【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗影像相关，尤其涉及一种多尺度x-ray影像的拼接方法。
技术介绍
1、本专利技术涉及医疗影像
，特别是关于x射线影像系统采集的影像的拼接。
2、在医学影像诊断中，x射线影像广泛应用于骨折、异物探测、心脏与四周血管的检查与治疗等领域。然而由于成像传感器的尺寸限制(目前主要采用平板探测器/flat paneldetector成像，最大尺寸为43cmx43cm)。如果为了形成完整的脊柱影像或者长腿影像，或者全身影像(主体包括骨骼和血管)，需要能够将多张图片或者视频帧拼接在一起，形成一张更大的图片，以便观察完整的脊柱，长腿骨骼，或者下肢血管。
3、然而现有的影像拼接方法存在一些问题，尤其是拼接性能和拼接准确度上。由于用于拼接图像数目可能比较多，如可能5张，图像的分辨率可能很高，如43cmx43cm探测器的影像的高精度尺寸通常在3kx3k以上，所以拼接算法的性能始终是个问题。同时虽然拼接图像有重叠区域，但是由于重叠区域大小不固定、可能使用遮光器、未知图像内容等原因，所以做到全自动准确的拼接仍然有难度。
4、此外，传统方案通常基于空域的特征提取与特征匹配，步骤说明如下：
5、1、图像预处理：对输入的待拼接图像进行噪声去除、对比度增强等预处理操作，以提高图像质量。
6、2、特征提取：采用特征提取算法对待拼接图像进行特征点检测和描述，提取出图像中的关键特征。
7、3、特征匹配：根据特征描述之间的相似度，对相邻图像之间的特征点进行匹配。
8
9、5、图像融合：根据几何变换关系，对相邻图像进行对齐和融合，生成拼接后的图像。在图像融合过程中，采用多尺度融合策略，以实现平滑的灰度过渡和边缘融合。
10、6、输出结果：将拼接后的图像输出，完成影像拼接过程。
11、此外，也可以基于频域互信息(相位相关)的方案：
12、1、将输入的两幅图像(参考图像与浮动图像)进行傅里叶变换，得到各自的频域表示；进行傅里叶变换前，可以进行加窗操作(blackman窗、hamming窗或kaiser窗)，抑制图像的频率泄露问题。f(x，y)和g(x，y)分别为参考图像和浮动图像，f(u，v)和g(u，v)分别为f(x，y)和g(x，y)经过离散傅里叶变换(dft)后在频率域的表达。
13、2、计算两幅图像在频域的互信息
14、计算互信息之前，通过高频滤波消除高频噪声与低频成分干扰，对f(u，v)和g(u，v)进行滤波的结果为f′(u，v)和g′(u，v)。互信息表达式为：
15、
16、其中，g′*(u，v)是g′(u，v)的复共轭。
17、3、基于互信息确定最佳变换矩阵，例如仿射变换矩阵。由于图像拼接中只涉及到了图像的平移，所以f′(u，v)和g′(u，v)不需要进行对数和极坐标转变换，这里直接对c(u，v)进行逆傅里叶变换，在变换后的图像上查找极值，可以得到浮动图像相对参考图像的位移。
18、利用最佳变换矩阵对其中浮动图像进行变换，使其与参考图像对齐，完成拼接操作。
19、现有传统方案的拼接的方案问题在于：
20、1、基于空域的特征提取与特征匹配计算过程复杂，特征提取有很大的不确定性，不能够保证自动拼接的准确性；
21、2、基于空域的特征提取与特征匹配计算量大，如果采取效果比较好的特征提取和特征匹配方法，计算量就会急剧上升；
22、3、基于频域互信息的方案需要进行fft和逆fft变换，计算量非常大，所以如果输入图像的尺寸太大，计算性能成为问题。
23、有鉴于上述的缺陷，本设计人积极加以研究创新，以期创设一种多尺度x-ray影像的拼接方法，使其更具有产业上的利用价值。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种多尺度x-ray影像的拼接方法。
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种多尺度x-ray影像的拼接方法，依次包括以下步骤：
4、步骤1、对所有输入图像进行统一的尺寸填充；
5、步骤2、对上述的所有输入图像设定遮光器或者识别遮光器；
6、步骤3、对上述的所有输入图像设定上下两个roi并下采样，结果为rdui和rdli；
7、步骤4、选取其中一个图像的rdui，与其他所有图像的rdli计算频率互相关图的峰值rdupi；
8、步骤5、根据上述峰值的情况，找到和自己关联的rdlj；
9、步骤6、同样，对其他所有图像的rdui，与其他所有图像的rdli计算频率互相关图的峰值rdupi；
10、步骤7、根据每个rdli与和自己关联的rdlj，便可对输入图像进行上下排序；
11、步骤8、根据rdli与和自己关联的rdlj的频率互相关图的峰值的坐标，计算两张相邻的图像配准信息；
12、步骤9、设定roi并下采样，这里设定roi把一张图分为上下两个roi区域；
13、步骤10、在频域中进行低尺度配准；
14、步骤11、根据低尺度下的配准结果，结合图像内容计算出来的参数，在全尺度下，在遮光器的范围内自动查找新的roi；
15、步骤12、在频域中进行全尺度配准；
16、步骤13、低尺度下的配准结果加上全尺度roi配准的结果，得到最后的配准结果；
17、步骤14、根据配准结果，将用于拼接的图像进行对齐叠加融合；
18、其中，i＝1～n，j＝1～n。
19、作为本专利技术的进一步改进，在步骤4中，还包括频率信息配准步骤，其中，输入图像分为参考图像和浮动图像；
20、上述频率信息配准步骤依次包括以下步骤：
21、步骤41、分别对参考图像和浮动图像进行加窗处理；
22、步骤42、分别对参考图像和浮动图像进行fft变换；
23、步骤43、分别对参考图像和浮动图像的fft结果进行滤波；
24、步骤44、分别对参考图像和浮动图像滤波后的fft结果进行加权相关计算；
25、步骤45、根据上述步骤44的结果进行逆fft变化，得到频率互相关图；
26、步骤46、查找频率互相关图峰值；
27、步骤47、利用峰值的坐标，计算浮动图像相对参考图像的偏移；
28、步骤48、根据roi选取和缩放的方案，计算偏移相对原始尺寸的情况。
29、作为本专利技术的进一步改进，步骤41中，加窗处理采用s型曲线灰度映射或直线映射。
30、作为本专利技术的进一步改进，步骤47中，参考图像和浮动图像的尺寸都是256x256，所以偏移坐标为(x:-128～127，y:-128～127本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多尺度X-Ray影像的拼接方法，其特征在于，依次包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种多尺度X-Ray影像的拼接方法，其特征在于，在所述步骤4中，还包括频率信息配准步骤，其中，输入图像分为参考图像和浮动图像；
3.如权利要求2所述的一种多尺度X-Ray影像的拼接方法，其特征在于，所述步骤41中，加窗处理采用S型曲线灰度映射或直线映射。
4.如权利要求2所述的一种多尺度X-Ray影像的拼接方法，其特征在于，所述步骤47中，参考图像和浮动图像的尺寸都是256x256，所以偏移坐标为(x:-128～127，y:-128～127)，如果计算出来的频率互相关图峰值坐标≥128，则需要减去128的偏移。
5.如权利要求2所述的一种多尺度X-Ray影像的拼接方法，其特征在于，所述步骤47中，在低尺度配准情况下，参考图像和浮动图像中出现遮光器的时候，需要在避开遮光器遮挡区域的情况下进行搜索，所以搜索范围为(x:-Max(上/下ROI遮光器左/右边缘)～Max(上/下ROI遮光器左/右边缘)，y:下ROI遮光器上边缘y新坐标～上ROI遮光
6.如权利要求1所述的一种多尺度X-Ray影像的拼接方法，其特征在于，所述步骤10依次包括以下步骤：
7.如权利要求1或6任一所述的一种多尺度X-Ray影像的拼接方法，其特征在于，所述低尺度下的配准结果即是浮动图像相对参考图像偏移量。
8.如权利要求1所述的一种多尺度X-Ray影像的拼接方法，其特征在于，在所述步骤10和步骤12中均采用相位相关进行尺度配准。
9.如权利要求1所述的一种多尺度X-Ray影像的拼接方法，其特征在于，所述输入图像大小为256x256。
...【技术特征摘要】
1.一种多尺度x-ray影像的拼接方法，其特征在于，依次包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种多尺度x-ray影像的拼接方法，其特征在于，在所述步骤4中，还包括频率信息配准步骤，其中，输入图像分为参考图像和浮动图像；
3.如权利要求2所述的一种多尺度x-ray影像的拼接方法，其特征在于，所述步骤41中，加窗处理采用s型曲线灰度映射或直线映射。
4.如权利要求2所述的一种多尺度x-ray影像的拼接方法，其特征在于，所述步骤47中，参考图像和浮动图像的尺寸都是256x256，所以偏移坐标为(x:-128～127，y:-128～127)，如果计算出来的频率互相关图峰值坐标≥128，则需要减去128的偏移。
5.如权利要求2所述的一种多尺度x-ray影像的拼接方法，其特征在于，所述步骤47中，在低尺度配准情况下，...
【专利技术属性】
技术研发人员：哈达，吕国政，宋晓阳，
申请(专利权)人：影诺高新科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。