【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种DR(Digital Radiography,直接数字化X射线)诊断成像领域,尤其涉及的是一种图像中组织均衡自适应的方法和装置。
技术介绍
DR成像中图像可能出现X射线曝光不足或曝光过度等造成图像局部过亮或是过暗的情况,从而导致纹理不清,影响诊断。因此,我们在DR图像处理中加入组织均衡,将图像中过亮或过暗的部分进行适当调节,在保持其原有特征、不加入噪声的前提下,使其适当变暗或变亮,最终达到在图像中能清晰显示各部分组织结构的目的。通常组织均衡算法大多数是基于图像的亮度直方图进行均衡,有更进一步的方法是采用自适应的直方图均一化。该类方法只考虑图像直方图,不考虑局部信息对比,容易丢失图像局部对比度信息。部分文献采用亮度映射的方法,对整幅图像进行亮度线性或者非线性的映射,该类方法和基于直方图方法类似,没有考虑局部对比度信息,在组织均衡过程中的变化,造成信息丢失。现有技术还给出了基于图像曝光参数等确定图像增强补偿权重,基于补偿系数和图像像素点亮度生成掩模图像,原始图像除以掩模图像获得增强后图像。该方法依赖于输入曝光参数生成权重,而且没有考虑图像的局部细节,可能会丢失部分图像信息。另外还有采用多尺度的方法对图像进行噪声抑制和增强,但该方法比较复杂,对参数依赖较大。因此,现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种图像中自适应组织均衡的方法和装置,旨在解 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像中组织均衡的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:通过图像采集系统获取图像;
S4:获取图像中每个像素点的均衡程度系数,基于该系数对图像中每
个像素点进行不同程度的均衡化处理,得到均衡化后的图像;
S5:输出组织均衡后的图像;
其中,所述步骤S4具体包括:
计算图像的一个掩模图像,得到每一个像素点的局部灰度分布,并获
取整个图像的均衡程度参数;
基于掩模图像和整个图像的均衡程度参数自动设定图像中每个像素点
的均衡程度系数;
基于掩模图像和图像中每个像素点的均衡程度系数对图像中每个像素
点进行均衡计算,得到均衡化后的图像。
2.根据权利要求1所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,所述
方法还包括:
S2:提取图像中感兴趣区域,作为组织均衡的输入图像。
3.根据权利要求1或2所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,
所述方法还包括:
S3:对图像进行自适应判断,决定是否需要进行组织均衡,是则执行
步骤S4,否则执行步骤S5。
4.根据权利要求1所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,所述
步骤S5还包括对均衡化后的图像进行窗宽窗位自适应调整。
5.根据权利要求1所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,所述
步骤S4还包括:
基于掩模图像和均衡化前的图像计算图像中每个像素点的对比度放大
系数,并通过该系数对组织均衡后的图像进行局部的对比度增强。
6.根据权利要求1或5所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,
所述整个图像的均衡程度参数是通过预先设定在系统中的。
7.根据权利要求1所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,所述
整个图像的均衡程度参数是系统基于均一度量参数自动设定的。
8.根据权利要求5所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,所述
整个图像的均衡程度参数是系统通过基于均一度量参数自动设定的。
9.根据权利要求7或8所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,
所述均一度量参数的确定方法为:
计算掩模图像中每一行中所有局部灰度分布的均值称为灰度行均值;
对图像中每个像素点计算其邻域内的灰度方差,根据灰度方差求出图
像的每一行中所有灰度方差的均值称为方差行均值;
将整幅图像中最大的灰度行均值减去最小的灰度行均值,得出整幅图
像的灰度均值的差值;对所有方差行均值求的平均,得出整幅图像的平均
方差;
将整幅图像的灰度值的差值比上整幅图像的平均方差得出图像的均一
度量参数。
10.根据权利要求7或8所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,
所述均一度量参数的确定方法为:以图像整体的均值除以图像整体的方差。
11.根据权利要求7或8所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,
所述基于均一度量参数自动设定整个图像的均衡程度参数的方法为:
αmax=h(A)
其中,αmax是整个图像的均衡程度参数,函数h是幂函数,它的值域为
[0,CD],CD表示最大的组织均衡程度参数,为0到1之间任意小数。
12.根据权利要求1所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,所
述基于掩模图像和整个图像的均衡程度参数自动设定图像中每个像素点的
均衡程度系数的方法为:
α(x,y)=f(M(x,y)-DM)·αmax其中,α(x,y)是图像中每个像素点的均衡程度系数;f(M(x,y)-DM)是
值域在[0,1]区间内的函数,是由图像局部灰度分布M(x,y)和图像的目标亮
度DM决定的;αmax是整个图像的均衡程度参数。
13.根据权利要求12所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,所
述函数f(M(x,y)-DM)的具体表达式为:
f(M(x,y)-DM)=M(x,y)-DMλ]]>其中,M(x,y)是图像局部灰度分布;DM是图像的目标亮度;λ均为足
够大常数。
14.根据权利要求1所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,所
述计算图像的一个掩模图像,得到每一个像素点的局部灰度分布,其中每
一个像素点的局部灰度分布为该像素点在其n*n的邻域内所有像素点的灰
度值的中值。
15.根据权利要求1所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,所
述计算图像的一个掩模图像,得到每一个像素点的局部灰度分布,其中每
一个像素点的局部灰度分布为该像素点在其n*n的邻域内所有像素点的灰
度值的均值。
16.根据权利要求1所述的图像中组织均衡的方法,其特征在于,所
述基于掩模图像和图像中...
【专利技术属性】
技术研发人员:丛龙飞,朱磊,
申请(专利权)人:深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,
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。