【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种图像处理技术，尤其是涉及一种医学图像坏点自动检测方法及系统。
技术介绍
数字化X光机的所配置的CCD或者平板探测器在拍摄图像的时候，通常会出现位置固定的异常“亮”或“暗”的像素点，这些像素点被称为坏点。坏点是指灰度值表现异常的像素点，通常表现为相对于背景的“亮点”或者“暗点”。“亮点”是指图像灰度明显大于临域平均灰度的像素，“暗点”是指图像灰度明显小于临域平均灰度的像素。坏点的存在会在一定程度上影响医生的阅片和诊断。目前检测坏点的方法分为人工视觉检测、自动检测和上两种结合三类。其中完全依靠人工视觉检测效率较低，对于后两种检测方法，目前的技术在检测效率上和准确性上仍有可提升的空间。目前视觉检测是坏点检测一种比较准确的方法，但对于1024*1024的图像，每次针对一行数据进行显示，共计需要进行1024次视觉检测，过多的人工检测次数，不利于提高工作效率。而门限检测坏点的方法，虽然可以自动进行，但是存在检测门限设定的问题，而检测门限是坏点检测的关键所在。在美国专利号5 657400的专利“Automati...
【技术保护点】
一种医学图像坏点自动检测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：将待检测医学图像坏点凸显处理为图像D(x,y)，其中，???????????????????????????????????????????????，为像素点(x,y)的灰度值，和分别为求取像素点(x,y)的灰度值的平方与平方根，为以像素点(x,y)为中心的图像区域K中各个像素点对应灰度值的平均值；?求取图像D(x,y)中各个像素点像素值的均值M，以阈值系数a乘以均值M作为检测阈值，从图像D(x,y)中分离出坏点区域；选择阈值系数a的值，确保分离出的坏点区域小于或等于图像区域K；分别从每个坏点区域中提取灰度值为最大...
【技术特征摘要】
1. 一种医学图像坏点自动检测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
将待检测医学图像坏点凸显处理为图像D(x,y)，其中， ，为像素点(x,y)的灰度值，和分别为求取像素点(x,y)的灰度值的平方与平方根，为以像素点(x,y)为中心的图像区域K中各个像素点对应灰度值的平均值；
求取图像D(x,y)中各个像素点像素值的均值M，以阈值系数a乘以均值M作为检测阈值，从图像D(x,y)中分离出坏点区域；
选择阈值系数a的值，确保分离出的坏点区域小于或等于图像区域K；
分别从每个坏点区域中提取灰度值为最大值的像素点为坏点位置，输出坏点的位置信息。
2.根据权利要求1所述医学图像坏点自动检测方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：
采集多帧连续的医学图像；
对采集的多帧医学图像进行叠加并平均处理，得到待检测医学图像。
3.根据权利要求2所述医学图像坏点自动检测方法，其特征在于，待检测医学图像中每个像素点的像素值分别为每个像素点对应在各帧医学图像中像素值的均值。
4.根据权利要求1所述医学图像坏点自动检测方法，其特征在于，图像区域K为待检测医学图像中k x k个像素点的区域。
5.根据权利要求1所述医学图像坏...
【专利技术属性】
技术研发人员：康雨，李训青，
申请(专利权)人：深圳市蓝韵实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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