第二章 X射线影像_数字X射线影像

第二章

X射线影像 射线影像

数字X射线影像 第二节 数字 射线影像数字X射线影像 射线透过被照体之后所形成的X射 数字 射线影像: 指 X射线透过被照体之后所形成的 射 射线影像 射线透过被照体之后所形成的 线信息影像以数字图像呈现的形式。 线信息影像以数字图像呈现的形式。 优点: (1) 具有数字图像在后处理、 存储、传输方面的 优点 具有数字图像在后处理、 存储、 独特优势， 独特优势， (2) 方便资源共享 、 远程会诊 ， 应用广泛 ， 发展 方便资源共享、 远程会诊，应用广泛， 迅速。 迅速。 内容: 内容 数字减影血管造影( 数字减影血管造影(DSA), ) 计算机X射线摄影 射线摄影( ) 计算机 射线摄影(CR), 直接数字化X射线摄影 射线摄影( 直接数字化 射线摄影(DDR), ) X射线计算机断层成像(X-CT)。 射线计算机断层成像( 射线计算机断层成像 )。

一、 数字图像 1. 数字图像 图像的数学表示——图像函数 f (x, y) 图像函数 图像的数学表示 x, y表示二维空间中一个坐标点，f 代表图像在点 y)处 表示二维空间中一个坐标点， 代表图像在点(x, 处 表示二维空间中一个坐标点 的某种性质F的数值 灰度图， 表示灰度值。 的数值。 的某种性质F的数值。灰度图，f 表示灰度值。 模拟图像: 可以是连续的任意数值。 模拟图像 f, x, y 可以是连续的任意数值。 数字图像: f, x, y都是整数，即将图像分成有限个被称 数字图像 都是整数， 都是整数 为像素(pixel)的小区域。数字图像f (x, y)所有像素的阵 为像素 的小区域。数字图像 所有像素的阵 的小区域 列称为图像矩阵, 因此数字图像的图像矩阵是一个整数 列称为图像矩阵 数值的二维数组, 有x行、y 列。 数值的二维数组 行

x,y、f 连续值 离 散 化 x,y、f 整数值2. 0

模拟图像 矩 阵 化 数字图像256

光密度

1. 0

灰度 距离

128

手正位片

距离

(1) 图像矩阵的大小与图像的空间分辨力 图像矩阵的行列 数目: 数目 2N 由数字系统的二 进制特性决定的。 进制特性决定的 。

图像中包含的像 素数目: 素数目 =行数×列数 行数× 行数

图像矩阵的大小与图像的空间分辨力 像素数目 = 行×列 视野 = 像素数量×像素大小 视野一定的条件下： 像素数量少，像素尺寸大，图像细节较少， 空间分辨力低 像素数量多，像素尺寸小，图像细节较多 细节可见度高

(2) 灰度级数与数字图像灰度分辨力 量化后的 整数 灰度值又 称为 灰 度 级 (gray level) 或 灰 阶 (gray scale)。 灰度级之间的 最小变化即灰 度分辨力。 度分辨力。 数量由2 决定， 数量由 N 决定 ， N称为位 称为位(bit) , 称为位 灰度图像常取 8bit, 即 256灰 ，

灰 度级。 度级。

2. 数字图像的形成 (1) 模拟图像转换为数字图像 模拟图像必须经过一个将图像的模拟信号转换成数字信 号这样一个转换过程才能形成数字图像。 号这样一个转换过程才能形成数字图像。这种转换都是 利用一般称为模/数 利用一般称为模 数(A/D)转换器的电子装置完成的。 )转换器的电子装置完成的。 像素点的数字化 目前常见的数字图像矩阵为： 目前常见的数字图像矩阵为： 512×512、1024×1024、2048×2048。 × 、 × 、 × 。 图像灰度数字化 目前常用的灰度级数有： 目前常用的灰度级数有： 8位256个灰度级、 10位1024个灰度级、 个灰度级、 个灰度级、 位 个灰度级 位 个灰度级 11位2048个灰度级、12位4096个灰度级。 个灰度级、 位 个灰度级。 位 个灰度级 个灰度级

(2) 计算机生成数字图像 可以通过一些绘图软件、图像处理软件直接生成数 字图像。

(3) 数字化影像设备可直接获得数字图像 如用数码相机拍摄的图像、数字减影血管造影图像、 X射线计算机断层图像、核磁共振图像、发射型计算 机断层图像等等

3. 数字图像处理的主要方法 计算机数字图像处理的一般方法： 计算机数字图像处理的一般方法： (a) 图像增强(选择性加强图像中某些有用信息，削 图像增强(选择性加强图像中某些有用信息， 弱或去除无用信息) 弱或去除无用信息) (b) 图像恢复(力求恢复图像的原来面貌) 图像恢复(力求恢复图像的原来面貌) (c) 图像兴趣区的定量估值与三维图像重建等 X射线影像处理主要应用 增强技术、兴趣区分割和估值。 射线影像处理主要应用: 增强技术、兴趣区分割和估值。 射线影像处理主要应用 增强技术根据处理原理不同可分为空域法和频域法。 增强技术根据处理原理不同可分为空域法和频域法。增强技术 图像分割和兴趣区估值 (1) 对比度增强 (2) 图像平滑技术 (3) 图像锐化 (4) 图像分割 (5) 兴趣区定量估值

(1) 对比度增强 对比度增强是图像增强技术中比较简单但又十分重要的 一种方法。 一种方法。它只是逐点修改对输入图像中每个像素的灰 图像中各像素的位置不变， 度，图像中各像素的位置不变，是输入与输出图像像素 间一对一的运算。 间一对一的运算。对比度增强主要用来改变图像的灰度 范围。 范围。 包括：灰度变换法、 包括：灰度变换法、直方图修正法 1) 灰度变换法 对每一像素灰度值重新分布以改善图像的对比度。 对每一像素灰度值重新分布以改善图像的对比度。 常用方法： 常用方法： 线性变换、 线性变换、非线性变换 (包括灰度反转和γ 矫正 包括灰度反转和 矫正)

a) 线性变换 用一个线性

单值函数， 用一个线性单值函数，对图像内的每一个像素作线性扩 将有效地改善图像视觉效果。 展，将有效地改善图像视觉效果。 全域线性变换 如果原图像f(x,y)的灰度级范围 的灰度级范围(a,b)较窄，希望变换后的 较窄， 如果原图像 的灰度级范围 较窄 图像g(x,y)的灰度级扩大到 的灰度级扩大到(m,n)。 图像 的灰度级扩大到 n m g(x, y) = [ f (x, y) a] + m b a 由于n–m总是大于 ，所以 总是大于b-a, 由于 总是大于 对离散图像来说， 对离散图像来说 ， 尽管变换 前后像素数不变， 前后像素数不变 ， 但不同像 素之间的灰度差变大， 素之间的灰度差变大 ， 图像 质量必然优于变换前。 质量必然优于变换前。

截取式线性变换 m n m [ f (x, y) a] + m g(x, y) = b a n f (x, y) < a a ≤ f (x, y) ≤ b f (x, y) > b

截取式” “ 截取式 ” 的变换使小于灰 度级a和大于等于灰度级 的 度级 和大于等于灰度级b的 和大于等于灰度级 像素强行压缩为m和n,将会 像素强行压缩为 和 ， 造成一小部分信息丢失。 造成一小部分信息丢失 。 不 过有时为了某种应用， 过有时为了某种应用 ， 作这 种“牺牲”是值得的。如 “ 窗

口技术” 口技术”的“线性窗口”。 线性窗口”

b) 非线性变换 当用某些非线性函数，分段函数、对数、 当用某些非线性函数，分段函数、对数、指数函数等 作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。 作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。 优点是可以根据需要， 优点是可以根据需要， 拉伸兴趣区的灰度细节， 拉伸兴趣区的灰度细节， 相对抑制不感兴趣 区域的灰度级。 区域的灰度级。 如 “窗口技术”的 “ 多 窗

技术。 口 ”技术。

γ 矫正 X射线胶片的光密度 与曝光量 的对数 射线胶片的光密度D与曝光量 的对数(lgH)是非线性 射线胶片的光密度 与曝光量H的对数 是非线性 关系。如果曝光范围不在直线段，则图像对比度差。 关系。如果曝光范围不在直线段，则图像对比度差。 因此可以 …… 此处隐藏：2901字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……