CT断层图像重建算法研究

CT断层图像重建算法研究
CT断层图像重建算法研究

CT断层图像重建算法研究

专业:通信工程姓名:刘明帅指导教师:骆岩红

摘要

CT技术是一种融合了射线光电子学、信息学、微电子学等学科的新兴技术,因为其先进的无损检测技术,所以被广泛地应用于医学、航天、生物等多个领域。随着科技的进步,图像重建技术开始应用于X射线中,这是数字图像处理的一个重大进步。如何能重建出高质量的图像,取决于所采用的重建算法。从图像重建的角度来看,主要分为解析法与迭代法。

解析法是利用解析、变换重建公式来构建重建图像。它具有容易实现,速度较快,且能重建出高质量的图像的特点,但是对投影数据完备性要求高。迭代法是利用求解线性方程组来重建图像,它能够在投影数据信噪较低条件下,获得高质量图像。本文将从原理、应用、与优缺点的角度来分析两种算法,重点对解析法中的滤波反投影算法从平行束与扇束投影方式进行研究,最后通过Visual C++与MATLAB软件相结合的方式对图像重建,并分析各参数对重建图像的影响。

关键字:CT技术图像重建算法滤波反投影算法

Abstract

CT technology is a emerging technology that blend of the Ray optoelectronics, microelectronics and informatics subject. Because of its advanced nondestructive testing technology, it is widely used in medical, aerospace, biological and other fields. With the progress of science and technology, Image reconstruction technology

is applied to the X ray, This is a major progress of digital image processing. How to rebuild the high quality images, depends on the reconstruction algorithm you adopt. From the perspective of image reconstruction,?it mainly divided into the analytical method and iteration method.

Analytical method use the analysis and transform formula to build image reconstruction.It has the characteristics of implementating easily and fast,and reconstructing out high quality images,but the demand of the projection data is high.

Iterative method is used to solve the linear system of equations to reconstruction image, the projection data under the condition of low signal-to-noise, it can get high quality image.This article we will be from the point of view of the principle ,application,and the advantages and disadvantages to analysis the two kinds of algorithms,?focusing on studying the analytical method of filter back projection algorithm from the parallel beam and fan beam projection methods , finally, combining the software of Visual c + + with MATLAB software to image reconstruction, and analyzes the influence of various parameters on the reconstruction image

Key words: CT technology image reconstruction algorithm Filtered Backprojection Algorithm

目录

第一章绪论..............................................

1.1 CT技术与图像重建概述.............................

1.2 CT和重建技术的发展及研究现状 .....................

1.3 研究的目的与意义.................................. 第二章 CT成像原理和图像重建算法...........................

2.1 CT成像原理与系统组成..............................

2.2 CT成像系统扫描方式的发展..........................

2.3 CT断层图像原理....................................

2.4图像重建算法概述...................................

2.4.1解析类方法 ...................................

2.4.2传统迭代类方法 ............................... 第三章 CT图像重建算法实现原理的研究....................

3.1图像重建系统中的数学概念及变换 .....................

3.1.1 投影与反投影.................................

3.1.2 Radon变换及其反变换 ...........................

3.1.3傅里叶变换 ...................................

3.1.4中心切片定理 .................................

3.2解析类重建算法.....................................

3.2.1直接傅里叶变换算法............................

3.2.2反投影重建算法 ...............................

3.3 迭代类重建算法.....................................

3.3.1 代数迭代重建算法.............................

(1) ART算法 .......................................

(2)同时代数重建算法................................

3.3.2 影响代数迭代重建算法的因素...................

3.3.3 ART重建算法与SART...........................

3.3.4 统计迭代重建算法.............................

(1)最小二乘图像重建算法.......................... 第四章滤波反投影重建算法 ................................

4.1平行束滤波反投影重建算法...........................

4.1.1卷积反投影重建算法............................

4.1.2滤波函数的选择 ...............................

4.2 扇形束滤波反投影算法...............................

4.2.1等夹角扇形束滤波反投影算法....................

4.2.2等间距扇形滤波反投影算法......................

4.3滤波反投影重建算法的软件实现 .......................

4.4滤波反投影算法和ART算法的对比 ..................... 第五章总结与展望 .........................................

5.1总结...............................................

5.2新兴的迭代算法.....................................

5.3 展望............................................... 参考文献..................................................

第一章绪论

1.1 CT技术与图像重建概述

所谓的CT技术就是X射线计算机断层成像,它是一种新兴技术,发展于20世纪80年代,它将射线光电子学、信息科学、微电子学、计算机科学等学科结合在一起。我们知道,当X射线照射不同物体时,每个物体对这种射线的吸收和透射率不同,而重建正是利用这种原理,射线照射后,利用探测器进行接收,这样我们就可以根据衰减数得到其分布图像,这就是CT成像技术的基础。CT技术在对物体进行检测时,不用破坏物体内部结构,正是由于这种无损检测技术,所以被广泛应用于医学、生物、航天、航空等多个领域。

图像重建是由物体的截断面向该平面做投影,根据投影所得的函数来重建截断面的过程。随着时间的推移,人类在科学技术上也有了重大进步,尤其是计算机技术的高速发展,也推动了图像重建的发展,在医学领域应用最为显着,它大大的丰富了对于人体内脏器官检查的手段,为更加准确地诊断疾病提供了强有力的依据。根据原始数据获取方法和重建原理不同,可分为透射断层重建成像、发射断层重建成像、反射断层重建成像[1]。

1.2 CT和重建技术的发展及研究现状

早在1895年,伦琴发现了X射线,这就是CT技术发展的早期萌芽。自此之后,人们也意识到CT技术在成像上有很好地发展前景。果如其然,不就之后人们就看到了诸如旋转阳极X射线管、影像增强管等东西。然而,图像重建技术应用于X放射线医学却是一个重大突破,对身体内脏疾病诊断有着非凡的意义。1917年,奥地利数学家J.Radon发表了图像投影理论,可是由于当时科学技术受限,所以没能将其实现。到了二十世纪六十年代,

由于计算机技术的迅猛发展,图像重建技术被不少学者用来创造性地探索研究,在这其间,英国物理学家Cormack提出了一种方案使得X射线投影在医学领域中的应用变成可能。

1967年,在英国EMI实验中心从事计算机和重建技术研究的Hounsfield,他发现X射线从不同方向透过物体后,对这些衰减量做测试就能得到物体内部结构,通过不懈的研究,终于在1971年,他研制出了世界上第一台临床使用的计算机断层扫描装置,即CT机。1972年,这台CT成功为一名妇女诊断。颅脑CT的安装与使用,标志CT时代的到来。图1-1和1-2分别表示CT扫描成像设备与临床图像。

图1-1 CT扫描成像设备

图l-2 CT临床图像

20世纪80年代,可以不间断采集投影数据的螺旋式CT的诞生与使用,能获得高质量的三维图像。这期间,我国分别于1983年和1985年研制出了第一台颅脑扫描装置和第二代CT设备。1989年,我国又成功研制开发出了第一台全身常规CT-2000。1992年,我国生产出了第一台螺旋扫描设备。随着人类的研究探索,多层螺旋在单层的基础上发展起来,它具有覆盖面积更广,扫描速度更快,得到更高质量三维图像,辐射低等特点。然而,被业界誉为CT技术的一重大突破的双能CT于2005年11月诞生了,它能以较低的剂量重建出具有很高时间分辨率的图像。

1.3 研究的目的与意义

图像重建是利用物体截断面的投影来重建它本身的图像,它不需要将物体解剖,而正是由于这种先进的无损检测技术,所以被广泛地应用于检测和观察中。现实生活中,有些物体在构建其本身图像时不能破坏它的物

理性,因此图像重建尤其在医学领域中,它作为一种先进的检测技术,能更准确地检测人体内部的器官。

图像重建其实可以看做是一类特殊的图像复原技术。现实中,有多种重建算法,不同的重建算法得出不同质量的重建图像。目前,滤波反投影算法在CT断层图像重建中应用最为广泛,因为它具有很高的精度,能够快速实现,且它的基本算法容易在软件和硬件上实现。

第二章 CT成像原理和图像重建算法

2.1 CT成像原理与系统组成

一般来说,CT成像过程大致可归纳为:用仪器扫描需要检测的物体,由探测器接收透过物体的X射线,经过模数转换后成为数字信号,即原始数据。然后经过射束硬化、解除零点漂移等预处理,以便获得更精确投影数据;再经过图像重建与处理后,可得到断层图像输出显示或存储至设备。

简单地说,CT成像系统组成如下:

(1)扫描设备,包括滑环和(平板)检测器,X射线管,模数信号转换系统等

[2];

(2)原始数据处理与重建设备,即电子计算机系统;

(3)图像的存储设备以及用来显示的设备。

CT成像过程以及其系统组成如图2-1所示。

2-1 CT系统组成与成像过程

2.2 CT成像系统扫描方式的发展

自1971年9月世界上第一台CT装置诞生以后,CT装置很快推广到其他领域,由于各领域的不同需要,系统的扫描方式也发生很大变化。目前

为止,通用的扫描方式有四种:

第一代CT扫描方式最简单,就是平行束扫描。它由单一的射线管和在测试区相对应的探测器。扫描中,射线源和探测器同步旋转和平移运动时,探测器记录X射线衰减情况,在不同角度下,会产生不同投影数据,但该光片不能得出被检测物体的衰减分布情况,需要分度旋转和重复平移。如图2-2所示。

2-2 第一代CT系统扫描方式 2-3 第二代CT系统扫描方式第二代与第一代CT扫描方式不同的是平移的次数减少了。该系统包括一个产生窄角扇束射线源和小型的探测器阵列,由于扇束的扇角比较小,因此需要将射线源和探测器旋转前进行一定笔束平移。如图2-3所示。

第三代CT系统使用扇束扫描方式,它是使用产生大角度的X射线源,且使用探测器数量较多的阵列。这样,射线源与探测器组成的扇形可以覆盖整个被检测物体,不需平移,只需旋转就可以。如图2-4所示。

第四代CT系统同样也是扇形束扫描方式,探测器阵列使用固定环形探测器阵列,如图2-5所示。它仅仅是射线源进行旋转。被检测物体放在环形探测器的中心,扇形束扇角的大小可以根据检测区域来适当调整,射线源每次进行一定分度的旋转,最后获得能够重建被检测物体内部图像的投影数据。

2-4 第三代CT系统扫描方式 2-5 第四代CT系统扫描方式

2.3 CT断层图像原理

根据投影图像的重建原理以及方法,可以分为不同的类型。我们主要研究透射成像原理,即断层成像技术。

断层摄影成像的方式通常为发射接收,即用平行的X光线从不同的方

向对物体进行照射,然后记录每个方向的透射场,如图2-6所示。

2-6断层图像获取示意图 2-7图像在θ角下投影示意图

其中,X 射线源产生平行的X 射线对物体照射,设入射光强度为 0I ,

接收器阵列得到的透射光度为I ()1,θt 。依次类推,X 源和X 射线接收器沿

中心转一个角度到2θ,这样就可以一组投影数据为)(2,θt I ,其中θ的范围是

?0到?180,每隔一定间隔给予改变,这样我们可以得到投影向量。

在数学上,图像的投影可以描述如下。如图2-7所示,图像函数为

)(y x f ,,穿过该线的一条线称为射线。如果将函数在某条射线上的积分值

化成一个集合,这个集合所表示的含义就是投影值。

从原点向射线作一条垂线,此垂线作为新坐标的一个轴t ,并构成一

个新坐标系)(s t ,,这样可以得出)(s t ,坐标系仅是)(y x ,坐标系旋转θ角的结

果,二者存在下列变换关系[3]:

??????-=??????θθθθcos sin sin cos s t ??????y x

(2-1)

因而射线积分表达为:

P θ)(1t =()?AB y x f ,dxdy =()?sm sm s t f ,1ds (2-2)

断层成像技术就是从不同射线角度θ,不同检测器的位置的许多投影

值P θ()t 重建原始图像)(y x f ,的过程,)(y x f ,反应了)(y x ,处的密度。

2.4图像重建算法概述

图像重建在CT 技术中发挥着重要作用。本质上说,它是按照采集后

的数据,利用电子计算机来求解图像矩阵中的像素,然后重新构建图像的

过程。从CT 图像重建的角度看,主要分为两大类方法,即解析类方法与迭

代类方法。

2.4.1解析类方法

解析类重建方法是利用解析、变换重建公式来构建重建图像。目前,常用的解析类重建方法主要有:(1)滤波反投影算法(FBP);(2)直接傅立叶变换算法(FBP);(3)卷积反投影算法( CBP)。解析类算法因为其容易实现,速度较快,且能重建出高质量的图像的特点,因此CT系统被较为广泛地应用起来,尤其是在医用CT系统中。然而滤波反投影算法应用最为广泛。但是,其最大的不足之处在于对投影数据完备性的要求偏高,如果能够在投影数据输入给解析法之前,把不利于投影数据精确性的因素给与纠正,这样就可以得到满意的重建图像。

2.4.2传统迭代类方法

迭代方法于1970年第一次被引入图像重建的领域,它是利用数学级数迭代的原理来完成图像重建的技术。迭代重建算法分别为代数迭代算法与统计迭代算法。代数迭代算法可分为:ART和SIRT型。统计迭代重建算法(SIR)是对投影数据进行准确性分析,通过精细的统计估计,逐步提高重建图像的质量。迭代图像重建技术的最大优势,在于它能够在投影数据信噪比很低的情况下,甚至不完全的条件下,依然能够获得较高质量的重建图像。然而迭代算法是逼近原始图像,因此在实现时,运行时间相对较长且数据存储量大。

第三章 CT图像重建算法实现原理的研究

3.1图像重建系统中的数学概念及变换

3.1.1 投影与反投影

我们知道,射线穿过物体之后,由于物体的吸收或散射作用,致使我

们在检测时会发现射线的强度会发生衰减。通常我们用衰减系数表示衰减

程度。设一物质是分均匀的,一个面上衰减系数为()y x ,μ,射线穿过该物

质后,入射强度由0I 变为I ,射线在面内的路径如下图3-1。

3-1 射线的衰减

由Beer 定律得出关系式:

()??=-L dl

y x e I I ,0μ (3-1)

在CT 系统中,我们可以把0I 看作是射线在空气中扫描时探测器测得的

数据,I 是射线通过物体后衰减后数据,由于它们都是测量值,可以得:

()()I

I dl y x l p L 0ln

,==?μ (3-2) 这样我们就把上面的积分集合称之为投影数据。将其推广得出,如果

射线从不同方向照射时,它所对应的路径上投影数据()l p 都能得到,这样

构成一个投影数据集合。图像重建就是利用投影数据()l p 集合来计算()

y x ,μ的过程。

反投影的定义取决于投影的定义。但它不是投影运算的逆运算。数学

语言来说,反投影算子不是投影算子的逆算子。

3.1.2 Radon 变换及其反变换

1917年,Radon 变换的提出使CT 的逆问题得到了解决,它也是CT 图

像重建的理论基础。如图3-2所示。

3-2 Radon 变换示意图

设直线L 的方程为:φφsin cos y x p += (3-3)

其中p 为直线到源点的距离,φ为x 轴正方向与直线垂线的角度,则)(φ,p 与

oxy 平面上直线L 互相对应。

记)(y x f ,为要重建的图像函数。有变换式如下,

)()(dl y x f p L f ?=-,,φ (3-4)

称该式为)(y x f ,的Radon 变换。其实这相当于一个算子,记为R ,它

将)(y x ,空间中函数与)(φ,p 空间中函数联系在一起。因为)(φ,p 是f 沿L 的积

分,可以认为)(φ,p 空间上的一个点相应于)(y x ,空间上的一条直线L ,用向

量记)(y x X ,=,或者

?

?????+=-=φφφφcos sin sin cos t p y t p x (3-5) 经过变换,上式变为

)()(dt t p t p f p f ?+∞∞--+-=φφφφφcos sin ,sin cos , (3-6)

这样,相应的重建过程就是Radon 反变换。

3.1.3傅里叶变换

一元连续函数傅里叶变换式定义为:

()()dx e x f F x i πωω2-+∞

∞-?= (3-7) 其中,1-=i 。若给定的()ωF 为连续函数,则反函数也存在,用傅里

叶逆变换得到其原函数()x f ,即:

()()[]()du e F F F x f x i πωωω211?+∞∞--== (3-8)

上俩式构成傅里叶变换对。

上述式子推广到二维中,设二元连续函数为)(y x f ,,其傅里叶变换及

其反变换定义式下:

())(()dxdy e y x f F y x i 21221,,ωωπωω+-+∞∞-+∞∞-?

?= (3-9) )()([])(()21221211

221,,,ωωωωωωωωπd d e F F F y x f y x i +∞

∞-∞∞--??==(3-10) 对于傅里叶变换,有一个重要定理,如下:

()()()()()v u H v u F y x h y x f F ,,,,?=* (3-11)

以上式子就是我们常用的卷积定理。

3.1.4中心切片定理

中心切片定理是断层成像的理论基础。二维图像的中心切片定理指

出:二维函数图像)(y x f ,在视角为φ时的投影()r x P φ的一维傅里叶变

换,)(y x f ,的二维傅里叶变换())(φρωω,,21∧

=F F 与探测器平行的方向,而且

过原点的的一个切片。φ是切片与1ω轴所成的夹角。原理如下图3-3所示。

3-3 二维中心切片原理图 若探测器绕物体旋转至少180度,物体的二维傅里叶变换()21,ωωF 所

对应的探测器方向的中心片段就可以将整个傅里叶空间进行覆盖[4]。

3.2解析类重建算法

解析类算法因其利用变换、重建公式,速度较快,实现容易,因此被

广泛应用。

3.2.1直接傅里叶变换算法

直接傅里叶变换算法是利用二维傅里叶变换来连接极变量函数)

(φ,r f 与)(?ρ,∧F ,它是直接利用投影定理。如下图3-4。

3-4 投影参数说明图

将极坐标形式Radon 变换改写成直角坐标系下的形式,即:

)()(()dxdy t x y y x f t P P ??∞

∞-∞∞---=θθδθsin cos ,, (3-12)

其中()?P P 表示平行束投影。进一步转化有:

()())(()y x y x j y x d d e f F y x F y x f y x F F ρρρρρρπ+∞∞-∞∞--??==22212,,,

(3-13) 使用该方法进行图像重建的过程是,先采集投影,再傅里叶变换,将

投影放在傅里叶空间上,处理完所有投影后,在进行二维傅里叶逆变换,

最后得到最终结果。但该算法一般不用于重建,仅作为理论研究,因为它

的逆变换要得到星状分布的变换插值为均匀网格形式,这是很困难的,同

时它的计算量大,不能即刻成像,且重建后图像质量比较差。

3.2.2反投影重建算法

反投影算法是最基本、最简单的算法,它的基本思想是断层内该点的

密度值就是经过该平面上的一点的射线投影和。我们将“取投影”→“反

投影重建”→“重建后图像”看作一个系统,得出系统原理图如下图3-5

所示。

3-5 反投影系统原理图

设一位于坐标原点上的点源为断层图像上的唯一像点。当系统扫描方

式为平移旋转时,即射线先平移,再旋转一定角度,知道累计转角为

φ?-?180为止。其中,φ?为原坐标系与旋转坐标系的夹角,这样,投影位

置可由()φ,r x 来确定。如下图3-6所示。

3-6 平移/旋转扫描方式所用系统

()y x ,为固定坐标,()r r y x ,为旋转坐标系,()θ,r 为极坐标

设φ为离散取值,当1φφ=时,相应投影为:

()()()()()()()[]11cos |,,11φθδδδδφφφφ-======∞

∞-∞∞-??r x dy y x y d y x f x p x p r r r r r r r r r r (3-14) 若n φφ=,相应投影为:

()[]n r p n φθδφ-=cos (3-15)

根据反投影公式的定义,点()r r y x ,的图像在坐标系表示为:

()[]φφθπφφ?-=∑=N i i r p 1cos 11 (3-16) 式中,φ

πφN =?,φN 是投影数。上式反映的物理意义是:把经过某点所有的投影值做平均之后就是该点的密度值。如果有限区间将射线扩增至

无限条,这样就得到连续投影。这样我们可以得到投影表达式为:

()()[]φφθδπθπd r r f ?-=0cos 1

, (3-17)

式中,积分区间为()π,0,因为忽略射线硬化条件下,它与()π2,0内投影

值等效。

在输入图像为点源条件下,我们得

22111y x r +==ππ (3-18)

由式看出,反投影重建算法的系统扩展函数不是δ函数,因此系统不

完美,图像密度为零的点,重建后不一定为零,可能致图像失真[5]。

对于最为常用的滤波反投影算法,我将着重在下一章介绍。

3.3 迭代类重建算法

由于计算机运算能力越来越强,使得迭代算法在应用中也越来越多地

得到重视。现实中,迭代法重建图像效果好,空间分辨率高,尤其是当采

集的数据不完全时,这一点体现更为突出。然而因为它是渐渐靠近原始图

像的,所以它在运算时间上会比较长,同样带来的是数据存储量大。

迭代法不是找到一个准确的解析式,这是与解析法最大的不同,一般

来说,迭代算法的步骤是:先给断层图像赋一个初始估计值,根据此值算

出理论投影值,将理论投影值与实际的相比较,按照一定的原则对原始图

像进行修正之后与理论值比较,在修正,如此循环,直到达到满意的效果。

其实概括地讲,就是假设,比较,修正。

目前,迭代图像重建算法有两类,即代数迭代重建算法与统计迭代重

建算法。代数迭代重建算法是以代数方程理论为基础,主要有一般ART 算

法和同时代数重建算法。而统计迭代重建算法是基于各种统计准则,主要

有最小均方误差、最大似然估计等重建算法。

3.3.1 代数迭代重建算法

(1) ART 算法

ART 算法有时也称为Kaczmarz 算法,它的主要思路是让当前所有估算

的图像在每一次更新中满足一个方程,在迭代修正过程中,每次只考虑一

个投影单元的投影值。原理如下图3-7所示。

3-7 迭代算法计算过程示意图

最常用的ART 算法是基于交替投影法进行迭代修正的,它的图像更新式为:

∑∑==+--=M j ij

M j i k j ij ij k

j k j H

g f H H f f 1211

ω (3-19) ω为松弛参数。

(2)同时代数重建算法

由于ART 算法对图像值进行修正时只依赖一条投影带上数据,因此人

们又提出了同时代数重建算法(SART 算法),它是在校正像素单元的图像

值之前,计算出像素单元上所有投影估计值与实际值的差别,并求出来,

再利用平均值对图像进行修正。SART 算法的迭代公式如下:

∑∑∑∑====+??????--=N i ij

M j i k j ij N i M j ij ij

k

j k j H

g f H H H f f 11111

ω (3-20)

这样,通过各条投影带上的平均值,可以减小误差,避免对重建结果

带来过大影响,同时它又抑制图像重建过程中的噪声。

3.3.2 影响代数迭代重建算法的因素

ART 重建算法之所以不能广泛应用,是因为它是一个反复迭代与修正

的过程,计算量大。通过长期探索与研究,得到了影响ART 算法的很多因

素。如下:

(1)基函数的选择;

(2)松弛参数的选择;

(3)迭代次数的最优设计;

(4)数据访问方式。

基函数的选择直接影响重建算法的计算量。如果基函数选择过于复

杂,重建的图像更加逼近真实的,但是计算量太庞大,如果选择很简单,

虽然计算量小,但重建图像质量不高。

ART 重建算法就是解线性方程并伴随松弛参数的迭代过程,这样选择

合理的松弛参数会很大程度地影响运算速度。现如今,松弛参数的选择的

基本标准是)(2,0∈λ。只有在这个区间迭代重建算法才能按照标准并保证它

的收敛性[6]。

虽然ART 迭代重建是不断重建的过程,但是它的重建质量不与迭代次

数成正比,而是在达到某个迭代次数后,质量就开始下降。因此选择最优

的迭代次数是必要的,不仅节省时间又有高质量的重建图像。下面我们用

一个实例来说明这种情况。我们选用一个圆形工件,该圆形工件内部含有

碳、气泡、铅等杂质,工件的一些杂质参数[7]如下表3.1所示 。

根据参数,我们到模型的二维灰度分布图及y 轴上一维分布图如下图

3.8所示。

3-8 模型的二维灰度分布图及y 轴上一维分布图

选择松弛因子为0.1,抽样间距为0.1cm ,重建的像素为200?200的重

建图像,得到二维灰度分布与y 轴上一维分布图如下图3-9至3-13所示。

3-8 迭代次数为1次

3-9 迭代次数为3次

3-10 迭代次数为5次

3-11 迭代次数为10次

3-12 迭代次数为15次

通过上述图片,我们可以看出第1到第3次迭代图像的质量有明显的

改善,第5到第10次的迭代图像质量缓慢变好,从第10次到第15次迭

代图像质量明显下降。因此,并不是一味的增加迭代次数就可以改善重建图像质量。

3.3.3 ART重建算法与SART

ART算法每次迭代时只有一条投影值,如果在这条射线在投影时引入了噪声,这样对重建图像也会带来误差。而SART重建算法的每个像素校正值是所有射线的误差累计和,这样它能有效地抑制测量数据中的噪声。

SART算法的迭代速度比ART算法快很多,大约差一个数量级。ART在选择松弛因子方面范围较大,在(0,2)之间,而SART算法在(0,0.001)之间,选择性较窄。

尽管SART算法抗噪性较好,但是由于在选择松弛因子方面比较小,同样使得重建图像很模糊,如下图3-13和3-14所示,在高斯随机噪声为10情况下,迭代次数为5次的条件下,ART与SART算法的重建图像。

%

3-13 松弛因子为0.1迭代次数为5次的ART重建图像

3-14 松弛因子为0.0001迭代次数为5次的SIRT重建图像

从上图看出,虽然SART算法重建图像比较光滑,但是图像比较模糊。

3.3.4 统计迭代重建算法

(1)OS-EM算法

在OS-EM(分成有序的子集来求期望值的极大值)算法中,数据被分成不同的子集,按照给定的次序走访不同的子集,每访问一个子集图,像就更新一次[8]。

子集的分割有很大的自由度,可以根据需要进行调整,不必按照投影角度来划分。一般来说,若使用N个子集,收敛速度大约提升N倍。但是根据人们的经验,通常让子集分割达到收敛速度提升10倍左右,在这样

条件下噪声破坏不明显。

第四章 滤波反投影重建算法

滤波反投影算法(FBP )是CT 图像重建中的一种经典算法,因为它的计算效率高,需求资源少,所以被广泛地应用在各个领域上,特别是医学领域。

反投影重建算法是直接对投影进行重建并得出图像,这种方法重建得出的图像质量不高,容易失真。与反投影重建算法不同的是,滤波反投影算法是先对投影数据进行滤波,再对数据进行反投影重建,这样得出的图像更加清晰准确。

根据成像系统采集数据方式来分,又可分为平行束滤波反投影重建算法和扇形束滤波反投影算法[9]。

FBP 重建算法有两种计算方法,一种与中心切片定理有密切关系,叫做卷积反投影重建算法。另一种是Radon 反变换,我们常用第一种,下面主要对第一种做详细介绍。

4.1平行束滤波反投影重建算法

4.1.1卷积反投影重建算法

卷积反投影算法是以中心切片定理为基础产生的。由中心切片定理知,重建图像的二维傅里叶变换可由()y x f ,在不同视角φ下的投影的()()()[]()φρφρωωφφ,|,,121P x p F F F r ===∧

固定,FBP 重建算法坐标示意图如下图4-1所示。

4-1 FBP 算法坐标系

需要重建图像为:

运动模糊图像的质量分析与评价

运动模糊图像的质量分析与评价 摘要:提出了一种新的图像质量评价标准,通过图像的运动模糊参数来估计出图像由于运动而造成的信息损失量,并通过信息损失的多少来评价图像的质量。实验表明,该方法能客观地体现出运动模糊图像的质量与运动模糊参数之间的关系,这种关系对于图像的质量评价特别是有参考条件下的图像质量评价具有良好的效果。同时还根据活动度和图像灰度梯度能客观地表示图像细节部分的特性。将图像分块,并从8个方向对图像进行分析,客观地评价出无参考条件下直线运动模糊图像的质量。关键词:质量评价;运动模糊参数;信息损失;直线运动模糊;活动度 图像的去模糊是图像处理中的一个重要分支,在获取图像过程中,由于物体与相机之间的相对运动会造成得到的图像总会有一定程度的模糊。在现实生活中,运动模糊图像广泛存在,图像会因为摄像者与对象之间的角度和物体与相机之间的相对运动速度等的差异而导致所得到的运动模糊图像有着不同的质量,这种差异即为图像的运动模糊参数的差异。找出图像的质量与其运动模糊参数之间的关系具有重要的意义。因为在去除这些模糊之前往往要通过一定的评价来估计出图像的质量,能否准确地估计出图像质量对图像后期的去模糊处理有着重要的意义。目前大多数情况下,对模糊图像的质量评价一般采用主观的评价方法,但是主观评价不能建立一定的数学模型,而且由于主观差异的存在,不同人的知识背景和主观目的、兴趣等的不同而得出不同的结论,不能适用于很多场合。而客观质量的评价方法大致可以分为无参考图像的质量评价和有参考图像的质量评价。1 传统的图像质量分析算法图像的质量分析一般为有参考条件下的质量分析和无参考条件下的质量分析两种[1-4]。无参考判断图像的质量评价是指在不借助任何参考图像的前提下,对模糊图像的质量进行评价。而有参考图像的质量评价是指将模糊的图像与参考图像(即原图像)进行对比,得出图像的质量。传统的图像质量分析算法:(1)梯度函数。在数字图像中,图像的梯度函数可以用来对图像进行图像的边缘提取及其图像的二值化,一般来说,可以认为图像越是清晰,其图像的灰度就会变化越剧烈,就应该具有相对比较大的图像梯度值。利用梯度函数估计图像的质量一般有灰度梯度能量函数、Robert梯度和拉普拉斯(Laplacian)算子。下面以Laplacian(四邻域微分)算子和梯度幅值介绍图像的梯度函数的评价方法。对于一幅图像,对图像中的每一个像素在2×2的领域内采用Laplacian算子,得到四邻域微分值,然后再将得到的每一个微分值求和。Laplacian算子(四邻域微分)的方法如下:利用相邻像素之间的方差[6]对图像的质量进行分析,图像质量越好,相邻像素点间的灰度差值就越大,从而S值也就越大。(3)基于图像相似度方法这种方法主要是针对在有参考图像条件下的图像质量评价,图像的相似度[7]主要利用均方差误差、平均绝对值误差、修正最大范数、多分辨率误差、均方信噪比及峰值信噪比等对图像的质量进行判断。此方法主要是将模糊图像与参考图像的各种特征进行比较,二者误差越小,它们的相似度就越大,然后通过与原始图像的相似程度来判断图像的质量。以均方误差为例,一幅图像中,其均方差为:式中,b(x,y)是图像抛出点的边缘信息抛出量,I(x,y)是图像在像素点(x,y)的信息量。一般情况下,通过式(8)在有参考图像的条件下,只要估计出图像的运动模糊参数就可估计出图像的质量。(2)统计边缘信息一幅图像的主要信息,主要是通过其边缘信息量的多少来显示,边缘不明显的图像,可以认为其模糊度越大。一幅m×n的图像,对其进行边缘提取之后,图像中所显示的轮廓信息就是其包含的信息量。即边缘信息量: 通过对图3~图6图像的分析可以看出,在同一幅图像下,由于运动而导致的模糊图像中,越是模糊的图像的边缘信息抛出率η越大。而对于不同的图像,可以通过计算η来比较其质量,η越小,图像越清晰,则e越大,与图像的内容没有关系。在这一规律情况下,

图像重建与可视化

第七章医学图像重建与可视化 数字图像处理在绝大多数情况下,是对已获得的图像进行处理和转化,即把处理技术作为系统,其输入和输出均为数字图像。因此在医学领域的应用中,数字图像处理也习惯性的称作后处理。但在某些情况下,图像处理过程也涉及将数据进行计算并最终转化为图像的过程,如图像重建,这种情况更多的出现在医学领域中,如CT、MR、超声成像和核医学成像。这些医学成像系统往往通过获得尽可能多的目标的检测数据,并将数据进行计算处理,最终生成图像,这就是图像重建(image reconstruction),基本过程如图7-1所示。这种情况发生在图像后处理之前。 图7-1图像重建过程 此外,上述的医学成像系统,往往获得连续的人体断层数据和断层图像。如果将这些数据或图像进行整合处理,仅通过图像处理技术获得新的切层位置和方向的断层图像;或将断层图像合成为体数据并显示成三维图像,以加强人们对器官解剖结构和病灶三维形态的观察和理解,这种处理我们称为图像的三维可视化(three-dimensional visualization)或三维重建(three-dimensional reconstruction),其处理过程如图7-2所示。 图7-2图像三维可视化过程 图像重建与图像可视化都是较为复杂的计算与处理过程,本章仅对医学图像的重建与可视化的基本理论与方法进行讨论。 第一节医学图像重建概述 一、医学断层成像 在医学断层成像出现前,传统的医学成像技术或手段是将成像区域内的三维

人体组织,投射于二维的成像范围内,记录在胶片或显示屏上,最终形成二维医学影像。这种方式势必造成人体组织信息在影像上的重叠和遮挡,使病灶缺失某一维度(如深度)的信息,虽然可以通过多体位摄影进行适当补偿,但并不能根本解决问题。如:在胸部影像的实际诊断过程中,某些肺部病灶由于肋骨影像的重叠而无法确定位置,或者被肋骨或纵隔影像模糊。 这种影像重叠是三维影像在一维路径上产生了叠加,用积分形式可以表示为: ()()[] ?-=dz z y x I y x I d ,,exp ,0μ (7.1) ()y x I d ,为影像记录装置上记录的X 线强度分布,()z y x ,,μ为组织吸收X 线系数的分布函数,0I 为入射X 线强度。 为解决这一问题,曾出现了体层摄影术(X -ray tomography ),光源和影像记录装置(胶片或成像板)沿相反方向运动,但保持与成像区域的垂直距离不变,如图7-3所示。这样成像区域中的某层组织处于聚焦面上,被记录于影像记录装置从而成像,其余层面组织影像由于受到光源和影像记录装置的运动而模糊,无法清晰显示。 图7-3 直线运动体层摄影 体层摄影根据光源的运动形式分为直线运动成像、圆运动成像和摆线运动成像。这些运动方式要求光源和记录装置精确计算运动速度,以保证计算准确。同时严格限制运动时间,保证在被检者可接受的屏气时间内完成,以限制呼吸伪影。 体层摄影成像的计算如下:探测器接受强度为 ()()?? ? ??+++**??? ??=m k y m k x m k L I M y M x t y x I d d d d d d d ,,,0μ (7.2) 直线运动形式的体层摄影射线源移动路径为:

图像质量评价2

基于空间域统计特性的图像质量评价 摘 要 煤矿井下的安全高效生产离不开清晰流畅的监控图像,针对煤矿井下拍摄图像光照不均匀的问题,对常见的几类可以改善非均匀照度图像视觉效果的增强理论进行了深入研究,并对在实际应用中遇到的问题和存在的缺点进行分析,分析了灰度图像空间域统计特性相关参数,对图像质量做出了客观评价。实验表明,直方图均衡化图像增强方法在处理低照度图像方面有不错的视觉效果,但由于它在均衡化过程中会对灰度级进行四舍五入,使得部分灰度级丢失,容易造成图像失真。 关键字:图像增强 空间域统计特性 质量评价 随着科学技术的发展,视频监控系统应用越来越广泛。例如煤矿井下,调度人员了解井下重要设备、人员及生产过程的现场状况,不仅能直观的监视和记录井下现场的安全生产情况,也能为事后分析事故提供相关第一手图像资料。由于井下摄像头采集到图像受到光照影响,导致在获取图像信息后对图像分析和决策等变得困难,因此在进行图像分析与决策前首先对图像信息进行增强,并对增强后图像进行相关参数分析,对图像质量进行客观评价,以获的人们认为较为理想的处理结果以及算法。 1 图像增强算法 基于图像处理所应用的空间不同,图像增强方法通常可以分为频域增强方法和空域增强方法两类。频域增强方法首先将图像看成一种二维信号,然后再对该信号进行基于域变换的增强。常见的空域图像增强算法有直接对比度增强、反锐化掩模增强和直方图均衡化增强。 1.1 直接对比度增强 直接对比度增强是根据特定的算法规则对图像中每一个像素点的灰度值进行逐点改变,以此达到改变图像灰度值动态范围的目标。在图像处理中,一般将输出图像的像素点灰度值与其对应的输入图像的像素点灰度值之间的对数关系称之为图像的对数变换,该种方法常常用来压缩高灰度值范围、扩展低灰度值范围,从而使低灰度值的图像细节更加清晰的目标。其一般公式为: (,)log[(,)1]g x y C f x y =+ (1) 在式(1)中,(,)g x y 表示变换后输出图像像素点灰度值,而(,)f x y 表示变换前输入图像像素点灰度值,其中log 表示以10为底。同时,上式也可选用自然对数ln 为底。 为了增加变换的动态范围,适当考虑变换的灵活性,可以加入一些调制参数,上述公式可变为: log[(,)1](,)log f x y g x y a b c +=+ (2) 式中a 、b 、c 是可以选择的变换参数,(,)1f x y +项是为了避免对零求对数而设置。当(,)0f x y =时,log[(,)1]0f x y +=,则(,)g x y a =。而a 是(,)g x y 轴上的截距,可见参数a 的大小反映确定变换曲线的起始位置的变化关系,b 、c 两个参数可以确定变换曲线的曲率[1-2]。对数变化曲线如图1所示。 (,) f x y (,) g x y

图像与镜头质量测试规范

图像与镜头质量测试规范 目录 注: 1、对比测试时需保障码流、帧率、分辨率、光圈最大等一致性。 2、若后续需要增加测试项会持续更新。 一、图像质量理论测试 1、色板区域介绍

2、解析度 用摄像机拍摄的影音信号需要在电视上播放时,需要换算成与电视画质相同的单位。而电视的画面清晰度是以水平清晰度作为单位。通俗地说,我们可以把电视上的画面以水平方向分割成很多很多“条”,分得越细,这些画面就越清楚,而水平线数的数码就越多。这个单位是“电视行(TVLine)”也称线。解析度一般与镜头、CCD、CMOS 成像有关。 解析度16:9测试样张 3、锐度 锐度,有时也叫“清晰度”,它是反映图像平面清晰度和图像边缘锐利程度的一个指标。如果将锐度调高,图像平面上的细节对比度也更高,看起来更清楚。比如,在高锐度的情况下,不但画面上人脸的皱纹、斑点更清楚,而且脸部肌肉的鼓起或凹下也可表现得栩栩如生。在另一种情况下,即垂直方向的深色或黑色线条,或黑白图像突变的地方,在较高锐度的情况下,线条或黑白图像突变的交接处,其边缘更加锐利,整体画面显得更加清楚。因此,提高锐度,实际上也就是提高了清晰度,这是人们需要的、好的一面。但是,并不是将锐度调得越高越好。如果将锐度调得过高,则会在黑线两边出现白色线条的镶边,图像看起来失真而且刺眼。这种情况如果出现在块面图像上,图像就会显得严重失真,不堪入目。

4、色散 5、色彩还原性 色彩还原指彩色CCD、CMOS 经过拍摄加工后,彩色摄影画面的色彩大体上和原景物的色彩相一致。是早期彩色电影摄影追求的目标。影响色彩还原的因素有CCD、CMOS 的性能,摄影镜头的质量,光线的色温等。 色彩还原性测试样张

计算机断层成像实验报告

浙江师范大学实验报告 实验名称CT实验教学班级物理071 姓名骆宇哲学号07180132同组人沈宇能实验日期09/10/15 室温气温 CT实验教学 摘要:本实验通过学生在教师的指导下进行铜制孔卡的结构断层成像。并对所成图象利用计算机进行分析处理。从而使学生掌握CT扫描、图像重建的技术。 关键词:计算机断层成像、图像重建、 引言:自七十年代初第一台电子计算机断层扫描装置问世以来,成像技术发展异常迅速,设备不断更新。以医学成像为例,已实现了三大飞跃,即脏器清晰图像的获得,把生化病理研究推向分子结构的水平和直接提供有关成像组织的化学成分的信息,步入了断层显像的新时代。计算机断层扫描和图像重建技术,是在不破坏物体情况下,将物体每一个断层面上的结构和组份的分布情况显示出来的一种实验方法,都是利用计算机图像重建的方法来得到物体内部的信息。 人们对射线成像的最早认识是从x光机开始的。医用x光机成像技术的发展和应用已有近百年的历史,它是利用x射线的物理性能和生物效应,来对人体器官组织进行检查。由于普通x光机只能把人体内部形态投影在二维平面上,因此会引起成像器官和骨骼等的前后重叠,造成影像模糊。为了克服这一缺点,英国ENI公司的工程师豪恩斯菲尔德(G.N.Hounsfield)运用了美国物理学家科马克(Cormack)于1963年发表的图像重建数学模型,推出了第一台x 射线计算机断层图像重建技术(X-CT)装置,并1977年9月在英国Ackinson Morleg医院投入运行。1979年该技术的发明者Hounsfield和Cormack为此获得了诺贝尔医学奖。 X-CT 的出现是X射线成像技术的一个重大突破。经过多代的发展,X-CT已获得广泛的应用。在医学上,目前已可用来诊断脊柱和头部损伤,颅内肿病,脑中血凝块,及肌体软组织损伤,胃肠疾病,腰部和骨盆恶性病变等等。目前X-CT除了广泛应用于临床诊断、生命科学和材料科学以外,还在工业和交通等方面也有重要的应用,例如,在线实时无损检测工业CT 等。 实验方案: 1、实验仪器:CD-50BGA+型CT教学实验仪铜制孔卡计算机 2、本次实验扫描参数为:采样时间0.5 视场直径40mm 扫描方式1 图像尺寸128*128。 本次实验处理参数:灰度拉伸:左40,右200 滤波:低通2 调节合适的亮度和对比度。 扫描一个物体所用的时间为:128*128*500。 3、实验步骤: 1)在开机扫描实验之前,须熟读“CT教学实验仪”的说明书。 2)连接各电缆插头、插座须检查核对无误后方可开机。 3)启动计算机和CT实验仪,进行预热。 4)将测试样品放入仪器载物平台上,调节平台上下高度,使红光恰好对准孔卡上部1/3处5)打开CT实验软件,设置实验的图像扫描参数。 6)打开核源锁(核源钥匙开启时要用手指微微顶住核源使其不过度弹起),点击“扫描”,

图像分析报告模板

图像分析报告模板 【导语】分析报告是一种比较常用的文体。有市场分析报告、行业分析报告、经济形势分析报告、社会问题分析报告等等。下面关于图像分析报告模板,祝您生活愉快! 图像质量评价的方法分为主观评价和客观评价两种方法。主观图像评价方法是根据人眼的视觉系统感知图像质量的好坏。此方法是图像质量评价最直接、有效的方法。但是主观评价方法的主体是人,所以不可避免的存在很多主观因素的影响。例如,人当时的情绪,自己的经验,观察环境等。这种方法的评价效率低,代价高,确定性差,实时性差,不能直接应用于图像处理系统。 客观图像评价方法是通过建立数学模型,计算降质图像相对于原始图像的失真程度。客观评价方法的主体是机器,所以其操作简单,系统稳定,可移植性好。客观图像评价方法主要分为全参考图像质量评价,半参考图像质量评价和无参考图像质量评价三种类型。其中全参考图像质量评价方法研究时间最长,发展较为成熟。 传统的全参考图像质量评价方法主要是采用均方误差MSE(Mean Square Error)和峰值信噪比PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)。它们计算失真图像与原始图像之间的信号误差,误差越小,失真图像与原始图像越接近,图像的质量就越好。其数学表达式为:

MSE=■∑■■∑■■2 (1-1) 其中a(i,j)和■(i,j)分别表示原始图像与失真图像中对应的灰度值或色彩值。 M*N表示图像的像素总个数。 PSNR=10lg (1-2) 其中L表示图像的灰度范围,一般情况下取值为255。 (1-1)和(1-2)的两种方法基于图像像素灰度值进行统计和均值计算,虽然效率高、实现简单,但是却忽略了人眼的视觉特点,因而不能准确的反映出图像的质量,存在明显的不足。在图1中,信号1和信号2分别与原始信号进行均方误差计算,计算结果相同。但在人眼看来,信号1明显比信号2更接近原始信号。 由于图像的最终接收者是人的视觉系统,而传统的图像质量评价方法忽略了人类视觉特性。因此为了得到更加准确的图像质量评价方法,人们根据HVS(Human Visual System)人眼视觉系统理论,提出了与感知图像失真比较接近的评价方法。 Zhou Wang等人认为人眼的视觉特性主要是提取背景中的结构信息,并以此提出了基于结构相似度信息的图像质量评价方法SSIM(Structural Similarity Image Measurement)。 1 SSIM结构相似度 SSIM(X,Y)=a*β*γ (1-3)

CT断层图像重建算法研究

CT断层图像重建算法研究 专业:通信工程姓名:刘明帅指导教师:骆岩红 摘要 CT技术是一种融合了射线光电子学、信息学、微电子学等学科的新兴技术,因为其先进的无损检测技术,所以被广泛地应用于医学、航天、生物等多个领域。随着科技的进步,图像重建技术开始应用于X射线中,这是数字图像处理的一个重大进步。如何能重建出高质量的图像,取决于所采用的重建算法。从图像重建的角度来看,主要分为解析法与迭代法。 解析法是利用解析、变换重建公式来构建重建图像。它具有容易实现,速度较快,且能重建出高质量的图像的特点,但是对投影数据完备性要求高。迭代法是利用求解线性方程组来重建图像,它能够在投影数据信噪较低条件下,获得高质量图像。本文将从原理、应用、与优缺点的角度来分析两种算法,重点对解析法中的滤波反投影算法从平行束与扇束投影方式进行研究,最后通过Visual C++与MATLAB软件相结合的方式对图像重建,并分析各参数对重建图像的影响。 关键字:CT技术图像重建算法滤波反投影算法 Abstract CT technology is a emerging technology that blend of the Ray optoelectronics, microelectronics and informatics subject. Because of its advanced nondestructive testing technology, it is widely used in medical, aerospace, biological and other fields. With the progress of science and technology, Image reconstruction technology

第四讲-医学图像重建算法

一、断层成像的基本原理 1.1 断层成像 这样我们用数学方法解决了一个断层成像问题。 一般来说,断层成像都是用数学计算的手段解决的。怪不得有CT (Computed Tomography 计算机断层成像,直译为:计算出的断层成像) 这个词。通常为说话简捷起见,“计算出的”这几个字就略去不说了。矩阵每一行的和,每一列的和的概念可以推广为一个图像的射线和,线积分,和投影数据。 从物体的投影数据来得到物体的内部断层成像的过程就称之为图像重建。 1.2 投影 ●为了体会出投影 (也就是射线和,线积分) 的概念,我们在这里给出几个例子。 ●第一个例子:所考虑的物体是二维x-y平面中的一个均匀圆盘。圆盘的圆心在坐标原 点。圆盘的线密度函数是个常数ρ (图1.4)。 ●物体的投影值(即线积分值) 就是弦长 t 乘以线密度ρ。 ●其数学表达式为: ●在这个特例中,投影值 p(s) 对于所有的角度θ来说都是一样的。这个角度θ是探 测器相对于物体的旋转角度。 图 1.4 跨圆盘的线积分等于弦长乘以线密度 图 1.5 物体的投影在不同的探测角度是不同的 图1.7 投影值实际上是像素值的加权和。权函数是“线”在像素内的线段长度。 1.3 图像重建 ●我们来探索重建一个点源的步骤及策略。 ●这些步骤和策略可以推而广之,来解决一般的图像重建问题。 ●我们首先在二维 x-y 坐标系中随便放一个点源。点源的位置不一定要在坐标系的 原点 (图1.8)。我们设想有一个探测器绕着坐标系的原点旋转。旋转角为θ。这个探测器可以是架照相机。探测器测到的投影数据为 p(s,θ),这里s是探测器上的一维坐标。 图 1.8 点源物体投影数据的采集 计算投影数据 ●计算投影数据 p(s,θ),我们可以画出一条条垂直于探 ●测器的直线。然后沿着这些直线对物体求线积分。 ●对于点源物体,投影数据 p(s,θ) 可以简单地得到: ●这只需在 x-y 平面上过该点源向探测器作一条垂线。 ●这条垂线与探测器的交点位置 s 有一个高度为 1 的脉冲。 ●若垂线不经过点源,线积分的值p(s,θ) 则为零。 算出投影数据p(s, θ) 后,我们就可以着手重建图像了。 重建图像策略:先投影在重建 我们的策略与寻找大树位置的策略相似:沿着照片上的大树画垂线,每张照片给出一组垂线,再寻找这些垂线的交点。 点源图像重建的任务包含两个方面:

三维图像重建结课报告

三维图像重建 一、摘要: 物体的三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理,操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术. 计算机内生成物体三维表示主要有两类方法.一类是适用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状.本文主要针对第二类方法进行介绍,结合三维重建在医学领域的广泛应用,对三维重建的每一个过程和其中的关键技术进行研究. 二、研究背景及发展现状 随着信息技术的飞速发展,如何在计算机上实时逼真地建立客观世界的虚拟海量信息 ,生成具有重要价值的三维形状信息,运用计算机的高效能数据存储\压缩\计算和传输能力,快速实现对这些三维信息的分析\挖掘\检索和高效利用,已成为国家和科技发展中许多重大应用需求的关键科学问题. 目前三维重建主要包含四类方式: 第一类是根据三维物体的断层扫描所得二维图像提取轮廓,然后根据一定的原则进行两个相邻轮廓的连接和三角化,从而得到物体的表面形状.该方法主要对于物体内部构造进行拓扑结构可视化,比如:医学影像的三维重建. 第二类是使用探针或激光读数仪逐点获取数据,然后进行整体三角化,此类方法测量精确,但速度很慢,难以在较短时间内获取大量数据. 第三类是基于双目视觉的重建方法,深度数据计算精度较低,主要应用于机器人视觉领域. 第四类是应用硬件光学三维扫描仪主动获取物体的点云数据,然后进行重建获取物体的整体表面信息. 目前三维重建的应用领域主要包括以下方面: (1)制造业与逆向工程 应用三维重建技术,可以将创作者完成的设计模型准确变为计算机中的三维实体模型,如果需要也可以在计算机中完成修正操作,最后由计算机根据实体模型数据控制加工设备完成部件加工,此过程省去了传统设计制作过程中若干复杂环节,大大节省开发

最新CT断层图像重建算法研究汇总

C T断层图像重建算法 研究

CT断层图像重建算法研究 专业:通信工程姓名:刘明帅指导教师:骆岩红 摘要 CT技术是一种融合了射线光电子学、信息学、微电子学等学科的新兴技术,因为其先进的无损检测技术,所以被广泛地应用于医学、航天、生物等多个领域。随着科技的进步,图像重建技术开始应用于X射线中,这是数字图像处理的一个重大进步。如何能重建出高质量的图像,取决于所采用的重建算法。从图像重建的角度来看,主要分为解析法与迭代法。 解析法是利用解析、变换重建公式来构建重建图像。它具有容易实现,速度较快,且能重建出高质量的图像的特点,但是对投影数据完备性要求高。迭代法是利用求解线性方程组来重建图像,它能够在投影数据信噪较低条件下,获得高质量图像。本文将从原理、应用、与优缺点的角度来分析两种算法,重点对解析法中的滤波反投影算法从平行束与扇束投影方式进行研究,最后通过Visual C++与MATLAB软件相结合的方式对图像重建,并分析各参数对重建图像的影响。 关键字:CT技术图像重建算法滤波反投影算法 Abstract CT technology is a emerging technology that blend of the Ray optoelectronics, microelectronics and informatics subject. Because of its advanced nondestructive testing

technology, it is widely used in medical, aerospace, biological and other fields. With the progress of science and technology, Image reconstruction technology is applied to the X ray, This is a major progress of digital image processing. How to rebuild the high quality images, depends on the reconstruction algorithm you adopt. From the perspective of image reconstruction, it mainly divided into the analytical method and iteration method. Analytical method use the analysis and transform formula to build image reconstruction.It has the characteristics of implementating easily and fast,and reconstructing out high quality images,but the demand of the projection data is high. Iterative method is used to solve the linear system of equations to reconstruction image, the projection data under the condition of low signal-to-noise, it can get high quality image.This article we will be from the point of view of the principle ,application,and the advantages and disadvantages to analysis the two kinds of algorithms, focusing on studying the analytical method of filter back projection algorithm from the parallel beam and fan beam projection methods , finally, combining the

图像质量评价

第一章绪论 1.1 引言 早期的图像处理是随由于通讯方面的要求而发展起来的,随着图像处理技术的发展,数字图像处理技术与理论已经成为计算机应用的一个重要领域,广泛应用于众多的科学与工程应用,如遥感、医学、气象、通信等。然而随着图像处理技术的迅速发展,如何正确有效地评价一幅图像的质量好坏变得越发重要起来。近年来,图像质量评价已经成为了图像信息工程领域内一项重要的研究课题,引起了学者的高度重视。 图像质量评价方法中客观评价方法又可以分为三类:全参考质量评价方法、部分参考质量评价方法和无参考质量评价方法。全参考质量评价方法需要原始图像的完整信息作为评价的参考:部分参考质量评价方法需要原始图像的部分特征或者统计信息作为评价参考:无参考质量评价方法则完全依赖于待评测图像本身的信息来进行质量评价,而无须原始图像的任何信息。在很多情况下,如在网络传输中,往往无法获得发送端的原始图像信息,因此研究无参考的客观质量评价方法是很有意义的。 1.2 图像质量评价 图像质量的含义主要包括两个方面:图像的逼真度和图像的可懂度。图像质量直接取决于成像装备的光学性能、图像对比度、仪器噪声等多种因素的影响,通过质量评价可以对影像的获取、处理等各环节提供监控手段。为了对图像处理的各个环节进行合理评估,图像质量评价的研究已经成为图像信息工程的基础技术之一。多少年来,人们希望能够找出图像逼真度和可懂度的定量测量方法,作为评价图像和设计图像系统的依据,但目前人们对人类视觉特性仍没有充分理解,特别是对人眼视觉的心理特性还难以找出定量的描述方法,因此图像质量评价还有待深入研究。

1.2.1 主观评价方法 国际上已有成熟的主观评价技术和国际标准,例如 ITU-T Rec. P.910规定了多媒体应用的主观评价方法]1[;ITU-R BT.500-11规定了电视图像的主观评价方法]2[,就视频质量主观评价过程中的测试序列、人员、距离以及环境做了详细规定。主观质量评分法]3[(MOS:Mean Opinion Score)是图像质量最具代表性的 主观评价方法,它通过对观察者的评分归一化来判断图像质量。而主观质量评分法又可以分为绝对评价和相对评价两种类型。 绝对评价是将图像直接按照视觉感受分级评分,表 1.1 列出了国际上规定的 5 级绝对尺度,包括质量尺度和妨碍尺度。对一般人来讲,多采用质量尺度;对专业人员来讲,则多采用妨碍尺度。 表 1.1 绝对评价尺度 质量尺度妨碍尺度 5分丝毫看不出图像质量变坏 5 非常好 4分能看出图像质量变化但不妨碍观看 4 好 3分清楚看出图像质量变坏,对观看稍有妨碍 3 一般 2分对观看有妨碍 2 差 1分非常严重的妨碍观看 1 非常差 相对评价是由观察者将一批图像从好到坏进行分类,将它们相互比较得出好坏,并给出相应的评分。相对尺度如表 1.2 所示。 表 1.2 相对评价尺度与绝对评价尺度对照 分数相对测量尺度绝对测量尺度 5分一群中最好的非常好 4分好于该群中平均水平的好 3分该群中的平均水平一般 2分差于该群中平均水平的差 1分该群中最差的非常差 评价的结果可用一定数量的观察者给出的平均分数求得。平均分数按照公式计算得到:

图像重建方法的理论体系

图像重建方法的理论体系 ()()()ART SIRT Radon FDK Radon ???????????????→???→→→???????? 代数重建法迭代法联合迭代重建法基于统计学的优化方法图像重建方法直接傅里叶重建法二维变换傅里叶切片定理解析法滤波反投影法平行束投影重建扇束投影重建锥束投影重建三维变换 迭代法:迭代重建中首先假设断层截面是由一个未知的数字矩阵组成的,然后由测量投影数据建立一组未知向量的代数方程式,通过方程组求解图像向量。迭代重建算法由于计算代价大、普适性较差,仅在少数场合应用。 统计迭代重建算法:统计迭代重建质量被普遍认为要优于 FBP 算法,但其仍未得到推广,一个原因是由于统计迭代自身仍然存在不足,主要是重建时间较长和适应性较差。 傅里叶重建算法:傅里叶重建算法仅具备理论意义未在实际中应用。 滤波反投影算法(FBP 算法):FBP 算法在绝大部分情况下重建质量好且运算量小,几乎被所有的 X 射线 CT 系统所采用。在过去的几十年中,CT 扫描系统发生了一次又一次的大变革,然而采用的重建算法本质上没有太多变化,基本上都是二维 FBP 算法的改进和推广,FBP 算法是 CT 重建的金标准。 FBP 算法的缺陷:FBP 算法在 CT 领域占有举足轻重的地位,但自身一直存在很多缺陷。 1) 需要在均匀且密集的角度下获取大量投影数据才能达到良好的重建效果,通常在2π 扫描中需要采集 1000 个以上角度下的投影,投影角度偏少会导致明显的条状伪影。这导致了 CT 扫描需要的时间很长,带来了剂量大以及运动伪影等相关问题。2) 对投影数据集要求非常高,投影数据集必须精确且连续。探测器故障、长物体扫描或者被检测物体的运动等很多因素都可能导致数据损坏,金属物体会导致投影数据不连续,从而引起各种伪影。3) 它对噪声较为敏感,因此需要高剂量才能保证信号的高信噪比。 二维Radon 变换:Radon 变换是一种直线积分的投影变换。其定义如图1所示,直线l 是 o -xy 平面内任意一条直线,ρ 是原点到直线l 的距离,则二维 Radon 变换为 其中 ( x ,y)是像素点的直角坐标, ( r ,θ)是像素点 ( x ,y)的极坐标,β表示旋转角,δ(x) 为

影响DR图像质量的因素分析

影响DR图像质量的因素分析 发表时间:2016-01-28T15:08:35.447Z 来源:《医师在线》2015年10月第21期供稿作者:宗秋玲 [导读] 洛阳市白马寺镇精神卫生中心在国际经济文化交流日趋密切的今天,我国对于DR技术的运用也逐渐的扩大。 宗秋玲 洛阳市白马寺镇精神卫生中心 471000 摘要:在信息技术的渗透下,各行各业均得到了较好的发展,通过对信息技术的有效运用不仅极大的提高了人们的工作质量及效率,同时对于一些公共服务机构的工作水平的提升也十分有利。医疗机构是社会发展的重要保障,通过对信息技术的合理运用也可以有效的提升医院的服务质量,DR图像处理就是目前运用较为普遍的技术之一。以下本文将围绕影响DR图像质量的因素进行分析,并提出了几点控制措施,以便于更好的发挥出其应有的作用。 关键词:影响因素;DR图像;质量;控制措施 在国际经济文化交流日趋密切的今天,我国对于DR技术的运用也逐渐的扩大,大量的实践证明,通过该技术可以有效的提高医护工作的可行性及预见性,且该技术的运用范围特别广、成本低、操作便利、成像速度快。但是受多种因素的影响,DR图像质量极易受到影响,因而会在一定程度上对医护工作产生些许不利的影响,无法确保治疗工作的时效性,因此,人们对此进行了大量的尝试,致力于有效的控制和避免不利因素的出现。 一、DR图像质量影响因素 1、DR设备 (1)球管:是产生X射线的部分。它们决定着发射出的X光的能量大小(kV、mA),能谱范围分布,球管热容,以及曝光时间(ms)。 (2)滤线栅:是吸收散射线的部件。X射线通过人体时,因康普顿效应产生散射线,导致图像上的灰雾,降低了对比度。 (3)图像采集系统:是采集传输图像的核心部分。它决定了图像的采集矩阵、像素大小和采集灰阶等,而这些都是影响图像质量的重要因素. 2、DR设备参数 (1)拍片剂量:指拍照时给定的X光的剂量条件,包括kV、mAs等。kV增加,射线穿透力增强,同时散射线增加;mAs增加,信号相应增强。它们会影响原始图像(软件处理前的图像)的亮度、灰度、清晰度等。 (2)后处理软件的参数:是后处理软件中各种处理操作的具体数值设置。一般后处理操作包括:傅里叶滤波,对比度均衡,USM锐化,平滑/降噪滤波等。这些算法中的参数调整,会直接影响最终图像效果。 (3)射线防护:指采用铅等高密度材料对无用X射线进行吸收。X射线对电子器件会造成不可修复的影响,会增加影像上的量子噪点,因此合适的射线防护是提高图像质量的有效手段。 3、其他外部因素 (1)主观因素的影响:DR设备的有效操作对于其成像质量的影响非常之大,纵使设备的精准度再高,人为操作不当必然会削弱其图像的质量。目前出现较多的误区有焦距设置不合理、配件的使用不当都会造成上述不利现象的出现,因此,需要在实践中有计划性的进行培训和引导。 (2)客观因素的影响;DR设备对于使用环境的要求较高,如果所使用空间的温度过高、湿度过大都会产生一些不利的影响,这种隐形不仅仅会降低图像的质量,同时对设备自身也十分不利,需要相关的管理人员予以重视。 二、控制措施 1、提高技术人员的操作技能和技术水平 在发展的社会背景下,医院自身的信息化也在逐步的落实,因而,需要有计划性的进行医护人员的培训,从而确保各项设备的有效使用。除了不断的强化自身的专业技能之外,较强的职业素养及服务意识也是不可或缺的。因此针对当前工作中的不足,医院的管理者可为DR操作者提供良好的学习机会,灵活的掌握设备的综合性能过,确保DR图像质量得以控制。 2、摄片技术参数 曝光剂量过大或过小,都会使后处理技术的调整范围缩小,出现噪声甚至斑点及对比度下降,使图像质量下降。DRX射线曝光量虽然宽容度很大,线性达104,曝光量在一定范围内变化时仍能获得满意的图像质量。但绝不能使参数过大或过小,这样图像的质量、清晰度和对比度就会下降,无论使用怎样的图像处理手段,也不会再现这些图像信息了。改进措施:实际工作中,比如对老年患者、气胸、胸水、骨髓炎、骨质疏松等,应根据病情和病变部位的不同,对摄影条件参数做出适当的增减调整。操作者都知道,量子噪声的产生是在X射线剂量过低的情况下产生的。尤其在婴幼儿胸部摄影时,在不影响诊断的前提下,选择较小的X射线剂量,减少患者和医务人员的辐射,保护X射线球管、发生器等设备。 3、X射线机器工作性能 DR系统属高集成度与高技术的精密设备。改进措施:DR系统必须制定严格的科学管理制度,即制定严格操作规则和标准的工作环境;建立设备保养维修记录,熟悉机器使用情况及机器的运行状况;应指定专人负责;避免计算机病毒感染,定期对机器进行维护与保养;定期给设备进行检测和校准,以保证机器的正常使用,特别是对探测器的维护与保养最为重要,它是设备的核心部件,关系到机器的使用寿命;DR系统每日应关机重启1次,以确保整个计算机处于指定的初始值状态。探测器应在预热至最佳温度状态后工作。 4、图像后处理技术 图像的后处理技术是保证DR图像质量的重要手段。改进措施:图像后处理时,首先要在工作站目光平视、正对显示器,其次图像生成后应按不同的检查目的选择合适的处理手段,必要时应将兴趣区用遮避功能独立出来后再进行处理。对曝光不足或过量可以通过改变窗值和放大因子来得到满足临床诊断的图像;通过调整一致化、空间滤波器、菱形视图等参数提升图像细节。 5、激光相机 激光相机照片与工作站显示图像的一致性非常重要。激光相机的调试和校正正确的相机参数设定也是获取高质量DR图像的重要环节,其设定应与输出的图像相匹配,力求做到所见即所得,选择合适胶片尺寸、分格打印胶片,才能得到高质量又美观照片。改进措施:定期

图像质量评价记录、总结分析

2013年第2季度图像质量评价记录、总结分析 检查时间:2013年7月12日16时30分 抽查时间2013年4月26日、5月31日、6月27日 地点:门诊放射科办公室 参加人员:季乐新冯文波董希忠孙继波白焕光梁斌杨蕊 记录人:季乐新 图像质量评价方法: 随机抽取第1检查室、第3检查室4月26日83份、5月31日85份、6月27日88份图像资料,进行评价。 图像质量评价结果: 优良合格废片4月检查结果72 10 1 0 4月百分比86% 12% 1% 0 5月检查结果77 8 0 0 5月百分比91% 9% 0 0 6月检查结果81 7 0 0 6月百分比92% 8% 0% 0 2013年5月图像评价 优 良 合格 废片2013年4月图像评价 优 良 合格 废片 2013年6月图像评价 优 良 合格 废片 存在不足: 1、照射野偏大,未按病人实际体格调整照射野。 2、位置不标准,部分胸片表现为肩胛骨未拉出肺野。 3、未取下患者饰物。

分析原因: 1、病人数量较多,调整照射野较费时,顾调大照射野,防止位置偏移过大不能调整,1号检查室主要拍摄胸片,因此此现象较为明显。 2、部分工作人员不认真执行操作规范,贪多求快。 3、为了简化流程不让有饰物的病人除去饰物或换检查服。 4、患者不配合。 2013年2季度图像质量原因分析: 整改措施: 1、加强规范、制度流程的学习,严格质量控制标准。 2、提高对病人的放射防护意识,依据病人部位实际大小调节照射野,减少病人辐射计量。 3、在病人检查前提醒除去饰物或更换检查服。 4、将检查出问题,对当事人提出批评指正,并纳入绩效考核。 改进措施落实情况; 1.加强了理论知识学习,尤其是质控学习。 2.加强医患沟通,使患者理解并配合检查。 点评:该分析可加一张检查结果的曲线图,可以看出评优率明 图像质量失控 不按操作规程操作 病人嫌麻烦、不理解 病人不配合 工作量大 医方原因 患方原因

影响扫描电镜图像质量的因素分析(复旦,周广荣)

影响扫描电镜图像质量的因素分析(复旦,周广荣) 2011-06-20 13:35:59| 分类:SEM基础 | 标签:空间电荷加速电压扫描速度阈电流象散校正|字号订阅 作者:周广荣 (聚合物分子工程教育部重点实验室复旦大学高分子科学系上海200433) COXEM(酷塞目)有限公司Beijing Office驰奔 摘要:本文介绍影响扫描电镜图像质量的因素及其对图像质量的影响,分别从加速电压、扫描速度和信噪比、束斑直径、探针电流、消像散校正、工作距离以及反差对比等分析图像质量的变化原因,提出提高图像质量的方法。 关键词: 扫描电子显微镜SEM 图像质量 扫描电子显微镜是(Scanning Electron Microscope,SEM)是20 世纪30 年代中期发展起来的一种多功能的电子显微分析仪器。SEM 以其样品制备简单、图像视野大、景深长、图像立体感强,且能接收和分析电子与样品相互作用后产生的大部分信息,因而在科研和工业等各个领域得到广泛应用。 但是扫描电镜是非常精密的仪器,结构复杂,要想得到能充分反映物质形貌、层次清晰、立体感强和分辨率高的高质量图像仍然是一件非常艰难的事情,本文针对工作中出现的问题,分析影响图像质量的因素,讨论如何根据样品选择最佳观察条件。 1 加速电压 扫描电镜的电子束是由灯丝通电发热温度升高,当钨丝达到白热化,电子的动能增加到大于阳离子对它的吸引力( 逸出功) 时,电子就逃逸出去。在紧靠灯丝处装上有孔的栅极

( 也叫韦氏盖),灯丝尖处于栅孔中心。栅极上100~1000V 的负电场,使灯丝的电子发射达到一定程度时,不再能继续随温度增加而增加,即达到空间电荷的饱和(这种提法是错误的)。离开栅极一定距离有一个中心有孔的阳极,在阳极和阴极间加有一个很高的正电压称为加速电压[1],它使电子束加速而获得能量。加速电压的范围在1~30kV,其值越大电子束能量越大,反之亦然。 加速电压的选用视样品的性质( 含导电性) 和倍率等来选定。当样品导电性好且不易受电子束损伤时可选用高加速电压,这时电子束能量大对样品穿透深(尤其是低原子序数的材料)使材料衬度减小图像分辨率高。但加速电压过高会产生不利因素,电子束对样品的穿透能力增大,在样品中的扩散区也加大,会发射二次电子和散射电子甚至二次电子也被散射,过多的散射电子存在信号里会出现叠加的虚影从而降低分辨率,目前我所用的扫描电子显微镜(TESCAN TS 5136MM) 的加速电压可在1~30kV 内任意调节,采用加速电压1~30 kV (见图1)。 图1 分别加速电压为1kV,10kV,30kV 的SEM 像, 当样品导电性差时,又不便喷碳喷金, 还需保存样品原貌的这类样品容易产生充放电效应,样品充电区的微小电位差会造成电子束散开使束斑扩大从而损害分辨率。同时表面负电

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