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基于递变能量线性约束的X射线图像质量评价方法

更新时间：2019-12-25 05:53:44 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：X射线图像质量评价 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

X射线图像质量评价是射线检测正确与否的关键问题,传统的人工主观评价方法效率低,实时性差,常用的对比度、清晰度等考核指标,受成像过程的散射及噪声影响,存在一定的局限性.为此论文提出基于递变能量线性约束的X射线图像质量评价方法.文章首先通过分析递变能量成像过程中图像序列的灰度变化规律,提出序列间灰度增益分布图,并依据成像器件的线性最优成像,从分布图中提取线性散布度评价图像质量;进一步针对过曝光影响散布度评价失败问题,综合线性散布度和平均对比度,构建了新的图像质量综合评价标准,实现射线图像质量评价.最后通过实验验证了论文方法的可行性,能够有效避免传统单一评价指标的局限性.


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3
Vol. 45 No. 3  
Mar. 2017  
第
2017  
期
电
子
ACTA ELECTRONICA SINICA  
学
报
3
年
月
基于递变能量线性约束的  
X
射线图像质量评价方法  
，
，
，
李毅红 韩 焱 潘晋孝 陈 平  
(
，
030051)  
中北大学信息探测与处理山西省重点实验室 山西太原  
:
X
， ， ，  
射线图像质量评价是射线检测正确与否的关键问题 传统的人工主观评价方法效率低 实时性差 常  
摘
要
、
，
，
.
用的对比度 清晰度等考核指标 受成像过程的散射及噪声影响 存在一定的局限性 为此论文提出基于递变能量线性  
X
.
，
约束的 射线图像质量评价方法 文章首先通过分析递变能量成像过程中图像序列的灰度变化规律 提出序列间灰  
，
，
;
度增益分布图 并依据成像器件的线性最优成像 从分布图中提取线性散布度评价图像质量 进一步针对过曝光影响  
，
，
，
.
散布度评价失败问题 综合线性散布度和平均对比度 构建了新的图像质量综合评价标准 实现射线图像质量评价 最  
，
.
后通过实验验证了论文方法的可行性 能够有效避免传统单一评价指标的局限性  
:
X
;
;
;
;
关键词  
中图分类号  
射线成像 图像质量评价 递变能量成像 线性散布度 平均对比度  
TP391ꢀ 4  
0372－2112 ( 2017) 03－0669－05  
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372－2112. 2017. 03. 025  
:
:
A
:
文章编号  
文献标识码  
URL: http: / /www. ejournal. org. cn  
电子学报  
X-Ray Image Quality Evaluation Based on  
Linear Constraint with Variable Energy  
LI Yi－hong，HAN Yan，PAN Jin－xiao，CHEN Ping  
( Shanxi Key Lab of Signal Capturing ＆ Processing，North University of China，Taiyuan，Shanxi 030051，China)  
Abstract: X－ray image quality evaluation is the key problem of ray detection accuracy. The efficiency and real－time  
of the traditional subjective assessment method is poor. Also for some objective assessment indexes，such as contrast，defini－  
tion，and so on，they have a certain limitation because of scatter and noise in the X－ray imaging. So this paper provides the  
method of X－ray image quality evaluation based on linear constraint with variable energy. First，based on the gray trend be－  
tween the ray image sequences with variable energy imaging，the concept of the gray gain histogram between sequences is  
provided. Then based on the linear optimal imaging about imaging detector，evaluate image quality by the linear dispersion.  
Further，for the failure of dispersion evaluation because of over－exposure，synthesizing the linear dispersion and average con－  
trast，the paper builds a standard of ray image quality evaluation. At last，the experiment proves the feasibility about this new  
standard. And it can avoid the limitation of the traditional single evaluation index.  
Key words: X－ray imaging; image quality evaluation; varying energy imaging; linear dispersion; average contrast  
.
，
后依据经验获取最佳成像参数 这种方法效率低下 实  
1
引言  
，
，
时性差 而且易受人的主观影响 究其原因主要是现有  
的图像质量客观评价方法可靠性不高［1 ～ 3］  
X
、
射线成像主要是利用检测对象密度 厚度对射线  
.
，
.
能量衰减的差异性 表征检测对象的内部结构信息 在  
现有的图像质量客观评价算法主要以图像灰度和  
，
实际过程中如何获取一幅图像质量较高的射线图像  
、
、
，
纹理结构计算图像的亮度 清晰度 对比度等参数 通过  
、
.
对于后续的缺陷检测 结构分析等具有重要意义 但是  
.
X
，
参数分析选择最优质图像 但是对于 射线成像而言  
现有的检测过程中主要是通过操作人员对图像的主观  
，
成像器件所接受的射线光子除了衰减光子 还存在散  
，
，
.
，
评价来对射线源的管电压和管电流进行反复调节 最  
射光子 从而降低图像对比度 而且散射光子是随机的  
: 2015－08－31;  
: 2016－05－02;  
:
收稿日期  
修回日期  
责任编辑 梅志强  
:
( No. 61571404，No. 61471325) ;  
( No. 2015021099) ;  
山西省优秀青年学术带头人专项资助  
基金项目 国家自然科学基金  
山西省自然科学基金  
670  
2017  
电
子
学
报
年
，
，
随着检测对象的结构不同 散射分布也不同 单纯的对  
.
比分析无法界定最优成像质量 同时对于所获得射线  
，
，
图像是厚度累加的物体影像 图像的边缘结构模糊 从  
清晰度角度考虑图像质量也存在一定的局限性［4，5］  
因
.
，
，
此 针对射线图像质量评价 现有的单一指标无法满足  
.
需求  
X
一般在 射线系统部件及成像方式一定的情况  
，
下 对于某一检测对象射线图像质量主要受射线能量  
(
)
.
，
管电压和管电流 影响 在能量变化的过程中 图像质  
.
，
量逐渐在变化 理论上 在低能量下由于射线穿透力不  
，
;
，
足 图像对比度较低 随着射线能量增加 对比度逐渐提  
;
，
;
高 但是高到一定程度 将会由于过曝光降低图像质量  
最优成 像 质 量 肯 定 在 这 个 能 量 增 加 的 过 程 中 间 出  
现［6］ 因此如何确定这个最优成像点成为正确评价图  
.
，
.
像质量的核心 即本文研究重点  
2
递变能量序列间的图像质量评价分析  
，
、
在射线能量递变的过程中 受射线多谱特性 指数  
、
、
，
衰减 衰减系数与能量的非线性相关 散射等影响 与射  
，
线能量相关的非线性成像模型难以刻画 但是所表征  
的图像质量是逐渐提高的［7，8］ 然而 射线能量递增不  
．
，
，
，
相对于直线的距离 即可刻画非线性差异 在这定义为  
，
，
能无限制地改善射线图像质量 当射线能量过高 透射  
．
2
( x( i) ，y( i) )  
( 1)  
进行式 的线  
线性散布 对图 的中点  
，
的光子数超出成像系统的物理动态范围 将出现过曝  
:
性拟合  
，
．
，
光现象 降低图像质量 目前 受非线性成像模型的影  
y( i) = p * x( i) + p  
( 1)  
1
2
，
．
响 无法获悉能量递增过程中的最优成像条件 在数值  
( 1)  
x( i)  
，y( i)  
表示较低能量的图像灰度 表示  
式
中
，
，
分析中 非线性模型可用分段线性模型近似分析 分段  
．
较高能量的图像灰度 按照点到直线的距离计算方法  
，
，
．
区间越短 近似程度越高 因此可分析递变能量图像序  
V ( 2) :  
定义线性散布  
i
，
列之间的灰度及图像质量线性变化关系 表征整个能  
．
p * x( i) ꢁ y( i) + p  
2
1
2
V =  
i
( 2)  
量递增过程中的非线性成像特性  
x( i) *  
1 + p  
■
1
2． 1  
序列间灰度增益分布图  
( 2)  
，
式
中 为了避免灰度基值对点到直线距离的影  
，
在射线能量的递增过程中 相邻能量序列的图像  
，
，
x( i) ．  
响 采用相对距离 除以能量较低的图像灰度  
根
与
，
存在灰度增益 而且通过分析灰度的增益情况可实现  
( 2) ，  
3
:
据式  
可得线性散布如图 所示  
，
序列间线性程度的表征 对此论文提出序列间灰度增  
.
52keV  
52. 5keV、55keV  
按照上述方法可得到  
与
益分布图 该图主要表征物体同一区域在相邻能量下  
.
55. 5keV、60keV  
60. 5keV、63keV  
63. 5keV  
与
与
下的散  
的灰度统计分布 图中任一点的坐标为图像中某一固  
．
布度图  
(
)
定区域处 检测物体中的同一区域 的点在相邻能量下  
.
的图像灰度值 当考虑射线图像中所有点时便形成了  
.
4
，
，
从图 可以看出 随着能量的增高 线性散布越  
，
．
来越集中 表明图像序列间的线性相关性较高 按照  
增益分布图  
1
U
50keV 50. 5keV  
，
图
为
盘在  
为图 的灰度增益分布图 图 中横轴为  
50. 5keV  
和
能量下的图像 图  
2
1
.
2
50keV  
的灰  
，
.
2
U
度 纵轴为  
灰度 图 中每个点代表 盘的某  
.
个位置在不同能量下的灰度  
2． 2  
线性散布  
2
，
，
对于图 灰度增益分布图 如果能量一样 图中的  
，
1
;
，
点集为过原点 斜率为 的直线 当能量存在差异时 灰  
．
，
，
度呈非线性提升 因此 可通过拟合直线 并求图中各点  

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