一種螺旋斷層放療圖像質量提高方法技術

一種螺旋斷層放療圖像質量提高方法，它是涉及一種基于視網膜-大腦皮層理論的螺旋斷層放療圖像質量提高方法，它有四大步驟：步驟一：計算機在MATLAB環境下讀取螺旋斷層放療圖像；步驟二：對圖像進行雙邊濾波去噪；步驟三：對圖像進行基于視網膜-大腦皮層理論的對比度提升；步驟四：使用高斯-賽格爾迭代法對圖像邊緣進行增強。本發明專利技術解決了原螺旋斷層放療圖像噪聲較多、對比度差和邊緣不清晰的問題，取得了較好的質量增強結果，在螺旋斷層治療領域里具有廣闊的應用前景。

【技術實現步驟摘要】
201610012166

【技術保護點】
一種螺旋斷層放療圖像質量提高方法，它是涉及一種基于視網膜?大腦皮層理論的螺旋斷層放療圖像質量提高方法，其特征在于：該方法的具體步驟如下：步驟一：首先通過螺旋斷層放療儀器輸出計算機數字圖像，然后使用Matlab語言中的imread函數讀取該圖像，將其信息轉為Matlab矩陣形式，使Matlab語言對其進行處理；本專利技術中的螺旋斷層放療圖像為512像素*512像素*c通道的數字圖像，即讀入的矩陣數據為512*512*c維度；其中符號c表示該圖像中包含的斷層數量，每一斷層為一幅灰度圖像，c通道數目的斷層圖像堆疊成完整的螺旋斷層放療圖像；本方法沒有使用通道之間的關聯信息，所以以下步驟均是在單幅斷層圖像上完成；為方便說明，以下使用大寫字母I表示圖像被Matlab讀入后的矩陣數據其中的某一通道(即512*512維度的矩陣)；上標數字表明本方法中不同步驟的中間圖像矩陣數據，如I0表示原始圖像矩陣數據；使用下標表示矩陣中某一元素(對應圖像中的某個坐標上的像素)，即Ix，y表示矩陣I中位于坐標(x，y)的元素；步驟二：在Matlab軟件中，對上一步驟讀入的矩陣(即I0)進行如下運算：Ix,y1=ΣΩIi,j0w(x,y,i,j)ΣΩw(x,y,i,j)]]>其中，Ω表示(x，y)坐標的鄰域范圍，坐標(i，j)滿足(i，j)∈Ω；權重系數w的取值為值域權重r(x,y,i,j)=exp(-||Ii,j0-Ix,y0||22σr2)]]>與空間域權重s(x,y,i,j)=exp(-(i-x)2+(j-y)22σs2)]]>的乘積；該步驟為圖像的雙邊濾波操作，在保持圖像邊緣的同時有良好的去噪效果；步驟三：在Matlab軟件中，對上一步驟的矩陣進行如下操作：Ix,y2=(11+exp(-a*Rx,y+b)+c)c+1]]>其中，a，b，c為超參數，由手動設置，并有：Rx,y=Ix,y1Ix,y1*G]]>這里，符號*代表卷積，符號G表示高斯核，即分母為分子高斯核模糊后的圖像；該步驟即為改進的Retinex算法，它沒有采用以往常見的Retinex方法中采用的對數形式，而是使用了新的曲線函數形式；步驟四：首先，使用Matlab中的索貝爾算子函數，對矩陣I2進行操作，獲得的邊緣圖像矩陣標記為Gra；然后，對邊緣圖像矩陣Gra進行逐像素遍歷，尋找鄰域內的邊緣最大值，得到矩陣GraM來標記當前位置是否為矩陣Gra中的鄰域最大值，再通過：Grax,y1=Grax,y·fx,y]]>更新矩陣Gra，其中fx，y為一以當前點(x，y)距離最近邊緣最大點的距離為自變量的自定義函數，該函數值當與最近鄰的邊緣最大值點距離較小時大于1；距離較大時小于1，這樣使新的Gra1相對應的邊緣圖像中的邊緣的分布變窄、峰值變高；最后，使用高斯?賽德爾迭代方法，利用矩陣Gra1反推出邊緣增強的圖像，步驟如下：1.對矩陣Gra1再次進行差分運算，得到目標圖像的二階導圖像矩陣Lap；2.初始化矩陣dst0＝I23.反復進行如下迭代，直到迭代次數達到5次，其中n為迭代次數，n＝0,1,2…：1)Dn=(Lapx,y+dstx+1,yn+dstx-1,yn+dstx,y-1n+dstx,y+1n)/4-dstx,yn;]]>2)dstx,yn+1=dstx,yn+1.9×Dn;]]>經過以上步驟迭代，獲得最終圖像，完成對螺旋斷層放療圖像的質量提高。...

【技術特征摘要】
1.一種螺旋斷層放療圖像質量提高方法，它是涉及一種基于視網膜-大腦皮層理論的螺旋斷
層放療圖像質量提高方法，其特征在于：該方法的具體步驟如下：
步驟一：首先通過螺旋斷層放療儀器輸出計算機數字圖像，然后使用Matlab語言中的
imread函數讀取該圖像，將其信息轉為Matlab矩陣形式，使Matlab語言對其進行處理；
本發明中的螺旋斷層放療圖像為512像素*512像素*c通道的數字圖像，即讀入的矩陣
數據為512*512*c維度；其中符號c表示該圖像中包含的斷層數量，每一斷層為一幅灰度圖
像，c通道數目的斷層圖像堆疊成完整的螺旋斷層放療圖像；本方法沒有使用通道之間的關
聯信息，所以以下步驟均是在單幅斷層圖像上完成；為方便說明，以下使用大寫字母I表示
圖像被Matlab讀入后的矩陣數據其中的某一通道(即512*512維度的矩陣)；上標數字表明
本方法中不同步驟的中間圖像矩陣數據，如I0表示原始圖像矩陣數據；使用下標表示矩陣中
某一元素(對應圖像中的某個坐標上的像素)，即Ix，y表示矩陣I中位于坐標(x，y)的元素；
步驟二：在Matlab軟件中，對上一步驟讀入的矩陣(即I0)進行如下運算：
I x , y 1 = Σ Ω I i , j 0 w ( x , y , i , j ) Σ Ω w ( x , y , i , j ) ]]>其中，Ω表示(x，y)坐標的鄰域范圍，坐標(i，j)滿足(i，j)∈Ω；權重系數w的取值為值域權重
r ( x , y , i , j ) = exp ( - | | I i , j 0 - I x , y 0 | | 2 2 σ r 2 ) ]]>與空間域權重 s ( x , y , i , j ) = exp ( - ( i - x ) 2 + ( j - y ) 2 2 σ s 2 ) ]]>的乘積；該步驟為
圖像的雙邊濾波操作，在保持圖像邊緣的同時有良好的去噪效果；
步驟三：在Matlab軟件中，對上一步驟的矩陣進行如下操作：
I x , y 2 ...

【專利技術屬性】
技術研發人員：史振威，林浩寧，夏廷毅，吳偉章，
申請(專利權)人：北京航空航天大學，
類型：發明
國別省市：北京;11