微焦点x射线图像噪声建模与去噪方法
【专利摘要】本发明公开了一种微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法，包括以下步骤：1)用X光机器采集含有噪声的空白图像A；2)将空白图像A中的噪声视为均值为零的高斯白噪声，计算噪声方差σ2；3)采集含有对象的微焦点X射线图像B，采用滤波模板为3×3，均值为零，方差为σ2的高斯滤波器对图像B进行去噪；4)通过Canny边缘检测算法对步骤3)进行去噪后的图像进行检测。本发明方法具有计算速度快、简单快捷的特点，其针对信噪比低，对比度差的微焦点X射线图像，考虑了图像噪声本身的特性、种类以及图像本身的特点，可以有效去除微焦点X射线图像的噪声，并用Canny边缘检测算法进一步验证去噪后图像的优越性，有较高的准确性。
【专利说明】微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种X射线图像的去噪方法，尤其是一种微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法。属于图像处理领域。
【背景技术】
[0002]随着X射线摄影技术的不断提高，X射线检测技术越来越多的应用在医学病理检测及工业缺陷检测方面。但无论是医学上常用的百微米焦点X射线管，还是工业上常用的微焦点X射线源的射线管，获得的X射线图像信噪比都比较低，图像受颗粒噪声污染、雾化情况严重，表现出明显的噪声污染现象，这些不良现象给微焦点X射线图像的检测带来了一定的困难。因此，对微焦点X射线图像去噪十分必要。
[0003]虽然，国内外研究人员对图像去噪算法有了很多研究，但大多都是将一个或多个确定性噪声模型应用于图像去噪，并未考虑噪声本身的特性、种类以及图像本身的特点，对于微聚焦X光图像这种信噪比低，缺陷对比度差的对象，难以在去噪的同时，兼顾相邻像素灰度保序原则，达到既去除噪声又不破坏原有图像结构的目的。
[0004]由于在微聚焦X射线成像过程中，无论哪种噪声，虽然产生机理不同，但都可以看作粒子传输过程中的伴随噪声和成像系统显示、外界干扰引起的附加噪声。其特征都可以定义为高斯分布(强射线强度下的光电噪声、荧光屏结构噪声、电子噪声等)。因此，为了去除低对比度、低灰度的微焦点X射线图像的噪声，提高微焦点X射线图像的精密检测精度，就需要发明噪声基于高斯分布特性的方法来解决这一问题。
【发明内容】
[0005]本发明的目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供一种计算速度快、简单快捷的微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法。
[0006]本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到:
[0007]微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法，其特征在于所述方法包括以下步骤:
[0008]I)用X光机器采集含有噪声的空白图像A ；
[0009]2)将空白图像A中的噪声视为均值为零的高斯白噪声，计算噪声方差O2;
[0010]3)采集含有对象的微焦点X射线图像B，采用滤波模板为3X3，均值为零，方差为O2的高斯滤波器对图像B进行去噪。
[0011]作为一种实施方案，所述方法还包括:
[0012]4)通过Canny边缘检测算法对步骤3)进行去噪后的图像进行检测。
[0013]作为一种实施方案，步骤2)所述将空白图像A中的噪声视为均值为零的高斯白噪声，计算噪声方差c2，具体如下:
[0014]2.1)求图像均值aver:
【权利要求】
1.微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法，其特征在于所述方法包括以下步骤: .1)用X光机器采集含有噪声的空白图像A; .2)将空白图像A中的噪声视为均值为零的高斯白噪声，计算噪声方差σ2; . 3)采集含有对象的微焦点X射线图像B，采用滤波模板为3X3，均值为零，方差为σ2的高斯滤波器对图像B进行去噪。
2.根据权利要求1所述的微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法，其特征在于所述方法还包括: .4)通过Canny边缘检测算法对步骤3)进行去噪后的图像进行检测。
3.根据权利要求1或2所述的微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法，其特征在于:步骤2)所述将空白图像A中的噪声视为均值为零的高斯白噪声，计算噪声方差σ2，具体如下: .2.1)求图像均值aver:
4.根据权利要求3所述的微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法，其特征在于:步骤3)所述采用滤波模板为3X 3，均值为零，方差为σ2的高斯滤波器对图像B进行去噪，具体如下: .3.1)均值为0,方差为σ2的二维高斯滤波函数为:
5.根据权利要求2所述的微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法，其特征在于:步骤.4)所述通过Canny边缘检测算法对步骤3)进行去噪后的图像进行检测，具体如下: .4.1)图像使用带有指定标准偏差的高斯滤波器来平滑； .4.2)用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；其中一阶差分卷积模板:
【文档编号】G06T7/00GK103500441SQ201310459497
【公开日】2014年1月8日 申请日期:2013年9月29日 优先权日:2013年9月29日
【发明者】高红霞, 徐寒 申请人:华南理工大学