DR图像亮度自适应调整方法及系统与流程

本发明涉及图像诊断技术领域，尤其涉及一种dr图像亮度自适应调整方法及系统。

背景技术：

dr(digitalradiography，数字x线摄影)系统以x线为信息载体，利用其物理特性，即穿透人体时因组织密度差而发生不同强度的衰减，来获取人体组织状态信息，以供医学诊断。作为医疗影像诊断设备，dr系统输出的图像质量在客观上决定了医学诊断的精度。因此，任何可能影响图像质量的因素，都必须认真考虑。对于医学图像，其质量通常表现在亮度、对比度、锐利度、信噪比等方面。其中，图像亮度是图像信息输出的重要反应，是人眼最直接也是最敏感的方面之一，其适宜与否不仅影响用户观感体验，更对诊断结果起着关键性影响。

临床摄片中，曝光射线量的多少以及不同患者体型对x线的衰减强弱，直接决定了dr系统探测器接收到的原始信号强度，从而间接决定了所获图像的明暗程度。因此，要获取一张亮度适宜的dr图像，往往要求拍片医生能够根据患者体型，精准把握曝光剂量。然而在实际中，这种控制很难把握。要么剂量过高，图像偏暗，要么剂量过低，图像偏亮，以致常常需要重复曝光，不仅增加医生工作量，也无形中增加了患者对射线的吸收，造成患者二次伤害。

对于dr图像亮度控制，目前常用的有两类方案。一类是借助aec(automaticexposurecontrol，自动曝光控制)硬件模块，自动控制曝光量，来实现图像亮度稳定。另一类是应用图像处理技术，对图像亮度进行调整，如常用的gamma亮度校正。从实际应用来看，前种方案基本无需额外人工干预，具有操作简便和图像效果好的优点，然而由于需要额外增加硬件部件，导致经济性方面不够友好。后种方案为纯图像处理技术，不依赖于额外硬件，经济性好，然而就目前通常的实现方式来看，一般采用等力度的亮度调整方式，因此常常需要频繁地手动调整处理参数，增加了医生工作量。

申请号为201910683490.2，发明名称为《一种医学图像亮度均一化校正方法》的发明专利为深度神经网络方案，通过构建gan生成对抗网络，利用有代表性的已标注的亮度缺陷数据集进行训练，获取缺陷数据到正常数据的特征映射，最终实现对亮度不均图像的亮度校正。该方案对数据集的依赖性大，数据集的制作优劣，包括标注准确性和数据量大小等，直接影响模型的精度性能。另一方面，神经网络模型通常计算量巨大，对硬件资源要求较高，不利于临床应用。

技术实现要素：

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种dr图像亮度自适应调整方法及系统，以实现图像亮度适宜稳定。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提出了一种dr图像亮度自适应调整方法，包括：

提取组织区域步骤：利用最大类间方差法，对待调整图像i进行分割，提取组织区域的二值图像ib；

亮度计算步骤：根据组织区域的二值图像ib计算组织区域归一化灰度均值b，将灰度均值b作为组织区域亮度；

调整系数计算步骤：根据组织区域亮度计算亮度调整系数s；

映射表计算步骤：根据亮度调整系数s计算亮度调整映射表；

亮度调整步骤：根据亮度调整映射表，对待调整图像i进行亮度调整映射变换，调整图像亮度。

进一步地，所述亮度计算步骤中，采用下式计算灰度均值b：

其中，h和w分别为待调整图像的高度和宽度，a为与图像灰阶相对应的尺度因子。

进一步地，a取值如下式：

进一步地，调整系数计算步骤中，通过下式计算亮度调整系数s：

s＝cgain·b+coffset；

其中，cgain和coffset分别为亮度增益系数和亮度偏移系数。

进一步地，所述映射表计算步骤中，通过下式计算亮度调整映射表：

其中，k为输入灰度值，t(k)为输出灰度值，imax和imin分别为待调整图像i的最大值和最小值。

相应地，本发明实施例还提供了一种dr图像亮度自适应调整系统，包括：

提取组织区域模块：利用最大类间方差法，对待调整图像i进行分割，提取组织区域的二值图像ib；

亮度计算模块：根据组织区域的二值图像ib计算组织区域归一化灰度均值b，将灰度均值b作为组织区域亮度；

调整系数计算模块：根据组织区域亮度计算亮度调整系数s；

映射表计算模块：根据亮度调整系数s计算亮度调整映射表；

亮度调整模块：根据亮度调整映射表，对待调整图像i进行亮度调整映射变换，调整图像亮度。

进一步地，所述亮度计算模块中，采用下式计算灰度均值b：

其中，h和w分别为待调整图像的高度和宽度，a为与图像灰阶相对应的尺度因子。

进一步地，a取值如下式：

进一步地，调整系数计算模块中，通过下式计算亮度调整系数s：

s＝cgain·b+coffset；

其中，cgain和coffset分别为亮度增益系数和亮度偏移系数。

进一步地，所述映射表计算模块中，通过下式计算亮度调整映射表：

其中，k为输入灰度值，t(k)为输出灰度值，imax和imin分别为待调整图像i的最大值和最小值。

本发明的有益效果为：本发明首先通过自动提取组织区域，来计算获取组织区域亮度，然后根据组织亮度，自适应计算相应亮度调整系数，最后执行亮度调整，实现图像亮度适宜稳定。作为纯图像处理技术方案，本发明无需额外增加硬件部件，经济性好。同时，整个亮度调整过程都是自适应进行，无需人工介入，节省了医生工作量。

附图说明

图1是本发明实施例的dr图像亮度自适应调整方法的流程示意图。

图2是本发明实施例的dr图像亮度自适应调整系统的结构示意图。

图3是本发明实施例的dr图像的调整效果对比图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

本发明实施例中若有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，在本发明中若涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。

请参照图1，本发明实施例的dr图像亮度自适应调整方法包括提取组织区域步骤、亮度计算步骤、调整系数计算步骤、映射表计算步骤及亮度调整步骤。

提取组织区域步骤：利用最大类间方差法，对待调整图像i进行分割，提取组织区域的二值图像ib：

其中ωt和ωb分别表示组织区域和背景区域。

亮度计算步骤：根据组织区域的二值图像ib计算组织区域归一化灰度均值b，将灰度均值b作为组织区域亮度。

调整系数计算步骤：根据组织区域亮度计算亮度调整系数s。

映射表计算步骤：根据亮度调整系数s计算亮度调整映射表。

亮度调整步骤：根据亮度调整映射表，对待调整图像i进行亮度调整映射变换，调整图像亮度，使图像亮度达到适宜水平。

本发明实施例基于组织区域提取，自动计算组织亮度，取代了人眼观察，更加客观准确；通过获取的组织亮度，自适应计算亮度调整系数，无需人工干预，节省人力；通过映射表方式进行亮度调整映射，执行效率高。

作为一种实施方式，所述亮度计算步骤中，采用下式计算灰度均值b：

其中，h和w分别为待调整图像i的高度和宽度，a为与图像灰阶相对应的尺度因子。

作为一种实施方式，a取值如下式：

作为一种实施方式，调整系数计算步骤中，通过下式计算亮度调整系数s：

s＝cgain·b+coffset；

其中，cgain和coffset分别为亮度增益系数和亮度偏移系数。cgain和coffset的值一般需要通过大量实验进行测定，作为参考，如[cgain,coffset]＝[0.6329,-0.5759]。

作为一种实施方式，所述映射表计算步骤中，通过下式计算亮度调整映射表：

其中，k为输入灰度值，t(k)为输出灰度值，imax、imin分别为待调整图像i的最大、最小值。

请参照图2，本发明实施例的dr图像亮度自适应调整系统包括提取组织区域模块、亮度计算模块、调整系数计算模块、映射表计算模块及亮度调整模块。

提取组织区域模块：利用最大类间方差法，对待调整图像i进行分割，提取组织区域的二值图像ib：

其中ωt和ωb分别表示组织区域和背景区域。

亮度计算模块：根据组织区域的二值图像ib计算组织区域归一化灰度均值b，将灰度均值b作为组织区域亮度。

调整系数计算模块：根据组织区域亮度计算亮度调整系数s。

映射表计算模块：根据亮度调整系数s计算亮度调整映射表。

亮度调整模块：根据亮度调整映射表，对待调整图像i进行亮度调整映射变换，调整图像亮度。

作为一种实施方式，所述亮度计算模块中，采用下式计算灰度均值b：

其中，h和w分别为待调整图像的高度和宽度，a为与图像灰阶相对应的尺度因子。

作为一种实施方式，a取值如下式：

作为一种实施方式，调整系数计算模块中，通过下式计算亮度调整系数s：

s＝cgain·b+coffset；

其中，cgain和coffset分别为亮度增益系数和亮度偏移系数。

作为一种实施方式，所述映射表计算模块中，通过下式计算亮度调整映射表：

其中，k为输入灰度值，t(k)为输出灰度值，imax和imin分别为待调整图像i的最大值和最小值。

dr图像具有高灰阶的特征，即通常灰阶都在4096(12bit)以上，甚至65536(16bit)，而普通显示器显示灰阶一般只有256(8bit)，医用专业显示器灰阶则能达到65536(16bit)。请参照图3，当使用普通显示器时，需要对图像灰阶进行压缩，包括线性压缩和非线性压缩，无论是何种压缩方式，对最终显示器上呈现的图像亮度起主导作用的，是图像的相对亮度，而非绝对亮度。而对于使用医用专业显示器，由于显示器显示灰阶能够达到图像灰阶，因此不需要对图像灰阶进行压缩，通常需要进行非线性变换，从结果来看，图像相对亮度仍是决定最终显示亮度的主要因素。

其次，图像的绝对亮度，通常指图像的灰度级大小，即灰度级大则绝对亮度高，灰度级小则绝对亮度低。而相对亮度，则是指图像不同灰度级的相对分布，在相同灰度级区间内，高灰度级占比越高，图像整体亮度越高，反之，图像整体亮度越低。图像绝对亮度会受显示器灰阶压缩影响，而相对亮度则相对稳定。因此，调整图像亮度，本质上是调整图像高、低灰度级的相对分布，而这种调整，本身意味着是一个非线性变换过程。

本发明先计算组织亮度，然后根据所得图像亮度，确定是否需要调整，需要多大强度的调整，即自适应计算调整系数；最后根据所得亮度调整系数，对图像进行非线性灰度级变换，调整图像高、低灰度级相对分布，完成图像的亮度调整目的。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。