一种数字化x线图像的拼接方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于医学成像技术领域，尤其涉及一种数字化X线图像的拼接方法及系 统。
【背景技术】
[0002] 目前，数字化X线成像设备由于受到其X线探测器的制造工艺和尺寸大小的制约， 尚无法直接获取患者全身或大视角范围的X线图像。为解决被检查部位远大于X线探测器 面积的问题，实践中常常需要将被检查部位分成若干次拍摄，然后将分次拍摄的有重叠部 分的图像按一定规则拼接起来形成全景图，用于诊断和手术方案制定等目的。
[0003] -般地，数字化X线图像的拼接过程可分为两个主要步骤：图像对齐和图像融合。 图像对齐通过求取图像间像素的几何位置关系，将图像进行空间变换，使得图像中相同目 标位于同一坐标；图像融合则是将已在空间上对齐的图像序列按照一定方式进行组合成全 景图，以消除图像光强或色彩的不连续性，使得最终的全景图符合观察的需要，如无明暗不 均、无明显拼接缝隙等。
[0004] 现有技术中，采用特征点检测及匹配的方式来实现图像对齐，在获取图像序列后， 利用选取的特征点检测算法来提取候选的特征点，之后通过特征匹配，找到相邻图像中唯 一对应的特征点。在该种图像对齐方式下，容易出现匹配由于特征点提取复杂困难、匹配计 算量大，使得数字化X线图像的拼接过程耗时较长，效率低。
【发明内容】
[0005] 本发明实施例的目的在于提供一种数字化X线图像的拼接方法，旨在解决现有技 术提供的数字化X线图像的拼接方法中，采用特征点检测及匹配的方式来实现图像对齐， 使得拼接过程耗时长、效率低的问题。
[0006] 本发明实施例是这样实现的，一种数字化X线图像的拼接方法，所述方法包括以 下步骤：
[0007] 依据输入的图像序列中各图像之间部分区域的相似性确定图像的拼接方向；
[0008] 对所述图像序列中相邻图像之间的重叠范围进行初始估计，确定匹配模板；
[0009] 依据所述匹配模板估计所述图像序列中相邻图像之间的空间变换矩阵；
[0010] 依据所述空间变换矩阵，计算所述图像序列的全局空间变换矩阵，并利用所述全 局空间变换矩阵将所述图像序列中各图像的像素坐标统一到同一坐标系，完成所述图像序 列的对齐；
[0011] 对对齐后的所述图像序列中的各相邻图像进行图像融合，得到全景图。
[0012] 本发明实施例的另一目的在于提供一种数字化X线图像的拼接系统，所述系统包 括：
[0013] 拼接方向确定模块，用于依据输入的图像序列中各图像之间部分区域的相似性确 定图像的拼接方向；
[0014] 匹配模板确定模块，用于对所述图像序列中相邻图像之间的重叠范围进行初始估 计，确定匹配模板；
[0015] 空间变换矩阵估计模块，用于依据所述匹配模板估计所述图像序列中相邻图像之 间的空间变换矩阵；
[0016] 对齐模块，用于依据所述空间变换矩阵，计算所述图像序列的全局空间变换矩阵， 并利用所述全局空间变换矩阵将图像序列中各图像的像素坐标统一到同一坐标系，完成所 述图像序列的对齐；
[0017] 融合模块，用于对对齐后的所述图像序列中的各相邻图像进行图像融合，得到全 景图。
[0018] 本发明提出的数字化X线图像的拼接方法及系统，采用了模板匹配方式实现图像 对齐，避免了现有采用特征点检测及匹配的方式实现图像对齐时存在的特征点提取困难和 匹配计算量大、易匹配失败的不足，减少了数字化X线图像的拼接时间，提高了效率。
【附图说明】
[0019] 图1是本发明实施例一提供的数字化X线图像的拼接方法的流程图；
[0020] 图2是本发明实施例一中，确定图像的拼接方向的过程的详细流程图；
[0021] 图3a是本发明实施例一中，竖直方向的相似性匹配模板的示意图；
[0022] 图3b是本发明实施例一中，水平方向的相似性匹配模板的示意图；
[0023] 图4是本发明实施例一中，估计空间变换矩阵的过程的详细流程图；
[0024] 图5是本发明实施例一中，依据空间变换矩阵完成图像序列对齐的过程的详细流 程图；
[0025] 图6是本发明实施例一中，图像融合的过程的详细流程图；
[0026] 图7是本发明实施例一中，确定最优拼缝的过程的详细流程图；
[0027] 图8a是本发明实施例一中，相邻图像之间的有效重叠区域的示意图；
[0028] 图8b是本发明实施例一中，有效重叠区域的外接矩形的示意图；
[0029] 图9a是本发明实施例一中，最优拼缝的一个示例图；
[0030] 图9b是本发明实施例一中，第一融合权重图的示例图；
[0031] 图9c是本发明实施例一中，第二融合权重图的示例图；
[0032] 图10是本发明实施例二提供的数字化X线图像的拼接方法的流程图；
[0033] 图11是本发明实施例二中，对图像序列进行曝光补偿的过程的详细流程图；
[0034] 图12a是本发明实施例二中，对经过图像对齐和曝光后，采用现有简单融合得到 的结果不意图；
[0035] 图12b是本发明实施例二中，对经过图像对齐和曝光后，采用实施例二方式融合 得到的结果示意图。
[0036] 图13是本发明实施例三提供的数字化X线图像的拼接系统的结构图；
[0037] 图14是本发明实施例三中，拼接方向确定模块的结构图；
[0038] 图15是本发明实施例三中，空间变换矩阵估计模块的结构图；
[0039] 图16是本发明实施例三中，对齐模块的结构图；
[0040] 图17是本发明实施例三中，融合模块的结构图；
[0041]图18是本发明实施例三中，最优拼缝确认子模块的结构图；
[0042]图19是本发明实施例四提供的数字化X线图像的拼接系统的结构图；
[0043] 图20是本发明实施例四中，曝光补偿模块的结构图。
【具体实施方式】
[0044] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0045] 针对现有数字化X线图像的拼接方法存在的问题，本发明中，采用模板匹配方式 实现图像对齐。以下将结合实施例进行详细说明：
[0046] 实施例一
[0047] 本发明实施例一提供了一种数字化X线图像的拼接方法，如图1所示，包括以下步 骤：
[0048] Sl :依据输入的图像序列中各图像之间部分区域的相似性确定图像的拼接方向。
[0049] 进一步地，如图2所示，步骤Sl又可包括以下步骤：
[0050] SlOl :对输入的原始图像序列进行下采样处理，得到采样后图像序列。
[0051] 本发明中，为减少后续图像对齐过程的计算量，需对原始图像序列进行下采样处 理，以减小后续所需处理图像的大小，提高处理速度。
[0052] 假设包含η幅图像的输入的原始图像序列I = U1, 12, ...，IJ，经下采样处理后对 应的图像序列S = IJ1, J2，...，Jj，采样后图像序列S中图像Jjl彡i彡η)的长、宽均为 原始图像序列I中对应图像^的l/s(s>l)。
[0053] S102 :选取采样后图像序列中各图像的底部中间的部分区域作为竖直方向的相似 性匹配模板。
[0054] 在实际中，数字化X线成像设备一般是沿水平方向或竖直方向采集合成全景图所 需的图像序列，采集的图像序列中的相邻图像之间存在部分重叠区域。据此，本发明中，可 选取采样后图像序列S中各图像的底部中间或右边中间的部分区域作为匹配和计算采样 后图像序列之间相似性的匹配模板。
[0055] 如图3a是竖直方向的相似性匹配模板心的示意图，图3b是水平方向的相似性匹 配模板R h的示意图，相似性匹配模板的长宽依据原始图像采集过程中的图像间重叠比率进 行设置，并避免使用靠近图像边缘的区域。例如，若采样后图像序列S中各图像之间的重叠 比率为20%，则竖直方向的相似性匹配模板R v的高可设为图像整体高度的10%，水平方向 的相似性匹配模板Rh的宽度可设为图像整体宽度的10%，相似性匹配模板所占区域与图像 边缘的距离可取图像整体高度或宽度的2%。
[0056] 由于在竖直方向上实现图像拼接和融合与在水平方向上实现图像拼接和融合的 过程相似，在本步骤及后续步骤中将基于竖直方向的相似性匹配模板进行描述。
[0057] S103 :计算每一相似性匹配模板与采样后图像序列中相邻的下一图像的上半部分 各像素点的归一化互相关系数，并确定每一相似性匹配模板的归一化互相关系数最大值及 下一图像中的对应像素点坐标。
[0058] 本发明中，假设在采样后图像序列S的各图像J1, J2，...，Jn*依次选取的竖 直方向的相似性匹配模板对应为RV1，RV2,...，Rviri，则在本步骤中，分别相似性匹配模板 RviQ = 1,2，...，n-1)与图像Ji+1上半部分中各像素点的归一化互相关系数（Normalized Correlation Coefficient, NCC)，并确定相似性匹配模板Rvi的归一化互相关系数最大值 max_ncci及图像Ji+1中的对应像素点坐标（X i, y) 〇
[0059] S104 :判断归一化互相关系数最大值是否均大于设定阈值（例如：0. 9)，是则执行 步骤105,否则执行步骤S106。
[0060] S105 :确定原始图像序列的拼接方向为竖直方向。
[0061] S106 :将采样后图像序列中各图像均沿同一旋转方向旋转90度。
[0062] S107:选取旋转后图像序列中各图像的底部中间的部分区域作为竖直方向的相似 性匹配模板。本步骤中，相似性匹配模板的选取原则如步骤S102所述，不赘述。
[0063] S108 :计算每一相似性匹配模板与旋转后图像序列中相邻的下一图像的上半部分 各像素点的归一化互相关系数，并确定每一相似性匹配模板的归一化互相关系数最大值及 下一图像中的对应像素点坐标。本步骤与步骤S103类似，不赘述。
[0064] S109:判断归一化互相关