专利名称：图像处理方法、装置及医疗影像设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种图像处理方法、装置及医疗影像设备。
背景技术：
数字式X线摄影(Digital Radiography, DR)是目前医疗检测用X线影像系统较为主流的发展方向。X线摄影的图像具有很宽大的动态范围，并且细节的对比度也不高。由于动态范围宽大，所形成的图像对于某些细节却难以辨认。为使图像能同时呈现组织层次更丰富的信息，在图像处理中，需要对图像的动态范围进行压缩。经过研究，本领域技术人员认识到通过缩小图像中各像素值间的差异可对图像进行动态范围压缩，一种方案是利用低通滤波输入平滑处理后的图像，对输入图像中每一像素值进行增益修正，缩小图像中各像素值间的差异，从而压缩图像的动态范围。但这种方法是直接修正输入图像中的各像素值，可能会损失很细微的细节信息，但往往细节信息是比较重要的，尤其是对于医疗影像设备得到的DR图像，很多诊断结果是根据细节信息得出的。
发明内容
本发明要解决的主要技术问题是，提供一种图像处理方法、装置及医疗影像设备， 既能对图像的动态范围进行压缩，又能减少细节信息损失。本发明一方面提供一种图像处理方法，针对分解输入图像所得到的本底图进行均衡处理，所述图像处理方法包括对输入图像进行分解，得到本底图和细节图；对本底图进行均衡处理；通过将均衡处理后的本底图和细节图进行合成处理后得到结果图。本发明另一方面提供一种图像处理装置，包括图像分解单元，用于对输入图像进行分解，得到本底图和细节图；图像均衡单元，用于对本底图进行均衡处理；图像合成单元，用于将均衡处理后的本底图和细节图进行合成处理，得到结果图像。本发明另一方面还提供一种包括上述图像处理装置的医疗影像设备。
图1为本发明图像处理装置一种实施例的结构示意图；图2为本发明图像处理方法一种实施例的流程图；图3为本发明图像处理装置一种具体实施例的结构示意图；图4为本发明图像处理装置另一种具体实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式
结合附图对本发明作进一步详细说明。如图1所示，图像处理装置包括图像分解单元1、图像均衡单元4和图像合成单元 5。图像分解单元1首先对输入图像进行分解，得到本底图和细节图。然后图像均衡单元4 对本底图进行均衡处理，使本底图中不同区域间的像素值间的反差缩小。之后图像合成单元5将均衡处理后的本底图和细节图进行合成处理，得到所需要的结果图像。在研究中，发明人发现输入图像中不同区域内像素值间的巨大差异，主要体现为本底图中不同区域内像素值间的反差变化，而基本不受输入图像的细节的影响。直接对输入图像中的各像素值进行均衡处理，虽然也能缩小图像中各像素值间的差异，但同时也损害到了细微的细节信息。因此，本发明进行图像处理的方法如图2所示，包括步骤Si，将输入图像首先分解为蕴含细节信息的细节图及残余的本底图。步骤S2，对本底图中的像素值进行均衡化处理，使本底图中不同区域间的像素值间的反差缩小。步骤S3，然后将均衡处理后的本底图和前面分解出的细节图进行合成处理，得到需要的结果图。在均衡化处理过程中，因为仅对本底图进行均衡处理，压缩的是本底图的图像的动态范围，图像的细节图没有被破坏，其对比度仍然被保留，而对于由细节图和均衡后的本底图合成的结果图像，其既保留了图像细节，又具有较小的图像动态范围。因此这种图像均衡处理方式既能使图像的动态范围变小，同时又能减少细节信息的损失。实施例一请参考图3，图3所示的实施例中以医疗检测用数字式X线影像设备为例进行说明，X线影像设备包括用于产生X线的X线发生器、影像接收装置、图像处理装置和控制电路，影像接收装置将数字图像输出给图像处理装置。图像处理装置包括用于图像分解的低通滤波单元11、均衡单元14及最后的合成单元15。其中低通滤波单元11采用大尺寸的滤波模板，对输入图像进行低通滤波，从而得到滤波后的本底图，并将输入图像减去本底图后生成细节图。即原始输入图像分解为本底图和细节图两部分，表达公式如下I[i，j] = Ilow[i，j]+Ihigh[i，j]...........................................
.(1)其中I为输入图像，Ilow为本底图，Ihigh为细节图，i、j为像素坐标。均衡单元14对本底图进行均衡处理，并将均衡后的本底图输入到合成单元15，进而与细节图进行合成，得到结果图像。为了均衡本底图，本实施例构造对本底图中每一像素值进行增益修正的函数，通过该函数计算本底图中每一像素值的增益系数，将本底图中每一像素值乘以增益系数后得到修正后的像素值，所述增益系数使得本底图中每一像素的修正后的像素值向设定值靠拢，从而缩小本底图中像素之间的差值。例如，增益系数为本底图像素值的函数，依本底图像素值的变化而变化。所述增益系数满足以下条件当本底图中的像素值小于设定值时，像素值小于设定值越多，所述增益系数越大；当本底图中的像素值大于设定值时，像素值大于设定值越多，所述增益系数越小。在本实施例的一种实例中，与本底图中的各像素的像素值相比较的设定值预定为本底图的所有像素值的均值或均值的设定倍数，设定值可以是均值，也可以是均值的若干倍或零点几倍。本底图中偏离设定值越大的像素值，其所对应的增益系数也越偏离1.0，即本底图中越小于设定值的那些像素值，所对应的增强系数也就越大于1. 0，而本底图中越大于设定值的那些像素值，所对应的增强系数也就越小于1.0。将原像素值乘上增益系数后得到均衡后的像素值。均衡单元14对本底图中的像素值IlOT[i，j]及设定值H，依据如下公式⑵中的函数f，生成对该像素值IlOT[i，j]进行增益修正的增益系数g[i，j]，g[i，j] = f(Il0W[i, j], H, c)....................(2)其中c为控制均衡程度的参数，其取值范围可以为任意实数区间，例如取值为
或[1，10]之间。当C取值为其取值区间的一端时，图像的均衡效果最弱，相反， 当C取值为其取值区间的另一端时，图像的均衡效果最强。设定值H的取值范围通常对应感兴趣区域内像素值的变化范围，其一种取值方法为本底图均值乘上一个大于零的实数k。 例如k可以取值为1，2. 6，4，6. 5，23等。函数f随I1()W[i，j]单调递减，并且I1()W[i，j]偏离设定值H越大，函数值f也就越偏离1. 0，即IlOT[i，j]越大于设定值H，函数值f也就越小于1. 0，而IlOT[i，j]越小于设定值H，函数值f也就越大于1. 0。构造函数f的方法很多，其中一种方法如公式(3)所示，
HJV1 Ji, A H, Ckirw^~—~——............ (3)
H-(l.O-^ + c-I^ii, j]从该公式可以看出，参数c为0时，函数f恒为1，图像不进行均衡。此外，构造函数f的另一种方法如公式(4)所示，f (1Iowihj], H, C)=m[ij]...........................⑷
1.0 - C + C ■ ^ H此外，依据函数f生成的增益系数g[i，j]，对本底图中像素值IlOT[i，j]所进行的增益修正过程表达为如下公式(5)所示，I' low[i, j] = Ilow[i, j]Xg[i, j],(5)其中I' low[i, j]为均衡后的像素值，g[i，j]为公式(2)中所示的增益系数。上述公式中增益系数都与参数c有关，当然也可以与参数c无关，即函数f为与 Ilow[i, j]和设定值H有关的函数。由于本实施例中生成的结果图是由分解后的细节图与均衡后的本底图组合而成的，因此，不会损失任何细节信息，整个均衡过程简单，并且合成后的结果图具有均衡效果。实施例二 在图4所示的另一种实施例中，图像处理装置包括用于图像分解的多尺度分解单元21、均衡单元M及最后的合成单元25。图像均衡过程大体上与图3所示的实施例相同， 其主要差别在于图像分解及最后的合成过程。图4中的分解单元21采用了多尺度分解方法，将输入图像分解为一系列具有不同尺度的细节图及最终的本底图，并且在分解过程中， 随着分解层次的逐渐加深，其所对应的细节图的尺寸也逐渐缩小。由于合成过程是分解过程的逆过程，因此图3所示的合成单元25需要将均衡后的本底图首先进行尺寸扩展，使得其扩展后的尺寸与最深层次(假设N为最深层次)的细节图的尺寸相等，然后再将扩展后的本底图与最深层次的细节图合成相加，从而得到第N层次的中间图像。之后，再将该中间图像进行尺寸扩展，使得其扩展后的尺寸与次深层次(即N-I层次)的细节图的尺寸相等，并与次深层次的细节图合成相加，进而得到第N-I层次的中间图像。以此下去，直到将第 2层次的中间图像进行尺寸扩展，使其尺寸扩展到第1层次的细节图的尺寸相等，将扩展后的第2层次的中间图像与第1层次的细节图叠加，从而最后得到与输入图像具有相同尺寸的合成结果图像。由于该实施例中所采用的多尺度分解方法，可以区分不同尺寸的细节，因此在该实施例中还可以对不同的细节进行额外更灵活的操作，如增强细节等，如图4所示的实施例。在该实施例中，除了对本底图进行均衡外，还对各层次的细节同时进行不同程度的增强，并且也对因细节增强而放大了的噪声进行抑制。因而，图像处理装置还包括图像增强单元22和图像降噪单元23。上述实施例可应用于各种医疗影像设备，例如X线影像设备、超声设备等，另外， 对于各种图像，只要该图像能够分解成本底图和细节图，就可采用上述实施例的图像均衡方法压缩图像的动态范围。以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
权利要求
1.一种图像处理方法，其特征在于包括对输入图像进行分解，得到本底图和细节图； 对本底图进行均衡处理；将细节图与均衡处理后的本底图进行合成处理后得到结果图。
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对本底图进行均衡处理包括 计算本底图中每一像素值的增益系数，将本底图中每一像素值乘以增益系数后得到修正后的像素值，所述增益系数使得本底图中每一像素的修正后的像素值向设定值靠拢。
3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述增益系数为本底图像素值的函数，所述增益系数满足以下条件当本底图中的像素值小于所述设定值时，像素值小于所述设定值越多，所述增益系数越大；当本底图中的像素值大于所述设定值时，像素值大于所述设定值越多，所述增益系数越小。
4.如权利要求1-3中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述对输入图像进行分解包括对输入图像进行低通滤波，得到本底图； 将输入图像减去本底图后得到细节图。
5.如权利要求1-3中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述对输入图像进行分解包括采用多尺度分解法将输入图像分解为一系列具有不同尺度的细节图和最终的本底图。
6.如权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述合成处理包括将均衡处理后的本底图进行尺寸扩展，使其尺寸扩展到与第N层次的细节图的尺寸相等，所述第N层次为最深层次；将扩展后的本底图与最深层次的细节图叠加得到第N层次的中间图像；将第N层次的中间图像进行尺寸扩展，使其尺寸扩展到第N-I层次的细节图的尺寸相等；将扩展后的第N层次的中间图像与第N-I层次的细节图叠加得到第N-I层次的中间图像；依次类推，直到将第2层次的中间图像进行尺寸扩展，使其尺寸扩展到第1层次的细节图的尺寸相等，将扩展后的第2层次的中间图像与第1层次的细节图叠加得到与输入图像具有相同尺寸的结果图像。
7.一种图像处理装置，其特征在于包括图像分解单元，用于对输入图像进行分解，得到本底图和细节图； 图像均衡单元，用于对本底图进行均衡处理；图像合成单元，用于将细节图和均衡处理后的本底图进行合成处理，得到结果图像。
8.如权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像均衡单元用于计算本底图中每一像素值的增益系数，将本底图中每一像素值乘以增益系数后得到修正后的像素值，所述增益系数使得本底图中每一像素的修正后的像素值向设定值靠拢。
9.如权利要求8所述的图像处理装置，其特征在于，所述增益系数为本底图像素值的函数，所述增益系数满足以下条件当本底图中的像素值小于所述设定值时，像素值小于所述设定值越多，所述增益系数越大；当本底图中的像素值大于所述设定值时，像素值大于所述设定值越多，所述增益系数越小。
10.如权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，所述设定值为本底图的所有像素值的均值或均值的设定倍数，所述设定倍数为大于0的正数；当本底图中的像素值等于设定值时，所述增益系数为1 ；当本底图中的像素值小于设定值时，所述增益系数大于1，像素值小于设定值越多，所述增益系数大于1越多；当本底图中的像素值大于设定值时，所述增益系数小于1，像素值大于设定值越多，所述增益系数小于1越多。
11.如权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，所述增益系数的计算公式为g[i,j]=---或= ilow[l,j] n， \.0-c + c-e(^)其中，g[I，j]为增益系数，Ilow[ι, j]为本底图中的像素值，H为设定值，C为控制均衡程度的参数。
12.如权利要求7-11中任一项所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像分解单元包括用于对输入图像进行低通滤波以得到本底图的低通滤波子单元；用于将输入图像减去本底图后得到细节图的减法子单元。
13.如权利要求7-11中任一项所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像分解单元采用多尺度分解法将输入图像分解为一系列具有不同尺度的细节图和最终的本底图。
14.如权利要求13所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像合成单元包括用于扩展图像的尺寸扩展子单元、图像叠加子单元和判断子单元，所述尺寸扩展子单元将均衡处理后的本底图或第M层次的中间图像进行尺寸扩展，使尺寸扩展到与对应层次的细节图的尺寸相等，所述本底图对应第N层次的细节图，所述第M层次的中间图像对应第M层次的细节图，所述第N层次为最深层次，所述M为小于N的正整数，所述M随扩展次数的增加而递减；所述图像叠加子单元用于将尺寸扩展子单元扩展后的本底图与第N层次的细节图叠加得到第N层次的中间图像，或将尺寸扩展子单元扩展后的第M层次的中间图像与第M-I层次的的细节图叠加得到第M-I层次的中间图像；所述判断子单元用于判断图像叠加子单元输出的中间图像是否是第1层次的中间图像，若是，则不再将叠加后的中间图像输入到尺寸扩展子单元，否则继续将叠加后的中间图像输入到尺寸扩展子单元。
15.一种医疗影像设备，其特征在于包括权利要求7-14中任一项所述的图像处理装置。
全文摘要
本发明公开了一种图像处理方法、装置及医疗设备，针对分解输入图像所得到的本底图进行均衡处理，然后将均衡处理后的本底图和从输入图像分解出细节图进行合成处理，得到结果图。在均衡化处理过程中，因为仅对本底图进行均衡处理，细节图没有被破坏，其对比度仍然被保留，因此这种图像均衡处理方式既能使图像的动态范围变小，同时又能减少细节信息的损失。
文档编号G06T5/00GK102339459SQ201010227818
公开日2012年2月1日 申请日期2010年7月15日 优先权日2010年7月15日
发明者孙文武 申请人:深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司