专利名称：平板探测器噪声抑制方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种图像处理领域，尤其涉及的是一种平板探测器噪声抑制方法和装置。
背景技术：
平板探测器使用经常会引入比较明显的读出噪声，该噪声通常呈加性成分，SP加性噪声。一般情况下，驱动电路是逐行驱动探测器的，这些噪声在图像中表现为水平方向的直线条纹，因此也可以叫做线噪声。如果驱动电路逐列驱动探测器，则噪声表现为垂直方向的直线条纹，由于大部分探测器是按行驱动读出电路的，因此这里以水平条纹为代表进行说明。实际上，探测器输出的图像中既有垂直方向的线状条纹，也有水平方向的线状条纹， 垂直方向的线状条纹随时间的变化较小，比较稳定，可以通过Offset (暗图)校正而去掉，而水平方向的线状条纹与电压波动、电磁干扰等因素有关，可能随时在改变，因此offset校正并不能完全去掉。现有的方法中，既有利用图像暗区(不接受X线的区域)计算此线噪声的方法，也有在曝光区域中直接抑制该噪声的方法。利用暗区计算噪声的方法通常选择图像的最左端和 /或最右端(这两端一般有铅板覆盖，不接受X线)估计每行像素的噪声成分，在曝光区域中直接减掉，复杂一点，则考虑不同放大器所在通道噪声的不同，采用插值或拟合的方法估计每个通道的噪声，再从曝光区域中减掉，而由于探测器在接受X线和不接受X线时，线噪声可能不同，因此这种方法对曝光图的线噪声抑制效果不是十分理想；而在曝光区域抑制噪声的方法直接在曝光区域估计噪声，逐行逐段估计，估计出的噪声只用于该行该段的抑制， 段内噪声假定一致，段与段之间的噪声互相独立，不考虑段与段之间的关系，这种方法在图像对比度较低的区域有很好的噪声抑制效果，但是由于曝光区域中可能存在高对比现象， 如金属边缘，这时该方法会产生伪影，呈块状或线段状阴影，影响图像的显示效果。因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
本发明的目的在于提供一种平板探测器加性噪声抑制方法和装置，旨在解决平板探测器在一些情况下会引入比较明显的加性噪声，而现有的加性噪声去除方法又不能在保证图像显示效果的前提下很好去除加性噪声的问题。本发明的技术方案如下
一种平板探测器噪声抑制方法，其包括以下步骤 步骤Sl 沿图像行或列方向对图像进行分段； 步骤S2 估计每个子段的子段噪声值；
步骤S3 检测估计出的子段噪声值中是否有异常的噪声值，若存在异常噪声值，则执行步骤S4，若没有异常噪声值则执行步骤S5 ；
步骤S4 利用异常噪声值邻域内的正常噪声值重新估计异常噪声值；步骤S5 利用估计的子段噪声值对图像进行去噪。—种平板探测器噪声抑制装置，其包括
用于沿图像的行或列方向将图像分为多个子段的图像分段模块； 用于对每一个子段均估计出一个子段噪声值的子段噪声值估计模块； 用于对每一个子段中的每一个像素点利用对应的子段噪声值进行去噪的噪声去除模块；和
用于将去噪后的图像输出的图像输出模块；
所述图像分段模块、子段噪声值估计模块、噪声去除模块和图像输出模块依次连接。所述装置还包括用于检测所述子段噪声值估计模块估计出的子段噪声值中是否存在异常的子段噪声值的异常噪声值检测模块；
用于对所述异常噪声值检测模块检测出的异常的子段噪声值进行重新估计得到新的正常的子段噪声值的异常噪声值重新估计模块；
所述异常噪声值检测模块输入端连接子段噪声值估计模块，所述异常噪声值重新估计模块连接所述异常噪声值检测模块和噪声去除模块。本发明的有益效果本发明提出一种噪声抑制方法及装置，该方法直接对曝光区域进行处理，可解决曝光区域与暗区噪声不一致的问题，并在噪声估计时加入了异常噪声估计值的处理，能有效去除伪影，该方法和装置不仅能有效抑制图像中的线噪声干扰，并且图像过渡自然，不会引入新的伪影。
图1为本发明实施例提供的平板探测器加性噪声抑制装置的框图。图2为本发明实施例提供的子段噪声值估计模块的框图。图3为本发明实施例提供的平板探测器加性噪声抑制方法的流程图。图4为图像的高对比部分产生的伪影的图像。图5为金属边界局部图。图6为金属边界局部图垂直平滑后的效果图。图7为增加了异常噪声值重新估计后图像的高对比部分的处理效果图。
具体实施例方式为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。这里要说明的是，本技术方案是以抑制水平方向的线噪声为例的， 如果探测器是以列顺序驱动放大器，噪声是垂直方向的直线，则对应的处理方法只需要将行处理改为列处理。请参见图1，本发明实施例提供的平板探测器加性噪声抑制装置包括图像分段模块、子段噪声值估计模块、噪声去除模块和图像输出模块，且所述图像分段模块、子段噪声值估计模块、噪声去除模块和图像输出模块依次连接。所述图像分段模块用于沿图像的行方向将图像分为若干个子段，在本实施例中是以像素行为单位，即将一行像素点分为多个子段。所述子段噪声值估计模块用于对每一个子段估计出一个子段噪声值，每一个子段噪声值都是利用子段内的每一个像素点估计出来的。其目的是使估计出的噪声值更加的独立，更能够准确的表示该局部区域内像素点的加性噪声情况。所述噪声去除模块用于对每一个子段中的每一个像素点利用对应的子段噪声值进行去噪得到更加清晰真实的图像。所述图像输出模块用于将去噪后的图像输出。在图像的均勻区域或者对比度较低的区域，如果直接使用上述的装置来去除图像中的噪声值，虽然可以有效抑制线噪声干扰，但是在图像中的高对比部分，可能引入新的伪影。为了解决这一问题，本发明在上述装置中增加设置一异常噪声值检测模块和一异常噪声值重新估计模块，所述异常噪声值检测模块连接子段噪声值估计模块，其用于检测所述子段噪声值估计模块估计出的子段噪声值中是否存在异常的子段噪声值。所述异常噪声值重新估计模块连接所述异常噪声值检测模块和噪声去除模块，所述异常噪声值重新估计模块用于对所述异常噪声值检测模块检测出的异常子段噪声值进行重新估计得到新的正常子段噪声值。请参见图2，本发明提供的所述子段噪声值估计模块具体包括像素点平滑模块、 像素值与平滑值差值计算模块、子段内差值平滑模块和子段内噪声值输出模块。其中，所述像素点平滑模块、像素值与平滑值差值计算模块、子段内差值平滑模块和子段内噪声值输出模块依次连接。所述像素点平滑模块用于对子段内的每一个像素点，利用其邻域内的像素值进行平滑处理。所述像素值与平滑值差值计算模块用于计算每一像素点的像素值与其对应的平滑值的差值。所述子段内差值平滑模块用于将子段内的至少部分像素点对应的差值进行平滑处理而得到一个子段平滑值。所述子段内噪声值输出模块用于将子段平滑值作为该子段的子段噪声值输出。另外，为了保证对每个像素点进行平滑处理时，不会引入错误的平滑值，在进行平滑前，要确保图像已经经过坏像素校正，因此本实施例在所述像素点平滑模块前设置有一坏像校正模块，用于校正图像中的坏像，保证平滑值的准确性。参见图3，为了解决平板探测器的使用引入的加性噪声的问题，本发明提供的平板探测器加性噪声抑制方法，其包括以下步骤
步骤Sl 沿图像行方向对图像进行分段。步骤S2 估计每个子段的子段噪声值。步骤S5 利用估计的子段噪声值对图像进行去噪。所述步骤Sl中对图像进行分段时是以像素行为单位，即将一行像素点分为多个子段。所述像素行是指一行像素点中，列方向上的像素点的个数为1个。其分段的原因是由于不同放大器所在通道的噪声可能不同，不同接收剂量下放大器产生的噪声也不一定相同，当曝光真实物体时，探测器表面各个位置接收的剂量是不同的，因此图像中不同位置的线噪声也不相同。对图像以像素行为单位进行分段的作用是采用局部处理的方法跟踪噪声的变化，使噪声估计得更加准确。由于驱动电路按行驱动读出放大器，线噪声在图像中呈现的是水平方向的直线，因此噪声估计在行方向上进行，分段也沿行方向，每一段估计出一个噪声值。本实施例中可以将5到100个像素点分为一段，例如，可以将20个像素点分为一段。所述步骤S2是估计每个子段的子段噪声值。本实施例提供的子段噪声值的估计方法为采用垂直方向平滑的方法，其估计的具体步骤为 S20 对每一个像素点在其垂直方向上的邻域内进行平滑。S21 计算每一个像素点的像素值与平滑值的差值。S22 利用每个子段内的所有差值估计出该子段的子段噪声值。所述在垂直方向上的邻域内进行平滑的做法是对子段内的每个像素，选择其垂直方向上、下各若干个像素点的邻域对当前像素进行平滑。其邻域的大小为垂直方向上、下各5到40个像素点(类似地，如果是按列处理，则为水平方向上左、右各5到40个像素点)。 所述平滑的方法可采取求拟合值的方法，或采取其他的方法，如求均值、中值或插值等，只要能够起到平滑作用的方法都可以。要注意的是在进行平滑前，要确保图像已经经过坏像素校正，否则上述计算将引入错误的平滑值。所述计算每一个像素点的像素值与平滑值的差值，就是对每个像素，利用其像素值减去其平滑值便得到差值。因此对于整幅图像的每一个像素点都对应有一个差值。第三步就是利用差值估计出子段噪声值。本实施例是采取对子段内的差值进行平滑的方法求出子段噪声值。对每个子段，计算子段内所有差值的平滑值，其平滑方法可用求平均值的方法，或求中值的方法，只要能够起到平滑作用的方法都可以使用。计算出每一个子段中所有像素点对应的差值的平滑值(简称子段平滑值)后，将所述子段平滑值作为该子段的子段噪声值，因此每个子段都有一个噪声估计值，而段与段之间的噪声值相互独立的，没有依赖性。求出子段噪声值后，即可将每个子段中的每个像素点减去其对应的子段噪声值即可实现去噪目的。但是在图像的均勻区域或者对比度较低的区域，前述方法计算出的噪声值如果直接在图像中去除，可以有效抑制线噪声干扰，但是在图像中的高对比部分，可能引入新的伪影。如图4中的圆圈部分所示，图像中金属边缘部分产生了灰度台阶和线状阴影，影响图像的视觉效果。针对如图5所示的金属边界位置的局部图像，假定用前述方法对中间一行数据进行噪声抑制，则垂直平滑后，图像如图6所示，图像中能够看出平滑后出现了明显的水平线。因为在垂直方向存在大的灰度跳变，而该跳变并不是噪声所致，而是物体所致，因此此时的平滑没有起到作用，平滑值不正确导致后续计算噪声估计也会出现较大误差。因此本发明在上述方法的基础上增加以下步骤
步骤S3 检测估计出的子段噪声值中是否有异常的噪声值，若存在异常噪声值，则执行步骤S4，若没有异常噪声值则执行步骤S5。步骤S4 利用异常噪声值周围的正常噪声值重新估计异常噪声值。考虑到平板探测器图像中，低对比度细节为主要成分，高对比度细节成分所占比例很少。在同一像素行中，每个子段的正常噪声值差异不大，而异常噪声值与正常噪声值会偏离较远。本发明检测异常噪声值的方法是利用所估计的噪声值与正常噪声值的差异来检测异常噪声值。本实施例提供的一种可行的检测方法如下，当然并不限于本实施例提供的方法 对步骤S2所估计出的子段噪声值，以行作为单位，逐行检测异常噪声值。具体为对每
一行，首先计算该行参考噪声值，作为该行正常噪声值的基准值，然后根据参考噪声值计算噪声限定边界，将限定边界以外的噪声值作为异常噪声值。这里的异常噪声值主要是在高对比段估计出的错误子段噪声值。参考噪声值为该像素行所有子段噪声值的基准值，该像素行中每个子段的噪声值都围绕所述参考噪声值进行波动，所述参考噪声值可作为该像素行整体噪声值的评估值。本实施例中将一行中出现概率最大的子段噪声值来表示参考噪声值，每一行都对应一个参考噪声值。如采用统计直方图的方法计算该值，直方图的峰值坐标点即为概率最大点。因为同一像素行中，子段噪声值的波动不会太大，所以也可用一行中所有子段噪声值的中值作为该行的参考噪声值。然后将参考噪声值左右波动范围在一定数量的噪声值作为噪声限定边界，取值在边界外的噪声值作为异常噪声值。假设 表示允许波动的范围，5越大，噪声接受范围越大，异常值范围越窄，对异常值的去除能力就越弱，图像中出现伪影的可能性也越大；5越小，噪声接受范围越小，异常值范围越宽， 对异常值的去除能力就越强，但去除噪声的能力则变小，可能处理后还会存在较多的线噪声。 的取值可设定为变化的，如设计为与参考噪声值相关，例如5 =α*参考噪声值。也可以简单地设计为固定值。本发明对异常噪声值的处理方法为利用异常噪声值相邻的噪声值重新估计噪声值。上文已经说明，平板探测器图像中的低对比度细节为主要成分，高对比度细节成分所占比例很少，异常噪声值一般都是独立出现，其周围仍然是正常的噪声估计值，并且正常的噪声估计值波动是不大的。因此可以用相邻的噪声值来重新估计异常噪声值。例如，在行方向上，利用异常噪声值左右各5到20个正常的子段噪声值对异常噪声值进行重新估计(类似地，如果是按列处理，则是在列方向上用异常噪声值上下各5到20个正常的子段噪声值对异常噪声值进行重新估计)。考虑到异常噪声值也可能出现在连续的子段，在重新估计时只利用正常的噪声值来估计，不考虑异常的噪声估计值。本实施例中具体的估计方法为插值或者滤波。以滤波为例，在行方向上利用异常噪声值左右5到20个正常的子段噪声值进行平滑滤波，得到新的子段噪声值。滤波可采用均值滤波，只要能够达到平滑的目的，可选择任何其他滤波方法，如中值滤波、高斯滤波等等。滤波后的子段噪声值即为该异常噪声值重新估计后的噪声值，图4经过噪声值平滑再去除噪声后，处理效果如图7所示，高对比区域过渡自然。新的噪声值计算完成后，直接在原始图像中每个像素减去其所在子段的噪声估计值，便完成噪声的去除。采用本发明提供的方法直接对曝光区域进行处理，可解决曝光区域与暗区噪声不一致的问题，并在噪声估计时加入了异常噪声估计值的处理，能有效去除伪影，该方法和装置不仅能有效抑制图像中的线噪声干扰，并且图像过渡自然，不会引入新的伪影。应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
权利要求
1.一种平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，包括以下步骤S1沿图像行或列方向对图像进行分段；S2估计每个子段的子段噪声值；S5 利用估计的子段噪声值对图像进行去噪。
2.根据权利要求1所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，还包括以下步骤S3检测估计出的子段噪声值中是否有异常的噪声值，若存在异常噪声值，则执行步骤 S4，若没有异常噪声值则执行步骤S5 ；S4利用异常噪声值邻域内的正常噪声值重新估计异常噪声值。
3.根据权利要求1所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，所述估计每个子段的子段噪声值的包括S20对每一个像素点在其垂直方向或水平方向上的邻域内进行平滑；S21计算每一个像素点的像素值与平滑值的差值；S22:利用每个子段内的至少部分像素点的差值估计出该子段的子段噪声值。
4.根据权利要求1所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，所述沿图像行或列方向对图像进行分段是将一行或列像素点分为多个子段。
5.根据权利要求2所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，所述检测估计出的子段噪声值中是否有异常的噪声值包括对于每一行或列设置一个参考噪声值，并根据参考噪声值设置噪声限定边界，将超出噪声限定边界的噪声值判定为异常噪声值。
6.根据权利要求5所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，所述参考噪声值为每一行或列的所有子段噪声值中出现概率最大的子段噪声值或一行或列中所有子段噪声值的中值。
7.根据权利要求2所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，所述异常噪声值的邻域内的正常噪声值为异常噪声值左、右或上、下各5到20个子段内的正常噪声值。
8.根据权利要求2所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，所述利用异常噪声值邻域内的正常噪声值重新估计异常噪声值包括邻域内各正常噪声值采用插值或滤波的方法进行重新估计。
9.根据权利要求3所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，在对每一个像素点在其垂直方向或水平方向上的邻域内进行平滑前，进行坏像校正处理。
10.根据权利要求3所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，在对每一个像素点在其垂直方向或水平方向上的邻域内进行平滑时，所述垂直方向或水平方向上的邻域大小为每一个像素点在其垂直方向上、下各5到40个像素点或水平方向左、右各5到40个像素点ο
11.根据权利要求10所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，对每一个像素点在其垂直方向或水平方向上的邻域内进行平滑的方法包括求拟合值、求均值、求中值或插值。
12.根据权利要求3所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，利用每个子段内的至少部分像素点的差值估计出该子段的子段噪声值包括用求平均值或求中值的方式求取子段内所有差值的平滑值。
13.根据权利要求4所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，所述每个子段中像素点的个数为5到100个。
14.根据权利要求4所述的平板探测器噪声抑制方法，其特征在于，所述每个子段中像素点的个数为20个。
15.一种平板探测器噪声抑制装置，其特征在于，包括用于沿图像的行或列方向将图像分为多个子段的图像分段模块； 用于对每一个子段均估计出一个子段噪声值的子段噪声值估计模块； 用于对每一个子段中的每一个像素点利用对应的子段噪声值进行去噪的噪声去除模块；和用于将去噪后的图像输出的图像输出模块；所述图像分段模块、子段噪声值估计模块、噪声去除模块和图像输出模块依次连接。
16.根据权利要求15所述的平板探测器噪声抑制装置，其特征在于，还包括 用于检测所述子段噪声值估计模块估计出的子段噪声值中是否存在异常的子段噪声值的异常噪声值检测模块；用于对所述异常噪声值检测模块检测出的异常子段噪声值进行重新估计得到新的正常子段噪声值的异常噪声值重新估计模块；所述异常噪声值检测模块连接子段噪声值估计模块，所述异常噪声值重新估计模块连接所述异常噪声值检测模块和噪声去除模块。
17.根据权利要求15所述的平板探测器噪声抑制装置，其特征在于，所述子段噪声值估计模块包括用于对子段内的每一个像素点，利用其邻域内的像素值进行平滑处理的像素点平滑模块；用于计算每一像素点的像素值与其对应的平滑值的差值的像素值与平滑值差值计算模块；用于将子段内的至少部分像素点对应的差值进行平滑处理而得到一个子段平滑值的子段内差值平滑模块；用于将子段平滑值作为该子段的子段噪声值输出的子段内噪声值输出模块； 其中，所述像素点平滑模块、像素值与平滑值差值计算模块、子段内差值平滑模块和子段内噪声值输出模块依次连接。
18.根据权利要求17所述的平板探测器噪声抑制装置，其特征在于，在所述像素点平滑模块前还设置有一坏像校正模块，所述坏像校正模块用于校正图像中的坏像。
全文摘要
本发明公开了一种平板探测器噪声抑制方法及装置，其方法包括以下步骤S1沿图像行或列方向对图像进行分段；S2估计每个子段的子段噪声值；步骤S3检测估计出的子段噪声值中是否有异常的噪声值，若存在异常噪声值，则执行步骤S4，若没有异常噪声值则执行步骤S5；步骤S4利用异常噪声值邻域内的正常噪声值重新估计异常噪声值S5利用估计的子段噪声值对图像进行去噪。采用本发明可解决曝光区域与暗区噪声不一致的问题，并在噪声估计时加入了异常噪声估计值的处理，能有效去除伪影，该方法和装置不仅能有效抑制图像中的线噪声干扰，并且图像过渡自然，不会引入新的伪影。
文档编号G06T5/00GK102567954SQ20101061458
公开日2012年7月11日 申请日期2010年12月30日 优先权日2010年12月30日
发明者刘炎 申请人:深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司