基于邻域信息与高斯滤波的cbct全景图非线性锐化增强方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于医学图像处理领域，具体涉及一种基于邻域信息与高斯滤波的CBCT 全景图非线性锐化增强方法。
【背景技术】
[0002] CBCT(ConeBeamComputerTomography)，即锥形束投照式计算机断层影像扫描设 备，是在本世纪初开始应用于口腔临床的一种新型的成像技术。其原理是X射线发生器以 较低的射线量（通常球管电流在10毫安左右）围绕投照体做环形DR(数字式投照），然后 将围绕投照体多次（180次-360次，依产品不同而异）数字投照后"交集"中所获得的数据 在计算机中"重建"后进而获得三维图像。它与螺旋CT最大的区别是它的投影数据是二维 的，重建后是三维的，而螺旋CT的投影数据是一维的，投影数据是二维的，要得到三维体数 据需要连续扫描多个二维切片。相对于传统CT，锥形束X线利用率高，射线剂量低，空间分 辨率高，成本低，占地面积小，扫描更加灵活。
[0003] CBCT成像技术的主要缺点是密度分辨率低，对软组织结构成像效果较差，且图像 边界组织受噪声影响大。通过对图像的锐化增强可突出图像的细节信息，得到较清晰的图 像边界，方便医生对靶区的勾画。
[0004]CBCT的增强算法主要包括两种：基于空域的方法以及基于频域的方法。空域方 法每次计算均是基于局部像素信息，不能更好的体现图像整体特性，在某种程度上影响了 CBCT图像整体对比度的提高，对于低对比度的CBCT图像的影响较为严重。频域方法虽然 对CBCT全景图的锐化增强在整体对比度方面的效果较空域方法好，但计算较为复杂，计算 速度慢，有微量的振铃效果，无法满足高分辨率、低对比度的CBCT图像要求。
【发明内容】
[0005] 本发明是为解决上述问题而进行的，针对CBCT图像的空间分辨率高，密度分辨率 低，低密度组织成像不清晰等特点，提供了一种基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图非 线性锐化增强方法，利用像素的邻域信息对经典的空域方法进行改进。
[0006] 本发明采用了如下技术方案：
[0007] 本发明提供的基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图锐化增强方法，具有这样 的特征，包括以下步骤：
[0008] 步骤一，读取一幅CBCT原图像f(X，y);
[0009] 步骤二，采用半径为R，标准偏差为〇的高斯低通滤波器对CBCT原图像进行卷积 处理，得到平滑后的图像f；(x，y);
[0010]步骤三，将步骤一中的原图像f(X，y)减去步骤二中的平滑后的图像fc(x，y)，得 到反锐化掩模图像fmask (X，y) =f(X，y) -ffc。（ (X，，y);
[0011] 步骤四，遍历原图像f(x,y)，以每个像素Xk为中心，计算其m*n邻域 内像素的平均值y(X，y)和均方差0 (x，y)，并由公式
【主权项】
1. 一种基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图锐化增强方法，用于提高所述CBCT图 像的整体对比度，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，读取一幅CBCT原图像f(X，y); 步骤二，采用半径为R，标准偏差为〇的高斯低通滤波器对所述CBCT原图像进行卷积 处理，得到平滑后的图像f；(x，y); 步骤三，遍历所述原图像f(X，y)，以每个像素Xk为中心，计算其m*n邻域 内像素的平均值y(x，y)和均方差〇 (x，y)，并由公式a(.T,j) = ，
，计算出权值系数KW(x,y)， 其中，所述a(x，y)为噪声强度系数。 步骤四，将所述步骤一中的原图像f(x，y)减去所述步骤二中的平滑后的图像f。(x，y)， 得到反锐化掩模图像fmask(x,y) =f(x,y) -ffc。（ (xx,，yy)); 步骤五，在所述CBCT原图像上加上所述反锐化掩模图像fmask (x，y)的权重部分g(x，y) =f(x,y)+K*fmask(x,y)*KW(x,y)，得到增强后的图像。
2. 根据权利要求1所述的基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图锐化增强方法，其特 征在于： 其中，步骤二中，所述半径R的值优选为3,所述标准偏差的值优选为20。
3. 根据权利要求1所述的基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图锐化增强方法，其特 征在于： 其中，步骤二中，所述高斯低通滤波器公式为仏(《,v) =，其中，Mu，v)为 高斯低通滤波器函数；D(u，v)为图像频率域中各点（u，v)到滤波器中心的距离，〇为标准 偏差。
4. 根据权利要求1所述的基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图锐化增强方法，其特 征在于： 其中，步骤二中，所述卷积公式为：
其中，w(x，y)为高斯低通滤波函数，f(x，y)为原图像。
5. 根据权利要求1所述的基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图锐化增强方法，其特 征在于： 其中，所述m*n邻域优选3*3邻域。
6. 根据权利要求1所述的基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图锐化增强方法，其特 征在于： 其中，步骤五中所述k值范围为1~4。
【专利摘要】本发明提供了一种基于邻域信息与高斯滤波的CBCT全景图非线性锐化增强方法，包括以下步骤：读取一幅CBCT原图像f(x,y)，对其进行卷积处理后得到平滑后的图像，原图像和平滑后的图像做差得到反锐化掩膜图像，之后遍历原图像f(x,y)，计算出权值系数KW(x,y)，最后在原图像上加上反锐化掩膜图像和权值系数KW(x,y)组成的反锐化掩膜图像的权重部分，得到增强后的图像。和现有技术中的CBCT全景图锐化增强方法相比，本发明中的CBCT全景图锐化增强方法中设置了权值系数KW(x,y)，可有效抑制原图像f(x,y)中噪声点被放大而导致的CBCT原图像中的软组织图像以及图像边界组织增强效果不明显，而影响CBCT图像整体对比度的现象发生，同时，该方法的算法简单，运算速度快，并且具有良好的鲁棒性。
【IPC分类】G06T5-50
【公开号】CN104809713
【申请号】CN201510201648
【发明人】王远军, 汪葛, 万俊, 王丽嘉, 聂生东
【申请人】上海理工大学
【公开日】2015年7月29日
【申请日】2015年4月24日