图像处理方法、装置及医疗影像设备制造方法及图纸

本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种图像处理方法、装置及医疗影像设备。
技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术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。本专利技术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。本专利技术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。本专利技术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。 附图说明图1为本专利技术图像处理装置一种实施例的结构示意图；图2为本专利技术图像处理方法一种实施例的流程图；图3为本专利技术图像处理装置一种具体实施例的结构示意图；图4为本专利技术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专利技术作进一步详细说明。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，专利技术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，本专利技术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 = Ilow+Ihigh............................................(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进行增益修正的增益系数g，g = f(Il0W, 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单调递减，并且I1()W偏离设定值H越大，函数值f也就越偏离1. 0，即IlOT越大于设定值H，函数值f也就越小于1. 0，而IlOT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...........................⑷1.0 - C + C ■ ^ H此外，依据函数f生成的增益系数g，对本底图中像素值IlOT所进行的增益修正过程表达为如下公式(5)所示，I' low = IlowXg,(5)其中I' low为均衡后的像素值，g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本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙文武，
申请(专利权)人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：94