X光机数字图像增强器的关键技术研究

数字X射线技术帮助改进诊断图像质量数字X射线正在改变放射科的工作方式。

这项技术能够减少患者的辐射照射、改进诊断的图像质量，而且同传统的X射线系统相比，可以减少数千美元的化学处理费用。

数字X射线的成形可被分为直接转换和间接转换。

直接转换利用基于硒的面板将非吸收光子直接转换为电荷，如图1所示。

间接转换利用闪烁材料将光子转换为光，然后利用光电二极管、CCD或CMOS成像传感器将光转换为电信号，如图2所示。

不论X射线能量如何转换为电信号，都必须从模拟信号转换为数字信号，才能进行图像处理。

虽然整个图像的更新速率相对较低(15～120帧/秒)，探测器却包含数百万个像素，在保证低成本与低功耗的前提下，实现高速信号的准确转换以及保持读数的高精度是需要应对的挑战。

解决方案信号的直接和间接转换都需要ADC，其采样速率应当等于阵列尺寸与更新速率的乘积。

性价比最高和功耗最低的解决方案是利用一个或多个高速ADC依次将各像素数字化。

大型探测器可能需要利用几个模数转换器，以期望的更新速率对图像进行数字化。

虽然标准的图像增强器管提供8 bit～10 bit的深度，新的探测器具有更宽的动态范围，使用14-bit、16-bit甚至18-bit的模数转换器。

凭借动态范围的改善以及灵敏度的提高，这些无胶片探测器可以生成质量更高的图像，给诊断带来更多的信息。

除了改善诊断所需的原始数据，数字处理还可以提高对比度，突出组织密度的差异。

ADI公司提供一系列高速、高分辨率ADC，以满足各种探测器阵列尺寸和更新速率需求。

最高信噪比方面，AD762116-bit PulSAR ADC的信噪比(SNR)为90dB，转换速率高达3MSPS。

对于较低动态范围的系统，AD7484 14-bit SAR ADC在3MSPS采样速率的信噪比(SNR)为76.5dB。

AD7621与AD7484都是逐次逼近型模数转换器，具有优异的线性度，这对图像质量来说是一个重要的参数。

一种新型X射线安检图像增强算法郑林涛;董永生;史恒亮【摘要】针对X射线安检图像噪声大、对比度低和边缘不清晰等特点,提出一种基于对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)变换和图像灰度最大值融合的双重能量X射线图像增强算法.首先,应用CLAHE变换分别对高能和低能X射线图像分别进行处理得到初步增强结果;然后采用空域灰度值最大融合算法融合经过CLAHE变换后的高能和低能X射线图像从而得到最终增强X射线图像.实验结果表明该算法能更有效地提高双重能量X射线图像的对比度,显著改善图像质量.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2014(014)023【总页数】5页(P252-256)【关键词】X射线图像;图像增强;对比度受限自适应直方图均衡化;图像融合【作者】郑林涛;董永生;史恒亮【作者单位】河南科技大学信息工程学院,洛阳471023;河南科技大学信息工程学院,洛阳471023;河南科技大学信息工程学院,洛阳471023【正文语种】中文【中图分类】TP391.41公共安全作为国家安全的重要组成部分，是政府社会管理和公共服务的重要内容，也是民众最为关注的焦点问题之一。

X 射线安全检查设备作为公共交通运输等领域最重要的安全检查手段之一，是公共安全防御的一道重要防线。

它能够通过X 射线透射的方法获取行李包裹等的内部物品图像，使安检人员在不需开包的情况下查看行李包裹的内容物。

目前使用的安全检测系统中常见的是双能量射线(dual energy X ray)检测系统。

该类系统使用的双能量X 射线成像技术是一种非常有效的投影成像技术。

双能量X 射线系统产生高低两种不同能量级的射线:高能量射线(高于100 kV)和低能量射线(80 kV 左右)。

在图像扫描时分别用高低两种能量X 射线对同一行李进行照射。

但是在图像采集过程中难免受外界各种因素的影响，图像质量分布不均。

进行后续处理之前需要对原始图像进行增强处理，改善图像的视觉效果，便于安检人员对检测图像进行判断分析。

医用X射线影像增强器电视系统的数字化研制邹佑铭【期刊名称】《内江科技》【年(卷),期】2018(039)012【总页数】2页(P78-79)【作者】邹佑铭【作者单位】内江市科源医疗设备有限责任公司【正文语种】中文医学图像对发现早期病情、确诊病情、了解治疗效果、确定后续治疗计划都有着至关重要的作用。

X射线的动态、静态成像是获取医学图像的重要方式,它经历了荧光屏、影像增强器+模拟摄像系统和影像增强器+数字摄像系统，是动态到动、静态成像以及模拟到数字的发展历程。

本文的主要研究内容包括：系统的结构设计、工作原理、各器件的工作原理及性能；软件在参考PACS和遵循DICOM标准的基础上实现用户需求。

基于千兆网的CCD医用X射线数字成像系统具有好的空间分辨率、动态范围和可靠性，并且系统的价格合理，操作简单，便于推广使用，有助于推动我国发展和应用。

1 医用x射线影像增强电视系统数字化研制背景医用X射线影像增强器电视系统实现了从过去的暗室荧光屏成像到明室的发展，目前国外先进的高、中、低端X射线机无论静态和动态都实现了全数字化采集、传输、打印，医疗设备的数字化是当今发展方向。

它的普及是实现互联网医疗的基础，目前我国的同类产品在高端医疗器械的开发上实现了数字化（动态图像采集），但完全依赖进口部件，普及率低，如何将数字化技术运用到国产放射设备成为我们研究的课题，而且需要成本低、适合产品的普及，技术指标要有质的飞跃，也可以利用现有设备进行数字化升级，将加快我国医疗行业数字化的进程。

2 传统医用X射线影像增强器电视系统的结构和原理图1传统的医用X射线影像增强器电视系统是采用影像增强器成像，使用模拟的40万像素CCD摄像机进行图像连续采集，输出标准的BNC模拟视频信号，经过视频处理板进行滤波降噪后输出给CRT黑白显示器终端，只能实现多帧存储和末帧冻结功能；该系统无法实现大剂量高毫安（200 MA）的单帧图像采集（点片摄影）。

医学影像诊断中的图像增强技术研究在医学影像诊断中，图像增强技术的应用发挥着重要的作用。

图像增强技术是将一幅原始的低对比度、模糊或嘈杂的图像变成能够提取更多信息的高质量图像的过程。

医学影像中，如CT、MRI等都存在各种噪声和影像模糊等问题，使得医生对影像的判断产生误判，加重了医生的诊断难度。

而应用图像增强技术可以提高影像质量和准确性，减轻医生的工作压力。

医学影像诊断中的图像增强技术主要有以下几种：1. 空间滤波法空间滤波法是目前应用较为广泛的一种图像增强技术。

其原理是在图像的空域内对像素值进行平滑或增强处理，以获得更加清晰的图像。

空间滤波法可以应用较广，但面对噪声、伪影等情况时效果欠佳，需要更加高级的图像增强技术进行辅助。

2. 频域滤波法频域滤波法是一种在频域内进行处理的增强技术，可以有效地去除某些频率的干扰信号，从而达到更好的增强效果。

频域滤波法通常用于患者受到较多干扰的影像，如头颅、眼部、肺部等影像诊断中。

3. 非线性滤波法由于传统的滤波法无法有效地去除噪声和其他干扰信号，使得诊断结果不准确。

此时，非线性滤波法便应运而生。

非线性滤波法以中值滤波和均值滤波为代表。

中值滤波能够有效地去除图像中的噪声，均值滤波则能够在一定程度上增加图像的对比度。

4. 其他图像增强技术除了空间滤波法、频域滤波法和非线性滤波法之外，医学影像诊断中还有其他的图像增强技术，如小波变换、基于曲线上的小波变多项式拟合等。

需要指出的是，目前医学影像诊断中的图像增强技术已经进入到了较为成熟的阶段，其中部分技术已经得到了广泛应用。

但同时，随着医学影像系统的不断发展，各种复杂情况的出现，如基于深度学习或人工智能的图像增强技术或许会进一步提高影像质量和准确性。

同时，各种新型成像技术的出现，对图像增强技术的发展也带来了一定的挑战。

在日益成熟和完善的医学影像诊断中，图像增强技术的应用是尤为重要的。

它可以提高医生的诊断准确率，减轻医生的工作压力，减少误诊率和漏诊率，降低医疗事故发生率。

医学影像中的图像增强技术研究医学影像技术是现代医疗领域的重要组成部分，在医学诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。

其中，图像增强技术是医学影像技术中的一种重要手段，通过对医学图像进行增强和改进，提高了图像的分辨率、对比度和清晰度等方面的性能，从而更好地帮助医生进行诊断和治疗。

一、医学影像中的图像增强技术概述图像增强技术是一种将原始医学图像通过特定的算法进行重构和改进的技术手段。

其目的是在不改变原始图像的基本信息的情况下，提高图像的可视性和诊断的准确性，将潜在的病灶和其他医学信息更加清晰地呈现出来。

目前，医学影像中广泛使用的一些图像增强技术主要包括以下几种。

1、空间域增强技术空间域增强技术是一种以像素为基本处理对象的图像增强技术。

其主要目的是通过对每个像素的数值进行变换和调整，在整个图像上实现图像的增强和改进。

其中，典型的空间域增强技术包括：直方图均衡化、梯度算子、拉普拉斯变换和锐化滤波等。

2、频域增强技术频域增强技术是一种通过对图像的傅里叶变换和后续的处理，实现图像增强和改进的技术手段。

其主要目的是通过将图像从时域转换到频域上，通过滤波和其他信号处理技术，对图像进行滤波和增强。

其中，典型的频域增强技术包括：带通和带阻滤波、傅里叶变换和反变换、小波变换和匹配滤波等。

3、增强分割技术增强分割技术是一种在医学图像中应用广泛的图像增强技术。

其主要目的是通过将图像分为不同的区域，在处理过程中对不同区域采取不同的增强策略，提高图像的可视性和准确性。

其中，典型的增强分割技术包括：边缘检测、种子点分割、聚类分析和区域生长等。

二、医学影像中图像增强技术的应用和研究随着医学影像技术的不断发展和进步，图像增强技术已成为现代医疗领域不可或缺的一部分。

其主要应用于医学影像的诊断、治疗和科学研究等方面。

以下是目前医学影像中图像增强技术的主要应用和研究方面。

1、临床诊断医学影像中的图像增强技术在临床诊断中起着关键作用。

其主要功能是通过增强图像的对比度和分辨率等，更好地显示病灶和其他医学信息，辅助医生进行诊断和治疗。

一种图像增强的方法技术领域本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像增强的方法。

背景技术医学图像是现代临床诊疗的重要参考信息，其图像质量的优劣直接关系到诊疗的效果。

医学图像在生成过程中由于成像设备、成像对象等影响不可避免地产生噪声、模糊、伪影等问题，因此，对图像进行增强，得到视觉效果更易于诊断的图像是医学图像处理过程中非常重要的一个环节。

图像增强的一个重要难点在于图像结构增强与噪声抑制矛盾。

一些经典的图像增强方法已经在医学图像处理领域得到广泛应用，取得了不错的效果，但一般会在增强图像内容的同时将同为高频信息的噪声增强。

如何在增强图像的同时抑制噪声成为医学图像增强技术发展的方向。

根据图像的模糊情况，图像增强采用了各种特殊的技术突出图像整体或局部特征，根据作用域的不同一般可分为频域增强和空域增强两类。

基于频域转换的增强方法一般将图像转换到频域，对变换系数进行处理，然后逆变换到空域实现增强图像。

频域转换滤波一个共同的特性是由于增强图像高频信息，在增强图像内容的同时往往同时增强了图像噪声。

基于空域的图像增强技术可分为空域变换增强和空域滤波增强两类。

基于空域变换的图像增强技术一般会极大改变图像的灰度范围或对比度，因此只适用于特定的图像，如X线图像。

空域滤波增强一般采用一定的卷积模板提取出需要的高频信息，从而增强需要的结构分量，抑制不需要的结构分量，达到图像视觉效果的提高，比如基于拉普拉斯算子的增强和非锐化掩模(unsharp masking)等。

其中，传统的非锐化掩模方法通过高斯滤波分离出图像的高频分量，然后将之以一定的比例叠加到原图中，达到增强包括边缘、细节等结构的目的。

然而高频分量既包含结构细节，又包含噪声信息，传统方法采用全图一致的增强系数，从而在增强细节的同时放大噪声，导致图像质量降低。

因此，如何根据图像信息建立自适应增强函数，成为了许多增强方法的创新点。

例如通过多尺度提取高频分量并对不同频带作不同程度增强，基于图像局部亮度信息调整增强参数和基于边缘的亮暗的不同自适应增强系数等等。

医学图像处理中的数据增强方法研究与实现随着科技的不断发展，医学图像处理技术正在不断提高。

在医学图像处理中，数据增强方法是一种常用的技术，它可以提高图像的质量，并帮助医生更准确地诊断病情。

本文将探讨医学图像处理中的数据增强方法的研究与实现。

一、医学图像处理的数据增强方法医学图像处理的数据增强方法是一种改善图像清晰度和对比度的技术。

在医学图像处理中，常用的数据增强方法包括：直方图均衡化、灰度级变换、滤波和图像增强等。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种简单有效的数据增强方法。

其原理是将图像的直方图进行均衡化，增强图像的对比度和亮度，使图像更清晰。

直方图均衡化的过程可以通过以下公式来表示：$$h(v) = \frac{n_k}{n}$$$$s(v)=\sum_{k=0}^{v}h(k)$$$$z(i,j)=s(x(i,j))$$其中，$h(v)$表示像素值为$v$的点在整幅图像中出现的概率，$s(v)$表示像素值小于等于$v$的点所占的比例，$z(i,j)$表示均衡化后的像素值。

2. 灰度级变换灰度级变换是一种根据像素灰度值进行转换的方法。

常用的灰度级变换方法包括线性变换、非线性变换和分段线性变换等。

其中，线性变换可以通过以下公式来实现：$$g(x,y) = a*f(x,y)+b$$其中，$f(x,y)$表示原始的图像，$a$和$b$为常数。

3. 滤波滤波是一种去除图像噪声的方法。

常用的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

其中，高斯滤波可以通过以下公式来实现：$$H(u,v)=e^{\frac{-D(u,v)^2}{2D_0^2}}$$$$G(u,v)=H(u,v)F(u,v)$$$$g(x,y)=\frac{1}{MN}\sum_{u=0}^{M-1}\sum_{v=0}^{N-1}G(u,v)e^{j2\pi(ux/M+vy/N)}$$其中，$F(u,v)$表示图像的傅里叶变换，$H(u,v)$表示傅里叶域中的高斯滤波器，$g(x,y)$表示滤波后的图像。

华中科技大学硕士学位论文数字减影血管造影图像增强的研究姓名：***申请学位级别：硕士专业：工程力学指导教师：***2003.5.9华中科技大学硕士学位论文摘要ｆ【数字减影血管造影（ＤＳＡ）技术实现了人体血管的可视化，通过观察其ｘ线透射图＼像可以诊断和治疗血管的病变，其中，图像质量是决定了疾病诊断准确程度。

然而，ＤＳＡ图像的成像链环节较多，其中某个环节控制不当，容易导致图像降质。

如噪声的干扰，图像曝光不足和过度使图像对比不强，特别是图像的减影过程，它对病人的移动特别敏感，减影图像常常会因出现运动性伪影而降低图像的诊断价值，甚至手术失败。

使用计算机图像处理技术可以改善已降质的图像，使之满足诊断的要求。

，Ｐ。

／本文首先分析了ＤＳＡ图像中的噪声模型，使用多幅平均平滑Ｘ线统计噪声，高斯模板滤除电子源噪声，分级加权菱形中值滤波去除脉冲噪声。

采用线性变换和直方图均衡可以改善对比不强的图像。

图像配准技术可以消除减影图像中的运动性伪影。

基于网格提取控制点配准方法控制点数量过多，且在图像亮度均匀的区域匹配结果不可靠。

根据运动性伪影的特点，本文提出了一种基于图像特征选取控制点的配准方法，在图像边缘上选取具有局部最大梯度幅值的象素点作为控制点，减少了控制点的数量；匹配准则采用差分图像直方图的能量。

匹配过程中一般采用单一尺度的模板，本文通过分析比较，提出根据各控制点所在局部区域性质的差异应使用不同尺度的模板，即变尺度模板，既满足了精度．又提高了速度。

配准算法要求精确到亚象素，需要插值运算，采用修正距离的双线性插值方法，它具有插值效果好、速度快的特点。

对于直接减影图像对比较弱的情况，根据ｘ线成像特点，采用非线性对数变换增强。

【实验结果表明，＼本文配准算法速度比基于网格点配准方法快，减影图像中不含伪影，血管结构清晰，满足临床诊断要求。

｛ＤＳＡ能快速实时成像，它不仅是一种重要的诊断设备，也是介入治疗的一种重＼要的技术手段。

在通用微机安装图像采集卡，就可实现图像采集、实时减影，透视监视和引导监视等功能，为介入放射治疗中的插管安全迅速创造了有利条件。