一种X射线图像增强新方法

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。

一种新的X射线图像增强算法作者：李汉志,赵宝升,李伟来源：《现代电子技术》2010年第10期摘要:基于X射线影像增强器的视觉系统所成图像的缺点是动态范围小,对比度不够高。

为此,提出一种新的射线图像增强算法。

首先在高低两个不同射线管电压下分别获取两幅图像,利用离散小波变换对其进行多分辨率图像融合,以扩展X射线图像动态范围,之后再利用双平台直方图均衡算法对融合图像进行增强。

实验结果显示,射线图像得到有效增强。

关键词:X射线图像; 图像增强; 图像融合; 双平台直方图均衡化中图分类号:TP391.4 文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)10-0105-03New Algorithm of X-ray Image EnhancementLI Han-zhi1,2, ZHAO Bao-sheng1, LI Wei3(1. State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Xi’an Insti tute of Optics and Precision Mechanics, CAS, Xi’ an 710119, China;2. Graduate University of CAS, Beijing 100039, China;3. School of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an 710064, China)Abstract:Since the images produced by the vision system based on X-ray image intensifier often have limitations such as narrow dynamic range, and low contrast, a new X-ray image enhancement algorithm is raised here. Two X-ray images taken at different X-ray tube voltages and currents are fused by digital wavelet transform to expand the dynamic range of the X-ray images, and then adopts the dual-platform histogram equalization algorithm to enhance the fused image. The experimental results show that the X-ray images are enhanced effectively.Keywords:X-ray image; image enhancement; image fusion; dally-platform histogram equalization在电子器件生产过程中,通常需要对器件焊点焊接情况进行在线检测,以确定合格品与不合格品。

肺CT增强扫描方法肺CT增强扫描是一种常用的影像学检查方法，用于评估肺部病变和判断疾病的严重程度。

本文将从扫描原理、操作步骤、常见应用、优缺点等方面介绍肺CT增强扫描方法。

首先，肺CT增强扫描是通过给患者静脉注射造影剂，使血管和组织更清晰地显示在影像上。

它采用计算机技术将多个X射线图像合成为一个具有层次结构的图像，从而为医生提供更详细的诊断信息。

与普通的肺CT扫描相比，增强扫描可以更准确地检测病变和评估血液供应情况。

在进行肺CT增强扫描时，患者需要躺在具有X射线透明性的床上。

医生会将静脉针插入患者的手臂，将造影剂注入患者的血管中。

同时，患者需要按照医生的要求做好呼吸准备，保持体位稳定。

接下来，医生会在计算机控制下进行扫描，通过连续拍摄多个不同层面的图像来获得更全面的信息。

肺CT增强扫描广泛应用于肺部病变的诊断和评估。

首先，它可以用于评估肺部肿瘤的性质和分期。

通过观察肿瘤的形状、大小和边界等特征，医生可以判断肿瘤是否恶性，并确定病变的分期。

其次，肺CT增强扫描可用于评估肺栓塞的情况。

肺栓塞是一种严重的疾病，能及时诊断肺栓塞并评估其严重程度，对于指导治疗和预后判断至关重要。

此外，肺CT增强扫描还可以用于评估肺动脉高压、肺动脉瘤和其他血管疾病。

肺CT增强扫描具有许多优点。

首先，它非常安全，不会对患者产生明显的不适。

其次，它无创伤性，避免了传统手术的痛苦和风险。

此外，它可以提供详细的影像信息，有助于更准确地诊断疾病。

然而，肺CT增强扫描也存在一些缺点。

首先，它需要使用造影剂，可能引起过敏反应。

其次，由于射线辐射的存在，长期多次的扫描可能对患者产生一定的辐射损害。

因此，在选择扫描方法时，医生需要综合权衡利弊，并根据具体情况做出决策。

总结起来，肺CT增强扫描是一种常用的影像学检查方法，通过给患者注射造影剂，使血管和组织更清晰地显示在影像上，从而提供更准确的诊断信息。

它广泛应用于肺部病变的评估和诊断，有助于判断病变的性质和严重程度。

医学影像处理中的图像增强算法使用技巧分享图像增强是医学影像处理中的重要任务之一，它旨在改善图像的质量，使医生能够更准确地诊断和治疗疾病。

在医学影像处理领域，图像增强算法扮演着关键角色，它们能够增强图像的对比度、清晰度和边缘特征，从而提供更有用的信息。

在本文中，我们将分享一些医学影像处理中的图像增强算法使用技巧，帮助读者在实践中获得更好的结果。

1. 直方图均衡化(Histogram Equalization)直方图均衡化是一种简单却有效的图像增强方法，它通过重新分布图像像素的灰度级来增强图像的对比度。

在医学影像处理中，直方图均衡化可以帮助凸显影像中的重要结构和特征。

使用该算法时，需要考虑到不同图像具有不同的亮度分布特点，因此可能需要自适应的直方图均衡化算法来应对不同场景下的图像增强需求。

2. 噪声去除滤波器(Noise Removal Filters)噪声是医学影像处理中常见的问题之一，它会影响图像的质量和对比度。

为了去除噪声并增强图像，可以使用各种滤波器，如中值滤波器、高斯滤波器和均值滤波器。

中值滤波器可以有效地去除脉冲噪声，而高斯滤波器和均值滤波器则可以平滑图像并减少高频噪声。

根据图像的性质和需求，选择适当的滤波器非常关键。

3. 边缘增强(Edge Enhancement)边缘增强是一种用于增强图像边缘特征的方法，它可以使医生更容易地检测和分析图像中的病灶和结构。

在医学影像处理中，常用的边缘增强算法包括Laplacian增强、Sobel增强和Canny边缘检测。

这些算法能够突出显示图像中的边缘信息，并减少噪声的干扰。

然而，在使用边缘增强算法时，需要注意避免过度增强图像，以免造成误诊。

4. 对比度增强(Contrast Enhancement)对比度增强是一种改善图像对比度的方法，它可以使图像中的细节更加清晰可见。

在医学影像处理中，常见的对比度增强算法包括直方图拉伸、伽马校正和局部对比度增强。

直方图拉伸可以通过拉伸图像的灰度级范围来改善图像的对比度。

一种有效的机场安检X光手提行李图像两级增强方法韩萍;刘则徐;何炜琨【摘要】Aiming at the problem of high false alarm rate or high leakage alarm rate caused by poor quality of low-contrast x-ray carry-on luggage images in airport security, an efficient two-stage x-ray image enhancement scheme is proposed in this paper. First, low and high energy images are fused with Discrete Wavelet Transform (DWT) and Independent Component Analysis (ICA) to implement the first stage enhancement. Then, the proposed Adaptive Sine Gray Level Transform (ASGT) is applied to achieve the second-stage enhancement. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can improve image quality effectively and outperforms other enhancement methods discussed in this paper.%针对低对比度X光手提行李图像在机场安检中容易产生高虚警或高漏警的问题,提出了一种两级X光图像增强方法.首先,应用离散小波变换和独立分量分析方法对低能和高能X光图像去噪并融合,实现一级增强.然后,利用本文提出的自适应正弦灰度变换实现二级增强.实验结果表明,本文方法能够有效地改善图像质量,优于文中给出的其它增强方法,更有利于机场安检人员快速准确地检查行李物品.【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2011(038)007【总页数】7页(P99-105)【关键词】X光行李图像;图像增强;小波变换;独立分量分析;正弦灰度变换【作者】韩萍;刘则徐;何炜琨【作者单位】中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室,天津,300300;中国民航西南地区空中交通管理局技术保障中心,成都,610200;中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室,天津,300300【正文语种】中文【中图分类】TP391;TN911.73机场行李安检设备对行李物品的成像都是利用双重能量X射线成像原理，其中高能量X射线由超过100 kV的高阳极电压生成，穿透物体时，材料的密度越高(如金属刀具等)，成像越暗。

一种X射线射束硬化校正方法X射线是一种常用的医学成像技术，能够提供精确的内部结构图像，帮助医生诊断疾病。

X射线成像也存在一些缺陷，需要进行校正来提高图像质量和准确性。

本文将介绍一种X射线射束硬化校正方法。

X射线射束硬化是指在X射线透射过程中，高能X射线的吸收较低能X射线更大。

这种现象会导致X射线图像中亮度不均匀，影响图像的诊断准确性。

需要一种方法来校正X射线射束硬化。

一种常见的X射线射束硬化校正方法是使用铝滤波器。

铝具有良好的X射线吸收能力，可以降低高能X射线的透射，从而达到校正的效果。

具体操作如下：将铝滤射放置在X射线束的路径上。

滤射的厚度根据具体情况而定，一般为几毫米至几厘米。

滤射的选择需要根据目标成像区域的深度和X射线的能量来确定。

然后，进行扫描成像。

在扫描过程中，铝滤射能够吸收掉高能X射线，使得图像中亮度较高的区域被削弱，从而实现亮度均匀化。

对校正后的图像进行处理和分析。

可以使用图像处理算法对图像进行进一步增强和优化，以提高图像的质量和准确性。

需要注意的是，X射线射束硬化校正方法的选择应根据实际情况来确定。

滤射的材质、厚度以及成像设备的参数等，都会影响校正的效果。

在实际应用中，需要通过实验和调整来确定最佳的校正方法。

X射线射束硬化校正是一种提高X射线图像质量和准确性的重要方法。

通过使用铝滤射器，可以实现X射线图像亮度均匀化，提高图像的诊断效果。

在实际应用中，还需要考虑多种因素的影响，选择最适合的校正方法。

这项研究对于医学成像的进一步发展和应用具有重要意义。

图像增强算法在医学图像处理中的应用研究随着科技的发展，图像处理技术在医学领域中的应用越来越广泛。

医学图像是医生进行诊断和治疗的重要依据，但由于各种原因，医学图像质量常常存在问题，例如图像分辨率低、噪声干扰、对比度不足以及光照不均匀等。

为了解决这些问题，图像增强算法成为了研究的热点之一。

本文将重点探讨图像增强算法在医学图像处理中的应用及其研究进展。

一、图像增强算法概述图像增强是指通过一系列的计算方法和技术，改善图像的视觉效果，使图像更适合人类视觉感知系统。

在医学图像处理中，图像增强算法可以提高图像的清晰度、对比度和细节，从而有助于医生更准确地进行诊断和治疗。

目前，常见的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波器、锐化和去噪等。

直方图均衡化是一种常用的灰度图像增强方法，通过调整图像的灰度值分布，使得图像的对比度增加。

滤波器可以通过过滤特定的频率成分，降低噪声干扰，提高图像质量。

锐化算法可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰。

去噪算法可以减少图像中的噪声点，恢复图像的细节信息。

二、图像增强算法在医学图像处理中的应用1. X射线图像增强：X射线图像是常用于骨科、胸部等疾病诊断的一种医学图像。

然而，由于X射线图像本身的低对比度和高噪声特性，导致医生对图像的解读常常存在困难。

图像增强算法可以帮助提高X射线图像的对比度，使得影像更加清晰可辨，有助于医生做出准确的诊断。

2. MRI图像增强：磁共振成像（MRI）是一种无创检查方法，主要用于检测器官和组织的内部结构。

然而，MRI图像受到众多因素的影响，如信号强度、扫描时间、脉冲序列等，导致图像质量不稳定，更容易受到伪影和噪声的干扰。

图像增强算法可以通过降噪、对比度增强和边缘增强等方法，提高MRI图像的清晰度和细节，为医生提供更全面的诊断信息。

3. CT图像增强：计算机断层扫描（CT）是一种通过多次旋转扫描获得的三维图像，广泛应用于肿瘤检测和器官评估等方面。

然而，CT图像常常存在伪影、噪声和低对比度等问题，影响医生对图像的解读。