專利名稱：醫(yī)學圖像枕形失真的校正方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種醫(yī)學圖像枕形失真的校正方法背景技術目前，數(shù)字化X線機圖像系統(tǒng)通常采用影像增強器，由于本身結構特點，影像增強器輸入屏為曲面，輸出屏為平面，臨床應用中X線機采集的圖像不同程度存在枕形失真。一般是以圖像中央?yún)^(qū)域為中心，枕形失真隨著半徑的增加而增加，并隨視野不同而改變。
對于枕形失真，已知技術中通常采用軟、硬件校正方法。
硬件校正方法是采用反矯正鏡頭能夠彌補圖像不足，但對于可以切換三視野的影像增強器，此種方法無法兼顧不同視野圖像進行校正。
軟件校正法采用軟件模板法，首先在床板上放置一塊鋁板。其條件是要求鋁板中央?yún)^(qū)域點陣比較密集，周圍區(qū)域點陣相對稀疏，各個區(qū)域點陣分布間隔固定，由于影像增強器中央?yún)^(qū)域失真較小，利用圖像中央?yún)^(qū)域點陣，采用數(shù)學方法向四周擴展，得到理想無失真稀疏點陣的參考圖像。由此以得到校正后的圖像與原始失真圖像對應像素的對應關系，據(jù)此進行枕形失真校正。
該方法存在一定缺陷1、針對像素進行校正，需要鋁板中央?yún)^(qū)域點陣精度非常高，而加工如此精度的模板，增加了生產成本，同時對產生“參考圖像”的鋁板的制造工藝也提出了很高的要求。
2、在使用模板法進行處理時，需要生成“參考圖像”。由于涉及到精確的像素位置，但是每點像素非常微小，鋁板點陣很難做到對應一個像素，很難保證生成的“參考圖像”位置精確到像素級，從而給校正帶來誤差。

發(fā)明內容
為了克服現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供一種醫(yī)學圖像枕形失真的校正方法。
本發(fā)明是采用數(shù)學模型模擬影像增強器圖像失真過程，通過試驗的方法確定模型參數(shù)，利用該數(shù)學模型對失真圖像進行逆變換，從而校正圖像。
本發(fā)明有以下步驟1、建立數(shù)學模型針對影像增強器特點，采用三次多項式擬和失真模型，設圖像中央?yún)^(qū)域為坐標原點，設(x1，y1)為失真圖像坐標，其中坐標所在區(qū)間為0≤|x1|≤x，0≤|y1|≤y，x，y表示坐標范圍，取圖像橫縱坐標長度的一半。例如，圖像大小為1024*1024(像素)，則x＝512(像素)，y＝512(像素)(x0，y0)為與(x1，y1)對應的校正圖像坐標，G(x0，y0)表示(x0，y0)處灰度值，G(x1，y1)表示(x1，y1)處灰度值。(x0，y0)與(x1，y1)的對應關系如圖5所示，公式表示為(1)、(2)、(3)、(4)。
x1＝x0+k×(x02+y02)×x0(1)y1＝y(tǒng)0+k×(x02+y02)×y0(2)0≤|x1|≤x (3)0≤|y1|≤y (4)式中k為模型參數(shù)。
2、選擇模型參數(shù)，校正失真圖像。
由于圖像枕形失真主要表現(xiàn)為圖像邊緣發(fā)生的徑向失真，比如直線變?yōu)榍€。在建立確定數(shù)學模型過程中，只需要使用簡單模板，如印刷電路板、或者普通鋁板等邊緣為直線的模板即可。
在確定模型參數(shù)時，首先得到枕形失真。根據(jù)影像增強器視野不同，通過試驗的的方法選擇參數(shù)k，利用公式(1)、(2)、(3)、(4)計算與校正圖像坐標(x0，y0)相對應的失真圖像中坐標(x1，y1)，從而得到校正圖像(x0，y0)的灰度值G(x0，y0)＝G(x1，y1)。
如果計算得到的坐標(x1，y1)不是整數(shù)時，需要進行圖像插值確定其灰度；如果計算得到的坐標(x1，y1)不滿足公式(3)、(4)的，規(guī)定G(x0，y0)＝G(x1，y1)＝0經過上述校正得到的圖像與原始圖像相比，有效面積會縮小。采用圖像放大方法將其放到至與原始圖像同樣大小。
3、確定模型參數(shù)對比校正前后的效果，如果枕形失真得到校正，即可確定系數(shù)k；否則修改系數(shù)，重新進行校正、對比，直至得到滿意的圖像。針對不同視野，可采用上述方法進行。
本發(fā)明方法具有以下優(yōu)點(1)可以保證校正精確到像素級精度；(2)不需要使用精制的鋁板，節(jié)約了生產成本；(3)一旦建立數(shù)學模型，針對不同視野只需修改模型參數(shù)即可校正圖像。


圖1為理想圖像示意圖；圖2為枕形失真圖像；圖3為采集圖像；圖4為參考圖像；圖5為像素對應關系圖，其中5a為失真圖像，5b為校正圖像；圖6為校正流程圖；
圖7為實施例1的枕形失真圖像；圖8為系數(shù)k＝5*10-6的校正結果；圖9為系數(shù)k＝3*10-7的校正結果；圖10為實施例2的枕形失真圖像；圖11為實施例2的校正圖像；圖12為實施例3的9寸視野的失真圖像；圖13為實施例3的9寸視野的校正結果圖像。
具體實施例方式
例1采用具有直線邊緣的電路板作為校正模板，在12寸視野情況下獲得枕形失真圖像，如圖7所示。圖像大小為1024*1024(像素)，以其中心為坐標原點，半徑為512(像素)。觀察圖像左側邊緣，本應是直線的邊緣已經發(fā)生變形。
選擇系數(shù)K＝5*10-6時，校正公式為(5)、(6)、(7)、(8)。
x1＝x0+5×10-6×(x02+y02)×x0(5)y1＝y(tǒng)0+5×10-6×(x02+y02)×y0(6)0≤|x1|≤512 (7)0≤|y1|≤512 (8)針對校正圖像，逐點利用式(5)、(6)進行計算。選取部分坐標，計算結果如下對于(x0，y0)＝(0，0)，經過計算對應的(x1，y1)＝(0，0)；對于(x0，y0)＝(200，0)，經過計算對應的(x1，y1)＝(240，0)；對于(x0，y0)＝(210，0)，經過計算對應的(x1，y1)＝(256.3，0)；對于(x0，y0)＝(315，315)，經過計算對應的(x1，y1)＝(627.6，627.6)；對于(x1，y1)＝(256.3，0)，由于計算得到的坐標不為整數(shù)，可以進行圖像插值如“最近臨域法”、“線性插值”、“三次插值”等方法確定(x1，y1)＝(256.3，0)處的灰度值；對于(x1，y1)＝(627.6，627.6)，由于坐標不滿足式(7)、(8)，故令該點灰度值為零。
由于枕形失真使得圖像徑向放大，所以校正后得到的圖像會縮小，我們采用圖像處理方法，將校正圖像恢復到原來的有效面積。
當系數(shù)K＝5*10-6的校正結果如圖8所示。
對于圖8所示，校正結果不能令人滿意，可以選擇其他參數(shù)。選擇參數(shù)K＝3*10-7，采用同樣的校正方法，校正結果如圖9所示。
對比圖7、8、9，可以確定，針對12寸視野，模型參數(shù)。
因此，12寸視野的影像增強器枕形失真校正模型為
x1＝x0+3×10-7×(x02+y02)×x0(9)y1＝y(tǒng)0+3×10-7×(x02+y02)×y0(10)0≤|x1|≤x (11)0≤|y1|≤y (12)例2根據(jù)例1得到的數(shù)學模型和相應的參數(shù)，應用到其他12寸視野失真圖像的校正過程中。
如圖10、11所示。圖10為枕形失真圖像。圖11為校正后的結果。對比圖10、11，發(fā)現(xiàn)圖像邊緣的枕形失真已經得到有效校正。證明由式(9)～(12)表達的數(shù)學模型和參數(shù)針對12寸視野的枕形失真校正是有效的。
例3針對9寸視野的情況，采用與12寸視野類似的方法進行校正。原始失真圖像如圖12所示。選擇系數(shù)K＝2*10-7時，校正效果比較滿意，如圖13所示。
因此，9寸視野的影像增強器枕形失真校正模型為x1＝x0+2×10-7×(x02+y02)×x0(13)y1＝y(tǒng)0+2×10-7×(x02+y02)×y0(14)0≤|x1|≤x(15)0≤|y1|≤y(16)
權利要求
1.一種醫(yī)學圖像枕形失真的校正方法，其特征在于有以下步驟(1)建立數(shù)學模型x1＝x0+k×(x02+y02)×x0(1)y1＝y(tǒng)0+k×(x02+y02)×y0(2)0≤|x1|≤x (3)0≤|y1|≤y (4)以圖像中央?yún)^(qū)域為坐標原點，式中(x1，y1)為失真圖像坐標，坐標所在區(qū)間0≤|x1|≤x，0≤|y1|≤y，x，y為坐標范圍，(x0，y0)為與(x1，y1)對應的校正圖像坐標，K為模型參數(shù)；(2)選擇模型參數(shù)，校正失真圖像首先得到枕形失真圖像，根據(jù)影像增強器視野不同，通過試驗的方法選擇模型參數(shù)K，采用公式(1)、(2)、(3)、(4)計算與校正圖像坐標相對應的失真圖像坐標(x1，y1)，從而得到校正圖像(x0，y0)的灰度值G(x0，y0)；(3)確定模型參數(shù)通過圖像對比，看圖像枕形失真是否得到校正，如已得到校正，即確定系數(shù)K，否則修改系數(shù)，重新校正、對比，直至得到校正的圖像。
2.根據(jù)權利要求1所述的醫(yī)學圖像枕形失真的校正方法，其特征在于選擇模型參數(shù)，校正失真圖像時，計算得到的坐標(x1，y1)為非整數(shù)時，要進行圖像插值確定其灰度；當計算得到的坐標(x1，y1)不滿足式(3)、(4)時，則規(guī)定G(x0，y0)＝G(x1，y1)＝0。
全文摘要
一種醫(yī)學圖像枕形失真的校正方法，包括建立數(shù)學模型、選擇模型參數(shù)、校正失真圖像和確定模型參數(shù)三個步驟，本發(fā)明的過程是通過建立數(shù)學模型模擬影像增強器圖像失真過程，然后利用數(shù)學模型對失真圖像進行逆變換，從而達到的校正圖像的目的，本發(fā)明方法校正精度高，可達到像素級，不需使用特制的鋁板，節(jié)約生產成本，一旦建立數(shù)學模型，針對不同視野只需修改模型參數(shù)即可校正圖像。
文檔編號G06T5/00GK1553410SQ20031011913
公開日2004年12月8日 申請日期2003年12月18日 優(yōu)先權日2003年12月18日
發(fā)明者楊晨輝, 溫宇, 江宏 申請人:沈陽東軟數(shù)字醫(yī)療系統(tǒng)股份有限公司