平板探測器圖像性能優(yōu)化分析研究 通信工程專業(yè)

平板探測器的圖像性能優(yōu)化摘要X射線成像技術在醫(yī)療、工業(yè)探傷、航空航天等眾多領域得到廣泛的應用。平板探測器因為擁有品質突出、數(shù)據(jù)傳輸便利、性能穩(wěn)定等優(yōu)勢而深受青睞。集成電路的規(guī)模化發(fā)展以及非晶硅產業(yè)的突飛猛進，推動著數(shù)字X-Ray平板探測器行業(yè)的發(fā)展高潮。隨著人類數(shù)字化步伐的加快，X-Ray成像技術借著數(shù)字化信息發(fā)展的東風邁著大步向數(shù)字信息時代跨進。隨著科學技術的發(fā)展，平板探測器(FPD)作為數(shù)字成像革命的關鍵性產品進入人們的視野，人們將之稱為影像增強儀后常規(guī)X-Ray射線成像領域的最大一次革命[1]。當前，醫(yī)療體外診斷、工業(yè)無損探傷以及PCBA生產檢查是是X射線數(shù)字成像技術的主要應用領域，但在其他領域的應用也具有廣闊的發(fā)展前景。本文為大家詳細介紹了DR成像系統(tǒng)的發(fā)展歷程以及其各個部分的功能。探測器的發(fā)展經(jīng)歷了膠片成像，計算機成像直至如今的數(shù)字成像時代，隨著技術的突破，DR圖像已經(jīng)具備快捷、穩(wěn)定以及圖像性能突出等優(yōu)點。平板探測器主要包含轉換介質、圖像采集單元以及圖像傳輸單元。平板探測器最顯著的特點是體積小，質量輕，便于攜帶且圖像性能突出。受限于各種各樣的原因，成像過程中必然會引入噪聲使圖像質量降低，存在影響醫(yī)生的診斷正確性的風險。因此，定位影響圖像質量的噪聲來源、噪聲特性以及信噪之間的關系，并對圖像信號作降噪處理，對圖像細節(jié)作增強處理，提升圖像的質量成為平板探測器研究的重要方向。本文研究了DR系統(tǒng)噪聲的形成原因，其一般分為暗電流噪聲、不均勻性以及基于康普頓效應引起的隨機噪聲。利用多一般的處理措施能夠有效處理掉絕大部分噪聲信號，但高斯噪聲會極大程度的影響圖像質量且處理極其困難?；谀壳捌毡閼玫母咚鼓Ｐ鸵约袄绽鼓Ｐ蛯R圖像中的多尺度高頻信息無法有效的描述，噪聲處理效果并不理想，本文主要應用的是基于Laplace-Impact混合模型實現(xiàn)的最小均方誤差估計去噪算法（MMSE）。此算法線利用雙樹復小波對DR圖像進行分解處理，再利用局部的均方差數(shù)值對系統(tǒng)的噪聲參數(shù)進行估計，之后通過MMSE估計實現(xiàn)對高頻系數(shù)的優(yōu)化，最后基于逆小波變換實現(xiàn)其高頻小波系數(shù)的優(yōu)化，并重新轉化為圖像。根據(jù)實驗結果,LI-MMSE算法在對高斯噪聲的處理中明顯優(yōu)于BLM-GSM和SoftLMap這兩種圖像處理算法。關鍵詞：X射線，平板探測器，圖像，噪聲，拉普拉斯，LI-MMSE算法THEIMAGEPERFORMANCEOPTIMIZATIONOFFLATPANELDETECTORABSTRACTX-rayimagingtechnologyhasbeenwidelyusedinmanyfieldssuchasmedicaltreatment,industrialexplorationandaerospace.Becauseofitsadvantagessuchashighquality,convenientdatatransmissionandstableperformance,theflatdetectorisverypopular.ThescaledevelopmentofintegratedcircuitsandtheadvanceofamorphoussiliconindustryaredrivingthedevelopmentoftheX-rayflatpaneldetector.Withtheaccelerationofthedigitizationofhumanbeings,X-rayimagingtechnologyissteppingintothedigitalinformationagewiththedevelopmentofdigitalinformation.Withthedevelopmentofscienceandtechnology,flatpaneldetector(FPD)asakeyproductofdigitalimagingrevolutionintopeople'sfieldofvision,peoplecalleditasthebiggestrevolutioninthefieldofconventionalX-RayimagingafterImageintensifier.Atpresent,medicaldiagnosis,industrialnondestructiveflawdetectioninvitroandPCBAproductioninspectionisthemainapplicationfieldforX-raydigitalimaging,butitalsohasaboarddevelopmentprospectsfortheotherapplication.ThedocumentintroducesthedevelopmentcourseofX-rayimagingsystemanditsfunctions.Thedetectorexperiencedfromthefilmimaging,computerimagingtodigitalimaging,withthetechnologybreakthrough,DRimagehastheadvantageoffast,stableandoutstandingperformance.Theplatedetectormainlyincludesconversionmedium,imageacquisitionunitandimagetransmissionunit.Themostnotablefeatureofthepaneldetectorissmallvolume,lightweight,easytocarryandprominentimageperformance.Duetoallkindsofreasons,itisinevitabletointroducenoiseintheimagingprocesstoreducethequalityoftheimage,andthereisariskofinfluencingtheaccuracyofthedoctor'sdiagnosis.Therefore,affecttheimagequalityofnoisesource,noisecharacteristicandtherelationbetweenthesignal-to-noise,theimagesignalandthenoisereductionprocessing,enhancementofimagedetailprocessing,improvethequalityoftheimagehasbecomeanimportantdirectionofflatpaneldetectorresearch.ThedocumentresearchestheformationcauseoftheimagingnoiseofDRsystem,whichismainlydividedintothedarkcurrentnoise,theinhomogeneityandtherandomnoisecausedbyComptoneffect.Usingmultipleframestocalculatetheaverage,multipointlinearfitting,andaveragefilteringtreatmentmeasurescaneffectivelygetridofmostofthenoisesignal,buttheGaussiannoisewouldgreatlyaffectimagequalityanddealwithextremelydifficult.AsthegenerallyappliedGaussianandLaplacemodelcan’teffectivelydescribedthemulti-scalehighfrequencyinformationoftheDRimageandthenoiseprocessingeffectisnotideal,thetreatmentmeasureofthedocumentistheminimummeansquareerror(MMSE)whichisbasedontheLaplace-Impactmixedmodel.Atfirst,thealgorithmtousethedualtreecomplexwavelettomaketheDRimagesdecomposition,thenthroughtheMMSEestimationapproachtoachievetheoptimizationofhighfrequencycoefficients,atlastusetheinversewavelettransformapproachtoachievetheoptimizationofthehighfrequencywaveletcoefficients,andtoconvertintoimages.Accordingtotheexperimentresults,theLI-MMSEalgorithmissignificantlybetterthanBLM-GSMandSoftLMapintheprocessingofgaussiannoise.Keywords:X-ray,tabletdetector,image,noise,Laplace,LI-MMSEalgorithm目錄摘要 IABSTRACT II第一章 緒論 11.1X-Ray探測發(fā)展簡介 11.2膠片成像系統(tǒng) 11.3計算機X-Ray成像系統(tǒng) 21.4數(shù)字X-Ray成像系統(tǒng) 31.5平板探測器的意義 31.6本文的主要內容 4第二章 X光系統(tǒng)簡介 52.1X射線成像原理 52.2DR系統(tǒng)硬件組成 62.2.1高壓發(fā)生器與球管 62.2.2手閘與控制盒 72.2.3數(shù)字化探測器 72.2.4計算機系統(tǒng) 92.3本章小結 10第三章 數(shù)字X-Ray探測器工作原理 113.1數(shù)字平板探測器的分類 113.1.1以轉換層分類的探測器類型 113.1.2以信號檢測分類的探測器類型 123.2數(shù)字X-Ray探測器工作基本原理 133.2.1閃爍體 133.2.2TFT面板 143.2.3信號采集單元 153.3本章小結 16第四章 數(shù)字圖像處理理論簡介 174.1圖像質量的基本概念 174.1.1空間域表征 174.1.2頻率域表征 174.1.3灰階表征 184.1.4圖像質量評價 184.2數(shù)字圖像處理的基本概念 194.2.1數(shù)字圖像噪聲 204.2.2圖像降噪算法 214.2.3圖像增強算法 234.3X射線圖像的質量分析 244.4本章小結 25第五章 多尺度DR圖像去噪 265.1系統(tǒng)噪聲去除 265.1.1暗電流校正 265.1.2圖像的不均勻校正 275.1.3散點噪聲去噪算法 295.2高斯噪聲多尺度去噪理論基礎 305.2.1噪聲的尺度衰減性 305.2.2小波系數(shù)的尺度間相關性 305.2.3小波系數(shù)的尺度內相關性 315.3高斯噪聲去噪算法 315.3.1BLS-GSM去噪算法 325.3.2SoftLMAP去噪算法 335.4基于Laplce-Impact模型的去噪算法 345.4.1DT-CWT高頻系數(shù)的Laplace-Impact模型 345.4.2基于Laplace-Impact混合模型的MMSE估計算法 365.4.3局部方差估計 365.5實驗結果與分析 375.5.1人工噪聲去噪 375.5.2實際DR圖像去噪 385.5.3窗口大小對去噪效果的影響 405.6本章小結 41第六章 總結與展望 42參考文獻 43攻讀碩士學位期間已發(fā)表或錄用的論文 47致謝 48緒論X-Ray探測發(fā)展簡介1895年，著名物理學家威廉·倫琴在暗室中因為膠片對光線的感應而發(fā)現(xiàn)了X射線的存在[2]。隨著X射線被人們熟識，針對放射學領域的研究開啟了科學發(fā)展的新歷程，同時也推動了化學和醫(yī)學等學科的快速發(fā)展。醫(yī)療領域對X射線成像技術的廣泛應用，引起了醫(yī)學診斷領域的技術革新。X射線指的是一種波長介于0.001nm~10nm的短波長電磁波[3]，X-Ray因其高穿透性而被人所熟知以及認可。當X射線對物體進行透射后，被照射物體對X射線的相位特征參數(shù)以及振幅特征參數(shù)進行衰減調制處理，從而形成與物理內部結構信息相對應的能量特征。首張X-Ray透射照片發(fā)布后，由于突破性技術開發(fā)的不斷推動，直至今日，放射學一直在持續(xù)不斷的快速發(fā)展，在醫(yī)學診斷領域的方方面面均能夠看到其應用[4-6]。雖然如今各式各樣的影像技術不斷更新，核磁共振和計算機斷層掃描等更先進的影像技術在很多疾病的檢查上已取代傳統(tǒng)的X射線診斷，但其仍是放射診斷的首要依據(jù)。X-Ray探測器主要將X-Ray的能量通過設備轉換成與照射強度成對應關系的可采樣的電荷信號。通常而言，人體被照射部位截面的內部組織密度對X-Ray射線的衰減程度決定到達醫(yī)用探測器表面的X-Ray射線信號的強弱。譬如骨骼這類高密度人體組織對X射線的吸收能力很高，到達X-Ray探測器表面的能量就較少，而如脂肪等密度低的人體組織對X射線的吸收能力很低，因此到達X-Ray探測器表面的X射線能量較多。我們用吸收系數(shù)m表示人體不同部位對X射線的吸收情況，探測器接收到的能量強度反映出各個人體部位不同的m值，從而可以對人體組織的特性進行分析處理[7]。X-Ray探測器主要利用X-Ray成像技術將人體肉眼無法直接觀察的物體內部信息轉換為人體肉眼可視的圖像信息。X-Ray成像技術的發(fā)展歷程一般分為膠片成像、計算機成像、數(shù)字化成像，下面詳細介紹了相關技術的發(fā)展。膠片成像系統(tǒng)膠片成像是最早應用于X-Ray成像的成像技術，其中第一張X-Ray成像照片是1895年倫琴對其夫人的手透射形成的，如下圖1-1所示。由于膠片感應X射線的效率及其低下，滿足輻射條件所需的X射線的劑量極大，會對人體噪聲較嚴重的危害，因此用膠片直接成像這種方式并不能滿足醫(yī)學診斷應用的實際需求[8-9]。圖1-1倫琴夫人的手的X-Ray膠片F(xiàn)ig.1-1X-RayImageofMrs.Roentgen’sHand20世紀初期，鎢酸鈣被研究人員證明是一種性能優(yōu)越的X射線熒光材料，從而進入醫(yī)療診斷領域的視線，并得到廣泛的應用。增感屏的主要材料為鎢酸鈣，可以以較高的效率的將X射線轉換為熒光，利用膠片對熒光的高感知成像，該種處理方式能夠明顯的提升成像系統(tǒng)的靈敏度[10]。隨著基礎科學技術的發(fā)展，以稀土元素為主的熒光材料開始進入專家學者的視野，并被廣泛應用于增感屏的生產。屏膠系統(tǒng)可以有效的提高成像系統(tǒng)對X射線的靈敏度，目前為止其仍是一種普遍適用的醫(yī)療診斷系統(tǒng)。無論膠片直接成像還是利用屏膠結合的方式成像，其本質都是使用膠片對X射線透過物體形成的圖像進行記錄，因此我們將之統(tǒng)稱為膠片成像。膠片成像因其能滿足較高的空間分辨率的優(yōu)點，得到市場應用的認可，但本質上是一種模擬成像技術，因此仍然具有動態(tài)范圍小的缺陷。但是受限于膠片的不易存貯，且后期處理不方便，至20世紀末開始數(shù)字式X射線成像漸漸取代膠片成像，目前膠片成像主要應用在發(fā)展較為落后的醫(yī)院。膠片成像主要受限于效率低下，需要浪費很多的人力資源，并且無法形成實時成像。在分辨率的性能指標方面，膠片成像具有十分明顯的優(yōu)勢，醫(yī)生能夠觀察到更細微的病變信息。但使用實時成像性能突出的平板探測器代替老式的膠片成像仍是科技發(fā)展的必然。計算機X-Ray成像系統(tǒng) 20世紀80年代，計算機X-Ray成像技術通過圖像板的方式率先實現(xiàn)了X-Ray的數(shù)字化成像。圖像板能夠代替增感屏或者膠片實現(xiàn)對入射X射線的記錄，其與信號讀出裝置共同構成了CR系統(tǒng)，其主要成分為含有稀土元素的多晶粉末。圖像板吸收X射線后其內部電子以及空穴受到激發(fā)，以捕獲態(tài)的形式貯存起來，從而形成潛像。在避光的常溫環(huán)境下，圖像板貯存的潛像能夠保留幾個小時甚至更長的時間，在此期間利用讀出裝置即可將圖像板中的圖像數(shù)據(jù)讀出。讀出裝置利用激光掃描的方式釋放圖像板中貯存的電子和空穴并散發(fā)出熒光,并通過內部的 接收裝置接收熒光信號并形成數(shù)字圖像。CR系統(tǒng)僅在膠片系統(tǒng)的基礎上去除了膠片以及增感屏，并新增IP板以及與其適配的讀出裝置就完成了成像功能的實現(xiàn)，因此升級成本較其實不高，但靈敏度以及動態(tài)范圍等性能參數(shù)卻遠遠超過膠片成像系統(tǒng)。但CR成像仍具有很大的不便性，需要借助輔助設備才能完成成像工作，成像過程中存在的機械移動以及光線散射等不可避免存在的問題會使圖像質量下降且影響工作效率。數(shù)字X-Ray成像系統(tǒng)1975年，人們實現(xiàn)了a-Si薄膜的摻雜，從而為非晶半導體技術的發(fā)展指明了方向。薄膜工藝因為其突出的電學性能以及襯底材料的選擇廣泛從而實現(xiàn)了對單晶工藝升級。薄膜工藝具備制作工藝方便，生產成本低廉、尺寸面積較大的特性，這些方面的優(yōu)點為平板探測器的批量化應用提供必須的條件[11]。1986年，數(shù)字化放射攝影（DR）的物理概念首次被專家學者提出，并提交了關于DR成像的臨床醫(yī)學應用報告。當時的DR技術定義的是通過影像增強器實現(xiàn)的數(shù)字化攝影，主要包含有影像增強器、光電攝影管、CCD探測器、監(jiān)視器以及A/D轉換器件。國外的X-Ray成像技術經(jīng)過長期的發(fā)展以及深入的研究，目前已經(jīng)十分成熟，隨著近些年來的快速發(fā)展，已經(jīng)實現(xiàn)了真正意義上的數(shù)字成像，該技術的廣泛適用性代表了X-Ray成像技術未來的發(fā)展道路。DR系統(tǒng)指的是應用于常規(guī)醫(yī)療診斷的數(shù)字成像系統(tǒng)，其主要組成部分為電子暗盒、掃描單元、控制系統(tǒng)以及影像采集單元，其主要利用電子暗盒實現(xiàn)X射線到數(shù)字圖像的轉化。當前，DR成像系統(tǒng)主要是基于非晶硅技術得以實現(xiàn)的。目前，通用、飛利浦。西門子、東軟以及萬東等主流醫(yī)療設備供應商都有先進的DR產品面向市場，圖1-2展示了一款目前市場上常規(guī)的一款平板探測器的類型。本論文的主要研究對象為數(shù)字平板探測器的圖像性能優(yōu)化，下文中的X射線探測器均為滿足想前DR系統(tǒng)應用的數(shù)字X射線探測器。圖1-2X-Ray平板探測器產品Fig.1-2TheProductofFPD平板探測器的意義傳統(tǒng)的X-Ray成像技術一般指的是基于模擬信號處理技術實現(xiàn)的應用，其圖像分辨較低，且圖像質量較差。傳統(tǒng)的探測器一般為光電倍增管和NaI閃爍晶體的結構組合，該類探測器中的主要成分存在以下缺點：NaI容易受到空氣潮解，光電倍增管需要高壓保持工作且探測器體積較大。而通過硅鋰漂移實現(xiàn)的探測器因為受到低溫條件的限制無法得到廣泛應用。膠片成像系統(tǒng)作為早期的成像設備，在貧窮落后以及偏遠地區(qū)的醫(yī)院仍然在使用，但是其成像效率低且自動化程度差，并不能實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的實時傳輸以及數(shù)字圖像的保存，無法滿足目前主流應用的需求。CCD以及CMOS晶片雖然具有尺寸面積很小的優(yōu)勢，但是因為其不能形成實際尺寸大小的影響，并且產品的壽命周期較短，設備成本高，無法得到市場的廣泛認可。X-Ray平板探測器利用一比一成像獲得分辨率較高的數(shù)字圖像，并具有易于存儲以及傳輸?shù)奶匦?，遠遠超過了其他類型的探測器，因此能夠滿足大面積X-Ray射線數(shù)字平板圖像探測器是市場上當之無愧的寵兒。20世紀，整個半導體行業(yè)的很多技術并不成熟導致平板探測器行業(yè)的發(fā)展不盡人意，而國內集成電路設計、陣列基板工藝等技術相較國外又落后較多。目前，國內的相關技術水平仍很不成熟，該項技術落后國外幾十年，因此具備生產自主研發(fā)的X-Ray數(shù)字平板探測器具有十分重要的意義。早期的成像技術主要為模擬成像，主要以模擬信號的方式完成圖像信號的接收，具有成像精度差，不易保存且運輸困難的缺點，且相關技術壁壘難以突破。相對而言，數(shù)字成像具有高精度的優(yōu)點，而且模數(shù)轉換的精度也能夠滿足數(shù)字成像的精度需求，轉換技術實現(xiàn)了微電子集成電路發(fā)展的同步，且易于存儲。一般10Mb左右的圖片大小即可以清晰完整的涵蓋醫(yī)生所需要關心的信息，并且可以在互聯(lián)網(wǎng)上實現(xiàn)圖像的交互，方便異地醫(yī)院實現(xiàn)技術交流及探討。基于以上分析，針對平板探測器的圖像性能的優(yōu)化有利于推進平板探測器的市場進程，且可推動科學技術的進步，為醫(yī)療診斷領域的發(fā)展作出杰出貢獻。本文的主要內容本文主要基于下述內容討論了平板探測器性能優(yōu)化的相關課題。第一章主要詳細介紹了X-Ray探測器技術的發(fā)展歷史及其研究意義。第二章對成像系統(tǒng)的軟硬件構成進行了詳細的描述。第三章通過對平板探測器基本原理的介紹讓大家能夠對其有比較深入的了解。第四章通過對圖像處理的理論的介紹讓大家了解了圖像處理的基本概念。第五章通過為大家介紹了系統(tǒng)噪聲的分類以及常用的去噪算法，并提出此提出了一種具有較好的實用效果的LI-MMSE估計算法。第六章主要為對本文相關內容的總結并對圖像處理優(yōu)化算法的未來發(fā)展的展望。 X光系統(tǒng)簡介X射線成像原理X-Ray射線因為其高能量特性使之對物體照射時能夠透過物體本身，這是X射線成像得以實現(xiàn)的前提。同時，人體各個不同部位存在密度以及厚度的差異，致使到達探測器表面的能量并不一致，從而顯示為明暗程度不同的圖像。圖2-1為X射線成像原理示意圖。圖2-1X射線成像原理Fig.2-1X-RayImage-FormingPrinciple從圖2-1(a)我們可以看到，成像載體對X射線經(jīng)過被透射物體衰減后的吸收情況。厚度相同的物體受到X射線的透射時，通過在成像載體上顯示亮暗程度不同的灰白圖像來表示各個部位的密度。但當組織厚度與密度均相同的物體受到X射線的透射時，所形成的圖像上的各個坐標點的數(shù)值是相同的，如圖2-1(b)所示。由此可知，X光片上所形成的圖像只能反映物體組織在二維空間的情況，而而無法反映物體內部的三維空間分布。X射線成像的本質是體現(xiàn)物體各個部位對X射線的衰減程度，因物體本身的密度或者厚度的差異，使得到達接收物質表面各個點的X射線的強度值是不一樣的。如圖2-2，將物體受到透射時的入射以及出射強度用IO，IO’表示。圖2-2X射線衰減示意圖Fig.2-2X-RayDampingDiagram當均勻物體△Z受到平行光線IO的輻射時，定義入射和出射光子數(shù)為N和?N，它們存在以下關系：?N=?μN?Z 式中μ為線性衰減系數(shù)，“?”表示光子數(shù)目減少。由式(2-1)可知，入射光子數(shù)、被探測物體的厚度及其物理特性共同決定了衰減的光子數(shù)目。對(2-1)積分我們可以得到NiNodNN=?μ0ddz 上式中d表示待測介質厚度，Ni表示X射線的入射光照強度，No表示出射光照強度，則對式(2-2)求解可以得到No=Ni由上式可知，X射線的光子數(shù)以及光子的頻率共同決定了X射線的強度，且兩者成正比關系，其表達式為：I=Nj?vj式中Nj為頻率是vj通常，輻射的X射線由能量功率譜不同的線束組成，但我們能夠進行簡化處理，從而得到表達式IO'由式(2-5)我們能夠得出物體厚度與衰減程度的對應關系，但是監(jiān)測點的密度在一定程度上也會直接決定衰減因子μ的大小。相比較而言，需要根據(jù)實際情況確定在系統(tǒng)成像過程中起主導作用的是密度還是厚度。以心臟和肋骨為例，心臟部位具有密度低而厚度大的特點，而肋骨的密度高而厚度小，因此X射線透射肋骨受到的衰減強于心臟，心臟形成的影響亮度高于肋骨。DR系統(tǒng)硬件組成圖2-3為DR系統(tǒng)的框架結構圖，其構成包含有高壓發(fā)生器、機架、球管、平板探測器、控制單元以及計算機系統(tǒng)。下面會逐一地介紹DR系統(tǒng)的各個功能模塊。圖2-3DR系統(tǒng)框架圖Fig.2-3DRSystemFrame高壓發(fā)生器與球管圖2-4為高壓發(fā)生器的原理框圖，高壓發(fā)生器首先通過三相整流的處理將交流電轉化為直流電信號，再利用斬波處理的方式將高頻分量濾除使之成為平穩(wěn)的直流電壓，后通過逆變處理后輸入到高頻變壓器，后通過高頻整流后得到我們需要的正負直流高壓，形成陰極和陽極，從而產生激勵球管所需的高壓電場。圖2-4高壓發(fā)生器的原理框圖Fig.2-4StructureDiagramofGeneratorDR系統(tǒng)成像時，操作者通過對高壓發(fā)生器的kV值、mA值和照射時間的調節(jié)即可得到醫(yī)療診斷所需的合適的曝光劑量。因為病人年齡，體型以及實際需求各不相同，必須配置不同的曝光參數(shù)才能夠采集到比較理想的診斷圖像。高壓發(fā)生器一般具有AEC自動曝光模式功能，曝光前我們需要先輸入一個預期的閾值，當劑量達到我們的設定值時就自動結束曝光動作。X射線主要通過球管產生，其主要組成部分為大體積高真空的陰極射線二極管。它主要通過12V左右電壓對陰極燈絲的加熱，從而形成大量自由電子，自由電子受到強電場的驅動就會高速撞擊鉬基鎢靶，并將能量轉化為X射線。在此過程中，絕大部分能量以熱能的方式消耗掉，僅剩余約1%的能量會轉化為X射線，因此為了保證球管的連續(xù)正常工作必須做好散熱處理。手閘與控制盒手閘與控制盒的工作流程如下圖所示，其主要負責完成各工作單元的交互，并實現(xiàn)對曝光信號的操控。圖2-5控制盒流程Fig.2-5ControlBoxDiagram手閘開關分為兩檔，手閘通過與控制臺以及控制盒的直接連接的方式實現(xiàn)其功能，控制臺主要通過與高壓發(fā)生器的通信實現(xiàn)對其的控制，而控制盒通過通信方式完成與計算機以及高壓發(fā)生器的信息交互工作。手閘的第一檔主要完成曝光的準備工作，且當平板探測器和高壓發(fā)生器完成準備工作后，會將一個反饋信號提供給控制盒以及控制臺。待完成反饋信號的接收后，才會允許對手閘第二檔開關的操作，該開關會觸發(fā)球管的曝光動作。待高壓發(fā)生器曝光結束后，數(shù)字化探測器采集探測器被X-Ray照射后的圖像，并將圖像傳輸給計算機系統(tǒng)。數(shù)字化探測器在數(shù)字成像系統(tǒng)中，數(shù)字探測器采集X射線透過物體后衰減得到的信號，并轉化為數(shù)字信號傳輸至計算機。目前市場上普遍應用的數(shù)字探測器的種類能夠分為電荷耦合探測器(CCD)和數(shù)字平板探測器(FPD)。根據(jù)轉換材料的區(qū)別，我們又將數(shù)字平板探測器稱為非晶硅及非晶硒平板探測器。非晶硅平板探測器利用閃爍發(fā)光體實現(xiàn)X射線到可見光的轉化，之后再將其變成數(shù)字信號，而后者則直接將X射線轉化為數(shù)字信號。圖2-6為三種常見數(shù)字探測器的示意簡圖。圖2-6數(shù)字化X射線探測器結構圖Fig.2-6DigitalX-RayDetectorBlockDiagram由圖2-6（a）可知，CCD探測器通過閃爍體完成X射線與可見光之間的轉化，并利用透鏡將其耦合到CCD陣列上。它主要利用的是在P型硅的表面可以生成二氧化硅的特性，以及多晶態(tài)硅的鍍層技術。在電場作用下P型硅會形成低勢能區(qū)域，我們將其稱為勢阱，其深度隨著電場強度的增大而加深，從而實現(xiàn)對光生電子的貯存。所貯存的光生電子的數(shù)量由光照決定，且兩者成正比關系，因此本質上光生電子的數(shù)量反映出照射的光子強度，從而我們可以得到照射的X射線的強度。CCD單元中各個坐標點所貯存的電荷信號的數(shù)量與其所形成的圖像呈現(xiàn)對應關系。CCD探測器最突出的優(yōu)點是良好的空間分辨率，與此同時其一致性也較為突出。但諸如事物的兩面性，CCD探測器仍然有其不可避免的技術缺陷：轉換效率低：增感屏作為CCD探測器的常用轉換介質，因此增感屏本身的特性參數(shù)直接決定了探測器的調制傳遞函數(shù)(MTF)和光子檢測效率(DQE)參數(shù)的極致。生產工藝難度大：CCD存在大面積制造工藝困難的窘境，僅能通過多塊拼接的方式才能實現(xiàn)大尺寸面積應用的需求，該生產方式大大地降低了產品的可靠性，同時接縫的間隙也會降低圖像的質量。像素尺寸較大：CCD的最小尺寸決定了探測器像素單元的體積，并且受限于CCD的制造工藝，CCD已逐漸不能滿足主流市場應用的需求，無法滿足DR系統(tǒng)技術的發(fā)展趨勢。非晶硅探測器的基本像素單元主要分為光電二極管以及薄膜晶體管。光電二極管的結構主體為非晶態(tài)氫化硅，當該物質受到可見光的照射時就會形成電流，以閃爍體作為轉換媒介即可完成X射線至可見光和電流的逐步轉換，并以積分的形式存儲在電容表面。由此可知，各個坐標點所貯存的電荷量由到達其表面的X射線能量決定，與與之成正比關系。在硬件電路的控制下，通過逐行掃描，從左到右的方式將各個像素點中的電荷依次釋放并讀取，并以數(shù)字信號的形式傳送到計算機，最后，計算機處理并顯示在圖像中。探測器所成圖像的動態(tài)范圍遠超過傳統(tǒng)膠片成像，其參數(shù)能夠達到1比10000，且數(shù)字信號能夠以14bit的方式進行傳輸，因此DR的密度分辨率十分突出。如圖2-6(c)所示，非晶硒探測器與另外兩者存在較大差異，其光電轉換層主要有涂有非晶硒的薄膜晶體管陣列構成。常用的大尺寸數(shù)字探測器主要為14*17英寸以及17*17英寸，前者一般用于拍攝各個不同部分且便于攜帶，而后者主要用于固定式診斷。由于偏壓電場的驅動，硒層內部存在的電子以及空穴對會進行反方向的運動從而產生電流，最終會通過積分后以電荷的形式貯存在薄膜晶體管中。各單位像素內部還設計有場效應管，通過其開關動作完成各個像素點中電荷的釋放和貯存動作。電荷信號經(jīng)過放大電路的處理后就能轉化為我們所需要的數(shù)字信號，并形成數(shù)字圖像。相對而言，非晶硅探測器的整體性能要優(yōu)于非晶硒探測器，但是其價格要遠遠高于后者，因此目前仍不具備廣泛應用的基礎。傳統(tǒng)的平板探測器基本上都是利用非晶硅的多塊拼接技術，各個像素單元的拼接處存在一定大小的盲區(qū)，對于小尺寸物體的成像質量較差。目前GE等公司都已經(jīng)實現(xiàn)整體式的數(shù)字平板的量產，其數(shù)據(jù)讀出時間較短，至少比早期的數(shù)字平板探測器的讀出時間快10倍。較短的曝光時間間隔，轉換效率的提高以及良好地降溫處理，為三維成像等DR的高級臨床應用提供了可靠的技術基礎。整體式的非晶硅探測器技術可以有效地將各個數(shù)據(jù)線上的數(shù)據(jù)進行單獨的數(shù)字化處理，在極大的降低了系統(tǒng)噪聲的引入的前提下，大大的加速的圖像信息的傳輸效率。計算機系統(tǒng)DR成像系統(tǒng)中的計算機系統(tǒng)一般指的是包含有計算機、控制系統(tǒng)以及圖像處理軟件在內的系統(tǒng)單元。DR系統(tǒng)具有低曝光劑量，圖像采集快捷，圖像對比度高，圖像分辨率高的優(yōu)點。DR系統(tǒng)成像過程中，軟件系統(tǒng)需要通過網(wǎng)絡接口與平板探測器進行復雜的邏輯交互，并對平板探測器所采集到數(shù)字信號進行分析處理。軟件系統(tǒng)主要功能是實現(xiàn)對曝光單元的控制，實現(xiàn)對平板探測器的控制，針對采集圖像進行處理以及將處理完成后的圖像對外輸出。操作臺負責幫助系統(tǒng)實現(xiàn)圖像信息的采集、傳輸工作、高壓發(fā)生器的曝光工作以及數(shù)字圖像后處理。圖2-7為大家詳細的介紹了計算機系統(tǒng)的工作流程。操作臺軟件與DR系統(tǒng)的交互主要通過網(wǎng)絡接口實現(xiàn)，一般常用的可以滿足DR系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)要求的網(wǎng)絡接口為標準的百兆網(wǎng)甚至千兆網(wǎng)接口或者Cameralink接口。CameraLink主要應用于數(shù)據(jù)量傳輸量較大的場景（如動態(tài)平板探測器），數(shù)據(jù)傳輸量最大可達至5.4Gb/S。圖2-7DR軟件流程圖Fig.2-7DRSoftwareFlowDiagram本章小結DR系統(tǒng)主要由硬件以及軟件兩部分組成，本章主要通過對X射線的成像原理以及DR系統(tǒng)的組成單元的介紹讓大家得以比較系統(tǒng)的了解了DR系統(tǒng)。本章為大家介紹了X射線的發(fā)生單元，并對目前市場上的主流探測器的性能進行了初步的講解以及評估。本章最后，還為大家深入地介紹了DR系統(tǒng)的計算機軟件部分的工作原理和操作流程。數(shù)字X-Ray探測器工作原理從本文第二章的介紹以及探測器市場的發(fā)展方向，我們能夠預見到針對數(shù)字平板探測器的研究必然會成為國內各個研究機構的熱門選擇。本章主要對平板探測器的工作方式進行比較詳細地講解。數(shù)字平板探測器的分類數(shù)字X射線探測器的組成結構主要為兩部分，兩者分別是將入射X射線轉化為其他信號輸出的X-Ray轉換層以及對轉換層輸出信號進行采集的單元。下面我們將平板探測器從轉換層以及信號檢測器兩部分進行研究。以轉換層分類的探測器類型數(shù)字式X射線探測器從轉換介質可分為直接轉換型探測器和間接轉換型探測器兩種類型。圖3-1X-Ray探測器信號轉換示意圖Fig.3-1X-RayDetectorSignalChangeSchematicDiagram圖3-1為不同分類的兩種探測器的信號轉換的工作原理圖。如圖3-1(a)所示，X-Ray到達直接轉換型探測器表面后被轉化為電荷信號，并通過信號采集電路完成圖像的獲取。直接轉換型探測器的光導材料一般為厚度在200μm到1000μm內的非晶硒(a-Se)材料。如圖3-1(b)所示，間接型探測器的主要原理是將其所接收到的X射線先轉換成可見光信號，之后利用光電二極管將其轉化為電荷信號，最后利用電荷采集電路實現(xiàn)圖像的獲取。直接轉換型數(shù)字X射線探測器，通過強電壓的作用實現(xiàn)了X射線和電荷信號的轉換，并且在電場的作用下，電荷信號能以垂直的方式快速漂移到兩極。直接轉換檢型探測器的量子檢測效率非常高，而X射線轉換層的空間分辨率遠高于間接轉換型[13]。間接型的數(shù)字X射線探測器是利用熒光材料的特性來完成X射線到可見光的轉換，再使用一般的處理措施即可完成可見光信號的采集，但是熒光的散射會降低產品本身的空間分辨率性能[14]。間接型探測器充分地利用光電二極管的光電探測能力，但仍存在光散射等問題，因此實際應用中將光電二極管作為單個像素組成TFT陣列以提高探測器的總體性能。以信號檢測分類的探測器類型數(shù)字X-Ray探測器根據(jù)信號檢測的類型可以分為檢測可見熒光信號的CCD或CMOS類以及檢測電荷信號的氫化非晶硅類。(1)圖像傳感器探測器基于CCD或CMOS技術的探測器種類屬于常規(guī)的基于可見光成像技術實現(xiàn)的圖像傳感器。伴隨著21世界消費類電子市場的快速發(fā)展，CCD和CMOS技術得以蓬勃發(fā)展，但由于其本身技術瓶頸的原因，目前市場上的應用均屬于小尺寸，而沒有大尺寸的產品上市。(2)非晶硅探測器氫化非晶硅是一種摻雜氫元素到非晶硅中的非晶態(tài)半導體材料，它的主要優(yōu)勢在于突出的電氣性能以及機械特性，同時能夠兼容于標準的半導體制作工藝，能夠廣泛應用于大面積圖像顯示。我們一般將基于基于a-Si:H技術實現(xiàn)的數(shù)字式X-Ray探測器稱作平板探測器(FPD)。這類平板探測器主體組成單元為薄膜晶體管陣列，具有結構緊湊，外觀簡潔的優(yōu)點，且兼?zhèn)錂z測電荷信號和熒光信號的功能。圖3-2氫化非晶硅(a-Si:H)陣列結構圖(2x3)Fig.3-2StructureFrameofa-Si:HArray(2x3)圖3-2為氫化非晶硅的陣列結構示意圖，TFT的開關控制線和數(shù)據(jù)讀出線以縱橫交錯的方式排列，而像素點排布于兩者的間隙之中，利用逐行掃描的方式可以實現(xiàn)各個像素中貯存的電荷信號的采集并將其傳輸?shù)叫盘栕x出電路。直接轉換型FPD中，TFT晶體管和存儲電容構成單位像素，存儲電容負責存儲和傳輸充電信號的工作。間接轉換型FPD中，TFT晶體管和光電二極管共同構成單元像素點，其中接收光電信號以及貯存?zhèn)鬏旊姾尚盘柕墓ぷ髦饕晒怆姸O管完成。非晶硅類平板探測器作為大面積成像，能夠滿足絕大部分的醫(yī)療診斷的需求，但受限于a-Si:H的制作工藝，目前能夠實現(xiàn)的最小尺寸為70μm，否則FPD的信噪比和靈敏度參數(shù)都會產生大幅度的下降[15]。數(shù)字X-Ray探測器工作基本原理當前CT和超聲等主流的醫(yī)療設備均是以數(shù)字技術為主，但主流的X-Ray成像仍是模擬技術，本文主要的研究對象是間接轉換的a-Si:H平板探測器。圖3-3為大家介紹了典型的數(shù)字X-Ray探測器的結構，由上至下的疊層分別為：碳纖維板、閃爍體、TFT面板、支撐結構件、信號采集單元、支撐結構件。碳纖維板具有輕質量、弱衰減性、高強度以及優(yōu)秀的平整性的特點，是作為探測器前端面板最適合的材料；TFT面板主要完成可見光與電荷信號之間的轉換；信號采集單元的工作是完成電荷信號的讀取并將轉換完成后的數(shù)字信號傳輸?shù)接嬎銠C。平板探測器中的主要功能單元模塊分別是閃爍體、TFT面板以及硬件電路。圖3-3探測器疊層圖Fig.3-3DetectorStackedGraph閃爍體1948年，Hofstadte發(fā)現(xiàn)NaI:Tl具有優(yōu)良的閃爍性能，從而開辟了閃爍晶體的應用發(fā)展之路。閃爍體指的是能夠吸收高能粒子或者X射線并且可以散發(fā)處可見光子的材料，它們是輻射探測領域扮演著不好或缺的角色。閃爍體的主要特性為在放射性粒子通過時會受到激發(fā)，從而散發(fā)出熒光脈沖。經(jīng)過半個多世紀的發(fā)展，基于閃爍晶體的成像技術在放射醫(yī)院、工業(yè)無損探傷等方方面面得到了廣泛的應用。圖3-4閃爍晶體的分類Fig.3-4Classificationofscintillatingcrystal平板探測器中主要包含的閃爍體主要為兩大類，分別為碘化銫晶體和硫氧化釓晶體，兩者主要是材質存在一定的差異，但本身均是實現(xiàn)X射線至可見光的轉換。如圖3-4所示，碘化銫晶體是一種柱狀晶體，而硫氧化釓晶體屬于一種層狀結構。硫氧化釓對X射線的轉換效率高于碘化銫，且價格比碘化銫低廉，通過普通工藝即可實現(xiàn)硫氧化釓在基板上的涂布，但硫氧化釓的散射效應無法控制。碘化銫的轉化效率遜色于硫氧化釓較多，但是其結構特性使其能夠有效地控制X射線和可見光的散射。從能量轉換方式來看，非晶硅平板探測器屬于間接轉換型，而非晶硒探測器屬于直接轉換型。非晶硅平板探測器先利用閃爍體涂層實現(xiàn)X射線與可見光的轉換，之后通過TFT完成可見光信號至電荷信號的轉換。在這過程中可見光不可避免的會有散射，圖像的空間分辨率會有一定下降，從而影響平板探測器的成像質量。非晶硒探測器中，硒層受到X射線的照射后會產生大量電子空穴對，并在電場的作用下產生反向電流并以電荷的方式貯存。各個晶體管內所貯存電荷數(shù)與入射的X射線成正比關系，利用專用電路即可實現(xiàn)電荷讀取。但是整個激發(fā)過程中，非晶硒層不會有可見光形成，不會形成光的散射作用，可以得到滿足使用需求的高空間分辨率的圖像。TFT面板TFT主要指的是基于薄膜晶體管陣列工藝實現(xiàn)的顯示器。應用于平板探測器行業(yè)的主要是基于非晶硅技術實現(xiàn)的TFT面板，簡稱A-SiTFT)，其結構及原理與MOS器件非常相似。非晶硅平板探測器主要基于碘化銫涂層或硫氧化釓涂層以及TFT實現(xiàn)，TFT的主要功能為將閃爍晶體涂層生成的可見光轉換為電信號存儲。存儲的電荷信號通過信號采集電路以及AD轉換后形成數(shù)字信號，傳送至計算機系統(tǒng)后形成數(shù)字信號。圖3-5所示為非晶硅面板的電路簡圖，可知一個非晶硅面板通常包含很多個像素，每個像素所占據(jù)的空間一般為100um~200um。以常規(guī)的應用于17x17inch的平板探測器為例，一般單個pixel的大小為139um，則整個面板所容納的Pixel可以達到3072x3072，約為940萬像素點。利用行掃描的方式進行圖像采集的話，需要將圖像分為3072行，每行打開時讀取1x3072個像素，分為3072行進行逐行掃描，即可完成單幀圖像的采集工作。圖3-5非晶硅面板電路簡圖Fig.3-5A-SiTFTCircuitDesign信號采集單元圖3-6為某款探測器的產品打開圖，其功能模塊主要分為時序控制部分、驅動掃描部分、信號讀取部分、數(shù)模轉換部分以及信號傳輸部分。在時序控制電路的控制下，行掃描驅動電路將TFT中累積的電荷信號逐行掃描，并利用AD轉換電路得到我們需求的數(shù)字信號后發(fā)送到PC系統(tǒng)。圖3-6探測器內部結構圖Fig.3-6FlatPanelDetectorInternalStructureDiagram本章小結本章主要從平板探測器的轉換層和信號檢測兩方面對平板探測器的分類進行講解，并對各個分類進行了詳細的介紹。通過對平板探測器的疊層結構的介紹，詳細的說明了各個功能單元的作用以及工作原理。數(shù)字圖像處理理論簡介圖像質量的基本概念相較于傳統(tǒng)的屏—片（Screen—film，SF）系統(tǒng)，數(shù)字式探測器通常被認為具有更高的靈敏度、更低的固有噪聲和更大的動態(tài)范圍等優(yōu)點[16]。除探測器本身的特點，更由于數(shù)字系統(tǒng)的成像能力也由信號處理、數(shù)字圖像后處理和信息決定[17]。因此，X射線成像系統(tǒng)的性能評估中數(shù)字探測器的圖像質量直接決定系統(tǒng)成像的效果。數(shù)字圖像能夠在空間域和頻率域里得到表征[18]?？臻g域主要是在空間中將圖像的數(shù)據(jù)信息用長度或者位置的方式進行描述。也可以理解為在二維（2D）空間平面中用于表示圖像數(shù)字信息的灰階強度圖像矩陣。頻率域是指在正弦強度曲線圖像中的數(shù)字信息強度變化率。空間域表征X射線圖像指二維區(qū)域里的物體在不同曝光強度下的空間表征。利用二維函數(shù)fx,y可以表示單色X射線圖像的光照強度，式中x,y表示的是圖像在某點的坐標位置，坐標fx,y的數(shù)值跟該點的圖像亮度成正比[圖像往往表現(xiàn)為每一個顏色波段的二維整數(shù)陣列，或一連串的二維陣列。數(shù)字化的亮度值叫做。以任意坐標為例，其亮度值我們也成稱灰階值[19]，其亮暗程度[20]能夠用f值表示。數(shù)字圖像的函數(shù)能夠用矩陣方式表示為：fx,y=f0,0f(0,1)f(1,0)f(1,1)其中，0≤fx,y二維陣列中的各個方格元素定義為圖像像素。數(shù)字圖像所包含的MxN個像素能夠用一個橫縱為MxN的矩陣表示，其各個像素的位于M和N矩陣中。頻率域表征從前面的描述我們可以知道，X射線成像是對物體在二維區(qū)域的曝光強度的空間表征。我們可以從頻率域的角度用另一種方式表示空間域中的圖像信息。在頻率域中，這種表示方式的作用在于：它可以變換原始未加工的數(shù)據(jù)，執(zhí)行某個圖像測量和處理無信息丟失或無噪聲引入的操作[18]。此外，執(zhí)行頻率域代替空間域的這些操作往往有利于圖像的計算機后處理。一個簡單的空間頻率的概念可以用一個簡單的數(shù)學表達式來描述[18]：I=sinωx其中，I是強度，x是在圖像的距離，ω是空間頻率。公式4-2表達的空間頻率的概念闡述了強度率在正弦曲線從-1(黑色)到1(白色)范圍的圖像。傅里葉理論認為所有圖像在合適的條件下均能夠用一系列x和y方向的正弦信號的總和的方式進行表述?？臻g頻率表示為周期/毫米值：當與限制在5周期/毫米的系統(tǒng)相比，10周期/毫米的空間頻率描述數(shù)字系統(tǒng)對物體出眾的復制能力。此外，頻率域顯示用于數(shù)字探測器定量測試，如調制傳遞函數(shù)、量子檢測效率和噪聲功率譜。圖像的傅立葉變換能夠精確的表示圖像信息，且其處理過程中并不會造成任何信息的丟失。灰階表征數(shù)字X線圖像由呈現(xiàn)不同灰影的像素組成，每個像素代表圖像中一個單一的點的灰階。數(shù)字X線圖像的基本組成單元為像素，而各個像素均有一個特定的數(shù)值，用來表示該點位置的圖像灰階大小。在一系列精細的步驟中，灰階覆蓋從黑到白的全部范圍的灰影，通常為4096以上不同灰影。假設圖像的灰階范圍為4096則說明圖像的所有像素均以12bit的數(shù)字進行表示。圖4-1為同一張圖像的原始圖像以及其灰度直方圖表示。從圖像強度直方圖提取的信息顯示出每張其灰階分布。圖4-1圖像的原始圖及其直方圖表示Fig.4-1Theoriginalimageandthecolumndiagramexpression由于像素值和曝光之間存在大的動態(tài)范圍和線性關系，對觀察者來說，在圖像顯示(亮度或黑度）和輻射曝光之間建立視覺相關性是非常困難的。數(shù)字圖像處理算法提供了一個圖像處理的能力[21]，并提供了一個受歡迎的被稱為“窗口’的技術。圖像質量評價圖像質量評估應結合成像系統(tǒng)的物理特性、系統(tǒng)的整體性能和觀察者水平[22]。然而，Tapiovaara認為：物理測量結果、體模評估與臨床表現(xiàn)之間的關系尚未被充分理解[22]。表4-1提供了一個寬頻譜的圖像質量的評估方式。這些方法中的一部分主要集中在成像系統(tǒng)的物理特性，其他的則是關于圖像質量的主觀評價；部分方法用于整個成像鏈包括人類觀察者（觀察者水平），而其他方法則用于系統(tǒng)的一部分（通常是物理測量）。表4-1診斷圖像步驟的質量評估方法目標水平研究內容測量最低X線攝影技術設備特性曝光參數(shù)主要物理特性對比度空間分辨率噪聲信噪比系統(tǒng)整體性能量子檢測效率圖像質量指數(shù)細節(jié)對比度分辨率仿真體模圖像受試者作業(yè)特性曲線ROC相關方法視覺等級分析最高患者圖像受試者作業(yè)特性曲線ROC相關方法視覺等級分析圖像標準這引起了對放射診斷圖像質量概念的討論。這個概念事實上可以理解為滿足其診斷目的的高質量圖像和構成圖像質量評價的幾種方法。高質量圖像的最重要的作用在于保證精確的診斷，這個最終由三個主要物理圖像質量參數(shù)決定：對比度、空間分辨率和噪聲[23]。通過公認的圖像質量參數(shù)如信噪比、調制傳遞函數(shù)和維納頻譜可以實現(xiàn)對圖像質量的評估。這些指標共同構成圖像質量描述的基礎，包含三個主要物理圖像質量參數(shù)[24]，分別為對比度、分辨率以及噪聲。這些因素有助于確認量子檢測效率，成為評估數(shù)字X線成像設備的圖像性能的有效手段[25]。DQE是對噪聲和成像系統(tǒng)的對比度性能的綜合效應的測量，表示為物體細節(jié)的函數(shù)。DQE結合空間分辨率（如MTF）和圖像噪聲（如WS）來提供一個衡量圖像的各種頻率成分的信噪比。數(shù)字圖像處理的基本概念數(shù)字圖像處理，我們一般稱其為計算機圖像處理，它主要是研究圖像的性能指標并對數(shù)字圖像進行處理的理論和技術。數(shù)字圖像處理技術主要是將原始的模擬圖像轉換為可以進行處理的圖像處理，然后在處理完成后再以數(shù)字圖像或者模擬方式進行顯示，從而獲得滿足我們使用需求的圖像的一種技術。數(shù)字圖像處理的發(fā)展最早是在20世紀20年代，當時利用海底線纜作為傳輸媒介將第一幀經(jīng)過壓縮處理的照片從英國發(fā)送到美國。通過對圖像的壓縮處理，大大降低了圖像傳輸所需要的時間，從而成功的將傳輸時間控制在了3個小時以內。1964年，美國著名的噴氣推進實驗室對外太空發(fā)回的月球照片的圖像處理表示著基于計算機技術的數(shù)字圖像處理概念得到應用。其后數(shù)字圖像處理技術的研究迅速發(fā)展，成為各個科學領域的研究對象，迄今數(shù)字圖像處理應用在工業(yè)、軍事、醫(yī)學等方方面面，并蘊含著廣闊的經(jīng)濟效益以及社會效益[26]。而在現(xiàn)代醫(yī)療體外診斷領域，數(shù)字圖像起著至關重要的重用，對推動醫(yī)療技術的發(fā)展具有重要意義。新理論的研究，新的處理系統(tǒng)的開發(fā)，以及新的應用領域的拓展是目前數(shù)字圖像處理最主要的任務。伴隨著數(shù)字圖像處理技術快速的發(fā)展，我們認為數(shù)字圖像處理技術的應用將在人類生活和生產的各個方面發(fā)揮更重要的作用[27-29]。計算機作為數(shù)字圖像處理的主要主體，其只能識別數(shù)字信號并進行處理，所以只有將圖像轉化為數(shù)字圖像才能進行后續(xù)處理工作。通過我們人為設計的處理程序即可完成數(shù)字圖像處理的工作，具有較大的靈活性以及多變性，能夠處理各種線性變換以及非線性變換，圖像處理精度較高，并且處理結果再現(xiàn)性好。數(shù)字圖像處理主要是利用計算機對包含圖像信息的數(shù)字矩陣作運算操作，主要具備以下優(yōu)點：(1)圖像的數(shù)字處理具備高精度，內容多樣化，操作靈活，再現(xiàn)性能突出，適用范圍廣的優(yōu)點。通過計算機運算實現(xiàn)的圖像優(yōu)化，其本質就是針對數(shù)字矩陣的運算操作。計算機技術的飛速發(fā)展，目前的計算機的計算精度極高，采用數(shù)字信號處理器即可實現(xiàn)32位和64位的數(shù)字處理運算，足夠滿足目前計算精度的要求。通過不同的軟件程序能夠滿足圖像處理的不同需求，如圖像的增強處理、圖像的濾波處理等，處理操作豐富多樣。通過不同處理軟件的調用，即可實現(xiàn)不同的圖像處理需求，靈活性好。針對同一圖像利用同一數(shù)字處理手段進行處理，所獲取的處理結果是完全一致的，具有優(yōu)秀的再現(xiàn)性。通過對圖像處理程序設定一個理想的參數(shù)能夠得到預期的改善后的圖像，且參數(shù)是能夠根據(jù)我們的實際需求不停改變的。(2)數(shù)字圖像含有龐大的數(shù)字信息，能夠利用圖像處理的方式將其中我們需要的信息進行提取操作。數(shù)字圖像一般為所有像素組成的數(shù)字矩陣，各個像素通常由紅、藍、綠三種顏色組成。龐大的數(shù)據(jù)信息給圖像處理工作帶來了很多的不便，隨著科學技術的不斷發(fā)展，圖像的精度和分辨率將也會不斷的提高，相應的圖像處理時間也會不斷增加。因此，實時處理技術的發(fā)展畢竟緊跟數(shù)據(jù)信息時間的步伐，否則會極大程度的限制數(shù)字圖像的發(fā)展。(3)數(shù)字圖像處理涉及領域廣泛，其所需知識和技術綜合性強，需要涉及到計算機科學、微電子技術等眾多領域，且需要比較強的專業(yè)知識。根據(jù)圖像處理目的的不同，數(shù)字圖像的處理措施可以分為降噪、增強、恢復、分析、壓縮以及重建這幾類。我們一般通過以下五個方面的研究實現(xiàn)數(shù)字圖像處理的目的：圖像的采集與數(shù)字化：研究圖像的采集和實現(xiàn)其轉化。圖像增強：增強圖像中我們需要的數(shù)字信號，降低干擾和噪聲信號，以利于進行后續(xù)的圖像處理工作。圖像恢復：對退化或者模糊的圖像作復原修復。圖像編碼：在保證保真度質量的條件下，簡化的圖像,對圖像數(shù)據(jù)信息的壓縮，實現(xiàn)圖像的方便存儲和傳輸。圖像的特征描述：通過數(shù)字圖像處理的手段將圖像的特征參數(shù)提取并進行描述，為圖像的后續(xù)識別以及分析提供理論基礎。盡管圖像處理的目的不盡相同，但是就圖像處理的五個方面他們具有一定的共性，只有基于較強的專業(yè)知識才能夠選擇有效的分析處理方法，至今仍然沒有一種具有共性的圖像分析的方法[27,29]。數(shù)字圖像噪聲數(shù)字圖像的噪聲主要是由圖像的獲取以及傳輸引起的。由于使用環(huán)境以及自身質量的問題，圖像傳感器采集圖像的過程中難免會引入大量的噪聲信號。與此同時，在圖像的傳輸過程中，因為光或大氣因素等傳輸信道的影響，數(shù)字圖像質量難免受到污染。由于周圍環(huán)境以及采集器材的影響，在圖像的采集過程中必然會引入一定數(shù)量的噪聲信號，噪聲具有很大的不確定性，從而導致噪聲的分布和大小并不規(guī)則。噪聲具有很大的不確定性，部分噪聲與圖像信號是完全獨立的，但也有部分噪聲是和圖像是相關聯(lián)的，而且噪聲與噪聲之間可能也存在一定的關聯(lián)性。想要降低圖像的噪聲，就必須根據(jù)實際情況采取合適的方法才能夠得到滿意的處理效果。常用的需要處理的噪聲的種類主要有如下一些：加性噪聲：它主要指的是圖像在傳輸過程中引入的噪聲，如“信道噪聲”或傳輸噪聲，是一種獨立于圖像信號本身強度的噪聲。(2)乘性噪聲：乘性噪聲是由圖像信號決定的，跟隨著圖像信號的變化而改變，如膠片本身的顆粒噪聲等。(3)量化噪聲：量化噪聲是圖像噪聲的重要組成部分，其數(shù)值大小代表著數(shù)字圖像與原始圖像的真實差距，利用概率密度函數(shù)的最優(yōu)量化處理能夠可以有效的降低這類噪聲。(4)“鹽和胡椒"噪聲：這類噪聲主要是由于圖像的分割而產生的，一般表現(xiàn)為圖像上與正常數(shù)值差異較大的噪聲點，例如黑圖像上的白點噪聲。因為各種因素的影響，使經(jīng)過圖像的獲取、傳輸以及變換過程獲得的數(shù)字圖像必然包含有一定量的噪聲信號，從而降低圖像的質量，并且還會影響后續(xù)的圖像處理工作。對圖像進行平滑處理是一種常見的有效的噪聲處理手段，它不僅能抑制噪聲，同時還是盡量保證圖像信息的損失較小。圖像的噪聲信號往往是與真實信息相互包含的，只有通過對其進行處理后才有可能對它們進行區(qū)分。圖像中的噪聲信號往往和真實的信號摻雜在一起。如果平滑處理不當，必然降低圖像細節(jié)的清晰度，從而導致圖像質量下降，所以以部分細節(jié)模糊為代價是圖像平滑處理中必須付出的。圖像平滑研究的主要目的是在盡可能保證圖像細節(jié)的前提下有效的通過平滑處理的方式濾除圖像中的噪聲。針對圖像而言，只要通過合適的處理后均能夠實現(xiàn)對其的平滑處理。在空間域中，一種方法是針對圖像像素的性質，需要先對信號點作噪聲判定，如果是噪聲則重新賦值，否則就直接輸出。另一種方法則是對圖像各個像素點作平均運算處理，而不需要依賴噪聲點的識別并將之去除。通過低通濾波能夠在頻率域內實現(xiàn)絕大多數(shù)的圖像頻率的優(yōu)化，而無需對其灰度級值進行運算[29]。圖像降噪算法實現(xiàn)圖像降噪處理的常規(guī)措施主要有時間域處理、空間域處理以及頻域處理。基于時間域實現(xiàn)的降噪處理手段主要有延遲積分和鄰幀比較。基于空間域實現(xiàn)的降噪處理手段主要有點處理和鄰域處理。點處理一般通過灰度變換、直方圖均衡以及多幀累加可以實現(xiàn)，而鄰域處理的手段一般為中值濾波、均值濾波以及拉普拉斯濾波。目前普遍應用的空間域平滑處理手段主要為中值濾波以及鄰域平均法。平滑濾波能增強圖像的低頻分量并削弱其高頻分量，并且可以將隨機噪聲去除，以實現(xiàn)圖像的平滑。平滑濾波應該處理方式的不同，又分為線性濾波以及非線性濾波。卷積理論是圖像在頻域處理的基礎，其中傅里葉變換以及小波變換是最后的頻率降噪手段。以下我們主要介紹圖像處理的幾種典型算法：時間域降噪最典型的處理方法是鄰幀比較，以連續(xù)采集的四幀圖像為例，利用噪聲與時間域的不相關性進行處理。主要分為2個步驟：1)將待處理的四幀圖像分成為兩組，對其進行兩兩取小處理，從而實現(xiàn)隨機噪聲的消除，但與此同時暗場噪聲會累積增大；2)對步驟1處理完成后剩下的兩幀圖像作取大處理，即可在最大限度保證圖像質量的前提下降低粒子噪聲以及暗場噪聲。空間域降噪的一般處理方式主要為鄰域平均處理以及均值濾波處理。1)灰度變換就是將矩陣中所有像素點利用函數(shù)公式將灰度值從X轉換成Y。通過灰度變換的處理方式能夠增加圖像的動態(tài)范圍參數(shù)，增強其對比度性能，強化其特征向量并提高畫面的清晰度。灰度變換的本質主要是通過改變各個像素點的灰度值從而達到改變圖像灰度值的動態(tài)范圍的目的。常見的灰度變換處理措施主要有線性處理、分段線性處理以及非線性處理三類。通過灰度變換的方式可以實現(xiàn)對圖像灰度范圍的擴展或者壓縮，從而實現(xiàn)清晰度的提高以及噪聲的降低。通過灰度變換的方式可以實現(xiàn)圖像對比度的增強或者拉伸，通過r(z)函數(shù)變換即可實現(xiàn)圖像灰度級的轉換，轉換前后的灰度級必須在其本身的灰度范圍內。而分段線性變化可以根據(jù)圖像處理的實際需求針對性的拉伸處理物體的灰度細節(jié)特征，對無效的灰度值作扼制處理，間接的達到降低噪聲的目的。2)鄰域平均法是最具有實用性的空間域處理方法，針對數(shù)字圖像的各個元素進行鄰域的均值處理并賦值給該像素，以實現(xiàn)灰度的平均，因此又叫均值濾波。3)平均濾波能夠最有效去除隨機噪聲。假設噪聲?(x,y)是非相關、且零均值的隨機噪聲，則通過保持條件不變的方式多次采集數(shù)幀圖像并作平均處理的方式就能獲得原圖像的數(shù)據(jù)信息fx,y=f(x,y)+?(x,y) 其中f(x,y)為不含有噪聲向量的原圖，fx,y為gx,y=1Mi=1Mfix,y 來估計f(x,y)。顯然這種估計算法是有利于降低噪聲向量，與無噪聲的原始圖像是無偏的，因為：Egx,y=1M頻域處理的核心理念為變換處理，即需要在空間域內將待處理的數(shù)字圖像轉變至頻域內，等在頻域中對圖像處理完成后將其重新轉換到空間域，以達到圖像處理的目的。小波變換是適用于頻率降噪的最通用的處理措施。自上個世紀以來，傅里葉變換在圖像處理領域一直扮演著獨一無二的角色，但近些年來小波變換的快速發(fā)展使圖像的處理以及分析變得更加快捷高效。小波變換屬于基于小型波實現(xiàn)的圖像處理運算，其處理方式與傅里葉變換是不相同的，其具有頻率變化且保持時間有限的特性。1987年,專家學者第一次將小波變換作為圖像分析處理的基礎引入到多分辨率理論中。多分辨率理論對圖像處理的許多技術知識進行整合，如應用于語音識別的積分鏡像過濾等，其主要是為了實現(xiàn)對不同分辨率下的信號的處理以及分析。圖像信號在不同的分辨率內具有其各自的特性，在合適的分辨率內能夠找到其突出的優(yōu)勢。多分辨率理論因為其突出的性能受到各界專家學者的廣泛專注并投身于對其的研究中去，目前相關的科學研究成果已經(jīng)數(shù)不勝數(shù)。小波變換主要是針對原始信號以及小波變換處理后的信號作數(shù)學運算。調整尺寸因子的參數(shù)就可以獲得滿足所需位置以及時空頻率的小波函數(shù)，從而實現(xiàn)圖像的局部化分析。小波變換是基于小波帶通濾波器實現(xiàn)的可以調節(jié)原始信號以及其尺寸因子的濾波運算，其主要通過對信號進行分解從而在不同的頻帶上對信號作單獨處理，因此具有十分突出的靈活性。小波分析的處理方法主要表現(xiàn)為圖像信號的窗口面積固定但形狀并非保持不變的，是一種通過改變窗口的時間以及頻率而實現(xiàn)圖像處理目的的局部化運算，通過調整不同的時間分辨率以及頻率分辨率，小波變換可以處理整個時頻范圍，對信號具有良好的自適應性，因此小波變換被冠以數(shù)字顯微鏡的美稱。圖像增強算法圖像增強主要是針對我們需要的數(shù)字圖像所包含的信息進行增強處理，能夠通過以一定的失真作為代價實現(xiàn)視覺效果的增強。圖像增強主要是為了提高圖像的清晰度或者強調我們關注的特征，抑制無效特征，使圖像包含的信息變得更加豐富從而使我們對圖像能夠獲得更深入的解讀。圖像增強主要通過對圖像附加數(shù)據(jù)信息從而有選擇性的突出我們需要關注的圖像特征或者抑制無效的圖像特征，從而達到圖像滿足視覺效果的目的。針對數(shù)字圖像的處理，我們通常并不在乎圖像質量的下降，經(jīng)過增強處理的圖像為了滿足我們的需求是允許存在一定程度的失真的。最常用的圖像增強處理措施主要有空間域法和變換域法。空間域法主要是通過在空間域范圍內對圖像灰度值作數(shù)學計算，其常用的處理措施主要有灰度變換、直方圖修正、圖像的空域平滑和銳化處理以及圖像的偽彩色處理等。變換域法主要是通過將圖像轉化到特定的變換域內，然后在我們所指定的變換域內對其進行處理運算。常規(guī)的措施是先對圖像作傅里葉變換，然后在頻率范圍內對信號進行濾波，待處理完成后重新將其轉換到空間域的范圍內，從而完成整個圖像的增強處理過程，該類圖像處理方法屬于間接式的圖像處理。根據(jù)用于進行圖像增強的運算算子的不同，常規(guī)的變換域法的處理措施包含有點運算、空域濾波、頻域濾波和空頻域處理。1、點運算點運算主要是為了實現(xiàn)圖像對比度的增強，屬于最基本的圖像處理計算，常規(guī)的處理措施有直方圖均衡以及圖像平均等。直方圖均衡一般作用于圖像對比度的改善，盡量保證圖像的所有光強值能夠在像素區(qū)域內均勻排布。圖像平均一般用于針對高斯噪聲平均值等于零的圖像進行處理，對相同場景下的圖像連續(xù)取數(shù)幀圖像，通過對圖像的取平均值運算可以實現(xiàn)噪聲的相互抵消。2、空域濾波空域濾波就是利用模板對圖像內的所有像素依次進行處理，與利用傅里葉變換的頻率濾波相對的?？沼驗V波最基本的處理措施有平滑和銳化兩種。平滑濾波平滑濾波主要應用于圖像低頻空間域的濾波增強技術，利用對像素周圍鄰域平均處理的方法實現(xiàn)圖像的平滑。平滑濾波在實現(xiàn)針對孤立單點噪聲的濾波的同時還能夠對一些結構紋理較細致的部分起到平滑的作用。(2)銳化濾波銳化濾波是一種基于高通濾波算法實現(xiàn)的圖像處理措施，通過對圖像的細節(jié)或者邊緣作優(yōu)化處理，使其變得更顯著，從而完成圖像增強的工作。3、頻域濾波頻率濾波一般先利用傅里葉變換將圖像轉換到頻率域，待在頻率域完成圖像的增強處理后，再利用傅里葉逆變換獲取我們需求的圖像。頻域濾波最常用的濾波方式有低通以及高通兩類。4、空頻域濾波對比其他的濾波方法，空頻濾波同時從空域和頻率的角度出發(fā)，結合兩者各自的特征優(yōu)勢，該處理措施符合圖像增強處理的未來發(fā)展方向，通過小波變換實現(xiàn)的圖像增強就是該空頻域濾波的其中一種。X射線圖像的質量分析圖像作為X射線成像系統(tǒng)中的唯一載體，圖像質量直接影響到圖像處理系統(tǒng)的分析以及評估解雇，進而決定了診斷檢測的精度。圖像的對比度、清晰度以及噪聲是決定圖像靈敏度的主要參數(shù)，這三項指標一般作為圖像質量評估的標準。(1)對比度影響：對比度表示的是圖像中最亮的像素與最暗的像素的差異，差異的范圍與圖像的對比度成正比關系，如差異越大則對比度越大。但到目前為止，對比度仍然主要依賴使用者的視覺感觀進行評估，缺乏公正有效的標準。其參數(shù)數(shù)值大小直接決定圖像灰度和色彩層次的表現(xiàn)。圖像對比度指的是其細節(jié)及其背景的灰度對比，直接影響到其分辨率。影響圖像對比度的因素主要包含有散射線、使用的輸入設備的配置以及結構件本身，圖像度必讀的公式表達如下：?BBc=r??B/B(式4-6)式中：?B/B是圖像亮度比；?T是構件的厚度差；n是散射比；μ是比例系數(shù)；，r是系統(tǒng)灰度系數(shù)；c是圖像的對比度。在保持其他條件不變化的情況下，成像的圖像質量隨著圖像的對比度的增大而提高。噪聲影響：噪聲是決定系統(tǒng)成像質量的重要因素，系統(tǒng)成像的過程中的各個環(huán)節(jié)都存在引入噪聲的風險。清晰度影響：圖像線條間的差異能夠很好地表現(xiàn)其對景物細節(jié)的識別能力，且一般情況下，分辨率越高的圖像其清晰度越高。圖像邊界處的細節(jié)能夠很好地表示圖像的清晰度，我們稱之為銳度。其銳度值隨著變化寬度的變小而增大，與之相對的，隨著變化寬度的變大其銳度值隨之變小。圖像細節(jié)處的明暗對比以及反差代表著其本身的清晰度。分色片一般通過圖像的彩色制版獲取，其質量直接決定復制后圖像的質量。一般來說，如果分色片的質量較差，則極大的程度上會限制印刷出的圖像質量。一般我們利用不清晰度描述圖像的邊緣層次以及圖像的細節(jié)可識別度。不清晰度是由各種原因造成的，可以是射線源的焦點尺寸引起的，也可以是因為成像系統(tǒng)本身的固有特性，而物體本身的運動也會使圖像的清晰度下降。利用圖像處理的方法也能夠提高圖像的清晰度使其盡可能的滿足我們的需求。 本章小結本章主要從圖像質量的基本概念著手，介紹了圖像的空間域表征特性、頻率域表征特性、灰階表征特性以及常用的圖像質量評估標準。本章主要闡述了圖像噪聲、圖像降噪以及圖像增強幾個主要基礎知識的概念。其中圖像降噪的常規(guī)處理措施能夠分為降低圖像的噪聲、增強圖像的對比度以及改善圖像的清晰度。本文的研究主要是為了降低圖像中所包含的噪聲信號的目的，強化我們需要的圖像信息，提高圖像本身的清晰度以及改善圖像的質量。多尺度DR圖像去噪根據(jù)DR圖像噪聲信號的引起原因，可分為暗電流噪聲、非均勻性噪聲、散點噪聲和高斯噪聲。成像系統(tǒng)，胸部、脊柱和骨盆的細節(jié)部分的真實情況往往在圖像的噪聲中丟失，容易導致漏診和誤診。大多數(shù)噪聲信號可以通過多幀求取平均、多點線性擬合和均值濾波處理。但高斯噪聲對圖像質量有很大的影響，且難以處理?；谀壳捌毡閼玫母咚鼓Ｐ鸵约袄绽鼓Ｐ蛯T圖像中的多尺度高頻信息無法有效的描述，噪聲處理效果并不理想，本文主要使用基于laplacimpact混合模型的最小均方誤差估計去噪算法(MMSE)。此算法線利用雙樹復小波對DR圖像進行分解處理，再利用局部的均方差數(shù)值對系統(tǒng)的噪聲參數(shù)進行了估計，并通過MMSE估計對高頻系數(shù)進行了優(yōu)化。最后利用小波變換對高頻小波系數(shù)進行處理，并將其轉化為圖像。根據(jù)實驗結果，LI-MMSE算法在對高斯噪聲的處理中明顯優(yōu)于BLM-GSM和SoftLMap這兩種圖像處理算法。系統(tǒng)噪聲去除成像過程中，球管激發(fā)X射線并以圓錐形的方式透過被測物體后到達探測器的表面，經(jīng)過內部信號轉換單元后從而夠獲取我們需求的數(shù)字圖像。暗電流噪聲、不均勻性和基于康普頓效應的隨機噪聲極大地限制了系統(tǒng)采集的圖像的性能。利用多幀疊加并求取平均的處理方式、多點線性擬合的處理方式以及均值濾波的處理方式能夠很好地實現(xiàn)系統(tǒng)噪聲的濾除。暗電流校正隨著探測器工作時間的增加，暗電流會不停的累積，暗電流的大小病不受X射線的光照強度的影響，而主要由探測器本身的材料、探測器的尺寸、探測器的工作溫度以及轉換介質內部的環(huán)境溫度等有關[30]。當曝光條件改變的情況下，除了作為背景噪聲存在的暗電流，還有一定數(shù)量的熱點其值遠比周圍像素大而且其灰度值會隨著探測器的工作而不斷地變大。熱點的形成主要是由于平板的制造工藝產生的，而板式探測器的位置通常是固定的。根據(jù)以上現(xiàn)象，我們一般通過多幀圖像疊加然后求取平均值得方法消除背景噪聲，而利用插值法實現(xiàn)熱點噪聲的消除[31]。設置長時間的曝光片段，將其寬度定義為t1，在該段時間內連續(xù)采集N幀圖像n1、n2、…、nN，計算求得其平均值為nt1。再設置短時間的曝光片段，將其寬度定義為t2，，在該段時間內連續(xù)采集N幀圖像n1'、n2'、…、nN'，計算求得其平均值為nn0=t1t2nt2?nt1+nt1圖像的不均勻校正圖像不均勻產生最重要的原因能夠分為X射