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        CT系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定和圖像重建

        2018-01-29 09:32:38康寧趙汗青李霖龍
        現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息 2018年21期

        康寧 趙汗青 李霖龍

        摘要:本文采用反向求解的方法,在旋轉(zhuǎn)中心任選的情況下,利用幾何法確定旋轉(zhuǎn)中心、用特殊值法快速求解探測(cè)器的間距、利用窮盡算法求出探測(cè)器的方向。在標(biāo)定參數(shù)后,利用濾波反投影重建算法進(jìn)行重建圖像。

        關(guān)鍵詞:CT系統(tǒng);參數(shù)標(biāo)定;成像原理;濾波反投影;窗口處理

        中圖分類號(hào):O29 文獻(xiàn)識(shí)別碼:A 文章編號(hào):1001-828X(2018)021-0360-03

        引言

        二維CT系統(tǒng)由發(fā)射器一探測(cè)器系統(tǒng)組成,發(fā)射器發(fā)射一組平行的x射線,經(jīng)過(guò)一段固定的距離,被相應(yīng)的模板吸收能量后,垂直地被等距排列的探測(cè)器接受。探測(cè)器上接受的值為經(jīng)位置固定不動(dòng)的二維待檢測(cè)介質(zhì)吸收衰減后的一個(gè)表征射線能量的值,再經(jīng)過(guò)增益等處理后得到一個(gè)最終值。整個(gè)系統(tǒng)圍繞旋轉(zhuǎn)中心旋轉(zhuǎn)180次,對(duì)每一個(gè)方向,512個(gè)探測(cè)器都會(huì)返回一個(gè)最終值,形成512個(gè)數(shù)據(jù),再經(jīng)過(guò)180次旋轉(zhuǎn),得到180組信息。

        由于CT系統(tǒng)在安裝時(shí)存在一些誤差,可借助已知模板對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定,并根據(jù)參數(shù)標(biāo)定結(jié)果對(duì)未知樣品進(jìn)行圖像重建。本文主要研究了CT系統(tǒng)成像誤差以及信號(hào)吸收率的問(wèn)題,做出了cT系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定和圖像重建。

        一、CT系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定

        1.探測(cè)器間距

        選取第一次旋轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù),顯然不為O的探測(cè)值是由于對(duì)應(yīng)的x射線穿過(guò)了圓形介質(zhì)或者橢圓形介質(zhì)導(dǎo)致的。選取某一合適方向,利用Maflab,根據(jù)經(jīng)過(guò)小圓的射線,我們可得出經(jīng)過(guò)小圓的29個(gè)探測(cè)器的間隔距離,因?yàn)樾A的直徑被這29個(gè)探測(cè)器所掃描,且其直徑與x射線垂直,所以探測(cè)器元件的間隔為:

        2.探測(cè)器旋轉(zhuǎn)方向

        通過(guò)對(duì)每一方向512個(gè)探測(cè)器所接受到的信息,繪出180幅根據(jù)接受信息所擬出的圖像,為了進(jìn)一步研究,利用線性回歸、最小二乘法的辦法,將本來(lái)經(jīng)過(guò)圓的射線的接受信息,變成了按原路徑發(fā)射但是不受圓介質(zhì)的吸收效應(yīng)的影響的接受信息,使得圖像只保留x射線經(jīng)過(guò)橢圓的對(duì)應(yīng)接受信息的擬合圖像。先建立一個(gè)合理的參考系,以橢圓的中心為原點(diǎn),將穿過(guò)橢圓中心和小圓中心的直線定義為x軸,將穿過(guò)橢圓長(zhǎng)軸的直線定義為y軸。

        接受信息與相應(yīng)路程d有如下關(guān)系。

        J=1.7722×d(式1.1)

        運(yùn)用窮盡算法的思想,擬合出橢圓大量的中心半徑與其相應(yīng)的斜率之間的關(guān)系,并應(yīng)用matlab繪圖。通過(guò)對(duì)每個(gè)方向的曲線分析得到該方向上的極大值,求得相應(yīng)的斜率,并用反三角函數(shù)即得到相應(yīng)的角度,即方向。

        3.探測(cè)器旋轉(zhuǎn)中心

        利用反雷登變換來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的重建。在Matlab中運(yùn)用irandon函數(shù)實(shí)現(xiàn)逆變換。程序運(yùn)行之后得到了下圖:

        通過(guò)確定掃描圖像對(duì)角線交點(diǎn)與橢圓中心的相對(duì)位置來(lái)確定原圖中的旋轉(zhuǎn)中心。首先畫出圖像對(duì)角線交點(diǎn)以及橢圓長(zhǎng)軸與短軸的交點(diǎn),然后通過(guò)測(cè)量與計(jì)算我們可以得出在變換以后圖像中心相對(duì)于橢圓中心的相對(duì)位置,此相對(duì)位置變換到原圖就是旋轉(zhuǎn)中心。

        在圖中作出四條輔助線,其中紅線為圖像的對(duì)角線,黃點(diǎn)為對(duì)角線交點(diǎn),藍(lán)線為以橢圓的兩個(gè)軸延伸的直線。其中通過(guò)輔助線我們可以得出黃點(diǎn)相對(duì)于藍(lán)線交點(diǎn)的相對(duì)位置為(-10.3697,6.6461),所以旋轉(zhuǎn)中心的位置為(-10.3697,6.6461)。

        二、CT系統(tǒng)圖像重建

        CT成像的本質(zhì)是衰減系數(shù)成像,通過(guò)對(duì)接收器各個(gè)方向的能量值進(jìn)行濾波反投影成像,可以求出該介質(zhì)各體素的衰減系數(shù)值,獲得衰減系數(shù)的二維分布,即衰減系數(shù)矩陣。根據(jù)CT值的定義以及CT值與衰減系數(shù)的關(guān)系,將衰減系數(shù)矩陣轉(zhuǎn)化為CT值矩陣,并利用MATLAB將各像素的CT值轉(zhuǎn)化為灰度,生成CT影像。

        1.求解衰減系數(shù)分布函數(shù)

        根據(jù)濾波反投影重建算法推導(dǎo)出衰減系數(shù)分布函數(shù)的求解過(guò)程:

        假設(shè)物體在xy平面內(nèi)都不均勻,衰減系數(shù)f=f(x,y)為被測(cè)物體某斷面的線性衰減系數(shù)的分布函數(shù)。當(dāng)初始強(qiáng)度為I0的x射線穿過(guò)物體時(shí),探測(cè)器檢測(cè)到的I服從Beer定理:

        gθ(l)為被檢測(cè)物體某斷面的衰減系數(shù)在θ方向的線積分值。

        根據(jù)中心切片定理的定義,f(x,y)在某一方向上的投影函數(shù)gθ(l)的一維傅里葉變換函數(shù)Gθ(l)是f(x,y)的二維傅里葉變換函數(shù)F(ρ,θ)在(ρ,θ)平面上沿同一方向且過(guò)原點(diǎn)的直線上的值。

        根據(jù)所求得的180個(gè)方向,可以得到對(duì)應(yīng)的180個(gè)投影函數(shù)函數(shù)數(shù)據(jù),通過(guò)傅里葉變換:

        從旋轉(zhuǎn)方向可知,180組板旋轉(zhuǎn)角度基本是均勻的,則上式可以變形為:

        理想的濾波器是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的,我們需要對(duì)理想濾波函數(shù)進(jìn)行加窗處理。為了使重建圖像輪廓清楚,且盡可能減小振蕩現(xiàn)象引起的圖像模糊,采用S-L濾波函數(shù),使用較平滑的窗函數(shù):

        2.將衰減系數(shù)矩陣轉(zhuǎn)化為灰度值矩陣

        CT值為通過(guò)衰減系數(shù)換算得到的每個(gè)體素對(duì)x線的吸收能力,其計(jì)算公式為:

        根據(jù)式(2.13)可以實(shí)現(xiàn)衰減系數(shù)與CT值的互相轉(zhuǎn)化。Matlab可以將求解出的CT值矩陣轉(zhuǎn)化為灰度值矩陣并生成圖像。

        以下為求解過(guò)程:目的是消除不同介質(zhì)體素衰減系數(shù)差異不同的量綱影響。吸收強(qiáng)度值為對(duì)灰度值矩陣進(jìn)行歸一化處理后映射到[0,1]之間的結(jié)果。采用了離差標(biāo)準(zhǔn)化方法,其轉(zhuǎn)換函數(shù)如下:

        根據(jù)灰度值矩陣G以及歸一化處理過(guò)程,可以得到256×256的吸收強(qiáng)度矩陣。根據(jù)已經(jīng)建立的坐標(biāo)軸,以及橢圓模板幾何信息與坐標(biāo)軸的對(duì)應(yīng),定位出吸收強(qiáng)度在坐標(biāo)軸中的位置,幾何形狀以及對(duì)應(yīng)的吸收率。

        三、結(jié)語(yǔ)

        根據(jù)上述方法,可以通過(guò)已知模板信息對(duì)安裝好的CT系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定,并基于濾波反投影算法,利用Matlab軟件,進(jìn)行cT系統(tǒng)的圖像重建。

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