递变能量X射线高动态融合图像的灰度表征算法研究

递变能量X射线成像,通过获取并融合图像序列实现动态范围扩展,完整再现了检测对象的结构信息.但是在融合过程中往往是以质量优化为目的,忽略了与实际高动态成像的灰度映射正确性,从而不能保证图像信息与实际物体信息的物理匹配性.因此,本文提出了递变能量X射线高动态融合图像的灰度表征算法.该算法首先以标钢质准楔形试块为对象,将不同电压下的融合图像作为输入数据,直接采集高动态成像图像作为输出数据,利用神经网络方法构建递变能量成像的灰度表征模型.同时针对不同于训练对象的材料,对灰度表征模型进行修正,实现了不同材质的灰度正确表征,进而实现了低动态图像序列融合图像的正确表征.以12和16 bit成像系统进行实验,结果表明,利用12 bit探测器通过变电压采集图像序列,经图像融合、灰度映射及灰度校正,达到了16 bit探测器的成像效果,且满足灰度对应关系,有效拓展了成像器件的动态范围.     

变电压X射线多谱CT成像虚拟设计

复杂结构件在X射线成像时,由于射线透照方向上有效厚度差异大、成像器件动态范围受限等原因,单一电压下的射线图像易出现过曝光和欠曝光共存现象,投影信息缺失严重,无法进行CT重建,为此提出了变电压多谱CT成像理论与方法。通过改变电压改变X光谱分布,实现X光谱与检测对象有效厚度的匹配,扩展图像动态范围,确保检测对象投影信息的完整性;同时基于虚拟设计思想,建立了基于单能和多能的变电压虚拟CT模型,实现了变电压X射线CT成像的虚拟仿真。虚拟实验表明：变电压多谱CT成像原理是可行的,能够实现复杂结构件CT成像。     

基于投影融合的多层球壳双能CT算法研究

对高密度差多层球壳结构件进行双能CT检测，需要研究同时基于高低能射线两套投影数据的图像重建方法。先分别重建再进行图像融合的方法，不能充分利用两种能量射线投影的互补信息，重建图像质量不高。针对高密度差多层球壳结构特征，通过设计限定投影扫描方式获取区域分布明确的高、低能射线投影正弦图，基于正弦图区域分割重组和交集数据等值化一致性处理实现双能投影数据融合，在此基础上完成图像重建。根据以上设计归纳出基于投影融合的多层球壳双能CT重建算法，仿真结果表明算法可行，且重建结果明显好于基于图像融合的方法。     

变能量X射线多谱成像方法研究

常规固定能量的X射线成像方法,对于厚薄差异大的工业复杂异形工件,因成像系统动态范围受限,易出现过曝光和欠曝光共存现象,信息缺失,成像质量差。为此提出研究变能量X射线多谱成像方法,在常规的射线成像系统上,依据有效厚度与电压的匹配性改变X射线管电压,获取递变电压下的多谱图像序列,同时研究多谱序列信息提取与融合技术,实现射线图像动态范围的扩展,完整地再现复杂结构件的内部结构信息。实验表明,相对于12bit的成像系统,变能量X射线多谱成像方法有效地将系统动态范围扩展了3倍,实现了复杂结构件的X射线高动态成像。     

基于能谱滤波分离的多谱计算机层析成像方法

随着科技的发展,适用于结构分析的传统单能X射线计算机层析(CT)成像技术,已不能满足现代工业对物质组分区分与鉴定的功能成像需求。这是由于在X射线CT系统中,现有重建算法的单能假设与CT投影的多谱性不一致,导致CT重建质量差,无法组分区分。基于光子计数探测器的能谱分离成像思想,提出了基于能谱滤波分离的多谱CT成像方法,该方法通过在X射线发射端加滤波片的方式,实现能谱滤波分离,并通过变能量成像,获得近似单能的递变能量投影序列;针对滤波后噪声水平较高问题,利用EM-TV重建算法,实现了多谱CT成像,可满足组分区分的需求。仿真实验结果表明,对于密度相近的检测对象,该方法可以满足组分区分的要求。     

基于迭代重建算法的X射线光栅相位CT成像

基于光栅干涉仪的X射线成像技术可以同时获得样品内部的吸收信息、相位信息和散射信息,既保持了传统X射线衰减成像的优点,又拥有相衬成像和散射成像的优势.然而基于传统CT重建算法的X射线光栅成像需要采集大量完整的原始投影数据,数据采集时间过长从而使得物体接受很大的辐射剂量,难以在实际中应用.提出基于传统代数迭代重建算法的光栅成像技术.该方法利用现有X射线光栅成像系统采集少量原始投影数据,基于传统代数迭代重建算法,对旋转变化的相位数据进行CT重构,同时基于傅里叶变换的方法对微分相位数据进行相位恢复.模拟和实验结果表明,基于少量或不完备的原始投影数据,该方法能够准确重构成像对象的吸收、柑位和散射三维信息,同时还能对微分相位切片进行高信噪比的相位恢复,得到样品折射率实部衰减率,为X射线光栅成像技术在工业、生物和医学诊断等领域的应用提供理论和技术支撑.     

递变能量成像中最佳X射线管电压预测算法

X射线递变能量成像是依次获取复杂结构件在递变能量下的局部有效信息,并通过多谱融合获取完整结构信息。但是目前的能量选择主要以人工设定管电压步进为主,无法匹配检测对象的有效厚度变化率,成像效率及射线利用率较低。基于递变能量成像规律,提出一种最佳X射线管电压预测算法。该方法通过对检测物体进行变能量预扫描,提取图像序列中有效厚度(高质量区域)和临近厚度(预测区域),建立有效厚度的图像灰度与管电压、X射线光谱之间的物理模型,及临近厚度灰度差与电压的函数模型,进而得到临近厚度最佳成像时的能量预测模型。通过模型求解,实现了能量的自适应预测。以不同厚度钢块为对象,利用该算法逐一预测各个厚度钢块最佳成像时的管电压,并与实际值对比。实验结果显示,在低能时可跨3~4 mm准确预测,高能时可跨7~10 mm预测,精度可以达到95%以上。     

基于能谱匹配先验的多谱CT成像方法

现有的X射线CT成像系统,受限于多谱硬化伪影和传统单能假设的CT成像方法,只适用于结构分析却无法实现材料组分的有效区分。对此论文提出了基于能谱匹配先验的多谱CT成像方法。首先依据材料组分先验,构建能谱滤波匹配模型,设置能谱范围参数,并通过滤波获取该能谱范围内的多能投影序列;其次,针对多能投影序列,以材料组分为先验选择不同参考能量,采用改进后的ART迭代重建算法,实现了多谱CT成像。仿真实验结果表明,对于衰减系数相近的多种材质,通过选取两段不同能谱范围,重建出相应参考能量下的结果,在一定程度上改善了图像质量,对比度提高明显,可实现组分有效区分与成像。     

考虑旋转中心标定误差的中子偏置计算机断层扫描成像方法

中子偏置CT(computed tomography)扫描是一种有效的大尺寸样品层析检测方法,但投影数据截断会导致较大的CT系统转台旋转中心标定误差,严重影响成像质量。基于投影数据对称性原理,提出了一种计算旋转中心左侧和右侧投影数据和之间方差的偏置CT扫描旋转中心精确标定算法。设计了对称补数据重建算法和投影数据预处理重建算法,验证得到,对称补数据重建算法对旋转中心标定误差更为敏感,较小的误差值会导致补齐后投影数据出现拼接缝以及拼接错位问题。提出了一种中子投影数据噪声仿真方法,设计的三维仿真模体验证了所提标定算法与投影数据预处理重建算法在不同旋转中心偏置大小以及不同强度投影噪声条件下的性能优势。基于反应堆中子源开展了中子偏置CT扫描成像验证实验,获得了样品清晰的内外部结构细节,中子CT成像系统的成像视野扩大了31.4%。     

基于线性化动态范围变换的光学投影层析三维成像

传统的光学投影层析受相机感光元件动态范围及曝光时间的限制,难以对具有复杂空间结构分布的样品获取其完整且精细的三维结构信息。针对传统光学投影层析三维成像系统存在的问题,提出了在传统光学投影层析技术中引入朗伯体光源以及线性化动态范围变换的新方法。使用朗伯体光源照射样品,通过多次曝光分别对样品进行图像采集,获取相机实际响应曲线,线性化处理曲线中非线性响应区域以解决传统多次曝光动态范围变换存在的非线性失真和假象问题,然后应用图像融合技术对多次曝光获取的原始图像数据进行融合,运用反投影算法重构样品三维成像,从而获得具有复杂空间结构样品的精细三维结构信息。理论分析与成像结果表明,这种基于光学投影层析的三维结构成像新方法可以获得复杂空间结构样品更多的信息。     

Multi-voltage image stack reconstruction in X-ray digital imaging

In conventional X-ray imaging, the ray image of a complicated structural component (complex in shape or structure or composed of multiple materials) often appears to be overexposed or underexposed. This appearance is because of the variations in the effective thickness of the component along the orientation of the X-ray penetration exceed the limit of the dynamic range of the X-ray imaging system. Complete structural information cannot be obtained, and this lack will impact the quality of the X-ray image. To solve this problem, the technology of multi-voltage image stack reconstruction has been advanced. In this new method, the tube voltage is adjusted several times to accommodate the full necessary range of effective thickness, and then, the extracted images are fused to reconstruct the full projection information. The new technology can adequately enlarge the hardware potential to completely represent the internal structure information of a complicated structural component.     

高动态范围X射线成像检测方法

传统X射线数字成像方法通常固定X光机参数,但是受工件结构及材料衰减系数和光电器件物理动态范围的制约,当同一场景中透射X射线通量的最大值和最小值超出成像器件动态范围时,会出现通量大的区域高于成像器件的电荷容纳能力而达到饱和状态,当通量低的区域产生的光电荷低于设备热噪声水平时,该区域信息将淹没在噪声中而无法正常成像。为有效解决传统X射线数字成像技术在获取宽动态范围透射X光通量内容时的局限性,提出一种管电压递变高动态成像方法。首先分析了光电探测器电荷容量对有效透照厚度范围的影响;结合标准样块试验及相关数据分析,得到任意厚度特定材质试块达到最佳灵敏度时对应的透照X光管电压范围的关系函数,在此基础上提出管电压递变控制策略和有效子图提取方法。最终对0～20 mm厚度范围工件进行管电压递变高动态成像,结果表明：管电压递变高动态成像能够有效地实现透照厚度差异大的工件的高动态范围成像,最终融合结果能够保留较宽范围厚度上的细节信息。     

高动态图像获取技术

高动态图像获取技术可以提高复杂光照条件下的成像质量。简要介绍了高动态图像获取的基本原理。对近年来发展起来的各种高动态成像方法和重建技术进行了总结,尤其是采用普通图像传感器通过扩展重建获取高动态图像的方法。     

基于加权TV正则化的X射线CT系统能谱估计方法

在CT硬化伪影校正、双能CT图像重建以及CT辐射剂量计算等实际应用中,X射线的能谱信息具有重要的作用。然而,由于透射测量方程组系数矩阵的病态性、X光子的统计涨落和噪声的干扰,使得EM等能谱估计方法难以获得较精细的能谱刻画。针对该问题,提出一种基于加权TV正则化的X射线CT系统能谱估计方法。首先采用能谱能量范围内带有不同K-edge的材料作为体模以降低投影测量方程之间的相关性。然后,利用CT成像系统的几何参数来获取投影测量数据所对应的准确透射长度信息来减小投影方程的测量误差。最后,综合利用透射衰减测量数据的保真性、轫致辐射能谱部分的连续性、特征辐射能谱部分的离散性、能谱的非负性和归一性以及平均有效衰减系数等信息,使用加权TV正则化方法建立目标函数,利用正则化理论中的L曲线准则通过黄金分割参数搜索策略求得最优正则化参数及对应的能谱估计结果。分别通过不同统计波动模型下的仿真能谱和实际测量数据对算法性能进行了验证,结果表明该方法与EM等方法相比,不受初始能谱的影响,有效提高了能谱估计结果的稳定性和准确性。     

基于MARS系统的彩色CT图像重建

针对传统的X射线CT系统因采用积分探测器难于区分材质细微差别的关键技术问题,基于MARS X射线能谱CT系统,开展了彩色CT成像技术研究。研究结果表明,对被碘溶液腐蚀的橡胶管和注射有新型造影剂(金纳米微粒)的小老鼠进行多个X射线能量段的CT断层扫描,提取和量化不同能量范围橡胶管投影数据和小老鼠的CT图像,重建出橡胶管彩色投影图像和小老鼠胸腔彩色CT图像,展现了橡胶管内部复杂结构及金纳米微粒主要集中于小老鼠胸腔上部血管的信息,显示了X射线能谱CT刻画物质信息的细微差别能力和呈现物质不同组成成分的能力。     

X射线光场成像技术研究

X射线三维成像技术是目前国内外X射线成像研究领域的一个研究热点.但针对一些特殊成像目标,传统X射线计算层析(CT)成像模式易出现投影信息缺失等问题,影响CT重建的图像质量,使得CT成像的应用受到一定的限制.本文主要研究了基于光场成像理论的X射线三维立体成像技术.首先从同步辐射光源模型出发,对X射线光场成像进行建模;然后,基于光场成像数字重聚焦理论,对成像目标场在深度方向上进行切片重建.结果表明:该方法可以实现对成像目标任一视角下任一深度的内部切片重建,但是由于光学聚焦过程中的离焦现象,会引入较为严重的背景噪声.当对其原始数据进行滤波后,再进行X射线光场重聚焦,可以有效消除重建伪影,提高图像的重建质量.本研究既有算法理论意义,又可应用于工业、医疗等较复杂目标的快速检测,具有较大的应用价值.     

基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究

多谱CT成像是通过不同谱段的CT图像表征检测对象中的不同组分。为了便于在同一视图中显示所有组分的信息,需要研究多谱CT序列的融合方法;但是常用融合方法如加权平均法、小波变换融合法等都是针对图像细节信息的优化,不能表达组分的物理特性,从而导致融合图像的灰度不具有物理表征性,影响CT的定量检测。为此,结合具有物理表征特征的数据约束模型(DCM),开展了基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究。首先通过能谱滤波分离的成像方法获得多个能谱范围内的多能投影数据,采用TV-OSEM算法重建不同能谱段的CT序列;其次,利用传统DCM模型和改进DCM模型分别对多谱CT序列进行融合,传统DCM模型是严格单能的,由于滤波后能谱的非严格单能特性,其融合结果不能表征出对象序列中的全部组分。针对此问题提出了改进DCM模型。改进DCM模型选择了新的体元定义,并且在多谱CT序列融合中引入先验组分作为参照,通过先验物质对融合结果中其他物质进行校准,实现检测对象中各组分位置的准确分布。仿真实验表明,该方法可从物理表征正确性的角度,实现多谱CT序列融合,在满足CT序列中不同组分区分的同时,其融合图像的灰度具有物理可参照性,有利于后续的CT定量检测。     

干涉型计算层析成像光谱仪的图像重建

针对干涉型计算层析成像光谱仪(CTII)提出了一种光谱图像数据立方体的重建方法。干涉型计算层析成像光谱仪是一种将空间调制傅里叶变换成像光谱仪(FTIS)的原理与计算层析成像光谱仪(CTIS)的原理相结合的一种新型成像光谱仪,具有高通量、高光谱分辨力以及高空间分辨力的特点。分析和讨论了干涉型计算层析成像光谱仪的工作原理以及获取图像的特征,介绍了光谱图像数据立方体的重建方法。根据多角度投影数据的特点提出采用卷积反投影计算层析成像图像重建算法,给出了图像重建步骤以及相应的数学表达式。对D65光源照明条件下的396×396像素目标进行了仿真实验,投影角度为0~180°,步长为0.5°,列出了仿真实验部分结果。实验结果验证了干涉型计算层析成像光谱仪及其图像重建算法的可行性。