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。     

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。     

基于对数解调的递变能量CT成像方法

复杂结构件由于有效厚度差异大和成像系统动态范围受限, 单一能量下的投影数据信息不完整, 常用CT重建算法及不完全数据重建算法无法在数据缺失严重的情况, 有效实现复杂结构件的CT重建. 为此论文提出基于对数解调的递变能量CT成像方法. 该方法在分析直接高动态CT成像所存在问题的基础上, 提出利用对数变换压缩递变能量投影序列动态范围, 并利用现有的基于图像灰度一致性的融合方法, 计算融合加权系数, 再经常规重建算法实现复杂构件的CT成像. 论文并以某复杂仪表为对象, 进行实验, 相比传统的固定能量成像方式, CT信息完整, 质量高. 从而说明论文所提出的方法, 能够实现CT系统动态范围的扩展, 实现复杂结构件的高动态CT成像.     

变能量X射线成像方法中权系数计算方法研究

变能量X射线成像执行过程中通过多管电压参数的设置,获取物体不同厚度范围的有效信息,并经图像融合处理获取反映物体内部完整结构信息的图像。但是由于物质的衰减系数和荧光转换效率均存在较强的能谱相关性,现有变能量成像方法中依据实验获取的管电压-厚度-器件响应曲线来确定子图加权系数的方法缺乏通用性,特别是对于多种材料复合的情况。对多电压情况下对应透照图像灰度的变化规律及关联关系进行研究,提出基于相邻管电压对应有效透照厚度重叠率约束的管电压递变步长控制方法;并提出灰度比例直方图的概念,实现子图加权系数的快速求解。多材质复合工件的变能量成像实验表明,该方法克服了现有变能量成像算法通用性方面的缺点,能够实现多材料复合情况下的有效子图融合。     

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。     

递变能量最佳成像管电压的幂指数预测模型研究

目前变能量成像管电压选择方法中,没有根据检测物体已采回图像信息,智能、快速选择下一帧成像电压的方法;因此,文章提出变能量最佳成像管电压预测算法;该方法通过变能量预扫描,分析递变能量图像序列中有效厚度(高质量区域)、临近厚度(低质量区域)与电压的匹配关系,并基于幂指数拟合建立有效厚度和临近厚度的灰度变换模型,以及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;最后文章以不同厚度钢块为对象,采集递变能量下的图像序列,利用论文算法逐一预测各个厚度最佳成像管电压,并与实际值对比;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。     

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。     

基于小波变换的X射线图像超动态范围重建

针对小动态范围X射线成像设备提出一种X射线图像超动态范围重建方法.将成像对象进行两次不同球管电压下的低剂量曝光,对两次曝光得到的图像进行多分辨率小波分解.根据一定规则重构分解系数,将重构的系数进行小波逆变换重建一幅宽动态范围图像.实验表明,该方法能有效扩展图像的灰度动态范围,并且两次低剂量曝光并未增加患者皮肤表面吸收剂量.     

同步辐射X射线图像对比度增强算法研究EI北大核心CSCD

在同步辐射X射线成像中,时常会出现对比度不高或对比度不均匀的问题,这将导致图像中样品的一些细节信息难以被观察和分析。针对这一问题,提出一种X射线图像对比度增强的算法。该算法以同态滤波为核心,结合图像降噪预处理及灰度调整,以现图像的对比度增强,并提高图像质量。编写程序实现该算法,并通过对分辨率靶图像和海洋鱼类样品的X射线图像进行测试。结果表明,该算法可以很好地增强灰度分布不均匀的低对比度X射线图像,使样品信息显示更清晰,灰度分布更均匀。同时,对X射线图像的降噪效果明显。     

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。     

强吸收介质内部低Z材料结构的X射线显微成像研究

惯性约束核聚变靶室靶丸位置的原位无损检测是目前的研究热点和难点.针对此需求,建立了强吸收介质包裹的低Z材料X射线显微成像物理模型.通过计算机模拟和实验,较为系统地考察了光子能量、成像距离以及强吸收介质尺度等参量对成像质量的影响.结果表明,利用X射线相衬成像技术来实现惯性约束核聚变靶室靶丸的高分辨无损检测是可行的. 关键词： X射线显微 位相衬度 核聚变靶 无损检测     

基于X射线光子计数探测技术的材料K-edge特性识别实验研究

X射线光子计数探测器是多能谱CT成像技术的核心,其通过能量阈值可以选择记录不同能量的X射线光子,有助于分析不同材质的物理特性。利用搭建的基于光子计数探测器的多能谱CT系统,开展高纯度金属材料K-edge特性识别实验研究。通过设置探测器的不同能量阈值,在不同能量范围获取金属材料投影图像,利用投影图像灰度信息分析不同能量X射线的衰减特性,以识别金属材料K-edge特性。最终实验结果表明,基于光子计数探测器的X射线能谱CT系统,能够识别金属材料与特定能量X射线光子发生相互作用所表现出的K-edge特性。通过计算K-edge特征峰能量阈值与材料K-edge理论能量值之间的线性对应关系,对光子计数探测器的能量阈值进行了标定。     

复杂背景灰度图像下的多特征融合运动目标跟踪

为解决低对比度、低信噪比、目标旋转、缩放等非理想状态给跟踪算法的研究带来的诸多困难,本文提出灰度图像多特征融合目标跟踪算法,保证在满足工程实践需要的条件下,能够对目标进行稳定的跟踪。算法首先对灰度图像利用Sobel算子求出梯度特征,将X、Y双方向的梯度特征与灰度特征相融合得到新特征,新特征在核密度函数下对低对比度,目标轮廓形状变化较大的情况有较高的适应性和稳定性,再利用背景建模的方法对提取的运动目标区域进行加权,降低非跟踪目标的权值,最后对融合后的加权特征目标利用改进MeanShift算法进行跟踪。通过大量的实验表明,该算法适应目标和背景的复杂变化,并且具有较强的鲁棒性,基本满足在复杂背景灰度图像下目标跟踪的工程实际需求。     

锥束CT平板探测器成像的余晖建模与校正方法

锥束CT具有高效率和高精度的显著特点, 在医学成像与工业无损检测等领域已得到广泛应用, 但余晖的存在降低了CT图像的质量. 本文借鉴余晖多指数衰减模型的思想, 结合平板探测器输出信号的实际衰减规律, 提出了一种新的基于多指数拟合的余晖衰减建模及校正方法. 首先进行了基于平板探测器的锥束CT成像实验, 结果表明平板探测器各像素的余晖衰减规律具有良好的一致性, 且余晖衰减规律与初始灰度的大小无关; 其后根据建立的余晖衰减模型实现了余晖的快速校正, 并分析比较了余晖校正前后投影图像和切片图像质量, 表明余晖校正后的零件轮廓清晰度得到了显著提升. 该方法无需获取探测器闪烁体成分及其衰减时间常数, 便于实际锥束CT成像系统的余晖检测与校正. 关键词： 余晖 平板探测器 锥束CT 多指数衰减     

基于基效应分解的多谱投影序列盲分离算法研究

在常规CT成像系统中,发出的X射线是连续能谱的,导致重建图像出现硬化伪影,影响了材料组分区分,无法进行定量表征。解决这一问题的关键在于实现多能谱CT成像,利用多个窄能谱段或单能量CT图像,提高组分与图像灰度的对应性。相对于传统CT,能谱CT具有更强的组分区分能力,有利于实现物体组分的定量分析。现有的基于光子计数探测器多谱CT在成像时间分辨率和空间分辨率存在局限,基于能谱滤波的多谱CT能谱区分度受限。而基于变电压多谱投影序列盲分离的多谱CT,通过分解连续能谱投影,获取窄能谱投影,进而实现能谱CT成像,确保物质组分与重建图像灰度值的对应性,实用性较强。但是由于X射线能谱和物体组分的未知,在盲分离过程中,衰减系数未知,并且能谱划分是不确定的,导致窄能谱CT重建图像的能量指向性不强,对应能量值与参考能量偏差偏大,影响组分定量分析。因此,针对盲分离中能谱划分不确定性和重建图像能量指向性问题的开展研究。利用衰减系数的光电效应和康普顿效应分解,构建能量约束,消除能量的不确定性,降低分解所得投影重建图像的能量与参考能量值的偏差。在基于以残差的局部方差和最小为优化目标的分解模型中,将分解模型中的衰减系数按光电效应和康普顿效应分解为能量项和材料项,利用能量项的可预知性,依据预先划分的窄能谱段设置其值,固定各分解投影对应的窄能谱段,作为对能量的约束条件。求解所得各分解投影为能量已知投影,对其重建可得到能量确定的各窄能谱段的图像。选择衰减系数相近的硅铝材质构成外硅内铝圆柱体进行实验验证,在有能量约束的求解结果中,硅铝衰减系数与参考值偏差小于无能量约束,所得重建图像中硅铝变化率与理论值趋势较一致,能量指向性强,与参考能量偏差降低。结果表明,所提方法解决了基于变电压序列盲分离多谱CT成像的能量指向问题,能谱分辨率更高,组分表征更准确。     

基于动态时间弯曲的X射线变电流投影融合方法

针对变电流投影融合中的阈值选择问题,提出了一种基于动态时间弯曲的变电流投影融合方法.该方法首先计算不同电流下投影的灰度值-有效边缘梯度序列,然后利用动态时间弯曲距离对预处理后的序列进行相似匹配,自动判断最佳融合阈值,最后根据阈值确定不同电流投影的子区域并对其进行融合,实现了探测器动态范围的扩展.本文方法计算的各角度下融合阈值的平均误差仅为2.26%,能够避免人工选择融合阈值的主观性,基于融合后重建图像的信噪比与几何尺寸测量准确度均优于固定融合阈值的方法.