X-射线分层成像中灰度重建的研究

0　引言

可见光立体摄影的图像,不像X-射线透视图像那样前后物体的灰度有叠加关系。利用立体匹配技术将前后物体分割后,不难根据原图像的灰度或颜色确定各层图像的灰度或颜色。X-射线立体透视图像分割各层物体后,得到的物体图像仅仅是边缘图像[1,2]。如何利用原始图像的灰度,对分层后的图像进行灰度重建,尚研究不多。本文对此作了初步研究。

灰度重建就是把原来重叠在一起的物体图像灰度分配给各层物体。由于我们毕竟只获取了两个角度的投影,得到的信息是有限的。要对各层物体进行灰度分配,不可能是十分完善的,只能达到有一定视觉满意程度的近似分配。

1　各层图像的外轮廓重建

由于在图像处理和立体匹配过程中存在一些误差,分割后的各层物体往往不封闭。从图像处理的角度来说,不封闭的外轮廓使得我们无法完全确定各层图像的实际边界,边界不清处无法判断各层图像是否有灰度叠加。因此,得想办法把这些外轮廓变成封闭的曲线。也就是重建图像外部的轮廓。

下面是本文提出的重建外轮廓的方法。

先找出图像的最大和最小的坐标。然后沿着这两个坐标作一个封闭的长方形。显然,这个长方形就把我们将要处理的对象包围起来了,作为外轮廓线的初值(如图1a所示)。然后逐渐收缩这个长方形,直到这个长方形紧贴着图像上的曲线为止。收缩的方法是:

1)计算外轮廓线上的每一点到图像的距离。这里的距离是指以这一点为中心,以2a(a=0,1,2,3...)为边长作正方形,a由小到大逐渐增长,直到正方形的周边刚碰到原图像中的曲线为止。此时的a就定义为该点到图像上的距离。

2)找到外轮廓线上距图像最远的一点,并且记下这点的坐标p(如图1b所示)。如果这个距离小于事先设定的一个阈值,则退出。否则,如果这点在以前已经处理过,则舍去这一点。重新寻找距图像最远的一点。这样做是为了防止产生死循环。然后从p点到其正方形边上与图像相遇的点中最远的点q作一直线。

3)将所作直线在外轮廓线上的一端从p点沿着轮廓线顺时针移动,直到这条直线刚与原图像上的曲线相切或相遇为止,设此时的位置为p' (图1b)。然后,把直线qp'作为新的轮廓线,并且去掉原来的一段轮廓线pp' (图1c)。

4)逆方向再作一次步骤3,然后返回步骤1。

2　区域分割

在透视图像中进行边缘提取后,灰度有明显变化的地方会有边缘线条。由边缘线条围成的连通区域有相近的灰度。为简单起见,我们在恢复各层图像的灰度时赋予连通区域内各像素相同的灰度值。因此,灰度分配的第一步就是区域分割,即寻找每个物体的各封闭的连通区域。为了寻找封闭的连通区域,我们采用的是区域增长法[3]。对于整个物体,里面往往带有好几个封闭的连通区域。寻找的方法是:沿着某一层提取边缘后的图像顺序扫描,在重建的外轮廓外找到一个像素值为零的点,把这个点作为背景区域增长的种子,找遍整个连通区域。把第一个区域的每个点的像素值置为-1。然后再沿着整幅图像顺序扫描,找到下一个像素值为零的点,把这个区域的每个点的像素值置为1。以后各区域中的像素值分别置为2、3、4...。如此下去,直到找到所有的连通区域为止。然后重新把所有像素值为-1的点置为零。区域分割完后,各区域内的像素值即作为区域号T。