工业CT图像三维重建及剥离显示

　　工业计算机断层扫描成像(Industrial ComputedTomography,简称ICT)是计算机技术与放射学相结合产生的成像技术,在无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域得到了广泛应用,是公认的最佳无损检测手段。但通常情况下,工业CT扫描只能得到某一断面上的二维信息,不能得到被检测物的整体描述,人们希望获得具有高真实感的三维显示图像,辅助工程人员得到更加丰富的信息,大大提高无损检测的准确性和可靠性,因而三维重建在医用CT和工业CT上都十分重要[1],因此对序列断层图像进行三维重建研究具有比较重要的实际意义。同时,以色列Elscint Ltd及美国GE出产的螺旋CT机可对三维图像由外向内按层剥离观看内部结构[2],这种剥离显示对工业CT非常必要。

　　Matlab是近几年来流行的一种可视化科学计算软件,语法结构简单,图形功能完备,提供了丰富的矩阵计算工具和图像计算工具,使得图像处理更加方便[2]。

　　1　三维重建

　　序列断层图像三维重建就是从一系列平行断层图像数据中恢复被重建对象原有的三维形貌。主要涉及断层图像的获得、层间插值和绘制等步骤。由某工业CT机实测获得的序列断层图像见图1。

        该工件的断层图按从左到右从上到下顺序排列。图片四周黑色部分是背景色。白色大圆为外层物质,里面的圆形物体为内层物体,从四幅断层图可估计出里面的圆形物体是一个齿轮状的物体。

　　将序列图像进行灰度校正、滤噪和层间插值后输入三维体数据D中,得到一个X×Y×S的矩阵。X,Y分别是断层的X,Y坐标,S为图像的序列号。如D(56,78,6)表示该点是第6张图像在(56,78)点处的像素灰度值。利用smooth3(D)函数进行数据平滑化处理,然后利用isosurface函数计算D中的表面数据,再利用patch函数将该数据以图形对象的形式显示出来,在此基础上添加灯光效果[3]。图2是由序列断层图像进行三维重建后得到的图像。

　　在实际工程应用中,有可能要求从外向内剥离以观看内部结构。因此在Matlab环境下也对剥离显示进行了研究。

　　2　剥离显示

　　当需要将图2所示的内层物体外的一圈外层物质去掉而只显示内层物体的三维图像时,采用了将二维序列断层每一层图片中去掉外层物质形成只包含内层物体的序列图片,然后再利用前面的三维重建方法实现内层物体的三维显示,也就实现了将外层物质剥离的显示效果。

　　将外层物质剥离就是找出属于外层物质的像素点,然后把该像素点的灰度置成背景灰度值,其本质为边缘检测,设计出两种算法用来剥离外层物质。两种算法实质上都是灰度分割法。