一种适用于高能X射线DR扫描系统的射线能量波动校正方法

摘要

本发明公开了一种适用于高能X射线DR扫描系统的射线能量波动校正方法，该校正方法首先得到原始DR图像每行的参考射线强度I0(z)，并利用I0(z)对原始DR图像中的每行数据进行对数变换得到第一变换DR图像I1(y，z)；然后对I1(y，z)进行列平均得到一维图像数列p(z)，利用高通滤波器对p(z)进行滤波得到高频成分pH(z)；最后采用I1(y，z)中的每列数据减去pH(z)得到第二变换DR图像I2(y，z)，并对I2(y，z)进行反色变换得到校正后的最终DR图像Icorr(y，z)。本发明的校正方法能够对加速器能量波动造成的伪影进行有效的校正，从而提高了图像质量，有助于图像的判读与缺陷的识别。

权利要求

1.一种适用于高能X射线DR扫描系统的射线能量波动校正方法，其特征在于包括有下列步骤：步骤一：求取原始DR图像I(y，z)中每行的参考射线强度I0(z)；

参考射线强度I0(z)为原始DR图像I(y，z)的每行中由探测单元接收到的没有贯穿物体的射线强度的输出值，一般取每行的前N个探测单元的输出值的均值，并用该均值作为该行数据的参考射线强度；

所述参考射线强度与每行探测单元的输出值的关系为 所述N＝

3～5，且N＜＜M，M表示线阵列探测器的探测单元总数目，N表示参考探测单元的数目，y表示在DR扫描系统坐标系下的Y轴参数，z表示在DR扫描系统坐标系下的Z轴参数，I(y，z)表示对应在DR扫描系统坐标系下的原始DR图像；

步骤二：对原始DR图像I(y，z)中的每行数据进行对数变换，得到第一变换DR图像I1(y，z)，则对数变换表达形式为步骤三：对步骤二获得的第一变换DR图像I1(y，z)进行列平均得到一维图像数列M表示线阵列探测器的探测单元总数目；

步骤四：运用一维高通滤波器 对步骤三获得的一维图像数列

进行滤波，得到p(z)的高频成分pH(z)；

所述一维高通滤波器 中的n表示滤波器的阶次，一般取值6～

9；w表示滤波器的频率变量，wc表示滤波器截止频率，一般取wc＝0.5w0～0.8w0，w0表示Nyquist频率；

步骤五：对步骤二获得的第一变换DR图像I1(y，z)中的各列减去步骤四获得的高频成分pH(z)得到第二变换DR图像I2(y，z)；

步骤六：选取出步骤五中获得的第二变换DR图像I2(y，z)中的最大值Max(I2(y，z))，然后用Max(I2(y，z))减去I2(y，z)实现反色变换，得到校正后的最终DR图像Icorr(y，z)＝Max(I2(y，z))-I2(y，z)。

2.根据权利要求1所述的适用于高能X射线DR扫描系统的射线能量波动校正方法，其特征在于：步骤四中对p(z)进行高通滤波获取其高频成分pH(z)的具体实现步骤为：首先对一维图像数列p(z)进行傅立叶变换P(w)＝FFT(p(z))得到其频域信号P(w)，然后将P(w)与H(w)的相乘结果进行逆傅立叶变换pH(z)＝IFFT(P(w)×H(w))得到p(z)的高频成分pH(z)，pH(z)即为反映射线能量波动特性的信号；其中FFT表示傅立叶变换，IFFT表示逆傅立叶变换。

3.根据权利要求1所述的适用于高能X射线DR扫描系统的射线能量波动校正方法，其特征在于：步骤四中一维高通滤波器 中的Nyquist频率为 d表示线阵列探测器探测单元尺寸，一般为0.2～0.05mm。

说明书

一种适用于高能X射线DR扫描系统的射线能量波动校正方

法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种适用于高能X射线DR(Digital Radiography)扫描系统射线能量波动的校正方法，可用于工业领域高能X射线数字成像、计算机断层扫描(CT-Computed Tomography)成像过程中的系统校正。

背景技术

[0002] 对于基于线阵探测器高能X射线DR扫描系统，其结构如图1所示，加速器1发出的扇形射线束2穿过被扫描物体3后到达线阵列探测器4上，加速器1安装在加速器升降立柱12上，线阵列探测器4安装在探测器升降立柱42上，为了实现对被扫描物体3的整体透视，加速器1和线阵列探测器4分别沿加速器立柱12和探测器立柱42(即z方向)同步升降。扇形射线束2穿过被扫描物体3后强度发生变化，线阵列探测器4采集到射线的强度变化信息。当加速器1和线阵列探测器4同步升降时，线阵列探测器4就采集到被扫描物体3的整体透视图像，即DR图像。由图1可知，该DR图像的二维坐标系为yoz，即DR图像坐标系，见图2上的标注。

[0003] 然而，对于实际的DR扫描系统，加速器1和线阵列探测器4在同步升降过程中，加速器1发出的扇束射线2的能量存在波动，表现为随机性的涨落，从而造成线阵列探测器4采集的射线强度信息也随之波动，这种射线强度的波动与被扫描物体3的结构无关，由加速器的制造工艺及硬件水平造成，属于系统误差。这种误差在最终的原始DR图像上表现为明暗相间的横条，如图2所示。这种射线能量波动造成的伪影，影响着图像的质量，对图像判读与缺陷识别造成干扰。

发明内容

[0004] 本发明涉及一种适用于高能X射线DR扫描系统射线能量波动的校正方法，首先提取原始DR图像每行的参考射线强度I0(z)，并对原始DR图像进行对数变换得到第一变换DR图像I1(y，z)；然后对I1(y，z)进行列平均得到一维图像数列p(z)，再利用高通滤波提取反映射线能量波动特性的高频信息pH(z)；将第一变换DR图像I1(y，z)与高频信息pH(z)相减得到第二变换DR图像I2(y，z)；最后对第二变换DR图像I2(y，z)进行反色处理，得到最终的校正图像Icorr(y，z)。

[0005] 具体的处理步骤有：

[0006] 步骤一：求取原始DR图像I(y，z)中每行的参考射线强度I0(z)；

[0007] 参考射线强度I0(z)为原始DR图像I(y，z)每行中接收到没有贯穿物体的射线强度的探测单元的输出值，一般取每行的前N个探测单元的输出值的均值，并用该均值作为该行数据的参考射线强度；

[0008] 所述参考射线强度与每行探测单元的输出值的关系为 所述N＝3～5，且N＜＜M，M表示线阵列探测器的探测单元总数目，N表示参考探测单元的数目，y表示在DR扫描系统坐标系下的Y轴参数，z表示在DR扫描系统坐标系下的Z轴参数，I(y，z)表示对应在DR扫描系统坐标系下的原始DR图像；

[0009] 步骤二：对原始DR图像I(y，z)中的每行数据进行对数变换，得到第一变换DR图像I1(y，z)，则对数变换表达形式为

[0010] 步骤三：对步骤二获得的第一变换DR图像I1(y，z)进行列平均得到一维图像数列M表示线阵列探测器的探测单元总数目；

[0011] 步骤四：运用一维高通滤波器 对步骤三获得的一维图像数列 进行滤波，得到p(z)的高频成分pH(z)；

[0012] 所述一维高通滤波器 中的n表示滤波器的阶次，一般取值6～9；w表示滤波器的频率变量，wc表示滤波器截止频率，一般取wc＝0.5w0～0.8w0，w0表示Nyquist频率；

[0013] 步骤五：对步骤二获得的第一变换DR图像I1(y，z)中的各列减去步骤四获得的高频成分pH(z)得到第二变换DR图像I2(y，z)；

[0014] 步骤六：选取出步骤五中获得的第二变换DR图像I2(y，z)中的最大值Max(I2(y，z))，然后用Max(I2(y，z))减去I2(y，z)实现反色变换，得到校正后的最终DR图像Icorr(y，z)＝Max(I2(y，z))-I2(y，z)。

[0015] 所述的适用于高能X射线DR扫描系统的射线能量波动校正方法，在步骤四中对p(z)进行高通滤波获取其高频成分pH(z)的具体实现步骤为：首先对一维图像数列p(z)进行傅立叶变换P(w)＝FFT(p(z))得到其频域信号P(w)，然后将P(w)与H(w)的相乘结果进行逆傅立叶变换pH(z)＝IFFT(P(w)×H(w))得到p(z)的高频成分pH(z)，pH(z)即为反映射线能量波动特性的信号；其中FFT表示傅立叶变换，IFFT表示逆傅立叶变换。

[0016] 所述的适用于高能X射线DR扫描系统的射线能量波动校正方法，在步骤四中一维高通滤波器 中的Nyquist频率为 d表示线阵列探测器探测单元尺寸，一般为0.2～0.05mm。

[0017] 本发明校正加速器能量波动的优点在于：

[0018] (1)不需要制作专门的校正硬件，也不需要对高能X射线DR扫描系统进行预校验，直接利用扫描得到的DR图像进行校正。

[0019] (2)本发明的校正方法可直接内嵌到高能X射线DR扫描系统的辅助校验模块，利用该模块可自动监测射线能量的变化并进行自动校正。

[0020] (3)采用内嵌校正方式，手段简单，计算量小，校正速度快，可实现在线校正，而且在保证图像伪影得到有效校正的同时，也保留了图像的细节信息。

附图说明

[0021] 图1是基于线阵列探测器高能X射线DR扫描系统图。

[0022] 图2是受加速器能量波动影响的原始DR图像。

[0023] 图3是本发明的校正流程框图。

[0024] 图4(a)是原始DR图像。

[0025] 图4(b)是采用本发明方法校正后的最终DR图像。

[0026] 图4(c)是原始DR图像的列平均灰度曲线。

[0027] 图4(d)是采用本发明方法校正后的最终DR图像的列平均灰度曲线。

具体实施方式

[0028] 在基于线阵列探测器高能X射线DR扫描系统中，加速器1是高能射线的产生单元，理想情况下，加速器在任何时刻产生的射线能量应该相等，然而由于制造工艺与硬件水平的限制，使得射线能量在不同时刻产生波动。线阵列探测器4与y坐标轴平行，由多个独立的探测单元排列成一行，射线强度信息被每个探测单元采集并经过A/D转换传输到计算机(计算机是一种能够按照事先存储的程序，自动、高速地进行大量数值计算和各种信息处理的现代化智能电子设备。最低配置为CPU2GHz，内存2GB，硬盘180GB；操作系统为windows 2000/2003/XP。)，每个探测器单元采集的数据称为投影值。由图1可知，线阵列探测器4与加速器1沿z轴方向同步匀速升降过程中，以一定的采集周期(100ms～1s)采集数据，线阵列探测器4在不同时刻采集到沿y轴方向的一行数据，将每次得到的行数据依次排列成二维矩阵，即得到反映被扫描物体全局透视信息的DR图像，记为I(y，z)。在本发明中，为便于区别校正前后DR图像，将需要校正的DR图像I(y，z)称为原始DR图像I(y，z)，该图像具有M列，M表示线阵列探测器4的探测单元总数目。

[0029] 本发明的一种适用于高能X射线DR扫描系统射线能量波动的校正方法，该校正方法包括有下列实施步骤：

[0030] 步骤一：求取原始DR图像I(y，z)中每行的参考射线强度I0(z)；

[0031] 该参考射线强度I0(z)为原始DR图像I(y，z)每行中接收到没有贯穿物体的射线强度的探测单元的输出值，为了降低随机噪声的影响，一般取每行的前N(N＝3～5，N＜＜M)个探测单元的输出值的均值，并用该均值作为该行数据的参考射线强度。所述参考射线强度与每行探测单元的输出值的关系为 M表示线阵列探测器的探测单元总数目，N表示参考探测单元的数目，y表示在DR扫描系统坐标系下的Y轴参数，z表示在DR扫描系统坐标系下的Z轴参数，I(y，z)表示对应在DR扫描系统坐标系下的原始DR图像；

[0032] 步骤二：对原始DR图像I(y，z)中的每行数据进行对数变换，得到第一变换DR图像I1(y，z)，则对数变换表达形式为

[0033] 步骤三：对步骤二获得的第一变换DR图像I1(y，z)进行列平均得到一维图像数列M表示线阵列探测器4的探测单元总数目；

[0034] 步骤四：运用一维高通滤波器 对步骤三获得的一维图像数列 进行滤波，从而得到p(z)的高频成分pH(z)；

[0035] 在本发明中，一维高通滤波器 中的n表示滤波器的阶次，一般取值6～9；w表示滤波器的频率变量，wc表示滤波器截止频率，一般取wc＝0.5w0～
0.8w0，w0表示DR扫描系统的Nyquist频率。射线能量波动越小，wc应越靠近Nyquist频率w0，其中 d表示线阵列探测器探测单元尺寸，一般为0.2～0.05mm。

[0036] 在本发明中，对p(z)进行高通滤波获取其高频成分pH(z)，具体实现步骤为：对一维图像数列p(z)进行傅立叶变换P(w)＝FFT(p(z))得到其频域信号P(w)，然后将P(w)与H(w)的相乘结果进行逆傅立叶变换pH(z)＝IFFT(P(w)×H(w))，得到p(z)的高频成分pH(z)，pH(z)即为反映射线能量波动特性的信号。其中FFT表示傅立叶变换，IFFT表示逆傅立叶变换。

[0037] 步骤五：对步骤二获得的第一变换DR图像I1(y，z)中的各列减去步骤四获得的高频成分pH(z)，得到第二变换DR图像I2(y，z)；

[0038] 步骤六：选取出步骤五中获得的第二变换DR图像I2(y，z)中的最大值Max(I2(y，z))，然后用Max(I2(y，z))减去I2(y，z)实现反色变换，得到最终校正后的图像Icorr(y，z)＝Max(I2(y，z))-I2(y，z)。

[0039] 下面对本发明的测量方法进行实验验证：

[0040] 成像条件：加速器能量6MeV，焦斑尺寸为1.5mm，线阵列探测器2的探测单元尺寸为0.083mm，探测单元数目为2048，焦距为2600mm，加速器1与线阵列探测器2的同步升降速度为2m/min。

[0041] 在此成像条件下对某零件进行扫描，得到原始的DR图像I(y，z)，如图4(a)所示。从图4(a)中可以看出，由于加速器1不同时刻发出的射线强度存在波动，导致了线阵列探测器4采集的DR图像出现明暗相间的横条，这种射线能量波动造成的伪影，影响着图像的质量，对图像判读与缺陷识别造成干扰。根据本发明提出的校正方法，利用步骤一得到DR图像每行的参考射线强度I0(z)，利用步骤二得到第一变换DR图像I1(y，z)，利用步骤三得到一维图像数列p(z)，利用步骤四得到高频成分pH(z)，利用步骤五得到第二变换DR图像I2(y，z)，最后利用步骤六得到最终校正后的图像Icorr(y，z)，如图4(b)所示，从图4(b)中可以看出，加速器能量波动造成的伪影得到了很好的校正。图4(c)为原始的DR图像I(y，z)的列平均灰度曲线，即p(z)的灰度曲线，从图4(c)中可以看出，由于射线能量波动的影响，该曲线上叠加了丰富的高频信息。为了进一步说明本发明的校正效果，将Icorr(y，z)进行列平均得到的灰度曲线如图4(d)所示，比较图4(c)与图4(d)可以看出，校正后的数据中的干扰高频信息得到了有效的抑制。