[发明专利]一种去除X射线图像条纹噪声的方法

说明书

本发明公开了一种去除X射线图像条纹噪声的方法，包括步骤：首先，对原始噪声图像建立高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，对得到的拉普拉斯金字塔细节函数进行高频滤波，利用滤波后的细节函数重建图像，得到平滑后的图像；其次，将原始噪声图像和平滑后的图像作点除运算，取结果中每一列的中值得到行向量，将行向量作为对应于原始噪声图像每一列的附加增益值；最后，将原始噪声图像的每一列乘以对应的附加增益值，即完成去噪。本发明利用了线阵采集图像每一列具有统一的增益系数的特性，可将位置不规律、粗细不一的条纹噪声进行有效去除，在基本不损伤原图的画质的情况下大大提高去噪效果。

技术领域

本发明涉及图像噪声处理研究领域，特别涉及一种去除X射线图像条纹噪声的方法。

背景技术

X射线图像已经广泛应用于工业探伤、货物检测等领域。但是在使用X射线线阵探测器时，由于线阵增益校准不当或机械故障等原因，在获得的X射线图像上会出现条纹噪声，具体表现为在一幅应该是灰度均匀的图像中某些列的灰度明显高于或低于平均像素灰度的竖条纹。这些不均匀的竖条纹会作为背景出现在实际采集的X射线图像中，破坏图像质量，并且如果基于这种有条纹噪声的图像进行目标识别检测或测量将会出现严重的偏差。

目前，对于条纹噪声的去除方法主要分为以下两类，即直接插值法或基于傅里叶变换的方法。直接插值法即利用双三次插值等方法，在检测出条纹的位置后，根据其两侧的像素值对条纹上的像素重新赋值。这种方法对较细的条纹效果较好，但是对于较粗的条纹，该方法效果不明显。而基于傅里叶变换的方法不能去除间距无规律的条纹，并且计算的复杂度较高，对正常部分也会带来一定的画质损伤。

为此，针对位置不规律、条纹粗细不一的噪声进行有效去除，具有重要的研究意义和实用价值。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点与不足，本发明的目的在于提供一种去除X射线图像条纹噪声的方法，该方法利用了线阵采集图像每一列具有统一的增益系数的特性，可将位置不规律、粗细不一的条纹噪声进行有效去除，使图像画质得以大大提高，另外对其他常见噪声也有一定的抑制作用。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：一种去除X射线图像条纹噪声的方法，包括步骤：

首先，对原始噪声图像建立高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，对得到的拉普拉斯金字塔细节函数进行高频滤波，利用滤波后的细节函数重建图像，得到平滑后的图像；

其次，将原始噪声图像和平滑后的图像作点除运算，取结果中每一列的中值得到行向量，将行向量作为对应于原始噪声图像每一列的附加增益值；

最后，将原始噪声图像的每一列乘以对应的附加增益值，即完成去噪。

本发明根据线阵采集图像每一列具有统一的增益系数的特性，利用图像金字塔，计算每一列的噪声图像的附加增益，通过将原始噪声图像乘以对应的附加增益值调整图像各列的灰度，有针对性的消除条纹噪声，在基本不损伤原图的画质的情况下大大提高去噪效果。

优选的，对噪声图像建立高斯金字塔的方法是：

按行对原始噪声图像I₁进行一维中值滤波得到滤波后的图像I₂；

对I₂建立高斯金字塔G，G的层数为12，原始噪声图像作为第1层输入，G中第2层到第6层是其下一层对列进行一维下采样后得到的，而第7层到第12层尺寸不变。

优选的，对噪声图像建立拉普拉斯金字塔的方法是：

根据建立的高斯金字塔G，由G建立对应于I₂的拉普拉斯金字塔L，显然L中仅有关于列的细节函数L₁～L₁₁；建立L的具体步骤如下：