[发明专利]一种基于投影视角加权的直线扫描CL重建方法

说明书

本发明提供一种基于投影视角加权的直线扫描CL重建方法，具体步骤如下：1)数据采集：对待测物体进行CL直线扫描，获得投影数据；2)图像初次重建：运用滤波反投影算法对步骤1)采集的投影数据进行图像重建，获取不同视角下重建图像；3)确定反投影加权系数：根据步骤2)中不同视角下重建图像，确定分层图像参考值，根据参考值计算不同投影视角下分层图像间的不相似度，根据不相似度和调整参数α，β确定反投影加权系数；4)反投影重建：利用步骤3)中得到的反投影加权系数，进行反投影重建，本发明解决了板状构件不适宜全角度扫描而导致的投影数据不完备、图像有限角伪影和分层图像模糊等问题，减少了分层图像混叠，提升了重建图像质量。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是一种基于投影视角加权的直线扫描CL重建方法。

背景技术

计算机分层成像(computed laminography，CL)是一种有效检测物体内部结构信息的无损检测技术，与计算机断层成像(computed tomography，CT)相比，它可以解决CT技术检测大型板状构件时所存在的成像空间受限、射线穿不透等问题，已广泛应用于医疗诊断、材料科学、微电子以及考古等领域。由于CL投影数据不完备且不满足Tuy精确重建条件，使得CL图像存在有限角伪影和分层间模糊，因此研究有效的CL重建算法具有重要现实意义。

目前，CL重建算法分为移动-叠加法(shift and add，SAA)、矩阵反演融合(matrixinversion tomosvnthesis，MITS)、迭代法和解析法四大类。其中SAA算法是根据投影的平移与叠加重建图像，该算法操作简单，但重建图像较为模糊；MITS算法将分层内结构与层间模糊成分精确区分，首先直接用反投影(back-projection，BP)算法重建系列平面，然后在频域将每个平面乘以模糊矩阵的逆实现去模糊，该算法的计算速度快，但是其重建分层平面的频率矩阵求逆条件难以满足；迭代法采用最优化思想来逼近理想解，该算法引进先验知识来改善重建图像质量，重建效果较好，但重建速度慢；解析法中最为典型的是滤波反投影(filtered back-projection，FBP)算法，该算法的重建速度快、且重建图像质量高，已广泛应用于CT成像；当投影数据完备时，FBP算法重建图像质量高且速度快。然而，CL扫描方式并不能获得完备的投影数据，导致分层图像存在严重的有限角伪影和分层间混叠现象。

因此，亟需一种高质量成像算法以解决CL重建图像有限角伪影和分层图像模糊等问题。

发明内容

本发明的目的就是提供一种基于投影视角加权的直线扫描CL重建方法，它可以用于直线扫描CL重建，用于克服CT技术对板状构件检测的局限性和CL扫描结构所引起的分层图像模糊问题，既解决了板状构件的检测的局限性又提高了重建图像质量。

本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，它包括有如下步骤：

1)数据采集：对待测物体进行CL直线扫描，获得投影数据；

2)图像初次重建：运用滤波反投影算法对步骤1)采集的投影数据进行图像重建，获取不同视角下重建图像；

3)确定反投影加权系数：根据步骤2)中不同视角下重建图像，确定分层图像参考值，根据参考值计算不同投影视角下分层图像间的不相似度，进而根据不相似度和调整参数α，β确定反投影加权系数；

4)反投影重建：利用步骤3)中得到的反投影加权系数，进行反投影重建。

进一步，步骤2)中对投影数据进行图像重建的具体步骤为：

2-1)对步骤1)采集的投影数据进行加权，加权系数可表示为：

式(1)中，S_O表示射线源到焦平面的垂直距离，S_D表示射线源到面阵探测器的垂直距离，u和v表示物体投影在面阵探测器的物理坐标；