[发明专利]一种形态学辅助去除环形伪影的方法

说明书

本发明涉及一种形态学辅助去除环形伪影的方法，将输入图像从直角坐标系转换到极坐标系下，得到Img1；对Img1做径向的中值滤波，得到Img2，然后与输入图像相减，得到Img3；对Img3做沿着角向的中值滤波，得到Img4；使用形态学方法去除Img4中环形伪影以外的图像信息；去除Img4中宽度大于阈值thTR的部分，得到Img5；去除Img5中长度小于阈值thDeg的部分，得到Img6；去除Img6中孤立和具有突变边缘的部分，得到Img7；对Img7进行测地膨胀，修复上述步骤中的过渡校正，得到Img8；对Img8沿径向做一次滤波核长度为Nlen的高斯滤波，得到Img9；将Img9通过坐标变换转换到直角坐标系中并与输入图像相减，得到去环图像，优势在于：在中值滤波的基础之上，加入了形态学的处理方法，可以有效的降低误识别率。

技术领域

本发明涉及医学影像技术领域，尤其涉及一种形态学辅助去除环形伪影的方法。

背景技术

环形伪影是CT图像中最常出现的伪影之一。该伪影轻则降低图像质量与可读性，重则影响临床诊断，因此需要使用去环算法进行去除。

当前的去环算法主要包括以下几类：一类在投影域进行处理，图像中的环在连续投影中一般表现为沿投影方向的直线，可以通过各类直线识别算法进行识别和去除；另一类在图像域进行处理，处理前需要先通过坐标转换将图像转换到极坐标系，直角坐标系下的环在极坐标系下即表现为直线，之后再对直线进行识别。在图像域的处理方法更具有通用性，因此更多的被使用在CT图像去环算法中。

在极坐标系下去环一般需要先识别环，常见的方式是将带环图像沿径向做中值滤波，然后与原图相减，并沿角向做一次中值滤波。这样的方式可以有效的将原图像中的环识别出来，但同时也会带有其他的结构信息，所以直接将该结果用于去环很多时候会破坏正常的组织结构。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种形态学辅助去除环形伪影的方法，本技术在中值滤波的基础之上，加入了形态学的处理方法，通过环相对于其他结构的特征来进行区分。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种形态学辅助去除环形伪影的方法，包括以下步骤，

S100. 将输入图像Img0从直角坐标系转换到极坐标系下，得到Img1；

S200. 对Img1做径向的中值滤波，得到Img2，然后与输入图像Img0相减，得到初步的环分布图像Img3；

S300. 对图像Img3做沿着角向的中值滤波，得到处理后的环分布图像Img4；

还包括以下步骤，

S400. 使用形态学方法去除图像Img4中环形伪影以外的图像信息；

S410. 去除图像Img4中宽度大于阈值thTR的部分，得到Img5，其中thTR是指环的宽度阈值，以像素为单位；

S420. 去除图像Img5中长度小于阈值thDeg的部分，得到Img6，其中thDeg是指环的长度，以角度为单位；

S430. 去除图像Img6中孤立和具有突变边缘的部分，得到Img7；

S440. 对图像Img7进行测地膨胀，修复上述步骤中的过渡校正，得到Img8；

S450. 对图像Img8沿径向做一次滤波核长度为Nlen的高斯滤波，得到Img9；

S500. 将Img9通过坐标变换转换到直角坐标系中；

S600. 将Img0与直角坐标系中的Img9相减，得到去环图像Img10。

进一步的，所述步骤S410包括以下步骤，

S411. 将图像Img4二值化，将大于阈值thHR的像素标记为1，其余像素标记为0，得到Img4_TmpP；将小于阈值-thHR的像素标记为1，其余像素标记为0，得到Img4_TmpN，其中thHR是指环的强度阈值，以Hu为单位；