本科图像处理第6章

2017/12/6,图像处理,1,图像处理 第6章,教材：数字图像处理与图像通信主讲：朱秀昌；辅导：干宗良考查课程，期末书面考试48学时，3学分,2017/12/6,图像处理,2,第六章 图像重建,6.1 计算机断层扫描技术 6.2 投影定理 6.3 傅立叶投影重建 6.4 卷积逆投影重建 6.5 代数重建 6.6 三维图像重建的体绘制 6.7 三维图像重建的面绘制,2017/12/6,图像处理,3,图像重建：由一系列沿直线投影图来重建二维图像，由一系列二维图像重建三维物体。成像方式：透射断层成像发射断层成像反射断层成像。 射线种类：X射线成像、核磁共振成像、正电子发射成像、 超声成像、微波成像、激光共焦成像、,2017/12/6,图像处理,4,射线投影成像的基本原理：人体组织对X射线吸收和散射，造成衰减，人体内的不同结构，比如脂肪、胰、骨骼对X射线吸收能力有所不同。,2017/12/6,图像处理,5,投射断层成像：当射线穿过物体时，在检测器上得到的遭受物体衰减的值就叫做射线的投影，根据投影可以了解物体对射线的吸收程度。 发射断层成像：发射源在物体内部，将具有放射性的离子（放射元素）注入物体内部，在物体外部检测其经过物体吸收之后放射量。反射断层成像：将入射信号（通常是单色平面波）入射到物体上，通过检测经物体散射（反射）后的信号强度来重建。,2017/12/6,图像处理,6,透射投影成像，图6.2表示等强度的射线透过不同密度分布时的情况，每块上的数字表示每块的密度或衰减，总的衰减是叠加的，其中一条射线束通过均匀密度物质的厚块，另一射线通过不等密度的厚块组合，但检测器的记录相同，因此，投影重建时需要一系列投影才能重建二维图像。,2017/12/6,图像处理,7,发射投影成像如，正电子发射成像（PET：Positron Emission Tomography）采用在衰减时放出正电子的放射性离子，放出的正电子很快与负电子相撞湮灭而产生一对相背运动的光子。相对放置的两个检测器接收到这两个光子就可以确定一条射线，检测器围绕物体呈环形分布，相对的两个检测器构成一组检测器对，检测由一对正负电子产生的光子。,2017/12/6,图像处理,8,6.1 计算机断层扫描技术,计算机断层扫描技术又称为计算机层析或CT（Computed Tomography)利用数字图像处理技术来获取三维图像。CT机通常包括X射线管、X射线检测器、扫描机架、病人床、用来重建图像结构的工作站。,图6.3 CT扫描成像的示意图,2017/12/6,图像处理,9,医学影像领域：Computed Tomography(CT)：获1979年诺贝尔奖（Nobel Price）布尔赫、珀塞尔，获1952年诺贝尔奖，发现了核磁共振现象劳特布尔（美）、P曼斯菲尔德（英）获2003年年诺贝尔奖，核磁共振的研究,（英）G.N.Hounsfield （美）Allan M. Cormack,2017/12/6,图像处理,10,CT实例：扫描系统的X射线源和检测器，始终保持严格的相对静止；射线管发出的是直线形波束，扫描机构围绕人体作旋转加平移运动；以检测器的位置为自变量，就构成如图6.4(b)的电流位置函数曲线。,图6.4 CT一次平移扫描所获得的输出信号,2017/12/6,图像处理,11,第一次直线平移扫描完毕后， 扫描系统旋转一个小角度， 再作第二次直线式平移扫描， 获得另一组投影数据；重复以上过程，便得到很多组投 影数据；对这些数据进行处理形成三维图像。,图6.5 头颅CT扫描成像示意图,2017/12/6,图像处理,12,6.2 投影定理,一个N维函数 在第N -1维上的映射称为函数 f 在第N -1维的投影。二维：函数 f(x,y)在x轴上（沿y方向）的投影 函数 f(x,y)在y轴上（沿x方向）的投影设 f(x,y) 的傅立叶变换为F(u,v)，可得：,（6.1）,（6.2）,（6.3）,2017/12/6,图像处理,13,把式（6.3）代入到式（6.1）可得：可知 gy(x,y)是F(u,0)的傅氏反变换， 或gy(x,) 的傅氏变换G(u)与F(u,0)相同。结论，函数 f(x,y)在x轴上投影gy(x,y)的傅立叶变换等于f(x,y)的傅立叶变换F(u,v)在(u,v)平面上沿u轴平面上的切片F(u,0)。,（6.4）,2017/12/6,图像处理,14,沿y轴的投影图示,2017/12/6,图像处理,15,假设函数f(x,y) 沿着t1方向投影到一条和t1垂直的直线上 s，t是一条与t1平行经过原点的直线，与 t 垂直经过原点的直线为s，该直线s与x轴的夹角为，直线t1离开原点的距离为s1，如图6.6所示。以s和 t 可用为极坐标：函数 f(x,y) 沿着 t1方向 s投影为：,图6.6 坐标旋转关系,(6.5),2017/12/6,图像处理,16,将投影式(6.5)只对s1作一维傅立叶变换，将指数项作变换，得,（6.6）,（6.7）,2017/12/6,图像处理,17,上式表明，f(x,y) 在一条与x轴夹角为，离开原点距离为r的直线上的投影的傅立叶变换等于二维傅立叶变换在与u轴成方向上的切片，这就是投影定理，也称之为切片定理。显然，如投影变换G(r,)中对所有的 r 和值都是已知的，则图像的二维傅立叶变换也可以完全确定，进行二维傅立叶反变换，就可以得到f(x,y) ，这就是三维图像重建技术的基础。,2017/12/6,图像处理,18,投影定理推广到三维：令f(x,y,z)表示一个三维物体，它的三维傅立叶变换为如=0其中gz(x,y)正是f(x,y,z)在(x,y)平面上的投影，即表明了f(x,y,z)在(x,y)平面上投影的傅立叶变换与f(x,y,z)的三维傅立叶变换F(u,v,)在=0平面上的切面F(u,v,0)相等。在与(x,y)平面成夹角为的平面上投影的傅立叶变换，等于三维傅立叶变换F(u,v,)在与(u,v)平面成角的切面F(u,v,)。,（6.10）,（6.9）,（6.8）,2017/12/6,图像处理,19,6.3 傅立叶投影重建,傅立叶投影重建的基础：傅立叶投影定理。根据投影定理，就可以得到F(u,v)分别在相应角度位置上的切片；当切片趋向无穷多，就可获得在(u,v)平面上的所有F(u,v)值；由F(u,v)进行傅立叶反变换就可以重建图像f(x,y)。将f(x,y)沿s方向的投影表达式及其一维傅立叶变换式改写为：令u=Rcos, v=Rsin，根据投影定理，用极坐标(R,)来表示: 可见，如果知道所有R和的投影变换值G(R,)，则变换域的二维函数将全部确定。然后，取傅立叶反变换就可以得到图像函数。,（6.11）,（6.12）,（6.13）,2017/12/6,图像处理,20,利用傅立叶变换的共轭对称性，积分限由02换成0，R|R|后，积分限由0换成 +。上式可写成 ：记傅立叶投影重建图像为：,（6.16）,（6.15）,（6.14）,2017/12/6,图像处理,21,以上是理想的情况可以获得无穷多个投影，对连续图像的傅立叶重建。如果只有有限个角度的投影g(,n)(n表示n)，G(R,)可用在一系列采样点 (ms,n) 上对g()求和得到(s为沿着射线方向采样点的间距，采样点数为M)，于是式(6.13)可写成： 令R=kR(k为整数，R为频率域上采样间距，采样点数为M)，取则有 根据极坐标上点(kR, n)的值G(kR,n)插值出在直角坐标上点(ku,nv)的值F(ku,nv)，从而反傅立叶变换得到f(kx,ny)。,（6.18）,（6.17）,2017/12/6,图像处理,22,注意：必须得到所有投影数据后再能重建图像， 不能根据所获得的部分投影数据重建图像， 重建图像需要进行傅立叶反变换。傅立叶变换法步骤：(1) 对N个不同方向上投影进行 一维傅立叶变换。 (2) 在傅立叶变换空间从极坐标 向直角坐标插值。 (3) 利用式(6.15)或离散形式的傅 立叶频谱进行反变换得到重建图像。,图6.8 傅立叶空间的直角和极坐标网格,2017/12/6,图像处理,23,6.4 卷积逆投影重建,卷积逆投影重建法：以投影切片定理为基础；傅立叶变换重建法：计算量比较小，但要二维插值，在射电天文学研究中得到应用广泛；卷积逆投影法：能快速实现，噪声较小时可重建出准确清晰的图像，在X射线CT成像中应用广泛。,2017/12/6,图像处理,24,在计算投影的一维傅立叶变换F(R,)时，R为频域极轴变量。投影数据g(,)总是被有限截断。当的取样间隔为d时，在频率R的变化范围将是-d/2d/2，于是投影切片定理可近似写成:记因为 ，上式又可写成,（6.19）,（6.20）,（6.21）,2017/12/6,图像处理,25,由(6.15)可知：卷积逆投影法重建图像为：由式（6.21）可知，右边正是投影数据g(,)与脉冲响应h()所表示的滤波器的卷积，h()为卷积函数。求f (x,y,) 则是在角方向上卷积了的投影，因此从式（6.22）求f (x,y)可被认为是求逆投影过程，即卷积逆投影重建法。,（6.21）,（6.22）,2017/12/6,图像处理,26,式（6.20）所表示的h()正是频率响应为|R|的滤波器，如下图所示，通常称为重建滤波器。由此可知，卷积逆投影重建的关键是设计重建滤波器。下面简单介绍重建滤波器的设计。对式(6.20)求积分：在离散情况下，重建滤波器被有限截断，设在的变化范围内，对其取M点，采样间隔为d，即= md， 。,2017/12/6,图像处理,27,用极坐标表示，并用离散值代替连续积分，则式(6.21)可以写成：用极坐标和直角坐标之间的关系，求出与极坐标点相对应的直角坐标系上的点，从而得到用离散值表示的 ，最后，根据求逆投影式(6.22)得到重建的图像：(6.23)和(6.24)是一组便于计算机快速运算的表达式。,（6.23）,（6.24）,2017/12/6,图像处理,28,卷积逆投影重建法的重建滤波器。,2017/12/6,图像处理,29,6.5 代数重建,投影重建的傅立叶变换法和滤波器逆投影都在变换域（频率域）内处理；这两种方法都在连续域内进行解析处理，为便于计算机实现，引入离散化和有限近似。代数重建技术则是属于另一类方法，也称为级数展开法，它是一种逐次逼近的迭代算法。代数重建法：需要在重建的目标上加一栅格，将目标划分为许多等大小的体积单元，计算每个体元的衰减系数，写成矩阵形式如下：Y = AX ；在许多位置，射线束只是部分地通过一些体元。,2017/12/6,图像处理,30,代数法重建：切片栅格小体积元（小立方体）,图6.9 扫描重建栅格,2017/12/6,图像处理,31,迭代方法来求解式(6.26)的基本思想：根据物体已有的先验知识，先对未知图像的各像素都赋予一个初始估值，利用这些假设数据去计算各射线穿过对象时可能得到的投影值,将算得的值和实测投影值进行比较，按照差异获得一个修正值，根据这些修正值，修正各对应射线穿过的诸像素值，如此反复迭代，直到计算值和实测值接近所要求的精度为止。,2017/12/6,图像处理,32,具体实施步骤如下：(1)对于未知图像各像素均给予一个假定的初始值，从而得到一幅初始计算图像，如设各像素的初始值均为0。(2)根据假设图像，求对应第i条射线穿过时，各体单元应得到的各个相应投影值Z1*，Z2*，Zn*。(3)将计算值Z1*，Z2*，Zn*和对应的实测值Z1，Z2，Zn进行比较，然后取对应差值Zi=ZiZi* 作为修正值。(4)用每条射线的修正值来修正和该射线相交的诸像素值。(5)用修正后的像素值重复(1)(4)步，直到计算值和实测值之差，即修正值小到所允许的精度为止。,2017/12/6,图像处理,33,四单元矩阵实例：第一次运算是：水平照射后，将射线和放入图像单元，即：构成第二次运算是：垂直照射后，再将射线和加到上面那个图像单元中去，即：,2017/12/6,图像处理,34,第三次运算是：取对角线方向的照射(向右上方向)，获得的射线和加到前图像单元中去，即：第四次运算是：取向左上方的对角线照射，并将此射线和加到前面所获得取的图像单元中去，即：最后一次运算是：从每个图像单元中减去最小数6，然后用3去除每个单元值，便可解出该问题开始的那个矩阵。,2017/12/6,图像处理,35,6.6 三维图像重建的体绘制,前面：傅立叶投影重建、卷积逆投影重建、代数法重建进行降维处理，重建的基础是投影切片定理，三维物体的重建是从大量的二维投影图像得到，二维图像的重建是从大量的一维投影图像得到，这类重建方法在CT、核磁共振中应用广泛，重建图像质量较高。本章：三维图像重建“直接体绘制法”“三维图像显示技术”，“三维空间数据可视化”实际应用中，要求在获得大量二维切片图像之后，希望能观察到三维图像，即三维图像显示，获得更加直观、逼真、形象的视觉效果。关键：已知物体的各层切片图像，通过三维重建在屏幕上显示物体。,2017/12/6,图像处理,36,对于分布在三维空间的大量数据来说，比较简单的一种是这些数据均匀地分布在三维网格点上，即在x，y，z三个方向上，网格点之间的距离均相等，如图所示。,图6.10 规则数据场示意图 及扫描得到的头部切片图,2017/12/6,图像处理,37,在三维空间的规则数据场中，无需给出各数据点空间位置，只要给出三维网格某一角点的空间位置和某一数据点的序号（第k层的i，j值），即可根据网格间距所对应的距离求出该点的空间位置。每个网格是结构化数据的一个元素，通常叫做“体元”(Voxel)，数据场的函数值f(i,j,k) 对应于三维空间 (i,j,k) 的位置。图6.10(b)是扫描得到的一系列头部切片图像的其中三幅切片。直接体绘制：将已采集到计算机上的三维离散数据场重新采样（先重构再采样），按照一定的规则转换为图像显示缓存中的二维离散信号。注：将三维离散（图像）数据场集合称为物体空间， 将显示图像的屏幕称为图像空间，如图6.11所示。,2017/12/6,图像处理,38,体绘制方法中最常见的有两种：（1）图像空间扫描的体绘制法：如图，从图像空间到物体空间的方法。,图6.11 重构和重采样,图6.12 光线投射体绘制的重采样,2017/12/6,图像处理,39,（2）物体空间扫描的体绘制法：如图，从物体空间到图像空间的方法。,图6.13 空间采样点对屏幕的贡献示意图,2017/12/6,图像处理,40,光线投射体绘制方法：是一个三维离散数据场的重采样和图像合成的过程(1) 对物体空间的三维离散数据场进行预处理；(2) 从图像空间显示屏幕上的每一个像素 点根据设定的观察方向发出一条投射光线；(3) 为了增强三维逼真效果，突出显示不同组织 的边界面，可以采样表面明暗计算；(4) 计算每条射线对屏幕像素点的贡献。用该方法对40幅头部切片重建结果如图所示。,图6.14 头部切片数据光 线投射重建后显示,2017/12/6,图像处理,41,6.7 三维图像重建的面绘制,面绘制技术：由已知物体的三维网格离散数据，在三维空间数据场中构造出中间几何图元，然后再由传统的计算机图形学技术实现面绘制。面绘制方法构造出的可视化图形当中间几何图元较小时，可以得到光滑的表面和清晰的图像，而且在构造出中间图元之后，可以利用现有的图形硬件实现绘制功能，速度比体绘制要快，因而得到了广泛的应用。面绘制的典型算法：立方体步进法（MC法：Marching Cubes)，四面体步进法（MT法：Marching Tetrahedra)、剖分立方体法(Dividing Cubes)等。,2017/12/6,图像处理,42,对于三维数据场，确定的是物体表面轮廓信息，类似于二维图像的边缘轮廓线信息。需要以下几个步骤：1. 确定包含表面轮廓面的体元：离散的三维空间数据场中的一个体元如图6.10(a)所示，8个数据点位于该体元的8个角点位置上。如果一个体元的8个角点位置用A， B，F表示，其8个角点对应的 状态为1，0，0，0，0，0，0，0， 则等值面必定与AB、AD、AE相交。每个体元有8个角点，每个角点有0，1两种可能状态，因此，每个体元的8个角点共有 个不同的状态。,图6.17 角点的状态及其体元与等值面的相交,2017/12/6,图像处理,43,我们可以利用不同种对称性将256种状态简化为下面的15种状态。1) 绕3条坐标轴的任一轴旋转，2