图像处理技术 - HS处理
CR系统的图像处理
CR系统具有多种图像处理能力。现有处理技术概括如下:
- 自动灰度处理(G处理)
- 根据要检查的身体部位自动调整密度
- 频率处理(F或HF处理)
- F处理可增强特定精细度。
- HF处理则可增强多种精细度。不同的HF处理技术有不同的偏重程度和模式。
- 均衡处理(E或HE处理)
- 强调不易观察的部位。
图1 HF处理示例(胸部)
龙8美能达将HF/HE处理(混合处理)作为产品的标准功能。该技术是采用多分辨分解技术的传统频率处理的升级版本。CR传统增强处理主要针对以下两点:纠正不易观察部位的图像密度,增强图像锐丽度。
新图像处理技术问世
前一页已简单介绍了传统图像处理技术,现在能够减少图像斑点(噪声)的图像处理技术已经问世。
噪声抑制处理的目的
- 改善噪声明显的检查部位的图像。
- 改善低剂量曝光的图像品质。
- 改善诊断能力,抑制噪声,以便清楚显示边界。
新图像处理技术(HS处理)
HS处理是一种可以降低图像固有噪声的图像处理技术。这是一种混合式图像处理技术,可提高图像颗粒度,同时使图像对比度和噪声达到最佳的平衡点。在混合处理的"多分辨分解"过程中,识别边缘成分后,降低非边缘(噪声)成分的反应,可改善图像颗粒度。接下来,我们将介绍抑制噪声、改善颗粒度的具体方法。
颗粒度改善方法
在阐述具体处理技术前,我们先来介绍一种改善颗粒度的方法。
混合处理(HE/HF处理)根据结构的精细程度(图像频率),利用频率处理以及有增强作用的多分辨分解技术,而HS处理则通过选择性降低图像精细噪声来改善颗粒度。
什么是多分辨分解?
具体说来,从原始图像中减去平滑图像(如图2所示),只能产生边缘的图像。通过在减影的同时改变平滑程度,可以获得不同精细程度的边缘图像。减除不同精细程度的边缘图像就被称为多分辨分解。这是新式CR图像处理中最基本的一种技术,用于各种处理方法中。龙8美能达利用这种多分辨分解开发出这种称为"混合处理"的技术。
图2
人体X线照片由精细度不同的各种结构组成,提取各种精细度的边缘成分(多分辨率)并根据需要将其加入原始图像中或者从原始图像中减除,可使图像变得非常清晰。
HS处理技术和原理
下列三种技术又称为图像斑点技术,可以整合到前面介绍的多分辨分解混合处理流程中,改善图像颗粒度。
- 1
- 提取边缘信息
- 多分辨分解后,从多重平滑图像和差分平滑图像中提取边缘信息。
- 2
- 选择性平滑滤波
- 根据提取的边缘信息切换平滑滤波器,保留边缘成分,仅滤去噪声成分。
- 3
- 密度/对比度相关校正
- 抑制高密度/高对比度部位的平滑滤波,抑制程度高于平滑图像。
"保留边缘成分,仅滤去噪声成分"
通过将结构成分识别为边缘结构并进行选择性平滑滤波,可消除噪声成分降低的信号,同时保留结构成分。
HS处理特点
下列三种技术又称为图像斑点技术,可以整合到前面介绍的多分辨分解混合处理流程中,改善图像颗粒度。
- 改善颗粒度
- 保留边缘成分,仅抑制颗粒成分
- 优化噪声/对比度比率
- 根据诊断目的,设定噪声和对比度间的最佳平衡点。
- 与Regius图像处理技术高度兼容
- 与其他混合处理技术(HE或HF)同时使用可进一步优化成像效果。