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数字射线图像降噪中的线性滤波方法    
简介:数字射线成像(DR)系统中 ,图像中的噪声是影响图像质量的重要因素之一 ,给图像分析和缺陷(尤其是微细瑕疵)识别带来了困难。为了提高图像的信噪比 ,对图像降噪方法的研究是十分必要的。对 DR 系统中噪声的来源及其产生的影响进行分析后 ,比较了几种常用的线性滤波方法对射线图像的降噪效果 ,介绍了近年来提出的一些较新颖的降噪方法。

关键词 :数字射线成像 ;图像降噪 ;线性滤波
中图分类号 : T G115. 28    文献标识码 :A    文章编号 :100026656(2005) 0420198204

1  噪声的产生和种类
噪声是图像处理中除有效信号之外的所有信号 ,它并不仅限于人眼所能观察到的图像中的失真和变形 ,有些噪声只有在进行图像处理时才可能发现。如检测某一构件合格与否时 ,常将在允许精度范围内的微细瑕疵作为噪声滤除 ,而只保留那些超出精度范围的瑕疵以作为判断工件合格与否的标准。在不同场合中 ,存在着不同类型的噪声。按噪声对信号的影响可分为加性和乘性噪声两类
[ 1 ]
在 DR 系统中 ,影响成像质量的因素是多方面的 ,其中图像噪声和散射是影响图像质量的两个主要因素。射线图像噪声按其产生的机理可分为系统固有噪声和随机噪声。固有噪声包括探测器转换屏的不均匀性、光泄漏、干扰噪声和数字化系统固有的量化噪声等 ;随机噪声由量子转换过程的统计性、X射线量子杂波、X 射线散射和视频放大器中的热电流噪声等产生
[ 2 ]
散射可因检测对象本身结构、周围环境和射线转换系统等产生。按噪声的统计规律 ,随机噪声又可分为量子噪声、椒盐噪声和正向脉冲噪声等。按照物理学中的相关定义 ,量子噪声是X 射线量子依照泊松 (Poisson) 分布的统计学法则随机产生的空间波动
[ 3 ]
其大小与射线源的剂量和探测器的吸收性能等有关。椒盐噪声是由图像传感器、信道传输和解码处理等产生的脉冲噪声在图像
中引起黑白点所致
[ 4 ]
脉冲噪声是由于 X 射线散射对 CCD 器件的激励作用在图像上产生随机分布而成。因为 CCD 器件的感光面积很小 ,而散射 X
射线是随机的 ,到达某个 CCD 像元的概率也是随机徐美芳等 :
[ 5 ]
因此可将散射线对 CCD 的影响看作是一种空间上的随机分布的正向脉冲噪声。这些噪声不仅降低了射线图像亮度的对比度 ,使图像细节变得模糊不清 ,给图像分析和缺陷检测 (尤其是小缺陷的检测)带来了很大的不便。改善射线图像质量的方法有很多 ,如帧叠加法降低量子噪声 ,电荷积累2慢扫描数字相机方法降低暗电流噪声 ,也消除了由散射和均匀灰度产生的射线背景的亮度信号
[ 6 ]
改进型维纳滤波能更好地恢复受胶片的颗粒噪声等随机噪声影响的射线图像 ,基于行列处理非线性滤波能消除正向脉冲噪声等
[ 7 ]
也有人将线性滤波和非线性滤波对射线检测图像降噪的效果进行了比较
[ 8 ,9 ]
可见 ,对射线图像降噪方法的研究有着十分重要的意义。以下主要针对射线图像线性滤波降噪的常用算法进行综述。

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