[发明专利]医学图像中坏像素点的修补方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其是涉及一种医学图像中坏像素点的修补方法及系统。

背景技术

数字化X光机的所配置的CCD或者平板探测器在拍摄图像的时候，通常会出现位置固定的异常“亮”或“暗”的像素点，这些像素点被称为坏点。由于探测器加工工艺水平的因素，坏点的分布会独立离散分布，也会出现连续集中在一起坏点的坏像素簇，从而形成单像素宽的线状，或者形成连续几个线状组合成条状(又称为“坏像素簇”)区域。

通常探测器厂家会对探测器的坏像素在硬件或者软件上进行修补，但目前的已有的方法虽然对于孤立的坏像素点修补效果尚可，但对于坏像素簇修补效果欠佳，对用于诊断的医学图像来说，往往会形成明显的人工修补痕迹，会在不同程度上影响医生的阅片和诊断。

中国专利申请号CN200980153006提出了一种用于检测和校正图像传感器中的坏像素的方法，是一种基于像素值差异比率的坏像素修补方法，但该方法在修补过程中对于一些边缘信息无法较好的实现估测。中国专利申请号CN201110822681提出一种用来进行坏像素补偿的方法与用来进行坏像素补偿的装置，是一种基于坏像素周围一定区域内坏像素方向信息的方法，选择一定方向上的正常像素进行补偿，该方法可以较好的保持边缘信息，但由于该方法需要取周围一定范围内的正常点进行特定的多种组合，因此较适合孤立的坏像素校正，对于连续分布、形状不规则的坏像素簇无法进行，且计算量相对较高，对于每个坏像素补偿需要进行近百次加减运算。

发明内容

本发明提出一种医学图像中坏像素点的修补方法及系统，以解决目前坏像素点的修补时存在计算量大、修补效果较差的技术问题。

本发明采用如下技术方案实现：一种医学图像中坏像素点的修补方法，其包括步骤：

分别求取医学图像中一个坏像素点周围的正常像素点在给定的T个方向上的差异绝对值；

选取差异绝对值最小的方向上的正常像素点对所述坏像素点进行修补，所述坏像素点经过修补后作为正常像素点参与临近的下一个坏像素点的修补计算。

其中，对所述坏像素点进行修补的步骤包括：按公式a*(B-A)+A插值计算所述坏像素点修补后的像素值，其中，A、B分别为所述差异绝对值最小的方向上位于所述坏像素点两侧且分别距离所述坏像素点最近的两个正常像素点，其中，a＝d1/d，d1代表所述坏像素点到正常像素点A的距离，d代表所述正常像素点A到正常像素点B的距离。

其中，如果存在多个方向上差异绝对值相等且为最小，则依次计算各个方向的修补值，然后求取均值作为所述坏像素点的最终修补结果。

另外，本发明公开一种医学图像中坏像素点的修补方法，其包括：

用于标记坏像素点及修补后像素位置的坏像素Map图像副本标记模块；

差异绝对值计算模块，用于分别求取医学图像中一个坏像素点周围的正常像素点在给定的T个方向上的差异绝对值；

坏像素点修补模块，用于选取差异绝对值最小的方向上的正常像素点对所述坏像素点进行修补，所述坏像素点经过修补后标记为正常像素点参与临近的下一个坏像素点的修补计算，且将经过修补后的坏像素点坐标反馈给坏像素Map图像副本标记模块。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

本发明提出一种通过高质量高效率的预测坏像素点、坏像素簇形成的空白区域中的边缘信息变化趋势进行坏像素点修补的方法，且提出坏像素点修补后作为正常像素点参与方式，参与临近的下一个坏像素点的修补计算过程(即坏像素点簇的修补计算)，保证坏像素点簇的修补的连续性，提高了坏像素点的修补效果。并且，本发明使用的算法简单、计算量较小，从而可以简化坏像素点修补系统的结构，以及提高修补效率。

附图说明

图1是本发明一个实施例的流程示意图。

图2是一个实施例中像素点的示意图；

图3是本发明一个实施例的系统结构示意图。

具体实施方式

本发明属于图像处理领域，其目的是提高坏像素点和坏像素簇的修补效果和修补效率，使探测器在一定的工艺水平限制情况下通过软件处理能够消除坏像素点，尤其是较大坏像素簇所形成的异常区域，满足医学临床诊断图像质量需求。

本发明通过边缘预测以及迭代填充的方法来修补坏像素点和坏像素簇，从而在保证更合理预测医学图像中的边缘信息在坏像素点和坏像素簇区域的分布情况的同时，具有较高的处理速度，特别是坏像素簇引起的较宽范围的连续信息丢失，使得补偿效果更接近实际情况。