[发明专利]微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种X射线图像的去噪方法，尤其是一种微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法。属于图像处理领域。

背景技术

随着X射线摄影技术的不断提高，X射线检测技术越来越多的应用在医学病理检测及工业缺陷检测方面。但无论是医学上常用的百微米焦点X射线管，还是工业上常用的微焦点X射线源的射线管，获得的X射线图像信噪比都比较低，图像受颗粒噪声污染、雾化情况严重，表现出明显的噪声污染现象，这些不良现象给微焦点X射线图像的检测带来了一定的困难。因此，对微焦点X射线图像去噪十分必要。

虽然，国内外研究人员对图像去噪算法有了很多研究，但大多都是将一个或多个确定性噪声模型应用于图像去噪，并未考虑噪声本身的特性、种类以及图像本身的特点，对于微聚焦X光图像这种信噪比低，缺陷对比度差的对象，难以在去噪的同时，兼顾相邻像素灰度保序原则，达到既去除噪声又不破坏原有图像结构的目的。

由于在微聚焦X射线成像过程中，无论哪种噪声，虽然产生机理不同，但都可以看作粒子传输过程中的伴随噪声和成像系统显示、外界干扰引起的附加噪声。其特征都可以定义为高斯分布(强射线强度下的光电噪声、荧光屏结构噪声、电子噪声等)。因此，为了去除低对比度、低灰度的微焦点X射线图像的噪声，提高微焦点X射线图像的精密检测精度，就需要发明噪声基于高斯分布特性的方法来解决这一问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供一种计算速度快、简单快捷的微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

微焦点X射线图像噪声建模与去噪方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

1)用X光机器采集含有噪声的空白图像A；

2)将空白图像A中的噪声视为均值为零的高斯白噪声，计算噪声方差σ²；

3)采集含有对象的微焦点X射线图像B，采用滤波模板为3×3，均值为零，方差为σ²的高斯滤波器对图像B进行去噪。

作为一种实施方案，所述方法还包括：

4)通过Canny边缘检测算法对步骤3)进行去噪后的图像进行检测。

作为一种实施方案，步骤2)所述将空白图像A中的噪声视为均值为零的高斯白噪声，计算噪声方差σ²，具体如下：

2.1)求图像均值aver：

aver=1m×n·Σi=1mΣj=1nf(x,y)---(1)]]>

其中，f(x，y)为输入图像，图像大小为m×n；

2.2)求图像方差σ²：