[发明专利]一种MVCT图像的增强方法及系统

权利要求书

1.一种MVCT图像的增强方法，其特征在于，所述增强方法包括如下步骤：

构建区别性字典，所述区别性字典包括组织结构特征块和噪声伪影特征块；

采用块匹配算法从MVCT图像中提取多个三维图像块；

求解所述三维图像块利用所述区别性字典表示的稀疏系数矩阵；

将所述噪声伪影特征块对应的所述稀疏系数矩阵中的系数归零，得到组织结构稀疏系数矩阵；

利用所述组织结构稀疏系数矩阵和所述区别性字典表示所述三维图像块，并进行字典处理，得到字典处理后的三维图像块；

对所述字典处理后的三维图像块进行三维去噪处理，得到去噪后的三维图像块；

将所述去噪后的三维图像块还原成二维图像，得到增强后的MVCT图像。

2.根据权利要求1所述的一种MVCT图像的增强方法，其特征在于，所述构建区别性字典，具体包括：

获得MVCT图像的体数据和HQCT图像的体数据；所述HQCT为模拟CT定位机扫描得到的高质量CT图像；

从所述HQCT图像的体数据中提取组织结构特征块；

根据所述MVCT图像的体数据和所述HQCT图像的体数据，获得差异体数据；

从所述差异体数据中提取噪声伪影特征块；

将所述组织结构特征块和噪声伪影特征块组合成区别性字典。

3.根据权利要求2所述的一种MVCT图像的增强方法，其特征在于，所述从所述差异体数据中提取噪声伪影特征块，之后还包括：

过滤掉所述噪声伪影特征块中的组织结构信息，得到过滤后的噪声伪影特征块；

对所述过滤后的噪声伪影特征块进行减均值和归一化处理，得到处理后的噪声伪影特征块。

4.根据权利要求2所述的一种MVCT图像的增强方法，其特征在于，所述从所述HQCT图像的体数据中提取组织结构特征块，之后还包括：

利用公式计算所述组织结构特征块中相邻层的层间灰度值差异度；其中，ISID表示层间灰度值差异度，d_z(i)表示第i层z轴上的灰度值，d_z(i+1)表示与第i层相邻的第i+1层在z轴上的灰度值，n_i表示第i层图像块的数量；

将所述层间灰度值差异度大于第一预设值的像素删除，得到过滤后的组织结构特征块；

对所述过滤后的组织结构特征块进行减均值和归一化处理，得到处理后的组织结构特征块。

5.根据权利要求1所述的一种MVCT图像的增强方法，其特征在于，所述采用块匹配算法从MVCT图像中提取多个三维图像块，具体包括：

利用滑动块的方式将所述MVCT图像划分为多个图像块；

确定参考块；

选取与所述参考块相似的图像块，作为匹配块，得到匹配块集合；

利用三维图像提取矩阵，对所述匹配块集合进行三维图像块提取。

6.根据权利要求5所述的一种MVCT图像的增强方法，其特征在于，选取与所述参考块相似的图像块，作为匹配块，得到匹配块集合，具体包括：

利用公式计算每个所述图像块与所述参考块的欧氏距离；其中，Z_R表示第R个参考块在Z轴方向的灰度值，Z_x表示X轴坐标为x的图像块在Z轴方向的灰度值，γ′表示操作运算符，表示归一化的2D线性变换，N_block表示图像块；

根据所述欧氏距离，利用公式S_R＝{x∈X|d(Z_R,Z_x)≤τ_match}，选取与所述参考块相似的图像块，作为匹配块，得到匹配块集合；其中，S_R表示第R个参考块的匹配块集合，τ_match表示第二预设值。