[发明专利]DR图像亮度自适应调整方法及系统

说明书

本发明实施例公开了一种DR图像亮度自适应调整方法及系统，所述方法包括：提取组织区域步骤：对待调整图像I进行分割，提取组织区域的二值图像I_b；亮度计算步骤：计算组织区域亮度；调整系数计算步骤：计算亮度调整系数s；映射表计算步骤：根据亮度调整系数s计算亮度调整映射表；亮度调整步骤对待调整图像I进行亮度调整映射变换，调整图像亮度。本发明首先通过自动提取组织区域，来计算获取组织区域亮度，然后根据组织亮度，自适应计算相应亮度调整系数，最后执行亮度调整，实现图像亮度适宜稳定；本发明无需额外增加硬件部件，经济性好；同时，整个亮度调整过程都是自适应进行，无需人工介入，节省了医生工作量。

技术领域

本发明涉及图像诊断技术领域，尤其涉及一种DR图像亮度自适应调整方法及系统。

背景技术

DR(Digital Radiography，数字X线摄影)系统以X线为信息载体，利用其物理特性，即穿透人体时因组织密度差而发生不同强度的衰减，来获取人体组织状态信息，以供医学诊断。作为医疗影像诊断设备，DR系统输出的图像质量在客观上决定了医学诊断的精度。因此，任何可能影响图像质量的因素，都必须认真考虑。对于医学图像，其质量通常表现在亮度、对比度、锐利度、信噪比等方面。其中，图像亮度是图像信息输出的重要反应，是人眼最直接也是最敏感的方面之一，其适宜与否不仅影响用户观感体验，更对诊断结果起着关键性影响。

临床摄片中，曝光射线量的多少以及不同患者体型对X线的衰减强弱，直接决定了DR系统探测器接收到的原始信号强度，从而间接决定了所获图像的明暗程度。因此，要获取一张亮度适宜的DR图像，往往要求拍片医生能够根据患者体型，精准把握曝光剂量。然而在实际中，这种控制很难把握。要么剂量过高，图像偏暗，要么剂量过低，图像偏亮，以致常常需要重复曝光，不仅增加医生工作量，也无形中增加了患者对射线的吸收，造成患者二次伤害。

对于DR图像亮度控制，目前常用的有两类方案。一类是借助AEC(AutomaticExposure Control，自动曝光控制)硬件模块，自动控制曝光量，来实现图像亮度稳定。另一类是应用图像处理技术，对图像亮度进行调整，如常用的Gamma亮度校正。从实际应用来看，前种方案基本无需额外人工干预，具有操作简便和图像效果好的优点，然而由于需要额外增加硬件部件，导致经济性方面不够友好。后种方案为纯图像处理技术，不依赖于额外硬件，经济性好，然而就目前通常的实现方式来看，一般采用等力度的亮度调整方式，因此常常需要频繁地手动调整处理参数，增加了医生工作量。

申请号为201910683490.2，发明名称为《一种医学图像亮度均一化校正方法》的发明专利为深度神经网络方案，通过构建GAN生成对抗网络，利用有代表性的已标注的亮度缺陷数据集进行训练，获取缺陷数据到正常数据的特征映射，最终实现对亮度不均图像的亮度校正。该方案对数据集的依赖性大，数据集的制作优劣，包括标注准确性和数据量大小等，直接影响模型的精度性能。另一方面，神经网络模型通常计算量巨大，对硬件资源要求较高，不利于临床应用。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种DR图像亮度自适应调整方法及系统，以实现图像亮度适宜稳定。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提出了一种DR图像亮度自适应调整方法，包括：

提取组织区域步骤：利用最大类间方差法，对待调整图像I进行分割，提取组织区域的二值图像I_b；

亮度计算步骤：根据组织区域的二值图像I_b计算组织区域归一化灰度均值b，将灰度均值b作为组织区域亮度；

调整系数计算步骤：根据组织区域亮度计算亮度调整系数s；

映射表计算步骤：根据亮度调整系数s计算亮度调整映射表；

亮度调整步骤：根据亮度调整映射表，对待调整图像I进行亮度调整映射变换，调整图像亮度。