專利名稱：自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的方法及系統(tǒng)的制作方法
自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的方法及系統(tǒng)技術領域
本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，尤其涉及一種自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的方 法及系統(tǒng)。
背景技術：
對于醫(yī)學領域或其他領域的影像圖片，經(jīng)常需要選取圖片上的曝光區(qū)域來進行有 針對的分析。由于圖像曝光區(qū)域與非曝光區(qū)域的灰度值存在差異，通過設定好合適的閾值， 利用形態(tài)學里面的閾值分割方法，可以估計出曝光區(qū)域的位置和大小。但是有很多體位圖 像在獲取時需使用束光器曝光，由于不同體位、組織設定的劑量不同、束光器擋板老化及擋 板附近的X光線散射等原因，致使直接采用一個小閾值進行二值化的方法提取曝光區(qū)域， 穿透區(qū)域的邊界存在很大的誤差，如果采用一個大的閾值來二值化，曝光區(qū)域的過暗部分 與非曝光區(qū)域之間的邊界就不能被準確的區(qū)分開。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的第一個技術問題在于提供一種自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域 的方法，旨在自動檢測出曝光區(qū)域，減少醫(yī)生手動選取區(qū)域所帶來的工作量，為圖像作區(qū)域 均衡處理提供方便。
本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的方法，包括下述步 驟
步驟A，獲取待檢測的影像圖片；
在步驟B中，接收輸入的體位信息；
步驟C，若輸入的體位信息為普通體位，則以普通分割閾值對圖像進行二值化處理 從中分割出曝光區(qū)域；
步驟D，若輸入的體位信息為特殊體位，則分別獲取圖像中X光線的穿透區(qū)域和初 始曝光區(qū)域，然后通過所述穿透區(qū)域?qū)λ龀跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正，獲取最終的曝光 區(qū)域。
進一步地，所述步驟C包括下述步驟
步驟Cl，求取待檢測圖像像素值的平均值，以所述平均值作為所述普通分割閾 值；
步驟C2，以所述普通分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到曝光區(qū)域；
步驟C3，對步驟C2得到的曝光區(qū)域進行開運算處理，并放大至原始大小。
進一步地，所述步驟D包括下述步驟
步驟D1，確定待檢測圖像中X光線的穿透區(qū)域；
步驟D2，根據(jù)所述穿透區(qū)域得到初始曝光區(qū)域；
步驟D3，通過所述穿透區(qū)域?qū)λ龀跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正。
進一步地，所述步驟Dl包括下述步驟
步驟Dl I，對待檢測圖像進行GAMMA校正；
步驟D12，對校正后的圖像分塊，并求得每個圖像塊的最大值；
步驟D13，對所有圖像塊的最大值進行排序，以其中的近似最大值作為一次分割閾 值；
步驟D14，以所述一次分割閾值對圖像進行二值化分割，得到穿透區(qū)域；
步驟D15，對步驟D14得到的穿透區(qū)域進行開運算處理。
進一步地，所述步驟D2包括下述步驟
步驟D21，對所述穿透區(qū)域求反后再和待檢測圖像求與；
步驟D22，對步驟D21得到的圖像的像素值求平均，將求得的平均值作為二次分割 閾值；
步驟D23，以所述二次分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到初始曝光區(qū) 域；
步驟D24，對步驟D23得到的初始曝光區(qū)域進行開運算。
進一步地，所述步驟D3包括下述步驟
步驟D31，確定所述初始曝光區(qū)域中的最大連通區(qū)域，并得到所述最大連通區(qū)域的 寬高比；
步驟D32，若所述寬高比大于1，則執(zhí)行步驟D34，若所述寬高比小于1，則執(zhí)行步驟 D33 ；
步驟D33，判斷穿透區(qū)域的左邊與初始曝光區(qū)域的左邊的距離，以及穿透區(qū)域的右 邊與初始曝光區(qū)域的右邊的距離是否小于初始穿透區(qū)域?qū)挼?/4，若是，則用穿透區(qū)域的 左、右邊作為最終曝光區(qū)域的左、右邊，若否，則無需修正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝 光區(qū)域；
步驟D34，判斷穿透區(qū)域的上邊與初始曝光區(qū)域的上邊的距離，以及穿透區(qū)域的下 邊與初始曝光區(qū)域的下邊的距離是否小于初始穿透區(qū)域高的1/4，若是，則用穿透區(qū)域的 上、下邊作為最終曝光區(qū)域的上、下邊，若否，則無需修正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝 光區(qū)域。
本發(fā)明還提供了一種自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的系統(tǒng)，包括
圖像獲取模塊，用于獲取待檢測的影像圖片；
體位判斷模塊，用于判斷所述影像圖片中的圖像體位是普通體位還是特殊體位；
第一曝光區(qū)域分割模塊，用于在所述體位信息為普通體位時，以普通分割閾值對 圖像進行二值化處理從中分割出曝光區(qū)域；
第二曝光區(qū)域分割模塊，用于在所述體位信息為特殊體位時，分別獲取圖像中X 光線的穿透區(qū)域和初始曝光區(qū)域，然后通過所述穿透區(qū)域?qū)λ龀跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修 正，獲取最終的曝光區(qū)域。
進一步地，所述第一曝光區(qū)域分割模塊包括
普通分割閾值確定子模塊，用于求取待檢測圖像像素值的平均值，以所述平均值 作為所述普通分割閾值；
普通分割子模塊，用于以所述普通分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到 曝光區(qū)域；
普通曝光區(qū)域處理子模塊，用于對所述普通分割子模塊得到的曝光區(qū)域進行開運 算處理，并放大至原始大小。
進一步地，所述第二曝光區(qū)域分割模塊包括
穿透區(qū)域確定子模塊，用于確定待檢測圖像中X光線的穿透區(qū)域；
初始曝光區(qū)域確定子模塊，用于根據(jù)所述穿透區(qū)域得到初始曝光區(qū)域；
修正子模塊，用于通過所述穿透區(qū)域?qū)λ龀跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正。
進一步地，所述穿透區(qū)域確定子模塊用于首先對待檢測圖像進行GAMMA校正，然 后對校正后的圖像分塊，并求得每個圖像塊的最大值，對所有圖像塊的最大值進行排序，以 其中的近似最大值作為一次分割閾值，再以所述一次分割閾值對圖像進行二值化分割，得 到穿透區(qū)域，并對穿透區(qū)域進行開運算處理；
所述初始曝光區(qū)域確定子模塊用于首先對所述穿透區(qū)域求反后再和待檢測圖像 求與，然后對求與得到的圖像的像素值求平均，將求得的平均值作為二次分割閾值；再以所 述二次分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到初始曝光區(qū)域，最后對初始曝光區(qū)域 進行開運算；
所述修正子模塊用于首先確定所述初始曝光區(qū)域中的最大連通區(qū)域，并得到所述 最大連通區(qū)域的寬高比；若所述寬高比小于等于1，則判斷穿透區(qū)域的左邊與初始曝光區(qū) 域的左邊的距離，以及穿透區(qū)域的右邊與初始曝光區(qū)域的右邊的距離是否小于初始穿透區(qū) 域?qū)挼?/4，若是，則用穿透區(qū)域的左、右邊作為最終曝光區(qū)域的左、右邊，若否，則無需修 正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝光區(qū)域；若所述寬高比大于1，則判斷穿透區(qū)域的上邊 與初始曝光區(qū)域的上邊的距離，以及穿透區(qū)域的下邊與初始曝光區(qū)域的下邊的距離是否小 于初始穿透區(qū)域高的1/4，若是，則用穿透區(qū)域的上、下邊作為最終曝光區(qū)域的上、下邊，若 否，則無需修正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝光區(qū)域。
使用本發(fā)明提供的自動檢測技術可以對圖像的曝光區(qū)域自動進行檢測，總體的準 確率在98%以上，在圖像處理的所有過程中，可以去除去非曝光區(qū)域圖像數(shù)據(jù)的處理，提高 了程序運行效率；另一方面，給醫(yī)生減少了負擔；還有去除了非曝光區(qū)域?qū)D像均衡效果 的影響。


圖1是本發(fā)明提供的自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的方法的實現(xiàn)流程圖2是本發(fā)明提供的普通體位的圖像進行曝光區(qū)域確定的實現(xiàn)流程圖3是本發(fā)明提供的確定待檢測圖像中X光線的穿透區(qū)域的流程圖4是本發(fā)明提供的初始曝光區(qū)域的確定流程圖5是本發(fā)明提供的對初始曝光區(qū)域進行修正的流程圖6是本發(fā)明提供的通過穿透區(qū)域的邊界來修正初始曝光區(qū)域的示意圖7、圖8分別是本發(fā)明提供的普通體位、特殊體位的檢測效果圖9是本發(fā)明提供的自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的系統(tǒng)的結構原理圖10是本發(fā)明提供的第一曝光區(qū)域分割模塊的結構圖11是本發(fā)明提供的第二曝光區(qū)域分割模塊的結構圖。
具體實施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對 本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并 不用于限定本發(fā)明。
本發(fā)明先對所要檢測的體位圖像進行分類，像一些曝光區(qū)域分界比較明顯的且干 擾比較小的普通體位圖像，選用簡單的區(qū)域檢測算法，直接可以準確的計算出曝光區(qū)域；而 針對其它特殊體位，則選用二次閾值的方法，對初始檢測出的曝光區(qū)域進行修正。普通體位 圖像選取一個閾值，就可以分割出曝光區(qū)域，對檢測出的曝光區(qū)域進行噪聲點等的去干擾， 再通過逐行、逐列的掃描求出曝光區(qū)域的邊界；對于特殊體位圖像，通過設定一個大的閾值 獲取到圖像中X光線所穿透的區(qū)域，再設定一個小的閾值，獲取到體位圖像中的初始曝光 區(qū)域，最后用穿透區(qū)域?qū)Τ跏计毓鈪^(qū)域的邊界進行修正，獲取到最終所需的曝光區(qū)域。
圖1示出了本發(fā)明提供的自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的方法的實現(xiàn)流程，詳述 如下。
在步驟A中，獲取待檢測的影像圖片。
在圖像處理技術中，為了滿足終端顯示設備的分辨率等要求，通常需要進行預處 理以改變圖像的尺寸，若本發(fā)明中獲取到的原始圖片與終端顯示設備的參數(shù)不適配，則需 要進行預處理，本發(fā)明中通過下采樣將待檢測圖像處理為512*512的格式。
在步驟B中，接收輸入的體位信息
在醫(yī)學影像中，手、足等部位的曝光區(qū)域的邊界比較明顯且干擾較小，易于識別， 可定義為普通體位，而腰椎、頸椎等部位識別難度較大，可定義為特殊體位。
在步驟C中，若輸入的體位信息為普通體位，則以普通分割閾值對圖像進行二值 化處理從中分割出曝光區(qū)域。
本發(fā)明中，對于普通體位的圖像，可選用簡單的區(qū)域檢測算法，如圖2所示，包括 下述步驟
步驟Cl，求取待檢測圖像像素值的平均值，以平均值作為普通分割閾值.
步驟C2，以普通分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到曝光區(qū)域。
步驟C3，對步驟C2得到的曝光區(qū)域進行開運算處理，并放大至原始大小。
在圖像處理中，開運算指使用同一個結構元素對圖像先腐蝕再進行膨脹，其中腐 蝕處理可以將粘連的目標物進行分離，而膨脹處理則可以將斷開的目標物進行接續(xù)，開運 算通常用來消除小對象物、在纖細點處分離物體、平滑較大物體的邊界的同時并不明顯改 變其面積，可消除小顆粒噪聲，可基本保持目標原有大小不變。
在步驟D中，若輸入的體位信息為特殊體位，則分別獲取圖像中X光線的穿透區(qū)域 和初始曝光區(qū)域，然后通過穿透區(qū)域?qū)Τ跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正，獲取最終的曝光區(qū)域。
首先需確定待檢測圖像中X光線的穿透區(qū)域，本發(fā)明中初始曝光區(qū)域也是根據(jù)此 傳統(tǒng)區(qū)域得到，然后再進一步通過穿透區(qū)域?qū)Τ跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正。下文對具體原 理進行分述。
確定待檢測圖像中X光線的穿透區(qū)域的流程如圖3所示，包括下述步驟
步驟Dl I，對待檢測圖像進行GAMMA校正。
步驟D12，對校正后的圖像分塊，并求得每個圖像塊灰度的最大值。
步驟D13，對所有圖像塊灰度的最大值進行排序，以其中的近似最大值作為一次分 割閾值。
本發(fā)明中，考慮到噪聲影響，并不選擇排序后的最大值作為一次分割閾值，而是選 擇離序列最大值一定距離的值(本發(fā)明中命名為近似最大值)作為一次分割閾值，例如序列 中有100個值，其中第100個值最大，本發(fā)明選取第90個值作為近似最大值。
步驟D14，以一次分割閾值對圖像進行二值化分割，得到穿透區(qū)域。
步驟D15，對步驟D14得到的穿透區(qū)域進行開運算處理。
初始曝光區(qū)域的確定流程如圖4所示，包括下述步驟
步驟D21，對穿透區(qū)域求反后再和待檢測圖像求與。
步驟D22，對步驟D21得到的圖像的像素值求平均，將求得的平均值作為二次分割 閾值。
此處求平均是用有效像素點的個數(shù)去平均，有效像素點為穿透區(qū)域求反后的非零 像素點。
步驟D23，以二次分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到初始曝光區(qū)域。
步驟D24，對步驟D23得到的初始曝光區(qū)域進行開運算。
參照圖5，修正過程如下
步驟D31，確定初始曝光區(qū)域中的最大連通區(qū)域，并得到最大連通區(qū)域的寬高比；
步驟D32，若寬高比大于1，則執(zhí)行步驟D34，若寬高比小于等于1，則執(zhí)行步驟 D33 ；
步驟D33，判斷穿透區(qū)域的左邊與初始曝光區(qū)域的左邊的距離，以及穿透區(qū)域的右 邊與初始曝光區(qū)域的右邊的距離是否小于初始穿透區(qū)域?qū)挼?/4，若是，則用穿透區(qū)域的 左、右邊作為最終曝光區(qū)域的左、右邊，若否，則無需修正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝 光區(qū)域；
步驟D34，判斷穿透區(qū)域的上邊與初始曝光區(qū)域的上邊的距離，以及穿透區(qū)域的下 邊與初始曝光區(qū)域的下邊的距離是否小于初始穿透區(qū)域高的1/4，若是，則用穿透區(qū)域的 上、下邊作為最終曝光區(qū)域的上、下邊，若否，則無需修正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝 光區(qū)域。
采用圖3為邊界修正的示意圖，對圖像邊界進行修正時，必須先對體位方向進行 判定，如果為豎向時，對ROI的左右邊界用穿透區(qū)域進行修正，反之修正上下邊界。
曝光區(qū)域邊界的修正是用穿透區(qū)域的邊界來作為參考的，如圖6所示，假如體位 方向為豎向，填充有“網(wǎng)格線”的邊框為穿透區(qū)域的四個邊界，填充有“點”的為修正區(qū)域， 由于體位為豎向，所以要對左右兩個邊界進行修正，修正的操作是在修正區(qū)域內(nèi)找穿透區(qū) 域邊界，如果有穿透區(qū)域的邊界，則用穿透區(qū)域的邊界替換初始曝光區(qū)域ROI的邊界，其中 修正區(qū)域的高和初始曝光區(qū)域相同，寬為初始曝光區(qū)域ROI的1/4。
圖7、圖8分別為普通體位、特殊體位的檢測結果，從圖7中可以看出，普通體位的 檢測結果是不受圖像整體亮度的變化而變化，而特殊體位的檢測結果則會隨亮度變化，因 此需要做GAMMA校正。圖8中，第2幅圖像為X光線穿透區(qū)域，第3幅圖像為初始曝光區(qū)域， 用穿透區(qū)域?qū)Τ跏计毓鈪^(qū)域進行左右修正，得到最終的檢測區(qū)域。
本領域普通技術人員可以理解實現(xiàn)上述各實施例提供的方法中的全部或部分步驟可以通過程序來指令相關的硬件來完成，所述的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介 質(zhì)中，該存儲介質(zhì)可以為R0M/RAM、磁盤、光盤等。
圖9示出了本發(fā)明提供的自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的系統(tǒng)的結構原理，為了 便于描述，僅示出了與本發(fā)明相關的部分，其中的各個模塊、子模塊可以是內(nèi)置于計算機等 處理終端中的軟件單元。
參照圖9，該系統(tǒng)包括圖像獲取模塊91、體位信息接收模塊92、第一曝光區(qū)域分割 模塊93、第二曝光區(qū)域分割模塊94。其中，圖像獲取模塊91用于獲取待檢測的影像圖片。 體位信息接收模塊92用于接收輸入的體位信息。第一曝光區(qū)域分割模塊93在接收到的體 位信息為普通體位時，以普通分割閾值對圖像進行二值化處理從中分割出曝光區(qū)域。第二 曝光區(qū)域分割模塊94在接收到的體位信息為特殊體位時，分別獲取圖像中X光線的穿透區(qū) 域和初始曝光區(qū)域，然后通過穿透區(qū)域?qū)Τ跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正，獲取最終的曝光區(qū) 域。
進一步地，如圖10所示，第一曝光區(qū)域分割模塊93包括普通分割閾值確定子模塊 931、普通分割子模塊932、普通曝光區(qū)域處理子模塊933，普通分割閾值確定子模塊931用 于求取待檢測圖像像素值的平均值，以平均值作為普通分割閾值，然后普通分割子模塊932 以普通分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到曝光區(qū)域，最后由普通曝光區(qū)域處理 子模塊933對普通分割子模塊得到的曝光區(qū)域進行開運算處理，并放大至原始大小。
進一步地，如圖11所示，第二曝光區(qū)域分割模塊94包括用于確定待檢測圖像中X 光線的穿透區(qū)域的穿透區(qū)域確定子模塊941、用于根據(jù)穿透區(qū)域得到初始曝光區(qū)域的初始 曝光區(qū)域確定子模塊942和用于通過穿透區(qū)域?qū)Τ跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正的修正子模 塊943。具體地，穿透區(qū)域確定子模塊941首先對待檢測圖像進行GAMMA校正，然后對校正 后的圖像分塊，并求得每個圖像塊的最大值，對所有圖像塊的最大值進行排序，以其中的近 似最大值作為一次分割閾值，再以一次分割閾值對圖像進行二值化分割，得到穿透區(qū)域，并 對穿透區(qū)域進行開運算處理。初始曝光區(qū)域確定子模塊942首先對穿透區(qū)域求反后再和待 檢測圖像求與，然后對求與得到的圖像的像素值求平均，將求得的平均值作為二次分割閾 值；再以二次分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到初始曝光區(qū)域，最后對初始曝光 區(qū)域進行開運算。修正子模塊943用于首先確定初始曝光區(qū)域中的最大連通區(qū)域，并得到 最大連通區(qū)域的寬高比；若寬高比小于等于1，則判斷穿透區(qū)域的左邊與初始曝光區(qū)域的 左邊的距離，以及穿透區(qū)域的右邊與初始曝光區(qū)域的右邊的距離是否小于初始穿透區(qū)域?qū)?的1/4，若是，則用穿透區(qū)域的左、右邊作為最終曝光區(qū)域的左、右邊，若否，則無需修正，直 接將初始曝光區(qū)域作為最終曝光區(qū)域；若寬高比大于1，則判斷穿透區(qū)域的上邊與初始曝 光區(qū)域的上邊的距離，或穿透區(qū)域的下邊與初始曝光區(qū)域的下邊的距離是否小于初始穿透 區(qū)域高的1/4，若是，則用穿透區(qū)域的上、下邊作為最終曝光區(qū)域的上、下邊，若否，則無需修 正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝光區(qū)域。
上述各個模塊、子模塊的工作原理如上文所述，此處不再贅述。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精 神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
權利要求
1.一種自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的方法，其特征在于，包括下述步驟 步驟A，獲取待檢測的影像圖片； 在步驟B中，接收輸入的體位信息； 步驟C，若輸入的體位信息為普通體位，則以普通分割閾值對圖像進行二值化處理從中分割出曝光區(qū)域； 步驟D，若輸入的體位信息為特殊體位，則分別獲取圖像中X光線的穿透區(qū)域和初始曝光區(qū)域，然后通過所述穿透區(qū)域?qū)λ龀跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正，獲取最終的曝光區(qū)域。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟C包括下述步驟 步驟Cl，求取待檢測圖像像素值的平均值，以所述平均值作為所述普通分割閾值； 步驟C2，以所述普通分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到曝光區(qū)域； 步驟C3，對步驟C2得到的曝光區(qū)域進行開運算處理，并放大至原始大小。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟D包括下述步驟 步驟D1，確定待檢測圖像中X光線的穿透區(qū)域； 步驟D2，根據(jù)所述穿透區(qū)域得到初始曝光區(qū)域； 步驟D3，通過所述穿透區(qū)域?qū)λ龀跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正。
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟Dl包括下述步驟 步驟DlI，對待檢測圖像進行GAMMA校正； 步驟D12，對校正后的圖像分塊，并求得每個圖像塊灰度的最大值； 步驟D13，對所有圖像塊灰度的最大值進行排序，以其中的近似最大值作為一次分割閾值； 步驟D14，以所述一次分割閾值對圖像進行二值化分割，得到穿透區(qū)域； 步驟D15，對步驟D14得到的穿透區(qū)域進行開運算處理。
5.如權利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述步驟D2包括下述步驟 步驟D21，對所述穿透區(qū)域求反后再和待檢測圖像求與； 步驟D22，對步驟D21得到的圖像的像素值求平均，將求得的平均值作為二次分割閾值； 步驟D23，以所述二次分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到初始曝光區(qū)域； 步驟D24，對步驟D23得到的初始曝光區(qū)域進行開運算。
6.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟D3包括下述步驟 步驟D31，確定所述初始曝光區(qū)域中的最大連通區(qū)域，并得到所述最大連通區(qū)域的寬高比； 步驟D32，若所述寬高比大于1，則執(zhí)行步驟D34，若所述寬高比小于等于1，則執(zhí)行步驟D33 ； 步驟D33，判斷穿透區(qū)域的左邊與初始曝光區(qū)域的左邊的距離，以及穿透區(qū)域的右邊與初始曝光區(qū)域的右邊的距離是否小于初始穿透區(qū)域?qū)挼?/4，若是，則用穿透區(qū)域的左、右邊作為最終曝光區(qū)域的左、右邊，若否，則無需修正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝光區(qū)域； 步驟D34，判斷穿透區(qū)域的上邊與初始曝光區(qū)域的上邊的距離，以及穿透區(qū)域的下邊與初始曝光區(qū)域的下邊的距離是否小于初始穿透區(qū)域高的1/4，若是，則用穿透區(qū)域的上、下邊作為最終曝光區(qū)域的上、下邊，若否，則無需修正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝光區(qū)域。
7.一種自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的系統(tǒng)，其特征在于，包括 圖像獲取模塊，用于獲取待檢測的影像圖片； 體位信息接收模塊，用于接收輸入的體位信息； 第一曝光區(qū)域分割模塊，用于在所述體位信息為普通體位時，以普通分割閾值對圖像進行二值化處理從中分割出曝光區(qū)域； 第二曝光區(qū)域分割模塊，用于在所述體位信息為特殊體位時，分別獲取圖像中X光線的穿透區(qū)域和初始曝光區(qū)域，然后通過所述穿透區(qū)域?qū)λ龀跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正，獲取最終的曝光區(qū)域。
8.如權利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第一曝光區(qū)域分割模塊包括 普通分割閾值確定子模塊，用于求取待檢測圖像像素值的平均值，以所述平均值作為所述普通分割閾值； 普通分割子模塊，用于以所述普通分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到曝光區(qū)域； 普通曝光區(qū)域處理子模塊，用于對所述普通分割子模塊得到的曝光區(qū)域進行開運算處理，并放大至原始大小。
9.如權利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第二曝光區(qū)域分割模塊包括 穿透區(qū)域確定子模塊，用于確定待檢測圖像中X光線的穿透區(qū)域； 初始曝光區(qū)域確定子模塊，用于根據(jù)所述穿透區(qū)域得到初始曝光區(qū)域； 修正子模塊，用于通過所述穿透區(qū)域?qū)λ龀跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正。
10.如權利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于 所述穿透區(qū)域確定子模塊用于首先對待檢測圖像進行GAMMA校正，然后對校正后的圖像分塊，并求得每個圖像塊灰度的最大值，對所有圖像塊灰度的最大值進行排序，以其中的近似最大值作為一次分割閾值，再以所述一次分割閾值對圖像進行二值化分割，得到穿透區(qū)域，并對穿透區(qū)域進行開運算處理； 所述初始曝光區(qū)域確定子模塊用于首先對所述穿透區(qū)域求反后再和待檢測圖像求與，然后對求與得到的圖像的像素值求平均，將求得的平均值作為二次分割閾值；再以所述二次分割閾值對待檢測圖像進行二值化分割，得到初始曝光區(qū)域，最后對初始曝光區(qū)域進行開運算； 所述修正子模塊用于首先確定所述初始曝光區(qū)域中的最大連通區(qū)域，并得到所述最大連通區(qū)域的寬高比；若所述寬高比小于等于1，則判斷穿透區(qū)域的左邊與初始曝光區(qū)域的左邊的距離，以及穿透區(qū)域的右邊與初始曝光區(qū)域的右邊的距離是否小于初始穿透區(qū)域?qū)挼?/4，若是，則用穿透區(qū)域的左、右邊作為最終曝光區(qū)域的左、右邊，若否，則無需修正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝光區(qū)域；若所述寬高比大于1，則判斷穿透區(qū)域的上邊與初始曝光區(qū)域的上邊的距離，以及穿透區(qū)域的下邊與初始曝光區(qū)域的下邊的距離是否小于初始穿透區(qū)域高的1/4，若是，則用穿透區(qū)域的上、下邊作為最終曝光區(qū)域的上、下邊，若否，則無需修正，直接將初始曝光區(qū)域作為最終曝光區(qū)域。
全文摘要
本發(fā)明適用于圖像處理技術領域，提供了一種自動檢測影像圖片中曝光區(qū)域的方法，包括下述步驟步驟A，獲取待檢測的影像圖片；步驟B，接收輸入的體位信息；步驟C，若輸入的體位信息為普通體位，則以普通分割閾值對圖像進行二值化處理從中分割出曝光區(qū)域；步驟D，若輸入的體位信息為特殊體位，則分別獲取圖像中X光線的穿透區(qū)域和初始曝光區(qū)域，然后通過穿透區(qū)域?qū)Τ跏计毓鈪^(qū)域進行邊界修正，獲取最終的曝光區(qū)域。使用本發(fā)明提供的自動檢測技術可以對圖像的曝光區(qū)域自動進行檢測，總體的準確率在98%以上，在圖像處理的所有過程中，可以去除去非曝光區(qū)域圖像數(shù)據(jù)的處理，提高了程序運行效率。
文檔編號G06K9/38GK103034857SQ20121054988
公開日2013年4月10日 申請日期2012年12月18日 優(yōu)先權日2012年12月18日
發(fā)明者孫凱, 杜靜, 陳嫻, 查日東, 周順陽 申請人:深圳市安健科技有限公司