EPID图像增强方法研究

论文摘要

电子射野影像系统（electronic portal imaging device,EPID） ,是近年来发展的用于进行射野定位验证减少照射误差的新技术。它是一种实时的、数字化摆位验证系统,不仅可以分析射野形状的正确性,还可以分析病人摆位的准确性,正逐步成为当今放射治疗最重要的质量保证工具之一。定量分析病人摆位时,一般是拿EPID图像与模拟定位片或TPS生成的数字重建影像（DRR）进行配准,得到摆位误差[1]。EPID图像的预处理就显得尤为重要,特别是高能EPID图像其对比度是很低。本文先对EPID软件工具采用的传统图像增强方法进行了研究,如直方图均衡化,拉普拉斯锐化以及基于此锐化的反锐化掩模。然后,基于视网膜皮层理论可有效的估计出照射图像,将其应用于EPID图像增强中,去处X射线过强或过弱带来的对比度过低。基于Retinex理论的算法主要分两种:一种是基于迭代的全局Retinex算法;另一种是由神经生理学发展而来的基于中心环绕的局部Retinex算法。本文分引用了文献[3]提出的全局Retinex算法和杰泊森（Jobson）定义的基于高斯环境函数的多尺度Retinex图像增强算法,并对此多尺度Retinex算法的核心环境函数-差分高斯函数进行了分析,分析了高斯函数标准方差与单尺度Retinex尺度的关系,以及相应的EPID图像处理效果,对其处理图像进行了主客观的评价。最后对人眼视觉系统做了初步的研究,人眼的灰度视觉特性可以很好的解释空间域灰度变换处理结果,对此的了解也反过来指导我们进行灰度变换。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 论文的选题背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文研究目的和结构安排
• 第2章电子射野影像系统及其应用
• 2.1 电子射野影像系统的分类
• 2.2 EPID 的常规应用
• 第3章电子射野影像系统图像校正
• 3.1 系统成像分析
• 3.2 图像校正
• 第4章基于空间域图像增强技术的EPID 图像处理
• 4.1 图像的增强方法及分类
• 4.2 亮度（或灰度级）变换
• 4.2.1 直方图均衡化
• 4.2.2 图像质量主客观评价标准
• 4.2.3 增强结果显示、分析与结论
• 4.3 空间滤波
• 4.3.1 反锐化掩模增强
• 4.3.2 增强结果显示、分析与结论
• 第5章 基于Retinex 理论的EPID 图像增强处理
• 5.1 基于迭代的全局Retinex 算法
• 5.1.1 基于迭代的全局Retinex 算法分析
• 5.1.2 算法流程
• 5.1.3 增强结果显示、分析与结论
• 5.2 基于中心环绕的局部Retinex 算法
• 5.2.1 单尺度Retinex（SSR）算法
• 5.2.2 多尺度Retinex（MSR）算法
• 5.2.3 算法流程
• 5.2.4 增强结果显示、分析与结论
• 第6章 人类视觉系统
• 6.1 人眼灰度视觉特性
• 6.2 人眼视觉的掩盖效应
• 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间取得学术成果
• 附录A