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    重庆时时彩时时网: 一种消除残影的图像处理方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201210138433.4

    申请日:

    2012.04.28

    公开号:

    CN103377464A

    公开日:

    2013.10.30

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 专利权的转移 IPC(主分类):G06T 5/00登记生效日:20181226变更事项:专利权人变更前权利人:TCL医疗放射技术(北京)有限公司变更后权利人:TCL医疗核磁技术(无锡)有限公司变更事项:地址变更前权利人:100176 北京市北京经济技术开发区科创十四街99号2幢B162室变更后权利人:214000 江苏省无锡市无锡新区清源路20号传感网大学科技园立业楼B区108号房|||专利权人的姓名或者名称、地址的变更IPC(主分类):G06T 5/00变更事项:专利权人变更前:北京国药恒瑞美联信息技术有限公司变更后:TCL医疗放射技术(北京)有限公司变更事项:地址变更前:100176 北京市北京经济技术开发区科创十四街99号2幢B162室变更后:100176 北京市北京经济技术开发区科创十四街99号2幢B162室|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/00申请日:20120428|||公开
    IPC分类号: G06T5/00 主分类号: G06T5/00
    申请人: 北京国药恒瑞美联信息技术有限公司
    发明人: 曹宇宁
    地址: 100176 北京市北京经济技术开发区科创十四街99号2幢B162室
    优先权:
    专利代理机构: 深圳市君胜知识产权代理事务所 44268 代理人: 刘文求
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210138433.4

    授权公告号:

    ||||||||||||

    法律状态公告日:

    2019.01.15|||2017.03.08|||2016.12.14|||2013.11.27|||2013.10.30

    法律状态类型:

    专利申请权、专利权的转移|||专利权人的姓名或者名称、地址的变更|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种消除残影的图像处理方法及系统,首先将目标图像和参考图像变换到梯度域后,再经过差分处理得到最终图像梯度域,最后通过最小二乘法匹配得到矫正后图像。本发明的消除残影的图像处理方法及系统可以减小或消除平板残影,使图像更清晰,更加利于医生观察,减少误诊,同时,与现有技术的硬件解决方案相比,成本更低,部署更加灵活,具有更广阔的市场应用前景。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种消除残影的图像处理方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
    A1、根据预定的曝光时间采集参考图像;
    A2、对参考图像进行降噪处理,将降噪后的参考图像变换到梯度域,得到参考图像梯度域;
    A3、根据预定的曝光时间采集目标图像;
    A4、对目标图像进行降噪处理,将降噪后的目标图像变换到梯度域,得到目标图像梯度域;
    A5、对参考图像梯度域和目标图像梯度域进行差分运算,得到最终图像梯度域;
    A6、根据所述最终图像梯度域获取最终图像。

    2.  根据权利要求1所述的消除残影的图像处理方法,其特征在于,所述步骤A2中对参考图像进行降噪处理时,其具体方法如下:
    I(m,n)=1Σm-2m+2Σn-2n+2|I(i,j)-I(m,n)||I(i,j)-I(m,n)|I(i,j);]]>
    其中,I’(m,n)是参考图像上待处理的像素点,I(i,j)是I’(m,n)周围5×5邻域内的像素点,m、n、i和j均为自然数。

    3.  根据权利要求2所述的消除残影的图像处理方法,其特征在于,所述步骤A2中将降噪后的参考图像变换到参考图像梯度域,采用如下算法:
    G(m,n)=(I(m,n)-I(m-1,n))2+(I(m,n)-I(m,n-1))2;]]>
    所述G(m,n)是参考图像梯度域中(m,n)像素点的梯度值,将所有像素点的梯度值依次填入各自的位置便构成参考图像梯度域。

    4.  根据权利要求2所述的消除目标图像的残影的方法,其特征在于,所述步骤A2中将降噪后的参考图像变换到参考图像梯度域,采用如下算法:
    G(m,n)=|I(m,n)-I(m-1,n)|+|I(m,n)-I(m,n-1)|;
    所述G(m,n)是参考图像梯度域中(m,n)像素点的梯度值,将所有像素点的梯度值依次填入各自的位置便构成参考图像梯度域。

    5.  根据权利要求1或2所述的消除残影的图像处理方法,其特征在于,所述步骤A4中对目标图像进行降噪处理时,采用如下滤波器:
    I(m,n)=1Σm-2m+2Σn-2n+2CsCdCsCdI(i,j);]]>
    其中,Cs=e-(I(i,j)-I(m,n))22σs2;]]>Cd=e-(i-m)2+(j-n)22σd2;]]>
    σs是相似度分布标准差,σd是空间分布标准差;I’(m,n)是待处理的像素点,I’(i,j)是其周围5×5邻域内的像素点;m、n、i和j均为自然数。

    6.  根据权利要求1或2所述的消除残影的图像处理方法,其特征在于,所述步骤A5中对参考图像梯度域和目标图像梯度域进行差分运算之前,对参考图像进行线性变换,其公式如下:
    线性变换参考图像梯度域=A×参考图像梯度域+B;
    其中,A的取值区间为[0.5,1.5],B的取值区间为[-0.2参考图像梯度域,0.2参考图像梯度域]。

    7.  根据权利要求1所述的消除残影的图像处理方法,其特征在于,所述步骤A6根据所述最终图像梯度域获取最终图像是通过最小二乘法匹配由最终图像梯度域得到最终图像。

    8.  一种消除残影的图像处理系统,其特征在于,所述系统包括:
    参考图像采集???、用于根据预定的曝光时间采集一副图像作为参考图像;
    参考图像处理???、用于对参考图像进行降噪处理,将降噪后的参考图像变换到梯度域,得到参考图像梯度域;
    目标图像采集???、用于根据预定的曝光时间采集目标图像;
    目标图像处理???、用于对目标图像进行降噪处理,将降噪后的目标 图像变换到梯度域,得到目标图像梯度域;
    差分???、用于对参考图像梯度域和目标图像梯度域做差,得到最终图像梯度域;
    最终图像获取???、用于根据所述最终图像梯度域获取最终图像。

    关 键 词:
    一种 消除 图像 处理 方法 系统
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