黃佰凡 徐峰遠(yuǎn) 宋根龍 李飛翔
摘要:在工程中經(jīng)常遇到如人體內(nèi)臟、地下礦藏等無法直觀測量分析的問題,而圖像重建就是利用X射線或超聲波透過被遮擋物體得到多組的透視數(shù)據(jù),恢復(fù)物體的斷層圖。文章根據(jù)圖像重建算法在CT系統(tǒng)中的運用實現(xiàn),對未知介質(zhì)的分布進(jìn)行分析。
關(guān)鍵詞:CT系統(tǒng);參數(shù)標(biāo)定;Radon變換;圖像重建
由于電子計算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography,CT)系統(tǒng)安裝時容易存在誤差,從而影響成像質(zhì)量,因此,需要對安裝好的系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,也就是通過借助已知結(jié)構(gòu)的樣品來標(biāo)定CT系統(tǒng)的參數(shù),并對未知樣品進(jìn)行成像重建。 典型的二維CT系統(tǒng),其平行入射的X射線垂直于探測器平面,將每個探測器單元看成一個個等距排列的接收點。CT系統(tǒng)的發(fā)射器和探測器的相對位置固定不變,讓整個發(fā)射一接收系統(tǒng)圍繞某一固定旋轉(zhuǎn)中心逆時針旋轉(zhuǎn)180次,每次旋轉(zhuǎn)1。。固定二維待檢測介質(zhì)不動,對每一個X射線方向或路徑,讓包含512個等距單元的探測器測量吸收衰減后的射線能量,經(jīng)過處理后得到180組接收信息。CT系統(tǒng)示意如圖l所示。
由于CT系統(tǒng)安裝時容易存在誤差,從而影響成像質(zhì)量,因此需要對安裝好的系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,也就是通過借助己知結(jié)構(gòu)的樣品來標(biāo)定CT系統(tǒng)的參數(shù),并對未知樣品進(jìn)行成像重建。
1 模型建立
如圖2所示,將兩個均勻固體介質(zhì)組成的標(biāo)定模板放置在正方形托盤上,得到180組模板幾何信息和接收信息,確定CT系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)中心在正方形托盤中的位置。
1.1探測器單元之間的距離
我們發(fā)現(xiàn),照射小圓和橢圓的投影是先分離后重合的,選取小圓與橢圓分離時候的小圓投影探測器的數(shù)據(jù),利用86個方向上的小圓直徑投影所占探測器單元的個數(shù),對其求平均值,得到投影總寬度:d,=28.835 3,由于旋轉(zhuǎn)過程中小球直徑一定,為8 mm,可求探測器單元之間的距離:L=d/d得出單個探測器長度即探測器單元之間的距離/=0.277 4 mm。
1.2 CT系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)中心的位置
建立如圖3所示直角坐標(biāo)系,規(guī)定坐標(biāo)系不動,而CT坐標(biāo)系圍繞實際旋轉(zhuǎn)中心O'逆時針旋轉(zhuǎn)θ的情形,可見理想旋轉(zhuǎn)中心與實際現(xiàn)轉(zhuǎn)中心存在y軸偏移量和x軸偏移量。
1.2.1 y軸偏移量
當(dāng)旋轉(zhuǎn)到水平位置時,CT系統(tǒng)的X射線由右向左射入,此時橢圓在探測器上的投影部分長度恰好為橢圓的長軸長度,可以求解得出此時橢圓圓心的位置。己知,由于理想的旋轉(zhuǎn)中心應(yīng)該處在垂直于探測器單元第256個探測器上的射線,然后根據(jù)推導(dǎo)公式:
可得y軸偏移量Pv。這里,Y1表示橢圓最低點所對應(yīng)的探測器的位置,y2表示橢圓最高點所對應(yīng)的探測器的位置,則求出y軸的偏移量為
1.2.2 x軸偏移量
利用MATLAB軟件分析,如圖4所示。由圖可知,在旋轉(zhuǎn)次數(shù)達(dá)到140次時,圖像出現(xiàn)波谷,則代表此時X射線是由上向下照射,此時小圓和橢圓在探測器上的投影不重合。
根據(jù)橢圓跟小圓在探測器上的投影長度,求得小圓圓心的投影位置。得出小圓圓心在探測器的位置區(qū)間為[59,60],約第59.855 6個探測器的單元位置處。根據(jù)小圓圓心到理想旋轉(zhuǎn)中心的距離函數(shù)關(guān)系:
以及時由偏移量與小圓直徑的關(guān)系:
可以得出X軸的偏移量為
1.3旋轉(zhuǎn)中心結(jié)果
綜合x軸偏移量和y軸偏移量,如圖5所示,可以得出CT系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)中心的位置坐標(biāo)(- 9.417 9,5.548 8)。
2 圖像重建模型建立
為了確定未知介質(zhì)在正方形托盤中的位置,需要將探測器得到的投影數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成原始圖像數(shù)據(jù),即圖形的重建過程,而Radon逆變換就是根據(jù)一套完整的投影數(shù)據(jù),對原始圖像重建的嚴(yán)謹(jǐn)算法,同時投影數(shù)據(jù)的獲得又無須深入物體內(nèi)部。得到原始圖像后,圖片的灰度值變化規(guī)律呈現(xiàn)了吸收率的變化規(guī)律。
2.1 Radon變換
Radon變換是調(diào)和分析與積分幾何領(lǐng)域中的重要課題,從分析學(xué)的角度看,研究積分變換的目的是通過把某些問題從原來的框架轉(zhuǎn)移到一個新的框架中,從而將在初始的情形下把難處理的問題表現(xiàn)形式轉(zhuǎn)化為易處理的形式,然后再用積分逆變換轉(zhuǎn)換到原來的框架中‘1]。
下面簡要說明R2上的重構(gòu)圖形的思路,固定臼,將Rf(t,臼)變換(關(guān)于t)為:
這表明對圖形投影Rf(t,θ)等同于對圖像,b∽的二維變換,稱為中心切片定理,圖形重構(gòu)就是求投影Rf(t,臼)的逆變換(反演變換),因此, (。cos臼,m sin口)作傅里葉逆變換,從而得到Radon變換的逆變換為:
2.2 MATLAB圖像重組部分參考程序
information= load(‘shuju.dat);
%導(dǎo)入未知介質(zhì)吸收信息
[img3,h3]=iradon(information,[0: 179]+st art_angre);%Radon逆變換重建二維圖像
n= size(img3,1);
[x,y]=meshgrid([-n/2:n/21*l);
2.3 MATLAB圖像重組實現(xiàn)結(jié)果
利用MATLAB中的Radon逆變換,將兩組數(shù)據(jù)導(dǎo)入后得出未知介質(zhì)在正方形托盤中分布的圖像,如圖6-7所示。
3結(jié)語
本文通過已有數(shù)據(jù)對橫縱偏移量的討論,實現(xiàn)了對CT系統(tǒng)的參數(shù)標(biāo)定,并給出MATLAB程序,通過Radon逆變換完成了探測器數(shù)據(jù)的圖像重建。