[发明专利]基于分段式线性转换的非均匀图像转换方法及系统

说明书

本公开提供了一种基于分段式线性转换的非均匀图像转换方法及系统。其中，基于分段式线性转换的非均匀图像转换方法，包括：计算灰度值不均匀的非8位图的所有像素点的灰度值；按照像素点的灰度值大小，将灰度值不均匀的非8位图分成黑色区域和非黑色区域，同时将非黑色区域划分成若干区间区域；利用分段线性转换方法，计算黑色区域以及非黑色区域内各个区间区域转换为相应灰度值均匀的8位图的灰度转换曲线；利用各个线性分段的灰度转换曲线，得到灰度值均匀的8位图。本公开能够利用分段式线性转换，将灰度值不均匀的非8位图准确地转换为均匀的8位图像。

技术领域

本公开属于图像处理领域，尤其涉及一种基于分段式线性转换的非均匀图像转换方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

CT是用X射线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，扫描所得信息经计算而获得每个体素的X射线衰减系数或吸收系数，再排列成矩阵，即数字矩阵。经数字/模拟转换器把数字矩阵中的每个数字转为由黑到白不等灰度的小方块，即像素，并按矩阵排列，即构成CT图像。所以，CT图像是重建图像。每个体素的X射线吸收系数可以通过不同的数学方法算出。

目前，CT图像的存储方式为将其转换为特定位数的图像数据，比如：16位图像数据。以16位图像数据为例：按照CT图像成像规律，大部分CT图像都无法完美的分布到十六位数据(0～65535)上，根据现有的CT图像统计，大部分图像数字矩阵数据处在0～4000之间，而且大部分数据集中在0～2000上，在2000～4000上，像素点占很小的一部分。这样就带来极大的问题是：图像灰度不均匀。

发明人发现，在机器视觉领域，各种算法对8位图有更好的支持，对于不均匀的图像转换为8位数图像数据时，按照最值线性转换，对于低灰度值和高灰度值及其系数，转换后的图像仍然是不均匀的。例如：将CT图像的16位图像数据转换为8位图像数据，按照通用方法转换图像，CT图像灰度值大部分将分布到0～16之间，相对于0～255，这个数据是极其不均匀的。

发明内容

为了解决上述问题，本公开的第一个方面提供一种基于分段式线性转换的非均匀图像转换方法，其能够利用分段式线性转换，将灰度值不均匀的非8位图准确地转换为均匀的8位图像。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

一种基于分段式线性转换的非均匀图像转换方法，包括：

计算灰度值不均匀的非8位图的所有像素点的灰度值；

按照像素点的灰度值大小，将灰度值不均匀的非8位图分成黑色区域和非黑色区域，同时将非黑色区域划分成若干区间区域；

利用分段线性转换方法，计算黑色区域以及非黑色区域内各个区间区域转换为相应灰度值均匀的8位图的灰度转换曲线；

利用各个线性分段的灰度转换曲线，得到灰度值均匀的8位图。

为了解决上述问题，本公开的第二个方面提供一种基于分段式线性转换的非均匀图像转换系统，其能够利用分段式线性转换，将灰度值不均匀的非8位图准确地转换为均匀的8位图像。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

一种基于分段式线性转换的非均匀图像转换系统，包括：

灰度值计算模块，其用于计算灰度值不均匀的非8位图的所有像素点的灰度值；

图像划分模块，其用于按照像素点的灰度值大小，将灰度值不均匀的非8位图分成黑色区域和非黑色区域，同时将非黑色区域划分成若干区间区域；

灰度转换曲线计算模块，其用于利用分段线性转换方法，计算黑色区域以及非黑色区域内各个区间区域转换为相应灰度值均匀的8位图的灰度转换曲线；