專利名稱：基于最小三維凸包的錐束ct快速重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于CT系統(tǒng)圖像重建領(lǐng)域，涉及對錐束CT系統(tǒng)中基于最小三維凸包進行 CT圖像快速重建的方法。
背景技術(shù)：
計算機斷層成像技術(shù)(Computed Tomography, CT)是通過對物體不同角度的射線 投影重建而獲取被測物體內(nèi)部斷層圖像信息的成像技術(shù)。錐束CT利用錐形束X射線源和 面陣探測器采集被測物體的投影數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)二維CT相比，錐束CT 一次掃描即可重建出數(shù) 百甚至上千個斷層圖像，具有射線利用率高、切片連續(xù)、切片內(nèi)和切片間空間分辨率相同、 精度高等特點。錐束CT應(yīng)用中的一個關(guān)鍵問題就是提高圖像重建速度。目前在商業(yè)領(lǐng)域中，應(yīng)用 最廣泛的是FDK濾波反投影重建算法，該算法相比于其它重建算法具有較高的運算效率， 但其反投影過程的計算復(fù)雜度仍然達到0(N4)，其中N為投影數(shù)據(jù)的尺寸，反投影運行時間 占整個重建過程的98%以上。因此，要想提高FDK算法的重建速度，關(guān)鍵在于反投影過程的 優(yōu)化。從目前的文獻資料來看，F(xiàn)DK快速重建主要分為以下兩類一是FDK重建算法的改 進及代碼優(yōu)化，該類方法主要通過一些近似處理以減少反投影過程的運算量，可能引入一 些新的重建誤差，如P-FDK、S-FDK、T-FDK等FDK衍生算法；二是采用并行計算技術(shù)，如采用 工作站配以專門的陣列處理器實現(xiàn)并行計算。毛海鵬、張定華、梁亮等人在《系統(tǒng)仿真學(xué)報》 (2004,16(11) =2486-2489)的文章“一種基于PC的快速三維圖像重建方法”中對FDK重建 算法進行改進并結(jié)合數(shù)據(jù)并行處理提出了 Z線優(yōu)先重建算法，在PC機上實現(xiàn)了三維圖像快 速重建。傳統(tǒng)的錐束CT圖像重建方法是將重建空間限定在一個立方體中，針對重建空間 中的每個體素進行反投影計算，但有的體素并沒有被檢測物體所覆蓋，從而導(dǎo)致不必要的 計算量。感興趣區(qū)域(Region of Interest, R0I)法是圖像重建中一種非常實用的降低計 算量的方法。使用某些先驗知識來生成圖像重建的ROI邊界范圍，如圓柱域或球形域等，僅 重建位于ROI內(nèi)的體素，而忽略那些位于ROI之外的體素。采用內(nèi)切圓柱域ROI可將重建 體素的數(shù)目減少至原數(shù)目的η /4 (Ζ線優(yōu)先重建算法即采用了這種方法)，而采用內(nèi)切球形 域ROI可減少至原數(shù)目的π/6。張順利、張定華、趙歆波等人在《計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué) 學(xué)報》(2009，21⑵160-164)的文章“基于最小區(qū)域的快速CT圖像重建”針對線陣平行束 CT重建方式提出了一種基于最小區(qū)域的快速CT重建方法，在二維CT重建中進一步減少了 重建的計算量，但該方法不適用于錐束CT。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有技術(shù)仍然存在大量非物體部分體素重建計算的不足，本發(fā)明提供一 種基于最小三維凸包的錐束CT快速重建方法，在確保物體完整重建的前提下，進一步減少重建體素的數(shù)量，達到提高錐束CT重建速度的目的。
本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案包括以下步驟(1)對試件進行錐束CT圓周掃描，采集一組投影圖像，將該組所有投影圖像按相 同位置和大小裁剪為邊長為E個象素的一組正方形投影圖像，并確保該組正方形投影圖像 的邊長E比試件投影邊長至少大20個象素；(2)根據(jù)步驟(1)所得的一組正方形投影圖像計算重建空間中該試件的最小三維 凸包參數(shù)；(3)對步驟(1)所得的一組正方形投影圖像分別計算其公知的對數(shù)圖像，得到一 組象素灰度為單精度浮點型的對數(shù)圖像；(4)對上一步所得的對數(shù)圖像進行FDK算法中的濾波處理，濾波函數(shù)采用公知的 S-L濾波器、R-L濾波器或SL-W濾波器；(5)將最小三維凸包體素化，分配重建內(nèi)存空間，再按Z線優(yōu)先重建算法并采用單 指令多數(shù)據(jù)(SIMD)技術(shù)重建最小三維凸包內(nèi)的體素；(6)將重建結(jié)果按其坐標(biāo)系存儲為X向、Y向或Z向的序列切片圖像，并釋放重建 所占內(nèi)存空間。在上述步驟⑵中，將最小三維凸包定義為包含試件的最小柱狀體，且其Z向截面 為相同的二維凸包。確定最小三維凸包，就是要確定其3個基本參數(shù)截面形狀、高度和在 重建空間中的位置，具體步驟如下1)設(shè)該組投影圖像的列方向為掃描軸方向(即Z向)，分別對各幅投影圖像按列 疊加成一行圖像(假設(shè)每幅圖像的高為M,寬為N，H幅圖像分別按列疊加，“一行圖像”是形 成了 H個IXN的圖像)；2)對上一步獲取的每一行圖像，分別計算其試件投影區(qū)域的左分割點P1*右分割 點P2，計算步驟如下①生成一個與疊加后的一行圖像象素個數(shù)相等的單精度浮點型一維數(shù)組，并將該 數(shù)組全部置1，該數(shù)組元素序列與該行圖像象素序列相對應(yīng)，用于存儲對應(yīng)象素的標(biāo)識值；②對該行圖像除左右兩端η個象素外的每個象素分別取其左右等量的η個象素， 設(shè)其左邊象素灰度之和為IV，右邊象素灰度之和為τκ，則該象素的標(biāo)識值為ιγ/τκ并存入數(shù) 組中與該像素對應(yīng)的位置；η取3 7 ；③在數(shù)組中從左向右查找第一個局部極大值禮，準(zhǔn)則為禮大于1.01且同時大于 或等于其左右的各3 5個值，然后取左分割閾值& = (1+MJ/2，從禮向左查找得到的第 一個小于&的值所對應(yīng)的象素就是左分割點P1 ；④在數(shù)組中從右向左查找第一個局部極小值Μκ，準(zhǔn)則為Mr小于0. 99且同時小于 或等于其左右的各3 5個值，然后取右分割閾值Sk = (1+MK)/2，WMK向右查找得到的第 一個大于Sk的值所對應(yīng)的象素就是右分割點P2 ；⑤分別將P1往左移3 5個象素，P2往右移3 5個象素，以增強算法可靠性。3)以錐束CT重建空間的旋轉(zhuǎn)中心為原點、以0°掃描時的中心射束為Y軸、以 90°掃描時的中心射束為X軸建立直角坐標(biāo)系，射線源和探測器繞原點旋轉(zhuǎn)，設(shè)射線源到 旋轉(zhuǎn)中心的距離為Dso，探測器到旋轉(zhuǎn)中心的距離為Dod。以射線源在0°掃描位置成像為 例，射線源R的坐標(biāo)為(0，Dso)，P1的坐標(biāo)為(-0' P1, -Dod)，P2的坐標(biāo)為(0' P2, -Dod)，分別計算射線RP1和RP2與重建空間Z向切片正方形內(nèi)切圓的交點(共4個)，相應(yīng)兩個交 點連線即得到該位置處的兩條包絡(luò)線段。對于其余的每次成像(設(shè)其掃描角度為θ )，先將 其放在0°掃描位置并按上述方法計算出4個交點，然后將這4個交點分別繞原點旋轉(zhuǎn)θ 角，再把相應(yīng)兩個交點連線即得到該掃描角度處的兩條包絡(luò)線段。最后由總數(shù)為投影圖像 數(shù)量2倍的包絡(luò)線段所圍成的中間圖形就是最小三維凸包的截面形狀，是一個二維凸包；4)確定最小三維凸包的高度任取一幅投影圖像，將其按行疊加成一列，從該列 的上端點往下取連續(xù)的10 20個象素(該部分是不含試件投影的背景區(qū)域)，計算這些象 素的灰度均值，并以該均值的0. 95 0. 98倍為分割閾值，由該列圖像的上端點向下查找， 所得到的第一個比分割閾值小的象素位置即為最小三維凸包的上限位置Zmax ；由該列圖像 的下端點向上查找，所得到的第一個比分割閾值小的象素位置即為最小三維凸包的下限位 置Zmin ；則(Zmax_Zmin+l)即為最小三維凸包的高度；為便于Z線優(yōu)先的SIMD計算，需通過Zmin 或Zmax的增大或減小使最小三維凸包的高度規(guī)整為與原值最接近的4的整數(shù)倍；5)最小三維凸包在重建空間中的位置，由上述步驟3)中最小三維凸包的截面形 狀在XOY平面中的位置和上述步驟4)中的最小三維凸包的上限位置Zmax以及下限位置Zmin 共同確定。在上述步驟(5)中，考慮到Z線優(yōu)先重建算法的特點，不必對整個最小三維凸包進行體素化，只須對其截面的二維凸包進行象素化即可，具體步驟為1)生成一個與重建空間Z向切片圖像大小相同的標(biāo)識切片圖像，所有象素初值置 0 ；2)在標(biāo)識切片圖像中采用Bresenham直線生成方法將上述步驟⑵中的包絡(luò)線段 象素化，包絡(luò)線段通過的象素值置1，包絡(luò)線段所圍成的中間圖形就是最小三維凸包的截面 二維凸包；3)確定一個位于二維凸包內(nèi)的種子點取0°方位投影圖像的P1P2的中點橫坐標(biāo)值 為種子點的橫坐標(biāo)值，取90°方位投影圖像的P1P2的中點縱坐標(biāo)值為種子點的縱坐標(biāo)值；4)采用掃描線種子填充算法在標(biāo)識切片圖像中的截面二維凸包內(nèi)進行區(qū)域填充， 將填充后的象素值置2;5)查找標(biāo)識切片圖像中灰度值為2的象素的最小X坐標(biāo)、最大X坐標(biāo)、最小Y坐標(biāo) 和最大Y坐標(biāo)，由其確定二維凸包的外接矩形；6)分配重建內(nèi)存空間，大小為外接矩形長X外接矩形寬X三維凸包高度，類型為 單精度浮點型，并全部置0;7)對標(biāo)識切片圖像中象素值為2位置處的Z線(其長度為最小三維凸包的高度)， 按Z線優(yōu)先重建算法并采用單指令多數(shù)據(jù)(SIMD)技術(shù)重建其上的體素。本發(fā)明的有益效果是通過確定試件錐束CT重建時的最小三維凸包，并結(jié)合Z線 優(yōu)先重建算法，在大大減少重建體素數(shù)量的同時，也減少了重建所需的內(nèi)存消耗，從而有效 提高了錐束CT的重建速度，降低了重建算法對內(nèi)存大小的要求。下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。


圖1是錐束CT掃描時試件V及其最小三維凸包V'的投影成像關(guān)系圖2是最小三維凸包的XOY截面成像圖。
具體實施例方式利用主要部件為Varian PaxScan 2520探測器、YXLON 450kV X射線源的錐束CT 系統(tǒng)，在Intel Core II 2. 33GHz處理器、2G內(nèi)存的計算機上，實施本發(fā)明方法的步驟如 下(1)對一試件進行錐束CT圓周掃描，采集一組360幅1536X 1920的投影圖像，將 該組所有投影圖像按中心位置和大小裁剪為邊長為512個象素的一組正方形投影圖像，此 時可確保該組正方形投影圖像比試件投影至少大20個象素；(2)根據(jù)步驟(1)所得的一組正方形投影圖像計算重建空間中該試件的最小三維 凸包參數(shù)，具體步驟如下1)設(shè)該組投影圖像的列方向為掃描軸方向(即Z向)，分別對各幅投影圖像按列 疊加成一行圖像；2)對上一步獲取的每一行圖像，分別計算其試件投影區(qū)域的左分割點P1*右分割 點P2，計算步驟如下①生成一個與疊加后的一行圖像象素個數(shù)相等的單精度浮點型一維數(shù)組并全部 置1，該數(shù)組元素序列與該行圖像象素序列相對應(yīng)，用于存儲對應(yīng)象素的標(biāo)識值；②對該行圖像的每個象素(左右兩端的5個象素除外)，分別取其左右等量的5個 象素，設(shè)左邊象素灰度之和為IV，右邊象素灰度之和為τκ，則該象素的標(biāo)識值為ιγ/τκ并存入 數(shù)組對應(yīng)位置；③在數(shù)組中從左向右查找第一個局部極大值Ml，準(zhǔn)則為ML大于1.01且同時大于 或等于其左右的各3個值，然后取左分割閾值& = (Ι+Μ /2，從禮向左查找得到的第一個 小于&的值所對應(yīng)的象素就是左分割點P1 ；④在數(shù)組中從右向左查找第一個局部極小值Μκ，準(zhǔn)則為Mr小于0. 99且同時小于 或等于其左右的各3個值，然后取右分割閾值Sk = (1+MK)/2，WMK向右查找得到的第一個 大于Sk的值所對應(yīng)的象素就是右分割點P2 ；⑤分別將P1往左移3個象素，P2往右移3個象素，以增強算法可靠性。3)以錐束CT重建空間的旋轉(zhuǎn)中心為原點、以0°掃描時的中心射束為Y軸、以 90°掃描時的中心射束為X軸建立直角坐標(biāo)系，射線源和探測器繞原點旋轉(zhuǎn)，設(shè)射線源到 旋轉(zhuǎn)中心的距離為Dso，探測器到旋轉(zhuǎn)中心的距離為Dod。以射線源在0°掃描位置成像為 例，射線源R的坐標(biāo)為(0，Dso)，P1的坐標(biāo)為(-0' P1, -Dod)，P2的坐標(biāo)為(0' P2, -Dod)， 分別計算射線RP1和RP2與重建空間Z向切片正方形內(nèi)切圓的交點(共4個)，相應(yīng)兩個交 點連線即得到該位置處的兩條包絡(luò)線段。對于其余的每次成像(設(shè)其掃描角度為θ )，先將 其放在0°掃描位置并按上述方法計算出4個交點，然后將這4個交點分別繞原點旋轉(zhuǎn)θ 角，再把相應(yīng)兩個交點連線即得到該掃描角度處的兩條包絡(luò)線段。最后由總數(shù)為投影圖像 數(shù)量2倍的包絡(luò)線段所圍成的中間圖形就是最小三維凸包的截面形狀，是一個二維凸包；4)確定最小三維凸包的高度任取一幅投影圖像，將其按行疊加成一列，從該列 的上端點往下取連續(xù)的15個象素(該部分是不含試件投影的背景區(qū)域)，計算這些象素 的灰度均值，并以該均值的0. 96倍為分割閾值，由該列圖像的上端點向下查找，所得到的第一個比分割閾值小的象素位置即為最小三維凸包的上限位置Zmax = 462 ；由該列圖像的 下端點向上查找，所得到的第一個比分割閾值小的象素位置即為最小三維凸包的下限位置 Zmin = 0(因試件下方有夾具支撐)；則(Zmax-Zmin+1)即為最小三維凸包的高度463，為便于 Z線優(yōu)先的SIMD計算，將Zmax增大為463使其規(guī)整為與原值最接近的4的整數(shù)倍464 ；5)最小三維凸包在重建空間中的位置，由上述步驟3)中最小三維凸包的截面形 狀在XOY平面中的位置和上述步驟4)中的最小三維凸包的上限位置Zmax以及下限位置Zmin 共同確定。
(3)對步驟(1)所得的一組正方形投影圖像分別計算其公知的對數(shù)圖像，得到一 組象素灰度為單精度浮點型的對數(shù)圖像；(4)對上一步所得的對數(shù)圖像進行FDK算法中的濾波處理，濾波函數(shù)采用公知的 S-L濾波器；(5)將最小三維凸包體素化，分配重建內(nèi)存空間，再按Z線優(yōu)先重建算法并采用單 指令多數(shù)據(jù)(SIMD)技術(shù)重建最小三維凸包內(nèi)的體素，具體步驟如下1)生成一個與重建空間Z向切片圖像大小相同的標(biāo)識切片圖像，所有象素初值置 0 ；2)在標(biāo)識切片圖像中采用Bresenham直線生成方法將上述步驟⑵中的包絡(luò)線段 象素化，包絡(luò)線段通過的象素值置1，包絡(luò)線段所圍成的中間圖形就是最小三維凸包的截面 二維凸包；3)確定一個位于二維凸包內(nèi)的種子點取0°方位投影圖像的P1P2的中點橫坐標(biāo) 值為種子點的橫坐標(biāo)值，取90°方位投影圖像的P1P2的中點縱坐標(biāo)值為種子點的縱坐標(biāo) 值；4)采用掃描線種子填充算法在標(biāo)識切片圖像中的二維凸包內(nèi)進行區(qū)域填充，將填 充后的象素值置2;5)查找標(biāo)識切片圖像中灰度值為2的象素，得到其最小X坐標(biāo)為90、最大X坐標(biāo) 為407、最小Y坐標(biāo)為142、最大Y坐標(biāo)為425，由其確定二維凸包的外接矩形；6)分配重建內(nèi)存空間，大小為外接矩形長(407-90+1 = 318) X外接矩 形寬(425-142+1 = 284) X三維凸包高度464，為其分配相應(yīng)的重建內(nèi)存空間為 318X 284X464X4/ (1024*1024) = 159. 8M ；類型為單精度浮點型，并全部置0 ；7)對標(biāo)識切片圖像中象素值為2位置處的Z線(其長度為最小三維凸包的高度)， 按Z線優(yōu)先重建算法并采用單指令多數(shù)據(jù)(SIMD)技術(shù)重建其上的體素。(6)將重建結(jié)果按其坐標(biāo)系存儲為Z向的序列切片圖像，并釋放重建所占內(nèi)存空 間。對于該試件，表1給出了采用Z線優(yōu)先算法(重建512層)和本發(fā)明方法(重建 464層)在錐束CT圖像重建的反投影部分的計算速度比較，可見本發(fā)明方法獲得了可觀的 加速比。表2給出了 Z線優(yōu)先算法完全重建和本發(fā)明方法重建所需內(nèi)存的對比，可見本發(fā) 明方法重建對內(nèi)存的需求大大降低。由于本發(fā)明方法沒有改變Z線優(yōu)先算法本身的計算策 略，所以重建圖像質(zhì)量與Z線優(yōu)先算法保持一致。表1錐束CT圖像重建的反投影計算速度比較Z線優(yōu)先算法 本發(fā)明方法 (重建512層)(重建464層)
時間(s) 195. 7656.41
加速比 3 47表2重建所需內(nèi)存對比
Z線優(yōu)先算法 本發(fā)明方法 (重建512層) (重建464層)
內(nèi)存大小
512159.8
(M)
內(nèi)存占用比 權(quán)利要求
基于最小三維凸包的錐束CT快速重建方法，其特征在于包括下述步驟(1)對試件進行錐束CT圓周掃描，采集一組投影圖像，將該組所有投影圖像按相同位置和大小裁剪為邊長為E個象素的一組正方形投影圖像，并確保該組正方形投影圖像的邊長E比試件投影邊長至少大20個象素；(2)根據(jù)步驟(1)所得的一組正方形投影圖像計算重建空間中該試件的最小三維凸包參數(shù)；(3)對步驟(1)所得的一組正方形投影圖像分別計算其公知的對數(shù)圖像，得到一組象素灰度為單精度浮點型的對數(shù)圖像；(4)對上一步所得的對數(shù)圖像進行FDK算法中的濾波處理，濾波函數(shù)采用公知的S-L濾波器、R-L濾波器或SL-W濾波器；(5)將最小三維凸包體素化，分配重建內(nèi)存空間，再按Z線優(yōu)先重建算法并采用單指令多數(shù)據(jù)技術(shù)重建最小三維凸包內(nèi)的體素；(6)將重建結(jié)果按其坐標(biāo)系存儲為X向、Y向或Z向的序列切片圖像，并釋放重建所占內(nèi)存空間。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最小三維凸包的錐束CT快速重建方法，其特征在于所 述的最小三維凸包為包含試件的最小柱狀體，且其Z向截面為相同的二維凸包；確定最小 三維凸包的截面形狀、高度和在重建空間中的位置具體步驟如下1)設(shè)該組投影圖像的列方向為掃描軸方向，分別對各幅投影圖像按列疊加成一行圖像；2)對上一步獲取的每一行圖像，分別計算其試件投影區(qū)域的左分割點P1和右分割點 P2，計算步驟如下①生成一個與疊加后的一行圖像象素個數(shù)相等的單精度浮點型一維數(shù)組，并將該數(shù)組 全部置1，該數(shù)組元素序列與該行圖像象素序列相對應(yīng)，用于存儲對應(yīng)象素的標(biāo)識值；②對該行圖像除左右兩端η個象素外的每個象素分別取其左右等量的η個象素，設(shè)其 左邊象素灰度之和為IV，右邊象素灰度之和為Tk，則該象素的標(biāo)識值為ιγ/τκ并存入數(shù)組中 與該像素對應(yīng)的位置；η取3 7 ；③在數(shù)組中從左向右查找第一個局部極大值My準(zhǔn)則為Ml大于1.01且同時大于或等 于其左右的各3 5個值，然后取左分割閾值& = (1+MJ/2，從禮向左查找得到的第一個 小于&的值所對應(yīng)的象素就是左分割點P1 ；④在數(shù)組中從右向左查找第一個局部極小值Mr,準(zhǔn)則為Mk小于0.99且同時小于或等 于其左右的各3 5個值，然后取右分割閾值Sk = (1+MK)/2，WMK向右查找得到的第一個 大于Sk的值所對應(yīng)的象素就是右分割點P2 ；⑤分別將P1往左移3 5個象素，P2往右移3 5個象素；3)以錐束CT重建空間的旋轉(zhuǎn)中心為原點、以0°掃描時的中心射束為Y軸、以90°掃 描時的中心射束為X軸建立直角坐標(biāo)系，射線源和探測器繞原點旋轉(zhuǎn)，設(shè)射線源到旋轉(zhuǎn)中 心的距離為Dso，探測器到旋轉(zhuǎn)中心的距離為Dod ；射線源在0°掃描位置成像時，射線源R 的坐標(biāo)為(0，Dso)，P1的坐標(biāo)為(-0' P1, -Dod)，P2的坐標(biāo)為(0' P2, -Dod)，分別計算射線 RP1和RP2與重建空間Z向切片正方形內(nèi)切圓的交點，相應(yīng)兩個交點連線即得到該位置處的 兩條包絡(luò)線段；對于掃描角度為θ的每次成像，先將其放在0°掃描位置并按上述方法計算出4個交點，然后將這4個交點分別繞原點旋轉(zhuǎn)θ角，再把相應(yīng)兩個交點連線即得到該 掃描角度處的兩條包絡(luò)線段；最后由總數(shù)為投影圖像數(shù)量2倍的包絡(luò)線段所圍成的中間圖 形就是最小三維凸包的截面形狀，是一個二維凸包； 4)確定最小三維凸包的高度；任取一幅投影圖像，將其按行疊加成一列，從該列的上 端點往下取連續(xù)的10 20個象素的不含試件投影的背景區(qū)域，計算這些象素的灰度均 值，并以該均值的0. 95 0. 98倍為分割閾值，由該列圖像的上端點向下查找，所得到的第 一個比分割閾值小的象素位置即為最小三維凸包的上限位置Zmax ；由該列圖像的下端點向 上查找，所得到的第一個比分割閾值小的象素位置即為最小三維凸包的下限位置Zmin ；則 (Zmax_Zmin+l)即為最小三維凸包的高度；為便于Z線優(yōu)先的SIMD計算，需通過Zmin或Zmax的 增大或減小使最小三維凸包的高度規(guī)整為與原值最接近的4的整數(shù)倍；5)最小三維凸包在重建空間中的位置，由上述步驟3)中最小三維凸包的截面形狀在 XOY平面中的位置和上述步驟4)中的最小三維凸包的上限位置Zmax以及下限位置Zmin共同 確定。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最小三維凸包的錐束CT快速重建方法，其特征在于所 述的步驟(5)只須對最小三維凸包截面的二維凸包進行象素化即可，具體步驟為1)生成一個與重建空間Z向切片圖像大小相同的標(biāo)識切片圖像，所有象素初值置0；2)在標(biāo)識切片圖像中采用Bresenham直線生成方法將上述步驟(2)中的包絡(luò)線段象素 化，包絡(luò)線段通過的象素值置1，包絡(luò)線段所圍成的中間圖形就是最小三維凸包的截面二維 凸包；3)確定一個位于二維凸包內(nèi)的種子點取0°方位投影圖像的P1P2的中點橫坐標(biāo)值為 種子點的橫坐標(biāo)值，取90°方位投影圖像的P1P2的中點縱坐標(biāo)值為種子點的縱坐標(biāo)值；4)采用掃描線種子填充算法在標(biāo)識切片圖像中的截面二維凸包內(nèi)進行區(qū)域填充，將填 充后的象素值置2;5)查找標(biāo)識切片圖像中灰度值為2的象素的最小X坐標(biāo)、最大X坐標(biāo)、最小Y坐標(biāo)和最 大Y坐標(biāo)，由其確定二維凸包的外接矩形；6)分配重建內(nèi)存空間，大小為外接矩形長X外接矩形寬X三維凸包高度，類型為單精 度浮點型，并全部置0;7)對標(biāo)識切片圖像中象素值為2位置處的Z線，按Z線優(yōu)先重建算法并采用單指令多 數(shù)據(jù)技術(shù)重建其上的體素。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于最小三維凸包的錐束CT快速重建方法，對試件進行錐束CT圓周掃描采集一組投影圖像，將該組所有投影圖像裁剪為邊長為E個象素的一組正方形投影圖像；計算重建空間中該試件的最小三維凸包參數(shù)；對正方形投影圖像計算得到一組象素灰度為單精度浮點型的對數(shù)圖像；對對數(shù)圖像進行FDK算法中的濾波處理，將最小三維凸包體素化，分配重建內(nèi)存空間，再按Z線優(yōu)先重建算法并采用單指令多數(shù)據(jù)技術(shù)重建最小三維凸包內(nèi)的體素；將重建結(jié)果按其坐標(biāo)系存儲為X向、Y向或Z向的序列切片圖像，并釋放重建所占內(nèi)存空間。本發(fā)明有效提高了錐束CT的重建速度，降低了重建算法對內(nèi)存大小的要求。
文檔編號G06T11/00GK101882319SQ20101021030
公開日2010年11月10日 申請日期2010年6月24日 優(yōu)先權(quán)日2010年6月24日
發(fā)明者卜昆, 張定華, 李明君, 程云勇, 黃魁東 申請人:西北工業(yè)大學(xué)