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DR的计算机控制与图像增强方法研究

作　者: 何祥彬
导　师: 周荷琴
学　校: 中国科学技术大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: DR 计算机控制 多尺度分析 对比度增强 视觉特性 CUDA GPU
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 101次
引　用: 2次
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内容摘要


随着电子技术和计算机技术的快速发展,X线成像技术也在不断发展,且应用越来越广泛。目前几乎所有的术前诊断和分析以及很多常规检查都需要使用X光机,其中的直接数字化X线摄影设备(Direct Digital Radiography,DR),由数字化探测器直接将X线信号转化为数字图像,具有成像速度快,图像分辨率高,动态范围大,X线剂量小,设备维护费用低等优点,使得它成为临床诊断中最常用的大型医疗仪器之一,对DR系统的研究也成为生物医学工程中一个热门课题。但是,现有的大部分DR设备,其成像过程需要操控人员手动调节高压发生器的曝光参数和机架的摆位参数,这使得整个成像过程耗时多,拍片效率低,不能很好的满足医院对DR快速成像的要求;且由于噪声、X光源和人体运动等原因,直接从数字探测器上得到的图像往往比较模糊,很多细节信息无法分辨,不能很好的满足临床诊断的要求。为了解决DR系统的上述缺点,本文在DR设备的计算机控制和图像增强两个方面进行了比较深入的研究。为了减少DR设备的成像时间,提高拍片效率,设计并实现了DR的计算机控制系统。主要包括对机架和高压发生器的控制。在机架控制方面,自定义了计算与控制柜的通信协定,用于计算机对机架各部分命令的发送。高压发生器控制方面,采用SedecalSerial ActiveX封装的通信协议完成通信。最后实现了整个系统的一键定位功能,大大提高了DR的工作效率。DR图像增强算法是本文又一重点研究内容。在分析总结高斯-拉普拉斯金字塔多尺度算法的基础上,提出了一种基于人体视觉特性的改进的金字塔算法。该算法在通过多尺度分解后,对得到的边缘图像和平滑图像分别采用非线性变换和直方图均衡的处理方法,不仅较好的增强了图像的细节信息,还提高了图像的整体视觉效果。此外,由于DR图像分辨率高,塔型算法往往耗时很长,为了使算法能应用到实际系统中,还提出了一种基于CUDA的金字塔算法加速运算。该方法在二维可分滤波的基础上,采用GPU的并行运算机制,分别使用一个线程来计算金字塔算法中对图像的分解和重构过程中的每一像素点,大大提高了算法的运算速度。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-10
第1章 绪论  10-16
  1.1 医学X光摄影技术的发展  10-12
  1.2 国内外研究现状  12-14
  1.3 本文研究工作的意义  14-15
  1.4 论文结构安排  15-16
第2章 直接数字化X线摄影系统  16-24
  2.1 X线成像原理  16-18
  2.2 DR系统硬件组成原理  18-22
    2.2.1 高压发生器与球管  18-19
    2.2.2 数字化探测器  19-21
    2.2.3 手闸与控制盒  21-22
  2.3 DR操作台软件系统  22-23
  2.4 本章小结  23-24
第3章 DR控制系统设计与实现  24-34
  3.1 DR机架计算机控制设计  24-29
    3.1.1 常见机架类型和控制方式  24-25
    3.1.2 PC机与机架控制柜之间的通信协定  25-28
    3.1.3 机架计算机控制方法的实现  28-29
  3.2 高压发生器控制  29-31
    3.2.1 现有高压发生器控制方法  29-30
    3.2.2 计算机控制方法设计与实现  30-31
  3.3 实验结果  31-33
  3.4 本章小结  33-34
第4章 DR图像增强处理算法研究  34-49
  4.1 空间域图像增强方法  34-38
    4.1.1 直方图均衡  34-36
    4.1.2 平滑空间滤波器  36
    4.1.3 Unsharp mask算法  36-38
  4.2 频域图像增强方法  38-40
  4.3 多尺度处理方法  40-41
  4.4 高斯-拉普拉斯金字塔算法  41-45
  4.5 改进的塔型算法  45-48
    4.5.1 塔型算法的改进  45-46
    4.5.2 实验结果  46-48
  4.6 本章小结  48-49
第5章 塔型算法加速方法设计  49-60
  5.1 并行计算  49-50
  5.2 GPU与CUDA  50-55
    5.2.1 GPU的并行计算能力与CUDA的出现  50-51
    5.2.2 CUDA的运行模型  51-52
    5.2.3 CUDA的存储器模型  52-53
    5.2.4 CUDA的软件构架与API  53-55
  5.3 基于CUDA的加速方法设计  55-57
    5.3.1 二维可分型滤波  55-56
    5.3.2 CUDA程序设计  56-57
  5.4 实验结果及分析  57-58
  5.5 本章小结  58-60
第6章 总结与展望  60-62
  6.1 研究成果与创新点  60-61
  6.2 研究工作展望  61-62
参考文献  62-65
致谢  65-66
攻读硕士学位期间发表的论文  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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