X線DR醫學圖像——直方圖的窗寬窗位調整(Matlab篇)

X光醫學圖像直方圖的窗寬窗位調整

     圖像的直方圖顯示了圖像的灰階分佈。說白了,就是顯示了圖像當中每一個點的亮度分佈情況(亮的地方分佈了多少,黑的地方又分佈了多少。反之,也可以看出某個點是落在了亮的區域還是落在了暗的區域。)。

   下面的這個圖像是用著名的Trixell平板拍攝的衣服胸片圖像的裸格式圖像(裸格式圖像就是沒有經過處理的圖像。非然也!一般裸格式圖像都是經過平板廠家經過,亮度矯正,壞點壞線矯正,減本底等一系列“前處理”之後得到的的圖像)。

   下面的這幅圖像就是利用MATLAB軟件打開,並經過歸一化處理後的一個X光胸片裸格式圖像(16位,位數就是圖像灰度深度或者說是動態範圍的值域大小)和他的直方圖。


窗寬窗位的調整:

上圖直方圖中的左右兩端兩個紅點和中間的紅色虛線都是用來調整窗寬窗位的。

窗寬:就是上圖中紅色方框的寬度。

窗位:   就是紅色虛線的位置。

下面我們看到通過調整,原始圖像變得越來越清晰。


如果還嫌看的不夠清楚,可以單擊右下角的ADJUST DATA按鈕,可對圖像進行進一步的窗寬窗位調節。(注:醫學圖像以對比度超低而聞名於世,因此對於進一步的調節和觀看很有必要。)

保持窗寬不變,調整窗位。通過這樣的一種方式來查看圖像,我們能夠粗糙的瞭解圖像組織結構的分佈情況。

如下!







通過調整和觀看我們發現,直方圖中灰度值低/暗處都是皮肉等軟組織,中間地帶是肺部,最後面是皮糙肉厚處和骨頭。這是由於直方圖翻轉(反白)後導致的,一種基於LUT的線性變換。一般而言在X線圖像中,圖像空白處和人體肺部,由於X線的低檔很少,穿透能力好,輻射衰減少,所以能夠直接被X線平板探測器捕捉並被數字化量化爲較大灰度值(亮/白)。同理,肉多的地方和骨頭多的地方穿透能力弱,衰減強,所以應該被量化爲比較低的灰度值(暗/黑)。可是如果這樣一來圖像就成了負片(如下圖),因此人們常常會對圖像進行反白處理。


調整窗寬窗位很重要,不光是便於臨牀醫生觀看,對於圖像的處理也受益匪淺,大有裨益。

(全文完)

 

謝謝觀看!

再見!


《聖經》 哥林多前書13章8節 ------ 愛是永不止息!


*配圖和本文無關*

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