Обработка изображений

Обработка изображений

До сих пор в этом обучающем пакете мы рассматривали физику спина, импульсные последовательности и аппаратуру. Между процессом сбора данных и выводом изображения проводится огромное количество математических расчетов. В этой части описываются некоторые детали этого.

Необработанные данные, или, как они иногда называются, данные ^пространства, часто представляют собой 256х256 точек комплексных данных. На данном рисунке, в виде Mx и My, представлены действительные (КБ) и мнимые (1М) части сигналов, полученные от цифрового преобразователя сигнала.

На рисунке представлена форма изображения необработанных данных. Данные обычно имеют 16 битную амплитуду разрешения. Будет полезно рассмотреть обработку 256х256 порядка данных перед тем как перейти к матрицам меньшего размера.

Как было видно из главы 5, часто бывает удобным сглаживать частотные компоненты спектра, свертывая их лоренцианом (или функцией Лоренца). Напомним, что умножение частотных характеристик спектра на экспоненциально затухающую функцию, которая является парой Фурье для лоренциана, равносильно свертыванию в частотную компоненту. Для этих целей иногда необработанные данные перед преобразованием Фурье умножаются на экспоненциальный конус.

Вычисление значения срезает амплитуду информации до 15 битного разрешения. Так как изображение значений используется для рассмотрения, в нем никогда не присутствуют интенсивности негативных пикселей. Изображение значений приводится к матрице данных 512x512 интерполяцией пикселов или репликацией пикселей.

Репликация пикселей дублирует четные пиксели меньшими нечетными пикселями. Интерполяция пикселей вставляет четные пиксели, как усредненные прилежащим к ним нечетным пикселям.

Изображение обычно выводится на 8-битный дисплей. Это означает, что возможны 256 градаций серого, которые должны отобразить 32768 возможных значений данных от 15 битных значений. Обычно используется линейная таблица (linear look-up table - LUT). Здесь представлены значения интенсивности между 0 и 255 в линейной зависимости со значениями данных.

Для значений данных, определенных в градациях серого, определяются уровни яркости.

Изменения ширины и уровня позволяют установить свойства изображения для наилучшего отображения анатомии и патологии.

Ширина Уровень Изображение и LUT

Часто, для уменьшения времени отображения собирается меньше, чем 256х256 точек данных. К примеру, собираются матрицы данных 256х192 или 256х128, при 192 или 128 шагах фазового кодирования. Для двумерного преобразования Фурье, предпочтительно всегда иметь квадратные матрицы.

В случае 256х192 или 256х128 сбора, концы матрицы заполняются нулями.

Этот процесс называется нулезаполнением. Он эквивалентен репликации пикселов при получении 256x256 изображения из 256x128 данных. После заполнения нулями, данные обрабатываются так, как это было описано выше.

Рекомендуем к просомтру

www.kievoncology.com благодарны автору и издательству, которые способствует образованию медицинских работников. При нарушении авторских прав, сообщите нам и мы незамедлительно удалим материалы.