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Quan Haiying，Ren Zhaohui，Deng Junmin，et al.
Capital University of Medical Sciences，BME College，Beijing100054.
【Abstract】 Objective To study a method to display high gray level CT image without window.Methods Put the different organization gray level up to256gray levels by nonlinear gray adjustment based on statistical class.Results It can display the details of different organizations.Conclusion It is a simple method and the processing speed is fast.The high quality CT image was obtained when the verge detection method was used.
Key words CT image histogram image processing
对于高灰度级的CT图像最常用的显示方法是传统的灰度窗方法，也即施加灰度窗。通过开设一个窗口并使这个窗口在整个灰度范围移动来观测图像数据。虽然这种加窗的方法用窗口移动的方式保证了使用者可以自由地观看任意感兴趣灰度区域的图像，但是需要根据窗宽和窗位开设不同的窗口来显示图像，不容易对数据的整体有一个适当的了解，因此我们采用了一种新的基于统计分类的非线性灰度调节显示方法，它可以保证各不同组织分配到的灰度动态范围的一致性，从而不用调节窗宽和窗位，即可显示图像。
1 方法
由于传统加窗方法为线性窗，使得各组织分配的可视范围不尽合理，采用下述的非线性方法进行处理，可以使CT图像中的组织细节显示较清晰。步骤如下:（1）直方图统计，得到图像数据的灰度分布。设原始图像数据为f（x，y），灰度级的存储位数为bitsAllocate，直方图为h（f）。（2）对直方图做处理，对背景不分配灰度范围。为了减少随机因素对后续处理的影响，先对直方图进行高斯卷积，去除直方图上的锯齿。设定背景域值T，一般而言，这个域值一般较低，可以通过h（f），利用奇异值检测得到。继续对h（f）进行奇异值检测，得到直方图的各个极值。图1是经过平滑处理过的直方图。（3）对直方图做组织调整，可以近似认为直方图各峰内为同一组织，这样，为了达到较好的视觉效果，期望得到一个各峰值相同的直方图结构。我们对原有的h（f）作处理。
首先将背景分配最小的灰度空间，令h′（f）=h（f），h（f）<h（T）h（T），h（f）>h（T） ，f<T 然后将各峰拉为同样高度，得到如图2直方图分布图形。
图1 平滑后的直方图（略）
图2 组织调整后的分布曲线（略）
最后对h′（f）积分，并做到256灰度级的映射g（f），即h″（f）=∑ f i=1 h′（i） g（f）=h″（f）·255/h″（2 bitsAllocate -1）
2 实验结果
针对实验图像数据，图3为窗宽1000，窗位1500的图像数据。图4为采用灰度调节算法得到的图像。很明显的可以看出，均衡的新算法中，各组织细节较好。
图4 自动调节算法结果图像（略）
图3 线性灰度窗（略）
3 讨论
自动调节算法适用于灰度级较高的CT图像重建中。传统的线性灰度窗方法一旦设定了窗宽和窗位，就只能将一部分组织的灰度等级拉宽显示，从而这部分组织在图像中比较清晰，其他不在此灰度范围内的组织由于显示灰度级少而无法看清。这意味着同一幅CT图像中只有部分细节可以显示清晰，不能期望看到所有组织的细节。
自动调节算法基于直方图统计，由于不同组织图像的灰度值基本集中在各自的峰值周围，重叠部分很少，故可将不同组织图像的灰度范围分别拉宽至256级，其结果是使同一幅图像中不同组织均得到灰度拉宽，各组织的细节可以同时显示出来。自动调节算法的局限在于，实际上不同组织的灰度分布不完全独立，有可能有极小部分灰度重叠，如果刚好是相邻组织有灰度重叠，就会使重建后图像出现误判，因此，本算法应配合边界检测算法，以减少误判的可能性。
参考文献
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2 吴启森.基于虚拟窗口的图像加速显示和重画技术.计算机应用，2003，23（6）:197-198.
3 杨振亚，王淑仙，白治江.VC程序设计中图像的装载与自适应显示方案.计算机时代，2003，21（4）:30-31.
作者单位:100054北京首都医科大学生物医学工程学院
130021长春吉林大学电子科学与工程学院