射线数字成像技术发展

射线数字成像技术发展

摘要：射线数字成像是一种先进辐射成像技术，是辐射成像技术的重要发展方向，该技术利用射线观察物体内部的技术。这种技术可以在不破坏物体的情况下获得物体内部的结构和密度等信息，并且通过计算机进行图像处理和判定。目前已经广泛应用于医疗卫生、国民经济、科学究等领域。

关键词：辐射成像射线数字成像

1引言

自德国物理学家伦琴1895年发现X射线以来，射线无损探伤作为一种常规的无损检测方法在工业领域应用已有近百年的历史，人们一直使用胶片记录X（γ）射线穿过被检物件后的影像，其中60多年来，则一直使用增感屏配合胶片来获取高品质的影像，曝光过后的胶片经过化学处理，产生可视的影像后，在观片灯上显示出来以供读取、分析及判断。胶片-增感屏系统可使射线检测人员实现对影像的采集、显示和存储。这种方法操作简单，产生的图像质量优异，功能效用全面，因此该技术在包括核工业在内的工业、医疗领域一直被广泛使用。

胶片照相法的不足在于检测周期长，因为需要暗室处理，检测周期在3～20个小时不等；大量底片造成保存上的困难，查阅不便；胶片成本高；曝光时间长；在大量的检测工作面前，需要大量人力资源；底片难以共享，某些焊缝底片在需要专家共同研讨评定时，该弊端特别明显；不利于环境保护等。无法满足目前工业化生产和竞争日益激烈的需要。

随着科学技术和设备制造能力的进步，例如电子技术、光电子技术、数字图像处理技术的发展；高亮度高分辨率显示器的诞生；高性能计算机/工作站的广泛应用；计算机海量存储、宽带互联网的发展，使得数字成像技术挑战传统胶片成像方式在技术上形成可能。

以射线DR、CR和CT为代表的数字射线成像技术，结合远程评定技术将是无损检测技术领域的一次革命。数字射线照相技术具有检测速度快，图像保存方便，容易实现远程分析和判断，是未来射线检测发展的方向[1]。

2 射线数字化图像基本概念

2.1 数字图像概念

数字图像[2]（digital image）是传统X射线与现代计算机技术结合的产物。X 射线图像是X射线穿过三维物体后，在二维平面上的一个投影。图像本身是二维的，它包含着X射线投影方向的密度信息。

2.1.1模拟图像与数字图像

模拟图像是指空间坐标位置和信息量变化程度均连续变化的图像，也称连续图像。数字图像是指空间坐标位置和信息量变化程度均离散数字量表示的图像。（1）模拟图像

对于胶片射线检测，底片记录或显示几乎完全透明（无色）到几乎不透明（黑色）的一个连续的灰阶范围。它是射线穿透物体的投影，这种灰度差别即为某一部局所接受的辐射强度的模拟，或从另一个角度讲为相应物体（结构）对射线衰减程度的模拟。底片影像中的点与点之间是连续的，中间没有间隔，感光密度随着标点的变化呈连续变化。影像中每处亮度呈连续分布，具有不确定的值，只受亮度最大值和最小值的限制。

（2）数字图像

数字(digital)成像方法是采用结构逼进法，影像最大值与最小值之间的系列亮度值是离散的，每个像点都具有确定的数值，这种影像就是数字影像。数字图像是一种规则的数字量的集合来表示的物理图像，大量不同灰度（亮度）的点组成的二维点阵，当含有足够多的点，且点与点之间间距足够小时，看上去就是一副完整的图像。数字图像的表达有两个要素，点阵的大小和每个点阵的灰度值。

将模拟量转换为数字信号的器件称为模/数(A/D)转换器[3](analogue to digital converter)。A/D转换器把模拟量(如电压、电流、频率、脉宽、位移、转角等)通过取样转换成离散的数字量，这个过程称为数字化。转化后的数字信号输入计算机图像处理器进行数字逻辑运算，处理后重建出图像，这种由数字量组成的图像就是数字图像。由此可见，数字影像是将模拟影像分解成有限的小区域，这个小区域中量度的平均值用一个整数表示，即数字图像是由许多不同密度的点组成的。

2.1.2矩阵和像素

（1）矩阵

原始的射线图像是一幅模拟图像，不仅在空间而且在振幅(衰减值)都是一个连续体。计算机不能识别未经转换的模拟图像，只有将图像分成无数的单元，并赋予数字，才能进行数字逻辑运算。数字化成像（DR）探测器的本身就是划分为无数个小区域矩阵，计算机成像（CR）的激光对IP板潜影的读取中“采样”过程，就是把连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集。矩阵是由纵横排列的直线相互垂直相交而成，一般纵行线条数与横行线条数相等，各直线之间有一定的间隔距离，呈栅格状，这种纵横排列的栅格就叫矩阵。矩阵越大，栅格中所分的线条数越多，图像越清晰，分辨率越强。常见的矩阵有512×512，1024×1024，2048×2048，每组数字表示纵横的线条数，两者的乘积即为矩阵的像素量，即信息量。

（2）像素

矩阵中被分割的小单元称为像素。像素是构成数字图像的最小元素。

图像的数字化是将模拟图像分解为一个矩阵的各个像素，测量每个像素的衰减值，并把测量到的数值转变为数字，再把每个点的坐标位置和数值输入计算机。

像素大小决定空间分辨率。若假定图像的尺寸大小是固定的，而点的大小是可变的，则分辨率表示了图像致密的程度。数字化图像中，分辨率的大小直接影响图像的品质，像素越小（一定视野范围内，像素点越多），分辨率越高，图像越清晰，如图2.1、图2.2、图2.3所示。

图2.1 低分辨率图2.2 较低分辨率

图2.3 一般分辨率

2.2 数字图像形成

光学图像、照片以及人的眼睛看到的一切景物，都是模拟图像，这类图像无法直接用计算机处理。为了使图像能在电子计算机中作处理运算，必须将模拟

图像转化为离散数字所表示的图像[4]，这一过程一般包括采样和量化两个步骤。（1）数字图像采样

图像采样是对连续图像在一个空间点阵上取样，是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。具体的做法就是对图像在水平方向和垂直方向上等间隔地分割成矩形网状结构，所形成的矩形微小区域，称之为像素点。一幅图像画面可被表示成M×N个像素构成的离散像素点的集合，M×N称为图像的分辨率。采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认。为了寻求图像更多的细节和更高的分辨率，人们希望使用更密集空间像素点阵，但是，每提高一步像素点阵就会使图像数据成倍增加，图像成本也提高。

（2）数字图像量化

数字图像的量化就是赋予一副空间离散后图像中空间像素的数值。在图像的数字化处理中，采样所得到的像素灰度值必须进行量化，即分成有效的灰度级，才能进行编码送入计算机内运算和处理。图像的灰度量化是数字图像的一个重要步骤，由于计算机一般采用二进制，其中每一个电子逻辑电路具有“0”和“1”两种状态，对图像的量化和存储是以这种逻辑单位为基础。数字成像系统的实际量化等级数则由量化过程中实际选用的量化位数决定，如果采样量化位数为n，图像量化级别数为m，则m=2n，例如，当n等于8时，m等于256个数量级。

目前主流的CR设备系统量化位数为16位，灰度精度为65536灰度级。

黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。2值图像的像素值为0或者1，如图2.4所示。

灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息，如图2.5所示。

图2.4 黑白图像示意图