掌桥专利:专业的专利平台
掌桥专利
首页

基于深度相机的自动曝光控制方法

文献发布时间:2023-06-19 19:30:30


基于深度相机的自动曝光控制方法

技术领域

本发明涉及X射线技术领域,尤其涉及一种基于深度相机的自动曝光控制方法。

背景技术

自动亮度调节系统(abs)是通过探测器感光识别控制,自动调整透视曝光参数,使得曝光剂量达到合适的范围,得到清晰的图像效果,实现自动调光过程。大大方便了用户操作,减小了因人为操作不当导致剂量过高或图像质量不佳的问题。

自动亮度调节系统(abs)在调光过程中需要先验的探测帧获取当前参数的亮度效果,再通过反馈控制或调光模型获取目标曝光参数。

锥形束CT(CBCT)三维图像采集因为旋转拍摄的缘故,每一帧图像都是全新的拍摄条件,无法通过先验探测帧的方法获取合适的曝光参数;同样点片/摄影模式因为一次曝光也难以接受先验探测帧的方法进行自动亮度调节。

发明内容

发明目的:针对上述不足,本发明提出一种基于深度相机的自动曝光控制方法,可以得到合适的曝光控制参数作为自动亮度调节系统的控制参数或初始值,以实现CBCT的精准曝光控制。

技术方案:

基于深度相机的自动曝光控制方法,包括:

通过其内设有若干标记球的标定模体进行标定得到三维透视设备的射束坐标系与深度相机的相机坐标系之间的变换关系;

通过深度相机采集患者病灶图像并根据前述变换关系计算得到病灶图像中各像素点在射束坐标系下的坐标,据此识别得到其中的非患者区域;

根据射线源的射束角度确定射束区域,结合前述识别得到的非患者区域得到患者术区及其厚度,并据此进行自动曝光控制。

所述标定模体内嵌有上下两层标定球,每层内各标定球高度相同,各层内标定球的间距不同。

所述标定得到三维透视设备的射束坐标系与深度相机的相机坐标系之间的变换关系具体为:

三维透视设备扫描标定模体的透视图像,识别并提取其上标定球及其质心坐标;

通过标定球间距识别得到各标定球所处层数,并根据标定模体的设计参数得到标定球高度,进而得到标定球质心在射束坐标系下的坐标;

通过深度相机采集标定模体的图像,并提取其中标定球得到其质心在相机坐标系的坐标;

计算射束坐标系与相机坐标系之间的变换关系。

采用阈值法识别并提取透视图像中标定球及其质心坐标。

识别所述非患者区域具体为:

若不存在手术床,通过深度图像中像素点的灰度值识别得到其中非患者区域;

若存在手术床,通过平面检测算法或采用标记物的方法识别得到手术床平面从而得到非患者区域。

所述确定射束区域具体为:

其中,

根据预先得到的曝光电压和曝光电流的关系曲线以及曝光电压与患者术区厚度之间的映射关系计算得到对应患者术区厚度的曝光电压和曝光电流。

CT的透视模式中以得到的曝光电压和曝光电流作为初始值,并通过反馈控制算法得到最优的曝光电压。

所述曝光电压和曝光电流的关系曲线通过实验或查表得到。

所述曝光电压与患者术区厚度之间的映射关系通过测量不同厚度水膜、不同电压参数情况下的图像亮度以得到对应的亮度表,并通过函数拟合或插值得到。

有益效果:本发明可以基于深度相机识别得到患者暴露在射线区域的范围和深度,计算出患者术区的厚度,进而计算出合适的曝光控制参数作为自动亮度调节系统的控制参数或初始值,以实现CBCT的精准曝光控制。

附图说明

图1为本发明的自动曝光控制方法的流程图;

图2为标定模体的结构示意图;

图3为射束坐标系示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例,进一步阐明本发明。

如图1所示,本发明基于深度相机的自动曝光控制包括步骤:

(1)参数标定;

本发明的参数标定采用如图2所示的标定模体,标定模体为立方体结构,其内嵌有上下两层标定球,具体地,标定球为涂色金属球,更具体地,标定球为钢珠;每层内各标定球高度相同,分别为h

(11)CBCT的C臂竖直放置,高压球管(即射线源)在上方,深度相机安装于高压球管侧面,在高压球管与探测器之间设置水平底座(底座不会对X光形成明显遮挡),将标定模体放置于底座上,置于C臂机视野和深度相机视野内,测量得到底座表面高度为h

(12)扫描标定模体的透视图像,识别并提取其上标定球及其质心坐标;

具体地,采用阈值法(即提取透视图像上像素值小于设定阈值的像素点)提取得到标定球并计算其在图像坐标系的质心坐标Z;

(13)通过标定球间距识别得到各标定球所处层数,并根据标定模体的设计参数得到某一标定球高度h,根据步骤(12)得到的其在图像坐标系的质心坐标按几何投影计算得到其质心在射束坐标系下的坐标Z

具体地,某一标定球在射束坐标系的x轴、y轴、z轴的坐标值Z

Z

Z

Z

其中,Z.x、Z.y分别为标定球在图像坐标系的x轴、y轴的坐标值;

(14)通过深度相机采集标定模体的图像,并提取其中标定球得到其质心在相机坐标系的坐标Z

本发明中,深度相机采用RGB双目相机,通过获取得到的RGB图像和深度图像识别得到标定球质心在相机坐标系的坐标;

(15)根据步骤(13)计算得到的各标记球质心在射束坐标系下的坐标及步骤(14)得到的各标记球质心在相机坐标系的坐标计算得到射束坐标系与相机坐标系之间的线性转换矩阵R:

R=(Z

其中,Z

(2)确定患者术区及其厚度;

(21)通过深度相机采集患者病灶的RGB图像和深度图像,并据此识别得到其中各像素点在相机坐标系的坐标P

(22)识别得到患者病灶深度图像中的非患者区域O;

本发明中,识别非患者区域O存在以下两种情况:

1)不存在手术床:在深度图像中,非患者区域像素点的灰度值与患者区域的像素点的灰度值有明显区别,因此非患者区域的深度也会明显差别于患者区域,也即可由深度图像中像素点的灰度值轻易识别出非患者区域;

2)存在手术床:通过平面检测算法或采用标记物的方法(使用一个颜色鲜明的薄标记片放置于手术床表面,深度相机通过颜色识别得到,计算出其所在平面),识别出手术床平面从而获取得到其分布区域,也即非患者区域;

(23)根据CBCT射线源的射束角度

根据上述判断步骤(21)中得到的各像素点是否在射束区域C内,将不在射束区域C内的像素点剔除;

(24)根据步骤(22)和(23)剔除射束区域C中的非患者区域得到患者术区P,并根据步骤(21)得到患者术区的最大高度h

(3)CBCT的自动曝光控制;

通过实验或查表确定CBCT的曝光电压V和曝光电流I的关系曲线,通过实验建立最佳的曝光电压V和患者术区厚度D的映射关系,那么可以根据步骤(24)得到的患者术区厚度D得到对应的曝光电压V,进而得到对应的曝光电流I;

具体地:

在CBCT的点片/摄影模式中各帧图像的曝光电压V和曝光电流I通过步骤前述计算得到,并据此进行图像采集;

在CBCT的3D模式中的拍摄的每一帧图像的曝光电压V和曝光电流I均通过前述计算得到,并据此进行图像采集;

在CBCT的透视模式中可采用前述计算得到的曝光电压V和曝光电流I作为传统调光方法的初始值,其中,透视模式中采用反馈控制方法计算得到最优的曝光电压,合适的初始值能够大大加快迭代速度,从而加速亮度调节速度。

本发明中,具体是通过测量不同厚度水膜(水膜密度和人体接近)、不同电压参数情况下的图像亮度,得到对应的亮度表,通过函数拟合或插值得到最佳的曝光电压与患者术区厚度之间的映射关系。

本发明通过标定模体进行参数标定,从而得到射束坐标系与相机坐标系之间的变换关系,之后通过深度相机采集患者病灶的RGB图像和深度图像,从而可以识别得到患者暴露在射线区域的范围和深度,计算出患者术区的厚度,进而计算出合适的曝光控制参数作为自动亮度调节系统的控制参数或初始值,以进行精准的曝光控制。

以上详细描述了本发明的优选实施方式,但是本发明并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明的技术构思范围内,可以对本发明的技术方案进行多种等同变换(如数量、形状、位置等),这些等同变换均属于本发明的保护范围。

相关技术
  • 基于深度学习的自动驾驶车辆、自动驾驶控制装置及自动驾驶控制方法
  • 一种基于深度相机人脸自动曝光方法
  • 基于TOF成像系统的自动曝光方法及自动曝光时间计算方法和TOF相机
技术分类

06120115935189