激光图像（共6篇）
激光图像 篇1
0 引言
人类传递的信息有70%是视觉信息,图像信息是传递信息的重要媒体和手段[1],激光光斑的图像中蕴含着激光的各种参数信息,包括激光的发散角、激光的强度、能量密度分布等重要的激光特性参数。但在实际应用中,直接采集到的激光光斑图像都是灰度图像[2,3],例如,常用的摄像法采集处理得到的激光光斑图像都是灰度图像[4],人眼对不同等级的灰度分辩能力是较差的,一般只能区分几十余种灰度。
人眼对彩色却非常敏感,能辨别出成千上万种不同的颜色[5,6,7]。因此,若能把显示或记录时黑白图象的各种灰度值按照一种函数关系映射成相应强度值的彩色图像,无疑可极大地提高激光光斑图象的分辩率。本文重点对激光光斑图像的伪彩色处理方法进行研究,以实现光斑灰度图像的伪彩色显示,提高光斑图像的显示分辨率。
1 伪彩色变换原理
目前数字图像存储格式种类很多,根据需求不同可分为PEG格式、PCX格式、TIF格式、GIF格式、RAWJ格式、BMP格式等,其中BMP格式图像是采用RGB颜色模式,能够存贮灰度图像、256色彩色等类型的图像。激光光斑灰度图像由于色彩单一,人眼很难直接清楚地灰度图像中看出激光通过大气传输之后的光强分布情况,不利于事后的分析处理,所以有必要对激光光斑的灰度图像进行伪彩色处理。
彩色变换是一种很好的图像显示增强技术,灰度图像伪彩色处理就是根据图像亮度的不同对图像细节进行加工处理,最终得到视觉效果更好、更有助于人眼识别、应用更方便的图像。根据所采用变化方法的不同,可分为伪彩色图像变换和假彩色图像变换。将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像的变换方法称为假彩色变换,而将一幅灰度图像映射为一幅彩色图像的变换方式称为伪彩色变换[8]。伪彩色变换就是把图像的各个灰度值按一定的线性或非线性函数关系映射成相应的颜色,不同的灰度级对应不同的色彩[9]。灰度图像变换为伪彩色图像,图像中像素的位置并不改变,只是将灰度图像中不同亮度的值变换为队员的彩色,是图像处理中一种比较实用的技术手段。灰度图像伪彩色变换方法根据图像应用方面的需求可分为频率域和空间域两种。
频率域伪彩色变换法主要采用频率滤波的法进行图像处理,变化实现的伪彩色图像与原灰色图像的空间频率成分相关,而与灰度图像的灰度级无关。空间域伪彩色变换实现方法很多,如互补色法、密度分层法、灰度级一彩色变换法等。互补色法是利用灰度图像和彩色图像的对应关系,将灰度图像中相邻的灰度级设置为互补颜色,以实现图像色彩的变换。密度分层法是人为地把灰度图像中不同灰度级的像素设置为不同的颜色,由于灰度级区分和设置方法的不同,决定了互补色法是不连续的伪彩色图像处理方法,这种方法比较烦琐、费时,应用范围很少。灰度级一彩色变换法则是一种连续的伪彩色处理技术,实质上是建立图像的灰度级与颜色的一种影射关系。彩色图像是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色叠加而成,每一基色便是一幅灰度图,因此,彩色增强可以说是建立在灰度图增强基础上的。
2 激光光斑图像伪彩色处理方法
人的视觉特性决定了人眼对灰度图像的分辨力较差,而对彩色图像的分辨力远高,所以将采集到的激光光斑灰度图像按照伪彩色变换方法转换为彩色图像,能够极大地提高光斑图像内部蕴含的激光特性参数信息。伪彩色变换处理方法都是直接基于RGB三基色空间实现的,灰度级一彩色变换法更为通用,它使用的是光滑的非线性变换函数,能得到比密度分割法范围更宽的伪彩色增强结果。变换函数的选择是灰度级一彩色变换法的关键,目前主要以选取绝对值的正弦函数作为变换函数为主。
根据色度学原理,任何一种颜色都可以由红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色按不同的比例来合成,因此,伪彩色处理首先要设定红、绿、蓝三个变换函数,对应每一个像素都有相应的红、绿、蓝输出,之后三者又合成一个颜色[9],如图1所示。
灰度级一彩色变换法是在每个像素所对应的灰度级上构建三个变换函数,每个变换函数再进行一次独立变换,用以表示RGB三基色强度,变换过程所用方程如下[10]:
式中:f(x,y)力为像素在坐标(x,y)处的灰度值;R(l),G(l),B(l)为三基色变换函数;IR(x,y),IG(x,y),IB(x,y)为变换后的三基色强度。
利用RGB三基色基理,采用下面的一组映射函数将黑白图像256个灰度级转化为一幅按可见光谱中彩色光的波长来表示其灰度值分布的伪彩色图像。
通过RGB三基色与灰度图像的灰度级g(x,y)的映射关系,将三基色强度分别传递给R,G,B通道变换处理,然后合成为原来灰度图像像素值所对应的伪彩色图像,灰度图像经过伪彩色变换后的色彩方程为:
利用上述伪彩色变换方法对激光光斑的灰度图像(见图2)进行处理,得到的伪彩色图像如图3所示。
图3的激光光斑伪彩色图像是一幅单色图像阵列的色彩映射,它倾向于增强图像内细节的可检测性。这种加伪彩色处理的光斑图像能够满足人类视觉的统计特性,视觉效果也比较自然。
通过比较可以看出,伪彩色处理的光斑图像比灰度图像具有明显的高分辨率,图像的可视性也明显的得到了提高。
3 结语
根据人眼对颜色的分辨力远超过对灰度等级的分辨力的特性,本文通过灰度级一彩色变换法将激光光斑的灰度图像转换为色彩连续变化的伪彩色图像,极大地提高图像的显示分辨率,以反映光斑不同区域能量分布的相对大小和位置,方便观察激光的能量分布,突出了光斑的特征,为光束质量的评判提供了重要依据。
参考文献
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激光图像 篇2
环境感知是自主移动机器人应当具备的基本能力。作为感知环境的传感器,激光雷达因其具有测距精度高、实时性能好等特点而广泛应用于移动机器人领域[1]。利用激光雷达对环境进行扫描获取距离数据,根据特定的算法从中提取出所需要的信息是环境感知的关键所在。通常,普遍的做法是从激光雷达距离数据中提取直线特征[2]用于移动机器人的定位和环境地图的构建。
移动机器人领域的众多研究人员对从激光雷达距离数据中提取直线特征做了大量的研究工作,所提出的算法可以大致分为两类:序惯方法和递归方法。序惯方法有PDBS(point distance based methods)算法、SEF(successive edge following)算法和LT(line tracking)算法。递归方法有IEPF(iterative end point fit)算法和split-merge算法。除此以外,还有不依赖于局部信息的HT(hough transform)方法。
PDBS算法[3]利用激光雷达探测到的两相邻扫描点的距离来提取直线。SEF算法[4]对PDBS算法进行了简化,直接利用激光雷达获得的两相邻扫描点的原始数据的差值提取直线。这两种算法的缺点是对相交直线的分割失效,而且由于在同一直线上的扫描点在空间上分布不均,使得阈值选取困难。LT算法[4,5]依据一定的准则渐进地判断后续探测到的点与前面探测到的点是否在同一直线上。IEPF算法[3,5,6,7]将全部数据拟合为一条直线,然后进行递归分割。split-merge算法[4,6,7,8]的计算过程是一种反复分割和合并的过程。这两种递归算法对阈值也比较敏感,容易出现过分割或欠分割现象。 HT方法[6,9,10,11]源于计算机视觉领域,其原理是将在原空间中探测直线的问题转换到在参数空间中探测相应的点的问题。该方法具有很好的抗噪性能,但是由于其没有利用数据点采集序列的顺序信息,所以导致计算量过大,不适合实时应用,而且由于其采用投票的方式确定直线,因此提取的直线严重依赖于扫描点的空间密集程度。
综上所述,利用目前常用的方法从激光雷达距离数据中稳定地提取直线特征还存在一定的困难。鉴于IEPF算法计算效率较高,本文将其纳入到一种分开-合并的直线特征提取框架中,提出了一种新的特征提取方法。
1 特征提取算法
激光雷达以固定的角度分辨率扫描环境一次,就会返回一组有序距离数据P,其中P={ρi|i=1,2,…,N},ρi为在一次完整的扫描中激光雷达到第i个扫描点的距离。通过对原始数据的预处理,即将在极坐标系下表示的数据转换到直角坐标系中,激光雷达距离图像表示为数据集合P={pi=(xi,yi)|i=1,2,…,N},其中,(xi,yi)由 ρi转换而来。
1.1IEPF算法
IEPF算法是一种用于直线特征提取的递归算法。该方法依据一定的递归准则将一个有序数据集合分割为多个子集合,通过拟合每一个子集合来提取直线特征,其原理如图1所示。该算法将经过预处理的激光雷达数据集合P作为算法的输入。首先,在坐标系中,由被分割数据集合的第一个数据点p1和最后一个数据点pN确定一条直线l;然后,寻找该集合中到l的距离最大的点pk,如果该点所对应的距离dk大于阈值dthd,则将pk作为断点,在断点处将该集合分割为两个子集合P′={pi|i=1,2,…,k}和P″={pi|i=k,k+1,…,N}。IEPF是一个递归算法,因为对于每一个通过分割得到的子集合P′和P″而言,需要重复执行上面的过程,直到所有的子集合都不满足上述的分割条件为止。
IEPF算法作为一种直线特征提取方法具有很好的性能,并且具有很高的计算效率,因此,该方法普遍应用于距离图像中直线特征的提取。但是,在应用IEPF算法从激光雷达距离数据中提取直线时,阈值的选择并不是一件容易的事。原因在于,在通过激光雷达获取环境信息时存在各种各样的噪声,而这些噪声一旦导致算法错误地将在同一直线上的数据集合分割(过分割问题),将使得直线特征提取的结果十分不准确,从而给建立在准确特征提取基础上的后续任务(如移动机器人定位、同时定位与地图构建等)带来很多困难。增大阈值固然可以减少噪声的干扰,但同时也加大了欠分割的风险。为了充分利用IEPF算法的直线分割性能和计算效率,本文将其作为核心算法纳入到一种分开-合并的直线特征提取框架中,提出一种新的特征提取方法。
1.2本文算法描述
分开-合并框架是先对数据集合以某种准则递归地分割,分割后再把这些集合以某种准则递归地合并的一种特征提取框架。分开阶段采用的准则和合并阶段采用的准则根据具体的分割算法和合并算法而定,可以相同也可以不同。split-merge算法[7]已经证明该方法是有效的。本文所提出的算法如下:在分开阶段,应用IEPF算法对数据集合递归分割;在合并阶段,同时采用EPF(end point fit)算法和总体最小二乘法两种直线拟合误差作为合并条件的参考量对数据集合递归合并。
合并准则为:对于两个数据集合P′={pi|i=m,m+1,…,k}和P″={pi|i=k,k+1,…,n},如果同时满足条件1(dk<d′thd) 和条件2(E2<Ethd),则将其合并。其中,dk表示点pk到由点pm和pn所确定的直线的距离;d′thd为一阈值,其值比通过IEPF算法分割时设置的阈值dthd大;E2为通过总体最小二乘法对由集合P′和P″组成的新集合P={pi|i=m,m+1,…,n}进行拟合得到的误差平方和;Ethd也为一阈值,其值为常数,通过实验确定。条件1用于保证应用IEPF算法对数据集合分割的有效性。同时,从几何上分析,对于在极坐标系下的两条直线la和lb,坐标分别为(ρa,θa)和(ρb,θb)(ρ和θ分别为极径和极角),条件1用于确保|θa-θb|太大时不至于将其合并为一条直线,而条件2用于确保|ρa-ρb|太大时不至于将其合并为一条直线。
合并过程也是一个递归过程,如果存在一对相邻的集合满足上述合并条件,则将其合并,直到所有相邻集合都不满足合并条件,算法才终止。该算法仅比IEPF算法多了一个递归合并的过程。算法的实现步骤如下:
(1)初始化。初始化直线集合数组L,L由数据集合P的所有元素拟合而成的直线l构成;设置迭代次数m=1;尺寸列表N0L=1;
(2)更新列表尺寸N(m)L=N(m-1)L;设置分割循环变量k1=1;
(3)当k1<N(m-1)L+1时,如果dk<dthd则创建两条新的直线l′k和l″k;N(m)L←N(m)L+1;将l′k和l″k取代L中的lk,更新L;k1←k1+2;否则k1←k1+1;
(4)如果至少存在一条直线不满足dk<dthd,转到步骤(2);
(5)设置合并循环变量k2=1;
(6)当k2<N(m)L时,如果dk>d′thd且E2<Ethd,N(m)L=N(m)L-1,则创建直线l′k-1并取代直线lk-1和lk,更新L;否则k2←k2+1;
(7)如果至少存在两条相邻直线满足dk>d′thd并且E2<Ethd,转到步骤(5);
(8)结束。
上述算法的实现包含了分开和合并两个阶段,步骤(1)～步骤(4)为分开阶段,步骤(5)～步骤(8)为合并阶段。
2 实验结果与分析
为了验证本文算法的性能,在MATLAB仿真环境下将本文算法与IEPF算法进行对比实验。实验所用到的数据来自于Regis Vincent[12]提供的kwing_wld数据集。该数据集由配有SICK LMS200的移动机器人在室内环境下采集,LMS200视场和角度分辨率配置分别为180°和1°,数据集共包含812幅距离图像数据。为了获得较好的特征提取结果,选择其中36幅图像并在图像中共挑选了183条直线进行考察。实验分为四组,各组参数设置如表1所示。如图2所示,第一组和第二组实验中,IEPF算法中dthd取值与本文算法中dthd取值相同;第三组和第四组实验中IEPF算法的dthd取值与本文算法的d′thd取值相同。
为了分析实验结果,定义了误分割的概念,即对于一条所考察的通过手工分割的直线,如果在算法所分割的直线中没有一条能与其匹配则视为一次误分割,实验结果如图3所示。从所有四组对比实验中可以看出,本文算法取得了比IEPF算法更小的误分割数,从而降低了误分割的可能性。下面通过其中一幅图像的处理结果进行具体分析。
图3a～图3d分别对应第一组至第四组实验中对同一距离图像数据进行分割得到的实验结果。在前两组实验中,如图3a和图3b所示,由于IEPF算法的阈值dthd取值过小,故其将部分直线分割成了两条或更多条直线(见图中箭头所指的位置),即过分割,从而得到了错误的分割结果。显然,算法中阈值dthd取值越小,过分割的可能性就越大。本文算法在前两组对比实验中,在分割时分别使用了与IEPF算法相同的阈值dthd,但是由于本文算法具有一个合并过程,从而可以将过分割的直线再重新合并为一条直线。在后两组实验中,如图3c和图3d所示,IEPF算法阈值dthd取值与本文算法合并时的阈值d′thd取值相同,图3c中依然出现了过分割的情况,而图3d中则同时出现了过分割和欠分割的情况(阈值dthd较大时,欠分割的情况更为普遍)。本文算法首先用取较小阈值的IEPF算法对直线进行过分割,然后再将满足合并条件的直线合并,从而得到比单纯地用IEPF算法进行分割更好的分割结果。
3 结语
本文提出了一种基于分开-合并框架的直线特征提取算法。在分开阶段,用IEPF算法对采集的激光雷达数据集合进行分割;在合并阶段,同时用EPF算法和总体最小二乘法对两相邻数据集合进行拟合,如果两种拟合误差分别小于各自的阈值,则合并两个集合。分开阶段和合并阶段都是一个递归过程。对比实验结果表明,该算法克服了IEPF算法固定阈值所带来的过分割或欠分割的问题,取得了很好的特征提取效果。
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激光图像 篇3
关键词：无线激光,通信图像,去噪处理技术
人们应用光通信足有上千年历史, 由古代借助烽火传送信息, 至近代军队旗语, 均属于光通信基础应用, 而现代光纤通信却把光通信向更新高度推进。因为光纤通信具有较高通信码率因此也受到人们广泛青睐, 和微波通信比起来, 光通信与灵活通信方式某种程度上来说仍然是不可被取代的。但无线激光通信却融合光纤通信与微波通信共同优势。可以说无线激光通信属于包含众多领域综合技术, 关键技术包含两个层面:
(1) 远距离的激光信号接收和发射技术。发送与接收信号距离由上千万米空间的激光通信至几十千米地面的激光通信不等;
(2) 激光信号捕获与自动跟瞄相关技术。而也正是因为无线激光通信相关技术的不断发展, 为人类通信事业做出了不小的贡献。
1 浅析图像去噪处理技术
1.1 无线激光通信图像去噪技术
最初无线激光通信和无线电系统结构是基本一致的, 主要包含有接收与发射两部分。以发射部分为例, 等到传送信号经编码器进行编码以后, 加载至调制器激励器上, 就会见到调制器激励电流伴随信号变化规律而改变, 激光器输出信号通过调制器的调制, 相关参数也会按照相应规律发生改变。最终通过光学天线转变成发散角较小已调光束朝空间发射。无线激光通信图像去噪处理归为图像恢复技术范围, 实践应用时主要呈现下述几方面内容:
(1) 基于不同成像机理效果, 借助数字图像处理获取初始图像内包含大量性质不同噪声, 该噪声某些方面也对人们理解和处理图像信息构成极大干扰, 让图像储存信息本质意义丢失, 形成消极影响, 所以, 此时通过提前预处理图像, 会让人们对图像信息更好进行识别;
(2) 图像预处理时期, 需要对包含噪声图像做标准图像配准和提取, 这样可以让实践应用时图像去噪相关技术更好发挥效能, 经针对图像预处理, 提升人们对信息视觉识别精准性, 以确保图像信息存储效果。
1.2 无线激光通信图像空间域的去噪方法
空间域处理具体是指针对图像的空间域予以去噪方面的处理, 具体的办法可以按照操作流程进行两类划分, 也就是变换域法和空间域法。
(1) 变换域法是指操作人员经处理像素点周边区域相关空间域加以计算, 因而也叫做局部运算方法。在实际应用变换域法时, 需要针对图像变换域计算和处理, 凭借对变换后系统数恰当处理和调整, 以实现图像去噪效果, 对图像信息存储效果起到切实改善作用, 辅助人们对图像中蕴含信息更好加以理解;
(2) 空间域法是指操作人员针对原图像前提下对数据直接进行运算, 针对于运算结果方面做数据比对和详细分析, 同时对于像素灰度值予以处理和计算, 联系原图像运算结果对比两者差异性, 予以去噪分析处理。处理像素灰度值时, 还可把它做更细致划分, 分成具体的两部分:一是对图像逐个逐点运算;二是在原图像空间域做像素点运算。两种方法均可计算像素灰度值, 借助变换以后系统处理, 从而达到空间域去噪效果。
1.3 无线激光通信的图像变换域去噪办法
图像的变换域处理是指结合无线激光通信去噪处理方式针对变换域噪声进行处理。实践方面主要经变换图像某种操作, 凭借把空间域替换成变换域, 接下来再把变换域内系数做适度调换和处理, 这样反复替换, 以实现消除图像噪声目的。变换域去噪处理方法存在非常明显应用特征, 主要经对二维离散型傅里叶转换定义和变换性质加以研究, 二维基础上, 分析图像中尺度、卷积、线性、位移和其它相关内容, 基于规范计算公式基础上, 做离散信号计算, 判断离散信号间关系, 生成幅度谱, 进一步直接解释数字域当中获取结果, 以此去噪处理图像的变换域, 让图像处于二维状态下得以优质显现, 让人们对图像中包含信息有更好的认知。
2 低通滤波和高通滤波结果分析
在无线激光通信阶段, 信息传递过程中图像通常都会受多因素干扰及影响。凭借对典型空域滤波方法深入探究, 在存在噪声图像当中结合高通滤波和低通滤波, 让原先图像轮廓去噪办法得到恢复, 拿高斯噪声举例, 空域滤波方法当中, 找到一种切实有效去噪办法, 以此提升图像信息的识别率。按照以上图像除噪声方法实践应用研究, 滤波效果和所选取模板是存在直接关联的, 也就是说实践应用时不论选择中值滤波方法亦或邻域滤波方法, 通常图像轮廓都会变得越发模糊。实际应用高通滤波方法时, 图像渐渐呈现出锐化, 而图像的轮廓也越发清晰化。联系以上研究结果, 我国未来针对图像进行去噪时需要积极结合高通滤波方法和低通滤波方法的手段, 并在反复验证下选择高斯噪声去除最有效的方法, 彻底及时帮助图像消除噪声。
3 结语
综上所述, 无线激光通信具体技术主要包含如下几个层面:光源与高码率调制相关技术;快速精准收集、跟踪与瞄准技术;高灵敏抗干扰光信号采集技术;可靠、精密与高增益收发天线等。本文还针对无线激光传输图像信号噪声处理开展深入研究。传递图像信号过程中也势必会由于噪声影响让图像失真或者是变形。而想要让含有噪声图像越发清晰化, 本文也针对几种去噪方法展开了研究。当前图像去噪手段也基本可以分为变换域法与空间域法两类, 区别是前者在图像变换域上处理, 对于变换后系数做相应处理, 接下来再做反变换而至图像去噪效果;后者一类是主要处理像素点周边区域相关空间域加以计算, 因而也叫做局部运算;而另一类针对图像逐点计算, 所以也叫做点运算。通过以上两类去噪方法也最终很好的实现了去噪的效果。
参考文献
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激光图像 篇4
1 材料和方法
(1)抽取KODAK Dry viewTMLASERIMAGING FILM干式激光胶片、KODAKMedical X-ray Film General Purpose Green湿式激光胶片、KODAK普通X线胶片各60张。随机将每种胶片分为A、B两等份,每份分3组,每组10张胶片,第1组不用包装,第2组用低密度聚乙烯塑料袋包装,第3组用普通牛皮纸袋包装。使用北京鑫兴海达DY-WSJ多功能温湿度计测量温、湿度,其误差范围±2℃、±4%RH。
(2)A组胶片在26～35℃、28%～59%RH通风日照良好的环境中放置300 min,B组胶片在人工温度35～55℃、26%～30%RH环境放置120 min,每隔30 min观察1次,详细记录温、湿度值和3种胶片发生变化的程度、张数等数据。
(3)抽取我院档案室保存的3种胶片各100份,其保存环境是:纸袋包装、避光、通风25～29℃、38%～44%RH。干式激光胶片的保存时间最长为30个月、平均为11.5个月;湿式激光胶片保存时间最长65个月、平均25个月;传统X线胶片保存时间最长195个月、平均56个月,由经验丰富的放射科医、技师各2名对各组胶片的变化进行对比分析。
2 结果
(1)我院片库保存的干式激光胶片的包装为牛皮纸袋,保存环境为防风防晒、19～24℃、30%～55%RH,最长保存时间为30个月、平均为11.5个月,照片图像清晰度高,无斑块影,整体效果良好(见图1)。湿式激光胶片保存时间最长65个月、平均25个月,未发现产生红褐色斑块。普通X线胶片保存时间最长195个月、平均56个月,未发现红褐色斑块。
(2)观察在相同包装与温、湿度环境下A组胶片的变化,26～35℃、28%～59%RH环境中阳光充分照射300 min:90min时观察发现1张无包装干式激光胶片出现红褐色斑块(见图2(a));300 min时10张无包装干式胶片都有不同程度的变化,出现大小不等的人眼可以识别的红褐色斑块,其中4张程度较重影响诊断(见图2(b)),另外6张程度较轻对诊断无明显影响;210 min时观察到1张塑料袋包装干式激光胶片出现红褐色斑块;300 min时有4张塑料袋包装的干式激光胶片出现少量红褐色斑块,但斑块面积较小、密度浅淡,不影响诊断(见图3);300 min时观察发现1张纸袋包装的干式激光胶片产生红褐色斑块,其密度浅淡、斑块面积小,不影响诊断(见图4)。对照组3种不同包装的湿式激光胶片和普通X线胶片均未发现1张产生红褐色斑块,A组3种不同包装干式激光胶片在自然温度时的变化情况见表1。
(3)B组胶片在人工温度35～55℃、26%～30%RH环境中的变化。无包装干式激光胶片变化速度较快,在30 min内,有10张胶片发生变化;在温度35～55℃的90 min内,有6张胶片红褐色斑块密度加重、颜色变成深褐色、片基透光度下降,已不能用于诊断(见图5),塑料袋包装的干式激光胶片在30 min时开始出现红褐色斑块,60 min时图像上开始出现外包装袋上的图案字迹,120 min时胶片上的图案字迹清晰可辨(见图6)。纸袋包装的干式激光胶片在60min时开始出现红褐色斑块;120 min时面积扩大颜色变深(见图7)。对照组3种不同包装的湿式激光胶片和普通X线胶片在温度35～55℃、湿度26%～30%RH的环境放置120 min,无1张发生变化,片基和图像颜色均无明显变化,B组3种不同包装干式激光胶片在人工温度时的变化见表2。
注:+x,+表示胶片发生变化,x表示发生变化的张数;-表示胶片未发生变化*:温度为26～35℃,湿度为28.5%～59%RH
3 讨论
3.1 干式激光胶片的优点
与普通X线胶片和湿式激光胶片银盐颗粒感光成像原理不同,干式激光胶片成像则是利用热反应微型胶囊MI(Micro Isolation)成像技术[2]。热反应微型胶囊是接受被激光精确控制、以热力头为热源、控制成像过程的一种温控式热敏成像。因其成像过程无胶片冲洗这一过程,节省了大量的人力、物力与空间;无化学废料即没有废显、定影液,减少了对环境的污染;且能节约资源,装换片可在明室操作;易于管理、维护;应该在有条件的医院推广应用。但医学影像胶片作为一种医学资料,是诊断治疗、复诊随访的重要文件和从事医学科研的重要依据,为了保证诊断、治疗的准确性,医学影像胶片应表现出良好的存档特性。虽然近年来各级医院数字化建设水平不断提高,在一定范围内可以通过网络进行阅片和远程会诊,但因为胶片对组织细微结构的显示优于(现有的)荧光屏,所以在今后很长一段时期内影像胶片还将是主要的影像存储介质。根据我国《医疗机构病例管理规定》,门(急)诊病例档案保存时间自患者最后一次就诊之日起不少于15 a,以便与不同时期的检查结果对比分析,因此干式激光胶片的保存应引起足够的重视。
注:+x,+表示胶片发生变化,x表示发生变化的张数;-表示胶片未发生变化*:温度为26～35℃,湿度为28.5%～59%RH
3.2 干式激光胶片的结构
普通X线胶片和湿式激光胶片主要由保护层、乳剂层、底层、片基和防光晕层组成。与其不同的是,医用干式激光胶片则由感热层、保护层、背层(UV吸收层和无光层)和片基构成[2]。片基为厚175μm的聚酯蓝色片基;无光层内导入了大量3～6μm大小的无光剂,在授予胶片取出稳定的同时,把UV吸入剂微型胶囊的光散乱效果和表面光泽,调整到与激光图像用的感材同等水平;UV吸收层可以提高耐光性;保护层内含有细微的无机原料和润滑剂,能够提高加热时热力头的润滑性,减少由于加热时转矩变动引起的图像不均及热力头的物理性磨损;感热层内散布大量μm单位大小、含有显色剂的显色剂乳化物与显色剂内包胶囊(显色剂微型胶囊),显色剂乳化物与显色剂内包胶囊是干式激光胶片感热成像的基础。
3.3 干式激光胶片的成像原理与成像技术参数
(1)干式激光胶片的成像原理。靠粘合剂散布在感热层内,含有显色剂的微型胶囊和显色剂乳化物被通过紧压在胶片上的热力头加热,使微型胶囊壁变成透过性,显色剂进入显色剂内包胶囊,与胶囊内显色剂起反应而发色(显色剂凝华作用)。激光相机内置的密度测试仪,能对每张打印胶片的密度进行精密检测,当达到影像所需密度时(约5～15 s),胶片会随激光相机的传动装置移出热力头接触区,温度立刻降低,显色剂内包胶囊的囊壁即刻变成非透过性(隔离状态)而停止发色反应,且使已形成的影像被固定[3]。发色反应后,因显色剂内包胶囊内、外的显色剂被非透过性的囊壁隔离,在适当的存放环境温度条件下,干式激光胶片有较好的保存性,能够保存较长时间并使图像密度保持稳定(见图1)。这种利用热反应微型胶囊的新纪录系统,被称为微型隔离技术(MI技术)。
(2)干式激光胶片的成像技术参数:热力头加压压力300g/cm[3];热力头工作温度50～130℃,一般为120℃;热力头与记录材料(胶片)接触时间约5～15 s;干式胶片所需要的发色温度(发色起始温度)约为100℃;成像时的激光强度一般在10 mW以下;干式激光胶片的本底灰雾为0.24,最大密度值为3.34,动态范围为3.1。
3.4 干式激光胶片的缺点与不足
与普通X线胶片和湿式激光胶片相比,干式激光胶片的缺点与不足主要有:当成像或存放环境温度过高时,易发生再次显影[4];干式激光胶片的透明度不及湿式激光胶片,其分辨率为0.01～0.05μm;本底灰雾为0.24,最大密度值为3.34,动态范围为3.1,而湿式激光胶片的本底灰雾度为0.12,最大密度值为3.62,动态范围为3.5,比干式激光胶片约高13%;因其容易导致干式激光胶片图像变模糊或图像质量下降,所以不能直接用于幻灯片的放映;干式激光胶片对存放环境温湿度条件和包装袋材质要求高等。
3.5 干式激光胶片产生褐色斑块发生质变的原因分析
虽然干式激光胶片图像有较好的稳定性和可存放性,一般干式激光胶片在25℃以下的存放环境中可以保存30 a以上[5]。但由于干式激光胶片成像是一种热敏成像,成像后图像的稳定性受保存环境的温度条件影响大,且存放时间越长,产生密度变化的温度就越低,因此干式激光胶片在成像前以及成像后都应注意监控保存环境的温、湿度条件。本实验在自然环境温度和人工温度条件下,经太阳直接照射的无包装干式激光胶片(见图2)和使用聚乙烯塑料袋包装的干式激光胶片(见图3),在较短时间出现了大小不等的褐色斑块,并随时间延长和温度升高而加重。其原因可能是:带有图案或字迹标示的聚乙烯塑料包装袋印刷时使用了大量的油墨(苯)、苯和可塑剂,其能够加速干式激光胶片发生质变或产生褐色斑块,甚至干式激光胶片上会出现包装袋的字迹和图案(见图6、8);干式激光胶片对温度非常敏感,当存放环境温度超过35℃时,容易发生质变(见图5、7),使保存时间大大缩短,在70℃时质变速度明显加快,且随着温度升高进一步质变直到干式激光胶片的最大密度值3.34。
3.6 干式激光胶片保存环境条件要求
因干式激光胶片成像属热敏成像,适当稍高的成像温度和激光强度对保持干式激光胶片影像的稳定性有益。其成像后图像密度会随存放时间和温度的变化而发生变化,记录后图像的密度变化取决于温度及放置的时间长短,时间越长,产生密度变化的温度就越低。干式激光胶片的保存环境温度与保存时间关系很大,环境温度在5～25℃内可保存30 a以上,若温度超过35℃将大大缩短保存时间。由此可知,温度越低,越能保住稳定的图像,越是在低温环境,图像密度变化就越少,越是在高温环境,图像密度变化就越大[2]。因此,应加强对干式激光胶片存放环境、温度条件的监测和控制。
通常干式激光胶片应保存在24℃以下、湿度在30%～50%RH的环境[6],避免阳光直接照射,且应将干式激光胶片竖直放置,避免叠放与重物挤压,注意包装袋材质种类的选择,避免与聚乙烯塑料胶片、胶粘带等东西一起保管、存放。因为如果干式激光胶片接触了酸、碱、溶剂,特别是油墨(苯)[7]和可塑剂等药品以及水和长时间强光晒就会变质。尽量不使用塑料材质的包装袋存放干式激光胶片,因纸质包装袋遮光率较高、对热传导敏感性低且有较好的吸湿功能,可用于存放干式激光胶片。从实验过程中A、B两组用不同材质包装袋包装的干式激光胶片、随温度变化而发生变化的情况看,试验结果与以上结论相符。
本试验环境温、湿度条件可能与医疗结构保存影像资料的环境有一定差别,但由于现在我国各级医疗体系还不健全,大量X线、CT、MRI和DSA影像资料是由患者自己保存,并大量使用塑料材质包装袋,因此,保存环境的条件难以控制。从患者要求重新打印胶片的几份纠纷看,用塑料袋包装的干式激光胶片影像放在汽车里,在温度较高的夏、秋季节非常容易发生变化(见图8),使之不能满足复诊、随访的要求而失去应用价值,容易发生医患纠纷。因此,放射科医务工作者应向自带影像资料的患者给予提示,提高患者对干式激光胶片和其他影像资料保存环境温度条件的认识和包装袋种类的选择,避免损失。
摘要：目的:分析干式激光胶片的结构、成像原理与图像发生质变的原因。方法:抽取干式激光、湿式激光胶片和普通X线胶片各60张,档案室保存的3种胶片各100份,观察3种胶片在相同包装与温、湿度环境中的变化。结果:A组胶片在自然环境中放置300min,有10张无包装、4张塑料袋包装和1张纸袋包装的干式激光胶片图像发生变化;B组胶片在人工温度环境中放置120min,3组干式激光胶片图像都发生变化,对照组的2种胶片在相同环境中试验420min无异常变化;档案室保存的3种胶片均无异常变化。结论:干式激光胶片影像易受存放环境温、湿度条件和包装袋材质种类的影响发生质变,影响图像质量。
关键词：干式激光胶片,温度,包装,质变,斑块
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激光图像 篇5
1 材料与方法
1.1 设备
所有影像均由Kodak Direct View DR 3000 SYSTEM以自动曝光条件采集,机器参数见表1。
所有图像采集后,均上传至PACS系统,由一名有10年工作经验的放射科医师以观察骨折为目的,调整图像至最佳显示效果,分别传至成像系统打印。
图像打印系统分别为:KONICA DRYPRO 752干式激光相机和LD-A纸介质打印系统。打印介质分别为:柯达×蓝基DVB胶片,规格为11×14cm,北京洛克斯科技发展有限公司纸质11×14cm相纸。KONICA DRYPRO 752干式激光相机和LD-A纸介质打印系统技术参数见表2。
阅读胶片时采用:奥运达牌医用高亮度观片灯箱,亮度480cd/m2,色温4500K(白色柔和)。观察纸质图像时灯光条件为:环境亮度450cd/m2,色温4500K(白色柔和)。并统一配备5倍阅片专用放大镜。
1.2 临床资料
选取2007年6月-12月期间,外伤后在本院急诊行骨骼X线检查80例。其中40例为临床确诊骨折病例。骨折类型包括:小撕脱骨折、无错位不全线性骨折、轻度压缩骨折、嵌插骨折,不包括粉碎骨折、显著错位及分离骨折。骨折部位分别为:踝9例、腰骶椎6例、足8例、肘3例、腕3例、鼻2例、手2例、股骨颈3例、肋骨1例、胫骨平台3例。另40例为阴性病例,均由副主任以上放射科医师确诊并经临床证实,投照部位、患者年龄与阳性病例大致匹配。
1.3 方法
由4位有10年放射工作经验的主治医师,按打印介质不同前后分两次进行独立阅片,间隔时间为3周,首先阅读纸质图像。阅片前均不知诊断结果。每次阅读时间限定为2.5小时。所有图像除左右外均无其他标示(见图2、3),阅片前图像以随机顺序排列。对骨折与否的评价分为五个等级:阳性(代码1)、可疑阳性(代码2)、不清楚(代码3)、可疑阴性(代码4)、阴性(代码5);阳性与可疑阳性需标明骨折部位。
2 结果
阅片者间一致性分析(见表3),对每位阅片者所得诊断数据采用多个独立样本的秩和检验进行统计学分析,分析时使用SPSS11.0软件包。胶片诊断结果阅读者间比较P值为0.965,纸介图像诊断结果阅读者间比较P值为0.754,均>0.05,其独立诊断结果没有显著性差异。
不同打印系统,80例骨骼系统图像的读片结果采用LABMRMC软件进行ROC分析并绘制ROC曲线见图1所不。
根据4位放射科医师两次阅片后所产生的骨折与否的分级诊断结论,做ROC曲线分析,生成ROC曲线(图1)。其中,干式激光打印的ROC曲线的a值(截距)为2.23,b值(斜率)为0.68,Az(曲线下面积)为0.9673;纸质打印ROC曲线的a值为1.90,b值为0.75,Az值为0.9354,二者比较P值=0.8381>0.05,二者没有显著性差异。
3 讨论
随着DICOM标准的确立和PACS系统的发展,医学影像资料逐步实现了网络化和数字化,通过计算机和网络通讯设备进行采集、存储、阅片在临床工作中应用越来越广泛。医学影像的储存和阅读在大型医院影像科室内实现了无胶片化。但是门急诊骨折患者经常需要进行多科协作诊治,因此影像资料的硬拷贝对于普通患者仍然是必须的。
现有的医用图像打印系统多采用干式和/或湿式医用激光打印机。两种激光打印机都拥有很高的成像质量[1],但湿式激光打印机由于机器维护成本高,洗片时对环境光照和温度要求严格;废弃的显、定影剂污染环境,故逐步被干式激光打印系统取代。干式激光打印机可全明室操作,设备可任意放置[1]。但是,激光打印机的使用及维护成本仍然较高,胶片对环境温度和光照仍有严格要求。
面对医疗成本的增长,图像的纸质输出成为解决上述问题的新思路。通过集成高分辨率激光打印机与DICOM打印服务器,普通纸介媒体可以显示较高质量的医疗影像,同时在经济效益、社会效益等多方面显示出优势[4]。使用DICOM纸质图像打印,对环境温度和光照要求非常宽泛,并显著降低了影像检查成本(每张相纸价格仅为胶片的1/10)和设备维护投入。使用纸质图像打印可以很大程度降低普通胶片生产及处理环节中产生的大量污染物,从而降低污染对人员和环境造成的影响[5]。因此,探讨应用纸介图像替代胶片进行影像诊断,具有重要的现实意义。
不同观察方法的诊断效能比较通常采用主观评价的方式,并应用ROC分析。在本实验中,为了保证实验结果的客观性,我们进行了如下设计:
(1)确保阅片环境尽量一致,尽量避免其他因素干扰。措施包括:所有图像尺寸均为11×14cm;图像打印时大小和排版一致(见图2、3);均由资深放射科医师仔细调节为最适窗宽窗位;统一的阅片时限和休息时间;安静无噪声、无他人干扰的阅片室;同一个阅片工作台;类似的光照强度和光线颜色。相同的阅片专用放大镜。
(2)避免记忆效应的干扰。本实验不同图像介质阅片时间间隔为三周[6];且阅读纸质图像在前;阅片前均不知诊断结果;间隔期阅片者不允许再接触所阅图像;所有图像除左右外无其他标示[6];每次阅片前均按随机顺序排列。
(3)由于疑难骨折病例仅仅在骨小梁、骨皮质等形态结构上有细微变化。因此我们选择有经验放射科医师阅片,能有效地避免因工作经验匮乏而导致的漏诊和误诊,从而使诊断结论更少受到非相关因素干扰。
在病例选择上,所选阳性图像为相对疑难骨折病例,其诊断对于打印系统所提供的图像质量依赖性更高;在阴性病例选择中,我们注意了投照部位和年龄的大致匹配,因此,与阳性病例阅片时相同,阅片医生阅读时同样需要克服骨骺、骨质疏松等影像改变的干扰,从而使诊断过程更趋近于临床工作实际。
在实验结果的分析中,我们根据4位放射科医师两次阅片后所产生的骨折与否的分级诊断结论,做ROC曲线分析,生成ROC曲线(图1)。ROC曲线下面积(Az)是最常用的评价ROC曲线特性的参数,Az表示诊断系统的阴性和阳性诊断结果分布的重叠程度,Az值越大,诊断效果越可靠[2]。其中,干式激光打印的Az=0.9673;纸质打印的Az=0.9354,二者比较P值=0.8381>0.05。
因此,本实验的分析结果显示:对于有一定工作经验的放射科医师来说,不同图像介质对于骨折的X线诊断结果并没有显著的统计学差异。这主要是因为骨骼系统X线显影的特殊性,它对图像的对比度要求确实低于乳腺等X线DR图像[3]。骨折图像诊断依据主要为骨小梁和骨皮质的形态改变,而纸质图像空间分辨率与胶片相差不大,因此对于细微的骨小梁、骨皮质改变也能清晰显示。而亮度、对比度等相关图像质量因素,在骨折诊断过程中确实重要性略低于形态改变。
但是在全部实验数据面前,我们确实发现,四位阅片医师面对纸质介质误诊例数之和较胶片要多12例。而且本次实验中阅片者普遍反映面对纸质图像阅片,更加费时费力。普遍感觉阅片时为增加诊断正确率,对纸质图像的处理手段少于胶片介质。比如更高亮度光源的使用对于纸质图像就没有意义。
因此,纸质图像在临床应用方面确实需要进行更多方面的研究与尝试,其图像本身也需要更多改进与提高。
本研究显示,纸介图像在骨折X线诊断上与干式激光胶片无具有统计学意义的显著差异,但是,说纸介图像可以替代干式激光胶片进行骨折X线诊断还为时尚早,纸介图像仍存在许多不足之处,其诊断效能仍略低于激光胶片。如何进一步提高纸介图像系统的显示能力,并科学验证其诊断效能,以期开发出能够用于医学影像诊断的纸介图像系统,是我们下一步的研究课题。
摘要：目的比较纸介医用图像和干式激光片在骨折中的诊断结果，明确不同图像介质对骨折诊断准确性是否存在影响。方法分别采用LD-A纸介质打印系统和KONICA DRYPRO 752干式激光打印机打印数字化骨骼X线图像。由4位(具有10年以上工作经验)放射科医师分别对80例骨骼图像进行独立阅片。按不同介质分两次阅读，间隔时间三周。读片结果采用LABMRMC软件进行ROC分析并绘制ROC曲线。结果采用两种介质阅片，其诊断结果不具有显著性差异。结论纸介图像阅片在骨折普通X线诊断上具有与干式激光胶片相当的诊断效能。
关键词：纸介医用图像,干式激光胶片,受试者操纵特性曲线,骨折
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激光图像 篇6
1 激光能量降低
CR机目前常采用氦氖激光管,这是一种原子型气体激光管,一般由3部分组成:(1)能实现粒子数反转的工作物质;(2)光泵;(3)光学共振腔。当一些氖原子在实现了粒子数反转的两能级间发生跃迁,辐射出平行于激光管方向的光子时,这些光子将在两反射镜之间来回反射,就产生出相当强的激光。X线照射到IP板后,IP板储存潜能量,这种能量能储存几天时间,随着时间的延长而降低,当适当的激光照射到IP板上的时候,这些潜能量迅速释放发光,光电倍增管检测这些能量,通过放大器放大,模数转换器把这些信号转换成数字信号,经过时序电路排列成一幅图像。随着使用时间、使用次数的增加,氦氖激光管发射出的功率会逐渐降低,激光不能完全激发出IP板上储存的潜能量,曝光指数由正常的2200多降至1500左右,此时,图像质量下降明显,出现一些横竖条纹,骨皮质显示不清,整幅图像如同被一层薄纱覆盖,如果激光能量降低到70%左右,可以通过提高k V进行弥补,如果降低到50%左右,必须更换新的激光管。
2 光路问题
光路一般由激光头、聚焦镜、反射镜等组成。由于使用时间的延长及室内空气不洁,易造成镜面存有灰尘,镜面灰尘会反射掉部分激光,导致到达IP板的能量不足,不能完全激发出IP板上的潜能量,导致图像质量下降。如果光路有异物附着,阻挡激光,激光就不能到达IP板,导致图像出现白色的伪影。上述情况,可使用镜头专用纸,沾少量无水酒精,由里向外轻轻擦拭镜头可解决。
3 漏光
长时间的使用后,易造成扫描部分光密封性下降,导致外部光线进入光电倍增管,产生伪影,操作面板上出现16017(轻微漏光)或16018(严重漏光),应做防漏光处理。
4 删除灯
删除灯失效或灰尘过多,会导致不能完全删除潜影,与下次曝光,两次的潜能量加在一起,产生伪影,定期擦拭灯管或更换即可解决。
5 ptone软件处理
这个软件会针对不同的部位,采用不同的方式处理图像,所以在扫描IP板以前输入病人信息时,一定要输入投照的身体部位及体位,让计算机能按照最佳方式处理图像会有更好的效果。
以上这几种情况,都能引起图像质量的改变,要针对具体问题,做出正确的判断,才能使影像质量始终处于最佳状态,更好地为临床提供优质的图像资料。
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