Метод повышения резкости и контрастности деталей рентгеновских изображений / Method for Sharpening and Contrasting Details of X-Ray Images

Грязнов А. Ю. / Gryaznov, A.Yu.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) / State Electrotechnical University «LETI», St. Petersburg
Гук К. К. / Guk, K.K.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) / State Electrotechnical University «LETI», St. Petersburg
Староверов Н. Е. / Staroverov, N.E.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) / State Electrotechnical University «LETI», St. Petersburg
Холопова Е. Д. / Kholopova, E.D.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) / State Electrotechnical University «LETI», St. Petersburg
Выпуск в базе РИНЦ
Грязнов А. Ю., Гук К. К., Староверов Н. Е., Холопова Е. Д. Метод повышения резкости и контрастности деталей рентгеновских изображений // Физические основы приборостроения. 2019. Т. 8. № 4(34). С. 34–37. DOI: 10.25210/jfop-1904-034037
Gryaznov, A.Yu., Guk, K.K., Staroverov, N.E., Kholopova, E.D. Method for Sharpening and Contrasting Details of X-Ray Images // Physical Bases of Instrumentation. 2019. Vol. 8. No. 4(34). P. 34–37. DOI: 10.25210/jfop-1904-034037

Аннотация: Рассмотрен алгоритм повышения резкости и контрастности деталей рентгеновских изображений, основанный на математической морфологии и высокочастотной фильтрации изображения. Показано, что применение алгоритма позволяет значительно повысить резкость и контрастность деталей рентгеновских изображений, при этом практически не увеличивая шум на изображении. Проведено исследование разработанного алгоритма на выборке из 100 рентгеновских изображений. В 84% случаев при помощи алгоритма удалось увеличить резкость деталей изображения.
Abstract: The article considers an algorithm for sharpening and contrasting parts of X-ray images, based on mathematical morphology and high-frequency image filtering. It is shown that the application of the algorithm can significantly increase the sharpness and contrast of the details of X-ray images, while practically not increasing the noise in the image. A study of the developed algorithm on a sample of 100 X-ray images was carried out. In 84% of cases, using the algorithm, it was possible to increase the sharpness of image details.
Ключевые слова: математическая морфология высокочастотная фильтрация, microfocus X-ray, математическая морфология высокочастотная фильтрация

Литература / References
  1. Потрахов Н. Н. Метод и особенности формирования теневого рентгеновского изображения микрофокусными источниками излучения // Вестник новых медицинских технологий. 2007. № 3. С. 167-169.
  2. Staroverov N. E., Kholopova E. D., Gryaznov A. Yu., and Zhamova K. K. Development of digital processing method of microfocus X-ray images // Journal of Physics: Conference Series. 2017. Vol. 808. No. P 1-4. DOI: 10.1088/1742-6596/808/1/012001
  3. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / М.: Техносфера, 2006. 1104 с. ISBN978-5-94836-331-8
  4. Sobel, I., Feldman, G. A 3×3 Isotropic Gradient Operator for Image Processing. Pattern Classification and Scene Analysis. 1973. P. 271-272.
  5. Vincent, L. Morphological grayscale reconstructions in image analysis: applications and efficient algorithms // IEEE Trans. of Image processing. 1993. Vol. 2. P. 176-201.