【图像处理】DR图像后处理中的窗宽和窗位的简要说明

【图像处理】DR图像后处理中的窗宽和窗位的简要说明

1.背景

与DR对应的概念是CT。

1.1、DR(Digital Radiography, 数字化X射线成像):

a、DR 是传统X射线技术的数字化版本。X射线穿过人体后,根据组织密度的不同,部分被吸收,未被吸收的X射线通过后会投影到探测器上生成图像。

b、DR图像是一个二维的平面投影图像,它不能提供内部结构的层级信息。

c、典型应用:胸部X光片、骨骼检查等。

d、成像维度:DR二维成像,类似于普通照片,只能显示前后结构的叠加信息,无法区分不同层次的组织。

1.2、CT(Computed Tomography, 计算机断层扫描):

a、CT通过X射线源围绕被拍摄对象旋转,多个角度的X射线穿过对象后,由探测器接收,计算机会处理这些数据并重建出人体内部的横断面图像。

b、CT提供的是三维(或三维切片)的图像,可以显示体内不同深度的层次结构。

c、典型应用:脑部、胸腹部、骨骼、血管成像等。

d、成像维度:CT是三维或二维横断面成像,可以生成人体内部多个切片,能够清晰区分不同层次的组织结构。

注意:

如有错误,请及时批评指正,十分感谢!

2.窗宽

窗宽: Window Width, 简称WW。

窗宽在图像处理中,是用来控制图像灰度范围的参数,即控制图像中显示的灰度级范围,换句话说就是控制图像中亮度值的范围。

具体来说,它决定了在一幅影像中有多少灰度级(从黑到白)显示出来。

通常用于调整图像的对比度,以便更清晰地显示不同密度的组织。

它本质上是在一定的灰度值范围内将图像的不同像素值映射到显示器上,以更好地区分组织的不同密度。因此,窗宽决定了图像的对比度。

较大的窗宽:

会显示更多的灰度级,意味着更宽的灰度范围,图像对比度变得较低。

适用于高对比度的组织,如肺部,因为肺部组织之间的密度差异较大。

较小的窗宽:

会显示更少的灰度级,意味着更窄的灰度范围,图像对比度变得较高。

适用于低对比度的组织,如脑部软组织,帮助区分相似密度的结构。

注意:

窗宽与探测器的硬件AD(模数转换器,Analog-to-Digital Converter)的没有直接的数学关系,但它们都与图像的呈现质量相关,说明如下:

a、探测器中的AD转换器是将模拟信号(如X射线)转换为数字信号的设备。AD的分辨率(比如8bit、12bit、14bit、16bit)决定了图像的初始采样精度,也就是像素灰度值的细腻程度。

b、窗宽是对已采集的数字信号进行后处理,决定最终显示的灰度级范围。它不改变AD转换器生成的数字信号,但影响如何显示和解释这些信号。

综上所述,AD转换负责将物理的模拟信号进行数字化转化,而窗宽处理负责在显示过程中如何使用这些数字化数据,从而影响图像对比度和细节。

3.窗位

窗位 :Window Level,简称WL。

窗位区别于灰度直方图:

a、窗位:控制显示图像的亮度,决定灰度值的中心点,调整重点观测的密度范围。直接影响图像的亮度和可视化,通过改变窗位可以让不同密度的组织变得更清晰。

b、灰度直方图:提供图像灰度值的统计分布,不直接控制图像的显示,而是用作分析工具。反映图像的整体灰度分布,显示哪些灰度级别的像素占据图像中的大部分,但它不直接控制显示效果。

综上所述:

窗位是调整图像亮度的参数,影响图像的可视化效果。

灰度直方图是图像中像素灰度值的分布统计图,用于分析图像的亮度和对比度,但不直接影响图像的显示。

3.1、窗位的定义:

窗位是用于控制图像显示时灰度级别(灰度范围)的中心值。它决定了图像中哪一范围的密度被显示为中性灰度,并且影响了图像的整体亮度。通过调节窗位,医生可以将不同密度的组织移至可视化的焦点。

3.2、窗位的作用:

窗位调整的主要目的是让特定密度的组织更清晰。高窗位用于高密度组织(如骨骼),低窗位用于低密度组织(如肺部、软组织)。

窗位调整对图像显示有影响,即窗位调整时,图像的亮度发生变化。

图像中通过调节窗位,可以将不同密度的组织放在图像灰度级的中心位置,突出显示不同的组织结构。即窗位是图像灰度级别的中心点,调整窗位可以改变图像的亮度,突出聚焦特定密度范围的组织,观察特定的组织密度,比如CT图像中的骨骼、软组织或肺部,如下:

当窗位向右(增加、升高)移动时,图像整体会变暗,因为更高密度的像素被映射到灰度范围的中点。

当窗位向左(减小、降低)移动时,图像会变亮,因为较低密度的像素值被映射到灰度级的中心位置。

注意:

以上关于窗位是图像灰度级别的中心点的进一步解释:

a、灰度级别表示图像中的像素值,通常与组织的密度相关。

b、不同的组织会显示为不同的灰度级,较密的组织(如骨骼)一般会显示为较亮的像素,较低密度的组织(如空气、肺部)一般会显示为较暗的像素。

c、灰度范围可以用数值表示,例如在CT图像中,这个范围可能是从-1000 HU(空气)到+1000 HU(骨骼)或更高。

d、窗位(window level, WL)定义的是图像显示时的灰度级的中心值,即这个窗位值附近的灰度级别会被映射为显示图像中间的灰度,通常为中性灰(即图像不太亮也不太暗)。其他灰度值则依赖于窗宽的设置,在窗位的基础上确定。

e、窗位作为灰度级别的中心点,意味着它决定了图像中哪些灰度值(即对应的密度范围)会被显示为接近中等亮度(灰色),并且窗位两侧的密度范围会映射到较暗或较亮的像素值。

相关推荐
命里有定数32 分钟前
Paper -- 洪水深度估计 -- 利用图像处理和深度神经网络绘制街道照片中的洪水深度图
图像处理·人工智能·dnn·洪水深度·高度估计
李歘歘3 小时前
Stable Diffusion经典应用场景
人工智能·深度学习·计算机视觉
饭碗、碗碗香3 小时前
OpenCV笔记:图像去噪对比
人工智能·笔记·opencv·计算机视觉
蚂蚁没问题s5 小时前
图像处理 - 色彩空间转换
图像处理·人工智能·算法·机器学习·计算机视觉
Eric.Lee20218 小时前
数据集-目标检测系列- 花卉 玫瑰 检测数据集 rose >> DataBall
人工智能·目标检测·计算机视觉
好评笔记17 小时前
机器学习笔记——30种常见机器学习算法简要汇总
机器学习·计算机视觉
Eric.Lee202117 小时前
数据集-目标检测系列- 花卉 鸡蛋花 检测数据集 frangipani >> DataBall
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·鸡蛋花检查
撞南墙者19 小时前
OpenCV自学系列(2)——核心操作(core operations)
人工智能·opencv·计算机视觉
Bearnaise1 天前
GaussianDreamer: Fast Generation from Text to 3D Gaussians——点云论文阅读(11)
论文阅读·人工智能·python·深度学习·opencv·计算机视觉·3d
做程序员的第一天1 天前
深度神经网络中不同的卷积层提取的特征有什么不同?
深度学习·计算机视觉