Получение рентгеновских и гамма изображений протяженных источников с использованием кодирующих апертур

Глава 3. Методы получения теневых картин и программное обеспечение для разработанных систем В главе рассмотрены алгоритмы и программное обеспечение, разработанные для получения γ-изображений портативными системами с кодирующими апертурами. Программное обеспечение позволяет работать с системами, в которых в качестве кодирующей апертуры применяются шестиугольные маски типа URA и MURA любого ранга. В разделе 3.1 рассмотрены алгоритмы получения достоверной теневой картины. Эта информация получается в две стадии: 1) формирование маской теневой картины в -лучах на детекторе. 2) регистрация этой картины с помощью позиционно-чувствительного детектора. В детекторе регистрируются не только прошедшие через маску -кванты и провзаимодействовавшие со сцинтиллятором кванты. Имеется также фоновая подложка, связанная с излучением, прошедшим через защиту камеры. Источником этих квантов являются объекты, не попадающие в поле зрения прибора. Это могут быть также прямые или рассеянные -кванты от визуализируемого объекта. Наличие боковой подсветки искажает теневую картину, и, в конечном счете, приводит к ухудшению качества восстановленного изображения. В зависимости от расположения источников фоновая подсветка может быть неоднородной. В детекторах с ЭОПами с электростатической оптикой из-за неоднородной чувствительности фон неоднороден даже при однородной подсветке. Кроме сигнала от -излучения в фон дает вклад темновой ток ПЗС. Для устранения боковой подсветки используется заслонка, которая ранее эффективно применялась в гаммавизоре. Полное время экспозиции составляет десятки минут и складывается из времени экспозиции отдельных кадров ПЗС-камеры. Заслонка представляет собой металлический (например, свинцовый) цилиндр, который может фиксироваться в двух положениях (маска закрыта, маска открыта). Режим накопления представляет собой последовательность темновых (маска перекрыта заслонкой) и информационных (маска открыта) кадров. Полученные кадры ПЗС-камеры алгебраически складываются (темновой кадр – со знаком минус, информационный – со знаком плюс) в суммарный сигнал. При этом практически полностью устраняется фоновый сигнал. Если фоновый сигнал зависит от времени (чаще всего это связано с температурной нестабильностью режимов электроники), простая разность кадров вида “  +   +   +   +    ” (знак “+” - информационный кадр, знак “ ” темновой) не устраняет его полностью. Однако последовательность “+     +   + +  ” дает возможность устранить фоновую подложку, разложение которой в ряд по времени содержит квадратичные члены (I(t) = 0 + 1t + 2t2 + ... ). В нескольких разработанных приборах реализован метод “маска-антимаска”. Метод “маска-антимаска” служит в основном для устранения влияния фона (вместо заслонки) и устранения шумов в восстановленном изображении, связанных с неидеальностью маски. При наличии дрейфа параметров детектора также используется последовательность из кадров маска (+) и антимаска ( ) вида “  +     +   + +    ”. В разделе 3.2 рассмотрены используемые подходы декодирования теневых картин. Основной алгоритм – это свертка теневой картины с обратной матрицей (которая для случая URA и MURA апертур превращается в процедуру вычисления корреляции). Для улучшения качества восстановленных изображений разработан ряд алгоритмов, применяемых при декодировании. 1-й алгоритм улучшения углового разрешения. При использовании комбинированного детектора сцинтиллятор + ЭОП + ПЗС зарегистрированная теневая картина представляет собой большой массив чисел, соответствующих отдельным пикселям ПЗС-матрицы. Этот массив позволяет проводить множественные разбиения теневой картины на элементарные домены, соответствующие отдельным элементам маски. При достаточно большом числе разбиений со смещениями в пределах шага структуры маски может быть реализовано теоретическое угловое разрешение, равное отношению шага структуры маски к расстоянию маска детектор. Схема получения изображения показана на рис. 18. Рис. 18. Схема разбиения детектора для реализации теоретического углового разрешения маски В одномерном случае количество разбиений может быть любым. В двумерном случае для гексагональных масок возможно число разбиений m=k2 или m=3k2. 2-й алгоритм улучшения углового разрешения. 1-й алгоритм не позволяет получить угловое разрешение, меньшее чем =d/f. Дальнейшее улучшение углового разрешения  при фиксированном угле зрения  возможно при увеличении ранга кодирующей маски R. Однако это приводит к сужению диапазона рабочих энергий -квантов. Уменьшение шага d и сохранение угла зрения прибора эффективно только при уменьшении толщины маски. Но при этом она становится прозрачной для квантов высоких энергий. Другой путь улучшения углового разрешения, не связанный с увеличением ранга R, состоит в следующем. Уменьшим диаметр отверстий (прозрачных элементов) в маске без изменения ее шага d. Два точечных источника, угловое расстояние  между которыми удовлетворяет неравенствам  < <, (=d*/f. где d* - диаметр отверстия), создадут на идеальном детекторе две сдвинутые разрешенные тени маски. В декодирующем алгоритме, позволяющем разрешить эти источники, теневая картина разбивается на массив доменов, шаг которого равен шагу маски d, а размер отдельного домена меньше, чем d. Домены при этом не имеют общих границ. Отклики условных детекторов соответствуют суммарному сигналу от пикселей, принадлежащих соответствующему домену. Этот подход в совокупности с рассмотренным ранее алгоритмом дополнительно улучшает угловое разрешение и дает возможность использовать маски с диаметром отверстия меньше шага узора маски (по сути, маска типа URA становится маской типа «нет касания»). Такое построение маски позволяют использовать разные URA узоры без риска артефактов в восстановленном изображении, связанных с неидеальностью (конечной толщиной) маски, которые возникают при смещении источника от оси системы. В разделе 3.3 описаны алгоритмы, используемые при получении и восстановлении изображений, реализованные в программном обеспечении для управления разработанными камерами. Для учета фонового излучения при использовании масок типа MURA апертура камеры может закрываться заслонкой. Для шестиугольных масок URA, узоры которых являются антисимметричными для поворота на угол 600 (т.е. при повороте на этот угол открытые элементы маски переходят в закрытые и наоборот), фон можно устранять путем получения двух теневых картин в двух указанных положениях. При вычитании теневых картин, полученных для двух положений маски, фон устраняется, полезный сигнал увеличивается в 2 раза. Программное обеспечение проверено при получении изображений со всеми изготовленными масками. Пакет программ для работы с камерой содержит различные модули, включая модуль управления камерой и получения изображения с детектора. Программные модули запускаются из единой графической оболочки. Теневая картина представляется в виде серии отдельных кадров цифровой камеры, которые складываются для увеличения суммарного времени экспозиции. После экспозиции каждого кадра накопленная теневая картина и восстановленное γ-изображение обновляются на экране управляющего компьютера. Представленное в псевдоцветах γ-изображение может быть наложено на оптическое изображение. Декодирование начинается с разделения теневой картины на области, соответствующие проекции элементов маски на плоскость детектора с центром проекции, расположенным на расстоянии, соответствующем возможному положению источников, и суммирования сигнала в этих областях. Полный сигнал из этих областей подается на вход процедуры расшифровки. При декодировании необходим учет неоднородности чувствительности детектора. Поэтому должна быть выполнена калибровка чувствительности детектора по площади и определено взаимное расположение кодирующей маски и детектора. Для этого регистрируются, так называемые, единичный и центральный кадры, которые используются для нахождения карты разделения детектора на отдельные элементы, соответствующие элементам маски. В процедуре декодирования сначала определяется полный сигнал во всех областях карты разделения. Эта процедура повторяется q раз: первый раз - для несмещенной карты разделения, затем (q – 1) раз - для смещенной. Таким образом, вместо начальной теневой картины (256х256 пикселей) получается набор qL чисел (здесь L = 3 R (R+1)+1   количество элементов в базовом узоре маски ранга R). Полученный набор чисел содержит необходимую информацию для реконструкции γ-изображения. γ-Изображения, которые представляются на дисплее в течение времени накопления теневой картины, восстанавливаются с помощью операции свертки. После того как накопление закончено, могут быть применены другие алгоритмы декодирования, позволяющие лучше устранить шум в восстановленном изображении. Результат реконструкции γ-изображения – это набор qL чисел. Для улучшения восприятия восстановленное изображение сглаживается и представляется на дисплее в том же формате, что и теневая картина (формат ПЗС-матрицы). Для восстановления изображения в приборе с кодирующей апертурой необходимо предварительно получить единичный и центральный кадры. Единичный кадр соответствует чувствительности детектора. Для его получения необходимо направить однородный поток γ-излучения на поверхность детектора. Для этой цели используется точечный удаленный источник. Кодирующая маска удаляется с прибора при получении изображения. Центральный кадр содержит информацию о расположении кодирующей маски относительно детектора. Фактически, центральный кадр - это проекция маски на детектор из точки, в которой находится источник. Для получения этого изображения используется удаленный точечный источник, который помещается примерно на ось устройства (центральное отверстие маски проецируется приблизительно на центр сцинтилляционной пластины детектора). Карта разделения детектора на области зависит от расстояния до источника. Для декодирования изображений источников, помещенных на большое расстояние, можно использовать одну и ту же карту. Для получения изображения близких объектов производится масштабирование карты разделения, вычисленной по измерениям с удаленным источником. Возможность масштабирования карты разделения позволяет определять расстояние до источника. Карта разделения ПЗС кадра на области, соответствующие элементарным детекторам, вычисляется по двум подготовительным кадрам. Единичный кадр соответствует карте чувствительности детектора по его площади. При получении единичного кадра обеспечивается однородный по площади поток -излучения на поверхность детектора. Для этого используется удаленный точечный источник -излучения. Кодирующая маска при получении единичного кадра удаляется. Единичный кадр необходимо обновлять после каждой разборки и последующей сборки прибора. Это обусловлено возможностью поперечных сдвигов сцинтиллятора, электронно-оптических преобразователей и ПЗС-матрицы относительно друг друга. Центральный кадр содержит информацию о расположении кодирующей маски относительно детектора. При его получении используется удаленный точечный источник. Источник располагается на оптической оси прибора так, что центральное отверстие маски проецируется приблизительно на центр сцинтиллятора. Центральный кадр должен обновляться после каждой смены кодирующей маски и, тем более, после разборки прибора для учета возможного углового поворота или поперечного сдвига маски относительно предыдущего ее местоположения. Карта разделения рассчитывается с помощью интерактивной итерационной процедуры. Процедура определяет проекцию идеального узора круглых отверстий, представляющих используемую маску, на теневую картину, полученную с цифровой камеры (экспериментальный центральный кадр), таким образом, чтобы получить их максимальное совпадение. При проецировании используются преобразования смещения, поворота, масштабирования и положительной квадратичной дисторсии изображения. Преобразования описываются семью переменными параметрами, которые изменяются при итерациях. Используются два критерия близости совпадения   минимизация интегрального шума в восстановленном изображении центрального кадра и максимизация отношения сигналов в открытых и закрытых элементах маски. Значение mji в созданной карте разделения является индексом элемента базового узора маски, на который отображается пиксель (j, i) теневой картины. Если области, соответствующие отделенным элементам маски, являются малыми (например, в случае масок 11-го или 13-го рангов области включают приблизительно 30 пикселей), необходимо более точное отображение границ областей на пиксели картины. На рис. 3.7 показаны кадры, используемые для определения карты разделения площади детектора на отдельные области (единичный и центральный), и рассчитанная карта элементарных областей. Восстановление изображений в реальном времени. После каждого последовательного шага получения теневой картины при экспозиции, когда последнее считанное с цифровой камеры изображение добавлено к теневой картине, проводится быстрое декодирование для получения текущего восстановленного изображения. При этом сначала из трех массивов: теневой картины, карты чувствительности детектора и карты разбиения детектора на элементы, вычисляется массив сигналов в элементарных областях и соответствующий массив для нормализации чувствительности для всех q различных положений карты разделения относительно теневой картины. Декодирование основано на свертке с одномерным массивом, который является обратным к псевдослучайному массиву, описывающему маску. Для уменьшения шума в восстановленном изображении используется быстрая полуэмпирическая процедура, основанная на оценке средней величины отрицательных сигналов в восстановленном изображении после декодировки с помощью свертки. Восстановленные изображения сглаживаются и затем представляются как двумерные распределения интенсивности с использованием цветной или черно-белой палитры. Элементарные области в изображениях - треугольники или шестиугольники. Зарегистрированные необработанные теневые картины, необходимые для расшифровки исходных изображений, и восстановленные изображения сохраняются на жестком диске. Эти данные могут использоваться для более позднего анализа изображений с различными процедурами восстановления. Изображения могут быть восстановлены с различным числом разделений, чтобы увеличить качество, или с другой картой разделений, которая соответствует более точному расстоянию до источника, например, в случае близко расположенных источников. Кроме того, получение изображений источников, находящихся в области неполного кодирования маски, требует специальной обработки теневых картин. Поэтому восстановление изображений в этих случаях следует проводить после окончания измерений, используя сохраненные теневые картины. Программа работы с прибором и получения теневых изображений управляет работой ПЗС-камеры и рядом вспомогательных систем (заслонка или поворотный механизм маски, видеокамера, высоковольтный источник питания ЭОПов). Программное обеспечение позволяет использовать одну калибровку камеры для получения изображения источников, расположенных на разных расстояниях. Это дает возможность определять расстояние до источников γ-излучения, а также устранять артефакты при получении изображений источников, находящихся в области неполного кодирования апертуры. В последнем случае получают повторные изображения, изменив расстояние между маской и детектором для увеличения области полного кодирования.

Похожие:

	Разработка методов получения и цифровой обработки рентгеновских изображений.		Урока по информатике и геометрии по теме "Алгоритмы создания изображений.... ...
	Эффект Мёссбауэра или ядерный гамма-резонанс, открытый в 1957 или Институте им. М. Планка в Гейдельберге (фрг), состоит в резонансном испускании или поглощении гамма-фотонов без изменения фононного...		Реферат Отчет 33 с., 2 ч., 26 рис., 2 табл., 7 источников Ключевые слова: фазовый химический состав, эффективный заряд атомов, рентгеновская эмиссионная спектроскопия, спектроскопия отражения...
	В. В. Богомолов к ф. м н., ст н. с Разработаны принципиальные схемы плат измерения энергии и осуществлено их тестирование от источников стандартных сигналов. С посощью...		Улучшение качества гидроакустических изображений на основе метода...
	Методические рекомендации Уроки физики в школе с использованием малогабаритного... Целью данной разработки является внедрение малогабаритного аппаратно-программного комплекса приема спутниковых изображений Земли...		Реферат Отчет включает: 79 с., 20 рис., 39 источников Адроны, космические лучи, тёмная материя, гамма-всплеск, нейтрон, широкий атмосферный ливень, стандартная солнечная модель, солнечные...
	Правило (стандарт) n 18. Получение аудитором подтверждающей информации из внешних источников Утверждено на заседании кафедры экономического анализа и аудита кгфэи (протокол №4 от 26 декабря 2007 г.)		Моделирование изображений с заданными фрактальными характеристиками (mif) При этом ичх синтезированных изображений является инвариантом относительно мультипликативных уменьшений масштаба в области пространственных...
	Сравнительное изучение эффективности Agrobacterium -опосредованной... Сравнительное изучение эффективности Agrobacterium-опосредованной транзиентной экспрессии гетерологичных генов, кодирующих рекомбинантные...		Программа элективного курса для учащихся 11 классов «Обработка изображений... Под «компьютерным художником» можно понимать любого, кто занимается созданием или редактированием изображений с помощью ЭВМ
	Цель программы : Пополнить словарный запас обучающихся пословицами... Цель программы: Пополнить словарный запас обучающихся пословицами и поговорками, учить детей самостоятельно искать необходимую информацию...		Методы и алгоритмы выделения контуров изображений в радиотехнических... Рабочая программа составлена на основании рабочего учебного плана по фгос утвержденного ученым советом юргту(нпи) протоколом №4 от...
	Разработка алгоритмов поиска и обследования искусственных протяженных... Специальность: 05. 13. 18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ		Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Конспект (по вопросу семинарского занятия, подготовленный с использованием доп источников)