利用矩阵校正用于检测的图像和深度信息的制作方法

1.本公开涉及但不限于一种利用x射线检查货物的方法。本公开还涉及但不限于相应的检查系统和相应的计算机产品或计算机程序。


背景技术：

2.用x射线检查货物可以通过使货物和包括检测器扫描仪以相互扫描位移相互移动来扫描货物，并且用扫描仪检测在相互扫描位移期间由多个连续的x射线脉冲照射货物而产生的辐射。包括多个至少两行检测器的检测器矩阵可用于检查。
3.如图1a和图1b所示，货物10的点a或b在矩阵1上的投影取决于点a或b与矩阵1的距离z。如图1a所示，点a和b被投影到矩阵1的行12上。如图1b所示，当位于对应于中间平面的距离z处的点a在扫描期间移动距离d时，点a被投影在矩阵1的行13上。然而，当位于更靠近矩阵1的距离z处的点b在扫描期间移动相同的距离d时，点b被投影在矩阵1的行12上。应当理解，对于图1a上的一个脉冲，位于相同投影线上的两个点a和b(因此由相应图像中的单个点表示)对于图1b的x射线脉冲是分离的。投影对深度的依赖性在货物的相应最终图像中引入了失真。
4.最终图像中的失真也是由于这样的事实，即，为了生成货物的最终图像，相对于重构平面执行数据的布置。选择重构平面对应于考虑整个货物位于重构平面中。因此，货物的位于重构平面中的区域在最终图像上无失真地出现。然而，由于上述解释的货物的点的分离，货物的位于重构平面之外的其他平面中的区域将在最终图像中以失真的方式出现。数据的过采样增加了上述失真，因为货物的一些部分被照射几次并且将在最终图像中出现几次。
5.图2示出了在相互扫描位移期间矩阵1移动而货物10不移动。换句话说，图2对应于移动模式，但是相同的解释也将适用于通过模式。为了避免上述过采样，如图2所示，可以使用矩阵1，使得在相互扫描位移x期间x射线脉冲的频率适应于矩阵1的速度。可以计算x射线脉冲的频率，使得两个脉冲之间的矩阵1的位移近似对应于检测器矩阵1的宽度。然而，如刚刚解释的那样将x射线脉冲的频率调节到矩阵1的速度具有货物10的区域15不被成像的结果。


技术实现要素：

6.本发明的方面和实施例在所附权利要求中阐述。本发明的这些和其它方面和实施例也在此描述。
附图说明
7.现在将参考附图通过示例的方式描述本公开的实施例，在附图中：
8.(已经讨论的)图1a示意性地示出了由第一x射线脉冲照射的货物的点的投影，所述投影在检测器矩阵上；
9.(已经讨论的)图1b示意性地示出了由第二x射线脉冲照射的图1a的点的投影；
10.(已经讨论的)图2示意性地示出了由第一x射线脉冲和第二x射线脉冲照射的货物，脉冲的频率被选择以避免过采样；
11.图3显示示出了根据本公开的示例方法的流程图；
12.图4示意性地示出了由第一x射线脉冲和第二x射线脉冲照射的货物，脉冲的频率被选择以避免货物的部分未被成像；
13.图5a和5b示出了取决于对中间图像的重构平面的选择的伪影的示例；
14.图6示出了根据本公开的示例性邻域；
15.图7显示示出了根据本公开的示例方法的另一流程图；
16.图8示意性地示出了具有叠加的深度图像的示例最终图像；以及
17.图9示意性地示出了被配置为实现根据本公开的任何方面的方法的示例系统。
18.在附图中，类似的元件具有相同的附图标记。
具体实施方式
19.概述
20.本公开的实施例提供了一种用于处理与由多个(m个)连续的x射线脉冲照射的货物相关联的检查数据的方法。检查数据被生成作为使用检测器矩阵扫描货物的结果。该矩阵包括n个至少两行检测器。连续脉冲由源生成。该矩阵位于距源的距离d处。货物的扫描包括以相互扫描位移使货物和矩阵相互移动，以及在相互扫描位移期间，利用矩阵检测与照射货物的多个(m个)连续的x射线脉冲相对应的辐射。
21.在检查数据中，对应于照射货物的多个m个连续脉冲的辐射以第一顺序布置在矩阵的多个(n个)行检测器上。然后确定用于检查数据的连续重构区域。每个重构区域对应于距源的距离范围，其中对应于照射货物的多个(m个)连续脉冲的辐射改变布置顺序。对于每个确定的重构区域，生成对应的中间图像，并且还生成中间图像的平均图像。然后在平均图像中识别失真区域，并且对于每个失真区域，从每个中间图像提取邻域，并且选择具有比其他提取的邻域更少失真的邻域。
22.所选择的邻域可以用于校正平均图像，以生成具有减少的失真的货物的最终图像。
23.所选择的邻域可以用于确定与相应重构区域相关的信息。该信息可以包括对应于重构区域在一个或多个连续重构区域中的相对位置的序数和/或对应于与重构区域相关的距离范围的至少一个边界的距源的至少一个距离。该信息可以用于生成深度图像，该深度图像提供关于货物的各部分相对于矩阵的距离的信息。
24.本公开的实施例可以使得能够校正平均图像以生成具有减少的失真的货物的最终图像。本公开的实施例可以使得能够生成深度图像，该深度图像提供关于货物的部分相对于矩阵和/或源的距离的信息。本公开的实施例可以覆盖整个货物并且校正由于货物的一些部分的过取样而引起的失真。
25.具体实施例的详细描述
26.图3显示示出了根据本公开的示例方法100的流程图。
27.方法100主要用于处理与由多个(m个)连续的x射线脉冲照射的货物相关联的检查
数据。图3中所示的方法100主要包括以下步骤：
28.在s0，获得检查数据；
29.在s1，确定用于检查数据的一个或多个连续重构区域；
30.在s2，基于所确定的一个或多个重构区域选择一个或多个重构平面；
31.在s3，对于每个选择的重构平面，生成货物的中间图像；
32.在s4，通过对所有生成的中间图像求平均来生成平均图像；
33.在s5，在所生成的平均图像上选择具有大于预定阈值的梯度的一个或多个像素；以及
34.对于在s5选择的像素中的每一者：
35.在s6，从每个生成的中间图像提取所选择的像素的邻域，以及
36.在s7，在所提取的邻域中确定与其他所提取的邻域相比最小化标准(criterion)的邻域。
37.如图4所示，检查数据被生成作为使用包括多个(n个)至少两行检测器的矩阵1和m个连续脉冲的源20扫描货物10的结果。在图4中，n＝3，并且行标记为11、12和13。也可以设想其他数量n的行。间距p由两个连续行的中心之间的距离或矩阵1的宽度除以n来定义。矩阵1位于距源20的距离d处。
38.矩阵1中的间距p可以是常数，也可以是非常数。例如矩阵1的第一行和矩阵1的最后一行的宽度可以大于矩阵1的一个或多个中间行的宽度，应该理解，在这种情况下，矩阵1将具有几个间距p1、p2、
…
、pn。下面的发展仍将适用。
39.货物10的扫描包括以相互扫描位移使货物10和基体1相互移动。图4中示出了在相互扫描位移期间矩阵1和源20移动而货物10不移动。扫描还包括：在相互扫描位移期间，利用矩阵1检测与照射货物10的多个(m个)连续的x射线脉冲相对应的辐射。
40.如图4所示，在检查数据中，在对应于相互扫描位移的方向x上，对应于照射货物的多个(m个)连续脉冲的辐射以第一顺序布置在对应于矩阵1的检测器的多个(n个)行11、12和13的水平。
41.在图4中，对应于检测器的多个(n个)行11、12和13的水平基本上对应于z＝d。
42.在图4中，点p00对应于脉冲n的辐射方向14，点p01对应于脉冲n的辐射方向16，点p02对应于脉冲n+1的辐射方向18，以及点p03对应于脉冲n+1的辐射方向19。
43.例如，在图4中，对应于沿方向14的第n个脉冲的在行11上入射的辐射对应于点p00，对应于沿方向16在行13上入射的另一辐射对应于点p01。在脉冲n和脉冲(n+1)之间，矩阵1和源20在相互扫描位移期间移动距离δ(货物10在图4中被示为不移动)。对应于沿方向18的第(n+1)个脉冲的在行11上入射的辐射现在对应于点p02，沿方向19在行13上入射的辐射对应于点p03。方向14和18对应于相同的方向，只是在脉冲n和n+1之间平移。方向16和19对应于相同的方向，只是在脉冲n和n+1之间平移。
44.因此，在图4的示例中，对应于照射货物的多个m个连续脉冲(这里m＝2)的辐射沿增加x的方向在对应于检测器的多个n行11、12和13的水平上以下面的第一顺序布置：p00、p02、p01和p03。
45.在图4的示例中，为了覆盖整个货物10，δ必须使得：
[0046][0047]
其中w是矩阵1的总宽度。
[0048]
取决于情况，位移δ可以从一次采集到另一次采集而变化。换句话说，在相互扫描位移期间，两个脉冲之间的δ可能不是常数。可替换地或附加地，两个脉冲之间的位移δ在相互扫描位移期间可以是常数的。例如，在通过模式中并且在恒定源频率下，位移δ可以取决于货物通过扫描仪的速度。位移δ等于货物的瞬时速度除以源的频率。在移动模式中，位移δ是恒定的，并且可以等于扫描仪的速度除以源频率。
[0049]
在s1确定用于检查数据的一个或多个连续重构区域按照如下内容被执行。
[0050]
一个或多个连续重构区域使得能够在s2选择一个或多个重构平面，如下所述。
[0051]
在s1确定的一个或多个重构区域由实验条件(例如瞬时速度、矩阵行数、检测器尺寸等)定义。
[0052]
在s1确定的一个或多个重构区域之后，在s2可以选择一个或多个重构平面。
[0053]
在一些示例中，可以为每个重构区域选择一个重构平面。所选择的重构平面位于所确定的重构区域内。所述重构平面可以选择为界定重构区域的平面之一(例如，更靠近源的平面，但不是必须的)。作为非限制性示例，重构平面还可以被选择为位于重构区域的中间。
[0054]
在一些示例中，可以不为每个重构区域选择重构平面(例如，所选择的重构平面的数量可以低于所确定的重构平面的数量)，以便减少计算。
[0055]
重构平面使得能够将采集的数据(该数据包括例如点p01和p02)重新定位在货物10中的正确位置处。如图4所示，当用矩阵1获取数据时，点(例如p02和p01)是沿着对应于相互移动的方向x并排的第一顺序。每个数据对应于矩阵的检测器和脉冲。例如，p02对应于脉冲(n+1)的检测器11，p01对应于脉冲n的检测器13。当选择平面用于数据重构时，数据沿着投影线(例如图4中的虚线)反投影到距源20距离z的平面上，对于虚拟像素,其尺寸为检测器尺寸除以相应放大因子z/d。在图4中，在距离z＝z2处的点p2贡献于z＝d(采集的数据)水平上的两个点p02和p01。因此，平面z2中的点p01和p02的重构在p2中是匹配的。平面z＝z2是正确的重构平面。对应于数据p01和p02的对象p2位于平面z＝z2中，因为p01和p02的反投影在z＝z2处会聚在p2中。
[0056]
相反，如果数据p01和p02在平面z＝z1中被重构，则获得两个不同的点p01和p02。因此，平面z＝z1不是正确的重构平面，因为p01和p02的反投影不会聚。平面z＝d也不是p01和p02的正确重构平面。
[0057]
在一些示例中，每个重构区域对应于距源20的距离范围，其中对应于照射货物10的多个(m个)连续脉冲的辐射以与第一顺序不同并且与一个或多个连续重构区域中的另一重构区域的顺序不同的顺序布置。
[0058]
因此，一个或多个重构区域是由数据的顺序改变的平面界定的区域。
[0059]
如已经解释的，在图4的简单示例中，第一顺序(在z＝d)是p00、p02、p001和p03。在z＝z1，顺序也是p00，p02，p001和p03。在z＝z2，顺序改变为p00、p2和p03。第一重构区域因此对应于距离z，使得：
[0060]
z2≤z＜d。
[0061]
在图4的简单示例中，在z＝z3处，顺序是p00、p01、p02和p03。因此第二重构区域可对应于距离z，使得：
[0062]
z4≤z＜z2。
[0063]
如图4所示，在z＝z4，顺序仍然是p00、p01、p02和p03，z4不是顺序改变的平面。平面z＝z4可以对应于例如位于源20附近的货物10的面附近的平面，第二重构区域大于由z限定的范围，使得z4≤z＜z2。
[0064]
在更详细的示例中，对于每个脉冲，每行的中心(每行从0到n-1编号)被反投影到距离z(z在d和0之间)处的平面中。
[0065]
在第一示例中，两个脉冲之间的相互扫描位移δ在相互扫描位移期间不是常数。在这种示例中，确定用于检查数据的一个或多个连续重构区域是基于沿着相互扫描位移方向的辐射位置x(k,i,z)的有序序列。对于脉冲数k，第i行检测器且距源的距离z的辐射位置x(k,i,z)有序序列是这样的：
[0066][0067]
最后一项仅仅是平移移位，因此不是关键参数，因此可以省略它。通过确定x(k，i，z)的顺序改变的z的不同值来确定不同的重构区域。
[0068]
在一些示例中，方法100可包括，在s1：
[0069]
从z等于d到扫描区域之外的预定距离，迭代地确定x(k,i,z)，其中k从1到m变化，每次迭代使用迭代预定减量d被执行；以及
[0070]
对于每次迭代：
[0071]
对所确定的x(k,i,z)进行排序，以及
[0072]
确定该排序是否不同于前一次迭代中的排序，以及
[0073]
如果所述排序不同于前一次迭代中的排序，则将距所述源的对应距离确定为重构区域的边界。
[0074]
因此，确定可以包括以下步骤。
[0075]
步骤1：
[0076]
针对z等于d且k从1变化到脉冲总数m计算x(k,i,z)；
[0077]
从最低值到最高值对x(k,i,z)进行排序。排序是(k,i)对的序列，例如，数据总数m等于脉冲数m与行数的乘积：
[0078]
0《x(k1,i1,d)《x(k2,i2,d)《x(k3,i3,d)《
…
.《x(km,im,d)；以及
[0079]
存储所述排序。
[0080]
步骤2：
[0081]
通过将z减小值d使得以下等式成立来计算针对新z的x(k,i,z)，
[0082]
z＝d-d；以及
[0083]
排序。
[0084]
如果排序与步骤1中存储的排序相同，则不改变存储的排序。
[0085]
如果该排序与步骤1中存储的排序不同，则d-d定义新重构区域的边界，存储新排序和d-d。
[0086]
步骤3：
[0087]
通过将z减小值d使得以下等式成立来计算针对z的x(k,i,z)：
[0088]
z＝z-d；以及
[0089]
排序。
[0090]
如果排序与前一步骤的排序相同，则不改变存储的排序。
[0091]
如果排序与先前存储的排序不同，则z-d定义了新重构区域的边界。存储新排序和z-d。
[0092]
步骤4：
[0093]
迭代地执行步骤3，直到扫描区域之外的z值(例如，对于移动扫描仪，z＝d/2)。
[0094]
上述步骤不能找到排序正在改变的z的精确值，但是如果d的值足够小(例如10cm)，则近似足够好。
[0095]
已检测到排序改变的z(z0，z1，
…
，z
p
)序列是这样的：
[0096]
d＞z0＞z1＞
…
＞z
p
＞z
min
，
[0097]
其中z
min
是最接近源的扫描区域平面。
[0098]
排序正在改变的平面仅以精度d为单位而被获知，并且上述步骤的输出是一组深度区域和沿着扫描方向的位置的有序序列。重构区域因此如下：
[0099]
[z
min
,z
p
],[z
p
+d,z
p-1
],..,[z1+d,z0],[z0+d,d]。
[0100]
在第二实例中，重构区域因此可以如下，如下面更详细解释的：
[0101]
[z
mijn
,z
p
],
…
,]z1,z0],]z0,d]。
[0102]
在第二示例中，两个脉冲之间的相互扫描位移δ在相互扫描位移期间是常数。在这种示例中，确定用于检查数据的一个或多个连续重构区域是基于沿着相互扫描位移方向的辐射位置x(k,i,z)的有序序列。对于平面z，，对于脉冲数k，对于第i行检测器的辐射位置的有序序列x(k,i,z)是这样的：
[0103][0104]
例如，n＝4(0≤i≤3)，上述位置是一组四个周期性的位置，其共同周期为：
[0105][0106]
在区间[k.δ,(k+1).δ[中，有四个数据，第一数据来自第一行检测器(i＝0)。可以如下确定区间中的其它三行的位置。
[0107]
该项可以是这样的：
[0108][0109]
其中m是整数，并且r(z)属于区间[0,δ[。然后，它遵循：
[0110]
x(k,i,z)＝(k+i.m(z)).δ+i.r(z)，
[0111]
使得m(z).δ+r(z)＝p.(z/d)，p是所述n个至少两行检测器之间的间距。
[0112]
为了确定在[k.δ,(k+1).δ[之间的行的顺序，i.r(z)值可以被排序。几种情况都是可能的。下面的表1示出了区间[k.δ,(k+1).δ[中位置的排序的列表作为r(z)的值的函数：
[0113]
表1
[0114][0115]
对于r(z)，区间[0,δ[可以被分成四个区间，其中定位是不同的，如下所述：
[0116]-在0和δ/3之间，顺序是正常的，具有：第一行(i＝0)、第二行(i＝1)、第三行(i＝2)和第四行(i＝3)。然而，当m(z)≠0时，对于先前的x射线脉冲，获得与第二、第三和第四行相对应的数据；
[0117]-在δ/3和δ/2之间，顺序是不同的：第一行(i＝0)、第四行(i＝3)、第二行(i＝1)和第三行(i＝2)。第四行的脉冲数已经减少一；
[0118]
在δ/2和2.δ/3之间，顺序是：第一行(i＝0)、第三行(i＝2)、第二行(i＝1)和第四行(i＝3)；以及
[0119]
在2.δ/3和1之间，顺序是：第一行(i＝0)、第四行(i＝3)、第三行(i＝2)和第一行(i＝1)。
[0120]
对于z的范围，诸如r(z)处于上述区间中，重构可以以与上述相同的顺序使用行，并且基于原始数据的像素序列可以与上述相同。因此，对于放置在这种z的范围内的货物的任何对象，重构将是精确的。对于更靠近或更远离源放置的货物的对象，由于如上所述的重构区域的影响，在图像中出现伪像或展开边缘。当货物中的重构对象的实际z不对应于重构平面时，由数据的错序引起伪像或展开边缘。
[0121]
可以确定生成不同排序的区域的数量。首先通过估计针对z＝d的m和r的初始值来计算区域的数量。在估计初始值之后，可以计算行之间的排序正在改变的z(低于d)的值。
[0122]
对于在源频率为200hz、d基本上为700cm且p为5mm的移动模式中n＝4的示例，δ为2mm(对于40cm/s的速度)，并且
[0123]
p＝2.δ+δ/2。
[0124]
因此，m(d)是2，且r(d)是δ/2，在这种特定情况下，检测器的平面可以被认为是重构平面，因为r(d)对应于针对r的上述间隔之一的边界。下一个感兴趣的平面可以是平面
z1，其中m(z1)仍然是2，但是r(z1)是δ/3：
[0125][0126]
在这种特定情况下(p＝5，＝2)，且因此为653.3cm。通过以相同的方式处理其他边界，可以如表2中所列确定以下计划。
[0127]
表2
[0128][0129]
在上述示例中，确定了顺序改变的九个可能的计划。可以不考虑最靠近源的四个计划，因为货物可能不是那么靠近货源。因此，保留了排序改变的五个可能平面，并且因为最后的平面(z＝373.3)不对应于更靠近矩阵的货物的面，这意味着在具有四行(p等于五毫米)的标准移动模式中，深度信息可以用于在六个不同的重构区中辨别货物。
[0130]
六个重构区域如下：
[0131]
区域1：653.3＜z≤700(700＝d)，
[0132]
区域2：560＜z≤653.3，
[0133]
区域3：466.6＜z≤560，
[0134]
区域4：420＜z≤466.6，
[0135]
区域5：373.3＜z≤420，
[0136]
区域6：z
min
＜z≤373.3。
[0137]
在通过模式的情况下，可以减少可能的计划的数量。在标准情况下，卡车速度为5km/h，源频率为200hz，δ的值为约7mm，这给出m(d)＝0和r(d)～0，71。唯一可能的平面对应于r(z)等于2.δ/3、δ/2和δ/3，在这种情况下，它们分别为648.1cm、486.1cm和324.1cm。只有
前两个信息位于货物中(324.1cm太靠近源)，并且深度信息将被减少到两个平面，对于这两个平面，顺序正在改变。因此，存在如下三个重构区域：
[0138]
区域1：z＞648.1cm，
[0139]
区域2：486.1＜z≤648.1cm，
[0140]
区域3：s＜z＜486.1cm。
[0141]
在一些示例中，对于诸如400hz或600hz的较高频率，可以确定排序改变的至少三个平面。
[0142]
如已经陈述的，方法100可以包括，在s2基于确定的一个或多个重构区域选择一个或多个重构平面。
[0143]
如已经陈述的，方法100还可以包括，在s3对于每个选择的重构平面，生成货物的中间图像。
[0144]
对于顺序改变的p个平面，可以有p+1个重构区域(除了当最后一个平面对应于货物的面时)。如果所选重构平面的数量等于重构区域的数量，则可以生成(例如重构)p+1个中间图像，所述中间图像对应于在s2选择的p+1个重构平面。
[0145]
可以基于如下所述的重构平面生成中间图像(在非限制性示例中，其中决定为每个重构区域选择一个重构平面)。
[0146]
对于每个确定的重构区域，在s2(例如在如上所述的重构区域的中间或边界)选择属于相应重构区域的z值。
[0147]
令z
’0,z
’1,
…
,z’p
是这样的序列，使得：
[0148]
(z’l
∈[z
l
+d,z
l-1
])。
[0149]
对于区域编号i，位置的有序序列是这样的：
[0150]
0《x(k
l1
,i
l1
,z’l
)《x(k
l2
,i
l2
,z’l
)《x(k
l3
,i
l3
,z’l
)《
…
《x(k
lm
,i
lm
,z’l
)。
[0151]
m是数据的总数，脉冲数与行数的乘积。
[0152]
在s3，假设s(k,i,o)是在脉冲k期间通过位于矩阵1的线o处的检测器和行i采集的数据，则针对区域编号i的重构图像的线o将是序列：
[0153]
s(k
l1
,i
l1
,o),s(k
l2
,i
l2
,o),s(k
l3
,i
l3
,o),
…
,s(k
lm
,i
lm
,o)。
[0154]
在重构中，数据序列不取决于z’l
的选择。然而，如果需要，可以计算x(k
lm
,i
lm
,z’l
)。
[0155]
如图5a所示，使用位于距源3.9m处的重构平面在位于距源距离z＝3.9m处的区域21中的对象的重构，生成中间图像，而在对应于相互扫描位移的方向上没有不适当的梯度。如图5a所示，使用位于距源z＝3.9m处的重构平面在位于距源z＝6.5m处的区域22中的对象的重构，生成在对应于相互扫描位移的方向上具有梯度(例如，伪影或展开边缘)的中间图像。
[0156]
如图5b所示，使用位于距源6.5m处的重构平面在位于距源距离z＝3.9m处的区域21中的对象的重构，生成在对应于相互扫描位移的方向上具有梯度(例如，伪影或展开边缘)的中间图像。如图5b所示，使用位于距源6.5m处的重构平面在位于距源距离z＝6.5m处的区域22中的对象的重构，生成中间图像，而在对应于相互扫描位移的方向上没有不适当的梯度。
[0157]
因此，如图5a和5b所示，当重构区域不对应于货物中的对象位置时，具有相对较高
水平梯度的对象在图像中显示出伪像或者具有展开的边缘。
[0158]
如已经陈述的，方法100可包括在s4通过对所有生成的中间图像求平均来生成平均图像。
[0159]
在s5，在产生的平均图像上选择具有绝对值大于预定阈值的水平梯度(即，在对应于相互扫描位移的方向上)的一个或多个像素，这使得能够识别垂直边缘或倾斜边缘。
[0160]
水平梯度的绝对值例如可以通过沿像素(i,j)的x方向的水平变化的标准公式来计算，例如：
[0161]ii,j
是像素(i,j)的强度，其中i是水平坐标(即，在扫描方向上)。
[0162]
或者或另外，还可基于sobel掩码来计算水平梯度的绝对值。
[0163]
阈值th可以等于具有恒定值的参数a。为了考虑信号的噪声依赖性，阈值th也可以实现为邻域(neighbourhood)中像素平均值的函数，使得：
[0164][0165]
在这种情况下，阈值th从一个像素到另一个像素变化。
[0166]
预定参数a可由实施根据本发明的任何方面的方法的检查系统的用户选择。
[0167]
如已经陈述的，方法100可包括，对于在s5选择的像素中的每一者，在s6从每个生成的中间图像提取所选择的像素的邻域。对于在s5选择的像素中的每一者，s6能够提取p+1个邻域(例如缩略图)。在一些示例中，邻域可以对应于8-连通邻域。
[0168]
如已经陈述的，方法100可以包括，在s7，在所提取的邻域中确定与其他所提取的邻域相比最小化标准的邻域。最小标准可以例如与所确定的邻域中的更锐利的边缘(例如，更少的伪像)相关联。因此，所确定的邻域可以具有比其他所提取的邻域更少的伪像。
[0169]
如已经参考图5a和5b所讨论的，当利用与对象所属的重构平面不同的重构平面来重构对象时，水平梯度(例如，对应于伪像)出现在对象的垂直边缘中，并且看起来像不连续的线。基于这个观察，要最小化的标准可以是能量e，其可以如下确定。能量e包括两项：第一项是水平梯度的平方，第二项是如下定义的惩罚函数。选择具有最低能量e的邻域。
[0170]
在一些实施例中，在s7确定具有最小标准的邻域可包括：
[0171]
对于第p个生成的中间图像ip的每个值i
ij,p
，在对应于所选像素之一的坐标(i,j)中，并且对于所有生成的中间图像ip，确定能量e，使得：
[0172][0173]
其中：第一项是沿相互扫描位移的方向x的梯度的平方，以及
[0174]
第二项是惩罚函数g，其被配置为在最小化中惩罚具有不同灰度水平的邻域。
[0175]
在一些示例中，在s7的确定还可包括选择与具有最小确定能量的生成的中间图像ip相关联的邻域。
[0176]
在一些示例中，惩罚函数g是由下式定义的geman-mcclure函数：
[0177][0178]
其中，k是用于索引像素(i,j)的邻域的像素的值。在邻域中，其对应于像素(i-1,j+1),(i-1,j),(i-1,j-1),(i+1,j+1),(i+1,j),(i+1,j-1)，k由1至6变化，其中，
[0179]
ik是在邻域中图像的值，i
ij
是当前像素(i,j)的图像值，以及
[0180]
σ(rk)是邻域上的值rk的标准偏差
[0181]
如图6所示，是在与相互扫描位移x的方向垂直的方向上具有值i
ij,p
的像素之上和之下的白色像素并且在邻域中的其他位置具有灰色像素的邻域。是位于(i,j)中的像素的邻域，由从1到6的k索引，并且其构成像素是位于前一列中的与(i,j)最接近的三个像素和位于后一列中的与(i,j)最接近的三个像素。
[0182]
函数g惩罚具有不同灰度水平的邻域。如果图6中的灰线由于立体效果而是不连续的线，则rk将具有高的值，并且g也将具有高的值，这将惩罚e。如果邻域是均匀区域，则e将不具有高的值。
[0183]
在第一示例中，如图7所示，方法100还可以包括在s8生成货物的最终图像。最终图像可以对应于校正的平均图像。图8中示出了示例性的最终图像24。
[0184]
在一些示例中，在s8生成包括像素的最终图像可包括：
[0185]
针对与所选择的像素中的一者相对应的最终图像的每个像素，分配在所生成的中间图像中与在s7确定的邻域相对应的像素的值；以及
[0186]
针对最终图像的每个其它像素，分配在s4确定的平均图像中或在生成的中间图像中对应于最接近在s3确定的矩阵的重构区域的像素的值。
[0187]
方法100可包括：在s9，在对应于相互扫描位移的方向上和/或垂直于对应于相互扫描位移的方向上调整生成的最终图像的尺寸，以获得对应于货物的正中面的宽高比，该正中面基本平行于矩阵。
[0188]
可替换地或附加地，在第二示例中，如图7所示，方法100还可以包括：针对与在s5选择的像素之一对应的每个像素，在s10，确定与所确定的重构区域相关的信息，所确定的重构区域对应于所确定的具有较少伪影的邻域。
[0189]
如图7所示，在步骤s7之后可以执行s10处的确定。换句话说，对应于所选择的像素之一的像素可以包括所生成的平均图像的至少一个像素。可选地或附加地，在步骤s10的确定可以在步骤s8或步骤s9之后执行。换句话说，对应于所选像素之一的像素可以包括货物的最终图像的至少一个像素。
[0190]
在一些示例中，与所确定的重构区域相关的所确定的信息包括：
[0191]
序数，其对应于所述一个或多个连续重构区域和/或深度区域中所确定的重构区域的相对位置，每个像素不对应于与序数和/或深度区域不相关联的所选择的像素之一；
和/或
[0192]
距所述源的至少一个距离，其对应于与所述一个或多个连续重构区域中的所确定的重构区域相关联的距离范围的至少一个边界。
[0193]
在一些示例中，在s10确定信息还可包括：
[0194]
预先确定可能的深度区域的数量，可能的深度区域的数量等于或小于所确定的一个或多个连续重构区域的数量；
[0195]
将所确定的一个或多个连续重构区域合并成一个或多个深度区域，所述一个或多个深度区域的数量对应于所述可能深度区域的数量；
[0196]
基于所确定的信息，将合并的深度区域分配给对应于所选择的像素中的一者的每个像素；以及
[0197]
基于所述分配来生成深度图像，每个像素不对应于未被分配给合并的深度区域的所选择的像素中的一者。
[0198]
在一些示例中，可能的深度区域的数量可以由实施根据本公开的任何方面的方法的检查系统的用户选择，并且可以等于例如三个(对应于例如检测器侧、货物或正中面的中间和/或源侧)。
[0199]
在合并中，例如，如果我们具有以下重构区域：
[0200]
[z
mijn
,z
p
],[z
p
+d,z
p-1
],
…
,[z1+d,z0],[z0+d,d]
[0201]
并且如果可能深度带的预定数量是三个，则合并的深度区域可以如下：
[0202]
[z
mijn
,z
p1
],[z
p1
+d,z
p2
],[z
p2
+d,d]，
[0203]
其中z
l1
和z
l2
深度取值于序列z0,z1,
…
,z
p
。
[0204]
在图7的示例中，方法100还可以包括：在s11，将在s10生成的深度图像叠加在s8和/或s9生成的货物的最终图像上。
[0205]
图8示出了叠加在货物的最终图像11上的深度图像23。
[0206]
在图8的示例中，可能深度区域的预定数量是三个，并且合并的深度区域对应于“源侧”、“正中面”和“矩阵侧”。深度图像23可包括视觉标记以指示深度信息。在图8的示例中，深度图像23可以包括：直线，以指示对应的对象位于货物中的源侧，圆，以指示对应的对象位于货物中的正中面，以及叉，以指示对应的对象位于货物中的源侧。可以设想其它视觉标记，诸如颜色(例如，作为非限制性示例，红色用于源侧，绿色用于正中面，蓝色用于矩阵侧)。
[0207]
所生成的深度图像可能是有噪声的，因为例如在邻域中从一个像素到另一个像素的深度的伪变化。因此，该方法还可以包括：通过强制相邻像素属于共同深度区域来对所生成的深度图像进行去噪。在一些示例中，强制可以基于以下约束：垂直相邻的两个像素不能属于两个不同的重构平面。
[0208]
如图9中所说明，本发明还涉及一种系统50，其包括处理器51和存储指令的存储器52，所述指令在由所述处理器执行时使得所述处理器能够执行根据本发明的任何方面的方法。
[0209]
在一些示例中，源被配置为利用至少两个不同水平的能量来照射货物以用于材料辨别。在这样的示例中，可以针对至少两个不同水平的能量中的每一者执行本公开的任何方面的方法。
[0210]
在以上示例中，检查辐射源可以包括x射线发生器。x射线的能量可以在100kev和15mev之间，并且在距源一米处剂量率可以在每分钟2mgy和20gy(gray)之间。对于钢穿透能力(例如40mm-400mm，通常例如300mm(12英寸))，x射线源的最大x射线能量可以是例如100kev-9.0mev，通常例如2mev、3.5mev、4mev或6mev。剂量可以是例如20mgy至120mgy。在其它示例中，对于钢穿透能力(例如在300mm至450mm之间，通常例如410mm(16.1英寸))，x射线源的最大x射线能量可以例如在4mev与10mev之间，通常例如9mev。在一些实例中，剂量可以是17gy。
[0211]
实施该方法的检查系统还可以包括其它类型的检测器(例如可选的伽马和/或中子检测器)，例如适于例如与x射线检查同时地检测货物10内的放射性伽马和/或中子发射材料的存在。