В статье предложены, исследованы и оптимизированы с помощью численного моделирования алгоритмы обработки изображения для компенсации влияния рассеянного излучения на качество рентгеновских снимков. Эти алгоритмы включают оценку рассеяния с помощью метода вычисления свертки (суперпозиции), расчет ядер рассеивания (kernel function) с помощью моделирования по методу Монте–Карло (МК), определение оптимального количества и формы ядер рассеивания и сегментацию изображений. Определение количества и формы ядер рассеивания осуществлялось путем МК моделирования реалистичного фантома Зубала (Zubal phantom) и кластерного анализа особенностей формы ядер рассеивания. Изучение результатов работы предложенных алгоритмов на рентгеновских изображениях грудной клетки, полученных при 75 кэВ, доказывает, что оптимальное количество ядер рассеивания составляет 8. Это количество обеспечивает повышение контраста примерно в 3 раза без использования антирассеивающих решеток. Достигнутый уровень контраста составляет приблизительно 95% от контраста первичного изображения, что превышает улучшение контраста, достигаемое с помощью антирассеивающих решеток. Увеличенное количество используемых кернфункций обеспечивает лучший контраст изображения и более высокое разрешение изображения рассеянного излучения, однако при этом возрастают расчетные ошибки, вследствие ошибок сегментации и деконволюции.

Ключевые слова

рентгеновское изображение; ядра свертки рассеянного рентгеновского излучения; кластерный анализ; сегментация; моделирование по методу Монте-Карло