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通過基于噪聲模型的多尺度噪聲降低來模擬劑量增加的制作方法

文檔序號:11635647閱讀:186來源:國知局
通過基于噪聲模型的多尺度噪聲降低來模擬劑量增加的制造方法與工藝
本發(fā)明涉及圖像處理方法、涉及圖像處理裝置、涉及計算機程序單元,并且涉及計算機可讀介質。
背景技術
:在數(shù)字圖像處理中,在過去已經研發(fā)出若干噪聲降低方法以便改進特定感興趣結構的圖像中的圖像質量或可檢測性。由于在2維圖像中噪聲幅度隨著空間頻率而增加,噪聲降低的相當簡單的方式是應用造成圖像的平滑的低通濾波器。然而,該方法的缺點是,精細結構被模糊。另一類型的濾波器(被稱為非線性秩濾波器(nonlinearrankfilter))顯著地降低模糊效應,同時有效地降低椒鹽噪聲。然而,對于高斯分布噪聲而言,該種類的濾波產生不期望的偽影,其在針對醫(yī)學成像的診斷目的或取決于基于圖像的信息收集的努力的其他領域中通常不可接受的。而且,對于用戶而言理解給定噪聲降低方案如何在圖像上工作有時不是直觀的。技術實現(xiàn)要素:因此,本領域中可能存在解決上文所指出的缺陷中的至少一些的替代噪聲降低方案的需要。本發(fā)明的目的由獨立權利要求的主題所解決,其中,在從屬權利要求中并入了進一步的實施例。應當指出,本發(fā)明的下文描述的方面同樣適用于圖像處理裝置、計算機程序單元以及計算機可讀介質。根據(jù)本發(fā)明的第一方面,提供民一種圖像處理方法,包括以下步驟:接收x射線圖像圖像;將所述圖像分解為空間頻率分量圖像,其包括至少低通分量圖像和至少一個另外的空間頻率分量圖像;基于噪聲模型相對于期望的噪聲對所述至少一個另外的空間頻率分量圖像進行歸一化以獲得至少一個歸一化的空間頻率分量圖像;將所述低通分量圖像和所述至少一個歸一化的空間頻率分量圖像組合為接收到的圖像的經重建的版本;輸出接收到的圖像的所述經重建的版本,其中,所述組合步驟包括取決于所述相應的圖像信號的強度來修改或保留所述至少一個歸一化的空間頻率分量圖像的圖像信號。所述空間頻率分量圖像包括所述高通和所述至少一個另外的頻率分量圖像。所述至少一個另外的頻率分量圖像包括至少一個低通圖像以及任選地一個或多個帶通圖像。根據(jù)一個實施例,所述分解通過遞歸濾波器方案實現(xiàn),其中,獲得帶通圖像和低通圖像的層級結構。如本文所提出的歸一化步驟允許量化所記錄的圖像中的每個頻率分量圖像信號的結構對噪聲的貢獻。這繼而允許針對每個頻率分量圖像的與噪聲有關的信號的靶向的阻尼和/或保留,或者甚至與結構相關的信號的放大。更特別地,并且根據(jù)一個實施例,所述組合步驟包括:針對所述歸一化的空間頻率分量圖像中的至少一個中的圖像信號,取決于所述圖像信號的強度或幅度是在圖像信號的范圍中的預定義區(qū)間之內還是之外,修改或保留所述信號。所述“預定義區(qū)間”可以包括退化區(qū)間(諸如由單個數(shù)字而不是一組數(shù)字定義的閾值)的情況。根據(jù)一個實施例,所述修改包括阻尼或放大中的一種。根據(jù)一個實施例,所述圖像信號的所述修改或所述保留通過向所述圖像信號應用函數(shù)來實現(xiàn),所述函數(shù)被定義于圖像信號的所述范圍上。根據(jù)一個實施例,所述函數(shù)在圖像信號的所述范圍上是單調增加的。根據(jù)一個實施例,所述函數(shù)是連續(xù)地可微分的。換句話說,在該實施例中,所述函數(shù)從所述函數(shù)充當阻尼器的區(qū)域平滑地過渡到其充當保留器或放大器的區(qū)域。根據(jù)一個實施例,圖像信號阻尼或放大的強度是可調節(jié)或可變的。具體而言,所述強度可以是用戶可調節(jié)的。根據(jù)一個實施例,所述噪聲模型針對所述空間頻率分量圖像中的不同的間頻率分量圖像是不同的。換句話說,所述噪聲模型是帶通或高通特異的。根據(jù)一個實施例,所述阻尼的強度涉及虛擬x射線劑量增加。這允許“模擬”假設所述圖像利用較高的劑量采集的情況下可能已經實現(xiàn)的噪聲降低。根據(jù)本發(fā)明的第二方面,提供了一種圖像處理裝置,包括:輸入端口,其被配置為接收圖像;分解器,其被配置為將所述圖像分解為空間頻率分量圖像,所述空間頻率分量圖像包括至少低通分量圖像和至少一個另外的空間頻率分量圖像;歸一化器,其被配置為基于噪聲模型來相對于期望的噪聲對所述至少一個另外的空間頻率分量圖像進行歸一化以獲得至少一個歸一化的空間頻率分量圖像;組合器,其被配置為將所述低通分量圖像和所述至少一個歸一化的空間頻率分量圖像組合為接收到的圖像的經重建的版本;輸出端口,其被配置為輸出接收到的圖像的所述經重建的版本,其中,所述組合器包括選擇性修改器,其被配置為修改或保留所述至少一個歸一化的空間頻率分量圖像中的圖像信號,所述修改或保留取決于各圖像信號的強度。更特別地并且根據(jù)一個實施例,所述組合器包括選擇性修改器,所述選擇性修改器被配置為修改或保留所述歸一化的空間頻率分量圖像中的至少一個中的圖像信號,所述修改或保留取決于所述圖像信號的強度是在圖像信號的范圍中的預定義區(qū)間之內還是之外。根據(jù)一個實施例,所述選擇性修改器進行的所述修改是阻尼或放大中的一種。根據(jù)一個實施例,由所述選擇性修改器進行的所述圖像信號的所述修改或所述保留通過將函數(shù)應用到所述圖像信號來實現(xiàn),所述函數(shù)被定義于圖像信號的范圍上。根據(jù)一個實施例,所述函數(shù)在圖像信號的所述范圍上是單調增加的。根據(jù)一個實施例,所述函數(shù)是連續(xù)地可微分的。根據(jù)一個實施例,所述圖像信號阻尼或修改的強度是可調節(jié)的。根據(jù)一個實施例,在所述輸入端口處接收到的所述圖像是x射線圖像,并且其中,所述阻尼的強度與虛擬x射線劑量增加有關。根據(jù)一個實施例,由所述歸一化器使用的所述噪聲模型對于所述空間頻率分量圖像中的不同空間頻率分量圖像是不同的。醫(yī)學x射線成像中的目的是將施加到患者的劑量降低到最小值,優(yōu)選地不損失診斷質量。另一方面,劑量增加已經被認為是降低噪聲的同時保留對比度的一種方式。在該意義上,劑量增加可以被視為針對噪聲降低算法的“黃金標準”。本方法和裝置利用該觀察到達噪聲降低算法,其由如何以計算上高效的方式模擬劑量增加的原理引導。換句話說,如本文所提出的噪聲降低算法具有,至少針對具有強對比度的所采集的解剖結構,與x射線劑量增加將具有的類似的噪聲降低效果。在一個實施例中,所提出的裝置擁有直觀的用戶交互功能,其允許所用戶通過參數(shù)來控制噪聲降低的量,所述參數(shù)與x射線劑量中的增加的物理建模有關。為了實現(xiàn)劑量增加的該模擬效應,圖像信號噪聲被建模為x射線劑量的函數(shù)。這種類型的模型得到這樣的物理噪聲模型,其特定于用于采集接收到的圖像所使用的特定x射線探測器,所提出的噪聲降低方法或裝置將被應用到所述x射線探測器。在該意義上,當前方法和裝置描述通過基于噪聲降低的噪聲模型來描述對劑量增加的模擬??傊谝粋€實施例中,本文提出的是模擬劑量增加對噪聲的作用的噪聲降低方法和裝置。在本文中,在一個實施例中,劑量增加的期望水平是所述方法和裝置的可調節(jié)參數(shù)。出于該目的,所述噪聲被建模為x射線劑量的函數(shù)。這樣的噪聲模型是探測器特異的。對將所述x射線圖像分解為多個頻帶執(zhí)行噪聲降低。每個這樣的頻帶基于頻帶特異的建模噪聲關于噪聲被歸一化。作用是噪聲降低,如通過劑量增加將獲得的。應當指出,對所述空間頻率圖像(諸如所述高或低通圖像)進行“歸一化”可能不必隱含所有像素都被歸一化,但是在大多數(shù)使用場景中,所述操作將是窮盡的。然而,可以存在僅歸一化被記錄的一些或所有圖像中的圖像信號的真子集是充分的特定場景。類似地,對于在對(至少部分)歸一化圖像進行組合/重建時的“修改”或保留操作。也在此,偶爾可能僅考慮被記錄在一些或所有(至少部分)歸一化圖像中的圖像信號的真子集是足夠的。而且,可以在分解中的層級水平的不同的水平中將所述歸一化/修改/保留應用到不同的程度。例如,在一個水平中針對修改或保留所有圖像信號被歸一化或保留,然而在其他水平中,僅針對修改或保留對圖像信號的真子集進行歸一化和/或考慮。附圖說明現(xiàn)在將參考以下附圖,描述本發(fā)明的示范性實施例,其中:圖1示出了成像布置;圖2示出了各種噪聲模型參數(shù);圖3示出了噪聲降低裝置的方框圖;圖4示出了圖3的噪聲降低裝置的各種階段的更詳細的方框圖;圖5示出了圖像處理方法的流程圖;圖6示出了噪聲降低函數(shù)的理想化版本;圖7示出了噪聲降低函數(shù)的另一版本;圖8示出了將圖像多尺度分解為其其空間頻率分量圖像和對所述圖像的噪聲歸一化;并且圖9示出了由如本文所提出的噪聲降低方法可獲得的劑量增加的效果。具體實施方式參考圖1,示出了包括x射線成像裝置ima的成像布置100。成像裝置ima包括x射線源(x射線管)和x射線靈敏探測器dt。優(yōu)選地,但是非必要地,探測器是有數(shù)字平板類型的。在機架(未示出)中支撐x射線源xr和探測器dt。x射線成像裝置ima可以是ct掃描器或平面成像器之一,諸如如在介入或診斷x射線系統(tǒng)中使用的c形臂或u形臂x射線成像系統(tǒng)。然而,在本文中還設想其他類型的x射線成像器。成像器ima的操作經由操作控制臺cs由用戶或由成像協(xié)議控制。研究中的樣本(例如,人類或動物患者pat)被定位在x射線源xr和探測器dt之間的支撐體(未示出)上。對于探測器dt的每個像素px而言,接收到的信號與該像素處采集的x射線劑量成比例。單獨的模擬信號然后由適合的電路(更特別地由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)das)拾取。das特別地包括模擬數(shù)字(a/d)轉換電路,其將模擬信號轉換為數(shù)字值(即,以最低有效位(lsb)測量的數(shù)字)。這些數(shù)字值在本文中還被稱為“像素值”或“圖像信號”。這樣獲得的所有數(shù)字值的集合或陣列形成x射線圖像i=(k,l),其中(k,l)表示相應的像素位置的陣列指數(shù)。圖像i可以然后被轉發(fā)給監(jiān)視器mt或可以被存儲在存儲器(諸如數(shù)據(jù)庫db)或可以以其他方式處理。特別地,x射線圖像的數(shù)字值被傳遞到圖形繪制器上,其根據(jù)尺寸(諸如灰度值調色板或顏色調色板)映射數(shù)字值。映射值然后被用于經由適合的圖形軟件驅動監(jiān)視器mt以實現(xiàn)屏幕mt上的繪制。在一些實施例中,但是不必在所有實施例中,成像布置100可以包括轉換單元或映射器con,通過所述轉換單元或映射器con,可以實現(xiàn)圖像信號的域轉換或映射。具體而言,由于x射線束的衰減指數(shù)地依賴于相互作用物質的厚度,因而通過對數(shù)值來對如在探測器處拾取的記錄的數(shù)字值常常是方便的。在該對數(shù)域信號內,對比度與厚度差成比例并且獨立于x射線劑量。換句話說,轉換器操作以將數(shù)字值從記錄或線性域轉換到對數(shù)域中。線性域由如由探測器所探測的信號形成。該域中的個體圖像信號的幅度或“強度”與和像素值(k,l)相關聯(lián)的相應的像素的所探測的劑量成比例。例如,劑量域轉換被完成為使得來自不同的圖像的對比度信息例如根據(jù)對數(shù)尺度是可比較的。代替于于該對比度穩(wěn)定化轉化,可以應用所謂的“變異穩(wěn)定性轉化”。參見例如,ydodge的“theoxforddictionaryofstatisticalterms”oup(2003)。在該轉化之后,噪聲的變化是不依賴于信號或劑量的。域映射或轉換(和因此轉換器con)是任選的,并且如本文所提出的噪聲降低裝置還可以直接地對如在探測器das級處記錄的線性域中的數(shù)字值進行操作。由于噪聲歸一化,因而本發(fā)明可以適用于任意劑量域。對于特定劑量域映射而言,相應地對線性劑量域(參見圖2)中的噪聲模型(如在等式(4)、(5)處下文將更詳細解釋的)進行轉換。出于該原因,本發(fā)明可以與其他多尺度圖像處理步驟組合,如在圖3和圖4中所描述的。由于下面將更詳細解釋的許多因素,x射線圖像信號將常常由噪聲損壞。如果不是不可能的,則這使確定精細的結構有時候困難。如本文所提出的,并且為了與該噪聲對抗,成像布置100包括噪聲降低模塊nr,其對所探測的圖像(或如果適用的話,對所轉換的圖像)操作以產生圖像的噪聲降低版本inr。參考圖3,示出了示出如本文所提出的噪聲降低模塊的一些基本部件的方框圖。噪聲降低模塊nr包括一個或多個輸入端口in和一個或多個輸出端口out。噪聲降低模塊包括圖像分解器dec、歸一化器nor、信號修改器mod和重建單元recon以重建先前分解的圖像信號。任選地,還存在信令增強單元ce。非常廣泛地,要被處理或被噪聲降低的圖像i在輸入端口in處被接收。多尺度空間頻率分解模塊dec操作以將圖像分解為不同的帶通圖像bi和對應的低通圖像li的層級結構(“拉普拉斯算子”金字塔)。還存在高通分量h。帶通分量bi(和高通分量h)首先被噪聲歸一化并且然后由修改器mod的操作選擇性地修改或重新映射。(逐像素)修改操作是選擇性的,因為取決于修改器mod的配置和相應的歸一化帶通(和高通)中的圖像信號的強度/幅度,圖像信號被要么i)保留(因此未被修改)或阻尼,要么ii)保留或放大,或者iii)被保留或阻尼或放大。在可能的mod配置i)-iii)中的每個中,動作(保留、阻尼、放大)的性質取決于相應的歸一化帶通(和高通)圖像信號中的圖像信號的強度/幅度。顯著地,所述修改不適于每個層級結構中的低通分量li,但是低通分量li被用于計算信號相關噪聲信息(例如,標準偏差)以量化各自圖像信號處的局部噪聲并且將該信息使用在帶通和/或高通圖像的歸一化操作中。任選地,低通分量和mod處理的高通分量和/或帶通分量可以被傳遞到對比度增強階段,如例如在de19849090中所描述的。根據(jù)一個實施例,該任選的對比度增強階段包括局部對比度增強部件cel和全局增強部件ceg。局部對比度增強部件cel在高通和/或帶通分量上操作,而全局增強部件ceg在低通分量上操作。因此,在可選的對比度增強之后的噪聲降低分量然后被傳遞到重建器,其操作以迭代地重建這樣被修改的頻率分量以在輸出級out處產生接收到的圖像的噪聲降低版本?,F(xiàn)在對圖4進行參考以圖示針對拉普拉斯算符分解金字塔中的給定水平i的圖3的噪聲降低模塊的操作的更多細節(jié)。現(xiàn)在更詳細地解釋所述示范性水平中的操作,要理解以下針對拉普拉斯算符層級結構中的任何水平i是適用的。操作框d和u分別表示與低通濾波組合的下采樣算符和上采樣算符(參見以下等式(1)-(3))。操作框“σi”指示要在各水平i中使用的相應的理論噪聲模型,如特別地參考圖5下面將更詳細地解釋的。對于層級結構中的某個水平i而言,相應的高層級低通分量li+1向上采樣以便在大小上匹配當前水平i的低通圖像li。向上采樣的低通圖像li+1然后從低通分量li減去以產生針對所述水平i的帶通分量bi。當前水平bi(與高通分量h類似)處的帶通圖像中的單獨的像素現(xiàn)在如下地被處理:對于考慮的帶通分量bi中的圖像信號而言,低通信號相關噪聲水平基于在方框圖中示范性被指派為“σi”的理論噪聲信號模型被計算。簡要地,σi框表示針對上帶通中的噪聲的期望的標準偏差σ的計算,如在圖5處下面將更詳細地描述的。在來自較高水平的來自向上采樣低通圖像li+1的對應的位置處計算噪聲水平。這可以完成,因為由于上采樣,因而兩個圖像具有相同大小,因此來自帶通圖像bi的像素位置(k,l)對應于上采樣低通圖像li+1中的相同像素(k,l)位置??紤]的像素位置(k,l)處的帶通信號然后相對于這樣計算的噪聲水平歸一化,其在該實施例中由針對噪聲的標準偏差值測量。歸一化可以通過形成逐像素商數(shù)(即,通過將分量bi中的所述位置(k,l)處的相應的圖像信號除以噪聲的計算標準偏差σi)實現(xiàn)以針對帶通圖像中的一些或每個像素位置獲得相應的信噪比cnr值。對高通圖像進行相同操作,其中,噪聲根據(jù)低通圖像l0計算。這樣獲得的相應的局部cnr比然后通過修改器mod被選擇性地修改。修改器要么操作以保留(或甚至放大)局部信噪比bi/σi要么通過應用(在一個實施例中根據(jù)噪聲減低函數(shù)fnr計算的)適合的權重來對該值進行阻尼。簡要地,噪聲降低函數(shù)fnr操作為重新映射器以選擇性地降低噪聲但是保留來自如記錄在圖像中的真實結構的信息信號。取代僅保留表示結構的值,在一個實施例中,函數(shù)可以操作以放大那些表示結構的信號。因此經修改的值然后乘以計算噪聲貢獻(例如,根據(jù)針對當前水平i的相應的噪聲模型的標準偏差σi)并且因此重新加權的帶通信號然后被轉發(fā)給重建階段。任選地,在重建之前,可以應用對比度增強階段。針對每個水平中的帶通圖像并且針對高通分量重復先前應用的流程,并且相應的圖像信號然后在重建階段處被迭代地重建(利用低通分量)以在輸出out處產生噪聲降低的圖像inr。在圖4中,未示出全局對比度增強階段(基于“薄膜”密度曲線)適于最后的低通圖像。而且,未示出對高通h的處理,因為除了不存在下采樣和上采樣操作外,這類似于帶通處理。水平i中的經重建的低通由ri表示?,F(xiàn)在對圖5中的流程圖進行參考,其中,更詳細地解釋所提出的噪聲模塊nr的操作。在步驟s505處,接收x射線圖像i。在步驟s510處,對接收到的圖像執(zhí)行多尺度分解以將圖像分解為多個頻率分量圖像。更特別地,通過將x射線圖像分解為多尺度頻帶來執(zhí)行擴展的多尺度分解,其中,他們中的每一個對應于特性結構大小。設d=↓fm,u=fm↑是下采樣算符和上采樣算符,其中,fm表示m×m(通常地5×5或3×3,但是還設想任何其他大小),二項式低通濾波器和“↓”和“↑”分別表示基本的下采樣算符和上采樣算符。更加具體地,↓移除每第二像素并且↑在任何兩個相鄰像素之間插入零以形成零和原始圖像信號值的“棋盤”?,F(xiàn)在,分解通過對高通h的分離來執(zhí)行并且多尺度低通和帶通li和bi的迭代計算按照以下遞歸分解例程:這定義水平的層級結構或“高斯”和“拉普拉斯算符”金字塔,以及i=0形成最高頻率水平。指數(shù)i僅將對頻帶進行編號。確切的中心頻率(例如,2至4線每毫米或類似,僅舉一個數(shù)值示例,出于定指的原因)和帶寬將取決于使用的特定低通濾波器fm。圖像i的對應的標準遞歸重建可以然后被如下地獲得:現(xiàn)在,利用上文所定義的分解,圖像i可以被表達為高通h、多尺度帶通bi和最后的低通ln的和:正是作為頻率分量(h、bi和ln)的和的圖像的該表示將針對噪聲降低處理被利用,如參考圖3-5將更詳細地解釋的。然而,將理解到,本文還設想任何其他帶通分解算法,以上分解(3)僅是一個實施例。要求的是,帶通是“平均自由”((1)中的f3或d的操作可以被理解為平均并且然后針對h和每個bi減去平均)并且高斯層級結構0…n中的最后的低通ln具有與最小結構對比度相比較可以忽略的最大標準偏差(例如,小于1lsb的標準偏差)。在步驟s520處,分量圖像相對于特定頻帶噪聲模型被歸一化以針對頻帶的每個頻帶獲得歸一化的空間頻率分量圖像。相同流程被應用到高通圖像。然而,歸一化未被設想為被應用到低通圖像。而是低通造影圖像被認為編碼有噪聲信息。噪聲信息通過將噪聲模型函數(shù)應用到相應的低通圖像而被檢索,以提取針對帶通圖像或高通圖像的特定像素的噪聲信息。噪聲模型可以直接地被應用到如在探測器處所探測的圖像信號。然而,探測器信號可以首先被轉換到不同的域中(例如,如先前解釋的對數(shù)域)并且噪聲模型可以相應地被轉換。在以下中,提供關于如本文所提出的待使用的噪聲模型和特定頻帶噪聲模型的更多細節(jié)?,F(xiàn)在轉到噪聲模型的細節(jié),x射線探測器dt的輸出信號(如在圖1處上文簡要提到的)與泊松分布的光子的數(shù)量成比例。對于泊松分布而言,方差與其平均值成比例。接收到的光子的該隨機變化被稱為量子噪聲。如果光子的數(shù)量是大的,則泊松分布可以通過高斯分布來近似,所述高斯分布的方差等于其平均值。因此,對探測器信號的量子噪聲貢獻的方差與接收到的劑量成比例,其再與探測器信號成比例。我們用系數(shù)q表示線性探測器信號與方差之間的比例常數(shù)。對探測器信號的方差的另一貢獻是來自探測器的電子部件的噪聲。該噪聲是獨立于劑量的,并且我們通過系數(shù)e對其進行表示。由于探測器的內部結構和增益表中的不準確度,因而我們具有探測器信號的方差的第三固定模式貢獻,其具有對劑量的二次(quadratic)依賴關系。我們通過f來表示對應的固定模式系數(shù)。因此,對于線性探測器信號slin而言,我們獲得所探測的劑量上的方差的二次多項式依存性。線性信號的標準偏差可以然后被寫作:在圖2中圖示了該(一個或多個)噪聲模型(的參數(shù)化族)。由于探測器的點擴散函數(shù),其作用于量子信號,因而噪聲模型取決于空間頻率。這可以通過高通和帶通特異的噪聲系數(shù)來表達:其中,指數(shù)i=h;0,…,n-1表示高通和帶通。換句話說,在本文中提出遍及層級結構i=h;0…n使用不同的帶通/高通特異的噪聲模型。對于劑量域x上的任意劑量域映射m而言:sm=m(sx)(6),劑量依賴的噪聲針對小信號根據(jù)下式被轉換:σm(sm)≈m’(s)σx(s)=m’(m-1(sm))σx(m-1(sm))(7),其中,m'是映射m的一階導數(shù)。因此,一旦我們已經確定線性劑量域中的噪聲模型,我們就可以預測任何其他域中的噪聲。對于對數(shù)劑量域而言,我們獲得:slog=dlog(slin)(8)其中,d表示比例常量。通過取第一公式的反函數(shù)并且將線性信號插入到第二公式中,對數(shù)劑量噪聲可以表達為對數(shù)劑量信號slog的函數(shù)。結果證明,對數(shù)劑量噪聲隨著對數(shù)劑量信號的增加而指數(shù)地減小。在步驟s530處,歸一化的空間頻率分量圖像bi、h與低通圖像li組合以因此計算噪聲降低的圖像inr?;谝陨细鶕?jù)遞歸(2)、(3)概述的遞歸重建算法,可以實現(xiàn)組合操作。如本文所提出的,根據(jù)一個實施例,通過包括取決于圖像信號的噪聲降低函數(shù)fnr來對重建公式(3)進行調整,噪聲降低函數(shù)取決于信號的強度而引起歸一化圖像信號的保留或修改。更特別地,在本文中提出了被定義在原始圖像i的分解表示上的多尺度噪聲降低:其中,噪聲降低函數(shù)fnr是某個單調遞增函數(shù)。該公式獨立于劑量域。針對多尺度水平i,通過將針對當前劑量域的噪聲模型應用到相繼水平的上尺度的低通來計算噪聲σi:σi=σi(uli+1)(11)換句話說,針對每個水平i和帶通bi(或者針對高通圖像h),通過從來自相應的像素位置處的不同的水平(例如,從較高的水平(諸如低通uli+1))的上采樣低通圖像取回圖像信號來獲得針對歸一化的所要求的噪聲信息。此處,我們利用以下事實:噪聲依賴于原始圖像信號,其在uli+1中作為平滑的版本存在。注意,噪聲降低函數(shù)fnr被應用到噪聲歸一化高通和帶通,其可以被視為頻帶特異的cnr,如上文所提到的。對于這些頻帶特異的cnr而言,均勻區(qū)域內的噪聲的標準偏差是不依賴于劑量的并且等于一。在對象邊界處,頻帶特異的cnr隨著接收到的劑量的平方根增加。通過示范性成像的方式下面在圖8中圖示了多尺度噪聲降低的效果的圖示。噪聲歸一化高通信號和帶通信號(相應地h/σi和bi/σi)對稱地分布在零周圍并且對象具有統(tǒng)計地比噪聲更高的信號。這隱含對噪聲降低函數(shù)fnr的以下要求:●零周圍的點對稱性●單調遞增●對“小信號”的阻尼(或抑制)●對大信號的保留或甚至放大錯誤!未找到引用源。概述了噪聲降低函數(shù)的一些特性。以下函數(shù)完成這些要求并且給出針對噪聲降低函數(shù)fnr的示范性實施例:其中其中,y是噪聲歸一化頻帶信號。利用按照(12)的該函數(shù),其僅是根據(jù)一個實施例,可以對噪聲降低與結構的保留/放大之間的平滑過渡進行建模。更特別地,拐點y0的位置控制過渡發(fā)生的位置(即,在圖像信號幅度處或在該區(qū)間上)并且γ控制過渡的強度(即,過渡有多平滑)。錯誤!未找到引用源。概述了噪聲降低函數(shù)的一些特性并且圖6、圖7圖形地圖示了噪聲降低函數(shù):表1:噪聲函數(shù)性質的概述然而,并非噪聲降低函數(shù)fnr的每個實施例完成所有這些特性,并且其在一些實施例中對于僅完成所述特性中的一個或一些的函數(shù)可以是足夠的。然而,單調性的要求在所有實施例中是必要的。如從以上函數(shù)fnr的特性可以理解,本重建或組合步驟包括對歸一化帶通或高通圖像中的圖像信號的要么修改(即,阻尼或放大)要么保留。是修改還是保留被應用取決于圖像信號的幅度和修改器mod的所選擇的配置i)-iii)(如在圖3處上文所解釋的)特別是噪聲降低函數(shù)的所選擇的配置中。例如,amin<1實現(xiàn)小信號的阻尼,并且amax=1或amax>1實現(xiàn)保留或放大動作。這在圖6、圖7下面更詳細地解釋。在相應的歸一化帶通或高通圖像中逐像素應用/決定修改或保留操作。為了更好地理解由噪聲降低函數(shù)fnr的操作造成的歸一化帶通或高通圖像的轉換(即,修改或保留),回憶這些歸一化圖像(h/σi或bi/σi)中的每個中的像素實際上編碼有什么將是方便的。如被記錄在探測器處的每個圖像信號可以被理解為包括歸因于結構特征和噪聲信號分量的實際信號。歸一化帶通或高通信號中的像素值然后表示兩個分量中的任一個主導的量。例如,歸一化帶通或高通圖像中的零周圍的像素值意味著人們可以統(tǒng)計上期望與結構信號相比,噪聲的優(yōu)勢。另一方面,遠離零的負或正信號表示與噪聲分量相比,實際結構信號的優(yōu)勢的趨勢。換句話說,如本文所提出的s520處的歸一化步驟允許我們以合理的方式量化相應的信號位置的噪聲對結構的優(yōu)勢并且然后選擇性地要么抑制要么保留要么甚至放大相應的圖像信號。在本文中提出定義零周圍的某些動作區(qū)間(其可以特定于每個像素和/或每個頻帶/高通)。如果歸一化帶通或高通中的圖像信號在所述區(qū)間內,那么阻尼被應用到這些值。阻尼量可以要么由用戶控制要么由設計者預編程。然而,如果歸一化頻帶/高通中的圖像信號在所述區(qū)間之外,那么信號被期望表示結構而不是噪聲,并且歸一化頻帶或高通圖像信號因此要么放大要么至少保留。修改操作是否為放大或保留之一,根據(jù)一個實施例用戶是用戶可調節(jié)的,或由設計者預編程。在一個實施例中,動作是否是保留或修改之一由噪聲降低函數(shù)fnr的功能特性或“形狀”定義,如在表1中所給出的。在備選實施例中,可以提供查找表,其列出阻尼或修改動作對圖像信號值的某些區(qū)間。噪聲降低模塊可以然后包括決策邏輯,其確定特定像素處的相應的圖像信號值落在哪個區(qū)間中。其然后查找相關聯(lián)的動作并且例如應用加權因子以要么抑制要么放大(或至少保留)相應的像素值。換句話說,噪聲降低函數(shù)可以不必以封閉形式存在為在以上實施例(12)中。而且,函數(shù)fnr可以以分段方式和某些數(shù)值技術定義,例如樣條函數(shù)(splining)可以適于實現(xiàn)阻尼區(qū)域與保留或放大區(qū)域之間的平滑過渡區(qū)。為了更好地理解噪聲降低參數(shù)amin、amax、y0和γ的重要性,現(xiàn)在參考的圖6是有教益的,其中,噪聲降低函數(shù)fnr的理想化版本被繪圖。水平軸表示歸一化信號bi除以σi,而垂直軸表示在應用噪聲降低函數(shù)fnr(bi/σi)之后的相應值。圖6示出了理想化場景。換句話說,在零周圍處,僅存在噪聲并且沒有結構信號,而在遠離零處存在僅存在結構信號(高對比度)并且沒有噪聲。結構信號的概率密度被指示為hc,而噪聲的概率密度由n指示。在這樣的理想化場景中,噪聲降低函數(shù)fnr可以看起來像在原點處具有“紐結”的恒等函數(shù)。換句話說,fnr的圖形在阻尼區(qū)間中具有小于單位一的斜率并且在該區(qū)間外等于單位一(或大于單位一)。換句話說,保留高對比度信號,而阻尼或抑制區(qū)域內的信號通過應用阻尼因子amin≤1而被抑制。因此,可以通過選擇amin來調節(jié)阻尼的強度:amin越小,阻尼動作越大。而且,作為以上的變型,不是僅保留高對比度值,可以通過應用比單位一更大的因子amax來對歸一化值y進行放大。換句話說,在存在結構信號的優(yōu)勢(或更高的概率)之處,保留或放大總是被應用到圖像信號。任何其他信號被認為包括更多噪聲并且因此通過應用抑制或阻尼因子amin<1而被“懲罰”。然而,實際上,在噪聲信號與結構信號之間存在很少這樣的偽影分離,如在圖6中所示(盡管在一些現(xiàn)實世界場景中,圖6的紐結階躍函數(shù)可以是足夠的并且在一些實施例中本文設想了其使用)。圖7示出了如在公式12中定義的噪聲降低函數(shù)fnr的替代實施例,其可以被理解為圖6的實施例的“平滑”版本以考慮在實際中圖像信號通常是這兩者的組合的事實。圖7中的軸標記類似于圖6中的。兩個鈴形曲線示出了結構和噪聲對歸一化帶通信號bi的相應的概率密度函數(shù)(歸一化高通信號h類似情況可以被繪圖)。然而,這次兩個密度重疊,因為零周圍的區(qū)域現(xiàn)在包括來自噪聲和結構二者的貢獻。實線示出了噪聲降低函數(shù)fnr,其是圖6中的清晰階躍單位函數(shù)的“模糊”版本。如可以看到,還存在零周圍的阻尼區(qū)域,其中,函數(shù)fnr具有在零周圍的區(qū)域中小于一的斜率amin。對于大信號y而言,函數(shù)fnr具有斜率amax≥1,其意味著信號的保留或放大。函數(shù)fnr具有拐點y0和所述拐點處的斜率控制參數(shù)γ。在圖7中,y0=1.5,并且斜率γ=0.1,應當理解,這些數(shù)字僅出于代表性或示范性目的并且在一個實施例中是用戶可調節(jié)的。拐點位置將通常是單位一的量級(y0,+/-2.0)。通過使數(shù)量y0、γ變化,用戶可以“微調”阻尼過渡到保留/放大并且該過渡如何平滑地(γ)發(fā)生的位置(y0)。將阻尼動作平滑過渡到放大(或至少保留)動作中是對以下事實進行建模:在現(xiàn)實中,在0到1周圍的位置處,人們具有結構信號和噪聲信號二者,并且噪聲貢獻的優(yōu)勢隨著歸一化帶通bi/σi或高通h/σi信號與零差別更大(特別地,大于1的歸一化帶通bi/σi或高通h/σi信號)而漸縮。統(tǒng)計地,人們已經觀察到這樣的趨勢,歸一化圖像信號隨著其與零差別更大,其將更加表示結構(而不是噪聲)。作為針對fnr的所有以上實施例的變型,表1中的參數(shù)amin或amax可以不必在其相應的區(qū)間期間保持恒定,因此放大或阻尼的量可以自身在fnr的一些配置中改變。例如,如上文結合圖3針對配置iii)所提到的,在一個實施例中,保留、放大和阻尼的所有三個動作被設想用于噪聲降低函數(shù)fnr。例如,在該“混合”實施例中,函數(shù)fnr可以如前被配置為零周圍的區(qū)間內的值的阻尼器和該區(qū)間外的值的保留器。bu最終地,對于非常大的值而言(比如大于某個閾值y1),函數(shù)fnr的斜率變得比單位一更大以便從y1向上放大(并且不僅保留)這些更大的值。函數(shù)fnr可以被配置為以階躍方式(如在圖6中)或與圖7中的實施例類似平滑地從保留器過渡到放大器。例如,在圖7中,不是具有針對區(qū)間|y|<<y0外的所有值的amax=1,amax可以在y0處突然改變到amax>1或可以通過y1周圍的區(qū)間平滑地過渡到amax>1。在另一實施例中,噪聲降低函數(shù)可以與零周圍的點對稱性不同。這允許不同地處理正和負對比度。例如,為了增強“白斑”并且保留“黑洞”。返回參考步驟s530,在將噪聲降低函數(shù)應用到歸一化帶通或高通圖像之后,因此(可能地修改的)值然后由考慮下的帶通或高通圖像的相應的噪聲模型的標準偏差相乘而被重新加權。針對金字塔中的i中的每個水平完成fnr和重新加權的應用。歸一化、可能地修改并且重新加權的頻率分量圖像h、li、bi然后按照遞歸公式(1)、(2)或(3)求和以重建噪聲降低圖像inr。最后地,在步驟s540處,然后輸出噪聲降低圖像inr。現(xiàn)在返回參考圖6、圖7并且特別地參考噪聲降低函數(shù)fnr的斜率amin,申請人已經發(fā)現(xiàn)所述斜率處的可以與探測器處記錄的劑量增加有關。更特別地,斜率可以與虛擬劑量增加有關。換句話說,由特定斜率amin實現(xiàn)的噪聲降低效應類似于通過在采集圖像中增加x射線劑量有效地獲得的噪聲降低。在理想情況中,如在圖6中所圖示的,已經發(fā)現(xiàn)所述虛擬劑量增加與斜率的平方的倒數(shù)成比例。更特別地,平方的斜率的倒數(shù)與方差的倒數(shù)成比例(即,相應的像素值處的噪聲的標準偏差值的平方),其進而與局部信噪比的平方成比例(即,高通或帶通歸一化圖像的值,其進而與劑量成比例)。換句話說,在改變噪聲降低函數(shù)fnr的斜率參數(shù)(以以上形式被指派為amin)的斜率參數(shù)時,人們可以模擬假設利用更高的劑量采集圖像可能達到的噪聲降低??梢酝ㄟ^提供有用的用戶交互功能來充分利用對噪聲降低變量的物理意義的以上觀察。例如,噪聲降低參數(shù)amin、amax、y0和γ中的一些或全部是用戶可調節(jié)的。例如,在一個實施例中,可以定義參數(shù)nr,其控制可以借助于適合的用戶接口調節(jié)的噪聲降低的強度。該參數(shù)如下地被映射到噪聲降低函數(shù)fnr的原點處的斜率:amin=(1–nr)(13)這是高度用戶直觀的,因為現(xiàn)在大的參數(shù)nr意味著更大的阻尼并且因此更強的噪聲降低動作。備選地,噪聲降低參數(shù)可以由“虛擬劑量增加”參數(shù)vdoseinc替換。由于以上結合圖6的考慮,該參數(shù)以以下方式被映射到噪聲降低函數(shù)fnr的斜率:如果例如用戶希望模擬劑量(vdoseenh=2)的加倍,則amin被設置為0.71。換句話說,用戶可以輸入期望的虛擬劑量增加vdoseenh以因此模擬將已經利用相關劑量增加實現(xiàn)的噪聲降低。例如,在一個實施例中,設想圖形用戶接口,其具有用于原始圖像i的噪聲降低版本inr的顯示的窗口部分?;瑒訔l小工具或類似圖形輸入單元允許用戶響應于哪個amin按照(14)被重新計算而調節(jié)虛擬劑量增加參數(shù)并且基于更新的噪聲降低函數(shù)fnr也對噪聲降低版本的inr這樣調節(jié)。以這種方式,用戶可以確定更高的劑量x射線圖像的益處。用戶可以然后決定仍然以該或其他劑量采集(額外的)x射線圖像,其然后可以被配準并且被添加到先前采集的圖像。這允許用戶初始地向患者施加低劑量并且根據(jù)需求相繼地采集額外的圖像。這有效地減小施加到患者的劑量。這允許成像設備的合理分配和專利劑量節(jié)省。在其他實施例中,結構放大因子amax也是用戶可調節(jié)的,因此用戶可以決定其希望結構信號是僅被保留還是甚至被放大。如上文簡要提到的,拐點位置和斜率還可以被調節(jié)為定義fnr的阻尼動作在何處并且多快地將過渡到保留或放大之一中。如上文關于圖3、圖4所提到的,所提出的噪聲降低方法可以與類似于de19849090中所描述的一個的對比度增強階段ce組合。來自上文的多尺度分解表示(1)可以被用于如本文所提出的噪聲降低和de19849090的圖像對比增強二者。如在de19849090中所描述的,對比度增強ce基于對比度增強曲線。這些在針對每個帶通水平和高通的噪聲降低函數(shù)被應用(為了簡單起見,此處省略與增益曲線的乘法):對比度增強曲線由fic(i=h,0,…,n-1)表示,并且全局對比度增強曲線(“薄膜密度曲線”)由fd表示。薄膜密度fd曲線實施密度校正階段,如在de19849090第5頁第6行。對比度增強曲線fic實施弱對比度曲線,如在de19849090第3頁第45行(圖4)。所提出的噪聲降低方法與該或其他對比度增強算法的組合是任選的并且僅在一些實施例中被設想。即,在其他替代實施例中,不存在對比度增強階段?,F(xiàn)在對圖8進行參考,其中,上行示出了將圖像i多尺度分解為其分量,低通圖像l、高通圖像h和兩個頻帶圖像b0和b1的范例。應當理解,圖像通常具有不同的大小但是出于說明性目的此處被示出被縮放到相等大小。下行示出了具有應用的噪聲降低的相應的歸一化高通和帶通圖像?,F(xiàn)在參考圖9,這圖示了由所提出的噪聲降低算法模擬的劑量增加的效果。圖9的左邊在曲線中示出了在階變體模(stepphantom)的某個劑量處所采集的x射線圖像的各種灰度值。右邊示出了較高的劑量處采集的對應的圖像。通過調節(jié)噪聲降低參數(shù)(特別地阻尼參數(shù)amin),用戶將能夠通過在虛擬劑量增加模擬期間逐漸地增加阻尼因子amin將左邊的較低劑量圖像的階梯內的噪聲幅度轉換為右邊圖像的那些噪聲幅度。符號σ表示體模的階梯內的噪聲標準偏差并且c表示應被盡可能地保留的對比度元素。理解所提出的噪聲降低方法的效果的階變體?;螂A梯體模(在有或沒有高對比度對象/插入的情況下)的另一用途是利用特定劑量采集圖像并且然后對得到的x射線圖像執(zhí)行所提出的噪聲降低。然后,體模的每個步驟與特定接收到的劑量相關聯(lián)。現(xiàn)在,以以下方式比較兩個圖像(即,一個圖像在噪聲降低之前并且一個圖像在噪聲降低之后):針對每個劑量步驟確定噪聲降低之前和之后的噪聲的標準偏差。然后,噪聲降低之前和之后的標準偏差的比率近似等于噪聲降低函數(shù)(1/amin>1)的原點中的反斜率。如果根據(jù)等式(3)的分解在噪聲降低之前和之后被執(zhí)行,則這針對每個劑量階梯以及針對每個頻率帶通都是適用的。而且,每個劑量步驟內的對象對比度不應當顯著地由噪聲降低降低,如在圖9中所指示的。所提出的方法和裝置nr可以被應用到醫(yī)學應用,其中,結構或異常的可見性可以由噪聲降低增強。這樣的種類的結構或異常的范例是放射性胸部圖像中的早期胸部腫瘤或肺結節(jié)中的微鈣化。而且,所提出的方法通常通過降低噪聲同時對比度大部分被保留而改進了診斷x射線圖像的圖像質量。這對于熒光鏡圖像序列是特別期望的,其中,單個圖像通常由于每圖像所應用的低劑量而具有大量的噪聲。噪聲降低模塊nr可以被布置為具有拾取探測器dt信號的適合的接口的軟件模塊或例程并且可以在通用計算單元或專用計算單元上運行。例如,其可以被運行在成像器ima的工作站或控制臺cls上。噪聲降低模塊nr與其部件中的一些或全部可以駐留在執(zhí)行機構(諸如通用計算機、工作站或控制臺)上或可以經由分布式架構中的適合的通信網(wǎng)絡由執(zhí)行機構遠程/中心地訪問。噪聲降低模塊nr的部件還可以被布置為專用fpga或者被布置為硬連線獨立式芯片。然而,這僅僅是范例性實施例。部件可以在諸如或者的適合的科學計算平臺中編程并且然后轉譯為c++或者c例程,其在庫中維護并且在由諸如通用計算機、工作站或控制臺所調用時被鏈接。在本發(fā)明的另一示范性實施例中,提供一種計算機程序或計算機程序單元,其特征在于其適于在合適的系統(tǒng)上執(zhí)行根據(jù)前述實施例中的一個的方法的方法步驟。計算機程序單元可以因此被存儲在計算機單元上,計算機單元可以也是本發(fā)明的實施例的部分。該計算單元可以適于執(zhí)行或引起執(zhí)行以上描述的方法的步驟。另外,其可以適于操作以上描述的裝置的部件。計算單元可以適用于自動操作和/或執(zhí)行用戶的命令。計算機程序可以被載入到數(shù)據(jù)處理器的工作存儲器中。數(shù)據(jù)處理器因此可以被裝備為實施本發(fā)明的方法。本發(fā)明的該示范性實施例包括從一開始就使用本發(fā)明的計算機程序和借助于升級將現(xiàn)有程序變?yōu)槭褂帽景l(fā)明的程序的計算機程序。另外,計算機程序單元可能能夠提供完成如上所述的方法的示范性實施例的程序的所有必要步驟。根據(jù)本發(fā)明的另一示范性實施例,提出了一種計算機可讀介質(諸如cd-rom),其中,計算機可讀介質具有存儲在其上的計算機程序單元,其中,計算機程序單元由前面部分描述。計算機程序可以存儲和/或分布在適合的介質上,諸如與其他硬件一起提供或者作為其一部分的光學存儲介質或者固態(tài)介質,但也可以以其他形式分布,諸如經由互聯(lián)網(wǎng)或其他有線或無線電信系統(tǒng)。然而,也可通過類似萬維網(wǎng)的網(wǎng)絡提供計算機程序,并且能夠從這樣的網(wǎng)絡將計算機程序下載到數(shù)據(jù)處理器的工作存儲器中。根據(jù)本發(fā)明的另外的示范性實施例,提供一種用于使得計算機程序單元可供下載的介質,所述計算機程序單元被布置為執(zhí)行本發(fā)明的先前描述的實施例中的一個。必須指出,本發(fā)明的實施例參考不同主題進行描述。具體而言,一些實施例是參考方法型權利要求來描述的,而其他實施例是參考裝置型權利要求來描述的。然而,本領域技術人員從以上和以下描述將理解到,除非另行指出,除了屬于一種類型的主題的特征的任何組合之外,涉及不同主題的特征之間的任何組合也被認為由本申請公開。然而,可以組合所有特征,提供超過特征的簡單疊加的協(xié)同效應。盡管已經在附圖和前面的描述中詳細圖示和描述了本發(fā)明,但是這樣的圖示和描述應當被認為是說明性或示范性的而非限制性的。本發(fā)明不限于所公開的實施例。本領域技術人員通過研究附圖、公開內容以及從屬權利要求,在實踐要求保護的本發(fā)明時能夠理解并且實現(xiàn)對所公開的實施例的其他變型。在權利要求書中,詞語“包括”不排除其他元件或步驟,并且詞語“一”或“一個”不排除多個。單個處理器或其他單元可以完成權利要求書中所記載的若干個項目的功能。盡管在互相不同的從屬權利要求中記載了特定措施,但是這并不指示不能有利地使用這些措施的組合。權利要求書中的任何附圖標記均不應被解釋為對范圍的限制。定義b帶通d針對對數(shù)劑量域的十進制因子劑量域標度線性強度值通過單調函數(shù)被轉換e,q,f分別針對電子、量子、固定模式噪聲的系數(shù)fd薄膜密度曲線fm具有內核大小m的二項式濾波器↓,↑基本的下采樣算符和上采樣算符d,u下采樣算符和上采樣算符:d=↓fm,u=fm↑fnr噪聲降低函數(shù)fic頻帶特異的對比度增強函數(shù)h高通i原始圖像l低通m劑量域映射lin線性劑量域中的探測器信號slog對數(shù)劑量域中的探測器信號σi針對噪聲的頻帶特定標準偏差當前第1頁12
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