DE19527180C1 - Verfahren zum Betrieb eines digitalen Bildsystems einer Röntgendiagnostikeinrichtung - Google Patents

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines digi­ talen Bildsystems einer Röntgendiagnostikeinrichtung mit einer Röntgeneinheit zur Erzeugung von Röntgenbildern, einer Röntgenbildwandler-Fernsehkette zur Erfassung der Röntgenbil­ der, die einen digitalen Bildwandler mit matrixförmig in Zei­ len und Spalten angeordneten Bildpunkten und einen Monitor zur Wiedergabe der von dem digitalen Bildsystem verarbeiteten Röntgenbilder aufweist.

Zunehmend gewinnen Digitale Bildgebende Systeme in der Medi­ zintechnik an Bedeutung, in denen digitale Bildwandler die bisher eingesetzten analogen Bildwandler ersetzen. Derartige Bildwandler sind jedoch heute noch in der Regel mit Pixel­ ausfällen behaftet, so daß die fehlenden Pixel bzw. Bild­ punkte ersetzt werden müssen, um nicht einen zu hohen Aus­ schuß an Bildwandlern zu erhalten.

Beispielsweise liefern in der Medizintechnik verwendete digi­ tale bildgebende Systeme, wie sie zum Beispiel bei einer in der DE 43 00 828 C1 beschriebenen Röntgendiagnostikeinrich­ tung Verwendung finden, oftmals Bilder, bei denen bestimmte Bildpunkte defekt sind. Die Ursache für diese defekten Bild­ punkte liegt oft bei den digitalen CCD-Bildwandlern gemäß obengenannten Patents oder aSi-Detektoren, wie sie beispiels­ weise in der DE 43 21 789 A1 beschrieben sind. Um den Aus­ schuß an Detektoren zu begrenzen, können die defekten Bild­ punkte korrigiert werden. Um eine Korrektur erfolgreich durchführen zu können, wird die Information benötigt, welche Pixel defekt und welche gut sind.

Eine Erkennung defekter Bildpunkte wird um so schwieriger, je inhomogener die Grauwertverteilung der Bildpunkte eines objektlosen Bildes ist. Homogen heißt in diesem Zusammenhang, daß die Pixelwerte eines Dunkelbildes, eine Aufnahme ohne Strahlung, alle sich nur um das Systemrauschen unterscheiden. Als inhomogen wird ein Bild eines Detektors dann bezeichnet, wenn dies nicht der Fall ist. In diesem Falle läßt sich das objektlose Bild abstrahiert als räumlich gekrümmte Fläche beschreiben. Erschwerend kann hinzukommen, daß bestimmte Bildgebende Systeme nicht eine einzige inhomogene Fläche pro Bild liefern, sondern - bedingt beispielsweise durch die elektronischen Eigenschaften des Systems - das Bild aus meh­ reren voneinander mehr oder weniger unabhängigen inhomogenen Sub-Flächen besteht (ähnlich einem Schachbrett angeordnet). In solchen Fällen bereiten die Übergänge zwischen diesen Sub- Flächen zusätzliche Probleme bei der Erkennung defekter Bild­ punkte im Gesamtbild.

Weiterhin kann das Gesamtbild aus beliebig vielen defekten Einzelpixeln, zweidimensionalen Pixel-Gruppen, mehreren zusammenhängenden Pixelzeilen/-spalten oder Teilen davon bestehen.

Bisher wurden üblicherweise eine Anzahl von Dunkelbildern und mehrere Sätze von Hellbildern, d. h. objektlosen Bildern mit Strahlung, jeweils mit unterschiedlicher Intensität pro Satz, aufgenommen und durch eine arithmetische Verknüpfung ein dun­ kelstrom-korrigiertes Bild erzeugt. Aus diesen Bildern wurde dann über verschiedene Ansätze versucht, die defekten Pixel des Bildes zu finden. Dies konnte beispielsweise mit Histo­ grammen und bestimmten Schwellwerten im Histogramm-Verlauf oder mit einer Summe von Histogrammen für unterschiedliche Teilflächen des Bildes oder durch Prüfung aller Bildpunkte des Bildes mit gewissen Bereichsschranken praktiziert werden.

Alle diese oder ähnliche Verfahren führen jedoch verstärkt zu Problemen, wenn o.g. Randbedingungen zusammentreffen oder wenn sich die elektronischen Gegebenheiten des Systems bei­ spielsweise bei einem neuen Detektor verändern, weil sie meist mit einer Vielzahl von Parametern arbeiten, die für ein bestimmtes Detektor-Exemplar erst ermittelt werden mußten.

Die Erfindung geht von der Aufgabe aus, ein Verfahren der eingangs genannten Art zu schaffen, das auf einfache Weise eine pixelgenaue und sichere Erkennung defekter Bildpunkte ermöglicht.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, daß zur Erkennung von defekten Bildpunkten auf zwei Bilder, von denen ein erstes Bild mit Röntgenstrahlung ohne Objekt und ein zweites Bild ohne Röntgenstrahlung erstellt ist, mehrfach eine rekursive Tiefpaß-Filterung angewandt wird, wobei die Tiefpaß-Filterungen nach dem Prinzip der unscharfen Maske, dem sogenannten Unsharp Masking, durchgeführt werden können.

Es hat sich als vorteilhaft erwiesen, wenn folgende Verfah­ rensschritte angewandt werden:

• a) Erstellen eines grob Offset-korrigierten, defektfreien Bildes des Detektors,
• b) Erzeugung eines in der Ebene liegenden, nicht defekt korrigierten, von Inhomogenitäten befreiten Bildes mit­ tels rekursiver Tiefpaß-Filterung,
• c) Erzeugung eines idealen, von Inhomogenitäten befreiten und defekt-korrigierten Bildes des Detektors,
• d) Erstellen einer exakten pixelgenauen Referenzumgebung für das Rauschen des Detektors mittels rekursiver Tiefpaß- Filterung
• e) exakte Erkennung aller defekter Bildpunkte und/oder
• f) Aufgespaltung aller defekten Bildpunkte in in Spalten­ richtung und in Zeilenrichtung zu korrigierende Bild­ punkte.

Erfindungsgemäß können die zwei Bilder voneinander subtra­ hiert werden, nachfolgend von den beiden Bildern und dem Subtraktionsbild das Histogramm ermittelt und anschließend defekte Zeilen und/oder Spalten erkannt und markiert werden.

In vorteilhafter Weise können die Bilder derart normiert werden, daß von den Bildpunkten einer Zeile der Mittelwert einer dunklen Referenzzone subtrahiert wird.

Zur Vereinfachung des Verfahrens kann zur Erkennung für jede Zeile und Spalte die Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt und die entsprechende Zeile und/oder Spalte gekennzeichnet werden, wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunk­ ten defekt ist.

In einem weiteren Verfahrensschritt können erfindungsgemäß die Zeilen und/oder Spalten erkannt werden, die zwischen zwei defekten Zeilen und/oder Spalten liegen, und diese erkannten Zeilen und/oder Spalten markiert werden.

Als Abschluß der groben Bestimmung der defekten Bildpunkte hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn alle defekten Bildpunkte in Zeilen- und Rest-Defekte und Spalten-Defekte getrennt werden, wenn für die aufgeteilten Bildpunkte die Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt und die entspre­ chende Zeile und/oder Spalte gekennzeichnet wird, wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist, und wenn die aufgeteilten Bildpunkte zu einem grob korrigierten Bildes zusammengeführt werden, wobei zur Zusammenführung wei­ terhin das Differenzsignal zugeführt wird.

Ein von Inhomogenitäten befreites mit Defekten behaftetes Bild erhält man durch eine Tiefpaß-Filterung eines grob kor­ rigierten Bildes und anschließender Subtraktion mit dem er­ sten Subtraktionsbild.

Ein ideales Abbild des Detektors läßt sich durch eine Defekt­ erkennung des zweiten Subtraktionsbildes mit den Sigma-Werten des Detektors und anschließender Aufteilung der Defektstellen nach Zeilen und Spalten erreichen, wobei für die aufgeteilten Bildpunkte die Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt und die entsprechenden heilen und/oder Spalten gekennzeichnet werden, wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunk­ ten defekt ist, und die aufgeteilten Bildpunkte zu einem von Inhomogenitäten befreiten und defekt-korrigierten Bild zusam­ mengeführt werden.

Zur Erzeugung eines pixelgenauen Referenzbildes kann eine weitere Tiefpaß-Filterung des von Inhomogenitäten befreiten, defekt-korrigierten Bildes erfolgen.

Alle defekten Bildpunkte des Detektors erhält man durch eine Defekterkennung des pixelgenauen Referenzbildes des von Inho­ mogenitäten befreiten und defekt-korrigierten Bildes mit den Sigma-Werten des Detektors und anschließender Bestimmung der Anzahl von defekten Bildpunkten und Kennzeichnung der ent­ sprechenden Zeilen und/oder Spalten, bei denen mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist.

Erfindungsgemäß können alle defekten Bildpunkte in Zeilen- und Rest-Defekte und Spalten-Defekte getrennt und für die aufgeteilten Bildpunkte die Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt und die entsprechende Zeile und/oder Spalte gekenn­ zeichnet werden, bei der mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist.

Als Röntgenbildwandler mit defekten Bildpunkten kann erfin­ dungsgemäß ein Bildwandler aus amorphem Silizium oder ein Röntgenbildverstärker mit angekoppeltem CCD-Bildwandler ver­ wendet werden.

Die Erfindung ist nachfolgend anhand von in der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispielen näher erläutert. Es zei­ gen:

Fig. 1 eine Röntgendiagnostikeinrichtung nach dem Stand der Technik mit einem digitalen Bildsystem zur Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens und

Fig. 2 bis 7 verschiedene erfindungsgemäße Verfahrensschrit­ te.

In der Fig. 1 ist eine bekannte Röntgendiagnostikeinrichtung mit einer Röntgenröhre 1 dargestellt, die von einem Hochspan­ nungsgenerator 2 betrieben wird. Die Röntgenröhre 1 sendet ein Röntgenstrahlenbündel 3 aus, das einen Patienten 4 durch­ dringt und auf einen Röntgenbildwandler 5 entsprechend der Transparenz des Patienten 4 geschwächt als Röntgenstrahlen­ bild fällt. Der Röntgenbildwandler 5 ist mit einem digitalen Bildsystem 6 und einen daran angeschlossenen Monitor 7 zur Wiedergabe des Röntgenstrahlenbildes verbunden. Das digitale Bildsystem 6 kann in bekannter Weise eine Verarbeitungsschal­ tung, Wandler, Differenzstufen und Bildspeicher aufweisen.

Bei einer derartigen Röntgendiagnostikeinrichtung kann der Röntgenbildwandler 5 aus einer Photodioden-Matrix oder aus einem oder mehreren CCD-Bildsensoren bestehen, die mit einem Röntgenbildverstärker oder einer Szintillatorschicht aus einem gegenüber Röntgenstrahlen empfindlichen Leuchtstoff gekoppelt sind. Der Röntgenbildwandler 5 kann aus wasser­ stoffhaltigem amorphem Silizium (aSi:H) bestehen.

Bei derartigen Bildwandlern können mehrere Bildpunkte der Bildpunkt-Matrix defekt sein. Es können einzelne Bildpunkte, einzelne ganze Zeilen oder Spalten aber auch mehrere Zeilen und/oder Spalten übergreifende Gruppen von Bildpunkten defekt sein.

In Fig. 2 ist die erste Phase des Verfahrens zur Erkennung von derartigen defekten Bildpunkten näher dargestellt. Ein Hellbild 10 und ein Dunkelbild 11, die beispielsweise in Bildspeichern abgespeichert sein können, werden einer Normie­ rung 12 und 13 unterzogen. Dies kann beispielsweise durch eine Normierungsschaltung erfolgen. Zur Normierung wird zei­ lenweise von allen Bildpunkten der Mittelwert einer Referenz­ zone subtrahiert.

Anschließend erfolgt eine Subtraktion 14 beispielsweise in einer Differenzstufe und man erhält ein grob defekt-korri­ giertes Subtraktionsbild 15 des Detektors, ein Pixelbild. Von diesem korrigierten Subtraktionsbild 15 sowie dem Hell-Bild 10 und dem Dunkel-Bild 11 wird das Histogramm 16 in einer entsprechenden Verarbeitungsschaltung ermittelt. Durch die Festlegung von Schwellwerten lassen sich die defekten Bild­ punkte bestimmen. Am Ausgang erhält man ein Defektbild 17, das alle defekten Bildpunkte enthält, die der Detektor auf­ weist.

Zur Vereinfachung der weiteren Verfahrensschritte wird das Defektbild 17 in einer Defektbestimmung 18 zeilen- und spal­ tenweise dahingehend untersucht, welche Zeile oder Spalte mehr defekte Bildpunkte als ein vorgegebener Schwellenwert aufweist. In diesem Falle wird die entsprechende Zeile oder Spalte komplett als defekt erklärt.

In einer zweiten Defektbestimmung 19 wird festgestellt, wel­ che Zeile oder Spalte, die nicht vollständig defekt ist, aber zwischen zwei defekten Zeilen oder Spalten liegt. Diese der­ art erkannten Zeilen oder Spalten werden ebenfalls als defekt bestimmt.

Das derartig verarbeitete Defektbild 17 wird in einem näch­ sten Schritt, der Aufspaltung 20, in ein Zeilenbild 21 und ein Spaltenbild 22 aufgetrennt und nunmehr für Zeilen und Spalten getrennt der Verfahrensschritt 18 wiederholt. Die entsprechenden Bilder 21 und 22 werden zusammen mit dem Sub­ traktionsbild 15 durch Defektkorrektur 23 zu einem grob kor­ rigierten Bild 24 zusammengesetzt.

In einer zweiten, in Fig. 3 dargestellten Phase wird das grob korrigierte Bild 24 der Phase 1 einer Tiefpaß-Filterung 25 zugeführt, die nach dem Prinzip der unscharfen Maske (Unsharp Masking) erfolgt. Das derart erhaltene Filterbild 26 wird zusammen mit dem Subtraktionsbild 15 einer Subtraktion 27 unterworfen, so daß man ein homogenes Bild 28 des Detek­ tors erhält, das von Inhomogenitäten befreit, aber mit Defek­ ten behaftet ist.

In einer dritten, in Fig. 4 dargestellten Phase wird das homogene Bild 28 einer Defekterkennung 29 unter Zugrunde­ legung der Sigma-Werte Σ des Detektors; DES Rauschens des Detektors, durchgeführt und man erhält in diesem weiteren Zwischenschritt ein Pixelbild 30 aller defekten Bildpunkte des Detektors.

Das Pixelbild 30 aller defekten Bildpunkte wird in einem nächsten Schritt, der Aufspaltung 31, in ein Zeilenbild 32 und ein Spaltenbild 33 aufgetrennt und nunmehr für Zeilen und Spalten getrennt in einer Defektbestimmung 34 dahingehend untersucht, welche Zeile oder Spalte mehr defekte Bildpunkte als ein vorgegebener Schwellenwert aufweist. Im Falle, daß der Schwellenwert überschritten wird, wird die entsprechende Zeile oder Spalte vollständig als defekt erklärt. Die derart verarbeiteten Bilder 32 und 33 werden durch Defektkorrektur 34 zu einem Defekt korrigierten Bild 35 als ideales Abbild des Detektors zusammengesetzt.

In Phase 4, die in Fig. 5 dargestellt ist, wird das Bild 35 einer weiteren Tiefpaß-Filterung 36 durch Unsharp Masking unterzogen. Man erhält somit ein pixelgenaues Referenzbild 37 ohne Rauschen für die abschließende Defekterkennung.

Wie in Fig. 6 zu sehen ist, werden das homogene Bild 28 und das Referenzbild 37 jeweils einer Defekterkennung 38 unter Zugrundelegung der Sigma-Werte Σr für die Zeilen des Detek­ tors und einer Defekterkennung 39 unter Zugrundelegung der Sigma-Werte Σc für die Spalten des Detektors zugeführt, wobei die bearbeiteten Bilder 28 und 37 derart miteinander ver­ knüpft werden, daß beide Bilder jeweils zur Defekterkennung mit den zwei Rauschwerten hergenommen werden. Dadurch erhält man in diesem weiteren Zwischenschritt ein Pixelbild 40 aller defekten Bildpunkte des Detektors, das in einer weiteren Defektbestimmung 41 zeilen- und spaltenweise dahingehend überprüft wird, ob eine Zeile oder Spalte mehr defekte Bild­ punkte als ein vorgegebener Schwellenwert aufweist. Wenn dies der Fall ist, wird die entsprechende Zeile oder Spalte kom­ plett als defekt bestimmt.

In der letzten, in Fig. 7 gezeigten Phase erfolgt eine Auf­ trennung und Verarbeitung. Das Pixelbild 40 aller defekten Bildpunkte wird in einem nächsten Schritt, der Aufspaltung 42, in ein Zeilenbild 43 und ein Spaltenbild 44 aufgetrennt, wobei das Zeilenbild 43 Zeilen- und Restdefekte, d. h. Defekte einzelner Bildpunkte, enthält. Nunmehr werden für Zeilen und Spalten getrennt das Zeilenbild 43 und das Spaltenbild 44 in einer Defektbestimmung 45 wiederum dahingehend untersucht, welche Zeile oder Spalte mehr defekte Bildpunkte als ein vor­ gegebener Schwellenwert aufweist. Wenn dieser Fall eintritt, wird die entsprechende Zeile oder Spalte vollständig als de­ fekt gesetzt. Die derart verarbeiteten Bilder 43 und 44 geben ein pixelgenaues Abbild der defekten Bildpunkte des Detektors nach Zeilen mit restlichen einzelnen Bildpunkten und Spalten getrennt wieder. Diese Bilder 43 und 44 können nun einer Kor­ rekturschaltung 46 und 47 zugeführt werden, damit auf rechne­ rischem Wege die defekten Bildpunkte eliminiert und ersetzt werden können.

Alle beschriebenen Verfahrensschritte können anstelle einer Hardware-Lösung auch durch die Software des Bildsystems 6 durchgeführt werden.

Der erfindungsgemäße Ansatz liegt in dem prinzipiellen Vorge­ hen,

• a) die defekten Pixel aus einem idealen Bild ohne Objekt aus dem Systemrauschen heraus mittels eines Rauschbandes, wel­ ches für das System als charakteristisch vorab festge­ stellt wurde oder aber intern errechnet wurde, zu erken­ nen, wobei aus einer Kalibrierung ein Dunkel-, Hell- oder Hell-Dunkel-Bild gewonnen wird, das in der Ebene liegt und somit keine schachbrettartigen Rasterungen beispielsweise durch die Elektronik des bildgebenden Systems mehr auf­ weist und frei von Inhomogenitäten in den Einzelflächen und in der Gesamtfläche ist und somit lediglich Systemrau­ schen und defekte Pixel enthält,
• b) vor der definitiven Erkennung defekter Pixel, ein zweites ideales Bild jedoch ohne Rauschen und ohne defekte Pixel zu erzeugen, das aber ebenfalls in der Ebene liegt und so­ mit ein ideales System beschreibt,
• c) die defekten Pixel lediglich aus wenigstens einem Parame­ ter des Systemrauschens heraus zu gewinnen, beispielsweise bei einem Rauschband mit negativer und positiver Epsilon- Umgebung um die Zeilen/Spalten-Pixel des Bildes in b) als Referenz zur Defekterkennung der Pixel des Bildes in a),
• d) durch rekursive bzw. iterative Tiefpaß-Filterung zu den in
• a) und b) beschriebenen Bildern zu gelangen, die auf dem Prinzip der unscharfen Maske mit Subtraktion aufbaut,
• e) exakt zwischen nicht zeitkritischer Defekterkennung und zeitkritischer Defektkorrektur zu trennen, wobei diese Defektkorrektur als rekursives Korrekturprinzip Teil der iterativen Defekterkennung sein kann, und somit sich das Gesamtverfahren, die Erkennung und Korrektur, für die Entwicklung einer Hardwarelösung prinzipiell eignet,
• f) eine schnelle Online-Korrektur bereits bei der nicht zeit­ kritischen Defekterkennung beispielsweise in der Kali­ brierphase durch einen Algorithmus (42 bis 45) vorzuberei­ ten, der es ermöglicht, aus einem 1-Bit-Bild, welches alle defekten Pixel enthält, zwei nicht disjunktive 1-Bit-Bil­ der derart zu erzeugen, wobei eines nur die defekten Pixel in Spaltenrichtung und das andere die defekten Pixel in Zeilenrichtung sowie der restlichen Einzelpixel oder Pixelgruppen, die nicht als Spalten-Defekte klassifiziert wurden enthält, so daß einer nachfolgenden Korrektur er­ spart bleibt, zweidimensionale Umgebungen zu untersuchen.

Durch diesen Ansatz gelingt es für Einzelbilder sowie glei­ chermaßen gut geeignet auch für Serien z. B. die Korrektur effizient in Hardware zu realisieren oder von einem Multi- Prozessorsystem ausführen zu lassen, wobei hier die Einzel- Prozessoren optimal einsetzbar sind.

Ziel der Phase 1 ist der Versuch, ein Offset-korrigiertes defektfreies Bild des Detektors zu erhalten, wobei diese Erkennung als 1. Iteration nur grob und nicht die endgültige sein kann. Hierbei ist auch ein anderer Algorithmus möglich als der hier beschriebene, wenn damit dieses Ziel erreicht wird. Aus originäre Hell- und Dunkel-Bilder 10 und 11 des Detektors ohne Objekt, die beispielsweise aus einer Kali­ brierung des Detektors gewonnen wurden, wird ein grob defekt korrigiertes Hell-Dunkel-Bild des Detektors erzeugt.

In der Phase 2 wird versucht, ein in der Ebene liegendes, nicht defekt korrigiertes Bild durch Unsharp Masking zu erzeugen, das für eine genauere Defekterkennung geeignet ist, weil es frei von Inhomogenitäten ist. Das in Phase 1 errech­ nete Subtraktionsbild 15 und das grob korrigierte Bild 24 werden in ein von Inhomogenitäten befreites, mit Defekten behaftetes Bild des Detektors verarbeitet.

In Phase 3 soll nun das homogene Bild 28 aus Phase 2 defekt­ korrigiert werden, um ein ideales, von Inhomogenitäten befreites und defekt-korrigiertes Abbild des Detektors, das Defekt korrigierte Bild 35, zu erhalten. Bei dieser Korrektur wird bereits mit den Sigma-Werten des Detektors gearbeitet.

In Phase 4 wird nun das ideale Detektor-Abbild aus Phase 3 durch Unsharp Masking (2. Filterung) noch feiner idealisiert, um anschließend als exakte pixelgenaue Referenzumgebung für das Rauschen des Detektors genommen werden zu können, wenn die defekten Pixel genau erkannt werden sollen.

Ziel der Phase 5 ist die letzte exakte Erkennung aller defek­ ter Pixel. Ein homogenes Bild 28 des Detektors sowie ein ideales defektloses pixelgenaues Referenzbild 37 ohne Rau­ schen wird durch Erkennung mittels Rauschwerte des Detektors zu einem Pixelbild 40 verarbeitet, das alle defekten Pixel des Detektors enthält.

In Phase 6 werden alle defekten Pixel des Pixelbildes 40 nun aufgespalten in Defekte, die in Spaltenrichtung, und Defekte, die in Zeilenrichtung zu korrigieren sind, um einer nachfol­ genden Online-Korrektur optimale Bilder 43 und 44 zu liefern, in denen defekte Pixel nach zeilen- und spalten-korrigierbar getrennt enthalten sind.

Durch das erfindungsgemäße Verfahren, den rekursiven Ansatz mit der wiederholten Tiefpaß-Filterung mit unscharfer Maske, können defekte Bildpunkte eines digitalen Bildwandlers sicher erkannt werden. Das Verfahren ist auch bei Einzelbildbetrieb einsetzbar, da vor der Erzeugung von Röntgenstrahlenbildern einer Untersuchungsperson das Verfahren beispielsweise zusam­ men mit der Kalibrierung durchgeführt werden kann und somit die Ergebnisse bereits für die erste Aufnahme sogar im Real- Time-Betrieb Verwendung finden können.

Claims (16)

1. Verfahren zum Betrieb eines digitalen Bildsystems (6) einer Röntgendiagnostikeinrichtung mit einer Röntgeneinheit (1, 2) zur Erzeugung von Röntgenbildern, einer Röntgenbild­ wandler-Fernsehkette (5 bis 7) zur Erfassung der Röntgenbil­ der, die einen digitalen Bildwandler (5) mit matrixförmig in Zeilen und Spalten angeordneten Bildpunkten und einen Monitor (7) zur Wiedergabe der von dem digitalen Bildsystem (6) ver­ arbeiteten Röntgenbilder aufweist, dadurch ge­ kennzeichnet, daß zur Erkennung von defekten Bildpunkten auf zwei Bilder (10, 11), von denen ein erstes Bild (10) mit Röntgenstrahlung ohne Objekt und ein zweites Bild (11) ohne Röntgenstrahlung erstellt ist, mehrfach eine rekursive Tiefpaß-Filterung (25, 36) angewandt wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch ge­ kennzeichnet, daß die Tiefpaß-Filterungen (25, 36) nach dem Prinzip der unscharfen Maske durchgeführt werden.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, gekenn­ zeichnet durch folgende Verfahrens­ schritte

• a) Erstellen eines grob Offset-korrigierten, defektfreien Bildes des Detektors,
• b) Erzeugung eines in der Ebene liegenden, nicht defekt kor­ rigierten, von Inhomogenitäten befreiten Bildes mittels rekursiver Tiefpaß-Filterung (25),
• c) Erzeugung eines idealen, von Inhomogenitäten befreiten und defekt-korrigierten Bildes des Detektors,
• d) Erstellen einer exakten pixelgenauen Referenzumgebung für das Rauschen des Detektors mittels rekursiver Tiefpaß- Filterung (36) und
• e) exakte Erkennung aller defekter Bildpunkte und/oder
• f) Aufgespaltung aller defekten Bildpunkte in in Spalten­ richtung und in Zeilenrichtung zu korrigierende Bild­ punkte.

4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, da­ durch gekennzeichnet, daß die zwei Bilder (10, 11) voneinander subtrahiert werden, daß von den beiden Bildern (10, 11) und dem Subtraktionsbild (15) das Histogramm (16) ermittelt wird und daß anschließend defekte Zeilen und/oder Spalten erkannt und markiert werden.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, da­ durch gekennzeichnet, daß die Bilder (10, 11) derart normiert werden, daß von den Bildpunkten einer Zeile der Mittelwert einer dunklen Referenzzone sub­ trahiert wird.

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, da­ durch gekennzeichnet, daß zur Erken­ nung für jede Zeile und Spalte die Anzahl von defekten Bild­ punkten bestimmt und die entsprechende Zeile und/oder Spalte gekennzeichnet wird, wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist.

7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch ge­ kennzeichnet, daß in einem weiteren Verfah­ rensschritt (18, 19) die Zeilen und/oder Spalten erkannt werden, die zwischen zwei defekten Zeilen und/oder Spalten liegen, und daß diese erkannten Zeilen und/oder Spalten markiert werden.

8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, da­ durch gekennzeichnet, daß alle defek­ ten Bildpunkte in Zeilen- und Rest-Defekte und Spalten- Defekte getrennt werden, daß für die aufgeteilten Bildpunkte die Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt und die entspre­ chende Zeile und/oder Spalte gekennzeichnet wird, wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist, und daß die aufgeteilten Bildpunkte zu einem grob korrigierten Bildes zusammengeführt werden.

9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch ge­ kennzeichnet, daß zur Zusammenführung (23) weiterhin das Differenzsignal zugeführt wird.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, ge­ kennzeichnet durch eine Tiefpaß-Fil­ terung eines grob korrigierten Bildes (24) und anschließender Subtraktion (27) mit dem ersten Subtraktionsbild (15) (Phase 2).

11. Verfahren nach Anspruch 9, gekennzeich­ net durch eine Defekterkennung des zweiten Subtraktionsbildes (28) mit den Sigma-Werten (Σ) des Detek­ tors und anschließender Aufteilung (31) der Defektstellen nach Zeilen und Spalten, wobei für die aufgeteilten Bild­ punkte die Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt und die entsprechenden Zeilen und/oder Spalten gekennzeichnet werden, wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist, und die aufgeteilten Bildpunkte zu einem von Inhomogeni­ täten befreiten und defekt-korrigierten Bild (35) zusammen­ geführt werden (Phase 3).

12. Verfahren nach Anspruch 10, gekennzeich­ net durch eine Tiefpaß-Filterung (36) des von Inhomogenitäten befreiten, defekt-korrigierten Bildes zur Erzeugung eines pixelgenauen Referenzbildes (37) (Phase 4).

13. Verfahren nach Anspruch 1 bis 12, gekenn­ zeichnet durch eine Defekterkennung (38, 39) des pixelgenauen Referenzbildes des von Inhomogenitäten befreiten und defekt-korrigierten Bildes mit den Sigma-Werten (Σ) des Detektors und anschließender Bestimmung (41) der Anzahl von defekten Bildpunkten und Kennzeichnung der ent­ sprechenden Zeilen und/oder Spalten, bei denen mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist (Phase 5).

14. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch ge­ kennzeichnet, daß alle defekten Bildpunkte in Zeilen- und Rest-Defekte und Spalten-Defekte getrennt werden und daß für die aufgeteilten Bildpunkte die Anzahl von defek­ ten Bildpunkten bestimmt und die entsprechende Zeile und/oder Spalte gekennzeichnet wird, bei der mehr als eine vorbe­ stimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist (Phase 6).

15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, da­ durch gekennzeichnet, daß der Rönt­ genbildwandler (5) mit defekten Bildpunkten ein Bildwandler aus amorphem Silizium ist.

16. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, da­ durch gekennzeichnet, daß der Rönt­ genbildwandler (5) mit defekten Bildpunkten ein Röntgenbild­ verstärker mit angekoppeltem CCD-Bildwandler ist.