CN101017569A

CN101017569A - 用于减小断层造影图像数据组中的噪声的方法

Info

Publication number: CN101017569A
Application number: CNA2007100054957A
Authority: CN
Inventors: 安加·博斯道夫; 雷纳·劳派克
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2006-02-08
Filing date: 2007-02-08
Publication date: 2007-08-15
Also published as: JP2007209756A; DE102006005804A1; US20070196008A1

Abstract

本发明涉及一种用于减小断层造影图像的三维立体数据组中的噪声的方法，其中产生至少两个统计无关的、维数相同、位置和状况相同的三维立体数据组(A，B)；对该至少两个统计无关的三维立体数据组(A，B)分别在三维立体数据组的3个空间方向上利用低通滤波和高通滤波进行三维小波变换，并分别计算出具有小波系数的起始数据组；从这些起始数据组中确定相同小波系数的相关系数；通过对至少一个起始数据组的小波系数根据所确定的小波系数的相关系数进行加权来计算新的小波数据组；从该新的小波数据组中反变换出新的三维立体数据组。

Description

用于减小断层造影图像数据组中的噪声的方法

技术领域

本发明涉及一种用于通过对两个统计无关的数据组的小波分解、确定该数据组的相关和从加权的数据中再现新的立体数据组来减小断层造影图像数据组中的噪声的方法。

背景技术

公开文献DE10305221A1中公开了类似的用于减小噪声的方法，其中在图像平面内由两个统计无关、相同或空间相似的二维截面图像或投影来确定小波系数，并基于所确定的小波系数的互相关将该小波系数在相应的加权之后在抑制非相关分量的条件下用于计算新图像。通过这种图像处理虽然抑制了很大一部分噪声，但仍然希望更好地将实际上存在的噪声和小图像结构区分开来。

发明内容

因此本发明要解决的技术问题在于提供一种通过小波分解减小断层造影图像数据组中的噪声的更好的方法。

发明人已经认识到，分析小波系数的相关性的可靠程度极大地取决于信噪比，而信噪比又通过用于计算小波系数的像素的统计特征来确定。为此在二维中，在每个级别中采用(L_W)²个像素，其中L_W是属于每个小波的一维滤波器的长度。对于短小波如哈尔小波，该分析相应地只以非常少的像素为基础，即在哈尔基上为4个。因此存在以比较大的概率将噪声解释为真实结构并因此保持在新的重整图像中的危险。这一方面削弱了最大可能的噪声减小，另一方面在系数的加权很大时明显出现错误地保留的噪声，并降低了经过滤波的图像材料的质量。

因此发明人建议，不仅在图像数据组的一个平面内进行小波分解，而且扩展到具有全部3个空间方向的整个被测量立体。特别简单和有效的是，在现代CT系统中再现在全部3个空间方向展现几乎相同分辨率的三维立体数据组。因此不仅可以使用在一个平面内对应于两个空间方向的统计特征，而且可以使用3个相互独立的空间方向中的统计特征。所考察的三维立体数据组在第三维中的分辨率越接近于与该第三维垂直的截面中的分辨率(即分辨率越是各向同性的)，就能更好地和统计有效地使用该第三维中的信息。在CT图像数据组的情况下，该第三维对应于z方向或系统轴方向。由此将用于计算相关性的像素的数量增加到(L_W)³个，并且将真实相关和偶然相关之间的差异提高了L_W倍。

三维小波分解包括以下可以分为4组的系数。在划分组时，作为划分标准采用在确定相应小波时进行的一维高通滤波和一维低通滤波的次数。

第1组，称为“低通分量”：

TP_xTP_yTP_z-＞T

第2组，称为一维“方向导数”：

HP_xTP_yTP_z-＞G^x，TP_xTP_yTP_z-＞G^y，TP_xTP_yHP_z-＞G^z

第3组，称为“平面对角分量”：

TP_xHP_yHP_z-＞F^yz，HP_xTP_yHP_z-＞F^xz，HP_xHP_yTP_z-＞F^xy

第4组，称为“空间对角分量”：

HP_xHP_yHP_z-＞D。

TP和HP在此表示属于小波变换的一维低通滤波器和高通滤波器，它们的下标分别代表高通滤波的滤波方向。因此得到小波系数T、G^x、G^y、G^z、F^yz、F^xz、F^xy和D。

第2组至第4组的3个微分分量包含关于相应级别小波计算的频带中的边缘和噪声的信息。特别优选的，该相关分析可以分开地在不同的分量中进行，然后对参与的小波系数进行加权。

从第1阶的项中，即方向导数G^x、G^y、G^z，可以在第j级例如计算以下标准化的互相关函数，

g_{j} = \frac{G_{A_{j}}^{x} G_{B_{j}}^{x} + G_{A_{j}}^{y} G_{B_{j}}^{y} + G_{A_{j}}^{z} G_{B_{j}}^{z}}{\sqrt{{(G_{A_{j}}^{x})}^{2} + {(G_{A_{j}}^{y})}^{2} + {(G_{A_{j}}^{z})}^{2}} \sqrt{{(G_{B_{j}}^{x})}^{2} + {(G_{B_{j}}^{y})}^{2} + {(G_{B_{j}}^{z})}^{2}}} .

接着可以根据g_j对小波系数G_...，j ^x、G_...，j ^y、G_...，j ^z、进行加权以抑制噪声。这在最简单的情况下可基于阈值进行。也就是说所有满足g_j＜C_g的小波系数G_...，j都被设置为0，因此在反变换(小波合成)中不再考虑它们。特别优选的是直接采用g_j或g_j的幂作为小波系数G_...，j ^x、G_...，j ^y、G_...，j ^z、的绝对值的加权值。

第2阶分量、即平面对角分量F^yz、F^xz、F^xy，可以类似于小波系数G_...，j地处理，即将以下参数

f_{i} = \frac{F_{A_{j}}^{yz} F_{B_{j}}^{yz} + F_{A_{j}}^{xz} F_{B_{j}}^{xz} + F_{A_{j}}^{xy} F_{B_{j}}^{xy}}{\sqrt{{(F_{A_{j}}^{yz})}^{2} + {(F_{A_{j}}^{xz})}^{2} + {(F_{A_{j}}^{xy})}^{2}} \sqrt{{(F_{B_{j}}^{yz})}^{2} + {(F_{B_{j}}^{xz})}^{2} + {(F_{B_{j}}^{xy})}^{2}}}

用于分析相关性并对系数F_...，j进行加权。

对角项例如可以用于以下互相关函数：

d_{j} = \frac{1}{2} {(\frac{D_{A_{j}} D_{B_{j}}}{{(D_{A_{j}})}^{2} + {(D_{B_{j}})}^{2}})}^{P} &Element; [0,1]

其中指数P可以用作设置选择度的变量。

在优选实际变换中，上述方法可以实时运行。为此必须在产生断层造影立体数据期间在线地对数据进行高通滤波和低通滤波。由于在CT的情况下根据扫描进展沿着z轴或系统轴再现立体数据，而且为了进行三维小波变换还需要位于扫描方向的数据，因此必须在扫描和小波变换之间进行一定的预运行，从而使三维小波变换相对于扫描和再现落后几个断层。为此一种可能的措施在下面结合图2描述。

根据上述基本思想，发明人建议一种用于减小断层造影图像的三维立体数据组中的噪声的方法，具有以下方法步骤：

-产生至少两个统计无关的、相同维数、位置和状况相同的三维立体数据组，

-对该至少两个统计无关的三维立体数据组分别在该三维立体数据组的3个空间方向上利用低通滤波和高通滤波进行三维小波变换，并分别计算出具有小波系数的起始数据组，

-从这些起始数据组中确定相同小波系数的相关系数，

-通过对至少一个起始数据组的小波系数根据所确定的该起始数据组的小波系数的相关系数进行加权来计算新的小波数据组，

-最后从该小波数据组中反变换出新的三维立体数据组。

通过该方法，相对于现有技术来说还提供了另一维的信息，以做出相关决定，而且该相关决定相应得更为可靠。就获得统计无关的立体数据组的不同可能性而言，例如可参见未提前公开的德国专利申请DE 10 2005 012 654.5。

优选可以将小波数据组这样分组，其中包括只通过在3个空间方向(x，y，z)上的低通滤波(TP)而计算得到的第一组小波系数，从而TP_xTP_yTP_z-＞T。此外要指出，该小波系数组T总是起中间图像的作用，并在下一个计算平面内进一步被分解。因此在每个计算平面(级别)j中只对小波系数的至少包含高通滤波的分量进行加权。

小波数据组还可以包含第二组小波系数，其通过分别在3个空间方向(x，y，z)中的两个方向上进行两次低通滤波(TP)和在剩下的第三空间方向(x，y，z)上进行一次高通滤波(HP)来计算，从而HP_xTP_yTP_z-＞G^x，TP_xHP_yTP_z-＞G^y，TP_xTP_yHP_z-＞G^z。

此外，小波数据组还包含第三组小波系数，其通过分别在3个空间方向(x，y，z)中的两个方向上进行两次高通滤波(HP)和在剩下的第三空间方向(x，y，z)上进行一次低通滤波(TP)来计算，从而TP_xHP_yHP_z-＞F^yz，HP_xTP_yHP_z-＞F^xz，HP_xHP_yTP_z-＞F^xy。

最后，小波数据组还可以包含只通过在3个空间方向(x，y，z)上的高通滤波(HP)而计算得到的第四组小波系数，从而HP_xHP_yHP_z-＞D。

一方面可以对所有小波系数组，例如3个小波系数组G^x、G^y、G^z，F^yz、F^xz、F^xy和D都采用相同的相关函数和/或相同的求值标准。

在更为灵活的变形中并且与相应的给定条件更容易匹配的是，对于3个小波系数组G^x、G^y、G^z，F^yz、F^xz、F^xy和D中的至少一个采用不同的相关函数和/或不同的求值标准。尤其是两个小波系数组G^x、G^y、G^z和F^yz、F^xz、F^xy的求值可以与小波系数组D的求值不同。

还可以通过简单方式在所有4个小波系数组T；G^x、G^y、G^z；F^yz、F^xz、F^xy和D内对用于计算新小波数据组的小波系数进行相同的加权。

在灵活的变形中，优选针对小波系数组T；G^x、G^y、G^z；F^yz、F^xz、F^xy和D中至少两组对用于计算新小波数据组的小波系数进行不同的加权。

此外，可以根据至少两个起始数据组的恰好一个或者至少两个起始数据组的组合来计算新小波数据组。

在本发明方法的优选变形中，可以至少针对第二组小波系数(G^x、G^y、G^z)采用互相关函数作为相关函数。在此例如对第二组小波系数(G^x、G^y、G^z)采用以下函数：

g_{j} = \frac{G_{A_{j}}^{x} G_{B_{j}}^{x} + G_{A_{j}}^{y} G_{B_{j}}^{y} + G_{A_{j}}^{z} G_{B_{j}}^{z}}{\sqrt{{(G_{A_{j}}^{x})}^{2} + {(G_{A_{j}}^{y})}^{2} + {(G_{A_{j}}^{z})}^{2}} \sqrt{{(G_{B_{j}}^{x})}^{2} + {(G_{B_{j}}^{y})}^{2} + {(G_{B_{j}}^{z})}^{2}}}

其中下标A和B涉及至少两个统计无关的三维立体数据组A和B，下标j表示该小波变换的计算平面。

相应地，可以至少针对第三组小波系数(F^yz、F^xz、F^xy)采用互相关函数作为相关函数。在此例如采用以下函数：

f_{i} = \frac{F_{A_{j}}^{yz} F_{B_{j}}^{yz} + F_{A_{j}}^{xz} F_{B_{j}}^{xz} + F_{A_{j}}^{xy} F_{B_{j}}^{xy}}{\sqrt{{(F_{A_{j}}^{yz})}^{2} + {(F_{A_{j}}^{xz})}^{2} + {(F_{A_{j}}^{xy})}^{2}} \sqrt{{(F_{B_{j}}^{yz})}^{2} + {(F_{B_{j}}^{xz})}^{2} + {(F_{B_{j}}^{xy})}^{2}}}

最后，可以至少针对第四组小波系数(D)采用互相关函数作为相关函数，在此尤其适用以下函数：

d_{j} = \frac{1}{2} {+ (\frac{D_{A_{j}} D_{B_{j}}}{{(D_{A_{j}})}^{2} + {(D_{B_{j}})}^{2}})}^{P} &Element; [0,1]

在此下标A和B也涉及至少两个统计无关的三维立体数据组A和B，下标j表示该小波变换的计算平面，指数P可以用作设置选择度的变量。作为统计无关立体数据组的例子，可以是从偶数投影值中再现的立体数据组，也可以是从奇数投影值中再现的立体数据组。统计无关的立体数据组还可以来自具有不同角位移的焦点/检测器组合。另一个可能性例如在于，在弹性焦点系统中将不同弹性焦点位置的投影分别组合为统计无关的投影，并从中分别计算出统计无关的立体数据组。

由于该简化结构，对于用于三维小波变换的在线处理特别适合采用哈尔(Haar)小波。但要指出，还可以采用其它变换。从而例如还可以采用Spline小波或Daubechy小波。

上述方法优选可用于X射线计算机断层造影，其中采用至少两个分别由多个体素组成的统计无关的立体数据组A和B。

还可以将该方法用于X射线计算机断层造影，其中采用至少两个分别由多个截面图像数据组组成的统计无关的立体数据组A和B，并以截面图像重叠的方式来进行三维小波变换。

对于本发明方法在CT领域的应用，要指出的是，该方法一方面可用于在施加的射线剂量保持不变的条件下改善图像质量，另一方面可用于在保持图像质量不变的条件下减少射线剂量。同样也适用于在正电子发射断层造影(PET)领域中的应用或者在采用电离射线的条件下其它断层造影方法中的应用。

此外，为了改善图像质量而将上述噪声抑制方法用于来自NMR断层造影(NMR＝核自旋共振)或超声波断层造影的立体数据组也在本发明的范围内。

属于本发明的还有一种存储介质，其集成在断层造影系统的计算单元中，或者用于断层造影系统的计算单元并具有至少一个计算机程序或程序模块，该计算机程序或程序模块在断层造影系统的计算单元上运行时执行上述方法。

附图说明

下面借助附图中的优选实施例详细描述本发明，其中只显示理解本发明所需要的特征。在此使用以下附图标记：1：CT系统；2：第一X射线管；3：第一多行检测器；4：第二X射线管；5：第二多行检测器；6：支架外壳；7：患者；8：患者卧榻；9：系统轴；10：控制和计算单元；11：内部存储器；12：立体数据组；13.1、13.2：统计无关的立体数据组；14.1、14.2：小波变换；15：噪声抑制；16：小波系数的取决于相关的加权；17：新的立体数据组；18：本发明的方法；Prg₁-Prg_n：计算机程序；A、B：统计无关的立体数据组；j：计算平面；j_max：计算平面的最大数量；L_W：一维滤波器的长度；P：投影；P’、P”：统计无关的子投影；S：射线数据组；S’、S”：统计无关的射线数据组；S₁至S_j：投影的射线；S₁至S_k：第一立体元素的射线；α₁至α_n：投影角。

具体示出：

图1：包括示意性方法显示的CT系统；

图2：小波变换的原理图；

图3：将平行投影分为两个完全的子平行投影；

图4：根据本发明方法的体素扫描的划分。

具体实施方式

图1示意性示出CT系统1，在该CT系统的计算单元10中通过对CT截面图像显示执行程序Prg_x而应用本发明的噪声抑制方法。

CT系统1在该具体示出的情况下具有支架外壳6，其中在未示出的支架上固定X射线管2和多行检测器3。在运行时，X射线管2和检测器3围绕系统轴9旋转，同时患者7借助可移动的患者卧榻8沿着系统轴9穿过X射线管2和检测器3之间的扫描区域。从而相对于患者实施螺旋扫描。可选的，还可以采用多个X射线管/检测器组合来进行扫描。这样的第二X射线管/检测器组合通过第二X射线管4和第二多行检测器5以虚线示出。要注意，通过第二X射线管/检测器组合可以非常简单地产生第二统计无关立体数据组，该数据组不仅就量子噪声而言是统计无关的。

对CT系统的控制以及包括抑制噪声的图像处理在内的图像再现都通过计算单元10执行，该计算单元在内部存储器11中包含计算机程序Prg₁-Prg_n，该程序还可以传输到移动存储介质上。该计算机程序除了CT计算机的其它常见任务之外，还执行用于在图像处理时抑制噪声的本发明方法。

在图1的示意图中，在虚线框18中示出本发明噪声抑制方法的变形。在此首先借助计算机程序再现患者7的立体数据组12。由此针对相同的截面提取出两个统计无关的立体数据组13.1和13.2，然后对它们分别进行三维小波变换14.1和14.2。在步骤15中针对所计算的小波系数计算互相关系数。接着，在方法步骤16基于所确定的小波系数的相关在重整新立体数据组时对小波系数进行取决于相关的加权。在此可以只使用两个立体数据组A和B之一的加权小波系数，或者使用两个图像数据组A和B的加权小波系数的组合。

通过这种方式形成无量子噪声的新立体数据组17，可以在计算单元10的显示器上显示该数据组以便由操作人员进行判断，或者传送给外部计算机、数据载体或打印出来供医生进一步判断。

如果需要实时地运行上述方法，必须在断层造影立体数据运行期间在线地对该数据进行高通和低通滤波。由于根据沿着z轴或系统轴9的扫描进展来再现立体数据，并且还需要位于扫描方向上的数据来进行三维小波变换，因此必须在扫描和小波变换之间进行一定的预运行，从而使三维小波变换相对于扫描和再现错开几个断层。这种状况在图2中示出，该图示意性示出在z方向上的小波分解，其中其计算平面为0到j，在此例如j＝3。

为了能在选择的级别j中的xy平面上计算小波系数，需要2^j+(2^j-1)(L_W-2)个轴向断层。

这允许对内部的2^j个断层进行滤波。因此需要预先运行(2^j-1)(L_W-2)/2个图像。在对中间的2^j个断层滤波之后需要等待另外2^j个轴向图像，从而接着又对内部的2^j个断层进行滤波。这一直迭代地执行下去，直到处理完所有数据为止。

在实际中有意义的是，向上通过j_max限制小波变换的级别，因为有意义的噪声分量可以在位于低计算平面的高频带中找到。同时这对处理的速度产生积极影响。因此优选逐块地针对2^jmax个断层降低噪声，其中对应的、统计无关的立体数据的(2^jmax-1)(L_W-2)/2个断层必须分别作为预过程提供。分别在另外2^jmax个初级断层之后可以对下一块进行滤波。

下面还示出若干对完整性没有什么要求的、用于获得统计无关的立体数据组的变形。在图3中示意性示出划分现有检测器数据以用于计算不相关立体数据组的变形。在此示出，如何将由多个平行射线S₁至S_j的检测器数据组成的投影P分为两个完整的子投影P′和P″。在此来自具有奇数下标的射线的数据对应于投影P′，而来自具有偶数下标的射线的数据对应于完整的子投影P″。对采用的所有投影角α₁至α_n执行该方法，从而接着可以从投影中和根据该投影计算出的截面图像中再现出统计无关的立体数据A和B。对该立体数据组A和B应用本发明的噪声抑制方法15，并再变形(retransformieren)所产生的减小了噪声的立体数据组17。

图4举例示出本发明的方法对涉及体素的再现的应用。在此示出射线S₁至S_k，它们分别穿过同一个体素V并相当于180°的半圆。在按照体素的再现中，按照公知的方式从多个这种射线组中再现检查对象的各个体素值并产生立体数据组。

对于本发明的方法，可以产生独立的立体数据组A和B，其方法是如图4示意性所示将体素V的每个射线组S、准确地说是由此产生的检测器数据组分为对应于射线组S’和S”的完整的子数据组。根据这些完整的子检测器数据组之和，按照体素地计算出立体数据组A和B。对这些统计无关的立体数据组执行本发明的用于抑制噪声的方法，然后产生去掉了噪声的立体数据组17。

上述例子可以应用于只通过一个焦点/检测器组合产生的CT数据组。如果采用至少两个焦点/检测器组合或者采用具有至少两个弹性焦点位置的弹性焦点，则可以按照相同的方式对该相互独立地获得的数据组进行后处理。

另外还要指出，本发明的方法不仅可以用于直接与检查系统连接的计算单元，还可以与分离的单元无关地执行。

应当理解本发明的上述特征不仅可以用于分别给出的组合、还可以在不脱离本发明范围的情况下用于其它组合或单独使用。

Claims

1.一种用于减小断层造影图像的三维立体数据组中的噪声的方法，具有以下方法步骤：

1.1.产生至少两个统计无关的、维数相同、位置和状况相同的三维立体数据组(A，B)，

1.2.对该至少两个统计无关的三维立体数据组(A，B)分别在该三维立体数据组的3个空间方向上利用低通滤波(TP)和高通滤波(HP)进行三维小波变换，并分别计算出具有小波系数的起始数据组，

1.3.从这些起始数据组中确定相同小波系数的相关系数，

1.4.通过对至少一个起始数据组的小波系数根据所确定的该起始数据组的小波系数的相关系数进行加权来计算新的小波数据组，

1.5.最后从该新的小波数据组中反变换出新的三维立体数据组(17)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述小波数据组包含只通过在3个空间方向(x，y，z)上的低通滤波(TP)计算出的第一组小波系数(TP_xTP_yTP_z-＞T)。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述小波数据组包含第二组小波系数(HP_xTP_yTP_z-＞G^x，TP_xHP_yTP_z-＞G^y，TP_xTP_yHP_z-＞G^z)，其通过分别在3个空间方向(x，y，z)中的两个空间方向上进行两次低通滤波(TP)和在剩下的第三空间方向(x，y，z)上进行一次高通滤波(HP)来计算得到。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述小波数据组包含第三组小波系数(TP_xHP_yHP_z-＞F^yz，HP_xTP_yHP_z-＞F^xz，HP_xHP_yTP_z-＞F^xy)，其通过分别在3个空间方向(x，y，z)中的两个方向上进行两次高通滤波(HP)和在剩下的第三空间方向(x，y，z)上进行一次低通滤波(TP)来计算得到。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述小波数据组包含只通过在3个空间方向(x，y，z)上进行高通滤波(HP)计算出的第四组小波系数(HP_xHP_yHP_z-＞D)。

6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其特征在于，对于所有4组小波系数(T；G^x、G^y、G^z；F^yz、F^xz、F^xy；D)都采用相同的相关函数和/或相同的求值标准。

7.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其特征在于，对3个通过至少一次高通滤波产生的小波系数组(G^x、G^y、G^z；F^yz、F^xz、F^xy；D)中的至少一个采用不同的相关函数和/或不同的求值标准。

8.根据权利要求2至7中任一项所述的方法，其特征在于，在所有3个通过至少一次高通滤波产生的小波系数组(G^x、G^y、G^z；F^yz、F^xz、F^xy；D)内对用于计算新小波数据组的小波系数进行相同的加权。

9.根据权利要求2至7中任一项所述的方法，其特征在于，对通过至少一次高通滤波产生的小波系数组(G^x、G^y、G^z；F^yz、F^xz、F^xy；D)中的至少两组对用于计算新小波数据组的小波系数进行不同的加权。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，根据至少两个起始数据组中的恰好一个来计算新小波数据组。

11.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，根据至少两个起始数据组的组合来计算新小波数据组。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，至少对第二组小波系数(G^x、G^y、G^z)采用互相关函数作为相关函数。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，对该第二组小波系数(G^x、G^y、G^z)采用以下函数作为互相关函数：

g_{j} = \frac{G_{A_{j}}^{x} G_{B_{j}}^{x} + G_{A_{j}}^{y} G_{B_{j}}^{y} + G_{A_{j}}^{z} G_{B_{j}}^{z}}{\sqrt{{(G_{A_{j}}^{x})}^{2} + {(G_{A_{j}}^{y})}^{2} + {(G_{A_{j}}^{z})}^{2}} \sqrt{{(G_{B_{j}}^{x})}^{2} + {(G_{B_{j}}^{y})}^{2} + {(G_{B_{j}}^{z})}^{2}}}

其中下标A和B涉及所述至少两个统计无关的三维立体数据组A和B，下标j表示该小波变换的计算平面。

14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，其特征在于，至少对第三组小波系数(F^yz、F^xz、F^xy)采用互相关函数作为相关函数。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，对该第三组小波系数(F^yz、F^xz、F^xy)采用以下函数作为互相关函数：

f_{i} = \frac{F_{A_{j}}^{yz} F_{B_{j}}^{yz} + F_{A_{j}}^{xz} F_{B_{j}}^{xz} + F_{A_{j}}^{xy} F_{B_{j}}^{xy}}{\sqrt{{(F_{A_{j}}^{yz})}^{2} + {(F_{A_{j}}^{xz})}^{2} + {(F_{A_{j}}^{xy})}^{2}} \sqrt{{(F_{B_{j}}^{yz})}^{2} + {(F_{B_{j}}^{xz})}^{2} + {(F_{B_{j}}^{xy})}^{2}}}

16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其特征在于，至少对第四组小波系数(D)采用互相关函数作为相关函数。

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，对第四组小波系数(D)采用以下函数作为相关函数：

d_{j} = \frac{1}{2} + {(\frac{D_{A_{j}} D_{B_{j}}}{{(D_{A_{j}})}^{2} + {(D_{B_{j}})}^{2}})}^{P} &Element; [0,1]

其中下标A和B涉及所述至少两个统计无关的三维立体数据组A和B，下标j表示该小波变换的计算平面，指数P可以用作设置选择度的变量。

18.根据权利要求1至17中任一项所述的方法，其特征在于，采用哈尔小波进行三维小波变换。

19.根据权利要求1至18中任一项所述的方法，其特征在于，该方法用于X射线计算机断层造影，其中采用至少两个分别由多个体素构成的统计无关的立体数据组A和B。

20.根据权利要求1至18中任一项所述的方法，其特征在于，该方法用于X射线计算机断层造影，其中采用至少两个分别由多个截面图像数据组构成的统计无关的立体数据组A和B，并以截面图像重叠的方式来进行三维小波变换。

21.根据权利要求1至18中任一项所述的方法，其特征在于，该方法用于核自旋共振断层造影的立体数据组。

22.根据权利要求1至18中任一项所述的方法，其特征在于，该方法用于正电子发射断层造影的立体数据组。

23.根据权利要求1至18中任一项所述的方法，其特征在于，该方法用于超声波断层造影的立体数据组。

24.一种集成在断层造影系统的计算单元中或者用于断层造影系统的计算单元的存储介质，其特征在于，在该存储介质上存储至少一个计算机程序或程序模块，该计算机程序或程序模块在断层造影系统的计算单元上运行时执行按照权利要求1至23中任一项所述的方法。

25.一种具有计算单元的断层造影系统，其特征在于，其中存储至少一个计算机程序或程序模块，该计算机程序或程序模块在断层造影系统的计算单元上运行时执行按照权利要求1至23中任一项所述的方法。