CN102156962A - 信息处理设备及其处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种信息处理设备及其处理方法。该信息处理设备包括：空间滤波部件，用于对当前帧的图像数据进行基于被摄体的空间频率的频率范围内的空间滤波；以及递归滤波部件，用于通过从存储器获得在当前帧之前进行了处理的图像数据、将所获得的图像数据与小于1的系数α相乘、将与系数α相乘后的图像数据与空间滤波后的当前帧的图像数据相加、并将相加后的图像数据存储在所述存储器中，来进行递归滤波。

Description

信息处理设备及其处理方法
技术领域
本发明涉及一种信息处理设备及其处理方法。
背景技术
近年来，基于使用放射线(例如，X射线)的运动图像拍摄的医学诊断和治疗正在盛行。最近，特别地，频繁使用利用(通过在玻璃基板上形成非晶硅TFT和半导体传感器而获得的)平板检测器的X射线摄像设备。然而，使用非晶硅TFT的平板检测器不能在像素处放大光电转换后的信号，因此经由长的信号线读出所存储的电荷。因此，在外部或内部因素的影响下，可能在图像中生成噪声。最近发现，这种噪声包括空间频率与被摄体的空间频率重叠的成分以及空间频率很少与被摄体的空间频率重叠的成分。
而且，在使用放射线的摄像中，必须在低放射线剂量下对人体进行拍摄，以减少暴露于放射线。因此，读取具有非常小的值的信号，并且即使是在图像中生成的微小的波动，也能在视觉上察觉到。例如，人眼敏感地察觉到垂直和水平走向的条纹状变化(以下被称为线噪声)，因此该变化在诊断图像上施加了大的影响。
作为传统上已知的降低线噪声的技术，如在日本特开2003-204955(以下被称为文献1)中所公开的，使用空间滤波器。在文献1中记载的技术中，在垂直于线噪声的方向上对包含线噪声的原始图像进行高通滤波。之后，在水平方向上对处理后的图像进行低通滤波。因此，获得线噪声图像，并从原始图像中减去该线噪声图像。从而降低线噪声。
此外，日本特开昭63-271668(以下被称为文献2)记载了根据被摄体的运动程度改变空间滤波和递归滤波之间的混合比来实现仅生成很少的模糊和残像的噪声降低的技术。此外，日本特开昭60-065679(以下被称为文献3)记载了一种通过计算当前信号和延迟了一个扫描时间段的信号之间的差、对该差进行阈值处理和抑制处理、并将处理后的信号与当前信号相加而降低线噪声的方法。
在文献1中记载的技术中，对线噪声进行空间滤波，从而降低线噪声。不幸的是，该技术对具有几乎与被摄体的频率相等的空间频率范围中的低频的线噪声的影响很小。
此外，在文献2中记载的技术中，对进行了二维空间滤波的图像进行递归滤波。然而，当被摄体运动时，抑制了递归滤波的效果，而当被摄体静止时，二维空间滤波的效果相对较大。例如，该技术不能处理具有与被摄体的空间频率重叠的空间频率并随时间变化的噪声。此外，在文献3中记载的技术中，对帧中的延迟了一个扫描时间段的信号进行递归滤波。因此，该技术对具有时间上的高频的线噪声的影响很大，但对具有时间上的低频的线噪声的影响很小。
发明内容
本发明提供了一种可以在抑制放射线施加于被摄体上的影响的同时降低噪声的技术。
根据本发明的第一方面，提供了一种信息处理设备，包括：空间滤波部件，用于对当前帧的图像数据进行基于被摄体的空间频率的频率范围内的空间滤波；以及递归滤波部件，用于通过从存储器获得在当前帧之前进行了处理的图像数据、将所获得的图像数据与小于1的系数α相乘、将与系数α相乘后的图像数据与空间滤波后的当前帧的图像数据相加、并将相加后的图像数据存储在所述存储器中，来进行递归滤波。
根据本发明的第二方面，提供了一种信息处理设备的处理方法，包括：对当前帧的图像数据进行基于被摄体的空间频率的频率范围内的空间滤波；以及通过从存储器获得在当前帧之前进行了处理的图像数据、将所获得的图像数据与小于1的系数α相乘、将与系数α相乘后的图像数据与空间滤波后的当前帧的图像数据相加、并将相加后的图像数据存储在所述存储器中，来进行递归滤波。
通过以下参考附图对典型实施例的说明，本发明的其它特征将变得明显。
附图说明
包括在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并和说明一起用于解释本发明的原理。
图1是示出根据本发明的第一实施例的信息处理设备的结构的示例的框图；
图2A～2F是示出线噪声降低处理的概要的图；
图3是示出图1所示的信息处理设备10的流程的示例的流程图；
图4是示出根据第一实施例的线噪声降低效果的图；
图5是示出根据第二实施例的信息处理设备的结构的示例的框图；
图6是示出根据第三实施例的信息处理设备的结构的示例的框图；以及
图7是示出根据第三实施例的信息处理设备的结构的另一示例的框图。
具体实施方式
现在将参考附图详细说明本发明的实施例。
第一实施例
图1是示出根据本发明的第一实施例的信息处理设备的功能结构的示例的框图。
信息处理设备10包括一个或多个内置的计算机。例如，计算机包括诸如CPU的主控制部件以及诸如ROM(只读存储器)和RAM(随机存取存储器)的存储部件。计算机还可以包括诸如GPU(图形处理单元)的图形控制部件、诸如网络卡的通信部件、以及诸如键盘、显示器或触摸面板的输入/输出部件。注意，这些构成部件经由总线连接，并由控制部件通过执行存储在存储部件中的程序来进行控制。
作为其功能结构，信息处理设备10包括图像输入单元20、缩小处理单元23、系数乘法器24、加法器25、处理图像保持单元26和差分处理单元27。在该实施例中，将随机噪声作为空间频率很少与被摄体的空间频率重叠的噪声的例子，将线噪声(垂直和水平走向的条纹状变化)作为空间频率与被摄体的空间频率重叠并在时间轴上变化的噪声的例子。
图像输入单元20从外部输入运动图像(连续帧)的一个帧(以下被称为输入图像)。即，图像输入单元20输入当前帧的图像数据。例如，输入图像30是n(行)×m(列)的二维图像。根据该实施例的输入图像30包含如图2B中由斜线部分所示的预定方向上的线噪声(垂直和水平走向的条纹状变化)和被摄体。虽然在该情况中预定方向是水平方向，在该实施例中举例说明了水平线噪声，但预定方向当然也可以是垂直方向。虽然二维图像是例如使用X射线拍摄的图像，但是该二维图像并非必须是使用X射线拍摄的图像。
处理图像保持单元26用作保持(存储)先前进行了处理的输出图像(本实施例中为当前帧的前一帧的图像)的存储器。差分处理单元27用于生成差分图像，并包括差分图像生成单元21和阈值处理单元22。差分图像生成单元21生成输入图像30和在处理图像保持单元26中保持的图像(即，当前帧的前一帧的输出图像35)之间的差分图像31。注意，在处理运动图像中的第一个帧时，因为没有该帧的前一帧的图像，所以从差分图像31输出与输入图像30相同的图像。
注意，如图2A所示，前一帧的输出图像35同样包含预定方向上的线噪声，并且该噪声通常随时间变化。因此，在图2A和2B中示出的图像的不同区域中生成线噪声信号。虽然这里为了简化说明，举例说明了在图2A和2B中示出的图像具有振幅相同的线噪声信号的情况，但是在这些图像中实际生成的线噪声信号不必具有时间上或空间上相同的振幅。如图2C所示，由差分图像生成单元21生成的差分图像31包含线噪声(斜线部分)、振幅与前一线噪声相反的线噪声(反斜线部分)和被摄体进行了移动的区域。
阈值处理单元22对由差分图像生成单元21生成的差分图像31进行阈值处理。更具体地，阈值处理单元22计算差分图像31中的各像素的绝对值，并使用预定值对该绝对值进行阈值处理。例如，将预定值设置为比线噪声的标准偏差稍大的值。如果处理结果显示存在绝对值超过预定值的像素，则判断为该像素表示被摄体的运动，并用“0”代替该像素或将该像素与小于“1”的系数相乘。如图2D所示，通过该处理获得的(阈值处理后的)差分图像32处于去除了被摄体的运动的状态。
差分图像31包含针对各像素的大量的随机噪声，所以有时在该图像中很难区别运动和随机噪声。在这种情况下，阈值处理单元22可以在上述阈值处理之前，例如使用二维平滑滤波器(空间滤波)来处理差分图像31。即，在降低随机噪声之后进行上述阈值处理。利用该处理，可以降低随机噪声和运动之间的错误辨别率，从而可以以更高精度进行运动判断。当在噪声和被摄体之间的空间频率上的差小时，这样的空间滤波是有效的。基于从频率分析单元(未示出)获得的被摄体的空间频率来确定这种空间滤波的滤波范围。因此，可以在图像中维持有关被摄体的信息的同时降低噪声。频率分析单元使用诸如傅立叶变换等已知的方法来分析被摄体的频率。此外，可以使用根据实验预先确定的值作为被摄体的空间频率。
缩小处理单元23用作生成线噪声图像的噪声图像生成单元。即，缩小处理单元23在预定方向(与线噪声的方向相同的方向)上缩小(阈值处理后的)差分图像32，从而生成包含线噪声成分作为主要成分的(缩小处理后的)差分图像33。(缩小处理后的)差分图像33是在预定方向(水平方向)上进行了缩小的图像。在该缩小处理中，图像((阈值处理后的)差分图像32)中的各像素例如在预定方向(该实施例中为水平方向)上相互线性结合。在线性结合中，以k(k≥2)个像素的平均值作为一个像素，在水平方向上缩小(阈值处理后的)差分图像32。例如，缩小处理可以是一般的抽取处理。利用缩小处理，随机噪声被平均化并且从而被降低，从而生成了包含线噪声成分作为主要成分的(缩小处理后的)差分图像33，如图2E所示。
系数乘法器24将(缩小处理后的)差分图像33中的各像素与系数α相乘以生成(系数相乘后的)差分图像34。例如，系数α是小于“1”的值(α＜1)。根据该系数的值确定递归滤波器在时间方向上的频率特性。由于根据系数α的大小确定递归滤波器在时间方向上的频率特性，所以根据实验确定系数α的值以使得线噪声可以与被摄体(例如，人体)的运动分离。可替换地，可以提取被摄体，并根据被摄体的边缘部分在时间方向上的运动来确定系数α的值。注意，因为线噪声相对于被摄体(例如，人体)的运动在时间上偏移，所以在确定时间方向上的滤波器时必须抑制线噪声。
加法器25将(系数相乘后的)差分图像34与输入图像30相加。可以在使用公知的插值方法将缩小图像插值至输入图像30的大小之后，进行加法处理。
输入图像30的像素值Xt(i)、基于输入图像30的输出图像35的像素值Yt(i)、前一帧的输出图像的像素值Yt-1(i)、和通过系数乘法器24与各像素相乘的系数α具有以下关系：
Yt(i)＝Xt(i)+αF(Yt-1(i)-Xt(i)) ...(1)
其中，F是代表例如阈值处理和水平缩小处理的函数。
结果，如图2F所示，根据系数α在时间方向上平滑化输入图像30中的线噪声。图2F中的斜线部分表示线噪声部分剩余的状态，但是随着处理的帧增多，由斜线部分表示的剩余噪声也被平滑化。
以这种方式，在该实施例中，针对线噪声成分选择性地进行递归滤波，从而抑制了作为结果所获得的运动图像的系列/序列(即，多个输出图像35)中的线噪声成分。
接着参考图3说明图1所示的信息处理设备10中的线噪声降低处理的流程的示例。
当信息处理设备10使用图像输入单元20从外部输入运动图像的一个帧(输入图像30)时(S101)，该处理开始。可以经由例如网络或诸如存储卡的存储介质来进行运动图像的输入。
接着，信息处理设备10使用差分图像生成单元21生成输入图像30和紧挨在输入图像30之前的(即前一帧)的图像之间的差分图像(差分图像31)(S102)。注意，从处理图像保持单元26获得输入图像30的前一帧的图像。
在完成差分图像31的生成之后，信息处理设备10使用阈值处理单元22对所生成的差分图像31进行阈值处理(S103)。之后，信息处理设备10使用缩小处理单元23在预定方向(在该示例中为水平方向)上缩小(阈值处理后的)差分图像32(S104)。
在完成缩小处理之后，信息处理设备10使用系数乘法器24将(缩小处理后的)差分图像33中的各像素与系数(例如小于“1”的值)相乘(S105)。如之前所述，根据该系数的值确定递归滤波器在时间方向上的频率特性。
最后，信息处理设备10使用加法器25将系数相乘后的差分图像34与步骤S101中输入的输入图像30相加(S106)。因此，在加法后，在从输入图像30中减去线噪声时获得输出图像35(即，线噪声减少的图像)。
接着参考图4说明该实施例中的线噪声降低效果的示例。
参考图4，横坐标表示运动图像的帧数，纵坐标表示线噪声的功率谱。使用具有300μm的像素间距和1,000×1,000个像素的运动图像来计算功率谱。因此，奈奎斯特(nyquist)频率为1.56lp/mm。
已经进行了功率谱分析的线噪声被降低到低至7lp/mm的频率范围，因此，在使用传统的空间滤波器的线噪声降低处理难以降低线噪声的频率范围中，该实施例中的降低处理产生了效果。从在“没有处理(虚线)”和“该实施例(实线)”的功率谱之间的比较可以看出，在该实施例中线噪声的功率被降低到一半以下。
第二实施例
接着将说明第二实施例。图5是示出根据第二实施例的信息处理设备10的功能结构的示例的框图。注意，相同的附图标记表示实现与在第一实施例的说明中所参考的图1中示出的功能结构的功能相同的功能的构成元件，并且有时将不给出其说明。这里将主要说明第一和第二实施例之间的差异。
信息处理设备10包括图像输入单元20、系数乘法器24、加法器25、处理图像保持单元26、差分处理单元27和一维滤波单元28。即，通过从在第一实施例的说明中所参考的图1中示出的结构中省略缩小处理单元23并且将一维滤波单元28添加至该结构，来获得信息处理单元10。
一维滤波单元28用作生成线噪声图像的噪声图像生成单元。即，一维滤波单元28在预定方向(与线噪声的方向相同的方向)上对差分图像32进行一维平滑滤波，从而生成包含线噪声成分作为主要成分的(滤波后的)差分图像36。一维平滑滤波器可以是诸如平均滤波器、高斯滤波器或中值滤波器的公知的滤波器。利用这种滤波，随机噪声被平均化并且从而被降低，从而生成包含线噪声成分作为主要成分的(滤波后的)差分图像36。
在滤波后，信息处理设备10使用系数乘法器24将(滤波后的)差分图像36与系数相乘，并且使用加法器25将(系数相乘后的)差分图像37与输入图像30相加。因此，在第二实施例中，与第一实施例一样，可以针对线噪声选择性地进行递归滤波。
注意，根据第二实施例的信息处理设备10的操作与在第一实施例的说明中所参考的图3中的处理序列相同，将不给出参考附图的说明。第一和第二实施例之间的差异在于，在第二实施例中在步骤S104中进行上述一维滤波来代替第一实施例中的水平缩小处理。
第三实施例
接着将说明第三实施例，其中，第三实施例举例说明了组合进行在第一和第二实施例中说明的噪声降低处理以及使用文献1中记载的空间滤波器的噪声降低处理。
图6是示出根据第三实施例的信息处理设备10的功能结构的示例的框图。注意，相同的附图标记表示实现与在第一实施例的说明中所参考的图1中示出的功能结构的功能相同的功能的构成元件，有时将不给出其说明。这里将主要说明第一和第三实施例之间的差异。
除了在第一实施例的说明中所参考的图1中示出的结构之外，信息处理设备10还包括第一空间滤波单元41、第二空间滤波单元42、检测单元43和控制单元44。
第一空间滤波单元41对输入图像30进行使用空间滤波器的噪声降低处理。例如，当被摄体的运动很大并且残像的影响不可忽略时，在由第一空间滤波单元41进行使用空间滤波器的噪声降低处理之后，进行在第一和第二实施例中说明的噪声降低处理。在这种情况下，因为阈值处理单元22所使用的预定值(阈值)可以很小，所以可以获得具有很少残像的图像。即，当被摄体的运动很大并且残像的影响不可忽略时，利用第一空间滤波单元41的噪声降低处理是有效的。注意，使用空间滤波器的噪声降低处理可以使用传统的技术(例如，文献1)，将不给出其说明。
第二空间滤波单元42对由加法器25处理后的图像进行使用空间滤波器的噪声降低处理。即，虽然第二空间滤波单元42和第一空间滤波单元41处理不同的图像，但第二空间滤波单元42和第一空间滤波单元41进行相同的处理。例如，在进行第一和第二实施例中说明的噪声降低处理之后，第二空间滤波单元42分析剩余线噪声的空间频率成分。之后，第二空间滤波单元42对通过该分析获得的空间频率进行使用空间滤波器的噪声降低处理。在这种情况下，不需要在不必要的宽的范围上进行空间滤波。例如，对于自然描述图像，低频率的空间频率成分是重要的。因此，如果利用第二空间滤波单元42的噪声降低处理在高频率成分中设置了限制，则可以防止被摄体模糊。
检测单元43检测输入图像30中的线噪声的强度和被摄体的运动。注意，线噪声的强度和被摄体的运动的检测可以使用传统的技术(例如，文献2)，将不给出其说明。
根据上述结构，根据线噪声的强度和被摄体的运动，在执行第一和第二实施例中说明的噪声降低处理之前或之后，进行使用空间滤波器的噪声降低处理。因此，自适应地进行线噪声降低处理，从而可以获得具有很少残像和被摄体模糊的运动图像。即，可以在抑制放射线施加在被摄体上的影响的同时降低噪声。
图6中示出的根据第三实施例的信息处理设备10的结构仅仅是示例，并且可以适当地改变。例如，检测单元43和控制单元44不是必不可少的构成元件，并且可以省略。当省略这些构成元件时，一致地进行利用第一空间滤波单元41和第二空间滤波单元42的处理。而且，例如，并非必须提供第一空间滤波单元41和第二空间滤波单元42两者，可以仅提供第一空间滤波单元41和第二空间滤波单元42中的一个。
此外，例如，如在文献2中一样，可以采用在改变处理比的情况下进行如第一和第二实施例中说明的第一噪声降低处理和使用空间滤波器的第二噪声降低处理的结构。例如，可以通过采用图7中示出的结构来实现该结构。即，控制单元44根据由检测单元43获得的检测结果，在改变处理比的情况下进行利用递归滤波单元45的第一噪声降低处理和利用空间滤波器的第二噪声降低处理。注意，基于线噪声的强度和被摄体的运动，进行处理比的改变。在这种情况下，自适应地进行噪声降低处理，从而可以获得具有很少残像和被摄体模糊的运动图像。
虽然以上说明了本发明的典型实施例，但本发明不限于附图中示出的上述实施例，并且可以在不背离本发明的实质的范围的情况下适当地被修改和实施。
作为示例，虽然在第一和第二实施例中举例说明了在差分处理中使用前一帧的图像的情况，但本发明不限于此，例如可以使用多于1个帧之前的图像、或两个或更多个不同帧的多个图像。例如，视情况而定，并且如果看起来是一般递归滤波器并且处理多个帧，则可以对自由时间频率成分进行处理。
作为另一示例，虽然在第一至第三实施例中仅将当前帧之前处理的帧的图像数据与系数α相乘(系数α倍)，但本发明不限于此。例如，当前帧的图像数据可以与系数α所对应的值相乘，所述系数α与当前帧之前处理的帧的图像数据相乘。
本发明可以被实现为例如系统、设备、方法以及程序或存储介质。更具体地，本发明可以应用到包括多个装置的系统或仅包括一个装置的设备。
其它实施例
还可以利用读出并执行记录在存储器装置上的程序以进行上述实施例的功能的系统或设备的计算机(或者CPU或MPU等装置)和通过下面的方法实现本发明的方面，其中，利用系统或设备的计算机通过例如读出并执行记录在存储器装置上的程序以进行上述实施例的功能来进行上述方法的步骤。为此，例如，通过网络或者通过用作存储器装置的各种类型的记录介质(例如，计算机可读介质)将该程序提供给计算机。
尽管已经参考典型实施例说明了本发明，但是应该理解，本发明不限于所公开的典型实施例。所附权利要求书的范围符合最宽的解释，以包含所有这类修改、等同结构和功能。

Claims (9)

1.一种信息处理设备(10)，包括：
空间滤波部件(41、42)，用于对当前帧的图像数据进行基于被摄体的空间频率的频率范围内的空间滤波；以及
递归滤波部件(45)，用于通过从存储器获得在当前帧之前进行了处理的图像数据、将所获得的图像数据与小于1的系数α相乘、将与系数α相乘后的图像数据与空间滤波后的当前帧的图像数据相加、并将相加后的图像数据存储在所述存储器中，来进行递归滤波。
2.根据权利要求1所述的信息处理设备，其特征在于，由检测部件(43)基于被摄体的运动来确定系数α。
3.根据权利要求1所述的信息处理设备，其特征在于，还包括：
检测部件(43)，用于检测当前帧的图像数据中的线噪声的强度和被摄体的运动；以及
控制部件(44)，用于根据由所述检测部件获得的检测结果，在切换所述空间滤波部件的处理和所述递归滤波部件的处理的顺序的情况下执行所述空间滤波部件的处理和所述递归滤波部件的处理。
4.根据权利要求1所述的信息处理设备，其特征在于，还包括：
检测部件(43)，用于检测当前帧的图像数据中的线噪声的强度和被摄体的运动；以及
控制部件(44)，用于根据由所述检测部件获得的检测结果，在改变所述空间滤波部件的处理和所述递归滤波部件的处理之间的处理比的情况下执行所述空间滤波部件的处理和所述递归滤波部件的处理。
5.根据权利要求1所述的信息处理设备，其特征在于，所述递归滤波部件包括：
差分处理部件(27)，用于生成当前帧的图像数据和在当前帧之前进行了处理的图像数据之间的差分图像；
噪声图像生成部件(23)，用于根据由所述差分处理部件生成的差分图像，生成线噪声图像；
系数乘法器(24)，用于将由所述噪声图像生成部件生成的线噪声图像中的各像素与系数α相乘；以及
加法器(25)，用于将利用所述系数乘法器与系数α相乘后的线噪声图像与当前帧的图像数据相加，并将相加后的图像数据存储在所述存储器中。
6.根据权利要求5所述的信息处理设备，其特征在于，所述噪声图像生成部件(23)用于通过在预定方向上缩小由所述差分处理部件生成的差分图像，生成所述线噪声图像。
7.根据权利要求5所述的信息处理设备，其特征在于，所述噪声图像生成部件(23)用于通过在预定方向上对由所述差分处理部件生成的差分图像进行一维平滑滤波，生成所述线噪声图像。
8.根据权利要求5～7中任一项所述的信息处理设备，其特征在于，所述差分处理部件(27)包括阈值处理部件，所述阈值处理部件用于对所述差分图像中的各像素进行阈值处理，并用0代替具有超过预定值的值的像素、或者将具有超过预定值的值的像素与小于1的系数相乘。
9.一种信息处理设备的处理方法，包括：
对当前帧的图像数据进行基于被摄体的空间频率的频率范围内的空间滤波；以及
通过从存储器获得在当前帧之前进行了处理的图像数据、将所获得的图像数据与小于1的系数α相乘、将与系数α相乘后的图像数据与空间滤波后的当前帧的图像数据相加、并将相加后的图像数据存储在所述存储器中，来进行递归滤波。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111050648A (zh) * 2017-09-14 2020-04-21 株式会社岛津制作所 放射线摄影装置
CN116385280A (zh) * 2023-01-09 2023-07-04 爱芯元智半导体(上海)有限公司 一种图像降噪系统、方法及降噪神经网络训练方法

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6214128B2 (ja) 2010-11-22 2017-10-18 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び記憶媒体
JP5864958B2 (ja) * 2011-08-31 2016-02-17 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよびコンピュータ記録媒体
JP6122269B2 (ja) * 2011-12-16 2017-04-26 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP6000659B2 (ja) 2012-06-01 2016-10-05 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
JP6312401B2 (ja) 2012-11-30 2018-04-18 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP6242230B2 (ja) * 2014-02-12 2017-12-06 オリンパス株式会社 画像処理装置、内視鏡装置、画像処理装置の作動方法及び画像処理プログラム
JP6497912B2 (ja) 2014-12-01 2019-04-10 キヤノン株式会社 画像処理装置、放射線撮影システム、制御方法、及びプログラム
DE112017001477T5 (de) * 2016-03-23 2018-12-06 Koninklijke Philips N.V. Verbesserte bildqualität durch zweistufige temporale rauschunterdrückung
RU2653100C1 (ru) * 2017-02-09 2018-05-07 Акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (АО "Российские космические системы") Способ получения и обработки изображений дистанционного зондирования Земли, искажённых турбулентной атмосферой
JP7080025B2 (ja) 2017-09-01 2022-06-03 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
JP7093233B2 (ja) 2018-06-07 2022-06-29 キヤノン株式会社 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム
WO2020003744A1 (ja) 2018-06-27 2020-01-02 キヤノン株式会社 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム
CN112313935B (zh) * 2018-06-29 2023-04-04 三菱电机株式会社 摄像装置和线变动噪声降低装置
JP7091919B2 (ja) * 2018-08-02 2022-06-28 株式会社島津製作所 放射線撮影装置
JP7169853B2 (ja) 2018-11-09 2022-11-11 キヤノン株式会社 画像処理装置、放射線撮影装置、および画像処理方法
KR102448069B1 (ko) 2022-05-27 2022-09-27 주식회사 디알텍 방사선 촬영에 의해 획득된 영상에 포함된 노이즈를 저감하기 위한 영상 처리 방법 및 장치

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6065679A (ja) * 1983-09-21 1985-04-15 Hitachi Ltd ラインノイズ抑圧回路
JPS63271668A (ja) * 1987-04-30 1988-11-09 Shimadzu Corp Ｘ線画像処理装置
US5296937A (en) * 1991-05-17 1994-03-22 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing apparatus using recursive filters
CN1183195A (zh) * 1996-02-05 1998-05-27 菲利浦电子有限公司 图象数据噪声滤波
US5799111A (en) * 1991-06-14 1998-08-25 D.V.P. Technologies, Ltd. Apparatus and methods for smoothing images
JP2003204955A (ja) * 2001-09-11 2003-07-22 Toshiba Corp Ｘ線平面検出器、ｘ線画像診断装置、及びｘ線画像補正方法
CN101254110A (zh) * 2008-03-04 2008-09-03 西安交通大学 一种医用x射线ccd型数字摄像机
CN101261734A (zh) * 2007-03-06 2008-09-10 佳能株式会社 图像处理设备和图像处理方法
CN100558144C (zh) * 2006-07-03 2009-11-04 索尼株式会社 噪声抑制方法和噪声抑制装置

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01273487A (ja) * 1988-04-26 1989-11-01 Shimadzu Corp デジタルｘ線装置
US5103459B1 (en) * 1990-06-25 1999-07-06 Qualcomm Inc System and method for generating signal waveforms in a cdma cellular telephone system
ATE190161T1 (de) * 1991-06-14 2000-03-15 David Guissin Geraet und verfahren zur glaettung von bildern
JP2898124B2 (ja) * 1991-07-10 1999-05-31 浜松ホトニクス株式会社 スペックル画像変位測定装置
JP3158371B2 (ja) * 1992-04-24 2001-04-23 ソニー株式会社 ノイズリデューサ
JPH0647035A (ja) * 1992-07-31 1994-02-22 Shimadzu Corp 画像処理装置
US6285710B1 (en) * 1993-10-13 2001-09-04 Thomson Licensing S.A. Noise estimation and reduction apparatus for video signal processing
FR2736182A1 (fr) * 1995-06-30 1997-01-03 Philips Electronique Lab Procede de traitement d'images pour la reduction du bruit dans une image d'une sequence d'images numeriques et dispositif mettant en oeuvre ce procede
US6567691B1 (en) * 2000-03-22 2003-05-20 Medtronic, Inc. Method and apparatus diagnosis and treatment of arrhythias
US6847408B1 (en) * 2000-07-27 2005-01-25 Richard W. Webb Method and apparatus for reducing noise in an image sequence
CN1419680A (zh) * 2001-01-26 2003-05-21 皇家菲利浦电子有限公司 时空滤波器单元以及包括这种时空滤波器单元的图像显示设备
US6718069B2 (en) * 2001-02-22 2004-04-06 Varian Medical Systems, Inc. Method and system for reducing correlated noise in image data
US6819740B2 (en) * 2001-09-11 2004-11-16 Kabushiki Kaisha Toshiba X-ray diagnosis apparatus having a flat panel detector for detecting an X-ray image
US6829323B2 (en) * 2002-07-29 2004-12-07 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Method and system for low dose image simulation for imaging systems
JP2004242285A (ja) * 2003-01-14 2004-08-26 Fuji Photo Film Co Ltd ノイズ抑制処理方法および装置並びにプログラム
CN101740087B (zh) * 2003-04-23 2012-06-20 松下电器产业株式会社 再现装置、再现方法、记录媒体、记录方法
JP4350468B2 (ja) * 2003-09-08 2009-10-21 富士フイルム株式会社 画像処理方法および装置ならびにプログラム
JP2007505668A (ja) * 2003-09-22 2007-03-15 コニンクリユケ フィリップス エレクトロニクス エヌ．ブイ． 時間フィルタによる医療画像エンハンス
US7317841B2 (en) * 2003-12-22 2008-01-08 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc System and method for image noise reduction using a minimal error spatiotemporal recursive filter
EP1731100B9 (en) * 2005-06-06 2013-01-23 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image display apparatus and medical image display system
RU2304924C2 (ru) * 2005-08-29 2007-08-27 ФГУП "Государственный научно-исследовательский испытательный институт военной медицины Министерства обороны Российской Федерации" Аэромобильный комплекс рентгенологического кабинета отделения лучевой диагностики
JP5047945B2 (ja) * 2006-04-04 2012-10-10 株式会社日立メディコ Ｘ線ｃｔスキャンシミュレータ装置、ｘ線ｃｔ装置、及びｘ線ｃｔスキャンシミュレータプログラム
US20080118128A1 (en) * 2006-11-21 2008-05-22 Thomas Louis Toth Methods and systems for enhanced accuracy image noise addition
JP5132198B2 (ja) * 2007-06-07 2013-01-30 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP2009034413A (ja) * 2007-08-03 2009-02-19 Toshiba Corp 放射線画像処理装置
JP5529385B2 (ja) * 2008-02-12 2014-06-25 キヤノン株式会社 Ｘ線画像処理装置、ｘ線画像処理方法、プログラム及び記憶媒体
JP5315157B2 (ja) * 2009-07-27 2013-10-16 キヤノン株式会社 情報処理装置、ライン状ノイズ低減処理方法、及びプログラム
US8340388B2 (en) * 2009-11-03 2012-12-25 Icad, Inc. Systems, computer-readable media, methods, and medical imaging apparatus for the automated detection of suspicious regions of interest in noise normalized X-ray medical imagery
JP6005523B2 (ja) * 2010-01-06 2016-10-12 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． Ｘ線システムの収集線量の低減をシミュレーションする方法、コンピュータシステム及びｘ線システム
JP2013017511A (ja) * 2011-07-07 2013-01-31 Toshiba Corp 画像処理装置および方法、ｘ線診断装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6065679A (ja) * 1983-09-21 1985-04-15 Hitachi Ltd ラインノイズ抑圧回路
JPS63271668A (ja) * 1987-04-30 1988-11-09 Shimadzu Corp Ｘ線画像処理装置
US5296937A (en) * 1991-05-17 1994-03-22 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing apparatus using recursive filters
US5799111A (en) * 1991-06-14 1998-08-25 D.V.P. Technologies, Ltd. Apparatus and methods for smoothing images
CN1183195A (zh) * 1996-02-05 1998-05-27 菲利浦电子有限公司 图象数据噪声滤波
JP2003204955A (ja) * 2001-09-11 2003-07-22 Toshiba Corp Ｘ線平面検出器、ｘ線画像診断装置、及びｘ線画像補正方法
CN100558144C (zh) * 2006-07-03 2009-11-04 索尼株式会社 噪声抑制方法和噪声抑制装置
CN101261734A (zh) * 2007-03-06 2008-09-10 佳能株式会社 图像处理设备和图像处理方法
CN101254110A (zh) * 2008-03-04 2008-09-03 西安交通大学 一种医用x射线ccd型数字摄像机

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111050648A (zh) * 2017-09-14 2020-04-21 株式会社岛津制作所 放射线摄影装置
CN111050648B (zh) * 2017-09-14 2024-02-20 株式会社岛津制作所 放射线摄影装置
CN116385280A (zh) * 2023-01-09 2023-07-04 爱芯元智半导体(上海)有限公司 一种图像降噪系统、方法及降噪神经网络训练方法
CN116385280B (zh) * 2023-01-09 2024-01-23 爱芯元智半导体(上海)有限公司 一种图像降噪系统、方法及降噪神经网络训练方法

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RU2480821C2 (ru) 2013-04-27
JP2011134118A (ja) 2011-07-07
JP5543194B2 (ja) 2014-07-09
RU2012158155A (ru) 2014-06-20

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