CN102842114A - 确定填充长度的装置和方法及图像处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了确定填充长度的装置和方法及图像处理方法和装置。其中，用于确定图像在图像滤波方向上的填充长度的装置包括：混叠效应函数获取单元，被配置成针对图像来获取频域滤波器的混叠效应函数，其中混叠效应函数是表征频域滤波处理造成的混叠效应在空间域上变化的函数；填充长度确定单元，被配置成基于混叠效应函数来确定所述图像在图像滤波方向上的填充长度。因而，可以在滤波处理中基本消除混叠效应并减少计算量。

Description

确定填充长度的装置和方法及图像处理方法和装置

技术领域

本发明总体上涉及计算机领域，尤其涉及一种用于在进行图像滤波时确定图像在图像滤波方向上的填充长度的装置和方法，以及利用该装置和方法的图像处理方法和装置。

背景技术

在现有的图像处理技术中，为了消除图像中的边缘效应，需要对图像进行滤波处理。

在一种常见的滤波处理中，先利用离散傅里叶变换(DFT)将图像从空间域变换到频域。接着，在频域中，利用滤波器函数来对变换后的图像进行滤波。具体来说，滤波处理可以包括将滤波器函数作用于图像上，例如，在频域中以将滤波器函数与图像函数相乘的方式(等效于在空间域中进行圆周卷积)将滤波器函数作用于图像上。之后，利用反傅里叶变换将滤波处理后的图像变换回空间域。由此，消除了图像中的边缘效应。

其中，在利用滤波器对图像进行滤波处理时，为了避免在滤波处理中由于滤波器作用于图像时(等效于空间域中的圆周卷积)产生的混叠效应(这种混叠效应实质上是由于在圆周卷积时图像尾部与图像首部相邻、图像尾部与图像首部之间的相互干扰而造成的)，可以对图像进行扩展并对扩展的图像位置填充合理值(例如，设置为0的图像值)来消除或避免混叠效应。

例如，在图像在滤波方向上的长度为A、而滤波器长度为B的情况下，为了完全避免混叠效应，则至少需要在滤波方向上从图像结束处的位置开始将图像长度扩展至A+B-1的长度，并对扩展位置填充合理的图像值。例如，在对填充长度为B-1的图像扩展部分均设置为0的图像值的情况下，在频域中进行滤波处理时，图像尾部这些为0的图像位置对图像首部形成的干扰也为0，由此避免了混叠效应。此外，在一个具体示例中，在图像在滤波方向上的长度与滤波器长度均为A的情况下，则需要在滤波方向上从图像结束处的位置开始将图像扩展到(2*A-1)的长度。在这种情况下，图像的填充长度为A-1。

由于在通常的滤波处理中，滤波器长度往往是和图像长度一致的。因此，在以上描述的滤波处理中，由于需要针对长度几乎被扩展为两倍的图像(例如，上述的2*A-1的长度)进行傅里叶变换和傅里叶反变换，计算量变大。

发明内容

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

在本发明的技术方案中，提供了用于在图像滤波时确定基本上可以消除滤波处理中产生的混叠效应同时不会引起较大计算量的填充长度的方法和装置，以及利用该方法和装置来进行图像滤波处理的方法和装置。

由于没有采用过长的填充长度(例如，上述的长达A-1或B-1的填充长度)来进行图像滤波处理，可以在计算量不大的情况下基本上消除滤波处理中产生的混叠项对图像质量的影响。

为此，一方面，本发明的实施例提供了一种确定图像在图像滤波方向上的填充长度的装置，包括：混叠效应函数获取单元，被配置成获取频域滤波器对所述图像的混叠效应函数；填充长度确定单元，被配置成基于所述混叠效应函数来确定所述图像的填充长度。

另一方面，本发明的实施例还提供了一种图像处理装置，包括：上述的确定图像在图像滤波方向上的填充长度的装置，被配置成确定图像的填充长度；图像扩展单元，被配置成在空间域中按照所述填充长度在滤波方向上扩展图像；滤波单元，被配置成对扩展后的图像进行滤波。

相应地，本发明的实施例还提供了一种确定图像在图像滤波方向上的填充长度的方法，包括：获取频域滤波器对该图像的混叠效应函数；基于所述混叠效应函数来确定该图像的填充长度。

此外，本发明的实施例还提供了一种图像处理方法，包括：按照上述方法来确定图像的填充长度；在空间域中按照所述填充长度在滤波方向上扩展图像；以及对扩展后的图像进行滤波。

本发明的另一个目的是提供在被计算设备执行时使计算设备能够执行上述方法的处理过程的计算机程序代码，以及其上存储有该计算机程序代码的计算机可读存储介质及计算机程序产品。

通过以下结合附图对本发明的最佳实施例的详细说明，本发明的上述以及其它优点将更加明显。

附图说明

本发明可以通过参考下文中结合附图所给出的描述而得到更好的理解，其中在所有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的详细说明一起包含在本说明书中并且形成本说明书的一部分，而且用来进一步举例说明本发明的优选实施例和解释本发明的原理和优点。在附图中：

图1示出了根据本发明一个实施例的用于在进行图像滤波时确定图像在图像滤波方向上的填充长度的方法；

图2是示出根据本发明一个实施例的获得频域滤波器的混叠效应函数的处理的流程图；

图3是示出了根据本发明一个实施例的针对巴特沃斯(Butterworth)滤波器获得的混叠效应函数；

图4示出了根据本发明一个实施例的根据混叠效应函数来确定填充长度的处理的流程图；

图5示出了根据本发明一个实施例的图像处理方法的流程图；

图6示出了根据本发明一个实施例的滤波处理的具体流程图；

图7是示出根据本发明一个实施例的包括判断是否需要扩展图像的处理的图像处理方法的流程图；

图8是示出了根据本发明一个实施例的根据填充长度来判断是否需要扩展图像的处理的流程图；

图9是示出根据本发明一个实施例的用于确定图像在图像滤波方向上的填充长度的装置；

图10是示出根据本发明一个实施例的混叠效应函数获取单元的结构示意图；

图11示出了根据本发明一个实施例的填充长度确定单元1100的结构示意图；

图12示出了根据该实施例的图像处理装置1200的结构示意图；

图13示出了根据该实施例的图像处理装置1300的结构示意图；

图14示出了根据本发明一个实施例的判断部的结构图；

图15是示出了其中可以实现根据本发明实施例的方法和/或装置的通用个人计算机的示例性结构的方框图。

具体实施方式

在下文中将结合附图对本发明的示范性实施例进行描述。为了清楚和简明起见，在说明书中并未描述实际实施方式的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施例的过程中必须做出很多特定于实施方式的决定，以便实现开发人员的具体目标，例如，符合与系统及业务相关的那些限制条件，并且这些限制条件可能会随着实施方式的不同而有所改变。此外，还应该了解，虽然开发工作有可能是非常复杂和费时的，但对得益于本公开内容的本领域技术人员来说，这种开发工作仅仅是例行的任务。

在此，还需要说明的一点是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的装置结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其它细节。

图1示出了根据本发明一个实施例的用于在进行图像滤波时确定图像在图像滤波方向上的填充长度的方法。

如图1所示，可以在步骤S102处获取混叠效应函数。

具体来说，在步骤S102处，可以针对待滤波的图像来获取频域滤波器在图像滤波方向上的混叠效应函数。

其中，混叠效应函数可以是表征由于滤波器作用于图像上所造成的混叠效应在空间域上变化的函数。

例如，当图像的滤波方向是一维(例如，在三维图像中的X方向、Y方向或Z方向上滤波时)时，针对该图像的混叠效应函数可以是在该图像滤波方向(例如，三维图像中的X方向、Y方向或Z方向)上的一维函数。或者，当图像滤波方向是二维(例如，在三维图像中的X方向和Y方向上滤波时)或更多维时，针对该图像的混叠效应函数可以是在该图像滤波方向(例如，在三维图像中的X方向和Y方向)上的二维函数或更多维的函数。

作为一个优选示例，在医学图像的应用场景下，图像滤波方向例如可以是三维图像中的Z轴方向。在这种情况下，混叠效应函数可以是在该医学图像的Z轴上的函数。其中，所述医学图像可以是根据利用医疗诊断成像装置获得的被检测者的数据而形成的图像。所述的医疗诊断装置包括但不限于：X射线成像诊断装置、超声波诊断成像装置、计算机断层扫描(CT)装置、磁共振成像(MRI)诊断成像装置、正电子发射断层扫描(Positron Emission Tomography，PET)装置等。

此外，获得混叠效应函数的方法可以有很多种。

例如，可以通过分析图像滤波前后的变化并通过分析这种变化来获得混叠效应函数。

或者，也可以从外部(例如，从存储有各个滤波器的混叠效应函数的存储装置中)直接获得滤波器的混叠效应函数。

接着，可以在步骤S104处确定图像的填充长度。

具体来说，可以基于混叠效应函数来确定图像的填充长度。

由于混叠效应函数可以表征频域滤波处理时造成的混叠效应在空间域的变化，因此可以根据混叠效应函数来确定可以将混叠效应限制到足以忽略的程度时在空间域上的填充长度。

通过根据混叠效应函数来确定填充长度，而不必在空间域上将图像扩展到过长的长度。因此，一方面可以减少图像滤波处理中由于过长的图像长度所带来的较大的运算量；另一方面，由于考虑了混叠效应的影响，所以也可以基本上消除混叠效应的影响，保证图像质量。

在本发明的一个实施例中，可以通过分析图像在滤波前后的变化来获得混叠效应函数。

具体来说，可以通过将滤波器作用于图像(例如，与待滤波图像在滤波方向上具有相同的长度的图像)，根据该图像在滤波处理前后的变化来获得表征滤波器造成的混叠效应大小的混叠效应函数。

图2是示出根据本发明一个实施例的获得频域滤波器的混叠效应函数的处理的流程图。

如图2所示，在步骤S202处，构建一个测试图像。

具体来说，可以构建一个在空间域上具有与待滤波图像相同长度的图像作为测试图像。

所述测试图像可以是任意形式的图像，只要其在空间域上具有与待滤波图像相同长度即可。例如，在某些情况下，可以直接将待滤波图像作为测试图像。

在本发明的一个优选实施例中，所述测试图像可以是在滤波方向上呈现为冲击函数的形式的图像以简化计算。

在一个更为优选的实施例中，所述测试图像可以是以下这种图像：其中，在滤波方向上(例如，一维滤波情况下的Z轴)，所述图像的第一个位置处的图像值可以为单位强度(例如，1)而其它位置处的图像值的为0。

接着，如图2所示，在步骤S204处，针对构建出的测试图像进行滤波处理。

具体来说，可以先通过傅里叶变换将该测试图像变换到频域。

接着，在频域中对测试图像进行滤波处理。

例如，可以通过将滤波器函数与测试图像的函数在频域相乘(等效于在空间域进行圆周卷积)来实现滤波处理。

接着，可以通过傅里叶反变换再将滤波处理后的测试图像反变换空间域。

由此实现了对测试图像在频域中的滤波处理。

接着，在步骤S206处，可以基于图像滤波前后所述测试图像的变化来得到混叠效应函数。

显然，如果在频域中没有进行滤波处理，则反变换后的测试图像应没有发生变化(例如，可以仍然为冲击函数的形式)。

但是，如果测试图像在频域中进行滤波处理，一方面，滤波处理可以消除测试图像的边缘效应。而另一方面，滤波处理中产生的混叠效应在反变换回空间域时可以使得反变换后的测试图像在空间域中的不同位置处的图像值发生变化。

因而，可以根据滤波处理后的测试图像在空间域中的不同位置处的图像值的变换来确定用于表征频域滤波处理造成的混叠效应在空间域上变化的混叠效应函数。

如上所述，在测试图像为冲击函数的形式的情况下(其中，该测试图像的第一个像素的强度为单位强度1而其它像素的取值为0)，反变换后的测试图像可以较为直观地反映出图像的不同位置在图像滤波前后的变化。因而，可以根据这种变化简单直观地获得混叠效应函数。

以上利用冲击函数形式的测试图像来确定混叠效应函数的描述仅为示例，本发明不限于此。事实上，所述测试图像可以为任意形式。

例如，在采用其它形式的测试图像的情况下，可以根据测试图像中每个位置的图像值在滤波处理前后的变化来确定混叠效应函数。

具体来说，可以先计算测试图像中每个位置的图像值在滤波处理前后的变化；然后，通过数学处理(例如，解析处理等)来确定混叠效应函数。

图3是示出了根据本发明一个实施例的针对巴特沃斯(Butterworth)滤波器获得的混叠效应函数。

需要指出的是，图3所示的混叠效应函数仅仅为示例，本发明不限于此，事实上，针对巴特沃斯滤波器的混叠效应函数也可以采用其它合适的形式，只要其可以反映出混叠效应的大小在空间域的分布即可。

图3所示的混叠效应函数可以示出混叠效应的大小在空间域中的分布，其中横轴代表在空间域上距被滤波的图像部分的不同距离处的图像部分，纵轴表示与各个图像部分对应的混叠效应大小，曲线与横轴所包围的面积与混叠效应的大小有关。

因此，可以基于图3来确定出与不同距离对应的混叠效应的大小，通过将图像扩展到相应距离并在相应的位置处填充合适的值(例如，为0的值)来相应地消除由于频域滤波处理造成的混叠效应。

在现有技术中，通过将滤波图像扩展到与滤波图像相同的长度并对扩展位置填充为0的图像值，来完全消除可能出现的混叠项来消除混叠效应。

尽管这种方式可以消除混叠效应，但是，针对扩展后的图像的傅里叶变换和傅里叶反变换带来了较大的计算量。

因而，在根据本发明的实施例中，可以根据得到的混叠效应函数确定出基本上可以消除混叠效应的填充长度。通过利用这种较短的填充长度来扩展图像并进行滤波处理，一方面可以基本消除滤波处理带来的混叠效应，另一方面可以有效地减少计算量。

关于根据混叠效应函数来确定填充长度的处理，可以以各种合适的方式来实现。

图4示出了根据本发明一个实施例的根据混叠效应函数来确定填充长度的处理的流程图。

如图4所示，在步骤S402处，可以根据混叠效应函数来计算总的混叠效应的大小。

例如，在混叠效应函数为图3所示的形式的情况下，可以通过将混叠效应函数在整个图像长度范围(例如，与滤波图像的长度对应的长度范围)积分来得到总的混叠效应的大小。

接着，在步骤S404处，可以根据混叠效应函数来计算在图像中不同位置处(即距离被滤波的图像部分不同距离处)产生的混叠效应的大小。

例如，在混叠效应函数为图3所示的形式的情况下，可以计算在图像中不同位置处(即距离被滤波的图像部分不同距离处)产生的混叠效应。

具体来说，可以通过将混叠效应函数关于图像中不同位置进行积分来获得在相应位置处的混叠效应的大小。

接着，在步骤S406处，可以根据与各个图像位置对应的混叠效应占总的混叠效应的比例来确定所述填充长度。

具体来说，可以先计算与各个图像位置对应的混叠效应与总的混叠效应的比例，并将比例超过预定阈值时的距离作为所述填充长度。其中，预定阈值可以是根据情况而预先确定的数值，例如可以是85％、90％、95％、96％、97％、98％、99％等。

例如，在图3所示的实施例中，可以看出6个位置产生的混叠效应占总混叠效应的95％。因此，在所述阈值被设置为95％的情况下，可以将图像的填充长度确定为6，之后将图像扩展6位并将每个扩展位设置为0的值，这样当扩展后的图像变换到频域时这6个位置造成的混叠效应为0。因此，可以消除滤波处理时产生的混叠效应中的95％，由此基本上消除在频域滤波处理时造成的混叠效应。

通过上述的方式，可以确定出能够基本上消除混叠效应(例如，上述实施例中的95％)的填充长度，而不用将图像扩展到整个完整的图像长度，由此可以减少后续滤波处理中的计算量。

通过利用上述的确定图像填充长度的方法，本发明的实施例进一步提供了一种可以有效降低计算量且可以基本上消除混叠效应的图像处理方法。

图5示出了根据本发明一个实施例的图像处理方法的流程图。

如图5所示，在步骤S502处，可以确定图像的填充长度。

例如，可以通过根据上述实施例的确定图像的填充长度的方法来确定图像的填充长度。

接着，在步骤S504处，可以根据所述填充长度来扩展图像。

具体来说，在空间域中，可以按照所述填充长度在图像滤波方向上从图像结束处的位置开始扩展图像并进行填充。

其中，图像的扩展位置的图像值可以被填充为0。在这种情况下，扩展的图像位置在图像滤波处理中产生的混叠效应的大小为0。

尽管在以上的描述中将图像的扩展位置的图像值设置为0，但以上描述仅为示例，本发明不限于此。事实上，也可以为扩展位置设置其它合适的图像值，只要其可以有效地减少混叠效应的影响即可。

例如，在本发明的另一个实施例中，图像的扩展位置的图像值也可以被设置为图像扩展边界处的图像值。在这种情况下，图像扩展位置产生的混叠效应不为0。但由于图像扩展位置被填充了扩展边界处的边界值，所以混叠效应的作用结果可以是使图像边界处得以加强而没有对图像主体造成干扰。因而，在这种情况下，也可以有效地减少混叠效应的影响。

此外，上述的图像值可以是任意合适的图像参数值。例如，可以是灰度值等。

接着，在步骤S506处，可以对扩展后的图像进行滤波。

由于有针对性地对图像进行了扩展，所以在对扩展的图像进行滤波时，一方面可以基本上减少混叠效应，另一方面，还可以减少计算量。

图6示出了根据本发明一个实施例的滤波处理的具体流程图。

如图6所示，在步骤S602处，可以通过傅里叶变换将按所述填充长度扩展后的图像转换到频域。

其中，由于根据本发明的实施例预先确定了较短的填充长度并按所述填充长度对图像进行了扩展，因而在傅里叶变换处理中，可以减少计算量。

接着，在步骤S604处，可以在频域中利用频域滤波器对图像进行滤波处理。

由于根据本发明的实施例预先确定了较短的填充长度并按所述填充长度对图像进行了扩展，因此，在频域滤波处理中，大部分的混叠效应将被消除。也就是说，在滤波处理中基本上不产生混叠效应。

接着，在步骤S606处，可以通过傅里叶反变换将滤波处理后的图像转换回空间域。

显然，由于根据本发明的实施例预先确定了较短的填充长度并按所述填充长度对图像进行了扩展，因此，在傅里叶反变换处理中，可以减少计算量。

因而，根据上述实施例的图像处理方法可以在基本不产生混叠效应且计算量较低的情况下，实现对图像的滤波处理。

以上描述用于图像滤波的图像处理方法仅为示例，本发明不限于此。例如，在根据本发明的另一个实施例的用于图像滤波的图像处理方法中，还可以进一步包括判断是否需要扩展图像的处理。

具体来说，可以在确定图像的填充长度的处理之后根据确定出的填充长度来判断是否需要扩展图像的处理。

图7是示出根据本发明一个实施例的包括判断是否需要扩展图像的处理的图像处理方法的流程图。

如图7所示，在步骤S702处确定图像的填充长度。

例如，可以根据任意上述实施例的方法来确定在图像滤波方向上的填充长度。

接着，步骤S704处，根据确定出的填充长度来判断是否需要扩展图像来避免混叠效应。

具体来说，混叠效应实质上是由于图像在频域进行滤波处理时(等效于空间域中进行圆周卷积)图像尾部对图像首部的相互干扰所造成的。因此，可以根据造成混叠效应的每个图像部分与被干扰的每个图像部分之间的相似性是否超过阈值来判断是否需要通过扩展图像来避免混叠效应，其中，可以根据经验值和实际要求来设置所述阈值。

如图7所示，如果在步骤S704处判定不需要进行扩展，则可以在步骤S708处直接进行滤波处理。

如果在步骤S704处判定需要进行扩展，则可以在步骤S706处按照所述扩展长度来填充图像。

接着，在步骤S708处，可以对图像进行滤波处理。

其中，步骤S702、S706、S708的处理可以类似于之前参照图5描述的实施例中的步骤S502、S504、S506，在此不再进行重复以使说明书保持简洁。

可以看出，通过上述的方法，对于一些不需要填充的图像，可以在确定出填充长度后进一步判断出不需要进行图像扩展，由此可以进一步地减少运算量。

图8是示出了根据本发明一个实施例的根据填充长度来判断是否需要扩展图像的处理的流程图。

如图8所示，在步骤S802处，可以计算图像两个部分之间的相似性。具体来说，可以计算造成混叠效应的图像部分和被混叠效应干扰的图像部分之间的相似性。

更具体而言，在该实施例中，可以将确定出的造成大部分混叠效应的与填充长度对应的图像部分视作是造成混叠效应的图像部分。此外，由于混叠效应是由于频域处理中滤波器函数与图像函数的相乘(等效于在空间域进行圆周卷积)造成的，因此事实上受混叠效应影响最大的图像部分在空间域上来看是滤波方向上(例如Z轴滤波时的Z轴)的第一个图像部分。因而，在该实施例中，可以将滤波方向上(例如Z轴滤波时的Z轴)的第一个图像部分视作是受混叠效应影响的图像部分。

显然，如果确定造成混叠效应的图像部分与被干扰的图像部分之间的相似程度很高(超过阈值)，则表明它们之间的彼此干扰(即混叠效应)很小，因而可以判定不需要进行扩展处理；另一方面，如果确定造成混叠效应的图像部分与被干扰的图像部分之间的相似程度不高(小于阈值)，则表明它们之间存在较强的干扰(即混叠效应较高)，因而可以判定需要通过在空间域扩展处理来消除混叠效应。

例如，在图3所示的实施例中，确定出图像中的6个位置处的图像部分对图像造成混叠效应占总的混叠效应的95％，也就是说，可以将这6个位置处的图像部分视作是是造成混叠效应的图像部分。因此，可以根据这6个位置处的图像部分与第一个位置处的图像部分之间的相似性来判断是否需要扩展图像。

参见图8，在步骤S804处，根据相似性来判断是否需要扩展图像。具体来说，根据相似性是否大于阈值来判断是否需要扩展图像。

例如，在进行图像扩展之前，可以根据图像中的第一个位置处的图像部分与确定出的6位置之中的每一位置处的图像部分之间的相似性是否超过阈值来判断是否需要扩展图像。

由于在频域滤波处理等效于空间域上的圆周卷积，因而在空间域上来看，图3中确定出的造成95％的混叠效应的这6个位置实质上是图像在空间域中的最后6个位置。

因而，如果图像中的第一个位置处的图像部分与图像中最后6位置之中的每一位置处的图像部分的相似性都超过阈值，则表明图像中的最后6个位置处的图像部分与图像的中第一个位置处的图像部分很相似且它们造成的混叠效应很小，所以在步骤S806处可以判定不需要进行扩展处理。

另一方面，如果图像中的第一个位置处的图像部分与图像中最后6个位置之中的一个位置或多个位置处的图像部分的相似性小于阈值，则表明图像中的最后6个位置中存在对图像造成的混叠效应的部分，因此在步骤S808处可以判定需要进行扩展处理。

此外，在上述的描述中，根据图像中第一个位置处的图像部分与造成大部分的混叠效应的图像部分(与填充长度对应的图像部分)中的每一个进行比较，以上的描述仅为示例，本发明不限于此。

例如，在医学图像的应用中，考虑到医学图像在滤波方向上往往是连续缓慢变化的，因此，可以将造成大部分的混叠效应的图像部分(在图3所示示例中，为最后6个位置处的图像部分)近似视作相同，因而，可以仅计算图像中第一个位置处的图像部分与这6个图像位置处的图像部分中的任意一个部分(优选地，可以是最后一个位置处的图像部分)之间的相似性，根据比较结果来判断是否需要扩展图像。通过这种方式来计算相似性，可以进一步减少计算量，提高效率。

在上述的处理中，可以采用各种方式来计算图像的两个部分的相似性。

例如，在图像为二维图像而滤波方向为一维(例如，在X方向滤波的情形)的情况下，待计算的两个图像部分可以是二维图像在X方向上截取的两个图像条。

再例如，在图像为三维图像而滤波方向为一维(例如，在Z方向滤波的情形)的情况下(例如，医学图像的情形)，待计算的两个图像部分可以是三维图像在Z方向上截取的两个图像片。

针对两个图像部分来计算相似性的方法可以有很多种。在本发明的一个实施例中，可以通过如下的公式来计算两个图像片的相似性：

$S=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(1-\frac{|g_i-s_i|}{\mathrm{Max}(g_i,s_i)})$

在上述公式中，S表示两个图像片的相似性，N表示每个图像片中的像素的数目，gi表示第一个图像片中的第i个像素的参数值，si表示第二个图像片中的第i个像素的参数值。如上所述，所述参数值例如可以是像素的灰度值。

在以上描述中，以针对图像片计算相似性为例进行了描述，但本发明不限于此，上述公式可以类似地针对图像条等来计算相似性，在此不再赘述以使说明书保持简洁。

与上述方法类似，本发明的实施例还提供了相应的装置。

图9是示出根据本发明一个实施例的用于确定图像在图像滤波方向上的填充长度的装置。

如图9所示，根据该实施例的用于确定图像在图像滤波方向上的填充长度的装置可以包括混叠效应函数获取单元902和填充长度确定单元904。

具体来说，混叠效应函数获取单元902可以针对所述图像来获取频域滤波器的混叠效应函数；而填充长度确定单元904基于所述混叠效应函数来确定图像在图像滤波方向上的填充长度。其中，如上所述，混叠效应函数可以是表征由于频域滤波处理对图像造成的混叠效应在空间域上变化的函数。

混叠效应函数获取单元902获得混叠效应函数的方法可以有很多种。

例如，混叠效应函数获取单元902可以通过分析图像滤波前后的变化并通过分析这种变化来获得混叠效应函数。

或者，混叠效应函数获取单元902也可以从外部(例如，从存储有各个滤波器的混叠效应函数的存储装置中)直接获得滤波器的混叠效应函数。

填充长度确定单元904可以基于混叠效应函数来确定图像的填充长度。更具体来说，填充长度确定单元904可以根据混叠效应函数来确定可以将混叠效应限制到足以忽略的程度时在空间域上的填充长度。

可以看出，根据上述实施例的用于确定图像在图像滤波方向上的填充长度的装置可以根据混叠效应函数来确定填充长度，而不必在空间域上将图像扩展到过长的长度。因此，一方面可以减少图像滤波处理中由于过长的图像长度所带来的较大的运算量；另一方面，由于考虑了混叠效应的影响，所以也可以基本上消除混叠效应的影响，保证图像质量。

在本发明的一个实施例中，混叠效应函数获取单元902可以通过分析图像在滤波前后的变化来获得混叠效应函数。

图10是示出根据本发明一个实施例的混叠效应函数获取单元的结构示意图。

如图10所示，根据该实施例的混叠效应函数获取单元1000可以包括测试图像构建单元1002、混叠效应函数生成单元1004。

具体来说，测试图像构建单元1002可以构建长度与该图像的长度相同的测试图像，而混叠效应函数生成单元1004可以基于滤波处理前后所述测试图像的变化来得到混叠效应函数。

其中，所述测试图像可以是任意形式的图像，只要其在空间域上具有与待滤波图像相同长度即可。例如，在某些情况下，可以直接将待滤波图像作为测试图像。

在本发明的一个优选实施例中，所述测试图像可以是在滤波方向上呈现为冲击函数的形式的图像以简化计算。

在一个更为优选的实施例中，所述测试图像可以是以下这种图像：其中，在滤波方向上(例如，一维滤波情况下的Z轴)，所述图像的第一个位置处的图像值可以为单位强度(例如，1)而其它位置处的图像值的为0。

针对测试图像，混叠效应函数生成单元1004可以基于图像滤波前后所述测试图像的变化来得到混叠效应函数。更具体来说，混叠效应函数生成单元1004可以根据滤波处理后的测试图像在空间域中的不同位置处的图像值的变化来确定用于表征频域滤波处理造成的混叠效应在空间域上变化的混叠效应函数。

如上所述，在测试图像为冲击函数的形式的情况下(其中，该测试图像的第一个像素的强度为单位强度1而其它像素的取值为0)，反变换后的测试图像可以较为直观地反映出图像的不同位置在图像滤波前后的变化。因而，混叠效应函数生成单元1004可以根据这种变化简单直观地获得混叠效应函数。

以上利用冲击函数形式的测试图像来确定混叠效应函数的描述仅为示例，本发明不限于此。事实上，所述测试图像可以为任意形式。

例如，在采用其它形式的测试图像的情况下，混叠效应函数生成单元1004可以根据测试图像中每个位置的图像值在滤波处理前后的变化来确定混叠效应函数。

具体来说，可以先计算测试图像中每个位置的图像值在滤波处理前后的变化；然后，通过数学处理(例如，解析处理等)来确定混叠效应函数。

图9中的填充长度确定单元的实现方式也可以有很多种。

图11示出了根据本发明一个实施例的填充长度确定单元1100的结构示意图。

如图11所示，填充长度确定单元1100可以包括混叠效应大小计算单元1102、部分混叠效应计算单元1104、填充长度确定单元1106。具体来说，混叠效应大小计算单元1102可以根据混叠效应函数来计算总的混叠效应的大小；部分混叠效应计算单元1104可以根据混叠效应函数来计算与图像中不同位置对应的混叠效应的大小；填充长度确定单元1106可以根据与不同位置对应的混叠效应与总的混叠效应的比例来确定所述填充长度。

例如，在混叠效应函数为图3所示的形式的情况下，混叠效应大小计算单元1102可以将混叠效应函数在整个图像长度范围(例如，与滤波图像的长度对应的长度范围)积分来得到总的混叠效应的大小。

部分混叠效应计算单元1104可以通过将混叠效应函数关于图像中不同位置进行积分来获得在相应位置处的混叠效应的大小。

填充长度确定单元1106可以先计算与各个图像位置对应的混叠效应与总的混叠效应的比例，并将比例超过预定阈值时的距离作为所述填充长度。其中，预定阈值可以是根据情况而预先确定的数值，例如可以是85％、90％、95％、96％、97％、98％、99％等。

例如，在图3所示的实施例中，可以看出距离被滤波的图像部分的距离为6时产生的混叠效应占总混叠效应的95％。因此，在所述阈值被设置为95％的情况下，填充长度确定单元1100可以将图像的填充长度确定为6，以便消除这6个位置造成的混叠效应为0。因此，可以消除高达95％的混叠效应，由此基本上消除在频域滤波处理时造成的混叠效应。

在上述的实施例中，可以确定出能够基本上消除混叠效应(例如，上述实施例中的95％)的填充长度，而不用将图像扩展到整个完整的图像长度，由此可以减少后续滤波处理中的计算量。

此外，基于上述的用于确定图像在图像滤波方向上的填充长度的装置，本发明的实施例进一步提供了一种包括该装置的图像处理装置，其可以有效降低计算量且可以基本上消除混叠效应。

图12示出了根据该实施例的图像处理装置1200的结构示意图。

如图12所示，图像处理装置1200可以包括填充长度确定装置1202、图像扩展单元1204和滤波器1206。

具体来说，填充长度确定装置1202可以是根据任意上述实施例的用于确定图像的填充长度的装置。

图像扩展单元1204可以按照所述填充长度在图像滤波方向上从图像结束处的位置开始扩展图像并进行填充。

其中，图像的扩展位置的图像值可以被填充为0。在这种情况下，扩展的图像位置在图像滤波处理中产生的混叠效应的大小为0。

尽管在以上的描述中将图像的扩展位置的图像值设置为0，但以上描述仅为示例，本发明不限于此。事实上，也可以为扩展位置设置其它合适的图像值，只要其可以有效地减少混叠效应的影响即可。

例如，在本发明的另一个实施例中，图像的扩展位置的图像值也可以被设置为图像扩展边界处的图像值。在这种情况下，图像扩展位置产生的混叠效应不为0。但由于图像扩展位置被填充了扩展边界处的边界值，所以混叠效应的作用结果可以是使边界点得以加强而没有对图像主体造成干扰。因而，在这种情况下，也可以有效地减少混叠效应的影响。

此外，上述的图像值可以是任意合适的图像参数值。例如，可以是灰度值等。

滤波器1206则可以针对上述扩展后的图像在频域进行滤波。

由于有针对性地对图像进行了扩展，所以在对扩展的图像进行滤波时，一方面可以基本上减少混叠效应，另一方面，还可以减少计算量。

以上描述用于图像滤波的图像处理装置仅为示例，本发明不限于此。例如，在根据本发明的另一个实施例的用于图像滤波的图像处理装置中，还可以进一步包括根据所述填充长度来判断是否需要扩展图像的判断部。

图13示出了根据该实施例的图像处理装置1300的结构示意图。

如图13所示，图像处理装置1300可以包括填充长度确定装置1302、图像扩展单元1304、滤波器1306和判断部1308。

其中，填充长度确定装置1302、图像扩展单元1304、滤波器1306的具体技术细节可以参见之前结合图5描述的填充长度确定装置1202、图像扩展单元1204、滤波器1206，在此不在赘述以使说明书保持简洁。

判断部1308可以根据填充长度确定装置1302提供的填充长度来判断是否需要扩展图像。

如果判断部1308判定需要扩展图像，则通知图像扩展单元1304按照该填充长度来扩展和填充图像；如果判断部1308判定不需要扩展图像，则通知图像扩展单元1304不对图像进行扩展而是将图像提供给滤波器1306进行滤波处理。

可以看出，对于一些不需要填充的图像，根据该实施例的图像处理装置1300可以在确定出填充长度后进一步判断出不需要进行图像扩展，由此可以进一步地减少运算量

上述实施例中的判断部可以有多种合适的实施方式。

图14示出了根据本发明一个实施例的判断部的结构图。

如图14所示，根据该实施例的判断部1400包括相似性计算部1402和判断处理部1404。

其中，相似性计算部1402可以计算造成混叠效应的图像部分和被混叠效应干扰的图像部分之间的相似性。

在本发明的一个实施例中，可以将确定出的造成大部分混叠效应的与填充长度对应的图像部分视作是造成混叠效应的图像部分，而将滤波方向上(例如Z轴滤波时的Z轴)的第一个图像部分视作是受混叠效应影响的图像部分。因而，相似性计算部1402可以计算滤波方向上(与例如Z轴滤波时的Z轴)的第一个图像部分与对应于填充长度的图像部分中的每个图像部分之间的相似性。

在上述的描述中，相似性计算部1402根据图像中第一个位置处的图像部分与造成大部分的混叠效应的图像部分(与填充长度对应的图像部分)中的每一个进行比较，以上的描述仅为示例，本发明不限于此。

例如，在医学图像的应用中，考虑到医学图像在滤波方向上往往是连续缓慢变化的，因此，可以将造成大部分的混叠效应的图像部分(在图3所示示例中，为最后6个位置处的图像部分)近似视作相同，因而，相似性计算部1402可以仅计算图像中第一个位置处的图像部分与这6个图像位置处的图像部分中的任意一个部分(优选地，可以是最后一个位置处的图像部分)之间的相似性。通过这种方式来计算相似性，可以进一步减少计算量，提高效率。

在相似性计算结束之后，判断处理部1404可以根据计算出的相似性来执行判断。

具体来说，例如，针对图3所示的实施例来说，如果图像中的第一个位置处的图像部分与图像中最后6位置之中的每一位置处的图像部分的相似性都超过阈值，则表明图像中的最后6个位置处的图像部分与图像的中第一个位置处的图像部分很相似且它们造成的混叠效应很小，所以在步骤S806处可以判定不需要进行扩展处理。

另一方面，如果图像中的第一个位置处的图像部分与图像中最后6个位置之中的一个位置或多个位置处的图像部分的相似性小于阈值，则表明图像中的最后6个位置中存在对图像造成的混叠效应的部分，因此在步骤S808处可以判定需要进行扩展处理。

可以采用各种方式来计算图像的两个部分的相似性。

例如，在图像为二维图像而滤波方向为一维(例如，在X方向滤波的情形)的情况下，待计算的两个图像部分可以是二维图像在X方向上截取的两个图像条。

再例如，在图像为三维图像而滤波方向为一维(例如，在Z方向滤波的情形)的情况下(例如，医学图像的情形)，待计算的两个图像部分可以是三维图像在Z方向上截取的两个图像片。

针对两个图像部分来计算相似性的方法可以有很多种。在本发明的一个实施例中，可以通过如下的公式来计算两个图像片的相似性：

$S=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(1-\frac{|g_i-s_i|}{\mathrm{Max}(g_i,s_i)})$

在上述公式中，S表示两个图像片的相似性，N表示每个图像片中的像素的数目，gi表示第一个图像片中的第i个像素的参数值，si表示第二个图像片中的第i个像素的参数值。如上所述，所述参数值例如可以是像素的灰度值。

在以上描述中，以针对图像片计算相似性为例进行了描述，但本发明不限于此，上述公式可以类似地针对图像条等来计算相似性，在此不再赘述以使说明书保持简洁。

此外，在装置的具体描述中，省略了一些在方法描述中已经进行了详细描述的内容以使说明书保持简洁。因而，关于装置的更具体的技术细节，可以参见之前结合方法进行的描述。

另外，应理解，本文所述的各种示例和实施例均是示例性的，本发明不限于此。在本说明书中，“第一”、“第二”等表述仅仅是为了将所描述的特征在文字上区分开，以清楚地描述本发明。因此，不应将其视为具有任何限定性的含义。

上述装置中各个组成模块、单元可通过软件、固件、硬件或其组合的方式进行配置。配置可使用的具体手段或方式为本领域技术人员所熟知，在此不再赘述。在通过软件或固件实现的情况下，从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机(例如图15所示的通用计算机1500)安装构成该软件的程序，该计算机在安装有各种程序时，能够执行各种功能等。

在图15中，中央处理单元(CPU)1501根据只读存储器(ROM)1502中存储的程序或从存储部分1508加载到随机存取存储器(RAM)1503的程序执行各种处理。在RAM 1503中，也根据需要存储当CPU 1501执行各种处理等等时所需的数据。CPU 1501、ROM 1502和RAM 1503经由总线1504彼此连接。输入/输出接口1505也连接到总线1504。

下述部件连接到输入/输出接口1505：输入部分1506(包括键盘、鼠标等等)、输出部分1507(包括显示器，比如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等，和扬声器等)、存储部分1508(包括硬盘等)、通信部分1509(包括网络接口卡比如LAN卡、调制解调器等)。通信部分1509经由网络比如因特网执行通信处理。根据需要，驱动器1510也可连接到输入/输出接口1505。可拆卸介质1511比如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等根据需要被安装在驱动器1510上，使得从中读出的计算机程序根据需要被安装到存储部分1508中。

在通过软件实现上述系列处理的情况下，从网络比如因特网或存储介质比如可拆卸介质1511安装构成软件的程序。

本领域的技术人员应当理解，这种存储介质不局限于图15所示的其中存储有程序、与设备相分离地分发以向用户提供程序的可拆卸介质1511。可拆卸介质1511的例子包含磁盘(包含软盘(注册商标))、光盘(包含光盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘(包含迷你盘(MD)(注册商标))和半导体存储器。或者，存储介质可以是ROM 1502、存储部分1508中包含的硬盘等等，其中存有程序，并且与包含它们的设备一起被分发给用户。

本发明还提出一种存储有机器可读取的指令代码的程序产品。所述指令代码由机器读取并执行时，可执行上述根据本发明实施例的方法。

相应地，用于承载上述存储有机器可读取的指令代码的程序产品的存储介质也包括在本发明的公开中。所述存储介质包括但不限于软盘、光盘、磁光盘、存储卡、存储棒等等。

最后，还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。此外，在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上虽然结合附图详细描述了本发明的实施例，但是应当明白，上面所描述的实施方式只是用于说明本发明，而并不构成对本发明的限制。对于本领域的技术人员来说，可以对上述实施方式作出各种修改和变更而没有背离本发明的实质和范围。因此，本发明的范围仅由所附的权利要求及其等效含义来限定。

Claims (22)

1.一种用于确定图像在图像滤波方向上的填充长度的装置，包括：

混叠效应函数获取单元，被配置成针对所述图像来获取频域滤波器的混叠效应函数，其中所述混叠效应函数是表征频域滤波处理造成的混叠效应在空间域上变化的函数；

填充长度确定单元，被配置成基于所述混叠效应函数来确定所述图像在图像滤波方向上的填充长度。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述混叠效应函数获取单元包括：

测试图像构建单元，被配置成构建长度与该图像的长度相同的测试图像；

混叠效应函数生成单元，被配置成基于滤波处理前后所述测试图像的变化来得到混叠效应函数。

3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述测试图像是以下形式的图像：在图像滤波方向的第一个位置处的图像值为单位值，而其它位置处的图像值为0。

4.根据权利要求2所述的装置，其中，所述填充长度确定单元包括：

混叠效应大小计算单元，被配置成根据混叠效应函数来计算总的混叠效应的大小；

部分混叠效应计算单元，被配置成根据混叠效应函数来计算与图像中不同位置对应的混叠效应的大小；

填充长度确定单元，被配置成根据与不同位置对应的混叠效应与总的混叠效应的比例来确定所述填充长度。

5.如权利要求1到4中任一项所述的图像处理装置，其中，所述图像为根据通过医疗诊断装置获得的数据而形成的医学图像。

6.一种图像处理装置，包括：

根据权利要求1-4中任意一项的用于确定图像在图像滤波方向上的填充长度的填充长度确定装置；

图像扩展单元，被配置成在空间域中按照所述填充长度在滤波方向上扩展图像；

滤波器，被配置成对扩展后的图像进行滤波。

7.根据权利要求6所述的装置，还包括：判断部，被配置成根据所述填充长度来判断是否需要扩展图像。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，判断部包括：

相似性计算部，被配置成计算受混叠效应影响的每个图像部分与造成混叠效应的对应于所述填充长度的图像部分中的每个图像部分之间的相似性；

判断处理部，被配置成根据计算出的相似性来执行判断。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，根据以下公式或者其数学变换来计算两个部分的相似性：

$S=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(1-\frac{|g_i-s_i|}{\mathrm{Max}(g_i,s_i)})$

其中，S表示相似性，N表示每个部分中的像素的数目，gi表示一个图像部分中的第i个像素的参数值，si表示另一个部分中的第i个像素的参数值。

10.根据权利要求9所述的装置，其中所述参数值包括灰度值。

11.如权利要求5到10中任一项所述的图像处理装置，其中，所述图像为根据通过医疗诊断装置获得的数据而形成的医学图像。

12.一种确定图像在图像滤波方向上的填充长度的方法，包括：

针对所述图像来获取频域滤波器的混叠效应函数，其中所述混叠效应函数是表征频域滤波处理造成的混叠效应在空间域上变化的函数；

基于所述混叠效应函数来确定所述图像在图像滤波方向上的填充长度。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，获取频域滤波器对该图像的混叠效应函数的处理包括：

构建长度与该图像的长度相同的测试图像；

对所述测试图像进行滤波处理；

基于滤波处理前后所述测试图像的变化来得到混叠效应函数。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述测试图像是以下形式的图像：在图像滤波方向的第一个位置处的图像值为单位值，而其它位置处的图像值为0。

15.根据权利要求12所述的方法，其中，基于混叠效应函数来确定图像的填充长度的处理包括：

根据混叠效应函数来计算总的混叠效应的大小；

根据混叠效应函数来计算与图像中不同位置对应的混叠效应的大小；

根据与不同位置对应的混叠效应与总的混叠效应的比例来确定所述填充长度。

16.如权利要求12到15中任一项所述的图像处理方法，其中，所述图像为根据通过医疗诊断装置获得的数据而形成的医学图像。

17.一种图像处理方法，包括：

根据权利要求12-15中任意一项的方法来确定图像的填充长度；

在空间域中按照所述填充长度在滤波方向上扩展图像；

对扩展后的图像进行滤波。

18.根据权利要求17所述的方法，还包括：根据所述填充长度来判断是否需要扩展图像。

19.根据权利要求18所述的方法，其中，根据所述填充长度来判断是否需要扩展图像的处理包括：

计算受混叠效应影响的每个图像部分与造成混叠效应的对应于所述填充长度的图像部分中的每个图像部分之间的相似性；

如果每个相似性都大于阈值，则判定不需要扩展图像；

否则，判定需要扩展图像。

20.根据权利要求19所述的方法，其中，根据以下公式或者其数学变换来计算两个部分的相似性：

$S=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(1-\frac{|g_i-s_i|}{\mathrm{Max}(g_i,s_i)})$

其中，S表示相似性，N表示每个部分中的像素的数目，gi表示一个图像部分中的第i个像素的图像值，si表示另一个部分中的第i个像素的图像值。

21.根据权利要求20所述的方法，其中所述图像值包括灰度值。

22.如权利要求15到21中任一项所述的图像处理方法，其中，所述图像为根据通过医疗诊断装置获得的数据而形成的医学图像。

Images