CN102906783B - 用于处理图像的图像处理装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种图像处理装置（1），其包括用于提供对象的第一图像和同一对象的第二图像的图像提供单元（2），还包括根据第一图像的图像值之间的第一相似度以及根据第二图像的图像值之间的第二相似度对第一图像进行滤波的滤波单元（3）。即使由于噪声的原因对第一图像和第二图像之一的图像值发生了干扰，这仍然允许根据所述图像值属于对象的同一部分（例如，如果对象是人或者动物的话，属于对象的组织或骨骼物质）的可能性对第一图像进行滤波，从而提高了例如滤波过程的边缘保护特性。

Description

用于处理图像的图像处理装置

技术领域

本发明涉及一种用于处理图像的图像处理装置、图像处理方法和图像处理计算机程序。

背景技术

S.Paris等人的文章“AGentleIntroductiontoBilateralFilteringanditsApplications”,ComputerGraphicsProceedings,ProceedingsofSiggraphAnnualInternationalConferenceonComputerGraphicsandInteractiveTechniques,第1-45页,(2007)公开了一种双重双边（dualbilateral）滤波器，该滤波器采用第一图像和第二图像作为输入，从而对这些图像之一进行滤波。特别地，该滤波器将边缘考虑在内，该边缘在所输入的第一图像内或者在所输入的第二图像内可见。

E.Bennett等人的文章“MultispectralBilateralVideoFusion”,IEEETransactionsonImageProcessing,IEEEServiceCenter,第16卷,第5期,第1185-1194页(2007)公开了一种用于增强曝光不足的可见光谱视频的技术，其方式是使所述视频与同时采集的来自传感器的视频融合，该传感器在非可见光谱内工作的，例如，在短波红外谱或近红外谱内工作的。增强的融合输出是由红外数据辅助的RGB输入的重构。出于暂态噪声抑制的目的，在RGB输入中去除了散粒噪声，并且提高了RGB输入的颜色准确度。然后，使所述红外视频规格化，从而利用比值图像确保与可见光谱视频的跨谱兼容。为了辅助融合，采用边缘保护滤波器对视频源进行分解。利用使用双重双边滤波器对RGB视频进行鲁棒地分解，该双重双边滤波器利用通常噪声较少的红外输入用于边缘检测，但是其还保护了在红外输入中不可见的强可见光谱边缘。将RGB低频、红外纹理细节和双重双边边缘融合到具有锐利的细节、经校正的色度和自然的相对照度的降噪视频中。

US2009/0285480A1公开了一种用于降低图像内的噪声的系统。所述系统包括第一颜色模型转换器，该转换器被配置为接收第一图像作为根据RGB颜色模型格式化的第一数据集，并将所述第一数据集从RGB模型转换成第二颜色模型，所述第二颜色模型至少包括表示所述第一图像的照度通道、第一色度通道和第二色度通道。第一色度通道滤波器以至少考虑该照度通道内的边缘信息的方式对第一色度通道进行降噪，而第二色度通道滤波器以至少考虑照度通道内的边缘信息的方式对第二色度通道进行降噪。第二颜色模型转换器将该照度通道、降噪的第一色度通道和降噪的第二色度通道转换成根据RGB颜色模型格式化的被配置为形成第二图像的第二数据集。

C.K.Chu等人的文章“Edge-PreservingSmoothersforImageProcessing”,JournalofTheAmericanStatisticalAssociation,第93卷,第442期,第526-541页,1998年6月公开了一种滤波方法，该滤波方法适于执行对图像的滤波，从而在保护边缘的同时降低不期望的噪声。然而，如果在图像中CNR（对比噪声比）过小，那么边缘可能看不到，而且可能无法保护，导致图像的模糊，并且因此导致降低的图像质量。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供用于处理图像的图像处理装置、图像处理方法和图像处理计算机程序，其中，能够改进处理后的图像的图像质量。

在本发明的第一方面中，提出了一种用于处理图像的图像处理装置，其中该图像处理装置包括：

-用于提供对象的第一图像以及同一对象的第二图像的图像提供单元，

-用于对第一图像进行滤波的滤波单元，其中，滤波单元适于根据第一图像的图像值之间的第一相似度以及根据第二图像的图像值之间的第二相似度对第一图像进行滤波,

其中，滤波单元适于对第一图像的像元的图像值进行加权平均，其中，为了确定第一图像的第一像元的平均图像值，对包括第一像元的第一区域内的第一区域像元的图像值进行加权并且平均，其中，采用根据下述内容的权重对第一区域像元的图像值进行加权：

-作为a)相应的第一区域像元的图像值和围绕相应的第一区域像元的像元的图像值与b)第一图像中的第一像元的图像值和围绕第一像元的像元的图像值之间的相似度的第一相似度，

-作为a)第二图像中的与第一区域对应的第二区域内的相应的第二区域像元的图像值和围绕相应的第二区域像元的像元的图像值与b)第二图像中的与第一像元对应的第二像元的图像值和围绕第二像元的像元的图像值之间的相似度的第二相似度。

根据图像值之间的相似度的滤波允许根据图像值属于对象的同一部分（例如，如果对象是人或动物的话，属于对象的组织或骨骼物质）的可能性（likeliness）对第一图像进行滤波。例如，如果第一图像的或者第二图像的图像值之间的相似度大，那么对应的图像值就很可能属于对象的同一部分。相反，如果第一图像的和第二图像的图像值之间的相似度较小，那么它们更可能属于对象的不同部分，并且它们例如被对象的边缘隔开。即使由于噪声或其他干扰，第一图像的图像值比起在没有噪声或其他干扰时它们所应当的那样更加相似，在滤波期间也可以考虑图像值示出对象的同一部分的可能性，这是因为滤波单元适于不仅根据第一图像的图像值之间的第一相似度还根据第二图像的图像值之间的相似度来对第一图像进行滤波，该第二图像可能未被与第一图像相同的程度地干扰或者可能根本未被干扰。这允许提高第一图像的图像质量。

图像提供单元可以是已经存储了第一图像和第二图像的存储单元，或者图像提供单元可以是诸如计算机断层扫描系统、磁共振成像系统、核成像系统、超声成像系统等的成像模态。如果图像提供单元是成像模态，那么也可以将图像处理装置看作是生成对象的图像并且对这些图像进行处理的成像系统。

滤波单元优先地还适于根据第一图像的图像值之间的第一相似度并且根据第二图像的图像值之间的第二相似度对第二图像进行滤波。

第一图像和第二图像可以是二维图像、三维图像或四维图像。它们示出同一对象，即，整个对象或者仅对象的一部分，例如，仅对象的切片，如果对象在运动，则优选的是在同一时间和/或在同一运动状态下的。优先基于采集的对象的同一数据（尤其是投影数据）来重建第一图像和第二图像。滤波单元优先适于根据所述第一图像的图像值之间的差异来确定第一相似度，并且根据第二图像的图像值之间的差异来确定第二相似度，其中随着差异的增大，尤其是随着绝对差异的增大，相似度降低。而且，可以采用其他的相似性度量来用于确定图像值之间的相似度，例如，图像值的比值，其中，随着该比值与1的偏差的缩小，相似度提高。

滤波单元优先地适于执行滤波以致第一图像和/或第二图像被降噪。

进一步优选的是，调整滤波单元使得：如果a)第一区域像元与第一像元之间的第一相似度和b)第二区域像元与第二像元之间的第二相似度中的一个减小，并且如果a)第一区域像元与第一像元之间的第一相似度和b)第二区域像元与第二像元之间的第二相似度中的另一个保持不变或者减小，则第一区域像元的图像值的权重减小。还可以调整滤波单元使得：如果a)第一区域像元与第一像元之间的第一相似度和b)第二区域像元与第二像元之间的第二相似度中的一个减小，并且如果a)第一区域像元与第一像元之间的第一相似度和b)第二区域像元与第二像元之间的第二相似度中的另一个增大，则第一区域像元的图像值的权重减小。因此，如果第一相似度和第二相似度中的至少一个减小，则优选地，第一区域元素的图像值的权重减小。这允许以简单的方式考虑比其他图像值强的在图像的至少一幅中的具有较大的相似度的图像值。因此，即使由于噪声或其他干扰的原因，相似度在图像之一内比没有噪声或其他干扰的情况下所应当的相似度更大，相应的图像值也能够接受小的权重。

进一步优选的是，第一相似度是a)第一区域像元的图像值和围绕相应的第一区域像元的像元的图像值与b)第一像元的图像值和围绕第一图像的第一像元的像元的图像值之间的相似度，并且其中，第二相似度是a)第二图像中的与第一区域对应的第二区域内的第二区域像元的图像值和围绕相应的第二区域像元的像元的图像值与b)第二图像中的与第一像元对应的第二像元的图像值和围绕第二像元的像元的图像值之间的相似度。因而，为了确定相应的相似度，不仅考虑图像值的对，还考虑图像值的群组，其中，在这些不同的图像值群组之间确定相似度。这允许例如，在确定相应的相似度的同时考虑不同的图像值群组中所示的结构。

进一步优选的是，如果第一图像将被降噪，则第一相似度是第一图像的图像值相似的概率，并且其中，如果第二图像将被降噪，则第二相似度是第二图像的图像值相似的概率。进一步优选的是，滤波单元适于基于图像值之间的差异来确定图像值相似的概率。这允许如果相应的图像将被降噪，则直接根据图像值将相似的概率来对该图像值进行滤波。

进一步优选的是，滤波单元适于根据第一图像和第二图像中的至少一个中的像元之间的距离对第一图像进行滤波。因为如果不同的像元的距离增大，那么它们属于对象的不同部分的可能性也增大，因而通过根据第一图像和第二图像中的至少一个中的像元之间的距离对第一图像进行滤波，能够进一步改进滤波，例如使得边缘得到保护，由此进一步提高了经处理的图像的质量。

进一步优选的是，图像提供单元适于提供第一图像和第二图像使得它们示出对象的不同特性。进一步优选的是，图像提供单元适于提供谱计算机断层摄影图像，其中，第一图像指示对象的第一物理特性，而第二图像指示对象的第二物理特性，第一物理特性和第二物理特性互不相同。进一步优选的是，第一图像和第二图像之一是康普顿（Compton）图像，而第一图像和第二图像中的另一个是光电图像。进一步优选的是，第一图像和第二图像之一是康普顿图像或光电图像，而第一图像和第二图像中的另一个是康普顿图像和光电图像的组合。图像提供单元还可以适于提供微分相位衬度计算机断层摄影图像，其中，第一图像和第二图像之一指示对象的吸收，而第一图像和第二图像中的另一个指示由对象诱发的横贯对象的辐射的相移。第一图像能够显示对象的总衰减系数，而第二图像能够显示对象的折射率（refractiveindex）的实部。如果所述第一图像和第二图像表现对象的不同特性，则很可能的是，如果在第一图像中的某一区域内存在噪声，在第二图像的对应区域内可能不存在相同程度的噪声或者可能根本不存在噪声。因而，如果例如，由于噪声的原因在第一图像的某一区域内看不到边缘，那么在第二图像的对应区域内可能看得到该边缘，并且能够在滤波过程期间通过根据第一图像的图像值之间的第一相似度和第二图像的图像值之间的第二相似度对第一图像和/或第二图像进行滤波来考虑该边缘。

就本发明的另一方面而言，提出了一种用于处理图像的图像处理方法，其中，该图像处理方法包括：

-提供对象的第一图像和同一对象的第二图像，

-根据第一图像的图像值之间的第一相似度以及根据第二图像的图像值之间的第二相似度对第一图像进行滤波，

其中，滤波单元适于对第一图像的像元的图像值进行加权平均，其中，为了确定第一图像的第一像元的平均图像值，对包括第一像元的第一区域内的第一区域像元的图像值进行加权并且平均，其中，采用根据下述内容的权重对第一区域像元的图像值进行加权：

-作为a)相应的第一区域像元的图像值和围绕相应的第一区域像元的像元的图像值与b)第一图像中的第一像元的图像值和围绕第一像元的像元的图像值之间的相似度的第一相似度，

-作为a)第二图像中的与第一区域对应的第二区域内的相应的第二区域像元的图像值和围绕相应的第二区域像元的像元的图像值与b)第二图像中的与第一像元对应的第二像元的图像值和围绕第二像元的像元的图像值之间的相似度的第二相似度。

在本发明的另外的方面中，提出了一种用于处理图像的图像处理计算机程序，其中，该计算机程序包括程序代码模块，当在控制如权利要求1所述的图像处理装置的计算机上运行该计算机程序时，该程序代码模块使该图像处理装置执行如权利要求11所述的图像处理方法的步骤。

应当理解的是，权利要求1的图像处理装置、权利要求11的图像处理方法和权利要求12的图像处理计算机程序具有类似的和/或等同的优选实施例，该优选实施例尤其是从属权利要求中定义的。

应当理解的是，本发明的优选实施例也可以是从属权利要求与相应的独立权利要求的任意组合。

本发明的这些和其他方面将根据下文描述的实施例而变得清楚，并将参考下文描述的实施例而得到阐述。

附图说明

在下面的图中：

图1示意性并且示范性地示出了用于处理图像的图像处理装置的实施例，

图2示意性并且示范性地示出了图像提供单元的实施例，

图3示意性并且示范性地示出了多色辐射源的发射谱，

图4示意性并且示范性地示出了光电谱、康普顿谱和具有k边缘的谱，

图5示意性和示范性地示出了微分相位衬度计算机断层摄影系统的实施例的要素，以及

图6示意性地示出了说明用于处理图像的图像处理方法的实施例的流程图。

具体实施方式

图1示意性并且示范性地示出了用于处理图像的图像处理装置1的实施例。图像处理装置1包括用于提供对象的第一图像以及同一对象的第二图像的图像提供单元2。图像处理装置1还包括用于对第一图像进行滤波的滤波单元3，其中该滤波单元3适于根据第一图像的图像值之间的第一相似度和第二图像的图像值之间的第二相似度对第一图像进行滤波。滤波单元3优先适于还根据第一图像的图像值之间的第一相似度以及第二图像的图像值之间的第二相似度对第二图像进行滤波。经滤波的图像能够在显示器4上显示出来。

第一图像和第二图像可以是显示同一对象的二维图像、三维图像或四维图像，该对象可以是整个对象或仅对象的一部分，例如，仅对象的切片。如果对象是如人的心脏那样的运动对象，那么第一图像和第二图像显示优选处于同一运动状态的对象。在该实施例中，基于投影数据，特别是基于计算机断层摄影投影数据，来重建第一图像和第二图像，其中，根据同一投影数据来重建第一图像和第二图像。

图像提供单元2适于提供第一图像和第二图像，使得它们显示对象的不同特性，特别是显示对象的不同物理特性。在实施例中，图像提供单元2适于提供谱计算机断层摄影图像，其中第一图像指示对象的第一物理特性，而第二图像指示对象的第二物理特性，其中第一物理特性和第二物理特性彼此不同。例如，第一图像和第二图像之一可以是康普顿图像，而第一图像和第二图像中的另一个可以是光电图像，或者第一图像和第二图像之一可以是康普顿图像或光电图像，而第一图像和第二图像中的另一个可以是康普顿图像和光电图像的组合。

图像提供单元2可以是存储了第一图像和第二图像的存储单元，或者图像提供单元2也可以是允许通过数据连接接收第一图像和/或第二图像的图像接收单元。图像提供单元2也可以是生成第一图像和第二图像的成像模态（如谱计算机断层摄影系统）。在下文中将参考图2示意性并且示范性地描述这样的谱计算机断层摄影系统。

谱计算机断层摄影系统包括能够围绕旋转轴R旋转的台架（gantry）14，旋转轴R平行于z方向延伸。将诸如X射线管之类的辐射源15安装到台架14上。在高实施例中，辐射源15发射多色辐射。辐射源15设置有准直器设备16，准直器设备16根据辐射源15发射的辐射形成锥形辐射束17。在其他实施例中，准直器设备16可以适于形成具有另一形状，例如具有扇形的辐射束。

辐射在圆柱检查区5中的兴趣区域中横贯对象（图2中未示出），该对象例如是患者或技术对象。在横贯兴趣区域之后，辐射束17入射到探测设备6上，在这一实施例中，探测设备6具有二维探测表面，其中探测设备6安装在台架14上。在另一实施例中，探测设备6可以包括一维探测表面。

探测设备6优先包括能量分辨探测器元件。能量分辨探测器元件优先是光子计数探测器元件，该光子计数探测器元件例如按照对入射光子进行计数的原理工作，并且输出表示不同能量窗内的光子的数量的信号。例如，在LlopartX.等人的“Firsttestmeasurementsofa64kpixelreadoutchipworkinginasinglephotoncountingmode”,Nucl.Inst.andMeth.A,509(1-3):157-163,2003中,以及在Llopart,X.等人的“Medipix2:A64-kpixelreadoutchipwith55μmsquareelementsworkinginasinglephotoncountingmode”,IEEETrans.Nucl.Sci.49(5):2279-2283,2002中描述了这样的能量分辨探测设备。优选地，调整能量分辨探测器元件，使得每一探测器元件提供对应至少两个能量窗的至少两个能量分辨探测信号。然而，具有甚至更高的能量分辨率，以便增强成像系统的灵敏度和噪声鲁棒性是有利的。

由电机7以优选恒定但是可调节的角速度驱动台架14。提供另外的电机8，来用于使对象（例如安置在检查区5内的患者台上的患者）平行于旋转轴或者z轴的方向发生位移。例如，这些电机7、8由控制单元9控制，使得辐射源15和检查区5，特别是兴趣区域沿螺旋轨迹相对于彼此移动。对象或者检查区5（特别是兴趣区域）不发生移动，而是辐射源15旋转，即辐射源15相对于兴趣区域沿圆形轨迹行进，也是可以的。在该实施例中，由探测设备6获取的数据是取决于能量的探测数据，将该探测数据提供给重建单元10，来用于根据所提供的取决于能量的探测数据重建兴趣区域的至少第一图像和第二图像。重建单元10也优先由控制单元9控制。将重建的图像提供给滤波单元3，以用于对至少第一图像进行滤波。

重建单元10包括用于根据探测数据来确定至少两个衰减分量的计算单元12。探测数据的衰减分量是仅由一种物理效应或者由几种物理效应引起的，例如，一个衰减分量可以是由康普顿效应引起的分量，而另一衰减分量可以是由光电效应引起的分量。另外的衰减分量可以是由兴趣区域内存在的k边缘引起的分量。可替代地或附加地，衰减分量可以是由例如兴趣区域内的某种材料的吸收引起的分量。例如，一衰减分量可以是由某种材料的吸收引起的分量，而另一衰减分量可以是由另一种材料的吸收引起的分量。

重建单元10还包括反投影单元13，反投影单元13用于对计算出的探测数据的衰减分量进行反投影，从而重建出对应的衰减分量图像。例如，可以将康普顿图像重建成第一图像和第二图像之一，并且可以将光电图像重建成第一图像和第二图像中的另一个。

到达计算单元12的输入是多个能量仓（在该实施例中最少是三个能量仓）的能量分辨探测数据d_i。这些探测数据d_i示出第i个能量仓b_i的谱灵敏度D_i(E)。此外，多色辐射源15的发射谱T(E)通常是已知的或者能够测量的。在图3中示意性并且示范性地示出了多色辐射源的这样的发射谱T(E)的示例。在计算单元12中，将探测数据d_i的生成模型化为具有谱P(E)的光电效应、具有谱C(E)的康普顿效应和具有谱K(E)的k边缘的线性组合。

在图4中示范性并且示意性地示出了谱P(E)、C(E)和K(E)。

可以通过下述方程系来将探测数据的生成模型化：

d_i=∫dET(E)D_i(E)exp[-(ρ_光子P(E)+ρ_康普顿C(E)+ρ_k边缘K(E))],(1)其中，ρ_光子、ρ_康普顿和ρ_k边缘分别是光电分量、康普顿分量和k边缘分量的密度长度乘积（densitylengthproduct）。

由于对于至少三个能量仓b₁,b₂,b₃可获得至少三个探测信号d₁,d₂,d₃，因而形成了至少三个方程的方程系，该方程系具有三个未知数，该三个未知数是三个密度长度乘积，因而能够在计算单元12中使用已知数值法解出该三个未知数。如果可获得多于三个的能量仓，那么优选的是，使用考虑了测量结果的噪声统计的最大似然法。通常，三个能量仓足够了。然而，为了提高灵敏度和噪声鲁棒性，优选的是，具有更多能量仓的更多探测数据。对于每一衰减分量而言，即对于每一密度长度乘积而言，可以通过对相应的密度长度乘积进行反投影来重建对象的衰减分量图像。可替代地或附加地，可以将不同密度长度乘积的图像组合，或者在反投影之前将不同密度长度乘积组合，以生成组合图像，该组合图像是由组合的衰减分量生成的对象图像。

在另一实施例中，图像提供单元2能够适于提供微分相位衬度计算机断层摄影图像，其中第一图像和第二图像之一指示对象的吸收，而第一图像和第二图像中的另一个指示由对象诱发的横贯对象的辐射的相移。特别是，第一图像优先显示对象的总衰减系数，而第二图像优先显示对象的折射率的实部。而且，可以将这些第一图像和第二图像存储在可以为图像提供单元2的存储单元内，或者可以通过也可以为图像提供单元2的图像接收单元接收这些第一图像和第二图像。然而，图像提供单元2也可以是微分相位衬度计算机断层摄影系统，其生成第一图像和第二图像，并且在下文中将参考图5对其进行示范性和示意性地描述。

图5示出了一种微分相位衬度计算机断层摄影系统的示范性实施例的三维表示。与源光栅34相邻布置相当大的x射线源32。既然由于x射线源32与所发射的辐射的波长相对的尺寸所致，可以认为x射线源32是不相干的，那么应用源光栅34来用于提供多个单一的相干x射线源。

X辐射35从x射线源32沿光轴37的方向放射，其有可能构成x射线的扇束或锥束。在图5中未描绘x射线射束的相应形状。X辐射35抵达对象36，横贯对象36，并且随后抵达分束器光栅38。分束器光栅38的沟槽或缝隙相对于分束器光栅的实区（阻挡区域）改变了经过的电磁辐射的相位。相应地，实现了相移特别是，实现了相移π。

将分析器光栅（analyzergrating）40布置在分束器光栅38和x射线探测器42之间。源自分束器光栅38朝x射线探测器的方向的多个波抵达分析器光栅40，并且随后在x射线探测器42的表面上产生强度调制图案。

通过将分束器光栅38与分析器光栅40相对移动，从而使光栅相对于彼此发生位移，尤其是分束器光栅38和分析器光栅40的光栅周期的一部分，由此通过图像探测器42可获得多个透射图像。因而，在透射图像的采集期间，执行所谓的相位步进，其中，在一个周期内例如以四到十步改变光栅38、40的相对位置，并且针对每一相对位置测量透射图像。根据该系列的透射图像，通过针对每一探测器像素对所测量的强度进行简单地求均值来获得常规的吸收图像。与常规的x射线透射成像中一样，这一测量涉及根据比尔定律沿x射线路径在总的衰减系数上的线性积分。通过在相位步进循环上对测量的强度的动态特性进行分析而得到有关折射率的实部的信息。该强度优先随分析器光栅40的光栅周期而周期性变化。典型地，可以假定正弦变化。正弦的相位与碰撞分束器光栅38的相位波前的梯度有关。根据物理学，该相位波前的梯度与对象的折射率的实部的投影的一阶导数线性相关。因而，能够基于正弦的相位来确定对象的折射率的实部的投影。通过对所确定的对象折射率的实部的投影进行反投影，能够重建出显示对象的折射率实部的图像。因此，微分相位衬度计算机断层摄影系统能够重建显示对象的总衰减系数的第一图像以及显示对象的折射率实部的第二图像。例如在TimmWeitkamp等人的文章“X-rayphaseimagingwithagratinginterferometer”,OPTICSEXPRESS,第13卷,第16期,第6296-6304页(2005年8月)中公开了对已知微分相位衬度计算机断层摄影技术的更详细描述，通过引用将该文章并入本文。

再次参考图1，滤波单元3优先适于执行滤波，使得通过使用下列的滤波方程来对第一图像进行降噪：

${\hat{u}}^{\left(1\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right)=\frac{\underset{{\stackrel{\→}{x}}_j\∈{\mathrm{\Δ}}_i}{\mathrm{\Σ}}{L}_1({\stackrel{\→}{u}}^{\left(1\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right)-{\stackrel{\→}{u}}^{\left(1\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right))L_2\left({\stackrel{\→}{u}}^{\left(2\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right){\stackrel{\→}{u}}^{\left(2\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right)\right)K({\stackrel{\→}{x}}_i-{\stackrel{\→}{x}}_j)u^{\left(1\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right)}{\underset{{\stackrel{\→}{x}}_j\∈{\mathrm{\Δ}}_i}{\mathrm{\Σ}}{L}_1({\stackrel{\→}{u}}^{\left(1\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right)-{\stackrel{\→}{u}}^{\left(1\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right))L_2({\stackrel{\→}{u}}^{\left(2\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right)-{\stackrel{\→}{u}}^{\left(2\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right))K({\stackrel{\→}{x}}_i-{\stackrel{\→}{x}}_j)},---\left(2\right)$

其中，表示在第一图像的位置处的第一像元的平均图像值，Δ_i表示包括位置处的第一像元的第一区域，表示处于第一区域Δ_i内的第一区域像元的位置，表示a)第一区域像元的图像值和可选的围绕位置处的相应第一区域元素的像元的图像值与b)位置处的第一像元的图像值和可选的围绕第一图像的第一像元的像元的图像值之间的第一相似度。

函数表示a)第二图像中与第一区域对应的第二区域内的位置处的第二区域像元的图像值和可选的围绕位置处的第二区域元素的像元的图像值与b)第二图像中的于处于第一图像内的相同位置上的第一像元对应的位置处的第二像元的图像值和可选的围绕第二像元的像元的图像值之间的第二相似度。函数是取决于位置和处的像元之间的距离的距离函数，而表示第一图像内的位置处的未经滤波的图像值。

可以将第一相似度L₁、第二相似度L₂和距离函数K的组合除以方程（2）中所示的分母看作是根据方程（2）执行加权平均的权重。因而，根据方程（2），滤波单元3优先适于对第一图像的像元的图像值进行加权平均，其中，为了确定第一图像的第一像元的平均图像值，对第一区域（包括第一像元）内的第一区域像元的图像值进行加权并求平均，其中利用根据第一相似度以及根据第二相似度的权重对第一区域像元的图像值进行加权，该第一相似度是a)第一区域像元的图像值和围绕相应的第一像元的可选的像元的图像值与b)第一像元的图像值和围绕第一图像的第一像元的像元的图像值之间的相似度，该第二相似度是a)第二图像中的与第一区域对应的第二区域内的第二区域像元的图像值和可选的围绕相应的第二区域像元的像元的图像值与b)第二图像中的与第一像元对应的第二像元的图像值和可选的围绕第二像元的像元的图像值之间的相似度。

可以将矢量看作是以为中心的图像块（imagepatch）。例如，在二维情况下，如果考虑可选的围绕相应的第一像元的像元的图像值和可选的围绕相应的第二像元的像元的图像值，那么该图像块可以是以位置处的像素为中心的9×9子图像。该块也可以具有其他尺寸。例如，该补片可以具有5×5或者7×7的尺寸。此外，也可以采用三维块。如果不考虑可选的图像值，即，如果只考虑位置和处的单一图像值之间的差，那么相应的矢量将分别只包括位置或处的相应的单个图像值。那么该块尺寸为1×1。

如果在两幅以上的图像的基础上执行滤波，那么滤波单元3优先适于根据下列滤波方程对第一图像进行滤波：

${\hat{u}}^{\left(1\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right)=\frac{\underset{{\stackrel{\→}{x}}_j\∈{\mathrm{\Δ}}_i}{\mathrm{\Σ}}\underset{k=1...N}{\mathrm{\Π}}{L}_k({\stackrel{\→}{u}}^{\left(k\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right)-{\stackrel{\→}{u}}^{\left(k\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right))K({\stackrel{\→}{x}}_i-{\stackrel{\→}{x}}_j)u^{\left(1\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right)}{\underset{{\stackrel{\→}{x}}_j\∈{\mathrm{\Δ}}_i}{\mathrm{\Σ}}\underset{k=1...N}{\mathrm{\Π}}{L}_k({\stackrel{\→}{u}}^{\left(k\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right)-{\stackrel{\→}{u}}^{\left(k\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right))K({\stackrel{\→}{x}}_i-{\stackrel{\→}{x}}_j)},---\left(3\right)$

其中，N表示对第一图像进行滤波所考虑的图像的数量，而指数k表示属于第k幅图像的相应元素。

可以通过下述方程定义第k的相似度：

$L_k({\stackrel{\→}{u}}^{\left(k\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right)-{\stackrel{\→}{u}}^{\left(k\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right))=e^{-{\left|\right|{\stackrel{\→}{u}}^{\left(k\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right)-{\stackrel{\→}{u}}^{\left(k\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right)\left|\right|}^2/{2\mathrm{\σ}}_L^{\left(k\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_i\right){\mathrm{\σ}}_L^{\left(k\right)}\left({\stackrel{\→}{x}}_j\right)},---\left(4\right)$

其中，和分别表示位置和处的本地噪声估计。

可以或者通过确定被看作实际上是均匀区域的区域内的标准偏差来人工获得噪声估值。也可以通过从最初的原始数据中的噪声开始的经典噪声传播来获得空间解析噪声估计，该经典噪声传播被已知为至少一个良好的逼近。例如，在AdamWunderlich等人的文章“Imagecovarianceandlesiondetectabilityindirectfan-beamx-raycomputedtomography”,InstituteofPhysicsandEngineeringinMedicine,第2471-2493页(2008)中公开了该已知的经典噪声传播，通过引用将该文章并入本文。可以将相同的概念应用于微分相位衬度计算机断层摄影以及谱计算机断层摄影。

也可以采用全局噪声估计，来替代局部噪声估计，尤其是在噪声在图像之间并未产生大变化的情况下。

上述方程确保了，如果a)第一区域像元和第一像元之间的第一相似度和b)第二区域像元和第二像元之间的第二相似度之一降低，以及如果a)第一区域像元和第一像元之间的第一相似度和b)第二区域像元和第二像元之间的第二相似度中的另一个保持不变或者降低，那么第一区域像元的图像值的权重降低。

该相似度提供了两个图像值或者两个图像块相同的可能性的估计，尤其是在要对相应的图像降噪的情况下。因此也可以将方程（4）中定义的相似度看作是一种图像值相似的概率。对于比噪声小得多的差异而言，可能性或概率接近1，而对于比噪声水平大的差异而言，相似度降为零。特别是，如果考虑尺寸大于1×1的图像块，则由于相似度的高斯原型（Gaussianprototype）的原因，如果围绕和的图像块在N幅图像中的任一者中都在统计学上是不同的话，所得到的位置处的图像值的权重将是小的。因此能够确保不执行跨越第一图像中的统计学上显著的边缘的平滑。因此该滤波是边缘保护的。

可以通过下列方程定义也可以被看作是空间加权函数的距离函数：

$K({\stackrel{\→}{x}}_i-{\stackrel{\→}{x}}_j)=e^{-|{\stackrel{\→}{x}}_i-{\stackrel{\→}{x}}_j|/{2\mathrm{\σ}}_K^2},---\left(5\right)$

或者

其中，参数σ_K控制在求平均期间考虑的邻域（neighborhood）的有效尺寸。

在下文中，将参考图6所示的流程图示范性地描述用于处理图像的图像处理方法的实施例。

在步骤101中，提供了对象的第一图像和同一对象的第二图像。例如，可以通过存储单元提供第一图像和第二图像，或者可以通过诸如谱计算机断层摄影系统或者微分相位衬度计算机断层摄影系统之类的成像模态生成第一图像和第二图像。在步骤102中，根据第一图像的图像值之间的第一相似度以及第二图像的图像值之间的第二相似度对第一图像进行滤波。优先地根据上述方程执行这一滤波。

如果对象是如人的心脏那样的运动对象，那么优先同时采集第一图像和第二图像，并且第一图像和第二图像优先准确地显示处于同一运动状态的对象内的同一切片。滤波单元剖析降噪过程中几幅图像的可用性。优先地，对第一图像应用几次该滤波过程。

在现有技术中，滤波受到下述问题的妨碍。在谱计算机断层摄影系统中，光电图像中的噪声和康普顿图像中的噪声是高度反相关的，即，每幅图像中的噪声水平都是相对高的。此外，在相位衬度图像中，不同组织类型的CNR在不同的图像内可能差别相当大。在CNR大于1的情况下，一些解剖学结构可能看不到，从而导致这些结构的不希望出现的模糊。这些问题可以通过使用上述滤波单元来减轻或者消除，其中，如果在第一图像和第二图像的任一者中检测到边缘，那么由滤波单元执行的加权求平均期间对相应的图像值加权的权重将变小。

尽管在上述实施例中，利用高斯型扩散滤波器描述了滤波，但是也可以将根据第一图像的图像值之间的相似度以及根据第二图像的图像值之间的相似度对第一图像滤波的基本思想应用于其他滤波方法，尤其是应用于采用另一扩散滤波器、平均移位滤波器（mean-shiftfilter）和/或双边滤波器（bi-lateralfilter）的滤波方法，这是因为这些方法都有如下的特征：基本上只在具有“相似”的图像值的区域内应用低通滤波。对于所有的这些方法而言，对“相似的”图像值的分类可以是以即将到来的附加图像为基础的，即，只有在所有的图像中存在“相似”时才存在“相似”，或者等同地，如果在图像的至少一幅中检测到边缘则假定该边缘存在。

尽管在上述实施例中，谱计算机断层摄影系统适于生成诸如康普顿图像和光电图像之类的被看作第一图像和第二图像的不同衰减分量图像，其中，根据第一图像的图像值之间的第一相似度以及根据第二图像的图像值之间的第二相似度对至少第一图像进行滤波，但是该谱计算机断层摄影系统也可以适于针对每一能量仓生成对应的能量仓图像，其中，将这些能量仓图像之一看作是第一图像，而将这些能量仓图像中的另一个看作是第二图像，并且其中，根据第一图像的图像值之间的第一相似度以及根据第二图像的图像值之间的第二相似度对至少第一图像进行滤波。由于能够将谱处理应用于经滤波的能量仓图像，以生成（例如）康普顿图像、光电图像和可选的k边缘图像。

尽管在上述实施例中，已描述了滤波所基于的某些相似度，但是在其他实施例中，也可以将其他相似度用于对第一图像进行滤波，只要根据第一图像的图像值之间的第一相似度以及第二图像的图像值之间的第二相似度对第一图像进行滤波即可。

尽管在上述实施例中，描述了谱计算机断层摄影系统和微分相位衬度计算机断层摄影系统以用于生成第一图像和第二图像，但是也可以采用其他成像模态来生成同一对象的第一图像和第二图像。例如，如果对象是诸如人的心脏或其他器官之类的运动对象，那么可以采用磁共振成像系统、核成像系统、超声成像系统等来生成处于同一运动状态下的同一对象的第一图像和第二图像以及可能的另外的图像。

通过研究附图、说明书和所附权利要求，本领域技术人员在实践所要求保护的发明的时候能够理解并产生对所公开的实施例的其他变型。

在权利要求中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且不定冠词“一个”或“一种”不排除多个或多种。

单个单元或设备可以完成权利要求中列举的几个项的功能。在互不相同的从属权利要求中列举某些措施的事实不表示不能采用这些措施的组合来获得改进。

可以通过任何其他数量的单元或设备来执行由一个或几个单元或设备执行的诸如滤波或反投影之类的计算。例如，可以通过单个单元或者任何其他数量的不同单元来执行对第一图像和第二图像的重建以及滤波。可以将根据该图像处理方法的图像处理装置的计算和/或控制实施为计算机程序的程序代码模块和/或实施为专用硬件。

可以将计算机程序存储/分布在适当的介质中，例如，该介质是光存储介质或者与其他硬件一起提供的或者作为其他硬件的一部分的固态介质，但是，也可以将该计算机程序以其他形式分布，例如，通过互联网或者其他有线或无线电信系统分布。

不应将权利要求中的任何附图标记解释为限制本发明的范围。

本发明涉及一种图像处理装置，其包括用于提供对象的第一图像和同一对象的第二图像的图像提供单元，还包括根据第一图像的图像值之间的第一相似度以及根据第二图像的图像值之间的第二相似度对第一图像进行滤波的滤波单元。即使由于噪声的原因，第一图像和第二图像之一的图像值被干扰，这也允许根据图像值属于对象的同一部分（例如，如果对象是人或者动物的话，属于对象的组织或骨骼物质）的可能性对第一图像进行滤波，从而提高了（例如）滤波过程的边缘保护特性。

Claims (12)

1.一种用于处理图像的图像处理装置，所述图像处理装置(1)包括：

-图像提供单元(2)，其用于提供对象的第一图像以及同一对象的第二图像，

-用于对所述第一图像进行滤波的滤波单元(3)，其中，所述滤波单元(3)适于根据所述第一图像的图像值之间的第一相似度以及根据所述第二图像的图像值之间的第二相似度对所述第一图像进行滤波,

其中，所述滤波单元(3)适于对所述第一图像的像元的图像值进行加权平均，其中，为了确定所述第一图像的第一像元的平均图像值，对包括所述第一像元的第一区域内的第一区域像元的图像值进行加权并且求平均，其中，采用取决于下述内容的权重对所述第一区域像元的图像值进行加权：

-作为a)相应的第一区域像元的图像值和围绕所述相应的第一区域像元的像元的图像值与b)所述第一像元的图像值和围绕所述第一图像的所述第一像元的像元的图像值之间的相似度的第一相似度；

-作为a)所述第二图像中的与所述第一区域对应的第二区域内的相应的第二区域像元的图像值和围绕所述相应的第二区域像元的像元的图像值与b)所述第二图像中的与所述第一像元对应的第二像元的图像值和围绕所述第二像元的像元的图像值之间的相似度的第二相似度。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，调整所述滤波单元(3)，使得如果a)所述第一区域像元与所述第一像元之间的所述第一相似度和b)所述第二区域像元与所述第二像元之间的所述第二相似度中的一个降低，以及如果a)所述第一区域像元与所述第一像元之间的所述第一相似度和b)所述第二区域像元与所述第二像元之间的所述第二相似度中的另一个保持不变或者降低，则第一区域像元的图像值的权重降低。

3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，如果所述第一图像将被降噪，则所述第一相似度是所述第一图像的图像值相似的概率，并且其中，如果所述第二图像将被降噪，则所述第二相似度是所述第二图像的图像值相似的概率。

4.根据权利要求3所述的图像处理装置，其中，所述滤波单元(3)适于基于图像值之间的差异来确定所述图像值相似的概率。

5.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述滤波单元(3)适于根据所述第一图像和所述第二图像中的至少一个中的像元之间的距离来对所述第一图像进行滤波。

6.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述图像提供单元(2)适于提供所述第一图像和所述第二图像，使得它们显示所述对象的不同特性。

7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其中，所述图像提供单元(2)适于提供谱计算机断层摄影图像，其中，所述第一图像指示所述对象的第一物理特性，而所述第二图像指示所述对象的第二物理特性，所述第一物理特性和所述第二物理特性互不相同。

8.根据权利要求7所述的图像处理装置，其中，所述第一图像和所述第二图像中的一个是康普顿图像，而所述第一图像和所述第二图像中的另一个是光电图像。

9.根据权利要求7所述的图像处理装置，其中，所述第一图像和所述第二图像中的一个是康普顿图像或光电图像，而所述第一图像和所述第二图像中的另一个是康普顿图像和光电图像的组合。

10.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述图像提供单元(2)适于提供微分相位衬度计算机断层摄影图像，其中，所述第一图像和所述第二图像中的一个指示所述对象的吸收，而所述第一图像和所述第二图像中的另一个指示由所述对象诱发的贯穿所述对象的辐射的相移。

11.一种用于处理图像的图像处理方法，所述图像处理方法包括：

-提供对象的第一图像和同一对象的第二图像，

-根据所述第一图像的图像值之间的第一相似度以及根据所述第二图像的图像值之间的第二相似度对所述第一图像进行滤波,

其中，对所述第一图像的像元的图像值进行加权平均，其中，为了确定所述第一图像的第一像元的平均图像值，对包括所述第一像元的第一区域内的第一区域像元的图像值进行加权并且求平均，其中，采用取决于下述内容的权重对所述第一区域像元的图像值进行加权：

-作为a)相应的第一区域像元的图像值和围绕所述相应的第一区域像元的像元的图像值与b)所述第一像元的图像值和围绕所述第一图像的所述第一像元的像元的图像值之间的相似度的第一相似度；

-作为a)所述第二图像中的与所述第一区域对应的第二区域内的相应的第二区域像元的图像值和围绕所述相应的第二区域像元的像元的图像值与b)所述第二图像中的与所述第一像元对应的第二像元的图像值和围绕所述第二像元的像元的图像值之间的相似度的第二相似度。

12.一种用于处理图像的图像处理装置，所述图像处理装置包括：

-用于提供对象的第一图像和同一对象的第二图像的模块，

-用于根据所述第一图像的图像值之间的第一相似度以及根据所述第二图像的图像值之间的第二相似度对所述第一图像进行滤波的模块,

其中，对所述第一图像的像元的图像值进行加权平均，其中，为了确定所述第一图像的第一像元的平均图像值，对包括所述第一像元的第一区域内的第一区域像元的图像值进行加权并且求平均，其中，采用取决于下述内容的权重对所述第一区域像元的图像值进行加权：

-作为a)相应的第一区域像元的图像值和围绕所述相应的第一区域像元的像元的图像值与b)所述第一像元的图像值和围绕所述第一图像的所述第一像元的像元的图像值之间的相似度的第一相似度；

-作为a)所述第二图像中的与所述第一区域对应的第二区域内的相应的第二区域像元的图像值和围绕所述相应的第二区域像元的像元的图像值与b)所述第二图像中的与所述第一像元对应的第二像元的图像值和围绕所述第二像元的像元的图像值之间的相似度的第二相似度。