DE19653476A1 - Verfahren zur Intensitätskorrektur eines Bildes - Google Patents
Verfahren zur Intensitätskorrektur eines BildesInfo
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Description
Bei manchen Bildgewinnungsverfahren besteht das Problem, daß
beim Aufnahmeverfahren eine über den Bildbereich ungleichför
mige Empfindlichkeitscharakteristik vorliegt. Zum Beispiel
kann die Empfindlichkeit zum Bildrand hin abfallen, so daß am
Rand des Bildes Abschattungen auftreten. Ein Bildgewinnungs
verfahren, bei dem dieses Problem auftritt, ist beispielswei
se die Kernspintomographie. Dabei werden bekanntlich Atomker
ne in einem starken Magnetfeld durch Einstrahlung von Hoch
frequenz angeregt. Das entstehende hochfrequente Signal wird
mit einer Antenne empfangen und in Intensitätswerte für eine
aus einzelnen Bildpunkten (Pixeln) zusammengesetzte Bildda
tenmatrix umgesetzt. Zum Anregen der Kernspins wird dabei
meist eine sogenannte Ganzkörperantenne verwendet, die im ge
samten Untersuchungsbereich eine relativ gute Homogenität
aufweist. Zum Empfangen der entstehenden Kernresonanzsignale
werden dagegen häufig sogenannte Lokalspulen eingesetzt, die
nur einen verhältnismäßig kleinen Bereich erfassen. Damit er
hält man eine verbesserte Empfindlichkeit sowie ein besseres
Signal/Rausch-Verhältnis. Eine Sonderform dieser Lokalspulen
sind sogenannte Arrayspulen, bei denen mehrere Empfangsspulen
nebeneinander angeordnet sind und je nach dem gewählten Un
tersuchungsbereich umgeschaltet werden. Ein Beispiel für eine
solche Arrayspule ist in Fig. 1 dargestellt. Dabei sind meh
rere, sich überlappende Einzelspulen 1 vorgesehen, die über
Anpaßschaltungen 2 auf ein Kombinationsnetzwerk 3 geführt
werden, wo schließlich das Empfangssignal gewonnen wird.
Lokalspulen weisen im Gegensatz zur obengenannten Ganzkörpe
rantenne eine relativ ungleichförmige Empfindlichkeitsvertei
lung auf, d. h., die Empfindlichkeit ist in der Mitte hoch und
fällt zu den Rändern hin ab. Dies führt in dem gewonnenen
Bild zu Abschattungen in den Randbereichen, die erheblich
stören. Bei den obengenannten Arrayspulen kommt das Problem
hinzu, daß sich je nach Aktivierung der Einzelspulen die
Bildintensität ändert. Ferner gibt es auch flexible Lokalspu
len, die unmittelbar am Körper des Patienten angelegt werden
Dabei liegt die Empfindlichkeitscharakteristik nicht von vor
neherein fest, sondern sie ergibt sich erst nach Auflegen auf
den Körper des Patienten.
Bei bestehenden Anlagen, z. B. vom Typ Magnetom® der Firma
Siemens AG, wird zur Vermeidung dieses Problems ein Verfahren
angewandt, das im folgenden zur Erläuterung der Problemstel
lung kurz dargestellt werden soll. Dabei wird davon ausgegan
gen, daß zur MR-Bildgebung in bekannter Weise Signale gewon
nen werden, deren Ursprung in Phasenfaktoren codiert ist.
Diese Signale werden phasenempfindlich demoduliert, digitali
siert und in eine Rohdatenmatrix, die allgemein auch als "k-
Raum" bezeichnet wird, eingetragen. Durch zwei- bzw. dreidi
mensionale Fourier-Transformation wird aus dieser Rohdatenma
trix eine Bilddatenmatrix gewonnen, die aus einzelnen Pixeln
mit zugeordneten digitalen Intensitätswerten zusammengesetzt
ist. Auf die Einzelheiten der Bildgebung mittels magnetischer
Resonanz (MR) wird hier nicht näher eingegangen, da dieses
nicht Bestandteil der Erfindung ist. Es wird vielmehr auf das
zusammenfassende Buch Morneburg, Bildgebung für die medizini
sche Diagnostik, 3. Auflage 1995, Kapitel 6.2 "Verfahren zur
Ortsauflösung" verwiesen.
Bei dem bekannten Verfahren zur Ermittlung der Spulencharak
teristik wird diese aus dem Bild selbst gewonnen. Dabei geht
man von der zutreffenden Annahme aus, daß sich die Spulenemp
findlichkeit über das Bild nur langsam ändert, also in einem
tiefpaßgefilterten Bild zum Ausdruck kommt. Es wird also zu
nächst eine starke Tiefpaßfilterung des Ursprungsbildes
durchgeführt, und zwar, indem man bei einem zweidimensionalen
Bild eine zweidimensionale Fourier-Transformation in Zeilen- und
Spaltenrichtung durchführt. Durch die Fourier-Transforma
tion führt man bekanntlich die Bildinformation in den Fre
quenzraum über. In diesem Frequenzraum entspricht das Zentrum
niedrigen Frequenzen, der Randbereich hohen Frequenzen. Im
Frequenzraum wird nun ein Filter angewandt, das den zentralen
Bereich herausfiltert. Im einfachsten Fall werden alle Werte
außerhalb eines zentralen Bereichs, der zum Beispiel in einer
Matrix von 256×256 Punkten lediglich 4×4 Punkte umfassen
kann, auf Null gesetzt. Wenn man nun auf die so gewonnene Ma
trix im Frequenzraum eine zweidimensionale inverse Fourier-
Transformation anwendet, so gelangt man wieder in den Bild
raum zurück, wobei das so gewonnene Hilfsbild jedoch gegen
über dem Ursprungsbild, wie gewünscht, sehr stark tiefpaßge
filtert ist. Dieses Hilfsbild wird nun als Spulencharakteri
stik betrachtet und zur Korrektur des Ursprungsbildes heran
gezogen. Dazu wird das Hilfsbild auf 1 normiert und im Ur
sprungsbild jedes Pixel mit dem Kehrwert des zugeordneten Pi
xels im normierten Hilfsbild multipliziert. Auf diese Weise
könnte in signalarmen Bereichen des Bildes ein sehr hoher
Multiplikator entstehen, der zum Beispiel das Rauschen stark
anheben würde. Es wird daher eine Schranke vorgegeben, die
den maximalen Multiplikator nach oben beschränkt. Damit kann
verhindert werden, daß reine Rauschgebiete auf das Intensi
tätsniveau des restlichen Bildes erhöht werden.
Ein Blockschaltbild des Verfahrens ist schematisch in Fig. 2
dargestellt. Dabei geht man z. B. bei einer Arrayspule von
drei Ursprungsbildern BD aus, wobei das jeweilige Betrach
tungsfenster wie üblich mit FOV (Field of View) bezeichnet
ist. Durch eine zweidimensionale Fourier-Transformation (2D-
FFT) erhält man Datensätze im Frequenzbereich (FD). Die Be
zeichnung 2D-FFT rührt daher, daß eine zweidimensionale Fou
rier-Transformation durchgeführt wird, und zwar basierend auf
dem "Fast Fourier Transform" (FFT) Algorithmus. Auf die Da
tensätzen FD wird ein Filter angewandt, das deren Zentrum,
das niedrigen Frequenzen entspricht, stärker gewichtet als
die höhere Frequenzen repräsentierenden Randbereiche. Durch
eine weitere Fourier-Transformation erhält man tiefpaßgefil
terte Hilfsbilder BD'. Unter Berücksichtigung der oben erläu
terten, vom Benutzer einzugebenden Schranke (cut off) wird
nun jedes Pixel aus dem Bilddatensatz BD multipliziert, so
daß man ein korrigiertes Bild BDk erhält.
Die Wirkung dieser Korrektur ist in den Fig. 3 bis 5 dar
gestellt. Dabei wird ein Phantom abgebildet, das im wesentli
chen einen rechteckförmigen Querschnitt mit zwei Einbuchtun
gen hat. Die durchgezogene Linie stellt den Sollwert des In
tensitätsverlaufs I über die Achse x dar. Die Empfindlich
keitscharakteristik der zur Signalaufnahme verwendeten Ober
flächenspule ist in Fig. 3 gestrichelt eingezeichnet. Damit
erhält man im Bild den gekringelt eingezeichneten Intensi
tätsverlauf I. Außerhalb des Bereichs des Phantoms Ph tritt
nur ein Rauschsignal auf. Wenn man das gewonnene Bild stark
tiefpaßfiltert, so erhält man den in Fig. 4 mit einer durch
gezogenen Linie eingezeichneten Intensitätsverlauf. Wie oben
erläutert, wird dieser Intensitätsverlauf auf 1 normiert und
aus den normierten Werten der Kehrwert berechnet, allerdings
nur bis zu einer bestimmten Schranke, so daß der Kehrwert
z. B. nie größer als 5 werden kann. Mit diesem Kehrwert werden
nun die Intensitätswerte des Ursprungsbildes (also des ge
kringelt eingezeichneten Intensitätsverlaufs nach Fig. 3)
multipliziert. Der entstehende Intensitätsverlauf ist in Fig.
5 dargestellt. Dabei sieht man, daß aufgrund der starken
Tiefpaßfilterung der für die Korrektur verwendeten Daten die
Randbereiche des abgebildeten Objekts nun angehoben werden,
wobei in Fig. 5 die Anhebung der besseren Sichtbarkeit wegen
etwas übertrieben dargestellt ist. Diese Anhebung in den
Randbereichen des Objekts wirkt sich bei MR-Bildern insbeson
dere deshalb störend aus, da z. B. bei Untersuchung des
menschlichen Körpers am Rand oft Fettgewebe liegt, das ohne
hin schon eine unerwünscht hohe Signalintensität aufweist.
Diese Signalintensität wird nach dem bekannten Verfahren noch
weiter erhöht.
Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein Korrekturverfahren
anzugeben, bei dem die störende Signalüberhöhung am Rand des
Untersuchungsobjekts nicht auftritt.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Merkmale des An
spruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung
sind in den Unteransprüchen angegeben.
Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung wird nachfolgend anhand
der Fig. 6 bis 8 näher erläutert. Dabei zeigen:
Fig. 6 die Erstellung eines Hilfsbildes aus dem Ursprungs
bild,
Fig. 7 den damit bei einer Tiefpaßfilterung erhaltenen In
tensitätsverlauf,
Fig. 8 ein Flußdiagramm des Verfahrens.
Die Erfindung geht von der Erkenntnis aus, daß bei starken
Intensitätssprüngen im Ursprungsbild das tiefpaßgefilterte
Ursprungsbild den tatsächlichen Empfindlichkeitsverlauf der
Empfangsantenne nicht richtig wiedergibt. In Fig. 4 sieht
man, daß das tiefpaßgefilterte Bild bei den Intensitätssprün
gen links und rechts vom Phantom einen weit stärkeren Abfall
der Empfindlichkeit der Empfangsantenne vortäuscht, als dies
der Realität entspricht. Bei einer realen Spulencharakteri
stik können aber beliebig große Intensitätssprünge gar nicht
auftreten. Das genannte Problem wird erfindungsgemäß dadurch
gelöst, daß man das Ursprungsbild vor der Tiefpaßfilterung so
manipuliert, daß man zwischen zwei benachbarten Bildpunkten
(Pixeln) nur eine maximale Intensitätsänderung zuläßt. Im
Ausführungsbeispiel nach Fig. 6 wird dies dadurch reali
siert, daß man von Pixel zu Pixel nur einen maximalen Abfall
des Signals zuläßt.
In Fig. 6 ist wie in Fig. 3 der Sollwert des Intensitäts
verlaufs in x-Richtung für ein Phantom Ph in einer durchgezo
genen Linie sowie der dabei erhaltene unkorrigierte Intensi
tätsverlauf I in einer gestrichelten Linie dargestellt. Für
die Ermittlung der Empfindlichkeitscharakteristik der Emp
fangsspule wird jedoch nicht der Intensitätsverlauf I bzw.
das Ursprungsbild direkt, sondern ein Intensitätsverlauf I'
bzw. ein Hilfsbild BD' herangezogen. Den Intensitätsverlauf
I' erhält man auf folgende Weise: In einem ersten Schritt
wird in x-Richtung von links nach rechts der Intensitätswert
In jedes Pixels n mit dem Intensitätswert In-1 des vorherge
henden Pixels n-1 verglichen. Wenn gilt:
In - In-1 < ΔImax
wird der Intensitätswert In ersetzt durch I'n, wobei gilt:
I'n = In-1 - ΔImax
Dabei ist ΔImax in einem Ausführungsbeispiel ein fest einge
stellter Wert.
Dieser Vorgang wird nun in x-Richtung von rechts nach links
wiederholt. Ferner wird derselbe Vorgang in y-Richtung ange
wandt, so daß man schließlich ein Hilfsbild bzw. einen Hilfs
datensatz BD' erhält. Dieser Hilfsdatensatz BD' wird nun
tiefpaßgefiltert, und zwar, indem man in der oben beschriebe
nen Weise eine Fourier-Transformation durchführt. Im Prinzip
könnte man hierzu eine einfache Mittelung über benachbarte
Bildpunkte durchführen. Da jedoch für die Bildrekonstruktion
ohnehin ein FFT-Rechner zur Verfügung steht, ist es im allge
meinen eleganter, die Tiefpaßfilterung ebenfalls über eine
FFT zu realisieren. Hierzu wird auf dem Hilfsdatensatz BD'
eine FFT durchgeführt. Damit gelangt man vom Bildraum in den
Frequenzraum, wo schnelle Intensitätsänderungen im Bild hohen
Frequenzen entsprechen. Im so gewonnenen Datensatz repräsen
tiert das Zentrum niedrige Frequenzen, die Ränder hohe Fre
quenzen. Im Prinzip könnte man daher die niedrigen Frequenzen
erfassen, indem man in diesem Datensatz das Zentrum aus
schneidet bzw. alle Werte außerhalb des Zentrums auf Null
setzt. In der Praxis muß allerdings auf einen stetigen Über
gang zu den auf Null gesetzten Punkten geachtet werden. Dazu
hat sich eine Filterung durch Multiplikation des Datensatzes
mit einer COSINUS-förmigen Funktion bewährt, die Werte von
Eins bis Null von der Mitte aus in Spalten und Zeilenrichtung
annimmt. Die Filterbreite entspricht dem halben Matrixaus
schnitt. Durch Rücktransformation in den Bildbereich erhält
man ein tiefpaßgefiltertes Hilfsbild BD'' bzw. einen tiefpaß
gefilterten Hilfsdatensatz. Dieser weist in x-Richtung z. B.
den in Fig. 7 dargestellten Intensitätsverlauf auf. Wie beim
bekannten Verfahren wird dieser auf 1 normiert und die je
weils zugeordneten Pixel des Ursprungsbildes werden mit einem
reziproken Wert gewichtet. Wie ein Vergleich der Fig. 4
und 7 zeigt, fallen die tiefpaßgefilterten Bilddaten bei Fig.
7 wegen der Begrenzung des Signalabfalls im zugrundelie
genden Hilfsbild an den Kanten des Phantoms Ph weniger ab.
Dies entspricht eher den realen Gegebenheiten der Empfind
lichkeitscharakteristik der Oberflächenspule und führt dazu,
daß die Kantenüberhöhung vermieden oder zumindest deutlich
reduziert wird. Im folgenden werden Verfahren beschrieben,
mit denen sich weitere Verbesserungen bei der Ermittlung der
Empfindlichkeitscharakteristik erreichen lassen.
Ein Problem des oben dargestellten Verfahrens besteht darin,
daß sich Störungen bei einzelnen Bildpunkten, sogenannte
"Spikes", im Ursprungsbild stark auf die benachbarten Pixel
auswirken, da diese bei dem oben beschriebenen Verfahren mit
angehoben werden. Bei der anschließenden Tiefpaßfilterung
kommen einzelne Spikes daher sehr viel mehr zur Geltung als
ohne die beschriebene Begrenzung des Intensitätsabfalls. Bei
MR-Anlagen führt zum Beispiel ein Offset zu einer starken An
hebung der Intensität des zentralen Bildpunkts und damit zu
dem obengenannten Problem. Solche Offset-Artefakte können
sich auch über eine Spalte bzw. eine Zeile der Bilddatenma
trix ausdehnen.
Bei einem verbesserten Verfahren wird daher vor der Gewinnung
des Hilfsdatensatzes eine "Spike-Elimination" durchgeführt.
Im einfachsten Fall wird für alle Zeilen und Spalten des Ur
sprungsbilddatensatzes die Intensität jedes Pixels mit der
Intensität der benachbarten Pixel in Zeilen- und in Spalten
richtung verglichen. Falls sich ein lokales Maximum heraus
stellt, welches nach beiden Seiten (Intensitätswert des vor
gehenden und nachfolgenden Pixels) eine größere Differenz als
einen vorgegeben Wert ΔIsmax aufweist, so wird der Intensi
tätswert des entsprechenden Pixels ersetzt durch einen Inten
sitätswert, der sich aus dem Mittel zwischen den Intensitäts
werten des vorgehenden und nachfolgenden Pixels plus der ma
ximal zulässigen Intensitätsänderung ΔIsmax ergibt. Damit wer
den lokale Maxima eliminiert. Dies gilt sowohl für einzelne
Bildpunkte als auch einzelne Zeilen und Spalten. Solche In
tensitätsüberhöhungen wirken sich damit für die weitere Ver
arbeitung nicht mehr störend aus.
Nach dieser "Spike-Elimination" folgt der oben anhand von Fig.
6 beschriebene Schritt der Begrenzung des Intensitätsab
falls sowie die weiteren Schritte zur Gewinnung der Spulen
charakteristik.
Bei einer weiteren Verbesserung des Verfahrens wird folgender
Effekt berücksichtigt: Der Intensitätsabfall im Ursprungsbild
aufgrund der Spulencharakteristik wirkt sich je nach Spulen
lage nicht nur in Zeilen- und Spaltenrichtung der Ursprungs
datenmatrix aus, sondern in jeder beliebigen Richtung. Wenn
man die oben beschriebene Begrenzung des Intensitätsabfalls
daher nur zeilen- und spaltenweise durchführt, so kann in der
Richtung der Bilddiagonalen trotzdem noch ein größerer Inten
sitätsabfall als vorgegeben vorhanden sein. In einer Erweite
rung des oben dargestellten Verfahrens wird daher der Inten
sitätsabfall nicht nur in Zeilen- und Spaltenrichtung (x, y-
Richtung), sondern auch in Richtung der Diagonalen der Ur
sprungsbildmatrix begrenzt. Wenn man dabei in Zeilen- und
Spaltenrichtung einen Intensitätsabfall von ΔImax zuläßt, so
wird in diagonaler Richtung ein Intensitätsabfall von
ΔImaxD = ΔImax . √2
zugelassen.
Mit dem bisher beschriebenen Verfahren werden die tiefpaßbe
dingten Randeffekte weitgehend eliminiert. Ein Problem be
steht allerdings darin, daß im korrigierten Bild intensitäts
schwache Bereiche in der Relation zu intensitätsstarken Be
reichen übermäßig angehoben werden. Dieser Effekt rührt da
her, daß der durch die Spulencharakteristik bedingte Abfall
der Bildintensität nicht linear ist. Durch die Anwendung ei
ner konstanten zugelassenen Änderung ΔImax wirkt daher das Be
grenzungsverfahren in Bereichen spulenbedingter hoher Bildin
tensität öfter auf den Ursprungsdatensatz ein als in Berei
chen niedrigerer spulenbedingter Bildintensität. Bei der an
schließenden Tiefpaßfilterung erhöht sich deshalb der relati
ve Unterschied zwischen intensitätsstarken und intensitäts
schwachen Bereichen. Da zur Intensitätskorrektur der Rezi
prokwert der tiefpaßgefilterten Daten verwendet wird, werden
intensitätsschwache Bereich stärker als gewünscht angehoben.
Durch folgende Verbesserung des Verfahrens wird auch dieses
Problem gelöst: Die zulässige Änderung ΔImax bzw. ΔImaxD zwi
schen zwei aufeinanderfolgenden Datenpunkten wird nicht als
absolute Schranke für alle Bildpunkte gleich gewählt, sondern
wird auf die jeweilige für den Bildpunkt geltende Intensität
normiert. Bei hoher Intensität eines Bildpunktes wird also
ein größerer Abfall zum benachbarten Bildpunkt zugelassen als
bei einer niedrigen Intensität des Bildpunktes. Dies wird so
wohl bei der Begrenzung des Intensitätsabfalls in Zeilen- und
Spalten- als auch in diagonaler Richtung berücksichtigt. Auch
bei der Spike-Elimination wird die maximal zulässige Intensi
tätsänderung zu den benachbarten Bildpunkten von der Intensi
tät dieser Bildpunkte abhängig gemacht, d. h., eine größere
Intensität bedeutet auch hierbei eine größere zulässige Ände
rung. Damit wird auch die Intensität von intensitätsschwäche
ren Regionen richtig bewertet.
Das oben beschriebene Verfahren ist in Fig. 8 nochmals an
hand eines Blockdiagramms schematisch dargestellt.
Im speziellen Fall der MR-Bildgebung wird aus einem Rohdaten
satz (Rohdatenmatrix) durch inverse zweidimensionale Fourier-
Transformation FFT ein Bilddatensatz (Bilddatenmatrix) gewon
nen. Bei anderen Bildgebungsverfahren kann der Bilddatensatz
BD auch auf beliebige andere Weise erzeugt werden. Aus dem
Bilddatensatz BD erhält man durch die beschriebene Spike-Eli
mination und eine nachfolgende Begrenzung des maximalen Ab
falls einen Hilfsdatensatz BD'. Dieser wird tiefpaßgefiltert,
und zwar bevorzugt, indem man zunächst eine Fourier-Transfor
mation FFT durchführt. Aus dem so gewonnenen Bilddatensatz
BD'f im Frequenzbereich wird nun durch Filterung der nie
drigen Frequenzen zugeordnete zentrale Bereich stärker ge
wichtet als der Randbereich.
Aus dem Hilfsdatensatz BD'f im Frequenzbereich erhält man
durch inverse Fourier-Transformation FFT einen tiefpaßgefil
terten Datensatz BD''.
Der tiefpaßgefilterte Datensatz BD'' wird auf 1 normiert und
für jeden Bildpunkt der Kehrwert gebildet. Schließlich wird
im Ursprungsdatensatz BD jeder Bildpunkt mit dem so gewonne
nen, ihm zugeordneten Kehrwert multipliziert, so daß man ei
nen korrigierten Bilddatensatz BDk erhält.
Das beschriebene Verfahren läßt sich auch rekursiv einsetzen,
d. h., auf das korrigierte Bild BDk wird zur weiteren Korrek
tur das Verfahren nochmals angewandt. Anders ausgedrückt wird
z. B. in einem zweiten Korrekturschritt anstelle des Ur
sprungsbildes BD das korrigierte Bild BDk als Ausgangsdaten
satz verwendet. Dies kann dann auch mehrfach durchgeführt
werden. Damit kann man für die zugelassene Änderung ΔImax ei
nen kleineren Wert festlegen als bei einem einstufigen Ver
fahren, ohne die Information über die Empfindlichkeitscharak
teristik zu verlieren.
In Fig. 8 ist der rekursive Ablauf durch eine gestrichelte
Linie dargestellt.
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Korrektur von Bilddaten
wurde im wesentlichen anhand der MR-Bildgebung erläutert. Es
ist jedoch zu betonen, daß sich das dargestellte Prinzip des
erfindungsgemäßen Korrekturverfahrens auf jedes Bildgewin
nungsverfahren anwenden läßt, bei dem über den Bildbereich
eine ungleichförmige, sich jedoch nur langsam ändernde Emp
findlichkeit der Datenaufnahme vorliegt.
Claims (12)
- l. Verfahren zur Korrektur eines aus Pixeln zusammengesetz ten Ursprungsbildes (BD), das mit einem Bildgewinnungsverfah ren erzeugt wird, das über den Bildraum eine ungleichmäßige, sich jedoch nur langsam ändernde Empfindlichkeitscharakteri stik aufweist, mit folgenden Schritten:
- a) Das Ursprungsbild (BD) wird in mindestens einer Richtung auf Intensitätsänderungen (ΔI) von Pixel zu Pixel unter sucht, wobei der Intensitätswert (In) eines Pixels (Pn), der sich um mehr als einen vorgegebenen Wert (ΔImax) ge genüber dem Intensitätswert (In±1 der Nachbarpixel än dert, durch einen die maximale Änderung repräsentieren den Intensitätswert (In±1 ± ΔImax) ersetzt wird, so daß man ein Hilfsbild (BD') erhält.
- b) Auf das so gewonnene Hilfsbild (BD') wird eine Tiefpaß filterung angewandt.
- c) Aus der Intensitätsverteilung des tiefpaßgefilterten Hilfsbilds (BD'') werden den Pixeln zugeordnete Emp findlichkeitswerte gewonnen.
- d) Die Intensitätswerte des Ursprungsbildes (BD) werden mit einem zum zugeordneten Empfindlichkeitswert reziproken Wert gewichtet.
- 2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Schritte a) bis d) N mal wiederholt werden und wobei in jeder Wiederholung in Schritt a) anstelle des Ursprungsbildes (BD) das in der vor hergehenden Schritt folge nach Schritt d) gewonnene Bild ver wendet wird.
- 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei in Schritt a) die Intensitätsänderungen (ΔI) bezüglich des Intensitätsab falls ermittelt werden und wobei die Intensität (In) jedes Pixels (Pn), die von der des Nachbarpixels (Pn±1) um mehr als einen vorgegebenen Wert (ΔImax) abfällt, durch die maximale Änderung (ΔImax) repräsentierenden Intensitätswert (In±1 - ΔImax) ersetzt wird.
- 4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei das Verfahren in zwei aufeinander senkrechten Richtungen des Ur sprungsbildes (BD) angewandt wird.
- 5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei das Verfahren zusätz lich zu den beiden senkrecht aufeinander stehenden Richtungen auch in mindestens einer Diagonalen-Richtung des Ursprungs bildes (BD) angewandt wird.
- 6. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 5, wobei die Intensitätsabfälle für jede Richtung jeweils nacheinander in positiver und negativer Richtung durchgeführt wird.
- 7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die vorgegebene maximale Intensitätswertänderung jeweils relativ zur Intensität des Bezugspixels (Pn) festgelegt wird.
- 8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die Gewichtung nach Schritt d) in Anspruch 1 nur bis zu einem vorgegebenen Grenzwert erfolgt.
- 9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei das Ursprungsbild (BD) auf ein oder mehrere zusammenhängende Pi xel (Pn) untersucht wird, deren Intensitätswerte (In) im Ver gleich zu mehreren umgebenden Nachbarpixeln (Pn) eine einen bestimmten Schwellwert überschreitende Änderung aufweisen und wobei die Intensitätswerte der erstgenannten Pixel (Pn) durch aus den Nachbarpixeln abgeleitete Intensitätswerte ersetzt werden.
- 10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei die Tiefpaßfilterung des Hilfsbildes erfolgt, mit folgenden Schritten:
- - auf das Hilfsbild wird eine mehrdimensionale Fourier- Transformation angewandt,
- - auf das fouriertransformierte Hilfsbild wird ein Filter an gewandt, das einen den niedrigen Frequenzen entsprechenden zentralen Bereich stärker gewichtet als Randbereiche,
- - nach der Filterung wird durch inverse Fourier- Transformation ein tiefpaßgefiltertes Hilfsbild gewinnt.
- 11. Verfahren nach Anspruch 9, wobei als Filterfunktion eine Cosinus-Funktion angewandt wird.
- 12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, wobei die ses auf den digitalen Bilddatensatz (BD) angewandt wird, der aufgrund einer MR-Messung gewonnen wird.
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