DE69832357T2

DE69832357T2 - Geräuschverminderung in einem bild

Info

Publication number: DE69832357T2
Application number: DE69832357T
Authority: DE
Inventors: Til Aach; Wilhelm Dietmar KUNZ; Uwe Dietmar KOCH
Original assignee: Philips Intellectual Property and Standards GmbH; Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Philips Intellectual Property and Standards GmbH; Koninklijke Philips NV
Priority date: 1997-06-06
Filing date: 1998-06-02
Publication date: 2006-08-03
Anticipated expiration: 2018-06-03
Also published as: US6173084B1; EP0923760B1; EP0923760A1; JP2000516796A; WO1998055916A1; DE69832357D1; JP4363667B2

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes. Die Erfindung betrifft auch ein Bildverarbeitungsgerät und ein Röntgenuntersuchungsgerät.
Der Artikel Image filtering using multiresolution representation in den IEEE Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence, 13 (1991) 426-440, von S. Ranganath, offenbart ein Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes, in dem das Bild in Detailbilder mit aufeinander folgenden Auflösungsniveaus zerlegt wird und die Detailbilder gefiltert werden, um gefilterte Detailbilder zu erzeugen. Das verarbeitete Bild wird aus den gefilterten Detailbildern rekonstruiert.
Die genannte Bezugsschrift offenbart Bildfilterung unter Verwendung von Mehrfachauflösungsdarstellung. Bildfilterung wird als Faltung des Bildes und als zweidimensionale Maske implementiert. Vorzugsweise wird für die Mehrfachauflösungsdarstellung eine Pyramidenstruktur angewendet. In der genannten Bezugsschrift werden die Detailbilder der durch die Pyramidenstruktur implementierten Mehrfachauflösungsdarstellung als codierte Bilder bezeichnet. Die genannte Bezugsschrift erwähnt, dass die codierten Bilder gefiltert werden. Das bekannte Verfahren zielt darauf hin, einen guten Kompromiss zwischen der Beseitigung von Rauschen und dem Verlust an Auflösung zu erhalten. Es hat sich gezeigt, dass das bekannte Verfahren in Bezug auf die Verringerung von Rauschen unter Beibehaltung von Kanten nicht zufriedenstellend ist. Insbesondere ist das bekannte Verfahren nicht zum Erzeugen eines verarbeiteten medizinischen Bildes geeignet, das eine hohe diagnostische Qualität aufweist, d.h. eines Bildes, in dem keine Details mit geringem Kontrast wiedergegeben werden, sodass sie gut sichtbar sind. Weiterhin erwähnt das US-Patent US 5 022 091 eine Pyramidendatenstruktur, in der jedes Pixel auf jedem Niveau als Kante markiert ist, wenn eine aus einer vorhergegebenen Anzahl von zugehörigen Pixeln in dem benachbarten niedrigeren Niveau als Kante markiert ist.
Janson et al. beschreiben in „Wavelet Transform Domain Filters: A Spatially Selective Noise Filtration Technique", IEEE Transactions on Image Processing, November 1994, Band 3, Nr. 6, Seiten 747-758, eine räumlich selektive Rauschfiltertechnik, die auf der direkten räumlichen Korrelation der Wavelettransformierten in mehreren benachbarten Maßstäben beruht, bei der eine hohe Korrelation verwendet wird, um daraus zu schließen, dass es bei der Position ein signifikantes Merkmal gibt, das von dem Filter durchgelassen werden sollte.
Der Erfindung liegt als Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Verarbeitung eines Bildes zu schaffen, das Rauschen verringert und relevante Bildinformation effektiver beibehält als das bekannte Verfahren.
Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes, mit den folgenden Schritten:
Zerlegen des Bildes in Detailbilder mit aufeinander folgenden Auflösungsniveaus,
Filtern von Detailbildern, um gefilterte Detailbilder zu erzeugen,
Filtern eines aktuellen Detailbildes in Abhängigkeit von zumindest einem nachfolgenden Detailbild, wobei das nachfolgende Detailbild ein Auflösungsniveau aufweist, das niedriger ist als das Auflösungsniveau des aktuellen Detailbildes, und
Rekonstruieren eines verarbeiteten Bildes aus den gefilterten Detailbildern, dadurch gekennzeichnet, dass
das Filtern des aktuellen Detailbildes von Unterschieden zwischen Pixelwerten zumindest eines nachfolgenden Detailbildes abhängt, welches ein Auflösungsniveau aufweist, das niedriger ist als das Auflösungsniveau des aktuellen Detailbildes.
Die Detailbilder mit aufeinander folgenden Auflösungsniveaus enthalten Bildinformation in jeweiligen räumlichen Maßstäben. Die Detailbilder werden nach abnehmenden Auflösungsniveaus und zunehmender Körnigkeit geordnet, d.h., dass das nachfolgende Detailbild gröbere Bildmerkmale enthält als das aktuelle Detailbild. In dem Detailbild mit dem feinsten (höchsten) Auflösungsniveau überwiegen feine Details; allmählich werden gröbere Merkmale bei den gröberen (niedrigeren) Auflösungsniveaus immer wichtiger. Vorzugsweise erfolgt die Zerlegung des Bildes in Detailbilder mit Hilfe einer Pyramidenstruktur. Bei einer solchen Pyramidenstruktur liegt das feinste Auflösungsniveau an der Basis der Pyramide, das gröbste Auflösungsniveau an der Spitze der Pyramide. Bei der Pyramidenstruktur werden die Detailbilder als Frequenzbandbilder abgeleitet, d.h. im Frequenzraum bandpassgefilterte Versionen des Bildes. Die Filterung beinhaltet ein lokales Mitteln der Detailbilder, um die Unterschiede zwischen Pixelwerten, die auf Rauschen zurückzuführen sind, zu verringern. Als Alternative kann die Filterung eine nichtlineare Transformation von Pixelwerten enthalten. Pixelwerte repräsentieren Helligkeitswerte, wie z.B. Grauwerte oder Farbwerte des Bildes. Weil das Filtern des aktuellen Detailbildes von einem oder mehreren Detailbildern mit gröberem Auflösungsniveaus abhängt, unterscheidet das erfindungsgemäße Verfahren zwischen Bildstrukturen, die bei mehreren Auflösungsniveaus auftreten und Bildstrukturen bei nur einem oder einigen wenigen Auflösungsniveaus. Beispielsweise werden Pixelwerte des aktuellen Detailbildes beibehalten, wenn es eine signifikante entsprechende Struktur bei gröberen Auflösungsniveaus gibt, aber Pixelwerte des aktuellen Detailbildes werden lokal geglättet, wenn bei gröberen Auflösungsniveaus kaum eine signifikante Struktur vorhanden ist. Beispielsweise erscheint eine scharfe Kante in dem Bild bei nahezu jedem der Auflösungsniveaus, aber ein verlängertes Gefälle in den Pixelwerten des Bildes erscheint nahezu nur bei einem oder einigen wenigen nachfolgenden Auflösungsniveaus. Es hat sich gezeigt, dass Filtern in Abhängigkeit von mehreren niedrigeren Auflösungsniveaus gute Ergebnisse ergibt, wenn die genannte Filterung durch eine Summe von Gradienten von Pixelwerten von Detailbildern gesteuert wird, die mehrere Auflösungsniveaus haben. Das erfindungsgemäße Verfahren behält relevante Bildinformation bei, insbesondere richtungsabhängige strukturartige Kanten in dem Bild und verringert Rauschen sogar in Teilen des Bildes, die Veränderungen von Pixelwerten in grobem Maßstab enthalten. Weil die Filterung auf Basis von Bildinformation mit Raumfrequenzen eingestellt wird, die niedriger sind als die Raumfrequenzen des aktuellen Detailbildes, ist die Filterung insbesondere gegenüber Rauschen unempfindlich. Das Bildverarbeitungsverfahren ist insbesondere zum Verarbeiten eines medizinischen diagnostischen Bildes geeignet, wie z.B. eines Röntgenbildes, eines Magnetresonanzbildes oder eines Ultraschallbildes. Ein solches verarbeitetes medizinisches diagnostisches Bild weist einen sehr kleinen Rauschanteil auf und lässt kleine Details mit geringem Kontrast gut sichtbar werden.
Vorteilhafte Ausführungsformen eines erfindungsgemäßen Verfahrens sind in den abhängigen Ansprüchen definiert.
Eine bevorzugte Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verarbeiten eines Bildes steuert die Filterung auf Basis des nächsten Detailbildes. Bildstrukturen, wie Kanten, die sich auf relevante Bildinformation beziehen, erscheinen am stärksten bei dem nächstgröberen Auflösungsniveau. Da Filtern des aktuellen Detailbildes auf Basis des Korrelation zwischen Bildinformation in dem aktuellen und den nächsten Detailbildern gesteuert wird, wird effektiv erreicht, das Rauschen zu verringern, während relevante Bildinformation in dem aktuellen Detailbild erhalten bleibt.
Eine bevorzugte Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verarbeiten eines Bildes steuert Filterung auf Basis von Unterschieden zwischen Pixelwerten in dem nachfolgenden Detailbild. Bildstrukturen werden überwiegend durch Unterschiede zwischen Pixelwerten repräsentiert. Insbesondere Bildstrukturen in Form von Kanten führen zu Unterschieden zwischen Pixelwerten bei unterschiedlichen Positionen in dem Bild. Das aktuelle Detailbild wird bei Stellen; die Stellen in einem Detailbild des nachfolgenden Auflösungsniveaus entsprechen, wo es einen relativ kleinen lokalen Unterschied zwischen Pixelwerten gibt, insbesondere einen kleinen Gradienten von Pixelwerten, stark gefiltert, d.h. geglättet. Die Pixelwerte des aktuellen Detailbildes werden bei Stellen, die Stellen in einem Detailbild des nachfolgenden Auflösungsniveaus entsprechen, wo es einen relativ großen lokalen Unterschied zwischen Pixelwerten gibt, insbesondere einen großen Gradienten von Pixelwerten, beibehalten. Bildstrukturen werden überwiegend durch orientierte Strukturen wie Kanten oder Linien repräsentiert. Diese Strukturen haben eine starke Intensitätsveränderung in einer Richtung in dem Bild, während die Intensitätsveränderung in der dazu senkrechten Richtung klein ist. In der Nähe einer solchen Bildstruktur hat der Gradient von Pixelwerten einen hohen Wert und eine Richtung senkrecht zur Orientierung der Bildstruktur. Lokales Mitteln senkrecht zum Gradienten, d.h. entlang der länglichen Bildstruktur beeinflusst die Stärke von visuell wichtigen Intensitätsübergängen kaum, insbesondere Veränderungen entlang den Bildstrukturen sind hauptsächlich auf Rauschen zurückzuführen.
Kanten und andere steile Übergänge führen zu starken lokalen Gradienten in Detailbildern mit mehreren Auflösungsniveaus. Darüber hinaus wird die Richtung der maximalen lokalen Veränderung und daher auch die Richtung des Gradienten in Detailbildern mit mehreren Auflösungsniveaus nahezu gleich sein. Die Amplitude des Gradienten kann von Niveau zu Niveau in Abhängigkeit von der Steilheit des Übergangs und der Größe der Struktur variieren. Daher ist die in den Gradienten für verschiedene Auflösungsniveaus enthaltene Information für benachbarte Auflösungsniveaus nahezu gleich. Die Information in den gröberen Auflösungsniveaus wird durch Rauschen weniger beeinflusst und ist daher zuverlässiger. Eine starke Bildstruktur in dem nachfolgenden, vorzugsweise nächsten Detailbild steuert das Filter bei dem aktuellen Detailbild, um den Pixelwert zu bewahren und so die relevante Bildinformation in dem aktuellen Detailbild beizubehalten.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verarbeiten eines Bildes schließt Filtern des aktuellen Detailbildes Berechnung gewichteter Mittel von Pixelwerten des aktuellen Detailbildes ein. Filtern von Pixelwerten in dem aktuellen Detailbild schließt Berechnung von lokal gewichteten Mitteln von Pixelwerten des aktuellen Detailbildes ein. Insbesondere schließt Filtern des aktuellen Detailbildes die Berechnung eines gewichteten Mittels von benachbarten Pixeln in dem aktuellen Detailbild ein, wobei die Gewichte durch Finden der Richtung erhalten worden sind, in der das benachbarte Pixel in dem aktuellen Detailbild in Bezug auf das zu filternde Pixel liegt, wobei die Größe des Unterschiedes zwischen Pixelwerten in der genannten Richtung bei zumindest einem der gröberen Auflösungsniveaus berechnet wird. Je höher dieser Unterschied ist, desto kleiner ist das ausgewählte Gewicht. Die Gewichte haben für Pixelwerte, die in dem aktuellen Detailbild weit entfernt liegen, eine geringe Größe, sodass lokales Mitteln in dem aktuellen Detailbild erhalten wird. Je größer Unterschiede zwischen insbesondere Gradienten von Pixelwerten in dem nachfolgenden Detailbild und entsprechenden Pixelwerten in dem aktuellen Detailbild sind, desto kleiner sind die Gewichte, sodass bei dem aktuellen Detailbild die Filterung die Pixelwerte des aktuellen Detailbildes deutlicher beibehält. Die Gewichte sind so, dass, je größer Unterschiede zwischen Pixelwerten in dem nachfolgenden Detailbild sind, in einem umso kleineren Gebiet in dem aktuellen Detailbild Pixelwerte bei der Berechnung gewichteter Mittel berücksichtigt werden. Vorzugsweise haben die Gewichte für weit entfernt liegende relevante Positionen in dem aktuellen Detailbild eine geringere Größe und die Gewichte haben eine umso geringere Größe, je größer der Gradient in dem nachfolgenden Detailbild bei Positionen ist, die den genannten relevanten Positionen in dem aktuellen Detailbild entsprechen. Die Gewichte hängen insbesondere auch von der relativen Richtung des Gradienten in Bezug auf den Unterschied zwischen relevanten Positionen in dem nachfolgenden Detailbild ab. Daher berücksichtigen die Gewichte eine Richtungsstruktur in der Bildinformation in dem nachfolgenden Bild. Insbesondere haben die Gewichte eine geringere Größe, wenn der Gradient des Pixelwertes quer zum Unterschied zwischen relevanten Positionen in dem nachfolgenden Detailbild liegt. Um das Rauschen in dem Bild zu verringern, werden in gesonderten Detailbildern Pixelwerte durch eine gewichtete Summe des strittigen Pixelwerts in dem Detailbild und den entsprechenden Werten für benachbarte Pixel ersetzt. Wenn der von dem strittigen Pixel auf eines der benachbarten Pixel zeigende Vektor nahezu parallel zu dem entsprechenden Gradienten bei einem der niedrigeren Auflösungsniveaus ist, ist das Gewicht gering, um das Bild nicht zu verschmieren; wenn dieser Vektor senkrecht zu dem Gradientenvektor zeigt, ist das Gewicht hoch, um Rauschen zu verringern. Somit wird erreicht, Rauschen aus dem aktuellen Detailbild zu beseitigen und relevante Bildinformation beizubehalten, insbesondere Richtungsstruktur, da Pixelwerte mehr örtlich geglättet, nämlich in dem aktuellen Detailbild gemittelt werden, weil in dieser Situation in dem nachfolgenden Detailbild weniger übereinstimmende Struktur vorliegt. Weil in dem Bild Richtungsstruktur geeignet berücksichtigt wird, ist das erfindungsgemäße Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes besonders zum Verarbeiten von medizinischen diagnostischen Bildern geeignet, die das Gefäßsystem eines Patienten abbilden oder die einen dünnen Katheter abbilden, der in ein Blutgefäß eingeführt wird.
Die Gewichte berücksichtigen, dass der Gradient von Pixelwerten in dem nachfolgenden Detailbild von Pixel zu Pixel variieren kann. Somit werden insbesondere gebogene Kanten in dem Bild geeignet berücksichtigt, um die Filterung zu steuern. Kanten in dem Bild, die wichtige Information repräsentieren, können gebogen sein; dies ist in medizinischen diagnostischen Bildern häufig der Fall. Vorzugsweise wird die Größe des Unterschiedes zwischen Pixelwerten bei zumindest einem der gröberen Auflösungsniveaus sowohl für das zu filternde Pixel als auch für das zur Filterung verwendete benachbarte Pixel berechnet. Das Gewicht wird vorzugsweise niedrig gewählt, wenn die Größe von zumindest einem der zwei Unterschiede hoch ist. Für derartige gebogene Strukturen verändert sich die Richtung des Gradienten entlang der Struktur. Daher kann der Gradient bei dem zu filternden Pixel und bei dem benachbarten Pixel in unterschiedliche Richtungen zeigen. Dies bedeutet, dass ein benachbartes Pixel, das senkrecht zum Gradienten bei dem zu filternden Pixel liegt, im Wesentlichen in Richtung des Gradienten bei diesem benachbarten Pixel liegen kann.
Wenn zweitens die Richtungsstruktur keine Kante, sondern eine Linie ist, kann die Größe des Gradienten genau an dieser Linie ein Minimum erreichen und entlang dieser Linie zeigen.
In jedem der zwei Fälle wird zur Berechnung eines lokalen Mittels das Gewicht reduziert, wenn der Gradient – aus einem der niedrigeren Auflösungsniveaus berechnet – bei dem zu mittelnden Pixel oder dem benachbarten Pixel nahezu in Richtung des Vektors liegt, der von dem zu filternden Pixel zu dem benachbarten Pixel zeigt.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verarbeiten eines Bildes hängen die Gewichte hauptsächlich von dem Winkel zwischen dem genannten Gradienten und einem Unterschied zwischen den genannten Positionen ab.
Wenn der Gradient in dem nachfolgenden Detailbild in Bezug auf das Rauschniveau des Bildes einen großen Wert hat, sind die Gewichte nicht sehr wesentlich von der Richtung des Gradienten relativ zum Unterschied zwischen relevanten Positionen in dem nachfolgenden Detailbild abhängig. Insbesondere wird vermieden, dass nahezu alle Gewichte nahe bei null liegen, wenn Gradienten eine Richtung haben, die nicht genau senkrecht zum Unterschied zwischen relevanten Positionen in dem nachfolgenden Detailbild liegt. Auf diese Weise wird eine falsche Empfindlichkeit für die Matrixstruktur des nachfolgenden Detailbildes vermieden.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verarbeiten eines Bildes wird das gröbste Auflösungsniveau von der Steuerung der Filterung ausgeschlossen. Der Gradient des Detailbildes mit dem niedrigsten, d.h. gröbsten Auflösungsniveau stellt hauptsächlich lineare Flanken in dem Bild dar, d.h. größte Gebiete mit linear ansteigenden Pixelwerten in nahezu einer Richtung in dem Bild. Somit wird ein Beeinflussen der Filterung durch lineare Flanken in dem Bild vermieden, wenn das gröbste Auflösungsniveau vom Steuern der Filterung ausgeschlossen wird. Die Summe von Gradienten repräsentiert insbesondere die Position und Stärke von Kanten in dem Bild.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verarbeiten eines Bildes wird das Rauschniveau des Bildes hauptsächlich aus Bildinformation in dem Bild abgeleitet. Wenn sich bei der Verarbeitung das Rauschniveau mit den Pixelwerten in dem Bild ändert, insbesondere bei der Filterung, wird automatisch das tatsächliche Rauschniveau berücksichtigt. Ableiten des Rauschniveaus aus der Bildinformation ist relativ einfach und erfordert unkomplizierte Berechnungen. Häufig gibt es eine zuvor bestimmte Beziehung zwischen den Pixelwerten und dem Rauschniveau, z.B. infolge eines speziellen stochastischen Prozesses, der das Rauschen bewirkt. Insbesondere für Röntgenbilder hängt das Rauschniveau von Pixelwerten in dem Bild ab. Diese Eigenschaft des Rauschniveaus ist auf das Quantenschrotrauschen in der Röntgenstrahlung zurückzuführen, die zum Erstellen des Röntgenbildes verwendet wird. Aus der internationalen Anmeldung IB96/01426 (= WO97/23993) ist an sich bekannt, dass das Rauschniveau des Röntgenbildes im Wesentlichen nur aus Bildinformation in dem Röntgenbild abgeleitet werden kann. Häufig wird für das Rauschniveau ein genaueres Ergebnis erhalten, wenn zusätzlich einige zu der Einstellung eines zum Erzeugen des Röntgenbildes verwendeten Röntgenuntersuchungsgerätes gehörende Parameter berücksichtigt werden.
Ein erfindungsgemäßes Bildverarbeitungsgerät umfasst eine Zerlegeeinheit zum Zerlegen des Bildes in Detailbilder mit aufeinander folgenden Auflösungsniveaus,
ein Filter zum Filtern von Detailbildern, um gefilterte Detailbilder zu erzeugen,

– wobei das Filter in Abhängigkeit von zumindest einem nachfolgenden Detailbild einstellbar ist, welches nachfolgende Detailbild ein Auflösungsniveau aufweist, das niedriger ist als das Auflösungsniveau des aktuellen Detailbildes, und

Ein erfindungsgemäßes Bildverarbeitungsgerät ist insbesondere zum Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verarbeiten eines Bildes geeignet.
Es sei bemerkt, dass das Bildverarbeitungsverfahren besonders vorteilhaft verwendet wird, um Bilder zu verarbeiten, die durch Röntgenabbildung, einschließlich Computertomographie, erzeugt worden sind, aber auch um Bilder zu verarbeiten, die durch Magnetresonanzbildgebung, Ultraschall oder Elektronenmikroskopie erzeugt worden sind. Ein Röntgenuntersuchungsgerät umfasst einen Röntgendetektor, insbesondere eine Bildverstärker-Fernsehkette oder eine Bildsensormatrix. Der Röntgendetektor leitet ein Bildsignal, insbesondere ein elektronisches Videosignal aus dem Röntgenbild ab. Das Bildverarbeitungsgerät verarbeitet das Bildsignal, um ein verarbeitetes Bildsignal zu generieren. Das verarbeitete Bildsignal ist geeignet, um die Bildinformation in dem Röntgenbild mit hoher diagnostischer Qualität wiederzugeben.
Es sei bemerkt, dass die Funktionen des erfindungsgemäßen Bildverarbeitungsgerätes mit einem geeignet programmierten Computer ausgeführt werden können. Alternativ kann das Bildverarbeitungsgerät mit einem Mikroprozessor für Spezialzwecke versehen sein, der entworfen worden ist, um die Funktionen des Bildverarbeitungsgerätes auszuführen.
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und werden im Folgenden näher beschrieben. Es zeigen:
1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Bildverarbeitungsgerätes,
2 eine schematische Darstellung einer anderen Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Bildverarbeitungsgerätes,
3 eine schematische Darstellung einer Zerlegeeinheit des erfindungsgemäßen Bildverarbeitungsgerätes,
4 eine schematische Darstellung eines Synthetisierers des erfindungsgemäßen Bildverarbeitungsgerätes und
5 eine schematische Darstellung eines Röntgenuntersuchungsgerätes, in dem die Erfindung verwendet wird.
1 ist ein Blockdiagramm eines erfindungsgemäßen Bildverarbeitungsgerätes. Der Zerlegeeinheit 2, die eine Vielzahl von Detailbildsignalen generiert, insbesondere Frequenzbandbildsignale bei mehreren Auflösungsniveaus, wird ein Eingangsbildsignal a₀ zugeführt. Die jeweiligen Detailbilder enthalten Bilddetails bei verschiedenen räumlichen Maßstäben und bei niedrigeren Auflösungsniveaus und sie enthalten gröbere Details. Die Signalpegel des Eingangsbildsignals a₀ repräsentieren Pixelwerte des Ausgangsbildes. Die Funktionsweise der Zerlegeeinheit wird anhand von 3 weiter ausgeführt. In dem Beispiel werden vier Zerlegungsniveaus gezeigt, aber in der Praxis können mehr Auflösungsniveaus verwendet werden, beispielsweise können für ein Eingangsbild mit 1 k² (1024 × 1024) Pixeln fünf oder sechs Auflösungsniveaus verwendet werden. Bei jedem Auflösungsniveau werden Detailbildsignale gebildet, insbesondere ein Hochpass-Frequenzbandsignal h_k und bei dem niedrigsten Auflösungsniveau wird auch ein Tiefpass-Frequenzbandsignal l₃ gebildet. Ein zunehmender Index k gibt niedrigere Auflösungsniveaus an. Bei dem höchsten Auflösungsniveau (d.h. dem nullten Niveau) wird das Hochpass-Frequenzbandsignal h₀ einem Filter 41 zugeführt, das das gefilterte Detailbild, insbesondere ein gefiltertes Hochpass-Frequenzbandsignal, an die Synthetisiereinheit 3 liefert. Bei niedrigeren Auflösungsniveaus werden die Hochpass-Frequenzbandbildsignale h_k Filtern 42, 43 zugeführt, die die gefilterten Detailbilder an die Synthetisiereinheit 3 liefern. Auch wird das Tiefpass-Frequenzbandsignal l₃ des niedrigsten Auflösungsniveaus der Synthetisiereinheit 3 zugeführt. Das verarbeitete Bildsignal αα ~₀ wird von der Synthetisiereinheit 3 aus den verschiedenen gefilterten Detailbildsignalen bei den jeweiligen Auflösungsniveaus rekonstruiert. Die Funktionsweise der Synthetisiereinheit 3 wird anhand von 4 näher ausgeführt.
Die Filter 41, 42, 43 berechnen das lokal gewichtete Mittel bei jeweiligen Auflösungsniveaus von Pixelwerten der jeweiligen Detailbildsignale h₀, h₁, h₂ bzw. h₃. Die jeweiligen Filter 41, 42 und 43, die gefilterte Datenbilder h_k erzeugen, werden auf Basis von Gradienten g_k+1 im Detailbild des nächstgröberen Auflösungsniveaus eingestellt.
Insbesondere die Pixelwerte des gefilterten Detailbildes h ~_k werden als gewichtetes Mittel
berechnet.
Hierin ist S ein üblicherweise kleines Gebiet um die Position x, vorzugsweise besteht S aus den benachbarten Positionen der aktuellen Position x in dem aktuellen Detailbild. Die Gewichtfaktoren α werden normalisiert, sodass ihre Summe über das Gebiet S gleich dem Einheitswert ist. Die Gewichtfaktoren α sind abnehmende Funktionen des lokalen Gradienten und der Distanzvektor δx, eine spezielle Form der Gewichtfaktoren ist α(Δx, x, gk+1) = β(Δx)r[gk+1(x), Δx]r[gk+1(x + Δx),Δx]wobei die gleichmäßig abnehmende Funktion r beispielsweise eine Gausssche Funktion ist
Die Abnahmerate der Funktion r wird durch die Funktion des Nenners v bestimmt. Die Funktion des Nenners steigt mit zunehmenden Gradienten an, sodass der Mittelungseffekt in dem aktuellen Detailbild lokaler stärker ist, wenn in dem nächstgröberen Auflösungsniveau kein entsprechender großer Gradient vorhanden ist. Darüber hinaus ist es vorteilhaft, zu berücksichtigen, dass es infolge von Rauschen in dem Gradienten übliche Beiträge gibt. Insbesondere führt in einem Röntgenbild Quantenschrotrauschen zu einer Rauschkomponente in den Eingangsbildsignalen, die zu den Detailbildsignalen geführt wird. Die Nennerfunktion ist so ausgebildet, dass für sehr große Gradienten Mittelung über einen weiten Bereich über die strittige Position hinaus effektiv ist und wenn der Gradient unterhalb des Rauschniveaus liegt, ist Mittelung effektiv in dichter Nähe zur strittigen Position konzentriert. Es zeigt sich, dass eine geeignete Nennerfunktion die folgende ist:
Hierin ist σ(g)² die Varianz des Gradienten, die als gute Schätzung der Rauschkomponente in dem Gradienten dient. Die Skalarparameter c,t und L sind einstellbar, um die relative Größe der verschiedenen Terme in der Nennerfunktion einzustellen. Die Skalarparameter können empirisch so eingestellt werden, dass Filterung eine gewünschte Richtungsempfindlichkeit hat, um längliche Strukturen in dem Bild beizubehalten. Die Richtungsabhängigkeit der Nennerfunktion wird durch den Parameter L gesteuert, d.h. für sehr große Gradienten hängt die Nennerfunktion hauptsächlich asymptotisch von dem Winkel zwischen dem Gradienten und dem Vektor Δx ab, d.h.
3 ist eine schematische Darstellung der Zerlegeeinheit 2 des Bildverarbeitungsgerätes von 1. Das Bildsignal a₀ wird Downsampling-Tiefpassfiltern 101 und 102 zugeführt, die in dem Bild Tiefpassfilterung in zwei Richtungen ausführen (als x und y bezeichnet) sowie eine Downsampling-Operation (Heruntertakten) beispielsweise um einen Faktor 2. Downsampling wird in einfacher Weise ausgeführt, indem jeder zweite Pixelwert weggelassen wird. Das heruntergetaktete Tiefpasssignal a₁ wird einem Interpolierer 200 zugeführt. Der Interpolierer 200 wird hier als Paar von Upsampling-Tiefpassfiltern 111, 112 gebildet, die auch eine Upsampling-Operation (Hochtakten) in sowohl x- als auch y-Richtung durchführen. Die Funktionsweise als Interpolierer der Upsampling-Tiefpassfilter 111, 112 dient dazu, zwischen aufeinander folgenden Pixelwerten in dem Signal a₁ Nullen einzubringen und eine Glättungsoperation aufzuführen. Die Downsampling-Tiefpassfilter 101, 102 und die Upsampling-Tiefpassfilter 111, 112 können die gleichen oder unterschiedliche Grenzfrequenzen haben. Der Interpolierer 200 leitet ein Tiefpass-Frequenzbandbildsignal l₀ ab, das von einem Subtrahierer 120 von dem Eingangsbildsignal a₀ subtrahiert wird, um das Hochpass-Frequenzbandbildsignal h₀ zu bilden. Die Signale a₁ und l₀ enthalten Bildinformation, die Veränderungen in zumindest einem räumlichen Maßstab aufweist, der der Grenzfrequenz der Downsampling-Tiefpassfilter 101 und 102 entspricht.
Das Signal a₁ wird nachfolgend an ein Paar Downsampling-Tiefpassfilter 103 und 104 weitergeleitet, um ein Signal a₂ zu bilden. Aus dem Signal a₂ wird mit Hilfe eines Interpolierers 210, der ein Paar Upsampling-Tiefpassfilter 113, 114 umfasst, ein Tiefpass-Frequenzbandsignal l abgeleitet. Die Signale a₂ und l₁ enthalten Bildinformation, die Veränderungen in zumindest einem räumlichen Maßstab aufweist, der der Grenzfrequenz der Tiefpass-Downsampling-Filter 103 und 104 entspricht. Mit Hilfe eines Subtrahierers 121 wird für das erste Auflösungsniveau das Hochpass-Frequenzbandbildsignal h, aus den Signalen a₁ und l₁ abgeleitet, nämlich h₁ = a₁ – 1₁.
Das Signal a₂ wird nachfolgend an ein Paar Downsampling-Tiefpassfilter 105 und 106 weitergeleite, um ein Signal a₃ zu bilden. Aus dem Signal a₃ wird mit Hilfe eines Interpolierers 202, der ein Paar Upsampling-Tiefpassfilter 115, 116 umfasst, ein Tiefpass-Frequenzbandsignal l₂ abgeleitet. Mit Hilfe eines Subtrahierers 122 wird für das zweite Auflösungsniveau das Hochpass-Frequenzbandbildsignal h₂ aus den Signalen a₂ und l₂ abgeleitet. Die Signale a₃ und l₂ enthalten Bildinformation mit Veränderungen in zumindest einem räumlichen Maßstab, der der Grenzfrequenz der Tiefpass-Downsampling-Filter 105 und 106 entspricht.
Das Signal a₃ wird nachfolgend an ein Paar Downsampling-Tiefpassfilter 107 und 108 weitergeleitet, um ein Signal a₄ zu bilden. Mit Hilfe eines Interpolierers 203, der ein Paar Upsampling-Tiefpassfilter 117, 118 umfasst, wird aus dem Signal a₄ ein Tiefpass-Frequenzbandbildsignal l₃ abgeleitet. Mit Hilfe des Subtrahierers 123 wird für das dritte Auflösungsniveau das Hochpass-Frequenzbandsignal h₃ aus den Signalen a₃ und l₃ abgeleitet. Die Signale a₄ und l₃ enthalten Bildinformation, die Veränderungen in zumindest einem räumlichen Maßstab aufweisen, der der Grenzfrequenz der Tiefpass-Downsampling-Filter 107 und 108 entspricht.
Es wird für den Fachmann deutlich sein, dass die Zerlegung in Frequenzbandbildsignale bei aufeinander folgenden Auflösungsniveaus bis über die vier in der Ausführungsform von 3 gezeigten Niveaus (nulltes bis drittes Niveau) hinaus fortgesetzt werden kann.
4 ist eine schematische Darstellung des Synthetisierers 5 des Bildverarbeitungsgerätes von 1. Der Synthetisierer 5 umfasst einen Addierer 129, der angeordnet ist, um das Niederfrequenzfrequenzbandsignal l₃ des niedrigsten (in diesem Fall zweiten) Auflösungsniveaus zu dem verarbeiteten Hochpass-Frequenzbandbildsignal h ^₃ zu addieren, um ein Signal α ~₃ zu bilden. Ein von Upsampling-Tiefpassfiltern 139, 140 gebil deter Interpolierer 149 leitet aus dem ersten Auflösungsniveau ein verarbeitetes Tiefpass-Frequenzbandsignal l ~₂ ab. Der Synthetisierer 5 umfasst weiterhin einen Addierer 130, der ausgebildet ist, das aus dem bis auf eins niedrigsten (in diesem Fall dem zweiten) Auflösungsniveau stammende Tiefpass-Frequenzbandbildsignal l ~₂ zu dem verarbeiteten Hochpass-Frequenzbandbildsignal h ~₂ zu addieren, um ein Signal α ~₂ zu bilden. Ein von Tiefpass-Upsampling-Filtern 141, 142 gebildeter Interpolierer 150 leitet ein verarbeitetes Tiefpass-Frequenzbandbildsignal l ~₁ des ersten Auflösungsniveaus ab. Ein anderer Addierer 131 addiert das verarbeitete Hochpass-Frequenzbandsignal h ~₁ des ersten Auflösungsniveaus zu dem Signal l ~₁, um ein Signal α ~₁ zu bilden. Von einem weiteren Interpolierer 141 wird aus dem Signal α ~₁ ein verarbeitetes Tiefpass-Frequenzbandbildsignal des nullten Auflösungsniveaus l ~₀ abgeleitet. Schließlich wird das gefilterte Ausgangsbildsignal αα ~₀ des nullten Auflösungsniveaus von noch einem anderen Addierer 132 gebildet, der die Signale l ~₀ und h ~₀ addiert Die Signalpegel, d.h. die Signalamplitude des gefilterten Ausgabebildsignals αα ~₀ repräsentieren Pixelwerte des gefilterten Ausgangsbildes. Der Interpolierer 151 umfasst zwei Upsampling-Tiefpassfilter 143, 144. Die Interpolierer 150 und 151 arbeiten in gleicher Weise wie die Interpolierer 200, 201 der Zerlegeeinheit 2. Es sei bemerkt, dass bei gesonderten Auflösungsniveaus die Frequenzkennlinien der Upsampling-Tiefpassfilter der Interpolierer 150, 151 genau an die Frequenzkennlinien von Upsampling-Tiefpassfiltern 111 bis 118 der jeweiligen entsprechenden Auflösungsniveaus angepasst werden sollten. Eine solche genaue Anpassung ist erforderlich, um Verlust von Bildinformation in dem kombinierten Zerlege-Syntheseprozess zu vermeiden.
5 ist ein schematisches Diagramm eines Röntgenuntersuchungsgerätes, das mit einem erfindungsgemäßen Bildverarbeitungsgerät versehen ist. Das Röntgenuntersuchungsgerät 11 umfasst eine Röntgenquelle 12 zum Bestrahlen eines Objekts 13, beispielsweise eines röntgenologisch zu untersuchenden Patienten, mit einem Röntgenstrahlenbündel 14. Infolge von lokalen Veränderungen der Röntgenabsorption in dem Patienten wird auf einer röntgenempfindlichen Fläche 15 eines Röntgendetektors 16 ein Röntgenschattenbild gebildet. Aus dem Röntgenbild wird von dem Röntgendetektor ein elektronisches Bildsignal abgeleitet. Insbesondere umfasst der Röntgendetektor einen Röntgenbildverstärker 17 mit einem Eintrittsabschnitt 18, der die röntgenempfindliche Fläche 15 umfasst. Die auf den Eintrittsabschnitt 18 einfallende Röntgenstrahlung wird in ein bildtragen des Elektronenstrahlenbündel umgewandelt, das auf dem Austrittsfenster 19 ein lichtoptisches Bild erzeugt. Der Eintrittsabschnitt enthält die röntgenempfindliche Fläche, die die Form eines Szintillatorschirms 30 hat und eine Photokathode 31. Die einfallenden Röntgenstrahlen werden in dem Szintillatorschirm in z.B. blaues oder ultraviolettes Licht umgewandelt, für das die Photokathode 31 empfindlich ist. Das Elektronenstrahlenbündel 32, das von der Photokathode 31 erzeugt worden ist, wird von einem elektronenoptischen System 32 auf einen Leuchtschirm 33 abgebildet, der sich am Austrittsfenster 19 befindet. Das elektronenoptische System enthält die Photokathode 31, eine Hohlanode 34 und eine Anzahl von Elektroden 35. Um das lichtoptische Bild aufzunehmen, ist eine Kamera 20 angeordnet; hierzu ist eine optische Kopplung 21, beispielsweise ein Linsensystem, vorgesehen, um die Kamera 21 mit dem Austrittsfenster 19 optisch zu koppeln. Das elektronische Bildsignal am Ausgang der Kamera wird als Eingangsbildsignal a₀ dem erfindungsgemäßen Bildverarbeitungsgerät 1 zugeführt. Das Ausgangssignal α ~₀ repräsentiert ein gefiltertes Ausgangsbild, in dem Rauschen wesentlich reduziert ist, während kleine Details bewahrt worden sind. In der Praxis kann eine Rauschverringerung von 4 bis 5 dB erreicht werden. Daher hat das gefilterte Ausgangsbild selbst bei Verwendung einer geringen Röntgendosis eine hohe diagnostische Qualität.
Für eine Diskussion der Einstellung der Filter bei verschiedenen Auflösungsniveaus soll wieder auf 1 Bezug genommen werden. Es sind Subtrahierer 51, 52, 53 vorgesehen, die aus gefilterten Detailbildsignalen bei nächstgröberen Auflösungsniveaus lokale Unterschiede d_k+1 ableiten. Beispielsweise leitet der Subtrahierer 51 zusammen mit einer Additionseinheit 54, einem Upsampler 56 und einem Tiefpassfilter 59 einen lokalen Gradienten g₁ ab, der zum Steuern des Filters 41 verwendet wird. Hierzu ist das Tiefpassfilter 59 mit einem Steuereingang 61 des Filters 41 gekoppelt. Insbesondere berechnet der Subtrahierer einen Unterschied zwischen Pixelwerten, der von dem Subtrahierer 51 erzeugte Unterschied d; wird mit dem entsprechenden Gradienten g_k+1 aus dem nächstgröberen Auflösungsniveau mittels Addition durch die Additionseinheit 54 und unter Verwendung des Upsamplers 56, der in das den Gradienten g_k repräsentierende Signal Nullen einfügt, interpoliert. Das Upsampling erfolgt, um das den Gradienten repräsentierende Signal geeignet zu machen, um mit dem gefilterten Detailbildsignal bei dem nächstniedrigeren (weniger groben) Auflösungsniveau kombiniert zu werden. Weiterhin glättet ein Tiefpassfilter 59 das hochgetaktete Signal, um eine allmähliche Interpolation der Gradienten von aneinander grenzenden Auflösungsniveaus zu erhalten, und dividiert den Gradienten um einen Faktor, um einen Unterschied zwischen effektiven Abständen zwischen Pixeln in verschiedenen Detailbildern bei jeweiligen Auflösungsniveaus zu kompensieren. Insbesondere bilden die Aktionseinheit 54, der Upsampler 56 und das Tiefpassfilter 59 einen Interpolierer. In gleicher Weise wird das Filter 42 des ersten Auflösungsniveaus auf Basis des Gradienten g₂ beim zweiten Auflösungsniveau eingestellt, das von einem Subtrahierer 52 zusammen mit einer Additioneinheit 55, einem Upsampler 57 und einem Tiefpassfilter 60 abgeleitet wird. Darüber hinaus wird das Filter 43 beim zweiten Auflösungsniveau, d.h. dem bis auf eins höchsten (bis auf eins gröbsten) Auflösungsniveau auf Basis des Gradienten g₃ bei dem höchsten Auflösungsniveau, das nicht interpoliert worden ist, eingestellt. Als Alternative können die lokalen Gradienten g_1,2 aus den Hochpass-Frequenzbandbildsignalen h_1,2 abgeleitet werden, wie in 1 durch die gestrichelten Linien angedeutet wird.
2 zeigt eine alternative Ausführungsform eines Signalprozessors gemäß der Erfindung. Die Subtrahierer 51, 52, 53 und die Interpolationseinheit n sind angeordnet, um Gradienten von Pixelwerten aus Interpolationen von gefilterten Detailbildern bei aufeinander folgenden Auflösungsniveaus zu berechnen. Somit werden praktisch die Interpolationseinheiten und die Subtrahierer im Vergleich zur Ausführungsform von 1 ausgetauscht. Beim niedrigsten Niveau wird der Gradient des Detailbildes h₃ von einem gesonderten Subtrahierer 65 berechnet. Der Gradient des Detailbildes mit dem gröbsten Auflösungsniveau wird verwendet, um das Filter 44 für das gröbste Auflösungsniveau zu steuern.

Claims

Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes, mit den folgenden Schritten: – Zerlegen des Bildes in Detailbilder mit aufeinander folgenden Auflösungsniveaus, – Filtern von Detailbildern, um gefilterte Detailbilder zu erzeugen, Filtern eines aktuellen Detailbildes in Abhängigkeit von zumindest einem nachfolgenden Detailbild, wobei das nachfolgende Detailbild ein Auflösungsniveau aufweist, das niedriger ist als das Auflösungsniveau des aktuellen Detailbildes, und – Rekonstruieren eines verarbeiteten Bildes aus den gefilterten Detailbildern, dadurch gekennzeichnet, dass das Filtern des aktuellen Detailbildes von Unterschieden zwischen Pixelwerten innerhalb zumindest eines nachfolgenden Detailbildes abhängt, welches ein Auflösungsniveau aufweist, das niedriger ist als das Auflösungsniveau des aktuellen Detailbildes.
Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes nach Anspruch 1, bei dem – Filtern des aktuellen Detailbildes in Abhängigkeit von einem nächsten Detailbild erfolgt, das ein höchstes Auflösungsniveau aufweist, welches niedriger ist als das Auflösungsniveau des aktuellen Detailbildes.
Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes nach Anspruch 1, bei dem – Filtern des aktuellen Detailbildes Berechnung gewichteter Mittel von Pixelwerten des aktuellen Detailbildes einschließt, wobei die Gewichte abhängen von Unterschieden zwischen Pixelwerten von Pixeln des genannten nachfolgenden Detailbildes und Unterschieden zwischen Positionen der genannten Pixel in dem genannten nachfolgenden Detailbild.
Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes nach Anspruch 3, bei dem die Gewichte von Gradienten von Pixelwerten des genannten nachfolgenden Detailbildes abhängen, wobei die Gradienten sich auf mehrere Positionen in dem genannten nachfolgenden Detailbild beziehen.
Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes nach Anspruch 3, bei dem die Gewichte als abnehmende Funktion von Unterschieden zwischen Pixelwerten von Pixeln des genannten nachfolgenden Detailbildes und von Unterschieden zwischen Positionen der genannten Pixel in dem genannten nachfolgenden Detailbild berechnet werden
Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes nach Anspruch 3, bei dem für einen Gradienten von Pixelwerten bei jeweiligen Positionen in dem genannten nachfolgenden Detailbild – wobei der Gradient im Wesentlichen größer ist als eine Schwelle, die sich auf ein Rauschniveau des Bildes bezieht, – die Gewichte hauptsächlich vom Winkel zwischen dem genannten Gradienten und einem Unterschied zwischen den genannten Positionen abhängen.
Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes nach Anspruch 1 oder 5, bei dem Filtern des aktuellen Detailbildes in Abhängigkeit von einer Summe von Gradienten von Pixelwerten von Detailbildern aus einer Gruppe von Detailbildern erfolgt, die das Detailbild mit dem gröbsten Auflösungsniveau nicht einschließt.
Verfahren zum Verarbeiten eines Bildes nach Anspruch 1, bei dem das Rauschniveau des Bildes hauptsächlich aus Bildinformation in dem Bild abgeleitet wird.
Bildverarbeitungsgerät mit einer Zerlegeeinheit (2) zum Zerlegen des Bildes in Detailbilder mit aufeinander folgenden Auflösungsniveaus, einem Filter (41, 42, 43) zum Filtern von Detailbildern, um gefilterte Detailbilder zu erzeugen, und einem Synthetisierer (3) zum Rekonstruieren eines verarbeiteten Bildes aus den gefilterten Detailbildern, wobei das Filter in Abhängigkeit von zumindest einem nachfolgenden Detailbild einstellbar ist, wobei dieses nachfolgende Detailbild ein Auflösungsniveau aufweist, das niedriger ist als das Auflösungsniveau des aktuellen Detailbildes, und dadurch gekennzeichnet, dass das Filter in Abhängigkeit von Unterschieden zwischen Pixelwerten innerhalb zumindest eines nachfolgenden Detailbildes, welches ein Auflösungsniveau aufweist, das niedriger ist als das Auflösungsniveau des aktuellen Detailbildes, einstellbar ist.
Röntgenuntersuchungsgerät mit einem Bildverarbeitungsgerät nach Anspruch 9.