JP2013146558A5 - 画像処理装置、x線コンピュータ断層撮影装置および画像処理方法 - Google Patents

画像処理装置、x線コンピュータ断層撮影装置および画像処理方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2013146558A5
JP2013146558A5 JP2013004660A JP2013004660A JP2013146558A5 JP 2013146558 A5 JP2013146558 A5 JP 2013146558A5 JP 2013004660 A JP2013004660 A JP 2013004660A JP 2013004660 A JP2013004660 A JP 2013004660A JP 2013146558 A5 JP2013146558 A5 JP 2013146558A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
image processing
pixel
processing apparatus
gradient
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2013004660A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2013146558A (ja
JP6173694B2 (ja
Filing date
Publication date
Priority claimed from US13/354,851 external-priority patent/US9147229B2/en
Application filed filed Critical
Publication of JP2013146558A publication Critical patent/JP2013146558A/ja
Publication of JP2013146558A5 publication Critical patent/JP2013146558A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6173694B2 publication Critical patent/JP6173694B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置、X線コンピュータ断層撮影装置および画像処理方法に関する。
本実施形態に係る画像処理装置は、画像のノイズを除去する画像処理装置であって、
a)前記画像の各画素に対応付けられる方向インデックスを初期化する手段であって、前記方向インデックスは、全変動の離散勾配に関する増加と減少とそれらの混在とのいずれかを示す、前記初期化する手段と、
b)前記各画素について、前記全変動の離散勾配を決定する手段であって、前記離散勾配は前記増加、前記減少または前記混在を示す、前記決定する手段と、
c)前記方向インデックスが前記混在である場合には、前記離散勾配を用いて当該画素の前記方向インデックスを更新する手段と、
d)前記方向インデックスと前記離散勾配とが等しい場合には、前記各画素の画素値を所定値だけ変更して前記全変動を減少させる手段と、
e)所定の条件に到達するまで、前記手段b)から前記手段d)までを反復して実行させる手段を備える。

Claims (17)

  1. 画像のノイズを除去する画像処理装置であって、
    a)前記画像の各画素に対応付けられる方向インデックスを初期化する手段であって、前記方向インデックスは、全変動の離散勾配に関する増加と減少とそれらの混在とのいずれかを示す、前記初期化する手段と、
    b)前記各画素について、前記全変動の離散勾配を決定する手段であって、前記離散勾配は前記増加、前記減少または前記混在を示す、前記決定する手段と、
    c)前記方向インデックスが前記混在である場合には、前記離散勾配を用いて当該画素の前記方向インデックスを更新する手段と、
    d)前記方向インデックスと前記離散勾配とが等しい場合には、前記各画素の画素値を所定値だけ変更して前記全変動を減少させる手段と、
    e)所定の条件に到達するまで、前記手段b)から前記手段d)までを反復して実行させる手段と、
    を備える画像処理装置
  2. 前記所定の条件とは、前記画素のそれぞれに対する勾配方向において前記方向インデックスと前記離散勾配とが異なることである、請求項1記載の画像処理装置
  3. 前記所定の条件とは、前記手段b)から前記手段d)まで所定の回数反して実行されることである、請求項1記載の画像処理装置
  4. 所定の方向における2次元画像f(i,j,k)に対する勾配方向は次の関数gtvによって決定される、
    請求項1記載の画像処理装置
  5. ドット値mが所定の閾値m0よりも大きいときには、f(i,j,k)の点は孤立したノイズドットである、請求項4記載の画像処理装置
  6. 前記ドット値mは(i,j,k)におけるドットを削除するために決定され、前記ドット値mは、aを前記所定の値として、
    下記の数式によって定義される、
    請求項5記載の画像処理装置
  7. 前記孤立したノイズドットは、f(i,j,k)=f(i,j,k)+ma/2gtv(i,j,k)によって削除される、請求項6記載の画像処理装置
  8. 前記ドット値mは(i,j,k)におけるドットを削除するために決定され、前記ドット値mは、aを前記所定の値として、下記の数式によって定義される、
    請求項5記載の画像処理装置
  9. 前記孤立したノイズドットは、f(i,j,k)=f(i,j,k)+ma/4gtv(i,j,k)によって削除される、請求項8記載の画像処理装置
  10. 手段a)から前記手段e)までは逐次近似法によって実行される、請求項1記載の画像処理装置
  11. 前記手段a)から前記手段e)までは解析的再構成法によって実行される、請求項1記載の画像処理装置
  12. f)測定されたデータから画像評価を取得する手段と、
    g)少なくとも単一のレイを用いて前記画像評価を前方へ投影し、再投影されたデータを生成する手段と、
    h)前記再投影されたデータと前記測定されたデータとの間の差を決定する手段と、
    i)前記差に基づいて前記画像評価を更新し、更新された画像を生成する手段であって、前記手段f)から前記手段i)までは前記手段a)の前に実行される、前記画像を生成する手段と、
    j)前記更新された画像を前記手段g)と前記手段a)から前記手段e)までにおける前記画像評価として用い、前記手段g)から前記手段i)までを反復して実行させる手段と、
    を更に備える請求項1記載の画像処理装置
  13. f)測定されたデータから画像評価を取得する手段と、
    g)少なくとも単一のレイを用いて前記画像評価を前方へ投影し、再投影されたデータを生成する手段と、
    h)前記再投影されたデータと前記測定されたデータとの間のデータ差を決定する手段と、
    i)前記データ差を逆投影し、差画像を生成する手段と、
    j)前記差画像に対して、前記手段a)から前記手段e)までを実行する手段と、
    k)前記差画像に基づいて前記画像評価を更新し、更新された画像を生成する手段であって、前記手段f)から前記手段j)までは前記手段a)の前に実行される、前記画像を生成する手段と、
    l)前記更新された画像を前記手段g)と前記手段a)から前記手段e)までにおける前記画像評価として用い、前記手段g)から前記手段j)までを反復して実行させる手段と、
    を更に備える請求項1記載の画像処理装置
  14. 画像のノイズを除去するためのX線コンピュータ断層撮影装置であって、
    画素を有する画像を投影データから再構成するための再構成デバイスと、
    所与の画素における全変動の勾配方向における増加と減少と混在とをそれぞれが示す1組の所定の値を設定するための離散全変動(TV)最小化ユニットであって、方向インデックスを画素のそれぞれに対する前記混在に初期化し、前記画素のそれぞれに対して前記全変動の離散勾配を決定し、前記離散勾配は前記増加、前記減少または前記混在を示し、
    前記方向インデックスが前記混在である場合には、前記離散勾配を用いて前記画素のそれぞれの前記方向インデックスを更新し、前記画素のそれぞれの画素値を、前記画素の中の前記1つの画素に対する前記勾配方向において前記方向インデックスと前記離散勾配とが等しい場合には、所定の値だけ変更して前記全変動を減少させ、所定の条件に到達するまで反復する、離散全変動(TV)最小化ユニットと、
    を備えるX線コンピュータ断層撮影装置
  15. 画像のノイズを除去する方法であって、
    a)前記画像の各画素に対応付けられる方向インデックスを初期化するステップと、前記方向インデックスは、全変動の離散勾配に関する増加と減少とそれらの混在とのいずれかを示す、
    b)前記各画素について、前記全変動の離散勾配を決定するステップと、前記離散勾配は前記増加、前記減少または前記混在を示す、
    c)前記方向インデックスが前記混在である場合には、前記離散勾配を用いて当該画素の前記方向インデックスを更新するステップと、
    d)前記方向インデックスと前記離散勾配とが等しい場合には、前記各画素の画素値を所定値だけ変更して前記全変動を減少させるステップと、
    e)所定の条件に到達するまで、前記ステップb)から前記ステップd)までを反復するステップと、を備える画像処理方法。
  16. 画像のノイズを除去する画像処理方法であって、
    i)画素のそれぞれに対して全変動の離散勾配を決定するステップであって、前記離散勾配は増加、減少または混在を示す、ステップと、
    ii)前記画素のそれぞれの画素値を、前記離散勾配に従って、所定の値だけ変更するステップと、
    iii)所定の条件に到達するまで前記ステップi)と前記ステップii)とを反復するステップと、
    を備える画像処理方法。
  17. 画像のノイズを除去する画像処理装置であって、
    i)画素のそれぞれに対して全変動の離散勾配を決定する手段であって、前記離散勾配は増加、減少または混在を示す、前記決定する手段と、
    ii)前記画素のそれぞれの画素値を、前記離散勾配に従って、所定の値だけ変更する手段と、
    iii)所定の条件に到達するまで前記手段i)と前記手段ii)とを反復して実行させる手段と、
    を備える画像処理装置。
JP2013004660A 2012-01-20 2013-01-15 画像処理装置、x線コンピュータ断層撮影装置および画像処理方法 Active JP6173694B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/354,851 US9147229B2 (en) 2012-01-20 2012-01-20 Method and system for image denoising using discrete total variation (TV) minimization with one-direction condition
US13/354,851 2012-01-20

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2013146558A JP2013146558A (ja) 2013-08-01
JP2013146558A5 true JP2013146558A5 (ja) 2016-02-04
JP6173694B2 JP6173694B2 (ja) 2017-08-02

Family

ID=47826829

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013004660A Active JP6173694B2 (ja) 2012-01-20 2013-01-15 画像処理装置、x線コンピュータ断層撮影装置および画像処理方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9147229B2 (ja)
EP (1) EP2618302B1 (ja)
JP (1) JP6173694B2 (ja)
CN (1) CN103218777B (ja)

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120128265A1 (en) * 2010-11-23 2012-05-24 Toshiba Medical Systems Corporation Method and system utilizing iterative reconstruction with adaptive parameters for computer tomography (ct) images
US9147229B2 (en) * 2012-01-20 2015-09-29 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and system for image denoising using discrete total variation (TV) minimization with one-direction condition
US10192328B2 (en) * 2013-10-24 2019-01-29 Toshiba Medical Systems Corporation Method for statistical weights design in iterative reconstruction algorithms
CN104809695B (zh) * 2014-01-26 2019-03-08 华为技术有限公司 一种数据去噪的方法及装置
CN103955893B (zh) * 2014-04-11 2017-02-01 西安理工大学 基于可分离全变差模型的图像去噪方法
CN104021524B (zh) * 2014-05-23 2017-02-08 西安理工大学 基于退化转换的图像修复方法
CN104240209B (zh) * 2014-07-14 2017-07-21 中国人民解放军信息工程大学 基于总变分tv最小化模型的精确重建采样条件估算方法
CN104143201A (zh) * 2014-07-25 2014-11-12 中国人民解放军信息工程大学 一种基于tv最小化模型的ct图像分布式重建方法
CN104318536B (zh) 2014-10-21 2018-03-20 沈阳东软医疗系统有限公司 Ct图像的校正方法及装置
CN104408699A (zh) * 2014-10-31 2015-03-11 杭州美诺瓦医疗科技有限公司 x光医学影像局部多参数多画幅非动态处理及显示方法
CN104484860B (zh) * 2014-12-18 2017-05-17 南京信息工程大学 基于拟正态分布的图像平滑方法
JPWO2016132880A1 (ja) * 2015-02-16 2017-11-30 株式会社日立製作所 演算装置、x線ct装置、及び画像再構成方法
CN108122205A (zh) * 2016-11-29 2018-06-05 北京东软医疗设备有限公司 超声图像的去噪方法及装置
US10692251B2 (en) * 2017-01-13 2020-06-23 Canon Medical Systems Corporation Efficient variance-reduced method and apparatus for model-based iterative CT image reconstruction
CN109447913B (zh) * 2018-10-18 2021-10-08 西南交通大学 一种应用于不完备数据成像的快速图像重建方法
CN109961411B (zh) * 2019-03-12 2021-02-02 浙江工业大学之江学院 非下采样剪切波变换医学ct图像去噪方法
CN110349112B (zh) * 2019-07-16 2024-02-23 山东工商学院 一种基于自适应奇异值阈值的两阶段图像去噪方法

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6470097B1 (en) * 1999-01-22 2002-10-22 Siemens Corporation Research, Inc. Total variational blind image restoration from image sequences
US7142705B2 (en) * 2001-05-01 2006-11-28 Canon Kabushiki Kaisha Radiation image processing apparatus, image processing system, radiation image processing method, storage medium, and program
US7437013B2 (en) * 2003-12-23 2008-10-14 General Instrument Corporation Directional spatial video noise reduction
US7373013B2 (en) * 2003-12-23 2008-05-13 General Instrument Corporation Directional video filters for locally adaptive spatial noise reduction
US8165389B2 (en) * 2004-03-15 2012-04-24 Microsoft Corp. Adaptive interpolation with artifact reduction of images
WO2007095312A2 (en) * 2006-02-13 2007-08-23 University Of Chicago Image reconstruction from limited or incomplete data
WO2007127161A1 (en) * 2006-04-25 2007-11-08 Wisconsin Alumni Research Foundation System and method for estimating data missing from ct imaging projections
US8005184B2 (en) * 2007-04-24 2011-08-23 Wisconsin Alumni Research Foundation Ultra low radiation dose X-ray CT scanner
JP4886663B2 (ja) * 2007-11-13 2012-02-29 日本放送協会 動画像用ノイズ低減装置及び動画像用ノイズ低減プログラム
CN101359398B (zh) * 2008-06-16 2011-04-13 北京航空航天大学 运动模糊图像的盲恢复方法
JP5711241B2 (ja) * 2009-10-06 2015-04-30 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ コーンビームct画像におけるアーチファクト低減のための方法
US8315357B2 (en) * 2009-10-08 2012-11-20 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Radiation therapy inverse treatment planning using a regularization of sparse segments
US20110142316A1 (en) * 2009-10-29 2011-06-16 Ge Wang Tomography-Based and MRI-Based Imaging Systems
US8862206B2 (en) * 2009-11-12 2014-10-14 Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. Extended interior methods and systems for spectral, optical, and photoacoustic imaging
US20110164031A1 (en) * 2010-01-06 2011-07-07 Kabushiki Kaisha Toshiba Novel implementation of total variation (tv) minimization iterative reconstruction algorithm suitable for parallel computation
JP2011180717A (ja) * 2010-02-26 2011-09-15 Nagoya Institute Of Technology 画像処理用のTotalVariationフィルタおよび画像処理プログラム
WO2011161558A1 (en) * 2010-06-21 2011-12-29 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and system for performing low- dose ct imaging
KR20120011694A (ko) * 2010-07-29 2012-02-08 삼성전자주식회사 영상 처리 방법 및 장치와 이를 채용한 의료영상시스템
KR20120025233A (ko) * 2010-09-07 2012-03-15 삼성전자주식회사 다파장 영상 복원 처리 방법 및 장치와 이를 채용한 의료 영상 시스템
FR2965651B1 (fr) * 2010-10-01 2012-09-28 Gen Electric Reconstruction tomographique d'un objet en mouvement
US20120128265A1 (en) * 2010-11-23 2012-05-24 Toshiba Medical Systems Corporation Method and system utilizing iterative reconstruction with adaptive parameters for computer tomography (ct) images
CN102184533B (zh) * 2011-06-10 2012-10-24 西安电子科技大学 基于非局部约束的全变分图像去模糊方法
DE102011083643A1 (de) * 2011-09-28 2013-03-28 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren, Rechensystem und CT-System zur Bestimmung eines Bewegungsfeldes und zur bewegungskompensierenden Rekonstruktion mit diesem Bewegungsfeld
US9147229B2 (en) * 2012-01-20 2015-09-29 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and system for image denoising using discrete total variation (TV) minimization with one-direction condition
US8942456B2 (en) * 2012-07-20 2015-01-27 Brown University Image reconstruction from incomplete fourier measurements and prior edge information

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2013146558A5 (ja) 画像処理装置、x線コンピュータ断層撮影装置および画像処理方法
US9665792B2 (en) Method and apparatus for generating sharp image based on blurry image
JP6173694B2 (ja) 画像処理装置、x線コンピュータ断層撮影装置および画像処理方法
JP2015100702A5 (ja)
Clason et al. A duality-based splitting method for ℓ^1-TV image restoration with automatic regularization parameter choice
JP2016085637A5 (ja)
JP2012506530A5 (ja)
US9392173B2 (en) Image deblurring based on light streaks
JP2019535009A5 (ja)
JP2016104099A5 (ja)
CN104574459A (zh) 一种pet图像的重建方法和装置
KR20130104258A (ko) 블러 영상 및 노이즈 영상으로 구성된 멀티 프레임을 이용하여 비균일 모션 블러를 제거하는 방법 및 장치
WO2018112137A1 (en) System and method for image segmentation using a joint deep learning model
CN103544681A (zh) 非均一运动模糊图像的恢复方法
JP2014236810A5 (ja)
JP2021060989A5 (ja) マルチモーダル密対応関係画像処理システム、レーダー撮像システム、方法およびブログラム
CN105723416B (zh) 图像降噪方法
WO2012129140A8 (en) Image reconstruction using gradient projection for medical imaging applications
JP2020527989A5 (ja)
JP2013231700A5 (ja)
JP2015009126A5 (ja)
RU2014107561A (ru) Устройство для формирования изображений
JP2011109272A5 (ja)
JP2016050932A (ja) 散乱線推定方法、非一時的コンピュータ可読媒体及び散乱線推定装置
JP6359985B2 (ja) デプス推定モデル生成装置及びデプス推定装置