JP4598507B2 - 最小誤差時空間再帰フィルタを使用する画像ノイズ低減のためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、一般に、フルオロスコピー画像処理においてノイズを低減するためのシステム及び方法に関する。より具体的には、本発明は、フルオロスコピー画像を時空間フィルタリングするためのシステム及び方法に関する。

イメージングシステムは、Ｘ線システム、コンピュータトモグラフィー（ＣＴ）システム、超音波システム、電子ビームトモグラフィー（ＥＢＴ）システム、磁気共鳴（ＭＲ）システム、及び同様のものなどの多様なイメージング診断装置を包含する。イメージングシステムは、例えば、患者を透過するＸ線などのエネルギー源への曝露によって、例えば患者などの被検体の画像を生成する。生成された画像は多くの目的に使用することができる。例えば、画像は、構造体内の内部欠陥の検出、構造体内での流体流れの検出、又は構造体内の被検体の存在の有無の表示に使用することができる。加えて、イメージングシステムは、低侵襲医療処置に使用することができ、更に画像誘導手術中に使用することができる。

医療イメージング診断装置の１つの特定の形式は、ディジタルフルオロスコピーイメージングである。フルオロスコピー画像の収集中に、複数のＸ線画像が引き続き取り込まれて、画像シーケンス又はビデオを形成する。各個々のＸ線画像はフレームと呼ばれる。各フレームはピクセルから構成される。Ｘ線検出器へ到達するＸ線フォトンの数は有限であり、これは量子画像ノイズをもたらす。画像ノイズは、解剖学的特徴の視認性を制限し、或いは、さもなければ観察者の気をそらし妨げとなる可能性がある望ましくない作用がある。

フルオロスコピーシステムの最新の画像処理技術は、種々のフィルタを使用して画像ノイズを低減し、関心特徴の視認性を強化する。画像ノイズの低減に使用されるフィルタ形式の１つの実施例は、適応フィルタである。一般に、適応フィルタは、ピクセルに関係する値を読み取る。ピクセルの値が、所与の範囲内にある場合には、ピクセルはノイズと見做されて再計算される。ピクセルが、所与の範囲外にある場合には、ピクセルは十分正確なものと推測されて、フィルタの通過が許可される。従来的には、ピクセル値を再計算し、適応フィルタを使用して不要なフルオロスコピー画像ノイズを低減させるのに使用される２つの技法：時間フィルタリングと空間フィルタリングがある。

時間フィルタリングは、対象ピクセルの現在値と同じ対象ピクセルの前回値とを比較する。時間フィルタは、対象ピクセルの現在値を対象ピクセルの前回値と比較することによって、雑音ピクセルを再計算することができる。即ち、時間フィルタは、雑音ピクセル値を数回前のフレームからのピクセル値の平均値で置き換えることができる。

時間ノイズフィルタリングは、静止画像シーケンスでは最も効果的である。運動が殆ど無いシーケンス中では、連続する画像は、同一の情報を含み、ピクセルの真値により類似した平均値を生成する。しかしながら、被検体が運動中の場合には、ピクセル値は、連続する画像にわたり広範囲に変動する可能性がある。従って、連続的画像は異なる情報を含む可能性がある。異なる情報の平均化は、現在の真のピクセル値と類似しない値を生成する可能性がある。従って、時間フィルタリングは、フレームの平均化は無用な運動ボケ又は運動遅れを生じる可能性があるために、動画の質を高める方法としては満足の得られないものである。

空間フィルタリングは、対象ピクセルの現在値を対象ピクセルの近傍ピクセル値と比較する。次に近傍ピクセルは、雑音ピクセルに対して新しい値を計算するのに使用される。近傍ピクセルは、現在のフレーム内で対象ピクセルを囲むピクセルである。典型的な近傍ピクセルは、対象ピクセルと、該ピクセルの真北、真南、真東、及び真西から成る４つの近傍ピクセルとすることができる。４つの近傍ピクセルは、対象ピクセルの周りにダイアモンド形状を形成する。別の典型的な近傍ピクセルは、８つの近傍ピクセルである。８つの近傍ピクセルは、対象ピクセルと、そのピクセルの北、南、西、東、北東、北西、南東及び南西から成る。８つの近傍ピクセルは、対象ピクセルの周りにボックスを形成する。現在では、多くの形態の近傍ピクセルが存在する。

時間フィルタリングと異なり、空間ノイズフィルタリングは、画像シーケンス内での静的及び動的被検体のフィルタリングに対して同等に効果的である。画像シーケンスが運動を含む間は、対象ピクセル値は、広範囲に変動する可能性がある。上記に説明したように、過去のフレームでの対象ピクセル値に対する対象ピクセル値の平均化は、運動遅れをもたらすことになる。それでもなお、現在の画像での対象ピクセルの近傍は、真の対象ピクセル値と概ね同様の情報を含む可能性がある。近傍間の平均値は、真の対象ピクセル値とより類似した値を生成することができる。

しかしながら、現在のフレームでの近傍間平均化は、不要な空間的アーチファクトを導入する可能性がある。幾つかの典型的な不要の空間的アーチファクトは、損失エッジ、疑似エッジ、域内平滑化、セグメント化出現、「パッチ設定」、又は「ブロック歪み」とすることができる。画像の動的領域内に存在する空間的アーチファクトは、一般に、同等のノイズ低減を伴う時間フィルタリングによって生じる運動遅れに比べると、より許容可能である。しかしながら、画像内の静的被検体に対しては、空間フィルタリングは、時間フィルタリングには無いアーチファクトを導入する。アーチファクトは一貫して画像を劣化させ、画像の細部を見えにくくする。よって、空間フィルタリングは、シーケンス内で静的被検体の質を高める方法としては不満足なものである。

現在、空間フィルタと時間フィルタの種々の組み合わせが存在する。ほとんどの組み合わせは、空間フィルタが画像内の静的領域の質を効果的に高めることができないことと、時間フィルタが画像内の動的領域の質を効果的に高めることができないことをバランスさせようとするものである。典型的な空間フィルタと時間フィルタの組み合わせでは、画像が空間フィルタと時間フィルタの両方を通過する。その結果、ほとんどの空間フィルタと時間フィルタの組み合わせは、空間フィルタと時間フィルタの両方のある程度の欠点を画像内に導入する。その結果、画像の静的及び動的領域の両方で不十分な解像度となる。
Ｂｕｒｔ，Ｐ．Ｊ，ａｎｄ Ａｎｄｅｒｓｏｎ Ｅ．Ｈ．による論文「Ｔｈｅ Ｌａｐｌａｃｉａｎ Ｐｙｒａｍｉｄ ａｓ ａ Ｃｏｍｐａｃｔ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｄｅ」（ＩＥＥＥ報告書、Ｃ−３１：５３２−５４０，１９８３）

従って、静的領域では空間的詳細を保持しながら、動的領域では運動遅れを回避することができるシステム及び方法に対するニーズが存在する。このようなシステム及び方法は、画像ノイズを最小化にしつつ、更に時間フィルタ及び空間フィルタに関係する不要なアーチファクト及び遅れを最小化することが可能となる。

本発明の特定の実施形態は、最小誤差時空間再帰フィルタの使用による画像ノイズ低減のためのシステム及び方法を提供する。１つの実施形態では、システムは、入力データをフィルタリングして出力を生成する時間フィルタリングユニットを含む。空間フィルタリングユニットは、入力データをフィルタリングして出力を生成する。第１の局所相関ユニットは、入力データを時間フィルタ出力と相関付けて、時間相関出力を生成する。第２の局所相関ユニットは、入力データを空間フィルタ出力と相関付けて、空間相関出力を生成する。混合ユニットは、空間相関出力と時間相関出力を協働させて、混合ユニット出力を生成する。１つの実施形態では、マルチプレクサが、混合ユニット出力を受けるために使用することができる。マルチプレクサは、混合ユニット出力に基づいて、時間フィルタ出力又は空間フィルタ出力を選択することができる。或いは、混合ユニット出力を受けて、混合ユニット出力の補集合を生成するために相補ユニットを用いても良い。

１つの実施形態では、方法は、ノイズ除去すべき入力信号を収集する段階を含む。ノイズ除去方法は、時間フィルタリング技術を使用して入力信号をフィルタリングし、時間フィルタリング出力を生成する段階を含む。同様に、入力信号は、空間フィルタリング技術を使用してフィルタリングされ、空間フィルタリング出力を生成する。次に、時間フィルタリング出力は、入力信号と相関付けられて、時間相関出力を生成することができる。同様に、空間フィルタリング出力は、入力信号と相関付けられて、空間相関出力を生成することができる。次に、空間相関出力及び時間相関出力は、混合されて出力信号を生成することができる。時間フィルタリング出力及び／又は空間フィルタリング出力は、出力信号値に基づき選択することができる。出力信号は、入力画像からノイズを除去するのに用いることができる。

本発明の１つの実施形態では、システムは、空間フィルタリング技術を使用してデータをフィルタリングし、第１の空間フィルタリング出力を発生させる第１の空間フィルタリングユニットを使用する。比較ユニットは、時間比較信号を空間比較信号と比較するために使用される。比較ユニット出力は、２進数を表すことができる。マルチプレクサは、比較ユニット出力を受けて、時間更新信号又は空間更新信号のどちらか一方を選択するために使用される。最後に、遅延ユニットは、出力信号をバッファリングし、遅延ユニット出力を生成するために使用される。時間更新信号と時間比較信号は、乗算ユニットによって乗算することができる。加算ユニットは、データを変更するのに使用することができる。更に加算ユニットは、空間更新信号と空間比較信号を生成するのに使用することができる。出力信号は、時間更新信号、空間更新信号、又は時間更新信号と空間更新信号の両方、によって変更された入力データとすることができる。更に、第２の空間フィルタリングユニットを用いて、遅延ユニット出力をフィルタリングして、第２の空間フィルタリング出力を生成することができる。第２の空間フィルタリング出力を用いて、時間比較信号を計算することができる。遅延ユニット出力を用いて、時間更新信号を計算することができる。

他の実施形態では、最小誤差時空間再帰フィルタは、多重解像度空間フィルタに使用することができる。最小誤差時空間再帰フィルタは、多重解像度空間フィルタの合成部分において実装することができる。

本発明のシステム及び方法は、画像ノイズを最小にすることができると共に、画像の動的領域内での運動遅れを回避し且つ画像の静的領域内での空間詳細を保持する。従って、動的及び静的画像領域の両方に対する解像度を増大させることができる。

上記の発明の開示並びに本発明の特定の実施形態の以下の詳細な説明は、添付の図面と共に読めばより良く理解されるであろう。本発明の説明の目的で、特定の実施形態が各図面に示される。しかしながら、本発明は、添付図面に示す構成及び手段に限定されないことを理解されたい。

図１は、本発明の実施形態に従って使用される最小差時空間（ＭＤＳＴ）フィルタのデータ流れ図１００を示す。データ流れ図１００は、入力信号ｘから出力信号ｙを計算する際の種々のユニット及びデータの流れを示す。入力信号ｘは、４つのユニットへの入力である。入力信号ｘは、再帰時間フィルタ１１０、空間特徴保存フィルタ１２０、局所相関ユニット１３０、及び局所相関ユニット１４０への入力である。空間特徴保存フィルタ１２０及び再帰時間フィルタ１１０は、それぞれ出力ｓ及びｔを生成する。出力ｔ及びｓは、乗算ユニット１７０及び１８０へそれぞれ入力される。出力ｔ及びｓはまた、入力信号ｘと共に、局所相関ユニット１３０、１４０へそれぞれ入力される。局所相関ユニット１３０、１４０は、出力ｃ_ｔ及びｃ_ｓをそれぞれ生成する。出力ｃ_ｔ及びｃ_ｓは、混合関数ユニット１５０へ入力される。混合関数ユニット１５０は、相補ユニット１６０及び乗算ユニット１７０へ伝送される出力ｋを生成する。ｋの有効な値は、０又は１、或いは０から１の間とすることができる。相補ユニット１６０の出力（１−ｋ）は、乗算ユニット１８０へ伝送される。乗算ユニット１７０、１８０の出力ｔ’及びｓ’はそれぞれ、加算ユニット１９０で合成されて出力信号ｙを形成する。出力信号ｙはまた、次のフレームにおけるｔ値の計算に使用する目的で、再帰時間フィルタ１１０に戻される。システム１００の構成要素は、個別のユニットであっても良く、種々の形態で統合しても良く、及び／又はハードウエア及び／又はソフトウエア内に実装しても良い。各構成要素及び信号は以下に説明する。

本ＭＤＳＴデータ流れ図１００では、時間及び空間フィルタリングの両方が個別に実行される。時間及び空間フィルタ出力は、出力が最新の入力信号ｘと一致する程度に関する割合で混合される。入力信号ｘは、入力画像、フレームデータ、又はピクセルストリームとすることができる。

再帰時間フィルタ１１０は、前回のフレームｙ_ｐｒｅｖと入力信号ｘの加重平均を生成する。再帰時間フィルタの出力はｔであり、
ｔ＝ｘ＋ａ_１（ｙ_ｐｒｅｖ−ｘ） 式１
ここで、ａ_１は再帰時間フィルタ１１０内部で設定される平均化係数である。

空間特徴保存フィルタ１２０は、調整可能な量の空間フィルタリングを実行する。空間フィルタリングは、入力信号ｘの重要な特徴を保存する。空間特徴保存フィルタ１２０の出力はｓである。

第１の局所相関ユニット１３０は、時間フィルタの出力であるｔを入力画像ｘと比較することによって局所相関信号ｃ_ｔを生成する。ｃ_ｔ値は、ｔがｘと一致するように接近するにつれて増大することができる。ｃ_ｔ値は、ｔがｘとの一致から遠ざかるにつれて減少する。ｔとｘの比較は、ピクセルの近傍の範囲内で実施される。第２の局所相関ユニット１４０は、空間フィルタの出力であるｓを入力画像ｘとピクセルの近傍内で比較することによって局所相関信号ｃ_ｓを生成する。慣例により、ｃ_ｓの大きい値は、画像ｓとｘ間の局所類似性の程度が大きいことを示す。慣例により、ｃ_ｓの小さい値は画像ｓとｘ間の局所非類似性の程度が大きいことを示す。同様に、信号ｃ_ｔは、画像ｔとｘ間の局所類似性の程度を符号化することができる。

次に、相関ユニット１３０，１４０の出力ｃ_ｔ、ｃ_ｓは、混合関数ユニット１５０に入力される。混合関数ユニット１５０は、空間及び時間フィルタリングが出力信号ｙ内に存在することができる程度を相関値ｃ_ｔ及びｃ_ｓに基づいて求める。本関数は、空間及び時間フィルタリングに対する調整可能なバイアスを有する。本発明の実施形態で使用される混合関数ｋは、次式：

であり、ここで、γは、システム設計者によって設定することができる調整可能なパラメータである。

１つの実施形態では、混合関数の出力ｋは、０と１の間である。信号ｋは、出力ｙ内で使用することができる時間フィルタリングの割り当てを表す。従って、ｋにｔを乗算すると、ｔ’が得られる。信号ｔ’は出力画像ｙに寄与するｔの部分である。

信号ｋはまた、相補ユニット１６０に入力される。ｋが相補ユニット１６０へ入力されると、例えばｋは、０から１の間であり、出力画像ｙへ寄与することができる時間フィルタリングの部分を表す。相補ユニット１６０は、出力画像ｙへ寄与することができる空間フィルタリングの部分を表す出力（１−ｋ）を生成する。信号（１−ｋ）とｓを乗算してｓ’が得られる。信号ｓ’は出力画像ｙへ寄与するｓの部分である。

次に、信号ｔ’及びｓ’は、加算ユニット１９０によって共に加算されて、出力信号ｙを生成する。信号ｙは、再帰時間フィルタ１１０の一部と、空間特徴保存フィルタ１２０の一部とを組み入れることができる。また、出力ｙは、新しい再帰時間フィルタ出力値ｔを計算する際に使用するために、再帰時間フィルタ１１０に戻される。

或いは、出力ｙは、再帰時間フィルタ１１０の出力ｔ又は空間特徴保存フィルタ１２０の出力ｓのいずれかから完全に構成される。図２は、本発明による実施形態に従って使用されるＭＤＳＴフィルタの２進データ流れ図２００を示す。２進データ流れ図２００は、混合関数ユニット１５０の出力ｋが、例えば０又は１に設定される以外は、データ流れ図１００と同等である。更に、２進データ流れ図２００は、γが無限大に近づくと、データ流れ図１００と機能的に等しくなる。従って、出力ｙは、完全に再帰時間フィルタ１１０の出力ｔであるか、又は完全に空間特徴保存フィルタ１２０の出力ｓであるか、いずれか一方である。マルチプレクサ２５５は、ｋ＝１の時は時間出力ｔ、ｋ＝０の時は空間出力ｓを選択する。従って：

である。図２の他の要素は図１と同等である。

図３は、本発明の実施形態による最小差時空間フィルタを実装するためのシステム３００を示す。本システム３００は、２進データ流れ図２００の変更を利用して、入力画像フレームｘに対して空間フィルタリング又は時間フィルタリングのどちらか一方を選択する。システム３００では、ｘは４つのユニットへ入力される。入力画像ｘは、空間フィルタ３１０、加算ユニット３３０、加算ユニット３４０、及び加算ユニット３５０に入力される。空間フィルタ３１０の出力はｓである。信号ｓは、加算ユニット３２０及び加算ユニット３４０へ供給される。信号ｓは、更新／比較信号ｄｓ及び比較信号ｄｔ’を計算するのに使用される。

空間更新信号ｄｓは、比較ユニット３６０における直接使用及びマルチプレクサ３７０への入力として計算される。空間更新／比較信号ｄｓは、次式によって計算される。
ｄｓ＝ｓ−ｘ 式４
ここで、ｄｓは、ｘの空間平滑化されたものであるｓと入力画像ｘとの差を表している。次に、空間更新／比較信号ｄｓは、比較ユニット３６０及びマルチプレクサ３７０へ入力される。空間更新／比較信号は、時間比較信号と比較ユニット３６０において直接比較される。空間更新／比較信号はまた、条件ｋ＝０のときには、入力信号ｘを更新して出力ｙを生成するように選択することができる。

時間更新信号ｄｔはまた、時間比較信号ｄｔ’と共に計算される。時間更新信号ｄｔ及び時間比較信号ｄｔ’の両方は、前回フレームの出力であるｙ_ｐｒｅｖの関数である。パラメータｙ_ｐｒｅｖは、出力ｙを遅延すなわちバッファ３８０ｚ^{−ｆｒａｍｅ}に通すことによって生成される。遅延３８０は、信号を１フレームだけ遅延させ、その結果、遅延３８０の出力ｙ_ｐｒｅｖは前回フレームの信号ｙを含むようになる。信号ｙ_ｐｒｅｖは、空間フィルタ３９０及び加算ユニット３３０へ入力される。

加算ユニット３３０は、前回フレームの出力ｙ_ｐｒｅｖと入力画像フレームｘとの間の差を計算する。加算ユニット３３０は、加算又は減算を実行することができる。次いで、この差に時間フィルタリング係数ａ_１を乗算する。時間フィルタリング係数は、一般に０と１の間であり、システムをバイアスするのに使用することができる。従って、時間更新信号ｄｔは次式で計算される。
ｄｔ＝ａ_１（ｙ_ｐｒｅｖ−ｘ） 式５。
時間更新信号ｄｔは、ｋによって選択される場合に出力ｙを生成するのに使用される。従って、ｄｔは、ｋによって選択される場合に修正信号としてｘに加算することができる。

しかしながら、比較のために使用される時間比較信号ｄｔ’は、出力の生成に使用される時間更新信号ｄｔとは異なる。信号ｄｔ’は、前回フレームの空間平滑化されたものと現在のフレームの空間平滑化されたものとの差として計算される。前回フレームｙ_ｐｒｅｖの空間平滑化されたものはｙ’である。空間平滑化フレームｙ’は、ｙ_ｐｒｅｖが空間フィルタ３９０を通った結果である。ｙ_ｐｒｅｖが空間フィルタ３９０を通過すると、ｋのノイズが減少する。次いで、空間平滑化された前回フレームｙ’と空間平滑化された現在フレームｓとの間の差は、時間フィルタリング係数ａ_２と乗算される。時間フィルタリング係数ａ_２は、一般に０と１の間であり、システム内にバイアスを導入するのに使用することができる。従って、ｄｔ’は次式のように計算される。
ｄｔ’＝ａ_２［Ｍ_２（ｙ_ｐｒｅｖ）−Ｍ_１（ｘ）］ 式６
ｄｔ’＝ａ_２［ｙ’−ｓ］ 式７。
１つの実施形態では、ａ_１＝ａ_２且つ空間フィルタＭ_１及びＭ_２は等しい。或いは、システムのバイアスを制御する目的で、ａ_１とａ_２は異なっても良い。

上述のように、ｄｔ’及びｄｓは、比較ユニット３６０で比較される。１つの実施形態では、比較ユニット３６０の出力ｋは、ｄｓ又はｄｔ’のどちらが小さいかによって決まる。ｄｔ’＜ｄｓである場合には、ｋは１に等しい。ｄｔ’≧ｄｓである場合には、ｋ＝０である。

従って、システム３００は、画像の動的領域を空間フィルタを通してフィルタリングし、画像の静的領域を時間フィルタを通してフィルタリングすることができる。選択信号ｋは、運動信号と考えることができる。ｋ＝１の場合、被検体の運動が生じる可能性は無く、時間平均化が確実である。ｋ＝０の場合、運動の可能性が高く、空間平均化が選定される。

出力ｋはマルチプレクサ３７０へ入力される。ｋが１の場合、マルチプレクサ３７０は時間更新信号ｄｔを通過させる。ｋが０の場合、マルチプレクサ３７０は空間更新信号ｄｓを通過させる。出力信号ｙは、入力信号ｘに修正信号ｄを加えたものから成り、ｄがｄｓ又はｄｔのいずれかに等しい場合、
ｙ＝ｘ＋ｄ 式９

或いは、図４は、本発明の実施形態による最小差時空間フィルタを実装するためのシステム４００を示す。本システム４００は、システム３００から空間フィルタ３９０（Ｍ２）が除去されてシステム４００が生成されている以外は、システム３００と同等である。空間フィルタ３９０（Ｍ２）をシステム３００から除去すること、及びその後のデータ流れが変化することにより、システム３００が実行する計算回数を低減することができる。従って、システム３００に優る、システム４００を使用することの利点は、システム４００がコンピュータ面でより安価な点である。

しかしながら、空間フィルタ３９０（Ｍ２）の除去は、システム３００のコントラスト対ノイズ比を悪化させる可能性がある。システム３００では、空間フィルタ３９０（Ｍ２）の効果は、２進数信号である信号ｋからのノイズを除去することである。Ｍ２を除去することによって、システム４００は、コンピュータ面では実装がより安価となるが、０と１の間でｋがディザリングする可能性が増大する。

別の実施形態では、ＭＤＳＴフィルタのノイズ低減能力は、ＭＤＳＴフィルタが多重解像度空間フレームワークへシステムに組み込まれる時に改善される。図５は、本発明の実施形態によるＭＤＳＴフィルタを組み込んだ多重解像度空間フレームワークシステム５００を示す。従って本システム５００では、ＭＤＳＴフィルタは、種々の空間的尺度で運動及び特長を検出し、異なる尺度でノイズを低減することができる。システム５００は、ＭＤＳＴを多重解像度空間フィルタの合成フェーズ内に組み込む。またこの配置により、ＭＤＳＴが異なる空間的又は時間的バイアスを異なる空間的尺度で有することが可能となる。Ｂｕｒｔ，Ｐ．Ｊ，ａｎｄ Ａｎｄｅｒｓｏｎ Ｅ．Ｈ．による論文「Ｔｈｅ Ｌａｐｌａｃｉａｎ Ｐｙｒａｍｉｄ ａｓ ａ Ｃｏｍｐａｃｔ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｄｅ」（ＩＥＥＥ報告書、Ｃ−３１：５３２−５４０，１９８３）では、典型的な多重解像度空間フレームワークを開示している。

図５は、分解フェーズ５１０、処理フェーズ５２０、及び合成フェーズ５３０を含む。多重解像度空間フィルタの分解フェーズは、画像から周波数帯を抽出する。システム５００では、４つの周波数帯が分解フェーズ５１０において抽出される。しかしながら、どのような数の周波数帯が抽出されても良い。ｌｐｄブロック５０２は、周波数帯分離に使用されるローパスフィルタである。ｌｐｓブロック５０４は、ローパスフィルタ５０２からのデータを平滑化するフィルタである。ｌｐｓブロック５０４は、ローパス補間フィルタｌｐｉ５３４の低域通過特性とより一致する。ｌｐｓブロック５０４とローパス補間フィルタｌｐｉ５３４との間は、分解フェーズにおいて減算される信号のスペクトル特性が、合成フェーズにおいて加算される信号のスペクトル特性と一致するように相関付けることができる。ハイパス情報は、例えば、アンシャープマスキングによって抽出することができる。アンシャープマスキングは、原画像から画像の平滑化されたものを減算する。従って、入力の平滑化されたものは、原入力から減算されて、ハイパス情報を生成する。低周波画像もまた、ダウンサンプリングユニット５０６によってダウンサンプリングされて、本プロセスを繰り返す。

多重解像度空間フレームワークの処理フェーズ５２０は、抽出された周波数帯に対する操作を実行する。システム５００では、例証として、バンド増幅器５２５は画像データｘを操作するように示されている。周波数帯信号に対して実施される典型的な操作は、詳細部を強調するための線形増幅、又は、詳細部を強調し、ノイズ及びハロー・アーチファクトを最小化するための非線形増幅である。

合成フェーズ５３０では、信号は、アップサンプリングユニット５３２によってアップサンプリングされる。また、信号は、ローパス補間フィルタｌｐｉ５３４を通過する。また、合成フェーズ５３０では、信号は、ＭＤＳＴフィルタ５３６を通過して、既知の多重解像度空間フレームワークよりもノイズの少ない画像を生成する。

図６は、本発明の１つの実施形態による最小差時空間フィルタを実装する方法６００を示す。ステップ６１０で、入力画像又は信号を収集する。上述のように、入力画像は、フレームデータ、画像、又はピクセルのストリームとすることができる。ステップ６２０で、入力画像を２つの別々のフィルタに通過させる。入力画像は、空間的及び時間的の両方でフィルタリングされる。ステップ６３０で、各フィルタの出力を入力信号と相関付ける。空間フィルタ出力を入力信号と相関付けて、入力信号と該入力信号の空間的にフィルタリングされたものとの間の差分を求める。時間フィルタ出力を入力信号と相関付けて、入力信号と入力信号の時間フィルタリングされたものとの間の差分を求める。１つの実施形態では、両方の相関関係が出力を生成する。ステップ６４０で、相関関係の出力を、該出力に適用されるべき時間又は空間フィルタリングの量を協働させるよう使用する。

本発明を特定の実施形態を参照して説明してきたが、本発明の範囲から逸脱することなく、種々の変更を行い、均等物と置き換え得ることは当業者であれば理解されるであろう。加えて、本発明の範囲から逸脱することなく、特定の状況又は材料を本発明の教示に対して適合させるよう多数の修正を行うことができる。従って、本発明は、開示された特定の実施形態に限定されず、添付の本発明の請求項の範囲に含まれる全ての実施形態を包含することが意図される。

本発明の実施形態によって使用される最小差時空間（ＭＤＳＴ）フィルタのデータ流れ図。 本発明の実施形態によって使用される最小差時空間（ＭＤＳＴ）フィルタの２進データ流れ図。 本発明の実施形態による最小差時空間システム。 本発明の実施形態による別の最小差時空間システム。 最小差時空間フィルタを組み込んだ多重解像度空間フレームワークシステム。 本発明の実施形態による最小差時空間フィルタを実装するための方法。

符号の説明

１００ 画像データフィルタリングシステム
１１０ 再帰時間フィルタ
１２０ 特徴保存空間フィルタ
１３０、１４０ 局所相関ユニット
１５０ 混合関数
１６０ 相補ユニット
１７０ 乗算ユニット
１８０ 乗算ユニット
１９０ 加算ユニット

Claims (10)

1. 画像データをフィルタリングするシステム（１００）であって、
   時間フィルタリング技術を使用して画像データをフィルタリングし、時間フィルタリング出力を生成する時間フィルタリングユニット（１１０）と、
   空間的フィルタリング技術を使用して、前記画像データをフィルタリングし、空間フィルタリング出力を生成する空間フィルタリングユニット（１２０）と、
   前記画像データを、前記時間フィルタリング出力と相関付けて、前記画像データと前記時間フィルタリング出力との類似性の程度を示す時間相関出力を生成する第１の局所相関ユニット（１３０）と、
   前記画像データを、前記空間フィルタリング出力と相関付けて、前記画像データと前記空間フィルタリング出力との類似性の程度を示す空間相関出力を生成する第２の局所相関ユニット（１４０）と、
   前記空間相関出力と前記時間相関出力を協働させて、混合ユニット出力を生成する混合ユニット（１５０）と、
   を備えるシステム。
2. 前記混合ユニット出力を受けるためのマルチプレクサ（２５５）を更に備え、
   前記マルチプレクサ（２５５）が、前記混合ユニット出力に基づいて、前記時間フィルタリング出力又は前記空間フィルタリング出力を選択して画像を変更することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記時間フィルタリング出力と前記混合ユニット出力とを乗算する第１の乗算ユニット（１７０）と、
   前記空間フィルタリング出力と前記混合ユニット出力の補集合とを乗算する第２の乗算ユニット（１８０）と、
   前記第１の乗算ユニット（１７０）の出力信号と前記第２の乗算ユニット（１８０）の出力信号を加算する加算ユニット（１９０）と、
   を備え、
   前記加算ユニット（１９０）の出力が、新しい時間フィルタ出力を生成するために、前記時間フィルタリングユニット（１１０）に戻される請求項１に記載のシステム。
4. 前記混合ユニット（１５０）が、次式に従って前記混合ユニット出力を生成し、
   ｋ＝１／（１＋（Ｃｓ／Ｃｔ）γ）
   ここで、
   ｋは、前記混合ユニット出力であり、
   Ｃｓは、前記空間相関出力であり、
   Ｃｔは、前記時間相関出力であり、
   γは、システム設計者によって設定することができる調整可能なパラメータである請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
5. 多重解像度空間フィルタ（５００）を使用して、信号をフィルタリングする方法であって前記多重解像度空間フィルタ（５００）の合成過程（５３０）が、
   多重解像度空間フィルタ（５００）の分解（５１０）及び処理（５２０）過程から入力信号を収集する段階と、
   時間フィルタリング技術（５３６）を使用して前記入力信号をフィルタリングし時間フィルタリング出力を生成する段階と、
   空間フィルタリング技術（５３６）を使用して前記入力信号をフィルタリングし空間フィルタリング出力を生成する段階と、
   前記時間フィルタリング出力を前記入力信号と相関付けて、前記入力信号及び前記時間フィルタリング出力（５３６）間の類似性の程度を示す時間相関出力を生成する段階と、
   前記空間フィルタリング出力を前記入力信号と相関付けて、前記入力信号及び前記空間フィルタリング出力（５３６）間の類似性の程度を示す空間相関出力を生成する段階と、
   前記空間相関出力と前記時間相関出力とを混合して出力信号（５３６）を生成する段階と、
   を含む方法。
6. 前記出力信号に基づいて、前記時間フィルタリング出力又は前記空間フィルタリング出力を選択する段階を更に含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記出力信号に基づいて、前記時間フィルタリング出力の一部又は前記空間フィルタリング出力の一部を選択する段階を更に含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記出力信号（ｋ）の補集合（１−ｋ）を発生させる段階と、
   前記時間フィルタリング出力（ｔ）と前記出力信号（ｋ）を乗算する段階と、
   前記空間フィルタリング出力（ｓ）と前記補集合（１−ｋ）を乗算する段階を更に含む、請求項５に記載の方法。
9. 前記時間フィルタリング出力（ｔ）と前記出力信号（ｋ）が乗算された信号（ｔ’）と、前記空間フィルタリング出力（ｓ）と前記補集合（１−ｋ）が乗算された信号（ｓ’）を加算する段階と、
   加算された信号を使用して新たな入力信号をフィルタリングし時間フィルタリング出力を生成する段階と、
   を更に含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記混合が、
    ｋ＝１／（１＋（Ｃｓ／Ｃｔ）γ）
    にしたがって行われ、
    ここで、
    ｋは、前記出力信号であり、
    Ｃｓは、前記空間相関出力であり、
    Ｃｔは、前記時間相関出力であり、
    γは、システム設計者によって設定することができる調整可能なパラメータである、請求項５乃至９のいずれかに記載の方法。
    

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