JP6169558B2 - コントラスト依存の解像度をもつ画像 - Google Patents

Description

本発明は、概して、再構成画像から、コントラストに依存する解像度をもつ画像を生成することに関し、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）の特定の用途に関して記述される。しかしながら、本発明は、例えばハイブリッドＰＥＴ／ＣＴ及び／又はＭＲＩ／ＣＴシステムのような他のイメージングモダリティ、デジタルＸ線システム、及び／又は他のイメージングモダリティにも適応する。

コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）スキャナは、縦軸又はｚ軸を中心に検査領域の周りを回転する回転可能なガントリに取り付けられるＸ線管を有する。Ｘ線管は、検査領域及び検査領域内の被検体又は対象を横切る放射線を放出する。検出器アレイは、検査領域をはさんでＸ線管と反対側で円弧をなす。検出器アレイは、検査領域（及び検査領域内の被検体又は対象）を横切り、それらを示す投影データを生成する放射線を検出する。再構成器は、投影データを再構成し、投影データを示すボリュメトリック画像データを生成する。

残念ながら、ＣＴスキャナは、イオン化放射線を放出し、ゆえに、患者をイオン化放射線に曝露させ、これは、癌のリスクを増大させうる。概して、患者に与えられる放射線量は、複数のファクタに依存し、かかるファクタは、非制限的な例として、管電流（ｍＡ）、管電圧（ｋＶｐ）、曝露時間（ヘリカルスキャンの場合）、並びにスライスの厚さ及び間隔（軸方向スキャンの場合）を含む。従って、与えられる線量は、上述したものの１又は複数を調整することによって低減されることができる。しかしながら、画像ノイズは、放射線量に反比例し、従って、放射線量の低減は、患者に与えられる線量を低減するだけでなく、取得されるデータにおける画像ノイズを増大させる。画像ノイズは、再構成の間に画像に伝わるので、画像品質を低下させ（すなわち、よりノイズの多い画像）、プロシージャの診断値を低下させることがある。

増大されるノイズを低減するための１つのアプローチは、例えば画像内のノイズに関する強いペナルティを用いる最尤法（ＭＬ）アプローチ（例えば「ペナルティ付き尤度」又は「「正則化」アプローチ）のような、統計的な反復再構成技法を使用することである。しかしながら、例えばコントラストレベルがノイズレベルに近い低コントラストの対象の場合、正則化は、単一ノイズ実現において、現れうるエッジをシャープにするが、実際、ノイズによる大きい量の不確実さを含む。これは、図１に見ることができ、プロファイル１０２は、スキャン対象の低コントラスト領域のシャープなＦＢＰ再構成を表し、プロファイル１０４及び１０６は、スキャン対象の低コントラスト領域の正則化ＭＬ反復再構成を表す。分かるように、ＭＬプロファイル１０４及び１０６は、ＦＢＰプロファイル１０２より低い解像度を有し、ＭＬプロファイル１０４及び１０６の中間値は、ＦＢＰプロファイル１０２ほどシャープでない。

複数ノイズ実現の場合、重く正則化された画像は、コントラスト依存の解像度を示し、平均画像では、正則化された画像は、より低い解像度を有するが、従来のフィルタード逆投影（ＦＢＰ）画像の解像度により近く、高コントラスト領域で一層シャープな解像度を維持しつつ、低コントラスト領域で非常に滑らかなフィルタをもつ。残念なことに、正則化尤度反復再構成の前方投影及び逆投影の演算は、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）のような並列ハードウェアの加速があるとしても、計算コストが高い。結果として、反復正則化尤度に基づく再構成は、大きな計算コストを伴い、日常的な医療診療におけるそれらの使用を妨げ又は禁じうる。

本発明の見地は、上述の問題及びその他に対処する。

１つの見地によれば、１又は複数の再構成画像を処理する方法であって、第１の画像解像度を有する第１の再構成画像を入力するステップと、第２の画像解像度を有する第２の再構成画像を入力するステップと、含む。第１の解像度は、第２の解像度より大きい。方法は更に、第１及び第２の再構成画像を組み合わせて単一画像にすることによって、コントラストに依存する解像度（以下、コントラスト依存解像度）の画像を生成するステップを含み、ここで、第１の再構成画像が、コントラスト依存解像度の画像のより高コントラストの領域に関して、コントラスト依存解像度の画像により大きく寄与し、第２の再構成画像が、コントラスト依存解像度の画像のより低コントラスト領域に関して、コントラスト依存解像度の画像により大きく寄与する。

別の見地によれば、システムは、コントラスト依存解像度の重み関数に基づいて、第１の解像度を有する第１の再構成画像及び第２の解像度を有する第２の再構成画像を選択的にブレンドすることによって、コントラスト依存解像度の画像を生成するコントラスト依存解像度画像生成器を有する。

別の見地によれば、コンピューティングシステムの１又は複数のプロセッサによって実行されるとき、コンピューティングシステムに、単一の反復において、より高い及びより低いコントラスト領域を有するより高い及びより低解像度の再構成画像を選択的に組み合わせることによって、正則化反復再構成の複数の反復を使用して生成される画像と同じコントラスト依存解像度特性をもつコントラスト依存解像度の画像を生成させるためのコンピュータ可読命令コンピュータ可読命令によって符号化されるコンピューティング可読記憶媒体が提供される。

本発明は、さまざまなコンポーネント及びコンポーネントの取り合わせ並びにさまざまなステップ及びステップの取り合わせの形を取ることができる。図面は、好適な実施形態を示すことのみを目的とし、本発明を制限するものとして解釈されるべきでない。

スキャン対象の低いコントラスト領域に関する、フィルタード逆投影（ＦＢＰ）及びペナルティ付き／正則化最尤（ＭＬ）反復再構成のプロファイルを示す図。 画像データプロセッサ及びコントラスト依存解像度の画像生成器に関連して例示のイメージングシステムを概略的に示す図。 画像データプロセッサ、コントラスト依存解像度の画像生成器及び画像コンバイナの例を概略的に示す図。 コントラスト依存解像度の画像生成器の重み付けマトリクス生成器の例を示す図。 イメージングされたデータを処理し、コントラスト依存解像度の画像を生成する方法の例を示す図。 スキャン対象の低いコントラスト領域に関して、フィルタード逆投影（ＦＢＰ）及び複数反復最尤（ＭＬ）再構成のプロファイルと比べて、本願明細書に記述されるコントラスト依存解像度の再構成のプロファイルをグラフで示す図。

図２は、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）スキャナのようなイメージングシステム２００を示す。イメージングシステム２００は、概して静止しているガントリ２０２及び回転ガントリ２０４を有する。回転ガントリ２０４は、静止ガントリ２０２によって回転可能に支持され、縦軸又はｚ軸２０８を中心に検査領域２０６の周りを回転する。

Ｘ線管のような放射線源２１０は、回転ガントリ２０４によって回転可能に支持される。放射線源２１０は、回転ガントリ２０４と共に回転し、検査領域２０６を横切る放射線を放出する。Ｘ線源コリメータは、概して円錐、扇形、くさび形又他の形状の放射線ビームを形成するように、放射線をコリメートするコリメーション部材を有する。

１次元又は２次元の放射線感受性検出器アレイ２１２は、検査領域２０６をはさんで放射線源２１０と反対側で円弧をなす。検出器アレイ２１２は、ｚ軸２０８方向に沿って延在する検出器の複数の行を有する。検出器アレイ２１２は、検査領域２０６を横切る放射線を検出し、検出された放射線を示す投影データを生成する。

寝台のような患者支持体２１４が、例えば検査領域２０６内の人間患者のような対象又は被検体を支持する。支持体２１４は、対象又は被検体をロードし、スキャンし、及び／又はアンロードするために、対象又は被検体を移動させるように構成される。

汎用コンピュータシステム又はコンピュータが、オペレータコンソール２１６として役立つ。コンソール２１６のプロセッサは、コンピュータ可読記憶媒体（例えば、物理メモリ）に記憶されるコンピュータ可読命令を実行し、コンピュータ可読命令は、オペレータが、十分な線量又は低線量のスキャンプロトコルを選択し、コントラスト依存解像度の画像を生成し、スキャンを開始する等のシステム２００の操作を制御することを可能にする。

再構成器２１８は、投影データを再構成し、それを示すボリュメトリック画像データを生成する。再構成器２１８は、従来のフィルタード逆投影再構成、コーンビームアルゴリズム、反復アルゴリズム、及び／又は他のアルゴリズムを用いることができる。更に、再構成器２１８は、より高い、より低い及び／又は他の解像度を有する画像を生成するために利用されることができる。

画像データプロセッサ２２０は、画像データを処理する。図示される画像データプロセッサ２２０は、少なくともコントラスト依存解像度画像生成器２２２を含む。一例において、コントラスト依存解像度画像生成器２２２は、コントラスト依存解像度の重み関数を使用して、解像度の異なる複数の再構成画像を組み合わせて又は他のやり方でブレンドして、単一画像にする。再構成画像は、より高解像度の画像及びより高い解像度画像から生成されるより低解像度の画像、又は同じ投影データから再構成されるより高い及びより低解像度の画像再構成を含む。更に、画像は、より高い及びより低いコントラストの領域及び／又は対象を含むことができる。

後で詳しく述べるように、上述した重み関数は、画像のより高コントラストの領域に関して、より高解像度の画像により高い重みを（及びゆえにより低解像度の画像により低い重み）を適用し、画像のより低いコントラスト領域に関しては、より低解像度の画像により高い重みを（及びゆえに、より高解像度の画像により低い重み）適用する。一例において、結果として得られる画像は、計算コストがずっと少ないながらも、正則化反復再構成と同じコントラスト依存解像度の特性を有する。更に、単一の再構成画像のエッジは、従来の正則化反復画像によって与えられる信頼できるエッジの幾分間違った印象に代わって、エッジが知られている真の正確さのより正確な反映を示す。更に、バックグラウンド領域のノイズパターンは、一般的なＦＢＰノイズパターンに比較的慣れている顧客にとって不自然さがより低くみえる。

図示される実施形態において、画像データプロセッサ２２０は、システム２００の一部として示される。この例において、画像データプロセッサ２２０は、別個のコンポーネント（図示される）、再構成器２１８の一部、コンソール２１６の一部、及び／又は別のコンポーネントの一部でありうる。代替の実施形態において、画像データプロセッサ２２０は、例えば別個のコンピューティングシステムの一部として、システム２００から遠隔していてもよく、及び／又はコンピューティングシステムにわたって分散されてもよい。更に、画像データプロセッサ２２０は、コンピュータ可読記憶媒体（例えば、物理メモリ）に埋め込まれ又は符号化され及び／又は搬送波又は信号によって運ばれる、１又は複数のコンピュータ可読命令を実行する１又は複数のプロセッサを通じて実現されることができる。

図３は、画像データプロセッサ（ＩＤＰ）２２０及びコントラスト依存解像度画像生成器（ＣＤＲＩＧ）２２２の非限定的な例を概略的に示す。他の実現例も本願明細書において企図される。

図示される画像データプロセッサ２２０は、より高解像度の画像、又は両方が同じ投影データから再構成されるより高解像度の画像及びより低解像度の画像の両方を入力として受け取る。後者の例が、図３に示される。この例において、より高解像度の画像及びより低解像度の画像は、コントラスト依存解像度画像生成器２２２に提供され、画像平滑化器３０２は省かれることができる。

しかしながら、より高解像度の画像のみが、画像データプロセッサ２２０に提供される場合、画像平滑化器３０２は、より高解像度の画像を平滑化して、より高解像度の画像からより低解像度の画像を生成し、より高解像度の画像及び生成されたより低解像度の画像の両方が、コントラスト依存解像度画像生成器２２２に提供される。

図示されるコントラスト依存解像度画像生成器２２２は、コントラスト及び勾配レベル検出器３０４を有する。コントラスト及び勾配レベル検出器３０４は、より低解像度の画像のコントラスト及び勾配レベルを決定する。コントラスト依存解像度画像生成器２２２は、より低解像度の画像のコントラスト及び勾配レベルを表す勾配画像を生成し、出力する。

重み関数生成器３０６は、如何にして、勾配画像に基づいて、より低解像度の画像及びより高解像度の画像を組み合わせて、コントラスト依存解像度をもつ単一画像を生成するかを規定する重み関数を生成する。生成された重み関数は、より高コントラストの領域では、高解像度の画像がより大きく寄与し、低コントラストの領域では、より低解像度の画像がより大きく寄与するように、画像のそれぞれ異なる領域を重み付けるという点で位置依存である。重み関数生成器３０６は、重み関数を表す信号を生成し出力する。

画像コンバイナ３０８は、重み関数生成器３０６によって決定された重み関数に基づいて、より高解像度の画像及びより低解像度の画像を組み合わせ、コントラスト依存解像度の画像を生成し、出力する。ここに記述されるように、画像コンバイナ３０８は、より高解像度の画像及びより低解像度の画像をブレンドするために重み関数を用い、より高解像度の画像が、より高コントラストの領域に関して、コントラスト依存解像度の画像により大きく寄与し、より低解像度の画像が、より低コントラストの領域に関して、コントラスト依存解像度の画像により大きく寄与するようにする。

図示される実施形態において、画像データプロセッサは、任意には、ノイズ低減器３１０を有し、ノイズ低減器３１０は、画像コンバイナ３０８を通じてより低解像度の画像と組み合わせられるより高解像度の画像のノイズを低減するために使用される。ノイズ低減器３１０は、より高解像度の画像における多くのノイズを除去するように構成され、それにより、かかるノイズが、組み合わされた画像において不連続性をもたらさなくなる。ノイズ低減器３１０は、エッジを維持し、ノイズを除去するように構成される任意のノイズ低減アルゴリズムを用いることができ、例えば双方向フィルタ、全変動最小化に関するＲＯＦアルゴリズム等を用いることができる。

図３において、ノイズ低減器３１０及び画像平滑化器３０２は、画像データプロセッサ２２０の一部として示されている。別の実施形態では、ノイズ低減器３１０又は画像平滑化器３０２の少なくとも一方が、コントラスト依存解像度画像生成器２２２の一部である。別の実施形態では、ノイズ低減器３１０又は画像平滑化器３０２の少なくとも一方が、例えば再構成器２１８、コンソール２１６及び／又は別のコンピューティングシステムの一部として、画像データプロセッサ２２０の外部に存在する。

図４は、コントラスト及び勾配レベル検出器３０４、重み関数生成器（ＷＦＧ）３０６及び画像コンバイナ３０８の非限定的な例を概略的に示す。他の実現例も本願明細書において企図される。

ここで述べられるように、コントラスト及び勾配レベル検出器３０４は、より低解像度の画像のコントラスト及び勾配レベルを決定し、勾配画像を出力する。この例において、コントラスト及び勾配レベル検出器３０４は、式１に示されるように表現される勾配画像を生成する：

ここで、ｇは、より低解像度の画像ｕ（ｘ，ｙ）の勾配画像を表す。

勾配カットオフ設定器４０２は、勾配画像に、最小勾配大きさレベル（ｇ_ｍｉｎ）及び最大勾配大きさレベル（ｇ_ｍａｘ）を設定し、各レベルは、より低解像度の画像のみ又はより高解像度の画像のみが、コントラスト依存解像度の画像を生成する際に使用される勾配カットオフをそれぞれ決定する。これらの値は、省略時設定されることができ、ユーザにより決定されることができ、及び／又は調整可能であり、及び概して所望の視覚的プレゼンテーションを提供するように設定されることができる。

勾配マップ生成器４０４が、式２に示されるように、０と１の値の間の勾配をスケールする勾配マップを生成する。

勾配マップ変換コンポーネント４０６は、重みマップ上の滑らかな遷移を確実にするように、関数（例えばシヌソイド関数（図示される）又は他の関数）を勾配マップに適用し、式３に示される重み関数を与えるために、使用されることができる。

画像コンバイナ３０８は、重み関数、より高解像度の画像、及びより低解像度の画像を入力し、式４に基づいて、コントラスト依存解像度の画像を生成する。

ここで、コントラスト依存の解像度は、より高解像度の画像及びより低解像度の画像のブレンドされた又は重み付けされた合計である。

図５は、画像データを処理し、処理された画像データから、コントラスト依存解像度の画像を生成する例示の方法を示す。

ここに記述される方法のステップの順序は制限的なものではない。従って、他の順序も本願明細書において企図される。更に、１又は複数のステップが省かれることができ、及び／又は１又は複数の付加のステップが含められることができる。

ステップ５０２において、対象又は被検体が、イメージングシステム２００又は他のイメージングシステムによってスキャンされる。

ステップ５０４において、スキャンから投影データが取得される。

ステップ５０６において、投影データが再構成され、少なくともより高解像度の画像及び任意には対応するより低解像度の画像が生成される。

ステップ５０８において、対応するより低解像度の画像が投影データから生成されない場合に、対応するより低解像度の画像が、より高解像度の画像から生成されることができる。

ステップ５１０において、より低解像度の画像のコントラスト及び勾配レベルが検出される。ここに記述されるように、この情報は、勾配画像において表現されることができる。

ステップ５１２において、より高解像度の画像及びより低解像度の画像を組み合わせるための重み関数が、ここに記述されるようにコントラスト及び勾配レベルに基づいて又は他のやり方で、生成される。

ステップ５１４において、任意には、より高解像度の画像が、エッジを維持しつつノイズを低減するアルゴリズムによって処理される。

ステップ５１６において、フィルタリングされたより高解像度の画像及びより低解像度の画像が、ここに記述されるように重み関数に基づいて組み合わせられ、コントラスト依存解像度の画像を生成する。

上述したものは、コンピュータプロセッサによって実行されるとき、上述したステップをプロセッサに実施させるためのコンピュータ可読命令によって実現されることができる。そのような場合、命令は、当該コンピュータに関連付けられ又は当該コンピュータにアクセス可能であるコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。付加的に又は代替として、命令の１又は複数が、搬送波又は信号によって運ばれることができる。

図６は、シャープなＦＢＰ再構成のプロファイル６０２、複数反復ＭＬ再構成のプロファイル６０４、及び本願明細書に記述されるコントラスト依存解像度再構成のプロファイル６０６の間の解像度の比較を示す。図示されるように、コントラスト依存再構成の解像度及び複数反復ＭＬ再構成の解像度はほぼ同じである。しかしながら、コントラスト依存再構成は、複数反復ＭＬ再構成より計算コストが低い、シングルパスの再構成である。

本発明は、さまざまな実施形態に関してここに記述された。変形及び変更が、本願明細書の説明を読むことにより、当業者に見出されることができる。このような変形及び変更が、添付の請求項又はそれと等価なものの範囲にある限り、本発明は、すべてのこのような変更及び変更を含むものとして解釈されることが意図される。

Claims (13)

1. １又は複数の再構成画像を処理する方法であって、
   第１の画像解像度を有する第１の再構成画像を入力するステップと、
   第２の画像解像度を有する第２の再構成画像を入力するステップであって、前記第１の画像解像度が、前記第２の画像解像度より大きい、ステップと、
   前記第１の再構成画像及び前記第２の再構成画像を組み合わせて単一画像にすることにより、コントラスト依存解像度の画像を生成するステップであって、前記コントラスト依存解像度の画像のより高コントラストの領域をもたらすように前記第１の再構成画像が前記コントラスト依存解像度の画像により大きく寄与し、前記コントラスト依存解像度の画像のより低コントラストの領域をもたらすように前記第２の再構成画像が前記コントラスト依存解像度の画像により大きく寄与するようにされる、ステップと、
   を含む方法。
2. １又は複数の再構成画像を処理する方法であって、
   第１の画像解像度を有する第１の再構成画像を入力するステップと、
   第２の画像解像度を有する第２の再構成画像を入力するステップであって、前記第１の画像解像度が、前記第２の画像解像度より大きい、ステップと、
   前記第１の再構成画像及び前記第２の再構成画像を組み合わせて単一画像にすることにより、コントラスト依存解像度の画像を生成するステップであって、前記コントラスト依存解像度の画像のより高コントラストの領域について、前記第１の再構成画像がより大きく寄与し、前記コントラスト依存解像度の画像のより低コントラストの領域について、前記第２の再構成画像がより大きく寄与するようにされる、ステップと、
   を含み、
   前記コントラスト依存解像度の画像を生成する前記ステップは、コントラスト依存解像度の重み関数に基づいて、前記第１及び前記第２の再構成画像を組み合わせることを含み、
   前記重み関数は、前記第２の再構成画像のコントラスト及び勾配レベルに基づいて、如何にして、より低解像度の再構成画像及びより高解像度の再構成画像を組み合わせてコントラスト依存解像度の画像を生成するか、を規定し、
   前記第２の再構成画像のコントラスト及び勾配レベルを検出するステップと、
   前記検出されたコントラスト及び勾配レベルに基づいて勾配画像を生成するステップと、
   前記勾配画像に基づいて前記重み関数を生成するステップと、
   を更に含む、方法。
3. 前記コントラスト依存解像度の画像を生成する前記ステップは、コントラスト依存解像度の重み関数に基づいて、前記第１及び前記第２の再構成画像を組み合わせることを含み、
   前記重み関数は、前記第２の再構成画像のコントラスト及び勾配レベルに基づいて、如何にして、より低解像度の再構成画像及びより高解像度の再構成画像を組み合わせてコントラスト依存解像度の画像を生成するか、を規定し、
   前記第２の再構成画像のコントラスト及び勾配レベルを検出するステップと、
   前記検出されたコントラスト及び勾配レベルに基づいて勾配画像を生成するステップと、
   前記勾配画像に基づいて前記重み関数を生成するステップと、
   を更に含む、
   請求項１に記載の方法。
4. 前記勾配画像に、予め決められた最小勾配大きさレベル及び予め決められた最大勾配大きさレベルを設定するステップであって、前記予め決められた最小及び最大勾配大きさレベルは、それぞれ、前記第２の再構成画像のみが前記コントラスト依存解像度の画像のために使用される勾配レベル、及び前記第１の再構成画像のみが前記コントラスト依存解像度画像のために使用される勾配レベルを示す、ステップと、
   前記最小及び最大勾配大きさレベルを有する前記勾配画像に基づいて、前記重み関数を生成するステップと、
   を更に含む、請求項２又は３に記載の方法。
5. 前記最小及び前記最大勾配大きさレベルを有する前記勾配画像に基づいて、０から１までの勾配をスケールする勾配マップを生成するステップと、
   前記勾配マップに基づいて、前記重み関数を生成するステップと、
   を更に含む、請求項４に記載の方法。
6. 滑らかな重み遷移を確実にする関数により前記勾配マップを変換するステップと、
   前記変換された勾配マップに基づいて、前記重み関数を生成するステップと、
   を更に含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１の再構成画像のノイズを低減するステップと、
   前記ノイズが低減された第１の再構成画像及び前記第２の再構成画像を組み合わせることによって、前記コントラスト依存解像度の画像を生成するステップと、
   を更に含む、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記第１の再構成画像のノイズを低減する前記ステップは、前記第１の再構成画像のエッジを維持しつつ、前記第１の再構成画像のノイズを低減するノイズ低減アルゴリズムを適用することを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記第１の再構成画像は、イメージングシステムによる対象又は被検体のスキャンから投影データを再構成することによって生成され、前記第２の再構成画像は、前記投影データを再構成することによって又は前記第１の再構成画像から、生成される、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
10. コントラスト依存解像度の重み関数に基づいて、第１のより高い解像度を有する第１の再構成画像及び第２のより低い解像度を有する第２の再構成画像を選択的に組み合わせることによって、コントラスト依存解像度の画像を生成するコントラスト依存解像度画像生成器を有するシステムであって、
    前記コントラスト依存解像度画像生成器は、
    より低解像度の画像のコントラスト及び勾配レベルを検出し、それを示す勾配画像を生成するコントラスト及び勾配レベル検出器と、
    前記勾配画像に基づいて、コントラスト依存解像度の重み関数を生成する重み関数生成器と、
    前記コントラスト依存解像度の重み関数に基づいて、第１の再構成画像及び第２の再構成画像を組み合わせる画像コンバイナと、
    を有する、
    システム。
11. コントラスト依存解像度の重み関数に基づいて、第１のより高い解像度を有する第１の再構成画像及び第２のより低い解像度を有する第２の再構成画像を選択的に組み合わせることによって、コントラスト依存解像度の画像を生成するコントラスト依存解像度画像生成器を有するシステムであって、
    前記重み関数は、コントラスト依存解像度の画像のより高コントラストの領域について、より高解像度の画像をより高く重み付けし、コントラスト依存解像度の画像のより低コントラストの領域について、より低解像度の画像をより高く重み付けし、
    前記コントラスト依存解像度画像生成器は、
    より低解像度の画像のコントラスト及び勾配レベルを検出し、それを示す勾配画像を生成するコントラスト及び勾配レベル検出器と、
    前記勾配画像に基づいて、コントラスト依存解像度の重み関数を生成する重み関数生成器と、
    前記コントラスト依存解像度の重み関数に基づいて、第１の再構成画像及び第２の再構成画像を組み合わせる画像コンバイナと、
    を有する、システム。
12. 前記重み関数は、コントラスト依存解像度の画像のより高コントラストの領域をもたらすようにより高解像度の画像をより高く重み付けし、コントラスト依存解像度の画像のより低コントラストの領域をもたらすようにより低解像度の画像をより高く重み付けする、請求項１０に記載のシステム。
13. 前記重み関数生成器が、
    最小及び最大勾配レベルを前記勾配画像に設定する勾配カットオフ設定器と、
    前記勾配画像及び前記最小及び最大勾配レベルに基づいて勾配マップを生成する勾配マップ生成器と、
    前記勾配マップを重み関数に変換する勾配マップ変換コンポーネントと、
    を有する、請求項１０乃至１２の何れか一項に記載のシステム。

Images