JPH1125267A - 一連のノイズの多い画像を処理するシステム及びそのようなシステムを含む医療用検査装置 - Google Patents
一連のノイズの多い画像を処理するシステム及びそのようなシステムを含む医療用検査装置Info
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- JPH1125267A JPH1125267A JP10093415A JP9341598A JPH1125267A JP H1125267 A JPH1125267 A JP H1125267A JP 10093415 A JP10093415 A JP 10093415A JP 9341598 A JP9341598 A JP 9341598A JP H1125267 A JPH1125267 A JP H1125267A
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- G—PHYSICS
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 一連の画像の中のノイズの多い画像を処理す
るシステムを提供する。 【解決手段】 ノイズの多い画像の与えられた位置でノ
イズの多い時間的なサンプルを抽出し、ノイズ濾波され
た画像を形成するために対応する反復的時間的濾波され
たサンプルを供給する手段を含み、シーケンスの既に濾
波された前の画像の対応するサンプルと、ノイズの多い
画像と濾波された前の画像との間に形成され、反復係数
で重み付けられた差画像の対応するサンプルとの和を形
成する手段を含む反復的時間的濾波手段と、空間的にコ
ヒーレントなサンプルを増強し、該空間的にコヒーレン
トなサンプルにリンクした動きの確率の尺度を提供する
二次元空間的濾波手段と、該動きの確率の尺度に依存す
る該反復係数を発生するために該動きの確率の尺度にス
カラー関数を適用する手段とを含むシステム。
るシステムを提供する。 【解決手段】 ノイズの多い画像の与えられた位置でノ
イズの多い時間的なサンプルを抽出し、ノイズ濾波され
た画像を形成するために対応する反復的時間的濾波され
たサンプルを供給する手段を含み、シーケンスの既に濾
波された前の画像の対応するサンプルと、ノイズの多い
画像と濾波された前の画像との間に形成され、反復係数
で重み付けられた差画像の対応するサンプルとの和を形
成する手段を含む反復的時間的濾波手段と、空間的にコ
ヒーレントなサンプルを増強し、該空間的にコヒーレン
トなサンプルにリンクした動きの確率の尺度を提供する
二次元空間的濾波手段と、該動きの確率の尺度に依存す
る該反復係数を発生するために該動きの確率の尺度にス
カラー関数を適用する手段とを含むシステム。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はノイズの時間的濾波
用の手段を含む一連のノイズの多い画像を処理するシス
テムに関する。本発明はまたそのようなシステムを含む
医療用検査装置に関する。本発明は医療用Ｘ線検査装置
の製造に用いられる。
用の手段を含む一連のノイズの多い画像を処理するシス
テムに関する。本発明はまたそのようなシステムを含む
医療用検査装置に関する。本発明は医療用Ｘ線検査装置
の製造に用いられる。
【０００２】
【従来の技術】画像化装置を有する医療用Ｘ線検査装置
は米国特許第５４６７３８０号（ｄｅＪｏｎｇｅ等によ
る）から既に知られている。画像化装置は一連の画像を
形成し、ノイズを減少するために一連の画像を処理する
システムを含む。このシステムは既に時間的に濾波され
た画像の和及び反復係数により重みづけされた差画像を
形成する第一の反復的（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ）時間的濾
波手段を含む。この反復係数はテーブルにより供給さ
れ、それが適用された差に逆比例する。差画像は取り扱
われるノイズ画像と既に時間的に濾波された前の画像と
の間の強度の差の計算により与えられた位置の点で形成
される。このシステムはまた差画像の強度差をノイズ閾
値と比較し、差画像の差がこの閾値を超える時に動体の
存在を知らせる比較器により構成される動き検出手段を
含む。このシステムはまたノイズ画像に基づき低域通過
濾波により平滑化された画像を提供する空間濾波手段を
含む。最終的にこのシステムは低域通過濾波により平滑
化された該画像の和及び反復的時間的濾波された画像を
形成する手段を含み、該画像は動く対象が検出された場
合に空間濾波された画像をそうでない場合には時間的に
濾波された画像のいずれか好ましいそれぞれの重みを割
り当てられる。
は米国特許第５４６７３８０号（ｄｅＪｏｎｇｅ等によ
る）から既に知られている。画像化装置は一連の画像を
形成し、ノイズを減少するために一連の画像を処理する
システムを含む。このシステムは既に時間的に濾波され
た画像の和及び反復係数により重みづけされた差画像を
形成する第一の反復的（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ）時間的濾
波手段を含む。この反復係数はテーブルにより供給さ
れ、それが適用された差に逆比例する。差画像は取り扱
われるノイズ画像と既に時間的に濾波された前の画像と
の間の強度の差の計算により与えられた位置の点で形成
される。このシステムはまた差画像の強度差をノイズ閾
値と比較し、差画像の差がこの閾値を超える時に動体の
存在を知らせる比較器により構成される動き検出手段を
含む。このシステムはまたノイズ画像に基づき低域通過
濾波により平滑化された画像を提供する空間濾波手段を
含む。最終的にこのシステムは低域通過濾波により平滑
化された該画像の和及び反復的時間的濾波された画像を
形成する手段を含み、該画像は動く対象が検出された場
合に空間濾波された画像をそうでない場合には時間的に
濾波された画像のいずれか好ましいそれぞれの重みを割
り当てられる。
【０００３】この知られているシステムで生ずる問題は
ノイズピークによる強度差が動きによる差と区別できな
いことである。他の問題はこの知られているシステムは
動いている対象が検出された場合には時間的に濾波され
た画像の代わりに低域通過平滑化された画像を出力する
ことに含まれ、そのようなノイズ画像に直接適用される
低域通過空間濾波は輪郭をぼやけさせ、それにより動い
ている小さな対象が失われる。
ノイズピークによる強度差が動きによる差と区別できな
いことである。他の問題はこの知られているシステムは
動いている対象が検出された場合には時間的に濾波され
た画像の代わりに低域通過平滑化された画像を出力する
ことに含まれ、そのようなノイズ画像に直接適用される
低域通過空間濾波は輪郭をぼやけさせ、それにより動い
ている小さな対象が失われる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的はカテー
テル又は光ファイバーのような非常に小さな対象を表す
一連の画像のノイズに対するこの種の改善された画像処
理システムを提供することにある。
テル又は光ファイバーのような非常に小さな対象を表す
一連の画像のノイズに対するこの種の改善された画像処
理システムを提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この目的はノイズの多い
画像の与えられた位置でノイズの多い時間的なサンプル
を抽出し、ノイズ濾波された画像を形成するために対応
する反復的時間的濾波されたサンプルを供給する手段を
含む一連の画像の中のノイズの多い画像を処理するシス
テムであって、シーケンスの既に濾波された前の画像の
対応するサンプルと、ノイズの多い画像と濾波された前
の画像との間に形成され、反復係数で重み付けられた差
画像の対応するサンプルとの和を形成する手段を含む反
復的時間的濾波手段と、空間的にコヒーレントなサンプ
ルを増強し、該空間的にコヒーレントなサンプルにリン
クした動きの確率の尺度を提供する二次元空間的濾波手
段と、該動きの確率の尺度に依存する該反復係数を発生
するために該動きの確率の尺度にスカラー関数を適用す
る手段とを含むシステムにより達成される。
画像の与えられた位置でノイズの多い時間的なサンプル
を抽出し、ノイズ濾波された画像を形成するために対応
する反復的時間的濾波されたサンプルを供給する手段を
含む一連の画像の中のノイズの多い画像を処理するシス
テムであって、シーケンスの既に濾波された前の画像の
対応するサンプルと、ノイズの多い画像と濾波された前
の画像との間に形成され、反復係数で重み付けられた差
画像の対応するサンプルとの和を形成する手段を含む反
復的時間的濾波手段と、空間的にコヒーレントなサンプ
ルを増強し、該空間的にコヒーレントなサンプルにリン
クした動きの確率の尺度を提供する二次元空間的濾波手
段と、該動きの確率の尺度に依存する該反復係数を発生
するために該動きの確率の尺度にスカラー関数を適用す
る手段とを含むシステムにより達成される。
【０００６】本発明によるシステムは就中以下の利点を
提供する：簡単で、実時間の動作を可能とし、対象の縁
がぼやけることなく、動いている非常に小さな対象が失
われることなく、ノイズピークを強力に減少するよう動
いている対象と共に又はそれなしに画像の部分に効果的
に時間的な濾波を適用しうる。本発明はまた一連の連続
する画像をデジタル画像に変換するＸ線検出器を含み、
ノイズ濾波された画像を提供するよう一連の画像のノイ
ズの多い画像を処理する上記の種類のシステムをまた含
む一連のＸ線画像を形成する医療用Ｘ線検査装置に関す
る。
提供する：簡単で、実時間の動作を可能とし、対象の縁
がぼやけることなく、動いている非常に小さな対象が失
われることなく、ノイズピークを強力に減少するよう動
いている対象と共に又はそれなしに画像の部分に効果的
に時間的な濾波を適用しうる。本発明はまた一連の連続
する画像をデジタル画像に変換するＸ線検出器を含み、
ノイズ濾波された画像を提供するよう一連の画像のノイ
ズの多い画像を処理する上記の種類のシステムをまた含
む一連のＸ線画像を形成する医療用Ｘ線検査装置に関す
る。
【０００７】この装置は画像が形成された対象の輝度が
低い場合によりよい画像を提供し、操作者が一連の画像
の表示中に正確に動きのある非常に小さな対象を追跡す
ることを可能にするという利点を有する。
低い場合によりよい画像を提供し、操作者が一連の画像
の表示中に正確に動きのある非常に小さな対象を追跡す
ることを可能にするという利点を有する。
【０００８】
【発明の実施の形態】本発明は以下に図面を参照して詳
細に説明される。Ｉ／Ｘ線装置 図１の（Ａ）はＸ線源１と、患者を乗せるテーブル２
と、画像処理システムを形成するために適切な手段３０
を設けられたプロセッサを含むデジタル画像処理システ
ム５にデータを送るカメラ管４に結合された画像増倍装
置３とからなるＸ線検査装置を例として示す。プロセッ
サは幾つかの出力を有し、そのひとつの出力１６は一連
の放射線画像又は強度画像の可視化のためにモニタ７に
結合される。
細に説明される。Ｉ／Ｘ線装置 図１の（Ａ）はＸ線源１と、患者を乗せるテーブル２
と、画像処理システムを形成するために適切な手段３０
を設けられたプロセッサを含むデジタル画像処理システ
ム５にデータを送るカメラ管４に結合された画像増倍装
置３とからなるＸ線検査装置を例として示す。プロセッ
サは幾つかの出力を有し、そのひとつの出力１６は一連
の放射線画像又は強度画像の可視化のためにモニタ７に
結合される。
【０００９】本発明は一連のデジタル画像を得るために
用いられる方法又はその中に表された対象の性質のいず
れも考慮に入れないが、動きのある対象を除外すること
なくノイズ及びノイズピークを除去するために専らこの
シーケンスの濾波に関する。II／ノイズの時間的濾波用のシステム 図１の（Ｂ）は画像処理システム３０を示し、これは一
連のノイズの多い画像のある画像に適用されるノイズ減
少手段１０、２０を含み、即ち動いていない対象を含む
画像領域と同様に動いている対象を含む画像領域も含
む。図２の（Ａ）はＪt-8 ，．．．，Ｊt-1 ，Ｊt とし
て順次参照される一連のノイズの多い画像の一例を示
す。システム３０はこのシーケンスで観察される最後の
画像Ｊt を処理する間に実時間で作動可能である。
用いられる方法又はその中に表された対象の性質のいず
れも考慮に入れないが、動きのある対象を除外すること
なくノイズ及びノイズピークを除去するために専らこの
シーケンスの濾波に関する。II／ノイズの時間的濾波用のシステム 図１の（Ｂ）は画像処理システム３０を示し、これは一
連のノイズの多い画像のある画像に適用されるノイズ減
少手段１０、２０を含み、即ち動いていない対象を含む
画像領域と同様に動いている対象を含む画像領域も含
む。図２の（Ａ）はＪt-8 ，．．．，Ｊt-1 ，Ｊt とし
て順次参照される一連のノイズの多い画像の一例を示
す。システム３０はこのシーケンスで観察される最後の
画像Ｊt を処理する間に実時間で作動可能である。
【００１０】図４の（Ａ），（Ｂ）はノイズの多い時間
的な信号Ｓ（Ｔ）とノイズ濾波された時間的な信号Ｙ
（Ｔ）とを示す。ノイズの多い時間的信号Ｓ（Ｔ）は所
定の位置ｘ，ｙの点Ｐで一連の画像の番号付け又は時間
的なマーキングｔ−８，．．．，ｔ−１，ｔの関数とし
て連続する画像で点Ｐ（ｘ，ｙ）の強度を表す連続する
ノイズの多いサンプルＳt-8 ，．．．，Ｓt-1 ，Ｓt を
一連の画像から抽出することにより形成される。濾波さ
れた時間的信号Ｙ（Ｔ）はシステム３０により濾波さ
れ、元の一連の画像で与えられた位置ｘ，ｙから得られ
たノイズの多いサンプルに対応する連続したサンプルＹ
t-8 ，．．．，Ｙt-1 ，Ｙt により形成される。 図１
の（Ｂ）を参照するに画像処理システム３０は時間的フ
ィルタ手段１０を含み、その入力１１はノイズの多い時
間的信号のサンプルＳt （ｘ，ｙ）を受け、その出力１
６は時間的かつ反復的に濾波された信号の対応するサン
プルＹ t （ｘ，ｙ）を提供する。該時間的フィルタ手段
１０はそれにより既に時間的に濾波されたシーケンスの
前の画像のサンプルＹt-1 （ｘ，ｙ）と反復係数Ｋt に
より重みづけられた差画像Ａt のサンプルΔt （ｘ，
ｙ）との和を形成する加算手段１４を含む。差画像Ａt
はノイズの多い画像Ｊt と既に濾波されたシーケンスの
前の画像との間で図２の（Ｂ）に示されるよう形成され
る。図１の（Ｂ）と図２の（Ｂ）を参照するにサンプル
Δt （ｘ，ｙ）はノイズの多いサンプルＳt（ｘ，ｙ）
から既に濾波されたサンプルＹt-1 （ｘ，ｙ）を減算す
る加算手段１２により差画像Ａt の点Ｑt （ｘ，ｙ）で
計算される。既に反復的かつ時間的に濾波されたサンプ
ルＹt-1 （ｘ，ｙ）は符号１５で示された記憶手段又は
遅延手段ＭＥＭ１から出力する。反復的かつ時間的なフ
ィルタ手段１０は斯くして濾波されたサンプルＹ
t （ｘ，ｙ）を供給するために以下の計算をなす： Ｙt （ｘ，ｙ）＝Ｙt-1 （ｘ，ｙ）＋Ｋt Δt （ｘ，ｙ） １） ここで Δt （ｘ，ｙ）＝Ｓt （ｘ，ｙ）−Ｙt-1 （ｘ，ｙ） ２） 画像処理システム３０はまた符号１）で示された反復的
時間的濾波関係式の差画像のサンプルΔt （ｘ，ｙ）の
重みに対する反復係数Ｋt を発生する手段２０を含む。
的な信号Ｓ（Ｔ）とノイズ濾波された時間的な信号Ｙ
（Ｔ）とを示す。ノイズの多い時間的信号Ｓ（Ｔ）は所
定の位置ｘ，ｙの点Ｐで一連の画像の番号付け又は時間
的なマーキングｔ−８，．．．，ｔ−１，ｔの関数とし
て連続する画像で点Ｐ（ｘ，ｙ）の強度を表す連続する
ノイズの多いサンプルＳt-8 ，．．．，Ｓt-1 ，Ｓt を
一連の画像から抽出することにより形成される。濾波さ
れた時間的信号Ｙ（Ｔ）はシステム３０により濾波さ
れ、元の一連の画像で与えられた位置ｘ，ｙから得られ
たノイズの多いサンプルに対応する連続したサンプルＹ
t-8 ，．．．，Ｙt-1 ，Ｙt により形成される。 図１
の（Ｂ）を参照するに画像処理システム３０は時間的フ
ィルタ手段１０を含み、その入力１１はノイズの多い時
間的信号のサンプルＳt （ｘ，ｙ）を受け、その出力１
６は時間的かつ反復的に濾波された信号の対応するサン
プルＹ t （ｘ，ｙ）を提供する。該時間的フィルタ手段
１０はそれにより既に時間的に濾波されたシーケンスの
前の画像のサンプルＹt-1 （ｘ，ｙ）と反復係数Ｋt に
より重みづけられた差画像Ａt のサンプルΔt （ｘ，
ｙ）との和を形成する加算手段１４を含む。差画像Ａt
はノイズの多い画像Ｊt と既に濾波されたシーケンスの
前の画像との間で図２の（Ｂ）に示されるよう形成され
る。図１の（Ｂ）と図２の（Ｂ）を参照するにサンプル
Δt （ｘ，ｙ）はノイズの多いサンプルＳt（ｘ，ｙ）
から既に濾波されたサンプルＹt-1 （ｘ，ｙ）を減算す
る加算手段１２により差画像Ａt の点Ｑt （ｘ，ｙ）で
計算される。既に反復的かつ時間的に濾波されたサンプ
ルＹt-1 （ｘ，ｙ）は符号１５で示された記憶手段又は
遅延手段ＭＥＭ１から出力する。反復的かつ時間的なフ
ィルタ手段１０は斯くして濾波されたサンプルＹ
t （ｘ，ｙ）を供給するために以下の計算をなす： Ｙt （ｘ，ｙ）＝Ｙt-1 （ｘ，ｙ）＋Ｋt Δt （ｘ，ｙ） １） ここで Δt （ｘ，ｙ）＝Ｓt （ｘ，ｙ）−Ｙt-1 （ｘ，ｙ） ２） 画像処理システム３０はまた符号１）で示された反復的
時間的濾波関係式の差画像のサンプルΔt （ｘ，ｙ）の
重みに対する反復係数Ｋt を発生する手段２０を含む。
【００１１】図３の（Ａ），（Ｂ）を参照するに反復係
数Ｋt を発生する手段２０は差画像のサンプルΔ
t （ｘ，ｙ）に対する入力１７と、標準ノイズ偏差と称
される規格化値σB に対する入力２１と、標準ノイズ偏
差σB でサンプルΔt （ｘ，ｙ）の規格化をなす計算手
段２２とを含み、斯くして規格化された差のサンプルは
以下のようになる： Ｄt （ｘ，ｙ）＝Δt （ｘ，ｙ）／σB ３） 該規格化された差のサンプルＤt （ｘ，ｙ）は次に符号
Ｆ2Dで表され、問題の差画像Ａt の与えられた位置ｘ，
ｙの点Ｑt （ｘ，ｙ）の周囲に向けられた二次元非線形
平滑操作をなす二次元空間フィルタ２３により処理され
る。この空間フィルタ２３はβt （ｘ，ｙ）で表され、
以下の式で与えられる動きの確率の尺度（ｍｅａｓｕｒ
ｅ）を提供する。
数Ｋt を発生する手段２０は差画像のサンプルΔ
t （ｘ，ｙ）に対する入力１７と、標準ノイズ偏差と称
される規格化値σB に対する入力２１と、標準ノイズ偏
差σB でサンプルΔt （ｘ，ｙ）の規格化をなす計算手
段２２とを含み、斯くして規格化された差のサンプルは
以下のようになる： Ｄt （ｘ，ｙ）＝Δt （ｘ，ｙ）／σB ３） 該規格化された差のサンプルＤt （ｘ，ｙ）は次に符号
Ｆ2Dで表され、問題の差画像Ａt の与えられた位置ｘ，
ｙの点Ｑt （ｘ，ｙ）の周囲に向けられた二次元非線形
平滑操作をなす二次元空間フィルタ２３により処理され
る。この空間フィルタ２３はβt （ｘ，ｙ）で表され、
以下の式で与えられる動きの確率の尺度（ｍｅａｓｕｒ
ｅ）を提供する。
【００１２】 βt （ｘ，ｙ）＝Ｆ2D［Ｄt （ｘ，ｙ）］ ４） Ｋt を発生する手段２０は減少スカラー関数ｆ1 を動き
の確率の尺度βt （ｘ，ｙ）に適用し、αt と書かれ、
以下の式で与えられる係数を提供する計算手段２４を含
む。 αt ＝ｆ1 ［βt （ｘ，ｙ）］ ５） Ｋt を発生する該手段２０はまた該係数αt に関数ｆ2
を適用する計算手段２５を含み、斯くして以下の式で所
望の反復係数Ｋt を得る。
の確率の尺度βt （ｘ，ｙ）に適用し、αt と書かれ、
以下の式で与えられる係数を提供する計算手段２４を含
む。 αt ＝ｆ1 ［βt （ｘ，ｙ）］ ５） Ｋt を発生する該手段２０はまた該係数αt に関数ｆ2
を適用する計算手段２５を含み、斯くして以下の式で所
望の反復係数Ｋt を得る。
【００１３】 Ｋt ＝ｆ2 （αt ） ６） 反復係数Ｋt を発生する関数ｆ2 は反復的又は非反復的
関係でありうる。反復的時間的フィルタ１０を予め含む
画像処理システムは二重に反復的か又は一度のみ反復的
のいずれかである。反復係数Ｋt を発生するための手段
の２つの実施例は符号１２０と２２０で示される非限定
的な例により以下に説明される。計算手段２２はブロッ
ク１０の加算装置１２から差画像Ａt の標準ノイズ偏差
σB 及びサンプルΔt （ｘ，ｙ）を受ける除算器により
形成される。計算手段２２は規格化された差サンプルＤ
t （ｘ，ｙ）を供給する。標準ノイズ偏差σB は差画像
Ａｔの点Ｑt （ｘ，ｙ）でノイズ分散σB 2 の平方根で
ある。図４の（Ｃ）を参照するにノイズの多い時間的信
号Ｓ（Ｔ）が示され、該偏差はノイズの多い信号Ｓ
（Ｔ）の与えられた数のサンプルの平方されたノイズ変
動の平均値としてまずノイズ分散σB 2 を計算し、該偏
差は該時間的サンプルの平均強度ｍB に関し測定され
る。このように評価されたノイズの分散の平方根として
のσB の計算は適切な近似となる。ノイズ標準偏差σB
の値はいわゆるＬＵＴ（ルックアップテーブル）テーブ
ル２７により提供される。
関係でありうる。反復的時間的フィルタ１０を予め含む
画像処理システムは二重に反復的か又は一度のみ反復的
のいずれかである。反復係数Ｋt を発生するための手段
の２つの実施例は符号１２０と２２０で示される非限定
的な例により以下に説明される。計算手段２２はブロッ
ク１０の加算装置１２から差画像Ａt の標準ノイズ偏差
σB 及びサンプルΔt （ｘ，ｙ）を受ける除算器により
形成される。計算手段２２は規格化された差サンプルＤ
t （ｘ，ｙ）を供給する。標準ノイズ偏差σB は差画像
Ａｔの点Ｑt （ｘ，ｙ）でノイズ分散σB 2 の平方根で
ある。図４の（Ｃ）を参照するにノイズの多い時間的信
号Ｓ（Ｔ）が示され、該偏差はノイズの多い信号Ｓ
（Ｔ）の与えられた数のサンプルの平方されたノイズ変
動の平均値としてまずノイズ分散σB 2 を計算し、該偏
差は該時間的サンプルの平均強度ｍB に関し測定され
る。このように評価されたノイズの分散の平方根として
のσB の計算は適切な近似となる。ノイズ標準偏差σB
の値はいわゆるＬＵＴ（ルックアップテーブル）テーブ
ル２７により提供される。
【００１４】規格化された差サンプルＤt （ｘ，ｙ）は
動きの確率の尺度βt （ｘ，ｙ）を提供するために符号
Ｆ2Dで示される二次元空間フィルタ２３に印加される。
図５の（Ａ）を参照するに該空間フィルタ２３は方向付
けられた二次元非線形平滑化演算をなし、この目的のた
めに線形副フィルタＦ1 ，．．．，ＦN により形成され
るＮ個の線形演算子を含み、これはその端の一つに配置
され、フィルタされる差画像Ａｔの点Ｑt （ｘ，ｙ）と
一致する共通点の周りに放射状に配置される。副フィル
タは２π／Ｎ間隔の角度で離間された軸ＱＺ１からＱＺ
Ｎに沿って規則的に空間内に分配される。副フィルタの
台（ｓｕｐｐｏｒｔ）の寸法は軸ＱＺ１，．．．，ＱＺ
Ｎに沿ったＷ２及び該軸に垂直な方向にＷ１であり、こ
こでＷ２＞Ｗ１である。例えばＷ１は１又は２画素であ
りＷ２は５から１０画素に等しい。副フィルタは端の点
Ｑt （ｘ，ｙ）から一定又は減少する係数を有する平均
値を形成する。例えばＮ＝８の方向で充分である。点Ｑ
t （ｘ，ｙ）で副フィルタは符号Ｍ1 （Ｑ），Ｍ
2 （Ｑ），．．．，Ｍ8 （Ｑ）で示される平均値の数Ｎ
（例えば８）を計算する。
動きの確率の尺度βt （ｘ，ｙ）を提供するために符号
Ｆ2Dで示される二次元空間フィルタ２３に印加される。
図５の（Ａ）を参照するに該空間フィルタ２３は方向付
けられた二次元非線形平滑化演算をなし、この目的のた
めに線形副フィルタＦ1 ，．．．，ＦN により形成され
るＮ個の線形演算子を含み、これはその端の一つに配置
され、フィルタされる差画像Ａｔの点Ｑt （ｘ，ｙ）と
一致する共通点の周りに放射状に配置される。副フィル
タは２π／Ｎ間隔の角度で離間された軸ＱＺ１からＱＺ
Ｎに沿って規則的に空間内に分配される。副フィルタの
台（ｓｕｐｐｏｒｔ）の寸法は軸ＱＺ１，．．．，ＱＺ
Ｎに沿ったＷ２及び該軸に垂直な方向にＷ１であり、こ
こでＷ２＞Ｗ１である。例えばＷ１は１又は２画素であ
りＷ２は５から１０画素に等しい。副フィルタは端の点
Ｑt （ｘ，ｙ）から一定又は減少する係数を有する平均
値を形成する。例えばＮ＝８の方向で充分である。点Ｑ
t （ｘ，ｙ）で副フィルタは符号Ｍ1 （Ｑ），Ｍ
2 （Ｑ），．．．，Ｍ8 （Ｑ）で示される平均値の数Ｎ
（例えば８）を計算する。
【００１５】図２の（Ｂ）に示されるＡｔのような差画
像では図４の（Ａ）に示される時間的信号の登りの縁Δ
t-3 に対応するような動きは符号ＴＲ１，ＴＲ２で示さ
れるバンドを形成し、これらは通常は動く対象のコント
ラストと方向に依存するそれぞれ正と負の又はその逆で
ある２つのバンドである。二次元空間フィルタＦ2Dは差
画像Ａｔの空間的にコヒーレントなサンプルの強度を増
強する。故に小さなコヒーレントな方向付けられた構造
である差画像のバンドＴＲ１，ＴＲ２は同じ向きの副フ
ィルタの台の通過により増強される。
像では図４の（Ａ）に示される時間的信号の登りの縁Δ
t-3 に対応するような動きは符号ＴＲ１，ＴＲ２で示さ
れるバンドを形成し、これらは通常は動く対象のコント
ラストと方向に依存するそれぞれ正と負の又はその逆で
ある２つのバンドである。二次元空間フィルタＦ2Dは差
画像Ａｔの空間的にコヒーレントなサンプルの強度を増
強する。故に小さなコヒーレントな方向付けられた構造
である差画像のバンドＴＲ１，ＴＲ２は同じ向きの副フ
ィルタの台の通過により増強される。
【００１６】空間フィルタＦ2DはまたＮ＝８の平均値Ｍ
１（Ｑ）からＭ８（Ｑ）の中の ＭＩＮ（Ｆ2D）に基づいた最小値及び ＭＡＸ（Ｆ2D）に基づいた最大値 を選択する選択演算子を含む。それはまたＯＰＴ
（Ｆ2D）に基づいて、差画像Ａｔの点Ｑt （ｘ，ｙ）の
規格化された強度Ｄt （ｘ，ｙ）に最も近い値をＭＩＮ
（Ｆ2D）及びＭＡＸ（Ｆ2D）間から選択する選択演算子
も含み、それによれば： ＯＰＴ（Ｆ2D）＝ＭＡＸ（Ｆ2D） ｜ＭＡＸ（Ｆ2D）−Ｄt （ｘ，ｙ）｜ ＜｜ＭＩＮ（Ｆ2D）−Ｄt （ｘ，ｙ）｜の場合 ７ａ） 又は ＯＰＴ（Ｆ2D）＝ＭＩＮ（Ｆ2D） その他の場合 ７ｂ） 計算された最適値ＯＰＴ（Ｆ2D）は簡単にするためにβ
t に基づき、同じ位置ｘ，ｙを有する対応する画素を考
慮に入れる一方でノイズの多い画像Ｊt と前の時点で既
に濾波された画像との間の差の強度の画像Ａｔの空間濾
波Ｆ2Dにより与えられた動きの確率の尺度である。βt
の評価はノイズによる強度値が動きに対応する強度値か
ら分離されることを可能にする。実際に動きに対応する
値のみがコヒーレントである。斯くして異なる画像の動
きによるバンドにより形成されたコヒーレントな構造は
ノイズによる空間的にコヒーレントでない成分を一以上
の動きによる空間的にコヒーレントな成分から分離する
ために用いられる。故に動きの検出はノイズに感応しな
い。この動き検出は反復係数Ｋt の計算に入り、時間的
な不連続性Δt （ｘ，ｙ）の計算を増強する。
１（Ｑ）からＭ８（Ｑ）の中の ＭＩＮ（Ｆ2D）に基づいた最小値及び ＭＡＸ（Ｆ2D）に基づいた最大値 を選択する選択演算子を含む。それはまたＯＰＴ
（Ｆ2D）に基づいて、差画像Ａｔの点Ｑt （ｘ，ｙ）の
規格化された強度Ｄt （ｘ，ｙ）に最も近い値をＭＩＮ
（Ｆ2D）及びＭＡＸ（Ｆ2D）間から選択する選択演算子
も含み、それによれば： ＯＰＴ（Ｆ2D）＝ＭＡＸ（Ｆ2D） ｜ＭＡＸ（Ｆ2D）−Ｄt （ｘ，ｙ）｜ ＜｜ＭＩＮ（Ｆ2D）−Ｄt （ｘ，ｙ）｜の場合 ７ａ） 又は ＯＰＴ（Ｆ2D）＝ＭＩＮ（Ｆ2D） その他の場合 ７ｂ） 計算された最適値ＯＰＴ（Ｆ2D）は簡単にするためにβ
t に基づき、同じ位置ｘ，ｙを有する対応する画素を考
慮に入れる一方でノイズの多い画像Ｊt と前の時点で既
に濾波された画像との間の差の強度の画像Ａｔの空間濾
波Ｆ2Dにより与えられた動きの確率の尺度である。βt
の評価はノイズによる強度値が動きに対応する強度値か
ら分離されることを可能にする。実際に動きに対応する
値のみがコヒーレントである。斯くして異なる画像の動
きによるバンドにより形成されたコヒーレントな構造は
ノイズによる空間的にコヒーレントでない成分を一以上
の動きによる空間的にコヒーレントな成分から分離する
ために用いられる。故に動きの検出はノイズに感応しな
い。この動き検出は反復係数Ｋt の計算に入り、時間的
な不連続性Δt （ｘ，ｙ）の計算を増強する。
【００１７】動きの確率の尺度βt は例えば図５の
（Ｂ）に表されるようにスカラー関数ｆ 1 に従属する。
この関数は厳密な減少関数であり、値βt ＝β0 に対し
て変曲点を有する。この関数ｆ1 はノイズの除去を改善
可能である一方で、βt ＞β0 の時に動きに対応する尺
度を保存し、βt ＜β0 の時にノイズに対応する尺度を
除去する。スカラー関数ｆ1 をβt へ適用した結果、α
t に基づき、係数が反復係数Ｋt の計算を可能にする。
（Ｂ）に表されるようにスカラー関数ｆ 1 に従属する。
この関数は厳密な減少関数であり、値βt ＝β0 に対し
て変曲点を有する。この関数ｆ1 はノイズの除去を改善
可能である一方で、βt ＞β0 の時に動きに対応する尺
度を保存し、βt ＜β0 の時にノイズに対応する尺度を
除去する。スカラー関数ｆ1 をβt へ適用した結果、α
t に基づき、係数が反復係数Ｋt の計算を可能にする。
【００１８】１２０のバージョンでは反復係数Ｋt は以
下のように表される第一の関数によりブロック２５で簡
単な方法で計算される。 ｆ2 ＝１−αt ６ａ） 得られたＫt はノード１８で利用される。２２０のバー
ジョンでは反復係数Ｋt は以下のように表される別の関
数により過去の積分を用いてブロック２５で計算され
る。
下のように表される第一の関数によりブロック２５で簡
単な方法で計算される。 ｆ2 ＝１−αt ６ａ） 得られたＫt はノード１８で利用される。２２０のバー
ジョンでは反復係数Ｋt は以下のように表される別の関
数により過去の積分を用いてブロック２５で計算され
る。
【００１９】 ｆ2 ＝Ｋt-1 ／（Ｋt-1 ＋αt ） ６ｂ） ここでＫt-1 は既に濾波されたサンプルＹt-1 に対応す
るよう過去に計算された反復係数である。この目的のた
めにＫt-1 は符号２６で示される記憶又は遅延手段ＭＥ
Ｍ２に記憶される。この濾波操作は図４の（Ｂ）に示さ
れるようなノイズピークと同様にホールを除去すること
を可能にする。この濾波操作は図４の（Ａ）でΔt-3 に
より示される動きに曝される細部を保存することを可能
にする。この濾波操作はノイズを減少するにもかかわら
ず、動いている小さな対象の強度を保存し、斯くして信
号対ノイズ比は約２倍増加する。
るよう過去に計算された反復係数である。この目的のた
めにＫt-1 は符号２６で示される記憶又は遅延手段ＭＥ
Ｍ２に記憶される。この濾波操作は図４の（Ｂ）に示さ
れるようなノイズピークと同様にホールを除去すること
を可能にする。この濾波操作は図４の（Ａ）でΔt-3 に
より示される動きに曝される細部を保存することを可能
にする。この濾波操作はノイズを減少するにもかかわら
ず、動いている小さな対象の強度を保存し、斯くして信
号対ノイズ比は約２倍増加する。
【００２０】この結果は動きによる信号の成分からノイ
ズによる信号の成分の分離により改善される。演算子Ｏ
ＰＴ（Ｆ2D）は符号ＬＢで示されるノイズローブを有す
る濾波された信号を供給し、種々の副フィルタＦ1 から
ＦN により検出されたノイズによる強度レベルを有する
点により形成され、該ローブＬＢは強度ゼロを中心にそ
の周りにあり、差画像が動きによる１又は２の平行なバ
ンドＴＲ１，ＴＲ２を含むか否かに依存してＬＭ１，Ｌ
Ｍ２．．．に基づく一以上の動きのローブであり、動き
のローブＬＭ１，ＬＭ２．．．はノイズローブＬＢの強
度と異なる強度を有する点により形成され、ゼロ強度に
関して該ノイズローブＬＢの両側に位置する。上記演算
子ＯＰＴ（Ｆ2D）は上述のように最初にＯＰＴ（Ｆ2D）
を計算したＯＰＴ’（Ｆ2D）により置き換えられる。新
たな演算子ＯＰＴ’（Ｆ2D）は新たな値βt を計算する
一方で一以上の平均値の平均値Ｍ１（Ｑ），Ｍ２
（Ｑ），．．．ＭＮ（Ｑ）の中から選択をなし、これは
ＭN に基づき、前に検出された値ＯＰＴ（Ｆ2D）に最も
近く、一方で以下の関係式に従って閾値Θを考慮に入れ
る。
ズによる信号の成分の分離により改善される。演算子Ｏ
ＰＴ（Ｆ2D）は符号ＬＢで示されるノイズローブを有す
る濾波された信号を供給し、種々の副フィルタＦ1 から
ＦN により検出されたノイズによる強度レベルを有する
点により形成され、該ローブＬＢは強度ゼロを中心にそ
の周りにあり、差画像が動きによる１又は２の平行なバ
ンドＴＲ１，ＴＲ２を含むか否かに依存してＬＭ１，Ｌ
Ｍ２．．．に基づく一以上の動きのローブであり、動き
のローブＬＭ１，ＬＭ２．．．はノイズローブＬＢの強
度と異なる強度を有する点により形成され、ゼロ強度に
関して該ノイズローブＬＢの両側に位置する。上記演算
子ＯＰＴ（Ｆ2D）は上述のように最初にＯＰＴ（Ｆ2D）
を計算したＯＰＴ’（Ｆ2D）により置き換えられる。新
たな演算子ＯＰＴ’（Ｆ2D）は新たな値βt を計算する
一方で一以上の平均値の平均値Ｍ１（Ｑ），Ｍ２
（Ｑ），．．．ＭＮ（Ｑ）の中から選択をなし、これは
ＭN に基づき、前に検出された値ＯＰＴ（Ｆ2D）に最も
近く、一方で以下の関係式に従って閾値Θを考慮に入れ
る。
【００２１】 ｜Ｍn （Ｆ2D）−ＯＰＴ（Ｆ2D）｜≦Θ ８） ここでＭn （Ｆ2D）はＭ１（Ｑ）からＭＮ（Ｑ）の一つ
であり、Θは空間フィルタＦ（Ｆ2D）が標準ノイズ偏差
σB により規格化されたサンプルＤt （ｘ，ｙ）に適用
される故に本発明の応用では１に等しいと考えられる。
演算子ＯＰＴ’（Ｆ2D）は動きβt の確率の所望の尺度
である関係式８）により選択された値Ｍn（Ｆ2D）のＭ
ＯＹ［Ｍn （Ｆ2D）］に基づき平均値をを計算する。
であり、Θは空間フィルタＦ（Ｆ2D）が標準ノイズ偏差
σB により規格化されたサンプルＤt （ｘ，ｙ）に適用
される故に本発明の応用では１に等しいと考えられる。
演算子ＯＰＴ’（Ｆ2D）は動きβt の確率の所望の尺度
である関係式８）により選択された値Ｍn（Ｆ2D）のＭ
ＯＹ［Ｍn （Ｆ2D）］に基づき平均値をを計算する。
【００２２】このような環境下では本発明による濾波の
後の信号対ノイズ比は少なくとも６倍増加する。
後の信号対ノイズ比は少なくとも６倍増加する。
【図１】（Ａ）にＸ線装置を示し、（Ｂ）に画像のノイ
ズ処理用のシステムを示す。
ズ処理用のシステムを示す。
【図２】（Ａ）は一連のノイズの多い画像を、（Ｂ）は
差画像を示す。
差画像を示す。
【図３】（Ａ）はそのようなシステム用の反復係数を生
成する第一の手段を、（Ｂ）は第二の手段を示す。
成する第一の手段を、（Ｂ）は第二の手段を示す。
【図４】（Ａ），（Ｂ）は破線でノイズの多い時間的信
号Ｓ（Ｔ）と実線で濾波された時間的信号Ｙ（Ｔ）とを
示し、（Ｃ）はノイズの多い時間的信号を示す。
号Ｓ（Ｔ）と実線で濾波された時間的信号Ｙ（Ｔ）とを
示し、（Ｃ）はノイズの多い時間的信号を示す。
【図５】（Ａ）は２次元空間フィルタＦ2Dを示し、
（Ｂ）はスカラー関数ｆ1 を示す。
（Ｂ）はスカラー関数ｆ1 を示す。
１ Ｘ線源 ２ テーブル ４ カメラ管 ３ 画像増倍装置 ５ デジタル画像処理システム ７ モニタ １０、２０、１２０、２２０ ノイズ減少手段 １２ 加算手段 １５ 符号 １６ 出力 １７、２１ 入力 ２２、２４、２５ 計算手段 ２３ 二次元空間フィルタ ２７ テーブル ３０ 画像処理手段 Ｊt-8 ，．．．，Ｊt-1 ，Ｊt 一連のノイズの多い画
像 Ｓ（Ｔ） ノイズの多い時間的な信号Ｓ（Ｔ） Ｙ（Ｔ） ノイズ濾波された時間的な信号Ｙ（Ｔ） ｔ−８，．．．，ｔ−１，ｔ 時間的なマーキング Ｐ（ｘ，ｙ）、Ｑ（ｘ，ｙ） 点 Ｓt-8 ，．．．，Ｓt-1 ，Ｓt 連続するノイズの多い
サンプル Ｋt 反復係数 Ａt 差画像 Δt （ｘ，ｙ） サンプル σB 標準ノイズ偏差 Ｄt （ｘ，ｙ） 差のサンプル ｆ1 減少スカラー関数 βt （ｘ，ｙ） 動きの確率の尺度 αt 係数 ｆ2 関数 Ｆ1 ，．．．，ＦN 線形副フィルタ ＱＺ１からＱＺＮ 軸 Ｍ1 （Ｑ），Ｍ2 （Ｑ），．．．，Ｍ8 （Ｑ） 符号 Ｎ 平均値の数 ＴＲ１，ＴＲ２ 符号 Ｆ2D 二次元空間フィルタ ＴＲ１，ＴＲ２ バンド Ｍ１（Ｑ）からＭ８（Ｑ） 平均値 ＯＰＴ（Ｆ2D） 演算子 ＬＭ１，ＬＭ２．．． 動きのローブ ＬＢ ノイズローブ
像 Ｓ（Ｔ） ノイズの多い時間的な信号Ｓ（Ｔ） Ｙ（Ｔ） ノイズ濾波された時間的な信号Ｙ（Ｔ） ｔ−８，．．．，ｔ−１，ｔ 時間的なマーキング Ｐ（ｘ，ｙ）、Ｑ（ｘ，ｙ） 点 Ｓt-8 ，．．．，Ｓt-1 ，Ｓt 連続するノイズの多い
サンプル Ｋt 反復係数 Ａt 差画像 Δt （ｘ，ｙ） サンプル σB 標準ノイズ偏差 Ｄt （ｘ，ｙ） 差のサンプル ｆ1 減少スカラー関数 βt （ｘ，ｙ） 動きの確率の尺度 αt 係数 ｆ2 関数 Ｆ1 ，．．．，ＦN 線形副フィルタ ＱＺ１からＱＺＮ 軸 Ｍ1 （Ｑ），Ｍ2 （Ｑ），．．．，Ｍ8 （Ｑ） 符号 Ｎ 平均値の数 ＴＲ１，ＴＲ２ 符号 Ｆ2D 二次元空間フィルタ ＴＲ１，ＴＲ２ バンド Ｍ１（Ｑ）からＭ８（Ｑ） 平均値 ＯＰＴ（Ｆ2D） 演算子 ＬＭ１，ＬＭ２．．． 動きのローブ ＬＢ ノイズローブ
フロントページの続き (71)出願人 590000248 Ｇｒｏｅｎｅｗｏｕｄｓｅｗｅｇ １, 5621 ＢＡ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ， Ｔｈ ｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ
Claims (9)
- 【請求項１】 ノイズの多い画像の与えられた位置でノ
イズの多い時間的なサンプルを抽出し、ノイズ濾波され
た画像を形成するために対応する反復的に時間的に濾波
されたサンプルを供給する手段を含む一連のノイズの多
い画像の中のノイズの多い画像を処理するシステムであ
って、 シーケンスの既に濾波された前の画像の対応するサンプ
ル（Ｙt-1 ）と、ノイズの多い画像と濾波された前の画
像との間に形成され、反復係数（Ｋt ）で重み付けされ
た差画像（Ｓt −Ｙt-1 ）の対応するサンプル［Δ
t （ｘ，ｙ）］との和を形成する手段を含む反復的時間
的濾波手段と、 空間的にコヒーレントなサンプルを増強し、該空間的に
コヒーレントなサンプルにリンクした動きの確率の尺度
（βt ）を提供する二次元空間的濾波手段（Ｆ 2D) と、 該動きの確率の尺度（βt ）に依存する該反復係数（Ｋ
t ）を発生するためにスカラー関数（ｆ1 ）を適用する
手段とを含むシステム。 - 【請求項２】 該反復係数（Ｋt ）を発生させるため
に、該スカラー関数（ｆ1 ）に反復的でない関数
（ｆ2 ）を適用する計算手段を更に含む請求項１記載の
システム。 - 【請求項３】 該反復係数（Ｋt ）を発生するために、
該スカラー関数（ｆ 1 ）に反復的関数（ｆ2 ）を適用す
る計算手段を更に含む請求項１記載のシステム。 - 【請求項４】 空間濾波手段（Ｆ2D）は該差画像のサン
プルの周辺に規則的に空間的に配向され、最小及び最大
の濾波強度値を生ずる平均化手段と、該動きの確率の尺
度（βt ）を提供するために該サンプルの濾波されない
強度に一番近い値として最大値と最小値との中から選択
された最適強度値を供給する選択手段とを含む請求項１
記載のシステム。 - 【請求項５】 空間濾波手段（Ｆ2D）は該差画像のサン
プルの周辺に規則的に空間的に配向され、各方向に対し
それぞれの平均値を供給する平均化手段と、一方で最小
濾波強度値と最大濾波強度値を供給し、他方で該サンプ
ルの濾波されない強度に一番近い値として最大値と最小
値との中から選択された最適強度値を供給する選択手段
と、該動きの確率の尺度（βt ）を提供するために所定
の閾値の関数として該最適値に最も近い値として該平均
値の中から選択された各方向に対する平均値の平均値を
供給する計算手段とを含む請求項１記載のシステム。 - 【請求項６】 スカラー関数（ｆ1 ）を適用する手段は
動きの確率の尺度の減少関数の作表により形成される請
求項１記載のシステム。 - 【請求項７】 反復的でない関数（ｆ2 ）を提供する手
段は該空間濾波により提供された濾波強度値（βt ）に
該スカラー関数（ｆ1 ）を適用することから得られる係
数（αt ）に適用される関係１−αt の作表を含む請求
項２記載のシステム。 - 【請求項８】 反復的関数（ｆ2 ）を提供する手段は該
空間濾波により提供された濾波強度値（βt ）及び該前
の時間的に濾波された画像に関する反復係数（Ｋt-1 ）
に該スカラー関数（ｆ1 ）を適用することから得られる
過去の積分関数（αt ）に適用される関係Ｋt-1 ／Ｋ
t-1 ＋αt の作表を含む請求項３記載のシステム。 - 【請求項９】 連続する一連の画像を形成するＸ線検出
器と、該連続する画像を一連のデジタル画像に変換する
手段とを含むＸ線検査装置であって、一連の画像のノイ
ズを減少するための請求項１乃至８のうちいずれか１項
記載の画像処理システムと、一連の画像を表示する装置
とを含む装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR9704282 | 1997-04-08 | ||
| FR9704282 | 1997-04-08 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1125267A true JPH1125267A (ja) | 1999-01-29 |
Family
ID=9505644
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10093415A Withdrawn JPH1125267A (ja) | 1997-04-08 | 1998-04-06 | 一連のノイズの多い画像を処理するシステム及びそのようなシステムを含む医療用検査装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6151417A (ja) |
| EP (1) | EP0871143B1 (ja) |
| JP (1) | JPH1125267A (ja) |
| DE (1) | DE69824230T2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006305352A (ja) * | 2005-04-26 | 2006-11-09 | General Electric Co <Ge> | フルオロスコピィ画像系列の雑音を低減する方法及び装置 |
| JP2009500114A (ja) * | 2005-07-08 | 2009-01-08 | ウイスコンシン アラムナイ リサーチ フオンデーシヨン | 高度に限定されたイメージの再構成法 |
| JP2009500115A (ja) * | 2005-07-08 | 2009-01-08 | ウイスコンシン アラムナイ リサーチ フオンデーシヨン | Ｃｔ画像の逆投影再構成法 |
| JP2010524287A (ja) * | 2007-03-30 | 2010-07-15 | コミシリア ア レネルジ アトミック | 発光限界によるイメージセンサの空間ノイズの補正方法 |
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| JP2016083417A (ja) * | 2015-12-25 | 2016-05-19 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよびコンピュータ記録媒体 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0926626A1 (fr) * | 1997-12-23 | 1999-06-30 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Procédé de traitement d'image pour réduire le bruit dans une image d'une séquence de trois images temporelles et appareil d'imagerie médicale mettant en oeuvre un tel procédé |
| FR2790123B1 (fr) * | 1999-02-18 | 2001-04-27 | Ge Medical Syst Sa | Procede de traitement d'une sequence d'images fluoroscopiques d'un corps, de facon a ameliorer la qualite des images visualisees |
| US6574300B1 (en) * | 1999-03-30 | 2003-06-03 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Image processing method, system and apparatus for noise reduction in an image sequence representing a threadlike moving object |
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| JP4045422B2 (ja) * | 2002-07-23 | 2008-02-13 | 株式会社日立メディコ | 画像処理装置 |
| EP1671274A2 (en) * | 2003-09-22 | 2006-06-21 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Enhancing medical images with temporal filter |
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| FR2914465B1 (fr) * | 2007-03-30 | 2010-11-26 | Commissariat Energie Atomique | Procede de correction de bruit spatial d'un capteur d'image matriciel. |
| FR2924254B1 (fr) | 2007-11-23 | 2010-01-01 | Gen Electric | Procede de traitement d'images en radioscopie interventionnelle |
| US8270752B2 (en) * | 2009-03-17 | 2012-09-18 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Depth reconstruction filter for depth coding videos |
| US8189943B2 (en) * | 2009-03-17 | 2012-05-29 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for up-sampling depth images |
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