JPH11262482A - 信号依存性のノイズを含む画像の処理方法 - Google Patents

信号依存性のノイズを含む画像の処理方法

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JPH11262482A
JPH11262482A JP10349083A JP34908398A JPH11262482A JP H11262482 A JPH11262482 A JP H11262482A JP 10349083 A JP10349083 A JP 10349083A JP 34908398 A JP34908398 A JP 34908398A JP H11262482 A JPH11262482 A JP H11262482A
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noise
image
luminance
determining
deviation
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JP10349083A
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Raoul Florent
フローラン ラウル
Sherif Makram-Ebeid
マクラム−エベイ シェリフ
Christel Soyer
スワイェ クリステル
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Koninklijke Philips NV
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Koninklijke Philips Electronics NV
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、信号成分及び信号に依存するノイ
ズ成分を含む輝度を有する画素により形成された画像に
関係するノイズ曲線を決定する画像処理方法の提供を目
的とする。 【解決手段】 本発明の方法は、画像を取得し(S100)、
画像の輝度レベルの集合を実質的に均一輝度レベルを備
えた帯域に分割し(S101)、量子化標準ノイズ偏差のレベ
ルで量子化標準ノイズ偏差の分布を帯域の輝度に結合す
る複数の統計的分布規則を決定し(S111)、統計的分布規
則に基づいて、画像の実質的に均一輝度レベルの関数と
して複数の標準ノイズ偏差を決定し(S114)、画像の輝度
レベルの関数として標準ノイズ偏差の分散の統計的規則
としてノイズ曲線を決定する(S120)。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、信号成分及び信号
成分に依存するノイズ成分を含む輝度を有する画素によ
って形成された画像を取り込み、画像に関係するノイズ
曲線を決定する画像処理方法に関する。本発明は、画像
のノイズを低減する画像処理方法、及び、かかる方法を
実施するシステムが設けられた医用映像化装置に関す
る。
【０００２】本発明は、特に、医用Ｘ線映像化システム
に使用することが意図されている。Ｘ線画像のノイズは
信号に依存する。これは、画像の暗い領域と明るい領域
とでノイズレベルが同じではないことを意味する。ノイ
ズは、一方で、平均ノイズに対する標準ノイズ偏差と称
される値によって定義される。他方で、標準ノイズ偏差
は、所謂ノイズ曲線と称される信号の関数によって表現
することができる。ノイズは、輝度レベルと関連する確
率密度と結びつけられる。ビデオの場合、確率密度は、
信号とは独立した電子ノイズであるガウス性ノイズの確
率密度である。このとき、信号の関数として標準ノイズ
偏差を表現するノイズ曲線は一定である。Ｘ線の場合、
確率密度は、量子化ノイズから生ずるポアソンノイズ分
布の確率密度であり、この量子化ノイズは信号に依存す
る。信号の関数として標準ノイズ偏差を表現するノイズ
曲線は、一般的に直線的であり、ポアソンノイズ分布の
場合には増加的である。このとき生ずる問題点は、Ｘ線
システムがノイズ曲線の形状を変形する電子装置を含む
ことである。ポアソンノイズ分布の場合、ノイズ曲線
は、一般的に非線形であり、一定に増加しない。ノイズ
は電子回路の全体を通過するので、問題となるのは真正
なポアソンノイズ分布のノイズ曲線ではない。したがっ
て、ノイズ曲線は個別のケース毎に決定される必要があ
る。
【０００３】
【従来の技術】ノイズが信号に依存するディジタル画像
のシーケンス中のノイズの分散を処理の途中に判定する
画像処理方法は、英国で発行されたKonad W Leszcynski
による論文"An adaptive technique for digital nois
e suppression in on-line portal imaging", Phys.
Med. Biol., 1990, Vol.35, No.3, 429-439 により公
知である。本引用文献は、ノイズの分散を考慮したノイ
ズ圧縮方法を開示する。このため、画素の輝度の分散が
画像の処理中に平均化された画像の均一領域内において
オンラインで測定される。この平均化された画像はＮ個
の個別のビデオ画像の平均である。分散は１／Ｎの関数
として表現される。ノイズの分散は平均化された画像内
で倍率Ｎで圧縮される。かくして、ランダムノイズの分
散が局所分散の勾配を用いて評価される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】Ｘ線映像化に関する第
１の適用例において、患者に当てられる信号は一般的に
非常に弱く、Ｘ線画像は一般的に非常にノイズを多く含
むので、ノイズを圧縮することが極めて重要である。画
像中のノイズ圧縮を実現するには、上記の理由から、ノ
イズを評価し、すなわち、信号の関数として標準ノイズ
偏差曲線を決定することが必要である。
【０００５】ビデオに関する別の適用例において、ノイ
ズは高周波を含み、高周波の符号化は非常にコスト高で
あるため、符号化の前にノイズを圧縮することが重要で
ある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記の問題点
を解決するため請求項１に記載された画像処理方法を提
供する。本発明による画像処理方法は、量子化ノイズを
評価し、かつ、電子ノイズ、すなわち、ポアソン分布並
びにガウス分布を備えたノイズを評価するため使用でき
る点が有利である。また、本発明の別の利点は実時間処
理に適していることである。
【０００７】画像のノイズを圧縮する画像処理方法は、
請求項９に記載された方法を実施する。ノイズを含むデ
ィジタル医用画像のノイズを圧縮する手段を具備した医
用映像化装置は、請求項１０に記載された手段を含む。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して本発明
の詳細な説明を行う。本発明による方法の原理は、ノイ
ズの分散の増加の特性、より詳細には、標準偏差の増大
の特性に基づく。標準ノイズ偏差に関する限り、ノイズ
と信号の和の標準偏差Ｓ（Ｂ＋Ｓｇ）は、ノイズのみの
標準偏差Ｓ（Ｂ）よりも常に大きく、以下の式： Ｓ（Ｂ＋Ｓｇ） ＞ ＳＢ （１） に従う。この式は、ノイズが信号に依存する場合でも、
ノイズが信号から区別されることを意味する。このこと
は、他の関係から確認される。ノイズと信号の和の分散
は、信号の分散で増加されたノイズの分散に一致し、以
下の式で表される。
【０００９】 分散（Ｂ＋Ｓｇ）＝分散（Ｂ）＋分散（Ｓｇ） （２） 但し、分散（Ｂ）＝［Ｓ（Ｂ）］2 （３） 図２を参照するに、Ｘ線画像のような初期画像Ｊ0 にお
いて、信号Ｓｇは、特に、対象エッジ１０により形成さ
れる。背景は本質的にノイズＢを表す。当業者は、一般
的に、ノイズを評価する前に信号をノイズから分離すべ
きこと、並びに、この目的のためエッジを抽出し得るこ
とを知っている。このタイプの従来の方法は、エッジを
検出し、次に、エッジを抽出する。このような従来の方
法には多数の欠点がある。実際上、エッジを正確に評価
し、信頼できる方式でこれらのエッジを検出することは
困難である。したがって、抽出される情報は、過剰であ
るか、若しくは、不足しているため、これらのエッジを
抽出することは困難である。その上、エッジの抑制はノ
イズの確率密度を変化させる。そのため、エッジの検出
の終了時に、ノイズの評価はこの動作によってバイアス
がかけられている。本発明によれば、信号Ｓｇ及びノイ
ズＢを明示的な形で分離するのではなく、信号及びノイ
ズが統計的な形で分離される。
【００１０】図１に示された本発明の方法のフローチャ
ートを参照して、以下、段階１）乃至１５）を含む本発
明の方法を説明する。 段階１）ステップ１００において、集合［１，ｋ］に属
するアドレスｋと、信号成分Ｓｇ及び信号成分に依存し
たノイズ成分Ｂを含む輝度とを有する画素Ａｋにより形
成された画像Ｊ0 が取得される（ステップ１００）。
【００１１】段階２）ステップ１０１において、画像の
輝度レベルが帯域に分割される。本発明の方法のステッ
プは、信号が存在する画像ゾーン、例えば、図２のゾー
ン１０では、信号とノイズの和の標準偏差がノイズの存
在しないゾーン、例えば、図２のゾーン２０に関係した
標準偏差よりも常に大きいという事実に基づいて、統計
的な手法で信号からノイズを分離することを目的とす
る。また、本発明の原理は、ノイズＢが信号Ｓｇに依存
するという事実に基づく。このステップにおいて、ノイ
ズは局所平均輝度レベルに依存するので、画像の輝度レ
ベルの集合は、１からＰまでの番号が付けられた多数の
Ｐ個の輝度レベルの帯域に分割され、各帯域は実質的に
一定の輝度レベルを含む。帯域毎に、帯域中の輝度レベ
ルの平均値Ｍｋに対する標準ノイズ偏差Ｓｋが存在す
る。したがって、Ｐ個の輝度レベルの各帯域において、
信号Ｓｇ及びノイズＢの随伴出現に対応した最大値を備
えた種々の実現可能な標準ノイズ偏差Ｓｋが存在する。
【００１２】段階３）ステップ１０２において、画像内
の着目画素Ａｋが判定される。図２に示されるような初
期画像Ｊ0 は、全ての原画素を収容するか、若しくは、
サブサンプルされている。 段階４）ステップ１０３において、着目画素Ａｋを取り
囲む多数の画素及び着目画素Ａｋ自体を含む近傍Ｖｋが
判定される。計算の簡単のため、近傍Ｖｋは、一般的
に、図２に示される如く、正方形若しくは矩形状を有す
る。円形状若しくは円盤状の場合、計算が複雑化する。
【００１３】段階５）ステップ１０４において、近傍Ｖ
ｋが与えられた着目画素Ａｋに従って画像が走査され
る。好ましくは、画像は、当業者に公知の標準的な走査
系に従って、例えば、図２に示される如く、平行線Ｘ
１，Ｘ２，Ｘｎに沿って左右及び上下に走査される。処
理中の各画素は現在画素Ａｋと称される。 段階６）ステップ１０５において、近傍Ｖｋ内で局所平
均輝度Ｍｋが決定される。決定された局所平均輝度Ｍｋ
は現在画素Ａｋに割り当てられる。局所平均輝度は以下
の式に従って決定してもよい。
【００１４】
【数４】
【００１５】式中、Ｉは検討されている画素の輝度を表
し、ｊは近傍Ｖｋ内の画素の指数であり、Ｎは近傍Ｖｋ
内の画素数を表す。計算の簡単化のため、局所平均輝度
は、以下の式： Ｍｋ＝Ｃｋ （４ｂ） に従って計算され、式中、Ｃｋは、近傍Ｖｋ内の中心画
素、即ち、現在画素Ａｋの輝度値を表す。
【００１６】段階７）ステップ１０６において、平均輝
度Ｍｋに対応する標準ノイズ偏差Ｓｋが決定される。標
準ノイズ偏差Ｓｋは以下の式に従って計算され得る。
【００１７】
【数５】
【００１８】上記の式において、標準ノイズ偏差Ｓｋは
ノイズ分散の平方根として計算される。簡単化された計
算方法によれば、標準ノイズ偏差Ｓｋの値は以下の式に
従って計算してもよい。
【００１９】
【数６】
【００２０】式（４ａ）及び（５ａ）による平均輝度Ｍ
ｋ及び標準ノイズ偏差Ｓｋの値の完全な計算と、式（４
ｂ）及び（５ｂ）による平均輝度Ｍｋ及び標準ノイズ偏
差Ｓｋの値の簡単化された計算は、動的には選択されな
い。この計算の選択は、本方法の開始時に行われ、画素
間で変更されない。これらの二通りの計算方法は異なる
計算容量を必要とする。
【００２１】段階８）ステップ１０７及び１０８におい
て、局所平均輝度値Ｍｋ及び対応する標準偏差Ｓｋが夫
々に量子化され、量子化された値は、夫々、ＱＭｋ及び
ＱＳｋと表される。このため、ステップ１０７におい
て、局所平均輝度値Ｍｋは、検出された値Ｍｋの整数部
Ｅ（Ｍｋ）を求め、正規化係数ＱＭnormを用いて完全分
割を実行することにより量子化される。一般的に、正規
化係数ＱＭnormは、２のべき乗に一致する。この関係は
以下の式で表される。
【００２２】 ＱＭｋ＝Ｅ（Ｍｋ）／ＱＭnorm （６ａ） また、ステップ１０８において、標準ノイズ偏差Ｓｋ
は、検出された値Ｓｋと正規化係数ＱＳnormの積の整数
部Ｅ（Ｓｋ．ＱＳnorm）を求めることにより量子化され
る。この関係は以下の式で表される。 ＱＳｋ＝Ｅ［（Ｓｋ）×ＱＳnorm］ （６ｂ） 一般的に、ＱＳnormは、１又は２の値をとる。
【００２３】尚、当業者に公知の他の任意の量子化方式
をこの目的のため使用することができる。 段階９）ステップ１１０において、図３に示されるよう
な２次元画像としてヒストグラムＨが作成される。同図
において、点は統計的パラメータＨｋを表し、点の座標
は量子化局所平均値ＱＭｋと量子化標準偏差ＱＳｋとに
より形成される。画像点の輝度に相当する上記座標にお
けるパラメータの第３の変数次元は、所定の量子化局所
平均値ＱＭｋ及び対応した量子化標準ノイズ偏差ＱＳｋ
を有する画素の個数Ｈｋである。
【００２４】図４にはヒストグラムＨの構造の一例が示
されている。横座標には、正規化係数ＱＭnormに依存し
たＰ個の輝度レベルの帯域を決定することができるよう
に画像の階調レベル又は輝度レベルがプロットされる。
正規化係数ＱＭnorm＝８の場合、垂直方向帯域は８輝度
レベルの幅を有する。画像Ｊ0 の近傍Ｖｋは、帯域Ｍ１
乃至ＭＰの中の一つの帯域に収まる局所平均輝度Ｍｋを
生ずる。近傍Ｖｋ毎に、量子化平均値ＱＭｋが与えられ
たとき、対応した量子化標準偏差ＱＳｋが計算される。
量子化標準偏差ＱＳｋは縦座標にプロットされる。正規
化係数ＱＳnorm＝１の場合、標準偏差が１輝度レベル毎
に分離される区分が決定され、帯域１乃至Ｐの各帯域の
上に重ねられる。量子化局所平均値ＱＭｋ及び対応した
量子化標準偏差ＱＳｋは、個々にヒストグラムの区分内
に点（ＱＭｋ，ＱＳｋ）を形成する。画像Ｊ0 の走査中
に、各区分内の点の個数Ｈｋは増大される。この収集に
よって点の画像の形式のヒストグラムが作成され、点の
輝度は同じ座標（ＱＭｋ，ＱＳｋ）を有する点の個数Ｈ
ｋである。正規化係数ＱＭnorm及びＱＳnormは、合理的
な個数Ｐ個の帯域がヒストグラムＨ内に存在し、区分内
に合理的な値Ｈｋが存在し、すなわち、空の区分、若し
くは、１に一致する１個の要素Ｈｋしか含まない区分が
僅かしか存在しないように決定される。
【００２５】段階１０）ステップ１１１において、ヒス
トグラムＨに基づいて、量子化局所輝度値ＱＭｋ毎に統
計的パラメータＨｋと量子化標準偏差ＱＳｋとの間の統
計的関係が決定される。これにより統計的規則ｆが得ら
れる。統計的規則ｆの個数Ｐは、決定された量子化平均
輝度値ＱＭｋの個数Ｐ、又は、ヒストグラムＨの帯域の
個数Ｐと一致する。
【００２６】例えば、図５は、ヒストグラムＨの帯域２
においてＨｋ＝ｆ（ＱＳｋ）に対する統計的規則ｆを表
す。ここで、ＱＭｋ＝２であり、この帯域は、図４に示
される如く、輝度レベル８乃至１５によって制限され
る。 段階１１）ステップ１１２において、Ｐ個の統計的規則
が処理される。上記統計的規則ｆ毎に、本発明が依拠す
る原理から発生する主最大値又は第１の最大値が存在
し、即ち、前述の信号及びノイズの付随関係（関係式
（１）及び（２））の結果である最大値が存在する。こ
の最大値は演算ステップ１１２の間に決定され、Ｐ個の
曲線の中からの曲線ｆ毎にＭ１乃至ＭＰと称されるこの
最大値に対し、最大統計的パラメータＨｋｍａｘが対応
した固有標準ノイズ偏差ＱＳｋｍａｘと関連して見つけ
られる。Ｐ個の統計的規則が存在する場合に、ステップ
１１２の間に獲得された曲線ｆのＰ個の最大値Ｍ１乃至
ＭＰが存在する。
【００２７】段階１２）ステップ１１３において、全て
のＨｋｍａｘに対し、関連したＰ個の平均輝度値ＱＭｋ
又はＰ個の対応した固有標準ノイズ偏差値ＱＳｋｍａｘ
が夫々探索される。図６を参照するに、このような方法
で座標値ＱＳｋｍａｘ、ＱＭｋで表されるＰ個の点が決
定される。 段階１３）ステップ１１４において、上記Ｐ個の点の座
標ＱＳｋｍａｘ、ＱＭｋに夫々対応する非量子化値が決
定される。ＱＳｋｍａｘに基づいて、各最大値Ｍ１乃至
ＭＰに対応した非量子化標準ノイズ偏差Ｓｋｍａｘが決
定される。この動作は、平均値Ｍｋのスライスに対応す
る標準ノイズ偏差ＳＢｋの決定を可能にする。実際上、
標準ノイズ偏差ＳＢｋはＳｋｍａｘの線形関係であり、
その係数は、以下の式： ＳＢｋ＝［Ｎ／（Ｎ−１）］1/2 Ｓｋｍａｘ （７） に従って、近傍Ｖｋ内に含まれる画素の数に依存する。
また、平均非量子化輝度Ｍｋは、当業者に公知の演算Ｑ
Ｍｋ-1を利用して量子化平均値ＱＭｋに基づいて決定さ
れる。
【００２８】段階１４）ステップ１２０において、解析
されたＰ個の点に対応する関連した平均輝度値Ｍｋの関
数ｇとして標準ノイズ偏差ＳＢｋの分散に基づき、画像
中の信号の関数として標準ノイズ偏差の分散に関係する
統計的規則ＮＣが決定され、例えば、ＳＢｋ＝ｇ（Ｍ
Ｋ）を表す図６に示されたノイズ曲線が形成される。 段階１５）ステップ１３０において、ノイズ曲線の知識
を必要とし当業者に公知のいずれかの方法によってノイ
ズ圧縮された画像Ｊを供給するため、ノイズ曲線ＮＣに
基づいて画像Ｊ0 のノイズが圧縮される。
【００２９】かくして、本発明の方法は、Ｘ線画像のノ
イズ圧縮に適用され得る。ステップ１００で取得される
ようなＸ線画像Ｊ0 の自動的かつ系統的な走査によっ
て、曲線ＮＣから推定されるノイズが各画素の輝度から
除去される。画像のシーケンスが取得される場合、ノイ
ズは大きく変化をしないので、ノイズの除去は、例え
ば、１０画像毎若しくは２画像毎に更新することがで
き、表示装置７を用いて実時間に検査され得るノイズ圧
縮画像のシーケンスの形成が可能になる。
【００３０】
【実施例】例えば、図７は、上記のノイズ圧縮方法を実
施する手段を具備したディジタルＸ線撮影システムを含
む医用映像化装置を示す図である。この装置は、Ｘ線源
１と、患者収容台２と、患者の体を通過するＸ線の受信
装置、特に、Ｘ線増倍装置３と、Ｘ線増倍装置に接続さ
れた撮像管４と、撮像管４からデータが供給されるマイ
クロプロセッサを含む画像処理システム５とを有する。
【００３１】画像処理システム５は幾つかの出力を有
し、その中の一つの出力６は、処理後又は処理前の画像
若しくは画像のシーケンスを可視化するモニター７に接
続される。ディジタル化されたＸ線撮影画像は、８ビッ
ト又は１０ビットに符号化された５１２×５１２若しく
は１０２４×１０２４画素を含む。各画素は、２５６若
しくは１０２４輝度レベルの中のある輝度レベルが割り
当てられる。例えば、画像の暗い領域は低輝度レベルを
有し、明るい領域は高輝度レベルを有する。
【００３２】ディジタル化された画像は蛍光透視モード
で獲得することができる。本発明は、特に、動脈造影画
像の処理に使用することができる。上記のディジタル画
像処理方法の中の種々のステップ及び動作は、画像処理
システム５において実施される。データはメモリ領域
（図示しない）に記憶され得る。また、記録手段（図示
しない）を使用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】ノイズ曲線を判定し、ノイズを圧縮する方法の
フローチャートである。
【図２】初期画像Ｊ0 の説明図である。
【図３】点Ｈｋ＝（ＱＳｋ，ＱＭｋ）により構成される
画像の形式でヒストグラムＨを示す図である。
【図４】ヒストグラムＨの構造を示す図である。
【図５】ＱＭｋ＝一定に対し、Ｐ個の統計曲線Ｈｋ＝ｆ
（ＱＳｋ）の最大値ＨｋＭａｘの判定を説明する図であ
る。
【図６】ノイズ曲線ＮＣを示す図である。
【図７】医用Ｘ線装置を示す図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 590000248 Ｇｒｏｅｎｅｗｏｕｄｓｅｗｅｇ １, 5621 ＢＡ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ， Ｔｈ ｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ (72)発明者 シェリフ マクラム−エベイ フランス国，78720 ダンピエール，リ ュ・ド・レラブル 30 (72)発明者 クリステル スワイェ フランス国，75005 パリ，ブルヴァー ル・ド・ロピタル 14−２

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 画像に関係するノイズ曲線を決定する画
    像処理方法において、 信号成分及び信号に依存するノイズ成分を含む輝度を有
    する画素により形成された画像を取得する段階と、 上記画像の輝度レベルの集合を実質的に均一輝度レベル
    を備えた帯域に分割する段階と、 量子化標準ノイズ偏差のレベルで量子化標準ノイズ偏差
    の分布を上記帯域の輝度に結合する複数の統計的分布規
    則を決定する段階と、 上記統計的分布規則に基づいて、上記画像の実質的に均
    一輝度レベルの関数として複数の標準ノイズ偏差を決定
    する段階と、 上記画像の上記輝度レベルの関数として上記標準ノイズ
    偏差の分散の統計的規則として上記ノイズ曲線を決定す
    る段階とを含む方法。
  2. 【請求項２】 上記画像の帯域の輝度レベルに対し上記
    量子化ノイズ偏差の実質的に同一レベルを有する多数の
    画素を表現する１個の統計的パラメータを含む統計的パ
    ラメータを決定する段階と、 上記統計的パラメータを帯域毎に上記量子化標準ノイズ
    偏差のレベルに結合する関係として上記複数の統計的分
    布規則を決定し、上記統計的分布規則毎に、対応した固
    有標準ノイズ偏差に結合された最大統計的パラメータを
    決定する段階と、 上記固有標準ノイズ偏差毎に、帯域の実質的に均一輝度
    レベルに対応した標準ノイズ偏差を決定し、上記標準ノ
    イズ偏差を上記帯域の上記輝度レベルに結合する関係と
    して上記ノイズ曲線を決定する段階とを含む請求項１記
    載の方法。
  3. 【請求項３】 上記画像中のアドレスｋ（但し、ｋ∈
    ［１，Ｋ］）を有する着目画素を決定する段階と、 上記着目画素の周辺の多数の画素及び上記着目画素を含
    む近傍を決定する段階と、 現在画素とも称される上記着目画素に基づいて上記近傍
    に関して画像を走査する段階と、 上記近傍で上記現在画素に割り当てられる平均輝度値を
    決定する段階と、 上記平均輝度値に対応した上記標準ノイズ偏差を決定す
    る段階とを更に有し、 上記輝度レベルの帯域及び上記標準偏差レベルを決定す
    る請求項２記載の方法。
  4. 【請求項４】 局所平均輝度値及び対応した標準ノイズ
    偏差を離散化する段階と、 上記量子化された局所平均値及び上記量子化された標準
    ノイズ偏差を座標として有し、上記座標の変数次元は所
    定の量子化局所平均値及び対応した量子化標準ノイズ偏
    差を有する画素の数である上記統計的パラメータが、画
    像の点に相当する２次元画像としてヒストグラムを作成
    する段階とを更に含み、 上記統計的パラメータを決定する請求項３記載の方法。
  5. 【請求項５】 上記ヒストグラムに基づいて、上記統計
    的パラメータの値と、上記量子化局所輝度値毎に量子化
    された上記標準ノイズ偏差との間の関係として、統計的
    規則を決定する段階を更に有する請求項４記載の方法。
  6. 【請求項６】 固有の量子化標準ノイズ偏差に対応した
    量子化されていない標準ノイズ偏差の値を決定する段階
    と、 対応した量子化されていない輝度レベルの値を決定する
    段階とを更に有する請求項５記載の方法。
  7. 【請求項７】 上記局所平均輝度Ｍｋは、以下の式、 【数１】 に従って計算され、式中、Ｉは着目画素の輝度を表し、
    Ｖｋは上記着目画素の近傍を表し、Ｎは上記近傍Ｖｋ内
    の画素数を表し、ｊは上記近傍Ｖｋ内の画素の指数を表
    し、 上記関連した標準ノイズ偏差Ｓｋは、以下の式、 【数２】 に従って計算され、式中、Ｃｋは上記近傍Ｖｋ内の中心
    画素の輝度値を表すことを特徴とする請求項６記載の方
    法。
  8. 【請求項８】 上記局所平均輝度Ｍｋ及び上記関連した
    標準ノイズ偏差Ｓｋは、以下の簡単化された式、 【数３】 に従って計算され、式中、Ｉは着目画素の輝度を表し、
    Ｖｋは上記着目画素の近傍を表し、Ｎは上記近傍Ｖｋ内
    の画素数を表し、ｊは上記近傍Ｖｋ内の画素の指数を表
    し、Ｃｋは上記近傍Ｖｋ内の中心画素の輝度値を表すこ
    とを特徴とする請求項６記載の方法。
  9. 【請求項９】 ノイズを圧縮する前に処理されるべき画
    像又は画像のシーケンスのノイズを評価するため、請求
    項１乃至８のうちいずれか１項記載の方法を実施するこ
    とを特徴とする画像のノイズを圧縮する方法。
  10. 【請求項１０】 ノイズを含むディジタル医用画像中の
    ノイズを圧縮する手段を具備した医用映像化装置におい
    て、 信号成分及びノイズ成分を含む輝度を有する画素によっ
    て形成された画像を取得するシステムと、 上記画像のデータ及び表示システムにアクセス可能であ
    り、請求項９に記載された方法を実施するマイクロプロ
    セッサを含む画像処理システムとを有する医用映像化装
    置。
JP10349083A 1997-12-09 1998-12-08 信号依存性のノイズを含む画像の処理方法 Withdrawn JPH11262482A (ja)

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