WO2011155867A1 - Способ коррекции цифровых изображений - Google Patents

Способ коррекции цифровых изображений Download PDF

Info

Publication number
WO2011155867A1
WO2011155867A1 PCT/RU2010/000612 RU2010000612W WO2011155867A1 WO 2011155867 A1 WO2011155867 A1 WO 2011155867A1 RU 2010000612 W RU2010000612 W RU 2010000612W WO 2011155867 A1 WO2011155867 A1 WO 2011155867A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
images
image
dynamic range
digital image
approximating
Prior art date
Application number
PCT/RU2010/000612
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Вольдемар Освальдович РЕБОНИ
Анатолий Иванович МАЗУРОВ
Ян Сергеевич ЛЕИФЕРКУС
Original Assignee
Закрытое Акционерное Общество "Импульс"
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Закрытое Акционерное Общество "Импульс" filed Critical Закрытое Акционерное Общество "Импульс"
Priority to EP10805342.2A priority Critical patent/EP2581876A1/en
Priority to KR1020117013498A priority patent/KR101262521B1/ko
Priority to JP2012519496A priority patent/JP2012518858A/ja
Priority to EA201100631A priority patent/EA015986B1/ru
Priority to CN2010800148812A priority patent/CN102439629A/zh
Priority to UAA201108308A priority patent/UA104442C2/ru
Priority to US13/239,807 priority patent/US8417048B2/en
Publication of WO2011155867A1 publication Critical patent/WO2011155867A1/ru
Priority to US13/853,822 priority patent/US8559692B2/en

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/30—Transforming light or analogous information into electric information
    • H04N5/32—Transforming X-rays
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/50—Control of the SSIS exposure
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/60—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20016—Hierarchical, coarse-to-fine, multiscale or multiresolution image processing; Pyramid transform

Definitions

  • the technical field relates to the field of digital image processing and can be used to solve problems of processing digital images obtained using high-energy radiation, including x-ray.
  • Patent N ° EP212004A1 published 18.1 1.2009
  • correction of a digital image obtained using electromagnetic radiation, including x-ray converted into an electrical signal and directed to the digital image former, which consists in the fact that carry out a pyramidal decomposition of the original digital image into detailed and approximating images, removing the scattered radiation in the approximating part of the image ny, carrying out the process of increasing contrast for detailing images, combining processed detailing and approximating images, subsequent reconstruction and formation of the final image.
  • the disadvantage of this method is that it does not provide the ability to correct the amplitude and frequency characteristics of the image, noise reduction, removing the effect of scattered radiation and correcting the dynamic range of the image in accordance with the dynamic range of the proposed output device.
  • the technical result of the invention is the ability to correct the amplitude and frequency characteristics of the image, noise reduction, the ability to remove the effect of scattered radiation and correct the dynamic range of the image in accordance with the dynamic range of the proposed output device.
  • the subsequent reconstruction and formation of the final image is achieved by the fact that before the decomposition operation the dynamic range of the image is determined and the amplitude characteristic is corrected, after the decomposition operation the signal-to-noise ratio is determined, noise reduction is performed in the detailed images, and correction of detailed images in accordance with the frequency correction coefficient the characteristics, which are determined taking into account the dynamic range of the output device, the transmission function of the modulator of the source of the initial digital image, the specified degree of correction of the detailing images and the obtained signal-to-noise ratio, then the detailing images are corrected in accordance with the determined correction factor and
  • the signal-to-noise ratio can be determined by the difference between the maximum and minimum signal values for approximating images, referred to the magnitude of the noise value of the detailed images.
  • the correction of the edge artifacts of the detailing images is performed using the sigma function, the parameters of which are determined depending on the minimum and maximum values of the detailing images and using the values of the modulation transfer function of the digital image driver in determining the correction coefficient of the frequency response.
  • FIG. 1 - 13 shows an example of a specific implementation, which illustrates the essence of the claimed technical solution, the possibility of technical implementation and the achievement of the claimed technical result.
  • FIG. 1 schematically shows an X-ray image acquisition system.
  • FIG. 2 presents the first part of the algorithm.
  • FIG. 3 presents the second part of the algorithm.
  • FIG. 4 presents the third part of the algorithm.
  • FIG. 5 shows the original digital image
  • FIG. 6 to 8 show images processed by the present method.
  • FIG. 9 shows the position of the fragment in the image.
  • Fig 10 - 13 shows fragments of images processed by the present method.
  • the x-ray tube 1 with a collimator 4 generates a beam of 3 x-rays for passage through the object 2, subjected to x-ray examination.
  • the radiation is perceived by the digital imager (detector) 6, from which the image is transmitted to the monitor screen.
  • the modulation transfer function, then MTF, of detector 6 is determined.
  • source image (position 7 in Fig. 2).
  • Adjust the amplitude characteristic of the image (optional) (position 9 in Fig. 2).
  • logarithm can be used as a method of correcting the amplitude characteristic.
  • the output signal becomes directly proportional to the total value of the attenuation coefficient of x-ray radiation.
  • the image is decomposed using the Laplace pyramid method (positions 10 - 12 in Figs. 2 and 3), where the images are divided into low-frequency (LF) (approximating) part 1 1 and high-frequency (HF) (detailing), part 12. These parts, in turn, are divided into LF and HF parts, etc.
  • LF low-frequency
  • HF high-frequency
  • SNR signal to noise ratio
  • SNR signal-to-noise ratio
  • Noise reduction is carried out as follows: in the Laplace pyramid in each level, the high-frequency part is processed (position 16 in Fig. 3) by a separate noise reduction algorithm, which can be based on the methods of wavelet transform, local average, two-way transform (bilateral), combined methods, etc.
  • the degree of noise reduction can be pre-set within the range of 0% - 100%.
  • the subprocess of determining the correction coefficient of the frequency response is controlled by the following parameters (position 17 in Fig. 3):
  • the minimum and maximum values are determined in each RF part, according to which the sigma parameters are determined, the function by which the RF parts of the image are processed (position 18 in Fig. 3).
  • the dynamic range of the obtained image is scaled in accordance with the dynamic range of the original image (position 21 in FIG. 4).
  • the processed image is output to the output device (position 22 in FIG. 4).
  • FIG. 5 -13 The possibility of achieving a technical result is illustrated in FIG. 5 -13.
  • FIG. 5 shows the original digital image, it does not show part of the bone structure (dark places).
  • Fig. 6 shows almost all bone structure.
  • Fig. 7 shows the entire bone structure and partially soft tissues.
  • Fig. 8 shows the entire bone structure and almost all soft tissues.
  • FIG. 9 shows the position of the fragment in the picture.
  • the first parameter is the dynamic range of the output image in arbitrary numbers, close in meaning to the value Smax / Smin, where Smax is the maximum signal value in the image, Smin is the minimum signal value in the image. Range of values: 16 - 2048.
  • the second parameter is the percentage of noise removal. Range of values: 0-100%. 0 - no noise removal. 100 - all noise is deleted.
  • the image is 64, the degree of noise removal is 60%;
  • the technical result of the invention is achieved: the ability to correct the amplitude and frequency characteristics of the image, noise reduction, the ability to remove the effect of scattered radiation and correct the dynamic range of the image in accordance with the dynamic range of the proposed output device.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)
  • Picture Signal Circuits (AREA)

Abstract

Предлагается способ коррекции цифрового изображения, полученного с помощью электромагнитного излучения, в том числе рентгеновского, преобразованного в электрический сигнал и направленного на формирователь цифрового изображения, заключающийся в том, что осуществляют пирамидальное разложение исходного цифрового изображения на детализирующие и аппроксимирующие изображения, удаление рассеянного излучения в аппроксимирующей части изображений, проведение процесса повышения контраста и шумоподавления для детализирующих изображений, объединение обработанных детализирующих и аппроксимирующих изображений, последующую реконструкцию и формирование конечного изображения. Результатом применения данного способа обработки изображения является удаление (подавление) компоненты рассеянного излучения, шумоподавление, коррекция динамического диапазона выходного изображения в соответствии с динамическим диапазоном устройства вывода и масштабирование динамического диапазона выходного изображения в соответствии с динамическим диапазоном первоначального изображения.

Description

Название изобретения
СПОСОБ КОРРЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ Область техники Изобретение относится к области обработки цифровых изображений и может быть использовано, для решения задач обработки цифровых изображений, полученных с помощью высокоэнергетического излучения, в том числе рентгеновского.
Предшествующий уровень техники В облучаемом объекте возникает рассеянное излучение, которое имеет сильное влияние на обнаруживаемость деталей в полученных изображениях. Рассеяние приводит к уменьшению контраста, денситометрической неточности и потере чёткости изображения. Обычные методы обращения с эффектами рассеяния направлены на уменьшение интенсивности рассеянного излучения, достигающего приёмника изображений (Sorenson, J. A., and Niklason, L. Т., 1988, Progress in Medical Imaging, edited by V. L. Newhouse (New York: Springer), pp. 159-184). Такие методы могут применяться, во многих случаях, только путем трехкратного и более увеличения дозы, а также шума получаемого изображения.
Обычные методы решают задачу уменьшения влияния рассеяния в исходном изображении за счет применения решёток, воздушных промежутков и коллимации пучка. Эти методы уменьшают компонент рассеянного излучения в общем сигнале рассеяния на приёмнике. Однако, они удаляют его не полностью и не оказывают прямого влияния на компонент вуали. Кроме того, использование решёток или воздушных промежутков приводит к значительным увеличением дозы (Sorenson, J. А., and Niklason, L. Т., 1988, Progress in Medical Imaging, edited by V. L. Newhouse (New York: Springer), pp. 159-184). Компенсация эффектов рассеяния может быть облегчена использованием компьютеризованных процессоров изображения, подключённых к приёмнику изображения - цифровых систем рентгенографии и рентгеноскопии (Maher, К. P., and Malone, J. F., 1986, Contemp. Phys., 27, 533). Разработанные методы компенсации обычно включают в себя вычисление поля рассеянного излучения и вычитание этого поля из обычного изображения (Love. L. A., and Kruger, R. А. , 1987, Medical Physics, 14, 1 78).
Наиболее близким способом к заявляемому техническому решению является способ (Патент N° ЕР212004А1 , опубликован 18.1 1.2009) коррекции цифрового изображения, полученного с помощью электромагнитного излучения, в том числе рентгеновского, преобразованного в электрический сигнал и направленного на формирователь цифрового изображения, заключающийся в том, что осуществляют пирамидальное разложение исходного цифрового изображения на детализирующие и аппроксимирующие изображения, удаление рассеянного излучения в аппроксимирующей части изображений, проведение процесса повышения контраста для детализирующих изображений, объединение обработанных детализирующих и аппроксимирующих изображений, последующую реконструкцию и формирование конечного изображения.
Недостатком этого способа является то, что в нем не обеспечена возможность коррекции амплитудной и частотной характеристик изображения, шумоподавление, удаление влияния рассеянного излучения и коррекции динамического диапазона изображения в соответствии с динамическим диапазоном предполагаемого устройства вывода.
Раскрытие изобретения
Техническим результатом изобретения является возможность коррекции амплитудной и частотной характеристик изображения, шумоподавление, возможность удаления влияния рассеянного излучения и коррекции динамического диапазона изображения в соответствии с динамическим диапазоном предполагаемого устройства вывода.
Указанный технический результат в способе коррекции цифрового изображения, полученного с помощью электромагнитного излучения, в том числе рентгеновского, преобразованного в электрический сигнал и направленного на формирователь цифрового изображения, заключающемся в том, что осуществляют пирамидальное разложение исходного цифрового изображения на детализирующие и аппроксимирующие изображения, удаление рассеянного излучения в аппроксимирующей части изображений, осуществляют процесс повышения контраста для детализирующих изображений, объединение обработанных детализирующих и аппроксимирующих изображений, последующую реконструкцию и формирование конечного изображения достигается тем, что перед названной операцией разложения определяют динамический диапазон изображения и осуществляют коррекцию амплитудной характеристики, после названной операции разложения определяют отношение сигнала к шуму, осуществляют шумоподавление в детализирующих изображениях, выполняют коррекцию детализирующих изображений в соответствии с коэффициентом коррекции частотной характеристики, который определяют с учетом динамического диапазона выходного устройства, функции передачи модуляции формирователя исходного цифрового изображения, заданной степени коррекции детализирующих изображений и полученного соотношения сигнал - шум, далее корректируют детализирующие изображения в соответствии с определенным коэффициентом коррекции и яркостью аппроксимирующих изображений, выполняют коррекцию краевых артефактов детализирующих изображений, а после выполнения названной реконструкции изображения выполняют масштабирование динамического диапазона выходного изображения в соответствии с динамическим диапазоном исходного цифрового изображения и передачу его на устройство вывода. Разложение исходного цифрового изображения может быть осуществлено, например, методом Лапласа или методом вейвлет - преобразования.
Отношение сигнала к шуму может быть определено по разности максимального и минимального значений сигнала для аппроксимирующих изображений, отнесенной к величине значения шума детализирующих изображений.
Коррекцию краевых артефактов детализирующих изображений выполняют с помощью сигма функции, параметры которой определяют в зависимости от минимальных и максимальных значений детализирующих изображений и используя значения функции передачи модуляции формирователя цифрового изображения в определении коэффициента коррекции частотной характеристики.
На фиг. 1 - 13 показан пример конкретного выполнения, который иллюстрирует сущность заявляемого технического решения, возможность технической реализации и достижение заявляемого технического результата.
На фиг. 1 схематично показана система получения рентгеновского изображения.
На фиг. 2 представлена первая часть алгоритма.
На фиг. 3 представлена вторая часть алгоритма.
На фиг. 4 представлена третья часть алгоритма.
На фиг. 5 показано исходное цифровое изображение.
На фиг. 6 - 8 показаны изображения, обработанные по заявляемому способу.
На фиг. 9 показано положение фрагмента на изображении.
На фиг 10 - 13 показаны фрагменты изображений, обработанные по заявляемому способу. Как показано на фиг.1 , рентгеновская трубка 1 с коллиматором 4 вырабатывает пучок 3 рентгеновских лучей для прохождения через объект 2, подвергаемый рентгеновскому обследованию. Излучение воспринимается формирователем цифрового изображения (детектором) 6, с которого изображение передается на экран монитора.
Далее способ реализуют в последовательности операций (фиг. 2 - 4), которая описана ниже.
Определяют функцию передачи модуляции, далее MTF, детектора 6.
Осуществляют ввод изображения, подлежащего обработке ("исходного изображения") (позиция 7 на фиг. 2).
Определяют динамический диапазон (минимальный - максимальный) "исходного" изображения (позиция 8 на фиг. 2).
Корректируют амплитудную характеристику изображения (опционно) (позиция 9 на фиг. 2). В качестве метода коррекции амплитудной характеристики может быть использовано логарифмирование. Сигнал "исходного" изображения имеет вид: и=ио е"
где U - "исходный" сигнал, UQ - доза, μ - коэффициент рентгеновского поглощения материала объекта, t - толщина объекта. После логарифмирования это уравнение приобретает следующий вид:
Figure imgf000007_0001
Таким образом, выходной сигнал становится прямопропорциональным суммарному значению коэффициента ослабления рентгеновского излучения.
Осуществляют разложение изображения по методу пирамиды Лапласа (позиции 10 - 12 на фиг. 2 и 3), где изображения делят на низкочастотную (НЧ) (аппроксимирующую) часть 1 1 , и высокочастотную (ВЧ) (детализирующую), часть 12. Эти части, в свою очередь, делятся на НЧ и ВЧ части и т.д. Определяют отношение сигнала к шуму (SNR). Расчёт производят следующим образом (фиг.З):
для самого низкочастотного уровня пирамиды Лапласа определяют минимальное (Min) и максимальное (Мах) значения сигнала (позиция 13 на фиг. 3);
для самого высокочастотного уровня пирамиды Лапласа определяют стандартное отклонение (что эквивалентно измерению шума в этом уровне) (позиция 14 на фиг. 3);
отношение "сигнал-шум" (SNR) (позиция 15 на фиг. 3) определяют по следующей формуле:
Max-Min =Q ro
0 όι
Шумоподавление производят следующим образом: в пирамиде Лапласа в каждом уровне высокочастотную часть подвергают обработке (позиция 16 на фиг. 3) отдельным алгоритмом шумоподавления, который может быть основан на методах вейвлет-преобразования, местного среднего (local average), двухстороннего преобразования (bilateral), комбинированных методах и пр. Степень шумоподавления может предварительно задаваться в пределах 0% - 100%.
Подпроцесс определения коэффициента коррекции частотной характеристики управляется следующими параметрами (позиция 17 на фиг. 3):
a) динамическим диапазоном, до которого ограничивают динамический диапазон изображения в соответствии с динамическим диапазоном выходного устройства (плёночный принтер, компьютерный дисплей и т.д.)
b) MTF детектора, при помощи которого было получено первоначальное изображение;
c) степенью коррекции высоких частот (HF Gain) (задаётся в % увеличения / уменьшения) (позиция 16 на фиг. 3);
d) рассчитанным отношением "сигнал-шум" (позиция 15 на фиг. 3). Изображения ВЧ части на каждом уровне пирамиды корректируют в соответствии с коэффициентами коррекции частотной характеристики, полученными на этапе коррекции амплитудной характеристики некоторой функцией (позиция 9 на фиг.2). Данная коррекция задаётся двумя параметрами:
e) коэффициентом коррекции, который получен при определении динамического диапазона исходного изображения (позиция 17 на фиг. 3);
f) яркостью изображения НЧ части изображения того же уровня пирамиды (чем больше яркость, тем меньше усиление высоких частот, в соответствии с некоторой функцией или линейной зависимостью).
Для предотвращения чрезмерного выделения краёв структур на изображении (краевых артефактов) в каждой ВЧ части определяют минимальные и максимальные значения, в соответствии с которыми определяются параметры сигма - функции, при помощи которой проводится обработка ВЧ частей изображения (позиция 18 на фиг. 3).
Далее выполняют обратную реконструкцию изображения из пирамиды Лапласа (позиция 20 на фиг. 3 и 4).
Динамический диапазон полученного изображения масштабируют в соответствии с динамическим диапазоном первоначального изображения (позиция 21 на фиг. 4).
Обработанное изображение выводят на устройство вывода (позиция 22 на фиг. 4).
Лучший вариант осуществления изобретения
Возможность достижения технического результата проиллюстрирована на фиг. 5 -13. На фиг. 5 показано исходное цифровое изображение, на нем не видно части костной структуры (темные места). На изображении со слабой обработкой (фиг. 6) видна практически вся костная структура. На изображении с нормальной обработкой (фиг. 7) видна вся костная структура и частично мягкие ткани. На изображении с сильной обработкой (фиг. 8) видна вся костная структура и практически все мягкие ткани.
На фиг. 9 показано положение фрагмента на снимке.
На фрагменте исходного изображения (фиг. 10) виден шум и нет деталировки
На фрагменте изображения со слабой обработкой (фиг. 1 1 ) удален шум и повышена деталировка.
На фрагменте изображения с нормальной обработкой (фиг. 12) деталировка доведена до нормального значения. На фрагменте изображения с сильной обработкой (фиг. 13) видна детально вся костная структура при приемлемом уровне шума.
Приведенные на фиг. 5 - 13 примеры обработки с помощью заявляемого способа показывают влияние двух основных параметров фильтра. Первый параметр - динамический диапазон выходного изображения в условных цифрах, близких по смыслу к величине Smax/Smin, где Smax - максимальное значение сигнала на изображении, Smin - минимальное значение сигнала на изображении. Диапазон значений: 16 - 2048.
Второй параметр - степень удаления шумов в процентах. Диапазон значений: 0-100%. 0 - нет удаления шумов. 100 - все шумы удаляются.
Параметры для снимков на рисунках соответственно:
1. Слабая обработка: динамический диапазон выходного изображения 256, степень удаления шумов 30%;
2. Нормальная обработка: динамический диапазон выходного
изображения равен 64, степень удаления шумов 60%;
3. Сильная обработка: динамический диапазон выходного изображения = 32, степень удаления шумов 90%. Промышленная применимость
Таким образом, достигается технический результат изобретения - возможность коррекции амплитудной и частотной характеристик изображения, шумоподавление, возможность удаления влияния рассеянного излучения и коррекции динамического диапазона изображения в соответствии с динамическим диапазоном предполагаемого устройства вывода.

Claims

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
1. Способ коррекции цифрового изображения, полученного с помощью электромагнитного излучения, в том числе рентгеновского, преобразованного в электрический сигнал и направленного на формирователь цифрового изображения, заключающийся в том, что выполняют пирамидальное разложение исходного цифрового изображения на детализирующие и аппроксимирующие изображения, удаляют рассеянное излучение в аппроксимирующей части изображений, осуществляют процесс повышения контраста для детализирующих изображений, объединяют обработанные детализирующие и аппроксимирующие изображения, выполняют последующую реконструкцию и формируют конечное изображение, отличающийся тем, что перед названной операцией разложения определяют динамический диапазон изображения и осуществляют коррекцию амплитудной характеристики, а после названной операции разложения определяют отношение сигнала к шуму, осуществляют шумоподавление в детализирующих изображениях, выполняют коррекцию детализирующих изображений в соответствии с коэффициентом коррекции частотной характеристики, который определяют с учетом динамического диапазона выходного устройства, функции передачи модуляции формирователя исходного цифрового изображения, заданной степени коррекции детализирующих изображений и полученного соотношения сигнал - шум, далее корректируют детализирующие изображения в соответствии с определенным коэффициентом коррекции и яркостью аппроксимирующих изображений, выполняют коррекцию краевых артефактов детализирующих изображений, а после выполнения реконструкции изображения выполняют масштабирование динамического диапазона выходного изображения в соответствии с динамическим диапазоном исходного цифрового изображения и передачу его на устройство вывода.
2. Способ по п. 1 , отличающийся тем, что разложение исходного цифрового изображения осуществляют методом пирамиды Лапласа.
3. Способ по п. 1 , отличающийся тем, что разложение исходного цифрового изображения осуществляют методом вейвлет - преобразования.
4. Способ по п. 2 или 3, отличающийся тем, что отношение сигнала к шуму определяют по разности максимального и минимального значений сигнала для аппроксимирующих изображений, отнесенной к величине значения шума детализирующих изображений.
5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что коррекцию краевых артефактов детализирующих изображений выполняют с помощью сигма функции, параметры которой определяют в зависимости от минимальных и максимальных значений детализирующих изображений и, используя значения функции передачи модуляции формирователя цифрового изображения в определении коэффициента коррекции частотной характеристики .
PCT/RU2010/000612 2010-06-08 2010-10-21 Способ коррекции цифровых изображений WO2011155867A1 (ru)

Priority Applications (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP10805342.2A EP2581876A1 (en) 2010-06-08 2010-10-21 Method for correcting digital images
KR1020117013498A KR101262521B1 (ko) 2010-06-08 2010-10-21 디지털 이미지를 보정하기 위한 방법
JP2012519496A JP2012518858A (ja) 2010-06-08 2010-10-21 デジタル画像の補正方法
EA201100631A EA015986B1 (ru) 2010-06-08 2010-10-21 Способ коррекции цифровых изображений
CN2010800148812A CN102439629A (zh) 2010-06-08 2010-10-21 数字图像校正方法
UAA201108308A UA104442C2 (ru) 2010-06-08 2010-10-21 Способ коррекции цифровых изображений
US13/239,807 US8417048B2 (en) 2010-06-08 2011-09-22 Method for correction of digital images
US13/853,822 US8559692B2 (en) 2010-06-08 2013-03-29 Method for correction of digital images

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010123733/08A RU2434288C1 (ru) 2010-06-08 2010-06-08 Способ коррекции цифровых изображений
RU2010123733 2010-06-08

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US13/239,807 Continuation US8417048B2 (en) 2010-06-08 2011-09-22 Method for correction of digital images

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2011155867A1 true WO2011155867A1 (ru) 2011-12-15

Family

ID=43607967

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/RU2010/000612 WO2011155867A1 (ru) 2010-06-08 2010-10-21 Способ коррекции цифровых изображений

Country Status (9)

Country Link
US (1) US8417048B2 (ru)
EP (1) EP2581876A1 (ru)
JP (2) JP2012518858A (ru)
KR (1) KR101262521B1 (ru)
CN (1) CN102439629A (ru)
EA (1) EA015986B1 (ru)
RU (1) RU2434288C1 (ru)
UA (1) UA104442C2 (ru)
WO (1) WO2011155867A1 (ru)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2434288C1 (ru) * 2010-06-08 2011-11-20 Закрытое Акционерное Общество "Импульс" Способ коррекции цифровых изображений
US9128584B2 (en) * 2013-02-15 2015-09-08 Carl Zeiss X-ray Microscopy, Inc. Multi energy X-ray microscope data acquisition and image reconstruction system and method
CN103500442B (zh) * 2013-09-29 2017-06-06 华南理工大学 集成电路封装中的x射线图像多尺度细节增强方法
JP6071853B2 (ja) 2013-11-26 2017-02-01 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
JP6145889B2 (ja) 2014-03-24 2017-06-14 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置および方法並びにプログラム
CN107949848B (zh) * 2015-06-26 2022-04-15 英特尔公司 数字图像中的缺陷检测和校正
JP6525772B2 (ja) * 2015-06-30 2019-06-05 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、放射線撮影システムおよび画像処理プログラム
US10123761B2 (en) 2015-07-01 2018-11-13 William E. Butler Device and method for spatiotemporal reconstruction of a moving vascular pulse wave in the brain and other organs
EP3147650A1 (en) * 2015-09-22 2017-03-29 MyCartis N.V. Cross-talk correction in multiplexing analysis of biological sample
US10387991B2 (en) 2016-07-01 2019-08-20 Intel Corporation Method and apparatus for frame buffer compression
CN106846266A (zh) * 2016-12-30 2017-06-13 四川迪派锐科技有限公司 一种提取不同尺度空间分辨率细节图像的分解方法
CN106846267A (zh) * 2016-12-30 2017-06-13 四川迪派锐科技有限公司 一种管道焊缝检测用多尺度图像对比度增强方法
EP3854306B1 (en) * 2018-09-18 2024-08-07 FUJIFILM Corporation Image processing device, image processing method, and image processing program
KR102628083B1 (ko) 2019-02-06 2024-01-26 윌리암 이. 버틀러 복수의 저차원 혈관 조영 프로젝션들로부터 움직이는 혈관 맥파의 시공간적 재구성
CN113423438A (zh) 2019-02-06 2021-09-21 威廉·E·巴特勒 用于血管造影的改进方法
EP3927237A4 (en) 2019-03-27 2022-11-23 William E. Butler RECONSTRUCTION OF HEART RATE PHENOMENA IN ANGIOGRAPHIC DATA
WO2020206430A1 (en) 2019-04-04 2020-10-08 Butler William E Intrinsic contrast optical cross-correlated wavelet angiography
CN111292267B (zh) * 2020-02-04 2020-10-23 北京锐影医疗技术有限公司 一种基于拉普拉斯金字塔的图像主观视觉效果增强方法
KR20240060662A (ko) * 2021-09-14 2024-05-08 엘지전자 주식회사 영상 처리 방법 및 장치

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0212004A2 (en) 1985-07-01 1987-03-04 Kabushiki Kaisha Toshiba A solid state inverting circuit having a bipolar transistor for rapidly processing I/O signals
US20030161519A1 (en) * 2002-02-22 2003-08-28 Agfa-Gevaert Multiscale gradation processing method
EP1345170A1 (en) * 2002-02-22 2003-09-17 Agfa-Gevaert N.V. Noise reduction method.
EP2120040A1 (en) * 2006-11-14 2009-11-18 Beijing Sinopharm Hundric Medline Info. Tech. Co. Virtual grid imaging method for being capable of eliminating the effect of scatter radiation and system thereof

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69214229T2 (de) * 1991-08-14 1997-04-30 Agfa Gevaert Nv Verfahren und Vorrichtung zur Kontrastverbesserung von Bildern
JP3370797B2 (ja) * 1994-03-31 2003-01-27 富士写真フイルム株式会社 画像重ね合せ方法およびエネルギーサブトラクション方法
JP3754933B2 (ja) * 2001-06-19 2006-03-15 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体
JP4193168B2 (ja) * 2002-02-01 2008-12-10 株式会社日立メディコ 血流動態解析装置及び方法
US7139437B2 (en) * 2002-11-12 2006-11-21 Eastman Kodak Company Method and system for removing artifacts in compressed images
US7149358B2 (en) * 2002-11-27 2006-12-12 General Electric Company Method and system for improving contrast using multi-resolution contrast based dynamic range management
JP4500539B2 (ja) * 2003-12-26 2010-07-14 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体
JP2009516882A (ja) * 2005-11-23 2009-04-23 セダラ ソフトウェア コーポレイション ディジタル画像を強調する方法及びシステム
JP5416912B2 (ja) * 2007-06-07 2014-02-12 株式会社東芝 データ処理装置および医用診断装置
RU2434288C1 (ru) * 2010-06-08 2011-11-20 Закрытое Акционерное Общество "Импульс" Способ коррекции цифровых изображений

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0212004A2 (en) 1985-07-01 1987-03-04 Kabushiki Kaisha Toshiba A solid state inverting circuit having a bipolar transistor for rapidly processing I/O signals
US20030161519A1 (en) * 2002-02-22 2003-08-28 Agfa-Gevaert Multiscale gradation processing method
EP1345170A1 (en) * 2002-02-22 2003-09-17 Agfa-Gevaert N.V. Noise reduction method.
EP2120040A1 (en) * 2006-11-14 2009-11-18 Beijing Sinopharm Hundric Medline Info. Tech. Co. Virtual grid imaging method for being capable of eliminating the effect of scatter radiation and system thereof

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LOVE. L. A.; KRUGER, R. A., MEDICAL PHYSICS, vol. 14, 1987, pages 178
MAHER, K. P.; MALONE, J. F., CONTEMP. PHYS., vol. 27, 1986, pages 533
SORENSON, J. A.; NIKLASON, L. T.: "Progress in Medical Imaging", 1988, SPRINGER, pages: 159 - 184

Also Published As

Publication number Publication date
KR101262521B1 (ko) 2013-05-08
KR20120004960A (ko) 2012-01-13
JP2012518858A (ja) 2012-08-16
US20120008849A1 (en) 2012-01-12
JP2013240696A (ja) 2013-12-05
US8417048B2 (en) 2013-04-09
EA015986B1 (ru) 2012-01-30
CN102439629A (zh) 2012-05-02
RU2434288C1 (ru) 2011-11-20
UA104442C2 (ru) 2014-02-10
EA201100631A1 (ru) 2011-12-30
EP2581876A1 (en) 2013-04-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2434288C1 (ru) Способ коррекции цифровых изображений
US8559692B2 (en) Method for correction of digital images
US7558434B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, storage medium, and program
Stahl et al. Digital radiography enhancement by nonlinear multiscale processing
JP5883444B2 (ja) 映像処理方法及びその装置、並びにそれを採用した医療映像システム
US20020196907A1 (en) Image processing apparatus, image processing system, image processing method, program, and storage medium
WO2008058442A1 (fr) Procédé d'imagerie à grille virtuelle permettant de supprimer l'effet de rayonnement diffus, et système correspondant
JP6678541B2 (ja) 画像処理装置、方法およびプログラム
WO2019097796A1 (ja) 医用画像処理装置および医用画像処理方法
CN111192208B (zh) 一种基于边窗滤波器的牙齿cr图像增强方法及装置
US8374417B2 (en) Image processing method and radiographic apparatus using the same
KR20130128690A (ko) 영상 처리 방법 및 그에 따른 영상 처리 장치
CN114255176B (zh) 用于图像去噪的方法和设备、控制装置和成像系统
EP1526479B1 (en) Image noise attenuation
JPH10105701A (ja) 放射線画像強調処理方法および装置
Hoeppner et al. Equalized contrast display processing for digital radiography
WO2015045379A1 (ja) 画像処理装置および方法
Belykh Homomorphic filtering for radiographic image contrast enhancement and artifacts elimination
JP5210048B2 (ja) エネルギーサブトラクション処理装置および方法ならびにプログラム
JP6795099B2 (ja) 画像処理装置
WO2010018480A1 (en) Combination of x-ray image acquisitions with various focal spot sizes to improve image quality
KR20150111394A (ko) Ｘ－ｒａｙ 영상을 위한 선명도 및 대비 향상 방법 및 장치
Papalazarou et al. Toward a full-reference information-theoretic quality assessment method for x-ray images
CN117455819A (zh) X射线图像获取方法、系统、x射线设备及存储介质
Yang et al. Image quality improvement through fusion of hybrid bone-and soft-tissue-texture filtering for 3D cone beam CT extremity imaging system

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 201080014881.2

Country of ref document: CN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 201100631

Country of ref document: EA

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 20117013498

Country of ref document: KR

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2012519496

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: A201108308

Country of ref document: UA

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 10805342

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2010805342

Country of ref document: EP