CN1610381A - 图像处理装置、图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种图像处理装置、图像处理方法，根据原图像数据生成该原图像数据的低频成分和高频成分。然后，通过对它们之中的高频成分、使其至少一部分平滑化来生成第二高频成分。基于这样所生成的第二高频成分来生成图像数据。

Description

图像处理装置、图像处理方法

技术领域

本发明涉及进行噪声衰减处理的图像处理装置、图像处理方法，特别是涉及通过使高频成分或者高频系数平滑化来使噪声衰减的图像处理装置、图像处理方法。

背景技术

由于近年来数字技术的进步，得以施行将放射线图像变换成数字图像信号，对该数字图像信号实施频率处理等图像处理，并显示在CRT等上或者打印输出。作为这样的频率处理，一般是进行在原图像中加上高频成分、即所谓的清晰化处理。另外，还进行通过使原图像平滑化，以使噪声变得不明显的图像处理。如日本专利公开特开2002-92588号公报中所记载那样，近年来通过将原图像分离成多个频带各自的高频系数，并增加或者减小每个频带的高频系数来进行频率处理的多重频率处理开始被用于医疗图像处理中。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种通过使高频成分或者高频系数平滑化来使噪声成分衰减的图像处理装置、图像处理方法、程序以及计算机可读媒体。

根据用于达到上述目的本发明的一个技术方案，其提供一种图像处理装置，具备：根据原图像数据生成该原图像数据的低频成分和高频成分的高频成分生成单元；对由上述高频成分生成单元生成的高频成分的至少一部分进行平滑化以生成第二高频成分的噪声衰减单元；以及基于上述第二高频成分来生成图像数据的处理图像生成单元。

另外，根据本发明另一技术方案，其提供一种图像处理装置，具备：根据原图像数据生成多个频带中每个频带的高频系数的高频成分生成单元；通过对由上述高频成分生成单元生成的高频系数进行平滑化来生成第二高频系数的噪声衰减单元；通过对上述第二高频系数进行复原处理来生成图像数据的处理图像生成单元。

另外，根据本发明另一技术方案，其提供一种图像处理方法，包括：根据原图像数据生成该原图像数据的低频成分和至少一个高频成分的高频成分生成步骤；通过对在上述高频成分生成步骤中所生成的至少一个高频成分进行平滑化来衰减噪声成分的噪声衰减步骤；以及基于在上述噪声衰减步骤中对噪声成分进行了衰减的高频成分来生成图像数据的处理图像生成步骤。

进而，根据本发明又一技术方案，其提供一种图像处理方法，包括：根据原图像数据生成多个频带中每个频带的高频系数的高频成分生成步骤；对在上述高频成分生成步骤中所生成的高频系数进行平滑化的高频成分平滑化步骤；以及通过对在上述高频成分平滑化步骤中所平滑化的高频系数进行复原处理来生成图像数据的处理图像生成步骤。

本发明的其他特征以及优点，通过以附图为参照的下面的说明而得以理解。此外，在附图中对相同或相似的结构附加相同的附图标记。

附图说明

附图包含在说明书中，构成其一部分，表示本发明的实施形式，并与说明书的描述一起用于说明本发明的原理。

图1是根据本发明实施方式1的图像处理装置的框图。

图2是表示根据本发明实施方式1的图像处理装置的处理过程的流程图。

图3A～3C是根据本发明实施方式2的图像处理装置的框图。

图4是表示根据本发明实施方式2的图像处理装置的处理过程的流程图。

具体实施方式

现在参照附图对本发明的优选实施形式进行详细说明。

下面参照附图，并按照优选的实施方式来详细地说明本发明。

(实施方式1)

图1表示根据本发明实施方式1的X射线拍摄装置100。即、X射线拍摄装置100是具有按所拍摄的图像数据的每个频带进行处理的功能的X射线拍摄装置，其具备前处理电路106、CPU108、主存储器109、操作面板110、图像显示器111、图像数据处理电路112，并经由CPU总线107相互进行数据收发。

另外，X射线拍摄装置100还具备被连接到前处理电路106的数据收集电路105、被连接到数据收集电路105的2维X射线传感器104以及X射线发生电路101，这些各电路也被连接到CPU总线107。图2是表示根据本发明实施方式1的X射线拍摄装置100的处理流程的流程图。

在如上述那样的X射线拍摄装置100中，首先、主存储器109是存储有在CPU108中的处理所必须的各种数据等的存储器，并且还包含作为CPU108工作用的工作存储器。此外，设按照图2所示的流程图的程序代码被保存在主存储器109、或者未图示的ROM中，由CPU108读出并执行。

CPU108使用主存储器109，按照来自操作面板110的操作进行装置全体的动作控制等。由此X射线拍摄装置100如下面那样进行动作。

首先，X射线发生电路101对被照体103放射X射线束102。

从X射线发生电路101放射的X射线束102边衰减边透过被照体103，到达2维X射线传感器104，通过2维X射线传感器104作为X射线图像数据而输出。在这里，设从2维X射线传感器104输出的X射线图像数据例如为人体图像数据等。

数据收集电路105将从2维X射线传感器104输出的X射线图像数据变换成电信号后提供给前处理电路106。前处理电路106对来自数据收集电路105的信号(X射线图像信号)进行偏差校正处理及增益校正处理等前处理。由该前处理电路106进行了前处理后的X射线图像信号作为原图像数据，通过CPU108的控制经由CPU总线107被传送到主存储器109、图像处理电路112。

112是表示图像处理电路的结构的框图，在112中，113是通过从原图像减去平滑图像数据来生成高频成分，或者通过拉普拉斯角锥(Laplacian pyramid)及子波(wavelet)等的滤波处理来生成高频系数的高频成分生成电路，114是对由高频成分生成电路113所生成的高频成分或者高频系数的预定区域进行平滑化的高频成分平滑化电路，115是基于由高频成分平滑化电路114所变更的高频成分或者高频系数来生成处理图像数据的处理图像生成电路。

图2是表示图像处理电路112中的处理流程的流程图。此外，上述滤波并不限于拉普拉斯及子波，只要能够使用于频率分解的任何波均可。

下面，按照图2的处理流程对实施方式1进行说明。

在高频成分生成电路113，按照式(1)所示的公式生成平滑化图像数据f1(x，y)(s201)。这里，设f(x，y)为坐标(x，y)上的原图像数据的像素值。另外，d1、d2、d3、d4是常数，通过实验而确定。

$f1(x,y)=\frac{\underset{-d2}{\overset{d1}{\∫}}\underset{-d4}{\overset{d3}{\∫}}f(x,y)\mathrm{dxdy}}{\underset{-d2}{\overset{d1}{\∫}}\underset{-d4}{\overset{d3}{\∫}}\mathrm{dxdy}}---\left(1\right)$

接着，高频成分生成电路114使用平滑化图像数据f1(x，y)，如式(2)所示那样计算出高频成分fh(x，y)(s201)。

fh(x，y)＝f(x，y)-f1(x，y)     (2)

接着，高频成分平滑电路114按照预先确定的参数，如式(3)式所示那样计算出用于生成高频成分fh(x，y)的平滑化图像数据的掩模尺寸M(x)。这里设D1、D2、D3、D4为常数。即、在小于等于像素值D2时，掩模尺寸从1开始逐渐增加并在像素值D3下成为恒定值。

当f(x，y)≥D2时，

M(f(x，y))＝1(表示不进行平滑化处理的情况。)

当f(x，y)＜D2时，

M(f(x，y))＝D4×(D1-f(x，y)×(D1/D2))+1

当f(x，y)＜D3时，

M(f(x，y))＝D4×(D1-D3×D1/D2)+1   (3)

接着，高频成分平滑化电路114按照掩模尺寸M(x)，用式(4)进行平滑化处理(s202)。这里设fh2(x，y)为处理后的图像数据。

$\mathrm{fH}(x,y)=\frac{\underset{-d2}{\overset{d1}{\∫}}\underset{-d4}{\overset{d3}{\∫}}\mathrm{fh}(x,y)\mathrm{dxdy}}{\underset{-d2}{\overset{d1}{\∫}}\underset{-d4}{\overset{d3}{\∫}}\mathrm{dxdy}}---\left(4\right)$

d1＝d2＝d3＝d4＝M(X)-1   (5)

这里，使掩模尺寸在小于等于像素值D3时为恒定值。逐渐增大掩模尺寸是为了通过不连续地进行平滑化来避免产生假轮廓等人为因素(artifact)。

然后。处理图像生成电路115通过将对一部分区域进行了平滑化的高频成分fh2(x，y)如式(6)所示那样加上平滑化图像数据f1(x，y)而得到处理图像数据Pr(x，y)(s203)。

Pr(x，y)＝f1(x，y)+fH(x，y)   (6)

另外，还可通过对高频成分反复利用式(1)、式(2)，而进一步分解高频成分生成更高频的高频成分。也就是，能够通过在式(1)的基础上将高频成分fh(x，y)视为原图像数据f(x，y)，而在式(2)的基础上生成进一步细化了的新的高频成分fh(x，y)。这样就能够生成相当于多个频带的高频成分。在这种情况下，也能够通过对相当于多个频带的成分逐个进行平滑化处理来衰减噪声成分。这次通过对进行了平滑化处理的处理图像数据反复式(6)，就能够计算出最终的处理图像数据。

根据上述实施方式1，由于噪声是以高频成分为主的成分，所以通过对高频成分进行平滑化来使噪声衰减，由此图像数据全体的图像质量就得以改善。尤其是，由于使高频成分平滑化，所以就具有了不用确定对相当于噪声的高频成分进行增减的量，并能够适当地减少噪声成分的效果。另外，在对原图像数据本身进行了平滑化的情况下，则会产生丢失不包含那么多噪声成分的中、低频信息，从而无法谋求画像质量改善的效率的问题。相对于此，根据本实施方式1，由于能够将包含噪声成分较多的频带作为对象来进行噪声成分的衰减，所以就会有能够抑制处理图像数据中的信息损失的效果。另外，在对高频成分一律进行减少的情况下，将会丢失高频成分的信息。相对于此，在使高频成分平滑化的情况下，就可仅除去随机的不均匀(相当于噪声)成分，并能够极力抑制高频成分信息的损失。这是因为消除了随机的不均匀，高频成分本身固有的值就大体得以保存。

另外，通过基于原图像数据的像素值使高频成分平滑化，就会产生能够仅对包含噪声成分较多的特定区域进行噪声衰减处理的效果。这是因为存在噪声较多地包含在低像素值区域中的倾向。

使高频成分平滑化的方法并不限于上述方法，也可以使用利用了形态学的方法之类的方法。

(实施方式2)

实施方式1对使用了移动平均的频率处理进行了说明，但在实施方式2中对使用了以子波变换为代表的多重频率处理的情况进行说明。

图3A是表示DWT变换电路的结构的图，图3B是表示通过2维变换处理所得到的2级变换系数组的结构例的图，图3C是表示逆DWT变换电路的结构的图。图4是表示实施方式2中的处理流程的图。

在本实施方式中的高频成分生成电路113中，所输入的图像信号通过延迟元件以及向下取样(down sample)的组合，被分离成偶地址和奇地址的信号，并由两个滤波器p和u来实施滤波处理。图3A的s和d，分别表示对一维图像信号进行了1级分解时的低通系数以及高通系数，设其通过下式来进行计算。

d(n)＝x(2*n+1)-floor((x(2*n)+x(2*n+2))/2)        (7)

s(n)＝x(2*n)+floor((d(n-1)+d(n))/4)        (8)

其中，x(n)是作为变换对象的图像信号。

通过上面的处理，对于图像信号的1维离散子波变换处理就得以进行。

2维离散子波变换是对于图像数据的水平·垂直方向依次进行1维变换，由于其细节为公知，故在这里省略其说明。图3B是通过2维变换处理所得到的2级变换系数组的结构例，图像信号被分解成不同频带的系数成分HH1、HL1、LH1、……、LL(S401)。在图3B中，HH1、HL1、LH1、……、LL等(下面称为子带)表示每个频带的高频系数。

$\mathrm{hh}2(x,y)=\frac{\underset{-d2}{\overset{d1}{\∫}}\underset{-d4}{\overset{d3}{\∫}}\mathrm{HH}1(x,y)\mathrm{dxdy}}{\underset{-d2}{\overset{d1}{\∫}}\underset{-d4}{\overset{d3}{\∫}}\mathrm{dxdy}}---\left(9\right)$

接着，高频成分平滑电路116与实施方式1同样通过式(9)的处理，使除去系数成分LL的高频系数(HH1、HL1、LH1、……等)平滑化并生成新的高频系数(S402)。在式(9)中表示用掩模尺寸d1、d2、d3、d4使坐标(x，y)的高频系数HH1(x，y)平滑化，计算出新的高频系数hh2(x，y)的例子。这里，设掩模尺寸为同一尺寸的常数。然后，处理图像生成电路115基于逆DWT变换方式如下面那样进行逆DWT变换(S403)。设逆离散子波变换处理的结构如图3C所示。所输入的图像成分被实施u和p两个滤波处理，并在进行了向上取样后彼此相加，从而输出图像信号x’。这些处理通过下式来进行。

x’(2*n)＝s’(n)-floor((d’(n-1)+d’(n))/4)     (10)

x’(2*n+1)＝d’(n)+floor((x’(2*n)+x’(2*n+2))/2)    (11)

通过上面的处理，对于变换系数的1维逆离散子波变换处理就得以进行。2维逆离散子波变换是对于图像数据的水平·垂直方向依次进行1维逆变换，由于其细节为公知，故在这里省略其说明。

在这里，用同一掩模尺寸对高频系数进行了平滑化，但也可以为每个高频系数准备不同的掩模尺寸，并基于其使高频系数平滑化。例如，使用依每个HH1，HH2，HL1而不同的掩模尺寸的方案(スケジユ-ル)来使系数平滑化也是有效的。在此情况下，就存在可对每个频带进行极精细的噪声衰减处理，并可效率良好地进行画像质量改善的效果。这是因为噪声集中于特定的子带而存在，故通过按每个子带变更使噪声平滑化的区域的强度就能够可靠地衰减噪声成分。

在以往的方法中，存在即便解析地求得相当于噪声的系数，在对系数进行增减的量不适当的情况下，也无法适当地降低噪声成分的问题。相对于此，在使高频系数平滑化的方法中，不用确定对各个高频系数进行增减的量，并能够适当地衰减噪声成分。一般对应于被识别为噪声的区域的高频系数的离散值表示较大的值，这是因为能够通过平滑化来减少离散值。另外，在使高频系数平滑化的方法中，还具有不用解析地计算出相当于噪声成分的系数的效果。由此，就还具有能够抑制基于解析的失败所产生的、本来图像数据所具有的信息量的损失的效果。进而，即便对高频系数进行平滑，并降低离散值，各个高频系数也不会成为恒定值，并且各高频系数所具有的值得以保存。由此，也具有能够抑制本来图像所具有的信息量下降的效果。

在上面的实施方式2中，具有可对每个频带进行极精细的噪声衰减处理，并可适当地进行画像质量改善的效果。

虽然实施方式2是使用了子波滤波器的例子，但向每个频带的分解当然不限定于子波滤波器，也可使用其他的滤波器。

此外，在使用了拉普拉斯滤波器的例子中，一般是使用拉普拉斯角锥变换的方法。

此外无需赘言，本发明的目的也可以这样达到，即通过将存储了实现实施方式1～2的装置或者***的功能的软件程序代码的存储介质提供给装置或者***，由该装置或者***的计算机(CPU或者MPU等)读出并执行保存在存储介质中的程序代码。

在这种情况下，从存储介质读出的程序代码自身就实现实施方式1～2的功能，存储了该程序代码的存储介质以及该程序代码就构成本发明。

作为用于提供程序代码的存储介质，能够使用ROM、软(注册商标)盘、硬盘、光盘、磁光盘、CD-ROM、CD-R、磁带、非易失性存储卡等。

另外无需赘言，不仅是通过计算机执行所读出的程序代码，实施方式1～2的功能得以实现的情况，根据该程序代码的指示，在计算机上运行的操作***(OS)等进行实际处理的一部分或者全部，通过该处理实施方式1～2的功能得以实现的情况也包含在本发明的实施方式中。

进而无需赘言，在本发明的实施方式中还包含当从存储介质读出的程序代码，被写入到***计算机的功能扩充板或连接到计算机的功能扩充单元上所具备的存储器以后，根据该程序代码的指示，该功能扩充板或功能扩充单元上所具备的CPU等进行实际处理的一部分或者全部，通过该处理实施方式1～2的功能得以实现的情况。

在本发明被适用于这样的程序或者保存了该程序的存储介质的情况下，该程序例如由对应于上述图2或图4所示的流程图程序代码所构成。

Claims (12)

1.一种图像处理装置，具备：

根据原图像数据生成该原图像数据的低频成分和高频成分的高频成分生成单元(113)；

对由上述高频成分生成单元生成的高频成分的至少一部分进行平滑化以生成第二高频成分的噪声衰减单元(114)；以及

基于上述第二高频成分来生成图像数据的处理图像生成单元(115)。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

上述噪声衰减单元通过对至少一个高频成分进行移动平均来进行平滑化。

3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

上述噪声衰减单元通过对至少一个高频成分进行移动平均来进行平滑化，表示移动平均范围的掩模尺寸基于原图像数据的像素值而变更。

4.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

上述高频成分生成单元通过对原图像数据进行平滑化来生成低频成分。

5.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于：

上述处理图像生成单元通过将由上述噪声衰减单元对噪声进行了衰减的至少一个高频成分加在上述平滑化图像上来生成处理图像。

6.一种图像处理装置，具备：

根据原图像数据生成多个频带中每个频带的高频系数的高频成分生成单元(113)；

通过对由上述高频成分生成单元生成的高频系数进行平滑化来生成第二高频系数的噪声衰减单元(114)；

通过对上述第二高频系数进行复原处理来生成图像数据的处理图像生成单元(115)。

7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于：

上述噪声衰减单元基于原图像数据的像素值来确定将要平滑化的高频系数的区域并对之进行平滑化。

8.根据权利要求6或7所述的图像处理装置，其特征在于：

按每个频带来变更由上述噪声衰减单元进行平滑化的高频系数的区域。

9.根据权利要求6或7所述的图像处理装置，其特征在于：

在上述高频成分生成单元中使用子波滤波器或者拉普拉斯滤波器来生成每个频带的高频系数

10.一种图像处理方法，包括：

根据原图像数据生成该原图像数据的低频成分和至少一个高频成分的高频成分生成步骤；

通过对在上述高频成分生成步骤中所生成的至少一个高频成分进行平滑化来衰减噪声成分的噪声衰减步骤；以及

基于在上述噪声衰减步骤中对噪声成分进行了衰减的高频成分来生成图像数据的处理图像生成步骤。

11.一种图像处理方法，包括：

根据原图像数据生成多个频带中每个频带的高频系数的高频成分生成步骤；

对在上述高频成分生成步骤中所生成的高频系数进行平滑化的高频成分平滑化步骤；以及

通过对在上述高频成分平滑化步骤中所平滑化的高频系数进行复原处理来生成图像数据的处理图像生成步骤。

12.根据权利要求1或6所述的图像处理装置，其特征在于，还包括：

发生放射线的放射线发生单元；

将上述放射线变换成电信号的传感器；以及

将上述电信号变换成上述原图像数据的电路。

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