DE19527180C1 - Verfahren zum Betrieb eines digitalen Bildsystems einer Röntgendiagnostikeinrichtung - Google Patents
Verfahren zum Betrieb eines digitalen Bildsystems einer RöntgendiagnostikeinrichtungInfo
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Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines digi
talen Bildsystems einer Röntgendiagnostikeinrichtung mit
einer Röntgeneinheit zur Erzeugung von Röntgenbildern, einer
Röntgenbildwandler-Fernsehkette zur Erfassung der Röntgenbil
der, die einen digitalen Bildwandler mit matrixförmig in Zei
len und Spalten angeordneten Bildpunkten und einen Monitor
zur Wiedergabe der von dem digitalen Bildsystem verarbeiteten
Röntgenbilder aufweist.
Zunehmend gewinnen Digitale Bildgebende Systeme in der Medi
zintechnik an Bedeutung, in denen digitale Bildwandler die
bisher eingesetzten analogen Bildwandler ersetzen. Derartige
Bildwandler sind jedoch heute noch in der Regel mit Pixel
ausfällen behaftet, so daß die fehlenden Pixel bzw. Bild
punkte ersetzt werden müssen, um nicht einen zu hohen Aus
schuß an Bildwandlern zu erhalten.
Beispielsweise liefern in der Medizintechnik verwendete digi
tale bildgebende Systeme, wie sie zum Beispiel bei einer in
der DE 43 00 828 C1 beschriebenen Röntgendiagnostikeinrich
tung Verwendung finden, oftmals Bilder, bei denen bestimmte
Bildpunkte defekt sind. Die Ursache für diese defekten Bild
punkte liegt oft bei den digitalen CCD-Bildwandlern gemäß
obengenannten Patents oder aSi-Detektoren, wie sie beispiels
weise in der DE 43 21 789 A1 beschrieben sind. Um den Aus
schuß an Detektoren zu begrenzen, können die defekten Bild
punkte korrigiert werden. Um eine Korrektur erfolgreich
durchführen zu können, wird die Information benötigt, welche
Pixel defekt und welche gut sind.
Eine Erkennung defekter Bildpunkte wird um so schwieriger, je
inhomogener die Grauwertverteilung der Bildpunkte eines
objektlosen Bildes ist. Homogen heißt in diesem Zusammenhang,
daß die Pixelwerte eines Dunkelbildes, eine Aufnahme ohne
Strahlung, alle sich nur um das Systemrauschen unterscheiden.
Als inhomogen wird ein Bild eines Detektors dann bezeichnet,
wenn dies nicht der Fall ist. In diesem Falle läßt sich das
objektlose Bild abstrahiert als räumlich gekrümmte Fläche
beschreiben. Erschwerend kann hinzukommen, daß bestimmte
Bildgebende Systeme nicht eine einzige inhomogene Fläche pro
Bild liefern, sondern - bedingt beispielsweise durch die
elektronischen Eigenschaften des Systems - das Bild aus meh
reren voneinander mehr oder weniger unabhängigen inhomogenen
Sub-Flächen besteht (ähnlich einem Schachbrett angeordnet).
In solchen Fällen bereiten die Übergänge zwischen diesen Sub-
Flächen zusätzliche Probleme bei der Erkennung defekter Bild
punkte im Gesamtbild.
Weiterhin kann das Gesamtbild aus beliebig vielen defekten
Einzelpixeln, zweidimensionalen Pixel-Gruppen, mehreren
zusammenhängenden Pixelzeilen/-spalten oder Teilen davon
bestehen.
Bisher wurden üblicherweise eine Anzahl von Dunkelbildern und
mehrere Sätze von Hellbildern, d. h. objektlosen Bildern mit
Strahlung, jeweils mit unterschiedlicher Intensität pro Satz,
aufgenommen und durch eine arithmetische Verknüpfung ein dun
kelstrom-korrigiertes Bild erzeugt. Aus diesen Bildern wurde
dann über verschiedene Ansätze versucht, die defekten Pixel
des Bildes zu finden. Dies konnte beispielsweise mit Histo
grammen und bestimmten Schwellwerten im Histogramm-Verlauf
oder mit einer Summe von Histogrammen für unterschiedliche
Teilflächen des Bildes oder durch Prüfung aller Bildpunkte
des Bildes mit gewissen Bereichsschranken praktiziert werden.
Alle diese oder ähnliche Verfahren führen jedoch verstärkt zu
Problemen, wenn o.g. Randbedingungen zusammentreffen oder
wenn sich die elektronischen Gegebenheiten des Systems bei
spielsweise bei einem neuen Detektor verändern, weil sie
meist mit einer Vielzahl von Parametern arbeiten, die für ein
bestimmtes Detektor-Exemplar erst ermittelt werden mußten.
Die Erfindung geht von der Aufgabe aus, ein Verfahren der
eingangs genannten Art zu schaffen, das auf einfache Weise
eine pixelgenaue und sichere Erkennung defekter Bildpunkte
ermöglicht.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, daß zur
Erkennung von defekten Bildpunkten auf zwei Bilder, von denen
ein erstes Bild mit Röntgenstrahlung ohne Objekt und ein
zweites Bild ohne Röntgenstrahlung erstellt ist, mehrfach
eine rekursive Tiefpaß-Filterung angewandt wird, wobei die
Tiefpaß-Filterungen nach dem Prinzip der unscharfen Maske,
dem sogenannten Unsharp Masking, durchgeführt werden können.
Es hat sich als vorteilhaft erwiesen, wenn folgende Verfah
rensschritte angewandt werden:
- a) Erstellen eines grob Offset-korrigierten, defektfreien Bildes des Detektors,
- b) Erzeugung eines in der Ebene liegenden, nicht defekt korrigierten, von Inhomogenitäten befreiten Bildes mit tels rekursiver Tiefpaß-Filterung,
- c) Erzeugung eines idealen, von Inhomogenitäten befreiten und defekt-korrigierten Bildes des Detektors,
- d) Erstellen einer exakten pixelgenauen Referenzumgebung für das Rauschen des Detektors mittels rekursiver Tiefpaß- Filterung
- e) exakte Erkennung aller defekter Bildpunkte und/oder
- f) Aufgespaltung aller defekten Bildpunkte in in Spalten richtung und in Zeilenrichtung zu korrigierende Bild punkte.
Erfindungsgemäß können die zwei Bilder voneinander subtra
hiert werden, nachfolgend von den beiden Bildern und dem
Subtraktionsbild das Histogramm ermittelt und anschließend
defekte Zeilen und/oder Spalten erkannt und markiert werden.
In vorteilhafter Weise können die Bilder derart normiert
werden, daß von den Bildpunkten einer Zeile der Mittelwert
einer dunklen Referenzzone subtrahiert wird.
Zur Vereinfachung des Verfahrens kann zur Erkennung für jede
Zeile und Spalte die Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt
und die entsprechende Zeile und/oder Spalte gekennzeichnet
werden, wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunk
ten defekt ist.
In einem weiteren Verfahrensschritt können erfindungsgemäß
die Zeilen und/oder Spalten erkannt werden, die zwischen zwei
defekten Zeilen und/oder Spalten liegen, und diese erkannten
Zeilen und/oder Spalten markiert werden.
Als Abschluß der groben Bestimmung der defekten Bildpunkte
hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn alle defekten
Bildpunkte in Zeilen- und Rest-Defekte und Spalten-Defekte
getrennt werden, wenn für die aufgeteilten Bildpunkte die
Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt und die entspre
chende Zeile und/oder Spalte gekennzeichnet wird, wenn mehr
als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist, und
wenn die aufgeteilten Bildpunkte zu einem grob korrigierten
Bildes zusammengeführt werden, wobei zur Zusammenführung wei
terhin das Differenzsignal zugeführt wird.
Ein von Inhomogenitäten befreites mit Defekten behaftetes
Bild erhält man durch eine Tiefpaß-Filterung eines grob kor
rigierten Bildes und anschließender Subtraktion mit dem er
sten Subtraktionsbild.
Ein ideales Abbild des Detektors läßt sich durch eine Defekt
erkennung des zweiten Subtraktionsbildes mit den Sigma-Werten
des Detektors und anschließender Aufteilung der Defektstellen
nach Zeilen und Spalten erreichen, wobei für die aufgeteilten
Bildpunkte die Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt und
die entsprechenden heilen und/oder Spalten gekennzeichnet
werden, wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunk
ten defekt ist, und die aufgeteilten Bildpunkte zu einem von
Inhomogenitäten befreiten und defekt-korrigierten Bild zusam
mengeführt werden.
Zur Erzeugung eines pixelgenauen Referenzbildes kann eine
weitere Tiefpaß-Filterung des von Inhomogenitäten befreiten,
defekt-korrigierten Bildes erfolgen.
Alle defekten Bildpunkte des Detektors erhält man durch eine
Defekterkennung des pixelgenauen Referenzbildes des von Inho
mogenitäten befreiten und defekt-korrigierten Bildes mit den
Sigma-Werten des Detektors und anschließender Bestimmung der
Anzahl von defekten Bildpunkten und Kennzeichnung der ent
sprechenden Zeilen und/oder Spalten, bei denen mehr als eine
vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist.
Erfindungsgemäß können alle defekten Bildpunkte in Zeilen-
und Rest-Defekte und Spalten-Defekte getrennt und für die
aufgeteilten Bildpunkte die Anzahl von defekten Bildpunkten
bestimmt und die entsprechende Zeile und/oder Spalte gekenn
zeichnet werden, bei der mehr als eine vorbestimmte Anzahl
von Bildpunkten defekt ist.
Als Röntgenbildwandler mit defekten Bildpunkten kann erfin
dungsgemäß ein Bildwandler aus amorphem Silizium oder ein
Röntgenbildverstärker mit angekoppeltem CCD-Bildwandler ver
wendet werden.
Die Erfindung ist nachfolgend anhand von in der Zeichnung
dargestellten Ausführungsbeispielen näher erläutert. Es zei
gen:
Fig. 1 eine Röntgendiagnostikeinrichtung nach dem Stand
der Technik mit einem digitalen Bildsystem zur
Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens und
Fig. 2 bis 7 verschiedene erfindungsgemäße Verfahrensschrit
te.
In der Fig. 1 ist eine bekannte Röntgendiagnostikeinrichtung
mit einer Röntgenröhre 1 dargestellt, die von einem Hochspan
nungsgenerator 2 betrieben wird. Die Röntgenröhre 1 sendet
ein Röntgenstrahlenbündel 3 aus, das einen Patienten 4 durch
dringt und auf einen Röntgenbildwandler 5 entsprechend der
Transparenz des Patienten 4 geschwächt als Röntgenstrahlen
bild fällt. Der Röntgenbildwandler 5 ist mit einem digitalen
Bildsystem 6 und einen daran angeschlossenen Monitor 7 zur
Wiedergabe des Röntgenstrahlenbildes verbunden. Das digitale
Bildsystem 6 kann in bekannter Weise eine Verarbeitungsschal
tung, Wandler, Differenzstufen und Bildspeicher aufweisen.
Bei einer derartigen Röntgendiagnostikeinrichtung kann der
Röntgenbildwandler 5 aus einer Photodioden-Matrix oder aus
einem oder mehreren CCD-Bildsensoren bestehen, die mit einem
Röntgenbildverstärker oder einer Szintillatorschicht aus
einem gegenüber Röntgenstrahlen empfindlichen Leuchtstoff
gekoppelt sind. Der Röntgenbildwandler 5 kann aus wasser
stoffhaltigem amorphem Silizium (aSi:H) bestehen.
Bei derartigen Bildwandlern können mehrere Bildpunkte der
Bildpunkt-Matrix defekt sein. Es können einzelne Bildpunkte,
einzelne ganze Zeilen oder Spalten aber auch mehrere Zeilen
und/oder Spalten übergreifende Gruppen von Bildpunkten defekt
sein.
In Fig. 2 ist die erste Phase des Verfahrens zur Erkennung
von derartigen defekten Bildpunkten näher dargestellt. Ein
Hellbild 10 und ein Dunkelbild 11, die beispielsweise in
Bildspeichern abgespeichert sein können, werden einer Normie
rung 12 und 13 unterzogen. Dies kann beispielsweise durch
eine Normierungsschaltung erfolgen. Zur Normierung wird zei
lenweise von allen Bildpunkten der Mittelwert einer Referenz
zone subtrahiert.
Anschließend erfolgt eine Subtraktion 14 beispielsweise in
einer Differenzstufe und man erhält ein grob defekt-korri
giertes Subtraktionsbild 15 des Detektors, ein Pixelbild. Von
diesem korrigierten Subtraktionsbild 15 sowie dem Hell-Bild
10 und dem Dunkel-Bild 11 wird das Histogramm 16 in einer
entsprechenden Verarbeitungsschaltung ermittelt. Durch die
Festlegung von Schwellwerten lassen sich die defekten Bild
punkte bestimmen. Am Ausgang erhält man ein Defektbild 17,
das alle defekten Bildpunkte enthält, die der Detektor auf
weist.
Zur Vereinfachung der weiteren Verfahrensschritte wird das
Defektbild 17 in einer Defektbestimmung 18 zeilen- und spal
tenweise dahingehend untersucht, welche Zeile oder Spalte
mehr defekte Bildpunkte als ein vorgegebener Schwellenwert
aufweist. In diesem Falle wird die entsprechende Zeile oder
Spalte komplett als defekt erklärt.
In einer zweiten Defektbestimmung 19 wird festgestellt, wel
che Zeile oder Spalte, die nicht vollständig defekt ist, aber
zwischen zwei defekten Zeilen oder Spalten liegt. Diese der
art erkannten Zeilen oder Spalten werden ebenfalls als defekt
bestimmt.
Das derartig verarbeitete Defektbild 17 wird in einem näch
sten Schritt, der Aufspaltung 20, in ein Zeilenbild 21 und
ein Spaltenbild 22 aufgetrennt und nunmehr für Zeilen und
Spalten getrennt der Verfahrensschritt 18 wiederholt. Die
entsprechenden Bilder 21 und 22 werden zusammen mit dem Sub
traktionsbild 15 durch Defektkorrektur 23 zu einem grob kor
rigierten Bild 24 zusammengesetzt.
In einer zweiten, in Fig. 3 dargestellten Phase wird das
grob korrigierte Bild 24 der Phase 1 einer Tiefpaß-Filterung
25 zugeführt, die nach dem Prinzip der unscharfen Maske
(Unsharp Masking) erfolgt. Das derart erhaltene Filterbild 26
wird zusammen mit dem Subtraktionsbild 15 einer Subtraktion
27 unterworfen, so daß man ein homogenes Bild 28 des Detek
tors erhält, das von Inhomogenitäten befreit, aber mit Defek
ten behaftet ist.
In einer dritten, in Fig. 4 dargestellten Phase wird das
homogene Bild 28 einer Defekterkennung 29 unter Zugrunde
legung der Sigma-Werte Σ des Detektors; DES Rauschens des
Detektors, durchgeführt und man erhält in diesem weiteren
Zwischenschritt ein Pixelbild 30 aller defekten Bildpunkte
des Detektors.
Das Pixelbild 30 aller defekten Bildpunkte wird in einem
nächsten Schritt, der Aufspaltung 31, in ein Zeilenbild 32
und ein Spaltenbild 33 aufgetrennt und nunmehr für Zeilen und
Spalten getrennt in einer Defektbestimmung 34 dahingehend
untersucht, welche Zeile oder Spalte mehr defekte Bildpunkte
als ein vorgegebener Schwellenwert aufweist. Im Falle, daß
der Schwellenwert überschritten wird, wird die entsprechende
Zeile oder Spalte vollständig als defekt erklärt. Die derart
verarbeiteten Bilder 32 und 33 werden durch Defektkorrektur
34 zu einem Defekt korrigierten Bild 35 als ideales Abbild
des Detektors zusammengesetzt.
In Phase 4, die in Fig. 5 dargestellt ist, wird das Bild 35
einer weiteren Tiefpaß-Filterung 36 durch Unsharp Masking
unterzogen. Man erhält somit ein pixelgenaues Referenzbild 37
ohne Rauschen für die abschließende Defekterkennung.
Wie in Fig. 6 zu sehen ist, werden das homogene Bild 28 und
das Referenzbild 37 jeweils einer Defekterkennung 38 unter
Zugrundelegung der Sigma-Werte Σr für die Zeilen des Detek
tors und einer Defekterkennung 39 unter Zugrundelegung der
Sigma-Werte Σc für die Spalten des Detektors zugeführt, wobei
die bearbeiteten Bilder 28 und 37 derart miteinander ver
knüpft werden, daß beide Bilder jeweils zur Defekterkennung
mit den zwei Rauschwerten hergenommen werden. Dadurch erhält
man in diesem weiteren Zwischenschritt ein Pixelbild 40 aller
defekten Bildpunkte des Detektors, das in einer weiteren
Defektbestimmung 41 zeilen- und spaltenweise dahingehend
überprüft wird, ob eine Zeile oder Spalte mehr defekte Bild
punkte als ein vorgegebener Schwellenwert aufweist. Wenn dies
der Fall ist, wird die entsprechende Zeile oder Spalte kom
plett als defekt bestimmt.
In der letzten, in Fig. 7 gezeigten Phase erfolgt eine Auf
trennung und Verarbeitung. Das Pixelbild 40 aller defekten
Bildpunkte wird in einem nächsten Schritt, der Aufspaltung
42, in ein Zeilenbild 43 und ein Spaltenbild 44 aufgetrennt,
wobei das Zeilenbild 43 Zeilen- und Restdefekte, d. h. Defekte
einzelner Bildpunkte, enthält. Nunmehr werden für Zeilen und
Spalten getrennt das Zeilenbild 43 und das Spaltenbild 44 in
einer Defektbestimmung 45 wiederum dahingehend untersucht,
welche Zeile oder Spalte mehr defekte Bildpunkte als ein vor
gegebener Schwellenwert aufweist. Wenn dieser Fall eintritt,
wird die entsprechende Zeile oder Spalte vollständig als de
fekt gesetzt. Die derart verarbeiteten Bilder 43 und 44 geben
ein pixelgenaues Abbild der defekten Bildpunkte des Detektors
nach Zeilen mit restlichen einzelnen Bildpunkten und Spalten
getrennt wieder. Diese Bilder 43 und 44 können nun einer Kor
rekturschaltung 46 und 47 zugeführt werden, damit auf rechne
rischem Wege die defekten Bildpunkte eliminiert und ersetzt
werden können.
Alle beschriebenen Verfahrensschritte können anstelle einer
Hardware-Lösung auch durch die Software des Bildsystems 6
durchgeführt werden.
Der erfindungsgemäße Ansatz liegt in dem prinzipiellen Vorge
hen,
- a) die defekten Pixel aus einem idealen Bild ohne Objekt aus dem Systemrauschen heraus mittels eines Rauschbandes, wel ches für das System als charakteristisch vorab festge stellt wurde oder aber intern errechnet wurde, zu erken nen, wobei aus einer Kalibrierung ein Dunkel-, Hell- oder Hell-Dunkel-Bild gewonnen wird, das in der Ebene liegt und somit keine schachbrettartigen Rasterungen beispielsweise durch die Elektronik des bildgebenden Systems mehr auf weist und frei von Inhomogenitäten in den Einzelflächen und in der Gesamtfläche ist und somit lediglich Systemrau schen und defekte Pixel enthält,
- b) vor der definitiven Erkennung defekter Pixel, ein zweites ideales Bild jedoch ohne Rauschen und ohne defekte Pixel zu erzeugen, das aber ebenfalls in der Ebene liegt und so mit ein ideales System beschreibt,
- c) die defekten Pixel lediglich aus wenigstens einem Parame ter des Systemrauschens heraus zu gewinnen, beispielsweise bei einem Rauschband mit negativer und positiver Epsilon- Umgebung um die Zeilen/Spalten-Pixel des Bildes in b) als Referenz zur Defekterkennung der Pixel des Bildes in a),
- d) durch rekursive bzw. iterative Tiefpaß-Filterung zu den in
- a) und b) beschriebenen Bildern zu gelangen, die auf dem Prinzip der unscharfen Maske mit Subtraktion aufbaut,
- e) exakt zwischen nicht zeitkritischer Defekterkennung und zeitkritischer Defektkorrektur zu trennen, wobei diese Defektkorrektur als rekursives Korrekturprinzip Teil der iterativen Defekterkennung sein kann, und somit sich das Gesamtverfahren, die Erkennung und Korrektur, für die Entwicklung einer Hardwarelösung prinzipiell eignet,
- f) eine schnelle Online-Korrektur bereits bei der nicht zeit kritischen Defekterkennung beispielsweise in der Kali brierphase durch einen Algorithmus (42 bis 45) vorzuberei ten, der es ermöglicht, aus einem 1-Bit-Bild, welches alle defekten Pixel enthält, zwei nicht disjunktive 1-Bit-Bil der derart zu erzeugen, wobei eines nur die defekten Pixel in Spaltenrichtung und das andere die defekten Pixel in Zeilenrichtung sowie der restlichen Einzelpixel oder Pixelgruppen, die nicht als Spalten-Defekte klassifiziert wurden enthält, so daß einer nachfolgenden Korrektur er spart bleibt, zweidimensionale Umgebungen zu untersuchen.
Durch diesen Ansatz gelingt es für Einzelbilder sowie glei
chermaßen gut geeignet auch für Serien z. B. die Korrektur
effizient in Hardware zu realisieren oder von einem Multi-
Prozessorsystem ausführen zu lassen, wobei hier die Einzel-
Prozessoren optimal einsetzbar sind.
Ziel der Phase 1 ist der Versuch, ein Offset-korrigiertes
defektfreies Bild des Detektors zu erhalten, wobei diese
Erkennung als 1. Iteration nur grob und nicht die endgültige
sein kann. Hierbei ist auch ein anderer Algorithmus möglich
als der hier beschriebene, wenn damit dieses Ziel erreicht
wird. Aus originäre Hell- und Dunkel-Bilder 10 und 11 des
Detektors ohne Objekt, die beispielsweise aus einer Kali
brierung des Detektors gewonnen wurden, wird ein grob defekt
korrigiertes Hell-Dunkel-Bild des Detektors erzeugt.
In der Phase 2 wird versucht, ein in der Ebene liegendes,
nicht defekt korrigiertes Bild durch Unsharp Masking zu
erzeugen, das für eine genauere Defekterkennung geeignet ist,
weil es frei von Inhomogenitäten ist. Das in Phase 1 errech
nete Subtraktionsbild 15 und das grob korrigierte Bild 24
werden in ein von Inhomogenitäten befreites, mit Defekten
behaftetes Bild des Detektors verarbeitet.
In Phase 3 soll nun das homogene Bild 28 aus Phase 2 defekt
korrigiert werden, um ein ideales, von Inhomogenitäten
befreites und defekt-korrigiertes Abbild des Detektors, das
Defekt korrigierte Bild 35, zu erhalten. Bei dieser Korrektur
wird bereits mit den Sigma-Werten des Detektors gearbeitet.
In Phase 4 wird nun das ideale Detektor-Abbild aus Phase 3
durch Unsharp Masking (2. Filterung) noch feiner idealisiert,
um anschließend als exakte pixelgenaue Referenzumgebung für
das Rauschen des Detektors genommen werden zu können, wenn
die defekten Pixel genau erkannt werden sollen.
Ziel der Phase 5 ist die letzte exakte Erkennung aller defek
ter Pixel. Ein homogenes Bild 28 des Detektors sowie ein
ideales defektloses pixelgenaues Referenzbild 37 ohne Rau
schen wird durch Erkennung mittels Rauschwerte des Detektors
zu einem Pixelbild 40 verarbeitet, das alle defekten Pixel
des Detektors enthält.
In Phase 6 werden alle defekten Pixel des Pixelbildes 40 nun
aufgespalten in Defekte, die in Spaltenrichtung, und Defekte,
die in Zeilenrichtung zu korrigieren sind, um einer nachfol
genden Online-Korrektur optimale Bilder 43 und 44 zu liefern,
in denen defekte Pixel nach zeilen- und spalten-korrigierbar
getrennt enthalten sind.
Durch das erfindungsgemäße Verfahren, den rekursiven Ansatz
mit der wiederholten Tiefpaß-Filterung mit unscharfer Maske,
können defekte Bildpunkte eines digitalen Bildwandlers sicher
erkannt werden. Das Verfahren ist auch bei Einzelbildbetrieb
einsetzbar, da vor der Erzeugung von Röntgenstrahlenbildern
einer Untersuchungsperson das Verfahren beispielsweise zusam
men mit der Kalibrierung durchgeführt werden kann und somit
die Ergebnisse bereits für die erste Aufnahme sogar im Real-
Time-Betrieb Verwendung finden können.
Claims (16)
1. Verfahren zum Betrieb eines digitalen Bildsystems (6)
einer Röntgendiagnostikeinrichtung mit einer Röntgeneinheit
(1, 2) zur Erzeugung von Röntgenbildern, einer Röntgenbild
wandler-Fernsehkette (5 bis 7) zur Erfassung der Röntgenbil
der, die einen digitalen Bildwandler (5) mit matrixförmig in
Zeilen und Spalten angeordneten Bildpunkten und einen Monitor
(7) zur Wiedergabe der von dem digitalen Bildsystem (6) ver
arbeiteten Röntgenbilder aufweist, dadurch ge
kennzeichnet, daß zur Erkennung von defekten
Bildpunkten auf zwei Bilder (10, 11), von denen ein erstes
Bild (10) mit Röntgenstrahlung ohne Objekt und ein zweites
Bild (11) ohne Röntgenstrahlung erstellt ist, mehrfach eine
rekursive Tiefpaß-Filterung (25, 36) angewandt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch ge
kennzeichnet, daß die Tiefpaß-Filterungen (25,
36) nach dem Prinzip der unscharfen Maske durchgeführt
werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, gekenn
zeichnet durch folgende Verfahrens
schritte
- a) Erstellen eines grob Offset-korrigierten, defektfreien Bildes des Detektors,
- b) Erzeugung eines in der Ebene liegenden, nicht defekt kor rigierten, von Inhomogenitäten befreiten Bildes mittels rekursiver Tiefpaß-Filterung (25),
- c) Erzeugung eines idealen, von Inhomogenitäten befreiten und defekt-korrigierten Bildes des Detektors,
- d) Erstellen einer exakten pixelgenauen Referenzumgebung für das Rauschen des Detektors mittels rekursiver Tiefpaß- Filterung (36) und
- e) exakte Erkennung aller defekter Bildpunkte und/oder
- f) Aufgespaltung aller defekten Bildpunkte in in Spalten richtung und in Zeilenrichtung zu korrigierende Bild punkte.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, da
durch gekennzeichnet, daß die zwei
Bilder (10, 11) voneinander subtrahiert werden, daß von den
beiden Bildern (10, 11) und dem Subtraktionsbild (15) das
Histogramm (16) ermittelt wird und daß anschließend defekte
Zeilen und/oder Spalten erkannt und markiert werden.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, da
durch gekennzeichnet, daß die Bilder
(10, 11) derart normiert werden, daß von den Bildpunkten
einer Zeile der Mittelwert einer dunklen Referenzzone sub
trahiert wird.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, da
durch gekennzeichnet, daß zur Erken
nung für jede Zeile und Spalte die Anzahl von defekten Bild
punkten bestimmt und die entsprechende Zeile und/oder Spalte
gekennzeichnet wird, wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl
von Bildpunkten defekt ist.
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch ge
kennzeichnet, daß in einem weiteren Verfah
rensschritt (18, 19) die Zeilen und/oder Spalten erkannt
werden, die zwischen zwei defekten Zeilen und/oder Spalten
liegen, und daß diese erkannten Zeilen und/oder Spalten
markiert werden.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, da
durch gekennzeichnet, daß alle defek
ten Bildpunkte in Zeilen- und Rest-Defekte und Spalten-
Defekte getrennt werden, daß für die aufgeteilten Bildpunkte
die Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt und die entspre
chende Zeile und/oder Spalte gekennzeichnet wird, wenn mehr
als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist, und
daß die aufgeteilten Bildpunkte zu einem grob korrigierten
Bildes zusammengeführt werden.
9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch ge
kennzeichnet, daß zur Zusammenführung (23)
weiterhin das Differenzsignal zugeführt wird.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, ge
kennzeichnet durch eine Tiefpaß-Fil
terung eines grob korrigierten Bildes (24) und anschließender
Subtraktion (27) mit dem ersten Subtraktionsbild (15) (Phase
2).
11. Verfahren nach Anspruch 9, gekennzeich
net durch eine Defekterkennung des zweiten
Subtraktionsbildes (28) mit den Sigma-Werten (Σ) des Detek
tors und anschließender Aufteilung (31) der Defektstellen
nach Zeilen und Spalten, wobei für die aufgeteilten Bild
punkte die Anzahl von defekten Bildpunkten bestimmt und die
entsprechenden Zeilen und/oder Spalten gekennzeichnet werden,
wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt
ist, und die aufgeteilten Bildpunkte zu einem von Inhomogeni
täten befreiten und defekt-korrigierten Bild (35) zusammen
geführt werden (Phase 3).
12. Verfahren nach Anspruch 10, gekennzeich
net durch eine Tiefpaß-Filterung (36) des von
Inhomogenitäten befreiten, defekt-korrigierten Bildes zur
Erzeugung eines pixelgenauen Referenzbildes (37) (Phase 4).
13. Verfahren nach Anspruch 1 bis 12, gekenn
zeichnet durch eine Defekterkennung (38, 39)
des pixelgenauen Referenzbildes des von Inhomogenitäten
befreiten und defekt-korrigierten Bildes mit den Sigma-Werten
(Σ) des Detektors und anschließender Bestimmung (41) der
Anzahl von defekten Bildpunkten und Kennzeichnung der ent
sprechenden Zeilen und/oder Spalten, bei denen mehr als eine
vorbestimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist (Phase 5).
14. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch ge
kennzeichnet, daß alle defekten Bildpunkte in
Zeilen- und Rest-Defekte und Spalten-Defekte getrennt werden
und daß für die aufgeteilten Bildpunkte die Anzahl von defek
ten Bildpunkten bestimmt und die entsprechende Zeile und/oder
Spalte gekennzeichnet wird, bei der mehr als eine vorbe
stimmte Anzahl von Bildpunkten defekt ist (Phase 6).
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, da
durch gekennzeichnet, daß der Rönt
genbildwandler (5) mit defekten Bildpunkten ein Bildwandler
aus amorphem Silizium ist.
16. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, da
durch gekennzeichnet, daß der Rönt
genbildwandler (5) mit defekten Bildpunkten ein Röntgenbild
verstärker mit angekoppeltem CCD-Bildwandler ist.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE19527180A DE19527180C1 (de) | 1995-07-25 | 1995-07-25 | Verfahren zum Betrieb eines digitalen Bildsystems einer Röntgendiagnostikeinrichtung |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE19527180A DE19527180C1 (de) | 1995-07-25 | 1995-07-25 | Verfahren zum Betrieb eines digitalen Bildsystems einer Röntgendiagnostikeinrichtung |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
DE19527180C1 true DE19527180C1 (de) | 1997-01-09 |
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ID=7767760
Family Applications (1)
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DE19527180A Expired - Fee Related DE19527180C1 (de) | 1995-07-25 | 1995-07-25 | Verfahren zum Betrieb eines digitalen Bildsystems einer Röntgendiagnostikeinrichtung |
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---|---|
DE (1) | DE19527180C1 (de) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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DE10122876A1 (de) * | 2000-11-24 | 2002-11-21 | Siemens Ag | Verfahren zum Betrieb eines Bildsystems einer bildgebenden medizinischen Untersuchungseinrichtung und medizinische Untersuchungseinrichtung |
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- 1995-07-25 DE DE19527180A patent/DE19527180C1/de not_active Expired - Fee Related
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