RU2014128596A - Автоматическое определение коэффициента регуляризации для итерационного восстановления изображения с регуляризацией и/или шумоподавлением изображения - Google Patents
Автоматическое определение коэффициента регуляризации для итерационного восстановления изображения с регуляризацией и/или шумоподавлением изображения Download PDFInfo
- Publication number
- RU2014128596A RU2014128596A RU2014128596A RU2014128596A RU2014128596A RU 2014128596 A RU2014128596 A RU 2014128596A RU 2014128596 A RU2014128596 A RU 2014128596A RU 2014128596 A RU2014128596 A RU 2014128596A RU 2014128596 A RU2014128596 A RU 2014128596A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- quality
- image
- regularization
- processing component
- value
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/006—Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
-
- 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
- G06T2207/20004—Adaptive image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2211/00—Image generation
- G06T2211/40—Computed tomography
- G06T2211/424—Iterative
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
1. Компонент (122) обработки, который обрабатывает изображения на основании итерационного алгоритма восстановления с регуляризацией и/или алгоритма шумоподавления, причем компонент обработки содержит:блок (224) определения заданного значения, который определяет заданное значение (216) качества между предварительно определенной нижней и верхней границами (226) качества на основании переменной (228) качества, указывающей интересующее качество изображения;блок (214) сравнения, который сравнивает, на каждой итерации обработки, метрику качества текущего сгенерированного изображения с заданным значением качества и генерирует значение разности, указывающее разницу между метрикой качества и заданным значением качества; иблок (220) обновления коэффициента регуляризации, который генерирует обновленный коэффициент регуляризации для последующей итерации обработки на основании текущего значения (222) коэффициента регуляризации и по меньшей мере метрики качества в ответ на значение разности, указывающее, что метрика качества находится вне предварительно определенного диапазона заданного значения качества.2. Компонент обработки по п. 1, в котором переменная качества определяет относительный целевой уровень между нижней и верхней границами.3. Компонент обработки по п. 2, в котором относительный целевой уровень соответствует целевому шуму изображения или снижению уровня интересующего артефакта.4. Компонент обработки по п. 1, в котором верхняя граница соответствует метрике качества изображения до регуляризации изображения, и нижняя граница соответствует метрике качества изображения после полной регуляризации изображения.5. Компонент обработки по п. 1, в
Claims (15)
1. Компонент (122) обработки, который обрабатывает изображения на основании итерационного алгоритма восстановления с регуляризацией и/или алгоритма шумоподавления, причем компонент обработки содержит:
блок (224) определения заданного значения, который определяет заданное значение (216) качества между предварительно определенной нижней и верхней границами (226) качества на основании переменной (228) качества, указывающей интересующее качество изображения;
блок (214) сравнения, который сравнивает, на каждой итерации обработки, метрику качества текущего сгенерированного изображения с заданным значением качества и генерирует значение разности, указывающее разницу между метрикой качества и заданным значением качества; и
блок (220) обновления коэффициента регуляризации, который генерирует обновленный коэффициент регуляризации для последующей итерации обработки на основании текущего значения (222) коэффициента регуляризации и по меньшей мере метрики качества в ответ на значение разности, указывающее, что метрика качества находится вне предварительно определенного диапазона заданного значения качества.
2. Компонент обработки по п. 1, в котором переменная качества определяет относительный целевой уровень между нижней и верхней границами.
3. Компонент обработки по п. 2, в котором относительный целевой уровень соответствует целевому шуму изображения или снижению уровня интересующего артефакта.
4. Компонент обработки по п. 1, в котором верхняя граница соответствует метрике качества изображения до регуляризации изображения, и нижняя граница соответствует метрике качества изображения после полной регуляризации изображения.
5. Компонент обработки по п. 1, в котором нижняя граница является приблизительной, без полной регуляризации изображения.
6. Компонент обработки по п. 1, в котором нижняя и верхняя границы нормализованы верхней границей.
7. Компонент обработки по п. 1, в котором блок обновления коэффициента регуляризации генерирует обновленный коэффициент регуляризации посредством одного или более из: умножения текущего значения коэффициента регуляризации на элемент обновления, который является функцией метрики качества, или посредством суммирования к текущему коэффициенту регуляризации элемента обновления, который является функцией метрики качества.
8. Компонент обработки по п. 1, в котором блок обновления коэффициента регуляризация генерирует обновленный коэффициент регуляризации на основании пропорционально-интегрально-дифференциального управления.
9. Компонент обработки по п. 1, в котором метрика качества итерации указывает одно или более из: уровня шума изображения сгенерированного изображения этой итерации, стандартного отклонения уровня шума изображения сгенерированного изображения этой итерации, или уровень артефакта сгенерированного изображения этой итерации.
10. Компонент обработки по п. 1 дополнительно содержащий:
блок (302) шумоподавления, который подавляет шум изображения на каждой итерации на основании обновленного коэффициента регуляризации для соответствующей итерации.
11. Компонент обработки по п. 1, в котором заданное значение качества основано на определенном пользователем целевом процентном соотношении между нижними границами качества и верхними границами качества.
12. Компонент обработки по п. 1, в котором блок обновления коэффициента регуляризации генерирует обновленный коэффициент регуляризации на основании предварительно определенного поведения метрики качества.
13. Способ, содержащий:
обработку начального изображения во время первой итерации обработки, используя алгоритм, который использует регуляризацию и начальный коэффициент регуляризации, и генерирование первого изображения;
определение первой метрики качества первого изображения;
сравнение первой метрики качества первого изображения с заданным значением качества и определение значения разности между ними; и
генерирование обновленного коэффициента регуляризации для последующей итерации обработки изображения в ответ на первую метрику качества, находящуюся вне предварительно определенного диапазона заданного значения качества,
причем обновленный коэффициент регуляризации сгенерирован на основании начального коэффициента регуляризации и первой метрики качества, и обновленный коэффициент регуляризации использован для обработки первого изображения во время последующей итерации обработки и генерирования последующего изображения.
14. Способ по п. 13, в котором заданное значение качества основано на определенном пользователем целевом процентном соотношении между нижними границами качества и верхними границами качества.
15. Способ по любому из пп. 13 и 14, дополнительно содержащий определение обновленного коэффициента регуляризации на основании пропорционально-интегрально-дифференциального управления.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201161569835P | 2011-12-13 | 2011-12-13 | |
| US61/569,835 | 2011-12-13 | ||
| PCT/IB2012/056929 WO2013088294A1 (en) | 2011-12-13 | 2012-12-04 | Automatic determination of regularization factor for iterative image reconstruction with regularization and/or image de-noising |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2014128596A true RU2014128596A (ru) | 2016-02-10 |
Family
ID=47520208
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014128596A RU2014128596A (ru) | 2011-12-13 | 2012-12-04 | Автоматическое определение коэффициента регуляризации для итерационного восстановления изображения с регуляризацией и/или шумоподавлением изображения |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US9076191B2 (ru) |
| EP (1) | EP2748798B1 (ru) |
| JP (1) | JP6141313B2 (ru) |
| CN (1) | CN104025156B (ru) |
| BR (1) | BR112014014093A2 (ru) |
| IN (1) | IN2014CN04759A (ru) |
| RU (1) | RU2014128596A (ru) |
| WO (1) | WO2013088294A1 (ru) |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9600866B2 (en) * | 2012-11-26 | 2017-03-21 | Koninklijke Philips N.V. | Projection data de-noising |
| US9478049B2 (en) | 2013-09-30 | 2016-10-25 | Koninklijke Philips N.V. | Method for local adjustment of regularization parameters for image quality optimization in fully 3D iterative CT reconstruction |
| US9406107B2 (en) * | 2013-12-18 | 2016-08-02 | General Electric Company | System and method of computed tomography signal restoration via noise reduction |
| US9615803B2 (en) * | 2014-06-16 | 2017-04-11 | General Electric Company | System and method for determining X-ray exposure parameters |
| WO2016042466A2 (en) * | 2014-09-15 | 2016-03-24 | Koninklijke Philips N.V. | Iterative image reconstruction with a sharpness driven regularization parameter |
| CN107004259A (zh) * | 2014-12-10 | 2017-08-01 | 皇家飞利浦有限公司 | 多对比度成像中的统计加权正则化 |
| KR102372165B1 (ko) * | 2015-01-22 | 2022-03-11 | 삼성전자주식회사 | 엑스선 영상 장치, 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법 |
| GB2542764A (en) * | 2015-09-23 | 2017-04-05 | Pathxl Ltd | Image processing method and apparatus for normalisation and artefact correction |
| US9911208B2 (en) * | 2016-04-11 | 2018-03-06 | Toshiba Medical Systems Corporation | Apparatus and method of iterative image reconstruction using regularization-parameter control |
| EP3501006B1 (en) * | 2016-08-22 | 2020-11-04 | Koninklijke Philips N.V. | Feature-based image processing using feature images extracted from different iterations |
| EP3631762B1 (en) * | 2017-06-02 | 2021-12-01 | Koninklijke Philips N.V. | Systems and methods to provide confidence values as a measure of quantitative assurance for iteratively reconstructed images in emission tomography |
| US10853689B2 (en) * | 2017-10-09 | 2020-12-01 | WebFurther, LLC | Methods for more effectively moderating one or more images and devices thereof |
| CN107997780B (zh) * | 2018-01-19 | 2020-11-06 | 重庆大学 | 一种锥束ct瞬时扫描装置及重建方法 |
| CN111670460A (zh) * | 2018-01-31 | 2020-09-15 | 米托斯有限公司 | 用于对象的图像重建的、特别是基于计算机断层摄影的图像重建的方法，以及用于该方法的设备、***和计算机程序产品 |
| CN112529796B (zh) * | 2020-12-02 | 2022-07-05 | 华北理工大学 | 一种基于多特征提取的cnn医学ct图像去噪方法 |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61225640A (ja) * | 1985-03-30 | 1986-10-07 | Toshiba Corp | 断層撮影装置 |
| JP3887774B2 (ja) * | 2001-12-21 | 2007-02-28 | 親良 炭 | 変位ベクトル計測装置および歪テンソル計測装置 |
| US20040034304A1 (en) * | 2001-12-21 | 2004-02-19 | Chikayoshi Sumi | Displacement measurement method and apparatus, strain measurement method and apparatus elasticity and visco-elasticity constants measurement apparatus, and the elasticity and visco-elasticity constants measurement apparatus-based treatment apparatus |
| US7864999B2 (en) | 2005-10-19 | 2011-01-04 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Devices systems and methods for processing images |
| DE102005052061A1 (de) * | 2005-11-01 | 2007-05-16 | Carl Zeiss Imaging Solutions G | Verfahren und Vorrichtung zur Bildverarbeitung |
| US7558414B2 (en) * | 2006-09-11 | 2009-07-07 | Case Western Reserve University | Iterative image reconstruction |
| EP2087439A2 (en) * | 2006-11-08 | 2009-08-12 | Sidec Technologies AB | Iterated variational regularization combined with componentwise regularization |
| US8233682B2 (en) * | 2007-06-05 | 2012-07-31 | General Electric Company | Methods and systems for improving spatial and temporal resolution of computed images of moving objects |
| JP5220125B2 (ja) | 2007-12-20 | 2013-06-26 | ウイスコンシン アラムナイ リサーチ ファウンデーシヨン | 先験的画像制限画像再構成法 |
| US7885371B2 (en) | 2008-08-28 | 2011-02-08 | General Electric Company | Method and system for image reconstruction |
| WO2010032172A1 (en) * | 2008-09-17 | 2010-03-25 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | B1-mapping and b1l-shimming for mri |
| DE102009014723B4 (de) | 2009-03-25 | 2012-10-25 | Siemens Aktiengesellschaft | Kontrastabhängige Regularisierungsstärke bei der iterativen Rekonstruktion von CT-Bildern |
| US8611626B2 (en) * | 2009-04-30 | 2013-12-17 | The Regents Of The University Of California | System and methods for fast implementation of equally-sloped tomography |
| DE102010029281A1 (de) | 2010-05-25 | 2011-12-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Bildrekonstruktionseinrichtung zur Rekonstruktion von Bilddaten |
| US9031299B2 (en) | 2010-10-27 | 2015-05-12 | Koninklijke Philips N.V. | Low dose CT denoising |
| WO2012123896A2 (en) * | 2011-03-17 | 2012-09-20 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Multiple modality cardiac imaging |
| CN102231204A (zh) * | 2011-06-20 | 2011-11-02 | 南京航空航天大学 | 一种序列图像自适应正则超分辨率重建方法 |
| US20130108010A1 (en) * | 2011-10-31 | 2013-05-02 | Eigenor Oy | Method and apparatus for performing tomographic reconstruction |
| US8879811B2 (en) * | 2012-03-28 | 2014-11-04 | Siemens Aktiengesellschaft | Alternating direction of multipliers method for parallel MRI reconstruction |
-
2012
- 2012-12-04 BR BR112014014093A patent/BR112014014093A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2012-12-04 US US14/364,715 patent/US9076191B2/en active Active
- 2012-12-04 IN IN4759CHN2014 patent/IN2014CN04759A/en unknown
- 2012-12-04 RU RU2014128596A patent/RU2014128596A/ru not_active Application Discontinuation
- 2012-12-04 WO PCT/IB2012/056929 patent/WO2013088294A1/en active Application Filing
- 2012-12-04 CN CN201280061612.0A patent/CN104025156B/zh active Active
- 2012-12-04 EP EP12812393.2A patent/EP2748798B1/en active Active
- 2012-12-04 JP JP2014546681A patent/JP6141313B2/ja active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2013088294A1 (en) | 2013-06-20 |
| IN2014CN04759A (ru) | 2015-09-18 |
| US9076191B2 (en) | 2015-07-07 |
| US20140348440A1 (en) | 2014-11-27 |
| CN104025156A (zh) | 2014-09-03 |
| JP6141313B2 (ja) | 2017-06-07 |
| EP2748798B1 (en) | 2018-04-11 |
| JP2015500118A (ja) | 2015-01-05 |
| BR112014014093A2 (pt) | 2017-06-13 |
| EP2748798A1 (en) | 2014-07-02 |
| CN104025156B (zh) | 2017-05-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2014128596A (ru) | Автоматическое определение коэффициента регуляризации для итерационного восстановления изображения с регуляризацией и/или шумоподавлением изображения | |
| JP2017529620A5 (ru) | ||
| KR100849846B1 (ko) | 이미지 밝기 보정 장치 및 방법 | |
| US9706104B2 (en) | Image auto-focusing method and camera using same | |
| RU2010152848A (ru) | Устройство обработки информации, способ обработки и считываемый компьютером носитель информации | |
| JP2015057698A5 (ru) | ||
| RU2018126548A (ru) | Обработка карты глубины для изображения | |
| JP2012054827A5 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及び記憶媒体 | |
| JP2016092618A5 (ja) | 撮像装置および撮像装置で実行される方法 | |
| JP2017138198A5 (ru) | ||
| JP2017502353A5 (ru) | ||
| JP2017102245A5 (ru) | ||
| JP2017050683A5 (ru) | ||
| JP2014154108A5 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP2012239085A5 (ru) | ||
| JP2015001981A (ja) | アンチエイリアシングエッジを回復するフィルタリング方法及びフィルタリング装置 | |
| JP2010050934A5 (ru) | ||
| JP2015105975A5 (ru) | ||
| JP2017098677A5 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法とプログラム | |
| JP2014170179A5 (ru) | ||
| JP2014121079A5 (ru) | ||
| JP2013179485A5 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
| JP2013172214A5 (ru) | ||
| JP2016184888A5 (ru) | ||
| JP2015141394A5 (ja) | 撮像装置および制御方法、並びにプログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FA92 | Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted) |
Effective date: 20170209 |