用于图像去噪的方法和设备、控制装置和成像系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于图像去噪的方法，所述方法包括以下步骤：产生图像记录(B)，求取所述图像记录(B)的噪声量值(RB)，将所述噪声量值(RB)分解为针对N个频带的预定数量的N个与频率相关的噪声分量，其中所述噪声分量包括数据点，所述数据点描述针对相关频带的图像记录(B)中的噪声，检查所述噪声分量以确定是否存在异常数据点，所述异常数据点的强度位于预定的值域之外并且通过抑制所述噪声分量中在所述检查时求取的异常数据点的值来形成经抑制的噪声分量，从所述图像记录中减去经抑制的噪声分量。本发明专利技术还涉及一种相应的设备、一种相应改型的用于控制成像系统的控制装置和一种具有这种控制装置的成像系统。具有这种控制装置的成像系统。具有这种控制装置的成像系统。

【技术实现步骤摘要】
用于图像去噪的方法和设备、控制装置和成像系统


[0001]本专利技术涉及一种用于尤其X射线记录的图像去噪的方法和设备，优选用于图像去噪算法的统计激励的、基于频率的保护。

技术介绍

[0002]在记录图像时，在这些图像中始终包含噪声，所述噪声会或多或少让人感到干扰。如果要评估这些图像，例如在由医生检查医学照片时，强的噪声分量是非常不利的。因此，通常在检查之前通过图像去噪方法对图像记录进行去噪，所述图像去噪方法例如基于经典的非线性滤波器、迭代方法或者特别基于人工智能(KI)。
[0003]在图像去噪算法的开发和应用中存在已久并且已知的一个风险是图像相关的信息的无意去除，这在对图像数据进行去噪期间可能作为负面的副作用出现。另一风险是过度地突出现有结构，或甚至错误地添加新的结构。最后一点主要涉及具有KI的算法，因为该算法已经通过虽然大量但有限的数据量训练并因此并非为任何场景预备。
[0004]根据针对去噪所选择的方法和所期望的去噪水平，该风险几乎不表现，轻微地表现或显著地表现。尤其在医学图像数据的情况下，细微的结构会影响诊断，因此必须保证：一方面保留这些结构，但也不额外加强。
[0005]传统的去噪方法，即没有KI的方法，要么具有能够用来根据应用设定算法的参数，要么根据数据的统计(例如BM3D或用于降噪的迭代CT图像滤波器，简称“IRIS”)来进行去噪。关于“BM3D”方法，参考K.Dabov，A.Foi，V.Katkovnik和K.Egiazarian的“Image denoising by sparse 3d transformdomain collaborative filtering”(IEEE Transactions on Image Processing，16(8)：2080
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2095，2007年8月)。关于“IRIS”滤波器，参考US2011/0052030A1或者其对应的德国申请DE102009039987A1。在IRIS中基于局部统计例如对每个像素进行判断：其是应被平滑的噪声像素还是被保留的结构。
[0006]已知的方法的缺点仍然是上述风险，即错误地删除、突出或生成图像中的结构。

技术实现思路

[0007]本专利技术的一个目的是提出一种替选的、更方便的用于图像去噪、尤是X射线图像的图像去噪的方法和一种相应的设备，借助于所述方法和设备避免了上述缺点。
[0008]该目的通过根据本专利技术的方法、根据本专利技术的设备以及根据本专利技术的控制装置和根据本专利技术的成像系统来实现。
[0009]根据本专利技术的用于图像去噪，尤其X射线记录的图像去噪的方法，包括以下步骤：
[0010]‑
产生图像记录。
[0011]在此，图像记录例如通过X射线照相设备或计算机断层扫描记录，并且不可避免地受噪声影响。应注意的是，以下步骤能够应用于重建图像或原始数据。因此，将重建的图像和图像的原始数据都理解为图像记录。然而，也能够应用任意的图像处理步骤。同样地，在所述方法之后还能够应用其他处理步骤。例如，断层合成记录的重建或从断层合成记录中
产生合成的2D图像。优选地，所述方法应用于原始数据，因为在那里噪声的统计特性是已知的或者能够测量。例如，原始数据能够是探测器强度值，其中可能已经应用了与探测器相关的校正，例如缺陷像素的校正。然而，优选地，在图像记录中尚未应用其他的处理步骤，如例如散射辐射校正、对比度调整、边缘增强。图像记录也能够是经变换的原始数据。例如，可能有帮助的是，对原始数据应用Anscombe变换。通过该步骤将泊松噪声转换为白噪声(标准偏差为1的高斯噪声)。由此能够更好地描述噪声的特性。如果使用CT数据，那么应注意的是，噪声的特性例如能够附加地与所使用的重建核相关。
[0012]‑
求取图像记录的噪声量值。
[0013]该噪声量值借助于图像分析方法求取。适合的方法是本领域技术人员已知的。只要求取噪声量值，那么对于所述方法而言应用哪种方法基本上无关紧要，其中结果(去噪图像)的质量自然与所求取的噪声量值的质量相关。根据本专利技术的方法在此用于改进任意的去噪方法。已知(和优选)的图像去噪算法是上述方法BM3D、IRIS(用于降噪的迭代CT图像滤波器)或利用KI来求取噪声量值的方法。整个图像在此被划分为噪声分量和图像相关信息的分量，其中后者不一定必须被求取，但是能够用于改进去噪算法。
[0014]到目前为止，所述方法对应于如下现有技术，在所述现有技术中考虑被算法识别为噪声的图像分量并且随后将其从原始图像中减去，以便获得无噪声的或噪声降低的图像的。根据本专利技术的改进通过以下步骤产生：
[0015]‑
将噪声量值分解为用于N个频带的限定数量的N个与频率相关的噪声分量，其中噪声分量包括数据点，所述数据点描述针对相关频带在图像记录中的噪声。
[0016]图像记录的基于频率的分解在现有技术中是清楚已知的。其实例是二维的傅里叶分解，尤其快速傅里叶变换或小波变换。因为噪声量值的类型对应于图像记录(要么表示噪声的图像要么图像的原始数据)，由此噪声量值的基于频率的分解也是可行的。数字图像的特征包括模糊和锐度，其信息能够在频带中找到。为了求取各个频带，例如能够使用滤波器核或傅里叶变换。噪声分量也能够用高斯滤波器(或另一低通滤波器)进行卷积，其中原始噪声分量和滤波后的噪声分量之间的差是第一频带。利用经滤波的噪声分量于是同样继续处理，直到达到所期望数量的频带。于是噪声的“残余”优选处于最后一个频带中。噪声分量被分成多少个频带以及这些频带有多宽(即高斯滤波器有多宽)应根据系统特性来设定。分解特别优选基于(这种)拉普拉斯金字塔进行并且在下文中仍将详细阐述。
[0017]数据点对应于所述记录的信息。在检查所重建的图像的情况下，数据点优选地对应于图像的图像点(像素)。在图像记录包括原始数据的情况下，数据点对应于原始数据的图像相关信息。
[0018]为了进行好的分解，应知悉输入图像的所预期的噪声功率谱。这尤其为大量医学成像方法(例如CT、断层合成或数字X射线)提供，或者在必要时能够通过校准来确定。例如，噪声的特性(电子噪声：高斯分布，光子噪声：泊松分布)对于X射线记录是已知的，并且能够从记录参数中直接推导、测量(噪声功率谱)或校准。但是，如果充分了解成像系统，所述特性也能够被计算。由此各个频带中的噪声的统计特性是已知的。
[0019]‑
检查(统计的)异常图像点的噪声分量(针对其一定数量的图像点/所有图像点)，其强度位于预定的值域之外，并且通过抑制噪声分量中的在检查时所求取的异常图像点的值来形成经抑制的噪声分量。
[0020]例如，能够经由标准偏差σ和平均值来描述噪声分量(“噪声频带”)中的统计。在假设为高斯分布的情况下，如果此时噪声频带中的值与平均值相差大于3σ，那么该值很大概率是异常值。该阈值当然也能够采用另一值，同样能够使用其他参数来描述噪声统计。
[0021]‑
从图像记录中减去经抑制的噪声分量。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于图像去噪的方法，所述方法包括以下步骤：
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产生图像记录(B)，
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求取所述图像记录(B)的噪声量值(RB)，
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将所述噪声量值(RB)分解为针对N个频带的预定数量的N个与频率相关的噪声分量(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、An)，其中所述噪声分量(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、An)包括数据点，所述数据点描述针对相关频带的图像记录(B)中的噪声，
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检查所述噪声分量(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、An)是否存在异常数据点，所述异常数据点的强度位于预定的值域之外并且通过抑制所述噪声分量(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、An)中的在所述检查时求取的异常数据点的值来形成经抑制的噪声分量(M1、M2、Mn)，
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从所述图像记录(B)中减去经抑制的噪声分量(M1、M2、Mn)。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像记录(B)借助于X射线射束产生，尤其在放射线照相术、X射线荧光、乳房X射线照相术、断层扫描术或计算机断层扫描术的记录方法的过程中产生，特别优选地，其中所述图像记录基于乳房X射线照相记录和/或断层合成记录并且尤其是从断层合成记录中计算出的合成2D图像或者是这种计算的中间步骤的图像。3.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述图像记录的噪声量值(RB)借助于常规的图像去噪算法求取，优选基于BM3D和/或用于降噪的迭代CT图像滤波器和/或借助于人工智能求取，其中优选地，所述图像记录(B)被划分成噪声量值(RB)和一部分常规的图像信息(BI)。4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述噪声量值(RB)的分解基于拉普拉斯金字塔、快速傅里叶变换或小波变换来进行。5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述噪声分量(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、An)的数据点是图像的图像点或者能够重构为图像的图像点，所述图像表示针对相关频带的相关噪声分量(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、An)。6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中检查所述噪声分量(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、An)是否存在异常数据点并且通过抑制函数(F)形成经抑制的噪声分量(M1、M2、Mn)，所述抑制函数抑制位于预定的值域之外的数据点的值，并且数据点的位于所述值域内的值优选保持不变，优选地，其中通过所述抑制函数(F)将数据点的位于预定的值域之外的值改变为，使其位于预定的值域内，优选通过将相关数据点的值设置为预定的值域的界限或者随着距预定的值域的距离增加而更接近适配预定的值域的平均值。7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中在从所述图像记录(B)中减去经抑制的噪声分量(M1，M2，Mn)之前，将经抑制的噪声分量(M1，M2，Mn)与处理过的异常数据点合并为经抑制的噪声量值(MB)，其中所述噪声分量(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、An)的频带优选一起产生连续的频率范围。8.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中在图像记录(B)的过程中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：玛格达莱娜，
申请(专利权)人：西门子医疗有限公司，
类型：发明
国别省市：