图像处理设备和方法技术

本公开提供了图像处理设备和方法。图像处理设备可包括：小波变换装置，用于对输入图像进行小波变换，以将该输入图像分解成分别具有不同尺度的多个级，每一级包括低频分量和多个高频分量；补偿模板生成装置，用于根据小波变换得到的每一级中的多个高频分量来生成针对该级的补偿模板，该补偿模板反映该级的多个高频分量的组合；去噪装置，用于对每一级中的低频分量进行去噪处理，并利用每一级的补偿模板对该级的低频分量进行边缘补偿，得到经补偿的低频分量；以及小波逆变换装置，用于利用每一级的经补偿的低频分量和高频分量，进行小波逆变换，得到经去噪处理的图像。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及图像处理领域，具体而言，涉及利用小波变换对输入图像进行去噪处 理的。
技术介绍
图像去噪是图像处理领域的一个重要分支。作为有效的去噪算法，小波变换正在 被广泛应用于图像去噪处理中。在一种已知的小波去噪方法中，首先利用小波变换将输入图像分解成多级，然后 利用针对至少两个级中的每一级的不同的尺度依赖的参数对这两个级的小波系数进行缩 放，以实现对小波系数的修改，从而改善去噪处理的效果。涉及这种方法的相关文献包括美 国专利申请 US 2006/0210186A1。
技术实现思路
本公开的一些实施例提供了利用小波变换对输入图像进行去噪处理的图像处理 设备和方法。在下文中给出关于本公开的一些方面的简要概述，以便提供对于本公开的基本理 解。该概述并非意图确定本公开的关键或重要部分，也不是意图限定本公开的范围。其目 的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。根据本公开的一个方面，提供了一种图像处理设备，该图像处理设备可包括小波 变换装置，用于对输入图像进行小波变换，以将该输入图像分解成分别具有不同尺度的多 个级，每一级包括低频分量和多个高频分量；补偿模板生成装置，用于根据小波变换得到的 每一级中的多个高频分量来生成针对该级的补偿模板，该补偿模板反映该级的多个高频分 量的组合；去噪装置，用于对每一级中的低频分量进行去噪处理，并利用每一级的补偿模板 对该级的低频分量进行边缘补偿，得到经补偿的低频分量；以及小波逆变换装置，用于利用 每一级的经补偿的低频分量和高频分量，进行小波逆变换，得到经去噪处理的图像。根据本公开的一个方面，提供了一种图像处理方法，该图像处理方法可包括对输 入图像进行小波变换，以将该输入图像分解成具有不同尺度的多个级，每一级包括低频分 量和多个高频分量；根据小波变换得到的每一级中的多个高频分量来生成针对该每一级 的补偿模板，该补偿模板反映该级的多个高频分量的组合；对每一级中的低频分量进行去 噪处理，并利用针对该每一级的补偿模板对该每一级的经去噪处理的低频分量进行边缘补 偿；以及利用每一级的经补偿的低频分量和高频分量，进行小波逆变换，得到经去噪处理的 图像。另外，本公开的实施例还提供了用于实现上述方法的计算机程序。此外，本公开的实施例还提供了至少计算机可读介质形式的计算机程序产品，其 上记录有用于实现上述方法的计算机程序代码。附图说明参照下面结合附图对本公开实施例的说明，会更加容易地理解本公开的以上和其它目的、特点和优点。附图中的部件只是为了示出本公开的原理。在附图中，相同的或类似的技术特征或部件将采用相同或类似的附图标记来表示。图1是示出根据本公开的一个实施例的图像处理方法的示意性流程图2是示出生成根据图1的实施例中的补偿模板的方法的具体实施例的示意性流程图3是示出利用补偿模板对每一级的经去噪处理的低频分量进行边缘补偿的具体实施例的示意性流程图4是示出根据本公开的另一实施例的图像处理方法的示意性流程图5是示出根据本公开的一个实施例的图像处理设备的结构的示意性框图6是示出根据本公开的具体实施例的去噪装置的结构的示意性框图7是示出根据本公开的具体示例利用高频分量来生成补偿模板的示意图；以及图8是示出可以实现本公开的实施例/示例的计算机的结构的示例性框图。具体实施方式下面参照附图来说明本公开的实施例。在本公开的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。应当注意，为了清楚，附图和说明中省略了与本公开无关的、本领域普通技术人员已知的部件和处理的表不和描述。本公开的一些实施例提供了用于利用小波变换对输入图像进行去噪处理的。应理解，根据本公开的实施例的设备和方法可用于对各种类型的图像进行去噪处理。例如，根据本公开的实施例的设备和方法可用于医学图像的去噪。这里所述的医学图像可以是根据利用医疗诊断成像装置获得的被检测者的数据而形成的图像。这里所述的医疗诊断装置包括但不限于X射线成像诊断装置、超声波(UL)诊断成像装置、计算机断层扫描(CT)装置、磁共振成像(MRI)诊断成像装置、正电子发射断层扫描(Positron Emission Tomography, PET)装置等。具体地，根据本公开的实施例的设备和方法所处理的输入图像可以是利用医学成像设备对人体的某个部位进行扫描而获得的医学图像，如利用CT获得的患者的脑动脉图像等，这里不一一列举。另外，本公开的实施例的设备和方法可以对η维图像进行处理，η = 1，2，3，...， N (N ^ I)。图1是示出根据本公开的一个实施例的图像处理方法的示意性流程图。 在利用小波去噪算法对图像进行去噪处理时，图像中的有用信息也有可能被平滑，从而导致图像模糊。在该实施例中，首先利用小波变换将输入图像分解成各自具有不同尺度的多个级，每一级包括低频分量和多个高频分量，然后，利用每一级的高频分量来生成反映这些高频分量的组合特征的补偿模板，并利用该补偿模板对经去噪处理的低频分量进行边缘补偿。这样能够避免由于去噪处理而导致的边缘模糊。如图1所示，该图像处理方法可以包括步骤102、104、106、108、110和112。在步骤102中，对输入图像进行小波变换，将该输入图像分解成多个级。各级具 有彼此不同的尺度。在本实施例中，假设通过小波变换将输入图像分解成m+1级，即第0， 1，...，m级(m3 I)。如图1中所示，后续的处理从最高尺度级(例如第m级)开始。可选地，级数m+1可以设置为任何适当的数值，例如2、3或4等(即m可以设置为1、2、或3等)。但是，应理解，可以根据实际应用来确定小波分解的级数，而不应局限于上述 具体数值。另外，可以采用任何适当的算法进行小波变换，例如可以采用正交小波变换、双 正交小波变换等算法等。本公开不局限于任何具体的小波变换算法。然后，在步骤104中，根据小波变换得到的每一级中的多个高频分量来生成针对 该级的补偿模板。所生成的补偿模板反映输入图像在该级中保留的边缘信息。在小波变换 后，在较大尺度的级的各个方向的高频分量中会保留一些信息，诸如边缘和/或纹理等。因 此，可以通过将每一级的多个高频分量组合在一起来形成补偿模板，使所生成的补偿模板 反映该级的高频分量的组合特性，从而反映输入图像在该级的各方向的高频分量中保留的 边缘信息。例如，设输入图像为二维图像，经过小波变换后，每一尺度级包括LL、HL、LH和HH 这4个频率分量(即频率子体(sub-volume))，其中，LL在X和Y两个方向上均为低频，称 为低频分量。HL、LH和HH中的每一个在X和Y两个方向中的至少一个方向上为高频，例 如，HL在X方向上为高频，而在Y方向上为低频；LH在X方向上为低频，而在Y方向上为高 频；HH在X和Y两个方向上为高频。因此，HL、LH和HH为3个不同方向的高频分量。又如， 设输入图像为三维图像，经过小波变换后，每一级包括LLL、LHL、LHH、LLH、HLL、HHL、HLH和 HHH这8个频率分量，其中，LLL在X、Y和Z三个方向上均为低频，称为低频分量。LHL、LHH、 LLH、HLL、HHL、HLH和HHH中的每一个在X、Y和Z三个方向中的至少一个方向上为高频，例 如，LH本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理设备，包括：小波变换装置，用于对输入图像进行小波变换，以将该输入图像分解成分别具有不同尺度的多个级，每一级包括低频分量和多个高频分量；补偿模板生成装置，用于根据小波变换得到的每一级中的多个高频分量来生成针对该级的补偿模板，该补偿模板反映该级的多个高频分量的组合；去噪装置，用于对每一级中的低频分量进行去噪处理，并利用每一级的补偿模板对该级的低频分量进行边缘补偿，得到经补偿的低频分量；以及小波逆变换装置，用于利用每一级的经补偿的低频分量和高频分量，进行小波逆变换，得到经去噪处理的图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张玭，马红枫，
申请(专利权)人：株式会社东芝，东芝医疗系统株式会社，
类型：发明
国别省市：