Способ коррекции цифровых изображений

Изобретение относится к средствам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является компенсация эффектов рассеяния. Способ коррекции цифрового изображения, полученного с помощью электромагнитного рентгеновского излучения, в виде электрического сигнала, направленного на формирователь цифрового изображения, заключается в: осуществляют пирамидальное разложение исходного цифрового изображения на детализирующие и аппроксимирующие, удаляют рассеянное излучение в аппроксимирующей части, повышают контраст и подавляют шум для детализирующих частей, объединяют обработанные детализирующие и аппроксимирующие части, далее реконструируют и формируют конечное изображение. 4 з.п. ф-лы, 13 ил.

 

Изобретение относится к области обработки цифровых изображений и может быть использовано для решения задач обработки цифровых изображений, полученных с помощью высокоэнергетического излучения, в том числе рентгеновского.

В облучаемом объекте возникает рассеянное излучение, которое имеет сильное влияние на обнаруживаемость деталей в полученных изображениях. Рассеяние приводит к уменьшению контраста, денситометрической неточности и потере четкости изображения. Обычные методы обращения с эффектами рассеяния направлены на уменьшение интенсивности рассеянного излучения, достигающего приемника изображений (1). Такие методы могут применяться, во многих случаях, только путем трехкратного и более увеличения дозы, а также шума получаемого изображения.

Обычные методы решают задачу уменьшения влияния рассеяния в исходном изображении за счет применения решеток, воздушных промежутков и коллимации пучка. Эти методы уменьшают компонент рассеянного излучения в общем сигнале рассеяния на приемнике. Однако они удаляют его не полностью и не оказывают прямого влияния на компонент вуали. Кроме того, использование решеток или воздушных промежутков приводит к значительным увеличениям дозы (1).

Компенсация эффектов рассеяния может быть облегчена использованием компьютеризованных процессоров изображения, подключенных к приемнику изображения - цифровых систем рентгенографии и рентгеноскопии (2). Разработанные методы компенсации обычно включают в себя вычисление поля рассеянного излучения и вычитание этого поля из обычного изображения (3).

Наиболее близким способом к заявляемому техническому решению является способ (4) коррекции цифрового изображения, полученного с помощью электромагнитного излучения, в том числе рентгеновского, преобразованного в электрический сигнал и направленного на формирователь цифрового изображения, заключающийся в том, что осуществляют пирамидальное разложение исходного цифрового изображения на детализирующие и аппроксимирующие изображения, удаление рассеянного излучения в аппроксимирующей части изображений, проведение процесса повышения контраста для детализирующих изображений, объединение обработанных детализирующих и аппроксимирующих изображений, последующую реконструкцию и формирование конечного изображения.

Недостатком этого способа является то, что в нем не обеспечена возможность коррекции амплитудной и частотной характеристик изображения, шумоподавление, удаление влияния рассеянного излучения и коррекции динамического диапазона изображения в соответствии с динамическим диапазоном предполагаемого устройства вывода.

Техническим результатом изобретения является возможность коррекции амплитудной и частотной характеристик изображения, шумоподавление, возможность удаления влияния рассеянного излучения и коррекции динамического диапазона изображения в соответствии с динамическим диапазоном предполагаемого устройства вывода.

Указанный технический результат в способе коррекции цифрового изображения, полученного с помощью электромагнитного излучения, в том числе рентгеновского, преобразованного в электрический сигнал и направленного на формирователь цифрового изображения, заключающемся в том, что осуществляют пирамидальное разложение исходного цифрового изображения на детализирующие и аппроксимирующие изображения, удаление рассеянного излучения в аппроксимирующей части изображений, осуществляют процесс повышения контраста для детализирующих изображений, объединение обработанных детализирующих и аппроксимирующих изображений, последующую реконструкцию и формирование конечного изображения достигается тем, что перед названной операцией разложения определяют динамический диапазон изображения и осуществляют коррекцию амплитудной характеристики, после названной операции разложения определяют отношение сигнала к шуму, осуществляют шумоподавление в детализирующих изображениях, выполняют коррекцию детализирующих изображений в соответствии с коэффициентом коррекции частотной характеристики, который определяют с учетом динамического диапазона устройства вывода, функции передачи модуляции формирователя исходного цифрового изображения, заданной степени коррекции детализирующих изображений и полученного соотношения сигнал - шум, далее корректируют детализирующие изображения в соответствии с определенным коэффициентом коррекции и яркостью аппроксимирующих изображений, выполняют коррекцию краевых артефактов детализирующих изображений, а после выполнения названной реконструкции изображения выполняют масштабирование динамического диапазона выходного изображения в соответствии с динамическим диапазоном исходного цифрового изображения и передачу его на устройство вывода.

Разложение исходного цифрового изображения может быть осуществлено, например, методом Лапласа или методом вейвлет-преобразования.

Отношение сигнала к шуму может быть определено по разности максимального и минимального значений сигнала для аппроксимирующих изображений, отнесенной к величине значения шума детализирующих изображений.

Коррекцию краевых артефактов детализирующих изображений выполняют с помощью сигма функции, параметры которой определяют в зависимости от минимальных и максимальных значений детализирующих изображений и используя значения функции передачи модуляции формирователя цифрового изображения в определении коэффициента коррекции частотной характеристики.

На фиг.1-13 показан пример конкретного выполнения, который иллюстрирует сущность заявляемого технического решения, возможность технической реализации и достижение заявляемого технического результата.

На фиг.1 схематично показана система получения рентгеновского изображения.

На фиг.2 представлена первая часть алгоритма.

На фиг.3 представлена вторая часть алгоритма.

На фиг.4 представлена третья часть алгоритма.

На фиг.5 показано исходное цифровое изображение.

На фиг.6-8 показаны изображения, обработанные по заявляемому способу.

На фиг.9 показано положение фрагмента на изображении.

На фиг 10-13 показаны фрагменты изображений, обработанные по заявляемому способу.

Как показано на фиг.1, рентгеновская трубка 1 с коллиматором 4 вырабатывает пучок 3 рентгеновских лучей для прохождения через объект 2, подвергаемый рентгеновскому обследованию. Излучение воспринимается формирователем цифрового изображения (детектором) 6, с которого изображение передается на экран монитора.

Далее способ реализуют в последовательности операций (фиг.2-4), которая описана ниже.

Определяют функцию передачи модуляции, далее MTF, детектора 6.

Осуществляют ввод изображения, подлежащего обработке ("исходного изображения") (позиция 7 на фиг.2).

Определяют динамический диапазон (минимальный - максимальный) "исходного" изображения (позиция 8 на фиг.2).

Корректируют амплитудную характеристику изображения (опционно) (позиция 9 на фиг.2). В качестве метода коррекции амплитудной характеристики может быть использовано логарифмирование. Сигнал "исходного" изображения имеет вид

U=U₀×e^-µt

где U - "исходный" сигнал, U₀ - доза, µ - коэффициент рентгеновского поглощения материала объекта, t - толщина объекта. После логарифмирования это уравнение приобретает следующий вид:

lnU=µ×t×lnU₀.

Таким образом, выходной сигнал становится прямопропорциональным суммарному значению коэффициента ослабления рентгеновского излучения.

Осуществляют разложение изображения по методу пирамиды Лапласа (позиции 10-12 на фиг.2 и 3), где изображения делят на низкочастотную (НЧ) (аппроксимирующую) часть 11 и высокочастотную (ВЧ) (детализирующую), часть 12. Эти части, в свою очередь, делятся на НЧ и ВЧ части и т.д.

Определяют отношение сигнала к шуму (SNR). Расчет производят следующим образом (фиг.3):

для самого низкочастотного уровня пирамиды Лапласа определяют минимальное (Min) и максимальное (Мах) значения сигнала (позиция 13 на фиг.3);

для самого высокочастотного уровня пирамиды Лапласа определяют стандартное отклонение, что эквивалентно измерению шума (Noise) в этом уровне (позиция 14 на фиг.3);

отношение "сигнал-шум" (SNR) (позиция 15 на фиг.3) определяют по следующей формуле:

Шумоподавление производят следующим образом: в пирамиде Лапласа в каждом уровне высокочастотную часть подвергают обработке (позиция 16 на фиг.3) отдельным алгоритмом шумоподавления, который может быть основан на методах вейвлет-преобразования, местного среднего (local average), двухстороннего преобразования (bilateral), комбинированных методах и пр. Степень шумоподавления может предварительно задаваться в пределах 0%-100%.

Подпроцесс определения коэффициента коррекции частотной характеристики управляется следующими параметрами (позиция 17 на фиг.3):

a) динамическим диапазоном, до которого ограничивают динамический диапазон изображения в соответствии с динамическим диапазоном устройства вывода (пленочный принтер, компьютерный дисплей и т.д.):

b) MTF детектора, при помощи которого было получено первоначальное изображение;

c) степенью коррекции высоких частот (HF Gain) (задается в % увеличения / уменьшения) (позиция 16 на фиг.3);

d) рассчитанным отношением "сигнал-шум" (позиция 15 на фиг.3).

Изображения ВЧ части на каждом уровне пирамиды корректируют в соответствии с коэффициентами коррекции частотной характеристики, полученными на этапе коррекции амплитудной характеристики некоторой функцией (позиция 9 на фиг.2). Данная коррекция задается двумя параметрами:

e) коэффициентом коррекции, который получен при определении динамического диапазона исходного изображения (позиция 17 на фиг.3);

f) яркостью изображения НЧ части изображения того же уровня пирамиды (чем больше яркость, тем меньше усиление высоких частот, в соответствии с некоторой функцией или линейной зависимостью).

Для предотвращения чрезмерного выделения краев структур на изображении (краевых артефактов) в каждой ВЧ части определяют минимальные и максимальные значения, в соответствии с которыми определяются параметры сигма - функции, при помощи которой проводится обработка ВЧ частей изображения (позиция 18 на фиг.3).

Далее выполняют обратную реконструкцию изображения из пирамиды Лапласа (позиция 20 на фиг.3 и 4).

Динамический диапазон полученного изображения масштабируют в соответствии с динамическим диапазоном первоначального изображения (позиция 21 на фиг.4).

Обработанное изображение выводят на устройство вывода (позиция 22 на фиг.4).

Возможность достижения технического результата проиллюстрирована на фиг.5-13. На фиг.5 показано исходное цифровое изображение, на нем не видно части костной структуры (темные места). На изображении со слабой обработкой (фиг.6) видна практически вся костная структура. На изображении с нормальной обработкой (фиг.7) видна вся костная структура и частично мягкие ткани. На изображении с сильной обработкой (фиг.8) видна вся костная структура и практически все мягкие ткани.

На фиг.9 показано положение фрагмента на снимке.

На фрагменте исходного изображения (фиг.10) виден шум и нет деталировки.

На фрагменте изображения со слабой обработкой (фиг.11) удален шум и повышена деталировка.

На фрагменте изображения с нормальной обработкой (фиг.12) деталировка доведена до нормального значения. На фрагменте изображения с сильной обработкой (фиг.13) видна детально вся костная структура при приемлемом уровне шума.

Приведенные на фиг.5-13 примеры обработки с помощью заявляемого способа показывают влияние двух основных параметров фильтра. Первый параметр - динамический диапазон выходного изображения в условных цифрах, близких по смыслу к величине Smax/Smin, где Smax - максимальное значение сигнала на изображении, Smin - минимальное значение сигнала на изображении. Диапазон значений: 16-2048.

Второй параметр - степень удаления шумов в процентах. Диапазон значений:

0-100%. 0 - нет удаления шумов. 100 - все шумы удаляются.

Параметры для снимков на рисунках соответственно:

1. Слабая обработка: динамический диапазон выходного изображения 256, степень удаления шумов 30%;

2. Нормальная обработка: динамический диапазон выходного изображения равен 64, степень удаления шумов 60%;

3. Сильная обработка: динамический диапазон выходного изображения = 32, степень удаления шумов 90%.

Таким образом, достигается технический результат изобретения - возможность коррекции амплитудной и частотной характеристик изображения, шумоподавление, возможность удаления влияния рассеянного излучения и коррекции динамического диапазона изображения в соответствии с динамическим диапазоном предполагаемого устройства вывода.

Источники информации

1. Sorenson J.A. and Niklason L.Т., 1988, Progress in Medical Imaging, edited by V.L.Newhouse (New York: Springer), pp.159-184.

2. Maher K.P. and Malone J.F., 1986, Contemp. Phys., 27, 533.

3. Love L.A. and Kruger R.A., 1987, Medical Physics, 14, 178.

4. Патент №ЕР 212004 А1, опубл. 18.11.2009.

1. Способ коррекции цифрового изображения, полученного с помощью электромагнитного излучения, в том числе рентгеновского, преобразованного в электрический сигнал и направленного на формирователь цифрового изображения, заключающийся в том, что выполняют пирамидальное разложение исходного цифрового изображения на детализирующие и аппроксимирующие изображения, удаляют рассеянное излучение в аппроксимирующей части изображений, осуществляют процесс повышения контраста для детализирующих изображений, объединяют обработанные детализирующие и аппроксимирующие изображения, выполняют последующую реконструкцию и формируют конечное изображение, отличающийся тем, что перед названной операцией разложения определяют динамический диапазон изображения и осуществляют коррекцию амплитудной характеристики, а после названной операции разложения определяют отношение сигнала к шуму, осуществляют шумоподавление в детализирующих изображениях, выполняют коррекцию детализирующих изображений в соответствии с коэффициентом коррекции частотной характеристики, который определяют с учетом динамического диапазона устройства вывода, функции передачи модуляции формирователя исходного цифрового изображения, заданной степени коррекции детализирующих изображений и полученного соотношения сигнал - шум, далее корректируют детализирующие изображения в соответствии с определенным коэффициентом коррекции и яркостью аппроксимирующих изображений, выполняют коррекцию краевых артефактов детализирующих изображений, а после выполнения реконструкции изображения выполняют масштабирование динамического диапазона выходного изображения в соответствии с динамическим диапазоном исходного цифрового изображения и передачу его на устройство вывода.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что разложение исходного цифрового изображения осуществляют методом пирамиды Лапласа.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что разложение исходного цифрового изображения осуществляют методом вейвлет-преобразования.

4. Способ по п.2 или 3, отличающийся тем, что отношение сигнала к шуму определяют по разности максимального и минимального значений сигнала для аппроксимирующих изображений, отнесенной к величине значения шума детализирующих изображений.

5. Способ по п.4, отличающийся тем, что коррекцию краевых артефактов детализирующих изображений выполняют с помощью сигма-функции, параметры которой определяют в зависимости от минимальных и максимальных значений детализирующих изображений и используя значения функции передачи модуляции формирователя цифрового изображения в определении коэффициента коррекции частотной характеристики.