Изображение с зависящим от контрастности разрешением

Авторы патента:


Изображение с зависящим от контрастности разрешением
Изображение с зависящим от контрастности разрешением
Изображение с зависящим от контрастности разрешением
Изображение с зависящим от контрастности разрешением
Изображение с зависящим от контрастности разрешением
Изображение с зависящим от контрастности разрешением

 


Владельцы патента RU 2585790:

КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС Н.В. (NL)

Использование: для обработки одного или более восстановленных изображений. Сущность изобретения заключается в том, что способ для обработки одного или более восстановленных изображений включает в себя прием первого восстановленного изображения, имеющего первое разрешение изображения, и прием второго восстановленного изображения, имеющего второе разрешение изображения. Первое разрешение больше, чем второе разрешение. Способ дополнительно включает в себя создание изображения с зависящим от контрастности разрешением путем объединения первого и второго восстановленных изображений в одно изображение, так что первое восстановленное изображение вносит вклад в большей степени в изображение с зависящим от контрастности разрешением для областей изображений с более высокой контрастностью, а второе восстановленное изображение вносит вклад в большей степени в изображение с зависящим от контрастности разрешением для областей изображений с более низкой контрастностью. Технический результат: повышение качества изображения. 2 н. и 13 з.п. ф-лы, 6 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Изобретение в целом относится к созданию изображения из восстановленных изображений, которое включает в себя зависящее от контрастности разрешение и описано с конкретным применением к компьютерной томографии (CT), однако изобретение также поддается другим методам визуализации, таким как гибридные системы PET/CT и/или MRI/CT, цифровая рентгеновская система и/или другой метод визуализации.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Сканер компьютерной томографии (CT) включает в себя рентгеновскую трубку, установленную на вращающуюся раму, которая вращается вокруг области обследования вокруг продольной или z-оси. Рентгеновская трубка испускает излучение, которое проходит через область обследования и субъект или объект в ней. Матрица детекторов формирует угловую дугу, противоположную области обследования от рентгеновской трубки. Матрица детекторов обнаруживает излучение, которое проходит через область обследования (и субъект или объект в ней) и создает проекционные данные, характеризующие ее. Реконструирующее устройство восстанавливает проекционные данные и создает данные объемного изображения, характеризующие их.

К сожалению, сканеры CT испускают ионизирующее излучение и таким образом подвергают пациента ионизирующему излучению, которое может увеличить риск рака. Как правило, доза облучения, накопленная в пациенте, зависит от нескольких факторов, включая, но не ограничиваясь, ток (мА·с) трубки, напряжение (кВп) трубки, время облучения (для спирального сканирования) и толщина среза и расстояние между срезами (для осевого сканирования). Таким образом, накопленная доза может быть уменьшена путем регулирования одного или более из вышеперечисленного. Однако шум изображения обратно пропорционален дозе облучения, и, таким образом, уменьшение дозы облучения не только уменьшает дозу, накопленную в пациенте, но также увеличивает шум изображения в полученных данных, который распространяется на изображения во время восстановления, уменьшая качество изображения (то есть более шумные изображения), что может ухудшить диагностическую ценность процедуры.

Один из подходов к уменьшению повышенного шума заключается в использовании метода статистического итеративного восстановления, например подхода Максимального Правдоподобия (ML) с сильным штрафом на шум в изображении (например, подход "оштрафованного правдоподобия" или "регуляризации"). Однако для низкоконтрастных объектов, например, где уровень контрастности близок к уровню шума, регуляризация приводит к тому, что края могут казаться резкими в единственной реализации шума, но на самом деле содержат большое количество неопределенности из-за шума. Это может быть видно на фигуре 1, на которой профили 102 представляют резкое FBP восстановление низкоконтрастной области отсканированного объекта, а профили 104 и 106 представляют регуляризованные ML итеративные восстановления низкоконтрастной области отсканированного объекта. Как видно, ML профили 104 и 106 имеют более низкое разрешение, чем FBP профиль 102, а среднее значение ML профилей 104 и 106 менее резкое, чем FPB профиль 102.

Для нескольких реализаций шума сильно регуляризованные изображения показывают зависящее от контрастности разрешение, где в среднем изображении регуляризованное изображение будет иметь разрешение меньшее, чем, но более близкое к разрешению традиционного изображения отфильтрованной обратной проекции (FBP) с очень гладким фильтром в низкоконтрастных областях при сохранении намного более резкого разрешения в высококонтрастных областях. К сожалению, операции прямой и обратной проекции регуляризованного правдоподобного итеративного восстановления являются дорогими с вычислительной точки зрения даже с ускорением параллельных аппаратных средств, например графических процессорных блоков (GPU). Как следствие, восстановления, основанные на итеративном регуляризованном правдоподобии, идут с большой вычислительной стоимостью, что может препятствовать или запрещать их использование в обычной медицинской диагностической практике.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Аспекты настоящей заявки решают вышеупомянутые и другие вопросы.

Согласно одному из аспектов способ для обработки одного или более восстановленных изображений включает в себя прием первого восстановленного изображения, имеющего первое разрешение изображения, и прием второго восстановленного изображения, имеющего второе разрешение изображения. Первое разрешение больше, чем второе разрешение. Способ дополнительно включает в себя создание изображения с зависящим от контрастности разрешением путем объединения первого и второго восстановленных изображений в одно изображение, так что первое восстановленное изображение вносит вклад в большей степени в изображение с зависящим от контрастности разрешением для областей изображений с более высокой контрастностью, а второе восстановленное изображение вносит вклад в большей степени в изображение с зависящим от контрастности разрешением для областей изображений с более низкой контрастностью.

Согласно другому аспекту система включает в себя генератор изображений с зависящим от контрастности разрешением, который создает изображение с зависящим от контрастности разрешением путем выборочного смешивания первого восстановленного изображения, имеющего первое разрешение, и второго восстановленного изображения, имеющего второе разрешение, на основе весовой функции зависящего от контрастности разрешения.

Согласно другому аспекту, компьютерно-читаемый запоминающий носитель, закодированный компьютерно-читаемыми инструкциями, которые при исполнении одним или более процессорами вычислительной системы инструктируют вычислительную систему выборочно объединять в одной итерации восстановленные изображения с более высоким и более низким разрешением, имеющие области более высокой и более низкой контрастности, для того чтобы создать изображение с зависящим от контрастности разрешением с похожими свойствами зависящего от контрастности разрешения, что и у изображения, созданного несколькими итерациями регуляризованного итеративного восстановления.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Изобретение может принимать форму в различных компонентах и компоновках компонентов и различных этапах и компоновках этапов. Чертежи предназначены только для целей иллюстрации предпочтительных вариантов осуществления и не должны истолковываться в качестве ограничивающих изобретение.

Фигура 1 графически иллюстрирует профили для итеративных восстановлений с отфильтрованной обратной проекцией (FBP) и оштрафованной/регуляризованной Максимальной Правдоподобностью (ML) для области низкой контрастности отсканированного объекта.

Фигура 2 схематически иллюстрирует пример системы формирования изображений в связи с процессором данных изображения и генератором изображений с зависящим от контрастности разрешением.

Фигура 3 схематически иллюстрирует пример процессора данных изображения, генератора изображений с зависящим от контрастности разрешением и блока объединения изображений.

Фигура 4 схематически иллюстрирует пример генератора весовой матрицы генератора изображений с зависящим от контрастности разрешением.

Фигура 5 иллюстрирует примерный способ обработки данных изображения и создания изображения с зависящим от контрастности разрешением из них.

Фигура 6 графически иллюстрирует профиль для восстановления зависящего от контрастности разрешения, описанного в материалах настоящей заявки, по отношению к профилям для восстановлений отфильтрованной обратной проекции (FBP) и многоитерационного Максимального Правдоподобия (ML) для низкоконтрастной области отсканированного объекта.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ

Фигура 2 иллюстрирует систему 200 формирования изображений, такую как сканер компьютерной томографии (CT). Система 200 формирования изображений включает в себя в целом неподвижную раму 202 и вращающуюся раму 204. Вращающаяся рама 204 поддерживается с возможностью вращения неподвижной рамой 202 и вращается вокруг области 206 обследования вокруг продольной или z-оси 208.

Источник 210 излучения, например рентгеновская трубка, поддерживается с возможностью вращения вращающейся рамой 204. Источник 210 излучения вращается вместе с вращающейся рамой 204 и испускает излучение, которое проходит через область 206 обследования. Коллиматор источника включает в себя элементы коллимации, которые коллимируют излучение в форму, как правило, конуса, веера, клина или луча излучения другой формы.

Одномерная или двухмерная матрица 212 чувствительных к излучению детекторов формирует угловую дугу напротив источника 210 излучения по всей области 206 обследования. Матрица 212 детекторов включает в себя множество рядов детекторов, которые проходят вдоль направления z-оси 208. Матрица 212 детекторов обнаруживает излучение, проходящее через область 206 обследования, и создает проекционные данные, характеризующие ее.

Опора 214 пациента, например кушетка, поддерживает объект или субъект, например пациента, в области 206 обследования. Опора 214 выполнена с возможностью перемещения объекта или субъекта для загрузки, сканирования и/или выгрузки объекта или субъекта.

Компьютерная система общего назначения или компьютер служит в качестве пульта 216 оператора. Процессор пульта 216 выполняет компьютерно-читаемые инструкции, хранимые на компьютерно-читаемом запоминающем носителе (например, физической памяти), что позволяет оператору управлять работой системы 200, например выбором протокола сканирования с полной дозой или низкой дозой, созданием изображения с зависящим от контрастности разрешением, началом сканирования и т.д.

Реконструирующее устройство 218 восстанавливает проекционные данные и создает данные объемного изображения, характеризующие их. Реконструирующее устройство 218 может использовать традиционное восстановление с отфильтрованной обратной проекцией, алгоритм конического луча, итеративный алгоритм и/или другой алгоритм. Кроме того, реконструирующее устройство 218 может быть использовано для создания изображений с более высоким, более низким и/или другими разрешениями.

Процессор 220 данных изображения обрабатывает данные изображения. Проиллюстрированный процессор 220 данных изображения включает в себя по меньшей мере генератор 222 изображений с зависящим от контрастности разрешением. В одном из примеров генератор 222 изображений с зависящим от контрастности разрешением объединяет или иначе смешивает восстановленные изображения, отличающиеся разрешением, в одно изображение, используя весовую функцию зависящего от контрастности разрешения. Восстановленные изображения включают в себя изображение с более высоким разрешением и изображение с более низким разрешением, созданное из изображения с более высоким разрешением, или восстановления изображений с более высоким и более низким разрешением, восстановленные из одних и тех же проекционных данных. Кроме того, изображения могут включать в себя области и/или объекты как с более высокой, так и с более низкой контрастностью.

Как описано более подробно ниже, указанная выше весовая функция применяет больший вес к изображению с более высоким разрешением (и таким образом меньший вес к изображению с более низким разрешением) для областей изображений с более высокой контрастностью и применяет больший вес к изображению с более низким разрешением (и таким образом меньший вес к изображению с более высоким разрешением) для областей изображений с более низкой контрастностью. В одном из примеров результирующее изображение имеет подобные свойства зависящего от контрастности разрешения, как и регуляризованное итеративное восстановление, но со значительно меньшей вычислительной стоимостью. Кроме того, края в единственном изображении восстановления будут давать более точное отражение истинной точности, с которой край известен, вместо отчасти ложного впечатления от надежного края, который дается традиционным регуляризованным итеративным изображением. Кроме того, картина шумов в фоновых областях может казаться менее искусственной клиентам, кто больше привык к типичным FBP картинам шумов.

В проиллюстрированном варианте осуществления процессор 220 данных изображения показан как часть системы 200. В этом примере процессор 220 данных изображения может быть отдельным компонентом (как показано), частью реконструирующего устройства 218, частью пульта 216 и/или частью другого компонента. В альтернативном варианте осуществления процессор 220 данных изображения может быть удален от системы 200, например, как часть отдельной вычислительной системы, и/или распределен по вычислительной системе. Кроме того, процессор 220 данных изображения может быть реализован через один или более процессоров, выполняющих одну или более компьютерно-читаемых инструкций, встроенных или закодированных в компьютерно-читаемом запоминающем носителе (например, физической памяти) и/или переносимых несущей волной или сигналом.

Фигура 3 схематически иллюстрирует неограничивающие примеры процессора 220 данных изображения (IDP) и генератора 222 изображения с зависящим от контрастности разрешением (CDRIG). Другие реализации рассматриваются в материалах настоящей заявки.

Проиллюстрированный процессор 220 данных изображения принимает в качестве ввода либо изображение с более высоким разрешением либо изображение с более высоким разрешением и изображение с более низким разрешением, где оба восстановлены из одних и тех же проекционных данных. Последнее показано на фигуре 3. В этом примере изображения как с более высоким, так и с более низким разрешением предоставлены генератору 222 изображений с зависящим от контрастности разрешением, и сглаживатель 302 изображений может быть опущен.

Однако если только изображение с более высоким разрешением предоставлено процессору 220 данных изображения, сглаживатель 302 изображений сглаживает изображение с более высоким разрешением, создавая изображение с более низким разрешением из изображения с более высоким разрешением, и как изображение с более высоким разрешением, так и созданное изображение с более низким разрешением предоставляются генератору 222 изображений с зависящим от контрастности разрешением.

Проиллюстрированный генератор 222 изображений с зависящим от контрастности разрешением включает в себя детектор 304 уровня контрастности и градиента. Детектор 304 уровня контрастности и градиента определяет уровни контрастности и градиента изображения с более низким разрешением. Генератор 222 изображений с зависящим от контрастности разрешением создает и выводит градиентное изображение, показывающее уровни контрастности и градиента изображения с более низким разрешением.

Генератор 306 весовой функции создает весовую функцию, которая определяет как объединить изображения с более низким и более высоким разрешением в одно изображение с зависящим от контрастности разрешением на основе градиентного изображения. Созданная весовая функция является зависимой от положения в том, что она взвешивает различные области изображений, так что в областях с более высокой контрастностью изображение с высоким разрешением вносит вклад в большей степени, а в областях низкой контрастности изображение с более низким разрешением вносит вклад в большей степени. Генератор 306 весовой функции создает и выводит сигнал, показывающий весовую функцию.

Блок 308 объединения изображений объединяет изображения с более высоким и более низким разрешением на основе весовой функции, определяемой генератором 306 весовой функции, и создает и выводит изображение с зависящим от контрастности разрешением. Как описано в материалах настоящей заявки, блок 308 объединения изображений использует весовую функцию, которая смешивает изображения с более высоким и более низким разрешением, так что изображение с более высоким разрешением вносит вклад в большей степени в изображение с зависящим от контрастности разрешением для областей изображений с более высокой контрастностью, а изображение с более низким разрешением вносит вклад в большей степени в изображение с зависящим от контрастности разрешением для областей изображений с более низкой контрастностью.

В проиллюстрированном варианте осуществления процессор данных изображения включает в себя опциональный шумоподавитель 310, который используется для уменьшения шума в изображении с более высоким разрешением, которое объединяется с изображением с более низким разрешением через блок 308 объединения изображений. Шумоподавитель 310 выполнен с возможностью удаления больших количеств шума в изображении с более высоким разрешением, так что такой шум не вызывает разрывности в объединенном изображении. Шумоподавитель 310 может использовать любой алгоритм шумоподавления, выполненный с возможностью сохранения краев и удаления шума, например билатеральный фильтр, алгоритм ROF для минимизации Полной Вариации и т.д.

На фигуре 3 шумоподавитель 310 и сглаживатель 302 изображений показаны как часть процессора 220 данных изображения. В другом варианте осуществления по меньшей мере один из шумоподавителя 310 или сглаживателя 302 изображений является частью генератора 222 изображений с зависящим от контрастности разрешением. В другом варианте осуществления по меньшей мере один из шумоподавителя 310 или сглаживателя 302 изображений находится за пределами процессора 220 данных изображения, например, как часть реконструирующего устройства 218, пульта 216 и/или в другой вычислительной системе.

Фигура 4 схематически иллюстрирует неограничивающий пример детектора 304 уровня контрастности и градиента, генератора 306 весовой функции (WFG) и блока 308 объединения изображений. Другие реализации также рассматриваются в материалах настоящей заявки.

Как обсуждалось в материалах настоящей заявки, детектор 304 уровня контрастности и градиента определяет уровни контрастности и градиента изображения с более низким разрешением и выводит градиентное изображение. В этом примере детектор 304 уровня контрастности и градиента создает градиентное изображение, представленное как показано в УРАВНЕНИИ 1:

УРАВНЕНИЕ 1:

,

где g представляет градиентное изображение для изображения u(x,y) с более низким разрешением.

Установщик 402 отсечения градиента устанавливает минимальный уровень (gmin) величины градиента и максимальный уровень (gmax) величины градиента для градиентного изображения, которые соответственно определяют отсечения градиента, на которых только изображение с более низким разрешением и только изображение с более высоким разрешением используются в создании изображения с зависящим от контрастности разрешением. Эти значения могут быть по умолчанию определяемыми пользователем и/или регулируемыми и, как правило, устанавливаются для обеспечения желаемого визуального представления.

Генератор 404 градиентной карты создает градиентную карту, которая масштабирует градиенты между значениями нуля (0) и единицы (1), как показано в УРАВНЕНИИ 2:

УРАВНЕНИЕ 2:

Компонент 406 преобразования градиентной карты может использоваться для применения функции (например, синусоидальной (как показано) или другой функции) к градиентной карте, которая обеспечивает гладкий переход на весовую карту, визуализируя весовую функцию, показанную в УРАВНЕНИИ 3:

УРАВНЕНИЕ 3:

Блок 308 объединения изображений получает весовую функцию, изображение с более высоким разрешением и изображение с более низким разрешением и создает изображение с зависящим от контрастности разрешением на основе УРАВНЕНИЯ 4:

УРАВНЕНИЕ 4:

где зависящее от контрастности разрешение представляет собой смешанную или взвешенную сумму изображений с более высоким и более низким разрешением.

Фигура 5 иллюстрирует примерный способ для обработки данных изображения и создания изображения с зависящим от контрастности разрешением из них.

Следует иметь в виду, что порядок действий в способах, описанных в материалах настоящей заявки, является неограничивающим. Таким образом, другие порядки рассматриваются в материалах настоящей заявки. Кроме того, одно или более действий могут быть опущены и/или одно или более дополнительных действий могут быть включены.

На этапе 502 объект или субъект сканируют с помощью системы 200 формирования изображений или другой системы формирования изображений.

На этапе 504 получают проекционные данные из процесса сканирования.

На этапе 506 проекционные данные восстанавливают, создавая по меньшей мере изображение с более высоким разрешением и по выбору соответствующее изображение с более низким разрешением.

На этапе 508, если соответствующее изображение с более низким разрешением не создано из проекционных данных, соответствующее изображение с более низким разрешением может быть создано из изображения с более высоким разрешением.

На этапе 510 обнаруживают уровни градиента и контрастности изображения с более низким разрешением. Как описано в материалах настоящей заявки, эта информация может быть представлена в градиентном изображении.

На этапе 512 создают весовую функцию для объединения изображений с более высоким и более низким разрешением на основе уровней контрастности и градиента, как описано в материалах настоящей заявки, или иначе.

На этапе 514 по выбору обрабатывают изображение с более высоким разрешением с помощью алгоритма, который уменьшает шум, сохраняя при этом края.

На этапе 516 объединяют отфильтрованные изображения с более высоким и более низким разрешением на основе весовой функции, как описано в материалах настоящей заявки, создавая изображение с зависящим от контрастности разрешением.

Вышеприведенное может быть реализовано посредством компьютерно-читаемых инструкций, которые при исполнении компьютерным(и) процессором(ами) инструктируют процессор(ы) выполнять описанные действия. В таком случае инструкции могут храниться на компьютерно-читаемом запоминающем носителе, связанном с или иным образом доступном соответствующему компьютеру. Дополнительно или альтернативно одна или более инструкций могут переноситься несущей волной или сигналом.

Фигура 6 иллюстрирует сравнение разрешения между профилем 602 для резкого FBP восстановления, профилем 604 для многоитерационного ML восстановления и профилем 606 для восстановления с зависящим от контрастности разрешением, описанным в материалах настоящей заявки. Как показано, разрешение зависящего от контрастности восстановления и многоитерационное ML восстановление примерно одинаковы. Однако зависящее от контрастности восстановление является восстановлением одного прохода, что является менее затратным с точки зрения вычислений по сравнению с многоитерационным ML восстановлением.

Изобретение было описано в материалах настоящей заявки со ссылкой на различные варианты осуществления. Модификации и изменения могут приходить некоторым на ум по прочтению описания в материалах настоящей заявки. Предполагается, что изобретение может быть истолковано в качестве включающего в себя все такие модификации и изменения постольку, поскольку они подпадают под объем прилагаемой формулы изобретения или ее эквивалентов.

1. Способ обработки одного или более восстановленных изображений, содержащий этапы, на которых:
принимают первое восстановленное изображение, имеющее первое разрешение изображения;
принимают второе восстановленное изображение, имеющее второе разрешение изображения, причем первое разрешение больше, чем второе разрешение; и
создают изображение с зависящим от контрастности разрешением путем объединения первого и второго восстановленных изображений в одно изображение, так что первое восстановленное изображение вносит вклад в большей степени в изображение с зависящим от контрастности разрешением для областей изображений с более высокой контрастностью, а второе восстановленное изображение вносит вклад в большей степени в изображение с зависящим от контрастности разрешением для областей изображений с более низкой контрастностью.

2. Способ по п. 1, в котором создание изображения с зависящим от контрастности разрешением путем объединения первого и второго восстановленных изображений включает в себя объединение первого и второго восстановленных изображений на основе весовой функции зависящего от контрастности разрешения.

3. Способ по п. 2, в котором весовая функция определяет, как объединять изображения с более низким и более высоким разрешением в зависящее от контрастности разрешение на основе уровней контрастности и градиента второго восстановленного изображения.

4. Способ по п. 3, дополнительно содержащий этапы, на которых:
обнаруживают уровни контрастности и градиента второго восстановленного изображения; и
создают градиентное изображение на основе обнаруженных уровней контрастности и градиента; и
создают весовую функцию на основе градиентного изображения.

5. Способ по п. 4, дополнительно содержащий этапы, на которых:
устанавливают предопределенный минимальный уровень величины градиента и предопределенный максимальный уровень величины градиента для градиентного изображения, причем предопределенные минимальный и максимальный уровни величины градиента соответственно показывают уровни градиента, на которых только второе восстановленное изображение используется для изображения с зависящим от контрастности разрешением и только первое восстановленное изображение используется для изображения с зависящим от контрастности разрешением; и
создают весовую функцию на основе градиентного изображения с минимальным и максимальным уровнями величины градиента.

6. Способ по п. 5, дополнительно содержащий этапы, на которых:
на основе градиентного изображения с минимальным и максимальным уровнями величины градиента создают градиентную карту, которая масштабирует градиенты от нуля до единицы; и
создают весовую функцию на основе градиентной карты.

7. Способ по п. 6, дополнительно содержащий этапы, на которых:
преобразуют градиентную карту с помощью функции, которая обеспечивает плавные весовые переходы; и
создают весовую функцию на основе преобразованной градиентной карты.

8. Способ по любому из пп. 1-7, дополнительно содержащий этапы, на которых:
уменьшают шум в первом восстановленном изображении; и
создают изображение с зависящим от контрастности разрешением путем объединения первого восстановленного изображения с уменьшенным шумом и второго восстановленного изображения.

9. Способ по п. 8, в котором уменьшение шума в первом восстановленном изображении включает в себя применение алгоритма шумоподавления, который уменьшает шум в первом восстановленном изображении, сохраняя при этом края в первом восстановленном изображении.

10. Способ по любому из пп. 1-7, в котором создание изображения с зависящим от контрастности разрешением включает в себя использование неитеративного и не основанного на правдоподобии подхода к созданию изображения с зависящим от контрастности разрешением.

11. Способ по любому одному из пп. 1-7, в котором первое восстановленное изображение создают путем восстановления проекционных данных из процесса сканирования объекта или субъекта с помощью системы формирования изображений, а второе восстановленное изображение создают путем восстановления проекционных данных или из первого восстановленного изображения.

12. Система для создания изображения из восстановленных изображений, содержащая:
генератор (222) изображений с зависящим от контрастности разрешением, который создает изображение с зависящим от контрастности разрешением путем выборочного смешивания первого восстановленного изображения, имеющего первое, более высокое разрешение, и второго восстановленного изображения, имеющего второе, более низкое разрешение, на основе весовой функции зависящего от контрастности разрешения.

13. Система по п. 12, в которой весовая функция устанавливает вес изображения с более высоким разрешением в большей степени для областей изображений с более высокой контрастностью и устанавливает вес изображения с более низким разрешением в большей степени для областей изображений с более низкой контрастностью.

14. Система по любому из пп. 12-13, в которой генератор изображений с зависящим от контрастности разрешением содержит:
детектор (304) уровня контрастности и градиента, который определяет уровень контрастности и градиента изображения с более низким разрешением и создает градиентное изображение, характеризующее его;
генератор (306) весовой функции, который создает весовую функцию зависящего от контрастности разрешения на основе градиентного изображения; и
блок (308) объединения изображений, который объединяет первое и второе изображения на основе весовой функции зависящего от контрастности разрешения.

15. Система по п. 14, причем генератор весовой функции содержит:
установщик (402) отсечения градиента, который устанавливает минимальный и максимальный уровень градиента для градиентного изображения; и
генератор (404) градиентной карты, который создает градиентную карту на основе градиентного изображения и минимального и максимального уровней градиента; и
компонент (406) преобразования градиентной карты, который преобразует градиентную карту в весовую функцию.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области получения цифровых изображений с увеличенным динамическим диапазоном. Технический результат - обеспечение повышения быстродействия и оперативности работы видеоинформационных устройств.

Изобретение относится к системам проецирования изображений. Техническим результатом является повышение качества отображения проецируемого изображения при проецировании с двойным наложением.

Изобретение относится к технологиям обработки видеоизображений. Техническим результатом является сокращение памяти, необходимой для хранения видеоизображений, за счет того, что каждое из видеоизображений запоминается с разрешением, пропорциональным весовому коэффициенту.

Изобретение относится к области обработки изображений. Техническим результатом является повышение качества исходных фрагментов изображений за счет осуществления фильтрации.

Изобретение относится к средствам проецирования изображений. Техническим результатом является повышение качества отображения проецируемого изображения при проецировании с двойным наложением.

Изобретение относится к обработке видео для временного полуавтоматического дополнения видео, такого как назначение информации глубины для преобразования монокулярной видеопоследовательности в стерео или назначение цветовой информации для преобразования полутонового видео в цветное.

Изобретение относится к области генерирования изображений. Технический результат - упрощение способа сравнения объектов в том случае, когда требуется одновременно сравнить макроскопическую форму объектов и их микроскопические признаки.

Изобретение относится к системам визуализации медицинских данных. Техническим результатом является повышение точности реконструкции изображения всего визуализируемого объекта, за счет осуществления реконструкции изображения объекта, полученного посредством сбора данных визуализации от детектора, смещенного от центра вращения.

Изобретение относится к средствам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является получение резкого изображения объемного объекта с неограниченной глубиной резкости.

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений, в частности к комплексированию цифровых изображений. Техническим результатом является повышение качества изображения, содержащего информативные элементы изображений одной и той же сцены.

Изобретение относится к способам преобразования многозональной или гиперспектральной видеоинформации, преимущественно для целей дистанционного зондирования. Предложено формировать изображение на основе пофрагментного просмотра получаемой многозональной или гиперспектральной видеоинформации и сравнения матриц межканальных корреляций для каждого фрагмента с матрицей межканальных корреляций для эталона, выбираемого на снимках или из априорных данных. Сравнение может выполняться путем определения их корреляции. Технический результат - снижение размерности исходной видеоинформации и устойчивость к изменениям условий наблюдения. 1 з.п. ф-лы, 2 ил.
Наверх