[发明专利]生成多尺度对比增强图像的方法

说明书

技术领域

本发明涉及用于增强由数字信号表示的图像的对比度的方法。

背景技术

由数字信号表示的图像、如医疗图像通常在显示或硬拷贝记录期间或之前经过图像处理。

灰度值像素到适合于再现或显示的转换可包括多尺度图像处理方法(又称作多分辨率图像处理方法)，通过它可增强图像的对比度。

根据这样一种多尺度图像处理方法，由像素值的阵列表示的图像通过应用以下步骤来处理。首先，以多个尺度将原始图像分解为一系列详细图像以及有时还有残留图像。随后，通过对这些像素值应用至少一次转换来修改详细图像的像素值。最后，通过将重构算法应用于残留图像和已修改详细图像，来计算所处理图像。这样一种方法如图2和图3所示。

对于转换功能的行为存在限制。图像的灰度值转变可能失真，在转换函数过于非线性时达到外观变为不自然的程度。失真在有效灰度级转变附近更为显著，它可能导致阶跃边缘的超调以及朝向强阶跃边缘的低变异区域的均质性损失。建立伪像的风险对于CT图像变得更显著，因为它们具有更锐利的灰度级转变，例如在软组织和对比剂的接触面上。对CT图像使用多尺度技术必须非常小心。

在US 6731790 B1中描述了一种方法，其中，在由数字信号表示的图像中校正伪像。已校正伪像来源于多尺度图像表示的成分的任何种类的非线性修改。

生成并修改原始图像的梯度表示。将修改步骤应用于梯度图像。

将重构过程应用于已修改梯度表示。

本发明的一个目的是提供一种用于增强由数字信号表示的图像的对比度的方法，它克服了先有技术的不便之处。

更具体来说，本发明的一个目的是提供一种新的多尺度对比增强算法，它产生对比增强图像，同时保留边缘转变的形状。

发明内容

上述方面通过所附权利要求书定义的方法来实现。

在相关权利要求中阐述了本发明的具体和优选实施例。

本发明规定，增强的详细图像值通过中心差值的增强来建立。

本发明的方法不同于先有技术的多尺度对比增强的原因在于：先有技术的算法经由通过查找表或乘法放大系数将转换函数直接应用于详细像素值，来放大详细像素值。

本发明适用于从其中可通过应用逆变换来计算原始图像的所有多尺度详细表示方法。

本发明适用于所有多尺度分解方法，其中，详细像素相等于转化差值图像之和，或者可作为中心差值图像来计算。

根据本发明，通过以至少一个尺度来组合增强中心差值，直接计算增强像素值。(在图4、图6和图8中分别对于图5、图7和图9中所述的对应增强步骤进行说明)

本发明的整体特性如图1所示。

本发明一般作为适合于当运行于计算机时执行权利要求中的任一项所述的方法并存储在计算机可读媒体中的计算机程序产品来实现。

本发明的实施例的其它优点和实现将在以下描述中进行说明并且通过附图来表示。

在本发明的上下文中，具体术语定义如下：

多尺度分解机构：

图像的多尺度(或多分辨率)分解是以灰度值图像的多个尺度来计算详细图像的过程。多尺度分解机构一般包括用于计算详细图像的滤波器组。众所周知的技术例如包括：拉普拉斯金字塔、伯特金字塔、拉普拉斯栈、子波分解、OMF滤波器组。

近似图像：

近似图像是以相同或更大尺度或者以相同或更低分辨率来表示原始灰度值图像的灰度值图像。特定尺度的近似图像相当于原始灰度值图像，其中，那个尺度的所有细节已经被省略(Mallat S.G.的“多分辨率信号分解的理论：子波表示”(IEEE Trans.On Pattern Analysisand Machine Intelligence，vol.11，no.7，1989年7月))。

详细图像：

详细图像被定义为某个尺度的近似图像与更小尺度的近似图像之间的信息的差异。

转换算子：

转换算子是作为建立灰度值图像的对比增强形式的中间步骤的生成详细像素值的逐个像素修改的算子。例如，在欧洲专利EP527525中描述了这样一种算子。修改由转换函数来定义，并且例如可实现为查找表或者实现为乘法放大。

转化差值图像：

尺度s的转化差值图像是尺度s的近似图像的各像素的基本对比的测量。它们可通过取那个尺度s的近似图像与已转化形式的差值来计算。基本对比的其它计算是可行的，例如，在处理步骤之前有指数变换以及之后有对数变换的情况中，可采用像素与相邻像素之比。

中心差值图像：

中心差值图像通过将组合算子(例如总和)应用于转化差值图像来计算。