[发明专利]数字X射线图像降噪方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字X射线图像处理领域，能够用来解决与对使用X射线等高能辐射获得的数字X射线帧进行降噪有关的问题。更具体地，本发明用来降低数字X射线帧序列（frame series）中的图像噪声。

背景技术

目前，医疗领域在数字X射线帧序列的处理方面包括各种方法：锐度增强（sharpness enhancement），解剖结构加重（anatomical structures emphasis），自动ROI（region of interest，感兴趣区）检测，等等。图像降噪方法被认为是提高数字X射线帧序列的质量的最重要的方法。图像降噪能够提高视觉感和低反差细节的可视性，并且能够提高其它处理算法的运算质量。因此，在数字射线照相领域，迫切需要开发一种过滤噪声的方法，使得能够保留诊断信息，并且能够以高分辨率、高帧频、良好的信号强度依赖噪声水平进行实时运算。

在开发过滤数字帧序列的算法过程中，研究人员面临两个问题。第一个问题涉及对基本上依赖于信号强度的图像噪声进行估计。第二个问题涉及在过滤质量和过滤速度之间寻求平衡。下面详细说明每个问题。

首先考虑依赖于信号的噪声的估计问题。在每个良好的数字图像过滤方法中，均使用噪声谱和振幅分布数据（amplitude distribution data）。很大一部分降噪方法使用噪声方差作为参数。有很多作者在其出版物中提出了这样一种模型，即，将数字图像的噪声视为具有正态振幅和谱分布的白噪声的平稳随机过程。在检测中还存在降低瞬态噪声即方差值依赖于信号强度的噪声的问题，并且研究结果表明，噪声方差值越精确，降噪算法的结果越好（引证文件2、11）。

下面考虑数字X射线图像噪声的来源。探测器测量X射线辐射的衰减强度（即，穿透被检测物体的强度）。在辐照期间，每个探测器单元（detector cell）通过吸收光子平均积累个电子。所积累的电子的数量N可以用泊松分布随机变量来模型化：

P(N=n)=exp(-N‾)N‾nn!,n≥0]]>

所吸收的光子的随机变动称为光子噪声。在现代探测器中，光子噪声是主要的噪声源。其它噪声源包括探测器噪声、读出噪声（readout noise）、热噪声、放大器噪声（amplifier noise）、量化噪声（quantization distortion）等。上述噪声源的累积效应可以用高斯分布随机变量来模型化（引证文件2、10）。在广泛使用的模型中，对于线性电子电路，光子噪声和其它噪声源的方差线性依赖于真实的信号值（引证文件33）：

σ²(u(p))＝au(p)+b    （1）

其中，u(p)是图像中的像素p＝(i,j)的信号强度值，σ²(u(p))是依赖于信号强度的噪声方差值。

因此，数字图像噪声线性依赖于信号强度。关于信号依赖噪声的估计，有很多出版物（引证文件2、10、12、14、17、22、29）。因此，在引证文件14中，描述了一种对数字医疗帧序列逐帧进行噪声估计的非参数方法，其中，对实时运算的算法进行了加强。在引证文件10中，描述了一种数字帧噪声估计的双参数方法。从探测器获得的、未经伽马校正等非线性变换的原始数字图像的噪声可以通过在信号随机变量的基础上添加一项来模型化：

u_n(p)＝u(p)+σ²(u(p))n(p)    （2）