CN104052904A - 多分辨率反锐化掩膜usm的图像处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种，多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理方法及装置，该方法包括：根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数；根据所述多分辨率参数通过小波变换将所述原始图像分解成至少两个子图像；采用USM处理所述子图像，以修改所述子图像的频率的像素值；通过逆小波变换将处理后的子图像合成为重建图像。能够充分增强目标对象又避免增强不必要的结构组织。

Description

多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理方法及装置。

背景技术

在数字化乳腺X线影像中，对于诊断有价值的区域，例如，身体的一个解剖区域，区域内的某一个结构，如微钙化簇，肿块等等的图象可见度往往不够清晰，不足以完成需要的诊断任务，比如完成病理检测等。

虽然现有技术已开发出许多不同的技术来增强这类不清晰或不足以完成任务的目标对象，包括利用噪声平滑等技术来对目标对象进行增强，但是这些技术存在一定的缺陷，如不能有效增强目标对象，或者在增强目标对象的同时，又增强了其他不需要增强的结构组织如噪声部分。如在噪声平滑图象处理时，对图像的噪声进行局部平滑处理，该平滑处理是由图像中的数据点的平均值与他们在一系列的邻居，如时间序列或图像的处理。这种处理通常具有模糊的平滑化数据的尖锐边缘的效果。可以通过抑制一些频段信号和增强另一些频段信号，以达到图像增强的效果，但是这种增强，一方面未能充分增强目标对象，另一方面又增强了不必要的结构组织。

因此，如何在不增强了不必要的结构组织的同时对目标对象进行增强成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理方法及装置，能够充分增强目标对象又避免增强不必要的结构组织。

第一方面，本发明提供一种多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理方法，包括：

根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数；

根据所述多分辨率参数通过小波变换将所述原始图像分解成至少两个子图像；

采用USM处理所述子图像，以修改所述子图像的频率的像素值；

通过逆小波变换将处理后的子图像合成为重建图像。

第二方面，本发明提供的一种多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理装置，包括：

处理器，用于根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数；

小波滤波器，用于根据所述多分辨率参数通过小波变换将所述原始图像分解成至少两个子图像；

USM滤波器，用于采用USM处理所述子图像，以修改所述子图像的频率的像素值；

所述小波滤波器，还用于通过逆小波变换将处理后的子图像合成为重建图像。

本发明提供的多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理方法及装置，包括根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数；根据多分辨率参数通过小波变换将原始图像分解成至少两个子图像；采用USM处理子图像，以修改子图像频率的像素值；通过逆小波变换将处理后的子图像合成为重建图像。由于利用了多分辨率的特性，将原始图像分解为多个子图像，再利用USM对每个子图像的频率的像素值进行修改，有针对性的对需要增强的对象进行增强，而不需要增强的部分则不增强，使得最后合成的重建图像能够充分增强目标对象又避免增强不必要的结构组织。

附图说明

图1为本发明提供的多分辨率反锐化掩膜(Unsharp Masking，USM)的图像处理方法的流程示意图；

图2a为小波变化流程示意图；

图2b为逆小波变化流程示意图；

图3为图像处理装置中小波变换时分解级别的数量与子图像对应关系图；

图4为本发明提供的USM方法的流程示意图；

图5为图像处理装置中逆小波变换时分解级别的数量与子图像对应关系图；

图6为本发明提供的多分辨率USM图像处理装置的结构示意图；

图7为本发明提供的另一多分辨率USM图像处理装置的结构示意图。

具体实施方式

图1为本发明提供的多分辨率(Unsharp Masking，USM)反锐化掩膜的图像处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

S101、图像处理装置根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数。

需要说明的是，图像处理装置是具有多分辨率USM功能的图像处理装置，装置侧记作多分辨率USM的图像处理装置，图像处理装置可以是独立进行图像处理，也可以安装在其他装置中进行图像处理装置。本发明提出的多分辨率USM的图像处理方法可以适用于数码乳房X光图像的图像增强功能，但不以此做任何限定。

进一步地，图像处理装置根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数可以是小波基础函数和分解级别的数量，这些多分辨率参数是根据该图像中需增强的感兴趣对象所在的位置或其他特点选择的，如根据数字化乳腺X线影像中的微钙化的特点来选择的。

举例来说，图像处理装置根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数为小波基础函数和分解级别的数量。

进一步地，图像处理装置可以先确定小波基础函数。其中，小波基础函数适用的小波分析和合成是通过使用(Finite Impulse Response，FIR)有限脉冲响应滤波器组级联来执行的，且，各级联滤波器的冲激响应与小波基础函数相对应。由此可以看出确定小波滤波器与确定小波基础函数同等重要。虽然现有技术可以提供多种不同的小波滤波器，但本发明为了消除了由于小波分析/合成过程而产生的任何保真度的流失，采用具有完全重构滤波的小波变换的滤波器进行小波变化与逆变化，如，可以使用(Perfect Reconstruction Quadrature Mirror Filters，PR-QMFs)完全重构正交镜像滤波器，PR-QMFs可以实现具有无中间处理的小波分析和小波合成即小波变化与逆变化系统会产生与原始图像相同的重建图像。

图2a为小波变化流程示意图，图2b为逆小波变化流程示意图，图2a和图2b也表示了小波滤波器的选择过程，展示了基本二维小波分析滤波器组和合成滤波器组。

如图2a所示，该变化方法包括：如原始二维图像数据I(m，n)首先被分为两个子图像，两个子图像分别在水平方向滤波，如一子图像执行S201另一子图像执行S202，即，S201、通过水平方向上应用的h₀(n)进行滤波，其中，h₀(n)为一维低通分析滤波器，S202、通过水平方向上应用的h₁(n)进行滤波，其中，h₁(n)为一维高通分析滤波器。对每个滤波后的子图像执行S203、在水平方向下采样2倍，如，其他样品都被丢弃。然后分别对将下采样后的子图像分成两个更小的子图像，记作子图像A和子图像B，子图像A来执行S204，子图像B执行S205，其中，S204、通过垂直方向上应用的h₀(n)进行滤波，S205、通过垂直方向上应用的h₁(n)进行滤波，对每个滤波后的子图像执行步骤S206，S206、在垂直方向下采样2倍。此时，得到的是一组四个子图像，表示为I₀(mn)，...，I_i(m，n)，每个子图像代表空间频率的不同范围。这些子图像分别与波基础函数对应一个。该下采样过程中，每个子图像的大小是原始图像的四分之一。

如图2b所示，输入的子图像分别表示为I’₀(m n)，...，I’_i(m，n)首先对上述的四个子图像分别执行步骤S207，S207、在垂直方向上采样2倍，如，在子图像像素之间插入零，以此来重建图像。对上采样后的两个子图像执行步骤S208，对另外两个采样后的子图像执行S209，其中，S208、通过垂直方向上应用的g₀(n)进行滤波，其中，g₀(n)为一维低通合成滤波器，S209、通过垂直方向上应用的g₁(n)进行滤波，其中，g₁(n)为一维高通合成滤波器。将一个经过g₀(n)的子图像和一个g₁(n)子图像合成为一个子图像A，将另一个经过g₀(n)的子图像和另一个g₁(n)子图像合成为一个子图像B，并对子图像A和子图像A分别执行步骤S210，S210、在水平方向上采样2倍，对上采样后的子图像A执行步骤S211，对上采样后的子图像B执行步骤S212，其中，S211通过垂直方向上应用的g₀(n)进行滤波，S212、通过垂直方向上应用的g₁(n)进行滤波，最后，对滤波后的两个子图像进行相加。这过程在水平方向重复以重建原始二维图像形成原始图像I’(m，n)。

S102、图像处理装置根据多分辨率参数通过小波变换将原始图像分解成至少两个子图像。

进一步地，若分解级别的数量为L，图像处理装置则确定需将原始图像分解成3L+1个子图像，L为不小于1的整数。图像处理装置基于小波基础函数通过完全重构滤波的小波变换将原始图像分解成3L+1个子图像。

图3为图像处理装置中小波变换时分解级别的数量与子图像对应关系图，如图3所示，分解级别的数量为2，则图像处理装置基于小波基础函数通过完全重构滤波的小波变换将原始图像分解成个3*2+1＝7个子图像。该对应关系包括：

S301、第一级小波分析。

S302、第二级小波分析。

举例来说，在小波变换即小波分析中，之前阶段中选择的小波参数可以用于将原始图像分解成子图像。图3中的小波分析过程使用递归方式来生成小波分解，第一个级别使用所选的小波滤波器将原始图像分解成四个子图像，记作I_1b(m,n)标记，其中I是分解的级别(I＝1是第一个级别)，b(b＝0，1，2，3)是段。如果子图像I₁₀(m，n)的频率最低，分解的第二个级别是将最低频率子图像I₁₀(m，n)分解成四个更小的子图像。这两个级别的分解结果是7个子图像。级别2中形成的子图像的大小是级别1中形成的子图像大小的1/4。额外的，级别是根据所选的级别数量而执行的，其中级别1....I₁₀(m,n)中的最低频率子图像总是分解形成下一级，即I+1级，下一级为四个更小的子图像。

S103、图像处理装置采用USM处理子图像，以修改子图像的频率的像素值。

其中，修改子图像的频率的像素值即修改子图像各个频率尺度的像素值，如修改子图像的频域像素值等。

举例来说，图像处理装置根据子图像的分辨率，频率和能量含量确定子图像的平滑因子和增益因子。图像处理装置根据子图像的整体方差更新平滑因子s和增益因子C。图像处理装置根据平滑因子和增益因子对子图像进行USM处理。

或者，图像处理装置根据子图像的分辨率，频率和能量含量确定子图像中任一区域的平滑因子s和增益因子C_0...n，其中，n为大于零的整数。根据区域的方差更新平滑因子和增益因子。图像处理装置根据平滑因子和增益因子对区域进行USM处理。

进一步地，USM是常用于图像边缘增强的方法。图4为本发明提供的USM方法的流程示意图，如图4所示，原始图像I(m，n)首先与USM滤波器603f(m，n)卷积在一起，USM滤波器通常是一个低通滤波器，接着滤波图像乘以增益因子C₁。然后从通过由原始图像和单独增益系数C₀相乘形成的缩放图像中减去这个过滤并缩放后的图像I(m，n)。通过这个过程，一个具有特定空间频率修正的增强图像形成，特定空间频率通常强调高频率。USM可以被表示为：

I′(m，n)＝C₁I_f(m，n)+C₀I(m，n)

其中，USM滤波器f(m，n)决定修改哪个频率，以及与增益因子C₀和C₁等结合确定频率将会增加至何种程度。USM滤波器通常使用低通滤波器的形式，其中，低通滤波器的大小是n*n。因此，可以将平滑因子s定义为：

$s=(1-\frac{1}{n})$

S可以从s＝0(无平滑)过渡到n＝1到s＝1(最大平滑)此时，n可以取极大值，这样s的结果是高频率更宽范围增强。还可以使用其他USM滤波器来影响特别范围内的频率，如，可以通过使用带通滤波器来影响特别范围内的频率，或，使用其他USM滤波器来影响影响低频率，如，可以通过使用高通滤波器来影响影响低频率。

举例来说，增益因子C0和C1等可以决定特定反锐化掩模滤波器产生的频率的强化程度。如在典型应用程序中，增益因子C0和C1有关连：

C₀＝C₁+1

其中C1>0，用这种方法，只需要指定一个增益因子C1，C1的数值越大增强的程度也越大。

或者，还可以通过分别单独调整C0和C1来控制通过USM过程修正的频率。

综上。本实施例在使用多分辨率USM的图像处理方法中，USM不像现有技术那样应用于原始图像，而是应用到由小波变化形成的子图像中。对于增强程度，该USM可根据不同的子图像的特点设定不同的参数来控制，如通过将一个增益因子应用于每个子图像获得的控制等。进一步地，使用各个子图像的特点来决定每个子图像或者子图像中某一区域的平滑因子s和增益因子C1。因此，可以更加符合需求的处理每一个子图像。

S104、图像处理装置通过逆小波变换将处理后的子图像合成为重建图像。

需要说明的是，图5为图像处理装置中逆小波变换时分解级别的数量与子图像对应关系图，如图5所示，在逆小波变化，即小波合成中，包括：

S501、第二级小波合成。

S502、第一级小波合成。

在第一阶段选定的小波参数用于从增强后的子图像和任何未处理的子图像中重建增强图像。图2b中的逆小波变换即小波合成使用递归方式将子图像从2级小波分解重构成增强的图像。对于L级的小波分析来说，其合成过程有L个级别，在此不再赘述。

综上来说，本实施例提供的多分辨率USM的图像处理方法可以用于数字化乳腺X线影像图像特点的增强中，典型的数字化乳腺X线影像的一般特性可以决定多分辨率参数以正确地保留图像特点和期望目标，如，决定基础函数和分辨率级别的数量以正确地保留图像特点和期望目标。图像通过小波变换分解成多个子图像，再利用USM在各个子图像中修正其对应频率尺度的像素值。最后，对修正后的子图像使用逆小波变换执行重构以获得特点增强的数字化乳腺X线影像。在本实施例的实验结果中可以看出本方法可增强数字化乳腺X线影像中的目标对比和解剖结构，且其性能比传统的进过USM修正的图像更优异。

进一步地，本实施例提供的多分辨率USM的图像处理方法可以应用于含有微钙化簇的低质量数字化乳腺X线影像。如，将处理的数字化乳腺X线影像打印在12位深度的胶片上用于视觉检查。实验结果表明可使数字化乳腺X线影像中原本看不到或几乎看不到的特点更明显，且无额外的辐射。本方法不仅可以协助放射科医生更清晰的进行影像检测减少对人体的辐射，还可以提升乳腺癌早期检测中电脑辅助诊断系统的性能。相比之下，现有技术中单纯将USM应用于此，只是将增益因子和平滑因子调整为最佳性能。这种做饭虽然可以增强图像对比，但是只能将微钙化局部对比提高至最小级别，且其噪声级别会同时被扩大。不仅增强了微钙化特点，还增强了乳房区域的解剖结构。因此，本方法的使用可以在不增强不必要的结构组织的同时对目标对象进行增强。

且，由于多分辨率分析的内在本质，本方法还可以应用早含有针状肿块的数字化乳腺X线影像和密集的数字化乳腺X线影像中，并不以此举例为限定。

本发明提供的多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理方法，包括根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数；根据多分辨率参数通过小波变换将原始图像分解成至少两个子图像；采用USM处理子图像，以修改子图像的频率的像素值；通过逆小波变换将处理后的子图像合成为重建图像。由于利用了多分辨率的特性，将原始图像分解为多个子图像，再利用USM对每个子图像频率的像素值进行修改，有针对性的对需要增强的对象进行增强，而不需要增强的部分则不增强，使得最后合成的重建图像能够充分增强目标对象又避免增强不必要的结构组织。

图6为本发明提供的多分辨率USM图像处理装置的结构示意图，如图6所示，该图像处理装置60包括：处理器601、小波滤波器602和USM滤波器603。

处理器601，用于根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数。

小波滤波器602，用于根据多分辨率参数通过小波变换将原始图像分解成至少两个子图像。

举例来说，小波滤波器为PR-QMFs。

USM滤波器603，用于采用USM处理子图像，以修改子图像的频率的像素值。

举例来说，USM滤波器603可以用于根据子图像的分辨率，频率和能量含量确定子图像的平滑因子和增益因子；根据子图像的整体方差更新平滑因子和增益因子；根据平滑因子和增益因子对子图像进行USM处理。

或者，

USM滤波器603也可以用于根据子图像的分辨率，频率和能量含量确定子图像中任一区域的平滑因子和增益因子；根据区域的方差更新平滑因子和增益因子；根据平滑因子和增益因子对区域进行USM处理。

小波滤波器602，还用于通过逆小波变换将处理后的子图像合成为重建图像。

进一步地，图7为本发明提供的另一多分辨率USM图像处理装置的结构示意图，如图7所示，图7与图6的不同仅在于该图像处理装置60包括：完全重构正交镜像小波滤波器604而非图6中的小波滤波器602。

处理器601可以用于根据原始图像的图像属性确定小波基础函数和分解级别的数量。

完全重构正交镜像小波滤波器604，可以用于若分解级别的数量为L，则确定需将原始图像分解成3L+1个子图像，L为不小于1的整数；基于小波基础函数通过完全重构滤波的小波变换将原始图像分解成3L+1个子图像。

需要说明的是，本实施例提供的图像处理装置60可以利用上述图1～图5的方法实现，在此不再赘述。

本发明提供的多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理装置，包括根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数；根据多分辨率参数通过小波变换将原始图像分解成至少两个子图像；采用USM处理子图像，以修改子图像频率的像素值；通过逆小波变换将处理后的子图像合成为重建图像。由于利用了多分辨率的特性，将原始图像分解为多个子图像，再利用USM对每个子图像频率的像素值进行修改，有针对性的对需要增强的对象进行增强，而不需要增强的部分则不增强，使得最后合成的重建图像能够充分增强目标对象又避免增强不必要的结构组织。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (9)

1.一种多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理方法，其特征在于，包括：

根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数；

根据所述多分辨率参数通过小波变换将所述原始图像分解成至少两个子图像；

采用USM处理所述子图像，以修改所述子图像的频率的像素值；

通过逆小波变换将处理后的子图像合成为重建图像。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，

所述多分辨率参数为小波基础函数和分解级别的数量；

所述根据所述多分辨率参数通过小波变换将原始图像分解成至少两个子图像包括：

若所述分解级别的数量为L，则确定需将所述原始图像分解成3L+1个所述子图像，L为不小于1的整数；

基于所述小波基础函数通过完全重构滤波的小波变换将所述原始图像分解成3L+1个所述子图像。

3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用USM处理所述子图像之前，还包括：

根据所述子图像的分辨率，频率和能量含量确定所述子图像的平滑因子和增益因子；

所述采用USM处理所述子图像包括：

根据所述子图像的整体方差更新所述平滑因子和所述增益因子；

根据所述平滑因子和所述增益因子对所述子图像进行所述USM处理。

4.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用USM处理所述子图像之前，还包括：

根据所述子图像的分辨率，频率和能量含量确定所述子图像中任一区域的平滑因子和增益因子；

所述采用USM处理所述子图像包括：

根据所述区域的方差更新所述平滑因子和所述增益因子；

根据所述平滑因子和所述增益因子对所述区域进行所述USM处理。

5.一种多分辨率反锐化掩膜USM的图像处理装置，其特征在于，包括：

处理器，用于根据原始图像的图像属性确定多分辨率参数；

小波滤波器，用于根据所述多分辨率参数通过小波变换将所述原始图像分解成至少两个子图像；

USM滤波器，用于采用USM处理所述子图像，以修改所述子图像的频率的像素值；

所述小波滤波器，还用于通过逆小波变换将处理后的子图像合成为重建图像。

6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，所述小波滤波器为完全重构正交镜像小波滤波器PR-QMFs。

7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，

所述处理器，具体用于根据所述原始图像的图像属性确定小波基础函数和分解级别的数量；

所述完全重构正交镜像小波滤波器，具体用于若所述分解级别的数量为L，则确定需将所述原始图像分解成3L+1个所述子图像，L为不小于1的整数；基于所述小波基础函数通过完全重构滤波的小波变换将所述原始图像分解成3L+1个所述子图像。

8.根据权利要求5～7任一项所述的图像处理装置，其特征在于，

所述USM滤波器，具体用于根据所述子图像的分辨率，频率和能量含量确定所述子图像的平滑因子和增益因子；根据所述子图像的整体方差更新所述平滑因子和所述增益因子；根据所述平滑因子和所述增益因子对所述子图像进行所述USM处理。

9.根据权利要求5～7任一项所述的图像处理装置，其特征在于，

所述USM滤波器，具体用于根据所述子图像的分辨率，频率和能量含量确定所述子图像中任一区域的平滑因子和增益因子；根据所述区域的方差更新所述平滑因子和所述增益因子；根据所述平滑因子和所述增益因子对所述区域进行所述USM处理。