DE4417628C1 - Verfahren zur adaptiven Rauschverminderung für digitale Bildsequenzen - Google Patents

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur adaptiven Rauschverminderung für digitale Bildsequenzen. Bei verschiedenen Anwendungen der digitalen Bildverarbeitung, insbesondere bei der Verarbeitung von Röntgenbildern im Rahmen der digitalen Subtraktionsangiographie (DSA) spielt die möglichst wirkungsvolle Beseitigung von Rauscheinflüssen eine bedeutende Rolle. Hierdurch kann beispielsweise die Röntgendosis erniedrigt werden, wobei feine Bilddetails wie kleine Blutgefäße oder Katheter erhalten werden.

Es ist bekannt, Bilder einer ersten zeitlichen Folge zu mitteln und abzuspeichern und aus dieser ersten Folge eine zweite Folge mit vermindertem Rauschen zu bilden und anzuzeigen, wobei ein rekursives Schema verwendet wird. In diesem Zusammenhang ist auch eine Vorrichtung zur adaptiven Rauschverminderung bei der Verarbeitung von Röntgenbildern bekannt (EP 0 064 192 A2). In der Druckschrift US 4 240 109 wird ein Prädiktionsfaktor unter "räumlicher" Orientierung gebildet.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur adaptiven Rauschverminderung für digitale Bildsequenzen anzugeben, welches besonders hochqualitative Bilder liefert, aus denen Rauscheinflüsse weitgehend eliminiert sind, wobei gleichzeitig feine Bilddetails wie Blutgefäße in DSA-Bildern möglichst gut erhalten sind.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zur adaptiven Rauschverminderung für digitale Bildsequenzen mit Merkmalen nach Anspruch 1 gelöst. Dieses Verfahren arbeitet mit Hilfe einer bildpunktweisen zeitlichen Tiefpaßfilterung, wobei die Folge der Filterkoeffizienten dieser zeitlichen Tiefpaßfilterung anhand eines räumlich tiefpaßgefilterten Prädiktionsfehlers und einer a-priori-Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Bewegung berechnet wird. Das Verfahren kann besonders vorteilhaft mit einem elektronischen System zur Durchführung eines Verfahren zur adaptiven Rauschverminderung für digitale Bildsequenzen mit Merkmalen nach Anspruch 2 durchgeführt werden.

Das erfindungsgemäße Verfahren besteht in einer neuartigen Verallgemeinerung eines zeitlichen Filters vom Kalman-Typ, mit dem die Rauschunterdrückung und die Detektion von Bewe­ gungen gleichzeitig in näherungsweise optimaler Art gelingt. Das erfindungsgemäße Verfahren eignet sich besonders gut zur Implementierung mit Hilfe spezieller integrierter Schalt­ kreise (ASICs) und kann in diesem Fall in Echtzeit durchge­ führt werden.

Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.

Fig. 1 zeigt in schematischer Weise den Aufbau eines elek­ tronischen Systems zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens.

Im folgenden wird die Erfindung anhand bevorzugter Ausfüh­ rungsbeispiele näher beschrieben.

Die vorliegende Erfindung verfolgt das Ziel, ein hochqualita­ tives Verfahren zur Verarbeitung digitaler Bildfolgen anzuge­ ben, z. B. Röntgenbildsequenzen im Rahmen einer digitalen Subtraktionsangiographie (DSA). Mit Hilfe der durch das erfindungsgemäße Verfahren erzielten Rauschunterdrückung läßt sich die Röntgendosis erniedrigen, wobei feine Bilddetails wie Blutgefäße oder Katheter unverändert erhalten bleiben. Fig. 1 zeigt in schematischer Weise den Aufbau eines elek­ tronischen Systems zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens. Hierbei bezeichnen
TF eine Einrichtung zur zeitlichen Filterung,
B einen Zwischenspeicher für die Bilder der Bildfolge S,
⊕ eine Einrichtung zur Addition bzw. Subtraktion,
TPF eine Einrichtung zur Tiefpaßfilterung,
LT eine Tabelle der Filterkoeffizienten, Lookup Table, und
GB einen Zwischenspeicher für Varianzfaktoren (Gain Buf­ fer).

Die Bilder X(n) der Folge X werden der Einrichtung TF zur zeitlichen Filterung und einer Einrichtung ⊕ zur Durchfüh­ rung einer Subtraktion (bzw. Addition) zugeführt. In der Einrichtung zur Subtraktion wird das Bild S(n-1) der Folge S von dem Bild X(n) der Folge X bildpunktweise subtrahiert, wobei ein Differenzbild D(n), der sogenannte Prädiktionsfeh­ ler, ermittelt wird. Dieser Prädiktionsfehler wird mittels einer Einrichtung TPF zur Tiefpaßfilterung einer räumlichen Tiefpaßfilterung unterzogen. Derartige Tiefpaßfilterungen sind dem Fachmann auf dem Gebiet der Bildverarbeitung in einer Vielzahl von Varianten bekannt. Die Auswahl einer geeigneten Variante kann daher dem Fachmann in Abhängigkeit von der speziellen Anwendung überlassen werden.

Der räumlich tiefpaßgefilterte Prädiktionsfehler L(n) wird nun zusammen mit einem Varianzfaktor k(n) dazu verwendet, einen Filterkoeffizienten a(n) für das zeitliche Tiefpaßfil­ ter TF zu ermitteln. Dies kann mit Hilfe der angegebenen rekursiven Beziehungen oder, einfacher und schneller, mit Hilfe einer Tabelle LT (Lookup-Table) geschehen. Die Varianz­ faktoren werden in einem Gain-Buffer GB zwischengespeichert; sie werden ihrerseits zeitlich rekursiv aus den Filterkoeffi­ zienten a(n) berechnet.

Gleichzeitig zeigt Fig. 1 auch einen Ablaufplan des erfin­ dungsgemäßen Verfahrens selbst. Eine Einrichtung zur Durch­ führung einer zeitlichen Filterung ermittelt aus einer ersten Bildfolge (X) eine zweite Bildfolge (S) mit Hilfe einer Folge von Filterkoeffizienten a(n). Die Ausgangsbildfolge (S) wird in einem Bildspeicher (Buffer, B) zwischengespeichert und in einer diesem Bildspeicher nachgeschalteten Einrichtung ⊕ zur Berechnung von Differenzbildern von der Eingangsbildfolge subtrahiert. Das Ergebnis dieser Subtraktion, der sogenannte Prädiktionsfehler, wird anschließend einer bildpunktweisen räumlichen Tiefpaßfilterung (TFP) unterzogen, und der tief­ paßgefilterte Prädiktionsfehler wird zur Berechnung der zeitlichen Folge von Filterkoeffizienten a(n) für die zeitli­ che Filterung benutzt. Dies geschieht vorzugsweise mit Hilfe einer in einer hierfür vorgesehenen Speichereinrichtung gehaltenen Tabelle (Lookup Table) von Filterkoeffizienten.

Dazu wird eine Folge von Zwischengrößen, die Varianzfaktoren k(n) in rekursiver Weise aus den Werten der Filterkoeffizien­ ten a(n) berechnet. In die Berechnung der Filterkoeffizienten a(n) geht insbesondere die a-priori-Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Bewegung, die geschätzte Rauschleistung in der Bildfolge (X) und die flächenhafte Größe des verwende­ ten Tiefpaßfilters (TFP) ein. Das durch Fig. 1 dargestellte Verfahren bedeutet im wesentlichen, daß das rekursive Schema

auf die Bildfolgen angewendet wird, wobei L(n) ein über eine Umgebung der Größe U eines betrachteten Bildpunktes räumlich tiefpaßgefilterter Prädiktionsfehler D(n)=X(n)-S(n-1) ist und

n = 1, 2, . . . einen Zeitindex,
a(n) eine Folge von Filterkoeffizienten,
k(n) eine Folge von Varianzfaktoren,
b(n) eine Folge von geschätzten a-posteriori-Wahrscheinlich­ keiten für das Auftreten einer Bewegung im betrachteten Bildpunkt,
p eine a-priori-Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Bewegung im betrachteten Bildpunkt,
U die flächenhafte Ausdehnung einer Tiefpaßfiltermaske (TFP) und
c² die geschätzte Rauschleistung in der Bildfolge X

bezeichnen.

Zur Vereinfachung des beschriebenen Verfahrens können Zahlen­ tabellen (Look-up-Tables) in vorteilhafte Weise eingesetzt werden. Die Komplexität des erfindungsgemäßen Verfahrens wird durch die Tiefpaßfilterung (TFP) und die zeitliche Filterung bestimmt. Was die zeitliche Filterung betrifft, kann die Be­ rechnung der Koeffizientenfolge a(n) und auch die Berechnung der Koeffizientenfolge k(n) durch Verwendung von Tabellen vereinfacht werden. Hierbei werden einige häufig benötigte Zwischenergebnisse im Voraus berechnet, so daß diese während des Verfahrensablaufs nicht mehr berechnet werden müssen. Hierzu wird die Folge der Filterkoeffizienten a(n) und die Folge der Zwischengrößen k(n) in geeigneter Weise quanti­ siert, so daß sie durch ganze Zahlen dargestellt werden können. Typischerweise werden dabei nur 65 verschiedene Werte für a(n) zugelassen, die innerhalb des Intervalls zwischen 0 und 1 gleichmäßig verteilt sind. Zur Darstellung des Varianz­ faktors k(n) genügt typischerweise eine Unterteilung in 50 verschiedene Werte und damit 50 Tabelleneinträge. Dabei werden die quantisierten Werte umso dichter gelegt, je näher sie an 1 liegen weil hier eine höhere Genauigkeit erforder­ lich ist. Dementsprechend können die Abstände der Werte umso größer werden, je weiter diese von 1 entfernt sind. Der größte quantisierte Wert in der Tabelle könnte z. B. bei 50 liegen. Unter Verwendung dieser quantisierten Werte erhält man zwei matrixförmige Tabellen, welche jeden möglichen Wert des Prädiktionsfehlers und jeden möglichen Wert eines gegebe­ nen Varianzfaktors einen neuen Wert für a(n) und k(n) zuord­ nen. Schließlich kann man auch noch die zeitliche Filterung selbst, bei der Bilder mit Filterkoeffizienten zu multipli­ zieren und anschließend zu addieren sind mit Hilfe einer Multiplikationstabelle durchführen.

Claims (2)

1. Verfahren zur adaptiven Rauschverminderung für digitale Bildsequenzen, bei dem eine erste zeitliche Folge digitaler Bilder einem elektronischem Datenverarbeitungssystem zuge­ führt wird, welches Mittel zur bildpunktweisen Addition, Multiplikation und Speicherung digitaler Bilder umfaßt, und bei dem aus dieser ersten zeitlichen Folge (X) digitaler Bilder eine zweite Folge (S) digitaler Bilder mit verminder­ tem Rauschen ermittelt und in einen Bildspeicher geschrieben oder auf einer Anzeigevorrichtung ausgegeben wird, indem bildpunktweise das rekursive Schema auf die Bildfolgen angewendet wird, wobei L(n) ein über eine Umgebung der Größe U eines betrachteten Bildpunktes räumlich tiefpaßgefilterter Prädiktionsfehler D(n)=X(n)-S(n-1) ist undn = 1, 2, . . . einen Zeitindex,
a(n) eine Folge von Filterkoeffizienten,
k(n) eine Folge von Varianzfaktoren,
b(n) eine Folge von geschätzten a-posteriori-Wahrscheinlich­ keiten für das Auftreten einer Bewegung im betrachteten Bildpunkt,
p eine a-priori-Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Bewegung im betrachteten Bildpunkt,
U die flächenhafte Ausdehnung einer Tiefpaßfiltermaske (TFP) und
c² die geschätzte Rauschleistung in der Bildfolge Xbezeichnen.

2. Elektronisches System zur Durchführung eines Verfahren zur adaptiven Rauschverminderung für digitale Bildsequenzen, bei dem aus einer ersten zeitlichen Folge (X) digitaler Bilder eine zweite Folge (S) digitaler Bilder mit vermindertem Rauschen erzeugt wird, bei dem Mittel zur Zwischenspeicherung und bildpunktweisen Addition und Multiplikation digitaler Bilder vorgesehen sind, wobei die gespeicherten Bilder bild­ punktweise ausgelesen und geschrieben werden können, und bei dem Mittel zur bildpunktweisen Durchführung des rekursiven Schemas vorgesehen sind, insbesondere Mittel zur Ausführung einer Tiefpaßfilterung (TFP) eines digitalen Bildes, wobei L(n) ein über eine Umgebung der Größe U eines betrachteten Bildpunktes räumlich tiefpaßgefilterter Prädiktionsfehler D(n)=X(n)-S(n-1) ist undn = 1, 2, . . . einen Zeitindex,
a(n) eine Folge von Filterkoeffizienten,
k(n) eine Folge von Varianzfaktoren,
b(n) eine Folge von geschätzten a-posteriori-Wahrscheinlich­ keiten für das Auftreten einer Bewegung im betrachteten Bildpunkt,
p eine a-priori-Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Bewegung im betrachteten Bildpunkt,
U die flächenhafte Ausdehnung einer Tiefpaßfiltermaske und
c² die geschätzte Rauschleistung in der Bildfolge Xbezeichnen.