DE60214967T2 - Verfahren zur Kontrastverbesserung eines Bildes - Google Patents

Description

• GEBIET DER ERFINDUNG
• Die vorliegende Erfindung betrifft die Bildverarbeitung von digitalen Bildern, z.B. medizinischen Bildern. Spezieller betrifft die Erfindung ein mit mehreren Maßstabsfaktoren arbeitendes Kontrastverstärkungsverarbeitungsverfahren.
• ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
• Heutzutage gibt es mehrere Erfassungsverfahren und -systeme für medizinische Bilder, die eine Signaldarstellung eines medizinischen Bildes, z.B. eines Röntgenbildes, wiedergeben.
• Ein Beispiel für solch ein System ist ein Computer-Röntgensystem, wobei ein Strahlungsbild auf einem temporären Speichermedium, spezieller einem fotostimulierbaren Leuchtschirm, aufgezeichnet wird. In einem solchen System wird eine digitale Signaldarstellung durch Abrastern des Schirms mit Strahlung von (einer) Wellenlänge(n) innerhalb des anregenden Wellenlängenbereichs des Phosphors und durch Nachweis des Lichtes, das vom Phosphor bei Anregung emittiert wird, gewonnen.
• Weitere Beispiele für Computer-Röntgensysteme sind direkte Röntgensysteme, zum Beispiel Systeme, in denen ein Röntgenbild in einem Festkörpersensor, der eine strahlungsempfindliche Schicht und eine Schicht einer elektronischen Ausleseschaltung umfasst, aufgezeichnet wird.
• Ein weiteres Beispiel für ein Computer-Röntgensystem ist ein System, bei dem ein Röntgenbild auf einem herkömmlichen Röntgenfilm aufgezeichnet wird und wobei dieser Film entwickelt und nachfolgend einem Bildscanprozess unterworfen wird.
• Weitere Systeme, wie zum Beispiel ein Tomographiesystem, sind vorstellbar.
• Die digitale Bilddarstellung des medizinischen Bildes, das durch eines der obigen Systeme gewonnen wurde, kann dann zur Herstellung eines sichtbaren Bildes verwendet werden, an dem die Diagnostik ausgeführt werden kann. Zu diesem Zweck wird die digitale Bilddarstellung auf einen Hardcopy-Rekorder oder ein Anzeigegerät gebracht.
• Die digitale Signaldarstellung des Bildes wird vor dem Ausdrucken einer Hardcopy oder der Anzeige im allgemeinen einer Bildverarbeitung unterzogen.
• Zum optimalen Umwandeln der digitalen Bildinformationen in ein sichtbares Bild auf einem Medium, auf dem die Diagnostik vorgenommen wird, wurde ein Bildverarbeitungsverfahren mit mehreren Maßstäben entwickelt, mit dessen Hilfe der Bildkontrast verstärkt wird.
• Entsprechend diesem Bildverarbeitungsverfahren mit mehreren Maßstäben wird ein Bild, das durch ein Feld von Pixelwerten repräsentiert wird, durch Ausführen der folgenden Schritte verarbeitet. Zuerst wird das Originalbild in eine Folge von Detailbildern bei verschiedenen Maßstäben und ein Restbild zerlegt.
• Als Nächstes werden die Pixelwerte der Detailbilder durch Anwenden mindestens einer nichtlinearen monoton steigenden ungeraden Konversionsfunktion mit einer Steigung, die sich allmählich mit steigenden Argumentwerten verringert, auf diese Pixelwerte modifiziert. In einer speziellen Ausführungsform verringert sich die Steigung der Konversionsfunktion allmählich, außer dass sie auch konstant sein kann oder in einem unteren Teilbereich, der vermutlich das stärkste Rauschen repräsentiert, ansteigt.
• Zum Schluss wird ein verarbeitetes Bild durch Anwenden eines Rekonstruktionsalgorithmus auf das Restbild und die modifizierten Detailbilder berechnet, wobei der Rekonstruktionsalgorithmus derart ist, dass bei seiner Anwendung auf das Restbild und die modifizierten Detailbilder ohne Modifizierung das ursprüngliche Bild oder eine sehr ähnliche Näherung desselben erhalten werden würde.
• Das obige Bildverarbeitungsverfahren wurde ausführlich im Europäischen Patent EP 527 525 beschrieben, wobei die Verarbeitung als MUSICA-Bildverarbeitung bezeichnet wird (MUSICA ist ein registriertes Warenzeichen der Agfa-Gevaert N.V.).
• Das beschriebene Verfahren hat Vorteile gegenüber herkömmlichen Bildverarbeitungsverfahren, wie zum Beispiel unscharfes Maskieren usw., weil es die Sichtbarkeit subtiler Details im Bild erhöht und weil es die Wiedergabetreue des Bildes erhöht, ohne Artefakte einzuführen.
• Obwohl das Verfahren, das in EP 527 525 offenbart wird, in der Lage ist, Kontrast selektiv in einem vorher festgelegten Zwischenbereich zu verstärken, der als am kritischsten angesehen wird, hat das Verfahren doch einen Nachteil, insofern als durch Auferlegen der Nebenbedingung einer fallenden Steigung mindestens im oberen Teilbereich der Betrag der selektiven Verstärkung viel zu sehr begrenzt wird.
• AUFGABEN DER ERFINDUNG
• Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zum Verstärken des Kontrastes eines Bildes bereitzustellen, welches durch eine digitale Signaldarstellung repräsentiert wird, das die Schwierigkeiten des Standes der Technik überwindet.
• Spezieller gesagt, ist es eine Aufgabe dieser Erfindung, ein Verfahren zur Kontrastverstärkung eines Bildes bereitzustellen, das ein verstärktes Bild liefert, wobei der Kontrast von Bilddetails mit niedrigem Kontrast verstärkt wird und wobei der dynamische Bereich des Signals, das das verstärkte Bild repräsentiert, innerhalb von Grenzen gehalten wird.
• Weitere Aufgaben werden aus der Beschreibung, die unten angeführt wird, ersichtlich.
• KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
• Die oben genannten Aufgaben werden mit einem Verfahren zur Verstärkung des Kontrasts eines Bildes erfüllt, das durch eine digitale Signaldarstellung repräsentiert wird, wie in Anspruch 1 festgelegt.
• Die Erfindung sorgt dafür, dass Pixelwerte, die kritischen Kontrastdetails entsprechen, verstärkt werden. Jedoch werden Rauschpixel sowie gut sichtbare Bildmerkmale nicht wesentlich verändert. Ferner werden sehr große Werte, die einen übermäßigen Kontrast repräsentieren, reduziert.
• Im Zusammenhang mit den vorliegenden Feststellungen wird ein Teilbereich von Pixelwerten der mehrmaßstäblichen Darstellung als kritisch angesehen, wenn der Kontrast, der diesem Teilbereich entspricht, sehr fein, aber für die geeignete Diagnostik relevant ist. Der ganz unten gelegene Teilbereich der mehrmaßstäblichen Pixelwerte, der auf das Fehlen des lokalen Strahlungskontrasts zurückzuführen ist, ist nicht sehr relevant, weil er meistens dem Rauschen entspricht. Denn das Vorhandensein von Rauschen bewirkt selbst in sehr homogenen Bildbereichen, dass die mehrmaßstäblichen Pixelwerte immer noch in einem kleinen Umfang über Null liegen. Dieser Teilbereich wird als nicht relevant angesehen. Der nächst höhere Teilbereich der mehrmaßstäblichen Pixelwerte entspricht feinen Bilddetails, d.h. denjenigen, die einen geringen Strahlungskontrast besitzen. Solche Details können entweder klein, wie zum Beispiel kleine Knoten oder winzige Brüche, oder groß, wie zum Beispiel Massen oder Weichteilläsionen, sein. Diese Art von feinen Bilddetails kann leicht übersehen werden und wird als relevant angesehen. Daher wird dieser Teilbereich als äußerst kritisch angesehen und die Bildverstärkung muss darauf abzielen, diese Details besser sichtbar werden zu lassen. Der nächst höhere Teilbereich entspricht Bilddetails, die einen entsprechenden Strahlungskontrast besitzen, die keine weitere Verstärkung benötigen, z.B. anatomische Umrisslinien und dichte Strukturen. Der oberste Teilbereich entspricht riesigen Dichteübergängen auf Grund von Hintergrunds- und Kollimationsrandkanten. Diese großen Dichteschwankungen bringen keine sehr relevanten Informationen mit sich, können aber stark zum dynamischen Gesamtbereich des Bildes beitragen. Daher sollte der Kontrast, der diesem Teilbereich entspricht, vorzugsweise reduziert werden.
• Das Verfahren der vorliegenden Erfindung unterscheidet sich aus folgendem Grund von dem mehrmaßstäblichen Kontrastverstärkungsverfahren nach dem Stand der Technik, das im Europäischen Patent EP 527 525 beschrieben wird, und besitzt Vorteile gegenüber demselben.
• In diesem Verfahren nach dem Stand der Technik wird eine nichtlineare monoton steigende ungerade Konversionsfunktion auf Detailbilder angewendet, wobei sich die Steigung der Konversionsfunktion allmählich verringert, außer dass sie auch konstant sein oder in einem unteren Teilbereich, der hauptsächlich das Rauschen repräsentiert, ansteigen kann.
• Obwohl ein solches Verfahren nach dem Stand der Technik in der Lage ist, Kontrast selektiv in einem vorher festgelegten Zwischenbereich zu verstärken, der als am kritischsten angesehen wird, hat das Verfahren doch einen Nachteil, insofern als durch Auferlegen der Nebenbedingung einer fallenden Steigung mindestens im oberen Teilbereich der Betrag der selektiven Verstärkung viel zu sehr begrenzt wird.
• Gemäß den Ergebnissen der vorliegenden Erfindung wird eine optimale selektive Verstärkung dadurch erreicht, dass die Konversionsfunktion mit einem steilen Verstärkungspeak versehen ist, was bewirkt, dass die Steigung sich nach dem lokalen Maximum zu einem lokalen Minimum entwickelt. Dies ist nicht in Übereinstimmung mit der Bedingung der sich verringernden Steigung, wie sie im Verfahren nach dem Stand der Technik angegeben wird.
• Das Verfahren der vorliegenden Erfindung hat Vorteile gegenüber dem Stand der Technik, weil es innerhalb einer Gesamtkontrastverstärkung (1) sicherstellt, dass die kritischsten Bilddetails geeignet wiedergegeben werden und (2) sicherstellt, dass der Kontrast an sehr starken Übergängen im Bild, die einen großen Beitrag zum dynamischen Bereich der Signaldarstellung des Bildes haben, reduziert wird.
• Ein weiterer Aspekt dieser Erfindung betrifft das Vermeiden der unnötigen Verstärkung von Rauschen und scharfen Kanten.
• Dies kann dadurch erreicht werden, dass mehr Gewicht auf die Bilder bei den feinsten Maßstäben der mehrmaßstäblichen Darstellung relativ zu anderen Maßstäben gelegt wird.
• In einer Ausführungsform werden die Schichten der mehrmaßstäblichen Darstellung pixelweise mit einem Koeffizienten multipliziert, der vom Maßstab abhängt.
• In einer besonderen Ausführungsform ist der Koeffizient bei den feinsten Maßstäben größer als 1 und verringert sich allmählich auf einen Wert gleich 1 bei mittleren Maßstäben und bleibt bei großen Maßstäben gleich 1.
• In einer alternativen Ausführungsform ist die Verstärkung der kritischen Details bei Maßstab 0 maximal und verringert sich gemäß einer geometrischen Reihe bei mittleren Maßstäben und ist bei großen Maßstäben konstant.
• Eine weitere Erscheinungsform der Erfindung betrifft die gewebsspezifische Kontrastverstärkung.
• Gewebsspezifische Verstärkung kann erreicht werden, indem zuerst eine so genannte Segmentierungskarte aufgebaut wird, in der mit jedem Pixel des Bildes ein Kennzeichen verknüpft wird, das einen Gewebstyp anzeigt, zu dem jedes Pixel gehört.
• Ferner wird eine Gewebskoeffiziententabelle erstellt, die einen Gewebskoeffizienten in Beziehung zu einem Maßstab und einem Gewebstyp setzt.
• Als Nächstes wird für jedes Pixel einer Schicht der mehrmaßstäblichen Darstellung ein Gewebskoeffizient, der dem Maßstab der Schicht und dem Gewebstyp des Pixels entspricht, aus der Gewebskoeffiziententabelle abgerufen.
• Die Schichten der mehrmaßstäblichen Darstellung werden dann pixelweise mit einem entsprechenden abgerufenen Gewebskoeffizienten multipliziert.
• In einer alternativen Ausführungsform wird die maximale Verstärkung durch den gewebsspezifischen Koeffizienten für alle Maßstäbe der mehrmaßstäblichen Darstellung verstärkt oder abgeschwächt.
• Im allgemeinen kann die Konversionsfunktion aus einer parametrisierten Konversionsfunktion q(x) dadurch abgeleitet werden, dass den Parametern der Funktion spezielle Werte zugewiesen werden.
• In einer Ausführungsform können spezielle Werte für Parameter, die vom Untersuchungstyp abhängen, auf den sich das Bild bezieht, exklusiv aus der digitalen Signaldarstellung selbst abgeleitet werden. Es ist keine Eingabe von Parametern, die vom Untersuchungstyp abhängen, erforderlich.
• Die Ausführungsformen der Verfahren der vorliegenden Erfindung werden im allgemeinen in der Form eines Computerprogrammproduktes implementiert, um die Verfahrensschritte der vorliegenden Erfindung auszuführen, wenn es auf einem Computer läuft. Das Computerprogrammprodukt wird normalerweise auf einem computerlesbaren Trägermedium, wie einer CD-ROM, gespeichert.
• Alternativ nimmt das Computerprogrammprodukt die Form eines elektrischen Signals an und kann einem Nutzer durch elektronische Kommunikation zugesendet werden.
• Die Details bezüglich der Kontrastverstärkung gemäß der vorliegenden Erfindung werden in den Abschnitten 4–7 der ausführlichen Beschreibung dargelegt.
• Das Kontrastverstärkungsverfahren der vorliegenden Erfindung kann auf jede Art von Bildsignal angewendet werden, ungeachtet aller Verfahrensschritte, die der Kontrastverstärkung vorausgehen.
• Das Kontrastverstärkungsverfahren der vorliegenden Erfindung ist jedoch im Zusammenhang mit einem Bild beschrieben worden, das durch eine digitale Signaldarstellung repräsentiert wird, die einer Normalisierung unterworfen wurde, wie in Punkt 3 der ausführlichen Beschreibung dargelegt. Es ist jedoch klar, dass das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung nicht auf die spezielle Ausführungsform beschränkt ist, die unten in der ausführlichen Beschreibung angeführt wird.
• KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
• 1 zeigt eine Vorrichtung zum Erfassen einer digitalen Signaldarstellung eines medizinischen Bildes, zum Verarbeiten der digitalen Darstellung und zum Erzeugen eines verstärkten sichtbaren Bildes.
• 2 ist ein Blockschema, das die Bildkette illustriert.
• 3 ist eine Konversionsfunktion, die zum Reduzieren von übermäßigem Kontrast angewendet wird.
• 4 ist eine Konversionsfunktion, die zusätzlich zum Verstärken von feinem Kontrast angewendet wird.
• 5 ist eine zusammengesetzte Konversionsfunktion.
• 6 zeigt die Ableitung der zusammengesetzten Konversionsfunktion, die ein lokales Minimum hat.
• 7 zeigt einen ungeeigneten Fall einer zusammengesetzten Konversionsfunktion (durchgehende Linie), die nicht monoton ist, zusammen mit ihrer Ableitung (gepunktete Linie).
• 8 zeigt den Abschwächungskoeffizienten als Funktion des lokalen Kontrast-Rausch-Verhältnisses bei aufeinander folgenden Maßstäben.
• 9 zeigt eine Ausführungsform einer Gradationskurve, die aus drei benachbarten Segmenten zusammengesetzt ist.
• 10 illustriert die Bildung der Gradationskurve bei variierendem Teilbereich (erste Ausführungsform).
• 11 illustriert die Bildung der Gradationskurve bei variierendem Teilbereich (zweite Ausführungsform).
• 12 illustriert eine Gradationskurve mit linearen Erweiterungen (dritte Ausführungsform).
• 13 stellt einen Nachbarschaftsbereich für die Punktbewertung eines zentralen Pixels als Teil eines Auswahlkriteriums dar, das bei der Erzeugung eines binären Maskenbildes relevanter Pixel verwendet wird.
• AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
• Beschreibung eines Bilderfassungssystems
• Röntgenstrahlen, die von einer Strahlenquelle (2) emittiert werden, werden durch einen Patienten (nicht gezeigt) geschickt und auf einem temporären Speichermedium, insbesondere einem fotostimulierbaren Phosphorleuchtschirm (3) aufgezeichnet. In einer Identifizierungsstation (4) werden die Identifikationsdaten des Patienten in ein Speichergerät eingegeben, z.B. ein EEPROM, das auf einer Kassette, die den fotostimulierbaren Phosphorleuchtschirm trägt, bereitgestellt wird.
• Der belichtete fotostimulierbaren Phosphorleuchtschirm wird dann in eine Auslesevorrichtung (1) gebracht, wo eine digitale Signaldarstellung des gespeicherten Strahlungsbildes erzeugt wird.
• Zu diesem Zweck wird der belichtete Leuchtschirm mit Strahlung abgetastet, die (eine) Wellenlänge(n) innerhalb des Anregungswellenlängenbereichs des fotostimulierbaren Phosphors hat.
• Bildweise wird bei Anregung moduliertes Licht vom Phosphor emittiert. Dieses Licht wird festgestellt und von einem optoelektronischen Konverter und nachfolgenden A-D-Konverter in eine digitale Signaldarstellung des Strahlungsbildes umgewandelt.
• Die digitale Signaldarstellung wird an ein Bildverarbeitungsmodul (7) angelegt, das in das Auslesegerät integriert oder als getrennte Einheit bereitgestellt werden kann. Im Bildverarbeitungsmodul wird die digitale Signaldarstellung verschiedenen Arten der Verarbeitung unterworfen, wozu die Kontrastverstärkung bei mehreren Auflösungen, Rauschunterdrückung und die Gradationsverarbeitung gehören.
• Zum Schluss wird die verarbeitete digitale Bildrepräsentation auf eine Ausgabevorrichtung, wie zum Beispiel eine Hardcopy-Aufzeichnungseinrichtung (6) oder einen Anzeigemonitor (5) gebracht, in der ein sichtbares Bild erzeugt wird.
• Das sichtbare Bild kann vom Radiologen zur Erstellung einer Diagnose verwendet werden.
• Bildkette
• Mit dem Begriff 'Bildkette' ist die Folge von Bildoperationen und Bildverarbeitungskontrollmechanismen gemeint, die entweder getrennt oder in Kombination auf die Signaldarstellung des Bildes zum Transformieren des Signals, das von der Auslesevorrichtung erzeugt wurde, in eine verarbeitete digitale Signaldarstellung angewendet wird, die auf die Ausgabevorrichtung gebracht wird.
• Ein Blockdiagramm, das die gesamte Bildkette illustriert, wird in 2 gezeigt.
• Die Bildkette umfasst die Schritte, die unten einzeln aufgeführt werden. Jeder der folgenden Schritte wird nachfolgend ausführlich beschrieben.
• In einem vorbereitenden Schritt wird die digitale Signaldarstellung eines Bildes einer Konversion gemäß einer Quadratwurzelfunktion unterzogen, um die Pixelwerte proportional zur Quadratwurzel der Strahlungsdosis zu machen, die auf dem fotostimulierbaren Phosphorleuchtschirm aufgezeichnet wurde. Das resultierende Bild wird als rohes Digitalbild bezeichnet.
• Eine der Hauptquellen von Rauschen im Bild ist das Quantenrauschen, das eine Poisson-Verteilung besitzt. Die Quadratwurzelumwandlung stellt sicher, dass die Rauschstatistik in eine Gauß-Verteilung transformiert wird, mit einer Standardabweichung, die unabhängig von der Dosis ist. Die letztgenannte Vorverarbeitung des Digitalbildes ist nicht notwendig, sie vereinfacht aber in hohem Maße die mathematische Behandlung der nachfolgenden Verarbeitungsstufen, weil das Rauschen dann als annähernd gleichförmig über das Rohbild hinweg angenommen werden kann.
• In einer alternativen Ausführungsform wird die Quadratwurzelumwandlung in der Auslesevorrichtung mittels eines Verstärkers mit Quadratwurzelkennlinie durchgeführt. Ein digitales Rohbild wird durch Anwenden der Analog-Digital-Umsetzung auf das resultierende Signal erzeugt.
• Bei beiden Ausführungsformen wird das digitale Rohbild für die weitere Verarbeitung verwendet.
• In einem ersten Verarbeitungsschritt wird das digitale Rohbild in mindestens zwei Detailbilder mit aufeinander folgenden Maßstäben und ein Restbild (die weiter als mehrmaßstäbliche Repräsentation bezeichnet werden) gemäß einer Multiauflösungstransformation zerlegt.
• Aus der mehrmaßstäblichen Repräsentation und/oder dem digitalen Rohbild wird eine Reihe von Werten abgeleitet, wie zum Beispiel Schätzwerte für Rauschpegel, Verstärkungsfaktor, lokales Kontrast-Rausch-Verhältnis (CNR). Diese Werte werden in den folgenden Schritten verwendet.
• Im nächsten Schritt wird die mehrmaßstäbliche Repräsentation einem Normalisierungsverfahren unterzogen, um störende Fluktuationen aufzuheben, die auf Dosisschwankungen, unterschiedliche Belichtungsparameter, unterschiedliche Belichtungsspielräume bei Patienten usw. zurückzuführen sind.
• Darauf folgt eine Reduzierung von übermäßigem Kontrast im Bild. Dieser Schritt umfasst eine Begrenzung des Signalbereichs durch Anwendung einer Konversionsfunktion, die aus einem linearen und einem exponentiellen Teil besteht.
• Die Wiedergabe von feinen Details wird mittels einer verstärkenden Komponente verbessert, die der Funktion zur Begrenzung des Signalbereichs überlagert ist.
• Im folgenden Verarbeitungsschritt werden die kleinmaßstäblichen Kanten und Texturen durch Steuerung der Kontrastverstärkung von Details als Funktion des Maßstabs in der mehrmaßstäblichen Repräsentation wiedergegeben.
• Als Nächstes wird das Bild einer gewebsspezifischen Kontrastverstärkung unterworfen. Dieser Verstärkungsschritt nutzt eine Segmentierungskarte, die aus dem Rohbild abgeleitet wurde.
• Im nachfolgenden Schritt werden die Pixel der mehrmaßstäblichen Repräsentation je nach dem lokalen Kontrast-Rausch-Verhältnis, das zwischen homogenen und inhomogenen Bildbereichen unterscheidet, lokal abgeschwächt oder verstärkt.
• Als Nächstes wird die verarbeitete mehrmaßstäbliche Repräsentation einem Rekonstruktionsschritt durch Anwenden der Umkehrung der Zerlegungsfunktion auf die modifizierten Detailbilder unterzogen.
• Zum Schluss wird das rekonstruierte Bild der Gradationsverarbeitung unterzogen, und die Pixelwerte werden in Steuerungswerte für die Hard- oder Softcopy reproduzierende Vorrichtung umgewandelt.
• Die Verarbeitung, die auf die Signaldarstellung des Strahlungsbildes angewendet wurde, umfasst eine mehrmaßstäbliche Kontrastverstärkung. Das Bild wird zuerst in die gewichtete Summe von Basisbildkomponenten bei mehreren Maßstäben durch Anwenden einer Zerlegungstransformation zerlegt. Die Komponenten der mehrmaßstäblichen Repräsentation werden als Detailbilder bezeichnet. Die Pixelwerte der mehrmaßstäblichen Repräsentation entsprechen dem Kontrast elementarer Bildkomponenten relativ zu ihrer nächsten Nachbarschaft.
• Diesem Multiauflösungszerlegungsschritt folgt ein Bildverstärkungsschritt, wobei die Pixelwerte der Multiauflösungsdarstellung verstärkt oder abgeschwächt werden, um die angestrebte Kontrastverstärkung zu erhalten.
• Im nächsten Schritt werden die modifizierten Komponenten wieder zu einem Grauwertbild kombiniert, indem die Umkehrung der Zerlegungstransformation angewendet wird.
• Die Multiauflösungszerlegung kann vor dem Normalisierungsschritt ausgeführt werden, wie in 2 dargestellt. Alternativ kann sie gleichzeitig mit der Normalisierung oder nach dieser ausgeführt werden.
• Die aufeinander folgenden Operationen, die auf die Schichten der normalisierten mehrmaßstäblichen Repräsentation angewendet werden, können als Folge von verketteten Operationen angesehen werden, d.h. der Eingang einer Operation ist der Ausgang der vorherigen Operation.
• Die Kontrastverstärkungsschritte, die in 2 gezeigt werden, können kombiniert ausgeführt werden. Alternativ können individuelle Kontrastverstärkungsschritte ausgelassen werden (dies hat jedoch Folgen für die Gesamtbildqualität).
• 1. Multiauflösungstransformation
• Das digitale Rohbild wird einer Multiauflösungszerlegung unterworfen. Das Bild wird in mindestens zwei Detailbilder zerlegt, die Details bei mehreren aufeinander folgenden Maßstäben repräsentieren.
• Dieses Verfahren ist ausführlich in EP 527 525 beschrieben worden.
• Die Pixel der Detailbilder repräsentieren die Variationsstärke der Pixelwerte des Originalbildes beim Maßstab des Detailbildes, wobei Maßstab sich auf die räumliche Ausdehnung dieser Variationen bezieht.
• Ein Restbild kann ebenfalls erzeugt werden, das eine Näherung des Originalbildes mit Weglassung aller Variationen ist, die in den Detailbildern enthalten sind.
• Die Detailbilder bei aufeinander folgenden Maßstäben (oder Auflösungsniveaus) werden mehrmaßstäbliche Schichten oder einfach Schichten genannt.
• In einem Beispiel werden die Detailbilder bei zunehmend gröberen Auflösungsniveaus (Maßstäben) als Ergebnis jeder der k Iterationen der nachfolgenden Schritte erhalten:
• a) Berechnen eines Näherungsbildes bei einem gröberen Maßstab durch Anwenden eines Tiefpassfilters auf das Näherungsbild, das der aktuellen Iteration entspricht, und Aufteilen des Ergebnisses proportional zur Verringerung der Raumfrequenzbandbreite, wobei jedoch das Originalbild als Eingabe in das Tiefpassfilter im Verlauf der ersten Iteration verwendet wird;
• b) Berechnen eines Detailbildes als die pixelweise Differenz zwischen dem Näherungsbild, das der aktuellen Iteration entspricht, und dem Näherungsbild bei einem nächst gröberen Auflösungsniveau, das entsprechend dem Verfahren unter a) berechnet wird, wobei beide Bilder durch geeignete Interpolation des letzteren Bildes in Register gebracht werden; wobei das Restbild gleich dem Näherungsbild ist, das durch die letzte Iteration erzeugt wurde.
• Ein rekonstruiertes Bild kann durch Anwendung der umgekehrten Transformation berechnet werden. In der beschriebenen Ausführungsform kann ein rekonstruiertes Bild durch k-fache Iteration der folgenden Prozedur, beginnend beim gröbsten Detailbild und dem Restbild, berechnet werden:
  Berechnen des Näherungsbildes beim aktuellen Auflösungsniveau durch pixelweises Hinzufügen des Detailbildes beim selben Auflösungsniveau zum Näherungsbild beim gröberen Auflösungsniveau, entsprechend der vorherigen Iteration, wobei beide Bilder durch geeignete Interpolation des letzteren Bildes in Register gebracht werden, wobei jedoch im Verlauf der ersten Iteration das Restbild statt des gröberen Näherungsbildes verwendet wird.
• Das Restbild ist ein Bild mit niedriger Auflösung oder im äußersten Fall ein Bild, das nur ein einziges Pixel umfasst, je nach der Zahl der Iterationen in der Zerlegung.
• Die letztere Kombination von Vorwärts- und Umkehr-Multiauflösungstransformation ist im allgemeinen als Burt-Pyramidentransformation bekannt.
• In einer alternativen Ausführungsform wird das Bild in eine gewichtete Summe von vorher festgelegten Grunddetailbildern bei mehreren Auflösungsniveaus und gelegentlich ein Restgrundbild zerlegt, indem eine Transformation auf das Bild angewendet wird, wobei die Transformation einen Satz von Detailkoeffizienten liefert, die jeweils den relativen Beitrag einer der Grundfunktionen aus dem Satz von Grundfunktionen, die die Grunddetailbilder repräsentieren, zum Originalbild ausdrückt, und gelegentlich einen Restkoeffizienten liefert, der den relativen Beitrag einer Grundfunktion, die das Grundrestbild repräsentiert, zum Originalbild ausdrückt.
• Die Grundfunktionen sind kontinuierlich und nicht-periodisch und haben einen Mittelwert null, außer für die Basisfunktion, die das Grundrestbild repräsentiert. Ein Beispiel für solche Basisfunktionen sind Wavelets.
• Die Transformation ist von der Art, dass eine Umkehrtransformation existiert, die das Originalbild oder eine enge Näherung desselben zurückgibt, wenn sie auf die Transformationskoeffizienten angewendet wird.
• Das Bild kann durch Anwenden der Umkehrtransformation auf die Detailkoeffizienten und den Restkoeffizienten, falls erzeugt, rekonstruiert werden.
• 2. Abschätzung des Rauschpegels
• In einer Ausführungsform wird der Rauschpegel im Bild auf der Basis einer einzelnen Schicht der Mehrmaßstabsrepräsentation des digitalen Rohbildes bei einem vorgegebenen Maßstab abgeschätzt. Maßstab 0 wird bevorzugt, weil der relative Beitrag des Rauschens in dieser Schicht größer als in den Schichten mit höherem Maßstab ist und daher wird die Abschätzung des Rauschpegels weniger durch das Vorhandensein von Bilddetails, wie zum Beispiel Kanten, Flecke und Texturen, beeinflusst.
• In einem ersten Schritt der Abschätzung des Rauschpegels wird ein Bild berechnet, das die lokale Standardabweichung bei dem vorgegeben Maßstab, d.h. bei dem feinsten Maßstab, berechnet.
• Das Bild der lokalen Standardabweichung bei einem vorgegebenen Maßstab wird aus der entsprechenden Schicht der mehrmaßstäblichen Repräsentation abgeleitet. Die Pixelwerte der festgelegten Schicht repräsentieren die Abweichung des lokalen durchschnittlichen Grauwerts bei diesem Maßstab relativ zu seinem entsprechenden Wert beim nächst größeren Maßstab. In jedem Pixel der angegebenen Schicht wird ein quadratisches Fenster von N Pixelwerten a_i, die um das aktuelle Pixel herum angeordnet sind, erfasst und die lokale Standardabweichung sdev an der aktuellen Pixelposition wird berechnet, indem die Quadratwurzel des Fensterdurchschnitts der quadrierten Pixelwerte berechnet wird:

  
• Aus dem resultierenden Bild wird das Histogramm der lokalen Standardabweichung abgeleitet.
• Das Histogramm eines Bildes ist ein Feld, das aus einer vorgegebenen Zahl von Bereichen besteht. Jeder Bereich ist mit einem speziellen Pixelwertintervall oder einem einzelnen Pixelwert derart verbunden, dass der gesamte Pixelwertbereich von allen aufeinander folgenden Bereichen abgedeckt wird. Nach der Berechnung des Histogramms repräsentiert jeder Bereich die absolute oder relative Zahl von Pixeln im Bild, die einen Pixelwert innerhalb des Intervalls haben, das mit dem Bereich verknüpft ist. Das Histogramm wird folgendermaßen berechnet. Zu Anfang werden alle Bereiche auf null Zählwert gestellt. Als Nächstes wird für jedes Bildpixel bestimmt, zu welchem vorgegebenen Intervall der Pixelwert gehört, und der entsprechende Bereich wird um eins erhöht.
• Das Histogramm der lokalen Standardabweichung wird auf die Pixel beschränkt, die einen Grauwert innerhalb eines Teilbereichs des tatsächlichen Grauwertbereichs haben. Das bedeutet, dass für jedes Pixel des Bildes der lokalen Standardabweichung der entsprechende Bereich des Histogramms nur dann erhöht wird, wenn das entsprechende Pixel im Grauwertbild im angegebenen Teilbereich liegt. Wenn rmin und rmax die minimalen bzw. maximalen Grauwerte des Digitalbildes sind, dann ist dieser Teilbereich definiert als: [rmin + margin/(rmax – rmin), rmax – margin/(rmax – rmin)]. Margin beträgt normalerweise 3 %. Durch Beschränken des Histogramms der lokalen Standardabweichung auf Pixel mit Grauwerten innerhalb des letzteren Teilbereichs vermeidet man, dass das Histogramm durch Pixel aus gesättigten Bildregionen auf Grund falscher Belichtung oder anderer Bildartefakte überhäuft wird.
• Das Histogramm der lokalen Standardabweichung hat einen sehr ausgeprägten Peak, der ungefähr beim Rauschpegel zentriert ist. Der Rauschpegel wird als Mitte dieses Peaks definiert. Alternativ kann er als der Wert der lokalen Standardabweichung definiert werden, der dem Punkt entspricht, an dem das Histogramm maximal ist, oder als Medianwert, der auf den dominanten Peak des Histogramms begrenzt ist.
• 3. Automatische Berechnung des Verstärkungsfaktors und Normalisierung des Signalpegels
• Die Pixelwerte des digitalen Rohbildes sind proportional zur Quadratwurzel der Strahlungsdosis, die auf dem fotostimulierbaren Phosphorleuchtschirm aufgezeichnet wurde. Diese Beziehung wird durch die folgende Formel ausgedrückt:
  r = √Ga·x wobei r einen Rohpixelwert darstellt, x den Wert einer Strahlungsdosis repräsentiert, die vom fotostimulierbaren Phosphorleuchtschirm absorbiert wurde, und Ga der globale Verstärkungsfaktor des Bilderfassungssystems ist.
• Der durchschnittliche Signalpegel variiert von Bild zu Bild hauptsächlich auf Grund der folgenden Faktoren:
  Strahlungsdosisschwankungen, Änderung der Belichtungsparameter von Belichtung zu Belichtung, Schwächungsunterschiede, die sich auf die Größe der Patienten beziehen, Empfindlichkeitsänderung des Auslesesystems.
• Im Hinblick auf die Diagnose ist der ursprüngliche Signalpegel nicht so relevant. Jedoch stören die aufgeführten Fluktuationen die Bildverarbeitungskette.
• Um den störenden Effekt der Schwankungen der Strahlungsdosis auf den Betrieb der Bildverarbeitungskette zu verhüten, muss das digitale Rohbild multiplikativ normalisiert werden:
  t = r·Gp, wobei t ein normalisierter Pixelwert und Gp ein Normalisierungsfaktor ist.
• Eine multiplikative Korrektur ist gleichwertig mit einer Änderung der Ausleseempfindlichkeit. Im Fall einer Über- oder Unterbelichtung sorgt diese Art von Normalisierung dafür, dass das Bildsignal in einen Standardsignalbereich umtransformiert wird.
• Trotzdem ist das Endergebnis dieser Operation nicht mit dem Ergebnis identisch, das man bei einer richtigen Belichtung erhalten würde, da durch die Normalisierungsoperation Rauschen, das im Bildsignal vorhanden ist, genau so wie das Signal verstärkt wird (während das Erhöhen der Dosis zu einem verbesserten Signal-Rausch-Verhältnis führen würde).
• Der Normalisierungsfaktor Gp kann aus den Kennwerten des digitalen Rohbildes abgeleitet werden. Aus rechentechnischen Gründen wird jedoch bevorzugt, den Normalisierungsfaktor nicht direkt aus dem digitalen Rohbild abzuleiten, sondern statt dessen aus seiner Multimaßstabsrepräsentation. Sobald der Normalisierungsfaktor bestimmt ist, wird es bevorzugt, ihn sofort auf die Pixel der Multimaßstabsrepräsentation anzuwenden, da die weiteren Verarbeitungsstufen auf der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation und nicht auf dem normalisierten digitalen Rohbild beruhen. Zu diesem Zweck werden alle Schichten der Multimaßstabsrepräsentation und das Restbild pixelweise mit dem Normalisierungsfaktor Gp multipliziert. In einer alternativen Ausführungsform wird eine erste Multimaßstabszerlegung auf das digitale Rohbild angewendet, dessen Ergebnis nur zur Bestimmung des Normalisierungsfaktors Gp verwendet wird, als Nächstes wird diese Normalisierung auf das digitale Rohbild angewendet und eine zweite Multimaßstabszerlegung wird auf das normalisierte digitale Rohbild angewendet. Die sich ergebende normalisierte Multimaßstabsrepräsentation des digitalen Rohbildes ist in beiden Ausführungsformen identisch und sie wird als Basis für die weitere Verarbeitung verwendet.
• In dieser Ausführungsform wird der Normalisierungsfaktor Gp aus der Multimaßstabsrepräsentation des digitalen Rohbildes abgeleitet, wie nachstehend gezeigt wird.
• Es sind vier Kriterien bewertet worden, die angewendet werden, wobei jedes eine Reihe von Vorteilen besitzt:
• – erstes Kriterium: konstanter Signalpegel
• – zweites Kriterium: konstanter Rauschpegel
• – drittes Kriterium: konstanter Kontrast
• – viertes Kriterium: bevorzugte Ausführungsform
• a) erstes Kriterium: konstanter Signalpegel
• Gemäß diesem Kriterium wird nach einem repräsentativen Grauwert im Histogramm der Grauwerte des digitalen Rohbildes gesucht.
• Dieser repräsentative Grauwert wird in einen konstanten Bezugspegel T_r transformiert.
• Der Normalisierungsfaktor G1 ist dann gleich T_r/r₁, wobei r₁ der repräsentative Grauwert im Histogramm ist.
• Dieser repräsentative Grauwert wird folgendermaßen bestimmt:
  Zuerst wird ein Grauwerthistogramm des digitalen Rohbildes berechnet, das auf diejenigen Pixel begrenzt ist, die ein lokales Kontrast-Rausch-Verhältnis (CNR) zwischen festen Grenzen haben, normalerweise zwischen 2 und 10. Das lokale CNR wird durch ein lokales CNR-Bild repräsentiert, das dieselben Abmessungen wie das Grauwertbild hat, aus dem das Histogramm berechnet werden soll.
• Der repräsentative Grauwert wird als Median dieses Histogramms bestimmt.
• Durch Ausschließen der Pixelwerte von dieser Berechnung, die ein niedriges Kontrast-Rausch-Verhältnis habe, werden Pixel in einer sehr homogenen Umgebung, die häufig keine relevanten Informationen repräsentieren, daran gehindert, einen zu großen Einfluss auf die Berechnung des Medians auszuüben. Solche Pixel bedecken eine große Fläche im Feld und haben entweder ziemlich kleine Pixelwerte (z.B. Pixel von Kollimationsgrenzen) oder einen großen Pixelwert (z.B. Pixel im Hintergrundbereich).
• Andererseits werden Pixel mit einem sehr großen Kontrast-Rausch-Verhältnis ebenfalls ausgeschlossen, weil sie sehr starken Kanten entsprechen, die häufig in Bildbereichen mit extremer Dichte gefunden werden.
• Dieses Kriterium wird vorzugsweise so definiert, dass der repräsentative Grauwert, nach dem gesucht wird, in etwa der Dichte von Knochenmaterial entspricht.
• In einer bevorzugten Ausführungsform wird das CNR-Bild bei einem vorgegebenen Maßstab bestimmt. Es wird pixelweise durch Dividieren des Bildes der lokalen Standardabweichung beim vorgegebenen Maßstab durch den geschätzten Rauschpegel berechnet. Bevorzugte Ausführungsformen für die Abschätzung des Rauschpegels und die Berechnung des Bildes der lokalen Standardabweichung werden oben beschrieben.
• Das CNR-Bild wird vorzugsweise bei einem vorgegebenen Maßstab bestimmt, das einen Großteil der relevanten Bildinformationen enthält, ohne mit Rauschen überhäuft zu sein.
• Dieser Maßstab ist vorzugsweise der vierte Maßstab, wenn man die Maßstäbe von fein bis grob zählt.
• In den kleineren Maßstäben ist der relative Beitrag des Rauschens größer, während bei den größeren Maßstäben die feinen Bilddetails die Neigung besitzen zu verschwinden.
• Bei der Berechnung von CNR-Pixeln beruht der Zähler auf der lokalen Standardabweichung bei einem vorgegebenen Maßstab, normalerweise dem vierten Maßstab. Der Nenner, der das Rauschen repräsentiert, wird jedoch aus Gründen der Robustheit beim kleinsten Maßstab geschätzt. Das Rauschen bei größeren Maßstäben ist auf Grund der wiederholten Mittelungsprozesse bei der Multiauflösungszerlegung kleiner. Das Rauschen beim Maßstab des Zählers kann durch Multiplizieren des geschätzten Rauschens beim kleinsten Maßstab mit einem bestimmten Konversionsfaktor berechnet werden, der von den Gewichtungsfaktoren im Multiauflösungszerlegungsschema abhängt. Der Faktor kann experimentell durch Schätzen des Rauschens gemäß dem obigen Verfahren sowohl beim kleinsten Maßstab als auch bei dem gewünschten Maßstab auf der Basis eines Bildes bestimmt werden, das aus einer gleichförmigen Belichtung erhalten wird, bei dem man annehmen kann, dass alle Beiträge zur lokalen Standardabweichung nur auf Rauschen zurückzuführen sind. Der Konversionsfaktor ist das Verhältnis des geschätzten Rauschens beim gewünschten Maßstab zum geschätzten Rauschen beim kleinsten Maßstab.
• Dieses erste Kriterium sorgt dafür, dass das Grauwerthistogramm an einer festen Stelle im dynamischen Bereich liegt.
• Dieser Ansatz liefert gute Ergebnisse. Im Fall einer Unterbelichtung ist die angewendete Verstärkung ziemlich groß, so dass das Rauschen zu stark betont wird.
• b) zweites Kriterium: konstanter Rauschpegel
• In einer zweiten Ausführungsform wird ein anderes Kriterium angewendet.
• Gemäß dem zweiten Kriterium besteht das Ziel darin, den Rauschpegel in Übereinstimmung mit der Formel G_n = T_n/σ_0n auf einen konstanten Zielwert zu bringen, wobei G_n ein Normalisierungsfaktor ist, T_n den Zielrauschpegel repräsentiert und σ_0n der geschätzte Rauschpegel ist.
• Der resultierende Normalisierungsfaktor wird auf alle Pixelwerte angewendet.
• Der Rauschpegel wird vorzugsweise auf der Basis des feinsten Maßstabs der Multiauflösungsrepräsentation des Bildes abgeschätzt, wie oben beschrieben.
• Dieses zweite Kriterium führt zu einem gleichförmigen Eindruck von Rauschen in allen Bildern.
• Wenn jedoch eine andere Ausleseempfindlichkeit gewählt wird, hat dies Einfluss auf den Kontrast. Das Einstellen der Empfindlichkeit auf einen niedrigen Wert (z.B. Empfindlichkeitsklasse 100) kann zu einem zu ausgeprägten Kontrast führen, während das Einstellen der Empfindlichkeit auf eine hohe Klasse (z.B. Empfindlichkeitsklasse 400) zu einem zu schwachen Kontrast führen kann.
• c) drittes Kriterium: konstanter Kontrast
• In einer dritten Ausführungsform wird ein noch anderes Kriterium angewendet. Gemäß diesem Kriterium ist das Ziel, den Kontrast des wichtigsten Bereichs im Bild gemäß der Formel G_c = T_c/σ_c auf einen konstanten Wert zu bringen, wobei G_c ein Normalisierungsfaktor, T_c das angestrebte Kontrastniveau und σ_c der ursprüngliche Kontrast ist.
• Dieser innere Bildparameter ist etwas willkürlich, weil der Kontrast im Bild stark variiert. Der durchschnittliche Kontrast ist nicht repräsentativ, weil der Einfluss homogener Bereiche (die einen sehr niedrigen Kontrast besitzen) und von starken Grenzpixeln (die einen hohen Kontrast besitzen) dominierend wäre.
• Der ursprüngliche Kontrast wird durch Berechnen des Histogramms der lokalen Standardabweichung bei einem vorgegebenen Maßstab berechnet, der ausreichend groß ist, um das Überwiegen von Rauschen zu vermeiden, vorzugsweise beim vierten Maßstab, wenn man die Maßstäbe von fein nach grob zählt. Der ursprüngliche Kontrast σ_c wird als der Medianwert der lokalen Standardabweichungen im Histogramm definiert. Das Histogramm der lokalen Standardabweichung wird wie oben beschrieben berechnet.
• Der Einfluss großer homogener Flächen, wie der Kollimationsgrenzen, auf den ursprünglichen Kontrast wird wesentlich durch Ausschließen aller derjenigen Pixel aus dem Histogramm reduziert, deren lokale Standardabweichung klein gegenüber einem bestimmten Schwellwert ist. Der Schwellwert wird proportional zum Rauschpegel angegeben. Der Schwellwert ist vorzugsweise doppelt so groß wie der Rauschpegel.
• Das Rauschen selbst wird beim kleinsten Multiauflösungsmaßstab geschätzt, wie oben beschrieben.
• Das Rauschen bei größeren Maßstäben ist auf Grund der wiederholten Mittelungsprozesse bei der Multiauflösungszerlegung kleiner. Das Rauschen beim vorgegebenen Maßstab beim ursprünglichen Kontrast wird durch Multiplizieren des geschätzten Rauschens beim kleinsten Maßstab mit einem bestimmten Konversionsfaktor berechnet, der von den Gewichtungsfaktoren im Multiauflösungszerlegungsschema abhängt. Der Faktor kann experimentell durch Schätzen des Rauschens gemäß dem obigen Verfahren sowohl beim kleinsten Maßstab als auch beim gewünschten Maßstab auf der Basis eines Bildes bestimmt werden, das aus einer gleichförmigen Belichtung erhalten wird, bei dem man annehmen kann, dass alle Beiträge zur lokalen Standardabweichung nur auf Rauschen zurückzuführen sind. Der Konversionsfaktor ist das Verhältnis des geschätzten Rauschens beim gewünschten Maßstab zum geschätzten Rauschen beim kleinsten Maßstab.
• In dieser Ausführungsform besteht das Ziel darin, dieselbe Stärke von Kontrast in allen Bildern zu erreichen. Dies führt zu einer geglätteten Wiedergabe bei Bildern, die zu Anfang einen hohen Kontrast besitzen, wie zum Beispiel Thoraxbildern. Dieser Effekt ist nur in einem begrenzten Maß wünschenswert, da eine vollständige Kompensierung unnatürlich wirkt.
• d) viertes Kriterium
• Die Erfinder haben festgestellt, dass die Schwierigkeiten, die am Ende der Beschreibung von jeder der ersten bis zur dritten Ausführungsform aufgeführt werden, in einem hohen Maße beseitigt werden, wenn der Normalisierungsfaktor G_p durch Kombinieren der drei Kriterien bestimmt wird:

  

  wobei die Exponenten p_l, p_n, p_c, die jeweils einen Wert im Bereich [0, 1] besitzen, den relativen Beitrag jedes Normalisierungsfaktors angeben. Dieses Kriterium ist äquivalent zu einem der drei oben genannten, wenn einer der Exponenten 1 ist und die anderen 0 sind.
• In unserer bevorzugten Ausführungsform ist p_l 0,5, ist p_n 0,25 und ist p_c 0,25.
• 4. Reduzieren von übermäßigem Kontrast
• Die obige Normalisierung kann ein Bild ergeben, das noch keinen ausreichenden Kontrast besitzt.
• Der Signalbereich, der als Differenz zwischen maximalem und minimalem Pixelwert im Bild definiert ist, schwankt zwischen den Bildern. Die Schwankung ist auf den angewendeten kV-Wert, die Filterung, die Größe des Patienten und zu einem gewissen Grad auch auf die angewendete Dosis und die Ausleseempfindlichkeit zurückzuführen.
• Ein herkömmliches Verfahren besteht in der Anpassung des tatsächlichen Signalbereichs an den Bereich, der durch das Medium, das zum Erzeugen eines sichtbaren Bildes (Film oder Anzeigeeinheit) verwendet wird, wiedergegeben werden kann. Um dieses Ziel zu erreichen, wird häufig eine lineare und/oder nichtlineare Neuskalierung der Pixelwerte angewendet. Die lineare Neuskalierung wird häufig als Arbeit auf Fensterniveau bezeichnet, während die nichtlineare Abbildung als Gradationsverarbeitung bezeichnet wird.
• In der aktuellen handelsüblichen Vorrichtung zum Reproduzieren von digitalen medizinischen Bildern wird eine Kombination beider Verfahren angewendet. Diese Herangehensweise ist nicht optimal, da die Neuskalierung einen Einfluss auf den Bildkontrast besitzt, und damit kann der Bildkontrast zwischen den Bildern schwanken.
• Gemäß dieser Ausführungsform wird eine nichtlineare Konversionsfunktion auf Pixel aller Schichten der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation angewendet.
• In einer speziellen Ausführungsform besteht die Konversionsfunktion aus einer exponentiellen Komponente, kombiniert mit einem linearen Term, die folgendermaßen definiert ist:

  
• Diese Konversionsfunktion besitzt eine feste Steigung gleich 1 im Original und entwickelt sich exponentiell in Richtung auf ein lineares Verhalten mit der asymptotischen Steigung d₁. Abszissen- und Ordinatenwerte werden als normalisierte Einheiten im Bereich [0, 1] ausgedrückt.
• Kleine Eingabewerte werden (im wesentlichen) unverändert gelassen, während große Eingabewerte bis zu einem Maß abgeschwächt werden, das durch die Steigung d₁ gegeben ist. Je kleiner d₁, desto stärker werden die kontrastreichen Übergänge innerhalb des Bildes abgeschwächt. Die Endsteigung d₁ muss im Bereich [0, 1] liegen, wobei der am meisten bevorzugte Wert 0,5 ist.
• Der Parameter dd₀ bestimmt, wie schnell sich die Steigung der Funktion ihrem Endwert d₁ nähert. Er ist gleich der zweiten Ableitung dieser Funktion im Original. Sein bevorzugter Wert liegt im Bereich [0, 30], insbesondere sollte er 5 betragen. Wenn dd₀ 0 ist, dann ist die Funktion linear mit Steigung 1 und es gibt keinen Effekt.
• Um auch mit negativen Werten x < 0 zurechtzukommen, wird die Konversionsfunktion so auf den negativen Bereich erweitert, dass q(x) = –q(–x), d.h. q(x) muss ungerade sein.
• Der positive Teil der Funktion wird in 3 dargestellt.
• Andere Implementierungen der Konversionsfunktion zum Reduzieren von übermäßigem Kontrast sind möglich. Als Grundanforderung muss das Verstärkungsverhältnis q(x)/x sich im oberen Pixelwertebereich verringern. Die Konversionsfunktion kann gleichermaßen auf alle Schichten oder nur auf eine Teilmenge angewendet werden, in diesem Fall vorzugsweise auf die Schichten mit größerem Maßstab.
• Durch Anwenden dieses Ansatzes wird im allgemeinen der Kontrast aufrechterhalten. Nur bei sehr starken Übergängen im Bild, die einen großen Beitrag zum dynamischen Bereich liefern, ändert sich der Kontrast. An diesen Stellen werden die Pixel der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation so abgeschwächt, dass der Signalbereich verringert wird. Dieser Ansatz ist insofern vorteilhaft, als die Bilder mit einem dynamischen Bereich, der zu groß ist, bei minimaler Störung des Gesamteindrucks des Kontrastes beeinflusst werden können.
• 5. Verstärkung von Details mit feinem Kontrast
• Durch die exponentielle Konversion, die oben beschrieben wurde, werden nur Bildkomponenten, die einen großen Kontrast besitzen, so beeinflusst, dass der Signalbereich innerhalb der Grenzen gehalten wird.
• Es ist dann weiter ein Ziel dieser Erfindung, die Wiedergabe von feinen Details zu verstärken, die als die wichtigsten angesehen werden.
• Um dieses Ziel zu erreichen, wird die obige Konversionsfunktion zum Reduzieren von übermäßigem Kontrast durch eine Funktion zur Verstärkung von feinem Kontrast moduliert.
• In einer speziellen Ausführungsform ist die Funktion zur Verstärkung von feinem Kontrast folgendermaßen definiert:

  

  wobei der Parameter a den Eingabewert x_p steuert, bei dem die Verstärkung maximal ist, der Parameter b die Größe der Kontrastverstärkung reguliert und der Parameter c die Anfangssteigung der Verstärkungsfunktion reguliert, d.h. die Steigung bei Eingangswert 0.
• Bei null Eingabe hat die Funktion einen Wert eins (was keine Verstärkung bedeutet), dann erhöht sie sich stark bis zu einem Maximum, und von dort fällt sie wieder ab bis zu einem asymptotischen Wert von eins. Daher konzentriert sich ihr Verstärkungseffekt innerhalb eines engen Bereichs, der durch den Parameter a reguliert wird. Der letztere wird eingestellt, um die größte Verstärkung auf die Details anzuwenden, die Kontrast in einem Teilbereich besitzen, der als wichtigster angesehen wird.
• Die Funktion für die Verstärkung von feinem Kontrast wird mit der Konversionsfunktion zur Reduzierung von übermäßigem Kontrast kombiniert. Die resultierende Kombinationsfunktion ist definiert durch: y(x) = q(x)·z(x)
• Als Folge der Anwendung dieser Modulation werden Pixelwerte der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation in der Nähe des Modulationspeaks, der Details mit feinem Kontrast entspricht, verstärkt, während die Eingabebereiche sehr kleiner Pixelwerte, die hauptsächlich Rauschen entsprechen, und die größeren Eingabewerte, die gut sichtbaren Bildmerkmalen entsprechen, nicht wesentlich verändert werden. Die sehr großen Eingabewerte, die übermäßigem Kontraste entsprechen, werden durch den ersten Faktor in der Kombinationsfunktion reduziert.
• Der Parameter a wird vorzugsweise so gewählt, dass der Modulationspeak einem Pixelwert der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation entspricht, welcher als Repräsentant des wichtigsten ,feinen Kontrasts' angesehen werden kann. Der entsprechende Wert für den Parameter a hängt von den vielen Skalierungsfaktoren ab, die durch die ganze Bildverarbeitungskette und die Multiauflösungszerlegung hindurch angewendet wurden. In der Praxis entspricht der Bereich von feinem Kontrast dem 0,7- bis 3,0 fachen des Rauschpegels.
• In einer speziellen Ausführungsform wird der Punkt der maximalen Kontrastverstärkung, der durch den Parameter a reguliert wird, proportional zum Rauschpegel gemacht.
• Dies ist insofern vorteilhaft, dass dadurch verhütet wird, dass Details mit sehr geringem Kontrast zu stark betont werden. Dies könnte in homogenen Bereichen auftreten, wo die normalisierten Multimaßstabspixel in den meisten Fällen das Rauschen repräsentieren.
• In einer speziellen Ausführungsform liegt die maximale Verstärkung, die durch den Parameter b bestimmt wird, zwischen 1 und 5, vorzugsweise ist sie 2.
• Der bevorzugte Wert von c ist derart, dass die relative Anfangssteigung der Funktion 3 ist. Der relative Anfangsanstieg ist die Steigung von z(x) bei x = 0, bezogen auf die Durchschnittssteigung des ansteigenden Abschnitts der Funktion, der gleich z(x_p)/x_p ist, wobei x_p der Abszissenwert der maximalen Verstärkung ist.
• 4 zeigt die Funktion z(x) für a = 56,3, b = 2,35, c = 10,7, was einer Spitzenverstärkung von 2 bei x_p = 0,01 entspricht. Die Anfangssteigung ist das dreifache der durchschnittlichen Steigung von 2/0,01.
• Auf diese Weise ist es möglich, kontrastarme Bilddetails mit verstärktem Kontrast sichtbar zu machen. Kontrastarme Bilddetails sind nicht auf spezielle Stellen beschränkt. Dies können kleinmaßstäbliche Details, wie schuppenartige trabekuläre Knochentexturen oder Scheidewandlinien sein, mittelmaßstäbliche Details, wie Blutgefäße, oder großmaßstäbliche Details, wie erweiterte Knoten oder Weichteilstrukturen, sein. Wenn die Sichtbarkeit solcher Bilddetails auf Grund von geringem Kontrast mangelhaft ist, macht das obige Verfahren diese feinen Details durch Verstärken ihres Kontrasts sichtbar.
• Untersuchungsarten, für die der feine Kontrast von großer Bedeutung ist, sind normalerweise Untersuchungen mit hoher Dosis. Sie werden bei niedriger Ausleseempfindlichkeit durchgeführt und haben daher auch ein besseres Signal-Rausch-Verhältnis. In einer alternativen Ausführungsform wird die maximale Verstärkung, die durch den Parameter b bestimmt wird, abhängig vom Signal-Rausch-Verhältnis gemacht. Je größer das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR), desto mehr wird b erhöht. Eine Ausnahme zu diesem Prinzip gibt es bei pädiatrischen Anwendungen, wo die Dosis niedrig gehalten wird, um den jungen Patienten zu schützen, obwohl die feinen Details wichtig sind.
• In einer weiteren Ausführungsform wird der Parameter b vom Maßstab abhängig gemacht, d.h. es wird eine Reihe von Werten für b_s, jeweils einer für jeden Maßstab s, vorgegeben.
• In einer weiteren Ausführungsform wird der Parameter b vom zugrunde liegenden Gewebstyp abhängig gemacht, wie weiter unten beschrieben wird.
• In dieser speziellen Ausführungsform wird die Konversionsfunktion y(x) durch die multiplikative Zusammensetzung y(x) = q(x)·z(x) konstruiert, wie in 5 dargestellt. Die genaue Form der Funktion und die Art, wie sie konstruiert wird, sind nicht kritisch. Es sind viele alternative Ausführungsformen anwendbar, solange die Konversionsfunktion die folgenden Nebenbedingungen erfüllt:
• 1) Sie muss monoton steigend sein, d.h. ihr Anstieg dy/dx ist im gesamten Bereich positiv.
• 2) Sie muss ungerade sein, d.h. y(–x) = –y(x). Diese Forderung stellt sicher, dass die Verstärkung unabhängig von der Kontrastpolarität gleich angewendet wird.
• 3) Für große Argumentwerte von x muss sich das Verstärkungsverhältnis y(x)/x verringern. Damit wird sichergestellt, dass der Kontrast bei sehr starken Übergängen im Bild, die einen großen Beitrag zum dynamischen Bereich liefern, reduziert wird.
• 4) Das Verstärkungsverhältnis y(x)/x muss ein lokales Maximum haben, um so für maximale Verstärkung innerhalb eines Zwischenbereiches der Argumentwerte zu sorgen, der als am wichtigsten angesehen wird. Damit wird sichergestellt, dass die wichtigsten Bilddetails, wie trabekuläre Knochentextur, Septumlinien, Blutgefäße, Knoten und Weichteilgewebsstrukturen, geeignet dargestellt werden.
• Es ist wichtig zu überprüfen, dass Forderung 1) nach monotonem Verhalten nicht durch die Bereitstellung eines lokalen Maximums des Verstärkungsverhältnisses verletzt wird. Denn die Steigung der Kombinationskurve verringert sich auf Grund der sich verringernden Verstärkung nach ihrem lokalen Maximum. Die Steigung kann sich zu einem lokalen Minimum entwickeln und sich dann allmählich auf ihren Endwert erhöhen. Dies wird in 6 illustriert. Je steiler der Verstärkungspeak, desto näher kommt das Steigungsminimum Null. Dies ist bis zu dem Maße zulässig, solange die Steigung nicht negativ wird. Der letztere nicht zulässige Fall wird in 7 abgebildet, die eine nicht monotone Kurve zeigt.
• Die Monotonie kann experimentell unter Verwendung numerischer Software-Tools (z.B. Mathcad, MathSoft Inc.) überprüft werden. In unseren bevorzugten Ausführungsformen, die oben beschrieben werden, ist dies erfüllt, wenn die Parametereinstellungen sowohl der Konversionsfunktion zum Verringern von übermäßigem Kontrast als auch der Funktion zur Verstärkung von feinem Kontrast in Übereinstimmung mit den aufgeführten Empfehlungen vorgenommen werden.
• 6. Kontrastverstärkung in hochfrequenten Bändern
• Das Bild wird umso schärfer, je mehr Gewicht auf die Bilder bei den feinsten Maßstäben der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation gelegt wird.
• In einer ersten Ausführungsform wird das Schärfen durch pixelweise Multiplikation der Schichten der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation mit einem Koeffizienten realisiert, der vom Maßstab abhängt.
• Bei dem feinsten Maßstab (Maßstab 0) ist der Koeffizient größer als 1 und verringert sich allmählich auf einen Wert von 1 bei mittleren Maßstäben und bleibt bei großen Maßstäben gleich 1.
• In einer zweiten Ausführungsform wird das Bild dadurch geschärft, dass der Parameter b, der die Kontrastverstärkung von feinen Details bestimmt, vom Maßstab abhängig gemacht wird. Dies wird gemäß der vorliegenden Erfindung dadurch realisiert, dass dem Parameter b bei Maßstab 0 ein Maximalwert zugeordnet wird, und indem der Wert dieses Parameters b gemäß einer geometrischen Reihe bei mittleren Maßstäben verringert wird und indem dann weiter der Parameter bei höheren Maßstäben konstant gehalten wird.
• Im Vergleich mit der ersten Ausführungsform der Schärfung sorgt der Ansatz dieser zweiten Ausführungsform dafür, dass die Verstärkung kleinmaßstäblicher Details nur in Punkten, die einen feinen Kontrast aufweisen, vorgenommen wird. Auf diese Weise kann die unnötige Verstärkung von Rauschen und scharfen (starken) Grenzen vermieden werden.
• 7. Gewebsspezifische Kontrastverstärkung
• In den meisten Fällen wird es bevorzugt, zusätzlichen feinmaßstäblichen Kontrast in den Knochenregionen zu bekommen, z.B. die trabekuläre Struktur zu verstärken, oder potenzielle Frakturen besser sichtbar zu machen. Zu diesem Zweck wird eine Einstellung von zusätzlichem Kontrast auf der Basis einer Segmentierungskarte bereitgestellt. Die Segmentierungskarte ist ein Bild, in dem die Pixel gemäß dem scheinbaren zugrunde liegenden Gewebstyp markiert sind. In einer bevorzugten Ausführungsform werden unterschiedliche Markierungen Pixeln zugewiesen, die entweder zu Knochen, Weichteilen oder Hintergrundbereichen gehören.
• Verfahren zur Ausführung der Segmentierung werden in der Literatur beschrieben, z.B. "Segmentation of Bone and Soft Tissue Regions in Digital Radiographic Images of Extremities (Segmentierung von Knochen- und Weichteilregionen in digitalen Röntgenbildern der Extremitäten)", S.K. Pakin, R.S. Gaborski, L.L. Barski, D.H. Foos, K.J. Parker, SPIE Proc. Band 4322, S. 1296–1302, 2001.
• Die gewebsspezifische Einstellung wird durch pixelweise Multiplikation der Schichten der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation mit einem Koeffizienten a_s,u vorgenommen, der aus einer vorgegebenen Gewebskoeffiziententabelle erhalten wird, in der s der Maßstab der aktuellen Schicht und u die Gewebskennzeichnung des entsprechenden Pixels in der Segmentierungskarte ist. Es ist eine geeignete Probenteilung oder Interpolation erforderlich, wenn die Segmentierungskarte und die aktuelle Schicht unterschiedliche Abmessungen besitzen.
• Die bevorzugten Koeffizienten der Gewebskoeffiziententabelle hängen von der Menge der unterschiedlichen Kennzeichnungen ab, die von der Segmentierungstabelle bereitgestellt werden, und können von spezifischen Anforderungen spezieller Untersuchungen abhängen. Im Fall der allgemeinen Radiologie können jedoch die folgenden vorgegebenen Koeffizientenwerte empfohlen werden.
• 
• Die Einstellwerte für Knochen stellen sicher, dass die trabekuläre Struktur und potenzielle Frakturen besser dargestellt werden. Die Weichgewsbekoeffizienten werden gewählt, um den Kontrast von Läsionen und normaler Anatomie zu verstärken, und die Hintergrundkoeffizienten werden so gewählt, das weniger Rauschen entsteht.
• In einer alternativen Ausführungsform werden die Gewebskoeffizienten, wie in der Tabelle oben angegeben, nicht multiplikativ auf die Pixel der Multimaßstabsrepräsentation abgewendet, sondern werden statt dessen zum Verstärken oder Abschwächen des Parameters b verwendet, der die Verstärkungsgröße des feinen Kontrasts angibt, wie oben beschrieben. Dies wird vorzugsweise bei jedem Pixel aller Schichten der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation vorgenommen.
• 8. Einstellung von lokalem Kontrast auf CNR-Basis
• Das Verfahren zur Reduzierung von Rauschen, das in dem Dokument nach dem Stand der Technik EP 574 969 offenbart wurde, beruht auf einer selektiven Abschwächung von Pixeln der kleineren Maßstäbe der Multimaßstabsrepräsentation (spezieller: der drei kleineren Maßstäbe).
• Bei jedem dieser Bilder wird die lokale Varianz um jedes Pixel herum berechnet. Als Nächstes wird die lokale Varianz mit der Rauschvarianz verglichen. Wenn die lokale Varianz signifikant größer als die Rauschvarianz ist, wird angenommen, dass das erfasste Pixel relevante Bildinformationen umfasst, und es wird keine Abschwächung angewendet.
• Wenn auf der anderen Seite die lokale Varianz etwa so groß wie die Rauschvarianz ist, wird die Bildfläche als homogen angesehen, und das Pixel der Multimaßstabsrepräsentation wird abgeschwächt, um den Kontrast lokal zu verringern.
• Bei diesem Verfahren nach dem Stand der Technik werden die Abschwächungskoeffizienten für einen Multiauflösungsmaßstab unabhängig von den Schichten bei anderen Maßstäben bestimmt, wobei der Rauschpegel beim aktuellen Maßstab als Bezug verwendet wird. Dieser Ansatz hat den folgenden Nachteil.
• In ein und demselben Pixel können die Abschwächungskoeffizienten der aufeinander folgenden Maßstäbe sich stark unterscheiden, weil die Korrelation zwischen Pixeln bei aufeinander folgenden Maßstäben begrenzt ist und weil die Berechnung der Abschwächung eine nichtlineare Operation ist.
• Diese Tatsache führt zusätzliches Rauschen ein, das eine geringe Stärke, aber ein ziemlich künstliches Muster besitzt.
• Um dieses Nachteil zu überwinden, ist ein alternativer Ansatz entwickelt worden.
• Gemäß diesem Konzept wird die lokale Abschwächung in jeder Schicht der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation, auf die die Rauschverringerung angewendet wird, aus einem einzigen Basis-CNR-Bild abgeleitet, das das lokale Kontrast-Rausch-Verhältnis (CNR) bei einem vorgegebenen Maßstab repräsentiert.
• Das Basis-CNR-Bild wird folgendermaßen bestimmt. Zuerst wird ein lokales CNR-Bild bei einem vorgegebenen Maßstab berechnet, wie oben beschrieben. Der vorgegebene Maßstab wird als der kleinste Maßstab ausgewählt, bei dem der Beitrag relevanter Informationen signifikant ist.
• Aus der Praxis ergibt sich, dass der vierte Maßstab bevorzugt wird. Als Nächstes wird das resultierende Bild geglättet, um weiter den Effekt des Hochfrequenzrauschens zu beseitigen. Dies wird durch die Anwendung eines Tiefpassfilters erreicht, was ein Basis-CNR-Bild ergibt. Das Tiefpassfilter wird vorzugsweise gewählt, um die Raumbandbreite um einen Faktor 2 zu reduzieren.
• Jedes Pixel aller Schichten der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation, das an der Kontrasteinstellung auf der Basis des lokalen CNR beteiligt ist, wird mit einem Abschwächungskoeffizienten a multipliziert, der bei jedem Pixel folgendermaßen berechnet wird:

  

  wobei a ein Abschwächungskoeffizient an einem gegebenen Punkt ist, cnr das lokale Kontrast-Rausch-Verhältnis des entsprechenden Pixels des Basis-CNR-Bildes ist, cnrc ein vorgegebenes kritisches Kontrast-Rausch-Verhältnis ist und q die Größe der Kontrasteinstellung bestimmt. Wenn die Abmessungen des Basis-CNR-Bildes sich von den Abmessungen der aktuellen Schicht unterscheiden, auf die die Abschwächung angewendet wird, dann wird das Basis-CNR geeignet interpoliert.
• Das Diagramm in 8 zeigt den Abschwächungskoeffizienten a als Funktion des lokalen Kontrast-Rausch-Verhältnisses bei aufeinander folgenden Maßstäben.
• Der kritische Kontrast-Rausch-Verhältnisparameter cnrc ist das Kontrast-Rausch-Verhältnis, für welches keine Abschwächung angewendet wird (a = 1).
• Wenn cnr < cnrc ist, dann wird der Kontrast um eine Größe abgeschwächt, die durch den Exponenten q bestimmt wird.
• Wenn cnr größer als der kritische Wert cnrc ist, dann wird a größer als 1, so dass der lokale Kontrast verstärkt wird.
• Auf diese Weise wird verhindert, dass die globale Kontrastwahrnehmung im Bild wesentlich durch die Rauschbegrenzung beeinflusst wird.
• In homogenen Bereichen wird der Kontrast verringert, in Texturbereichen wird der Kontrast jedoch etwas erhöht. In einer bevorzugten Ausführungsform liegt der kritische Kontrast-Rausch-Verhältnisparameter cnrc im Bereich [5, 10], vorzugsweise ist er 7. Der bevorzugte Wert wird sich jedoch je nach den Skalierungsfaktoren und Gewichten, die im ganzen Verfahren zur Multimaßstabszerlegung, der Bestimmung des lokalen Kontrasts und der Abschätzung des Rauschens verwendet werden, unterscheiden. Er wird vorzugsweise experimentell überprüft.
• Die Parameter crn₀ und cnr₁ geben die Grenzen des Bereichs der CNR-Werte an, innerhalb derer die Abschwächung a eine Funktion von CNR ist. Jenseits dieser Grenzen erreicht die Abschwächung einen festen Minimal- bzw. Maximalwert. Diese Beschneidung vermeidet eine übermäßige Abschwächung oder Verstärkung des lokalen Kontrasts.
• Die CNR-Grenzen werden berechnet durch:

  

  wobei wtr ein Parameter ist, der den dynamischen Bereich der CNR-Werte angibt, ausgedrückt in dB, innerhalb dessen die Abschwächung a eine Funktion von CNR ist, und ncp gibt den Betrag der Kompensation für den Verlust an Schärfe an, der im Bereich [0, 1] liegen muss.
• Der Exponent q wird berechnet durch:

  

  wobei s der Maßstab der aktuellen Schicht ist und Ns die Zahl der Schichten ist, die am Kontrasteinstellprozess auf der Basis des lokalen CNR beteiligt sind. Der Maßstab s ist so festgelegt, dass er sich von einem kleinen Maßstab bis zum großen Maßstab erhöht, wobei er bei null beginnt. Wegen der Bedeutung der Rauschabnahme mit wachsendem Maßstab verringert sich der Betrag der Rauschreduzierung bei größeren Maßstäben relativ zur Rauschreduzierung bei kleineren Maßstäben. In allen Fällen entwickelt sich der Abschwächungskoeffizient a allmählich zu 1 hin, wenn der Maßstab s sich an Ns nähert, was bedeutet, dass von diesem Maßstab an die Kontrasteinstellung auf der Basis des lokalen CNR keine Wirkung mehr besitzt. Ns liegt vorzugsweise im Bereich [2, 5], insbesondere beträgt er 4. Die Stärke der Abschwächung wird durch den Parameter att angegeben, die gleich der stärksten Abschwächung bei Maßstab 0 ist, ausgedrückt in dB, d.h.: att = –10loga0,wobei a₀ der Abschwächungskoeffizient ist, der in denjenigen Bereichen von Schicht null gefunden wird, wo CNR ≤ cnr₀ ist. Die Abschwächung att liegt vorzugsweise im Bereich [0, 6 dB], insbesondere beträgt sie 2 dB.
• Der Parameter ncp bestimmt, auf welchen Betrag der globale Eindruck von Schärfeverlust auf Grund der Kontrastverringerung in Bereichen mit niedrigem CNR durch Erhöhen des lokalen Kontrasts in Bereichen mit hohem CNR kompensiert werden soll. In dem extremen Fall, in dem ncp null ist, gibt es keinen Ausgleich für den Schärfeverlust, was bedeutet, dass der Abschwächungskoeffizient a in der Schicht mit Maßstab 0 im Bereich [a₀, a₁ = 1] liegt. Maximale Kompensation wird erreicht, indem ncp auf eins gesetzt wird; in diesem Fall ist die maximale Verstärkung gleich dem Kehrwert der maximalen Abschwächung. In diesem Fall liegen die Abschwächungskoeffizienten für Maßstab 0 im Bereich [a₀, a₁ = 1/a₀]. Der Parameter ncp wird vorzugsweise auf 0,4 gesetzt, um eine teilweise Kompensation des Schärfeverlustes zu erhalten. Der Parameter wtr wird vorzugsweise auf 3 dB eingestellt. Wenn die Parameter auf die obigen bevorzugten Werte eingestellt werden, att = 2 dB, wtr = 3 dB, cnrc = 7, ncp = 0,4, dann haben die abgeleiteten Parameter bei Maßstab null die folgenden Werte:
  cnr₀ = 4,274, a₀ = 0,631, cnr₁ = 8,527, a₁ = 1,202, q = 0,933.
• Bei Maßstab 1 sind die abgeleiteten Parameter:
  cnr₀ = 4,274, a₀ = 0,708, cnr₁ = 8,527, a₁ = 1,148, q = 0,7.
• Die Funktionen, die die Abhängigkeit des Abschwächungskoeffizienten a vom lokalen CNR bei aufeinander folgenden Maßstäben ausdrücken, werden in 8 dargestellt.
• In einer speziellen Ausführungsform werden die Abschwächungskoeffizienten a für einen bestimmten Maßstab in der Form einer Bildmatrix bereitgestellt, die als Abschwächungskoeffizientenmatrix bezeichnet wird, wobei die letztere Abmessungen hat, die gleich den Abmessungen der entsprechenden Schicht der normalisierten Multimaßstabsrepräsentation sind. Die effektive Abschwächung wird durch pixelweise Multiplikation der Abschwächungskoeffizientenmatrix mit den Pixeln des entsprechenden Bildes der Multiauflösungszerlegung erhalten.
• Bei dem obigen Verfahren wird in Bildbereichen, in denen der durchschnittliche Strahlungskontrast sehr klein ist, d.h. in homogenen Bereichen, in denen das Rauschen sehr störend ist, der Kontrast verringert. Andererseits wird er in den Bildbereichen erhöht, wo es einen beträchtlichen Anteil an Kanten oder Texturen gibt.
• 9. Rekonstruktion
• Nach dem Ausführen der obigen Prozeduren zur Kontrastverstärkung wird das Bild durch Anwenden der Bildtransformation, die die Umkehrung der Multiauflösungszerlegung ist, auf die modifizierten Detailbilder rekonstruiert.
• Details zum Rekonstruktionsprozess werden oben im Abschnitt, der die Bildzerlegung behandelt, beschrieben.
• 10. Gradationsverarbeitung mit drei Kontrollpunkten
• Nach der Bildrekonstruktion ist das Bild noch nicht zur Reproduktion auf Film oder zur Anzeige auf einem Monitor bereit, weil der Signalbereich noch nicht dem Ausgabebereich des Wiedergabesystems (Hard- oder Softcopy) entspricht.
• Die Umwandlung von Pixelwerten in Ausgabewerte, die zur Wiedergabe geeignet sind, umfasst häufig eine Auswahl eines Teilbereiches, der die relevanten Informationen umfasst, gefolgt von einer Umwandlung, die in den meisten Fällen eine nichtlineare Umwandlung ist. Diese Umwandlung wird als Gradationsverarbeitung bezeichnet.
• Zur optimalen Wiedergabe ist es äußerst wichtig, dass die Auswahl des relevanten Signalbereichs konsistent ausgeführt wird und dass die Form der Konversionsfunktion, die für die Gradationsverarbeitung eingesetzt wird, sorgfältig bestimmt wird.
• Diese Umwandlung bestimmt in einem großen Maße die Qualität des sichtbaren Bildes, soweit dies die durchschnittliche Dichte und den Gesamtkontrast betrifft.
• Beim Stand der Technik hängen die Auswahl des Teilbereichs und die Auswahl der Gradationskurve vom Untersuchungstyp ab, der in das Verarbeitungssystem eingegeben wurde. Außerdem wurde die Auswahl des relevanten Teilbereichs auf der Basis des Bildhistogramms vorgenommen. Pixel, die zu den Kollimationsgrenzen gehörten, wurden nicht berücksichtigt.
• Es war daher erforderlich, die Kollimationsgrenzen im voraus festzustellen. Wegen der breiten Vielfalt von Bildern und der Komplexität dieses Problems ist ein bestimmter Prozentsatz von Fehlern (etwa 1 %) unvermeidlich. Als Folge wird die richtige Ausführung des Nachweises des relevanten Signalbereichs beeinträchtigt. Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die Auswahl des relevanten Signalteilbereichs ohne jegliches Wissen über die Kollimationsgrenzen zu ermöglichen.
• Gemäß der vorliegenden Erfindung wird eine Operation zur Gradationsverarbeitung entwickelt, die durch drei charakteristische Punkte im Bildhistogramm gesteuert wird.
• Es wird eine Gradationskurve erzeugt, die einen festen Kontrast und eine feste Dichte in einem speziellen Punkt, der als Ankerpunkt bezeichnet wird, erzeugt.
• Nach dem Stand der Technik steht die Abszissenachse der Gradationskurve in Beziehung zum Logarithmus der Strahlungsdosis, und die Ordinatenachse kann die optische Dichte, Luminanz, Steuerungswerte bestimmter Anzeigesysteme sein oder ansonsten perzeptiv lineare Einheiten (p-Werte), wie vom DICOM Standard 3.14 angegeben. Der Hauptgrund, warum die Abszissenachse den Logarithmus der Strahlungsdosis repräsentiert, hat seinen Ursprung in der Röntgenfilmtechnologie, bei der die Empfindlichkeitskurve des Bildschirm-Film-Systems, die so genannte H-D-Kurve, im Hinblick auf die optische Dichte als eine Funktion des Logarithmus der Belichtung angegeben wird.
• Ein zweiter Grund, warum die Abszissen als Logarithmus der Dosis ausgedrückt werden, betrifft die Art, wie die Kurve für die Zwecke der Kontrast- und Dichteeinstellung bearbeitet wird. Das Verschieben der Kurve entlang der Abszisse ist äquivalent zur Multiplikation der Dosis mit einem bestimmten Faktor. Daher ermöglicht eine einfache Verschiebung der Kurve (die so genannte Pegeleinstellung) die Korrektur einer Unter- oder Überbelichtung. Das Modifizieren des Pegels ist äquivalent zum Auswählen einer Film-Bildschirm-Kombination mit einer anderen Geschwindigkeitsklasse.
• In einer bevorzugten Ausführungsform ist die Eingabe in die Bildkette ein digitales Bild, dessen Pixelwerte proportional zur Quadratwurzel der Strahlungsdosis sind, wie oben erklärt. Die Quadratwurzelbeziehung wird durch die ganze Bildkette bewahrt, einschließlich der Multimaßstabszerlegung, einer Reihe von Kontrastbearbeitungsverfahren, die auf die Multimaßstabsrepräsentation angewendet werden, und schließlich einer umgekehrten Multimaßstabstransformation.
• Gemäß der vorliegenden Erfindung wird das Ergebnis der Bildkette mit einer Quadratwurzelbeziehung der Dosis als Eingabegröße für den Gradationsprozess ohne Beziehung zur Umwandlung in den Logarithmus der Dosis verwendet. Von der Gradationsverarbeitung wird angegeben, dass sie diese Pixelgröße auf eine Ordinatenachse, die perzeptiv lineare Einheiten repräsentiert, gemäß einer Funktion abbildet, die im mittleren Abschnitt ihres Bereichs linear mit konstanter Steigung ist. Die Kombination einer Quadratwurzelbeziehung, die der Abszisse auferlegt wird, Anwendung einer Gradationskurve, die im wesentlichen linear ist, und Auferlegen einer perzeptiv linearen Beziehung auf die Ordinatenachse, z.B. gemäß dem DICOM-Standard 3.14, stellt sicher, dass das Bildrauschen auf Grund des Quantenrauschens im betrachteten Bild über den ganzen Dichtebereich als gleichmäßig wahrgenommen wird.
• Das letztere gilt nur, wenn die nichtlinearen Operationen, die auf die Multimaßstabsrepräsentation zum Zweck der Kontrastverstärkung angewendet werden, derart klein gehalten werden, dass der gesamte Teil der Bildkette von der Multimaßstabszerlegung bis zur umgekehrten Transformation immer noch als lineare Operation angesehen werden kann.
• Bei dieser bevorzugten Ausführungsform wird auch angenommen, dass das Ausgabebild, das sich aus der Gradationsverarbeitung ergibt, auf ein Hard- oder Softcopy-Gerät übertragen wird, das die Bilddaten mit perzeptiv linearen Beziehungen akzeptiert. Dies trifft auf Filmausdruckvorrichtungen der neuen Generation und Anzeigemonitore zu, die zu dem DICOM-Standard 3.14 kompatibel sind. Es wird in der weiteren Beschreibung angenommen, dass das Ausgabebild in Form von perzeptiv linearen Einheiten, den so genannten p-Werten, ausgedrückt wird. Wenn das Ausgabebild jedoch an ein nicht standardisiertes Gerät gesendet werden soll, muss eine geeignete zusätzliche Umwandlung auf das Ausgabebild angewendet werden, um die spezifische Eingabebeziehung mit dem Gerät abzugleichen, die entweder die optische Dichte, Luminanz oder eine eigene Beziehung ist. Wie man dies tut, wird im DICOM-Standard 3.14 beschrieben.
• Die Gradationskurve ist vorzugsweise aus drei zusammenhängenden Segmenten zusammengesetzt, wie in 9 abgebildet, die Fuß-, Körper- bzw. Schultersegment genannt werden. Die Segmente werden derart definiert, dass die zusammengesetzte Gradationskurve in ihrem ganzen Bereich kontinuierlich ist und auch ihre Ableitung kontinuierlich ist.
• Das Körpersegment ist linear und stellt eine konstante vorgegebene Steigung gb über den ganzen Körperteilbereich wb sicher, der mit dem wichtigsten Teilbereich von Pixelwerten zusammenfallen soll. Das Fußsegment, das den Fußteilbereich wf überspannt, sorgt für einen allmählichen Anstieg der Steigung von einer vorgegebenen Anfangssteigung g₀ bis zur Körpersteigung gb. Der entsprechende Teilbereich wird als Übergangszone von den niedrigsten Pixelwerten, die keine diagnostisch relevanten Informationen tragen, bis zum wichtigsten Körperteilbereich angesehen. Das Fußsegment ist durch seine Teilbereichsbreite wf und -höhe hf auf der Ordinatenachse gekennzeichnet. Seine durchschnittliche Steigung gf ist als Verhältnis hf/wf definiert. Der anfängliche Ordinatenwert des Fußsegments entspricht dem kleinsten Wert des Ordinatenbereichs y0, d.h. dem kleinstmöglichen Wert des Ausgabebildes. In einer bevorzugten Ausführungsform ist y0 null. Der Übergangspunkt vom Fußsegment zum Körpersegment wird durch den Abszissenwert tf bestimmt. Das Schultersegment, das den Teilbereich ws überspannt, sorgt für eine allmähliche Verringerung vom Anstieg gb des Körpersegments bis zu einem vorgegebenen Endanstieg g1. Dieses Segment ist durch seine Breite ws und einen vorgegebenen durchschnittlichen Anstieg gs gekennzeichnet, der das Verhältnis hs/ws definiert, wobei hs die Schultersegmenthöhe auf der Ordinatenachse ist. Der Endordinatenwert der Schulter wird so festgelegt, dass er mit dem größten Wert des Ordinatenbereichs y1 zusammenfällt. In einem System mit 12-Bit-Ausgabe ist y1 4095.
• Das Körpersegment hat einen vorgegebenen Anstieg gb und einen vorgegebenen Ankerpunkt ta. Der Ankerpunkt hat einen vorgegebenen Ausgabepixelwert ya. Dieser Zustand stellt sicher, dass Kontrast und Dichte im Ankerpunkt konstant gehalten werden.
• Die Breite von Fuß-, Körper- und Schultersegment ist nicht explizit festgelegt. Statt dessen werden für jedes einzelne Bild drei charakteristische Pixelwerte bestimmt, die die untere Fußgrenze t0, den Ankerpunkt t0 und die obere Schultergrenze t1 angeben.
• Die anderen Parameter, die die Form der Kombinationsgradationskurve bestimmen, sind vorgegeben, d.h. sie hängen nicht von einem Merkmal der einzelnen Bilder ab. In Anbetracht der vorgegebenen Parameter und der Parameter t0, ta und t1, die speziell für jedes einzelne Bild bestimmt werden, wird eine zusammengesetzte Gradationskurve festgelegt, die den kumulativen Abszissenteilbereich wf + wb + ws und den entsprechenden Ordinatenbereich [y0, y1] in Übereinstimmung mit den obigen Forderungen nach Kontinuität überspannt.
• Eine Ausführungsform der zusammengesetzten Gradationskurve ist definiert durch:

  
• Bei dieser Ausführungsform ist die Funktion, die dem Fußsegment entspricht, definiert durch:

  
• Bei dieser Ausführungsform ist die Funktion, die dem Schultersegment entspricht, definiert durch:

  
• Die obige Formulierung von Fuß- und Schultersegment auf der Basis von verketteten Exponentialgrößen stellt sicher, dass
• – y(t0) = y0 und y(t1) = y1
• – Kontinuität in den Übergangspunkten y(tf) und y(ts) garantiert ist
• – y'(t0) = g0 und y'(t1) = g1
• – die Steigung in den Übergangspunkten y'(tf) und y'(ts) kontinuierlich ist und sie dazwischen einen konstanten Wert gb hat
• – die Ausgabe im Ankerpunkt ta einen vorgegebenen Ausgabepixelwert ya hat.
• Die letzteren zwei Merkmale stellen sicher, dass der wichtigste Teilbereich von Pixelwerten, der mit dem Körpersegment verbunden ist, eine angegebene Dichte und Kontrast hat.
• Die Position des Ankerpunktes ta, die untere Fußsegmentgrenze t0 und die obere Schultersegmentgrenze t1 werden von den Teilbereichskennwerten des Bildes abhängig gemacht, wie weiter unten beschrieben wird.
• Jede Veränderung der Breite des unteren Teilbereichs [t0, ta], die vom Bildkennwert auferlegt wird, beeinflusst nicht die Dichte und den Kontrast der Pixelwerte, die größer als ta sind. Dies ist wichtig, weil die geforderte untere Teilbereichsbreite in hohem Maße auf Grund des Vorhandenseins von strahlendichtem Material, wie zum Beispiel Marker oder Kollimationsblenden, schwanken kann. Gemäß der vorliegenden Erfindung beeinflusst die Schwankung der unteren Teilbereichsbreite [t0, ta] nur die Dichte und den Kontrast von Pixelwerten, die kleiner als der Ankerpunkt ta sind, und je mehr sich ein Pixelwert des unteren Teilbereichs ta nähert, desto geringer ist sein Kontrast, und seine Dichte hängt von der Breite des unteren Teilbereichs ab. Die rationale Erklärung hinter diesem Mechanismus ist die Beobachtung, dass der Kontrast so konstant wie möglich gehalten werden sollte; wenn aber die durchschnittliche Steigung wegen einer wachsenden Breite des unteren Teilbereichs verringert werden muss, ist es besser, Kontrast vorzugsweise im Bereich mit der geringsten Dichte aufzugeben, der praktisch keine relevanten Informationen enthält, und den Kontrast in der Nähe des Ankerpunktes unverändert zu halten.
• Ähnliche Vorteile dieses Verfahrens gelten auch im oberen Teilbereich [ta, t1], in dem der Kontrast vorzugsweise im obersten Dichtebereich geopfert wird, wenn sich die Breite des oberen Teilbereichs vergrößert, um den Kontrast in dem Teilbereichsabschnitt zu bewahren, der an den Ankerpunkt ta angrenzt, da in diesem Teilbereich viel mehr relevante Informationen vorhanden sind.
• In einer ersten bevorzugten Ausführungsform werden die folgenden Parameter vorgegeben: y0, ya, y1, g0, gf, gb, gs, g1. Die anderen Parameter, die zur Erzeugung der obigen zusammengesetzten Gradationskurve benötigt werden, d.h. wf, hf, ws, hs, werden folgendermaßen abgeleitet.
• Die Breite wf und Höhe hf des Fußsegmentes werden durch Lösen des Gleichungssystems gefunden, das die Höhe des linken Körperteils bzw. des Fußsegments angibt:

  
• Ähnlich werden die Breite ws und Höhe hs des Schultersegmentes durch Lösen des Gleichungssystems gefunden, das die Höhe des rechten Körperteils bzw. des Schultersegments angibt:

  
• Die vorgegebenen Werte liegen vorzugsweise in den folgenden Bereichen:
• – ya: [10, 40], standardmäßig 20 % des Ausgabebereichs [y0, y1]
• – gb: hängt von internen Skalierungsfaktoren im ganzen Bildverarbeitungssystem und vom verfügbaren Ausgabebereich ab
• – g0: [10, 30], standardmäßig 20 % des Körperanstiegs gb
• – gf: [25, 50], standardmäßig 40 % des Körperanstiegs gb
• – gs: [25, 50], standardmäßig 40 % des Körperanstiegs gb
• – g1: [5, 20], standardmäßig 10 % des Körperanstiegs gb
• In jedem Fall müssen die Anstiegswerte die folgenden Ungleichungen erfüllen:
  g0 < gf < gb
  g1 < gs < gb
• Das Fuß- und das untere Körpersegment verhalten sich bei schwankendem unterem Teilbereich folgendermaßen. Wenn t0 eine maximale Grenze t0u übersteigt, dann wird es auf den folgenden Wert gesetzt:

  
• In diesem Fall liegt das Fußsegment auf derselben Linie wie das Körpersegment. Siehe 10.
• Wenn sich die Breite von [t0, ta] erhöht, dann zeigt sich ein Fußsegment im unteren Teilbereich. Das Fußsegment gewinnt an Bedeutung auf Kosten des linearen Teils, wenn sich die Breite des unteren Teilbereichs weiter erhöht. [Z.B. in 10, wenn es sich von w^'' _f zu w^' _f entwickelt.]
• Schließlich wird eine untere Grenze für t0 erreicht, t01, die durch folgendes definiert wird:

  
• Das obere Körpersegment und die Schulter verhalten sich ähnlich. Die Grenzen für t1 sind definiert durch:

  
• In diesem Fall erstreckt sich der Fuß von toe bis ta.
• Die Grenzen von t0 und t1 können weiter eingeengt werden, um sicherzustellen, dass der Fuß oder die Schulter nicht ganz verschwinden, d.h. es wird eine Mindest-Fuß- und -Schulterbreite festgelegt. hf und hs sollten vorzugsweise so eingestellt werden, dass sie mindestens 10 % des Ausgabebereichs [y0, y1] sind. Dadurch werden abrupte Änderungen des Kontrasts in der Umgebung der Teilbereichsgrenzen t0 bzw. t1 vermieden.
• Weitere Bedingungen können auf die Grenzen von t0 und t1 angewendet werden, um einen Minimal- oder Maximalabschnitt des Körpersegments links oder rechts vom Ankerpunkt ta zu erzwingen. Mit diesen Maßnahmen kann man sicherstellen, dass es mindestens einen zentralen Abschnitt der Gradationskurve gibt, der vollkommen linear ist.
• In einer zweiten bevorzugten Ausführungsform werden die folgenden Parameter vorgegeben: y0, ya, y1, g0, gb, gs, g1. Ferner wird der Übergangspunkt Fuß-Körper gleich dem Ankerpunkt gesetzt, d.h. tf = ta und demzufolge yf = ya. Die anderen Parameter, die zur Erzeugung der obigen zusammengesetzten Gradationskurve benötigt werden, d.h. wf, hf, ws, hs, werden folgendermaßen abgeleitet.
• Fußbreite und -höhe sind definiert durch: wf = ta – t0 hf = ya – y0
• Die kombinierte Segmentbreite von Fuß und Körper ist gleich wbs = t1 – ta
• Die Breiten des Körpersegments wb und des Schultersegmentes ws werden durch Lösen des Gleichungssystems gefunden, das die Höhe des Körper- bzw. des Schultersegments angibt:

  
• Die Schulterhöhe ist dann: hs = ws·gs
• Die bevorzugten Einstellungen von vorgegebenen Parametern sind bei dieser zweiten Ausführungsform dieselben wie bei der ersten Ausführungsform.
• Das Fußsegment verhält sich bei variierendem unterem Teilbereich [t0, ta] folgendermaßen. Es besitzt eine vorgegebene Höhe hf = ya – y0, daher verringert sich sein durchschnittlicher Anstieg mit wachsender Breite des unteren Teilbereichs. Die Steigungen an beiden Teilbereichsgrenzen g0 und gb sind vorgegeben, was einen glatten Übergang sichert. Je geringer die Fußbreite, desto steiler ist jedoch der Verlauf. Dies wird in 11 gezeigt.
• Der Verlauf des oberen Körpersegments und der Schulter sind der ersten Ausführungsform ähnlich.
• In einer dritten oder vierten Ausführungsform wird die Gradationskurve, wie in der ersten bzw. zweiten Ausführungsform definiert, durch lineare Segmente links von t0 und rechts von t1 erweitert, wie in 12 abgebildet. Diese Randsegmente, die die Steigungen g0 bzw. g1 haben, sorgen dafür, dass alle nützlichen Pixelwerte, die auf Grund einer ungenauen Bestimmung des Teilbereichs aus dem Teilbereich [t0, t1] fallen könnten, trotzdem in Ausgabepixelwerte mit einem von null verschiedenen Kontrast umgewandelt werden. Die Steigungen g0 und g1 sind gleich der anfänglichen Fußsteigung bzw. der letzten Schultersteigung.
• Bei Verfahren nach dem Stand der Technik werden solche Pixel, die außerhalb des angegebenen Teilbereichs fallen, auf einen konstanten niedrigen oder hohen Pixelwert gesetzt, wodurch alle Bildinformationen jenseits dieses Bereichs endgültig verloren sind.
• Gemäß dem aktuellen Gradationsverfahren wird das Ausgabebild für eine Anzeigedatenstation zusammen mit ihren zugehörigen Teilbereichsparametern [y0, y1] bereitgestellt. Die meisten Anzeigesysteme nach dem Stand der Technik, z.B. diejenigen, die die DICOM-Bestimmungen einhalten, können die zugehörigen Teilbereichsgrenzen verstehen und nutzen. Im voreingestellten Modus wählt das Anzeigesystem den angegebenen Teilbereich [y0, y1] aus den erhaltenen Bilddaten aus und transformiert diesen Teilbereich auf den ganzen Anzeigebereich. In diesem Modus wird der ausgewählte Teilbereich optimal angezeigt, und alle Pixelwerte jenseits des angegebenen Teilbereichs werden entweder zu weiß oder schwarz beschnitten. Wenn man jedoch sich dafür interessiert, Pixelwertdifferenzen außerhalb des ausgewählten Teilbereichs zu sehen, dann wird das durch interaktive Vergrößerung oder Verschiebung des gewählten Teilbereichs ermöglicht, so dass die interessierenden Pixelwerte in den neuen Teilbereich gelangen.
• Die vorgegebene Position des voreingestellten Ausgabeteilbereichs [y0, y1], der dem ausgewählten Eingabebereich [t0, t1] entspricht, ist vorzugsweise derart, dass sie für einen gewissen Rand für beide Gradationskurvenerweiterungen sorgt. Im Fall eines 12-Bit-Ausgabebildes zum Beispiel wird der voreingestellte Ausgabebereich vorzugsweise als der Bereich [y0 = 512, y1 = 3583] definiert, so dass jeder Rand 1/8 des gesamten Ausgabebereichs überspannt. Die entsprechende Fensterbreite beträgt 75 %, und die Fenstermitte ist 50 %.
• In einer bevorzugten Ausführungsform wird die Gradationsverarbeitung auf das Ergebnisbild der Multimaßstabsrepräsentation angewendet, die das letzte Stadium bei den Verstärkungsverfahren darstellt, die oben beschrieben werden. Das letztere Bild wird ferner das verstärkte Bild genannt.
• Die zusammengesetzte Gradationskurve wird, wie oben beschrieben, auf der Basis von vorgegebenen Parametern und auf der Basis der drei Parameter t0, t1 und ta erzeugt, die auf den inneren Bildmerkmalen beruhen. Die Position des Ankerpunkts ta und der Teilbereichsgrenzen t0 und t1 werden auf der Grundlage einer Gütezahl bestimmt. Die letztere wird aus dem verstärkten Bild abgeleitet, d.h. aus dem Bild, auf das die Gradation anzuwenden ist.
• Zu diesem Zweck wird ein erstes Grauwerthistogramm des verstärkten Bildes berechnet und ein zweites Histogramm desselben Bildes, wobei das zweite Histogramm auf diejenigen Pixel beschränkt ist, die in einem binären Maskenbild, das dieselben Abmessungen wie das verstärkte Bild hat, als relevant gekennzeichnet sind. Das zweite Histogramm repräsentiert die relative Dichte der Grauwerte im verstärkten Bild, beschränkt auf die relevanten Pixelbereiche.
• Die Gütezahl fom_j wird für jeden Grauwert j innerhalb des Bereichs des verstärkten Bildes folgendermaßen bestimmt:

  

  wobei hu_j und hr_j die Zählungen von Intervallbereichswerten der unbeschränkten bzw. beschränkten Histogramme repräsentieren und wobei das Maximum über den ganzen Bereich der Grauwerte ermittelt wird.
• Jede Zählung in einem beschränkten Histogramm wird ausgeglichen durch die entsprechende Zählung im nicht beschränkten Histogramm, potenziert mit einem vorgegebenen Exponenten qm. Dieser Exponent wird auf einen Wert kleiner als 1 eingestellt, um die Korrektur zu begrenzen. Der Gedanke hinter dieser Korrektur ist die Überlegung, dass die Relevanz eines Grauwerts nicht nur davon abhängt, wie oft dieser Wert im Bild gefunden wird, sondern gleichzeitig auch davon, wie oft Pixel, die diesen Wert besitzen, auch zu einem Bildbereich gehören, der als relevant angesehen wird, wie durch die Binärmaske angegeben. Je größer das Verhältnis der relevanten zu den irrelevanten Pixeln ist, die einen bestimmten Grauwert besitzen, desto größer ist die Gütezahl für diesen Grauwert.
• Der Exponent qm wird vorzugsweise auf einen Wert im Bereich [0, 1] eingestellt, insbesondere auf 0,25. Im Extremfall, bei dem qm auf null eingestellt wird, gibt es keine Korrektur. Im anderen Extremfall, bei dem qm gleich 1 ist, bestimmt das Verhältnis der relevanten zu den irrelevanten Pixeln die Gütezahl vollständig. Die Gütezahl liegt im Bereich [0, 1], wobei 1 die höchste Relevanz anzeigt.
• Bei dieser Ausführungsform wird die untere Teilbereichsgrenze t0 als der Pixelwert j bestimmt, für den die Gütezahl fomj eine vorgegebene Schwelle Tf0 überschreitet, wobei beim niedrigsten Grauwert begonnen wird. Analog wird die obere Teilbereichsgrenze t1 als der Pixelwert j bestimmt, für den fomj eine vorgegebene Schwelle Tf1 überschreitet, wobei man beim maximalen Grauwert beginnt und nach unten fortschreitet.
• Der Ankerpunkt ta wird folgendermaßen bestimmt. Beginnend beim Maximum der Gütezahl, d.h. dem Grauwert jm, für den fomj = 1 ist, wird der Grauwertindex j schrittweise verringert, bis fomj < Tfa ist, wobei die letztere Größe einen vorgegebenen Schwellwert repräsentiert. Der Index bei der Überschreitung des Schwellwerts gibt den Ankerpunkt an.
• Die Schwellwerte für die Teilbereichsgrenzen sind vorzugsweise sehr klein, um das Risiko zu minimieren, relevante Graudaten aus dem gewählten Teilbereich auszuschließen, z.B. Tf0 = 0,01 und Tf1 = 0,01. Der Schwellwert für den Ankerpunkt liegt vorzugsweise im Bereich [0,1, 0,5], insbesondere 0,35.
• Das Binärmaskenbild, das die relevanten Bildpixel kennzeichnet, wird zur Bestimmung des beschränkten Grauwerthistogramms benötigt. In einer ersten bevorzugten Ausführungsform wird das Binärmaskenbild aus einem Bild des lokalen CNR abgeleitet. Die Abmessungen des Maskenbildes müssen auf die Abmessungen des lokalen CNR-Bildes eingestellt werden, das vorzugsweise Abmessungen hat, welche dem vierten Maßstab der Multimaßstabsrepräsentation entsprechen, wie oben beschrieben. Die Maskenpixel werden auf binäres WAHR gesetzt, wenn das entsprechende CNR-Pixel einen lokalen CNR-Wert im Bereich [T_c0, T_c1] besitzt. Daher werden die Pixelwerte, die ein niedriges Kontrast-Rausch-Verhältnis besitzen, z.B. Pixel in einem sehr homogenen Bildbereich, die normalerweise keine relevanten Informationen repräsentieren, von der binären Maske ausgeschlossen.
• Andererseits werden Pixel mit einem sehr großen Kontrast-Rausch-Verhältnis ebenfalls ausgeschlossen, weil sie sehr starken Kanten entsprechen, die häufig in Bildbereichen mit extremer Dichte gefunden werden. Die bevorzugten Schwellwerte sind T_c0 = 2, T_c1 = 10.
• In einem nächsten Schritt wird das Maskenbild durch Anwenden einer Kette von morphologischen Filtern darauf verstärkt, die einem Öffnungsfilter, gefolgt von einem Schließungsfilter, entsprechen. Das Öffnungsfilter beseitigt zuerst kleine isolierte Flecken von WAHR-Pixeln im Maskenbild, und das nachfolgende Schließungsfilter beseitigt die Löcher in der Maske. Der Scheibenradius der Strukturierungselemente der morphologischen Filter beträgt vorzugsweise zwischen ein und drei.
• In einer zweiten bevorzugten Ausführungsform, die ebenfalls auf dem lokalen CNR-Bild beruht, wird jedes Pixel des binären Maskenbildes als WAHR gekennzeichnet, wenn sein lokales Kontrast-Rausch-Verhältnis einen vorgegebenen Schwellwert T_d0 übersteigt und ein zusätzlicher Punktwert ebenfalls einen Schwellwert T_sc übersteigt.
• Der Punktwert, der mit einem Pixel verbunden ist, wird durch Verfolgen radialer Wege in acht Richtungen, mit Start beim betrachteten Pixel, berechnet, wie in 13 abgebildet. Der Punktwert wird anfangs auf null gesetzt. Bei jedem Pfaddurchlauf wird der Punktwert erhöht, wenn das lokale Kontrast-Rausch-Verhältnis des aktuellen Pixels im Pfad eine Schwelle T_d1 übersteigt. Jeder Pfaddurchlauf wird an dem Pixel beendet, an dem das lokale Kontrast-Rausch-Verhältnis eine Schwelle T_d2 übersteigt oder wenn der Radius eine Schwelle T_dr übersteigt.
• Die CNR-Schwelle T_d0, die als Teil des Auswahlkriteriums für das zentrale Pixel verwendet wird, ist nicht so streng wie die Schwelle T_c0, die in der ersten Ausführungsform verwendet wird, z.B. ist sie vorzugsweise 1,0. Als Folge der Verwendung einer kleineren Schwelle werden anfänglich mehr Pixel berücksichtigt. Die weitere Aussonderung beruht auf dem zweiten Kriterium, das die Zahl der umgebenden Pixel innerhalb eines begrenzten Radius verwendet, die ein CNR besitzen, welches die Schwelle T_d1 übersteigt, wobei die letztere vorzugsweise größer als die Schwelle für das mittlere Pixel ist, z.B. T_d1 = 1,8.
• Die geforderte Gesamtzahl von den Schwellwert übersteigenden benachbarten Pixeln wird durch die Punktwertschwelle T_sc angegeben, die vorzugsweise auf 50 gesetzt wird. Bei dieser Einstellung ist in einer Nachbarschaft, die ausschließlich Schwellwert übersteigende Pixel umfasst, ein Pfadradius von mindestens 7 erforderlich, um einen erfolgreichen Punktwert zu erhalten. In der Praxis darf die unterstützende Nachbarschaft ,Löcher' von unter der Schwelle liegenden Pixeln haben oder sie darf asymmetrisch sein, wenn das zentrale Pixel in der Nähe einer Kante liegt. Daher wird die Obergrenze für den Pfadradius viel größer angegeben, vorzugsweise ist T_dr größer als 20, insbesondere 30.
• Das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung hat das Ziel, nur diejenigen Pixel zu kennzeichnen, die zu kohärenten Bereichen gehören, in denen das lokale Kontrast-Rausch-Verhältnis nicht zu sehr schwankt. Aus dieser Sicht vermeidet das zusätzliche Beendigungskriterium, das den Pfaddurchlauf anhält, wenn das lokale Kontrast-Rausch-Verhältnis die Schwelle T_d2 übersteigt, das Erweitern des gekennzeichneten Bereichs über starke Kanten hinweg. Die bevorzugte Einstellung für T_d2 ist 4,5.

Claims (10)

1. Verfahren zum Verstärken des Kontrastes eines Bildes, das durch eine digitale Signaldarstellung repräsentiert ist, wobei – die digitale Signaldarstellung in eine mehrmaßstäbliche Darstellung zerlegt wird, die mindestens zwei Detailbilder umfasst, welche Details in mehreren Maßstäben repräsentieren, – die Pixelwerte der Detailbilder mindestens bei einem Maßstab modifiziert werden, um Pixelwerte eines Satzes von modifizierten Detailbildern dadurch zu erhalten, dass mindestens eine Konversionsfunktion auf die Detailbilder angewendet wird, und – eine verarbeitete Bilddarstellung durch Anwenden eines Rekonstruktionsalgorithmus auf die modifizierten Detailbilder berechnet wird, dadurch gekennzeichnet, dass (1) die Konversionsfunktion eine monoton steigende ungerade Konversionsfunktion ist, die für maximale Verstärkung in einem intermediären Teilbereich von Pixelwerten sorgt, wobei der intermediäre Teilbereich als am kritischsten angesehen wird, wobei die Konversionsfunktion einen steilen Verstärkungspeak hat, der bewirkt, dass die Steigung der Konversionsfunktion sich im positiven Bereich zu einem lokalen Minimum entwickelt, das auf das lokale Maximum des Verstärkungspeaks folgt.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Schichten der mehrmaßstäblichen Darstellung pixelweise mit einem Koeffizienten multipliziert werden, der vom Maßstab abhängt.
3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei der Koeffizient beim schärfsten Maßstab größer als 1 ist und sich allmählich auf einen Wert verringert, der bei mittleren Maßstäben gleich 1 ist und bei höheren Maßstäben 1 bleibt.
4. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Verstärkung kritischer Details bei Maßstab 0 maximal ist und sich gemäß einer geometrischen Folge bei mittleren Maßstäben verringert und bei größeren Maßstäben konstant ist.
5. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Punkt maximaler Kontrastverstärkung proportional zum Rauschpegel gemacht ist.
6. Verfahren nach Anspruch 2, wobei – eine Segmentierungskarte aufgebaut ist, wobei mit jedem Pixel des Bildes ein Kennzeichen verknüpft ist, das einen Gewebstyp angibt, welches das Pixel repräsentiert, – eine Gewebskoeffiziententabelle aufgebaut ist, die einen Gewebskoeffizienten mit einem Maßstab und einem Gewebstyp betrifft, – für jedes Pixel einer Schicht der mehrmaßstäblichen Darstellung ein Gewebskoeffizient abgerufen wird, der dem Maßstab der Schicht und dem Gewebstyp des Pixels entspricht, – Schichten der mehrmaßstäblichen Darstellung pixelweise mit einem entsprechenden abgerufenen Gewebskoeffizienten multipliziert sind.
7. Verfahren nach Anspruch 6, wobei für alle Maßstäbe der mehrmaßstäblichen Darstellung die maximale Verstärkung durch den gewebsspezifischen Koeffizienten verstärkt oder abgeschwächt ist.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Konversionsfunktion aus einer parametrisierten Konversionsfunktion q(x) abgeleitet ist, indem den Parametern der parametrisierten Konversionsfunktion spezielle Werte zugeordnet sind, wobei spezielle Werte für untersuchungstypabhängige Parameter ausschließlich aus der digitalen Signaldarstellung abgeleitet sind.
9. Computerprogrammprodukt, das zum Ausführen der Schritte eines der Ansprüche 1 bis 8 ausgelegt ist, wenn es auf einem Computer läuft.
10. Computerlesbares Trägermedium, das computerausführbaren Programmcode umfasst, welcher zum Ausführen der Schritte eines der Ansprüche 1 bis 8 ausgelegt ist.