圖像處理設備和方法技術

本公開提供了圖像處理設備和方法。圖像處理設備可包括：小波變換裝置，用于對輸入圖像進行小波變換，以將該輸入圖像分解成分別具有不同尺度的多個級，每一級包括低頻分量和多個高頻分量；補償模板生成裝置，用于根據小波變換得到的每一級中的多個高頻分量來生成針對該級的補償模板，該補償模板反映該級的多個高頻分量的組合；去噪裝置，用于對每一級中的低頻分量進行去噪處理，并利用每一級的補償模板對該級的低頻分量進行邊緣補償，得到經補償的低頻分量；以及小波逆變換裝置，用于利用每一級的經補償的低頻分量和高頻分量，進行小波逆變換，得到經去噪處理的圖像。

【技術實現步驟摘要】

本公開涉及圖像處理領域，具體而言，涉及利用小波變換對輸入圖像進行去噪處 理的。
技術介紹
圖像去噪是圖像處理領域的一個重要分支。作為有效的去噪算法，小波變換正在 被廣泛應用于圖像去噪處理中。在一種已知的小波去噪方法中，首先利用小波變換將輸入圖像分解成多級，然后 利用針對至少兩個級中的每一級的不同的尺度依賴的參數對這兩個級的小波系數進行縮 放，以實現對小波系數的修改，從而改善去噪處理的效果。涉及這種方法的相關文獻包括美 國專利申請 US 2006/0210186A1。
技術實現思路
本公開的一些實施例提供了利用小波變換對輸入圖像進行去噪處理的圖像處理 設備和方法。在下文中給出關于本公開的一些方面的簡要概述，以便提供對于本公開的基本理 解。該概述并非意圖確定本公開的關鍵或重要部分，也不是意圖限定本公開的范圍。其目 的僅僅是以簡化的形式給出某些概念，以此作為稍后論述的更詳細描述的前序。根據本公開的一個方面，提供了一種圖像處理設備，該圖像處理設備可包括小波 變換裝置，用于對輸入圖像進行小波變換，以將該輸入圖像分解成分別具有不同尺度的多 個級，每一級包括低頻分量和多個高頻分量；補償模板生成裝置，用于根據小波變換得到的 每一級中的多個高頻分量來生成針對該級的補償模板，該補償模板反映該級的多個高頻分 量的組合；去噪裝置，用于對每一級中的低頻分量進行去噪處理，并利用每一級的補償模板 對該級的低頻分量進行邊緣補償，得到經補償的低頻分量；以及小波逆變換裝置，用于利用 每一級的經補償的低頻分量和高頻分量，進行小波逆變換，得到經去噪處理的圖像。根據本公開的一個方面，提供了一種圖像處理方法，該圖像處理方法可包括對輸 入圖像進行小波變換，以將該輸入圖像分解成具有不同尺度的多個級，每一級包括低頻分 量和多個高頻分量；根據小波變換得到的每一級中的多個高頻分量來生成針對該每一級 的補償模板，該補償模板反映該級的多個高頻分量的組合；對每一級中的低頻分量進行去 噪處理，并利用針對該每一級的補償模板對該每一級的經去噪處理的低頻分量進行邊緣補 償；以及利用每一級的經補償的低頻分量和高頻分量，進行小波逆變換，得到經去噪處理的 圖像。另外，本公開的實施例還提供了用于實現上述方法的計算機程序。此外，本公開的實施例還提供了至少計算機可讀介質形式的計算機程序產品，其 上記錄有用于實現上述方法的計算機程序代碼。附圖說明參照下面結合附圖對本公開實施例的說明，會更加容易地理解本公開的以上和其它目的、特點和優點。附圖中的部件只是為了示出本公開的原理。在附圖中，相同的或類似的技術特征或部件將采用相同或類似的附圖標記來表示。圖1是示出根據本公開的一個實施例的圖像處理方法的示意性流程圖2是示出生成根據圖1的實施例中的補償模板的方法的具體實施例的示意性流程圖3是示出利用補償模板對每一級的經去噪處理的低頻分量進行邊緣補償的具體實施例的示意性流程圖4是示出根據本公開的另一實施例的圖像處理方法的示意性流程圖5是示出根據本公開的一個實施例的圖像處理設備的結構的示意性框圖6是示出根據本公開的具體實施例的去噪裝置的結構的示意性框圖7是示出根據本公開的具體示例利用高頻分量來生成補償模板的示意圖；以及圖8是示出可以實現本公開的實施例/示例的計算機的結構的示例性框圖。具體實施方式下面參照附圖來說明本公開的實施例。在本公開的一個附圖或一種實施方式中描述的元素和特征可以與一個或更多個其它附圖或實施方式中示出的元素和特征相結合。應當注意，為了清楚，附圖和說明中省略了與本公開無關的、本領域普通技術人員已知的部件和處理的表不和描述。本公開的一些實施例提供了用于利用小波變換對輸入圖像進行去噪處理的。應理解，根據本公開的實施例的設備和方法可用于對各種類型的圖像進行去噪處理。例如，根據本公開的實施例的設備和方法可用于醫學圖像的去噪。這里所述的醫學圖像可以是根據利用醫療診斷成像裝置獲得的被檢測者的數據而形成的圖像。這里所述的醫療診斷裝置包括但不限于X射線成像診斷裝置、超聲波(UL)診斷成像裝置、計算機斷層掃描(CT)裝置、磁共振成像(MRI)診斷成像裝置、正電子發射斷層掃描(Positron Emission Tomography, PET)裝置等。具體地，根據本公開的實施例的設備和方法所處理的輸入圖像可以是利用醫學成像設備對人體的某個部位進行掃描而獲得的醫學圖像，如利用CT獲得的患者的腦動脈圖像等，這里不一一列舉。另外，本公開的實施例的設備和方法可以對η維圖像進行處理，η = 1，2，3，...， N (N ^ I)。圖1是示出根據本公開的一個實施例的圖像處理方法的示意性流程圖。 在利用小波去噪算法對圖像進行去噪處理時，圖像中的有用信息也有可能被平滑，從而導致圖像模糊。在該實施例中，首先利用小波變換將輸入圖像分解成各自具有不同尺度的多個級，每一級包括低頻分量和多個高頻分量，然后，利用每一級的高頻分量來生成反映這些高頻分量的組合特征的補償模板，并利用該補償模板對經去噪處理的低頻分量進行邊緣補償。這樣能夠避免由于去噪處理而導致的邊緣模糊。如圖1所示，該圖像處理方法可以包括步驟102、104、106、108、110和112。在步驟102中，對輸入圖像進行小波變換，將該輸入圖像分解成多個級。各級具 有彼此不同的尺度。在本實施例中，假設通過小波變換將輸入圖像分解成m+1級，即第0， 1，...，m級(m3 I)。如圖1中所示，后續的處理從最高尺度級(例如第m級)開始。可選地，級數m+1可以設置為任何適當的數值，例如2、3或4等(即m可以設置為1、2、或3等)。但是，應理解，可以根據實際應用來確定小波分解的級數，而不應局限于上述 具體數值。另外，可以采用任何適當的算法進行小波變換，例如可以采用正交小波變換、雙 正交小波變換等算法等。本公開不局限于任何具體的小波變換算法。然后，在步驟104中，根據小波變換得到的每一級中的多個高頻分量來生成針對 該級的補償模板。所生成的補償模板反映輸入圖像在該級中保留的邊緣信息。在小波變換 后，在較大尺度的級的各個方向的高頻分量中會保留一些信息，諸如邊緣和/或紋理等。因 此，可以通過將每一級的多個高頻分量組合在一起來形成補償模板，使所生成的補償模板 反映該級的高頻分量的組合特性，從而反映輸入圖像在該級的各方向的高頻分量中保留的 邊緣信息。例如，設輸入圖像為二維圖像，經過小波變換后，每一尺度級包括LL、HL、LH和HH 這4個頻率分量(即頻率子體(sub-volume))，其中，LL在X和Y兩個方向上均為低頻，稱 為低頻分量。HL、LH和HH中的每一個在X和Y兩個方向中的至少一個方向上為高頻，例 如，HL在X方向上為高頻，而在Y方向上為低頻；LH在X方向上為低頻，而在Y方向上為高 頻；HH在X和Y兩個方向上為高頻。因此，HL、LH和HH為3個不同方向的高頻分量。又如， 設輸入圖像為三維圖像，經過小波變換后，每一級包括LLL、LHL、LHH、LLH、HLL、HHL、HLH和 HHH這8個頻率分量，其中，LLL在X、Y和Z三個方向上均為低頻，稱為低頻分量。LHL、LHH、 LLH、HLL、HHL、HLH和HHH中的每一個在X、Y和Z三個方向中的至少一個方向上為高頻，例 如，LH本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種圖像處理設備，包括：小波變換裝置，用于對輸入圖像進行小波變換，以將該輸入圖像分解成分別具有不同尺度的多個級，每一級包括低頻分量和多個高頻分量；補償模板生成裝置，用于根據小波變換得到的每一級中的多個高頻分量來生成針對該級的補償模板，該補償模板反映該級的多個高頻分量的組合；去噪裝置，用于對每一級中的低頻分量進行去噪處理，并利用每一級的補償模板對該級的低頻分量進行邊緣補償，得到經補償的低頻分量；以及小波逆變換裝置，用于利用每一級的經補償的低頻分量和高頻分量，進行小波逆變換，得到經去噪處理的圖像。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：張玭，馬紅楓，
申請(專利權)人：株式會社東芝，東芝醫療系統株式會社，
類型：發明
國別省市：