使用各向异性噪声模型对ct图像的迭代图像滤波的制作方法

专利名称：使用各向异性噪声模型对ct图像的迭代图像滤波的制作方法
技术领域：
本发明涉及计算机断层造影图像数据的用于减少噪声的处理。
背景技术：
断层造影成像方法的特征在于，可以检查检查对象的内部结构而无需在此过程中对该检查对象进行手术干预。断层造影图像产生的一种可能方式在于，从不同角度拍摄待检查对象的一定数量的投影。从这些投影中可以计算出检查对象的二维截面图像或者三维立体图像。这样的断层造影成像方法的一个例子是计算机断层造影。利用CT系统对检查对象进行扫描的方法是普遍公知的。在此，例如使用圆形扫描、具有进动的顺序圆形扫描、或者螺旋扫描。不基于圆形移动的其它类型的扫描也可以，例如具有线性片段的扫描。借助至少一个X射线源和至少一个与该至少一个X射线源对置的检测器从不同的拍摄角度拍摄检查对象的吸收数据，并且借助相应的重建方法将这样收集的吸收数据或投影结算为所述检查对象的截面图像。为了由计算机断层造影设备(CT设备)的X射线CT数据组、也就是由所采集的投影来重建出计算机断层造影图像，目前采用所谓的滤波反投影方法(Filtered Back Projection ；FBP)作为标准方法。在采集数据之后，通常执行所谓的“重排(rebirming) ” 步骤，在该步骤中对利用从源扇形扩展的射线所产生的数据进行重排，使得该数据就如同检测器被平行地进入该检测器的X射线击中的那样的方式存在。然后这些数据被变换到频域。在频域中进行滤波，接着对经过滤波的数据进行反变换。由此借助这样经过重排和滤波的数据，反投影到感兴趣体积内的各个体素。在采集CT测量数据期间，通常是患者的检查对象被暴露在X射线辐射剂量中。由于该辐射对检查对象来说一般并不是无害的，因此力求设法采用尽可能小的辐射负担。但是，所使用的剂量直接与由CT测量数据重建的图像数据中的图像噪声相关剂量的减小导致噪声的增加。因此，为了尽可能好地利用特定的辐射剂量，值得追求的是采用有效减少CT 图像中的噪声的图像重建或处理方法。

发明内容
本发明要解决的技术问题是，展示一种用于处理计算机断层造影图像数据的方法，该方法带来噪声的减少。此外，还应当展示一种相应的控制和计算单元、一种CT系统、 一种计算机程序以及一种计算机程序产品。该技术问题通过具有本发明的特征的方法以及通过具有本发明并列的特征的控制和计算单元、CT系统、计算机程序以及计算机程序产品来解决。在本发明的用于处理计算机断层造影图像数据的方法中，通过对图像数据的减少噪声的处理来获得新的图像数据，在该处理中对图像数据进行加权的高通滤波，其中，所述加权逐个像素地(bildpimktweise)考虑在不同方向中的相应像素上的图像噪声，使得增大的噪声导致加强的高通效果。在使用加权的高通滤波的情况下，对图像数据进行减少噪
声的平滑。所述处理涉及计算机断层造影图像数据，也就是由测量数据重建出的检查对象的图像数据，该测量数据是利用计算机断层造影系统采集的。通常，在测量数据采集时在计算机断层造影系统的辐射源与检查对象之间进行相对的旋转移动。为了由该测量数据计算出图像数据，可以采用本身公知的重建方法，尤其是滤波反投影方法。所得到的图像可以是二维的或三维的。该图像现在被以减少图像噪声为目的地处理。减少噪声的处理包括至少两个步骤。一方面，对图像数据进行加权的高通滤波。该加权在此引起与例如在使用拉普拉斯滤波器的情况下普通高通滤波的偏差。与普通高通滤波的偏差至少取决于图像噪声及其它。因此，在加权时，对每个像素考虑该像素上的噪声。 该噪声不必是各向同性的大小，各向同性的大小也就是与所考察的方向无关地具有相同的值。因此，不仅考察每个像素的单个噪声值，而且还考察不同方向中的噪声值。也就是说， 基于相应的像素考察不同的方向，并且对于不同方向中的每个方向都使用一个噪声值。因此在高通滤波的加权中，噪声被用作与方向有关的参数。噪声值对不同的方向可以是不同的；但是还可能的是噪声值对一些或者所有方向是相同的。在计算了加权的高通滤波之后，呈现经过高通滤波的图像。该图像被用于执行图像数据的减少噪声的平滑并且由此获得新的图像数据。在本发明的扩展中，所述加权逐个像素地考虑相应的像素和其它像素的像素值之间的差异，使得增大的差异导致减弱的高通滤波效果。除了与方向有关的噪声之外，在加权时还考察不同像素的像素值之间的差异取决于两个像素的像素值的差异有多大，这些像素之一或多或少地用于计算另一个像素的经过高通滤波的值。在此，至少在像素值差异的特定值域中，增大的差异会导致减弱的高通效果。根据本发明的一种扩展，通过从图像数据中去掉经过高通滤波的图像数据，在使用加权的高通滤波的情况下进行减少噪声的平滑。在这种形成差的情况下，必要时可以采用加权因子，也就是说经过高通滤波的图像数据可以与必要时对不同的像素可以不同的因子相乘，以便这样相乘地从图像数据中除去。从图像数据中除去经过高通滤波的图像数据相当于低通滤波效果。按照这种方式实现了平滑。特别有利的是，所述不同的方向是至相应像素的相邻像素的方向。在此，可以考察在相应像素的图像平面内的近邻，也就是在二维中或者是在三维中的近邻。优选地，相邻像素是像素的直接近邻；但是还可以涉及相隔更远的近邻。所考察的近邻优选是那些在高通滤波中被使用的像素；也就是说，在高通滤波中只考虑像素的直接近邻，从而由此在所述加权时也只采用这些方向中的噪声。在本发明的扩展中，按照以下方式确定不同方向中的在相应像素上的图像噪声， 即，通过在测量数据空间中的考察来获得穿过相应像素的属于不同方向的衰减值。通过考察原始的测量数据(由这些原始的测量数据重建出了待平滑的图像数据)，可以获得该测量数据空间。作为对此的替换，还可以将图像数据前向投影到该测量数据空间中。在计算机断层造影的情况下，通过测量穿过检查对象的衰减积分。在测量数据空间中可以显示该衰减积分或者由该衰减积分导出的参数，例如负对数。因此在测量数据空间中可以考察那些涉及特定像素的衰减值，也就是穿过该像素分布的衰减积分。
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在本发明的实施方式中，确定最大和最小的衰减值，以便由此确定在不同方向中的相应像素上的图像噪声。因此，对每个像素都确定衰减值中的最大值和最小值。该最大值和最小值可以在大值和小值的范围内通过形成平均值来确定。然后可以从这两个值中确定不同方向中的衰减值。不同方向的数量优选地大于2。根据本发明的另一实施方式，对于所述不同方向中的每一个方向都确定一个衰减值，以便由此确定相应方向中的在相应像素上的图像噪声。因此与上面的措施相反，不是确定两个衰减值，而是确定与不同方向的数量相应数量的衰减值。由于方向是已知的，因此可以在测量数据空间中简单地确定所属的衰减值。根据本发明的一种扩展，图像噪声作为线性因子影响高通滤波效果的强度。这意味着，较大的噪声按照线性程度引起较强的高通滤波。除了该线性影响之外，图像噪声还可以通过其它方式影响高通滤波效果。根据本发明的一种特别优选的扩展，借助一种函数来进行所述加权，该函数首先线性增加，并且在自变量变大的情况下比线性弱地增加。如果在该函数的自变量增大的方向上来考察该函数，则该函数在自变量的值为0的附近首先是是线性的。稍后，也就是在自变量变大的情况下，函数的斜率相对于线性变化过程来说减小。在此可能的是，该函数首先线性增加，并且在自变量变大时比线性弱地增加以及在自变量变得更大时减小；因此在这种情况下，该函数的斜率改变了其符号。此外还可能的是，该函数首先线性增加，并且在自变量变大时比线性弱地增加，在自变量变得更大时减小以及在自变量变得还要大时改变其符号。所述函数的这些不同的实施方式使得在该函数的自变量包含图像噪声时可以通过不同的方式让该噪声进入到高通滤波的加权中。优选地，所述函数的自变量包含两个像素的像素值之差与图像噪声之间的比例。按照这种方式，高通滤波效果取决于在相应像素上的各向异性的对比度与噪声之比。特别有利的是，通过处理图像数据来获得新图像数据而不采用测量数据。这与迭代的重建算法相反，在迭代的重建算法中在基于所述图像的图像计算之后计算投影数据并且将该投影数据与测量数据进行比较，以便在使用计算出的投影数据与测量数据之间存在的偏差的情况下计算新的图像数据。与此相反，在这里，图像数据只需要用于由此计算改善的图像数据，而无需重新考虑测量数据。在本发明的实施方式中，将新的图像数据作为结果图像数据输出。因此，在进行了减少噪声的处理之后就已经给出了不再基于用于减小图像噪声的进一步计算的图像数据。 作为对此的替换，接着还可以对新的图像数据进行减少噪声的处理。后者意味着，现在可以执行先前基于图像数据被执行来用于计算新的图像数据的相同方法步骤，以便进一步处理新的图像数据。因此这是迭代的图像处理。在迭代的图像处理中，可能的是对于不同的减少噪声的处理改变在不同方向中的相应像素上的图像噪声。这可以通过以下方式进行，即，对图像噪声的重新计算如在第一次迭代中所见的那样执行。作为对此的替换，可以基于关于由于减少噪声的处理而引起的噪声变化的特定假设来改变噪声值。根据本发明的另一扩展，减少噪声的处理引起图像数据的取决于对比度的噪声减小。因此，不是均勻地在整个图像上进行平滑，由此可能失去清晰度；而是特别是去除在图像数据的对比度差的位置上的噪声，而在对比度强的位置上则注意保持清晰度。
本发明的控制和计算单元用于由CT系统的测量数据来重建检查对象的图像数据。该控制和计算单元包括用于存储程序代码的程序存储器，其中在该程序存储器中存在程序代码(必要时还有其它)，该程序代码适于执行以上描述类型的方法或者引起或控制所示实施方式。本发明的CT系统包括这样的控制和计算单元。此外，该CT系统可以包含其它例如用于采集测量数据所需要的部件。本发明的计算机程序具有程序代码，该程序代码适于当该计算机程序在计算机上执行时执行上述类型的方法。本发明的计算机程序产品包括存储在计算机可读数据载体上的程序代码，该程序代码适于当该计算机程序在计算机上执行时执行上述类型的方法。


下面借助实施例更详细地解释本发明。在此图1示出了具有图像重建组件的计算机断层造影系统的实施例的第一示意图示，图2示出了具有图像重建组件的计算机断层造影系统的实施例的第二示意图示，图 3 示出了第一影响函数(Influenz-Funktion)，图4示出了第二影响函数，图5示出了在一个平面内的相邻像素，图6示出了 CT图像。
具体实施例方式在图1中首先示意性地显示了具有图像重建装置C21的计算机断层造影系统Cl。 该计算机断层造影系统是所谓的第三代CT设备，但是，本发明不限于该第三代CT设备。在支架外壳C6中具有在此未示出的封闭的支架，在该支架上设置了第一 X射线管C2以及与该第一 X射线管对置的检测器C3。可选地，在这里所示的CT系统中设置了第二 X射线管 C4以及与该第二 X射线管对置的检测器C5，从而可以通过附加提供的辐射器/检测器组合实现更大的时间分辨率，或者在辐射器/检测器系统中使用不同的X射线能量谱的情况下还可以执行“双能量”检查。此外，CT系统Cl具有患者卧榻C8，患者在检查时可以在该患者卧榻上沿着系统轴C9(也称为ζ轴)被移动到测量场中，其中，扫描本身可以作为没有患者进动的纯圆形扫描仅在感兴趣检查区域中进行。患者卧榻C8相对于支架的移动通过合适的机械化来引起。 在该移动期间，X射线源C2或C4分别围绕患者旋转。在此，在X射线源C2或C4对面检测器C3或C5并行地一起运转，以便采集投影测量数据，然后这些投影测量数据被用于重建截面图像。当然，替换其中患者在各次扫描之间逐步地移动穿过检查场的顺序扫描，还给出了螺旋扫描的可能性，其中患者在利用X射线进行旋转扫描期间连续地沿着系统轴C9移动穿过在X射线管C2或C4与检测器C3或C5之间的检查场。通过患者沿着轴C9的移动以及X 射线源C2或C4的同时旋转，在测量期间在X射线源C2或C4相对于患者的螺旋扫描中产生了螺旋线轨道。该轨道也可以通过以下方式实现，即支架在患者未移动的情况下沿着轴 C9移动。此外还可能的是，患者连续地以及周期地在两个点之间来回移动。通过控制和计算单元ClO来控制CT系统10，该控制和计算单元具有存在于存储器中的计算机程序代码1 至ft^n。要指出的是，这些计算机程序代码ft^至当然还可以包含在外部存储介质上并且在需要时加载到控制和计算单元ClO中。从控制和计算单元ClO可以通过控制接口 M传输采集控制信号AS，以根据特定的测量协议控制CT系统Cl。采集控制信号AS在此例如涉及X射线管C2和C4，其中可以预先给定它们的功率以及它们的接通时刻和关闭时刻，并且涉及支架，其中可以预先给定支架的旋转速度，以及涉及卧榻进动。由于控制和计算单元ClO具有输入控制台，因此可以由CT设备Cl的使用者或操作员输入测量参数，这些测量参数然后以采集控制信号AS的形式控制数据采集。关于当前使用的测量参数的信息可以显示在控制和计算单元ClO的显示屏上；附加地，还可以显示其它对操作员来说相关的信息。将由检测器C3或C5所采集的投影测量数据ρ或者说原始数据通过原始数据接口 C23传送给控制和计算单元C10。然后，该原始数据ρ (必要时在合适的预处理之后)在图像重建组件C21中被进一步处理。图像重建组件C21在该实施例中在控制和计算单元ClO 中以软件的形式实现在处理器上，例如按照所述计算机程序代码1 至中的一个或多个的形式实现。对于图像重建，正如已经针对测量过程的控制所解释的那样，这些计算机程序代码^^至^^还可以包含在外部存储介质上并且在需要时加载到控制和计算单元ClO 中。此外可能的是，由不同的计算单元来执行对测量过程的控制和图像重建。然后，将由图像重建组件C21重建的图像数据f存储在控制和计算单元ClO的存储器C22中，和/或按照通常的方式在控制和计算单元ClO的显示屏上输出。该图像数据还可以通过在图1中未示出的接口馈入连接到计算机断层造影系统Cl的网络，例如放射信息系统(RIS)，并且存储在该网络中可访问的海量存储器中或者作为图像输出。控制和计算单元ClO附加地还可以执行EKG的功能，其中，将导线C12用于在患者与控制和计算单元ClO之间传导EKG电势。附加地，图1中所示的CT系统Cl还具有造影剂注射器Cl 1，通过该造影剂注射器可以附加地将造影剂注入到患者的血液循环中，从而例如患者的血管，尤其是跳动的心脏的心室能够被更好地显示。此外，由此还存在执行灌注测量的可能性，对于灌注测量来说所建议的方法同样适用。图2示出C形臂系统，其中与图1的CT系统相反，外壳C6承载C形臂C7，在该C 形臂上一侧安装了 X射线管C2，而另一侧则安装了与该X射线管对置的检测器C3。C形臂 C7对于扫描来说同样围绕系统轴C9摆动，从而可以从多个扫描角度进行扫描并且可以从多个投影角度获得相应的投影数据P。图2的C形臂系统Cl与图1的CT系统一样也具有针对图1所描述类型的控制和计算单元C10。本发明可以用在图1和图2所示的两种系统中。此外，本发明原则上还可以用于其它CT系统，例如用于具有形成一个完整环的检测器的CT系统。由于在由计算单元ClO重建的CT图像中包含临床上的相关信息，因此特别重要的是这些图像是具有说服力的。例如，还应当可以在图像中识别出小的肿瘤，也就是说，能很好地与周围组织区分开来并且就肿瘤的大小和位置来说是可识别的。因此，致力于在保持或甚至提高细节信息的可见度的同时减少CT图像中的噪声。由此可以在降低辐射剂量的情况下获得相同的图像质量或在相同的剂量的情况下获得更高的图像质量。原则上可以通过以下方式减少CT图像中的噪声，即按照线性低通滤波器的形式来应用进行平滑的图像滤波器。但是在此有缺陷的是同时图像清晰度降低，由此从该CT图像中去除了细节信息。为了估计图像清晰度，可以考察CT图像中的与实际检查对象内的理想边缘突变相应的边缘陡度。CT图像内的边缘越陡，CT图像就越清晰。基于噪声的减少而进行的平滑导致该边缘的模糊，从而该边缘的陡度减小以及由此图像清晰度降低。下面描述一种特别有效地减少CT图像的噪声的方法。该方法在此获得CT图像的细节信息，也就是说，清晰度不会或者几乎不被降低。同时，边缘周围的区域在减少噪声时不被排除在外；而是噪声减少也在这些图像区域中起作用。此外，该噪声减少方法不改变 CT典型的噪声结构。因为CT图像具有典型的噪声功率频谱，分析CT图像的人员，尤其是放射科医师已经习惯于这种噪声功率频谱。由于这种习惯效应或训练效应，不期望图像噪声的统计特性发生根本性改变。使用迭代的、非线性的图像滤波器来减少噪声。为此，首先由测量数据重建出CT 图像Vtl，下面称为第0次迭代的图像。为了重建图像可以使用本身公知的重建算法，例如 FBP或迭代的重建方法。图像V。可以是检查对象的二维截面图像或三维立体图像。相应的也适用于如下面描述的那样由图像Vtl计算出的图像Vk。对第0次迭代的图像以及接着对由该第0次迭代的图像计算出的图像Vk应用根据以下更新等式的迭代图像滤波器等式⑴在此，Vw是第(k+Ι)次迭代的图像，该图像是从第k次迭代的图像Vk中计算出来的。Yk是在迭代k中的滤波器强度。该滤波器强度是对不同的迭代可能改变的数字； 但是该滤波器强度也可以保持恒定，从而Yk= Y。如果Yk依据迭代地改变，则Y值例如可以在迭代运行时减小，使得正则化图像(Regularisierungs-bild) if对下次迭代的图像的作用越来越小。Vf是第k次迭代的图像的经过高通滤波的版本，也称为正则化图像。以下等式成立
N
i在此是正则化图像if的像素的标号，其中每个图像Vk和if的像素都从1数到N。 对所有像素j进行求和。还可以代替对全部像素求和而对与像素i相邻的所有像素j求和。 例如可以使用像素i周围的面积，例如3x3个像素的大小，或体积，例如3x3x3个像素的大小，并且仅在图像的该有限部分内进行求和。图像if的高通特征通过域滤波器(Domaine-Filter) (Iij来产生，该域滤波器例如可以通过像素相互之间的反比距离(inverse Abstand)来给定。还可以代替该反比距离而使用具有高通特性的其它类型的滤波函数。Clfij是像素i的像素值与像素j的像素值之差，也就是关于两个像素i和j的对 ^匕貞。oJ(i)是在像素j方向中的像素i上的噪声。在CT图像的情况下，可以假定至少在一些图像区域中不存在各向同性的噪声，而存在各向异性的并因此是定向的噪声。这尤其适用于检查对象的具有各向异性衰减的部位。具有高噪声的方向与具有高统计不确定性的方向相应，该统计不确定性通过X射线的强烈衰减产生。因此，在像素i中确定针对相邻的或者必要时还更远距离的像素j的局部对比度-噪声之比Clfij/(i)。用特征线H对该对比度-噪声之比Clfij/oj(i)加权。在此，该特征线H是影响函数的组成部分影响函数G = Clfij · HWfij/c^(i))依据每个相邻像素i的图像值与直接相邻或更远相邻的像素j的图像值之差对高通滤波Clij加权。该影响函数有利地满足以下特性G(-x) = -G(X)，也就是该函数是非对称的，以及G( ε ) > 0，也就是对于小的正值来说G为正。通过应用Clij，将对图像进行“正常的”高通滤波。影响函数引起与“正常的”高通
滤波之间的偏差，而且是依赖于CNR(对比度-噪声之比)。因为G的自变量一方面是图像
值的差dfy另一方面，^(i)也被用作G的自变量；有利的是图像值之差涉及局部噪声
值，以便按照这种方式与局部噪声无关地执行正则化。为此定义
J f λG(t;a]) = a](i)-G ——等式(3)
、…O》针对影响函数的一个具体示例是
G(t)=^、^1 + 丫等式
U”在图3中示出该函数，其中选择了 Ctl = 4和ρ = 2。可以识别出，影响函数在开始时，也就是在值0的附近是线性的。也就是说，具有与各考察的像素类似的图像值的像素线性地被进行高通滤波；这相当于高通滤波的“正常”应用。随着自变量的变大(这相当于像素的图像值与现场各考察的像素的图像值之间的值偏差增大)，所述影响函数偏离线性该影响函数首先比线性弱地增加，以便最后甚至下降。G值下降意味着相应的像素在高通滤波计算中被较少地考虑。由于σ 乂i)也进入G中，实现了随着CNR增加而下降的高通滤波效果。高通滤波效果的下降在图3中通过曲线 )表征。该曲线与值1偏离越多，影响
t
函数就偏离线性越多。在等式中，Ctl = 4是其中该影响函数对值的效果已经下降 1/2的CNR，也就是相对于“正常的”高通滤波来说，像素仅还贡献大约一半。因此，来自图3的影响函数的效果是，根据高通滤波在经过高通滤波的图像if中包含小的和中等的边缘。相反，较大的边缘在高通滤波中仅被很少考虑，从而较大的边缘在经过高通滤波的图像if中几乎看不见。所述影响函数越靠近值0，相应的边缘在经过高通滤波的图像if中就越不重要。甚至可以选择影响函数，使得该影响函数在自变量较大时改变其符号。一种示例是
权利要求
1.一种用于处理计算机断层造影图像数据(f)的方法，其中，通过对图像数据(f)的减少噪声的处理来获得新的图像数据(f)，在该处理中-对所述图像数据(f)进行加权的高通滤波，其中，所述加权逐个像素地考虑在不同方向(P(O)中的相应像素上的图像噪声，使得增大的噪声导致加强的高通效果，-在使用加权的高通滤波的情况下，对所述图像数据(f)进行减少噪声的平滑。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述加权逐个像素地考虑相应的像素和其它像素的像素值之间的差异，使得增大的差异导致减弱的高通滤波效果。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，通过从所述图像数据(f)中去掉经过高通滤波的图像数据，在使用加权的高通滤波的情况下进行减少噪声的平滑。
4.根据权利要求1至3之一所述的方法，其中，所述不同的方向是至相应像素的相邻像素的方向。
5.根据权利要求1至4之一所述的方法，其中，按照以下方式确定不同方向中的在相应像素上的图像噪声即，通过在测量数据空间中的考察来确定穿过相应像素的属于不同方向的衰减值。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，确定最大和最小的衰减值，以便由此确定在不同方向(P (0 )中的相应像素上的图像噪声。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，对于所述不同方向(&(/))中的每一个方向都确定一个衰减值，以便由此确定相应方向(P(O)中的在相应像素上的图像噪声。
8.根据权利要求1至7之一所述的方法，其中，所述图像噪声作为线性因子影响高通滤波效果的强度。
9.根据权利要求1至8之一所述的方法，其中，所述加权借助一种函数(G(O)来进行， 该函数首先线性增加，并且在自变量变大的情况下比线性弱地增加。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述函数首先线性增加，并且在自变量变大时比线性弱地增加以及在自变量变得更大时减小。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述函数首先线性增加，并且在自变量变大时比线性弱地增加，在自变量变得更大时减小以及在自变量变得还要大时改变其符号。
12.根据权利要求9至11之一所述的方法，其中，所述函数(g(i))的自变量包含图像噪声。
13.根据权利要求9至12之一所述的方法，其中，所述函数)的自变量包含两个像素的像素值之差与图像噪声之间的比例。
14.根据权利要求1至13之一所述的方法，其中，通过处理所述图像数据(f)来获得新图像数据(f)而不采用原始的测量数据(P)。
15.根据权利要求1至14之一所述的方法，其中，将新的图像数据(f)作为结果图像数据(f)输出。
16.根据权利要求1至15之一所述的方法，其中，接着还对新的图像数据(f)进行减少噪声的处理。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，对于不同的减少噪声的处理改变在不同方向(eJ (/))中的相应像素上的图像噪声。
18.根据权利要求1至17之一所述的方法，其中，减少噪声的处理引起所述图像数据 (f)的取决于对比度的噪声减小。
19.一种控制和计算单元(ClO)，用于从CT系统(Cl)的测量数据(ρ)中来重建检查对象的图像数据(f)，该控制和计算单元包括用于存储程序代码(Prg1-Prgn)的程序存储器，其中，在该程序存储器中存在程序代码(Prg1-Prgn),该程序代码执行根据权利要求1 至18之一所述的方法。
20.一种具有根据权利要求19所述的控制和计算单元(ClO)的CT系统。
21.一种具有程序代码(Prg1-Prgn)的计算机程序，用于当该计算机程序在计算机上执行时执行根据权利要求1至18之一所述的方法。
22.—种计算机程序产品，包括存储在计算机可读数据载体上的程序代码 (Prg1-Prgn)，用于当该计算机程序在计算机上执行时执行根据权利要求1至18之一所述的方法。
全文摘要
使用各向异性噪声模型对CT图像的迭代图像滤波。本发明涉及一种用于处理计算机断层造影图像数据(f)的方法，其中，通过对图像数据(f)的减少噪声的处理来获得新的图像数据(f)。在此，对所述图像数据(f)进行加权的高通滤波，其中，所述加权逐个像素地考虑在不同方向中的相应像素上的图像噪声，使得增大的噪声导致加强的高通效果。在使用加权的高通滤波的情况下，对所述图像数据(f)进行减少噪声的平滑。
文档编号G06T5/00GK102376084SQ20111023093
公开日2012年3月14日 申请日期2011年8月12日 优先权日2010年8月12日
发明者H.布鲁德, J.萨尼加德, R.劳佩克 申请人:西门子公司