(57)【要約】次元数ｄの次元において画像データを処理するために多次元適応方向付けフィルタを生成するための画像処理システムは、各々のポイントに関連するｎ個の局所的ベクトルによりベクトルの方向付け基準のｄ個のベクトルの重み付けスカラ係数［Ｗ１（ｒ）．．Ｗｉ（ｒ）．．Ｗｄ（ｒ）］を生成するための積手段と、重み付けスカラ積の結合から１つのスカラの重み係数［ｗ（ｒ）］の集合を生成するための結合手段Πと、１つのスカラの重み係数［Ｗ（ｒ）］と画像データ［Ｉ（ｘ）］の組み合わせからフィルタリングされた画像データ［ｇ（ｘ）］を生成するためのフィルタリング手段とを有する。そのシステムは、ｄ個のベクトル（ｅ１，．．，ｅｉ，．．，ｅｄ）の方向付け直交基準を各々の画像ポイントにおいて生成するための方向推定器（１０）と、局所的ベクトルサポートのｎ個のサイトベクトルを生成するためのサイト生成器（２０）と、ｎ個のサイトベクトルの各々により直交基準のベクトルのｄ個のスカラ積を結合するための積手段とを更に有する。フィルタリング手段は、１つのスカラの重み係数［Ｗ（ｒ）］により画像データの重み付け正規化合計を有することが可能である。
2006516908.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
次元数ｄの次元において形成される画像のポイント強度に適用される多次元適応方向付けフィルタを生成するための画像処理システムであって：  
重み付けスカラ係数の組み合わせにより生成される適応方向付けフィルタ係数を前記画像ポイント強度から生成するための処理手段であって、その重み付けスカラ係数は、現在の画像ポイントの周りの近傍に対して推定されるｎ個の局所的ベクトルによる、方向付けベクトル基準のｄ個のベクトルの重み付けスカラ積である、処理手段；
を有することを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理システムであって：
適応方向付けフィルタカーネルを生成する１つのスカラの重み係数の集合を生成するために前記重み付けスカラ係数を結合するための結合手段；及び
前記の１つのスカラの重み係数を用いて前記近傍に対する画像データの結合からフィルタリングされた画像データを生成するためのフィルタリング手段；
を有する、ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像処理システムであって：
ベクトル数ｄのベクトルの方向付け直交基準を各々の画像ポイントにおいて供給するための方向推定器；
前記画像ポイントの近傍を構成するｎ個のサイトベクトルを生成するためのサイト生成器；並びに
各々の画像ポイントに対して、ｎ個のサイトベクトルの各々に対する直交ベクトル基準のベクトルのｄ個のスカラ積を計算するための積手段；
を有する、ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれ一項に記載の画像処理システムであって：
スカラ関数により前記スカラ積を重み付けするための重み付け手段；
を有する、ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれ一項に記載の画像処理システムであって：
前記適応方向付けフィルタカーネルを生成する前記の１つのスカラの重み係数により前記画像ポイントの前記近傍に対して画像データの積の重み付け正規化合計を有するフィルタリング手段；
を有する、ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれ一項に記載の画像処理システムであって：
前記適応方向付けフィルタカーネルを生成する１つのスカラの重み係数の集合を生成するための結合手段はｄ個の項の積である；
ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれ一項に記載の画像処理システムであって：
前記方向付けベクトル基準の前記ベクトルを生成するための前記方向推定器は、構造のテンソルの又はＨｅｓｓｉｅｎの固有ベクトル又は勾配推定に基づいて画像フィーチャの方向を推定するための方向推定手段を有する；
ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれ一項に記載の画像処理システムであって：
出力はキャナルの内側の略０の値に対して正であり、該キャナルの範囲を超えたキャナルのどちらか側において負である対称関数及び／又はガウス関数間で選択される重み付け関数を生成するための重み付け手段；
を有する、ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれ一項に記載の画像処理システムであって：
前記サイト生成器に対して近傍のタイプ及び／又は前記方向推定器により処理される画像方向付けフィーチャをユーザが選択する制御手段；
を有する、ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれ一項に記載の画像処理システムであって：
ユーザが前記重み付け関数の形状を選択するため、正の係数に対応するフィルタリングの量を選択するため、及び負の係数に対応するエンハンスメントの量を選択するための制御手段；
を有する、ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれ一項に記載のシステムを用いて、次元数ｄの次元において画像データを処理するために多次元適応方向付けフィルタを生成するための画像処理方法であって：
重み付けスカラ係数の組み合わせにより生成される適応方向付けフィルタカーネルを前記画像ポイント強度から計算する段階であって、その重み付けスカラ係数は、現在の画像ポイントの周りの近傍に対して推定されるｎ個の局所的ベクトルによる、方向付けベクトル基準のｄ個のベクトルの重み付けスカラ積である、段階；並びに
前記近傍に対してフィルタリングされた画像データを生成するために前記適応方向付けフィルタカーネルにより前記画像データをフィルタリングする段階；
を有することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１２】
ｄ次元の画像データを取得するための手段；及び
請求項１乃至１０のいずれ一項に記載のシステム；
を有する医療用検査装置であって、
サイト生成器及び／又は方向推定器において実行するため及び／又は重み付け関数を選択するためのユーザ制御手段及び処理された画像を可視化するためのディスプレイシステムを更に有する；
ことを特徴とする医療用検査装置。
【請求項１３】
請求項１１に記載の方法を実行するための命令の集合を有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、適応フィルタを生成するための画像処理システムおよび画像処理方法であって、そのフィルタのサポートは、処理される画像における対象のフィーチャの局所的方向付けに従って方向付けされる。本発明は、更に詳細には、医療用画像に適用されるそのような処理システム及び方法に関する。本発明は又、そのような画像処理システム及び表示のための手段を有する医療検査装置に関する。本発明は、画像処理システム及び医療検査装置の産業におけるアプリケーションを見出す。
【背景技術】
【０００２】
画像をスムージング及びフィルタリングする方法は、文献“ＡＦｒａｍｅｗｏｒｋ  ｆｏｒ  Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ｏｆ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ａｎｄ  ＶＯｌｕｍｅ”，ＩＥＥＥ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ＩＣＡＳＰ）；Ｓａｎ  Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ，Ｍａｒｃｈ  ２３−２６，１９９２，ｐｐ．４６９−４７２，Ｖｏｌ．３，ｂｙ  Ｈａｇｌｕｎｄ  ａｎｄ  Ｇ．Ｈ．Ｇｒａｎｌｕｎｄにおいて記載されている。その文献に記載されている方法は、二次元画像処理の場合に少なくとも３つの異なる方向付けに、そして三次元画像処理の場合に少なくとも６つの異なる方向付けに含まれる異なる方向付けの集合を有する、直交の操縦できるフィルタを使用する。この方法により書かれたアルゴリズムにおいては、１つの画像のフィルタリングにおいて含まれるフィルタ全ての適用を必要とする。その結果、アルゴリズムの複雑性が高くなることが理解できる。従って、計算時間が特に長くなる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、処理される画像における対象のフィーチャの局所的方向付けに従ってサポートが方向付けされているフィルタを生成するために処理手段を有する画像観察システムを提供することを目的とする。特に、本発明の目的は、画像における対象のフィーチャの方向を決定するために種々のオブジェクトを表すノイジー画像のコンテンツを分析するための分析手段を有する、そして、画像におけるフィーチャをエンハンスするため又はノイズをフィルタリングするためにサポートが方向付けされたフィルタを合成するための合成手段を有する、画像観察システムを提供することである。
【０００４】
特に、本発明の目的は、サポートが近似形状を表すのではなく、方向付けの角度に従って変化しない正確な形状を表すように方向付けされたフィルタを生成するためのシステムを提供することである。又、本発明の目的は、そのように方向付けされたフィルタを生成するための、非常に低い複雑性を有する画像処理技術を用いるシステムを提供することである。
【０００５】
そのような画像観察システムについては、請求項１に記載している。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のシステムは、方向付けされたフィルタを有する非常に強力な手段を有する。本発明のシステムの有利性は、分析手段が非常に低い計算の複雑性を示し、その結果、実質的に計算の節約が得られる。更に、本発明のシステムの合成手段は、例えば、方向付けされたガウスカーネル（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｋｅｒｎｅｌ）のような、ある典型的な目標とされたエンハンスメントフィルタの正確な形状を複製することができる。更に、本発明に従った計算手段は、非常に単純な技術を用いて、高価的に実行することができる。本発明のシステムの他の有利点は、必要とされる計算時間が特に短いことである。本発明のシステムは、非常に速い、一般的なＤ次元適応フィルタを有する手段を有する。
【０００７】
本発明のシステムは、入力／出力に関して要求が最小限になるように、それ故、汎用のプロセッサの実行に対して非常に良好な候補になるように、実行されることができる。実際には、本発明のシステムの有利点は、何れのメモリ手段を必要としないことではない。現在のところ、処理手段は計算結果を得るために非常に効率的であるが、メモリからデータを抽出することに対して非常に効率的でないため、計算手段のみを有する本発明のシステムは非常に効率的である。
【０００８】
本発明の有利な実施形態においては、ユーザは、画像における対象のフィーチャを選択するための分析手段及び／又はフィルタサポートの形状を選択するための合成手段と対話するための制御手段を処理することが可能である。
【０００９】
本発明は、各々のデータポイント（ピクセル又はボクセル）は単一のスカラ強度値によるものである。これは、幾つかの値が各々のデータポイントによるものであるマルチスペクトルデータに拡張されることができる。例えば、カラー画像においては、赤色、緑色及び青色成分を参照することが可能である。一次元、空間二次元、空間三次元、空間多次元データに時間データを加えたもののような多次元データを処理することができる。次元の１つが時間であり、リアルタイムに１つの目的の結果が得られるとき、本発明の方法は、前の瞬間に記憶されたデータを用いるための再帰段階を有することが可能である。
【００１０】
本発明について、以下、図面を参照して詳細に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明は、処理される画像における対象のフィーチャの局所的方向付けに従ってサポートが方向付けされるフィルタを生成するために処理手段を有する画像観察システムに関する。本発明は、有用な詳細のエンハンスメント及びノイズ除去を有する品質改善アプリケーションのための多次元信号を適切にフィルタリングするためのシステムに関する。このシステムは、２つの段階においてこの目的を達成するための処理手段であって、信号分析のための第１手段と、この分析の結果を用いて、フィルタ合成するための第２手段とを有する。特に、本発明は、画像の対象のフィーチャの方向を決定するために、種々のオブジェクトを表すノイジー画像のコンテンツを分析するための分析手段を有し、そして、ノイズをフィルタリングする又は画像におけるフィーチャをエンハンスするようにする方向付けされたサポートを用いてフィルタを合成するための合成手段を有する画像観察システムに関する。
【００１２】
具体的には、本発明は、直接、対象のフィーチャの方向付けを提供する分析手段と、近似形状を表さないが、方向付けの角度が変わるときに変わらないで保たれる正確な形状を表すサポートを有する方向付けされたフィルタを生成するための合成手段とを用いる画像処理システムに関する。
【００１３】
更に、本発明は、実行が単純である処理手段を用いて短い計算時間で結果が得られるシステムを提供することを目的とする。
【００１４】
そのシステムは、ｘにより表されるポイント座標と、各々の画像ポイントｘに対して、Ｉ（ｘ）で表される強度値とを有する画像データを取得する手段を有する。提供するシステムは、次元がＤで表される多次元画像を処理する。そのシステムは、Ｄ＝２であることを除外しない。Ｄ次元画像に対して、各々のデータポイントは、例えば、０＜ｘ１＜Ｉ１、０＜ｘ２＜Ｉ２、０＜ｘＤ＜ＩＤの所定の範囲において成分ｘ１、ｘ２．．．ｘＤの各々が変化する座標系（ｘ１，ｘ２．．．，ｘＤ）に関連するＤ組のポイントにより規定される。そのようなＤ組のそれぞれに、単一のスカラ値であることが可能である画像値が対応する。単色画像の場合には、スカラ値は輝度強度である。カラー画像に対しては、画像値は、赤色、緑色及び青色成分を表す３つの強度の集合により表されることが可能である。
【００１５】
図１は、本発明の画像処理システムのブロック図である。図１を参照するに、入力画像データＩ（ｘ）は、次の処理手段を用いて処理される。
【００１６】
１）オリジナル画像のコンテンツを分析するための分析手段。
【００１７】
分析手段は、１により参照される入力画像データＩ（ｘ）を受け、ピクセルに基づいて、（ｅ１，．．．，ｅｄ）Ｔで表される多次元直交単位ベクトルの集合を出力する、方向評価器１０を有する。これらのベクトルは局所的な最も顕著なフィーチャと方向を合わせられている。
【００１８】
方向が推定される必要があるフィーチャの性質はユーザ選択可能である。ユーザは、ユーザ制御インタフェース１５８を用いてフィーチャ選択のために対話することが可能である。例えば、ユーザは入力画像を可視化し、オブジェクトの境界又はエッジであることが可能である対象のフィーチャをその画像において選択する。一旦、ユーザが対象のフィーチャを選択すると、本発明のシステムは、対象のフィーチャの方向付け角度を決定するための手段を有する。それ故、画像の各々のポイントにおいて、分析手段は、Ｄ次元直交単位ベクトルの対応する集合を与える。方向推定器１０は、対象のフィーチャの方向を決定するために、当業者に周知のいずれの技術を用いることが可能である。この技術は、勾配推定（一次導関数）、局所的曲率推定（二次導関数）又は構造のテンソルの固有値を有することが可能である。方向推定については数多くの有効な技術がある。
【００１９】
その分析手段は、参照ポイントの周囲のフィルタ窓を渡す局所ベクトルｒの集合を生成するサイト生成器２０を更に有する。図２Ａ、図２Ｂ及び図２Ｃを参照するに、幾つかのポイントの数ｎを有する小さい窓が、窓の中心のようなＯで規定される参照ポイントの周りに生成される。窓は、画像の中心ポイント（ｘ）においてフィルタの出力を計算するために用いられるポイントの集合を有するフィルタである。例えば、２Ｄにおいて、サポートの形状は、図２Ａに示すように正方形であること、図２Ｂ及び図２Ｃに示すように円形であることが可能であり、参照ポイントＯは正方形又は円の中心であることが可能である。サイト生成器２０は、現在のポイント（ｘ）の周りの近傍Ｎ（ｘ）を構成するために使用されるサイトベクトルｒの集合を各々の現在のポイントに対して生成する。図２Ａ乃至２Ｃにおいては、少しのベクトルｒのみが簡単のために示されている。ユーザは、サイト生成器２０のためにフィルタサポートの面積及び形状を選択するために、ユーザ制御インタフェース１５８により対話することが可能である。サイト生成器２０により生成された近傍Ｎ（ｘ）のｎ個のベクトルｒの集合は、フィルタリングされる画像の各々のポイントを通過される。
【００２０】
ここで、ｄ次元画像の所定の現在のポイントに、ｄ次元直交ベクトル基準を生成する（ｅ１，ｅｉ，．．，ｅｄ）により表されるｄ個の直交単位ベクトルの集合と近傍Ｎ（ｘ）においてｒにより表されるｎ個のサイトベクトルの集合とを対応させる。
【００２１】
２）方向付けされたフィルタを合成するための合成手段
合成手段は、各々の画像ポイントに対して１２．１乃至１２．ｄにより参照されるスカラ積＜ｅｉ，ｒ＞を出力するスカラ積単位を有し、スカラ積単位は、ｄ次元直交基準のベクトルｅ１乃至ｅｄ全てをと各々のサイトベクトルｒとの間の積を実行する。
【００２２】
合成手段は、スカラ積を基本重み係数に変換する基本重みスカラ関数ｆ１乃至ｆｄの数ｄの集合を更に有する。それ故、ベクトルｅｉ当たり１つの関数ｆｉ（  ）がある。各々のスカラ積＜ｅｉ，ｒ＞は（１≦ｉ≦ｄ）を有するスカラ関数ｆｉの入力とみなされる。スカラ値＜ｅｉ，ｒ＞を受ける基本重みスカラ関数ｆ１乃至ｆｄは、それらの出力においてｄ個のスカラ重み付け係数Ｗ１乃至Ｗｄを生成する。
【００２３】
それらのスカラ関数のコンテンツは、ユーザが選択されたフィーチャに適用したいエンハンスメントの量及び性質に直接依存する。ユーザが所定の選択されたフィーチャの集合に適用したいと思う可能性があるエンハンスメントの量及びフィーチャの性質は、ユーザにより選択可能である。フィーチャの性質及びエンハンスメントの量は所定の関数ｆｉに関連付けられることができる。関数ｆｉは、選択可能な“テーブル”に予め位置付けられることができる。ユーザは、彼自身、関数ｆｉを与える必要はない。そうではなく、スカラ関数は所定のライブラリから選択されることができる。ユーザは、ライブラリの１つの“テーブル”を特定することができ、各々の“テーブル”は所定のユーザの“テーブル”に対応する、ユーザは、基本重みスカラ関数ｆ１乃至ｆｄの性質を選択又は修正することが可能である。このために、ユーザは制御手段１５８に従って実行することができる。基本重みスカラ関数の性質は、直交ｄ次元基準により決定される局所的方向に従って適用される画像処理の性質を決定する。ユーザが、常に肯定的な結果を与えるスカラ積を選択する場合、フィルタのスムージングが生じることとなる。それに代えて、ユーザが、ときどき否定的な結果を与えるスカラ積を選択する場合、フィルタのエンハンシングが生じることとなる。
【００２４】
例えば、２Ｄ画像においてｄ＝２である図３Ａを参照するに、ｐ＝＜ｅ１，ｒ＞であるガウススカラ重み付け係数Ｗ１（ｒ）＝ｆ１（ｐ）は、方向ｅ１のベクトルにおいて選択されることが可能である。次いで、図３Ｂを参照するに、前記２Ｄ画像において、ｐ＝＜ｅ２，ｒ＞であるラプラシアンスカラ重み付け係数Ｗ２（ｒ）＝ｆ２（ｐ）＝は、方向ｅ２のベクトルにおいて選択されることが可能であり、このラプラシアン重み付け係数Ｗ２は、０近くの横座標のキャナルの内側の正の値を出力する対称関数であり、キャナルの各々の側の横座標に対して負の値を生成する。
【００２５】
合成手段は、スカラ重み付けパラメータＷ１乃至Ｗｄの数ｄを結合した、Πで表される結合ユニット１５を有する。結合ユニットは、基本重みｆｉ＜ｅｉ，ｒ＞を単一のスカラ値Ｗ（ｒ）に集める。好適な実施形態においては、結合ユニットΠは、スカラ重み付けパラメータＷ１乃至Ｗｄの間の簡単なｄ個の項の積を実行し、生成されるフィルタにおいて適応可能な方向付けされたフィルタカーネルを生成するために用いられるサイトｒの重み係数を与える、積ユニットであることが可能である。
【００２６】
ここで、画像の各々のポイントに、３１で表される重み係数Ｗ（ｒ）の数及びサイト数ｎが対応し、各々の重みは所定のサイトベクトルｒに対応する。フィルタ係数Ｗ（ｒ）は、全ての種類の方向におけるフィーチャのフィルタリングを可能にするフライ（ｆｌｙ）において生成される。
【００２７】
（３）フィルタ生成手段
フィルタ生成手段は、次式
【００２８】
【数１】
2006516908.tif 000003
により与えられるフォームであることが可能であるフィルタリング関数ｇにより編成されている。
【００２９】
この実施例に従って、フィルタリング生成手段は、Ｗ（ｒ）の重みにより近傍Ｎ（ｘ）の範囲内で強度Ｉ（ｘ＋ｒ）の入力ピクセル（ｘ＋ｒ）全てにおいて実行される正規化された局所的重み付け合計をもたらすフィルタを生成する傾向にある。正規化は信号の平均を維持するために用いられる。正規化は、サイトの近傍Ｎ（ｘ）のサポートＳに対してＷ（ｒ）の重みの合計により上記の重み付けされた合計を分割することに一致する。
【００３０】
例えば、図３Ｃを参照するに、図３Ａ及び図３Ｂにより表されているような、スカラ重み付け係数Ｗ１及びＷ２を用いて、方向付けされたフィルタカーネル３１を生成する。スムージングフィルタは、スカラ重み付け係数Ｗ１が計算されるガウススカラｆ１の標準偏差値σに依存するｅ１に沿ってサポートの長さを、そして、スカラ重み付け係数Ｗ２が計算される関数ｆ２のキャナルの幅に依存するｅ２に沿ってサポートの長さを有する。カーネルの各々の側に配置されたＷ２の負の係数は、本発明にしたって生成されるフィルタによりもたらされるエンハンスメントの強さを決定する。
【００３１】
図３Ｃに示すように、この合計１５の操作は、画像の方向付けされたフィーチャをフィルタリングするために用いられるフィルタカーネル３１に対して正確な形状を生成する傾向にある。本発明に従って、フィルタカーネルは、現在推定されている方向ｅ１乃至ｅｄに沿って方向付けされる。更に、フィルタカーネルは、どのようなフィルタリング方向付け角度であっても形状が変わらない、計算されたスカラ重み付け係数Ｗ１及びＷ２を用いることにより生成される正確な形状を示している。
【００３２】
フィルタ係数Ｗ（ｒ）はフライにおいて生成されるため、合成手段は、所定の方向の集合を用いるカーネルの特定のフィルタバンクを生成することはない。そうではなく、本発明のフィルタリング手段は、全ての方向の種類におけるフィーチャのフィルタリングを可能にする。
【００３３】
フィルタリング方向付け角度の関数におけるフィルタサポート形状が不変であることは、本発明独自の非常に重要で、非常に有利な結果である。
【００３４】
画像強度が多成分信号又はベクトルである場合、合成式（１）は尚も適切である。全ての信号成分が同じ方向を有する場合、この式は重み付けされたベクトルの和を与える。例えば、信号が赤色、青色及び緑色成分を有する場合、前記信号成分は同じ方向を有する必要がある。前記信号成分が同じ方向を示さないとき、その場合、本発明のフィルタは、信号の成分の各々に独立して用いられることが可能である。１つの方向は各々の信号成分に対して推定され、重み付け係数Ｗ（ｒ）の１つの集合は各々の成分及び各々の画像ポイントに対して更に推定される。それ故、式（１）は、各々の信号成分に対して独立に適用される。
【００３５】
４）有利点
この画像処理システムは、図３Ａ乃至３Ｃで示すように、方向付けされたガウスカーネルを有するある典型的な目標とされたエンハンスメントフィルタの正確な形状を複製することができる。それに加えて、本発明のシステムは、非常に速い、一般的なｄ次元適応フィルタシステムを有する。更に、そのシステムは、入力／出力に関する要求が最小になり、それ故、汎用のプロセッサの実行に対して非常に良好な候補になるように、実行されることができる。
【００３６】
このシステムは、方向推定手段の選択に関していずれの複雑性を要求しない。その選択はユーザ次第である。方向予測手段は、簡単な勾配計算、構造のテンソルの固有ベクトルの非常に緻密な計算又は重要な曲率を与えるＨｅｉｓｓｅｎ関数に基づくことが可能である。
【００３７】
フィルタカーネルＷ（ｒ）は、全ての種類の方向におけるフィーチャのフィルタリングを可能にするフライにおいて生成される。所定の方向の集合を有するフィルタバンクはない。
【００３８】
そのシステムは、実行が特に簡単であるスカラ積及びスカラ関数を基本的に用いる。スカラ積を使用することにより、各々の更なる積に対して簡単な補足の加算を用いてインクリメント方法で推定することが可能であるため、特に速く結果を生成することができる。
【００３９】
重み付けされたスカラ関数は、サイト生成において用いられるフィルタの寸法に関連する寸法にのみ適用されるため、非常に小さいテーブルを用いて、簡単に表形式にすることが可能である。実際には、スカラ積ｆｉ（＜ｅｉ，ｒ＞）は前記フィルタサポートの半径より小さい。それ故、表形式にされた関数は、非常に小さいサポートに対応する少ないポイントに適用される。
【００４０】
結合関数Πは、特に、ｄ＝２であり、Πが積であって、それ故、２つの項の積である場合に、非常に単純であることが可能である。この単純な結合関数Πを適用した後、次の処理は、簡単な正規化された重み付け合計である。
【００４１】
それ故、本発明に従ったフィルタ生成及びフィルタリング処理の総コストは極めて小さい。このような小さいコストにより、図３Ａ乃至３Ｃに示すように、適切に重み付けされた関数ｆｉが選択されることを条件として、本発明のシステムが非常に興味深いフィルタカーネルの形状を生成できないようにされることはない。
【００４２】
本発明に従ったフィルタ生成手段は、いずれの中間メモリ手段を必要としない。全ての計算は連続的に実行される。プロセッサは計算段階において非常に効率的であり、メモリからのデータの抽出において低い効率を示すが、本発明のシステムは、コンピュータに関連付けるために非常に適切である。
【００４３】
本発明のフィルタは空間領域に適用されることが可能である。しかしながら、いずれの次元の数ｄに適用可能であり、決定される方向に対して特定の技術を課すことがないため、本発明のシステムは、コンピュータに関連付けるために非常に適する。
【００４４】
５）画像処理方法
図４を参照するに、上記のシステムにより処理される、次元数ｄの次元において画像データを処理するための多次元適応方向付けフィルタを生成するため画像処理方法は：
ポイントの近傍Ｎ（ｘ）において規定されたサイトベクトルｒの数ｎにより方向付けされたベクトル基準のベクトルｅ１乃至ｅｄの数ｄのスカラ積＜ｅ１，ｒ＞乃至の数ｄを、画像の各々のポイントに対して計算する段階であって、スカラ積は、重み付けされるスカラ係数Ｗ１（ｒ）乃至Ｗｄ（ｒ）の数ｄを生成するために重み付け関数ｆ１乃至ｆｄの数ｄによりそれぞれ重み付けされる、段階と；
適応方向付けフィルタカーネル［Ｗ（ｒ）］を規定する前記近傍Ｎ（ｘ）に対して１つのスカラ重み係数Ｗ（ｒ）の集合を生成するための重み付けスカラ係数Ｗ１（ｒ）乃至Ｗｄ（ｒ）を段階Πにおいて結合させる段階と；
適応方向付けフィルタカーネル［Ｗ（ｒ）］を構成する、１つのスカラの、重み係数Ｗ（ｒ）の集合を用いて、近傍Ｎ（ｘ）に対して規定される画像データＩ（ｘ＋ｒ）の組み合わせからフィルタリング画像データｇ（ｘ）を生成するための関数ｇにより画像データをフィルタリングする段階と；
を有する。
【００４５】
特に、この方法は：
ベクトルｅ１乃至ｅｄの数ｄの方向付けされた直交ベクトル基準を各々の画像ポイントにおいて生成するための方向推定１０の段階；
各々の画像ポイントの周りのｎ個のポイントの近傍Ｎ（ｘ）により構成される局所的ベクトルサポートに対してｎ個のサイトベクトルを提供するためのサイトベクトル生成２０の段階；及び
ｎ個のサイトベクトルｒにより直交ベクトル基準のベクトルｅ１乃至ｅｄのｄ個のスカラ積＜ｅｉ，ｒ＞の計算、並びにスカラ重み付け関数ｆ１乃至ｆｄの数ｄによりスカラ積＜ｅｉ，ｒ＞を重み付けする段階；
を有する。
【００４６】
この方法に従って、１つのスカラの、重み係数Ｗ（ｒ）を生成するための結合手段Πはｄ個の項の積であり、ベクトルの方向付け基準のベクトルは、構造のテンソルの又はＨｅｓｓｉｅｎの固有ベクトル又は勾配推定に基づいて方向の推定を有する方向推定段階１０により生成され、重み付け関数は、出力がキャナル内部において略０の値に対して正である、キャナルを越えたキャナルのどちらかの側においては負である対称関数及び／又はガウス関数を有する。
【００４７】
６）医療用観察システム及び装置
上記の手段及び段階は、本発明の観察システムにおいて実行されることができる。図５は、医療用検査装置に組み込まれる、本発明に従った画像観察システムの実施形態の基本的構成要素を示している。医療用検査装置１５１は、患者がのるベッド１１０又は画像化装置に対して患者を配置するための他の要素を有することが可能である。医療用画像化装置１５１は、Ｘ線又は超音波装置のような他の医療用画像化装置又はＣＴスキャナであることが可能である。装置１５１により生成された画像データは、方法の段階を実行する汎用コンピュータのようなデータ処理手段１５３に供給される。データ処理手段１５３は、ユーザがシステムと対話できるように動作可能である、モニタ１５４のような可視化装置、キーボード１５５、及びマウス１５６又はポインティング装置のような入力装置等と繋がっている。データ処理装置１５３は、本発明に従った医療用画像データを処理する方法を実行するようにプログラムされている。特に、データ処理装置１５３は、その方法の段階を実行するように、計算手段及びメモリ手段を有する。その方法を実行するために予めプログラムされた命令を有するコンピュータプログラムプロダクトが又、実行されることが可能である。
【００４８】
上記の説明及び図面は本発明を制限するのではなく、例示するものである。同時提出の特許請求の範囲に包含される多くの変形があることは明らかである。更に、本発明において、ディスプレイのための画像データを生成することに関して説明したが、本発明は、ディスプレイ装置におけるディスプレイ及びプリンティングを含むがそれらに限定されない、画像データの可視化のいずれの形態を実質的に網羅することが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】画像視聴システムの手段を示す機能的ブロック図である。
【図２Ａ】サイトベクトルの生成について示す図である。
【図２Ｂ】サイトベクトルの生成について示す図である。
【図２Ｃ】サイトベクトルの生成について示す図である。
【図３Ａ】ガウス重み付け関数ｆ１を表す図である。
【図３Ｂ】ラプラシアン重み付け関数ｆ２を表す図である。
【図３Ｃ】ガウス重み付け関数及びラプラシアン重み付け関数に基づいて二次元方向付けカーネルの集合を表す図である。
【図４】本発明の視聴システムにより実行される段階を示す図である。
【図５】本発明に従った医療用装置及び視聴システムの機能的ブロック図である。
【図１】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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