(57)【要約】【解決手段】イマージャー内の相関ノイズを削減するための方法及び装置が開示される。画素補正値を決定するための方法が説明される。イマージャーによって生成されるデータ内の相関ノイズは、表示される前に画像データを調節するよう画素補正値を適用することによって削減される。
2004524901.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データ内の相関ノイズを削減するための方法であって、
映像装置から相関データのセットを受信する工程であって、相関データのセットは現画像フレームに対する２つ若しくはそれ以上の相関画像画素のセットに対応するところの工程と、
相関データのセットに対する合成値を決定する工程と、
先行画像フレームからの２つ若しくはそれ以上の相関画像画素のセットに対応する先の合成値を受信する工程と、
現画像フレームに対する２つ若しくはそれ以上の相関画像画素のセットに対する新しいフィルタされた合成値を決定する工程と、
現画像フレームに対する２つ若しくはそれ以上の相関画像画素のセットに対する新しいフィルタされた合成値に基づいて画素補正値を決定する工程と、
現画像フレームに対する２つ若しくはそれ以上の画像画素のセット内の相関ノイズを削減するために相関データのセットへ画素補正値を適用する工程と、
から成る方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、新しいフィルタされた合成値は先行画像フレームに対する先の合成値に対応する再帰的フィルタリングに基づいている、ところの方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、新しいフィルタされた合成値は
Ri＝βSi(n)+αRi(n-1)
によって決定され、ここでRi(n)は現画像フレームn内の画素iに対する新しいフィルタされた合成値であり、Ri(n-1)は先行画像フレーム(n-1)に対する先の合成値であり、αは再帰的フィルタ端数であり、β＝１−αである、ところの方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法であって、現画像フレームに対する２つまたはそれ以上の相関画像画素のセットに対して新しいフィルタされた合成値を決定する際に、先行画像フレームから２つまたはそれ以上の相関画像画素のセットに対応する先の合成値の相対的重みを確立するために重み因子が適用される、ところの方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、重み因子は静的ではない、ところの方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、もし現画像フレームに対して過剰ノイズが予測されれば、重み因子が変化する、ところの方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、重み因子は検出される過剰ノイズの量に基づいて変化する、ところの方法。
【請求項８】
請求項６に記載の方法であって、もし合成値と先行画像フレームに対する先の合成値との間の差の絶対値が閾値Tを超えれば、過剰ノイズが予測される、ところの方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法であって、閾値Tは、
T＝ｍσ
により決定され、ここで、σは標準偏差であり、mはノイズ因子である、ところの方法。
【請求項１０】
請求項６に記載の方法であって、重み因子に対して２つの交代値が存在し、２つの交代値はより大きい重み因子及びより小さい重み因子とから成り、より小さい重み因子は過剰ノイズが予測されれば選択され、より大きい重み因子は過剰ノイズが予測されなければ選択される、ところの方法。
【請求項１１】
請求項５に記載の方法であって、重み因子は所定のオフセットに基づいて変化する、ところの方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法であって、相関データのセットに対する合成値はすべての相関データのセットより少ない相関データに基づいて決定される、ところの方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、相関データのセットからのデータの項目はデータの項目が閾値を超えていれば合成値を計算するのに含まれない、ところの方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、閾値は現画像フレームの内容に基づいて動的に変化する、ところの方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の方法であって、データの項目はデータの項目が閾値より大きければ合成値を計算するのに含まれない、ところの方法。
【請求項１６】
請求項１に記載の方法であって、合成値は平均値である、ところの方法。
【請求項１７】
請求項１に記載の方法であって、合成値は中央値である、ところの方法。
【請求項１８】
請求項１に記載の方法であって、現画像フレームに対する２つまたはそれ以上の相関画像画素のセットは一行の画素に対応する、ところの方法。
【請求項１９】
請求項１に記載の方法であって、画素補正値は、
Δi(n)＝Ri(n)-Si(n)
によって決定され、ここでΔi(n)は現画像フレームnの２つまたはそれ以上の相関画像画素iのセット内の各画素に対する画素補正値であり、Ri(n)は新しいフィルタされた合成値であり、Si(n)は合成値である、ところの方法。
【請求項２０】
請求項１に記載の方法であって、映像装置はｘ線イマージャーから成る、ところの方法。
【請求項２１】
画像データ内の相関ノイズを削減するための装置であって、
映像装置から相関データのセットを受信するための入力であって、相関データのセットは現画像フレームに対する２つ若しくはそれ以上の相関画像画素のセットに対応するところの入力と、
メモリであって、先行画像フレームからの２つまたはそれ以上の相関画像画素のセットに対応する先の合成値を保存するように構成可能であり、現画像フレームに対する２つまたはそれ以上の相関画像画素のセットに対する新しいフィルタされた合成値を保存するよう構成可能である、ところのメモリと、
相関データのセットに対する合成値を生成するよう、新しいフィルタされた合成値を生成するよう、かつ現画像フレームに対する２つまたはそれ以上の相関画像画素のセットに対する新しいフィルタされた合成値に基づき画素補正値を生成するよう構成されたプロセッサコンポーネントから成るノイズ削減処理モジュールと、
画素補正値に基づいて相関データの調節されたセットを出力するための出力と、
から成る装置。
【請求項２２】
請求項２１に記載の装置であって、ノイズ削減処理モジュールはプログラム可能な論理デバイスから成る、ところの装置。
【請求項２３】
請求項２２に記載の装置であって、プログラム可能な論理デバイスはフィールド・プログラマブル・ゲートアレイである、ところの装置。
【請求項２４】
請求項２１に記載の装置であって、ノイズ削減処理モジュールは汎用コンピュータを使って実行される、ところの装置。
【請求項２５】
請求項２１に記載の装置であって、新しいフィルタされた合成値はすべての先行画像フレームに対する先の合成値に対応する再帰的フィルタリングに基づいている、ところの装置。
【請求項２６】
請求項２５に記載の装置であって、新しいフィルタされた合成値は
Ri＝βSi(n)+αRi(n-1)
によって決定され、ここでRi(n)は現画像フレームn内の画素iに対する新しいフィルタされた合成値であり、Ri(n-1)は先行画像フレーム(n-1)に対する先の合成値であり、αは再帰的フィルタ端数であり、β＝１−αである、ところの装置。
【請求項２７】
請求項２５に記載の装置であって、現画像フレームに対する２つまたはそれ以上の相関画像画素のセットに対して新しいフィルタされた合成値を決定する際に、先行画像フレームから２つまたはそれ以上の相関画像画素のセットに対応する先の合成値の相対的重みを確立するために重み因子が適用される、ところの装置。
【請求項２８】
請求項２７に記載の装置であって、もし現画像フレームに対して過剰ノイズが予測されれば、重み因子が変化する、ところの装置。
【請求項２９】
請求項２８に記載の装置であって、重み因子は検出される過剰ノイズの量に基づいて変化する、ところの装置。
【請求項３０】
請求項２８に記載の装置であって、もし合成値と先行画像フレームに対する先の合成値との間の差の絶対値が閾値Tを超えれば、過剰ノイズが予測される、ところの装置。
【請求項３１】
請求項２９に記載の装置であって、重み因子に対して２つの交代値が存在し、２つの交代値はより大きい重み因子及びより小さい重み因子とから成り、より小さい重み因子は過剰ノイズが予測されれば選択され、より大きい重み因子は過剰ノイズが予測されなければ選択される、ところの装置。
【請求項３２】
請求項２１に記載の装置であって、相関データのセットに対する合成値はすべての相関データのセットより少ない相関データに基づいて決定される、ところの装置。
【請求項３３】
請求項３２に記載の装置であって、相関データのセットからのデータの項目はデータの項目が閾値を超えていれば合成値を計算するのに含まれない、ところの装置。
【請求項３４】
請求項３３に記載の装置であって、閾値は現画像フレームの内容に基づいて動的に変化する、ところの装置。
【請求項３５】
請求項３３に記載の装置であって、データの項目はデータの項目が閾値より大きければ合成値を計算するのに含まれない、ところの装置。
【請求項３６】
請求項２１に記載の装置であって、合成値は平均値である、ところの装置。
【請求項３７】
請求項２１に記載の装置であって、合成値は中央値である、ところの装置。
【請求項３８】
請求項２１に記載の装置であって、現画像フレームに対する２つまたはそれ以上の相関画像画素のセットは一行の画素に対応する、ところの装置。
【請求項３９】
請求項２１に記載の装置であって、画素補正値は、
Δi(n)＝Ri(n)-Si(n)
によって決定され、ここでΔi(n)は現画像フレームnの２つまたはそれ以上の相関画像画素iのセット内の各画素に対する画素補正値であり、Ri(n)は新しいフィルタされた合成値であり、Si(n)は合成値である、ところの装置。
【請求項４０】
プロセッサによって使用可能な媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、該媒体にはプロセッサによって実行される一連の命令が保存されており、それによってプロセッサは画像データ内の相関ノイズを削減するための処理方法を実行するところのコンピュータプログラム製品であって、該処理方法は、
映像装置から相関データのセットを受信する工程であって、相関データのセットは現画像フレームに対する２つ若しくはそれ以上の相関画像画素のセットに対応するところの工程と、
相関データのセットに対する合成値を決定する工程と、
先行画像フレームからの２つ若しくはそれ以上の相関画像画素のセットに対応する先の合成値を受信する工程と、
現画像フレームに対する２つ若しくはそれ以上の相関画像画素のセットに対する新しいフィルタされた合成値を決定する工程と、
現画像フレームに対する２つ若しくはそれ以上の相関画像画素のセットに対する新しいフィルタされた合成値に基づいて画素補正値を決定する工程と、
現画像フレームに対する２つ若しくはそれ以上の画像画素のセット内の相関ノイズを削減するために相関データのセットへ画素補正値を適用する工程と、
から成る、ところのコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はフラットパネルイマージャーのような画像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
イマージャーは、イマージャーにおける放射の検出されたパターンに基づいて画像が形成されるところの、映像される物の方向からの可視光またはｘ線のような電磁放射を受信する装置である。フラットパネルイマージャーは、検出エレメントのマトリクス／アレイから成るタイプのイマージャーであり、各検出エレメントは画像を再構成するのに使用可能な画像データの分離要素を与える。可視光感知イマージャーに対し、各検出エレメントは光感知素子から成る。ｘ線感知イマージャーに対し、各検出エレメントはｘ線感知素子から成る。
【０００３】
図１は、フラットパネルイマージャー用の電気部品のひとつの構成を示し、電圧、電流またはイマージャーの検出エレメントによって放出される電荷を送信するための選択可能な配線接続が図示されている。図１のイマージャー内の画像エレメント104の各々は、可視光の入力に応答して電気信号を生成するフォトダイオード106から成る。薄膜N型FETのようなトランジスタ108が画像エレメント104のスイッチングエレメントとして機能する。画像エレメント104から画像データを取り込むよう所望されるとき、制御信号114がトランジスタ108のゲートを選択するようゲートドライバ112へ送られる。フォトダイオード106からの電気信号はライン116を通って電荷増幅器110へ送られる。電荷増幅器110の出力は他の画像処理／ディスプレイ用のサンプル及びホールドステージへ送られる。図１は４つの画像エレメントしか示していないが、典型的なフラットパネルイマージャーはしばしばイマージャー装置のサイズ及び解像度に依存して多くの画像エレメントを含む。
【０００４】
多くのイマージャーは相関した方法で複数の画像エレメントから画像データの同時サンプリングを実行する。例えば、図１のイマージャーは、画像エレメントのすべての行から同時に画像データを集める。完全な画像フレームを形成するために、画像用のすべての行がサンプリングされるまで、各行の画像データは行毎に集められる。画像エレメントの一行に対する画像データを得るために、同じ行の画像エレメント用のすべてのスイッチングトランジスタがゲートドライバ112から延びる同じ制御ラインに接続される。画像エレメントの特定の行に対する画像データが所望される場合、画像エレメントの所望の行に対するトランジスタゲートを選択するよう制御信号114がゲートドライバ112へ送られる。画像エレメントのすべての行からの電気信号は、対応する電荷増幅器へ送られ、それは信号データを次のサンプリングステージへ出力する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
図１のフォトダイオードは画像エレメントアレイに対して逆バイアス電圧を供給するよう共通ノード122へ結合される。ゲートドライバ12はゲート制御ラインを駆動するための低ゲート電圧を供給するようノード124へ結合される。各画素エレメントに対して、ゲート制御ラインに対するCgd及び共通アレイバイアスラインに対するCadのような寄生容量がイマージャー内に存在する。各増幅器は、低ゲート電圧及びアレイバイアス電圧で存在するACノイズを容量の比率に依存して増す。もし画像データのすべての行が同時にサンプリングされれば、その行内の画素ごとに同じノイズオフセットが存在し、それによって最終画像内の画素の対応する行は画素の他の行と著しく異なって現れる。低ゲート電圧及びアレイバイアス電圧が一行のデータに対するすべての増幅器に対して共通であるため、このタイプの画像アーチファクトが図１の例において作成される。
【０００６】
図２(a)はｘ線イマージャー装置を使って捕捉されたｘ線画像200の例を示す。図２(b)は画像アーチファクトの例を有する図１のｘ線画像200を示す。画像アーチファクト204は、画素の影響される行内の画素強度が画像の他の行の画素強度より低くなるようにするラインノイズの例である。したがって、画像アーチファクト204に対応する画素の行は他の画像行より比較的暗く見える。画像アーチファクト206は影響される行内の画素強度が画像の他の行より高くなるようにするラインノイズの例である。したがって、画像アーチファクト206に対応する画素の行は他の画像行より比較的明るく見える。ランダム画素ノイズと比べ、この相関ラインノイズはしばしば比較的より視覚的で画像品質を大きく損なう。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、相関ノイズを削減するための方法及び装置に関する。発明の態様に従い、本発明は、表示され始める前に画像データを調節するのに使用される画素補正値を決定することによって、イマージャーによって生成されたデータ内の相関ノイズを削減する。発明の実施例において、付与の画像フレーム内の相関画素の各セットは、先行フレームからの相関画素の同じセットに対するひとつまたはそれ以上の合成画像値と比較される合成画像値を与えるよう吟味される。先行画像フレームに対する相関画素のセットに対する合成画像値を表す単一の合成画像値が生成される。現フレームに対する合成画像値は最終画像内の相関ノイズを減少させるのに画素補正が必要かどうかを決定するために、先行フレームに対する合成画像値と比較される。もし画素補正が必要であれば、表示される前に相関画素のセットが調節される。本発明の態様、目的及び利点の詳細は以下の詳細な説明及び図面に記述されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明は、電子イマージャーによって生成される画像内の相関ノイズを削減するための方法及び装置に関する。相関ノイズそれ自身はイマージャーにおいて一緒にサンプリングされる画像エレメント間の相関に基づいて現れる。ラインノイズは相関的な方法でサンプリングされる画素の完全なラインから生じる。
【０００９】
本発明は相関ノイズを削減するべく画素の各相関群内の画素に対する画像値を調節するための方法及び装置を与える。発明の態様に従って、付与の画像フレーム内の相関画素の各セットは先行フレームからの相関画素の同じセットに対するひとつまたはそれ以上の合成画像値と比較される合成画像値を与えるべく吟味される。先行画像フレームに対する相関画素のセットに対する合成画像値を表す単一の合成画像値が生成される。最終画像内の相関ノイズを削減するのに画素補正が必要かどうかを決定するために、現フレームに対する合成画像値は先行フレームに対する合成画像値と比較される。もし画素補正が必要であれば、相関画素のセットは表示される前に調節される。
【００１０】
本発明を説明するために、以下はイマージャーからの画像画素データの全行または列に対して発生するライン相関ノイズを削減するための方法及び装置に関する説明である。本発明は画素のラインに加えて関連画素の他の群または部分にも適用される。例えば、もしノイズがあるラインの一部にのみ存在すれば、本発明は過剰ノイズを含むラインのその部分のみに適用される。他の例として、本発明は相関画素のブロックに関連するノイズをアドレスするのに使用される。
【００１１】
図３は本発明の実施例に従う、ライン相関ノイズを削減するための方法のフローチャートを示す。302において、当該方法はイマージャーからのデータの完全な一行を受信する。合成値がデータの受信した行に対して決定される。合成値は群を表すのに使用される画素データの相関群から導出されるあらゆる値である。合成値を決定するためのアプローチの例は、データの群内の値に対する平均、中央値、部分平均、または部分中央値を計算することを含む。一行のデータに対する画像値のライン平均は、画素データの受信した行に対する合成値を形成しながら、ステップ304において計算される。実施例において、画素の付与の行に対する線平均Si(n)は以下に基づく個々の画素強度から計算される。
【００１２】
【数１】
2004524901.tif 000003
ここでiは行番号、jは列番号、nはフレーム番号、Xは行内の画素数である。
【００１３】
次に、当該方法は先行画像フレームに対する画素の同じ行に対する先の再帰的にフィルタされた(recursively filtered)ライン平均値を検索する（306）。先の再帰的にフィルタされたライン平均値は現画像フレームに対する新しい再帰的にフィルタされたライン平均値を生成するのに使用される（308）。実施例において、再帰的フィルタは以下のように適用される。
【００１４】
【数２】
2004524901.tif 000004
ここでRi(n)は現フレームn内の行iに対する新しい再帰的にフィルタされたライン平均値であり、Ri(n-1)は先行フレームに対する再帰的にフィルタされたライン平均値であり、αは再帰的フィルタ端数、β＝１−αである。
【００１５】
再帰的フィルタ端数αはRi(n)の現在値を決定する際に、現在及び先行フレームに対するライン平均の相対的重みを決定するのに適用される。αの値が大きくなるほど、先行フレームに対するライン平均値により大きな相対的強調または重みが置かれる。より大きい値のαはより高いレベルのラインノイズ低減を生じさせるが、画像フレーム内の物体移動のため不鮮明画像を引き起こす。本発明で使用されるαの最適値は特定の画像及び本発明が適用される応用に依存する。概して、αの値は、本発明を比較的均一な強度値を有する画像に適用する際、比較的より大きくなる。αの値は、本発明を強度値の重大な非均一領域を有する画像に適用する際、比較的小さい。
【００１６】
本実施例において、連続する最初のフレームに対しては再帰的フィルタ計算または補正は為されない、すなわちRi(1)＝Si(1)である。変形的に、連続する最初のフレームに対する再帰的フィルタ計算は歴史的データまたは構築されたデータモデルに基づいて実行される。
【００１７】
再帰的フィルタリングの他に別のフィルタリングアプローチが本発明において採用され得ることに注意すべきである。例えば、先行画像フレーム毎のすべての画像データはメモリ内に保存され、現画像フレームに対する新しいフィルタされた合成値を決定するために合成値（例えば、平均）を与えるのに使用される。他の例として、最新のｘ個の画像フレームに対する画像のみがメモリ内に保存され、現画像フレームに対する新しいフィルタされた合成値を決定するために合成値を与えるのに使用される。さらに、現画像フレームに対する新しくフィルタされた合成値を引き出すために先行画像フレームに対するひとつまたはそれ以上のフィルタされていない合成値も使用される。再帰的フィルタリングを使用するひとつの利点は、他の先行画像フレームに対する画像データを考慮しながら、たったひとつの先行画像フレームに対する画像データが保存される必要があるので、このアプローチは比較的メモリの要求度が低い点である。
【００１８】
次に当該方法はライン相関ノイズを削減するべく現フレーム内の画素の行に対する画素強度値を調節するため適用される画素補正値を生成する（310）。実施例において、画素補正値はライン平均と新しい再帰的にフィルタされたライン平均値との間のオフセットである。
【００１９】
【数３】
2004524901.tif 000005
ここで、Δi(n)は画像フレームnの行i内の各画素に対する画素補正値であり、Ri(n)はステップ308において決定された新しい再帰的にフィルタされたライン平均値であり、Si(n)はステップ304で決定されたライン平均値である。
【００２０】
実施例においてn≧2に対し、行内の各画素は以下のように補正される（312）。
【００２１】
【数４】
2004524901.tif 000006
ここでPRij(n)は画像フレームnの列jの行iに対する補正された画素値である。行内の各調節された画素はディスプレイ用に出力される（314）。
【００２２】
図４は本発明のこの態様を示す。画像フレーム404はディスプレイ用に処理されている現画像フレームを表す。画像フレーム404は６つの画像画素410、411、412、413、414、及び415を有する行406を含む。これらの画素に対する画素強度値は以下の通りである。画像画素410の強度＝200、画像画素411の強度＝190、画像画素412の強度＝190、画像画素413の強度＝195、画像画素414の強度＝195、画像画素415の強度＝200。現画像フレーム404内の行406に対する平均画素強度値（ライン平均）は(200+190+190+195+195+200)/6)=195である。
【００２３】
画像フレーム402はすぐ先の画像フレームを表す。先行画像フレーム402内の行403は画像フレーム404内の行406と同じ行位置を有する。先行画像フレーム402内の行403は再帰的にフィルタされた平均値Ri(n-1)を有する。方程式２を使って、画像フレーム404内の行406に対する新しい再帰的にフィルタされた平均値Ri(n)は((1-α)*195)+((α)*Ri(n-1))であることがわかる。方程式３に基づいて、行406内の各画素に対する画像補正値はΔi(n)＝Ri(n)-195となる。この画素補正値は表示された画像フレーム420内に表示される調節された行422を形成するために行406内の各画素に適用される。
【００２４】
もし重み因子がα＝0.5に設定され、先行の再帰的にフィルタされた平均値Ri(n-1)＝185なら、新しい再帰的にフィルタされた平均値Ri(n)＝190であることがわかる。行406に対する実際のライン平均が195であることを思い出せば、それはこの再帰的にフィルタされた平均値より大きい。したがって、ラインノイズにより行406内の画素は大きすぎる強度値を有するようになった。この状況において、画素補正値Δi(n)=Ri(n)-195は(-5)に等しい。この画素補正値(-5)は表示された画像フレーム420の行422内の画素強度値を形成するよう行406内の各画素410〜415へ付加される（すなわち、画素値（195、185、185、190、190、195））。
【００２５】
もし重み因子がα＝0.5に設定され、先行の再帰的にフィルタされた平均値Ri(n-1)＝20
5なら、新しい再帰的にフィルタされた平均値Ri(n)＝200であることがわかる。行406に対する実際のライン平均が195であることを思い出せば、それはこの再帰的にフィルタされた平均値より小さい。したがって、ラインノイズにより行406内の画素は小さすぎる強度
値を有するようになることが可能である。この状況において、画素補正値Δi(n)=Ri(n)-195は(+5)に等しい。この画素補正値(+5)は表示された画像フレーム420の行422内の画素強度値を形成するよう行406内の各画素410〜415へ付加される（すなわち、画素値（205、195、195、200、200、205））。
【００２６】
図５は本発明の実施例を実施するのに使用されるアーキテクチャーを示す。イマージャー502は映像されるべき物体に対応するデータを与える。行iに対応する行データ504はイマージャー502上の制御エレクトロニクスからノイズ削減処理モジュール510へ送信される。実施例において、行データ504はバッファ506にバッファされる。変形的に、行データ504はバッファ506で保存されず、ノイズ削減処理モジュール510へ直接送られる。ノイズ削減処理モジュールは方程式１と一貫した方法で行データ504に対するライン平均値を生成するよう構成される。
【００２７】
メモリコンポーネント508は先行画像フレームの各行に対する再帰的にフィルタされた平均値を保存する。先行画像フレームの行iに対する再帰的にフィルタされた平均値を検索するために、メモリコンポーネント508とノイズ削減処理モジュールとの間にデータ経路512が存在する。ノイズ削減処理モジュール510は、方程式２と一貫した方法で現画像フレームの行iに対する新しい再帰的にフィルタされた平均値を生成するよう構成される。新しい再帰的にフィルタされた平均値をメモリコンポーネント508内に保存するためにデータ経路514が存在する。
【００２８】
ノイズ削減処理モジュール510は方程式３と一貫した方法で画素補正値を生成するよう構成される。ノイズ削減処理モジュール510は方程式４に記載されるように行データ504内の画素強度値を調節するよう構成可能である。補正された行データ516はディスプレイ装置518及び／またはデータ保存装置（図示せず）へ送信される。補正された行データ516はその後表示される。
【００２９】
実施例において、ノイズ削減処理モジュール510を含む図５に示されたいくつかまたはすべてのコンポーネントが、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（FPGA）のようなひとつまたはそれ以上のプログラム可能論理デバイスを使って実施される。イマージャーからの画像データのリアルタイム処理のために、ノイズ削減処理モジュール510を実行するのに好適にプログラム可能論理デバイスが使用される。変形的に、汎用コンピュータが図５に示されるアーキテクチャーを実施するようプログラム可能に構成される。
【００３０】
図６は本発明の他の実施例のフローチャートを示す。図６のアプローチはある状況下、特にある画像領域内のフレーム間ノイズがラインノイズを超えるところの画像に対し、及び／または画像ラインの減衰部分に対し目に見えるノイズの導入を生じさせる平均計算において大きな画素値が大きく重み付けされるところの画像に対して、より正確なノイズ削減をもたらす。この状況は例えば、非減衰ｘ線に対応する明るい領域を有するｘ線画像を捕捉する結果として起こる。図６のアプローチはそれを超えた画素がライン平均計算の間無視されるところの画素閾値を設定する。
【００３１】
図３の方法に類似して、図６の方法は一行の画像画素データを受信することによって始まる（602）。画素データが確立された画素閾値を超えるかどうかに関して決定がなされる。実施例において、画素値をふるいにかけるために高い画素閾値レベルのみが確立される。変形的に、高低両方の閾値が確立されてもよく、または低い画素閾値のみが確立されてもよい。例えば、もし高い画素閾値Tpのみが確立されれば、画素値が高い閾値Tpより小さいかまたは等しい場合（Pij≦Tpのみ、ライン平均を決定するために付与の画素値Pijが方程式１の計算に含まれる（606）。もし確立された画素閾値を超える画素値がなければ、行に対するすべての画素データがライン平均を計算するために含まれる（608）。
【００３２】
図６の方法の残りのステップは図３の方法と同様に進行し、そこで先行画像フレーム内の同じ行に対する再帰的にフィルタされたライン平均がメモリから検索される（610）。先のフィルタされたライン平均値は現フレーム内の行に対する新しい再帰的にフィルタされたライン平均値を計算するのに使用される（612）。画素補正値が決定され（614）、それがディスプレイ装置またはデータ保存装置に送られる（618）前に現フレームの行内の画素値に適用される（616）。
【００３３】
実施例において、画素閾値の値は静的に確立されず、動的でかつ画像内容に依存する。もし画素閾値が動的であれば、それは概してゆっくり変化していかなければならず、したがってリアルタイムのフレーム毎の計算として考えられるよりもバックグランドタスクとしてその計算が実行されるような方法で実行される。
【００３４】
付録Aは高い画素閾値Tpを計算するための本発明の実施例用のCプログラム言語のプログラムリストを開示する。付録Aのアプローチは、ｘ線画像に対する非減衰ｘ線の発現に対応するヒストグラムの最小に閾値を設定する。付録Aのプログラムリストにおいて、最大画素値に依存して10〜40ビンで粗いヒストグラムのみが生成される。小さい画素値で始まる所望の最小値の探索が為される。画素の総数のある端数（今はプログラムリスト内で0.33に設定されている）より小さいものを含む発見された最小値は拒絶される。ヒストグラム内の最大画素カウント値またはすでに探索された部分内の最大値の0.5倍より大きな画素カウント値を有するあらゆる浅い最小値もまた拒絶される。
【００３５】
図７(a)は、再帰的フィルタ端数αが静的に確立されるのではなく、調節された画像データ内でより正確なノイズ削減を与えるよう修正されるところのアプローチを表す。比較的大きい値のαは大きなラインノイズ削減をもたらす。しかし、もしαの値が大きすぎて設定されると、強度シフトのような過剰な付加的画像ノイズが補正された画像内に現れる。図７(a)の方法において、αの２つの値が定義され、第１の値αlowは第２の値αhighより低い。このアプローチは付与のライン内のノイズが閾値を超えると予測されるとき、より小さい値αlowを適用する。当該方法は、現画像フレームに対するデータの一行を受信することに始まり（750）、行データに対するライン平均を計算し（750）、先行画像フレームからの行に対する再帰的にフィルタされたライン平均を検索する（754）。
【００３６】
方法はライン内の予想ノイズが付与の閾値を超えるかどうかを決定する（756）。過剰ノイズ、例えば強度シフトが補正された画像内に現れるかどうかを決定するためのひとつのアプローチは、実際のライン平均値と先行画像フレーム内の行に対する再帰的にフィルタされたライン平均との間の差を計算することである。もしこの差の絶対値が付与の閾値Tを超えれば、より小さい重み値αlowが選択される（760）。もしこの差の絶対値が閾値Tを超えないならば、より大きい重み値αhighが選択される（758）。
【００３７】
選択されたαの値は現画像フレームに対する新しい再帰的にフィルタされたライン平均を計算するのに使用される（762）。その後画素補正値が決定され（714）、補正された行データをディスプレイ装置に送る（718）前に行データを補正する（716）のに使用される。
【００３８】
閾値Tはラインノイズに関連する。実施例において、Tの評価はオフセットキャリブレーションの間に実行され、閾値Tは以下のようにして計算される。
【００３９】
【数５】
2004524901.tif 000007
ここで、σは平均標準偏差であり、mはノイズ因子であって実施例では３に設定される。ライン平均の標準偏差はN個のフレームのセットから以下のように計算される。
【００４０】
【数６】
2004524901.tif 000008
本実施例において、すべてのラインについて平均σiを計算する必要はない。
【００４１】
図７(b)は再帰的フィルタ端数αが静的に確立されず、調節された画像データ内の予測された増加ノイズに基づいて修正されるところの他のアプローチを表す。当該方法は現画像フレームに対するデータの一行を受信すること（702）に始まり、行データに対するライン平均を計算し（704）、先行画像フレームからの行に対する再帰的にフィルタされたライン平均を検索する（706）。
【００４２】
方法は、最初に選択された再帰的なフィルタ端数値αに基づいて現画像フレームに対する行に対する新しい再帰的にフィルタされたライン平均を決定する（708）。初期α値は大きなラインノイズ削減を与えるよう比較的大きくなるように選択される。しかし、もしα値が大きすぎて設定されると、過剰な付加的画像ノイズが補正された画像内に現れる。もし方法が過剰ノイズが補正された画像内に現れることを決定すれば（710）、現画像フレームに対する他の再帰的にフィルタされたライン平均を計算するために新しいα値が選択される（712）。実施例において、許容可能なノイズレベルが補正された画像に対して予測されるまで、このシーケンスは繰り返される。その後、画素補正値が決定され（714）、ディスプレイ装置へ補正された行データを送る（718）前に行データを調節するのに（716）使用される。
【００４３】
過剰ノイズ、例えば強度シフトが補正された画像内に現れるかどうかを決定するためのひとつのアプローチは、実際のライン平均値と行に対する再帰的にフィルタされたライン平均との間の差を計算することである。もしこの差の絶対値が付与の閾値Tを超えれば、小さい方のα値が選択される。変形的アプローチにおいて、実際のライン平均値と先行画像フレーム内の行に対する再帰的にフィルタされたライン平均との間の差が決定される。上記アプローチと同様に、この差の絶対値が閾値Tを超えれば、より小さい方のα値が選択される。
【００４４】
小さい方のα値は所定のオフセットに基づいている。変形的に、小さい方のα値は検出される過剰ノイズの量に基づいて動的に確立され、例えばもし閾値が小さいマージンだけ超えられればα値の変化は小さく、もし閾値が大きいマージンだけ超えられればα値の変化はより大きい。
【００４５】
実施例において、再帰的フィルタ端数値αはライン毎に変更されず、α値の変化が画素データの複数行に適用されるところのよりグローバルな方法で変更される。
【００４６】
画素データの一行に対する合成値を計算するために他のアプローチが使用され得る。図８はラインノイズ削減のための他の方法のフローチャートを示し、そこでは平均値の代わりに画素データの行に対する中央値が使用される。この方法は画素データの一行を受信することにより始まる（802）。画素データの行の中央画素値はステップ804で決定される。先行画像フレームに対する再帰的にフィルタされたライン中央値がメモリから検索される（806）。現画像フレームに対する新しい再帰的にフィルタされたライン中央値が、例えば方程式２を使って決定される（808）。現画像フレームに対する新しい再帰的にフィルタされたライン中央値に基づいて画素補正値が、例えば方程式３を使って計算される（810）。画素補正値は画像データの行に適用され（812）、その後画素データの調節された行が表示される（814）。
【００４７】
中央ライン値の使用は、一行の画素内に現れる極端な画素値、例えば非減衰ｘ線から生成されるｘ線画像の領域の固有の要因となる。本発明において、行に対する合成値を計算するかまたはノイズ削減計算を実行する前に行内の異なる画素に異なる重み因子を与えるために他の計算が採用されてもよい。
【００４８】
ここで説明された（例えば、図３、６、７及び８に関して説明された）方法は画像データ内の相関ノイズを減少させるために別々に実行されてもよい。変形的に、説明された方法のいくつかまたはすべてが互いに組み合わされて使用されても良い。
【００４９】
ここで説明された各々の方法はハードウエア（例えば、プログラム可能な論理デバイスまたは応用特定回路）、ソフトウエア（例えば、汎用コンピュータまたは専用のプログラム可能装置内の）、またはハードウエア及びソフトウエアの両方の組合せを使って実行されることに注意すべきである。さらに、発明はあらゆる適当な形式の処理装置または計算アーキテクチャーによって使用され、あらゆる適当な形式のコンピュータ使用可能な媒体上で実行される。
【００５０】
上記明細書の中で、発明は特定の実施例を参照して説明されてきた。しかし発明の思想及び態様から離れることなくさまざまな修正及び変更が為され得ることは明白である。例えば、発明は特に画像データのラインに対するノイズを削減することに関して説明されているが、発明はデータのラインに限定されず、画像データの他の量に対する相関ノイズを削減することに対して同様に適用される。さらに、発明はすぐ先の画像フレームに対する再帰的にフィルタされたライン平均との比較に関して説明されてきたが、同様の比較が個々のもっと先の画像フレームまたは他のより先の再帰的画像フレーム値に対して為されてもよいことに注意すべきである。さらに、ここで説明された処理フロー図に示された処理動作の特定の順序及び組合せは例示に過ぎず、発明は異なる若しくは付加的な処理動作、または処理動作の異なる組合せ若しくは順序を使って実行され得る。したがって、明細書及び図面は限定的な意味ではなく例証的な意味で見られるべきである。
【００５１】
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【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】図１は、イマージャーエレクトロニクスを略示したものである。
【図２】図２(a)はｘ線イマージャー装置によって生成されたｘ線画像の例を示し、図２(b)は画像アーチファクトを有する図２(a)のｘ線画像を示す。
【図３】図３は、本発明の実施例にしたがって相関ラインノイズを減少させる方法のフローチャートである。
【図４】図４は、本発明を一行の画像データに適用した様子を示す。
【図５】図５は、本発明の実施例において採用されるアーキテクチャーを示す。
【図６】図６は、本発明の実施例に従う、相関ラインノイズを削減するための変形的な方法のフローチャートである。
【図７（ａ）】図７(a)は、本発明の実施例に従う、相関ラインノイズを削減するための変形的な方法のフローチャートである。
【図７（ｂ）】図７(b)は、本発明の実施例に従う、相関ラインノイズを削減するための変形的な方法のフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の実施例に従う、相関ラインノイズを削減するための変形的な方法のフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７（ａ）】
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【図７（ｂ）】
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【図８】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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