УСТРАНЕНИЕ ШУМА В ОБЛАСТИ ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. Элемент (122) обработки данных изображения для обработки данных восстановленного объемного изображения от формирующего изображение сканнера, содержащий:
память (212) алгоритмов, включающую в себя один или более итерационных алгоритмов (214) устранения шума только в области изображения на основании минимизации штрафной функции Хьюбера; и
процессор (206), который устраняет шум в данных восстановленного объемного изображения исключительно в области изображения на основании одного из алгоритмов итерационной минимизации штрафной функции Хьюбера.
2. Элемент обработки данных изображения по п. 1, причем по меньшей мере один алгоритм включает в себя первое выражение, которое основано на минимизации штрафной функции Хьюбера, и который включает в себя первый параметр, который определяет уровень устранения шума.
3. Элемент обработки данных изображения по п. 2, причем первое выражение представляет собой выражение штрафной функции шума, которое соответствует штрафной функции Хьюбера и определяется в виде
,
где div означает оператор дивергенции, ∇ означает оператор градиента, u представляет очищенные от шума данные восстановленного объемного изображения и δ - свободная переменная, которая определяет уровень устранения шума.
4. Элемент обработки данных изображения по любому одному из п.п. 2 и 3, в котором по меньшей мере один алгоритм включает в себя второе выражение, которое включает в себя второй параметр, который определяет однородность устранения шума.
5. Элемент обработки данных изображения по п. 4, в котором второе выражение представляет ограничения данных восстановленного объемного изображения и определяется в виде
,
0
где β - свободная переменная, которая определяет однородность устранения шума, w представляет статистическое взвешивание, u представляет очищенные от шума данные восстановленного объемного изображения и u представляет изначально зашумленные и очищаемые от шума данные восстановленного объемного изображения.
6. Элемент обработки данных изображения по п. 5, в котором статистическое взвешивание определяется в виде
0
0
где y представляет соответствующие проекционные данные, выраженные как число зарегистрированных рентгеновских фотонов, и bp(y) - число зарегистрированных обратно спроецированных рентгеновских фотонов.
7. Элемент обработки данных изображения по п. 4, в котором алгоритм включает в себя суммирование первого и второго выражений.
8. Элемент обработки данных изображения по любому из п.п. 1-3, в котором процессор итерационно устраняет шум в данных восстановленного объемного изображения, пока не будет достигнуто одно из заданных чисел итераций, не истечет заданный период времени или не будет удовлетворена заданная допустимая ошибка для разностного значения между данными, произведенными последовательными итерациями.
9. Элемент обработки данных изображения по любому из п.п. 1-3, причем алгоритм не проецирует вперед данные восстановленного объемного изображения в проекционную область для любой итерации устранения шума.
10. Элемент обработки данных изображения по любому из п.п. 1-3, причем данные восстановленного объемного изображения создаются с проекционными данными, очищенными от шума исключительно в проекционной области.
11. Способ, содержащий этапы, на которых:
устраняют шум исключительно в области изображения посредством процессора (206) в данных восстановленного объемного изображения итерационным алгоритмом (214) устранения шума в области изображения, который основан на минимизации штрафной функции Хьюбера.
12. Способ по п. 11, дополнительно содержащий этапы, на которых:
используют алгоритм, который включает в себя выражение, которое основано на минимизации штрафной функции Хьюбера, которая определяется в виде
,
где div означает оператор дивергенции, ∇ означает оператор градиента, u представляет очищенные от шума данные восстановленного объемного изображения и δ - свободная переменная, которая определяет уровень устранения шума.
13. Способ по п. 11, дополнительно содержащий этап, на котором:
используют алгоритм, который включает в себя выражение, определяемое в виде
,
0
где β - свободная переменная, которая определяет однородность устранения шума, w представляет статистическое взвешивание, u представляет очищенные от шума данные восстановленного объемного изображения и u - представляет изначально зашумленные и очищаемые от шума данные восстановленного объемного изображения.
14. Способ по п. 13, дополнительно содержащий этап, на котором:
используют статистическое взвешивание, определяемое в виде
0
0
где y представляет соответствующие проекционные данные, выраженные как число зарегистрированных рентгеновских фотонов и bp(y) - число зарегистрированных обратно спроецированных рентгеновских фотонов.
15. Способ по п. 11, дополнительно содержащий этап, на котором:
используют выражение обновления, определяемое в виде
<mrow><msubsup><mi>u</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>k</mi></mrow><mi>n</mi></msubsup></mrow>
<mrow><msub><mi>v</mi><mi>P</mi></msub></mrow>
<mrow><msub><mi>W</mi><mi>P</mi></msub></mrow>
<mrow><msub><mi>W</mi><mrow><mi>s</mi><mi>u</mi><mi>m</mi></mrow></msub></mrow>
<mrow><msub><mi>W</mi><mi>P</mi></msub></mrow>
<mrow><msub><mi>d</mi><mi>P</mi></msub></mrow>
где n+1 представляет итерацию устранения шума,
представляет очищаемый от шума воксель, δ представляет параметр уровня устранения шума, β представляет однородность устранения шума, I представляет индекс вокселя, P - индекс,
представляет соседние воксели,
представляет веса соседних вокселей,
представляет сумму весов
и
представляет размер вокселя в определенном направлении.