[发明专利]用于减少图像去卷积的环状伪影的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及用于减少图像数据中的环状伪影(ringing artifact)的方法、用于执行该方法的步骤的计算机程序产品、用于减少图像数据中的环状伪影的系统以及包括用于环状伪影减少的系统的成像设备。具体地，本发明涉及图像去卷积(deconvolution)的环状伪影减少。

背景技术

当图像被摄取时，其可能由于例如手抖动等而被模糊。如果点扩散函数(PSF)是已知的，则去卷积方法可以应用于被模糊的图像以从模糊的图像恢复原始图像。然而，对于大多数图像去卷积，特别是如果频域中的点扩散函数具有空值(null)时，作为副作用产生环状伪影。

不同的方法被执行以减少图像去卷积的环状伪影。一种方法提出图像去卷积使用自然图像先验(prior)，即图像梯度的稀疏性。除了稀疏性先验，另一方法建议局部图像先验，即，局部图像变量。通过两种图像先验，可以在平坦区域中避免环状伪影。

然而，根据现有技术，存在针对某些类型的图片有很好作用但是对于其他类型的图片不起作用的方法。例如，存在如下的方法：在平坦区域中提供良好结果，但是对于纹理区域，特别是在纹理和强图像结构共存的区域中就面临问题。

发明内容

因此，本发明的一个目的是减少现有技术的不利。具体地，本发明的一个目的是提供用于图像去卷积的改进的环状伪影减少的方法和系统。

该目的通过独立权利要求的特征来解决。

有利特征和实施例是独立权利要求的主题。

附图说明

现在，将在以下与附图相关联的优选实施例的描述中，更详细地说明本发明，在附图中：

图1示出根据本发明优选实施例的环状伪影减少系统的示意性框图，

图2示出根据本发明第二实施例的环状伪影减少系统的示意性框图，以及

图3示出根据本发明的方法的处理步骤的流程图。

具体实施方式

如已经说明的，在图像去卷积之后，可能出现环状伪影。本发明提议使用边缘缩减(edge tapering)方法来抑制图像去卷积的环状伪影。然而，为了使用边缘缩减方法，边缘必须被可靠地检测出。不可能从模糊的图像中可靠地检测出边缘，因为模糊就像低通滤波器一样起作用从而边缘被平坦化。因此，根据本发明，提出从去模糊后的图像中检测图像边缘。尽管去模糊后的图像通常具有环状伪影，但是它们的幅度小于强图像边缘的幅度。因此，根据本发明，通过为边缘检测选择相应的大阈值来防止环状伪影影响边缘缩减。以这种方式，可以抑制图像去卷积的环状伪影。

为了更清楚，本发明提议对原始的模糊图像应用去卷积，以在去卷积后的图像内检测边缘，并且使用从去卷积后的图像中检测出的边缘来在原始图像内执行边缘缩减。

图1示出根据本发明的用于减少环状伪影的系统10的第一实施例。

原始的模糊图像50以及点扩散函数(PSF)55被提交给去卷积单元1。去卷积单元1适于使用点扩散函数55对原始的模糊图像50或者任意其它提交的图像执行去卷积。作为去卷积，任何已知的或者将来的去卷积方法都可以使用。去卷积可以是迭代的或非迭代的。所使用的去卷积的示例有Van Cittert去卷积、Wiener去卷积、Richardson-Lucy去卷积或任意其它已知的或将来的去卷积方法。然后，去卷积后的图像51被提交给边缘检测器21。系统10还包括阈值提供器3，阈值提供器3向边缘检测器2提供阈值53。

边缘检测器2适于利用通过阈值提供器3接收的阈值53来使用任意已知的或将来的检测边缘的方法。具体地，边缘检测器2可以计算相邻像素之间的差并且如果差在阈值53以上，则判定在两个像素之间存在边缘。

在优选实施例中，阈值提供器3向边缘检测器2提供总是相同的值，即，不变的阈值53。在最简单的形式中，阈值提供器3可以仅仅是存储阈值53的存储装置。

然后，边缘检测器2将从去卷积后的图像51，即去模糊后的图像中获得的边缘信息52输出给边缘缩减单元7。

点扩散函数55和原始的模糊图像50也将被提交给边缘缩减单元7。

边缘缩减单元7将使用从边缘检测器2提交的检测出的边缘信息52来进行缩减，即，衰减原始的模糊图像50内的边缘。

在本发明的上下文中，表述“边缘缩减”是指边缘强度衰减(attenuating)。在根据边缘信息52检测出的边缘周围的在点扩散函数55的大小或多倍大小以内的所有像素用定义的正加权因子w来衰减，w例如小于1，即，0＜w＜1。因此，边缘缩减也可以描述为边缘衰减。