DE19742118A1

DE19742118A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Umwandeln des dynamischen Bereichs eines Bilds

Info

Publication number: DE19742118A1
Application number: DE19742118A
Authority: DE
Inventors: Ming Fang; Jianzhong Qian; Helmuth Schramm
Original assignee: Siemens Corporate Research Inc
Current assignee: Siemens Corporate Research Inc
Priority date: 1996-09-27
Filing date: 1997-09-24
Publication date: 1998-04-09
Also published as: JPH10124664A; US5835618A

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine von dem Kontext bzw. von den umgeben den Bereichen abhängige Umwandlung (Umordnung) des dynamischen Bereichs für eine optimale Bildanzeige und Bildverstärkung. Insbesondere bezieht sich die Erfindung auf das adaptive Komprimieren des dynamischen Bereichs in einem Bild unter Beibehaltung und Betonung von feinen Strukturen.

Bei den medizinischen Bildgabemethoden belegt die Radiologie einen größeren Anwen dungsbereich. Ungefähr 30% der radiologischen Untersuchungen in den Vereinigen Staa ten von Amerika wie etwa computertomographische Untersuchungen, Kernspinresonanz-Unter suchungen (Magnetresonanz-Bildgabe), PET-Untersuchungen, SPECT-Untersuchun gen, DSA-Untersuchungen, Ultraschalluntersuchungen und Untersuchungen mittels digita ler Fluorographie, werden direkt in digitaler Form aufgenommen. Die übrigen 70% der Untersuchungen des Schädels, des Brustraums, der Brust, des Abdomens und der Knochen werden mit Hilfe von herkömmlichen Röntgenfilmen durchgeführt. Unterschiedliche Arten von Film-Digitalisierern können verwendet werden, um Röntgenfilme in digitales Format für eine Verarbeitung umzuwandeln.

Bei der medizinischen Bildgabe besteht der Trend in der Erhöhung des Einsatzes der digi talen Formatierung wegen der nachfolgend angegebenen Gründe: Zum einen können die medizinischen Bilder in digitaler Form sehr einfach gebildet und übertragen werden. Zum anderen können die digitalen Bilder mit Hilfe von Bildverstärkungsalgorithmen, Volumen hinzufügungsmethoden und Bildbewertungstechniken verarbeitet werden, um hierdurch nützliche diagnostische Informationen zu erzielen. Ein weiterer Druck zur digitalen For matierung geht von-der PACS-Gesellschaft (PACS community = picture archiving and communication systems community = Gesellschaft für Bildarchivierungs- und -kommuni kationssysteme) aus, die eine voll digitale radiologische Umgebung in Krankenhäusern und medizinischen Einrichtungen anstrebt.

Viele medizinische Vorrichtungen wie etwa computertomographische Geräte, Kernspinre sonanzgeräte, digitale Röntgenfilme oder digitalisierte Röntgenfilme stellen digitale Bilder mit 10 bis 12 Bits an Graustufen bereit. Ein herkömmlicher Monitor zeigt normalerweise lediglich 8 Datenbits an. Damit diese 10 bis 12 Datenbits betrachtet werden können, müs sen die Ärzte oftmals das Anzeigefenster und/oder den Pegel des Anzeigefensters (Anzei gefenster-Pegel) einstellen, um eine akzeptable Ansicht des interessierenden Teils des Bilds zu erhalten. Oftmals müssen zum Fällen einer diagnostischen Entscheidung mehrere unterschiedliche Teile des Bilds betrachtet werden. Damit dies erfolgen kann, muß der Arzt gegenwärtig den Pegel des Anzeigefensters mehrere Male einstellen. Ärzte haben oftmals auch Probleme beim Erreichen der optimalen Anzeigeeinstellungen sowohl für das Anzeigefenster als auch für den Pegel, da die beiden Parameter nicht unabhängig vonein ander sind. Die optimale Einstellung der Kombination des Anzeigefensters/Pegels kann zeitaufwendig und frustrierend sein. Zusätzlich zu diesem Nachteil werden bei der Dar stellung gemäß dem Stand der Technik auch nicht alle interessierenden Teile des Bilds zur gleichen Zeit dargestellt. Ferner bietet nicht jedes dieser Bildteile schon für sich selbst notwendigerweise eine adäquate, nützliche diagnostische Information.

Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, diese 10 bis 12 Informationsbits auf einer typischen Monitoranzeige mit 8 Bit in einer aussagestarken Weise darzustellen. Es gibt einige, zum Stand der Technik rechnende Systeme, die auf die Lösung dieses Pro blems abzielen. Diese herkömmlichen Systeme können generell in zwei Kategorien klassifiziert werden: globale Techniken und lokale Techniken.

Hinsichtlich der globalen Methoden wird ein zum Stand der Technik rechnendes Trans formationsschema auf alle Bildelemente eines eingangsseitigen Bilds angewandt. Im allgemeinen ist diese Methode nicht imstande, sich an das ursprüngliche eingegebene Signal anzupassen, da diese Technik nicht zwischen relevanten und nicht relevanten Signalen unterscheiden kann. Diese Methode kann somit bei manchen Bildern recht gut arbeiten, führt jedoch zu schlechten Ergebnissen in komplexeren Situationen, bei denen Details sowohl in Regionen hoher Intensität als auch in Regionen niedriger Intensität angezeigt werden müssen. Die häufig eingesetzte manuelle Einstellung von Anzeigefenster-Pegel fällt ebenfalls in diese Kategorie. Bei dieser einfachen Methode können jedoch üblicherweise nicht alle interessierenden Teile des Bilds gleichzeitig dargestellt werden. Darüber hinaus ist die optimale Einstellung der Anzeigeparameter sowohl für das Fenster als auch für den Pegel schwierig. Eine weitere, für diese Kategorie repräsentative Methode besteht in einer Histogramm-Vergleichmäßigung, die dazu tendiert, den Biidkontrast übermäßig zu betonen und oftmals zu einer verrauschten bzw. gestörten Erscheinung des ausgegebenen Bilds führt.

Im Unterschied hierzu führen die lokalen Methoden im allgemeinen zu einer besseren Bildanzeige, da die lokalen Signaleigenschaften in Betracht gezogen werden. In der US-PS 5 357 549 (Titel: "Method Of Dynamic Range Compression Of An X-Ray Image And Apparatus Effectuating The Method", Patentinhaber Maack et al.) ist eine Methode zur Kompression des dynamischen Bereichs offenbart, bei der eine nicht lineare Abbildungs funktion bzw. Zuordnungsfunktion, die von tiefpaßgefilterten, aus dem ursprünglich eingegebenen Bild erhaltenen Signalen abhängig ist, zur Festlegung des Vergleichmäßi gungswerts bzw. Equalisierungswerts für jedes Bildelement in dem Bild eingesetzt wird. Diese Methode stellt eine lokale Methode dar, da das letztendlich gebildete Ausgangssignal von den tiefpaßgefilterten Signalen abhängt, die von den lokalen, um jedes Bildelement herum angeordneten Nachbarn stammen. Die nicht lineare Zuordnungsfunktion behält die ursprüngliche Graustufenauflösung in dem hauptsächlich interessierenden Bereich bei, wohingegen Strukturen in den anderen Bereichen mit einer gröberen Graustufenauflösung angezeigt werden können. Der hauptsächliche Nachteil dieser herkömmlichen Methode besteht in der Begrenzung auf die Anzeige lediglich eines einzigen, hauptsächlich inter essierenden Bereichs aus den Bilddaten. Dies ist dann unzweckmäßig, wenn mehr als ein Bereich gleichzeitig angezeigt werden muß.

Mit der vorliegenden Erfindung wird eine von dem Kontext bzw. von den benachbarten Bestandteilen abhängige Umordnung oder Umwandlung des dynamischen Bereichs für eine optimierte Bildanzeige und Bildbetonung geschaffen. Das in Übereinstimmung mit der vorliegenden Erfindung stehende System kann den dynamischen Bereich von Gleichanteilen und sich nur langsam ändernden Signalen in einem Bild adaptiv beträchtlich komprimieren, wohingegen feine Strukturen beibehalten und betont werden. Bei Bildern mit einem größeren dynamischen Bereich erlaubt diese Methode dem Benutzer, sowohl dunkle als auch helle Bereiche ohne Einstellung des Anzeigefensters und der Pegelsteuerung zu betrachten. Bei Bildern mit einem normalen dynamischen Bereich kann diese Methode dazu verwendet werden, die Gleichanteile (Gleichstromsignal) und die sich langsam ändernden Signale zu komprimieren und anschließend die Detailstrukturen zu betonen.

Ein eingegebenes Bild wird einer Hintergrundabschätzung bzw. Hintergrundbewertung, einer Maskenerzeugung und einer Parameterabschätzung bzw. Parameterbewertung unterzogen. Für die Umordnung bzw. Umwandlung des dynamischen Bereichs wird ein additiver und ein multiplikativer sowie auch ein gemischter Algorithmus eingesetzt. Das mittels solcher Algorithmen erzeugte Ausgangssignal wird durch ein Ränder beibehaltendes Filter gefiltert, das das Ausgabebild bereitstellt.

Die Erfindung wird nachstehend anhand von Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher beschrieben.

Fig. 1 zeigt die Wirkungen der vorliegenden Erfindung bei einem ursprünglichen Signal.

Fig. 2 zeigt ein Signalflußbild für ein in Übereinstimmung mit der vorliegenden Erfindung stehendes System zur Umwandlung des dynamischen Bereichs.

Die hinter der vorliegenden Erfindung stehende grundlegende Idee besteht darin, den dynamischen Bereich von Gleichanteilen (Gleichstromsignalen) und sich langsam ändern den Signalen in einem Bild zu komprimieren, wohingegen die feinen Strukturen, die durch mittlere und hohe Frequenzkomponenten repräsentiert sind, beibehalten und sogar betont werden. Fig. 1 zeigt die grundlegende Idee des in Übereinstimmung mit der vorliegenden Erfindung stehenden Systems bzw. Geräts zur Umwandlung (Umordnung) des dynami schen Bereichs. In Fig. 1A ist das ursprüngliche Signal gezeigt. Fig. 1B veranschaulicht die abschließende Anzeige bei einer herkömmlichen Umwandlung, bei der die in Überein stimmung mit der vorliegenden Erfindung stehende Umwandlung des dynamischen Be reichs nicht eingesetzt wird. Fig. 1C veranschaulicht das ursprüngliche Signal nach der Komprimierung von Gleichanteilssignalen und sich langsam ändernden Signalen. In Fig. 1D ist die abschließende Anzeige dargestellt, die sich ergibt, nachdem die erfindungs gemäße Umwandlung des dynamischen Bereichs durchgeführt worden ist. Die gestrichelt dargestellten Kurven repräsentieren hierbei die Gleichkomponenten und die sich langsam ändernden Signale in einem Bild. Demgegenüber sind die feinen Strukturen, die Signale mittlerer und hoher Frequenz enthalten, mit durchgezogenen Kurven dargestellt. Im Vergleich mit dem abschließenden Ergebnis der herkömmlichen Umwandlung des gesam ten Signalbereichs (Fig. 1B) ist bei dem abschließenden, nach der adaptiven Umwandlung des dynamischen Bereichs erhaltenen Signal (Fig. 1D) lediglich die gestrichelte Kurve komprimiert, wohingegen die feinen, durch die durchgezogenen Kurven veranschaulichten Strukturen beibehalten oder sogar verstärkt sind.

Wie aus Fig. 1 ersichtlich ist, wird bei der herkömmlichen Umwandlung der dynamische Bereich sowohl von niederfrequenten als auch von hochfrequenten Komponenten reduziert. Dies kann zu einem geringen Kontrast von feinen Strukturen führen. Solche feinen Strukturen sind aber von hauptsächlichem Interesse bei einer Diagnose. Im Unterschied hierzu werden bei der erfindungsgemäßen Methode zur adaptiven Umwandlung des dynamischen Bereichs lediglich die Gleichkomponenten und Komponenten niedriger Frequenz komprimiert, die durch die gestrichelten Kurven veranschaulicht sind. Die feinen Strukturen können in der endgültigen Anzeige beibehalten oder sogar noch verstärkt werden, wie es in Fig. 1D gezeigt ist.

In Fig. 2 ist ein Signalflußbild für die erfindungsgemäße Vorrichtung zur Umwandlung des dynamischen Bereichs gezeigt. Zur Komprimierung der Gleichkomponenten und der geringe Frequenz aufweisenden Komponenten des eingangsseitigen Bilds 10 werden Hintergrundabschätzungsmethoden bzw. Hintergrundbewertungstechniken 12, wie etwa Tiefpaßfilter, Medianfilter und/oder morphologische Filter, eingesetzt, um hierdurch die in dem ursprünglichen Bild 10 vorhandenen Gleichkomponenten und sich langsam ändern den Signalkomponenten abzuschätzen. Nach der Bewertung des Hintergrunds wird das ursprüngliche Bild 10 subtrahiert oder durch einen Abschnitt des bewerteten bzw. beur teilten Hintergrundbilds dividiert, um hierdurch den Gleichanteile und die sich langsam ändernden Signale zu komprimieren. Durch eine Maskengenerierung (Maskenerzeugungs abschnitt) 14 wird ein binäres Maskenbild erzeugt, das den aktuellen Abbildungsbereich enthält. Das binäre Maskenbild wird dazu benutzt, künstliche, ringförmige, durch über mäßige Verschlußschließung hervorgerufene Störungen ("over-shutting ring artifact") um das Bild herum nach der Bearbeitung zu beseitigen. Einige Bildparameter wie etwa der Mittelwert, der Maximalwert und der Minimalwert werden weiterhin in dem eingegebenen Bild 10 mit Hilfe einer Parameterabschätzung bzw. einer Parameterabschätzungseinrich tung 16 für die Umwandlung des dynamischen Bereichs und die Normalisierung bzw. Standardisierung berechnet.

Für die Umwandlung des dynamischen Bereichs (Abschnitt bzw. Vorrichtung 18) sind sowohl additive als auch multiplikative Algorithmen entwickelt worden. Der additive Algorithmus kann auf den ersten Blick ähnlich aussehen wie die bekannte Methode der unscharfen Maskierung. Diese Methode ist in: "Fundamentals of Digital Image Proces sing" von A.K. Jain, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Yersey, 1989, Seite 249, beschrieben. Allerdings gibt es zwei wesentliche Unterschiede zwischen dem bei der vorliegenden Erfindung eingesetzten additiven Algorithmus für die Umwandlung des dynamischen Bereichs und der Methode der unscharfen Maskierung. Zunächst sind die Zielsetzungen dieser beiden Methoden völlig unterschiedlich. Während die Methode der unscharfen Maskierung hauptsächlich dazu benutzt wird, Randstrukturen in einem Bild zu betonen, zielt der additive Algorithmus zur Umwandlung des dynamischen Bereichs auf diese Umordnung des dynamischen Bereichs des Bilds ab. Zum anderen werden bei dem bei der vorliegenden Erfindung eingesetzten additiven Algorithmus zur Umwandlung des dynamischen Bereichs zwei positive Schwellwerte eingesetzt, anhand derer entschieden wird, ob das abgeschätzte bzw. bewertete Hintergrundbild oder das ursprüngliche Bild bei dem Umwandlungsvorgang eingesetzt werden soll. Durch Einstellung dieser beiden Schwellwerte können die durch übermäßige oder nicht ausreichende Verschlußbildung hervorgerufenen künstlichen Störungen ("over-shutting artifacts" oder "under-shutting artifacts"), die typischerweise mit dem Einsatz der Methode der unscharfen Maskierung verknüpft sind, begrenzt oder im wesentlichen vollständig beseitigt werden. Der additive und der multiplikative Algorithmus lassen sich mit Hilfe der vier nachstehend angegebenen Gleichungen beschreiben:

Der additive Algorithmus lautet wie folgt:

β(x, y) = θ(x, y) + (ρ-ν(x, y)) α wenn θ(x, y) < ν(x, y)-Δ1

und

θ(x, y) < ν(x, y) + Δ2

bzw.

β(x, y) = θ(x, y) + (ρ-θ(x, y)) α

für die anderen Fälle.

Der multiplikative Algorithmus lautet wie folgt:

β(x, y) = θ(x, y)/(ν(x, y) α + ρ (1-α) wenn θ(x, y) < ν(x, y)-Δ1

und

θ(x, y) < ν(x, y) + Δ2

bzw.

β(x, y) = θ(x, y)/(θ(x, y) α + ρ(1-α))

für die anderen Fälle.

Hierbei bezeichnen:
r(x, y) das eingegebene Bild
ν(x, y) das tiefpaßgefilterte Bild
β(x, y) das ausgegebene Bild, und
ρ den mittleren Intensitätswert des Bilds.
Mit 0 < α < 1 ist der benutzerdefinierte Steuerparameter bezeichnet.
Δ1 und Δ2 bezeichnen zwei kleine positive Schwellwerte.

Nach der vorstehend erläuterten additiven oder multiplikativen Verarbeitung werden der minimale Wert und der maximale Wert des ursprünglichen Bilds dazu genutzt, den dynamischen Bereich des verarbeiteten Bilds in den dynamischen Bereich des ursprüng lichen Bilds umzuordnen bzw. umzuwandeln. Bei diesem Unordnungs- bzw. Umwand lungsprozeß werden die hohen und mittleren Frequenzkomponenten in dem Bild gestreckt und betont bzw. verstärkt. Durch Einstellung des Steuerparameters α kann der Benutzer das Ausmaß der dynamischen Kompression ändern.

Es ist wichtig, festzustellen, daß bei dem mit additiver Umwandlung des dynamischen Bereichs arbeitenden System der dynamische Bereich eines Bilds gleichförmig komprimiert wird. Anders ausgedrückt, greift dieses System die Gleichanteile und die sich langsam verändernden Signalkomponenten aus dem ursprünglichen Bild heraus, und zwar un abhängig von der geschätzten bzw. bewerteten Hintergrundintensität. Diese Eigenschaft ist nützlich, wenn eine gleichförmige Umordnung bzw. Umwandlung des dynamischen Be reichs von feinen Strukturen sowohl in dunklen als auch in hellen Regionen wünschenswert ist. Jedoch ist bekannt, daß das menschliche Wahrnehmungsvermögen ein nicht linearer Prozeß ist. Tatsächlich wird die Fähigkeit eines menschlichen Beobachters hinsichtlich der Unterscheidung des Kontrasts seit mehr als 100 Jahren untersucht. Dies ist zum Beispiel in: "Perceptual Linearization Of Video Display Monitors For Medical Image Presentation" von B.M. Hemminger, SPIE, Medical Imaging, 1994, Vol. 2164, Seite 222, beschrieben. Der minimale Helligkeitsunterschied, der zum Erkennen einer Kontrastschwelle erforder lich ist, wird als der gerade noch wahrnehmbare Unterschied JND (JND = just noticeable difference) bezeichnet und wird bei vielen Experimenten zur Untersuchung des Verhaltens der menschlichen Wahrnehmung benutzt. Experimente haben gezeigt, daß der gerade noch wahrnehmende Unterschied JND eine nicht lineare Funktion der Helligkeit (Luminanz) ist. Darüber hinaus ist der Wert des gerade noch wahrnehmbaren Unterschieds bei geringer Helligkeit sehr viel größer als bei Situationen mit hoher Helligkeit, wie es in "A Handbook of General Experimental Psychology", von C. Murchson (Herausgeber), Clark University Press, Worcester MA, 1934, Seite 769, beschrieben ist. Hierdurch wird nahegelegt, daß das menschliche Sehvermögen eine bessere Unterscheidung zwischen kleinen Helligkeits änderungen in einer mittleren und hellen Intensitätsregion als in einer dunklen Region vornehmen kann. Folglich ist es wünschenswert, wenn manche nicht gleichförmige Umwandlungsmethoden eingesetzt werden können, um diese Nichtlinearität zu kompensie ren. Eine der möglichen Lösungen für die nicht gleichförmige Umwandlung des dynami schen Bereichs ist der multiplikative Algorithmus zur Umwandlung des dynamischen Bereichs. Der multiplikative Algorithmus komprimiert nicht nur die Gleichkomponenten und die sich langsam ändernden Komponenten des Signals, sondern führt auch dazu, daß der Signalkontrast in den hellen Regionen kleiner ist als der Signalkontrast in den dunklen Regionen. Nach der Umwandlung ist der Signalkontrast in der dunklen Region stärker betont als in der hellen Region.

Selbstverständlich ist die Entscheidung, ob der additive oder der multiplikative Algorith mus für einen bestimmten Einsatz besser geeignet ist, von dem jeweiligen Einsatz ab hängig. Der Benutzer sollte die Freiheit haben, entweder den additiven oder den multipli kativen Algorithmus zu wählen. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, beide Algorithmen gleichzeitig zu benutzen und dann die umgewandelten Bilder gemeinsam miteinander zu verschmelzen, um das abschließende Bild zu erhalten. Die Verschmelzung der beiden Bilder kann dadurch vorgenommen werden, daß entweder eine einfache oder eine gewich tete Mittelung (Mittelwertbildung) eingesetzt oder ein beliebiges anderes Verschmelzungs schema verwendet wird. Das abschließende, verschmolzene bzw. zusammengesetzte Bild weist in der dunklen Region einen besseren Kontrast auf, wobei aber dennoch ein ange messener Kontrastwert in der hellen Region beibehalten bleibt.

Da durch den Algorithmus zur Umwandlung des dynamischen Bereichs die feinen Bild strukturen betont werden und damit auch der Störungspegel in dem ausgegebenen Bild 22 (siehe Fig. 2) erhöht wird, ist es wünschenswert, ein Glättungsfilter in dem System zum Verringern des Störungspegels einzugliedern. Da ein gleichförmiges bzw. gleichförmig arbeitendes Glättungsfilter nicht nur die Störungen, sondern auch die feinen Strukturen glättet, ist es empfehlenswert, ein adaptives, kanten- bzw. ränderbeibehaltendes Filter 20 (siehe Fig. 2) einzusetzen, um hierdurch die Störungen zu verringern, während die feinen Strukturen beibehalten bleiben. Ein solches Filter ist in der US-Patentanmeldung mit der Seriennummer 08/672 194 (Titel "A Novel Adaptive Edge-Preserving Smoothing Filter", Anmelder M. Fang und J. Qian, eingereicht am 27. Juni 1996 und dem gleichen Anmelder wie die vorliegende Erfindung zugeordnet) beschrieben.

Es ist auch darauf hinzuweisen, daß das vorstehend beschriebene System in iterativer Weise eingesetzt werden kann. Das ausgegebene Bild 22 kann als ein neues eingangs seitiges Bild 10 zurückgeführt und erneut in das System eingespeist werden. Da der Steuerparameter α bei einem solchen iterativen Fall auf einen relativ kleinen Wert einge stellt werden kann, sieht das abschließend erhaltene, ausgegebene Bild nach einigen Iterationen bzw. Durchläufen regelmäßig natürlicher aus als das ausgegebene Bild, das durch eine lediglich einstufige Kompression erhalten wird.

Bei dem beschriebenen Verfahren und System zur gleichförmigen und/oder ungleichförmi gen, von den Umgebungsbereichen abhängigen Umwandlung des dynamischen Bereichs wird somit eine Bewertung des Hintergrunds, eine Maskenerzeugung, eine Parameter abschätzung und eine Umwandlung des dynamischen Bereichs eines ursprünglichen Bilds durchgeführt, um ein optimiertes Ausgangsbild bereitzustellen. Die Umwandlung des dynamischen Bereichs schließt einen additiven Algorithmus oder einen multiplikativen Algorithmus oder eine Kombination dieser beiden Algorithmen ein. Die mittels dieser Algorithmen erzielten Ausgangswerte können mit Hilfe eines kanten- bzw. ränderbewah renden Filters gefiltert werden, so daß ein gefiltertes Ausgangsbild bereitgestellt wird. Das beschriebene Verfahren und System komprimiert somit den dynamischen Bereich von Gleichkomponenten und sich langsam ändernden Signalen in dem ursprünglichen Bild adaptiv in erheblichem Umfang, wohingegen feine Strukturen beibehalten und verstärkt werden.

Claims

1. Vorrichtung zum gleichförmigen und/oder nicht gleichförmigen Umwandeln des dynamischen Bereichs für eine optimierte Bilddarstellung, mit
einer Hintergrundbewertungseinrichtung (12), die zum Empfangen eines ursprünglichen Bilds und zum Erzeugen eines geschätzten bzw. bewerteten Hintergrund bilds ausgelegt ist,
einer Maskenerzeugungseinrichtung (14) zum Empfangen des ursprünglichen Bilds,
einer Parameterabschätzungseinrichtung (16) zum Empfangen des ursprüng lichen Bilds, und
einer Einrichtung (18) zum Umwandeln des dynamischen Bereichs, die mit der Hintergrundbewertungseinrichtung (12), der Maskenerzeugungseinrichtung (14) und der Parameterabschätzungseinrichtung (16) verbunden ist und zum Erzeugen eines Ausgangs bilds (22) ausgelegt ist.

2. Vorrichtung nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch eine ränder bewahrende Filtereinrichtung (20), die mit der Einrichtung (18) zur Umwandlung des dynamischen Bereichs verbunden ist.

3. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß das von der Einrichtung (18) zur Umwandlung des dynamischen Bereichs abgegebene Ausgangssignal zu der Hintergrundbewertungseinrichtung (12), der Maskenerzeugungsein richtung (14) und der Parameterabschätzungseinrichtung (16) zurückgekoppelt wird.

4. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge kennzeichnet, daß die Hintergrundbewertungseinrichtung (12) eine Filtereinrich tung zu Abschätzen bzw. Bewerten von Gleichsignalkomponenten und sich langsam ändernden Signalkomponenten des ursprünglichen Bilds enthält, um hierdurch das bewerte te Hintergrundbild bereitzustellen.

5. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge kennzeichnet, daß die Maskenerzeugungseinrichtung (14) eine Einrichtung zum Komprimieren von Gleichanteilen und sich langsam ändernden Signalen zur Erzeugung eines binären Maskenbilds aufweist.

6. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge kennzeichnet, daß die Maskenerzeugungseinrichtung (14) eine Einrichtung aufweist, die dazu ausgelegt ist, das ursprüngliche Bild einem Subtraktionsvorgang mittels eines Anteils des bewerteten Hintergrundbilds zur Erzeugung eines binären Maskenbilds zu unterziehen.

7. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekenn zeichnet, daß die Maskenerzeugungseinrichtung (14) eine Einrichtung zum Dividie ren des ursprünglichen Bilds durch einen Anteil des bewerteten Hintergrundbilds zur Erzeugung eines binären Maskenbilds aufweist.

8. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge kennzeichnet, daß die Parameterabschätzungseinrichtung (16) eine Einrichtung zum Berechnen von Bildparametern, beispielsweise von Mittelwerten, Maximalwerten und Minimalwerten des ursprünglichen Bilds aufweist.

9. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge kennzeichnet, daß die Einrichtung (18) zum Umwandeln des dynamischen Bereichs
additive Algorithmusmittel,
multiplikative Algorithmusmittel,
eine Einrichtung zum Verwenden eines minimalen Werts und eines maximalen Werts des ursprünglichen Bilds zur Zuordnung des dynamischen Bereichs des verarbeiteten Bilds zu dem ursprünglichen Bild, um hierdurch umgeordnete bzw. umgewandelte Bilder zu erzielen, und
eine Verschmelzungseinrichtung zum Zusammenfassen der umgewandelten Bilder zur Bildung des Ausgangsbilds aufweist.

10. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekenn zeichnet, daß die Einrichtung (18) zum Umwandeln des dynamischen Bereichs additive Algorithmusmittel und eine Einrichtung zum Verwenden eines minimalen Werts und eines maximalen Werts des ursprünglichen Bilds zur Zuordnung des dynamischen Bereichs des verarbeitenden Bilds zu dem ursprünglichen Bild aufweist.

11. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekenn zeichnet, daß die Einrichtung (18) zum Umwandeln des dynamischen Bereichs multiplikative Algorithmusmittel und eine Einrichtung zum Verwenden eines minimalen Werts und eines maximalen Werts des ursprünglichen Bilds zur Zuordnung des dynami schen Bereichs des verarbeitenden Bilds zu dem ursprünglichen Bild aufweist.

12. Vorrichtung nach Anspruch 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, daß die additiven Algorithmusmittel positive Schwellwertmittel zur Beurteilung, ob das bewertete Hintergrundbild oder das ursprüngliche Bild für den Umwandlungsprozeß benutzt werden soll, aufweist.

13. Vorrichtung nach Anspruch 9 oder 11, dadurch gekennzeichnet, daß die multiplikativen Algorithmusmittel die Gleichkomponenten und sich langsam ändernden Signalkomponenten komprimieren und den Signalkontrast in höheren Regionen gegenüber dem Signalkontrast in dunklen Regionen verringern.

14. Vorrichtung nach Anspruch 9, 10 oder 12, dadurch gekennzeich net, daß die additiven Algorithmusmittel wie folgt definiert sind: β(x, y) = θ(x, y) + (ρ-ν(x, y)) αwenn θ(x, y) < ν(x, y)-Δ1 undθ(x, y) < ν(x, y) + Δ2bzw.β(x, y) = θ(x, y) + (ρ-θ(x, y)) αin den anderen Fällen,
wobei:
θ(x, y) das ursprüngliche Bild bezeichnet,
ν(x, y) ein tiefpaßgefiltertes Bild bezeichnet,
β(x, y) das Ausgabebild bezeichnet,
ρ einen mittleren Intensitätswert des Bilds repräsentiert,
0 < α < 1 einen benutzerdefinierten Steuerparameter repräsentiert, und
Δ1 und Δ2 zwei kleine positive Schwellwerte bezeichnen.

15. Vorrichtung nach Anspruch 9, 11 oder 13, dadurch gekennzeich net, daß die multiplikativen Algorithmusmittel wie folgt definiert sind: β(x, y) = θ(x, y)/(ν(x, y)α + ρ(1-α))wenn θ(x, y) < ν(x, y)-Δ1 undθ(x, y) < ν(x, y) + Δ2bzw.β(x, y) = θ(x, y)/(θ(x, y) α + ρ(1-α))in den anderen Fällen,
wobei:
θ(x, y) das ursprüngliche Bild bezeichnet,
ν(x, y) ein tiefpaßgefiltertes Bild bezeichnet,
β(x, y) das Ausgabebild bezeichnet,
ρ einen mittleren Intensitätswert des Bilds repräsentiert,
0 < α < 1 einen benutzerdefinierten Steuerparameter repräsentiert, und
Δ1 und Δ2 zwei kleine positive Schwellwerte bezeichnen.

16. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge kennzeichnet, daß die Einrichtung (18) zum Umwandeln des dynamischen Bereichs die Gleichkomponenten und die sich langsam ändernden Signalkomponenten aus dem ursprünglichen Bild unabhängig von der abgeschätzten bzw. bewerteten Hintergrund intensität herausgreift.

17. Vorrichtung zum gleichförmigen und/oder nicht gleichförmigen Umwandeln des dynamischen Bereichs zur Erzielung einer optimierten Bilddarstellung, mit
einem Hintergrundbewerter (12), der zum Aufnehmen eines ursprünglichen Bilds und zum Erzeugen eines geschätzen bzw. bewerteten Hintergrundbilds ausgelegt ist,
einem Maskengenerator (14), der mit dem Hintergrundbewerter (12) verbunden ist, und zum Empfangen des bewerteten Hintergrundbilds und eines ursprünglichen Bilds ausgelegt ist,
einem Parameterbewerter (16), der zum Empfangen des ursprünglichen Bilds ausgelegt ist, und
einem Dynamikbereich-Umwandler (18), der mit dem Hintergrundbewerter (12), dem Maskengenerator (14) und dem Parameterbewerter (16) verbunden ist und zum Abgeben eines Ausgangsbilds dient.

18. Vorrichtung nach Anspruch 17, gekennzeichnet durch ein randbewahrendes Filter (20), das mit einem Ausgang des Dynamikbereich-Umwandlers (18) verbunden ist.

19. Verfahren zum Durchführen einer gleichförmigen und/oder ungleichförmi gen Umwandlung des dynamischen Bereichs zur Erzielung einer optimierten Bilddar stellung, mit den Schritten:
Bewerten bzw. Abschätzen eines Hintergrunds eines ursprünglichen Bilds zur Erzielung eines abgeschätzten bzw. bewerteten Hintergrundbilds,
Erzeugen eines binären Maskenbilds aus dem ursprünglichen Bild und aus dem geschätzten Hintergrundbild,
Bewerten bzw. Abschätzen von Parametern des ursprünglichen Bilds, und
Umwandeln des dynamischen Bereichs, um hierdurch ein Ausgabebild zu erzeugen.

20. Verfahren nach Anspruch 19, gekennzeichnet durch den Schritt der randbewahrenden Filterung nach der Umwandlung des dynamischen Bereichs.