JP5924408B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、放射線撮影において画像に対し線状の構造物が視認しやすいように処理を施す画像処理装置に関する。

医療機関には放射線で被検体の画像を取得する放射線撮影装置が備えられている。このような放射線撮影装置には、被検体の血管に挿入されたガイドワイヤを撮影する目的で使用されるものがある。このような画像処理を行うものとして例えば、特許文献１に記載の装置がある。

放射線撮影装置により被検体の透視画像を取得したとしても、ガイドワイヤが画像上にはっきりと写り込むとは限らない。そこで、従来の放射線撮影装置は、画像上のガイドワイヤの視認性を向上させるように画像処理を施すようにしている。この従来の画像処理の具体的な処理について説明する。特許文献１に記載の画像処理においては、統計処理により画像に写り込むノイズを除去する構成となっている。このノイズ除去処理ではガイドワイヤは除去されない。したがって、従来構成によればノイズが除去されることにより、ガイドワイヤがよりはっきりした画像が取得できるのである。

特開２００１−１１１８３５号公報

しかしながら、従来の画像処理においては、次のような問題点がある。
すなわち、従来の画像処理においては、視認性の低い画像しか取得できない。すなわち、従来の画像処理においては、ガイドワイヤを強調するような処理ではできない。

ガイドワイヤが画像上で不鮮明となっているのは、画像上のノイズが原因であるとは限らない。ガイドワイヤがそもそも画像上で薄く写り込んでいることにより画像上のガイドワイヤが見えづらいという場合もある。従来構成においては、ガイドワイヤを強調するような画像処理は行えない。したがって、従来構成の画像処理を行っても画像上において薄く写り込んでいるガイドワイヤはそのままである。つまり、従来の画像処理においては、視認性の低い画像しか取得できないのである。

本発明は、この様な事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、視認性の高い画像が取得できる画像処理装置を提供することにある。

本発明は上述の課題を解決するために次のような構成をとる。
すなわち、本発明に係る画像処理装置は、被検体を透視することで得られる元画像を処理する画像処理装置であって、元画像を基に、元画像上の線状構造物であるかどうかを画素の各々について評価する評価画像を生成する評価画像生成手段と、元画像を基に、画素の各々が元画像上の線状構造物であるとしたときの線の伸びる方向を示す方向画像を生成する方向画像生成手段と、方向画像を基に、元画像を構成する画素の各々に方向性のフィ ルタを作用させることにより、元画像に写り込む線状構造物の部分の画素値から当該部分 の周辺の画素の画素値を減算して差分画像を生成する差分画像生成手段と、評価画像および差分画像を基に、元画像上の線状構造物が抽出された抽出画像を生成する抽出画像生成手段と、方向画像を基に抽出画像に写り込む線状構造物の伸びる方向を取得し、抽出画像上で線状構造物の伸びる方向に配列した始点画素と終点画素とを定めて、２つの画素の間を補間することにより、抽出画像に途切れて写り込んだ線状構造物を接続して断片化解消画像を生成する線接続処理手段とを備えることを特徴とするものである。

［作用・効果］上述の構成によれば、元画像に写り込んだ線状構造物を強調するような画像処理をすることができる。具体的には、元画像に写り込む線状構造物を２つの手法で識別する。第１の手法は、元画像上の線状構造物であるかどうかを画素の各々について評価する評価画像を作成することである。これにより、元画像上の線状構造物の位置が特定される。第２の手法は、元画像に写り込む線状構造物と線状構造物以外の部分の差分をとり、線状構造物が写り込んだ差分画像を生成することである。これにより、元画像において線状構造物が線状構造物以外の画素に比べてどの程度異なる画素値で写り込んでいるかが分かる。評価画像は、元画像における線状構造物の位置に関する情報しか有していない。一方、差分画像は、元画像の全域に方向性の差分処理を施すことに伴う偽像を含んでしまっている。このような短所を有する２つの画像を用いて線状構造物の抽出を行えば、２つの手法が有する短所を互いに補うことができる。したがって、取得された抽出画像は、元画像から線状構造物のみを濃淡を保ったまま抜き出したものとなっており、視認性の高いものとなっている。

さらに、上述の構成によれば、ノイズ等によって抽出画像に途切れて写り込んだ線状構造物を接続して断片化解消画像を生成する線接続処理手段を更に備える。線接続処理手段は、方向画像を基に抽出画像に写り込む線状構造物の伸びる方向を取得しながら抽出画像上で線状構造物の伸びる方向に画素の補間を行うので、線状構造物がその伸びる方向に延伸する。この動作をすることにより、抽出画像に途切れて写り込んでいる線状構造物が自然につながるので、視認性が更に高い画像が提供できる。

また、上述の画像処理装置において、線接続処理手段は、抽出画像上の画素の中から始点画素を定める際に、閾値以上の画素値を有する画素を始点画素と定めればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は、本発明の構成のより具体的な構成を示すものとなっている。線接続処理手段が抽出画像上の画素の中から始点画素を定める際に、絶対値が閾値以上となっている画素値を有する画素を始点画素と定めれば、抽出画像上で目立っている線状構造物について線接続処理を確実に行うことができる。

また、上述の画像処理装置において、線接続処理手段は、抽出画像上の候補画素の中から終点画素を定める際に、候補画素と予め定められた始点画素とを結ぶ方向を取得するとともに、始点画素が属する画素線状構造物の伸びる方向を方向画像から取得し、取得した２つの方向の一致度が高いと判定された候補画素を優先的に終点画素と定めればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は、本発明の構成のより具体的な構成を示すものとなっている。すなわち、線接続処理手段が線接続の終点となる終点画素の候補画素と予め定められた始点画素とを結ぶ方向を取得するとともに、始点画素が属する線状構造物の伸びる方向を方向画像から取得し取得した２つの方向の一致度が高いと判定された候補画素を優先的に終点画素と定めるようにすれば、候補画素の中から適切な終点画素を選択することができる。２つの方向の一致度が高い候補画素に向けて始点画素から線状構造物を延伸するようにすれば、線状構造物の伸びる方向に線状構造物が延ばされることになる。すなわち、上述の判定に基づいて線接続処理を行うようにすれば、より自然に線上構造物の線接続処理をすることができる。

また、上述の画像処理装置において、線接続処理手段は、抽出画像上の候補画素の中から終点画素を定める際に、候補画素の画素値の絶対値を抽出画像より取得することにより、画素値の絶対値が高いと判定された候補画素を優先的に終点画素と定めればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は、本発明の構成のより具体的な構成を示すものとなっている。すなわち、画素値の絶対値が高いと判定された候補画素を優先的に終点画素と定めれば、抽出画像上で目立っている線状構造物について線接続処理を確実に行うことができる。

また、上述の画像処理装置において、線接続処理手段は、始点画素と終点画素とに挟まれる位置にある画素の画素値を変更することにより線接続処理を行えばより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は、本発明の構成のより具体的な構成を示すものとなっている。すなわち、始点画素と終点画素とに挟まれる位置にある画素の画素値を変更することで線接続処理を行うようにすれば、僅かな画素に対して変更処理をすることによって線接続処理を完了することができる。

また、上述の画像処理装置において、線接続処理手段は、画素値変更処理に先立って変更後の画素値を求める際に、始点画素と画素値置換処理対象の画素との間の距離と、終点画素と画素値置換処理対象の画素との間の距離とを算出することにより、始点画素および終点画素のうち画素値置換処理対象の画素から距離が遠い方の画素の画素値よりも距離が近い方の画素の画素値に近づくように変更後の画素値を求めればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は、本発明の構成のより具体的な構成を示すものとなっている。線接続処理実行中における画素値の変更を始点画素および終点画素のうち画素値置換処理対象の画素から距離が遠い方の画素の画素値よりも距離が近い方の画素の画素値に近づくように行えば、始点画素と終点画素とがより滑らかにつながる。すなわち、線接続処理後における始点画素から終点画素までの間における画素値の変化を見ていくと、始点画素の画素値が次第に変化して終点画素の画素値に移り変わる。このように始点画素と終点がその間に画素値の大きな段差を設けないようにして線接続処理を行えば、より視認性に優れた断片化解消画像を取得することができる。

また、上述の画像処理装置において、線接続処理手段は、画素値変更処理に先立って変更後の画素値を求める際に、変更後の画素値が抽出画像上の同じ位置について複数算出された場合には、より絶対値の大きいものを変更処理に用いればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は、本発明の構成のより具体的な構成を示すものとなっている。線接続処理手段が画素値変更処理に先立って変更後の画素値を求める際に、変更後の画素値が抽出画像上の同じ位置について複数算出されたときに、より絶対値の大きいものを変更処理に用いるように動作すれば、より視認性に優れた断片化解消画像を取得できる。すなわち、ある画素の画素値を変更する場合において、その画素が濃い線と薄い線とが交差する位置に属する場合に、濃い線が優先されて線接続処理が施される。このようにすることで、線接続処理手段は、元画像において目立って写り込んでいる濃い線を確実につなぐようにして線接続処理を実行することができる。

また、上述の画像処理装置において、元画像と断片化解消画像とを重ね合わせて重合画像を生成する重合画像生成手段を備え、線接続処理手段は、変更後の画素値を求た後、変更後の画素値の絶対値が始点画素の画素値の絶対値よりも大きくなるとともに、終点画素の画素値の絶対値よりも大きくなるように変更後の画素値を調整して、断片化解消画像において線が延長された部分を強調すればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は、本発明の構成のより具体的な構成を示すものとなっている。断片化解消画像と元画像とを重ね合わせれば、元画像における被検体の微細な構造と、断片化解消画像におけるはっきりとした線状構造物とが集合して視認性に優れた重合画像を生成できる。そのときに、断片化解消画像における線接続処理が施された画素と同一位置にある元画像上の画素には、線状構造物は写り込んでいない。したがって、断片化解消画上の線接続処理が施された画素と、これと同一位置にある元画像上の画素とが重ねられて生成された画素の濃度は、元画像上の画素の濃度が薄かった分だけ薄くなる。そこで、上述の構成によれば、変更後の画素値の絶対値をより大きくするように調整を施す。この様な構成とすることにより、重合画像に写り込む線状構造物が部分的に薄くなることがなく、視認性に優れた重合画像を生成できる。
また、本発明の線接続処理手段が始点画素と終点画素とのペアを複数定めることにより 動作する構成としてもよい。

本発明の画像処理装置は、元画像に写り込んだ線状構造物を抽出した画像である抽出画像に画像処理を施す構成を有している。すなわち、抽出画像において途切れて写り込んだ線状構造物を接続して断片化解消画像を生成する線接続処理手段を備えている。線接続処理手段は、方向画像を基に抽出画像に写り込む線状構造物の伸びる方向を取得しながら抽出画像上で線状構造物の伸びる方向に画素の補間を行うので、線状構造物がその伸びる方向に延伸する。この動作をすることにより、抽出画像に途切れて写り込んでいる線状構造物が自然につながるので、視認性が更に高い画像が提供できる。

実施例１に係る画像処理装置の構成を説明する機能ブロック図である。 実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 実施例１に係る線接続処理の効果を説明する模式図である。 本発明の１変形例に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 本発明の１変形例に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 本発明の１変形例に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 本発明の１変形例に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 本発明の１変形例に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。 本発明の１変形例に係る線接続処理部の動作を説明する模式図である。

以降、発明を実施するための形態として具体的な実施例について説明する。

以降、本発明の実施例を説明する。実施例におけるＸ線は本発明の放射線に相当する。また、画像に写り込むガイドワイヤ像などの暗線は本発明の線状構造物に相当する。

実施例１に係る画像処理装置１は、図１に示すように、Ｘ線で被検体の撮影をすることによって取得される画像（元画像Ｐ０と呼ぶ）を入力すると、この元画像Ｐ０に写り込んでいるガイドワイヤ像などの暗線の輝度が視認しやすいように調整された処理画像（重合画像Ｐ９）が出力される構成となっている。

＜画像処理装置の全体構成＞
実施例１に係る画像処理装置１は、図１に示すように、２次元ヘッセ行列を用いて元画像Ｐ０を解析する解析部１３と、元画像Ｐ０上の線状構造物であるかどうかを画素の各々について評価する評価画像Ｐ３を生成する評価画像生成部１５と、元画像Ｐ０を基に、画素の各々が元画像Ｐ０上の線状構造物であるとしたときの線の伸びる方向を示す方向画像Ｐ５を生成する方向画像生成部１６と、方向画像Ｐ５を基に、線状構造物の部分の画素値から線状構造物以外の画素値が減算された差分画像Ｐ６を生成する差分画像生成部１７と、評価画像Ｐ３および差分画像Ｐ６を基に、元画像Ｐ０上の線状構造物が元画像Ｐ０上の濃淡を保ったまま元画像Ｐ０から抽出された抽出画像Ｐ７を生成する抽出画像生成部１８とを備えている。評価画像生成部１５は、本発明の評価画像生成手段に相当し、方向画像生成部１６は、本発明における方向画像生成手段に相当する。また、差分画像生成部１７は、本発明の差分画像生成手段に相当し、抽出画像生成部１８は、本発明の抽出画像生成手段に相当する。

また、実施例１に係る画像処理装置１は、方向画像Ｐ５を基に抽出画像Ｐ７に途切れて写り込んでいる線状構造物を接続して断片化解消画像Ｐ８を生成する線接続処理部１９を備えている。線接続処理部１９は、本発明の線接続処理手段に相当する。

また、画像処理装置１は、断片化解消画像Ｐ８と元画像Ｐ０とを重ね合わせて重合画像（重合画像Ｐ９）を生成する重合画像生成部２０とを備えている。また、画像処理装置１は、元画像Ｐ０を解析部１３が解析を行った結果である固有値が配列された固有値画像Ｐ２を生成し固有値画像Ｐ２を評価画像生成部１５に出力する固有値画像生成部１４を備えている。重合画像生成部２０は、本発明の重合画像生成手段に相当する。

記憶部２８は、各部１３，１４，１５，１６，１７，１８，１９，２０が動作する際のフィルターやパラメータが記憶された記憶装置となっている。各部１３，１４，１５，１６，１７，１８，１９，２０は、必要に応じて記憶部２８にアクセスすることができる。

＜画像処理装置の主な動作＞
次に、画像処理装置１の主な動作について説明する。画像処理装置１は、主に解析部１３，固有値画像生成部１４，評価画像生成部１５，方向画像生成部１６，差分画像生成部１７，抽出画像生成部１８，線接続処理部１９の各部により動作する。このうちまずは、各部１３，１４，１５，１６，１７についての動作説明をまとめて行い、次に、線接続処理部１９についての動作説明をするものとする。

＜解析部の動作＞
画像処理装置１に入力された元画像Ｐ０は、解析部１３に入力される。解析部１３の微分動作について説明する。元画像Ｐ０は、画像上の位置と画素値が関連している。すなわち、元画像Ｐ０におけるｘ方向、およびｙ方向の位置を指定すればそこに位置する画素の画素値が取得できるということである。つまり、元画像Ｐ０は、図２に示すように、ｘ方向（横方向），ｙ方向（縦方向）の２変数について画素値が関連した２変数関数と捉えることができる。画素値をｄとすると、ｄ＝ｆ（ｘ，ｙ）という関係が成り立つことになる。

解析部１３は、微分フィルタを用いて、元画像Ｐ０をｘ方向に偏微分し、このとき得られる微分関数を更にｘ方向に偏微分する。また、解析部１３は、元画像Ｐ０をｘ方向に偏微分し、このとき得られる微分関数を更にｙ方向に偏微分する。同様に解析部１３は、元画像Ｐ０をｙ方向に偏微分し、このとき得られる微分関数を更にｙ方向に偏微分する。解析部１３は、これらを用いてヘッセ行列Ｈを生成する。ヘッセ行列Ｈとは次のような行列である。

ここで、ｘ方向に偏微分したあとｙ方向に偏微分した２次微分関数と、ｙ方向に偏微分したあとｘ方向に偏微分した２次微分関数とは同じ関数となる。したがって、ヘッセ行列は対称行列であり、２つの固有値λ１，λ２とそれに対応する固有ベクトルを有することになる。このとき、固有値λ１の絶対値は固有値λ２の絶対値よりも大きいものとする。解析部１３は、固有値と固有ベクトルをヘッセ行列Ｈより求める。

次に、解析部１３は、固有値λ１に対応する固有ベクトルｖ１を算出する。固有ベクトルｖ１は、ｘ方向およびｙ方向の要素を有するベクトルとなっている。

＜固有値画像生成部の動作＞
解析部１３は、絶対値が最大の固有値λ１を固有値画像生成部１４に送出する。ヘッセ行列Ｈは、元画像Ｐ０の位置に応じた関数が行列化したものである。従って、固有値λ１は、元画像Ｐ０の位置に応じて値が変化するはずである。固有値画像生成部１４は、固有値λ１を元画像Ｐ０の位置に対応させて配列し、固有値λ１が２次元マトリックス状に配列された固有値画像Ｐ２を生成する。

＜評価画像生成部の動作＞
固有値画像生成部１４は、固有値画像Ｐ２を評価画像生成部１５に送出する。評価画像生成部１５は、固有値λ１の各々に所定の関数を作用させることにより、固有値λ１の値を調整する。すなわち、評価画像生成部１５は、固有値画像Ｐ２における正の高い値の固有値λ１を全てほぼ１に近い値に変換する。そして、評価画像生成部１５は、固有値画像Ｐ２における低い値の固有値λ１を全てほぼ０に近い値に変換する。また、評価画像生成部１５は、固有値画像Ｐ２における中間的な値の固有値λ１を、例えば０．１〜０．９までのいずれかの値に変換する。この様にすることにより固有値画像Ｐ２において−１６，３８４から１６，３８３までのいずれかの値となっていた固有値λ１は、変換により０から１までのいずれかの値をとるようになる。

評価画像生成部１５が変換に用いる関数としては、単調増加で非線形の関数が選択される。具体的には、ロジスティック関数などが用いられる。評価画像生成部１５は、図３に示すように、固有値画像Ｐ２における正の中間的な固有値λ１のスケールを保つとともに、極端な固有値λ１や負の固有値λ１のスケールを圧縮して数値の変換を行う。このようにして、評価画像生成部１５は、固有値画像Ｐ２を変換して評価画像Ｐ３を生成する。なお、負の固有値λ１は、すべて０に変換される。

固有値λ１の意味について説明する。固有値λ１の絶対値が大きいと言うことは、元画像Ｐ０における２次偏微分値の絶対値が大きいということである。また、固有値λ１の符号は、２次偏微分値の符号にそのまま対応する。２次偏微分値の絶対値の大きさは、関数におけるＵ型のカーブがどの程度急となっているかを表している。また、２次偏微分値の符号は、関数におけるＵ型のカーブの凹凸に対応している。例えば、図４に示すような位置と画素値の関係があったとする。図４における矢印は、グラフにおいて大きく凹んだ場所を表している。このような場所は、周りと比べて画素値が極端に小さくなっている部分であり、画像上の暗線を表している。図４のグラフを位置に沿って２回微分すると、微分値は矢印の部分で正の高い値をとる。つまり、固有値がスケーリングされた変換値が配列した評価画像Ｐ３は、元画像Ｐ０を位置と画素値が関連した関数と見たときの極小の位置を表している。評価画像Ｐ３における値が１に近い部分は、元画像Ｐ０において暗線が写り込んだ部分となっており、値が０に近い部分は、元画像Ｐ０において暗線が写り込んでいない平坦な部分となっている。

逆に、元画像Ｐ０において明線が写り込んだ部分では、微分値は負の小さな値をとる。すなわち、明線を抽出したい場合には、評価画像生成部１５が変換に用いる関数としては、単調減少で非線形の関数が選択される。つまり、固有値がスケーリングされた変換値が配列した評価画像Ｐ３は、元画像Ｐ０を位置と画素値が関連した関数と見たときの極大の位置を表している。評価画像Ｐ３における値が１に近い部分は、元画像Ｐ０において明線が写り込んだ部分となっており、値が０に近い部分は、元画像Ｐ０において明線が写り込んでいない平坦な部分となっている。

＜方向画像生成部の動作＞
解析部１３は、固有ベクトルｖ１を方向画像生成部１６に送出する。方向画像生成部１６は、固有ベクトルｖ１とｘ軸とがなす角θ１を算出する。そして、解析部１３は、この角θ１と９０°とを足し合わせて角θ２を算出する。ヘッセ行列Ｈは、元画像Ｐ０の位置に応じた関数が行列化したものである。従って、角θ２は、元画像Ｐ０の位置に応じて値が変化するはずである。方向画像生成部１６は、角θ２を元画像Ｐ０の位置に対応させて配列し、角θ２が２次元マトリックス状に配列された方向画像Ｐ５を生成する。

実際の方向画像Ｐ５における角θ２は、０°〜３６０°の間で自由な値をとるようにはなっていない。すなわち、角θ２は、離散化処理により０°、１８°、３６°、５４°、７２°、９０°、１０８°、１２６°、１４４°、１６２°のいずれかの角度に近い角度に振り分けられている。従って、方向画像Ｐ５は、０°〜１６２°の１０通りの角度のいずれかを示す値が２次元マトリックス状に配列された画像となっている。このように、方向画像生成部１６は、角度を１０通りに絞って方向画像Ｐ５を生成することで、後段の演算処理を単純なものとしている。なお、角θ２が３６０°までの値をとらず、１６２°が最大となっている理由は後述する。

角θ２の意味について説明する。角θ２は、固有ベクトルｖ１とｘ方向とのなす角を９０°回転させた角度となっている。この固有ベクトルｖ１の方向の意味について考える。図５に示すように、元画像Ｐ０における暗線上にある画素ｐについて考える。この画素ｐに対する固有ベクトルは図５においてｖ１で表されている。固有ベクトルｖ１は、絶対値が大きい方の固有値λ１についての固有ベクトルである。したがって、固有ベクトルｖ１が示す方向は、元画像Ｐ０の画素ｐにおける暗線の連接方向と直交する方向を意味している。すなわち、角θ２は、暗線に沿う方向と直交する方向を９０°回転させたときの方向とｘ方向とのなす角を表していることになる。これを簡単に言うと、角θ２は、元画像Ｐ０に写り込んだ暗線に沿う方向とｘ方向とのなす角を表しているということである。ここでの暗線に沿う方向とは、画素ｐで暗線に接する接線の伸びる方向を意味している。

角θ２が１６２°が最大となっている理由について説明する。角θ２が１８°であるとすると、ｘ軸と暗線Ｂとのなす角は図６の左側に示すように、１８°であることになる。同様に、角θ２が１９８°であったとすると、ｘ軸と暗線Ｂとのなす角は図６の右側に示すように、１９８°であることになる。図６の左側と右側とを比較すれば分かるように、角θ２が１８°であるときの暗線Ｂの方向と、１９８°であるときの暗線Ｂの方向は一致する。つまり、角θ２に１８０°を足しても、この角度が示す暗線Ｂの方向はもとの角θ２の示す方向と同じとなる。ということは、角θ２を０°以上１８０°未満としても、暗線Ｂの方向を全方向に亘って表現できることになる。実際には、角θ２は、離散化処理が施されているので、取り得る最大の角度は１６２°である。

＜差分画像生成部の動作＞
方向画像Ｐ５は、差分画像生成部１７に送出される。差分画像生成部１７は、方向画像Ｐ５を参照しながら、元画像に写り込む線状構造物と線状構造物以外の部分の差分をとり、線状構造物が写り込んだ差分画像を生成する。以降、この差分画像生成部１７の動作について説明する。

図７左側は、差分画像生成部１７が生成するフィルタを表している。図７左側のフィルタｆは、３つの領域からなり、中心の領域の画素値と斜線で示す周辺の領域の画素値との差分を取る差分フィルタとなっている。このフィルタｆを元画像Ｐ０に施せば、注目画素の画素値が周辺画素の画素値と比べてどの程度の違いがあるかを知ることができる。フィルタｆの大きさは、例えば縦横に１５×１５ピクセルとなっている。

差分画像生成部１７が使用するフィルタｆは方向性を有する異方性フィルタ（異方性平滑化フィルタ）でもある。例えば、図７左側に示すフィルタｆは、暗線が縦方向に写り込んでいる元画像Ｐ０に適したフィルタとなっている。実際の元画像Ｐ０には暗線が湾曲して写り込んでいる。したがって、差分画像生成部１７が元画像Ｐ０に対してフィルタを施すときは、暗線の部分によって変化する暗線の伸びる方向に応じてフィルタを切替えなければならない。そこで、記憶部２８は、図７左側に示すフィルタを１８°ずつ回転させた例えば図７右側のようなフィルタを複数記憶している。差分画像生成部１７は、元画像Ｐ０を構成する画素の各々に対し記憶部２８に記憶されたフィルタのいずれかを作用させて差分画像を生成する。この動作に用いられるフィルタは、暗線が伸びる方向に応じて１０種類が用意されている。

差分画像生成部１７は、動作に際し、元画像Ｐ０の各画素に１０種類のうちのどのフィルタを施すのかを決定しなければならない。そこで差分画像生成部１７は、方向画像Ｐ５を参照しながらフィルタの選択を行う。方向画像Ｐ５は、各画素に写り込んでいる暗線の伸びる方向を表した画像となっている。したがって、差分画像生成部１７が元画像Ｐ０を構成する各画素に対して、方向画像Ｐ５が示す１０通りの方向に応じたフィルタを選択して、このフィルタをかけることにより差分画像Ｐ６を生成するのである。差分画像Ｐ６は、元画像Ｐ０に対して暗線の伸びる方向に平滑化処理が施されるとともに、暗線の画素値が暗線以外の部分の画素値を減算されたものとなっている。

図８は、差分画像生成部１７が元画像Ｐ０上の画素ｐについて動作している状態を表している。差分画像生成部１７は、元画像Ｐ０上の画素ｐと同じ位置にある方向画像Ｐ５の画素（対応画素）の画素値を取得する。方向画像Ｐ５の画素値は、暗線の伸びる方向を表す値となっている。対応画素が９０°を表す画素値であったとする。すると、差分画像生成部１７は、図７左側で説明した縦方向のフィルタｆを記憶部２８から読み出してこれを元画像Ｐ０の画素ｐに作用させる。このとき画素ｐはフィルタｆの中心に位置することになる。差分画像生成部１７は、元画像Ｐ０を構成する各画素に対して同様の動作を行い、図９に示すような差分画像Ｐ６を生成する。

差分画像Ｐ６は、図９に示すように、元画像Ｐ０に写り込んでいた被検体像が消え去り、元画像Ｐ０に写り込んでいた暗線が抜き出された状態となっている。元画像Ｐ０上の被検体像は、図８において網掛けで示されている。差分画像Ｐ６に現れる暗線は、元画像Ｐ０の画素値に関する情報を保持したものとなっている。したがって、差分画像Ｐ６に写り込む暗線をよく見ると、部分的に暗線の濃さが異なっている。この暗線の濃さの部分的な相違は、暗線が元画像Ｐ０に写り込んでいたときに見られた部分的な濃さの相違をそのまま表している。

また、図９に示すように、差分画像Ｐ６には、暗線以外に細かい線状のノイズが現れる。これは、元画像Ｐ０の全域に方向性のフィルタを施すことによって生じた偽像である。この偽像は取り除かれなければならない。この偽像の除去は、抽出画像生成部１８によって行われる。

＜抽出画像生成部の動作＞
差分画像Ｐ６および評価画像Ｐ３は、抽出画像生成部１８に送出される。抽出画像生成部１８は、評価画像Ｐ３と差分画像Ｐ６とを積算処理することにより、元画像Ｐ０から暗線が抽出された抽出画像Ｐ７を生成する。評価画像Ｐ３は、元画像Ｐ０に暗線が現れている部分を１とし、現れていない部分を０としている。評価画像Ｐ３は、０から１までの間の画素値を含むものの、元画像Ｐ０における暗線の位置を表した二値画像に近い画像である。したがって、評価画像Ｐ３は、元画像Ｐ０において暗線がどのような濃度で写り込んでいるかを示す情報を有していない。差分画像Ｐ６は、方向性フィルタを元画像Ｐ０に施した画像であるので、暗線の濃度情報は保持している。しかし、方向性フィルタを施すことによって偽像を含んでしまっている画像である。

そこで、図１０に示すように、評価画像Ｐ３と差分画像Ｐ６とを積算処理すれば、元画像Ｐ０において暗線となっていない部分では、差分画像Ｐ６の画素値に評価画像Ｐ３の画素値である０が積算され、この部分の画素値は０となる。このようにして、差分画像Ｐ６に現れていた偽像は、消去されるのである。生成された抽出画像Ｐ７は、元画像Ｐ０に写り込んでいる暗線をそのまま抽出したような画像となっている。抽出画像Ｐ７においては暗線の視認は容易である。

＜線接続処理部の動作＞
次に、本発明において最も特徴的な構成である線接続処理部１９の動作について説明する。線接続処理部１９は、図１１に示すように、ノイズ等によって線状構造物が途切れ途切れに写り込んでいる抽出画像Ｐ７に線接続処理を加えて、線状構造物の断片化が解消された断片化解消画像Ｐ８を生成するものである。このとき、線接続処理部１９は、方向画像Ｐ５を参照する。より具体的には、線接続処理部１９は、抽出画像Ｐ７における線を接続する始点の画素と終点の画素の２つを決定する。そして、これら２点の間に短い線を書き足すことにより線接続処理を実現するのである。図１１においては、線接続の始点をフロンティア画素Ｆ，終点を終点画素Ｇとして表している。線接続処理部１９は、方向画像Ｐ５を基に抽出画像Ｐ７に写り込む線状構造物の伸びる方向を取得し、抽出画像Ｐ７における線状構造物の伸びる方向に配列したフロンティア画素Ｆと終点画素Ｇとを定めて、２つの画素の間を補間することにより、抽出画像Ｐ７に途切れて写り込んだ線状構造物を接続して断片化解消画像Ｐ８を生成する。フロンティア画素Ｆは、本発明の始点画素に相当する。

図１２は、線接続処理部１９の動作を表したフローチャートである。図１２に示すように線接続処理部１９は、まず抽出画像Ｐ７に前処理を施し、後段の画像処理の下準備をする（前処理ステップＳ１）。そして、線接続処理部１９は抽出画像Ｐ７を構成する画素の各々に画素ラベルを付し、ラベル画像Ｑ１を生成する（ラベル画像生成ステップＳ２）。そして、線接続処理部１９は、ラベル画像Ｑ１において線状構造物を構成する画素を示すラベルが付されたフロンティア画素Ｆのうちの１つを処理対象とし（処理対象フロンティア画素設定ステップＳ３），処理対象フロンティア画素について補間画素ＩＰを検索する（補間画素検索ステップＳ４）。そして、補間画素ＩＰの各々について後述の新画素値を取得する（新画素値取得ステップＳ５）。線接続処理部１９は、処理対象のフロンティア画素Ｆを変更しながら補間画素検索ステップＳ４，および新画素値取得ステップＳ５を繰り返す。最後に、線接続処理部１９は、補間画素ＩＰの画素値を変更して断片化解消画像Ｐ８を生成する（画素値変更ステップＳ６）。以降、これらの詳細について順を追って説明する。

＜前処理ステップＳ１＞
まず、線接続処理部１９は、記憶部２８より設定値を読み出して、抽出画像Ｐ７における絶対値が設定値よりも低い部分の画素値について符号を反転させない状態で絶対値が更に低くなるように変更する。具体的には、画素値を０に変更する。これにより、抽出画像Ｐ７に含まれていたノイズや細かな被検体像が除かれ、線状構造物がより際立った簡略化抽出画像Ｐ７ａが生成される。この様にすることで、後段の画像処理が単純なものとなる。

＜ラベル画像生成ステップＳ２＞
次に、線接続処理部１９は、簡略化抽出画像Ｐ７ａの各画素を２種類に種類分けをして分類を示すラベルを各画素について取得する。すなわち、線接続処理部１９は、記憶部２８より閾値を読み出して、読み出した閾値よりも絶対値が高い画素をフロンティア画素Ｆと分類し、絶対値が低い画素を非フロンティア画素Ｎと分類する。このフロンティア画素Ｆは、これから線接続をしようとするときの始点となる画素である。線接続処理部１９は、抽出画像Ｐ７（簡略化抽出画像Ｐ７ａ）上の画素の中からフロンティア画素Ｆを定める際に、閾値以上の画素値を有する画素をフロンティア画素Ｆであると定める。

図１３は、線接続処理部１９が簡略化抽出画像Ｐ７ａの各画素を分類して、この分類の分布を示すラベル画像Ｑ１を生成する様子を示している。簡略化抽出画像Ｐ７ａにおける画素値の絶対値が小さい画素は全て非フロンティア画素Ｎとされ、画素値の絶対値が大きい画素は、フロンティア画素Ｆとされる。以降、線接続処理部１９は、フロンティア画素Ｆの各々について同じ処理を繰り返す。図１３における簡略化抽出画像Ｐ７ａに暗い画素（画素値の絶対値が大きい画素）は８個あるので、線接続処理部１９は、以降に説明するステップＳ４およびステップＳ５を８回繰り返すことになる。

＜処理対象フロンティア画素設定ステップＳ３＞
線接続処理部１９は、ラベル画像Ｑ１を参照してこれから画像処理をしようとする処理対象のフロンティア画素Ｆを選択する。図１４において、選択されたフロンティア画素Ｆを符号Ｆ０で表すことにする。

＜補間画素検索ステップＳ４：候補画素Ｔの設定＞
次に、線接続処理部１９は、画素値の補間を行う補間画素ＩＰ０の検索を開始する。補間画素ＩＰ０とは、これから画素値が変更される画素であり、フロンティア画素Ｆ０とこれから取得する終点画素Ｇ０との間に位置している。フロンティア画素Ｆ０とは、線接続処理部１９が簡略化抽出画像Ｐ７ａにおける途切れた線を接続するときの始点となる画素である。同様に、終点画素Ｇ０とは、線接続処理部１９が簡略化抽出画像Ｐ７ａにおける途切れた線を接続するときの終点となる画素である。つまり、線接続処理部１９は、フロンティア画素Ｆ０を始点とし、終点画素Ｇ０を終点とする線を抽出画像Ｐ７に書き足すことで線接続処理を実現するのである。まずは、この終点画素Ｇ０の取得方法について説明する。この終点画素Ｇ０が決定されないと補間画素ＩＰ０の探索ができないからである。

図１４は、線接続処理部１９が終点画素Ｇ０の候補となる候補画素Ｔを指定する様子を示している。線接続処理部１９は、フロンティア画素Ｆ０を中心とした正方形の領域を設定して、この領域に属する画素の全てを候補画素Ｔと設定する。ただし、フロンティア画素Ｆ０自体は候補画素Ｔから除外される。簡略化抽出画像Ｐ７ａにおける候補画素Ｔの位置は、候補画素マッピング画像Ｑ２（Ｆ０）に保持される。正方形領域としては例えば５×５ピクセルの大きさが好ましい。

なお、実施例１においては、フロンティア画素Ｆ０を中心とした正方形領域に含まれる画素の全てを候補画素Ｔに設定するように構成する必要はない。すなわち、線接続処理部１９が正方形領域に属するフロンティア画素Ｆのみを候補画素Ｔと設定するようにしてもよい。

＜補間画素検索ステップＳ４：候補画素Ｔの判定＞
線接続処理部１９は、まず、候補画素Ｔのうち判定対象となる候補画素Ｔ０を決定し、これについて終点画素Ｇ０かどうかの判定を行う。候補画素Ｔは、図１４右側に示すように、２４個あることからすると線接続処理部１９は、判定動作を２４回繰り返すことになる。

図１５は、候補画素Ｔ０が終点画素Ｇ０であるかどうかが判定される様子を示している。線接続処理部１９は、フロンティア画素Ｆ０の中心と候補画素Ｔ０と中心とを通過する線分の伸びる方向をベクトルとして取得する。具体的には、線接続処理部１９は、フロンティア画素Ｆ０と候補画素Ｔ０との位置関係に応じて、これに対応するベクトルを記憶部２８から読み出して動作する。つまり、記憶部２８には、画素の位置関係とベクトルとが対応したテーブルが用意されていることになる。このベクトルを説明上の区別のため画素配列方向ベクトルと呼ぶことにする。図１５右側においては、画素配列方向ベクトルを実線で表している。すなわち、画素配列方向ベクトルはフロンティア画素Ｆ０を起点とし、候補画素Ｔ０方向に向けて伸びるベクトルである。

線接続処理部１９は、今度は、記憶部２８に記憶された方向画像Ｐ５を参照して、フロンティア画素Ｆ０にどのようなベクトルが割り当てられているかを取得する。方向画像Ｐ５は、ベクトルが画素と関連づけられて配列された画像であり、ベクトルの方向は、元画像Ｐ０において、線状構造物がどの方向に伸びているかを各画素ごとに示したものとなっている。このベクトルを説明上の区別のため構造物延伸方向ベクトルと呼ぶことにする。図１５右側においては、構造物延伸方向ベクトルを破線で表している。すなわち、構造物延伸方向ベクトルはフロンティア画素Ｆ０を起点とし、画像上の線状構造物のうちフロンティア画素Ｆ０が属するものの延伸方向に伸びるベクトルである。

線接続処理部１９は、画素配列方向ベクトルと構造物延伸方向ベクトルとのなす角θを取得する。取得された角θと候補画素Ｔ０の位置との関係は、角マッピング画像Ｑ３（Ｆ０）に保持される（図１７左側参照）。角θは、そもそもはフロンティア画素Ｆを起点とする二つのベクトルのなす角である。しかし、角マッピング画像Ｑ３において角θがマッピングされる位置は、角マッピング画像Ｑ３上のフロンティア画素Ｆと同一の位置ではなく、候補画素Ｔと同一の位置である。この点は、本発明を理解する上で留意が必要である。例えば、図１７左側において斜線の枠で囲んで示す候補画素Ｔ１と同一の位置にある角θは、図１６で説明した動作で得られた候補画素Ｔ１についてのものである。

この角θは、ある有益な特性を有している。すなわち、この角θが十分に小さいと、候補画素Ｔは、終点画素Ｇであると判定できる。この点についてより詳細に説明する。図１６は、簡略化抽出画像Ｐ７ａにおける暗線に属する候補画素Ｔ１が線接続処理部１９により判定をされている様子を示している。候補画素Ｔ１における画素配列方向ベクトルの方向は、フロンティア画素Ｆ０から見た候補画素Ｔ１の方向と一致し、右斜め下方向である。一方、候補画素Ｔ１における構造物延伸方向ベクトルの方向は、フロンティア画素Ｆ０が属する線状構造物の延伸方向と一致し、下方向である。

図１６の例では、画素配列方向ベクトルの方向と構造物延伸方向ベクトルの方向とが一致しているとは言えないが、極端な例として一致していたとする。このときフロンティア画素Ｆ０と候補画素Ｔ１との間に線を書き足せば確実に簡略化抽出画像Ｐ７ａの視認性は向上する。この理由について説明する。線接続処理部１９は、フロンティア画素Ｆと終点画素Ｇとを繋ぐように簡略化抽出画像Ｐ７ａに線を書き足すことで動作する。仮に、図１６の例において候補画素Ｔ１がフロンティア画素Ｆ０の下に位置していたとし、フロンティア画素Ｆ０と候補画素Ｔ１との間に線を書き足したものとする。すると、この書き足された線の伸びる方向は、画素配列方向ベクトルの方向の方向と一致し、下方向である。一方、フロンティア画素Ｆ０は縦方向 に伸びた線状構造物の一員である。フロンティア画素Ｆ０の構造物延伸方向ベクトルは、下方向に伸びているからである。すなわち、線の書き足しにより、下方向に伸びた線状構造物が更に下方向に延伸するように延ばされることになる。このように線状構造物の伸びる方向が保存されるように線を書き足す動作を行えば、より自然で視認性の高い画像が提供できるのである。

以降、候補画素Ｔ１における角θは、十分に小さいものとして説明を続ける。線接続処理部１９は、図１７に示すように生成した角マッピング画像Ｑ３（Ｆ０）から角θを読み出すとともに簡略化抽出画像Ｐ７ａから画素値を読み出して候補画素Ｔの各々が線接続処理の対象にふさわしいかを示す接続信頼値Ｒを取得する。すなわち、ある候補画素Ｔの接続信頼値Ｒは、その候補画素Ｔの角θと、その候補画素Ｔの画素値とにより算出される。具体的には、接続信頼値Ｒは、角θの小ささを示す項と画素値の絶対値の大きさを示す項をかけ合わせることにより算出される。したがって、角θが小さいほど接続信頼値Ｒは増加し、画素値の絶対値が大きいほど接続信頼値Ｒは増加する。取得された接続信頼値Ｒと画素の位置との関係は、接続信頼値マッピング画像Ｑ４（Ｆ０）に保持される（図１７右側参照）。

接続信頼値Ｒが角θが小さいほど増加するようにしているのは、上述のように線状構造物の伸びる方向とこれから書き足す線の伸びる方向が一致するからである。ここでは、画素値の絶対値が大きいほど接続信頼値Ｒが高いようにしている理由について説明する。簡略化抽出画像Ｐ７ａにおいて目立つ線状構造物が途切れていると、これが画像を視認する際に目立ってしまう。ところで、簡略化抽出画像Ｐ７ａにおいて目立っている線状構造物とは、極端に明るいか極端に暗いものである。そこで、このような画素値が極端に大きいか極端に小さい画素から構成される線状構造物に対して優先的に線接続処理を実行するようにする必要がある。具体的には、画素値の絶対値が大きいほど接続信頼値Ｒは増加するようにしている。

線接続処理部１９は、記憶部２８より設定値を読み出して、候補画素Ｔの接続信頼値Ｒがある値以上となっている場合は、その候補画素Ｔを後続の線接続処理対象とする。そして、線接続処理部１９は、候補画素Ｔの接続信頼値Ｒがある値未満となっている場合は、その候補画素Ｔを後続の線接続処理対象とはしない。図１８左側においては、線接続処理対象とされた候補画素Ｔをプラス記号、線接続処理対象とされなかった候補画素Ｔをマイナス記号で表している。この接続信頼値Ｒを用いた評価結果は、接続信頼値マッピング画像Ｑ５（Ｆ０）に保持されるものとする。

このように、線接続処理部１９は、抽出画像上の候補画素Ｔの中から終点画素Ｇを定める際に、候補画素Ｔと予め定められたフロンティア画素Ｆとを結ぶ方向を取得するとともに、候補画素Ｔが属する画素線状構造物の伸びる方向を方向画像Ｐ５から取得し、取得した２つの方向の一致度が高いと判定された候補画素Ｔを優先的に終点画素Ｇと定める。

また、線接続処理部１９は、抽出画像上の候補画素Ｔの中から終点画素Ｇを定める際に、候補画素Ｔの画素値の絶対値を抽出画像Ｐ７（簡略化抽出画像Ｐ７ａ）より取得することにより、画素値の絶対値が高いと判定された候補画素Ｔを優先的に終点画素Ｇと定める。

線接続処理部１９は、接続信頼値Ｒを基に線接続処理の対象とされた候補画素Ｔを線接続の終点画素Ｇであると認定する。以降、このうちの終点画素Ｇ０について線接続処理部１９が行う動作について説明する。

＜補間画素検索ステップＳ４：補間画素ＩＰの特定＞
線接続処理部１９は、図１８に示すようにフロンティア画素Ｆ０と終点画素Ｇ０とを結ぶ直線が通過する画素を補間画素ＩＰと特定する。ただし、フロンティア画素Ｆは補間画素ＩＰから除外される。簡略化抽出画像Ｐ７ａにおける補間画素ＩＰの位置は、補間画素マッピング画像Ｑ６（Ｆ０，Ｇ０）に保持される。図１８においては、フロンティア画素Ｆ０と終点画素Ｇ０とが画素１つぶんだけしか離間していないので、補間画素ＩＰは１つしかない。しかし、図１９左側に示すように補間画素ＩＰの特定に係るフロンティア画素Ｆと終点画素Ｇとのペアが互いに離れていれば、それだけ多くの補間画素ＩＰが特定されることになる。線接続処理部１９は、この補間画素ＩＰの画素値を変更することで線接続処理を実現する。すなわち、線接続処理部１９は、フロンティア画素Ｆと終点画素Ｇとに挟まれる位置にある画素の画素値を変換することにより線接続処理を行う。

＜新画素値取得ステップＳ５＞
補間画素ＩＰの画素値を具体的にどのような画素値に変更するかについて説明する。線接続処理部１９は、補間画素ＩＰ，フロンティア画素Ｆ０および終点画素Ｇの位置関係を基に変更後の画素値を算出する。線接続処理部１９がこれから求めようとする変更後の画素値を新画素値ｎと呼ぶことにする。

図１９右側は、補間画素ＩＰの新画素値ｎを求める方法について説明している。線接続処理部１９は、フロンティア画素Ｆの中心から補間画素ＩＰの中心までの距離Ａと、補間画素ＩＰの中心から終点画素Ｇ０までの距離Ｂとを求める。次に線接続処理部１９は、フロンティア画素Ｆおよび終点画素Ｇ０の画素値を簡略化抽出画像Ｐ７ａより読み出す。そして、線接続処理部１９は、距離Ａ，Ｂを基に互いの画素値に重み付けを加えて新画素値ｎを算出する。すなわちフロンティア画素Ｆの画素値をＶｆとし、終点画素Ｇの画素値をＶｇとすると、新画素値ｎは、次のように求められる。新画素値ｎは、本発明の変更後の画素値に相当する。
ｎ＝Ｖｆ・Ｂ／（Ａ＋Ｂ）＋Ｖｇ・Ａ／（Ａ＋Ｂ）

すなわち、線接続処理部１９は、画素値変換処理に先立って新画素値ｎを求める際に、フロンティア画素Ｆと画素値置換処理対象の画素との間の距離Ａと、終点画素Ｇと画素値置換処理対象の画素との間の距離Ｂとを算出することにより、フロンティア画素Ｆおよび終点画素Ｇのうち画素値置換処理対象の補間画素ＩＰから距離が遠い方の画素の画素値よりも距離が近い方の画素の画素値に近づくように新画素値ｎを求める。

新画素値ｎと画素の位置との関係は、新画素値マッピング画像Ｑ７に保持される。図２０は、補間画素マッピング画像Ｑ６（Ｆ０，Ｇ０）より新画素値マッピング画像Ｑ７が生成される様子を示している。

＜画素値変更ステップＳ６＞
図２１は、線接続処理部１９が抽出画像Ｐ７に対し画素値変更を行い線接続処理を実行する様子を示している。すなわち、線接続処理部１９は、新画素値マッピング画像Ｑ７における新画素値ｎが算出されている新画素値算出済画素の位置を特定して、この画素と同一位置にある抽出画像Ｐ７上の画素を特定する。そして、線接続処理部１９は、抽出画像Ｐ７上で特定された画素の画素値を同一位置の新画素値算出済画素の画素値に変更する。この様にして図２１に示すように、抽出画像Ｐ７に線接続処理がなされ、断片化解消画像Ｐ８が生成されるのである。一方、線接続処理部１９は、新画素値マッピング画像Ｑ７における新画素値ｎが算出されていない新画素値非算出画素と同一位置にある抽出画像Ｐ７上の画素については画素値の変更を行わない。

＜動作の繰り返しについて＞
以上の説明は、簡略化抽出画像Ｐ７ａが有している８つのフロンティア画素Ｆのうちの１つであるＦ０についての動作である。線接続処理部１９は、他のフロンティア画素Ｆ１〜Ｆ７についても同様な動作を行う。すなわち、図１４で説明した候補画素Ｔの特定は、フロンティア画素Ｆ０〜Ｆ７の各々について８回行われ、図１５，図１６，図１７，図１８を用いて説明した終点画素Ｇの判定はフロンティア画素Ｆ０〜Ｆ７の各々について８回行われることになる。その度に複数の終点画素Ｇが特定される。すなわち、フロンティア画素Ｆ０〜Ｆ７には、図２２に示すように、それぞれに対応する終点画素グループ［Ｇ０］〜［Ｇ７］が存在することになる。

そして線接続処理部１９は、今度は、フロンティア画素Ｆ０と対応する終点画素グループ［Ｇ０］内の終点画素Ｇ０ａ，Ｇ０ｂ，……のいずれかとをペアにして、補間画素ＩＰを特定する。例えば、フロンティア画素Ｆ０に対して終点画素Ｇ０が５つあるとすれば、線接続処理部１９は、図１９，図２０で説明した動作を５回繰り返すことになる。その度に複数の補間画素ＩＰが特定される。このようにして終点画素Ｇ０ａ，Ｇ０ｂ，……には、図２３に示すようにそれぞれに対応する補間画素グループ［ＩＰ０ａ］，［ＩＰ０ｂ］，……が特定される。線接続処理部１９は、フロンティア画素Ｆ０についての補間画素ＩＰの特定が終了すると、他のフロンティア画素Ｆ１〜Ｆ７についても補間画素ＩＰの特定を続ける。したがって、終点画素Ｇの各々について補間画素グループ［ＩＰ０ａ］，［ＩＰ０ｂ］，……が特定される事情は他のフロンティア画素Ｆ１〜Ｆ７に対応した終点画素グループ［Ｇ１］〜［Ｇ７］においても同様である。

＜新画素値マッピング画像生成時における新画素値ｎの上書き＞
この様な事情からすると簡略化抽出画像Ｐ７ａには相当に多数の補間画素ＩＰが認定されるようにも思われるが、実はそうではない。線接続処理部１９が補間画素検索ステップＳ４を繰り返していくと、簡略化抽出画像Ｐ７ａにおける同じ位置の画素が何度も補間画素ＩＰとして特定されるからである。線接続処理部１９は、補間画素ＩＰを特定する度に新画素値ｎを算出するので、簡略化抽出画像Ｐ７ａ上の同じ位置の画素に対して複数の新画素値ｎが算出されることになる。そこで、図２１で説明した画素値変更処理において、これら新画素値ｎのうちどれを用いるかという問題がある。

実施例１の構成によれば、新画素値マッピング画像Ｑ７の値を上書きすることでこの問題を解決している。図２４は新画素値マッピング画像Ｑ７の値が上書きされていく様子を示している。図２４においては、線接続処理部１９が処理を繰り返していくうちに、簡略化抽出画像Ｐ７ａにおける同じ位置の画素が補間画素ＩＰ０〜ＩＰ７として重複して特定されてしまった場合を示している。線接続処理部１９は、補間画素ＩＰ０〜ＩＰ７を特定するごとに新画素値ｎを算出するのであるから、補間画素ＩＰ０〜ＩＰ７の各々には対応する新画素値ｎが存在することになる。線接続処理部１９は、新画素値マッピング画像Ｑ７を生成する際に、最も絶対値が大きい新画素値ｎが残るように上書き処理を繰り返す。この様子を図２４で説明すると、まず線接続処理部１９が補間画素ＩＰ０を特定したとき、これに対応する新画素値３３２を新画素値マッピング画像Ｑ７に配置する。その後、線接続処理部１９は、補間画素ＩＰ１，補間画素ＩＰ２を順に特定していくが、このとき算出される新画素値は３３２より低いので、新画素値マッピング画像Ｑ７を変更しない。そして、線接続処理部１９が補間画素ＩＰ３を特定したときに算出される新画素値１０４５は、新画素値マッピング画像Ｑ７上の新画素値３３２よりも高い。そこで、線接続処理部１９は、新画素値ｎを１０４５に上書きする。その後、線接続処理部１９は、補間画素ＩＰ４〜ＩＰ７を順に特定していくが、算出される新画素値は１０４５より低いので新画素値マッピング画像Ｑ７を変更しない。

すなわち、線接続処理部１９は、画素値変換処理に先立って新画素値ｎを求める際に、新画素値ｎが抽出画像Ｐ７（簡略化抽出画像Ｐ７ａ）上の同じ位置について複数算出された場合には、より絶対値の大きいものを変換処理に用いる。したがって、補間画素ＩＰ０〜ＩＰ７がどの順番で特定されても最終的な新画素値ｎは変わらない。

なお、図２４は、新画素値マッピング画像Ｑ７の画素値が補間画素ＩＰの画素値のいずれかに変更される様子を説明している。しかし、線接続処理部１９の実際の処理としては、必ずしも図２４で説明したような画素値の変更をするとは限らない。具体的には、線接続処理部１９は、絶対値の最も大きい補間画素ＩＰの画素値と、簡略化抽出画像Ｐ７ａにおけるこの補間画素ＩＰと同一位置の画素の画素値とを比較する。そして、線接続処理部１９は、簡略化抽出画像Ｐ７ａの画素の画素値の絶対値が補間画素ＩＰの画素値の絶対値よりも大きい場合、新画素値マッピング画像Ｑ７の同一位置に新画素値ｎを設定しない。この様な動作により、線接続処理部１９は、簡略化抽出画像Ｐ７ａ上の画素値の絶対値が大きい画素を線接続処理に伴う画素変換処理の対象外にする。

このように新画素値マッピング画像Ｑ７を更新する構成とする効果について説明する。いま図２５のような抽出画像Ｐ７を考える。抽出画像Ｐ７には、縦方向および横方向に伸びる２本の線状構造物が写り込んでいる。そして抽出画像Ｐ７においてはこの２本の線状構造物の交わる部分が欠損しており、ここで線が２本とも途切れている。この様な抽出画像Ｐ７に対して線接続処理を行うものとする。

図２６は、図２５の抽出画像Ｐ７を簡略化した簡略化抽出画像Ｐ７ａを基に新画素値マッピング画像Ｑ７が生成される様子を示している。図２６は、新画素値マッピング画像Ｑ７の生成途中を表しており、これで新画素値マッピング画像Ｑ７が完成したわけではない。図２６の状態においては、左側図の太線で囲まれた２つの画素について補間画素ＩＰを探索している。従って、太線で囲まれた２つの画素のうち、一方は、フロンティア画素Ｆでありもう一方は終点画素Ｇであることになる。線接続処理部１９は、この２つの画素に挟まれた縦３つ分の画素を補間画素ＩＰと特定してそれぞれについて新画素値ｎを算出する。このとき算出された新画素値ｎは、図左側において太線で囲まれた２つの画素の画素値に似通っている。新画素値ｎは、フロンティア画素Ｆおよび終点画素Ｇを基に算出されるからである。新画素値ｎの実際の算出の様子は図１９を用いて既に説明済みである。

図２７は、線接続処理部１９が画像処理を更に進めた状態を示している。図２７の状態においては、左側図の太線で囲まれた２つの画素について補間画素ＩＰを探索している。従って、太線で囲まれた２つの画素のうち、一方は、フロンティア画素Ｆであり、もう一方は終点画素Ｇであることになる。線接続処理部１９は、この２つの画素に挟まれた横３つ分の画素を補間画素ＩＰと特定してそれぞれについて新画素値ｎを算出する。このとき算出された新画素値ｎもやはり、図左側において太線で囲まれた２つの画素の画素値に似通っている。

ここで、図２７の新画素値マッピング画像Ｑ７において丸印で示した画素に注目する。この画素における新画素値ｎは、２回算出されている。具体的には、新画素値ｎは、図２６を用いて説明した１回目の処理と、図２７を用いて説明した２回目の処理との両方で算出されている。このとき算出された２つの新画素値ｎの絶対値を比較すると、２回目の処理で算出された新画素値ｎの絶対値の方が１回目のものよりも大きい。したがって、線接続処理部１９は、丸印の画素について２回目の処理のときに新画素値ｎの上書きを行ったのである。図２７の状態で新画素値マッピング画像Ｑ７は完成する。

図２８は、線接続処理部１９が上述の過程を通じて完成した新画素値マッピング画像Ｑ７を用いて画素値の変更を実行している様子を示している。生成された断片化解消画像Ｐ８を参照すると次のようなことが分かる。すなわち、抽出画像Ｐ７に写り込んでいた２本の線状構造物のうち、より暗く写り込んでいる横方向に伸びる線状構造物が優先して接続されているのである。抽出画像Ｐ７において目立って写り込んでいる線状構造物は、周辺と比べて極端に明るいか極端に暗いかのどちらかである。実施例１の構成によれば、新画素値ｎの上書き処理を工夫することで抽出画像Ｐ７において目立ち、かつ途切れて写り込んでいる線状構造物がより自然に接続された断片化解消画像Ｐ８が生成できる。

＜重合画像生成部の動作＞
重合画像生成部２０は、断片化解消画像Ｐ８と元画像Ｐ０とを重み付けを加えて加算し、両者が重ね合わせられた重合画像Ｐ９を生成する。これにて、画像処理装置１の動作は終了となる。断片化解消画像Ｐ８には、元画像Ｐ０に写り込んだ線状構造物が濃淡を保った状態で写り込んでいる。しかも、線状構造物は、線接続処理により途切れることなく自然に接続されている。したがって、このような断片化解消画像Ｐ８と元画像Ｐ０とを重ね合わせれば、視認性の高い重合画像Ｐ９が生成できる。

＜線接処理部が有する他の効果＞
上述のように線接続処理部１９は、抽出画像Ｐ７において途切れて写り込んでいる線状構造物を連結することで、重合画像Ｐ９の視認性を向上させる。しかし、線接続処理部１９は、別異の理由によって重合画像Ｐ９の視認性を向上させてもいる。そこで、実施例１の構成が有する別異の効果について説明する。

いま図２９のような抽出画像Ｐ７を考える。抽出画像Ｐ７には、斜め方向に伸びる線状構造物が写り込んでいる。しかし、この線状構造物の太さは部位によってまちまちとなっている。すなわち、本来一様な太さに抽出されるべき線状構造物が、ノイズ等によって部分的にくびれて抽出されている。抽出画像Ｐ７をこの状態のまま元画像Ｐ０に重ね合わせたのでは、視認性の高い重合画像Ｐ９を取得することができない。重合画像Ｐ９に写りこむ線状構造物の太さがまちまちで、不自然な画像だからである。

この抽出画像Ｐ７を基に新画素値マッピング画像Ｑ７を生成すると、図２９のようになる。すなわち、新画素値マッピング画像Ｑ７には、抽出画像Ｐ７上の線状構造物におけるくびれた部分を埋め戻すように新画素値ｎが配列されているのである。このくびれ部分Ｓａは、線状構造物に属する部分Ｓｂ１，Ｓｂ２に挟まれている。したがって、くびれ部分Ｓａを構成する画素は、補間画素検索ステップＳ４において補間画素ＩＰと特定されるのである。

この様にして生成された新画素値マッピング画像Ｑ７を用いて画素値変更処理を行うと、図２９に示すように線状構造物が同じ太さで写り込んだ断片化解消画像Ｐ８が生成される。このような断片化解消画像Ｐ８と元画像Ｐ０とを重ね合わせれば、視認性の高い重合画像Ｐ９が生成できる。

以上のように、上述の構成によれば、元画像に写り込んだ線状構造物を強調するような画像処理をすることができる。具体的には、元画像Ｐ０に写り込む線状構造物を２つの手法で識別する。第１の手法は、元画像上の線状構造物であるかどうかを画素の各々について評価する評価画像Ｐ３を作成することである。これにより、元画像上の線状構造物の位置が特定される。第２の手法は、元画像Ｐ０に写り込む線状構造物と線状構造物以外の部分の差分をとり、線状構造物が写り込んだ差分画像Ｐ６を生成することである。これにより、元画像Ｐ０において線状構造物が線状構造物以外の画素に比べてどの程度異なる画素値で写り込んでいるかが分かる。評価画像Ｐ３は、元画像Ｐ０における線状構造物の位置に関する情報しか有していない。一方、差分画像Ｐ６は、元画像Ｐ０の全域に方向性の差分処理を施すことに伴う偽像を含んでしまっている。このような短所を有する２つの画像を用いて線状構造物の抽出を行えば、２つの手法が有する短所を互いに補うことができる。したがって、取得された抽出画像Ｐ７は、元画像Ｐ０から線状構造物のみを濃淡を保ったまま抜き出したものとなっており、視認性の高いものとなっている。

さらに、上述の構成によれば、抽出画像Ｐ７に途切れて写り込んだ線状構造物を接続して断片化解消画像Ｐ８を生成する線接続処理部１９を更に備える。線接続処理部１９は、方向画像Ｐ５を基に抽出画像Ｐ７に写り込む線状構造物の伸びる方向を取得しながら抽出画像Ｐ７における線状構造物の伸びる方向に画素の補間を行うので、線状構造物がその伸びる方向に延伸する。この動作をすることにより、抽出画像Ｐ７に途切れて写り込んでいる線状構造物が自然につながるので、視認性が更に高い断片化解消画像Ｐ８が提供できる。

また、線接続処理部１９が抽出画像上の画素の中からフロンティア画素Ｆを定める際に、絶対値が閾値以上となっている画素値を有する画素を始点画素と定めれば、抽出画像上で目立っている線状構造物について線接続処理を確実に行うことができる。

そして、線接続処理部１９が線接続の終点となる終点画素Ｇの候補画素Ｔと予め定められたフロンティア画素Ｆとを結ぶ方向を取得するとともに、フロンティア画素Ｆが属する線状構造物の伸びる方向を方向画像Ｐ５から取得し取得した２つの方向の一致度が高いと判定された候補画素Ｔを優先的に終点画素Ｇと定めるようにすれば、候補画素Ｔの中から適切な終点画素Ｇを選択することができる。２つの方向の一致度が高い候補画素Ｔに向けてフロンティア画素Ｆから線状構造物を延伸するようにすれば、線状構造物の伸びる方向に線状構造物が延ばされることになる。すなわち、上述の判定に基づいて線接続処理を行うようにすれば、より自然に線上構造物の線接続処理をすることができる。

そして、実施例１に示すように、画素値の絶対値が高いと判定された候補画素Ｔを優先的に終点画素Ｇと定めれば、抽出画像上で目立っている線状構造物について線接続処理を確実に行うことができる。

また、フロンティア画素Ｆと終点画素Ｇとに挟まれる位置にある画素の画素値を変更することで線接続処理を行うようにすれば、僅かな画素に対して変更処理をすることによって線接続処理を完了することができる。

そして、線接続処理実行中における画素値の変更をフロンティア画素Ｆおよび終点画素Ｇのうち画素値置換処理対象の画素から距離が遠い方の画素の画素値よりも距離が近い方の画素の画素値に近づくように行えば、フロンティア画素Ｆと終点画素Ｇとがより滑らかにつながる。すなわち、断片化解消画像Ｐ８におけるフロンティア画素Ｆから終点画素Ｇまでの間における画素値の変化を見ていくと、フロンティア画素Ｆの画素値が次第に変化して終点画素Ｇの画素値に移り変わる。このようにフロンティア画素Ｆと終点がその間に画素値の大きな段差を設けないようにして線接続処理を行えば、より視認性に優れた断片化解消画像Ｐ８を取得することができる。

上述のように、線接続処理部１９が画素値変更処理に先立って新画素値ｎを求める際に、新画素値ｎが抽出画像上の同じ位置について複数算出されたときに、より絶対値の大きいものを変更処理に用いるように動作すれば、より視認性に優れた断片化解消画像Ｐ８を取得できる。すなわち、ある画素の画素値を変更する場合において、その画素が濃い線と薄い線とが交差する位置に属する場合に、濃い線が優先されて線接続処理が施される。このようにすることで、線接続処理部１９は、元画像Ｐ０において目立って写り込んでいる濃い線を確実につなぐようにして線接続処理を実行することができる。

上述のように、断片化解消画像Ｐ８と元画像Ｐ０とを重ね合わせれば、元画像Ｐ０における被検体の微細な構造と、断片化解消画像Ｐ８におけるはっきりとした線状構造物とが集合して視認性に優れた重合画像Ｐ９を生成できる。そのときに、断片化解消画像Ｐ８における線接続処理が施された画素と同一位置にある元画像上の画素には、線状構造物は写り込んでいない。したがって、線接続処理が施された画素と、これと同一位置にある元画像上の画素とが重ねられて生成された画素の濃度は、元画像上の画素の濃度が薄かった分だけ薄くなる。そこで、上述の構成によれば、新画素値ｎの絶対値をより大きくするように調整を施す。この様な構成とすることにより、重合画像Ｐ９に写り込む線状構造物が部分的に薄くなることがなく、視認性に優れた重合画像Ｐ９を生成できる。

本発明は、上述の構成に限られず、下記のように変形実施することができる。

（１）上述の構成では、断片化解消画像Ｐ８は、線が延長された部分が強調された画像となってはいなかったが、延長部分を強調して断片化解消画像Ｐ８を生成するようにしてもよい。この様な構成とすると、より視認性が向上した重合画像Ｐ９が生成できる。以降、上述の実施例からの改善点について説明する。

まず、上述の実施例における問題点について説明する。いま、図３０左側のような元画像Ｐ０を考える。元画像Ｐ０には、横に伸びる一本の線状構造物が画像中央部で寸断された状態で写り込んでいる。このような元画像Ｐ０を基に抽出画像Ｐ７を生成すると、抽出画像Ｐ７は、元画像Ｐ０と同様な画像となる。抽出画像Ｐ７は、元画像Ｐ０から線状構造物を抽出した画像に過ぎないからである。

図３０右側は、抽出画像Ｐ７における線状構造物が写り込んでいる行についてのプロファイルを棒グラフで表したものである。このプロファイルによれば、３画素分の幅で画素値が０となっている。プロファイルにおける他の部分は、抽出画像Ｐ７において線状構造物が写り込んでいる部分に相当し、正の値をとっている。

図３１は、上述で説明した実施例において断片化解消画像Ｐ８が生成される様子をプロファイルで表している。抽出画像Ｐ７を基に生成された新画素値マッピング画像Ｑ７のプロファイルは、図３１のようになる。すなわち、新画素値マッピング画像Ｑ７には、抽出画像Ｐ７上で画素値が０となっている３画素分の領域に、新画素値取得ステップＳ５で算出された新画素値ｎが用意されている。このような抽出画像Ｐ７および新画素値マッピング画像Ｑ７を基に断片化解消画像Ｐ８を生成すると、抽出画像Ｐ７において途切れていた横線が接続された断片化解消画像Ｐ８が取得される（図３５右側参照）。

図３１で生成された断片化解消画像Ｐ８における画素の画素値について注目する。上述の構成によれば、抽出画像Ｐ７上の画素の画素値が新画素値マッピング画像Ｑ７上の画素の画素値の基になっている。図３１における抽出画像Ｐ７は、同じ画素値が５つの画素にわたって並んでいるので、新画素値マッピング画像Ｑ７上の画素の画素値もこの画素値と同じとなる（詳細は新画素値取得ステップＳ５参照）。このような抽出画像Ｐ７および新画素値マッピング画像Ｑ７から断片化解消画像Ｐ８を生成すると、断片化解消画像Ｐ８は、図３５右側に示すように同じ画素値がすき間無く８つの画素にわたって配列した画像となる。

図３２は、図３１で得られた断片化解消画像Ｐ８を基に重合画像Ｐ９が生成される様子をプロファイルで表している。元画像Ｐ０のプロファイルは、上述の抽出画像Ｐ７のプロファイルと同様となる。区別のため、元画像Ｐ０のプロファイルは網掛けで表している。このよう元画像Ｐ０および断片化解消画像Ｐ８を重ね合わせて重合画像Ｐ９を生成すると、重合画像Ｐ９のプロファイルは、図３２のようになる。

図３２で生成された重合画像Ｐ９における画素の画素値について注目する。重合画像Ｐ９のプロファイルは、３画素分だけ凹んだ領域が存在している。つまり、重合画像Ｐ９には、図３５左側に示すように、元画像Ｐ０に写り込む３画素幅の明るい部分が薄く現れてしまうのである。

図３２における重合画像Ｐ９のプロファイルに、このような凹んだ領域が如何にして発生したかを考える。図３２における断片化解消画像Ｐ８のプロファイルを見ると、この時点では線接続が理想通りに完了している。すなわち、このときの断片化解消画像Ｐ８は、図３５右側に示すように横一列に配列した８つ画素の画素値は同じであり、どこが線接続処理により延長された部分なのか判別できない。一方、元画像Ｐ０には、図３０左側に示すように線が写り込んだ暗い部分と線が途切れている明るい部分とが存在する。したがって、元画像Ｐ０に断片化解消画像Ｐ８を重ね合わせたとしても、断片化解消画像Ｐ８は、元画像Ｐ０における画素３つ分の明るい部分を打ち消すことができない。したがって、元画像Ｐ０における線が途切れた明るい部分が画素３つ分の凹みとなって重合画像Ｐ９のプロファイルに現れるのである。このような線接続は理想通りとは言えず、画像の視認性を悪化させる。

本変形例では、この様な不具合を改善する目的で、新画素値マッピング画像Ｑ７を生成する際に工夫が施されている。すなわち、線接続処理部１９は、新画素値取得ステップＳ５で画素値を算出した際、フロンティア画素Ｆ，終点画素Ｇを基に算出された新画素値ｎに所定の値を足して、新画素値ｎを暗めに調整するのである。すると、図３３のように新画素値マッピング画像Ｑ７は、抽出画像Ｐ７上の画素値よりも高い画素値が配列されることになる。

すなわち、線接続処理部１９は、新画素値ｎを求めた後、新画素値ｎの絶対値がフロンティア画素Ｆの画素値の絶対値よりも大きくなるとともに、終点画素Ｇの画素値の絶対値よりも大きくなるように新画素値ｎを調整して、断片化解消画像Ｐ８において線が延長された部分を強調する。

新画素値取得ステップＳ５で算出された新画素値ｎにどのような演算を施して新画素値ｎを暗めに調節するかについては、所定の値を新画素値ｎに加えるようにしてもよいし、フロンティア画素Ｆと同一位置となっている元画像Ｐ０上の画素値を参照して、この画素値の絶対値が大きくなるにしたがって絶対値の大きな値を新画素値ｎに加えるようにしてもよい。また、終点画素Ｇと同一位置となっている元画像Ｐ０上の画素値を参照して、この画素値の絶対値が大きくなるにしたがって絶対値の大きな値を新画素値ｎに加えるようにしてもよい。なお、参照されるフロンティア画素Ｆ等の画素値が負の場合、新画素値ｎに足し合わせられる値は負であり、参照されるフロンティア画素Ｆ等の画素値が正の場合、新画素値ｎに足し合わせられる値は正である。

本変形例で生成された断片化解消画像Ｐ８は、線接続が施された部分が線接続処理前からある線状構造物より暗く強調された状態となっている。すなわち、断片化解消画像Ｐ８のプロファイルは、３画素分だけ盛り上がった領域が存在するのである。このように生成された断片化解消画像Ｐ８を見ると、線状構造物が滑らかに接続されているようには見えない。しかし、断片化解消画像Ｐ８は、画像処理に生成される中間画像に過ぎず、これが診断に用いられるという性格のものではない。

図３４は、本変形例における重合画像Ｐ９が生成される様子をプロファイルで表している。図３４における画素の画素値について注目する。重合画像Ｐ９のプロファイルは、盛り上がった部分も凹んだ部分もなく理想通りとなっている。すなわち、このときの重合画像Ｐ９は、図３５右側に示すように横一列に配列した８つ画素の画素値は同じであり、どこが線接続処理により延長された部分なのか判別できなくなっているのである。このような理想通りの線接続がなされるのには重合画像Ｐ９の生成過程に理由がある。すなわち、重合画像Ｐ９を生成する際に、断片化解消画像Ｐ８のプロファイルが有する盛り上がりと、元画像Ｐ０のプロファイルが有する凹みとが相殺して消滅したのである。重合画像Ｐ９は、視認性に優れた画像であり、これを基に適切な診断を下すことができる。

本発明において生成される断片化解消画像Ｐ８における線接続処理が施された画素と同一位置にある元画像上の画素には、線状構造物は写り込んでいない。したがって、断片化解消画像上の線接続処理が施された画素と、これと同一位置にある元画像上の画素とが重ねられて生成された画素の濃度は、元画像上の画素の濃度が薄かった分だけ薄くなる。そこで、上述の構成によれば、変更後の画素値の絶対値をより大きくするように調整を施す。この様な構成とすることにより、重合画像Ｐ９に写り込む線状構造物が部分的に薄くなることがなく、視認性に優れた重合画像Ｐ９を生成できる。

本発明の構成は上述の構成に限られず、下記のように変形実施をすることができる。

（１）上述の実施例では、構造物延伸方向ベクトルは、フロンティア画素Ｆに割り当てられたベクトルであったが本発明はこの構成に限られない。すなわち、これを候補画素Ｔの各々に割り当てるように構造物延伸方向ベクトルを求めて接続信頼値Ｒを算出してもよい。この場合、角θは、候補画素Ｔを起点とする構造物延伸方向ベクトルおよび画素配列方向ベクトルとのなす角となる。この角θは、角マッピング画像Ｑ３において、構造物延伸方向ベクトルの起点となった候補画素Ｔと同一の位置に配置される。また、候補画素Ｔに係る構造物延伸方向ベクトルとフロンティア画素Ｆに係る構造物延伸方向ベクトルとを求めるようにしてもよい。この場合、各々の構造物延伸方向ベクトルについて角θが求められることになる。そして、これらから接続信頼値Ｒを算出するようにしてもよい。

（２）上述の実施例では、接続信頼値Ｒは、角θと候補画素Ｔの画素値とにより算出されるようになっていたが本発明はこの構成に限られない。すなわち、接続信頼値Ｒは、候補画素Ｔの画素値に代えてフロンティア画素Ｆの画素値により算出するようにしてもよい。また、候補画素Ｔの画素値とフロンティア画素Ｆの画素値から接続信頼値Ｒを算出するようにしてもよい。

以上のように、本発明に係る画像処理装置は、医療分野に適している。

ｎ 新画素値（変更後の画素値）
Ｆ フロンティア画素（始点画素）
Ｇ 終点画素
Ｐ０ 元画像
Ｐ３ 評価画像
Ｐ５ 方向画像
Ｐ６ 差分画像
Ｐ７ 抽出画像
Ｐ８ 断片化解消画像
Ｐ９ 重合画像
Ｔ 候補画素
１５ 評価画像生成部（評価画像生成手段）
１６ 方向画像生成部（方向画像生成手段）
１７ 差分画像生成部（差分画像生成手段）
１９ 線接続処理部（線接続処理手段）
１８ 抽出画像生成部（抽出画像生成手段）
２０ 重合画像生成部（重合画像生成手段）

Claims (9)

1. 被検体を透視することで得られる元画像を処理する画像処理装置であって、
   前記元画像を基に、元画像上の線状構造物であるかどうかを画素の各々について評価する評価画像を生成する評価画像生成手段と、
   前記元画像を基に、画素の各々が元画像上の線状構造物であるとしたときの線の伸びる方向を示す方向画像を生成する方向画像生成手段と、
   前記方向画像を基に、前記元画像を構成する画素の各々に方向性のフィルタを作用させ ることにより、前記元画像に写り込む線状構造物の部分の画素値から当該部分の周辺の画 素の画素値を減算して差分画像を生成する差分画像生成手段と、
   前記評価画像および前記差分画像を基に、元画像上の線状構造物が抽出された抽出画像を生成する抽出画像生成手段と、
   前記方向画像を基に前記抽出画像に写り込む線状構造物の伸びる方向を取得し、前記抽出画像上で線状構造物の伸びる方向に配列した始点画素と終点画素とを定めて、２つの画素の間を補間することにより、前記抽出画像に途切れて写り込んだ線状構造物を接続して断片化解消画像を生成する線接続処理手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記線接続処理手段は、前記抽出画像上の画素の中から前記始点画素を定める際に、
   絶対値が閾値以上となっている画素値を有する画素を前記始点画素と定めることを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
   前記線接続処理手段は、前記抽出画像上の候補画素の中から前記終点画素を定める際に、
   前記候補画素と予め定められた前記始点画素とを結ぶ方向を取得するとともに、
   前記始点画素が属する画素線状構造物の伸びる方向を前記方向画像から取得し、
   取得した２つの方向の一致度が高いと判定された前記候補画素を優先的に前記終点画素と定めることを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記線接続処理手段は、前記抽出画像上の候補画素の中から前記終点画素を定める際に、
   前記候補画素の画素値の絶対値を前記抽出画像より取得することにより、
   画素値の絶対値が高いと判定された前記候補画素を優先的に前記終点画素と定めることを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記線接続処理手段は、前記始点画素と前記終点画素とに挟まれる位置にある画素の画素値を変更することにより線接続処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項５に記載の画像処理装置において、
   前記線接続処理手段は、画素値変更処理に先立って変更後の画素値を求める際に、
   前記始点画素と画素値置換処理対象の画素との間の距離と、前記終点画素と画素値置換処理対象の画素との間の距離とを算出することにより、
   前記始点画素および前記終点画素のうち画素値置換処理対象の画素から距離が遠い方の画素の画素値よりも距離が近い方の画素の画素値に近づくように変更後の画素値を求めることを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項５に記載の画像処理装置において、
   前記線接続処理手段は、画素値変更処理に先立って変更後の画素値を求める際に、
   変更後の画素値が抽出画像上の同じ位置について複数算出された場合には、より絶対値の大きいものを変更処理に用いることを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項５ないし請求項７のいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記元画像と前記断片化解消画像とを重ね合わせて重合画像を生成する重合画像生成手段を備え、
   前記線接続処理手段は、変更後の画素値を求めた後、
   変更後の画素値の絶対値が前記始点画素の画素値の絶対値よりも大きくなるとともに、前記終点画素の画素値の絶対値よりも大きくなるように変更後の画素値を調整して、前記断片化解消画像において線が延長された部分を強調することを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記線接続処理手段は、前記始点画素と前記終点画素とのペアを複数定めることにより 動作することを特徴とする画像処理装置。

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