CN101617340A - 边缘评价方法、边缘检测方法、图像修正方法及图像处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明的图像处理系统具有对各像素计算相对于相邻像素的变动量的像素值的变动量计算部和对任意一个像素基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量来计算对一个像素为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度的边缘程度计算部。根据由此构成的图像处理系统，即使像素接受了噪声也能够高精度评价是否为边缘部。

Description

边缘评价方法、边缘检测方法、图像修正方法及图像处理系统

技术领域

【0001】

本发明涉及边缘评价方法、边缘检测方法、图像修正方法及图像处理系统，特别是涉及评价构成图像数据的像素为边缘部的可能性的技术。

背景技术

【0002】

以往，对从X射线拍摄装置或非破坏检查装置等得到的图像数据进行边缘检测。该处理是在为了上下亮度差的假象回避等之类的图像质量提高、或自动检测组织/病变部等中多采用的重要步骤。

【0003】

最基本的方法是取与相邻像素的像素值之差，且若该差大则将该像素作为边缘部/组织边界部。另外，也存在对图像数据施加高通滤波(HPF：High Pass Filter)来强调变动，且若该值大则将该像素作为边缘部/组织边界部的方法(例如，参照专利文献1)。

专利文献1：日本特开平7-134418号公报

【0004】

可是，上述的方法存在在像素值由噪声等影响而不稳定的情况下边缘检测的精度降低的问题。对此，例如存在导入“轮廓线是封闭曲线”的假设来精度维持/提高的方法(Snake法等)。但是，却或者存在需要手动操作的预处理或者存在在从假设偏离的情况中精度降低的问题。

发明内容

【0005】

本发明鉴于上述问题进行的，其目的在于提供一种能够高精度评价像素为边缘部的可能性的边缘评价方法、边缘检测方法、图像修正方法及图像处理系统。

【0006】

本发明为了达成上述目的，选择以下的构成。

即，本发明的边缘评价方法其特征在于，在对构成图像数据的像素为边缘部的可能性进行评价的边缘评价方法中，该边缘评价方法具有：对各像素计算相对于相邻像素的像素值的变动量的变动量计算过程、对任意一个像素基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量来计算对所述一个像素为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度的边缘程度计算过程。

【0007】

根据本发明的边缘评价方法，由于边缘程度计算过程基于一个像素及其周边的像素的多个变动量来计算一个像素的边缘程度，因此能够高精度评价一个像素为边缘部的可能性。

【0008】

另外，本发明的图像处理系统其特征在于，在对构成图像数据的像素为边缘部的可能性进行评价的图像处理系统中，该图像处理系统具有：对各像素计算相对于相邻像素的像素值的变动量的变动量计算单元和对任意一个像素基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量来计算对所述一个像素为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度的边缘程度计算单元。

【0009】

根据本发明的图像处理系统，由于边缘程度计算单元基于一个像素及其周边的像素的多个变动量计算一个像素的边缘程度，因此能够高精度评价一个像素为边缘部的可能性。

【0010】

在这些发明的边缘评价方法及图像处理系统中，在将所述周边像素组的各变动量置换为绝对值后进行合计的值作为变动幅度总和，且将直接合计所述周边像素组的各变动量后的值的绝对值作为变动量增减幅度时，所述边缘程度优选变动量增减幅度相对于所述变动幅度总和的比例或与该比例相应的值。边缘程度表示：像素的周边像素组的变动量与增加/减少的任一越相同则一个像素为边缘部的可能性越变高，且周边像素组的变动量的增加/减少越偏差则为边缘部的可能性越变低的倾向。由于边缘程度具有这种倾向，因此通过噪声影响等能够防止边缘程度的精度降低。

【0011】

另外，在这些发明的边缘评价方法及图像处理系统中，与一个像素对应的周边像素组优选以一个像素为大致中心的区域内的像素集合。能够高精度地求出像素的边缘程度。

【0012】

在本发明的边缘评价方法及图像处理系统中，图像数据优选二维图像数据或三维图像数据。即使是二维图像数据或三维图像数据也能适用。

【0013】

另外，在本发明的边缘评价方法中，所述相邻像素作为与各像素相邻的方向不同的多个像素，所述变动量计算过程对各像素按每个所述相邻像素相邻方向来分别计算所述变动量，所述边缘程度计算过程优选对一个像素按每个与各方向对应的变动量来分别计算所述边缘程度。像素值变动的斜率即使是任意方向，也能适当地计算边缘程度。

【0014】

且有，在本发明的边缘评价方法中，所述边缘评价计算过程优选还对各方向的所述边缘程度进行合成而取得合成边缘程度。即使像素值变动的斜率是任意方向，也能适当计算合成边缘程度。

【0015】

在本发明的图像处理系统中，所述相邻像素作为相对于各像素而相邻的方向不同的多个像素，所述变动量计算单元对各像素按每个所述相邻像素相邻的方向分别计算所述变动量，所述边缘程度计算单元优选对一个像素按每个与各方向对应的变动量来分别计算所述边缘程度。像素值变动的斜率即使是任意方向，也能适当计算合成边缘程度。

【0016】

在本发明的图像处理系统中，所述边缘程度计算过程优选还对各方向的所述边缘程度进行合成而取得合成边缘程度。像素值变动的斜率即使是任意方向，也能适当计算合成边缘程度。

【0017】

在本发明的图像处理系统中，所述系统优选还具备边缘部检测单元，该边缘部检测单元根据将所述边缘程度与阈值比较后的结果来判断所述一个像素为边缘部。能够高精度地检测为边缘部的像素。

【0018】

在本发明的图像处理系统中，所述系统优选具备图像修正单元，该图像修正单元根据所述边缘程度对所述一个像素的像素值进行修正。根据边缘程度能够适当修正图像数据。

【0019】

在本发明的图像处理系统中，所述边缘程度计算单元优选对构成所述图像数据的各像素计算所述边缘程度。对图像数据的全部像素能够计算边缘程度。

【0020】

在本发明的图像处理系统中，所述系统还具备指定作为所述边缘程度的计算对象的像素的输入单元，所述边缘程度计算单元优选由所述输入单元指定的像素来计算所述边缘程度。能够适当指定计算图像数据的边缘程度的像素。

【0021】

在本发明的图像处理系统中，所述系统优选还具有输出所述边缘程度的输出单元。能够将计算的边缘程度适当地输出到外部。

【0022】

在本发明的图像处理系统中，优选构成为可从外部输入图像数据。能够对各种图像数据进行计算边缘程度的处理。

【0023】

另外，本发明的边缘检测方法其特征在于，在检测构成图像数据的像素为边缘部的边缘检测方法中，该边缘检测方法具有：对各像素计算相对于相邻像素的像素值的变动量的变动量计算过程、对任意一个像素基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量来计算对所述一个像素为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度的边缘程度计算过程和根据将所述边缘程度与阈值比较后的结果来判断所述一个像素为边缘部的边缘检测过程。

【0024】

根据本发明的边缘检测方法，由于边缘程度计算过程基于一个像素及其周边的像素的多个变动量来计算一个像素的边缘程度，因此能够高精度地评价一个像素为边缘部的可能性。由此，能够高精度地检测为边缘部的像素。

【0025】

另外，本发明的图像修正方法其特征在于，在对构成图像数据的像素的像素值进行修正的图像修正方法中，该图像修正方法具有：对各像素计算相对于相邻像素的像素值的变动量的变动量计算过程、对任意一个像素基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量来计算对所述一个像素为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度的边缘程度计算过程和根据所述边缘程度对所述一个像素的像素值进行修正的图像修正过程。

【0026】

根据本发明的图像修正方法，由于边缘程度计算过程基于一个像素及其周边的像素的多个变动量来计算一个像素的边缘程度，因此能够高精度地评价一个像素为边缘部的可能性。由此，根据边缘程度能够适当生成修正的图像数据。

(发明效果)

【0027】

根据本发明的边缘评价方法、边缘检测方法、图像修正方法及图像处理系统，由于边缘程度计算过程基于一个像素及其周边的像素的多个变动量来计算一个像素的边缘程度，因此能够高精度地评价一个像素为边缘部的可能性。

附图说明

【0028】

图1是表示实施例1相关的X射线拍摄装置的大致构成的框图。

图2是FPD主要部分的垂直剖视图。

图3是FPD平面图。

图4是表示X射线拍摄装置的动作步骤的流程图。

图5是表示输入图像数据的一个例子的示意图。

图6是周边像素组的示意图。

图7是表示实施例2相关的X射线拍摄装置的大致构成的框图。

图8是表示X射线拍摄装置的动作步骤的流程图。

图9是表示实施例3相关的X射线拍摄装置的大致构成的框图。

图10是表示X射线拍摄装置的动作步骤的流程图。

图11是周边像素组的示意图。

【0029】

图中：

13-图像处理部，

15-输入部，

17-输出部，

21-变动量计算部，

23-边缘程度计算部，

25-边缘检测部，

26-图像修正部，

M-被摄体。

具体实施方式

实施例1

【0030】

以下，参照附图对本发明的实施例1进行说明。

图1是表示实施例1相关的X射线拍摄装置的大致构成的框图。

【0031】

桌面1是由X射线透过材料等构成，载置了作为检查对象的被摄体M。X射线管3和平板型X射线检测器(以下，单单作为“FPD”进行适当记载)5夹持桌面1而对置配置。X射线管3将X射线照射到被摄体M上。FPD5检测透过了被摄体M后的X射线并输出与X射线强度相应的检测信号。X射线管3和FPD5与摄影控制部7连接，在该摄影控制部7上连接了省略图示的操作部。操作部接受来自摄影者的指示(例如，有关X射线管3的X射线照射强度或照射时间或FPD5中的放大度等指示)而向摄影控制部7输出。摄影控制部7基于该操作者的指示从X射线管3照射X射线并由FPD5中检测X射线。

【0032】

收集部11收集FPD5输出的检测信号，并将与收集到的检测信号相应的输入图像数据输出到图像处理部13。图像处理部13具备变动量计算部21、边缘程度计算部23及边缘检测部25，并对输入图像数据进行图像处理。

【0033】

变动量计算部21对构成输入图像数据的各像素进行求出相对于相邻像素的像素值的变动量的运算处理。变动量有增加和减少的任意方向，对应其取正或负的值。

【0034】

边缘程度计算部23基于一个像素及周边的像素(以下，将这些像素统称为周边像素组)的各变动量而进行求出对该像素为边缘部的可能性进行评价(数值化)了的边缘程度的运算处理。

【0035】

更具体地说，边缘程度计算部23在将周边像素组的各变动量置换为绝对值后将合计的值作为“变动幅度总和”且将直接合计了周边像素组的各变动量的值的绝对值作为“变动量增减幅度”时，将“变动量增减幅度”相对于“变动幅度总和”的比例或将与其相应的值作为该像素的边缘程度。

【0036】

如上述，因为边缘程度是像素为边缘部的可能性的指标，所以边缘程度优选利用从0到1的小数或百分比(％)来表示。且有，所谓“像素为边缘部”是指与被摄体M整体或部分的轮廓/边界对应的像素。

【0037】

边缘检测部25根据边缘程度与阈值比较后的结果来判断像素为边缘部。

【0038】

该图像处理部13是利用读取规定程序来执行的中央运算处理装置(CPU)或存储各种信息的RAM(Random-Access Memory)或固定磁盘等存储介质等来实现的。

【0039】

另外，在图像处理部13连接了输入部15和输出部17。输入部15由键盘或鼠标等构成，输出部17由监视器等构成。输入部15接受来自操作者的指示并输出到图像处理部13。作为指示，例如存在阈值设定相关的指示、边缘程度的计算或指定成为边缘检测对象的像素的指示、各运算处理结果的输出相关的指示等。输出部17根据操作者指示适当输出图像处理部13的运算处理结果(变动量、边缘程度、边缘部的像素等)。且有，图像处理部13、输入部15及输出部17相当于本发明的图像处理系统。

【0040】

参照图2、图3对FPD5的构成进行说明。图2是FPD主要部分的垂直剖视图，图3是FPD的平面图。

【0041】

FPD5具有：施加电极31、X射线感应型的半导体膜33、载波收集电极35和有源矩阵基板37，将他们从X射线入射侧起依次进行层叠。另外，FPD5还具备栅极驱动器41和放大器43等。

【0042】

载波收集电极35俯视二维矩阵状地分离形成。在有源矩阵基板37上分离形成了按每个载波收集电极35蓄积电荷信息的电容器Ca和作为取出电荷信息的开关元件的薄膜晶体管(Thin Film Transistors)Tr。载波收集电极35和电容器Ca与薄膜晶体管Tr的源极连接。这些一组的载波收集电极35、电容器Ca和薄膜晶体管Tr构成一个检测元件d。检测元件d在FPD5的检测面上矩阵状地排列了多个(例如，在纵30cm×横30cm程度的宽度上为4096行×4096列)。各检测元件d由于与上述的像素存在对应关系，因此输入到图像处理部13中的输入图像数据分辨率高。例如，一个像素的大小为150μm见方。

【0043】

在有源矩阵基板37上按每行检测元件d铺设形成了栅极总线45，按每列检测元件d铺设形成了数据总线47。各栅极总线45分别将各行的薄膜晶体管Tr的栅极汇总而与栅极驱动器41电连接。另外，各数据总线47将各列的薄膜晶体管Tr的漏极与放大器43电连接。在放大器43的输出侧设有省略图示的A/D变换器等。

【0044】

并且，若以向施加电极31施加偏置电压的状态向FPD5射入X射线，则在半导体膜33产生电荷，该电荷经由各载波收集电极35而被蓄积在电容器Ca中。栅极总线45发送来自栅极驱动器41的扫描信号并给予薄膜晶体管Tr的栅极。由此，经由转移到导通状态的薄膜晶体管Tr而将被蓄积在电容器Ca中的电荷信息读取到数据总线47。通过各数据总线47而读取的电荷信息分别利用放大器43进行放大。其后，利用A/D变换器进行数字化并作为检测信号输出。

【0045】

接着，对实施例1相关的X射线拍摄装置的动作，以图像处理部13中的处理为中心进行说明。图4是表示X射线拍摄装置的动作步骤的流程图。另外，以下，对将全部像素作为对象而进行边缘检测的情况进行说明。

【0046】

<步骤S 1>进行X射线摄影

在摄影控制部7的控制下，X射线管3向被摄体M照射X射线。另外，FPD5检测透过了被摄体M的X射线，并将得到的检测信号输出到收集部11。收集部11将与收集的检测信号相应的输入图像数据输出到图像处理部13中。

【0047】

<步骤S2>计算变动量(变动量计算过程)

变动量计算部21对各像素进行求出变动量的运算处理。参照图5进行具体说明。图5是表示输入图像数据的一个例子的示意图。如图示，将输入图像数据作为在正交的纵横2个方向上矩阵状地排列像素的二维图像数据。为了说明的方便，将横方向作为X轴，将纵方向作为Y轴，并通过横方向的行号码x和纵方向的列号码y来识别各像素。另外，将各像素的像素值表示为A(x，y)。且有，在图5中，只用“A”表示，省略了矩阵号码(x，y)。另外，在以下的说明中，也适当地省略行列号码(x，y)而进行记载。

【0048】

变动量计算部21对各像素计算相对于横方向的相邻像素的像素值A的变动量SX。例如，将变动量SX(x，y)作为右边的相邻像素的像素值A(x+1，y)与左边的相邻像素的像素值A(x-1，y)之差除以2后的值，对各像素计算变动量SX。此时的变动量SX与像素值A的关系式表示在公式1中。

【0049】

【公式1】

$\mathrm{SX}(x,y)=\frac{A(x+1,y)-A(x-1,y)}{2}$

【0050】

计算出的各像素的变动量SX被输出到边缘程度计算部23中。

【0051】

<步骤S3>计算边缘程度(边缘程度计算过程)

边缘程度计算部23进行基于与各像素相应的周边像素组的变动量SX来分别求出各像素的边缘程度的运算处理。作为周边像素组，例示了将该像素作为中心的9行9列、共81个像素。图6是表示该情况下的周边像素组的示意图。如图示，各像素与图5同样沿着X轴及Y轴矩阵状地排列，为了方便将各像素的变动量作为“SX”。并且，像素(x，y)的周边像素组g(x，y)是图示的81个像素的集合。

【0052】

边缘程度计算部23将边缘程度RX作为“变动量增减幅度”相对于上述的“变动幅度总和”的比例，并对各像素计算边缘程度RX。此时的边缘程度RX和变动量SX的关系式表示在公式2中。

【0053】

【公式2】

$\mathrm{RX}(x,y)=\frac{\left|\underset{j=-4}{\overset{j=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=-4}{\overset{i=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{SX}(x+i,y+j)\right|}{\underset{j=-4}{\overset{j=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=-4}{\overset{i=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|\mathrm{SX}(x+i,y+j)\right|}$

【0054】

由此计算出的边缘程度RX取0以上1以下的值，越接近于1像素为边缘部的概率越高。各像素的变动量RX被输出到边缘检测部25中。

【0055】

<步骤S4>检测边缘(边缘检测过程)

边缘检测部25将各像素的边缘程度RX与阈值进行比较。作为阈值例示了0.5等。并且，仅在边缘程度RX为阈值以上的情况下，判断为像素为边缘部。

【0056】

并且，根据操作者的指示，图像处理部13适当地将变动量计算部21、边缘程度计算部23及边缘检测部25的各运算处理的结果(例如，变动量SX的分布、边缘程度RX的分布或判断为边缘部的像素的分布等)输出到输出部17中。且有，边缘检测部25的处理结果构成对输入图像数据进行边缘强调的2值化图像数据。

【0057】

由此，根据实施例1相关的X射线拍摄装置具备的图像处理系统，因为边缘程度计算部23基于周边像素组g的多个变动量SX算出边缘程度RX，所以能够精度高地评价像素为边缘部。

【0058】

具体地说，边缘程度RX具有如下倾向：周边像素组g的变动量SX的方向与增加或减少越一致则越接近1，且周边像素组g的变动量SX的方向越有偏差则越接近0。其中，变动量SX越小则通过噪声影响而变动量SX的方向越容易反转。由此，成为如下的倾向：周边像素组g的各变动量SX越小则边缘程度RX越容易降低。换言之，求取边缘程度RX的像素也只是周边像素组g的一个像素，虽说该像素接受了噪声，但边缘程度RX值不会受到大影响。

【0059】

另一方面，在各变动量SX大到超过噪声影响的程度的情况下，不必考虑由噪声影响而引起的变动量SX的方向反转。此时，边缘程度RX成为如下倾向：周边像素组g的各变动量SX的方向(增加或减少)相同的程度越高则边缘程度RX越高，虽说各像素接受了噪声影响但边缘程度RX的值却没有降低。

【0060】

由此，因为基于周边像素组g的各变动量SX而不是基于一个像素的变动量SX来计算边缘程度RX，所以即使该像素接受了噪声也能够高精度地评价是否是边缘部。

【0061】

特别是，根据如FPD5利用高分辨率收集的输入图像数据，与边缘部相比像素尺寸小且边缘部的幅度涉及多个像素的情况多。由此，相对于边缘部，像素的大小越小则边缘程度RX的精度越提高。其结果，在其后的处理中，能够避免假象的发生。另外，能够提高自动诊断的可能性。

【0062】

另外，通过将这种边缘程度RX与阈值进行比较的边缘检测部25，能够适当地检测为边缘部的像素。

实施例2

【0063】

以下，参照附图对本发明的实施例2进行说明。图7是表示实施例2相关的X射线拍摄装置的大致构成的框图。且有，对与实施例1相同的构成附加同一符号并省略详细说明。

【0064】

实施例2中的图像处理部13具备基于边缘程度进行修正输入图像数据的运算处理的图像修正部26。在本实施例中，图像修正部26生成将各像素的像素值置换为与该边缘程度相应的灰度值而构成的修正图像。

【0065】

接着，对实施例2相关的X射线拍摄装置的动作以图像处理部13中的处理为中心进行说明。图8是表示X射线拍摄装置的动作步骤的流程图。且有，对在实施例1中说明的处理进行简略说明。

【0066】

<步骤S1>进行X射线摄影

通过摄影控制部7的控制进行X射线摄影。收集部11将输入图像数据输出到图像处理部13中。

【0067】

<步骤S2>计算变动量(变动量计算过程)

变动量计算部21对各像素计算变动量SX并且进行求出相对于纵方向的相邻像素的像素值A的变动量SY的运算处理。以下，适当地区分横方向的变动量SX、纵方向的变动量SY并进行称呼。

【0068】

作为纵方向的变动量SY(x，y)，例示了将与下侧相邻的相邻像素的像素值A(x，y+1)和与上侧相邻的相邻像素的像素值A(x，y-1)之差用2除后的值。此时的变动量SY与像素A的关系式在公式3中示出。

【0069】

【公式3】

$\mathrm{SY}(x,y)=\frac{A(x,y+1)-A(x,y-1)}{2}$

【0070】

对各像素，按每个相邻像素相邻的方向，将计算出的变动量SX、SY被输出到边缘程度计算部23中。

【0071】

<步骤S3>计算边缘程度(边缘程度计算过程)

边缘程度计算部23与实施例1同样，基于与各像素对应的周边像素组g的变动量SX来分别计算各像素的边缘程度RX。还基于与各像素相应的周边像素组g的纵方向的变动量SY来分别计算边缘程度RY。以下，将这些适当地区别为横方向的边缘程度RX、纵方向的边缘程度RY并进行称呼。

【0072】

且有，作为纵方向的边缘程度RY，例示了纵方向的“变动量增减幅度”相对于纵方向的“变动幅度总和”的比例。此时的边缘程度RY与变动量SY的关系式在公式4中表示。

【0073】

【公式4】

$\mathrm{RY}(x,y)=\frac{\left|\underset{j=-4}{\overset{j=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=-4}{\overset{i=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{SY}(x+i,y+j)\right|}{\underset{j=-4}{\overset{j=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=-4}{\overset{i=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|\mathrm{SY}(x+i,y+j)\right|}$

【0074】

边缘程度计算部23还对各像素计算合成了横方向的边缘程度RX和纵方向的边缘程度RY后的合成边缘程度R。例如，作为合成边缘程度R，例示了边缘程度RX的平方与边缘程度RY的平方和用2除后的值的平方根。此时的合成边缘程度R与横方向、纵方向的边缘程度RX、RY的关系在公式5中示出。且有，合成边缘程度R取0以上1以下的值。

【0075】

【公式5】

$R(x,y)=\sqrt{\frac{\mathrm{RX}{(x,y)}^2+\mathrm{RY}{(x,y)}^2}{2}}$

【0076】

计算出的各像素的合成边缘程度R被输出到图像修正部26中。

【0077】

<步骤S6>生成修正图像数据(图像修正过程)

图像修正部26通过将从合成边缘程度R的最小值到最大值放大变换为从可分别显示在输出部17中的最小灰度值到最大灰度值，而对各像素进行取得与合成边缘程度对应的灰度值的处理。并且，进行将各像素的像素值A变换为与该合成边缘程度R对应的灰度值的处理。由此，修正后的各像素构成修正图像数据。

【0078】

图像处理部13根据操作者的指示将变动量计算部21、边缘程度计算部23及图像修正部26的各运算处理结果输出到输出部17中。

【0079】

由此，根据实施例2相关的X射线拍摄装置具备的图像处理系统，变动量计算部21对各像素按相邻像素相邻的方向，来个别地计算变动量RX、RY，边缘程度计算部23对各像素分别基于各方向的变动量RX、RY来个别地计算边缘程度RX、RY。进而，计算出利用这些边缘程度RX、RY来合成的合成边缘程度R。根据这种边缘程度RX、RY或合成边缘程度R，即使在除像素值A的斜率在纵方向或横方向的情况以外的任意方向，也能适当地评价该像素为边缘部的可能性。

【0080】

另外，因为具备根据合成边缘程度R来修正对应的像素的像素值A的图像修正部26，所以能够生成对被精度良好评价为边缘部的像素进行强调的图像数据(修正图像数据)。

实施例3

【0081】

以下，参照附图对本发明的实施例3进行说明。图9是表示实施例3相关的X射线拍摄装置的大致构成的框图。且有，对与实施例1同样的构成附加同一符号并省略详细说明。

【0082】

实施例3相关的X射线拍摄装置进行断层摄影。本装置具备可旋转地支撑X射线管3和FPD5的C字状臂9。摄影控制部7驱动C字状臂9而从各种角度对被摄体M进行摄影。

【0083】

另外，图像处理部13具备：变动量计算部21、边缘程度计算部23、再构成处理部27和存储部28。从收集部11输出的输入图像数据被输入到再构成处理部27中。再构成处理部27基于输入图像数据进行再构成运算处理，生成三维图像数据。生成的三维图像数据被存储到存储部28中。

【0084】

接着，对实施例3相关的X射线拍摄装置的动作以图像处理部13中的处理为中心进行说明。图10是表示X射线拍摄装置的动作步骤的流程图。且有，对在实施例1中说明的处理进行简略说明。

【0085】

<步骤S1>进行X射线摄影

由摄影控制部7的控制进行X射线摄影。收集部11将输入图像数据输出到图像处理部13中。

【0086】

<步骤S6>生成三维图像数据

再构成处理部27基于输入图像数据进行再构成运算处理，生成三维图像数据。作为再构成运算处理，例如举出了利用适当的再构成函数进行卷积积分并且对卷积积分结果进行逆投影的处理。生成的三维图像数据被存储在存储部28中。

【0087】

<步骤S2>计算变动量(变动量计算过程)

变动量计算部21从存储部28中读取三维图像数据。读取的三维图像数据作为在正交的3方向上配列了像素的三维图像数据，为了说明的方便上，将这些3方向分别称为X轴、Y轴和Z轴。

【0088】

变动量计算部21对各像素计算X轴方向的变动量SX。例如，作为变动量SX(x，y，z)，例示了将像素值A(x+1，y，z)与像素值A(x-1，y，z)之差用2除后的值。同样地，对于各像素也计算Y轴方向的变动量SY和Z轴方向的变动量SZ。并且，对各像素分别计算出的变动量SX、SY、SZ被输出到边缘程度计算部23中。

【0089】

<步骤S3>计算边缘程度(边缘程度计算步骤)

边缘程度计算部23进行基于与各像素相应的周边像素组g的变动量SX来求出各像素的边缘程度RX的运算处理。其中，作为周边像素组g，例示了以该像素为中心的X、Y、Z轴方向的9行的公共部分共729个像素。另外，将边缘程度RX与变动量SX的关系式在公式6中例示。

【0090】

【公式6】

$\mathrm{RX}(x,y,z)=\frac{\left|\underset{j=-4}{\overset{j=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=-4}{\overset{i=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=-4}{\overset{k=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{SX}(x+i,y+j,z+k)\right|}{\underset{j=-4}{\overset{j=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=-4}{\overset{i=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=-4}{\overset{k=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|\mathrm{SX}(x+i,y+j,z+k)\right|}$

【0091】

边缘程度计算部23同样基于各像素的周边像素组g的变动量SY、SZ计算各像素的边缘程度RY、RZ。并且，合成边缘程度RX、RY、RZ而取得合成边缘程度R。在公式7中例示了合成边缘程度R和各边缘程度RX、RY、RZ的关系式。

【0092】

【公式7】

$R(x,y,z)=\sqrt{\frac{\mathrm{RX}{(x,y,z)}^2+\mathrm{RY}{(x,y,z)}^2+\mathrm{RZ}{(x,y,z)}^2}{3}}$

【0093】

图像处理部13根据操作者指示将再构成处理部27、变动量计算部21、边缘程度计算部23的各运算处理的结果输出到输出部17中。

【0094】

由此，根据实施例3相关的X射线拍摄装置具备的图像处理系统，通过具备变动量计算部21和边缘程度计算部23，对三维图像数据也能够适当地评价该像素为边缘部的可能性。

【0095】

本发明并不限定于上述实施方式，也可如下进行变形实施。

【0096】

(1)在上述的各实施例中，虽然对各像素计算边缘程度，但并不限定于此。例如，在操作者通过操作输入部15来指定边缘程度的计算对象的像素(像素数为单个或多个中的之一即可)时，边缘程度计算部23也可以按照对指定的像素计算边缘程度的方式进行变更。另外，变动量计算部21也可以按照对与指定的像素对应的周边像素计算变动量的方式进行变更。

【0097】

(2)在上述的各实施例中，虽然作为沿着与输入图像数据、三维图像数据都正交的2轴或3轴排列像素进行了说明，但是并不限定于此，也能够使用任意像素排列的图像数据。

【0098】

(3)在上述的各实施例中，作为周边像素组g虽然在图6中进行了例示，但是并不限定于此。例如，如图10所示，对于任意一个像素(x，y)也可以将位于以该像素为大致中心的椭圆区域Q内的像素作为周边像素组g(x，y)。由此，可以使从一个位置像素直到各方向最远的像素为止的距离大致相等。另外，关于各周边像素组的像素数，只要是2以上即可适当进行变更。

【0099】

(4)在上述的各实施例中，虽然具体例示了变动量，但是并不限定于此。例如，也可以将变动量SX(x，y)作为A(x+1，y)与A(x，y)之差。或者，也可以将变动量SX(x，y)作为A(x，y)与A(x-1，y)之差。

【0100】

(5)在上述的各实施例中，虽然作为变动量的方向，具体例示了横方向、纵方向或X轴、Y轴、Z轴，但是并不限定于此，也可以变更为对于倾斜方向等任意方向计算变动量。

【0101】

(6)在上述的各实施例中，边缘程度虽然作为“变动量增减幅度”相对于“变动幅度总和”的比例，但是并不限定于此。例如，为了用百分比显示，也可以将在上述的比例上乘以100后的值作为边缘程度。或者，也可以将上述的比例的平方作为边缘程度RX′。此时的边缘程度RX′和变动量SX的关系式在公式8中表示。

【0102】

【公式8】

$R{X}^{\&prime;}(x,y)={\left\{\frac{\left|\underset{j=-4}{\overset{j=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=-4}{\overset{i=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{SX}(x+i,y+j)\right|}{\underset{j=-4}{\overset{j=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=-4}{\overset{i=4}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|\mathrm{SX}(x+i,y+j)\right|}\right\}}^2$

【0103】

另外，此时在与同样求出的边缘程度RX′进行合成而取得合成边缘程度R时，虽然也可以利用上述的公式5，但是也可以利用以下示出的公式9。

【0104】

【公式9】

$R(x,y)=\sqrt{\frac{R{X}^{\&prime;}(x,y)+R{Y}^{\&prime;}(x,y)}{2}}$

【0105】

(7)在上述的实施例2中，虽然图像修正部26根据合成边缘程度R进行修正，但是也可以根据边缘程度RX、RY进行修正。

【0106】

(8)在上述的各实施例中，输入图像数据是与FPD5的检测结果相应的图像数据，但是并不限定于此，也可以变更为通过适当的检测单元或拍摄单元等得到图像数据。另外，输入图像数据是由X射线摄影得到的，但是并不限定于此，也可以变更为其他的放射线图像数据或光学图像数据。另外，虽然未特定X射线拍摄装置的用途，但是例如，也可以是用于医用领域或非破坏检测、RI(Radio Isotope)检查等产业领域等中的X射线拍摄装置。

Claims (20)

1.一种边缘评价方法，对构成图像数据的像素为边缘部的可能性进行评价，

该边缘评价方法，具有：

变动量计算过程，对各像素计算相对于相邻像素的像素值的变动量；和

边缘程度计算过程，对任意一个像素，基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量，来计算对所述一个像素为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度。

2.根据权利要求1所述的边缘评价方法，其特征在于，

在将所述周边像素组的各变动量置换为绝对值后进行合计的值作为变动幅度总和，

且在将直接合计所述周边像素组的各变动量后的值的绝对值作为变动量增减幅度时，

所述边缘程度是所述变动量增减幅度相对于变动幅度总和的比例或与该比例相应的值。

3.根据权利要求1或2所述的边缘评价方法，其特征在于，

与一个像素对应的周边像素组是以一个像素为大致中心的区域内的像素的集合。

4.根据权利要求1～3中任意一项所述的边缘评价方法，其特征在于，

所述相邻像素为相对于各像素，相邻的方向不同的多个像素，

所述变动量计算过程对各像素按所述相邻像素相邻的方向，个别地计算所述变动量，

所述边缘程度计算过程对一个像素按与各方向对应的变动量，个别地计算所述边缘程度。

5.根据权利要求4所述的边缘评价方法，其特征在于，

所述边缘程度计算过程还对各方向的所述边缘程度进行合成而取得合成边缘程度。

6.根据权利要求1～5中任意一项所述的边缘评价方法，其特征在于，

图像数据是二维图像数据或三维图像数据。

7.一种边缘检测方法，对构成图像数据的像素为边缘部进行检测，

该边缘检测方法，具有：

变动量计算过程，对各像素计算相对于相邻像素的像素值的变动量；

边缘程度计算过程，对任意一个像素，基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量，来计算对所述一个像素为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度；和

边缘检测过程，根据将所述边缘程度与阈值进行比较后的结果来判断所述一个像素为边缘部。

8.一种图像修正方法，对构成图像数据的像素的像素值进行修正，

该图像修正方法，具有：

变动量计算过程，对各像素计算相对于相邻像素的像素值的变动量；

边缘程度计算过程，对任意一个像素，基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量，来计算对所述一个像素值为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度；和

图像修正过程，根据所述边缘程度对所述一个像素的像素值进行修正。

9.一种图像处理系统，其对构成图像数据的像素为边缘部的可能性进行评价，

该图像处理系统，具备：

变动量计算单元，其对各像素计算相对于相邻像素的像素值的变动量；和

边缘程度计算单元，其对任意一个像素，基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量来计算对所述一个像素为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度。

10.根据权利要求9所述的图像处理系统，其特征在于，

在将所述周边像素组的各变动量置换为绝对值后合计的值作为变动幅度总和，

且在将直接合计所述周边像素组的各变动量后的值的绝对值作为变动量增减幅度时，

所述边缘程度是变动量增减幅度相对于所述变动幅度总和的比例或与该比例相应的值。

11.根据权利要求9或10所述的图像处理系统，其特征在于，

与一个像素对应的周边像素组是以一个像素为大致中心的区域内的像素的集合。

12.根据权利要求9～11中任意一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述相邻像素作相对于各像素相邻的方向不同的多个像素，

所述变动量计算单元对各像素按每个所述相邻像素相邻的方向，来分别计算所述变动量，

所述边缘程度计算单元对一个像素按与各方向对应的变动量，来分别计算所述边缘程度。

13.根据权利要求12所述的图像处理系统，其特征在于，

所述边缘程度计算过程还对各方向的所述边缘程度进行合成而取得合成边缘程度。

14.根据权利要求9～13中任意一项所述的图像处理系统，其特征在于，

图像数据是二维图像数据或三维图像数据。

15.根据权利要求9～14中任意一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述系统还具备边缘检测单元，该边缘检测单元根据将所述边缘程度与阈值进行比较后的结果来判断所述一个像素为边缘部。

16.根据权利要求9～15中任意一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述系统还具备图像修正单元，该图像修正单元根据所述边缘程度对所述一个像素的像素值进行修正。

17.根据权利要求9～16中任意一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述边缘程度计算单元对构成所述图像数据的各像素计算所述边缘程度。

18.根据权利要求9～16中任意一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述系统还具备输入单元，该输入单元对作为所述边缘程度的计算对象的像素进行指定，

所述边缘程度计算单元对由所述输入单元指定的像素计算所述边缘程度。

19.根据权利要求9～18中任意一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述系统还具备输出单元，该输出单元输出所述边缘程度。

20.根据权利要求9～19中任意一项所述的图像处理系统，其特征在于，

该图像处理系统构成为能从外部输入图像数据。

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