JP2000059631A - 離散的ピクセル画像を強調する方法及びシステム - Google Patents
離散的ピクセル画像を強調する方法及びシステムInfo
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- G06T5/73—
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration by the use of more than one image, e.g. averaging, subtraction
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- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10116—X-ray image
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- G—PHYSICS
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- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 アーティファクトを強調することなく、画像
中の構造のエッジ等の関心のある特徴を強調することが
できるユーザ調節が可能な手法を提供する。 【解決手段】 離散的ピクセルのマトリクスにより画定
される画像を強調するため、画像を画定するピクセルを
表すデータを形成し、画像を少なくとも部分的に分解し
て、少なくとも第１の周波数の画像と第２の周波数の画
像とを含んでいる複数の空間周波数の画像を形成し、第
２の周波数の画像に基づいて第１の周波数の画像用のゲ
イン・データを形成し、第１の周波数の画像に対してゲ
イン・データを適用することにより強調された第１の周
波数の画像を形成し、強調された第１の周波数の画像と
第２の周波数の画像とに基づいて、強調された画像を再
構成することを含む。
中の構造のエッジ等の関心のある特徴を強調することが
できるユーザ調節が可能な手法を提供する。 【解決手段】 離散的ピクセルのマトリクスにより画定
される画像を強調するため、画像を画定するピクセルを
表すデータを形成し、画像を少なくとも部分的に分解し
て、少なくとも第１の周波数の画像と第２の周波数の画
像とを含んでいる複数の空間周波数の画像を形成し、第
２の周波数の画像に基づいて第１の周波数の画像用のゲ
イン・データを形成し、第１の周波数の画像に対してゲ
イン・データを適用することにより強調された第１の周
波数の画像を形成し、強調された第１の周波数の画像と
第２の周波数の画像とに基づいて、強調された画像を再
構成することを含む。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタル・イメ
ージング手法に関し、より具体的には、医用イメージン
グ・システムにおいて形成されるような離散的ピクセル
画像の強調のための手法に関する。
ージング手法に関し、より具体的には、医用イメージン
グ・システムにおいて形成されるような離散的ピクセル
画像の強調のための手法に関する。
【０００２】
【従来の技術】離散的ピクセル画像を形成するための広
範なシステムが提案されていて、現在用いられている。
これらのシステムでは、配列（アレイ）又は行列（マト
リクス）を成す多数の画素又はピクセルの特徴を表すデ
ータが収集される。例えば、ディジタル放射線撮影シス
テムでは、放射線照射の際に各々のピクセル領域の範囲
内で受け取られた放射線のレベル又は強度を表す信号が
発生される。これらの信号は処理されフィルタリングさ
れて、ピクセルのマトリクスについて一貫した意味のあ
る情報を提供する。これらの処理の後に、このデータを
用いて、ピクセルで構成されている有用な合成画像を再
構成する。これらの再構成された画像において意味のあ
る情報をユーザに提供するように、信号に対する特定の
フィルタリング及び処理を様々なモダリティ及び関心の
ある特徴に適合させることもできる。多くの医療分野で
は、担当医師又は放射線技師が、この合成画像を調べ
て、エッジ、テクスチュアを成す領域、コントラストさ
れた領域などによって画定される被検体の内部特徴を識
別する。
範なシステムが提案されていて、現在用いられている。
これらのシステムでは、配列（アレイ）又は行列（マト
リクス）を成す多数の画素又はピクセルの特徴を表すデ
ータが収集される。例えば、ディジタル放射線撮影シス
テムでは、放射線照射の際に各々のピクセル領域の範囲
内で受け取られた放射線のレベル又は強度を表す信号が
発生される。これらの信号は処理されフィルタリングさ
れて、ピクセルのマトリクスについて一貫した意味のあ
る情報を提供する。これらの処理の後に、このデータを
用いて、ピクセルで構成されている有用な合成画像を再
構成する。これらの再構成された画像において意味のあ
る情報をユーザに提供するように、信号に対する特定の
フィルタリング及び処理を様々なモダリティ及び関心の
ある特徴に適合させることもできる。多くの医療分野で
は、担当医師又は放射線技師が、この合成画像を調べ
て、エッジ、テクスチュアを成す領域、コントラストさ
れた領域などによって画定される被検体の内部特徴を識
別する。
【０００３】離散的ピクセル画像のデータをディジタル
的に処理して、ノイズを抑制しながら診断に関わる画像
の部分を強調するアルゴリズムが開発されている。例え
ば、１つの公知の方法では、順送り式低域通過フィルタ
リング工程を通じてピクセル・データをフィルタリング
する。元の画像データはこのようにして、既知の周波数
帯域を有する一連の画像に分解される。得られた分解後
の画像に対してゲイン値を適用し、エッジ等の画像の特
徴を強調する。追加のフィルタリング工程、コントラス
ト等化工程及びグラデーション工程を用いて、画像を更
に強調してもよい。
的に処理して、ノイズを抑制しながら診断に関わる画像
の部分を強調するアルゴリズムが開発されている。例え
ば、１つの公知の方法では、順送り式低域通過フィルタ
リング工程を通じてピクセル・データをフィルタリング
する。元の画像データはこのようにして、既知の周波数
帯域を有する一連の画像に分解される。得られた分解後
の画像に対してゲイン値を適用し、エッジ等の画像の特
徴を強調する。追加のフィルタリング工程、コントラス
ト等化工程及びグラデーション工程を用いて、画像を更
に強調してもよい。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】これらの手法は、いく
つかの種類の画像強調について有用な機構を提供する
が、欠点がないわけではない。例えば、分解後の画像に
適用されるゲインが、離散的ピクセル・データに存在す
るノイズを図らずも強調してしまうことがある。これら
のノイズは、強調されると、再構成された画像の解釈を
困難にし、また、関心のある特徴を認識したり無関係な
情報から識別したりするのを困難にすること等によっ
て、再構成された画像の有用性を損なう視覚的アーティ
ファクトを形成する可能性がある。
つかの種類の画像強調について有用な機構を提供する
が、欠点がないわけではない。例えば、分解後の画像に
適用されるゲインが、離散的ピクセル・データに存在す
るノイズを図らずも強調してしまうことがある。これら
のノイズは、強調されると、再構成された画像の解釈を
困難にし、また、関心のある特徴を認識したり無関係な
情報から識別したりするのを困難にすること等によっ
て、再構成された画像の有用性を損なう視覚的アーティ
ファクトを形成する可能性がある。
【０００５】従って、離散的ピクセル画像強調のための
改良された手法が必要とされている。具体的には、ノイ
ズ又はその他のアーティファクトを強調することなく、
上述のような画像における構造のエッジ等の関心のある
特徴を強調することの可能な手法が必要とされている。
また、既存のシステムに用いることができ、イメージン
グされる被検体の種類、関心のある特徴及びその他に応
じて、様々な状況についてユーザによって調節されるこ
との可能な画像強調手法が特に必要とされている。
改良された手法が必要とされている。具体的には、ノイ
ズ又はその他のアーティファクトを強調することなく、
上述のような画像における構造のエッジ等の関心のある
特徴を強調することの可能な手法が必要とされている。
また、既存のシステムに用いることができ、イメージン
グされる被検体の種類、関心のある特徴及びその他に応
じて、様々な状況についてユーザによって調節されるこ
との可能な画像強調手法が特に必要とされている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、これらの要求
に応えるべく設計された離散的ピクセル画像を強調する
手法を提供する。この手法は、ノイズ及び他のアーティ
ファクトの強調を回避しながら、ディジタル・ピクセル
・データによって画定される画像の特定の特徴の強調を
可能にする。この手法は、強調された画像の分解ピラミ
ッドにおけるレベルに基づいた特徴強調ゲイン・ファク
タを適用する。分解後の画像の異なるレベルについて用
いられるゲインは調節することが可能であり、相対的に
低い空間周波数レベルにある分解後の画像には相対的に
低いゲインが採用されるようにする。この手法は、ある
範囲のイメージング・モダリティによって取得された画
像に適用することができる。この手法は特に、ディジタ
ルＸ線システムによって取得された画像の強調に好適で
ある。
に応えるべく設計された離散的ピクセル画像を強調する
手法を提供する。この手法は、ノイズ及び他のアーティ
ファクトの強調を回避しながら、ディジタル・ピクセル
・データによって画定される画像の特定の特徴の強調を
可能にする。この手法は、強調された画像の分解ピラミ
ッドにおけるレベルに基づいた特徴強調ゲイン・ファク
タを適用する。分解後の画像の異なるレベルについて用
いられるゲインは調節することが可能であり、相対的に
低い空間周波数レベルにある分解後の画像には相対的に
低いゲインが採用されるようにする。この手法は、ある
範囲のイメージング・モダリティによって取得された画
像に適用することができる。この手法は特に、ディジタ
ルＸ線システムによって取得された画像の強調に好適で
ある。
【０００７】この手法のいくつかの面によれば、ある画
像についての処理後の取得されたピクセル・データをフ
ィルタリングして、画像を一連の空間周波数レベルの画
像に分解する。これらの一連の画像は、次第に低くなる
空間周波数レベルにある画像を含んでいる。これらの空
間周波数の画像のうち少なくとも１つの画像用のゲイン
画像が、相対的に低い空間周波数レベルからの画像デー
タから導き出される。このゲインを相対的に高い空間周
波数の画像に適用して、この空間周波数レベルについて
の強調された画像を得る。このようなゲインを、分解後
の一連の空間周波数レベルの画像について導き出し、こ
れらの画像に適用することができる。このような空間周
波数に基づくゲイン画像は、エッジ情報等の有用な情報
が見出されると期待される空間周波数レベルの画像に用
いることができる。他の相対的に低い空間周波数レベル
の画像は、１に等しいゲイン又は１よりも大きい若しく
は小さいゲインを適用することにより、処理することが
できる。次いで、得られた画像を再結合して、強調され
た画像に到達する。この手法の分解段階、強調段階及び
再構成段階から、好ましくは、入力画像に等しい寸法を
有する強調された画像が形成される。
像についての処理後の取得されたピクセル・データをフ
ィルタリングして、画像を一連の空間周波数レベルの画
像に分解する。これらの一連の画像は、次第に低くなる
空間周波数レベルにある画像を含んでいる。これらの空
間周波数の画像のうち少なくとも１つの画像用のゲイン
画像が、相対的に低い空間周波数レベルからの画像デー
タから導き出される。このゲインを相対的に高い空間周
波数の画像に適用して、この空間周波数レベルについて
の強調された画像を得る。このようなゲインを、分解後
の一連の空間周波数レベルの画像について導き出し、こ
れらの画像に適用することができる。このような空間周
波数に基づくゲイン画像は、エッジ情報等の有用な情報
が見出されると期待される空間周波数レベルの画像に用
いることができる。他の相対的に低い空間周波数レベル
の画像は、１に等しいゲイン又は１よりも大きい若しく
は小さいゲインを適用することにより、処理することが
できる。次いで、得られた画像を再結合して、強調され
た画像に到達する。この手法の分解段階、強調段階及び
再構成段階から、好ましくは、入力画像に等しい寸法を
有する強調された画像が形成される。
【０００８】
【発明の実施の形態】ここで図面について説明する。先
ず、図１を見ると、ディジタルＸ線システムの形態にあ
るイメージング・システム１０が線図的に示されてい
る。システム１０は、コマンドに応じて放射線の流れ１
４を放出することが可能な制御式放射線源１２を含んで
いる。この放射線の流れは、関心のある被検体１６に向
けられている。放射線の一部１８が、被検体を通過し
て、検出器２０に入射する。検出器は、離散的な画素又
はピクセルの配列を含んでおり、各々のピクセル領域の
境界内で受け取った放射線の量又は強度を表す信号を形
成し、これらの信号をデータ取得回路２２へ送信する。
回路２２は、適当なフィルタリング、ダイナミック・レ
ンジ調節などによって、取得された信号を処理して、検
出器２０によって受け取られた放射線を表すデータの列
を出力する。
ず、図１を見ると、ディジタルＸ線システムの形態にあ
るイメージング・システム１０が線図的に示されてい
る。システム１０は、コマンドに応じて放射線の流れ１
４を放出することが可能な制御式放射線源１２を含んで
いる。この放射線の流れは、関心のある被検体１６に向
けられている。放射線の一部１８が、被検体を通過し
て、検出器２０に入射する。検出器は、離散的な画素又
はピクセルの配列を含んでおり、各々のピクセル領域の
境界内で受け取った放射線の量又は強度を表す信号を形
成し、これらの信号をデータ取得回路２２へ送信する。
回路２２は、適当なフィルタリング、ダイナミック・レ
ンジ調節などによって、取得された信号を処理して、検
出器２０によって受け取られた放射線を表すデータの列
を出力する。
【０００９】データ取得回路２２によって出力されたデ
ィジタル信号は、画像処理ユニット２４へ送信され、こ
こで、信号は更に処理されて、被検体１６内の関心のあ
る特徴を表すデータを形成する。このように、データ取
得回路２２からの信号は先ず、ユニット２４内のインタ
フェイス回路２６へ送られる。このインタフェイス回路
は、信号を信号処理回路２８に送る前に、付加的なフィ
ルタ作用を実行してもよい。後に詳述するように、信号
処理回路２８は、取得されフィルタリングされた信号に
基づいて、一連の計算を実行する。具体的には、信号処
理回路２８は、担当医師又は放射線技師にとってより理
解し易く又はより有用なピクセルの集合によって画定さ
れる画像を表現するように、ピクセル・データをフィル
タリングし強調する。
ィジタル信号は、画像処理ユニット２４へ送信され、こ
こで、信号は更に処理されて、被検体１６内の関心のあ
る特徴を表すデータを形成する。このように、データ取
得回路２２からの信号は先ず、ユニット２４内のインタ
フェイス回路２６へ送られる。このインタフェイス回路
は、信号を信号処理回路２８に送る前に、付加的なフィ
ルタ作用を実行してもよい。後に詳述するように、信号
処理回路２８は、取得されフィルタリングされた信号に
基づいて、一連の計算を実行する。具体的には、信号処
理回路２８は、担当医師又は放射線技師にとってより理
解し易く又はより有用なピクセルの集合によって画定さ
れる画像を表現するように、ピクセル・データをフィル
タリングし強調する。
【００１０】回路２８によって処理された信号は、典型
的には一連のディジタル値の形態であり、ユニット２４
内のメモリ回路３０に記憶される。メモリ回路３０は、
ランダム・アクセス・メモリ、読み出し専用メモリ、ダ
イナミック・ランダム・アクセス・メモリ、ディスク記
憶装置などの適切な任意の種類の電子的メモリを含むこ
とができ、また、好ましくは、所定の作用を実行する信
号処理回路２８によって実現されるプログラミング・コ
ードを記憶している。一方、信号処理回路２８は、適切
な任意の汎用の又は用途専用のマイクロプロセッサ、Ｃ
ＰＵ若しくは信号処理装置を含み得る。
的には一連のディジタル値の形態であり、ユニット２４
内のメモリ回路３０に記憶される。メモリ回路３０は、
ランダム・アクセス・メモリ、読み出し専用メモリ、ダ
イナミック・ランダム・アクセス・メモリ、ディスク記
憶装置などの適切な任意の種類の電子的メモリを含むこ
とができ、また、好ましくは、所定の作用を実行する信
号処理回路２８によって実現されるプログラミング・コ
ードを記憶している。一方、信号処理回路２８は、適切
な任意の汎用の又は用途専用のマイクロプロセッサ、Ｃ
ＰＵ若しくは信号処理装置を含み得る。
【００１１】信号処理回路２８によって実行される画像
強調作用に加えて、このような回路はまた、取得され処
理されたピクセル・データによって画定される合成画像
を、出力／表示装置３２で出力又は表示するために利用
することもできる。このような出力／表示装置は、従来
のコンピュータ・モニタ、プリンタ及びその他を含み得
る。信号処理回路２８に対して入力パラメータ、画像の
種類、検査構成及びその他を通信するために、入力端末
３４も設けられている。入力端末３４は、従来のキーボ
ード、シリアル・マウス又は他の適当な任意のインタフ
ェイス装置を含み得る。端末３４はまた、表示画面の適
当な箇所に触れることにより構成パラメータの選択又は
入力を可能にするような端末画面と直接的に関連付けら
れた回路を含んでいてもよい。信号処理回路２８は更
に、放射線源１２に結合されており、画像データが必要
になったときには放射線の流れ１４の発生及び送出を制
御する。
強調作用に加えて、このような回路はまた、取得され処
理されたピクセル・データによって画定される合成画像
を、出力／表示装置３２で出力又は表示するために利用
することもできる。このような出力／表示装置は、従来
のコンピュータ・モニタ、プリンタ及びその他を含み得
る。信号処理回路２８に対して入力パラメータ、画像の
種類、検査構成及びその他を通信するために、入力端末
３４も設けられている。入力端末３４は、従来のキーボ
ード、シリアル・マウス又は他の適当な任意のインタフ
ェイス装置を含み得る。端末３４はまた、表示画面の適
当な箇所に触れることにより構成パラメータの選択又は
入力を可能にするような端末画面と直接的に関連付けら
れた回路を含んでいてもよい。信号処理回路２８は更
に、放射線源１２に結合されており、画像データが必要
になったときには放射線の流れ１４の発生及び送出を制
御する。
【００１２】図２は、システム１０によって取得された
データによって画定される例示的な画像マトリクス３６
を示している。図２に示すように、このマトリクスは、
合成画像３８の再構成を可能にするものであり、合成画
像３８においては、隣接ピクセル４２の変化する特徴、
典型的にはグレイ・レベル又はカラーによって、関心の
ある特定の特徴４０が画定される。ピクセル４２は、一
連の行４４及び列４６を成している。得られる画像マト
リクスはこのように、画像の幅４８及び画像の高さ５０
を画定する上述のような行及び列を多数含んでいる。マ
トリクス３６の具体的な寸法は、イメージングされる特
定の特徴、画像に求められる分解能及びその他のような
諸要素に依存し得る。更に、システム１０は、２０４８
×２０４８ピクセル、１０２４×１０２４ピクセル及び
その他等のいくつかの異なるマトリクス寸法の画像を形
成するように構成されていてもよい。
データによって画定される例示的な画像マトリクス３６
を示している。図２に示すように、このマトリクスは、
合成画像３８の再構成を可能にするものであり、合成画
像３８においては、隣接ピクセル４２の変化する特徴、
典型的にはグレイ・レベル又はカラーによって、関心の
ある特定の特徴４０が画定される。ピクセル４２は、一
連の行４４及び列４６を成している。得られる画像マト
リクスはこのように、画像の幅４８及び画像の高さ５０
を画定する上述のような行及び列を多数含んでいる。マ
トリクス３６の具体的な寸法は、イメージングされる特
定の特徴、画像に求められる分解能及びその他のような
諸要素に依存し得る。更に、システム１０は、２０４８
×２０４８ピクセル、１０２４×１０２４ピクセル及び
その他等のいくつかの異なるマトリクス寸法の画像を形
成するように構成されていてもよい。
【００１３】システム１０は好ましくは、取得された信
号をフィルタリングして、画像内のいくつかの種類の特
徴を強調する。このような強調は、画像内のノイズ又は
その他のアーティファクトの増幅又は強調を回避しなが
ら特徴を選択的に強調するような方法で実行される。図
３は、このような強調に用いられる例示的な機能的信号
処理回路の線図的表現を示している。図３に示すと共に
以下に記載する各要素は、画像データを処理する別個の
構成要素として示されているが、実際には、これらの構
成要素は、信号処理回路２８によって実行される適当な
プログラミング・コードによって定義されていてもよい
ことに留意されたい。
号をフィルタリングして、画像内のいくつかの種類の特
徴を強調する。このような強調は、画像内のノイズ又は
その他のアーティファクトの増幅又は強調を回避しなが
ら特徴を選択的に強調するような方法で実行される。図
３は、このような強調に用いられる例示的な機能的信号
処理回路の線図的表現を示している。図３に示すと共に
以下に記載する各要素は、画像データを処理する別個の
構成要素として示されているが、実際には、これらの構
成要素は、信号処理回路２８によって実行される適当な
プログラミング・コードによって定義されていてもよい
ことに留意されたい。
【００１４】図３に示すように、離散的ピクセル画像の
空間選択的エッジ強調のためのフィルタリング系列５２
は、参照番号５４によって全体的に示されている分解段
階と、強調段階５６と、再構成段階５８とを含んでい
る。分解段階５４は、画像データを、次第に低くなる空
間周波数を有する一連の空間周波数の画像に分解する順
送り式分解を含んでいる。ここで用いる「空間周波数」
という用語は、一般的には、画定された画像区域内での
個々の画像成分の数に関連している。画像の順送り式分
解を通じて、フィルタリング系列５２は、異なる空間周
波数を有している一連の分解後の画像を形成する。次い
で、これらの画像を、強調段階５６におけるゲイン画像
の適用によって強調する。次いで、得られた画像を再構
成段階５８において再結合して、強調された画像を完成
する。図３では、異なる空間周波数レベルにある分解後
の各画像の個々の処理は、参照番号６０、６２、６４、
６６及び６８によって表されており、参照番号６８が分
解及び処理の最終レベルに相当する。認められるよう
に、各々の順送り式工程又はレベルから、次第に低くな
る空間周波数を有している中間画像が形成され、これら
の中間画像を参照番号７０、７２、７４、７６及び７８
で示している。
空間選択的エッジ強調のためのフィルタリング系列５２
は、参照番号５４によって全体的に示されている分解段
階と、強調段階５６と、再構成段階５８とを含んでい
る。分解段階５４は、画像データを、次第に低くなる空
間周波数を有する一連の空間周波数の画像に分解する順
送り式分解を含んでいる。ここで用いる「空間周波数」
という用語は、一般的には、画定された画像区域内での
個々の画像成分の数に関連している。画像の順送り式分
解を通じて、フィルタリング系列５２は、異なる空間周
波数を有している一連の分解後の画像を形成する。次い
で、これらの画像を、強調段階５６におけるゲイン画像
の適用によって強調する。次いで、得られた画像を再構
成段階５８において再結合して、強調された画像を完成
する。図３では、異なる空間周波数レベルにある分解後
の各画像の個々の処理は、参照番号６０、６２、６４、
６６及び６８によって表されており、参照番号６８が分
解及び処理の最終レベルに相当する。認められるよう
に、各々の順送り式工程又はレベルから、次第に低くな
る空間周波数を有している中間画像が形成され、これら
の中間画像を参照番号７０、７２、７４、７６及び７８
で示している。
【００１５】図３に示すように、分解段階５４の各々の
空間周波数レベル毎の処理ブロックは、低域通過フィル
タによって表されているデシメータ（ＬＰ↓）８０及び
補間器（ＬＰ↑）８２とを含んでいる（図３では、最も
高い空間周波数レベル６０のフィルタのみに参照符号が
記されている）。これらのフィルタは、当業界で周知の
方式で、直前の画像レベルの隣接ピクセルを表すデータ
を順送りで組み合わせる。各フィルタは、後続の分解レ
ベルで用いられる第１のフィルタリング後の画像を出力
すると共に、加算器８４においてこの空間周波数レベル
についての入力データから減算される第２の画像を出力
する。このようにして、最も高いレベル６０において
は、元の処理後の画像データ８６がデシメート用低域通
過フィルタ８０へ供給されると共に、加算器８４にも供
給される。元の画像データはブロック８０及び８２にお
いてフィルタリングされ、ブロック８０の出力はレベル
６２へ入力データとして送られる。このような態様で、
元の処理後の画像データは次第に低くなる空間周波数の
画像に分解される。この実施例では、分解段階における
各々の後続の工程又はレベルが、そのレベルについての
入力画像のサイズの半分の画像を形成する。但し、他の
縮小率を用いてもよい。更に、分解段階でのフィルタリ
ングは、任意の所望のレベルで終了させてよいが、この
実施例では、このようなフィルタリングは、最も低いレ
ベル６８で単一ピクセル（１×１）の画像に達するまで
実行される。
空間周波数レベル毎の処理ブロックは、低域通過フィル
タによって表されているデシメータ（ＬＰ↓）８０及び
補間器（ＬＰ↑）８２とを含んでいる（図３では、最も
高い空間周波数レベル６０のフィルタのみに参照符号が
記されている）。これらのフィルタは、当業界で周知の
方式で、直前の画像レベルの隣接ピクセルを表すデータ
を順送りで組み合わせる。各フィルタは、後続の分解レ
ベルで用いられる第１のフィルタリング後の画像を出力
すると共に、加算器８４においてこの空間周波数レベル
についての入力データから減算される第２の画像を出力
する。このようにして、最も高いレベル６０において
は、元の処理後の画像データ８６がデシメート用低域通
過フィルタ８０へ供給されると共に、加算器８４にも供
給される。元の画像データはブロック８０及び８２にお
いてフィルタリングされ、ブロック８０の出力はレベル
６２へ入力データとして送られる。このような態様で、
元の処理後の画像データは次第に低くなる空間周波数の
画像に分解される。この実施例では、分解段階における
各々の後続の工程又はレベルが、そのレベルについての
入力画像のサイズの半分の画像を形成する。但し、他の
縮小率を用いてもよい。更に、分解段階でのフィルタリ
ングは、任意の所望のレベルで終了させてよいが、この
実施例では、このようなフィルタリングは、最も低いレ
ベル６８で単一ピクセル（１×１）の画像に達するまで
実行される。
【００１６】次いで、フィルタリング系列５２は、強調
段階５６において、各々の空間周波数の画像にゲイン画
像を適用する（例えば、乗算する）ことにより進行す
る。図３で参照番号８８、９０、９２、９４及び９６に
よって示されているゲイン画像は、エッジ等の画像の特
定の特徴を強調する値を割り当てられている。更に、ゲ
イン画像のうちいくつかのものは、相対的に低い空間周
波数レベルからのデータから形成される。すなわち、Ｇ
１と付されているゲイン画像８８は、レベル６２での分
解段階から得られた画像７２から形成される。同様に、
Ｇ２と付されているゲイン画像９０は、レベル６４での
処理から得られた画像７４から形成される。フィルタリ
ング系列５２における適当な任意の数のレベルが、これ
らの相対的に低い周波数に基づくゲイン画像を用いてよ
い。例えば、元の寸法が２０４８×２０４８のピクセル
を有している画像では、このような相対的に低い空間周
波数に基づくゲイン画像は、図３のレベル６０、６２及
び６４等のように、最初の３つのレベルの分解で用いら
れると十分なエッジ強調を提供することが判明してい
る。他の相対的に低いレベルは、この手法を採用してい
てもよいし、または１の値を有しているゲイン画像を乗
算してもよいし、１よりも大きい若しくは小さいその他
の値を有しているゲイン画像を乗算してもよい。
段階５６において、各々の空間周波数の画像にゲイン画
像を適用する（例えば、乗算する）ことにより進行す
る。図３で参照番号８８、９０、９２、９４及び９６に
よって示されているゲイン画像は、エッジ等の画像の特
定の特徴を強調する値を割り当てられている。更に、ゲ
イン画像のうちいくつかのものは、相対的に低い空間周
波数レベルからのデータから形成される。すなわち、Ｇ
１と付されているゲイン画像８８は、レベル６２での分
解段階から得られた画像７２から形成される。同様に、
Ｇ２と付されているゲイン画像９０は、レベル６４での
処理から得られた画像７４から形成される。フィルタリ
ング系列５２における適当な任意の数のレベルが、これ
らの相対的に低い周波数に基づくゲイン画像を用いてよ
い。例えば、元の寸法が２０４８×２０４８のピクセル
を有している画像では、このような相対的に低い空間周
波数に基づくゲイン画像は、図３のレベル６０、６２及
び６４等のように、最初の３つのレベルの分解で用いら
れると十分なエッジ強調を提供することが判明してい
る。他の相対的に低いレベルは、この手法を採用してい
てもよいし、または１の値を有しているゲイン画像を乗
算してもよいし、１よりも大きい若しくは小さいその他
の値を有しているゲイン画像を乗算してもよい。
【００１７】強調段階５６でのゲイン画像の適用に続い
て、得られた強調後の画像が、再構成段階５８において
再結合される。図３に示すように、再構成段階５８の各
々の工程又はレベルは、ブロック９８（図３のレベル６
０を参照）の直前の（即ち、相対的に低い）レベルから
の出力データの補間を含んでいる。得られた画像は、各
々のレベルにおいて加算器１００で強調後の画像に加算
される。次いで、得られた強調後の再構成された画像デ
ータは、元の寸法の再構成された強調後の画像１０２が
得られるまで、次の（即ち、相対的に高い）レベルに送
られる。
て、得られた強調後の画像が、再構成段階５８において
再結合される。図３に示すように、再構成段階５８の各
々の工程又はレベルは、ブロック９８（図３のレベル６
０を参照）の直前の（即ち、相対的に低い）レベルから
の出力データの補間を含んでいる。得られた画像は、各
々のレベルにおいて加算器１００で強調後の画像に加算
される。次いで、得られた強調後の再構成された画像デ
ータは、元の寸法の再構成された強調後の画像１０２が
得られるまで、次の（即ち、相対的に高い）レベルに送
られる。
【００１８】特定の用途では、画像データは、最も低い
レベルまで完全に分解され又は再構成される必要はない
ことに留意されたい。例えば、一連の相対的に低い空間
周波数の画像が、段階５６において類似したゲインを適
用されることになる場合には、分解をこのレベルで停止
させてもよい。次いで、停止レベルにおいて画像に対し
てゲインを適用し、再構成を開始することができる。同
様に、上述したように、分解から得られた相対的に低い
空間周波数の画像から相対的に高いレベルのゲインが導
き出されているが、これらのゲインは、相対的に低い空
間周波数レベルからの再構成後の画像に基づいて（即
ち、強調段階５６におけるゲイン画像の適用の後に）得
られたものであってもよい。
レベルまで完全に分解され又は再構成される必要はない
ことに留意されたい。例えば、一連の相対的に低い空間
周波数の画像が、段階５６において類似したゲインを適
用されることになる場合には、分解をこのレベルで停止
させてもよい。次いで、停止レベルにおいて画像に対し
てゲインを適用し、再構成を開始することができる。同
様に、上述したように、分解から得られた相対的に低い
空間周波数の画像から相対的に高いレベルのゲインが導
き出されているが、これらのゲインは、相対的に低い空
間周波数レベルからの再構成後の画像に基づいて（即
ち、強調段階５６におけるゲイン画像の適用の後に）得
られたものであってもよい。
【００１９】この実施例では、相対的に低い空間周波数
に基づくゲインは、以下のようにして導き出されてい
る。即ち、元のフィルタリング後の画像データの分解に
続いて、信号処理回路２８は、以下のように表現され得
るアルゴリズムを適用する。 Ｇi （ｘ，ｙ）＝ｍａｘ（１．０，Ｅi ＊Ｓ（Ｏj
（ｘ，ｙ））） ここで、Ｇi （ｘ，ｙ）は、決定されるべきレベルｉの
ゲイン画像における各々のピクセルの値であり、Ｅi
は、１．０よりも大きいユーザ定義のエッジ強度値であ
り、Ｓは、ユーザによって設定され得る空間感度関数で
あり、Ｏj （ｘ，ｙ）は、相対的に低い空間周波数レベ
ルの画像ｊにおける各々のピクセルの値である。このよ
うに、上述のアルゴリズムは、得られた算出値が１より
も小さいときには、導き出されるゲイン画像において１
の値を効率的に維持することに留意されたい。また、こ
のアルゴリズムによってユーザは、所望のエッジ強度値
を効率的に定義することができ、エッジ及び再構成され
た強調後の画像の相対的な鮮鋭度を増大させたり減少さ
せたりするのに役立つ。同様に、空間感度関数は、ユー
ザによって選択されて、相対的に低い空間周波数の画像
の値がゲイン計算に及ぼす影響の量を調節することがで
きる。空間感度関数は、線形関数、部分線形関数、シグ
モイド状関数及びその他のものを含み得る。この実施例
では、関数Ｓから得られるＳの値を、０と１との間の任
意の箇所に設定することができる。更に、エッジ強度値
若しくは空間感度関数又はその両方が、特定の空間周波
数レベルについて一意であってもよい（即ち、図３の個
々のレベル６０、６２及び６４について一意であっても
よい。）。また、これらのような空間周波数を基準とし
たゲイン画像が導き出される具体的なレベルを、ユーザ
が構成可能なパラメータとしてもよい。このようにユー
ザは、行いたい強調、及び有用な情報又はノイズが予期
される周波数レベルに応じて、１つ、２つ、３つ又はそ
れ以上のどのレベルについても空間周波数に基づく強調
を選択することができる。
に基づくゲインは、以下のようにして導き出されてい
る。即ち、元のフィルタリング後の画像データの分解に
続いて、信号処理回路２８は、以下のように表現され得
るアルゴリズムを適用する。 Ｇi （ｘ，ｙ）＝ｍａｘ（１．０，Ｅi ＊Ｓ（Ｏj
（ｘ，ｙ））） ここで、Ｇi （ｘ，ｙ）は、決定されるべきレベルｉの
ゲイン画像における各々のピクセルの値であり、Ｅi
は、１．０よりも大きいユーザ定義のエッジ強度値であ
り、Ｓは、ユーザによって設定され得る空間感度関数で
あり、Ｏj （ｘ，ｙ）は、相対的に低い空間周波数レベ
ルの画像ｊにおける各々のピクセルの値である。このよ
うに、上述のアルゴリズムは、得られた算出値が１より
も小さいときには、導き出されるゲイン画像において１
の値を効率的に維持することに留意されたい。また、こ
のアルゴリズムによってユーザは、所望のエッジ強度値
を効率的に定義することができ、エッジ及び再構成され
た強調後の画像の相対的な鮮鋭度を増大させたり減少さ
せたりするのに役立つ。同様に、空間感度関数は、ユー
ザによって選択されて、相対的に低い空間周波数の画像
の値がゲイン計算に及ぼす影響の量を調節することがで
きる。空間感度関数は、線形関数、部分線形関数、シグ
モイド状関数及びその他のものを含み得る。この実施例
では、関数Ｓから得られるＳの値を、０と１との間の任
意の箇所に設定することができる。更に、エッジ強度値
若しくは空間感度関数又はその両方が、特定の空間周波
数レベルについて一意であってもよい（即ち、図３の個
々のレベル６０、６２及び６４について一意であっても
よい。）。また、これらのような空間周波数を基準とし
たゲイン画像が導き出される具体的なレベルを、ユーザ
が構成可能なパラメータとしてもよい。このようにユー
ザは、行いたい強調、及び有用な情報又はノイズが予期
される周波数レベルに応じて、１つ、２つ、３つ又はそ
れ以上のどのレベルについても空間周波数に基づく強調
を選択することができる。
【００２０】図４は、以上の処理系列を実行するための
例示的な制御論理における各工程を示している。図４に
示すように、参照番号１０４によって示されるこの制御
論理は、上述したような工程１０６のピクセル・データ
の取得から開始する。次いで、このデータは工程１０８
において、データ取得回路２２、インタフェイス回路２
６及び信号処理回路２８によってフィルタリングされ
て、例えば、入力データのダイナミック・レンジの調節
及びその他を行う。工程１１０において、画像は、図３
の段階５４において前述したように、１つのレベルの空
間周波数によって分解される。工程１１２において、信
号処理回路２８は、画像が所望の数の空間周波数レベル
によって分解されたか否かを決定し、分解されていなけ
れば、工程１１０に戻って更なる分解を行う。一旦、画
像が所望の空間周波数レベルによって分解されたら、処
理は工程１１４へ進む。
例示的な制御論理における各工程を示している。図４に
示すように、参照番号１０４によって示されるこの制御
論理は、上述したような工程１０６のピクセル・データ
の取得から開始する。次いで、このデータは工程１０８
において、データ取得回路２２、インタフェイス回路２
６及び信号処理回路２８によってフィルタリングされ
て、例えば、入力データのダイナミック・レンジの調節
及びその他を行う。工程１１０において、画像は、図３
の段階５４において前述したように、１つのレベルの空
間周波数によって分解される。工程１１２において、信
号処理回路２８は、画像が所望の数の空間周波数レベル
によって分解されたか否かを決定し、分解されていなけ
れば、工程１１０に戻って更なる分解を行う。一旦、画
像が所望の空間周波数レベルによって分解されたら、処
理は工程１１４へ進む。
【００２１】工程１１４では、信号処理回路２８は、ユ
ーザによって入力されているか又はメモリ回路３０に記
憶されているすべての構成パラメータを読み出す。前述
のように、これらのパラメータは、エッジ強度パラメー
タ、空間感度関数などを含み得る。加えて、これらのパ
ラメータは、特定の空間周波数の画像、特に、相対的に
低いレベルの画像に適用されるべき所定のゲインを含み
得る。分解後の画像及び工程１１４において読み込まれ
たパラメータに基づいて、信号処理回路２８は、工程１
１６に示すように、ゲイン画像（図３の画像８８、９０
及び９２等）を形成する。前述のように、この工程は好
ましくは、特定の関心のある特徴を強調すべきレベルに
あるゲイン画像が、１つ又はそれ以上の相対的に低い空
間周波数レベルの画像に基づいて形成されるようにする
アルゴリズムの適用を含んでいる。工程１１８におい
て、これらのゲイン画像は、所望の空間周波数レベル、
例えば、有用なエッジ・データが見出されると期待され
る相対的に高いレベルにあるような分解後の画像に適用
される。続いて、処理は、工程１２０に示すように、図
３に関して前述した処理による強調された画像の再構成
に続く。
ーザによって入力されているか又はメモリ回路３０に記
憶されているすべての構成パラメータを読み出す。前述
のように、これらのパラメータは、エッジ強度パラメー
タ、空間感度関数などを含み得る。加えて、これらのパ
ラメータは、特定の空間周波数の画像、特に、相対的に
低いレベルの画像に適用されるべき所定のゲインを含み
得る。分解後の画像及び工程１１４において読み込まれ
たパラメータに基づいて、信号処理回路２８は、工程１
１６に示すように、ゲイン画像（図３の画像８８、９０
及び９２等）を形成する。前述のように、この工程は好
ましくは、特定の関心のある特徴を強調すべきレベルに
あるゲイン画像が、１つ又はそれ以上の相対的に低い空
間周波数レベルの画像に基づいて形成されるようにする
アルゴリズムの適用を含んでいる。工程１１８におい
て、これらのゲイン画像は、所望の空間周波数レベル、
例えば、有用なエッジ・データが見出されると期待され
る相対的に高いレベルにあるような分解後の画像に適用
される。続いて、処理は、工程１２０に示すように、図
３に関して前述した処理による強調された画像の再構成
に続く。
【図１】関心のある被検体の離散的ピクセル画像を形成
するディジタルＸ線イメージング・システムの概略構成
図である。
するディジタルＸ線イメージング・システムの概略構成
図である。
【図２】図１のシステムを介して形成される例示的な離
散的ピクセル画像の平面図である。
散的ピクセル画像の平面図である。
【図３】図２の画像を、所望の周波数帯域によって参照
される分解後の画像に分割するための、画像分解系列の
線図である。
される分解後の画像に分割するための、画像分解系列の
線図である。
【図４】図３に示すようにして分析される分解後又は再
合成後の画像に基づいて図２の画像を強調する例示的な
制御論理の工程を示すブロック図である。
合成後の画像に基づいて図２の画像を強調する例示的な
制御論理の工程を示すブロック図である。
１０ イメージング・システム １２ 放射線源 １４ 放射線の流れ １６ 被検体 １８ 放射線の一部 ２０ 検出器 ２２ データ取得回路 ２４ 画像処理ユニット ２６ インタフェイス回路 ２８ 信号処理回路 ３０ メモリ回路 ３２ 出力／表示装置 ３４ 入力端末 ３６ 画像マトリクス ３８ 合成画像 ４０ 関心のある特徴 ４２ 隣接ピクセル ４４ ピクセルの行 ４６ ピクセルの列 ４８ 画像の幅 ５０ 画像の高さ ５２ フィルタリング系列 ５４ 分解段階 ５６ 強調段階 ５８ 再構成段階 ８０ デシメータ ８２ 補間器 ８４、１００ 加算器 ８６ 元の処理後の画像データ １０２ 再構成された強調後のデータ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 リチャード・アウフリヒティヒ アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ワウ ワトサ、ナンバー105、ノース・124ティエ イチ・ストリート、2500番
Claims (21)
- 【請求項１】 離散的ピクセルのマトリクスにより画定
される画像を強調する方法であって、 画像を画定するピクセルを表すデータを形成する工程
と、 前記画像を少なくとも部分的に分解して、少なくとも第
１の周波数の画像と第２の周波数の画像とを含んでいる
複数の空間周波数の画像を形成する工程と、 前記第２の周波数の画像に基づいて前記第１の周波数の
画像用のゲイン・データを形成する工程と、 前記第１の周波数の画像に対して前記ゲイン・データを
適用することにより強調された第１の周波数の画像を形
成する工程と、 前記強調された第１の周波数の画像と前記第２の周波数
の画像とに基づいて、強調された画像を再構成する工程
とを有していることを特徴とする前記方法。 - 【請求項２】 前記画像は、相次ぐ低域通過フィルタリ
ングにより分解されて、次第に小さくなるマトリクス・
サイズを有する複数の空間周波数の画像を形成する請求
項１に記載の方法。 - 【請求項３】 複数の相対的に大きい周波数の画像が形
成され、各々の相対的に大きい周波数画像用のゲイン・
データが形成され、各々の相対的に大きい周波数の画像
用のゲイン・データがそれぞれの相対的に大きい周波数
の画像に適用されて、複数の強調された相対的に高い周
波数の画像を形成する請求項２に記載の方法。 - 【請求項４】 各々の相対的に大きい周波数の画像用の
前記ゲイン・データは、それぞれの前記相対的に高い周
波数の画像よりも低い空間周波数における少なくとも１
つの周波数画像から形成されている請求項３に記載の方
法。 - 【請求項５】 前記強調された画像の再構成の前に、前
記第２の周波数の画像に対して少なくとも１つのゲイン
を適用する工程を含んでいる請求項１に記載の方法。 - 【請求項６】 前記ゲイン・データは、操作者選択の空
間感度関数に少なくとも部分的に基づいている請求項１
に記載の方法。 - 【請求項７】 前記画像を分解して前記ゲイン・データ
を形成するような周波数レベルの数が、操作者により調
節可能である請求項１に記載の方法。 - 【請求項８】 離散的ピクセル画像のエッジを強調する
方法であって、 画像を表す１組のピクセル・データを取得する工程と、 前記ピクセル・データをフィルタリングして、少なくと
も１つの相対的に高い周波数レベルの画像と１つの相対
的に低い周波数レベルの画像とを含んでいる一連の空間
周波数レベルの画像を形成する工程と、 前記相対的に低い周波数レベルの画像からゲイン画像を
導き出す工程と、 前記ゲイン画像と前記相対的に高い周波数レベルの画像
とを結合して、強調された相対的に高い周波数レベルの
画像を得る工程と、 前記強調された相対的に高い周波数レベルの画像と前記
相対的に低い周波数レベルの画像とに基づいて、エッジ
強調された画像を再構成する工程とを有していることを
特徴とする前記方法。 - 【請求項９】 前記１組のピクセル・データは、ディジ
タルＸ線イメージング・システムを介して取得される請
求項８に記載の方法。 - 【請求項１０】 前記ゲイン画像は、前記相対的に低い
周波数レベルの画像を表す値を感度関数に適用すること
により、前記相対的に低い周波数レベルの画像から導き
出される請求項８に記載の方法。 - 【請求項１１】 前記ゲイン画像は、前記相対的に低い
周波数レベルの画像を表す値を感度関数に適用すると共
にエッジ強調値で乗算することにより前記相対的に低い
周波数レベルの画像から導き出される請求項１０に記載
の方法。 - 【請求項１２】 複数の相対的に高い周波数レベルの画
像が、前記一連の画像に含まれており、各々の相対的に
高い周波数レベルの画像に対して、類似していないゲイ
ン画像が適用されて、それぞれの強調された相対的に高
い周波数レベルの画像を得る請求項８に記載の方法。 - 【請求項１３】 第１の相対的に高い周波数レベルの画
像が、前記画像から導き出されており、そこから、相次
ぐ低域通過フィルタリングにより、相次ぐ比較的高い周
波数レベルの画像が導き出される請求項１２に記載の方
法。 - 【請求項１４】 導き出される相対的に高い周波数レベ
ルの画像の数が、操作者により調節可能なパラメータで
ある請求項１３に記載の方法。 - 【請求項１５】 前記エッジ強調された画像の再構成の
前に、前記相対的に低い周波数レベルの画像に対してゲ
インを適用する工程を更に含んでいる請求項８に記載の
方法。 - 【請求項１６】 前記相対的に低い周波数レベルの画像
は、最初の相対的に低い周波数レベルの画像を一連の相
対的に低い周波数レベルの画像に連続して分解し、該一
連の相対的に低い周波数レベルの画像を処理後の相対的
に低い周波数レベルの画像に再構成することにより形成
されており、前記ゲイン画像は、前記処理後の相対的に
低い周波数レベルの画像から導き出されている請求項８
に記載の方法。 - 【請求項１７】 前記一連の相対的に低い周波数レベル
の画像を処理後の相対的に低い周波数レベルの画像に再
構成する前に、各々の相対的に低い周波数レベルの画像
に対して類似していないゲインが適用される請求項１６
に記載の方法。 - 【請求項１８】 離散的ピクセル画像におけるピクセル
を表すピクセル値を形成するように構成されているデー
タ取得ユニットと、 前記ピクセル値を受け取り、前記画像を一連の空間周波
数の画像に分解し、該空間周波数の画像のうちの第１の
画像用のゲイン画像を前記空間周波数の画像のうちの第
２の画像から導き出し、前記ゲイン画像を前記第１の周
波数の画像に対して適用してエッジ強調された画像を
得、該エッジ強調された画像と前記第２の周波数の画像
とに基づいてフィルタリングされた画像を再構成するよ
うに構成されている信号処理回路とを有していることを
特徴とする離散的ピクセル・イメージング・システム。 - 【請求項１９】 前記データ取得ユニットは、Ｘ線放射
線源と、該Ｘ線放射線源からのＸ線放出の一部を受け取
る離散的ピクセル検出器ユニットとを含んでいる請求項
１８に記載のイメージング・システム。 - 【請求項２０】 操作者により選択可能なパラメータ・
データを受け取る操作者入力装置を更に含んでおり、前
記信号処理回路は、前記入力装置を介して入力されたパ
ラメータ・データに少なくとも部分的に基づいて前記ゲ
イン画像を導き出すように構成されている請求項１８に
記載のイメージング・システム。 - 【請求項２１】 前記信号処理回路は、前記画像を複数
の空間周波数の画像に分解し、それぞれの相対的に低い
空間周波数の画像から前記空間周波数の画像のうち少な
くとも２つの画像用の類似していないゲイン画像を導き
出すように構成されている請求項１８に記載のイメージ
ング・システム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/113,653 US6175658B1 (en) | 1998-07-10 | 1998-07-10 | Spatially-selective edge enhancement for discrete pixel images |
| US09/113653 | 1998-07-10 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000059631A true JP2000059631A (ja) | 2000-02-25 |
Family
ID=22350739
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11193840A Withdrawn JP2000059631A (ja) | 1998-07-10 | 1999-07-08 | 離散的ピクセル画像を強調する方法及びシステム |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6175658B1 (ja) |
| EP (1) | EP0971316A3 (ja) |
| JP (1) | JP2000059631A (ja) |
| CA (1) | CA2276634A1 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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