JP2000132663A

JP2000132663A - 画像処理装置、方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体

Info

Publication number: JP2000132663A
Application number: JP10301909A
Authority: JP
Inventors: Hitoshi Inoue; 仁司井上
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1998-10-23
Filing date: 1998-10-23
Publication date: 2000-05-12

Abstract

(57)【要約】【課題】複数の撮像素子を接続して一つの画面の撮像
素子を構成する場合に得られる画像の接続部分を補正す
る。【解決手段】固体撮像パネル１ａ〜１ｂで撮像したつ
なぎ目パターンのある画像を、本来の画像成分とつなぎ
目パターン成分との和と考えてモデル化し、上記画像の
投影情報からつなぎ目パターン成分を多く含むと思われ
る成分を抽出する。次にこのつなぎ目パターン成分を多
く含むと思われる成分中から、本来の画像成分の投影デ
ータを低次の連続関数近似又は低域通過特性により処理
して、つなぎ目パターン成分のみを良好に分離すること
で、本来の画像情報そのものの損傷を最小限に抑えて、
線状のつなぎ目パターンを消去する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複数の撮像手段で
撮像された複数の画像を合成して一つの画像を作成する
場合に用いて好適な画像処理装置、方法及びそれらに用
いられるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】近年の医療画像分野においては、人体内
部を透視する放射線画像を取得する方法として、放射線
強度分布を蛍光強度分布に変換し、これを銀塩フィルム
に感光させて潜像を作った後、現像する旧来の方式に代
わり、大面積の固体撮像デバイスもしくは大型撮像管を
用いて、蛍光強度分布もしくは放射線分布を直接電気信
号に変換し、さらにデジタル値へ変換して放射線画像を
得る方式、いわゆるデジタルラジオグラフィー（ＤＲ）
が開発されつつある。

【０００３】しかしながら、一般的な半導体製造装置の
限界から、通常の人体全体又は上半身又は胸部を包含す
るような１枚の固体撮像デバイスの製造は現状では困難
である。また、撮像管も真空技術の限界から大型のもの
はできない。また、電荷情報伝送の物理的距離を小さく
する目的や、並列処理を行って情報取得時間を短くする
ためにも、大画面の固体撮像デバイスでありながら、分
割した固体撮像デバイスを組み合わせる場合が多い。

【０００４】そこで従来より、例えば特開平６−８６１
７３号公報に記載されるように、大面積の受光面からフ
ァイバプレートによって撮像管に光量分布を導く方法
や、特開平１０−１２８５１号公報に記載されるよう
に、複数の素子にテーパファイバによって大面積の光量
分布を分割する方法等により、画像を取得するようにし
ていた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述の従来の方法で
は、非常に高価なファイバープレートやテーパファイバ
を必要とし、またそれを配置するための大きな空間も必
要であり、撮像装置のコストアップ及び大型化の原因と
なっていた。

【０００６】そこで、複数の固体撮像パネルを平面上に
配置し、全体として大面積の撮像デバイスを構成するこ
とにより、低コストで薄型の大型撮像装置を実現する方
法が考えられている。

【０００７】図４は人体胸部Ｘ線撮影用に１７×１７イ
ンチの大画面パネルを実現するために、それぞれ約１／
２の大きさの固体撮像パネル４枚１ａ、１ｂ、１ｃ、１
ｄを２×２の形態で配置した例を模式的に示した図であ
る。図４において、破線で描かれた２は、放射Ｘ線強度
分布を光量分布に変換する蛍光板であり、実際には光散
乱によるボケを最小限に抑えるため、撮像素子受光面に
実質的に接着されている。

【０００８】各固体撮像パネル１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｄ
は、それぞれピッチＴμｍ（Ｔは例えば１６０μｍ）の
複数の画素マトリックスで区切られており、画素内には
フォトダイオードなどの光電変換素子、変換された電荷
を蓄積するキャパシタを利用した電荷蓄積部及びトラン
ジスタ等を利用して電荷を外部へ転送するためのスイッ
チング素子等が配置され、全体として撮像機能を構成し
ている。

【０００９】各固体撮像パネル１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｄ
のつなぎ目１ａｂ、１ｂｃ、１ｃｄ、１ｄａは、半導体
素子の切り出し工程の関係である程度の隙間が発生する
ことが否めない。図５はつなぎ目１ａｂの断面を模式的
に示すもので、左側が固体撮像パネル１ｂ、右側が固体
撮像パネル１ａである。３はガラス等で構成される基板
であり、４は基板３上のフォトダイオード等の光電変換
素子の受光面を示し、基板３上にＴの等間隔で並んでい
る。６は光電変換面の中心、即ち画素中心を示してい
る。

【００１０】つなぎ目１ａｂの位置においては、それぞ
れの端部にある図に示す画素３ｘと３ｙとの間の距離を
画素ピッチＴにすることが、基板３の端面処理の関係で
不可能であり、少なくとも２Ｔの距離が空いてしまう。
このため、５で示す架空の画素を間に設け、この画素値
をその周囲の画素値から推定して見出す。その場合、画
素値を推定できる条件として、画素ピッチが、つなぎめ
部分の画像情報の分布及び蛍光板の伝達関数及び受光素
子のアパーチャなどで求まる必要十分な画素ピッチより
も細かく取られ、ある程度冗長性のある画像情報を取得
しなければならない。

【００１１】即ち、得られた画像情報を例えば１次元方
向で見た場合の空間スペクトル情報が、情報理論でいう
自己回帰モデルで、ある程度同定可能であることが必要
である。具体的にいえば、自己回帰モデルでシステム同
定する場合、係数ａｉ（ｉ＝−ｐ〜−１、＋１〜＋ｐ）
を仮定して、ｎ番目の画素値Ｘｎを以下の式で推定可能
であることが必要である。

【００１２】

【数１】

【００１３】ここでｅｎは、推定誤差もしくは入力雑音
である。これは、

【００１４】

【数２】

【００１５】のように、総合的に見た推定誤差の２乗和
を最小にするいわゆる、Ｙｕ１ｅ−Ｗａ１ｋｅｒ推定に
帰着し、

【００１６】

【数３】

【００１７】という２ｐ本の連立方程式を解くことで各
係数ａｉが得られる〔ｘｎ（ｎ＝０〜Ｎ；Ｎは全画素
数）についての自己相関係数を用いる〕。ここでａｉが
有効性をもって推定可能な系であれば（このモデルから
得られるスペクトル特性が安定していれば）、誤差蓄積
のない１画素くらいの欠陥であれば、周囲の画素値から
推定しても問題ないということになる。さらに端的にい
えば、ある画素は周りの画素値の線形予測で十分予測可
能であるような系であればよい。通常、撮像系の空間伝
達関数のボケなどにより、冗長にサンプリングしていれ
ば十分低次で有意な推定が可能である。

【００１８】一般に、個々の画像情報について上記の検
定を行うのは不可能であるため、隣接する１画素をコピ
ーするか、周囲画素の平均をとって推定する。実際上、
受光部のアパーチャー及び蛍光板の空間伝達関数もしく
はＸ線の量子ノイズ特性等から有効な情報は、十分この
条件を満たす場合が多い。

【００１９】また、複数枚の撮像パネル間にはオフセッ
ト及びゲインの不一致が見られるが、これは予め４枚の
パネル全てのオフセット値及び被写体のない状態で得ら
れた分布を用いてゲインの補正を行えば、全てのパネル
で均一な画像を取得できる。また、固体撮像パネルは全
体的な光量によって、電荷転送部もしくは電源電圧その
ものが変動し、全体的なオフセット変動がスミア的な要
素で発生することがあるが、それらはブラインド画素の
変動を差し引くとか、全体の電荷量に比例した補正値を
もって補正を行えば、全体的なレベルはそれぞれの撮像
パネルで揃えるることが可能である。

【００２０】しかして、本発明の課題は、つなぎ目近辺
の光量分布に依存して、光学的あるいは電気的な理由に
より、つなぎ目近辺の画像データが損傷を受け、上述の
推定を行っても、パネル間のつなぎ目近辺が線状の分布
で目立つようになるが、それらを上述のパネル全体的な
補正で取り去るのは不可能であるということである。

【００２１】図６はその様子を示したものであり、左側
はあるラインのパネル１ｂの画素値を、右側は同じライ
ンのパネル１ａの画素値をそれぞれ黒点で示している。
中心に予測したつなぎ目の画素値を破線で示している。
この場合、実際の光量分布は７で示すようなものであ
り、光学的なパネル端面部分の散乱現象や電気的不安定
性により端面部分に近い数画素が損傷を受けている。こ
のような、現象は頻繁に発生するおそれがある。

【００２２】もしこのような現象が発生した場合は、図
７（Ａ）の８ａ、８ｂ、８ｃ、８ｄに示すように、取得
した画像につなぎ目部分でつながりのある線状のパター
ンが目立つようになる。以下、つなぎ目、即ち複数パネ
ルの接続線近辺で発生する上述のようなパターンをつな
ぎ目パターンと呼ぶ。

【００２３】従来、複数の撮像素子で１つの画像を取得
し、それらをつなぎ合わせて広範囲の画像を得る例とし
ては、複数のイメージインテンシファイアなどを利用し
て、部分画像を取得し、重なり合い部分の画素値を自然
につながるように補正するものや、複数の航空写真で１
枚の画像に構成するように、重なり合い部分の幾何学
的、濃度的な補正をするものがあるが、これらの補正方
法は、今回問題とするような、重なり合いの無い複数部
分の画像のつなぎ目パターンを処理する方式については
適応できない。

【００２４】本発明は、上記の問題を解決するために成
されたもので、画像のつなぎ目部分の損傷を補正可能と
することを目的としている。

【００２５】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明による画像処理装置においては、複数画面
と対応する複数画像データを接続して１つの画面を構成
する画像データを生成する画像合成手段と、上記画像デ
ータから上記接続部近辺の所定の特徴を有するデータを
抽出する抽出手段と、上記画像データから上記抽出され
たデータを減算する減算手段とを設けている。

【００２６】また、本発明による他の画像処理装置にお
いては、１方向に連続する特徴がある画像データから上
記特徴を有するデータを抽出する抽出手段と、上記画像
データから上記抽出されたデータを減算する減算手段と
を設けている。

【００２７】また、本発明による画像処理方法において
は、複数画面の複数画像データを接続して１つの画面の
画像データを構成する場合において、上記画像の接続近
辺部分を、「本来取得すべき画像成分」と「接続による
損傷成分」との和としてモデル化し、取得した画像デー
タから、上記モデルの特徴を用いて「接続による損傷成
分」を抽出し、これを上記取得した画像データから差し
引くようにしている。

【００２８】また、本発明による他の画像処理方法にお
いては、画像データに１方向に連続する特徴を持つ損傷
がある場合において、上記画像データを「本来の画像成
分」と「連続するという特徴を持つ損傷成分」との和に
モデル化し、取得した画像データから上記モデルの特徴
を用いて「連続するという特徴をもつ損傷成分」を抽出
し、これを上記取得した画像データから差し引くように
している。

【００２９】また、本発明による記憶媒体においては、
複数画面と対応する複数画像データを接続して１つの画
面を構成する画像データを生成する画像合成処理と、上
記画像データから上記接続部近辺の所定の特徴を有する
データを抽出する抽出処理と、上記画像データから上記
抽出されたデータを減算する減算処理とを実行するため
のプログラムを記憶している。

【００３０】さらに、本発明による他の記憶媒体におい
ては、１方向に連続する特徴がある画像データから上記
特徴を有するデータを抽出する抽出処理と、上記画像デ
ータから上記抽出されたデータを減算する減算処理とを
実行するためのプログラムを記憶している。

【００３１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
と共に説明する。先ず、本発明を原理的に説明する。上
述の課題に対し、本発明では、つなぎ目パターンのある
画像を、本来の画像成分とつなぎ目パターン成分との加
算であるとモデル化し、画像の投影情報からつなぎ目パ
ターン成分を多く含むと思われる成分を抽出する。次
に、上記つなぎ目パターン成分を多く含むと思われる成
分中から、本来の画像成分の投影データを低次の連続関
数近似又は低域通過特性により、つなぎ目パターン成分
のみを良好に分離することで、本来の画像情報そのもの
の損傷を最小限に抑えて、線状のつなぎ目パターンを消
去するようにしている。

【００３２】処理としては、（ｉ）つなぎ目パターン成分の抽出処理（ｉｉ）つなぎ目パターン成分のウィンド処理（ｉｉｉ）画像データからのつなぎ目パターン成分の削
除の順に行う。

【００３３】（ｉ）つなぎ目パターン成分の抽出処理取得された画像情報全体をｉｍ（ｘ，ｙ）（ｘ：横方向
の座標、ｙ：縦方向の座標）とし、画像情報の空間スペ
クトル分布ＩＭ（ｕ，ｖ）（ｕ：横方向の空間周波数
軸、ｖ：縦方向の空間周波数軸）とする。

【００３４】

【数４】

【００３５】ここで、ｉｍ（ｘ，ｙ）を、本来取得すべ
き被写体の画像成分ｇ（ｘ，ｙ）と縦方向のつなぎ目成
分ｃ１（ｘ，ｕ）と横方向のつなぎ目ｎ成分ｃ２（ｘ，
ｙ）との和の形にモデル化する。ｉｍ（ｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）＋ｃ１（ｘ，ｙ）＋ｃ２（ｘ，ｙ） ──── ──（５）これは空間スペクトル上でも同様に、ＩＭ（ｕ，ｖ）＝Ｇ（ｕ，ｖ）＋Ｃ１（ｕ，ｖ）＋Ｃ２（ｕ，ｖ） ──── ──（６）

【００３６】

【数５】

【００３７】ここで、つなぎ目パターンｃ１（ｘ，
ｙ）、ｃ２（ｘ，ｙ）の特徴から、それぞれを分離し、
取得画像ｉｍ（ｘ，ｙ）から差し引く。例えばつなぎ目
パターンが縦方向に連続するつなぎ目パターンｃ１
（ｘ，ｙ）であれば、つなぎ目パターンの成分Ｃ１
（ｕ，ｖ）は、画像空間スペクトル上ではｕ軸上及び近
辺に集中する。

【００３８】図７（Ｂ）はその様子を模式的に示したも
のであり、図７（Ａ）の空間周波数特性領域を表してい
る。長い縦方向のつなぎ目パターン８ａ，８ｃのエネル
ギーは図７（Ｂ）の斜線部分のｕ軸上の範囲に集中す
る。従って、ｕ軸上及び近辺の成分を抽出すれば、つな
ぎ目パターン成分ｃ１（ｘ，ｙ）を抽出できることにな
る。これは、実空間上でＹ軸方向に、低域通過フィルタ
リングを行うことで達成できる。

【００３９】単純には、Ｙ軸に沿って画像成分の投影を
とることでも行える。Ｙ軸位置ｙにおける区間２Ｔの投
影をｐ（ｘ，ｙ）とすれば、

【００４０】

【数６】

【００４１】のように表され、区間２Ｔに渡って連続す
る成分が強調されて（連続しない成分は打ち消し合っ
て）現れる。これは、空間スペクトル上ｖ方向で、 μ（ｖ）＝｛ｓｉｎ（２πｖＴ）｝／（２πｖＴ） ───（１１）のフィルタリングを施したことに相当する。これはｕ方
向へは一定値を持つフィルタであり、抽出できるｙ方向
の連続する長さが決定される。即ち、Ｔが大きければ、
フィルタの伝達関数はｕ軸上に集中するようになり、短
い長さの連続成分は検出困難になる。

【００４２】この投影フィルタを用いて得られた式（１
０）で表される投影ｐ（ｙｏ，ｘ）を、元画像から差し
引けば、縦に連続するつなぎ目パターンを除去できる。
同様に、横方向のつなぎ目パターンｃ２（ｘ，ｙ）につ
いても、ｖ軸上及び近辺に集中するので、上記説明の
ｕ，ｖ（ｘ，ｙ）を入れ替えて、横方向の投影フィルタ
をかけることにより、横に連続するつなぎ目パターンを
除去できる。

【００４３】しかし、この投影フィルタリングで得られ
たｐ（ｘ，ｙ）を差し引くだけでは、画像の成分（ＤＣ
も含めて）をも同時に差し引くので、画像の補正にはな
らない。そこで画像成分を残すために、画像成分の特徴
を利用して差し引くべき投影フィルタリング成分から画
像成分を差し引いておかなければならない。当然なが
ら、未知の画像成分の特徴を完全に推定するのは不可能
であり、ある程度予想される一般的な特徴（つなぎ目パ
ターン成分と画像成分との差）を利用するに止まらざる
を得ない。

【００４４】上記特徴としては、１）画像成分は空間スペクトル上で低周波領域に集中
し、つなぎ目パターン成分は高周波領域に集中する。２）投影は基本的に連続関数である。（もしくは連続で
あれば、つなぎ目パターンが判らない）。３）つなぎ目部分にはつなぎ目に並行した重要な長い画
像成分は存在しない。等である。これらの特徴は、つな
ぎ目パターンを意識した、都合の良い主観的なものであ
るが、通常十分許容可能である。

【００４５】これらの特徴を利用することを考えると、
以下の２つの方法により、つなぎ目パターン成分を除去
することが考えられる。１）投影データｐ（ｘ，ｙ）に高域通過フィルタリング
を施して低周波成分を除去し、つなぎ目パターン成分を
抽出する。２）投影データｐ（ｘ，ｙ）から、自由度の低い連続関
数成分を抽出し、画像成分とし、元の投影データから差
し引き、つなぎ目パターン成分を抽出する。

【００４６】上記１）、２）両方の方法において、広範
な画像範囲を処理することは、つなぎ目パターン除去の
ための画像損傷範囲を広げることになり、好ましくない
ので、つなぎ目近辺の画像データのみを処理する。以上
がつなぎ目パターン成分の抽出処理である。

【００４７】（ｉｉ）つなぎ目パターン成分のウインド
ウ処理上記抽出されたつなぎ目パターン成分ｄ’（ｙｏ，ｘ）
は、つなぎｎ近辺でのデータのものであり、そのまま画
像データから差し引げば、処理された部分と処理してい
ない部分との境界線が認識されるようになる。そこで、
境界線を目立たせず、処理領域と非処理領域を連続して
接続するために、接続部分へ向かって抽出されたつなぎ
目パターン成分を徐々になくすようなウインドウ関数を
抽出されたつなぎ目パターン成分にかける。

【００４８】例えば、以下のような三角形のウインドウ
関数をかける。

【００４９】

【数７】

【００５０】ここでｘ’は処理しようとするつなぎ目位
置からの距離であり、τはつなぎ目補正処理を行う範囲
の１／２の距離を表す。

【００５１】また、さらに連続性を追求するならば、余
弦関数を用いた以下のような関数でもよい。

【００５２】

【数８】

【００５３】（除去しようとするつなぎめの位置をＸｄ
とすると、ｘ’＝ｘ−Ｘｄとなる。）また、その他、ガウス分布関数を利用したものや、さま
ざまなウインドウ関数が考えられる。

【００５４】すると、画像成分から差し引くべきデータ
ｄ（ｙｏ，Ｘ）は、ｄ（ｙｏ，ｘ）＝ｄ’（ｙｏ，ｘ）・Ｗ（ｘ・Ｘｄ） ───（１４）となり、今までをまとめて一つの式にすると以下の式に
なる。

【００５５】

【数９】

【００５６】（ｉｉｉ）つなぎ目パターン成分の削除上記（ｉｉ）で得られたウインドウ処理されたつなぎ目
パターン成分を該当するｙｏ上の画像データｇ（ｙｏ，
ｘ）（ｘｄ−ｉ＜ｘ＜ｘｄ−τ）から差し引く。即ち、
つなぎ目パターン処理された画像成分ｇ’（ｘ，ｙ）は
以下の式で表される。

【００５７】

【数１０】

【００５８】以上をつなぎ目パターン補正処理したいす
べてのｙ₀について繰り返し行う。また、本方式は、つ
なぎ目パターン補正のみならず、何らかの原因で発生し
た画像上のつながりをもつアーチファクト（線状のノイ
ズなど）を効率よく除去することも可能である。

【００５９】図１は、上述の原理を用いた本発明の実施
の形態によるＸ線撮像装置を示す。図１において、３１
はＸ線発生装置、３２は被写体である人体を表す。１
ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄはそれぞれ固体撮像パネル（以
下、パネル）であり、それぞれ端部の画素どうしが１画
素の間隔をもって、正確な位置に不図示の筐体内に固定
されている。また、不図示であるが、それぞれの撮像パ
ネルの前面（人体側）には、Ｘ線強度を光強度に変換す
る、蛍光板が密着されている。さらにその前面には、散
乱Ｘ線を蛍光板に到達させないための鉛製の格子状のグ
リッドが配置されており、それはグリッド像が像面に写
らないように、Ｘ線放射中は移動する。

【００６０】３３ａ，３３ｂ，３３ｃ，３３ｄは制御装
置であり、それぞれパネル１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｄに接
続され、それぞれの制御を行うと共に、出力電圧をデジ
タル値に変換し出力する機能を持つ。また、各制御装置
はそれぞれデュアルポートのメモリ装置３４ａ，３４
ｂ，３４ｃ，３４ｄの一方の入力端に接続され、変換さ
れたデジタル値を所定のメモリアドレスに書き込む。

【００６１】４１は信号線バスであり、上記デュアルポ
ートメモリ３４ａ，３４ｂ，３４ｃ、３４ｄのもう一方
の出力端が接続されると共に、中央演算処理装置（ＣＰ
Ｕ）３５、Ｘ線発生装置３１及び制御装置３３ａ〜３３
ｄ又は不図示のグリッドの運動等を直接駆動するインタ
ーフェース３６、本装置全体の制御コード及びデータの
格納された記憶媒体３７、パネル出力のオフセット値を
格納する画像メモリ３８、パネル出力の被写体なしのシ
ェーディング値を格納するメモリ３９、そして結果的な
画像を格納する画像メモリ４０がそれぞれ接続されてい
る。

【００６２】本実施の形態は、上記画像メモリ４０に一
旦格納された画像に対して、画像処理を行い、つなぎ目
パターンの除去を行い、再び画像メモリ４０に格納する
が、出力先は別に設けられたメモリ、インターフェース
などであってもよい。

【００６３】次に動作について説明する。（準備段階）まず、Ｘ線を発生させない状態で、パネル
１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄを駆動し、それぞれのオフセッ
ト値を画像として取得し、画像メモリ３８に格納する。
この時、実際に出力の無いつなぎ目１画素の画素値は特
に規定せず、任意の値を仮に格納する。次に、人体３２
が無い状態でＸ線を放射し、パネル１ａ、１ｂ、１ｃ、
１ｄを駆動し、それぞれのシェーディング値を画像とし
て取得し、メモリ３９に格納する。この場合も実際に出
力の無いつなぎ目１画素の画素値は特に規定せず、任意
の値を仮に格納する。

【００６４】（画像取得）次に、人体３２がある状態
で、Ｘ線を放射し、パネル１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄを駆
動し、それぞれの出力画像を取得する。この時演算によ
って、取得された人体３２の画素値からメモリ３８の対
応するアドレスのオフセット画素値を引き去ったものを
メモリ３９の対応するアドレスのシェーディング値から
画像メモリ３８の対応するアドレスのオフセット画素値
を引き去ったもので除算し、その結果の値に適当なゲイ
ン値をかけて適正な値にした後、画像メモリ４０に画像
として格納する。この場合、上記除算は直接演算して
も、対数変換・減算で行ってもよく、また、参照テーブ
ルを用いた整数値演算などで行ってもよい。また、この
時、つなぎ目１画素分に関しては、全ての演算は無意味
であるので、任意の値を画像メモリ４０に格納する。

【００６５】（仮補間）任意の値の入ったつなぎ目の画
素値を周囲の画素値の平均等の線形予測補間演算でもっ
て埋め、第１段階の画像が完成する。

【００６６】（つなぎ目パターン除去）つなぎ目パター
ン除去は以下で示す４つの段階で行われる。１）投影パターンの計算２）画像情報の投影パターンの抽出３）ウインドウ処理４）画像データの修正図３は上記各段階における後述する処理を示すフローチ
ャートである。

【００６７】図２は上記第１段階で取得された画像を模
式的に示した図であり、全体としては人体内部のＸ線撮
影像を示している。図２において、５１，５２で示す、
各パネル１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄのつなぎ目に相当する
部分（近辺）に上記仮補間でつなぎ目１画素を埋めても
各パネルの端部分の電気的、光学的な不安定さから補正
しきれていないつなぎ目パターンが残る。

【００６８】そこで、まず５１の縦方向のつなぎめパタ
ンに注目する。この図２で画像は縦Ｙ方向にＭ画素、横
Ｘ方向にＮ画素のＭ×Ｎ画素の画素値の集合であり、左
上を原点として｛ｇ（ｘ，ｙ）｜０≦ｘ≦Ｎ−１、０≦
ｙ≦Ｍ−１｝で表すことにする。

【００６９】１）投影パタンの計算まず、Ｙ方向位置ｙにおける投影パターンｐｙ（ｘ，
ｙ）を以下の式で計算する。

【００７０】

【数１１】

【００７１】ここで、Ｔは投影パターンをとるときのス
パンであり、除去しようとするつなぎ目パターンの長さ
により適当なものを選択する。また実際問題として、上
記数式中のｙ＋ｉが画像の範囲を超える場合は、それを
無視するか適当な境界条件をもって演算する。また、ａ
ｉ＝１／（２Ｔ＋１）であるような一定値である場合
は、通常の投影であり、一般には１次元のＦＩＲ（Ｆｉ
ｎｉｔｅＩｍｐｕ１ｓｅＲｅｓｐｏｎｓｅ）フィル
タリングであるといえる。

【００７２】２）画像情報の投影パタンの抽出次に、つなぎ目位置ｘｏを中心とした、図２に示すす両
側τの区間について、上式で得られたｐｙ（ｘ，ｙ）を
多項式近似し、画像情報の投影パターンとする。例え
ば、近似関数ｆｙ（ｘ，ｙ）を３次多項式関数ｆｙ（ｘ，ｙ）＝ｃ₃ｘ³＋ｃ₂ｘ²＋ｃ₁ｘ＋ｃ₀（ｘ₀−τ≦ｘ≦ｘ_o＋ τ） ───（１８）とすれば、例えば、

【００７３】

【数１２】

【００７４】という連立方程式を解くことで容易に可能
である。ここでΣは区間内のすべての総和を意味する。

【００７５】このようにして、算出された近似関数ｆｙ
（ｘ，ｙ）は、画像成分の本来の投影を意味するもので
あり、これを先ほどの投影画像ｐｙ（ｘ，ｙ）から差し
引いて（残差を求めて）、つなぎ目パターンを抽出す
る。その関数をｄ’（ｘ，ｙ）とすると、ｄｙ’（ｘ，ｙ）＝ｐｙ（ｘ，ｙ）−ｆｙ（ｘ，ｙ）（ｘ₀−τ≦ｘ≦ｘ₀ ＋τ） ───（２０）となる。

【００７６】３）ウインドウ処理上記で得られたｄｙ’（ｘ，ｙ）は区間（ｘ₀−τ≦ｘ
≦ｘ₀＋τ）で定義されたものであるので、その外部の
値との整合性が無い。補正は、補正に使用した部分とし
ない部分が連続性をもって接続されなければならないの
で、自然に接続するようにウインドウ関数Ｗ（ｘ）をか
ける。例えば、Ｗ（ｘ）として、三角形の関数を用いれ
ば以下のようになる。

【００７７】

【数１３】

【００７８】このほか、余弦関数を利用したウインドウ
関数〔式（１３）参照〕等でもよい。

【００７９】これをかけられた関数をｄｙ（ｘ，ｙ）と
すると、ｄｙ（ｘ，ｙ）＝（ｐｙ（ｘ，ｙ）−ｆｙ（ｘ，ｙ））−Ｗ（ｘ）─（２２）となり、つなぎ目パターンが抽出できる。以上の操作を
すべてのＹ軸上もしくは一部のＹ軸上で繰り返す。

【００８０】４）画像データの修正最後に得られたｄｙ（ｘ，ｙ）を対応する画像データｇ
（Ｘ，ｙ）から差し引いて、つなぎ目パターンが除去さ
れた画像を得る。また、同様の操作を、Ｘ方向につい
て、Ｘ方向のつなぎ目パターンをｙ₀を中心に行う。こ
のＸ、Ｙ方向の操作はどちらが先でもよく、同時でもよ
い。さらにウインドウ処理は、処理区間が広い場合や、
処理区間の境界が連続的になるならば、省略してもよ
い。

【００８１】次に第２の実施の形態を説明する。本実施
の形態では、画像成分の抽出を多項式近似を用いずに、
低域通過フィルタで行う。即ち、式（１８）のような、
多項式近似の代わりに、

【００８２】

【数１４】

【００８３】のような、フィルタリングを行い、画像成
分の投影を推測し、つなぎ目パターン成分として、Ｐｙ（ｘ＋ｉ，ｙ）−ｆ（ｘ，ｙ） ───（２４）の演算を行う。

【００８４】あるいは、単純に高域通過フィルタリング
によってつなぎ目パターンの抽出を行う。本実施の形態
による方式は、画像成分の投影が複雑な形状で、多項式
近似できない場合に有用である。

【００８５】次に、第３の実施の形態を説明する。第１
の実施の形態では、画素値の確定していないつなぎ目位
置の画素値を仮補間という形で、一旦線形予測で埋め
て、その値を用いている。これに対して本実施の形態で
は、線形予測で求める仮補間を行わず、常にある一定値
（０等）をつなぎ目位置の画素値として入れ、次のつな
ぎ目パターン除去の段階で多項式近似を行う場合、その
値を多項式近似の計算にいれない。すると、その値を無
視した、画像成分の推定が行え、先にいれた一定値（０
等）のつなぎ目位置の値は全てつなぎ目パターンにな
る。その値をもって補正すれば、線形予測（仮補間）を
行なわずに、つなぎ目パターンの除去及びつなぎ目位置
の補間も同時に行うことができる。

【００８６】次に、第４の実施の形態を説明する。本実
施の形態では、複数パネルの接続によるつなぎ目パター
ンの除去だけではなく、ある１方向へつながる画像の損
傷（ラインノイズ、傷）などもつなぎ目パターンとし
て、同様に除去可能である。その場合、損傷の位置を上
述の各実施の形態のつなぎ目位置に代えて、同様の処理
を行えばよい。

【００８７】次に本発明による記憶媒体について説明す
る。図１を含む各実施の形態によるシステムは、ハード
的に構成してもよく、また、ＣＰＵ３５や記憶媒体３７
等のメモリ等からなるコンピュータシステムに構成して
もよい。コンピュータシステムに構成する場合、上記記
憶媒体３７は本発明による記憶媒体を構成する。この記
憶媒体には、前述した図３のフローチャート等を含む処
理を実行するためのプログラムが記憶される。

【００８８】また、この記憶媒体としては、ＲＯＭ、Ｒ
ＡＭ等の半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク、
磁気記憶媒体等を用いてよく、これらをＣＤ−ＲＯＭ、
ＦＤ、磁気カード、磁気テープ、不揮発性メモリカード
等に構成して用いてよい。

【００８９】従って、この記憶媒体を上記各実施の形態
によるシステム以外の他のシステムあるいは装置で用
い、そのシステムあるいはコンピュータがこの記憶媒体
に格納されたプログラムコードを読み出し、実行するこ
とによっても、前述した各実施の形態と同等の機能を実
現できると共に、同等の効果を得ることができ、本発明
の目的を達成することができる。

【００９０】また、コンピュータ上で稼働しているＯＳ
等が処理の一部又は全部を行う場合、あるいは記憶媒体
から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに
挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された
拡張機能ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そ
のプログラムコードの指示に基づいて、上記拡張機能ボ
ードや拡張機能ユニットに備わるＣＰＵ等が処理の一部
又は全部を行う場合にも、各実施の形態と同等の機能を
実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本発
明の目的を達成することができる。

【００９１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
複数の撮像素子を組み合わせて、１つの撮像素子を構成
する場合に、個々の部分画像に重なり合いがなく、接続
部分に接続線方向に沿った画像データの損傷がある場合
でも、接続部分を本来の画像データと損傷データとの和
と考えて、損傷データを抽出し、画像データから引き去
ることにより、接統部分の損傷を補正することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態によるＸ線画像取得装置の
ブロック図である。

【図２】つなぎ目パターンを説明する構成図である。

【図３】つなぎ目パターン抽出処理のフローチャートで
ある。

【図４】４枚撮像パネルを組み合わせた例を示す構成図
である。

【図５】つなぎ目部分を説明する構成図である。

【図６】つなぎ目部分の画像損傷を説明する構成図であ
る。

【図７】つなぎ目パターンの空間周波数特性を模式的に
説明する構成図である。

【符号の説明】

３１Ｘ線発生装置１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ固体撮像パネル３５中央演算処理装置（ＣＰＵ）３３ａ、３３ｂ、３３ｃ、３３ｄ制御装置３４ａ、３４、，３４ｃ、３４ｄ、３８、３９、４０
画像格納用メモリ３７プログラムを格納する記憶媒体５１、５２つなぎ目部分

フロントページの続きＦターム(参考） 4C093 AA16 AA26 CA01 CA32 EB13 EB18 FD04 FD05 FD07 FD08 FD13 FD20 FF01 FF15 FF18 FF19 FF20 FF35 5B057 AA20 CA01 CA12 CA16 CB01 CB12 CB16 CC03 CE02 CE06 CE10 DA20 DB02 DC30

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数画面と対応する複数画像データを接
続して１つの画面を構成する画像データを生成する画像
合成手段と、上記画像データから上記接続部近辺の所定の特徴を有す
るデータを抽出する抽出手段と、上記画像データから上記抽出されたデータを減算する減
算手段とを設けたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】上記所定の特徴は、上記接続部の接続線
に沿って同じ特徴が連続するという特徴であることを特
徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】上記抽出手段は、上記接続線の両側複数
列の画素値について上記接続線の方向にそれぞれ１次元
低域通過フィルタ処理を施した行方向のデータを用いる
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】上記１次元低域通過フィルタ処理は、投
影データをとることを特徴とする請求項３記載の画像処
理装置。
【請求項５】上記抽出手段は、上記同じ特徴が連続す
る成分から上記１次元低域通過フィルタ又は投影データ
を抽出し、これを上記同じ特徴が連続する成分から減算
することを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項６】上記抽出手段は、上記同じ特徴が連続し
ている成分を多項式近似し、その残差を抽出することを
特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項７】上記抽出手段は、上記同じ特徴が連続し
ている成分に低域通過フィルタ処理を施し、これを上記
同じ特徴が連続する成分から減算することを特徴とする
請求項３記載の画像処理装置。
【請求項８】上記抽出手段は、上記同じ特徴が連続し
ている成分に高域通過フィルタ処理を施すことを特徴と
する請求項３記載の画像処理装置。
【請求項９】上記抽出されたデータに上記接続線位置
を含むウインドウ関数による処理を施し、上記減算手段
は、上記処理されたデータを上記画像データから減算す
ることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１０】上記複数画像データは、それぞれ所定
の画素ピッチを有する各撮像面が１画素の間隙を介して
配置された複数の撮像素子から得られるものであること
を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１１】１方向に連続する特徴がある画像デー
タから上記特徴を有するデータを抽出する抽出手段と、上記画像データから上記抽出されたデータを減算する減
算手段とを設けたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】複数画面の複数画像データを接続して
１つの画面の画像データを構成する場合において、上記画像の接続近辺部分を、「本来取得すべき画像成
分」と「接続による損傷成分」との和としてモデル化
し、取得した画像データから、上記モデルの特徴を用い
て「接続による損傷成分」を抽出し、これを上記取得し
た画像データから差し引くことを特徴とする画像処理方
法。
【請求項１３】上記モデルにおいて、「接続部分の損
傷成分」は、上記画像の接続線に沿って同じ特徴をもっ
て連続しているという特徴を仮定することを特徴とする
請求項１２記載の画像処理方法。
【請求項１４】「接続線にそって同じ特徴をもって連
続する成分」を抽出する方法は、上記接続線の周囲の複
数列の画素値について、上記接続線の方向にそれぞれ１
次元低域通過フィルタ処理を施した行方向のデータを用
いることを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１５】上記１次元低域通過フィルタは、投影
データをとることを特徴とする請求項１４記載の画像処
理方法。
【請求項１６】上記抽出された「接続線に沿って同じ
特徴をもって連続する成分」から「本来取得すべき画像
成分」の１次元低域通過フィルタ出力又は投影データを
抽出し、「抽出された接統線にそって同じ特徴をもって
連続する成分」から差し引いて、「接続による損傷成
分」を抽出することを特徴とする請求項１４記載の画像
処理装方法。
【請求項１７】「接続による損傷成分」を抽出する方
法は、「抽出された接続線に沿って同じ特徴をもって連
続する成分」を多項式近似し、その残差をもって「接続
による損傷成分」とすることを特徴とする請求項１４記
載の画像処理方法。
【請求項１８】「接続による損傷成分」を抽出する方
法は、「抽出された接続線に沿って同じ特徴をもって連
続する成分」に低域通過フィルタ処理を施し、「抽出さ
れた接続線に沿って同じ特徴をもって連続する成分」か
ら差し引いて「接統による損傷成分」とすることを特徴
とする請求項１４記載の画像処理方法。
【請求項１９】「接続による損傷成分」を抽出する方
法は、「抽出された接続線に沿って同じ特徴をもって連
続する成分」に高域通過フィルタ処理を施し、「接統に
よる損傷成分」とすることを特徴とする請求項１４記載
の画像処理方法。
【請求項２０】上記「抽出された接続による損傷成
分」に、接続線位置を含むウインドウ関数を処理を施
し、処理されたデータを「取得された損傷のある画像デ
ータ」から差し引くことを特徴とする請求項１４記載の
画像処理方法。
【請求項２１】上記複数画像データは、それぞれ所定
の画素ピッチを有する各撮像面が１画素の間隙を介して
配置された複数の撮像素子から得られるものであること
を特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。
【請求項２２】画像データに１方向に連続する特徴を
持つ損傷がある場合において、上記画像データを「本来
の画像成分」と「連続するという特徴を持つ損傷成分」
との和にモデル化し、取得した画像データから上記モデ
ルの特徴を用いて「連続するという特徴をもつ損傷成
分」を抽出し、これを上記取得した画像データから差し
引くことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２３】複数画面と対応する複数画像データを
接続して１つの画面を構成する画像データを生成する画
像合成処理と、上記画像データから上記接続部近辺の所定の特徴を有す
るデータを抽出する抽出処理と、上記画像データから上記抽出されたデータを減算する減
算処理とを実行するためのプログラムを記憶したコンピ
ュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２４】上記所定の特徴は、上記接続部の接続
線に沿って同じ特徴が連続するという特徴であることを
特徴とする請求項２３記載のコンピュータ読み取り可能
な記憶媒体。
【請求項２５】上記抽出処理は、上記接続線の両側複
数列の画素値について上記接続線の方向にそれぞれ１次
元低域通過フィルタ処理を施した行方向のデータを用い
ることを特徴とする請求項２４記載のコンピュータ読み
取り可能な記憶媒体。
【請求項２６】上記１次元低域通過フィルタ処理は、
投影データをとることを特徴とする請求項２５記載のコ
ンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２７】上記抽出手段は、上記同じ特徴が連続
する成分から上記１次元低域通過フィルタ又は投影デー
タを抽出し、これを上記同じ特徴が連続する成分から減
算することを特徴とする請求項２５記載のコンピュータ
読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２８】上記抽出処理は、上記同じ特徴が連続
している成分を多項式近似し、その残差を抽出すること
を特徴とする請求項２５記載のコンピュータ読み取り可
能な記憶媒体。
【請求項２９】上記抽出処理は、上記同じ特徴が連続
している成分に低域通過フィルタ処理を施し、これを上
記同じ特徴が連続する成分から減算することを特徴とす
る請求項２５記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒
体。
【請求項３０】上記抽出処理は、上記同じ特徴が連続
している成分に高域通過フィルタ処理を施すことを特徴
とする請求項２５記載のコンピュータ読み取り可能な記
憶媒体。
【請求項３１】上記抽出されたデータに対する上記接
続線位置を含むウインドウ関数による処理を上記プログ
ラムに設け、上記減算処理は、上記処理されたデータを
上記画像データから減算することを特徴とする請求項２
５記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３２】上記複数画像データは、それぞれ所定
の画素ピッチを有する各撮像面が１画素の間隙を介して
配置された複数の撮像素子から得られるものであること
を特徴とする請求項２５記載のコンピュータ読み取り可
能な記憶媒体。
【請求項３３】１方向に連続する特徴がある画像デー
タから上記特徴を有するデータを抽出する抽出処理と、上記画像データから上記抽出されたデータを減算する減
算処理とを実行するためのプログラムを記憶したコンピ
ュータ読み取り可能な記憶媒体。