JP2000132674A

JP2000132674A - 画像処理方法

Info

Publication number: JP2000132674A
Application number: JP11299797A
Authority: JP
Inventors: Til Aach; アーハティル; Thorsten Dr Buzug; ブツークトールシュテン; Martin Stahl; シュタールマルティーン; Thomas Pralow; プラロウトーマス; Ingo Maack; マークインゴ; Ansgar Springub; シュプリングプアンシュガー
Original assignee: Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 1998-10-24
Filing date: 1999-10-21
Publication date: 2000-05-12
Also published as: EP0996090A3; EP0996090A2; DE19849090A1; US6252931B1

Abstract

(57)【要約】【課題】コントラスト強調にともなうノイズの強調を
避け、画質を更に向上する画像処理方法を提供すること
を目的とする。【解決手段】元の画像はまず一連の詳細画像に分解さ
れ、それぞれの詳細画像は空間周波数域に関連付けら
れ、分解及びそれに続く変更によって得られた画像から
最終画像を形成する前に低コントラストの強調を行う。
詳細画像の変更は、対象画像値とともに、対象画素の周
囲のウィンドウ内の平均画像値及び／または画像値のバ
ラツキに基づいて行われる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理方法に関
するものであり、より詳細には、元の画像の空間周波数
の一部のみをそれぞれが含む一連の詳細画像に元の画像
を分解する段階と、少なくともひとつの詳細画像の画素
に関連付けられた画像値の少なくとも一部を変更する段
階と、フィルタ処理された詳細画像から最終画像を再構
成する段階とを含む画像処理方法に関するものである。

【０００２】元の画像はＸ線画像であるが、医療診断に
使用される他の種類の画像を処理することも可能であ
り、対象となる画素の明度を決定する画像値が各画素に
定められている電子式のものであればよい（画素は画像
成分であり、画像は画素マトリックスにより構成され
る）。本発明はまた、このような方法を実施する装置に
関する。

【０００３】

【従来の技術】このタイプの方法は、EP-A 527 525に開
示されている。この公知の方法によると、まず第１の分
解レベルで元の画像に低域フィルタ処理が行われ、得ら
れた低域画像を元の画像から減じる。こうして、元の画
像の最も高い空間周波数のみが有する第１の詳細画像と
いう新たな画像が得られる。低域画像の元の画像からの
減算のため、詳細画像中の画素として正の値、負の値が
どちらも存在しうることになる。これらの値は画像のコ
ントラストを表し、以後、画像値と称する。

【０００４】第２の分解レベルにおいて、低域画像は更
なる低域フィルタ処理を施され、第２の低域画像が得ら
れる。第２の低域画像は、第１の低域画像よりも低い空
間周波数を示す。この第２の低域画像が第１の低域画像
から減算され、第２の詳細画像が得られる。第２の詳細
画像は、第１の詳細画像の空間周波数帯よりも低いが、
第２の低域画像の空間周波数域よりも高い空間周波数を
表す。

【０００５】第３の分解レベルにおいて、同様の方法
で、第２の低域画像から、更に低い空間周波数を含む第
３の低域画像が形成され、第３の詳細画像が第２及び第
３の低域画像の差分から算出される。この第３の詳細画
像に表される空間周波数帯は、第２の詳細画像の空間周
波数域よりも低いが第３の低域画像の空間周波数よりも
高い。更なる分解レベルが第３の分解レベルに続くが、
毎レベル得られる詳細画像は、前回の分解レベルで得ら
れた詳細画像よりも低い空間周波数を表す。

【０００６】詳細画像と残留画像は、少なくともひとつ
の詳細画像が変更された後、加算される。これは、診断
に必要な画像情報を強調し、重要でない画像情報または
混乱をまねきそうな画像情報を抑えるために行われる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】詳細画像の変更方法と
して２つの例がEP-A 527 525に開示されている。（１）第１の例によると、詳細画像の画像値を画素毎
に、その詳細画像の空間周波数帯よりも低い空間周波数
域の低域画像において対応する座標を持つ画素の画像値
に基づく係数で乗算する。この低域画像の小さい画像値
（Ｘ線画像の場合は明るい画像領域に相当する）につい
ては、ルックアップテーブルからの係数は１より小さい
が、大きい画像値についての係数は１より大きい。この
ことは、ノイズが特に際立つ明るい画像領域でのコント
ラストを弱め、暗い画像領域のコントラストを強調させ
る。しかし、コントラストの強弱化は、詳細画像の画像
値とは関係無く行われる。したがって、これらの画像領
域におけるノイズは、大きい画像値に含まれる情報と同
じ方法によって減少させる。（２）第２の例によると、少なくともひとつの詳細画像
の画像値が、それぞれの強度に基づいて、非線形特性に
より変更され、非常に小さい画像値（ノイズに相当）は
減衰され、やや小さい画像値は強調され、大きな画像値
は変化しない。しかし、この変更は、各画像値に対応す
る画素が明るい画像領域にあるか暗い画像領域にあるか
に関係無く行われる。明るい画像領域よりもノイズが小
さい暗い画像領域において、詳細画像中の小さい画像値
は大きい画像値に対して減衰される。この方法には、非
常に低いコントラストではなく、やや低いコントラスト
域に存在するノイズパルスに対して有効ではないという
問題がある。たとえ、強調された場合でも、非常に低い
コントラスト域に含まれる必要な情報は減衰されてしま
う。

【０００８】本発明は上記の点に鑑みてなされたもの
で、画質を更に向上することができる画像処理方法を提
供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】こうした目的を達成する
ために、本発明の画像処理方法は、画像値の変更を、元
の画像中の対象画素の周囲のウィンドウ内における平均
画像値及び／または画像値のバラツキ、及びその画像値
そのものに基づく係数で乗算する段階を含む。画像値の
変更を、元の画像中の対象画素の周囲のウィンドウ内に
おける平均画像値及び／または画像値のバラツキ、及び
その画像値そのものに基づく係数で乗算することによっ
て、最適な画質が得られる。例えば、暗い画像領域に位
置する画素に対応する場合は、詳細画像の小さい画像値
は大きい画像値に対して増強されるが、明るい画像領域
に位置する画素の場合には増強されない。

【００１０】また、対象である画素の周囲のウィンドウ
内の平均画像値（その画像の濃度に相当）の代わりに、
そのウィンドウ内の画像値のバラツキに基づいて変更が
行われてもよい。この方法は、コントラスト強調にとも
なうノイズの強調を避けるのに特に有効である。これ
は、画像値に大きなバラツキがある画像領域では、画像
値のバラツキの小さい画像領域に比べて、ノイズがあま
り目立たないためである。

【００１１】本発明の実施において、画素の各画像値及
びこの画素の周囲のウィンドウ内の濃度（平均画像値）
のための係数が記憶されたルックアップテーブルが必要
となる。しかし、このようなルックアップテーブルへの
二重依存は非常に複雑であり、変更を行う際にも多大な
費用がかかることになる。そこで、本発明の請求項２
は、より簡潔な方法を開示している。まず、詳細画像の
小さい画像値（低コントラスト）が強調される。しか
し、強調の度合いは、濃度（及び／または画像値のバラ
ツキ）に基づいて制御されている。この制御は、コント
ラスト強調が暗い画像領域のみで行われ、明るい画像領
域では行われないようにするものである。たとえノイズ
が減少しなくても、コントラスト強調にともなってノイ
ズが増強されることもない。

【００１２】本発明の請求項３は、特に簡潔な制御の方
法を開示している。詳細画像は、変換の前後に重み付け
されて加算される。ここでの重み付けは、元の画像の対
象画素の周囲のウィンドウ内の濃度（平均画像値）及び
／または画像値のバラツキに基づくものである。詳細画
像が、変換の前には重み付け係数１によって重み付けさ
れ、変換の後には重み付け係数０によって重み付けされ
ると、得られる画像にはコントラスト強調が行われな
い。しかし、詳細画像が、変換の前には重み付け係数０
によって重み付けされ、変換の後には重み付け係数１に
よって重み付けされると、完全なコントラスト強調が行
われる。同様に、変換の前後に詳細画像の画像値が互い
から減算され（ひとつの画素からもうひとつの画素が減
算される）、得られた差分が未変換の詳細画像に重み付
けされて加算される。

【００１３】本発明の請求項４は、ノイズの抑制に適し
た更なる例を開示している。ここでは、ノイズの大部分
は、高い空間周波数を持つ第１の詳細画像及び第２の詳
細画像に集中していると仮定する。濃度の低下と画像値
のバラツキの減少にともなって低コントラスト強調が減
少すると、この点で感度が高い画像領域（明るい画像領
域、または画像値のバラツキの小さい画像領域、または
空間周波数の高い画像領域）のノイズが増加しない。

【００１４】したがって、画像強調の度合いは、ノイズ
ではなく画像信号が増幅される確率、または増幅された
ノイズがマスクされる確率に基づいている。このような
ノイズに強い画像強調の利点は、元の画像の内容が減衰
されない点にある。本発明の請求項５は、上記の方法を
実行する装置について述べている。請求項６に開示され
ている更なる例は、器官それぞれの照射パラメータをそ
れぞれセットで記憶する記憶装置（データベース）を備
えたＸ線システムに関する。このようなデータベースを
備えるＸ線システムは、ＡＰＲ（Anatomically Program
medRadiography ）として既知のものである。こうした
システムでは基本的に、全ての器官の画像化に最適な照
射パラメータの調整は行わない。このタイプのＸ線照射
には、器官ごとに、あるいは画像化される解剖部分に基
づいて照射パラメータがセットされているため、この実
施例によると、必要な照射パラメータが記憶されている
だけでなく、対象となる解剖部分のＸ線照射に最適な画
像処理のパラメータが記憶されている。

【００１５】

【発明の実施の形態】図１の符号１は、テーブルトップ
３として表されている診察台の上の患者（図示せず）を
照射する放射線２を放射するＸ線源を示す。この放射線
は、入射Ｘ線強度を位置依存的な方法で電気信号に変換
する画像検出器４に投射される。画像検出器４は、例え
ば、マトリックス状に配列され、入射Ｘ線強度に対応す
る振幅の電気信号を発生する複数のＸ線感光検出部から
なる。また、このような画像検出器は、Ｘ線による帯電
パターンがその上に形成される光伝導体を有する場合も
ある。形成された帯電パターンは静電的に走査される。
更にまた、画像検出器は、レーザで読み出してデジタル
化することのできる潜像をＸ線が形成する蓄積型蛍光体
の形をとる場合もある。こうした画像検出器の実際の物
理的な構造は本発明に関わるものではないが、Ｘ線画像
を、元の画像の各画素の画像値を表す一連のデジタルデ
ータ語に変換できるという点が重要である。

【００１６】画像検出器４は、適切な読み出し装置５に
よって読み出され、その読み出し装置５が、元の画像の
画像値にそれぞれ対応した一連のデジタル値を生成す
る。読み出し装置５は、画像検出器４による加工部分は
除去し、画像中の粗い部分が大幅に減少するようにコン
トラスト調和化処理も行う構成のものであってもよい。
読み出し装置５によって生成されたデジタル値は、ワー
クステーション６に供給され、そこで画像処理が行われ
るとともに、Ｘ線源１が接続されているＸ線発生器７が
制御される。ワークステーション６は、モニタ８と共に
動作し、Ｘ線画像はこのモニタ８に表示される。モニタ
８はまた、システムの状態、例えば、Ｘ線源１内のＸ線
電圧、照射時間、次のＸ線照射で画像化される身体の部
分などを表示する。操作者が制御指示を入力する際は、
入力装置９から行われる。更に、ワークステーション６
は、ＡＰＲデータベースと協働する。ＡＰＲデータベー
スはメモリ１０に記憶されており、照射パラメータを含
むと共に次の画像処理のパラメータ、つまり毎回違う身
体器官または構成部のパラメータを制御する。

【００１７】次に、図２のブロック図を参照しながら、
ワークステーション６内の元の画像Ｉ_Oの処理について
詳細に説明する。元の画像Ｉ_Oにはまずブロック６１１
で低域フィルタ処理が行われる。低域フィルタ処理の
後、元の画像Ｉ_Oに存在すると思われる最大空間周波数
の半分である高空間周波数が残る。図中下向きの矢印で
示すように、同時にサブサンプリングを行い、縦横どち
らの方向にも２画素毎に低域画像を計算する。こうして
得られた低域画像Ｉ₁は、ブロック６２１に供給され、
縦または横の０の列を、例えば低域画像Ｉ₁の縦または
横の２列毎に挿入して、画素数を増やし、こうして得ら
れた画像を低域カーネルとコンボリューション計算す
る。したがって、ブロック６２１の出力画像は、低域フ
ィルタ処理の後でブロック６１１で縦横２列毎に除去さ
れていなければ得られるであろう画像に基本的に対応す
るものとなる。しかし、この低域画像はその元の画像Ｉ
_Oとちょうど同じ数の画素を含む。そこでブロック６３
１において、この低域画像を一画素ずつ元の画像Ｉ_Oか
ら減ずる。こうして得られた画像は、元の画像Ｉ_Oの高
空間周波数のみを含む第１の詳細画像Ｓ₁となる。

【００１８】続く第２の分解レベルでは、元の画像Ｉ_O
の周波数スペクトルの低い方の半分を表す低域画像Ｉ₁
が、前の分解レベルでの元の画像Ｉ_Oの処理方法と同じ
方法で処理される。したがって、まずブロック６１２で
低域フィルタ処理がその画像に対して行われ、縦横方向
の画素の数が再び半分になり、その結果、低域画像Ｉ ₂
が得られる。この画像中では、縦及び横の列の数が２分
の１に減数されており、元の画像Ｉ_Oに比べると、周波
数スペクトルの下の４分の１しか含まれていない。この
低域画像Ｉ₂は、ブロック６２２で、低域画像Ｉ₁と同
数の画素を持つ低域画像が得られるように、再び補間処
理される。次にブロック６３２において、ブロック６２
２で得られた低域画像を、元の画像Ｉ_Oから減じ、第２
の詳細画像Ｓ₂を得る。この詳細画像Ｓ₂は、元の画像
Ｉ_Oと比較して、空間周波数帯の高い方の半分を表し、
詳細画像Ｓ₁の空間周波数帯に隣接しているが、低域画
像Ｉ₂の空間周波数域は含まない。

【００１９】第３の分解レベルでは、低域画像Ｉ₂は、
第２の分解レベルでの低域画像Ｉ₁と同様の方法で処理
される。こうして、低域画像Ｉ₂の半分の数の縦横の列
を含む低域画像Ｉ₃が得られる。この低域画像Ｉ₃は、
元のスペクトルの８分の１の低域を表す。また、詳細画
像Ｓ₂の空間周波数帯に隣接する空間周波数帯を有する
詳細画像Ｓ₃が得られる。このような分解処理は、ｎ個
の独立した分解レベルからなる。レベルの数ｎは、７ま
たは８が適当である。つまり、低域画像Ｉ_n（または残
留画像）は、元の画像Ｉ_Oの１２８または２５６の縦ま
たは横の列を、１列の縦または横の列に置き換えたもの
となる。

【００２０】周知のとおり、残留画像Ｉ_n及び補間処理
によって同数の縦横の列を有する詳細画像Ｓ₁…Ｓ_nを
加算することにより、元の画像Ｉ_Oを完全に復元するこ
とが可能である。この際、補間ブロック６４１…６４ｎ
及びそれに続く加算ブロック６５１…６５ｎが利用され
る。この復元処理は、従来技術の引用文献に詳細な説明
があるため、ここでは説明を省略する。

【００２１】しかし、詳細画像Ｓ₁…Ｓ_nのうち少なく
ともひとつは、対応する変更ブロックＭ₁…Ｍ_nにおい
て変更され、変更詳細画像Ｓ_m1…Ｓ_mnとなるので、復元
処理によって得られる最終画像Ｉ_mは元の画像Ｉ_Oから
少しずれたものとなる。図３に変更ブロックＭ_i（ｉ＝
１、２、３、…、ｎ）を示す。詳細画像Ｓ_i中の各画素
の画像値は、非線形変換特性を持つブロック２１におい
て変換される。この変換処理は、入力としての詳細画像
Ｓ_iの各画像値が出力として可能な変更画像Ｓ_eiの画像
値に関連付けられているルックアップテーブルを使っ
て、非常に簡単な方法で行われる。図４に、ブロック２
１による非線形特性（横座標は詳細画像Ｓ_iの画像値を
表し、縦座標は変更画像Ｓ_eiの画像値を表す）の典型例
を示す。ただし、強調された領域の幅や強調の度合い
は、変更ブロックごとに異なってもよい。図では、大き
い画像値は同じだが、小さい画像値（第１の詳細画像Ｓ
₁中のノイズに相当すると考えられる）は大きい画像値
よりも強調されている。詳細画像の画像値は、対応する
空間周波数域において元の画像Ｉ_Oのコントラストを表
すものであるため、図示した変換特性は対象となる画像
の低いコントラストを強調する働きをする。

【００２２】次に、詳細画像Ｓ_i中の各画素の画像値
は、乗算ブロック２０において、１より大きい係数によ
って乗算される。これにより、詳細画像Ｓ_iは、残留画
像Ｉ_nよりも強調されることになる（変更ブロックＭ
_i+1…Ｍ_nがこの乗算を含まない場合は、次の分解レベ
ルの詳細画像Ｓ_i+1…Ｓ_nに対して）。ただし、この乗
算処理及び高空間周波数の強調処理は、省略されるか、
読み出し装置５で行われてもよい。

【００２３】次に、ブロック２２で、ブロック２１の出
力としての画像値と詳細画像Ｓ_i中の対象となる画素の
画像値の間に差分Δが検出される。乗算ブロック２３に
おいて、差分Δは、０〜１の係数ｂによって乗算され
る。乗算された差分値ｂΔは、ブロック２４において詳
細画像Ｓ_iの画像値に加算され、変更詳細画像Ｓ_miの画
像値が求められる。係数ｂが０のとき、ブロック２４で
の加算処理のあとの画像値は、詳細画像Ｓ_iの画像値と
一致する。この場合、ブロック２１のコントラスト強調
は影響を及ぼさないが、係数ｂが１のときは、コントラ
スト強調が効果的である。

【００２４】係数ｂは、詳細画像Ｓ_iの各画素につい
て、対象位置での平均明度と一致する値を持つ画像から
決定される。その際、例えば、詳細画像Ｓ_iと全く同数
の画素を有するので、詳細画像Ｓ_iの元の画像Ｉ_i-1が
使用できる。この画像には低域フィルタ処理が施され、
平均画像値、つまり濃度Ｄが、５×５画素のウィンドウ
に当てはめられる。そのウィンドウの中心には、ブロッ
ク２１で対応する低コントラスト強調処理を施された画
像値を持つ画素と同じ画素が存在する。しかし、ダッシ
ュ付きで示される復元処理からの画像Ｉ_i’（補間ブロ
ック６４ｉの出力）はまた、制御用にも利用でき、ブロ
ック２５での低域フィルタ処理は省略できる。これは、
残留画像Ｉ_nに付加濃度補正ブロック６６０による濃度
補正（例えばフィルム曲線により）が行なわれるときに
特に有効である。濃度Ｄに対応するフィルタ処理された
画像値は、値ｂをそれぞれの値Ｄに関連付けるルックア
ップテーブルＬＵＴ_iに供給される。

【００２５】したがって、コントラスト強調の度合い
は、対象となる画素の周囲のウィンドウ内の濃度と、ル
ックアップテーブルＬＵＴ_iに保存された特性種類によ
って決定される。ここで、ノイズの増大を制限する方法
及び各器官についてコントラスト強調を制御する方法を
以下に説明する。後者の処理は、濃度と大きさを基準に
して各器官の識別さえできれば可能である。このような
コントラスト強調の器官別制御は実行可能であり、肺の
照射の際に特に望ましい。

【００２６】まず図６を参照して更に説明する。図中、
縦軸は濃度Ｄ、横軸は各詳細画像の空間周波数帯を示し
ている。この線図は、詳細画像Ｓ₁、Ｓ₂に位置し、最
も低い濃度で高い空間周波数を持つ第１の領域Ｒ₁を示
す。この濃度領域は、Ｘ線画像中の低い放射線量を表
す。放射線量と濃度との非線形な対数関係から、この領
域においてのノイズが最も目立つことになる。

【００２７】図６はまた、平均濃度または平均明度に対
応し、低い空間周波数域、例えば、詳細画像Ｓ₃、Ｓ₄
に位置する第２の領域Ｒ₂を示す。通常０．２ｍｍの解
像度で行われる肺の照射の場合、この領域に肺管の主要
部分が再生される。低コントラストがこの領域で強調さ
れると、健康な肺の場合でも問題のある画像イメージが
得られることがある。しかし、同じ空間周波数域におい
ては、低濃度域の部分のコントラストが強調される。こ
の領域には、例えば、縦隔や心臓の影に覆われているた
めあまり見えない部分が位置する。また、ノイズの影響
は、この空間周波数域においてはあまり目立たない。

【００２８】図５（ａ）、（ｂ）は、変更ブロックのル
ックアップテーブルに記憶される特性を示す。図５
（ａ）は、最も高い空間周波数帯の詳細画像Ｓ₁（及
び、場合によってはＳ₂も含む）の制御特性を示す。濃
度が低い場合は、係数ｂも更に低くなり、図４に示す特
性によるコントラスト強調は, ブロック２４の出力に対
してほとんど影響を及ぼさない。したがって、領域Ｒ₁
における低コントラストは、特にノイズは、強調されな
い。全ての低コントラストが強調される場合のように、
ノイズは低減もされないが、増強もされない。係数ｂ
は、濃度値が高くなるほど大きくなり、コントラスト強
調がより効果的になる。この濃度域では、ノイズは、低
濃度域ほど目立つものではない。

【００２９】一方、図５（ｂ）は、ブロックＭ₃におけ
るルックアップテーブルＬＵＴ₃に記憶される特性を示
す。係数ｂは、濃度値が低いほど大きい。したがって、
低コントラスト強調処理は、Ｘ線画像中の低い濃度の部
分（すなわち、縦隔、心臓の影、及び腹部）にいっそう
効果的である。図５（ｂ）に示すように、係数ｂは濃度
値が高くなると小さくなり、低コントラスト強調処理
は、肺管が主として再生される濃度領域においては、そ
の効果が大幅に減少する。

【００３０】つまり、図５（ｂ）に示す特性は、肺の照
射に最適といえる。しかし、他の器官の照射について
は、全く異なる特性が必要となる。したがって、他の器
官のための最適曲線や画像処理パラメータは、ＡＰＲデ
ータベース１０に保存しておく必要がある。そうするこ
とで、画像化される器官が選択されると、それに続く画
像処理に備えて試験管が必要な最適曲線やパラメータを
取り出すことができる。

【００３１】図７は、変更ブロックＭ_iの他の実施例を
示す。詳細画像Ｓ_iはまず、ブロック２１で低コントラ
スト強調を施される。強調されたコントラストの詳細画
像Ｓ _eiは、結合ブロック２７において、詳細画像Ｓ_iと
画素ごとに結合される。変更された最終詳細画像Ｓ
_miは、次の式で表される。Ｓ_mi ＝ｂ・Ｓ_ei＋（１−ｂ）・Ｓ_i （１）このようなＳ_iとＳ_eiの加重和は、図３に示す結合処理
に相当し、まず最初にコントラスト強調された詳細画像
Ｓ_eiと詳細画像Ｓ_iとの差分Δが決定され、その差分Δ
が係数ｂを伴って詳細画像Ｓ_iに加算される。

【００３２】係数ｂは、係数ｂ_d、ｂ_sの積であり、ｂ
_dは図３の係数ｂと同様にして求められたものである。
これらの係数ｂ_d、ｂ_sは、数式（１）に従って処理さ
れている画素の周囲のウィンドウにおいての画像値のバ
ラツキによって決定される。画像値のバラツキが小さい
場合は、係数ｂ_sも小さく、画像値のバラツキが大きい
場合は、係数ｂ_sも大きい。したがって、画像値のバラ
ツキが大きい環境下では、各画素のノイズは、画像値の
バラツキがわずかしかない環境下での各画素のノイズよ
りも目立たないということになる。画像値のバラツキは
様々な方法で求められる。例として、３種類のバラツキ
を以下に挙げる。

【００３３】第１の例として、標準偏差Ｔが挙げられ
る。

【００３４】

【数１】

【００３５】式中、ＢＷ（Ｓ_i）は詳細画像Ｓ_iの画像
値を表し、＜ＢＷ（Ｓ_i）＞は対象画素の周囲のローカ
ルウィンドウ内の平均画像値を表す。また、Ｃは、対象
画素の周囲の大きさＦのローカルウィンドウ内に存在す
る全ての画素を表す。標準偏差の他に、より高次のモー
メントなどの統計的な変動の幅を示すものは全て画像値
のバラツキの計測に利用される。下記の関係式によって
決定されるヒストグラムを基にした方法も適している。

【００３６】

【数２】

【００３７】式中、ｐ_gは画像値ｇを持つ画素の小数部
を表し、ｇ_u、ｇ_oはそれぞれ最小及び最大グレーレベ
ルを表す。ｆ（ｐ_g）は、完全な凸関数で、例えば下の
ような関係が成り立つ。ｆ（ｐ_g）＝ｐ_g・ｌｏｇ_g （４）または、次のような関係が成り立つ。

【００３８】ｆ（ｐ_g）＝ｐ_g ² （５）式（２）及び（３）を使って述べた変化値Ｔの場合は、
画像値のバラツキが小さければＴの値も小さくなり、画
像値のバラツキが大きければ、Ｔの値も大きくなる。ブ
ロック２８において式（２）または（３）及び（４）ま
たは（５）に従って対象画素の値Ｔを求めた後、ルック
アップテーブル２９を使って、係数ｂ_sを各値Ｔに関連
付ける。係数ｂ_sは、値Ｔが大きい場合には大きく、小
さい場合には小さい。それから係数ｂ_d、ｂ_sは、ブロ
ック３０において、互いに乗算され、対象画素に対する
係数ｂを得る。本例と図３との違いは、係数ｂに係数ｂ
_sも取り込まれている点である。

【００３９】しかし、対象画素の周囲のウィンドウ内の
画像値のバラツキについてのみ係数ｂが変化するように
してもよい。その場合、ブロック２５及び２６が省略可
能となる。ノイズに対する不感度は、暗い画像領域より
も明るい画像領域でノイズがより際立つかどうかに関わ
らず、他の医療用画像（例えばＭＲ画像）についても得
られる。

【００４０】

【発明の効果】本発明の画像処理方法は、画像値の変更
を、元の画像中の対象画素の周囲のウィンドウ内におけ
る平均画像値及び／または画像値のバラツキ、及びその
画像値そのものに基づく係数で乗算する段階を含む。画
像値の変更を、元の画像中の対象画素の周囲のウィンド
ウ内における平均画像値及び／または画像値のバラツ
キ、及びその画像値そのものに基づく係数で乗算するこ
とによって、最適な画質が得られる。例えば、暗い画像
領域に位置する画素に対応する場合は、詳細画像の小さ
い画像値は大きい画像値に対して増強されるが、明るい
画像領域に位置する画素の場合には増強されない。ま
た、対象である画素の周囲のウィンドウ内の平均画像値
（その画像の濃度に相当）の代わりに、そのウィンドウ
内の画像値のバラツキに基づいて変更が行われてもよ
い。この方法は、コントラスト強調にともなうノイズの
強調を避けるのに特に有効である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による画像処理装置のＸ線画像機の構成
図である。

【図２】本発明の画像処理を説明するためのブロック図
である。

【図３】図２の画像処理中の変更処理のブロック図であ
る。

【図４】低コントラスト強調処理の特性を示す図であ
る。

【図５】低コントラスト強調処理の制御特性を示す図で
ある。

【図６】濃度と空間周波数との関係を示す線図である。

【図７】変更処理の他の実施例を示すブロック図であ
る。

【符号の説明】

１Ｘ線源２放射線３テーブルトップ４画像検出器５読み出し装置６ワークステーション７Ｘ線発生器８モニタ９入力部１０メモリ２１低コントラスト強調ブロック２５低域フィルタブロック２６、２９ルックアップテーブル２７結合ブロック２８画素値決定ブロック３０乗算ブロック

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 590000248 Ｇｒｏｅｎｅｗｏｕｄｓｅｗｅｇ１, 5621 ＢＡＥｉｎｄｈｏｖｅｎ，ＴｈｅＮｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ (72)発明者トールシュテンブツークドイツ連邦共和国，24143 キール，コンラート−アーデナオアー−ダム 15 (72)発明者マルティーンシュタールドイツ連邦共和国，24568 カルテンキルヒェン，フォーゲルブッシュ 21 (72)発明者トーマスプラロウドイツ連邦共和国，21244 ブーフホルツ, フラールヴェーク８Ａ (72)発明者インゴマークドイツ連邦共和国，22844 ノルデアシュテット，フリッツ−シューマッハー−シュトラーセ５ (72)発明者アンシュガーシュプリングプドイツ連邦共和国，22303 ハンブルク, ヴィーゼンダム 134

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】元の画像の空間周波数の一部のみをそれ
ぞれが含む一連の詳細画像に元の画像を分解する段階
と、前記詳細画像の少なくともひとつの画素に関連する画像
値の少なくとも一部を変更する段階と、詳細画像又はフィルタ処理された詳細画像から最終画像
を再構成する段階とを含む画像処理方法において、画像値の変更は、その画像値を、元の画像又はそれより
得られた画像中の対象画素の周囲のウィンドウ内におけ
る平均画像値及び／または画像値のバラツキ、及びその
画像値そのものに基づく係数で乗算することにより行わ
れることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】前記変更する段階は、少なくともひとつ
の詳細画像の画像値を、非線形特性によって、その詳細
画像中の小さい画像値が大きな画像値に対して増えるよ
うに変換させる段階と、詳細画像の画素の小さい画像値の増加の程度を、元の画
像又はそれより得られた画像中の対象画素の周囲のウィ
ンドウ内における平均画像値及び／または画像値のバラ
ツキにもとづいて制御する段階とを含むことを特徴とす
る請求項１記載の方法。
【請求項３】各画素の画像値の増加の程度を制御する
段階において、詳細画像の画像値と変換された詳細画像
の画像値とを、元の画像又はそれより得られた画像中の
対象画素の周囲のウィンドウ内における平均画像値及び
／または画像値のバラツキに基づく係数を用いて、加重
和することを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】特にＸ線画像の形の元の画像に対し、少
なくとも高空間周波数を持つ詳細画像に対し、係数は濃
度及び／またはバラツキが低下すれば、画像値の増加の
程度も減少するような値をとることを特徴とする請求項
３記載の方法。
【請求項５】画像化システム及び画像処理システムを
有し、元の画像の空間周波数の一部のみをそれぞれが含む一連
の詳細画像に、元の画像を分解する手段と、少なくともひとつの詳細画像の画素に関連する画像値の
少なくとも一部を変更する手段と、変更された詳細画像から最終画像を再構成する手段とを
備える請求項１記載の方法を実施する装置において、画像値の変更が、その画像値を、元の画像又はそれより
得られた画像中の対象画素の周囲のウィンドウ内におけ
る平均画像値及び／または画像値のバラツキ、及びその
画像値そのものに基づく係数による乗算に対応するよう
に、前記変更手段が構成されていることを特徴とする装
置。
【請求項６】Ｘ線によって各種器官を画像化するため
のＸ線源及びＸ線画像検出器の形の画像化システムを有
し、前記Ｘ線源はＸ線発生器によって制御され、照射パラメータが器官の数だけそれぞれセットで記憶さ
れている記憶装置を備え、Ｘ線発生器の照射パラメータの他に、前記セットはそれ
ぞれ、元の画像又はそれより得られた画像中の対象画素
の周囲のウィンドウ内における平均画像値及び／または
画像値のバラツキに基づいて詳細画像を変更するための
パラメータを含み、器官が選択されると、その器官の詳細画像の変更用のパ
ラメータが取り出され、画像化システムに印加されるこ
とを特徴とする請求項５記載の装置。