JP2000163562A - 特徴量抽出装置、方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents
特徴量抽出装置、方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 Ｘ線画像から喉領域等の所定領域を抽出し、
抽出した領域から画像を階調変換するための濃度特徴量
を抽出する特徴量抽出装置を得る。 【解決手段】 す抜け削除回路１１３が、画像のＸ線す
抜け領域を削除し、第１の解析回路１１４ａ内の外輪郭
作成回路が、上記す抜けを削除した領域から外輪郭を作
成し、外輪郭解析回路が、上記作成された外輪郭の値か
ら特徴抽出する領域（喉領域）を解析する。次に、第１
の解析回路１１４ｂ内の画素平均値作成回路が、上記す
抜けを削除した領域から画素平均値を計算し、抽出位置
解析回路が、上記作成された画素平均値の値から特徴抽
出する領域を解析し、比較回路１１４ｄが、上記外輪郭
解析回路と抽出位置解析回路とで抽出された各特徴抽出
する領域の座標から最終的な特徴抽出する領域を解析す
る。
抽出した領域から画像を階調変換するための濃度特徴量
を抽出する特徴量抽出装置を得る。 【解決手段】 す抜け削除回路１１３が、画像のＸ線す
抜け領域を削除し、第１の解析回路１１４ａ内の外輪郭
作成回路が、上記す抜けを削除した領域から外輪郭を作
成し、外輪郭解析回路が、上記作成された外輪郭の値か
ら特徴抽出する領域（喉領域）を解析する。次に、第１
の解析回路１１４ｂ内の画素平均値作成回路が、上記す
抜けを削除した領域から画素平均値を計算し、抽出位置
解析回路が、上記作成された画素平均値の値から特徴抽
出する領域を解析し、比較回路１１４ｄが、上記外輪郭
解析回路と抽出位置解析回路とで抽出された各特徴抽出
する領域の座標から最終的な特徴抽出する領域を解析す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、Ｘ線画像の階調変
換を行うために用いる画像の濃度特徴量を抽出する特徴
量抽出装置、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。
換を行うために用いる画像の濃度特徴量を抽出する特徴
量抽出装置、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】従来、センサ、カメラ等何らかの撮影装
置で撮影されたデータを、モニタ画面、Ｘ線診断用フィ
ルム等に表示する場合、撮影されたデータを何らかの階
調変換をして取得データを観察しやすい濃度値に変換す
るのが一般的である。
置で撮影されたデータを、モニタ画面、Ｘ線診断用フィ
ルム等に表示する場合、撮影されたデータを何らかの階
調変換をして取得データを観察しやすい濃度値に変換す
るのが一般的である。
【０００３】例えば頚椎部の撮影データをＸ線診断用フ
ィルムに表示する場合、従来、ヒストグラムの下部、例
えば５％点等の一定部分点のピクセル値（ｘ）等をフィ
ルム上で例えば１．０程度の濃度に変換するようにして
いる。
ィルムに表示する場合、従来、ヒストグラムの下部、例
えば５％点等の一定部分点のピクセル値（ｘ）等をフィ
ルム上で例えば１．０程度の濃度に変換するようにして
いる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の方法では、あくまで低濃度部の値をフィルムの
一定濃度に変換しているのにすぎず、撮影画像毎にフィ
ルム濃度がばらつくという問題があった。
た従来の方法では、あくまで低濃度部の値をフィルムの
一定濃度に変換しているのにすぎず、撮影画像毎にフィ
ルム濃度がばらつくという問題があった。
【０００５】本発明は、上記の問題を解決するために成
されたもので、喉部の骨領域近辺の領域を安定して抽出
して、安定、適切な階調変換処理を行うための特徴量抽
出を行えるようにすることを目的としている。
されたもので、喉部の骨領域近辺の領域を安定して抽出
して、安定、適切な階調変換処理を行うための特徴量抽
出を行えるようにすることを目的としている。
【０００６】
【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、本発明による特徴量抽出装置においては、Ｘ線画
像のす抜け領域を削除するす抜け削除手段と、上記す抜
け削除手段です抜け領域を削除された領域から画素平均
値を計算する画素平均値作成手段と、上記画素平均値作
成手段で計算された画素平均値の値から特徴を抽出する
領域を解析する抽出位置解析手段とを設けている。
めに、本発明による特徴量抽出装置においては、Ｘ線画
像のす抜け領域を削除するす抜け削除手段と、上記す抜
け削除手段です抜け領域を削除された領域から画素平均
値を計算する画素平均値作成手段と、上記画素平均値作
成手段で計算された画素平均値の値から特徴を抽出する
領域を解析する抽出位置解析手段とを設けている。
【０００７】また、本発明による特徴量抽出方法におい
ては、Ｘ線画像のす抜け領域を削除するす抜け削除手順
と、上記す抜け削除手順です抜け領域を削除された領域
から画素平均値を計算する画素平均値作成手順と、上記
画素平均値作成手順で計算された画素平均値の値から特
徴を抽出する領域を解析する抽出位置解析手順とを設け
ている。
ては、Ｘ線画像のす抜け領域を削除するす抜け削除手順
と、上記す抜け削除手順です抜け領域を削除された領域
から画素平均値を計算する画素平均値作成手順と、上記
画素平均値作成手順で計算された画素平均値の値から特
徴を抽出する領域を解析する抽出位置解析手順とを設け
ている。
【０００８】また、本発明による記憶媒体においては、
Ｘ線画像のす抜け領域を削除するす抜け削除処理と、上
記す抜け削除処理です抜け領域を削除された領域から画
素平均値を計算する画素平均値作成処理と、上記画素平
均値作成処理で計算された画素平均値の値から特徴を抽
出する領域を解析する抽出位置解析処理とを実行するた
めのプログラムを記憶している。
Ｘ線画像のす抜け領域を削除するす抜け削除処理と、上
記す抜け削除処理です抜け領域を削除された領域から画
素平均値を計算する画素平均値作成処理と、上記画素平
均値作成処理で計算された画素平均値の値から特徴を抽
出する領域を解析する抽出位置解析処理とを実行するた
めのプログラムを記憶している。
【０００９】さらに、本発明による他の特徴量抽出装置
においては、被写体領域から画素平均値を計算する画素
平均値作成手段と、上記画素平均値作成手段で計算され
た画素平均値の値から特徴を抽出する領域を解析する抽
出位置解析手段とを設けている。
においては、被写体領域から画素平均値を計算する画素
平均値作成手段と、上記画素平均値作成手段で計算され
た画素平均値の値から特徴を抽出する領域を解析する抽
出位置解析手段とを設けている。
【００１０】
【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。本発明者は、頚椎部の撮影データをＸ
線診断用フィルムに表示する場合、喉部の骨領域近辺の
ピクセル値を濃度特徴量として用いて階調変換を行う
と、安定した階調特性が得られることを実験的に発見し
た。本実施の形態は、上記の発見に基づいてなされたも
のである。
と共に説明する。本発明者は、頚椎部の撮影データをＸ
線診断用フィルムに表示する場合、喉部の骨領域近辺の
ピクセル値を濃度特徴量として用いて階調変換を行う
と、安定した階調特性が得られることを実験的に発見し
た。本実施の形態は、上記の発見に基づいてなされたも
のである。
【００１１】図１は、本発明の実施の形態による特徴量
抽出装置を適用したデジタルＸ線撮影装置１００を示
す。デジタルＸ線撮影装置１００は、濃度値変換機能を
有するＸ線画像の画像処理機能を有し、前処理回路１０
６、照射野領域抽出回路１１２、す抜け削除回路１１
３、特徴量抽出回路１１４、濃度値変換回路１１５、Ｃ
ＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、
画像表示器１１１を備えており、これらはＣＰＵバス１
０７を介して互いにデータ授受するようになされてい
る。
抽出装置を適用したデジタルＸ線撮影装置１００を示
す。デジタルＸ線撮影装置１００は、濃度値変換機能を
有するＸ線画像の画像処理機能を有し、前処理回路１０
６、照射野領域抽出回路１１２、す抜け削除回路１１
３、特徴量抽出回路１１４、濃度値変換回路１１５、Ｃ
ＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、
画像表示器１１１を備えており、これらはＣＰＵバス１
０７を介して互いにデータ授受するようになされてい
る。
【００１２】さらに、前処理回路１０６に接続されたデ
ータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５に接続さ
れた２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１と
を備えており、これらの各回路はＣＰＵバス１０７にも
接続されている。
ータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５に接続さ
れた２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１と
を備えており、これらの各回路はＣＰＵバス１０７にも
接続されている。
【００１３】図２は上記特徴量抽出回路１１４内の第１
の解析回路１１４ａの内部構成を示すブロック図であ
り、図３は上記特徴量抽出回路１１４内の第２の解析回
路１１４ｂの内部構成を示すブロック図である。図４は
本発明の実施の形態による画像判別処理の流れを示すフ
ローチャート、図５は図４の第１の解析処理Ｓ４０３の
詳細な処理の流れを示すフローチャート、図６は図４の
第２の解析処理Ｓ４０４の詳細な処理の流れを示すフロ
ーチャートである。
の解析回路１１４ａの内部構成を示すブロック図であ
り、図３は上記特徴量抽出回路１１４内の第２の解析回
路１１４ｂの内部構成を示すブロック図である。図４は
本発明の実施の形態による画像判別処理の流れを示すフ
ローチャート、図５は図４の第１の解析処理Ｓ４０３の
詳細な処理の流れを示すフローチャート、図６は図４の
第２の解析処理Ｓ４０４の詳細な処理の流れを示すフロ
ーチャートである。
【００１４】図７（ａ）、図８（ａ）は、Ｘ線デジタル
撮影装置で取得した頚椎部のデータを示す。頭部や肩部
はＸ線の透過率が悪いので、取得データとしては喉部や
Ｘ線のす抜け部より画素値が低くなる（今の場合、Ｘ線
透過率が低い部分を低画素値、Ｘ線透過率の高い部分を
高画素値としている。逆の場合に対しても、当業者には
定式の変更は容易である）。
撮影装置で取得した頚椎部のデータを示す。頭部や肩部
はＸ線の透過率が悪いので、取得データとしては喉部や
Ｘ線のす抜け部より画素値が低くなる（今の場合、Ｘ線
透過率が低い部分を低画素値、Ｘ線透過率の高い部分を
高画素値としている。逆の場合に対しても、当業者には
定式の変更は容易である）。
【００１５】図７（ｂ）、図８（ｂ）は、上記各（ａ）
からす抜け部分を除去し、第１の解析回路１１４ａで抽
出した特徴量を抽出する領域を、白四角で示した図であ
る。図７（ｃ）、図８（ｃ）は第２の解析回路１１４ｂ
で抽出した特徴量を抽出する領域を、白四角で示した図
である。
からす抜け部分を除去し、第１の解析回路１１４ａで抽
出した特徴量を抽出する領域を、白四角で示した図であ
る。図７（ｃ）、図８（ｃ）は第２の解析回路１１４ｂ
で抽出した特徴量を抽出する領域を、白四角で示した図
である。
【００１６】図９は外輪郭作成回路２０１で作成した図
７（ｂ）の外輪郭のグラフであり、横軸がｙ座標、縦軸
がｘ座標を示す。図１０は画素平均値作成回路で作成し
た平均画素値のグラフである。
７（ｂ）の外輪郭のグラフであり、横軸がｙ座標、縦軸
がｘ座標を示す。図１０は画素平均値作成回路で作成し
た平均画素値のグラフである。
【００１７】図１において、メインメモリ１０９は、Ｃ
ＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータ等が記臆され
るものであると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワ
ークメモリを含む。ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０
９を用いて、操作パネル１１０からの操作に従って装置
全体の動作制御等を行う。これにより本装置１００は、
以下のように動作する。
ＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータ等が記臆され
るものであると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワ
ークメモリを含む。ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０
９を用いて、操作パネル１１０からの操作に従って装置
全体の動作制御等を行う。これにより本装置１００は、
以下のように動作する。
【００１８】まず、Ｘ線発生回路１０１は、被検査体１
０２に対してＸ線ビーム１０２を放射する。放射された
Ｘ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透
過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達し、２次元Ｘ線
センサ１０４によりＸ線画像として出力される。ここで
は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるＸ線画像
を、例えば頚椎画像とする。
０２に対してＸ線ビーム１０２を放射する。放射された
Ｘ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透
過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達し、２次元Ｘ線
センサ１０４によりＸ線画像として出力される。ここで
は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるＸ線画像
を、例えば頚椎画像とする。
【００１９】データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線セン
サ１０４から出力されたＸ線画像を電気信号に変換して
前処理回路１０６に供給する。前処理回路１０６は、デ
ータ収集回路１０５からの信号（Ｘ線画像信号）に対し
て、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を
行う。この前処理回路１０６で前処理が行われたＸ線画
像信号は入力画像として、ＣＰＵ１０８の制御により、
ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、照射
領域抽出回路１１２ａに転送される。照射領域抽出回路
１１２ａは、Ｘ線が２次元Ｘ線センサ１０４に直接照射
されている領域を抽出する。す抜け削除回路１１３は、
照射野抽出回路１１２で抽出した照射領域内のす抜け領
域と、このす抜け領域と一定幅で接する体領域を削除す
る。
サ１０４から出力されたＸ線画像を電気信号に変換して
前処理回路１０６に供給する。前処理回路１０６は、デ
ータ収集回路１０５からの信号（Ｘ線画像信号）に対し
て、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を
行う。この前処理回路１０６で前処理が行われたＸ線画
像信号は入力画像として、ＣＰＵ１０８の制御により、
ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、照射
領域抽出回路１１２ａに転送される。照射領域抽出回路
１１２ａは、Ｘ線が２次元Ｘ線センサ１０４に直接照射
されている領域を抽出する。す抜け削除回路１１３は、
照射野抽出回路１１２で抽出した照射領域内のす抜け領
域と、このす抜け領域と一定幅で接する体領域を削除す
る。
【００２０】特徴量抽出回路１１４において、１１４ａ
は、す抜け削除回路１１３です抜けを削除した領域の外
輪郭から特徴量を抽出する領域を解析する第１の解析回
路であり、図２に示すように、外輪郭を作成する外輪郭
作成回路２０１、外輪郭作成回路２０１で作成された外
輪郭から特徴量を抽出する領域を解析する外輪郭解析回
路２０２から構成される。
は、す抜け削除回路１１３です抜けを削除した領域の外
輪郭から特徴量を抽出する領域を解析する第１の解析回
路であり、図２に示すように、外輪郭を作成する外輪郭
作成回路２０１、外輪郭作成回路２０１で作成された外
輪郭から特徴量を抽出する領域を解析する外輪郭解析回
路２０２から構成される。
【００２１】１１４ｂは、す抜け削除回路１１３です抜
けを削除した領域の平均画素値から特徴量を抽出する領
域を解析する第２の解析回路であり、図３に示すよう
に、画素平均値を作成する画素平均値作成回路３０１、
画素平均値作成回路３０１で作成された画素平均値から
特徴量を抽出する領域を解析する抽出位置解析回路３０
２から構成される。
けを削除した領域の平均画素値から特徴量を抽出する領
域を解析する第２の解析回路であり、図３に示すよう
に、画素平均値を作成する画素平均値作成回路３０１、
画素平均値作成回路３０１で作成された画素平均値から
特徴量を抽出する領域を解析する抽出位置解析回路３０
２から構成される。
【００２２】１１４ｃは、第１の解析回路１１４ａ、第
２の解析回路１１４ｂで抽出した領域の座標から最終的
に特徴量を抽出する領域を解析する比較回路、１１４ｄ
は、比較回路１１４ｃで抽出した最終的に特徴量を抽出
する領域から特徴量を計算する特徴量計算回路である。
そして、階調変換回路１１５は、特徴量計算回路１１４
ｄで計算された濃度特徴量に基づいて階調変換を行う。
２の解析回路１１４ｂで抽出した領域の座標から最終的
に特徴量を抽出する領域を解析する比較回路、１１４ｄ
は、比較回路１１４ｃで抽出した最終的に特徴量を抽出
する領域から特徴量を計算する特徴量計算回路である。
そして、階調変換回路１１５は、特徴量計算回路１１４
ｄで計算された濃度特徴量に基づいて階調変換を行う。
【００２３】次に、特徴量抽出回路１１４の動作につい
て図３、図４、図５の処理の流れに従い説明する。ＣＰ
Ｕバス１０７を介して前処理回路１０６で処理された入
力画像を、ＣＰＵ１０８の制御により受信した照射領域
抽出回路１１２は、入力画像中の照射領域を抽出する。
この抽出方法としては、本発明者が先に提案した方式等
を用いることができる（ステップＳ４０１）。
て図３、図４、図５の処理の流れに従い説明する。ＣＰ
Ｕバス１０７を介して前処理回路１０６で処理された入
力画像を、ＣＰＵ１０８の制御により受信した照射領域
抽出回路１１２は、入力画像中の照射領域を抽出する。
この抽出方法としては、本発明者が先に提案した方式等
を用いることができる（ステップＳ４０１）。
【００２４】一方、同時に入力画像を受信したす抜け削
除回路１１３は、照射領域抽出回路１１２で抽出した照
射領域外及び照射領域内のす抜け領域及びす抜け領域と
一定間隔内で接する体領域を例えば０画素で置き換える
（ステップＳ４０２）。具体的には以下のような画像の
変換を行う。
除回路１１３は、照射領域抽出回路１１２で抽出した照
射領域外及び照射領域内のす抜け領域及びす抜け領域と
一定間隔内で接する体領域を例えば０画素で置き換える
（ステップＳ４０２）。具体的には以下のような画像の
変換を行う。
【００２５】
【数１】
【００２６】ここで、ｆ（ｘ，ｙ）は画像データを示
し、ｆ１（ｘ，ｙ）はす抜け領域及びす抜け領域と一定
間隔内で接する体領域を削除した後の画像を示す。ｓｇ
ｎ（ｘ，ｙ）は以下のように表される。Ｔｈ１は実験に
より定められる定数で、例えば画像全体の最大ピクセル
値の９０％の値、ｄ１，ｄ２は体領域を削除する幅を決
める定数である。 ｓｇｎ（ｘ，ｙ）＝０ ｆ（ｘ，ｙ）≧Ｔｈ１のとき ｓｇｎ（ｘ，ｙ）＝１ その他・・・・・（２）
し、ｆ１（ｘ，ｙ）はす抜け領域及びす抜け領域と一定
間隔内で接する体領域を削除した後の画像を示す。ｓｇ
ｎ（ｘ，ｙ）は以下のように表される。Ｔｈ１は実験に
より定められる定数で、例えば画像全体の最大ピクセル
値の９０％の値、ｄ１，ｄ２は体領域を削除する幅を決
める定数である。 ｓｇｎ（ｘ，ｙ）＝０ ｆ（ｘ，ｙ）≧Ｔｈ１のとき ｓｇｎ（ｘ，ｙ）＝１ その他・・・・・（２）
【００２７】次に、す抜け削除回路１１３で０に置き換
えられなかったピクセル値ｆ１（ｘ，ｙ）の外輪郭を抽
出する（図９）。ここで、ｙ＝ｄｙ側の外輪郭をｙ１
（ｘ）、ｙ＝０側の外輪郭をｙ２（ｘ）とする。ｄｘ，
ｄｙはそれぞれ画像のｘ，ｙ軸長を示し、例えば１６８
とする。ここでの外輪郭とは、所定ｘ座標においてｆ１
（ｘ，ｙ）が０から０でない値に変化する座標（以後変
化座標と呼ぶ）を言い、ｙ＝ｄｙ側から変化座標を走査
したのがｙ１（ｘ）、ｙ１＝０側から走査した変化座標
がｙ２（ｘ）である。
えられなかったピクセル値ｆ１（ｘ，ｙ）の外輪郭を抽
出する（図９）。ここで、ｙ＝ｄｙ側の外輪郭をｙ１
（ｘ）、ｙ＝０側の外輪郭をｙ２（ｘ）とする。ｄｘ，
ｄｙはそれぞれ画像のｘ，ｙ軸長を示し、例えば１６８
とする。ここでの外輪郭とは、所定ｘ座標においてｆ１
（ｘ，ｙ）が０から０でない値に変化する座標（以後変
化座標と呼ぶ）を言い、ｙ＝ｄｙ側から変化座標を走査
したのがｙ１（ｘ）、ｙ１＝０側から走査した変化座標
がｙ２（ｘ）である。
【００２８】ここで、変化座標が見つけられなかった場
合は、便宜上画像端部を外輪郭とする。即ち、ｙ＝ｄｙ
側から走査して変化座標が見つからない場合は、ｙ＝ｄ
ｙを外輪郭とする。同様に、ｙ＝０側から走査した場合
は、ｙ＝０を外輪郭とする（ステップＳ５０１）。
合は、便宜上画像端部を外輪郭とする。即ち、ｙ＝ｄｙ
側から走査して変化座標が見つからない場合は、ｙ＝ｄ
ｙを外輪郭とする。同様に、ｙ＝０側から走査した場合
は、ｙ＝０を外輪郭とする（ステップＳ５０１）。
【００２９】外輪郭解析回路２０２は、ｙ１（ｘ）の最
小値の座標ｄ１とｙ２（ｘ）の最大値の座標ｄ２を
（３）、（４）式に従い算出し、抽出する領域の起点座
標ｘ１を（５）式に従い算出する。 ｄ１＝ｍｉｎ｛ｙ１（ｘ）｜０≦ｘ≦ｄｘ｝・・・・（３） ｄ２＝ｍａｘ｛ｙ２（ｘ）｜０≦ｘ≦ｄｘ｝・・・・（４） ｘ１＝（ｄ１＋ｄ２）／２・・・・（５）
小値の座標ｄ１とｙ２（ｘ）の最大値の座標ｄ２を
（３）、（４）式に従い算出し、抽出する領域の起点座
標ｘ１を（５）式に従い算出する。 ｄ１＝ｍｉｎ｛ｙ１（ｘ）｜０≦ｘ≦ｄｘ｝・・・・（３） ｄ２＝ｍａｘ｛ｙ２（ｘ）｜０≦ｘ≦ｄｘ｝・・・・（４） ｘ１＝（ｄ１＋ｄ２）／２・・・・（５）
【００３０】そして、求める特徴抽出部のｘ軸上での座
標ｘｌ１、ｘｒ１を ｘｒ１＝ｘ１−ｄ３・・・・（８） ｘｌ１＝ｘ１＋ｄ４・・・・（９） とする。ここでｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６は定数で、例え
ばそれぞれ２０とする。
標ｘｌ１、ｘｒ１を ｘｒ１＝ｘ１−ｄ３・・・・（８） ｘｌ１＝ｘ１＋ｄ４・・・・（９） とする。ここでｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６は定数で、例え
ばそれぞれ２０とする。
【００３１】次に、ｘ＝ｘ１における変化座標をｙｅｌ
１、ｙｅｒ１とするとき（１０）、（１１）、（１２）
式で示すように、求める特徴抽出部のｙ軸上での座標ｙ
ｌ１、ｙｒ１とする（ステップＳ５０２）。
１、ｙｅｒ１とするとき（１０）、（１１）、（１２）
式で示すように、求める特徴抽出部のｙ軸上での座標ｙ
ｌ１、ｙｒ１とする（ステップＳ５０２）。
【００３２】この座標（ｘｌ１、ｘｒ１、ｙｌ１、ｙｒ
１）を白抜きした結果が、例えば図７、図８の（ｂ）で
ある。 ｙ１＝（ｙｅｌ１＋ｙｅｒ１）／２・・・・（１０） ｙｌ１＝ｙ１−ｄ５・・・・（１１） ｙｒ１＝ｙ１＋ｄ６・・・・（１２）
１）を白抜きした結果が、例えば図７、図８の（ｂ）で
ある。 ｙ１＝（ｙｅｌ１＋ｙｅｒ１）／２・・・・（１０） ｙｌ１＝ｙ１−ｄ５・・・・（１１） ｙｒ１＝ｙ１＋ｄ６・・・・（１２）
【００３３】第１の解析回路１１４ａで抽出する領域
（ｘｌ１、ｘｒ１、ｙｌ１、ｙｒ１）は、首領域の両端
に窪みが生じる画像では精度よく首の骨領域を抽出する
ことが可能である。しかしながら、図８（ｂ）のように
首の一端に窪みが見られない場合には、所望の領域の抽
出に失敗する場合がある。
（ｘｌ１、ｘｒ１、ｙｌ１、ｙｒ１）は、首領域の両端
に窪みが生じる画像では精度よく首の骨領域を抽出する
ことが可能である。しかしながら、図８（ｂ）のように
首の一端に窪みが見られない場合には、所望の領域の抽
出に失敗する場合がある。
【００３４】次に画素平均値作成回路３０１では、画素
をｙ軸方向に走査して平均画素値ｆ（ｘ）を（１３）、
（１４）式に従い計算する（ステップＳ６０２）。
をｙ軸方向に走査して平均画素値ｆ（ｘ）を（１３）、
（１４）式に従い計算する（ステップＳ６０２）。
【００３５】
【数２】
【００３６】 ｉｆ ｘ＝０ ｓｉｇｎ（ｘ）＝０ ｅｌｓｅ ｓｉｇｎ（ｘ）＝１・・・・（１４） ここで、ｄｙは画像のｙ軸の長さ。
【００３７】次に抽出位置解析回路３０２は、ｆ（ｘ）
の最大値の座標ｘ２を（１５）式に従い算出する。 ｘ２＝ｍａｘ（ｆ（ｘ））・・・・（１５）
の最大値の座標ｘ２を（１５）式に従い算出する。 ｘ２＝ｍａｘ（ｆ（ｘ））・・・・（１５）
【００３８】そして、求める特徴抽出部のｘ軸上での座
標ｘｌ２、ｘｒ２を ｘｒ２＝ｘ２−ｄ７・・・・（１６） ｘｌ２＝ｘ２＋ｄ８・・・・（１７） とする。ここでｄ７、ｄ８、ｄ９、ｄ１０は定数で、例
えばそれぞれ２０とする。
標ｘｌ２、ｘｒ２を ｘｒ２＝ｘ２−ｄ７・・・・（１６） ｘｌ２＝ｘ２＋ｄ８・・・・（１７） とする。ここでｄ７、ｄ８、ｄ９、ｄ１０は定数で、例
えばそれぞれ２０とする。
【００３９】そして、ｘ＝ｘ２における変化座標をｙｅ
ｌ２，ｙｅｒ２とするとき（１８）、（１９）、（２
０）式で示すように、求める特徴抽出部のｙ軸上での座
標ｙｌ２、ｙｒ２とする（ステップＳ６０２）。
ｌ２，ｙｅｒ２とするとき（１８）、（１９）、（２
０）式で示すように、求める特徴抽出部のｙ軸上での座
標ｙｌ２、ｙｒ２とする（ステップＳ６０２）。
【００４０】座標（ｘｌ２、ｘｒ２、ｙｌ２、ｙｒ２）
を白抜きした結果が、例えば図７、図８の（ｃ）であ
る。 ｙ２＝（ｙｅｌ２＋ｙｅｒ２）／２・・・・（１８） ｙｌ２＝ｙ２−ｄ９・・・・・（１９） ｙｒ２＝ｙ２＋ｄ１０・・・・（２０）
を白抜きした結果が、例えば図７、図８の（ｃ）であ
る。 ｙ２＝（ｙｅｌ２＋ｙｅｒ２）／２・・・・（１８） ｙｌ２＝ｙ２−ｄ９・・・・・（１９） ｙｒ２＝ｙ２＋ｄ１０・・・・（２０）
【００４１】第２の抽出位置解析回路３０２の抽出領域
は、首の両端に窪みがなくとも精度よく首の骨領域を抽
出することができ、領域抽出の失敗がない。
は、首の両端に窪みがなくとも精度よく首の骨領域を抽
出することができ、領域抽出の失敗がない。
【００４２】次に比較回路１１４ｃは、（２１）式に従
いｘ１、ｘ２の座標距離を比較し、第１の解析回路１１
４ａもしくは第２の解析回路１１４ｂの解析結果を採用
する（ステップＳ４０５）。 ｉｆ（｜ｘ１−ｘ２）＜Ｄ ｘ３＝ｘ１ ｅｌｓｅ ｘ３＝ｘ２・・・・（２１）
いｘ１、ｘ２の座標距離を比較し、第１の解析回路１１
４ａもしくは第２の解析回路１１４ｂの解析結果を採用
する（ステップＳ４０５）。 ｉｆ（｜ｘ１−ｘ２）＜Ｄ ｘ３＝ｘ１ ｅｌｓｅ ｘ３＝ｘ２・・・・（２１）
【００４３】ここで、首の両端に窪み情報がある場合
は、第１の解析回路１１４ａの結果を採用し、窪みが無
い場合は、第２の解析回路１１４ｂの結果を採用するも
のである。これは首の両端に窪み情報がある場合は、第
１の解析回路１１４ａ、第２の解析回路１１４ｂの抽出
座標に差がなく、窪み情報が無い場合は、抽出座標の座
標に差が現われる実験事実に基づく。
は、第１の解析回路１１４ａの結果を採用し、窪みが無
い場合は、第２の解析回路１１４ｂの結果を採用するも
のである。これは首の両端に窪み情報がある場合は、第
１の解析回路１１４ａ、第２の解析回路１１４ｂの抽出
座標に差がなく、窪み情報が無い場合は、抽出座標の座
標に差が現われる実験事実に基づく。
【００４４】窪み情報がある場合は、より精度のよい第
１の解析回路１１４ａの結果を採用し、窪み情報がない
場合は、領域抽出の失敗のない第２の解析回路１１４ｂ
の結果を採用する。
１の解析回路１１４ａの結果を採用し、窪み情報がない
場合は、領域抽出の失敗のない第２の解析回路１１４ｂ
の結果を採用する。
【００４５】求める特徴抽出部のｘ軸上での座標ｘｌ
３，ｘｒ３を ｘｒ３＝ｘ３−ｄ１１・・・・（２２） ｘｌ３＝ｘ３＋ｄ１２・・・・（２３） とする。ここでｄ１１、ｄ１２、ｄ１３、ｄ１４は定数
で、例えばそれぞれ２０とする。
３，ｘｒ３を ｘｒ３＝ｘ３−ｄ１１・・・・（２２） ｘｌ３＝ｘ３＋ｄ１２・・・・（２３） とする。ここでｄ１１、ｄ１２、ｄ１３、ｄ１４は定数
で、例えばそれぞれ２０とする。
【００４６】そして、ｘ＝ｘ３における変化座標をｙｅ
ｌ３，ｙｅｒ３とするとき（２４）、（２５）、（２
６）式で示すように、求める特徴抽出部のｙ軸上での座
標をｙｌ３，ｙｒ３とする。 ｙ３＝（ｙｅｌ３＋ｙｅｒ３）／２・・・・（２４） ｙｌ３＝ｙ３−ｄ１３・・・・（２５） ｙｒ３＝ｙ３＋ｄ１４・・・・（２６） この領域（ｘｌ３、ｘｒ３、ｙｌ３、ｙｒ３）を最終の
特徴量抽出領域とする。
ｌ３，ｙｅｒ３とするとき（２４）、（２５）、（２
６）式で示すように、求める特徴抽出部のｙ軸上での座
標をｙｌ３，ｙｒ３とする。 ｙ３＝（ｙｅｌ３＋ｙｅｒ３）／２・・・・（２４） ｙｌ３＝ｙ３−ｄ１３・・・・（２５） ｙｒ３＝ｙ３＋ｄ１４・・・・（２６） この領域（ｘｌ３、ｘｒ３、ｙｌ３、ｙｒ３）を最終の
特徴量抽出領域とする。
【００４７】ここで、ｘ３の値を（２７）式で示すよう
にｘ１、ｘ２の平均値としてもよい。 ｘ３＝（ｘ１＋ｘ２）／２・・・・（２７） 平均値とする場合は、窪み情報がある場合にはより精度
がよく、窪み情報がない場合にも領域抽出に失敗しな
い。また、ｘ１、ｘ２の間の値としてもよい。この場合
にも抽出領域は首の骨領域となる。
にｘ１、ｘ２の平均値としてもよい。 ｘ３＝（ｘ１＋ｘ２）／２・・・・（２７） 平均値とする場合は、窪み情報がある場合にはより精度
がよく、窪み情報がない場合にも領域抽出に失敗しな
い。また、ｘ１、ｘ２の間の値としてもよい。この場合
にも抽出領域は首の骨領域となる。
【００４８】次に特徴量計算回路１１４ｄは、領域（ｘ
ｌ３、ｘｒ３、ｙｌ３、ｙｒ３）のピクセル値の平均値
を計算し、階調変換のための濃度特徴量とする（ステッ
プＳ４０６）。ここで、領域内の中間値等を用いてもよ
い。そして、階調変換回路１１５において、抽出した特
徴量を例えば濃度値１．４になるように階調変換する。
ｌ３、ｘｒ３、ｙｌ３、ｙｒ３）のピクセル値の平均値
を計算し、階調変換のための濃度特徴量とする（ステッ
プＳ４０６）。ここで、領域内の中間値等を用いてもよ
い。そして、階調変換回路１１５において、抽出した特
徴量を例えば濃度値１．４になるように階調変換する。
【００４９】本実施の形態によれば、画素平均値で決ま
る座標から喉領域を抽出するため、首に窪み情報がない
場合にも、精度よく喉の領域を抽出できる効果がある。
また、首の窪み情報がある場合と、無い場合とで選択す
る座標を変更するため、窪み情報がある場合はより精度
よく、無い場合にも失敗せずに首領域を抽出できる効果
が有る。このため、より安定した階調変換のための濃度
特徴量を得ることができる効果がある。
る座標から喉領域を抽出するため、首に窪み情報がない
場合にも、精度よく喉の領域を抽出できる効果がある。
また、首の窪み情報がある場合と、無い場合とで選択す
る座標を変更するため、窪み情報がある場合はより精度
よく、無い場合にも失敗せずに首領域を抽出できる効果
が有る。このため、より安定した階調変換のための濃度
特徴量を得ることができる効果がある。
【００５０】次に、本発明による他の実施の形態として
の記憶媒体について説明する。本発明はハードウェア構
成により実現することもできるが、ＣＰＵやメモリから
なるコンピュータシステムに構成することもできる。上
記実施の形態による図１の各機能ブロックによるシステ
ムを、ＣＰＵ１０８やメインメモリ１０９等からなるコ
ンピュータシステムに構成する場合、上記メモリは本発
明による記憶媒体を構成する。この記憶媒体には、図
４、図５、図６のフローチャートを含む前述した動作を
制御するための処理手順を実行するためのプログラムが
記憶される。
の記憶媒体について説明する。本発明はハードウェア構
成により実現することもできるが、ＣＰＵやメモリから
なるコンピュータシステムに構成することもできる。上
記実施の形態による図１の各機能ブロックによるシステ
ムを、ＣＰＵ１０８やメインメモリ１０９等からなるコ
ンピュータシステムに構成する場合、上記メモリは本発
明による記憶媒体を構成する。この記憶媒体には、図
４、図５、図６のフローチャートを含む前述した動作を
制御するための処理手順を実行するためのプログラムが
記憶される。
【００５１】また、この記憶媒体としては、半導体メモ
リ、光ディスク、光磁気ディスク、磁気媒体等を用いて
よく、これらをＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッ
ピィディスク、磁気テープ、磁気カード、不揮発性メモ
リカード等に構成して用いてよい。
リ、光ディスク、光磁気ディスク、磁気媒体等を用いて
よく、これらをＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッ
ピィディスク、磁気テープ、磁気カード、不揮発性メモ
リカード等に構成して用いてよい。
【００５２】従って、この記憶媒体を図１、図２に示し
た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、上記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。
た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、上記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。
【００５３】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、上記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。
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、上記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。
【００５４】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１、９、１
７記載の発明によれば、画素平均値で決まる座標から喉
領域等の特徴を抽出する領域を抽出するため、首に窪み
情報がない場合にも精度よく喉の領域を抽出できる効果
がある。
７記載の発明によれば、画素平均値で決まる座標から喉
領域等の特徴を抽出する領域を抽出するため、首に窪み
情報がない場合にも精度よく喉の領域を抽出できる効果
がある。
【００５５】また、請求項２、１０、１８記載の発明に
よれば、画素平均値で決まる座標から喉領域を抽出する
ため、首に窪み情報がない場合にも精度よく喉領域を抽
出するため、安定した階調変換後の画像を得ることがで
きる効果がある。
よれば、画素平均値で決まる座標から喉領域を抽出する
ため、首に窪み情報がない場合にも精度よく喉領域を抽
出するため、安定した階調変換後の画像を得ることがで
きる効果がある。
【００５６】また、請求項３、１１、１９記載の発明に
よれば、首の窪み情報がある場合と、無い場合とで選択
する座標を変更するため、窪み情報がある場合にはより
精度よく、無い場合にも失敗せずに首領域を抽出できる
効果がある。
よれば、首の窪み情報がある場合と、無い場合とで選択
する座標を変更するため、窪み情報がある場合にはより
精度よく、無い場合にも失敗せずに首領域を抽出できる
効果がある。
【００５７】また、請求項４、１２、２０記載の発明に
よれば、首の窪み情報がある場合と、無い場合とで選択
する座標を変更するため、窪み情報がある場合にはより
精度よく、無い場合にも失敗せずに首領域を抽出でき、
より安定した階調変換後の画像を得ることができる効果
がある。
よれば、首の窪み情報がある場合と、無い場合とで選択
する座標を変更するため、窪み情報がある場合にはより
精度よく、無い場合にも失敗せずに首領域を抽出でき、
より安定した階調変換後の画像を得ることができる効果
がある。
【００５８】また、請求項５、１３、２１記載の発明に
平均画素値の最大値を抽出領域の起点座標とするため、
肩や頭部のように画素値の低い領域を誤抽出することな
く、窪み情報がなくとも精度よく首領域を抽出できる効
果がある。
平均画素値の最大値を抽出領域の起点座標とするため、
肩や頭部のように画素値の低い領域を誤抽出することな
く、窪み情報がなくとも精度よく首領域を抽出できる効
果がある。
【００５９】請求項６、１４、２２記載の発明によれ
ば、平均値とする場合には、窪み情報がある場合にはよ
り精度がよく、窪み情報がない場合にも領域抽出に失敗
しない効果がある。
ば、平均値とする場合には、窪み情報がある場合にはよ
り精度がよく、窪み情報がない場合にも領域抽出に失敗
しない効果がある。
【００６０】請求項７、１５、２３記載の発明によれ
ば、首の窪み情報がある場合と、無い場合とで選択する
座標を変更するため、窪み情報がある場合にはより精度
よく、無い場合にも失敗せずに首領域を抽出できる効果
がある。
ば、首の窪み情報がある場合と、無い場合とで選択する
座標を変更するため、窪み情報がある場合にはより精度
よく、無い場合にも失敗せずに首領域を抽出できる効果
がある。
【図１】本発明の実施の形態による特徴量抽出装置を用
いたデジタルＸ線撮影装置の構成を示すブロック図であ
る。
いたデジタルＸ線撮影装置の構成を示すブロック図であ
る。
【図２】第１の解析回路の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図３】第２の解析回路の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図４】画像判別処理の流れを示すフローチャートであ
る。
る。
【図５】第１の解析処理の流れを示すフローチャートで
ある。
ある。
【図６】第２の解析処理の流れを示すフローチャートで
ある。
ある。
【図７】頚椎側面図と処理済画像を示す構成図である。
【図８】頚椎側面図と処理済画像を示す構成図である。
【図９】外輪郭を示す特性図である。
【図１０】平均画素値を示す特性図である。
１０８ ＣＰＵ １０９ メインメモリ １１２ 照射野抽出回路 １１３ す抜け削除回路 １１４ 特徴量抽出回路 １１４ａ 第１の解析回路 １１４ｂ 第２の解析回路 １１４ｃ 比較回路 １１４ｄ 特徴量計算回路 １１５ 階調変換回路 ２０１ 外輪郭作成回路 ２０２ 外輪郭解析回路 ３０１ 画素平均値作成回路 ３０２ 抽出位置解析回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 1/407 Ｇ０６Ｆ 15/70 ３２０ // Ｇ０１Ｎ 23/04 Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１Ｅ Ｆターム(参考） 2G001 AA01 BA11 CA01 DA09 FA06 FA10 HA01 HA13 JA13 KA03 LA01 4C093 AA16 AA26 CA50 DA10 EB17 EE01 FD01 FD11 FD12 FD13 FF08 FF16 FF19 FF22 FF50 5B057 AA08 BA03 CA02 CA08 CA13 CB02 CB08 CB13 CC03 CH01 CH11 DA04 DA08 DB03 DB05 DB09 DC05 DC09 DC16 DC22 5C077 LL04 MM30 MP01 MP07 NN03 NP01 PP15 PP27 PP28 PP43 PP46 PP47 PP54 PP58 PP68 PQ12 PQ18 PQ20 PQ22 RR06 TT10 5L096 AA03 AA06 AA09 BA06 DA04 EA37 FA06 FA14 FA32 FA45 JA01 JA11
Claims (32)
- 【請求項１】 Ｘ線画像のす抜け領域を削除するす抜け
削除手段と、 上記す抜け削除手段です抜け領域を削除された領域から
画素平均値を計算する画素平均値作成手段と、 上記画素平均値作成手段で計算された画素平均値の値か
ら特徴を抽出する領域を解析する抽出位置解析手段とを
設けたことを特徴とする特徴量抽出装置。 - 【請求項２】 上記抽出位置解析手段で解析された上記
特徴を抽出するための領域から特徴量を抽出する特徴抽
出手段を設けたことを特徴とする請求項１記載の特徴量
抽出装置。 - 【請求項３】 上記す抜け削除手段です抜け領域を削除
された領域から外輪郭を作成する外輪郭作成手段と、 上記外輪郭作成手段で作成された外輪郭の値から特徴を
抽出する領域を解析する外輪郭解析手段と、 上記外輪郭解析手段と上記抽出位置解析手段とで抽出さ
れたそれぞれの特徴を抽出する領域の座標から最終的な
特徴を抽出する領域を解析する比較手段とを設けたこと
を特徴とする請求項１記載の特徴量抽出装置。 - 【請求項４】 上記比較手段で解析された特徴を抽出す
るための領域から特徴量を抽出する特徴抽出手段を設け
たことを特徴とする請求項３記載の特徴量抽出装置。 - 【請求項５】 上記抽出位置解析手段において、上記画
素平均値作成手段で作成された画素平均値の値のうち最
高画素値を示す座標を、上記特徴を抽出する領域とする
ことを特徴とする請求項１記載の特徴量抽出装置。 - 【請求項６】 上記比較手段において、上記外輪郭解析
手段と抽出位置解析手段とで抽出されたそれぞれの特徴
を抽出する領域の座標の平均値を、最終的な特徴を抽出
する領域とすることを特徴とする請求項３記載の特徴量
抽出装置。 - 【請求項７】 上記比較手段において、上記外輪郭解析
手段と上記抽出位置解析手段とで抽出されたそれぞれの
特徴を抽出する領域の座標の絶対値が一定値を超えた場
合に、上記抽出位置解析手段で抽出された領域を最終的
な特徴を抽出する領域とすることを特徴とする請求項３
記載の特徴量抽出装置。 - 【請求項８】 上記特徴を抽出する領域は、喉領域であ
ることを特徴とする請求項１記載の特徴量抽出装置。 - 【請求項９】 Ｘ線画像のす抜け領域を削除するす抜け
削除手順と、 上記す抜け削除手順です抜け領域を削除された領域から
画素平均値を計算する画素平均値作成手順と、 上記画素平均値作成手順で計算された画素平均値の値か
ら特徴を抽出する領域を解析する抽出位置解析手順とを
設けたことを特徴とする特徴量抽出方法。 - 【請求項１０】 上記抽出位置解析手順で解析された上
記特徴を抽出するための領域から特徴量を抽出する特徴
抽出手順を設けたことを特徴とする請求項９記載の特徴
量抽出方法。 - 【請求項１１】 上記す抜け削除手順です抜け領域を削
除された領域から外輪郭を作成する外輪郭作成手順と、 上記外輪郭作成手順で作成された外輪郭の値から特徴を
抽出する領域を解析する外輪郭解析手順と、 上記外輪郭解析手順と上記抽出位置解析手順とで抽出さ
れたそれぞれの特徴を抽出する領域の座標から最終的な
特徴を抽出する領域を解析する比較手順とを設けたこと
を特徴とする請求項９記載の特徴量抽出方法。 - 【請求項１２】 上記比較手順で解析された特徴を抽出
するための領域から特徴量を抽出する特徴抽出手順を設
けたことを特徴とする請求項１１記載の特徴量抽出方
法。 - 【請求項１３】 上記抽出位置解析手順において、上記
画素平均値作成手順で作成された画素平均値の値のうち
最高画素値を示す座標を、上記特徴を抽出する領域とす
ることを特徴とする請求項９記載の特徴量抽出方法。 - 【請求項１４】 上記比較手順において、上記外輪郭解
析手順と抽出位置解析手順とで抽出されたそれぞれの特
徴を抽出する領域の座標の平均値を、最終的な特徴を抽
出する領域とすることを特徴とする請求項１１記載の特
徴量抽出方法。 - 【請求項１５】 上記比較手順において、上記外輪郭解
析手順と上記抽出位置解析手順とで抽出されたそれぞれ
の特徴を抽出する領域の座標の絶対値が一定値を超えた
場合に、上記抽出位置解析手順で抽出された領域を最終
的な特徴を抽出する領域とすることを特徴とする請求項
１１記載の特徴量抽出方法。 - 【請求項１６】 上記特徴を抽出する領域は、喉領域で
あることを特徴とする請求項９記載の特徴量抽出方法。 - 【請求項１７】 Ｘ線画像のす抜け領域を削除するす抜
け削除処理と、 上記す抜け削除処理です抜け領域を削除された領域から
画素平均値を計算する画素平均値作成処理と、 上記画素平均値作成処理で計算された画素平均値の値か
ら特徴を抽出する領域を解析する抽出位置解析処理とを
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１８】 上記抽出位置解析処理で解析された上
記特徴を抽出するための領域から特徴量を抽出する特徴
抽出処理を上記プログラムに設けたことを特徴とする請
求項１７記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 【請求項１９】 上記す抜け削除処理です抜け領域を削
除された領域から外輪郭を作成する外輪郭作成処理と、 上記外輪郭作成処理で作成された外輪郭の値から特徴を
抽出する領域を解析する外輪郭解析処理と、 上記外輪郭解析処理と上記抽出位置解析処理とで抽出さ
れたそれぞれの特徴を抽出する領域の座標から最終的な
特徴を抽出する領域を解析する比較処理とを上記プログ
ラムに設けたことを特徴とする請求項１７記載のコンピ
ュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 【請求項２０】 上記比較処理で解析された特徴を抽出
するための領域から特徴量を抽出する特徴抽出処理を上
記プログラムに設けたことを特徴とする請求項１９記載
のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 【請求項２１】 上記抽出位置解析処理において、上記
画素平均値作成処理で作成された画素平均値の値のうち
最高画素値を示す座標を、上記特徴を抽出する領域とす
ることを特徴とする請求項１７記載のコンピュータ読み
取り可能な記憶媒体。 - 【請求項２２】 上記比較処理において、上記外輪郭解
析処理と抽出位置解析処理とで抽出されたそれぞれの特
徴を抽出する領域の座標の平均値を、最終的な特徴を抽
出する領域とすることを特徴とする請求項１９記載のコ
ンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 【請求項２３】 上記比較処理において、上記外輪郭解
析処理と上記抽出位置解析処理とで抽出されたそれぞれ
の特徴を抽出する領域の座標の絶対値が一定値を超えた
場合に、上記抽出位置解析処理で抽出された領域を最終
的な特徴を抽出する領域とすることを特徴とする請求項
１９記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 【請求項２４】 上記特徴を抽出する領域は、喉領域で
あることを特徴とする請求項１７記載のコンピュータ読
み取り可能な記憶媒体。 - 【請求項２５】 被写体領域から画素平均値を計算する
画素平均値作成手段と、 上記画素平均値作成手段で計算された画素平均値の値か
ら特徴を抽出する領域を解析する抽出位置解析手段とを
設けたことを特徴とする特徴量抽出装置。 - 【請求項２６】 上記抽出位置解析手段で解析された上
記特徴を抽出するための領域から特徴量を抽出する特徴
量抽出手段を設けたことを特徴とする請求項２５記載の
特徴量抽出装置。 - 【請求項２７】 上記被写体領域から外輪郭を作成する
外輪郭作成手段と、 上記外輪郭作成手段で作成された外輪郭の値から特徴を
抽出する領域を解析する外輪郭解析手段と、 上記外輪郭解析手段と上記抽出位置解析手段とで抽出さ
れたそれぞれの特徴を抽出する領域の座標から最終的な
特徴を抽出する領域を解析する比較手段とを設けたこと
を特徴とする請求項２５記載の特徴量抽出装置。 - 【請求項２８】 上記比較手段で解析された特徴を抽出
するための領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段を
設けたことを特徴とする請求項２７記載の特徴量抽出装
置。 - 【請求項２９】 上記抽出位置解析手段において、上記
画素平均値作成手段で作成された画素平均値の値のうち
最高画素値を示す座標を、上記特徴を抽出する領域とす
ることを特徴とする請求項２５記載の特徴量抽出装置。 - 【請求項３０】 上記比較手段において、上記外輪郭解
析手段と抽出位置解析手段とで抽出されたそれぞれの特
徴を抽出する領域の座標の平均値を、最終的な特徴を抽
出する領域とすることを特徴とする請求項２７記載の特
徴量抽出装置。 - 【請求項３１】 上記比較手段において、上記外輪郭解
析手段と上記抽出位置解析手段とで抽出されたそれぞれ
の特徴を抽出する領域の座標の絶対値が一定値を超えた
場合に、上記抽出位置解析手段で抽出された領域を最終
的な特徴を抽出する領域とすることを特徴とする請求項
２７記載の特徴量抽出装置。 - 【請求項３２】 上記特徴を抽出する領域は、喉領域で
あることを特徴とする請求項２７記載の特徴量抽出装
置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10339874A JP2000163562A (ja) | 1998-11-30 | 1998-11-30 | 特徴量抽出装置、方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
| US09/405,176 US7013035B2 (en) | 1998-09-25 | 1999-09-24 | Image processing method for setting an extraction area, and apparatus and recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10339874A JP2000163562A (ja) | 1998-11-30 | 1998-11-30 | 特徴量抽出装置、方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000163562A true JP2000163562A (ja) | 2000-06-16 |
Family
ID=18331646
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10339874A Pending JP2000163562A (ja) | 1998-09-25 | 1998-11-30 | 特徴量抽出装置、方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000163562A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US8121381B2 (en) | 2008-02-26 | 2012-02-21 | Canon Kabushiki Kaisha | X-ray image processing apparatus and method |
-
1998
- 1998-11-30 JP JP10339874A patent/JP2000163562A/ja active Pending
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