JP2000224421A - 画像処理方法および装置並びに記録媒体 - Google Patents
画像処理方法および装置並びに記録媒体Info
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- JP2000224421A JP2000224421A JP2640799A JP2640799A JP2000224421A JP 2000224421 A JP2000224421 A JP 2000224421A JP 2640799 A JP2640799 A JP 2640799A JP 2640799 A JP2640799 A JP 2640799A JP 2000224421 A JP2000224421 A JP 2000224421A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像中に含まれるノイズ成分のみを除去して
高画質の画像を再現可能な処理済み画像信号を得る。 【解決手段】 原画像信号Ｓorgに対してウェーブレッ
ト変換部５においてウェーブレット変換を施して信号Ｈ
Ｈ１，ＨＬ１，ＬＨ１，ＬＬ１を得る。ボケ信号作成部
において信号ＬＬ１のボケ信号ＬＬ１usを求め、モーフ
ォロジー処理部６において信号ＬＬ１にモーフォロジー
処理を施して信号ＬＬ１のノイズ成分を抽出する。選択
部８においてモーフォロジー処理部６におけるノイズ抽
出結果に基づいて、信号ＬＬ１とボケ信号ＬＬ１usとを
選択して処理済み信号ＬＬ１′を得る。上記処理を繰り
返して信号ＨＨ１〜ＨＨｎ，ＨＬ１〜ＨＬｎ、ＬＨ１〜
ＬＨｎおよび処理済み信号ＬＬ１′〜ＬＬｎ′を得る。
そしてこれらの信号に対して逆ウェーブレット変換を施
して処理済み画像信号Ｓprocを得る。
高画質の画像を再現可能な処理済み画像信号を得る。 【解決手段】 原画像信号Ｓorgに対してウェーブレッ
ト変換部５においてウェーブレット変換を施して信号Ｈ
Ｈ１，ＨＬ１，ＬＨ１，ＬＬ１を得る。ボケ信号作成部
において信号ＬＬ１のボケ信号ＬＬ１usを求め、モーフ
ォロジー処理部６において信号ＬＬ１にモーフォロジー
処理を施して信号ＬＬ１のノイズ成分を抽出する。選択
部８においてモーフォロジー処理部６におけるノイズ抽
出結果に基づいて、信号ＬＬ１とボケ信号ＬＬ１usとを
選択して処理済み信号ＬＬ１′を得る。上記処理を繰り
返して信号ＨＨ１〜ＨＨｎ，ＨＬ１〜ＨＬｎ、ＬＨ１〜
ＬＨｎおよび処理済み信号ＬＬ１′〜ＬＬｎ′を得る。
そしてこれらの信号に対して逆ウェーブレット変換を施
して処理済み画像信号Ｓprocを得る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像信号を多重解
像度変換して画像処理を施す画像処理方法および装置並
びに画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプ
ログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体
に関するものである。
像度変換して画像処理を施す画像処理方法および装置並
びに画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプ
ログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像を表す画像信号を得、この画像信号
に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示すること
が種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断
性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク
処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提
案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理
は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算し
たものに強調度を乗じたものを加える処理を施すもの
で、これにより画像において所定の空間周波数成分を強
調するようにしたものである。
に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示すること
が種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断
性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク
処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提
案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理
は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算し
たものに強調度を乗じたものを加える処理を施すもの
で、これにより画像において所定の空間周波数成分を強
調するようにしたものである。
【０００３】一方、上述した画像信号を処理するための
方法として、画像を複数の周波数帯域毎の多重解像度画
像に変換し、各周波数帯域の画像に対して所定の処理を
行って、再度これを逆多重解像度変換することにより、
最終的な処理済み画像を得るための多重解像度変換なる
方法が提案されている。この多重解像度変換の方法とし
てはウェーブレット変換、ラプラシアンピラミッド等の
方法が知られている。
方法として、画像を複数の周波数帯域毎の多重解像度画
像に変換し、各周波数帯域の画像に対して所定の処理を
行って、再度これを逆多重解像度変換することにより、
最終的な処理済み画像を得るための多重解像度変換なる
方法が提案されている。この多重解像度変換の方法とし
てはウェーブレット変換、ラプラシアンピラミッド等の
方法が知られている。
【０００４】ここで、ウェーブレット変換について説明
する。ウェーブレット変換は、周波数解析の方法として
近年開発されたものであり、ステレオのパターンマッチ
ング、データ圧縮等に応用がなされているものである
（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wavelets and S
ignal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14-38,OCTOBER1
991、Stephane Mallat;Zero-Crossings of a Wavelet
Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEOR
Y,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991 ）。
する。ウェーブレット変換は、周波数解析の方法として
近年開発されたものであり、ステレオのパターンマッチ
ング、データ圧縮等に応用がなされているものである
（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wavelets and S
ignal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14-38,OCTOBER1
991、Stephane Mallat;Zero-Crossings of a Wavelet
Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEOR
Y,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991 ）。
【０００５】一方、ラプラシアンピラミッドなる方法は
例えば特開平5-244508号、特開平6-96200 、特開平6-30
1766号に記載されており、このラプラシアンピラミッド
は、原画像に対してガウス関数で近似されたようなマス
クによりマスク処理を施した後、画像をサブサンプリン
グして画素数を間引いて半分にすることにより、原画像
の１／４のサイズのボケ画像を得、このボケ画像のサン
プリングされた画素に値が０の画素を補間して元の大き
さの画像に戻し、この画像に対してさらに上述したマス
クによりマスク処理を施してボケ画像を得、このボケ画
像を原画像から減算して原画像の所定の周波数帯域を表
す細部画像を得るものである。この処理を得られたボケ
画像に対して繰り返すことにより原画像の１／２2Nの大
きさのボケ画像をＮ個作成するものである。ここで、ガ
ウス関数で近似されたようなマスクによりマスク処理を
施した画像に対してサンプリングを行っているため、実
際にはガウシアンフィルタを用いているが、ラプラシア
ンフィルタをかけた場合と同様の処理済み画像が得られ
る。そしてこのように原画像サイズの画像から順に１／
２2Nの大きさの低周波数帯域の画像が得られるため、こ
の処理の結果得られた画像はラプラシアンピラミッドと
呼ばれる。
例えば特開平5-244508号、特開平6-96200 、特開平6-30
1766号に記載されており、このラプラシアンピラミッド
は、原画像に対してガウス関数で近似されたようなマス
クによりマスク処理を施した後、画像をサブサンプリン
グして画素数を間引いて半分にすることにより、原画像
の１／４のサイズのボケ画像を得、このボケ画像のサン
プリングされた画素に値が０の画素を補間して元の大き
さの画像に戻し、この画像に対してさらに上述したマス
クによりマスク処理を施してボケ画像を得、このボケ画
像を原画像から減算して原画像の所定の周波数帯域を表
す細部画像を得るものである。この処理を得られたボケ
画像に対して繰り返すことにより原画像の１／２2Nの大
きさのボケ画像をＮ個作成するものである。ここで、ガ
ウス関数で近似されたようなマスクによりマスク処理を
施した画像に対してサンプリングを行っているため、実
際にはガウシアンフィルタを用いているが、ラプラシア
ンフィルタをかけた場合と同様の処理済み画像が得られ
る。そしてこのように原画像サイズの画像から順に１／
２2Nの大きさの低周波数帯域の画像が得られるため、こ
の処理の結果得られた画像はラプラシアンピラミッドと
呼ばれる。
【０００６】なお、このラプラシアンピラミッドについ
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing”，Computer Graphics and Image Process
ing16巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation of the Difference of Low・Pa
ss Transform”IEEETrans.on Pattern Analysis andMac
hine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat
S.G.,“A Theory forMultiresolution Signal Decompos
ition ；The Wavelet Representation”IEEETrans.on P
attern Analysis and Machine Intelligence 、11巻、
７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image comp
ression by Gabor Expansion”，Optical Engineering,
30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPieter
Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image Con
trast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Processin
g(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing”，Computer Graphics and Image Process
ing16巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation of the Difference of Low・Pa
ss Transform”IEEETrans.on Pattern Analysis andMac
hine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat
S.G.,“A Theory forMultiresolution Signal Decompos
ition ；The Wavelet Representation”IEEETrans.on P
attern Analysis and Machine Intelligence 、11巻、
７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image comp
ression by Gabor Expansion”，Optical Engineering,
30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPieter
Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image Con
trast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Processin
g(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
【０００７】一方、放射線画像においては、放射線量が
少なく濃度が低い部分において、放射線の量子ノイズが
目立ってしまう。このため、放射線画像を表す画像信号
をウェーブレット変換等の手法により多重解像度変換し
て複数の周波数帯域毎の周波数帯域画像信号を得、各周
波数帯域画像信号に対してノイズを低減する処理を施す
方法が種々提案されている（特開平6-274615号、同9-21
2623号等）。
少なく濃度が低い部分において、放射線の量子ノイズが
目立ってしまう。このため、放射線画像を表す画像信号
をウェーブレット変換等の手法により多重解像度変換し
て複数の周波数帯域毎の周波数帯域画像信号を得、各周
波数帯域画像信号に対してノイズを低減する処理を施す
方法が種々提案されている（特開平6-274615号、同9-21
2623号等）。
【０００８】例えば特開平6-274615号には、スムージン
グ関数の２次導関数を基本ウェーブレット関数として、
画像信号をウェーブレット変換することにより複数の周
波数帯域毎の周波数帯域画像信号を得、各周波数帯域画
像信号に対して画像処理を施す際に、所望とする周波数
帯域よりも１段階低周波側の周波数帯域の信号値が０と
なる点を検出し、検出された０点付近が他の部分よりも
大きい値となるような強調係数を設定し、この設定され
た強調係数により所望とする周波数帯域の周波数帯域画
像信号を強調し、さらに処理が施された周波数帯域画像
信号と他の周波数帯域画像信号とを逆ウェーブレット変
換して最終的な処理済み画像信号を得るようにした方法
が提案されている。ここで、放射線画像のうち、主要被
写体はウェーブレット変換後の複数の周波数帯域の信号
のうち比較的低い周波数帯域に表現され、ノイズ成分は
比較的高い周波数帯域に表現されるものである。したが
って、複数の周波数帯域の信号のうち、低い周波数帯域
の信号の値が０となっている０点は、主要被写体と他の
部分の境目である画像信号の変曲点、すなわち主要被写
体のエッジ部分に関連した部分であり、高い周波数帯域
の信号の値が０となっている０点は、ノイズ成分に関連
した部分である可能性が高い。このため、比較的低い周
波数帯域の信号の０点付近の値が大きくなるような強調
係数を設定し、この強調係数をこの０点を求めた周波数
帯域よりも１段階高い周波数帯域の信号に乗算すること
により、この１段階高い周波数帯域の信号は、主要被写
体のエッジ部分に対応する部分が強調された信号とする
ことができ、これにより主要被写体のエッジに対応する
部分のみが強調された信号を得ることができる。
グ関数の２次導関数を基本ウェーブレット関数として、
画像信号をウェーブレット変換することにより複数の周
波数帯域毎の周波数帯域画像信号を得、各周波数帯域画
像信号に対して画像処理を施す際に、所望とする周波数
帯域よりも１段階低周波側の周波数帯域の信号値が０と
なる点を検出し、検出された０点付近が他の部分よりも
大きい値となるような強調係数を設定し、この設定され
た強調係数により所望とする周波数帯域の周波数帯域画
像信号を強調し、さらに処理が施された周波数帯域画像
信号と他の周波数帯域画像信号とを逆ウェーブレット変
換して最終的な処理済み画像信号を得るようにした方法
が提案されている。ここで、放射線画像のうち、主要被
写体はウェーブレット変換後の複数の周波数帯域の信号
のうち比較的低い周波数帯域に表現され、ノイズ成分は
比較的高い周波数帯域に表現されるものである。したが
って、複数の周波数帯域の信号のうち、低い周波数帯域
の信号の値が０となっている０点は、主要被写体と他の
部分の境目である画像信号の変曲点、すなわち主要被写
体のエッジ部分に関連した部分であり、高い周波数帯域
の信号の値が０となっている０点は、ノイズ成分に関連
した部分である可能性が高い。このため、比較的低い周
波数帯域の信号の０点付近の値が大きくなるような強調
係数を設定し、この強調係数をこの０点を求めた周波数
帯域よりも１段階高い周波数帯域の信号に乗算すること
により、この１段階高い周波数帯域の信号は、主要被写
体のエッジ部分に対応する部分が強調された信号とする
ことができ、これにより主要被写体のエッジに対応する
部分のみが強調された信号を得ることができる。
【０００９】また、特開平9-212623号には、画像信号を
ウェーブレット変換することにより複数の周波数帯域毎
の周波数帯域画像信号を得、各周波数帯域画像信号にお
いて所定の閾値以下の信号値を０とする処理を施し、処
理が施された周波数帯域画像信号を逆ウェーブレット変
換することにより最終的な処理済み画像信号を得るよう
にした方法が提案されている。この方法によれば、ノイ
ズが目立つ比較的信号値の低濃度部分の信号値が０とな
るため、画像中のノイズとみなせる低濃度部分を０とす
ることができ、これにより画像中のノイズ成分を除去す
ることができる。
ウェーブレット変換することにより複数の周波数帯域毎
の周波数帯域画像信号を得、各周波数帯域画像信号にお
いて所定の閾値以下の信号値を０とする処理を施し、処
理が施された周波数帯域画像信号を逆ウェーブレット変
換することにより最終的な処理済み画像信号を得るよう
にした方法が提案されている。この方法によれば、ノイ
ズが目立つ比較的信号値の低濃度部分の信号値が０とな
るため、画像中のノイズとみなせる低濃度部分を０とす
ることができ、これにより画像中のノイズ成分を除去す
ることができる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】上記特開平6-274615号
に記載された方法は、所望とする周波数帯域よりも１段
低周波側の周波数帯域の信号値に基づいて所望とする周
波数帯域画像信号の強調を行っているが、所望とする周
波数帯域において微小構造を有する被写体を表す信号
は、低周波帯域側の周波数帯域画像信号に反映されない
ため微小構造は強調されず、最終的に得られる処理済み
画像信号において微小構造の被写体が目立たないものと
なってしまう。
に記載された方法は、所望とする周波数帯域よりも１段
低周波側の周波数帯域の信号値に基づいて所望とする周
波数帯域画像信号の強調を行っているが、所望とする周
波数帯域において微小構造を有する被写体を表す信号
は、低周波帯域側の周波数帯域画像信号に反映されない
ため微小構造は強調されず、最終的に得られる処理済み
画像信号において微小構造の被写体が目立たないものと
なってしまう。
【００１１】また、上記特開平9-212623号に記載された
方法は、所定値以下の周波数帯域画像信号を全て０とし
てしまうため、画像中の構造物であっても信号値が所定
値以下となるとノイズとみなされて処理済み画像信号か
ら除去されてしまうこととなる。
方法は、所定値以下の周波数帯域画像信号を全て０とし
てしまうため、画像中の構造物であっても信号値が所定
値以下となるとノイズとみなされて処理済み画像信号か
ら除去されてしまうこととなる。
【００１２】本発明は上記事情に鑑みなされたものであ
り、画像中に含まれるノイズ成分のみを除去することが
できる画像処理方法および装置並びに画像処理方法をコ
ンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコ
ンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することを目的
とするものである。
り、画像中に含まれるノイズ成分のみを除去することが
できる画像処理方法および装置並びに画像処理方法をコ
ンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコ
ンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することを目的
とするものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】本発明による第１の画像
処理方法は、画像信号に対して多重解像度変換処理を施
して、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す周
波数帯域画像信号に分解する過程において得られる所定
の周波数帯域の所定周波数帯域画像信号に対してノイズ
抽出処理を施し、該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該
所定周波数帯域画像信号に対してノイズ除去処理を施し
て処理済み周波数帯域画像信号を得、該処理済み周波数
帯域画像信号に対して多重解像度変換処理を施して前記
所定周波数帯域よりも１段階低周波数帯域の周波数帯域
画像信号を得、該１段階低周波数帯域の周波数帯域画像
信号を前記所定周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽
出処理、前記ノイズ除去処理および前記多重解像度変換
処理を所望とする周波数帯域まで繰り返し行うことによ
り、各周波数帯域毎の処理済み周波数帯域画像信号を
得、前記処理済み周波数帯域画像信号に対して逆多重解
像度変換処理を施すことにより処理済み画像信号を得る
ことを特徴とするものである。
処理方法は、画像信号に対して多重解像度変換処理を施
して、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す周
波数帯域画像信号に分解する過程において得られる所定
の周波数帯域の所定周波数帯域画像信号に対してノイズ
抽出処理を施し、該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該
所定周波数帯域画像信号に対してノイズ除去処理を施し
て処理済み周波数帯域画像信号を得、該処理済み周波数
帯域画像信号に対して多重解像度変換処理を施して前記
所定周波数帯域よりも１段階低周波数帯域の周波数帯域
画像信号を得、該１段階低周波数帯域の周波数帯域画像
信号を前記所定周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽
出処理、前記ノイズ除去処理および前記多重解像度変換
処理を所望とする周波数帯域まで繰り返し行うことによ
り、各周波数帯域毎の処理済み周波数帯域画像信号を
得、前記処理済み周波数帯域画像信号に対して逆多重解
像度変換処理を施すことにより処理済み画像信号を得る
ことを特徴とするものである。
【００１４】ここで、「多重解像度変換処理」として
は、上述したウェーブレット変換、ラプラシアンピラミ
ッド等の手法を用いることができる。
は、上述したウェーブレット変換、ラプラシアンピラミ
ッド等の手法を用いることができる。
【００１５】また、「１段階低周波数帯域の周波数帯域
画像信号を前記所定周波数帯域画像信号とする前記ノイ
ズ抽出処理、前記ノイズ除去処理および前記多重解像度
変換処理を所望とする周波数帯域まで繰り返し行う」と
は、所定周波数帯域の処理済み周波数帯域画像信号に対
して多重解像度変換処理を施すことにより得られる、所
定周波数帯域よりも１段階低周波数帯域の周波数帯域画
像信号に対して、ノイズ抽出処理およびノイズ除去処理
を施して１段階低周波数帯域の処理済み周波数帯域画像
信号を得、さらにこの処理済み周波数帯域画像信号に対
する多重解像度変換処理、ノイズ抽出処理およびノイズ
除去処理を、所望とする周波数帯域まで繰り返し施して
複数の周波数帯域毎の処理済み周波数帯域画像信号を得
ることをいう。
画像信号を前記所定周波数帯域画像信号とする前記ノイ
ズ抽出処理、前記ノイズ除去処理および前記多重解像度
変換処理を所望とする周波数帯域まで繰り返し行う」と
は、所定周波数帯域の処理済み周波数帯域画像信号に対
して多重解像度変換処理を施すことにより得られる、所
定周波数帯域よりも１段階低周波数帯域の周波数帯域画
像信号に対して、ノイズ抽出処理およびノイズ除去処理
を施して１段階低周波数帯域の処理済み周波数帯域画像
信号を得、さらにこの処理済み周波数帯域画像信号に対
する多重解像度変換処理、ノイズ抽出処理およびノイズ
除去処理を、所望とする周波数帯域まで繰り返し施して
複数の周波数帯域毎の処理済み周波数帯域画像信号を得
ることをいう。
【００１６】本発明による第２の画像処理方法は、画像
信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号
を複数の周波数帯域毎の画像を表す周波数帯域画像信号
に分解し、該周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度
変換処理を施す過程において得られる所定の周波数帯域
の所定周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を施
し、該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯
域画像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周
波数帯域画像信号を得、該処理済み周波数帯域画像信号
に対して逆多重解像度変換処理を施して前記所定周波数
帯域よりも１段階高周波数帯域の周波数帯域画像信号を
得、該１段階高周波数帯域の周波数帯域画像信号を前記
所定周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽出処理、前
記ノイズ除去処理および前記逆多重解像度変換処理を最
高周波数帯域まで繰り返し行うことにより、処理済み画
像信号を得ることを特徴とするものである。
信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号
を複数の周波数帯域毎の画像を表す周波数帯域画像信号
に分解し、該周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度
変換処理を施す過程において得られる所定の周波数帯域
の所定周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を施
し、該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯
域画像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周
波数帯域画像信号を得、該処理済み周波数帯域画像信号
に対して逆多重解像度変換処理を施して前記所定周波数
帯域よりも１段階高周波数帯域の周波数帯域画像信号を
得、該１段階高周波数帯域の周波数帯域画像信号を前記
所定周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽出処理、前
記ノイズ除去処理および前記逆多重解像度変換処理を最
高周波数帯域まで繰り返し行うことにより、処理済み画
像信号を得ることを特徴とするものである。
【００１７】ここで、「１段階高周波数帯域の周波数帯
域画像信号を前記所定周波数帯域画像信号とする前記ノ
イズ抽出処理、前記ノイズ除去処理および前記逆多重解
像度変換処理を最高周波数帯域まで繰り返し行う」と
は、所定周波数帯域の処理済み周波数帯域画像信号に対
して逆多重解像度変換処理を施すことにより得られる、
所定周波数帯域よりも１段階高周波数帯域の周波数帯域
画像信号に対して、ノイズ抽出処理およびノイズ除去処
理を施して１段階高周波数帯域の処理済み周波数帯域画
像信号を得、さらにこの処理済み周波数帯域画像信号に
対する逆多重解像度変換処理、ノイズ抽出処理およびノ
イズ除去処理を、最高周波数帯域まで繰り返し施して処
理済み画像信号を得ることをいう。
域画像信号を前記所定周波数帯域画像信号とする前記ノ
イズ抽出処理、前記ノイズ除去処理および前記逆多重解
像度変換処理を最高周波数帯域まで繰り返し行う」と
は、所定周波数帯域の処理済み周波数帯域画像信号に対
して逆多重解像度変換処理を施すことにより得られる、
所定周波数帯域よりも１段階高周波数帯域の周波数帯域
画像信号に対して、ノイズ抽出処理およびノイズ除去処
理を施して１段階高周波数帯域の処理済み周波数帯域画
像信号を得、さらにこの処理済み周波数帯域画像信号に
対する逆多重解像度変換処理、ノイズ抽出処理およびノ
イズ除去処理を、最高周波数帯域まで繰り返し施して処
理済み画像信号を得ることをいう。
【００１８】本発明による第３の画像処理方法は、画像
信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号
を複数の周波数帯域毎の画像を表す周波数帯域画像信号
に分解し、前記周波数帯域画像信号のうち所定の周波数
帯域の所定周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理
を施し、該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波
数帯域画像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済
み周波数帯域画像信号を得、前記処理済み周波数帯域画
像信号および他の周波数帯域の周波数帯域画像信号に対
して逆多重解像度変換処理を施すことにより処理済み画
像信号を得ることを特徴とするものである。
信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号
を複数の周波数帯域毎の画像を表す周波数帯域画像信号
に分解し、前記周波数帯域画像信号のうち所定の周波数
帯域の所定周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理
を施し、該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波
数帯域画像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済
み周波数帯域画像信号を得、前記処理済み周波数帯域画
像信号および他の周波数帯域の周波数帯域画像信号に対
して逆多重解像度変換処理を施すことにより処理済み画
像信号を得ることを特徴とするものである。
【００１９】ここで、第３の画像処理方法における「所
定の周波数帯域」とは１つの周波数帯域のみならず複数
の周波数帯域であってもよいものである。
定の周波数帯域」とは１つの周波数帯域のみならず複数
の周波数帯域であってもよいものである。
【００２０】なお、本発明による第１から第３の画像処
理方法においては、前記ノイズ除去処理は、前記ノイズ
抽出処理の結果に基づいて、前記所定周波数帯域画像信
号におけるノイズに相当する信号値を、該所定周波数帯
域画像信号をぼかしたボケ周波数帯域画像信号の信号値
とし、ノイズ以外に相当する信号値を前記所定周波数帯
域画像信号の信号値とする処理であることが好ましい。
理方法においては、前記ノイズ除去処理は、前記ノイズ
抽出処理の結果に基づいて、前記所定周波数帯域画像信
号におけるノイズに相当する信号値を、該所定周波数帯
域画像信号をぼかしたボケ周波数帯域画像信号の信号値
とし、ノイズ以外に相当する信号値を前記所定周波数帯
域画像信号の信号値とする処理であることが好ましい。
【００２１】また、本発明による第１から第３の画像処
理方法においては、前記ノイズ抽出処理を、前記所定周
波数帯域画像信号に対して、多重構造要素Ｂi およびス
ケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことに
より行うことが好ましい。
理方法においては、前記ノイズ抽出処理を、前記所定周
波数帯域画像信号に対して、多重構造要素Ｂi およびス
ケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことに
より行うことが好ましい。
【００２２】ここで、モーフォロジー処理について説明
する。モーフォロジー（Morphology；モフォロジーまた
はモルフォロジーとも称する）処理は、特に乳癌におけ
る特徴的形態である微小石灰化像を検出するのに有効な
手法として研究されているが、対象画像としてはこのよ
うなマンモグラムにおける微小石灰化像に限るものでは
なく、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影、ノ
イズ等）の大きさや形状が予めある程度分かっているも
のについては、いかなる画像に対しても適用することが
できる。
する。モーフォロジー（Morphology；モフォロジーまた
はモルフォロジーとも称する）処理は、特に乳癌におけ
る特徴的形態である微小石灰化像を検出するのに有効な
手法として研究されているが、対象画像としてはこのよ
うなマンモグラムにおける微小石灰化像に限るものでは
なく、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影、ノ
イズ等）の大きさや形状が予めある程度分かっているも
のについては、いかなる画像に対しても適用することが
できる。
【００２３】そしてこのモーフォロジー処理は、マルチ
スケールλと構造要素（マスク）Ｂとを用いて処理を行
い、（１）石灰化像やノイズそのものの抽出に有効であ
ること、（２）複雑なバックグラウンド情報に影響され
にくいこと、（３）抽出した石灰化像がひずまないこ
と、等の特徴がある。
スケールλと構造要素（マスク）Ｂとを用いて処理を行
い、（１）石灰化像やノイズそのものの抽出に有効であ
ること、（２）複雑なバックグラウンド情報に影響され
にくいこと、（３）抽出した石灰化像がひずまないこ
と、等の特徴がある。
【００２４】すなわち、この手法は一般の微分処理に比
べて、石灰化像やノイズのサイズ・形状・濃度分布等の
幾何学的情報をよりよく保って検出することができる。
べて、石灰化像やノイズのサイズ・形状・濃度分布等の
幾何学的情報をよりよく保って検出することができる。
【００２５】（モーフォロジーの基本演算）モーフォロ
ジー処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として
展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像
を対象として説明する。
ジー処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として
展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像
を対象として説明する。
【００２６】濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ
（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここ
で、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示
した場合には輝度が高い）程大きな画像信号値となる高
輝度高信号レベルの信号とする。
（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここ
で、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示
した場合には輝度が高い）程大きな画像信号値となる高
輝度高信号レベルの信号とする。
【００２７】まず、簡単のため上記２次元の濃淡画像の
断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モーフ
ォロジー演算に用いる構造要素ｇは次式（１）に示すよ
うに、原点について対称な対称関数
断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モーフ
ォロジー演算に用いる構造要素ｇは次式（１）に示すよ
うに、原点について対称な対称関数
【００２８】
【数１】
【００２９】であり、定義域内で値が０で、その定義域
Ｇが下記式（２）であるとする。
Ｇが下記式（２）であるとする。
【００３０】
【数２】
【００３１】このとき、モーフォロジー演算の基本形は
式（３）〜（６）に示すように、非常に簡単な演算とな
る。
式（３）〜（６）に示すように、非常に簡単な演算とな
る。
【００３２】
【数３】
【００３３】すなわち、ダイレーション（dilation）処
理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じ
て決定される値であって、図１２中のマスクサイズに相
当）の幅の範囲内の最大値を探索する処理であり（図１
２（ａ）参照）、一方、エロージョン（erosion ）処理
は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の範囲内の最小値
を探索する処理である（図１２（ｂ）参照）。また、オ
ープニング（opening）処理はエロージョン処理後にダ
イレーション処理を行う処理、すなわち最小値の探索の
後に最大値を探索する処理であり、クロージング（clos
ing ）処理は、ダイレーション処理後にエロージョン処
理を行う処理、すなわち最大値の探索の後に最小値を探
索する処理に相当する。
理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じ
て決定される値であって、図１２中のマスクサイズに相
当）の幅の範囲内の最大値を探索する処理であり（図１
２（ａ）参照）、一方、エロージョン（erosion ）処理
は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の範囲内の最小値
を探索する処理である（図１２（ｂ）参照）。また、オ
ープニング（opening）処理はエロージョン処理後にダ
イレーション処理を行う処理、すなわち最小値の探索の
後に最大値を探索する処理であり、クロージング（clos
ing ）処理は、ダイレーション処理後にエロージョン処
理を行う処理、すなわち最大値の探索の後に最小値を探
索する処理に相当する。
【００３４】つまりオープニング処理は、低輝度側から
濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより
空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲
部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する
（図１２（ｃ）参照）。一方、クロージング処理は、高
輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイ
ズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動
部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くこと
に相当する（図１２（ｄ）参照）。
濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより
空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲
部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する
（図１２（ｃ）参照）。一方、クロージング処理は、高
輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイ
ズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動
部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くこと
に相当する（図１２（ｄ）参照）。
【００３５】なお、構造要素ｇが原点に対して対称では
ない場合の、式（３）に示すダイレーション演算をミン
コフスキー（Minkowski ）和、式（４）に示すエロージ
ョン演算をミンコフスキー差という。
ない場合の、式（３）に示すダイレーション演算をミン
コフスキー（Minkowski ）和、式（４）に示すエロージ
ョン演算をミンコフスキー差という。
【００３６】ここで、濃度の高いもの程大きな値となる
高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ
（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対し
て大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号
に対するダイレーション処理と高輝度高信号レベルに対
するエロージョン処理（図１２（ｂ））とは一致し、高
濃度高信号レベルの信号に対するエロージョン処理と高
輝度高信号レベルに対するダイレーション処理（図１２
（ａ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対す
るオープニング処理と高輝度高信号レベルに対するクロ
ージング処理（図１２（ｄ））とは一致し、高濃度高信
号レベルの信号に対するクロージング処理と高輝度高信
号レベルに対するオープニング処理（図１２（ｃ））と
は一致する。
高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ
（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対し
て大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号
に対するダイレーション処理と高輝度高信号レベルに対
するエロージョン処理（図１２（ｂ））とは一致し、高
濃度高信号レベルの信号に対するエロージョン処理と高
輝度高信号レベルに対するダイレーション処理（図１２
（ａ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対す
るオープニング処理と高輝度高信号レベルに対するクロ
ージング処理（図１２（ｄ））とは一致し、高濃度高信
号レベルの信号に対するクロージング処理と高輝度高信
号レベルに対するオープニング処理（図１２（ｃ））と
は一致する。
【００３７】したがって、上記モーフォロジー処理をノ
イズ抽出に適用した場合、画像信号が高輝度高信号レベ
ルの場合には、オープニング処理により画像中に含まれ
る多重構造要素よりも小さい黒色のノイズが除去される
が白色のノイズが残り、クロージング処理により画像中
に含まれる多重構造要素よりも小さい白色のノイズが除
去されるが黒色のノイズが残ることとなる。このため、
例えばオープニング処理およびクロージング処理により
得られる信号の差分信号を求めることにより、この差分
信号は画像中に含まれる多重構造要素よりも小さい黒色
および白色のノイズの部分にのみ正または負の信号値を
有するものとなる。したがって、周波数帯域画像信号に
対してモーフォロジー処理を施してオープニング処理が
施された信号およびクロージング処理が施された信号を
求め、これらの信号の差分信号を求めることにより、周
波数帯域画像信号に含まれるノイズ成分を抽出すること
ができる。
イズ抽出に適用した場合、画像信号が高輝度高信号レベ
ルの場合には、オープニング処理により画像中に含まれ
る多重構造要素よりも小さい黒色のノイズが除去される
が白色のノイズが残り、クロージング処理により画像中
に含まれる多重構造要素よりも小さい白色のノイズが除
去されるが黒色のノイズが残ることとなる。このため、
例えばオープニング処理およびクロージング処理により
得られる信号の差分信号を求めることにより、この差分
信号は画像中に含まれる多重構造要素よりも小さい黒色
および白色のノイズの部分にのみ正または負の信号値を
有するものとなる。したがって、周波数帯域画像信号に
対してモーフォロジー処理を施してオープニング処理が
施された信号およびクロージング処理が施された信号を
求め、これらの信号の差分信号を求めることにより、周
波数帯域画像信号に含まれるノイズ成分を抽出すること
ができる。
【００３８】本発明による第１の画像処理装置は、上記
本発明による第１の画像処理方法を実施するためのもの
であり、画像信号に対して多重解像度変換処理を施す多
重解像度変換処理手段と、該多重解像度変換処理手段に
おいて前記画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す
周波数帯域画像信号に分解する過程において得られる所
定の周波数帯域の所定周波数帯域画像信号に対してノイ
ズ抽出処理を施すノイズ抽出処理手段と、該ノイズ抽出
処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画像信号に対し
てノイズ除去処理を施して処理済み周波数帯域画像信号
を得るノイズ除去手段と、前記多重解像度変換処理手段
において、該処理済み周波数帯域画像信号に対して多重
解像度変換処理を施して前記所定周波数帯域よりも１段
階低周波数帯域の周波数帯域画像信号を得、前記ノイズ
抽出処理手段、前記ノイズ除去手段および前記多重解像
度変換処理手段において、前記１段階低周波数帯域の周
波数帯域画像信号を前記所定周波数帯域画像信号とする
前記ノイズ抽出処理、前記ノイズ除去処理および前記多
重解像度変換処理を所望とする周波数帯域まで繰り返し
行うことにより、各周波数帯域毎の処理済み周波数帯域
画像信号を得る制御手段と、前記処理済み周波数帯域画
像信号に対して逆多重解像度変換処理を施すことにより
処理済み画像信号を得る逆多重解像度変換処理手段とを
備えたことを特徴とするものである。
本発明による第１の画像処理方法を実施するためのもの
であり、画像信号に対して多重解像度変換処理を施す多
重解像度変換処理手段と、該多重解像度変換処理手段に
おいて前記画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す
周波数帯域画像信号に分解する過程において得られる所
定の周波数帯域の所定周波数帯域画像信号に対してノイ
ズ抽出処理を施すノイズ抽出処理手段と、該ノイズ抽出
処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画像信号に対し
てノイズ除去処理を施して処理済み周波数帯域画像信号
を得るノイズ除去手段と、前記多重解像度変換処理手段
において、該処理済み周波数帯域画像信号に対して多重
解像度変換処理を施して前記所定周波数帯域よりも１段
階低周波数帯域の周波数帯域画像信号を得、前記ノイズ
抽出処理手段、前記ノイズ除去手段および前記多重解像
度変換処理手段において、前記１段階低周波数帯域の周
波数帯域画像信号を前記所定周波数帯域画像信号とする
前記ノイズ抽出処理、前記ノイズ除去処理および前記多
重解像度変換処理を所望とする周波数帯域まで繰り返し
行うことにより、各周波数帯域毎の処理済み周波数帯域
画像信号を得る制御手段と、前記処理済み周波数帯域画
像信号に対して逆多重解像度変換処理を施すことにより
処理済み画像信号を得る逆多重解像度変換処理手段とを
備えたことを特徴とするものである。
【００３９】本発明による第２の画像処理装置は、上記
本発明による第２の画像処理方法を実施するためのもの
であり、画像信号に対して多重解像度変換処理を施し
て、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す周波
数帯域画像信号に分解する多重解像度変換処理手段と、
前記周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理
を施す逆多重解像度変換処理手段と、該逆多重解像度変
換処理手段において、前記逆多重解像度変換処理を施す
過程において得られる所定の周波数帯域の所定周波数帯
域画像信号に対してノイズ抽出処理を施すノイズ抽出処
理手段と、該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周
波数帯域画像信号に対してノイズ除去処理を施して処理
済み周波数帯域画像信号を得るノイズ除去手段と、前記
逆多重解像度変換処理手段において、前記処理済み周波
数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理を施して
前記所定周波数帯域よりも１段階高周波数帯域の周波数
帯域画像信号を得、前記ノイズ抽出処理手段、前記ノイ
ズ除去手段および前記逆多重解像度変換処理手段におい
て、前記１段階高周波数帯域の周波数帯域画像信号を前
記所定周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽出処理、
前記ノイズ除去処理および前記逆多重解像度変換処理を
最高周波数帯域まで繰り返し行うことにより、処理済み
画像信号を得る制御手段とを備えたことを特徴とするも
のである。
本発明による第２の画像処理方法を実施するためのもの
であり、画像信号に対して多重解像度変換処理を施し
て、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す周波
数帯域画像信号に分解する多重解像度変換処理手段と、
前記周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理
を施す逆多重解像度変換処理手段と、該逆多重解像度変
換処理手段において、前記逆多重解像度変換処理を施す
過程において得られる所定の周波数帯域の所定周波数帯
域画像信号に対してノイズ抽出処理を施すノイズ抽出処
理手段と、該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周
波数帯域画像信号に対してノイズ除去処理を施して処理
済み周波数帯域画像信号を得るノイズ除去手段と、前記
逆多重解像度変換処理手段において、前記処理済み周波
数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理を施して
前記所定周波数帯域よりも１段階高周波数帯域の周波数
帯域画像信号を得、前記ノイズ抽出処理手段、前記ノイ
ズ除去手段および前記逆多重解像度変換処理手段におい
て、前記１段階高周波数帯域の周波数帯域画像信号を前
記所定周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽出処理、
前記ノイズ除去処理および前記逆多重解像度変換処理を
最高周波数帯域まで繰り返し行うことにより、処理済み
画像信号を得る制御手段とを備えたことを特徴とするも
のである。
【００４０】本発明による第３の画像処理装置は、上記
本発明による第３の画像処理方法を実施するためのもの
であり、画像信号に対して多重解像度変換処理を施し
て、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す周波
数帯域画像信号に分解する多重解像度変換処理手段と、
前記周波数帯域画像信号のうち所定の周波数帯域の所定
周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を施すノイ
ズ抽出処理手段と、該ノイズ抽出処理の結果に基づいて
該所定周波数帯域画像信号に対してノイズ除去処理を施
して処理済み周波数帯域画像信号を得るノイズ除去手段
と、前記処理済み周波数帯域画像信号および他の周波数
帯域の周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処
理を施すことにより処理済み画像信号を得る逆多重解像
度変換処理手段とを備えたことを特徴とするものであ
る。
本発明による第３の画像処理方法を実施するためのもの
であり、画像信号に対して多重解像度変換処理を施し
て、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す周波
数帯域画像信号に分解する多重解像度変換処理手段と、
前記周波数帯域画像信号のうち所定の周波数帯域の所定
周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を施すノイ
ズ抽出処理手段と、該ノイズ抽出処理の結果に基づいて
該所定周波数帯域画像信号に対してノイズ除去処理を施
して処理済み周波数帯域画像信号を得るノイズ除去手段
と、前記処理済み周波数帯域画像信号および他の周波数
帯域の周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処
理を施すことにより処理済み画像信号を得る逆多重解像
度変換処理手段とを備えたことを特徴とするものであ
る。
【００４１】なお、本発明による第１から第３の画像処
理装置においては、前記ノイズ抽出処理手段は、前記ノ
イズ抽出処理を、前記所定周波数帯域画像信号に対し
て、多重構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモ
ーフォロジー演算を施すことにより行う手段であること
が好ましい。
理装置においては、前記ノイズ抽出処理手段は、前記ノ
イズ抽出処理を、前記所定周波数帯域画像信号に対し
て、多重構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモ
ーフォロジー演算を施すことにより行う手段であること
が好ましい。
【００４２】なお、本発明による第１から第３の画像処
理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム
として、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録して
提供してもよい。
理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム
として、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録して
提供してもよい。
【００４３】
【発明の効果】本発明による第１の画像処理方法および
装置によれば、画像信号を多重解像度変換する過程にお
いて得られる所定周波数帯域の所定周波数帯域画像信号
に対してノイズ抽出処理が行われる。そして、ノイズ抽
出の結果に基づいて、所定周波数帯域画像信号に対して
ノイズ除去処理が施されて処理済み周波数帯域画像信号
が得られる。そしてこの処理済み周波数帯域画像信号を
多重解像度変換し、この変換により得られる所定周波数
帯域よりも１段階低周波数帯域の周波数帯域画像信号を
得る。そして、この１段階低周波数帯域の周波数帯域画
像信号を所定周波数帯域とするノイズ抽出処理、ノイズ
除去処理および多重解像度変換処理を所望とする周波数
帯域まで繰り返し行って、各周波数帯域毎の処理済み周
波数帯域画像信号を得る。すなわち、１段階低周波数帯
域の周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理および
ノイズ除去処理を行って処理済み周波数帯域画像信号を
得、さらにこの処理済み周波数帯域画像信号に対して多
重解像度変換処理を施すことにより、さらに低周波数帯
域の周波数帯域画像信号を得る処理を、所望とする周波
数帯域まで繰り返して各周波数帯域毎の処理済み画像信
号を得る。そしてこの処理済み周波数帯域画像信号に対
して逆多重解像度変換処理を施して、最終的な処理済み
画像信号を得る。
装置によれば、画像信号を多重解像度変換する過程にお
いて得られる所定周波数帯域の所定周波数帯域画像信号
に対してノイズ抽出処理が行われる。そして、ノイズ抽
出の結果に基づいて、所定周波数帯域画像信号に対して
ノイズ除去処理が施されて処理済み周波数帯域画像信号
が得られる。そしてこの処理済み周波数帯域画像信号を
多重解像度変換し、この変換により得られる所定周波数
帯域よりも１段階低周波数帯域の周波数帯域画像信号を
得る。そして、この１段階低周波数帯域の周波数帯域画
像信号を所定周波数帯域とするノイズ抽出処理、ノイズ
除去処理および多重解像度変換処理を所望とする周波数
帯域まで繰り返し行って、各周波数帯域毎の処理済み周
波数帯域画像信号を得る。すなわち、１段階低周波数帯
域の周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理および
ノイズ除去処理を行って処理済み周波数帯域画像信号を
得、さらにこの処理済み周波数帯域画像信号に対して多
重解像度変換処理を施すことにより、さらに低周波数帯
域の周波数帯域画像信号を得る処理を、所望とする周波
数帯域まで繰り返して各周波数帯域毎の処理済み画像信
号を得る。そしてこの処理済み周波数帯域画像信号に対
して逆多重解像度変換処理を施して、最終的な処理済み
画像信号を得る。
【００４４】ここで、各周波数帯域毎の処理済み画像信
号においてはノイズ除去処理が施されているため、最終
的に得られる処理済み画像信号においても、所定周波数
帯域以下の各周波数帯域におけるノイズ成分が除去され
たものとなる。したがって、ノイズが除去された高画質
の画像を再現可能な処理済み画像信号を得ることができ
る。
号においてはノイズ除去処理が施されているため、最終
的に得られる処理済み画像信号においても、所定周波数
帯域以下の各周波数帯域におけるノイズ成分が除去され
たものとなる。したがって、ノイズが除去された高画質
の画像を再現可能な処理済み画像信号を得ることができ
る。
【００４５】また、本発明による第２の画像処理方法お
よび装置によれば、画像信号を多重解像度変換すること
により複数の周波数帯域毎の周波数帯域画像信号が得ら
れ、この周波数帯域画像信号を逆多重解像度変換する過
程において得られる所定周波数帯域の所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ抽出処理が行われる。そして、ノ
イズ抽出の結果に基づいて、所定周波数帯域画像信号に
対してノイズ除去処理が施されて処理済み周波数帯域画
像信号が得られる。そしてこの処理済み周波数帯域画像
信号を逆多重解像度変換し、この変換により得られる所
定周波数帯域よりも１段階高周波数帯域の周波数帯域画
像信号を得る。そして、この１段階高周波数帯域の周波
数帯域画像信号を所定周波数帯域とするノイズ抽出処
理、ノイズ除去処理および逆多重解像度変換処理を最終
的な周波数帯域、すなわち多重解像度変換処理が施され
た画像信号により表される最高周波数帯域まで繰り返し
行って、各周波数帯域毎の処理済み周波数帯域画像信号
を得る。すなわち、１段階高周波数帯域の周波数帯域画
像信号に対してノイズ抽出処理およびノイズ除去処理を
行って処理済み周波数帯域画像信号を得、さらにこの処
理済み周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処
理を施すことにより、さらに高周波数帯域の周波数帯域
画像信号を得る処理を、最高周波数帯域まで繰り返して
最終的暗処理済み画像信号を得る。
よび装置によれば、画像信号を多重解像度変換すること
により複数の周波数帯域毎の周波数帯域画像信号が得ら
れ、この周波数帯域画像信号を逆多重解像度変換する過
程において得られる所定周波数帯域の所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ抽出処理が行われる。そして、ノ
イズ抽出の結果に基づいて、所定周波数帯域画像信号に
対してノイズ除去処理が施されて処理済み周波数帯域画
像信号が得られる。そしてこの処理済み周波数帯域画像
信号を逆多重解像度変換し、この変換により得られる所
定周波数帯域よりも１段階高周波数帯域の周波数帯域画
像信号を得る。そして、この１段階高周波数帯域の周波
数帯域画像信号を所定周波数帯域とするノイズ抽出処
理、ノイズ除去処理および逆多重解像度変換処理を最終
的な周波数帯域、すなわち多重解像度変換処理が施され
た画像信号により表される最高周波数帯域まで繰り返し
行って、各周波数帯域毎の処理済み周波数帯域画像信号
を得る。すなわち、１段階高周波数帯域の周波数帯域画
像信号に対してノイズ抽出処理およびノイズ除去処理を
行って処理済み周波数帯域画像信号を得、さらにこの処
理済み周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処
理を施すことにより、さらに高周波数帯域の周波数帯域
画像信号を得る処理を、最高周波数帯域まで繰り返して
最終的暗処理済み画像信号を得る。
【００４６】ここで、各周波数帯域毎の処理済み画像信
号においてはノイズ除去処理が施されているため、最終
的に得られる処理済み画像信号においても、所定周波数
帯域以上の各周波数帯域におけるノイズ成分が除去され
たものとなる。したがって、ノイズが除去された高画質
の画像を再現可能な処理済み画像信号を得ることができ
る。
号においてはノイズ除去処理が施されているため、最終
的に得られる処理済み画像信号においても、所定周波数
帯域以上の各周波数帯域におけるノイズ成分が除去され
たものとなる。したがって、ノイズが除去された高画質
の画像を再現可能な処理済み画像信号を得ることができ
る。
【００４７】さらに、本発明による第３の画像処理方法
および装置によれば、画像信号を多重解像度変換して複
数の周波数帯域毎の周波数帯域画像信号を得、この周波
数帯域画像信号のうち所定周波数帯域の所定周波数帯域
画像信号に対してノイズ抽出処理が行われる。そして、
ノイズ抽出の結果に基づいて、所定周波数帯域画像信号
に対してノイズ除去処理が施されて処理済み周波数帯域
画像信号が得られる。そしてノイズ除去処理が施された
処理済み周波数帯域画像信号および他の周波数帯域画像
信号に対して逆多重解像度変換処理を施すことにより処
理済み画像信号を得る。
および装置によれば、画像信号を多重解像度変換して複
数の周波数帯域毎の周波数帯域画像信号を得、この周波
数帯域画像信号のうち所定周波数帯域の所定周波数帯域
画像信号に対してノイズ抽出処理が行われる。そして、
ノイズ抽出の結果に基づいて、所定周波数帯域画像信号
に対してノイズ除去処理が施されて処理済み周波数帯域
画像信号が得られる。そしてノイズ除去処理が施された
処理済み周波数帯域画像信号および他の周波数帯域画像
信号に対して逆多重解像度変換処理を施すことにより処
理済み画像信号を得る。
【００４８】ここで、所定周波数帯域の処理済み周波数
帯域画像信号においてはノイズ除去処理が施されている
ため、最終的に得られる処理済み画像信号においても、
所定周波数帯域のノイズ成分が除去されたものとなる。
したがって、ノイズが除去された高画質の画像を再現可
能な処理済み画像信号を得ることができる。
帯域画像信号においてはノイズ除去処理が施されている
ため、最終的に得られる処理済み画像信号においても、
所定周波数帯域のノイズ成分が除去されたものとなる。
したがって、ノイズが除去された高画質の画像を再現可
能な処理済み画像信号を得ることができる。
【００４９】また、本発明による第１から第３の画像処
理方法および装置において、ノイズ抽出処理を、所定周
波数帯域画像信号に対してモーフォロジー演算を施して
行うことにより、所望とする周波数帯域において多重構
造要素Ｂi よりも空間的に狭い範囲で変動するノイズ成
分のみに対応する画像信号だけを抽出することができ、
この抽出結果に基づいて所定周波数帯域画像信号に対し
てノイズ除去処理を施すことにより、多重構造要素より
も大きい構造要素が残りノイズのみが除去された処理済
み周波数帯域画像信号を得ることができる。
理方法および装置において、ノイズ抽出処理を、所定周
波数帯域画像信号に対してモーフォロジー演算を施して
行うことにより、所望とする周波数帯域において多重構
造要素Ｂi よりも空間的に狭い範囲で変動するノイズ成
分のみに対応する画像信号だけを抽出することができ、
この抽出結果に基づいて所定周波数帯域画像信号に対し
てノイズ除去処理を施すことにより、多重構造要素より
も大きい構造要素が残りノイズのみが除去された処理済
み周波数帯域画像信号を得ることができる。
【００５０】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
形態について説明する。
形態について説明する。
【００５１】図１は本発明の第１の実施形態による画像
処理装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示
すように本発明の第１の実施形態による画像処理装置１
は、放射線画像を表す原画像信号Ｓorgに対してウェー
ブレット変換を施すとともに、後述するようにモーフォ
ロジー処理によりノイズを抽出してノイズを除去する処
理を施すウェーブレット変換手段２と、ウェーブレット
変換手段２において得られたウェーブレット変換係数信
号に対して逆ウェーブレット変換処理を施して処理済み
画像信号Ｓprocを得る逆ウェーブレット変換手段３とを
備える。
処理装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示
すように本発明の第１の実施形態による画像処理装置１
は、放射線画像を表す原画像信号Ｓorgに対してウェー
ブレット変換を施すとともに、後述するようにモーフォ
ロジー処理によりノイズを抽出してノイズを除去する処
理を施すウェーブレット変換手段２と、ウェーブレット
変換手段２において得られたウェーブレット変換係数信
号に対して逆ウェーブレット変換処理を施して処理済み
画像信号Ｓprocを得る逆ウェーブレット変換手段３とを
備える。
【００５２】なお、本実施形態は、例えば特開昭55-124
92号や特開昭56-11395号等に記録されている蓄積性蛍光
体シートを利用した放射線画像情報記録再生システムに
おいて、蓄積性蛍光体シートに記録された人体の放射線
画像をレーザビーム走査によりデジタル画像信号として
読み取ったものを対象としている。なお、放射線画像の
読み取りは、図２に示すように、蓄積性蛍光体シート10
に対して主走査方向（横方向）にレーザビームを走査さ
せながらシート10を副走査方向（縦方向）に移動させて
シート10を２次元走査することにより行われたものであ
る。
92号や特開昭56-11395号等に記録されている蓄積性蛍光
体シートを利用した放射線画像情報記録再生システムに
おいて、蓄積性蛍光体シートに記録された人体の放射線
画像をレーザビーム走査によりデジタル画像信号として
読み取ったものを対象としている。なお、放射線画像の
読み取りは、図２に示すように、蓄積性蛍光体シート10
に対して主走査方向（横方向）にレーザビームを走査さ
せながらシート10を副走査方向（縦方向）に移動させて
シート10を２次元走査することにより行われたものであ
る。
【００５３】図３はウェーブレット変換手段２の構成を
示す概略ブロック図である。なお、本実施形態において
は、ウェーブレット変換の各係数が直交する直交ウェー
ブレット変換を行うものである。
示す概略ブロック図である。なお、本実施形態において
は、ウェーブレット変換の各係数が直交する直交ウェー
ブレット変換を行うものである。
【００５４】まず、図３に示すように原画像信号Ｓorg
に対してウェーブレット変換部５においてウェーブレッ
ト変換が施される。図４はウェーブレット変換部５にお
いて行われる処理を示すブロック図である。図４に示す
ように、原画像信号Ｓorg（信号ＬＬｋ）の主走査方向
に基本ウェーブレット関数Ｈ，Ｇによりフィルタリング
処理を行うとともに、主走査方向の画素を１画素おきに
間引き（図中↓２で表す）、主走査方向の画素数を１／
２にする。ここで、関数Ｈはハイパスフィルタであり、
関数Ｇはローパスフィルタである。さらに、この画素が
間引かれた信号のそれぞれに対して副走査方向に関数
Ｈ，Ｇによりフィルタリング処理を行うとともに、副走
査方向の画素を１画素おきに間引き、副走査方向の画素
数を１／２にして、ウェーブレット変換係数信号（以下
単に信号とすることもある）ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ１，
ＬＬ１（ＨＨｋ＋１，ＨＬｋ＋１，ＬＨｋ＋１，ＬＬｋ
＋１）を得る。ここで、信号ＬＬ１は原画像の縦横を１
／２に縮小した画像を表し、信号ＨＬ１、ＬＨ１および
ＨＨ１はそれぞれ原画像の１／２縮小画像において縦エ
ッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分の画像を表すもの
となる。
に対してウェーブレット変換部５においてウェーブレッ
ト変換が施される。図４はウェーブレット変換部５にお
いて行われる処理を示すブロック図である。図４に示す
ように、原画像信号Ｓorg（信号ＬＬｋ）の主走査方向
に基本ウェーブレット関数Ｈ，Ｇによりフィルタリング
処理を行うとともに、主走査方向の画素を１画素おきに
間引き（図中↓２で表す）、主走査方向の画素数を１／
２にする。ここで、関数Ｈはハイパスフィルタであり、
関数Ｇはローパスフィルタである。さらに、この画素が
間引かれた信号のそれぞれに対して副走査方向に関数
Ｈ，Ｇによりフィルタリング処理を行うとともに、副走
査方向の画素を１画素おきに間引き、副走査方向の画素
数を１／２にして、ウェーブレット変換係数信号（以下
単に信号とすることもある）ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ１，
ＬＬ１（ＨＨｋ＋１，ＨＬｋ＋１，ＬＨｋ＋１，ＬＬｋ
＋１）を得る。ここで、信号ＬＬ１は原画像の縦横を１
／２に縮小した画像を表し、信号ＨＬ１、ＬＨ１および
ＨＨ１はそれぞれ原画像の１／２縮小画像において縦エ
ッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分の画像を表すもの
となる。
【００５５】次に、信号ＬＬ１に対してモーフォロジー
処理部６においてモーフォロジー処理を施して、信号Ｌ
Ｌ１に含まれるノイズを抽出する。図５はモーフォロジ
ー処理によるノイズ抽出を説明するための図である。な
お、ここでは、ノイズを抽出する信号をＳとして説明す
る。まず、信号Ｓに対して下記の式（７）、（８）に示
すクロージング処理およびオープニング処理を施して、
クロージング処理信号Ｓｃｌｓおよびオープニング処理
信号Ｓｏｐｎを得る。ここで、信号Ｓが図５（ａ）に示
すプロファイルを有するものである場合、上述したよう
にクロージング処理により信号Ｓにより表される画像中
に含まれる多重構造要素よりも小さい白色のノイズが除
去され黒色のノイズが残る（図５（ｂ））。一方、オー
プニング処理により信号Ｓにより表される画像中に含ま
れる多重構造要素よりも小さい黒色のノイズが除去され
白色のノイズが残る（図５（ｃ））。したがって、クロ
ージング処理信号Ｓｃｌｓとおよびオープニング処理信
号Ｓｏｐｎとの差分信号ΔＳを求めることにより、図５
（ｄ）に示すように信号Ｓに含まれるノイズのみを表す
信号を得ることができる。そして信号ΔＳにおいて信号
値を有する部分がノイズに対応する部分であり、それ以
外の部分は原画像中に含まれる構造要素を表すものとな
る。
処理部６においてモーフォロジー処理を施して、信号Ｌ
Ｌ１に含まれるノイズを抽出する。図５はモーフォロジ
ー処理によるノイズ抽出を説明するための図である。な
お、ここでは、ノイズを抽出する信号をＳとして説明す
る。まず、信号Ｓに対して下記の式（７）、（８）に示
すクロージング処理およびオープニング処理を施して、
クロージング処理信号Ｓｃｌｓおよびオープニング処理
信号Ｓｏｐｎを得る。ここで、信号Ｓが図５（ａ）に示
すプロファイルを有するものである場合、上述したよう
にクロージング処理により信号Ｓにより表される画像中
に含まれる多重構造要素よりも小さい白色のノイズが除
去され黒色のノイズが残る（図５（ｂ））。一方、オー
プニング処理により信号Ｓにより表される画像中に含ま
れる多重構造要素よりも小さい黒色のノイズが除去され
白色のノイズが残る（図５（ｃ））。したがって、クロ
ージング処理信号Ｓｃｌｓとおよびオープニング処理信
号Ｓｏｐｎとの差分信号ΔＳを求めることにより、図５
（ｄ）に示すように信号Ｓに含まれるノイズのみを表す
信号を得ることができる。そして信号ΔＳにおいて信号
値を有する部分がノイズに対応する部分であり、それ以
外の部分は原画像中に含まれる構造要素を表すものとな
る。
【００５６】
【数４】
【００５７】一方、ウェーブレット変換部５において得
られた信号ＬＬ１（ＬＬｋ）に対してボケ信号作成部７
において信号ＬＬ１のボケ信号が作成される。図６はボ
ケ信号作成部７において行われる処理を示す概略ブロッ
ク図である。まず、信号ＬＬ１の主走査方向に基本ウェ
ーブレット関数より求められる関数Ｇによりフィルタリ
ング処理を行うとともに、主走査方向の画素を１画素お
きに間引き、主走査方向の画素数を１／２にする。さら
に、この画素が間引かれた信号に対して副走査方向に関
数Ｇによりフィルタリング処理を行うとともに、副走査
方向の画素を１画素おきに間引き、副走査方向の画素数
を１／２にして、ウェーブレット変換係数信号ＬＬ２
（ＬＬｋ＋１）を得る。ここで、信号ＬＬ２は信号ＬＬ
１により表される画像の縦横を１／２に縮小した画像、
すなわち原画像を縦横に１／４に縮小した画像を表す。
そして、信号ＬＬ２の主副両走査方向に対して画素間に
１画素分の間隔をあける処理を行うとともに（図中↑２
で表す）、関数Ｇに対応する逆ウェーブレット変換関数
Ｇ′によりフィルタリング処理を主副両方向に施して、
信号ＬＬ１により表される画像よりもボケた画像を表す
ボケ信号ＬＬ１us（ＬＬｋus）を得る。このボケ信号Ｌ
Ｌ１usは信号ＬＬ１におけるノイズが除去されたものと
なっている。なお、ボケ信号作成部７においては画素を
間引くことなく関数Ｇ′によりフィルタリング処理を施
すことによっても信号ＬＬ１のボケ信号ＬＬ１usを得る
ことができる。
られた信号ＬＬ１（ＬＬｋ）に対してボケ信号作成部７
において信号ＬＬ１のボケ信号が作成される。図６はボ
ケ信号作成部７において行われる処理を示す概略ブロッ
ク図である。まず、信号ＬＬ１の主走査方向に基本ウェ
ーブレット関数より求められる関数Ｇによりフィルタリ
ング処理を行うとともに、主走査方向の画素を１画素お
きに間引き、主走査方向の画素数を１／２にする。さら
に、この画素が間引かれた信号に対して副走査方向に関
数Ｇによりフィルタリング処理を行うとともに、副走査
方向の画素を１画素おきに間引き、副走査方向の画素数
を１／２にして、ウェーブレット変換係数信号ＬＬ２
（ＬＬｋ＋１）を得る。ここで、信号ＬＬ２は信号ＬＬ
１により表される画像の縦横を１／２に縮小した画像、
すなわち原画像を縦横に１／４に縮小した画像を表す。
そして、信号ＬＬ２の主副両走査方向に対して画素間に
１画素分の間隔をあける処理を行うとともに（図中↑２
で表す）、関数Ｇに対応する逆ウェーブレット変換関数
Ｇ′によりフィルタリング処理を主副両方向に施して、
信号ＬＬ１により表される画像よりもボケた画像を表す
ボケ信号ＬＬ１us（ＬＬｋus）を得る。このボケ信号Ｌ
Ｌ１usは信号ＬＬ１におけるノイズが除去されたものと
なっている。なお、ボケ信号作成部７においては画素を
間引くことなく関数Ｇ′によりフィルタリング処理を施
すことによっても信号ＬＬ１のボケ信号ＬＬ１usを得る
ことができる。
【００５８】そして、選択部８においてモーフォロジー
処理部６におけるノイズ抽出結果に基づいてノイズ除去
処理を施して処理済み信号ＬＬ１′を得る。このノイズ
除去処理は、モーフォロジー処理部６において得られた
差分信号ΔＳにおいて信号値を有する画素についてはノ
イズが除去されたボケ信号ＬＬ１usの信号値を選択し、
その他の画素については信号ＬＬ１の信号値を選択する
ことにより行うものである。
処理部６におけるノイズ抽出結果に基づいてノイズ除去
処理を施して処理済み信号ＬＬ１′を得る。このノイズ
除去処理は、モーフォロジー処理部６において得られた
差分信号ΔＳにおいて信号値を有する画素についてはノ
イズが除去されたボケ信号ＬＬ１usの信号値を選択し、
その他の画素については信号ＬＬ１の信号値を選択する
ことにより行うものである。
【００５９】そしてこのようにして得られた処理済み信
号ＬＬ１′に対してさらにウェーブレット変換部５にお
いてウェーブレット変換が施されて、信号ＨＨ２，ＨＬ
２，ＬＨ２，ＬＬ２が得られる。ここで、信号ＬＬ２は
原画像の縦横を１／４に縮小した画像を表し、信号ＨＬ
２、ＬＨ２およびＨＨ２はそれぞれ原画像の１／４縮小
画像において縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分
の画像を表すものとなる。
号ＬＬ１′に対してさらにウェーブレット変換部５にお
いてウェーブレット変換が施されて、信号ＨＨ２，ＨＬ
２，ＬＨ２，ＬＬ２が得られる。ここで、信号ＬＬ２は
原画像の縦横を１／４に縮小した画像を表し、信号ＨＬ
２、ＬＨ２およびＨＨ２はそれぞれ原画像の１／４縮小
画像において縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分
の画像を表すものとなる。
【００６０】次に、信号ＬＬ２に対して上記と同様にモ
ーフォロジー処理部６においてノイズが抽出され、ボケ
信号作成部７において信号ＬＬ２のボケ信号ＬＬ２usが
算出され、さらに選択部８においてモーフォロジー処理
部６におけるノイズ抽出結果に基づいてノイズ除去処理
が行われて処理済み信号ＬＬ２′が得られる。
ーフォロジー処理部６においてノイズが抽出され、ボケ
信号作成部７において信号ＬＬ２のボケ信号ＬＬ２usが
算出され、さらに選択部８においてモーフォロジー処理
部６におけるノイズ抽出結果に基づいてノイズ除去処理
が行われて処理済み信号ＬＬ２′が得られる。
【００６１】以下、上記と同様にして、各周波数帯域に
おいて得られる処理済み信号ＬＬｋ′に対するウェーブ
レット変換、ノイズ除去処理をｎ回繰り返すことにより
ウェーブレット変換係数信号ＨＨ１〜ＨＨｎ、ＨＬ１〜
ＨＬｎ、ＬＨ１〜ＬＨｎおよび処理済み信号ＬＬ１′〜
ＬＬｎ′を得る。ここで、ｎ回目のウェーブレット変換
により得られるウェーブレット変換係数信号ＨＨｎ，Ｈ
Ｌｎ，ＬＨｎおよび処理済み信号ＬＬｎ′は、原画像信
号Ｓorgと比較して主副各方向の画素数が(1/2）n とな
っているため、各ウェーブレット変換係数信号はｎが大
きいほど周波数帯域が低く、原画像データの周波数成分
のうち低周波数成分を表すデータとなる。したがって、
ウェーブレット変換係数信号ＨＨｋ（ｋ＝０〜ｎ、以下
同様）は、原画像信号Ｓorgの主副両方向の周波数の変
化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号とな
る。またウェーブレット変換係数信号ＨＬｋは原画像信
号Ｓorgの主走査方向の周波数の変化を表すものであ
り、ｋが大きいほど低周波信号となる。さらにウェーブ
レット変換係数信号ＬＨｋは原画像信号Ｓorg の副走査
方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど
低周波信号となる。
おいて得られる処理済み信号ＬＬｋ′に対するウェーブ
レット変換、ノイズ除去処理をｎ回繰り返すことにより
ウェーブレット変換係数信号ＨＨ１〜ＨＨｎ、ＨＬ１〜
ＨＬｎ、ＬＨ１〜ＬＨｎおよび処理済み信号ＬＬ１′〜
ＬＬｎ′を得る。ここで、ｎ回目のウェーブレット変換
により得られるウェーブレット変換係数信号ＨＨｎ，Ｈ
Ｌｎ，ＬＨｎおよび処理済み信号ＬＬｎ′は、原画像信
号Ｓorgと比較して主副各方向の画素数が(1/2）n とな
っているため、各ウェーブレット変換係数信号はｎが大
きいほど周波数帯域が低く、原画像データの周波数成分
のうち低周波数成分を表すデータとなる。したがって、
ウェーブレット変換係数信号ＨＨｋ（ｋ＝０〜ｎ、以下
同様）は、原画像信号Ｓorgの主副両方向の周波数の変
化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号とな
る。またウェーブレット変換係数信号ＨＬｋは原画像信
号Ｓorgの主走査方向の周波数の変化を表すものであ
り、ｋが大きいほど低周波信号となる。さらにウェーブ
レット変換係数信号ＬＨｋは原画像信号Ｓorg の副走査
方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど
低周波信号となる。
【００６２】ここで、図７にウェーブレット変換係数信
号を複数の周波数帯域毎に示す。なお、図７においては
便宜上２回目のウェーブレット変換を行った状態までを
表すものとする。なお、図７において処理済み信号ＬＬ
２′は原画像を主副各方向が１／４に縮小した画像に対
してノイズ除去処理を施したものとなっている。
号を複数の周波数帯域毎に示す。なお、図７においては
便宜上２回目のウェーブレット変換を行った状態までを
表すものとする。なお、図７において処理済み信号ＬＬ
２′は原画像を主副各方向が１／４に縮小した画像に対
してノイズ除去処理を施したものとなっている。
【００６３】次いで、上記のようにして得られたウェー
ブレット変換係数信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋおよび処
理済み信号ＬＬｋ′に対して逆ウェーブレット変換を施
す。図８は、逆ウェーブレット変換手段３の構成を示す
概略ブロック図である。図８に示すように、最低周波数
帯域のウェーブレット変換係数信号ＨＨｎ，ＨＬｎ，Ｌ
Ｈｎおよび処理済み信号ＬＬｎ′に対して逆ウェーブレ
ット変換部９において逆ウェーブレット変換を施して処
理済み信号ＬＬｎ−１′を得る。図９は逆ウェーブレッ
ト変換部９において行われる処理を示すブロック図であ
る。図９に示すように信号ＬＬｎ′（ＬＬｋ′）および
信号ＬＨｎ（ＬＨｋ）の副走査方向に対して画素間に１
画素分の間隔をあける処理を行うとともに（図中↑２で
表す）、関数Ｇ，Ｈに対応する逆ウェーブレット変換関
数Ｇ′，Ｈ′によりフィルタリング処理を副走査方向に
施してこれらを加算し、さらに加算により得られた信号
（第１の加算信号とする）の主走査方向に対して画素間
に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数
Ｇ′によりフィルタリング処理を主走査方向に施して第
１の信号を得る。一方、信号ＨＬｎ（ＨＬｋ）および信
号ＨＨｎ（ＨＨｋ）の副走査方向に対して画素間に１画
素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｇ′，
Ｈ′によりフィルタリング処理を副走査方向に施してこ
れらを加算し、さらに加算により得られた信号（第２の
加算信号とする）の主走査方向に対して画素間に１画素
分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｈ′により
フィルタリング処理を主走査方向に施して第２の信号を
得る。そして第１および第２の信号を加算して処理済み
信号ＬＬｎ−１′（ＬＬｋ−１′）を得る。
ブレット変換係数信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋおよび処
理済み信号ＬＬｋ′に対して逆ウェーブレット変換を施
す。図８は、逆ウェーブレット変換手段３の構成を示す
概略ブロック図である。図８に示すように、最低周波数
帯域のウェーブレット変換係数信号ＨＨｎ，ＨＬｎ，Ｌ
Ｈｎおよび処理済み信号ＬＬｎ′に対して逆ウェーブレ
ット変換部９において逆ウェーブレット変換を施して処
理済み信号ＬＬｎ−１′を得る。図９は逆ウェーブレッ
ト変換部９において行われる処理を示すブロック図であ
る。図９に示すように信号ＬＬｎ′（ＬＬｋ′）および
信号ＬＨｎ（ＬＨｋ）の副走査方向に対して画素間に１
画素分の間隔をあける処理を行うとともに（図中↑２で
表す）、関数Ｇ，Ｈに対応する逆ウェーブレット変換関
数Ｇ′，Ｈ′によりフィルタリング処理を副走査方向に
施してこれらを加算し、さらに加算により得られた信号
（第１の加算信号とする）の主走査方向に対して画素間
に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数
Ｇ′によりフィルタリング処理を主走査方向に施して第
１の信号を得る。一方、信号ＨＬｎ（ＨＬｋ）および信
号ＨＨｎ（ＨＨｋ）の副走査方向に対して画素間に１画
素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｇ′，
Ｈ′によりフィルタリング処理を副走査方向に施してこ
れらを加算し、さらに加算により得られた信号（第２の
加算信号とする）の主走査方向に対して画素間に１画素
分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｈ′により
フィルタリング処理を主走査方向に施して第２の信号を
得る。そして第１および第２の信号を加算して処理済み
信号ＬＬｎ−１′（ＬＬｋ−１′）を得る。
【００６４】次に、信号ＨＨｎ−１，ＨＬｎ−１，ＬＨ
ｎ−１および処理済み信号ＬＬｎ−１′に対して上記と
同様に逆ウェーブレット変換部９において逆ウェーブレ
ット変換を行って、処理済み信号ＬＬｎ−２′を得る。
そして、以下上記と同様にして逆ウェーブレット変換を
最高周波数帯域まで繰り返すことにより処理済み画像信
号Ｓprocが得られる。
ｎ−１および処理済み信号ＬＬｎ−１′に対して上記と
同様に逆ウェーブレット変換部９において逆ウェーブレ
ット変換を行って、処理済み信号ＬＬｎ−２′を得る。
そして、以下上記と同様にして逆ウェーブレット変換を
最高周波数帯域まで繰り返すことにより処理済み画像信
号Ｓprocが得られる。
【００６５】ここで、各周波数帯域において得られる処
理済み信号ＬＬｋ′はノイズ除去処理が施されているた
め、最終的に得られる処理済み画像信号Ｓprocにおいて
も、各周波数帯域におけるノイズ成分が除去されたもの
となる。したがって、ノイズが除去された高画質の画像
を再現可能な処理済み画像信号Ｓprocを得ることができ
る。また、信号ＬＬｋに対してモーフォロジー処理を施
すことによりノイズを抽出しているため、多重構造要素
Ｂi よりも空間的に狭い範囲で変動するノイズ成分のみ
に対応する信号だけを抽出することができ、この抽出結
果に基づいて信号ＬＬｋに対してノイズ除去処理を施す
ことにより、画像中に含まれるノイズよりも大きい構造
要素が残りノイズのみが除去された処理済み画像信号Ｓ
procを得ることができる。
理済み信号ＬＬｋ′はノイズ除去処理が施されているた
め、最終的に得られる処理済み画像信号Ｓprocにおいて
も、各周波数帯域におけるノイズ成分が除去されたもの
となる。したがって、ノイズが除去された高画質の画像
を再現可能な処理済み画像信号Ｓprocを得ることができ
る。また、信号ＬＬｋに対してモーフォロジー処理を施
すことによりノイズを抽出しているため、多重構造要素
Ｂi よりも空間的に狭い範囲で変動するノイズ成分のみ
に対応する信号だけを抽出することができ、この抽出結
果に基づいて信号ＬＬｋに対してノイズ除去処理を施す
ことにより、画像中に含まれるノイズよりも大きい構造
要素が残りノイズのみが除去された処理済み画像信号Ｓ
procを得ることができる。
【００６６】なお、上記第１の実施形態においては信号
ＬＬ１以下の周波数帯域の信号ＬＬｋに対してノイズ除
去処理を施しているが、これに限定されるものではな
く、所望とする周波数帯域以下の信号ＬＬｋに対してノ
イズ除去処理を施すようにしてもよい。
ＬＬ１以下の周波数帯域の信号ＬＬｋに対してノイズ除
去処理を施しているが、これに限定されるものではな
く、所望とする周波数帯域以下の信号ＬＬｋに対してノ
イズ除去処理を施すようにしてもよい。
【００６７】次いで、本発明の第２の実施形態について
説明する。第２の実施形態においては図１に示す画像処
理装置１のウェーブレット変換手段２においてノイズ除
去処理を行うことなくウェーブレット変換を行ってウェ
ーブレット変換係数信号を得、逆ウェーブレット変換手
段２において逆ウェーブレット変換を行う段階において
ノイズ除去処理を行うものである。図１０は第２の実施
形態におけるウェーブレット変換手段２の構成を示す概
略ブロック図である。図１０に示すように原画像信号Ｓ
orgに対してウェーブレット変換部１５においてウェー
ブレット変換が施されてウェーブレット変換係数信号Ｈ
Ｈ１，ＨＬ１，ＬＨ１，ＬＬ１を得る。ここで、信号Ｌ
Ｌ１は原画像の縦横を１／２に縮小した画像を表し、信
号ＨＬ１、ＬＨ１およびＨＨ１はそれぞれ原画像の１／
２縮小画像において縦エッジ、横エッジおよび斜めエッ
ジ成分の画像を表すものとなる。なお、ウェーブレット
変換部１５において行われる処理は図４に示す処理と同
一であるため詳細な説明は省略する。
説明する。第２の実施形態においては図１に示す画像処
理装置１のウェーブレット変換手段２においてノイズ除
去処理を行うことなくウェーブレット変換を行ってウェ
ーブレット変換係数信号を得、逆ウェーブレット変換手
段２において逆ウェーブレット変換を行う段階において
ノイズ除去処理を行うものである。図１０は第２の実施
形態におけるウェーブレット変換手段２の構成を示す概
略ブロック図である。図１０に示すように原画像信号Ｓ
orgに対してウェーブレット変換部１５においてウェー
ブレット変換が施されてウェーブレット変換係数信号Ｈ
Ｈ１，ＨＬ１，ＬＨ１，ＬＬ１を得る。ここで、信号Ｌ
Ｌ１は原画像の縦横を１／２に縮小した画像を表し、信
号ＨＬ１、ＬＨ１およびＨＨ１はそれぞれ原画像の１／
２縮小画像において縦エッジ、横エッジおよび斜めエッ
ジ成分の画像を表すものとなる。なお、ウェーブレット
変換部１５において行われる処理は図４に示す処理と同
一であるため詳細な説明は省略する。
【００６８】そして信号ＬＬ１に対してウェーブレット
変換部１５においてさらにウェーブレット変換が施され
て、信号ＨＨ２，ＨＬ２，ＬＨ２，ＬＬ２が得られる。
ここで、信号ＬＬ２は原画像の縦横を１／４に縮小した
画像を表し、信号ＨＬ２、ＬＨ２およびＨＨ２はそれぞ
れ原画像の１／４縮小画像において縦エッジ、横エッジ
および斜めエッジ成分の画像を表すものとなる。さら
に、上記と同様に信号ＬＬｋに対するウェーブレット変
換を繰り返すことにより、ウェーブレット変換係数信号
ＨＨ１〜ＨＨｎ、ＨＬ１〜ＨＬｎ、ＬＨ１〜ＬＨｎ、Ｌ
Ｌ１〜ＬＬｎを得る。
変換部１５においてさらにウェーブレット変換が施され
て、信号ＨＨ２，ＨＬ２，ＬＨ２，ＬＬ２が得られる。
ここで、信号ＬＬ２は原画像の縦横を１／４に縮小した
画像を表し、信号ＨＬ２、ＬＨ２およびＨＨ２はそれぞ
れ原画像の１／４縮小画像において縦エッジ、横エッジ
および斜めエッジ成分の画像を表すものとなる。さら
に、上記と同様に信号ＬＬｋに対するウェーブレット変
換を繰り返すことにより、ウェーブレット変換係数信号
ＨＨ１〜ＨＨｎ、ＨＬ１〜ＨＬｎ、ＬＨ１〜ＬＨｎ、Ｌ
Ｌ１〜ＬＬｎを得る。
【００６９】次いで、上記のようにして得られたウェー
ブレット変換係数信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋ，ＬＬｋ
（ｋ＝１〜ｎ）に対して逆ウェーブレット変換を施す。
図１１は、第２の実施形態における逆ウェーブレット変
換手段３の構成を示す概略ブロック図である。図１１に
示すように、最低周波数帯域のウェーブレット変換係数
信号ＨＨｎ，ＨＬｎ，ＬＨｎ，ＬＬｎに対して逆ウェー
ブレット変換部１９において逆ウェーブレット変換を施
して信号ＬＬｎ−１を得る。なお、逆ウェーブレット変
換部１９において行われる処理は図９に示す処理と同一
であるため詳細な説明は省略する。次に、ボケ信号作成
部１７において、ウェーブレット変換係数信号ＬＬｎに
基づいて信号ＬＬｎ−１のボケ信号ＬＬｎ−１usが作成
される。このボケ信号ＬＬｎ−１usは信号ＬＬｎ−１に
おけるノイズが除去されたものとなっている。なお、ボ
ケ信号作成部１７において行われる処理は図６に示す処
理における信号ＬＬｋ＋１からボケ信号ＬＬｋusを求め
る処理と同一であるため詳細な説明は省略する。
ブレット変換係数信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋ，ＬＬｋ
（ｋ＝１〜ｎ）に対して逆ウェーブレット変換を施す。
図１１は、第２の実施形態における逆ウェーブレット変
換手段３の構成を示す概略ブロック図である。図１１に
示すように、最低周波数帯域のウェーブレット変換係数
信号ＨＨｎ，ＨＬｎ，ＬＨｎ，ＬＬｎに対して逆ウェー
ブレット変換部１９において逆ウェーブレット変換を施
して信号ＬＬｎ−１を得る。なお、逆ウェーブレット変
換部１９において行われる処理は図９に示す処理と同一
であるため詳細な説明は省略する。次に、ボケ信号作成
部１７において、ウェーブレット変換係数信号ＬＬｎに
基づいて信号ＬＬｎ−１のボケ信号ＬＬｎ−１usが作成
される。このボケ信号ＬＬｎ−１usは信号ＬＬｎ−１に
おけるノイズが除去されたものとなっている。なお、ボ
ケ信号作成部１７において行われる処理は図６に示す処
理における信号ＬＬｋ＋１からボケ信号ＬＬｋusを求め
る処理と同一であるため詳細な説明は省略する。
【００７０】一方、信号ＬＬｎ−１に対してモーフォロ
ジー処理部１６においてモーフォロジー処理を施して、
信号ＬＬｎ−１に含まれるノイズを抽出する。このモー
フォロジー処理部１６におけるノイズ抽出処理は上記第
１の実施形態におけるモーフォロジー処理部６における
処理と同一であるため詳細な説明は省略する。そして、
選択部１８においてモーフォロジー処理部１６における
ノイズ抽出結果に基づいてノイズ除去処理を施して処理
済み信号ＬＬｎ−１′を得る。このノイズ除去処理は、
上記第１の実施形態における選択部１８における処理と
同一であるため詳細な説明は省略する。
ジー処理部１６においてモーフォロジー処理を施して、
信号ＬＬｎ−１に含まれるノイズを抽出する。このモー
フォロジー処理部１６におけるノイズ抽出処理は上記第
１の実施形態におけるモーフォロジー処理部６における
処理と同一であるため詳細な説明は省略する。そして、
選択部１８においてモーフォロジー処理部１６における
ノイズ抽出結果に基づいてノイズ除去処理を施して処理
済み信号ＬＬｎ−１′を得る。このノイズ除去処理は、
上記第１の実施形態における選択部１８における処理と
同一であるため詳細な説明は省略する。
【００７１】そしてこのようにして得られた処理済み信
号ＬＬｎ−１′および最低周波数帯域域の１段高周波数
帯域側のウェーブレット変換係数信号ＨＨｎ−１，ＨＬ
ｎ−１，ＬＨｎ−１に対して逆ウェーブレット変換を施
して信号ＬＬｎ−２″を得る。ここで、信号ＬＬｎ−
２″は信号ＬＬ２のノイズが除去された信号となってい
る。そして、このようにして得られた信号ＬＬｎ−２″
に対して上記と同様にモーフォロジー処理部１６におい
てノイズが抽出され、ボケ信号作成部１７において信号
ＬＬｎ−２″のボケ信号ＬＬｎ−２usが算出され、さら
に選択部１８においてモーフォロジー処理部１６におけ
るノイズ抽出結果に基づいてノイズ除去処理が行われて
処理済み信号ＬＬｎ−２′が得られる。
号ＬＬｎ−１′および最低周波数帯域域の１段高周波数
帯域側のウェーブレット変換係数信号ＨＨｎ−１，ＨＬ
ｎ−１，ＬＨｎ−１に対して逆ウェーブレット変換を施
して信号ＬＬｎ−２″を得る。ここで、信号ＬＬｎ−
２″は信号ＬＬ２のノイズが除去された信号となってい
る。そして、このようにして得られた信号ＬＬｎ−２″
に対して上記と同様にモーフォロジー処理部１６におい
てノイズが抽出され、ボケ信号作成部１７において信号
ＬＬｎ−２″のボケ信号ＬＬｎ−２usが算出され、さら
に選択部１８においてモーフォロジー処理部１６におけ
るノイズ抽出結果に基づいてノイズ除去処理が行われて
処理済み信号ＬＬｎ−２′が得られる。
【００７２】以下、上記と同様にして処理済み信号ＬＬ
ｋ′およびウェーブレット変換係数信号ＨＨｋ，ＨＬ
ｋ，ＬＨｋに対する逆ウェーブレット変換およびノイズ
除去処理が最高周波数帯域の信号ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ
１および処理済み信号ＬＬ１′まで行われ、さらにこれ
らの信号ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ１，ＬＬ１′に対して逆
ウェーブレット変換を施して処理済み画像信号Ｓprocが
得られる。
ｋ′およびウェーブレット変換係数信号ＨＨｋ，ＨＬ
ｋ，ＬＨｋに対する逆ウェーブレット変換およびノイズ
除去処理が最高周波数帯域の信号ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ
１および処理済み信号ＬＬ１′まで行われ、さらにこれ
らの信号ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ１，ＬＬ１′に対して逆
ウェーブレット変換を施して処理済み画像信号Ｓprocが
得られる。
【００７３】ここで、逆ウェーブレット変換およびノイ
ズ除去処理により得られる各周波数帯域の処理済み信号
ＬＬｋ′はノイズ除去処理が施されているため、最終的
に得られる処理済み画像信号Ｓprocにおいても、各周波
数帯域におけるノイズ成分が除去されたものとなる。し
たがって、ノイズが除去された高画質の画像を再現可能
な処理済み画像信号Ｓprocを得ることができる。また、
信号ＬＬｋに対してモーフォロジー処理を施すことによ
りノイズを抽出しているため、多重構造要素Ｂi よりも
空間的に狭い範囲で変動するノイズ成分にのみ対応する
信号だけを抽出することができ、この抽出結果に基づい
て信号ＬＬｋに対してノイズ除去処理を施すことによ
り、画像中に含まれるノイズよりも大きい構造要素が残
りノイズのみが除去された処理済み画像信号Ｓprocを得
ることができる。
ズ除去処理により得られる各周波数帯域の処理済み信号
ＬＬｋ′はノイズ除去処理が施されているため、最終的
に得られる処理済み画像信号Ｓprocにおいても、各周波
数帯域におけるノイズ成分が除去されたものとなる。し
たがって、ノイズが除去された高画質の画像を再現可能
な処理済み画像信号Ｓprocを得ることができる。また、
信号ＬＬｋに対してモーフォロジー処理を施すことによ
りノイズを抽出しているため、多重構造要素Ｂi よりも
空間的に狭い範囲で変動するノイズ成分にのみ対応する
信号だけを抽出することができ、この抽出結果に基づい
て信号ＬＬｋに対してノイズ除去処理を施すことによ
り、画像中に含まれるノイズよりも大きい構造要素が残
りノイズのみが除去された処理済み画像信号Ｓprocを得
ることができる。
【００７４】なお、上記第２の実施形態においては最低
周波数帯域以上の周波数帯域の信号ＬＬｋに対してノイ
ズ除去処理を施しているが、これに限定されるものでは
なく、所望とする周波数帯域以上の信号ＬＬｋに対して
ノイズ除去処理を施すようにしてもよい。
周波数帯域以上の周波数帯域の信号ＬＬｋに対してノイ
ズ除去処理を施しているが、これに限定されるものでは
なく、所望とする周波数帯域以上の信号ＬＬｋに対して
ノイズ除去処理を施すようにしてもよい。
【００７５】次いで、本発明の第３の実施形態について
説明する。第３の実施形態においては、上記第２の実施
形態と同様に原画像信号Ｓorgに対してウェーブレット
変換を施してウェーブレット変換係数信号ＨＨ１〜ＨＨ
ｎ、ＨＬ１〜ＨＬｎ、ＬＨ１〜ＬＨｎ、ＬＬ１〜ＬＬｎ
を得、所望とする周波数帯域の信号ＬＬ１〜ＬＬｎに対
してのみ上記ノイズ除去処理を施して処理済み信号ＬＬ
ｉ′（ｉは所望とする周波数帯域に対応する）を得、処
理済み信号ＬＬｉ′およびノイズ除去処理を施さなかっ
た信号ＬＬｋに基づいて、信号ＨＨ１〜ＨＨｎ、ＨＬ１
〜ＨＬｎ、ＬＨ１〜ＬＨｎとともに逆ウェーブレット変
換を施して処理済み画像信号Ｓprocを得るものである。
このように、ウェーブレット変換により得られる信号Ｌ
Ｌ１〜ＬＬｎのうち所望とする周波数帯域の信号に対し
てのみノイズ抽出処理を施すことによっても、所望とす
る周波数帯域のノイズが除去された高画質の画像を再現
可能な処理済み画像信号Ｓprocを得ることができる。
説明する。第３の実施形態においては、上記第２の実施
形態と同様に原画像信号Ｓorgに対してウェーブレット
変換を施してウェーブレット変換係数信号ＨＨ１〜ＨＨ
ｎ、ＨＬ１〜ＨＬｎ、ＬＨ１〜ＬＨｎ、ＬＬ１〜ＬＬｎ
を得、所望とする周波数帯域の信号ＬＬ１〜ＬＬｎに対
してのみ上記ノイズ除去処理を施して処理済み信号ＬＬ
ｉ′（ｉは所望とする周波数帯域に対応する）を得、処
理済み信号ＬＬｉ′およびノイズ除去処理を施さなかっ
た信号ＬＬｋに基づいて、信号ＨＨ１〜ＨＨｎ、ＨＬ１
〜ＨＬｎ、ＬＨ１〜ＬＨｎとともに逆ウェーブレット変
換を施して処理済み画像信号Ｓprocを得るものである。
このように、ウェーブレット変換により得られる信号Ｌ
Ｌ１〜ＬＬｎのうち所望とする周波数帯域の信号に対し
てのみノイズ抽出処理を施すことによっても、所望とす
る周波数帯域のノイズが除去された高画質の画像を再現
可能な処理済み画像信号Ｓprocを得ることができる。
【００７６】なお、上記第１から第３の実施形態におい
ては、選択部８，１８においてモーフォロジー処理部
６，１６におけるノイズ抽出結果に基づいて、信号ＬＬ
ｋおよびボケ信号ＬＬｋusを選択して処理済み信号ＬＬ
ｋ′を作成しているが、ノイズ抽出結果に基づいて信号
ＬＬｋおよびボケ信号ＬＬｋusを重み付け加算して処理
済み信号ＬＬｋ′を作成してもよい。具体的には、下記
の式（９）により各画素の信号値を重み付け加算して処
理済み信号ＬＬｋ′を得ればよい。
ては、選択部８，１８においてモーフォロジー処理部
６，１６におけるノイズ抽出結果に基づいて、信号ＬＬ
ｋおよびボケ信号ＬＬｋusを選択して処理済み信号ＬＬ
ｋ′を作成しているが、ノイズ抽出結果に基づいて信号
ＬＬｋおよびボケ信号ＬＬｋusを重み付け加算して処理
済み信号ＬＬｋ′を作成してもよい。具体的には、下記
の式（９）により各画素の信号値を重み付け加算して処
理済み信号ＬＬｋ′を得ればよい。
【００７７】 ＬＬｋ′＝α・ＬＬｋus＋（１−α）・ＬＬｋ （９） 但し、αは重み付け係数でありモーフォロジー処理部
６，１６において求められた差分信号ΔＳの値が大きい
ほど１に近い値となる。
６，１６において求められた差分信号ΔＳの値が大きい
ほど１に近い値となる。
【００７８】この場合、放射線画像を撮影した際の放射
線量が少ない場合には、原画像信号Ｓorgにノイズが多
く含まれるため、撮影時の放射線量が多いほどボケ信号
ＬＬｋusの重み付けを大きくするようにしてもよい。さ
らに、放射線画像を読み取る際の感度が高いほど原画像
信号Ｓorgにノイズが多く含まれるため、放射線画像を
読み取る際の感度が高いほど重み付け係数を大きくする
ようにしてもよい。また、原画像信号Ｓorgの階調の傾
きが大きいほどノイズが目立つようになるため、原画像
信号Ｓorgの階調の傾きが大きいほど重み係数を大きく
するようにしてもよい。
線量が少ない場合には、原画像信号Ｓorgにノイズが多
く含まれるため、撮影時の放射線量が多いほどボケ信号
ＬＬｋusの重み付けを大きくするようにしてもよい。さ
らに、放射線画像を読み取る際の感度が高いほど原画像
信号Ｓorgにノイズが多く含まれるため、放射線画像を
読み取る際の感度が高いほど重み付け係数を大きくする
ようにしてもよい。また、原画像信号Ｓorgの階調の傾
きが大きいほどノイズが目立つようになるため、原画像
信号Ｓorgの階調の傾きが大きいほど重み係数を大きく
するようにしてもよい。
【００７９】一方、画像信号の保存形式としては、ＪＰ
ＥＧ、ＧＩＦ、ＴＩＦＦ等種々の形式が存在するが、近
年画像信号を解像度毎に階層的に分解し、各階層毎のデ
ータ（階層データ）を符号化して圧縮保管するファイル
形式が提案されている。このファイル形式は、具体的に
は画像信号をウェーブレット変換等により複数の解像度
毎の階層データに分解し、この分解された各解像度毎の
階層データを階層順に符号化して１つのファイルとして
圧縮して保管するものである。したがって、このような
ファイル形式の画像信号を作成する場合に、本発明によ
るノイズ除去処理を同時に行うことにより、ノイズのな
い画像を再現可能なファイル形式の画像データを作成す
ることができる。また、本発明によるノイズ除去処理
と、画像信号を階層化して圧縮する処理とを同時に行う
ことができるため、効率よく画像信号を圧縮することが
できる。
ＥＧ、ＧＩＦ、ＴＩＦＦ等種々の形式が存在するが、近
年画像信号を解像度毎に階層的に分解し、各階層毎のデ
ータ（階層データ）を符号化して圧縮保管するファイル
形式が提案されている。このファイル形式は、具体的に
は画像信号をウェーブレット変換等により複数の解像度
毎の階層データに分解し、この分解された各解像度毎の
階層データを階層順に符号化して１つのファイルとして
圧縮して保管するものである。したがって、このような
ファイル形式の画像信号を作成する場合に、本発明によ
るノイズ除去処理を同時に行うことにより、ノイズのな
い画像を再現可能なファイル形式の画像データを作成す
ることができる。また、本発明によるノイズ除去処理
と、画像信号を階層化して圧縮する処理とを同時に行う
ことができるため、効率よく画像信号を圧縮することが
できる。
【００８０】また、例えば人体の胸部のように軟部およ
び骨部から構成された被写体に互いにエネルギーの異な
る放射線を照射して複数の放射線画像を得、これら複数
の放射線画像を読み取ってこれら複数の放射線画像のそ
れぞれを表す複数の画像信号を得、これら複数の画像信
号に基づいてエネルギーサブトラクション処理を行って
被写体の主として軟部が記録された軟部画像を表す軟部
画像信号もしくは被写体の主として骨部が記録された骨
部画像を表す骨部画像信号を求め、求められた軟部画像
もしくは骨部画像を観察の対象とする場合がある。この
場合において、軟部画像もしくは骨部画像のノイズ成分
を低減するために、骨部画像信号に対して平滑化処理を
施して第１の平滑化画像信号を求め、原画像信号から第
１の平滑化画像信号を減算することにより軟部画像を表
す軟部画像信号を求める第１の処理を行い、さらに軟部
画像信号に対して平滑化処理を施して第２の平滑化画像
信号を求め、原画像信号から第２の平滑化画像信号を減
算することにより、ノイズが除去された骨部画像信号を
求める第２の処理を行い、上記第１および第２の処理を
繰り返すことにより、ノイズ成分を低減するようにした
エネルギーサブトラクション画像生成方法が提案されて
いる（例えば特開平5-236351号）。ここで、このような
エネルギーサブトラクション画像生成方法において、平
滑化画像を求める際に、本発明によるノイズ除去処理を
施すようにしてもよいものである。このように、エネル
ギーサブトラクション画像生成方法において、本発明に
よるノイズ除去処理を施すことによって平滑化画像信号
を求めることにより、ノイズ成分のみを適切に低減する
ことができ、これによりノイズのない高画質の軟部画像
もしくは骨部画像を得ることができる。
び骨部から構成された被写体に互いにエネルギーの異な
る放射線を照射して複数の放射線画像を得、これら複数
の放射線画像を読み取ってこれら複数の放射線画像のそ
れぞれを表す複数の画像信号を得、これら複数の画像信
号に基づいてエネルギーサブトラクション処理を行って
被写体の主として軟部が記録された軟部画像を表す軟部
画像信号もしくは被写体の主として骨部が記録された骨
部画像を表す骨部画像信号を求め、求められた軟部画像
もしくは骨部画像を観察の対象とする場合がある。この
場合において、軟部画像もしくは骨部画像のノイズ成分
を低減するために、骨部画像信号に対して平滑化処理を
施して第１の平滑化画像信号を求め、原画像信号から第
１の平滑化画像信号を減算することにより軟部画像を表
す軟部画像信号を求める第１の処理を行い、さらに軟部
画像信号に対して平滑化処理を施して第２の平滑化画像
信号を求め、原画像信号から第２の平滑化画像信号を減
算することにより、ノイズが除去された骨部画像信号を
求める第２の処理を行い、上記第１および第２の処理を
繰り返すことにより、ノイズ成分を低減するようにした
エネルギーサブトラクション画像生成方法が提案されて
いる（例えば特開平5-236351号）。ここで、このような
エネルギーサブトラクション画像生成方法において、平
滑化画像を求める際に、本発明によるノイズ除去処理を
施すようにしてもよいものである。このように、エネル
ギーサブトラクション画像生成方法において、本発明に
よるノイズ除去処理を施すことによって平滑化画像信号
を求めることにより、ノイズ成分のみを適切に低減する
ことができ、これによりノイズのない高画質の軟部画像
もしくは骨部画像を得ることができる。
【００８１】また、上記実施形態においては、原画像信
号Ｓorgに対してウェーブレット変換を施すことにより
得られる信号あるいは逆ウェーブレット変換を施す際に
得られる信号に対して、上述したようなノイズ除去処理
を施しているが、ウェーブレット変換のみならずラプラ
シアンピラミッド等、原画像信号Ｓorgを多重解像度変
換する手法において得られる所定周波数帯域画像信号に
対しても、上記と同様にノイズ除去処理を施すことがで
きる。
号Ｓorgに対してウェーブレット変換を施すことにより
得られる信号あるいは逆ウェーブレット変換を施す際に
得られる信号に対して、上述したようなノイズ除去処理
を施しているが、ウェーブレット変換のみならずラプラ
シアンピラミッド等、原画像信号Ｓorgを多重解像度変
換する手法において得られる所定周波数帯域画像信号に
対しても、上記と同様にノイズ除去処理を施すことがで
きる。
【００８２】さらに、上記実施形態においては、モーフ
ォロジー処理部６，１６においてクロージング処理信号
Ｓｃｌｓとオープニング処理信号Ｓｏｐｎとの差分信号
ΔＳに基づいてノイズ抽出処理を行っているが、図５
（ｅ）に示すようにクロージング処理信号Ｓｃｌｓおよ
びオープニング処理信号Ｓｏｐｎの平均値（Ｓｃｌｓ＋
Ｓｏｐｎ）／２を求め、これと信号Ｓとの差分信号（図
５（ｆ））を求め、この図５（ｆ）に示す差分信号に基
づいて、信号Ｓに含まれるノイズのみを表す信号を得る
ようにしてもよい。
ォロジー処理部６，１６においてクロージング処理信号
Ｓｃｌｓとオープニング処理信号Ｓｏｐｎとの差分信号
ΔＳに基づいてノイズ抽出処理を行っているが、図５
（ｅ）に示すようにクロージング処理信号Ｓｃｌｓおよ
びオープニング処理信号Ｓｏｐｎの平均値（Ｓｃｌｓ＋
Ｓｏｐｎ）／２を求め、これと信号Ｓとの差分信号（図
５（ｆ））を求め、この図５（ｆ）に示す差分信号に基
づいて、信号Ｓに含まれるノイズのみを表す信号を得る
ようにしてもよい。
【００８３】また、上記実施形態においては、ウェーブ
レット変換あるいは逆ウェーブレット変換により得られ
るウェーブレット変換係数信号ＬＬｋに対してノイズ除
去処理を施しているが、信号ＬＬｋ以外の他のウェーブ
レット変換係数信号ＨＨｋ、ＨＬｋ、ＬＨｋのそれぞれ
に対して上記第１から第３の実施形態と同様にノイズ除
去処理を施してもよく、全てのウェーブレット変換係数
信号ＨＨｋ、ＨＬｋ、ＬＨｋ、ＬＬｋに対してノイズ除
去処理を施してもよい。この場合、ノイズ除去処理を施
すことにより得られる処理済み信号をＨＨｋ′、ＨＬ
ｋ′、ＬＨｋ′、ＬＬｋ′とし、この処理済み信号ＨＨ
ｋ′、ＨＬｋ′、ＬＨｋ′、ＬＬｋ′を用いて逆ウェー
ブレット変換を行うことにより最終的な処理済み画像信
号Ｓprocを得ることができる。
レット変換あるいは逆ウェーブレット変換により得られ
るウェーブレット変換係数信号ＬＬｋに対してノイズ除
去処理を施しているが、信号ＬＬｋ以外の他のウェーブ
レット変換係数信号ＨＨｋ、ＨＬｋ、ＬＨｋのそれぞれ
に対して上記第１から第３の実施形態と同様にノイズ除
去処理を施してもよく、全てのウェーブレット変換係数
信号ＨＨｋ、ＨＬｋ、ＬＨｋ、ＬＬｋに対してノイズ除
去処理を施してもよい。この場合、ノイズ除去処理を施
すことにより得られる処理済み信号をＨＨｋ′、ＨＬ
ｋ′、ＬＨｋ′、ＬＬｋ′とし、この処理済み信号ＨＨ
ｋ′、ＨＬｋ′、ＬＨｋ′、ＬＬｋ′を用いて逆ウェー
ブレット変換を行うことにより最終的な処理済み画像信
号Ｓprocを得ることができる。
【図１】本発明の実施形態による画像処理装置の構成を
示す概略ブロック図
示す概略ブロック図
【図２】本発明に用いられる画像信号の読み取り方式を
表す図
表す図
【図３】第１の実施形態におけるウェーブレット変換手
段の構成を示す概略ブロック図
段の構成を示す概略ブロック図
【図４】ウェーブレット変換部において行われる処理を
示す図
示す図
【図５】モーフォロジー処理部において行われる処理を
説明するための図
説明するための図
【図６】ボケ信号作成部において行われる処理を示す図
【図７】ウェーブレット変換係数信号を複数の周波数帯
域毎に示す図
域毎に示す図
【図８】第１の実施形態における逆ウェーブレット変換
手段の構成を示す概略ブロック図
手段の構成を示す概略ブロック図
【図９】逆ウェーブレット変換部において行われる処理
を示す図
を示す図
【図１０】第２の実施形態におけるウェーブレット変換
手段の構成を示す概略ブロック図
手段の構成を示す概略ブロック図
【図１１】第２の実施形態における逆ウェーブレット変
換手段の構成を示す概略ブロック図
換手段の構成を示す概略ブロック図
【図１２】モーフォロジー演算の基本的な作用を説明す
る図
る図
１ 画像処理装置 ２ ウェーブレット変換手段 ３ 逆ウェーブレット変換手段 ５，１５ ウェーブレット変換部 ６，１６ モーフォロジー処理部 ７，１７ ボケ信号作成部 ８，１８ 選択部 ９，１９ 逆ウェーブレット変換部
Claims (18)
- 【請求項１】 画像信号に対して多重解像度変換処理を
施して、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す
周波数帯域画像信号に分解する過程において得られる所
定の周波数帯域の所定周波数帯域画像信号に対してノイ
ズ抽出処理を施し、 該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周波数
帯域画像信号を得、 該処理済み周波数帯域画像信号に対して多重解像度変換
処理を施して前記所定周波数帯域よりも１段階低周波数
帯域の周波数帯域画像信号を得、 該１段階低周波数帯域の周波数帯域画像信号を前記所定
周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽出処理、前記ノ
イズ除去処理および前記多重解像度変換処理を所望とす
る周波数帯域まで繰り返し行うことにより、各周波数帯
域毎の処理済み周波数帯域画像信号を得、 前記処理済み周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度
変換処理を施すことにより処理済み画像信号を得ること
を特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 前記ノイズ抽出処理を、前記所定周波数
帯域画像信号に対して、多重構造要素Ｂi およびスケー
ル係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより
行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。 - 【請求項３】 画像信号に対して多重解像度変換処理を
施して、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す
周波数帯域画像信号に分解し、 該周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理を
施す過程において得られる所定の周波数帯域の所定周波
数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を施し、 該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周波数
帯域画像信号を得、 該処理済み周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変
換処理を施して前記所定周波数帯域よりも１段階高周波
数帯域の周波数帯域画像信号を得、 該１段階高周波数帯域の周波数帯域画像信号を前記所定
周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽出処理、前記ノ
イズ除去処理および前記逆多重解像度変換処理を最高周
波数帯域まで繰り返し行うことにより、処理済み画像信
号を得ることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項４】 前記ノイズ抽出処理を、前記所定周波数
帯域画像信号に対して、多重構造要素Ｂi およびスケー
ル係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより
行うことを特徴とする請求項３記載の画像処理方法。 - 【請求項５】 画像信号に対して多重解像度変換処理を
施して、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す
周波数帯域画像信号に分解し、 前記周波数帯域画像信号のうち所定の周波数帯域の所定
周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を施し、 該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周波数
帯域画像信号を得、 前記処理済み周波数帯域画像信号および他の周波数帯域
の周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理を
施すことにより処理済み画像信号を得ることを特徴とす
る画像処理方法。 - 【請求項６】 前記ノイズ抽出処理を、前記所定周波数
帯域画像信号に対して、多重構造要素Ｂi およびスケー
ル係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより
行うことを特徴とする請求項５記載の画像処理方法。 - 【請求項７】 画像信号に対して多重解像度変換処理を
施す多重解像度変換処理手段と、 該多重解像度変換処理手段において前記画像信号を複数
の周波数帯域毎の画像を表す周波数帯域画像信号に分解
する過程において得られる所定の周波数帯域の所定周波
数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を施すノイズ抽
出処理手段と、 該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周波数
帯域画像信号を得るノイズ除去手段と、 前記多重解像度変換処理手段において、該処理済み周波
数帯域画像信号に対して多重解像度変換処理を施して前
記所定周波数帯域よりも１段階低周波数帯域の周波数帯
域画像信号を得、前記ノイズ抽出処理手段、前記ノイズ
除去手段および前記多重解像度変換処理手段において、
前記１段階低周波数帯域の周波数帯域画像信号を前記所
定周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽出処理、前記
ノイズ除去処理および前記多重解像度変換処理を所望と
する周波数帯域まで繰り返し行うことにより、各周波数
帯域毎の処理済み周波数帯域画像信号を得る制御手段
と、 前記処理済み周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度
変換処理を施すことにより処理済み画像信号を得る逆多
重解像度変換処理手段とを備えたことを特徴とする画像
処理装置。 - 【請求項８】 前記ノイズ抽出処理手段は、前記ノイズ
抽出処理を、前記所定周波数帯域画像信号に対して、多
重構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフォ
ロジー演算を施すことにより行う手段であることを特徴
とする請求項７記載の画像処理装置。 - 【請求項９】 画像信号に対して多重解像度変換処理を
施して、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表す
周波数帯域画像信号に分解する多重解像度変換処理手段
と、 前記周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理
を施す逆多重解像度変換処理手段と、 該逆多重解像度変換処理手段において、前記逆多重解像
度変換処理を施す過程において得られる所定の周波数帯
域の所定周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を
施すノイズ抽出処理手段と、 該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周波数
帯域画像信号を得るノイズ除去手段と、 前記逆多重解像度変換処理手段において、前記処理済み
周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理を施
して前記所定周波数帯域よりも１段階高周波数帯域の周
波数帯域画像信号を得、前記ノイズ抽出処理手段、前記
ノイズ除去手段および前記逆多重解像度変換処理手段に
おいて、前記１段階高周波数帯域の周波数帯域画像信号
を前記所定周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽出処
理、前記ノイズ除去処理および前記逆多重解像度変換処
理を最高周波数帯域まで繰り返し行うことにより、処理
済み画像信号を得る制御手段とを備えたことを特徴とす
る画像処理装置。 - 【請求項１０】 前記ノイズ抽出処理手段は、前記ノイ
ズ抽出処理を、前記所定周波数帯域画像信号に対して、
多重構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフ
ォロジー演算を施すことにより行う手段であることを特
徴とする請求項９記載の画像処理装置。 - 【請求項１１】 画像信号に対して多重解像度変換処理
を施して、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表
す周波数帯域画像信号に分解する多重解像度変換処理手
段と、 前記周波数帯域画像信号のうち所定の周波数帯域の所定
周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を施すノイ
ズ抽出処理手段と、 該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周波数
帯域画像信号を得るノイズ除去手段と、 前記処理済み周波数帯域画像信号および他の周波数帯域
の周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理を
施すことにより処理済み画像信号を得る逆多重解像度変
換処理手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項１２】 前記ノイズ抽出処理手段は、前記ノイ
ズ抽出処理を、前記所定周波数帯域画像信号に対して、
多重構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフ
ォロジー演算を施すことにより行う手段であることを特
徴とする請求項１１記載の画像処理装置。 - 【請求項１３】 画像信号に対して多重解像度変換処理
を施して、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表
す周波数帯域画像信号に分解する過程において得られる
所定の周波数帯域の所定周波数帯域画像信号に対してノ
イズ抽出処理を施す手順と、 該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周波数
帯域画像信号を得る手順と、 該処理済み周波数帯域画像信号に対して多重解像度変換
処理を施して前記所定周波数帯域よりも１段階低周波数
帯域の周波数帯域画像信号を得る手順と、 該１段階低周波数帯域の周波数帯域画像信号を前記所定
周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽出処理、前記ノ
イズ除去処理および前記多重解像度変換処理を所望とす
る周波数帯域まで繰り返し行うことにより、各周波数帯
域毎の処理済み周波数帯域画像信号を得る手順と、 前記処理済み周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度
変換処理を施すことにより処理済み画像信号を得る手順
とを有する画像処理方法をコンピュータに実行させるた
めのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記
録媒体。 - 【請求項１４】 前記ノイズ抽出処理を行う手順は、前
記所定周波数帯域画像信号に対して、多重構造要素Ｂi
およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施
すことにより行う手順であることを特徴とする請求項１
３記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。 - 【請求項１５】 画像信号に対して多重解像度変換処理
を施して、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表
す周波数帯域画像信号に分解する手順と、 該周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理を
施す過程において得られる所定の周波数帯域の所定周波
数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を施す手順と、 該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周波数
帯域画像信号を得る手順と、 該処理済み周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変
換処理を施して前記所定周波数帯域よりも１段階高周波
数帯域の周波数帯域画像信号を得る手順と、 該１段階高周波数帯域の周波数帯域画像信号を前記所定
周波数帯域画像信号とする前記ノイズ抽出処理、前記ノ
イズ除去処理および前記逆多重解像度変換処理を最高周
波数帯域まで繰り返し行うことにより、処理済み画像信
号を得る手順とを有する画像処理方法をコンピュータに
実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読
取り可能な記録媒体。 - 【請求項１６】 前記ノイズ抽出処理を行う手順は、前
記所定周波数帯域画像信号に対して、多重構造要素Ｂi
およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施
すことにより行う手順であることを特徴とする請求項１
５記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。 - 【請求項１７】 画像信号に対して多重解像度変換処理
を施して、該画像信号を複数の周波数帯域毎の画像を表
す周波数帯域画像信号に分解する手順と、 前記周波数帯域画像信号のうち所定の周波数帯域の所定
周波数帯域画像信号に対してノイズ抽出処理を施す手順
と、 該ノイズ抽出処理の結果に基づいて該所定周波数帯域画
像信号に対してノイズ除去処理を施して処理済み周波数
帯域画像信号を得る手順と、 前記処理済み周波数帯域画像信号および他の周波数帯域
の周波数帯域画像信号に対して逆多重解像度変換処理を
施すことにより処理済み画像信号を得る手順とを有する
画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログ
ラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。 - 【請求項１８】 前記ノイズ抽出処理を行う手順は、前
記所定周波数帯域画像信号に対して、多重構造要素Ｂi
およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施
すことにより行う手順であることを特徴とする請求項１
７記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2640799A JP2000224421A (ja) | 1999-02-03 | 1999-02-03 | 画像処理方法および装置並びに記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2640799A JP2000224421A (ja) | 1999-02-03 | 1999-02-03 | 画像処理方法および装置並びに記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000224421A true JP2000224421A (ja) | 2000-08-11 |
Family
ID=12192713
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2640799A Withdrawn JP2000224421A (ja) | 1999-02-03 | 1999-02-03 | 画像処理方法および装置並びに記録媒体 |
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