JP2000275757A - 画像評価方法及び装置 - Google Patents
画像評価方法及び装置Info
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30168—Image quality inspection
Abstract
(57)【要約】
【課題】画像異常の判定をするための基準を定量化し、
客観的な評価を効率的に行う。 【解決手段】画像の異常の判定を行う画像評価方法であ
って、予め、所定の画像データから抽出した所定の特徴
量を用いて、マハラノビス空間を設定し、評価対象画像
から読み取った画像データを用いて前記マハラノビス空
間におけるマハラノビス距離を算出し、該算出されたマ
ハラノビス距離を所定の閾値と比較することにより前記
評価対象画像の異常の判定を行うことを特徴とする画像
評価方法および該方法を実施する装置を提供することに
より前記課題を解決する。
客観的な評価を効率的に行う。 【解決手段】画像の異常の判定を行う画像評価方法であ
って、予め、所定の画像データから抽出した所定の特徴
量を用いて、マハラノビス空間を設定し、評価対象画像
から読み取った画像データを用いて前記マハラノビス空
間におけるマハラノビス距離を算出し、該算出されたマ
ハラノビス距離を所定の閾値と比較することにより前記
評価対象画像の異常の判定を行うことを特徴とする画像
評価方法および該方法を実施する装置を提供することに
より前記課題を解決する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像のムラ等の画
像異常の判定を行う画像評価技術に係り、特に放射線画
像等、デジタルラジオグラフィ装置の画像等の画像ムラ
を評価する画像評価方法及び装置に関する。
像異常の判定を行う画像評価技術に係り、特に放射線画
像等、デジタルラジオグラフィ装置の画像等の画像ムラ
を評価する画像評価方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より医療分野においては、Ｘ線等を
利用した種々の医療診断装置が利用されている。これら
は、被写体を透過したＸ線を検出して、画像を生成し、
この画像を医療診断に供するものである。例えば、古く
からＸ線胸部単純撮影画像は、広く用いられている。ま
た、近年、ＣＲ（コンピューテッド・ラジオグラフィ）
装置、ＣＴ（コンピュータ断層像撮影）装置、ＭＲＩ
（磁気共鳴像撮影）装置等が実用に供されている。これ
らの装置によって生成された画像は、例えば、ＣＲＴデ
ィスプレイに表示されたり、ＬＰ（レーザプリンタ）等
によってフィルムに出力される等して、医療現場におい
て病気の診断に利用されている。
利用した種々の医療診断装置が利用されている。これら
は、被写体を透過したＸ線を検出して、画像を生成し、
この画像を医療診断に供するものである。例えば、古く
からＸ線胸部単純撮影画像は、広く用いられている。ま
た、近年、ＣＲ（コンピューテッド・ラジオグラフィ）
装置、ＣＴ（コンピュータ断層像撮影）装置、ＭＲＩ
（磁気共鳴像撮影）装置等が実用に供されている。これ
らの装置によって生成された画像は、例えば、ＣＲＴデ
ィスプレイに表示されたり、ＬＰ（レーザプリンタ）等
によってフィルムに出力される等して、医療現場におい
て病気の診断に利用されている。
【０００３】また、Ｘ線診断装置等の医療診断装置は、
しだいにデジタル化されてきている。すなわち、被写体
を通過したＸ線信号をデジタル信号とし、これにデジタ
ル信号処理を加えて、診断に適した画像を生成しようと
いうものである。上記ＣＲ装置は、放射線を照射すると
この放射線のエネルギの一部が蓄積され、その後、可視
光やレーザー光等の励起光を照射すると蓄積された放射
線エネルギに応じた輝尽発光を示す蓄積性蛍光体（輝尽
性蛍光体）を利用して、人体等の被写体の放射線画像情
報を一旦、シート状の蓄積性蛍光体（蓄積性蛍光体シー
ト）に記録し、この蓄積性蛍光体シートをレーザ光等の
励起光で走査して輝尽発光光を生じせしめ、得られた輝
尽発光光を光電的に電気信号として読み取ってデジタル
画像信号を得る放射線画像記録読取システムであり、デ
ジタルラジオグラフィ装置とも呼ばれている。
しだいにデジタル化されてきている。すなわち、被写体
を通過したＸ線信号をデジタル信号とし、これにデジタ
ル信号処理を加えて、診断に適した画像を生成しようと
いうものである。上記ＣＲ装置は、放射線を照射すると
この放射線のエネルギの一部が蓄積され、その後、可視
光やレーザー光等の励起光を照射すると蓄積された放射
線エネルギに応じた輝尽発光を示す蓄積性蛍光体（輝尽
性蛍光体）を利用して、人体等の被写体の放射線画像情
報を一旦、シート状の蓄積性蛍光体（蓄積性蛍光体シー
ト）に記録し、この蓄積性蛍光体シートをレーザ光等の
励起光で走査して輝尽発光光を生じせしめ、得られた輝
尽発光光を光電的に電気信号として読み取ってデジタル
画像信号を得る放射線画像記録読取システムであり、デ
ジタルラジオグラフィ装置とも呼ばれている。
【０００４】ところで、これらのＣＲ装置等の医療診断
に用いられる画像は、画像ムラ等の画像異常があると誤
診断の原因となるため、極めて高い品質が要求されてい
た。画像の異常は、装置に起因するものとか、蓄積性蛍
光体シート等の材料に起因するもの等、いろいろある。
また、その画像の異常が診断の信頼性に影響を与えない
範囲のものかどうかという限界の部分での評価は、極め
て微妙な判定をしなければならず、装置等で客観的、定
量的な基準を用いて行うことは不可能であった。そこで
従来は、画像のムラ等の異常の評価は、人間が限度見本
のサンプルを用いて、目視で評価していた。
に用いられる画像は、画像ムラ等の画像異常があると誤
診断の原因となるため、極めて高い品質が要求されてい
た。画像の異常は、装置に起因するものとか、蓄積性蛍
光体シート等の材料に起因するもの等、いろいろある。
また、その画像の異常が診断の信頼性に影響を与えない
範囲のものかどうかという限界の部分での評価は、極め
て微妙な判定をしなければならず、装置等で客観的、定
量的な基準を用いて行うことは不可能であった。そこで
従来は、画像のムラ等の異常の評価は、人間が限度見本
のサンプルを用いて、目視で評価していた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、人間に
よる目視の評価では、個人差があり、また再現性にも問
題があって、比較サンプルがあっても、判定がなかなか
一定にならず、熟練した特定の者しか画像の評価ができ
ず、非常に効率が悪いという問題があった。
よる目視の評価では、個人差があり、また再現性にも問
題があって、比較サンプルがあっても、判定がなかなか
一定にならず、熟練した特定の者しか画像の評価ができ
ず、非常に効率が悪いという問題があった。
【０００６】本発明は、前記従来の問題に鑑みてなされ
たものであり、画像異常の判定をするための基準を定量
化し、客観的な評価を効率的に行うことのできる画像評
価方法及び装置を提供することを課題とする。
たものであり、画像異常の判定をするための基準を定量
化し、客観的な評価を効率的に行うことのできる画像評
価方法及び装置を提供することを課題とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、本発明の第一の態様は、画像の異常の判定を行う画
像評価方法であって、予め、所定の画像データから抽出
した所定の特徴量を用いて、マハラノビス空間を設定
し、評価対象画像から読み取った画像データを用いて前
記マハラノビス空間におけるマハラノビス距離を算出
し、該算出されたマハラノビス距離を所定の閾値と比較
することにより前記評価対象画像の異常の判定を行うこ
とを特徴とする画像評価方法を提供する。
に、本発明の第一の態様は、画像の異常の判定を行う画
像評価方法であって、予め、所定の画像データから抽出
した所定の特徴量を用いて、マハラノビス空間を設定
し、評価対象画像から読み取った画像データを用いて前
記マハラノビス空間におけるマハラノビス距離を算出
し、該算出されたマハラノビス距離を所定の閾値と比較
することにより前記評価対象画像の異常の判定を行うこ
とを特徴とする画像評価方法を提供する。
【０００８】また、前記評価対象画像の画像データの主
走査方向および副走査方向に関する特徴量から、別々に
マハラノビス距離を算出し、それぞれ所定の閾値と比較
して画像の異常の判定を行うことが好ましい。
走査方向および副走査方向に関する特徴量から、別々に
マハラノビス距離を算出し、それぞれ所定の閾値と比較
して画像の異常の判定を行うことが好ましい。
【０００９】また、前記マハラノビス空間を形成するた
めの特徴量は、前記所定の画像データの主走査方向また
は副走査方向の各ラインの和または平均値、標準偏差、
フーリエ変換した最大パワー、フーリエ変換した時の最
大パワーの空間周波数、各ラインの最大値あるいは最小
値、および最大値と最小値の振幅、の少なくとも一つを
含むことが好ましい。
めの特徴量は、前記所定の画像データの主走査方向また
は副走査方向の各ラインの和または平均値、標準偏差、
フーリエ変換した最大パワー、フーリエ変換した時の最
大パワーの空間周波数、各ラインの最大値あるいは最小
値、および最大値と最小値の振幅、の少なくとも一つを
含むことが好ましい。
【００１０】また、前記所定の画像データおよび前記評
価対象画像から読み取った画像データは、対数変換され
たものであることが好ましい。
価対象画像から読み取った画像データは、対数変換され
たものであることが好ましい。
【００１１】前記課題を解決するために、本発明の第二
の態様は、画像読み取り手段と、該読み取った画像デー
タから画像サンプルを抽出する手段と、該画像サンプル
から所定の特徴量を算出し、該特徴量を用いて、マハラ
ノビス空間を設定する手段と、評価対象画像の画像デー
タからマハラノビス距離を算出する手段と、該算出され
たマハラノビス距離を所定の閾値と比較して、画像の評
価をする手段を備えたことを特徴とする画像評価装置を
提供する。
の態様は、画像読み取り手段と、該読み取った画像デー
タから画像サンプルを抽出する手段と、該画像サンプル
から所定の特徴量を算出し、該特徴量を用いて、マハラ
ノビス空間を設定する手段と、評価対象画像の画像デー
タからマハラノビス距離を算出する手段と、該算出され
たマハラノビス距離を所定の閾値と比較して、画像の評
価をする手段を備えたことを特徴とする画像評価装置を
提供する。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る画像評価方法
及び装置について、添付の図面に示される好適実施形態
を基に、詳細に説明する。
及び装置について、添付の図面に示される好適実施形態
を基に、詳細に説明する。
【００１３】本実施形態は、放射線画像の記録された蓄
積性蛍光体シートから画像を読み取って、画像のムラの
評価を定量的に行うものである。図１は、本実施形態に
係る画像評価装置１０の概略を示すブロック図である。
図１に示すように、画像評価装置１０は、画像読取手段
１２、画像サンプル抽出手段１４、マハラノビス空間設
定手段１６、マハラノビス距離算出手段１８および画像
評価手段２０を有している。
積性蛍光体シートから画像を読み取って、画像のムラの
評価を定量的に行うものである。図１は、本実施形態に
係る画像評価装置１０の概略を示すブロック図である。
図１に示すように、画像評価装置１０は、画像読取手段
１２、画像サンプル抽出手段１４、マハラノビス空間設
定手段１６、マハラノビス距離算出手段１８および画像
評価手段２０を有している。
【００１４】画像読取手段１２は、蓄積性蛍光体シート
から放射線画像をデジタル画像データとして読み込むも
のである。画像サンプル抽出手段１４は、読み込まれた
画像サンプルから適宜サンプルを抽出するものである。
マハラノビス空間設定手段１６は、抽出された画像サン
プルから所定の特徴量を算出して、マハラノビス空間を
設定する。このマハラノビス空間とは、詳しくは後述す
るが、品質工学（Ｑuality Ｅngineering）の分野にお
いて、田口玄一氏がインドの統計学者マハラノビスの考
えた距離を用いて開発したマハラノビス田口システム
（ＭＴＳ法、いわゆる田口メソッド）において定義され
たものである。
から放射線画像をデジタル画像データとして読み込むも
のである。画像サンプル抽出手段１４は、読み込まれた
画像サンプルから適宜サンプルを抽出するものである。
マハラノビス空間設定手段１６は、抽出された画像サン
プルから所定の特徴量を算出して、マハラノビス空間を
設定する。このマハラノビス空間とは、詳しくは後述す
るが、品質工学（Ｑuality Ｅngineering）の分野にお
いて、田口玄一氏がインドの統計学者マハラノビスの考
えた距離を用いて開発したマハラノビス田口システム
（ＭＴＳ法、いわゆる田口メソッド）において定義され
たものである。
【００１５】マハラノビス距離算出手段１８は、別に読
み込まれた評価対象画像のデータから抽出されたサンプ
ルについて、マハラノビス空間における、いわゆる「マ
ハラノビス距離」を算出する。このマハラノビス距離に
ついても詳しくは後述するが、これは、評価対象である
サンプルの異常の度合い、すなわちサンプルが正常なデ
ータからどのくらいずれているかを示す尺度である。こ
のマハラノビス距離を算出することにより、画像ムラの
評価を定量化することが可能となる。画像評価手段２０
は、算出されたマハラノビス距離を所定の閾値と比較す
ることにより画像ムラの評価を行う。
み込まれた評価対象画像のデータから抽出されたサンプ
ルについて、マハラノビス空間における、いわゆる「マ
ハラノビス距離」を算出する。このマハラノビス距離に
ついても詳しくは後述するが、これは、評価対象である
サンプルの異常の度合い、すなわちサンプルが正常なデ
ータからどのくらいずれているかを示す尺度である。こ
のマハラノビス距離を算出することにより、画像ムラの
評価を定量化することが可能となる。画像評価手段２０
は、算出されたマハラノビス距離を所定の閾値と比較す
ることにより画像ムラの評価を行う。
【００１６】以下、本実施形態の作用を詳細に説明す
る。まず、マハラノビス空間を設定するために必要な画
像サンプルの収集を行う。マハラノビス空間は、画像異
常の評価の基準となるものであり、基準空間とも言われ
る。すなわち、評価の基準となるべき正常なデータを集
めたものである。ここでは、通常のフィルムサイズに出
力して、ムラやスジなどの異常が見られないものを用い
た。このような正常な画像を１８枚分サンプルとして画
像読取手段１２から読み込んだ。画像サンプル抽出手段
１４では、１枚の画像から２５．６×２５．６ｍｍに切
り出して、４５分割し、それぞれを１サンプルとした。
結局、４５×１８＝８１０サンプル収集した。なお、画
像データは、１０本／ｍｍであるが、間引きして、５本
／ｍｍとした。従って、５×２５．６＝１２８より、１
サンプルは、図２に示すように、１２８×１２８とな
る。
る。まず、マハラノビス空間を設定するために必要な画
像サンプルの収集を行う。マハラノビス空間は、画像異
常の評価の基準となるものであり、基準空間とも言われ
る。すなわち、評価の基準となるべき正常なデータを集
めたものである。ここでは、通常のフィルムサイズに出
力して、ムラやスジなどの異常が見られないものを用い
た。このような正常な画像を１８枚分サンプルとして画
像読取手段１２から読み込んだ。画像サンプル抽出手段
１４では、１枚の画像から２５．６×２５．６ｍｍに切
り出して、４５分割し、それぞれを１サンプルとした。
結局、４５×１８＝８１０サンプル収集した。なお、画
像データは、１０本／ｍｍであるが、間引きして、５本
／ｍｍとした。従って、５×２５．６＝１２８より、１
サンプルは、図２に示すように、１２８×１２８とな
る。
【００１７】次に、マハラノビス空間設定手段１６にお
いて、上で得られた８１０個の画像サンプルから、特徴
量を算出してマハラノビス空間を設定する。特徴量とし
ては、図２に示すような画像サンプルの各１ライン毎の
濃度データについて、（１）和、（２）標準偏差、
（３）フーリエ変換した最大パワー値（振幅）、（４）
フーリエ変換した最大パワー値の周波数（本／ｍｍ）、
の４つを採用した。なお、ここでは、簡単のため、図２
に示すように行方向（主走査方向）のみについて、特徴
量を算出しているが、実際には列方向（副走査方向）に
ついても同様に行われる。
いて、上で得られた８１０個の画像サンプルから、特徴
量を算出してマハラノビス空間を設定する。特徴量とし
ては、図２に示すような画像サンプルの各１ライン毎の
濃度データについて、（１）和、（２）標準偏差、
（３）フーリエ変換した最大パワー値（振幅）、（４）
フーリエ変換した最大パワー値の周波数（本／ｍｍ）、
の４つを採用した。なお、ここでは、簡単のため、図２
に示すように行方向（主走査方向）のみについて、特徴
量を算出しているが、実際には列方向（副走査方向）に
ついても同様に行われる。
【００１８】図２に示すような１２８×１２８の各サン
プルについて、１行あたり４個の特徴量を１２８行分算
出する。したがって、１サンプルについて、４×１２８
＝５１２パラメータのデータが算出される。全部で８１
０サンプルあるため、図３に示すような８１０×５１２
のデータマトリクスが得られる。すなわち、行方向に並
んだ５１２の各パラメータについて、列方向に８１０個
のデータが並んでいる。これに対し、図３に矢印で示す
ように、各パラメータについてデータの基準化を行う。
プルについて、１行あたり４個の特徴量を１２８行分算
出する。したがって、１サンプルについて、４×１２８
＝５１２パラメータのデータが算出される。全部で８１
０サンプルあるため、図３に示すような８１０×５１２
のデータマトリクスが得られる。すなわち、行方向に並
んだ５１２の各パラメータについて、列方向に８１０個
のデータが並んでいる。これに対し、図３に矢印で示す
ように、各パラメータについてデータの基準化を行う。
【００１９】各パラメータについて、各列ｊの８１０個
のデータの平均ｍj と標準偏差σjを求める（ｊ＝１〜
５１２）。次に、図３の、８１０×５１２の各データＹ
ij（ｉ＝１〜８１０，ｊ＝１〜５１２）について、次の
式（１）により、基準化されたデータｙijを算出する。 ｙij ＝ （Ｙij−ｍj ）／σj ・・・・・・（１） そして、図４に示すように、図３の各データを基準化し
た８１０×５１２のデータマトリクスＤが得られる。こ
のようにして得られた５１２のパラメータを有する８１
０個のデータによって基準空間（マハラノビス空間）が
形成される。
のデータの平均ｍj と標準偏差σjを求める（ｊ＝１〜
５１２）。次に、図３の、８１０×５１２の各データＹ
ij（ｉ＝１〜８１０，ｊ＝１〜５１２）について、次の
式（１）により、基準化されたデータｙijを算出する。 ｙij ＝ （Ｙij−ｍj ）／σj ・・・・・・（１） そして、図４に示すように、図３の各データを基準化し
た８１０×５１２のデータマトリクスＤが得られる。こ
のようにして得られた５１２のパラメータを有する８１
０個のデータによって基準空間（マハラノビス空間）が
形成される。
【００２０】次に、マハラノビス距離算出手段１８によ
り、マハラノビス距離ＭＤを算出する。まず、今求めた
基準化されたデータマトリクスＤから、次の式（２）に
より相関係数行列Ｒを求める。 Ｒ ＝ （１／８１０）Ｄ’Ｄ ・・・・・・（２） ただし、Ｄ’は、Ｄの転置行列である。データマトリク
スＤは、８１０×５１２の行列であり、その転置行列
Ｄ’は、５１２×８１０の行列となるので、（２）式よ
り、相関係数行列Ｒは、５１２×５１２の正方行列とな
る。
り、マハラノビス距離ＭＤを算出する。まず、今求めた
基準化されたデータマトリクスＤから、次の式（２）に
より相関係数行列Ｒを求める。 Ｒ ＝ （１／８１０）Ｄ’Ｄ ・・・・・・（２） ただし、Ｄ’は、Ｄの転置行列である。データマトリク
スＤは、８１０×５１２の行列であり、その転置行列
Ｄ’は、５１２×８１０の行列となるので、（２）式よ
り、相関係数行列Ｒは、５１２×５１２の正方行列とな
る。
【００２１】次に、相関係数行列Ｒの逆行列Ｒ-1を求め
る。マハラノビス距離ＭＤは、この相関係数行列の逆行
列Ｒ-1を用いて以下のように定義される。すなわち、平
均値ベクトルｍ＝（ｍj ）、（ｊ＝１〜５１２）、標準
偏差ベクトルσ＝（σj ）、（ｊ＝１〜５１２）、とす
るとき、任意の画像データのサンプルベクトルＸ＝（Ｘ
j ）、（ｊ＝１〜５１２）、に対し、まずこれを次の式
（３）により基準化し、基準化されたサンプルベクトル
ｘ＝（ｘj ）、（ｊ＝１〜５１２）を得る。 ｘj ＝ （Ｘj −ｍj ）／σj ・・・・・・（３）
る。マハラノビス距離ＭＤは、この相関係数行列の逆行
列Ｒ-1を用いて以下のように定義される。すなわち、平
均値ベクトルｍ＝（ｍj ）、（ｊ＝１〜５１２）、標準
偏差ベクトルσ＝（σj ）、（ｊ＝１〜５１２）、とす
るとき、任意の画像データのサンプルベクトルＸ＝（Ｘ
j ）、（ｊ＝１〜５１２）、に対し、まずこれを次の式
（３）により基準化し、基準化されたサンプルベクトル
ｘ＝（ｘj ）、（ｊ＝１〜５１２）を得る。 ｘj ＝ （Ｘj −ｍj ）／σj ・・・・・・（３）
【００２２】そして、サンプルｘ＝（ｘj ）のマハラノ
ビス距離ＭＤ（ｘ）は、ｘを列ベクトル（すなわち、５
１２×１の行列）として、次の式（４）によって与えら
れる。 ＭＤ（ｘ） ＝ （１／５１２）ｘ’Ｒ-1ｘ ・・・・・・（４） ただし、ｘ’は、列ベクトルｘを転置した行ベクトル
（すなわち、１×５１２の行列）である。基準空間の各
元（サンプル）に対し、マハラノビス距離を算出した結
果を図５に示す。図５からわかるように、８１０個のサ
ンプルのほとんどがマハラノビス距離１前後に集中し、
最大でも１．６であった。
ビス距離ＭＤ（ｘ）は、ｘを列ベクトル（すなわち、５
１２×１の行列）として、次の式（４）によって与えら
れる。 ＭＤ（ｘ） ＝ （１／５１２）ｘ’Ｒ-1ｘ ・・・・・・（４） ただし、ｘ’は、列ベクトルｘを転置した行ベクトル
（すなわち、１×５１２の行列）である。基準空間の各
元（サンプル）に対し、マハラノビス距離を算出した結
果を図５に示す。図５からわかるように、８１０個のサ
ンプルのほとんどがマハラノビス距離１前後に集中し、
最大でも１．６であった。
【００２３】次に、評価対象画像を画像読取手段１２に
より読み取る。蓄積性蛍光体シートは、その種類により
正常状態の濃度のばらつきが異なるため、ＳＴ（ＳＴ−
ＶNタイプイメージングプレート（富士写真フイルム
（株）製））を用いた。また、Ｘ線量は、異常を検出し
易くするため、通常より多くして、１０ｍＲとした。そ
して、機器に意図的に振動を加え、ムラを発生させた画
像を１枚出力した。この１枚の画像を、画像読取手段１
２によって、読取条件１０本／ｍｍで読み取る。
より読み取る。蓄積性蛍光体シートは、その種類により
正常状態の濃度のばらつきが異なるため、ＳＴ（ＳＴ−
ＶNタイプイメージングプレート（富士写真フイルム
（株）製））を用いた。また、Ｘ線量は、異常を検出し
易くするため、通常より多くして、１０ｍＲとした。そ
して、機器に意図的に振動を加え、ムラを発生させた画
像を１枚出力した。この１枚の画像を、画像読取手段１
２によって、読取条件１０本／ｍｍで読み取る。
【００２４】そして、前記と同様に、画像サンプル抽出
手段１４により、この画像データから２５．６×２５．
６ｍｍに切り出し、４５サンプルを得る。この４５個の
サンプルは、それぞれ図２に示すように、１２８×１２
８の画素データから成る。この各サンプルに対し、上記
と同様に、マハラノビス空間設定手段１６において、各
１ライン毎の濃度データについて、和、標準偏差、フー
リエ変換した最大パワー値、フーリエ変換した最大パワ
ー値の周波数（本／ｍｍ）、の４つの特徴量を算出す
る。その結果、４×１２８＝５１２個のデータから成る
サンプルベクトルＡ＝（Ａj ）、（ｊ＝１〜５１２）を
得る。１サンプルから１サンプルベクトルＡ＝（Ａj ）
が得られ、４５個のサンプルから４５個のサンプルベク
トルＡが得られる。
手段１４により、この画像データから２５．６×２５．
６ｍｍに切り出し、４５サンプルを得る。この４５個の
サンプルは、それぞれ図２に示すように、１２８×１２
８の画素データから成る。この各サンプルに対し、上記
と同様に、マハラノビス空間設定手段１６において、各
１ライン毎の濃度データについて、和、標準偏差、フー
リエ変換した最大パワー値、フーリエ変換した最大パワ
ー値の周波数（本／ｍｍ）、の４つの特徴量を算出す
る。その結果、４×１２８＝５１２個のデータから成る
サンプルベクトルＡ＝（Ａj ）、（ｊ＝１〜５１２）を
得る。１サンプルから１サンプルベクトルＡ＝（Ａj ）
が得られ、４５個のサンプルから４５個のサンプルベク
トルＡが得られる。
【００２５】次に、各サンプルベクトルを次の式（５）
により基準化する。 ａj ＝ （Ａj −ｍj ）／σj ・・・・・・（５） このようにして、基準化された４５個のサンプルデータ
ａ＝（ａj ）、（ｊ＝１〜５１２）が得られる。この各
サンプルデータに対し、マハラノビス距離算出手段１８
により、式（４）において、ｘ＝ａとして、マハラノビ
ス距離ＭＤを算出する。
により基準化する。 ａj ＝ （Ａj −ｍj ）／σj ・・・・・・（５） このようにして、基準化された４５個のサンプルデータ
ａ＝（ａj ）、（ｊ＝１〜５１２）が得られる。この各
サンプルデータに対し、マハラノビス距離算出手段１８
により、式（４）において、ｘ＝ａとして、マハラノビ
ス距離ＭＤを算出する。
【００２６】この４５個のサンプルデータに対し、マハ
ラノビス距離ＭＤを算出した結果を図６に示す。図６に
示すように、人為的にムラを発生させた、この異常サン
プルのマハラノビス距離ＭＤは、その大部分が４〜６程
度であり、図５に示す正常なデータから成る基準空間の
値と比較して、明確に区別することができる。従って、
この場合、異常と判定するための閾値としては、例えば
ＭＤ＝１．６程度に設定しておけばよい。一度閾値を設
定しておけば、画像評価手段２０において、自動的に画
像異常の判定をすることができる。
ラノビス距離ＭＤを算出した結果を図６に示す。図６に
示すように、人為的にムラを発生させた、この異常サン
プルのマハラノビス距離ＭＤは、その大部分が４〜６程
度であり、図５に示す正常なデータから成る基準空間の
値と比較して、明確に区別することができる。従って、
この場合、異常と判定するための閾値としては、例えば
ＭＤ＝１．６程度に設定しておけばよい。一度閾値を設
定しておけば、画像評価手段２０において、自動的に画
像異常の判定をすることができる。
【００２７】このように、本実施形態によれば、マハラ
ノビス距離ＭＤを算出することにより、画像異常の判定
基準を定量化することができ、画像評価を客観的に、簡
易迅速に行うことが可能となる。また、処理を簡単に行
うようにするために、画像データは、対数値に変換され
たものを用いるようにするとよい。
ノビス距離ＭＤを算出することにより、画像異常の判定
基準を定量化することができ、画像評価を客観的に、簡
易迅速に行うことが可能となる。また、処理を簡単に行
うようにするために、画像データは、対数値に変換され
たものを用いるようにするとよい。
【００２８】また、本発明は、白黒の放射線画像のみに
限定されるものではなく、普通のフィルム画像、カラー
画像の評価に対しても適用することができる。カラー画
像の場合にも、基本的にはグレーの放射線画像と同様で
ある。例えば、第一の例として、評価画像は、カラー画
像における色をグレーにしたグレーのベタを用い、基準
空間を設定する際の特徴量としては、上述した放射線画
像の場合と同じく、ビジュアル濃度における、和、標準
偏差、最大振幅、最大振幅の周波数を用いたものが考え
られる。また、第二の例としては、評価画像は同じくグ
レーのベタを用い、特徴量としては、ビジュアル濃度、
Ｃ濃度、Ｍ濃度、Ｙ濃度の各々に対する、和、標準偏
差、最大振幅、最大振幅の周波数を用いたものが考えら
れる。すなわち、この第二の例では、第一の例に対し、
色数分の特徴量が増すことになる。なお、グレーのベタ
のみであれば、マクベス濃度計によりビジュアル濃度、
ＣＭＹ各濃度を測定することができる。
限定されるものではなく、普通のフィルム画像、カラー
画像の評価に対しても適用することができる。カラー画
像の場合にも、基本的にはグレーの放射線画像と同様で
ある。例えば、第一の例として、評価画像は、カラー画
像における色をグレーにしたグレーのベタを用い、基準
空間を設定する際の特徴量としては、上述した放射線画
像の場合と同じく、ビジュアル濃度における、和、標準
偏差、最大振幅、最大振幅の周波数を用いたものが考え
られる。また、第二の例としては、評価画像は同じくグ
レーのベタを用い、特徴量としては、ビジュアル濃度、
Ｃ濃度、Ｍ濃度、Ｙ濃度の各々に対する、和、標準偏
差、最大振幅、最大振幅の周波数を用いたものが考えら
れる。すなわち、この第二の例では、第一の例に対し、
色数分の特徴量が増すことになる。なお、グレーのベタ
のみであれば、マクベス濃度計によりビジュアル濃度、
ＣＭＹ各濃度を測定することができる。
【００２９】また、本発明による画像評価装置は、デジ
タルラジオグラフィ装置からの画像データにたいして、
上述した処理を行って画像評価をするものばかりでな
く、デジタルラジオグラフィ装置と一体化してもよい。
以上、本発明の画像評価方法及び装置について詳細に説
明したが、本発明は、以上の例には限定されず、本発明
の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変更を
行ってもよいのはもちろんである。
タルラジオグラフィ装置からの画像データにたいして、
上述した処理を行って画像評価をするものばかりでな
く、デジタルラジオグラフィ装置と一体化してもよい。
以上、本発明の画像評価方法及び装置について詳細に説
明したが、本発明は、以上の例には限定されず、本発明
の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変更を
行ってもよいのはもちろんである。
【００３０】
【発明の効果】以上説明した通り、本発明によれば、画
像異常の判定基準を定量化し、画像評価を簡易、迅速に
行うことを可能にし、検査の効率化を達成することがで
きる。
像異常の判定基準を定量化し、画像評価を簡易、迅速に
行うことを可能にし、検査の効率化を達成することがで
きる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態に係る画像評価装置の概
略を示すブロック図である。
略を示すブロック図である。
【図２】 本実施形態で用いられる１サンプルを示す説
明図である。
明図である。
【図３】 本実施形態でマハラノビス空間の設定に用い
られるサンプルを示す説明図である。
られるサンプルを示す説明図である。
【図４】 図３のデータを基準化したデータを示す説明
図である。
図である。
【図５】 図４に示すマハラノビス空間の設定に用いら
れるサンプルのマハラノビス距離の算出結果を示すグラ
フである。
れるサンプルのマハラノビス距離の算出結果を示すグラ
フである。
【図６】 評価対象画像データから得られたサンプルの
マハラノビス距離の算出結果を示す説明図である。
マハラノビス距離の算出結果を示す説明図である。
１０ 画像評価装置 １２ 画像読取手段 １４ 画像サンプル抽出手段 １６ マハラノビス空間設定手段 １８ マハラノビス距離算出手段 ２０ 画像評価手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 瀬戸 登 神奈川県南足柄市中沼210番地 富士写真 フイルム株式会社内 Ｆターム(参考） 2H013 AC03
Claims (5)
- 【請求項１】画像の異常の判定を行う画像評価方法であ
って、 予め、所定の画像データから抽出した所定の特徴量を用
いて、マハラノビス空間を設定し、 評価対象画像から読み取った画像データを用いて前記マ
ハラノビス空間におけるマハラノビス距離を算出し、 該算出されたマハラノビス距離を所定の閾値と比較する
ことにより前記評価対象画像の異常の判定を行うことを
特徴とする画像評価方法。 - 【請求項２】前記評価対象画像の画像データの主走査方
向および副走査方向に関する特徴量から、別々にマハラ
ノビス距離を算出し、それぞれ所定の閾値と比較して画
像の異常の判定を行う請求項１に記載の画像評価方法。 - 【請求項３】前記マハラノビス空間を形成するための特
徴量は、前記所定の画像データの主走査方向または副走
査方向の各ラインの和または平均値、標準偏差、フーリ
エ変換した最大パワー、フーリエ変換した時の最大パワ
ーの空間周波数、各ラインの最大値あるいは最小値、お
よび最大値と最小値の振幅、の少なくとも一つを含む請
求項１または２に記載の画像評価方法。 - 【請求項４】前記所定の画像データおよび前記評価対象
画像から読み取った画像データは、対数変換されたもの
である請求項１〜３のいずれかに記載の画像評価方法。 - 【請求項５】画像読み取り手段と、 該読み取った画像データから画像サンプルを抽出する手
段と、 該画像サンプルから所定の特徴量を算出し、該特徴量を
用いて、マハラノビス空間を設定する手段と、 評価対象画像の画像データからマハラノビス距離を算出
する手段と、 該算出されたマハラノビス距離を所定の閾値と比較し
て、画像の評価をする手段を備えたことを特徴とする画
像評価装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11080095A JP2000275757A (ja) | 1999-03-24 | 1999-03-24 | 画像評価方法及び装置 |
| US09/534,194 US6829389B1 (en) | 1999-03-24 | 2000-03-24 | Method and apparatus for evaluating image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11080095A JP2000275757A (ja) | 1999-03-24 | 1999-03-24 | 画像評価方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000275757A true JP2000275757A (ja) | 2000-10-06 |
Family
ID=13708647
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11080095A Pending JP2000275757A (ja) | 1999-03-24 | 1999-03-24 | 画像評価方法及び装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6829389B1 (ja) |
| JP (1) | JP2000275757A (ja) |
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| JP2002318617A (ja) * | 2001-04-20 | 2002-10-31 | Oki Electric Ind Co Ltd | 製造工程のための管理方法 |
| JP2002330429A (ja) * | 2001-04-26 | 2002-11-15 | Canon Inc | 放射線撮像装置 |
| US7076318B2 (en) | 1998-09-30 | 2006-07-11 | Oki Electric Industry Co., Ltd. | Method and system for managing semiconductor manufacturing equipment |
| JP2010286353A (ja) * | 2009-06-11 | 2010-12-24 | Ricoh Elemex Corp | 画像検査装置、画像検査方法およびプログラム |
| JP2011058926A (ja) * | 2009-09-09 | 2011-03-24 | Ricoh Elemex Corp | 画像検査方法及び画像検査装置 |
| JP2012117908A (ja) * | 2010-11-30 | 2012-06-21 | Ricoh Elemex Corp | マハラノビス基準空間の生成方法、検査方法及び検査装置 |
| JP2017226027A (ja) * | 2016-06-20 | 2017-12-28 | コマツＮｔｃ株式会社 | 多刃工具の異常検知方法 |
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| JP4431415B2 (ja) * | 2004-02-12 | 2010-03-17 | 株式会社リコー | 異常診断方法、状態判定装置及び画像形成装置 |
| US7890426B2 (en) * | 2004-11-19 | 2011-02-15 | Vectorsgi, Inc. | Method and system for verifying check images |
| US8228570B2 (en) * | 2008-01-28 | 2012-07-24 | Air Techniques, Inc. | Process and apparatus for scanning imaged storage plates and having automatic gain adjustment |
| GB201012519D0 (en) * | 2010-07-26 | 2010-09-08 | Ucl Business Plc | Method and system for anomaly detection in data sets |
| US9055279B2 (en) * | 2011-04-15 | 2015-06-09 | Tektronix, Inc. | System for natural language assessment of relative color quality |
| EP2790154A1 (en) * | 2013-04-09 | 2014-10-15 | Thomson Licensing | Method and apparatus for determining an alpha value for alpha matting |
| CN113884571A (zh) * | 2021-08-16 | 2022-01-04 | 武汉市晴川焊接无损检测有限公司 | 超薄消防管壁缺陷的检测方法 |
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|---|---|---|---|---|
| US5003979A (en) * | 1989-02-21 | 1991-04-02 | University Of Virginia | System and method for the noninvasive identification and display of breast lesions and the like |
| US5710833A (en) * | 1995-04-20 | 1998-01-20 | Massachusetts Institute Of Technology | Detection, recognition and coding of complex objects using probabilistic eigenspace analysis |
| JP2815045B2 (ja) * | 1996-12-16 | 1998-10-27 | 日本電気株式会社 | 画像特徴抽出装置，画像特徴解析装置，および画像照合システム |
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| JP2002532181A (ja) * | 1998-12-23 | 2002-10-02 | メディスペクトラ， インコーポレイテッド | 頚部のスクリーニングのための光学的方法およびシステム |
| EP1161178A2 (en) * | 1998-12-23 | 2001-12-12 | Medispectra Inc. | Systems and methods for optical examination of samples |
-
1999
- 1999-03-24 JP JP11080095A patent/JP2000275757A/ja active Pending
-
2000
- 2000-03-24 US US09/534,194 patent/US6829389B1/en not_active Expired - Fee Related
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| JP2011058926A (ja) * | 2009-09-09 | 2011-03-24 | Ricoh Elemex Corp | 画像検査方法及び画像検査装置 |
| JP2012117908A (ja) * | 2010-11-30 | 2012-06-21 | Ricoh Elemex Corp | マハラノビス基準空間の生成方法、検査方法及び検査装置 |
| JP2017226027A (ja) * | 2016-06-20 | 2017-12-28 | コマツＮｔｃ株式会社 | 多刃工具の異常検知方法 |
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|---|---|
| US6829389B1 (en) | 2004-12-07 |
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