JP2001057677A - 画像処理方法および装置並びに記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 原画像信号から帯域制限画像信号を作成して
ノイズ除去処理を行なう際に、ノイズ除去の程度を簡易
に変更する。 【解決手段】 帯域制限画像信号作成手段２において、
原画像信号Ｓorg の各周波数帯域毎の周波数応答特性を
表す帯域制限画像信号Ｂ_ｋ （ｋ＝１〜ｎ）を作成す
る。各帯域制限画像信号Ｂ_ｋ からノイズ分離手段２２
においてノイズ成分を分離してノイズ帯域制限画像信号
ＮＢ_ｋ を得、これを最低周波数帯域から順次再構成し
てノイズ信号Ｓ１を得る。このノイズ信号Ｓ１に所定の
強調係数を乗算して原画像信号Ｓorg から減算し、処理
済み画像信号Ｓprocを得る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、原画像信号に対し
てノイズを除去する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】画像処理の分野においては、画像信号に
対して各周波数帯域毎に異なる画像処理を施すような場
合に、画像信号を周波数帯域毎に分類する手段としてウ
ェーブレット変換やラプラシアンピラミッドの手法が用
いられている。ここで画像処理としては、例えばノイズ
除去のための高周波の分離、さらにはノイズの多い周波
数帯域のデータを削減することによる圧縮処理などが挙
げられる。本出願人も、ウェーブレット変換を用いて画
像中のエッジ成分のみを強調する等の画像処理を行なう
ようにした画像処理方法を種々提案している（例えば特
開平6-274615号、特開平6-350989号等）。

【０００３】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号等に記載されており、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、原画像信号のある限られた
周波数帯域の周波数成分を表す、すなわち原画像の複数
の周波数帯域毎の周波数応答特性を表す帯域制限画像信
号（バンドパス信号）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
／２^２Ｎのサイズを有する帯域制限画像信号をＮ個作成
するものである。なお、最低周波数帯域のボケ画像は原
画像の低周波成分を表すものとなる。

【０００４】ここで、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、上記特開平6-96200号に
おいては、放射線画像をラプラシアンピラミッドにより
複数の周波数帯域の画像に分解して各周波数帯域毎の帯
域制限画像信号を得、各帯域制限画像信号の局所分散値
を算出し、この局所分散値の大きさに応じて帯域制限画
像信号に対してノイズ成分を除去する処理を施し、処理
を施した後の帯域制限画像信号を最低周波数帯域のボケ
画像を表すボケ画像信号とともに再構成することによ
り、画像中の周波数帯域に応じたノイズ成分が低減され
た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。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記特開平6-96200号
に記載された方法においては、各周波数帯域の帯域制限
画像信号に対してノイズ成分を除去する処理を施してい
るため、ノイズを除去し過ぎたり、ノイズの除去の程度
が不足していた場合には、再度帯域制限画像信号に対し
てノイズ除去の程度を変更した後に画像を再構成する必
要があり、この結果、再処理には長時間を要するものと
なる。したがって、ＣＲＴを観察しながらノイズ除去の
程度を種々変更して適切にノイズ除去がなされた画像を
得るような場合には、処理が施された画像が再生される
までに長時間を要するものとなり、オペレータのストレ
スが大きい。

【０００６】本発明は上記事情に鑑みなされたものであ
り、原画像からノイズ成分を適切に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。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明による画像処理方
法は、原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像の
ノイズを低減する画像処理を施す画像処理方法におい
て、原画像信号から帯域制限画像信号（少なくとも１つ
であればよい）を作成し、作成した帯域制限画像信号に
基づいて原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得、該
ノイズ信号に基づいて原画像信号のノイズ成分を除去す
ることを特徴とするものである。

【０００８】ここで、「原画像信号と同一画素数」と
は、原画像信号により表される画像とノイズ信号により
表されるノイズ画像の画像サイズが同一であることをい
う。

【０００９】また、「ノイズ信号に基づいて、原画像信
号のノイズ成分を除去する」とは、再生画像に含まれる
ノイズ成分が低減されるようにすることを意味し、例え
ば、原画像信号からノイズ成分、あるいはノイズ成分に
所定のノイズ抑制レベルを表す係数を乗算したものを減
算するなどして、原画像信号のノイズ成分を除去すると
よい。なお、前記係数は原画像信号の信号値に依存して
変更してもよい。

【００１０】本発明による画像処理方法においては、前
記原画像信号を多重解像度変換することにより帯域制限
画像信号を作成し、該帯域制限画像信号からノイズ成分
を分離してノイズ帯域制限画像信号を得、該ノイズ帯域
制限画像信号を逆多重解像度変換することにより前記ノ
イズ信号を得るものとすることができる。なお、逆多重
解像度変換は、前記多重解像度変換に対応するものであ
って、この逆多重解像度変換を施すことにより、、元の
信号を復元（可逆／非可逆のいずれでもよい）すること
ができるものであることはいうまでもない。

【００１１】ここで、「原画像信号を多重解像度変換す
ることにより帯域制限画像信号を作成」するに際して
は、ラプラシアンピラミッドの手法によるラプラシアン
ピラミッド分解により、あるいはウェーブレット変換に
より原画像信号を複数の周波数帯域毎の周波数応答特性
を表す信号に変換する方法などを用いることができる。
この場合、「逆多重解像度変換」としては、ラプラシア
ンピラミッド分解により帯域制限画像信号を得た場合は
ラプラシアンピラミッド再構成の方法が用いられ、ウェ
ーブレット変換により帯域制限画像信号を得た場合は逆
ウェーブレット変換が用いられるのはいうまでもない。

【００１２】また、「ノイズ帯域制限画像信号」とは、
帯域制限画像信号に含まれるノイズ成分のみを表す信号
のことをいう。

【００１３】また、本発明による画像処理方法において
は、前記ノイズ信号の取得を、アイリスフィルタによる
フィルタリング処理に基づいて行なうことが好ましい。

【００１４】また、本発明による画像処理方法において
は、帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各
画素における画素ベクトルを算出し、ノイズ信号の取得
を、該画素ベクトルに基づいて行なうこともできる。

【００１５】ここで「画素ベクトル」は、周波数帯域画
像のある画素を注目画素とした場合、注目画素の画素値
の傾斜方向および傾斜の大きさを表すものである。「画
素ベクトル」を求めるに際しては、例えば、注目画素を
中心とする複数の方向に対して、注目画素の画素値とそ
の近傍の画素の画素値（近傍画素をある方向にある複数
の画素とした場合はその平均値）との差を求め、その差
が最も大きい方向あるいは最も小さい方向を決定し、そ
の方向およびその差に基づいて画素ベクトルを算出する
とよい。

【００１６】ここで、差が最も大きい方向を画素ベクト
ルとした場合はその画素ベクトルは信号勾配の方向を表
し、差が最も小さい方向を画素ベクトルとした場合はそ
の画素ベクトルは等信号線の方向を表すものとなる。な
お、信号勾配の方向に画素ベクトルを求めた場合、その
大きさを注目画素とその近傍画素の画素値の差とすれ
ば、画素ベクトルが大きいほどその画素ベクトルを求め
た画素はエッジ成分にあるものとなり、画素ベクトルが
小さいほどその画素ベクトルを求めた画素は平坦部にあ
るものと見なせる。逆に、信号勾配の方向に画素ベクト
ルを求めた場合に、その大きさを注目画素とその近傍画
素の画素値の差の逆数とすれば、画素ベクトルが小さい
ほどその画素ベクトルを求めた画素はエッジ成分にある
ものとなり、画素ベクトルが大きいほどその画素ベクト
ルを求めた画素は平坦部にあるものと見なせる。

【００１７】さらに、等信号線方向に画素ベクトルを求
めた場合、その大きさを注目画素とその近傍画素の画素
値の差とすれば、画素ベクトルが小さいほどその画素ベ
クトルを求めた画素はエッジ成分にあるものとなり、画
素ベクトルが大きいほどその画素ベクトルを求めた画素
は平坦部にあるものと見なせる。逆に等信号線方向に画
素ベクトルを求めた場合に、その大きさを注目画素とそ
の近傍画素の画素値の差の逆数とすれば、画素ベクトル
が大きいほどその画素ベクトルを求めた画素はエッジ成
分にあるものとなり、画素ベクトルが小さいほどその画
素ベクトルを求めた画素は平坦部にあるものと見なせ
る。

【００１８】なお、画素ベクトルの方向としては差が最
も大きい方向と２番目に差が大きい方向、あるいは差が
最も小さい方向と２番目に差が小さい方向の２種類のも
のを求めてもよく、この場合、画素ベクトルは２つのベ
クトルからなるものとなる。

【００１９】さらに、ある注目画素について画素ベクト
ルを等信号線の方向に求め、画素ベクトルの大きさを上
記差の逆数とした場合、上述したように画素ベクトルが
大きいほどその注目画素はエッジにあり、画素ベクトル
が小さいほどその注目画素は濃度が平坦な部分にあると
見なすことができ、平坦な部分においてはその画素はノ
イズと見なすことができる。

【００２０】以上のことから、「画素ベクトルに基づい
てノイズ信号を取得する」に際しては、画素ベクトルの
方向および／または大きさに応じて、その画素がエッジ
にあるか平坦部にあるかを判断し、その判断結果に応じ
て、帯域制限画像信号からノイズ信号を取得（ノイズ成
分を分離）するとよいということが判る。

【００２１】なお、「帯域制限画像信号からノイズ信号
を取得」するに際しては、例えば、画素ベクトルの大き
さに基づいて、帯域制限画像信号のノイズ成分およびエ
ッジ成分を分離し、帯域制限画像信号に対して、ノイズ
成分に対する平滑化処理および／またはエッジ成分に対
する強調処理を施して処理済帯域制限画像信号を得、該
処理済帯域制限画像信号を用いて平滑化前の帯域制限画
像信号に含まれるノイズ信号を取得するとよい。ここ
で、「ノイズ成分に対する平滑化処理」とはノイズ成分
に対応する画素の画素値を小さくする処理であり、「エ
ッジ成分に対する強調処理」とはエッジ成分に対応する
画素の画素値を大きくする処理である。

【００２２】なお、このように画素ベクトルに基づいて
ノイズ信号を取得する場合においては、各画素の近傍の
画素における画素ベクトル（周辺画素ベクトル）を算出
し、この算出した周辺画素ベクトルにも基づいてノイズ
信号を取得することが好ましい。

【００２３】また、画素ベクトルを算出する場合におい
ては、一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素
における画素ベクトルを、該一の周波数帯域よりも低周
波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の
画素ベクトルに基づいて修正し、画素ベクトルの代わり
に、該修正された画素ベクトルに基づいて、ノイズ信号
を取得することが望ましい。

【００２４】ここで、「画素ベクトルを修正する」と
は、一の周波数帯域における一の画素の画素ベクトルの
方向を、一の周波数帯域よりも低周波数帯域における一
の画素に対応する画素の画素ベクトルの方向と一致させ
ることをいう。

【００２５】さらに、画素ベクトルを算出する場合にお
いては、一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画
素を含む所定領域の分散値を算出し、該分散値に基づい
て前記一の画素の画素ベクトルを修正するか否かを判断
し、前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断され
た場合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一
の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一
の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正
し、画素ベクトルの代わりに、該修正された画素ベクト
ルに基づいて、ノイズ信号を取得することが望ましい。

【００２６】ここで、「分散値」とは、上記所定領域の
分散値のみならず、画素ベクトルを算出した際の注目画
素とその近傍の画素との差分値であってもよい。また、
この差分値としては、例えば注目画素近傍８画素から画
素ベクトルを求めた場合は、注目画素と近傍８画素の差
の和、あるいはこの差の平均値等としてもよい。

【００２７】また、「分散値に基づいて前記一の画素の
画素ベクトルを修正するか否かを判断する」とは、ある
画素を含む所定領域の分散値が他の領域における分散値
よりも小さい場合にはそこを平坦部と見なして低周波数
帯域の画像を参照せず、分散値が大きい場合は低周波数
帯域の画像を参照するよう判断することをいう。

【００２８】また、「画素ベクトルを修正する」とは、
上述同様に、一の周波数帯域における一の画素の画素ベ
クトルの方向を、一の周波数帯域よりも低周波数帯域に
おける一の画素に対応する画素の画素ベクトルの方向と
一致させることをいう。

【００２９】なお、「画素ベクトルを修正する」に際し
ては、周辺画素ベクトルも修正の対象としてもよい。

【００３０】また、本発明による画像処理方法において
は、画素ベクトルに基づいて帯域制限画像信号を平滑化
して平滑化帯域制限画像信号を得、画素ベクトルの代わ
りに、該平滑化帯域制限画像信号に基づいてノイズ信号
を取得することもできる。

【００３１】この場合、画素ベクトルの代わりに、前述
の各方法を用いて修正された画素ベクトルに基づいて、
平滑化帯域制限画像信号を得ることが望ましい。

【００３２】ここで「画素ベクトルに基づいて帯域制限
画像信号を平滑化」するとは、画素ベクトル、特に画素
ベクトルの方向に基づいて、エッジ成分が保存されつつ
エッジ成分に含まれるノイズ（エッジ上のノイズ）が抑
制されるように帯域制限画像信号を平滑化することを意
味する。例えば、画素ベクトルが等信号線方向のベクト
ルの場合、画素ベクトルを求めた注目画素とそのベクト
ル方向にある画素さらにはベクトル方向とは反対側にあ
る画素とを用いて平滑化するとよい。また「平滑化」に
際しては、画素ベクトル方向にある画素の画素値の平均
値を求める方法や、平滑化フィルタを用いて平滑化する
方法などを用いることができる。

【００３３】また「平滑化帯域制限画像信号に基づいて
ノイズ信号を取得する」に際しては、平滑化帯域制限画
像信号を用いて平滑化前の帯域制限画像信号に含まれる
ノイズ成分を分離してノイズ信号を取得するものである
限りどのような方法を用いてもよく、例えば平滑化前の
帯域制限画像信号から平滑化帯域制限画像信号を減算し
てノイズ信号（ノイズ帯域制限画像信号）を得るとよ
い。また、画素ベクトルの大きさに基づいて、平滑化帯
域制限画像信号のノイズ成分およびエッジ成分を分離し
た後、平滑化帯域制限画像信号に対して、ノイズ成分に
対する平滑化処理および／またはエッジ成分に対する強
調処理を施して処理済帯域制限画像信号を得、該処理済
帯域制限画像信号を用いて平滑化前の帯域制限画像信号
に含まれるノイズ信号を取得するようにしてもよい。な
お前述同様に「ノイズ成分に対する平滑化処理」はノイ
ズ成分に対応する画素の画素値を小さくする処理であ
り、「エッジ成分に対する強調処理」はエッジ成分に対
応する画素の画素値を大きくする処理である。

【００３４】また本発明による画像処理方法において
は、原画像信号およびノイズ信号を記憶し、ノイズ成分
を除去する度合いを示すパラメータの設定値が変更され
たときには、原画像信号およびノイズ信号を読み出し、
この読み出した原画像信号およびノイズ信号と変更され
たパラメータとに基づいて原画像信号のノイズ成分を除
去することが望ましい。

【００３５】本発明による画像処理装置は、原画像を表
す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する
画像処理を施す画像処理装置において、原画像信号から
帯域制限画像信号を作成する帯域制限画像信号作成手段
と、該帯域制限画像信号に基づいて、原画像信号と同一
画素数のノイズ信号を得を得るノイズ信号取得手段と、
該ノイズ信号に基づいて、原画像信号のノイズ成分を除
去するノイズ除去手段とを備えたことを特徴とするもの
である。

【００３６】なお、本発明による画像処理装置において
は、帯域制限画像信号作成手段を原画像信号を多重解像
度変換することにより帯域制限画像信号を作成するもの
とすると共に、ノイズ信号取得手段を帯域制限画像信号
からノイズ成分を分離してノイズ帯域制限画像信号を
得、該ノイズ帯域制限画像信号を逆多重解像度変換する
ことによりノイズ信号を得るものとすることができる。
ここで、前記多重解像度変換は、ラプラシアンピラミッ
ド分解による変換、またはウェーブレット変換とするこ
とができる。

【００３７】さらに、本発明による画像処理装置のノイ
ズ信号取得手段は、前記ノイズ信号の取得を、アイリス
フィルタによるフィルタリング処理により行なう手段で
あることが好ましい。

【００３８】また、本発明による画像処理装置において
は、帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各
画素における画素ベクトルを算出する画素ベクトル算出
手段を備えたものとすると共に、ノイズ信号取得手段
を、画素ベクトル算出手段により算出された画素ベクト
ルに基づいてノイズ信号を取得するものとするのが望ま
しい。

【００３９】このように画素ベクトル算出手段を備えた
ものとする場合には、ノイズ信号取得手段は、各画素の
近傍の画素における画素ベクトルにも基づいて、ノイズ
信号を取得するものであることが望ましい。

【００４０】また、画素ベクトル算出手段を備えたもの
とする場合には、一の周波数帯域における帯域制限画像
の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯域
よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応
する画素の画素ベクトルに基づいて修正する修正手段を
備えたものとすると共に、ノイズ信号取得手段を、画素
ベクトルの代わりに、修正された画素ベクトルに基づい
てノイズ信号を取得するものとするのが望ましい。

【００４１】また、画素ベクトル算出手段を備えたもの
とする場合には、一の周波数帯域における帯域制限画像
の一の画素を含む所定領域の分散値を算出する分散値算
出手段と、該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベク
トルを修正するか否かを判断する判断手段と、前記一の
画素の画素ベクトルを修正すると判断された場合は、該
一の画素における画素ベクトルを、前記一の周波数帯域
よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応
する画素の画素ベクトルに基づいて修正する修正手段と
を備えたものとすると共に、ノイズ信号取得手段を、画
素ベクトルの代わりに、修正された画素ベクトルに基づ
いてノイズ信号を取得するものとすることが望ましい。

【００４２】さらに、画素ベクトル算出手段を備えたも
のとする場合には、画素ベクトルに基づいて帯域制限画
像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を得る平滑
化手段を備えたものとすると共に、ノイズ信号取得手段
を、平滑化帯域制限画像信号に基づいてノイズ信号を取
得するものとすることもできる。

【００４３】この場合、平滑化手段は、画素ベクトルの
代わりに、前記修正手段により修正された画素ベクトル
に基づいて、平滑化帯域制限画像信号を得るものである
ことが望ましい。

【００４４】また、本発明の画像処理装置においては、
原画像信号を記憶する第１の記憶手段と、ノイズ信号取
得手段により取得されたノイズ信号を記憶する第２の記
憶手段（第１の記憶手段との兼用も可能）と、ノイズ成
分を除去する度合いを示すパラメータをノイズ除去手段
に対して設定するためのパラメータ設定手段とをさらに
備えたものとし、ノイズ除去手段を、パラメータ設定手
段によりパラメータの設定値が変更されたときには、第
１の記憶手段から原画像信号を読み出すとともに、第２
の記憶手段からノイズ信号を読み出し、この読み出した
原画像信号およびノイズ信号と変更されたパラメータと
に基づいてノイズ除去済画像信号を生成するものとする
のが望ましい。

【００４５】なお、本発明によ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。

【００４６】

【発明の効果】本発明によれば、原画像信号から帯域制
限画像信号を作成し、作成した帯域制限画像信号に基づ
いて原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得、該ノイ
ズ信号に基づいて原画像信号のノイズ成分を除去するよ
うにしたので、原画像信号の周波数帯域に応じたノイズ
成分を除去することができることとなる。

【００４７】また、原画像信号および生成したノイズ信
号を記憶し、ノイズ成分を除去する度合いを示すパラメ
ータの設定値が変更されたときには、原画像信号および
ノイズ信号を読み出し、この読み出した原画像信号およ
びノイズ信号と変更されたパラメータとに基づいて原画
像信号のノイズ成分を除去するようにすれば、一旦ノイ
ズ信号を作成した後に再度ノイズ除去済信号に基づいて
ノイズ除去画像を出力する際には、記憶してあるノイズ
信号を読み出して使用することができるので、パラメー
タを変更してノイズ信号のレベルを変更するのみで、原
画像信号からのノイズ除去の程度を任意に変更すること
ができるため、上記特開平6-96200 号に記載された方法
と比較して、ノイズ除去の程度を簡易に変更することが
でき、これにより、ノイズ除去程度が変更された処理済
み画像信号を得るための演算時間を短縮して、オペレー
タのストレスを低減することができる。

【００４８】また、帯域制限画像信号を生成する方法と
しては種々の方法を用いることができ、例えば、帯域制
限画像信号を原画サイズで持つこともできる。これによ
り、原画に対して複数サイズのマスクで平滑化し、原画
サイズの帯域制限画像信号を得て、各々ノイズ分離した
ノイズ帯域制限画像信号を全て加算してノイズ信号を生
成することもできる。勿論、帯域制限画像信号を生成す
る方法として、多重解像度変換を利用することもでき
る。

【００４９】また、ノイズ信号の取得手法としても種々
の方法を用いることもできる。例えば、帯域制限画像信
号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベ
クトルを算出し、該画素ベクトルに基づいてノイズ成分
（ノイズ信号）の分離を行なう方法である。ここで、上
述したように、画素ベクトルを等信号線方向に求めるか
信号勾配方向に求めるか、さらには上記差として求める
か上記差の逆数として求めるかによって状況が異なる
が、例えば画素ベクトルを等信号線方向に求め、画素ベ
クトルの大きさを上記差の逆数とした場合、エッジ部分
においては画素ベクトルは大きく、平坦部すなわちノイ
ズ部分においては画素ベクトルは小さくなる。したがっ
て、この方法を用いると、画素ベクトルの大きさに応じ
て帯域制限画像のノイズ成分を分離することができる。
そして、例えば、分離されたノイズ成分に対する画素の
画素値を低減する平滑化処理を施した後、該平滑化処理
が施された信号に基づいて帯域制限画像信号からノイズ
成分を分離してノイズ信号を得、このノイズ信号に基づ
いて原画像信号の周波数帯域に応じたノイズ成分を除去
できる。

【００５０】ここで、画素ベクトルを等信号線方向に求
め、画素ベクトルの大きさを上記差の逆数とした場合に
おいて、画素ベクトルの値が比較的小さい場合は、その
画素ベクトルを求めた一の画素は平坦部すなわちノイズ
にあると見なせるが、画像中の微小なエッジにある可能
性もある。一方、その画素がエッジにある場合はその近
傍の画素における画素ベクトルは同一の方向を向き、ノ
イズである場合はその近傍の画素における画素ベクトル
はランダムな方向を向く。したがって、各画素の近傍画
素の画素ベクトルにも基づくことにより、ある画素がエ
ッジを表すものであるかノイズを表すものであるかの確
度を向上させることができ、これによりノイズ成分をよ
り正確に分離することができる。

【００５１】また、原画像に含まれる比較的大きなエッ
ジは低周波数帯域の画像においても残るが、ノイズにつ
いては低周波帯域の画像ほど小さくなるものである。こ
のため、一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画
素における画素ベクトルを、一の周波数帯域よりも低周
波数帯域の画像における一の画素に対応する画素の画素
ベクトルの方向と同じにすることにより、その画素がエ
ッジ成分にある場合はその画素ベクトルはよりエッジ成
分を表すものとなる。一方、その画素がノイズ成分にあ
る場合は低周波帯域の画像の方が細かなノイズが小さく
なることから画素ベクトルはランダムな方向を向きかつ
大きさはさらに小さくなるため、その画素ベクトルはよ
り平坦部すなわちノイズ成分を表すものとなる。したが
って、一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素
における画素ベクトルを、一の周波数帯域よりも低周波
数帯域の画像における一の画素に対応する画素の画素ベ
クトルに基づいて修正することにより、その画素がエッ
ジであるかノイズであるかの確度を向上させることがで
き、これによりノイズ成分およびエッジ成分の分離をよ
り正確に行なうことができる。

【００５２】さらに、原画像信号を多重解像度変換した
場合、比較的高周波数帯域の画像においては詳細なエッ
ジ情報が表現され、中間周波数帯域の画像においては中
間周波数帯域のエッジ情報が、低周波数帯域の画像にお
いては低周波数帯域の大きなエッジ情報が表現されるこ
ととなる。一般的に周波数帯域の画像が持っているエネ
ルギは高周波数帯域ほど小さくなるが、ノイズのエネル
ギは周波数帯域に依存しないという特性があるため、低
周波数帯域の画像ほどＳ／Ｎが良好なものとなる。ここ
で、原画像におけるノイズが混入していない部分（図２
７（ａ）参照）は、いずれの帯域制限画像においてもエ
ッジ部分にのみ信号を有することとなるため（図２７
（ｂ）〜（ｄ）参照）、比較的高周波数帯域の画像にお
いて、画素ベクトルを求めた画素を含む所定領域におけ
る画素値の分散値が小さければ、低周波帯域の画像の画
素ベクトルを参照しなくてもその画素ベクトルを求めた
注目画素は平坦部にあると見なすことができる。

【００５３】一方、原画像におけるノイズが混入した部
分（図２８（ａ））は、高周波数帯域の画像においては
ノイズの影響により画素ベクトルの方向が乱されて分散
値が大きくなるが（図２８（ｂ））、低周波数帯域とな
るほど信号に対するノイズの影響が小さくなって分散値
が小さくなる（図２８（ｃ）、（ｄ））。したがって、
一の帯域制限画像において画素ベクトルを求めた一の画
素を含む所定領域における画素値の分散値が大きい場合
は、低周波数帯域の画像における対応する画素ベクトル
を参照しなければ、その画素ベクトルを求めた画素が平
坦部にあるものであるのかエッジ部分にあるものである
のかが分からない。このため、一の帯域制限画像におい
て上記分散値が大きい場合は、低周波数帯域の画像を参
照して、画素ベクトルを低周波帯域の画像における対応
する画素の画素ベクトルと一致させることにより、平坦
部の画素ベクトルはより平坦部を表すものとして、エッ
ジ部分の画素ベクトルはよりエッジ部分を表すものとし
て修正されることとなる。したがって、修正された画素
ベクトルに基づけば、ノイズ成分をより正確に分離する
ことができることとなる。

【００５４】一方、画像にノイズが混入している場合、
画像中のエッジ成分にもノイズが含まれることとなる。
そこで、画素ベクトルあるいは前述の各方法を用いて修
正された画素ベクトル（の方向）に基づいて帯域制限画
像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を得、画素
ベクトルの代わりに、該平滑化帯域制限画像信号に基づ
いてノイズ信号を得る方法を用いれば、エッジ成分を失
うことなくエッジ上のノイズを抽出でき、またエッジ以
外の平坦部のノイズも抽出できるので、最終的には、エ
ッジ上のノイズが目立たなくなるとともに、平坦部にお
けるノイズも目立たなくなる。

【００５５】また、画素ベクトルの大きさに基づいて、
平滑化帯域制限画像信号のノイズ成分およびエッジ成分
を分離した後、平滑化帯域制限画像信号に対して、ノイ
ズ成分に対する平滑化処理および／またはエッジ成分に
対する強調処理を施して処理済帯域制限画像信号を得、
該処理済帯域制限画像信号を用いて平滑化前の帯域制限
画像信号に含まれるノイズ信号を取得するようにすれ
ば、エッジ上のノイズを目立たせることなくエッジ強調
を行なうことができ、また平坦部のノイズを一層低減す
ることができるので、一層高画質の画像を再現すること
ができる。

【００５６】

【発明の実施の形態】以下、本発明による画像処理方法
および装置の一実施形態について、図面を参照して詳細
に説明する。以下に示す画像処理装置は、蓄積性蛍光体
シートに記録された人体の放射線画像を読み取って得た
画像信号に対して、ノイズ除去処理を施すものであり、
処理された画像信号は主としてフイルムに記録され、診
断に用いられる。

【００５７】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。画像処理
装置１は、読取装置等において得られた所定の解像度を
有する原画像信号Ｓorgから原画像の複数の周波数帯域
毎の周波数応答特性を表す帯域制限画像信号を作成する
帯域制限画像信号作成手段２と、帯域制限画像信号に基
づいて原画像信号Ｓorgに対してノイズを除去する処理
を行なって処理済み画像信号Ｓprocを得る処理手段３と
を有する。

【００５８】なお、本実施形態は、例えば特開昭 55-12
492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、Ｘ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、Ｙ方向）に移動させてシート１０を２次元走査する
ことにより行なわれたものである。

【００５９】まず帯域制限画像信号の作成処理について
詳細に説明する。図３は帯域制限画像作成処理の概要を
示すブロック図、図４は帯域制限画像信号作成処理を模
式的に示す図である。なお、本実施形態においては、例
えば特開平5-244508号、同 6-96200号に記載されたラプ
ラシアンピラミッドの手法により帯域制限画像信号を作
成するものとする。

【００６０】まず図３に示すように、図１の帯域制限画
像信号作成手段２は、フィルタリング処理手段１０にお
いて原画像信号Ｓorg に対し、原画像のｘ方向およびｙ
方向（図２参照）に対してフィルタリング処理を施して
原画像信号Ｓorg よりも解像度が低い画像信号Ｌ_１（以
下、低解像度画像信号という）を作成し、次にこの低解
像度画像信号Ｌ_１に対して同様のフィルタリング処理を
施してこの低解像度画像信号Ｌ_１よりもさらに解像度が
低い低解像度画像信号Ｌ_２を作成し、以降順次同様のフ
ィルタリング処理を繰り返して各解像度毎の低解像度画
像信号Ｌ_ｋ（ｋ＝１〜ｎ）を得るものである。そして、
補間処理手段１１において、このフィルタリング処理の
各段において得られる低解像度画像信号Ｌ_ｋに対して、
それぞれ２倍の画素数となるように補間処理を施して、
鮮鋭度が異なる複数のボケ画像信号Ｓus1〜Ｓusｎ（以
下Ｓusk（ｋ＝１〜ｎ）で代表させる）を得る。この
後、減算器１２により互いに対応する画素数を有する低
解像度画像信号Ｌ_ｋ−１とボケ画像信号Ｓuskおよび原
画像信号Ｓorgとボケ画像信号Ｓus１との差分を求め、
これを帯域制限画像信号Ｂ_ｋとする。

【００６１】本実施形態においては、上記フィルタリン
グ処理のフィルタとして、１次元ガウス分布に略対応し
たフィルタを使用する。すなわちフィルタのフィルタ係
数を、ガウス信号に関する下記の式（１）にしたがって
定める。

【００６２】

【数１】 これは、ガウス信号は周波数空間および実空間の双方に
おいて局在性がよいためであり、例えば上記（１）式に
おいてσ＝１とした場合の５×１の１次元フィルタは図
５に示すようなものとなる。

【００６３】フィルタリング処理は、図６に示すよう
に、原画像信号Ｓorgに対して、あるいは低解像度画像
信号に対して１画素おきに行なう。このような１画素お
きのフィルタリング処理をｘ方向、ｙ方向に行なうこと
により、低解像度画像信号Ｌ_１の画素数は原画像の１／
４となり、フィルタリング処理により得られる低解像度
画像信号に対して繰り返しこのフィルタリング処理を施
すことにより、得られるｎ個の低解像度画像信号Ｌ
_ｋ（ｋ＝１〜ｎ）は、それぞれ画素数が原画像信号Ｓor
gの１／２^２ｋの画像信号となる。

【００６４】次に、このようにして得られた低解像度画
像信号Ｌ_ｋに対して施される補間処理について説明す
る。補間処理を行なうための補間演算の方法としては、
Ｂスプラインによる方法等種々の方法が挙げられるが、
本実施形態においては、上記フィルタリング処理におい
てガウス信号に基づくローパスフィルタを用いているた
め、補間演算についてもガウス信号を用いるものとす
る。具体的には、下記の式（２）において、σ＝２
^ｋ−１ と近似したものを用いる。

【００６５】

【数２】 例えば低解像度画像信号Ｌ_１を補間する際には、ｋ＝１
であるためσ＝１となる。この場合、補間処理を行なう
ためのフィルタは、図７に示すように５×１の１次元フ
ィルタとなる。この補間処理は、まず低解像度画像信号
Ｌ_１に対して１画素おきに値が０の画素を１つずつ補間
することにより低解像度画像信号Ｌ_１を原画像と同一の
画素数となるように拡大し、次に、この補間された低解
像度画像信号Ｌ_１に対して上述した図７に示す１次元フ
ィルタによりフィルタリング処理を施すことにより行な
われる。

【００６６】同様に、この補間拡大処理を全ての低解像
度画像信号Ｌ_ｋに対して行なう。低解像度画像信号Ｌ_ｋ
を補間する際には、上記式（２）に基づいて、３×２^ｋ
−１の長さのフィルタを作成し、低解像度画像信号Ｌ_ｋ
の各画素の間に値が０の画素を１個ずつ補間することに
より、１段階高解像度の低解像度画像信号Ｌ_ｋ−１と同
一画素数となるように拡大し、この値が０の画素が補間
された低解像度画像信号Ｌ_ｋに対して３×２^ｋ−１の長
さのフィルタにより、フィルタリング処理を施すことに
より補間拡大してボケ画像信号Ｓuskを得る。

【００６７】次に、上記のようにして作成されたボケ画
像信号Ｓuskが、対応する画素数を有する低解像度画像
信号Ｌ_ｋ−１から減算されて、帯域制限画像信号Ｂ
_ｋ（ｋ＝１〜ｎ）が得られる。なお、帯域制限画像信号
Ｂ_ｋは下記の式（３）に示すものとなる。

【００６８】 Ｂ_１＝Ｓorg−Ｓus１ Ｂ_２＝Ｌ_１−Ｓus２ Ｂ_３＝Ｌ_２−Ｓus３ ・ （３） ・ Ｂ_ｋ＝Ｌ_ｋ−Ｓusｋ 具体的には、図４に示すように５段階の低解像度画像信
号Ｌ_１〜Ｌ_５が得られた場合、まず最低解像度の低解像
度画像信号Ｌ_５に対して補間処理を施して、低解像度画
像信号Ｌ_４と同一画素数を有するボケ画像信号Ｓus５を
作成する。そして、低解像度画像信号Ｌ_４からボケ画像
信号Ｓus５を減算して帯域制限画像信号Ｂ_５を得る。以
下順次Ｌ_３−Ｓus４、Ｌ_２−Ｓus３、Ｌ_１−Ｓus２、Ｓ
org−Ｓus１の演算を行なって、帯域制限画像信号Ｂ_１
〜Ｂ_５を得る。ここで、最低解像度の低解像度画像信号
Ｌ_ｋ（Ｌ_５）は、原画像を縮小した低周波の情報を表す
ものであるが、これ以降の演算において使用することは
ない。

【００６９】次に、上述したように算出された帯域制限
画像信号Ｂ_ｋを用いて行なわれる処理について説明す
る。図８は処理手段３の構成を帯域制限画像信号作成手
段２とともに示す概略ブロック図である。図８に示すよ
うに、帯域制限画像信号作成手段２において作成された
帯域制限画像信号Ｂ_ｋは、本発明のノイズ信号生成手段
としてのノイズ分離手段２２においてノイズ成分が分離
されて、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋが得られる。こ
こで、ノイズ分離手段２２におけるノイズ成分の分離処
理について説明する。

【００７０】図９はノイズ分離手段２２の構成を示す概
略ブロック図である。ノイズ分離手段２２は、アイリス
フィルタを用いた処理により、帯域制限画像信号Ｂ_ｋか
らノイズ成分を分離するものであり、入力された帯域制
限画像信号Ｂ_ｋの全画素について、この帯域制限画像信
号Ｂ_ｋに基づく各画素毎の信号勾配ベクトルを算出する
勾配ベクトル算出手段３１と、全画素のうち１つを順
次、注目画素として設定する注目画素設定手段３４と、
注目画素設定手段３４により設定された注目画素を中心
として、所定の角度間隔（例えば11.25 度間隔）で隣接
する複数（例えば32本）の放射状の方向線（図１０参
照）を設定する方向線設定手段３３と、設定された各方
向線毎に、注目画素から予め定められた所定範囲内にあ
る方向線上の各画素について、各画素の勾配ベクトルと
この方向線の延びる方向とのなす角度θil（32本の方向
線のうち第ｉ番目の方向線上における、注目画素から第
ｌ番目の画素の勾配ベクトルと、この第ｉ番目の方向線
の延びる方向とのなす角度を表す）に基づく指標値cos
θilをそれぞれ求める指標値算出手段３５と、注目画素
を始点とし、終点を前記予め設定された範囲に応じた大
きさまで変化させて、始点から終点の範囲内にある方向
線上の各画素の指標値cosθilの平均値Ｃｉ（ｎ）を、
各方向線毎に下記の式（４）にしたがって求めるととも
に、この平均値のうち最大値Ｃimax（式（５））を抽出
する最大値算出手段３６と、各方向線毎に抽出された最
大値Ｃimaxを32本の方向線の全てについて加算平均
（（ΣＣimax）／32）してこの注目画素についての勾配
ベクトル群の集中度の値Ｃ（式（６））を算出する集中
度算出手段３７と、

【数３】

【数４】 集中度の値Ｃが大きいほど注目画素が画像中におけるエ
ッジ上に位置するものとして大きな重み付けとなり、集
中度の値Ｃが小さいほど注目画素がエッジ以外に部分に
存在するものとして小さな重み付けとなるように、空間
フィルタのフィルタ係数を設定するフィルタ設定手段３
８と、フィルタ設定手段３８においてフィルタ係数が設
定された空間フィルタにより、帯域制限画像信号Ｂ_ｋに
対してフィルタリング処理を施してフィルタ処理済み帯
域制限画像信号ＦＢ_ｋを得るフィルタリング手段３９
と、帯域制限画像信号Ｂ_ｋからフィルタ処理済み帯域制
限画像信号ＦＢ_ｋを減算してノイズ帯域制限画像信号Ｎ
Ｂ_ｋを算出する信号算出手段４０とを備える。

【００７１】なお、アイリスフィルタについては、「小
畑他、ＤＲ画像における腫瘤影検出（アイリスフィル
タ）、電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.
3 P663〜670 1992年３月参照」、「小畑他、アイリスフ
ィルタとその特性解析、計測自動制御学会論文集、1998
VOL.34 No.4、p.326-332」にその詳細が記載されてい
る。このアイリスフィルタ処理は、特に乳癌における特
徴的形態の１つである腫瘤陰影を検出するのに有効な手
法として研究されており、アイリスフィルタ処理に用い
られるアイリスフィルタは、画像信号の勾配を勾配ベク
トルとして算出し、その勾配ベクトルの集中度を出力す
るものであり、アイリスフィルタ処理とはこの勾配ベク
トルの集中度を基に腫瘤陰影を検出するものである。本
実施形態においては、このアイリスフィルタ処理によ
り、帯域制限画像信号Ｂ_ｋの勾配ベクトルの集中度から
各画素がエッジなどの線分上に位置する程度を求めるも
のである。

【００７２】勾配ベクトル算出手段３１は、詳しくは例
えば図１１に示した縦５画素×横５画素の大きさのマス
クの最外周部の画素の画像データ（画素値）を用いて、
下記の式（７）にしたがって信号勾配ベクトルの向きθ
を求める。

【００７３】

【数５】 このマスクサイズは縦５画素×横５画素のもの限るもの
ではなく、種々の大きさのものを用いることができる。

【００７４】方向線設定手段３３が設定する方向線の数
は、上記32本に限るものではないが、余りに多く設定す
ると計算処理に要する負担が急激に増大し、また少な過
ぎればエッジ成分を精度よく検出することができないの
で、32本程度が好ましい。またこの方向線間の角度間隔
は等間隔とするのが計算処理等において都合がよい。

【００７５】集中度算出手段３７において算出される集
中度の値Ｃが大きな値となるのは、勾配ベクトルの向き
が注目画素に集中する場合である。

【００７６】フィルタ設定手段３８においては集中度算
出手段３７において求められた集中度の値Ｃに応じて平
滑化処理を行なうための空間フィルタのフィルタ係数が
設定される。すなわち、集中度の値Ｃが大きいほど注目
画素はエッジ上に存在し、集中度の値Ｃが小さいほど注
目画素はエッジ以外の位置に存在することとなる。した
がって、集中度の値Ｃが大きいほど重み付けが大きくな
るようなフィルタ係数が定められて、空間フィルタが設
定されることとなる。

【００７７】具体的には、まず集中度の値Ｃが所定の閾
値よりも高い画素の値を１、所定の閾値以下の画素の値
を０とする２値化処理を行ない、エッジ成分とそれ以外
の成分との分離を行なう。ここで、基本となる空間フィ
ルタをＦ０とし、この空間フィルタＦ０が３×３の平滑
化フィルタであり、そのフィルタ係数が図１２（ａ）に
示すものであるとすると、集中度Ｃの２値化結果に応じ
てフィルタＦ０のフィルタ係数が重み付けされて帯域制
限画像信号Ｂ_ｋに対して施す空間フィルタＦ１のフィル
タ係数が設定される。すなわち、ある注目画素がエッジ
成分上にあり、この注目画素を中心とする３×３の範囲
の集中度Ｃ（２値化後）が図１２（ｂ）に示すものであ
った場合、空間フィルタＦ１のフィルタ係数は図１２
（ｃ）に示すものとなる。また、ある注目画素がエッジ
成分以外の部分にあり、注目画素を中心とする３×３の
範囲の集中度Ｃが図１２（ｄ）に示すものであった場
合、空間フィルタＦ１のフィルタ係数は図１２（ｅ）に
示すものとなる。したがって、この空間フィルタＦ１に
より帯域制限画像信号Ｂ_ｋを平滑化すると、エッジ成分
はぼかされることなく、それが存在する方向に対してぼ
かされることとなる。また、エッジ成分以外の成分は値
が０とされることとなる。

【００７８】フィルタリング手段３９は、フィルタ設定
手段３８において設定された空間フィルタＦ１により、
帯域制限画像信号Ｂ_ｋに対してフィルタリング処理を施
してフィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢ_ｋを得る。
このフィルタリング処理により、帯域制限画像信号Ｂ_ｋ
は平滑化されるが、エッジ成分においては、エッジが存
在する方向に平滑化されることとなる。これにより、フ
ィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢ_ｋにおいては、平
滑化されたエッジ成分のみが残ることとなる。

【００７９】信号算出手段４０においては、帯域制限画
像信号Ｂ_ｋからフィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢ
_ｋを減算してノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋが得られ
る。ここで、フィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢ_ｋ
は平滑化されているため、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢ
_ｋは、帯域制限画像信号Ｂ_ｋに含まれるノイズ成分を表
すものとなる。とくに、フィルタ処理済み帯域制限画像
信号ＦＢ_ｋはエッジ成分が存在する方向に平滑化されて
いるため、求められたノイズ成分にはエッジ上における
ノイズも含まれることとなる。

【００８０】ノイズ分離手段２２に入力された帯域制限
画像信号Ｂ_ｋは、まず勾配ベクトル算出手段３１、注目
画素設定手段３４、フィルタリング手段３９および信号
算出手段４０に入力される。勾配ベクトル算出手段３１
は前述したように縦５画素×横５画素の大きさのマスク
の最外周部の画素の画像データ（画素値）を用いて、全
画素について信号勾配ベクトルの向きθを求める。求め
られた信号勾配ベクトルの向きθは指標値算出手段３５
に入力される。

【００８１】一方、注目画素設定手段３４は、入力され
た帯域制限画像信号Ｂ_ｋについて、その全画素のうち１
つを順次注目画素として設定し、設定した注目画素を方
向線設定手段３３に入力する。方向線設定手段３３は、
注目画素を中心として例えば11.25 度の等間隔で隣接す
る32本の放射状の方向線を設定する。そしてこの設定さ
れた方向線は指標値算出手段３５に入力される。

【００８２】指標値算出手段３５は、勾配ベクトル算出
手段３１から入力された勾配ベクトルの向きθが定義さ
れた、帯域制限画像信号Ｂ_ｋと同じ２次元に配列された
画素に、方向線設定手段３３から入力された32本の方向
線を重ねて、この32本の方向線にそれぞれ重なる画素を
抽出する。

【００８３】さらに指標値算出手段３５は、各方向線毎
に各画素に定義された勾配ベクトルの向きθとこの方向
線の延びる方向とのなす角度θil（32本の方向線のうち
第ｉ番目の方向線上における、注目画素から第ｌ（エ
ル）番目の画素の勾配ベクトルと、この第ｉ番目の方向
線の延びる方向とのなす角度を表す）に基づく指標値co
sθilをそれぞれ求める。

【００８４】この求められた各方向線上における各画素
の指標値cosθilは最大値算出手段３６に入力される。
最大値算出手段３６は、上記始点から終点の範囲内にあ
る方向線上の各画素の指標値cosθilの平均値Ｃｉ
（ｎ）を、各方向線毎に求めるとともに、この平均値Ｃ
ｉ（ｎ）の最大値Ｃimaxを抽出する。

【００８５】このように各方向線毎に求められた最大値
Ｃimaxは集中度算出手段３７に入力される。集中度算出
手段３７は入力された各方向線毎に求められた最大値Ｃ
imaxを加算平均して、その注目画素についての勾配ベク
トル群の集中度の値Ｃを算出する。算出された勾配ベク
トル群の集中度の値Ｃはフィルタ設定手段３８に入力さ
れる。

【００８６】以上の作用と同じ作用が、注目画素設定手
段３４が設定する注目画素を順次代えてなされ、入力さ
れた全ての画素についての上記集中度の値Ｃがフィルタ
設定手段３８に入力される。

【００８７】フィルタ設定手段３８は、集中度の値Ｃが
大きいほど大きな重み付けがなされるような空間フィル
タＦ１を設定し、フィルタリング手段３９が設定された
空間フィルタにより帯域制限画像信号Ｂ_ｋに対してフィ
ルタリング処理を施して、フィルタ処理済み帯域制限画
像信号ＦＢ_ｋを得、これが信号算出手段４０に入力され
る。

【００８８】信号算出手段４０は、帯域制限画像信号Ｂ
_ｋからフィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢ_ｋを減算
してノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋを算出する。

【００８９】このようにしてノイズ分離手段２２におい
て得られたノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋのうち、最低
解像度のノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｎはノイズ信号Ｓ
ｎとされるとともに、ノイズ信号Ｓｎが１段階高解像度
のノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｎ−１と同一画素数とな
るように、補間処理手段２４において上記補間処理手段
１１と同様に補間処理がなされて、拡大ノイズ信号Ｓ
ｎ′が得られる。この後、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢ
_ｎ−１と拡大ノイズ信号Ｓｎ′とが加算器２５において
加算されて、ノイズ信号Ｓｎ−１が得られる。そして、
ノイズ信号Ｓｋ−１の補間拡大による拡大ノイズ信号Ｓ
ｋ−１′の取得、および拡大ノイズ信号Ｓｋ−１′とノ
イズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋ−１との加算によるノイズ
信号Ｓｋ−２の取得を繰り返し行なって、最高解像度の
ノイズ信号Ｓ１を得る。

【００９０】具体的には図１３に示すように、５段階の
ノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_１〜ＮＢ_５が得られた場合
には、まず最低解像度のノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_５
がノイズ信号Ｓ５とされる。そして、ノイズ信号Ｓ５に
対して１段階高解像度のノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_４
と同一画素数となるように補間処理が施されて拡大ノイ
ズ信号Ｓ５′が得られる。そして、ノイズ帯域制限画像
信号ＮＢ_４と拡大ノイズ信号Ｓ５′とが加算されて、ノ
イズ信号Ｓ４が得られる。以下同様にしてノイズ信号Ｓ
３，Ｓ２が得られ、最終的に最高解像度のノイズ信号Ｓ
１が得られる。

【００９１】このようにして最高解像度のノイズ信号Ｓ
１が得られると、本発明に係るノイズ除去手段としての
演算器２６において、下記の式（８）に示すようにノイ
ズ信号Ｓ１に対して原画像信号Ｓorgの値に応じた、ノ
イズ成分を除去する度合いを示すパラメータとしての強
調係数α（Ｓorg）が乗じられ、さらにこの強調係数α
（Ｓorg）が乗じられたノイズ信号Ｓ１’が原画像信号
Ｓorgから減算されて、ノイズ成分が低減された画像を
表す処理済み画像信号Ｓprocが得られる。

【００９２】 Ｓproc＝Ｓorg−Ｓ１’＝Ｓorg−α（Ｓorg）・Ｓ１ （８） （但し、Ｓproc：ノイズが除去された画像信号 Ｓorg ：原画像信号 α（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係
数 なお、原画像信号Ｓorgおよびノイズ信号Ｓ１を記憶す
る記憶手段と、強調係数α（Ｓorg）を演算器２２に対
して設定するためのパラメータ設定手段とをさらに備え
たものとすれば、強調係数α（Ｓorg）の設定値が変更
されたときには、原画像信号およびノイズ信号を読み出
し、読み出したノイズ信号に対して変更された強調係数
α（Ｓorg）を乗算して再度ノイズ信号Ｓ１’を計算
し、再計算したノイズ信号Ｓ１’を読み出した原画像信
号Ｓorgから除去することもできる。

【００９３】次いで、第１の実施形態の動作について説
明する。図１４は第１の実施形態の動作を示すフローチ
ャートである。まず、読取装置等から原画像信号Ｓorg
が画像処理装置１に入力される（ステップＳ１）。原画
像信号Ｓorgは帯域制限画像信号作成手段２に入力され
てここで原画像信号Ｓorgの周波数帯域毎の周波数応答
特性を表す帯域制限画像信号Ｂ_ｋが作成される（ステッ
プＳ２）。帯域制限画像信号Ｂ_ｋは、上述したようにノ
イズ成分が分離され（ステップＳ３）、ノイズ帯域制限
画像信号ＮＢ_ｋが得られる（ステップＳ４）。この後、
ノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋ′の１段階高周波数帯域
への補間処理によるノイズ信号Ｓｋの取得、およびノイ
ズ信号Ｓｋと対応する周波数帯域のノイズ帯域制限画像
信号ＮＢ _ｋとの加算によるノイズ信号Ｓｋ−１の取得を
最高周波数帯域のノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_１まで繰
り返し行なって、ノイズ信号Ｓ１を得る（ステップＳ
５）。そしてノイズ信号Ｓ１を用いて上記式（８）に示
す演算を行なって処理済み画像信号Ｓprocを得（ステッ
プＳ６）、処理済み画像信号Ｓprocを不図示のモニタに
表示する（ステップＳ７）。オペレータは表示された画
像を観察し、ノイズ除去の程度を変更する必要があれば
（ステップＳ８）、どの程度変更するかを処理手段３に
入力する。これにより処理手段３においては上記式
（８）における強調係数α（Ｓorg）を変更してステッ
プＳ６に戻り、ステップＳ６からステップＳ８の処理を
行なう。ノイズ除去の程度が適切なものとなった場合に
はステップＳ８が肯定されて処理を終了する。

【００９４】このように、本実施形態においては、上記
式（８）における強調係数α（Ｓorg）の値を変更する
のみで、原画像信号Ｓorgから減算するノイズ信号Ｓ１
のレベルを任意に変更することができるため、上記特開
平6-96200号に記載された方法と比較して、ノイズ除去
の程度を簡易に変更することができ、これにより、ノイ
ズ除去程度が変更された処理済み画像信号Ｓprocを得る
ための演算時間を短縮して、オペレータのストレスを低
減することができる。

【００９５】なお、上記第１の実施形態においては、ラ
プラシアンピラミッドの手法により原画像信号Ｓorgか
ら各周波数帯域毎の特性を表す帯域制限画像信号を得て
いるが、例えば特開平6-274615号に示すように、ウェー
ブレット変換により帯域制限画像信号を得るようにして
もよい。以下ウェーブレット変換を用いた画像処理の実
施形態を第２の実施形態として説明する。

【００９６】図１５は本発明の第２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１５
に示すように、本発明の第２の実施形態による画像処理
装置５１は、読取装置等において得られた所定の解像度
を有する原画像信号Ｓorgをウェーブレット変換するウ
ェーブレット変換手段５２と、ウェーブレット変換によ
り得られた信号に基づいて、原画像信号Ｓorgのノイズ
を除去する処理を行なって処理済み画像信号Ｓprocを得
る処理手段５３とを有する。

【００９７】図１６はウェーブレット変換手段５２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なうものである。

【００９８】まず、図１６に示すように原画像信号Ｓor
gに対してウェーブレット変換部６１においてウェーブ
レット変換が施される。図１７はウェーブレット変換部
６１において行なわれる処理を示すブロック図である。
図１７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なうとともに、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なう
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，Ｈ
Ｌ１，ＬＨ１，ＬＬ１（ＨＨｋ＋１，ＨＬｋ＋１，ＬＨ
ｋ＋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ＨＬ
１、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。

【００９９】次に、信号ＬＬ１に対してさらにウェーブ
レット変換部６１において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。

【０１００】以下、上記と同様にして、各周波数帯域に
おいて得られるウェーブレット変換係数信号ＬＬｋに対
するウェーブレット変換を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〜ＨＬ
ｎ，ＬＨ１〜ＬＨｎ，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，ＨＬｎ，ＬＨｎ，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。

【０１０１】ここで、図１８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１８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１８において信号ＬＬ２
は原画像を主副各方向が１／４に縮小した画像を表すも
のとなっている。

【０１０２】なお、ウェーブレット変換係数信号ＨＨ
ｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋ，ＬＬｋ（ｋ＝１〜ｎ）のうち、信
号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋはその周波数帯域におけるエ
ッジ成分を表すものであり、換言すれば原画像における
特定の周波数帯域（帯域制限画像特性）を有する画像を
表すもの、すなわち主にその周波数帯域における画像の
コントラストを表すものとなっている。また、ウェーブ
レット変換係数信号ＬＬｋは上述したように原画像を縮
小した画像を表すものとなっている。なお、本実施形態
においては、ウェーブレット変換係数信号ＨＨｋ，ＨＬ
ｋ，ＬＨｋを帯域制限画像信号と称し、ウェーブレット
変換係数信号ＬＬｋを解像度信号と称し、帯域制限画像
信号および解像度信号を総称してウェーブレット変換係
数信号と称するものとする。ここで、最低解像度の信号
ＬＬｎは上記第１の実施形態と同様にこれ以降の演算に
おいて使用することはないため、値を０とする。

【０１０３】処理手段５３は、上記第１の実施形態にお
ける処理手段３と同様にノイズ除去処理を行なうもので
ある。図１９は処理手段５３の構成をウェーブレット変
換手段５２とともに示す概略ブロック図である。図１９
に示すように、ウェーブレット変換手段５２において得
られた帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋ（以下
Ｂ_ｋ で代表させる）が、各帯域制限画像信号Ｂ_ｋ に
対応するように設けられた各ノイズ分離手段６２に入力
される。各ノイズ分離手段６２は上記第１の実施形態に
おけるノイズ分離手段２２と同様の構成を有するもので
あり、ここで上記第１の実施形態と同様にノイズ帯域制
限画像信号ＮＨＨｋ，ＮＨＬｋ，ＮＬＨｋ（以下ＮＢ
_ｋ で代表させる）が得られる。すなわち、帯域制限画
像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋを上記第１の実施形態に
おける帯域制限画像信号Ｂ_ｋ と見なすことにより、上
記と同様にアイリスフィルタによる集中度の算出、空間
フィルタの設定、空間フィルタによるフィルタリング処
理およびフィルタリング処理後の信号の帯域制限画像信
号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋからの減算を全ての周波数帯
域の帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋについて
行なうことにより、ノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨｋ，
ＮＨＬｋ，ＮＬＨｋを得るものである。

【０１０４】そして、得られたノイズ帯域制限画像信号
ＮＢ_ｋ （ＮＨＨｋ，ＮＨＬｋ，ＮＬＨｋ、ｋ＝１〜
ｎ）に対して逆ウェーブレット変換手段６４において逆
ウェーブレット変換が施される。図２０は、逆ウェーブ
レット変換手段６４において行なわれる逆ウェーブレッ
ト変換を説明するための図である。図２０に示すよう
に、最低周波数帯域のノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨ
ｎ，ＮＨＬｎ，ＮＬＨｎ，ＮＬＬｎ（＝０）に対して逆
ウェーブレット変換手段６４において逆ウェーブレット
変換を施して処理済み信号ＮＬＬｎ−１を得る。

【０１０５】図２１は逆ウェーブレット変換手段６４に
おいて行なわれる処理を示すブロック図である。図２１
に示すようにノイズ帯域制限画像信号ＮＬＬｎ（ＮＬＬ
ｋ，ｋ＝ｎの場合ＮＬＬｎ＝０）およびノイズ帯域制限
画像信号ＮＬＨｎ（ＮＬＨｋ）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なうとともに
（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なうと
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ＮＨＬｎ（Ｎ
ＨＬｋ）および信号ＮＨＨｎ（ＮＨＨｋ）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なう
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なうと
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
信号を加算してノイズ帯域制限画像信号ＮＬＬｎ−１
（ＮＬＬｋ−１）を得る。なお、最低解像度のウェーブ
レット変換係数信号ＮＬＬｎは０とされているため、ノ
イズ帯域制限画像信号ＮＬＬｎ−１は原画像信号Ｓorg
の帯域制限画像特性を表すものとなる。

【０１０６】次に、ノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨｎ−
１，ＮＨＬｎ−１，ＮＬＨｎ−１，ＮＬＬｎ−１に対し
て上記と同様に逆ウェーブレット変換手段６４において
逆ウェーブレット変換を行なって、ノイズ帯域制限画像
信号ＮＬＬｎ−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
し、さらにノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨ１，ＮＨＬ
１，ＮＬＬ１を逆ウェーブレット変換することによりノ
イズ信号Ｓ１が得られる。

【０１０７】得られたノイズ信号Ｓ１は、演算器６５に
おいて上記第１の実施形態と同様に式（８）に示すよう
な演算が行なわれて処理済み画像信号Ｓprocが得られ
る。

【０１０８】次いで、第２の実施形態の動作について説
明する。図２２は第２の実施形態の動作を示すフローチ
ャートである。まず、読取装置等から原画像信号Ｓorg
が画像処理装置５１に入力される（ステップＳ１１）。
原画像信号Ｓorgはウェーブレット変換手段５２におい
てウェーブレット変換が施されて各周波数帯域毎のウェ
ーブレット変換係数信号が得られる（ステップＳ１
２）。各ウェーブレット変換係数信号Ｂ_ｋ はノイズ成
分が分離されて（ステップＳ１３）、ノイズ帯域制限画
像信号ＮＢ_ｋが得られる（ステップＳ１４）。この後、
ノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋが、逆ウェーブレット変
換手段６４において逆ウェーブレット変換されてノイズ
信号Ｓ１が得られる（ステップＳ１５）。そしてノイズ
信号Ｓ１を用いて上記式（８）に示す演算を行なって処
理済み画像信号Ｓprocを得（ステップＳ１６）、処理済
み画像信号Ｓprocを不図示のモニタに表示する（ステッ
プＳ１７）。オペレータは表示された画像を観察し、ノ
イズ除去の程度を変更する必要があれば（ステップＳ１
８）、どの程度変更するかを処理手段５３に入力する。
これにより処理手段５３においては上記式（８）におけ
る強調係数α（Ｓorg）を変更してステップＳ１６に戻
り、ステップＳ１７からステップＳ１８の処理を行な
う。ノイズ除去の程度が適切なものとなった場合にはス
テップＳ１８が肯定されて処理を終了する。

【０１０９】このように、第２の実施形態においても、
上記式（８）における強調係数α（Ｓorg）の値を変更
することにより、原画像信号Ｓorgから減算するノイズ
信号Ｓ１のレベルを任意に変更することができ、これに
より、原画像信号Ｓorgからのノイズ除去の程度を任意
に変更することができる。

【０１１０】なお、上記各実施形態においては、アイリ
スフィルタを用いて帯域制限画像信号Ｂ_ｋ からノイズ
成分を分離しているが、これに限定されるものではなく
他の任意の手法によりノイズ成分を分離するようにして
もよい。例えば、帯域制限画像信号Ｂ_ｋに対して所定サ
イズのマスク内の局所的な分散を求め、この分散が小さ
な値となる画素をノイズと見なす等してノイズ成分を分
離してもよい。また、各帯域制限画像信号により表され
る各帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出
し、算出した画素ベクトルあるいは該画素ベクトルを修
正した修正画素ベクトルを利用してノイズ成分を分離し
てもよい。以下画素ベクトルあるいは修正画素ベクトル
を用いた画像処理の実施形態を第３の実施形態として説
明する。

【０１１１】図２３は本発明の第３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。この図
２３は、上記第２の実施形態における処理手段５３の構
成を示した図１９に対応するものであって、ノイズ分離
手段６２を有する処理手段５３に代えて、ノイズ分離手
段７２を有する処理手段７３を設けている点が異なる。
この処理手段７３は、上記第２の実施形態における処理
手段５３と同様にノイズ除去処理を行なうものであり、
ウェーブレット変換手段６１において得られた帯域制限
画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋ（以下Ｂ_ｋ で代表さ
せる）が、ノイズ分離手段７２に入力される。

【０１１２】図２４は、各ノイズ分離手段７２の構成を
示す概略ブロック図である。この第３の実施形態による
ノイズ分離手段７２は、各帯域制限画像信号Ｂ_ｋ によ
り表される各帯域制限画像の各画素における画素ベクト
ルを各画素毎に算出し、算出した画素ベクトルあるいは
該画素ベクトルを修正した修正画素ベクトルを利用して
ノイズ成分としてのノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋ を
分離するものであり、図２４に示すように、ウェーブレ
ット変換手段６１において得られた各帯域制限画像信号
Ｂ_ｋ から後述するようにして画素ベクトルを算出する
画素ベクトル算出手段８２と、画素ベクトル算出手段８
２において算出された画素ベクトルを修正する画素ベク
トル修正手段８３と、修正された画素ベクトルに基づい
てノイズ成分ＮＢ_ｋ を分離して出力する分離手段８５
とを備える。

【０１１３】画素ベクトル算出手段８２においては以下
のようにして画素ベクトルが算出される。図２５は画素
ベクトルの算出方法を説明するための図である。なお、
この画素ベクトルの算出は全周波数帯域の帯域制限画像
信号Ｂ_ｋ （ウェーブレット変換係数信号）により表さ
れる画像における全画素について行なわれる。ある画素
を注目画素（図２５において黒色で示す）とした場合に
おいて、注目画素を中心とした７×７の領域を設定す
る。そしてこの領域内における注目画素近傍の４８画素
について、注目画素を中心とした０〜１５の１６方向に
おける一定長さ分（図２５においては３画素分、例えば
２の方向における斜線画素）の画素値の平均値を算出
し、この平均値と注目画素の画素値との差が最も小さい
方向を決定する。なお、図２６に示すように注目画素の
近傍８画素を用いて、８方向における注目画素と隣接画
素との差を求め、この差が最も小さい方向を決定しても
よい。このようにして求められた方向は濃度の傾きが最
も小さい方向であり、等信号線すなわち信号勾配の法線
方向を向くものである。そして、この方向と上述したよ
うに求められた差の逆数を大きさに持つベクトルを画素
ベクトルとして求める。したがって、この画素ベクトル
は、等信号線の方向において濃度差が小さいほど大きい
ものとなる。なお、上記差が０の場合は画素ベクトルの
大きさは無限大となってしまうため、画素ベクトルの大
きさに上限値（例えば８ビットの場合は２５５）を設定
することが好ましい。

【０１１４】なお、上述した平均値と注目画素の画素値
との差（あるいは近傍画素と注目画素との差、以下単に
差とする）が最も大きい方向は信号勾配方向となり、こ
の方向に画素ベクトルを求めることもできる。この場
合、画素ベクトルの大きさは上記差をそのまま用いるこ
とができる。なお、本実施形態においては画素ベクトル
は等信号線方向を向き、画素ベクトルの大きさは上記差
の逆数として説明する。

【０１１５】画素ベクトル修正手段８３においては以下
のようにして画素ベクトルが修正される。原画像信号を
ウェーブレット変換した場合、比較的高周波数帯域の画
像においては詳細なエッジ情報が表現され、中間周波数
帯域の画像においては中間周波数帯域のエッジ情報が、
低周波数帯域の画像においては低周波数帯域の大きなエ
ッジ情報が表現されることとなる。一般的に各周波数帯
域の画像が持っているエネルギは高周波数帯域ほど小さ
くなるが、ノイズのエネルギは周波数帯域に依存しない
という特性があるため、低周波数帯域の画像ほどＳ／Ｎ
が良好なものとなる。ここで、原画像におけるノイズが
混入していない部分（図２７（ａ）参照）は、いずれの
帯域制限画像においてもエッジ部分にのみ信号を有する
こととなるため（図２７（ｂ）〜（ｄ）参照）、比較的
高帯域制限画像において、画素ベクトルを求めた画素を
含む所定領域における画素値の分散値が小さければ、低
周波帯域の画像の画素ベクトルを参照しなくてもその画
素ベクトルを求めた注目画素は平坦部にあると見なすこ
とができる。

【０１１６】一方、原画像におけるノイズが混入した部
分（図２８（ａ））は、高帯域制限画像においてはノイ
ズの影響により画素ベクトルの方向が乱されて分散値が
大きくなるが（図２８（ｂ））、低周波数帯域となるほ
ど信号に対するノイズの影響が小さくなって分散値が小
さくなる（図２８（ｃ）、（ｄ））。したがって、高帯
域制限画像において画素ベクトルを求めた注目画素を含
む所定領域における画素値の分散値が大きい場合は、低
周波数帯域の画像における対応する画素ベクトルを参照
しなければ、その画素ベクトルを求めた注目画素が平坦
部にあるものであるのかエッジ部分にあるものであるの
かが分からない。

【０１１７】このため、画素ベクトル修正手段８３は、
画素ベクトルを求めた注目画素を中心とする例えば３×
３の領域内における画素値の分散値を全画素について求
め、分散値が同一周波数帯域の画像における他の領域と
比較して相対的に小さい場合には、そこは平坦部と見な
して画素ベクトルの修正は行なわないで、画素ベクトル
算出手段８２において求められた画素ベクトルをそのま
ま修正画素ベクトルとする。一方、分散値が同一周波数
帯域の画像における他の領域と比較して相対的に大きい
場合には、そこは平坦部であるかエッジ部分であるか分
からないため、低周波帯域の画像における対応する画素
の画素ベクトルをその注目画素の修正画素ベクトルとし
て、その画素ベクトルを求めた注目画素が平坦部にある
かエッジ部分にあるかの確度を向上させるものである。
これにより、平坦部の画素ベクトルはより平坦部を表す
ものとして、エッジ部分の画素ベクトルはよりエッジ部
分を表すものとして修正されることとなる。

【０１１８】なお、画素ベクトル修正手段８３において
は、画素ベクトルを算出した際の注目画素とその近傍の
画素との差分値を分散値として求めてもよい。この差分
値としては、例えば注目画素近傍８画素から画素ベクト
ルを求めた場合は、注目画素と近傍８画素の差の和、あ
るいはこの差の平均値等としてもよい。

【０１１９】分離手段８５においては以下のようにして
ノイズ成分が分離される。上記画素ベクトル修正手段８
３において求められた修正画素ベクトルが小さい画素に
ついては平坦部にあってノイズ成分を含む画素であると
見なすことで各周波数帯域の平滑化信号により表される
画像の各画素をラベリングする、すなわち判定対象画素
がノイズ成分を表す画素であるのか否かを判断する。

【０１２０】なお、画素ベクトルが小さい場合には、注
目画素は平坦部すなわちノイズ成分にあるものと見なせ
るが、微小エッジ部分にある可能性もある。このため、
分離手段８５においては、画素ベクトルが小さい場合に
は注目画素の画素ベクトルとその近傍画素の画素ベクト
ルの方向とを参照し、図２９（ａ）に示すように近傍の
画素ベクトルが注目画素の画素ベクトルと同一方向を向
いている場合にはその注目画素をエッジ成分にあるもの
と見なし、図２９（ｂ）に示すように近傍の画素ベクト
ルが注目画素の画素ベクトルと異なる方向を向いている
場合には、その注目画素をノイズ成分にあるものと見な
すようにすることが好ましい。なお、図２９においては
各画素の数字は画素ベクトルの方向（図２６参照）を示
すものである。

【０１２１】そして、このラベリングの結果に基づい
て、ノイズ成分にあると見なされた画素については画素
値を小さくする平滑化処理が行なわれる。なお、この処
理は上述のようにして求められたノイズ成分に関する情
報（ラベリングの結果）により、画素そのものを変更す
る処理すなわち各帯域制限画像における局所的なコント
ラストを変更するための処理であるため、各周波数帯域
における画像のコントラストを表す帯域制限画像信号Ｈ
Ｈｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋに対してのみ処理が行なわれ、処
理済み帯域制限画像信号ＨＨｋ′，ＨＬｋ′，ＬＨｋ′
（ｋ＝１〜ｎ；以下Ｂ_ｋ ′で代表させる）が得られ
る。そして、各帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨ
ｋから、対応する処理済み帯域制限画像信号Ｂ_ｋ ′を
差し引くことにより、ノイズ成分としてのノイズ帯域制
限画像信号ＮＨＨｋ，ＮＨＬｋ，ＮＬＨｋ（すなわちＮ
Ｂ_ｋ ＝Ｂ_ｋ −Ｂ_ｋ ′）が分離される。

【０１２２】以下、上記第２の実施形態と同様に、得ら
れたノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋ に対して逆ウェーブ
レット変換手段６４において逆ウェーブレット変換が最
高周波数帯域まで繰り返して行われることによりノイズ
信号Ｓ１が得られ、この得られたノイズ信号Ｓ１に基づ
いて、演算器６５において上記第１の実施形態と同様に
式（８）に示すような演算が行なわれて処理済み画像信
号Ｓprocが得られる。

【０１２３】上記第３の実施形態の動作を示すフローチ
ャートを図３０に示す。まず、読取装置等から原画像信
号Ｓorg が画像処理装置５１に入力され（ステップＳ２
１）、この原画像信号Ｓorg はウェーブレット変換手段
５２においてウェーブレット変換が施されて各周波数帯
域毎のウェーブレット変換係数信号が得られる（ステッ
プＳ２２）。次に、各ウェーブレット変換係数信号に基
づいて画素ベクトル算出手段８２において上述したよう
に画素ベクトルが算出される（ステップ２３）。画素ベ
クトルの算出の後、画素ベクトル修正手段８３において
画素ベクトルが修正されて修正画素ベクトルが求められ
る（ステップＳ２４）。

【０１２４】次に分離手段８５において画素ベクトル修
正手段８３において求められた修正画素ベクトルに基づ
いて、ノイズ成分を分離する処理が施されてノイズ帯域
制限画像信号ＮＢ_ｋ が分離される（ステップＳ２
５）。この後、逆ウェーブレット変換手段６４において
ノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋ に対して逆ウェーブレ
ット変換が最高周波数帯域まで繰り返し行なわれてノイ
ズ信号Ｓ１が得られる（ステップＳ２６）。そしてノイ
ズ信号Ｓ１を用いて上記式（８）に示す演算を行なって
処理済み画像信号Ｓprocを得（ステップＳ２７）、処理
済み画像信号Ｓprocに基づく画像を不図示のモニタに表
示する（ステップＳ２８）。オペレータは表示された画
像を観察し、ノイズ除去の程度を変更する必要があれば
（ステップＳ２９）、どの程度変更するかを処理手段７
３に入力する。これにより処理手段７３においては上記
式（８）における強調係数α（Ｓorg） を変更してステ
ップＳ２７に戻り、ステップＳ２８からステップＳ２９
の処理を行なう。ノイズ除去の程度が適切なものとなっ
た場合にはステップＳ２９が肯定されて処理を終了す
る。

【０１２５】このように、第３の実施形態においても、
上記式（８）における強調係数α（Ｓorg） の値を変更
することにより、原画像信号Ｓorg から減算するノイズ
信号Ｓ１のレベルを任意に変更することができ、これに
より、原画像信号Ｓorg からのノイズ除去の程度を任意
に変更することができる。

【０１２６】また、各周波数帯域において得られる処理
済み信号ＨＨｋ′，ＨＬｋ′，ＬＨｋ′，ＬＬｎ′はノ
イズ成分が低減される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、ノイズ
成分が低減されたものとなる。したがって、ノイズが目
立たなくなっ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。

【０１２７】次いで、本発明の第４の実施形態について
説明する。図３１は本発明の第４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。

【０１２８】この図３１は、上記第３の実施形態におけ
るノイズ分離手段７２の構成を示した図２４に対応する
ものであって、分離手段８５に代えて、平滑化手段８４
を設けている点が異なる。なお、ウェーブレット変換手
段６１、画素ベクトル算出手段８２、画素ベクトル修正
手段８３、および逆ウェーブレット変換手段６４は上記
第３の実施形態におけるものと同一であるため、ここで
は詳細な説明は省略する。

【０１２９】平滑化手段８４は、画素ベクトル修正手段
８３において修正された修正画素ベクトルに基づいてウ
ェーブレット変換係数信号に対して以下のようにして平
滑化処理を施して平滑化信号を得るものである。なお、
平滑化処理は各周波数帯域の帯域制限画像信号ＨＨｋ，
ＨＬｋ，ＬＨｋに対して行なわれる。図３２は平滑化手
段８４における平滑化処理を説明するための図である。
注目画素を中心とする３×３の領域において各画素の画
素値が図３２（ａ）に示す値を有する場合、画素ベクト
ル（修正画素ベクトル）は図３２（ｂ）に示すものとな
る。そして、図３２（ｂ）に斜線で示すように注目画素
と画素ベクトル方向にある画素および画素ベクトル方向
と反対方向にある画素を用いて平滑化フィルタによりフ
ィルタリングを行なう。ここで、平滑化フィルタとして
は、方向性を持っているフィルタであればどのようなフ
ィルタを用いてもよく、例えば図３３（ａ）に示す平均
値フィルタや図３３（ｂ）に示す平滑化フィルタを用い
ることができる。図３３（ａ）に示す平均値フィルタを
用いた場合、図３２（ａ）に示す画素値は図３４（ａ）
に示すように平滑化されて注目画素の画素値は１０１と
なる。また、図３３（ｂ）に示す平滑化フィルタを用い
た場合、図３４（ｂ）に示すように注目画素の画素値は
１４１となるように平滑化される。このように平滑化を
行なうことにより、例えばエッジ上にノイズが混入され
ている場合に、そのノイズを目立たなくすることができ
る。また、エッジ上でなくとも平坦部において平滑化を
行なうことにより、平坦部にあるノイズを目立たなくす
ることができる。なお、平滑化された帯域制限画像信号
（ウェーブレット変換係数信号）を平滑化信号（平滑化
帯域制限画像信号）とする。

【０１３０】なお、ここでは画素ベクトル方向にある画
素および画素ベクトル方向と反対方向にある画素を用い
て平滑化を行なっているが、画素ベクトル方向にある画
素のみを用いて平滑化を行なってもよい。この場合、図
３２（ａ）に示す注目画素は９９（＝（１０１＋９８）
／２）の値を有するように平滑化される。

【０１３１】また、注目画素の近傍４８画素から画素ベ
クトルを求めた場合において、画素ベクトルの方向が図
３５に示す方向であった場合には、図３５の斜線に示す
ように注目画素および画素ベクトル方向の画素（さらに
は画素ベクトルと反対方向の画素）を用いて平滑化を行
えばよい。具体的には、図３５に示す斜線で示す全７画
素における画素値の平均値を注目画素の画素値とすれば
よい。

【０１３２】このようにして各周波数帯域の平滑化信号
が求められたら、平滑化前の帯域制限画像信号ＨＨｋ，
ＨＬｋ，ＬＨｋから、対応する平滑化信号を差し引くこ
とにより、ノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨｋ，ＮＨＬ
ｋ，ＮＬＨｋ（すなわちＮＢ_ｋ ＝Ｂ_ｋ −Ｂ_ｋ ′）を
分離する。

【０１３３】以下、上記第３の実施形態と同様に、得ら
れたノイズ帯域制限画像信号ＮＢ_ｋ に対して逆ウェーブ
レット変換手段６４において逆ウェーブレット変換が最
高周波数帯域まで繰り返して行われることによりノイズ
信号Ｓ１が得られ、この得られたノイズ信号Ｓ１に基づ
いて、演算器６５において上記第１の実施形態と同様に
式（８）に示すような演算が行なわれて処理済み画像信
号Ｓprocが得られる。

【０１３４】図３６は第４の実施形態の動作を示すフロ
ーチャートである。図３６に示すように、まず、原画像
信号Ｓorg に対してウェーブレット変換手段６１におい
てウェーブレット変換が行なわれて各周波数帯域毎のウ
ェーブレット変換係数信号が得られる（ステップＳ３
１）。次に、各ウェーブレット変換係数信号に基づいて
画素ベクトル算出手段８２において上述したように画素
ベクトルが算出される（ステップＳ３２）。画素ベクト
ルの算出の後、画素ベクトル修正手段８３において画素
ベクトルが修正されて修正画素ベクトルが求められる
（ステップＳ３３）。そして、修正画素ベクトルに基づ
いて、各ウェーブレット変換係数信号に対して平滑化手
段８４において平滑化処理が施されて平滑化信号が得ら
れた後（ステップＳ３４）、該平滑化信号に基づいてノ
イズ成分を分離する処理が施されてノイズ帯域制限画像
信号ＮＢ_ｋ が分離される（ステップＳ３５）。以下第
３の実施の形態の動作を示すフローチャート（図３０）
に示すステップＳ２７〜２９の処理を行なう。

【０１３５】ここで、原画像にノイズが混入している場
合、画像中のエッジ成分にもノイズが含まれることとな
る。この場合、画素ベクトルに基づいてノイズ成分を分
離してエッジ成分を強調すると、エッジ成分に含まれる
ノイズをも強調してしまうこととなる。本実施形態にお
いては、画素ベクトルや修正画素ベクトルの方向に基づ
いて平滑化手段８４において平滑化処理を行っているた
め、エッジ成分を失うことなくエッジ上のノイズ成分を
抽出でき、またエッジ以外の平坦部のノイズも抽出でき
るので、最終的には、エッジ上のノイズが目立たなくな
るとともに、平坦部におけるノイズも目立たなくなり、
高画質の画像を再現できる。

【０１３６】なお、画素ベクトルの大きさに基づいて、
平滑化帯域制限画像信号のノイズ成分およびエッジ成分
を分離した後、平滑化帯域制限画像信号に対して、ノイ
ズ成分に対する平滑化処理および／またはエッジ成分に
対する強調処理を施して処理済帯域制限画像信号を得、
該処理済帯域制限画像信号を用いて平滑化前の帯域制限
画像信号に含まれるノイズ信号を取得するようにすれ
ば、エッジ上のノイズを目立たせることなくエッジ強調
を行なうことができ、また平坦部のノイズを一層低減す
ることができるので、一層高画質の画像を再現すること
もできる。

【０１３７】以上、本発明の好ましい実施の形態につい
て説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるも
のではなく、発明の要旨を変更しない限りにおいて、種
々変更することが可能である。

【０１３８】例えば、上記各実施形態においては、上記
式（８）においてノイズ信号Ｓ１に乗算する強調係数を
原画像信号Ｓorg の関数としているが、これに限定され
るものではなく、定数としてもよい。

【０１３９】また、上記第３および第４の実施形態にお
いては、画素ベクトル算出手段８２において、注目画素
の画素値とその近傍画素の画素値の平均値（あるいは近
傍画素の画素値）との差が最も小さい方向を画素ベクト
ルの方向として求めているが、上記差が２番目に小さい
方向を第２の画素ベクトルとして求めてもよい。あるい
は信号勾配方向に画素ベクトルを求める場合には、上記
差が２番目に大きい方向を第２の画素ベクトルとして求
めてもよい。このように第２の画素ベクトルを求めるこ
とにより、例えば図３７（ａ）に示すようにエッジ成分
が屈曲して存在する場合においては図３７（ｂ）に示す
ように２つの画素ベクトルが求められる。そして、平滑
化手段８４において第１および第２の画素ベクトルの双
方を用いて平滑化を行なうことにより、エッジ成分をそ
の方向性を維持してより正確に平滑化することができ
る。

【０１４０】また、画像に含まれる比較的大きなエッジ
は低周波帯域の画像においても残るが、ノイズについて
は低周波帯域の画像ほど小さくなるものである。このた
め、ある周波数帯域における帯域制限画像の一の画素に
おける画素ベクトルの方向を、低周波数帯域の画像にお
ける一の画素に対応する画素の画素ベクトルの方向と同
じにすることにより、その画素がエッジ成分にある場合
はその画素ベクトルはよりエッジ成分を表すものとな
る。一方、その画素がノイズ成分にある場合は低周波帯
域の画像の方が細かなノイズが小さくなることから、画
素ベクトルはランダムな方向を向きかつ大きさはさらに
小さくなるため、その画素ベクトルはより平坦部すなわ
ちノイズ成分を表すものとなる。したがって、上記第３
および第４の実施形態においては、画素ベクトル修正手
段８３において、上記分散値に基づく処理に代えてある
周波数帯域のある画素における画素ベクトルの方向を、
さらに低周波数帯域の画像における上記ある画素に対応
する画素の画素ベクトルの方向と同じになるように修正
することにより、その画素がエッジ成分にあるかノイズ
成分にあるかの確度を向上させることができる。特に第
３の実施形態においては、これにより分離手段８５にお
けるノイズ成分およびエッジ成分の分離を正確に行なう
ことができる。

【０１４１】さらに、上記第３および第４の実施形態に
おいては、画素ベクトル修正手段８３において画素ベク
トルを修正しているが、画素ベクトル算出手段８２にお
いて算出された画素ベクトルをそのまま用いて、分離手
段８５はノイズ成分の分離を行ない、平滑手段８４は平
滑化を行なうものとしていもよい。

【０１４２】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なって
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の処理を行ない、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の処理を行ない、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
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、ノイズ成分のみが低減されてエッジ成分を目立つ
ものとすることができ、これにより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。

【０１４３】また、上記第２〜第４の実施形態において
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に対して、上述したような画
素ベクトルに基づく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周
波数帯域毎の帯域制限画像信号に対しても、上記と同様
に処理を施すことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】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

【図２】原画像の主走査方向および副走査方向を示す図

【図３】帯域制限画像信号作成処理の概要を示すブロッ
ク図

【図４】帯域制限画像信号作成処理を模式的に示す図

【図５】フィルタリング処理に使用されるフィルタの一
例を示す図

【図６】低解像度画像信号作成処理の詳細を示す図

【図７】補間処理に使用されるフィルタの一例を示す図

【図８】処理手段の構成を帯域制限画像信号作成手段と
ともに示す概略ブロック図

【図９】ノイズ分離手段の構成を示す概略ブロック図

【図１０】アイリスフィルタを示す概念図

【図１１】アイリスフィルタにおける勾配ベクトルを算
出するマスクを示す図

【図１２】空間フィルタの算出を説明するための図

【図１３】変換処理を模式的に示す図

【図１４】第１の実施形態の動作を示すフローチャート

【図１５】本発明の第２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

【図１６】ウェーブレット変換手段の構成を示す概略ブ
ロック図

【図１７】ウェーブレット変換部において行なわれる処
理を示すブロック図

【図１８】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

【図１９】処理手段の構成を帯域制限画像信号作成手段
とともに示す概略ブロック図

【図２０】逆ウェーブレット変換を説明するための図

【図２１】逆ウェーブレット変換手段において行なわれ
る処理を示すブロック図

【図２２】第２の実施形態の動作を示すフローチャート

【図２３】本発明の第３の実施形態による画像処理装置
に使用される処理手段の構成を帯域制限画像信号作成手
段とともに示す概略ブロック図

【図２４】本発明の第３の実施形態による画像処理装置
に使用されるノイズ分離手段の構成を示す概略ブロック
図

【図２５】画素ベクトルの算出を説明するための図（そ
の１）

【図２６】画素ベクトルの算出を説明するための図（そ
の２）

【図２７】ウェーブレット変換係数信号を示す図（その
１）

【図２８】ウェーブレット変換係数信号を示す図（その
２）

【図２９】分離手段における画素ベクトルの参照結果を
示す図

【図３０】第３の実施形態の動作を示すフローチャート

【図３１】本発明の第４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

【図３２】平滑化処理を説明するための図（その１）

【図３３】平滑化フィルタの一例を示す図

【図３４】平滑化された画素値を示す図

【図３５】平滑化処理を説明するための図（その２）

【図３６】第４の実施形態の動作を示すフローチャート

【図３７】平滑化処理の他の例を説明するための図

【符号の説明】

１，５１ 画像処理装置 ２ 帯域制限画像信号作成手段 ３，５３，７３ 処理手段 １０ フィルタリング処理手段 １１，２４ 補間処理手段 １２ 減算器 ２２，６２，７２ ノイズ分離手段 ２５ 加算器 ２６，６５ 演算器 ５２ ウェーブレット変換手段 ６１ ウェーブレット変換部 ６４ 逆ウェーブレット変換手段

Claims (33)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原画像を表す原画像信号に対して、前
   記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理方
   法において、 前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成し、 作成した帯域制限画像信号に基づいて、前記原画像信号
   と同一画素数のノイズ信号を得、 該ノイズ信号に基づいて、前記原画像信号のノイズ成分
   を除去することを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】 前記原画像信号を多重解像度変換する
   ことにより前記帯域制限画像信号を作成し、 該帯域制限画像信号からノイズ成分を分離してノイズ帯
   域制限画像信号を得、該ノイズ帯域制限画像信号を逆多
   重解像度変換することにより前記ノイズ信号を得ること
   を特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
3. 【請求項３】 前記多重解像度変換は、ラプラシアン
   ピラミッド分解による変換、またはウェーブレット変換
   であることを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
4. 【請求項４】 前記ノイズ信号の取得を、アイリスフ
   ィルタによるフィルタリング処理に基づいて行なうこと
   を特徴とする請求項１から３いずれか１項記載の画像処
   理方法。
5. 【請求項５】 前記帯域制限画像信号により表される
   帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出し、 前記ノイズ信号の取得を、該画素ベクトルに基づいて行
   なうことを特徴とする請求項１から３いずれか１項記載
   の画像処理方法。
6. 【請求項６】 前記各画素の近傍の画素における画素
   ベクトルにも基づいて、前記ノイズ信号を取得すること
   を特徴とする請求項５記載の画像処理方法。
7. 【請求項７】 一の周波数帯域における帯域制限画像
   の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯域
   よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応
   する画素の画素ベクトルに基づいて修正し、 前記画素ベクトルの代わりに、該修正された画素ベクト
   ルに基づいて、前記ノイズ信号を取得することを特徴と
   する請求項５または６項記載の画像処理方法。
8. 【請求項８】 一の周波数帯域における帯域制限画像
   の一の画素を含む所定領域の分散値を算出し、 該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正
   するか否かを判断し、 前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場
   合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周
   波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画
   素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正し、 前記画素ベクトルの代わりに、該修正された画素ベクト
   ルに基づいて、前記ノイズ信号を取得することを特徴と
   する請求項５または６記載の画像処理方法。
9. 【請求項９】 前記画素ベクトルに基づいて前記帯域
   制限画像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を
   得、 前記画素ベクトルの代わりに、該平滑化帯域制限画像信
   号に基づいて前記ノイズ信号を取得することを特徴とす
   る請求項５または６記載の画像処理方法。
10. 【請求項１０】 前記画素ベクトルの代わりに、請求
    項７または８記載の方法を用いて修正された画素ベクト
    ルに基づいて、前記平滑化帯域制限画像信号を得ること
    を特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
11. 【請求項１１】 前記原画像信号および前記ノイズ信
    号を記憶し、前記ノイズ成分を除去する度合いを示すパ
    ラメータの設定値が変更されたときには、前記原画像信
    号およびノイズ信号を読み出し、この読み出した原画像
    信号およびノイズ信号と変更された前記パラメータとに
    基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去することを
    特徴とする請求項１から１０いずれか１項記載の画像処
    理方法。画像処理方法。
12. 【請求項１２】 原画像を表す原画像信号に対して、
    前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理
    装置において、 前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成する帯域制
    限画像信号作成手段と、 該帯域制限画像信号に基づいて、前記原画像信号と同一
    画素数のノイズ信号を得を得るノイズ信号取得手段と、 該ノイズ信号に基づいて、前記原画像信号のノイズ成分
    を除去するノイズ除去手段とを備えたことを特徴とする
    画像処理装置。
13. 【請求項１３】 前記帯域制限画像信号作成手段が、
    前記原画像信号を多重解像度変換することにより前記帯
    域制限画像信号を作成するものであり、 前記ノイズ信号取得手段が、前記帯域制限画像信号から
    ノイズ成分を分離してノイズ帯域制限画像信号を得、該
    ノイズ帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することに
    より前記ノイズ信号を得るものであることを特徴とする
    請求項１２記載の画像処理装置。
14. 【請求項１４】 前記多重解像度変換は、ラプラシア
    ンピラミッド分解による変換、またはウェーブレット変
    換であることを特徴とする請求項１３記載の画像処理装
    置。
15. 【請求項１５】 前記ノイズ信号取得手段は、前記ノ
    イズ信号の取得を、アイリスフィルタによるフィルタリ
    ング処理に基づいて行なう手段であることを特徴とする
    請求項１２から１４いずれか１項記載の画像処理装置。
16. 【請求項１６】 前記帯域制限画像信号により表され
    る帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出す
    る画素ベクトル算出手段を備え、 前記ノイズ信号取得手段は、前記画素ベクトル算出手段
    により算出された画素ベクトルに基づいて、前記ノイズ
    信号を取得するものであることを特徴とする請求項１２
    から１４いずれか１項記載の画像処理装置。
17. 【請求項１７】 前記ノイズ信号取得手段は、前記各
    画素の近傍の画素における画素ベクトルにも基づいて、
    前記ノイズ信号を取得するものであることを特徴とする
    請求項１６記載の画像処理装置。
18. 【請求項１８】 一の周波数帯域における帯域制限画
    像の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯
    域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対
    応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する修正手段
    を備え、 前記ノイズ信号取得手段は、前記画素ベクトルの代わり
    に、前記修正された画素ベクトルに基づいて前記ノイズ
    信号を取得するものであることを特徴とする請求項１６
    または１７記載の画像処理装置。
19. 【請求項１９】 一の周波数帯域における帯域制限画
    像の一の画素を含む所定領域の分散値を算出する分散値
    算出手段と、 該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正
    するか否かを判断する判断手段と、 前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場
    合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周
    波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画
    素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する修
    正手段とを備え、 前記ノイズ信号取得手段は、前記画素ベクトルの代わり
    に、前記修正された画素ベクトルに基づいて、前記ノイ
    ズ信号を取得するものであることを特徴とする請求項１
    ６または１７記載の画像処理装置。
20. 【請求項２０】 前記画素ベクトルに基づいて前記帯
    域制限画像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を
    得る平滑化手段を備え、 前記ノイズ信号取得手段は、前記画素ベクトルの代わり
    に、前記平滑化帯域制限画像信号に基づいて前記ノイズ
    信号を取得するものであることを特徴とする請求項１６
    または１７記載の画像処理装置。
21. 【請求項２１】 前記平滑化手段が、前記画素ベクト
    ルの代わりに、請求項１８または１９記載の修正手段に
    より修正された画素ベクトルに基づいて、前記平滑化帯
    域制限画像信号を得るものであることを特徴とする請求
    項２０記載の画像処理装置。
22. 【請求項２２】 前記原画像信号を記憶する第１の記
    憶手段と、前記ノイズ信号取得手段により取得されたノ
    イズ信号を記憶する第２の記憶手段と、前記ノイズ成分
    を除去する度合いを示すパラメータを前記ノイズ除去手
    段に対して設定するためのパラメータ設定手段とをさら
    に備え、 前記ノイズ除去手段が、前記パラメータ設定手段により
    前記パラメータの設定値が変更されたときには、前記第
    １の記憶手段から原画像信号を読み出すとともに、前記
    第２の記憶手段からノイズ信号を読み出し、この読み出
    した原画像信号およびノイズ信号と変更された前記パラ
    メータとに基づいて前記ノイズ除去済画像信号を生成す
    るものであることを特徴とする請求項１２から２１いず
    れか１項記載の画像処理装置。
23. 【請求項２３】 原画像を表す原画像信号に対して、
    前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理
    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おいて、 前記プログラムは、前記原画像信号から帯域制限画像信
    号を作成する手順と、作成した帯域制限画像信号に基づ
    いて、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得る
    手順と、 該ノイズ信号に基づいて、前記原画像信号のノイズ成分
    を除去する手順とを有することを特徴とするコンピュー
    タ読取り可能な記録媒体。
24. 【請求項２４】 前記帯域制限画像信号を作成する手
    順は、前記帯域制限画像信号の作成を前記原画像信号を
    多重解像度変換することにより行なう手順であり、 前記ノイズ信号を得る手順は、前記ノイズ信号の取得
    を、前記帯域制限画像信号からノイズ成分を分離してノ
    イズ帯域制限画像信号を得、該ノイズ帯域制限画像信号
    を逆多重解像度変換することにより行なう手順であるこ
    とを特徴とする請求項２３記載のコンピュータ読取り可
    能な記録媒体。
25. 【請求項２５】 前記帯域制限画像信号を作成する手
    順は、前記多重解像度変換を、ラプラシアンピラミッド
    分解による変換またはウェーブレット変換により行なう
    手順であることを特徴とする請求項２４記載のコンピュ
    ータ読取り可能な記録媒体。
26. 【請求項２６】 前記ノイズ帯域制限画像信号を得る
    手順は、前記ノイズ信号の取得を、アイリスフィルタに
    よるフィルタリング処理に基づいて行なう手順であるこ
    とを特徴とする請求項２３から２５いずれか１項記載の
    コンピュータ読取り可能な記録媒体。
27. 【請求項２７】 前記帯域制限画像信号により表され
    る帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出す
    る手順をさらに有し、 前記ノイズ帯域制限画像信号を得る手順は、前記ノイズ
    成分の分離を、該画素ベクトルに基づいて行なう手順で
    あることを特徴とする請求項２３から２５いずれか１項
    記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
28. 【請求項２８】 前記ノイズ帯域制限画像信号を得る
    手順は、前記ノイズ信号の取得を、前記各画素の近傍の
    画素における画素ベクトルにも基づいて行なう手順であ
    ることを特徴とする請求項２７記載のコンピュータ読取
    り可能な記録媒体。
29. 【請求項２９】 一の周波数帯域における帯域制限画
    像の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯
    域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対
    応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する手順をさ
    らに有し、 前記ノイズ帯域制限画像信号を得る手順は、前記ノイズ
    信号の取得を、前記画素ベクトルの代わりに、該修正さ
    れた画素ベクトルに基づいて行なう手順であることを特
    徴とする請求項２７または２８記載のコンピュータ読取
    り可能な記録媒体。
30. 【請求項３０】 一の周波数帯域における帯域制限画
    像の一の画素を含む所定領域の分散値を算出する手順
    と、 該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正
    するか否かを判断する手順と、 前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場
    合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周
    波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画
    素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する手
    順とをさらに有し、 前記ノイズ帯域制限画像信号を得る手順は、前記ノイズ
    信号の取得を、前記画素ベクトルの代わりに、該修正さ
    れた画素ベクトルに基づいて行なう手順であることを特
    徴とする請求項２７または２８記載のコンピュータ読取
    り可能な記録媒体。
31. 【請求項３１】 前記画素ベクトルに基づいて前記帯
    域制限画像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を
    得る手順をさらに有し、 前記ノイズ帯域制限画像信号を得る手順は、前記ノイズ
    信号の取得を、前記画素ベクトルの代わりに、該平滑化
    帯域制限画像信号に基づいて行なう手順であることを特
    徴とする請求項２７または２８記載のコンピュータ読取
    り可能な記録媒体。
32. 【請求項３２】 前記平滑化帯域制限画像信号を得る
    手順は、前記画素ベクトルの代わりに、請求項２９また
    は３０記載の手順にしたがって修正された画素ベクトル
    に基づいて前記平滑化帯域制限画像信号を得る手順であ
    ることを特徴とする請求項３１記載のコンピュータ読取
    り可能な記録媒体。
33. 【請求項３３】 前記原画像信号および前記ノイズ信
    号を所定の記憶手段に記憶させる手順と、前記ノイズ成
    分を除去する度合いを示すパラメータを設定する手順と
    をさらに有し、、 前記ノイズ成分を除去する手順は、前記パラメータの設
    定値が変更されたときには、前記原画像信号およびノイ
    ズ信号を前記所定の記憶手段から読み出し、この読み出
    した原画像信号およびノイズ信号と変更された前記パラ
    メータとに基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去
    する手順であることを特徴とする請求項２３から３２い
    ずれか１項３１記載のコンピュータ読取り可能な記録媒
    体。