JP2001111835A

JP2001111835A - 画像処理装置およびｘ線診断装置

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Publication number: JP2001111835A
Application number: JP28441599A
Authority: JP
Inventors: Michitaka Honda; 道隆本田; Hiroko Mazaki; 博子馬崎
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1999-10-05
Filing date: 1999-10-05
Publication date: 2001-04-20
Anticipated expiration: 2019-10-05
Also published as: JP4112762B2; US6763129B1

Abstract

(57)【要約】【課題】線状陰影もしくはエッジ状の陰影のコントラス
トを損なわずに、背景のノイズ成分を選択的に、リアル
タイムで抑圧する画像処理装置。【解決手段】入力画像がプリプロセス回路１０、空間フ
ィルタ回路１２に入力される。プリプロセス回路１０は
線状陰影、またはエッジを多少強調、もしくはノイズを
全体的に低減する。プリプロセス後、画像信号は走行方
向検出回路１４に供給され、関心領域毎の走行方向とそ
の強さが検出される。これら２つの検出結果はベクトル
フィルタ回路１６により周辺の関心領域とある程度相関
を持たせる。ベクトルフィルタ回路１６の出力が空間フ
ィルタ係数発生回路１８に供給され、空間フィルタ回路
１２のフィルタ係数が決定される。空間フィルタ回路１
２は入力画像に対して、陰影の走行方向と強さに応じた
空間フィルタを施す。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置に関
し、特に、医用画像、例えばＸ線画像上に描写された血
管影やガイドワイヤなどの線状陰影やエッジ状の陰影を
含む画像において、陰影と背景を正確に分離し、陰影の
コントラストを損なわずに、背景のノイズ成分を選択的
に抑圧する画像処理装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】Ｘ線を利用した医療技術として、透視下
におけるカテーテル治療が盛んに行われている。しか
し、Ｘ線透視は患者の被曝量を低減するために、Ｘ線撮
影に比べてＸ線の線量を低減しているので、画像上に重
畳するノイズが大きく、ガイドワイヤやカテーテル、も
しくは造影された血管影などが背景ノイズに邪魔されて
見にくいという問題がある。また、線量を増加して透視
を行うと、背景ノイズは相対的に小さくなるが、患者の
被曝や医療技術者の被曝量が大きくなり、現実的ではな
い。そのため、画像処理によってノイズを低減させた
り、コントラストを向上させる技術が現在に至っても研
究され続けている。

【０００３】最も一般に用いられるノイズ低減のための
画像処理技術は、時間的に連続して入力される画像の加
算平均をとる手法である。この技術はすでに公知であ
り、その応用技術としてのリカーシブフィルタと呼ばれ
る回帰フィルタも広く一般に使用されている。しかし、
時間的な加算は動きの無い領域に対してはノイズ低減作
用があるが、心臓血管に挿入されたガイドワイヤのよう
な動きのある物体に対してはそのコントラストを薄めた
り、残像を生じたりする欠点がある。そのため、被写体
の動きを検出して画像加算効果が変わるように加算平均
の重みを画像毎に変更することが行われている（例え
ば，特許Ｐ２５０８０７８、特公平６−６９４４７号公
報、特開平３−１９８８３６号公報、特開平６−４７０
３５号公報、特開平７−７９９５６号公報、特開平８−
２５５２３８号公報参照）。

【０００４】しかしながら、被写体の動きの判断は基本
的に現在の画像とそれまでの画像の差分に基づいた手法
で行われるため、被写体の動きと同時に背景ノイズによ
る画素濃度の時間変更も動きと誤認される。

【０００５】したがって、医療の進歩とともに細径化さ
れているカテーテルやコントラストの小さいガイドワイ
ヤに対して、それらの動きを検出するために検出精度を
増加させる場合には、ノイズ低減の効果に限界が生じて
いる。ノイズ低減効果を大きくするような処理パラメー
タを設定すると、残像が生じてかえって見にくい画像に
なる。

【０００６】一方、ノイズ低減やコントラストを向上さ
せる目的で、線形空間フィルタも一般に使用されてい
る。これは空間的に分布する画素の重み付き平均を得
て、スムージングさせたり、空間的な微分作用を持たせ
ることによってコントラストを強調する処理である。し
かし、スムージングによってノイズだけでなくガイドワ
イヤやカテーテルのような線状陰影がぼやけてコントラ
ストが損なわれる欠点や、コントラスト強調の場合には
ノイズも強調されたりする欠点がある。このため、空間
的に血管影をパターン認識する装置（特開平４−１２２
３５５号公報）、あるいは被写体のエッジ領域を検出し
てエッジ領域にはコントラスト強調を施し、それ以外の
領域にはスムージングを施す装置（特許ＰＳ６０２４５
０８４）などが開発された。前者は１画素単位に多くの
平均化回路や比較回路を必要とするため、透視処理など
のリアルタイム演算を行うには非常に多くの回路を必要
とするうえ、ノイズを低減させる効果はない。また、後
者は単に１ビットの情報によってエッジ領域と背景領域
を区別するため、誤認識があった場合には、極端にスム
ージングを施された部分に隣接して誤認識されたノイズ
がコントラスト強調されて出力されることなどがあり、
誤認識が敏感に出力画像のアーチファクトとなって画質
を損ないやすい。

【０００７】また、特許ＰＨ０９２４８９２０には、画
像の線状陰影を２ビットの情報によって線状陰影と背景
を識別する画像処理方法の記載がある。これにより、識
別精度は向上するものの誤認識によって多少のアーチフ
ァクトが生じるという問題がある。また、線状陰影その
ものに対してノイズ低減を行うことが有効にできないと
う問題がある。

【０００８】一方、その他の方式の画像処理方法とし
て、方向性を求めてその方向成分を強調したり、あるい
は方向成分を有する領域とそれ以外の領域に分けて別々
のフィルタを施す手法が報告されている。これらはDire
ctional Adaptive filterと称され、いくつかの技術
が公知である。

【０００９】ＵＳＰ第５，７９９，１００号明細書、ま
たはＵＳＰ第５，７１７，７９１号明細書には、Ｘ線画
像に対してウェーブレット変換を用いて方向を検出する
方式についての記述がある。また、ＭＲＩ画像に対して
４方向のフィルタをかけて原画との差を分析することに
より、エッジのない場所ではノイズを低減させる作用の
強いフィルタを施す手法がＵＳＰ第５，６０２，９３４
号明細書に記載されている。しかしながら、これらの手
法はリアルタイムに処理を行うにはアルゴリズムや演算
が複雑である。特にウェーブレット変換を用いる手法は
その変換を行うだけでもリアルタイム処理を行うことが
困難になる。また、ＵＳＰ第５，６０２，９３４号明細
書に記載された手法は４方向の角度に指向性を持つフィ
ルタを実際に施すが、この角度以外の角度で線状陰影や
エッジが存在した場合の精度に難点があると同時に、フ
ィルタ演算回数や画像間演算の量が多く、さらなる高速
性、精度向上が望まれる。

【００１０】このように、従来の画像処理技術では、線
状陰影もしくはエッジ状の陰影を含む画像において、線
状陰影やエッジ状陰影のコントラストを損なわずに、背
景のノイズ成分を選択的に、しかもリアルタイムで抑圧
することが困難であった。なお、この問題は、Ｘ線画像
に限らず、ＣＴ画像やＭＲＩ画像等、ランダムノイズが
重畳するような画像全般に対しても同様に生じ得る。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、線状
もしくはエッジ状の陰影と背景ノイズとの分離の精度を
向上させ、陰影のコントラストを損なわずに背景ノイズ
を抑圧でき、しかもリアルタイム処理が可能な画像処理
装置を提供することである。

【００１２】

【課題を解決するための手段】前記課題を解決し目的を
達成するために、本発明は以下に示す手段を用いてい
る。

【００１３】（１）本発明の画像処理装置は、画像に含
まれる線状もしくはエッジ状の陰影の方向とその強さを
検出する手段と、検出手段により検出された方向と強さ
に応じた指向性を有する空間フィルタを画像に施すフィ
ルタ手段とを具備することを特徴とするものである。

【００１４】この画像処理装置によれば、線状陰影やエ
ッジと背景ノイズとの分離の精度を向上させ、コントラ
ストを低下することなく背景ノイズを抑圧できる。

【００１５】（２）本発明の画像処理装置は、上記
（１）に記載した画像処理装置であって、かつ検出手段
は、画像の陰影の画素レベルが背景の画素より大きい場
合、画像の関心領域の共分散行列の２つの固有値のう
ち、大きい方の固有値に対応する固有ベクトルの向きに
基づいて方向を算出し、フィルタ手段は、該方向の周波
数特性がその他の方向の周波数特性と異なるディジタル
空間フィルタを画像に施すものである。

【００１６】（３）本発明の画像処理装置は、上記
（２）に記載した画像処理装置であって、かつ検出手段
は、画像の陰影の画素レベルが背景の画素より小さい場
合、画像の関心領域の共分散行列の２つの固有値のう
ち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの向きに
基づいて方向を算出し、フィルタ手段は、該方向の周波
数特性がその他の方向の周波数特性と異なるディジタル
空間フィルタを画像に施すものである。

【００１７】上記（２）、（３）に記載の画像処理装置
によれば、線状陰影やエッジと背景ノイズとの分離の精
度を向上させ、コントラストを低下することなく背景ノ
イズを抑圧できるとともに、方向、強さをリアルタイム
で検出可能であり、高速処理が可能である。

【００１８】（４）本発明の画像処理装置は、上記
（１）、（２）、または（３）に記載した画像処理装置
であって、かつ検出手段は、関心領域を水平方向と垂直
方向にシフトしながら画像全体に対する関心領域のサイ
ズの局所毎の陰影の方向とその強さを逐次求め、フィル
タ手段は、方向と強さによって決定される２次元空間フ
ィルタ係数を関心領域のサイズ毎に変更しながら画像全
体に空間フィルタを施すものである。

【００１９】（５）本発明の画像処理装置は、上記
（２）、または（３）に記載した画像処理装置であっ
て、かつ検出手段は、関心領域内の画素配列に対して、
各行毎に所定の行方向係数と画素値の間の積和演算を行
い、求められた各行の演算結果に対して所定の列方向係
数との間で積和演算を行った結果の数値を、複数の行方
向係数と列方向係数の組み合わせに対して少なくとも５
個算出し、その数値を基にして所定の演算を行って関心
領域の共分散行列を求めるものである。

【００２０】上記（２）、（３）、（４）、または
（５）に記載の画像処理装置は、方向、強さの検出のた
めの積和演算の回数が少なくて済むので、ハードウェア
規模が小さくなり、高速処理が可能である。

【００２１】（６）本発明の画像処理装置は、上記
（１）に記載した画像処理装置であって、かつ検出手段
は、関心領域内の画素分布の平均値に基づいて関心領域
内のランダムノイズの分散を推定し、その分散と関心領
域のマトリクスサイズで定まる確率分布を強さを表す指
標について予測しておき、関心領域内の画素値を基に計
算された強さが予測された確率分布の下で取り得る確率
を計算し、この確率を強さの指標とするものである。

【００２２】（７）本発明の画像処理装置は、上記
（６）に記載した画像処理装置であって、かつ予測して
おく強さを表す指標の分布は、画像の関心領域の中心位
置と、関心領域内の画素分布の重心位置に基づいて決定
された位置のまわりの共分散行列から求められる固有値
に対して行われる。

【００２３】（８）本発明の画像処理装置は、上記
（６）に記載した画像処理装置であって、かつ予測して
おく強さを表す指標の分布は、画像の関心領域の中心位
置と、関心領域内の画素分布の重心位置に基づいて決定
された位置のまわりの共分散行列から求められる固有値
の差または比に対して行われる。

【００２４】上記（６）、（７）、または（８）に記載
の画像処理装置は、関心領域の画素値の平均値に依存し
ないで重心の位置を求めることができるので、走行方
向、強さの検出の精度が向上する。

【００２５】（９）本発明の画像処理装置は、上記
（２）、または（３）に記載した画像処理装置であっ
て、かつ共分散行列の２つの固有値の比を方向の強さの
指標とするものである。

【００２６】（１０）本発明の画像処理装置は、上記
（１）に記載した画像処理装置であって、かつ検出手段
は、設定した関心領域の共分散行列の要素と、関心領域
の周辺の領域の共分散行列の要素とを重み付け平均して
新しく共分散行列を求め、この新しく求められた共分散
行列の固有ベクトルの方向と固有値とを、それぞれ関心
領域のパターン走行方向とパターン走行方向の強さの指
標として、パターン方向ベクトルを決め、この方向ベク
トルによって決定される空間フィルタを施すものであ
る。

【００２７】（１１）本発明の画像処理装置は、上記
（１０）に記載した画像処理装置であって、かつ検出手
段は、設定した関心領域と、その周辺の複数の領域につ
いて新しく共分散行列を求め、複数の領域についての固
有ベクトルの方向を求め、最も多くの領域で求められた
方向を関心領域のパターン走行方向として求める。

【００２８】（１２）本発明の画像処理装置は、上記
（１）、（２）、または（３）に記載した画像処理装置
であって、かつ検出手段は、入力画像に対して周波数低
減フィルタを施し、その出力画像と入力画像との差画像
に対して方向検出処理を行うものである。

【００２９】（１３）本発明の画像処理装置は、上記
（１）、（２）、または（３）に記載した画像処理装置
であって、かつ検出手段は、入力画像の画素値の符号を
反転して方向検出処理を行うものである。

【００３０】（１４）本発明の画像処理装置は、上記
（１）、（２）、または（３）に記載した画像処理装置
であって、かつ検出手段は、入力画像の最大ビット数で
決定される最大値から入力画像を減じた画像に対して方
向検出処理を行うものである。

【００３１】（１５）本発明の画像処理装置は、上記
（１）、（２）、または（３）に記載した画像処理装置
であって、かつ検出手段は、入力画像の信号スペクトル
のある帯域を強調しつつ、ノイズスペクトルを抑えるプ
リプロセス処理を行うものである。

【００３２】上記（１２）、（１３）、（１４）、また
は（１５）に記載の画像処理装置によれば、走行方向、
強さの検出の精度が向上する。

【００３３】（１６）本発明のＸ線診断装置は、直接変
換方式のＸ線検出器を用いて被検体のＸ線画像を得る手
段と、このＸ線画像が入力される上記（１）に記載の画
像処理装置とを具備することを特徴とする。

【００３４】（１７）本発明のＸ線診断装置は、上記
（１６）に記載したＸ線診断装置であって、かつ画像処
理装置は上記（２）〜（１５）のいずれかに記載の画像
処理装置を利用するものであってもよい。

【００３５】上記（１６）、または（１７）に記載のＸ
線診断装置によれば、高分解能、かつ高精細な動画が得
られる小型、軽量化のＸ線診断装置が実現でき、低線量
のカテーテル治療時においても、線状陰影のコントラス
トを損なわずに、背景ノイズを選択的に抑圧できる。

【００３６】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明によ
る画像処理装置の実施形態を説明する。

【００３７】第１実施形態ここでは、処理対象画像としてはＸ線画像を例にとり説
明する。一般に、ディジタルＸ線画像に含まれるノイズ
は１画素に入射するＸ線フォトンの個数Ｎの平方根に比
例することが知られている。例えば、１画素に１００個
のフォトン数が入射すれば、出力信号の期待値Ｌとノイ
ズの標準偏差σは次のように表される。

【００３８】Ｌ＝ａ×１００×Ｅここで、ＥはＸ線フォトンの平均エネルギー、ａはＸ線
エネルギーを出力信号に変換する際のゲインである。

【００３９】σ＝ａ×１０×Ｅしたがって均一な被写体にＸ線を照射して得られた画像
は平均的にはＬの画像レベルの上にσの標準偏差を持つ
ようなノイズが分布したものとなる。インターベンショ
ナルラジオロジー（ＩＶＲ）で用いるような細いガイド
ワイヤやカテーテルはそのノイズの中で線状の陰影とし
て描出されている。本発明の目的はこのようなノイズに
埋もれた線状の陰影に対し、シャープネスを低減するこ
となくノイズを低減することである。

【００４０】なお、Ｘ線以外の医用画像においても、血
管影、腫瘍陰影や臓器のエッジなどの線状陰影を鮮明に
観測する要求があり、本発明はこれらの画像にも適用可
能であるし、さらに、医用画像に限らず、画像全般にも
適用可能である。

【００４１】図１は本発明の第１実施形態に係る画像処
理装置の概略構成を示す図である。本実施形態の基本的
な手法は線状陰影の走行方向に沿ってノイズ低減フィル
タを施すものである。入力画像がプリプロセス回路１
０、空間フィルタ回路１２に入力される。プリプロセス
回路１０は線状陰影、または画像のエッジを多少強調す
るか、もしくはノイズを全体的に低減して、走行方向を
検知しやすくするためのものである。あるいは、Ｘ線画
像では観測対象となるのはカテーテルやガイドワイヤな
どの医用機具、もしくは造影血管であるが、通常、この
陰影は背景に対して低い画素値である。これはＸ線阻止
能の大きな物体、例えば比重が水に比べて大きい金属で
構成されるためであるが、後段の処理においては、この
陰影を逆に背景に対して大きな画素値とするほうが都合
が良い。そのため、プリプロセス回路１０ではこの観察
対象となる陰影を背景に対して大きな画素値となるよう
な操作を加えることも行われる。

【００４２】プリプロセス処理の後、画像信号は走行方
向検出回路１４に供給され、走行方向とその強さが検出
される。この処理は画像上の関心領域毎に行われ、図２
に示すような線状陰影（ａ）またはエッジ（ｂ）を有す
るパターンにおいて、その線状陰影もしくはエッジがど
の方向を向いて走行しているかを検出する。この検出の
結果、方向とその強さが出力される。走行方向は関心領
域内のパターンの走行方向であるから、複雑に走行して
いる陰影であっても関心領域の大きさを適切に定めると
関心領域内ではほぼ直線の走行とみなせ、容易に検出で
きる。また、走行方向の強さとは、はっきりした陰影で
は強く、ぼやけたような陰影では弱くなるような指標で
ある。例えば、図３（ａ），（ｂ）は走行方向の強さが
図２（ａ），（ｂ）に比べて小さい例である。

【００４３】この２つの出力はベクトルフィルタ回路１
６により修正処理される。この修正処理の目的は、ノイ
ズに埋もれた信号がノイズによって誤った方向や強さで
求められても、周辺の関心領域の出力結果とある程度相
関を持たせることにより、誤検出の影響を小さくするも
のである。例えば、ノイズパターンの中で偶然に線状陰
影のようなパターンが形成され、方向を強く検出したと
しても周辺の方向がバラバラな場合は方向の強さを弱め
る作用がある。また、逆にノイズが偶然に線状陰影の一
部の領域でコントラストを失わさせ、あたかも線が切れ
たようになった場合は、その領域で間違った方向を検出
するが、周辺の出力が一定の方向で検出されればそのよ
うな領域でも方向を修正する。

【００４４】ベクトルフィルタ回路１６の出力が空間フ
ィルタ係数発生回路１８に供給され、空間フィルタ回路
１２のフィルタ係数が決定される。これにより、ベクト
ルフィルタ回路１６の出力に応じて、関心領域内部で陰
影の走行方向と強さに応じた空間フィルタが施される。

【００４５】図４に空間フィルタ回路１２の係数の一例
を示す。（ａ）は水平方向に強い方向性を持つような陰
影を検出したとき、（ｂ）は水平方向に弱い方向性を持
つような陰影を検出したとき、（ｃ）は水平方向から約
３０度斜めに傾いているような少し強めの方向性を検出
したときに、それぞれ施すべき空間フィルタである。例
示した空間フィルタは係数の和が１０になるようにして
いるが、実際の画像に対してはフィルタ後の画像のレベ
ルが変わらないように、各係数を１／１０倍にして和が
１になるように調整される。これらの空間フィルタは方
向に応じて周波数低減効果が異なる。例えば、図４
（ａ）は水平方向には周波数低減効果があるが、垂直方
向には全く何のフィルタ操作をしないため、水平方向に
走行する線状陰影の周辺をぼかすことがない。

【００４６】このように画像の各関心領域毎に陰影の方
向とその強さに応じて、線状またはエッジの走行方向に
ノイズ低減を行うことが本発明の基本的な原理である。

【００４７】以下、図１の各部の具体的な作用を説明す
る。

【００４８】プリプロセス回路１０はエッジを検出しや
すくしたり、ノイズを低減させて、後段の処理において
ノイズによる誤認識を減らすことが目的である。例え
ば、一般に使用されている通常の３×３マトリクスの係
数をすべて１／９に設定した線形フィルタは周波数低減
作用があることが広く知られているが、多少そのような
操作をしてノイズを低減すれば、非常にノイズの多い画
像に対しては後段の処理において誤認識が減る。また、
辺縁がぼけた画像が入力された場合は、エッジ強調作用
をもつようなバンドパスフィルタ処理等を施せば、線状
陰影をよりはっきり描出せしめるため、後段の走行方向
検出処理の精度が向上する。また、Ｘ線画像ではカテー
テルやガイドワイヤは金属やＸ線阻止能の大きい物体で
構成されることが多いため、背景に対して小さい画素値
で陰影が形成される。プリプロセス回路１０では、この
陰影が背景よりも大きな値を取るような操作を行う。こ
れは後段の走行方向検出回路１４は、このような陰影の
空間的広がりを計算し、広がりの大きい方向を走行方法
とする処理を行うため、画素値を大きくしておく必要が
あるためである。なお、この処理をしない場合は走行方
向検出回路１４において空間的な広がりの小さい方向を
走行方向とすればよい。しかし、ここでは、この観察対
象となる陰影が背景よりも大きな画素値をとる状況に対
して説明する。観察対象となる陰影の濃度が背景よりも
小さな場合のプリプロセスにおいて具体的に最も簡単な
方法は画素値の符号を反転するだけの処理である。な
お、符号付き演算を行わないような処理装置では、入力
画像全面の画素値の最大値から入力画像を減じる処理で
もよい。例えば、入力画像が１２ビットで表現されてい
る場合には、入力画像の最大値は２^１２−１＝４０９５
である。したがって、プリプロセスでは４０９５−（入
力画像）を演算すると入力画像に含まれている線状陰影
の画素値は背景よりも大きな値となる。

【００４９】本発明の中で最も重要な部分は走行方向や
その強さを検出する走行方向検出回路１４である。この
検出手段の一つとして、主成分分析法に準じた方式をま
ず以下に説明する。

【００５０】図５（ａ）のような画像の関心領域をまず
仮定する。これは、例えばＸ線透視下においてガイドワ
イヤが人体に挿入されたとき、そのガイドワイヤが描出
されている部分画像である。この関心領域内の画素濃度
分布は中心を（０，０）として固定された座標点（ｉ，
ｊ）に画素値Ｄ（ｉ，ｊ）の個数だけデータが散布され
たものと考えると、線状パターンの走行方向とはデータ
の空間的分布がもっとも広がった方向と考えることがで
きる。図５（ａ）の例では画素濃度０の上に濃度１０の
線状パターンが走行している例であるが、この画像は図
５（ｂ）の黒丸の座標位置、例えばアドレス（ｉ，ｊ）
＝（２，−１）の位置にＤ（２，−１）＝１０個のデー
タが存在しているものと解釈する。画像をこのようにア
ドレス（ｉ，ｊ）にＤ（ｉ，ｊ）個のデータが分布した
ものとしてとらえると、主成分分析手法が応用可能であ
り、共分散行列を次のように表すと、Ｓ１１、Ｓ１２、
Ｓ２２は次のようになる。

【００５１】

【数１】

【００５２】ここで、Ｍは関心領域の範囲を表す。図５
に例示した関心領域ではＭ＝３である。また、Ｘｇ，Ｙ
ｇ，Ｚはそれぞれ水平方向、垂直方向の重心とデータ個
数の総和を示しており、それぞれ下式で表される。Ｓ’
１１、Ｓ’１２、Ｓ’２２は原点の周りの２次モーメン
トである。

【００５３】

【数２】

【００５４】この演算において、Ｚは関心領域内の画素
値の総和であるが、Ｚ／（２Ｍ＋１）^２は関心領域の画
素値の平均値を表す。したがって、仮に入力画像の平均
値が別の手法で求められている場合は、Ｚを求める必要
がない。例えば、後述する図１３に示されているような
変形例は、プリプロセス回路１０で画像平均値を求める
ため、そこで求められた結果からＺを推定することが可
能である。

【００５５】そこで、共分散行列Ａの固有値は次のよう
に求められる。

【００５６】

【数３】

【００５７】固有ベクトルの向きをそれぞれの固有値に
対してθ１、θ２とするとｔａｎ（θ１）＝（λ１−Ｓ１１）／Ｓ１２（ｅ−１２）ｔａｎ（θ２）＝（λ２−Ｓ１１）／Ｓ１２（ｅ−１３）となる。つまり、固有値λ１、λ２のうち値の大きいほ
うに対応する固有ベクトルの向きが分散を最大にする主
軸の向き（空間的広がりの大きい方向）であるから、λ
１のほうを採用してθ１を求めることができる。なお、
θ１は主軸の向きであるから０から１８０度の範囲で設
定することができる。

【００５８】また、方向性の強さの定義の方法でもっと
も一般的なものはＣ＝λ１／（λ１＋λ２）（ｅ−１４）として寄与率を求める方法であり、Ｃ＝０〜１の間で求
めることができる。つまり画像の関心領域の画素値Ｄ
（ｉ，ｊ）、（ｉ＝−Ｍ，−（Ｍ−１），．．．，Ｍ；
ｊ＝−Ｍ，−（Ｍ−１），．．．，Ｍ））に対してＳ１
１，Ｓ２２，Ｓ１２を演算し、θ１とＣを求めれば走行
パターンの方向と強さの指標をそれぞれ求めることがで
きる。

【００５９】以上、走行方向と強さを求めるための原理
を説明したが、以下に実際の演算を行う場合の実施例を
示す。例えば、水平方向の重心Ｘｇを求めるには、図６
に示すように、先ず、画像の垂直方向の総和を各列毎に
計算し、２Ｍ＋１個の数値を求めた後、水平方向に積和
演算すればよい。この演算は一般の線形一次元フィルタ
と同じ演算方式でもよく、フィルタ係数は原点からの距
離に応じて定められる。つまり、水平方向の重心Ｘｇは
関心領域内の画素に対して以下の操作で求められる。

【００６０】（１）フィルタ係数をすべて１として垂直
方向に１次元フィルタを施すのと同じ演算で出力を取り
出す。

【００６１】（２）この操作を全ての列に対して行い、
水平方向の数値の並び（２Ｍ＋１個）を求める（３）２Ｍ＋１個の数値に対してフィルタ係数＝（−
Ｍ，−（Ｍ−１），−（Ｍ−２），．．．，（Ｍ−
１），Ｍ）として水平方向に１次元フィルタをかけ、こ
の出力をＸｇとする。

【００６２】同様にして垂直、水平方向のフィルタ係数
を入れ換えると、垂直方向の重心Ｙｇを求めることがで
きる。

【００６３】データ個数の総和Ｚはフィルタ係数をすべ
て１．０とすれば、同じハードウェアで求めることが出
来る。

【００６４】さらにＳ’１１，Ｓ’１２，Ｓ’２２など
もフィルタ係数を変えて積和演算を行えばよく、Ｓ’１
１は次のように求めることが出来る。

【００６５】（１）フィルタ係数をすべて１として垂直
方向に1次元フフィルタを施すのと同じ演算で出力を取り
出す。

【００６６】（２）この操作を全ての列に対して行い、
水平方向の数値の並び（２Ｍ＋１個）を求める。

【００６７】（３）２Ｍ＋１個の数値に対して、フィル
タ係数＝（Ｍ^２，（Ｍ−１）^２，（Ｍ−
２）^２，．．．，（Ｍ−１）^２，Ｍ^２）として水平方向
に1次元フィルタをかけ、この出力をＳ’１１とする。

【００６８】また、Ｓ’２２は水平と垂直のフィルタ係
数を入れ替えれば求めることができる。Ｓ’１２に対し
ては、次のように求める。

【００６９】（１）フィルタ係数を（−Ｍ，−（Ｍ−
1），−（Ｍ−2），．．．，（Ｍ−1），Ｍ）として垂
直方向に1次元フィルタを施すのと同じ演算で出力を取
り出す。

【００７０】（２）この操作を全ての列に対して行い、
水平方向の数値の並び（２Ｍ＋１個）を求める（３）２Ｍ＋１個の数値に対してフィルタ係数＝（−
Ｍ，−（Ｍ−1），−（Ｍ−２），．．．，（Ｍ−1），
Ｍ）として水平方向に1次元フフィルタをかけ、この出力
をＳ’１２とする。

【００７１】上記の演算をまとめると、図7に示すよう
な構成で実施される。垂直方向の積和演算によって３つ
のベクトルＶ_０（ｉ），Ｖ_１（ｉ），Ｖ_２（ｉ）を求
め、これらを水平方向の積和演算することにより、（ｅ
−４）式〜（ｅ−９）式の各値を求めることが出来る。

【００７２】これらの数値が求まった後は、単なる数値
の演算であるからＲＯＭや高速ＣＰＵなどを用いて高速
演算することも可能である。

【００７３】関心領域のサイズはいかなるサイズでも計
算が可能であるが、７×７以上が望ましい。線状のパタ
ーンが含まれない領域や、ノイズだけの領域では、走行
方向の強さが非常に小さくなることが期待されるが、こ
れはノイズに対して水平、垂直方向の分散が等しいこ
と、つまりＳ１１＝Ｓ２２と近似できることが必要条件
である。このためには充分な統計量が必要であり、一般
的には５０個以上の統計量が望ましく、それゆえに７×
７以上のサイズが望ましい。

【００７４】さて、画像全体に対してはこの関心領域の
中心位置を少しずつ変えて局所パターンの走行方向と強
さを求めることが行われる。例えば５００×５００マト
リクスの画素から成る画像に対し、関心領域の中心位置
を２画素ずつ水平方向にシフトしながら走行方向と強さ
を求めていくと水平方向を２５０個に分割した領域毎の
走行方向とその強さの情報が得られる。同様に、垂直方
向にも２画素ずつシフトしながら画像全体にわたって走
査をすれば２５０×２５０の情報が得られる。この関心
領域のシフト量が小さい場合は、あるひとつの関心領域
とシフトした関心領域の間で重なった画素情報が多いた
め、求まった走行方向と強さは互いに高い相関がある。
つまり、冗長度が大きい。例えば、１画素ずつシフトし
た場合は、５００×５００の局所情報を得るが、画像全
体の演算回数が大きい割には互いに冗長性の大きい結果
であるため、多少もったいない演算をしていることにな
る。逆に、あまりシフト量が大きいと、演算回数は少な
いが、局所情報の独立性が大きくなり、画像上のノイズ
に影響されやすくなる。隣接した関心領域とある程度の
相関を保つことは次のベクトルフィルタを施す場合にも
必要であり、シフト量は関心領域のサイズの半分以下が
望ましい。例えば、好適な実施例としては、７×７のサ
イズを持つ関心領域を２画素シフトしながら画像全体を
走査して局所的な走行方向と強さを求める手法が推奨さ
れる。

【００７５】走行方向検出回路１４により走行方向θ１
と強さＣを求めた後、ベクトルフィルタ回路１６により
近傍の情報に基づいて、より確かな方向と強さを求める
処理を行う。図８に示すのはそのベクトルフィルタ１６
の一例である。画像の関心領域の走行方向が場所毎に図
のように求まったとき、３×３の画素の中央の画素の走
行方向がノイズによって間違った方向として求まったと
しても、ベクトルフィルタ１６を施すことにより、近傍
の画素の走行方向の情報から修正される様子を示してい
る。

【００７６】このベクトルフィルタ１６は以下のように
構成される。

【００７７】１つ目の好適な構成例は、近傍の小領域の
方向ベクトルの角度を分類して多数決決定する方法であ
る。図９には２２．５毎に分類した概念図を示してい
る。例えば、この例の場合は、４５度を中心として±１
１．２５度の範囲に入る方向が最も多いため、ベクトル
フィルタの出力は４５度という結果になる。一方、走行
方向の強さは全方向ベクトルの強さの総和に対して多数
決で選択されたベクトルの強さだけの総和で決めること
ができる。例えば、対象となる小領域とその近傍の８つ
の領域の走行方向θと強さＣが次のような場合を考え
る。

【００７８】小領域位置方向θ（度）強さＣ＃０対象部１３１０．３＃１対象部の右８００．５＃２対象部の右上４４０．１＃３対象部の上４２０．９＃４対象部の左上７００．７＃５対象部の左４５０．８＃６対象部の左下５００．８＃７対象部の下４００．５＃８対象部の右下４９０．６多数決で４５±１１．２５度の範囲に入る方向を持つ小
領域は＃２、＃３、＃５、＃６、＃７、＃８の６つであ
るから、次のように決定する。

【００７９】Ｃ＝（０．１＋０．９＋０．８＋０．８＋０．５＋０．６）／（０．３＋０．５＋０．１＋０．９＋０．７＋０．８＋０．８＋０．５＋０．６）＝３．７／５．２＝０．７ベクトルフィルタの２つ目の好適な構成例は、近傍の小
領域のＳ１１、Ｓ２２、Ｓ１２を全て平均化した行列Ａ
ｇを計算し、Ａｇ行列に基づいて方向ベクトルとその強
さを求める方法である。

【００８０】行列Ａｇは次のように与えられる。

【００８１】

【数４】

【００８２】近傍小領域のＳ１１等の和を算出すると
き、単純な平均ではなく、重み付き平均を利用してもよ
い。

【００８３】以上の２つの好適な構成例により説明した
ベクトルフィルタの目的は対象とした小領域の周辺まで
含めてある程度広い範囲内でパターン走行方向とその強
さを推定するためであり、ノイズなどで特異的な方向に
パターン走行方向が誤認されても、周辺の領域から修正
を加えることができる。

【００８４】ベクトルフィルタ回路１６により近傍の関
心領域での走行方向検出結果に基づいてベクトルの修正
を行った結果、この走行方向に特有の周波数低減フィル
タを施す。このフィルタの例は、既に図４で示されてい
るが、このフィルタ係数は局所的に求められた走行方向
と強さの情報に基づいて空間フィルタ係数発生回路１８
によって画素毎に変更される。図１０には入力画像、ベ
クトルフィルタ回路１６の出力例、およびその情報に基
づいて施すべき５×５の空間フィルタを３つの局所に対
して例示している。入力画像の中の線状陰影やエッジ部
は局所的に強い方向成分を持っているが、そういう部分
にはその方向に空間周波数を低減する空間フィルタをか
け、背景部には全方向性の空間フィルタが施されること
が説明されている。

【００８５】このように本発明では、画素単位に係数が
設定可能な空間フィルタを施すわけであるが、この空間
フィルタが大型であればあるほど実時間演算がしにくく
なる。そのため、１つの大型なフィルタを施す代わり
に、小さいサイズの空間フィルタを連続して施すことで
演算回路を簡易化させることもできる。例えば５×５の
空間フィルタは２５個の積和演算を行う必要があるが、
３×３の空間フィルタを２回連続して施すようにすれば
１８個の積和演算で済み、回路規模を小さくすることが
できる。図１１にはその一例を示す。フィルタ出力１と
フィルタ出力２は同一の結果となる。

【００８６】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、画像に含まれる線状もしくはエッジ部のパターンの
走行方向、およびその強さに応じた空間フィルタをその
走行方向に沿って施すことで、線状陰影やエッジ部の辺
縁をぼかしたり、コントラストを低下することなく、ノ
イズ低減を達成することができる。

【００８７】以下、本発明による画像処理装置の他の実
施形態を説明する。他の実施形態の説明において第１の
実施形態と同一部分は同一参照数字を付してその詳細な
説明は省略する。

【００８８】第２実施形態第２の実施形態のブロック図は第１の実施形態のブロッ
ク図と同一であるので、図示省略する。第２実施形態
は、走行方向の検出処理の変形に関する実施形態であ
る。

【００８９】第１実施形態では、Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ２
２は（ｅ−１）式から（ｅ−３）式に示した式により求
めた。しかし、一般に重心は画像の画素値の平均値によ
って変動する。したがって、画像の平均レベルが大きい
ときには重心は関心領域の原点に近いところで求まり、
小さいときには重心が原点から離れる。また、ある２つ
の画像の差分をとったような画像、例えばＸ線診断装置
で得られるＤＳＡ（digital subtraction angiograph
y）画像のように画素平均値がゼロに近い場合は、デー
タ個数の総和Ｚがゼロになることがあり、（ｅ−１）式
等の演算がエラーを起こすことがある。したがって、本
発明の耐用性を高める手段として画素値の平均値に依存
しない手法を第２実施形態として示す。

【００９０】第２実施形態では、（ｅ−１）式、（ｅ−
２）式、（ｅ−３）式に代えて下記の式によりＳ１１，
Ｓ１２，Ｓ２２を求める。

【００９１】

【数５】

【００９２】この演算の意義は関心領域内の画素値の平
均値からの差の成分に対する重心をＸｇ’，Ｙｇ’とし
て定義したものである。

【００９３】このような定義で重心を求めることによ
り、平均値Ｄavがいかなる値をとっても重心位置は平均
値からの差分の成分だけを対象にして求めるわけである
から、平均値には依存しない値として求められる。

【００９４】この演算を実際のハードウェアで行うに
は、プリプロセス回路１０で次の演算を行えばよい。

【００９５】プロプロセス回路出力＝入力画像−入力画像のローパスフィルタ像（＝Ｄav）（ｅ−２６）この演算によれば、走行方向検出回路１４に入力される
画像は局所的に平均値がゼロとなった画像となるため、
Ｄav＝０として（ｅ−２４）式を演算することができ、
ハードウェア構成が簡素化される。

【００９６】第３実施形態第３実施形態も、走行方向の検出処理の変形に関する実
施形態である。本実施形態では、Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ２
２を単純に原点の周りの単純な２次モーメントで表すこ
とであり、次のように求められる。

【００９７】Ｓ１１＝Ｓ’１１（ｅ−２７）Ｓ１２＝Ｓ’１２（ｅ−２８）Ｓ２２＝Ｓ’２２（ｅ−２９）この式を用いて行列Ａの固有値を求めると、線状陰影か
ら関心領域の中心が離れていくにしたがって、方向性の
強さが次第に弱まって求められ、さらに離れていくと、
線状陰影の走行方向とは別の走行方向を検出することが
あり得るが、線状陰影の付近の関心領域の方向性は正し
く求められるので、実用に供せられる。ただし、このと
きには同時にＸｇ，Ｙｇの演算も行い、Ｘｇ，Ｙｇの計
算結果からあまりに大きな重心のシフトがあることが分
かる場合は、関心領域の中心位置は線状陰影から離れて
いるわけであるから、強制的に方向性の強さをゼロとす
るなどの操作を行う必要がある。

【００９８】第４実施形態第４実施形態も、走行方向の検出処理の変形に関する実
施形態である。走行方向θ１は数学的に画像の平均値に
依存せず求まるが、強さを示す寄与率Ｃは平均値が大き
いときには次第に小さくなるという数学的性質を持つ。
また、画像の平均値をゼロにした場合、λ１＋λ２＝０
となり方向性の強さを正しく求めることができない場合
もある。

【００９９】これを解決するために画像の平均値に依存
しない量Ｐを次のように定義し、Ｐ＝λ１−λ２（ｅ−３０）いろいろな条件下で予め測定しておいたλ１−λ２と比
較して、走行方向の強さを表す指標Ｃ’を得ることがで
きる。

【０１００】Ｐは画像上に線状もしくはエッジ状のパタ
ーンがなくノイズだけが分布している場合は、関心領域
のサイズ、および画像上のノイズの標準偏差σによって
定まる確率分布に従う。この定式化は複雑であるが、ほ
ぼ正規分布に従う。一方、画像上のノイズの標準偏差σ
は画像の撮影条件などから知ることができる。すでに述
べたように、Ｘ線画像の場合は、画像のノイズの標準偏
差σはＸ線フォトン数Ｎの平方根に比例するため、画像
の平均値をＬとするとＸ線フォトン数を推定することが
でき、σも求められる。例えば、１つのＸ線フォトンに
対してＬ０という画素値が生じるような場合、画像の平
均値Ｌを観測すれば、Ｎ＝Ｌ／Ｌ０という関係があるため、σは σ＝Ｌ０（Ｌ／Ｌ０）^1/2 となる。つまり、画像の平均値を得ることにより、ノイ
ズだけが存在する場合のＰの確率分布を計算することが
できる。この分布をｆ（Ｐ）（ｆ（Ｐ）は積分すると
１．０となるような分布）とすれば、実際に関心領域内
の走行方向検出処理で求まったＰｘ＝λ１−λ２がこの
分布のどこに位置するかを求めて、０〜１までの間の確
からしさを算出することができる。図１２はあらかじめ
求められているｆ（Ｐ）、および実際に得られたＰｘの
例であるが図中の斜線部の積分値ηを用いてＣ’＝１−η とすれば、走行方向の強さを表す指標Ｃ’を得ることが
できる。

【０１０１】第４実施形態の信号の流れを図１３に示
す。プリプロセス回路１０では画像の平均値を求める処
理を行い、その平均値に対応するノイズの標準偏差σを
基に、ｆ（Ｐ）を発生する。一方、走行方向検出回路１
４はＰｘ＝λ１−λ２を求める。ｆ（Ｐ）分布のＰｘの
位置からηを算出して、Ｃ’を求める。

【０１０２】第５実施形態次に、第５実施形態として、本発明の画像処理装置の具
体的な応用例としてのＸ線診断装置を説明する。従来か
らＸ線診断装置は検体を非破壊で検査できる有用な装置
であり、高精細で動画が得られる事が望まれている。さ
らに、装置の大型、重厚化を避けるために、イメージイ
ンテンシファイヤの代わりに平面型検出器が必要とされ
ている。これらの要請を達成する為に、アクティブマト
リックス型の平面検出器が提案されている。この様な平
面検出器には間接変換方式と直接変換方式とがあるが、
Ｘ線照射により発生する電子・正孔対を直接検出する直
接変換方式は、間接変換方式と比べて高精細な画像を得
る事ができる。この直接変換方式は、例えば、米国特許
第５，３１９，２０６号明細書（E.I.DuPont）や、ＳＰ
ＩＥ論文誌，vol. 243，P237，1995年（D.L.Lee et a
l.）や、特開平１１−４８２１号に記載されている。図
１４に特開平１１−４８２１号公報に記載の検出器を示
す。

【０１０３】図１４（ａ）、（ｂ）に沿って説明する。
まず、光導電体３０１に入射したＸ線Ｘは、電子・正孔
対３０９を発生させ、この発生した電荷は信号容量３０
５と、画素電極３０４と対向する電極３００とで形成さ
れる容量とで分配される。Ｘ線入射の電荷は、トランジ
スタのゲートＧがゲート信号Ｇｌからの信号によって開
く事によりドレインＤ１〜Ｄ４を通して図示しない積分
器に集められる。直接変換方式では、光導電体３０１に
入射した情報が全て電子・正孔対３０９として収集され
るという点で、画素電極形状を精細化することで、高精
細な画像を実現する事が可能である。ここで、３０８は
電源である。

【０１０４】ところで、Ｘ線を利用した医療技術として
透視下におけるカテーテル治療が盛んに行われている
が、Ｘ線透視は撮影に比べて線量を低減して患者被爆を
低減していることから、画像上に重畳するノイズが大き
く、カテーテル、その他のガイドワイヤや血管等の線状
陰影が背景ノイズに邪魔されて、見えにくくなるという
問題がある。これは、上述したような直接変換方式の平
面検出器を備えたＸ線診断システムにて行われることを
考慮した場合、その原理上高精細な画像を形成し得るこ
とから、低線量時にはＸ線の量子ノイズがより顕著に現
れることに起因する。

【０１０５】しかしながら、直接変換方式の平面検出器
を備えたＸ線診断システムに本発明の画像処理装置を組
み合わせることにより、本来、高分解能、かつ高精細の
面で優れた直接変換方式の平面検出器の特徴を生かしつ
つ、線状陰影やエッジ状陰影のコントラストを損なわず
に、背景のノイズを選択的に抑圧でき、直接変換方式の
平面検出器にとって、特によい結果をもたらすことがで
きる。すなわち、被検体を透過したＸ線を図１４に示す
ような直接変換方式の平面検出器により検出して得た被
検体のＸ線像を図１の入力画像として本発明の画像処理
装置に入力し、線状陰影やエッジ状陰影の方向とその強
さに応じた指向性を有する空間フィルタ処理を施すこと
により、高精細の画像が得られるＸ線診断装置が実現さ
れる。そのため、低線量のカテーテル治療時において
も、線状陰影のコントラストを損なわずに、背景ノイズ
を選択的に抑圧できる。第５実施形態のＸ線診断装置
は、上述した第１〜第４実施形態のいずれも適用可能で
ある。

【０１０６】本発明は上述した実施形態に限定されず、
種々変形して実施可能である。例えば、上述の説明で
は、Ｘ線画像を例にとったが、これに限らず、ＣＴ画像
やＭＲＩ画像等、ランダムノイズが重畳するような画像
全般に対しても同様に適用可能である。

【０１０７】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、線
状陰影もしくはエッジ状の陰影を含む画像において、線
状陰影やエッジ状陰影のコントラストを損なわずに、背
景のノイズ成分を選択的に、しかもリアルタイムで抑圧
することができる画像処理装置を提供することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による画像処理装置の第１の実施形態の
構成を示すブロック図。

【図２】処理対象の画像の一例を示す図。

【図３】図２よりも方向の強さが弱い画像の例を示す
図。

【図４】第１実施形態の空間フィルタの例を示す図であ
る。

【図５】第１の実施形態の走行方向検出回路が主成分分
析法を適用して走行方向、強さをするための原理を示す
図。

【図６】第１の実施形態の走行方向検出回路が走行方
向、強さをするための積和演算を実行する部分の回路
図。

【図７】第１の実施形態の走行方向検出回路の具体的な
回路図。

【図８】第１実施形態のベクトルフィルタ回路の動作の
概略を示す図。

【図９】第１実施形態のベクトルフィルタ回路の動作の
詳細を示す図。

【図１０】第１実施形態の空間フィルタ回路の動作を示
す図。

【図１１】第１実施形態において、１つの大型の空間フ
ィルタを施す代わりに、複数の小型の空間フィルタを施
す動作を示す図。

【図１２】本発明による画像処理装置の第２実施形態の
走行方向検出の原理を示す図。

【図１３】本発明による画像処理装置の第４実施形態の
構成を示すブロック図。

【図１４】本発明による画像処理装置の第５実施形態に
用いられる直接変換方式の平面型検出器の構成を示す
図。

【符号の説明】

１０…プリプロセス回路１２…空間フィルタ回路１４…走行方向検出回路１６…ベクトルフィルタ回路１８…空間フィルタ係数発生回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 4C093 FD05 FF03 5B057 AA08 BA03 CA16 CA17 CB16 CC03 CE02 CE03 CE06 CH09 DA08 DC16 5C077 LL02 LL06 PP01 PP02 PP03 PP46 PP47 PP48 PP49 PQ12 SS02 TT10

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像に含まれる線状もしくはエッジ状の
陰影の方向とその強さを検出する手段と、前記検出手段により検出された方向と強さに応じた指向
性を有する空間フィルタを前記画像に施すフィルタ手段
と、を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】前記画像の陰影の画素レベルが背景の画
素より大きい場合、前記検出手段は画像の関心領域の共
分散行列の２つの固有値のうち、大きい方の固有値に対
応する固有ベクトルの向きに基づいて方向を算出し、前記フィルタ手段は、該方向の周波数特性がその他の方
向の周波数特性と異なるディジタル空間フィルタを前記
画像に施すことを特徴とする請求項１に記載の画像処理
装置。
【請求項３】前記画像の陰影の画素レベルが背景の画
素より小さい場合、前記検出手段は画像の関心領域の共
分散行列の２つの固有値のうち、小さい方の固有値に対
応する固有ベクトルの向きに基づいて方向を算出し、前記フィルタ手段は、該方向の周波数特性がその他の方
向の周波数特性と異なるディジタル空間フィルタを前記
画像に施すことを特徴とする請求項１に記載の画像処理
装置。
【請求項４】前記検出手段は、関心領域を水平方向と
垂直方向にシフトしながら画像全体に対する関心領域の
サイズの局所毎の陰影の方向とその強さを逐次求め、前記フィルタ手段は、方向と強さによって決定される２
次元空間フィルタ係数を関心領域のサイズ毎に変更しな
がら画像全体に空間フィルタを施すことを特徴とする請
求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装
置。
【請求項５】前記検出手段は、関心領域内の画素配列
に対して、各行毎に所定の行方向係数と画素値の間の積
和演算を行い、求められた各行の演算結果に対して所定
の列方向係数との間で積和演算を行った結果の数値を、
複数の行方向係数と列方向係数の組み合わせに対して少
なくとも５個算出し、その数値を基にして所定の演算を
行って関心領域の共分散行列を求めることを特徴とする
請求項２、または請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】前記検出手段は、関心領域内の画素分布
の平均値に基づいて関心領域内のランダムノイズの分散
を推定し、その分散と関心領域のマトリクスサイズで定
まる確率分布を強さを表す指標について予測しておき、
関心領域内の画素値を基に計算された強さが予測された
確率分布の下で取り得る確率を計算し、この確率を強さ
の指標とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処
理装置。
【請求項７】前記検出手段は、共分散行列の２つの固
有値の比を方向の強さの指標とすることを特徴とする請
求項２、または請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項８】前記検出手段は、設定した関心領域の共
分散行列の要素と、関心領域の周辺の領域の共分散行列
の要素とを重み付け平均して新しく共分散行列を求め、
この新しく求められた共分散行列の固有ベクトルの方向
と固有値とを、それぞれ関心領域のパターン走行方向と
パターン走行方向の強さの指標として、パターン方向ベ
クトルを決め、この方向ベクトルによって決定される空
間フィルタを施すことを特徴とする請求項１に記載の画
像処理装置。
【請求項９】前記検出手段は、設定した関心領域と、
その周辺の複数の領域について新しく共分散行列を求
め、複数の領域についての固有ベクトルの方向を求め、
最も多くの領域で求められた方向を関心領域のパターン
走行方向として求めることを特徴とする請求項８に記載
の画像処理装置。
【請求項１０】前記検出手段は、入力画像に対して周
波数低減フィルタを施し、その出力画像と入力画像との
差画像に対して方向検出処理を行うことを特徴とする請
求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装
置。
【請求項１１】前記検出手段は、入力画像の画素値の
符号を反転して方向検出処理を行う請求項１乃至請求項
３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】前記検出手段は、入力画像の最大ビッ
ト数で決定される最大値から入力画像を減じた画像に対
して方向検出処理を行うことを特徴とする請求項１乃至
請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】前記検出手段は、入力画像の信号スペ
クトルのある帯域を強調しつつ、ノイズスペクトルを抑
えるプリプロセス処理を行うことを特徴とする請求項１
乃至請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】予測しておく強さを表す指標の分布
は、画像の関心領域の中心位置と、関心領域内の画素分
布の重心位置に基づいて決定された位置のまわりの共分
散行列から求められる固有値に対して行われることを特
徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１５】予測しておく強さを表す指標の分布
は、画像の関心領域の中心位置と、関心領域内の画素分
布の重心位置に基づいて決定された位置のまわりの共分
散行列から求められる固有値の差または比に対して行わ
れることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１６】直接変換方式のＸ線検出器を用いて被
検体のＸ線画像を得る手段と、前記Ｘ線画像が入力される請求項１に記載の画像処理装
置と、を具備することを特徴とするＸ線診断装置。