JP2001325594A - 特徴量抽出装置、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 対象画像に対する階調変換処理等の画像処理
を、安定して且つ高精度で行うことができる画像処理装
置を提供する。 【解決手段】 領域取得手段１１２は、対象画像（Ｘ線
撮影画像等）の注目領域を取得する。画素値取得手段１
１３は、対象画像の画素値分布に基づいて特定画素値の
範囲を取得する。特徴量取得手段１１４は、領域取得手
段１１２により得られた注目領域、及び画素値取得手段
１１３により得られた特定画素値範囲に基づいて、対象
画像の特徴量を取得する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、放射線
（Ｘ線等）撮影により得られた撮影画像から特徴量を抽
出し、その特徴量に基づいて撮影画像に対する階調変換
処理を行う装置やシステムに用いられる、特徴量抽出装
置、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、
及びそれを実施するための処理ステップをコンピュータ
が読出可能に格納した記憶媒体に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年では、ディジタル技術の進歩によ
り、例えば、Ｘ線撮影により得られた撮影画像をディジ
タル化し、そのディジタル画像に画像処理を行って、モ
ニタ装置に表示する、或いはＸ線診断用のフィルム上に
出力すること等が行われている。

【０００３】上記の画像処理としては、撮影画像の濃度
を、その出力先であるモニタ画面やフィルム等にて観察
しやすい濃度値に変換する階調変換処理がある。この階
調変換処理では、例えば、図１６に示すような、膝関節
をＸ線撮影して得られた撮影画像１６０１をＸ線診断用
のフィルムに出力する場合、先ず、撮影画像１６０１を
構成する全ての画素のヒストグラム（画素値の分布）を
作成し、当該ヒストグラムの一定部分点の画素値を特徴
量として抽出する。そして、当該特徴量（画素値）が、
フィルム上において一定濃度値となるように、撮影画像
１６０１の画素値の変換（階調変換）を行う。

【０００４】また、撮影画像１６０１への階調変換に用
いる特徴量を取得する方法としては、上述したような画
素分布（ヒストグラム）の解析によって取得する方法
（以下、「特徴量抽出方法（１）」と言う）の他に、例
えば、撮影画像１６０１の関節部１６０２を注目領域と
して抽出し、当該注目領域１６０２内の平均画素値等の
統計量を特徴量として取得する方法（以下、「特徴量抽
出方法（２）」と言う）がある。このような特徴量抽出
方法（２）において、撮影画像１６０１から注目領域１
６０２を抽出する方法としては、様々な方法が既に提案
されている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たような従来の特徴量抽出方法（１）及び（２）では、
次のような問題点があったので、対象画像に対する階調
変換処理等の画像処理を、安定して且つ高精度で行うこ
とができなかった。

【０００６】まず、特徴量抽出方法（１）では、対象画
像全体の画素値の分布を解析して特徴量を抽出するた
め、対象画像中に存在する被写体部分における局所的な
画素値の分布の変動を受け難く、おおよそ安定した階調
変換処理後の画像を得られる効果がある。しかしなが
ら、特徴量抽出方法（１）では、対象画像全体の画素値
の分布から、２次元的な注目領域、例えば、上記図１６
に示した関節部等の注目領域内の画素値を抽出するのが
困難であるため、注目領域の濃度を一定にする等の高精
度な階調変換処理を行うことができない。

【０００７】一方、特徴量抽出方法（２）では、対象画
像の注目領域内の画素値の統計量から特徴量を抽出する
ため、注目領域の濃度を一定にする等の高精度な階調変
換処理を行うことができる。しかしながら、特徴量抽出
方法（２）では、対象画像の注目領域内の画素値のみし
か考慮しないため、注目領域内の画素値の分布が通常の
状態でない場合、例えば、注目領域内にビス等の金属部
分が存在する場合や、骨部と軟部組織の比率が極端に違
った場合等では、階調変換処理に用いる特徴量として最
適な特徴量が得られない。したがって、安定した階調変
換処理を行うことができない。

【０００８】上述のように、特徴量抽出方法（１）は、
安定した階調変換処理を行うことはできるが高精度な当
該処理を行うことはできず、一方の特徴量抽出方法
（２）は、高精度の階調変換処理を行うことはできるが
安定した階調変換処理を行うことができなかった。した
がって、従来では、対象画像に対する階調変換処理等の
画像処理を、安定して且つ高精度で行うことができなか
った。

【０００９】そこで、本発明は、上記の欠点を除去する
ために成されたもので、対象画像に対する階調変換処理
等の画像処理を、安定して且つ高精度で行うことが可能
な、特徴量抽出装置、画像処理装置、画像処理システ
ム、画像処理方法、及びそれを実施するための処理ステ
ップをコンピュータが読出可能に格納した記憶媒体を提
供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】斯かる目的下において、
第１の発明は、対象画像の注目領域を取得する領域取得
手段と、対象画像の画素値分布に基づいて特定画素値の
範囲を取得する画素値取得手段と、上記領域取得手段に
より得られた注目領域、及び上記画素値取得手段により
得られた特定画素値範囲に基づいて、対象画像の特徴量
を取得する特徴量取得手段とを備えることを特徴とす
る。

【００１１】第２の発明は、上記第１の発明において、
上記特徴量取得手段は、上記注目領域内での上記特定画
素値範囲の値を有する画素の数に基づいて、上記注目領
域を変更することを特徴とする。

【００１２】第３の発明は、上記第２の発明において、
上記特徴量取得手段は、上記注目領域内での上記特定画
素値範囲の値を有する画素の数が所定数以下である場合
に上記注目領域を変更することを特徴とする。

【００１３】第４の発明は、上記第２の発明において、
上記特徴量取得手段は、上記注目領域の位置を螺旋状の
移動経路に従って変更することを特徴とする。

【００１４】第５の発明は、上記第２の発明において、
上記特徴量取得手段は、上記注目領域の位置を直線状の
移動経路に従って変更することを特徴とする。

【００１５】第６の発明は、上記第２の発明において、
上記特徴量取得手段は、上記注目領域を拡大変更するこ
とを特徴とする。

【００１６】第７の発明は、上記第１の発明において、
上記画素値取得手段は、対象画像のヒストグラムを作成
し、当該ヒストグラムを解析した結果から、上記特定画
素値の範囲を取得することを特徴とする。

【００１７】第８の発明は、上記第１の発明において、
上記画素値取得手段は、対象画像の累積ヒストグラムを
作成し、当該累積ヒストグラムを解析した結果から、上
記特定画素値の範囲を取得することを特徴とする。

【００１８】第９の発明は、上記第１の発明において、
対象画像は、放射線撮影により得られた画像を含むこと
を特徴とする。

【００１９】第１０の発明は、対象画像から抽出された
特徴量に基づいて、対象画像に対する任意の画像処理を
行う画像処理装置であって、請求項１〜９の何れかに記
載の特徴量抽出装置の機能を有することを特徴とする。

【００２０】第１１の発明は、上記第１０の発明におい
て、上記画像処理は、階調変換処理を含むことを特徴と
する。

【００２１】第１２の発明は、複数の機器が互いに通信
可能に接続されてなる画像処理システムであって、上記
複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項１〜
９の何れかに記載の特徴量抽出装置、又は請求項１０及
び１１のの何れかに記載の画像処理装置の機能を有する
ことを特徴とする。

【００２２】第１３の発明は、対象画像から特徴量を抽
出するための処理ステップを含む画像処理方法であっ
て、上記処理ステップは、対象画像の注目領域を抽出す
る領域抽出ステップと、対象画像の画素値分布を解析し
て、特定画素値の範囲を抽出する画素値抽出ステップ
と、上記領域抽出ステップにより得られた注目領域、及
び上記画素値抽出ステップにより得られた特定画素値領
域から、対象画像の特徴量を取得する特徴取得ステップ
とを含むことを特徴とする。

【００２３】第１４の発明は、対象画像の特徴量に基づ
き対象画像へ画像処理を施すための処理ステップを含む
画像処理方法であって、上記処理ステップは、対象画像
の注目領域を抽出する領域抽出ステップと、対象画像の
画素値分布を解析して、特定画素値の範囲を抽出する画
素値抽出ステップと、上記領域抽出ステップにより得ら
れた注目領域、及び上記画素値抽出ステップにより得ら
れた特定画素値領域から、対象画像の特徴量を取得する
特徴取得ステップと、上記特徴取得ステップにより得ら
れた特徴量に基づいて、対象画像へ画像処理を施す画像
処理ステップとを含むことを特徴とする。

【００２４】第１５の発明は、上記第１４の発明におい
て、上記画像処理は、階調変換処理を含むことを特徴と
する。

【００２５】第１６の発明は、上記第１３又は１４の発
明において、上記特徴取得ステップは、上記領域抽出ス
テップにより得られた注目領域内での、上記画素値抽出
ステップにより得られた特定画素値範囲の画素値の数を
判定し、当該画素値数が所定数になるまで、上記注目領
域の領域を変更し、上記画素値数が所定数に達したな
ら、変更後の注目領域に基づき特徴量を取得するステッ
プを含むことを特徴とする。

【００２６】第１７の発明は、上記第１６の発明におい
て、上記特徴取得ステップは、上記注目領域の変更を螺
旋状に行うステップを含むことを特徴とする。

【００２７】第１８の発明は、上記第１６の発明におい
て、上記特徴取得ステップは、上記注目領域の変更を直
線状に行うステップを含むことを特徴とする。

【００２８】第１９の発明は、上記第１６の発明におい
て、上記特徴取得ステップは、上記注目領域を拡大する
ステップを含むことを特徴とする。

【００２９】第２０の発明は、上記第１３又は１４の発
明において、上記画素値抽出ステップは、対象画像のヒ
ストグラムを作成し、当該ヒストグラムの形状を解析
し、当該解析結果から、上記特定画素値範囲を抽出する
ステップを含むことを特徴とする。

【００３０】第２１の発明は、上記第１３又は１４の発
明において、上記画素値抽出ステップは、対象画像の累
積ヒストグラムを作成し、当該累積ヒストグラムを解析
し、当該解析結果から、上記特定画素値範囲を抽出する
ステップを含むことを特徴とする。

【００３１】第２２の発明は、上記第１３又は１４の発
明において、対象画像は、放射線撮影により得られた画
像を含むことを特徴とする。

【００３２】第２３の発明は、請求項１〜９の何れかに
記載の特徴量抽出装置の機能、又は請求項１０及び１１
の何れかに記載の画像処理装置の機能、又は請求項１２
記載の画像処理システムの機能を実施するための処理プ
ログラムを、コンピュータが読出可能に格納した記憶媒
体であることを特徴とする。

【００３３】第２４の発明は、請求項１３〜２２の何れ
かに記載の画像処理方法の処理ステップを、コンピュー
タが読出可能に格納した記憶媒体であることを特徴とす
る。

【００３４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を用いて説明する。

【００３５】（第１の実施の形態）本発明は、例えば、
図１に示すようなＸ線撮影装置１００に適用される。こ
のＸ線撮影装置１００は、Ｘ線撮影して得られた撮影画
像に対して階調変換処理等を施す画像処理機能を有する
ものであり、特に、階調変換処理に用いる特徴量を抽出
する方法として、処理対象となる撮影画像（対象画像）
の注目領域を構造解析的に抽出して当該注目領域から特
徴量を抽出する方法と、対象画像全体の画素値の分布
（ヒストグラム）を解析する方法とのハイブリッド方法
を採用している。すなわち、本実施の形態では、対象画
像において、特徴量を抽出する領域（注目領域）を、画
像の形状的特徴（構造解析的特徴）に基づき抽出し、当
該注目領域から特徴量を、画像全体の画素値の分布の特
徴（ヒストグラムの解析結果）に基づき抽出する。以
下、本実施の形態でのＸ線撮影装置１００について具体
的に説明する。

【００３６】＜Ｘ線撮影装置１００の全体構成＞Ｘ線撮
影装置１００は、上記図１に示すように、Ｘ線を発生す
るＸ線発生回路１０１と、被写体１０３を透過したＸ線
光が結像される２次元Ｘ線センサ１０４と、２次元Ｘ線
センサ１０４から出力される撮影画像を収集するデータ
収集回路１０５と、データ収集回路１０５にて収集され
た撮影画像へ前処理を施す前処理回路１０６と、前処理
回路１０６での前処理後の撮影画像（原画像）等の各種
データや各種処理実行のための処理プログラム等を記憶
するメインメモリ１０９と、Ｘ線撮影実行等の指示や各
種設定を本装置１００に対して行うための操作パネル１
１０と、前処理回路１０６での前処理後の撮影画像（原
画像）へ階調変換処理等の画像処理を施す画像処理回路
１１１と、本装置１００全体の動作制御を司るＣＰＵ１
０８とを含んでなり、データ収集回路１０５、前処理回
路１０６、画像処理回路１１１、ＣＰＵ１０８、メイン
メモリ１０９、及び操作パネル１１０はそれぞれＣＰＵ
バス１０７に接続され互いにデータ授受できるようにな
されている。

【００３７】画像処理回路１１１は、前処理回路１０６
での前処理後の撮影画像（原画像）から注目領域を抽出
する領域解析回路１１２と、上記原画像全体の画素値の
分布から特定画素値の範囲を取得する画素値解析回路１
１３と、領域解析回路１１２にて得られた注目領域及び
画素値解析回路１１３にて得られた特定画素値範囲に基
づいて特徴量を抽出する特徴量抽出回路１１４と、特徴
量抽出回路１１４にて得られた特徴量に基づいて上記原
画像へ階調変換処理を施す階調変換回路１１５とを含ん
でいる。

【００３８】＜Ｘ線撮影装置１００の動作＞まず、メイ
ンメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での各種制御処理実行
に必要なデータや処理プログラム等が予め記憶されるメ
モリであると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワー
クメモリを含むものである。特に、メインメモリ１０９
には、図２に示すフローチャートをメイン処理とする特
徴量抽出及び階調変換のための処理プログラムが記憶さ
れる。したがって、ＣＰＵ１０８がメインメモリ１０９
から上記処理プログラムを読み出して実行することで、
Ｘ線撮影装置１００では、操作パネル１１０からの操作
に従った、以下に説明するような動作が実施される。

【００３９】ステップＳ２００：先ず、Ｘ線発生回路１
０１は、被写体（被検査体）１０３に対してＸ線ビーム
１０２を放射する。このＸ線発生回路１０１から放射さ
れたＸ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しなが
ら透過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達し、２次元
Ｘ線センサ１０４により撮影画像（Ｘ線画像）として出
力される。ここでは、２次元Ｘ線センサ１０４から出力
されるＸ線画像を、例えば、膝関節の画像とする。

【００４０】次に、データ収集回路１０５は、２次元Ｘ
線センサ１０４から出力されたＸ線画像を電気信号に変
換し、それを前処理回路１０６に供給する。前処理回路
１０６は、データ収集回路１０５からの信号（Ｘ線画像
信号）に対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理
等の前処理を行う。前処理回路１０６での前処理後のＸ
線画像信号は、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス
１０７を介して、メインメモリ１０９及び画像処理回路
１１１へそれぞれ転送される。

【００４１】ステップＳ２０１：画像処理回路１１１に
おいて、領域解析回路１１２は、前処理回路１０６での
前処理後のＸ線画像（以下、「原画像」とも言う）から
注目領域を任意の方法によって抽出する。具体的には、
図３に示すフローチャートに従って、本ステップＳ２０
１での処理（注目領域の抽出処理）が実行される。

【００４２】上記図３に示すように、先ず、領域解析回
路１１２は、原画像全体を構成する画素の中で最大値を
有する画素値を取得する（ステップＳ３０１）。

【００４３】次に、領域解析回路１１２は、原画像にお
いて、ステップＳ３０１にて取得した最大画素値から、
例えば、９５％点までの画素値をす抜け領域として抽出
し、当該す抜け領域内の画素値を、例えば、“０”画素
値に置き換える（ステップＳ３０２）。この結果、原画
像（ここでは、膝関節の画像）に対してステップＳ３０
２の処理が施された後の画像として、図４に示すような
画像４００が得られることになる。

【００４４】次に、領域解析回路１１２は、原画像にお
ける被写体部分の下側の領域の輪郭線を抽出する（ステ
ップＳ３０３）。具体的には例えば、領域解析回路１１
２は、原画像において、その下側から上側の縦方向に画
素値を検索し、画素値が“０”画素値から“０”画素値
でなくなる境界線を輪郭線として抽出する。尚、ここで
は、被写体部分の下側領域の輪郭線を抽出するようにし
ているが、輪郭線を抽出する領域を、被写体部分の上側
とするか下側とするかは、当該被写体の情報によって異
なる。

【００４５】次に、領域解析回路１１２は、ステップＳ
３０３にて取得した輪郭線上の接線ベクトルを、原画像
の左から右に向かう方向で算出する。ここでは、例え
ば、輪郭線上の一定２点間の向きとする。そして、領域
解析回路１１２は、算出した接線ベクトルの外積値を算
出する（ステップＳ３０４）。この結果、例えば、図５
に示すような、原画像４００（上記図４参照）の輪郭線
（膝輪郭）５０１における外積値５０２が得られる。こ
の図５において、横軸は原画像４００での座標を示し、
縦軸は座標及び外積の値を示し、単位は全て任意として
いる。

【００４６】次に、領域解析回路１１２は、ステップＳ
３０４にて取得した外積値５０２（上記図５参照）の最
大値を検出し、その最大値に対応する輪郭線５０１上の
座標を、輪郭線５０１上で最も曲率の高い座標Ｍとする
（ステップＳ３０５）。

【００４７】そして、領域解析回路１１２は、ステップ
Ｓ３０５にて取得した座標Ｍでの外積値を算出するため
に用いた接線ベクトルの２点の座標を結ぶ線と直交する
位置を中心とする、一定距離（例えば、４ｃｍ相当）の
領域を注目領域（ＲＯＩ）とする。したがって、上記図
４に示すように、画像４００の注目領域としては、図中
“□”で示す領域部分４０１が得られる。

【００４８】尚、ステップＳ２０１での注目領域抽出処
理としては、上記図３に示したステップＳ３０１〜Ｓ３
０６による処理に限られることはなく、任意の注目領域
抽出処理が適用可能である。

【００４９】ステップＳ２０２：上記図２に戻って参照 画素値解析回路１１３は、原画像全体のヒストグラムを
作成し、そのヒストグラムを解析することで、原画像に
おける特定画素値の範囲を特定する。具体的には、図６
に示すフローチャートに従って、本ステップＳ２０２で
の処理（ヒストグラム解析処理）が実行される。

【００５０】上記図６に示すように、先ず、画素値解析
回路１１３は、任意のヒストグラム作成方法により、原
画像全体のヒストグラムを作成する（ステップＳ６０
１）。この結果、例えば、図７に示すような原画像（こ
こでは、膝関節の画像）全体のヒストグラムが作成され
る。

【００５１】次に、画素値解析回路１１３は、ステップ
Ｓ６０１にて作成したヒストグラムにおいて、最大画素
値側から最初のピーク点を抽出する（ステップＳ６０
２）。上記図７に示したヒストグラムでは、図中“Ａ”
で示す点が最初のピーク点として抽出される。このピー
ク点Ａは、原画像のす抜け領域の画素値ａに対応するピ
ーク点である。

【００５２】次に、画素値解析回路１１３は、ステップ
Ｓ６０２にて抽出した最初のピーク点Ａの次のピーク点
を抽出する（ステップＳ６０３）。この結果、上記図７
に示すように、最初のピーク点Ａの次のピーク点Ｂが抽
出される。このピーク点Ｂは、原画像において、す抜け
を領域を示すピーク点Ａを除いた、最大頻度を示すピー
ク点である。

【００５３】そして、画素値解析回路１１３は、原画像
において、ステップＳ６０３にて取得したピーク点Ｂの
画素値ｂ以下の画素の平均値ｃを算出する（ステップＳ
６０４）。

【００５４】ここで、本実施の形態では、２次元Ｘ線セ
ンサ１０４のセンサ面に対して、Ｘ線が強くあたる領域
の画素値が大きく、Ｘ線が弱くあたる領域の画素値が小
さくなるものとしており、また、金属や骨部は、軟部組
織よりＸ線の透過率がわるいため低画素値となる。した
がって、ピーク点Ｂの画素値ｂ以下の平均画素値ｃより
低い画素値の領域は、骨部及び金属（金属が含まれる場
合）等の画素領域を示す傾向があり、四肢等の骨と軟部
組織から構成される被写体では、ピーク点Ｂの画素値ｂ
から、当該画素値ｂ以下の平均画素値ｃまでの範囲が、
骨部の画素領域となる。このため、画素値解析回路１１
３は、画素値ｂから画素値ｃまでの範囲を、原画像にお
ける特定画素値の範囲として特定する。

【００５５】尚、ステップＳ２０２でのヒストグラム解
析処理としては、上記図５に示したステップＳ６０１〜
Ｓ６０４による処理に限られることはなく、任意のヒス
トグラム解析処理が適用可能である。

【００５６】ステップＳ２０３：上記図２に戻って参照 特徴抽出回路１１４は、領域解析回路１１２にて得られ
た注目領域（上記図４の領域４０１）内において、画素
値解析回路１１３にて得られた特定範囲（上記図７に示
した画素値ｂ〜画素値ｃの範囲）の画素値から特徴量を
取得する。ここでの特徴量としては、その一例として、
画素の中間値や平均値等とする。

【００５７】ステップＳ２０４：階調変換回路１１５
は、特徴抽出回路１１４にて得られた特徴量に基づい
て、原画像へ階調変換処理を施す。例えば、特徴量が一
定濃度となるように、原画像の階調を変換する。

【００５８】上述のように、本実施の形態では、原画像
から注目領域を抽出すると共に、原画像全体の画素分布
（ヒストグラム）から画素値の特定範囲を抽出し、これ
らの情報を用いて、注目領域内の画素値の中で特定範囲
内にある画素値から特徴量を抽出する。このような構成
により、例えば、膝関節の原画像から抽出された注目領
域としての膝関節部分の領域において、特徴量として抽
出する画素を、原画像全体のヒストグラムから得られた
骨部領域の画素値範囲内の画素値に絞りこむことができ
る。

【００５９】したがって、原画像全体のヒストグラムの
みを用いる従来の特徴量抽出方法では、大まかな目的領
域（骨部領域）の画素値は抽出できても、注目領域（膝
関節部分の領域）内の画素値を絞り込むことが困難であ
ったが、本実施の形態によれば、注目領域の抽出をも行
っている構成により、骨部領域でも膝関節の骨部領域と
いった、特徴量として抽出する画素値の絞り込みを行う
ことができるため、さらに高精度な階調変換処理を行う
ことができる。

【００６０】また、原画像から抽出した注目領域のみを
用いる従来の特徴量抽出方法では、例えば、原画像中に
金属や軟部組織の領域がある場合、注目領域内の画素値
の分布が通常よりずれていることにより、適切な特徴量
が抽出できなかったが（特徴量のぶれ）、本実施の形態
によれば、原画像全体のヒストグラムの解析結果をも用
いる構成により、注目領域内における画素分布の異常の
影響（金属部分の領域内の画素の影響）を受けることな
く、通常の画素の範囲（骨部の画素値の範囲）の画素値
を特徴量として抽出することができる。

【００６１】また、原画像全体のヒストグラムの形状を
解析して、注目領域の画素値の範囲を抽出するように構
成したので、当該抽出処理を高精度に行える。

【００６２】よって、本実施の形態によれば、原画像に
対する階調変換処理を、安定して且つ高精度で行うこと
ができる。

【００６３】（第２の実施の形態）本実施の形態では、
上記図１に示したX線撮影装置１００において、領域解
析回路１１２での処理（上記図２に示したステップS２
０１の処理）を、例えば、図８のフローチャートに従っ
た処理とし、画素値解析回路１１３での処理（上記図２
に示したステップS２０２の処理）を、例えば、図９の
フローチャートに従った処理とする。

【００６４】＜領域解析回路１１２での処理：上記図８
参照＞領域解析回路１１２は、次のステップＳ８０１〜
Ｓ８０４の処理を、図１０（ａ）に示すような原画像
（膝関節の画像）１０００の全水平行に対して実行す
る。

【００６５】先ず、領域解析回路１１２は、例えば、上
記図１０（ａ）の原画像１０００において、対象水平軸
１００１上のプロファイルを作成する（ステップＳ８０
１）。この結果、上記図１０（ｂ）に示すような、原画
像１０００を水平に横切る対象ライン１００１上のプロ
ファイルが作成される。

【００６６】次に、領域解析回路１１２は、ステップＳ
８０１にて作成したプロファイル上の凹部領域を抽出す
る（ステップＳ８０２）。具体的には、対象水平軸１０
０１上の座標の各点において、対象点とその前後２点の
各画素値の差を検出し、対象点の画素値が前後２点の画
素値より小さいか否かを判断し、小さい場合に凹部領域
とする。

【００６７】次に、領域解析回路１１２は、ステップＳ
８０２にて抽出した凹部領域の最低画素値の座標を抽出
する（ステップＳ８０３）。この結果、上記図１０
（ｂ）では、凹部領域の最低画素値の座標ｃが抽出され
る。

【００６８】そして、領域解析回路１１２は、ステップ
Ｓ８０３にて抽出した座標ｃから一定距離にある点ｅ及
びｄを抽出し、これらの点ｅ及びｄに対応するライン領
域を抽出する（ステップＳ８０４）。ここで、通常、骨
部の領域はＸ線の透過率が悪く画素値が低くなり、骨部
の厚みが最もある骨部の中心辺りの画素値が最も値が小
さくなる性質を示す。したがって、凹部領域の最低画素
値の座標ｃを中心とした一定距離にある点ｅから点ｄま
での範囲が骨部のライン領域として抽出される。

【００６９】上述のようなステップＳ８０１〜Ｓ８０４
の処理が、上記図１０（ａ）の原画像１０００の全水平
行（ライン）に対して実行された結果、原画像１０００
の骨部領域として、図１１に示すような骨部領域１１０
０（黒塗部分）が、注目領域として得られる。

【００７０】＜画素値解析回路１１３での処理：上記図
９参照＞先ず、画素値解析回路１１３は、原画像（ここ
では、上記図１０（ａ）に示す画像１０００）全体にお
ける最大画素値を抽出し、当該最大画素値から、例え
ば、９５％以内の値を有する画素領域を、す抜け領域と
して削除する（ステップＳ９０１）。この結果、原画像
が、被写体領域とす抜け領域のみで構成されている場
合、被写体領域のみが残ることになる。

【００７１】次に、画素値解析回路１１３は、ステップ
Ｓ９０１にて取得した被写体領域の累積ヒストグラムを
作成する（ステップＳ９０２）。

【００７２】そして、画素値解析回路１１３は、ステッ
プＳ９０２にて作成した累積ヒストグラムにおいて、画
素値の低い方から２０％点の画素値を抽出し（ステップ
Ｓ９０３）、さらに５０％点の画素を抽出し（ステップ
Ｓ９０４）、これらの画素値の範囲（２０％点の画素値
〜５０％点の画素値）を、骨部領域の画素値の範囲とす
る。

【００７３】したがって、特徴抽出回路１１４は、領域
解析回路１１２にて得られた注目領域（上記図１１に示
した骨部領域１１００）に属し、さらに、画素値解析回
路１１３にて得られた画素値範囲（骨部領域の画素値の
範囲）にある画素値から、特徴量を抽出する。この特徴
抽出回路１１４にて抽出された特徴量が、階調変換回路
１１５の階調変換処理に用いられる。

【００７４】上述のように、本実施の形態では、原画像
の画素値分布（プロファイル）から、おおまかな注目領
域（骨部領域）を抽出し、その注目領域内の画素値を、
原画像の累積ヒストグラムから得られた画素値範囲（形
態的に抽出した骨部領域の画素値範囲）でさらに限定す
るように構成したので、より高精度で安定した階調変換
処理を行うことができる。

【００７５】また、原画像から抽出した注目領域（形状
的に抽出した領域）のみを用いる従来の特徴量抽出方法
では、例えば、金属片等が埋め込まれた骨部の原画像の
場合、注目領域内の画素値の分布が通常よりずれている
ことにより、適切な特徴量が抽出できなかったが（特徴
量のぶれ）、本実施の形態によれば、原画像の累積ヒス
トグラムから、骨部領域の画素値範囲を得る構成によ
り、骨部に埋め込まれた金属片の領域の画素値の影響を
受けることなく、適切な画素値を特徴量として抽出する
ことができる。これは、例えば、原画像が膝部の画像で
ある場合、通常撮影で得られる当該画像全体の画素値分
布の形状は、被写体（膝）によらずほぼ決まっており、
画素値分布から、大まかな膝の骨部領域を抽出できるか
らである。また、金属片等の画素値分布は低画素値域に
偏っており、骨部領域の画素値分布に影響を与えないか
らである。この画素値分布の安定性は、画像領域が大き
いほど安定するため、形状的に抽出した骨部領域の画素
値分布のみを考慮する場合より、より安定するためでも
ある。

【００７６】また、画素値範囲を抽出する際に、累積ヒ
ストグラムを用いる構成としているので、注目領域の画
素値範囲を容易に抽出することができる。

【００７７】（第３の実施の形態）本実施の形態では、
上記図１に示したX線撮影装置１００において、特徴抽
出回路１１４での処理（上記図２に示したステップS２
０３の処理）を、例えば、図１２のフローチャートに従
った処理とする。すなわち、本実施の形態では、特徴抽
出回路１１４は、特に、領域解析回路１１２にて抽出さ
れた注目領域の検証処理を実行する。

【００７８】先ず、第１の実施の形態と同様にして、領
域解析回路１１２により注目領域が抽出され（ステップ
Ｓ１２０１）、画素値解析回路１１３により特定画素値
範囲が抽出される（ステップＳ１２０２）。

【００７９】次に、特徴抽出回路１１４は、領域解析回
路１１２にて抽出された注目領域内に存在し、さらに画
素値解析回路１１３にて抽出された画素値範囲にある画
素値の数を検出する。そして、特徴抽出回路１１４は、
上記検出画素値数が一定数Ｔｈ以上であるか否かを判別
する（ステップＳ１２０３）。

【００８０】ステップＳ１２０３の判別の結果、上記検
出画素値数が一定数Ｔｈ以上である場合、特徴抽出回路
１１４は、注目領域の変更を行わずに、そのまま第１の
実施の形態と同様の処理により、特徴量を抽出する。

【００８１】一方、ステップＳ１２０３の判別の結果、
上記検出画素値数が一定数Ｔｈ以上でない場合、特徴抽
出回路１１４は、注目領域の変更を行う（ステップＳ１
２０４）。特徴抽出回路１１４での注目領域の変更処理
の具体的例（１）〜（３）を以下に挙げる。

【００８２】例（１）：図１３に示すように、螺旋状
に、注目領域（図中“□”で示す）を、番号１→２→３
…の順に変更する。 例（２）：図１４に示すように、直線状に、注目領域
（図中“□”で示す）を、番号１→２→３…の順に変更
する。 例（３）：図１５に示すように、注目領域（図中“□”
で示す）の面積を、番号１→２→３…で示される領域の
面積に拡大変更する。

【００８３】尚、上記図１３〜図１５に示した変更処理
では、最初に抽出された注目領域を中心として、逐次、
遠ざかる様に当該領域を変更する。また、ここでは、注
目領域の変更の一例として、幾何学的な変更を挙げた
が、これに限られることはなく、例えば、画素値の傾き
等を考慮して、高画素に依存して変更するようにしても
よい。

【００８４】そして、特徴抽出回路１１４は、変更した
注目領域に対して、再度ステップＳ１２０３の処理を実
行することで、変更注目領域内における画素値解析回路
１１３にて抽出された画素値範囲にある画素値の数が一
定数Ｔｈ以上であるか否かを判別し、一定数Ｔｈ以上で
ない場合には再度、注目領域の変更を行う。

【００８５】上述のように、本実施の形態では、領域解
析回路１１２にて抽出された注目領域内において、画素
値解析回路１１３にて抽出された画素値範囲にある画素
値の数が、所定数でない場合には、当該注目領域を変更
するように構成したので、注目領域内の画素値分布が通
常でない場合、例えば、注目領域の殆どの領域が金属片
の領域で占められている場合や、注目領域内に病変等の
部分がある場合、或いは注目領域の抽出に失敗した場合
等であっても、注目領域を中心として当該領域を通常の
画素値分布を有する領域へ変更することができる。これ
により、常に適切な注目領域を用いて特徴量の抽出を行
える。また、元の注目領域を中心として、当該領域を変
更するので、注目領域内の濃度を一定に保つ階調変換処
理を行える。

【００８６】また、注目領域の変更方法として、螺旋状
に変更する方法を用いるようにすれば（上記図１３参
照）、元の注目領域に近く、且つ濃度分布に異常のない
領域を、最終的な注目領域とすることができるので、安
定して、且つ高精度の特微量を抽出することができる。
また、直線状に変更する方法の場合には（上記図１４参
照）、元の注目領域を中位として、広範囲に濃度分布の
異常がある場合でも、直線的に注目領域を変更すること
になるので、短い処理時間で、濃度分布の異常がない領
域を注目領域とすることができる。また、拡大変更する
方法の場合には（上記図１５参照）、元の注目領域の中
心は変更せずに、当該領域を拡大するので、元の注目領
域を中心として特徴量を抽出することができる。

【００８７】尚、本発明の目的は、第１〜第３の実施の
形態のホスト及び端末の機能を実現するソフトウェアの
プログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或い
は装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュー
タ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプロ
グラムコードを読みだして実行することによっても、達
成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体か
ら読み出されたプログラムコード自体が第１〜第３の実
施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラム
コードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することとな
る。プログラムコードを供給するための記憶媒体として
は、ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、ハード
ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯ
Ｍ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等
を用いることができる。また、コンピュータが読みだし
たプログラムコードを実行することにより、第１〜第３
の実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプロ
グラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動し
ているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その
処理によって第１〜第３の実施の形態の機能が実現され
る場合も含まれることは言うまでもない。さらに、記憶
媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュー
タに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続さ
れた機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた
後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡
張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際
の処理の一部又は全部を行い、その処理によって第１〜
第３の実施の形態の機能が実現される場合も含まれるこ
とは言うまでもない。

【００８８】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、対
象画像に対する階調変換処理等の画像処理を、安定して
且つ高精度で行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態において、本発明を適用した
Ｘ線撮影装置の構成を示すブロック図である。

【図２】上記Ｘ線撮影装置のメイン処理を説明するため
のフローチャートである。

【図３】上記Ｘ線撮影装置の領域解析回路での処理を説
明するためのフローチャートである。

【図４】上記Ｘ線撮影装置での処理対象となる撮影画像
（原画像）の一例（膝画像）を説明するための図であ
る。

【図５】上記原画像の被写体（膝）の輪郭線及び外積値
を説明するための図である。

【図６】上記Ｘ線撮影装置の画素値解析回路での処理を
説明するためのフローチャートである。

【図７】上記原画像のヒストグラムを説明するための図
である。

【図８】第２の実施の形態における、上記Ｘ線撮影装置
の領域解析回路での処理を説明するためのフローチャー
トである。

【図９】第２の実施の形態における、上記Ｘ線撮影装置
の画素値解析回路での処理を説明するためのフローチャ
ートである。

【図１０】上記画素値解析回路での処理において、プロ
ファイル作成処理を説明するための図である。

【図１１】上記画素値解析回路での処理結果を説明する
ための図である。

【図１２】第３の実施の形態における、上記Ｘ線撮影装
置の特徴抽出回路での処理を説明するためのフローチャ
ートである。

【図１３】上記特徴抽出回路での注目領域の変更処理の
一例（螺旋的変更）を説明するための図である。

【図１４】上記特徴抽出回路での注目領域の変更処理の
一例（直線的変更）を説明するための図である。

【図１５】上記特徴抽出回路での注目領域の変更処理の
一例（拡大変更）を説明するための図である。

【図１６】従来の特徴量抽出処理の構成を説明するため
の図である。

【符号の説明】

１００ Ｘ線撮影装置 １０１ Ｘ線発生回路 １０２ Ｘ線ビーム １０３ 被写体 １０４ 二次元Ｘ線センサ １０５ データ収集回路 １０６ 前処理回路 １０７ ＣＰＵバス １０８ ＣＰＵ １０９ メインメモリ １１０ 操作パネル １１１ 画像処理回路 １１２ 領域解析回路 １１３ 画素値解析回路 １１４ 特徴抽出回路 １１５ 階調変換回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 4C093 AA26 CA50 FF19 FF28 5B057 AA08 BA03 CA02 CA08 CA12 CA16 CC03 CE01 CE11 DA08 DC16 DC23 DC36 5L096 AA03 AA06 BA03 BA13 DA01 FA06 FA14 FA32 FA35 FA37 FA59

Claims (24)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 対象画像の注目領域を取得する領域取得
   手段と、 対象画像の画素値分布に基づいて特定画素値の範囲を取
   得する画素値取得手段と、 上記領域取得手段により得られた注目領域、及び上記画
   素値取得手段により得られた特定画素値範囲に基づい
   て、対象画像の特徴量を取得する特徴量取得手段とを備
   えることを特徴とする特徴量抽出装置。
2. 【請求項２】 上記特徴量取得手段は、上記注目領域内
   での上記特定画素値範囲の値を有する画素の数に基づい
   て、上記注目領域を変更することを特徴とする請求項１
   記載の特徴量抽出装置。
3. 【請求項３】 上記特徴量取得手段は、上記注目領域内
   での上記特定画素値範囲の値を有する画素の数が所定数
   以下である場合に上記注目領域を変更することを特徴と
   する請求項２記載の特徴量抽出装置。
4. 【請求項４】 上記特徴量取得手段は、上記注目領域の
   位置を螺旋状の移動経路に従って変更することを特徴と
   する請求項２記載の特徴量抽出装置。
5. 【請求項５】 上記特徴量取得手段は、上記注目領域の
   位置を直線状の移動経路に従って変更することを特徴と
   する請求項２記載の特徴量抽出装置。
6. 【請求項６】 上記特徴量取得手段は、上記注目領域を
   拡大変更することを特徴とする請求項２記載の特徴量抽
   出装置。
7. 【請求項７】 上記画素値取得手段は、対象画像のヒス
   トグラムを作成し、当該ヒストグラムを解析した結果か
   ら、上記特定画素値の範囲を取得することを特徴とする
   請求項１記載の特徴量抽出装置。
8. 【請求項８】 上記画素値取得手段は、対象画像の累積
   ヒストグラムを作成し、当該累積ヒストグラムを解析し
   た結果から、上記特定画素値の範囲を取得することを特
   徴とする請求項１記載の特徴量抽出装置。
9. 【請求項９】 対象画像は、放射線撮影により得られた
   画像を含むことを特徴とする請求項１記載の特徴量抽出
   装置。
10. 【請求項１０】 対象画像から抽出された特徴量に基づ
    いて、対象画像に対する任意の画像処理を行う画像処理
    装置であって、 請求項１〜９の何れかに記載の特徴量抽出装置の機能を
    有することを特徴とする画像処理装置。
11. 【請求項１１】 上記画像処理は、階調変換処理を含む
    ことを特徴とする請求項１０記載の画像処理装置。
12. 【請求項１２】 複数の機器が互いに通信可能に接続さ
    れてなる画像処理システムであって、 上記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項
    １〜９の何れかに記載の特徴量抽出装置、又は請求項１
    ０及び１１のの何れかに記載の画像処理装置の機能を有
    することを特徴とする画像処理システム。
13. 【請求項１３】 対象画像から特徴量を抽出するための
    処理ステップを含む画像処理方法であって、 上記処理ステップは、 対象画像の注目領域を抽出する領域抽出ステップと、 対象画像の画素値分布を解析して、特定画素値の範囲を
    抽出する画素値抽出ステップと、 上記領域抽出ステップにより得られた注目領域、及び上
    記画素値抽出ステップにより得られた特定画素値領域か
    ら、対象画像の特徴量を取得する特徴取得ステップとを
    含むことを特徴とする画像処理方法。
14. 【請求項１４】 対象画像の特徴量に基づき対象画像へ
    画像処理を施すための処理ステップを含む画像処理方法
    であって、 上記処理ステップは、 対象画像の注目領域を抽出する領域抽出ステップと、 対象画像の画素値分布を解析して、特定画素値の範囲を
    抽出する画素値抽出ステップと、 上記領域抽出ステップにより得られた注目領域、及び上
    記画素値抽出ステップにより得られた特定画素値領域か
    ら、対象画像の特徴量を取得する特徴取得ステップと、 上記特徴取得ステップにより得られた特徴量に基づい
    て、対象画像へ画像処理を施す画像処理ステップとを含
    むことを特徴とする画像処理方法。
15. 【請求項１５】 上記画像処理は、階調変換処理を含む
    ことを特徴とする請求項１４記載の画像処理方法。
16. 【請求項１６】 上記特徴取得ステップは、上記領域抽
    出ステップにより得られた注目領域内での、上記画素値
    抽出ステップにより得られた特定画素値範囲の画素値の
    数を判定し、当該画素値数が所定数になるまで、上記注
    目領域の領域を変更し、上記画素値数が所定数に達した
    なら、変更後の注目領域に基づき特徴量を取得するステ
    ップを含むことを特徴とする請求項１３又は１４記載の
    画像処理方法。
17. 【請求項１７】 上記特徴取得ステップは、上記注目領
    域の変更を螺旋状に行うステップを含むことを特徴とす
    る請求項１６記載の画像処理方法。
18. 【請求項１８】 上記特徴取得ステップは、上記注目領
    域の変更を直線状に行うステップを含むことを特徴とす
    る請求項１６記載の画像処理方法。
19. 【請求項１９】 上記特徴取得ステップは、上記注目領
    域を拡大するステップを含むことを特徴とする請求項１
    ６記載の画像処理方法。
20. 【請求項２０】 上記画素値抽出ステップは、対象画像
    のヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムの形状を解
    析し、当該解析結果から、上記特定画素値範囲を抽出す
    るステップを含むことを特徴とする請求項１３又は１４
    記載の画像処理方法。
21. 【請求項２１】 上記画素値抽出ステップは、対象画像
    の累積ヒストグラムを作成し、当該累積ヒストグラムを
    解析し、当該解析結果から、上記特定画素値範囲を抽出
    するステップを含むことを特徴とする請求項１３又は１
    ４記載の画像処理方法。
22. 【請求項２２】 対象画像は、放射線撮影により得られ
    た画像を含むことを特徴とする請求項１３又は１４記載
    の画像処理方法。
23. 【請求項２３】 請求項１〜９の何れかに記載の特徴量
    抽出装置の機能、又は請求項１０及び１１の何れかに記
    載の画像処理装置の機能、又は請求項１２記載の画像処
    理システムの機能を実施するための処理プログラムを、
    コンピュータが読出可能に格納したことを特徴とする記
    憶媒体。
24. 【請求項２４】 請求項１３〜２２の何れかに記載の画
    像処理方法の処理ステップを、コンピュータが読出可能
    に格納したことを特徴とする記憶媒体。