JP2003304446A - 多スケールグラデーション処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 グレイ画像のコントラストを強調する。 【解決手段】 グレイ値画像のコントラスト強調バージ
ョンを、該グレイ値画像の多スケール表現にコントラス
ト増幅値を適用することにより発生する方法で、そこで
はグレイ値の関数としての該コントラスト強調バージョ
ンでの濃度とコントラスト増幅値とは独立に指定され
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】［産業上の利用分野］本発明はデジタル画
像の画像処理（image processing）に関する。特に本発
明は医療画像（medical image）の様なグレイ値画像（g
rey value image）のコントラストを強調（enhancing）
する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】最近、医療画像、例えば透視写真画像
（radiographic image）のデジタル画像表現（digital
image representation）を表す幾つかの医療画像取得技
術とシステム（medical image acquisition techniques
and systems）が存在する。

【０００３】この様なシステムの１例は計算機化透視写
真システム（computed radiographysystem）であり、そ
こでは放射画像（radiation image）が１時的記憶媒
体、特に光励起リン光体スクリーン（photostimulable
phosphor screen）上に記録される。この様なシステム
では、デジタル画像表現は、該リン光体の励起波長範囲
内の波長（含む複数波長）の放射で該スクリーンを走査
し、励起時該リン光体により放射される光を検出するこ
とにより得られる。

【０００４】計算機化透視写真システムの他の例は、直
接透視写真システム、例えば、透視写真画像が放射感応
層（radiation sensitive layer）と電子式読み出し回
路層とを有する固体センサー内に記録されるシステム、
である。

【０００５】計算機化透視写真システムのなおもう１つ
の例は、透視写真画像が従来のＸ線フイルム上に記録さ
れ、そしてそのフイルムが現像され次いで画像走査に供
せられるシステムである。

【０００６】トモグラフイー（tomography）システムの
様ななお他のシステムが想定されてもよい。

【０００７】上記システムの１つにより取得された該医
療画像の該デジタル画像表現は次いで可視画像を発生す
るため使用され得て、該画像について診断を行うことが
出来る。この目的で、該デジタル画像表現はハードコピ
ー記録器又はデイスプレーデバイスに供せられる。

【０００８】普通、画像のデジタル画像表現はハードコ
ピー記録又は表示の前に画像処理に供される。

【０００９】デジタル画像情報を診断が行われる媒体上
の可視画像に最適に変換するために、それにより画像の
コントラストが強調される多スケール画像処理方法（mu
ltiscale image processing method）｛又多解像度画像
処理方法（multiresolutionimage processing method）
とも呼ばれる｝が開発されて来た。

【００１０】この多スケール画像処理方法によれば、画
素値の配列により表現される画像が下記過程を適用する
ことにより処理される。最初に、元の画像（original i
mage）は多スケールでの細部画像の１つのシーケンス
（a sequence of detail images at multiple scales）
と、場合により（occasionally）１つの残余画像（a re
sidual image）と、に分解（decomposed）される。次ぎ
に、該細部画像の該画素値は、増加する引き数値（argu
ment values）と共に徐々に減少する勾配（gradient）
を有する少なくとも１つの非線形単調増加奇変換関数
（non-linear monotonically increasing odd conversi
on function）をこれらの画素値に適用することにより
修正される。最後に、処理画像は復元アルゴリズム（re
construction algorithm）を該残余画像及び該修正細部
画像に適用することにより計算されるが、該復元アルゴ
リズムは上記分解処理の逆（inverse）である。

【００１１】上記画像処理技術は特許文献１で広く説明
されており、該処理はムジカ（MUSICA）画像処理として
参照される｛ムジカ（MUSICA）はアグフアゲバールトエ
ヌブイ（Agfa-Gevaert N. V.）の登録商号である｝。

【００１２】該説明された方法はシャープでないマスク
作用他（unsharp masking etc.）の様な従来の画像処理
技術より有利であるが、それはそれが該画像の微妙な細
部の可視性を増加しそしてそれがアーテイフアクト（ar
tefacts）を導入することなく画像再生の忠実性（faith
fulness of the image reproduction）を向上するから
である。

【００１３】ハードコピー記録器又はデイスプレーデバ
イスに適用される前に該グレイ値画像は該可視画像の濃
度を表現するデジタル画像に画素式に変換される。

【００１４】グレイ値画素を再生又はデイスプレーに好
適な濃度値へ変換することは該グレイ値画素データの関
係ある副範囲の選択と、特定のグラデーション関数に依
りこの副範囲内の該データの変換とを含む。普通、該グ
ラデーション関数は、各グレイ値用に、対応する濃度値
をスコア付けする、ルックアップテーブルにより規定さ
れる。

【００１５】好ましくは、該関係ある副範囲と適用され
るべきグラデーション関数とは、最適で一定の画像品質
が保証され得るように、対象と検査タイプとに適合され
るのがよい。

【００１６】該グラデーション関数の形は重要である。
それは、可視画像の濃度範囲の部分区間（subinterval
s）が、単調であるが大抵は非線形の仕方で、如何にグ
レイ値の副範囲に付随するかを決定する。

【００１７】該関数が急峻である区間（interval）で
は、グレイ値の狭い副範囲が利用可能な出力濃度区間
（available output density interval）上に写像され
る。他方、該関数が緩やかな勾配を有する区間では、該
利用可能な出力濃度区間がグレイ値の広い副範囲により
共有される。もし該グラデーション関数が低濃度の半分
で緩やかな勾配を有しそして該高濃度部分でより急峻な
挙動へ進展するならば、該グレイ値の大部分は低濃度に
写像され、そして結果の画像の全体的外観は明るくなる
であろう。逆に、もし該グラデーション関数が急峻にテ
ークオフし、そして減少する勾配を有する高濃度に進展
するならば、該グレイ値の大部分は高濃度に写像され、
暗い、グレイがかった外観を生じる。

【００１８】この様に、該グラデーション関数の形状を
操作することにより、濃度区間をグレイ値の範囲に亘り
如何に分布させるかを決定することが出来る。一般的規
則として、密に分布された（すなわちグレイ値ヒストグ
ラムのピーク）グレイ値副範囲は広い出力濃度区間上に
写像されるべきである。逆に、画像内で頻繁には起こら
ないグレイ値の区間は狭い濃度区間上に集中されるべき
である。ヒストグラム均等化（histogram equalizatio
n）として公知のこの枠組み（paradigm）は画像内グレ
イ値領域の強調された弁別（differentiation）へ導
く。

【００１９】画素と画像領域との濃度は該グラデーショ
ン関数の対応する縦座標値により決定される。他方、画
素と画像領域のコントラスト増幅値（contrast amplifi
cation）は該グラデーション関数の対応する導関数値
（すなわち該勾配）により決定される。その結果、もし
該グラデーション関数の形がグレイ値の大きな副範囲
（large subrange）を特定濃度区間（specified densit
y interval）内に収容するよう調整されるなら、すなわ
ち、もし該区間（interval）が広い許容度（wide latit
ude）と取り組まねばならないなら、同時にその濃度区
間内のコントラストは低下する。他方、もし濃度区間が
ほんの狭いグレイ値副範囲に割り当てられるなら、その
区間は強調されたコントラストを提供するであろう。も
し濃度とコントラスト増幅値に関する要求が、しばしば
そうである様に、矛盾しているならば、妥協が避けられ
ない。

【００２０】上記特許文献１で説明された多スケール画
像処理方法の１実施例では該グラデーション関数は、該
多スケール分解の逆である復元過程の後に適用される。
該グラデーション関数は復元の最終スケールに適用され
る。その結果、該グラデーション関数の導関数により指
定される、コントラスト対グレイ値関係は全てのスケー
ルで同一である。

【００２１】しかしながら、幾つかの場合、同時にグレ
イ値とスケールとによりコントラスト調整を弁別する方
が好都合である。例えば、胸部画像（chest images）で
は、気胸の顕著さ（conspicuity of pneumothorax）を
強調するために高グレイ値でより小さいスケールでの高
コントラスト（すなわち、精細な細部コントラスト）
を、だが隔膜（mediastum）の様な低グレイ値範囲では
唯穏当で精細な細部コントラストを有することが重要で
ある。同時に、下部及び中部のグレイ値での大スケール
のコントラストは、例えば、肋膜塊（pleural masses）
を可視化するのに適切でなければならない。

【００２２】上記特許文献１で開示された幾つかの実施
例では細部情報（detail information）の寄与のスケー
ル依存強調又は抑制（scale-dependent boosting or su
ppression）が適用される。

【００２３】二つの異なる実施例を説明する。

【００２４】第１の実施例では、修正される細部画像は
該復元過程の最後段階で係数を画素式に掛け算される。
この様な係数値は部分的に復元された画像の画素の明る
さに左右される。

【００２５】第２の実施例では、部分的に復元された画
像は徐々に減少する傾斜（slope）を有する単調増加変
換関数、例えば、ベキ関数（power function）により変
換される。次いで、該復元過程は全寸法の復元画像が得
られるまで続けられる。最後に結果の画像は、前記変換
曲線の逆の曲線により変換される。

【００２６】この開示は細部情報の寄与のスケール依存
抑制又は強調を説明しているが、それはグレイ値の関数
としての与えられる濃度又はコントラスト増幅値が得ら
れる方法を説明していない。

【００２７】

【従来の技術】今まで’コントラスト強調のための方法
と装置’の名称の特許文献１は公知である。

【００２８】

【特許文献１】欧州特許出願公開第５２７５２５号明細
書

【００２９】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は従来技
術の欠点を克服するグレイ値画像のコントラスト強調バ
ージョンを発生するための方法を提供することである。
更に進んだ目的は下記で与えられる説明から明らかにな
る。

【００３０】

【課題を解決するための手段】上述の目的は、請求項１
で表明される様な、グレイ値画像のコントラスト強調バ
ージョンを発生する方法により実現される。

【００３１】本発明の状況では、グレイ値画像はその画
素のグレイ値により表現される画像である。特に、該用
語、グレイ値画像は、従来のコントラスト強調処理に供
せられた場合でもそうでない場合でも、本発明の多スケ
ール分解への入力として供給される画像を称するか、又
はそれはその多スケール表現の完全な又は部分的復元を
称してもよい。

【００３２】本発明に依れば、グレイ値画像のコントラ
スト強調バージョンは該グレイ値画像の多スケール表現
にコントラスト増幅（contrast amplification）を適用
することにより発生される。該結果としての画像の画素
は、知覚的に線形な画素値｛いわゆるピー値（p-value
s）｝又は光学的濃度（optical density）の様な、ソフ
ト−又はハードコピー視認に好適な、何等かの画素値量
（any pixel value quantity）を表現する。

【００３３】本発明は、濃度及びコントラストの増幅
が、両画像特性が相互間の影響無しに最適化され得るよ
うに、独立に調整され得るの点で有利である。これは濃
度写像が、最終コントラストに同時には逆の影響を有す
る濃度設定の最適なものを提供するよう調整出来ること
を意味する。これはグラデーション関数に基づく従来技
術の方法に比して利点であり、何故ならば、濃度写像を
改善するためのグラデーション関数の形のどんな修正も
該コントラスト色付けを不可避的に変えるからである。

【００３４】本発明のコントラスト増幅は、対応するス
ケールでのグレイ値の関数としてコントラスト増幅量を
表す勾配関数のシリースにより連続するスケールで指定
される。

【００３５】特定の実施例では、予め規定された大スケ
ール（a predefined large scale）用には該勾配関数は
濃度をグレイ値の関数として指定する予め規定された関
数から導かれる。本発明に依れば、該大スケール勾配関
数（large-scale gradient function）は予め規定され
たグレイ値対濃度写像関数（predifined grey-value-to
-density mapping function）の導関数である。グレイ
値の範囲を、ハードコピー印刷又はソフトコピー視認に
好適な対応濃度画素値に写像する関数は、普通グラデー
ション関数（gradation function）として公知である。
従って、該大スケール勾配関数がそこから導かれるグレ
イ値の関数として、濃度を指定する上記関数は該大スケ
ールグラデーション関数（large-scale gradation func
tion）と以後称される。

【００３６】該大スケールグラデーション関数はアンカ
ー点で予め規定された縦座標値と予め規定された傾斜と
を有し、該アンカー点の横座標値は該グレイ値画像から
演繹される。

【００３７】代わりに、該大スケールグラデーション関
数は予め規定された形を有し、グレイ値画像の画素値の
関係ある副範囲と整合するために該横座標軸に沿って延
ばされ、シフトされる。

【００３８】該大スケールグラデーション関数はグレイ
値画像の、又は前記多スケール表現に部分的復元を適用
することにより得られる大スケール画像の、画素値のヒ
ストグラムから導かれることが出来る。代わりに、該大
スケール勾配関数は該ヒストグラムから直ちに導かれ
る。

【００３９】該大スケール勾配関数を規定する上記説明
の方法が有利なのは該大スケールグラデーション関数の
形と信号範囲とが該グレイ値画像から演繹され、結果と
して該濃度写像が該画像に自動的に適合されるからであ
る。

【００４０】オプションとして、該ヒストグラムから導
かれた該大スケールグラデーション関数は更に、それ
が、横座標が前記グレイ値画像の画素値のヒストグラム
の特性点（characteristic point of the histogram）
として決定される少なくとも１つのアンカー点の予め規
定された縦座標値を有するように調整される。この仕方
で、予め規定された濃度を指定されたグレイ値範囲へ強
化することが、そして同時に大抵のグレイ値範囲用の自
動濃度写像を提供することが出来る。これはもし肺野
（lung fields）の様な重要な画像領域が予め規定され
た濃度へ写像されねばならない場合有利である。本発明
の特定の実施例では、予め規定された小スケール（pred
efined small scale）用の勾配関数も又予め規定され
る。

【００４１】該予め規定された小スケール用のこの勾配
関数は好ましくは少なくとも２つの重畳するグレイ値バ
ンド（overlapping grey value bands）内に予め規定さ
れた値を有するのがよい。

【００４２】それはグレイ値の関数又は濃度の関数とし
て表され得る。

【００４３】本発明の特定の実施例に依れば、前記大ス
ケールと前記小スケールの間のスケールでの勾配関数
は、それらの形が該小スケール勾配関数の形から該大ス
ケール勾配関数の形へ徐々に進展する様な仕方で発生さ
れる。

【００４４】もし前記小スケールが該スケール範囲の最
小（すなわち、スケール０）でないならば、前記小スケ
ールより小さいスケールでの該勾配関数は好ましくは該
小スケール勾配関数と同一であるのがよい。

【００４５】本発明の好ましい実施例の更に進んだ特定
の特徴は従属請求項で表明される。

【００４６】前記特許文献１で開示された細部情報の寄
与のスケール依存的な抑制又は強調用の従来技術の方法
に比しての利点としては、本発明は規定された濃度写像
とコントラスト増幅とをグレイ値の関数として同時に実
現する方法を提供する。

【００４７】本発明の方法の実施例は、コンピユータ上
で運転された時本発明の方法の過程を行うよう適合され
たコンピユータプログラム製品の形で一般的に実施され
る。該コンピユータプログラム製品は普通シーデーロム
（CD-ROM）の様なコンピユータ読み出し可能なキャリア
媒体（carrier medium）内に記憶される。代わりに、該
コンピユータプログラム製品は電気信号の形を取り、電
子的通信を通してユーザーへ通信され得る。

【００４８】

【実施例】画像取得システムの説明 放射源（source of radiation）（２）により放射され
たＸ線は患者（図示せず）を透過し、１時的記憶媒体、
特に光励起リン光体スクリーン（photostimulable phos
phor screen）（３）上に記録される。識別ステーショ
ン（identification station）（４）で、患者識別デー
タ（patient identification data）がメモリーデバイ
ス、例えば該光励起リン光体スクリーンを担うカセット
上に提供されるイーイーピーロム（EEPROM）に書き込ま
れる。

【００４９】該露光された光励起リン光体スクリーンは
次いで読み出し装置（read out apparatus）（１）内に
供給され、そこで該記憶された放射画像のデジタル画像
表現が発生される。

【００５０】この目的で該露光スクリーンは、該光励起
リン光体の励起波長範囲内の波長（含む複数）を有する
放射により走査される。励起時、画像式に変調された光
が該リン光体により放射される。この光は光電子式変換
器（opto-electronic converter）及び次のＡ−Ｄ変換
器により検出され該放射画像のデジタル画像表現（digi
tal image representation）に変換される。

【００５１】該デジタル画像表現は画像処理モジュール
（image-processing module）（７）に印加されるが、
該モジュールは読み出しデバイスに組み込まれるか別ユ
ニットとして提供されることが出来る。該画像処理モジ
ュールでは該デジタル画像表現は種々の処理に供せられ
るが、その中には多スケールコントラスト強調（multis
cale contrast enhancement）、ノイズ低減そしてグラ
デーション処理（gradation processing）がある。

【００５２】最後に該処理されたデジタル画像は、可視
画像が発生されるハードコピー記録デバイス（６）又は
デイスプレーモニター（５）の様な出力装置に印加され
る。該可視画像は診断実施用に放射線専門医（radiolog
ist）により使用される。画像チェーン（Image chain）
用語’画像チェーン（image chain）’により、該読み
出しデバイスで発生された信号を、該出力デバイスに印
加出来る処理されたデジタル画像表現に変換するため
に、該デジタル画像表現と別にか又はそれと組合せてか
何れかで適用される画像操作（image operation）及び
画像処理制御機構（image processing control mechani
sms）のシーケンス、を意味する。

【００５３】全体の画像チェーンを図解するブロック線
図が図２で図解される。

【００５４】該画像チェーンは下記で列挙された過程を
含む。

【００５５】予備的過程では、該光励起リン光体スクリ
ーン上に記録された放射の線量（radiation dose）の平
方根に比例した画素値を作るために、画像のデジタル信
号表現は平方根関数による変換に供せられる。該結果の
画像はデジタル原画像（rawdigital image）と呼ばれ
る。

【００５６】該画像内のノイズの主な源の１つはポワソ
ン分布（Poisson distribution）を有する量子まだら
（quantum mottle）である。該平方根変換（square roo
t conversion）は該ノイズ統計が線量（dose）から独立
した標準偏差を有するガウス分布（Gaussian distribut
ion）に変換されることを保証する。該デジタル画像の
後者の前処理（pre-processing）は本質的ではないが、
それは次の処理段階の数学を非常に簡単化するものであ
り、何故ならばその時該ノイズは該原画像に亘り（acro
ss the raw image）概略均一であると仮定され得るから
である。

【００５７】代わりの実施例では、該平方根変換は平方
根特性を有する増幅器により該読み出し装置内で実行さ
れる。デジタル原画像は該結果の信号にＡ−Ｄ変換を適
用することにより発生される。

【００５８】両実施例に於いて、該デジタル原画像は更
に進んだ処理用に使用される。

【００５９】最初の処理過程では、該デジタル原画像
は、多スケール変換（multiscale transform）に依り、
連続スケール（successive scales）での少なくとも２
つの細部画像（detail images）と、１つの残余画像（r
esidual image）と｛以後、多スケール表現（multiscal
e representation）と称される｝、に分解される。

【００６０】該多スケール表現及び／又は該デジタル原
画像から、ノイズレベル、利得係数（gain factor）、
局所的コントラスト対ノイズ比（シーエヌアール）見積
の様な多数の値が導出される。これらの値は下記過程で
使用される。

【００６１】次の過程で、線量変動（dose variation
s）、異なる露光パラメーター（exposure paramete
r）、異なる患者許容度（patient latitude）他による
擾乱的変動（disturbing fluctuation）を相殺するため
に正規化過程（normalisation procedure）に供され
る。

【００６２】これは該画像内の過剰なコントラストの低
減により追随される。この過程は線形な及び指数関数的
な部分から成る変換関数を適用することによる信号範囲
の限定を含む。

【００６３】微妙な細部（subtle details）の再生（re
production）は該信号範囲を限定するための関数に重畳
される増幅成分により強調される。

【００６４】続く処理過程では、小スケールエッジ及び
テクスチャ（small-scale edges and textures）が、細
部のコントラスト強調を該多スケール表現での該スケー
ルの関数として制御することにより描かれる。

【００６５】次ぎに、該画像は組織固有のコントラスト
強調（tissue-specific contrast enhancement）に供せ
られる。この強調過程は該原画像（raw image）から導
かれたセグメント化マップ（segmentation map）を使用
する。

【００６６】次の過程で、該多スケール表現の画素は、
その量が均質と非均質の画像領域間（between homogene
ous and non-homogeneous image regions）を区別する
局所的コントラスト対ノイズ比（local cntrast-to-noi
se ratio）に依り局所的に減衰又は増幅させられる。

【００６７】次ぎに該処理された多スケール表現は、分
解変換の逆関数（inverse of the decomposition trans
form）を該修正された細部画像に適用することにより復
元過程（reconstruction step）に供される。

【００６８】復元の過程では、コントラスト増幅をグレ
イ値とスケールとの両者の関数として調整するために、
スケール特定的変換関数のシリースが部分的に復元され
た画像に連続的に適用される。後者の過程は多スケール
グラデーションと称される。該かくして得られた画素値
は、以後濃度値（density values）と称される、ハード
又はソフトコピー再生デバイスを駆動する値である。

【００６９】放射画像の画像表現に適用される該処理は
多スケールコントラスト強調を含む。該画像は最初分解
変換を適用することにより幾つかのスケールでの基礎画
像成分の加重和（weighted sum of basis image compon
ents）に分解される。該多スケール表現の成分は細部画
像（detail image）と称される。該多スケール表現の画
素値はそれらの近接した近傍に対する素子画像成分のコ
ントラストに対応する。この多スケール分解過程は、予
想される（envisaged）コントラスト強調を得るよう該
多スケール表現の画素値が増幅されるか又は弱められる
コントラスト強調過程（contrast enhancement step）
によって追随される。最終過程で該修正された成分は該
分解変換の逆関数を適用することによりグレイ値画像
（grey value image）に再組合せされる。本発明に依れ
ば、後者の過程はスケール特定的変換関数のカスケード
化された適用（cascaded application of scale-specif
ic conversion functions）を組み入れる。

【００７０】該多スケール分解は図２に表明される様に
正規化過程の前に行うことが出来る。代わりに正規化と
同時に又はその後で行うことも出来る。

【００７１】正規化された多スケール表現の層に適用さ
れるコントラスト強調過程は連鎖状操作（concatenated
operations）、すなわち１つの操作の入力が前の操作
の出力である様な操作、のシーケンスと考えることが出
来る。

【００７２】図２に示すコントラスト強調過程は組み合
わせて行うことが出来る。代わりにコントラスト強調過
程の何れかが省かれることも可能である（しかしながら
これは全体的画像品質へ影響する）。 １．多スケール変換（Multiscale transform） 該デジタル原画像（raw digital image）は多スケール
分解に供される。該画像は幾つかの連続するスケールで
細部を表現する少なくとも２つの細部画像に分解され
る。

【００７３】この技術は特許文献１に広範に説明されて
いる。

【００７４】該細部画像の画素は元の画像の画素値の変
動量（amount of variation）を該細部画像のスケール
で表現するが、そこではスケールはこれらの変動の空間
的程度を称する。

【００７５】又残余画像（residual image）も発生され
得るが、それは該細部画像に含まれる全ての変動が省略
された該元の画像の近似である。

【００７６】次のスケール（又は解像度レベル）での該
細部画像は多スケール層（multi-scale layers）、又は
単に、層（layers）と呼ばれる。

【００７７】多スケール変換を計算する第１の実施例で
は、連続的により大きいスケールでの細部画像は、図３
で描く様に、下記過程のＲの繰り返しの各々の結果とし
て得られる： ａ）現在の繰り返しｋに対応する近似画像ｇ_kにローパ
スフイルターＬＰを適用することにより次のより大きい
スケールｋ＋１で近似画像ｇ_k+1を計算し、該結果を空
間的周波数バンド幅での減少に比例してサブサンプリン
グ（subsampling）するが、しかしながら最初の繰り返
しのコースでは元の画像ｕ₀を前記ローパスフイルター
への入力として使用する； ｂ）現在の繰り返しに対応する近似画像ｕ_kと、（ａ）
の方法｛method sub (a)｝に依り計算される次ぎにより
大きいスケールでの近似画像ｕ_k+1と、の間の画素式の
差（pixelwise difference）として細部画像ｂ_kを計算
するが、両画像は後者の画像の適切な内挿｛フローチャ
ートでは[↑ＬＰ]により表される｝によりレジスターに
持ち込まれ；そこでは該残余画像ｕ_Rは最後の繰り返し
により作られる近似画像に等しい。

【００７８】対応する復元（これを我々は普通の復元、
すなわち多スケールグラデーションの無い復元、と称す
る）は図４に描かれる様に、逆変換を適用することによ
り行われる。説明した実施例では、普通の復元は、該最
大スケール細部画像ｂ_R-1と該残余画像ｖ_R＝ｕ_Rからス
タートする下記手順をＲ回繰り返すことにより実施され
る：前の繰り返しに対応するより大きいスケールでの近
似画像ｖ_k+1に同じスケールでの細部画像ｂ_kを画素式に
付加することにより現在のスケールｋでの近似画像ｖ_k
を計算するが、両画像は後者の画像の適当な内挿により
レジスター内に持ち込まれ、但し第１の繰り返しのコー
スでは前記より大きいスケールの近似画像の代わりに該
残余画像ｖ_Rを使用する。

【００７９】該残余画像は、該分解での繰り返し数に依
って、低解像度画像であるか又は、極端な場合、１つの
画素しか含まない画像であろう。

【００８０】前進及び逆の多スケール変換の後者の組合
せは普通、バートピラミッド変換（Burt pyramid trans
form）として知られる。

【００８１】代わりの実施例では、該画像は、該画像に
変換をかけることにより、多スケールでの予め決められ
た基礎細部画像（basic detail images）と、場合によ
る残余基礎画像（residual basic image）と、の加重和
に分解されるが、該変換は、これらの基礎細部画像を表
現する基底関数（basis function）のセットの１つの該
元の画像への相対的寄与を各々が表す細部係数（detail
coefficients）のセットと、基礎残余画像を表現する
基底関数の該元の画像への相対的寄与を表現している場
合による残余係数（residual coefficient）と、を生じ
る。

【００８２】該基底関数は連続的、非周期的であり、該
基礎残余画像を表現する基底関数を除けばゼロ平均値を
有する。この様な基底関数の例はウエーブレット（wave
lets）である。

【００８３】該変換は、該変換係数にかけられると元の
画像又はそれに近い近似体（closeapproximation）を返
す逆変換が存在するようなものである。

【００８４】該画像は、該細部係数と、もし発生すれば
該残余係数と、に該逆変換をかけることにより復元され
得る。

【００８５】代わりの実施例の例が図６と７に描かれて
おり、そこでは図６は前進ダイアデイックウエーブレッ
ト変換（forward dyadic wavelet transform）を示し、
図７は対応する逆変換を示す。

【００８６】図６で示す、該前進変換では、元の画像ｕ
₀はそれぞれローパス分析フイルターＬＰ_aとハイパス分
析フイルターＨＰ_aとを適用することにより、より大き
いスケールの近似画像ｕ₁と細部係数画像ｂ₁とに分けら
れ、それに両画像のサブサンプリングが続く。この分割
過程は現在の近似画像に基づきＲ回繰り返され、各回次
のより大きいスケールでの追加的細部係数画像と近似画
像を生じる。

【００８７】対応する逆変換のフローチャートは図７で
示される。最大スケールでの近似画像である残余画像ｖ
_R＝ｕ_Rからスタートして、次のより小さいスケールでの
近似画像ｖ_R-1が、現在の近似画像ｖ_Rのアップサンプリ
ング（upsampling）及びローパスフイルタリング（low-
pass filtering）、該細部係数画像ｂ_Rのアップサンプ
リング及びハイパスフイルタリング（high-pass filter
ing）、そして該後者の結果を画素式に合計することに
より計算される。連続するより小さいスケールの近似画
像は現在の近似画像ｖ_k及び対応する細部係数画像ｂ_kに
基づきこの過程をＲ回繰り返すことにより得られる。

【００８８】好ましい実施例では、該ハイパスフイルタ
ーは方向性であり、例えば、特定の方向ではグレイ値遷
移を表す。その場合、各スケールでの該細部係数ｂ
_kは、そのスケールでの水平か、垂直かそして対角線か
を表す係数ｂｈ_k、ｂｖ_k、ｂｄ_kに分けられる。次いで
ブロックＨＰ_aの各々は各方向用に１つで、３つのフイ
ルターのバンクを表す。 ２．ノイズレベルの見積（Estimating the noise leve
l） １実施例では、該画像のノイスレベルが、予め決められ
たスケールでの該デジタル原画像の多スケール表現の単
一層を基礎として見積もられる。その層でのノイズの相
対的寄与はより大きいスケールの層でよりも大きいので
スケールゼロが好ましく、従ってノイズレベルの見積
は、エッジ、スポットそしてテクスチャ（textures）の
様な画像細部の存在には少ししか影響されない。

【００８９】ノイズレベルを見積もる最初の過程では、
予め決められたスケールで、すなわち最も精細なスケー
ルで局所的標準偏差（local standard deviation）を表
す画像が計算される。

【００９０】予め規定されたスケールでの局所的標準偏
差の画像は多スケール表現の対応する層から導かれる。
指定された層の画素値はそのスケールでの局所的平均グ
レイ値の、次ぎにより大きいスケールでのその対応値に
対する、偏差を表す。指定された層の各画素で、現在の
画素付近に中心を有するＮケの画素値ａ_iの正方形窓が
取られ、現在の画素位置での局所的標準偏差ｓｄｅｖ
が、該２乗化された画素値の窓平均の平方根を取ること
により計算される：

【００９１】

【数１】

【００９２】結果の局所的標準偏差画像から局所的標準
偏差のヒストグラム（histogram）が導かれる。

【００９３】該画像のヒストグラムは予め規定された数
のビン（bins）から成る配列（array）である。各ビン
は、全画素値範囲が全ての次のビン（all subsequent b
ins）によりカバーされる様な仕方で、特定の画素値区
間（specific pixel value interval）又は１つの画素
値に付随される。該ヒストグラムの計算後各ビンは、該
ビンに付随される区間内に画素値を有する画像内の画素
の絶対数又は相対数を表す。該ヒストグラムは次の様に
計算される。最初に、全てのビンはゼロカウント（zero
count）に設定される。次ぎに各画像画素について、ど
の予め規定された区間に該画素値が属するかが決定さ
れ、そして対応するビンは１だけインクレメント（incr
emented）される。

【００９４】局所的標準偏差のヒストグラムは、実際の
グレイ値範囲（actual grey valuerange）の副範囲（su
brange）内にグレイ値を有する画素に制限される。これ
は、局所的標準偏差の画像の各画素について、もし該グ
レイ値画像内の対応する画素が指定された副範囲内にあ
る場合、その場合のみ、対応するヒストグラムビンがイ
ンクレメントされることを意味する。もしｒ_min及びｒ
_maxが該デジタル画像のそれぞれ最小及び最大グレイ値
であるならば、この副範囲は：[ｒ_min＋マージン／（ｒ
_max−ｒ_min）、ｒ_max−マージン／（ｒ_max−ｒ_min）]と
規定される。典型的にはマージン（margin）は３％であ
る。該局所的標準偏差のヒストグラムを後者の副範囲内
にグレイ値を有する画素に制限することにより、誤った
露光設定又は他の画像アーテイフアクト（image artefa
cts）のために飽和した画像領域の画素による該ヒスト
グラムの散乱（cluttering）を避ける。

【００９５】該局所的標準偏差のヒストグラムは該ノイ
ズレベルに概略中心を有する非常に顕著なピークを備え
る。該ノイズレベルはこのピークの中心として規定され
る。代わりに、それは、該ヒストグラムが最大値である
点、又は該ヒストグラムの支配的ピークに制限された中
央値に対応する局所的標準偏差値として規定されること
も出来る。 ３．増幅係数（amplification factor）の自動計算と信
号レベルの正規化（normalisation） 該デジタル原画像の画素値は光励起リン光体スクリーン
上に記録された放射の線量の平方根に比例する。この関
係は下記式により表されるが、ｒ＝（Ｇａ・ｘ）^1/2こ
こでｒは原画素値（raw pixel value）を表し、ｘは該
光励起リン光体スクリーンにより吸収される放射の線量
値を表しそしてＧａは画像取得システムのグローバルな
増幅係数である。

【００９６】平均信号レベルは主に下記要因、すなわち
放射の線量の変動、１つの露光からもう１つへの露光パ
ラメータの変化、患者身長（patient stature）に関係
する減衰差、読み出しシステム（read out system）の
感度変化、のために、１つの画像からもう１つへと変わ
る。

【００９７】診断に関しては、元の信号レベルは関係す
るものではない。しかしながら、列挙される変動が画像
処理チェーンを妨害する。

【００９８】画像処理チェーンの操作への放射の線量変
動の擾乱効果を避けるために該デジタル原画像は掛け算
的仕方（multiplicative way）、すなわちｔ＝ｒ・Ｇ_p
で正規化されねばならず、ここでｔは正規化された画素
値（normalised pixel value）そしてＧ_pは正規化係数
（normalisation factor）である。

【００９９】掛け算的修正は読み出し感度の変化と等価
である。過剰又は不足露光の場合に、この種の正規化に
より画像信号が標準的信号範囲上に写像されることにな
る。

【０１００】それにも拘わらず、この操作の終了結果は
正しい露光で得る結果と同一ではないが、それは正規化
操作によると該画像信号内にあるノイズが該信号と共に
等しく増幅されるからである（とは言え、該線量を増や
すことは改良されたＳＮ比に帰着する）。

【０１０１】該正規化係数Ｇｐは該デジタル原画像の特
性から演繹され得る。しかしながら計算上の理由から、
直接該デジタル原画像からでなく、代わりにその多スケ
ール表現から、該正規化係数を導くのが好ましい。一旦
正規化係数が決定されると、それを直ちに該多スケール
表現の画素に適用することが好ましく、それは更に進ん
だ処理段階が該正規化されたデジタル原画像の代わりに
該正規化された多スケール表現に基づくからである。こ
の目的で、該多スケール表現及び該残余画像の全ての層
は該正規化係数Ｇｐにより画素式に掛け算される。代わ
りの実施例では、第１の多スケール分解が該デジタル原
画像に適用され、その結果が該正規化係数Ｇｐを決定す
るためだけに使用され、次ぎにこの正規化が該デジタル
原画像に適用され、そして第２多スケール分解が該正規
化されたデジタル原画像に適用される。該デジタル原画
像の該結果の正規化された多スケール表現は両実施例で
同一であり、そしてそれは更に進んだ処理用の基礎とし
て使用される。

【０１０２】この実施例では、下記で示される様に、該
正規化係数Ｇｐは該デジタル原画像の該多スケール表現
から演繹される。

【０１０３】各々が多数の利点を有する、４つの基準が
評価されておりそして適用出来る： −第１基準：一定信号レベル −第２基準：一定ノイズレベル −第３基準：一定コントラスト −第４基準：好ましい実施例 ａ）第１基準：一定信号レベル この基準に依れば、該デジタル原画像の画素のグレイ値
のヒストグラム内で代表的グレイ値（representative g
rey value）が探索される。

【０１０４】この代表的グレイ値は一定基準レベル（co
nstant reference level）Ｔ_r上に写像される。

【０１０５】該正規化係数Ｇ₁はその時Ｔ_r／ｒ₁に等し
く、ここでｒ₁は該ヒストグラム内の該代表的グレイ値
である。

【０１０６】この代表的グレイ値は次の様に決定され
る：最初に、固定マージン間に、典型的には２と１０の
間に、局所的コントラスト対ノイズ比（シーエヌアー
ル）を有する画素に限定して、該デジタル原画像のグレ
イ値ヒストグラムが計算される。該局所的シーエヌアー
ルは、該ヒストグラムが計算されるべき該グレイ値画像
と同じ寸法を有する局所的シーエヌアール画像により表
される。該代表的グレイ値はそのヒストグラムの中央値
（median）として決定される。

【０１０７】この計算から低コントラスト対ノイズ比を
有する画素値を排除することにより、普通は関係がある
情報を表さない非常に均質な画像範囲内の画素が、該中
央値の計算に過大な影響を及ぼすことから排除される。
この様な画素は該画像内で大きな範囲をカバーしそして
可成り小さい画素値を有する（例えば、コリメーション
境界の画素）か又は大きな画素値を有する（例えば、背
景範囲の画素）か何れかである。

【０１０８】他方、非常に大きいコントラスト対ノイズ
比を有する画素は、それらがより極端な濃度を有する画
像領域で普通見出される非常に強いエッジと対応するの
で、同様に排除される。

【０１０９】この基準は探される代表的グレイ値が骨材
料（bone material）の濃度と概略対応するような仕方
で規定されるのが好ましい。

【０１１０】好ましい実施例では、該シーエヌアール画
像は予め規定されたスケールで決定される。それは該予
め規定されたスケールでの局所的標準偏差の画像を該見
積もられるノイズレベルにより画素式に割り算すること
により計算される。ノイズレベルを見積りそして局所的
標準偏差の画像を計算する好ましい実施例は上記で説明
された。

【０１１１】好ましくは、該シーエヌアール画像はノイ
ズによりちらかされずに関係のある画像情報の主要部を
含む予め規定されたスケールで決定されるのがよい。

【０１１２】好ましくは、このスケールはスケールが精
（fine）から粗（coarse）へカウントされる時に第４ス
ケールであるのがよい。

【０１１３】より小さいスケールではノイズの相対寄与
はより大きくなるが、より大きなスケールでは精細な画
像細部は消える傾向がある。

【０１１４】シーエヌアール画素の計算ではノミネータ
ー（nominator）は予め規定されたスケール、典型的に
は該第４スケールでの該局所的標準偏差に基づく。しか
しながら、該ノイズを表す該デノミネーター（denomina
tor）はローバストさ（robustness）の理由で最小スケ
ールで見積もられる。より大きいスケールでのノイズは
該多スケール分解での繰り返し平均化処理によりより小
さくなる。該ノミネーターのスケールでのノイズは、該
多スケール分解スキーム内の加重係数に依る、或る変換
係数を最小スケールでの該見積もられたノイズに掛け算
することにより計算出来る。該係数は、局所的標準偏差
への全ての寄与がノイズのみに依ると仮定出来る均一露
光から得られた画像に基づいて、該最小スケールと該要
求スケールとの両者で上記方法に依りノイズを見積もる
ことにより実験的に決定出来る。該変換係数は該最小ス
ケールでの見積もられたノイズに対する要求スケールで
の見積もられたノイズの比である。

【０１１５】この第１基準は該グレイ値ヒストグラムが
該グレイ値範囲内の固定位置に置かれることをもたら
す。

【０１１６】この手法は良い結果を提供する。しかしな
がら、不足露光の場合、適用される増幅が可成り大きい
のでノイズが余りに広範に強調される。 ｂ）第２基準：一定ノイズレベル 第２の実施例ではもう１つの基準が適用される。

【０１１７】この第２基準に依れば、狙いは該ノイズレ
ベルを式Ｇ_n＝Ｔ_n／σ_0nに従って一定目標値に持って来
ることであるが、該式でＧ_nは正規化係数であり、Ｔ_nは
目標ノイズレベルを表しそしてσ_0nは見積もられるノイ
ズレベルである。

【０１１８】該結果の正規化係数が全ての画素値に適用
される。

【０１１９】該ノイズレベルは、上記説明の様に、画像
の多スケール表現の最も精細なスケールを基礎として見
積もられるのが好ましい。

【０１２０】この第２基準は全ての画像でノイズを均一
に印加すること（uniform impression of noise）に帰
着する。

【０１２１】しかしながら、もし種々の読み出し感度が
選ばれるなら、これはコントラストに影響を及ぼす。該
読み出し感度を低く設定すること（例えば、感度クラス
１００）は余りに目立った（too explicit）コントラス
トに帰着する一方、該感度クラスを高く設定すること
（例えば、感度クラス４００）は余りに弱いコントラス
ト（too weak）に帰着する。 ｃ）第３の基準：一定コントラスト 第３の実施例ではなお異なる基準が適用される。

【０１２２】この基準に依れば、狙いは画像内の最も関
係のある範囲のコントラストを式Ｇ _c＝Ｔ_c／σ_cに従っ
て一定レベルに持って来ることであり、該式でＧ_cは正
規化係数であり、Ｔ_cは期待される（envisaged）コント
ラストレベルでありそしてσ_cは元の（original）コン
トラストである。

【０１２３】この本質的（intrinsic）画像パラメータ
ーはコントラストが該画像内で大いに変化するので幾分
か任意的（arbitrary）である。平均コントラストは代
表的でなく、何故ならば（非常に低いコントラストを有
する）均質な領域及び（大きいコントラストを有する）
強い境界画素の影響が支配的であろうからである。

【０１２４】元のコントラストは、ノイズの優勢さを避
けるのに充分な程大きい予め規定されたスケールでの、
好ましくはスケールが精から粗へカウントされる時第４
のスケールでの、局所的標準偏差のヒストグラムを計算
することにより決定される。該元のコントラストσ_cは
該ヒストグラム内の該局所的標準偏差の中央値として規
定される。該局所的標準偏差のヒストグラムは上記で計
算される。

【０１２５】コリメーション境界の様な大きな均質範囲
の該元のコントラスト測定値への影響は、その局所的標
準偏差が或るしきい値より低い画素全部を該ヒストグラ
ムから排除することにより実質的に減じられる。該しき
い値は該ノイズレベルに比例するよう指定される。好ま
しくは該しきい値は該ノイズレベルの２倍がよい。

【０１２６】該ノイズ自体は、上記説明の様に、最小多
スケールのスケールで（at the smallest multiscale s
cale）見積もられる。

【０１２７】より大きいスケールでのノイズは、該多ス
ケール分解での繰り返し平均化処理のためにより小さく
なる。該元のコントラストが決定された予め規定された
スケールでの該ノイズは、該多スケール分解スキーム内
の加重係数に依る或る変換係数を、最小スケールでの該
見積もられたノイズに掛け算することにより計算され
る。該係数は、局所的標準偏差への全ての寄与がノイズ
だけに依ると仮定出来る均一露光から得られる画像に基
づいて、該最小スケールでと該要求されたスケールでと
の両者で上記方法に依って該ノイズを見積もることによ
り実験的に決定出来る。該変換係数は該最小スケールで
の見積もられたノイズに対する要求スケールでの見積も
られたノイズの比である。

【０１２８】この実施例では、狙いは全ての画像で同じ
量のコントラストを有することである。これは、胸郭画
像（thorax images）の様な最初に高コントラストを有
する画像の場合でのスムーズな再生に帰着する。この結
果は、完全な補償が自然でないと感じられるので、限ら
れた程度にのみ望ましい。 ｄ）第４の基準 第１から第３迄の実施例の各々の説明の終わりで列挙し
た不便さが、もし該正規化係数Ｇ_pが下記の様に該３つ
の基準を組合せることにより決定されるならば、大きな
程度で解決されることを発明者は見出した：

【０１２９】

【数２】

【０１３０】ここで、各々が範囲[０，１]内に値を有す
る累乗指数（exponents）ｐ_l、ｐ_n、ｐ_cは各正規化係数
の相対的寄与を指定する。この基準は、もし該累乗指数
の１つが１で、他が０であれば、上述の該３つの１つと
等価である。我々の好ましい実施例では、ｐ_lは０．５
であり，ｐ_nは０．２５でありそしてｐ_cは０．２５であ
る。 ４．復元と多スケールグラデーション 図２に示すコントラスト強調用（オプション的）手順が
行われると、該画像は、該多スケール分解の逆関数の画
像変換を該修正細部画像に適用することにより復元され
る。

【０１３１】普通の復元手順に関する詳細は画像分解に
関するパラグラフで上記で説明された。

【０１３２】本発明に依れば、多スケールグラデーショ
ンは、該復元過程内にスケール特定的変換関数のシリー
スを挿入することにより実施される。変換関数が挿入さ
れる復元過程の各段階では、後者は、現在の繰り返し
（current iterration）に対応するスケールで近似画像
に適用され、下記で説明する様に、変換結果は次の繰り
返しの入力画像として使用される。

【０１３３】バートピラミッド変換に依る多スケールグ
ラデーションの実施例を示す図５を参照すると、普通の
逆変換は次の様に修正される。

【０１３４】スケールｋ＝Ｌに対応する繰り返しから最
小スケールｋ＝０まで、該計算近似画像ｖ_kは、それが
次の繰り返しへ進む前に、スケール特定的変換関数（sc
ale-specific conversion function）ｆ_k（）により画
素式に変換される。

【０１３５】１で（sub 1）説明した第２多スケール変
換の実施例、すなわち、ダイアデイックウエーブレット
変換と、多スケールグラデーションを実施するための修
正は非常に類似している。図８を参照すると、スケール
ｋ＝Ｌに対応する繰り返しから、最小スケールｋ＝０ま
で、計算近似画像ｖ_kは、それが次の繰り返しへ進む前
に、スケール特定的変換関数ｆ_k（）により画素式に変
換される。

【０１３６】変換関数ｆ_k（）のシリースの適切な選出
により、コントラスト増幅値をグレイ値とスケールの関
数として指定し、細部コントラスト増幅値から独立にグ
レイ値対濃度写像（grey value-to-density mapping）
を指定することは可能である。

【０１３７】この目的で、該スケール特定的変換関数ｆ
_k（）は、スケール特定的勾配関数（scale-specific gr
adient function）と称される、関数ｇｍ_k（）のシリー
スからスタートして、下記で説明するように決定され
る。特定のスケールｋ用に、対応するスケール特定的勾
配関数ｇｍ_kは、そのスケールでのコントラスト増幅量
を指定する。等価的に、スケールｋでの該スケール特定
的勾配関数はそのスケールでの小さな画素値差が、最小
スケールｋ＝０までの全ての連鎖変換関数（concatenat
ed conversion functions）ｆ_k（）の組合せ効果により
どれだけ増幅されるかを指定する。

【０１３８】又該スケール特定的勾配関数ｇｍ_k（）
は、最終復元画像ｚ₀が、対応する細部画像内の単位
値、すなわち、バートピラミッド変換の場合のｂ_k、又
はダイアデイックウエーブレット変換の場合のｂ_k+1、
を有する画素から起こる単位細部（unit detail）にど
の程度敏感であるかを指定する。

【０１３９】該スケール特定的勾配関数は下記偏導関数
に等価である：

【０１４０】

【数３】

【０１４１】ここでｚ_kは該変換関数ｆ_k（）を該近似画
像ｖ_kに画素式に適用することから生じる画像を表し、
そしてｔ＝ｖ_L、すなわち多スケールグラデーションに
含まれる最大スケールであるスケールＬでの部分的に復
元される画像の画素値である。本状況では、画素値ｔは
大スケール平均グレイ値（large-scale average grey v
alues）と称される。

【０１４２】微分の連鎖規則（concatenation rule for
derivation）に依り、該スケール特定的勾配関数は下
記の様に書くことが出来る： ｇｍ_k（ｔ）＝ｆ₀’（Ｆ₁（ｔ））・ｆ₁’（Ｆ
₂（ｔ））・．．．・ｆ_k’（ｔ）、 ここでｆ_k’（ｔ）はスケール特定的変換関数の導関数
を表す。

【０１４３】連続するスケールでの累積的変換関数（cu
mulative conversion functions）は多スケールグラデ
ーションに含まれる最大スケールＬから、考えられるス
ケールまで、のスケール特定的変換関数ｆ_k（）の連鎖
で下記の様である： Ｆ_k（ｔ）＝ｆ_k〇ｆ_k+1〇．．．〇ｆ_L（ｔ） ここで演算子〇は関数連鎖（function concatenation）
を表す。

【０１４４】累積的変換関数のｔに関する導関数は下記
に等しく： Ｆ_k’（ｔ）＝ｆ_k’（Ｆ_k+1（ｔ））・ｆ_k+1’（Ｆ_k+2
（ｔ））・．．．・ｆ_L’（ｔ）、 又は等価的に、累積的変換関数の導関数はスケール特定
的勾配関数の項を用いて下記の様に表される： Ｆ₀’（ｔ）＝ｇｍ_L（ｔ） Ｆ_k’（ｔ）＝ｇｍ_L（ｔ）／｛ｇｍ_k-1（ｔ）｝ ｋ
＝１，２，．．、Ｌ 該累積的変換関数は次いで積分法により下記の様に得ら
れる：

【０１４５】

【数４】

【０１４６】ここでｔ₀はＦ_k（ｔ）＝０となる横座標ｔ
である。このパラメーターは累積変換関数のオフセット
を決定する。便宜のために、それは０に設定されてもよ
く、その時全ての累積的変換関数は座標システムの原点
を横切る。

【０１４７】スケール特定的変換関数ｆ_k（）は最終的
には該累積的変換関数Ｆ_k（ｔ）の反転（inversion）に
より得られる： ｆ_k（）＝Ｆ_k〇Ｆ_k+1 ^-1（）、 ｋ＝０，１，．．、
Ｌ−１ ｆ_L（）＝Ｆ_L（） 好ましい実施例では、関数反転は表形式内に全ての関数
を記憶することにより避けられる（すなわち、ルックア
ップテーブルとして）。

【０１４８】最初に、スケール特定的勾配関数ｇ
ｍ_k（）の表が下記で説明される仕方で計算される。

【０１４９】次ぎに、該累積的変換関数Ｆ_k（ｔ）が、
台形則（trapezoidal rule）の様な従来の数値積分法技
術により計算され、そして又Ｎの等間隔点（ｔ_i，Ｆ
_k（ｔ_i））、ｉ＝０，１，．．、Ｎ−１として表形式で
記憶される。

【０１５０】最終的に、これらの表から、該スケール特
定的変換関数ｆ_k（）は容易に導かれ、又表形式でも導
かれる。関数ｆ_k（）を規定する該Ｎの（横座標、縦座
標の）対は、スケールｋ＝０，１，．．、Ｌ−１につい
て、（Ｆ_k+1（ｔ_i）、Ｆ_k（ｔ_i））により与えられる。
該多スケールグラデーション過程で考えられる最大スケ
ールであるスケールＬでは、該関数ｆ_L（）はＦ_L（）と
同一である。従って、表形式では後者は（ｔ_i、Ｆ_L（ｔ
_i））により指定される。

【０１５１】この仕方で、全てのスケール特定的変換関
数は、一般的には、非等間隔の点のシリースにより規定
される。従って、該関数ｆ_k（）は、任意の整数入力値
で評価されるように内挿されねばならない。

【０１５２】上記説明の過程に依れば、多スケールグラ
デーションの挙動は、連続するスケールでの勾配関数ｇ
ｍ_k（）の形により全面的に決定される。小スケール（S
mall-scale）、中スケール（medium-scale）そして大ス
ケール（large-scale）のコントラストは、下記で説明
する様に、適切なスケール特定的勾配関数を指定するこ
とにより制御される。 ５．大スケール勾配関数（Large-scale gradient funct
ion） 大スケール勾配関数ｇｍ_L（ｔ）は、多スケールグラデ
ーションに含まれる最大スケールである大スケールＬで
のコントラスト増幅値（contrast amplification）を指
定する。より小さいスケールの細部（smaller scale de
tail）が無い場合、すなわち、全ての細部画素（all de
tail pixel）ｂ_k（又は、ダイアデイックウエーブレッ
ト変換の場合ｂ_k+1）がスケールｋ＝０，１，．．、Ｌ
−１で０に等しいならば、それは又、該大スケール近似
画像ｖ_Lのグレイ値が如何に可視画像の濃度スケール上
に写像されるかを決定する。その時、該大スケール勾配
関数の積分は該画像ｖ_Lに適用されるべき普通のグラデ
ーション関数と等価である。普通の場合、すなわち、よ
り小さいスケールでの細部が実際にある時、該関数の積
分はなお、より小さいスケールの細部により更に変調さ
れる、可視画像の大スケール平均濃度分布を決定する。

【０１５３】１つの好ましい実施例では、該大スケール
勾配関数ｇｍ_L（）は、大スケールグラデーション関数
ｙ_L（ｔ）と称されるものの導関数として得られるが、
そこでは後者の関数は同時係属中の欧州特許出願第ＥＰ
０２１００１８１．３で開示される様に、該画像ヒスト
グラムの３つの点で決定される。

【０１５４】

【数５】

【０１５５】この目的で、アンカー点と称される、１つ
の特定点で固定コントラストと固定濃度とを生ずる大ス
ケールグラデーション関数が発生される。

【０１５６】好ましくは、該大スケールグラデーション
関数は、図９に描く様に、それぞれ、足（foot）、ボデ
イ（body）そして肩（shoulder）セグメントと呼ばれ
る、３つの隣接するセグメントから成るのがよい。該セ
グメントは、複合グラデーション関数（composite grad
ation function）がその全体の領域に沿って連続であ
り、又その導関数が連続である様な仕方で規定される。

【０１５７】該ボデイセグメントは線形であり、それは
該ボデイ副範囲ｗ_bに亘り予め規定された固定勾配ｇ_bを
保証するが、該副範囲は画素値の最も関係のある副範囲
と一致するよう意図されている。該足副範囲ｗ_fに懸か
る該足セグメントは予め規定された初期勾配ｇ₀から該
ボデイ勾配ｇ_bまでの勾配の緩やかな増加を供給する。
該対応する副範囲は、診断的に関係ある情報を担わない
最低画素値から、最も関係のあるボデイ副範囲までの遷
移帯域（transition zone）と考えられる。該足セグメ
ントはその副範囲幅ｗ_fと該縦座標軸上の高さｈ_fにより
特徴付けられる。その平均勾配ｇ_fは比ｈ_f／ｗ_fで規定
される。該足セグメントの初期縦座標値は該縦座標範囲
の最小値ｙ₀、すなわち、該出力画像の起こり得る最小
値と対応する。足からボデイへの遷移点は横座標ｔ_fで
指定される。副範囲ｗ_sに懸かる該肩セグメントは該ボ
デイ勾配ｇ_bから下って予め規定された最終勾配ｇ₁まで
緩やかな減少を提供する。このセグメントはその幅ｗ_s
と、比ｈ_s／ｗ_sを規定する予め規定された平均勾配ｇ_s
とにより特徴付けられるが、ここでｈ_sは縦座標軸上で
の肩セグメント高さである。該肩の最終縦座標値は縦座
標範囲ｙ₁の最大値と一致するようにされる。

【０１５８】該ボデイセグメントは予め規定された勾配
ｇ_bと予め規定されたアンカー点ｔ_aとを有する。該アン
カー点は予め規定された出力画素値ｙ_aを有する。この
条件はコントラストと濃度が該アンカー点で固定した儘
でいることを保証する。

【０１５９】足、ボデイそして肩セグメントの幅は陽に
は指定されない。代わりに、各個別画像用に、下部足境
界ｔ₀、該アンカー点ｔ_aそして上部肩境界ｔ₁を指定す
る３つの特定画素値（characteristic pixel values）
が決定される。

【０１６０】該複合グラデーション関数の形を決定する
他のパラメーターは予め規定され、すなわちそれらは個
別画像の何等かの特性に左右されない。該予め規定され
るパラメーターと、各画像用に特に決定されるパラメー
ターｔ₀，ｔ_aそしてｔ₁を与えられると、連続性の上記
要求に適合して、累積横座標副範囲ｗ_f＋ｗ_b＋ｗ_sと対
応する縦座標範囲[ｙ₀，ｙ₁]とに懸かる複合グラデーシ
ョン関数が決定される。

【０１６１】複合グラデーション関数の１実施例は下記
により規定される： もしｔが足副範囲[ｔ₀，ｔ_f[内にあればｙ_L（ｔ）＝ｙ₀
＋ｈ_f・ｆｔ（ｔ−ｔ₀）／ｗ_f もしｔがボデイ副範囲内[ｔ_f、ｔ_s]にあればｙ_L（ｔ）
＝ｙ₀＋ｈ_f＋ｇ_b・（ｔ−ｔ_f） もしｔが肩副範囲]ｔ_s、ｔ₁]内にあればｙ_L（ｔ）＝ｙ₁
−ｈ_s・ｓｈ（ｔ₁−ｔ）／ｗ_s この実施例で該足セグメントに対応する関数は下記によ
り規定される：

【０１６２】

【数６】

【０１６３】ここでｇ_0f＝ｇ₀・ｗ_f／ｈ_fは相対的初期
足勾配であり、 ｐ_f＝（１−ｇ_b・ｗ_f／ｈ_f）／ｌｎ（ｇ_0f） この実施例で、該肩セグメントに対応する関数は下記に
より規定される：

【０１６４】

【数７】

【０１６５】ここでｇ_1s＝ｇ₁・ｗ_s／ｈ_sは相対的最終
肩勾配であり、 ｐ_s＝（１−ｇ_b・ｗ_s／ｈ_s）／ｌｎ（ｇ_1s） 連鎖指数関数（concatenated exponentials）に基づく
該足及び肩セグメントの上記定式化は下記を保証する： − ｙ_L（ｔ₀）＝ｙ₀、そしてｙ_L（ｔ₁）＝ｙ₁ − 遷移点ｙ_L（ｔ_f）及びｙ_L（ｔ_s）で連続性が保証さ
れる − ｙ_L’（ｔ₀）＝ｇ₀そしてｙ_L’（ｔ₁）＝ｇ₁ − 遷移点ｙ_L’（ｔ_f）及びｙ’_L（ｔ_s）で該勾配は連
続であり、それはその間で一定値ｇ_bを有する− アン
カー点ｔ_aで出力は予め規定された値ｙ_aを有する。

【０１６６】後者の２つの特徴はボデイセグメントに付
随する画素値の最も関係ある副範囲が指定された濃度と
コントラストとを有することを保証している。

【０１６７】該アンカー点の位置ｔ_a、該下部足セグメ
ント境界ｔ₀そして該上部肩セグメント境界ｔ₁は、以下
で説明される様に、画像副範囲特性に依存するようにさ
れる。

【０１６８】下記パラメーターが予め規定される： ｙ₀，ｙ_a、ｙ₁，ｇ₀，ｇ_f、ｇ_b、ｇ_s、ｇ₁。 上記複合グラデーション関数を発生するに必要な他のパ
ラメーター、すなわちｗ _f、ｈ_f、ｗ_s、ｈ_s、は次の様に
導かれる。

【０１６９】足セグメントの幅ｗ_f及び高さｈ_fは、それ
ぞれ左ボデイ部分（left body part）と足セグメントの
高さを指定する方程式のセットを解くことにより見出さ
れる： ｙ_a−ｙ₀−ｈ_f＝（ｔ_a−ｔ₀−ｗ_f）・ｇ_b ｈ_f＝ｗ_f・ｇ_f は下記を生じる： ｗ_f＝｛（ｔ_a−ｔ₀）・ｇ_b−ｙ_a＋ｙ₀｝／（ｇ_b−ｇ_f） ｈ_f＝ｗ_f・ｇ_f 同様に、肩セグメントの幅ｗ_s及び高さｈ_sは、それぞれ
右ボデイ部分（rightbody part）及び肩セグメントの高
さを指定する方程式のセットを解くことにより見出され
る： ｙ₁−ｙ_a−ｈ_s＝（ｔ₁−ｔ_a−ｗ_s）・ｇ_b ｈ_s＝ｗ_s・ｇ_s は下記を生じる： ｗ_s＝｛（ｔ₁−ｔ_a）・ｇ_b−ｙ₁＋ｙ_a｝／（ｇ_b−ｇ_s） ｈ_s＝ｗ_s・ｇ_s 該予め規定された値は好ましくは下記範囲内にあるのが
よい： − ｙ_a：[１０，４０]、デフオールトは出力範囲
[ｙ₀，ｙ₁]の２０％、 − ｇ_b：該画像形成システムを通しての内部のスケー
ル動作係数（scaling factors）と、該入手可能な出力
範囲と、に依る、 − ｇ₀：[１０，３０]、デフオールトはボデイ勾配ｇ_b
の２０％ − ｇ_f：[２５，５０]、デフオールトはボデイ勾配ｇ_b
の４０％ − ｇ_s：[２５，５０]、デフオールトはボデイ勾配ｇ_b
の４０％ − ｇ₁：[５，２０]、デフオールトはボデイ勾配ｇ_bの
１０％ 何れの場合も該勾配は下記不等式（inequalities）を尊
重せねばならない： ｇ₀＜ｇ_f＜ｇ_b ｇ₁＜ｇ_s＜ｇ_b 足及び下部ボデイセグメントは変化する下部副範囲と共
に次の様に進展する。もしｔ₀が最大の境界ｔ_0ubを超え
るなら、それはこの値に設定される ｔ₀≦ｔ_0ub＝ｔ_a−（ｙ_a−ｙ₀）／ｇ_b この場合、該足セグメントは該ボデイセグメントと共線
的（collinear）である。もし[ｔ₀，ｔ_a]の幅が増大す
るならば、足セグメントは下部副範囲（lower subrang
e）内に現れて来る。該足セグメントは、該下部副範囲
幅が更に増大すると該線形部分を犠牲にしてより重要に
なる。

【０１７０】究極的にはｔ₀用の下限、下記で規定され
る、ｔ_0lbに到達する： ｔ₀≧ｔ_0lb＝ｔ_a−（ｙ_a−ｙ₀）／ｇ_f 上部ボデイセグメント及び肩は同様な仕方で進展する。
ｔ₁用境界は下記で規定される： ｔ₁≧ｔ_1lb＝ｔ_a＋（ｙ₁−ｙ_a）／ｇ_b ｔ₁≦ｔ_1ub＝ｔ_a＋（ｙ₁−ｙ_a）／ｇ_s 足又は肩が完全に消えることは出来ず、すなわち最小の
足及び肩の幅が指定されることを保証するように、ｔ₀
及びｔ₁の境界が更に制限されてもよい。好ましくは、
ｈ_f及びｈ_sは出力範囲[ｙ₀，ｙ₁]の少なくとも１０％で
あるよう強制されるべきである。これはそれぞれ副範囲
境界ｔ₀及びｔ₁の近傍でのコントラストの突然の変化を
避けさせる。

【０１７１】ボデイセグメントの最小又は最大部分を該
アンカー点ｔ_aの左又は右に在らしめるために更に進ん
だ制限がｔ₀及びｔ₁の境界に課せられてもよい。この対
策を用いて完全に線形のグラデーション関数の少なくと
も中央部分が存在することを保証出来る。

【０１７２】図９で描く様に、該大スケールグラデーシ
ョン関数はｔ₀から左のそしてｔ₁から右の直線セグメン
トにより引き延ばされる。それぞれ勾配ｇ₀及びｇ₁を有
するこれらの周辺セグメントは、該副範囲境界の不正確
な決定のため該副範囲[ｔ₀，ｔ₁]の外側へ落ちる何等か
の価値あるグレイ値が、ゼロでない大スケールコントラ
ストを有する出力画素値になお変換されることをもたら
す。該勾配ｇ₀及びｇ₁はそれぞれ最初の足勾配及び最終
肩勾配に等しい。

【０１７３】該選択された入力範囲[ｔ₀，ｔ₁]に対応す
るデフオールトの出力副範囲[ｙ₀，ｙ₁]の該予め規定さ
れた位置は、好ましくはそれが両グラデーション関数延
長部用に幾らかの余地（margin）を提供するようにする
のがよい。例えば、１５ビット画素範囲の場合、デフオ
ールト出力範囲は範囲[ｙ₀＝８１９２、ｙ₁＝２４５７
５]として規定されるのが好ましい。対応する窓幅（win
dow width）は５０％であり、該窓中心（window centr
e）は５０％である。

【０１７４】複合グラデーション関数は予め規定された
パラメーターと、本質的画像特性に左右される３つのパ
ラメーターｔ₀，ｔ₁そしてｔ_aと、に基づき上記説明の
様に発生される。該アンカー点ｔ_aの位置と該副範囲境
界ｔ₀とｔ₁とは性能係数（figure of merit）に基づき
決定される。後者は強調される画像、すなわち該大スケ
ールＬまでの部分的復元から生じる画像から導かれる。

【０１７５】この目的で、該強調される画像の第１グレ
イ値ヒストグラム（first grey value histogram）が計
算され、そして同じ画像の第２ヒストグラム（second h
istogram）が計算されるが、該第２ヒストグラムは、該
強調される画像と同じ寸法を有する２進のマスク画像内
で関係があるとしてフラグを立てられた画素（thosepix
els that are flagged as relevent）に制限される。該
第２ヒストグラムは、該関係のある画素領域に制限され
た、該強調される画像内でグレイ値の相対度数（relati
ve frequency）を表す。

【０１７６】該性能係数ｆｏｍ_jは該強調される画像の
範囲内の各グレイ値ｊ用に次の様に決定される：

【０１７７】

【数８】

【０１７８】ここでｈｕ_jとｈｒ_jはそれぞれ制限されな
い及び制限されたヒストグラムのビン値のカウント（bi
n value counts of the unrestricted and restricted
histograms）を表し、そして該最大値はグレイ値の全体
範囲に亘って取られる。

【０１７９】各制限されたヒストグラムのカウントは、
予め規定された累乗指数ｑ_mによりｑ_m乗された（raised
to a predefined exponent qm）、制限されないヒスト
グラム内の対応するカウントにより、バランスされる。
この累乗指数は該修正を限定するために、１より小さい
値に設定される。この修正の理由付けは、グレイ値の関
係深さ（relevance of a grey value）が、この値が該
画像内で何回見出されるかに依存するのみならず、同時
にこの値を有する画素が、該２進マスクにより指定され
る様に、関係ありと考えられる画像領域に属する割合に
も依存すると言う考慮である。特定のグレイ値を有する
関係ない画素に対する関係ある画素の比率が大きい程、
そのグレイ値用の性能係数は大きくなるであろう。

【０１８０】該累乗指数ｑ_mは好ましくは範囲[０，１]
内の値に設定されるのが好ましく、最も好ましくは０．
２５であるのがよい。ｑ_mがゼロに設定される極端な場
合には修正はない。ｑ_mが１に等しい他の極端な場合に
は、関係のない画素に対する関係のある画素の比率が完
全に該性能係数を決定する。該性能係数は範囲[０，１]
内にあり、１は最高の関係深さ（highest relevance）
を示す。

【０１８１】この実施例では、下部副範囲境界ｔ₀は、
性能係数ｆｏｍ_jが、最低グレイ値からスタートして、
予め規定されたしきい値Ｔｆ₀を超える画素値ｊとして
決定される。同様に、上部副範囲境界ｔ₁はｆｏｍ_jが、
最大グレイ値からスタートして、そして下方へ進み、予
め規定されたしきい値Ｔｆ₁を超える画素値ｊとして決
定される。

【０１８２】アンカー点ｔ_aは下記の様に決定される。
性能係数最大、すなわち、ｆｏｍ_j＝１に対するグレイ
値ｊ_mからスタートして、該グレイ値インデックスｊが
ｆｏｍ_j＜Ｔｆ_a、但しＴｆ_aは予め規定されたしきい値
を表すが、となるまでデクレメントされる。しきい値を
横切るインデックスが該アンカー点を指定する。

【０１８３】副範囲境界用しきい値は、選択された副範
囲から関係のあるグレイデータを排除する危険を最小化
するために、好ましくは非常に小さい方がよく、例え
ば、Ｔｆ₀＝０．０１そしてＴｆ₁＝０．０１とする。該
アンカー点用しきい値は好ましくは範囲[０．１、０．
５]内にあるのがよく、最も好ましくは０．３５である
のがよい。

【０１８４】関係のある画像画素にフラグを立てる（fl
ags the relevent image pixels）該２進のマスク画像
が該制限されたグレイ値ヒストグラムを決定するために
必要である。好ましい実施例では、該２進のマスク画像
は局所的シーエヌアール画像から導かれる。該マスク画
像の寸法は、上記説明の様に、該多スケール表現の第４
スケールに対応する寸法であるのが好ましい、該局所的
シーエヌアール画像の寸法に調整されねばならない。該
マスク画素は、もし該対応するシーエヌアール画素が範
囲[Ｔ_c0，Ｔ_c1]内の局所的シーエヌアール値を有するな
ら２進の真（binary TRUE）に設定される。従って、低
コントラスト対ノイズ比を有する画素値、例えば、関係
のある情報を普通表さない非常に均質な画像範囲の画素
は該２進マスクから排除される。

【０１８５】他方、非常に大きなコントラスト対ノイズ
比を有する画素も同様に排除されるがそれはそれらがよ
り極端な濃度を有する画像領域で普通見出される非常に
強いエッジに対応するからである。好ましいしきい値は
Ｔ_c0＝２、Ｔ_c1＝１０である。

【０１８６】次の過程で、該マスク画像は、次ぎに閉じ
動作が続く開きフイルター（an open filter, followed
by closing）に対応する、形態素フイルターのカスケ
ード（cascade of morphological filters）をそれに適
用することにより、強調される。該開きフイルターは該
マスク画像内の真画素（TRUE pixels）の小さな分離さ
れたパッチを最初に除去し、そして次の閉じフイルター
は該マスク内の孔（holes）を除去する。該形態素フイ
ルターの構成要素のデイスク半径は好ましくは１と３の
間にあるのがよい。

【０１８７】第２実施例では、該大スケール勾配関数ｇ
ｍ_L（）は該画素値ヒストグラムから直ちに計算され
る。この目的で、第１グレイ値ヒストグラムが該強調さ
れる画像について、そして第２ヒストグラムが同じ画像
について計算されるが、第２ヒストグラムは該強調され
る画像と同じ寸法を有する２進マスク画像内で関係あり
とフラグを立てられた画素に制限されている。該第２ヒ
ストグラムは該関係のある画素領域に制限された、該強
調される画像内の画素値の相対度数を表す。該関係のあ
る画像の画素にフラグを立てる該２進マスク画像は上記
説明の様に計算される。

【０１８８】該大スケール勾配関数は下記の様に規定さ
れる： ｔ＜ｔ₀についてはｇｍ_L（ｔ）＝ｇ₀ ｔ₀＜ｔ≦ｔ₁については

【０１８９】

【数９】

【０１９０】ｔ＞ｔ₁についてはｇｍ_L（ｔ）＝ｇ₁ ここでｈｉｓ（ｔ）は制限されたヒストグラムであり、
Ａ_sは該大スケール勾配関数の形を決定するパラメータ
ーであり、[ｔ₀，ｔ₁]は該関係のあるグレイ値副範囲を
指定しそして[ｙ₀，ｙ₁]は対応する濃度範囲であり、ｇ
₀及びｇ₁は該関係のある副範囲の外の固定大スケール勾
配値である。好ましくは、ｇ₀及びｇ₁は最大大スケール
勾配値の範囲[１％、５０％]内にあらねばならず、最も
好ましくは１５％であるのがよい。該分子は該大スケー
ル勾配関数の積分が、及んでいる対応濃度範囲と等しい
ことを保証する正規化係数である：

【０１９１】

【数１０】

【０１９２】好ましい実施例では、該ヒストグラムは離
散的（discrete）で、該積分は合計となる（reduces to
a sum）。該関係のある副範囲[ｔ₀，ｔ₁]は第１実施例
で説明したと同じ仕方でしきいで仕切る（thresholdin
g）ことにより制限されたヒストグラムから導かれる。

【０１９３】該パラメーターＡ_sは該ヒストグラムの形
を決定する。Ａ_sがゼロである、１つの極端な場合に、
該大スケール勾配関数は一定であり、それは直線の大ス
ケールグラデーションと等価である。この場合、該大ス
ケールコントラストは可成りプア（poor）で、可視画像
は灰色がかって見える。Ａ_sが１であるもう１つの極端
な場合、該大スケール勾配は該制限されたヒストグラム
と同一である。その場合、対応する大スケールグラデー
ションは我々がヒストグラム平坦化（histogramequaliz
ation）から得る曲線と同一である。或る意味で、この
形は最良の結果を産むがそれは高く占められた（highly
populated）グレイ値（すなわちヒストグラムのピー
ク）用により広い濃度範囲が確保され、ほんの狭い濃度
範囲が乏しく分布したグレイ値副範囲に割り当てられる
からである。この枠組み（paradigm）は最適な大スケー
ルコントラストを提供する。しかしながら、それは非常
に高いヒストグラムカウントを有する濃度領域で過剰な
大スケールコントラスト増幅を引き起こす。更に、結果
の大スケール勾配と、対応するグラデーション関数と
が、個別画像ヒストグラムに強く左右される。もし該ヒ
ストグラムが非常に突出したピークと落ち込みとを有す
る独特な形を有するなら、これは奇妙に見える画像を引
き起こす。従って、例えば、Ａ_s＝０．５に設定するこ
とにより妥協することが好ましい。

【０１９４】この状況下で該ヒストグラム内のピークと
落ち込みとで引き起こされる大スケールコントラスト変
動は、可視画像が後者の処理の直接の結果である従来の
ヒストグラム平坦化の適用に於けるよりもクリチカルさ
が少ないことは注意されねばならない。その理由は、こ
の場合、ヒストグラム平坦化が、小スケールコントラス
トも影響を受ける、全スケールグレイ値画像へのヒスト
グラム平坦化適用時よりも、不適切な増幅に対し、より
裕度がある該大スケール画像データのみへ適用されるか
らである。

【０１９５】第３の実施例では、該大スケール勾配関数
は該第２実施例と同様な仕方で得られるが、そこでは対
応する大スケールグラデーション関数ｙ_L（ｔ）は、そ
れが２，３の特性点で予め決められた値を有する様な仕
方で調整される。

【０１９６】この様な特性点ｔ₀，ｔ_a、ｔ₁は第１実施
例で説明された方法で元の及び制限されたヒストグラム
から決定される。ｔ₀及びｔ₁は関係あるグレイ値副範囲
の境界を決定し、そしてｔ_aはアンカー点と呼ばれる。

【０１９７】代わりに、ｔ₀，ｔ_aそしてｔ₁は各々が該
制限されたヒストグラム上の予め決められた百分位数位
置（percentile position）により指定される。

【０１９８】該大スケール勾配関数は下記となるよう調
整される：

【０１９９】

【数１１】

【０２００】後者は該大スケールグラデーション関数が
該特性点ｔ₀，ｔ_a、ｔ₁をそれぞれ該値ｙ₀，ｙ_a、ｙ₁に
写像することを保証する。

【０２０１】該アンカー点を特定の組織タイプ（tissue
type）（該制限されたヒストグラム上のその相対位置
により特徴付けられた）に付随させることにより、この
仕方で予め決められた濃度ｙ_aをグレイ値ｔ_aを有する領
域へ強制することが可能である。この調整は変化するヒ
ストグラム形状により引き起こされる濃度変動を減じさ
せる。

【０２０２】もし調整が行われないなら、そしてもしＡ
_sが１であるなら、出力範囲のパーセンテージで表され
た濃度値ｙ₀，ｙ_a、ｙ₁はｔ₀，ｔ_a、ｔ₁を指定する百分
位数と等しくなるが、それは該ｔ値の百分位数とｙ値と
は共に該画素値軸に沿ったヒストグラムの積分として進
展するからである。もしｙ_aが該ｔ_a値百分位数と異なる
値に設定されれば有効な濃度調整が達成される。例え
ば、もし百分位数（ｔ_a）＝７５％でありそしてｙ_a＝６
５％なら、該アンカー点濃度はヒストグラム平坦化から
生じるデフオールト値（該後者は７５％）より低いであ
ろう。一般的透視写真用の好ましい設定は：Ａ_s＝０．
５；ｔ₀，ｔ_a、ｔ₁＝２０％、７５％、９９％；ｙ₀，ｙ
_a、ｙ₁＝２０％，６５％、１００％である。しかしなが
ら、放射線専門医の研究タイプと個人的選択に依り、多
くの他の組合せが適切な品質を提供することは明らかで
ある。

【０２０３】大スケール勾配関数の調整は下記の様に達
成される。もし該アンカー点濃度がｙ_aの代わりにｙ_at
であるよう指定され、ｙ_at＞ｙ_aであるなら、該大スケ
ール勾配関数は、それぞれの副領域（subdomains）に亘
る新積分値が（ｙ_a−ｙ₀）及び（ｙ₁−ｙ_a）となる様な
量に、副領域[ｔ₀，ｔ_a]で高められ、そして副領域
[ｔ_a、ｔ₁]で下げられる。これは種々の仕方で行うこと
が出来る。好ましい実施例では、該調整された大スケー
ル勾配関数ｇｍａ_L（ｔ）はそれぞれ予め決められた下
部及び上部大スケール勾配限界ｇ_lb及びｇ_ub内に制限さ
れる。該下部領域部分内、ｔ＜ｔ_a、では、該関数は利
用可能な余裕（available margin）ｇ_ub−ｈｉｓ（ｔ）
の固定した部分ｄｇ_pだけ点式にインクレメントされる
（pointwise incremented）。該上部領域部分内、ｔ＞
ｔ_a、では、該関数は利用可能な余裕ｈｉｓ（ｔ）−ｇ
_lbの固定した部分ｄｇ_mだけ点式にインクレメントされ
る。両部分は該新積分値が上記で表明された該指定され
た濃度幅（density spans）（ｙ_a−ｙ₀）及び（ｙ₁−ｙ
_a）と整合するよう選ばれる。従って、 ｄｇ_p＝（ｙ_at−ｙ_a）／｛ｇ_ub・（ｔ_a−ｔ₀）−（ｙ_a
−ｙ₀）｝ ｔ₀≦ｔ＜ｔ_aの時 ｇｍａ_L（ｔ）＝ｇｍ_L（ｔ）＋ｄｇ
_p・（ｇ_ub−ｇｍ_L（ｔ）） ｄｇ_m＝（ｙ_at−ｙ_a）／｛ｇ_lb・（ｔ₁−ｔ_a）−（ｙ₁
−ｙ_a）｝ ｔ_a＜ｔ≦ｔ₁の時 ｇｍａ_L＝ｇｍ_L（ｔ）＋ｄｇ_m・
（ｇｍ_L（ｔ）−ｇ_lb） ｔ＝ｔ_aの時 ｇｍａ_L（ｔ）＝ｇｍ_L（ｔ） もしｙ_at＜ｙ_aなら、該大スケール勾配関数は同様な仕
方で、該新積分値制限がやはり充たされる様な量で、該
副領域[ｔ₀，ｔ_a]内で下げられ、そして該副領域[ｔ
ａ、ｔ１]内で上げられる。 ｄｇ_m＝−（ｙ_at−ｙ_a）／｛ｇ_lb・（ｔ_a−ｔ₀）−（ｙ
_a−ｙ₀）｝ ｔ₀≦ｔ＜ｔ_aの時 ｇｍａ_L(ｔ)＝ｇｍ_L(ｔ)＋ｄｇ_m・
（ｇｍ_L(ｔ)−ｇ_lb） ｄｇ_p＝−（ｙ_at−ｙ_a）／｛ｇ_ub・（ｔ₁−ｔ_a）−（ｙ
₁−ｙ_a）｝ ｔ_a＜ｔ≦ｔ₁の時 ｇｍａ_L＝ｇｍ_L（ｔ）＋ｄｇ_p・
（ｇ_ub−ｇｍ_L（ｔ） ｔ＝ｔ_aの時 ｇｍａ_L（ｔ）＝ｇｍ_L（ｔ） 調整手順は図１０に図解される。ｔ_aの左及び右のハッ
チングした範囲（hatched area）が濃度シフトｙ_at−ｙ
_aに対応する。

【０２０４】矢印は、それぞれ、ｔ_aの左の任意位置で
の比例するインクレメントｄｇ_p、及びｔ_aの右の任意位
置での比例するデクレメント（decrement）ｄｇ_mを示
す。

【０２０５】上記調整手順はｔ＝ｔ_aで該大スケール勾
配関数内の不連続性を導入する。該不連続性を除去する
ために、該調整される関数ｇｍａ_L（ｔ）にローパスフ
イルターが適用される。その結果、両副領域間の該積分
平衡が幾分歪まされ、該アンカー点濃度ｙ_aをその意図
された位置から１ビットシフトさせる。従って、該調整
手順とローパスフイルタリング過程とは、結果としての
大スケール勾配関数ｇｍａ_L（ｔ）がスムーズになり同
時に上記積分基準を充たすまで、２，３回繰り返され
る。これは一般には非常に少ない繰り返し内で達成さ
れ、典型的には３回で充分である。

【０２０６】上記方法は該大スケール勾配関数が実際の
画像ヒストグラムに好適に適合されることを保証する
が、しかしながら、該結果としての濃度が予め規定され
た位置で確保され得ることをなおもたらす。 ６．小スケール勾配関数（Small-scale gradation func
tion） より小さいスケールでは、いわゆる小スケール勾配関数
ｇｍ_S（ｔ）は予め規定された形を有する。この関数の
値は、精細な細部のコントラストがグレイ値の関数とし
てどれだけの量で増幅されるかを指定する。従ってこの
関数の形を陽に（explicitly）規定することにより、グ
レイ値の範囲に亘って特定の精細な細部コントラスト挙
動を強調（enforce）することが可能である。該小スケ
ール勾配関数ｇｍ_k（ｔ）は、ｋ＝０から予め規定され
たスケールｋ＝Ｓまで及ぶ全べてのより小さいスケール
について同じである。

【０２０７】一般的ルールとして、該関数は、５で説明
した様に（as described sub 5）グレイ値ヒストグラム
解析に従い関係のあるグレイ値副範囲の中央部分で公称
値を有し、そして該副範囲の周辺部分に向かって減少す
べきである。この実験的ルールは、該コントラストが、
デジタルシステム[同時係属中の欧州特許出願第ＥＰ０
２１００１８１．３号で開示されている様な]で普通
で、又スクリーンフイルムシステムでも、エイチアンド
デー曲線（H&D curves）として公知の、グラデーション
曲線の’足’及び’肩’の挙動に従って、最も関係のあ
るグレイ値副範囲で高く、最も低い及び最も高い副範囲
で徐々に消えることを保証する。

【０２０８】該小スケール勾配関数が該大スケール勾配
関数と同一に、そして更に該中スケール勾配関数と同一
に、選ばれる特別の場合では、該コントラスト挙動は、
該大スケール勾配関数｛すなわち、関数ｇｍＬ（ｔ）の
積分関数｝が直接最終復元結果に適用された場合、すな
わち唯１つのグラデーション関数が従来の仕方で適用さ
れた場合と同じである。

【０２０９】本発明の方法に依れば、該大スケール勾配
関数と異なる小スケール勾配関数を選ぶことにより、該
より小さいスケールに最も関係するコントラスト挙動
を、より大きいスケールに関係する濃度写像挙動から、
弁別することが可能である。例えば、より高くされる、
関係のある画素副範囲の下部での場合を除いて、該小ス
ケール勾配関数を該大スケール勾配関数に基本的に一致
して指定することにより、高濃度での細部コントラスト
に影響することなく、より低濃度での細部コントラスト
は増加する。この設定は小柱状骨構造（trabecular bon
e structure）のコントラストを強調するのに好都合で
ある。代わりに、皮膚境界（skin boundaries）での細
部コントラストは、関係のあるグレイ値副範囲の最も暗
い部分で高い値を有する該小スケール勾配関数を指定す
ることにより高められ得る。この様な調整は皮膚境界に
近い軟組織病巣（soft tissue lesions）をより良く可
視化するのに推奨される。全ての場所で該大スケール勾
配関数を超えた小スケール勾配関数を指定することによ
り、濃度のグローバルな分布（それは該大スケール勾配
関数により決定される）を顕著に変えることなく全体的
コントラスト（overall contrast）が達成される。

【０２１０】好ましい実施例では、該小スケール勾配関
数は該大スケール勾配関数から独立した予め規定された
形を持つよう指定される。この仕方では、該細部コント
ラスト挙動は画像ヒストグラムにより影響されない。こ
れは、それらの実際のダイナミックレンジ（dynamic ra
nge）から独立して、画像間のよりよい一貫性を保証す
る。

【０２１１】第１の好ましい実施例では、該小スケール
勾配関数は変位ガウス過程の和（sum of displaced gau
ssians）により下記の様に規定される。

【０２１２】

【数１２】

【０２１３】ここでｔ_ld、ｔ_mdそしてｔ_hdはそれぞれ
低、中そして高グレイ値バンドの各々の中心を指定し；
ｇ_ld、ｇ_mdそしてｇ_hdはこれらのバンド内のコントラス
ト増幅の対応量を指定する予め規定されたパラメーター
であり、そしてσは相対的バンド幅を指定する予め規定
されたパラメーターである。

【０２１４】該バンド中心と該ガウス過程幅σは該関係
のあるグレイ値副範囲[ｔ₀，ｔ₁]を等間隔の重畳するバ
ンドに分けることにより決定され、好ましくはｔ_ld＝ｔ
₀＋０．２５・（ｔ₁−ｔ₀）；ｔ_md＝０．５・（ｔ₀＋ｔ
₁）；ｔ_hd＝ｔ₀＋０．７５・（ｔ₁−ｔ₀）；σ＝０．１
２５・（ｔ₁−ｔ₀）であるのがよい。該増幅パラメータ
ー用の好ましい設定はｇ_ld＝１．２・Ｇ_d；ｇ_md＝１．
０・Ｇ_d；ｇ_hd＝０．８５Ｇ_dであり、そこではＧ_dは予
め規定されたコントラスト増幅パラメーターである。こ
れらの設定は高い値の範囲に於けるより低画素値に於け
るコントラストに強調をかける。これらの設定は、例え
ば、小柱状骨を強調する又は軟組織病巣を強調するなど
のために、視認者の選択又は研究により課された特定の
要求に依り変えられてもよい。該グローバルなパラメー
ターＧ_dの実際の値は全体の画像処理チェーンに亘る組
合せ利得係数に依る。それは該大スケール勾配平均と同
じ桁であるべきである。

【０２１５】オプションとしては、該小スケール勾配関
数は或る程度該大スケール勾配関数に依存するようにさ
れる。これは下記の様に確立される：

【０２１６】

【数１３】

【０２１７】ここで０≦ｑ_S≦１であるｑ_Sは該依存の量
を指定する予め決められたパラメータである。ｑ_S＝０
である１つの極端な場合、該小スケール勾配関数は独立
に上記説明の様に指定される。ｑ_S＝１であるもう１つ
の極端な場合、該小スケール勾配関数は該大スケール勾
配関数と同一である。好ましくは、該指定された小スケ
ール勾配関数が、例えば独特なヒストグラム形状のため
に、該大スケール勾配関数から顕著に離れる場合に過剰
な過増幅又は不足増幅（excessive over- or under-amp
lification）を避けるために、例えば、ｑ_S＝０．２５
の様に、少量の依存であるのが好ましい。

【０２１８】第２の好ましい実施例では、該小スケール
勾配関数は該グレイ値’ｔ’より寧ろ濃度の関数（func
tion of density）として指定される。この取り組みは
該コントラスト挙動が入力量の代わりに、出力量に直ち
に関係付けられる利点を有する。従って、該関数形状の
影響は最終ユーザーにはより直観的である。

【０２１９】曲線の形状は第１の実施例の於けると同様
な仕方で指定される：

【０２２０】

【数１４】

【０２２１】この場合、ｙは下記で規定される、結果の
画像内の平均濃度であり： ｙ＝ｙ_L（ｔ） ここでｙ_L（ｔ）は９ａ）で規定された｛defined sub
9a)｝該大スケールグラデーション関数、すなわち該大
スケール勾配関数の積分関数である。

【０２２２】予め規定されたパラメーターｙ_ld、ｙ_mdそ
してｙ_hdはそれぞれ低、中そして高濃度バンドの各々の
中心を指定し；ｇ_ld、ｇ_mdそしてｇ_hdは、これらのバン
ド内の細部コントラスト増幅の対応する量を指定する予
め規定されたパラメーターであり、そしてσは相対的バ
ンド幅（relative band width）を指定する予め規定さ
れたパラメーターである。

【０２２３】該バンド中心及び該ガウス過程幅σは、該
出力濃度範囲[ｙ₀，ｙ₁]を等間隔の重畳したバンドに分
けることにより決定され、好ましくはｙ_ld＝ｙ₀＋０．
２５・（ｙ₁−ｙ₀）；ｙ_md＝０．５・（ｙ₀＋ｙ₁）；ｙ
_hd＝ｙ₀＋０．７５・（ｙ₁−ｙ₀）；σ＝０．１２５・
（ｙ₁−ｙ₀）であるのがよい。該増幅パラメーター用の
好ましい設定はｇ_ld＝１．２・Ｇ_d；ｇ_md＝１．０・
Ｇ_d；ｇ_hd＝０．８５・Ｇ _dであり、ここでＧ_dは予め規
定された細部コントラスト増幅パラメーターである。

【０２２４】この第２の実施例で、該小スケール勾配関
数は濃度の関数として規定される。しかしながら、上記
説明の多スケールグラデーション過程で使用可能である
ように、それは画素値の関数として、すなわち形式ｇｍ
_S（ｔ）で、表されねばならない。該形式ｇｙ_S（ｙ）で
の関数と該関係ｙ＝ｙ_L（ｔ）とが与えられると、該形
式ｇｍ_S（ｔ）での該小スケール勾配関数を見出すこと
は一直線で行えるが、何故ならば該関数は表形式で入手
可能であり、そして結果として、陽関数反転（explicit
function inversion）が避けられるからである。

【０２２５】第３の実施例では、該小スケール勾配関数
は該第２実施例と同じ仕方で指定される。しかしなが
ら、この場合は、該グローバルなコントラスト増幅係数
Ｇ_dはノイズレベルσ_0nに依存するようにされる。これ
は、もしノイズが低ければより多くの細部コントラスト
を適用し、そして反対の場合には、ノイズの過強調（ov
er-enhancement of noise）を避けるように、細部コン
トラストを下げることを可能にする。該ノイズレベルσ
_0nは３ｂで説明された（as described sub 3）様に見積
もられる。

【０２２６】

【数１５】

【０２２７】ここでＧ_d0は予め規定された基本小スケー
ルコントラスト増幅係数、σ_0Tは予め規定された目標ノ
イズレベル、Ｇ_pは３で決められた（as determined sub
3）該画像正規化係数、そしてｐ_snは該コントラスト増
幅が該ノイズレベルの関数としてどの程度調整されねば
ならないかを指定する範囲[０，１]内の予め規定された
パラメーターである。もしｐ_snがゼロであるなら、調整
は起こらず、Ｇ_d＝Ｇ_d0である。ｐ_snが１の、もう１つ
の極端な場合、細部コントラスト増幅は該正規化された
画像のノイズレベルに反比例する。好ましくは、ｐ_snは
範囲[０．１、０．５]内にあるべきである。目標ノイズ
レベルσ_0T及び基本小スケールコントラスト増幅係数Ｇ
_d0用の好ましい設定は該処理チェーンを通しての組合せ
利得係数に依存し、実験的に決定されねばならない。Ｇ
_d0は該大スケール勾配平均と同じ桁内にあるべきであ
る。目標ノイズレベルは、適当な露光線量で創られた任
意の画像を選択することと、σ_0Tをその画像の実際のノ
イズレベルσ_0n・Ｇ_pに等しく設定することで決定出来
る。この様な設定を用いて、本発明の発見に従って、よ
り高いノイズレベルを有する何等かの次の画像がより低
い細部コントラスト強調を用いて処理され、そしてその
逆も行われるであろう。 ７．中スケール勾配関数（Intermediate-scale gradien
t functions） ５で規定された（as defined sub 5）スケールＬでの大
スケール勾配関数ｇｍ _L（ｔ）と、０からＳまでの６で
規定さたより小さいスケールで適用される小スケール勾
配関数ｇｍ_S（ｔ）と、が与えられると、Ｓ＋１からＬ
−１までの中スケールでの勾配関数は次の好ましい実施
例により発生される： ｇｍｋ（ｔ）＝ｇｍＳ（ｔ）・｛ｇｍＬ（ｔ）／ｇｍＳ
（ｔ）｝^(k-S)/(L-S)、 ｋ＝Ｓ＋１、Ｓ＋２、．．、Ｌ−１、 中スケール勾配関数のこの指定は該大スケール勾配関数
から該小スケール勾配関数までの緩やかな遷移を保証す
る。その結果、該コントラスト挙動はｇｍ_L（ｔ）によ
り指定される該大スケールコントラスト挙動からｇｍ_S
（ｔ）により指定される該細部コントラスト挙動まで徐
々に進展する。

【０２２８】好ましい実施例では、該大スケールパラメ
ーターＳは範囲[０，４]内に設定されるのが好ましく、
そしてＬは好ましくは範囲[Ｓ＋２、ｋ_max−１]内にあ
るべきであり、ここでｋ_maxは該多スケール分解の最大
スケールである。該画像寸法が２０４８×２０４８であ
る場合、最も好ましい設定はＳ＝３，Ｌ＝７である。そ
の場合、該スケール０，１，２そして３は同じ小スケー
ル勾配関数ｇｍ_S（ｔ）により制御され、該大スケール
勾配関数はスケール７まで適用され、そしてスケール４
からスケール６まで緩やかな遷移が提供される。これら
の関数のシリースの例が図１１に図解されている。

【０２２９】本発明の特徴及び態様を示せば以下の通り
である。

【０２３０】１．グレイ値画像のコントラスト強調バー
ジョンを前記画像の多スケール表現にコントラスト増幅
値を適用することにより発生する方法であり、前記コン
トラスト強調バージョンは前記多スケール表現への復元
過程適用により取得されるが、スケール特定的変換関数
が予め規定された大スケールから前記復元過程の各連続
する段階で挿入され、前記復元過程の１つの段階の出力
が該復元過程の次の段階の入力に供給される前にそのス
ケール用に明記された変換関数により変換されるよう、
該挿入が行われるように、該復元過程適用による取得が
行われる、該方法に於いて、２つ以上の連続するスケー
ルでのグレイ値の関数としての前記コントラスト増幅値
の指定は前以て規定されており、前記連続するスケール
の各々用の該変換関数は前記指定から導かれることを特
徴とする該方法。

【０２３１】２．該スケール特定的変換関数は、コント
ラスト増幅量を連続するスケールでのグレイ値の関数と
して指定するスケール特定的勾配関数のシリースから導
かれることを特徴とする上記１の方法。

【０２３２】３．前記スケール中の予め規定された大ス
ケール用の勾配関数はグレイ値の関数として濃度を指定
する予め規定されたグラデーション関数の導関数である
ことを特徴とする上記２の方法。

【０２３３】４．前記大スケールグラデーション関数は
アンカー点で予め規定された縦座標値と予め規定された
傾斜とを有し、該アンカー点の横座標値は前記グレイ値
画像の、又は前記多スケール表現に部分的復元を適用す
ることにより得られた大スケール画像の、デジタル画像
表現から演繹されることを特徴とする上記３の方法。

【０２３４】５．前記大スケールグラデーション関数
は、予め規定された形状を有しており、そして前記グレ
イ値画像の、又は前記多スケール表現に部分的復元を適
用することにより得られた大スケール画像の、画素値の
関係のある副範囲を整合させるために該横座標軸に沿っ
て引き延ばされ、シフトされることを特徴とする上記３
の方法。

【０２３５】６．前記スケール中の予め規定された大ス
ケール用の勾配関数が、前記グレイ値画像の画素値のヒ
ストグラムから又は前記多スケール表現に部分的復元を
適用することにより得られた大スケール画像の画素値の
ヒストグラムから導かれることを特徴とする上記２の方
法。

【０２３６】７．前記大スケールグラデーション関数が
前記グレイ値画像の、又は前記多スケール表現に部分的
復元を適用することにより得られた大スケール画像の、
画素値のヒストグラムから導かれることを特徴とする上
記３の方法。

【０２３７】８．前記大スケールグラデーション関数が
更に、それが、横座標が前記グレイ値画像の、又は前記
多スケール表現に部分的復元を適用することにより得ら
れる大スケール画像の、画素値のヒストグラムの特性点
として決定される、少なくとも１つのアンカー点で予め
規定される縦座標値を有するよう調整されることを特徴
とする上記７の方法。

【０２３８】９．予め規定された小スケール用勾配関数
が予め規定されていることを特徴とする上記２の方法。

【０２３９】１０．前記予め規定された小スケールでの
前記勾配関数が少なくとも２つの重畳するグレイ値バン
ドの各々で予め規定された値を有することを特徴とする
上記９の方法。

【０２４０】１１．前記小スケール用の前記予め規定さ
れた勾配関数が濃度の関数として表されることを特徴と
する上記９又は１０の方法。

【０２４１】１２．該小スケール勾配関数が該元のデジ
タル画像のＳＮ比の関数として調整されるよう変型され
た上記９から１１の何れかの方法。

【０２４２】１３．前記小スケールより小さいスケール
での勾配関数が前記小スケール用勾配関数と同一である
ことを特徴とする上記９から１２の何れかの方法。

【０２４３】１４．前記大スケールと予め規定された小
スケールの間の中スケール用勾配関数が前記大スケール
用勾配関数の形状から前記予め規定された小スケール用
勾配関数の形状まで徐々に進展する形状を有することを
特徴とする上記２から１３までの何れかの方法。

【０２４４】１５．中スケールｋでの勾配関数ｇ
ｍ_k（）が下記式で規定されることを特徴とする上記１
４の方法：ｇｍ_k（）＝ｇｍ_S（）・｛ｇｍ_L（）／ｇｍ_S
（）｝^(k-S)/(L-S)但しここで、ｇｍ_L（）はスケールＬ
での前記大スケール勾配関数、ｇｍ_S（）はスケールＳ
での前記小スケール勾配関数、そしてＳ＜ｋ＜Ｌであ
る。

【０２４５】１６．該スケール特定的勾配関数又はスケ
ール特定的変換関数の１つ以上がルックアップテーブル
として記憶されることを特徴とする上記２から１５の何
れかの方法。

【０２４６】１７．前記多スケール表現がバートピラミ
ッド、多解像度サブバンド表現又はウエーブレット表現
であることを特徴とする上記の何れかの方法。

【０２４７】１８．前記グレイ値画像が医療画像である
ことを特徴とする上記の何れかの方法。

【０２４８】１９．前記医療画像がデジタルＸ線画像で
あることを特徴とする上記１８の方法。

【０２４９】２０．コンピユータ上で運転時上記の何れ
かの方法を実行するよう適合されたコンピユータプログ
ラム製品。

【０２５０】２１．上記の何れかの過程を実行するよう
適合されたコンピユータ実行可能なプログラムコードを
有するコンピユータ読み出し可能な媒体。

【図面の簡単な説明】

【図１】デジタル画像を処理し、強調した可視画像を発
生するための、医療画像のデジタル画像表現の取得用装
置を示す。

【図２】画像チェーンを図解するブロックスキームであ
る。

【図３】バートピラミッド変換（Burt pyramid transfo
rm）に依り、多スケール分解過程を行う第１実施例を図
解する。

【図４】対応する復元過程を図解する。

【図５】第１の多スケール変換の実施例に依り多スケー
ルグラデーションの実施例を示す。

【図６】ダイアデイック（dyadic）ウエーブレット変換
に依り、多スケール分解過程を行う第２の実施例を図解
する。

【図７】対応する復元過程を図解する。

【図８】第２の多スケール変換の実施例に依り多スケー
ルグラデーションの実施例を示す。

【図９】線形延長部を有する３つの隣接セグメントから
成る大スケールグラデーション曲線の実施例を示す。

【図１０】アンカー点濃度を調整するための手順を図解
する。

【図１１】大、中そして小スケールでのスケール特定的
勾配を濃度の関数として示す。

【符号の説明】

１ 読み出し装置 ２ 放射源 ３ 光励起りん光体スクリーン ４ 識別ステーション ５ デイスプレーモニター ６ ハードコピー記録デバイス ７ 画像処理モジュール

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 4C093 AA28 CA04 CA21 FF08 5B057 AA08 CA02 CA08 CA12 CA16 CB02 CB08 CB12 CB16 CC02 CE03 CE11 5C077 LL19 MP01 PP15 PQ19

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 グレイ値画像のコントラスト強調バージ
   ョンを前記画像の多スケール表現にコントラスト増幅値
   を適用することにより発生する方法であり、 前記コントラスト強調バージョンは前記多スケール表現
   への復元過程適用により取得されるが、スケール特定的
   変換関数が予め規定された大スケールから前記復元過程
   の各連続する段階で挿入され、 前記復元過程の１つの段階の出力が該復元過程の次の段
   階の入力に供給される前にそのスケール用に明記された
   変換関数により変換されるよう、該挿入が行われるよう
   に、該復元過程適用による取得が行われる、該方法に於
   いて、 ２つ以上の連続するスケールでのグレイ値の関数として
   の前記コントラスト増幅値の指定は前以て規定されてお
   り、前記連続するスケールの各々用の該変換関数は前記
   指定から導かれることを特徴とする該方法。
2. 【請求項２】 コンピユータ上で運転時請求項１の方法
   を実行するよう適合されたコンピユータプログラム製
   品。
3. 【請求項３】 前記請求項の何れかの過程を実行するよ
   う適合されたコンピユータ実行可能なプログラムコード
   を有するコンピユータ読み出し可能な媒体。