【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はディジタル画像処理の分野に属し、特に、画像全体にわたって滑らかなコントラストを確保するための階調変換方法及びこれを用いた画像処理システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来のＸ線フィルムと同等な画像を作成するためには、Ｓ字形の階調曲線によって階調変換する方法が用いられる。このＳ字形の階調曲線の基本的な関数として、次の（１）式で表わされるシグモイド関数が用いられてきた。
【０００３】
【数１】
【０００４】
このようなシグモイド関数による階調曲線の例を図２に示す。
このシグモイド関数は左右対称となっているため、左右非対称であるダブルガンマの階調曲線を表す関数を作成する場合、次の（２）式で表わされるようなシグモイド関数の和の関数が用いられてきた。
【０００５】
【数２】
【０００６】
【特許文献１】
特開平１１‐０８８６８８号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記（２）式で表わされたダブルガンマの階調曲線は、第１項の曲線と第２項の曲線の間隔が離れると不自然なＳ字曲線となってしまう。
このような不自然な階調曲線の例を第３図に示す（例えば、特許文献１）。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記（１）式のシグモイド関数は第２図のグラフのように左右対称の関数となっており、パラメータＣ０は傾きを表わしている。このＣ０が小さな値であれば図４のような緩やかなシグモイド関数となり、Ｃ０が大きな値であれば図５のような急峻なシグモイド関数となる。
【０００９】
ダブルガンマの階調曲線を作成するためには、シグモイド関数のパラメータＣ０を定数ではなく、滑らかな関数（例えば、階調曲線と同じシグモイド関数）とすることによって、緩やかなシグモイド関数から急峻なシグモイド関数に（或いはその逆に）、連続的に変化するダブルガンマの階調曲線を作成することができる。
【００１０】
このような滑らかに変化するダブルガンマの階調曲線により階調変換ルックアップテーブルを作成して階調変換を行えば、全画素域にわたってコントラストを過不足なく確保した画像に変換することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は本発明による放射線画像処理システムの一例の全体構成を示す概略図である。
Ｘ線発生装置制御部４により制御されたＸ線源３より発生したＸ線は、患者２を透過してＸ線センサー１により検知される。検知されたＸ線はディジタルＸ線画像として画像入力部５に入力される。
【００１２】
入力されたディジタルＸ線画像は画像処理部７によってＸ線センサーの補正処理、階調処理、空間フィルタリング処理等の画像処理がなされる。画像処理のなされたディジタルＸ線画像は診断モニター９に表示されたり、画像保存部８に保存されたり、ネットワーク１１を介してプリンター１２、診断ワークステーション１３、画像データベース１４に出力されたりする。
【００１３】
表示、出力された画像が満足のいくものでなかった場合には画像処理パラメータを変えるなどしながら画像処理、表示を繰り返し行う。以上の操作は操作部１０によって行われる。
このようなシステムで動作する階調変換処理におけるダブルガンマ階調曲線作成の実施の形態の例を図６、図７に示す。
【００１４】
図６は胸部画像の例である。胸部画像は画素値の高い肺野領域から画素値の低い縦隔領域まで広いダイナミックレンジを持った画像である。この胸部画像において診断に重要な領域は肺野領域であり、この領域では高いコントラストが要求される。
【００１５】
これに対して、縦隔領域は診断における重要性は低いためコントラストを下げてもかまわないが、コントラストがなくなってつぶれてしまうのは避けなければならない。
そこで、このような胸部画像に対しては肺野領域には大きな傾きを、縦隔領域には小さな傾きを割り当てた図６のようなダブルガンマ階調曲線を作成して階調変換すれば良い。
【００１６】
図７は膝画像の例である。膝画像において診断に重要な領域は骨領域であり、この領域では高いコントラストが要求される。また、軟部組織領域は診断における重要性は低いためコントラストを下げてもかまわないが、コントラストがなくなってつぶれてしまうのは避けなければならない。
【００１７】
そこで、このような膝画像に対しては、骨領域には大きな傾きを、軟部組織には小さな傾きを割り当てた図７のようなダブルガンマ階調曲線を作成して階調変換すれば良い。
【００１８】
次に、このようなダブルガンマ階調曲線の具体的な作成方法を説明する。
まず、基本となる関数を定義する。ここでは１つの例としてシグモイド関数を挙げる。
シグモイド関数は次式で与えられる。
【００１９】
【数３】
【００２０】
このシグモイド関数の傾きはパラメータＣによって指定することができる。
そこで、関心領域に応じた傾きＣ１、Ｃ２によって、２つのシグモイド関数Ｓ１（ｘ）、Ｓ２（ｘ）を作成する。
【００２１】
例えば、関心領域が肺野であれば大きなＣ１であり、関心領域が縦隔であれば小さなＣ２とすれば良い。このようにして作成したシグモイド関数Ｓ１（ｘ）、Ｓ２（ｘ）をつなぎ合わせる。
【００２２】
つなぎ合わせるためには、まず単純につなぎ合わせてからつなぎ目をスムーズにする。単純につなぎ合わせる方法を説明した図が図８である。
ここではまず、シグモイド関数の必要な区間を取り出すためにシグモイド関数の値域を設定する。この値域を［ｙｍｉｎ、ｙｍａｘ］とする。
【００２３】
この値域に対応するシグモイド関数Ｓ１（ｘ）、Ｓ２（ｘ）の区間をそれぞれ、［ｘｍｉｎ１、ｘｍａｘ１］、［ｘｍｉｎ２、ｘｍａｘ２］とする。
そしてシグモイド関数Ｓ１（ｘ）、Ｓ２（ｘ）の境目を決定するためにｙｍｉｄを設定し、このｙｍｉｄに対応する区間内の位置をそれぞれｘｍｉｄ１、ｘｍｉｄ２とする。このｘｍｉｄ１とｘｍｉｄ２とを合わせることによって、シグモイド関数Ｓ１（ｘ）、Ｓ２（ｘ）を合成する。
【００２４】
ｘｍｉｄ１とｘｍｉｄ２とを合わせるために、シグモイド関数Ｓ２（ｘ）をシフト量ｄ＝ｘｍｉｄ１−ｘｍｉｄ２の大きさだけシフトさせる。このようにして合成されたシグモイド関数Ｓ（ｘ）は次式のようになる。
【００２５】
【数４】
【００２６】
このように合成されたシグモイド関数Ｓ（ｘ）はつなぎ目ｘｍｉｄ１において傾きが不連続に変化してしまう。この傾きの不連続をスムーズにするために、つなぎ目ｘｍｉｄ１を中心にしてシグモイド関数Ｓ２（ｘ）のパラメータからシグモイド関数Ｓ１（ｘ）のパラメータに滑らかに遷移していくようにする。
【００２７】
このパラメータを滑らかに遷移させるための関数の例として階調曲線関数と同じシグモイド関数を用いる。
シグモイド関数を用いるパラメータは傾きｃとシフト量ｄであり、これらのパラメータをシグモイド関数にしたものをｃ（ｘ）、ｄ（ｘ）とする。このパラメータ関数のための基本シグモイド関数Ｓ３（ｘ）を階調曲線関数と同様に、傾きｃ３を用いて次式で定義する。
【００２８】
【数５】
【００２９】
この基本シグモイド関数Ｓ３（ｘ）において、値域［ｙｍｉｎ、ｙｍａｘ］に対応する区間を［ｘｍｉｎ３、ｘｍａｘ３］としてｙｍｉｄに対応する区間内の位置をｘｍｉｄ３とする。ｘｍｉｄ１とｘｍｉｄ３を合わせるためのシフト量ｄ３は、ｄ３＝ｘｍｉｄ１−ｘｍｉｄ３となる。Ｓ３（ｘ）をシフト量ｄ３だけシフトして、値域［ｙｍｉｎ、ｙｍａｘ］にクリッピングした関数を値域［ｃ２、ｃ１］、及び［ｄ、０］に変換した関数をｃ（ｘ）、ｄ（ｘ）とすれば良い。
【００３０】
このパラメータ関数ｃ（ｘ）、ｄ（ｘ）をパラメータにしたシグモイド関数は滑らかなダブルガンマ関数となっている。
このダブルガンマシグモイド関数を階調曲線関数として階調変換ルックアップテーブルを作成するには、区間［ｘｍｉｎ２、ｘｍａｘ１］と値域［ｙｍｉｎ、ｙｍａｘ］を画像の画素値の範囲（例えば、０−４０９５）に変換すれば良い。
【００３１】
そして、最終的に階調変換を行う際には、このような階調変換ルックアップテーブルを伸縮及びシフトすることによって、関心領域の範囲毎に望まれる傾きとなるようにしてルックアップテーブルを修正して階調変換を行う。
【００３２】
【発明の効果】
滑らかなダブルガンマ階調曲線を作成することができ、この滑らかなダブルガンマ階調曲線によって階調変換を行うことによって全画素域にわたってコントラストを過不足なく確保した画像にすることができ、診断能が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステム構成の例を示す図である。
【図２】シグモイド関数を示す特性図である。
【図３】ダブルガンマ階調曲線関数の例を示す特性図である。
【図４】緩やかなシグモイド関数を示す特性図である。
【図５】急峻なシグモイド関数を示す特性図である。
【図６】胸部画像における階調曲線例の概念図である。
【図７】膝画像における階調曲線例の概念図である。
【図８】ダブルガンマ階調曲線作成を説明した概念図である。
【符号の説明】
１ Ｘ線センサー
２ 患者
３ Ｘ線源
４ Ｘ線発生装置制御部
５ 画像入力部
６ Ｘ線撮影システム制御部
７ 画像入力部
８ 画像保存部
９ 診断モニター
１０ 操作部
１１ ネットワーク
１２ プリンター
１３ 診断ワークステーション
１４ 画像データベース[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to the field of digital image processing, and more particularly to a gradation conversion method for ensuring smooth contrast over an entire image and an image processing system using the same.
[0002]
[Prior art]
In order to create an image equivalent to a conventional X-ray film, a method of performing gradation conversion using an S-shaped gradation curve is used. A sigmoid function represented by the following equation (1) has been used as a basic function of the S-shaped gradation curve.
[0003]
(Equation 1)
FIG. 2 shows an example of a gradation curve based on such a sigmoid function.
Since the sigmoid function is bilaterally symmetric, a function representing the sum of the sigmoid functions represented by the following equation (2) is used when creating a function representing a double-gamma gradation curve that is bilaterally asymmetric. Have been.
[0005]
(Equation 2)
[Patent Document 1]
Japanese Patent Application Laid-Open No. H11-088688
[Problems to be solved by the invention]
However, the tone curve of the double gamma expressed by the above equation (2) becomes an unnatural S-shaped curve when the interval between the first term curve and the second term curve is large.
FIG. 3 shows an example of such an unnatural gradation curve (for example, Patent Document 1).
[0008]
[Means for Solving the Problems]
The sigmoid function of the above equation (1) has a function of symmetrical as in the graph of FIG. 2, the parameter C 0 represents the slope. If C 0 is a small value, a gentle sigmoid function as shown in FIG. 4 is obtained, and if C 0 is a large value, a steep sigmoid function as shown in FIG. 5 is obtained.
[0009]
In order to create a double-gamma gradation curve, the parameter C 0 of the sigmoid function is not a constant but a smooth function (for example, the same sigmoid function as the gradation curve), so that a gradual sigmoid function becomes sharper. With the sigmoid function (or vice versa), a continuously changing double gamma gradation curve can be created.
[0010]
If a gradation conversion look-up table is created based on such a smoothly changing double gamma gradation curve and gradation conversion is performed, the image can be converted into an image in which the contrast is secured in all pixel areas without excess and deficiency.
[0011]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 is a schematic diagram showing the overall configuration of an example of a radiation image processing system according to the present invention.
X-rays generated from the X-ray source 3 controlled by the X-ray generator control unit 4 penetrate the patient 2 and are detected by the X-ray sensor 1. The detected X-ray is input to the image input unit 5 as a digital X-ray image.
[0012]
The input digital X-ray image is subjected to image processing such as X-ray sensor correction processing, gradation processing, and spatial filtering processing by the image processing unit 7. The processed digital X-ray image is displayed on the diagnostic monitor 9, stored in the image storage unit 8, and output to the printer 12, the diagnostic workstation 13, and the image database 14 via the network 11.
[0013]
If the displayed and output images are not satisfactory, the image processing and display are repeated while changing the image processing parameters. The above operations are performed by the operation unit 10.
FIGS. 6 and 7 show an example of an embodiment of creating a double gamma gradation curve in a gradation conversion process operating in such a system.
[0014]
FIG. 6 is an example of a chest image. The chest image is an image having a wide dynamic range from a lung field region having a high pixel value to a mediastinum region having a low pixel value. In this chest image, a region important for diagnosis is a lung field region, and high contrast is required in this region.
[0015]
On the other hand, the mediastinum region is of low importance in diagnosis, so that the contrast may be reduced. However, it is necessary to avoid the loss of the contrast and the collapse.
Therefore, for such a chest image, a double gamma gradation curve as shown in FIG. 6 in which a large inclination is assigned to the lung field region and a small inclination is assigned to the mediastinal region, and gradation conversion may be performed. .
[0016]
FIG. 7 is an example of a knee image. A region important for diagnosis in a knee image is a bone region, and a high contrast is required in this region. Further, the soft tissue region is of low importance in diagnosis, so that the contrast may be reduced. However, it is necessary to avoid the loss of the contrast and the collapse.
[0017]
Therefore, for such a knee image, a double gamma gradation curve as shown in FIG. 7 in which a large inclination is assigned to the bone region and a small inclination is assigned to the soft tissue, and gradation conversion may be performed.
[0018]
Next, a specific method of creating such a double gamma gradation curve will be described.
First, a basic function is defined. Here, a sigmoid function is given as one example.
The sigmoid function is given by the following equation.
[0019]
[Equation 3]
[0020]
The slope of the sigmoid function can be specified by the parameter C.
Therefore, two sigmoid functions S 1 (x) and S 2 (x) are created by the gradients C 1 and C 2 according to the region of interest.
[0021]
For example, a large C 1 if the region of interest lung, may be a small C 2 if the mediastinal region of interest. The sigmoid functions S 1 (x) and S 2 (x) thus created are connected.
[0022]
To join, simply join first and then smooth the joint. FIG. 8 is a diagram for explaining a simple joining method.
Here, first, a value range of the sigmoid function is set in order to extract a necessary section of the sigmoid function. This value range is defined as [y min , y max ].
[0023]
The sections of the sigmoid functions S 1 (x) and S 2 (x) corresponding to this range are [x min1 , x max1 ] and [x min2 , x max2 ], respectively.
Then, y mid is set to determine a boundary between the sigmoid functions S 1 (x) and S 2 (x), and positions in the section corresponding to the y mid are x mid1 and x mid2 , respectively. The sigmoid functions S 1 (x) and S 2 (x) are synthesized by combining x mid1 and x mid2 .
[0024]
In order to match x mid1 and x mid2 , the sigmoid function S 2 (x) is shifted by a shift amount d = x mid1 −x mid2 . The sigmoid function S (x) synthesized in this way is as follows.
[0025]
(Equation 4)
[0026]
The slope of the sigmoid function S (x) synthesized in this manner changes discontinuously at the joint x mid1 . In order to smooth the discontinuity of the gradient, the transition from the parameter of the sigmoid function S 2 (x) to the parameter of the sigmoid function S 1 (x) is made smoothly around the joint x mid1 .
[0027]
The same sigmoid function as the gradation curve function is used as an example of a function for smoothly transitioning this parameter.
The parameters using the sigmoid function are the slope c and the shift amount d, and those parameters converted to sigmoid functions are c (x) and d (x). The basic sigmoid function S 3 (x) for this parameter function is defined by the following equation using the slope c 3 , similarly to the gradation curve function.
[0028]
(Equation 5)
[0029]
In this basic sigmoid function S 3 (x), which range [y min, y max] a position in the section corresponding to the y mid an interval corresponding to a [x min3, x max3] and x mid3. shift amount d 3 for adjusting the x mid1 and x mid3 becomes d 3 = x mid1 -x mid3. The function obtained by shifting S 3 (x) by the shift amount d 3 and clipping the function to the range [y min , y max ] into the range [c 2 , c 1 ] and [d, 0] is c ( x) and d (x).
[0030]
The sigmoid function using the parameter functions c (x) and d (x) as parameters is a smooth double gamma function.
To create a gradation conversion look-up table using this double gamma sigmoid function as a gradation curve function, a section [x min2 , x max1 ] and a range [y min , y max ] are defined as a range of pixel values of an image (for example, 0-4095).
[0031]
When the gradation conversion is finally performed, such a gradation conversion lookup table is expanded and contracted and shifted so that the lookup table is corrected so as to have a desired inclination for each range of the region of interest. To perform gradation conversion.
[0032]
【The invention's effect】
A smooth double-gamma gradation curve can be created, and by performing gradation conversion with this smooth double-gamma gradation curve, an image can be obtained with sufficient and sufficient contrast over the entire pixel area, and diagnostic performance Is improved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration of the present invention.
FIG. 2 is a characteristic diagram showing a sigmoid function.
FIG. 3 is a characteristic diagram illustrating an example of a double gamma gradation curve function.
FIG. 4 is a characteristic diagram showing a gentle sigmoid function.
FIG. 5 is a characteristic diagram showing a steep sigmoid function.
FIG. 6 is a conceptual diagram of an example of a gradation curve in a chest image.
FIG. 7 is a conceptual diagram of an example of a gradation curve in a knee image.
FIG. 8 is a conceptual diagram illustrating creation of a double gamma gradation curve.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 1 X-ray sensor 2 Patient 3 X-ray source 4 X-ray generator control unit 5 Image input unit 6 X-ray imaging system control unit 7 Image input unit 8 Image storage unit 9 Diagnostic monitor 10 Operation unit 11 Network 12 Printer 13 Diagnostic workstation 14 Image Database
