JP2004240738A

JP2004240738A - 画像処理方法および装置

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Publication number: JP2004240738A
Application number: JP2003029479A
Authority: JP
Inventors: Masashi Hara; 昌司原
Original assignee: Fuji Photo Film Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Holdings Corp
Priority date: 2003-02-06
Filing date: 2003-02-06
Publication date: 2004-08-26

Abstract

【課題】入力画像をその画像パターンに応じて適した階調変換条件で階調変換することができ、かつ、適正な階調変換条件が導出されなかった場合にも、その原因究明を容易にする。
【解決手段】観察読影に適した可視画像となるような適正な条件で階調変換された複数の正解画像ＰＳｉと、上記階調変換の条件ＣＳｉとが、それぞれ対応付けて保存されているデータベース１０を予め用意しておく。階調変換画像作成手段２０は、入力画像ＰＯを多数の異なる条件で階調変換して多数の階調変換画像ＰＯ′ｔを作成し、類似度算出手段３０が、各階調変換画像ＰＯ′ｔとデータベース１０内の各正解画像ＰＳｉとの各組合せＷｉｔ毎に類似度Ｒｉｔを算出する。抽出手段４０は、最も高い類似度が算出された組合せＷｍａｘを抽出し、階調変換処理手段５０が、その組合せＷｍａｘにおける正解画像に対応付けられた階調変換の条件ＣＳｍａｘにしたがって、入力画像ＰＯを階調変換し、変換済入力画像ＰＯ′を得る。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法および装置に関し、特に詳しくは、入力画像に対して観察読影に適した階調変換を施す方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
取得した医用画像データを観察読影に適した可視画像として再生するためには、その画像データに対して、画像パターンや目的等に応じた適正な階調変換処理を施す必要がある。
【０００３】
Ｘ線撮影装置等により撮影された画像をデジタルデータとして読み取って出力する、いわゆるコンピューテッド・ラジオグラフィ（ＣＲ）において、上記のような階調変換処理を施す手法としては、処理対象である入力画像における濃度ヒストグラムの解析結果を用いる手法（例えば、特許文献１）や、ニューラルネットワークを用いる手法（例えば、特許文献２）が挙げられる。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−３５９７５４号公報
【０００５】
【特許文献２】
特開平１１−０８８６８３号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
濃度ヒストグラムの解析結果を用いる手法は、画像パターンがある程度決まっている場合には有効であるが、濃度ヒストグラムは画像の情報が縮退し過ぎており、画像パターンが異なっているにもかかわらず、濃度ヒストグラムが類似している画像群に対しては、同じ階調変換条件を設定することとなり、画像パターンに応じた適正な階調変換を行うことが難しい（問題点１）。例えば、ＭＲＩ装置によって撮影された人体上腹部のスライス画像の場合は、肺を表す非常に濃度の高い部分から造影剤を表す非常に濃度の低い部分までが含まれる、様々な濃淡の分布を有する画像が入力されてくるので、上記のような、画像パターンは異なるが濃度ヒストグラムが類似する画像が多数存在し、適正な階調変換を行うことができない。
【０００７】
また、ニューラルネットワークを用いる手法は、濃度ヒストグラムが類似していても入力画像の画像パターンに応じて、適当な階調変換条件を設定することが可能であるが、入力画像の画像パターンと導き出された階調変換条件との因果関係が明確でないため、適正な階調変換条件が導き出されなかった場合に、その原因究明が難しく、改善手段を見つけることが困難である（問題点２）。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、入力画像をその画像パターンに応じて適した階調変換条件で階調変換することができ（問題点１の解決）、入力画像の画像パターンと入力画像用に導出された階調変換条件との因果関係が明確で、適正な階調変換条件が導出されなかった場合にも、その原因究明を容易に行うことができる（問題点２の解決）画像処理方法および装置を提供することを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、所定の被写体を表す複数の画像がそれぞれ観察読影に適した可視画像となるように階調変換された複数の正解画像と、これら各正解画像に対して施された上記の各階調変換の条件とを、それぞれ対応付けてデータベースに保存し、上記被写体と同種の被写体を表す入力画像に、多数の異なる階調変換条件による階調変換を施して、多数の階調変換画像を作成し、作成された多数の階調変換画像の少なくとも一部と複数の正解画像の全てとの組合せ毎に、両画像間の類似度を算出し、これら組合せのうち、最も高い類似度が算出された組合せを抽出し、抽出された組合せにおける正解画像に対応付けられた階調変換の条件にしたがって、入力画像を階調変換することを特徴とする方法である。
【００１０】
ここで、正解画像をデータベースに保存するとは、適正な階調変換条件で変換された画像データをデータベースに保存するという意味であり、また、階調変換の条件をデータベースに保存するとは、階調変換の条件を表す情報をデータベースに保存するという意味であり、その情報は、階調変換の条件を直接的に示すもの、例えば、階調変換の演算式などであってもよいし、階調変換の条件を間接的に示すもの、例えば、予め登録されている階調変換条件を特定する番号などであってもよい。
【００１１】
データベースには、撮影条件の異なる多数の正解画像を保存することが望ましく、撮影条件としては、例えば、造影剤の有無、スライス画像にあってはスライス位置などが考えられる。なお、被写体の種類が異なる複数の画像について階調変換することを想定して、被写体の複数の種類について、上記正解画像を保存するようにしてもよい。
【００１２】
上記多数の異なる階調変換条件としては、例えば、階調変換カーブが直線で表される線形変換を行うものとし、この直線の傾きや切片などの各パラメータを変化させた場合の各条件とすることができる。
【００１３】
上記「作成された多数の階調変換画像の少なくとも一部と複数の正解画像の全てとの組合せ毎に、両画像間の類似度を算出する」とは、作成した階調変換画像の全てと正解画像の全てとを総当りで組み合わせて、類似度を算出する場合のほか、各正解画像毎に一番高い類似度が算出される組合せを探索し、このような処理を全ての正解画像に対して行う場合などを含む意味である。
【００１４】
上記の「最も高い類似度が算出された組合せを抽出する」アルゴリズムについては、種々考えることができるが、例えば、作成したｍ個の階調変換画像とデータベースに保存されているｎ個の正解画像とを総当りで（ｍ×ｎ）通りの組合せについて類似度を算出し、最も高い類似度が算出された組合せを抽出する方法や、各正解画像毎に、一番高い類似度が算出された組合せを抽出した後、抽出された全ての組合せの中で、最も高い類似度の組合せを抽出する方法などが考えられる。
【００１５】
正解画像毎に一番高い類似度が算出された組合せを抽出するには、例えば、階調変換画像の作成と、類似度の算出とを交互に行うようにして、階調変換画像の作成に用いる階調変換条件を、類似度の算出結果に基づいて変化させてゆき、類似度が最も高くなる組合せを探索する手法や、階調変換画像の作成に用いる階調変換条件を一定の割合で変化させてゆき、その都度、階調変換画像の作成と、類似度の算出を行い、各組合せにおいて類似度を一通り算出し、その中で、最も高い類似度が算出された組合せを選択する手法などが考えられる。
【００１６】
また、本発明の画像処理方法は、所定の被写体を表す複数の画像がそれぞれ観察読影に適した可視画像となるように階調変換された複数の正解画像と、これら各正解画像に対して施された上記の各階調変換の条件とを、それぞれ対応付けてデータベースに保存し、上記複数の正解画像の各々に、多数の異なる逆階調変換条件による逆階調変換を施して、多数の逆階調変換画像を作成し、作成された多数の逆階調変換画像と、上記被写体と同種の被写体を表す入力画像の組合せ毎に、両画像間の類似度を算出し、これら組合せのうち、最も高い類似度が算出された組合せを抽出し、抽出された組合せにおける逆階調変換画像の元となる正解画像に対応付けられた階調変換の条件にしたがって、入力画像を階調変換する方法とすることもできる。つまり、類似度の算出方法は、入力画像に対してある階調変換を施した画像と各正解画像とを比較する方法だけでなく、入力画像に対して施される階調変換とは入出力が逆になる逆階調変換を各正解画像に施して得られる逆階調変換画像と入力画像とを比較する方法も考えられる。
【００１７】
本発明の画像処理装置は、所定の被写体を表す複数の画像がそれぞれ観察読影に適した可視画像となるように階調変換された複数の正解画像と、これら各正解画像が施された上記の各階調変換の条件とが、それぞれ対応付けて保存されているデータベースと、上記被写体と同種の被写体を表す入力画像に、多数の異なる階調変換条件による階調変換を施して、多数の階調変換画像を作成する階調変換画像作成手段と、作成された多数の階調変換画像の少なくとも一部とデータベースに保存されている複数の正解画像の全てとの組合せ毎に、両画像間の類似度を算出する類似度算出手段と、最も高い類似度が算出された組合せを抽出する抽出手段と、抽出された組合せにおける正解画像に対応付けられた階調変換の条件をデータベースから読み出し、読み出された階調変換の条件にしたがって、入力画像を階調変換する階調変換処理手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１８】
上記画像処理装置において、類似度算出手段は、各組合せにおける、階調変換画像と正解画像の対応する画素毎の差分を算出することにより、類似度を算出するものとすることができ、また、上記の各組合せにおいて、階調変換画像と正解画像とにおける被写体の形状および面積が略一致するように、これら両画像のうち少なくとも一方を補正する補正手段をさらに備えてもよい。
【００１９】
上記「対応する画素毎の差分を算出することにより類似度を算出する」の具体的な方法としては、例えば、対応する画素毎の画素値の差分値を算出して、それら差分値の総和または二乗平均を求め、その総和または二乗平均が小さいほど類似度が高くなるように、当該類似度を算出する方法が考えられる。
【００２０】
また、上記画像処理装置において、上記の各組合せにおいて、階調変換画像と正解画像とにおける被写体の形状が同一の楕円形状となるように、これら両画像を補正して楕円形状画像を得る補正手段と、楕円形状画像における各被写体の画像を複数の同心楕円で複数の部分領域に分割する分割手段とを備え、類似度算出手段が、対応する各部分領域毎の濃度ヒストグラムの差分を算出することにより、類似度を算出するものとしてもよい。
【００２１】
ここで、「楕円形状」および「同心楕円」は、真円も含むものとする。また、上記「対応する各部分領域毎の濃度ヒストグラムの差分を算出することにより類似度を算出する」の具体的な方法としては、例えば、対応する各部分領域毎の濃度ヒストグラムについて、各濃度帯域における頻度の差分値を算出して、それら差分値の総和または二乗平均を求め、その総和または二乗平均が小さいほど類似度が高くなるように、当該類似度を算出する方法や、存在する濃度の幅や中心若しくはそれらに類似した概念の指標値の差分に基づいて類似度を算出する方法などが考えられる。
【００２２】
また、上記画像処理装置において、上記の各組合せにおいて、階調変換画像と正解画像とを平滑化する平滑化手段をさらに備え、類似度算出手段は、平滑化された階調変換画像と正解画像との類似度を算出するものとしてもよい。
【００２３】
本発明の画像処理装置は、所定の被写体を表す複数の画像がそれぞれ観察読影に適した可視画像となるように階調変換された複数の正解画像と、これら各正解画像が施された上記の各階調変換の条件とが、それぞれ対応付けて保存されているデータベースと、データベースに保存されている複数の正解画像に、多数の異なる逆階調変換条件による逆階調変換を施して、多数の逆階調変換画像を作成する逆階調変換画像作成手段と、上記被写体と同種の被写体を表す入力画像と作成された多数の逆階調変換画像との組合せ毎に、両画像間の類似度を算出する類似度算出手段と、最も高い類似度が算出された組合せを抽出する抽出手段と、抽出された組合せにおける逆階調変換画像の元となる正解画像に対応付けられた階調変換の条件をデータベースから読み出し、読み出された階調変換の条件にしたがって、入力画像を階調変換する階調変換処理手段とを備えたものとすることもできる。
【００２４】
【発明の効果】
本発明の画像処理方法および装置によれば、画像パターンの類似という概念を利用して、入力画像と適正な階調変換が施された正解画像とを結びつけ、元の画像が入力画像に類似していたと考えられる正解画像に対して施されている階調変換の条件を、入力画像に対して施す階調変換の条件として設定するので、入力画像の画像パターンに応じて適した階調変換の条件で階調変換することができ、かつ、入力画像の画像パターンと設定される階調変換条件との因果関係が明確となり、適正な階調変換の条件が導出されなかった場合にも、その原因究明を容易に行うことができる。
【００２５】
上記画像処理装置において、類似度算出手段を、上記各組合せにおける、階調変換画像と正解画像の対応する画素毎の差分を算出することにより、類似度を算出するものとすれば、画像のパターンを直接的に比較して類似度を算出しているので、比較的厳格な類似判断が可能となる。
【００２６】
この場合、上記画像処理装置において、上記各組合せにおいて、階調変換画像と正解画像とにおける被写体の形状および面積が略一致するように、これら両画像のうち少なくとも一方を補正する補正手段をさらに備えたものとすれば、画像同士の比較がより容易となり、両画像における被写体の形状や面積の違いによる類似度の誤差を排除することができる。
【００２７】
上記画像処理装置において、上記各組合せにおいて、階調変換画像と正解画像とにおける被写体の形状が同一の楕円形状となるように、これら両画像を補正して楕円形状画像を得る補正手段と、楕円形状画像における各被写体の画像を複数の同心楕円で複数の部分領域に分割する分割手段とをさらに備え、類似度算出手段を、対応する各部分領域毎の濃度ヒストグラムの差分を算出することにより、類似度を算出するものとすれば、画像の回転による影響を排除した類似度の算出ができるので、被写体を表す画像が回転している画像についても正しい類似度の算出が可能となる。
【００２８】
上記画像処理装置において、階調変換画像と正解画像とを平滑化する平滑化手段をさらに備え、類似度算出手段を、平滑化された階調変換画像と正解画像との類似度を算出するものとすれば、これら両画像の各画素の情報が当該各画素の周辺の画素に拡散するので、両画像における被写体の形状や位置の微小なずれによる類似度の誤差を低減することができる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係る画像処理装置は、観察読影に適した可視画像となるような適正な条件（正解条件）で階調変換された、いわゆる正解画像が複数保存されているデータベースを用意し、入力画像をある適当な条件で階調変換した画像とデータベース内の各正解画像との類似度を算出し、最も高い類似度が算出されたときの正解画像を抽出し、抽出された正解画像に施されている階調変換の条件と同じ条件にしたがって、入力画像を階調変換するものである。
【００３０】
図１は、本発明の第１実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１に示す画像処理装置１００は、所定の被写体を表す複数の画像がそれぞれ観察読影に適した可視画像となるように階調変換された複数の正解画像ＰＳｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）と、これら各正解画像ＰＳｉが施された上記各階調変換の条件ＣＳｉとが、それぞれ対応付けて保存されているデータベース１０と、被写体８１と同種の被写体を表す入力画像ＰＯに、多数の異なる階調変換条件ＣＯｔ（ｔ＝１，２，…）による階調変換を施して、多数の階調変換画像ＰＯ′ｔを作成する階調変換画像作成手段２０と、作成されたこれら多数の階調変換画像ＰＯ′ｔの少なくとも一部とデータベース１０に保存されている複数の正解画像ＰＳｉの全てとの各組合せＷｉｔ毎に、両画像間の類似度Ｒｉｔを算出する類似度算出手段３０と、最も高い類似度が算出された組合せＷｍａｘを抽出する抽出手段４０と、抽出された組合せＷｍａｘにおける正解画像に対応付けられた階調変換の条件ＣＳｍａｘをデータベース１０から読み出し、読み出された階調変換の条件ＣＳｍａｘにしたがって入力画像ＰＯを階調変換し、変換済入力画像ＰＯ′を得る階調変換処理手段５０とから構成されている。
【００３１】
ここで、各手段について、より具体的に説明する。
【００３２】
データベース１０には、正解画像ＰＳｉと、この正解画像ＰＳｉに対して施されている階調変換の条件ＣＳｉとを１セットとして、正解画像の画像パターンがそれぞれ異なる多数のセットが保存されている。また、これらのセットは、被写体の種類や撮影条件等で分類されており、目的の正解画像または階調変換の条件が容易に検索できるようになっている。なお、被写体の種類としては、例えば、人体の脳、肺、肝臓など、撮影条件としては、造影剤の有無、スライス画像においてはスライス位置などが挙げられる。
【００３３】
抽出手段４０は、最も高い類似度が算出された組合せＷｍａｘを抽出するものであり、そのアルゴリズムは種々考えることができるが、本実施形態においては、二段階に分けて抽出するものとする。まず、データベース１０に保存されている各正解画像ＰＳｉ毎に、一番高い類似度が算出された組合せＷｉｍａｘを抽出し、次に、抽出された全ての組合せの中で、最も高い類似度の組合せＷｍａｘを抽出する。
【００３４】
正解画像ＰＳｉ毎に一番高い類似度が算出された組合せＷｉｍａｘを抽出するには、例えば、階調変換画像作成手段２０による階調変換画像ＰＯ′ｔの作成と、類似度算出手段３０による類似度Ｒｉｔの算出とを交互に行うようにして、階調変換画像ＰＯ′ｔの作成に用いる階調変換条件を、類似度Ｒｉｔの算出結果に基づいて変化させてゆき、類似度Ｒｉｔが最も高くなる組合せを探索する手法や、階調変換画像ＰＯ′ｔの作成に用いる階調変換条件を一定の割合で変化させてゆき、その都度、階調変換画像作成手段２０による階調変換画像ＰＯ′ｔの作成と、類似度算出手段３０による類似度Ｒｉｔの算出を行い、各組合せＷｉｔにおいて類似度Ｒｉｔを一通り算出し、その中で、最も高い類似度が算出された組合せを選択する手法などが考えられる。なお、本実施形態においては、後者の手法を採用する。
【００３５】
階調変換画像作成手段２０は、ある線形な演算式の各パラメータを所定の範囲内で所定の間隔で変化させ、その都度その演算式に基づいて、入力画像ＰＯの各画素の信号値（画素値）を変換することにより、入力画像ＰＯに対して階調変換が施された階調変換画像ＰＯ′ｔを作成する。
【００３６】
類似度算出手段３０は、階調変換画像ＰＯ′ｔが作成される度に、作成された階調変換画像ＰＯ′ｔとデータベース１０に保存されている正解画像ＰＳｉとの類似度Ｒｉｔを算出する。この類似度Ｒｉｔの算出は、各正解画像ＰＳｉ毎にそれぞれの階調変換画像ＰＯ′ｔに対して行う。
【００３７】
類似度Ｒｉｔの算出方法についても種々考えられるが、本実施形態では、類似度Ｒｉｔの算出対象となる、階調変換画像ＰＯ′ｔと正解画像ＰＳｉの対応する各画素毎に画素値の差分を算出し、その各差分の自乗和を、類似度Ｒｉｔを表す指標値Ｑｉｔとして求め、この指標値Ｑｉｔが小さいほど類似度が高い（類似している）と判断する。
【００３８】
階調変換処理手段５０は、抽出手段４０によって最も高い類似度が算出された組合せＷｍａｘにおける正解画像に対応付けられた、この正解画像自身が施された階調変換の条件ＣＳｍａｘをデータベース１０から読み出し、その階調変換の条件ＣＳｍａｘにしたがって入力画像ＰＯを階調変換する。
【００３９】
次に、第１実施形態による画像処理装置１００の作用について説明する。なお、本実施形態においては、入力画像ＰＯを人体の一部を被写体としたＭＲＩ画像とする。
【００４０】
図２は、画像処理装置１００における処理フローを示した図である。まず、画像処理装置１００に画像ＰＯが入力されると（ステップＳ１）、データベース１０に保存されている１番目の正解画像ＰＳ１と、入力画像ＰＯを所定の各条件で階調変換して得られる各階調変換画像ＰＯ′ｔとの各組合せＷ１ｔにおける類似度をそれぞれ算出し、一番高い類似度が算出されたときの階調変換画像と正解画像ＰＳ１とからなる組合せＷ１ｍａｘを抽出する（ステップＳ２（１））。次に、データベース１０に保存されている２番目の正解画像ＰＳ２と、各階調変換画像ＰＯ′ｔとの各組合せＷ２ｔにおける類似度をそれぞれ算出し、一番高い類似度が算出されたときの階調変換画像と正解画像ＰＳ２とからなる組合せＷ２ｍａｘを抽出する（ステップＳ２（２））。同様の抽出処理を繰り返し、最後のｎ番目の正解画像ＰＳｎと、各階調変換画像ＰＯ′ｔとの各組合せＷｎｔにおける類似度をそれぞれ算出し、一番高い類似度が算出されたときの組合せＷｎｍａｘを抽出する（ステップＳ２（ｎ））。
【００４１】
各組合せＷｉｍａｘの具体的な抽出処理は、図３に示すような、処理フローにしたがって行われる。まず、階調変換画像作成手段２０が、式（１）に示すような、入力画像ＰＯを階調変換するための演算式をベースに、演算式中の各パラメータの組合せＫｔを設定する（＃１）。
【００４２】
Ｘｏ′＝ａ×Ｘｏ＋ｂ・・・（１）
ここで、Ｘｏは入力画像ＰＯにおける各画素の画素値、Ｘｏ′は階調変換後の画素値、ａ，ｂはパラメータである。
【００４３】
次に、この式（１）による演算を行って入力画像ＰＯを階調変換し、階調変換画像ＰＯ′ｔを作成する（＃２）。
【００４４】
続いて、類似度算出手段３０が、作成された階調変換画像ＰＯ′ｔと正解画像ＰＳｉとの類似度Ｒｉｔを表す指標値Ｑｉｔとして、両画像の対応する各画素毎の差分の自乗和を、式（２）にしたがって算出する（＃３）。
【００４５】
Ｑｉｔ＝Σ（Ｘｓｉ−Ｘｏ′ｔ）^２・・・（２）
ここで、Ｘｓｉは正解画像ＰＳｉの各画素の画素値、Ｘｏ′ｔはパラメータの組合せＫｔを設定した演算式によって作成された階調変換画像ＰＯ′ｔの各画素の画素値である。
【００４６】
そして、パラメータａ，ｂのすべての組合せＫｔについて、指標値を算出したか否かを確認し（＃４）、算出した場合は、抽出手段４０が、一番高い類似度を算出したときの階調変換画像ＰＯ′ｔと正解画像ＰＳｉの組合せＷｉｍａｘを抽出し（＃５）、そうでない場合は、パラメータａ，ｂを変更して、次の組合せＫｔ＋１を設定し、再び階調変換画像の作成と類似度の算出を行う。
【００４７】
抽出手段４０は、上述のようにして、各正解画像ＰＳｉについて、一番高い類似度（一番小さい指標値Ｑｉｔ）が算出された組合せＷｉｍａｘを得、これらの組合せの中で、最も高い類似度が算出された組合せＷｍａｘをさらに抽出する（ステップＳ３）。
【００４８】
階調変換処理手段５０は、抽出された組合せＷｍａｘにおける正解画像に対応付けられた階調変換の条件ＣＳｍａｘをデータベース１０から読み出し、当該読み出された階調変換の条件ＣＳｍａｘにしたがって、入力画像ＰＯを階調変換する（ステップＳ４）。
【００４９】
このような画像処理装置１００によれば、画像パターンの類似という概念を利用して、入力画像と適正な階調変換が施された正解画像とを結びつけ、元の画像が入力画像に類似していたと考えられる正解画像に対して施されている階調変換の条件を、入力画像に対して施す階調変換の条件として設定するので、入力画像の画像パターンに応じて適した階調変換の条件で階調変換することができ、かつ、入力画像の画像パターンと設定される階調変換条件との因果関係が明確となり、適正な階調変換の条件が導出されなかった場合にも、その原因究明を容易に行うことができる。
【００５０】
なお、第１実施形態においては、階調変換画像の作成と類似度の算出とを交互に繰り返すようにしているが、もちろん、はじめに多数の階調変換画像を作成しておき、後からそれらの階調変換画像に対して類似度を算出するようにしてもよい。
【００５１】
第１実施形態のように、対応する画素毎に画素値の差分を算出することにより類似度を算出する場合には、被写体を表す画像の形状が入力画像と正解画像とで大幅に異なると、正しい類似度の算出を行うことができない。そこで、画像処理装置１００において、階調変換画像と正解画像とからなる各組合せにおいて、階調変換画像と正解画像とにおける被写体の形状および面積が略一致するように、これら両画像（または、入力画像と正解画像）のうち少なくとも一方を補正する補正手段６０をさらに備えたものとし、類似度の算出対象となる両画像のうち、片方または両方の画像に対して幾何学的変換処理を施し、両画像の被写体の形状を一致させてから、類似度の算出を行うようにするとなおよい。例えば、被写体が腹部の場合には、被写体を楕円形状に変形させる。図４は、上記補正手段６０をさらに備えた場合（第２実施形態）の画像処理装置１００の構成を示した図である。
【００５２】
なお、上記のように、被写体形状を変形させて入力画像と正解画像とで被写体の形状を一致させてから、類似度を算出する方法だけでなく、変形は行わずに、多種多様の被写体形状を有する正解画像を多数用意しておき、すべての正解画像に対して、単に順次、類似度を算出してゆく方法も用いることができる。前者は、少ない正解画像で足りるという利点があり、後者は、複雑なアルゴリズムを使用する必要がないという利点がある。
【００５３】
また、画像処理装置１００において、階調変換画像と正解画像とからなる各組合せにおいて、階調変換画像と正解画像とにおける被写体の形状が同一の楕円形状となるように、これら両画像（または、入力画像と正解画像）を補正して楕円形状画像を得る補正手段６１と、これら楕円形状画像における上記各被写体の画像を複数の同心楕円で複数の部分領域に分割する分割手段６２とをさらに備えたものとし、類似度算出手段３０が、対応する各部分領域毎の濃度ヒストグラムの差分を算出することにより、類似度を算出するようにしてもよい。図５は、上記補正手段６１と上記分割手段６２とをさらに備えた場合（第３実施形態）の画像処理装置１００の構成を示した図、図６は、楕円形状に補正された両画像の対応する各分割領域毎の濃度ヒストグラムの差分を算出することにより、類似度を算出する場合の一例を表した図である。階調変換画像ＰＯ′ｔと正解画像ＰＳｉの対応する各部分領域（ｇ１からｇ３）毎に、階調変換画像における濃度ヒストグラム（Ｈｏｇ１からＨｏｇ３）と、正解画像における濃度ヒストグラム（Ｈｓｇ１からＨｓｇ３）を得、各部分領域における濃度ヒストグラムの差分を算出してヒストグラムの一致度を求め、これら一致度から総合的な類似度を算出するようにすることができる。このようにすれば、画像の回転による影響を排除した類似度の算出ができるので、被写体を表す画像が回転している画像についても正しい類似度の算出が可能となる。また、ヒストグラムの一致度を用いて総合的な類似度を算出する場合には、必ずしも画像の階調変換を行う必要はなく、ヒストグラムを階調変換曲線で変換してもよい。
【００５４】
なお、上記第２および第３実施形態においては、補正手段６０または６１が、両画像における被写体領域を画像認識により認識して抽出した後、抽出した被写体領域が目的の形状となるよう補正するわけだが、各正解画像に対して予め被写体領域を認識しておき、その認識結果を正解画像、階調変換の条件とともに対応付けてデータベースに保存するようにし、補正手段が、その認識結果に基づいて被写体を表す画像の形状や面積を一致させるための補正や、同一の楕円形状への変形を行うようにしてもよい。
【００５５】
なお、被写体の形状認識には、中心点から外側に向けてラインスキャンし、急峻な濃度変化があった位置をエッジとみなしてエッジ検出することにより、被写体全体の形状を認識する手法を用いることができる。
【００５６】
また、画像処理装置１００において、階調変換画像と正解画像とを平滑化する平滑化手段７０をさらに備えたものとし、類似度算出手段３０が、平滑化された階調変換画像と正解画像との類似度を算出するものとすることもできる。図７は、上記平滑化手段７０を備えた場合（第４実施形態）の画像処理装置１００の構成を示した図である。このようにすれば、これら両画像の各画素の情報が当該各画素の周辺の画素に拡散するので、両画像における被写体の形状や位置の微小なずれによる類似度の誤差を低減することができる。なお、このような平滑化された画像を類似度の算出対象とする方法は、第１実施形態だけでなく、第２および第３実施形態においても適用することができる。
【００５７】
なお、抽出手段４０により最も類似度が高くなる組合せＷｉｍａｘを抽出する際に、組合せＷｉｍａｘにおける階調変換画像に対して施された階調変換の演算式の各パラメータ値が明らかに的外れである場合には、その組合せから導かれた、入力画像に対して設定する階調変換の条件は採用すべきでないので、各パラメータについて所定の範囲を予め設定しておくとともに、標準的な階調変換の条件を登録しておき、各パラメータ値がその範囲を超えているような場合は、登録されている標準的な階調変換の条件を読み出して、入力画像に対して設定するようにするとよい。
【００５８】
また、上記の各実施形態においては、階調変換画像作成手段２０が、入力画像に階調変換を施して階調変換画像を作成し、類似度算出手段３０が、階調変換画像と正解画像との類似度を算出するようにしているが、これとは逆に、階調変換画像作成手段２０が、正解画像に対して、上記階調変換とは入出力が逆になる逆階調変換を施して逆階調変換画像を作成し、類似度算出手段３０が、入力画像と逆階調変換画像との類似度を算出するようにしてもよい。
【００５９】
また、採用した階調変換の条件は、補正して用いることができるようにしてもよい。更に、補正した結果（正解値）を正解データベースに自動的に追加するようにしてもよい。
【００６０】
なお、類似度の算出方法は、本実施例に限定されず、その他の種々の方法を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態による画像処理装置の構成を示したブロック図
【図２】第１実施形態による画像処理装置の処理フローを示した図
【図３】正解画像毎に、一番高い類似度が算出された階調変換画像と正解画像からなる組合せを抽出する処理の処理フローを示した図
【図４】第２実施形態による画像処理装置の構成を示したブロック図
【図５】第３実施形態による画像処理装置の構成を示したブロック図
【図６】対応する分割領域毎の濃度ヒストグラムの一致度に基づいて、全体の類似度を算出する場合の一例を示した図
【図７】第４実施形態による画像処理装置の構成を示したブロック図
【符号の説明】
１００画像処理装置
１０データベース
２０階調変換画像作成手段
３０類似度算出手段
４０抽出手段
５０階調変換処理手段
６０補正手段
６１補正手段
６２分割手段
７０平滑化手段

Claims

所定の被写体を表す複数の画像がそれぞれ観察読影に適した可視画像となるように階調変換された複数の正解画像と、該各正解画像に対して施された前記各階調変換の条件とを、それぞれ対応付けてデータベースに保存し、
前記被写体と同種の被写体を表す入力画像に、多数の異なる階調変換条件による階調変換を施して、多数の階調変換画像を作成し、
作成された該多数の階調変換画像の少なくとも一部と前記複数の正解画像の全てとの組合せ毎に、両画像間の類似度を算出し、
前記組合せのうち、最も高い類似度が算出された組合せを抽出し、
抽出された前記組合せにおける正解画像に対応付けられた前記階調変換の条件にしたがって、前記入力画像を階調変換することを特徴とする画像処理方法。
所定の被写体を表す複数の画像がそれぞれ観察読影に適した可視画像となるように階調変換された複数の正解画像と、該各正解画像に対して施された前記各階調変換の条件とを、それぞれ対応付けてデータベースに保存し、
前記複数の正解画像の各々に、多数の異なる逆階調変換条件による逆階調変換を施して、多数の逆階調変換画像を作成し、
作成された該多数の逆階調変換画像と、前記被写体と同種の被写体を表す入力画像の組合せ毎に、両画像間の類似度を算出し、
前記組合せのうち、最も高い類似度が算出された組合せを抽出し、
抽出された前記組合せにおける逆階調変換画像の元となる正解画像に対応付けられた前記階調変換の条件にしたがって、前記入力画像を階調変換することを特徴とする画像処理方法。
所定の被写体を表す複数の画像がそれぞれ観察読影に適した可視画像となるように階調変換された複数の正解画像と、該各正解画像が施された前記各階調変換の条件とが、それぞれ対応付けて保存されているデータベースと、
前記被写体と同種の被写体を表す入力画像に、多数の異なる階調変換条件による階調変換を施して、多数の階調変換画像を作成する階調変換画像作成手段と、
作成された該多数の階調変換画像の少なくとも一部と前記データベースに保存されている複数の正解画像の全てとの組合せ毎に、両画像間の類似度を算出する類似度算出手段と、
最も高い類似度が算出された前記組合せを抽出する抽出手段と、
抽出された前記組合せにおける正解画像に対応付けられた前記階調変換の条件を前記データベースから読み出し、該読み出された階調変換の条件にしたがって、前記入力画像を階調変換する階調変換処理手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
前記類似度算出手段が、前記各組合せにおける、前記階調変換画像と前記正解画像の対応する画素毎の差分を算出することにより、前記類似度を算出するものであることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
前記各組合せにおいて、前記階調変換画像と前記正解画像とにおける前記被写体の形状および面積が略一致するように、これら両画像のうち少なくとも一方を補正する補正手段をさらに備えたことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
前記各組合せにおいて、前記階調変換画像と前記正解画像とにおける前記被写体の形状が同一の楕円形状となるように、これら両画像を補正して楕円形状画像を得る補正手段と、
前記楕円形状画像における前記各被写体の画像を複数の同心楕円で複数の部分領域に分割する分割手段とをさらに備え、
前記類似度算出手段が、対応する各部分領域毎の濃度ヒストグラムの差分を算出することにより、前記類似度を算出するものであることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
前記各組合せにおいて、前記階調変換画像と前記正解画像とを平滑化する平滑化手段をさらに備え、
前記類似度算出手段が、平滑化された前記階調変換画像と前記正解画像との類似度を算出するものであることを特徴とする請求項３から６いずれか記載の画像処理装置。
所定の被写体を表す複数の画像がそれぞれ観察読影に適した可視画像となるように階調変換された複数の正解画像と、該各正解画像が施された前記各階調変換の条件とが、それぞれ対応付けて保存されているデータベースと、
前記データベースに保存されている複数の正解画像に、多数の異なる逆階調変換条件による逆階調変換を施して、多数の逆階調変換画像を作成する逆階調変換画像作成手段と、
前記被写体と同種の被写体を表す入力画像と作成された該多数の逆階調変換画像との組合せ毎に、両画像間の類似度を算出する類似度算出手段と、
最も高い類似度が算出された前記組合せを抽出する抽出手段と、
抽出された前記組合せにおける逆階調変換画像の元となる正解画像に対応付けられた前記階調変換の条件を前記データベースから読み出し、該読み出された階調変換の条件にしたがって、前記入力画像を階調変換する階調変換処理手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。