JP2005210384A - 画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラム - Google Patents

画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2005210384A
JP2005210384A JP2004014373A JP2004014373A JP2005210384A JP 2005210384 A JP2005210384 A JP 2005210384A JP 2004014373 A JP2004014373 A JP 2004014373A JP 2004014373 A JP2004014373 A JP 2004014373A JP 2005210384 A JP2005210384 A JP 2005210384A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
image processing
weight
weighting
routine
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2004014373A
Other languages
English (en)
Inventor
Daisuke Kaji
大介 梶
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Konica Minolta Medical and Graphic Inc
Original Assignee
Konica Minolta Medical and Graphic Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Konica Minolta Medical and Graphic Inc filed Critical Konica Minolta Medical and Graphic Inc
Priority to JP2004014373A priority Critical patent/JP2005210384A/ja
Priority to EP05250228A priority patent/EP1557791A1/en
Priority to US11/036,030 priority patent/US20050161617A1/en
Publication of JP2005210384A publication Critical patent/JP2005210384A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20004—Adaptive image processing
    • G06T2207/20012—Locally adaptive
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20048—Transform domain processing
    • G06T2207/20064—Wavelet transform [DWT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20112—Image segmentation details
    • G06T2207/20132—Image cropping
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30008—Bone
    • G06T2207/30012—Spine; Backbone

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Color, Gradation (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

【課題】 適切な条件あるいは適切に近い条件で画像処理することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現する。
【解決手段】 被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理装置であって、前記放射線画像の所定の単位に区切られた各領域に対して所定の重み付けを行う重み付け手段と、前記重み付け手段で与えられた各領域の重みに基づいて画像処理を実行する画像処理手段と、を有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は放射線画像を処理する際の画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムに関し、さらに詳しくは、診断等に適した放射線画像を得ることができる画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムに関する。
近年、放射線画像を直接デジタル画像として撮影できる装置が開発されている。たとえば、被写体に照射された放射線量を検出し、その検出量に対応して形成される放射線画像を電気信号として得る装置としては、輝尽性蛍光体を用いたディテクタを用いる方法が特開昭55-12429号公報、特開昭63-189853号公報など、多数開示されている。
このような装置では、シート状の基板に輝尽性蛍光体を塗布、あるいは蒸着等によって固着したディテクタに、いったん被写体を透過した放射線を照射して輝尽性蛍光体に放射線を吸収させる。
その後、この輝尽性蛍光体を光または熱エネルギ−で励起することにより、この輝尽性蛍光体が上記吸収によって蓄積している放射線エネルギ−を蛍光として放射させ、この蛍光を光電変換して画像信号を得るようにしている。
一方、照射された放射線の強度に応じた電荷を光導電層に生成し、生成された電荷を二次元的に配列された複数のコンデンサに蓄積し、それら蓄積された電荷を取り出すことにより得られる放射線画像検出装置が提案されている。
このような放射線画像検出装置では、フラットパネルディテクタ（ＦＰＤ）と呼ばれるものを使用している。この種のＦＰＤは、特開平9-90048号公報に記載されているように、照射された放射線強度に応じた蛍光を発する蛍光体と、蛍光体から発する蛍光を直接または縮小光学系を介して受光して光電変換を行うフォトダイオードやＣＣＤのような光電変換素子の組み合わせによって実現されるものが知られている。
また特開平6-342098号公報に記載されているように、照射された放射を直接電荷に変換するものも知られている。
これらの放射線画像検出装置では、取得した画像に対して、診断に適した画像となるよう、階調変換処理やエッジ強調処理などの画像処理を行うのが一般的である。
なお、このようにして得られた画像データに基づく放射線画像を表示したり出力する場合、撮影条件の変動を受けることなく見やすい放射線画像となるように画像処理が行われている。
このため、放射線画像の所望の領域内の画像データの累積ヒストグラムを求めたのち、この累積ヒストグラムが所定の割合となるデータレベルを基準信号値と設定して画像処理を行うことが、以下の特許文献１に記載されている。
また、高信号値領域と低信号値領域の分布状態に基づいて、画像処理条件を定めて、適切な画像処理を行うことが、以下の特許文献２に記載されている。
特開平６−６１３２５号公報（第１頁、図１） 特開２０００−１５７５１８７号公報（第１〜５頁、図４）
ところで、放射線画像では、被写体の撮影部位によって高濃度領域（放射線透過量の大きい領域）と低濃度領域（放射線透過量の小さい領域）の割合が大きく異なる。また、被写体の状態、例えば患者の呼吸状態によって肺野内の濃度が著しく異なるものとされる。
このため、放射線画像の所望の領域内の画像データの累積ヒストグラムを求めたのち、この累積ヒストグラムが所定の割合となるデータレベルを基準信号値と設定して画像処理を行う場合（特開平６−６１３２５号公報）には、高濃度領域と低濃度領域の割合の違いによっては、診断等に適した見やすい放射線画像を得ることができない恐れがある。
例えば、基準信号値が所定の濃度となるように階調処理を行った場合、低濃度領域が支配的であるときには基準信号値が低い値となるので全体的に高濃度な画像となり、高濃度領域が支配的であるときには基準信号値が高い値となるので全体的に低濃度な画像となる。
しかし、例えば肋骨のような部位では上部肋骨部（高濃度領域の多い肺野部分が含まれる）や下部肋骨部（高濃度領域の少ない腹部部分が含まれる）を撮影して診断を行う場合でも、診断で必要とされる部分は高濃度領域と低濃度領域の両方にまたがっており、画像全体の濃度が低濃度あるいは高濃度に偏ることは、診断を行う上で好ましくない。
すなわち、従来は、画像処理のパラメータを決定するために様々な手法が提案されているが、その手法は画像内の特定領域（関心領域など）の信号値を解析などにより基準となる信号値を決定することにより行われるため、関心領域の設定や信号解析の結果によっては診断に好ましくない画像が得られることがある。また、これらの処理は人体の解剖学的な見地で処理内容を決定しているため、想定外の撮影方法などで画像処理の安定性に欠けるという問題も同時に存在していた。
本発明は以上のような課題に鑑みてなされたものであって、画像処理条件決定の失敗により診断が困難となる状況の発生を防止し、いかなる場合であっても適切な条件あるいは適切に近い条件で画像処理することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現することを目的とする。
すなわち、前記した課題を解決は、以下に列記する発明により解決される。
（１）請求項１記載の発明は、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理方法であって、前記放射線画像の所定の単位に区切られた各領域に対して所定の重み付けを行う重み付けステップと、前記重み付けステップで与えられた各領域の重みに基づいて画像処理を実行する画像処理ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法である。
（２）請求項２記載の発明は、前記重み付けステップにおける重み付けは、予め定められた各画素の重要度に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
（３）請求項３記載の発明は、前記画像処理ステップにおける画像処理は周波数強調処理であり、該周波数処理は、前記重みが小さい画素では信号の強調を抑制あるいは画素値を減弱するよう実行される、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
（４）請求項４記載の発明は、前記画像処理ステップにおける画像処理はダイナミックレンジ圧縮であり、ダイナミックレンジ圧縮処理画像に階調処理を施した際に、重み付けの高い領域に十分なコントラストが得られるように信号を補正する、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
（５）請求項５記載の発明は、前記重み付けステップでは、画像内の統計量に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
（６）請求項６記載の発明は、前記重み付けステップでは、前記画像内の重み付けに使用される統計量が注目画素の近傍での分散値である、ことを特徴とする請求項５記載の画像処理方法である。
（７）請求項７記載の発明は、前記重み付けステップでは、画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
（８）請求項８記載の発明は、前記重み付けステップでは、前記エッジを検出するためのフィルタとしてウェーブレットが用いられる、ことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法である。
（９）請求項９記載の発明は、前記重み付けステップでは、画像内の画素の位置に依存して重みが決定される、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
（１０）請求項１０記載の発明は、前記重み付けステップでは、画像内の画素の位置に依存し重みとして、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項９記載の画像処理方法である。
（１１）請求項１１記載の発明は、前記重み付けステップでは、画像内の画素の位置に依存し重みとして、ある特定方向の画像端に向かうほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項９記載の画像処理方法である。
（１２）請求項１２記載の発明は、前記重み付けステップでは、画像濃度に依存して重みが決定される、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
（１３）請求項１３記載の発明は、前記重み付けステップは、複数の重み候補算出ステップおよび重み候補統合ステップによって構成され、前記画像処理ステップは、前記重み候補統合ステップで統合することによって得られた各領域の重み付けに基づいて画像処理を実行する、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
（１４）請求項１４記載の発明は、前記重み候補算出ステップでは画像内の統計量に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法である。
（１５）請求項１５記載の発明は、前記重み候補算出ステップに用いられる統計量が注目画素の近傍での分散値である、ことを特徴とする請求項１４記載の画像処理方法である。
（１６）請求項１６記載の発明は、前記重み候補算出ステップでは画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法である。
（１７）請求項１７記載の発明は、前記重み候補算出ステップに用いられるフィルタとしてウェーブレットが用いられる、ことを特徴とする請求項１６記載の画像処理方法である。
（１８）請求項１８記載の発明は、前記重み候補算出ステップでは画像内の位置に依存して決定される、ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法である。
（１９）請求項１９記載の発明は、前記重み候補算出ステップでは画像内の位置に依存し、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項１８記載の画像処理方法である。
（２０）請求項２０記載の発明は、前記重み候補算出ステップでは画像内の位置に依存し、ある特定方向の画像端に近いほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項１８記載の画像処理方法である。
（２１）請求項２１記載の発明は、前記重み候補算出ステップでは画像内の濃度に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法である。
（２２）請求項２２記載の発明は、前記重み付け統合ステップでは、意思決定理論に基づいて重みの統合が実行される、ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法である。
（２３）請求項２３記載の発明は、前記重み付け統合ステップでは、ファジィ積分に基づいて重みの統合が実行される、ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法である。
（２４）請求項２４記載の発明は、前記重み付け統合ステップでは、複数の重み付けステップによって与えられた重みの最大値あるいは最小値に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法である。
（２５）請求項２５記載の発明は、前記重み付け統合ステップでは、複数の重み付けステップによって与えられた重みの平均値に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法である。
（２６）請求項２６記載の発明は、画像処理された放射線画像を表示する画像表示ステップを有し、この画像表示ステップでは、前記重み付けステップにより与えられた重みを前記放射線画像に重畳して表示する、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
（２７）請求項２７記載の発明は、前記重み候補算出ステップとして複数種類の重み候補算出ステップを実行し、前記複数の重み候補算出ステップによって与えられた複数の重み候補のうちいずれかが選択される重み候補選択ステップを有し、前記画像処理ステップは、前記重み候補選択ステップで選択された重み候補に基づいて画像処理を実行する、ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法である。
（２８）請求項２８記載の発明は、画像処理された放射線画像を表示する画像表示ステップを有し、前記重み付けステップとして複数種類の重み付けステップを実行し、前記画像処理ステップは、前記複数の重み付けステップで与えられた複数の重みのそれぞれに従い画像処理を実行し、前記画像表示ステップでは、前記画像処理ステップで複数の重みのそれぞれで実行された放射線画像を順次表示する、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
（２９）請求項２９記載の発明は、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理装置であって、前記放射線画像の所定の単位に区切られた各領域に対して所定の重み付けを行う重み付け手段と、前記重み付け手段で与えられた各領域の重みに基づいて画像処理を実行する画像処理手段と、を有することを特徴とする画像処理装置である。
（３０）請求項３０記載の発明は、前記重み付け手段における重み付けは、予め定められた各画素の重要度に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置である。
（３１）請求項３１記載の発明は、前記画像処理手段における画像処理は周波数強調処理であり、該周波数処理は、前記重みが小さい画素では信号の強調を抑制あるいは画素値を減弱するよう実行される、ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置である。
（３２）請求項３２記載の発明は、前記画像処理手段における画像処理はダイナミックレンジ圧縮であり、ダイナミックレンジ圧縮処理画像に階調処理を施した際に、重み付けの高い領域に十分なコントラストが得られるように信号を補正する、ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置である。
（３３）請求項３３記載の発明は、前記重み付け手段では、画像内の統計量に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置である。
（３４）請求項３４記載の発明は、前記重み付け手段では、前記画像内の重み付けに使用される統計量が注目画素の近傍での分散値である、ことを特徴とする請求項３３記載の画像処理装置である。
（３５）請求項３５記載の発明は、前記重み付け手段では、画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置である。
（３６）請求項３６記載の発明は、前記重み付け手段では、前記エッジを検出するためのフィルタとしてウェーブレットが用いられる、ことを特徴とする請求項３５記載の画像処理装置である。
（３７）請求項３７記載の発明は、前記重み付け手段では、画像内の画素の位置に依存して重みが決定される、ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置である。
（３８）請求項３８記載の発明は、前記重み付け手段では、画像内の画素の位置に依存し重みとして、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項３７記載の画像処理装置である。
（３９）請求項３９記載の発明は、前記重み付け手段では、画像内の画素の位置に依存し重みとして、ある特定方向の画像端に向かうほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項３７記載の画像処理装置である。
（４０）請求項４０記載の発明は、前記重み付け手段では、画像濃度に依存して重みが決定される、ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置である。
（４１）請求項４１記載の発明は、前記重み付け手段は、複数の重み候補算出手段および重み候補統合手段によって構成され、前記画像処理手段は、前記重み候補統合手段で統合することによって得られた各領域の重み付けに基づいて画像処理を実行する、ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置である。
（４２）請求項４２記載の発明は、前記重み候補算出手段では画像内の統計量に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置である。
（４３）請求項４３記載の発明は、前記重み候補算出手段に用いられる統計量が注目画素の近傍での分散値である、ことを特徴とする請求項４２記載の画像処理装置である。
（４４）請求項４４記載の発明は、前記重み候補算出手段では画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置である。
（４５）請求項４５記載の発明は、前記重み候補算出手段に用いられるフィルタとしてウェーブレットが用いられる、ことを特徴とする請求項４４記載の画像処理装置である。
（４６）請求項４６記載の発明は、前記重み候補算出手段では画像内の位置に依存して決定される、ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置である。
（４７）請求項４７記載の発明は、前記重み候補算出手段では画像内の位置に依存し、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項４６記載の画像処理装置である。
（４８）請求項４８記載の発明は、前記重み候補算出手段では画像内の位置に依存し、ある特定方向の画像端に近いほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項４６記載の画像処理装置である。
（４９）請求項４９記載の発明は、前記重み候補算出手段では画像内の濃度に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置である。
（５０）請求項５０記載の発明は、前記重み付け統合手段では、意思決定理論に基づいて重みの統合が実行される、ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置である。
（５１）請求項５１記載の発明は、前記重み付け統合手段では、ファジィ積分に基づいて重みの統合が実行される、ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置である。
（５２）請求項５２記載の発明は、前記重み付け統合手段では、複数の重み付け手段によって与えられた重みの最大値あるいは最小値に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置である。
（５３）請求項５３記載の発明は、前記重み付け統合手段では、複数の重み付け手段によって与えられた重みの平均値に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置である。
（５４）請求項５４記載の発明は、画像処理された放射線画像を表示する画像表示手段を有し、この画像表示手段では、前記重み付け手段により与えられた重みを前記放射線画像に重畳して表示する、ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置である。
（５５）請求項５５記載の発明は、前記重み候補算出手段として複数種類の重み候補算出手段を実行し、前記複数の重み候補算出手段によって与えられた複数の重み候補のうちいずれかが選択される重み候補選択手段を有し、前記画像処理手段は、前記重み候補選択手段で選択された重み候補に基づいて画像処理を実行する、ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置である。
（５６）請求項５６記載の発明は、画像処理された放射線画像を表示する画像表示手段を有し、前記重み付け手段として複数種類の重み付け手段による重み付けを実行し、前記画像処理手段は、前記複数の重み付け手段で与えられた複数の重みのそれぞれに従い画像処理を実行し、前記画像表示手段では、前記画像処理手段で複数の重みのそれぞれで実行された放射線画像を順次表示する、ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置である。
（５７）請求項５７記載の発明は、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理プログラムであって、前記放射線画像の所定の単位に区切られた各領域に対して所定の重み付けを行う重み付けルーチンと、前記重み付けルーチンで与えられた各領域の重みに基づいて画像処理を実行する画像処理ルーチンと、を有することを特徴とする画像処理プログラムである。
（５８）請求項５８記載の発明は、前記重み付けルーチンにおける重み付けは、予め定められた各画素の重要度に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラムである。
（５９）請求項５９記載の発明は、前記画像処理ルーチンにおける画像処理は周波数強調処理であり、該周波数処理は、前記重みが小さい画素では信号の強調を抑制あるいは画素値を減弱するよう実行される、ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラムである。
（６０）請求項６０記載の発明は、前記画像処理ルーチンにおける画像処理はダイナミックレンジ圧縮であり、ダイナミックレンジ圧縮処理画像に階調処理を施した際に、重み付けの高い領域に十分なコントラストが得られるように信号を補正する、ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラムである。
（６１）請求項６１記載の発明は、前記重み付けルーチンでは、画像内の統計量に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラムである。
（６２）請求項６２記載の発明は、前記重み付けルーチンでは、前記画像内の重み付けに使用される統計量が注目画素の近傍での分散値である、ことを特徴とする請求項６１記載の画像処理プログラムである。
（６３）請求項６３記載の発明は、前記重み付けルーチンでは、画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラムである。
（６４）請求項６４記載の発明は、前記重み付けルーチンでは、前記エッジを検出するためのフィルタとしてウェーブレットが用いられる、ことを特徴とする請求項６３記載の画像処理プログラムである。
（６５）請求項６５記載の発明は、前記重み付けルーチンでは、画像内の画素の位置に依存して重みが決定される、ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラムである。
（６６）請求項６６記載の発明は、前記重み付けルーチンでは、画像内の画素の位置に依存し重みとして、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項６５記載の画像処理プログラムである。
（６７）請求項６７記載の発明は、前記重み付けルーチンでは、画像内の画素の位置に依存し重みとして、ある特定方向の画像端に向かうほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項６５記載の画像処理プログラムである。
（６８）請求項６８記載の発明は、前記重み付けルーチンでは、画像濃度に依存して重みが決定される、ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラムである。
（６９）請求項６９記載の発明は、前記重み付けルーチンは、複数の重み候補算出ルーチンおよび重み候補統合ルーチンによって構成され、前記画像処理ルーチンは、前記重み候補統合ルーチンで統合することによって得られた各領域の重み付けに基づいて画像処理を実行する、ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラムである。
（７０）請求項７０記載の発明は、前記重み候補算出ルーチンでは画像内の統計量に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラムである。
（７１）請求項７１記載の発明は、前記重み候補算出ルーチンに用いられる統計量が注目画素の近傍での分散値である、ことを特徴とする請求項７０記載の画像処理プログラムである。
（７２）請求項７２記載の発明は、前記重み候補算出ルーチンでは画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラムである。
（７３）請求項７３記載の発明は、前記重み候補算出ルーチンに用いられるフィルタとしてウェーブレットが用いられる、ことを特徴とする請求項７２記載の画像処理プログラムである。
（７４）請求項７４記載の発明は、前記重み候補算出ルーチンでは画像内の位置に依存して決定される、ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラムである。
（７５）請求項７５記載の発明は、前記重み候補算出ルーチンでは画像内の位置に依存し、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項７４記載の画像処理プログラムである。
（７６）請求項７６記載の発明は、前記重み候補算出ルーチンでは画像内の位置に依存し、ある特定方向の画像端に近いほど大きな重みが決定される、ことを特徴とする請求項７４記載の画像処理プログラムである。
（７７）請求項７７記載の発明は、前記重み候補算出ルーチンでは画像内の濃度に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラムである。
（７８）請求項７８記載の発明は、前記重み付け統合ルーチンでは、意思決定理論に基づいて重みの統合が実行される、ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラムである。
（７９）請求項７９記載の発明は、前記重み付け統合ルーチンでは、ファジィ積分に基づいて重みの統合が実行される、ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラムである。
（８０）請求項８０記載の発明は、前記重み付け統合ルーチンでは、複数の重み付けルーチンによって与えられた重みの最大値あるいは最小値に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラムである。
（８１）請求項８１記載の発明は、前記重み付け統合ルーチンでは、複数の重み付けルーチンによって与えられた重みの平均値に基づいて重みが決定される、ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラムである。
（８２）請求項８２記載の発明は、画像処理された放射線画像を表示する画像表示ルーチンを有し、この画像表示ルーチンでは、前記重み付けルーチンにより与えられた重みを前記放射線画像に重畳して表示する、ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラムである。
（８３）請求項８３記載の発明は、前記重み候補算出ルーチンとして複数種類の重み候補算出ルーチンを実行し、前記複数の重み候補算出ルーチンによって与えられた複数の重み候補のうちいずれかが選択される重み候補選択ルーチンを有し、前記画像処理ルーチンは、前記重み候補選択ルーチンで選択された重み候補に基づいて画像処理を実行する、ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラムである。
（８４）請求項８４記載の発明は、画像処理された放射線画像を表示する画像表示ルーチンを有し、前記重み付けルーチンとして複数種類の重み付けルーチンによる重み付けを実行し、前記画像処理ルーチンは、前記複数の重み付けルーチンで与えられた複数の重みのそれぞれに従い画像処理を実行し、前記画像表示ルーチンでは、前記画像処理ルーチンで複数の重みのそれぞれで実行された放射線画像を順次表示する、ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラムである。
（８５）請求項８５記載の発明は、画像を解析することで、得られる画像の特定領域あるいは各画素についての重要度に基づく重みに応じて画像処理手段が周波数処理あるいはダイナミックレンジ圧縮処理を行う画像処理装置であって、前記画像処理手段は、前記周波数処理あるいはダイナミックレンジ圧縮処理の強度を自動的調整する機能を有する、ことを特徴とする請求項３２もしくは請求項３３のいずれかに記載の画像処理装置である。
（８６）請求項８６記載の発明は、画像を解析することで、得られる画像の特定領域あるいは各画素についての重要度に基づく重みに応じて画像処理手段が周波数処理あるいはダイナミックレンジ圧縮処理を行う画像処理装置であって、前記画像処理手段は、前記周波数処理あるいはダイナミックレンジ圧縮処理の強度を、操作手段から入力された値に基づいて調整する機能を有する、ことを特徴とする請求項３２もしくは請求項３３のいずれかに記載の画像処理装置である。
本発明では、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う際に、放射線画像の所定の単位に区切られた各領域に対して所定の重み付けを行い、与えられた各領域の重みに基づいて画像処理を実行する。
なお、重み付けは、
・予め定められた各画素の重要度、
・画像内の統計量（注目画素の近傍での分散値、平均値、最大値、最小値など）、
・画像のエッジを検出するフィルタ（ウェーブレットフィルタ、ソーベルフィルタ、ラプラシアンフィルタなど）による検出値、
・画像内の画素の位置（中央度、端部度など）、
・画像濃度、
に基づいて行うことが可能である。
また、複数の重み付けを並行して行い、意思決定理論、ファジィ積分、重みの最大値あるいは最小値、重みの平均値、に基づいて重みを決定して、複数の重みを統合することもできる。
また、画像処理は、重みが小さい画素では信号の強調を抑制あるいは画素値を減弱するよう実行される周波数強調処理、または、ダイナミックレンジ圧縮処理画像に階調処理を施した際に、重み付けの高い領域に十分なコントラストが得られるように信号を補正するダイナミックレンジ圧縮処理、などが該当する。
そして、画像表示時に、重み付けにより与えられた重みを放射線画像に重畳して表示することが可能である。
また、複数種類の重み付けを実行し、複数の重み付けによって与えられた複数の重みのうちのいずれかが選択されるようにすることも可能である。
さらに、複数種類の重み付けを実行し、複数の重み付けで与えられた複数の重みのそれぞれに従い画像処理を実行し、複数の重みのそれぞれで実行された放射線画像を順次表示する、ことも可能である。
したがって、放射線画像毎に、画像の画素に応じて実行した重みに基づいて画像処理を実行するので、例えば、各領域や各画素の重要度に応じた重み付けをして画像処理することで適切な画像処理が実行できる。
この結果、画像処理条件決定の失敗により診断が困難となる状況の発生を防止し、いかなる場合であっても適切な条件あるいは適切に近い条件で画像処理することが可能になる。
以下、図面を参照して本発明の実施をするための最良の形態を詳細に説明する。
本発明の実施をするための最良の形態の画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムの好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
なお、本実施例の形態例の各手段は、ハードウェアやファームウェア、またはソフトウェアで構成することが可能である。このため、画像処理方法の各ステップ，画像処理装置の各手段，画像処理プログラムの各ルーチンの処理手順に沿った機能ブロック図としての図１を示す。
以下、本発明の実施するための最良の形態の構成および動作について、図１のブロック図、図２のフローチャート、および、その他の説明図を参照しつつ詳細に説明する。なお、図１における各手段は、画像形成装置の各手段を示すだけでなく、画像処理方法の各ステップ、画像処理プログラムの各ルーチンを示すものである。
〈全体構成および処理の流れ〉
（ア）全体構成：
放射線発生装置３０、放射線画像読取器４０、画像処理装置１００が、図１に示されるように構成されている。
また、画像処理装置１００内部には、制御手段１０１、操作手段１０２、画像データ生成手段１１０、重み付け手段１２０、重み付け統合手段１３０、画像処理手段１４０、表示手段１５０、パラメータ決定手段１５０が、図１に示すように構成される。なお、図１では重み付け手段１２０内に複数Ｎ個の重み付け手段１２１〜１２Ｎが設けられた例を示している。
（イ）処理の流れ：
・制御手段１０１は放射線画像撮影・読み取り、重み付け、重み付け統合、および、画像処理のパラメータ決定に伴う各種処理についての制御を行う。
・操作手段１０２を介してオペレータによる各種操作、各種設定を制御手段１０１が受け付ける。
・放射線発生装置３０からの放射線は被写体５を透過し、この被写体５を透過した放射線は放射線画像読取器４０により読み取られる。放射線発生装置３０での放射線発生および放射線画像読取器４０における読み取りの際は、制御手段１０１からの制御に基づいて実行される。
・放射線画像読取器４０により読み取られた信号は、画像データ生成手段１１０で画像データに変換される（図２Ｓ１）。
・重み付け手段１２０は、放射線画像データの所定の取り決めに基づいて画素毎に重みを付与する（図２Ｓ２）。なお、付与する重みが単独であれば（図２Ｓ２でＹ）、１種類の重みを生成して付与する（図２Ｓ３）。
・重み付け統合手段１３０は、付与される重みが複数であれば（図２Ｓ２でＮ）、複数の重みについて、所定の取り決めに従い統合する（図２Ｓ５）。
・画像処理手段１４０は、画像データ生成手段１１０からの画像データについて、重みに基づいて画像処理のパラメータ（画像処理条件）を決定した上で、該パラメータに従って画像処理を実行する（図２Ｓ７）。
・画像表示する必要があれば（図２Ｓ８でＹ）、与えられた重みを、画像処理済みの放射線画像に重畳して表示する（図２Ｓ９）。
・以上の各処理が完了した後、制御手段１０１の制御に基づいて、処理済み画像データを外部に出力する（図２Ｓ１０）。
〈各手段、各ステップの詳細内容〉
（１）各部の動作・制御：
制御手段１０１では、まず、撮影部位または撮影方向等の情報をユーザインターフェースなどから取得する。これらの情報は、ユーザが撮影部位等を特定することで行う。例えば、表示部とタッチパネルとを兼ね備えた当該画像処理装置のユーザインタフェース（図示せず）から、撮影部位が表示されたボタンを押すこと等により入力される。そのほか、磁気カード、バーコード、ＨＩＳ（病院内情報システム：ネットワークによる情報管理）等を利用しても行われる。
（２）放射線画像入力：
放射線発生器３０は制御手段１０１によって制御されており、放射線発生器３０から放射された放射線は、被写体５を通して放射線画像読取器４０の前面に装着されている撮像パネルに照射される。そして、放射線画像読取器４０では、被写体５を透過した放射線を検知して、画像信号として取得する。
具体的な構成例としては、輝尽性蛍光体プレートを用いたものとして、特開平１１-１４２９９８号公報や特開２００２-１５６７１６号公報に記載されたものがある。また、フラットパネルディテクタ（FPD）を入力装置として用いるものには、特開平６-３４２０９８号公報に記載された、検出したX線を直接電荷に変換し、画像信号として取得するものや、特開平９-９００４８号公報に記載された、検出したＸ線を一旦光に変換した後、その光を受光して電荷に変換する、間接方式のものがある。
なお、放射線画像読取器４０は、放射線画像を記録した銀塩フィルムにレーザ、蛍光灯等の光源からの光を照射し、この銀塩フィルムの透過光を光電変換して画像データを生成してもよい。また、放射線量子計数型検出器を用いて放射線エネルギーを直接電気信号に変換して画像データを生成する構成であってもよい。
被写体５の放射線画像を得る際には、放射線発生器３０と放射線画像読取器４０の撮像パネルの間に被写体５が位置するものとされて、放射線発生器３０から放射された放射線が被写体５に照射されると共に、被写体５を透過した放射線が撮像パネルに入射される。
（３）関心領域設定：
ところで、放射線画像の撮影に際しては、例えば診断に必要とされない部分に放射線が照射されないようにするため、あるいは診断に必要とされない部分に放射線が照射されて、この部分で散乱された放射線が診断に必要とされる部分に入射されて分解能が低下することを防止するため、被写体５の一部や放射線発生器３０に鉛板等の放射線非透過物質を設置して、被写体５に対する放射線の照射野を制限する照射野絞りが行われる。
この照射野絞りが行われた場合、照射野内領域と照射野外領域の画像データを用いてレベルの変換処理やその後の階調処理を行うものとすると、照射野外領域の画像データによって、照射野内の診断に必要とされる部分の画像処理が適正に行われなくなってしまう。このため、画像データ生成手段１１０では、照射野内領域と照射野外領域を判別する照射野認識が行われる。
照射野認識では、例えば特開昭６３−２５９５３８号で示される方法が用いられて、図３Ａに示すように撮像面上の所定の位置Ｐから撮像面の端部側に向かう線分上の画像データを用いて例えば微分処理が行われる。この微分処理によって得られた微分信号Ｓdは、図３Ｂに示すように照射野エッジ部で信号レベルが大きくなるため、微分信号Ｓdの信号レベルを判別して１つの照射野エッジ候補点ＥＰ1が求められる。この照射野エッジ候補点を求める処理を、撮像面上の所定の位置を中心として放射状に行うことにより複数の照射野エッジ候補点ＥＰ1〜ＥＰkが求められる。このようにして得られた複数の照射野エッジ候補点ＥＰ1〜ＥＰkの隣接するエッジ候補点を直線あるいは曲線で結ぶことにより照射野エッジ部が求められる。
また、特開平５−７５７９号で示される方法を用いることもできる。この方法では、撮像面を複数の小領域に分割したとき、照射野絞りによって放射線の照射が遮られた照射野外の小領域では、略一様に放射線の放射線量が小さくなり画像データの分散値が小さくなる。また、照射野内の小領域では、被写体によって放射線量が変調されることから照射野外に比べて分散値が高くなる。さらに、照射野エッジ部を含む小領域では最も放射線量が小さい部分と被写体によって変調された放射線量の部分が混在することから分散値は最も高くなる。このことから、分散値によって照射野エッジ部を含む小領域が判別される。
また、特開平７−１８１４０９号で示される方法を用いることもできる。この方法では、画像データを所定の回転中心に関して回転移動させて、平行状態検出手段によって照射野の境界線が画像上に設定された直交座標の座標軸と平行となるまで回転を行うものとし、平行状態が検出されると、直線方程式算出手段によって回転角度と回転中心から境界線までの距離によって回転前の境界の直線方程式が算出される。その後、複数の境界線に囲まれる領域を直線方程式から決定することで、照射野の領域を判別することができる。また照射野エッジ部が曲線である場合には、境界点抽出手段で画像データに基づき例えば１つの境界点を抽出し、この境界点の周辺の境界候補点群から次の境界点を抽出する。以下同様に、境界点の周辺の境界候補点群から境界点を順次抽出することにより、照射野エッジ部が曲線であっても判別することができる。
照射野認識が行われると、放射線画像読取器からの画像データＤＴの分布を所望のレベルの分布に変換する際に、放射線画像読取器からの画像データＤＴのレベルの分布を決定するための領域（以下「関心領域」という）の設定を行う。
この関心領域の設定では、たとえば胸部正面画像では診断上重要な領域がすべて含まれるように肺野全体に設定される。この関心領域の設定は例えば図７のように画像内の1/3〜2/3の領域での水平方向の平均プロファイルを作成し、はじめに画像中央の最小値Pを決定する。次に画像の両端に向かって、最大値を検出する（図７中のA、B）。次にそれぞれの最大値から画像端に向かって、最大値と最小値間の所定の割合になる点を探すことで関心領域の左右端を決定することができる。この所定の割合については例えば経験的に4/5程度にすることで、適切に左右端を決定することができる。さらに得られた左右端の範囲での垂直方向の平均プロファイルを作成し、水平方向と同様な処理を行い、図中のX,Y,Qを検出することで上下端を決定できる。このほか診断上重要な部分は画像中央に撮影されることことを考慮し関心領域画像中央に設定する、頭部などのように診断上重要な部分が広範囲に渡る場合は照射野領域全体を関心領域に設定する方法などが考えられる。
なお、この実施の形態では、照射野認識、関心領域設定は必ずしも必要としない。この場合、以下で行われる重み候補の算出に加えて、一定領域内の画素値の分散値が低い部分に低い重みを与えることで、素抜け部や照射野外の領域を低く、人体領域を高く重み付けした重み候補を考える方法を用いてもよい。なお、この場合分散値を求める一定領域としては画像の１／４０〜１／２０程度が望ましい。
（４）重み付与：
ここで重み付け手段１３０は、放射線画像の所定の取り決めに基づいて画素毎あるいは画像内の所定の大きさに区切られた各領域に対して重みを付与する。
画像データの重み付けとしては、例えば、画像の所定の位置に関して重みを予め付与する方法が考えられる。これは撮影部位毎にテンプレートのようなものを用意し、診断の重要度に従い画像内の所定位置に所定の重みを付与するものである。例えば胸部正面画像においては図９で示されるＡの領域に重要度１をそれ以外の領域には１より小さい重要度を与える方法が考えられる。
また、ラプラシアンフィルタや微分フィルタを用いて画像のエッジ抽出を行い、エッジのコントラストを用いることで診断上重要となる被写体構造を構成する部分のエッジに高い重みを与えることができる。このエッジの検出には上記のフィルタの他にウェーブレットやガウス-ラプラシアンフィルタのような多重解像度を利用することもできる。この部分に関しては、「ウェーブレット解析の基礎理論」、新井康平著、森北出版株式会社、ｐ80、2000年出版を参照することができる。
。すなわち、この重みとして、例えば、画像から上記フィルタを使用して得られたエッジ成分の絶対値をとることができる。また、この他に、図１０(a)、図１０(b)に示すような関数を使用することで、ノイズのような小さな部分や照射野端などの人工物による大きなエッジの重要度を低くすることができる。
ここで図１０中のαおよびβはそれぞれエッジ最大値信号値の１０％、９０％程度に設定されることが望ましい。図４(a)は頚椎についてのオリジナル画像、図４(b)は図４(a)の頚椎画像について検出されたエッジを示した様子である。
この他、診断上重要な部分は画像中央に設定されることが多いので、図５に示すように画像中央ほど高い重みを与える方法も有効である。また、逆に端部に行くにしたがって高い重みを与えることもできる。このようにすることで画像端部に被写体が位置することが多い撮影で適した重みを与えることができる。このような部位としては例えば、マンモグラフィーやパントモグラフィーが考えられる。
他にも画像の濃度が著しく高いあるいは低い場合は低い重みを、また、近傍エッジとの連結度を調べ、連結度に従って重みを与えることもできる。具体的にはラプラシアンフィルタなどの閾値以上の値をエッジとして得られたエッジ検出画像に対しハフ変換を用いてパラメータ空間に変換し、このパラメータ空間での投票数が１以上の直線あるいは円形を逆ハフ変換により導き、この直線あるいは円形の上にのる画素の重みを投票数に従い図６(a)のようなグラフにより重みを算出する。このようにすることで照射野エッジなどの不要な点の重みを低くし、それ以外の領域に高い重みを与えることができる。ここで図６(a)のαの値は検出したいエッジの長さにより異なり、撮影部位により変更することが望ましいが、経験的には画像の縦幅あるいは横幅の1/3程度の大きさが望ましい。ここで、ハフ変換については、「画像認識の基礎[II]-特徴抽出、エッジ検出、テクスチャー解析」,森俊二・板倉栂子著、オーム社、1990年出版などを参照することができる。
さらに原画像（図８(a)）から判別分析法を利用して２値化処理を行い画像内の素抜け領域や照射野外領域を認識し（図８(b)）、これらの領域の平均分散値を調べ、平均分散値に従って重み付けを行うこともできる。この場合重みを図７のようなグラフによる算出される係数を画像全体の重みにかけることで、粒状度の良い画像ほど重い全体の重みを高くすることができる。また、ここでは分散値を用いたがこれ以外の統計量を使用することも可能である。この場合、例えば画素値に関するヒストグラムを作成し、この度数分布に従って重みを与える方法がある。このようにすることで、出現頻度の高い画素値に高い重みを与えることが可能である。
さらに、これらの方法によって求めた重みを重み候補とし、後述する重み付け統合を実行することを前提として、いずれか複数の重み付けを組み合わせて並行して実行することも可能である。
なお,上記では画素単位で重みを決定する手法を挙げたが、これらの方法はもちろん画像の所定の大きさに区切られた領域に対して決定してもよい。この場合、例えば画像を所定の割合で間引き、間引き画像に上記のような画素単位の重身付けを行った後、オリジナル画像に対応する間引き画素の重みを反映する方法や所定の領域の平均値をその領域の画素値と考え、上記のような重み付けを行うことが考えられる。
（５）重み付け統合：
ここで重み付け統合手段１３０では、重み付け手段１２０で算出された複数の重みのなかで、より診断に重要な組み合わせが重要視されるように統合される。これにより、診断に必要な領域を重視されるように統合される。これにより、診断に必要な領域を重視した処理が可能となる。
すなわち、複数の重み付け候補を重み付け統合手段１３０にて、それらの重み付けを利用して最終的な重み付けを決定する。なお、最終的な重みは得られた重みを例えば最大値を１にするなどの正規化を行い、各手法による重み付けの最大あるいは最小値を利用することで、最大値を用いた場合、各画素についてもっとも効果的であった重みを選択でき、最小値を用いた場合、最低でも保証される重要度を選択する最も慎重な重みを与えることが可能となる。
この他、次のような意思決定理論で用いられるファジィ積分を使用することで各手法の組み合わせを考慮した重みを与えることが可能になる。
このファジィ積分には例えば、次のようにショケ積分を利用することができる。この手法を用いるにはファジィ積分に必要となるファジィ測度を与える必要がある。ファジィ測度とはルベーグ積分で要求される測度の条件から完全加法性の条件を緩めた測度空間（Ｘ、Ｆ、μ）のことであり、具体的には以下の条件が通常要求される。
Ｘを集合,Ｆ＝２Xとしたとき,,μを次の１〜４のように与える。
1.μ（φ）＝０、
2.μ（Ｘ）＝１、
3.Ａ∈２Xのとき,０≦μ（Ａ）＜∞、
4.Ａ,Ｂ∈２XとするときＡ⊆Ｂ⊆Ｘならばμ（Ａ）≦μ（Ｂ）、
これはたとえば、重み付け候補が「エッジ強度」、「画像中央度」、「画像濃度」からなる場合、これらの集合をＸ＝[エッジ強度,画像中央度,画像濃度]と表せばベキ集合２Xに対して、主観的尺度を考慮した測度を以下のように与えることを意味する。
φ＝0.0
[エッジ強度]＝0.6
[画像中央度]＝0.3
[エッジ強度、画像中央度]＝0.8
[画像濃度]＝0.3
[画像濃度、エッジ強度]＝0.7
[画像濃度、画像中央度]＝0.9
[画像濃度、画像中央度、画像エッジ強度]＝1.0
このようにして決定した測度に対してショケ積分は次のように定義される。
Figure 2005210384
これは例えば、対象画素の重み候補がそれぞれ、エッジ強度＝0.6、画像中央度＝0.5、画像濃度＝0.7であった場合、ファジィ積分結果は1.0*0.5+0.8*(0.6-0.5)+0.5*(0.7-0.6)＝0.63
となることを意味し、主観的な尺度が反映された重みの統合を可能とする。この点に関しては、「ファジィ理論の基礎」、井上洋・天笠美知夫著、朝倉書店、P.89-104,1997年出版を参照することができる。
また、複数種類の重み付けを実行し、複数の重み付けによって得られた重み付け候補のうちいずれかについて、操作手段１０２からの操作によって、選択されるようにすることも可能である。この他、菅野積分などの他のファジィ積分を用いることもできる。
（６）重み付けに基づいた画像処理：
ここで、画像処理手段１４０における放射線画像に対する画像処理は、周波数強調処理、イコライゼーション処理、ＬＵＴを用いた階調処理とその前のダイナミックレンジ圧縮処理、などが該当する。
ここではイコライゼーション処理に使用した例を挙げる。イコライゼーション処理とは画像のダイナミックレンジを圧縮することで画像内のすべての領域を可視領域に納めることを可能とする処理であるが、その一方で強くこの処理をかけると画像全体のコントラストが失われる問題点があるため、適切な圧縮を行うことが望ましい。
適切な処理を行うために各画素値における重みを調べる。この方法は例えば、各画素に対してその重みをすべて足す、すなわち、画素（C,L）における重みをW(C,L)とし、画素値Xにおける重みをV(X)とするとき、
V(X)＝ΣW(C,L)＊H(X)、
ただし、ここでΣは画像全体を走査し、画素値がXであるときのみ和をとるものとする。
H(X)は重みを調整するための補正関数である。このようにすることで重みとその重みをもった画像の個数の両方を評価に入れることができる。次にこのV(X)を評価し、V(X)の値がある閾値を超えている場合、階調処理後のその画素値のコントラストを調べる。コントラストの調査方法は例えばX-A、X+A（Aは定数）とし、階調処理後の画素値をL(X-A),L(X+A)とするとき、増幅率Z(X)を、
Z(X)＝L(X-A)-L(X+A)/ 2A、で与えればよい。
このZ(X)が一定値より小さい場合はイコライゼーション処理の度合いを大きくし、このZ(X)が所定の値になるよにすればよい。
このように重要画素の信号増幅率に依存したイコライゼーション処理を行うことで、必要かつ最低限の処理を与えることが可能となる。
この他に、図１１のグラフから算出される強調補正係数を周波数処理の強調度を表す係数にかけることによって、画素毎に重み付けの小さい画素で周波数処理の強調度を小さくすることでノイズや照射野外などの診断上不要な領域を選択的に弱い強調度を与えることもできる。また、この強調補正係数は図１１追加のように重要度の低い画素で負の値を取ることで、その画素値を減弱するようにしてもよい。
（７）表示、出力：
処理済みの画像データについて画像表示手段１４０に画像表示する必要があれば（図２Ｓ８でＹ）、画像処理済みの放射線画像を表示する際に、与えられた重みを放射線画像上に重畳した状態で表示する（図２Ｓ９）。このようにすることで、どのような重みが与えられて画像処理がなされたかが明瞭になる。なお、重みを重畳せずに通常の画像表示であってもよい。
さらに、複数種類の重み付けを並行して実行し、これら複数の重み付けで与えられた複数の重みのそれぞれに従い画像処理を実行しておき、複数の重みのそれぞれで実行された放射線画像を順次表示することも可能である。このようにすることで、所望の状態に画像処理された重みを操作手段１０２から選択することも可能になる。
そして、以上の各処理が完了した後、制御手段１０１の制御に基づいて、処理済み画像データを外部に出力する（図２Ｓ１０）。
以上のように各処理を実行した結果、画像処理条件決定の失敗により診断が困難となる状況の発生は防止され、画像データ毎に適切な重みに基づくパラメータが決定されるようになるので、いかなる場合であっても適切な条件あるいは適切に近い条件で画像処理することが可能になる。
本発明の実施するための最良の形態の全体構成を機能的に示す機能ブロック図である。 本発明の実施するための最良の形態の全体処理の流れを示すフローチャート図である。 本発明の実施するための最良の形態における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施するための最良の形態における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施するための最良の形態における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施するための最良の形態における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施するための最良の形態における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施するための最良の形態における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施するための最良の形態における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施するための最良の形態における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施するための最良の形態における処理の様子を示す説明図である。
符号の説明
５ 被写体
３０ 放射線発生装置
４０ 放射線画像読取器
１００ 画像処理装置
１０１ 制御手段
１０２ 操作手段
１１０ 画像データ生成手段
１２０ 重み付け手段
１３０ 重み付け統合手段
１４０ 画像処理手段
１５０ 画像表示手段

Claims (86)

  1. 被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理方法であって、
    前記放射線画像の所定の単位に区切られた各領域に対して所定の重み付けを行う重み付けステップと、
    前記重み付けステップで与えられた各領域の重みに基づいて画像処理を実行する画像処理ステップと、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
  2. 前記重み付けステップにおける重み付けは、予め定められた各画素の重要度に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  3. 前記画像処理ステップにおける画像処理は周波数強調処理であり、
    該周波数処理は、前記重みが小さい画素では信号の強調を抑制あるいは画素値を減弱するよう実行される、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  4. 前記画像処理ステップにおける画像処理はダイナミックレンジ圧縮であり、
    ダイナミックレンジ圧縮処理画像に階調処理を施した際に、重み付けの高い領域に十分なコントラストが得られるように信号を補正する、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  5. 前記重み付けステップでは、画像内の統計量に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  6. 前記重み付けステップでは、前記画像内の重み付けに使用される統計量が注目画素の近傍での分散値である、
    ことを特徴とする請求項５記載の画像処理方法。
  7. 前記重み付けステップでは、画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  8. 前記重み付けステップでは、前記エッジを検出するためのフィルタとしてウェーブレットが用いられる、
    ことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
  9. 前記重み付けステップでは、画像内の画素の位置に依存して重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  10. 前記重み付けステップでは、画像内の画素の位置に依存し重みとして、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
  11. 前記重み付けステップでは、画像内の画素の位置に依存し重みとして、ある特定方向の画像端に向かうほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
  12. 前記重み付けステップでは、画像濃度に依存して重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  13. 前記重み付けステップは、複数の重み候補算出ステップおよび重み候補統合ステップによって構成され、
    前記画像処理ステップは、前記重み候補統合ステップで統合することによって得られた各領域の重み付けに基づいて画像処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  14. 前記重み候補算出ステップでは画像内の統計量に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
  15. 前記重み候補算出ステップに用いられる統計量が注目画素の近傍での分散値である、
    ことを特徴とする請求項１４記載の画像処理方法。
  16. 前記重み候補算出ステップでは画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
  17. 前記重み候補算出ステップに用いられるフィルタとしてウェーブレットが用いられる、
    ことを特徴とする請求項１６記載の画像処理方法。
  18. 前記重み候補算出ステップでは画像内の位置に依存して決定される、
    ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
  19. 前記重み候補算出ステップでは画像内の位置に依存し、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項１８記載の画像処理方法。
  20. 前記重み候補算出ステップでは画像内の位置に依存し、ある特定方向の画像端に近いほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項１８記載の画像処理方法。
  21. 前記重み候補算出ステップでは画像内の濃度に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
  22. 前記重み付け統合ステップでは、意思決定理論に基づいて重みの統合が実行される、
    ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
  23. 前記重み付け統合ステップでは、ファジィ積分に基づいて重みの統合が実行される、
    ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
  24. 前記重み付け統合ステップでは、複数の重み付けステップによって与えられた重みの最大値あるいは最小値に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
  25. 前記重み付け統合ステップでは、複数の重み付けステップによって与えられた重みの平均値に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
  26. 画像処理された放射線画像を表示する画像表示ステップを有し、
    この画像表示ステップでは、前記重み付けステップにより与えられた重みを前記放射線画像に重畳して表示する、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  27. 前記重み候補算出ステップとして複数種類の重み候補算出ステップを実行し、
    前記複数の重み候補算出ステップによって与えられた複数の重み候補のうちいずれかが選択される重み候補選択ステップを有し、
    前記画像処理ステップは、前記重み候補選択ステップで選択された重み候補に基づいて画像処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
  28. 画像処理された放射線画像を表示する画像表示ステップを有し、
    前記重み付けステップとして複数種類の重み付けステップを実行し、
    前記画像処理ステップは、前記複数の重み付けステップで与えられた複数の重みのそれぞれに従い画像処理を実行し、
    前記画像表示ステップでは、前記画像処理ステップで複数の重みのそれぞれで実行された放射線画像を順次表示する、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  29. 被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理装置であって、
    前記放射線画像の所定の単位に区切られた各領域に対して所定の重み付けを行う重み付け手段と、
    前記重み付け手段で与えられた各領域の重みに基づいて画像処理を実行する画像処理手段と、
    を有することを特徴とする画像処理装置。
  30. 前記重み付け手段における重み付けは、予め定められた各画素の重要度に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置。
  31. 前記画像処理手段における画像処理は周波数強調処理であり、
    該周波数処理は、前記重みが小さい画素では信号の強調を抑制あるいは画素値を減弱するよう実行される、
    ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置。
  32. 前記画像処理手段における画像処理はダイナミックレンジ圧縮であり、
    ダイナミックレンジ圧縮処理画像に階調処理を施した際に、重み付けの高い領域に十分なコントラストが得られるように信号を補正する、
    ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置。
  33. 前記重み付け手段では、画像内の統計量に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置。
  34. 前記重み付け手段では、前記画像内の重み付けに使用される統計量が注目画素の近傍での分散値である、
    ことを特徴とする請求項３３記載の画像処理装置。
  35. 前記重み付け手段では、画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置。
  36. 前記重み付け手段では、前記エッジを検出するためのフィルタとしてウェーブレットが用いられる、
    ことを特徴とする請求項３５記載の画像処理装置。
  37. 前記重み付け手段では、画像内の画素の位置に依存して重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置。
  38. 前記重み付け手段では、画像内の画素の位置に依存し重みとして、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項３７記載の画像処理装置。
  39. 前記重み付け手段では、画像内の画素の位置に依存し重みとして、ある特定方向の画像端に向かうほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項３７記載の画像処理装置。
  40. 前記重み付け手段では、画像濃度に依存して重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置。
  41. 前記重み付け手段は、複数の重み候補算出手段および重み候補統合手段によって構成され、
    前記画像処理手段は、前記重み候補統合手段で統合することによって得られた各領域の重み付けに基づいて画像処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置。
  42. 前記重み候補算出手段では画像内の統計量に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置。
  43. 前記重み候補算出手段に用いられる統計量が注目画素の近傍での分散値である、
    ことを特徴とする請求項４２記載の画像処理装置。
  44. 前記重み候補算出手段では画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置。
  45. 前記重み候補算出手段に用いられるフィルタとしてウェーブレットが用いられる、
    ことを特徴とする請求項４４記載の画像処理装置。
  46. 前記重み候補算出手段では画像内の位置に依存して決定される、
    ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置。
  47. 前記重み候補算出手段では画像内の位置に依存し、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項４６記載の画像処理装置。
  48. 前記重み候補算出手段では画像内の位置に依存し、ある特定方向の画像端に近いほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項４６記載の画像処理装置。
  49. 前記重み候補算出手段では画像内の濃度に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置。
  50. 前記重み付け統合手段では、意思決定理論に基づいて重みの統合が実行される、
    ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置。
  51. 前記重み付け統合手段では、ファジィ積分に基づいて重みの統合が実行される、
    ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置。
  52. 前記重み付け統合手段では、複数の重み付け手段によって与えられた重みの最大値あるいは最小値に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置。
  53. 前記重み付け統合手段では、複数の重み付け手段によって与えられた重みの平均値に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置。
  54. 画像処理された放射線画像を表示する画像表示手段を有し、
    この画像表示手段では、前記重み付け手段により与えられた重みを前記放射線画像に重畳して表示する、
    ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置。
  55. 前記重み候補算出手段として複数種類の重み候補算出手段を実行し、
    前記複数の重み候補算出手段によって与えられた複数の重み候補のうちいずれかが選択される重み候補選択手段を有し、
    前記画像処理手段は、前記重み候補選択手段で選択された重み候補に基づいて画像処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項４１記載の画像処理装置。
  56. 画像処理された放射線画像を表示する画像表示手段を有し、
    前記重み付け手段として複数種類の重み付け手段による重み付けを実行し、
    前記画像処理手段は、前記複数の重み付け手段で与えられた複数の重みのそれぞれに従い画像処理を実行し、
    前記画像表示手段では、前記画像処理手段で複数の重みのそれぞれで実行された放射線画像を順次表示する、
    ことを特徴とする請求項２９記載の画像処理装置。
  57. 被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理プログラムであって、
    前記放射線画像の所定の単位に区切られた各領域に対して所定の重み付けを行う重み付けルーチンと、
    前記重み付けルーチンで与えられた各領域の重みに基づいて画像処理を実行する画像処理ルーチンと、
    を有することを特徴とする画像処理プログラム。
  58. 前記重み付けルーチンにおける重み付けは、予め定められた各画素の重要度に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラム。
  59. 前記画像処理ルーチンにおける画像処理は周波数強調処理であり、
    該周波数処理は、前記重みが小さい画素では信号の強調を抑制あるいは画素値を減弱するよう実行される、
    ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラム。
  60. 前記画像処理ルーチンにおける画像処理はダイナミックレンジ圧縮であり、
    ダイナミックレンジ圧縮処理画像に階調処理を施した際に、重み付けの高い領域に十分なコントラストが得られるように信号を補正する、
    ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラム。
  61. 前記重み付けルーチンでは、画像内の統計量に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラム。
  62. 前記重み付けルーチンでは、前記画像内の重み付けに使用される統計量が注目画素の近傍での分散値である、
    ことを特徴とする請求項６１記載の画像処理プログラム。
  63. 前記重み付けルーチンでは、画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラム。
  64. 前記重み付けルーチンでは、前記エッジを検出するためのフィルタとしてウェーブレットが用いられる、
    ことを特徴とする請求項６３記載の画像処理プログラム。
  65. 前記重み付けルーチンでは、画像内の画素の位置に依存して重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラム。
  66. 前記重み付けルーチンでは、画像内の画素の位置に依存し重みとして、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項６５記載の画像処理プログラム。
  67. 前記重み付けルーチンでは、画像内の画素の位置に依存し重みとして、ある特定方向の画像端に向かうほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項６５記載の画像処理プログラム。
  68. 前記重み付けルーチンでは、画像濃度に依存して重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラム。
  69. 前記重み付けルーチンは、複数の重み候補算出ルーチンおよび重み候補統合ルーチンによって構成され、
    前記画像処理ルーチンは、前記重み候補統合ルーチンで統合することによって得られた各領域の重み付けに基づいて画像処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラム。
  70. 前記重み候補算出ルーチンでは画像内の統計量に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラム。
  71. 前記重み候補算出ルーチンに用いられる統計量が注目画素の近傍での分散値である、
    ことを特徴とする請求項７０記載の画像処理プログラム。
  72. 前記重み候補算出ルーチンでは画像のエッジを検出するフィルタによる検出値に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラム。
  73. 前記重み候補算出ルーチンに用いられるフィルタとしてウェーブレットが用いられる、
    ことを特徴とする請求項７２記載の画像処理プログラム。
  74. 前記重み候補算出ルーチンでは画像内の位置に依存して決定される、
    ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラム。
  75. 前記重み候補算出ルーチンでは画像内の位置に依存し、画像の中央に近いほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項７４記載の画像処理プログラム。
  76. 前記重み候補算出ルーチンでは画像内の位置に依存し、ある特定方向の画像端に近いほど大きな重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項７４記載の画像処理プログラム。
  77. 前記重み候補算出ルーチンでは画像内の濃度に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラム。
  78. 前記重み付け統合ルーチンでは、意思決定理論に基づいて重みの統合が実行される、
    ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラム。
  79. 前記重み付け統合ルーチンでは、ファジィ積分に基づいて重みの統合が実行される、
    ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラム。
  80. 前記重み付け統合ルーチンでは、複数の重み付けルーチンによって与えられた重みの最大値あるいは最小値に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラム。
  81. 前記重み付け統合ルーチンでは、複数の重み付けルーチンによって与えられた重みの平均値に基づいて重みが決定される、
    ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラム。
  82. 画像処理された放射線画像を表示する画像表示ルーチンを有し、
    この画像表示ルーチンでは、前記重み付けルーチンにより与えられた重みを前記放射線画像に重畳して表示する、
    ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラム。
  83. 前記重み候補算出ルーチンとして複数種類の重み候補算出ルーチンを実行し、
    前記複数の重み候補算出ルーチンによって与えられた複数の重み候補のうちいずれかが選択される重み候補選択ルーチンを有し、
    前記画像処理ルーチンは、前記重み候補選択ルーチンで選択された重み候補に基づいて画像処理を実行する、
    ことを特徴とする請求項６９記載の画像処理プログラム。
  84. 画像処理された放射線画像を表示する画像表示ルーチンを有し、
    前記重み付けルーチンとして複数種類の重み付けルーチンによる重み付けを実行し、
    前記画像処理ルーチンは、前記複数の重み付けルーチンで与えられた複数の重みのそれぞれに従い画像処理を実行し、
    前記画像表示ルーチンでは、前記画像処理ルーチンで複数の重みのそれぞれで実行された放射線画像を順次表示する、
    ことを特徴とする請求項５７記載の画像処理プログラム。
  85. 画像を解析することで、得られる画像の特定領域あるいは各画素についての重要度に基づく重みに応じて画像処理手段が周波数処理あるいはダイナミックレンジ圧縮処理を行う画像処理装置であって、
    前記画像処理手段は、前記周波数処理あるいはダイナミックレンジ圧縮処理の強度を自動的調整する機能を有する、
    ことを特徴とする請求項３２もしくは請求項３３のいずれかに記載の画像処理装置。
  86. 画像を解析することで、得られる画像の特定領域あるいは各画素についての重要度に基づく重みに応じて画像処理手段が周波数処理あるいはダイナミックレンジ圧縮処理を行う画像処理装置であって、
    前記画像処理手段は、前記周波数処理あるいはダイナミックレンジ圧縮処理の強度を、操作手段から入力された値に基づいて調整する機能を有する、
    ことを特徴とする請求項３２もしくは請求項３３のいずれかに記載の画像処理装置。
JP2004014373A 2004-01-22 2004-01-22 画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラム Pending JP2005210384A (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004014373A JP2005210384A (ja) 2004-01-22 2004-01-22 画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラム
EP05250228A EP1557791A1 (en) 2004-01-22 2005-01-18 Image processing method, and apparatus
US11/036,030 US20050161617A1 (en) 2004-01-22 2005-01-18 Image processing method, apparatus, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004014373A JP2005210384A (ja) 2004-01-22 2004-01-22 画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2005210384A true JP2005210384A (ja) 2005-08-04

Family

ID=34631927

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004014373A Pending JP2005210384A (ja) 2004-01-22 2004-01-22 画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20050161617A1 (ja)
EP (1) EP1557791A1 (ja)
JP (1) JP2005210384A (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006129497A1 (ja) * 2005-05-31 2006-12-07 Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. 画像処理方法および画像処理装置
JP2007185209A (ja) * 2006-01-11 2007-07-26 Hitachi Medical Corp Ｘ線撮影装置
JP2010000306A (ja) * 2008-06-23 2010-01-07 Toshiba Corp 医用画像診断装置、画像処理装置、及びプログラム
JP2013163306A (ja) * 2012-02-10 2013-08-22 Brother Industries Ltd 画像処理装置およびプログラム

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8527497B2 (en) 2010-12-30 2013-09-03 Facebook, Inc. Composite term index for graph data
US20140264078A1 (en) * 2013-03-12 2014-09-18 Agfa Healthcare Nv Radiation Image Read-Out and Cropping System
JP6326812B2 (ja) * 2013-12-26 2018-05-23 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置及び照射野認識方法
CN114897773B (zh) * 2022-03-31 2024-01-05 上海途巽通讯科技有限公司 一种基于图像处理的扭曲木材检测方法及系统

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NL8202450A (nl) * 1982-06-17 1984-01-16 Philips Nv Werkwijze en inrichting voor het verwerken van roentgenbeelden.
US5525808A (en) * 1992-01-23 1996-06-11 Nikon Corporaton Alignment method and alignment apparatus with a statistic calculation using a plurality of weighted coordinate positions
EP1107055B1 (en) * 1994-03-31 2004-06-02 Fuji Photo Film Co., Ltd. Image superposition processing method
US6175655B1 (en) * 1996-09-19 2001-01-16 Integrated Medical Systems, Inc. Medical imaging system for displaying, manipulating and analyzing three-dimensional images
JP2002532868A (ja) * 1998-12-17 2002-10-02 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ Ｘ線束を調節するために制御ループを含むｘ線検査装置
JP3736219B2 (ja) * 1999-08-13 2006-01-18 コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 画像処理装置及び方法
JP4265849B2 (ja) * 1999-12-28 2009-05-20 株式会社フォトロン ブロックノイズ除去方法、ブロックノイズ除去装置およびコンピュータが読取り可能な記憶媒体
US20020085743A1 (en) * 2000-04-04 2002-07-04 Konica Corporation Image processing selecting method, image selecting method and image processing apparatus
US6421419B1 (en) * 2000-11-08 2002-07-16 Fuji Photo Film Co., Ltd. Energy subtraction processing method and apparatus
FR2846830B1 (fr) * 2002-10-31 2005-01-21 Ge Med Sys Global Tech Co Llc Procede de filtrage spatio-temporel du bruit fluoroscopique
FR2847698B1 (fr) * 2002-11-27 2005-05-06 Ge Med Sys Global Tech Co Llc Procede de gestion de la dynamique d'une image radiologique numerique
JP4980552B2 (ja) * 2003-09-30 2012-07-18 コニカミノルタエムジー株式会社 画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラム
US7254261B2 (en) * 2003-12-09 2007-08-07 General Electric Co. Signal-adaptive noise reduction in digital radiographic images

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006129497A1 (ja) * 2005-05-31 2006-12-07 Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. 画像処理方法および画像処理装置
US8036443B2 (en) 2005-05-31 2011-10-11 Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. Image processing method and image processor
JP4844560B2 (ja) * 2005-05-31 2011-12-28 コニカミノルタエムジー株式会社 画像処理方法および画像処理装置
JP2007185209A (ja) * 2006-01-11 2007-07-26 Hitachi Medical Corp Ｘ線撮影装置
JP2010000306A (ja) * 2008-06-23 2010-01-07 Toshiba Corp 医用画像診断装置、画像処理装置、及びプログラム
JP2013163306A (ja) * 2012-02-10 2013-08-22 Brother Industries Ltd 画像処理装置およびプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
US20050161617A1 (en) 2005-07-28
EP1557791A1 (en) 2005-07-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4844560B2 (ja) 画像処理方法および画像処理装置
JP5393245B2 (ja) 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、ｘ線画像撮影装置およびｘ線画像撮影装置の制御方法
EP1557791A1 (en) Image processing method, and apparatus
JP2018033745A (ja) 画像処理装置、方法およびプログラム
JP4980552B2 (ja) 画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラム
JP4129598B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP4608927B2 (ja) 画像処理方法及び画像処理装置並びに画像処理プログラム
WO2014136415A1 (ja) 体動検出装置および方法
JP4307877B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP2001076141A (ja) 画像認識方法および画像処理装置
JP2005095501A (ja) 医用画像処理装置
JP4765391B2 (ja) 画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラム
JP2001238868A (ja) 画像処理方法及び画像処理装置
US20050243334A1 (en) Image processing method, image processing apparatus and image processing program
JP2001148787A (ja) 画像処理装置
JP3709759B2 (ja) 画像処理方法および画像処理装置
US8116545B2 (en) Method and system for analysis of bone density
JP4650114B2 (ja) 画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラム
JP2002008009A (ja) 画像処理条件決定方法および装置
JP4169954B2 (ja) 異常陰影候補の検出方法
JP3731400B2 (ja) 画像処理方法および画像処理装置
JP2004222784A (ja) 医用画像処理装置及びパラメータ調整方法
JP2004351056A (ja) 医用画像処理装置
JP2005109908A (ja) 画像処理装置および画像処理プログラム
JP2929030B2 (ja) デジタル放射線画像の撮影体位判別装置