JP2007089763A - 放射線透視画像処理装置、放射線透視画像処理方法および放射線透視画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】大きな物体が存在する領域と小さな物体が存在する領域とに対して独立して視認性の改善処理を行う放射線透視画像処理装置を提供すること。
【解決手段】放射線透視動画像に含まれる任意のフレームにおける透視画像内の各座標の予め定められた範囲内に存在する画素の画素値の最大値を算出し、その値を画素値とした中間画像を出力する周辺最大値算出部１２１ａと、出力画像の各座標周辺の予め定められた範囲内に存在する画素の画素値の最小値を算出し、その値を画素値とした大オブジェクト画像を出力する周辺最小値算出部１２１ｂと、透視画像内の各座標の画素値から、大オブジェクト画像内の対応する座標の画素値を減算した値を座標の画素値とした小オブジェクト画像を出力する小オブジェクト算出部と１２２と、を備えた。
【選択図】 図２

Description

この発明は、放射線を用いて撮影された透視画像を処理する放射線透視画像処理装置、放射線透視画像処理方法および放射線透視画像処理プログラムに関するものである。

従来から、放射線診断装置において表示される動画像の視認性を改善するために、同一画像内の隣接する画素間で平滑化を行う空間方向の平滑化や、連続する複数の画像の対応する画素間で平滑化を行う時間方向の平滑化によるノイズ低減処理が行われている。

一般に、空間方向の平滑化を行う方法では、画像に含まれる物体の輪郭がぼけるという欠点がある。また、時間方向の平滑化を行う方法では、動作中の物体の残像が表示されるという欠点がある。このため、動作中の物体が含まれる領域については平滑化を省略することにより、残像が表示される欠点を解消することなどが行われている。

特許文献１では、動作中の物体が含まれる領域を検出する動き検出手段を用いて、動作中の物体が含まれる領域とそれ以外の領域とを分割し、動作中の物体が含まれる領域に対して、空間方向の平滑化を行うことにより、動作中の物体が含まれる領域についても平滑化を省略せず、視認性を向上させる技術が提案されている。

特開平０６−１５４２００号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、動作中の物体が含まれる領域に対して空間方向の平滑化を行っているため、小さな物体に対する視認性が悪化する問題があった。例えば、放射線診断装置を使用する医師が特に明確に確認する必要があるガイドワイアのような、動作する小さな医療器具の輪郭がぼやけて見にくくなるという問題があった。これは、特許文献１では、大きな物体と小さな物体とを区別することなく、同じ視認性の改善処理を実行していることが原因である。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、大きな物体が存在する領域と小さな物体が存在する領域とを分離することにより、両領域に対して独立して視認性の改善処理を行うことができる放射線透視画像処理装置、放射線透視画像処理方法および放射線透視画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、放射線透視画像処理装置において、放射線により透視撮影された動画像に含まれる任意のフレームの透視画像の各画素について、前記透視画像の前記各画素を含む第１の大きさの範囲内での画素値の最大値を求め、該最大値を前記透視画像の前記各画素に対応する画素の画素値として有する中間画像を生成する周辺最大値算出部と、前記中間画像の各画素について、前記中間画像の前記各画素を含む第２の大きさの範囲内での画素値の最小値を求め、該最小値を前記中間画像の前記各画素に対応する画素の画素値として有する大オブジェクト画像を生成する周辺最小値算出部と、前記透視画像の前記各画素の画素値と前記透視画像の前記各画素に対応する前記大オブジェクト画像の画素の画素値との差分を求め、該差分を各画素の画素値として有する小オブジェクト画像を生成する小オブジェクト算出部と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記装置を実行することができる放射線透視画像処理方法および放射線透視画像処理プログラムである。

本発明によれば、透視画像から大きな物体の存在する領域と小さな物体の存在する領域とを分離することができる。このため、それぞれの領域に適した視認性の改善処理を施すことができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる放射線透視画像処理装置、放射線透視画像処理方法および放射線透視画像処理プログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
第１の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置は、予め定められた大きさより大きいオブジェクトである大オブジェクトおよび大オブジェクト以外のオブジェクトである小オブジェクトの分離処理と、動作している物体である動オブジェクトおよび静止している物体である静止オブジェクトの分離処理とを平行して実施し、小オブジェクトと動オブジェクトとを合成することにより、動作している小さなオブジェクトである動小オブジェクトを算出し、算出した動小オブジェクトに対して視認性改善処理を行うものである。

図１は、第１の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。同図に示すように、放射線透視画像処理装置１００は、撮像装置２０に接続され、当該撮像装置２０から入力される透視画像（入力画像）に対して画像処理を行うものである。

撮像装置２０は、透視画像の撮影対象となる物体を挟んで、Ｘ線などの放射線を放射する放射線源１０と対向して設置されている。撮像装置２０は、撮像した画像に対数変換を施した画像を出力する。なお、対数変換を施さない場合、第１の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置１００は、加算・減算の処理を乗算・除算に置き換えて処理を行う。

放射線透視画像処理装置１００は、動・静止オブジェクト分離部１１０と、大・小オブジェクト分離部１２０と、オブジェクト領域検出部１３０ａ、１３０ｂと、マスク合成部１４０と、オブジェクト領域処理部１５０と、合成部１６０とを備えている。

動・静止オブジェクト分離部１１０は、入力画像から、動作している物体である動オブジェクトおよび静止している物体である静止オブジェクトを分離するものであり、静止オブジェクト算出部１１１と、フレームメモリ１１２と、動オブジェクト算出部１１３とを備えている。

静止オブジェクト算出部１１１は、フレームメモリ１１２に記憶された前のフレームの静止オブジェクトのみを含む画像である静止オブジェクト画像の画素値と、現在のフレームの入力画像の画素値とを比較し、現在のフレームにおける静止オブジェクトを算出するものである。

具体的には、静止オブジェクト算出部１１１は、フレームメモリ１１２に記憶された静止オブジェクト画像の画素値と、入力画像の画素値との差分を算出し、算出した値を予め定められた閾値と比較することにより、新たにフレームメモリ１１２に格納する静止オブジェクト画像の画素値として、入力画像の画素値を用いるか、元のフレームメモリ１１２の画素値を用いるか、両者を加重平均した値を用いるかを判断する。

静止オブジェクト算出部１１１で算出した静止オブジェクト画像はいったんフレームメモリ１１２に格納され、後に別のフレームに対する処理を行う際に静止オブジェクト算出部１１１へ入力する画像として用いられる。したがって、フレームメモリ１１２から静止オブジェクト算出部１１１へ入力される画像は、静止オブジェクト算出部１１１における過去の演算結果である。

フレームメモリ１１２は、静止オブジェクト算出部１１１が算出した静止オブジェクト画像を記憶する記憶部である。

動オブジェクト算出部１１３は、入力画像内の各座標について、当該座標の各画素値から、静止オブジェクト算出部１１１が出力した静止オブジェクト画像内の対応する座標の画素値を減算し、減算した値を当該座標の画素値とするものである。これにより、静止オブジェクト以外のオブジェクトである動オブジェクトのみを含む画像を出力することができる。以下、動オブジェクトのみを含む画像を動オブジェクト画像と呼ぶ。

大・小オブジェクト分離部１２０は、入力画像から、予め定められた大きさより大きい物体である大オブジェクトおよび大オブジェクト以外のオブジェクトである小オブジェクトを分離するものであり、大オブジェクト算出部１２１と、小オブジェクト算出部１２２とを備えている。

図２は、大・小オブジェクト分離部１２０の詳細な構成を示すブロック図である。同図に示すように、大オブジェクト算出部１２１は、周辺最大値算出部１２１ａと、周辺最小値算出部１２１ｂとを備えている。

周辺最大値算出部１２１ａは、入力画像上の各座標の画素に対して、その画素の周辺の画素の画素値の最大値を算出し、出力する中間画像における当該座標の画素値とするものである。周辺最大値算出部１２１ａで算出された中間画像は、周辺最小値算出部１２１ｂに出力される。

透視画像の場合、オブジェクトの存在する領域の画素値は、周辺のそのオブジェクトが存在しない領域の画素値に比べて小さくなる。したがって、各画素に対して予め定められた範囲内に存在する周辺画素の画素値の最大値をその画素の画素値とすることにより、オブジェクトのエッジの部分は削られる。以下では、エッジが削られたオブジェクトを、縮小オブジェクトと呼ぶ。

ここで、ある画素に対して予め定められた範囲内に存在する周辺の画素とは、例えば、ある画素から予め定められた一定の距離Ｒ１以内の距離に存在する画素の集合をいう。この場合、周辺最大値算出部１２１ａにおける処理によって、オブジェクトのエッジ部分が距離Ｒ１分だけ削られた縮小オブジェクトが出力される。

したがって、予め定められた範囲内に両縁部が含まれるオブジェクト、例えば、距離Ｒ１に比べて大きさの小さいオブジェクトはそのオブジェクトの全領域が削られ、周辺最大値算出部１２１ａが出力する中間画像中には残らない。

周辺最小値算出部１２１ｂは、周辺最大値算出部１２１ａとは逆に、入力された画像上の各座標の画素に対して、その画素に対して予め定められた範囲内に存在する周辺画素の画素値の最小値を算出し、出力画像における当該座標の画素値とするものである。この処理により、周辺最小値算出部１２１ｂの入力画像中のオブジェクトのエッジは周辺に拡大する。

周辺最小値算出部１２１ｂにおいて、ある画素に対して予め定められた範囲内に存在する周辺の画素とは、例えば、ある画素から予め定められた一定の距離Ｒ２以内の距離に存在する画素の集合をいう。

距離Ｒ１と距離Ｒ２とが等しい場合、これらを共にＲとすると、オブジェクトのエッジは周辺最大値算出部１２１ａにおいて距離Ｒだけ削られ、周辺最小値算出部１２１ｂにおいて距離Ｒだけ膨張するので、距離Ｒに対して大きさの大きいオブジェクト、すなわち、予め定められた範囲内に両縁部が含まれないオブジェクトは、大オブジェクト算出部１２１における処理によってその形状は変化しない。

距離Ｒ１に比べて大きさの小さいオブジェクト、すなわち、予め定められた範囲内に両縁部が含まれるオブジェクトは、周辺最大値算出部１２１ａにおける処理によって消失するので、周辺最小値算出部１２１ｂにおいて膨張することもない。したがって、距離Ｒ１に比べて大きさの小さいオブジェクトは大オブジェクト算出部１２１における処理によって消失する。

このようにして、大オブジェクト算出部１２１では距離Ｒ１に対して大きさの小さいオブジェクトは消失し、大きいオブジェクトのみが残った画像が出力される。なお、距離Ｒ１と距離Ｒ２は必ずしも等しい値である必要はないが、これらを等しい値とすることにより、小オブジェクト算出部１２２において大きいオブジェクトのエッジが算出されるというアーチファクトを最小限にとどめることができる。

周辺最小値算出部１２１ｂの処理により、入力画像から大オブジェクトのみを抽出した画像が出力されるため、周辺最小値算出部１２１ｂの出力画像を、以下では大オブジェクト画像と呼ぶ。

小オブジェクト算出部１２２は、入力画像の画素値から、大オブジェクト画像の画素値を減算する。これにより、小オブジェクト算出部１２２の出力画像は入力画像から大きいオブジェクトの影響が除外された画像、すなわち小オブジェクトのみを含む画像（以下、小オブジェクト画像と呼ぶ。）となる。

なお、例えば、小さな突起を有するような物体の場合、当該突起の両縁部が予め定められた範囲内に含まれれば、その突起の全領域が削られ、かつ、物体のエッジ部分が削られた縮小オブジェクトが出力される。そして、周辺最小値算出部１２１ｂの処理により、突起が削除された物体が大オブジェクトとして出力される。また、小オブジェクト算出部１２２の処理により、突起が小オブジェクトとして算出される。このように、本実施の形態では、実際の物体における一体性に関係なく、各構成部で出力されるオブジェクトを単位として物体を分離して扱う。

以下に、図２を用いて、大・小オブジェクト分離部１２０で扱われる画像の一例について説明する。例えば、図２に示すような入力画像２０１が入力された場合、周辺最大値算出部１２１ａの処理により、入力画像２０１内の大オブジェクト２０１ａのエッジが削られた大オブジェクト２０２ａを含む中間画像２０２が出力される。中間画像２０２では、入力画像２０１内の小オブジェクト２０１ｂは消失している。

中間画像２０２に対して、周辺最小値算出部１２１ｂによる処理が行われると、大オブジェクト２０２ａのエッジが拡大した大オブジェクト２０３ａを含む大オブジェクト画像２０３が出力される。次に、小オブジェクト算出部１２２により入力画像２０１から大オブジェクト画像２０３が減算され、小オブジェクト２０４ｂのみを含む小オブジェクト画像２０４が出力される。

なお、上述の例では、周辺最大値算出部１２１ａ、周辺最小値算出部１２１ｂにおいて参照する距離Ｒ１、Ｒ２は、予め定められた固定値としているが、外部から任意に指定可能とするように構成してもよい。

図３は、このように構成された大オブジェクト算出部３２１の構成を示すブロック図である。同図に示すように、周辺最大値算出部１２１ａおよび周辺最小値算出部１２１ｂのそれぞれについて、スケール設定部３０１ａおよび３０１ｂを設けることにより、ユーザまたは外部の演算部（図示せず）が距離Ｒ１、Ｒ２を任意に指定できるように構成することができる。

また、大オブジェクト算出部１２１において、画像の補正を行うように構成してもよい。図４は、このように構成された大オブジェクト算出部４２１の構成を示すブロック図である。

大オブジェクト算出部４２１においては、周辺画素値の最大値や最小値の演算を行うので、大オブジェクト算出部４２１へ入力される画像がノイズを多く含んだ画像である場合、大オブジェクト算出部４２１が出力する中間画像の画素値が、目的とする大オブジェクトの陰影を示す値からずれることがある。

大オブジェクト算出部４２１が出力する中間画像に対する誤差が無視できないほど、大オブジェクト算出部４２１へ入力される画像に含まれるノイズが大きい場合には、図のように大オブジェクト算出部４２１に補正部４２１ｃを設けるように構成することができる。

補正部４２１ｃは補正値算出部４２１ｄを備えている。補正値算出部４２１ｄは、大オブジェクト算出部４２１へ入力された画像の画素値と最大値や最小値の演算による画素値の誤差に関して予め算出された関係にしたがって補正値を算出する。

補正値算出部４２１ｄは、入力された画像の画素値と、補正値との対応を格納したルックアップテーブルなどの、入力された画像の各画素値に対する補正値の算出に使用するパラメタを格納したルックアップテーブルを用いることにより補正値を算出する。また、補正値算出部４２１ｄは、入力された画像の画素値に対して補正値を算出する関数演算機により構成してもよい。関数演算機における演算は、Ｆ（ｘ）＝Ａｘ＋Ｂ（ｘ：入力された画像の画素値、Ｆ（ｘ）：補正値、Ａ，Ｂ：定数）の式で表されるような、単純な乗算加算の組み合わせによる線形演算とすることもできる。

オブジェクト領域検出部１３０ａ、１３０ｂは、入力された画像から、オブジェクトが存在する領域を検出するものである。第１の実施の形態においては、オブジェクト領域検出部１３０ａが、動オブジェクト算出部１１３から出力された動オブジェクト画像を入力し、動オブジェクトの存在する領域を検出して出力する。また、オブジェクト領域検出部１３０ｂが、小オブジェクト算出部１２２から出力された小オブジェクト画像を入力し、小オブジェクトの存在する領域を検出して出力する。

具体的には、オブジェクト領域検出部１３０ａ、１３０ｂは、各座標の画素値を予め定められた閾値と比較し、閾値より値が小さい場合に画素値をｔｒｕｅ、それ以外の場合に画素値をｆａｌｓｅとしたマスク画像を出力する。以下では、動オブジェクト画像に対して出力されたマスク画像を動オブジェクトマスク、小オブジェクト画像に対して出力されたマスク画像を小オブジェクトマスクという。

なお、オブジェクト領域検出部１３０ａ、１３０ｂは、入力される画像および予め定められる閾値が異なるが、処理内容は同じである。閾値は、入力される画像が動オブジェクト画像であるか、小オブジェクト画像であるかに応じて適切な値を設定する。

一般に、オブジェクト領域検出部１３０ａ、１３０ｂにおけるこのような処理は、領域検出または二値化などと呼ばれる。オブジェクト領域検出部１３０ａ、１３０ｂにおける領域検出処理は、例えば、Til Aach, Andre Kaup and Rudolf Mester, "Statistical model-based change detection in moving video," Signal Processing 31(2): 165-180,1993、に記載の領域検出処理などの、一般的に用いられているあらゆる領域検出または二値化などの処理を用いて行うことができる。

オブジェクト領域検出部１３０ａ、１３０ｂは、領域検出処理の前処理として、入力された画像に対するノイズ低減処理を施してもよい。ノイズ低減処理は、例えば、ＭＥＤＩＡＮフィルター、ガウシアンフィルター、ＳＵＳＡＮ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ Ｎｏｉｓｅ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ（S.M. Smith and J.M. Brady, "SUSAN - a new approach to low level image processing," International Journal of Computer Vision, 23(1), pp. 45-78, May 1997）などの一般的に用いられているあらゆる方法を適用することができる。

マスク合成部１４０は、各座標において、オブジェクト領域検出部１３０ａから出力された動オブジェクトマスクの画素値と、オブジェクト領域検出部１３０ｂから出力された小オブジェクトマスクの画素値の論理積を算出し、その値を当該座標の画素値とする動小オブジェクトマスクを出力するものである。ここで、動小オブジェクトマスクとは、動小オブジェクトを含む領域のマスク画像をいう。

動オブジェクトマスクは入力画像中の動作しているオブジェクトの存在する領域を示しており、小オブジェクトマスクは入力画像中の小さいオブジェクトの存在する領域を示している。したがって、これらのマスクの論理積をとることにより算出された動小オブジェクトマスクの示す領域は、入力画像中の動作している小さいオブジェクトの存在する領域を表している。すなわち、この領域にはガイドワイアやカテーテル等の陰影が含まれる。

オブジェクト領域処理部１５０は、小オブジェクト算出部１２２が出力した小オブジェクト画像と、マスク合成部１４０が出力した動小オブジェクトマスクとを入力し、動小オブジェクトマスクにおいて画素値がｔｒｕｅの座標に対応する小オブジェクト画像の座標の画素値に対して強調処理を行うものである。

具体的には、動小オブジェクトマスクにおいて画素値がｔｒｕｅの座標に対応する小オブジェクト画像の座標の画素値と、予め定められた強調ゲインｅとを乗算した値を、当該座標の画素値として出力する。

ゲインｅは定数としてもよいし、ゲイン入力部を設けて外部から入力できるようにしてもよい。また、ゲインｅは一フレーム内で一定とは限らず、オブジェクト領域処理部１５０へ入力された画像の画素値を入力値とするシグモイド関数やその他の関数もしくはルックアップテーブルの出力値をゲインｅとするように構成してもよい。

また、オブジェクト領域処理部１５０では、このような処理の前処理として、オブジェクト領域処理部１５０へ入力された画像に対してノイズ低減処理を施してもよい。ノイズ低減処理においては、ＭＥＤＩＡＮフィルター、ガウシアンフィルター、ＳＵＳＡＮ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ Ｎｏｉｓｅ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ等の一般的に用いられているあらゆる方法を適用することができる。

なお、オブジェクト領域処理部１５０における画像強調処理を行わず、ノイズ低減処理のみを実行するように構成してもよい。このような構成においても、大オブジェクト画像と小オブジェクト画像に対してそれぞれ別のノイズ低減処理を実行することができるため、それぞれの領域に適した視認性の改善処理を施すことが可能となる。

合成部１６０は、オブジェクト領域処理部１５０が出力する画像と大オブジェクト算出部１２１が出力した大オブジェクト画像との画素値を各座標において加算した画像を出力するものである。これにより、大オブジェクトと小オブジェクトとを分離し、それぞれについて適切なノイズ低減処理または画像強調処理などの視認性向上処理を行った画像が出力される。

次に、このように構成された第１の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置１００による放射線透視画像処理について説明する。図５は、第１の実施の形態における放射線透視画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。

最初に、大・小オブジェクト分離部１２０を構成する周辺最大値算出部１２１ａ、周辺最小値算出部１２１ｂ、小オブジェクト算出部１２２によって、入力された透視画像（入力画像）から大オブジェクトと小オブジェクトとを分離する処理が行われる（ステップＳ５０１〜ステップＳ５０３）。

まず、周辺最大値算出部１２１ａが、入力画像の各座標の周辺の予め定められた範囲内に存在する画素の画素値の最大値を画素値とした画像を出力する（ステップＳ５０１）。これにより、予め定められた範囲内に両縁部が含まれない大オブジェクトのエッジが削られた縮小オブジェクトが出力される。また、この処理において、予め定められた範囲内に両縁部が含まれる小オブジェクトが削除される。

次に、周辺最小値算出部１２１ｂが、周辺最大値算出部１２１ａにより出力された画像の各座標の周辺の予め定められた範囲内に存在する画素の画素値の最小値を画素値とした大オブジェクト画像を出力する（ステップＳ５０２）。これにより、縮小オブジェクトのエッジを拡大した大オブジェクトが出力される。なお、小オブジェクトはステップＳ５０１において完全に削除されているため、この処理においてエッジが拡大されることはない。

続いて、小オブジェクト算出部１２２が、入力画像から大オブジェクト画像を減算した小オブジェクト画像を算出して出力する（ステップＳ５０３）。これにより、入力画像から、大オブジェクトを除いた小オブジェクトのみを含む画像が出力される。

次に、動・静止オブジェクト分離部１１０を構成する静止オブジェクト算出部１１１、動オブジェクト算出部１１３によって、入力画像から静止オブジェクトと動オブジェクトとを分離する処理が行われる（ステップＳ５０４〜ステップＳ５０５）。なお、大・小オブジェクト分離部１２０による処理と動・静止オブジェクト分離部１１０による処理は互いに独立しているため、動・静止オブジェクト分離部１１０による処理を先に実行してもよいし、両処理を並行して実行するように構成してもよい。

まず、静止オブジェクト算出部１１１が、入力画像から静止オブジェクトのみを含む画像である静止オブジェクト画像を算出して出力する静止オブジェクト算出処理を実行する（ステップＳ５０４）。静止オブジェクト算出処理の詳細については後述する。

次に、動オブジェクト算出部１１３が、入力画像から静止オブジェクト画像を減算した動オブジェクト画像を算出し出力する（ステップＳ５０５）。

次に、オブジェクト領域検出部１３０ｂが、小オブジェクト算出部１２２により出力された小オブジェクト画像からオブジェクト領域を検出し、小オブジェクトマスクを出力する（ステップＳ５０６）。

同様に、オブジェクト領域検出部１３０ａは、動オブジェクト算出部１１３により出力された動オブジェクト画像からオブジェクト領域を検出し、動オブジェクトマスクを出力する（ステップＳ５０７）。

次に、マスク合成部１４０が、小オブジェクトマスクと動オブジェクトマスクとを合成した動小オブジェクトマスクを合成して出力する（ステップＳ５０８）。

続いて、オブジェクト領域処理部１５０が、動小オブジェクトマスク部分の画素に対して画像強調処理を実行する（ステップＳ５０９）。具体的には、オブジェクト領域処理部１５０は、小オブジェクト算出部１２２が出力した小オブジェクト画像と、マスク合成部１４０が出力した動小オブジェクトマスクとを入力し、小オブジェクト画像の各座標について、動小オブジェクトマスクの画素値がｔｒｕｅの場合は、当該座標の画素値に対して強調ゲインｅを乗算する。

次に、合成部１６０が、大オブジェクト算出部１２１が出力した大オブジェクト画像と、オブジェクト領域処理部１５０による画像強調処理後の画像を合成して出力し（ステップＳ５１０）、放射線透視画像処理を終了する。

このように、第１の実施の形態においては、入力画像から大オブジェクトおよび小オブジェクトを分離し、同時に静止オブジェクトおよび動オブジェクトを分離して、小オブジェクトと動オブジェクトとから動小オブジェクトを抽出し、動小オブジェクトに対して画像強調処理を行うことにより、動作している小さな物体の視認性を向上させることができる。また、分離して算出した大オブジェクトに対してノイズ低減処理を実施することも可能であり、これにより、大オブジェクトの視認性が向上するとともに、ノイズが低減された大オブジェクトを前提として行われる小オブジェクトの算出処理等の精度を向上させることができる。

次に、ステップＳ５０４における静止オブジェクト算出処理の詳細について説明する。図６は、静止オブジェクト算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。

同図において、Ｉ＿ｎは動・静止オブジェクト分離部１１０へ入力された画像上の任意の座標の画素値、Ｓ＿｛ｎ−１｝はフレームメモリ１１２から入力された画像上の対応する座標の画素値、Ｓ＿｛ｎ｝は静止オブジェクト算出部１１１が出力する静止オブジェクト画像上の対応する座標の画素値を表す。一つのフレームに対する静止オブジェクト算出部１１１の動作として、そのフレーム内の全ての画素に対して図の動作が行われる。

まず、静止オブジェクト算出部１１１は、Ｉ＿ｎからＳ＿｛ｎ−１｝を減算した値が予め定められた閾値１より小さいか否かを判断する（ステップＳ６０１）。Ｉ＿ｎからＳ＿｛ｎ−１｝を減算した値が閾値１より小さい場合には（ステップＳ６０１：ＹＥＳ）、出力する静止オブジェクト画像の画素値Ｓ＿｛ｎ｝にＳ＿｛ｎ−１｝を設定し（ステップＳ６０２）、その画素に対する処理を終了する。

ここで、本実施の形態では閾値１に負の値を設定する。したがって、Ｉ＿ｎからＳ＿｛ｎ−１｝を減算した値が予め定められた負の値である閾値１より小さいということは、Ｉ＿ｎの値がＳ＿｛ｎ−１｝の値より小さいことを意味する。一方、上述のように、透視画像の場合にはオブジェクトの存在する領域の画素値は、オブジェクトが存在しない領域の画素値に比べて小さくなるため、Ｉ＿ｎの値が小さいことは、Ｉ＿ｎがオブジェクト上の画素値であるとみなすことができることを意味する。

さらに、前のフレームの静止オブジェクト画像の画素値Ｓ＿｛ｎ−１｝よりＩ＿ｎの値が小さくなるということは、Ｉ＿ｎが存在するオブジェクトは動オブジェクトであるとみなすことができることを意味する。すなわち、Ｉ＿ｎは動オブジェクト上の画素値であるとみなすことができる。

したがって、ステップＳ６０２においては、出力する静止オブジェクト画像の画素値として、Ｉ＿ｎを設定せず、前のフレームと同一の値であるＳ＿｛ｎ−１｝を設定する。

ステップＳ６０１において、Ｉ＿ｎからＳ＿｛ｎ−１｝を減算した値が閾値１より小さくない場合には（ステップＳ６０１：ＮＯ）、静止オブジェクト算出部１１１は、Ｉ＿ｎからＳ＿｛ｎ−１｝を減算した値が予め定められた閾値２より大きいか否かを判断する（ステップＳ６０３）。

Ｉ＿ｎからＳ＿｛ｎ−１｝を減算した値が予め定められた閾値２より大きい場合には（ステップＳ６０３：ＹＥＳ）、出力する静止オブジェクト画像の画素値Ｓ＿｛ｎ｝にＩ＿ｎを設定し（ステップＳ６０４）、その画素に対する処理を終了する。

ここで、本実施の形態では閾値２に正の値を設定する。Ｉ＿ｎからＳ＿｛ｎ−１｝を減算した値が予め定められた正の値である閾値２より大きいということは、Ｓ＿｛ｎ−１｝は前のフレームにおける動オブジェクト上の画素値であり、現在のフレームにおいてその動オブジェクトが移動して存在しなくなった状態であるとみなすことができる。

したがって、ステップＳ６０４においては、出力する静止オブジェクト画像の画素値として、現在のフレームの入力画像の画素値であるＩ＿ｎを設定する。

ステップＳ６０３において、Ｉ＿ｎからＳ＿｛ｎ−１｝を減算した値が閾値２より大きくない場合には（ステップＳ６０３：ＮＯ）、静止オブジェクト算出部１１１は、Ｉ＿ｎとＳ＿｛ｎ−１｝とを重み付け係数Ｋにより加重平均した値を、静止オブジェクト画像の画素値Ｓ＿ｎとして設定し（ステップＳ６０５）、その画素に対する処理を終了する。

この場合には、Ｉ＿ｎ、Ｓ＿｛ｎ−１｝はどちらも動オブジェクト上の画素値でないとみなせるからである。Ｉ＿ｎとＳ＿｛ｎ−１｝との加重平均の際に用いられる値Ｋは現在値に対する重みである。

このようにして、動・静止オブジェクト分離部１１０では、静止オブジェクト算出部１１１で過去の演算結果である静止オブジェクト画像と現在の入力画像とを比較することにより、動・静止オブジェクト分離部１１０への入力画像中の静止しているオブジェクトの画像を再起的に算出することができる。

次に、ステップＳ５０６およびステップＳ５０７に示したオブジェクト領域検出処理の詳細について説明する。図７は、オブジェクト領域検出処理の全体の流れを示すフローチャートである。

同図において、Ｉ＿ｎはオブジェクト領域検出部１３０ａまたは１３０ｂへの入力画像上の任意の座標の画素値、Ｍ＿ｎはオブジェクト領域検出部１３０ａまたは１３０ｂが出力する出力マスク画像上の対応する座標の画素値を表す。出力マスクは各座標においてｔｒｕｅまたはｆａｌｓｅのいずれかの画素値をとるものとする。一つのフレームに対するオブジェクト領域検出部１３０ａまたは１３０ｂの動作として、そのフレーム内の全ての画素に対して図の動作が行われる。

まず、オブジェクト領域検出部１３０ａまたは１３０ｂは、Ｉ＿ｎが予め定められた閾値より小さいか否かを判断する（ステップＳ７０１）。Ｉ＿ｎが閾値より小さい場合には（ステップＳ７０１：ＹＥＳ）、Ｉ＿ｎはオブジェクトの領域内に存在するとみなせるので、出力マスク画像の画素値Ｍ＿ｎにｔｒｕｅを設定し（ステップＳ７０２）、その画素に対する処理を終了する。

Ｉ＿ｎが閾値より小さくない場合には（ステップＳ７０１：ＮＯ）、Ｉ＿ｎはオブジェクトの領域外の画素値であるとみなせるので、出力マスク画像の画素値Ｍ＿ｎにｆａｌｓｅを設定し（ステップＳ７０３）、その画素に対する処理を終了する。

次に、ステップＳ５０９に示した画像強調処理の詳細について説明する。図８は、画像強調処理の全体の流れを示すフローチャートである。

同図において、Ｉ＿ｎはオブジェクト領域処理部１５０への入力画像上の任意の座標の画素値、Ｍ＿ｎは入力マスクの対応する座標のマスク値、Ｏ＿ｎはオブジェクト領域処理部１５０が出力する画像の対応する座標の画素値である。一つのフレームに対するオブジェクト領域処理部１５０の動作として、そのフレーム内の全ての画素に対して図の動作が行われる。

まず、オブジェクト領域処理部１５０は、Ｍ＿ｎがｔｒｕｅであるか否かを判断する（ステップＳ８０１）。Ｍ＿ｎがｔｒｕｅである場合には（ステップＳ８０１：ＹＥＳ）、Ｉ＿ｎに強調ゲインｅを乗算した値をＯ＿ｎに設定し（ステップＳ８０２）、その画素に対する処理を終了する。Ｍ＿ｎがｆａｌｓｅである場合には（ステップＳ８０１：ＮＯ）、Ｉ＿ｎをＯ＿ｎに設定し（ステップＳ８０３）、その画素に対する処理を終了する。

このようなオブジェクト領域処理部１５０の処理により、動小オブジェクトが存在する領域に対してのみ、画像の強調を実行することが可能となる。

このように、第１の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置１００では、透視画像から大きな物体の存在する領域と小さな物体の存在する領域とを分離することができるため、それぞれの領域に適した視認性の改善処理を施すことができる。特に、動作している小さな物体を分離し視認性改善処理を施すことができるため、放射線診断装置において表示される透視画像中の小さな医療器具などの動作する小さな物体を明確に確認することが可能となる。

（第２の実施の形態）
第１の実施の形態では、動オブジェクトと静止オブジェクトの分離処理と、大オブジェクトと小オブジェクトの分離処理とを平行して実施し、動オブジェクトと小オブジェクトとを合成して算出した動小オブジェクトに対して視認性改善処理を行っている。しかし、この方法によると、動作している大オブジェクトと、静止している小オブジェクトが重なっている領域が存在する場合に、当該領域を誤って動小オブジェクトとして抽出する場合が生じうる。動オブジェクトと小オブジェクトとを単純に合成して動小オブジェクトを算出しているためである。

そこで、第２の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置は、先に大オブジェクトと小オブジェクトとを分離し、分離した小オブジェクトに対して、動オブジェクトと静止オブジェクトとの分離処理を実行する。そして、このようにして分離された動小オブジェクト（小オブジェクトから分離した動オブジェクト）に対して視認性改善処理を行うものである。

図９は、第２の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置９００の構成を示すブロック図である。同図に示すように、放射線透視画像処理装置９００は、動・静止オブジェクト分離部９１０と、大・小オブジェクト分離部１２０と、オブジェクト領域検出部９３０と、オブジェクト領域処理部９５０と、合成部９６０とを備えている。

第２の実施の形態においては、静止オブジェクト算出部９１１、動オブジェクト算出部９１３、オブジェクト領域検出部９３０、オブジェクト領域処理部９５０および合成部９６０に対する入力する画像が第１の実施の形態と異なっている。また、マスク合成部１４０が削除された点が、第１の実施の形態と異なっている。その他の構成および機能は、第１の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置１００の構成を表すブロック図である図１と同様であるので、同一符号を付し、ここでの説明は省略する。

第１の実施の形態にかかる静止オブジェクト算出部１１１が、現在のフレームにおいて入力された透視画像を入力するのに対し、第２の実施の形態にかかる静止オブジェクト算出部９１１は、小オブジェクト算出部１２２が出力した小オブジェクト画像を入力する点が異なっている。それ以外の静止オブジェクト算出処理自体は、第１の実施の形態と同様である。

静止オブジェクト算出部９１１は、小オブジェクト画像中の静止しているオブジェクトのみを含む画像を出力するため、以下では、静止オブジェクト算出部９１１が出力した画像を静止小オブジェクト画像と呼ぶ。

動オブジェクト算出部９１３も、静止オブジェクト算出部９１１と同様に、入力する画像を小オブジェクト算出部１２２が出力した小オブジェクト画像とする点が、第１の実施の形態にかかる動オブジェクト算出部１１３と異なっている。それ以外の動オブジェクト算出処理自体は、第１の実施の形態と同様であるのでその説明を省略する。

このように処理の対象となる画像を変更することにより、第２の実施の形態においては、大・小オブジェクト分離部１２０により分離され出力された小オブジェクトに対してのみ、動・静止オブジェクトの分離処理を実施することができる。

動オブジェクト算出部９１３は、小オブジェクト画像中の動作しているオブジェクトのみを含む画像を出力するため、以下では、動オブジェクト算出部９１３が出力した画像を動小オブジェクト画像と呼ぶ。

オブジェクト領域検出部９３０は、動オブジェクト算出部９１３が出力した動小オブジェクト画像を入力する点が、第１の実施の形態にかかるオブジェクト領域検出部１３０ａおよび１３０ｂと異なっている。それ以外のオブジェクト領域検出処理自体は、第１の実施の形態と同様であるのでその説明を省略する。

オブジェクト領域処理部９５０は、動オブジェクト算出部９１３が出力した動小オブジェクト画像と、オブジェクト領域検出部９３０が出力した動小オブジェクトマスクとを入力し、動小オブジェクトマスクにおいて画素値がｔｒｕｅの座標に対応する動小オブジェクト画像の座標の画素値に対して強調処理を行うものである。

合成部９６０は、オブジェクト領域処理部９５０が出力する画像と、大オブジェクト算出部１２１が出力した大オブジェクト画像と、静止オブジェクト算出部９１１が出力した静止オブジェクト画像の画素値を各座標において加算した画像を出力するものである。

次に、このように構成された第２の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置９００による放射線透視画像処理について説明する。図１０は、第２の実施の形態における放射線透視画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ１００１からステップＳ１００３までの、大小オブジェクト分離処理は、第１の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置１００におけるステップＳ５０１からステップＳ５０３までと同様の処理なので、その説明を省略する。

ステップＳ１００４の静止オブジェクト算出処理においては、上述したように、入力する画像が、本装置に対して入力された透視画像ではなく、小オブジェクト算出部１２２から出力された小オブジェクト画像となる点が、第１の実施の形態にかかるステップＳ５０４の静止オブジェクト算出処理と異なっている。それ以外の処理内容は同様であるため、その説明を省略する。

静止オブジェクト算出処理の後、動オブジェクト算出部９１３が、小オブジェクト画像から静止オブジェクト画像を減算した動小オブジェクト画像を算出し出力する（ステップＳ１００５）。

次に、オブジェクト領域検出部９３０が、動オブジェクト算出部９１３により出力された動小オブジェクト画像からオブジェクト領域を検出し、動小オブジェクトマスクを出力する（ステップＳ１００６）。

続いて、オブジェクト領域処理部９５０が、動小オブジェクトマスク部分の画素に対して画像強調処理を実行する（ステップＳ１００７）。

最後に、合成部９６０が、大オブジェクト算出部１２１が出力した大オブジェクト画像と、静止オブジェクト算出部９１１が出力した静止小オブジェクト画像と、オブジェクト領域処理部９５０による画像強調処理後の画像を合成して出力し（ステップＳ１００８）、放射線透視画像処理を終了する。

このように、第２の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置９００では、先に大オブジェクトと小オブジェクトとを分離し、分離した小オブジェクトから動作しているオブジェクトを分離することができるため、動作している大オブジェクトと静止している小オブジェクトとが重なっている領域を誤って動小オブジェクトの存在する領域として検出する不都合を回避することが可能となる。

なお、第１または第２の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置で実行される放射線透視画像処理プログラムは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等に予め組み込まれて提供される。

第１または第２の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置で実行される放射線透視画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、第１または第２の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置で実行される放射線透視画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、第１または第２の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置で実行される放射線透視画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

第１または第２の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置で実行される放射線透視画像処理プログラムは、上述した各部（動オブジェクト算出部、静止オブジェクト算出部、大オブジェクト算出部、小オブジェクト算出部、オブジェクト領域検出部、マスク合成部、オブジェクト領域処理部、合成部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）が上記ＲＯＭから放射線透視画像処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

以上のように、本発明にかかる放射線透視画像処理装置、放射線透視画像処理方法および放射線透視画像処理プログラムは、撮影する物体の大きさによって異なる視認性改善処理またはノイズ低減処理を行う放射線透視画像処理装置に適している。

第１の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置の構成を示すブロック図である。 大・小オブジェクト分離部の詳細な構成を示すブロック図である。 大オブジェクト算出部の構成を示すブロック図である。 大オブジェクト算出部の構成を示すブロック図である。 第１の実施の形態における放射線透視画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。 静止オブジェクト算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。 オブジェクト領域検出処理の全体の流れを示すフローチャートである。 画像強調処理の全体の流れを示すフローチャートである。 第２の実施の形態にかかる放射線透視画像処理装置の構成を示すブロック図である。 第２の実施の形態における放射線透視画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１０ 放射線源
２０ 撮像装置
１００ 放射線透視画像処理装置
１１０ 動・静止オブジェクト分離部
１１１ 静止オブジェクト算出部
１１２ フレームメモリ
１１３ 動オブジェクト算出部
１２０ 大・小オブジェクト分離部
１２１ 大オブジェクト算出部
１２１ａ 周辺最大値算出部
１２１ｂ 周辺最小値算出部
１２２ 小オブジェクト算出部
１３０ａ、１３０ｂ オブジェクト領域検出部
１４０ マスク合成部
１５０ オブジェクト領域処理部
１６０ 合成部
２０１ 入力画像
２０１ａ 大オブジェクト
２０１ｂ 小オブジェクト
２０２ 中間画像
２０２ａ 大オブジェクト
２０３ 大オブジェクト画像
２０３ａ 大オブジェクト
２０４ 小オブジェクト画像
２０４ｂ 小オブジェクト
３０１ａ、３０１ｂ スケール設定部
３２１ 大オブジェクト算出部
４２１ 大オブジェクト算出部
４２１ｃ 補正部
４２１ｄ 補正値算出部
９００ 放射線透視画像処理装置
９１０ 動・静止オブジェクト分離部
９１１ 静止オブジェクト算出部
９１３ 動オブジェクト算出部
９３０ オブジェクト領域検出部
９５０ オブジェクト領域処理部
９６０ 合成部

Claims (19)

1. 放射線により透視撮影された動画像に含まれる任意のフレームの透視画像の各画素について、前記透視画像の前記各画素を含む第１の大きさの範囲内での画素値の最大値を求め、該最大値を前記透視画像の前記各画素に対応する画素の画素値として有する中間画像を生成する周辺最大値算出部と、
   前記中間画像の各画素について、前記中間画像の前記各画素を含む第２の大きさの範囲内での画素値の最小値を求め、該最小値を前記中間画像の前記各画素に対応する画素の画素値として有する大オブジェクト画像を生成する周辺最小値算出部と、
   前記透視画像の前記各画素の画素値と前記透視画像の前記各画素に対応する前記大オブジェクト画像の画素の画素値との差分を求め、該差分を各画素の画素値として有する小オブジェクト画像を生成する小オブジェクト算出部と、
   を備える放射線透視画像処理装置。
2. 前記動画像に含まれる任意のフレームの前のフレームにおける静止オブジェクト画像を記憶する画像記憶部と、
   前記任意のフレームにおける透視画像と前記前のフレームにおける静止オブジェクト画像とを用いて、前記任意のフレームにおける前記透視画像から静止オブジェクトを抽出し、前記任意のフレームにおける静止オブジェクト画像を出力し、前記画像記憶部に記憶する静止オブジェクト算出部と、
   前記任意のフレームにおける透視画像内の各座標について、前記座標の各画素値と、前記静止オブジェクト算出部が出力した静止オブジェクト画像内の対応する座標の画素値との差分を算出し、該差分を前記座標の画素値とすることにより、静止オブジェクト以外の動オブジェクトを含む画像である動オブジェクト画像を出力する動オブジェクト算出部と、
   前記小オブジェクト画像と、前記動オブジェクト画像とを合成して、前記動オブジェクトかつ小オブジェクトである動小オブジェクトを含む画像である動小オブジェクト画像を算出するマスク合成部と、
   前記マスク合成部が算出した前記動小オブジェクト画像に含まれる前記動小オブジェクトに対して画像強調処理を行うオブジェクト領域処理部と、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の放射線透視画像処理装置。
3. 前記動画像に含まれる任意のフレームの前のフレームにおいて前記小オブジェクト算出部が出力した前記小オブジェクト画像から、小オブジェクトのうち静止しているオブジェクトである静止小オブジェクトを抽出した画像である静止小オブジェクト画像を記憶する画像記憶部と、
   前記任意のフレームにおいて前記小オブジェクト算出部が出力した前記小オブジェクト画像と、前記画像記憶部に記憶された前記静止小オブジェクト画像とに基づき、前記任意のフレームにおける前記静止小オブジェクト画像を出力し、前記画像記憶部に記憶する静止オブジェクト算出部と、
   前記任意のフレームにおいて前記小オブジェクト算出部が出力した前記小オブジェクト画像内の各座標について、前記座標の各画素値と、前記静止オブジェクト算出部が出力した前記静止小オブジェクト画像内の対応する座標の画素値との差分を算出し、該差分を前記座標の画素値とすることにより、前記静止小オブジェクト以外のオブジェクトである動小オブジェクトを含む画像である動小オブジェクト画像を出力する動オブジェクト算出部と、
   前記動オブジェクト算出部が出力した前記動小オブジェクト画像に含まれる前記動小オブジェクトに対して画像強調処理を行うオブジェクト領域処理部と、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の放射線透視画像処理装置。
4. 数値の入力を受付け、受付けた値を前記周辺最大値算出部または／および前記周辺最小値算出部で参照する前記第１の大きさの範囲または／および前記第２の大きさの範囲として設定するスケール設定部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の放射線透視画像処理装置。
5. 前記周辺最小値算出部が出力する前記大オブジェクト画像に含まれる誤差を補正する補正部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の放射線透視画像処理装置。
6. 前記補正部は、入力された画像の各画素値に対する補正値の算出に使用するパラメタを格納したルックアップテーブルを参照して、入力された画像の画素値に対する補正値を算出し、該補正値で前記大オブジェクト画像に含まれる誤差を補正することを特徴とする請求項５に記載の放射線透視画像処理装置。
7. 前記補正部は、予め定められた関数に基づき入力された画像の各画素値の補正値を算出し、該補正値で前記大オブジェクト画像に含まれる誤差を補正することを特徴とする請求項５に記載の放射線透視画像処理装置。
8. 放射線により透視撮影された動画像に含まれる任意のフレームの透視画像の各画素について、前記透視画像の前記各画素を含む第１の大きさの範囲内での画素値の最大値を求め、該最大値を前記透視画像の前記各画素に対応する画素の画素値として有する中間画像を生成する周辺最大値算出ステップと、
   前記中間画像の各画素について、前記中間画像の前記各画素を含む第２の大きさの範囲内での画素値の最小値を求め、該最小値を前記中間画像の前記各画素に対応する画素の画素値として有する大オブジェクト画像を生成する周辺最小値算出ステップと、
   前記透視画像の前記各画素の画素値と前記透視画像の前記各画素に対応する前記大オブジェクト画像の画素の画素値との差分を求め、該差分を各画素の画素値として有する小オブジェクト画像を生成する小オブジェクト算出ステップと、
   を備えたことを特徴とする放射線透視画像処理方法。
9. 前記動画像に含まれる任意のフレームにおける透視画像と前記任意のフレームの前のフレームにおける静止オブジェクト画像とを用いて、前記任意のフレームにおける前記透視画像から静止オブジェクトを抽出し、前記任意のフレームにおける静止オブジェクト画像を出力し、画像記憶部に記憶する静止オブジェクト算出ステップと、
   前記任意のフレームにおける透視画像内の各座標について、前記座標の各画素値と、前記静止オブジェクト算出ステップが出力した静止オブジェクト画像内の対応する座標の画素値との差分を算出し、該差分を前記座標の画素値とすることにより、静止オブジェクト以外の動オブジェクトを含む画像である動オブジェクト画像を出力する動オブジェクト算出ステップと、
   前記小オブジェクト画像と、前記動オブジェクト画像とを合成して、前記動オブジェクトかつ小オブジェクトである動小オブジェクトを含む画像である動小オブジェクト画像を算出するマスク合成ステップと、
   前記マスク合成ステップが算出した前記動小オブジェクト画像に含まれる前記動小オブジェクトに対して画像強調処理を行うオブジェクト領域処理ステップと、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項８に記載の放射線透視画像処理方法。
10. 前記動画像に含まれる任意のフレームにおいて前記小オブジェクト算出ステップが出力した前記小オブジェクト画像と、前記任意のフレームの前のフレームにおいて前記小オブジェクト算出ステップが出力した前記小オブジェクト画像から、小オブジェクトのうち静止しているオブジェクトである静止小オブジェクトを抽出した画像である静止小オブジェクト画像を記憶する画像記憶部に記憶された前記静止小オブジェクト画像とに基づき、前記任意のフレームにおける前記静止小オブジェクト画像を出力し、前記画像記憶部に記憶する静止オブジェクト算出ステップと、
    前記任意のフレームにおいて前記小オブジェクト算出ステップが出力した前記小オブジェクト画像内の各座標について、前記座標の各画素値と、前記静止オブジェクト算出ステップが出力した前記静止小オブジェクト画像内の対応する座標の画素値との差分を算出し、該差分を前記座標の画素値とすることにより、前記静止小オブジェクト以外のオブジェクトである動小オブジェクトを含む画像である動小オブジェクト画像を出力する動オブジェクト算出ステップと、
    前記動オブジェクト算出ステップが出力した前記動小オブジェクト画像に含まれる前記動小オブジェクトに対して画像強調処理を行うオブジェクト領域処理ステップと、
    をさらに備えたことを特徴とする請求項８に記載の放射線透視画像処理方法。
11. 数値の入力を受付け、受付けた値を前記周辺最大値算出ステップまたは／および前記周辺最小値算出ステップで参照する前記第１の大きさの範囲または／および前記第２の大きさの範囲として設定するスケール設定ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項８に記載の放射線透視画像処理方法。
12. 前記周辺最小値算出ステップが出力する前記大オブジェクト画像に含まれる誤差を補正する補正ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項８に記載の放射線透視画像処理方法。
13. 前記補正ステップは、入力された画像の各画素値に対する補正値の算出に使用するパラメタを格納したルックアップテーブルを参照して、入力された画像の画素値に対する補正値を算出し、該補正値で前記大オブジェクト画像に含まれる誤差を補正することを特徴とする請求項１２に記載の放射線透視画像処理方法。
14. 前記補正ステップは、予め定められた関数に基づき入力された画像の各画素値の補正値を算出し、該補正値で前記大オブジェクト画像に含まれる誤差を補正することを特徴とする請求項１２に記載の放射線透視画像処理方法。
15. 放射線により透視撮影された動画像に含まれる任意のフレームの透視画像の各画素について、前記透視画像の前記各画素を含む第１の大きさの範囲内での画素値の最大値を求め、該最大値を前記透視画像の前記各画素に対応する画素の画素値として有する中間画像を生成する周辺最大値算出手順と、
    前記中間画像の各画素について、前記中間画像の前記各画素を含む第２の大きさの範囲内での画素値の最小値を求め、該最小値を前記中間画像の前記各画素に対応する画素の画素値として有する大オブジェクト画像を生成する周辺最小値算出手順と、
    前記透視画像の前記各画素の画素値と前記透視画像の前記各画素に対応する前記大オブジェクト画像の画素の画素値との差分を求め、該差分を各画素の画素値として有する小オブジェクト画像を生成する小オブジェクト算出手順と、
    をコンピュータに実行させる放射線透視画像処理プログラム。
16. 前記動画像に含まれる任意のフレームにおける透視画像と前記任意のフレームの前のフレームにおける静止オブジェクト画像とを用いて、前記任意のフレームにおける前記透視画像から静止オブジェクトを抽出し、前記任意のフレームにおける静止オブジェクト画像を出力し、画像記憶部に記憶する静止オブジェクト算出手順と、
    前記任意のフレームにおける透視画像内の各座標について、前記座標の各画素値と、前記静止オブジェクト算出手順が出力した静止オブジェクト画像内の対応する座標の画素値との差分を算出し、該差分を前記座標の画素値とすることにより、静止オブジェクト以外の動オブジェクトを含む画像である動オブジェクト画像を出力する動オブジェクト算出手順と、
    前記小オブジェクト画像と、前記動オブジェクト画像とを合成して、前記動オブジェクトかつ小オブジェクトである動小オブジェクトを含む画像である動小オブジェクト画像を算出するマスク合成手順と、
    前記マスク合成手順が算出した前記動小オブジェクト画像に含まれる前記動小オブジェクトに対して画像強調処理を行うオブジェクト領域処理手順と、
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１５に記載の放射線透視画像処理プログラム。
17. 前記動画像に含まれる任意のフレームにおいて前記小オブジェクト算出手順が出力した前記小オブジェクト画像と、前記任意のフレームの前のフレームにおいて前記小オブジェクト算出手順が出力した前記小オブジェクト画像から、小オブジェクトのうち静止しているオブジェクトである静止小オブジェクトを抽出した画像である静止小オブジェクト画像を記憶する画像記憶部に記憶された前記静止小オブジェクト画像とに基づき、前記任意のフレームにおける前記静止小オブジェクト画像を出力し、前記画像記憶部に記憶する静止オブジェクト算出手順と、
    前記任意のフレームにおいて前記小オブジェクト算出手順が出力した前記小オブジェクト画像内の各座標について、前記座標の各画素値と、前記静止オブジェクト算出手順が出力した前記静止小オブジェクト画像内の対応する座標の画素値との差分を算出し、該差分を前記座標の画素値とすることにより、前記静止小オブジェクト以外のオブジェクトである動小オブジェクトを含む画像である動小オブジェクト画像を出力する動オブジェクト算出手順と、
    前記動オブジェクト算出手順が出力した前記動小オブジェクト画像に含まれる前記動小オブジェクトに対して画像強調処理を行うオブジェクト領域処理手順と、
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１５に記載の放射線透視画像処理プログラム。
18. 数値の入力を受付け、受付けた値を前記周辺最大値算出手順または／および前記周辺最小値算出手順で参照する前記第１の大きさの範囲または／および前記第２の大きさの範囲として設定するスケール設定手順をさらに備えたことを特徴とする請求項１５に記載の放射線透視画像処理プログラム。
19. 前記周辺最小値算出手順が出力する前記大オブジェクト画像に含まれる誤差を補正する補正手順をさらに備えたことを特徴とする請求項１５に記載の放射線透視画像処理プログラム。

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