JP2007244675A - 放射線撮影装置および画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像から適切にノイズを除去し、画像品質を向上することができる。
【解決手段】スライス画像Ｓにおいて選択される注目画素Ｐｃと、その注目画素Ｐｃの近傍に位置する近傍画素Ｐｎとからなる注目画素領域Ｐａの画素値（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）についての標準偏差σを統計量として算出する統計量算出処理を、スライス画像Ｓにおいて複数の画素Ｐを注目画素Ｐｃとして順次選択するように、統計量算出部３４１が実施する。そして、統計量算出部３４１によって算出された統計量としての標準偏差σに基づいて、ノイズ抽出部３４０がスライス画像Ｓからノイズを抽出し、そのノイズ抽出部３４０によって抽出されたノイズを、ノイズ除去部３５０がスライス画像Ｓから除去する。
【選択図】図７

Description

本発明は、放射線撮影装置および画像処理装置に関し、特に、画像からノイズを抽出し、その抽出したノイズを画像から除去する放射線撮影装置および画像処理装置に関する。

Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置などの放射線撮影装置は、被検体をＸ線などの放射線でスキャンし、そのスキャンによって得られる投影データに基づいて、被検体のスライスについての画像を、２次元画像、３次元画像、および、動画像として画像再構成して生成する（たとえば、特許文献１参照）。このような放射線撮影装置は、医療用途や産業用途などの広範な用途で利用されている。

特開２００４−１７３７５６号公報

放射線撮影装置は、画像処理装置を有しており、この画像処理装置は、たとえば、スライスについての画像を平滑化処理してノイズを除去する。

しかしながら、画像処理装置においては、画像のエッジ部分などについても平滑化処理を施すために、空間分解能や時間分解能が低下する場合があった。

また、画像のエッジ部分を事前に検出しておき、その検出されたエッジ部分以外について平滑化処理を実施し、分解能を保持させる方法が提案されているが、特に、画像において点状にランダムに発生するドットノイズについては認識することが困難であるために、このようなドットノイズなどのノイズを画像から除去できない場合があった。

このため、画像にノイズが残存し、画像品質を向上することができない場合があった。

したがって、本発明の目的は、画像から適切にノイズを除去し、画像品質を向上可能な放射線撮影装置および画像処理装置を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の放射線撮影装置は、被検体に放射線を照射し、前記被検体を透過した放射線を検出するスキャンを実施することによって、前記被検体についての画像を生成する放射線撮影装置であって、前記画像からノイズを抽出するノイズ抽出部と、前記ノイズ抽出部によって抽出されたノイズを前記画像から除去するノイズ除去部とを有し、前記ノイズ抽出部は、前記画像において選択される注目画素と、前記注目画素の近傍に位置する近傍画素とからなる注目画素領域の画素値についての統計量を算出する統計量算出処理を、前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する統計量算出部を含み、前記統計量算出部によって算出された前記統計量に基づいて、前記画像からノイズを抽出する。

上記目的を達成するため、本発明の画像処理装置は、画像からノイズを抽出するノイズ抽出部と、前記ノイズ抽出部によって抽出されたノイズを前記画像から除去するノイズ除去部とを有する画像処理装置であって、前記ノイズ抽出部は、前記画像において複数の画素から選択される注目画素と、前記注目画素の近傍に位置する近傍画素とからなる注目画素領域の画素値についての統計量を算出する統計量算出処理を、前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する統計量算出部を含み、前記統計量算出部によって算出された前記統計量に基づいて、前記画像からノイズを抽出する。

本発明によれば、画像から適切にノイズを除去し、画像品質を向上可能な放射線撮影装置および画像処理装置を提供することができる。

本発明にかかる実施形態について説明する。

＜実施形態１＞
以下より、本発明の実施形態１について説明する。

図１は、本発明にかかる実施形態のＸ線ＣＴ装置１についての全体構成を示すブロック図であり、図２は、本実施形態のＸ線ＣＴ装置１における要部を示す構成図である。

図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１は、走査ガントリ２と、操作コンソール３と、被検体搬送部４とを有する。Ｘ線ＣＴ装置１は、被検体にＸ線を照射し、その被検体を透過したＸ線を検出するスキャンを実施することによって得られる投影データを用いて、被検体についての画像を生成する。

走査ガントリ２について説明する。

走査ガントリ２は、図１に示すように、Ｘ線管２０とＸ線管移動部２１とコリメータ２２とＸ線検出器２３とデータ収集部２４とＸ線コントローラ２５とコリメータコントローラ２６と回転部２７とガントリコントローラ２８とを有し、操作コンソール３からの制御信号ＣＴＬ３０ａに基づいて、被検体搬送部４により撮影空間２９に移動された被検体をＸ線でスキャンして、その被検体の投影データを得る。具体的には、走査ガントリ２においては、図２に示すように、被検体が搬入される撮影空間２９を挟むように、Ｘ線管２０とＸ線検出器２３とが配置されている。そして、コリメータ２２が、Ｘ線管２０から撮影空間２９の被検体へ照射されるＸ線を成形するように配置されている。そして、走査ガントリ２は、被検体の体軸方向ｚを中心にして、Ｘ線管２０とコリメータ２２とＸ線検出器２３とを被検体の周囲で旋回させる。これにより、走査ガントリ２は、被検体の周囲における複数のビュー方向からＸ線管２０がＸ線を照射し、Ｘ線管２０から被検体を透過するＸ線をＸ線検出器２３が検出するスキャンを実施して、投影データを得る。走査ガントリ２の各部について、順次、説明する。

Ｘ線管２０は、たとえば、回転陽極型であり、Ｘ線を被検体に照射する。Ｘ線管２０は、図２に示すように、Ｘ線コントローラ２５からの制御信号ＣＴＬ２５１に基づいて、所定強度のＸ線を被検体の撮影領域にコリメータ２２を介して照射する。Ｘ線管２０から放射されたＸ線は、コリメータ２２によって、たとえば、コーン状に成形され、Ｘ線検出器２３に照射される。そして、Ｘ線管２０は、被検体の周囲のビュー方向からＸ線を被検体に照射するために、被検体の体軸方向ｚを中心に回転部２７によって被検体の周囲を回転移動する。つまり、Ｘ線管２０は、被検体搬送部４が被検体を撮影空間２９に移動する方向に沿った軸を中心にして、被検体の周囲を旋回する。

Ｘ線管移動部２１は、図２に示すように、Ｘ線コントローラ２５からの制御信号ＣＴＬ２５２に基づいて、Ｘ線管２０の放射中心を、走査ガントリ２における撮影空間２９内の被検体の体軸方向ｚに移動させる。

コリメータ２２は、図２に示すように、Ｘ線管２０とＸ線検出器２３との間に配置されている。コリメータ２２は、たとえば、Ｘ線が透過しない遮蔽板を含み、チャネル方向ｉと列方向ｊとにそれぞれ２枚ずつ、遮蔽板が設けられている。コリメータ２２は、コリメータコントローラ２６からの制御信号ＣＴＬ２６１に基づいて、各方向に設けられた２枚の遮蔽板を独立して移動させて、Ｘ線管２０から照射されたＸ線をそれぞれの方向において遮ってコーン状に成形することにより、Ｘ線の照射範囲を調整する。つまり、コリメータ２２は、Ｘ線管２０から照射されたＸ線が通過する開口の大きさを可変することにより、Ｘ線の照射範囲を調整する。

Ｘ線検出器２３は、Ｘ線管２０から照射され、撮影空間２９の被検体を透過するＸ線を検出して、被検体の投影データを生成する。Ｘ線検出器２３は、Ｘ線管２０と共に、回転部２７によって被検体の周囲を回転する。そして、被検体の周囲からＸ線管２０により照射され、被検体を透過したＸ線を検出して投影データを生成する。

図２に示すように、Ｘ線検出器２３は、いわゆる多列Ｘ線検出器であり、たとえば、Ｘ線管２０が撮影空間２９の被検体の周囲を回転部２７により回転する回転方向に沿ったチャネル方向ｉと、Ｘ線管２０が回転部２７によって回転する際に中心軸となる回転軸方向に沿った列方向ｊとに検出素子２３ａがアレイ状に２次元的に配列されている。たとえば、Ｘ線検出器２３は、検出素子２３ａがチャネル方向ｉに１０００個程度配列され、列方向ｊに３２から６４個程度配列されている。また、Ｘ線検出器２３は、２次元的に配列された複数の検出素子２３ａによって、凹状に湾曲した検出面が形成されている。

Ｘ線検出器２３を構成する検出素子２３ａは、たとえば、固体検出器として構成されており、Ｘ線を光に変換するシンチレータ（図示なし）と、シンチレータが変換した光を電荷に変換するフォトダイオード（図示なし）とを有する。なお、検出素子２３ａは、これに限定されるものではなく、たとえば、カドミウム・テルル（ＣｄＴｅ）等を利用した半導体検出素子、あるいはキセノン（Ｘｅ）ガスを利用した電離箱型の検出素子であって良い。

データ収集部２４は、Ｘ線検出器２３からの投影データを収集するために設けられている。データ収集部２４は、Ｘ線検出器２３のそれぞれの検出素子２３ａが検出したＸ線による投影データを収集して、操作コンソール３に出力する。図２に示すように、データ収集部２４は、選択・加算切換回路（ＭＵＸ，ＡＤＤ）２４１とアナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）２４２とを有する。選択・加算切換回路２４１は、Ｘ線検出器２３の検出素子２３ａによる投影データを、中央処理装置３０からの制御信号ＣＴＬ３０３に応じて選択し、あるいは組み合わせを変えて足し合わせ、その結果をアナログ−デジタル変換器２４２に出力する。アナログ−デジタル変換器２４２は、選択・加算切換回路２４１において選択あるいは任意の組み合わせで足し合わされた投影データをアナログ信号からデジタル信号に変換して中央処理装置３０に出力する。

Ｘ線コントローラ２５は、図２に示すように、中央処理装置３０からの制御信号ＣＴＬ３０１に応じて、Ｘ線管２０に制御信号ＣＴＬ２５１を出力し、Ｘ線の照射を制御する。Ｘ線コントローラ２５は、たとえば、Ｘ線管２０の管電流や照射時間などを制御する。また、Ｘ線コントローラ２５は、中央処理装置３０による制御信号ＣＴＬ３０１に応じて、Ｘ線管移動部２２１に対し制御信号ＣＴＬ２５２を出力し、Ｘ線管２０の放射中心を体軸方向ｚに移動するように制御する。

コリメータコントローラ２６は、図２に示すように、中央処理装置３０からの制御信号ＣＴＬ３０２に応じてコリメータ２２に制御信号ＣＴＬ２６１を出力し、Ｘ線管２０から被検体へ照射されたＸ線を成形するように、コリメータ２２を制御する。

回転部２７は、図１に示すように、円筒形状であり、中心部分に撮影空間２９が形成されている。回転部２７は、ガントリコントローラ２８からの制御信号ＣＴＬ２８に応じて、たとえば、モーター（図示なし）を駆動し、撮影空間２９内における被検体の体軸方向ｚを中心にして回転する。回転部２７は、Ｘ線管２０とＸ線管移動部２１とコリメータ２２とＸ線検出器２３とデータ収集部２４とＸ線コントローラ２５とコリメータコントローラ２６とが搭載されており、各部を支持している。そして、回転部２７は、スリップリング（図示なし）を介して、各部に電力を供給する。また、回転部２７は、各部を被検体の周囲に回転移動させ、撮影空間２９に搬入される被検体と各部との位置関係を回転方向にて相対的に変化させる。

ガントリコントローラ２８は、図１および図２に示すように、操作コンソール３の中央処理装置３０による制御信号ＣＴＬ３０４に基づいて、回転部２７に制御信号ＣＴＬ２８を出力し、回転部２７が回転するように制御する。

操作コンソール３について説明する。

操作コンソール３は、図１に示すように、中央処理装置３０と、入力装置４１と、表示装置５１と、記憶装置６１とを有する。

操作コンソール３における中央処理装置３０は、オペレータにより入力装置４１に入力される指令に基づいて、種々の処理を実施する。中央処理装置３０は、コンピュータと、このコンピュータを種々の手段として機能させるプログラムとを含む。

図３は、中央処理装置３０の構成を示すブロック図である。

中央処理装置３０は、図３に示すように、制御部３０１と、スキャン条件設定部３０２と、画像再構成部３０３と、画像処理部３０４とを有する。各部は、コンピュータを種々の手段として機能させるプログラムを含む。

制御部３０１は、Ｘ線ＣＴ装置１の各部を制御するために設けられている。制御部３０１は、オペレータにより入力装置４１に入力された指令に基づいて各部を制御する。たとえば、制御部３０１は、オペレータにより入力装置４１に入力された指令に基づいてスキャン条件設定部３０２が設定したスキャン条件に対応するように、各部を制御してスキャンを実施する。具体的には、制御部３０１は、被検体搬送部４に制御信号ＣＴＬ３０ｂを出力し、被検体搬送部４に被検体を撮影空間２９へ搬送させて移動させる。そして、制御部３０１は、ガントリコントローラ２８に制御信号ＣＴＬ３０４を出力して、走査ガントリ２の回転部２７を回転させる。そして、制御部３０１は、Ｘ線管２０からＸ線の照射するように、制御信号ＣＴＬ３０１をＸ線コントローラ２５に出力する。そして、制御部３０１は、制御信号ＣＴＬ３０２をコリメータコントローラ２６に出力し、コリメータ２２を制御してＸ線を成形する。また、制御部３０１は、制御信号ＣＴＬ３０３をデータ収集部２４に出力し、Ｘ線検出器２３の検出素子２３ａが得る投影データを収集するように制御する。

スキャン条件設定部３０２は、オペレータにより入力装置４１に入力されたスキャンパラメータに基づいて、スキャンの実施において各部を動作させるスキャン条件を設定する。スキャン条件設定部３０２は、たとえば、スキャン条件をヘリカルスキャン方式に対応するように設定する。具体的には、スキャン条件設定部３０２は、スライス位置、スライス厚、スキャン開始位置、スキャン終了位置、スキャンピッチ、Ｘ線ビーム幅、管電流値などに対応するように、各部を動作させるスキャン条件を設定する。そして、スキャン条件設定部３０２は、その設定したスキャン条件についてのデータを制御部３０１に出力して、各部を制御させる。

画像再構成部３０３は、スキャンの実施によってデータ収集部２４が収集した投影データに基づいて、被検体のスライスについてのスライス画像を、複数の画素からなるデジタル画像として再構成する。本実施形態においては、画像再構成部３０３は、フィルタ処理逆投影法などの画像再構成法によって、スキャンにて得られた投影データから、たとえば、ＣＴ値を画素値とするスライス画像を生成する。

画像処理部３０４は、画像再構成部３０３によって再構成されたスライス画像を画像処理する。詳細については後述するが、本実施形態において、画像処理部３０４は、画像再構成部３０３によって再構成されたスライス画像からノイズを抽出した後に、その抽出されたノイズをスライス画像から除去する画像処理を実施する。

操作コンソール３の入力装置４１は、たとえば、キーボードやマウスなどにより構成されている。入力装置４１は、オペレータの入力操作に基づいて、スキャンパラメータや被検体情報などの各種情報や指令を中央処理装置３０に入力する。たとえば、本スキャン条件を設定する際においては、入力装置４１は、そのスキャンパラメータとして、スキャン開始位置、スキャン終了位置、スキャンピッチ、Ｘ線ビーム幅、管電流値、スライス厚についてのデータをオペレータからの指令に基づいて入力する。

操作コンソール３の表示装置５１は、たとえば、ＣＲＴを含み、中央処理装置３０からの指令に基づき、表示面に画像を表示する。本実施形態において、表示装置５１は、たとえば、画像再構成部３０３によって再構成されたスライス画像から、画像処理部３０４がノイズを除去したスライス画像を表示する。

操作コンソール３の記憶装置６１は、メモリにより構成されており、各種データを記憶している。記憶装置６１は、その記憶されたデータが必要に応じて中央処理装置３０によってアクセスされる。

被検体搬送部４について説明する。

被検体搬送部４は、撮影空間２９の内部と外部との間で被検体を搬送する。

図４は、被検体搬送部４の構成を示す斜視図である。

図４に示すように、被検体搬送部４は、テーブル部４０１と、テーブル移動部４０２とを有する。

被検体搬送部４のテーブル部４０１は、被検体が載置される載置面が形成されており、その載置面で被検体を支持する。たとえば、被検体は、仰向けになるようにテーブルに寝かされて、被検体搬送部４のテーブル部４０１に支持される。

被検体搬送部４のテーブル移動部４０２は、被検体の体軸方向ｚに沿った水平方向Ｈにテーブル部４０１を移動させる水平移動部４０２ａと、水平方向Ｈに対して垂直な鉛直方向Ｖにテーブル部４０１を移動させる垂直移動部４０２ｂとを有し、中央処理装置３０からの制御信号ＣＴＬ３０ｂに基づいて、撮影空間２９の内部に被検体を搬入するように、テーブル部４０１を移動させる。

画像処理部３０４の詳細について説明する。

図５は、画像処理部３０４の構成を示すブロック図である。

図５に示すように、画像処理部３０４は、ノイズ抽出部３４０と、ノイズ除去部３５０とを有しており、画像再構成部３０３によって再構成されたスライス画像からノイズを抽出した後に、その抽出されたノイズをスライス画像から除去する画像処理を実施する。

画像処理部３０４のノイズ抽出部３４０は、画像再構成部３０３によって再構成されたスライス画像からノイズを抽出する。つまり、ノイズ抽出部３４０は、複数の画素からなるスライス画像において、スライス画像の画素の画素値がノイズであるか否かを判別することによって、その複数の画素からノイズとしての画素を抽出する。本実施形態においては、ノイズ抽出部３４０は、図５に示すように、統計量算出部３４１と、代表値算出部３４２と、論理演算部３４３とを有しており、統計量算出部３４１と代表値算出部３４２とが算出する統計量と代表値とを用いて、論理演算部３４３が実施する論理演算処理の結果に基づき、スライス画像の複数の画素からノイズを判別してノイズとしての画素を抽出する。ここでは、ノイズ抽出部３４０は、ノイズとして、ドットノイズを抽出する。ノイズ抽出部３４０の各部について説明する。

統計量算出部３４１は、複数の画素からなるスライス画像において選択される注目画素と、その注目画素の近傍に位置する近傍画素とからなる注目画素領域の画素値についての統計量を、スライス画像の画素のそれぞれに対応するように、順次、算出する。つまり、統計量算出部３４１は、注目画素領域の画素値についての統計量を算出する統計量算出処理を、スライス画像の複数の画素を注目画素として、順次、選択するように実施する。ここでは、統計量算出部３４１は、スライス画像において選択される注目画素と、その注目画素の近傍に位置する近傍画素とからなる注目画素領域の画素値についての標準偏差を、統計量として算出する統計量算出処理を、複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する。具体的には、統計量算出部３４１は、注目画素領域の各画素の画素値と、各画素値の平均値との差分を２乗した２乗値を、注目画素領域の各画素に対応するように算出した後に、その各画素に対応するように算出した２乗値を加算して加算値を算出する。その後、その加算値を、注目画素領域の画素数で割った値について、平方根をとることによって、統計量として標準偏差を算出する。統計量算出部３４１は、このような統計量算出処理を、スライス画像の複数の画素のすべてを、注目画素として順次選択するようにして実施する。

代表値算出部３４２は、スライス画像において選択される注目画素と、注目画素の近傍に位置する近傍画素とからなる注目画素領域の画素値についての代表値を、スライス画像の画素のそれぞれに対応するように順次算出する。つまり、代表値算出部３４２は、注目画素領域の画素値から代表値を算出する代表値算出処理を、スライス画像において複数の画素を注目画素として順次選択するように実施する。たとえば、代表値算出部３４２は、注目画素と、その近傍画素との画素値の平均値を、注目画素領域の代表値として算出する。なお、代表値算出部３４２は、注目画素と、その近傍画素との画素値において中央に位置するメディアン値を、注目画素領域の代表値として算出してもよい。

論理演算部３４３は、スライス画像において選択される注目画素の画素値と、その選択された注目画素に対応して算出された代表値との関数値を算出した後に、その選択された注目画素に対応して算出された統計量と、前述のようにして算出した関数値とを論理演算する論理演算処理を、スライス画像の画素のそれぞれに対応するように順次実施する。つまり、論理演算部３４３は、注目画素の画素値と、代表値算出部３４２によって当該注目画素に対応するように算出された代表値との関数値を算出した後に、当該関数値と、統計量算出部３４１によって当該注目画素に対応するように算出された統計量とを比較する論理演算処理を、スライス画像において複数の画素を注目画素として順次選択するように実施する。ここでは、論理演算部３４３は、注目画素の画素値と、代表値算出部３４２によって当該注目画素に対応するように算出された代表値との差分値を、関数値として算出した後に、論理演算処理として、当該差分値と、統計量算出部３４１によって当該注目画素に対応するように算出された統計量とを比較する比較処理を、スライス画像において複数の画素を注目画素として順次選択するように実施する。具体的には、論理演算部３４３は、注目画素に対応する注目画素領域についての統計量を定数倍した値を基準値とし、その注目画素の画素値と、その注目画素に対応する注目画素領域の代表値との差分値の絶対値が、その基準値よりも大きいか小さいかについて比較する。そして、この差分値の絶対値が基準値よりも大きい場合には、その注目画素の画素値は、ノイズとして判別され、この差分値の絶対値が基準値よりも小さい場合には、その注目画素の画素値は、ノイズではないものとして判別される。

画像処理部３０４のノイズ除去部３５０は、ノイズ抽出部３４０によって抽出されたノイズをスライス画像から除去する。ノイズ除去部３５０は、ノイズ抽出部３４０によって抽出されたノイズの画素値を、当該ノイズに対応する代表値に置換することによって、スライス画像からノイズを除去する。つまり、ノイズ除去部３５０は、ノイズ抽出部３４０によってノイズとして抽出された画素と、その近傍に位置する近傍画素とからなる画素領域の画素値に基づいて、ノイズとして抽出された画素の画素値を置換することによって、スライス画像からノイズを除去する。本実施形態においては、ノイズ除去部３５０は、スライス画像の複数の画素においてノイズ抽出部３４０によってノイズとして抽出された画素の画素値を、当該ノイズとして抽出された画素を注目画素として代表値算出部３４２が算出した代表値に置換することによって、スライス画像からノイズを除去する。具体的には、ノイズ除去部３５０は、スライス画像においてノイズとして抽出された画素を注目画素とした場合において、代表値算出部３４２によって算出される注目画素領域の画素値の平均値を代表値とし、その代表値を、ノイズとして抽出された画素の画素値として置換する処理をする。一方で、スライス画像においてノイズとして抽出されなかった画素については、置換処理を実施せずに、その画素値を保持させる。

本実施形態のＸ線ＣＴ装置１の動作について説明する。

図６は、本実施形態において、画像再構成部３０３によって再構成されたスライス画像から、画像処理部３０４がノイズを除去する動作を示すフロー図である。

まず、図６に示すように、統計量の算出を実施する（Ｓ１１）。

図７は、本実施形態において、統計量として標準偏差を算出する様子を説明するための図である。図７においては、図７（ａ）がスライス画像Ｓを示しており、図７（ｂ）が注目画素領域Ｐａを示している。

統計量としての標準偏差σの算出を実施する際には、図７に示すように、スライス画像Ｓにおいて選択される注目画素Ｐｃと、その注目画素Ｐｃの近傍に位置する近傍画素Ｐｎとからなる注目画素領域Ｐａの画素値Ｉについての統計量σを算出する統計量算出処理を、統計量算出部３４１が、スライス画像Ｓの複数の画素Ｐを注目画素Ｐｃとして順次選択するように実施する。

ここでは、まず、図７（ａ）に示すように、たとえば、複数の画素Ｐがｘｙ平面にマトリクス状に並ぶ２次元画像のスライス画像Ｓにおいて、注目画素Ｐｃと、その注目画素Ｐｃの近傍に位置する近傍画素Ｐｎとからなる注目画素領域Ｐａを、スライス画像Ｓの各画素Ｐに対応するように、順次、統計量算出部３４１が区画する。つまり、スライス画像Ｓの複数の画素Ｐにおいて、１つの画素Ｐを注目画素Ｐｃとし、その注目画素Ｐｃから所定の画素位置の範囲ＭＳにおいて隣接する座標の画素Ｐを近傍画素Ｐｎとして、注目画素領域Ｐａを区画する。具体的には、図７（ｂ）に示すように、スライス画像Ｓの複数の画素Ｐにおいて、（ｘ，ｙ）座標にある画素Ｐを注目画素Ｐｃとし、（ｘ＋１，ｙ＋１）、（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ−１）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ−１）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ−１，ｙ）、（ｘ−１，ｙ−１）座標のように、その（ｘ，ｙ）座標の注目画素Ｐｃから、１つ隣の画素位置の範囲ＭＳにおいて隣接する座標の画素Ｐを、近傍画素Ｐｎとして注目画素領域Ｐを区画する。このように、注目画素Ｐｃを中心にした３×３の局所マトリクス領域を、注目画素領域Ｐａとして区画する。なお、たとえば、注目画素Ｐｃを中心にした５×５の局所マトリクス領域を、注目画素領域Ｐａとして区画してもよい。

その後、以下の数式（１）に示すように、注目画素領域Ｐａの各座標（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）（ここで、ｉ＝−ＭＳ，・・・，ｘ，・・・，＋ＭＳ，ｊ＝−ＭＳ，・・・，ｘ，・・・，＋ＭＳである）の画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）について、統計量としての標準偏差σを算出する。数式（１）において、Ｉａは、注目画素領域Ｐａの各座標の画素Ｐの画素値Ｉの平均値を示している。

この数式（１）に示すように、統計量算出部３４１は、注目画素領域Ｐａの各画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）と、各画素値Ｉ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）の平均値Ｉａとの差分を２乗した２乗値を、注目画素領域Ｐａの各画素Ｐに対応するように算出した後に、その各画素Ｐに対応するように算出した２乗値を加算して加算値を算出する。その後、その加算値を、注目画素領域Ｐａの画素数Ｎで割った値について、平方根をとることによって、統計量としての標準偏差σを算出する。

たとえば、図７（ｂ）に示すように、（ｘ，ｙ）座標に位置する注目画素Ｐｃについての注目画素領域Ｐａを区画した場合においては、（ｘ，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ＋１）、（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ−１）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ−１）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ−１，ｙ）、（ｘ−１，ｙ−１）座標にある各画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ＋１），Ｉ（ｘ＋１，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ−１），Ｉ（ｘ，ｙ＋１），Ｉ（ｘ，ｙ−１），Ｉ（ｘ−１，ｙ＋１），Ｉ（ｘ−１，ｙ），Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）と、この平均値Ｉａとの差分を２乗した２乗値を、注目画素領域Ｐａの各画素Ｐに対応するように順次算出する。そして、その各画素Ｐに対応するように算出した２乗値を加算して加算値を算出する。その後、その加算値を、注目画素領域Ｐａの画素数Ｎである９で割った値について、平方根をとり、統計量としての標準偏差σを算出する。そして、統計量算出部３４１は、このような統計量算出処理を、スライス画像Ｓの複数の画素Ｐのすべてを、注目画素Ｐｃとして順次選択するようにして実施する。

つぎに、図６に示すように、代表値の算出を実施する（Ｓ２１）。

ここでは、スライス画像Ｓにおいて選択される注目画素Ｐｃと、その注目画素Ｐｃの近傍に位置する近傍画素Ｐｎとからなる注目画素領域Ｐａの画素値Ｉ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）についての代表値Ｒ（ｘ，ｙ）を算出する代表値算出処理を、代表値算出部３４２がスライス画像Ｓにおいて複数の画素Ｐを注目画素Ｐｃとして順次選択するように実施する。

たとえば、以下の数式（２）に基づいて、注目画素領域Ｐａの各座標（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）の画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）についての平均値Ａｖを、代表値Ｒ（ｘ，ｙ）として算出する。

たとえば、図７（ｂ）に示すように、注目画素領域Ｐａを区画した場合においては、（ｘ，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ＋１）、（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ−１）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ−１）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ−１，ｙ）、（ｘ−１，ｙ−１）座標にある各画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ＋１），Ｉ（ｘ＋１，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ−１），Ｉ（ｘ，ｙ＋１），Ｉ（ｘ，ｙ−１），Ｉ（ｘ−１，ｙ＋１），Ｉ（ｘ−１，ｙ），Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）を加算した後に、その加算値を、注目画素領域Ｐａの画素数Ｎである９で割ることによって平均値Ａｖを算出し、その平均値Ａｖを代表値Ｒ（ｘ，ｙ）とする。代表値算出部３４２は、このような代表値算出処理を、スライス画像Ｓの複数の画素Ｐのすべてを、注目画素Ｐｃとして順次選択するようにして実施する。

つぎに、図６に示すように、論理演算処理の実施を行う（Ｓ３１）。

ここでは、スライス画像Ｓにおいて選択される注目画素Ｐｃの画素値Ｉ（ｘ，ｙ）と、その選択された注目画素Ｐｃに対応して算出された代表値Ｒとの差分値を関数値として算出した後に、その選択された注目画素Ｐｃに対応して算出された統計量としての標準偏差σと、前述のようにして算出した関数値としての差分値とを比較する比較処理を、論理演算処理として、論理演算部３４３が、スライス画像Ｓにおいて複数の画素Ｐを注目画素Ｐｃとして順次選択するように実施する。

具体的には、以下の数式（３）に示すように、注目画素Ｐｃの画素値Ｉ（ｘ，ｙ）と、その注目画素Ｐｃに対応する注目画素領域Ｐａの代表値Ｒ（ｘ，ｙ）との差分値Ｄを、論理演算部３４３が算出する。そして、注目画素Ｐｃに対応する注目画素領域Ｐａについての標準偏差σを定数倍（ｋ倍）した値を基準値Ｓｔｄとし、差分値Ｄの絶対値が基準値Ｓｔｄよりも大きいか小さいかについて、論理演算部３４３が比較する。

つぎに、図６に示すように、ノイズの抽出を実施する（Ｓ４１）。

ここでは、複数の画素Ｐからなるスライス画像Ｓにおいて、スライス画像Ｓの画素Ｐの画素値Ｉがノイズであるか否かを、ノイズ抽出部３４０が判別することによって、その複数の画素からノイズとしての画素Ｐを抽出する。本実施形態においては、上述のように、統計量算出部３４１によって算出された統計量としての標準偏差σと、代表値算出部３４２によって算出された代表値Ｒ（ｘ，ｙ）とを用いて論理演算部３４３が論理演算処理を実施した結果に基づいて、ノイズ抽出部３４０がスライス画像Ｓからノイズを抽出する。具体的には、論理演算部３４３が上述の論理演算処理を実施した結果において、差分値Ｄの絶対値が、標準偏差σを定数倍（ｋ倍，たとえば、３倍）した値である基準値Ｓｔｄよりも大きい場合（Ｄ＞ｋ・σ）には、ノイズ抽出部３４０が、その注目画素Ｐｃの画素値Ｉ（ｘ，ｙ）を、ノイズとして判別する。一方で、差分値Ｄの絶対値が、標準偏差σを定数倍（ｋ倍）した値である基準値Ｓｔｄよりも小さい場合（Ｄ＜ｋ・σ）には、ノイズ抽出部３４０が、その注目画素Ｐｃの画素値Ｉ（ｘ，ｙ）を、ノイズではないものとして判別する。

つぎに、図６に示すように、ノイズの除去を実施する（Ｓ５１）。

ここでは、ノイズ抽出部３４０によって抽出されたノイズを、ノイズ除去部３５０がスライス画像Ｓから除去する。本実施形態においては、ノイズ除去部３５０は、スライス画像Ｓの複数の画素Ｐにおいてノイズ抽出部３４０によってノイズとして抽出された画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ，ｙ）を、当該ノイズとして抽出された画素Ｐを注目画素Ｐｃとして代表値算出部３４２が算出した代表値Ｒ（ｘ，ｙ）に置換することによって、スライス画像Ｓからノイズを除去する。たとえば、スライス画像Ｓにおいてノイズとして抽出された画素Ｐを注目画素Ｐｃとした場合において、代表値算出部３４２によって算出される注目画素領域Ｐａの画素値Ｉ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）の平均値Ａｖを代表値Ｒ（ｘ，ｙ）とし、その代表値Ｒ（ｘ，ｙ）を、ノイズとして抽出された画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ，ｙ）として置換する処理を、ノイズ除去部３５０が実施する。一方で、スライス画像Ｓにおいてノイズとして抽出されなかった画素Ｐについては、この置換処理を実施せずに、その画素値Ｉ（ｘ，ｙ）を保持させる。

以上のように、本実施形態においては、スライス画像Ｓにおいて選択される注目画素Ｐｃと、その注目画素Ｐｃの近傍に位置する近傍画素Ｐｎとからなる注目画素領域Ｐａの画素値（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）についての統計量として標準偏差σを算出する統計量算出処理を、スライス画像Ｓにおいて複数の画素Ｐを注目画素Ｐｃとして順次選択するように統計量算出部３４１が実施する。そして、注目画素領域Ｐａの画素値Ｉ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）から代表値Ｒ（ｘ，ｙ）を算出する代表値算出処理を、スライス画像Ｓにおいて複数の画素Ｐを注目画素Ｐｃとして順次選択するように代表値算出部３４２が実施する。ここでは、注目画素Ｐｃと、その近傍画素Ｐｎとの画素値Ｉ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）の平均値Ａｖを、代表値算出部３４２が代表値Ｒ（ｘ，ｙ）として算出する。そして、注目画素Ｐｃの画素値Ｉ（ｘ，ｙ）と、代表値算出部３４２によって当該注目画素Ｐｃに対応するように算出された代表値Ｒ（ｘ，ｙ）との関数値としての差分値Ｄを算出した後に、当該関数値としての差分値Ｄと、統計量算出部３４１によって当該注目画素Ｐｃに対応するように統計量として算出された標準偏差σとを比較する論理演算処理を、スライス画像Ｓにおいて複数の画素Ｐを注目画素Ｐｃとして順次選択するように論理演算部３４３が実施する。そして、論理演算部３４３によって実施された論理演算処理の結果に基づいて、ノイズ抽出部３４０がスライス画像Ｓからノイズを抽出する。その後、スカウト画像Ｓの複数の画素Ｐにおいてノイズ抽出部３４０によってノイズとして抽出された画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ，ｙ）を、代表値算出部３４２によって当該ノイズとして抽出された画素Ｐに対応するように算出された代表値Ｒ（ｘ，ｙ）に置換することによって、ノイズ除去部３５０がスカウト画像Ｓからノイズを除去する。このように、本実施形態は、統計量算出部３４１によって算出された統計量σに基づいてスライス画像Ｓからノイズを抽出するために、スライス画像Ｓにおいてドット状にランダムに発生するノイズについて容易に認識することができる。したがって、本実施形態は、スライス画像Ｓから適切にノイズを除去し、画像品質を向上することができる。

＜実施形態２＞
以下より、本発明の実施形態２について説明する。

本実施形態においては、統計量算出部３４１と代表値算出部３４２との動作が、実施形態１と異なる。この点を除き、本実施形態は、実施形態１と同様である。このため、重複する個所については、説明を省略する。

本実施形態において、統計量としての標準偏差σの算出を実施する際（Ｓ１１）においては、統計量算出部３４１は、注目画素領域Ｐａにおいて画素値Ｉが予め定めた基準範囲内である画素の画素値について、標準偏差σを算出する。ここでは、統計量処理部３４１は、この基準範囲が、注目画素領域Ｐａにおいて画素値Ｉが最大値Ｉｍａｘおよび最小値Ｉｍｉｎである画素Ｐを除いた画素Ｐの画素値Ｉの範囲になるように規定して、統計量としての標準偏差σを算出する。

たとえば、図７（ｂ）に示すように、（ｘ，ｙ）座標に位置する注目画素Ｐｃについて注目画素領域Ｐａを区画した場合においては、（ｘ，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ＋１）、（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ−１）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ−１）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ−１，ｙ）、（ｘ−１，ｙ−１）座標にある各画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ＋１），Ｉ（ｘ＋１，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ−１），Ｉ（ｘ，ｙ＋１），Ｉ（ｘ，ｙ−１），Ｉ（ｘ−１，ｙ＋１），Ｉ（ｘ−１，ｙ），Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）から、最大値Ｉｍａｘおよび最小値Ｉｍｉｎである画素値Ｉを除いた基準範囲において、画素値Ｉの統計量としての標準偏差σを算出する。具体的には、（ｘ，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ＋１）座標にある各画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ＋１）のそれぞれが、順次、最大値Ｉｍａｘ，最小値Ｉｍｉｎである場合には、この画素値Ｉ（ｘ，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ＋１）を除いた画素値Ｉ（ｘ＋１，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ−１），Ｉ（ｘ，ｙ＋１），Ｉ（ｘ，ｙ−１），Ｉ（ｘ−１，ｙ＋１），Ｉ（ｘ−１，ｙ），Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）についての標準偏差σを算出する。

そして、代表値の算出を実施する際において（Ｓ２１）は、代表値算出部３４２は、注目画素領域Ｐａにおいて画素値Ｉが基準範囲内である画素について、代表値Ｒを算出する。ここでは、代表値算出部３４２は、この基準範囲が、注目画素領域Ｐａにおいて画素値が最大値Ｉｍａｘおよび最小値Ｉｍｉｎである画素Ｐを除いた画素Ｐの画素値Ｉの範囲になるように規定して、代表値Ｒを算出する。

たとえば、図７（ｂ）に示すように、（ｘ，ｙ）座標に位置する注目画素Ｐｃについて注目画素領域Ｐａを区画した場合においては、（ｘ，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ＋１）、（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ−１）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ−１）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ−１，ｙ）、（ｘ−１，ｙ−１）座標にある各画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ＋１），Ｉ（ｘ＋１，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ−１），Ｉ（ｘ，ｙ＋１），Ｉ（ｘ，ｙ−１），Ｉ（ｘ−１，ｙ＋１），Ｉ（ｘ−１，ｙ），Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）から、最大値Ｉｍａｘおよび最小値Ｉｍｉｎである画素値Ｉを除いた基準範囲において、画素値Ｉの代表値Ｒ（ｘ，ｙ）を算出する。具体的には、（ｘ，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ＋１）座標にある各画素Ｐの画素値Ｉ（ｘ，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ＋１）のそれぞれが、順次、最大値Ｉｍａｘ，最小値Ｉｍｉｎである場合には、この画素値Ｉ（ｘ，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ＋１）を除いた画素値Ｉ（ｘ＋１，ｙ），Ｉ（ｘ＋１，ｙ−１），Ｉ（ｘ，ｙ＋１），Ｉ（ｘ，ｙ−１），Ｉ（ｘ−１，ｙ＋１），Ｉ（ｘ−１，ｙ），Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）についての平均値Ａｖを、代表値Ｒ（ｘ，ｙ）として算出する。

その後、実施形態１と同様に、論理演算処理の実施（Ｓ３１）、ノイズの抽出の実施（Ｓ４１）、ノイズの除去の実施（Ｓ５１）を行う。

以上のように、本実施形態においては、注目画素領域Ｐａにおいて画素値Ｉが基準範囲内である画素の画素値について、統計量算出部３４１が統計量としての標準偏差σを算出する。そして、注目画素領域Ｐａにおいて画素値Ｉが基準範囲内である画素について、代表値算出部３４２が代表値Ｒを算出する。ここでは、この基準範囲が、注目画素領域Ｐａにおいて画素値が最大値Ｉｍａｘおよび最小値Ｉｍｉｎである画素Ｐを除いた画素Ｐの画素値Ｉの範囲になるように規定して、統計量としての標準偏差σと代表値Ｒとそれぞれを算出する。このため、本実施形態は、スライス画像Ｓにおいてドット状にランダムに発生するノイズについて容易に認識することが可能であって、スライス画像Ｓから適切にノイズを除去し、画像品質を向上することができる。

なお、上記の実施形態において、Ｘ線ＣＴ装置１は、本発明の放射線撮影装置に相当する。また、上記の実施形態において、画像処理部３０４は、本発明の画像処理装置に相当する。また、上記の実施形態において、ノイズ抽出部３４０は、本発明のノイズ抽出部に相当する。また、上記の実施形態において、ノイズ除去部３５０は、本発明のノイズ除去部に相当する。また、上記の実施形態において、統計量算出部３４１は、本発明の統計量算出部に相当する。また、上記の実施形態において、代表値算出部３４２は、本発明の代表値算出部に相当する。また、上記の実施形態において、論理演算部３４３は、本発明の論理演算部に相当する。

また、本発明の実施に際しては、上記した実施の形態に限定されるものではなく、種々の変形形態を採用することができる。

たとえば、上記の実施形態においては、２次元画像からノイズを除去する場合について示したが、これに限定されない。たとえば、ｘｙ平面と、そのｘｙ平面に垂直なｚ軸方向とに複数の画素が配列された３次元画像について適用することができる。また、複数の２次元画像が時間軸に沿って順次生成された２次元動画像や、複数の３次元画像が時間軸に沿って順次生成された３次元動画像に適用することができる。この場合には、注目画素領域をｚ軸方向や時間軸方向に区画して、上述のような画像処理を実施する。

たとえば、上記の実施形態においては、統計量算出部３４１は、標準偏差を統計量として算出する場合について示したが、これに限定されない。たとえば、標準偏差、分散、尖度などの少なくとも１つを算出すれば良い。

また、たとえば、上記の実施形態においては、放射線としてＸ線を用いている例について説明しているが、これに限定されない。たとえば、たとえば、ガンマ線等の放射線を用いても良い。

図１は、本発明にかかる実施形態において、Ｘ線ＣＴ装置１の全体構成を示すブロック図である。 図２は、本発明にかかる実施形態において、Ｘ線ＣＴ装置１の要部を示す構成図である。 図３は、本発明にかかる実施形態において、中央処理装置３０の構成を示すブロック図である。 図４は、本発明にかかる実施形態において、被検体搬送部４の構成を示す斜視図である。 図５は、本発明にかかる実施形態において、画像処理部３０４の構成を示すブロック図である。 図６は、本発明にかかる実施形態において、画像再構成部３０３によって再構成されたスライス画像から、画像処理部３０４がノイズを除去する動作を示すフロー図である。 図７は、本発明にかかる実施形態において、統計量を算出する様子を説明するための図である。

符号の説明

１…Ｘ線ＣＴ装置（放射線撮影装置）、
２…走査ガントリ、
３…操作コンソール、
４…被検体搬送部、
２０…Ｘ線管、
２１…Ｘ線管移動部、
２２…コリメータ、
２３…Ｘ線検出器、
２３ａ…検出素子、
２４…データ収集部、
２４１…選択・加算切換回路、
２４２…アナログ−デジタル変換器、
２５…Ｘ線コントローラ、
２６…コリメータコントローラ、
２７…回転部、
２８…ガントリコントローラ、
２９…撮影空間、
３０…中央処理装置、
４１…入力装置、
５１…表示装置、
６１…記憶装置、
３０１…制御部、
３０２…スキャン条件設定部、
３０３…画像再構成部、
３０４…画像処理部（画像処理装置）
３４０…ノイズ抽出部（ノイズ抽出部）、
３５０…ノイズ除去部（ノイズ除去部）、
３４１…統計量算出部（統計量算出部）、
３４２…代表値算出部（代表値算出部）、
３４３…論理演算部（論理演算部）
４０１…テーブル部、
４０２…テーブル移動部

Claims (20)

1. 被検体に放射線を照射し、前記被検体を透過した放射線を検出するスキャンを実施することによって、前記被検体についての画像を生成する放射線撮影装置であって、
   前記画像からノイズを抽出するノイズ抽出部と、
   前記ノイズ抽出部によって抽出されたノイズを前記画像から除去するノイズ除去部と
   を有し、
   前記ノイズ抽出部は、
   前記画像において選択される注目画素と、前記注目画素の近傍に位置する近傍画素とからなる注目画素領域の画素値についての統計量を算出する統計量算出処理を、前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する統計量算出部
   を含み、
   前記統計量算出部によって算出された前記統計量に基づいて、前記画像からノイズを抽出する
   放射線撮影装置。
2. ノイズ抽出部は、前記ノイズとして、前記画像からドットノイズを抽出する
   請求項１に記載の放射線撮影装置。
3. 前記統計量算出部は、前記画像において選択される注目画素と、前記注目画素の近傍に位置する近傍画素とからなる注目画素領域の画素値についての標準偏差と分散と尖度との少なくとも１つを、前記統計量として算出する統計量算出処理を、前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する
   請求項１または２に記載の放射線撮影装置。
4. 前記ノイズ抽出部は、
   前記注目画素領域の画素値から代表値を算出する代表値算出処理を、前記画像において前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する代表値算出部と、
   前記注目画素の画素値と、前記代表値算出部によって当該注目画素に対応するように算出された前記代表値との関数値を算出した後に、当該関数値と、前記統計量算出部によって当該注目画素に対応するように算出された統計量とを論理演算する論理演算処理を、前記画像において前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する論理演算部と
   を含み、
   前記論理演算部によって実施された前記論理演算処理の結果に基づいて、前記画像からノイズを抽出する
   請求項１から３のいずれかに記載の放射線撮影装置。
5. 前記論理演算部は、前記注目画素の画素値と、前記代表値算出部によって当該注目画素に対応するように算出された前記代表値との差分値を前記関数値として算出した後に、前記論理演算処理として、当該差分値と、前記統計量算出部によって当該注目画素に対応するように算出された統計量とを比較する比較処理を、前記画像において前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する
   請求項４に記載の放射線撮影装置。
6. 前記ノイズ除去部は、前記画像の複数の画素において前記ノイズ抽出部によってノイズとして抽出された画素の画素値を、前記代表値算出部によって当該ノイズとして抽出された画素に対応するように算出された代表値に置換することによって、前記画像から前記ノイズを除去する
   請求項４または５に記載の放射線撮影装置。
7. 前記統計量算出部は、
   前記注目画素領域において画素値が基準範囲内である画素の画素値について、前記統計量を算出する
   請求項１から６のいずれかに記載の放射線撮影装置。
8. 前記統計量処理部は、
   前記基準範囲が、前記注目画素領域において画素値が最大値および最小値である画素を除いた画素の画素値の範囲になるように規定して、前記統計量を算出する
   請求項７に記載の放射線撮影装置。
9. 前記代表値算出部は、
   前記注目画素領域において画素値が基準範囲内である画素について、前記代表値を算出する
   請求項４または５に記載の放射線撮影装置。
10. 前記代表値算出部は、
    前記基準範囲が、前記注目画素領域において画素値が最大値および最小値である画素を除いた画素の画素値の範囲になるように規定して、前記代表値を算出する
    請求項９に記載の放射線撮影装置。
11. 画像からノイズを抽出するノイズ抽出部と、前記ノイズ抽出部によって抽出されたノイズを前記画像から除去するノイズ除去部とを有する画像処理装置であって、
    前記ノイズ抽出部は、
    前記画像において複数の画素から選択される注目画素と、前記注目画素の近傍に位置する近傍画素とからなる注目画素領域の画素値についての統計量を算出する統計量算出処理を、前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する統計量算出部
    を含み、
    前記統計量算出部によって算出された前記統計量に基づいて、前記画像からノイズを抽出する
    画像処理装置。
12. ノイズ抽出部は、前記ノイズとして、前記画像からドットノイズを抽出する
    請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 前記統計量算出部は、前記画像において選択される注目画素と、前記注目画素の近傍に位置する近傍画素とからなる注目画素領域の画素値についての標準偏差と分散と尖度との少なくとも１つを、前記統計量として算出する統計量算出処理を、前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する
    請求項１１または１２に記載の画像処理装置。
14. 前記ノイズ抽出部は、
    前記注目画素領域の画素値から代表値を算出する代表値算出処理を、前記画像において前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する代表値算出部と、
    前記注目画素の画素値と、前記代表値算出部によって当該注目画素に対応するように算出された前記代表値との関数値を算出した後に、当該関数値と、前記統計量算出部によって当該注目画素に対応するように算出された統計量とを比較する論理演算処理を、前記画像において前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する論理演算部と
    を含み、
    前記論理演算部によって実施された前記論理演算処理の結果に基づいて、前記画像からノイズを抽出する
    請求項１１から１３に記載の画像処理装置。
15. 前記論理演算部は、前記注目画素の画素値と、前記代表値算出部によって当該注目画素に対応するように算出された前記代表値との差分値を前記関数値として算出した後に、前記論理演算処理として、当該差分値と、前記統計量算出部によって当該注目画素に対応するように算出された統計量とを比較する比較処理を、前記画像において前記複数の画素を前記注目画素として順次選択するように実施する
    請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 前記ノイズ除去部は、前記画像の複数の画素において前記ノイズ抽出部によってノイズとして抽出された画素の画素値を、前記代表値算出部によって当該ノイズとして抽出された画素に対応するように算出された代表値に置換することによって、前記画像から前記ノイズを除去する
    請求項１４に記載の画像処理装置。
17. 前記統計量算出部は、
    前記注目画素領域において画素値が基準範囲内である画素の画素値について、前記統計量を算出する
    請求項１１から１６のいずれかに記載の画像処理装置。
18. 前記統計量処理部は、
    前記基準範囲が、前記注目画素領域において画素値が最大値および最小値である画素を除いた画素の画素値の範囲になるように規定して、前記統計量を算出する
    請求項１７に記載の画像処理装置。
19. 前記代表値算出部は、
    前記注目画素領域において画素値が基準範囲内である画素について、前記代表値を算出する
    請求項１４または１５に記載の画像処理装置。
20. 前記代表値算出部は、
    前記基準範囲が、前記注目画素領域において画素値が最大値および最小値である画素を除いた画素の画素値の範囲になるように規定して、前記代表値を算出する
    請求項１９に記載の画像処理装置。
    

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