JP2009189440A - Ｘ線画像処理装置、ｘ線画像処理方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 ランダムシステムノイズの影響を考慮したＸ線画像処理技術を提供すること。
【解決手段】 Ｘ線画像処理装置は、Ｘ線を照射していない状態で、センサが異なるタイミングで取得した複数のダーク画像の差分値に基づき、センサが有するノイズ量を算出する算出部と、Ｘ線を照射した状態で、センサが取得するＸ線画像にノイズ量が重畳するのを抑制するように、予め定められたＸ線画像を処理するためのパラメータを変更する変更部と、変更されたパラメータに基づき、Ｘ線画像の画像処理を行う画像処理部と、を有する。
【選択図】 図７

Description

本発明はＸ線画像処理技術に関する。

Ｘ線透視画像は、被曝の観点から非常に弱い線量で撮影が行われるため、ランダムノイズが多い画像が得られることが知られている。したがって、Ｘ線透視撮影においてノイズ抑制処理をすることは、診断画像の視認性を高める上で非常に重要なことである。

ノイズを抑制する上で、画像上のノイズ量を正確に推定する必要がある。むやみやたらにノイズ抑制処理をかければ、Ｘ線透視画像のエッジまでをぼかしてしまったり、反対にノイズを全く抑制できなかったりすることになる。

画像上の正確なノイズ量の推定技術として、特許文献１では、動画フレームごとにフレーム内の被写体を解析し、被写体ごとにノイズ量を推定している。特許文献１では一般的なビデオカメラに実施した例をあげているが、Ｘ線画像においても同様の効果が考えられる。Ｘ線は被写体が厚いほど透過しにくいため、Ｘ線受光センサに届くＸ線線量が減り、信号値に対して相対的にノイズの多い画像となる。したがって被写体ごとにノイズ量を推定する方法は有効である。

Ｘ線のランダムノイズには、Ｘ線に起因するランダム量子ノイズＮ_ｑと、Ｘ線受光センサにおける電気的なノイズであるランダムシステムノイズN_sとの2種類に分けられる。この２種類のランダムノイズがＸ線画像上にランダムノイズσ（Ｘ）として加算される。σ（Ｘ）は式（１）のように表される。

この式をＸ線線量（Ｘ線照射強度）とＸ線ランダムノイズ量との関係として表すと、図３のようになる。この関係から言えることは、Ｘ線画像において低線量下では、ランダム量子ノイズの影響よりもランダムシステムノイズの影響の方が大きいということである。特許文献１では、被写体解析であるためＸ線に起因するランダム量子ノイズしか推定することができない。そこで、特許文献２では、交流磁界検出器をつけ、ランダムシステムノイズを検出するという検出方法が提案されている。更に、特許文献３では、撮影条件に応じて基準ノイズパターンを記憶して、撮影条件に応じて、そのノイズパターンをロードする方法が提案されている。
特許第3762725号公報 特開2005-006792号公報 特開2004-023764号公報

しかしながら、Ｘ線撮影された画像の視認性を高めるためには、画像のノイズ量を正確に求め、ノイズ量に応じたＸ線撮影画像を処理する必要がある。

本発明では上記の課題に対し、ランダムシステムノイズの検出を、撮影される画像ごとにダーク画像を用いて計算し、ランダムシステムノイズの影響を考慮したＸ線画像処理技術の提供を目的とする。

上記の目的を達成するべく、本発明にかかるＸ線画像処理装置は、Ｘ線を照射していない状態で、Ｘ線受光手段が異なるタイミングで取得した複数のダーク画像の差分値に基づき、前記Ｘ線受光手段が有するノイズ量を算出する算出手段と、
Ｘ線を照射した状態で、前記Ｘ線受光手段が取得するＸ線画像に前記ノイズ量が重畳するのを抑制するように、予め定められた前記Ｘ線画像を処理するためのパラメータを変更する変更手段と、
前記変更手段により変更された前記パラメータに基づき、前記Ｘ線画像の画像処理を行う画像処理手段と、
を有することを特徴とする。

本発明によれば、ランダムシステムノイズを、ダーク画像を用いて計算し、ランダムシステムノイズの影響を抑制した、より精度の高いＸ線画像処理が可能になる。

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。

（第１実施形態）
本実施形態ではランダムシステムノイズの検出を、撮影される画像ごとに２枚のダーク画像を用いて計算する構成を説明する。

ここで、ダーク画像とは、Ｘ線を照射しない状態でＸ線受光手段として機能するＸ線受光センサが取得をした画像をいう。ダーク画像は暗電流画像、FPN（Fixed Pattern Noise）画像、オフセット画像とも呼ばれる。一方、Ｘ線画像とは、Ｘ線を照射した状態でセンサが取得した画像をいう。

図４は、Ｘ線照射のタイミングと、Ｘ線受光センサ（以下、単に「センサ」ともいう）によるＸ線画像の取得、Ｘ線画像に含まれるノイズ解析、画像処理パラメータの設定のタイミングを示すタイミングチャートである。

Ｘ線受光センサは、図４のようにＸ線照射の開始前の第1のダーク画像、Ｘ線を照射した状態における第1のＸ線画像、Ｘ線照射の終了後の第２のダーク画像、の順番で画像データを取得する。第1のＸ線画像を挟む２枚のダーク画像（第1のダーク画、第２のダーク画）を利用し、その差分値を利用して、Ｘ線画像ごとのランダムシステムノイズ量を計算する。ダーク画像はＸ線を照射していない状態で撮影された画像であるので、Ｘ線に起因するランダム量子ノイズが存在せず、ランダムシステムノイズだけがダーク画像に存在することになる。

ダーク画像を解析することでランダムシステムノイズは検出される。２つのダーク画像を利用するのは、Ｘ線受光センサが持っている固定パターンノイズを除去するためである。差分をとることで、固定パターンノイズを除去することができる。Ｘ線画像を撮影した直後のダーク画像にはＸ線画像の残像が残ったような画像になる可能性があるため、残像の影響を抑えるために、例えば、図５に示すタイミングチャートにより、Ｘ線画像とダーク画像とを撮影する。

図５のタイミングチャートにおいて、Ｘ線受光センサは、第1のダーク画像、第1のＸ線画像、第２のダーク画像、第３のダーク画像の順番で、画像データを取得する。この撮影結果に基づいてノイズ解析が行われ、画像処理パラメータが設定される。第３のダーク画像は、第２のダーク画像の取得後一定時間が経過した後にセンサ１０１２が取得するダーク画像である。

あるいは、２枚のダーク画像の差分値から、Ｘ線残像の影響を排除するためにハイパスフィルタを通す方法がある。また、複数のダーク画像の差分値として求められる差分値画像を複数のブロック（部分領域）に分割し、それぞれの部分領域に含まれるＸ線残像による画素の平均値が最小となる部分領域のノイズ情報に基づき、ノイズ量を算出することも可能である。また、図６に示すタイミングチャートでは、Ｘ線照射の開始前（撮影開始前）に２枚のダーク画像（第４、第５のダーク画像）を撮影し、更に、Ｘ線照射の終了後（撮影終了後）にも２枚のダーク画像（第６、第７のダーク画像）を撮影している。撮影直前と撮影直後のランダムシステムノイズを検出し、撮影中のランダムシステムノイズ量を予測（補間）し、補間結果に基づきパラメータを変更して画像処理を行うという方法も効果がある。保存される画像はよりノイズ抑制効果がなされた画像が保存されるため、シネループ再生などで医師が診断する際には、より視認性を高めることができる。

次に、本発明の実施形態にかかるＸ線透視装置の機能構成を説明する。図１は、Ｘ線透視装置の概略的な機能構成を示す図である。

Ｘ線透視装置は、Ｘ線撮像部１０１、画像処理部１０２、画像表示部１０３、画像保存部１０４からなる。Ｘ線撮像部１０１は、センサ１０１２、Ｘ線発生装置１０１３、そして、それらの動作を制御する制御部として機能するコントロールＰＣ１０１１を含む。画像処理部１０２は、画像受信部１０２１、画像処理パラメータ制御部１０２２、前処理部１０２３、ノイズ抑制処理部１０２４を含む。画像処理部１０２が、本発明の実施形態にかかるＸ線画像処理装置の構成になる。

画像受信部１０２１は、Ｘ線撮像部１０１から送信された画像と、センサ駆動信号と、の入力を受信することが可能である。画像受信部１０２１は、センサ駆動信号によってＸ線撮像部１０１から送信された画像が、Ｘ線画像であるかダーク画像であるかを判断する。画像受信部１０２１は、送信された画像（送信画像）によって、画像処理パラメータ制御部１０２２、前処理部１０２３のどちらか一方、もしくは両方に送信画像を出力する。

また、Ｘ線撮像部１０１は、Ｘ線画像、ダーク画像を画像保存部１０４に送信し、画像保存部１０４は、送信された画像を保存する。画像処理パラメータ制御部１０２２は、画像受信部１０２１からダーク画像の入力を受付け、さらに画像保存部１０４からも別のダーク画像の入力を受付ける。そして、画像処理パラメータ制御部１０２２は、２種類のダーク画像の差分からノイズ量を計算し、このノイズ量に基づいて、予め定められたＸ線画像を処理するためのパラメータ（制御パラメータ）を設定し、ノイズ抑制処理部１０２４に出力する。画像処理パラメータ制御部１０２２は、予め定められたＸ線画像を処理するためのパラメータを、算出されたノイズ量の重畳を抑制するように変更する変更手段として機能する。

前処理部１０２３は、画像受信部１０２１から入力されたダーク画像もしくはＸ線画像と、画像保存部１０４から入力されたダーク画像もしくはＸ線画像と、を用いてノイズ抑制処理の前に必要な前処理を行う。そして、前処理部１０２３は、前処理済みの画像をノイズ抑制処理部１０２４に出力する。また、前処理済みの画像は画像保存部１０４にも出力され、保存される。

ノイズ抑制処理部１０２４は、前処理部１０２３から前処理済みの画像の入力を受付け、さらに、画像処理パラメータ制御部１０２２から画像処理パラメータの入力を受付け、ノイズ抑制処理を行う。ノイズ抑制処理部１０２４は、ノイズ抑制処理を施したノイズ抑制済の画像（ノイズ抑制済画像）を画像表示部１０３および画像保存部１０４に出力する。画像表示部１０３は、ノイズ抑制済画像を入力とし、表示デバイスにノイズ抑制済画像を表示する。画像保存部１０４は、ノイズ抑制済画像を入力とし、画像保存部１０４にノイズ抑制済画像を保存する。また1度、画像保存部１０４に保存した画像に対して、画像処理部１０２において再処理することも可能である。

図１の構成を情報処理装置（ＰＣ）上で実現する場合、図２に示すようなハードウェア構成となる。コントロールＰＣ２０１とセンサ２０２、Ｘ線発生装置２１３が信号線として双方向の情報伝達が可能なCAN（Controller Area Network）２２２を介して接続している。尚、信号線はCANでなくでも光ファイバーなどでもよい。CAN２２２には、他にも画像処理部２１０、表示部２０９、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等を含む外部記憶部２１１、ネットワークインタフェース部（ＮＩＣ）２１２が接続されている。コントロールＰＣ２０１は、ＣＰＵ２０３、ＲＡＭ２０４、ＲＯＭ２０５、入力部２０６、ＰＣ表示部２０７、記憶部２０８を含み、これらは、バス２２１を介して接続されている。このコントロールＰＣ２０１からセンサ２０２や画像処理部２１０などにコマンドが送信される。図１のコントロールＰＣ１０１１は、図２のコントロールＰＣ２０１に相当する。撮影モードごとの処理内容がソフトウェアモジュールとして記憶部２０８に格納され、不図示の指示手段によりＲＡＭ２０４に読み込まれ、実行される。図１のセンサ１０１２は、図２のセンサ２０２に相当する。また、図１のＸ線発生装置１０１３は、図２のＸ線発生装置２１３に相当する。

画像処理部１０２は画像処理ボードとして実装される部分と、処理内容がソフトウェアモジュールとして記憶部２０８に格納され、不図示の指示手段によりＲＡＭ２０４に読み込まれ、実行される部分とがある。図１の画像表示部１０３は、図２の画像表示部２０９に相当し、図１の画像保存部１０４は、図２の外部記憶装置２１１もしくは、ＲＡＭ２０４に相当する。

上述の構成は、もちろん、情報処理装置（ＰＣ）上に限定されるものではなく、専用のハードウェアを用いても実現することは可能である。例えば、図1における各部を全て専用のハードウェアとして実現することも可能である。以下、Ｘ線画像処理装置の動作の説明を、図１の構成図、図４のタイミングチャート、及び図７の処理フローを参照して説明する。

まず、ステップＳ７０１において、Ｘ線撮像部１０１は、センサ１０１２の駆動モードを決める。センサ駆動モードとは、図４に示すようにＸ線の照射のタイミングに合わせ、センサ１０１２の画像取得のタイミングをどのように合わせるかというセンサ１０１２の駆動パターンをいう。本実施形態では、図４に示すように、センサ１０１２は、Ｘ線が照射された後にＸ線画像を取得し、Ｘ線画像を取得後にダーク画像を取得する。

Ｘ線撮像部１０１は、図４に示すタイミングでセンサ１０１２が駆動するようコントロールＰＣ１０１１にセンサ１０１２の駆動タイミング（駆動パターン）を設定する。Ｘ線撮像部１０１は、Ｘ線発生装置１０１３も図４に示すタイミングでＸ線を照射するようコントロールＰＣ１０１１にＸ線照射タイミングを設定する。

ステップＳ７０２において、センサ１０１２は、コントロールＰＣ１０１１から出力される、センサを駆動制御するための信号（センサ駆動信号）に合わせて画像を取得する。そして、センサ１０１２は、取得した画像（センサ取得画像）とセンサ駆動信号とを画像処理部１０２へと出力する。

ステップＳ７０３において、画像処理部１０２は、センサ取得画像がＸ線画像であるかダーク画像であるかを判定し、この判定結果によって、処理ステップを切り替える。

ステップＳ７０３の判定結果がダーク画像である場合、処理はステップＳ７０４に進められる。図４より、センサ１０１２は、Ｘ線が照射される前（Ｘ線照射前）に1度、ダーク画像（第１のダーク画像）を取得する。画像処理部１０２は、センサ１０１２から送られたダーク画像（第１のダーク画像）を画像保存部１０４に送り、画像保存部１０４のダーク画像保存部に保存する（Ｓ７０４）。

ステップＳ７０５において、画像処理部１０２を構成する画像受信部１０２１は、入力されたダーク画像が撮影開始後の1枚目のダーク画像であるか否かを判定する。画像受信部１０２１は、センサ駆動信号の受信回数をカウントすることが可能であり、受信回数のカウントに基づいて、1枚目のダーク画像であるか２枚目のダーク画像であるかを判定する。１枚目のダーク画像である場合（Ｓ７０５−Ｙｅｓ）、処理はステップＳ７０２に戻され、同様の処理を繰り返す。センサ１０１２は、再び画像を取得し（Ｓ７０２）、センサ１０１２は、取得した画像を画像処理部１０２へと出力する。図４より、次にセンサ１０１２が取得する画像は、Ｘ線画像（第１のＸ線画像）となる。画像受信部１０２１は、受信したＸ線画像（第１のＸ線画像）を画像保存部１０４に存在するＸ線画像保存部に保存し（Ｓ７０６）、処理はステップＳ７０２に戻され同様の処理を繰り返す。

一方、ステップＳ７０３の判定結果がダーク画像である場合、処理はステップＳ７０４に進められ、ダーク画像は画像保存部１０４のダーク画像保存部に保存される。このとき、第１のダーク画像に上書きをしないように第２のダーク画像が保存される。

そして、ステップＳ７０５の判定で、１枚目のダーク画像でない場合、すなわち、２枚目のダーク画像であると画像処理部１０２が判定する場合、処理はステップＳ７０７に進められる。画像受信部１０２１は、入力されたダーク画像はＸ線が照射された後（Ｘ線照射後）の２枚目のダーク画像であるので、画像処理パラメータ制御部１０２２と前処理部１０２３へ第２のダーク画像を出力する。

ステップＳ７０７において、前処理部１０２３は、第２のダーク画像とＸ線画像保存部に保存されている第１のＸ線画像とを入力とし、前処理を行う。ここでの前処理はセンサ１０１２が有する固定パターンノイズを取り除くことである。前処理部１０２３への入力は第１のＸ線画像と第２のダーク画像であり、第1のＸ線画像から第２のダーク画像を差し引くことで（差分を求めることで）、センサ固定のノイズパターン（固定パターンノイズ）が求められる。この固定パターンノイズを相殺するような補正を第1のＸ線画像に加えることで、固定パターンノイズを取り除くことができる。ここでは、固定パターンノイズを求めるダーク画像として、第２のダーク画像を用いているが、Ｘ線画像の撮影直前に取得されたダーク画像（第1のダーク画像）を利用することも可能である。そのときはダーク画像保存部から第２のダーク画像ではなく第１のダーク画像が画像処理部への入力となる。前処理部１０２３は前処理済み画像を出力する。

ステップＳ７０８において、画像処理パラメータ制御部１０２２は、第２のダーク画像と画像保存部１０４から第１のダーク画像を入力とし、ランダムシステムノイズの計算を行う。具体的には、第１のダーク画像と第２のダーク画像との差分を計算する。差分をとることで、第１および第２の画像に加算されていた固定パターンノイズが削除され、ランダムなノイズだけが残る。

そして、ステップＳ７０９において、画像処理パラメータ制御部１０２２は、差分画像の画像全体で標準偏差を計算することで、ランダムシステムノイズを計算する。ここで得られたランダムシステムノイズは、第１のダーク画像と第２のダーク画像の差分から得られたものなので、本来のランダムシステムノイズの倍となっている。しかし、ノイズ抑制処理対象である前処理済み画像もダーク画像との差分をとり固定パターンノイズを取り除いているため、その際にランダムシステムノイズが倍となっている。したがって、画像処理パラメータ制御部１０２２は、得られたランダムシステムノイズ量をそのままノイズ抑制処理部１０２４へと出力する。ランダムシステムノイズ量がノイズ抑制処理におけるパラメータとなる。

次に、ステップＳ７１０において、ノイズ抑制処理部１０２４は、前処理済み画像からランダムノイズ量を計算する。ランダムノイズ量は、先に示した式（１）および、式（２）を利用して計算する。前処理済み画像の各画素において、その輝度値を式（２）の輝度値Xとして入力し、ランダム量子ノイズ量を求める。そして、式（１）に式（２）より求まったランダム量子ノイズ量と、画像処理パラメータ制御部１０２２から出力されたランダムシステムノイズ量を入力し、ランダムノイズ量を計算する。式（１）や式（２）は実際に計算をせずに各式をテーブル化しておくことで、処理速度を向上させる方法で行ってもよい。

ステップＳ７１１において、ノイズ抑制処理部１０２４は、得られたランダムノイズ量を用いて、ノイズ抑制処理を行う。ノイズ抑制処理とは、具体的にリカーシブフィルタを用いたフィルタリング処理をいう。リカーシブフィルタは式（３）のように表される。

Ｘ（ｎ）はｎフレーム目のリカーシブフィルタへの入力値を表し、Ｙ（ｎ）は、ｎフレーム目のリカーシブフィルタの出力値を表す。ａはフィードバック係数である。フィードバック係数を大きくすることでノイズ抑制力をあげることができるが、動きがあるところでは残像を発生させてしまう欠点がある。したがってリカーシブフィルタにおいて、ノイズと動きの判定は重要でかつ困難である。そこで、ノイズ抑制処理部１０２４で計算したランダムノイズ量（ノイズ推定量と定義する）をノイズ抑制処理パラメータとして用い、ノイズと動きの閾値として利用し、ノイズ抑制処理を制御する。ノイズと動きを判定するためにノイズ推定量と、前フレーム画像Ｘ（ｎ−１）と現フレーム画像Ｘ（ｎ）との差分値とを比較する。差分画像には低周波成分が取り除かれ、ランダムノイズと動きだけが残った画像となる。この中からノイズと動きとを区別する。ノイズ推定量よりも差分値が大きければ動きと判断し、ノイズ推定量よりも差分値が小さければノイズと判断する。そして、動きと判定された画素はフィードバック係数を小さくし、ノイズと判定された画素に関してはフィードバック係数を大きくし、動きに強く、ノイズ抑制力のある処理ができる。式（４）のような制御となる。ａ_iniはフィードバック係数ａの初期設定値である。σ（Ｘ（ｎ））は、Ｘ（ｎ）のランダムシステムノイズ量である。

ノイズ推定量を√２倍した値と比較する理由は、差分をとった値と比較をしているためである。そのため、差分をとらない画像で比較する場合（例えばＸ（ｎ）画像そのものとノイズ推定量とを比較する場合）は、√２倍する必要はない。このようにフレームごとにランダムシステムノイズの計算をすることで、フレームごとに最適なノイズ抑制処理パラメータがセットされ、最適なノイズ抑制処理ができる。

ノイズ抑制処理部１０２４の具体的なノイズ抑制処理として、空間フィルタを利用する。空間フィルタの例としてεフィルタをあげる。εフィルタは式（５）のように表される。

Ｅｐ（ｘ）は入力画素値ｘに対してのεフィルタ出力値で、ｗ（ｉ）がフィルタ係数、ｈ（ｉ）は、フィルタ係数の初期値である。例えば、ｈ（ｉ）は、３×３のフィルタで、全ての要素が1/9である平滑化フィルタ係数など、ノイズ抑制力のあるフィルタ係数を設定する。空間フィルタは、近傍画素からノイズ抑制をするため、エッジ成分があるとエッジをぼかしてしまう問題が発生する。エッジボケを防ごうとノイズ抑制力を弱めると、ノイズが抑制できなくなる。したがって空間フィルタにおいて、ノイズとエッジの判定は重要でかつ困難である。そこで、ノイズ抑制処理部１０２４で計算したランダムノイズ量（ノイズ推定量と定義する）をノイズ抑制処理パラメータとして用い、ノイズとエッジの閾値として利用し、ノイズ抑制処理を制御する。εフィルタは対象画素とその周辺画素とを比較し、フィルタ係数を決定し、フィルタ抑制力を決める。その際、対象画素と周辺画素との差分値からノイズであるかエッジであるかを判定し、フィルタ係数を決定する。そこでノイズであるかエッジであるかの閾値として、ノイズ推定量を利用する。対象画素と周辺画素の差分値とノイズ推定量とを比較してエッジかノイズかを判断する。そのような関数が式（５）のＦ（Ｘ）である。式（６）にその内容を示す。

ノイズ推定量よりも大きければエッジとする。式（５）において、エッジ時の式（６）の値を利用してフィルタ係数ｗ（ｉ）を計算すると、その画素に対するフィルタ係数ｗ（ｉ）は小さくなる。その結果、フィルタ係数ｗ（ｉ）の中心画素の値が、大きくなるようになっている。つまり、エッジと判定された画素はフィルタ係数を中心画素への依存度が高い係数とし、平滑度を弱めエッジを保存する。ノイズ推定量よりも小さければノイズとする。式（５）において、ノイズ時の式（６）の値を利用してフィルタ係数ｗ（ｉ）を計算すると、その画素に対するフィルタ係数ｗ（ｉ）は初期係数ｈ（ｉ）となる。つまり、平滑度が高い係数が選択され、ノイズを抑制する。このようにフィルタ係数を決めることで、エッジに強く、ノイズ抑制力のある処理ができる。

こうすることで、フレームごとにランダムシステムノイズの計算をすることで、フレームごとに最適なノイズ抑制処理パラメータがセットされ、最適なノイズ抑制処理ができる。ノイズ抑制処理部１０２４は、時間フィルタ、空間フィルタを直列につなげ、３次元的に処理を行うことが可能であり、また、並列につなぎ、画素ごとに選択的に処理をすることも可能である。もちろん、どちらか一方だけを利用して処理をしてもかまわない。

ステップＳ７１２において、画像処理部１０２は、ノイズ抑制処理済み画像を、画像保存部１０４に出力し、画像保存部１０４はノイズ抑制済み画像を保存する。

また、ステップＳ７１３において、画像処理部１０２は、ノイズ抑制処理済み画像を、画像表示部１０３に出力し、画像表示部１０３は表示デバイスにノイズ抑制処理済み画像を表示する。センサ１０１２が取得するこれ以降の画像に関しても同様な処理を続け、ノイズ抑制処理済み画像を表示し、保存する。
このように撮影された画像ごとのランダムシステムノイズを検出することで、撮影された画像ごとに適切なノイズ抑制処理を行うことができ、視認性に優れた画像の生成が可能になる。

＜第２実施形態＞
第２の実施形態は、第１実施形態のＸ線撮像部１０１、画像処理部１０２、画像表示部１０３、画像保存部１０４の構成及び処理の流れとほぼ同じである。第１実施形態と異なる点は、画像処理部１０２の画像処理パラメータ制御部１０２２におけるランダムシステムノイズの検出方法である。

本実施形態では、ステップＳ７０８において、画像処理パラメータ制御部１０２２は、第１のダーク画像と第２のダーク画像との差分を計算する。Ｘ線画像直後に取得する第２のダーク画像には、Ｘ線画像の残像が残っている可能性がある。したがって、この差分画像には、ランダムシステムノイズ以外にも残像がのるケースがある。残像成分が残っていると、標準偏差の計算結果に誤差が生じ、正確なランダムシステムノイズが求まらない。

そこで、ステップＳ７０９に対応する処理として、画像処理パラメータ制御部１０２２は、残像成分を取り除くために差分画像に対して、フィルタリング処理を実行する。残像とランダムシステムノイズの周波数成分を比較した場合、残像成分は低周波成分で、ランダムシステムノイズは高周波成分である。よって、画像処理パラメータ制御部１０２２は、ハイパスフィルタ処理を実行する。ハイパスフィルタ処理をした差分画像の画像全体で標準偏差を計算することで、ランダムシステムノイズが計算される。画像処理パラメータ制御部１０２２は、このようにして得られたランダムシステムノイズ量をノイズ抑制処理部１０２４へと出力する。

本実施形態に拠れば、ダーク画像に残像成分が存在していたとしても、ランダムシステムノイズを正確に検出することが可能になる。

＜第３実施形態＞
第３の実施形態は、第１実施形態のＸ線撮像部１０１、画像処理部１０２、画像表示部１０３、画像保存部１０４の構成及び処理の流れとほぼ同じである。第１実施形態と異なる点は、画像処理部１０２の画像処理パラメータ制御部１０２２におけるランダムシステムノイズの検出方法である。

本実施形態では、ステップＳ７０８において、画像処理パラメータ制御部１０２２は、第１のダーク画像と第２のダーク画像との差分を計算する。

次に、ステップＳ７０９において、画像処理パラメータ制御部１０２２は、差分画像を複数のブロックへと分割し、ブロックごとの平均輝度値を計算する。ランダムシステムノイズは平均値を０として分布するため、平均値が最も０に近い値となるブロックの標準偏差を計算し、この標準偏差を画像全体のランダムシステムノイズとして利用する。ブロックの分割方法は、等間隔に区切っても良いし、直前にセンサが取得しているＸ線画像から、領域認識をして分割しても良い。平均値が０に近いブロックを複数利用し、複数ブロックの標準偏差の平均を計算し、それを画像全体のランダムシステムノイズとしてもよい。このようにして得られたランダムシステムノイズ量を、画像処理パラメータ制御部１０２２は、ノイズ抑制処理部１０２４へと出力する。

本実施形態に拠れば、ダーク画像に残像成分が存在していたとしても、ランダムシステムノイズを正確に検出することが可能である。

＜第４実施形態＞
第４の実施形態は、第１実施形態のＸ線撮像部１０１、画像処理部１０２、画像表示部１０３、画像保存部１０４の構成及び処理の流れとほぼ同じである。第１実施形態と異なる点は、センサ１０１２の駆動モードと、画像処理パラメータ制御部への入力画像である。

第１実施形態と第４実施形態とで駆動モードの異なる点は、図５に示すように第２のダーク画像を取得した後に第３のダーク画像を取得する点である。第３のダーク画像が入力された画像処理パラメータ制御部１０２２の動作を、図１の構成図と、図５のタイミングチャート、図８のフローチャートを参照して説明する。図８のフローチャートにおいて、図７のフローチャートと同様の処理については、同一のステップ番号を付して重複した説明を避けるため説明を省略する。

ステップＳ８０５において、画像受信部１０２１は、入力されたダーク画像が撮影開始前の1枚目のダーク画像（第1のダーク画像）であるか、Ｘ線の照射が終了した後のダーク画像（第２のダーク画像）であるか否かを判定する。第1のダーク画像、第２のダーク画像である場合（Ｓ８０５−Ｙｅｓ）、処理はステップＳ７０２に戻され、同様の処理が繰り返される。入力されたダーク画像が第２のダーク画像でない場合、すなわち第２のダーク画像の取得後一定時間が経過した後にセンサ１０１２が取得した第３のダーク画像である場合（Ｓ８０５−Ｎｏ）、処理はＳ７０７に進められる。ステップＳ７０７において、前処理部１０２３による前処理が実行される。

ステップＳ８０８において、画像処理パラメータ制御部１０２２は、第３のダーク画像と画像保存部１０４のダーク画像保存部に保存されている第１のダーク画像とを入力とし、ランダムシステムノイズの計算を行う。具体的には、第１のダーク画像と第３のダーク画像との差分値を計算する。

ステップＳ８０９において、画像処理パラメータ制御部１０２２は、複数のダーク画像の差分値として求められる差分値画像の画像全体で標準偏差を計算することで、ランダムシステムノイズを計算する。第２のダーク画像ではなく、第３のダーク画像を利用するのは、Ｘ線画像を取得した直後に取得する第２のダーク画像には、Ｘ線画像の残像が残っている可能性があるためである。そこで第２のダーク画像を取得した直後、あるいは、第２のダーク画像の取得後一定時間が経過した後にセンサ１０１２により取得された第３のダーク画像を使うことで、より精度よくランダムシステムノイズを求めることができる。このようにして得られたランダムシステムノイズ量を画像処理パラメータ制御部１０２２は、ノイズ抑制処理部１０２４へと出力する。

本実施形態に拠れば、ダーク画像に残像成分が存在していたとしても、ランダムシステムノイズを正確に検出することが可能である。

＜第５実施形態＞
第５実施形態は、第１実施形態のＸ線撮像部１０１、画像処理部１０２、画像表示部１０３、画像保存部１０４の構成及び処理の流れとほぼ同じである。第１実施形態と異なる点は、センサ１０１２の駆動モードと、画像処理パラメータ制御部１０２２への入力画像と、再画像処理がある点である。

第１実施形態のセンサの駆動モードと第５実施形態のセンサの駆動モードの異なる点は、図６に示すように、Ｘ線画像の撮影開始前の第４のダーク画像と第５のダーク画像、Ｘ線画像の撮影終了後の第７のダーク画像と第８のダーク画像を取得する点である。第４のダーク画像と第５のダーク画像は、撮影開始前の１枚目、２枚目のダーク画像であり、第７のダーク画像と第８のダーク画像は、Ｘ線画像の撮影終了後の２枚目、３枚目のダーク画像である。

この４枚のダーク画像が画像処理パラメータ制御部１０２２への入力画像となる。第４のダーク画像と第５のダーク画像から検出されたランダムシステムノイズを撮影前ランダムシステムノイズ量とする。そして、第７のダーク画像と第８のダーク画像から検出されたランダムシステムノイズ量を撮影後ランダムシステムノイズ量として、画像処理パラメータ制御部１０２２は画像保存部１０４に保存する。ノイズ抑制処理部１０２４は、画像保存部１０４から撮影前ランダムシステムノイズ量を入力とし、撮影中のランダムノイズ量を計算し、ノイズ抑制処理を行う。

本実施形態では撮影終了後の再ノイズ抑制処理を行う。再ノイズ抑制処理を、図１の構成図と、図６のタイミングチャート、図９のフローチャートを参照して説明する。図９のフローチャートにおいて、図７のフローチャートと同様の処理については、同一のステップ番号を付して重複した説明を避けるため説明を省略する。

ステップＳ９０５において、画像受信部１０２１は、入力されたダーク画像が撮影開始前の1枚目のダーク画像（第４のダーク画像）、または撮影終了後の２枚目のダーク画像（第７のダーク画像）であるか否かを判定する。撮影開始前の1枚目のダーク画像、または撮影終了後の２枚目のダーク画像である場合（Ｓ９０５―Ｙｅｓ）、処理はステップＳ７０２に戻され同様の処理が実行される。

一方、ステップＳ９０５の判定で、撮影開始前の1枚目のダーク画像、または撮影終了後の２枚目のダーク画像でない場合（Ｓ９０５−Ｎｏ）、処理はステップＳ９０７に進められる。ステップＳ９０７において、画像受信部１０２１は、撮影開始前の２枚目のダーク画像（第５のダーク画像）、または撮影終了後の３枚目のダーク画像（第８のダーク画像）であるか否かを判定する。撮影開始前の２枚目のダーク画像、または撮影終了後の３枚目のダーク画像でない場合（Ｓ９０７−Ｎｏ）、処理はステップＳ７０７に進められ、以下、第1実施形態で説明した図７の各ステップと同様の処理が実行される。一方、ステップＳ９０７の判定で、撮影開始前の２枚目のダーク画像、または撮影終了後の３枚目のダーク画像と判定される場合（Ｓ９０７−Ｙｅｓ）、処理はステップＳ７０８に進められ、図７のステップＳ７０８の処理と同様に差分値の計算が実行される。ここでは、４枚のダーク画像に基づき差分値が計算される。

ステップＳ９０９において、画像処理パラメータ制御部１０２２は、第５のダーク画像と画像保存部１０４から第４のダーク画像を入力とし、ランダムシステムノイズの計算を行う。また、画像処理パラメータ制御部１０２２は、第８のダーク画像と画像保存部１０４から第７のダーク画像を入力とし、ランダムシステムノイズの計算を行う。差分をとることで、第４および第５のダーク画像に加算されていた固定パターンノイズ、第７および第８のダーク画像に加算されていた固定パターンノイズが削除され、ランダムなノイズだけが残る。

ステップＳ９１６において、撮影終了後の３枚目のダーク画像まで、ランダムシステムノイズの計算が終了していない場合（Ｓ９１６−Ｎｏ）、処理はステップＳ７０２に戻され、同様の処理が繰り返される。一方，ステップＳ９１６の判定で、撮影終了後の第３のダーク画像まで、ランダムシステムノイズの計算が終了している場合（Ｓ９１６−Ｙｅｓ）、処理はステップＳ９１７に進められる。

ステップＳ９１７にいおいて、ノイズ抑制処理部１０２４は、第１実施形態と同様に、まずランダムノイズ量を計算する。ランダムノイズを計算するために、画像保存部１０４から、撮影後ランダムシステムノイズ量および撮影前ランダムシステムノイズ量を呼び出し、この値を用いて撮影後ランダムノイズ量を計算する。具体的には、撮影開始（Ｘ線照射開始）から撮影終了（Ｘ線照射終了）までランダムシステムノイズは増加する。フレームＮに対して、Ｆ（Ｎ）という関係で増加するとすると、Ｆ（Ｎ）の関係から、撮影中の各フレームにおけるランダムシステムノイズ量を推定（補間）する。Ｆ（Ｎ）が線形であるとき、撮影中の各フレームにおけるランダムシステムノイズＮ_s(n)は式（７）のようになる。画像処理パラメータ制御部１０２２は、補間されたランダムシステムノイズ量に基づき、Ｘ線画像を処理するためのパラメータを変更する。ノイズ抑制処理部１０２４は、変更されたパラメータに基づき、画像保存部１０４に保存されているＸ線画像の画像処理を行うことが可能である。

Ｎ_{s_fin}は撮影後ランダムシステムノイズ量、Ｎ_{s_start}は撮影前ランダムシステムノイズ量、Ｃは係数とする。得られたランダムシステムノイズＮ_s(n)を用いて、式（１）と式（２）から各フレームにおけるランダムノイズ量を計算する。

そして、ステップＳ９１８において、ノイズ抑制処理部１０２４は、画像保存部１０４から前処理済画像を入力とし、得られたランダムノイズ量によりノイズ抑制処理を行い、再ノイズ抑制処理済み画像（撮影後パラメータノイズ抑制処理済画像）を作成する。

ステップＳ９１９において、ノイズ抑制処理部１０２４は、画像保存部１０４へ撮影後パラメータノイズ抑制処理済画像を再ノイズ抑制済み画像として保存する。

このように撮影後に改めて再ノイズ抑制処理をすることで、ダーク画像上の残像によるノイズ量の計算誤差の縮小や、システム全体の処理負荷の軽減をすることができる。再ノイズ抑制処理後の画像はより適切なノイズ抑制効果がなされた画像が保存されるため、シネループ再生などで医師が診断する際には、より視認性を高めることができる。

＜第６実施形態＞
第１実施形態から第４実施形態において、センサ１０１２がＸ線画像を取得するごとに、つまり毎フレーム、画像処理パラメータ制御部１０２２は動作してランダムシステムノイズの計算を行う。しかし、毎フレームにランダムシステムノイズの計算を行わず、一定の周期ごとにランダムシステムノイズの計算を行うことも可能である。Ｘ線撮像部１０１のコントロールＰＣ１０１１から画像処理部１０２に一定の周期の情報が入力されると、この周期の情報に基づいて、画像処理パラメータ制御部１０２２は動作してランダムシステムノイズの計算を行う。ここで、一定周期とは、フレーム数や一定の時間をいう。一定周期の情報として入力されたフレーム数や時間ごとに、画像処理パラメータ制御部１０２２は動作することが可能である。画像処理パラメータ制御部１０２２が動作しない状態において、ノイズ抑制処理部１０２４は、前フレームで利用したランダムシステムノイズを利用してノイズ抑制処理を実行する。

本実施形態に拠れば、一定の周期毎にランダムシステムノイズを計算し、ランダムシステムノイズの影響を抑制した、より精度の高いＸ線画像処理が可能になる。

＜第７実施形態＞
第１実施形態から第４実施形態の構成において、センサ１０１２がＸ線画像を取得するごとに、つまり毎フレーム、画像処理パラメータ制御部１０２２は動作してランダムシステムノイズの計算を行う。しかし、毎フレーム、ランダムシステムノイズの計算を行わず、センサ１０１２のセンサ読取モードが切り替えられたときにランダムシステムノイズの計算を行うことも可能である。

図１０は、第７実施形態にかかるＸ線照射タイミング、センサ１０１２の動作、ノイズ解析、画像処理パラメータの設定に関するタイミングチャートである。第１実施形態から第４実施形態と同様に第１のＸ線画像に対して、画像処理パラメータ制御部１０２２は動作しランダムシステムノイズ検出を行う。第２のＸ線画像に対して、センサ１０１２のセンサ読取りモードは第１のＸ線画像の場合と比較して変化していない。そのため、画像処理パラメータ制御部１０２２は動作せずに、ノイズ抑制処理部１０２４は、第１のＸ線画像のランダムシステムノイズとして検出したランダムシステムノイズを利用してノイズ抑制処理を行う。第３のＸ線画像に関してもセンサ１０１２のセンサ読取りモードは変わらないので、第２のＸ線画像と同様の処理をする。

次に、第４のＸ線画像を取得するにあたって、センサ１０１２のセンサ読取りモードが変更になったとする。ここで、センサ読取りモードとは、具体的には、センサ読み出し時のライン加算数の変更、読み出し時の読み出しエリアの変更などである。Ｘ線撮像部１０１のコントロールＰＣ１０１１からセンサ読取モードが変更になったことが画像処理部１０２に通知されると、この通知を受けて、画像処理パラメータ制御部１０２２はランダムシステムノイズの計算を行い、パラメータの変更を行う。ノイズ抑制処理部１０２４は、新たに変更されたパラメータを利用してノイズ抑制処理を施した画像処理を実行する。第５のＸ線画像に対しては、センサ１０１２のセンサ読取りモードが変わらないので、画像処理パラメータ制御部１０２２は動作しない。第６のＸ線画像では、センサ１０１２のセンサ読取りモードが変更されているので、第４のＸ線画像の場合と同様に、画像処理パラメータ制御部１０２２はランダムシステムノイズの計算を行い、パラメータの変更を行う。ノイズ抑制処理部１０２４は、新たに算出されたパラメータを利用してノイズ抑制処理を施した画像処理を実行する。

本実施形態によれば、ランダムシステムノイズを、センサ読取りモードの変更のタイミングで撮影されるダーク画像を用いて計算し、ランダムシステムノイズの影響を抑制したＸ線画像処理が可能になる。

＜第８実施形態＞
上述の実施形態では、Ｘ線透視装置が稼働状態である場合において、予め定められたタイミングで、センサ１０１２がダーク画像を取得して、画像処理パラメータ制御部１０２２がランダムシステムノイズを算出する構成を説明した。ダーク画像を取得するタイミングとしては、Ｘ線透視装置が稼働状態にある場合に限定されず撮影待機状態であるときでもよい。また、ダーク画像を取得するタイミングとして、センサ駆動モードに従ったタイミングに拠らず、センサ１０１２が２枚のダーク画像を等間隔のタイミング、または不等間隔のタイミングで取得することも可能である。ここで、等間隔のタイミングとは、所定の時間間隔をダーク画像の取得のタイミングとすることをいう。また、不等間隔のタイミングとは、不規則な事象の発生をダーク画像の取得のタイミングとすることをいう。例えば、センサ１０１２またはＸ線透視装置の電源がＯＮになったタイミング、Ｘ線透視装置のキャリブレーションが行われた直後、もしくはキャリブレーションの直前のタイミングなどが含まれる。

また、Ｘ線透視装置の設置場所が別の設置場所へと移動になるなど、撮影環境が変わったタイミングも不等間隔のタイミングに含まれる。これらのタイミングで、センサ１０１２は２枚のダーク画像を取得し、画像処理パラメータ制御部１０２２によってランダムシステムノイズの算出を行う。ノイズ抑制処理部１０２４は、任意のタイミング、例えば、撮影待機状態、等間隔のタイミング、または不等間隔のタイミングで取得されたダーク画像に基づくランダムシステムノイズによりノイズ抑制処理を実行することが可能である。

本実施形態によれば、ランダムシステムノイズを、任意のタイミングでセンサが取得したダーク画像を用いて計算し、ランダムシステムノイズの影響を抑制したＸ線画像処理が可能になる。

（他の実施形態）
なお、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録したコンピュータ可読の記憶媒体を、システムあるいは装置に供給することによっても、達成されることは言うまでもない。また、システムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。

この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現される。また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

本発明の実施形態にかかるＸ線透視装置の機能構成を説明する図である。 Ｘ線透視装置のハードウェア構成を説明する図である。 Ｘ線線量とＸ線ランダムノイズ量との関係を示す図である。 Ｘ線照射のタイミングと、センサによるＸ線画像の取得、Ｘ線画像に含まれるノイズ解析、画像処理パラメータの設定のタイミングを示す図である。 Ｘ線照射のタイミングと、センサによるＸ線画像の取得、Ｘ線画像に含まれるノイズ解析、画像処理パラメータの設定のタイミングを示す図である。 Ｘ線照射のタイミングと、センサによるＸ線画像の取得、Ｘ線画像に含まれるノイズ解析、画像処理パラメータの設定のタイミングを示す図である。 Ｘ線画像処理装置の動作の流れを説明する図である。 Ｘ線画像処理装置の動作の流れを説明する図である。 Ｘ線画像処理装置の動作の流れを説明する図である。 Ｘ線照射のタイミングと、センサによるＸ線画像の取得、Ｘ線画像に含まれるノイズ解析、画像処理パラメータの設定のタイミングを示す図である。

符号の説明

１０１ Ｘ線撮像部
１０１１ コントロールＰＣ
１０１２ センサ
１０１３ Ｘ線発生装置
１０２ 画像処理部
１０２１ 画像受信部
１０２２ 画像処理パラメータ制御部
１０２３ 前処理部
１０２４ ノイズ抑制処理部
１０３ 画像表示部
１０４ 画像保存部

Claims (16)

1. Ｘ線を照射していない状態で、Ｘ線受光手段が異なるタイミングで取得した複数のダーク画像の差分値に基づき、前記Ｘ線受光手段が有するノイズ量を算出する算出手段と、
   Ｘ線を照射した状態で、前記Ｘ線受光手段が取得するＸ線画像に前記ノイズ量が重畳するのを抑制するように、予め定められた前記Ｘ線画像を処理するためのパラメータを変更する変更手段と、
   前記変更手段により変更された前記パラメータに基づき、前記Ｘ線画像の画像処理を行う画像処理手段と、
   を有することを特徴とするＸ線画像処理装置。
2. 前記算出手段は、Ｘ線照射の開始前に前記Ｘ線受光手段が取得した第1のダーク画像と、Ｘ線照射の終了後に前記Ｘ線受光手段が取得した第２のダーク画像と、の差分値に基づき前記ノイズ量を算出することを特徴とする請求項１に記載のＸ線画像処理装置。
3. 前記算出手段は、前記第1のダーク画像と、前記第２のダーク画像の取得後一定時間が経過した後に前記Ｘ線受光手段が取得した第３のダーク画像と、の差分値に基づき前記ノイズ量を算出することを特徴とする請求項２に記載のＸ線画像処理装置。
4. 前記算出手段は、Ｘ線照射の開始前の異なるタイミングで前記Ｘ線受光手段が取得した複数のダーク画像の差分値と、Ｘ線照射の終了後の異なるタイミングで前記Ｘ線受光手段が取得した複数のダーク画像の差分値と、に基づき、Ｘ線照射開始からＸ線照射終了までのノイズ量を補間することを特徴とする請求項１に記載のＸ線画像処理装置。
5. Ｘ線照射開始からＸ線照射終了までに前記Ｘ線受光手段が取得したＸ線画像を保存する画像保存手段を更に備え、
   前記変更手段は、前記算出手段により補間されたノイズ量に基づき、前記Ｘ線画像を処理するためのパラメータを変更し、
   前記画像処理手段は、前記変更手段により変更された前記パラメータに基づき、前記画像保存手段に保存されている前記Ｘ線画像の画像処理を行うことを特徴とする請求項４に記載のＸ線画像処理装置。
6. 前記算出手段は、前記複数のダーク画像の差分値にハイパスフィルタを用いたフィルタリング処理により、前記ノイズ量を算出することを特徴とする請求項１に記載のＸ線画像処理装置。
7. 前記算出手段は、前記複数のダーク画像の差分値として求められる差分値画像を複数の部分領域に分割し、それぞれの部分領域に含まれるＸ線残像による画素の平均値が最小となる部分領域のノイズ量に基づき、前記ノイズ量を算出することを特徴とする請求項１に記載のＸ線画像処理装置。
8. 算出手段と、変更手段と、画像処理手段と、を有するＸ線画像処理装置におけるＸ線画像処理方法であって、
   前記算出手段が、Ｘ線を照射していない状態で、Ｘ線受光手段が異なるタイミングで取得した複数のダーク画像の差分値に基づき、前記Ｘ線受光手段が有するノイズ量を算出する算出工程と、
   前記変更手段が、Ｘ線を照射した状態で、前記Ｘ線受光手段が取得するＸ線画像に前記ノイズ量が重畳するのを抑制するように、予め定められた前記Ｘ線画像を処理するためのパラメータを変更する変更工程と、
   前記画像処理手段が、前記変更工程により変更された前記パラメータに基づき、前記Ｘ線画像の画像処理を行う画像処理工程と、
   を有することを特徴とするＸ線画像処理方法。
9. 前記算出工程では、Ｘ線照射の開始前に前記Ｘ線受光手段が取得した第1のダーク画像と、Ｘ線照射の終了後に前記Ｘ線受光手段が取得した第２のダーク画像と、の差分値に基づき前記ノイズ量を算出することを特徴とする請求項８に記載のＸ線画像処理方法。
10. 前記算出工程では、前記第1のダーク画像と、前記第２のダーク画像の取得後一定時間が経過した後に前記Ｘ線受光手段が取得した第３のダーク画像と、の差分値に基づき前記ノイズ量を算出することを特徴とする請求項９に記載のＸ線画像処理方法。
11. 前記算出工程では、Ｘ線照射の開始前の異なるタイミングで前記Ｘ線受光手段が取得した複数のダーク画像の差分値と、Ｘ線照射の終了後の異なるタイミングで前記Ｘ線受光手段が取得した複数のダーク画像の差分値と、に基づき、Ｘ線照射開始からＸ線照射終了までのノイズ量を補間することを特徴とする請求項８に記載のＸ線画像処理方法。
12. 前記Ｘ線画像処理装置は、Ｘ線照射開始からＸ線照射終了までに前記Ｘ線受光手段が取得したＸ線画像を保存する画像保存手段を更に備え、
    前記変更工程では、前記算出工程により補間されたノイズ量に基づき、前記Ｘ線画像を処理するためのパラメータを変更し、
    前記画像処理工程では、前記変更工程により変更された前記パラメータに基づき、前記画像保存手段に保存されている前記Ｘ線画像の画像処理を行うことを特徴とする請求項１１に記載のＸ線画像処理方法。
13. 前記算出工程では、前記複数のダーク画像の差分値にハイパスフィルタを用いたフィルタリング処理により、前記ノイズ量を算出することを特徴とする請求項８に記載のＸ線画像処理方法。
14. 前記算出工程では、前記複数のダーク画像の差分値として求められる差分値画像を複数の部分領域に分割し、それぞれの部分領域に含まれるＸ線残像による画素の平均値が最小となる部分領域のノイズ量に基づき、前記ノイズ量を算出することを特徴とする請求項８に記載のＸ線画像処理方法。
15. コンピュータを、請求項１乃至７のいずれか１項に記載のＸ線画像処理装置として機能させるプログラム。
16. 請求項１５に記載のプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ可読の記憶媒体。

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