JP2011204109A - 画像処理方法およびそれを用いた放射線撮影装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像処理で発生するアーチファクトを極力抑えつつ、計算負荷が低い画像処理を行うことができる画像処理方法を提供する。
【解決手段】本発明の構成によれば、元画像Ｐ０をいったん縮小してこれにローパスフィルタを施し、これを拡大して拡大ローパス画像Ｌ１を生成する。この拡大ローパス画像Ｌ１を用いて、第２帯域画像βを生成する。これにより、第２帯域画像βを生成するのに多くの時間を要することがない。また、第３帯域画像γは、縮小画像Ｐ１にバンドパスフィルタを施すことで取得されるので、第３帯域画像γは、アーチファクトの少ないものとなる。これにより、帯域画像の生成時間と画質とのバランスがとれた画像処理方法が提供できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、被検体が写り込んだ放射線画像の画像処理方法およびそれを用いた放射線撮影装置に関し、特にノイズ低減処理、高周波強調処理、およびダイナミックレンジ圧縮処理を行うことができる画像処理方法およびそれを用いた放射線撮影装置に関する。

医療機関には、放射線で被検体の画像を取得する放射線撮影装置が備えられている。画像に所定の画像処理を施すと、画像のノイズが除去されたり、画像に写り込んでいる血管などの構造が強調されるなどして、診断が容易になる場合がある。そこで、従来の放射線撮影装置には、取得された画像を画像処理により加工することができるようになっている。放射線撮影装置が可能な画像処理は具体的に、ノイズ低減処理、高周波強調処理、およびダイナミックレンジ圧縮処理などがある（特許文献１，特許文献２，特許文献３，特許文献４，特許文献５，特許文献６参照）。

上述の３つの画像処理を行うには、被検体が写り込んでいる放射線画像（適宜、元画像と呼ぶ）から複数の帯域画像を生成する必要がある。帯域画像とは、元画像の特定の帯域に存する周波数成分のみから構成される画像のことであり、元画像にある帯域の周波数成分を通過させるバンドパスフィルタを作用させることにより、元画像から所定の周波数成分を抽出したものとなっている。帯域画像は、元画像を基に複数枚生成され、それぞれで、元画像から抽出された周波数成分の帯域が異なっている。従って、ある帯域画像は元画像の高周波成分のみを含み、別の帯域画像は、元画像の低周波成分のみを含むようになっている。この複数枚の帯域画像は、元画像に画像処理を施すことで高周波側から順次生成される。元画像の高周波成分は、被検体の投影像の細かな構造を写し込んだ成分であり、元画像の低周波成分は、被検体の投影像の大まかな構造を写し込んだ成分となっている。

従来の帯域画像の生成方法の一つについて説明する。第１の方法は、図１８に示すようなハイパスフィルタＨとバンドパスフィルタＢとを用いた方法である。この第１の方法によればまず、図１８（ａ）に示すように元画像Ｐ０にハイパスフィルタＨが作用される。このハイパスフィルタＨは、元画像Ｐ０から高周波成分を抽出する行列で規定される画像フィルタとなっている。図１８においては、ハイパスフィルタＨが元画像Ｐ０の左上の端に作用されている様子を模式的に示しており、これにより元画像Ｐ０の左上の端における高周波成分が抽出される。この動作を点線の矢印の示すようにハイパスフィルタＨを元画像Ｐ０に対して移動させながら作用させ、高周波成分を元画像Ｐ０の全域に亘って抽出し、高周波成分のみを写し込んだ第１帯域画像αが生成される。第１帯域画像αと元画像Ｐ０との画像のサイズは同じであり、図１８においては、ハイパスフィルタＨを用いた画像変換処理を記号Ｈｐｆで表している。

次に、図１８（ｂ）に示すように、元画像Ｐ０にバンドパスフィルタＢを作用させる。バンドパスフィルタＢは、ハイパスフィルタＨよりも大きな規定行列を有する画像フィルタとなっている。図１８においては、バンドパスフィルタＢが元画像Ｐ０の左上の端に作用されている様子を模式的に示しており、これにより元画像Ｐ０の左上の端における高めの周波数範囲の成分が抽出される。この時抽出される周波数成分は、ハイパスフィルタＨで抽出される成分よりも低周波側となっている。従って、ハイパスフィルタＨでは、第１帯域画像αが有している周波数成分の帯域よりも低い周波数の成分が元画像Ｐ０より抽出されることになる。この動作を点線の矢印の示すようにバンドパスフィルタＢを元画像Ｐ０に対して移動させながら作用させ、高周波成分を元画像Ｐ０の全域に亘って抽出し、高めの周波数範囲の成分のみを写し込んだ第２帯域画像βが生成される。第２帯域画像βと元画像Ｐ０との画像のサイズは同じであり、図１８においては、バンドパスフィルタＢを用いた画像変換処理を記号Ｂｐｆで表している。

そして、元画像Ｐ０を縮小して縮小画像Ｐ１を生成する（図１８（ｃ）参照）。この縮小画像Ｐ１に対して、図１８（ｂ）と同じ動作を行い、第３帯域画像γを生成する。その後、この縮小画像Ｐ１を更に縮小して縮小画像Ｐ２を生成する（図１８（ｄ）参照）。この縮小画像Ｐ２に対して、図１８（ｂ）と同じ動作を行い、第４帯域画像δを生成する。図１８においては、画像を縮小する処理を記号Ｍａｇ（−）で表している。

一般に、バンドパスフィルタＢを規定する行列の大きさが画像に対して大きくなればなるほど、元画像の低周波側の成分が抽出される。元画像から低周波成分を抽出しようとして、バンドパスフィルタＢを規定する行列の大きさを大きくしようとすると、行列に含まれるパラメータが増加し、フィルタ処理に費やされる時間が増大してしまう。そこで、上述の構成は、低周波側の成分を抽出する際に、バンドパスフィルタＢを大きくする代わりに、画像変換処理に用いる画像を縮小するようになっている。これにより、バンドパスフィルタＢを規定する行列のサイズを大きくする必要がなく高速な画像処理が可能となる。図１８に示すように、帯域画像β，δ，γの元となった画像は、この順に小さいので、帯域画像β，δ，γは、この順に元画像Ｐ０の低周波側の成分を有していることになる。こうして、元画像Ｐ０から様々な周波数帯域の周波数成分が抽出された帯域画像α，β，δ，γが生成される。帯域画像α，β，δ，γはこの順に元画像Ｐ０の低い周波数成分を抽出したものとなっている。これらがノイズ低減処理などに用いられる。

上記とは別の帯域画像の生成方法を説明する。この第２の方法は、図１９に示すようなローパスフィルタＬを用いた方法である。第２の方法によればまず、図１９に示すように、元画像Ｐ０にローパスフィルタＬを作用させる。このローパスフィルタＬは、元画像Ｐ０から高周波成分を消去することができる行列で規定される画像フィルタとなっている。図１９においては、ローパスフィルタＬが元画像Ｐ０の左上の端に作用されている様子を模式的に示しており、これにより元画像Ｐ０の左上の端における高周波成分が除かれる。この動作を点線の矢印の示すようにローパスフィルタＬを元画像Ｐ０に対して移動させながら作用させ、高周波成分を元画像Ｐ０の全域に亘って除き、高周波成分が除かれたローパス画像Ｌ０が生成される。

第１帯域画像αの生成方法について説明する。第１帯域画像αを生成するには図１９の破線の経路が示すように、元画像Ｐ０からローパス画像Ｌ０を減算する。ローパス画像Ｌ０は、元画像Ｐ０から高周波成分が除かれた画像であることからすれば、この減算の出力は、元画像Ｐ０に含まれていた高周波成分であることになる。これが第１帯域画像αである。第１帯域画像αとローパス画像Ｌ０と元画像Ｐ０との画像のサイズはすべて同じである。図１９においては、ローパスフィルタＬを用いた画像変換処理を記号Ｌｐｆで表している。

第２帯域画像βを生成するには、まず元画像Ｐ０を縮小して縮小画像Ｐ１を生成する。この縮小画像Ｐ１に対して、先程と同じ動作を行い、ローパス画像Ｌ１を生成する。このローパス画像Ｌ１は、ローパス画像Ｌ０と同じサイズとなるように拡大され、拡大ローパス画像Ｍ１が生成される。そして、図１９の一点鎖線の経路が示すように、ローパス画像Ｌ０から拡大ローパス画像Ｍ１を減算する。この減算結果が第２帯域画像βである。図１９においては、画像を縮小する処理を記号Ｍａｇ（−）で、画像を拡大する処理を記号Ｍａｇ（＋）で表している。

ところで、ローパスフィルタＬを規定する行列の大きさが画像に対して大きくなればなるほど、元画像のより低周波側の成分まで除去される。この第２の方法によれば、ローパスフィルタＬに作用する画像が縮小すればするほど、ローパスフィルタＬを規定する行列の大きさが縮小画像に対して大きくなっていくことになる。つまり、画像を縮小することにより、ローパスフィルタを規定する行列の大きさを大きくするのと同様な効果を得ることができるのである。ローパス画像Ｌ０と拡大ローパス画像Ｍ１とを比較すると、拡大ローパス画像Ｍ１のほうがより低周波側の周波数成分まで除去されていることになる。

図１９の一点鎖線の経路が示すように、ローパス画像Ｌ０から拡大ローパス画像Ｍ１を減算すれば、ローパス画像Ｌ０の高周波成分が出力されることになる。これが第２帯域画像βである。第２帯域画像βとローパス画像Ｌ０と拡大ローパス画像Ｍ１との画像のサイズはすべて同じである。

第３帯域画像γを生成するには、まず縮小画像Ｐ１を縮小して縮小画像Ｐ２を生成する。この縮小画像Ｐ２に対して、先程と同じ動作を行い、ローパス画像Ｌ２を生成する。このローパス画像Ｌ２は、ローパス画像Ｌ１と同じサイズとなるように拡大され、拡大ローパス画像Ｍ２が生成される。そして、図１９の二点鎖線の経路が示すように、ローパス画像Ｌ１から拡大ローパス画像Ｍ２を減算すれば、第３帯域画像γが取得できる。第３帯域画像γとローパス画像Ｌ１と拡大ローパス画像Ｍ２との画像のサイズはすべて同じである。こうして、元画像Ｐ０から様々な周波数帯域の周波数成分が抽出された帯域画像α，β，γが生成される。これが、ノイズ低減処理などに用いられる。

特開平１０−１７１９８３号公報 特開平１０−７５３６４号公報 特開平１０−７５３９５号公報 特開平９−１６３２２７号公報 特開平１０−６３８３７号公報 特開平１０−６３８３８号公報

しかしながら、上述の放射線撮影装置の画像処理方法には、次のような問題点がある。
第１の方法によれば、帯域画像の生成に時間がかかってしまうという問題点がある。帯域画像を生成するには、画像から低周波成分を抽出する必要性から、サイズが大きな行列を用いてフィルタ処理を行わなければならない。サイズが大きな行列を用いる変換処理は、計算に用いられる数画素データの数が多くなるので多くの時間を要してしまうのである。特に第２帯域画像βは、生成に最も時間がかかる。サイズの大きな行列を、サイズの大きな元画像Ｐ０の全域に作用させる必要があるからである。この様な処理の遅さは動画のリアルタイム処理で特に問題となる。

また、第２の方法によれば、生成される帯域画像に、偽像が表れてしまい、これを用いたノイズ低減処理等により生成された画像にアーチファクトが発生してしまうという問題点がある。すなわち、帯域画像を生成するには第１の方法よりもさらに元画像を縮小し、ローパス画像を拡大する工程を経なければならない。一般にある画像に拡大したフィルタを作用する代わりに、縮小処理を施して縮小画像を生成し、この縮小画像に元の大きさのフィルタを作用すると、縮小後の画像のローパス画像は元の画像のローパス画像よりも劣化してしまう。また、それにさらに拡大処理を施すことで、さらに元の画像のローパス画像よりも劣化してしまう。

この理由について説明する。縮小画像は、元の画像を画素束ねして縮小したものであり、元の画像にボックスフィルタを作用し、離散的なサンプリングを行ったことに相当し、縮小画像を構成する画素のピクセル数は、元の画像のそれよりも少なくなっている。従って、縮小画像に元の大きさのフィルタを作用しても、予めボックスフィルタが作用されている影響で、元の画像に拡大したフィルタを作用した場合と等価な処理とはならない。また、縮小画像の生成は、不可逆的な画像処理なのであり、縮小画像が欠損した元の画像の情報は、補間により推定することはできたとしても、完全に取り戻すことはできない。従って、画像を拡大しても離散的なサンプリングによる欠損した情報を完全には取り戻せず、画像の画質は劣化する。画像にアーチファクトが発生するのを防ぐには、画像の縮小・拡大を行わないようにするほかなく、元画像Ｐ０に対して行列のサイズを大きくしながらローパスフィルタＬを作用させることになる。すると、アーチファクトのない帯域画像が取得できるものの、画像の生成に多くの時間を要してしまう。

本発明は、この様な事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、画像処理で発生するアーチファクトを極力抑えつつ、計算負荷が低い画像処理を行うことができる画像処理方法およびそれを用いた放射線撮影装置を提供することにある。

本発明は上述の課題を解決するために次のような構成をとる。
すなわち、本発明に係る画像処理方法は、被検体の像が写り込んでいる元画像にハイパスフィルタ処理を施して、第１帯域画像を生成する第１帯域画像生成ステップと、元画像を縮小して縮小画像を生成する元画像縮小ステップと、縮小画像にローパスフィルタ処理を施して、ローパス画像を生成するローパスフィルタ処理ステップと、ローパス画像を拡大して拡大ローパス画像とを生成する画像拡大ステップと、元画像、第１帯域画像、および拡大ローパス画像を基に第２帯域画像を生成する第２帯域画像生成ステップと、縮小画像にバンドパスフィルタ処理を施して、第３帯域画像を生成する第３帯域画像生成ステップと、各帯域画像を用いて元画像に画像処理を施す画像処理ステップとを備えることを特徴とするものである。

また、本発明に係る放射線撮影装置は、放射線を照射する放射線源と、放射線を検出する放射線検出手段と、放射線検出手段から出力された検出信号を基に、被検体の像が写り込んだ元画像を生成する画像生成手段と、元画像にハイパスフィルタ処理を施して、第１帯域画像を生成する第１帯域画像生成手段と、元画像を縮小して縮小画像を生成する画像縮小手段と、縮小画像にローパスフィルタ処理を施して、ローパス画像を生成するローパスフィルタ処理手段と、ローパス画像を拡大して拡大ローパス画像を生成する画像拡大手段と、元画像、第１帯域画像、および拡大ローパス画像とを基に第２帯域画像を生成する第２帯域画像生成手段と、縮小画像にバンドパスフィルタ処理を施して、第３帯域画像を生成する第３帯域画像生成手段と、各帯域画像を用いて元画像に画像処理を施す画像処理手段とを備えることを特徴とするものである。

［作用・効果］上述の構成によれば、元画像をいったん縮小してこれにローパスフィルタを施し、これを拡大して拡大ローパス画像を生成する。この拡大ローパス画像を用いて、第２帯域画像を生成する。これにより、小さなサイズの画像に最小限のサイズのローパスフィルタを施すことになるので、第２帯域画像を生成するのに多くの時間を要することがない。また、本発明の構成によれば、縮小画像にバンドパスフィルタを施すことで第３帯域画像を取得するのであり、従来技術における第２の方法のように画像の余分な縮小・拡大を行う構成となっていない。これにより、第３帯域画像は、アーチファクトの少ないものとなる。帯域画像を生成するのに、最も時間がかかるのは、第２帯域画像である。したがって、本発明によれば、帯域画像生成の処理速度を向上させるには、第２帯域画像の生成を高速にしなければならないことに注目して、高速であるものの画像の余分な縮小・拡大動作を余儀なくされる方法を第２帯域画像の生成にのみ採用しているのである。これにより、帯域画像の生成時間と画質とのバランスがとれた画像処理方法、および放射線撮影装置が提供できる。

また、上述の画像処理方法において、各帯域画像からノイズ成分を抽出して、元画像に重畳するノイズ成分を除去するノイズ除去ステップを更に備えればより望ましい。

また、上述の放射線撮影装置において、画像処理手段は、各帯域画像からノイズ成分を抽出して、元画像に重畳するノイズ成分を除去すればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は、各帯域画像を用いた画像処理の具体的な構成の一例を示すものとなっている。帯域画像を取得すれば、これから、元画像に重畳するノイズ成分を推定することができるので、元画像から確実にノイズ成分を除去することができる。

また、上述の画像処理方法において、各帯域画像に重み付けを加えて足し合わせを行って元画像の高周波成分を含んだ合計画像を取得する第１合計画像取得ステップと、合計画像と元画像とを重み付けを加えて足し合わせることで、元画像に高周波強調処理を行う高周波強調処理ステップとを更に備えればより望ましい。

また、上述の放射線撮影装置において、画像処理手段は、各帯域画像に重み付けを加えて足し合わせを行って元画像の高周波成分を含んだ合計画像を取得し、合計画像と元画像とを重み付けを加えて足し合わせることで、元画像に高周波強調処理を行えばより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は、各帯域画像を用いた画像処理の具体的な構成の一例を示すものとなっている。各帯域画像に重み付けを加えて足し合わせれば、元画像の低周波成分を含まない合計画像を取得することができる。これに元画像と合計画像とに重み付けを加えて、足し合わせれば、元画像の高周波成分を強調することができる。

また、上述の画像処理方法において、元画像の低周波成分を含んだ低周波成分画像を取得する低周波成分画像取得ステップと、各帯域画像に重み付けを加えて足し合わせを行って元画像の高周波成分を含んだ合計画像を取得する第２合計画像取得ステップと、合計画像、および低周波成分画像を構成する画素データをそれぞれ非線形的に反転させて反転画像を生成する反転ステップと、反転画像と元画像とを重み付けを加えて足し合わせることで、元画像にダイナミックレンジ圧縮処理を行うダイナミックレンジ圧縮処理ステップとを更に備えればより望ましい。

また、上述の放射線撮影装置において、画像処理手段は、元画像の低周波成分を含んだ低周波成分画像を取得し、各帯域画像に重み付けを加えて足し合わせを行って元画像の高周波成分を含んだ合計画像を取得し、合計画像、および低周波成分画像を構成する画素データをそれぞれ非線形的に反転させて反転画像を生成し、反転画像と元画像とを重み付けを加えて足し合わせることで、元画像にダイナミックレンジ圧縮処理を行えばより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は、各帯域画像を用いた画像処理の具体的な構成の一例を示すものとなっている。各帯域画像を足し合わせて元画像から差し引けば、元画像の低周波成分を含んだ低周波成分画像が取得でき、各帯域画像を重み付けを加えて足し合わせれば、元画像の高周波成分を含んだ合計画像を取得することができる。これらを別個に用意して、元画像にダイナミックレンジ圧縮処理を行うようにすれば、低周波成分画像、および合計画像の生成方法を調節することで、ダイナミックレンジ圧縮処理を各成分単位で調節することができる。

実施例１に係るＸ線撮影装置の構成を説明する機能ブロック図である。 実施例１に係る元画像の周波数分布を説明する模式図である。 実施例１に係る帯域画像の周波数分布を説明する模式図である。 実施例１に係る帯域画像の周波数分布を説明する模式図である。 実施例１に係る帯域画像の周波数分布を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明するフローチャートである。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 実施例１に係るＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 従来構成のＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。 従来構成のＸ線撮影装置の動作を説明する模式図である。

以降、本発明の実施例を説明する。実施例におけるＸ線は、本発明の放射線に相当する。また、ＦＰＤは、フラットパネル・ディテクタの略である。

＜Ｘ線撮影装置の全体構成＞
まず、実施例１に係るＸ線撮影装置１の構成について説明する。Ｘ線撮影装置１は、図１に示すように被検体Ｍを載置する天板２と、天板２の上側に設けられたＸ線を照射するＸ線管３と、天板２の下側に設けられたＸ線を検出するＦＰＤ４とを備えている。Ｘ線管３は、本発明の放射線源に相当し、ＦＰＤ４は、本発明の放射線検出手段に相当する。

Ｘ線管制御部６は、所定の管電流、管電圧、パルス幅でＸ線管３を制御する目的で設けられている。ＦＰＤ４は、Ｘ線管３から発せられ、被検体Ｍを透過したＸ線を検出して検出信号を生成する。この検出信号は、画像生成部１１に送出され、そこで被検体Ｍの投影像が写り込んだ元画像Ｐ０が生成される。表示部２５は、画像生成部１１が出力した被検体Ｍの投影像を表示する目的で設けられている。画像生成部１１は、本発明の画像生成手段に相当する。

また、実施例１に係るＸ線撮影装置１は、元画像Ｐ０から第１帯域画像αを生成する第１帯域画像生成部１２と、元画像Ｐ０を縮小して縮小画像Ｐ１を生成する画像縮小部１３と、縮小画像Ｐ１にローパスフィルタ処理を行ってローパス画像Ｌ１を生成するローパスフィルタ処理部１４と、ローパス画像Ｌ１を拡大して拡大ローパス画像Ｍ１を生成する画像拡大部１５と、元画像Ｐ０，拡大ローパス画像Ｍ１，および第１帯域画像αを基に第２帯域画像βを生成する第２帯域画像生成部１６と、縮小画像Ｐ１を基に第３帯域画像γを生成する第３帯域画像生成部１７とを備えている。また、Ｘ線撮影装置１は、帯域画像α，β，γを用いて元画像Ｐ０の画像処理を行う画像処理部１８を備えている。第３帯域画像生成部１７は、本発明の第３帯域画像生成手段に相当し、第２帯域画像生成部１６は、本発明の第２帯域画像生成手段に相当する。また、画像処理部１８は、本発明の画像処理手段に相当し、画像縮小部１３は、本発明の画像縮小手段に相当する。また、画像拡大部１５は、本発明の画像拡大手段に相当し、ローパスフィルタ処理部１４は、本発明のローパスフィルタ処理手段に相当する。

この帯域画像α，β，γについて説明する。図２は、元画像Ｐ０を周波数解析した結果である。元画像Ｐ０は、高周波から低周波まで幅広い周波数成分を有している。説明の便宜上、各周波数のレスポンスは全て１であるとする。図３は、第１帯域画像αを周波数解析した結果である。図３に示すように、第１帯域画像αは、元画像Ｐ０の最も高周波側の周波数領域に存する周波数成分を抽出したものとなっている。図４は、第２帯域画像βを周波数解析した結果である。図４に示すように、第２帯域画像βは、元画像Ｐ０の２番目に高周波側の周波数領域に存する周波数成分を抽出したものとなっている。図５は、第３帯域画像γを周波数解析した結果である。図５に示すように、第３帯域画像γは、元画像Ｐ０の３番目に高周波側の周波数領域に存する周波数成分を抽出したものとなっている。このように、帯域画像α，β，γはこの順に高周波の元画像Ｐ０由来の周波数成分を有している。

操作卓２６は、術者によるＸ線照射開始などの指示を入力させる目的で設けられている。また、主制御部２７は、各制御部を統括的に制御する目的で設けられている。この主制御部２７は、ＣＰＵによって構成され、各種のプログラムを実行することによりＸ線管制御部６，各部１１，１２，１３，１４，１５，１６，１７，１８を実現している。また、上述の各部は、それらを担当する演算装置に分割されて実行されてもよい。記憶部２８は、画像処理に用いられるパラメータ、画像処理に伴って生成される中間画像、テーブル等のＸ線撮影装置１の制御に関するパラメータの一切を記憶する。

＜帯域画像の取得方法＞
次に、元画像Ｐ０から帯域画像α，β，γを取得する方法について説明する。帯域画像α，β，γを取得するには、図６に示すように、まず、元画像Ｐ０にハイパスフィルタ処理を施して、第１帯域画像αを生成し（第１帯域画像生成ステップＳ１），元画像Ｐ０を縮小して縮小画像Ｐ１を生成する（元画像縮小ステップＳ２）。そして、縮小画像Ｐ１にローパスフィルタ処理を施して、ローパス画像Ｌ１を生成し（ローパスフィルタ処理ステップＳ３），ローパス画像Ｌ１を拡大して拡大ローパス画像Ｍ１を生成する（画像拡大ステップＳ４）。続いて、元画像Ｐ０，第１帯域画像αおよび拡大ローパス画像Ｍ１とを基に第２帯域画像βを生成し、（第２帯域画像生成ステップＳ５），縮小画像Ｐ１にバンドパスフィルタ処理を施して、第３帯域画像γを生成する（第３帯域画像生成ステップＳ６）。最後に、より低周波側の帯域画像が生成される（低周波帯域画像生成ステップＳ７）この時点で、帯域画像α，β，γが取得され、これらを用いて、後続の画像処理ステップＳ８が行われることになる。これら各ステップについて順を追って説明する。

＜第１帯域画像生成ステップＳ１＞
画像生成部１１で生成された元画像Ｐ０（図７参照）は、第１帯域画像生成部１２に送出される。第１帯域画像生成部１２は、元画像Ｐ０を構成する画素の各々に対して、ハイパスフィルタとして機能する行列を作用させる。図８は、元画像Ｐ０を構成する画素ａについて、ハイパスフィルタ処理が行われている時の様子を示している。第１帯域画像生成部１２は、例えば、５×５のハイパスフィルタ用の行列を記憶部２８より読み出して、画素ａに対してこの行列を作用させる。すると、行列は、図８に示すように、画素ａを中心とした５行５列の大きさの画素領域Ｒに作用することになる。そして、第１帯域画像生成部１２は、行列を作用させて得られた画素データを第１帯域画像αにおける画素ａに相当する位置に配置する。第１帯域画像生成部１２は、同様の動作を元画像Ｐ０を構成する画素ａ以外の画素の全てについて行い、その度に、取得された画素データを元画像Ｐ０に対応させて第１帯域画像αにマッピングする。ハイパスフィルタは、領域Ｒに含まれる高周波成分のみを通過させるので、第１帯域画像αは、画素データが細かく変化するザラついた画像となる。第１帯域画像αの生成に必要な計算コストを１とする。第１帯域画像生成部１２は、本発明の第１帯域画像生成手段に相当する。

＜元画像縮小ステップＳ２＞
元画像Ｐ０は、画像縮小部１３にも送られる。画像縮小部１３は、図９に示すように元画像Ｐ０を例えば縦、横ともに１／２に縮小された縮小画像Ｐ１を生成する。これによって、元画像Ｐ０の面積が１／４となっている縮小画像Ｐ１が生成される。この画像処理の計算コストは、２×２の画素束ねをするだけで可能であるので、上述の第１帯域画像αの生成時の計算コストに比べて遙かに小さい。従って、縮小処理の計算コストはほぼ０である。以降、行列を用いない画像処理の計算コストはすべてほぼ０である。

＜ローパスフィルタ処理ステップＳ３＞
縮小画像Ｐ１は、ローパスフィルタ処理部１４に送られる。ローパスフィルタ処理部１４は、ハイパスフィルタ用の行列と同じサイズである５×５のローパスフィルタ用の行列を記憶部２８より読み出して、縮小画像Ｐ１を構成する画素の各々に対してこの行列を作用させる。行列の作用によって得られた画素データは、縮小画像Ｐ１に対応させてローパス画像Ｌ１にマッピングされる。この様子は、図８を用いた説明と同様である。異なる点は、用いる行列が違うことと、処理対象の縮小画像Ｐ１の面積が元画像Ｐ０の１／４となっていることである。これにより本ステップの計算コストは１よりも小さいことになり、具体的には、１／４となる。このように、バンドパスフィルタを使わず、いったん元画像Ｐ０を縮小してローパスフィルタをかけるようにすれば、計算コストを大幅に抑制することができる。

＜画像拡大ステップＳ４＞
ローパス画像Ｌ１は、画像拡大部１５に送られる。画像拡大部１５は、図１０に示すようにローパス画像Ｌ１を例えば縦、横ともに２倍に拡大された拡大ローパス画像Ｍ１を生成する。つまり、拡大ローパス画像Ｍ１と元画像Ｐ０の画像の大きさは、同じである。このときの計算コストはローパスフィルタ処理と比べればほぼ０と見なせる。

＜第２帯域画像生成ステップＳ５＞
拡大ローパス画像Ｍ１は、第２帯域画像生成部１６に送られる。この第２帯域画像生成部１６には、元画像Ｐ０，および第１帯域画像αも送られてきている。第２帯域画像生成部１６は、元画像Ｐ０から第１帯域画像αおよび拡大ローパス画像Ｍ１を減算して、第２帯域画像βを生成する。

この第２帯域画像βについて説明する。図１１は、各画像に含まれる周波数成分の範囲を模式的に表したものである。元画像Ｐ０は、図１１に示すように全てに周波数成分を有している。そして、第１帯域画像αは、最も高周波側の成分のみから構成されるので、低周波成分を有していない。一方、拡大ローパス画像Ｍ１は、縮小画像Ｐ１の低周波成分のみから構成されるので、高周波成分を有していない。元画像Ｐ０から第１帯域画像αおよび拡大ローパス画像Ｍ１が減算された第２帯域画像βは、図１１に示すように、元画像Ｐ０の全周波数成分のうち、第１帯域画像αが有する最低の周波数から拡大ローパス画像Ｍ１が有する最高の周波数までに挟まれた区間内の周波数成分を有していることになる。

＜第３帯域画像生成ステップＳ６＞
縮小画像Ｐ１は、第３帯域画像生成部１７にも送られている。第３帯域画像生成部１７は、ローパスフィルタ用の行列のほぼ倍の大きさである９×９のバンドパスフィルタ用の行列を記憶部２８より読み出して、縮小画像Ｐ１を構成する画素の各々に対してこの行列を作用させる。行列の作用によって得られた画素データは、縮小画像Ｐ１に対応させて第３帯域画像γにマッピングされる。この様子は、図８を用いた説明と同様である。異なる点は、用いる行列の種類が違うこと、行列の大きさが縦横ともにほぼ２倍となっていること、処理対象の縮小画像Ｐ１の面積が元画像Ｐ０の１／４となっていることである。バンドパスフィルタは、ローパスフィルタのほぼ４倍の面積があるので、本ステップの計算コストは、画素１つずつに対して第１帯域画像生成ステップＳ１のほぼ４倍かかるはずである。しかし、縮小画像Ｐ１の面積は元画像Ｐ０の１／４しかないので、本ステップの計算コストは、結局ほぼ１である。

こうして生成された第３帯域画像γは、第２帯域画像βよりも更に低周波側の帯域について元画像Ｐ０の周波数成分を抽出したものとなっている。

＜低周波帯域画像生成ステップＳ７＞
画像縮小部１３は、縮小画像Ｐ１以外に、縮小画像Ｐ１を縦横１／２ずつ縮小した縮小画像Ｐ２も生成している。この縮小画像Ｐ２も第３帯域画像生成部１７に送出され、第４帯域画像δが生成される。この時の計算コストは、第３帯域画像生成ステップＳ６の計算コストの１／４なので、ほぼ１／４である。更に低周波成分を元画像Ｐ０から抽出する目的で、縮小画像Ｐ２を更に縦横１／２ずつ縮小した縮小画像Ｐ３を生成してこれを第３帯域画像生成部１７に送り込むようにしてもよい。縮小画像Ｐ３に関する第３帯域画像生成部１７の計算コストは、縮小画像Ｐ２のときの計算コストの１／４となりほぼ１／１６である。

こうして生成された第４帯域画像δは、第３帯域画像γよりも更に低周波側の帯域について元画像Ｐ０の周波数成分を抽出したものとなっている。このように、第３帯域画像生成部１７は、第３帯域画像γよりも、低周波側の帯域画像を生成するようにしてもよい。これらの帯域画像も後段の画像処理に用いてもよい。しかし、実施例１の説明においては、簡単な説明の目的で、帯域画像α，β，γのみで画像処理を行うものとする。

ステップＳ１〜ステップＳ７における計算コストは、１＋１／４＋１＋１／４＋１／１６＋……で表すことができ、約２．５８である。一方、従来技術の第１の方法の計算コストは、約６．３３であり、第２の方法の計算コストは約１．３３である。

この様に生成された複数枚の帯域画像は、記憶部２８に記憶され、画像処理部１８で行われる種々の画像処理に用いられる。

＜画像処理部の動作：画像処理ステップＳ８＞
実施例１に係るＸ線撮影装置１は、帯域画像α，β，γを用いて元画像Ｐ０にノイズ低減処理、高周波強調処理、ダイナミックレンジ圧縮処理の３つの画像処理を行うことができる。各処理の具体的な手法について、説明する。

＜ノイズ低減処理＞
まず、ノイズ低減処理についての具体的な方法について説明する。画像処理部１８は、図１２に示すように、各帯域画像α，β，γに所定の画像処理を施すことにより、各帯域画像α，β，γに含まれているノイズ成分が抽出されたノイズ抽出画像Ｎα，Ｎβ，Ｎγを各帯域画像α，β，γごとに生成する。

画像処理部１８は、ノイズ抽出画像Ｎα，Ｎβ，Ｎγを適宜拡大しつつ、足し合わせて、元画像Ｐ０に含まれている全ノイズがマッピングされた全ノイズ画像ＮΣを生成する。画像処理部１８には、元画像Ｐ０が送られてきており、画像処理部１８は、元画像Ｐ０から全ノイズ画像ＮΣを減算する。すると、ノイズ成分が除去されたノイズ除去画像が取得されることになる。

＜高周波強調処理＞
次に、元画像Ｐ０の高周波成分が強調された高周波強調処理について説明する。これにより、元画像Ｐ０の細かな部分を詳細に観察することができる。実施例１に係るＸ線撮影装置１において、元画像Ｐ０に高周波強調処理を行うには、まず、画像処理部１８に帯域画像α，β，γが呼び出される。そして、画像処理部１８は、帯域画像α，β，γを構成する画素データを変換して絶対値抑制画像ＬＵＴの各々を生成する。

絶対値抑制画像ＬＵＴの生成について具体的に説明する。帯域画像は、画素データがマッピングされて構成されていることは、説明済みである。この画素データは、正から負までの範囲を取り得るのである。図１３には、第１帯域画像αの具体的な構成を示している。第１帯域画像αを構成する値（強度）は、位置に応じて正の場合もあれば、負の場合もある。

画像処理部１８は、記憶部２８に記憶されている高周波強調処理用の変換テーブルを読み出して、帯域画像α，β，γのそれぞれを絶対値抑制画像ＬＵＴ（α），ＬＵＴ（β），ＬＵＴ（γ）に変換する。この処理によって、最終的に得られる高周波強調画像に表れる画像の乱れを抑制することができる。たとえば、絶対値抑制画像ＬＵＴを生成しないで、帯域画像α，β，γをこのまま用いたとする。そうすると、帯域画像α，β，γから生成された画像と元画像Ｐ０とを重ね合わせて高周波強調画像を生成するときに、帯域画像α，β，γが有していた大きな正の値または負の値がそのまま元画像Ｐ０に重ね合わせられることになり、高周波強調画像の視認性が悪くなる。この様な現象は、たとえば、金属片が埋め込まれた被検体Ｍが元画像Ｐ０に写り込んでいる場合、高周波強調画像における金属片と被検体Ｍの組織との境目に偽像が発生しやすくなる。元画像Ｐ０において金属片と被検体Ｍの組織とは画素データが極端に異なる。帯域画像α，β，γにおいて、この極端な変化は、周波数成分として表されているはずであり、具体的には、極端に大きい正の値、または極端に小さい負の値（つまり、画素データの絶対値の大きな値）を割り当てることで境目を表している。これが高周波強調画像の生成において境目を縁取るような偽像として表れてしまう。そこで、画像処理部１８は、帯域画像α，β，γに表れている画素データの絶対値の大きな画素データの値を小さな値に変換して絶対値抑制画像（以降、ＬＵＴ画像と呼ぶ）を生成するようになっている。

画像処理部１８が上述の変換に用いる高周波強調処理用の変換テーブルについて説明する。図１４は、変換テーブルの入力値と出力値とを関連させてグラフとして表している。このグラフは、原点対称の非線形形状となっている。画像処理部１８は、帯域画像α，β，γを構成する画素データを読み出してこれを入力値としたときの出力値を変換テーブルより取得する。画像処理部１８は、この出力値の取得を第１帯域画像αを構成する画素データの全てについて行い、出力値を２次元的にマッピングすることで、第１ＬＵＴ画像Ｌαを取得するのである。これにより、第１帯域画像αに存していた極端に大きな正の値、および極端に小さな負の値が除去される。画像処理部１８は、同様な処理を第２帯域画像βについて行い、第２ＬＵＴ画像Ｌβを生成する。そして、同様な処理を第３帯域画像γについて行い、第３ＬＵＴ画像Ｌγを生成する。この様子は図１５の左側に示されている。

次に、画像処理部１８は、取得されたＬＵＴ画像Ｌに重み付けを行いながら足し合わせて抑制合計画像ΣＬＵＴを生成する。この重み付けは、画像処理の目的に応じて変更できる。第３ＬＵＴ画像Ｌγは、第１ＬＵＴ画像Ｌαおよび第２ＬＵＴ画像Ｌβと比べて画像の大きさが異なるのでそのままでは足し合わせることができない。そこで、画像処理部１８は、第３ＬＵＴ画像Ｌγをいったん拡大して、この拡大画像を第１ＬＵＴ画像Ｌαおよび第２ＬＵＴ画像Ｌβに足し合わせるような動作を行う（図１５参照）。抑制合計画像ΣＬＵＴには、元画像Ｐ０の低周波成分が含まれていない。第３帯域画像γによって抽出された低周波成分よりも更に低周波の成分は、抑制合計画像ΣＬＵＴに合計されないからである。

そして、画像処理部１８は、抑制合計画像ΣＬＵＴに濃度変換処理を施して濃度変換処理画像ＵＳＭを生成する（図１５参照）。この濃度変換処理画像ＵＳＭには、元画像Ｐ０に含まれている高周波成分を含んでいる。最後に画像処理部１８は、元画像Ｐ０と濃度変換処理画像ＵＳＭとを足し合わせて、高周波強調画像を生成する。実際の元画像Ｐ０と濃度変換処理画像ＵＳＭとの足し算には、両画像に重み付けを施した後、加算が行われる。この重み付けを調整することで、高周波強調処理を調整することができるようになっている。

＜ダイナミックレンジ圧縮処理＞
次に、元画像Ｐ０の画素データの広がりを調節するダイナミックレンジ圧縮処理について説明する。これにより、元画像Ｐ０のコントラストを調節することができる。元画像Ｐ０に対し、ダイナミックレンジ圧縮処理を行う場合、画像処理部１８は、まず、帯域画像α，β，γを適宜拡大しつつ、足し合わせて、圧縮用合計画像ΣＢＰを生成する。この圧縮用合計画像ΣＢＰは、元画像Ｐ０から低い方の周波数成分を除去したものとなっており、画素データから構成される。

そして、画像処理部１８は、図１６に示すように、元画像Ｐ０から圧縮用合計画像ΣＢＰを減算し、低周波成分のみからなる低周波成分画像ＢＰＬを取得する。続いて、画像処理部１８は、記憶部２８より反転テーブルを読み出して、低周波成分画像ＢＰＬの画素データを反転させ、反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖを生成する。このときの反転テーブルは、単に低周波成分画像ＢＰＬを線形的に反転させるのではない。つまり、注目したい濃度域では反転の程度小さく、それ以外の領域では注目領域から離れるほど反転の程度を大きくすることで、注目したい濃度域のコントラストを保ったまま、画像全体のダイナミックレンジを圧縮する。

次に、画像処理部１８は、上述の高周波強調処理で述べたように、取得されたＬＵＴ画像Ｌに重み付けを行いながら抑制合計画像ΣＬＵＴを生成する。この重み付けは、画像処理の目的に応じて変更できる。ただし、ＬＵＴ画像を生成するのに際して用いられる変換テーブルは、ダイナミックレンジ圧縮処理用のものである。この変換テーブルの入力値と出力値とを示すグラフの概形は、図１７に示すように、原点対称の非線形形状である。

画像処理部１８は、抑制合計画像ΣＬＵＴの画素データを反転させ、反転抑制合計画像ΣＬＵＴ_ｉｎｖを生成する（図１６参照）。この時の反転テーブルは、反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖを生成したときの反転テーブルとは別のものが用いられる。この抑制合計画像ΣＬＵＴには、元画像Ｐ０の低周波成分が含まれていない。

そして、画像処理部１８は、反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖに反転抑制合計画像ΣＬＵＴ_ｉｎｖを足し合わせる。この際、反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖのほうが反転抑制合計画像ΣＬＵＴ_ｉｎｖよりも、重み付けが重くなるような足し合わせを行って、反転画像ＤＲＣを生成する（図１６参照）。画像処理部１８は、元画像Ｐ０と反転画像ＤＲＣとを足し合わせて、ダイナミックレンジ圧縮処理画像を生成する。

ダイナミックレンジ圧縮処理を生成する際に、反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖと反転抑制合計画像ΣＬＵＴ_ｉｎｖとを別々に求める理由について説明する。反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖには元画像Ｐ０の低周波成分をより多く含み、反転抑制合計画像ΣＬＵＴ_ｉｎｖは、元画像Ｐ０の高周波成分をより多く含んでいる。両合計画像を生成するのに用いられるテーブルを変化させることで、高周波成分におけるダイナミックレンジ圧縮処理と低周波成分におけるダイナミックレンジ圧縮処理とのバランスを調整することができる。

反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖを生成する際の反転テーブルについて説明する。反転テーブルは、低周波成分画像ＢＰＬを構成する画素データを示す入力値と反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖを構成する画素データを示す出力値が関連したテーブルで、入力値が基準値に近い部分では、出力値は０に近い値をとる。反転テーブル内で基準値から入力値を大きくなる順に見ていくと、出力値は、負の値をとり、その絶対値は、入力値が大きくなるにつれ急に大きくなる。また、反転テーブル内で基準値から入力値を小さくなる順に見ていくと、出力値は、正の値をとり、その絶対値は、入力値が大きくなるにつれ急に大きくなる。

説明の簡単のため、元画像Ｐ０と反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖとを足し合わせるとダイナミックレンジ圧縮処理画像が生成できるものとし、反転抑制合計画像ΣＬＵＴ_ｉｎｖは考慮に入れないものとする。このとき、反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖの構成する画素データが全て０であるとすると、元画像Ｐ０とダイナミックレンジ圧縮処理画像とは同じものとなる。また、反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖの右半分が正の値で、左半分が負の値で構成されていたとすると、元画像Ｐ０の右半分は明るくなり、左半分は暗くなる。

これを踏まえて、元画像Ｐ０と実際の反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖとの足し算の結果を示すと次のようになる。すなわち、元画像Ｐ０のうち基準値に近い画素データを有する部分は、反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖの画素データが０に近いので何も引かれない。そして、元画像Ｐ０のうち基準値よりも大きな値をとっている部分（明るい部分）は、反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖの画素データが負の値であるので暗くなる。また、元画像Ｐ０のうち基準値よりも小さな値をとっている部分（暗い部分）は、反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖの画素データが正の値であるので明るくなる。こうして、元画像Ｐ０のダイナミックレンジが調節されるのである。実際の元画像Ｐ０と反転低周波成分画像ＢＰＬ_ｉｎｖとの足し算には、両画像に重み付けを施した後、加算が行われる。この重み付けを調整することで、ダイナミックレンジ圧縮処理を調整することができるようになっている。

＜Ｘ線撮影装置の動作＞
次に、Ｘ線撮影装置１の動作について説明する。まず、被検体Ｍが天板２に載置され、術者は操作卓２６を通じて放射線照射の開始を指示する。すると、Ｘ線管３からＸ線が照射され、被検体Ｍを透過したＸ線がＦＰＤ４で検出される。このとき元画像Ｐ０が生成される。この元画像Ｐ０を基に、帯域画像α，β，γが生成される。

術者が操作卓２６を通じて、画像処理の実行を指示すると、画像処理部１８は、術者の指示に合わせてノイズ低減処理、高周波強調処理、およびダイナミックレンジ圧縮処理を行う。画像処理が施された被検体Ｍの投影像が表示部２５に表示されてＸ線撮影装置１の動作は終了となる。

以上のように上述の構成によれば、元画像Ｐ０をいったん縮小してこれにローパスフィルタを施し、これを拡大して拡大ローパス画像Ｌ１を生成する。この拡大ローパス画像Ｌ１を用いて、第２帯域画像βを生成する。これにより、小さなサイズの画像に最小限のサイズのローパスフィルタを施すことになるので、第２帯域画像βを生成するのに多くの時間を要することがない。また、実施例１の構成によれば、縮小画像Ｐ１にバンドパスフィルタを施すことで第３帯域画像γを取得するのであり、従来技術における第２の方法のように画像の余分な縮小・拡大を行う構成となっていない。これにより、第３帯域画像γは、アーチファクトの少ないものとなる。帯域画像を生成するのに、最も時間がかかるのは、第２帯域画像βである。したがって、実施例１によれば、帯域画像生成の処理速度を向上させるには、第２帯域画像βの生成を高速にしなければならないことに注目して、高速であるものの画像の拡大動作を余儀なくされる方法を第２帯域画像βの生成にのみ採用しているのである。これにより、帯域画像の生成時間と帯域画像の画質とのバランスがとれた画像処理方法、およびＸ線撮影装置１が提供できる。

また、上述の構成において、第２帯域画像生成部１６は、縮小画像Ｐ１を構成する画素の各々にローパスフィルタ用の行列を作用させることによって第２帯域画像βを生成するとともに、第３帯域画像生成部１７は、縮小画像Ｐ１を構成する画素の各々にバンドパスフィルタ用の行列を作用させることによって第３帯域画像γを生成し、第２帯域画像生成部１６におけるローパスフィルタ用の行列は、第３帯域画像生成部１７におけるバンドパスフィルタ用の行列よりも小さなサイズの行列となる。

画像のサイズが大きいほど、そのフィルタを規定する行列のサイズが大きいほど画像処理に時間がかかる。ハイパスフィルタよりもバンドパスフィルタを規定する行列の方が大きいのであるから、同じサイズの画像に２つのフィルタをかけたとすると、バンドパスフィルタの方が時間がかかることになる。そこで、実施例１の構成によれば元画像にバンドパスフィルタを作用させる代わりに、画像を予め縮小してローパスフィルタを作用するように構成されている。これにより、第２帯域画像βの生成にかかる時間を抑制することができる。なお、第２帯域画像βは、第１帯域画像αよりも低周波成分を含む。低周波成分を抽出するには、大きな行列が必要となる。低周波成分の方が高周波成分よりも画像の広範囲に亘って延在しているからである。したがって、バンドパスフィルタの規定する行列をハイパスフィルタよりも小さくすることができない。この様な事情があっても、実施例１によれば、第２帯域画像βの生成を高速に行うことができる。

また、上述の構成のように、帯域画像α，β，γを取得すれば、これから、元画像Ｐ０に重畳するノイズ成分を推定することができるので、元画像Ｐ０から確実にノイズ成分を除去することができる。

また、各帯域画像α，β，γから生成されるＬＵＴ画像Ｌを足し合わせれば、元画像Ｐ０の低周波成分を含まない抑制合計画像ΣＬＵＴを取得することができる。これに元画像Ｐ０と合計画像とに重み付けを加えて、足し合わせれば、元画像Ｐ０の高周波成分を強調することができる。

そして、各帯域画像α，β，γを足し合わせて元画像Ｐ０から差し引けば、元画像Ｐ０の低周波成分を含んだ低周波成分画像ＢＰＬが取得でき、さらに各帯域画像α，β，γから生成されるＬＵＴ画像Ｌを足し合わせれば、元画像Ｐ０の高周波成分を含んだ抑制合計画像ΣＬＵＴを取得することができる。これらを別個に用意して反転処理を施すことで、元画像Ｐ０にダイナミックレンジ圧縮処理を行うようにすれば、低周波成分画像ＢＰＬ，および抑制合計画像ΣＬＵＴの生成方法を調節することで、ダイナミックレンジ圧縮処理を各成分単位で調節することができる。

Ｐ０ 元画像
Ｐ１ 縮小画像
Ｌ１ ローパス画像
Ｍ１ 拡大ローパス画像
α 第１帯域画像
β 第２帯域画像
γ 第３帯域画像
Ｓ１ 第１帯域画像生成ステップ
Ｓ２ 元画像縮小ステップ
Ｓ３ ローパスフィルタ処理ステップ
Ｓ４ 画像拡大ステップ
Ｓ５ 第２帯域画像生成ステップ
Ｓ６ 第３帯域画像生成ステップ
Ｓ７ 低周波帯域画像生成ステップ
Ｓ８ 画像処理ステップ
３ Ｘ線管（放射線源）
４ ＦＰＤ（放射線検出手段）
１１ 画像生成部（画像生成手段）
１２ 第１帯域画像生成部（第１帯域画像生成手段）
１３ 画像縮小部（画像縮小手段）
１４ ローパスフィルタ処理部（ローパスフィルタ処理手段）
１５ 画像拡大部（画像拡大手段）
１６ 第２帯域画像生成部（第２帯域画像生成手段）
１７ 第３帯域画像生成部（第３帯域画像生成手段）
１８ 画像処理部（画像処理手段）

Claims (8)

1. 被検体の像が写り込んでいる元画像にハイパスフィルタ処理を施して、第１帯域画像を生成する第１帯域画像生成ステップと、
   前記元画像を縮小して縮小画像を生成する元画像縮小ステップと、
   前記縮小画像にローパスフィルタ処理を施して、ローパス画像を生成するローパスフィルタ処理ステップと、
   前記ローパス画像を拡大して拡大ローパス画像を生成する画像拡大ステップと、
   前記元画像、前記第１帯域画像、および前記拡大ローパス画像とを基に第２帯域画像を生成する第２帯域画像生成ステップと、
   前記縮小画像にバンドパスフィルタ処理を施して、第３帯域画像を生成する第３帯域画像生成ステップと、
   各帯域画像を用いて前記元画像に画像処理を施す画像処理ステップとを備えることを特徴とする画像処理方法。
2. 請求項１に記載の画像処理方法において、
   各帯域画像からノイズ成分を抽出して、前記元画像に重畳するノイズ成分を除去するノイズ除去ステップを更に備えることを特徴とする画像処理方法。
3. 請求項１または請求項２に記載の画像処理方法において、
   各帯域画像に重み付けを加えて足し合わせを行って前記元画像の高周波成分を含んだ合計画像を取得する第１合計画像取得ステップと、
   前記合計画像と前記元画像とを重み付けを加えて足し合わせることで、前記元画像に高周波強調処理を行う高周波強調処理ステップとを更に備えることを特徴とする画像処理方法。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理方法において、
   前記元画像の低周波成分を含んだ低周波成分画像を取得する低周波成分画像取得ステップと、
   各帯域画像に重み付けを加えて足し合わせを行って前記元画像の高周波成分を含んだ合計画像を取得する第２合計画像取得ステップと、
   前記合計画像、および低周波成分画像を構成する画素データをそれぞれ非線形的に反転させて反転画像を生成する反転ステップと、
   前記反転画像と前記元画像とを重み付けを加えて足し合わせることで、前記元画像にダイナミックレンジ圧縮処理を行うダイナミックレンジ圧縮処理ステップとを更に備えることを特徴とする画像処理方法。
5. 放射線を照射する放射線源と、
   放射線を検出する放射線検出手段と、
   前記放射線検出手段から出力された検出信号を基に、被検体の像が写り込んだ元画像を生成する画像生成手段と、
   前記元画像にハイパスフィルタ処理を施して、第１帯域画像を生成する第１帯域画像生成手段と、
   前記元画像を縮小して縮小画像を生成する画像縮小手段と、
   前記縮小画像にローパスフィルタ処理を施して、ローパス画像を生成するローパスフィルタ処理手段と、
   前記ローパス画像を拡大して拡大ローパス画像を生成する画像拡大手段と、
   前記元画像、前記第１帯域画像、および前記拡大ローパス画像とを基に第２帯域画像を生成する第２帯域画像生成手段と、
   前記縮小画像にバンドパスフィルタ処理を施して、第３帯域画像を生成する第３帯域画像生成手段と、
   各帯域画像を用いて前記元画像に画像処理を施す画像処理手段とを備えることを特徴とする放射線撮影装置。
6. 請求項５に記載の放射線撮影装置において、
   前記画像処理手段は、各帯域画像からノイズ成分を抽出して、前記元画像に重畳するノイズ成分を除去することを特徴とする放射線撮影装置。
7. 請求項５または請求項６に記載の放射線撮影装置において、
   前記画像処理手段は、各帯域画像に重み付けを加えて足し合わせを行って前記元画像の高周波成分を含んだ前記合計画像を取得し、
   前記合計画像と前記元画像とを重み付けを加えて足し合わせることで、前記元画像に高周波強調処理を行うことを特徴とする放射線撮影装置。
8. 請求項５ないし請求項７のいずれかに記載の放射線撮影装置において、
   前記画像処理手段は、前記元画像の低周波成分を含んだ低周波成分画像を取得し、
   各帯域画像に重み付けを加えて足し合わせを行って前記元画像の高周波成分を含んだ前記合計画像を取得し、
   前記合計画像、および前記低周波成分画像を構成する画素データをそれぞれ非線形的に反転させて反転画像を生成し、
   前記反転画像と前記元画像とを重み付けを加えて足し合わせることで、前記元画像にダイナミックレンジ圧縮処理を行うことを特徴とする放射線撮影装置。

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