JP2013118002A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】特徴量の変動の影響を抑制し、画像変化に対する応答性が早く、演算処理の負担軽減が可能であり、安定した画質を実現すること。
【解決手段】画像の階調処理を行う画像処理装置は、時系列に撮像された画像を取得する取得部と、画像の画像処理条件に基づき、画像の階調処理を順次行う階調処理部と、照射野と観察部位の相対的な位置の変化が所定の範囲を超えた場合、画像処理条件を変更するために画像を解析して画像処理条件を算出する画像処理条件算出部と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、動画像を入力し、補正を行う画像処理技術に関し、特に動画像の特徴量を抽出する画像処理技術に関する。

従来、画像データをより良くみせるために、様々な画像補正技術が提案されている。例えば、画像から特徴量を抽出し、それを用いて、階調補正、シャープネス補正、カラーバランス補正、ホワイトバランス補正、露光補正を行う技術等が挙げられる。

上記の画像補正技術は、静止画だけでなく動画像の画像補正にも適用可能であり、動画像を構成する各フレーム（以下、「フレーム画像」）に対し、上述の補正を行う事で、画質を補正する事が可能となる。

しかし、上記の画像補正技術を動画像に適用すると、上述の画像補正技術はフレーム単位で補正処理を行うため、前後のフレームの補正値と異なる場合があり、この補正値の差分が画質の変動として認識される問題があった。特に動画像の動きが微小な場合、特徴量の誤差により画像補正が過度に行われ大きな変化が生じるため、劣化として認識される問題があった。この問題を解決する方法として、現フレーム画像で得た特徴量と前フレーム画像で得た特徴量を平滑化して、現フレームの特徴量とするという方法が考えられる。しかし、この方法ではフレーム間に大きな変化があった場合に、特徴量を大きく変更することが出来ないため、応答性が遅いという問題があった。

この応答性が遅いという問題を解決する方法として、現フレーム画像の特徴量を補正して前後のフレーム画像の特徴量とする方法が提案されている（特許文献１）。具体的には、仮特徴量を計算し、カット点解析部の結果に応じて、仮特徴量を調整し、特徴量とするというものである。

特開２００５-２６９５４２号公報

しかしながら、上述のように動画像の特徴量を算出する場合は、その特徴量がフレーム毎に異なる場合がある。このような場合、従来の方法のように現フレームの仮特徴量を調整したとしても、誤差の影響は少なからず入ってしまうことになり、画質が安定しないという問題があった。また、従来の方法では、画像のみの変動を解析し、動画像のシーン切り替えを判別しているため、判別の精度が低いという問題もあった。更に、従来の方法では、全てのフレームで仮特徴量を計算するため、演算処理に負担がかかってしまうという問題もあった。

そこで、本発明の例示的な目的は、特徴量の変動の影響を抑制し、画像変化に対する応答性が早く、演算処理の負担軽減が可能であり、安定した画質を実現することが可能な画像処理技術の提供を目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、画像の階調処理を行う画像処理装置であって、
時系列に撮像された画像を取得する取得手段と、
前記画像の画像処理条件に基づき、前記画像の階調処理を順次行う階調処理手段と、
照射野と観察部位の相対的な位置の変化が所定の範囲を超えた場合、前記画像処理条件を変更するために前記画像を解析して画像処理条件を算出する画像処理条件算出手段と、
を備えることを特徴とする。
あるいは、本発明の画像処理装置は、画像の階調処理を行う画像処理装置であって、
時系列に撮像された画像を取得する取得手段と、
前記画像の画像処理条件に基づき、前記画像の階調処理を順次行う階調処理手段と、
前記画像の前フレームと、前記画像の現フレームとの間の動きベクトルの比較に基づき前記画像処理条件を変更する画像処理条件算出手段と、
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、特徴量の変動の影響を抑制し、画像変化に対する応答性が早く、演算処理の負担軽減が可能であり、安定した画質を実現することが可能になる。

第１実施形態の画像処理装置の構成を示す図。 画像処理装置の処理フローを示す図。 変更判定部の構成を示すブロック図。 変更判定部の処理フローを示す図。 画像変動解析部にて解析する現フレーム画像の例、現フレーム画像のヒストグラム及び累積ヒストグラムの例を示す図。 画像変動解析部の解析結果の例を示す図。 撮影システムの例を示す図。 位置変更判定部の計算結果の例を示す図。 撮影条件変更判定部の計算結果の例を示す図。 生体情報変動解析部の解析結果の例を示す図。 総合変更判定部に入力される解析・判定結果の例を示す図。 特徴量設定部の構成を示すブロック図。 特徴量設定部の処理フローを示す図。 現フレーム特徴量抽出部にて解析する現フレーム画像の例を示す図。 現フレーム特徴量抽出部にて解析する解析範囲内のヒストグラム及びトリムヒストグラムの例、及び解析結果の例を示す図。 画像処理部の構成を示す図。 画像処理部の処理フローを示す図。 画像処理部で生成されるLUTの例を示す図。 第２実施形態の画像処理装置の構成を示す図。 第２実施形態の画像処理装置の処理フローを示す図。

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）
図１のブロック図、図２のフローチャートに基づいて第１実施形態の画像処理装置の概略的な構成を説明する。

画像入力部１０１は、動画像入力手段として機能し、外部より動画像の入力を受け付ける。照射装置１０２は被験者（被検体）に対する放射線照射を制御し、その撮影条件情報及びその位置情報を出力する。寝台１０３は被検体を検査中に保持し、その位置情報を出力する。架台１０４はX線センサを保持し、その位置情報及びフレームレートを出力する。生体情報モニタ１０５は患者の生体情報をモニタし、その生体情報を出力する。変更判定部１０６は、画像入力部１０１、照射装置１０２、寝台１０３、架台１０４、生体情報モニタ１０５から情報を受け取る。そして、変更判定部１０６は、観察部位、照射装置、X線センサの相対的な位置変更、撮影条件の変更及び観察部位の大きな変化があるか否か、変化の有無を判定する。特徴量設定部１０７は変更判定部１０６から受け取った変更の判定結果を基に画像の特徴量を設定する。画像処理部１０８は特徴量設定部１０７で設定された特徴量を基に画像処理を行う。

次に、図２を用いて画像処理装置の処理フローを説明する。まず、Ｓ２０１で、画像入力部１０１は、現フレーム画像の入力を受け付ける。Ｓ２０２で、変更判定部１０６は、画像入力部１０１より入力された画像と、照射装置１０２から入力された撮影条件情報及びX線管球の位置情報と、寝台１０３から入力された寝台位置情報とを受け取る。また、変更判定部１０６は、架台１０４から入力されたセンサ位置情報と、生体情報モニタ１０５から入力された生体情報とを受け取る。そして、変更判定部１０６は、観察部位と照射野の相対的な位置の大きな変更、及び撮影条件の大きな変更、観察部位の大きな変化があるか否かを判定する。変更判定部１０６による変更判定方法の詳細は後述する。

尚、変更判定部１０６による変更判定方法は、画像入力部１０１、照射装置１０２、寝台１０３、架台１０４、生体情報モニタ１０５から情報を受け取り、変更を判定する方法に限定されるものではない。例えば照射装置１０２、寝台１０３、架台１０４のみから情報を受け取り、変更を判定する方法等も可能である。あるいは、X線センサの相対的な位置変更、撮影条件の変更、観察部位の大きな変化のいずれかひとつがあるか否かを判定するいかなる方法でも適用する事が可能である。

特徴量設定部１０７は変更判定部１０６により変更があると判定された場合、画像解析処理を行い、現フレームの特徴量を抽出する（Ｓ２０３）。変更判定部１０６により変更がないと判定された場合、前フレームで設定された特徴量を抽出する（２０４）。

Ｓ２０５で、特徴量設定部１０７は、抽出された特徴量を設定する。特徴量設定部１０７による特徴量設定方法の詳細は後述する。次に、Ｓ２０６で、画像処理部１０８は、特徴量設定部１０７により設定された特徴量に基づき、階調変換処理、鮮鋭化処理、ノイズ抑制処理等の画像処理を行い、処理画像を出力する。画像処理部１０８による画像処理方法の詳細は後述する。以上、Ｓ２０１〜Ｓ２０６の処理を行う事で、動画像の現フレームにおける一連の処理が終了する。

（変更判定処理）
次に、変更判定部１０６による変更判定処理について図３のブロック図、図４のフローチャートを用いて詳細に説明する。図３のブロック図は、変更判定部１０６の構成を詳細に示したブロック図である。

画像変動解析部３０１は現フレーム画像を画像入力部１０１より受け取り、現フレーム画像が前フレーム画像に対して、どの程度変動したかを解析する。

画像変動解析部３０１は、画像解析部３０２と、解析値比較部３０３と、特徴量保存部３０４とで構成される。画像解析部３０２は、現フレーム画像を解析して解析値を抽出する。解析値比較部３０３は、現フレーム画像の解析値と前フレーム画像の解析値を比較し、その比較結果を算出する。解析値保存部３０４は、現フレーム画像の解析値及び前フレーム画像の解析値を保存する。

位置変更判定部３１１は、照射装置１０２から照射装置内のX線管球の位置情報、寝台１０３から寝台の位置情報、架台１０４からX線センサの位置情報を受け取り、観察部位と照射野の相対的な位置の変更があるか否かを判定する。位置変更判定部３１１は、位置保存部３１２と、位置計算部３１３とで構成される。位置保存部３１２は、現フレーム画像取得時及び前フレーム画像取得時のX線管球、寝台の位置情報、X線センサの位置情報を保存する。位置計算部３１３は、現フレーム画像取得時及び前フレーム画像取得時のX線管球の位置情報、寝台の位置情報、X線センサの位置情報から観察部位と照射野の相対的な位置関係の変更を計算する。

撮影条件変更判定部３２１は、照射装置１０２から管電圧、管電流、照射時間などのX線発生条件、架台１０４よりセンサのフレームレートを受け取り、撮影条件に変更があるか否かを判定する。撮影条件変更判定部３２１は、撮影条件保存部３２２と、撮影条件比較部３２３とで構成される。撮影条件比較部３２３は、現フレーム画像取得時と前フレーム画像取得時の管電圧、管電流、照射時間、フレームレートを比較し、その比較結果を算出する。撮影条件保存部３２２は、現フレーム画像取得時と前フレーム画像取得時の管電圧、管電流、照射時間、フレームレートを保存する。

生体情報変動解析部３３１は、生体情報モニタ１０５より、心拍情報、呼吸位相情報などの生体情報を受け取り、現フレーム画像取得時の生体情報が前フレーム画像取得時の生体情報に対して、どの程度変動したかを解析する。

生体情報変動解析部３３１は、生体情報比較部３３２と、生体情報保存部３３３とで構成される。生体情報比較部３３２は、現フレーム画像取得時の生体情報と前フレーム画像取得時の生体情報を比較し、その比較結果を算出する。生体情報保存部３３３は、現フレーム画像取得時の生体情報と前フレーム画像取得時の生体情報を保存する。

総合変更判定部３４１は、画像変動解析部３０１から画像変動解析結果、位置変更判定部３１１から位置変更判定結果、撮影条件変更判定部３２１から撮影条件判定結果、生体情報変動解析部３３１から生体情報変動解析結果を受け取る。そして、総合変更判定部３４１は、観察部位と照射野の相対的な位置の大きな変更、及び撮影条件の大きな変更があるか否かを判定する。

図４を用いて、変更判定部１０６により行われる変更判定方法の一連の処理を説明する。本フローチャートのＳ４０１〜Ｓ４０６、Ｓ４１１〜Ｓ４１３，Ｓ４２１〜Ｓ４２３及びＳ４３１〜Ｓ４３３は並列に動作し、これらの処理が終了した時点で、Ｓ４４１〜Ｓ４４２が実行される。

まず、画像変動解析部３０１で行われるＳ４０１〜Ｓ４０６について説明する。本実施形態では、現フレームが撮影開始時の最初のフレームではない場合について詳細に説明する。現フレームが撮影開始時の最初のフレームである場合、総合変更判定部３４１は、[変更あり]と判定し、その情報を特徴量設定部１０７へ出力する。

画像変動解析部３０１内の画像解析部３０２は、現フレーム画像を受け取る（Ｓ４０１）。次に、画像解析部３０２は、現フレーム画像を用いて照射野認識を行い、センサ内でX線が照射された部位と、それ以外の部位を判別する（Ｓ４０２）。照射野認識は、種々の手法が提案されており、例えば、特開２０００−２７１１０７、特開２００３−３３９６８等の手法を用いればよい。

次に、画像解析部３０２は、照射野内の画像値の分布を示すヒストグラムを作成する（Ｓ４０３）。次に、画像解析部３０２は、生成されたヒストグラムを解析し、解析値を算出する（Ｓ４０４）。ヒストグラム解析の一例を図５を用いて以下に説明する。図５（ａ）は、現フレームの画像である。この画像は階調数が4096、照射野内のサイズは100x100である。画像解析部３０２は、この画像の照射野内のヒストグラム（図５（ｂ））を生成する。次に、画像解析部３０２は、このヒストグラムから累積ヒストグラム（図５（ｃ））を生成し、その累積頻度が総頻度の5%以上、50%以上、95%以上になった最初の画素値をそれぞれ最小値、中間値、最大値として算出する。このヒストグラム解析は一例に過ぎず、この他にもヒストグラムの最頻度値を代表値として、解析値とするという方法など様々な方法を用いることが可能である。

次に、解析値保存部３０４は、現フレームの画像解析結果を保存する（Ｓ４０５）。解析値比較部３０３は、現フレーム取得時の画像解析値と、前フレーム取得時の画像解析値の差を算出し、総合変更判定部３４１へ出力する（Ｓ４０６）。図６は現フレームの画像解析値と前フレームの画像解析値とその差の例を示したものである。図６を見ると最小値の変動量は‐50、中間値の変動量は+52、最大値の変動量は+212であることが分かる。画像変動解析部３０１によるヒストグラムの解析として最小値、中間値、最大値の差を求めているが、この例に限定されず、例えば、画像の中心点からある範囲の平均値を計算し、その差を計算する方法を用いることも可能である。画像間の画素値差分値の総和を計算する方法、画像間の動きベクトルの比較を求める方法等、画像間の比較を行う様々な手法を適用することも可能である。

次に、位置変更判定部３１１で行われるＳ４１１〜Ｓ４１３について説明する。位置変更判定部３１１内の位置保存部３１２は、照射装置１０２から現フレーム画像取得時の照射装置内のX線管球の位置情報、寝台１０３から寝台の位置情報、架台１０４からX線センサの位置情報を受け取る（Ｓ４１１）。次に、位置保存部３１２は、現フレーム画像取得時の照射装置内のX線管球の位置情報、寝台１０３から寝台の位置情報、架台１０４からX線センサの位置情報を保存する（Ｓ４１２）。

次に、位置計算部３１３は、現フレーム画像取得時、及び前フレーム画像取得時のＸ線管球の位置情報、寝台の位置情報、Ｘ線センサの位置情報から照射野と観察部位の相対位置変更判定を行う。そして、位置計算部３１３は、その結果を総合変更判定部３４１へ出力する（Ｓ４１３）。位置変更判定部３１１により行われる位置変更判定方法の一例を以下に示す。図７はＸ線管球８０１、寝台８０２、架台８０３を示した図であり、位置情報は図７中のＸ、Ｙ、Ｚ方向の位置情報をそれぞれ取得する。図８は現フレーム画像取得時及び前フレーム画像取得時のＸ線管球の原点からの位置情報、寝台の原点からの位置情報、Ｘ線センサの原点からの位置情報、と各位置の差を示した図である。ここで、原点とは撮影開始時の各位置とする。図８(a)では、前フレーム画像取得時から、Ｘ線管球はＸ方向に0cm、Ｙ方向に0cm、Ｚ方向に0cm、寝台はＸ方向に＋10cm、Ｙ方向に-5cm、Ｚ方向に0cm、移動している。また、Ｘ線センサは、Ｘ方向に＋10cm、Ｙ方向に-5cm、Ｚ方向に0cm、移動している。図８(b)では、前フレーム画像取得時から、Ｘ線管球はＸ方向に+10cm、Ｙ方向に+10cm、Ｚ方向に+5cm、寝台はＸ方向に+10cm、Ｙ方向に+10cm、Ｚ方向に+5cm、移動している。また、Ｘ線センサは、Ｘ方向に+10cm、Ｙ方向に+10cm、Ｚ方向に+5cm、移動している。

相対的な位置関係が変更されていないと判断できる条件の一例を以下に示す。
Ｘ（管球移動量）＝Ｘ（寝台移動量）＝Ｘ（Ｘ線センサ移動量）
かつ
Ｙ（管球移動量）＝Ｙ（寝台移動量）＝Ｙ（Ｘ線センサ移動量）
かつ
Ｚ（管球移動量）＝Ｚ（寝台移動量）＝Ｚ（Ｘ線センサ移動量）
上記条件から、図８(a)の場合は、[相対位置変更あり]となり、図８(b)の場合は、[相対位置変更なし]となる。

尚、相対位置変更判定方法は、上記の方法の他にもＸ線管球、寝台、Ｘ線センサの相対的な位置関係の変更を判定する様々な手法を適用する事が可能である。例えば、Ｘ線管球、寝台、Ｘ線センサのいずれかが移動した時にのみ、照射装置１０２、寝台１０３、架台１０４から情報を受け取り、計算する方法を適用することも可能である。あるいは、Ｘ線管球、寝台、Ｘ線センサの内１つもしくは２つしか移動していない場合は変更が行われたと判定する方法を適用することも可能である。あるいは、各移動量の差が閾値（例えば±１cm）以上であった場合は位置変更が行われたと判定し、閾値未満であった場合は、位置変更が行われたと判定しない方法を適用することも可能である。

次に、撮影条件変更判定部３２１で行われるＳ４２１〜Ｓ４２３について説明する。撮影条件変更判定部３２１内の撮影条件保存部３２２は、照射装置１０２から現フレーム画像取得時の管電圧、管電流、照射時間、架台１０４からX線センサのフレームレート等の撮影条件を受け取る（Ｓ４２１）。次に、撮影条件保存部３２２は、現フレーム画像取得時の管電圧、管電流、照射時間、フレームレート情報を保存する（Ｓ４２２）。

次に、撮影条件比較部３２３は、現フレーム画像取得時、及び前フレーム画像取得時の管電圧の情報、管電流の情報、照射時間の情報、フレームレートの情報から撮影条件変更判定を行う。そして、撮影条件比較部３２３は、その結果を総合変更判定部３４１へ出力する（Ｓ４２３）。撮影条件比較部３２３により行われる、撮影条件変更判定の一例を以下に示す。図９は現フレーム画像取得時及び前フレーム画像取得時の管電圧の情報、管電流の情報、フレームレートの情報、と各条件の差を示した図である。図９(a)は、前フレーム画像取得時から、管電圧が＋5kV、管電流が＋50mA、照射時間が0ms、フレームレートが0fps変更した際の例を示す。図８(b)は、管電圧が+2kV、管電流が0mA、照射時間が0ms、フレームレートが0fps変更した際の例を示している。

撮影条件が変更されていないと判断できる条件の一例を以下に示す。
‐3(kV)＜管電圧（変更量）＜3(ｋV)
かつ
管電流（変更量）=0(mA)
かつ
照射時間（変更量）=0(msec)
かつ
フレームレート（変更量）＝0(fps)
上記条件から、図９(a)の場合は、[撮影条件変更あり]となり、図９(b)の場合は、[撮影条件変更なし]となる。尚、撮影条件変更判定方法は、上記の方法の他、管電圧、管電流、照射時間、フレームレートのいずれかを変更した時にのみ、照射装置１０２、架台１０４から情報を受け取り、計算するという方法を適用することが可能である。あるいは、管電圧、管電流、照射時間、フレームレートのいずれかを変更した場合は変更が行われたと判定する方法が適用可能である。

次に生体情報変動解析部３３１で行われるＳ４３１〜Ｓ４３３について説明する。ここでは生体情報解析として、呼吸器から得る呼吸位相の解析を一例として説明する。生体情報変動解析部３３１内の生体情報保存部３３３は、現フレーム画像取得時の呼吸位相の情報を受け取る（Ｓ４３１）。次に、生体情報保存部３３３は、現フレーム画像取得時の呼吸位相の情報を保存する（Ｓ４３２）。次に、生体情報変動解析部３３１は、現フレーム画像取得時、及び前フレーム画像取得時の呼吸位相に基づいて呼吸位相変動解析を行い、その結果を総合変更判定部３４１へ出力する（Ｓ４３３）。生体情報変動解析部３３１により行われる呼吸位相変動解析の一例を以下に示す。図１０は、現フレーム画像取得時及び前フレーム画像取得時の呼吸位相と変化の様子を例示した図である。図１０(a)では、前フレーム画像取得時の呼吸位相は吸気相であるのに対し、現フレーム画像取得時の呼吸位相は呼気相となっている。図１０(b)では、前フレーム画像取得時の呼吸位相は呼気相であるのに対し、現フレーム画像取得時の呼吸位相も呼気相となっている事が分かる。尚、生体情報変更解析方法は、上記の方法の他にも、呼気相、吸気相それぞれの最初の方であるか、最後の方であるかを判定する方法を適用することが可能である。あるいは、生体情報として心電図から情報を受け取り、拡張期と収縮期の変化を解析する方法等、生体情報の変動を解析する様々な手法を適用する事が可能である。

次に、総合変更判定部３４１で行われる総合変更判定方法について説明する。総合変更判定部３４１は、画像変動解析部３０１の画像変動解析結果、位置変更判定部３１１の相対位置変更判定結果を受け取る（Ｓ４４１）。また、総合変更判定部３４１は、撮影条件変更判定部３２１の撮影条件変更判定結果、生体情報変動解析部３３１の生体情報変動解析結果を受け取る（Ｓ４４１）。次に、総合変更判定部３４１は、取得した解析・判定結果から観察部位と照射野の相対的な位置の大きな変更、及び撮影条件の大きな変更、観察部位の大きな変化があるか否かを判定し、特徴量設定部１０７に出力する（Ｓ４４２）。

総合変更判定部３４１による行われる総合変更判定方法の一例を以下に示す。取得した解析・判定結果の一例を図１１に示す。図１１(a)では、画像変動解析結果が、[最小値‐20、中間値‐30、最大値‐40]であり、相対位置変更判定結果が、[相対位置変更なし]を示している。また、照射条件変更判定結果が、[照射条件変更なし]、生体情報解析結果が、[呼気相→呼気相]である。図１１(b)では、画像変動解析結果が、[最小値+100、中間値+150、最大値+100]であり、相対位置変更判定結果が、[相対位置変更あり]を示している。また、照射条件変更判定結果が、[照射条件変更あり]、生体情報解析結果が、[吸気相→吸気相]である。図１１(c)では、画像変動解析結果が、[最小値＋50、中間値＋60、最大値＋100]であり、相対位置変更判定結果が、[相対位置変更なし]を示している。また、照射条件変更判定結果が、[照射条件変更なし]、生体情報解析結果が、[吸気相→呼気相]である。

観察部位と照射野の相対的な位置の大きな変更、及び撮影条件の大きな変更、観察部位の大きな変化があると判断する条件の一例を以下に示す。
（条件１）観察部位と照射野の相対的な位置の変更判定結果が変更ありの場合
（条件２）撮影条件の変更判定結果が変更ありの場合
（条件３）各画像の変動解析結果が全て±100以上の場合
（条件４）各画像の変動解析結果が全て±50以上の場合、かつ呼吸位相変動解析結果が[呼気相→呼気相]もしくは[吸気相→呼気相]の場合
（条件１）〜（条件４）のいずれか１つ以上を満たした場合は、観察部位と照射野の相対的な位置の大きな変更、及び撮影条件の大きな変更、観察部位の大きな変化があると判断される。

上記条件から、図１１(a)の場合は[変更なし]、図１１(b)の場合は[変更あり]、図１１(c)の場合は[変更あり]となる。（条件４）は、画像が明らかに観察部位に大きな変化がある程の変動ではないが、比較的大きな変化があった場合に、それが呼吸等による観察部位の動きによるものであるのか否かを判定するための条件である。条件４を加えることにより、観察部位の動きによる判定ミスを少なくする事が可能となる。また、解析値に大きな変化がない場合も、撮影条件の変更判定の結果、相対位置の変更の判定結果を併用することにより、更新するか否かの判定精度を向上する事が可能となる。

尚、総合変更判定条件は上記条件に限定されず、例えば、相対位置、撮影条件の変更がありと判断されても、画像解析結果が全て±50以内であれば、[変更なし]と判断するなどの条件とする方法を適用することも可能である。あるいは、画像解析結果のみを参照する方法、相対位置、撮影条件の変更のみを参照する方法等、総合判定結果を得ることの出来るいかなる組み合わせでも適用する事が可能である。

以上、Ｓ４０１〜Ｄ４４２の一連の処理を実行することで、変更判定部１０６による変更判定は完了する。

（特徴量設定処理）
次に、特徴量設定部１０７による特徴量設定処理について図１２のブロック図、図１３のフローチャートを用いて詳細に説明する。

特徴量設定部１０７は、処理分岐部１２０１と、前フレーム特徴量抽出部１２０２と、特徴量保存部１２０３と、現フレーム特徴量抽出部１２０４と、により構成される。

処理分岐部１２０１は、変更判定結果を変更判定部１０６より受け取り、処理の分岐を行う。現フレーム特徴量抽出部１２０４は、処理分岐部１２０１から処理を行うという情報と、画像入力部１０１から現フレームの画像を受け取り、現フレーム画像の特徴量を抽出し、画像処理部１０８及び特徴量保存部１２０３へ出力する。特徴量保存部１２０３は、現フレーム特徴量抽出部１２０４から現フレーム画像の特徴量を受け取り、保存する。前フレーム特徴量抽出部１２０２は、処理分岐部１２０１から処理を行うという情報と、特徴量保存部１２０３から前フレーム画像の特徴量を受け取り、画像処理部１０８へ出力する。

図１３を用いて特徴量設定部１０７により行われる特徴量設定方法の一連の処理を説明する。

図１３のＳ１３０１が終了した時点で、前フレーム特徴量抽出部１２０２で行われるＳ１３１１〜Ｓ１３１２、もしくは現フレーム特徴量抽出部１２０４で行われるＳ１３２１〜Ｓ１３２５のどちらか一方の処理が実行される。つまり、前フレーム特徴量抽出部１２０２で行われるＳ１３１１〜Ｓ１３１２が実行される場合は、Ｓ１３２１〜Ｓ１３２５は実行されない。現フレーム特徴量抽出部１２０４で行われるＳ１３２１〜Ｓ１３２５が実行される場合は、Ｓ１３１１〜Ｓ１３１２は実行されない。

まず、処理分岐部１２０１で行われる処理分岐方法について説明する。処理分岐部１２０１は、変更判定部１０６から取得した判定結果を基に、処理を分岐する。変更判定部１０６から取得した判定結果が[変動なし]であった場合は、前フレーム特徴量抽出部１２０２が動作するように指示を行う。判定結果が[変動あり]であった場合、処理分岐部１２０１は、現フレーム特徴量抽出部１２０４が動作するように指示を行う（Ｓ１３０１）。

（前フレーム特徴量抽出処理）
前フレーム特徴量抽出部１２０２は、処理分岐部１２０１から動作指示を受け取った場合、特徴量保存部１２０３より、前フレームの特徴量を取得する（Ｓ１３１１）。次に、前フレーム特徴量抽出部１２０２は、取得した特徴量を画像処理部へ出力し、処理を終了する（Ｓ１３１２）。

（現フレーム特徴量抽出処理）
現フレーム特徴量抽出部１２０４は、処理分岐部１２０１から動作指示を受け取った場合、画像入力部１０１より、現フレーム画像を取得する（Ｓ１３２１）。次に、現フレーム特徴量抽出部１２０４は、取得した画像に対し、解析範囲を決定する（Ｓ１３２２）。これは、画像の解析範囲を狭める事でより解析精度を上げると共に、解析にかかる時間を少なくするためである。

解析範囲の決定方法の一例を以下に示す。図１４は、現フレーム画像であり、矩形１４０１で囲まれた範囲がX線が照射された照射野である。現フレーム画像の照射野内の中心点を求めると、中心点１４０２が算出できる。中心点１４０２から、照射野の面積の７0%の範囲を求めこれを解析範囲１４０３とすれば良い。尚、解析範囲決定方法は、この他にも、画素値の重心を求め、重心を中心に縦15cm、横15cmの範囲とする方法や、照射野内全てを解析範囲とする方法など、解析範囲を決定する様々な手法を適用する事が可能である。

次に、現フレーム特徴量抽出部１２０４は、決定した解析範囲の中で、特徴量を算出する（Ｓ１３２３）。特徴量の算出方法の一例を以下に示す。図１４の解析範囲１４０３のみの画素値を用いて生成したヒストグラムが図１５(a)である。図１５(a)に対し、ある閾値（例えば10）以下の頻度値を0にしたトリムヒストグラムが図１５(b)である。図１５(b)のトリムヒストグラムの最小値、最大値、中間値をそれぞれ求め、特徴量として算出する。図１５（ｃ）は、図１５(b)のトリムヒストグラムの最小値、最大値、中間値を算出し特徴量とした一例である。尚、特徴量算出方法としては、この他にも、解析範囲内の分散値、平均値を求める方法や、最小値と最大値の差を求める方法等、現フレーム画像の特徴量を抽出する様々な手法を適用する事が可能である。

次に、現フレーム特徴量抽出部１２０４は、算出した特徴量を画像処理部１０８へ出力する（S１３２４）。次に、現フレーム特徴量抽出部１２０４は、算出した解析値（特徴量）を特徴量保存部１２０３へ出力し、特徴量は保存され（S１３２５）、処理は終了となる。

尚、現フレーム特徴量抽出方法は、上記の方法の他にも変更判定部１０６内の画像変動解析部３０１で計算した現フレームの解析値を特徴量とする方法等、特徴量を抽出する様々な手法を適用する事が可能である。

以上、S１３０１〜S１３２５の処理を適宜実行することで、特徴量設定部１０７による特徴量設定処理は完了する。

次に、画像処理部１０８による画像処理方法について図１６のブロック図、図１７のフローチャートを用いて詳細に説明する。

画像処理部１０８は、階調処理部１６０１と、鮮鋭化処理部１６０２と、ノイズ抑制処理部１６０３と、を有する。階調処理部１６０１は、画像入力部１０１からから現フレーム画像と、特徴量設定部１０７より特徴量と、を受け取り、階調処理を行う。鮮鋭化処理部１６０２は、階調処理部１６０１から階調処理後の画像と、特徴量設定部１０７より特徴量と、を受け取り、被検体の輪郭を明確にするための鮮鋭化処理を行う。ノイズ抑制処理部１６０３は、鮮鋭化処理部１６０２から鮮鋭化処理後の画像と、特徴量設定部１０７より特徴量と、を受け取り、ノイズ抑制処理を行う。

図１７は、画像処理部１０８により行われる画像処理方法の一連の処理を示すフローチャートである。階調処理部１６０１は、画像入力部１０１から取得した現フレーム画像と、特徴量設定部１０７から取得した特徴量とを基に、階調処理を行う（S１７０１）。階調処理部１６０１による階調処理方法の一例を以下に示す。

階調処理部１６０１は、特徴量設定部１０７から特徴量（最小値、中間値、最大値）を取得する。そして、階調処理部１６０１は、特徴量と、予め設定した目標画素値及び固定値変換値とを基に、現フレーム画像の画素値を階調変換処理後の画素値に変換するためのルックアップテーブル（以下、LUT）を作成する。

図１８は、図１５（ｃ）の特徴量を基に作成したLUTの例である。現フレーム画像の画素値0を512に、4095を4095に、更に特徴量である最小値を700に、中間値を2000に、最大値を3700にする各点を設定し、その間のテーブルをスプライン補間で求めたものである。階調処理部１６０１は、LUTを参照し、現フレーム画像の各画素値を変換し、階調処理後画像を生成する。

階調処理方法としては、上記の他、例えば、画像を空間周波数分解し、様々な空間周波数帯域を持つ複数の画像を生成する。そして、各画像の特徴量を基にして、変換係数またはLUTを生成して、各画像に対して変換処理を行い再構成する事により階調変換を行う方法等を適用することが可能である。

次に、鮮鋭化処理部１６０２にて行われる鮮鋭化処理方法について説明する。鮮鋭化処理部１６０２は、階調処理部１６０１から取得した階調処理後の画像（階調処理後画像）と、特徴量設定部１０７から取得した特徴量とを基に、鮮鋭化処理を行う（S１７０２）。鮮鋭化処理部１６０２による鮮鋭化処理の一例を以下に示す。鮮鋭化処理部１６０２は、特徴量設定部１０７から取得した特徴量（最小値、最大値）に応じて強調係数を決定する。この時強調係数は、例えば、最小値と最大値の差が小さくなるに従って、大きくなるようにすればよい。この理由は、最小値と最大値の差が小さい場合は、ダイナミックレンジが狭いため、空間周波数の高い領域でもコントラストがつきにくいためである。次に、鮮鋭化処理部１６０２は、階調処理後画像に対し、３画素×３画素の平均値フィルタ処理を行い、ボケ画像を生成する。そして、鮮鋭化処理部１６０２は、階調処理後画像からボケ画像を差分した処理（差分処理）を行う。鮮鋭化処理部１６０２は、差分画像を生成した後、この差分画像に係数を掛け、階調処理後画像に足し合わせることにより、鮮鋭化処理後画像を生成する。尚、鮮鋭化処理方法としては、上記の他、例えば、画像を空間周波数分解し、様々な空間周波数帯域を持つ複数の画像を生成する。そして、各画像の特徴量を基にして、変換係数またはLUTを生成して、各画像に対して変換処理を行い再構成する事により鮮鋭化処理を行う方法等を適用することが可能である。

次に、ノイズ抑制処理部１６０３にて行われるノイズ抑制処理方法について説明する。ノイズ抑制処理部１６０３は、鮮鋭化処理部１６０２より取得した鮮鋭化処理後の画像（鮮鋭化処理後画像）と、特徴量設定部１０７から取得した特徴量とを基に、ノイズ抑制処理を行う（S１７０３）。ノイズ抑制処理部１６０３によるノイズ抑制処理の一例を以下に示す。ノイズ抑制処理部１６０３は、特徴量設定部１０７から取得した特徴量（最小値）に応じて平滑化フィルタサイズを決定する。この時、平滑化係数は、最小値が小さくなるに従って、大きくなるようにすればよい。この理由は、最小値が小さい場合は、照射線量が少ないため、画像中にノイズ成分が比較的多く存在するからである。次に、ノイズ抑制処理部１６０３は、鮮鋭化処理後画像に対し、決定したフィルタサイズを用いて、平滑化フィルタ処理を行い、ノイズ抑制処理画像を生成する。尚、ノイズ抑制処理方法は、上記の他、例えば、画像を空間周波数分解し、様々な空間周波数帯域を持つ複数の画像を生成する。そして、各画像の特徴量を基にして、変換係数またはLUTを生成して、各画像に対して変換処理を行い再構成する事によりノイズ抑制処理を行う方法等を適用することが可能である。

尚、画像処理方法として、階調処理、鮮鋭化処理、ノイズ抑制処理を順次行う方法を例示したが、この他にも、これらの処理を並列に動作させる方法を適用することが可能である。あるいは、一つの処理（例えば階調処理）のみに特徴量を用いて、他の処理は固定値を用いる方法等を適用することも可能である。あるいは、上記の３つの処理のうちの処理順の変更や、上記の３つの処理のうちいずれかの処理の組み合わせ等も可能である。

以上、Ｓ１７０１〜Ｓ１７０３の一連の処理を実行することで、画像処理部１０８による画像処理は完了する。

以上説明したように本実施形態によれば、特徴量の変動の影響を抑制し、画像変化に対する応答性が早く、演算処理の負担軽減が可能であり、安定した画質を実現することが可能になる。

（第２実施形態）
図１９のブロック図、図２０のフローチャートに基づいて第２実施形態の画像処理装置の概略的な構成を説明する。図１９の構成において、図１と同一の構成については、同一の参照番号を付して説明を省略する。

図１９の仮特徴量抽出部１９０７は、画像入力部１０１より画像を受け取り、仮特徴量を抽出する。特徴量設定部１９０８は、変更判定部１０６から変更の判定結果と、仮特徴量抽出部１９０７からの仮特徴量とを受け取り、画像の特徴量を設定する、画像処理部１０８は、特徴量設定部１９０８で設定された特徴量を基に画像処理を行う。

次に、図２０を用いて第２実施形態にかかる画像処理装置の処理フローを説明する。尚、図２０中のＳ２００２とＳ２００３とは並列に動作し、両処理が終了した時点で、Ｓ２２０４以降の処理が実行される。

まず、画像入力部１０１は、動画像内の１フレーム（以後、現フレーム画像）の入力を受け付ける（Ｓ２００１）。

次に、仮特徴量抽出部１９０７は、画像入力部１０１より現フレーム画像を受け取り、現フレーム画像の特徴量（仮特徴量）を抽出する（Ｓ２００２）。尚、仮特徴量抽出部１９０７による仮特徴量抽出方法としては、例えば、図１２の現フレーム特徴量抽出部１２０４による現フレーム特徴量抽出方法と同様の方法を用いることが可能である。

次に、変更判定部１０６は、画像入力部１０１より入力された画像と、照射装置１０２から入力された撮影条件変更情報及びX線管球の位置変更情報と、寝台１０３から入力された寝台位置変更情報とを受け取る。また、変更判定部１０６は、架台１０４から入力されたセンサ位置変更情報と、生体情報モニタ１０５から入力された生体情報変更情報とを受け取る。そして、変更判定部１０６は、観察部位と照射野の相対的な位置の大きな変更、及び撮影条件の大きな変更、観察部位の大きな変化があるか否かを判定する（Ｓ２００３）。尚、変更判定部１０６による変更判定方法は、第１実施形態で説明した方法と同様の方法を用いることが可能である。

特徴量設定部１９０８は、変更判定部１０６により変更があると判定された場合、もしくは撮影開始時の最初のフレームと判定された場合は、仮特徴量抽出部により抽出された仮特徴量を現フレーム画像の特徴量として設定する。

変更判定部１０６により変更がないと判定され、かつ撮影開始時の最初のフレームではないと判定された場合、特徴量設定部１９０８は、前フレーム画像で設定された特徴量を現フレーム画像の特徴量として設定する（Ｓ２００４）。

次に、画像処理部１０８は、特徴量設定部１９０８により設定された特徴量に基づき、階調変換処理、鮮鋭化処理、ノイズ抑制処理等の画像処理を行い（Ｓ２００５）、処理画像を出力する。動画像の現フレームにおける一連の処理が終了する。尚、画像処理部１０８による画像処理方法は、第１実施形態で説明した方法と同様の方法を用いることが可能である。

以上説明したように本実施形態によれば、特徴量の変動の影響を抑制し、画像変化に対する応答性が早く、演算処理の負担軽減が可能であり、安定した画質を実現することが可能になる。

Claims (11)

1. 画像の階調処理を行う画像処理装置であって、
   時系列に撮像された画像を取得する取得手段と、
   前記画像の画像処理条件に基づき、前記画像の階調処理を順次行う階調処理手段と、
   照射野と観察部位の相対的な位置の変化が所定の範囲を超えた場合、前記画像処理条件を変更するために前記画像を解析して画像処理条件を算出する画像処理条件算出手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 照射野と観察部位の相対的な位置、管電流、管電圧、照射時間の変化が所定の範囲を超えない場合、呼気相、吸気相の条件に応じた画像処理条件を設定する画像処理条件設定手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記画像処理条件算出手段は、前記画像の前フレームの照射野内の画素値の分布を示すヒストグラムと、前記画像の現フレームの照射野内の画素値の分布を示すヒストグラムとの比較結果に基づき画像処理条件を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記ヒストグラムから求められる頻度の最大値、最小値および中間値の比較結果に基づき変化の有無を判定する判定手段を更に備えることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 画像の階調処理を行う画像処理装置であって、
   時系列に撮像された画像を取得する取得手段と、
   前記画像の画像処理条件に基づき、前記画像の階調処理を順次行う階調処理手段と、
   前記画像の前フレームと、前記画像の現フレームとの間の動きベクトルの比較に基づき前記画像処理条件を変更する画像処理条件算出手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
6. 前記階調処理手段は、前記画像から得られた特徴量に基づき画像処理を行う画像処理手段を有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記画像処理には、階調処理と、被検体の輪郭を明確にするための鮮鋭化処理と、ノイズ抑制処理との少なくともいずれか一つの処理が含まれることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 画像の階調処理を行う画像処理装置の画像処理方法であって、
   前記画像処理装置の取得手段が、時系列に撮像された画像を取得する取得工程と、
   前記画像処理装置の階調処理手段が、前記画像の画像処理条件に基づき、前記画像の階調処理を順次行う階調処理工程と、
   前記画像処理装置の画像処理条件算出手段が、照射野と観察部位の相対的な位置の変化が所定の範囲を超えた場合、前記画像処理条件を変更するために前記画像を解析して画像処理条件を算出する画像処理条件算出工程と、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
9. コンピュータを、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
10. 画像の階調処理を行う画像処理装置の画像処理方法であって、
    前記画像処理装置の取得手段が、時系列に撮像された画像を取得する取得工程と、
    前記画像処理装置の階調処理手段が、前記画像の画像処理条件に基づき、前記画像の階調処理を順次行う階調処理工程と、
    画像処理条件算出手段が、前記画像の前フレームと、前記画像の現フレームとの間の動きベクトルの比較に基づき前記画像処理条件を変更する画像処理条件算出工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
11. コンピュータを、請求項５乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。