JP2013512035A5 - - Google Patents

Description

[0071]図４に戻ると、上記のステップを通じて背景が低減された後、ハイパスフィルタ画像からマーカ点が抽出される（ステップ８０）。図８は、ハイパス画像からマーカ点を抽出する処理又はステップを示す。図８に示すように、この処理は、各ハイパス画像内で複数の極大を定めることから開始する（ステップ８２）。このステップは、各画像内で、ピクセルの隣接ピクセルの８個全てがこのピクセルより小さい値を有する各ピクセルを識別することを含む。次に、識別された複数の極大をシード点として使用し、領域を増大させる（ステップ８４）。この処理では、特定の領域内に含まれる複数の極大を結合し、ただ一つの候補物体又は領域にする。幾つかの実施形態では、生成された領域のサイズ又は範囲は、実験的に指定される下限閾値によって制限される。図９は、複数の極大を使用して領域が増大し（ステップ８２及び８４）、それによって候補領域１０４を作った後の図７の画像１００を示す。

Claims (19)

1. 画像内でマーカに関連した点を識別する方法であって、前記方法は撮像システムによって実行され、該撮像システムは、スキャナと、電子処理ユニットを有するコンピュータと、マーカ点識別モジュールを記憶したメモリモジュールとを含み、該マーカ点識別モジュールは、前記電子処理ユニットによって実行可能であり、前記方法は、
   前記コンピュータで、前記スキャナによって生成された画像データに基づいて画像を取得するステップと、
   前記電子処理ユニットを用いて、Ｘ線補償を伴う２次元ハイパスフィルタを前記画像に適用して背景を抑制し、それによって背景抑制画像を作成するステップと、
   前記電子処理ユニットを用いて、前記背景抑制画像からマーカに関連した点を抽出するステップと
   を含む、方法。
2. 前記２次元ハイパスフィルタを適用するステップは、前記画像に２つ以上の１次元ハイパスフィルタを順次適用するステップを含み、前記２つ以上の１次元ハイパスフィルタの各々は、前記画像上で異なる２次元方向に実行される、請求項１に記載の方法。
3. 各１次元ハイパスフィルタを適用するステップは、
   前記画像の１次元ローパスフィルタ表現を前記画像と組み合わせることか、又は、
   １以上の１次元ハイパスフィルタが適用された前記画像である一時的な画像の１次元ローパスフィルタ表現を前記一時的な画像と組み合わせること
   をするステップを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記画像の前記１次元ローパスフィルタ表現は、累積平均フィルタリングを適用することによって作成され、前記フィルタリングは、
   前記電子処理ユニットを使用して前記画像からの累積画像を作成するステップであって、前記累積画像の各ピクセルは前記フィルタの方向においてより低いピクセルの累積和を表す、ステップと、
   前記電子処理ユニットを用いて、前記累積画像をフィルタリング係数だけシフトさせ、シフト画像を作成するステップと、
   前記電子処理ユニットを用いて、前記シフト画像から前記累積画像を引き、差画像を作成するステップと、
   前記電子処理ユニットを用いて、前記差画像を前記フィルタリング係数で割るステップと
   を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記画像と前記画像の前記１次元ローパスフィルタ表現を組み合わせることは、Ｘ線の非線形の減衰を考慮し、前記画像を前記画像の前記１次元ローパスフィルタ表現でピクセルごとに割ることを含む、請求項３又は４に記載の方法。
6. 前記ピクセルごとに割ることは、前記画像の前記１次元ローパスフィルタ表現のピクセルを分子として使用して実行される、請求項５に記載の方法。
7. 前記画像に２次元ローパスフィルタを適用してローパス画像を作成するステップを更に含み、前記２次元ハイパスフィルタを適用するステップは、前記画像を前記ローパス画像と組み合わせるステップを含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記画像と前記画像の前記１次元ローパスフィルタ表現を組み合わせることは、減算を含む、請求項３に記載の方法。
9. 前記背景抑制画像から前記マーカに関連した点を抽出するステップは、前記背景抑制画像内で複数の極大を定めるステップを含む、請求項１から８の何れか一項に記載の方法。
10. 前記背景抑制画像内で前記複数の極大を定めるステップは、前記背景抑制画像内で、８個の隣接するピクセルのピクセル値がより小さいピクセルを識別するステップを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記背景抑制画像から前記マーカに関連した点を抽出するステップは、複数の候補領域を作成することを更に含み、前記複数の候補領域の各々は、前記複数の極大のうちの少なくとも１つと、前記複数の極大のうちの前記少なくとも１つに隣接した少なくとも１つのピクセルを含む、請求項９又は１０に記載の方法。
12. 前記背景抑制画像から前記マーカに関連した点を抽出するステップは、各候補領域に形状基準を適用するステップを更に含む、請求項１１に記載の方法。
13. 各候補領域に前記形状基準を適用するステップは、各候補領域のピクセル面積と各候補領域の平均半径の２乗掛けるπによって定められた面積との比を求めるステップを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記背景抑制画像から前記マーカに関連した点を抽出するステップは、隣接する射影画像内の候補領域を比較し候補領域間に近接基準を適用することによって、候補領域を除くステップを更に含む、請求項１１から１３のうちの何れか一項に記載の方法。
15. スキャナと、電子処理ユニットを有するコンピュータと、マーカ点識別モジュールを記憶したメモリモジュールとを含む撮像システムであって、該マーカ点識別モジュールは、前記電子処理ユニットによって実行可能であり、前記マーカ点識別モジュールは、実行されると、
    前記コンピュータで、前記スキャナによって生成された画像データに基づいて画像を取得し、
    Ｘ線補償を伴う２次元ハイパスフィルタを前記画像に適用して背景を抑制し、それによって背景抑制画像を作成し、
    前記背景抑制画像からマーカに関連した点を抽出する
    ように構成された、撮像システム。
16. 前記マーカ点識別モジュールは、実行されると、
    前記画像に２次元ローパスフィルタを適用してローパス画像を作成し、
    前記画像を前記ローパス画像と組み合わせることによって前記２次元ハイパスフィルタを適用する
    ように更に構成された、請求項１５に記載の撮像システム。
17. 前記マーカ点識別モジュールは、実行されると、前記画像に２つ以上の１次元ハイパスフィルタを順次適用することによって、前記２次元ハイパスフィルタを適用するように更に構成され、前記２つ以上の１次元ハイパスフィルタの各々は、前記画像上で異なる２次元方向に実行される、請求項１５又は１６に記載の撮像システム。
18. 前記マーカ点識別モジュールは、実行されると、前記背景抑制画像内で複数の極大を定めることによって前記背景抑制画像から前記マーカに関連した点を抽出するように更に構成され、複数の極大を定めることは、前記背景抑制画像内で、８個の隣接するピクセルのピクセル値がより小さいピクセルを識別することを含む、請求項１７に記載の撮像システム。
19. 前記マーカ点識別モジュールは、実行されると、
    複数の候補領域を作成し、
    各候補領域に形状基準を適用し、
    隣接する射影画像内の候補領域を比較し候補領域間に近接基準を適用することによって候補領域を除く
    ことによって、前記背景抑制画像から前記マーカに関連した点を抽出するように更に構成され、前記複数の候補領域の各々は、前記複数の極大のうちの少なくとも１つと、前記複数の極大のうちの前記少なくとも１つに隣接した少なくとも１つのピクセルを含む、請求項１５に記載の撮像システム。