JP2015044113A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 複数の画像を貼り合わせた長尺画像を階調変換する際に、精度を向上させ、撮影部位に応じた階調とする。【解決手段】 画像生成部２０２は、部分画像取得部２０１で取得された部分画像の画素値を補正する画素補正部２０３と、部分画像同士を重複領域で貼り合わせて合成する画像合成部２０４を有している。特徴量取得部２０８は撮影部位取得部２０７にて得られた撮影部位の情報に応じて各部分画像を解析し、特徴量を算出する。この各部分画像は部分画像取得部２０１により取得され、画素補正部２０３で補正された後の部分画像である。特性取得部２０９は撮影部位に応じた方法で特徴量から階調変換の処理特性を取得する。【選択図】 図２

Description

本発明は画像の階調を変換する画像処理装置、画像処理方法及びプログラム並びに当該画像処理を行う放射線撮影システムに関する。

画像を紙メディア等に記録しまたは表示器に表示させる際には、画像における一部の画素値の帯域を他の帯域に対して強調する階調変換が施される。これにより画像の不要な白飛びや黒潰れを防ぎつつ必要な領域を強調した画像を生成することができる。

一方、一つの画像には収まりきらない大きな被写体を撮影する場合に、被写体を複数の撮影範囲に分けて撮影し複数の部分画像を得る長尺撮影と呼ばれる撮影方法がある。長尺撮影により得られた部分画像を貼り合わせることで被写体全体の画像を得ることができる。

特許文献１では、このような長尺撮影により得られた画像の階調を変換する技術として、貼り合わせ後の画像の濃度ヒストグラムに基づいて階調変換する技術や、部分画像の一つに基づく階調変換を行う技術が開示されている。

特開平１１−１２２４６９号公報

しかしながら、貼り合わせ後の画像は貼り合わせ前に比べて領域が大きいため貼り合わせ後の画像を解析の対象とすると解析の精度が出ない場合がある。一方で、長尺画像を一つの部分画像に基づいて階調変換すると、その他の部分画像を考慮していないため長尺画像を適切な階調とすることができない場合がある。

上記の目的を達成するための本発明の一態様による画像処理装置は以下の構成を有する。即ち、被写体の撮影部位を複数の撮影範囲に分けて撮影して得られる複数の部分画像を取得する画像取得手段と、前記部分画像を解析して特徴量を取得する特徴量取得手段と、前記取得された特徴量と前記撮影部位とに基づいて階調変換の処理特性を取得する特性取得手段と、前記取得された処理特性に基づいて前記部分画像を貼り合わせて得られる画像の階調を変換する変換手段と、を有することを特徴とする。

かかる構成によれば、各部分画像を解析して特徴量を取得するため、貼り合わせ後の画像全体を解析する場合に比べて処理の精度を向上させることができる。加えて撮影部位に基づいて階調変換の処理特性を取得するため、画像に写された撮影対象に応じた階調とすることができる。

放射線撮影システム１００の構成図である。 画像処理装置１０４の構成を示す図である。 特徴量取得部２０８の構成を示す図である。 画像処理装置１０４が作成する階調変換関数の一例を示す図である。 放射線撮影システム１００の処理の流れを示すフローチャートである。 その他の実施例に係る画像処理装置６００の構成を示す図である。 放射線撮影システム１００のその他の処理の流れを示すフローチャートである。

［実施例１］
本発明の第一の実施例である放射線撮影システム１００を図１乃至図７に基づき説明する。

まず初めに放射線撮影システム１００の構成を図１に基づいて説明する。図１に示す通り放射線撮影システム１００は放射線源１０１、検出器１０３、画像処理装置１０４、表示部１０５を有している。放射線源１０１はＸ線等の放射線を発するＸ線管などから構成され、被写体１０２に対して適切な線量の放射線を一定時間照射する。検出器１０３は放射線を可視光に変換する蛍光発光体と、その可視光を受光して光量に応じた電気信号に変換する撮像素子とを有する間接型のＦＰＤ（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）を形成している。この検出器１０３により被写体１０２の画像を現す電気信号を得ることができる。検出器１０３がこの電気信号に周知の補正を施し被写体の画像を生成する。放射線の透過率は物質によって異なるため、検出器１０３が得る画像により被写体の内部構造を可視化することができる。なお検出器１０３としてＸ線を直接電気信号に変換する直接型のＦＰＤを用いてもよい。

また、この放射線撮影システム１００は、被写体１０２を複数の撮影範囲に分けて撮影し複数の部分画像を得る長尺撮影に対応している。長尺撮影は不図示の駆動部により放射線源１０１の照射方向を変えつつ被写体１０２に沿って検出器１０３を移動させ、複数回撮影する撮影方法である。これにより、検出器１０３の有効撮影領域よりも大きい被写体の画像を得ることができる。

画像処理装置１０４は長尺撮影により得られた複数の部分画像を貼り合わせて長尺画像を生成する。長尺画像とは長尺撮影により得られた部分画像を貼り合わせることにより得られる画像をいう。また画像処理装置１０４は部分画像を解析して階調変換処理特性を決定し、長尺画像の階調を変換する。階調変換された画像は表示部１０５に表示される。階調変換処理により診断上重要な画像情報を分かりやすく表示することができるため、画像の閲覧や、特に詳細な検討を伴う診断がしやすい画像を得ることができる。

画像処理装置１０４は、ハードウェアとしてＣＰＵ１０６、ＲＡＭ１０７、ＲＯＭ１０８、ＨＤＤ１０９、ネットワークのＩ／Ｆ１１０を有し、キーボード１１０及びマウス１１１が接続されている。ＲＯＭ１０８またはＨＤＤ１０９には、後述する図２に記載の各機能ブロックを実現し、または後述する処理を実行するためのコンピュータ・プログラムが格納されている。このプログラムがＲＡＭ１０７に展開されＣＰＵ１０６が実行することにより後述する画像処理装置１０４の機能が実現される。なお、ＣＰＵ１０６は図１では一つのブロックで描かれているが、これに限らず、複数のＣＰＵ１０６を有していてもよい。

図２に基づいて画像処理装置１０４の構成を詳細に説明する。画像処理装置１０４は部分画像取得部２０１、長尺画像を生成する画像生成部２０２、階調変換部２０５、出力部２０６、撮影部位取得部２０７、特徴量取得部２０８、階調変換処理特性を取得する特性取得部２０９、制御部２１０、記憶部２１１を有する。

画像生成部２０２は、部分画像取得部２０１で取得された部分画像の画素値を補正する画素補正部２０３と、部分画像同士を位置合わせし重複領域で貼り合わせて合成する画像合成部２０４を有している。

特徴量取得部２０８は、図３に示す通り、飽和画素値算出部３０１、被写体抽出部３０２、最大画素値算出部３０３、最小画素値算出部３０４、関心領域画素値算出部３０５を有している。特徴量取得部２０８のこれら各算出部は、撮影部位取得部２０７にて得られた撮影部位の情報に応じて各部分画像を解析し、特徴量を算出する。この各部分画像は部分画像取得部２０１により取得され、画素補正部２０３で補正された後の部分画像である。ここで得られる特徴量には、各部分画像の飽和画素値、被写体内の最大画素値、最小画素値、関心領域の画素値がある。このように、部分画像に対して夫々解析処理を実行し特徴量を算出することとしているので、長尺画像全体を解析する場合に比べて解析処理の精度を向上させることができる。また、解析処理に要する時間を短縮することができる。

特性取得部２０９は撮影部位に応じた方法で特徴量から階調変換の処理特性を取得する。ここで処理特性とは階調変換に用いる関数やルックアップテーブル等の特性をいう。本実施例では階調変換には関数を用いるので、階調変換関数を定義する為に必要なパラメータを階調変換の処理特性として取得する。撮影部位が決まると、撮影対象の画素値の大略的な傾向が決まるため、撮影部位に応じた階調変換を行うことが可能である。階調変換の処理特性を取得する方法については後述する。

制御部２１０は、上述の各機能を統合的に制御する。

記憶部２１１には、特徴量取得部２０８が関心領域の画素値を取得するために必要な関心領域の情報が撮影部位と対応付けられて記憶されており、特徴量取得部２０８はかかる情報を参照して関心領域の画素値を取得する。また記憶部２１１には、特性取得部２０９が特徴量から階調変換に用いるパラメータを取得するための関数名が撮影部位と対応付けられて記憶されている。かかる特徴量を取得するための関数は特性取得部２０９が実行可能である。特性取得部２０９はこの情報を参照して、階調変換の処理特性として階調変換関数を取得する。

図４に基づき特性取得部２０９による階調変換関数を作成する処理の概要を説明する。
まず各部分画像から特徴量として得た飽和画素値から、撮影部位に応じた方法で長尺画像全体としての飽和画素値を決定する。そして、飽和画素値以上の値を持った画素を画像内最大値としてクリッピング処理する。

次に、各部分画像における最小画素値から、長尺画像全体としての最小画素値を決定する。ここで長尺画像としての最小画素値は必ずしも最小である必要はなく、例えば部分画像の最小画素値を平均して得られる値を含む。この方法は、撮影部位に応じて適切な方法が選択される。同様にして長尺画像全体としての最大画素値、関心領域の画素値を撮影部位に応じて決定する。

次に、変換後における最小画素値、最大画素値、関心領域画素値の目標値が設定される。この目標値は、出力階調数や、関心領域を強調したい度合いによって設定されるものであり、撮影部位に応じて定めても、撮影部位によらず規定の値を用いてもよい。このようにして図４に示す階調変換関数が定められることとなる。

図５に従い、上述の放射線撮影システム１００により実行される処理の流れを説明する。まずステップＳ５０１ではキーボード１１０やマウス１１１からの入力に応じて被写体の撮影条件を設定する。外部の情報システムから撮影オーダー情報を受け取って設定することとしてもよい。この撮影条件には、被写体のいずれの部位を撮影するかを示す撮影部位の情報が含まれる。撮影条件は画像処理装置１０４の記憶部２１１に格納される。

ステップＳ５０２では設定された撮影条件に基づいて放射線源１０１や検出器１０３が駆動し、被写体１０２の撮影を行う。本実施例では、被写体１０２の撮影部位が検出器１０３の撮影可能領域よりも大きい場合に、被写体を複数の撮影範囲に分けて複数回撮影する長尺撮影を行う。長尺撮影により検出器１０３は被写体の撮影部位の一部を撮影した部分画像を複数作成する。

ステップＳ５０３では、画像処理装置１０４の部分画像取得部２０１は長尺撮影により得られた複数の部分画像を取得する。部分画像には何枚目に撮影された部分画像であるかを示す情報と、長尺撮影で得られた部分画像の全枚数を示す情報とが付帯情報として関連付けられる。

ステップＳ５０４では、画像生成部２０２の画素補正部２０３は取得された複数の部分画像の画素値補正を行う。画素値補正の方法としては、周知の方法のように重なり合っている領域の平均値を用いて各画像全体の画素値をシフトさせ、重なり合う領域の画素値を略合致させる画素値補正を行う方法を用いることができる。また、ここでいう「略合致」とは厳密な意味ではなく、例えば共通する領域の画素値の平均値が所定の閾値より小さくすることを意味する。その他、重なり合っている領域のヒストグラムの差分値が最小になるように補正する方法等を適用することも可能である。

ステップＳ５０５で制御部２１０は画像合成部２０４に画素が補正された部分画像を合成する処理を開始させる。画像合成部２０４は撮影された複数の部分画像の位置合わせを行い、合成し長尺画像を生成する。画像の合成方法は、画像が重なり合っている領域においてつなぎ目からの距離に応じて各画像の寄与率を段階的に変化させる周知の方法を用いる。なお、位置合わせについては画像合成部２０４により画像の特徴に従い位置合わせを行っても、ユーザが手動で調整できるようにしてもよい。

以下、ステップＳ５０６乃至ステップＳ５０９までの階調変換関数を求める処理は、ステップＳ５０５にて開始される画像の合成処理と並行して行われる。これにより、撮影から階調変換された長尺画像を表示部１０５に表示するまでの時間を短縮することができる。また、被写体１０２を長尺撮影している間に部分画像取得部２０１が取得した部分画像を逐次解析処理することが可能であり、係る処理によれば処理時間を短縮することができる。

ステップＳ５０６で撮影部位取得部２０７は、記憶部２１１に格納された撮影条件の情報から撮影部位を取得する。

ステップＳ５０７で特徴量取得部２０８は、画素値がシフトされた部分画像を解析して特徴量を取得する。取得する特徴量は、被写体内最大画素値、最小画素値、関心領域の画素値、飽和画素値である。これらの特徴量を各部分画像の夫々について取得する。

飽和画素値算出部３０１は画素値補正を行った後の部分画像の飽和画素値を算出する。
飽和画素値の算出はセンサの特性を利用した方法を用いれば良い。

被写体抽出部３０２はＸ線が被写体を透過せずに直接Ｘ線平面検出器に入射した部分と、コリメータ等により遮蔽された遮蔽部分を部分画像から除くことにより被写体の抽出を行う。被写体抽出方法としてはヒストグラム解析及び二次元解析結果を利用する方法を用いれば良い。

最大画素値算出部３０３は、被写体部分の最大値を算出する。最大画素値の算出方法としては、画像のヒストグラムから代表値を算出する方法等を用いれば良い。なお、本発明はこれに限定されるものではなく、最大画素値を算出するあらゆる方法が適用可能である。

最小画素値算出部３０４は、最大画素値算出部３０３は最大値算出処理と並行して被写体部分の最小値を算出する。最小画素値の算出方法としては、画像のヒストグラムから代表値を算出する方法等を用いれば良い。

関心領域算出部３０５は、被写体内の関心領域の画素値を算出する。代表値の算出方法は、画像ヒストグラムから代表値を算出する方法や、画像の二次元的な構造から関心領域を抽出し、その統計値を代表値として取得する方法等を用いればよい。関心領域の特定に用いる情報は撮影部位毎に記憶部２１１に格納されているため、この情報を参照して行う。かかる処理を各部分画像について実行する。このステップＳ５０７の処理により各部分画像について４種類の特徴量が得られる。

ステップＳ５０８で特性取得部２０９は、撮影部位の情報に基づいて特徴量から階調変換に用いるパラメータの取得方法を決定する。先述の通り記憶部２１１には撮影部位の情報と、特徴量からパラメータを取得する方法を示す情報とが対応付けられて記憶されており、かかる情報を参照してパラメータの取得方法を決定する。

まず特性取得部２０９は各部分画像の飽和画素値に基づいて長尺画像の飽和画素値の値を取得する。例えば下肢全長の撮影を行う場合には、各部分画像から得られた飽和画素値のうち、最小のものをひとつ選択し、合成画像の飽和画素値とする。最小のものを選択する事で飽和画素値として算出された最小の画素値以上のものをクリッピングする事が可能となる。下肢全長では厚みがそれほど変わらないため、正常の画素を誤って飽和画素とみなす可能性が低い。そのため、飽和画素値以上の画素値をクリッピングすることで飽和画素の影響を低減させることができる。一方例えば全脊椎の撮影を行う場合には、選択した複数の各部分画像について得られる飽和画素値の平均値を算出し、これを合成後の飽和画素値とする方法、各部分画像の飽和画素値の中央値を算出する方法や、最大値を用いる方法を利用する。平均値や中央値を用いた場合、各部分画像の飽和画素値算出時に誤りがあった場合でも、その影響を小さくできるため、安定したクリッピング処理が可能となる。
また飽和画素値の平均値、中央値を算出する方法は、撮影線量や、焦点とセンサ間の距離などの撮影条件が部分画像の撮影毎に変動しない撮影の場合に有効である。全脊椎の撮影では、被写体の厚みの差が大きいため、最大値を用いることで正常画素をクリッピングする誤りを低減することができる。このように、撮影条件に応じて最適な算出方法を選択する事で、最適な飽和画素値を算出する事が可能となる。

また、特性取得部２０９は各部分画像の被写体最大値に基づいて長尺画像の最大画素値を取得する。全脊椎のように被写体の厚みが大きく変わる部位を撮影する際には、各部分画像の最大画素値で最も大きな画素値を最大画素値として取得する。また、各部分画像の最小画素値の中から最小画素値を算出する。全脊椎では被写体の厚みが大きい部分と小さい部分との差が大きいため、その変動に対応した階調とすることが可能である。一方で、下肢全長のような被写体の厚みが大きく変わらない部位を撮影する際には、各部分画像の最大・最小画素値のそれぞれの平均値または中央値を算出する。平均値や中央値を用いた場合、各部分画像の一部の最大画素値・最小画素値算出時に誤りがあった場合でも、その影響を小さくできるため、安定した階調処理が可能となる。このように、撮影部位に応じて算出方法を選択することで、診断目的に応じた被写体最大画素値、被写体最小画素値を算出する事が可能となる。

また特性取得部２０９は各部分画像の関心領域画素値から中央値を選択し、合成画像の関領域画素値とする。このように中央値を選択する事で、各部分画像の一部の関心領域画素値に誤りがあった場合でも、その影響を小さくする事ができる。また、算出方法は、選択した複数の関心領域画素値の平均値を用いることとしてもよい。その他、複数の関心領域の画素値を反映した値を用いることで、部分画像解析に誤りがあった場合にも、その影響を低減することができる。例えば下肢全長の撮影を行う際には、関心領域を骨部とすると、各部分画像の関心領域画素値に大きな違いは無い。その場合には、中央値や平均値を算出して長尺画像の関心画素値とする方法とすることで、部分画像解析の誤りの影響を小さくすることを優先しつつ、関心領域である骨部を適切に階調変換することができる。

また、関心領域の画素値が大きく異なる場合には、各部分画像の関心領域画素値からひとつを選択する方法を用いる。例えば全脊椎撮影を行う際には、関心領域を腰椎とすると部分画像によっては、胸椎が主に撮影されている画像と腰椎が主に撮影されている画像では関心領域の画素値が大きく異なる場合がある。この場合には、主に腰椎が撮影された画像から算出された関心領域画素値を選択する。逆に関心領域を胸椎とした場合は、主に胸椎が撮影された画像から得られた関心領域の画素値を用いて階調変換関数を取得する。また、全身撮影を行う際には、関心領域を骨部とすると、各部分画像の関心領域画素値内に、他の画素値とは大きく異なる画素値が存在する場合が多い。その場合は、部分画像解析の異常値を排除するために、各部分画像の関心領域画素値内の最大値と最小値を排除したあとの画素値で平均値を算出して関心領域とする方法がある。このように、撮影部位に応じて算出方法を選択することで、診断目的に応じた関心領域画素値を算出する事が可能となる。

ステップＳ５０９で特性取得部２０９、得られたパラメータに基づいて階調変換の関数を取得する。この処理は図４に基づき説明した通りであるので省略する。

ステップＳ５１０で階調変換部２０５は長尺画像を階調変換する。制御部２１０は、ステップＳ５０５にて開始された部分画像を合成する処理の終了と、ステップＳ５０９にて行われる階調変換のパラメータを取得する処理の終了とを待って、階調変換部２０５に長尺画像の階調変換の開始を指示する。階調変換部２０５は指示に応じて、階調変換関数に従い長尺画像の階調を変換する。

ステップＳ５１１で出力部２０６は階調変換された画像を表示部１０５に対して出力し、表示部１０５はかかる画像を表示する。

上述の通り、長尺撮影された各部分画像を解析して特徴量を算出することにより、貼り合わせ後の画像を解析する場合に比べて解析の精度を上げることができる。また、処理時間を低減することができる。また、撮影部位に応じた方法で特徴量を組み合わせて階調変換関数を作成することで、各撮影部位に応じた長尺画像の階調変換を実現することができる。

［実施例２］
実施例１では各部分画像から４種類の特徴量を算出することとしていたが、本実施例では関心領域の画素値については階調変換関数の取得に必要なもののみ取得することとし、一部の部分画像から特徴量を取得する処理を省略する。以下、実施例１と同様の構成及び処理については説明を省略し、本実施例に特徴的な処理について説明する。

特徴量取得部２０８は、撮影部位の情報に応じて各画像から取得する特徴量の種類を決定する処理を行う。例えば下肢全長の撮影を行う際には、関心領域を骨部とすると、各部分画像の関心領域画素値に大きな違いは無い。そこで、骨部が写っている部分画像をいずれか一つ指定する情報を撮影部位の情報と関連付けて記憶部２１１に記憶しておく。特徴量取得部２０８はかかる情報を参照して指定された部分画像のみから関心領域の画素値を取得する。

別の例として、全脊椎撮影を行う際に、先述の通り関心領域を腰椎とすると胸椎が主に撮影されている画像と腰椎が主に撮影されている画像で関心領域の画素値が大きく異なることがある。そこで、腰椎が関心領域として予め設定されている場合には腰椎が撮影された部分画像のみから関心領域画素値を取得する。

また別の例として、腰椎や胸椎など長尺画像の中に複数の関心領域が存在する場合であって、各関心領域における画素値の分布の幅が大きい場合には、一つの画像で関心領域全体の強調に失敗したり、あるいは不自然な画像となったりする恐れがある。そこで、撮影部位に応じて指定される部分画像のみから関心領域の画素値を取得し、この値に基づいて階調変換を行うことにより、不自然な階調となるのを防ぐことができる。

このように、撮影部位の情報に応じて指定された部分画像の解析処理を行うことにより、全ての部分画像を解析処理する手間が省け、処理時間を削減するとともに処理の負荷を軽減することができる。

また本実施例で特徴量取得部２０８は、各部分画像のうち、他の部分画像との重複領域以外の領域から特徴量を抽出することとする。これは長尺撮影をする上で、診断上必要な情報を多く含む領域は重複領域とならないように撮影位置を調整して撮影されることが多いため、重複領域を省いて解析してもよいからである。また上述の実施例では部分画像の合成処理と解析処理が並行して行われており、重複領域の画素値は合成処理によって変動することがあるため、解析の精度が落ちる可能性がある。かかる重複領域以外の領域を解析対象とすることにより、階調変換関数を取得する解析処理の精度を向上させるとともに、処理時間を削減することができる。

［実施例３］
本実施例では、例えば全脊椎の撮影における腰椎と胸椎など、一つの長尺画像における関心領域を所定のグループに分け、グループ毎に階調変換関数を取得する。グループ分けの設定は撮影部位の情報と関連付けられて予め記憶部２１１に記憶されている。例えば、全脊椎の撮影をする場合には腰椎と胸椎の画素値分布に差があるため、それぞれ別のグループとして設定する。逆に、下肢全長の撮影を行う場合であって骨部を関心領域として設定する場合には、複数の部分画像から得られる関心領域の画素値にそれほど大きな差はないため、同じグループとして設定する。このグループ分けは撮影部位毎にキーボード１１０及びマウス１１１を用いて手動で設定することとしてもよい。かかる情報を参照して特徴量取得部２０８は各グループに対応する階調変換関数を取得するための特徴量を各部分画像から取得する。特徴量の種類は実施例１と同様に飽和画素値、被写体内の最小画素値、被写体内の最大画素値、被写体内の関心領域画素値である。特性取得部２０９は取得された特徴量に基づいて階調変換関数を取得する。

処理の具体例を説明する。全脊椎の長尺画像についても下肢全長の長尺画像についても、長尺画像の最小画素値、最大画素値については実施例１の処理と同様に行う。関心領域の画素値については、全脊椎の場合には腰椎から得られた関心領域画素値を強調する階調変換関数と胸椎から得られた関心領域画素値を強調する階調変換関数とを作成する。一方、下肢全長の場合には、部分画像の一つから骨部の画素値を取得しこの画素値を強調する為の階調変換関数を取得する。

このようにグループ毎に階調変換関数を取得することで、類似する画素値分布を有する関心領域毎に階調変換関数を取得することができる。部分画像毎に階調変換関数を作成する場合と比較して、部分画像内に画素値分布が大きく異なる関心領域がある場合にはそれらに対応する別々の階調変換関数が作成されるため、異なる関心領域を適切に強調した画像を作成することができる。また、複数の部分画像にまたがって類似する画素値分布を有する関心領域が存在する場合にはそれらをまとめて一つの階調変換関数で強調することができるため、特性取得部２０９による関数作成処理と階調変換部２０５による処理負荷が軽減される。なお、関心領域をグループ化する代わりに、部分画像をグループ化することとしてもよい。

［実施例４］
本実施例は、撮影部位に応じて複数の階調変換関数を取得する。

長尺撮影で得られる長尺画像は画像領域が広く注目すべき部位が複数あると考えられる一方、画像の領域が大きい分ダイナミックレンジも大きくなっているため、複数の階調変換関数を用意し診断目的に応じて使い分ける必要がある。

そこで本発明は、実施例２とは異なり、実施例１と同様に各部分画像から飽和画素値、被写体内の最大、最小画素値、関心領域の画素値を取得し、複数の階調変換関数を取得する。ここで、関心領域については撮影部位によらず、各部分画像から得た関心領域画素値を長尺画像全体としての関心領域画素値とする階調変換関数を関心領域画素値の数だけ作成する。この場合撮影部位の情報に応じて取得する特徴量の種類を変更する処理が不要となるため、装置の構成または処理を簡略化することができる。

加えて、各部分画像から得た関心領域の画素値の平均値または中央値を求め、この値を用いた階調変換関数も取得する。長尺撮影を選択する場合には長尺画像全体の傾向を観察したいという要望があり、画像全体の傾向を示す画像を用いることでこの要望に応える長尺画像が得られる。

そして、本実施例では階調変換部２０５による階調変換処理を省略して階調変換前の長尺画像を表示部１０５に表示するとともに、並行して作成される階調変換関数の作成順に逐次選択肢として表示する。制御部２１０はキーボード１１０及びマウス１１１の入力による選択に応じて長尺画像に異なる階調変換を施すよう制御する。

このように階調変換関数の取得処理を長尺画像の生成処理と並行して実行するため、長尺画像の生成後に階調変換関数の作成を開始する場合と比べてより早くユーザに階調変換関数の選択肢を提示することができる。

［実施例５］
本実施例は、先述の実施例とは異なり撮影部位の情報を用いずともよく、部分画像における関心領域の画素値の大きさに応じて階調変換のパラメータを取得する。

図６に従い画像処理装置６００の構成を説明する。先述の実施例との違いは関心領域特定部６０８、判定部６０９を有する点である。
次に、図７に従い上述の放射線撮影システム１００が実行する処理の流れを説明する。

ステップＳ７０１において、外部からの指示に応じて放射線源１０１は放射線を射出し、被写体１０２を透過した放射線を検出器１０３が検出して被写体の放射線画像を生成する。

ステップＳ７０２において画像処理装置１０４の部分画像取得部６０１は検出器１０３から放射線画像をＩ／Ｆ１１０を介して取得する。取得された画像は制御部６１１により画素値算出部１１５に送られるとともに記憶部６１２に記憶される。

ステップＳ７０３にて、画素補正部６０３は、各画像の共通領域の画素値レベルが互いに合うように各画像の画素値をシフトする補正処理を行う。この処理により画像ごとの画素値レベルの違いが除去されるため、後に行われる共通領域を合成する処理により長尺画像全体で同一の画素値であるべき領域の画素値が略同様の画素値とすることができる。加えて、合成処理では重複する領域のみが処理対象となるので、この画素値補正後かつ合成前の各部分画像から取得する特徴量は、合成後の長尺画像から取得する場合と略変わらない値となるというメリットがある。

ステップＳ７０４で制御部６１１は、画像合成部６０４による合成処理と、関心領域特定部６０８による関心領域の特定処理を並行して開始させる。開始のタイミングは同時でも多少前後があってもよい。

ステップＳ７０５にて画像合成部６０４は、補正された複数の画像の共通領域を合成する処理を行う。それと並行して、ステップＳ７０６にて関心領域特定部６０８が関心領域の特定処理を行う。

ステップＳ７０７において、判定部６０９は関心領域の画素値の幅を示す値を算出する。本実施例では、判定部６０９は関心領域の最小画素値と最大画素値を抽出し、その差を算出して画素値の幅を示す値とする。

ステップＳ７０８において、判定部６０９は画素値の幅を示す値が所定の範囲に含まれるか否かを判定する。この所定の範囲は、０から記憶部６１２に予め記憶された閾値まででの範囲として制御部６１１により設定される。関心領域特定部６０８により値がこの所定の範囲に含まれると判定された場合には、ステップＳ７０９に進み、関心領域設定部６０８は画像全体を強調する領域として設定し、関数取得部６１０が設定された領域の階調を変換する関数を取得する。

一方で、ステップＳ７０８にて関心領域設定部６０８により画素値の幅の値が所定の範囲を超えると判定された場合には、ステップＳ７１０に進み、関心領域特定部６０８は画像を複数の領域に分ける。領域の分け方は、画素値の幅の値と領域の数とを対応付けた設定するテーブル等を参照して数を設定することにより行う。かかるテーブルは記憶部６１２に格納される。あるいは、各階調変換で強調できる画素値の幅を決めておきその幅に収まるように画像を領域分割してもよい。その後、ステップＳ７１０にて関数取得部６１０は各領域に対応する階調変換の関数を取得する。

なお、関心領域特定部６０８により設定された領域が３つ以上ある場合には、実施例４のように画素値の分布が近いものをまとめたグループとし、グループ毎に階調変換を行うことができる。この場合には関心領域特定部６０８がグループ分けの処理部として機能し、画素値の分布が近いもの同士をまとめたグループとする。グループ分けには、周知のクラスタリング手法を用いて行ってよい。これにより、階調変換毎に別々の変換画像が生成される煩雑さを防ぎつつ、関心領域を適切に階調変換することができる。一方でグループ分けを行わず、領域を別々に階調変換するパラメータを取得することとしてもよい。この場合には領域毎に別々の変換画像が生成されることにより診断者に一つ一つの領域を注目させることができる。

ステップＳ７１１にて階調変換部６０５は作成された階調変換関数により画像の階調を変換する。ステップＳ７１０にて複数の階調変換関数が取得された場合には、各階調変換が施された画像が関数の数だけ得られる。これら関数を長尺画像に適用する処理は、階調変換部６０５が関数の取得に応じて行ってもよいが、ユーザの入力に応じて逐次階調変換を行うことで、不要な処理の実行を防ぐことができる上利用しやすいシステムを提供することができる。

ステップＳ７１２では出力部６０６がこの階調変換された画像を表示部１０５に表示させる。表示させた画像を閲覧して診断者は診断を行うこととなる。

このように、画素補正部６０３による画素補正がされた複数の画像から階調変換に用いるパラメータを取得することで、長尺画像から取得する場合と略同一の階調変換パラメータを取得することができる。その上、解析対象となる画像が分けられているため、一つの画像として解析する場合に比べて解析処理の負荷を減らすことができる。また、階調変換パラメータの取得と並行して画像の合成処理を行うことにより、処理時間を短縮することができる。よって、処理時間を短縮しつつ関心領域を適切に階調変換した長尺画像を撮影後より迅速に出力することができる。

また、関心領域を特定してその領域を少なくとも一つの領域に分ける処理を行うことにより、被写体外の領域や被写体内の重要度の低い領域を除いて階調を変換することができる。また、診断者が注目すべき部位を強調する階調とすることができる。特に、注目すべき領域の画素値の幅が大きい場合には複数の領域に分けて強調した変換後画像が生成されるため、画像全体の階調のバランスを損なわずに関心領域を強調した画像を生成することができる。加えて、撮影部位の情報を用いる場合に比べて、被写体の違いに対応した階調を実現することができる。

なお、実施例１乃至３の処理を撮影部位の情報を用いずに関心領域の画素値の情報に基づいて行うことで、被写体ごとの個人差に対応した適切な階調とすることができる。また逆に、係る処理を撮影部位と対応付けたテーブル情報を用いて行ってもよい。この場合には部位に応じて安定した階調を実現することができる。更には、撮影部位の情報と関心領域の画素値の情報とを組み合わせて用いることとしてもよい。

〔その他の実施例〕
先述の実施例では画素補正部２０３による画素値のシフト補正がさ
れた部分画像を解析して特徴量を取得していたが、階調変換パラメータの取得処理とシフト補正処理が並行して行われることとしてもよい。画素補正部２０３部分画像の画素値のシフト量を特徴量取得部２０８により得られた特徴量の画素値に加えて、特性取得部２０９により階調変換関数の作成に用いるようにしてもよい。

なお、階調変換は必ずしも関数によって行う必要はなく、階調変換のためのルックアップテーブルを用いて行ってもよい。かかる場合には特性取得部２０９は関数形を定めるためのパラメータではなく、長尺画像の各画素値を変換する係数を取得することとすればよい。また、階調変換の曲線形は固定し、長尺画像の特徴量に応じてシフトさせることで階調変換の処理特性を決定することとしてもよい。例えば、関心領域の画素値を基準にしてシフトさせる方法を用いてもよい。

また画像処理装置内で行われている処理を複数の装置で分散させ画像処理システムとして実現しても、一つの機能ブロックとしてまとめられている処理を複数の機能ブロックに分散させてもよい。または、撮影装置または検出器に上述の実施例における画像処理装置及び表示装置の機能を組み込んで撮影装置により本発明を実現することとしてもよい。あるいは、一つの機能ブロックとしてまとめられている処理を一つまたは複数のハードウェア回路として実装してもよい。

電子計算機上で稼動しているオペレーティングシステム（ＯＳ）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例の機能が実現される場合も含まれる。また、ＣＰＵはコンピュータ内に複数含まれていてもよく、この場合複数のＣＰＵで分散させて本発明を実現することとしてもよい。またこの場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムまたはプログラムコードを記録した記録媒体が本発明を構成することになる。

なお上述した本実施の形態における記述は本発明に係る好適な画像処理装置の一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。

１００ 放射線撮影システム
１０４ 画像処理装置
２０１ 部分画像取得部
２０２ 画像生成部
２０５ 階調変換部
２０７ 撮影部位取得部
２０８ 特徴量取得部
２０９ 特性取得部

そこで本発明の実施形態に係る画像処理装置は、撮影対象の部位を示す情報を含む放射線撮影の条件を取得する条件取得手段と、前記撮影対象の部位を示す情報に対応する撮影領域についての複数の部分領域をそれぞれデジタル放射線検出器により前記条件に応じて撮影して得られる複数の部分画像を取得する画像取得手段と、前記複数の部分画像についての共通する領域における、該複数の部分画像それぞれの画素値に基づいて、前記複数の部分画像のうち少なくとも１つの部分画像についての画素値を補正するための補正値を取得する補正値取得手段と、前記部位を示す情報に基づいて、階調変換特性を得るための特徴量を前記複数の部分画像のうち少なくとも１つの部分画像から取得する特徴量取得手段と、前記補正値と前記取得された特徴量とに基づいて階調変換の処理特性を取得する特性取得手段と、前記補正値と前記取得された処理特性とに基づいて前記複数の部分画像を貼り合わせて得られる画像を画像処理することにより、階調が変換された処理後画像を得る階調処理手段と、を有することを特徴とする。

Claims (14)

1. 被写体の撮影部位を複数の撮影範囲に分けて撮影して得られる複数の部分画像を取得する画像取得手段と、
   前記部分画像を解析して特徴量を取得する特徴量取得手段と、
   前記取得された特徴量と前記撮影部位とに基づいて階調変換の処理特性を取得する特性取得手段と、
   前記取得された処理特性に基づいて前記部分画像を貼り合わせて得られる画像の階調を変換する変換手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記部分画像の夫々から取得する特徴量と該特徴量から階調変換の処理特性を取得する方法とを撮影部位に応じて決定する決定手段を更に有する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. いずれの部分画像から前記被写体の関心領域の画素値を前記特徴量として取得するのかを決定する決定手段を更に有する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記決定手段は、複数の部分画像から得られた前記被写体の関心領域における画素値の平均値または中央値を用いて前記階調変換の処理特性を取得する決定をする
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
5. 前記特徴量取得手段は、前記部分画像の領域のうちその他の前記部分画像と互いに重複しない領域から前記特徴量を取得する
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記複数の部分画像のうち少なくとも一つの前記部分画像の画素値をシフトさせ、前記複数の部分画像で共通する領域の画素値の傾向を略合致させる補正手段を更に有し、
   前記特性取得手段は、前記補正手段による前記画素値のシフト量と前記部分画像とに基づいて前記階調変換の処理特性を取得する
   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. 前記特性取得手段は前記部分画像の夫々に対応する階調変換の処理特性を取得し、
   前記貼り合わせて得られる画像とともに前記階調変換の処理特性を選択肢として表示させる制御手段を更に有し、
   前記制御手段は前記階調変換の処理特性を選択する入力に応じて前記貼り合わせて得られる画像を前記選択された処理特性の階調変換を施して表示させる
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記特徴量取得手段は、前記特徴量として、前記部分画像に写された被写体の領域の最大画素値、最小画素値、または関心領域の画素値の少なくともいずれかを取得する
   ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記階調変換の処理特性は、前記階調変換に用いる関数または前記階調変換に用いるルックアップテーブルのいずれかである
   ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 被写体を撮影した複数の画像を貼り合わせて長尺画像を生成する生成手段と、
    前記生成される長尺画像の関心領域における画素値の分布の幅に応じて、前記関心領域を同じ階調変換で強調する複数のグループに分ける処理手段と、
    前記グループに対応する階調変換の処理特性を取得する特性取得手段と、
    前記取得された処理特性に基づいて前記長尺画像を階調変換する変換手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
11. 放射線を発する放射線源と、
    放射線源から発せられ被写体を透過した放射線を検出して被写体の画像を現す電気信号に変換する検出器と、
    前記放射線源と前記検出器により前記被写体の撮影部位を複数の撮影範囲に分けて撮影し複数の部分画像を取得する画像取得手段と、
    前記部分画像を解析して特徴量を取得する特徴量取得手段と、
    前記取得された特徴量と前記撮影部位とに基づいて階調変換の処理特性を取得する特性取得工程と、
    前記取得された処理特性に基づいて前記部分画像を貼り合わせて得られる画像の階調を変換する変換手段と、
    前記変換された画像を表示する表示部と、
    を有することを特徴とする放射線撮影システム。
12. 被写体の撮影部位を複数の撮影範囲に分けて撮影して得られる複数の部分画像を取得する画像取得工程と、
    前記部分画像を解析して特徴量を取得する特徴量取得工程と、
    前記取得された特徴量と前記撮影部位とに基づいて階調変換の処理特性を取得する特性取得工程と、
    前記取得された処理特性に基づいて前記部分画像を貼り合わせて得られる画像の階調を変換する変換工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
13. 被写体が複数の撮影範囲に分けて撮影され得られた複数の部分画像を取得する画像取得
    工程と、
    前記複数の部分画像のうち少なくとも一つの前記部分画像の画素値をシフトさせ、前記複数の部分画像で共通する領域の画素値の傾向を略合致させる補正工程と、
    前記補正がされた部分画像を貼り合わせて画像を生成する生成工程と、
    制御部により前記生成工程と並行して実行される、前記部分画像から前記貼り合わせた画像の階調変換の処理特性を取得する特性取得工程と、
    前記貼り合わせた画像に前記取得された処理特性の階調変換を施す変換工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
14. 被写体の撮影部位を複数の撮影範囲に分けて撮影して得られる複数の部分画像を取得する処理と、
    前記部分画像を解析して特徴量を取得する処理と、
    前記取得された特徴量と前記撮影部位とに基づいて階調変換の処理特性を取得する特性取得工程と、
    前記取得された処理特性に基づいて前記部分画像を貼り合わせて得られる画像の階調を変換する処理と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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