JP2022189473A - 超音波診断装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】超音波画像処理において、組織の形態又は構造を示すエッジを保存しつつ、スペックルノイズを低減する。【解決手段】多重解像度処理により生成された対象画像１０２に対して注目画素１０４及び参照画素群１０６が設定される。１つ上の階層に属する対応画像１００において、対応注目領域と複数の対応参照領域１１８との間で画素値パターンが比較され、複数の重みが算出される。複数の参照画素値に対して複数の重みを乗算することにより、修正された注目画素値が求められる。【選択図】図３

Description

本開示は、超音波診断装置及び画像処理方法に関し、特に、超音波画像の画質を改善する技術に関する。

超音波診断装置は、生体への超音波の送受波により得られたデータに基づいて超音波画像を形成及び表示する装置である。超音波画像として、断層画像、血流画像等が知られている。

超音波画像には、固有ノイズとしてのスペックルノイズが含まれる。超音波画像の画質を改善するためには、スペックルノイズを低減する必要がある。スペックルノイズを低減するために超音波画像に対して一般的な平滑化フィルタを適用すると、エッジがぼけてしまう。

エッジを保存しつつスペックルノイズを低減する技術として、多重解像度処理が知られている（例えば特許文献１、特許文献２を参照）。その処理では、入力画像の解像度が段階的に引き下げられ、これにより複数の階層（複数のレベル）に対応する複数の解像度画像が生成される。各解像度画像に対してフィルタ処理が適用される。フィルタ処理後の複数の解像度画像の解像度引き上げを経て、出力画像が生成される。従来の多重解像度処理はパターン比較を利用するものではない。

特開２００９－１５３９１８号公報 特開２０１４－ ６４７３６号公報

本開示の目的は、超音波画像処理において、組織の形態又は構造を示すエッジを保存しつつ、スペックルノイズを低減することにある。あるいは、本開示の目的は、パターン比較を利用した多重解像度処理を実現することにある。

本開示に係る超音波診断装置は、入力画像の解像度を段階的に引き下げることにより、複数の階層に与える複数の階層入力画像を生成する変換部と、前記複数の階層で機能する複数のフィルタと、前記入力画像に対応する出力画像を生成するために、前記複数の階層で生成された複数の階層出力画像の解像度を引き上げる逆変換部と、を含み、前記複数のフィルタの内の少なくとも１つは、当該フィルタに入力される対象画像に対応する対応画像であって当該フィルタが属する階層の１つ上の階層に属する対応画像上に、前記対象画像中の注目画素に対応する対応注目領域及び前記対象画像中の複数の参照画素に対応する複数の対応参照領域を設定し、前記対応注目領域内の画素値パターンと前記各対応参照領域内の画素値パターンとを比較することにより複数の重みを算出する算出器と、前記複数の参照画素が有する複数の参照画素値に対して前記複数の重みを作用させることにより、前記注目画素が有する注目画素値を修正する修正器と、を含むことを特徴とする。

本開示に係る画像処理方法は、超音波の送受波により生成された入力画像の解像度を段階的に引き下げることにより、複数の階層に与える複数の階層入力画像を生成する工程と、前記複数の階層で生成された複数の階層出力画像の解像度を引き上げる工程と、を含み、前記複数の階層の中の少なくとも１つの階層においてフィルタ処理が実行され、前記フィルタ処理では、当該フィルタ処理に入力される対象画像に対応する対応画像であって当該フィルタ処理が属する階層の１つ上の階層に属する対応画像上に、前記対象画像中の注目画素に対応する対応注目領域及び前記対象画像中の複数の参照画素に対応する複数の対応参照領域が設定され、前記対応注目領域内の画素値パターンと前記各対応参照領域内の画素値パターンとの比較により複数の重みが算出され、前記複数の重みに基づいて前記複数の参照画素が有する複数の参照画素値が重み付け加算され、これにより前記注目画素が有する注目画素値が修正される、ことを特徴とする。

本開示によれば、超音波画像処理において、組織の形態又は構造を示すエッジを保存しつつ、スペックルノイズを低減できる。あるいは、本開示によれば、パターン比較を利用した多重解像度処理を実現できる。

実施形態に係る超音波診断装置の構成を示すブロック図である。 画像処理部の第１構成例を示す図である。 重み付け加算処理を示す図である。 重み付け加算処理の変形例を示す図である。 画像処理部の第２構成例を示す図である。 画像処理部の第３構成例を示す図である。

以下、実施形態を図面に基づいて説明する。

（１）実施形態の概要
実施形態に係る超音波診断装置は、変換部、複数のフィルタ、及び、逆変換部を有する。変換部は、入力画像の解像度を段階的に引き下げることにより、複数の階層に与える複数の階層入力画像を生成する。複数のフィルタは、複数の階層で機能する。逆変換部は、入力画像に対応する出力画像を生成するために、複数の階層で生成された複数の階層出力画像の解像度を引き上げる。複数のフィルタの内の少なくとも１つは、算出器、及び、修正器を有する。算出器は、当該フィルタに入力される対象画像に対応する対応画像であって当該フィルタが属する階層の１つ上の階層に属する対応画像上に、対象画像中の注目画素に対応する対応注目領域及び対象画像中の複数の参照画素に対応する複数の対応参照領域を設定し、対応注目領域内の画素値パターンと各対応参照領域内の画素値パターンとを比較することにより複数の重みを算出する。修正器は、複数の参照画素が有する複数の参照画素値に対して複数の重みを作用させることにより、注目画素が有する注目画素値を修正する。

一般に、超音波画像内の構造物（生体組織）はそれ固有の画素値パターンを有しており、同じ構造物内の２つの部位の画素値パターンは類似する。これに対し、スペックルノイズの画素値パターンにはランダム性が認められる。上記構成は、そのような性質の違いを前提として、画素値パターン比較により注目画素値を修正するものである。上記構成によれば、エッジを保存しつつ、スペックルノイズを効果的に低減することが可能となる。また、上記構成においては、フィルタで用いる複数の重みの算出に際し、フィルタに入力される対象画像ではなく、フィルタが属する階層の１つ上の階層に属する対応画像が参照される。対応画像の解像度は、対象画像の解像度よりも高いので、パターン比較をより精細に行うことが可能であり、これにより、より適切な重みセットを算出できる。対象画像上にパターン比較用の領域を定める場合、対象画像の解像度により、当該領域の最小サイズが制限される。対応画像上にパターン比較用の領域を定める場合、より小さな領域を定めることが可能である。

上記フィルタとして、ノンローカルミーンフィルタを用いてもよい。対象画像上において注目画素を含む局所領域内に参照画像群を設定し、また、対応画像上において対応注目領域の近くに各対応参照領域を設定すれば、注目画素から離れた遠くの情報が注目画素に反映されてしまうことを防止できる。

変換部として、複数のダウンサンプリング器を設けてもよいし、他の複数の変換器を設けてもよい。逆変換部として、複数のアップサンプリング器を設けてもよいし、他の複数の変換器を設けてもよい。実施形態においては、参照画素群に注目画素が含まれる。すなわち、参照画素群は、注目画素と複数の近傍画素により構成される。

実施形態において、対象画像上において複数の参照画素が存在する領域は第１サイズを有する。対応注目領域及び複数の対応参照領域は、それぞれ、第２サイズを有する。第２サイズはフィルタが属する階層において第３サイズに相当する。第３サイズは第１サイズよりも小さい。この構成は、画素値パターンの比較が高解像度の対応画像上で行われることを前提として、画素値パターンの比較で用いる各領域のサイズを小さくするものである。対応注目領域及び複数の対応参照領域の比較により生成された複数の重みの補間により、複数の参照画素値に対して作用する複数の重みが算出されてもよい。

実施形態において、複数の参照画素はｑ×ｑ個の画素である。注目領域及び複数の参照領域は、それぞれ、ｑ×ｑ個の画素により構成される。ｐ及びｑは３以上の同じ整数である。この構成によれば、演算を簡易化できる。実施形態においては、注目画素から見て方位ごとに重みが計算され、各重みが各方位に存在する近傍画素値に適用される。

実施形態において、複数の階層には、最下位層である第ｎ階層（但しｎは２以上の整数）が含まれる。複数のフィルタには、第ｎ階層で機能する第ｎ階層フィルタが含まれる。第ｎ階層フィルタには、対象画像として、第ｎ階層入力画像が入力される。

実施形態において、複数の階層には、更に、第ｎ－１階層が含まれる。複数のフィルタには、更に、第ｎ－１階層で機能する第ｎ－１階層フィルタが含まれる。第ｎ－１階層フィルタには、対象画像として、第ｎ－１階層で生成された第ｎ－１階層中間画像が入力される。

実施形態において、第ｎ－１階層中間画像は、第ｎ－１階層入力画像に含まれる第ｎ－１階層高周波成分画像と第ｎ階層出力画像から生成された第ｎ－１階層低周波成分画像とを加算することにより生成された画像である。

実施形態において、第ｎ－１階層フィルタには、対応画像として、第ｎ－２階層で生成された第ｎ－２階層中間画像が入力される。第ｎ－２階層中間画像は、第ｎ－２階層入力画像に含まれる第ｎ－２階層高周波成分画像と第ｎ－１階層出力画像から生成された第ｎ－２階層低周波成分画像とを加算することにより生成された画像である。

実施形態において、第ｎ－１階層フィルタには、対応画像として、第ｎ－１階層中間画像から生成された第ｎ－２階層低周波成分画像が入力される。この構成によれば、対応画像を簡易に生成し得る。

実施形態に係る画像処理方法は、変換工程、及び、逆変換工程が含まれる。変換工程では、超音波の送受波により生成された入力画像の解像度を段階的に引き下げることにより、複数の階層に与える複数の階層入力画像が生成される。逆変換工程では、複数の階層で生成された複数の階層出力画像の解像度が引き上げられる。複数の階層の中の少なくとも１つの階層においてフィルタ処理が実行される。フィルタ処理では、当該フィルタ処理に入力される対象画像に対応する対応画像であって当該フィルタ処理が属する階層の１つ上の階層に属する対応画像上に、対象画像中の注目画素に対応する対応注目領域及び対象画像中の複数の参照画素に対応する複数の対応参照領域が設定され、対応注目領域内の画素値パターンと各対応参照領域内の画素値パターンとの比較により複数の重みが算出され、複数の重みに基づいて複数の参照画素が有する複数の参照画素値が重み付け加算され、これにより注目画素が有する注目画素値が修正される。

上記の画像処理方法はソフトウエアの機能により実現され得る。その場合、上記画像処理方法を実行するプログラムが、ネットワークを介して又は可搬型記憶媒体を介して、情報処理装置へインストールされる。情報処理装置の概念には、超音波診断装置、超音波診断システム、コンピュータ等が含まれる。上記プログラムは情報処理装置内の非一時的記憶媒体に格納される。

（２）実施形態の詳細
図１には、実施形態に係る超音波診断装置の構成が示されている。超音波診断装置は、医療機関等に設置され、被検体（生体）への超音波の送受波により得られたデータに基づいて超音波画像を生成及び表示する医用装置である。

図１において、プローブ１０は、被検体の表面に当接される可搬型の送受波器である。プローブ１０内には、複数の振動素子（複数のトランスデューサ）からなる振動素子アレイが設けられている。振動素子アレイにより超音波ビーム１２が形成され、超音波ビーム１２が電子走査される。これにより被検体の内部にビーム走査面１４が形成される。超音波ビーム１２の電子走査が繰り返され、これによりビーム走査面１４が繰り返し形成される。ビーム走査面１４は二次元データ取込み領域である。電子走査方式として、電子リニア走査方式、電子セクタ走査方式等が知られている。プローブ１０内に二次元振動素子アレイを設け、生体内の三次元空間からボリュームデータが取得されてもよい。

送信部１６は、送信ビームフォーマーとして機能する送信回路である。受信部１８は、受信ビームフォーマーとして機能する受信回路である。送信時において、送信部１６は、振動素子アレイに対して複数の送信信号を並列的に出力する。これにより送信ビームが形成される。受信時において、生体内からの反射波が振動素子アレイにより受信されると、振動素子アレイから受信部１８に対して並列的に複数の受信信号が出力される。

受信部１８は、複数の受信信号に対して整相加算（遅延加算）を適用し、これによりビームデータを生成する。受信部１８は、超音波ビーム１２の電子走査の繰り返しに伴って、受信フレームデータ列を出力する。超音波ビーム１２の１回の電子走査当たり１つの受信フレームデータが出力される。１つの受信フレームデータは電子走査方向に並ぶ複数のビームデータにより構成される。１つの受信ビームデータは深さ方向に並ぶ複数のエコーデータにより構成される。受信部１８の後段には、各ビームデータを処理するビームデータ処理部が設けられているが、その図示が省略されている。ビームデータ処理部は、包絡線検波器、対数変換器、等を有する。

画像形成部２０は、受信フレームデータ列から表示フレームデータ列を生成するものである。画像形成部２０は、ＤＳＣ（デジタルスキャンコンバータ）を有する。ＤＳＣは座標変換部として機能する。すなわち、ＤＳＣ３６において、送受波座標系に従うデータが表示座標系に従うデータに変換される。表示フレームデータ列を構成する各表示フレームデータは例えばＢモード断層画像データである。画像形成部２０において、他の超音波画像データが生成されてもよい。

画像処理部２４は、表示フレームデータ列を構成する各表示フレームデータに対してスペックルノイズ低減のための多重解像度処理を適用するものである。その詳細については図２以降の各図を参照しながら後に詳述する。画像処理部２４から処理済みの表示フレームデータ列が出力され、それが表示処理部２６に入力される。受信フレームデータ列に対してスペックルノイズ低減のための多重解像度処理が適用されてもよい。

表示処理部２６は、画像合成機能、カラー演算機能等を有する。表示処理部２６において、表示器２８に表示される画像が生成される。その画像には、実施形態において、動画像としての断層画像が含まれる。実施形態によれば、画像処理部２４においてスペックルノイズが低減されているため、表示器２８に高品質の断層画像を表示することが可能である。表示器２８は、ＬＣＤ、有機ＥＬデバイス等により構成される。

制御部３０は、プログラムを実行するＣＰＵにより構成される。制御部３０により、図1に示された各構成の動作が制御される。制御部３０には操作パネル３２が接続されている。操作パネル３２は、複数のボタン、複数のつまみ、トラックボール、キーボード等を備える入力デバイスである。

画像形成部２０、画像処理部２４、及び、表示処理部２６は、それぞれ、プログラムを実行するプロセッサにより構成される。それらが発揮する機能が上記ＣＰＵにより実現されてもよい。

図２には、画像処理部２４の第１構成例が示されている。第１構成例では、第１階層から第ｎ階層までが示されている。ここで、Ｎは通常、２以上の整数であり、図示の例では、Ｎ＝２である。第ｎ階層が最下階層である。図２に示されている各構成はソフトウエアの機能により実現され得る。

符号３４は、入力画像４０が属する第０階層（第０レベル）を示している。符号３６は、第０階層３４よりも1段階下がった第1階層（第1レベル）を示している。符号３８は、第１階層３６よりも１段階下がった第２階層（第２レベル）を示している。入力画像４０の解像度を段階的に引き下げることにより複数の階層３６，３８に与える複数の低解像度画像が生成される。

各断層画像（各受信フレームデータ）が入力画像４０を構成する。各断層画像ごとにスペックルノイズ低減のための画像処理が適用される。断層画像以外の超音波画像が画像処理部２４において処理されてもよい。変換部２００は、入力画像４０の解像度を段階的に引き下げるものであり、それは複数のダウンサンプリング器（ＤＳ）４２，４６により構成される。

逆変換部２０２は、複数の階層３６，３８で生成された出力画像６８，８６の解像度を引き上げるものであり、それは複数のアップサンプリング器（ＵＳ）７０，８８により構成される。それらのＵＳ７０，８８の他、複数のＵＳ４８，５４，７８が設けられている。

ＤＳ４２において、入力画像がダウンサンプリングされて第１階層入力画像４４が生成されている。ダウンサンプリングに際しては、ｘ方向（水平方向）に並ぶ複数の画素（画素値）が１つおきに間引かれ、ｙ方向（垂直方向）に並ぶ複数の画素（画素値）が１つおきに間引かれる。ｘ方向の間引き率及びｙ方向の間引き率はそれぞれ１／２である。第１階層入力画像４４は、入力画像４０に対して１／４に縮小された画像に相当する。

ＤＳ４６は、ＤＳ４２と同じ作用を発揮するものであり、ＤＳ４６において、第１階層入力画像４４がダウンサンプリングされて第２階層入力画像４５が生成されている。第２階層入力画像４５は、入力画像４０に対して１／１６に縮小された画像に相当する。

ＤＳ４２，４６は、実際のところ、ダウンサンプリングの前に、処理対象となる画像に対してガウシアン処理（ガウシアン重み係数行列の畳み込み）を実行している。一方、ＵＳ４８，５４，７０，７８，８８は、アップサンプリングの後に、処理対象となる画像に対してガウシアン処理を実行している。

フィルタ６０は、第２階層入力画像４５に対してフィルタ処理を適用するものである。具体的には、第２階層入力画像４５を構成する各画素が注目画素とされ、注目画素を中心として参照画素群が定められる。実施形態においては、参照画素群には注目画素も含まれる。参照画素群を構成する複数の参照画素の画素値の重み付け加算により、注目画素についての修正後の注目画素値が決定される。フィルタ６０は、重みセットを算出する算出器６２、及び、重みセットを用いて重み付け加算を実行する修正器６４を有する。

実施形態においては、算出器６２は、第２階層３８に属する第２階層入力画像４５ではなく、第２階層の１つ上の階層である第１階層３６に属する第１階層入力画像４４に基づいて、重みセットを算出している（符号６６を参照）。

フィルタ６０から見て、第２階層入力画像４５は対象画像であり、第１階層入力画像４４は対象画像に対応する対応画像である。対象画像を構成する各画素が注目画素とされつつ、対象画像に対して、注目画素を中心として参照画素群が設定される。一方、対応画像には、注目画素に対応する対応注目画素を中心とする対応注目領域が設定され、また、複数の参照画素に対応する複数の対応参照画素を中心とする複数の対応参照領域が設定される。対応注目領域と複数の対応参照領域との間で画素値パターン比較が実施され、これにより求められる複数の類似度に基づいて複数の重みが決定される。フィルタ６０から処理済みの画像として第２階層出力画像６８が出力される。

ＵＳ５４は、第２階層入力画像４５に対するアップサンプリングにより第１階層低周波成分画像を生成している。減算器５６は、第１階層入力画像４４から第１階層低周波成分画像を減算することにより、第１階層高周波成分画像５８を生成している。一方、ＵＳ７０は、第２階層出力画像６８に対するアップサンプリングにより、処理済みの第１階層低周波成分画像７２を生成している。加算器７４は、第１階層高周波成分画像５８と処理済みの第１階層低周波成分画像７２とを加算することにより、第１階層中間画像７６を生成している。

第１階層３６に属するフィルタ８０は、上記フィルタ６０と同様の構成を有し、また、上記フィルタ６０と同様の作用を発揮するものである。フィルタ８０は、算出器８２及び修正器８４を有する。フィルタ８０の処理対象となる対象画像は、第１階層中間画像７６である。算出器８２は、重みセットを生成するものであり、その際においては、対象画像に対応する対応画像が参照される。

対応画像は、第０階層に属する高解像度画像である（符号８５を参照）。修正器８４は、算出器８２が算出した重みセットを用いて重み付け加算を行うことにより、注目画素についての修正された注目画素値を演算する。

ＵＳ４８は、第１階層入力画像４４に対するアップサンプリングにより第０階層低周波成分画像を生成する。減算器５０は、入力画像（第０階層入力画像）４０から第０階層低周波成分画像を減算することにより、第０階層高周波成分画像５２を生成する。一方、ＵＳ７８は、第１階層中間画像７６に対するアップサンプリングにより、処理済みの第０階層低周波成分画像を生成する。加算器７９は、第０階層高周波成分画像５２に対して、処理済みの第０階層低周波成分画像を加算することにより、第０階層中間画像を生成している。その第０階層中間画像が対応画像として用いられる（符号８５を参照）。

既に説明したように、対応画像に対して、対応注目領域及び複数の対応参照領域が設定され、それらの間での画素値パターン比較により、重みセットが演算される。第１構成例では、フィルタ８０に与えられる対応画像が１つ上の階層で生成された画像であり、その点において、フィルタ６０に与えられる対象画像と同じである。

フィルタ８０から処理済み画像として第１階層出力画像８６が出力される。ＵＳ８８は、第１階層出力画像８６に対してアップサンプリングを適用する。加算器９２は、入力画像４０とアップサンプリング後の画像９０とを加算し、これにより出力画像９４を生成する。加算器９２においては重み付け加算が行われる。２つの画像に対して与えられる２つの重みは固定的に設定され、あるいは、適応的に設定される。

図３には、フィルタ６０で実施される処理が模式的に示されている。第２階層３８において、対象画像１０２の各画素が注目画素１０４とされる。注目画素１０４を中心としてｐ×ｐ個の参照画素からなる参照画素群１０６が設定される。図示の例では、ｐ＝３である。ｐを４以上の整数（通常、奇数）としてもよい。参照画素群１０６は、注目画素１０４とその近傍に存在する８個の近傍画素により構成される。複数の参照画素に対して複数の重みを乗算して得られる複数の乗算値を加算することにより、注目画素１０４についての修正後の画素値が求められる。

複数の重みの算出に際しては、第２階層３８の１つ上の階層である第１階層３６に属する対応画像１００が利用される。具体的には、対応画像１００において、注目画素に対応する対応注目画素１１２が基点とされ、それを中心としてパターン比較用の対応注目領域１１６が定められる。一方、対応画像１００において、複数の参照画素に対応する複数の対応参照画素１１８Ａが定められ、それらを中心として複数の対応参照領域１１８が定められる。複数の対応参照領域１１８は、対応注目画素１１２を中心とした一定の領域１１４内に設定される。領域１１４，１１６，１１８はそれぞれカーネルとも称される。

実施形態において、対応注目領域１１６及び複数の対応参照領域１１８はそれぞれｑ×ｑ個の画素からなる。実施形態においてｑ＝３であり、つまりｑ＝ｐである。

参照画素群１０６が存在する領域のサイズを第１サイズと表現し、対応注目領域１１６及び複数の対応参照領域１１８がそれぞれ有するサイズを第２サイズと表現した場合、第２サイズは第２階層３８において第３サイズに相当し、第３サイズは第１サイズよりも小さい。実施形態においては、１つ上の階層に属する画像を参照することにより、対象画像１０２上においては設定し得ない小さなカーネルを設定することが可能である。

対応注目領域１１６と９個の対応参照領域との間で画素値パターン比較が実施され、これにより９個の類似度が求められる。９個の類似度をそのまま９個の重みとして利用してもよいし、９個の類似度から９個の重みが計算されてもよい。重み算出が図３において符号１２２で示されている。例えば、参照画素１０６Ａと対応参照画素１１８Ａとが対応関係にある場合、参照画素１０６Ａが有する画素値（通常、輝度値）に対し、対応注目画素１１２を中心とする対応注目領域１１６と対応参照画素１１８Ａを中心とする対応参照領域１１８との間で演算された重み１０８が乗算される。重み付け後の画素値が注目画素１０４についての修正された注目画素値に反映される（符号１１０を参照）。この処理がすべての参照画素に対して適用され、重み付け加算結果として、修正された注目画素値が求められる。以上の処理が対象画像１０２を構成する各画素に対して適用される。これにより第２階層出力画像が生成される。

一般に、超音波画像上において、生体内の構造物はそれぞれ固有の画素値パターンを有する。一方、スペックルノイズが有する画素値パターンは一様性を欠く。上記処理によれば、エッジを保存しつつスペックルノイズを効果的に低減することが可能である。しかも、重みセットの算出に際し、１つ上の階層に属する画像を参照しているので、より精細に画素値パターンの比較を行える。

実空間上において、注目画素１０４の位置は、基本的に、対応注目画素１１２の位置に一致しており、又は、両者は近似関係にある。個々の参照画素の位置は、個々の対応参照画素の位置に一致していないが、注目画素から見て個々の参照画素が存在する方位は、対応注目画素から見て個々の対応注目画素が存在する方位に一致している。実施形態に係る手法は、方位ごとの重み算出に相当するとも言える。

フィルタ処理に際しては、例えば、以下の（１－１）式及び（１－２）式に従って重みｗ（ｉ，ｊ）が算出される。

ここで、ｉは注目画素の座標であり、ｊは参照画素の座標である。ｘ（ｉ）は注目画素の輝度値であり、ｗ（ｉ，ｊ）はｘ（ｊ）に対して乗算される重みである。Ｚ（ｉ）は規格化係数である。Ｎは重み算出に際して参照される領域それ全体のサイズを示しており（但しＮは奇数）、Ｍは対応注目領域及び各対応参照領域のサイズを示している（但しＭは奇数）。ｈは平滑化パラメータである。以上のように計算される重み（ｉ，ｊ）を用いて、フィルタ処理後の注目画素の輝度値ｙ（ｉ）が以下の（２）式に従って計算される。

上記の（１－１）式及び（１－２）式に代えて以下の（３－１）式及び（３－２）式を用いて重みｗ（ｉ，ｊ）が算出されてもよい。

上記において示した計算式は例示に過ぎず、他の計算式を用いて重みや修正後の輝度値が演算されてもよい。

図４には、フィルタ６０で実施される処理の変形例が示されている。なお、図４において、図３に示した要素と同様の要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。

既に説明したように、対象画像１０２に対しては注目画素１０４及び参照画素群１０６が設定される。参照画素群１０６はｐ×ｐ個の参照画素により構成され、ここでｐは３である。

一方、対象画像１０２に対しては、対応注目画素１１２を中心としてｑ×ｑ個の画素からなる対応注目領域が設定されており、ここで、ｐ＜ｑ＜２×ｐであり、例えばｑ＝５である。複数の対応参照領域１３２の総和として定められる領域１２８は、９×９個の画素により構成されているが、それが７×７個の画素により構成されてもよい。

対応注目領域１３０と各対応参照領域１３２との間で重みが算出される（符号１３４を参照）。対応注目領域１３０と複数の対応参照領域１３２との間で算出された複数の重み（重みセット）に基づく補間処理により、参照画素ごとに、重みとして補間値１０８Ａが算出される（符号１３６を参照）。その補間値１０８Ａが参照画素値に対して乗算される。なお、対応注目領域１３０と複数の対応参照領域１３２との間で重みセットを演算する際、補間処理において参照されない重みについては、その演算が省略されてもよい。入力画像の性状や処理目的に応じて、ｐの値、ｑの値等を含むフィルタ処理条件がユーザーにより又は自動的に設定されてもよい。

図５には、画像処理部の第２構成例が示されている。なお、図５において、図２に示した構成と同様の構成には同一の符号を付し、その説明を省略する。このことは図６に示す第３構成例についても同様である。

図５に示す第２構成例において、フィルタ８０Ａの入力画像は第１階層中間画像７６であり、その点において第１構成例と違いはない。一方、第２構成例では、第１階層３６に属するフィルタ８０Ａに対して、ＵＳ７８から出力されたアップサンプリング後の画像がそのまま入力されている（符号８５Ａを参照）。その画像は、解像度の点から見て第０階層に属する画像であり、その点において第１構成例と共通している。第２構成例によれば、フィルタ８０Ａが参照する対応画像を簡易に生成できる。その分だけ構成を簡略化できる。なお、図２に示した第１構成例を採用した場合、画素値パターン比較をより精度良く行える、つまりより適切な重みセットを演算できる可能性を高められるという利点を得られる。

図６には、画像処理部の第３構成例が示されている。第１階層に属するフィルタ８０Ｂには、対象画像として、第１階層中間画像７６が入力されており、その点において、第１構成例及び第２構成例と違いはない。一方、第３構成例では、フィルタ８０Ｂが参照する対応画像も第１階層中間画像７６とされている（符号８５Ｂを参照）。第３構成例では、第１階層３６の構成をより簡易化できる。第２階層３８に属するフィルタ６０においては、第１構成例及び第２構成例と同様、対応画像として１つ上の階層に属する第１階層入力画像が参照されており、第２階層３８でのフィルタ処理については上記で説明した各利点を得られる。構成を簡略化しつつも、高周波成分よりも低周波成分のフィルタ処理の精度を高めたい場合に、第３構成例を採用し得る。

一般に、スペックルノイズは多様な周波数成分を有するので、スペックルノイズに対する多重解像度処理は有効である。その際、各階層に属するフィルタ処理に当たって画素値パターン比較により重み付け加算を行う場合、１つ上の階層に属する画像を参照すれば、より適切な重みセットを演算することが可能となる。また、参照範囲を局所的な範囲に限定できるので、注目画素から離れた遠い場所に存在する情報が注目画素値に反映されてしまうことを回避又は低減できる。

解像度の変換に対して、ダウンサンプリング及びアップサンプリング以外の技術を用いてもよい。例えば、ウェーブレット変換等を用いてもよい。各階層において対象画像に対して複数回のフィルタ処理が適用されてもよい。

１０ プローブ、２０ 画像形成部、２４ 画像処理部、２６ 表示処理部、３４ 第０階層、３６ 第１階層、３８ 第２階層、６０ フィルタ、６２ 算出器、６４ 修正器、８０ フィルタ、８２ 算出器、８４ 修正器、１００ 対応画像、１０２ 対象画像、１０４ 注目画素、１０６ 参照画素群、１１６ 注目領域、１１８ 参照領域、２００ 変換部、２０２ 逆変換部。

Claims (9)

1. 入力画像の解像度を段階的に引き下げることにより、複数の階層に与える複数の階層入力画像を生成する変換部と、
   前記複数の階層で機能する複数のフィルタと、
   前記入力画像に対応する出力画像を生成するために、前記複数の階層で生成された複数の階層出力画像の解像度を引き上げる逆変換部と、
   を含み、
   前記複数のフィルタの内の少なくとも１つは、
   当該フィルタに入力される対象画像に対応する対応画像であって当該フィルタが属する階層の１つ上の階層に属する対応画像上に、前記対象画像中の注目画素に対応する対応注目領域及び前記対象画像中の複数の参照画素に対応する複数の対応参照領域を設定し、前記対応注目領域内の画素値パターンと前記各対応参照領域内の画素値パターンとを比較することにより複数の重みを算出する算出器と、
   前記複数の参照画素が有する複数の参照画素値に対して前記複数の重みを作用させることにより、前記注目画素が有する注目画素値を修正する修正器と、
   を含むことを特徴とする超音波診断装置。
2. 請求項１記載の超音波診断装置において、
   前記対象画像上において前記複数の参照画素が存在する領域は第１サイズを有し、
   前記対応注目領域及び前記複数の対応参照領域は、それぞれ、第２サイズを有し、
   前記第２サイズは前記フィルタが属する階層において第３サイズに相当し、
   前記第３サイズは前記第１サイズよりも小さい、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
3. 請求項１記載の超音波診断装置において、
   前記複数の参照画素はｐ×ｐ個の画素であり、
   前記対応注目領域及び前記複数の対応参照領域は、それぞれ、ｑ×ｑ個の画素により構成され、
   前記ｐ及び前記ｑは３以上の同じ整数である、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
4. 請求項１記載の超音波診断装置において、
   前記複数の階層には、最下位層である第ｎ階層（但しｎは２以上の整数）が含まれ、
   前記複数のフィルタには、前記第ｎ階層で機能する第ｎ階層フィルタが含まれ、
   前記第ｎ階層フィルタには、前記対象画像として、第ｎ階層入力画像が入力される、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
5. 請求項４記載の超音波診断装置において、
   前記複数の階層には、更に、第ｎ－１階層が含まれ、
   前記複数のフィルタには、更に、前記第ｎ－１階層で機能する第ｎ－１階層フィルタが
   が含まれ、
   前記第ｎ－１階層フィルタには、前記対象画像として、前記第ｎ－１階層で生成された第ｎ－１階層中間画像が入力される、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
6. 請求項５記載の超音波診断装置において、
   前記第ｎ－１階層中間画像は、第ｎ－１階層入力画像に含まれる第ｎ－１階層高周波成分と第ｎ階層出力画像から生成された第ｎ－１階層低周波成分とを加算することにより生成された画像である、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
7. 請求項５記載の超音波診断装置において、
   前記第ｎ－１階層フィルタには、前記対応画像として、第ｎ－２階層で生成された第ｎ－２階層中間画像が入力され、
   前記第ｎ－２階層中間画像は、第ｎ－２階層入力画像に含まれる第ｎ－２階層高周波成分と前記第ｎ－１階層出力画像から生成された第ｎ－２階層低周波成分とを加算することにより生成された画像である、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
8. 請求項５記載の超音波診断装置において、
   前記第ｎ－１階層フィルタには、前記対応画像として、前記第ｎ－１階層中間画像から生成された第ｎ－２階層低周波成分画像が入力される、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
9. 超音波の送受波により生成された入力画像の解像度を段階的に引き下げることにより、複数の階層に与える複数の階層入力画像を生成する工程と、
   前記複数の階層で生成された複数の階層出力画像の解像度を引き上げる工程と、
   を含み、
   前記複数の階層の中の少なくとも１つの階層においてフィルタ処理が実行され、
   前記フィルタ処理では、
   当該フィルタ処理に入力される対象画像に対応する対応画像であって当該フィルタ処理が属する階層の１つ上の階層に属する対応画像上に、前記対象画像中の注目画素に対応する対応注目領域及び前記対象画像中の複数の参照画素に対応する複数の対応参照領域が設定され、
   前記対応注目領域内の画素値パターンと前記各対応参照領域内の画素値パターンとの比較により複数の重みが算出され、
   前記複数の重みに基づいて前記複数の参照画素が有する複数の参照画素値が重み付け加算され、これにより前記注目画素が有する注目画素値が修正される、
   ことを特徴とする画像処理方法。
   

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