JP2023006926A - 画像処理装置、超音波診断装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】スペックル等のノイズ低減とエッジ強調とを両立させる。
【解決手段】画像処理装置は、超音波画像データを取得し、超音波画像データを複数の階層で段階的に解像度が低減されるように多重解像度分解し、複数の階層のうち低解像度側の階層から出力される第１の合成画像データに対して第１のエッジ検出処理を行い第１エッジ強調画像を生成し、分解部によって生成される低域画像データに対して第２のエッジ検出処理を行い第２エッジ強調画像を生成し、第１エッジ強調画像と前記第２エッジ強調画像とを重み付け加算して第３エッジ強調画像を生成し、第３エッジ強調画像に対して異方性拡散フィルタ処理を施し、分解部によって生成される複数の高域画像データと異方性拡散フィルタ処理が施された画像データとを用いた再構成処理によって第１の合成画像データよりも解像度の高い第２の合成画像データを生成する再構成処理部と、を備える。
【選択図】図３

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、画像処理装置、超音波診断装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。

超音波診断装置は、超音波プローブに内蔵された振動素子から発生する超音波パルスや超音波連続波を被検体内に放射し、被検体組織の音響インピーダンスの差異によって生じる超音波反射を振動素子により電気信号に変換して、被検体内の情報を非侵襲的に収集するものである。超音波診断装置を用いた医療検査は、超音波プローブを体表に接触させる操作によって、被検体内部の断層画像や３次元画像などの医用画像を容易に生成し、収集することができるため、臓器の形態診断や機能診断に広く用いられている。

超音波画像には、スペックルと呼ばれるノイズが重畳することが知られている。複数の近接する被検体組織からの受信信号が、それぞれの不規則な位相関係によって干渉を起こし、振幅情報のみを合成する場合では発生しなかったノイズ状の画像パターンが発生する。このノイズ状の画像パターンが、スペックル、またはスペックルノイズと呼ばれている。スペックルは被検体組織の境界の位置や形状を正確に観測するのをしばしば妨げるため、これを除去するための各種の処理方法が提案されている。

そのひとつに、多重解像度分解処理と非線形異方性拡散フィルタ（Nonlinear Anisotropic Diffusion Filter）処理とを組み合わせた処理が知られている。多重解像度分解処理は、例えばウェーブレット変換を用いて対象画像の解像度を複数レベルに分解する処理である。各レベルに分解された画像に対してエッジ検出が行われる。そして、検出されたエッジ情報に基づいて、各レベルに分解された画像に対して、非線形異方性拡散フィルタ処理が行われる。

非線形異方性拡散フィルタ処理では、エッジの接線方向に沿った平滑化が行われる一方、エッジの法線方向に対しては平滑化を行わないか、或いは、エッジを鮮明にする処理を行う。このような処理によって、画像内のエッジを保持または強調して画像内の構造物の形状を鮮明にしたまま、スペックルその他のランダムなノイズ成分を低減している。

しかしながら、上述した従来の処理によっても、観察者に違和感を与えることなく、スペックルやその他のノイズを完全に除去することは難しく、さらなる性能改善が要望されている。

特開２００９－１５３９１８号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の１つは、スペックル等のノイズ低減とエッジ強調とを両立させつつ、違和感なくノイズを低減することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

一実施形態の画像処理装置は、超音波画像データを取得する取得部と、前記超音波画像データを、複数の階層で段階的に解像度が低減されるように多重解像度分解する分解部と、前記複数の階層のうち、低解像度側の階層から出力される第１の合成画像データに対して第１のエッジ検出処理を行って第１エッジ強調画像を生成する第１エッジ検出部と、前記分解部によって生成される低域画像データに対して第２のエッジ検出処理を行って第２エッジ強調画像を生成する第２エッジ検出部と、前記第１エッジ強調画像と前記第２エッジ強調画像とを重み付け加算して第３エッジ強調画像を生成する加算部と、前記第３エッジ強調画像に対して異方性拡散フィルタ処理を施すフィルタ処理部と、前記分解部によって生成される複数の高域画像データと前記異方性拡散フィルタ処理が施された画像データとを用いた再構成処理によって、前記第１の合成画像データよりも解像度の高い第２の合成画像データを生成する再構成処理部と、を備える。

実施形態に係る超音波診断装置の外観の一例を示す斜視図。 実施形態に係る超音波診断装置の機能構成例を示すブロック図。 実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図。 画像処理装置で行うスペックル／ノイズ除去処理の処理例を示すフローチャート。 多重解像度分解処理の動作概念を説明する図。 従来のスペックル／ノイズ除去処理とその課題を定性的に説明する図。 実施形態のスペックル／ノイズ除去処理の作用効果を定性的に説明する図。 実施形態のスペックル／ノイズ除去処理の効果を模式的な画像を用いて概念的に示す図。

以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
図１は、実施形態に係る超音波診断装置１の外観の一例を示す斜視図である。図１に示すように、超音波診断装置１は、装置本体２０、ディスプレイ３０、ユーザインタフェース４０、及び、複数の超音波プローブ１００（以下、単にプローブ１００と呼ぶ）を備えている。なお、超音波診断装置１は、実施形態に係る画像処理装置１０を具備している（図２参照）。

装置本体２０は、プローブ１００で収集した超音波信号から超音波画像データを生成する。また、装置本体２０は、生成した超音波画像データに基づく超音波画像をディスプレイ３０に表示させたり、装置本体２０の内部に保存したりする。

装置本体２０は、図１に示すように、例えば４つのキャスターを有する本体ケースに収納されている。ユーザは、移動ハンドル（図１において、ディスプレイ３０の後ろに見えるハンドル）を把持しながら、超音波診断装置１を移動させることができる。

ディスプレイ３０は、前述したように、装置本体で生成された超音波画像データに基づいて、Ｂモード画像やカラードップラ画像等の各種の超音波画像を表示する。また、ディスプレイ３０には、超音波画像や本装置の動作に関連する各種の情報やデータも表示される。ディスプレイ３０は、例えば、液晶パネルや有機ＥＬ（Electro Luminescence）を備えて構成される。

ユーザインタフェース４０は、超音波診断装置１の各種の動作の設定やデータの入力を行うためのデバイスである。ユーザインタフェース４０は、図１に例示するように、例えば、スイッチパネルとタッチパネルとを備える。スイッチパネルには、トラックボールや各種のスイッチやダイアルが配置される。また、タッチパネルは、パネル面をユーザがタッチすることにより、パネル面の表示内容に応じた各種のデータや情報を入力できるように構成されている。

図２は、本実施形態の超音波診断装置１の機能構成例を示すブロック図である。超音波診断装置１は、前述したように、例えば、プローブ１００、装置本体２０、ディスプレイ３０、及び、ユーザインタフェース４０を有している。また、装置本体２０は、例えば、送信回路２０１、ビームフォーマ２０２、走査制御回路２０３、信号処理回路２０４、画像形成回路２０５、制御回路２０６、及び、画像処理装置１０を備えている。

プローブ１００は、送信回路２０１で生成された超音波パルスを被検体に向けて送信すると共に、被検体からの反射波を受信する。ビームフォーマ２０２は、超音波プローブ１００で受信された反射波に対して重みづけ加算処理等を行うことにより、受信ビームを形成する。また、ビームフォーマ２０２は、走査制御回路２０３からの制御信号によって受信ビームを走査する。ビームの走査は、１次元アレイのプローブ１００を用いた２次元走査でもよいし、２次元アレイのプローブ１００を用いた３次元走査でもよい。
信号処理回路２０４は、ビーム形成処理された受信信号に対して、対数検波処理、相関処理、ドップラ処理等の信号処理を行う。
画像形成回路２０５は、信号処理後の信号と走査角等の情報に基づいて、Ｂモード画像やカラードップラ画像等の超音波画像を生成する。

画像処理装置１０は、画像形成回路２０５で生成された超音波画像に対して各種の画像処理を施す。画像処理装置１０で行う画像処理には、３次元の画像データを２次元の表示用の画像に変換するレンダリング処理や、ディスプレイ３０に表示するためのスキャンコンバート処理の他、スペックル／ノイズ除去処理が含まれる。

画像形成回路２０５で生成された超音波画像には、被検体の臓器や組織などの構造物の形状や境界等の所望の情報が描出される他、スペックルや、スペックル以外のノイズ等の不要な情報も描出されている。そこで、画像処理装置１０では、構造物の形状や境界等の所望の情報を保持または強調しつつ、スペックル等の不要な情報を除去または低減するための処理（即ち、スペックル／ノイズ除去処理）を行っている。画像処理装置１０の構成及び処理内容については、後述する。

ディスプレイ３０は、画像処理装置１０で画像処理された画像を表示する。前述したように、ディスプレイ３０は、液晶パネルや有機ＥＬパネルを備えて構成される。
制御回路２０６は、ユーザインタフェース４０から入力された操作情報やデータ等に基づいて、装置本体２０の各部を制御するための制御信号を生成する。

図３は、画像処理装置１０の構成例を示すブロック図である。図３は、上述したスペックル／ノイズ除去処理に焦点を絞った機能構成例を示すブロック図である。

実施形態の画像処理装置１０は、記憶回路１１０と処理回路１２０とを少なくとも有して構成されている。処理回路１２０は、取得機能Ｆ１０、多重解像度分解機能Ｆ２０、第１エッジ検出機能Ｆ３０，第２エッジ検出機能Ｆ４０、加算機能Ｆ５０，異方性拡散フィルタ機能Ｆ６０、及び、再構成機能Ｆ７０の各機能を実現する。

記憶回路１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等によって構成される。記憶回路１１０は、処理回路１２０において用いられる各種処理プログラム（アプリケーションプログラムの他、ＯＳ（Operating System）等も含まれる）や、プログラムの実行に必要なデータを記憶する。

処理回路１２０は、専用又は汎用のプロセッサを有し、記憶回路１１０に記憶させるプログラムを実行することによるソフトウェア処理によって、上述した各種の機能を実現する。処理回路１２０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integration Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブル論理デバイス等のハードウェアを備えて構成されてもよい。これらのデバイスを用いたハードウェア処理によっても、上述した各種の機能を実現することができる。また、処理回路１２０は、ソフトウェア処理とハードウェア処理とを組みわせて、上述した各種の機能を実現してもよい。

図４は、画像処理装置１０で行うスペックル／ノイズ除去処理の処理例を示すフローチャートである。以下、上述した各機能を、図４に示すフローチャートを用いて順次説明していく。

図４のステップＳＴ１００では、取得機能Ｆ１０が、画像形成回路２０５で生成された超音波画像の画像データ（超音波画像データ）を取得する。取得する超音波画像データは、典型的にはＢモード画像データであるが、カラードップラ画像データであってもよい。

ステップＳＴ１０１では、多重解像度分解により、ステップＳＴ１００で取得した超音波画像データの解像度を、第１レベルから第Ｎレベルまで階層的に低下させると共に、階層ごとに１つの低域画像データと複数の高域画像データとを生成する。ここで、Ｎは２以上の自然数である。ステップＳＴ１０１の処理は図３に示す多重解像度分解機能Ｆ２０が行う。多重解像度分解機能Ｆ２０が第１レベルから第Ｎレベルまでの各階層において、同じ処理を行う。

図５は、多重解像度分解処理の動作概念を説明する図である。図５の左側の図は画像形成回路２０５から取得した超音波画像（原画像）を模式的に示す図である。図５の左側の図は解像度分解する前の画像であり、第０レベルに相当する。

多重解像度分解処理としては、離散ウェーブレット変換を用いた解像度分解を用いることができる。この他、ラプラシアン・ピラミッド法など他の手法によって多重解像度分解を実現するようにしてもよい。

多重解像度分解の結果、第１レベルでは、図５の中央の図に示すように、原画像データから、分解前の画像サイズに対して縦横の長さが半分の、即ち、分解前の画像に対して解像度が半分に低下された１つの低域画像データ（ＬＬ）と、複数（例えば３つの）の高域画像データとが生成される。言い換えると、原画像データが、低域画像データ（ＬＬ）、水平方向高域画像（ＬＨ）、垂直方向高域画像（ＨＬ）、対角線方向高域画像（ＨＨ）とに分解される。

次の第２レベルでは、図５の右側の図に示すように、第１レベルで生成された低域画像データから、第１レベルと同様に、分解前の画像サイズに対して縦横の長さが半分の、即ち、分解前の画像に対して解像度が半分に低下された１つの低域画像データ（ＬＬ）と、３つの高域画像データ（水平方向高域画像（ＬＨ）、垂直方向高域画像（ＨＬ）、対角線方向高域画像（ＨＨ））が生成される。

このようにして、第ｎレベルでは、１つ上の階層である第ｎ－１レベルで生成された低域画像データに対して解像度が半分に低下された１つの低域画像データ（ＬＬ）と、３つの高域画像データが生成される。

図４に戻り、ステップＳＴ１０２では、最下位の階層、即ち、第Ｎレベルの階層まで解像度分解したか否かを判定し、否の場合はステップＳＴ１０１の処理を繰り返す。肯定判定の場合はステップＳＴ１０３に進む。

ステップＳＴ１０３では、最下位（第Ｎレベル）の階層において、合成画像データを生成する。即ち、第Ｎレベルでは、解像度分解で生成された低域画像データ（ＬＬ）に対して第１エッジ検出機能Ｆ３０によるエッジ強調処理と、異方性拡散フィルタ機能Ｆ６０による異方性拡散フィルタリング処理とを行い、その後、再構成機能Ｆ７０による再構成処理を行って、合成画像データを生成する。エッジ強調処理、異方性拡散フィルタリング処理、及び、再構成処理については後述する。

ステップＳＴ１０４では、階層を１つ上げるために、レベルのカウンタｎの値を１つ下げる。例えば、下から二番目の階層の処理の場合には、ｎの値をＮ－１に設定する。ステップＳＴ１０５からステップＳＴ１０９までの処理は、同じ階層での処理であり、第（Ｎ－１）から最上位の階層（第１レベルの階層）まで、ステップＳＴ１０５からステップＳＴ１０９までの処理を繰り返す。
以下、階層が第ｎレベルであるとして、ステップＳＴ１０５からステップＳＴ１０９までの処理を説明する。

ステップＳＴ１０５では、一段下の第（ｎ＋１）レベルの階層から出力される合成画像データ（即ち、第ｎ合成画像データ）に対してエッジ検出処理（第１のエッジ検出処理）を行って第１エッジ強調画像を生成する。ステップＳＴ１０５の処理は、図３における第１エッジ検出機能Ｆ３０が行う。ステップＳＴ１０５でのエッジ検出処理は、特に限定するものではないが、例えば、ソーベルフィルタ（Sobel filter）を用いたフィルタリング処理である。

ステップＳＴ１０６では、多重解像度分解機能Ｆ２０によって生成された低域画像データ（ＬＬ）に対してエッジ検出処理（第２のエッジ検出処理）を行って第２エッジ強調画像を生成す。ステップＳＴ１０６の処理は、図３における第２エッジ検出機能Ｆ４０が行う。ステップＳＴ１０６でのエッジ検出処理も、特に限定するものではないが、ステップＳＴ１０５と同様に、例えば、ソーベルフィルタ（Sobel filter）を用いたフィルタリング処理である。

ステップＳＴ１０７では、ステップＳＴ１０５で生成された第１エッジ強調画像と、ステップＳＴ１０６で生成された第２エッジ強調画像とを重み付け加算して第３エッジ強調画像を生成する。ステップＳＴ１０７の処理は、図３における加算機能Ｆ５０が行う。

第１エッジ強調画像と第２エッジ強調画像とを重み付け加算することにより、一段下の第（ｎ＋１）レベルの階層における異方性拡散フィルタ処理によって新たに発生したノイズ成分、或いは、疑似的なエッジ成分を抑制することができる。

第１エッジ強調画像と第２エッジ強調画像のそれぞれに対する重みは、例えば、画像処理装置１０から最終的に出力される処理後の超音波画像におけるノイズ成分の抑圧の程度と、構造物の鮮明さの程度等を評価することによって決定することができるが、第１エッジ強調画像に対する重みよりも、第２エッジ強調画像に対する重みの方が大きくなるように設定すると更に好ましい。
画像処理装置１０から最終的に出力される処理後の超音波画像の評価は、例えば、熟練したユーザが、処理後の超音波画像を目視で評価してもよいし、処理後の超音波画像におけるノイズ成分と構造物のエッジ成分とを定量的に解析して評価してもよい。

ステップＳＴ１０８では、ステップＳＴ１０７で生成された第３エッジ強調画像に対して異方性拡散フィルタ処理を施す。ステップＳＴ１０８の処理は、図３における異方性拡散フィルタ機能Ｆ６０が行う。

異方性拡散フィルタ処理の具体的な処理としては、例えば、特許文献１等に開示される公知の技術を用いることができる。異方性拡散フィルタ処理は、入力画像（ここでは、第３エッジ強調画像）のエッジの保存とノイズの平滑化を両立させる処理である。異方性拡散フィルタ処理では、入力画像のエッジの方向とエッジの大きさに基づいて、入力画像のエッジの接線方向に対しては画素値を平滑化する一方、エッジに直交する方向（エッジの法線方向）に対には平滑化せずにエッジを保存する。

ステップＳＴ１０９では、ステップＳＴ１０８において異方性拡散フィルタ処理が施された画像データと、同一階層（ここでは、第ｎレベルの階層）において多重解像度分解機能Ｆ２０によって生成された複数の高域画像データ（即ち、水平方向高域画像（ＬＨ）、垂直方向高域画像（ＨＬ）、対角線方向高域画像（ＨＨ））とを用いた再構成処理によって、一段下の階層から出力された合成画像データ（即ち、第ｎ合成画像データ）よりもサイズが大きく解像度の高い第（ｎ－１）合成画像データを生成し、一段上の第（ｎ－１）レベルの階層に出力する。

図５に示したように、再構成処理は解像度分解処理と逆方向の処理である。例えば、解像度分解処理が離散ウェーブレット変換処理の場合、再構成処理は、逆離散ウェーブレット変換処理である。

ステップＳＴ１１０で、当該レベルが最上位の階層（即ち、第１レベルの階層）か否かの判定が行われ、ＮＯの場合はステップＳＴ１０４に戻り、ＹＥＳの場合は処理を終了する。

なお、図５に示す多重解像度分解の各レベルにおいて、低域画像データ（ＬＬ）に対して平滑化等の画像処理を行わなかった場合、下位の階層から順次再構成処理を行うことにより、第０レベルの超音波画像は、原画像と同じ画像が完全に再現されることになる。

これに対して、上述したように、本実施形態では多重解像度分解の各レベルにおいて、第１エッジ検出処理、第２エッジ検出処理、加算処理、及び、異方性拡散フィルタ処理を行っている。この結果、画像処理装置１０から出力される第０レベルの超音波画像は、エッジが保存された状態（即ち、臓器や組織等の構造物の形状、輪郭が保存された状態）で、スペックル等のノイズ成分が良好に低減されたものとなる。

ところで、従来のスペックル／ノイズ除去処理においても、エッジ検出処理（上記における第１のエッジ検出処理）、多重解像度分解処理／再構成処理、及び、異方性拡散フィルタ処理を行っている。

これに対して、本実施形態の画像処理装置１０では、上記の従来の各処理（エッジ検出処理、多重解像度分解処理／再構成処理、及び、異方性拡散フィルタ処理）に対して、第２エッジ検出処理、及び、加算処理を付加した構成としている。この結果、従来に比べて、スペックル等のノイズをより一層低減することができる、という作用効果を得ている。以下、この作用効果について、図６及び図７を用いて説明する。

図６は、従来のスペックル／ノイズ除去処理とその課題を定性的に説明する図である。従来のスペックル／ノイズ除去処理も本実施形態と同様に、第１レベルから第Ｎレベルまで階層的に多重解像度分解処理を行っており、図６の上段は、１つの階層（第ｎレベル）での処理を示している。上述したように、従来の画像処理では、多重解像度分解処理、エッジ検出処理、異方性拡散フィルタ処理、及び、再構成処理を行っている。

図６の下段は、上記の各処理後の画像例を模式的に示したものである。今、多重解像度分解機能Ｆ２０から出力される画像「Ａ」（図６下段の最も左側の画像）が、例えば、右上から左下に斜めに延びるエッジ（真のエッジ）と、エッジの両側に分布する複数のスペックルやノイズを有しているものとする。

この画像「Ａ」に対して、１つ下位のレベル（第（ｎ＋１）レベル）では、第ｎレベルと同じ処理が行われる。第（ｎ＋１）レベルの処理には異方性拡散フィルタ処理が含まれている。このため、スペックル等のノイズ成分は、平滑化によって画素値自体は低減されるものの、画素の領域はＸ方向やＹ方向に空間的に広がることになる。

この結果、下位レベルの再構成機能から出力される画像「Ｂ」（図６下段の左から２番目の画像）では、元々は分離されていた複数のノイズが平滑化によって連結され、元々は何も存在していなかったノイズとノイズの間の空間に新たなノイズ成分が発生するといった現象が起こり得る。そして、複数のノイズが連結された結果、いずれかの方向に延びる疑似的な（或いは、偽の）エッジが発生することになる。

疑似的なエッジを含む画像「Ｂ」は第１エッジ検出機能Ｆ３０に入力され、ここで画像「Ｂ」に対してエッジ検出（或いはエッジ強調処理）が施される。エッジ検出（或いはエッジ強調処理）は、エッジを保持又は強調する処理であるため、疑似的なエッジが残存したままの画像「Ｃ」（図６下段の右から２番目の画像）が異方性拡散フィルタ機能Ｆ６０に入力される。

前述したように、異方性拡散フィルタ処理は、ノイズ成分に対しては平滑化処理を行うものの、エッジ成分は保持する処理である。このため、異方性拡散フィルタ機能Ｆ６０かた出力される画像「Ｄ」（図６下段の最も右側の画像）においても、疑似的なエッジは保持されることになる。

このように、従来のスペックル／ノイズ除去処理では、本来存在しなかった疑似的なエッジが発生し、このような画像に対して、エッジを保持しつつスペックルやノイズを低減する処理を行うことになり、余計なエッジ強調が増えて画像に違和感が発生するといった課題があった。

一方、図７は、本実施形態のスペックル／ノイズ除去処理の作用効果を定性的に説明する図である。図７の上段に示すように、本実施形態のスペックル／ノイズ除去処理は、従来の処理に対して、第２エッジ検出機能Ｆ４０と加算機能Ｆ５０とを付加している。
なお、図７下段の左から３つの画像「Ａ」、画像「Ｂ」、及び画像「Ｃ」は、図６に示す従来のスペックル／ノイズ除去処理における各画像と同じである。

本実施形態のスペックル／ノイズ除去処理では、第１エッジ検出機能Ｆ３０で生成される第１エッジ強調画像（画像「Ｃ」）と、第２エッジ検出機能Ｆ４０で生成される第２エッジ強調画像とが、加算機能Ｆ５０によって重み付け加算されて、第３エッジ強調画像（画像「Ｃ′」）（図７下段の右から２番目の画像）が生成される。

第２エッジ検出機能Ｆ４０で生成される第２エッジ強調画像は、下位のレベルにおける平滑化処理を受けていない。このため、第２エッジ強調画像には、複数のノイズが連結されることによる発生する疑似的なエッジは存在しないと考えられる。したがって、疑似的なエッジが存在する第１エッジ強調画像（画像「Ｃ」）と、疑似的なエッジが存在しない第２エッジ強調画像とを重み付け加算する（例えば、平均する）ことにより、疑似的なエッジの振幅は低下することになる。

この結果、第３エッジ強調画像（画像「Ｃ′」）では、ノイズの連結によって生じていた疑似的なエッジが分断され、再び孤立したノイズに戻ることが期待される。つまり、第３エッジ強調画像（画像「Ｃ′」）では、第１エッジ強調画像（画像「Ｃ」）に発生していた疑似的なエッジが除去又は低減されることになる。

そして、疑似的なエッジが除去された第３エッジ強調画像（画像「Ｃ′」）に対して異方性拡散フィルタ処理が施されることにより、ノイズ成分が低減され、かつ、真のエッジのみが保持された画像「Ｄ」が生成される。
一方、図８は、本実施形態の画像処理装置１０におけるスペックル／ノイズ除去処理の全体的な効果を、模式的な画像を用いて概念的に示す図である。

図８（ａ）は、従来のスペックル／ノイズ除去処理を用いた処理後の第１の画像例である。スペックルやノイズは良好に低減されているものの、エッジ強調は不十分である。このため、画像の左上から右下に延びる帯状の構造物に対しても平滑化が効きすぎて、構造物のエッジ或いは輪郭がボケた画像となっている。

また、図８（ｃ）は、従来のスペックル／ノイズ除去処理を用いた処理後の第２の画像例である。この画像例では、エッジ強調は良好であり構造物のエッジ或いは輪郭は鮮明に描出されているものの、スペックルやノイズの低減が不十分である。

これらに対して、図８（ｂ）は、本実施形態のスペックル／ノイズ除去処理を用いた処理後の画像例である。本実施形態のスペックル／ノイズ除去処理では、スペックルやノイズの低減も良好であり、かつ、エッジ強調も良好である。このため、構造物のエッジ或いは輪郭は鮮明に描出されると共に、スペックルやノイズの少ない画像となっている。

なお、本実施形態の記載における取得機能、多重解像度分解機能、第１エッジ検出機能，第２エッジ検出機能、加算機能，異方性拡散フィルタ機能、及び、再構成機能は、それぞれ、特許請求の範囲に記載の取得部、分解部、第１エッジ検出部，第２エッジ検出部、加算部，フィルタ処理部、及び、再構成処理部の一例である。

以上説明してきたように、各実施形態の画像処理装置、超音波診断装置、画像処理方法及び画像処理プログラムによれば、スペックル等のノイズ低減とエッジ強調とを両立させつつ、違和感なくノイズを低減することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ 超音波診断装置
１０ 画像処理装置
２０ 装置本体
３０ ディスプレイ
１００ プローブ
１１０ 記憶回路
１２０ 処理回路
Ｆ１０ 取得機能
Ｆ２０ 多重解像度分解機能
Ｆ３０ 第１エッジ検出機能
Ｆ４０ 第２エッジ検出機能
Ｆ５０ 加算機能
Ｆ６０ 異方性拡散フィルタ機能
Ｆ７０ 再構成機能

Claims (14)

1. 超音波画像データを取得する取得部と、
   前記超音波画像データを、複数の階層で段階的に解像度が低減されるように多重解像度分解する分解部と、
   前記複数の階層のうち、低解像度側の階層から出力される第１の合成画像データに対して第１のエッジ検出処理を行って第１エッジ強調画像を生成する第１エッジ検出部と、
   前記分解部によって生成される低域画像データに対して第２のエッジ検出処理を行って第２エッジ強調画像を生成する第２エッジ検出部と、
   前記第１エッジ強調画像と前記第２エッジ強調画像とを重み付け加算して第３エッジ強調画像を生成する加算部と、
   前記第３エッジ強調画像に対して異方性拡散フィルタ処理を施すフィルタ処理部と、
   前記分解部によって生成される複数の高域画像データと前記異方性拡散フィルタ処理が施された画像データとを用いた再構成処理によって、前記第１の合成画像データよりも解像度の高い第２の合成画像データを生成する再構成処理部と、
   を備える画像処理装置。
2. 超音波画像データを取得する取得部と、
   前記超音波画像データを多重解像度分解して解像度を第１レベルから第Ｎレベル（Ｎは２以上の自然数）まで階層的に低下させると共に、階層ごとに１つの低域画像データと複数の高域画像データとを生成する分解部と、
   第ｎレベル（ｎは１からＮ－１までの自然数）の階層において、一段下の第（ｎ＋１）レベルの階層から出力される第ｎ合成画像データに対して第１のエッジ検出処理を行って第１エッジ強調画像を生成する第１エッジ検出部と、
   前記第ｎレベルの階層において、前記分解部によって生成される前記低域画像データに対して第２のエッジ検出処理を行って第２エッジ強調画像を生成する第２エッジ検出部と、
   前記第ｎレベルの階層において、前記第１エッジ強調画像と前記第２エッジ強調画像とを重み付け加算して第３エッジ強調画像を生成する加算部と、
   前記第ｎレベルの階層において、前記第３エッジ強調画像に対して異方性拡散フィルタ処理を施すフィルタ処理部と、
   前記第ｎレベルの階層において、前記分解部によって生成された前記複数の高域画像データと前記異方性拡散フィルタ処理が施された画像データとを用いた再構成処理によって、前記第ｎ合成画像データよりも解像度の高い第（ｎ－１）合成画像データを生成し、一段上の第（ｎ－１）レベルの階層に出力する再構成処理部と、
   を備える画像処理装置。
3. 前記加算部は、前記第１エッジ強調画像に対する重みよりも、前記第２エッジ強調画像に対する重みの方が大きくなるように、前記重み付け加算の重みを設定する、
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記第１エッジ検出部、前記第２エッジ検出部、前記加算部、前記フィルタ処理部、及び前記再構成処理部のそれぞれは、最も解像度の低い階層から最も解像度の高い階層まで、それぞれの処理を繰り返す、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記第１のエッジ検出処理は、ソーベルフィルタによるフィルタリング処理である、
   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. 前記第２のエッジ検出処理は、ソーベルフィルタによるフィルタリング処理である、
   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. 前記加算部による重み付け加算は、一段下の階層における前記異方性拡散フィルタ処理によって新たに発生したノイズ成分を抑制する処理である、
   請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記多重解像度分解する処理はウェーブレット変換であり、前記再構成処理はウェーブレット逆変換である、
   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. 前記多重解像度分解する処理及び前記再構成処理は、ラプラシアン・ピラミッド法である、
   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. 前記フィルタ処理部における前記異方性拡散フィルタ処理は、第３エッジ強調画像のエッジの方向とエッジの大きさに基づいて、前記第３エッジ強調画像を前記エッジの接線方向に沿って平滑化する一方、前記エッジの法線方向には平滑化せずに前記エッジを保存する処理である、
    請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記超音波画像データは、Ｂモード画像データ及びドプラ画像データの少なくとも一方である、
    請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置を備える超音波診断装置。
13. 超音波画像データを取得し、
    前記超音波画像データを、複数の階層で段階的に解像度が低減されるように多重解像度分解し、
    前記複数の階層のうち、低解像度側の階層から出力される第１の合成画像データに対して第１のエッジ検出処理を行って第１エッジ強調画像を生成し、
    前記多重解像度分解によって生成された低域画像データに対して第２のエッジ検出処理を行って第２エッジ強調画像を生成し、
    前記第１エッジ強調画像と前記第２エッジ強調画像とを重み付け加算して第３エッジ強調画像を生成し、
    前記第３エッジ強調画像に対して異方性拡散フィルタ処理を施し、
    前記多重解像度分解によって生成された複数の高域画像データと前記異方性拡散フィルタ処理が施された画像データとを用いた再構成処理によって、前記第１の合成画像データよりも解像度の高い第２の合成画像データを生成する、
    画像処理方法。
14. 超音波画像データを取得するステップと、
    前記超音波画像データを、複数の階層で段階的に解像度が低減されるように多重解像度分解するステップと、
    前記複数の階層のうち、低解像度側の階層から出力される第１の合成画像データに対して第１のエッジ検出処理を行って第１エッジ強調画像を生成するステップと、
    前記多重解像度分解によって生成された低域画像データに対して第２のエッジ検出処理を行って第２エッジ強調画像を生成するステップと、
    前記第１エッジ強調画像と前記第２エッジ強調画像とを重み付け加算して第３エッジ強調画像を生成するステップと、
    前記第３エッジ強調画像に対して異方性拡散フィルタ処理を施すステップと、
    前記多重解像度分解によって生成された複数の高域画像データと前記異方性拡散フィルタ処理が施された画像データとを用いた再構成処理によって、前記第１の合成画像データよりも解像度の高い第２の合成画像データを生成するステップと、
    をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。

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