JP3397652B2

JP3397652B2 - 画像判別方法、画像判別装置、及び記憶媒体

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Publication number: JP3397652B2
Application number: JP25689497A
Authority: JP
Inventors: 弘之新畠
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1997-09-22
Filing date: 1997-09-22
Publication date: 2003-04-21
Anticipated expiration: 2017-09-22
Also published as: JPH1189823A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、照射しぼ
り機能付きの撮像装置で撮影して得られた放射線画像
が、照射しぼりが行われた状態で撮影されたものである
か、照射しぼりが行われない状態で撮影されたものであ
るかを判別することに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年では、ディジタル技術の進歩によ
り、例えば、放射線画像をディジタル化し、そのディジ
タル画像に所定の画像処理を行って、ＣＲＴ等に表示す
る、或いは、プリント出力することが行われている。

【０００３】ところで、放射線画像の撮影では、人道上
の理由により、また、例えば、図６に示すように、被写
体８０１の撮影領域８００において、不要領域８０２か
らの散乱を防いでコントラストの低下を防止するため
に、必要領域８０３のみ照射する「照射しぼり」が行わ
れるのが一般的である。また、このようにして撮影して
得られた撮影画像に所定の画像処理を行う場合には、照
射された領域画像の濃度値の分布から処理パラメータを
決定し、その処理パラメータに基づいて上記画像処理を
行うのが一般的である。

【０００４】しかしながら、撮影領域において、照射す
る領域が限定されない場合、不要領域をも照射されるこ
とがあり、関心領域外の言わば不要画像情報を、処理パ
ラメータの決定に使用することになり、適切な画像処理
を行えない場合があった。

【０００５】そこで、撮影画像において、照射された領
域部分（照射領域部分）を抽出し、その照射領域部分の
うちの関心領域分のみの画像情報を使用して、処理パラ
メータを決定する必要がある。照射領域部分を抽出する
方法としては、例えば、画像濃度値を微分して、その微
分値から照射領域部分の端（照射端）を判定する方法が
ある。或いは、特公平６−９０４１２号公報等に記載さ
れているような、照射領域部分外のすそ野の領域部分を
想定し、該すそ野領域部分を一次近似式で近似し、その
近似値と実際の濃度値の差から照射端を判定する方法が
ある。これらの方法は、上述の照射しぼりが行われて撮
影して得られた画像であることが前提であり、したがっ
て、このような方法を実施する前処理として、撮影画像
が、照射しぼりが行われて撮影して得られた画像（照射
しぼりの有る画像、上記図６に示したような画像）であ
るか、そうでない画像（照射しぼりが無い画像、例え
ば、図７に示すような画像）であるかを判定する必要が
ある。

【０００６】照射しぼりの有り無しを判定する方法とし
ては、例えば、ＵＳＰ５０９１９７０号公報等に記載さ
れているような、画像中心部の濃度の平均値や中間値等
と、画像端部の濃度の平均値とを比較し、画像端部の濃
度の平均値が所定値以下である場合に、照射しぼり有り
の画像であると判定する方法がある。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たＵＳＰ５０９１９７０号公報等に記載されている従来
の画像判別方法では、例えば、照射しぼりを行わずに任
意の被写体が撮影され、このとき、その被写体の端部に
撮影領域がかかっていた場合、このような撮影画像にお
いては、撮影領域が被写体端部にかかった部分の面積と
放射線の透過率により、上記被写体端部の画像の平均濃
度値が変動する。このため、照射しぼりが無い画像であ
るのに、照射しぼりの有る画像である、と誤判定される
場合があった。

【０００８】そこで、本発明は、上記の欠点を除去する
ために成されたもので、照射しぼりが行われた状態で撮
影して得られた画像であるか、照射しぼりが行われてい
ない状態で撮影して得られた画像であるかの判別を正確
に行うことができるようにすることを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】斯かる目的下において、
第１の発明は、照射しぼりが行われた状態で撮影して得
られた画像であるか、照射しぼりが行われていない状態
で撮影して得られた画像であるかの判別を行う画像判別
方法であって、対象画像の濃度値の頻度に基づく該対象
画像の上位濃度値としての濃度特性値を算出する第１の
特性値算出ステップと、上記第１の特性値算出ステップ
で算出された上記濃度特性値に基づく濃度値の上記対象
画像の端部での出現頻度を算出する出現頻度算出ステッ
プと、上記出現頻度算出ステップで算出された上記出現
頻度値に基づいて上記判別を行う判別ステップとを含む
ことを特徴とする。

【００１０】第２の発明は、上記第１の発明において、
上記判別ステップは、上記出現頻度値に応じて、上記対
象画像の端部の濃度値に基づく特性値として、該端部の
濃度値の平均値と該端部の各濃度値とに基づく特性値を
算出する第２の特性値算出ステップと、上記第２の特性
値算出ステップで算出された上記濃度値に基づく特性値
に基づいて上記判別を行う判定ステップとを含むことを
特徴とする。

【００１１】第３の発明は、上記第１の発明において、
上記第１の特性値算出ステップは、上記対象画像の最大
値に基づいて上記濃度特性値を算出することを特徴とす
る。

【００１２】第４の発明は、上記第１の発明において、
上記第１の特性値算出ステップは、上記対象画像の濃度
値ヒストグラムを作成するステップと、上記濃度値ヒス
トグラムの形状に基づいて上記濃度特性値を算出するス
テップとを含むことを特徴とする。

【００１３】第５の発明は、上記第２の発明において、
上記第２の特性値算出ステップは、上記端部の濃度値の
標準偏差値を上記濃度値に基づく特性値として算出する
ことを特徴とする。

【００１４】第６の発明は、上記第２の発明において、
上記第２の特性値算出ステップは、上記端部の濃度値の
標準偏差値を上記端部の濃度値の平均値で正規化した値
を上記濃度値に基づく特性値として算出することを特徴
とする。

【００１５】第７の発明は、上記第１の発明において、
上記対象画像は、平滑後の画像であることを特徴とす
る。

【００１６】第８の発明は、照射しぼりが行われた状態
で撮影して得られた画像であるか、照射しぼりが行われ
ていない状態で撮影して得られた画像であるかの判別を
行う画像判別装置であって、対象画像の濃度値の頻度に
基づく該対象画像の上位濃度値としての濃度特性値を算
出する第１の特性値算出手段と、上記第１の特性値算出
手段で算出された上記濃度特性値に基づく濃度値の上記
対象画像の端部での出現頻度を算出する出現頻度算出手
段と、上記出現頻度算出手段で算出された上記出現頻度
値に基づいて上記判別を行う判別手段とを含むことを特
徴とする。

【００１７】第９の発明は、上記第８の発明において、
上記判別手段は、上記出現頻度値に応じて、上記対象画
像の端部の濃度値に基づく特性値として、該端部の濃度
値の平均値と該端部の各濃度値とに基づく特性値を算出
する第２の特性値算出手段と、上記第２の特性値算出手
段で算出された上記濃度値に基づく特性値に基づいて上
記判別を行う判定手段とを含むことを特徴とする。

【００１８】第１０の発明は、上記第８の発明におい
て、上記第１の特性値算出手段は、上記対象画像の最大
値に基づいて上記濃度特性値を算出することを特徴とす
る。

【００１９】第１１の発明は、上記第８の発明におい
て、上記第１の特性値算出手段は、上記対象画像の濃度
値ヒストグラムを作成する手段と、上記濃度値ヒストグ
ラムの形状に基づいて上記濃度特性値を算出する手段と
を含むことを特徴とする。

【００２０】第１２の発明は、上記第９の発明におい
て、上記第２の特性値算出手段は、上記端部の濃度値の
標準偏差値を上記濃度値に基づく特性値として算出する
ことを特徴とする。

【００２１】第１３の発明は、上記第９の発明におい
て、上記第２の特性値算出手段は、上記端部の濃度値の
標準偏差値を上記端部の濃度値の平均値で正規化した値
を上記濃度値に基づく特性値として算出することを特徴
とする。

【００２２】第１４の発明は、上記第８の発明におい
て、上記対象画像は、平滑後の画像であることを特徴と
する。

【００２３】第１５の発明は、コンピュータに所定の方
法を実行させるためのプログラムを記憶したコンピュー
タ読み取り可能な記憶媒体であって、上記所定の方法は
上記第〜第７の発明の何れか１の発明に係る画像判別方
法の各ステップを含むことを特徴とする。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を用いて説明する。

【００２５】まず、第１の実施の形態について説明す
る。

【００２６】本発明に係る画像判別方法は、例えば、図
１に示すような画像判別装置１００により実施され、こ
の画像判別装置１００は、本発明に係る画像判別装置を
適用したものでもある。

【００２７】すなわち、画像判別装置１００は、上記図
１に示すように、判別部１１０と、判別部１１０の動作
制御を行う制御部１２０と、制御部１２０によりアクセ
スされるプログラムメモリ１３０とを備えている。プロ
グラムメモリ１３０には、例えば、図２に示すようなフ
ローチャートに従った処理プログラムが予め格納されて
おり、この処理プログラムが制御部１２０により読み出
され実行されることで、判別部１１０の後述する動作制
御が行われる。

【００２８】尚、上記図２の処理プログラムが格納され
たプログラムメモリ１３０は、本発明に係る記憶媒体を
適用したものである。

【００２９】判別部１１は、入力された画像データから
第１の特性値を算出する第１の特性値算出回路１１１
と、第１の特性値算出回路１１１で算出された第１の特
性値に基づいて決定された濃度値が画像端部に出現する
頻度を算出する出現頻度計算回路１１２と、出現頻度計
算回路１１２で算出された頻度から入力された画像デー
タが照射しぼりの有りの画像データであるか無しの画像
データであるかを判定する第１の判定回路１１３と、第
１の判定回路１１３の判定結果に応じて画像端部での第
２の特性値を算出する第２の特性値算出回路１１４と、
第２の特性値算出回路１１４で算出された第２の特性値
から入力された画像データが照射しぼりの有りの画像デ
ータであるか無しの画像データであるかを判定する第２
の判定回路１１５とを備えている。

【００３０】上述のような判別部１１０は、プログラム
メモリ１３０に格納された上記図２の処理プログラムが
制御部１２０により読み出され実行されると、以下のよ
うに動作する。

【００３１】例えば、判別部１１０に対して、図３に示
すような放射線画像３００のデータが入力されたものと
する。この図３において、３０１は被写体を示し、３０
２は照射領域を示す。そこで、先ず、第１の特性値算出
回路１１１は、画像３００全体のＭＡＸ値を第１の特性
値Ｓ₁として算出する（ステップＳ２０１）。ここでの
ＭＡＸ値は、例えば、画像３００全体の累計ヒストグラ
ムの上位部（例えば、５％点）とする。尚、上記ＭＡＸ
値は、画像３００全体の累計ヒストグラムの上位部に限
らず、例えば、画像３００全体の濃度値をソートし、そ
の上位部としてもよい。

【００３２】次に、出現頻度計算回路１１２は、第１の
特性値算出回路１１１で算出された第１の特性値Ｓ₁の
一定割合、例えば、９０％以上の濃度値の図３に示すよ
うな画像端部（左端部）Ａでの出現頻度を算出する（ス
テップＳ２０２）。尚、画像端部Ａは、横幅ｄｘ、縦幅
ｄｙの領域とする。

【００３３】次に、第１の判定回路１１３は、出現頻度
計算回路１１２で算出された出現頻度が一定値Ｔｈ₁よ
り大きいか否かを判別する（ステップＳ２０３）。この
判別の結果、出現頻度＞Ｔｈ₁であった場合、第１の判
定回路１１３は、入力された画像データは照射しぼりの
無い画像のデータであると判定する（ステップＳ２０
４）。そして、この後、本処理終了となる。

【００３４】一方、出現頻度＞Ｔｈ₁でなかった場合、
第１の判定回路１１３は、入力された画像データは照射
しぼりの有る画像のデータであると仮判定する。そし
て、次のステップＳ２０５に進む。

【００３５】すなわち、出現頻度＞Ｔｈ₁でなかった場
合、第２の特性値算出回路１１４は、

【００３６】

【数１】・・・（１）

【００３７】なる式（１）に示すように、画像端部Ａの
濃度値ｆ（ｘ，ｙ）の標準偏差値Ｓ₂を算出し、その標
準偏差値Ｓ₂を第２の特性値Ｓ₂とする（ステップＳ２
０５）。

【００３８】そして、第２の判定回路１１５は、第２の
特性値算出回路１１４で算出された第２の特性値Ｓ₂が
一定値Ｔｈ₂であるか否かを判別する（ステップＳ２０
６）。この判別の結果、第２の特性値Ｓ₂＞Ｔｈ₂であ
った場合、第２の判定回路１１５は、入力された画像デ
ータは照射しぼり無し画像のデータであると判定する
（ステップＳ２０４）。そして、本処理終了となる。一
方、第２の特性値Ｓ₂＞Ｔｈ₂でなかった場合、第２の
判定回路１１５は、入力された画像データは照射しぼり
有り画像のデータであると判定する（ステップＳ２０
７）。そして、本処理終了となる。

【００３９】以降、上述の各処理ステップを、画像３０
０の下部端Ｂ、右端部Ｃ、上端部Ｄに対しても同様に行
う。

【００４０】上述のように、この第１の実施の形態で
は、画像３００全体のＭＡＸ値から決定される濃度値の
出現頻度から、照射しぼりの有る画像であるか、照射し
ぼりの無い画像であるかを判定するように構成したこと
により、照射領域３０２の端部に被写体３０１がかかっ
ている画像であっても、安定した判定を行うことができ
る。また、ステップＳ２０３により照射しぼりの有る画
像であると判定された場合には、画像端部（Ａ〜Ｄ）か
ら第２の特性値Ｓ₂として標準偏差を算出し、この標準
偏差に基づいて、さらに照射しぼりの有る画像である
か、照射しぼりの無い画像であるかを判定するように構
成したことにより、画像端部（Ａ〜Ｄ）全体を被写体３
０１が覆う場合でも、安定した判定を行うことができ
る。

【００４１】尚、上述の第１の実施の形態では、上記式
（１）に示したように、画像端部の濃度値ｆ（ｘ，ｙ）
の標準偏差値を第２の特性値Ｓ₂として算出するように
したが、これに限らず、例えば、

【００４２】

【数２】・・・（２）

【００４３】なる式（２）に示すように、画像端部の濃
度値ｆ（ｘ，ｙ）の標準偏差値を、画像端部の濃度値ｆ
（ｘ，ｙ）の平均値で正規化した値を算出し、その値を
第２の特性値Ｓ₂とするようにしてもよい。これによ
り、放射線量の強弱の影響を受けることなく、放射線量
の少ない場合や、画像端部（Ａ〜Ｄ）全体を被写体３０
１が覆う場合等でも、安定した判定を行うことができ
る。

【００４４】つぎに、第２の実施の形態について説明す
る。

【００４５】この第２の実施の形態では、上記図１に示
した第１の特性値算出回路１１１において、濃度値ヒス
トグラムから第１の特性値Ｓ₁を算出する。

【００４６】すなわち、第１の特性値算出回路１１１
は、例えば、図４に示すようなフローチャートに従った
処理プログラムが実行されることで、以下のように動作
する。

【００４７】尚、上記図４の処理プログラムは、プログ
ラムメモリ１３０に予め格納されており、制御部１２０
により読み出さ実行されるものでる。また、この処理プ
ログラムが格納されたプログラムメモリ１３０は、本発
明に係る記憶媒体を適用したものである。

【００４８】先ず、第１の特性値算出回路１１１は、例
えば、図５に示すようなヒストグラムを作成する（ステ
ップＳ４０１）。

【００４９】次に、第１の特性値算出回路１１１は、作
成したヒストグラムから、す抜け領域の濃度下限を示す
濃度値Ｔｈ₃を抽出する（ステップＳ４０２）。ここで
は、上記ヒストグラム上の高濃度値側から最初の凹部の
最窪み点Ｐとする。そして、第１の特性値算出回路１１
１は、抽出した濃度値Ｔｈ₃を第１の特性値Ｓ₁とす
る。

【００５０】したがって、後段の出現頻度計算回路１１
２は、上述のようにして得られた第１の特性値Ｓ₁（濃
度値Ｔｈ₃）の一定割合以上の濃度値の画像端部での出
現頻度を算出することになる。

【００５１】上述のように、この第２の実施の形態で
は、す抜け領域がある場合に、安定してす抜け領域濃度
を算出することができる。これにより、照射しぼりの有
る画像であるか、照射しぼりの無い画像であるかを、高
精度に判定することができる。

【００５２】尚、本発明の目的は、上述した第１〜第２
の実施の形態のホスト及び端末の機能を実現するソフト
ウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、シス
テム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコ
ンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納さ
れたプログラムコードを読みだして実行することによっ
ても、達成されることは言うまでもない。この場合、記
憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述し
た各実施の形態の機能を実現することとなり、そのプロ
グラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成するこ
ととなる。

【００５３】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディ
スク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、Ｃ
Ｄ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用い
ることができる。

【００５４】また、コンピュータが読みだしたプログラ
ムコードを実行することにより、上述した第１〜第２の
実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログ
ラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動して
いるＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処
理によって実施の形態の機能が実現される場合も含まれ
ることは言うまでもない。

【００５５】さらに、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボー
ドやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わ
るメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指
示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに
備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、
その処理によって上述した第１〜第２の実施の形態の機
能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

【００５６】以上説明したように、対象画像（放射線画
像等）全体の情報から第１の特性値を算出し、その第１
の特性値により決定される濃度値の上記対象画像の端部
での出現頻度を算出し、その出現頻度に基づいて、上記
対象画像が照射しぼりが行われた状態で撮影して得られ
た画像であるか、照射しぼりが行われていない状態で撮
影して得られた画像であるかを判別（照射しぼり有無判
別）するように構成したことにより、照射領域端部に被
写体部位がかかった画像等であっても、照射しぼり有無
判別を安定して且つ正確に行うことができる。

【００５７】上記対象画像が照射しぼりが行われた状態
で撮影して得られた画像である、と判別された場合、上
記対象画像の端部の情報から第２の特性値を算出し、そ
の第２の特性値に基づいて、さらに照射しぼり有無判別
を行うように構成したことにより、照射領域端部全体に
被写体がかぶさった画像であっても、放射線量が小さい
状態で撮影して得られた画像等であっても、照射しぼり
有無判別を安定して且つ正確に行うことができる。

【００５８】対象画像全体の累計ヒストグラムの上位部
や、画像濃度値をソートした上位部等、対象画像全体の
情報最大値を、第１の特性値とするように構成したこと
により、照射しぼりが行われた状態で撮影して得られた
画像では、上記最大値（第１の特性値）は画像端部に含
まれないため、したがって、照射しぼり有無判別をさら
に正確に行うことができる。

【００５９】対象画像全体の濃度値のヒストグラムの形
状から第１の特性値を算出するように構成したことによ
り、上記対象画像中にす抜け領域がある場合には、安定
して上記す抜け領域の濃度値の下限値を算出することが
でき、また、照射しぼりが行われた状態で撮影して得ら
れた画像の場合には、画像端部に上記す抜け領域レベル
の濃度値が存在しないため、したがって、照射しぼり有
無判別をさらに正確に行うことができる。

【００６０】対象画像の端部の濃度値の標準偏差値を第
２の特性値とするように構成したため、照射しぼりが行
われずに撮影して得られた画像では、画像端部に被写体
がかぶさっている場合には上記標準偏差値（第２の特性
値）が高くなり、放射線量が小さい場合には上記標準偏
差値が低くなるため、照射しぼりが行われずに撮影して
得られた画像において、画像端部に被写体がかぶさって
いる場合と、放射線量が小さい場合とを判別することが
できる。したがって、照射しぼり有無判別をさらに正確
に行うことができる。

【００６１】対象画像の端部の濃度値の標準偏差を該端
部の濃度平均値で正規化した値を第２の特性値とするよ
うに構成したことにより、その第２の特性値は、放射線
量の強弱等の影響を受けない値となるため、より精度よ
く照射しぼり有無判別を行うことができる。

【００６２】平滑後の画像から第１の特性値を算出する
ように構成したことにより、ノイズの影響を受けること
なく、より精度よく照射しぼり有無判別を行うことがで
きる。

【００６３】上述した実施の形態の機能を実現するプロ
グラムコードを記憶した記憶媒体をシステム或いは装置
に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又
はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラム
コードを読み出して実行できるように構成したことによ
り、照射しぼり有無判別を安定して且つ正確に行うシス
テムや装置を提供することができる。

【００６４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
上述の目的を達成することができる。

【００６５】

【００６６】

【００６７】

【００６８】

【００６９】

【００７０】

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態において、本発明に係る画像
判別装置を適用した画像判別装置の構成を示すブロック
図である。

【図２】上記画像判別装置で実行される処理プログラム
を説明するためのフローチャートである。

【図３】上記画像判別装置の出現頻度計算回路におい
て、濃度値の画像端部での出現頻度の算出を説明するた
めの図である。

【図４】第２の実施の形態において、上記画像判別装置
で実行される第１の特性値算出回路の処理プログラムを
説明するためのフローチャートである。

【図５】上記第１の特性値算出回路で作成される濃度値
ヒストグラムを説明するための図である。

【図６】照射しぼり有り画像を説明するための図であ
る。

【図７】照射しぼり無し画像を説明するための図であ
る。

【符号の説明】

１００画像判別装置１１０判別部１１１第１の特性値算出回路１１２出現頻度計算回路１１３第１の判定回路１１４第２の特性値算出回路１１５第２の判定回路１２０制御部１３０プログラムメモリ

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】照射しぼりが行われた状態で撮影して得
られた画像であるか、照射しぼりが行われていない状態
で撮影して得られた画像であるかの判別を行う画像判別
方法であって、対象画像の濃度値の頻度に基づく該対象画像の上位濃度
値としての濃度特性値を算出する第１の特性値算出ステ
ップと、上記第１の特性値算出ステップで算出された上記濃度特
性値に基づく濃度値の上記対象画像の端部での出現頻度
を算出する出現頻度算出ステップと、上記出現頻度算出ステップで算出された上記出現頻度値
に基づいて上記判別を行う判別ステップとを含むことを
特徴とする画像判別方法。
【請求項２】上記判別ステップは、上記出現頻度値に応じて、上記対象画像の端部の濃度値
に基づく特性値として、該端部の濃度値の平均値と該端
部の各濃度値とに基づく特性値を算出する第２の特性値
算出ステップと、上記第２の特性値算出ステップで算出された上記濃度値
に基づく特性値に基づいて上記判別を行う判定ステップ
とを含むことを特徴とする請求項１記載の画像判別方
法。
【請求項３】上記第１の特性値算出ステップは、上記
対象画像の最大値に基づいて上記濃度特性値を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の画像判別方法。
【請求項４】上記第１の特性値算出ステップは、上記対象画像の濃度値ヒストグラムを作成するステップ
と、上記濃度値ヒストグラムの形状に基づいて上記濃度特性
値を算出するステップとを含むことを特徴とする請求項
１記載の画像判別方法。
【請求項５】上記第２の特性値算出ステップは、上記
端部の濃度値の標準偏差値を上記濃度値に基づく特性値
として算出することを特徴とする請求項２記載の画像判
別方法。
【請求項６】上記第２の特性値算出ステップは、上記
端部の濃度値の標準偏差値を上記端部の濃度値の平均値
で正規化した値を上記濃度値に基づく特性値として算出
することを特徴とする請求項２記載の画像判別方法。
【請求項７】上記対象画像は、平滑後の画像であるこ
とを特徴とする請求項１記載の画像判別方法。
【請求項８】照射しぼりが行われた状態で撮影して得
られた画像であるか、照射しぼりが行われていない状態
で撮影して得られた画像であるかの判別を行う画像判別
装置であって、対象画像の濃度値の頻度に基づく該対象画像の上位濃度
値としての濃度特性値を算出する第１の特性値算出手段
と、上記第１の特性値算出手段で算出された上記濃度特性値
に基づく濃度値の上記対象画像の端部での出現頻度を算
出する出現頻度算出手段と、上記出現頻度算出手段で算出された上記出現頻度値に基
づいて上記判別を行う判別手段とを含むことを特徴とす
る画像判別装置。
【請求項９】上記判別手段は、上記出現頻度値に応じて、上記対象画像の端部の濃度値
に基づく特性値として、該端部の濃度値の平均値と該端
部の各濃度値とに基づく特性値を算出する第２の特性値
算出手段と、上記第２の特性値算出手段で算出された上記濃度値に基
づく特性値に基づいて上記判別を行う判定手段とを含む
ことを特徴とする請求項８記載の画像判別装置。
【請求項１０】上記第１の特性値算出手段は、上記対
象画像の最大値に基づいて上記濃度特性値を算出するこ
とを特徴とする請求項８記載の画像判別装置。
【請求項１１】上記第１の特性値算出手段は、上記対象画像の濃度値ヒストグラムを作成する手段と、上記濃度値ヒストグラムの形状に基づいて上記濃度特性
値を算出する手段とを含むことを特徴とする請求項８記
載の画像判別装置。
【請求項１２】上記第２の特性値算出手段は、上記端
部の濃度値の標準偏差値を上記濃度値に基づく特性値と
して算出することを特徴とする請求項９記載の画像判別
装置。
【請求項１３】上記第２の特性値算出手段は、上記端
部の濃度値の標準偏差値を上記端部の濃度値の平均値で
正規化した値を上記濃度値に基づく特性値として算出す
ることを特徴とする請求項９記載の画像判別装置。
【請求項１４】上記対象画像は、平滑後の画像である
ことを特徴とする請求項８記載の画像判別装置。
【請求項１５】コンピュータに所定の方法を実行させ
るためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可
能な記憶媒体であって、上記所定の方法は請求項１〜７
の何れか１項に記載の画像判別方法の各ステップを含む
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒
体。