JP3402630B2 - コントラストを強化する方法と装置 - Google Patents
コントラストを強化する方法と装置Info
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Description
【０００１】本発明はディジタル画像のコントラストを
強化する画像コントラスト強化法と装置に関する。さら
に詳しくはコンピュータ放射線撮影システムまたはコン
ピュータ放射線断層撮影システムのような医療用放射線
撮影システムに用いる前記の方法に関する。
強化する画像コントラスト強化法と装置に関する。さら
に詳しくはコンピュータ放射線撮影システムまたはコン
ピュータ放射線断層撮影システムのような医療用放射線
撮影システムに用いる前記の方法に関する。
【０００２】最終出力画像をヒトの観察者が評価しなけ
ればならない撮影システムでは、画像検知装置から得ら
れるオリジナル画像に広い振幅の範囲内で種々の粗さの
明細情報が入っている場合、問題が起こる。この状態
は、大きなダイナミックレンジにわたって雑音比に対し
てセンサが良信号を持っているとき（コンピュータ放射
線撮影またはコンピュータ放射線断層撮影の場合がそう
である）に起こる。このような装置でとらえられた代表
的な画像、例えばひざのコンピュータ放射線撮影画像
が、フィルムハードコピー（ライトボックス上で検視さ
れる）上かまたは劣る場合でもディスプレイスクリーン
上に示される場合、解剖学上の明細のコントラストは常
にダイナミックレンジに対してトレードされなければな
らない。画像出力媒体のダイナミックレンジが制限され
ている場合（透明フィルムの場合500：１）より小さ
く、通常の可視条件下の CRTスクリーンの場合 100：１
より小さい）トレードオフは極端に述べれば以下のとお
りである。 ｉ）診断上意味のある信号レベルの全ダイナミックレン
ジが利用しうる入力媒体のダイナミックレンジにマップ
される場合、全コントラストが非常に低く、多くの薄い
明細については知覚しきいレベルより小さいので観察者
は見逃す。 ii）一方オリジナルのダイナミックレンジの一部だけが
出力媒体のダイナミックレンジにマップされる場合、こ
の範囲以下の全信号レベルはすべて同じ（低い）出力レ
ベルにマップされるので、この範囲を超えるすべてのオ
リジナルレベルは同じ（高い）出力レベルにマップされ
る。
ればならない撮影システムでは、画像検知装置から得ら
れるオリジナル画像に広い振幅の範囲内で種々の粗さの
明細情報が入っている場合、問題が起こる。この状態
は、大きなダイナミックレンジにわたって雑音比に対し
てセンサが良信号を持っているとき（コンピュータ放射
線撮影またはコンピュータ放射線断層撮影の場合がそう
である）に起こる。このような装置でとらえられた代表
的な画像、例えばひざのコンピュータ放射線撮影画像
が、フィルムハードコピー（ライトボックス上で検視さ
れる）上かまたは劣る場合でもディスプレイスクリーン
上に示される場合、解剖学上の明細のコントラストは常
にダイナミックレンジに対してトレードされなければな
らない。画像出力媒体のダイナミックレンジが制限され
ている場合（透明フィルムの場合500：１）より小さ
く、通常の可視条件下の CRTスクリーンの場合 100：１
より小さい）トレードオフは極端に述べれば以下のとお
りである。 ｉ）診断上意味のある信号レベルの全ダイナミックレン
ジが利用しうる入力媒体のダイナミックレンジにマップ
される場合、全コントラストが非常に低く、多くの薄い
明細については知覚しきいレベルより小さいので観察者
は見逃す。 ii）一方オリジナルのダイナミックレンジの一部だけが
出力媒体のダイナミックレンジにマップされる場合、こ
の範囲以下の全信号レベルはすべて同じ（低い）出力レ
ベルにマップされるので、この範囲を超えるすべてのオ
リジナルレベルは同じ（高い）出力レベルにマップされ
る。
【０００３】その場合、選択されたダイナミックレベル
内にレベルを持っているそれらの画像画素だけが容認で
きるコントラストを与えられ、一方、他の画素は輝度が
均一なので全くコントラストなしで示される。
内にレベルを持っているそれらの画像画素だけが容認で
きるコントラストを与えられ、一方、他の画素は輝度が
均一なので全くコントラストなしで示される。
【０００４】コンピュータ放射線撮影システムもしくは
コンピュータ放射線断層撮影システムに接続された画像
ワークステーションでは、両極端のマッピング間の所望
の平衡は対話形式で選択可能であり、その機構は普通、
窓／レベル設定と呼ばれている。
コンピュータ放射線断層撮影システムに接続された画像
ワークステーションでは、両極端のマッピング間の所望
の平衡は対話形式で選択可能であり、その機構は普通、
窓／レベル設定と呼ばれている。
【０００５】しかし病院のような普通の作業環境では、
最適の窓／レベル平衡を選択する時間がない。したがっ
て、問題は極めて緊急に単一の画像をフィルムもしくは
モニタスクリーンに表示し、その場合、全ダイナミック
レンジにわたって容認できるコントラストで関連する診
断上の明細を示す必要があるということである。
最適の窓／レベル平衡を選択する時間がない。したがっ
て、問題は極めて緊急に単一の画像をフィルムもしくは
モニタスクリーンに表示し、その場合、全ダイナミック
レンジにわたって容認できるコントラストで関連する診
断上の明細を示す必要があるということである。
【０００６】この問題はディジタル放射線学の分野では
広く知られている（Maack I., Neitzel U., “Optimize
d Image Processing for Routine Digital Radiograph
y”,Proceedings International Symposium CAR ’91,
109 頁、 Springer Verlag 参照）。
広く知られている（Maack I., Neitzel U., “Optimize
d Image Processing for Routine Digital Radiograph
y”,Proceedings International Symposium CAR ’91,
109 頁、 Springer Verlag 参照）。
【０００７】同様の問題が現像・焼付およびプリプレス
の分野に存在する。この分野ではラチチュードの広いフ
ィルムまたは走査システムから得られた画像は、複写媒
体のラチチュードがはるかに小さいにもかかわらず、全
密度範囲にわたって良好なコントラストで紙に焼付けし
なければならない。
の分野に存在する。この分野ではラチチュードの広いフ
ィルムまたは走査システムから得られた画像は、複写媒
体のラチチュードがはるかに小さいにもかかわらず、全
密度範囲にわたって良好なコントラストで紙に焼付けし
なければならない。
【０００８】この目的を達成するために、一般的に知ら
れている方法のアンシャープマスキング（unsharp mask
ing ）、適応的ヒストグラム平衡化（adaptive histogr
am equalisation ）およびこれらの一般的方法の多くの
変形のような多くの試みがなされてきたが、すべて、ア
ーチファクト（artifact）と呼ばれるゴースト明細が、
重要な信号レベルの遷移の近くで生成するという欠点が
ある程度あり、これは例えば画像における骨／軟組織の
境界で起こる。これらのアーチファクトは重大な問題を
起こす。というのは、アーチファクトは正常な放射線写
真中に病的な徴候を暗示する場合があるか、または他の
場合には、このようなアーチファクトは微妙な病変を隠
すときがある。これらのアーチファクトの診断に対する
有害な作用は文献に充分に記載されている（Rehm K., D
allas W.I., “Artifact Suppression in Digital Ches
t Radiographs Enhanced With Adaptive Histogram Equ
alization ”, Proceedings of SPIE, 1092 巻 Medical
Imaging III , 294-296頁、 1989年、 International So
ciety for Optical Engineering, Bellingham; Oestman
n I.W., Prokop M., Schaefer C.M., Galanski M.,“ A
rtifacts in Digital Storage Phospor Radiography
”, Proceedings International Symposium CAR '91 1
25 頁、 Springer Verlag; Bick U., Wiesmann W., Lenz
en H., FiebichM., Von Lengerke H.-J., Peters P.E.,
“Utilizing digital luminescence radiography in pe
diatric radiology: a report of initial experience
s”, Electromedica, 59 巻 、 1号、 30頁、 1991年）。
れている方法のアンシャープマスキング（unsharp mask
ing ）、適応的ヒストグラム平衡化（adaptive histogr
am equalisation ）およびこれらの一般的方法の多くの
変形のような多くの試みがなされてきたが、すべて、ア
ーチファクト（artifact）と呼ばれるゴースト明細が、
重要な信号レベルの遷移の近くで生成するという欠点が
ある程度あり、これは例えば画像における骨／軟組織の
境界で起こる。これらのアーチファクトは重大な問題を
起こす。というのは、アーチファクトは正常な放射線写
真中に病的な徴候を暗示する場合があるか、または他の
場合には、このようなアーチファクトは微妙な病変を隠
すときがある。これらのアーチファクトの診断に対する
有害な作用は文献に充分に記載されている（Rehm K., D
allas W.I., “Artifact Suppression in Digital Ches
t Radiographs Enhanced With Adaptive Histogram Equ
alization ”, Proceedings of SPIE, 1092 巻 Medical
Imaging III , 294-296頁、 1989年、 International So
ciety for Optical Engineering, Bellingham; Oestman
n I.W., Prokop M., Schaefer C.M., Galanski M.,“ A
rtifacts in Digital Storage Phospor Radiography
”, Proceedings International Symposium CAR '91 1
25 頁、 Springer Verlag; Bick U., Wiesmann W., Lenz
en H., FiebichM., Von Lengerke H.-J., Peters P.E.,
“Utilizing digital luminescence radiography in pe
diatric radiology: a report of initial experience
s”, Electromedica, 59 巻 、 1号、 30頁、 1991年）。
【０００９】これらのコントラスト強化法の他の問題
は、摺動式ローカルオペレータを使うことに基いている
が、オペレータの大きさの選択に関連するものである。
小さなオペレーターの大きさすなわちごく少数の画素の
直径を選んだ場合はごく小さな明細だけが強化される。
オペレーターの大きさが大きい場合は、異なる尺度の明
細の圧縮（同様に重要である）を犠牲にして大きな明細
が強化される。特異的な放射線撮影試験症例にオペレー
タの大きさを適応させることは実施できるときもあるが
多くの症例では、診断明細は同じ画像内（非常に近似し
た画像内でも）で異なった尺度で起こる。この症例で
は、微調整を試みても結果は不満足のままである。アン
シャープマスキングに対して調整する最適パラメータに
ついての多くの試験研究によってこれは重大な問題であ
ることが確認されている（Prokop M.,Schaefer C., Oes
tmann J.W., Meschede A., Reichelt S., Galanski M.,
“Optimal Parameters for unsharp Mask Filtering i
n Digital Chest Radiographs”. Proceedings Intern
ational Symposium CAR ’91 149-154頁、 Springer Ve
rlag; Prokop M., Galanski M., Oestmann J.W., Von F
alkenhausen U., Rosenthal H., Reimer P., Nischelsk
y J., Reichelt S.“Storage Phosphor rersusScreen-F
ilm Radiography: Effect of varying Exposure Parame
ters and Unsharp Mask Filtering on the Detectabili
ty of Cortical Bone Detects ”, Radiology, 177巻、
1 号、 109-113 頁、 1990年10月）。
は、摺動式ローカルオペレータを使うことに基いている
が、オペレータの大きさの選択に関連するものである。
小さなオペレーターの大きさすなわちごく少数の画素の
直径を選んだ場合はごく小さな明細だけが強化される。
オペレーターの大きさが大きい場合は、異なる尺度の明
細の圧縮（同様に重要である）を犠牲にして大きな明細
が強化される。特異的な放射線撮影試験症例にオペレー
タの大きさを適応させることは実施できるときもあるが
多くの症例では、診断明細は同じ画像内（非常に近似し
た画像内でも）で異なった尺度で起こる。この症例で
は、微調整を試みても結果は不満足のままである。アン
シャープマスキングに対して調整する最適パラメータに
ついての多くの試験研究によってこれは重大な問題であ
ることが確認されている（Prokop M.,Schaefer C., Oes
tmann J.W., Meschede A., Reichelt S., Galanski M.,
“Optimal Parameters for unsharp Mask Filtering i
n Digital Chest Radiographs”. Proceedings Intern
ational Symposium CAR ’91 149-154頁、 Springer Ve
rlag; Prokop M., Galanski M., Oestmann J.W., Von F
alkenhausen U., Rosenthal H., Reimer P., Nischelsk
y J., Reichelt S.“Storage Phosphor rersusScreen-F
ilm Radiography: Effect of varying Exposure Parame
ters and Unsharp Mask Filtering on the Detectabili
ty of Cortical Bone Detects ”, Radiology, 177巻、
1 号、 109-113 頁、 1990年10月）。
【００１０】ディジタル画像処理の分野で、多重解像度
計算（multiresolution computation)の新規な例が過去
10年間に出現した。これはピラミッド形画像処理と呼ば
れるときもある。この概念によれば、多数のセットの処
理パラメータが使用された広範囲のディジタルサイズに
調整される。この基本的な概念と、ピラミッド形の分解
の効率的実施法が、次の文献すなわち、Burt P.J.,“Fa
st Filter Trans forms for Image Processing”. Com
puter Graphics and Image Processing, 16 巻、 20-51
頁、 1981年; Crowley J.L., Stern R.M., “Fast Compu
tation of theDifference of Low-Pass Transform”. I
EEE Trans. on Pattern Analysis andMachine Intellig
ence, 6 巻、 2号、 1984年３月に記載されている。他の
多重解像度の報告としては、Mallat S.G.,“A Theory f
or Multiresolution Signal Decomposition: The Wavel
et Representation ”, IEEE Trans, on Pattern Analy
sis and Machine Intelligence, 11巻、 7 号、 1989年 7
月; Ebrahimi T., KuntM., “Image compression by Ga
bor Expansion”, Optical Engineering, 30 巻、 7 号、
873-880 頁、 1991年 7月がある。
計算（multiresolution computation)の新規な例が過去
10年間に出現した。これはピラミッド形画像処理と呼ば
れるときもある。この概念によれば、多数のセットの処
理パラメータが使用された広範囲のディジタルサイズに
調整される。この基本的な概念と、ピラミッド形の分解
の効率的実施法が、次の文献すなわち、Burt P.J.,“Fa
st Filter Trans forms for Image Processing”. Com
puter Graphics and Image Processing, 16 巻、 20-51
頁、 1981年; Crowley J.L., Stern R.M., “Fast Compu
tation of theDifference of Low-Pass Transform”. I
EEE Trans. on Pattern Analysis andMachine Intellig
ence, 6 巻、 2号、 1984年３月に記載されている。他の
多重解像度の報告としては、Mallat S.G.,“A Theory f
or Multiresolution Signal Decomposition: The Wavel
et Representation ”, IEEE Trans, on Pattern Analy
sis and Machine Intelligence, 11巻、 7 号、 1989年 7
月; Ebrahimi T., KuntM., “Image compression by Ga
bor Expansion”, Optical Engineering, 30 巻、 7 号、
873-880 頁、 1991年 7月がある。
【００１１】現在まで、この種の画像処理技術の主要目
的は画像の圧縮であった（ArbeiterJ. H., “Multidime
nsional video image processing architecture”, Opt
ical Engineering, 25 巻、7 号、875-880 頁、 1986年
7月; Adelson E.H., Simoncell; E. および Hingoran;
R.,“Orthogonal pyramid transuforms for image codi
ng ”, Proceedings of SPIE, 845巻、 50-58 頁、 1987
年、 International society for Optical Engineering,
Bellingham ）。
的は画像の圧縮であった（ArbeiterJ. H., “Multidime
nsional video image processing architecture”, Opt
ical Engineering, 25 巻、7 号、875-880 頁、 1986年
7月; Adelson E.H., Simoncell; E. および Hingoran;
R.,“Orthogonal pyramid transuforms for image codi
ng ”, Proceedings of SPIE, 845巻、 50-58 頁、 1987
年、 International society for Optical Engineering,
Bellingham ）。
【００１２】他の用途には、多重解像度画像セグメンテ
ーション、画像補間、および特異的周波数応答によるフ
ィルタ合成がある（Lifshit, L.M., Pizer S.M.,“A Mu
ltiresolution Hierarchical Approach to Image Segme
ntation Based on IntensityExtrema”, IEEE Trans on
Pattern Analysis and Machine Intelligence 12巻、 6
号、529-540 頁、 1990年 6月; Szeliski R.,“Fast Su
rface InterpolationUsing Hierarchical Basis Functi
ons ”, IEEE Trans. on Pattern Analysisand Machine
Intelligence, 12巻、 6 号、 513-528 頁、 1990年 6月;
RanganathS., "Image Filtering Using Multiresoluti
on Representations", IEEE Transon Pattern Analysis
and Machine Intelligence, 13巻、 5 号、 426-440 頁、
1991年 5月）。
ーション、画像補間、および特異的周波数応答によるフ
ィルタ合成がある（Lifshit, L.M., Pizer S.M.,“A Mu
ltiresolution Hierarchical Approach to Image Segme
ntation Based on IntensityExtrema”, IEEE Trans on
Pattern Analysis and Machine Intelligence 12巻、 6
号、529-540 頁、 1990年 6月; Szeliski R.,“Fast Su
rface InterpolationUsing Hierarchical Basis Functi
ons ”, IEEE Trans. on Pattern Analysisand Machine
Intelligence, 12巻、 6 号、 513-528 頁、 1990年 6月;
RanganathS., "Image Filtering Using Multiresoluti
on Representations", IEEE Transon Pattern Analysis
and Machine Intelligence, 13巻、 5 号、 426-440 頁、
1991年 5月）。
【００１３】本発明の主な目的は、ダイナミックレンジ
を拡大することなく、信号レベルの全レンジにわたって
ディジタル画像のコントラストを改善する方法を提供す
ることである。
を拡大することなく、信号レベルの全レンジにわたって
ディジタル画像のコントラストを改善する方法を提供す
ることである。
【００１４】本発明の他の目的は、低振幅の明細のコン
トラストを下げることなくダイナミックレンジを小さく
する方法を提供し、その結果、信号レベルの全範囲を、
容認できるコントラストでディスプレイ上に目視可能に
することができるかまたは記録フィルムに記録すること
ができるようにすることである。
トラストを下げることなくダイナミックレンジを小さく
する方法を提供し、その結果、信号レベルの全範囲を、
容認できるコントラストでディスプレイ上に目視可能に
することができるかまたは記録フィルムに記録すること
ができるようにすることである。
【００１５】本発明の他の目的は、特別な明細の大きさ
の範囲を優先することなくコントラストを強化する方法
を提供することである。本発明の他の目的は、アンシャ
ープマスキングまたは適応的ヒストグラム平衡化に関連
する方法に特有の、重要な画像遷移の近傍でアーチファ
クトを生成することなくコントラストを高める方法を提
供することである。
の範囲を優先することなくコントラストを強化する方法
を提供することである。本発明の他の目的は、アンシャ
ープマスキングまたは適応的ヒストグラム平衡化に関連
する方法に特有の、重要な画像遷移の近傍でアーチファ
クトを生成することなくコントラストを高める方法を提
供することである。
【００１６】本発明のさらに他の目的は、雑音成分を著
しく増やすことなくコントラストを強化する方法を提供
することである。本発明のさらに他の目的は鋭さ（Shar
pness ）を増大させながらコントラストを強化する方法
を提供することである。
しく増やすことなくコントラストを強化する方法を提供
することである。本発明のさらに他の目的は鋭さ（Shar
pness ）を増大させながらコントラストを強化する方法
を提供することである。
【００１７】本発明のさらに別の目的は上記特徴を有し
コントラストを強化する装置を提供することである。
コントラストを強化する装置を提供することである。
【００１８】本発明の発明者らは、画素値の配列で表さ
れたオリジナル画像を処理することにより前記オリジナ
ル画像の電子表示のコントラストを強化する方法であっ
て、前記処理が以下のステップを含む方法を適用するこ
とによって、上記目的は満たされることを見出した： （ａ）前記オリジナル画像を、連続的により低い解像度
レベルにおける一連の多重明細画像と、さらに低い解像
度レベルにおける残余画像とに分解し （ｂ）前記の明細画像の画素値を、引数値が増大するに
つれて徐々に減少するスロープを有する少なくとも一つ
の非線形で単調に増大する奇数変換関数にしたがって修
正して、１セットの修正された明細画像の画素値を得
て、 （ｃ）前記残余画像と前記の修正された明細画像に再構
成アルゴリズムを適用し、強化されたコントラストを有
する処理された画像を得る（ただし、この再構成アルゴ
リズムは、分解の逆である。）。
れたオリジナル画像を処理することにより前記オリジナ
ル画像の電子表示のコントラストを強化する方法であっ
て、前記処理が以下のステップを含む方法を適用するこ
とによって、上記目的は満たされることを見出した： （ａ）前記オリジナル画像を、連続的により低い解像度
レベルにおける一連の多重明細画像と、さらに低い解像
度レベルにおける残余画像とに分解し （ｂ）前記の明細画像の画素値を、引数値が増大するに
つれて徐々に減少するスロープを有する少なくとも一つ
の非線形で単調に増大する奇数変換関数にしたがって修
正して、１セットの修正された明細画像の画素値を得
て、 （ｃ）前記残余画像と前記の修正された明細画像に再構
成アルゴリズムを適用し、強化されたコントラストを有
する処理された画像を得る（ただし、この再構成アルゴ
リズムは、分解の逆である。）。
【００１９】前記分解は、前記オリジナル画像の各画素
値が前記各明細画像の対応する画素値によって増加され
た前記残余画像の対応する画素値の合計画素値に等しく
なるように実施され、それらの画素の数がオリジナル画
像の画素の数に等しくない場合は、前記の残余画像と明
細画像を適正な補間によってオリジナル画像に一致さ
せ，その結果、ｉ）あらゆる明細画像の全画素値の平均
値がゼロになり；ii）あらゆる明細画像の空間周波数が
特定の周波数帯域に限定され、前記周波数帯域が、前記
離散明細画像の基本的周波数周期のスペクトルエネルギ
ーのほとんどすべて（約90％）を含有する空間周波数ド
メイン中の圧縮領域として定義され、前記明細画像が前
記オリジナル画像よりもっている画素が少ない場合、オ
リジナルの空間周波数の尺度に調節され；iii）両方の
空間周波数の軸にそって、１画素当たり−πからπのラ
ジアンまでの範囲の全空間周波数ドメインが、分解の過
程内にあるとみなされたすべての前記明細画像に関連す
る前記空間周波数帯域でカバーされる方式で、あらゆる
明細画像が異なる空間周波数帯域に対応し；iv）前記明
細画像の一つと関連する各空間周波数帯域が、他の明細
画像と関連する周波数帯域に完全に含まれることはな
く、近傍の周波数帯域と部分的に重複することがあり；
ｖ）各明細画像内の画素の数が少なくとも折り返しを避
けるために、ナイキストサンプリング基準によって要求
される画素の数であり；vi）前記空間周波数帯域の少な
くとも二つが前記分解の過程内にあるとみなされる。
値が前記各明細画像の対応する画素値によって増加され
た前記残余画像の対応する画素値の合計画素値に等しく
なるように実施され、それらの画素の数がオリジナル画
像の画素の数に等しくない場合は、前記の残余画像と明
細画像を適正な補間によってオリジナル画像に一致さ
せ，その結果、ｉ）あらゆる明細画像の全画素値の平均
値がゼロになり；ii）あらゆる明細画像の空間周波数が
特定の周波数帯域に限定され、前記周波数帯域が、前記
離散明細画像の基本的周波数周期のスペクトルエネルギ
ーのほとんどすべて（約90％）を含有する空間周波数ド
メイン中の圧縮領域として定義され、前記明細画像が前
記オリジナル画像よりもっている画素が少ない場合、オ
リジナルの空間周波数の尺度に調節され；iii）両方の
空間周波数の軸にそって、１画素当たり−πからπのラ
ジアンまでの範囲の全空間周波数ドメインが、分解の過
程内にあるとみなされたすべての前記明細画像に関連す
る前記空間周波数帯域でカバーされる方式で、あらゆる
明細画像が異なる空間周波数帯域に対応し；iv）前記明
細画像の一つと関連する各空間周波数帯域が、他の明細
画像と関連する周波数帯域に完全に含まれることはな
く、近傍の周波数帯域と部分的に重複することがあり；
ｖ）各明細画像内の画素の数が少なくとも折り返しを避
けるために、ナイキストサンプリング基準によって要求
される画素の数であり；vi）前記空間周波数帯域の少な
くとも二つが前記分解の過程内にあるとみなされる。
【００２０】処理された画像は、残余画像の対応する画
素値で増加された全修正明細画像の画素合計として計算
され、前記の残余画像と明細画像は、これらの画像の画
素の数がオリジナル画像の画素の数に等しくない場合、
適切な補間によって一致させる。
素値で増加された全修正明細画像の画素合計として計算
され、前記の残余画像と明細画像は、これらの画像の画
素の数がオリジナル画像の画素の数に等しくない場合、
適切な補間によって一致させる。
【００２１】本発明の目的は、さらに以下のステップか
らなる本発明の処理方法の別の実施態様によって達成す
ることができる。すなわち、ａ）前記オリジナル画像
を、これを変換することによって、多重解像度レベルに
おける予め決められた基本明細画像と、残余基本画像と
の重み付け合計に分解し、前記変換によって、前記明細
画像を表す１セットの基本関数のうちの一つのオリジナ
ル画像に対する相対的寄与を各々表現する明細係数、お
よび前記基本残余画像を表す基本関数のオリジナル画像
に対する相対的寄与を示す残余係数の１セットが得ら
れ、前記基本関数が基本残余画像を表す基本関数を除い
て、連続する非周期関数であり、かつ平均値がゼロであ
り、前記変換は、前記変換係数に適用される場合、オリ
ジナル画像またはこれに近似した画像を戻す逆変換が存
在することを特徴とし、ｂ）絶対引数値が増大するにつ
れて徐々に減少するスロープを有する少なくとも一つの
非線形で単調に増大する奇数マッピング関数（奇数写像
関数）によって明細係数を修正し、前記関数によって１
セットの修正変換係数が得られ、ｃ）修正された明細係
数および残余係数に前記の逆変換を適用することによっ
て前記処理された画像を計算する、ステップからなる処
理方法である。
らなる本発明の処理方法の別の実施態様によって達成す
ることができる。すなわち、ａ）前記オリジナル画像
を、これを変換することによって、多重解像度レベルに
おける予め決められた基本明細画像と、残余基本画像と
の重み付け合計に分解し、前記変換によって、前記明細
画像を表す１セットの基本関数のうちの一つのオリジナ
ル画像に対する相対的寄与を各々表現する明細係数、お
よび前記基本残余画像を表す基本関数のオリジナル画像
に対する相対的寄与を示す残余係数の１セットが得ら
れ、前記基本関数が基本残余画像を表す基本関数を除い
て、連続する非周期関数であり、かつ平均値がゼロであ
り、前記変換は、前記変換係数に適用される場合、オリ
ジナル画像またはこれに近似した画像を戻す逆変換が存
在することを特徴とし、ｂ）絶対引数値が増大するにつ
れて徐々に減少するスロープを有する少なくとも一つの
非線形で単調に増大する奇数マッピング関数（奇数写像
関数）によって明細係数を修正し、前記関数によって１
セットの修正変換係数が得られ、ｃ）修正された明細係
数および残余係数に前記の逆変換を適用することによっ
て前記処理された画像を計算する、ステップからなる処
理方法である。
【００２２】この実施態様によれば、前記分解の結果、
前記オリジナル画像内の各画素の値は、関連する明細係
数を掛け算された前記基本明細画像中の対応する画素値
のすべての合計に等しくなり、前記合計はさらに関連す
る残余係数を掛け算された前記基本残余画像の対応する
画素値によって増加され、および分解の結果、前記の予
め決められた基本明細画像の完全なセットが、全く同じ
大きさの空間範囲を有する基本明細画像のサブセットに
分割される場合、前記空間範囲が前記基本明細画像の全
信号エネルギーを含むコンパクト画素と定義され、前記
コンパクトドメインの外側の全画素がゼロ値を有し、予
め決められた基本明細画像が前記のように分割された結
果、ｉ）あらゆる前記基本明細画像の全画素値の平均値
がゼロになり；ii）あらゆる前記サブセットが前記オリ
ジナル画像の全ドメインをカバーし、すなわち、前記オ
リジナルドメイン内のあらゆる画素について、あらゆる
前記サブセット内に、空間範囲が前記画素と重複する少
なくとも一つの基本明細画像があり、iii）特定のサブ
セットに属する前記基本明細画像がすべて、同じ空間周
波数帯域に制限され、前記周波数帯域が、前記基本明細
画像の基本周波数の周期のスペクトルエネルギーのほと
んどすべて（約90％）を含む空間周波数ドメイン中のコ
ンパクト領域として定義され、iv）両空間周波数軸に沿
って−π〜πのラジアン／画素の範囲にある全空間周波
数帯域が、分解中であるとみなされた前記サブセットの
すべてに関連する前記空間周波数帯域でカバーされるよ
うに、あらゆる前記サブセットが異なる空間周波数帯域
に対応し、ｖ）前記サブセットの一つと関連する各空間
周波数帯域が、他の前記サブセットに関連する周波数帯
域に完全に含まれることなく、部分的に近傍の帯域と重
複してもよく；vi）少なくとも二つの好ましくは３以上
の前記空間周波数帯域が前記分解の過程にあるとみなさ
れる。
前記オリジナル画像内の各画素の値は、関連する明細係
数を掛け算された前記基本明細画像中の対応する画素値
のすべての合計に等しくなり、前記合計はさらに関連す
る残余係数を掛け算された前記基本残余画像の対応する
画素値によって増加され、および分解の結果、前記の予
め決められた基本明細画像の完全なセットが、全く同じ
大きさの空間範囲を有する基本明細画像のサブセットに
分割される場合、前記空間範囲が前記基本明細画像の全
信号エネルギーを含むコンパクト画素と定義され、前記
コンパクトドメインの外側の全画素がゼロ値を有し、予
め決められた基本明細画像が前記のように分割された結
果、ｉ）あらゆる前記基本明細画像の全画素値の平均値
がゼロになり；ii）あらゆる前記サブセットが前記オリ
ジナル画像の全ドメインをカバーし、すなわち、前記オ
リジナルドメイン内のあらゆる画素について、あらゆる
前記サブセット内に、空間範囲が前記画素と重複する少
なくとも一つの基本明細画像があり、iii）特定のサブ
セットに属する前記基本明細画像がすべて、同じ空間周
波数帯域に制限され、前記周波数帯域が、前記基本明細
画像の基本周波数の周期のスペクトルエネルギーのほと
んどすべて（約90％）を含む空間周波数ドメイン中のコ
ンパクト領域として定義され、iv）両空間周波数軸に沿
って−π〜πのラジアン／画素の範囲にある全空間周波
数帯域が、分解中であるとみなされた前記サブセットの
すべてに関連する前記空間周波数帯域でカバーされるよ
うに、あらゆる前記サブセットが異なる空間周波数帯域
に対応し、ｖ）前記サブセットの一つと関連する各空間
周波数帯域が、他の前記サブセットに関連する周波数帯
域に完全に含まれることなく、部分的に近傍の帯域と重
複してもよく；vi）少なくとも二つの好ましくは３以上
の前記空間周波数帯域が前記分解の過程にあるとみなさ
れる。
【００２３】本発明はさらに、電子画像表示について、
本発明のコントラスト強化法を実施するための処理装置
を開示する。その処理された画像はハードコピー記録、
またはモニターのディスプレイによって目視できるよう
になる。
本発明のコントラスト強化法を実施するための処理装置
を開示する。その処理された画像はハードコピー記録、
またはモニターのディスプレイによって目視できるよう
になる。
【００２４】電子画像表示は、捕そく装置または捕そく
セクションによって一般に得られる。この場合、処理セ
クションでは、前記画像表は、多重解像度レベルにおけ
る明細画像と、より低い解像度レベルにおける残余画像
とに分解されて、これらの明細画像は修正され、処理さ
れた画像は再構成アルゴリズムによって計算される。次
いで、処理された画像は出力セクションもしくは出力装
置に適用することができる。
セクションによって一般に得られる。この場合、処理セ
クションでは、前記画像表は、多重解像度レベルにおけ
る明細画像と、より低い解像度レベルにおける残余画像
とに分解されて、これらの明細画像は修正され、処理さ
れた画像は再構成アルゴリズムによって計算される。次
いで、処理された画像は出力セクションもしくは出力装
置に適用することができる。
【００２５】上記の捕そくセクションは画像の電子表示
が得られるいずれの装置もしくはその部品でもよい。医
療分野で利用する場合、捕そく装置は、画像の電子表示
が直接得られる例えば医療用走査機、断層撮影装置、画
像増強管などのような装置、あるいは画像の電子表示が
放射線撮影フィルムまたは光誘導式蛍光スクリーンのよ
うな記憶器具の仲介によって得られる装置であってもよ
い。
が得られるいずれの装置もしくはその部品でもよい。医
療分野で利用する場合、捕そく装置は、画像の電子表示
が直接得られる例えば医療用走査機、断層撮影装置、画
像増強管などのような装置、あるいは画像の電子表示が
放射線撮影フィルムまたは光誘導式蛍光スクリーンのよ
うな記憶器具の仲介によって得られる装置であってもよ
い。
【００２６】出力セクションはレーザ印字装置または感
熱印字装置などのようなハードコピー記録装置であって
もよく、あるいはモニタのような視覚表示装置であって
もよい。
熱印字装置などのようなハードコピー記録装置であって
もよく、あるいはモニタのような視覚表示装置であって
もよい。
【００２７】本発明の画像処理方法は、光誘導式蛍光ス
クリーンの画像読出しを再生もしくは表示するのに、シ
ステムのダイナミックレンジを拡大することなく、信号
レベルの全範囲にわたって、ディジタル画像のコントラ
ストを改善するのを目的として開発されたのである。そ
の上に、この方法は放射線治療でコントラストを改善す
るのに用いると非常に有効である。
クリーンの画像読出しを再生もしくは表示するのに、シ
ステムのダイナミックレンジを拡大することなく、信号
レベルの全範囲にわたって、ディジタル画像のコントラ
ストを改善するのを目的として開発されたのである。そ
の上に、この方法は放射線治療でコントラストを改善す
るのに用いると非常に有効である。
【００２８】本発明の装置に関するその外の詳細事項
と、本発明のコントラスト強化法の異なる実施態様を図
面を参照して以下に説明する。
と、本発明のコントラスト強化法の異なる実施態様を図
面を参照して以下に説明する。
【００２９】本発明の装置の簡易ブロック図を図１に示
す。画像捕そく装置１は、CCD センサ、ビデオカメラも
しくは画像走査機のような画像センサの出力信号をサン
プリングすることによってディジタル画像を捕そくし、
画像増強管が、ディジタル画像を、生の画像もしくはオ
リジナル画像２と呼ばれ一般に８〜１２のビット長の画
素値を有する画素値の配列に、Ａ／Ｄ変換器を用いて量
子化し、所望によりその画素値をメモリに一時的に記憶
し、次にそのディジタル画像２を画像強化装置３に伝送
し、この強化装置３において、画像のコントラストが本
発明によって適応的に強化され、次に強化された画像４
がコントラスト曲線によって画素値を修正する表示マッ
ピングセクション５に伝送され、その結果、処理された
画像６が、透明フィルムもしくは紙上にハードコピーを
作ったりまたはディスプレイスクリーン（CRT)上に目視
可能な画像を作る画像出力器７に目視できるようにされ
るときに、関連する画像情報が最適の方法で提供され
る。
す。画像捕そく装置１は、CCD センサ、ビデオカメラも
しくは画像走査機のような画像センサの出力信号をサン
プリングすることによってディジタル画像を捕そくし、
画像増強管が、ディジタル画像を、生の画像もしくはオ
リジナル画像２と呼ばれ一般に８〜１２のビット長の画
素値を有する画素値の配列に、Ａ／Ｄ変換器を用いて量
子化し、所望によりその画素値をメモリに一時的に記憶
し、次にそのディジタル画像２を画像強化装置３に伝送
し、この強化装置３において、画像のコントラストが本
発明によって適応的に強化され、次に強化された画像４
がコントラスト曲線によって画素値を修正する表示マッ
ピングセクション５に伝送され、その結果、処理された
画像６が、透明フィルムもしくは紙上にハードコピーを
作ったりまたはディスプレイスクリーン（CRT)上に目視
可能な画像を作る画像出力器７に目視できるようにされ
るときに、関連する画像情報が最適の方法で提供され
る。
【００３０】画像捕そく装置１の好ましい実施態様を図
２に示す。対象物１１もしくはその一部、例えば患者の
放射線画像が、光誘導性蛍光プレー上を、Ｘ線源１０か
ら発して該対象物を通過したＸ線に暴露することによっ
て該プレートに記録される。光誘導性蛍光板１３はカセ
ット１２に入れて運ばれる。放射線画像読出し装置にお
いて、光誘導性蛍光プレート中に記憶された潜画像が、
該蛍光板をレーザ１４が発する誘導光線で走査すること
によって読出される。この誘導光線は、検流式偏向器１
５によって主走査方向に偏向される。二次走査運動によ
って、前記走査方向に直角の方向に該蛍光板が動かされ
る。集光器１６が、誘導放出によって得られた光を光電
子増倍管１７に案内し、この像倍管において光が電気信
号に変換され、その電気信号は次に１サンプルだけサン
プルホールド回路でサンプリングされ、アナログ／ディ
ジタル変換器１９によって１２ビットのディジタル信号
に変換される。その変換器から、生の画像またはオリジ
ナル画像と呼ばれるディジタル画像２が、強化セクショ
ン３に送られる。
２に示す。対象物１１もしくはその一部、例えば患者の
放射線画像が、光誘導性蛍光プレー上を、Ｘ線源１０か
ら発して該対象物を通過したＸ線に暴露することによっ
て該プレートに記録される。光誘導性蛍光板１３はカセ
ット１２に入れて運ばれる。放射線画像読出し装置にお
いて、光誘導性蛍光プレート中に記憶された潜画像が、
該蛍光板をレーザ１４が発する誘導光線で走査すること
によって読出される。この誘導光線は、検流式偏向器１
５によって主走査方向に偏向される。二次走査運動によ
って、前記走査方向に直角の方向に該蛍光板が動かされ
る。集光器１６が、誘導放出によって得られた光を光電
子増倍管１７に案内し、この像倍管において光が電気信
号に変換され、その電気信号は次に１サンプルだけサン
プルホールド回路でサンプリングされ、アナログ／ディ
ジタル変換器１９によって１２ビットのディジタル信号
に変換される。その変換器から、生の画像またはオリジ
ナル画像と呼ばれるディジタル画像２が、強化セクショ
ン３に送られる。
【００３１】画像強化システム３は三つの主要部分で構
成され、図３に図式的に示す。分解セクション３０にお
いて、オリジナル画像２は、一連の明細画像に分解さ
れ、これら明細画像は、微細なレベルから粗いレベルま
での多重解像度レベルでオリジナル画像内に存在する明
細の量を示す。
成され、図３に図式的に示す。分解セクション３０にお
いて、オリジナル画像２は、一連の明細画像に分解さ
れ、これら明細画像は、微細なレベルから粗いレベルま
での多重解像度レベルでオリジナル画像内に存在する明
細の量を示す。
【００３２】最終の分解ステップの後、残余画像３１′
が残る。得られた明細画像３１は、逐次解像度レベルで
局部明細の量を示すが、次に修正セクション３２におい
て非線形マッピング操作によって修正される。画像再構
成セクション３４において、強化された画像４を計算す
るために、修正された明細画像３３が、残余画像３１′
とともに、全解像度レベルで累積される。
が残る。得られた明細画像３１は、逐次解像度レベルで
局部明細の量を示すが、次に修正セクション３２におい
て非線形マッピング操作によって修正される。画像再構
成セクション３４において、強化された画像４を計算す
るために、修正された明細画像３３が、残余画像３１′
とともに、全解像度レベルで累積される。
【００３３】分解操作の好ましい実施態様を図４に示
す。オリジナル画像が低域フィルタ４１によってフィル
タされ、次に２倍サブサンプリングされる。これは得ら
れた低解像度の近似画像ｇ1 をあらゆる交互の行のあら
ゆる他の画素の位置においてのみ計算することによって
実施される。
す。オリジナル画像が低域フィルタ４１によってフィル
タされ、次に２倍サブサンプリングされる。これは得ら
れた低解像度の近似画像ｇ1 をあらゆる交互の行のあら
ゆる他の画素の位置においてのみ計算することによって
実施される。
【００３４】最も微細なレベルにおける明細画像bOは、
行と列の数を２倍し、画素毎に補間画像をオリジナル画
像２から差引くことによって、低解像度レベル近似画像
ｇ1を補間して得られる。
行と列の数を２倍し、画素毎に補間画像をオリジナル画
像２から差引くことによって、低解像度レベル近似画像
ｇ1を補間して得られる。
【００３５】その補間は補間器４２で実施され、この補
間器はゼロ値の列をあらゆる他の列に挿入し、ゼロ値の
行をあらゆる他の行に挿入し、次にその拡大された画像
を低域フィルタで融合させる(Convolve)。この引き算は
加算器４３で行われる。
間器はゼロ値の列をあらゆる他の列に挿入し、ゼロ値の
行をあらゆる他の行に挿入し、次にその拡大された画像
を低域フィルタで融合させる(Convolve)。この引き算は
加算器４３で行われる。
【００３６】同じ操作が、オリジナル画像２の代わりに
低解像度レベル近似画像ｇ1 について繰返され、さらに
低い解像度レベルの近似画像ｇ2 と明細画像ｂ1 が得ら
れる。
低解像度レベル近似画像ｇ1 について繰返され、さらに
低い解像度レベルの近似画像ｇ2 と明細画像ｂ1 が得ら
れる。
【００３７】一連の明細画像bi（ｉ＝０…Ｌ−１）と残
余低解像度レベル近画像ｇL は、上記操作をＬ回反復す
ることによって得られる。最も微細な明細画像bOは大き
さがオリジナル画像と同じである。次の粗い明細画像bi
は、最初の明細bOの１／２の数の行と列しかもっていな
い。反復の各ステップで、得られた明細画像の最大空間
周波数は前の微細な明細画像のそれの１／２に過ぎず、
また列と行の数はナイキスト基準によって１／２であ
る。最後の反復の後、残余画像ｇL３１′が残るが、こ
れはオリジナル画像の非常に低い解像度レベル近似画像
であるとみなすことができる。この極端な場合には、そ
れはオリジナル画像２の平均値を示す一つの画素だけで
構成されている。
余低解像度レベル近画像ｇL は、上記操作をＬ回反復す
ることによって得られる。最も微細な明細画像bOは大き
さがオリジナル画像と同じである。次の粗い明細画像bi
は、最初の明細bOの１／２の数の行と列しかもっていな
い。反復の各ステップで、得られた明細画像の最大空間
周波数は前の微細な明細画像のそれの１／２に過ぎず、
また列と行の数はナイキスト基準によって１／２であ
る。最後の反復の後、残余画像ｇL３１′が残るが、こ
れはオリジナル画像の非常に低い解像度レベル近似画像
であるとみなすことができる。この極端な場合には、そ
れはオリジナル画像２の平均値を示す一つの画素だけで
構成されている。
【００３８】好ましい実施態様の低域フィルタのフィル
タ係数を図６に示す。これらは、５×５グリッドの２次
元のガウス分布の試料にほぼ対応する。同じフィルタ係
数がすべてのスケールで低域フィルタ４１、４１′、…
４１′′′に対して用いられる。４を掛け算したすべて
の係数を有する同じフィルタカーネルも補間器４２、４
２′…４２′′′内に用いられる。４の係数は上記のゼ
ロ画素の列と行への挿入を補償する。
タ係数を図６に示す。これらは、５×５グリッドの２次
元のガウス分布の試料にほぼ対応する。同じフィルタ係
数がすべてのスケールで低域フィルタ４１、４１′、…
４１′′′に対して用いられる。４を掛け算したすべて
の係数を有する同じフィルタカーネルも補間器４２、４
２′…４２′′′内に用いられる。４の係数は上記のゼ
ロ画素の列と行への挿入を補償する。
【００３９】対応する再構成操作を図５に示す。残余画
像が第１に補間器５１によってその元の大きさの２倍に
補間され、補間された画像は、次に加算器５２を用い
て、最も粗いレベルｂ′L-1 の明細画像に、画素毎に加
えられる。得られた画像は補間され、次のより微細な明
細画像に加えられる。この操作が未修正の明細画像ｂL-
1 …bOを用いてＬ回反復されると、オリジナル画像２に
等しい画像が生成する。一方、明細画像が本発明の知見
によって再構成前に修正された場合、コントラストを強
化さらた画像４が得られる。補間器５１、５１′…５
１′′′は分解セクションで使ったのと同じものであ
る。
像が第１に補間器５１によってその元の大きさの２倍に
補間され、補間された画像は、次に加算器５２を用い
て、最も粗いレベルｂ′L-1 の明細画像に、画素毎に加
えられる。得られた画像は補間され、次のより微細な明
細画像に加えられる。この操作が未修正の明細画像ｂL-
1 …bOを用いてＬ回反復されると、オリジナル画像２に
等しい画像が生成する。一方、明細画像が本発明の知見
によって再構成前に修正された場合、コントラストを強
化さらた画像４が得られる。補間器５１、５１′…５
１′′′は分解セクションで使ったのと同じものであ
る。
【００４０】階層分解法と呼ばれる上記の分解法と再構
成法のさらに詳細な内容は、“Multiresolution Image
Processing and Analysis ”, A. Rosenfeld編集、Spri
ngerSeries in Information Sciences, Springer Verla
g１０〜１４頁に記載されている。光誘導式蛍光スクリ
ーンの放射線画像読み出しの再生の画像品質はさらに、
ある解像度レベルで、平均近似値の関数として明細情報
の寄与を高めるかまたは抑制することによって改善する
ことができる。さらに具体的に述べると、明細情報の寄
与は、比較的明るい画像領域で減少し、比較的暗い領域
で高められる。この方法によれば、雑音の妨害作用が画
像再生の鋭さの全効果を減らすことなく小さくなる。と
いうのは明るい領域における雑音の知覚が、放射線写真
の暗い領域より明るい領域の方が一般に顕著だからであ
る。この目的を達成するために、先に述べられた実施態
様は、下記の実施態様のうちの一つによって修正され
る。
成法のさらに詳細な内容は、“Multiresolution Image
Processing and Analysis ”, A. Rosenfeld編集、Spri
ngerSeries in Information Sciences, Springer Verla
g１０〜１４頁に記載されている。光誘導式蛍光スクリ
ーンの放射線画像読み出しの再生の画像品質はさらに、
ある解像度レベルで、平均近似値の関数として明細情報
の寄与を高めるかまたは抑制することによって改善する
ことができる。さらに具体的に述べると、明細情報の寄
与は、比較的明るい画像領域で減少し、比較的暗い領域
で高められる。この方法によれば、雑音の妨害作用が画
像再生の鋭さの全効果を減らすことなく小さくなる。と
いうのは明るい領域における雑音の知覚が、放射線写真
の暗い領域より明るい領域の方が一般に顕著だからであ
る。この目的を達成するために、先に述べられた実施態
様は、下記の実施態様のうちの一つによって修正され
る。
【００４１】この手段の第１の実施態様を図７に示す。
再構成操作の最後の（好ましくは２もしくは３の）段階
において、修正された明細画像ｂ′i には、前のより粗
い分解度レベルから補間され部分的に再構成された画像
の対応する画素に探索表５３″…５３′′′を適用によ
って得られる係数を画素毎に掛け算される。探索表５
３″…５２′′′によって実施されたマッピングによっ
て、得られた係数値は比較的小さな横座標値（一部が再
構成された画像中の明るい画素に対応する）の場合、１
より小さくなり、比較的大きな横軸値（暗い方の画素に
対応する）の場合１より大きくなる。掛け算器５４″…
５４′′′によって、上記のようにして得られた係数を
修正された明細画像ｂ′i の画素に掛け算した後、得ら
れた画素は、その段階で先に記載されたのと同じしかた
で部分的に再構成された画像の画素に加えられる。この
操作は強化された画像４が得られるまで反復される。図
７の例では、この方法は最も微細な二つの分解度レベル
のみ適用されている。
再構成操作の最後の（好ましくは２もしくは３の）段階
において、修正された明細画像ｂ′i には、前のより粗
い分解度レベルから補間され部分的に再構成された画像
の対応する画素に探索表５３″…５３′′′を適用によ
って得られる係数を画素毎に掛け算される。探索表５
３″…５２′′′によって実施されたマッピングによっ
て、得られた係数値は比較的小さな横座標値（一部が再
構成された画像中の明るい画素に対応する）の場合、１
より小さくなり、比較的大きな横軸値（暗い方の画素に
対応する）の場合１より大きくなる。掛け算器５４″…
５４′′′によって、上記のようにして得られた係数を
修正された明細画像ｂ′i の画素に掛け算した後、得ら
れた画素は、その段階で先に記載されたのと同じしかた
で部分的に再構成された画像の画素に加えられる。この
操作は強化された画像４が得られるまで反復される。図
７の例では、この方法は最も微細な二つの分解度レベル
のみ適用されている。
【００４２】本発明はさらに、この輝度依存式コントラ
スト強化法の第２の実施態様を提供するものである。こ
の方法は計算時間が短くなるので好ましい。この実施態
様を図８に示す。
スト強化法の第２の実施態様を提供するものである。こ
の方法は計算時間が短くなるので好ましい。この実施態
様を図８に示す。
【００４３】再構成操作中、得られた画像より一般に２
もしくは３オクターブ粗い中間の解像度レベルで部分的
に再構成された画像は、徐々に減少するスロープを有し
単調に増大する変換曲線、例えば下記の冪関数によって
変換される。 冪関数 y ＝ Xmax * (X/Xmas)po 0＜＝ X ＜＝
Xmax, 冪の値 0 ＜ PO ＜ 1 一般に PO ＝
0.25
もしくは３オクターブ粗い中間の解像度レベルで部分的
に再構成された画像は、徐々に減少するスロープを有し
単調に増大する変換曲線、例えば下記の冪関数によって
変換される。 冪関数 y ＝ Xmax * (X/Xmas)po 0＜＝ X ＜＝
Xmax, 冪の値 0 ＜ PO ＜ 1 一般に PO ＝
0.25
【００４４】次に再構成操作は、現在の解像度レベルに
おいて明細画像の画素毎の添加と次の微細レベルへの画
像の大きさへの補間によって続けられる。これは、標準
の大きさの再構成された画像が得られるまで、先に記載
したしかたで繰返される。得られた画像は、最終的に、
上記変換曲線の逆関数の曲線によって変換される。この
逆関数は与えられた実施例に対して同種の冪関数である
が冪値はPO＝１／０．２５＝４である。
おいて明細画像の画素毎の添加と次の微細レベルへの画
像の大きさへの補間によって続けられる。これは、標準
の大きさの再構成された画像が得られるまで、先に記載
したしかたで繰返される。得られた画像は、最終的に、
上記変換曲線の逆関数の曲線によって変換される。この
逆関数は与えられた実施例に対して同種の冪関数である
が冪値はPO＝１／０．２５＝４である。
【００４５】部分的に再構成された画像を非線形変換
し、再構成した後逆変換することによって、特に、特定
の中間の解像度レベルで累積された画素値に関する微細
明細の相対的重要度が前記の累積された画素値の関数と
して修正される。この累積された画素値の関数は最後の
再構成された画像の対応する位置の輝度を示す（前記の
中間の画像は最終画像の低解像度レベル近似画像だから
である）。逆変換によって、全階調が変化せずに残るこ
とが保証される。すなわち、順変換の後に加えられた微
細な明細画像がすべてゼロの場合、順変換と逆変換の組
合さった効果はない。その結果、明るい画像領域におけ
る微細明細のコントラスト（および雑音）は、暗い画像
領域における類似の振幅の明細コントラストについては
低下する。
し、再構成した後逆変換することによって、特に、特定
の中間の解像度レベルで累積された画素値に関する微細
明細の相対的重要度が前記の累積された画素値の関数と
して修正される。この累積された画素値の関数は最後の
再構成された画像の対応する位置の輝度を示す（前記の
中間の画像は最終画像の低解像度レベル近似画像だから
である）。逆変換によって、全階調が変化せずに残るこ
とが保証される。すなわち、順変換の後に加えられた微
細な明細画像がすべてゼロの場合、順変換と逆変換の組
合さった効果はない。その結果、明るい画像領域におけ
る微細明細のコントラスト（および雑音）は、暗い画像
領域における類似の振幅の明細コントラストについては
低下する。
【００４６】図８の方法では、上記の順変換が、現画像
の大きさへの補間を行った後、近似画像に用いられてい
るが、前記の順変換が補間を行う前に、近似画像に用い
られた場合も同じ目的が達成される。上記の順変換と逆
変換は、通常、探索表（それぞれ５５と５６）によって
実施される。逆変換の探索表は、計算時間を減らすため
に、ソフトコピーまたはハードコピーの再生時に得られ
る密度値に信号値をマッピングする探索表と合併させて
もよい。
の大きさへの補間を行った後、近似画像に用いられてい
るが、前記の順変換が補間を行う前に、近似画像に用い
られた場合も同じ目的が達成される。上記の順変換と逆
変換は、通常、探索表（それぞれ５５と５６）によって
実施される。逆変換の探索表は、計算時間を減らすため
に、ソフトコピーまたはハードコピーの再生時に得られ
る密度値に信号値をマッピングする探索表と合併させて
もよい。
【００４７】図９と図１０はそれぞれ、分解操作と対応
する再構成操作の第２の実施態様を示す。オリジナル画
像が低域フィルタ44によってフィルタされ、オリジナル
画像の低解像度レベル近似画像ｇ1 が得られる。最も微
細なレベルにおける明細画像bOは、オリジナル画像から
低解像度レベル近似画像ｇ1 を画素毎に引き算すること
によって得られる。同じ操作が、オリジナル画像２の代
わりに低解像度レベル近似画像ｇ1 について、低域フィ
ルタ４４′を用いて繰返されるが、このフィルタは帯域
幅が第１の反復操作で用いた低域フィルタより小さい。
結果はさらに低い解像度レベルの近似画像ｇ2 と明細画
像ｂ1 である。
する再構成操作の第２の実施態様を示す。オリジナル画
像が低域フィルタ44によってフィルタされ、オリジナル
画像の低解像度レベル近似画像ｇ1 が得られる。最も微
細なレベルにおける明細画像bOは、オリジナル画像から
低解像度レベル近似画像ｇ1 を画素毎に引き算すること
によって得られる。同じ操作が、オリジナル画像２の代
わりに低解像度レベル近似画像ｇ1 について、低域フィ
ルタ４４′を用いて繰返されるが、このフィルタは帯域
幅が第１の反復操作で用いた低域フィルタより小さい。
結果はさらに低い解像度レベルの近似画像ｇ2 と明細画
像ｂ1 である。
【００４８】一連の明細画像ｂi （ｉ＝０…Ｌ−１）と
残余の低解像度レベル近似画像ｇLは、帯域幅を減少さ
せながら低域フィルタＬi を用いて、上記操作をＬ回反
復することによって得られる。好ましい実施態様におい
て、帯域幅は反復する毎に１／２に減少させるが、この
減少の比率は他の比率でもよい。フィルタ係数カーネル
の列と行を逐次２倍にし、ゼロ列をあらゆる他の列に挿
入し、およびゼロ行をあらゆる他の行に挿入することに
よって、帯域幅を系統的に１オクターブ減らした１セッ
トの低域フィルタＬi が、最も微細な解像度レベルでフ
ィルタＬO から容易に得られる。この実施態様は、計算
する場合、効率的である。というのは、ゼロ係数との掛
け算のすべておよび次の加算を省略することができるか
らである。
残余の低解像度レベル近似画像ｇLは、帯域幅を減少さ
せながら低域フィルタＬi を用いて、上記操作をＬ回反
復することによって得られる。好ましい実施態様におい
て、帯域幅は反復する毎に１／２に減少させるが、この
減少の比率は他の比率でもよい。フィルタ係数カーネル
の列と行を逐次２倍にし、ゼロ列をあらゆる他の列に挿
入し、およびゼロ行をあらゆる他の行に挿入することに
よって、帯域幅を系統的に１オクターブ減らした１セッ
トの低域フィルタＬi が、最も微細な解像度レベルでフ
ィルタＬO から容易に得られる。この実施態様は、計算
する場合、効率的である。というのは、ゼロ係数との掛
け算のすべておよび次の加算を省略することができるか
らである。
【００４９】この第２の好ましい実施態様の再構成操作
を図１０に示す。得られた画像４は、すべての明細画像
ｂ′i(ｉ＝０…Ｌ−１) を残余画像ｇL に画素毎に加算
することによって簡単に得られる。この操作が未修正の
明細画像ｂL-1 …ｂO から出発して行われると、オリジ
ナル画像２が得られる。一方明細画像が本発明の知見に
よって再構成の前に修正されるとコントラストを強化さ
れた画像が得られる。上記実施態様は、帯域幅が、続く
分解段階毎に減少するので多重解像度レベルとして特徴
があるが、したがって画素の数が減らないのでそれはピ
ラミッド形ではない。しかしこの問題は、コントラスト
強化性能には影響しない。上記分解法の一つによって得
られた各明細画像biは、空間周波数の特定の帯域に対応
する、特定スケールのオリジナル画像に含まれている明
細情報を示す。
を図１０に示す。得られた画像４は、すべての明細画像
ｂ′i(ｉ＝０…Ｌ−１) を残余画像ｇL に画素毎に加算
することによって簡単に得られる。この操作が未修正の
明細画像ｂL-1 …ｂO から出発して行われると、オリジ
ナル画像２が得られる。一方明細画像が本発明の知見に
よって再構成の前に修正されるとコントラストを強化さ
れた画像が得られる。上記実施態様は、帯域幅が、続く
分解段階毎に減少するので多重解像度レベルとして特徴
があるが、したがって画素の数が減らないのでそれはピ
ラミッド形ではない。しかしこの問題は、コントラスト
強化性能には影響しない。上記分解法の一つによって得
られた各明細画像biは、空間周波数の特定の帯域に対応
する、特定スケールのオリジナル画像に含まれている明
細情報を示す。
【００５０】図１１の（ａ）は、空間周波数の座標軸の
一方にそって低域フィルタＬi の伝達関数の２乗された
モジュラスの一次元グラフを示す。遮断周波数は、続く
フィルタ毎に１／２になる。sqrt（２）のような他の減
少因子は同様に作動するが、その実行は、特に画素の数
が、解像度が減少するあらゆる次の段階によって減少す
る場合、一層複雑である。逐次下る解像度レベルでの二
つの低域フィルタの引き算に対応する、帯域フィルタの
伝達関数の２乗されたモジュラスを図１１の（ｂ）に示
す。伝達関数は実質的に重複しているが、その各々は空
間周波数帯域に明らかに対応している。
一方にそって低域フィルタＬi の伝達関数の２乗された
モジュラスの一次元グラフを示す。遮断周波数は、続く
フィルタ毎に１／２になる。sqrt（２）のような他の減
少因子は同様に作動するが、その実行は、特に画素の数
が、解像度が減少するあらゆる次の段階によって減少す
る場合、一層複雑である。逐次下る解像度レベルでの二
つの低域フィルタの引き算に対応する、帯域フィルタの
伝達関数の２乗されたモジュラスを図１１の（ｂ）に示
す。伝達関数は実質的に重複しているが、その各々は空
間周波数帯域に明らかに対応している。
【００５１】分解操作と再構成操作の第３の実施態様は
次のとおりである。分解操作はオリジナル画像が、基本
画像の画素毎の合計として最小二乗誤差法で近似される
ような、重み付け係数マトリックスを見つけることで構
成されており、各基本画像には適切な重み付け係数が掛
け算される。好ましい実施態様では、基本画像は、各座
標軸にそった二つの一次元基本関数の積と定義される
（数１参照）。
次のとおりである。分解操作はオリジナル画像が、基本
画像の画素毎の合計として最小二乗誤差法で近似される
ような、重み付け係数マトリックスを見つけることで構
成されており、各基本画像には適切な重み付け係数が掛
け算される。好ましい実施態様では、基本画像は、各座
標軸にそった二つの一次元基本関数の積と定義される
（数１参照）。
【数１】
【００５２】個々の積は各々（数２参照）は、画素座標
（ｋ，１）を有する基本画像とみなることができる。基
本関数の予め決められたセットに対応する重み付け係数
の最初二乗誤差法解のマトリックスは特異値分解の公知
の方法を用いて計算される。この方法によれば重み付け
係数マトリックスＷは連結マトリックスの積として表わ
すことができる（数３参照）。特異値分解の原理は、Wi
lkinson J. H., Reinsch, “Hand-book for automatic
computation ”, ２巻、Linear Algebra,Springer Verl
ag に記載されている。特異値分解を数字で有効に実行
するためのアルゴリズムは、the NAG libraty,Numerica
l Analysis Group, Mayfield House 、英国、オックス
ホード OX27BEバンバリー・ロード２５６から入手でき
る。
（ｋ，１）を有する基本画像とみなることができる。基
本関数の予め決められたセットに対応する重み付け係数
の最初二乗誤差法解のマトリックスは特異値分解の公知
の方法を用いて計算される。この方法によれば重み付け
係数マトリックスＷは連結マトリックスの積として表わ
すことができる（数３参照）。特異値分解の原理は、Wi
lkinson J. H., Reinsch, “Hand-book for automatic
computation ”, ２巻、Linear Algebra,Springer Verl
ag に記載されている。特異値分解を数字で有効に実行
するためのアルゴリズムは、the NAG libraty,Numerica
l Analysis Group, Mayfield House 、英国、オックス
ホード OX27BEバンバリー・ロード２５６から入手でき
る。
【数２】
【数３】
【００５３】本発明の知見による好ましい実施態様にお
いて、基本関数hiのセットは、あらゆる局部限定された
画像明細がごく少数の重み付け係数w(i,j)に寄与するよ
うに、全スケールでおよびオリジナル画像のどの位置で
も局部明細を示すために選択しなければならない。この
ことは、基本関数は、限定された隣接横軸範囲内にのみ
非ゼロ値をもっていなければならなず、この範囲の大き
さは、前記基本関数が示すスケールによってきまること
を意味する。このことから、フーリエ変換に用いられる
周期基本関数は本発明に対しては適合していない。さら
に、基本関数は、自然の明細を示すために、アダマール
変換またはハール変換に用いられるような基本関数を除
外する円滑な挙動をもっていなければならない。本発明
について非常に有効に明細を示す一群の基本関数はいわ
ゆるウエーブレット(Wave-let)である。この範疇の関数
の説明は、Mallat S.G.,“A Theory forMultiresolutio
n Signal Decomposition: The Wavelet Reprsentation
”,IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine In
telligence, 11巻、７号、1989年７月に記載されてい
る。NXN画素、Ｎ＝２Ｐで構成されている画像について
は、Ｈが NXN直交マトリックス、全特異値が非ゼロ及び
マトリックスＤの対角要素が有限であるようなＮ直交ウ
エーブレット基本関数を見出すことができる。
いて、基本関数hiのセットは、あらゆる局部限定された
画像明細がごく少数の重み付け係数w(i,j)に寄与するよ
うに、全スケールでおよびオリジナル画像のどの位置で
も局部明細を示すために選択しなければならない。この
ことは、基本関数は、限定された隣接横軸範囲内にのみ
非ゼロ値をもっていなければならなず、この範囲の大き
さは、前記基本関数が示すスケールによってきまること
を意味する。このことから、フーリエ変換に用いられる
周期基本関数は本発明に対しては適合していない。さら
に、基本関数は、自然の明細を示すために、アダマール
変換またはハール変換に用いられるような基本関数を除
外する円滑な挙動をもっていなければならない。本発明
について非常に有効に明細を示す一群の基本関数はいわ
ゆるウエーブレット(Wave-let)である。この範疇の関数
の説明は、Mallat S.G.,“A Theory forMultiresolutio
n Signal Decomposition: The Wavelet Reprsentation
”,IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine In
telligence, 11巻、７号、1989年７月に記載されてい
る。NXN画素、Ｎ＝２Ｐで構成されている画像について
は、Ｈが NXN直交マトリックス、全特異値が非ゼロ及び
マトリックスＤの対角要素が有限であるようなＮ直交ウ
エーブレット基本関数を見出すことができる。
【００５４】ウエーブレット分解に基づいた後者の好ま
しい実施態様では、再構成は逐次マトリックス乗法で行
われる（数４参照）。
しい実施態様では、再構成は逐次マトリックス乗法で行
われる（数４参照）。
【数４】
【００５５】再構成が未修正の明細重み付け係数マトリ
ックスＷから出発して行われる場合、オリジナル画像２
が得られる。一方明細重み付け係数が、本発明の知見に
よって再構成を行う前に修正されると、コントラストが
強化された画像が得られる。
ックスＷから出発して行われる場合、オリジナル画像２
が得られる。一方明細重み付け係数が、本発明の知見に
よって再構成を行う前に修正されると、コントラストが
強化された画像が得られる。
【００５６】本発明の知見によってピラミッド形直交基
本関数を用いて行う分解と再構成のさらに他の実施態様
は、直角ミラーフィルタの使用に基づいたものである。
この多重解像度分解法は、Adelson E.H., Simoncelli
E. および Hingorani R.,“Orthogonal pyramid transf
orms for image coding” , Proceedings of SPIE, 845
巻、50〜58頁、1987年、International Society for O
ptical Engineering, Bellingham に記載されている。
本関数を用いて行う分解と再構成のさらに他の実施態様
は、直角ミラーフィルタの使用に基づいたものである。
この多重解像度分解法は、Adelson E.H., Simoncelli
E. および Hingorani R.,“Orthogonal pyramid transf
orms for image coding” , Proceedings of SPIE, 845
巻、50〜58頁、1987年、International Society for O
ptical Engineering, Bellingham に記載されている。
【００５７】直交分解に基づいた上記実施態様によっ
て、オリジナル画像の正確な再構成は、オリジナル画像
のライン中にある画素と同数の基本関数で実施できる。
このことは、これらの分解は非重複的であることを意味
する。しかし本発明の範囲内では、正確な再構成は、厳
格な必要条件ではない。というのは分解から得られる重
み付け係数はどこかで修正されるからである。
て、オリジナル画像の正確な再構成は、オリジナル画像
のライン中にある画素と同数の基本関数で実施できる。
このことは、これらの分解は非重複的であることを意味
する。しかし本発明の範囲内では、正確な再構成は、厳
格な必要条件ではない。というのは分解から得られる重
み付け係数はどこかで修正されるからである。
【００５８】特異値分解法を上記のマトリックスＨに適
用して一つ以上のゼロまたはゼロに近い特異値が得られ
た場合、このことは、マトリックスＨを構成する選択さ
れた基本関数は独立関数ではないことを意味する。その
場合、ゼロもしくはゼロに近い特異値に対応するマトリ
ックスＤの非常に大きいかまたは無限の対角要素が明ら
かにゼロに設定される。その重み付け係数のマトリック
ス中の対応する列と行はすべてゼロで構成されている。
用して一つ以上のゼロまたはゼロに近い特異値が得られ
た場合、このことは、マトリックスＨを構成する選択さ
れた基本関数は独立関数ではないことを意味する。その
場合、ゼロもしくはゼロに近い特異値に対応するマトリ
ックスＤの非常に大きいかまたは無限の対角要素が明ら
かにゼロに設定される。その重み付け係数のマトリック
ス中の対応する列と行はすべてゼロで構成されている。
【００５９】次に、再構成は、逐次マトリックス乗法
（数５参照）によって達成できる。式中、重み付け係数
マトリックスＷ′は、ゼロの列とゼロの行をすべてドロ
ップさせることによってＷから得られ、Ｈ′はＨ中の対
応する列をドロップさせて得られる。再構成が、明細重
み付け係数マトリックスＷ′を修正せずに行われた場合
は、オリジナル画像２の最小二乗法近似の画像が得られ
る。一方明細重み付け係数が、本発明の知見に基づい
て、再構成を行う前に修正された場合コントラストを強
化された画像が得られる。本発明のさらに好まし実施態
様によれば、多重解像度スケールで局部明細を充分に示
す一群の非直交基本関数はピラミッド形のガボール関数
である（数６参照）。本発明の発明者らの好ましい実施
態様によれば、上記式中のＮ値はオリジナル画像の列ま
たは行の大きさに等しいように選択され、Ｎ値は好まし
くは２の累乗値より１少ない（数７参照）。解像度レベ
ルの数はそのときＰに等しい；すなわちＳ＝０…Ｐ−１
であり、基本関数Ｍの合計数はそのとき（数８）で与え
られる数に等しい。分解と再構成は（数９）で与えられ
る指数ｉとｊを用いて、上記のようにして行われる。
（数５参照）によって達成できる。式中、重み付け係数
マトリックスＷ′は、ゼロの列とゼロの行をすべてドロ
ップさせることによってＷから得られ、Ｈ′はＨ中の対
応する列をドロップさせて得られる。再構成が、明細重
み付け係数マトリックスＷ′を修正せずに行われた場合
は、オリジナル画像２の最小二乗法近似の画像が得られ
る。一方明細重み付け係数が、本発明の知見に基づい
て、再構成を行う前に修正された場合コントラストを強
化された画像が得られる。本発明のさらに好まし実施態
様によれば、多重解像度スケールで局部明細を充分に示
す一群の非直交基本関数はピラミッド形のガボール関数
である（数６参照）。本発明の発明者らの好ましい実施
態様によれば、上記式中のＮ値はオリジナル画像の列ま
たは行の大きさに等しいように選択され、Ｎ値は好まし
くは２の累乗値より１少ない（数７参照）。解像度レベ
ルの数はそのときＰに等しい；すなわちＳ＝０…Ｐ−１
であり、基本関数Ｍの合計数はそのとき（数８）で与え
られる数に等しい。分解と再構成は（数９）で与えられ
る指数ｉとｊを用いて、上記のようにして行われる。
【数５】
【数６】
【数７】
【数８】
【数９】
【００６０】水平軸と垂直軸それぞれにそった基本関数
の全体毎の積hi(k)*hj(l) は、hO(k)*hO(l) を除いて、
本発明の範囲内の基本明細画像であると考えられ、h
O(k)*hO(l) は、非ゼロの平均値を有する基本残余像で
あると考えられる。これらの関数のガウス包絡線は限定
された空間範囲を保証するが、この空間範囲は本発明に
とって必要であり、その大きさはスケールによってきま
り、その結果、解像度レベルの全範囲がカバーされる。
図１２は、これらの基本関数の冪スペクトルを示し、こ
れらはすべてガウス分布を示し、各々異なるオクターブ
の空間周波数をほぼカバーしている。
の全体毎の積hi(k)*hj(l) は、hO(k)*hO(l) を除いて、
本発明の範囲内の基本明細画像であると考えられ、h
O(k)*hO(l) は、非ゼロの平均値を有する基本残余像で
あると考えられる。これらの関数のガウス包絡線は限定
された空間範囲を保証するが、この空間範囲は本発明に
とって必要であり、その大きさはスケールによってきま
り、その結果、解像度レベルの全範囲がカバーされる。
図１２は、これらの基本関数の冪スペクトルを示し、こ
れらはすべてガウス分布を示し、各々異なるオクターブ
の空間周波数をほぼカバーしている。
【００６１】図３によれば、本発明の知見による修正セ
クション３２の好ましい実施態様は、明細画像３１と残
余画像３１′を一時的に記憶するメモリ６１′および各
明細画像のあらゆる画素値Ｘを、下記関数： y = -m*(-x/m)p x ＜ 0の場合 y = m*(x/m)p x ＜＝ 0の場合 （式中冪ｐは０＜ｐ＜１の間、好ましくは 0.5＜ｐ＜
0.9の間から選択される）によって、出力値ｙに変換す
る探索表６２で構成されている。放射線撮影者のチーム
が計算した胸部と骨の多数の放射線撮影を比較評価した
結果、ほとんどの場合Ｐ＝ 0.7が最適値であることを示
した。ｍは横座標の範囲を示し、−ｍ＜＝ｘ＜＝ｍであ
り、例えば明細画素が付号付きの１３ビットで表わされ
る場合ｍ＝４０９５である。
クション３２の好ましい実施態様は、明細画像３１と残
余画像３１′を一時的に記憶するメモリ６１′および各
明細画像のあらゆる画素値Ｘを、下記関数： y = -m*(-x/m)p x ＜ 0の場合 y = m*(x/m)p x ＜＝ 0の場合 （式中冪ｐは０＜ｐ＜１の間、好ましくは 0.5＜ｐ＜
0.9の間から選択される）によって、出力値ｙに変換す
る探索表６２で構成されている。放射線撮影者のチーム
が計算した胸部と骨の多数の放射線撮影を比較評価した
結果、ほとんどの場合Ｐ＝ 0.7が最適値であることを示
した。ｍは横座標の範囲を示し、−ｍ＜＝ｘ＜＝ｍであ
り、例えば明細画素が付号付きの１３ビットで表わされ
る場合ｍ＝４０９５である。
【００６２】上記関数のグラフを図１３に示す。使用さ
れた分解法によってきまる場合、各明細画像の画素また
はさもなければ上記分解法の一つから得た明細重み付け
係数は、上記関数によって変換され、次いで振幅が低い
すべての明細は、最初から良好なコントラストを有する
画像明細に対応して高められる。この点については、上
記の冪関数は非常にうまく機能することを証明したが、
単調に増大する奇数マッピング関数の無限の変化が薄い
明細を強化することを見出すことができることは明らか
である。主な必要条件は、前記マッピング関数のスロー
プが、小さい明細画像の画素値もしくは係数値に対応す
る引数値の領域内の方が、大きな明細画素もしくは係数
値の領域内の場合よりも急勾配であるということであ
る。
れた分解法によってきまる場合、各明細画像の画素また
はさもなければ上記分解法の一つから得た明細重み付け
係数は、上記関数によって変換され、次いで振幅が低い
すべての明細は、最初から良好なコントラストを有する
画像明細に対応して高められる。この点については、上
記の冪関数は非常にうまく機能することを証明したが、
単調に増大する奇数マッピング関数の無限の変化が薄い
明細を強化することを見出すことができることは明らか
である。主な必要条件は、前記マッピング関数のスロー
プが、小さい明細画像の画素値もしくは係数値に対応す
る引数値の領域内の方が、大きな明細画素もしくは係数
値の領域内の場合よりも急勾配であるということであ
る。
【００６３】別の実施態様において、過剰の雑音増幅は
下記の合成マッピング関数： y = -m*(-x/m)p2 -m < = x < -c の場合 y = -m*(c/m)p2*(-x/c)p1 -c < = x < 0の場合 y = m*(c/m)p2*(x/c)p1 0 < = x < cの場合 y = m*(x/m)p2 c < = x < = mの場合 〔式中冪ｐ２は０＜ｐ２＜１の間、好ましくは 0.5＜ｐ
２＜ 0.9の間で選択され最も好ましくはｐ２＝0.7 であ
り（但しｐ２の好ましい値は放射線撮影試験の種類によ
ってきまる）、冪ｐ１はｐ２より小さいことはなくすな
わちｐ１＞＝ｐ２であり、交差横軸ｃが両冪関数間の転
移点を指定して０＜ｃ＜ｍであり、および好ましくはｃ
はｍに対して非常に小さく；ならびにｍは横軸の範囲を
示しすなわち−ｍ＜＝ｘ＜＝ｍである〕を使用すること
によって回避することができる。上記関数のグラフを図
１４に示す。
下記の合成マッピング関数： y = -m*(-x/m)p2 -m < = x < -c の場合 y = -m*(c/m)p2*(-x/c)p1 -c < = x < 0の場合 y = m*(c/m)p2*(x/c)p1 0 < = x < cの場合 y = m*(x/m)p2 c < = x < = mの場合 〔式中冪ｐ２は０＜ｐ２＜１の間、好ましくは 0.5＜ｐ
２＜ 0.9の間で選択され最も好ましくはｐ２＝0.7 であ
り（但しｐ２の好ましい値は放射線撮影試験の種類によ
ってきまる）、冪ｐ１はｐ２より小さいことはなくすな
わちｐ１＞＝ｐ２であり、交差横軸ｃが両冪関数間の転
移点を指定して０＜ｃ＜ｍであり、および好ましくはｃ
はｍに対して非常に小さく；ならびにｍは横軸の範囲を
示しすなわち−ｍ＜＝ｘ＜＝ｍである〕を使用すること
によって回避することができる。上記関数のグラフを図
１４に示す。
【００６４】冪ｐ2 を減少させると薄い明細のコントラ
ストをさらに強化できるが、同時に、雑音要素も増幅さ
れる。雑音の増幅は、ｐ２より大きい冪値ｐ１好ましく
は 1.0を選択することによって制限することができ、そ
の結果、マッピング関数のスロープは、間隔−Ｃ…Ｃ中
の非常に小さな横座標軸の範囲に対して極端に急勾配で
はない。理想的には、交差横座標Ｃは、好ましくは１〜
２の比例定数で雑音成分の標準偏差に（相加性雑音を仮
定して）に比例すべきである。その場合、大部分の雑音
信号とともに、雑音にうずもれた最低振幅の明細は、冪
ｐ１によって制御された関数部分のスロープによって、
中位に増幅されるだけであり、一方雑音レベルを丁度越
える明細信号が、冪ｐ２によって制御された関数部分の
スロープによってはるかに大きく増幅される。後者の関
数部分のスロープが減少すると、雑音レベル上の薄い明
細は高振幅の明細に対応して確実に高められる。
ストをさらに強化できるが、同時に、雑音要素も増幅さ
れる。雑音の増幅は、ｐ２より大きい冪値ｐ１好ましく
は 1.0を選択することによって制限することができ、そ
の結果、マッピング関数のスロープは、間隔−Ｃ…Ｃ中
の非常に小さな横座標軸の範囲に対して極端に急勾配で
はない。理想的には、交差横座標Ｃは、好ましくは１〜
２の比例定数で雑音成分の標準偏差に（相加性雑音を仮
定して）に比例すべきである。その場合、大部分の雑音
信号とともに、雑音にうずもれた最低振幅の明細は、冪
ｐ１によって制御された関数部分のスロープによって、
中位に増幅されるだけであり、一方雑音レベルを丁度越
える明細信号が、冪ｐ２によって制御された関数部分の
スロープによってはるかに大きく増幅される。後者の関
数部分のスロープが減少すると、雑音レベル上の薄い明
細は高振幅の明細に対応して確実に高められる。
【００６５】この点について、上記の合成冪関数は、非
常にうまく実行することを証明したが、雑音を過剰なレ
ベルまで高めることなく薄い明細を強化する、無限の種
類の単調に増大する奇数マッピング関数を見つけること
ができることは明らかである。主な必要条件は、前記マ
ッピング関数のスロープが、小さい明細画像画素値また
は係数値に対応する引数値のサブレンジ内の方が、大部
分が雑音に対応している非常に小さい明細画素もしくは
係数値のサブレンジまたはより大きな明細値の範囲内よ
りも勾配が急であることである。
常にうまく実行することを証明したが、雑音を過剰なレ
ベルまで高めることなく薄い明細を強化する、無限の種
類の単調に増大する奇数マッピング関数を見つけること
ができることは明らかである。主な必要条件は、前記マ
ッピング関数のスロープが、小さい明細画像画素値また
は係数値に対応する引数値のサブレンジ内の方が、大部
分が雑音に対応している非常に小さい明細画素もしくは
係数値のサブレンジまたはより大きな明細値の範囲内よ
りも勾配が急であることである。
【００６６】分解の全明細画像が上記の方法の一つによ
って同じマッピングを使って修正されると、すべてのス
クールを越える均一な強化が得られる。わずかに修正さ
れた実施態様において、異なるマッピング関数が、例え
ば上記マッピング関数のひとつに解像度レベル依存性係
数を掛け算することによって、各解像度レベルで使われ
る場合、最も微細な解像度レベルに対応する係数を、他
の係数より実質的に高い値に設定することによって鋭さ
を増大させることができる。すなわち y = Ai * F (x) i = 0 … L-1 （式中Ｆ（ｘ）は上記マッピング関数の一つ、Ｌは解像
度レベルの数、およびAiはレベル依存性係数、例えば１
＜＝ｉ＜＝Ｌ−１の場合、AO＞１およびAi＝１）。
って同じマッピングを使って修正されると、すべてのス
クールを越える均一な強化が得られる。わずかに修正さ
れた実施態様において、異なるマッピング関数が、例え
ば上記マッピング関数のひとつに解像度レベル依存性係
数を掛け算することによって、各解像度レベルで使われ
る場合、最も微細な解像度レベルに対応する係数を、他
の係数より実質的に高い値に設定することによって鋭さ
を増大させることができる。すなわち y = Ai * F (x) i = 0 … L-1 （式中Ｆ（ｘ）は上記マッピング関数の一つ、Ｌは解像
度レベルの数、およびAiはレベル依存性係数、例えば１
＜＝ｉ＜＝Ｌ−１の場合、AO＞１およびAi＝１）。
【００６７】明細画像は、最低の解像度明細画像から出
発して最も微細なレベルまで修正され、これは、明細画
像が再構成操作の過程で必要とする順序である。
発して最も微細なレベルまで修正され、これは、明細画
像が再構成操作の過程で必要とする順序である。
【００６８】明細画像が上記方法の一つによって修正さ
れ、次に上記再構成の方法の一つによって先に記載され
た再構成セクションに累積される場合、得られた信号の
ダイナミックレンジは通常オリジナルのレンジを越え
る。それ故に得られた画像信号は結局、オリジナル画像
信号のダイナミックレンジにまたは更に小さなレンジに
小さくされる。前者の場合、薄い明細のコントラストは
オリジナル画像と比べて改善された知覚性を示し、後者
の場合、同じ知覚性レベルには、本発明の知見によって
より小さいダイナミックレンジで到達する。好ましい実
施態様では、ダイナミックレンジの上記の減少は探索表
によって達成され、この探索表は、前記再構成された画
像信号を、所望のスクリーン輝度もしくはフィルム密度
を示す出力信号にマップしている。そのマッピングは、
所望の階調によって、単調で直線もしくは曲線でもよ
い。
れ、次に上記再構成の方法の一つによって先に記載され
た再構成セクションに累積される場合、得られた信号の
ダイナミックレンジは通常オリジナルのレンジを越え
る。それ故に得られた画像信号は結局、オリジナル画像
信号のダイナミックレンジにまたは更に小さなレンジに
小さくされる。前者の場合、薄い明細のコントラストは
オリジナル画像と比べて改善された知覚性を示し、後者
の場合、同じ知覚性レベルには、本発明の知見によって
より小さいダイナミックレンジで到達する。好ましい実
施態様では、ダイナミックレンジの上記の減少は探索表
によって達成され、この探索表は、前記再構成された画
像信号を、所望のスクリーン輝度もしくはフィルム密度
を示す出力信号にマップしている。そのマッピングは、
所望の階調によって、単調で直線もしくは曲線でもよ
い。
【００６９】一例として、図１５の（ａ）は１本の線の
オリジナル画像２を示し、図１５の（ｂ）は第１実施態
様の分解と再構成および第１実施態様の明細修正によっ
て強化されて得られて画像４の対応する線を示す。明ら
かに、薄い明細は、本発明の知見によって、全ダイナミ
ックレンジを増大することなく、および急勾配の端縁の
近く（例えば右の画像の境界の近く）にオーバシュート
もしくは他のアーチファクトを生じることなく、高振幅
の信号の変動に対して強化されている。
オリジナル画像２を示し、図１５の（ｂ）は第１実施態
様の分解と再構成および第１実施態様の明細修正によっ
て強化されて得られて画像４の対応する線を示す。明ら
かに、薄い明細は、本発明の知見によって、全ダイナミ
ックレンジを増大することなく、および急勾配の端縁の
近く（例えば右の画像の境界の近く）にオーバシュート
もしくは他のアーチファクトを生じることなく、高振幅
の信号の変動に対して強化されている。
【図１】本発明の装置を示すブロック図である。
【図２】画像捕そく装置の特定の実施態様を示す概略説
明図である。
明図である。
【図３】コントラスト強化方法の各種のステップを示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】本発明による方法の分解ステップを実施する一
つの方式を示す図である。
つの方式を示す図である。
【図５】再構成アルゴリズムの実施態様を示す図であ
る。
る。
【図６】ガウスフィルタの一例の係数を示す図である。
【図７】再構成のステップの修正された実施態様を示す
図である。
図である。
【図８】最構成のステップの修正された他の実施態様を
示す図である。
示す図である。
【図９】分解ステップの他の実施態様を示す図である。
【図１０】対応する再構成アルゴリズムを示す図であ
る。
る。
【図１１】図１１の（ａ）は、空間周波数を座標軸の一
つにそって帯域幅を減少させた一連の低域フィルタの伝
達関数の二乗モジュラスの一次元グラフであり、図１１
の（ｂ）は、逐次低解像度における二つの低域フィルタ
伝達関数の減算に対応する帯域フィルタ伝達関数の二乗
モジュラスのグラフである。
つにそって帯域幅を減少させた一連の低域フィルタの伝
達関数の二乗モジュラスの一次元グラフであり、図１１
の（ｂ）は、逐次低解像度における二つの低域フィルタ
伝達関数の減算に対応する帯域フィルタ伝達関数の二乗
モジュラスのグラフである。
【図１２】ピラミッド型ガボール関数の冪スペクトルの
グラフである。
グラフである。
【図１３】本発明の方法に用いることができる特定修正
関数のグラフである。
関数のグラフである。
【図１４】別の修正関数のグラフである。
【図１５】図１５の（ａ）は１実施例のオリジナル画像
の一つの線のグラフであり、図１５の（ｂ）はコントラ
ストを強化された画像の対応する線のグラフである。
の一つの線のグラフであり、図１５の（ｂ）はコントラ
ストを強化された画像の対応する線のグラフである。
１ 画像捕そく装置
２ ディジタル画像信号
３ 画像強化装置
４ 強化された画像の信号
５ マッピングセクション
６ 処理された画像
７ 出力装置
１０ Ｘ線源
１１ 対象物
１２ カセット
１３ 光誘導性蛍光スクリーン
１４ レーザ
１５ 検流式編向器
１６ 集光器
１７ 光電子増倍管
１８ サンプルホールド回路
１９ Ａ／Ｄ変換器
３０ 分解セクション
３１ 明細画像
３１′ 残余画像
３２ 修正セクション
３３ 修正された明細画像
３４ 再構成セクション
４１、４１′、４１″ 低域フィルタ
４４、４４′、４４″ 低域フィルタ
４２、４２′、４２″ 補間器
５１、５１′、５１″ 補間器
４３、４３′、４３″ 加算器
５２、５２′、５２″ 加算器
５３、５３′、５３″ 探索表
５５、５６、６２ 探索表
６１ メモリ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 エミール・ポール・ショーテル
ベルギー国モートゼール、セプテストラ
ート 27 アグファ・ゲヴェルト・ナー
ムロゼ・ベンノートチャップ内
(56)参考文献 特開 昭63−59266（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
A61B 6/00
Claims (4)
- 【請求項１】 画素値の配列で表されたオリジナル画像
を処理することにより前記オリジナル画像の電子表示の
コントラストを強化する方法であって、前記処理が以下
のステップを含む方法： （ａ）前記オリジナル画像を、連続的により低い解像度
レベルにおける一連の多重明細画像と、さらに低い解像
度レベルにおける残余画像とに分解し （ｂ）前記の明細画像の画素値を、引数値が増大するに
つれて徐々に減少するスロープを有する少なくとも一つ
の非線形で単調に増大する奇数変換関数にしたがって修
正して、１セットの修正された明細画像の画素値を得
て、 （ｃ）前記残余画像と前記の修正された明細画像に再構
成アルゴリズムを適用し、強化されたコントラストを有
する処理された画像を得る（ただし、この再構成アルゴ
リズムは、分解の逆である。）。 - 【請求項２】 画素値の配列で表されたオリジナル画像
を処理することにより前記オリジナル画像の電子表示の
コントラストを強化する方法であって、前記処理が以下
のステップを含む方法： ａ）オリジナル画像を、多重解像度レベルにおける予め
決められた基本関数の重み付け合計に分解し（ただし、
前記分解によって１セットの数学的係数が得られ、これ
は前記重み付け合計の重みであり、かつ１セットの基本
関数のうちの一つのオリジナル画像に対する寄与を表現
する。その結果前記基本関数は、連続的でありかつ非周
期関数でありかつ平均値がゼロである。更に、前記数学
的係数に適用される場合、オリジナル画像またはこれと
実質的に同じである画像を戻す分解の逆が存在す
る。）、 ｂ）絶対引数値が増大するにつれて徐々に減少するスロ
ープを有する少なくとも一つの非線形で単調に増大する
奇数マッピング関数にしたがって前記数学的係数を修正
し（ただし、前記関数によって１セットの修正された数
学的係数が得られる。）、 ｃ）修正された数学的係数に分解の逆を適用することに
よって強化されたコントラストを有する処理された画像
を計算する。 - 【請求項３】 以下のものを含む、画素値の配列で表さ
れたオリジナル画像の電子表示を処理することによって
前記オリジナル画像のコントラストを強化する装置： 前記電子表示を、連続的により低い解像度レベルにおけ
る一連の多重明細画像と、さらに低い解像度レベルにお
ける残余画像とに分解する手段前記の明細画像の画素値
を、絶対引数値が増大するにつれて徐々に減少するスロ
ープを有する少なくとも一つの非線形で単調に増大する
奇数変換関数によって修正する手段、 前記残余画像と前記の修正された明細画像に再構成アル
ゴリズムを適用することによって強化されたコントラス
トを有する処理された画像を計算する手段（ただし、こ
の再構成アルゴリズムは、分解の逆である。）。 - 【請求項４】 以下のものを含む、画素値の配列で表さ
れたオリジナル画像の電子表示を処理することによって
前記オリジナル画像のコントラストを強化する装置： 多重解像度レベルにおける１セットの数学的基本関数を
記憶する手段（ただし、前記関数は、連続的でありかつ
非周期関数でありかつ平均値がゼロである。）、 オリジナル画像を前記基本関数の重み付け合計に分解す
る手段（ただし、前記分解によって１セットの数学的係
数が得られ、これは前記重み付け合計の重みであり、か
つ１セットの基本関数のうちの一つのオリジナル画像に
対する寄与を表現する。その結果、前記数学的係数に適
用される場合、オリジナル画像またはこれと実質的に同
じである画像を戻す分解の逆が存在する。）前記数学的
係数を、引数値が増大するにつれて徐々に減少するスロ
ープを有する、少なくとも一つの非線形で単調に減少す
る奇数マッピング関数にしたがって修正して１セットの
修正された係数を得る手段、 前記の分解の逆を、修正された明細係数に適用すること
によって強化されたコントラストを有する処理された画
像を計算する手段。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP91202079 | 1991-08-14 | ||
| NL91202079.9 | 1991-08-14 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05244508A JPH05244508A (ja) | 1993-09-21 |
| JP3402630B2 true JP3402630B2 (ja) | 2003-05-06 |
Family
ID=8207824
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23524692A Expired - Lifetime JP3402630B2 (ja) | 1991-08-14 | 1992-08-10 | コントラストを強化する方法と装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US5467404A (ja) |
| JP (1) | JP3402630B2 (ja) |
| DE (1) | DE69214229T2 (ja) |
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