JP3675896B2 - 画像処理方法および装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は原画像における所定の周波数帯域に画像処理を施す画像処理方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像を表す画像信号を得、この画像信号に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示することが種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算したものに強調度を掛けたものを加える処理を施すもので、これにより画像において所定の空間周波数成分を強調するようにしたものである。
【０００３】
また、画像信号に対して周波数処理を施す別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換して画像信号を複数の周波数帯域の信号に分解し、この分解された信号のうち、所望とする周波数帯域の信号に対して強調等の所定の画像処理を施す方法が提案されている。
【０００４】
また、近年画像処理の分野において、画像を多重解像度に変換する新規な方法としてラプラシアンピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開平6-301766号）。このラプラシアンピラミッドは、原画像に対してガウス関数で近似されたようなマスクによりマスク処理を施した後、画像をサブサンプリングして画素数を間引いて半分にすることにより、原画像の１／４のサイズのボケ画像を得、このボケ画像のサンプリングされた画素に値が０の画素を補間して元の大きさの画像に戻し、この画像に対してさらに上述したマスクによりマスク処理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画像から減算して原画像の所定の周波数帯域の細部画像を得るものである。この処理を得られたボケ画像に対して繰り返すことにより原画像の１／２2Nの大きさのボケ画像をＮ個作成するものである。ここで、ガウス関数で近似されたようなマスクによりマスク処理を施した画像に対してサンプリングを行っているため、実際にはガウシアンフィルタを用いているが、ラプラシアンフィルタをかけた場合と同様の処理画像が得られる。そしてこのように原画像サイズの画像から順に１／２2Nの大きさの低周波数帯域の画像が得られるため、この処理の結果得られた画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。
【０００５】
なお、このラプラシアンピラミッドについては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image Processing ”，Computer Graphics and Image Processing 16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.M.,“Fast Computation of the Difference of Low・Pass Transform”IEEETrans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat S.G.,“A Theory for Multiresolution Signal Decomposition ；The Wavelet Representation”IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence 、11巻、７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image compression by Gabor Expansion”，Optical Engineering,30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPieter Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image Contrast Amplification ”SPIE Vol.2167 Image Processing(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
【０００６】
そしてこのようにして得られたラプラシアンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して、画像の値を強調するような処理を施し、この強調処理が施された各周波数帯域の画像を逆変換して処理が施された画像を得る方法が上記特開平6-301766号に記載されている。このように処理が施された画像は、各周波数帯域において画像が強調されているため、実質的に上述したボケマスク処理において複数のサイズのマスクによりボケマスク処理を施したような画像となっている。
【０００７】
また、上述したMultiscale Image Contrast Amplification には、ラプラシアンピラミッドにより複数の周波数帯域に分解された画像のうち最も解像度の低い最低解像度画像の濃度をａ倍（ａ＜１）する処理を施し、この処理が施された最低解像度画像と他の周波数帯域の画像とを逆多重解像度変換することにより処理済画像を得る方法が記載されている。この方法によれば、最低解像度画像のコントラストが抑制されて画像の適性観察領域が広げられるため、原画像に対して実質的にダイナミックレンジ圧縮処理を施した場合と同様の処理済画像を得ることができる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したMultiscale Image Contrast Amplification に記載された方法においては、最低周波数帯域の画像を単にａ倍するだけであるため、最低周波数帯域画像の全ての信号が一律に処理されることとなる。このため、最低周波数帯域画像において処理を施す必要がない信号域の画像まで処理が施されてしまうことから、画像処理に対する自由度が小さく所望とする処理済画像を得ることができなかった。例えば、人体の胸部の放射線画像に対して処理を施す場合、縦隔部内の濃度変化を見易くするために最低周波数帯域画像に対してMultiscale Image Contrast Amplification に記載された処理を施すと、縦隔部は見易くなるものの濃度の高い肺野部も影響されてしまい、全体としては見にくい画像となってしまっていた。
【０００９】
本発明は上記事情に鑑み、画像処理の自由度を大きくし、見易い処理済画像を得ることができる画像処理方法および装置を提供することを目的とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明による第１の画像処理方法および装置は、画像を多重解像度空間に変換することにより得られる複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ1 （ｇL ）としたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、この処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得ることを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明による第２の画像処理方法および装置は、画像を多重解像度空間に変換することにより得られる複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、この処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得ることを特徴とするものである。
【００１２】
【発明の効果】
本発明による画像処理方法および装置は、多重解像度空間に変換された複数の周波数帯域の画像のうち、最低周波数帯域の画像に対して信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ1 （ｇL ）としたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得るようにしたため、最低周波数帯域画像全体のダイナミックレンジは圧縮されるとともに、比較的信号値の大きい部分はそのコントラストが維持されることとなり、最低周波数帯域画像の適性観察領域が確保される。そして処理が施された最低周波数帯域画像と他の周波数帯域の画像とを逆解像度変換することにより、画像の領域に応じたダイナミックレンジ圧縮処理が施された処理済画像を得ることができる。
【００１３】
また、最低周波数帯域の画像に対して、最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得ることにより、最低周波数帯域画像に対するダイナミックレンジ圧縮処理の程度を変更することができるため、より自由度の高いダイナミックレンジ圧縮処理を施すことができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００１５】
図１は本発明による画像処理方法を実施するための装置の概略を表すブロック図である。図１に示すように本発明による画像処理方法を実施するための装置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重解像度分解処理手段２と、多重解像度分解処理手段２において複数の周波数帯域に分解された画像のうち、所定の周波数帯域の画像に対して後述するような強調処理を施す強調処理手段３と、強調処理手段３により強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画像を復元して処理済画像を得るための復元処理手段４と、復元処理手段４により復元された処理済画像を可視像として再生するための画像出力手段５と、多重解像度分解処理手段２により得られる最も低周波数帯域の画像である残留画像に対して後述するようなダイナミックレンジ圧縮処理を施す残留画像処理手段６とからなるものである。
【００１６】
次いで本発明による画像処理方法の作用について説明する。図２は図１における多重解像度画像分解処理手段２において行われる処理を説明するためのブロック図である。なお、本実施の形態においてはラプラシアンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度画像に分解するものとする。図２に示すように原画像を表すデジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２に入力されると、フィルタリング手段10においてローパスフィルタによりフィルタリングされる。このローパスフィルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上の二次元ガウス分布に略対応している。このローパスフィルタは後述するように全ての解像度の画像に対して適用される。
【００１７】
このようなローパスフィルタによりフィルタリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10において１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像ｇ1が得られる。この低解像度近似画像ｇ1 は、原画像の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11において、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされた間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度近似画像ｇ1 の一列毎および一行毎に値が０の行および列を挿入することにより行う。このように値が０の画素が補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００１８】
そしてこのようにして補間が行われた後、さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対して図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリング処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低解像度近似画像ｇ1 ′は上述した補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなものとなっている。また原画像と比較して周波数帯域的には半分より高い高周波数が消えたような画像となっている。これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値が０の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィルタによりフィルタリング処理を施しているため、ガウス関数により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画像がぼかされたようになっているからである。
【００１９】
次いで減算器12において、原画像から低解像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ 1′との相対応する画素についての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像を表すものとなっている。
【００２０】
次いで、低解像度近似画像ｇ1 はフィルタリング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタによりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタリング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィルタリング手段10において１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリングされた間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行および列を挿入することにより行う。このように値が０の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはいるものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００２１】
そしてこのようにして補間が行われた後、さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対して図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリング処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなものとなっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えたようになっている。
【００２２】
次いで減算器12において、低解像度近似画像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素についての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたようになっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域のみ、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィルタリング処理を施して細部画像を得るようにしているが、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似画像から減算していることから、実質的にはラプラシアンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同様の結果となる。
【００２３】
そして上述した処理をフィルタリング手段10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk （ｋ＝１〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くなる、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk はＮ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大きさが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさであるが、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像の大きさの１／４となっている。このように、細部画像が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、また細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質的に同一の画像であることから、本実施の形態による多重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるものである。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに記憶される。
【００２４】
次いでこのようにして得られた細部画像ｂk のうち所望とする周波数帯域の細部画像ｂk に対して強調処理手段３において所定の強調処理が施される。この強調処理は、所望とする周波数帯域の細部画像ｂk に対して所定の強調係数を乗じることにより行う。
【００２５】
さらに、残留画像ｇL は残留画像処理手段６においてダイナミックレンジ圧縮処理が施される。以下この処理の詳細について説明する。
【００２６】
図５(a) は、残留画像信号ｇL （便宜上残留画像と残留画像信号とは同一の参照符号を用いる）を変数とした単調減少関数の一例を表わした図である。
【００２７】
残留画像信号ｇＬ は最高値1023を有し、ｆ１（ｇＬ ）は残留画像信号ｇＬ の値が小さい領域で変化し、ある値よりも大きい領域でｆ１（ｇＬ ）＝０となる関数形を有している。この関数ｆ１（ｇＬ ）を用いて各画素点（ｉ，ｊ）について、
【００２８】
【数１】
【００２９】
の演算を行い、残留画像全体について処理済残留画像信号ｇL ′が求められる。
【００３０】
図６は、残留画像上のｘ方向について残留画像信号ｇＬ が直線状に変化している場合の、処理済残留画像信号ｇＬ ′を表す図である。残留画像信号ｇＬ が小さな領域、すなわち平均的な濃度が低い領域のダイナミックレンジが圧縮され、しかも各領域内の比較的信号値が高い部分のコントラストは圧縮前の状態が維持されている。
【００３１】
次いで、強調処理が施された周波数帯域の細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像ならびに処理済残留画像ｇL ′を逆変換する。この逆変換の処理は復元処理手段４において以下のようにして行われる。
【００３２】
図７は細部画像の逆変換の詳細を表す図である。まず、処理済残留画像ｇL ′が補間手段14により各画素の間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｇL ″とされる。次に加算器15においてその補間された画像ｇL ″と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応する画素同志で加算を行い、加算画像（ｇL ″＋ｂn-1 ）を得る。次いでこの加算画像（ｇL ″＋ｂn-1 ）は補間手段14に入力され、この補間手段14において各画素の間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｂn-1 ′とされる。
【００３３】
次いでこの画像ｂn-1 ′は、加算器15において細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂn-2 とされる。
【００３４】
以上の処理を繰り返し、強調画像ｂkpについても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′との加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂkp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理をより高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。
【００３５】
処理済画像信号Ｓ′は画像出力手段５に入力され、可視像として表示される。この画像出力手段５はＣＲＴ等のディスプレイ手段でもよいし、感光フィルムに光走査記録を行う記録装置であってもよいし、あるいはそのために画像信号を一旦光ディスク、磁気ディスク等の画像ファイルに記憶させる装置であってもよい。
【００３６】
このようにして得られた処理済画像信号Ｓ′に基づいて再生表示された可視画像は高濃度領域の濃度がその内部の微細構造のコントラストを維持したまま全体として下がった画像となる。
【００３７】
なお、上述した実施の形態においては、画像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラミッドの手法を用いているが、これに限定されるものではなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバンド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するようにしてもよいものである。
【００３８】
ここで、ウェーブレット変換は、周波数解析の方法として近年開発されたものであり、ステレオのパターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされているものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wavelets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossings of a Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991 ）。
【００３９】
このウェーブレット変換は、
【００４０】
【数２】
【００４１】
なる式において信号を複数の周波数帯域ごとの周波数信号に変換するものである。すなわち、関数ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させることによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数から粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数信号を作成することができる。
【００４２】
一方、サブバンド変換は、ウェーブレット変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用いて複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変換方法である。
【００４３】
なお、上述した実施の形態においては、図５(a) に示すような関数ｆ１（ｇＬ ）により残留画像のダイナミックレンジを圧縮するようにしているが、これに限定されるものではなく、他の関数を用いるようにしてもよい。
【００４４】
図５(b) は、残留画像信号ｇＬ を変数とした単調減少関数の他の例を表す図である。この関数ｆ１（ｇＬ ）は、途中の点までは０、それ以上は直線的に傾斜した関数となる。また、図５(c) に示すように図５(a) に示す関数と、図５(c) に示す関数とを組み合わせた関数としてもよい。
【００４５】
さらに、関数ｆを図８(a) ，(b) および(c) に示すように、折れ線とならず微係数が連続する関数としてもよい。図５に示すように、折れ線の場合はこのおれている部分に相当する濃度領域に、オリジナル画像には何ら特別の輪郭は存在しないにも拘らず処理済画像信号Ｓ′基づいて再生表示された可視画像に偽輪郭が生じる場合がある。関数ｆ（ｇL ′Ｓus）を微係数が連続する関数とすることにより、偽輪部が生じることも防止される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像処理方法を実施するための装置のブロック図
【図２】多重解像度分解処理手段の詳細を表す図
【図３】ローパスフィルタを表す図
【図４】ラプラシアンピラミッド処理が施された複数の周波数帯域ごとの細部画像を表す図
【図５】関数ｆの特性を表す図
【図６】処理済画像信号の特性を表す図
【図７】復縁処理手段の詳細を表す図
【図８】他の関数ｆの特性を表す図
【符号の説明】
１ 画像入力手段
２ 多重解像度分解処理手段
３ 強調処理手段
４ 復元処理手段
５ 画像出力手段
６ 残留画像処理手段
10 フィルタリング手段
11 補間手段
12 減算器
14 補間手段
15 加算器
【発明の属する技術分野】
本発明は原画像における所定の周波数帯域に画像処理を施す画像処理方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像を表す画像信号を得、この画像信号に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示することが種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算したものに強調度を掛けたものを加える処理を施すもので、これにより画像において所定の空間周波数成分を強調するようにしたものである。
【０００３】
また、画像信号に対して周波数処理を施す別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換して画像信号を複数の周波数帯域の信号に分解し、この分解された信号のうち、所望とする周波数帯域の信号に対して強調等の所定の画像処理を施す方法が提案されている。
【０００４】
また、近年画像処理の分野において、画像を多重解像度に変換する新規な方法としてラプラシアンピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開平6-301766号）。このラプラシアンピラミッドは、原画像に対してガウス関数で近似されたようなマスクによりマスク処理を施した後、画像をサブサンプリングして画素数を間引いて半分にすることにより、原画像の１／４のサイズのボケ画像を得、このボケ画像のサンプリングされた画素に値が０の画素を補間して元の大きさの画像に戻し、この画像に対してさらに上述したマスクによりマスク処理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画像から減算して原画像の所定の周波数帯域の細部画像を得るものである。この処理を得られたボケ画像に対して繰り返すことにより原画像の１／２2Nの大きさのボケ画像をＮ個作成するものである。ここで、ガウス関数で近似されたようなマスクによりマスク処理を施した画像に対してサンプリングを行っているため、実際にはガウシアンフィルタを用いているが、ラプラシアンフィルタをかけた場合と同様の処理画像が得られる。そしてこのように原画像サイズの画像から順に１／２2Nの大きさの低周波数帯域の画像が得られるため、この処理の結果得られた画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。
【０００５】
なお、このラプラシアンピラミッドについては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image Processing ”，Computer Graphics and Image Processing 16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.M.,“Fast Computation of the Difference of Low・Pass Transform”IEEETrans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat S.G.,“A Theory for Multiresolution Signal Decomposition ；The Wavelet Representation”IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence 、11巻、７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image compression by Gabor Expansion”，Optical Engineering,30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPieter Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image Contrast Amplification ”SPIE Vol.2167 Image Processing(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
【０００６】
そしてこのようにして得られたラプラシアンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して、画像の値を強調するような処理を施し、この強調処理が施された各周波数帯域の画像を逆変換して処理が施された画像を得る方法が上記特開平6-301766号に記載されている。このように処理が施された画像は、各周波数帯域において画像が強調されているため、実質的に上述したボケマスク処理において複数のサイズのマスクによりボケマスク処理を施したような画像となっている。
【０００７】
また、上述したMultiscale Image Contrast Amplification には、ラプラシアンピラミッドにより複数の周波数帯域に分解された画像のうち最も解像度の低い最低解像度画像の濃度をａ倍（ａ＜１）する処理を施し、この処理が施された最低解像度画像と他の周波数帯域の画像とを逆多重解像度変換することにより処理済画像を得る方法が記載されている。この方法によれば、最低解像度画像のコントラストが抑制されて画像の適性観察領域が広げられるため、原画像に対して実質的にダイナミックレンジ圧縮処理を施した場合と同様の処理済画像を得ることができる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したMultiscale Image Contrast Amplification に記載された方法においては、最低周波数帯域の画像を単にａ倍するだけであるため、最低周波数帯域画像の全ての信号が一律に処理されることとなる。このため、最低周波数帯域画像において処理を施す必要がない信号域の画像まで処理が施されてしまうことから、画像処理に対する自由度が小さく所望とする処理済画像を得ることができなかった。例えば、人体の胸部の放射線画像に対して処理を施す場合、縦隔部内の濃度変化を見易くするために最低周波数帯域画像に対してMultiscale Image Contrast Amplification に記載された処理を施すと、縦隔部は見易くなるものの濃度の高い肺野部も影響されてしまい、全体としては見にくい画像となってしまっていた。
【０００９】
本発明は上記事情に鑑み、画像処理の自由度を大きくし、見易い処理済画像を得ることができる画像処理方法および装置を提供することを目的とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明による第１の画像処理方法および装置は、画像を多重解像度空間に変換することにより得られる複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ1 （ｇL ）としたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、この処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得ることを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明による第２の画像処理方法および装置は、画像を多重解像度空間に変換することにより得られる複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、この処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得ることを特徴とするものである。
【００１２】
【発明の効果】
本発明による画像処理方法および装置は、多重解像度空間に変換された複数の周波数帯域の画像のうち、最低周波数帯域の画像に対して信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ1 （ｇL ）としたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得るようにしたため、最低周波数帯域画像全体のダイナミックレンジは圧縮されるとともに、比較的信号値の大きい部分はそのコントラストが維持されることとなり、最低周波数帯域画像の適性観察領域が確保される。そして処理が施された最低周波数帯域画像と他の周波数帯域の画像とを逆解像度変換することにより、画像の領域に応じたダイナミックレンジ圧縮処理が施された処理済画像を得ることができる。
【００１３】
また、最低周波数帯域の画像に対して、最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得ることにより、最低周波数帯域画像に対するダイナミックレンジ圧縮処理の程度を変更することができるため、より自由度の高いダイナミックレンジ圧縮処理を施すことができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００１５】
図１は本発明による画像処理方法を実施するための装置の概略を表すブロック図である。図１に示すように本発明による画像処理方法を実施するための装置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重解像度分解処理手段２と、多重解像度分解処理手段２において複数の周波数帯域に分解された画像のうち、所定の周波数帯域の画像に対して後述するような強調処理を施す強調処理手段３と、強調処理手段３により強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画像を復元して処理済画像を得るための復元処理手段４と、復元処理手段４により復元された処理済画像を可視像として再生するための画像出力手段５と、多重解像度分解処理手段２により得られる最も低周波数帯域の画像である残留画像に対して後述するようなダイナミックレンジ圧縮処理を施す残留画像処理手段６とからなるものである。
【００１６】
次いで本発明による画像処理方法の作用について説明する。図２は図１における多重解像度画像分解処理手段２において行われる処理を説明するためのブロック図である。なお、本実施の形態においてはラプラシアンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度画像に分解するものとする。図２に示すように原画像を表すデジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２に入力されると、フィルタリング手段10においてローパスフィルタによりフィルタリングされる。このローパスフィルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上の二次元ガウス分布に略対応している。このローパスフィルタは後述するように全ての解像度の画像に対して適用される。
【００１７】
このようなローパスフィルタによりフィルタリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10において１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像ｇ1が得られる。この低解像度近似画像ｇ1 は、原画像の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11において、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされた間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度近似画像ｇ1 の一列毎および一行毎に値が０の行および列を挿入することにより行う。このように値が０の画素が補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００１８】
そしてこのようにして補間が行われた後、さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対して図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリング処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低解像度近似画像ｇ1 ′は上述した補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなものとなっている。また原画像と比較して周波数帯域的には半分より高い高周波数が消えたような画像となっている。これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値が０の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィルタによりフィルタリング処理を施しているため、ガウス関数により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画像がぼかされたようになっているからである。
【００１９】
次いで減算器12において、原画像から低解像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ 1′との相対応する画素についての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像を表すものとなっている。
【００２０】
次いで、低解像度近似画像ｇ1 はフィルタリング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタによりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタリング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィルタリング手段10において１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリングされた間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行および列を挿入することにより行う。このように値が０の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはいるものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００２１】
そしてこのようにして補間が行われた後、さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対して図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリング処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなものとなっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えたようになっている。
【００２２】
次いで減算器12において、低解像度近似画像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素についての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたようになっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域のみ、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィルタリング処理を施して細部画像を得るようにしているが、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似画像から減算していることから、実質的にはラプラシアンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同様の結果となる。
【００２３】
そして上述した処理をフィルタリング手段10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk （ｋ＝１〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くなる、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk はＮ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大きさが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさであるが、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像の大きさの１／４となっている。このように、細部画像が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、また細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質的に同一の画像であることから、本実施の形態による多重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるものである。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに記憶される。
【００２４】
次いでこのようにして得られた細部画像ｂk のうち所望とする周波数帯域の細部画像ｂk に対して強調処理手段３において所定の強調処理が施される。この強調処理は、所望とする周波数帯域の細部画像ｂk に対して所定の強調係数を乗じることにより行う。
【００２５】
さらに、残留画像ｇL は残留画像処理手段６においてダイナミックレンジ圧縮処理が施される。以下この処理の詳細について説明する。
【００２６】
図５(a) は、残留画像信号ｇL （便宜上残留画像と残留画像信号とは同一の参照符号を用いる）を変数とした単調減少関数の一例を表わした図である。
【００２７】
残留画像信号ｇＬ は最高値1023を有し、ｆ１（ｇＬ ）は残留画像信号ｇＬ の値が小さい領域で変化し、ある値よりも大きい領域でｆ１（ｇＬ ）＝０となる関数形を有している。この関数ｆ１（ｇＬ ）を用いて各画素点（ｉ，ｊ）について、
【００２８】
【数１】
の演算を行い、残留画像全体について処理済残留画像信号ｇL ′が求められる。
【００３０】
図６は、残留画像上のｘ方向について残留画像信号ｇＬ が直線状に変化している場合の、処理済残留画像信号ｇＬ ′を表す図である。残留画像信号ｇＬ が小さな領域、すなわち平均的な濃度が低い領域のダイナミックレンジが圧縮され、しかも各領域内の比較的信号値が高い部分のコントラストは圧縮前の状態が維持されている。
【００３１】
次いで、強調処理が施された周波数帯域の細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像ならびに処理済残留画像ｇL ′を逆変換する。この逆変換の処理は復元処理手段４において以下のようにして行われる。
【００３２】
図７は細部画像の逆変換の詳細を表す図である。まず、処理済残留画像ｇL ′が補間手段14により各画素の間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｇL ″とされる。次に加算器15においてその補間された画像ｇL ″と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応する画素同志で加算を行い、加算画像（ｇL ″＋ｂn-1 ）を得る。次いでこの加算画像（ｇL ″＋ｂn-1 ）は補間手段14に入力され、この補間手段14において各画素の間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｂn-1 ′とされる。
【００３３】
次いでこの画像ｂn-1 ′は、加算器15において細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂn-2 とされる。
【００３４】
以上の処理を繰り返し、強調画像ｂkpについても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′との加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂkp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理をより高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。
【００３５】
処理済画像信号Ｓ′は画像出力手段５に入力され、可視像として表示される。この画像出力手段５はＣＲＴ等のディスプレイ手段でもよいし、感光フィルムに光走査記録を行う記録装置であってもよいし、あるいはそのために画像信号を一旦光ディスク、磁気ディスク等の画像ファイルに記憶させる装置であってもよい。
【００３６】
このようにして得られた処理済画像信号Ｓ′に基づいて再生表示された可視画像は高濃度領域の濃度がその内部の微細構造のコントラストを維持したまま全体として下がった画像となる。
【００３７】
なお、上述した実施の形態においては、画像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラミッドの手法を用いているが、これに限定されるものではなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバンド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するようにしてもよいものである。
【００３８】
ここで、ウェーブレット変換は、周波数解析の方法として近年開発されたものであり、ステレオのパターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされているものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wavelets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossings of a Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991 ）。
【００３９】
このウェーブレット変換は、
【００４０】
【数２】
なる式において信号を複数の周波数帯域ごとの周波数信号に変換するものである。すなわち、関数ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させることによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数から粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数信号を作成することができる。
【００４２】
一方、サブバンド変換は、ウェーブレット変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用いて複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変換方法である。
【００４３】
なお、上述した実施の形態においては、図５(a) に示すような関数ｆ１（ｇＬ ）により残留画像のダイナミックレンジを圧縮するようにしているが、これに限定されるものではなく、他の関数を用いるようにしてもよい。
【００４４】
図５(b) は、残留画像信号ｇＬ を変数とした単調減少関数の他の例を表す図である。この関数ｆ１（ｇＬ ）は、途中の点までは０、それ以上は直線的に傾斜した関数となる。また、図５(c) に示すように図５(a) に示す関数と、図５(c) に示す関数とを組み合わせた関数としてもよい。
【００４５】
さらに、関数ｆを図８(a) ，(b) および(c) に示すように、折れ線とならず微係数が連続する関数としてもよい。図５に示すように、折れ線の場合はこのおれている部分に相当する濃度領域に、オリジナル画像には何ら特別の輪郭は存在しないにも拘らず処理済画像信号Ｓ′基づいて再生表示された可視画像に偽輪郭が生じる場合がある。関数ｆ（ｇL ′Ｓus）を微係数が連続する関数とすることにより、偽輪部が生じることも防止される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像処理方法を実施するための装置のブロック図
【図２】多重解像度分解処理手段の詳細を表す図
【図３】ローパスフィルタを表す図
【図４】ラプラシアンピラミッド処理が施された複数の周波数帯域ごとの細部画像を表す図
【図５】関数ｆの特性を表す図
【図６】処理済画像信号の特性を表す図
【図７】復縁処理手段の詳細を表す図
【図８】他の関数ｆの特性を表す図
【符号の説明】
１ 画像入力手段
２ 多重解像度分解処理手段
３ 強調処理手段
４ 復元処理手段
５ 画像出力手段
６ 残留画像処理手段
10 フィルタリング手段
11 補間手段
12 減算器
14 補間手段
15 加算器
Claims (4)
- 画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解し、
該複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ1 （ｇL ）としたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、
該処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得ることを特徴とする画像処理方法。 - 画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解し、
該複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、
該処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得ることを特徴とする画像処理方法。 - 画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解する多重解像度分解手段と、
該複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ1 （ｇL ）としたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得る演算手段と、
該処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得る逆変換手段とからなることを特徴とする画像処理装置。 - 画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解する多重解像度分解手段と、
該複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、式
ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ）
にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得る演算手段と、
該処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得る逆変換手段とからなることを特徴とする画像処理装置。
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