JP3731762B2 - Image processing method and apparatus - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理方法および装置に関し、詳細には画像のうち、異常陰影等の特定の画像部分だけを選択的に強調処理する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】
従来より、種々の画像取得方法により得られた画像を表す画像信号に対して、階調処理や周波数処理等の画像処理を施し、画像の観察読影性能を向上させることが行われている。特に人体を被写体とした放射線画像のような医用画像の分野においては、医師等の専門家が、得られた画像に基づいて患者の疾病や傷害の有無を的確に診断する必要があり、その画像の読影性能を向上させる画像処理は不可欠なものとなっている。
【０００３】
この画像処理のうち、いわゆる周波数強調処理としては、例えば特開昭61-169971 号に示されるように、原画像の濃度値等の画像信号（オリジナル画像信号という）Ｓorg を、
【０００４】
【数１３】
なる画像信号Ｓprocに変換するものが知られている。ここでβは周波数強調係数、Ｓusは非鮮鋭マスク（いわゆるボケマスク）信号である。このボケマスク信号Ｓusは、２次元に配置された画素に対してオリジナル画像信号Ｓorg を中心画素とするＮ列×Ｎ行（Ｎは奇数）の画素マトリクスからなるマスク、すなわちボケマスクを設定し、
【０００６】
【数１４】
等として求められる超低空間周波数成分である。
【０００８】
式（13）の第２項括弧内の値（Ｓorg −Ｓus）は、オリジナル画像信号から超低空間周波数成分であるボケマスク信号を減算したものであるから、オリジナル画像信号のうちの、超低空間周波数成分を除去した超低空間周波数よりも高い周波数成分を選択的に抽出することができる。この比較的高い周波数成分に周波数強調係数βを乗じたうえで、オリジナル画像信号を加算することにより、この比較的高い周波数成分を強調することができる。
【０００９】
一方、画像のうち異常な陰影等の特定の画像部分だけを選択的に抽出する、モーフォロジー（Morphology；モフォロジーまたはモルフォロジーとも称する）のアルゴリズムに基づく処理（以下、モーフォロジー演算またはモーフォロジー処理という）が知られている。このモーフォロジー処理は、特に乳癌における特徴的形態である微小石灰化像を検出するのに有効な手法として研究されているが、対象画像としては、このようなマンモグラムにおける微小石灰化像に限るものではなく、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影等）の大きさや形状が予め分かっているものについては、いかなる画像に対しても適用することができる。
【００１０】
以下、このモーフォロジー処理を、マンモグラムにおける微小石灰化像の検出に適用した例により、モーフォロジー処理の概要について説明する。
【００１１】
（モーフォロジーの基本演算）
モーフォロジー処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対象として説明する。
【００１２】
濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここで、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、ＣＲＴに表示するための信号のように、輝度の高いもの程大きな値となる高輝度高信号レベルの信号とする。
【００１３】
まず、簡単のために、その断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モーフォロジー演算に用いる構造要素ｇは次式（15）に示すように、原点について対称な対称関数
【００１４】
【数１５】
であり、定義域内で値が０で、その定義域Ｇが下記式（16）であるとする。
【００１６】
【数１６】
このとき、モーフォロジー演算の基本形は式（17）〜（20）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【００１８】
【数１７】
すなわち、dilation（ダイレーション）処理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じて決定される値）の幅の中の最大値を探索する処理であり（図12（Ａ）参照）、一方、erosion （エロージョン）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最小値を探索する処理である（図12（Ｂ）参照）。また、opening （またはclosing ）処理は最小値（または最大値）の探索の後に、最大値（または最小値）を探索することに相当する。すなわちopening （オープニング）処理は、低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより小さい凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する（図12（Ｃ）参照）。一方、closing （クロージング）処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより小さい凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くことに相当する（図12（Ｄ）参照）。
【００２０】
なお、構造要素ｇが原点に対して対称ではない場合の、式（17）に示すダイレーション演算をMinkowski （ミンコフスキー）和、式（18）に示すエロージョン演算をミンコフスキー差という。
【００２１】
ここで、濃度値ｆ（ｘ）が、ネガフイルムに記録するための信号のように、濃度の高いもの程大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、輝度と濃度との関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号におけるダイレーション処理は、高輝度高信号レベルにおけるエロージョン処理（図12（Ｂ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるエロージョン処理は、高輝度高信号レベルにおけるダイレーション処理（図12（Ａ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるオープニング処理は、高輝度高信号レベルにおけるクロージング処理（図12（Ｄ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるクロージング処理は、高輝度高信号レベルにおけるオープニング処理（図12（Ｃ））と一致する。
【００２２】
なお、本項では高輝度高信号レベルの画像信号（輝度値）の場合について説明する。
【００２３】
（石灰化陰影検出への応用）
石灰化陰影の検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い形状の非石灰化陰影（乳腺、血管および乳腺支持組織等）との識別が困難であるため、東京農工大の小畑らは、多重構造要素を用いたオープニング演算に基づく下記式（21）で表されるモーフォロジーフィルターを提案している（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176 1992年７月等）。
【００２４】
【数１８】
ここでＢi （ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、例えば図13に示す直線状の４つ（この場合Ｍ＝４）の構造要素（これら４つの構造要素の全体をもって多重構造要素というが、以下、ｉ＝１の場合を含めて単に構造要素という）である。構造要素Ｂi を検出対象である石灰化陰影よりも大きく設定すれば、上記オープニング演算による処理で、構造要素Ｂi よりも細かな凸状の信号変化部分である石灰化陰影は取り除かれる。一方、細長い形状の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂi よりも長く、その傾きが４つの構造要素Ｂi のいずれかに一致すれば、それぞれの構造要素Ｂi に対するオープニング処理の最大値（式（21）の第２項の演算）を求めてもそのまま残る。したがってこのようにして得られた平滑化画像（石灰化陰影のみが取り除かれた画像）を原画像ｆから引き去ることで、小さな石灰化陰影のみが含まれる画像が得られる。これが式（21）の考え方である。
【００２６】
なお、前述したように、高濃度高信号レベルの信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部分よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対して凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理に代えてクロージング処理を適用し、式（21）に代えて式（22）を適用する。
【００２７】
【数１９】
このように、モーフォロジー処理は、
（１）石灰化陰影そのものの抽出に有効であること
（２）複雑なバックグラウンド情報に影響されにくいこと
（３）抽出した石灰化陰影がひずまないこと
などの特徴がある。すなわち、この手法は一般の微分処理に比べて、石灰化陰影のサイズ・形状・濃度分布などの幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。
【００２９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで上述したように、画像の読影性能を向上させるには、対象となる画像に対して画像処理を行うことが不可欠となっているが、特開平２−1078号に開示されているように、単に濃度依存による強調処理では、例えばマンモグラムにおける放射線ノイズ成分のような、画像読影の障害となる成分まで強調されるため、読影性能をむしろ低下させることになる。
【００３０】
また特公昭60−192482号、特開平２−120985号、特表平３−502975号等に開示されているように、画像信号の分散値に依存した強調処理では、局所的に濃度変化の大きい画像部分が強く強調されるため、その付近でアンダーシュート、オーバーシュートが相対的に目立ち、特にＸ線画像に関しては高濃度側でアーチファクトが発生しやすいという問題がある。
【００３１】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調処理し、アーチファクトの発生を抑制した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。
【００３２】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出し、
前記画像部分を強調するように、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して前記モーフォロジー信号Ｓmor に応じた第１の強調処理を施し、
該第１の強調処理を施して得られた第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの所望の周波数帯域に対応する画像部分を強調するように、該第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた第２の強調処理を施すことを特徴とするものである。
【００３３】
なお、構造要素Ｂｉを構成する構造要素Ｂとしては、例えば、正方形、長方形、円形、楕円形、線形または菱形等の上下左右対称の要素が望ましい。以下の発明においても同様である。
【００３４】
また、第１の強調処理により強調処理する周波数帯域と前記第２の強調処理により強調処理する周波数帯域とが互いに異なるものとすることにより、画像の異なる周波数帯域をそれぞれ強調することができるため、より好適であるが、必ずしもそのように異なる周波数帯域とすることに限るものではなく、同一の周波数帯域や一部の帯域が重複するものであってもよい。
【００３５】
本発明の第２の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出し、
前記オリジナル画像信号Ｓorg の、第１の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓusを求め、
前記モーフォロジー信号Ｓmor に基づく強調係数αｍ（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号に対して下記式（１）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
【００３６】
【数１】
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、第２の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求め、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求めた後に前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることを特徴とするものである。
【００３８】
【数２】
【数３】
ここで、非鮮鋭マスク信号ＳusとＳ′usとを互いに異なる大きさの非鮮鋭マスクに基づくものとすることにより、異なる周波数帯域をそれぞれ強調することができるため、より好適であるが、必ずしもそのように異なる大きさのものとすることに限るものではない。以下の発明においても同様である。
【００４１】
また上記強調係数αｍ（Ｓmor ）としては、例えば図２に示すような関数形状を有するものが望ましい。すなわち、図２に示すような関数形状は、放射線ノイズ領域（粒状領域）であるモーフォロジー信号値Ｓmor が小さい領域についてはその出力を０（ゼロ）とし、石灰化陰影等の所望の画像部分に対応する領域であるモーフォロジー信号値Ｓmor が極端に大きい領域についてはαｍ（Ｓmor ）の上限値に固定し、これらの中間領域についてはモーフォロジー信号値Ｓmor の増大にしたがって単調増加するように設定されている。
【００４２】
同様に、上記強調係数β（Ｓ′）としては、例えば図３に示すような関数形状を有するものが望ましい。以下の発明における強調係数β（Ｓ′us）についても同様である。
【００４３】
さらに、モーフォロジー演算としては、下記式（７）〜（12）で示される種々のものを適用することができる。
【００４４】
【数７】
【数８】
【数９】
【数１０】
【数１１】
【数１２】
【外１】
すなわち、式（７）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも大きく、かつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（例えば、高輝度高信号レベルの画像信号における石灰化陰影）を構成する画素の信号を抽出することができ、この画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００５２】
また、式（８）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも小さく、かつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（例えば、高濃度高信号レベルの画像信号における石灰化陰影）を構成する画素の信号を抽出することができ、この画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００５３】
式（９）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも大きくかつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分や、輝度（濃度）が急激に変化するエッジ部分を構成する画素の信号を抽出することができ、このような画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００５４】
式（10）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも小さくかつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分や、輝度（濃度）が急激に変化するエッジ部分を構成する画素の信号を抽出することができ、このような画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００５５】
式（11）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも大きくかつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する、濃度（輝度）変化の大きい画像部分（例えばオリジナルの画像信号Ｓorg が表す画像の骨格部分）を構成する画素の信号を抽出することができ、このような画像部分（骨格部分）を効果的に強調処理することができる。
【００５６】
式（11）を具体的に適用した例を図14に示す。図14は、原画像Ｘに対する構造要素Ｂ（半径ｒの円形構造とする）での、エロージョン処理した画像と、エロージョン処理した画像に対するオープニング処理した画像との差信号のλ（λ＝１，２，…，Ｎ）回までの和集合は、骨格部分ａおよびｂとなることを示している。
【００５７】
また、式（12）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも小さくかつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する、濃度（輝度）変化の大きい画像部分（例えばオリジナルの画像信号Ｓorg が表す画像の骨格部分）を構成する画素の信号を抽出することができ、このような画像部分（骨格部分）を効果的に強調処理することができる。以下の発明においても同様である。
【００５８】
なお、式（11）、（12）で表されるモーフォロジー演算を一般にスケルトン処理と称し、このスケルトン処理によれば、特に骨りょう部分の画像信号に適用した場合、骨格要素だけを選択的に、効果的に強調処理することができる。
【００５９】
本発明の第３の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出し、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数（ｎ個）の周波数成分Ｓnに分割し、
前記複数の周波数成分Ｓn にそれぞれ対応する互いに異なる複数の強調係数αｍn （Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して下記式（４）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
【００６０】
【数４】
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または第１の処理済画像信号Ｓ′を求めた後に前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることを特徴とするものである。
【００６２】
なお、上記周波数成分Ｓn ，強調係数αｍn （Ｓmor ）の添字として表記したｎは上記複数の周波数成分数に対応するものである。
【００６３】
本発明の第４の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、大きさおよび／または形状が互いに異なる複数種類の構造要素Ｂｉn を設定したうえで、この複数種類の構造要素Ｂｉn およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記各構造要素Ｂｉn より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を抽出し、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割し、
前記各モーフォロジー信号Ｓmor n に基づく強調係数αｍ（Ｓmor n ）により、前記オリジナル画像信号に対して下記式（５）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
【００６４】
【数５】
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求め、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求めた後に前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることを特徴とするものである。
【００６６】
なお、上記構造要素Ｂｉn ，モーフォロジー信号Ｓmor n の添字として表記したｎは上記複数の周波数成分数に対応するものである。
【００６７】
また本発明の第５の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、大きさおよび／または形状が互いに異なる複数種類の構造要素Ｂｉnを設定したうえで、この複数種類の構造要素Ｂｉn およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記各構造要素Ｂｉn より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を抽出し、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割し、
前記複数の周波数成分Ｓn にそれぞれ対応し、前記各モーフォロジー信号Ｓmor n にそれぞれ基づく互いに異なる複数の強調係数αｍn （Ｓmor n ）により、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して下記式（６）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
【００６８】
【数６】
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または第１の処理済画像信号Ｓ′を求めた後に前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることを特徴とするものである。
【００７０】
本発明の第１の画像処理装置は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジー信号演算手段と、
前記画像部分を強調するように、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して前記モーフォロジー信号Ｓmor に応じた第１の強調処理を施す第１の強調手段と、
該第１の強調処理を施して得られた第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの所望の周波数帯域に対応する画像部分を強調するように、該第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた第２の強調処理を施す第２の強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００７１】
また、本発明の第２の画像処理装置は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg の、第１の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓusを求める第１の非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記モーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けて該モーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍ（Ｓmor ）を出力する第１の変換テーブルと、
該第１の変換テーブルにより出力された強調係数αｍ（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号に対して上記式（１）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、第２の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める第２の非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備え、またはこの第２の変換テーブルおよび第２の強調手段に代えて、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００７２】
本発明の第３の画像処理装置は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割する周波数帯域分割手段と、
前記モーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けて、前記各周波数成分Ｓn にそれぞれ対応する強調係数αｍn （Ｓmor ）を出力する、互いに異なる複数の第１の変換テーブルと、
該複数の第１の変換テーブルによりそれぞれ出力された複数の強調係数αm n（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号に対して上記式（４）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備え、またはこの第２の変換テーブルおよび第２の強調手段に代えて、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００７３】
本発明の第４の画像処理装置は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、大きさおよび／または形状が互いに異なる複数種類の構造要素Ｂｉn を設定したうえで、この複数種類の構造要素Ｂｉn およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記各構造要素Ｂｉn より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を抽出する複数のモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割する周波数帯域分割手段と、
前記各モーフォロジー信号Ｓmor n の入力を受けて該各モーフォロジー信号Ｓmor n に応じた複数の強調係数αｍ（Ｓmor n ）を出力する第１の変換テーブルと、
該第１の変換テーブルにより出力された強調係数αｍ（Ｓmor n ）により、前記オリジナル画像信号に対して上記式（５）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備え、またはこの第２の変換テーブルおよび第２の強調手段に代えて、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００７４】
本発明の第５の画像処理装置は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、大きさおよび／または形状が互いに異なる複数種類の構造要素Ｂｉn を設定したうえで、この複数種類の構造要素Ｂｉn およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記各構造要素Ｂｉn より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を抽出する複数のモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割する周波数帯域分割手段と、
前記各モーフォロジー信号Ｓmor n の入力を受けて、前記各周波数成分Ｓn にそれぞれ対応する複数の強調係数αｍn （Ｓmor n ）を出力する、互いに異なる複数の第１の変換テーブルと、
該複数の第１の変換テーブルによりそれぞれ出力された複数の強調係数αｍn（Ｓmor n ）により、前記オリジナル画像信号に対して上記式（６）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備え、またはこの第２の変換テーブルおよび第２の強調手段に代えて、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００７５】
なお、構造要素Ｂi （ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、２次元面内での向きが互いに異なる構造要素Ｂとして準備されたＭ個の構造要素Ｂの集合を意味するものであり、Ｍ＝１の場合は上下左右対称の要素を意味し、本発明においてはｉ≧２である多重構造要素およびｉ＝１の場合も含めて構造要素Ｂi と表記するものとする。また、スケール係数λは上記ミンコフスキー和の演算およびミンコフスキー差の演算を行う回数を意味し、この回数を増加するに応じて平滑化の程度が進む。
【００７６】
【発明の効果】
本発明の第１の画像処理方法・装置は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、画像信号が空間的に構造要素Ｂi より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分だけを抽出する。この抽出された画像部分には所望の画像部分も含まれるが、いわゆる高周波成分である放射線ノイズも含まれる。ここで、放射線ノイズに対応するモーフォロジー信号Ｓmor は微小なものであり、一方、所望の画像部分についてのモーフォロジー信号Ｓmor は、この放射線ノイズについてのモーフォロジー信号Ｓmor より大きな値を示す。
【００７７】
次いで、前記画像信号が空間的に構造要素Ｂi より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分を強調するように、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して前記モーフォロジー信号Ｓmor に応じた第１の強調処理を施すことにより、その画像部分が選択的に強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′を得ることができる。このように第１の処理済画像信号Ｓ′はモーフォロジー信号に依存した強調処理となる。
【００７８】
次に、得られた第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの所望の周波数帯域に対応する画像部分を強調するように、第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた第２の強調処理を施すことにより、例えば濃度値等の第１の処理済画像信号Ｓ′に依存した強調処理を行うことができる。
【００７９】
このように、本発明の第１の画像処理方法および装置によれば、モーフォロジー信号に依存した強調処理（１回目の強調処理という）により、画像読影に不要な放射線ノイズの強調を抑制しつつ、信号成分である空間的に構造要素Ｂi より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分だけを効果的に強調処理することができる。
【００８０】
さらに、第１の処理済画像信号に依存した強調処理（２回目の強調処理という）により、１回目の強調処理では強調することのできない他の周波数帯域の画像信号をも強調処理することができる。
【００８１】
このように、本発明の第１の画像処理方法・装置によれば、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調処理することができる。そして、第１の処理済画像信号に対して濃度等の信号に依存した強調処理を施すことによって、分散値依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制することができる。
【００８２】
なお、第１の強調処理により強調処理する周波数帯域と前記第２の強調処理により強調処理する周波数帯域とが互いに異なるものとすることにより、２つの周波数帯域を強調度合いを変えて強調することができる。
【００８３】
さらに、本発明の第１の画像処理方法・装置によれば、モーフォロジー演算では画像信号の分散値を計算する処理に代えて最大値または最小値を計算する処理を行うため、その演算時間を短縮することができる。
【００８４】
以下に、モーフォロジー演算の一例である式（８）を具体的に説明する。なお、簡単のためλ＝１，ｉ＝１とする。
【００８５】
高濃度高信号レベルの画像信号である濃度値Ｓorg についてのモーフォロジー演算によれば、例えば図15（１）の実線に示すような濃度値Ｓorg の分布を有する画像データに対して、同図（２）に示すような直線状の３画素の構造要素Ｂで、ミンコフスキー和の演算を行うことにより、ある注目画素の濃度値Ｓi は、その注目画素を中心として互いに隣接する３画素（構造要素Ｂにより決定される）の中の最大値Ｓi+1 を採用したＳi ′に変換される。この演算を全画素について行うことにより、濃度値Ｓorg ′の分布を有する同図（１）の破線で示す画像データに変換される。
【００８６】
次に、このミンコフスキー和の演算で得られた濃度値の構造要素Ｂによるミンコフスキー差を考えると、同図（１）の破線で示された注目画素の濃度値Ｓi ′は、その注目画素を中心として互いに隣接する３画素の中の最小値Ｓi-1 ′を採用したＳi ″（＝Ｓi ）に変換される。この演算を全画素について行うことにより、濃度値Ｓorg ″の分布を有する同図（１）の一点鎖線で示す画像データに変換される。この一点鎖線で示された画像データは、もとの実線のオリジナルの画像データに対して、構造要素Ｂよりも細かい信号値の変化の画像部分が消え、構造要素Ｂよりも大きい信号値の変化の画像部分は演算前の元の状態を保持することを示している。すなわち、以上の処理（クロージング処理）は、画像濃度の分布を高濃度側から平滑化する処理である。
【００８７】
このようにクロージング処理で得られた値を元の画像信号Ｓorg から差し引くことにより得られた値Ｓmor は、上記クロージング処理で消された細かい信号値の変化の画像部分を表す。
【００８８】
ここで、本来、画像信号は２次元の要素である位置（ｘ，ｙ）と、３次元目の要素である信号値ｆ（ｘ，ｙ）を有するが、上記説明においては、理解の容易化のために、この２次元上に展開された画像の所定の断面に現れた、１次元状の画像信号分布曲線について説明した。
【００８９】
したがって、本発明の各画像処理方法・装置は、以上の説明を２次元画像に拡大適用したものであり、式（８）に示した構造要素Ｂi は、このような断面におけるモーフォロジー演算を２次元面に拡大適用する場合に、この２次元面内での向きが互いに異なる構造要素Ｂとして準備されたｉ個の構造要素Ｂの集合を意味するものである。
【００９０】
またこれらすべての構造要素Ｂi についてクロージング処理を行った結果、構造要素Ｂi のうちのいずれかと、その延びる方向が一致し、かつその大きさよりも大きく変化する画像部分については、式（８）の第２項の値がＳorg そのものとなるため、Ｓmor の値はゼロとなり、その部分については強調処理されない。
【００９１】
本発明の第２の画像処理方法・装置は、上記第１の画像処理方法・装置と同様、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、画像信号が空間的に構造要素Ｂi より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分だけを抽出する。
【００９２】
次いで、オリジナル画像信号Ｓorg から、その超低空間周波数成分Ｓusを減算することにより、オリジナル画像信号Ｓorg のうちのその超低空間周波数以下の周波数成分が除かれた比較的高い周波数成分だけを抽出することができる。この抽出された比較的高い周波数成分にも、いわゆる高周波成分である放射線ノイズが含まれる。
【００９３】
ここで、予め設定されたモーフォロジー信号に基づいた強調係数αｍ（Ｓmor ）を、得られたモーフォロジー信号に応じて求め、この求められた強調係数αｍ（Ｓmor ）により、画像信号が強調処理される。
【００９４】
モーフォロジー信号に基づいた強調係数αｍ（Ｓmor ）は、例えば図２に示すように放射線ノイズ（粒状領域）に対応するモーフォロジー信号Ｓmor が小さい範囲では強調係数αｍがゼロであり、一方、所望の画像部分に対応するモーフォロジー信号Ｓmor はある程度大きな値を採るため図２に示す「信号領域」に属すものとなり強調係数αｍは大きな値を示す。
【００９５】
次いでこの強調係数αｍ（Ｓmor ）が式（１）にしたがって前記比較的高い周波数成分に乗じられることにより、オリジナル画像信号は比較的高い周波数成分が強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′として出力される。この比較的高い周波数成分には前述した放射線ノイズなどの画像読影診断には不要な高周波成分も含まれるが、そのような不要な高周波成分に対応する強調係数αｍ（Ｓmor ）がゼロまたは非常に小さい値を採るため、強調係数αｍ（Ｓmor ）が乗じられた結果、画像読影診断には不要な高周波成分は強調処理されない。
【００９６】
これを図解すると図16に示すものとなる。すなわち、図16（Ａ）に示すようなオリジナル画像信号Ｓorg のうち、非鮮鋭マスクの大きさに応じて高周波帯域（lowpas１より空間周波数の高い周波数帯域）の周波数成分が分離され、そのうちの信号成分だけが選択的に強調係数αｍ（Ｓmor ）により強調されて、同図（Ｂ）に示すような信号成分だけが強調された第１の処理済画像信号Ｓ′に変換される。
【００９７】
次いで、第１の処理済画像信号Ｓ′についても、超低空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usが求められ、例えば図３に示す強調係数β（Ｓ′）が式（２）にしたがって第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの比較的高い周波数成分に乗じられることにより、第１の処理済画像信号Ｓ′の比較的高い周波数成分が第１の処理済画像信号Ｓ′の大きさに応じて強調処理された第２の処理済画像信号Ｓprocとして出力される。
【００９８】
これは図16（Ｂ）に示すような第１の処理済画像信号Ｓ′のうち、非鮮鋭マスクの大きさに応じて高周波帯域（lowpas２より空間周波数の高い周波数帯域）の周波数成分が分離されて、その高周波帯域の画像信号全体が強調係数β（Ｓ′）により強調されて、同図（Ｃ）に示すような第２の処理済画像信号Ｓprocに変換されることを示している。
【００９９】
このように、本発明の第２の画像処理方法・装置によれば、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調処理することができる。そして、第１の処理済画像信号に対して濃度等の信号に依存した強調処理を施すことによって、分散値依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制することができる。
【０１００】
なお、オリジナル画像信号Ｓorg に対する非鮮鋭マスク処理と、第１の処理済画像信号Ｓ′に対する非鮮鋭マスク処理とで、両非鮮鋭マスクの大きさを互いに異なるものとすることにより、２つの周波数帯域を強調度合いを変えて強調することができる。
【０１０１】
さらに、本発明の第２の画像処理方法・装置によれば、モーフォロジー演算では画像信号の分散値を計算する処理に代えて最大値または最小値を計算する処理を行うため、その演算時間を短縮することができる。
【０１０２】
本発明の第３の画像処理方法・装置は、前述の各画像処理方法・装置において，オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割して、その分割して得られた各周波数成分Ｓn について、それぞれ別個の強調係数αｍn（Ｓmor ）によって強調処理することにより、各周波数成分Ｓn 内の所望の大きさ、形状の構造物を選択的に強調度合いを調整することができる。そして、この強調処理された後の第一の処理済画像信号Ｓ′に対して信号値（濃度）依存の強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることにより、分散値依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制することができる。その他の作用，効果は前述の各方法・装置の発明と同様である。
【０１０３】
本発明の第４の画像処理方法・装置は、前述の各画像処理方法・装置において、大きさおよび／または形状の互いに異なる複数種類の構造要素Ｂｉn を用いることによって、所望とする複数の大きさおよび／または形状の画像部分に対応する複数のモーフォロジー画像信号Ｓmor n を得、それによって複数の強調係数αｍ（Ｓmor n ）を求め、一方、非鮮鋭マスクも構造要素Ｂｉn に対応する複数種類の大きさを設定してオリジナル画像信号を複数種類の周波数帯域に分離し、各モーフォロジー画像信号Ｓmor n に対応する強調係数αｍ（Ｓmor n ）を、対応する周波数帯域の画像信号に乗じて各帯域を各別に強調処理し、その強調されたものの総和を式（５）に示すように求めることによって複数の空間周波数帯域ごとに強調度合いを変化させた第１の処理済画像信号Ｓ′を得る。この得られた第１の処理済画像信号Ｓ′に対して前述の式（２）の信号値（濃度）依存強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る。
【０１０４】
したがって、強調処理しようとする所望の画像部分が１種類の大きさ・形状ではなく複数種類ある場合にも、各画像部分を所望の強調度でそれぞれ強調処理することができるとともに、前述した本発明の各画像処理方法・装置と同様に、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調処理することができる。そして、第１の処理済画像信号に対して濃度等の信号に依存した強調処理を施すことによって、分散値依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制することができる。また、モーフォロジー演算では画像信号の分散値を計算する処理に代えて最大値または最小値を計算する処理を行うため、その演算時間を短縮することもできる。
【０１０５】
本発明の第５の画像処理方法・装置は、上記本発明の第３の画像処理方法・装置と第４の画像処理方法・装置とを組み合わせた構成であって、その作用，効果は、これら第３の画像処理方法・装置と第４の画像処理方法・装置と同様である。
【０１０６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像処理方法を具体的に実施するための画像処理装置について図面を用いて説明する。
【０１０７】
図１は本実施形態の画像処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理装置は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg の、超低空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓusを求める第１のローパスフィルタ（図面上はlowpass １と表記）11と、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、オリジナル画像信号Ｓorg が空間的に構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジーフィルタ（図面上はMorphology−filterと表記）12と、モーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けてモーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍ（Ｓmor ）を出力する第１の変換テーブル13と、第１の変換テーブル13により出力された強調係数αｍ（Ｓmor ）により、オリジナル画像信号Ｓorg に下記式（１）にしたがった演算処理を施す演算素子14a ・14b ・14c と、これらの演算素子により演算を施された結果、多重構造要素Ｂｉより空間的に小さく変動する画像部分が強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′の、超低空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める第２のローパスフィルタ（図面上はlowpass ２と表記）21と、第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数βｄ（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル23と、第２の変換テーブルにより出力された強調係数βｄ（Ｓ′）により、第１の処理済画像信号Ｓ′に下記式（２）にしたがった演算処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る演算素子24a ・24b ・24c とを備えた構成である。
【０１０８】
【数１】
【数２】
ここで画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg は、予め所定の画像読取装置により放射線画像から読み取られて所定の記憶手段に記憶されたものであってもよいし、画像読取装置から直接入力されたものであってもよい。
【０１１１】
また、本実施形態における放射線画像としてはマンモグラムとし、第１のローパスフィルタ11はオリジナル画像信号Ｓorg に対して、例えば３列×３行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、下記式（14）（Ｎ＝３に設定）にしたがって得られたボケマスク信号Ｓusを出力する。
【０１１２】
【数１４】
なお、ボケマスクとしては上記式（14）に示すようにマスク内の画素値の単純平均を用いるものの他、例えば図６の右下端のマトリクスに示したような、中心画素からの距離に応じてマスク内の画素値の重み付けを変化させたものを用いることもできる。
【０１１４】
モーフォロジーフィルタ12はオリジナル画像信号Ｓorg に対して、例えば５列×５行の画素マトリクスからなる構造要素Ｂとスケール係数λとにより下記式（８）に示すクロージング処理にしたがって演算処理することにより、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも小さくかつ構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（例えばマンモグラムにおいては乳癌であることを示す微小石灰化部分）に対応する画像信号が入力された場合は大きな値のモーフォロジー信号Ｓmor を出力し、一方、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも大きくまたは構造要素Ｂi より空間的に大きく変動する画像部分に対応する画像信号が入力された場合は極めて小さな値のモーフォロジー信号Ｓmor を出力する。なお、構造要素Ｂは強調処理を施そうとする所望の微小石灰化部分の形状や大きさに応じて予め設定されたものである。
【０１１５】
【数８】
第１の変換テーブル13は、例えば図２に示すように放射線ノイズ領域であるモーフォロジー信号値Ｓmor が小さい領域についてはその出力を０（ゼロ）とし、石灰化陰影等の所望の画像部分に対応する領域であるモーフォロジー信号値Ｓmor が極端に大きい領域についてはαｍ（Ｓmor ）の上限値に固定し、これらの中間領域についてはモーフォロジー信号値Ｓmor の増大にしたがって単調増加するように設定されている。
【０１１７】
演算素子14a はオリジナル画像信号Ｓorg から第１のローパスフィルタ11の出力Ｓusを減算する演算素子、演算素子14b は演算素子14a の出力と第１の変換テーブル13の出力とを乗算する演算素子、演算素子14c はオリジナル画像信号Ｓorg と演算素子14b の出力とを加算する演算素子である。
【０１１８】
第２のローパスフィルタ21は第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、例えば29列×29行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、上記式（14）（Ｎ＝29に設定）にしたがって得られたボケマスク信号Ｓ′usを出力する。
【０１１９】
第２の変換テーブル23は、例えば図３に示すように、第１の処理済画像信号Ｓ′がある程度大きい領域についてはβｄ（Ｓ′）の上限値に固定し、第１の処理済画像信号Ｓ′がこれよりも小さい領域においては第１の処理済画像信号Ｓ′の増大にしたがって単調増加するように設定されている。
【０１２０】
演算素子24a は第１の処理済画像信号Ｓ′から第２のローパスフィルタ21の出力Ｓ′usを減算する演算素子、演算素子24b は演算素子24a の出力と第２の変換テーブル23の出力とを乗算する演算素子、演算素子24c は第１の処理済画像信号Ｓ′と演算素子24b の出力とを加算する演算素子である。
【０１２１】
次に本実施形態の画像処理装置の作用について説明する。
【０１２２】
画像処理装置にオリジナル画像信号Ｓorg が入力されると、まず第１のローパスフィルタ11はオリジナル画像信号Ｓorg に対して、３列×３行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、上記式（14）（Ｎ＝３）にしたがった演算を施して第１のボケマスク信号Ｓusを出力する。この第１のボケマスク信号Ｓusは３列×３行の画素マトリクスからなるボケマスクであるため、比較的高い周波数の信号となっている。
【０１２３】
演算素子14a は、オリジナル画像信号Ｓorg から第１のローパスフィルタ11の出力である第１のボケマスク信号Ｓusを減算して、オリジナル画像信号Ｓorg うち高周波成分（Ｓorg −Ｓus）だけを出力する。
【０１２４】
この第１のローパスフィルタ11および演算素子14a の作用と並行して、モーフォロジーフィルタ12がオリジナル画像信号Ｓorg に対して、５列×５行の画素マトリクスからなる構造要素Ｂとスケール係数λとにより、上記式（８）にしたがった演算処理を施して、その画像部分の特徴的な形状や信号値の変動に応じたモーフォロジー信号Ｓmor を出力する。ここでその画像部分が異常陰影である微小石灰化部分である場合には大きな値のモーフォロジー信号Ｓmor が出力され、その他の場合には極めて小さな値のモーフォロジー信号Ｓmor が出力される。
【０１２５】
モーフォロジーフィルタ12から出力されたモーフォロジー信号Ｓmor は第１の変換テーブル13に入力され、第１の変換テーブル13は、入力されたモーフォロジー信号Ｓmor の大きさに応じた強調係数αｍ（Ｓmor ）を出力する。本実施形態においては、微小石灰化部分においては略上限値が強調係数αｍ（Ｓmor ）として出力され、その他の部分においては略ゼロが強調係数αｍ（Ｓmor ）として出力される。
【０１２６】
演算素子14b は、演算素子14a からの出力（Ｓorg −Ｓus）と、第１の変換テーブル13からの出力αｍ（Ｓmor ）とを乗算処理して高周波成分（Ｓorg −Ｓus）に重み付けを行う。
【０１２７】
次いで演算素子14c は、オリジナル画像信号Ｓorg と演算素子14b からの出力とを加算処理して第１の処理済画像信号Ｓ′を出力する。この出力された第１の処理済画像信号Ｓ′は、上述の処理によりオリジナル画像信号の高周波成分（Ｓorg −Ｓus）のうちの微小石灰化部分が強調処理された信号である。
【０１２８】
次にこの微小石灰化部分が強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′は、第２のローパスフィルタ21がこの微小石灰化部分が強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、29列×29行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、上記式（14）（Ｎ＝29に設定）にしたがった演算を施して第２のボケマスク信号Ｓ′usを出力する。この第２のボケマスク信号Ｓ′usは29列×29行の比較的大きな画素マトリクスからなるボケマスクであるため、比較的低い周波数の信号となっている。
【０１２９】
演算素子24a は、第１の処理済画像信号Ｓ′から第２のローパスフィルタ21の出力である第２のボケマスク信号Ｓ′usを減算して、第１の処理済画像信号Ｓ′うちの高周波成分（Ｓ′−Ｓ′us）だけを出力する。ただし、この高周波成分は、前述したオリジナル画像信号Ｓorg の高周波成分（Ｓorg −Ｓus）よりは低い周波数成分まで含んでいることとなる。
【０１３０】
この第２のローパスフィルタ21および演算素子24a の作用と並行して、第１の処理済画像信号Ｓ′は第２の変換テーブル23に入力され、第２の変換テーブル23は、入力された第１の処理済画像信号Ｓ′の大きさに応じた強調係数βｄ（Ｓ′）を出力する。
【０１３１】
演算素子24b は、演算素子24a からの出力（Ｓ′−Ｓ′us）と、第２の変換テーブル23からの出力βｄ（Ｓ′）とを乗算処理して高周波成分（Ｓ′−Ｓ′us）に重み付けを行う。次いで演算素子24c は、第１の処理済画像信号Ｓ′と演算素子24b からの出力とを加算処理して第２の処理済画像信号Ｓprocを出力する。この出力された第２の処理済画像信号Ｓprocは、上述の処理により第１の処理済画像信号Ｓ′の高周波成分（Ｓ′−Ｓ′us）が強調処理され、特に第１の処理済画像信号Ｓ′が大きくなるにしたがって（例えばネガ画像においては濃度が高くなるにしたがって）その強調度合いが高いものとなる。
【０１３２】
したがって、本実施形態の画像処理装置によれば、第２のローパスフィルタ21で設定されたボケマスクのサイズに対応する第２の周波数よりも高い周波数の画像部分が強調処理されるとともに、この強調処理された第２の周波数よりも高い周波数帯域のうち第１のローパスフィルタ11で設定されたボケマスクのサイズに対応する第１の周波数（第２の周波数＜第１の周波数）帯域内にある放射線ノイズの強調を抑制しつつ微小石灰化部分をさらに強調処理することができる。これは特に、第１の周波数帯域外である第２の周波数と第１の周波数との間の中間周波数帯域にも強調処理したい画像部分（例えば、乳癌の他の１つの形態的特徴である腫瘤陰影など）が存在する場合に、これらを各別に所望の強調度合いで強調処理することができ、計算機支援画像診断等において非常に有用である。
【０１３３】
なお、本実施形態における第２の変換テーブル23として、第２のローパスフィルタ21から出力された第１の処理済画像信号Ｓ′のボケマスク信号Ｓ′usに応じた出力βｄ（Ｓ′us）を用いてもよく、上記実施形態と同様の作用効果を得ることができる。この場合、図４に示すように、第２の変換テーブル23には第１の処理済画像信号Ｓ′を入力させるのに代えて、第２のローパスフィルタ21からの出力を入力させる構成を採ればよい。
【０１３４】
また、モーフォロジーフィルタ12への入力信号としては上記オリジナル画像信号Ｓorg だけに限らず、オリジナル画像信号Ｓorg と第１のローパスフィルタ13からの出力信号である第１のボケマスク信号Ｓusとの差信号（前述の高周波成分（Ｓorg −Ｓus）に該当）を用いてもよい。この場合、図５に示すように、モーフォロジーフィルタ12へは、演算素子14a の出力値を入力する構成とすればよい。
【０１３５】
さらに、第１の処理済画像信号Ｓ′を得るための１回目の強調処理については、周波数帯域ごとに多段の強調処理を行うようにしてもよい。
【０１３６】
すなわち、例えば図６に示すように同一種類のローパスフィルタ11a ，11b ，11c を直列に３個接続し、各ローパスフィルタ11a ，11b ，11c の出力信号と入力信号との間で演算素子14ａ1 ，14ａ2 ，14ａ3 によりそれぞれ差の演算を行う。これはローパスフィルタを１つ通過するごとにその出力信号（ボケマスク信号）に含まれる周波数成分が低いものとなるため、１つのローパスフィルタを通過する前後の信号間で差の演算を行うことにより、その通過したローパスフィルタの出力信号に含まれる最高の周波数成分で画像信号を分離することが可能となる。
【０１３７】
具体的には図６に示すように、オリジナル画像信号Ｓorg が最初に通過するローパスフィルタ11a を通過した後のボケマスク信号をＳus１、２番目のローパスフィルタ11b を通過した後のボケマスク信号をＳus２、３番目のローパスフィルタ11c を通過した後のボケマスク信号をＳus３とし、各ローパスフィルタの通過前後の信号間での差を演算する演算素子を14ａ1 ，14ａ2 ，14ａ3 とすると、各演算素子14ａ1 ，14ａ2 ，14ａ3 の出力信号ＳH ，ＳM ，ＳL はそれぞれ以下に示すものとなる。
【０１３８】
ＳH ＝Ｓorg −Ｓus１
ＳM ＝Ｓus１−Ｓus２
ＳL ＝Ｓus２−Ｓus３
したがって、出力信号ＳH にはボケマスク信号Ｓus１が含む周波数（ｆH とする）以下の周波数成分が除外された比較的高い周波数（ｆ＞ｆH ）成分からなり、出力信号ＳM にはボケマスク信号Ｓus２が含む周波数（ｆM とする）以下の周波数成分が除外されるとともボケマスク信号Ｓus１が含む周波数以上の周波数成分も除外されているために出力信号ＳM に含まれる周波数成分はｆH ≧ｆ＞ｆM となり、同様に出力信号ＳL に含まれる周波数成分はボケマスク信号Ｓus３が含む周波数をｆL としたときｆM ≧ｆ＞ｆL となる。
【０１３９】
さらにモーフォロジーフィルタ12の出力を受けてこのモーフォロジー信号Ｓmor に応じた前記各周波数帯域ｆH ，ｆM ，ｆL にそれぞれ対応する強調係数αｍ1 （Ｓmor ），αｍ2 （Ｓmor ），αｍ3 （Ｓmor ）（以下、簡単のため単にαｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 と表記する）を出力する３つの第１変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃと、各変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃから出力された各強調係数αｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 と演算素子14ａ1 ，14ａ2 ，14ａ3 からの各出力ＳH ，ＳM ，ＳL とを対応する周波数帯域ごとに乗じる演算を行う演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 と、各演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 の出力と第３のローパスフィルタ11ｃの出力とを加算する演算素子14ｃ1 ・14ｃ2 ・14ｃ3 とを備えている。
【０１４０】
各第１変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃは、例えば図７に示すように、高周波数帯域ｆH については（Ａ）に、中周波帯域ｆM については（Ｂ）に、低周波帯域ｆL については（Ｃ）にそれぞれ示すように、各周波数帯域に対応してモーフォロジー信号値Ｓmor に応じた出力である強調係数αｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 を出力する。なお説明の便宜上、以下、変換テーブル13ａを高周波用変換テーブルと、変換テーブル13ｂを中周波用変換テーブルと、変換テーブル13ｃを低周波用変換テーブルと、それぞれ称するものとする。
【０１４１】
モーフォロジーフィルタ12から出力されたモーフォロジー信号Ｓmor は３つの第１変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃにそれぞれ入力される。このうち、高周波用変換テーブル13ａは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の高周波成分ＳH に対応する強調係数αｍ1 を出力し、中周波用変換テーブル13ｂは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の中周波成分ＳM に対応する強調係数αｍ2 を出力し、低周波用変換テーブル13ｃは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の低周波成分ＳL に対応する強調係数αｍ3 をそれぞれ出力する。
【０１４２】
なお、超低周波成分ＳLL（＝Ｓus３）に対応する強調係数を仮にαｍ4 とし、モーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍ4 を出力する超低周波用変換テーブルを設けてもよいが、本実施形態においてはこの超低周波成分ＳLLを個別に強調することを要しないため、αｍ4 ＝１（一定）として省略している。すなわち、ｎ個の周波数成分に分割された信号のうち（ｎ−１）個の周波数成分の強調度を低くして抑制度とすることによって、相対的に残りの１周波数成分の強調度を制御することができるからである。
【０１４３】
各変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃからの出力である強調係数αｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 はそれぞれ対応する演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 に入力される。一方、この演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 には対応する演算素子14ａ1 ，14ａ2 ，14ａ3 からそれぞれ前述の高周波成分ＳH 、中周波成分ＳM 、低周波成分ＳL も入力され、演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 はこれらを対応する組ごと（αｍ1 とＳH ，αｍ2 とＳM ，αｍ3 とＳL ）に乗算し、それぞれ演算素子14ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ3 に出力する。この作用は各周波数成分ごとにモーフォロジー信号に応じた重み付けを行うことを意味している。
【０１４４】
演算素子14ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ3 は演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 からの出力を総和するとともに、第３のローパスフィルタ11ｃからの出力である超低周波成分ＳLLを加算し、下記式（23）に示す第１の処理済画像信号Ｓ′を出力する。
【０１４５】
【数２０】
この第１の処理済画像信号Ｓ′は、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、各周波数成分ごとにモーフォロジー信号に応じた強調処理を施した信号であり、上述の構造要素Ｂのサイズ、ボケマスクのサイズ、分割する周波数帯域の数などを種々変化させることにより、また変換テーブルによる強調関数の形状を種々変えることにより、各周波数帯域に含まれる所望の信号成分だけを選択的に所望の強調度合いで強調処理を行うことができ、従来の強調処理と比べてよりきめ細かい強調の調節が可能となり、画像診断性能を向上させることができる。
【０１４７】
以下、２回目の強調処理については、この第１の処理済画像信号Ｓ′に対して前記の実施形態のものと同様の処理をなすため説明を省略する。
【０１４８】
なお、上記式（23）は一般式として式（24）のように表すことができる。
【０１４９】
【数２１】
すなわち式（23）は式（24）において、超低周波成分ＳLLに乗じられるべき強調係数を１（＝一定）として省略したに過ぎない。したがって本実施形態においても上述したように、超低周波成分ＳLLに対してモーフォロジー信号に応じた強調係数を例えばαｍ4 として設定し、これを超低周波成分ＳLLに乗じるようにしてもよい。
【０１５１】
このようにして得られた第２の処理済画像信号Ｓproc（図８（Ｂ）参照）は、図８に示すように、オリジナル画像信号Ｓorg （図８（Ａ）参照）の各周波数成分中の信号成分だけをそれぞれ選択的に、かつ強調度合いを自由に調整して強調処理することができる。
【０１５２】
図９は、図６に示した実施形態の画像処理装置において、モーフォロジー信号に応じた強調係数αｍとオリジナル画像信号に応じた強調係数αｄとを加算した結果の強調係数（αｍ＋αｄ）によりオリジナル画像信号の各周波数成分ＳH ，ＳM ，ＳL を強調するようにした実施形態の画像処理装置を示す概略ブロック図である。
【０１５３】
図示の画像処理装置は、図６に示した実施形態の画像処理装置において、オリジナル画像信号Ｓorg の入力を受けて、オリジナル画像信号Ｓorg に応じた単調増加の強調係数αｄ（Ｓorg ）を出力するオリジナル画像信号依存の第３の変換テーブル16と、この第３の変換テーブル16から出力された、オリジナル画像信号Ｓorg に応じた強調係数αｄ（Ｓorg ）を互いに異なる増幅率で増幅する３つの増幅器15ａ，15ｂ，15ｃと、各増幅器15ａ，15ｂ，15ｃの各出力αｄ1 （Ｓorg ），αｄ2 （Ｓorg ），αｄ3 （Ｓorg ）と周波数帯域がそれぞれ対応するモーフォロジーフィルタ12に基づく強調係数αｍ1 （Ｓmor ），αｍ2 （Ｓmor ），αｍ3 （Ｓmor ）とを対応せしめて加算処理する演算素子14ｄ1 ，14ｄ2 ，14ｄ3とをさらに備えた構成である。
【０１５４】
ここで、増幅器15ａ，15ｂ，15ｃは、同一の入力値αｄ（Ｓorg ）が入力されたときに、15ａが最も大きい強調係数αｄ1 （Ｓorg ）を出力し、15ｃが最も小さい小さい強調係数αｄ3 （Ｓorg ）を出力し、15ｂが15ａと15ｃとの中間の強調係数αｄ2 （Ｓorg ）を出力するように設定されている。
【０１５５】
以上のように構成された実施形態に係る画像処理装置によれば、高周波数成分ＳH は、モーフォロジー信号Ｓmor に基づく強調係数αｍ1 （Ｓmor ）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ1 （Ｓorg ）との和に応じた強調係数α1 で強調処理がなされ、中周波数成分ＳM は、モーフォロジー信号Ｓmor に基づく強調係数αｍ2 （Ｓmor ）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ2 （Ｓorg ）との和に応じた強調係数α2 で強調処理がなされ、低周波数成分ＳL は、モーフォロジー信号Ｓmor に基づく強調係数αｍ3 （Ｓmor ）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ3 （Ｓorg ）との和に応じた強調係数α3 で強調処理がなされる。
【０１５６】
このように本実施形態の画像処理装置は、モーフォロジー信号に基づく強調処理とオリジナル画像信号値に基づく強調処理とを組み合わせて強調処理を行うため、例えば人工骨等の局所的に濃度変化の激しい部分での過剰な強調（オーバーシュートまたはアンダーシュート）を抑制することができる。
【０１５７】
なお、モーフォロジー信号に基づく強調処理とオリジナル画像信号値に基づく強調処理とを組合わせの方法としては、上記実施形態のように、各強調処理のための強調係数同士の和を用いるものに限らず、これらの対応する強調係数同士を互いに乗じて新たな強調係数αn を求めるようにしてもよい。
【０１５８】
さらにまた、演算素子14ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ3 の配置位置を、ローパスフィルタ11c の出力信号Ｓus３に加算処理する位置ではなく、図９に示すようにオリジナル画像信号Ｓorg と加算処理する位置に設けてもよい。この場合、第１の処理済画像信号Ｓ′は下記式（25）に示すようなものとなる。
【０１５９】
【数２２】
この式（25）も式（23）と同様に、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、各周波数成分ごとにモーフォロジー信号に応じて強調度合いを変化させた信号を得ることを意味し、所望の周波数帯域ごとに、各周波数帯域に含まれる所望の大きさの画像部分だけに所望の強調処理を行うことができる。
【０１６１】
上記各実施形態の画像処理装置は、１つのモーフォロジーフィルタ12からの出力を３つの互いに異なる変換テーブルに入力することにより、オリジナル画像信号の各周波数成分に対する強調係数としたが、各周波数成分の周波数帯域に対応させて３つの互いに異なるモーフォロジーフィルタを用いる構成を採用することもできる。
【０１６２】
すなわち、図10はそのようなモーフォロジーフィルタを用いる構成の画像処理装置の概略ブロック図を示すものである。
【０１６３】
図10に示した画像処理装置は、上記図６に示した実施形態の画像処理装置において、１つのモーフォロジーフィルタ12に代えて、オリジナル画像信号Ｓorg の高周波数成分ＳH に対応して設定された大きさの構造要素ＢS を用いてオリジナル画像信号Ｓorg の第１のモーフォロジー信号Ｓmor1を求める第１のモーフォロジーフィルタ12ａと、中周波成分ＳM に対応した大きさの構造要素ＢM を用いてオリジナル画像信号Ｓorg の第２のモーフォロジー信号Ｓmor2を求める第２のモーフォロジーフィルタ12ｂと、低周波成分ＳL に対応した大きさの構造要素ＢLを用いてオリジナル画像信号Ｓorg のモーフォロジー信号Ｓmor3を求める第３のモーフォロジーフィルタ12ｃとを備えるとともに、高周波用変換テーブル13ａは第１のモーフォロジーフィルタ12ａの出力である第１のモーフォロジー信号Ｓmor1の入力を受けて、この第１のモーフォロジー信号Ｓmor1に応じた強調係数αｍ1 （Ｓmor1）を出力するように、中周波用変換テーブル13ｂは第２のモーフォロジーフィルタ12ｂの出力である第２のモーフォロジー信号Ｓmor2の入力を受けてこの第２のモーフォロジー信号Ｓmor2に応じた強調係数αｍ2 （Ｓmor2）を出力するように、低周波用変換テーブル13ｃは第３のモーフォロジーフィルタ12ｃの出力である第３のモーフォロジー信号Ｓmor3の入力を受けてこの第３のモーフォロジー信号Ｓmor3に応じた強調係数αｍ3 （Ｓmor3）を出力するようにそれぞれ構成されている。
【０１６４】
なお各構造要素ＢL ，ＢM ，ＢS は、ＢL が最も大きく、ＢS が最も小さく、ＢM はＢL とＢS との中間の大きさである。
【０１６５】
このように各構造要素ＢS ，ＢM ，ＢL の大きさを設定することにより、各モーフォロジーフィルタ12ａ〜12ｃは、対応する大きさの画像部分については特徴的な値のモーフォロジー信号Ｓmor1，Ｓmor2，Ｓmor3を出力する。この各モーフォロジーフィルタ12ａ〜12ｃから出力されたモーフォロジー信号Ｓmor1，Ｓmor2，Ｓmor3に応じて、対応する各変換テーブル13ａ〜13ｃが強調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor3）を出力する。
【０１６６】
この出力された各強調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor3）が、演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 により、対応する各周波数成分ＳH ，ＳM ，ＳL に乗じられることにより、構造要素ＢS ，ＢM ，ＢL の大きさに応じた画像部分を、強調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor3）に応じた強調度合いで各別に強調処理することができる。以下の作用，効果については前述の実施形態の画像処理装置と同様であるので説明を省略する。
【０１６７】
なお、本実施形態の画像処理装置においても図９に示した形態のものと同様に、図11に示すようにオリジナル画像信号の各周波数成分を、モーフォロジー信号に基づく強調処理とオリジナル画像信号値に基づく強調処理とを組み合わせた強調処理を行う構成とすることもできる。
【０１６８】
また、本発明の画像処理方法，装置においては、図10，11に示したモーフォロジーフィルタを複数個有する構成において、第１の変換テーブルを唯一のものとする構成を採ることもできる。この場合、図６に示した画像処理装置の構成とは逆の構成となり、複数のモーフォロジーフィルタと単数の第１の変換テーブルによって、各周波数成分に対応する強調係数を調整することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理装置の第１実施形態を示すブロック図
【図２】第１の変換テーブルを表す関数のグラフ
【図３】第２の変換テーブルを表す関数のグラフ
【図４】本発明の画像処理装置の第２実施形態を示すブロック図
【図５】本発明の画像処理装置の第３実施形態を示すブロック図
【図６】本発明の画像処理装置の第４実施形態を示すブロック図
【図７】第１の変換テーブルを表す関数のグラフ（Ａ）高周波用変換テーブル，（Ｂ）中周波用変換テーブル，（Ｃ）低周波用変換テーブル
【図８】本発明の画像処理方法・装置の作用を示す説明図、（Ａ）オリジナル画像データ、（Ｂ）第２の処理済画像データ
【図９】本発明の画像処理装置の第５実施形態を示すブロック図
【図１０】本発明の画像処理装置の第６実施形態を示すブロック図
【図１１】本発明の画像処理装置の第７実施形態を示すブロック図
【図１２】モーフォロジー演算の基本的な作用を説明する図
【図１３】モーフォロジーフィルターにおける構造要素Ｂi （ｉ＝１，２，…，Ｍ；Ｍ＝４）を示す図
【図１４】スケルトン処理を示す説明図
【図１５】モーフォロジー演算による処理を具体的に説明するための濃度分布図
【図１６】本発明の画像処理方法・装置の作用を示す説明図、（Ａ）オリジナル画像データ、（Ｂ）第１の処理済画像データ、（Ｃ）第２の処理済画像データ
【符号の説明】
11，21 ローパスフィルタ
12 モーフォロジーフィルタ
13 第１の変換テーブル
14ａ，14ｂ，14ｃ，24ａ，24ｂ，24ｃ 演算素子
23 第２の変換テーブル
Ｓorg オリジナル画像信号
Ｓus 第１のボケマスク信号
Ｓ′ 第１の処理済画像信号
Ｓproc 第２の処理済画像信号[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method and apparatus, and more particularly, to an image processing method and apparatus for selectively enhancing only a specific image portion such as an abnormal shadow in an image.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, image processing such as gradation processing and frequency processing is performed on image signals representing images obtained by various image acquisition methods to improve image observation and interpretation performance. Particularly in the field of medical images such as radiographic images of human subjects, it is necessary for specialists such as doctors to accurately diagnose the presence or absence of a patient's disease or injury based on the obtained images. Image processing to improve the interpretation performance of the image has become indispensable.
[0003]
Among these image processing, as so-called frequency enhancement processing, as shown in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 61-169971, an image signal (referred to as an original image signal) Sorg such as a density value of an original image,
[0004]
[Formula 13]
What is converted into an image signal Sproc is known. Here, β is a frequency enhancement coefficient, and Sus is an unsharp mask (so-called blur mask) signal. The blur mask signal Sus sets a mask composed of a pixel matrix of N columns × N rows (N is an odd number) having the original image signal Sorg as a central pixel for pixels arranged in two dimensions, that is, a blur mask.
[0006]
[Expression 14]
It is an ultra-low spatial frequency component required as
[0008]
Since the value (Sorg−Sus) in the second term parenthesis of Expression (13) is obtained by subtracting the blur mask signal, which is an ultra-low spatial frequency component, from the original image signal, the ultra-low space of the original image signal A frequency component higher than the ultra-low spatial frequency from which the frequency component is removed can be selectively extracted. The relatively high frequency component can be emphasized by multiplying the relatively high frequency component by the frequency enhancement coefficient β and adding the original image signal.
[0009]
On the other hand, processing based on a morphology (Morphology) algorithm (hereinafter referred to as morphological operation or morphological processing) that selectively extracts only specific image portions such as abnormal shadows from an image is known. ing. This morphological process has been studied as an effective technique for detecting microcalcifications, which is a characteristic feature especially in breast cancer, but the target image is not limited to microcalcifications in such mammograms. However, what is known in advance for the size and shape of a specific image portion (abnormal shadow or the like) to be detected can be applied to any image.
[0010]
Hereinafter, an outline of the morphological process will be described by using an example in which this morphological process is applied to detection of a microcalcification image in a mammogram.
[0011]
(Basic morphological operations)
The morphological processing is generally developed as a set theory in an N-dimensional space, but will be described for a two-dimensional gray image for intuitive understanding.
[0012]
The grayscale image is regarded as a space in which a point at coordinates (x, y) has a height corresponding to the density value f (x, y). Here, the density value f (x, y) is a signal having a high luminance and high signal level that becomes a larger value as the luminance is higher, such as a signal to be displayed on the CRT.
[0013]
First, for the sake of simplicity, a one-dimensional function f (x) corresponding to the cross section is considered. The structural element g used for the morphological operation is a symmetric function symmetric about the origin, as shown in the following equation (15).
[0014]
[Expression 15]
It is assumed that the value is 0 in the domain and the domain G is the following formula (16).
[0016]
[Expression 16]
At this time, the basic form of the morphological operation is a very simple operation as shown in the equations (17) to (20).
[0018]
[Expression 17]
That is, the dilation process is a process of searching for the maximum value in the width of ± m (value determined according to the structural element B) with the target pixel as the center (FIG. 12A). On the other hand, the erosion process is a process of searching for the minimum value in the width of ± m centered on the target pixel (see FIG. 12B). The opening (or closing) process corresponds to searching for the maximum value (or minimum value) after searching for the minimum value (or maximum value). That is, the opening process corresponds to smoothing the density curve f (x) from the low luminance side and removing a convex density fluctuation portion (a portion having higher luminance than the surrounding portion) smaller than the mask size 2 m ( (See FIG. 12C). On the other hand, the closing process is equivalent to smoothing the density curve f (x) from the high luminance side and removing a concave density fluctuation portion (a portion whose luminance is lower than the surrounding portion) smaller than the mask size 2 m ( (See FIG. 12D).
[0020]
When the structural element g is not symmetric with respect to the origin, the dilation operation shown in the equation (17) is called a Minkowski sum, and the erosion operation shown in the equation (18) is called a Minkowski difference.
[0021]
Here, in the case of a signal having a high density and high signal level in which the density value f (x) is a higher value as the density is higher, such as a signal for recording on a negative film, the relationship between luminance and density. Therefore, the dilation processing in the high density high signal level signal coincides with the erosion processing in the high luminance high signal level (FIG. 12B), and the erosion processing in the high density high signal level signal is high. This is consistent with dilation processing (FIG. 12 (A)) at high luminance and high signal levels, and the opening processing at high concentration and high signal levels is consistent with closing processing (FIG. 12 (D)) at high luminance and high signal levels. The closing process for a signal having a high density and a high signal level coincides with the opening process (FIG. 12C) for a high luminance and high signal level.
[0022]
In this section, a case of an image signal (brightness value) having a high brightness and a high signal level will be described.
[0023]
(Application to calcified shadow detection)
For the detection of the calcified shadow, a difference method in which a smoothed image is removed from the original image can be considered. Obata et al. At Tokyo University of Agriculture and Technology used multiple structural elements because it is difficult to distinguish between calcified shadows and elongated non-calcified shadows (such as mammary glands, blood vessels and mammary support tissues) with a simple smoothing method. A morphological filter represented by the following formula (21) based on the opening operation has been proposed ("Extraction of microcalcifications by morphological filter using multiple structural elements" IEICE Transactions D-II Vol. J75-D-II No.7 P1170-1176 July 1992 etc.).
[0024]
[Formula 18]
Here, Bi (i = 1, 2,..., M) is, for example, four linear structural elements (in this case, M = 4) shown in FIG. Hereinafter, it is simply referred to as a structural element including the case of i = 1). If the structural element Bi is set to be larger than the calcified shadow to be detected, the calcified shadow, which is a convex signal change portion finer than the structural element Bi, is removed by the processing by the opening operation. On the other hand, if the length of the elongated non-calcified shadow is longer than the structural element Bi and the inclination coincides with any of the four structural elements Bi, the maximum value of the opening process for each structural element Bi (formula Even if the calculation of the second term of (21) is obtained, it remains as it is. Therefore, by removing the smoothed image thus obtained (image from which only the calcified shadow has been removed) from the original image f, an image including only a small calcified shadow can be obtained. This is the idea of equation (21).
[0026]
As described above, in the case of a signal having a high density and a high signal level, the calcified shadow has a lower density value than the surrounding image portion, and the calcified shadow is a signal change portion that is concave with respect to the surrounding portion. Therefore, the closing process is applied instead of the opening process, and the expression (22) is applied instead of the expression (21).
[0027]
[Equation 19]
Thus, morphological processing is
(1) Effective for extracting the calcified shadow itself
(2) Being less susceptible to complex background information
(3) The extracted calcified shadow should not be distorted.
There are features such as. That is, this method can perform detection while maintaining geometric information such as the size, shape, and concentration distribution of the calcified shadow better than general differential processing.
[0029]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, in order to improve the image interpretation performance, it is indispensable to perform image processing on the target image. However, as disclosed in JP-A-2-1078, In the enhancement processing based on density only, for example, components that obstruct image interpretation, such as radiation noise components in mammograms, are emphasized, so that the interpretation performance is rather lowered.
[0030]
Further, as disclosed in JP-B-60-192482, JP-A-2-120985, JP-T-3-502975, etc., the enhancement processing depending on the dispersion value of the image signal has a large density change locally. Since the image portion is strongly emphasized, undershoot and overshoot are relatively conspicuous in the vicinity thereof, and there is a problem that artifacts are likely to occur on the high density side particularly with respect to X-ray images.
[0031]
The present invention has been made in view of the above circumstances, and without emphasizing components unnecessary for image interpretation, such as noise components, only a specific image portion of interest is efficiently enhanced to suppress the occurrence of artifacts. An object of the present invention is to provide an image processing method and apparatus.
[0032]
[Means for Solving the Problems]
According to the first image processing method of the present invention, an original image signal Sorg representing an image is subjected to a morphological operation using a structural element Bi and a scale factor λ so that the image signal is spatially converted to the structural element. Extracting a morphological signal Smor indicating that the pixel portion corresponds to an image portion that fluctuates smaller than Bi and / or an image portion in which the change of the original image signal Sorg is steep,
First emphasis processing according to the morphological signal Smor is performed on the original image signal Sorg so as to enhance the image portion,
The first processed image signal S ′ is emphasized so as to enhance an image portion corresponding to a desired frequency band in the first processed image signal S ′ obtained by performing the first enhancement processing. On the other hand, a second emphasis process according to the first processed image signal S ′ is performed.
[0033]
In addition, as the structural element B constituting the structural element Bi, for example, a vertically, horizontally symmetrical element such as a square, a rectangle, a circle, an ellipse, a linear shape, or a rhombus is desirable. The same applies to the following inventions.
[0034]
Further, since the frequency band to be enhanced by the first enhancement process and the frequency band to be enhanced by the second enhancement process are different from each other, different frequency bands of the image can be enhanced respectively. More preferably, it is not necessarily limited to such different frequency bands, but the same frequency band or some bands may overlap.
[0035]
According to the second image processing method of the present invention, a morphological operation using the structural element Bi and the scale factor λ is performed on the original image signal Sorg representing the image so that the image signal is spatially converted to the structural element. Extracting a morphological signal Smor indicating that the pixel corresponds to an image portion that fluctuates smaller than Bi and / or an image portion in which the change in the original image signal Sorg is steep,
Determining an unsharp mask signal Sus corresponding to a first predetermined spatial frequency of the original image signal Sorg;
A first processed image signal S ′ is obtained by performing an enhancement process according to the following equation (1) on the original image signal with an enhancement coefficient αm (Smor) based on the morphological signal Smor.
[0036]
[Expression 1]
Determining a non-sharp mask signal S′us corresponding to a second predetermined spatial frequency of the first processed image signal S ′;
The first processed image signal S ′ is subjected to the enhancement processing according to the following equation (2) by the enhancement coefficient β (S ′) based on the first processed image signal S ′, and the second processed image signal S ′. After obtaining the processed image signal Sproc or obtaining the unsharp mask signal S′us, the enhancement factor β (S′us) based on the unsharp mask signal S′us of the first processed image signal S ′ The first processed image signal S ′ is subjected to enhancement processing according to the following equation (3) to obtain a second processed image signal Sproc.
[0038]
[Expression 2]
[Equation 3]
Here, by using the non-sharp mask signals Sus and S′us based on non-sharp masks having different sizes, different frequency bands can be emphasized. Thus, it is not limited to having different sizes. The same applies to the following inventions.
[0041]
The enhancement coefficient αm (Smor) preferably has a function shape as shown in FIG. That is, the function shape as shown in FIG. 2 corresponds to a desired image portion such as a calcified shadow by setting the output to 0 (zero) for a region having a small morphological signal value Smor that is a radiation noise region (granular region). The region where the morphological signal value Smor is extremely large is fixed to the upper limit value of αm (Smor), and the intermediate region is set so as to increase monotonously as the morphological signal value Smor increases.
[0042]
Similarly, it is desirable that the enhancement coefficient β (S ′) has a function shape as shown in FIG. 3, for example. The same applies to the enhancement coefficient β (S′us) in the following invention.
[0043]
Furthermore, as the morphological operation, various ones represented by the following formulas (7) to (12) can be applied.
[0044]
[Expression 7]
[Equation 8]
[Equation 9]
[Expression 10]
## EQU11 ##
[Expression 12]
[Outside 1]
That is, by applying the morphological operation represented by the equation (7), the value of the original image signal Sorg is larger than the surrounding image portion and spatially smaller than the structural element Bi as the morphological signal Smor. It is possible to extract a signal of a pixel constituting an image portion (for example, a calcified shadow in an image signal having a high luminance and a high signal level), and to effectively enhance the image portion.
[0052]
Further, by applying the morphological operation represented by the equation (8), the value of the original image signal Sorg is smaller than the surrounding image part and is smaller than the structural element Bi as the morphological signal Smor. It is possible to extract a signal of a pixel constituting an image portion (for example, a calcified shadow in an image signal having a high density and a high signal level), and to effectively enhance the image portion.
[0053]
By applying the morphological operation represented by Equation (9), an image portion in which the value of the original image signal Sorg is larger than the surrounding image portion and spatially smaller than the structural element Bi as the morphological signal Smor. Alternatively, it is possible to extract a signal of a pixel constituting an edge portion where the luminance (density) changes rapidly, and it is possible to effectively enhance such an image portion.
[0054]
By applying the morphological operation represented by the equation (10), an image portion in which the value of the original image signal Sorg is smaller than the surrounding image portion and spatially smaller than the structural element Bi as the morphological signal Smor. Alternatively, it is possible to extract a signal of a pixel constituting an edge portion where the luminance (density) changes rapidly, and it is possible to effectively enhance such an image portion.
[0055]
By applying the morphological operation represented by the expression (11), the density of the morphological signal Smor is such that the value of the original image signal Sorg is larger than the surrounding image portion and spatially smaller than the structural element Bi. It is possible to extract signals of pixels constituting an image portion (for example, the skeleton portion of the image represented by the original image signal Sorg) having a large (brightness) change, and effectively enhance such an image portion (skeleton portion). can do.
[0056]
An example in which Equation (11) is specifically applied is shown in FIG. FIG. 14 shows a difference signal λ (λ = 1, 2) between an erosion-processed image and an erosion-processed image of an erosion-processed image in a structural element B (a circular structure having a radius r) with respect to the original image X ,..., N) times up to the union shows that the skeleton parts a and b are obtained.
[0057]
Further, by applying the morphological operation represented by the equation (12), the value of the original image signal Sorg is smaller than the surrounding image portion and spatially smaller than the structural element Bi as the morphological signal Smor. It is possible to extract signals of pixels constituting an image portion having a large density (brightness) change (for example, a skeleton portion of an image represented by the original image signal Sorg), and to effectively extract such an image portion (skeleton portion). Emphasis processing can be performed. The same applies to the following inventions.
[0058]
Note that the morphological operation represented by the equations (11) and (12) is generally referred to as skeleton processing, and according to this skeleton processing, particularly when applied to the image signal of the bone portion, only the skeleton element is selectively selected. Effective enhancement processing can be performed.
[0059]
The third image processing method of the present invention performs a morphological operation using the structural element Bi and the scale factor λ on the original image signal Sorg representing the image, thereby spatially converting the image signal into the structural element. Extracting a morphological signal Smor indicating that the pixel corresponds to an image portion that fluctuates smaller than Bi and / or an image portion in which the change in the original image signal Sorg is steep,
A plurality (n) of frequency components S different from the original image signal Sorg. n Divided into
The plurality of frequency components S n A plurality of mutually different enhancement coefficients αm corresponding to n (Smor) performs an enhancement process according to the following equation (4) on the original image signal Sorg to obtain a first processed image signal S ′.
[0060]
[Expression 4]
The enhancement processing according to the above equation (2) is performed on the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S ′) based on the first processed image signal S ′, and the second processing is performed. After obtaining the processed image signal Sproc or obtaining the first processed image signal S ′, the enhancement coefficient β (S′us) based on the unsharp mask signal S′us of the first processed image signal S ′ Thus, the second processed image signal Sproc is obtained by performing the enhancement processing according to the above equation (3) on the first processed image signal S ′.
[0062]
The frequency component S n , Enhancement factor αm n N expressed as a subscript of (Smor) corresponds to the plurality of frequency components.
[0063]
According to the fourth image processing method of the present invention, a plurality of types of structural elements Bi having different sizes and / or shapes from an original image signal Sorg representing an image. n Are set, and the multiple types of structural elements Bi n And a morphological operation using the scale factor λ, the image signal is spatially converted into each structural element Bi. n A plurality of morphological signals Smor indicating that the pixel portion corresponds to an image portion that varies more or less and / or a change in the original image signal Sorg is steep. n Extract
The original image signal Sorg is divided into a plurality of different frequency components S. n Divided into
Each morphological signal Smor n Enhancement factor αm (Smor n ) To obtain the first processed image signal S ′ by performing enhancement processing according to the following equation (5) on the original image signal:
[0064]
[Equation 5]
Determining a non-sharp mask signal S′us corresponding to a predetermined spatial frequency of the first processed image signal S ′;
The enhancement processing according to the above equation (2) is performed on the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S ′) based on the first processed image signal S ′, and the second processing is performed. After obtaining the processed image signal Sproc or obtaining the unsharp mask signal S′us, the enhancement factor β (S′us) based on the unsharp mask signal S′us of the first processed image signal S ′ The first processed image signal S ′ is subjected to enhancement processing according to the above equation (3) to obtain a second processed image signal Sproc.
[0066]
The structural element Bi n , Morphological signal Smor n N as a subscript corresponds to the number of the plurality of frequency components.
[0067]
In the fifth image processing method of the present invention, a plurality of types of structural elements Bi different in size and / or shape from the original image signal Sorg representing an image. n Are set, and the multiple types of structural elements Bi n And a morphological operation using the scale factor λ, the image signal is spatially converted into each structural element Bi. n A plurality of morphological signals Smor indicating that the pixel portion corresponds to an image portion that varies more or less and / or a change in the original image signal Sorg is steep. n Extract
The original image signal Sorg is divided into a plurality of different frequency components S. n Divided into
The plurality of frequency components S n Corresponding to each of the morphological signals Smor n Different enhancement factors αm based on each n (Smor n ) To perform the enhancement processing according to the following equation (6) on the original image signal Sorg to obtain the first processed image signal S ′,
[0068]
[Formula 6]
The enhancement processing according to the above equation (2) is performed on the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S ′) based on the first processed image signal S ′, and the second processing is performed. After obtaining the processed image signal Sproc or obtaining the first processed image signal S ′, the enhancement coefficient β (S′us) based on the unsharp mask signal S′us of the first processed image signal S ′ Thus, the second processed image signal Sproc is obtained by performing the enhancement processing according to the above equation (3) on the first processed image signal S ′.
[0070]
The first image processing apparatus of the present invention performs a morphological operation using the structural element Bi and the scale factor λ on the original image signal Sorg representing the image, thereby spatially converting the image signal into the structural element. Morphological signal calculation means for extracting a morphological signal Smor indicating that the pixel corresponds to an image portion that fluctuates smaller than Bi and / or a change in the original image signal Sorg is a steep image portion;
First enhancement means for performing a first enhancement process according to the morphological signal Smor on the original image signal Sorg so as to enhance the image portion;
The first processed image signal S ′ is emphasized so as to enhance an image portion corresponding to a desired frequency band in the first processed image signal S ′ obtained by performing the first enhancement processing. On the other hand, the image processing apparatus includes a second enhancement unit that performs a second enhancement process according to the first processed image signal S ′.
[0071]
Further, the second image processing apparatus of the present invention performs a morphological operation using the structural element Bi and the scale factor λ on the original image signal Sorg representing the image so that the image signal is spatially Morphological signal calculation means for extracting a morphological signal Smor indicating that the pixel corresponds to an image portion that fluctuates smaller than the structural element Bi and / or a change in the original image signal Sorg is a steep image portion;
First unsharp mask signal computing means for obtaining an unsharp mask signal Sus corresponding to a first predetermined spatial frequency of the original image signal Sorg;
A first conversion table for receiving an input of the morphological signal Smor and outputting an enhancement coefficient αm (Smor) corresponding to the morphological signal Smor;
A first processed image signal S ′ is obtained by performing enhancement processing according to the above equation (1) on the original image signal by using the enhancement coefficient αm (Smor) output by the first conversion table. 1 emphasis means,
Second unsharp mask signal computing means for obtaining an unsharp mask signal S′us corresponding to a second predetermined spatial frequency of the first processed image signal S ′;
A second conversion table for receiving the input of the first processed image signal S ′ and outputting an enhancement coefficient β (S ′) corresponding to the first processed image signal S ′; and the second conversion The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the above equation (2) to the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S ′) output from the table. Or a second emphasis means, or instead of the second conversion table and the second emphasis means,
A second conversion table that receives the input of the unsharp mask signal S′us and outputs an enhancement coefficient β (S′us) corresponding to the unsharp mask signal S′us, and is output by the second conversion table. The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the above equation (3) to the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S′us). It is characterized by comprising an emphasizing means.
[0072]
The third image processing apparatus of the present invention performs a morphological operation using the structural element Bi and the scale factor λ on the original image signal Sorg representing the image, thereby spatially converting the image signal into the structural element. Morphological signal calculation means for extracting a morphological signal Smor indicating that the pixel corresponds to an image portion that fluctuates smaller than Bi and / or a change in the original image signal Sorg is a steep image portion;
The original image signal Sorg is divided into a plurality of different frequency components S. n Frequency band dividing means for dividing into
In response to the input of the morphological signal Smor, each frequency component S n Enhancement factor αm corresponding to each n A plurality of different first conversion tables that output (Smor);
A plurality of enhancement coefficients αm respectively output from the plurality of first conversion tables n (Smor) performs first emphasis processing according to the above equation (4) on the original image signal to obtain a first processed image signal S ′;
Unsharp mask signal computing means for obtaining an unsharp mask signal S′us corresponding to a predetermined spatial frequency of the first processed image signal S ′;
A second conversion table for receiving the input of the first processed image signal S ′ and outputting an enhancement coefficient β (S ′) corresponding to the first processed image signal S ′; and the second conversion The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the above equation (2) to the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S ′) output from the table. Or a second emphasis means, or instead of the second conversion table and the second emphasis means,
A second conversion table that receives the input of the unsharp mask signal S′us and outputs an enhancement coefficient β (S′us) corresponding to the unsharp mask signal S′us, and is output by the second conversion table. The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the above equation (3) to the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S′us). It is characterized by comprising an emphasizing means.
[0073]
The fourth image processing apparatus of the present invention provides a plurality of types of structural elements Bi different in size and / or shape from the original image signal Sorg representing an image. n Are set, and the multiple types of structural elements Bi n And a morphological operation using the scale factor λ, the image signal is spatially converted into each structural element Bi. n A plurality of morphological signals Smor indicating that the pixel portion corresponds to an image portion that varies more or less and / or a change in the original image signal Sorg is steep. n A plurality of morphological signal calculation means for extracting
The original image signal Sorg is divided into a plurality of different frequency components S. n Frequency band dividing means for dividing into
Each morphological signal Smor n Each morphological signal Smor n Multiple enhancement coefficients αm (Smor n ) To output a first conversion table;
The emphasis coefficient αm (Smor output from the first conversion table) n ) To perform the enhancement processing according to the above formula (5) on the original image signal to obtain the first processed image signal S ′;
Unsharp mask signal computing means for obtaining an unsharp mask signal S′us corresponding to a predetermined spatial frequency of the first processed image signal S ′;
A second conversion table for receiving the input of the first processed image signal S ′ and outputting an enhancement coefficient β (S ′) corresponding to the first processed image signal S ′; and the second conversion The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the above equation (2) to the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S ′) output from the table. Or a second emphasis means, or instead of the second conversion table and the second emphasis means,
A second conversion table that receives the input of the unsharp mask signal S′us and outputs an enhancement coefficient β (S′us) corresponding to the unsharp mask signal S′us, and is output by the second conversion table. The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the above equation (3) to the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S′us). It is characterized by comprising an emphasizing means.
[0074]
The fifth image processing apparatus according to the present invention provides a plurality of types of structural elements Bi different in size and / or shape from the original image signal Sorg representing an image. n Are set, and the multiple types of structural elements Bi n And a morphological operation using the scale factor λ, the image signal is spatially converted into each structural element Bi. n A plurality of morphological signals Smor indicating that the pixel portion corresponds to an image portion that varies more or less and / or a change in the original image signal Sorg is steep. n A plurality of morphological signal calculation means for extracting
The original image signal Sorg is divided into a plurality of different frequency components S. n Frequency band dividing means for dividing into
Each morphological signal Smor n , Each frequency component S n Multiple enhancement coefficients αm corresponding respectively to n (Smor n A plurality of first conversion tables different from each other,
A plurality of enhancement coefficients αm respectively output from the plurality of first conversion tables n (Smor n ), The first enhancement means for performing the enhancement processing according to the above equation (6) on the original image signal to obtain the first processed image signal S ′;
Unsharp mask signal computing means for obtaining an unsharp mask signal S′us corresponding to a predetermined spatial frequency of the first processed image signal S ′;
A second conversion table for receiving the input of the first processed image signal S ′ and outputting an enhancement coefficient β (S ′) corresponding to the first processed image signal S ′; and the second conversion The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the above equation (2) to the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S ′) output from the table. Or a second emphasis means, or instead of the second conversion table and the second emphasis means,
A second conversion table that receives the input of the unsharp mask signal S′us and outputs an enhancement coefficient β (S′us) corresponding to the unsharp mask signal S′us, and is output by the second conversion table. The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the above equation (3) to the first processed image signal S ′ by the enhancement coefficient β (S′us). It is characterized by comprising an emphasizing means.
[0075]
The structural element Bi (i = 1, 2,..., M) means a set of M structural elements B prepared as structural elements B having different directions in the two-dimensional plane. In the case of M = 1, it means a vertically and horizontally symmetrical element, and in the present invention, it is expressed as a structural element Bi including a multiple structural element in which i ≧ 2 and i = 1. The scale factor λ means the number of times the Minkowski sum calculation and Minkowski difference calculation are performed, and the degree of smoothing increases as the number is increased.
[0076]
【The invention's effect】
The first image processing method / apparatus of the present invention applies a morphological operation using the structural element Bi and the scale factor λ to the original image signal Sorg representing the image, thereby spatially converting the image signal into the structural element Bi. Only the image portion that varies more and / or the image portion where the change of the original image signal Sorg is steep is extracted. The extracted image portion includes a desired image portion, but also includes radiation noise which is a so-called high frequency component. Here, the morphological signal Smor corresponding to radiation noise is very small, while the morphological signal Smor for a desired image portion shows a larger value than the morphological signal Smor for this radiation noise.
[0077]
The morphological signal is then applied to the original image signal Sorg such that the image signal spatially varies less than the structural element Bi and / or the image portion where the change of the original image signal Sorg is steep. By performing the first enhancement process according to Smor, it is possible to obtain a first processed image signal S ′ in which the image portion is selectively enhanced. As described above, the first processed image signal S ′ is an enhancement process depending on the morphology signal.
[0078]
Next, a first process is performed on the first processed image signal S ′ so as to emphasize an image portion corresponding to a desired frequency band in the obtained first processed image signal S ′. By performing the second enhancement process according to the completed image signal S ′, the enhancement process depending on the first processed image signal S ′ such as a density value can be performed.
[0079]
As described above, according to the first image processing method and apparatus of the present invention, the enhancement of the radiation noise unnecessary for the image interpretation is suppressed by the enhancement processing depending on the morphological signal (referred to as the first enhancement processing). It is possible to effectively enhance only the image portion that is spatially smaller than the structural element Bi as the signal component and / or the image portion in which the original image signal Sorg has a sharp change.
[0080]
Further, the enhancement processing depending on the first processed image signal (referred to as the second enhancement processing) can also enhance the image signals in other frequency bands that cannot be enhanced by the first enhancement processing. .
[0081]
As described above, according to the first image processing method / device of the present invention, it is possible to efficiently emphasize only a specific image portion of interest without enhancing components unnecessary for image interpretation such as noise components. it can. Then, by performing the enhancement process depending on the signal such as the density on the first processed image signal, it is possible to suppress the occurrence of artifacts caused by the dispersion value dependent enhancement process.
[0082]
It should be noted that by emphasizing the frequency bands to be emphasized by the first enhancement process and the frequency bands to be enhanced by the second enhancement process, the two frequency bands can be emphasized with different degrees of enhancement. it can.
[0083]
Furthermore, according to the first image processing method and apparatus of the present invention, in the morphological calculation, the processing for calculating the maximum value or the minimum value is performed instead of the processing for calculating the variance value of the image signal, so that the calculation time is shortened. can do.
[0084]
Hereinafter, Expression (8), which is an example of the morphological operation, will be specifically described. For simplicity, λ = 1 and i = 1.
[0085]
According to the morphological calculation for the density value Sorg which is an image signal having a high density and high signal level, for example, (2) for the image data having the density value Sorg distribution as shown by the solid line in FIG. The density value S of a certain target pixel is obtained by performing the Minkowski sum operation with the linear three-pixel structural element B as shown in FIG. i Is the maximum value S among the three pixels (determined by the structural element B) that are adjacent to each other around the target pixel. i + 1 S adopted i Converted to ′. By performing this calculation for all the pixels, the image data is converted into image data indicated by a broken line in FIG.
[0086]
Next, considering the Minkowski difference due to the structural element B of the density value obtained by this Minkowski sum calculation, the density value S of the target pixel indicated by the broken line in FIG. i ′ Is the minimum value S among the three pixels adjacent to each other with the target pixel as the center. i-1 S adopting ' i ″ (= S i ). By performing this calculation for all the pixels, the image data is converted into the image data indicated by the one-dot chain line having the distribution of the density value Sorg ″. The image data indicated by the one-dot chain line is the original solid line. For the original image data, the image portion of the signal value change finer than that of the structural element B disappears, and the image portion of the signal value change larger than the structural element B retains the original state before the calculation. That is, the above process (closing process) is a process of smoothing the image density distribution from the high density side.
[0087]
Thus, the value Smor obtained by subtracting the value obtained by the closing process from the original image signal Sorg represents the image portion of the fine signal value change erased by the closing process.
[0088]
Here, the image signal originally has a position (x, y) which is a two-dimensional element and a signal value f (x, y) which is a third dimension element. However, in the above description, it is easy to understand. Therefore, the one-dimensional image signal distribution curve that appears in a predetermined section of the image developed two-dimensionally has been described.
[0089]
Accordingly, each image processing method / apparatus of the present invention is obtained by enlarging and applying the above description to a two-dimensional image, and the structural element Bi shown in Expression (8) performs two-dimensional morphological operations on such a cross section. This means a set of i structural elements B prepared as structural elements B having different orientations in the two-dimensional plane when applied to a surface in an enlarged manner.
[0090]
Further, as a result of performing the closing process on all these structural elements Bi, an image portion whose extension direction coincides with any of the structural elements Bi and changes more greatly than the size thereof is expressed by the expression (8). Since the value of the second term is Sorg itself, the value of Smor is zero, and the portion is not emphasized.
[0091]
The second image processing method / apparatus of the present invention performs the morphological operation using the structural element Bi and the scale factor λ on the original image signal Sorg representing the image, as in the first image processing method / apparatus described above. As a result, only the image portion where the image signal fluctuates spatially smaller than the structural element Bi and / or the image portion where the change of the original image signal Sorg is steep is extracted.
[0092]
Next, by subtracting the ultra-low spatial frequency component Sus from the original image signal Sorg, only a relatively high frequency component from which the frequency components below the ultra-low spatial frequency are removed from the original image signal Sorg is extracted. be able to. This extracted relatively high frequency component also includes radiation noise which is a so-called high frequency component.
[0093]
Here, an enhancement coefficient αm (Smor) based on a preset morphological signal is obtained according to the obtained morphological signal, and the image signal is enhanced by the obtained enhancement coefficient αm (Smor).
[0094]
The enhancement coefficient αm (Smor) based on the morphological signal is, for example, as shown in FIG. 2, the enhancement coefficient αm is zero in a range where the morphological signal Smor corresponding to the radiation noise (granular region) is small. Since the morphological signal Smor corresponding to 1 takes a large value to some extent, it belongs to the “signal region” shown in FIG. 2 and the enhancement coefficient αm has a large value.
[0095]
Then, the emphasis coefficient αm (Smor) is multiplied by the relatively high frequency component in accordance with the equation (1), whereby the original image signal S ′ is obtained by emphasizing the relatively high frequency component of the original image signal. Is output as This relatively high frequency component includes a high-frequency component unnecessary for image interpretation diagnosis such as the radiation noise described above, but the enhancement coefficient αm (Smor) corresponding to such an unnecessary high-frequency component is zero or very small. As a result of multiplication by the enhancement coefficient αm (Smor), high frequency components unnecessary for image interpretation diagnosis are not enhanced.
[0096]
This is illustrated in FIG. That is, in the original image signal Sorg as shown in FIG. 16A, frequency components in a high frequency band (a frequency band having a spatial frequency higher than lowpas1) are separated according to the size of the unsharp mask, and the signal component thereof Only the emphasis coefficient αm (Smor) is selectively emphasized, and only the signal component as shown in FIG. 5B is converted into the enhanced first processed image signal S ′.
[0097]
Next, also for the first processed image signal S ′, a non-sharp mask signal S′us corresponding to an ultra-low spatial frequency is obtained. For example, the enhancement coefficient β (S ′) shown in FIG. Therefore, by multiplying a relatively high frequency component of the first processed image signal S ′, a relatively high frequency component of the first processed image signal S ′ is included in the first processed image signal S ′. It is output as a second processed image signal Sproc that has been subjected to enhancement processing according to the magnitude.
[0098]
This is because frequency components in the high frequency band (frequency band having a higher spatial frequency than lowpas2) are separated from the first processed image signal S ′ as shown in FIG. 16B according to the size of the unsharp mask. Thus, the entire image signal in the high frequency band is emphasized by the enhancement coefficient β (S ′) and converted into the second processed image signal Sproc as shown in FIG.
[0099]
Thus, according to the second image processing method and apparatus of the present invention, it is possible to efficiently emphasize only a specific image portion of interest without enhancing components unnecessary for image interpretation such as noise components. it can. Then, by performing the enhancement process depending on the signal such as the density on the first processed image signal, it is possible to suppress the occurrence of artifacts caused by the dispersion value dependent enhancement process.
[0100]
It should be noted that the non-sharp mask process for the original image signal Sorg and the non-sharp mask process for the first processed image signal S ′ are different in size between the two frequency bands. Can be emphasized by changing the degree of emphasis.
[0101]
Furthermore, according to the second image processing method and apparatus of the present invention, the morphological calculation performs the process of calculating the maximum value or the minimum value instead of the process of calculating the variance value of the image signal, thereby reducing the calculation time. can do.
[0102]
The third image processing method / apparatus of the present invention, in each of the image processing methods / apparatuses described above, converts the original image signal Sorg into a plurality of different frequency components S. n Each frequency component S obtained by the division. n Separate enhancement factors αm n By emphasizing with (Smor), each frequency component S n It is possible to selectively adjust the degree of emphasis of a structure having a desired size and shape. Then, the first processed image signal S ′ after the enhancement process is subjected to a signal value (density) -dependent enhancement process to obtain a second processed image signal Sproc, whereby the dispersion value dependent enhancement is performed. It is possible to suppress the occurrence of artifacts generated in the processing. Other operations and effects are the same as those of the above-described methods and apparatuses.
[0103]
The fourth image processing method / apparatus of the present invention is the image processing method / apparatus described above, wherein a plurality of types of structural elements Bi having different sizes and / or shapes are used. n Is used to generate a plurality of morphological image signals Smor corresponding to image portions having a plurality of desired sizes and / or shapes. n Thereby obtaining a plurality of enhancement factors αm (Smor n ), While the non-sharp mask is also a structural element Bi n The original image signal is separated into a plurality of frequency bands by setting a plurality of sizes corresponding to the morphological image signal Smor. n Enhancement factor αm (Smor n ) Is multiplied by the image signal of the corresponding frequency band, and each band is individually emphasized, and the sum of the emphasized ones is obtained as shown in Expression (5), thereby increasing the degree of enhancement for each of the plurality of spatial frequency bands. A changed first processed image signal S ′ is obtained. The obtained first processed image signal S ′ is subjected to the signal value (density) -dependent emphasis processing of the above equation (2) to obtain a second processed image signal Sproc.
[0104]
Accordingly, even when there are a plurality of types of desired image portions to be enhanced instead of one size and shape, each image portion can be enhanced with a desired enhancement degree, and the above-described present invention can be applied. As in each of the image processing methods / apparatuses described above, it is possible to efficiently emphasize only a specific image portion of interest without enhancing components unnecessary for image interpretation such as noise components. Then, by performing the enhancement process depending on the signal such as the density on the first processed image signal, it is possible to suppress the occurrence of artifacts caused by the dispersion value dependent enhancement process. In addition, in the morphological calculation, the processing for calculating the maximum value or the minimum value is performed instead of the processing for calculating the variance value of the image signal, so that the calculation time can be shortened.
[0105]
The fifth image processing method / apparatus of the present invention is a combination of the third image processing method / apparatus of the present invention and the fourth image processing method / apparatus, and the functions and effects thereof are as follows. This is the same as the third image processing method / device and the fourth image processing method / device.
[0106]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an image processing apparatus for specifically carrying out the image processing method of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0107]
FIG. 1 is a schematic block diagram showing an image processing apparatus according to this embodiment. The illustrated image processing apparatus includes a first low-pass filter (denoted as
[0108]
[Expression 1]
[Expression 2]
Here, the original image signal Sorg representing an image may be read in advance from a radiographic image by a predetermined image reading device and stored in a predetermined storage means, or may be input directly from the image reading device. There may be.
[0111]
In addition, the radiation image in the present embodiment is a mammogram, and the first low-
[0112]
[Expression 14]
The blur mask uses a simple average of the pixel values in the mask as shown in the above formula (14), or a mask corresponding to the distance from the center pixel as shown in the lower right matrix in FIG. It is also possible to use a pixel in which the weight of the pixel value is changed.
[0114]
The
[0115]
[Equation 8]
For example, as shown in FIG. 2, the first conversion table 13 sets the output to 0 (zero) for a region having a small morphological signal value Smor that is a radiation noise region, and corresponds to a desired image portion such as a calcified shadow. The region where the morphological signal value Smor is extremely large is fixed to the upper limit value of αm (Smor), and these intermediate regions are set so as to increase monotonously as the morphological signal value Smor increases.
[0117]
The arithmetic element 14a is an arithmetic element for subtracting the output Sus of the first low-
[0118]
The second low-
[0119]
For example, as shown in FIG. 3, the second conversion table 23 fixes the first processed image signal to an upper limit value of βd (S ′) for a region where the first processed image signal S ′ is somewhat large. In a region where S ′ is smaller than this, it is set so as to monotonously increase as the first processed image signal S ′ increases.
[0120]
The
[0121]
Next, the operation of the image processing apparatus of this embodiment will be described.
[0122]
When the original image signal Sorg is input to the image processing apparatus, first, the first low-
[0123]
The arithmetic element 14a subtracts the first blur mask signal Sus which is the output of the first low-
[0124]
In parallel with the operation of the first low-
[0125]
The morphological signal Smor output from the
[0126]
The
[0127]
Next, the arithmetic element 14c adds the original image signal Sorg and the output from the
[0128]
Next, the first processed image signal S ′ in which the minute calcified portion is enhanced is converted into the first processed image signal S ′ in which the second low-
[0129]
The
[0130]
In parallel with the operation of the second low-
[0131]
The
[0132]
Therefore, according to the image processing apparatus of the present embodiment, an image portion having a frequency higher than the second frequency corresponding to the size of the blur mask set by the second low-
[0133]
Note that, as the second conversion table 23 in the present embodiment, an output βd (S′us) corresponding to the blur mask signal S′us of the first processed image signal S ′ output from the second low-
[0134]
The input signal to the
[0135]
Further, the first enhancement process for obtaining the first processed image signal S ′ may be performed in multiple stages for each frequency band.
[0136]
That is, for example, as shown in FIG. 6, three low-pass filters 11a, 11b, 11c of the same type are connected in series, and an arithmetic element 14a is connected between the output signal and the input signal of each low-pass filter 11a, 11b, 11c. 1 14a 2 14a Three To calculate the difference. This is because the frequency component contained in the output signal (blur mask signal) is low every time one low-pass filter is passed, so by calculating the difference between the signals before and after passing through one low-pass filter, The image signal can be separated by the highest frequency component included in the output signal of the low-pass filter that has passed.
[0137]
Specifically, as shown in FIG. 6, the blur mask signal after passing through the low-pass filter 11a through which the original image signal Sorg first passes is referred to as Sus1, and the blur mask signal after passing through the second low-pass filter 11b is referred to as Sus2,3. The blur mask signal after passing through the second low-pass filter 11c is set to Sus3, and an arithmetic element for calculating the difference between the signals before and after passing through each low-pass filter is 14a. 1 14a 2 14a Three Then, each arithmetic element 14a 1 14a 2 14a Three Output signal S H , S M , S L Are as shown below.
[0138]
S H = Sorg-Sus1
S M = Sus1-Sus2
S L = Sus2-Sus3
Therefore, the output signal S H Includes a frequency (f) included in the blur mask signal Sus1. H A relatively high frequency (f> f) in which the following frequency components are excluded: H ) Component and output signal S M Includes the frequency (f) included in the blur mask signal Sus2. M And the output signal S because the following frequency components are excluded and frequency components equal to or higher than the frequency included in the blur mask signal Sus1 are also excluded. M The frequency component contained in is f H ≧ f> f M Similarly, the output signal S L Is a frequency component included in the blur mask signal Sus3. L When f M ≧ f> f L It becomes.
[0139]
Further, the output of the
[0140]
Each of the first conversion tables 13a, 13b, 13c has a high frequency band f as shown in FIG. H For (A), the medium frequency band f M For (B), the low frequency band f L As shown in (C), the enhancement coefficient αm is an output corresponding to the morphological signal value Smor corresponding to each frequency band. 1 , Αm 2 , Αm Three Is output. For convenience of explanation, hereinafter, the conversion table 13a is referred to as a high frequency conversion table, the conversion table 13b is referred to as a medium frequency conversion table, and the conversion table 13c is referred to as a low frequency conversion table.
[0141]
The morphological signal Smor output from the
[0142]
Note that the very low frequency component S LL Suppose the enhancement coefficient corresponding to (= Sus3) is αm Four And the enhancement coefficient αm corresponding to the morphological signal Smor Four May be provided, but in this embodiment, this ultra-low frequency component S is output. LL Αm because it is not necessary to individually emphasize Four = 1 (constant) and omitted. In other words, among the signals divided into n frequency components, the enhancement degree of the remaining one frequency component is controlled relatively by lowering the enhancement degree of (n−1) frequency components to obtain a suppression degree. Because it can be done.
[0143]
Emphasis coefficient αm which is an output from each conversion table 13a, 13b, 13c 1 , Αm 2 , Αm Three Are the
[0144]
Arithmetic element 14c 1 , 14c 2 , 14c Three Is an
[0145]
[Expression 20]
The first processed image signal S ′ is a signal obtained by performing enhancement processing in accordance with the morphological signal for each frequency component with respect to the original image signal Sorg, and the size of the structural element B and the size of the blur mask described above. By selectively changing the number of frequency bands to be divided, and by changing the shape of the enhancement function based on the conversion table, only desired signal components included in each frequency band are selectively emphasized with a desired degree of enhancement. The processing can be performed, and finer adjustment of the emphasis can be made compared with the conventional emphasis processing, and the image diagnosis performance can be improved.
[0147]
Hereinafter, the second enhancement process is not described because the same process as that of the above-described embodiment is performed on the first processed image signal S ′.
[0148]
In addition, said Formula (23) can be represented like Formula (24) as a general formula.
[0149]
[Expression 21]
In other words, the expression (23) is an LL The emphasis coefficient to be multiplied by 1 is simply omitted as 1 (= constant). Therefore, as described above also in the present embodiment, the very low frequency component S LL For example, αm is an enhancement coefficient corresponding to the morphological signal. Four And set this as the very low frequency component S LL You may make it multiply.
[0151]
The second processed image signal Sproc (see FIG. 8B) obtained in this way is included in each frequency component of the original image signal Sorg (see FIG. 8A) as shown in FIG. Only the signal components can be selectively processed and the emphasis processing can be performed by freely adjusting the emphasis degree.
[0152]
FIG. 9 shows the original image signal based on the enhancement coefficient (αm + αd) obtained by adding the enhancement coefficient αm according to the morphological signal and the enhancement coefficient αd according to the original image signal in the image processing apparatus of the embodiment shown in FIG. Frequency components S of H , S M , S L It is a schematic block diagram which shows the image processing apparatus of embodiment which made it emphasize.
[0153]
The image processing apparatus shown in FIG. 6 is an original that outputs the monotonically increasing enhancement coefficient αd (Sorg) corresponding to the original image signal Sorg in response to the input of the original image signal Sorg in the image processing apparatus of the embodiment shown in FIG. The third conversion table 16 depending on the image signal, and three amplifiers 15a for amplifying the enhancement coefficient αd (Sorg) output from the third conversion table 16 according to the original image signal Sorg with different amplification factors. 15b, 15c, and each output αd of each
[0154]
Here, when the same input value αd (Sorg) is input to the
[0155]
According to the image processing apparatus according to the embodiment configured as described above, the high frequency component S H Is the enhancement coefficient αm based on the morphological signal Smor 1 (Smor) and the enhancement coefficient αd based on the original image signal Sorg 1 Emphasis coefficient α according to the sum of (Sorg) 1 Is emphasized, and the medium frequency component S M Is the enhancement coefficient αm based on the morphological signal Smor 2 (Smor) and the enhancement coefficient αd based on the original image signal Sorg 2 Emphasis coefficient α according to the sum of (Sorg) 2 The emphasis process is performed at L Is the enhancement coefficient αm based on the morphological signal Smor Three (Smor) and the enhancement coefficient αd based on the original image signal Sorg Three Emphasis coefficient α according to the sum of (Sorg) Three The emphasis process is done.
[0156]
As described above, the image processing apparatus according to the present embodiment performs the enhancement process by combining the enhancement process based on the morphological signal and the enhancement process based on the original image signal value. Excessive emphasis (overshoot or undershoot) can be suppressed.
[0157]
Note that the method of combining the enhancement processing based on the morphological signal and the enhancement processing based on the original image signal value is not limited to using the sum of enhancement coefficients for each enhancement processing as in the above embodiment. , These corresponding enhancement factors are multiplied together to create a new enhancement factor α n May be requested.
[0158]
Furthermore, the arithmetic element 14c 1 , 14c 2 , 14c Three May be provided not at a position where addition processing is performed on the output signal Sus3 of the low-pass filter 11c but at a position where addition processing is performed on the original image signal Sorg as shown in FIG. In this case, the first processed image signal S ′ is as shown in the following equation (25).
[0159]
[Expression 22]
Similarly to Expression (23), this Expression (25) means that a signal in which the degree of enhancement is changed according to the morphological signal for each frequency component is obtained with respect to the original image signal Sorg. Each time, it is possible to perform a desired enhancement process only on an image portion of a desired size included in each frequency band.
[0161]
In the image processing apparatus of each of the above embodiments, the output from one
[0162]
That is, FIG. 10 shows a schematic block diagram of an image processing apparatus configured to use such a morphological filter.
[0163]
The image processing apparatus shown in FIG. 10 is the same as the image processing apparatus of the embodiment shown in FIG. 6, but instead of one
[0164]
Each structural element B L , B M , B S Is B L Is the largest, B S Is the smallest, B M Is B L And B S And the middle size.
[0165]
Thus, each structural element B S , B M , B L Are set, the morphological filters 12a to 12c output morphological signals Smor1, Smor2, and Smor3 having characteristic values for the corresponding image portions. In accordance with the morphological signals Smor1, Smor2, and Smor3 output from the morphological filters 12a to 12c, the corresponding conversion tables 13a to 13c are enhanced with an enhancement coefficient αm. 1 (Smor1), αm 2 (Smor2), αm Three (Smor3) is output.
[0166]
Each output enhancement coefficient αm 1 (Smor1), αm 2 (Smor2), αm Three (Smor3) is the
[0167]
In the image processing apparatus of the present embodiment, similarly to the embodiment shown in FIG. 9, each frequency component of the original image signal is converted into an enhancement process based on the morphological signal and the original image signal value as shown in FIG. It is also possible to adopt a configuration in which the enhancement process combined with the enhancement process based on the above is performed.
[0168]
In addition, the image processing method and apparatus of the present invention can adopt a configuration in which the first conversion table is unique in the configuration having a plurality of morphological filters shown in FIGS. In this case, the configuration of the image processing apparatus shown in FIG. 6 is reversed, and the enhancement coefficient corresponding to each frequency component can be adjusted by a plurality of morphological filters and a single first conversion table. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of an image processing apparatus of the present invention.
FIG. 2 is a graph of a function representing the first conversion table.
FIG. 3 is a graph of a function representing a second conversion table.
FIG. 4 is a block diagram showing a second embodiment of the image processing apparatus of the present invention.
FIG. 5 is a block diagram showing a third embodiment of the image processing apparatus of the present invention.
FIG. 6 is a block diagram showing a fourth embodiment of the image processing apparatus of the present invention.
7A and 7B are graphs of functions representing the first conversion table. (A) High-frequency conversion table, (B) Medium-frequency conversion table, (C) Low-frequency conversion table.
FIGS. 8A and 8B are explanatory views showing the operation of the image processing method and apparatus of the present invention, FIG. 8A is the original image data, and FIG. 8B is the second processed image data.
FIG. 9 is a block diagram showing a fifth embodiment of the image processing apparatus of the present invention.
FIG. 10 is a block diagram showing a sixth embodiment of the image processing apparatus of the present invention.
FIG. 11 is a block diagram showing a seventh embodiment of the image processing apparatus of the present invention.
FIG. 12 is a diagram for explaining the basic operation of a morphological operation
FIG. 13 is a diagram showing structural elements Bi (i = 1, 2,..., M; M = 4) in the morphological filter.
FIG. 14 is an explanatory diagram showing skeleton processing;
FIG. 15 is a concentration distribution diagram for specifically explaining processing by morphological calculation.
FIG. 16 is an explanatory diagram showing the operation of the image processing method / apparatus of the present invention, (A) original image data, (B) first processed image data, and (C) second processed image data.
[Explanation of symbols]
11, 21 Low-pass filter
12 Morphological filters
13 First conversion table
14a, 14b, 14c, 24a, 24b, 24c
23 Second conversion table
Sorg original image signal
Sus first blur mask signal
S ′ first processed image signal
Sproc Second processed image signal
Claims (6)
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割し、
前記各モーフォロジー信号Ｓmor ｎに基づく強調係数αｍ（Ｓmor ｎ）により、前記オリジナル画像信号に対して下記式（５）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることを特徴とする画像処理方法。
The divided original image signal Sorg a different plurality of frequency components S n together,
The original image signal is subjected to enhancement processing according to the following equation (5) with the enhancement coefficient αm (Smor n ) based on each morphological signal Smor n to obtain a first processed image signal S ′.
The first processed image signal S ′ is subjected to the enhancement processing according to the following equation (2) by the enhancement coefficient β (S ′) based on the first processed image signal S ′, and the second processed image signal S ′. The processed image signal Sproc is obtained, or the first processed image signal S ′ is obtained by the enhancement coefficient β (S′us) based on the unsharp mask signal S′us of the first processed image signal S ′. An image processing method, wherein a second processed image signal Sproc is obtained by performing enhancement processing according to the following formula (3).
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割し、
前記複数の周波数成分Ｓｎにそれぞれ対応し、前記各モーフォロジー信号Ｓmor ｎにそれぞれ基づく互いに異なる複数の強調係数αｍｎ（Ｓmor ｎ）により、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して下記式（６）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
The divided original image signal Sorg a different plurality of frequency components S n together,
Corresponding to said plurality of frequency components S n, wherein the respective morphology signal Smor n more emphasis mutually different each based coefficients αm n (Smor n), according to the following formula (6) with respect to the original image signal Sorg To obtain a first processed image signal S ′
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割する周波数帯域分割手段と、
前記各モーフォロジー信号Ｓmor ｎの入力を受けて該各モーフォロジー信号Ｓmor ｎに応じた複数の強調係数αｍ（Ｓmor ｎ）を出力する第１の変換テーブルと、
該第１の変換テーブルにより出力された強調係数αｍ（Ｓmor ｎ）により、前記オリジナル画像信号に対して下記式（５）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを、または、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備えてなることを特徴とする画像処理装置。
A frequency band dividing means for dividing the original image signal Sorg into different frequency components S n together,
A first conversion table that receives an input of each of the morphological signals Smor n and outputs a plurality of enhancement coefficients αm (Smor n ) corresponding to the morphological signals Smor n ;
The original image signal is subjected to enhancement processing according to the following equation (5) using the enhancement coefficient αm (Smor n ) output from the first conversion table to obtain a first processed image signal S ′. A first emphasis means;
A second conversion table for receiving the input of the first processed image signal S ′ and outputting an enhancement coefficient β (S ′) corresponding to the first processed image signal S ′; and the second conversion The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the following equation (2) to the first processed image signal S ′ using the enhancement coefficient β (S ′) output from the table. A second emphasis means, or
A second conversion table that receives the input of the unsharp mask signal S′us and outputs an enhancement coefficient β (S′us) corresponding to the unsharp mask signal S′us, and is output by the second conversion table. The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the following equation (3) to the first processed image signal S ′ using the enhancement coefficient β (S′us). An image processing apparatus comprising: an enhancement unit.
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割する周波数帯域分割手段と、
前記各モーフォロジー信号Ｓmor ｎの入力を受けて、前記各周波数成分Ｓｎにそれぞれ対応する複数の強調係数αｍｎ（Ｓmor ｎ）を出力する、互いに異なる複数の第１の変換テーブルと、
該複数の第１の変換テーブルによりそれぞれ出力された複数の強調係数αｍｎ（Ｓmor ｎ）により、前記オリジナル画像信号に対して下記式（６）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを、または、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備えてなることを特徴とする画像処理装置。
A frequency band dividing means for dividing the original image signal Sorg into different frequency components S n together,
Receiving said input of each morphology signal Smor n, the outputs of the corresponding plurality of enhancement coefficient αm n (Smor n) to each of the frequency components S n, different from the plurality of first conversion table to each other,
A plurality of emphasis coefficients outputted respectively by a first conversion table of the plurality of αm n (Smor n), a first processed by performing enhancement processing in accordance with the following formula (6) with respect to the original image signal First enhancement means for obtaining an image signal S ′;
A second conversion table for receiving an input of the first processed image signal S ′ and outputting an enhancement coefficient β (S ′) corresponding to the first processed image signal S ′; and the second conversion The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the following equation (2) to the first processed image signal S ′ using the enhancement coefficient β (S ′) output from the table. A second emphasis means, or
A second conversion table that receives the input of the unsharp mask signal S′us and outputs an enhancement coefficient β (S′us) corresponding to the unsharp mask signal S′us, and is output by the second conversion table. The second processed image signal Sproc is obtained by applying the enhancement processing according to the following equation (3) to the first processed image signal S ′ using the enhancement coefficient β (S′us). An image processing apparatus comprising: an enhancement unit.
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