JP3788031B2 - 画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像の所定の周波数成分を強調処理する画像処理方法およびそのような画像処理を行なう画像処理装置に関し、特に、所望の信号成分のみを強調する画像処理方法および画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像信号に対して各種の画像処理を施した後に画像を再生または表示することが各種の分野で行われている。そして、この画像信号として強調処理を行なうことで、輪郭などを明瞭にすることが行われている。
【０００３】
このような画像処理として、画像信号の低周波数成分のみを抽出した非鮮鋭画像を作成し、この非鮮鋭画像を原画像の画像信号から減算することで、高周波成分を強調した画像信号を得ることが知られている。
【０００４】
また、原画像の画像信号をフーリエ変換などの周波数成分に変換し、この周波数成分において所定の周波数の強調を行った後に、逆変換することで、所望の強調を行った画像信号を得ることが知られている。
【０００５】
また、画像を多重解像度空間に変換することにより、画像を複数の周波数帯域毎に分解し、複数に分解された各周波数帯域の画像のうちの少なくとも一つの周波数帯域に対して強調処理を施し、強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画像を逆変換することにより処理済み画像信号を得る画像処理も知られている。
【０００６】
この場合、強調を行なう周波数帯域における画素値によってその強調度を決定していた。ここで、画素値をｘ、階調をｍとした場合、０＜ｐ＜１とすると、強調処理された画素値ｙは、
ｙ＝ｍ＊（−ｘ／ｍ）＾ｐ 但し、ｘ＜０の場合，
ｙ＝ｍ＊（ｘ／ｍ）＾ｐ 但し、ｘ≧０の場合，
のように決定していた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、いずれの画像処理であっても、ノイズ成分と画像信号成分とを分け、画像信号成分のみに所望の強調処理を施すことはできなかった。そのため、強調する周波数帯域に含まれるノイズ成分も強調する結果を招いていた。
【０００８】
本発明は上記技術的課題に鑑みてなされたものであって、画像に含まれるノイズ成分は強調せずに、輪郭などの必要な信号成分のみを強調することが可能な画像処理方法および画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
すなわち、上記課題を解決する本願発明は以下に述べるようなものである。
（１）請求項１記載の発明は、画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域毎に分解し、該複数に分解された各周波数帯域の画像のうちの少なくとも一つの周波数帯域に対して強調処理を施し、該強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画像を逆変換することにより処理済み画像信号を得る画像処理方法であって、前記複数の周波数帯域について対応する画像信号値の符号を調べ、複数の画像信号値の符号がすべて一致した場合に強調を行なうようにし、前記強調処理の度合を定めるための強調度を、前記強調処理を施される周波数帯域のうちの少なくとも一つを含む、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて決定する、ことを特徴とする画像処理方法である。
【００１０】
また、請求項７記載の発明は、画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域毎に分解し、該複数に分解された各周波数帯域の画像のうちの少なくとも一つの周波数帯域に対して強調処理を施し、該強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画像を逆変換することにより処理済み画像信号を得る画像処理手段を備え、前記画像処理手段は、前記複数の周波数帯域について対応する画像信号値の符号を調べ、複数の画像信号値の符号がすべて一致した場合に強調を行なうようにし、前記強調処理の度合を定めるための強調度を、前記強調処理を施される周波数帯域のうちの少なくとも一つを含む、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて決定する、ことを特徴とする画像処理装置である。
【００１１】
この発明では、複数の周波数帯域の画像信号値の符号が一致した場合に強調処理を実行することで、ノイズなどの成分と画像の輪郭などの所望の信号成分とを明確に区別し、画像に含まれるノイズ成分は強調せずに、輪郭などの必要な信号成分のみを強調することが可能になる。また、画像を多重解像度空間に変換して複数の周波数帯域毎に分解し、複数に分解された各周波数帯域の画像のうちの少なくとも一つの周波数帯域に対して強調処理を施した後に、周波数帯域の画像を逆変換しており、この際に、強調処理の度合を定めるための強調度を、強調処理を施される周波数帯域のうちの少なくとも一つを含む、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて決定している。
【００１２】
このように、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて強調処理を行なうことで、ノイズなどの成分と画像の輪郭などの所望の信号成分とを区別することが可能になり、画像に含まれるノイズ成分は強調せずに、輪郭などの必要な信号成分のみを強調することが可能になる。
【００１３】
（２）請求項２記載の発明は、前記強調度を、連続する複数の周波数帯域を含む画像信号値に基づいて決定する、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
【００１４】
また、請求項８記載の発明は、前記画像処理手段は、連続する複数の周波数帯域を含む画像信号値に基づいて強調度を決定する、ことを特徴とする請求項７記載の画像処理装置である。
【００１５】
このように連続する複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて強調度を決定することで、ノイズなどの成分と画像の輪郭などの所望の信号成分とを区別することが容易になる。
【００１６】
（３）請求項３記載の発明は、前記複数の周波数帯域の画像の信号値に基づいて、複数の周波数帯域の画像信号値に適用する強調度を決定する、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法である。
【００１７】
また、請求項９記載の発明は、前記画像処理手段は、前記複数の周波数帯域の画像の信号値に基づいて、複数の周波数帯域の画像信号値に適用する強調度を決定する、ことを特徴とする請求項７記載の画像処理装置である。
【００１８】
このように複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて、複数の周波数帯域に適用する強調度を決定することで、ノイズなどの成分と画像の輪郭などの所望の信号成分とを区別することが容易になると共に、複数の周波数帯から得た情報を複数の周波数帯に適用することで、複数の帯域にまたがる輪郭などの所望の信号成分を強調することが可能となる。
【００２５】
（４）請求項４記載の発明は、前記強調度を、少なくとも一つの周波数帯域の画像信号値に依存して定まる関数である強調係数を算出することにより決定する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理方法である。
【００２６】
また、請求項１０記載の発明は、前記画像処理手段は、少なくとも一つの周波数帯域の画像信号値に依存して定まる関数である強調係数を算出することにより前記強調度を決定する、ことを特徴とする請求項７乃至請求項９のいずれかに記載の画像処理装置である。
【００２７】
このように、強調係数を算出することで、強調度を代数的な演算のみによって得ることができ、処理の迅速化を図ることが可能になる。
（５）請求項５記載の発明は、前記多重解像度空間への変換および前記逆変換について、ラプラシアンピラミッド法を用いる、ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理方法である。
【００２８】
また、請求項１１記載の発明は、前記画像処理手段は、前記多重解像度空間への変換および前記逆変換について、ラプラシアンピラミッド法を用いる、ことを特徴とする請求項７乃至請求項９のいずれかに記載の画像処理装置である。
【００２９】
このように、ラプラシアンピラミッド法を用いて多重解像度空間への変換と多重解像度空間からの逆変換を行なうことで、上述した各請求項における処理を迅速に行なうことが可能になる。
【００３０】
（６）請求項６記載の発明は、前記多重解像度空間への変換および前記逆変換について、ウェーブレット変換を用いる、ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理方法である。
【００３１】
また、請求項１２記載の発明は、前記画像処理手段は、前記多重解像度空間への変換および前記逆変換について、ウェーブレット変換を用いる、ことを特徴とする請求項７乃至請求項９のいずれかに記載の画像処理装置である。
【００３２】
このように、ウェーブレット変換を用いて多重解像度空間への変換と多重解像度空間からの逆変換を行なうことで、任意の方向についての強調処理を行なうことが可能になる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態例を詳細に説明する。
＜画像処理装置の構成＞
図１は本実施の形態例の画像処理方法を実行する装置、また、本実施の形態例の画像処理装置についての構成を示す機能ブロック図である。
【００３４】
この図において、画像処理装置１０は、外部の機器からの画像データを受ける画像入力部１１、入力された画像データを多重解像度分解処理により多重解像度空間に変換する多重解像度分解処理部１２、多重解像度分解処理により複数の周波数帯域に分解された画像データのうちの所定の周波数帯域に対して強調処理を施す強調処理部１３、強調処理が施された周波数帯域の画像データおよび他の周波数帯域の画像データを逆変換することにより処理済み画像データを得る復元処理部１４、復元処理された画像データを可視像として出力する画像出力部１５、前記強調処理の度合を定めるための強調度を、前記強調処理を施される周波数帯域のうちの少なくとも一つを含む、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて決定する符号判定部１６から構成されている。
【００３５】
＜画像処理の処理手順＞
ここで、図２以降の詳細説明図を参照しつつ、本実施の形態例の動作説明を行う。
【００３６】
（Ａ）多重解像度分解処理：
図２は多重解像度分解処理部１２の構成の一例を示すブロック図である。なお、本実施の形態例においては、ラプラシアンピラミッド法により画像信号Ｓを多重解像度の画像に分解するものとする。このラプラシアンピラミッド法によれば迅速な処理が可能となるが、他の手法を用いることも可能である。
【００３７】
図２に示すように、原画像を表すディジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理部１２に入力されると、まず、ローパスフィルタを構成するフィルタリング手段１２１ａによりフィルタリングされる。
【００３８】
このようなローパスフィルタによりフィルタリングされた画像信号Ｓは１画素おきにサンプリングされることで、低解像度近似画像ｇ1が生成される。この低解像度近似画像ｇ1は、原画像の１／４の大きさになっている。
【００３９】
ついで、補間手段１２２ａにおいて、この低解像度近似画像ｇ1のサンプリングされた間隔に値が０の画素が補間される。この補間は、低解像度近似画像ｇ1の列毎および１行ごとに値が０の行および列を挿入することにより行なう。なお、このように補間された低解像度近似画像は、１画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信号値の変化が滑らかではない状態になっている。そして、このような補間が行われた後に、補間手段１２２ａに含まれるローパスフィルタにおいて、再度フィルタリングを施し、低解像度近似画像ｇ1′を得る。この低解像度近似画像ｇ1′は、前記した補間直後の低解像度近似画像に比べると信号値の変化が滑らかな状態になっている。
【００４０】
この低解像度近似画像ｇ1′は、画像を１／４にした後に１画素おきに０の補間とフィルタリングとをすることにより、原画像の空間周波数の半分より高い周波数が消えた状態になっている。
【００４１】
そして、減算器１２３ａにより、原画像から低解像度近似画像ｇ1′の減算を行って、細部画像ｂ0を得る。この減算は、原画像と低解像度近似画像ｇ1′との対応する画素の間で実行される。これにより、細部画像ｂ0は、原画像の空間周波数の半分より高い周波数帯域のみを示す画像になる。すなわち、ナイキスト周波数をＮとすると、Ｎ／２〜Ｎの周波数帯域の画像である。
【００４２】
さらに、前述したローパスフィルタ１２１ａからの低解像度近似画像ｇ1が、ローパスフィルタ１２１ｂによってフィルタリング処理される。これにより低解像度近似画像ｇ1は、さらに１画素おきにサンプリングされて１／４（もとの１／１６）の低解像度近似画像ｇ2に変換される。そして、この低解像度近似画像ｇ2にも、補間手段１２２ｂと減算器１２３ｂとによって同様な処理が施されて、低解像度近似画像ｇ2′から細部画像ｂ1が生成される。これにより、細部画像ｂ1は、ナイキスト周波数をＮとすると、Ｎ／４〜Ｎ／２の周波数帯域の画像である。
【００４３】
このような処理を順次繰り返すことで、ローパスフィルタ１２１により生成された低解像度近似画像ｇk （ここで、k＝１〜Ｌ）から、細部画像ｂk-1 （ここで、k＝１〜Ｌ）、および、低解像度近似画像ｇ1の残留画像ｇLを得る。
【００４４】
ここで、細部画像ｂkは、ｂ0から順に解像度が低くなる、すなわち、周波数帯域が低くなるものであり、ｂkは（Ｎ／２）＾(k+1)〜（Ｎ／２）＾kの周波数帯域の画像になっている。なお、このような細部画像ｂkは、それぞれ図１に図示されない画像メモリに格納される。
【００４５】
（Ｂ）符号判定および強調処理：
以上のように多重解像度分解処理がなされたそれぞれの細部画像ｂkについて、以下に述べる符号判定を行って所望信号成分とノイズ成分とを識別し、所望信号成分のみに強調処理を施すようにする。
【００４６】
すなわち、原画像に含まれる被写体の輪郭のような成分の信号値については、多重解像度分解処理された複数の細部画像において対応する同一の領域を表す画素の信号値の符号が一致することを、本願発明の発明者は新たに見出した。さらに、ノイズなどの不要な成分はランダムな性質を有しているため、多重解像度分解処理された複数の細部画像において同一画素の信号値の符号は一致する性質を有していないことも、見出した。したがって、以上のような性質に基づいて所望の信号成分と不要なノイズ成分とを識別することが可能である。
【００４７】
ここで、図３のフローチャートと図４の波形図とを参照して、符号判定部１６での符号判定と、強調処理部１３での強調処理の説明を行なう。
まず、周波数帯域ｂ0の画素の信号値の符号を調べる（図３Ｓ１）。図４（ａ）に示す周波数帯域ｂ0の信号値の場合、▲１▼＝＋，▲２▼＝−，▲３▼＝−，▲４▼＝＋，となっている。
【００４８】
つぎに、周波数帯域ｂ0で符号を調べた画素と同一画素において、周波数帯域ｂ1について信号値の符号を調べる（図３Ｓ２）。図４（ｂ）に示す周波数帯域ｂ1の信号値の場合、▲１▼＝＋，▲２▼＝＋，▲３▼＝−，▲４▼＝０，となっている。
【００４９】
そして、周波数帯域ｂ0とｂ1とで符号が一致しているかを調べる（図３Ｓ３）。符号が一致していれば（図３Ｓ３でＹＥＳ）、被写体の輪郭などの所望の信号成分である可能性があるので、次のステップに進む。また、符号が一致していなければ（図３Ｓ３でＮＯ）、被写体の輪郭などの所望の信号成分である可能性はなく、ノイズなどの不要成分である可能性が高いので、その画素については強調処理を終了する。
【００５０】
さらに、周波数帯域ｂ0で符号を調べた画素と同一画素において、周波数帯域ｂ2について信号値の符号を調べる（図３Ｓ４）。図４（ｃ）に示す周波数帯域ｂ2の信号値の場合、▲１▼＝＋，▲２▼＝＋，▲３▼＝−，▲４▼＝０，となっている。
【００５１】
そして、周波数帯域ｂ0とｂ2とで符号が一致しているかを調べる（図３Ｓ５）。符号が一致していれば（図３Ｓ５でＹＥＳ）、被写体の輪郭などの所望の信号成分である可能性があるので、次のステップに進む。また、符号が一致していなければ（図３Ｓ５でＮＯ）、被写体の輪郭などの所望の信号成分である可能性はなく、ノイズなどの不要成分であるので、その画素については強調処理を終了する。
【００５２】
以上の符号判定により、周波数帯域ｂ0とｂ1，ｂ0とｂ2で符号が一致している場合は、被写体の輪郭などの所望の信号成分であるので、強調処理を実行する。この図４の場合には、▲１▼と▲３▼の画素で信号値の符号が一致しており、この画素について強調処理を実行する。
【００５３】
なお、この符号判定部１６による符号判定については、ＣＰＵと判定ソフトウェアで構成することも可能であり、また、専用のハードウェアやファームウェアで構成することも可能である。
【００５４】
また、強調処理の手法としては、たとえば、周波数帯域ｂ0の信号、周波数帯域ｂ1の信号を、それぞれ一つ低い周波数帯域ｂ1，ｂ2の信号の画素値に応じて強調する。
【００５５】
以上のような符号判定と強調処理を、Ｓ１で周波数帯域ｂ0の信号の画素値の符号を調べた全ての画素について行なうようにする。
なお、以上の例では、周波数帯域ｂ0とｂ1とで強調処理を行なう場合に、周波数帯域ｂ0とｂ1とを含む複数の周波数帯域ｂ0〜ｂ2で符号の判定結果に基づいて決定していたが、これに限定されるものではない。
【００５６】
強調度、強調対象、判定対象の関係については、
・強調処理を施される周波数帯域のうちの少なくとも一つを含む、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて強調度を決定する，
・強調処理を施される周波数帯域のうちの少なくとも一つを含む、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて強調度を決定する際に、連続する複数の周波数帯域を含む画像信号値に基づいて強調度を決定する，
・複数の周波数帯域の画像の信号値に基づいて、複数の周波数帯域の画像信号値に適用する強調度を決定する，
・画像信号値の符号に基づいて強調度を決定する，
・複数の周波数帯域について対応する画像信号値の符号を調べ、複数の画像信号値の符号がすべて一致した場合に強調を行なうべく前記強調度を決定する，
・少なくとも一つの周波数帯域の画像信号値に依存して定まる関数である強調係数を算出することにより強調度を決定する，
のようにすることが可能である。
【００５７】
図５および図６は符号判定対象となる周波数帯域と強調処理対象となる周波数帯域との関係の一例を示した模式図である。ここでは、周波数帯域としてｂk〜ｂk+3の４つの連続した周波数帯域を示している。
【００５８】
ここに示す例では、
・ｂk，ｂk+1，ｂk+2，ｂk+3が符号判定対象で、ｂk，ｂk+1，ｂk+2が強調処理対象（図５（ａ）），
・ｂk，ｂk+1，ｂk+2，ｂk+3が符号判定対象で、ｂk，ｂk+1，ｂk+2，ｂk+3が強調処理対象（図５（ｂ）），
・ｂk，ｂk+1，ｂk+2，ｂk+3が符号判定対象で、ｂk+1，ｂk+2，ｂk+3が強調処理対象（図５（ｃ）），
・ｂk，ｂk+1，ｂk+2，ｂk+3が符号判定対象で、ｂk+1，ｂk+2が強調処理対象（図５（ｄ）），
・ｂk，ｂk+1，ｂk+2が符号判定対象で、ｂk+1，ｂk+2，ｂk+3が強調処理対象（図６（ａ）），
・ｂk+1，ｂk+2，ｂk+3が符号判定対象で、ｂk，ｂk+1，ｂk+2が強調処理対象（図５（ｂ）），
・ｂk+1，ｂk+2が符号判定対象で、ｂk，ｂk+1，ｂk+2，ｂk+3が強調処理対象（図５（ｃ）），
の例を示している。
【００５９】
なお、ここに示したいくつかの例において、強調を行う周波数帯域の信号値がノイズであるか輪郭などの必要な成分であるかの判定を行う際には、強調周波数帯域より広い周波数帯域で符号を調べることで、判定の信頼度が上がると考えられる。また、強調周波数帯域より高い周波数帯域でも同一の符号を持つことを確認することで、ノイズでありながら偶然に符号が一致した高周波成分の強調を抑えることができ、輪郭などのエッジ部分の一部を形成していると考えられる部分のみを強調することが可能となる。これらの点において、上に示したものほど優先度を高くすることが望ましい。
【００６０】
図７は強調度の決定手法の一例を示す説明図である。ここでは、周波数帯域ｂkの強調度について、１つ低い周波数帯域ｂk+1の信号値に応じて定める例を示している。ここで、ｂk+1の信号値が０付近ではｂkの強調度は約１で強調を行わず、ｂk+1の信号値が０から離れるに従ってｂkの強調度は約２にて強調処理を行なう例を示している。
【００６１】
このように強調処理を行なうことで、ノイズなどを増幅することなく、被写体の輪郭などの所望の成分を中心にして強調処理を施すことができる。
図８は強調度の決定手法の一例を示す説明図である。ここでは、周波数帯域ｂkの強調度について、複数の周波数帯域ｂk+1とｂk+2の信号値に応じて定める例を示している。
【００６２】
ここで、ｂk-1／ｂk-2の比を求め、この比が０付近である場合は、２つの周波数帯域に比べ、１つ低い周波数帯域の信号値の大きさは小さくなっていることから、この部分の信号値は高周波数帯域に向かい減少傾向であると判断し、強調度を約１として強調を行わない。一方、この比が大きいときは２つ低い周波数帯域に比べ、１つ低い周波数帯域の信号値の大きさは大きくなっているので、この部分の信号値は高周波数帯域に向かい増加傾向であると判断し、強調度を大きく（＞１）して強調処理を行う例を示している。
【００６３】
このように強調処理を行なうことで、ノイズなどを増幅することなく、被写体の輪郭などの所望の成分を中心にして強調処理を施すことができる。
たとえば、全ての周波数帯域で符号が一致した場合は、必要な信号値である可能性が高いとして、強調周波数帯域の全ての画素を１．５倍し、１つ以外の全ての周波数帯域で符号が一致した場合も、比較的重要な部分である可能性が他界として、強調周波数帯域の全ての画素を１．２倍するなど、符号が一致した周波数帯域の数に応じて強調度を決定するという手法が考えられる。
【００６４】
（Ｃ）復元処理：
図９は多重解像度分解処理された複数の細部画像を逆変換する復元処理部１４の構成の一例を示すブロック図である。なお、本実施の形態例においては、ラプラシアンピラミッド法により複数の細部画像から逆変換（復元）するものとする。このラプラシアンピラミッド法によれば迅速な処理が可能となるが、他の手法を用いることも可能である。
【００６５】
まず、残留画像ｇLが補間手段１４１Lによって各画素の間が補間されて４倍の大きさの画像ｇL′とされる。つぎに、加算器１４２Lで、補間された画像ｇL′と、最も低解像度の細部画像ｂL-1とが対応する画素同士で加算され、加算画像ｇL′＋ｂL-1が得られる。
【００６６】
ついで、この加算画像ｇL′＋ｂL-1が、補間手段１４１L-1によって各画素の間が補間されてさらに４倍の大きさの画像ｂL-1′とされる。つぎに、加算器１４２L-1で、補間された画像ｂL-1′と、１段高解像度の細部画像ｂL-2とが対応する画素同士で加算され、加算画像ｂL-1′＋ｂL-2が得られる。
【００６７】
以上の処理を繰り返し、強調処理された細部画像を含めて、周波数帯域ｂ0の最高解像度の細部画像までを加算し、画像信号Ｓ′を得る。
（Ｄ）画像出力：
以上のように、多重解像度分解処理，強調処理，復元処理して得た画像信号Ｓ′について、画像出力部１５において可視像として印刷あるいは表示の出力がなされる。また、各種ディスク装置にディジタルデータとして記憶される。
【００６８】
以上、（Ａ）〜（Ｄ）のように一連の処理により、画像信号を多重解像度分解処理して複数の細部を生成した後に、細部画像の符号に応じて選択的に強調処理を行い、再び復元処理で画像信号を再生することで、ノイズなどを強調することなく、被写体の輪郭などの所望の成分を中心にして強調処理を施すことができる。
【００６９】
すなわち、本実施の形態例によれば、各画素ごとに、各周波数成分の符号を参照することで、ノイズ成分か所望成分かを識別することができる。したがって、各画素ごとに、所望成分のみを選択的に強調することが可能になる。このため、周波数成分ごとに増幅度を定めていた従来例のようにノイズも含めて強調するといった不具合は解消される。
【００７０】
また、本実施の形態例では、多重解像度分解処理した後に、各種判定基準を当てはめることが可能であるため、やり直しをする場合にも、多重解像度分解処理を再度行わず、符号判定と強調処理とをやり直すだけで済む。したがって、やり直しをする場合にも迅速に行なうことが可能である。
【００７１】
なお、以上の一連の処理の様子を模式的に示せば図１０のようになる。ここでは、オリジナル画像を多重解像度分解処理で分解し、符号判定の結果に基づいて強調処理を行い、復元処理によって強調処理された画像を得る様子を示している。
【００７２】
なお、以上の実施の形態例においては、ラプラシアンピラミッド法を用いて多重解像度空間への変換と多重解像度空間からの逆変換を行なうようにしていた。この変換と逆変換とを、ウェーブレット変換により行なうことで、任意の方向（縦方向，横方向，斜め方向）についての強調処理を行なうことが可能になる。
【００７３】
また、以上の実施の形態例の画像処理方法および画像処理装置は、放射線画像、ＭＲＩによる画像、ＣＴによる画像、その他広帯域の各種画像において強調処理を行なうに適している。
【００７４】
【発明の効果】
以上実施の形態例と共に詳細に説明したように、この明細書記載の各発明によれば以下のような効果が得られる。
【００７５】
（１）請求項１と請求項７とに記載の発明では、画像を多重解像度空間に変換して複数の周波数帯域毎に分解し、複数に分解された各周波数帯域の画像のうちの少なくとも一つの周波数帯域に対して強調処理を施した後に、周波数帯域の画像を逆変換しており、この際に、複数の周波数帯域について対応する画像信号値の符号を調べ、複数の画像信号値の符号がすべて一致した場合に強調を行なうようにし、強調処理の度合を定めるための強調度を、強調処理を施される周波数帯域のうちの少なくとも一つを含む、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて決定している。
【００７６】
このように、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて強調処理を行なうことで、ノイズなどの成分と画像の輪郭などの所望の信号成分とを区別することが可能になり、画像に含まれるノイズ成分は強調せずに、輪郭などの必要な信号成分のみを強調することが可能になる。
【００７７】
（２）請求項２と請求項８とに記載の発明では、連続する複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて強調度を決定することで、ノイズなどの成分と画像の輪郭などの所望の信号成分とを区別することが容易になる。
【００７８】
（３）請求項３と請求項９とに記載の発明では、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて、複数の周波数帯域に適用する強調度を決定することで、ノイズなどの成分と画像の輪郭などの所望の信号成分とを区別することが容易になると共に、複数の周波数帯から得た情報を複数の周波数帯に適用することで、複数の帯域にまたがる輪郭などの所望の信号成分を強調することが可能となる。
【００８１】
（４）請求項４と請求項１０とに記載の発明では、少なくとも一つの周波数帯域の画像信号値に依存して定まる関数である強調係数を算出することにより強調度を決定することで、強調度を代数的な演算のみによって得ることができ、処理の迅速化を図ることが可能になる。
【００８２】
（５）請求項５と請求項１０とに記載の発明では、ラプラシアンピラミッド法を用いて多重解像度空間への変換と多重解像度空間からの逆変換を行なうことで、上述した各請求項における処理を迅速に行なうことが可能になる。
【００８３】
（６）請求項６と請求項１１とに記載の発明では、ウェーブレット変換を用いて多重解像度空間への変換と多重解像度空間からの逆変換を行なうことで、任意の方向についての強調処理を行なうことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態例で使用する画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態例で使用する画像処理装置の主要部の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態例の強調処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態例の符号判定の様子を示す説明図である。
【図５】本発明の実施の形態例の符号判定対象と強調処理対象の周波数帯域の関係を示す説明図である。
【図６】本発明の実施の形態例の符号判定対象と強調処理対象の周波数帯域の関係を示す説明図である。
【図７】本発明の実施の形態例においての強調度決定の様子を示す説明図である。
【図８】本発明の実施の形態例においての強調度決定の様子を示す説明図である。
【図９】本発明の実施の形態例で使用する画像処理装置の主要部の構成を示す機能ブロック図である。
【図１０】本発明の実施の形態例における全体の処理の様子を示す説明図である。
【符号の説明】
１０ 画像処理装置
１１ 画像入力部
１２ 多重解像度分解処理部
１３ 強調処理部
１４ 復元処理部
１５ 画像出力部
１６ 符号判定部

Claims (12)

1. 画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域毎に分解し、該複数に分解された各周波数帯域の画像のうちの少なくとも一つの周波数帯域に対して強調処理を施し、該強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画像を逆変換することにより処理済み画像信号を得る画像処理方法であって、
   前記複数の周波数帯域について対応する画像信号値の符号を調べ、複数の画像信号値の符号がすべて一致した場合に強調を行なうようにし、
   前記強調処理の度合を定めるための強調度を、前記強調処理を施される周波数帯域のうちの少なくとも一つを含む、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて決定する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
2. 前記強調度を、連続する複数の周波数帯域を含む画像信号値に基づいて決定する、
   ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
3. 前記複数の周波数帯域の画像の信号値に基づいて、複数の周波数帯域の画像信号値に適用する強調度を決定する、
   ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
4. 前記強調度を、少なくとも一つの周波数帯域の画像信号値に依存して定まる関数である強調係数を算出することにより決定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理方法。
5. 前記多重解像度空間への変換および前記逆変換について、ラプラシアンピラミッド法を用いる、
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理方法。
6. 前記多重解像度空間への変換および前記逆変換について、ウェーブレット変換を用いる、
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理方法。
7. 画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域毎に分解し、該複数に分解された各周波数帯域の画像のうちの少なくとも一つの周波数帯域に対して強調処理を施し、該強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画像を逆変換することにより処理済み画像信号を得る画像処理手段を備え、
   前記画像処理手段は、前記複数の周波数帯域について対応する画像信号値の符号を調べ、複数の画像信号値の符号がすべて一致した場合に強調を行なうようにし、
   前記強調処理の度合を定めるための強調度を、前記強調処理を施される周波数帯域のうちの少なくとも一つを含む、複数の周波数帯域の画像信号値に基づいて決定する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
8. 前記画像処理手段は、連続する複数の周波数帯域を含む画像信号値に基づいて強調度を決定する、
   ことを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
9. 前記画像処理手段は、前記複数の周波数帯域の画像の信号値に基づいて、複数の周波数帯域の画像信号値に適用する強調度を決定する、
   ことを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
10. 前記画像処理手段は、少なくとも一つの周波数帯域の画像信号値に依存して定まる関数である強調係数を算出することにより前記強調度を決定する、
    ことを特徴とする請求項７乃至請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
11. 前記画像処理手段は、前記多重解像度空間への変換および前記逆変換について、ラプラシアンピラミッド法を用いる、
    ことを特徴とする請求項７乃至請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
12. 前記画像処理手段は、前記多重解像度空間への変換および前記逆変換について、ウェーブレット変換を用いる、
    ことを特徴とする請求項７乃至請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。

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