JP3814421B2 - Image processing apparatus, method, and computer-readable storage medium - Google Patents
Image processing apparatus, method, and computer-readable storage medium Download PDFInfo
- Publication number
- JP3814421B2 JP3814421B2 JP27228398A JP27228398A JP3814421B2 JP 3814421 B2 JP3814421 B2 JP 3814421B2 JP 27228398 A JP27228398 A JP 27228398A JP 27228398 A JP27228398 A JP 27228398A JP 3814421 B2 JP3814421 B2 JP 3814421B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image data
- image
- frequency component
- gradation conversion
- generating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 43
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 37
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 102
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 13
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 11
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 41
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 29
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 5
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 5
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 210000001370 mediastinum Anatomy 0.000 description 3
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 2
- MGWAGIQQTULHGU-UHFFFAOYSA-N CCC(CC)CN Chemical compound CCC(CC)CN MGWAGIQQTULHGU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Studio Circuits (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、Ｘ線画像等の画像の高周波成分を保持した状態で階調変換を行う画像処理装置、方法及びこれらに用いられるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、Ｘ線胸部画像は、Ｘ線が透過しやすい肺野の画像、及びＸ線が非常に透過しにくい縦隔部の画像より構成されるため、画素値の存在するレンジが非常に広い。このため、肺野及び縦隔部の両方を同時に観察することが可能なＸ線胸部画像を得ることは困難であるとされてきた。
【０００３】
そこで、この問題を回避する方法として、従来より次のような種々の方法が提案されている。
まず、ＳＰＩＥＶｏｌ．６２６．ＭｅｄｉｃｉｎｅＸＩＶ／ＰＡＣＳＩＶ（１９８６）に記載される方法がある。この方法は処理後の画素値ＳD 、オリジナル画素値（入力画素値）ＳORG 、オリジナル画像（入力画像）の低周波画像の画素値ＳUS、定数Ａ，Ｂ，Ｃ（例えばＡ＝３、Ｂ＝０．７）をもって、
ＳD ＝Ａ〔ＳORG −ＳUS＋Ｂ（ＳUS）〕＋Ｃ ───（１）
なる式（１）で表わされるものである。
【０００４】
この方法は、高周波成分（第１項）、低周波成分（第２項）の重み付けを変えることが可能で、例えばＡ＝３、Ｂ＝０．７では高周波成分を強調し、かつ全体のダイナミックレンジを圧縮する効果が得られるものである。この方法は、処理無し画像と比較して診断に有効であるという評価が５人の放射線医により得られている。
【０００５】
また、第２５０９５０３特許公報には、処理後の画素値ＳD オリジナル画素値（入力画素値）ＳORG 、オリジナル画像（入力画像）のＹ方向プロファイルの平均プロファイルＰｙとＸ方向プロファイルの平均プロファイルＰｘをもって、
ＳD ＝ＳORG ＋Ｆ［Ｇ（Ｐｘ，Ｐｙ） ───（２）
なる式（２）で表される方法が記載されている。
【０００６】
ここで、関数ｆ（ｘ）が有する特性について説明する。まず、「ｘ＞Ｄｔｈ」ではｆ（０）が「０」となり、「０≦ｘ≦Ｄｔｈ」ではｆ（ｘ）が切片を「Ｅ 」、傾き「Ｅ／Ｄｔｈ」として単調減少するものであり、（３）式で表されるものである。
Ｆ〔ｘ〕＝Ｅ−（Ｅ／ｔｈ）Ｘ ──（３）
Ｐｙ＝（ΣＰｙｉ）／ｎ ─────（４）
Ｐｘ＝（ΣＰｘｉ）／ｎ ─────（５）
但し、（ｉ＝１〜ｎ）、Ｐｙｉ、Ｐｘｉはプロファイル。そして例えば
Ｇ＝（Ｐｘ，Ｐｙ）＝ｍａｘ（ｐｘ，ｐｙ） ───（６）
で表されるものである。この方法は、低周波画像の画素値Ｄｔｈ以下の濃度レンジが圧縮されるものである。
【０００７】
また、上記公報と同様な方法として、「自己補償ディジタルフィルタ」（国立がんセンター、阿南氏他、日本放射線技術学会誌 第４５巻第８号１９８９年８月 １０３０頁）と呼ばれる方法がある。この方法は、補償後（処理後）の画素値ＳD 、オリジナル画素値（入力画素値）ＳORG 、オリジナル画像（入力画像）をマスクサイズＭ×Ｍ画素で移動平均をとった時の平均画素値ＳUS、図１６の単調減少関数ｆ（Ｘ）を用い、
ＳD ＝ＳORG ＋ｆ（ＳUS） ───（７）
ＳUS＝ΣＳORG ／Ｍ2 ───（８）
なる式（７）、（８）で表わされるものである。
【０００８】
ここで、関数ｆ（ＳUS）が有する特性について説明すると、まず、図１６に示す特性は、「ＳUS＞ＢＡＳＥ」ではｆ（ＳUS）が「０」となり、「０≦ＳUS≦ＢＡＳＥ」ではｆ（ＳUS）が切片を「しきい値ＢＡＳＥ」、傾き「ＳＬＯＰＥ」として単調減少するものである。従って、オリジナルの画素値ＳORG を濃度相当量として、上記（７）式を実行した際には、画像の平均濃度の低いところで濃度を持ち上げる、という画像に対する効果が得られる。
【０００９】
この方法は、上記（２）式と低周波画像の作成方法が異なり、（２）式では１次元データで低周波画像を作成していたのに対して、２次元データで低周波画像を作成するものである。この方法も低周波画像の画素値でＤｔｈ 以下の濃度値を圧縮するものである。
【００１０】
また、第２６６３１８９号特許公報には、単調増加関数ｆ１（Ｘ）をもって、
ＳD ＝ＳORG ＋ｆ１（ＳUS） ───（９）
ＳUS＝ΣＳORG ／Ｍ2 ────（１０）
で表される方法が記載されている。
【００１１】
ここで、関数ｆ１（ｘ）が有する特性について説明する。まず、「ｘ＜Ｄｔｈ」ではｆ１（ｘ）が「０」となり、「Ｄｔｈ≦ｘ」ではｆ１（ｘ）が切片を「Ｅ」、傾き「Ｅ／Ｄｔｈ」として単調減少するものであり、（１１）式で表されるものである。
ｆ１〔ｘ〕＝Ｅ−（Ｅ／ｔｈ）Ｘ ──（１１）
【００１２】
また、特許第１５３０８３２号公報には、一定濃度値以上の画像の高周波成分を強調する鮮鋭化方法が示されている。この方法は、超低周波数成分を強調すると共に、雑音の占める割合が大きい高周波成分を相対的に低減し、視覚的に見やすい画像が得られるようにすること及び偽画像を防止し、また雑音の増大を防止して診断性能を向上させることを目的とするものである。
【００１３】
定数ＢをＳOR又はＳUSの値の増大に応じて単調増加する変数とし、
ＳD ＝ＳORG ＋Ｂ（ＳORG −ＳUS） ───（１２）
ＳUS＝ΣＳORG ／Ｍ2 ───（１３）
なる式（１２）（１３）で表わされるものがある。上記（１２）式を実行した際には、画像の高周波成分を強調できるという効果がある。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したＳＰＩＥＶｏ１．６２６．ＭｅｄｉｃｉｎｅＸＩＶ／ＰＡＣＳＩＶ（１９８６）に記載される方法では、一定濃度範囲のダイナミックレンジを圧縮する思想がないので、画像全体のダイナミックレンジを均等に圧縮する。そのため、一定濃度範囲だけを圧縮することができず、そのため、例えば肺正面画像に本手法を用いた場合、縦隔部のみならず診断に有効な肺部の濃度レンジをも圧縮してしまうという問題があり、縦隔部のみを圧縮した場合よりも診断能が下がるという問題があった。
【００１５】
また、上記「自己補償デジタルフィルタ」による方法では、上記関数ｆ（ＳUS）の形状を、例えばＢＡＳＥまでを一定比率で減少する（線形である必要がある）ようにしないと、高周波成分に不自然な歪みが起きる問題がある。従って、高周波成分の振幅の大きさをオリジナル画像（入力画像）の高周波成分の振幅に保ったまま、階調の圧縮を非線形に自在に行えないという問題があった。
【００１６】
また、一般にダイナミックレンジ圧縮された画像は、ＣＲＴ表示、フィルム出力する場合に、再度階調変換する。上記「自己補償デジタルフィルタ」による方法等では、階調変換後の画像の高周波成分の振幅を調整する思想が無いため、ダイナミックレンジ圧縮した画像は、フィルム出力、画像表示する場合にさらに非線形な階調変換が行われる。そのため、階調変換曲線の傾きに依存し、高周波成分の振幅の大きさが変動する。従って、階調変換後の振幅が非線形に歪む問題や、高周波成分の振幅の大きさを保ってダイナミックレンジ圧縮を行っても、階調変換曲線の傾きが低いところでは高周波成分の振幅が小さくなり、有益情報が消失するという問題があった。また、エッジ部分でオーバーシュートやアンダーシュートがおきるという問題があった。
【００１７】
また、上記従来の高周波成分を強調する鮮鋭化方法では、高周波成分の足し込みの強さを自由に調整できるが、ダイナミックレンジを圧縮する思想がなく、濃度分布の広い画像を一枚のフィルムなどで表示できないという問題があった。
【００１８】
本発明は上記のような問題を解決するためになされたもので、画像の濃度分布の幅と高周波成分の振幅を自在に調節できるようにすることを目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明による画像処理装置の一つは、原画像データの画素値を階調変換曲線に基づいて変更した第一の画像データを生成する第一の手段と、前記原画像データから該原画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の手段と、前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の手段と、前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の手段とを有することを特徴とする。
本発明による画像処理装置の一つは、原画像データの画素値を階調変換曲線に基づいて変更した第一の画像データを生成する第一の手段と、前記第一の画像データから該第一の画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の手段と、前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の手段と、前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の手段とを有することを特徴とする。
本発明による画像処理方法の一つは、原画像データの画素値を階調変換曲線に基づいて変更した第一の画像データを生成する第一の工程と、前記原画像データから該原画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の工程と、前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の工程と、前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の工程とを有することを特徴とする。
本発明による画像処理装置の一つは、原画像データの画素値を階調変換曲線に基づいて変更した第一の画像データを生成する第一の工程と、前記第一の画像データから該第一の画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の工程と、前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の工程と、前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の工程とを有することを特徴とする。
本発明による画像処理装置の一つは、原画像データの画素値を階調変換曲線に基づいて変更した第一の画像データを生成する第一の手段と、前記第一の画像データを平滑化した画像データを生成する第二の手段と、前記第一の画像データから該第一の画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第三の手段と、前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第四の手段と、前記平滑化した画像データに前記第一の高周波成分を加算する第五の手段とを有することを特徴とする。
本発明による画像処理方法の一つは、原画像データのダイナミックレンジを変更する画像処理方法であって、前記原画像データの画素値をｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ１（ｘ、ｙ）の平滑化画像をｆｕｓ（ｘ，ｙ）、階調変換関数をＦ１（）、階調変換率をｃ（ｘ，ｙ）、階調変換後の画像データの画素値をｆ０（ｘ，ｙ）、画像データ上の座標ｘ，ｙを用い、
ｆ０（ｘ，ｙ）＝Ｆ１（ｆ１（ｘ，ｙ））
ｃ（ｘ，ｙ）＝∂Ｆ１（ｆ１（ｘ，ｙ））／∂ｆ１（ｘ，ｙ）
なる関係を有し、
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）＋（１−ｃ（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ））
なる演算式で表されることを特徴とする。
本発明による画像処理方法の一つは、原画像データのダイナミックレンジを変更する画像処理方法であって、前記原画像データの画素値をｆ１（ｘ，ｙ）、階調変換関数をＦ１（）、階調変換関数Ｆ１（）の微係数から計算されるテーブルをｃ２（）、階調変換後の画像データの画素値をｆ０（ｘ，ｙ）、ｆ０（ｘ，ｙ）の平滑化画像をｆｕｓ（ｘ，ｙ）、定数ａ、画像データ上の座標ｘ，ｙを用い、
ｆ０（ｘ，ｙ）＝Ｆ１（ｆ１（ｘ，ｙ））
ｃ２（ｆ０（ｘ，ｙ））＝１−∂Ｆ１（ｆ０（ｘ，ｙ））／∂ｆ０（ｘ，ｙ）
なる関係を有し、
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）＋ａ×ｃ２（ｆ０（ｘ，ｙ））×（ｆ０（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ））
なる演算式で表されることを特徴とする。
本発明によるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の一つは、原画像データの画素値を階調変換曲線に基づいて変更した第一の画像データを生成する第一の処理と、前記原画像データから該原画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の処理と、前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の処理と、前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを格納したことを特徴とする。
本発明によるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の一つは、原画像データの画素値を階調変換曲線に基づいて変更した第一の画像データを生成する第一の処理と、前記第一の画像データから該第一の画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の処理と、前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の処理と、前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを格納したことを特徴とする。
【００３２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面と共に説明する。
まず、第１の実施の形態を説明する。
図２は、第１の実施の形態で用いる階調変換関数Ｆ１（）を示す。ここで、ｆ１（ｘ，ｙ）を２次元の入力原画像の濃度値とし、ｆ０（ｘ，ｙ）を２次元の階調変換後の出力画像（変換画像）の濃度値とし、ｘ，ｙを２次元上の座標とする。また、横軸を入力画像の濃度値ｆ１（ｘ，ｙ）、縦軸を出力画像（変換画像）の濃度値ｆ０（ｘ，ｙ）とする。この階調変換曲線では、入力濃度値２５００以下の傾き（ＳＬＯＰＥ）が０．２、入力濃度値２５００より上の傾きが１となっている。
【００３３】
図３において、実線が入力画像のプロファイル、ｆ１（Ｘ）、点線が入力画像の平滑化（低周波）画像ｆｕｓ（ｘ，ｙ）のプロファイルｆｕｓ（Ｘ）を示す。図４において、実線が入力画像を図２で示す階調変換曲線で階調変換した画像のプロファイルｆ０（Ｘ）、点線が階調変換された画像の平滑化（低周波）画像のプロファイルｆｕｓｏ（Ｘ）を示す。ここでＸは定数とする。
図５は、本実施の形態による画像処理方法の結果を示し、実線が入力画像のプロファイルｆ１（Ｘ）、点線が本実施の形態により処理された処理済み画像のプロファイルｆｄ（Ｘ）を示す。
【００３４】
次に動作について説明する。
まず、入力画像ｆ１（ｘ，ｙ）を図２で示す階調変換関数Ｆ１（）で（１４）式に示すように階調変換を行い、出力画像ｆ０（ｘ，ｙ）を得る。
ｆ０（ｘ，ｙ）＝Ｆ１（ｆ１（ｘ，ｙ）） ───（１４）
【００３５】
処理済み画像の画素値ｆｄ（ｘ，ｙ）を（５）式に従い得る。ここでＦ（ｘ，ｙ）は座標に依存した処理効果を表わす関数で、本実施の形態ではＦ（ｘ，ｙ）＝１とする。
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）＋Ｆ（ｘ，ｙ）×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ））───（１５）
【００３６】
ここで、ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）は出力画像（変換画像）ｆ０（ｘ，ｙ）の平滑化（低周波）画像、ｆｕｓ（ｘ，ｙ）は入力画像ｆ１（ｘ，ｙ）の平滑化（低周波）画像であり、例えば後述する（１６）〜（２０）式で求められる。平滑化には平均濃度を用いても、Ｅｒｏｓｉｏｎ、Ｄａｉ１ａｔｉｏｎ、０ｐｅｎｉｎｇ，Ｃｌｏｓｉｎｎｇ等のモルフォロジカルフィルタを用いてもよい。
【００３７】
本実施の形態で用いた階調変換曲線Ｆ１（）（図２）では、出力画像ｆ０（ｘ，ｙ）の濃度値２５００以下の高周波成分の振幅は２０％に圧縮され、濃度値２５００より高ければ、高周波成分の振幅は入力画像の振幅が保存される（図４実線）。
【００３８】
上記ｆｕｓ（ｘ，ｙ）の計算方法を（１６）〜（２０）式とする。ｆ１（ｘ，ｙ）を２次元の入力原画像とすると、
ｆ２（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ｛ｆ１（ｘ＋ｘ１，ｙ＋ｙ１）−Ｄ（ｘ１，ｙ１）｜ｘ１×ｘ１＋ｙ１×ｙ１≦ｒ１×ｒ１｝ ───（１６）
ｆ３（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ｛ｆ２（ｘ＋ｘ１，ｙ＋ｙ１）＋Ｄ（ｘ１，ｙ１）｜ｘ１×ｘ１＋ｙ１×ｙ１≦ｒ１×ｒ１｝ ───（１７）
ｆ４（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ｛ｆ３（ｘ＋ｘ１，ｙ＋ｙ１）＋Ｄ（ｘ１，ｙ１）｜ｘ１×ｘ１＋ｙ１×ｙ１≦ｒ１×ｒ１｝ ───（１８）
ｆｕｓ（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ｛ｆ４（ｘ＋ｘ１，ｙ＋ｙ１）−Ｄ（ｘ１，ｙ１）｜ｘ１×ｘ１＋ｙ１×ｙ１≦ｒ１×ｒ１｝ ───（１９）
で示される。
【００３９】
ここで、Ｄ（ｘ，ｙ）を円盤状フィルタ、ｒ１を任意の定数とし、入力画像に応じて選択される。
Ｄ（ｘ，ｙ）＝０、ｘ×ｘ＋ｙ×ｙ≦ｒ１×ｒ１
＝一∞、 その他 ───（２０）
【００４０】
ここで得られたｆｕｓ（ｘ，ｙ）のプロファイルｆｕｓ（Ｘ）（図３点線）はエッジ構造を保存しているものであり、従来のダイナミックレンジ圧縮の欠点であるオーバーシュート、アンダーシュートが起きないものである。
【００４１】
同様に、ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）の計算方法を（２１）〜（２４）式とする。
ある。ｆ０（ｘ，ｙ）を階調変換後の画像とする。
ｆ５（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ｛ｆ０（ｘ＋ｘ１，ｙ＋ｙ１）−Ｄ（ｘ１，ｙ１）｜ｘ１×ｘ１＋ｙ１×ｙ１≦ｒ１×ｒ１｝ ───（２１）
ｆ６（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ｛ｆ５（ｘ＋ｘ１，ｙ＋ｙ１）＋Ｄ（ｘ１，ｙ１）｜ｘ１×ｘ１＋ｙ１×ｙ１≦ｒ１×ｒ１｝ ───（２２）
ｆ７（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ｛ｆ６（ｘ＋ｘ１，ｙ＋ｙ１）＋Ｄ（ｘ１，ｙ１）｜ｘ１×ｘ１＋ｙｌ×ｙ１≦ｒ１×ｒ１｝ ───（２３）
ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ｛ｆ８（ｘ＋ｘ１，ｙ＋ｙ１）−Ｄ（ｘ１，ｙ１）｜ｘ１×ｘ１＋ｙ１×ｙ１≦ｒ１×ｒ１｝ ───（２４）
【００４２】
ここで得られたｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）のプロファイルｆｕｓｏ（Ｘ）（図４点線）はエッジ構造を保存しているものであり、ｆ０（Ｘ）との交点位置が、ｆｕｓ（Ｘ）とｆ１（Ｘ）との交点位置と同一点となるものである。
【００４３】
そして、図５の点線が得られた処理済み画像ｆｄ（ｘ，ｙ）のプロファイルｆｄ（Ｘ）である。濃度値２５００以下の濃度分布幅は入力画像の２０％に圧縮され、かつ高周波成分の振幅は入力画像の振幅を保持している。
【００４４】
図１は本実施の形態による画像処理装置の構成を示すブロック図であり、前記（１５）式を実現するものである。
図１において、入力画像ｆ１は階調変換手段１０１で図２の関数に基づいて階調変換され、変換画像ｆ０が得られる。この変換画像ｆ０は次に平滑手段１０２で平滑されて平滑化画像ｆｕｓｏが得られ、加算手段１０３に送られる。
【００４５】
一方、上記入力画像ｆ１は他の平滑手段１０４で平滑されて平滑化画像ｆｕｓとなる。次に減算手段１０５において、入力画像ｆ１から上記平滑化画像ｆｕｓが減算されることにより、高周波成分画像が得られる。この高周波成分画像は乗算手段１０６で定数が乗算された後、加算手段１０３において上記平滑化画像ｆｕｓｏと加算されることにより、処理済み画像ｆｄが得られる。
【００４６】
以上のように、第１の実施の形態によれば、入力画像の任意の階調領域の濃度分布幅を圧縮、伸張することができ、かつ階調変換後の高周波成分の振幅を自在に調整できる効果がある。
【００４７】
次に、第２の実施の形態を説明する。
図６は、第２の実施の形態による画像処理方法で用いる階調変換関数Ｆ１（）を示す。ここで、ｆ１（ｘ，ｙ）を２次元の入力原画像の濃度値とし、入力画像の平滑化（低周波）画像をｆｕｓ（ｘ，ｙ）とし、階調変換後の出力画像（変換画像）をｆｕｓ０（ｘ，ｙ）とする。
【００４８】
次に動作について説明する。
まず、入力画像ｆ１（ｘ，ｙ）の平滑画像ｆｕｓ（ｘ，ｙ）を例えば式（１６）〜（２０）で作成し、図６で示す階調変換関数Ｆ１（）で（２５）式で示すように階調変換を行い、出力画像ｆｕｓ０（ｘ，ｙ）を得る。
ｆｕｓ０（ｘ，ｙ）＝Ｆ１（ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（２５）
【００４９】
処理済み画像の画素値ｆｄ（ｘ，ｙ）を（２６）式に従い得る。ここでＦ（ｘ，ｙ）は座標に依存した処理効果を表わす関数とする。
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆｕｓ０（ｘ，ｙ）＋Ｆ（ｘ，ｙ）×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（２６）
【００５０】
図７は本実施の形態による画像処理装置の構成を示すもので、上記（２６）式を実現するものである。
図７において、入力画像ｆ１は平滑手段２０１で平滑されて平滑化画像ｆｕｓとなり、この平滑化画像ｆｕｓは減算手段２０４に送られると共に、階調変換手段２０２で図６の関数に基づいて階調変換され、変換画像ｆｕｓ０となり、加算手段２０３に送られる。
【００５１】
一方、入力画像ｆ１は減算手段２０４で上記平滑化画像ｆｕｓが減算されて、高周波成分画像が得られる。この高周波成分画像は乗算手段２０５で定数が乗算された後、加算手段２０３で上記出力画像ｆｕｓ０と加算されることにより、処理済み画像ｆｄが得られる。
【００５２】
以上のように、第２の実施の形態によれば、階調変換後に平滑化画像を作成する時間を省略でき、第１の実施の形態に比べて計算時間が早くなる効果がある。また、入力画像の任意の階調領域の濃度分布幅を圧縮、伸張することができ、かつ階調変換後の高周波成分の振幅を自在に調整できる効果がある。
【００５３】
次に、第３の実施の形態を説明する。
図８は、第３の実施の形態による画像処理方法で用いる階調変換関数Ｆ１（）を示す。ここで、ｆ１（ｘ，ｙ）を２次元の入力原画像の濃度値とし、ｆ０（ｘ，ｙ）を２次元の階調変換後の出力画像の濃度値とし、ｘ，ｙを２次元上の座標とする。また、横軸が入力画像の濃度値ｆ１（ｘ，ｙ）、縦軸が出力画像の濃度値ｆ０（ｘ，ｙ）を示す。
【００５４】
図９において、実線が入力画像のプロファイルｆ１（Ｘ）、点線が入力画像の平滑化（低周波）画像ｆｕｓ（ｘ，ｙ）のプロファイルｆｕｓ（Ｘ）、一点鎖線が処理画像のプロファイルｆｄ（Ｘ）である。
【００５５】
次に動作について説明する。
まず、入力画像ｆ１（ｘ，ｙ）を図８で示す階調変換関数Ｆ１（）で（２７）式で示すように階調変換を行い、出力画像（変換画像）ｆ０（ｘ，ｙ）を得る。
ｆ０（ｘ，ｙ）＝Ｆ１（ｆ１（ｘ，ｙ）） ───（２７）
【００５６】
処理済み画像の画素値ｆｄ（ｘ，ｙ）を（２８）、（２９）式に従い得る。ここでｃ（ｘ，ｙ）は階調変換率で（２８）式で定義される。
ｃ（ｘ，ｙ）＝∂Ｆ１（ｆ１（ｘ，ｙ））／∂ｆ１（ｘ，ｙ）───（２８）
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）＋（１−ｃ（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（２９）
【００５７】
ここで、ｆｕｓ（ｘ，ｙ）を入力画像ｆ１（ｘ，ｙ）の平滑化（低周波）画像であり、例えば式（３０）で示される。
【００５８】
【数１】
尚、上記平滑化にはどのような手法を用いてもよく、例えばＥｒｏｓｉｏｎ、Ｄａｉ１ａｔｉｏｎ、０ｐｅｎｉｎｇ，Ｃｌｏｓｉｎｎｇ等のモルフォロジカルフィルタを用いてもよい。
【００６０】
図１０は本実施の形態による画像処理装置の構成示すもので、上記（２９）式を実現するものである。
図１０において、入力画像ｆ１は階調変換手段３０１で図８の階調変換曲線に基づいて階調変換されて変換画像ｆ０が得られ、加算手段３０２に送られる。一方、上記入力画像ｆ１は平滑手段３０３で平滑されて平滑化画像ｆｕｓとなる。減算手段３０４は入力画像ｆ１から平滑化画像ｆｕｓを減算して高周波画像が得られる。この高周波画像は加算手段３０２で上記変換画像ｆ０と加算されることにより、処理済み画像ｆｄが得られる。
【００６１】
以上のように、第３の実施の形態によれば、入力画像の任意の階調領域の濃度分布幅を圧縮、伸張することができ、かつ階調変換後の高周波成分の振幅を入力画像の高周波成分の振幅と同一にできる効果がある。また、平滑化処理を一回しか行う必要がなく、計算時間が短縮できる効果がある。さらに、平均濃度を用いる平滑化方法はモルフォロジカルフィルタ処理を計算時間が短縮できる効果がある。
【００６２】
次に、第４の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、処理済み画像の画素値ｆｄ（ｘ，ｙ）、第１の画像（階調変換後の出力画像）ｆ０（ｘ，ｙ）の平滑化画像の画素値ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）、第２の画像（入力画像）の画素値ｆ１（ｘ，ｙ）、第２の画像の平滑化（低周波）画像の画素値ｆｕｓ（ｘ，ｙ）、処理効果を制御する関数Ｆ（）、画像上の座標ｘ，ｙを用い、
【００６３】
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）＋Ｆ（ｆ１（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（３１）
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）＋Ｆ（ｆ１（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（３２）
なる式（２１）もしくは式（３２）なる演算式で表わすものである。
【００６４】
以上のように、第４の実施の形態によれば、処理効果を制御する関数Ｆ（）を第２の画像の濃度値ｆ１（ｘ，ｙ）に依存するようにするため、高周波成分の振幅を第２の画像の濃度値に応じて変更できる効果がある。
【００６５】
次に第５の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、処理済み画像の画素値ｆｄ（ｘ，ｙ）、第１の画像ｆ０（ｘ，ｙ）の平滑化画像の画素値ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）、第２の画像の画素値ｆ１（ｘ，ｙ）、第２の画像の平滑化（低周波）画像の画素値ｆｕｓ（ｘ，ｙ）、処理効果を制御する関数Ｆ（）、画像上の座標ｘ，ｙを用い、
【００６６】
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）＋Ｆ（ｆ０（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（３３）
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）＋Ｆ（ｆ０（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（３４）
なる式（３３）もしくは式（３４）なる演算式で表わすものである。
【００６７】
以上のように、第５の実施の形態によれば、処理効果を制御する関数Ｆ（）を第１の画像の濃度値ｆ０（ｘ，ｙ）に依存するようにするため、変換画像の高周波成分の振幅を第１の画像の濃度値に応じて変更できる効果がある。
【００６８】
次に、第６実施の形態を説明する。
本実施の形態は、処理済み画像の画素値ｆｄ（ｘ，ｙ）、第１の画像ｆ０（ｘ，ｙ）の平滑化画像の画素値ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）、第２の画像の画素値ｆ１（ｘ，ｙ）、第２の画像の平滑化（低周波）画像の画素値ｆｕｓ（ｘ，ｙ）、処理効果を制御する関数Ｆ（）、画像上の座標ｘ，ｙを用い、
【００６９】
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）＋Ｆ（ｆｕｓ（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（３５）
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）＋Ｆ（ｆｕｓ（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（３６）
なる式（３５）もしくは式（３６）なる演算式で表わすものである。
【００７０】
以上のように、第６の実施の形態によれば、処理効果を制御する関数（）を第２の画像の平滑化（低周波）画像の濃度値ｆｕｓ（ｘ，ｙ）に依存するようにするため、変換画像の高周波成分の振幅を第２の画像の平滑化（低周波）画像の濃度値に応じて変更できる効果がある。さらに、平滑化した画像の濃度に依存して高周波成分の振幅を調整するため、第２の画像の高周波成分の振幅に影響を受けない効果がある。
【００７１】
次に、第７の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、処理済み画像の画素値ｆｄ（ｘ，ｙ）、第１の画像ｆ０（ｘ，ｙ）の平滑化画像の画素値ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）、第２の画像の画素値ｆ１（ｘ，ｙ）、第２の画像の平滑化（低周波）画像の画素ｆｕｓ（ｘ，ｙ）、処理効果を制御する関数Ｆ（）、画像上の座標ｘ，ｙを用い、
【００７２】
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）＋Ｆ（ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（３７）
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）＋Ｆ（ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ）） ───（３８）
なる式（３７）もしくは式（３８）なる演算式で表わすものである。
【００７３】
以上のように、第７の実施の形態によれば、処理効果を制御する関数Ｆ（）を第１の画像の平滑化（低周波）画像の濃度値ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）に依存するようにするため、変換画像の高周波成分の振幅を第１の画像の平滑化（低周波）画像の濃度値に応じて変更できる効果がある。さらに、平滑化した画像の濃度に依存して高周波成分の振幅を調整するため、第１の画像の高周波成分の振幅に影響を受けない効果がある。
【００７４】
次に、第８の実施の形態を説明する。本実施の形態では、第１の実施の形態で用いた図２、図４、図５を用いる。
図２においては、第１の実施の形態と同様に、ｆ１（ｘ，ｙ）を２次元の入力原画像の濃度値、ｆ０（ｘ，ｙ）を２次元の階調変換後の出力画像の濃度値とし、ｘ，ｙは２次元上の座標を示す。また、横軸が入力画像の濃度値ｆ１（ｘ，ｙ）、縦軸が出力画像の濃度値ｆ０（ｘ，ｙ）を示す。入力濃度値２５００以下の傾きが０．２、入力濃度値２５００より上の傾きが１となっている。
【００７５】
また、図４の実線が階調変換後の出力画像のプロファイルｆ０（Ｘ９）、点線が出力画像の平滑化（低周波）画像のプロファイルｆｕｓｏ（Ｘ）を示す。
また、図５の実線が入力画像のプロファイルｆ１（Ｘ）、点線が本実施の形態による画像処理方法の結果である処理済み画像のプロファイルｆｄ（Ｘ）を示す。
【００７６】
次に動作について説明する。
まず、入力画像ｆ１（ｘ，ｙ）を図２で示す階調変換関数Ｆ１（）で前記（４）式で示すように階調変換を行い、出力画像ｆ０（ｘ，ｙ）を得る。
次に処理済み画像の画素値ｆｄ（ｘ，ｙ）を（３９）式に従い得る。ここでｃ（ｘ，ｙ）は階調変換曲線の傾きを表わす関数（階調変換率）で、前記（２８）式で示される。
【００７７】
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）＋ａ×（１／ｃ（ｘ，ｙ））×（ｆ０（ｘ，ｙ）−ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）） ───（３９）
ここで、ａは定数、ｆｕｓｏ（ｘ，ｙ）は出力画像ｆ０（ｘ，ｙ）の平滑化（低周波）画像の画素値であり、例えば前記（１６）〜（２０）式で示される。
【００７８】
本実施の形態で用いた階調変換曲線Ｆ１（）（図２）では、出力画像（変換画像）ｆ０（ｘ，ｙ）の濃度値２５００以下の高周波成分の振幅は２０％に圧縮され、濃度値２５００より高ければ、高周波成分の振幅は入力画像の振幅が保存される（図４実線）。
尚、第１の実施の形態と同様に、平滑化画像は例えば前記（３０）式による平均濃度を用いてもよく、上記モルフォロジカルフィルタを用いてもよい。
【００７９】
そして得られた処理画像ｆｄ（ｘ，ｙ）のプロファイルが図５の点線である。濃度値２５００以下の濃度分布幅は入力画像の２０％に圧縮され、かつ高周波成分の振幅は入力画像の振幅を保持している。
【００８０】
図１１は本実施の形態による画像処理装置の構成を示すもので、上記式（３９）式を実現するものである。
図１１において、入力画像ｆ１は階調変換手段８０１で階調変換されて変換画像ｆ０が得られ、減算手段８０５に送られると共に、平滑手段８０２で平滑されて平滑化画像ｆｕｓｏが得られる。この平滑化画像ｆｕｓｏは加算手段８０３にに送られる。
【００８１】
一方、減算手段８０５は上記変換画像ｆ０から平滑化画像ｆｕｓｏを減算することにより、高周波成分が得られる。この高周波成分は乗算手段８０６で定数が乗算された後、加算手段８０３で上記平滑化画像ｆｕｓｏと加算されることにより、処理済み画像ｆｄが得られる。
【００８２】
以上のように、第８の実施の形態によれば、入力画像の任意の階調領域の濃度分布幅を圧縮、伸張することができ、かつ階調変換後の高周波成分の振幅を階調変換前の画像の高周波成分の振幅に保持できる効果がある。さらに、オーバーシュートやアンダーシュートが起きない効果がある。また、平滑化画像に濃度平均を用いた場合は計算時間を短縮できる効果がある。
【００８３】
図１２は第９の実施の形態による画像処理装置の構成を示す。
図１２において、９００は原画像としての入力画像を示し、９０１は原画像９００の階調を変換する階調変換手段、９０２は階調変換した変換画像、９０３は階調変換手段９０１で用いる階調変換曲線の微係数を記憶する微係数記憶手段、９０４は上記変換画像９０２の平滑化画像（低周波画像）９０５を作成する平滑化画像作成手段、９０６は変換画像９０２と平滑化画像９０５との差分を計算する高周波成分作成手段、９０７は高周波成分作成手段１０６で作成された高周波成分を、微係数記憶手段９０３に記憶した階調変換曲線の微係数に基づいて変換画像９０２に足し込む高周波成分足し込み手段である。
【００８４】
図１３は本実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。図１４、図１５は、階調変換手段９０１で用いる階調変換曲線を示し、横軸が入力画像の画素値、縦軸が出力画像の画素値を示す。図１４はＳ字型の階調変換曲線、図１５は入力濃度値Ｂ以下の傾きがＡ／Ｂ、入力濃度値Ｂより上の傾きが１となっている。
【００８５】
次に動作について図１３の処理の流れに従い説明する。
階調変換手段９０１は原画像９００を例えば図１４又は図１５に示す階調変換曲線に基づき（４０）式で示すように階調を変換する（ステップＳ２０１）。ここで、ｆ１（ｘ，ｙ）を２次元の入力原画像９００の濃度値とし、ｆ０（ｘ，ｙ）を２次元の階調変換後の変換画像９０２の濃度値とし、Ｆ１（）を階調変換曲線とする。ｘ，ｙは２次元上の座標を示す。
ｆ０（ｘ，ｙ）＝Ｆ１（ｆ１（ｘ，ｙ））──────（４０）
【００８６】
そして微係数記憶手段９０３は（４１）式で示される、階調変換曲線の微係数を計算し、濃度値をテーブルｃ２（ｘ）として記憶する（Ｓ２０２）。
ｃ２（Ｆ１（ｘ））＝１−〔∂Ｆ１（ｘ）／∂ｘ〕・・・（４１）
【００８７】
次に、平滑化画像作成手段９０４では、前記（３０）式により画像９０２から平滑化画像９０５を計算する（Ｓ２０３）。
次に、高周波成分作成手段９０６は（４２）式で示すように、階調変換後画像９０２と平滑化画像９０５から高周波画像を計算する（Ｓ２０４）。ここでｆｈ（ｘ，ｙ）を高周波画像の画素値とする。
ｆｈ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ） …（４２）
【００８８】
そして高周波成分足し込み手段９０７は、（４３）式で示すように階調変換後の変換画像９０２に、高周波成分作成手段９０６で計算された高周波成分を、微係数記憶手段１０３に記憶された微係数に基づき足し込んで、処理後画像ｆｄ（ｘ，ｙ）を得る（Ｓ２０５）。
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）十ａ×ｃ２（ｆ０（ｘ，ｙ））×ｆｈ（ｘ，ｙ）・・・（４３）
ここで、ａは定数である。
【００８９】
尚、平滑化画像９０５を前記（１６）〜（２０）式により、モルフォジ演算を用いて計算してもよい。
ここで得られたｆｕｓ（ｘ，ｙ）のプロファイルはエッジ構造を保存しているものであり、従来ダイナミックレンジ圧縮の欠点であるオーバーシュート、アンダーシュートが起きないものである。
【００９０】
本実施の形態によれば、入力画像の任意の階調領域の濃度分布幅を圧縮、伸張することができ、かつ階調変換後の高周波成分の振幅を階調変換前の画像の高周波成分の振幅に保持できる効果がある。また、オーバーシュートやアンダーシュートが起きない効果がある。さらに、平滑化画像に濃度平均を用いた場合は計算時間を短縮できる効果がある。
【００９１】
次に本発明による記憶媒体について説明する。
図１、図７、図１０、図１１、図１２等を含む各実施の形態によるシステムは、ハード的に構成してもよく、また、ＣＰＵやメモリ等からなるコンピュータシステムに構成してもよい。コンピュータシステムに構成する場合、上記メモリは本発明による記憶媒体を構成する。この記憶媒体媒体には、図１３を含む前述した各実施の形態の処理を実行するためのプログラムが記憶される。
【００９２】
また、この記憶媒体としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク、磁気記憶媒体等を用いてよく、これらをＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ、磁気カード、磁気テープ、不揮発性メモリカード等に構成して用いてよい。
【００９３】
従って、この記憶媒体を上記各図を含む各実施の形態によるシステム以外の他のシステムあるいは装置で用い、そのシステムあるいはコンピュータがこの記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し、実行することによっても、前述した各実施の形態と同等の機能を実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本発明の目的を達成することができる。
【００９４】
また、コンピュータ上で稼働しているＯＳ等が処理の一部又は全部を行う場合、あるいは記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された拡張機能ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づいて、上記拡張機能ボードや拡張機能ユニットに備わるＣＰＵ等が処理の一部又は全部を行う場合にも、各実施の形態と同等の機能を実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本発明の目的を達成することができる。
【００９５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、原画像データに対してどのような階調変換処理を行なっても、階調変換処理においても高周波成分の値を一定に保つことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態による画像処理装置のブロック図である。
【図２】第１、第８の実施の形態による階調変換関数Ｆ１（）を示す特性図である。
【図３】第１の実施の形による入力画像とモルフォロジカルフィルタによる平滑化画像のプロファイルを示す特性図である。
【図４】第１、第８の実施の形態による階調変換画像とモルフォロジカルフィルタによる平滑化画像のプロファイルを示す特性図である。
【図５】第１、第８の実施の形態による入力画像と処理画像のプロファイルを示す特性図である。
【図６】第２の実施の形態による階調変換関数Ｆ１（）を示す特性図である。
【図７】第２の実施の形態による画像処理装置のブロック図である。
【図８】第３の実施の形態による階調変換関数Ｆ１（）を示す特性図である。
【図９】第３の実施の形態による入力画像と入力画像の平滑化画像と処理画像のプロファイルを示す特性図である。
【図１０】第３の実施の形態による画像処理装置のブロック図である。
【図１１】第８の実施の形態による画像処理装置のブロック図である。
【図１２】第９の実施の形態による画像処理装置のブロック図である。
【図１３】第９の実施の形態による処理を示すフローチャートである。
【図１４】第９の実施の形態による階調変換関数Ｆ１（）を示す特性図である。
【図１５】第９の実施の形態による他の階調変換関数Ｆ１（）を示す特性図である。
【図１６】従来のダイナミックレンジ圧縮に用いる単調減少関数を示す特性図である。
【符号の説明】
１０１、２０２、３０１、８０１、９０１ 階調変換手段
１０２、１０４、２０１、３０３、８０２、９０４ 平滑手段
１０３、２０３、３０２、８０３ 加算手段
１０５、２０４、３０４、８０５ 減算手段
１０６、２０５、３０５、８０６ 乗算手段
９００、ｆ１ 入力画像
９０２、ｆ０、ｆｕｓ０ 出力画像（変換画像）
９０５、ｆｕｓ、ｆｕｓｏ 平滑化画像
９０６ 高周波成分作成手段
９０７ 高周波成分足し込み手段
ｆｄ 処理済み画像[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing apparatus and method for performing gradation conversion in a state where a high-frequency component of an image such as an X-ray image is held, and a computer-readable storage medium used therefor.
[0002]
[Prior art]
For example, an X-ray chest image is composed of a lung field image through which X-rays are easily transmitted and a mediastinal image through which X-rays are very difficult to transmit. For this reason, it has been considered difficult to obtain an X-ray chest image capable of simultaneously observing both the lung field and the mediastinum.
[0003]
In order to avoid this problem, the following various methods have been conventionally proposed.
First, SPIEVol. 626. There are methods described in Medicine XIV / PACSIV (1986). In this method, the processed pixel value S D , the original pixel value (input pixel value) S ORG , the pixel value S US of the low-frequency image of the original image (input image), constants A, B, C (for example, A = 3, B = 0.7)
S D = A [S ORG −S US + B (S US )] + C (1)
It is represented by the following formula (1).
[0004]
In this method, the weighting of the high frequency component (first term) and the low frequency component (second term) can be changed. For example, when A = 3 and B = 0.7, the high frequency component is emphasized and the entire dynamic component is dynamic. The effect of compressing the range is obtained. This method has been evaluated by five radiologists as being effective for diagnosis compared to unprocessed images.
[0005]
In addition, in the 2509503 patent publication, the processed pixel value S D original pixel value (input pixel value) S ORG , the average profile Py of the Y direction profile of the original image (input image) and the average profile Px of the X direction profile are included. ,
S D = S ORG + F [G (Px, Py) ─── (2)
A method represented by the following formula (2) is described.
[0006]
Here, the characteristics of the function f (x) will be described. First, when “x> Dth”, f (0) becomes “0”, and when “0 ≦ x ≦ Dth”, f (x) monotonously decreases with an intercept “E” and a slope “E / Dth”. , (3).
F [x] = E- (E / th) X (3)
Py = (ΣPyi) / n ───── (4)
Px = (ΣPxi) / n ───── (5)
However, (i = 1 to n), Pyi, and Pxi are profiles. And, for example, G = (Px, Py) = max (px, py) (6)
It is represented by In this method, a density range equal to or lower than the pixel value Dth of the low frequency image is compressed.
[0007]
As a method similar to the above publication, there is a method called “self-compensating digital filter” (National Cancer Center, Mr. Anan et al., Journal of Japanese Society of Radiological Technology, Vol. 45, No. 8, Aug. 1989, page 1030). This method uses a pixel value S D after compensation (after processing), an original pixel value (input pixel value) S ORG , and an average pixel when a moving average of the original image (input image) is taken with a mask size of M × M pixels. Using the value S US , the monotonically decreasing function f (X) of FIG.
S D = S ORG + f (S US ) (7)
S US = ΣS ORG / M 2 (8)
This is expressed by the following equations (7) and (8).
[0008]
Here, the characteristics of the function f (S US ) will be described. First, in the characteristics shown in FIG. 16, when “S US > BASE”, f (S US ) becomes “0”, and “0 ≦ S US ≦ BASE”. ”F (S US ) monotonously decreases with the intercept being“ threshold BASE ”and the slope“ SLOPE ”. Therefore, when the above equation (7) is executed with the original pixel value S ORG as the amount corresponding to the density, there is an effect on the image that the density is raised when the average density of the image is low.
[0009]
This method differs from the above formula (2) in creating a low-frequency image. In formula (2), a low-frequency image is created with one-dimensional data, whereas a low-frequency image is created with two-dimensional data. To do. This method also compresses a density value equal to or lower than Dth in the pixel value of the low-frequency image.
[0010]
In addition, Japanese Patent No. 2663189 has a monotonically increasing function f1 (X),
S D = S ORG + f1 (S US ) (9)
S US = ΣS ORG / M 2 (10)
The method represented by is described.
[0011]
Here, characteristics of the function f1 (x) will be described. First, when “x <Dth”, f1 (x) becomes “0”, and when “Dth ≦ x”, f1 (x) monotonously decreases with an intercept “E” and a slope “E / Dth”. 11) It is represented by the formula.
f1 [x] = E- (E / th) X (11)
[0012]
Japanese Patent No. 1530832 discloses a sharpening method for enhancing high frequency components of an image having a certain density value or more. This method emphasizes ultra-low frequency components, relatively reduces high-frequency components, which account for a large proportion of noise, and makes it possible to obtain a visually pleasing image, prevent false images, and eliminate noise. The purpose is to prevent the increase and improve the diagnostic performance.
[0013]
The constant B is a variable that monotonously increases as the value of S OR or S US increases.
S D = S ORG + B (S ORG -S US ) ─── (12)
S US = ΣS ORG / M 2 (13)
There are some which are expressed by the following formulas (12) and (13). When the equation (12) is executed, there is an effect that the high-frequency component of the image can be enhanced.
[0014]
[Problems to be solved by the invention]
However, the SPIEVo 1.626. In the method described in Medicine XIV / PACSIV (1986), there is no idea of compressing the dynamic range of a certain density range, so the dynamic range of the entire image is compressed uniformly. For this reason, it is impossible to compress only a certain concentration range. For this reason, for example, when this method is used for a lung front image, not only the mediastinum but also the lung concentration range effective for diagnosis is compressed. There was a problem, and there was a problem that the diagnostic ability was lower than when only the mediastinum part was compressed.
[0015]
Also, in the method using the “self-compensating digital filter”, the shape of the function f (S US ) must be reduced at a constant rate up to, for example, BASE (need to be linear). There is a problem that natural distortion occurs. Therefore, there has been a problem that gradation compression cannot be performed freely in a non-linear manner while maintaining the amplitude of the high frequency component at the amplitude of the high frequency component of the original image (input image).
[0016]
In general, the dynamic range compressed image is subjected to gradation conversion again when CRT display or film output is performed. In the method using the “self-compensating digital filter” and the like, since there is no idea of adjusting the amplitude of the high-frequency component of the image after gradation conversion, the dynamic range-compressed image is more non-linear when the film is output or displayed. Key conversion is performed. Therefore, depending on the gradient of the gradation conversion curve, the amplitude of the high frequency component varies. Therefore, the amplitude of the high-frequency component becomes small when the gradient of the gradation conversion curve is low, even if dynamic range compression is performed while maintaining the amplitude of the high-frequency component while maintaining the magnitude of the amplitude of the high-frequency component. There was a problem that useful information disappeared. There is also a problem that overshoot and undershoot occur at the edge.
[0017]
In addition, the conventional sharpening method for emphasizing the high-frequency component can freely adjust the strength of the addition of the high-frequency component, but there is no idea of compressing the dynamic range, and an image with a wide density distribution can be formed on a single film, etc. There was a problem that could not be displayed.
[0018]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object thereof is to make it possible to freely adjust the width of the density distribution of an image and the amplitude of a high-frequency component.
[0019]
[Means for Solving the Problems]
One of the image processing apparatuses according to the present invention includes first means for generating first image data in which pixel values of original image data are changed based on a gradation conversion curve, and the original image data from the original image data. A second means for generating a high-frequency component by subtracting the smoothed image data; a third means for generating a first high-frequency component obtained by changing the high-frequency component based on a gradient of the gradation conversion curve; And a fourth means for adding the first high-frequency component to the first image data.
One of the image processing apparatuses according to the present invention includes first means for generating first image data in which pixel values of original image data are changed based on a gradation conversion curve, and the first image data from the first image data. A second means for generating a high-frequency component by subtracting smoothed image data of one image data; and a third means for generating a first high-frequency component in which the high-frequency component is changed based on a gradient of the gradation conversion curve. And a fourth means for adding the first high-frequency component to the first image data.
One of the image processing methods according to the present invention includes a first step of generating first image data in which pixel values of original image data are changed based on a gradation conversion curve, and the original image data from the original image data. A second step of generating a high-frequency component by subtracting the smoothed image data, a third step of generating a first high-frequency component obtained by changing the high-frequency component based on the gradient of the gradation conversion curve, And a fourth step of adding the first high-frequency component to the first image data.
One of the image processing apparatuses according to the present invention includes a first step of generating first image data in which a pixel value of original image data is changed based on a gradation conversion curve, and the first image data from the first image data. A second step of generating a high-frequency component by subtracting the smoothed image data of the one image data, and a third step of generating a first high-frequency component in which the high-frequency component is changed based on a gradient of the gradation conversion curve And a fourth step of adding the first high-frequency component to the first image data.
One of the image processing apparatuses according to the present invention is the first means for generating the first image data in which the pixel value of the original image data is changed based on the gradation conversion curve, and the first image data is smoothed Second means for generating the image data, third means for subtracting the smoothed image data of the first image data from the first image data to generate a high-frequency component, and A fourth means for generating the first high-frequency component changed based on the gradient transformation curve, and a fifth means for adding the first high-frequency component to the smoothed image data. And
One of the image processing methods according to the present invention is an image processing method for changing the dynamic range of original image data, and the pixel values of the original image data are smoothed by f1 (x, y) and f1 (x, y). The converted image is fus (x, y), the gradation conversion function is F1 (), the gradation conversion rate is c (x, y), the pixel value of the image data after gradation conversion is f0 (x, y), and the image Using coordinates x and y on the data,
f0 (x, y) = F1 (f1 (x, y))
c (x, y) = ∂F1 (f1 (x, y)) / ∂f1 (x, y)
Have the relationship
fd (x, y) = f0 (x, y) + (1−c (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y))
It is represented by the following arithmetic expression.
One of the image processing methods according to the present invention is an image processing method for changing the dynamic range of original image data, wherein the pixel value of the original image data is f1 (x, y), and the gradation conversion function is F1 (). C2 (), a table calculated from the differential coefficient of the gradation conversion function F1 (), and a smoothed image of pixel values f0 (x, y) and f0 (x, y) of the image data after gradation conversion. Using fus (x, y), constant a, and coordinates x, y on the image data,
f0 (x, y) = F1 (f1 (x, y))
c2 (f0 (x, y)) = 1−∂F1 (f0 (x, y)) / ∂f0 (x, y)
Have the relationship
fd (x, y) = f0 (x, y) + a * c2 (f0 (x, y)) * (f0 (x, y) -fus (x, y))
It is represented by the following arithmetic expression.
One of the computer-readable storage media according to the present invention includes a first process for generating first image data in which pixel values of original image data are changed based on a gradation conversion curve, and the original image data from the original image data. A second process for generating a high-frequency component by subtracting the smoothed image data of the original image data; and a third process for generating a first high-frequency component in which the high-frequency component is changed based on the gradient of the gradation conversion curve. And a computer program for causing the computer to execute a fourth process for adding the first high-frequency component to the first image data.
One of the computer-readable storage media according to the present invention includes a first process for generating first image data in which pixel values of original image data are changed based on a gradation conversion curve, and the first image data Generating a high frequency component by subtracting the smoothed image data of the first image data from the first image data, and generating a first high frequency component obtained by changing the high frequency component based on the gradient of the gradation conversion curve A computer program for causing a computer to execute a third process and a fourth process for adding the first high-frequency component to the first image data is stored.
[0032]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
First, a first embodiment will be described.
FIG. 2 shows the gradation conversion function F1 () used in the first embodiment. Here, f1 (x, y) is a density value of a two-dimensional input original image, f0 (x, y) is a density value of an output image (converted image) after two-dimensional gradation conversion, and x, y Is a two-dimensional coordinate. Also, the horizontal axis is the density value f1 (x, y) of the input image, and the vertical axis is the density value f0 (x, y) of the output image (converted image). In this gradation conversion curve, the slope (SLOPE) below the
[0033]
In FIG. 3, the solid line indicates the profile of the input image, f1 (X), and the dotted line indicates the smoothed (low frequency) image fus (x, y) profile fus (X) of the input image. In FIG. 4, the solid line is the profile f0 (X) of the image obtained by gradation-converting the input image with the gradation conversion curve shown in FIG. 2, and the smoothed (low frequency) image profile fuseo (the dotted line is gradation-converted image). X). Here, X is a constant.
FIG. 5 shows the result of the image processing method according to the present embodiment, where the solid line indicates the profile f1 (X) of the input image, and the dotted line indicates the profile fd (X) of the processed image processed according to the present embodiment.
[0034]
Next, the operation will be described.
First, the input image f1 (x, y) is subjected to gradation conversion as shown in the equation (14) by the gradation conversion function F1 () shown in FIG. 2, and an output image f0 (x, y) is obtained.
f0 (x, y) = F1 (f1 (x, y)) (14)
[0035]
The pixel value fd (x, y) of the processed image can be obtained according to equation (5). Here, F (x, y) is a function representing a processing effect depending on coordinates, and F (x, y) = 1 in this embodiment.
fd (x, y) = fuso (x, y) + F (x, y) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (15)
[0036]
Here, fuso (x, y) is a smoothed (low frequency) image of the output image (converted image) f0 (x, y), and fus (x, y) is a smoothed ( (Low frequency) image, which is obtained by, for example, equations (16) to (20) described later. For smoothing, an average density may be used, or a morphological filter such as Erosion, Dai1ation, 0pening, Closing, or the like may be used.
[0037]
In the gradation conversion curve F1 () (FIG. 2) used in this embodiment, the amplitude of the high frequency component of the output image f0 (x, y) having a density value of 2500 or less is compressed to 20% and higher than the
[0038]
The calculation method of fus (x, y) is represented by equations (16) to (20). If f1 (x, y) is a two-dimensional input original image,
f2 (x, y) = min {f1 (x + x1, y + y1) −D (x1, y1) | x1 × x1 + y1 × y1 ≦ r1 × r1} (16)
f3 (x, y) = max {f2 (x + x1, y + y1) + D (x1, y1) | x1 × x1 + y1 × y1 ≦ r1 × r1} (17)
f4 (x, y) = max {f3 (x + x1, y + y1) + D (x1, y1) | x1 × x1 + y1 × y1 ≦ r1 × r1} (18)
fus (x, y) = min {f4 (x + x1, y + y1) −D (x1, y1) | x1 × x1 + y1 × y1 ≦ r1 × r1} (19)
Indicated by
[0039]
Here, D (x, y) is a disc filter, and r1 is an arbitrary constant, and is selected according to the input image.
D (x, y) = 0, x × x + y × y ≦ r1 × r1
= One ∞, Other ─── (20)
[0040]
The profile fus (X) (dotted line in FIG. 3) of fus (x, y) obtained here preserves the edge structure, and overshoot and undershoot, which are disadvantages of conventional dynamic range compression, occur. There is nothing.
[0041]
Similarly, the calculation method of fuso (x, y) is represented by equations (21) to (24).
is there. Let f0 (x, y) be an image after gradation conversion.
f5 (x, y) = min {f0 (x + x1, y + y1) −D (x1, y1) | x1 × x1 + y1 × y1 ≦ r1 × r1} (21)
f6 (x, y) = max {f5 (x + x1, y + y1) + D (x1, y1) | x1 × x1 + y1 × y1 ≦ r1 × r1} (22)
f7 (x, y) = max {f6 (x + x1, y + y1) + D (x1, y1) | x1 × x1 + yl × y1 ≦ r1 × r1} (23)
fuso (x, y) = min {f8 (x + x1, y + y1) −D (x1, y1) | x1 × x1 + y1 × y1 ≦ r1 × r1} (24)
[0042]
The profile fuso (X) (dotted line in FIG. 4) of fuso (x, y) obtained here preserves the edge structure, and the intersection position with f0 (X) is fus (X) and f1. It is the same point as the intersection point with (X).
[0043]
The profile fd (X) of the processed image fd (x, y) from which the dotted line in FIG. 5 is obtained. The density distribution width with a density value of 2500 or less is compressed to 20% of the input image, and the amplitude of the high frequency component holds the amplitude of the input image.
[0044]
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the image processing apparatus according to the present embodiment, which realizes the expression (15).
In FIG. 1, an input image f1 is tone-converted by the tone converting means 101 based on the function of FIG. 2, and a converted image f0 is obtained. The converted image f0 is then smoothed by the smoothing means 102 to obtain a smoothed image fuso and sent to the adding means 103.
[0045]
On the other hand, the input image f1 is smoothed by other smoothing means 104 to become a smoothed image fus. Next, a subtracting means 105 subtracts the smoothed image fus from the input image f1, thereby obtaining a high frequency component image. The high frequency component image is multiplied by a constant by the multiplying
[0046]
As described above, according to the first embodiment, the density distribution width of an arbitrary gradation area of the input image can be compressed and expanded, and the amplitude of the high-frequency component after gradation conversion can be freely adjusted. There is an effect that can be done.
[0047]
Next, a second embodiment will be described.
FIG. 6 shows a gradation conversion function F1 () used in the image processing method according to the second embodiment. Here, f1 (x, y) is the density value of the two-dimensional input original image, the smoothed (low frequency) image of the input image is fus (x, y), and the output image after the tone conversion (converted image) ) Is fus0 (x, y).
[0048]
Next, the operation will be described.
First, a smooth image fus (x, y) of the input image f1 (x, y) is created by, for example, equations (16) to (20), and the gradation conversion function F1 () shown in FIG. As shown, gradation conversion is performed to obtain an output image fus0 (x, y).
fus0 (x, y) = F1 (fus (x, y)) (25)
[0049]
The pixel value fd (x, y) of the processed image can be obtained according to the equation (26). Here, F (x, y) is a function representing a processing effect depending on coordinates.
fd (x, y) = fus0 (x, y) + F (x, y) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (26)
[0050]
FIG. 7 shows the configuration of the image processing apparatus according to the present embodiment, which realizes the above equation (26).
In FIG. 7, an input image f1 is smoothed by a smoothing
[0051]
On the other hand, the smoothed image fus is subtracted from the input image f1 by the subtracting means 204 to obtain a high frequency component image. The high-frequency component image is multiplied by a constant by the multiplying
[0052]
As described above, according to the second embodiment, the time for creating a smoothed image after gradation conversion can be omitted, and the calculation time is faster than that of the first embodiment. In addition, the density distribution width of an arbitrary gradation area of the input image can be compressed and expanded, and the amplitude of the high frequency component after gradation conversion can be freely adjusted.
[0053]
Next, a third embodiment will be described.
FIG. 8 shows the gradation conversion function F1 () used in the image processing method according to the third embodiment. Here, f1 (x, y) is the density value of the two-dimensional input original image, f0 (x, y) is the density value of the output image after the two-dimensional gradation conversion, and x, y is two-dimensionally higher The coordinates of The horizontal axis represents the density value f1 (x, y) of the input image, and the vertical axis represents the density value f0 (x, y) of the output image.
[0054]
In FIG. 9, the solid line is the profile f1 (X) of the input image, the dotted line is the smoothed (low frequency) image fus (x, y) of the input image, the profile fus (X), and the alternate long and short dash line is the profile fd (X ).
[0055]
Next, the operation will be described.
First, the input image f1 (x, y) is subjected to gradation conversion as shown by the equation (27) with the gradation conversion function F1 () shown in FIG. 8, and the output image (converted image) f0 (x, y) is obtained. obtain.
f0 (x, y) = F1 (f1 (x, y)) (27)
[0056]
The pixel value fd (x, y) of the processed image can be obtained according to equations (28) and (29). Here, c (x, y) is a gradation conversion rate and is defined by equation (28).
c (x, y) = ∂F1 (f1 (x, y)) / ∂f1 (x, y) (28)
fd (x, y) = f0 (x, y) + (1−c (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (29)
[0057]
Here, fus (x, y) is a smoothed (low frequency) image of the input image f1 (x, y), and is represented by, for example, Expression (30).
[0058]
[Expression 1]
Note that any method may be used for the smoothing, and a morphological filter such as Erosion, Dai1ation, 0penning, Closing, etc. may be used.
[0060]
FIG. 10 shows the configuration of the image processing apparatus according to the present embodiment, which realizes the above equation (29).
In FIG. 10, the input image f <b> 1 is subjected to gradation conversion based on the gradation conversion curve of FIG. On the other hand, the input image f1 is smoothed by the smoothing means 303 to become a smoothed image fus. The subtracting means 304 subtracts the smoothed image fus from the input image f1 to obtain a high frequency image. This high-frequency image is added to the converted image f0 by the adding means 302, whereby a processed image fd is obtained.
[0061]
As described above, according to the third embodiment, the density distribution width of an arbitrary gradation area of the input image can be compressed and expanded, and the amplitude of the high-frequency component after gradation conversion can be reduced. There is an effect that the amplitude of the high frequency component can be made the same. In addition, the smoothing process needs to be performed only once, and the calculation time can be shortened. Further, the smoothing method using the average density has an effect of shortening the calculation time of the morphological filter processing.
[0062]
Next, a fourth embodiment will be described.
In this embodiment, the pixel value fd (x, y) of the processed image and the pixel value fuso (x, y) of the smoothed image of the first image (output image after gradation conversion) f0 (x, y) are used. ), The pixel value f1 (x, y) of the second image (input image), the pixel value fus (x, y) of the smoothed (low frequency) image of the second image, and the function F ( ), Using the coordinates x, y on the image,
[0063]
fd (x, y) = fuso (x, y) + F (f1 (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (31)
fd (x, y) = f0 (x, y) + F (f1 (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (32)
This is expressed by the following equation (21) or equation (32).
[0064]
As described above, according to the fourth embodiment, since the function F () for controlling the processing effect depends on the density value f1 (x, y) of the second image, the amplitude of the high frequency component Can be changed according to the density value of the second image.
[0065]
Next, a fifth embodiment will be described.
In the present embodiment, the pixel value fd (x, y) of the processed image, the pixel value fuso (x, y) of the smoothed image of the first image f0 (x, y), and the pixel value of the second image Using f1 (x, y), the pixel value fus (x, y) of the smoothed (low frequency) image of the second image, the function F () for controlling the processing effect, and the coordinates x, y on the image,
[0066]
fd (x, y) = fuso (x, y) + F (f0 (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (33)
fd (x, y) = f0 (x, y) + F (f0 (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (34)
This is expressed by the following equation (33) or equation (34).
[0067]
As described above, according to the fifth embodiment, since the function F () for controlling the processing effect depends on the density value f 0 (x, y) of the first image, the high frequency of the converted image is obtained. There is an effect that the amplitude of the component can be changed according to the density value of the first image.
[0068]
Next, a sixth embodiment will be described.
In the present embodiment, the pixel value fd (x, y) of the processed image, the pixel value fuso (x, y) of the smoothed image of the first image f0 (x, y), and the pixel value of the second image Using f1 (x, y), the pixel value fus (x, y) of the smoothed (low frequency) image of the second image, the function F () for controlling the processing effect, and the coordinates x, y on the image,
[0069]
fd (x, y) = fuso (x, y) + F (fus (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (35)
fd (x, y) = f0 (x, y) + F (fus (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (36)
This is expressed by the following equation (35) or equation (36).
[0070]
As described above, according to the sixth embodiment, the function () for controlling the processing effect is made to depend on the density value fus (x, y) of the smoothed (low frequency) image of the second image. Therefore, there is an effect that the amplitude of the high frequency component of the converted image can be changed according to the density value of the smoothed (low frequency) image of the second image. Furthermore, since the amplitude of the high frequency component is adjusted depending on the density of the smoothed image, there is an effect that the amplitude of the high frequency component of the second image is not affected.
[0071]
Next, a seventh embodiment will be described.
In the present embodiment, the pixel value fd (x, y) of the processed image, the pixel value fuso (x, y) of the smoothed image of the first image f0 (x, y), and the pixel value of the second image Using f1 (x, y), the pixel fus (x, y) of the smoothed (low frequency) image of the second image, the function F () for controlling the processing effect, and the coordinates x, y on the image,
[0072]
fd (x, y) = fuso (x, y) + F (fuso (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (37)
fd (x, y) = f0 (x, y) + F (fuso (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y)) (38)
This is expressed by the following equation (37) or equation (38).
[0073]
As described above, according to the seventh embodiment, the function F () for controlling the processing effect depends on the density value fuso (x, y) of the smoothed (low frequency) image of the first image. Therefore, there is an effect that the amplitude of the high frequency component of the converted image can be changed according to the density value of the smoothed (low frequency) image of the first image. Furthermore, since the amplitude of the high frequency component is adjusted depending on the density of the smoothed image, there is an effect that the amplitude of the high frequency component of the first image is not affected.
[0074]
Next, an eighth embodiment will be described. In this embodiment, FIGS. 2, 4, and 5 used in the first embodiment are used.
In FIG. 2, as in the first embodiment, f1 (x, y) is the density value of the two-dimensional input original image, and f0 (x, y) is the output image after the two-dimensional gradation conversion. The density value is set, and x and y indicate two-dimensional coordinates. The horizontal axis represents the density value f1 (x, y) of the input image, and the vertical axis represents the density value f0 (x, y) of the output image. The slope below the
[0075]
Also, the solid line in FIG. 4 indicates the profile f0 (X9) of the output image after gradation conversion, and the dotted line indicates the smoothed (low frequency) image profile fuso (X) of the output image.
Also, the solid line in FIG. 5 represents the profile f1 (X) of the input image, and the dotted line represents the profile fd (X) of the processed image that is the result of the image processing method according to the present embodiment.
[0076]
Next, the operation will be described.
First, the input image f1 (x, y) is subjected to gradation conversion as shown by the above equation (4) with the gradation conversion function F1 () shown in FIG. 2 to obtain an output image f0 (x, y).
Next, the pixel value fd (x, y) of the processed image can be obtained according to the equation (39). Here, c (x, y) is a function (gradation conversion rate) representing the gradient of the gradation conversion curve, and is expressed by the equation (28).
[0077]
fd (x, y) = fuso (x, y) + a × (1 / c (x, y)) × (f0 (x, y) −fuso (x, y)) (39)
Here, a is a constant, and fuso (x, y) is a pixel value of a smoothed (low frequency) image of the output image f0 (x, y), and is represented by, for example, the equations (16) to (20).
[0078]
In the gradation conversion curve F1 () (FIG. 2) used in the present embodiment, the amplitude of the high frequency component of the output image (converted image) f0 (x, y) having a density value of 2500 or less is compressed to 20%. If the value is higher than 2500, the amplitude of the input image is stored as the amplitude of the high frequency component (solid line in FIG. 4).
Note that, as in the first embodiment, the smoothed image may use, for example, the average density according to the equation (30) or the morphological filter.
[0079]
The profile of the processed image fd (x, y) obtained is a dotted line in FIG. The density distribution width with a density value of 2500 or less is compressed to 20% of the input image, and the amplitude of the high frequency component holds the amplitude of the input image.
[0080]
FIG. 11 shows the configuration of the image processing apparatus according to the present embodiment, and realizes the above equation (39).
In FIG. 11, the input image f1 is subjected to gradation conversion by the gradation converting means 801 to obtain a converted image f0, which is sent to the subtracting means 805 and smoothed by the smoothing means 802 to obtain a smoothed image fuso. This smoothed image fuso is sent to the adding means 803.
[0081]
On the other hand, the subtracting means 805 obtains a high frequency component by subtracting the smoothed image fuso from the converted image f0. The high frequency component is multiplied by a constant by a multiplying
[0082]
As described above, according to the eighth embodiment, the density distribution width of an arbitrary gradation area of the input image can be compressed and expanded, and the amplitude of the high-frequency component after gradation conversion is converted to gradation. There is an effect that the amplitude of the high frequency component of the previous image can be maintained. Furthermore, there is an effect that no overshoot or undershoot occurs. Further, when the density average is used for the smoothed image, there is an effect that the calculation time can be shortened.
[0083]
FIG. 12 shows the configuration of an image processing apparatus according to the ninth embodiment.
In FIG. 12, 900 represents an input image as an original image, 901 is a gradation conversion unit for converting the gradation of the
[0084]
FIG. 13 is a flowchart showing the flow of processing of the present embodiment. 14 and 15 show tone conversion curves used by the tone conversion means 901, the horizontal axis indicates the pixel value of the input image, and the vertical axis indicates the pixel value of the output image. FIG. 14 shows an S-shaped gradation conversion curve, and FIG. 15 shows that the slope below the input density value B is A / B and the slope above the input density value B is 1.
[0085]
Next, the operation will be described according to the processing flow of FIG.
The gradation converting means 901 converts the gradation of the
f0 (x, y) = F1 (f1 (x, y)) -------------- (40)
[0086]
The differential
c2 (F1 (x)) = 1- [∂F1 (x) / ∂x] (41)
[0087]
Next, the smoothed image creating means 904 calculates a smoothed
Next, the high-frequency
fh (x, y) = f0 (x, y) −fus (x, y) (42)
[0088]
The high frequency component adding means 907 then adds the high frequency component calculated by the high frequency component creating means 906 to the converted
fd (x, y) = f0 (x, y) + a * c2 (f0 (x, y)) * fh (x, y) (43)
Here, a is a constant.
[0089]
Note that the smoothed
The profile of fus (x, y) obtained here preserves the edge structure and does not cause overshoot and undershoot, which are disadvantages of conventional dynamic range compression.
[0090]
According to the present embodiment, the density distribution width of an arbitrary gradation area of the input image can be compressed and expanded, and the amplitude of the high-frequency component after gradation conversion is set to the high-frequency component of the image before gradation conversion. There is an effect that the amplitude can be maintained. In addition, there is an effect that no overshoot or undershoot occurs. Furthermore, when the density average is used for the smoothed image, there is an effect that the calculation time can be shortened.
[0091]
Next, the storage medium according to the present invention will be described.
The system according to each embodiment including FIG. 1, FIG. 7, FIG. 10, FIG. 11, FIG. 12, etc. may be configured in hardware, or may be configured as a computer system including a CPU, a memory, and the like. . When configured in a computer system, the memory constitutes a storage medium according to the present invention. This storage medium medium stores a program for executing the processes of the above-described embodiments including FIG.
[0092]
Further, as this storage medium, a semiconductor memory such as ROM and RAM, an optical disk, a magneto-optical disk, a magnetic storage medium, etc. may be used, and these are a CD-ROM, FD, magnetic card, magnetic tape, nonvolatile memory card, etc. It may be configured and used.
[0093]
Therefore, when this storage medium is used in another system or apparatus other than the system according to each embodiment including the above drawings, the system or computer reads out and executes the program code stored in this storage medium, The same functions as those of the above-described embodiments can be realized, the same effects can be obtained, and the object of the present invention can be achieved.
[0094]
Further, when an OS or the like running on the computer performs part or all of the processing, or an extended function board in which a program code read from a storage medium is inserted into the computer or an extended function connected to the computer Even when a CPU or the like provided in the extended function board or the extended function unit performs part or all of the processing based on the instruction of the program code after being written in the memory provided in the unit, it is equivalent to each embodiment. The above-described functions can be realized and equivalent effects can be obtained, and the object of the present invention can be achieved.
[0095]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, no matter what gradation conversion process is performed on the original image data, the value of the high frequency component can be kept constant in the gradation conversion process.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of an image processing apparatus according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a characteristic diagram showing a gradation conversion function F1 () according to the first and eighth embodiments.
FIG. 3 is a characteristic diagram showing a profile of an input image according to the first embodiment and a smoothed image obtained by a morphological filter.
FIG. 4 is a characteristic diagram showing a profile of a gradation-converted image and a smoothed image by a morphological filter according to the first and eighth embodiments.
FIG. 5 is a characteristic diagram showing profiles of an input image and a processed image according to the first and eighth embodiments.
FIG. 6 is a characteristic diagram showing a gradation conversion function F1 () according to the second embodiment.
FIG. 7 is a block diagram of an image processing apparatus according to a second embodiment.
FIG. 8 is a characteristic diagram showing a gradation conversion function F1 () according to the third embodiment.
FIG. 9 is a characteristic diagram showing profiles of an input image, a smoothed image of the input image, and a processed image according to the third embodiment.
FIG. 10 is a block diagram of an image processing apparatus according to a third embodiment.
FIG. 11 is a block diagram of an image processing apparatus according to an eighth embodiment.
FIG. 12 is a block diagram of an image processing apparatus according to a ninth embodiment.
FIG. 13 is a flowchart showing processing according to the ninth embodiment.
FIG. 14 is a characteristic diagram showing a gradation conversion function F1 () according to the ninth embodiment.
FIG. 15 is a characteristic diagram showing another gradation conversion function F1 () according to the ninth embodiment.
FIG. 16 is a characteristic diagram showing a monotonically decreasing function used for conventional dynamic range compression.
[Explanation of symbols]
101, 202, 301, 801, 901 Tone conversion means 102, 104, 201, 303, 802, 904 Smoothing means 103, 203, 302, 803 Addition means 105, 204, 304, 805 Subtraction means 106, 205, 305, 806 Multiplying means 900,
905, fus, fuso smoothed
Claims (11)
前記原画像データから該原画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の手段と、
前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の手段と、
前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の手段とを有することを特徴とする画像処理装置。First means for generating first image data in which the pixel value of the original image data is changed based on a gradation conversion curve;
A second means for generating a high frequency component by subtracting the smoothed image data of the original image data from the original image data;
A third means for generating a first high frequency component in which the high frequency component is changed based on a gradient of the gradation conversion curve;
An image processing apparatus comprising: a fourth means for adding the first high-frequency component to the first image data.
前記第一の画像データから該第一の画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の手段と、
前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の手段と、
前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の手段とを有することを特徴とする画像処理装置。First means for generating first image data in which the pixel value of the original image data is changed based on a gradation conversion curve;
Second means for generating a high-frequency component by subtracting the smoothed image data of the first image data from the first image data;
A third means for generating a first high frequency component in which the high frequency component is changed based on a gradient of the gradation conversion curve;
An image processing apparatus comprising: a fourth means for adding the first high-frequency component to the first image data.
前記原画像データから該原画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の工程と、
前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の工程と、
前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の工程とを有することを特徴とする画像処理方法。A first step of generating first image data in which the pixel value of the original image data is changed based on a gradation conversion curve;
A second step of subtracting the smoothed image data of the original image data from the original image data to generate a high frequency component;
A third step of generating a first high-frequency component in which the high-frequency component is changed based on a gradient of the gradation conversion curve;
And a fourth step of adding the first high-frequency component to the first image data.
前記第一の画像データから該第一の画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の工程と、
前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の工程と、
前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の工程とを有することを特徴とする画像処理方法。A first step of generating first image data in which the pixel value of the original image data is changed based on a gradation conversion curve;
A second step of subtracting the smoothed image data of the first image data from the first image data to generate a high frequency component;
A third step of generating a first high-frequency component in which the high-frequency component is changed based on a gradient of the gradation conversion curve;
And a fourth step of adding the first high-frequency component to the first image data.
前記第一の画像データを平滑化した画像データを生成する第二の手段と、
前記第一の画像データから該第一の画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第三の手段と、
前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第四の手段と、
前記平滑化した画像データに前記第一の高周波成分を加算する第五の手段とを有することを特徴とする画像処理装置。First means for generating first image data in which the pixel value of the original image data is changed based on a gradation conversion curve;
Second means for generating image data obtained by smoothing the first image data;
Third means for generating a high frequency component by subtracting the smoothed image data of the first image data from the first image data;
A fourth means for generating a first high-frequency component in which the high-frequency component is changed based on a gradient of the gradation conversion curve;
An image processing apparatus comprising: fifth means for adding the first high frequency component to the smoothed image data.
前記原画像データの画素値をｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ１（ｘ、ｙ）の平滑化画像をｆｕｓ（ｘ，ｙ）、階調変換関数をＦ１（）、階調変換率をｃ（ｘ，ｙ）、階調変換後の画像データの画素値をｆ０（ｘ，ｙ）、画像データ上の座標ｘ，ｙを用い、
ｆ０（ｘ，ｙ）＝Ｆ１（ｆ１（ｘ，ｙ））
ｃ（ｘ，ｙ）＝∂Ｆ１（ｆ１（ｘ，ｙ））／∂ｆ１（ｘ，ｙ）
なる関係を有し、
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）＋（１−ｃ（ｘ，ｙ））×（ｆ１（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ））
なる演算式で表されることを特徴とする画像処理方法。An image processing method for changing the dynamic range of original image data,
The pixel value of the original image data is f1 (x, y), the smoothed image of f1 (x, y) is fus (x, y), the gradation conversion function is F1 (), and the gradation conversion rate is c (x , Y), the pixel value of the image data after gradation conversion is f0 (x, y), and the coordinates x, y on the image data are used,
f0 (x, y) = F1 (f1 (x, y))
c (x, y) = ∂F1 (f1 (x, y)) / ∂f1 (x, y)
Have the relationship
fd (x, y) = f0 (x, y) + (1−c (x, y)) × (f1 (x, y) −fus (x, y))
An image processing method characterized by being expressed by an arithmetic expression:
前記原画像データの画素値をｆ１（ｘ，ｙ）、階調変換関数をＦ１（）、階調変換関数Ｆ１（）の微係数から計算されるテーブルをｃ２（）、階調変換後の画像データの画素値をｆ０（ｘ，ｙ）、ｆ０（ｘ，ｙ）の平滑化画像をｆｕｓ（ｘ，ｙ）、定数ａ、画像データ上の座標ｘ，ｙを用い、
ｆ０（ｘ，ｙ）＝Ｆ１（ｆ１（ｘ，ｙ））
ｃ２（ｆ０（ｘ，ｙ））＝１−∂Ｆ１（ｆ０（ｘ，ｙ））／∂ｆ０（ｘ，ｙ）
なる関係を有し、
ｆｄ（ｘ，ｙ）＝ｆ０（ｘ，ｙ）＋ａ×ｃ２（ｆ０（ｘ，ｙ））×（ｆ０（ｘ，ｙ）−ｆｕｓ（ｘ，ｙ））
なる演算式で表されることを特徴とする画像処理方法。An image processing method for changing the dynamic range of original image data,
The pixel value of the original image data is f1 (x, y), the gradation conversion function is F1 (), the table calculated from the derivative of the gradation conversion function F1 () is c2 (), and the image after gradation conversion The smoothed image of f0 (x, y) as the pixel value of data, fus (x, y) as the smoothed image of f0 (x, y), constant a, and coordinates x, y on the image data,
f0 (x, y) = F1 (f1 (x, y))
c2 (f0 (x, y)) = 1−∂F1 (f0 (x, y)) / ∂f0 (x, y)
Have the relationship
fd (x, y) = f0 (x, y) + a * c2 (f0 (x, y)) * (f0 (x, y) -fus (x, y))
An image processing method characterized by being expressed by an arithmetic expression:
前記原画像データから該原画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の処理と、
前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の処理と、
前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。A first process for generating first image data in which the pixel value of the original image data is changed based on a gradation conversion curve;
A second process for generating a high-frequency component by subtracting the smoothed image data of the original image data from the original image data;
A third process for generating a first high-frequency component in which the high-frequency component is changed based on the gradient of the gradation conversion curve;
A computer-readable storage medium storing a computer program that causes a computer to execute a fourth process of adding the first high-frequency component to the first image data.
前記第一の画像データから該第一の画像データの平滑化画像データを減算して高周波成分を生成する第二の処理と、
前記高周波成分を前記諧調変換曲線の傾きに基づいて変更した第一の高周波成分を生成する第三の処理と、
前記第一の画像データに前記第一の高周波成分を加算する第四の処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。A first process for generating first image data in which the pixel value of the original image data is changed based on a gradation conversion curve;
A second process for generating a high-frequency component by subtracting the smoothed image data of the first image data from the first image data;
A third process for generating a first high-frequency component in which the high-frequency component is changed based on the gradient of the gradation conversion curve;
A computer-readable storage medium storing a computer program that causes a computer to execute a fourth process of adding the first high-frequency component to the first image data.
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27228398A JP3814421B2 (en) | 1998-09-25 | 1998-09-25 | Image processing apparatus, method, and computer-readable storage medium |
| US09/396,740 US7050648B1 (en) | 1998-09-18 | 1999-09-15 | Image processing apparatus, image processing method, and recording medium |
| US10/912,129 US7564582B2 (en) | 1998-09-18 | 2004-08-06 | Image processing apparatus, image processing method, and recording medium |
| US11/146,054 US7636495B2 (en) | 1998-09-18 | 2005-06-07 | Image processing apparatus, image processing method, and recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27228398A JP3814421B2 (en) | 1998-09-25 | 1998-09-25 | Image processing apparatus, method, and computer-readable storage medium |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2005246816A Division JP4035546B2 (en) | 2005-08-26 | 2005-08-26 | Image processing method and computer-readable storage medium |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000101841A JP2000101841A (en) | 2000-04-07 |
| JP2000101841A5 JP2000101841A5 (en) | 2005-07-28 |
| JP3814421B2 true JP3814421B2 (en) | 2006-08-30 |
Family
ID=17511707
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27228398A Expired - Fee Related JP3814421B2 (en) | 1998-09-18 | 1998-09-25 | Image processing apparatus, method, and computer-readable storage medium |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3814421B2 (en) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3814491B2 (en) | 2001-04-03 | 2006-08-30 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus, image processing method, storage medium, and program |
| JP3754933B2 (en) | 2001-06-19 | 2006-03-15 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus, image processing system, image processing method, program, and storage medium |
| JP2004030596A (en) * | 2002-05-10 | 2004-01-29 | Canon Inc | Image gradation conversion method, image gradation conversion apparatus, system, program, and storage medium |
| WO2008099443A1 (en) | 2007-01-30 | 2008-08-21 | Fujitsu Limited | Image generation program, image generation device, and image generation method |
| JP5331797B2 (en) * | 2008-04-14 | 2013-10-30 | 株式会社日立メディコ | Medical diagnostic device and method for improving image quality of medical diagnostic device |
| JP4777456B2 (en) * | 2009-12-17 | 2011-09-21 | 株式会社東芝 | X-ray diagnostic equipment |
| JP5539438B2 (en) * | 2012-04-27 | 2014-07-02 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus, image processing method, and program |
| JP2013215593A (en) * | 2013-06-10 | 2013-10-24 | Canon Inc | Image processor, image processing system, image processing method, and memory medium |
-
1998
- 1998-09-25 JP JP27228398A patent/JP3814421B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000101841A (en) | 2000-04-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7447376B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, storage medium, and program | |
| US7561750B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, storage medium, and program | |
| JP3700804B2 (en) | Image processing method and apparatus | |
| JPH1075395A (en) | Image processing method and device | |
| JP3738788B2 (en) | Image dynamic range compression processing method and apparatus | |
| US6985615B2 (en) | Image processing apparatus, method and memory medium | |
| JP3814421B2 (en) | Image processing apparatus, method, and computer-readable storage medium | |
| JP3814491B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, storage medium, and program | |
| JP4035546B2 (en) | Image processing method and computer-readable storage medium | |
| WO2021094471A1 (en) | Method and apparatus for contrast enhancement | |
| JPH1063837A (en) | Method for processing picture and device therefor | |
| JP4818212B2 (en) | Image processing apparatus and method | |
| JP3783116B2 (en) | Radiation image enhancement processing method and apparatus | |
| JPH0998293A (en) | Image processing method and device | |
| JP4146958B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus, and storage medium | |
| JP2002074356A (en) | Method and device for processing picture and recording medium | |
| JP3937660B2 (en) | Image processing method and computer-readable storage medium | |
| JP3937616B2 (en) | Image processing apparatus, method, and computer-readable storage medium | |
| JP4323708B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus, and recording medium | |
| JP2003337942A (en) | Image processor | |
| JP2009070407A (en) | Method and device for image processing, and recording medium | |
| JP2005353102A (en) | Image processing device and image processing method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20041221 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20041221 |
|
| A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20041221 |
|
| A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20050126 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050628 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050826 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060221 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060405 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060523 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060605 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090609 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100609 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110609 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120609 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120609 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130609 Year of fee payment: 7 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |