JP4078149B2 - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被写体の体位を判別する画像処理方法及び画像処理装置に関し、特に被写体の輪郭情報から体位を判別する画像処理方法及び画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年のデジタル技術の進歩により放射線画像等をデジタル画像信号（原画像）に変換し、該原画像に対し階調変換処理を行い、フィルムへのプリントあるいはＣＲＴ等に表示することが行われている。これらの画像処理装置において、原画像の被写体の注目領域の画素値を抽出し、該抽出画素値を基準として階調変換が行われる事がある。例えば、被写体が大腿の場合には、大腿上部（上部とは頭側に近い位置を言い、下部とは頭側から遠い位置をいう）のヒストグラムを算出し、その解析結果から注目領域である大腿上部の骨領域の値を特徴量として計算し、その大腿上部の骨領域の画素値をフィルム上で１．２の濃度に変換されたりする。
【０００３】
このような被写体の注目領域を抽出する方法では、上下どちらかの領域である事を前提にされている場合がある。
【０００４】
また、撮影台に被写体が横たわり撮影が行われる場合には、画像の上下が反転する場合がある。つまり、撮影後の画像において頭が上の場合、頭が下の場合がある。そのため、頭が下の場合には画像の表示が反転される。
【０００５】
従って、上述のような理由から従来のX線撮影装置では画像処理を行う際に、撮影体位をX線撮影装置に入力する必要があった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、撮影部位の上下情報を逐一入力することは、大変な労力を要し、入力ミスを犯す場合も生じるという課題があった。また、体位情報の入力がない場合や、入力ミスが生じた場合には階調変換後の画像の表示等がうまくいかない課題があった。
【０００７】
また、画像の上下情報が入力されない場合、または、入力ミスをした場合には画像が反転されて表示される課題があった。
【０００８】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、画像の撮影体位を正確に判別する機能を有する画像処理装置を得ることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、被写体に放射線を照射することにより得られた画像データから被写体の体位を判別する画像処理方法であって、画像データから前記被写体領域を抽出する第一の工程と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する第二の工程と、前記被写体領域の輪郭線の幅に基づいて、前記被写体領域の中心線に沿った画素値列を得る第三の工程と、前記画素値列の値から被写体の上下を判別する第四の工程とを備えることを特徴とする。
本発明の画像処理装置は、被写体に放射線を照射することにより得られた画像データから被写体の体位を判別する画像処理装置であって、画像データから前記被写体領域を抽出する第一の手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する第二の手段と、前記被写体領域の輪郭線の幅に基づいて、前記被写体領域の中心線に沿った画素値列を得る第三の手段と、前記画素値列の値から被写体の上下を判別する第四の手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像処理装置の実施形態について添付図面を参照しながら詳細に説明する。
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の画像処理装置の第１の実施形態であるX線撮影装置１００を示す。X線撮影装置１００は、画像処理機能を備える画像処理回路１１２を有するX線の撮影装置であり、前処理回路１０６、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、画像表示器１１１を備えており、ＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受されるようになされている。
【００１３】
また、X線撮影装置１００は、前処理回路１０６に接続されたデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５に接続された２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１とを備えており、これらの各回路はＣＰＵバス１０７にも接続されている。
【００１４】
上述の様なX線撮影装置１００において、まず、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータなどが記憶されるものであると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワークメモリを含む。
【００１５】
ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて、操作パネル１１０からの操作にしたがった装置全体の動作制御等を行う。これによりX線撮影装置１００は、以下のように動作する。
【００１６】
先ず、X線発生回路１０１は、被検査体１０３に対してX線ビーム１０２を放射する。X線発生回路１０１から放射されたX線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達し、２次元Ｘ線センサ１０４によりX線画像として出力される。ここでは、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるX線画像を、例えば大腿像等の人体部画像とする。
【００１７】
データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されたX線画像を電気信号に変換して前処理回路１０６に供給する。前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からの信号（X線画像信号）に対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行う。この前処理回路１０６で前処理が行われたX線画像信号は原画像として、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、輪郭抽出回路１１３に転送される。
【００１８】
１１３はす抜け領域とす抜け領域外と境界を被写体の輪郭線として抽出する輪郭抽出回路であり、１１４は輪郭抽出回路１１３で抽出した輪郭線上の情報に基づいて被写体の体位を判別する解析回路である。
【００１９】
図２は、第１の実施形態における処理の流れを示すフローチャートである。図３は大腿部の模式画像を示し、被写体の輪郭線の幅A,Bがそれぞれ示されている。
【００２０】
次に画像処理装置１００の動作について図２に示す処理の流れに従い説明する。
ＣＰＵバス１０７を介して前処理回路１０６で処理された原画像（例えば頭、肩画像）をＣＰＵ１０８の制御により受信した輪郭抽出回路１１２は原画像全体の中の最大値を算出する。ここで、最大値を算出するのに、画像全体のヒストグラムを作成し、上から例えば５％点などとしてもよい。次に算出した最大値から例えば９５％点までの画素値をす抜け領域として原画像の画素値を例えば０画素値に置き換え、残りの領域は原画像の画素値のまま保持する（ｓ２０１）。
【００２１】
次に、輪郭抽出回路１１２は画像の左側から右側の横方向に画素値の値を検索し、０値から０値でなくなる境界線を被写体の左側輪郭線とし、０値でない値から０値にかわる境界線を被写体の右側輪郭線とし、その位置情報を保存する（ｓ２０２）。この処理がすなわち、輪郭線の抽出に相当する。ここでは、被写体の輪郭線を抽出する方法ならばいずれでもよく、例えば、照射領域内の微分、高次微分、高次差分の値を縦ライン毎に算出し、最初のピーク値を輪郭する方法などでよい。
【００２２】
次に、解析回路１１３では輪郭抽出回路１１２で抽出した輪郭線の幅を計算し、一定間隔のこの輪郭線の幅を比較する。ここで輪郭線の幅とは被写体を水平方向に横切る線分の幅をいい、水平方向とは頭部と腰部の中心を結ぶラインを垂直とする場合にそれに対してほぼ９０度直交する方向を言い、本実施の形態では画像上で水平方向をそのまま被写体を水平方向に横切る幅とした。通常、大腿部などはセンサーに対して、大腿部が縦長に撮影される傾向にあるからである。
【００２３】
また、被写体幅を計算する２点の位置であるが、抽出した被写体の上下方向においてそれぞれ座標の位置で被写体の上端から下端に向け２０％、８０％点の位置とする。例えばこの被写体の輪郭線の幅をそれぞれ図３のラインA,Bとする。そして、解析回路１１４ではA,Bの長さを比較し（S204）、Aの幅がBの幅よりも大きければA側が上側つまり頭部側であると判定し、その逆である場合には下側であると判定する（S２０４，２０５，２０６）。
【００２４】
以上の様に、第１の実施形態では被写体の輪郭線の形状には、体位を判別するための特徴があり、その特徴に基づく事で安定して被写体の体位を判別できる効果がある。特に人体人体構造において、被写体の四肢などの輪郭線の幅は、体幹部に近いほど太く、体幹部より遠くなるほど細くなる性質を一般に有するので,被写体の幅を比較することにより上下などを正確に判定できる効果を有する。
【００２５】
＜第２の実施形態＞
本発明の第２の実施形態は、被写体の輪郭の幅の全体の傾きから被写体の体位を判別するものである。図４は第２の実施形態の処理の流れを示す図であり、第１の実施形態と同一の処理については同一の番号を付して説明を省略する。図５は大腿部の輪郭線の幅の傾きの値を示す図である。横軸が被写体の縦方向（つまり頭、足方向）の座標であり、縦軸が傾きを示す。値がマイナスの場合には被写体の下方向に向うに従い被写体の幅が細くなっていることを示し、逆にプラスの場合には太くなることを表している。
【００２６】
第２の実施形態の処理について図４の処理の流れに従い説明する。
輪郭抽出回路１１２は第１の実施形態と同様の方法により被写体の水平方向の被写体の輪郭線を算出する（ｓ２０１，２０２）。
【００２７】
次に解析回路１１３は輪郭抽出回路１１２で算出した輪郭線の幅を被写体の上下方向の全範囲に渡って計算し、この被写体の幅の上下方向に対する傾きを計算する（S４０１，４０２）。そして解析回路１１３はこの傾きの幅を被写体の上下方向の全範囲に渡って積分し、積分の値がマイナスならば画像は上側、つまり頭部が上側にあると判定し、逆の場合には下側だと判定する（S４０３、４０４，４０５）。
【００２８】
以上の様に、本発明の第２の実施形態では、被写体幅の傾きを全体に渡って積分することで被写体全体の被写体幅の変動の傾向をつかまえることが可能であり、制度よく被写体の体位を判別することができる効果がある。例えば、膝画像などでは、膝近辺の上下部での被写体の幅は上下逆転する場合があり、2点間だけの被写体幅の比較では判定を誤る場合があるが、全体的に見れば被写体幅の傾きの傾向は一定傾向を示すため上下判定を正確に行えるものである。
【００２９】
＜第３の実施形態＞
本発明の第３の実施形態は、被写体の輪郭の中線の全体の傾きから被写体の体位を判別するものである。図６は第３の実施形態における処理の流れを示す図であり、第１の実施形態と同一の処理については同一の番号を付して説明を省略する。図７は大腿部の輪郭線の中線の画素値の値を示すものである。横軸が被写体の縦方向（つまり頭、足方向）の座標であり、縦軸が画素値を示す。図において、C、D点が被写体の上下方向における被写体の座標上での座標で２０，８０％点の位置を示す。そして、E,Fがそれぞれの一における画素値を示す。
【００３０】
第３の実施形態の処理について図６の処理の流れに従い説明する。
輪郭抽出回路１１２は第１の実施形態と同様の方法により被写体の水平方向の被写体の輪郭線を算出する（ｓ２０１，２０２）。
【００３１】
次に解析回路１１３は輪郭抽出回路１１２で算出した輪郭線の幅を被写体の上下方向の全範囲に渡って計算し、この幅の中線の位置における画素値、つまり、被写体の中心線に沿った画素値を算出する。そしてこの中心線に沿った画素値を代表する2点、E,Fの画素値を比較することで上下を判別する。つまり、E＜Fならば上側、即ち、画像の上側が頭側であると判別し、逆ならば下側と判別する（ｓ603,604,605）。
【００３２】
以上の様に、第２の実施形態では被写体の中線を代表する２点における画素値の値を比較することで安定して上下を判定できる効果がある。
【００３３】
特に人体人体構造において、被写体の四肢などの肉厚は、体幹部に近いほど厚く、体幹部より遠くなるほど薄くなる性質を一般に有するので,被写体の画素値を比較することにより上下などを正確に判定できる効果を有する。
【００３４】
【発明の効果】
本発明によれば、被写体領域の輪郭線の幅に基づいて、被写体領域の中心線に沿った画素値列を得て、画素値列の値から被写体の上下を判別することで撮影体位を正確に判別することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の処理の流れを示す図である。
【図３】大腿部の模式図とその輪郭線を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の処理の流れを示す図である。
【図５】輪郭線の傾きを示す図である。
【図６】本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置の処理の流れを示す図である。
【図７】中線に沿った画素値を示す図である。
【符号の説明】
１００ Ｘ線撮影装置
１０１ Ｘ線発生回路
１０２ Ｘ線ビーム
１０３ 被写体
１０４ ２次元Ｘ線センサ
１０５ データ収集回路
１０６ 前処理回路
１０７ ＣＰＵバス
１０８ ＣＰＵ
１０９ メインメモリ
１１０ 操作パネル
１１１ 表示器
１１２ 画像処理回路
１１３ 輪郭抽出回路
１１４ 解析回路
【発明の属する技術分野】
本発明は、被写体の体位を判別する画像処理方法及び画像処理装置に関し、特に被写体の輪郭情報から体位を判別する画像処理方法及び画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年のデジタル技術の進歩により放射線画像等をデジタル画像信号（原画像）に変換し、該原画像に対し階調変換処理を行い、フィルムへのプリントあるいはＣＲＴ等に表示することが行われている。これらの画像処理装置において、原画像の被写体の注目領域の画素値を抽出し、該抽出画素値を基準として階調変換が行われる事がある。例えば、被写体が大腿の場合には、大腿上部（上部とは頭側に近い位置を言い、下部とは頭側から遠い位置をいう）のヒストグラムを算出し、その解析結果から注目領域である大腿上部の骨領域の値を特徴量として計算し、その大腿上部の骨領域の画素値をフィルム上で１．２の濃度に変換されたりする。
【０００３】
このような被写体の注目領域を抽出する方法では、上下どちらかの領域である事を前提にされている場合がある。
【０００４】
また、撮影台に被写体が横たわり撮影が行われる場合には、画像の上下が反転する場合がある。つまり、撮影後の画像において頭が上の場合、頭が下の場合がある。そのため、頭が下の場合には画像の表示が反転される。
【０００５】
従って、上述のような理由から従来のX線撮影装置では画像処理を行う際に、撮影体位をX線撮影装置に入力する必要があった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、撮影部位の上下情報を逐一入力することは、大変な労力を要し、入力ミスを犯す場合も生じるという課題があった。また、体位情報の入力がない場合や、入力ミスが生じた場合には階調変換後の画像の表示等がうまくいかない課題があった。
【０００７】
また、画像の上下情報が入力されない場合、または、入力ミスをした場合には画像が反転されて表示される課題があった。
【０００８】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、画像の撮影体位を正確に判別する機能を有する画像処理装置を得ることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、被写体に放射線を照射することにより得られた画像データから被写体の体位を判別する画像処理方法であって、画像データから前記被写体領域を抽出する第一の工程と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する第二の工程と、前記被写体領域の輪郭線の幅に基づいて、前記被写体領域の中心線に沿った画素値列を得る第三の工程と、前記画素値列の値から被写体の上下を判別する第四の工程とを備えることを特徴とする。
本発明の画像処理装置は、被写体に放射線を照射することにより得られた画像データから被写体の体位を判別する画像処理装置であって、画像データから前記被写体領域を抽出する第一の手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する第二の手段と、前記被写体領域の輪郭線の幅に基づいて、前記被写体領域の中心線に沿った画素値列を得る第三の手段と、前記画素値列の値から被写体の上下を判別する第四の手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像処理装置の実施形態について添付図面を参照しながら詳細に説明する。
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の画像処理装置の第１の実施形態であるX線撮影装置１００を示す。X線撮影装置１００は、画像処理機能を備える画像処理回路１１２を有するX線の撮影装置であり、前処理回路１０６、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、画像表示器１１１を備えており、ＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受されるようになされている。
【００１３】
また、X線撮影装置１００は、前処理回路１０６に接続されたデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５に接続された２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１とを備えており、これらの各回路はＣＰＵバス１０７にも接続されている。
【００１４】
上述の様なX線撮影装置１００において、まず、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータなどが記憶されるものであると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワークメモリを含む。
【００１５】
ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて、操作パネル１１０からの操作にしたがった装置全体の動作制御等を行う。これによりX線撮影装置１００は、以下のように動作する。
【００１６】
先ず、X線発生回路１０１は、被検査体１０３に対してX線ビーム１０２を放射する。X線発生回路１０１から放射されたX線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達し、２次元Ｘ線センサ１０４によりX線画像として出力される。ここでは、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるX線画像を、例えば大腿像等の人体部画像とする。
【００１７】
データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されたX線画像を電気信号に変換して前処理回路１０６に供給する。前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からの信号（X線画像信号）に対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行う。この前処理回路１０６で前処理が行われたX線画像信号は原画像として、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、輪郭抽出回路１１３に転送される。
【００１８】
１１３はす抜け領域とす抜け領域外と境界を被写体の輪郭線として抽出する輪郭抽出回路であり、１１４は輪郭抽出回路１１３で抽出した輪郭線上の情報に基づいて被写体の体位を判別する解析回路である。
【００１９】
図２は、第１の実施形態における処理の流れを示すフローチャートである。図３は大腿部の模式画像を示し、被写体の輪郭線の幅A,Bがそれぞれ示されている。
【００２０】
次に画像処理装置１００の動作について図２に示す処理の流れに従い説明する。
ＣＰＵバス１０７を介して前処理回路１０６で処理された原画像（例えば頭、肩画像）をＣＰＵ１０８の制御により受信した輪郭抽出回路１１２は原画像全体の中の最大値を算出する。ここで、最大値を算出するのに、画像全体のヒストグラムを作成し、上から例えば５％点などとしてもよい。次に算出した最大値から例えば９５％点までの画素値をす抜け領域として原画像の画素値を例えば０画素値に置き換え、残りの領域は原画像の画素値のまま保持する（ｓ２０１）。
【００２１】
次に、輪郭抽出回路１１２は画像の左側から右側の横方向に画素値の値を検索し、０値から０値でなくなる境界線を被写体の左側輪郭線とし、０値でない値から０値にかわる境界線を被写体の右側輪郭線とし、その位置情報を保存する（ｓ２０２）。この処理がすなわち、輪郭線の抽出に相当する。ここでは、被写体の輪郭線を抽出する方法ならばいずれでもよく、例えば、照射領域内の微分、高次微分、高次差分の値を縦ライン毎に算出し、最初のピーク値を輪郭する方法などでよい。
【００２２】
次に、解析回路１１３では輪郭抽出回路１１２で抽出した輪郭線の幅を計算し、一定間隔のこの輪郭線の幅を比較する。ここで輪郭線の幅とは被写体を水平方向に横切る線分の幅をいい、水平方向とは頭部と腰部の中心を結ぶラインを垂直とする場合にそれに対してほぼ９０度直交する方向を言い、本実施の形態では画像上で水平方向をそのまま被写体を水平方向に横切る幅とした。通常、大腿部などはセンサーに対して、大腿部が縦長に撮影される傾向にあるからである。
【００２３】
また、被写体幅を計算する２点の位置であるが、抽出した被写体の上下方向においてそれぞれ座標の位置で被写体の上端から下端に向け２０％、８０％点の位置とする。例えばこの被写体の輪郭線の幅をそれぞれ図３のラインA,Bとする。そして、解析回路１１４ではA,Bの長さを比較し（S204）、Aの幅がBの幅よりも大きければA側が上側つまり頭部側であると判定し、その逆である場合には下側であると判定する（S２０４，２０５，２０６）。
【００２４】
以上の様に、第１の実施形態では被写体の輪郭線の形状には、体位を判別するための特徴があり、その特徴に基づく事で安定して被写体の体位を判別できる効果がある。特に人体人体構造において、被写体の四肢などの輪郭線の幅は、体幹部に近いほど太く、体幹部より遠くなるほど細くなる性質を一般に有するので,被写体の幅を比較することにより上下などを正確に判定できる効果を有する。
【００２５】
＜第２の実施形態＞
本発明の第２の実施形態は、被写体の輪郭の幅の全体の傾きから被写体の体位を判別するものである。図４は第２の実施形態の処理の流れを示す図であり、第１の実施形態と同一の処理については同一の番号を付して説明を省略する。図５は大腿部の輪郭線の幅の傾きの値を示す図である。横軸が被写体の縦方向（つまり頭、足方向）の座標であり、縦軸が傾きを示す。値がマイナスの場合には被写体の下方向に向うに従い被写体の幅が細くなっていることを示し、逆にプラスの場合には太くなることを表している。
【００２６】
第２の実施形態の処理について図４の処理の流れに従い説明する。
輪郭抽出回路１１２は第１の実施形態と同様の方法により被写体の水平方向の被写体の輪郭線を算出する（ｓ２０１，２０２）。
【００２７】
次に解析回路１１３は輪郭抽出回路１１２で算出した輪郭線の幅を被写体の上下方向の全範囲に渡って計算し、この被写体の幅の上下方向に対する傾きを計算する（S４０１，４０２）。そして解析回路１１３はこの傾きの幅を被写体の上下方向の全範囲に渡って積分し、積分の値がマイナスならば画像は上側、つまり頭部が上側にあると判定し、逆の場合には下側だと判定する（S４０３、４０４，４０５）。
【００２８】
以上の様に、本発明の第２の実施形態では、被写体幅の傾きを全体に渡って積分することで被写体全体の被写体幅の変動の傾向をつかまえることが可能であり、制度よく被写体の体位を判別することができる効果がある。例えば、膝画像などでは、膝近辺の上下部での被写体の幅は上下逆転する場合があり、2点間だけの被写体幅の比較では判定を誤る場合があるが、全体的に見れば被写体幅の傾きの傾向は一定傾向を示すため上下判定を正確に行えるものである。
【００２９】
＜第３の実施形態＞
本発明の第３の実施形態は、被写体の輪郭の中線の全体の傾きから被写体の体位を判別するものである。図６は第３の実施形態における処理の流れを示す図であり、第１の実施形態と同一の処理については同一の番号を付して説明を省略する。図７は大腿部の輪郭線の中線の画素値の値を示すものである。横軸が被写体の縦方向（つまり頭、足方向）の座標であり、縦軸が画素値を示す。図において、C、D点が被写体の上下方向における被写体の座標上での座標で２０，８０％点の位置を示す。そして、E,Fがそれぞれの一における画素値を示す。
【００３０】
第３の実施形態の処理について図６の処理の流れに従い説明する。
輪郭抽出回路１１２は第１の実施形態と同様の方法により被写体の水平方向の被写体の輪郭線を算出する（ｓ２０１，２０２）。
【００３１】
次に解析回路１１３は輪郭抽出回路１１２で算出した輪郭線の幅を被写体の上下方向の全範囲に渡って計算し、この幅の中線の位置における画素値、つまり、被写体の中心線に沿った画素値を算出する。そしてこの中心線に沿った画素値を代表する2点、E,Fの画素値を比較することで上下を判別する。つまり、E＜Fならば上側、即ち、画像の上側が頭側であると判別し、逆ならば下側と判別する（ｓ603,604,605）。
【００３２】
以上の様に、第２の実施形態では被写体の中線を代表する２点における画素値の値を比較することで安定して上下を判定できる効果がある。
【００３３】
特に人体人体構造において、被写体の四肢などの肉厚は、体幹部に近いほど厚く、体幹部より遠くなるほど薄くなる性質を一般に有するので,被写体の画素値を比較することにより上下などを正確に判定できる効果を有する。
【００３４】
【発明の効果】
本発明によれば、被写体領域の輪郭線の幅に基づいて、被写体領域の中心線に沿った画素値列を得て、画素値列の値から被写体の上下を判別することで撮影体位を正確に判別することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の処理の流れを示す図である。
【図３】大腿部の模式図とその輪郭線を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の処理の流れを示す図である。
【図５】輪郭線の傾きを示す図である。
【図６】本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置の処理の流れを示す図である。
【図７】中線に沿った画素値を示す図である。
【符号の説明】
１００ Ｘ線撮影装置
１０１ Ｘ線発生回路
１０２ Ｘ線ビーム
１０３ 被写体
１０４ ２次元Ｘ線センサ
１０５ データ収集回路
１０６ 前処理回路
１０７ ＣＰＵバス
１０８ ＣＰＵ
１０９ メインメモリ
１１０ 操作パネル
１１１ 表示器
１１２ 画像処理回路
１１３ 輪郭抽出回路
１１４ 解析回路
Claims (6)
- 被写体に放射線を照射することにより得られた画像データから被写体の体位を判別する画像処理方法であって、
画像データから前記被写体領域を抽出する第一の工程と、
前記被写体領域の輪郭線を抽出する第二の工程と、
前記被写体領域の輪郭線の幅に基づいて、前記被写体領域の中心線に沿った画素値列を得る第三の工程と、
前記画素値列の値から被写体の上下を判別する第四の工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。 - 前記第四の工程において、前記被写体領域の中心線に沿った画素値列の少なくとも異なる２点の画素値を比較し、被写体の上下を判別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
- 前記画素値列は、前記被写体輪郭線の幅の中線の位置に沿った画素値列であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
- 前記第四の工程において、前記画素値列の少なくとも異なる２点の画素値を比較し、画素値が大きい方を被写体の上と判別することを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
- 前記第一の工程において、す抜け領域及びす抜け領域と一定幅で接する領域に基づき被写体領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
- 被写体に放射線を照射することにより得られた画像データから被写体の体位を判別する画像処理装置であって、
画像データから前記被写体領域を抽出する第一の手段と、
前記被写体領域の輪郭線を抽出する第二の手段と、
前記被写体領域の輪郭線の幅に基づいて、前記被写体領域の中心線に沿った画素値列を得る第三の手段と、
前記画素値列の値から被写体の上下を判別する第四の手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
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