JP4164245B2 - 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より例えば、センサやカメラ等の撮影装置により被写体をＸ線撮影して得られた画像データを、モニタやＸ線診断用フィルム等に出力する場合、当該画像データを観察しやすい濃度値に変換する階調変換処理が行われるのが一般的である。
【０００３】
ところで、上記の階調変換処理方法としては、例えば、対象画像における被写体領域全体の２次元的な構造を解析し、当該解析結果に基き所定領域を抽出し、当該所定領域内から抽出した特徴量に基いて対象画像の階調変換を行う方法（以下、「第１の階調変換処理方法」と言う）がある。或いは、対象画像における被写体領域のヒストグラム解析を行い、当該解析結果に基き特徴量を抽出し、当該特徴量に基いて対象画像の階調変換を行う方法（以下、「第２の階調変換処理方法」と言う）がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような従来の階調変換処理方法では、次のような問題点があったので、Ｘ線等の放射線撮影により得られた画像に対して適切な階調変換処理を施すことができなかった。
【０００５】
まず、例えば、第１の階調変換処理方法（構造解析を用いる方法）では、対象画像において、被写体の構造が一般的な構造と異なる場合や、被写体が回転している状態の場合、特徴量の抽出が不安定になりやすい傾向がある。
一方、第２の階調変換処理方法（ヒストグラムを用いる方法）では、第１の階調変換処理方法と比較して、被写体の構造や回転の特異性に対する影響を受けにくいが、被写体の特定領域を、階調変換処理に用いる特徴量を抽出する領域（注目領域）とすることが困難である。
【０００６】
そこで、本発明は、上記の欠点を除去するために成されたもので、対象画像に対する階調変換処理で用いる特徴量を、常に安定して精度良く抽出できる構成により、良好な階調変換処理後の画像を提供できる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、それを実施するための処理ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読出可能な記憶媒体、及び当該プログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
斯かる目的化において、本発明は、被写体に向けて照射され、少なくとも前記被写体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理装置であって、前記画像データから前記被写体に係る被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、前記被写体領域抽出手段で抽出された前記被写体領域の同一行上の画素をソートする処理を行う横方向ソート手段と、前記被写体領域抽出手段で抽出された前記被写体領域の同一列上の画素をソートする処理を行う縦方向ソート手段と、前記横方向ソート手段でソート処理された結果の被写体領域と、前記縦方向ソート手段でソート処理された結果の被写体領域と、を比較し、ソート処理された結果の被写体領域の投影が長い方の前記被写体領域を選択し、選択した前記被写体領域の画像端部の所定領域を注目領域として、前記注目領域に基づき特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、画像処理システム、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体としてもよい。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００２０】
本発明は、例えば、図１に示すようなＸ線撮影装置１００に適用される。
本実施の形態のＸ線撮影装置１００は、特に、Ｘ線撮影して取得した対象画像の階調変換処理を行うために用いる特徴量（濃度特徴量）を抽出するにあたって、対象画像を構成する画素値に基き画素の並び替えを行った画像から特徴量を抽出する構成を備えている。
以下、本実施の形態のＸ線撮影装置１００の構成及び動作について具体的に説明する。
【００２１】
[Ｘ線撮影装置１００の構成]
Ｘ線撮影装置１００は、階調変換処理を含む画像処理機能を有するものであり、上記図１に示すように、Ｘ線を発生するＸ線発生回路１０１と、被写体１０３を透過したＸ線光が結像される２次元Ｘ線センサ１０４と、２次元Ｘ線センサ１０４から出力される撮像画像を収集するデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５にて収集された撮像画像に前処理を施す前処理回路１０６と、前処理回路１０６での処理後画像（原画像）等の各種情報や各種処理実行のための処理プログラムを記憶するメインメモリ１０９と、Ｘ線撮影実行等の指示や各種設定を本装置に対して行うための操作パネル１１０と、前処理回路１０６での処理後画像（原画像）に対して画像処理を施す画像処理回路１１１と、本装置１００全体の動作制御を司るＣＰＵ１０８とを備えている。
データ収集回路１０５、前処理回路１０６、画像処理回路１１１、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、及び操作パネル１１０はそれぞれ、ＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受できるように接続されている。
【００２２】
画像処理回路１１１は、照射野認識回路１１２、被写体抽出回路１１３、横方向ソート回路１１４、縦方向ソート回路１１５、解析回路１１６、及び階調変換回路１１７を備えている。
【００２３】
照射野認識回路１１２は、原画像（対象画像）において、Ｘ線が２次元Ｘ線センサ１０４に直接照射されている領域（照射領域）を抽出する。
被写体抽出回路１１３は、照射野認識回路１１２で抽出された照射領域から、す抜け領域及び当該す抜け領域と一定幅で接する体領域を削除することで、被写体領域を抽出する。
【００２４】
横方向ソート回路１１４は、被写体領域において、同一行内の画素列を、その画素値の大きさに基づき並び替える。
縦方向ソート回路１１５は、被写体領域において、同一列内の画素列を、その画素値の大きさに基づき並び替える。
【００２５】
解析回路１１６は、対象画像における被写体が縦方向に長いか横方向に長いかを判断し、縦方向に長い場合には横方向ソート回路１１４でソート処理された画像の所定領域から特徴量を抽出し、横方向に長い場合には縦方向ソート回路１１５でソート処理された画像の所定領域から特徴量を抽出する。
諧調変換回路１１７は、解析回路１１６で得られた特徴量に基いて、対象画像への階調変換処理を実行する。
【００２６】
[Ｘ線撮影装置１００の動作]
図２は、Ｘ線撮影装置１００の動作の一例を示したものである。
例えば、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での各種処理実行に必要なデータや処理プログラム等を予め記憶すると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワークメモリを含んでいる。メインメモリ１０９に記憶される処理プログラム、特に、画像処理プログラムとして、ここでは例えば、上記図２のフローチャートに従った処理プログラムを用いる。
したがって、ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９から上記図２で示される画像処理プログラムを読み出して実行することで、以下に説明するような本装置１００全体の動作制御を行う。
【００２７】
ステップＳ２００：
Ｘ線発生回路１０１は、被写体（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から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、膝等の人体部画像とする。
【００２８】
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、これを前処理回路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施す。
前処理回路１０６での処理後画像信号は入力画像（原画像）の情報として、ＣＰＵ１０８の制御によりＣＰＵバス１１５を介して、メインメモリ１０９及び画像処理回路１１１にそれぞれ転送される。
【００２９】
ステップＳ２０１：
画像処理回路１１１において、照射野認識回路１１２は、ＣＰＵ１０８の制御により転送された原画像から照射領域を抽出する。
【００３０】
ステップＳ２０２：
被写体抽出回路１１３は、照射野認識回路１１２により得られた照射領域外及び照射領域内のす抜け領域及び当該す抜け領域と一定間隔内で接する体領域を、例えば、“０”画素で置き換えることで、被写体領域を抽出する。
【００３１】
具体的には例えば、被写体抽出回路１１３は、原画像を”ｆ（ｘ，ｙ）”として、
【００３２】
【数１】

【００３３】
なる式（１）により、原画像変換を行い、照射領域外と、す抜け領域及び該す抜け領域と一定間隔内で接する体領域とを削除した画像ｆ１（ｘ，ｙ）を得る。
上記式（１）における”ｓｎｇ（ｘ，ｙ）”は、
【００３４】
【数２】

【００３５】
なる式（２）で表される。
上記式（２）において、”Ｔｈ１”は、実験等により予め定められる定数であり、例えば、原画像全体の画素値の最大値の９０％の値とする。”ｄ１”及び”ｄ２”は、す抜け領域と一定間隔内で接する体領域を削除する際の当該一定間隔（幅）を決定する定数である。
【００３６】
ステップＳ２０３：
横方向ソート回路１１４は、被写体抽出回路１１３で得られた被写体領域について、同一行から画素列を抽出し、これらの画素値の大きさに基づいて、当該画素値列を並び替える。
例えば、被写体抽出回路１１３で得られた被写体領域の画像が、図３（ａ）に示すような画像である場合、横方向ソート回路１１４は、同図（ｂ）に示すような画像となるように、すなわち画像の左端部に低画素値が配置されるように、画像全体にわたりソート処理を実行する。但し、画像中の“０”画素値については右端に配置するようにする。
【００３７】
尚、横方向ソート回路１１４でのソート処理は、上述した処理に限られることはなく、任意の処理方法を適用可能である。
【００３８】
ステップＳ２０４：
縦方向ソート回路１１５は、被写体抽出回路１１３で得られた被写体領域について、同一列から画素列を抽出し、これらの画素値の大きさに基づいて、当該画素値列を並び替える。
例えば、被写体抽出回路１１３で得られた被写体領域の画像が、上記図３（ａ）に示したような画像である場合、縦方向ソート回路１１５は、同図（ｃ）に示すような画像となるように、すなわち画像の下端部に低画素値が配置されるように、画像全体にわたりソート処理を実行する。
【００３９】
ここで、例えば、対象画像が四肢画像である場合、骨部領域はX線の透過率が悪く低画素値となり、骨部領域からす抜け領域に向かって、画素値が高くなる性質がある。このため、画像の水平行内でソート処理を行った場合、低画素値部である骨部領域が画像の左端部に集まり、す抜け領域に近い軟部組織は画像右端部に集まる。これは、対象画像が、例えば、胸部画像の場合でも同様の効果があり、この場合、脊柱領域が画像の左端に集まり、肺野領域及びす抜け部が右端部に集まるようになる。
【００４０】
したがって、被写体の解剖学的部分（骨部、肺部、軟部等）に応じて画素の値が異なるため、横方向ソート回路１１４及び縦方向ソート回路１１５を設ける構成により、被写体領域内の組織を簡易に分離できる。また、被写体が斜め状態で撮影された画像である場合にも、被写体の体位を考慮することなく、安定して解剖学的分離を行うことができる。
【００４１】
ステップＳ２０５：
解析回路１１６は、横方向ソート回路１１４でのソート処理結果及び縦方向ソート回路１１５でのソート処理結果により、被写体の長さＡ及びＢ（上記図３（ｂ）及び（ｃ）参照）を比較し、長さＡが長さＢよりも長い場合には横方向ソート回路１１４でソート処理された画像を選択し、長さＢが長さＡよりも長い場合には縦方向ソート回路１１５でソート処理された画像を選択する。
【００４２】
ステップＳ２０６：
解析回路１１６は、ステップＳ２０５で選択した画像端部の中点を、特徴量を抽出する注目領域（所定領域、例えば、上記図３（ｂ）及び（ｃ）の斜線部分で示す領域）とする。
そして、解析回路１１６は、注目領域内の画素の平均値等の特徴量を抽出する。
【００４３】
ステップＳ２０７：
階調変換回路１１６は、解析回路１１５で得られた特徴量に基いて、原画像を階調変換する。
具体的には例えば、階調変換回路１１６は、解析析回路１１５において抽出されたＲＯＩの階調変換後の濃度平均値が“１．２”となるように変換する。
【００４４】
階調変換回路１１４で階調変換処理された画像は、モニタ表示されたり、フィルム上に出力されたりする。このときの画像は、頚椎領域が一定濃度であるため、安定した画像診断等を行うことができる。
【００４５】
上述のように本実施の形態では、対象画像から特徴量を抽出する際に、対象画像の行内の画素をソート処理するように構成したので、対象画像において、例えば、骨部領域と軟部組織領域等のような解剖学的領域を簡易に分離することができる。このため、特徴量を抽出する目的とする注目領域（例えば、骨部等の領域、本実施の形態では、被写体中央の膝部の領域）を簡易に抽出することができる。また、このときの分離処理には複雑な解析処理が含まれないため、処理時間をかけずに効率的に且つ安定して解剖学的領域の分離処理を行うことができる。
【００４６】
また、対象画像が、被写体が斜め状態でＸ線撮影された画像の場合であっても、被写体のソート投影が長いほうのソート画像を選択することで、安定した特徴量の抽出を行うことができる。これは、ソート投影が短ければソート画像の骨部領域の重なりが長くなり、画像端部には結果として骨部全体の低画素値領域が集まることによる。これとは逆に、ソート投影が長ければソート画像の骨部領域の重なりが短くなり、画像端部には結果として目的とする骨部の画素値領域が集まることになるためである。
【００４７】
すなわち、本実施の形態では、対象画像へのソート処理により解剖学的領域の分離を行い、当該分離処理後の画像から、特徴量を抽出する注目領域として、ほぼ目的とする部位領域を容易に安定して抽出できる。そして、この領域内の画素の統計量等を特徴量として抽出するため、対象画像を代表する値である特徴量を精度よく抽出することができる。さらに、この特徴量に基づき対象画像への階調変換を行うため、特定部位領域（例えば、骨部領域等）を安定した濃度値とすることができる。このような階調変換後の画像を、例えば、画像診断に用いることで、診断能が上がる効果がある。
【００４８】
また、ソート画像の端部の中点を、特徴量を抽出する注目領域とすることで、対象画像の注目領域を簡易に安定して抽出することができる。これは、注目領域は、照射野の中心領域に存在する傾向にあるためである。
【００４９】
尚、本発明の目的は、本実施の形態のホスト及び端末の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体及び当該プログラムコードは本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、本実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、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機能拡張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き、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５０】
図４は、上記コンピュータ機能６００の構成の一例を示したものである。
コンピュータ機能６００は、上記図４に示すように、ＣＰＵ６０１と、ＲＯＭ６０２と、ＲＡＭ６０３と、キーボード（ＫＢ）６０９のキーボードコントローラ（ＫＢＣ）６０５と、表示部としてのＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）６１０のＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）６０６と、ハードディスク（ＨＤ）６１１及びフレキシブルディスク（ＦＤ）６１２のディスクコントローラ（ＤＫＣ）６０７と、ネットワーク６２０との接続のためのネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）６０８とが、システムバス６０４を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
【００５１】
ＣＰＵ６０１は、ＲＯＭ６０２或いはＨＤ６１１に記憶されたソフトウェア、或いはＦＤ６１２より供給されるソフトウェアを実行することで、システムバス６０４に接続された各構成部を総括的に制御する。
すなわち、ＣＰＵ６０１は、所定の処理シーケンスに従った処理プログラムを、ＲＯＭ６０２、或いはＨＤ６１１、或いはＦＤ６１２から読み出して実行することで、本実施の形態での動作を実現するための制御を行う。
【００５２】
ＲＡＭ６０３は、ＣＰＵ６０１の主メモリ或いはワークエリア等として機能する。
ＫＢＣ６０５は、ＫＢ６０９や図示していないポインティングデバイス等からの指示入力を制御する。
ＣＲＴＣ６０６は、ＣＲＴ６１０の表示を制御する。
ＤＫＣ６０７は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び本実施の形態での動作を実現するための処理プログラム等を記憶するＨＤ６１１及びＦＤ６１２とのアクセスを制御する。
ＮＩＣ６０８は、ネットワーク６２０上の装置或いはシステムと双方向にデータをやりとりする。
【００５３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、対象画像へのソート処理により、解剖学的領域の分離後の画像から特徴量を抽出する注目領域として、ほぼ目的とする部位領域を容易に安定して抽出することができ、当該領域内から対象画像を代表する値である特徴量を精度よく抽出することができる。さらに、当該特徴量に基づき対象画像への階調変換を行うことができるため、良好な処理後画像を常に安定して提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したＸ線撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図２】上記Ｘ線撮影装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】上記Ｘ線撮影装置において処理対象となるＸ線画像及び当該画像のソート画像の一例を説明するための図である。
【図４】コンピュータ読取可能な記憶媒体から上記Ｘ線撮影装置の機能を実現させるためのプログラムを読み出して実行するコンピュータの構成を示すブロック図である。
【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 画像処理回路
１１２ 照射野認識回路
１１３ 被写体抽出回路
１１４ 横方向ソート回路
１１５ 縦方向ソート回路
１１６ 解析回路
１１７ 階調変換回路

Claims (8)

1. 被写体に向けて照射され、少なくとも前記被写体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理装置であって、
   前記画像データから前記被写体に係る被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
   前記被写体領域抽出手段で抽出された前記被写体領域の同一行上の画素をソートする処理を行う横方向ソート手段と、
   前記被写体領域抽出手段で抽出された前記被写体領域の同一列上の画素をソートする処理を行う縦方向ソート手段と、
   前記横方向ソート手段でソート処理された結果の被写体領域と、前記縦方向ソート手段でソート処理された結果の被写体領域と、を比較し、ソート処理された結果の被写体領域の投影が長い方の前記被写体領域を選択し、選択した前記被写体領域の画像端部の所定領域を注目領域として、前記注目領域に基づき特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記特徴量抽出手段は、前記選択した前記被写体領域の画像端部の中点から所定領域の範囲を前記注目領域とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記特徴量抽出手段は、前記注目領域の画素の平均値を特徴量として抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記特徴量抽出手段で抽出された特徴量に基づき、前記画像データを階調変換する階調変換手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. ネットワークを介して互いに通信可能な複数の機器を含む画像処理システムであって、
   前記複数の機器のうち、少なくとも１つの機器は、請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置の機能を有することを特徴とする画像処理システム。
6. 被写体に向けて照射され、少なくとも前記被写体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理装置における画像処理方法であって、
   前記画像データから前記被写体に係る被写体領域を抽出する被写体領域抽出工程と、
   前記被写体領域抽出工程で抽出された前記被写体領域の同一行上の画素をソートする処理を行う横方向ソート工程と、
   前記被写体領域抽出工程で抽出された前記被写体領域の同一列上の画素をソートする処理を行う縦方向ソート工程と、
   前記横方向ソート工程でソート処理された結果の被写体領域と、前記縦方向ソート工程でソート処理された結果の被写体領域と、を比較し、ソート処理された結果の被写体領域の投影が長い方の前記被写体領域を選択し、選択した前記被写体領域の画像端部の所定領域を注目領域として、前記注目領域に基づき特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
7. 被写体に向けて照射され、少なくとも前記被写体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施すコンピュータを、
   前記画像データから前記被写体に係る被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
   前記被写体領域抽出手段で抽出された前記被写体領域の同一行上の画素をソートする処理を行う横方向ソート手段と、
   前記被写体領域抽出手段で抽出された前記被写体領域の同一列上の画素をソートする処理を行う縦方向ソート手段と、
   前記横方向ソート手段でソート処理された結果の被写体領域と、前記縦方向ソート手段でソート処理された結果の被写体領域と、を比較し、ソート処理された結果の被写体領域の投影が長い方の前記被写体領域を選択し、選択した前記被写体領域の画像端部の所定領域を注目領域として、前記注目領域に基づき特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   して機能させることを特徴とするプログラム。
8. 請求項７に記載のプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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