JP4532730B2 - Imaging apparatus and imaging method - Google Patents

Description

【００１４】
が与えられたときに、ｎにおけるデータＸ_nが下式のような差分方程式であらわされるとする。
【００１５】
【数２】

【００１６】
ここで、ε_nは白色雑音系列、
【００１７】
【数３】

【００１８】
は線形予測係数である。このような系列を自己回帰過程（ＡＲ過程）と呼ぶ。
【００１９】
いま、上式で遅延演算子z^-1を用いて書き直せば、
【００２０】
【数４】

【００２１】
とかけるため、AR過程Ｘ_nはパルス伝達関数１／ A(z^-1)をもつ線形フィルタの入力ε_nに対する出力であると定義できる（スペクトル推定）。
【００２２】
また、（式１）は線形予測係数、
【００２３】
【数５】

【００２４】
が、信頼できるデータ系列から求まれば、n-1点目のデータから、ｎ点目のデータが予測可能であることを示している。
【００２５】
【数６】

【００２６】
の予測は、システムが定常であると過程して最尤推定（最小２乗推定）を用いれば行える（即ち、予測誤差ε_nのパワー（分散）を最小にするものを求める）。
【００２７】
ε_nの分散は２乗平均（平均値０）であるので、平均をあらわす関数をE[ ＊ ]と表すと、
【００２８】
【数７】

【００２９】
ただし、
【００３０】
【数８】

【００３１】
であり、最小値を求めるために両辺をa_kで微分して０とおくと、
【００３２】
【数９】

【００３３】
という連立方程式を得る。これは、正規方程式もしくはYule-Walker方程式と呼ばれる。
【００３４】
実際には自己相関Ｒ（＊）の演算はすべての画像点で行うことなく、限られた（与えられた）点数で演算した推定値を用いる。
【００３５】
具体的な演算は高速算法であるLevinsonアルゴリズムを用いるが、更に少ないデータ点数で共分散（自己相関）を直接計算せずに求められる最大エントロピー法であるBurgアルゴリズムも用いる事ができる。両者は誤差が正規分布であり点数が多ければ数学的には一致するが、点数が少ない場合にはBurgアルゴリズム(最大エントロピー法)が有利である。
【００３６】
上述の計算で求められた係数a_kを用いて、欠陥画素の前後の点から予想されるデータを求める。
【００３７】
上記の方法においては、片側のみからの予測を示したが、両側からの予測の式も同様に記述できる。しかし、この計算は一般に単純な平均より時間のかかるものになる。
【００３８】
また、欠陥補正に関してはノイズの平滑化という観点もある。一般にＸ線による画像はＸ線の到達線量分布を画像化しているわけであり、独特の量子モトルによるゆらぎを持ち、更に受像系のシステムノイズによるゆらぎを持つ画像になる。ノイズ分布が正規分布であると仮定すると、上記の平均もしくは線形和により欠陥補正部のノイズのゆらぎが減少することになる。
【００３９】
このゆらぎは、欠陥の補正箇所が散在する場合は統計的にも見た目にも問題はないが、欠陥の補正箇所が連続している場合には、その連続した集合部分の統計的性質の変動により画像自身の欠陥補正が不完全であるという印象を観察者に与える。
【００４０】
即ち従来では、所定の画素に機能的な欠陥が存在する場合に、欠陥画素が散在する場合には単純な平均で補正しても何ら問題は発生しないが、連結する欠陥画素の集合に対しては、その集合を目立たせないために、計算時間のかかる複雑な補正演算処理が必要になる。
【００４１】
そこで本発明は、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置及び撮像方法を提供することを目的とする。
【００４２】
【課題を解決するための手段】
本発明の撮像装置は、面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像装置は、面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、２次以上の高次の予測型補正を用いて算出された予測値に、前記予測型補正における前記欠陥画素の上下又は左右に存する欠陥のない画素の線形予測値の平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像装置は、面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像装置は、被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像装置において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像装置は、被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像装置において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像方法は、面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置を用いた撮像方法において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像方法は、面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置を用いた撮像方法において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像方法は、被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像方法において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像方法は、被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像方法において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の記録媒体は、上記撮像装置の各構成要素としてコンピュータを機能させるためのプログラムを格納したコンピュータ読取り可能なものである。
本発明の記録媒体は、上記撮像方法の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読取り可能なものである。
【００６０】
【発明の実施の形態】
初めに、本発明の主要構成について説明する。
本発明では、画素欠陥を散在する欠陥画素と集合的に存在する欠陥画素に分類し、それぞれ異なる処理を施す。
【００６１】
図２は画素の配列を示す模式図である。
黒く塗りつぶした領域が欠陥画素であり、この位置の画像（画素）情報を用いることができなため、何らかの補正が必要になる。しかし、これらの欠陥は散在しており、平均などのいかなる方法で補正計算しても統計的性質（複数の画素値で求まる）はほとんど変化せず、観察者にも違和感を与えない。
【００６２】
図３は連続する欠陥画素を表示した模式図である。
補正は欠陥画素周囲の正常な画素値を用いて何らかの演算をもって行う。この場合、周囲の平均をもって行うと、ライン状の欠陥であるため、正常な画素値は欠陥画素の周囲６個になる、従って補正が行われた結果のこの欠陥ライン上の画素値の統計値（標準偏差値）は周囲の約４１％程度（理論的には６^-1/2）まで低下してしまう。
【００６３】
また、画像情報が、ナイキスト周波数の５０％以上の高周波成分を持つ場合は、このライン状の集合部分が画像情報周波数領域での欠落もしくは位相反転により、正確な補正が行われない。従って、観察者にはこの欠陥画素の集合部分のみがノイズが低下したラインもしくは違和感のある部分のように観察され、欠陥補正が不完全であったような印象を与える。
【００６４】
後述する第１及び第２の実施形態では、図２のように欠陥画素が散在する場合、周囲の平均で行い、図３のように連続する場合のみ高次の予測型補正により欠陥の補正を行う。このようにすべての欠陥補正を演算時間のかかる高次の予測型補正を行わず、連結する欠陥画素の集合のみに限定すれば全体としての補正時間を短縮できる。高次の予測型補正は、２次元的に行うのではなく、欠陥画素系列に直交する方向の1次元情報のみを用いる。一般に高次の予測型補正は系列の平均値を除去してからその変動分に対してのみ行われるため、画素成分の統計的変動は最小限に抑えられると考える。
【００６５】
第３の実施形態では、連結する欠陥画素が連結する集合を形成する場合、平均などの処理によって前述の如くノイズが低下したように観察されることを防ぐ目的で行う。一般に画像がＸ線に代表される放射線画像である場合、信号としては量子的（微弱光画像に相当）であるため、元画像自体に強いノイズ成分が存在するのが通常である。このとき、ある画素の集合だけが、欠陥補正を行ったために、ノイズが低下していては観察者に違和感を持たせ、医療診断に用いる場合には問題になる場合もある。
【００６６】
そこで、第３の実施形態では、連結する欠陥画素の集合に対して、平均に要した画素数に相当する量と、そのために低下したと考えられるゆらぎ成分を加えることによって違和感を減少させた。
【００６７】
第４の実施形態では、少なくとも連結する欠陥画素の集合に対しては、常に２点の周囲の正常な画素値の平均で行うことにより、欠陥部分の画像情報の統計的な性質の変化を防ぐ。 この２点の選択方法は、特公平5−23551号公報で既に述べられていることであるが、欠陥画素を中心とした8個の画素値の内、正常な画素について点対称になるペアを考え、各ペアの内、その画素値の差の最も少ないものの平均値により欠陥画素の補正を行う。
【００６８】
この方法の導出原理を模式的に示したのが図４である。
図４(a)は画像中の画素の並びを想定した図であり、中心に×でマークされた四角形が欠陥画素を示す。
この周囲には図中に(11), (12), (13), (21), (23), (31), (32), (33)で示すような正常な画素値をもつ画素が存在することを考える。
【００６９】
図４（ｂ）では、すべての平均値をもって行う場合であり、図示するように、平均であるため、本来黒くなるべき画素が灰色の画素値をもつもので補正されており、少々違和感を感じる。
【００７０】
図４（ｃ）では先ず、欠陥画素を中心とするペアを考える。この場合のペアは、(11)-(33), (12)-(32), (13)-(31), (21)-(23)の４種のペアが選定される。この場合ペアの中の２画素値の差を考察すると、両者が黒である(11)-(33)ペアがもっとも画素値の差が少なく、補正値としてはこの画素値の平均が用いられる。
【００７１】
図４（ｃ）がこの場合の結果を示す例であり、違和感のない補正が行われる。
この場合は２者の平均であるため、標準偏差値の低下は７１％までで抑えられる。 このことを説明しなおすと、平均を計算するという行為を要素値の分布を考慮しない図４（ｂ）のような例では、結果として無意味な値の画素値を算出してしまうことを防いでいると同時に統計的性質をなるべく変動させないという配慮がなされていると言える。
【００７２】
本発明の各実施形態では、上述の各処理を、連結した欠陥画素の集合のみに用いることを行い、更に、低下したゆらぎ成分を加えて違和感のない処理を実現した。
以下、各実施形態について詳述する。
【００７３】
（第１の実施形態）
図１は、本発明のＸ線画像取得装置の概略構成を示すブロック図である。
同図において、１はＸ線を発生する発生装置を表し、２は被写体であり、この場合医療用を考えて人体を摸している。 ３が被写体からの散乱Ｘ線を除去するためのグリッドであり、４が被写体を透過したＸ線量の分布を検出する面状のＸ線センサを示し、この面上にＸ線強度を検出する複数の検出器がマトリックス状に配置されている。
【００７４】
この面状のＸ線センサには、具体的にはＸ線強度を一旦蛍光に変換し、その蛍光をマトリックス状に配置されている複数の光強度検出器で検出するものもしくは、特定の物体に当たったＸ線によって遊離した自由電子を一様な電界によって引き付けて電荷分布を構成し、その電荷をマトリックス状に配置された複数の電荷検出手段（キャパシタ）によって電気信号に変換する方式などがある。 ５はＸ線発生装置のコントローラであり、不図示の手段によって操作者が発生トリガをかけると１のＸ線発生装置からＸ線が放射される。
【００７５】
６はＸ線センサ４から出力される電気信号をデジタル値に変換するアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器であり、Ｘ線の放射もしくはＸ線センサの駆動に同期してセンサから読み出される電気信号を順次デジタル値に変換する。 このＡ／Ｄ変換器も単数ではなく、変換速度を早めるために複数のＡ／Ｄ変換器により、並列に動作させることも可能である。
【００７６】
７はＡ／Ｄ変換されたデジタル値を一旦蓄積するメモリ手段を表し、このメモリには複数のデジタル値の集合であるデジタル画像が記憶される。
【００７７】
８はメモリ手段であるが、センサ特有のオフセット的にある固定パタンノイズを除去するため、本装置を用いてＸ線を放射しない状態で取得されたデジタル値を画像として記録してある。
【００７８】
９で示す演算手段は被写体を透過してメモリ７に記録された画像データから対応する位置のメモリ８の固定パタンノイズを順次減ずるものである。 １０で示すブロックは、参照テーブル（Look Up Table; ＬＵＴ）であり、９の出力を対数に比例した値に変換する変換テーブルである。
【００７９】
１１に示すブロックはメモリ手段であるが、センサ特有の検出器（画素）ごとにあるゲインのばらつきを補正するために、本装置においてあらかじめ被写体２を置かない状態でＸ線を放射して取得された画像データから、８で示す固定パタンノイズを除去し、更にＬＵＴ１０によって対数値に比例した値に変換したゲインパターンを記憶してあるメモリ手段である。 １２で示す演算手段は、対数変換されたデータから１１のゲインパターンを減ずるもので、実質的に除算を実行している。この除算を実行された結果は、メモリ１３に一旦記憶される。
【００８０】
１５で示すブロックは、画像取得に用いた面状のＸ線センサ上の、製造工程中の検査もしくは本装置にて取得した画像の画素値を検査することにより、マトリックス状に配置された画素の中の欠陥画素の位置情報が格納されているテーブル手段を表し、具体的にはメモリ手段である。
【００８１】
メモリ手段１５は、実際にメモリ１３上の画像データに対して欠陥画素位置の補正を行う補正手段を行う補正処理装置を示す。この処理装置は具体的には計算機の中央制御装置及びその動作のためのプログラミングを実行することで行うことで実施される。
【００８２】
補正処理手段１４で欠陥補正が行われた結果の画像メモリ１３については、不図示ではあるが、医用診断のための画像処理がなされた後、外部機器へ出力される。
【００８３】
本発明の主旨は補正処理手段１４にある。以後、補正処理手段１４の動作について説明する。
ここで、Ｘ線センサの欠陥画素は、基本的に散在するものと、連続していても少なくとも１ライン状にあるもののみを良品として用いることを前提とする。 即ち、欠陥画素の周囲（８方向）のうち少なくとも1点は欠陥ではない正常な画素が存在する。
【００８４】
メモリ手段１５における欠陥画素の位置情報の格納方法は事前の処理で分類されている。図５（a）は模式的に示した欠陥画素位置を示す図であり、横方向(Ｘ)16画素、縦方向（Ｙ）16画素のマトリックスで、×マークで欠陥位置を示している。 具体的には、この状態でメモリ上に欠陥画素位置は‘１’、正常画素位置には‘０’というような1ビット画像情報としてメモリ手段１５のメモリ上に記憶されている。
【００８５】
この欠陥画像情報は事前に不図示の手段で連結解析され、同図（ｂ）で示すように、左上方向のアドレスを開始アドレス、連続する欠陥画素の長さ、方向を指示する表も同時に作成し、メモリ手段１５に格納している。
補正処理手段１４における補正処理の流れを図６のフローチャートに示す。
同図では、図５（ｂ）のテーブルの各レコード＃に相当する情報を読み取り、その属性にそって、平均補正をおこなうか、横方向補正を行うか、縦方向補正を行うかの分岐を行っている。
【００８６】
図６中のサブルーチン平均補正のフローチャートを図７に示す。
この構成によって、欠陥画素の周り8画素の内、欠陥ではない正常画素の画素値の平均が得られ、欠陥画素位置に格納される。
【００８７】
図６中のサブルーチン横方向補正のフローチャートを図８に示す。
この構成によって、横方向のライン状の欠陥列は、上下それぞれの画素値列の情報から、線形予測値を計算した後、平均されてもとまる。 画素値列のなかに欠陥画素があれば、予測演算は行われない。上下とも予測演算が行われない場合、通常の平均補正が施される。
【００８８】
図６中のサブルーチン縦方向補正のフローチャートを図９に示す。
この構成によって、縦方向のライン状の欠陥列は、左右それぞれの画素値列の情報から、線形予測値を計算した後、平均されて求まる。画素値列のなかに欠陥画素があれば、予測演算は行われない。上下とも予測演算が行われない場合、通常の平均補正が施される。
【００８９】
図８，９において、変数定義のｐ及びｍは、ｐは（式１）中の次数ｐに相当し、ｍは（式４）中の自己相関関数R(k)を計算するときに要するデータ点数を表す。 具体的にはｍは２０点程度、ｐは３〜５次程度を用いる。
【００９０】
以上説明したように、本実施形態によれば、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置が実現する。
【００９１】
（第２の実施形態）
本実施形態では、上述の方式とほぼ同様であるが、ライン状の欠陥画素列のうち、長さが短いものについては、観察者にとって、やはり散在する欠陥と同様に単純な平均補正で行うことで十分対処可能であるということから、計算時間のかかる予測型補正は、ある程度ライン状の欠陥画素列の長さが長いもののみに適用する。
【００９２】
構成ブロック図及び全体の流れは、図１及び図６と同様であるため、説明は省略する。異なる部分は、横方向補正と縦方向補正のサブルーチンの中身であり、図１０に本実施形態における横方向補正の方法を、図１１に本実施形態における縦方向補正の方法のフローチャートを示す。
【００９３】
図１０，１１において、サブルーチンの当初にテーブルに記載されている欠陥列長さを判断するブロックがあり、本例では３００以上のラインであれば、高次の予測型補正を行うが、少なければ平均補正を行う。
【００９４】
以上説明したように、本実施形態によれば、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置が実現する。
【００９５】
更に、上述のように欠陥画素列の長さを限定することによって、高次の予測型補正に要する時間を短縮できる。
【００９６】
（第３の実施形態）
本実施形態では、平均によって低下したゆらぎを加えることにより、連続する欠陥画素列の補正の違和感をなくする。
【００９７】
一般に、微弱な放射線は量子的に扱われるため、その平均到達量のゆらぎはポアソン分布に従う。即ち、到達平均放射線量（量子数）をQとすれば、そのゆらぎを分散値であらわすと量子数と同じQになる。即ち、標準偏差はQ^1/2であらわされる。更に一般の受像系では、その他のシステムノイズも加わる（Ａ／Ｄ変換の量子化誤差、電気回路の熱雑音など）。
【００９８】
図１で画素欠陥の補正に供される画像データは、除算によるゲイン補正を対数変換によって行っているため、到達した放射線量の対数値に比例したものになっている。 したがって、ゆらぎも同時に対数的に変換されているはずであり、予想するポアソン分布（量子数が多いためにほとんど正規分布と考える）から形状が変化しているはずであるが、変動量が微小であるため、周辺画素値の平均値に依存した標準偏差を持つ正規乱数を加算する。
【００９９】
図２０は横軸に平均画素値の対数値、縦軸にその場合のゆらぎを標準偏差値で示す特性図である。
この場合は放射線画像であるため、同図に実測値（システムノイズあり）と表示されているもののような形状のゆらぎの標準偏差が観測される。これは、同図に「放射線の量子モトルによるゆらぎ」と記した直線（画素値の対数の１／２の直線（平方根に起因する））と常に加算される「システムノイズによるゆらぎ」の合成された直線になっている。
【０１００】
本実施形態では、欠陥画素が連結した集合になっている場合、平均に供された数と求められた平均値から、ここに加えるべきゆらぎの標準偏差を求め、この標準偏差に相当するゆらぎを乱数系列から生成して加える。
【０１０１】
乱数系列は、通常使われる一様分布系列の最大周期系列から擬似乱数として生成したものを、複数加えて擬似的な正規乱数を生成し、この値に標準偏差値をかけることで生成する。
【０１０２】
即ち、具体的な一例を示すと、下式でaとｃ、ｍを適当に選んだ系列Y_nを生成する。
【０１０３】
【数１０】

【０１０４】
この式の結果を適当に正規化することにより、区間 [0,1] の浮動小数点の乱数系列を発生した後、連続する１２個の乱数Y_i 〜Y_i+11を加算し、平均値６を差し引くことにより、平均値０、標準偏差１の擬似正規乱数を作成した結果に目標とする標準偏差値を乗じて、乱数を作成する。
【０１０５】
図２１は、本実施形態の図１における欠陥画素補正手段１４の動作を示すフローチャートである。
この場合、画素欠陥の方向がN以外の連結性である場合に限り、ノイズ加算型補正を行う。
【０１０６】
図２２は、ノイズ加算型補正のフローチャートである。
ほとんどの処理は平均値処理と同様であるが、異なる部分は、平均値を求めるために周囲の欠陥画素ではない画素値の数ｎで割ったあと、同図で＊＊１で示すブロックで、ｎに依存する減少分を演算する。
【０１０７】
即ち、ゆらぎが独立していれば、ｎ個の平均によって、分散値が1/nに現象している。この値をもとと同じゆらぎにするためには、もとの分散値に（1−1/n）を乗じた分散値を持つ正規乱数を加えればよい。このブロックでは、具体的には（1−1/n）を計算し、更に、図２０で示したグラフに従って、求められた平均値から元々の分散値（標準偏差の２乗値）を求め（1−1/n）を乗じた分散値を求めて、平方根によって加えるべきゆらぎの標準偏差値を計算する。
【０１０８】
次の＊＊２のブロックで、上述の擬似乱数発生機構（式５を用いる）によって、正規乱数を発生させる。
【０１０９】
次の＊＊３のブロックで、正規乱数に加えるべきゆらぎの標準偏差値を乗じ、平均画素値に加える。
【０１１０】
この操作を連結するすべての欠陥画素値に加える。
【０１１１】
以上説明したように、本実施形態によれば、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置が実現する。
【０１１２】
（第４の実施形態）
本実施形態では、常に２点のペアの平均を選択し、ゆらぎを加算する方式を、連続する欠陥画素列に適用する。
【０１１３】
この方式でも、比較手段などの演算要素の多さから、すべての欠陥に多用することなく、連続する欠陥画素列に適用することで全体としての演算時間を短縮できる。
【０１１４】
図１４は、中心を欠陥画素として、周辺の画素のペアを示す模式図である。
この場合、図示のように▲１▼〜▲４▼の4種のペアが存在する。
本方式は、それぞれのペアに対して、その差の絶対値が最小のものを採用し、その平均値を欠陥補正値として扱う。
【０１１５】
図１５〜図１９は、本実施形態の図１の構成における欠陥画素補正手段１４の動作を示すフローチャートであり、図１５が全体のながれを示す。
同図において、欠陥の種類が散在する（N）である場合とそれ以外の場合で処理が分岐され、散在する（N）場合は通常の平均補正を、それ以外（連続する欠陥画素列が存在する場合）は、選択型補正と呼ぶサブルーチンにて欠陥補正を行う。
【０１１６】
図１６〜図１９が選択型補正の処理の流れを示しており、図１６が図１４における▲１▼のペアについて、図１７が▲２▼のペアについて、図１８が▲３▼のペアについて、図１９が▲４▼のペアについてのそれぞれの処理を行い、差分の絶対値が小さいものを選択する。このとき、仮に差分の絶対値が等しい場合には判断がつかないので、それぞれのペアの平均値の平均を求めて、補正値としてそれぞれの欠陥画素を補正する。このとき、ｋという変数値に平均に供したペアの数が記録される。
【０１１７】
図１９において、＊＊１で示されるブロックは、加えるべきゆらぎの量を計算する部分であり、ｋ個のペアの平均であるため、平均されたのは２ｋ個である、従って第１段階として（１−1/(2k)）を計算し、実施例３と同様に、目標とする標準偏差を図２０から求めた後に、（１−1/(2k)）倍して、加えるべきゆらぎの標準偏差を計算する。
【０１１８】
＊＊２のブロック、第３の実施形態と同様に、擬似正規乱数（平均０、分散１）を発生させ、＊＊３で前述の加えるべきゆらぎの標準偏差を乗じて、加算する。
当然であるが、本実施形態においても、欠陥画素の連結する長さによって、平均補正と選択型補正を切り替えることも可能である。
【０１１９】
以上のようなゆらぎを復元する処理は第１，第２の実施形態で示した予測型の補正結果に対しても適用できる。
この場合には結果の予測値に加算するか、予測フィルタの初期値を擬似乱数とすることでも可能となる。
【０１２０】
本実施形態によれば、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置が実現する。
【０１２１】
ここで、上述した各実施形態の画像読取装置の各機能を実現するため、各種のデバイスを動作させるように、前記各種デバイスと接続された装置あるいはシステム内のコンピュータに対し、各実施形態の機能を実現するためのソフトウェアのプログラムコードを供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）に格納されたプログラムに従って前記各種デバイスを動作させることによって実施したものも、本発明の範疇に含まれる。
【０１２２】
また、この場合、上記ソフトウェアのプログラムコード自体が上述した各実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、およびそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明を構成する。かかるプログラムコードを記憶する記憶媒体としては、例えばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【０１２３】
また、コンピュータが供給されたプログラムコードを実行することにより、上述の各実施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がコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）あるいは他のアプリケーションソフト等の共同して上述の各実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明の各実施形態に含まれることは言うまでもない。
【０１２４】
更に、供給されたプログラムコードがコンピュータの機能拡張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格納された後、そのプログラムの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した各実施形態の機能が実現される場合にも本発明に含まれる。
【０１２５】
【発明の効果】
本発明によれば、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置及び撮像方法が実現する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のＸ線画像取得装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】単独に散在する欠陥画素の例を示す模式図である。
【図３】連結する欠陥画素列の一例を示す模式図である。
【図４】欠陥画素の補正方法を説明するための模式図である。
【図５】欠陥画素位置を指定する表の一例を示す模式図である。
【図６】第１の実施形態における欠陥画素による画像の補正方法を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態における平均補正を示すフローチャートである。
【図８】第１の実施形態における横方法補正を示すフローチャートである。
【図９】第１の実施形態における縦方向補正を示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態における横方法補正を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態における縦方向補正を示すフローチャートである。
【図１２】平均補正の周波数特性の一例を示す特性図である。
【図１３】欠陥画素補正のエラーを説明するための模式図である。
【図１４】点対称ペアを説明するための模式図である。
【図１５】第４の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図１６】第４の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図１７】第４の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図１８】第４の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図１９】第４の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図２０】平均値に対する画素値のゆらぎの標準偏差を示す特性図である。
【図２１】第３の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図２２】第３の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ Ｘ線発生装置
２ 被写体
４ 面状のＸ線センサ
１４ 欠陥画素補正手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an imaging apparatus and method, and is particularly suitable for application to an X-ray imaging apparatus that images a transmission amount that passes through the inside of a subject by X-ray irradiation.
[0002]
[Prior art]
In recent years, X-ray images for medical use have been converted from an image distribution method directly into an electrical signal, etc., and further converted into numerical data by converting an analog signal into a digital value (A / D conversion). Therefore, it is becoming common to use digital X-ray images that can be used for filing, image processing, monitor display, and the like at a low cost.
[0003]
In this case, a promising means for acquiring a digital image is a method for directly acquiring an X-ray intensity distribution in a planar manner using a large solid-state imaging device.
[0004]
When an X-ray image is acquired by a solid-state image sensor, there is a problem of defective pixels as a problem specific to the solid-state image sensor formed by arranging a plurality of pixels. This problem of defective pixels includes cases in which an image sensor is manufactured and cases in which a specific pixel does not function due to adhesion of dust or the like until image information reaches the image sensor.
[0005]
Due to the redundancy of image information (spatially having a low frequency component as a main component), this defect can be repaired in most cases by average interpolation from surrounding pixel values if the amount is small. However, in general, it must be predicted from the statistical properties of the surroundings. For example, in general, the spatial frequency of grid stripes for removing scattered radiation is set to a sampling Nyquist frequency (1/2 of the sampling frequency) or higher in order to reduce the influence on the subject.
[0006]
If the grid stripe is 50% or more of the Nyquist frequency, the prediction is reversed by average interpolation.
FIG. 13 is a one-dimensional view of a response function as filtering when interpolation is performed with an average of two points on both sides of a certain point as a defective pixel, and the horizontal axis is a spatial frequency. If the spatial frequency is low and 50% or less of the Nyquist frequency, the response is positive, that is, the phase is not inverted. However, if the spatial frequency is 50% or more of the Nyquist frequency, the phase is inverted and the expected interpolation result is not obtained.
[0007]
In FIG. 13, a black dot represents a pixel value obtained from a normal pixel, and a position indicated by a “defective pixel position” by an arrow represents a defective pixel, and data is not obtained. In the same figure, since the grid stripes are reflected, the data vibrates finely. The data indicated as “A: Interpolated value by average” in the figure is based on the conventional average.
[0008]
Since the image is inherently distributed in a two-dimensional plane, when correction pixels are scattered from the viewpoint of the interpolated value based on the average as described above, it is observed that the correction is performed with almost no problem. Is done.
[0009]
[Problems to be solved by the invention]
However, when defective pixels exist as a connected set, the correction error as described above is observed along the connection of defective pixels, which gives the viewer a feeling of strangeness.
[0010]
For such a linear defective pixel connected to an image sensor, for example, Japanese Patent No. 2,995,996 discloses a hardware detection method, but does not mention a unique correction method.
[0011]
In order to cope with defect correction when a signal is present at a high spatial frequency, it is necessary to perform interpolation based on prediction from image information and perform defect correction that does not change the phase even to a high spatial frequency.
[0012]
As a prediction method, the most general method is to use linear prediction.
Briefly describe the method of linear prediction.
Data series
[0013]
[Expression 1]

[0014]
Is given, the data X in n_nIs expressed by a difference equation as shown below.
[0015]
[Expression 2]

[0016]
Where ε_nIs the white noise sequence,
[0017]
[Equation 3]

[0018]
Is a linear prediction coefficient. Such a sequence is called an autoregressive process (AR process).
[0019]
Now, the delay operator z^-1If you rewrite using
[0020]
[Expression 4]

[0021]
AR process X_nIs the pulse transfer function 1 / A (z^-1) For a linear filter with_n(Spectrum estimation).
[0022]
(Equation 1) is a linear prediction coefficient,
[0023]
[Equation 5]

[0024]
However, if it is obtained from a reliable data series, the n-th point data can be predicted from the n-1 point data.
[0025]
[Formula 6]

[0026]
Can be predicted if the system is stationary and maximum likelihood estimation (least square estimation) is used (ie, prediction error ε_nFind the one that minimizes the power (dispersion) of
[0027]
ε_nSince the variance of is the mean square (mean value 0), if the function representing the mean is expressed as E [*],
[0028]
[Expression 7]

[0029]
However,
[0030]
[Equation 8]

[0031]
And both sides are a to obtain the minimum value._kIf you differentiate it to 0,
[0032]
[Equation 9]

[0033]
The simultaneous equations are obtained. This is called a normal equation or Yule-Walker equation.
[0034]
Actually, the autocorrelation R (*) is not calculated for all image points, but an estimated value calculated with a limited (given) number of points is used.
[0035]
The specific operation uses the Levinson algorithm, which is a fast algorithm, but it is also possible to use the Burg algorithm, which is a maximum entropy method that can be obtained without directly calculating the covariance (autocorrelation) with a smaller number of data points. Both are mathematically consistent if the error is a normal distribution and the score is large, but the Burg algorithm (maximum entropy method) is advantageous if the score is small.
[0036]
Coefficient a obtained by the above calculation_kIs used to obtain expected data from points before and after the defective pixel.
[0037]
In the above method, prediction from only one side is shown, but prediction formulas from both sides can be described in the same manner. However, this calculation is generally more time consuming than a simple average.
[0038]
In addition, defect correction has a viewpoint of smoothing noise. In general, an X-ray image is an image of an X-ray arrival dose distribution, which has a fluctuation due to a unique quantum motor, and further has a fluctuation due to a system noise of a receiving system. Assuming that the noise distribution is a normal distribution, the noise fluctuation of the defect correcting unit is reduced by the above average or linear sum.
[0039]
This fluctuation is not statistically or visually apparent when the defect correction points are scattered, but when the defect correction points are continuous, the fluctuation is caused by fluctuations in the statistical properties of the continuous set portion. Gives the viewer the impression that the defect correction of the image itself is incomplete.
[0040]
That is, conventionally, when there are functional defects in a predetermined pixel, no problem occurs even if the defective pixels are scattered. In order to make the set inconspicuous, complicated correction calculation processing requiring a calculation time is required.
[0041]
In view of this, the present invention provides a highly reliable imaging apparatus and imaging method for reducing correction calculation time and improving correction accuracy when correcting pixel information corresponding to a defective pixel when a defective pixel exists. The purpose is to provide.
[0042]
[Means for Solving the Problems]
  The imaging device of the present invention has an imaging device in which a plurality of pixels are arranged on a surface. When a functional defect exists in a predetermined pixel, A correction unit that corrects and outputs pixel information corresponding to the position of the defective pixel; and the correction unit includes a first case in which the defective pixel is isolated in the imaging device, Depending on the second case where defective pixels are connected and connected, they are corrected by different correction methods.In the first case, the correction means uses an average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel, and in the second case, the correction unit exists around the defective pixel. The correction is performed by adding the fluctuation component predicted from the average value to the average value of the pixel information of the pixel having no defect..
  The imaging device of the present invention has an imaging device in which a plurality of pixels are arranged on a surface. When a functional defect exists in the predetermined pixel, the acquired image information A correction unit that corrects and outputs pixel information corresponding to the position of the defective pixel, and the correction unit includes a first case in which the defective pixels are isolated from each other in the imaging device; According to the second case in which defective pixels are connected and present, correction is performed by different correction methods, and in the first case, the correction means detects pixels having no defect around the defective pixels. The average value of the pixel information is used, and in the second case, the prediction value calculated using the second or higher order prediction type correction exists above, below, or right and left of the defective pixel in the prediction type correction. Linear prediction of defect-free pixels By adding the components of the predicted fluctuations from the mean value, to perform the correction.
  The imaging device of the present invention has an imaging device in which a plurality of pixels are arranged on a surface. When a functional defect exists in the predetermined pixel, the acquired image information A correction unit that corrects and outputs pixel information corresponding to the position of the defective pixel, and the correction unit includes a first case in which the defective pixels are isolated from each other in the imaging device; According to the second case in which defective pixels are connected and present, correction is performed by different correction methods, and in the first case, the correction means detects pixels having no defect around the defective pixels. The average value of pixel information is used, and in the second case, the pixel information of a pair of pixels having no defect present symmetrically with respect to the defective pixel has the smallest difference amount of the pixel information. The average of the pair of pixels Respect, by adding the components of the fluctuations to be predicted from the average value, to perform the correction.
  An imaging apparatus according to the present invention converts a dose distribution of radiation transmitted through a subject into an electrical signal by an imaging element in which pixels are arranged in a matrix on a plane, and obtains image information inside the subject. When there is a functional defect in the pixel, the image processing apparatus includes a correction unit that corrects and outputs pixel information corresponding to the position of the defective pixel with respect to the acquired image information, and the correction unit includes the imaging The correction means corrects each of the defective pixels in the element by a different correction method depending on a first case where the defective pixels are isolated from each other and a second case where the defective pixels are connected to each other. In the first case, the average value of the pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel is used. In the second case, the average value of pixels having no defect existing around the defective pixel is used. Pixel information The average value, by adding the components of the fluctuations to be predicted from the average value, to perform the correction.
  An imaging apparatus according to the present invention converts a dose distribution of radiation transmitted through a subject into an electrical signal by an imaging element in which pixels are arranged in a matrix on a plane, and obtains image information inside the subject. When there is a functional defect in the pixel, the image processing apparatus includes a correction unit that corrects and outputs pixel information corresponding to the position of the defective pixel with respect to the acquired image information, and the correction unit includes the imaging The correction means corrects each of the defective pixels in the element by a different correction method depending on a first case where the defective pixels are isolated from each other and a second case where the defective pixels are connected to each other. In the first case, the average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel is used, and in the second case, a defect existing symmetrically with respect to the defective pixel. A pair without The correction is performed by adding a fluctuation component predicted from the average value to the average value of the pair of pixels having the smallest difference amount of the pixel information among the pixel information of the pixels. To do.
  The imaging method of the present invention is an imaging method using an imaging device having an imaging device in which a plurality of pixels are arranged on a surface. When a functional defect exists in a predetermined pixel, the imaging method In the first case where the defective pixels are isolated from each other and the second case where a plurality of the defective pixels are connected to each other, the acquired image information is obtained by different correction methods. The pixel information at the position of the defective pixel is corrected and output, and in the first case, an average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel is used, and in the second case, The correction is performed by adding a fluctuation component predicted from the average value to the average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel.
  The imaging method of the present invention is an imaging method using an imaging device having an imaging device in which a plurality of pixels are arranged on a surface. When a functional defect exists in a predetermined pixel, the imaging method In the first case where the defective pixels are isolated from each other and the second case where a plurality of the defective pixels are connected to each other, the acquired image information is obtained by different correction methods. The pixel information at the position of the defective pixel is corrected and output, and in the first case, an average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel is used, and in the second case, Of the pixel information of a pair of pixels having no defect present symmetrically with respect to the defective pixel, the average value of the pair of pixels having the smallest difference amount of the pixel information is calculated from the average value. Predicted fluctuation components By adding, to perform the correction.
  According to an imaging method of the present invention, a dose distribution of radiation transmitted through a subject is converted into an electrical signal by an imaging element in which pixels are arranged in a matrix on a plane to obtain image information inside the subject. When the functional defect exists in the pixel, a first case where the defective pixel is isolated from each other in the imaging device, and a second case where a plurality of the defective pixels are connected to each other. According to the method, the pixel information at the position of the defective pixel is corrected and output with respect to the acquired image information by different correction methods, and in the first case, the pixel having no defect existing around the defective pixel. In the second case, a fluctuation component predicted from the average value is added to the average value of the pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel. In Ri, to perform the correction.
  According to an imaging method of the present invention, a dose distribution of radiation transmitted through a subject is converted into an electrical signal by an imaging element in which pixels are arranged in a matrix on a plane to obtain image information inside the subject. When the functional defect exists in the pixel, a first case where the defective pixel is isolated from each other in the imaging device, and a second case where a plurality of the defective pixels are connected to each other. According to the method, the pixel information at the position of the defective pixel is corrected and output with respect to the acquired image information by different correction methods, and in the first case, the pixel having no defect existing around the defective pixel. In the second case, the difference value of the pixel information is the smallest value among the pixel information of a pair of pixels that are point-symmetric with respect to the defective pixel and have no defect. Become Serial to the average value of the pair of pixels by adding the components of the fluctuations to be predicted from the average value, to perform the correction.
  The recording medium of the present invention is a computer-readable medium storing a program for causing a computer to function as each component of the imaging apparatus.
  The recording medium of the present invention is a computer-readable medium storing a program for causing a computer to execute the processing procedure of the imaging method.
[0060]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
First, the main configuration of the present invention will be described.
In the present invention, pixel defects are classified into scattered defective pixels and defective pixels collectively present, and different processes are performed.
[0061]
FIG. 2 is a schematic diagram showing the arrangement of pixels.
Since the blacked out area is a defective pixel and image (pixel) information at this position cannot be used, some correction is required. However, these defects are scattered, and even if correction calculation is performed by any method such as averaging, the statistical properties (determined by a plurality of pixel values) hardly change, and the viewer does not feel uncomfortable.
[0062]
FIG. 3 is a schematic view showing continuous defective pixels.
The correction is performed by some calculation using normal pixel values around the defective pixel. In this case, since it is a line-like defect when it is carried out with the average of the surroundings, the normal pixel value is six around the defective pixel, and therefore the statistical value of the pixel value on this defective line as a result of correction. (Standard deviation value) is about 41% of the surroundings (theoretically 6%)^-1/2).
[0063]
In addition, when the image information has a high frequency component of 50% or more of the Nyquist frequency, the line-shaped aggregate portion is not corrected accurately due to omission or phase inversion in the image information frequency region. Therefore, only the aggregated portion of the defective pixels is observed to the observer as a line with reduced noise or an uncomfortable portion, giving the impression that the defect correction is incomplete.
[0064]
In the first and second embodiments to be described later, when defective pixels are scattered as shown in FIG. 2, the defect is corrected by high-order predictive correction only when it is continuous as shown in FIG. 3. Do. As described above, if all defect corrections are limited to only a set of defective pixels to be connected without performing high-order predictive correction that requires computation time, the correction time as a whole can be shortened. Higher-order predictive correction is not performed two-dimensionally, but uses only one-dimensional information in a direction orthogonal to the defective pixel series. In general, since higher-order predictive correction is performed only on the variation after removing the average value of the series, it is considered that the statistical variation of the pixel component can be minimized.
[0065]
In the third embodiment, when forming a set in which defective pixels to be connected are formed, it is performed for the purpose of preventing the noise from being observed as described above by processing such as averaging. In general, when the image is a radiographic image typified by X-rays, the signal is quantum (corresponding to a weak light image), and therefore a strong noise component usually exists in the original image itself. At this time, since only a certain set of pixels has been subjected to defect correction, if the noise is reduced, the observer may feel uncomfortable and may be problematic when used for medical diagnosis.
[0066]
Therefore, in the third embodiment, the sense of incongruity is reduced by adding an amount corresponding to the average number of pixels and a fluctuation component that is considered to be reduced for the average to the set of defective pixels to be connected.
[0067]
In the fourth embodiment, at least for a set of defective pixels to be connected, the average of normal pixel values around two points is always used to prevent a change in statistical properties of image information of a defective portion. . The method of selecting these two points is already described in Japanese Patent Publication No. 5-23551. Of the eight pixel values centered on the defective pixel, a pair that is point-symmetric with respect to a normal pixel is selected. Considering, the defective pixel is corrected by the average value of the smallest difference between the pixel values in each pair.
[0068]
FIG. 4 schematically shows the derivation principle of this method.
FIG. 4A is a diagram assuming an arrangement of pixels in an image, and a square marked with “x” in the center indicates a defective pixel.
Around this area, there are pixels with normal pixel values as shown in (11), (12), (13), (21), (23), (31), (32), (33). Think of it exists.
[0069]
FIG. 4B shows a case where all the average values are used. As shown in the figure, since the average value is used, the pixels that should become black are corrected with those having gray pixel values, and a little uncomfortable. .
[0070]
In FIG. 4C, first, a pair centered on a defective pixel is considered. In this case, four types of pairs (11)-(33), (12)-(32), (13)-(31), (21)-(23) are selected. In this case, considering the difference between the two pixel values in the pair, the (11)-(33) pair in which both are black has the smallest pixel value difference, and the average of the pixel values is used as the correction value.
[0071]
FIG. 4C shows an example of the result in this case, and correction without a sense of incongruity is performed.
In this case, since it is the average of the two, the decrease in the standard deviation value can be suppressed to 71%. This will be explained again. In the example shown in FIG. 4B in which the act of calculating the average does not consider the distribution of element values, it is possible to prevent the calculation of meaningless pixel values as a result. At the same time, it can be said that consideration is given to not changing the statistical properties as much as possible.
[0072]
In each embodiment of the present invention, the above-described processes are used only for a set of connected defective pixels, and further, a reduced fluctuation component is added to realize a process with no sense of incongruity.
Hereinafter, each embodiment will be described in detail.
[0073]
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an X-ray image acquisition apparatus of the present invention.
In the figure, reference numeral 1 denotes a generator for generating X-rays, and reference numeral 2 denotes a subject. In this case, the human body is hesitant in consideration of medical use. Reference numeral 3 denotes a grid for removing scattered X-rays from the subject. Reference numeral 4 denotes a planar X-ray sensor for detecting the distribution of the X-ray dose transmitted through the subject. A plurality of X-ray intensities are detected on the surface. Detectors are arranged in a matrix.
[0074]
Specifically, this planar X-ray sensor converts X-ray intensity into fluorescence once and detects the fluorescence with a plurality of light intensity detectors arranged in a matrix or on a specific object. There is a system in which free electrons released by the hit X-ray are attracted by a uniform electric field to form a charge distribution, and the charge is converted into an electric signal by a plurality of charge detection means (capacitors) arranged in a matrix. . Reference numeral 5 denotes a controller of the X-ray generator. When an operator applies a generation trigger by means (not shown), X-rays are emitted from the X-ray generator 1.
[0075]
An analog / digital (A / D) converter 6 converts an electric signal output from the X-ray sensor 4 into a digital value. Electricity read out from the sensor in synchronization with X-ray emission or driving of the X-ray sensor. The signal is sequentially converted into a digital value. This A / D converter is not singular, and a plurality of A / D converters can be operated in parallel to increase the conversion speed.
[0076]
Reference numeral 7 denotes memory means for temporarily storing A / D converted digital values, in which a digital image which is a set of a plurality of digital values is stored.
[0077]
Reference numeral 8 denotes a memory means. In order to remove fixed pattern noise inherent to the sensor in an offset manner, a digital value obtained without emitting X-rays using this apparatus is recorded as an image.
[0078]
The calculation means 9 is for sequentially reducing the fixed pattern noise of the memory 8 at the corresponding position from the image data recorded in the memory 7 through the subject. A block indicated by 10 is a look-up table (LUT), which is a conversion table that converts the output of 9 into a value proportional to the logarithm.
[0079]
The block shown in FIG. 11 is a memory means, but is acquired by emitting X-rays in advance without the subject 2 in this apparatus in order to correct the gain variation for each detector (pixel) peculiar to the sensor. The memory means stores the gain pattern obtained by removing the fixed pattern noise indicated by 8 from the image data and converting the image data into a value proportional to the logarithmic value by the LUT 10. The calculation means indicated by 12 subtracts 11 gain patterns from the logarithmically converted data, and substantially executes division. The result of executing this division is temporarily stored in the memory 13.
[0080]
The block indicated by 15 is an image of pixels arranged in a matrix by inspecting pixel values of an image acquired by the inspection during the manufacturing process or the image acquired on the planar X-ray sensor used for image acquisition. The table means storing the position information of the defective pixels in the inside is shown, specifically, the memory means.
[0081]
The memory means 15 is a correction processing apparatus that performs correction means for actually correcting the defective pixel position with respect to the image data on the memory 13. Specifically, this processing apparatus is implemented by executing a central control unit of a computer and programming for its operation.
[0082]
The image memory 13 obtained as a result of the defect correction performed by the correction processing unit 14 is output to an external device after image processing for medical diagnosis, although not shown.
[0083]
The gist of the present invention resides in the correction processing means 14. Hereinafter, the operation of the correction processing means 14 will be described.
Here, it is assumed that defective pixels of the X-ray sensor are basically used as non-defective ones that are scattered and those that are continuous but at least in one line. That is, there is a normal pixel that is not defective at least at one point in the periphery (eight directions) of the defective pixel.
[0084]
The storage method of the position information of the defective pixel in the memory means 15 is classified by prior processing. FIG. 5A is a diagram schematically showing the defective pixel position, which is a matrix of 16 pixels in the horizontal direction (X) and 16 pixels in the vertical direction (Y), and the defect position is indicated by an X mark. Specifically, in this state, the defective pixel position is stored in the memory of the memory unit 15 as 1-bit image information such as “1” in the memory and “0” in the normal pixel position.
[0085]
This defect image information is connected and analyzed in advance by means not shown, and as shown in FIG. 5B, a table indicating the start address, the length of consecutive defective pixels, and the direction is also created simultaneously. And stored in the memory means 15.
The flow of correction processing in the correction processing means 14 is shown in the flowchart of FIG.
In the same figure, information corresponding to each record # in the table of FIG. 5B is read, and branching of whether to perform average correction, horizontal correction, or vertical correction is performed according to the attribute. Is going.
[0086]
FIG. 7 shows a flowchart of the subroutine average correction in FIG.
With this configuration, an average of pixel values of normal pixels that are not defective among the eight pixels around the defective pixel is obtained and stored in the defective pixel position.
[0087]
FIG. 8 shows a flowchart of the subroutine lateral correction in FIG.
With this configuration, the horizontal line-shaped defect columns can be averaged after calculating the linear prediction values from the information of the upper and lower pixel value sequences. If there is a defective pixel in the pixel value sequence, the prediction calculation is not performed. When prediction calculation is not performed on both the upper and lower sides, normal average correction is performed.
[0088]
FIG. 9 shows a flowchart of the subroutine vertical direction correction in FIG.
With this configuration, the vertical line-shaped defect column is obtained by averaging after calculating the linear prediction value from the information of the left and right pixel value columns. If there is a defective pixel in the pixel value sequence, the prediction calculation is not performed. When prediction calculation is not performed on both the upper and lower sides, normal average correction is performed.
[0089]
8 and 9, the variable definitions p and m are equivalent to the order p in (Equation 1), and m is the data required to calculate the autocorrelation function R (k) in (Equation 4). Represents a score. Specifically, m is about 20 points, and p is about 3-5.
[0090]
As described above, according to the present embodiment, when there is a defective pixel, when correcting the pixel information corresponding to the defective pixel, the correction calculation time is shortened and the correction accuracy is improved. An imaging device with high accuracy is realized.
[0091]
(Second Embodiment)
In this embodiment, the method is almost the same as that described above, but a line-shaped defective pixel column having a short length is performed by a simple average correction for the observer as well as scattered defects. Therefore, the predictive correction that requires a long calculation time is applied only to the case where the length of the line-like defective pixel column is long to some extent.
[0092]
Since the configuration block diagram and the overall flow are the same as those in FIGS. 1 and 6, description thereof will be omitted. The different parts are the contents of the subroutine for horizontal direction correction and vertical direction correction. FIG. 10 shows a horizontal direction correction method in this embodiment, and FIG. 11 shows a flowchart of the vertical direction correction method in this embodiment.
[0093]
In FIGS. 10 and 11, there is a block for determining the length of the defective column described in the table at the beginning of the subroutine. In this example, if the number of lines is 300 or more, high-order predictive correction is performed. Perform average correction.
[0094]
As described above, according to the present embodiment, when there is a defective pixel, when correcting the pixel information corresponding to the defective pixel, the correction calculation time is shortened and the correction accuracy is improved. An imaging device with high accuracy is realized.
[0095]
Further, by limiting the length of the defective pixel column as described above, the time required for the high-order predictive correction can be shortened.
[0096]
(Third embodiment)
In the present embodiment, by adding the fluctuation reduced by the average, it is possible to eliminate the uncomfortable feeling of correcting the consecutive defective pixel columns.
[0097]
In general, weak radiation is handled in a quantum manner, and the fluctuation of the average arrival amount follows a Poisson distribution. That is, if the reaching average radiation dose (quantum number) is Q, the fluctuation is represented by the dispersion value, and the Q is the same as the quantum number. That is, the standard deviation is Q^1/2It is expressed. Further, in a general image receiving system, other system noise is also added (A / D conversion quantization error, electric circuit thermal noise, etc.).
[0098]
The image data used for correcting pixel defects in FIG. 1 is proportional to the logarithmic value of the amount of radiation that has arrived because gain correction by division is performed by logarithmic conversion. Therefore, the fluctuation should have been transformed logarithmically at the same time, and the shape should have changed from the expected Poisson distribution (almost normal distribution due to the large quantum number), but the fluctuation amount was very small. Therefore, a normal random number having a standard deviation depending on the average value of the peripheral pixel values is added.
[0099]
FIG. 20 is a characteristic diagram in which the horizontal axis represents the logarithmic value of the average pixel value, and the vertical axis represents the fluctuation in that case as a standard deviation value.
In this case, since it is a radiographic image, the standard deviation of the fluctuation of the shape, such as the one displayed as an actual measurement value (with system noise) in the figure, is observed. This is a synthesis of “fluctuation due to system noise”, which is always added to the straight line (a straight line ½ of the logarithm of the pixel value (due to the square root)) marked “fluctuation due to the quantum quantum of radiation” in FIG. It is a straight line.
[0100]
In this embodiment, when the defective pixels are connected to each other, a standard deviation of fluctuations to be added is obtained from the average number and the obtained average value, and fluctuations corresponding to the standard deviation are obtained. Generate and add from a random number sequence.
[0101]
The random number sequence is generated by adding a plurality of pseudo random numbers generated from the maximum periodic sequence of a normally used uniform distribution sequence to generate a pseudo normal random number and multiplying this value by the standard deviation value.
[0102]
That is, as a specific example, a series Y in which a, c, and m are appropriately selected in the following equation:_nIs generated.
[0103]
[Expression 10]

[0104]
By properly normalizing the result of this expression, a floating point random number sequence of interval [0,1] is generated, and then 12 consecutive random numbers Y_i ~ Y_{i + 11}And the average value 6 is subtracted to multiply the result of creating a pseudo-normal random number with an average value of 0 and a standard deviation of 1 by the target standard deviation value to create a random number.
[0105]
FIG. 21 is a flowchart showing the operation of the defective pixel correction means 14 in FIG. 1 of the present embodiment.
In this case, the noise addition type correction is performed only when the direction of the pixel defect is connectivity other than N.
[0106]
FIG. 22 is a flowchart of noise addition type correction.
Most of the processing is the same as the average value processing, but the different part is the block indicated by ** 1 in the figure after dividing by the number n of pixel values that are not surrounding defective pixels to obtain the average value. A decrease depending on n is calculated.
[0107]
That is, if the fluctuations are independent, the variance value is 1 / n due to the average of n. In order to make this value the same fluctuation as the original, a normal random number having a variance value obtained by multiplying the original variance value by (1-1 / n) may be added. Specifically, in this block, (1-1 / n) is calculated, and further, the original dispersion value (square value of standard deviation) is obtained from the obtained average value according to the graph shown in FIG. Calculate the standard deviation value of the fluctuations to be added by the square root.
[0108]
In the next block ** 2, a normal random number is generated by the above-described pseudo-random number generation mechanism (using Expression 5).
[0109]
In the next block ** 3, the normal random number is multiplied by the standard deviation value of the fluctuation to be added and added to the average pixel value.
[0110]
This operation is added to all defective pixel values to be connected.
[0111]
As described above, according to the present embodiment, when there is a defective pixel, when correcting the pixel information corresponding to the defective pixel, the correction calculation time is shortened and the correction accuracy is improved. An imaging device with high accuracy is realized.
[0112]
(Fourth embodiment)
In the present embodiment, a method of always selecting an average of a pair of two points and adding fluctuations is applied to consecutive defective pixel columns.
[0113]
Even in this method, the calculation time as a whole can be shortened by applying it to successive defective pixel columns without using it frequently for all defects due to the large number of calculation elements such as comparison means.
[0114]
FIG. 14 is a schematic diagram showing a pair of peripheral pixels with the center as a defective pixel.
In this case, there are four types of pairs (1) to (4) as shown.
This method employs the smallest absolute value of the difference for each pair, and treats the average value as a defect correction value.
[0115]
15 to 19 are flowcharts showing the operation of the defective pixel correction means 14 in the configuration of FIG. 1 of this embodiment, and FIG. 15 shows the overall flow.
In the figure, the process branches depending on whether the type of defect is scattered (N) or not, and if it is scattered (N), normal average correction is performed, otherwise (continuous defective pixel columns exist) ), The defect correction is performed in a subroutine called selective correction.
[0116]
FIGS. 16 to 19 show the flow of selective correction processing. FIG. 16 shows the pair (1) in FIG. 14, FIG. 17 shows the pair (2), and FIG. 18 shows the pair (3). FIG. 19 performs the respective processes for the pair {circle around (4)}, and selects one having a small absolute value of the difference. At this time, if the absolute values of the differences are equal, the determination cannot be made. Therefore, the average of the average values of the respective pairs is obtained and each defective pixel is corrected as a correction value. At this time, the number of pairs subjected to averaging is recorded in a variable value k.
[0117]
In FIG. 19, the block indicated by ** 1 is a part for calculating the amount of fluctuation to be added, and since it is the average of k pairs, the average is 2k, so as the first stage (1-1 / (2k)) is calculated, and the target standard deviation is obtained from FIG. 20 in the same manner as in Example 3. Then, (1-1 / (2k)) is multiplied and the fluctuation to be added is calculated. Calculate the standard deviation.
[0118]
As in the third embodiment, the block of ** 2 generates pseudo-normal random numbers (average 0, variance 1), and multiplies the standard deviation of fluctuations to be added in ** 3 and adds them.
Of course, also in this embodiment, it is possible to switch between average correction and selective correction depending on the length of defective pixels connected.
[0119]
The processing for restoring fluctuations as described above can be applied to the prediction type correction results shown in the first and second embodiments.
In this case, it can be added to the predicted value of the result, or the initial value of the prediction filter can be a pseudo random number.
[0120]
According to the present embodiment, when there is a defective pixel, when correcting the pixel information corresponding to the defective pixel, the correction calculation time is shortened and the correction accuracy is improved, and a highly reliable imaging apparatus is realized. To do.
[0121]
Here, in order to realize each function of the image reading apparatus of each embodiment described above, the function of each embodiment is applied to an apparatus connected to the various devices or a computer in the system so as to operate the various devices. Also included in the scope of the present invention is that a program code of software for realizing the above is supplied and the various devices are operated according to a program stored in a computer (CPU or MPU) of the system or apparatus. .
[0122]
In this case, the program code of the software itself realizes the functions of the above-described embodiments, and the program code itself and means for supplying the program code to the computer, for example, the program code are stored. This storage medium constitutes the present invention. As a storage medium for storing the program code, for example, a floppy disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, or the like can be used.
[0123]
Further, by executing the program code supplied by the computer, not only the functions of the above-described embodiments are realized, but also the OS (operating system) or other application software in which the program code is running on the computer. Needless to say, the program code is also included in each embodiment of the present invention even when the functions of the above-described embodiments are realized jointly.
[0124]
Further, after the supplied program code is stored in the memory provided in the function expansion board of the computer or the function expansion unit connected to the computer, the CPU provided in the function expansion board or function expansion unit based on the instructions of the program, etc. However, the present invention also includes a case where the function of each embodiment described above is realized by performing part or all of the actual processing.
[0125]
【The invention's effect】
According to the present invention, when there is a defective pixel, when correcting pixel information corresponding to the defective pixel, the correction calculation time is shortened and the correction accuracy is improved, and a highly reliable imaging apparatus and imaging method are provided. Is realized.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an X-ray image acquisition apparatus of the present invention.
FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of defective pixels scattered separately.
FIG. 3 is a schematic diagram illustrating an example of defective pixel columns to be connected.
FIG. 4 is a schematic diagram for explaining a method of correcting a defective pixel.
FIG. 5 is a schematic diagram showing an example of a table for designating defective pixel positions.
FIG. 6 is a flowchart illustrating an image correction method using defective pixels according to the first embodiment.
FIG. 7 is a flowchart showing average correction in the first embodiment.
FIG. 8 is a flowchart showing lateral method correction in the first embodiment.
FIG. 9 is a flowchart showing vertical correction in the first embodiment.
FIG. 10 is a flowchart showing lateral method correction in the second embodiment.
FIG. 11 is a flowchart showing vertical direction correction in the second embodiment.
FIG. 12 is a characteristic diagram showing an example of frequency characteristics of average correction.
FIG. 13 is a schematic diagram for explaining an error in defective pixel correction.
FIG. 14 is a schematic diagram for explaining a point-symmetric pair.
FIG. 15 is a flowchart showing the operation of defective pixel correction means in the fourth embodiment.
FIG. 16 is a flowchart showing the operation of defective pixel correction means in the fourth embodiment.
FIG. 17 is a flowchart showing the operation of defective pixel correction means in the fourth embodiment.
FIG. 18 is a flowchart showing the operation of defective pixel correction means in the fourth embodiment.
FIG. 19 is a flowchart showing the operation of defective pixel correction means in the fourth embodiment.
FIG. 20 is a characteristic diagram showing a standard deviation of fluctuation of a pixel value with respect to an average value.
FIG. 21 is a flowchart showing the operation of defective pixel correction means in the third embodiment.
FIG. 22 is a flowchart showing the operation of defective pixel correction means in the third embodiment.
[Explanation of symbols]
1 X-ray generator
2 Subject
4 Planar X-ray sensor
14 Defective pixel correction means

Claims (11)

In an imaging apparatus having an imaging element in which a plurality of pixels are arranged on a surface,
A correction unit that corrects and outputs pixel information corresponding to the position of the defective pixel with respect to the acquired image information when a functional defect exists in the predetermined pixel;
The correction means has different correction methods depending on a first case in which the defective pixels are isolated from each other in the image sensor and a second case in which a plurality of the defective pixels are connected. Corrected by
In the first case, the correction means uses an average value of pixel information of non-defective pixels existing around the defective pixel, and in the second case, the correction means detects defects existing around the defective pixel. An image pickup apparatus , wherein the correction is performed by adding a fluctuation component predicted from the average value to an average value of pixel information of a non- existing pixel. In an imaging apparatus having an imaging element in which a plurality of pixels are arranged on a surface,
A correction unit that corrects and outputs pixel information corresponding to the position of the defective pixel with respect to the acquired image information when a functional defect exists in the predetermined pixel;
The correction means has different correction methods depending on a first case in which the defective pixels are isolated from each other in the image sensor and a second case in which a plurality of the defective pixels are connected. Corrected by
The correction means uses, in the first case, an average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel, and in the second case, a second-order or higher-order prediction type is used. By adding a fluctuation component predicted from an average value of linear prediction values of pixels having no defect above and below or on the left and right of the defective pixel in the prediction type correction to the prediction value calculated using the correction, An imaging apparatus that performs correction . In an imaging apparatus having an imaging element in which a plurality of pixels are arranged on a surface,
A correction unit that corrects and outputs pixel information corresponding to the position of the defective pixel with respect to the acquired image information when a functional defect exists in the predetermined pixel;
The correction means has different correction methods depending on a first case in which the defective pixels are isolated from each other in the image sensor and a second case in which a plurality of the defective pixels are connected. Corrected by
In the first case, the correction means uses an average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel, and in the second case, the correction means is point-symmetric with respect to the defective pixel. The fluctuation component predicted from the average value is added to the average value of the pair of pixels in which the difference amount of the pixel information is the smallest value among the pixel information of a pair of existing pixels having no defect. Thus, the correction is performed . In an imaging device that obtains image information inside a subject by converting the dose distribution of radiation that has passed through the subject into an electrical signal by an imaging device in which pixels are arranged in a matrix on a plane.
A correction unit that corrects and outputs pixel information corresponding to the position of the defective pixel with respect to the acquired image information when a functional defect exists in the predetermined pixel;
The correction means has different correction methods depending on a first case in which the defective pixels are isolated from each other in the image sensor and a second case in which a plurality of the defective pixels are connected. Corrected by
In the first case, the correction means uses an average value of pixel information of non-defective pixels existing around the defective pixel, and in the second case, the correction means detects defects existing around the defective pixel. An image pickup apparatus , wherein the correction is performed by adding a fluctuation component predicted from the average value to an average value of pixel information of a non- existing pixel. In an imaging device that obtains image information inside a subject by converting the dose distribution of radiation that has passed through the subject into an electrical signal by an imaging device in which pixels are arranged in a matrix on a plane.
A correction unit that corrects and outputs pixel information corresponding to the position of the defective pixel with respect to the acquired image information when a functional defect exists in the predetermined pixel;
The correction means has different correction methods depending on a first case in which the defective pixels are isolated from each other in the image sensor and a second case in which a plurality of the defective pixels are connected. Corrected by
In the first case, the correction means uses an average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel, and in the second case, the correction means is point-symmetric with respect to the defective pixel. The fluctuation component predicted from the average value is added to the average value of the pair of pixels in which the difference amount of the pixel information is the smallest value among the pixel information of a pair of existing pixels having no defect. Thus, the correction is performed. In an imaging method using an imaging device having an imaging device in which a plurality of pixels are arranged on a surface,
If there is a functional defect in the given pixel,
Acquired by different correction methods according to the first case where the defective pixels are isolated from each other in the image sensor and the second case where the defective pixels are connected to each other. Correcting and outputting pixel information at the position of the defective pixel with respect to image information ;
In the first case, the average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel is used, and in the second case, pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel. An image pickup method, wherein the correction is performed by adding a fluctuation component predicted from the average value to the average value of. In an imaging method using an imaging device having an imaging device in which a plurality of pixels are arranged on a surface,
If there is a functional defect in the given pixel,
Acquired by different correction methods according to the first case where the defective pixels are isolated from each other in the image sensor and the second case where the defective pixels are connected to each other. Correcting and outputting pixel information at the position of the defective pixel with respect to image information ;
In the first case, an average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel is used, and in the second case, there is no defect existing in point symmetry with respect to the defective pixel. The correction is performed by adding a fluctuation component predicted from the average value to the average value of the pair of pixels in which the difference amount of the pixel information is the smallest value among the pixel information of the pair of pixels. The imaging method characterized by performing. In an imaging method for obtaining dose image information inside a subject by converting the dose distribution of radiation transmitted through the subject into an electrical signal by an imaging device in which pixels are arranged in a matrix on a plane.
If there is a functional defect in the given pixel,
Acquired by different correction methods according to the first case where the defective pixels are isolated from each other in the image sensor and the second case where the defective pixels are connected to each other. Correcting and outputting pixel information at the position of the defective pixel with respect to image information ;
In the first case, the average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel is used, and in the second case, pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel. An image pickup method, wherein the correction is performed by adding a fluctuation component predicted from the average value to the average value of. In an imaging method for obtaining dose image information inside a subject by converting the dose distribution of radiation transmitted through the subject into an electrical signal by an imaging device in which pixels are arranged in a matrix on a plane.
If there is a functional defect in the given pixel,
Acquired by different correction methods according to the first case where the defective pixels are isolated from each other in the image sensor and the second case where the defective pixels are connected to each other. Correcting and outputting pixel information at the position of the defective pixel with respect to image information ;
In the first case, an average value of pixel information of pixels having no defect existing around the defective pixel is used, and in the second case, there is no defect existing in point symmetry with respect to the defective pixel. The correction is performed by adding a fluctuation component predicted from the average value to the average value of the pair of pixels in which the difference amount of the pixel information is the smallest value among the pixel information of the pair of pixels. A feature and an imaging method. Computer readable recording medium having a program stored for causing a computer to function as each component of the imaging apparatus according to any one of claims 1-5. A computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to execute the processing procedure of the imaging method according to any one of claims 6 to 9 .

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