JP4574041B2 - 画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
原画像を解析し、該原画像の特徴量を求めるものに関する。
【0002】
【従来の技術】
図9は被写体として肩が写っている画像であり、図において矢印a、b、cは画像領域を示す。図10は図9における領域a、b間の画像のヒストグラムを示し、図11は図9における領域a、c間の画像のヒストグラムを示す。図9,10においてb1は骨部領域の分布を示し、骨部領域及び軟骨組織領域の画素値分布を大まかに反映し、b2は肺野領域の分布を示し、肺野内領域の画素値分布を大まかに反映する。
【0003】
ところで、X線撮影装置で撮影されたデータを、モニター画面、X線診断用フィルム等に表示する場合、撮影データに対して階調変換を行い、観察しやすい濃度値に変換することが一般的に行われている。例えば、注目領域(例えば肩画像ならば肩関節領域)の画素値あるいはその画素値と相関の高い画素値を算出し、算出した画素値が一定濃度になるように階調変換を行う。
【0004】
従来、注目領域である画素値を求めるために、画像全体のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムの形状から注目領域を判別していた。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の方法には以下の様な課題がある。肺野などのX線の透過がよい領域が含まれる割合が変わることによりヒストグラムの形がことなる。図10,11に示すように、骨部領域の分布b1、肺野領域の分布b2が画像毎に異なるので、2つの分布の重ねあわせでできるヒストグラムの形状が変形する。
このヒストグラムの変形を、撮影画像全体のヒストグラムの形状解析や分布解析から解析するのは困難である。そのため、ヒストグラム解析により階調変換のための特徴量を抽出し、その特徴量に基づき階調変換を行った場合に階調変換後の画像がばらつくという問題がある。
【0006】
また、被写体内の統計量に基づき階調変換を行う場合は、所定領域内に肺野などのX線透過率の高い領域が含まれると、肺野領域の画素値の影響で統計量がばらついてしまう。このため、階調変換後の画像がばらつくという問題がある。
【0007】
本発明は、上記問題に鑑み、被写体内の画素値分布の変動の影響を受けない、安定して特徴量を算出できるようにすることを目的とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は以下の構成を有する。
【0009】
本願請求項1の発明は、原画像を解析し、該原画像の特徴量を求める画像処理装置であって、前記原画像の被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域を解析し求められた一定範囲の画素値を抽出し、該一定範囲の画素値および該画素値の周辺画素を、前記被写体領域から削除する領域削除手段と、前記領域削除手段によって削除されたなかった被写体領域から特徴量を算出する特徴量算出手段とを有することを特徴とする。
【0010】
本願請求項7の発明は、原画像を解析し、該原画像の特徴量を求める画像処理方法であって、前記原画像から照射野領域外の領域、す抜け領域および該す抜け領域の周辺領域を削除することにより得られる被写体領域を抽出し、前記被写体領域の高濃度画素値を求め、該高濃度画素を有する高濃度画素および該画素値の周辺画素を、前記被写体領域から削除し、前記削除されなかった被写体領域から特徴量を算出することを特徴とする。
【0011】
【発明の実施の形態】
(実施形態1)
図1は、本実施形態にかかるX線撮影装置100のブロック図である。X線撮影装置100は、画像処理機能を有するX線の撮影装置であり、前処理回路106、画像処理回路113、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、各回路はCPUバス107を介して互いにデータ授受することができる。
【0012】
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、これらの各回路もCPUバス107に接続されている。
【0013】
図2は、本実施形態における画像処理の流れを示すフローチャートである。図3(a)は肺野領域とともに撮影された肩画像の例を示し、黒色部が直接X線がセンサー面に当たっているす抜け部を示し、破線が肺野領域を示す。図3(b)は領域削除回路115での処理後画像を示し、黒色部が削除された領域を示す。
図4は、図3(a)の画像全体のヒストグラムを示し、斜線部がす抜け及びす抜けと一定間隔で接する領域の画素値分布を示し、矢印bが斜線部を除去したヒストグラムの最大値dを示す。なお、横軸が画素値で縦軸が出現頻度である。図5は、被写体抽出回路114で抽出された被写体のヒストグラムを示し、図4での斜線部を除去したヒストグラム形になっている。図6は図3(b)の被写体のヒストグラムであり、骨部領域の分布b1をおおまかに反映している。
【0014】
上述の様な画像処理装置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の作業用のワークメモリとして使用される。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て装置全体の動作制御等を行う。
【0015】
X線発生回路101は、被検査体102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線画像として出力する。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、例えば肩画像等とする。
【0016】
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。前処理が行われたX線画像信号は、CPU108の制御により、CPUバス107を介して、メインメモリ109、照射領域認識回路112、画像処理回路113に転送される。
【0017】
113は画像処理回路の構成を示すブロック図であり、114は原画像から被写体領域を抽出する被写体抽出回路、115は被写体抽出回路114で抽出された被写体から算出した画素値に基づき一定範囲の画素値を決定し、決定した画素値範囲の画素及びその画素と一定距離内で接する範囲を削除する領域削除回路、116は領域削除回路115で削除されなかった領域から階調変換のための特徴量を算出する特徴抽出回路、117は特徴抽出回路116で算出した特徴量に基づき原画像を階調変換する階調変換回路である。
【0018】
次に画像処理回路113の動作について図2の処理の流れに従い説明する。
【0019】
照射領域認識回路112は原画像を解析して照射領域を抽出する。例えば、特開2000−70243号公報に記載されているように濃度値の2次差分を求め、該2次差分の変化から照射領域の端部を求めることにより、原画像の照射領域を抽出することができる。
【0020】
同時に、被写体抽出回路114は、原画像(例えば図3(a))全体の中から最大値(高濃度部)を算出する(s201)。最大値の算出方法はいかなるような方法を用いてもいいのだが、本実施形態では原画像全体の累積ヒストグラムを作成し、作成した累積ヒストグラムの上位5%点を最大値とする。これはノイズ等の影響を避けるためである。
【0021】
次に、s201で算出した最大値の90%の画素値を閾値Th0とする(s202)。そして、被写体抽出回路は、照射野抽出回路112で抽出した照射領域外の領域とTh0以上の画素及びTh0以上の画素と一定間隔で接する体領域を例えば0画素で置き換える(s203)。具体的には以下のような画像の変換を行う。
【外1】
【0022】
ここで、f(x,y)は原画像データを示し、f1(x,y)は照射領域外の領域とTh0以上の画素及びTh0以上の画素と一定間隔で接する体領域を0画素で置き換えた後の画像を示す。sgn(x,y)は以下のようにあらわされる。d1、d2は体領域を削除する幅を決める定数であり、例えばd1=d2=2cmとする。
sgn(x,y)=0 f(x,y)≧Th0のとき
sgn(x,y)=1 その他 (2)
一方、被写体抽出回路114ではす抜けと接する領域を2次元上の画像で削除することにより、高精度にす抜けとす抜けに接する領域を削除することができる。よって、領域削除回路115は、抽出が困難な被写体内の最大値を正確に算出できる。処理後画像f1(x,y)で0でない画像領域のヒストグラムは図4の斜線部を除く領域となり、図5に示すように骨部領域の分布b1及び肺野領域の分布b2から構成される。
【0023】
す抜け部と接する被写体領域の画素値は、ほぼす抜けと同一の画素値から被写体内部に向かい急激に画素値が下がるように変化する。そのため、このす抜けと接する領域の画素値は肺内の最大値より高い画素値から骨部に相当する画素値の範囲まで広い画素値幅を持っている。したがって、ヒストグラム上です抜け領域を示す画素値はピークを示すため容易に抽出できるが、す抜けと接する被写体領域の画素値はヒストグラムの形状から解析するのはきわめて困難である。そのため、被写体内の最大値(例えば肺内の最大値)をヒストグラムの形状からのみ抽出するのは困難である。
【0024】
領域削除回路115は、画像f1(x,y)が0でない領域の中から最大画素値(高濃度部)を抽出する(図4の矢印d、s204)。この最大画素値は被写体内の最もX線の透過量が多かった領域の画素値を示す(センサー面にX線が強く当たるほど画素値が高くなる)。例えば、被写体内に肺領域等がある場合は、肺内の最大値に相当する。
【0025】
領域削除回路115は、さらに体内最大値で決まる閾値Th1を算出する。例えば、体内最大値の80%を閾値Th1とする。この80%点は実験的に決められた数値であり、肺野内の画素値がなるべく多く含まれるように決定された値である。肺野領域は空気を多く含むためX線の透過がよく高画素値域となるので、閾値Th1以上には注目領域である骨部は含まれない。領域削除回路115は照射野抽出回路112で抽出した照射領域外をTh1以上の画素及びTh1以上の画素と一定間隔で接する体領域を例えば0画素で置き換える(s206)。具体的には式(3、4)に示す処理を行う。
【外2】
【0026】
ここで、f(x,y)は原画像データを示し、f2(x,y)は照射領域外とTh1以上の画素及びTh1以上の画素と一定間隔で接する体領域を例えば0画素で置き換えた後の画像を示す。sgn(x,y)は以下のようにあらわされる。d1,d2は体領域を削除する幅を決める定数であり、例えばd1=d2=2cmとする。
sgn(x,y)=0 f(x,y)≧Th1のとき
sgn(x,y)=1 その他 (4)
ここで得られた画像が図3(b)であり、黒色部が画素値0の領域である。そして、画像f2(x,y)の画素値0でな領域のヒストグラムが図6である。このヒストグラムはほぼ図5の分布b1に近いヒストグラムとなっている。
【0027】
通常肺野領域の画素値は被写体内では高画素値を示す、しかし、肺領域内にはX線の透過の悪い肋骨の重なり部等も存在し、高画素値から低画素値まで広範囲の画素値が存在する。したがって、ヒストグラム形状から分布b1,b2を分離する事は困難である。本実施形態によれば、領域削除回路115は肺野域の画素値の多数が閾値Th1を超えるようにTh1を設定し、閾値Th1以上の画素及び閾値Th1以上の画素と一定間隔以内で接する領域を削除するため、ほぼ肺野領域を削除する事ができる。比較的低画素値部である肺野内の肋骨領域もX線の透過のよい高画素値部と接しているためである。また、す抜け領域及びす抜け領域と接する領域も同様に削除される。
【0028】
特徴量抽出回路116は、領域削除回路115で削除されなかった領域のヒストグラムを作成し(図6、s207)、特徴量を計算する。例えばヒストグラムピーク画素値(矢印d)を算出し、ピーク画素値以下の画素値平均を特徴量とする(s208、s209)。既に、ここで得られた画像は骨部及び骨部周辺の何部組織で構成されるため、図6で示すヒソトグラムのピーク位置は画像に含まれる被写体の面積に影響を受けず安定しており、注目領域と相関の高い特徴量を抽出できる。また、削除されなかった領域の平均画素値を特徴量としてもよい。既に抽出された画像は骨部及び骨部周辺の何部組織のみとなっているため、これら領域の平均画素値も注目領域である肩関節などの骨部と高い相関を示すためである。
【0029】
階調変換回路117は特徴抽出回路116で算出された特徴量に基づき原画像の階調変換を行う(s210)。
【0030】
以上の様に本実施形態によれば、す抜けと接する領域を2次元以上の画像で削除するためヒストグラムの形状では抽出が困難な被写体内の最大値を正確に算出することができる。
【0031】
抽出した被写体から一定画素値範囲の画素及びその画素と一定間隔以内で接する領域を削除するため、被写体内の特定の解剖学的領域(例えば肺野領域)を削除することができる。そのため、注目領域(例えば骨部及び骨部周辺の軟部組織)の画素値のみを抽出することができる。さらに、注目領域のみを抽出でき、注目領域のヒストグラムの形状は定性的に被写体に依存せず一定であるため、注目領域と相関の高い特徴量を安定して算出できる効果がある。
【0032】
さらに、この特徴量を基準として階調変換を行うため、安定した階調変換後の画像が得られる効果がある。
【0033】
(実施形態2)
図7は、実施形態2における処理の流れを示すフローチャートである。図8は肺野領域を含む腹部画像であり、四角aが注目領域である所定領域を示す。実施形態2は実施形態1における特徴抽出回路116の特徴量の抽出方法が異なる。
【0034】
図7の処理の流れに従い本実施形態の処理を説明する。s206の処理までは実施形態1と同一なので説明を省略する。本実施形態の特徴抽出回路116は閾値Th1以上の画素及び閾値Th1以上の画素と一定間隔で接する領域を0で置き換える(s206)。そして、0で置き換えられなかった領域の重心を式(5,6,7)に従い計算する(s701)。ここで(x,y)を重心座標とする。
【外3】
【0035】
ここに、
sgn(x)=1 ifx>0
sgn(x)=0 else (7)
次に、重心座標を中心とする所定領域(一辺10cm四角形)内の0でない画素値数をカウントする(s702)。カウントした画素値数が一定閾値Th2に達しているかいないか判定する(s703)。達している場合には、所定領域内の平均画素値を特徴量として計算する(s705)。0画素値は平均画素値を求めるためには用いない。そして、この特徴量に基づき階調変換回路117は原画像を階調変換する。
【0036】
一方、s703で、カウント数が閾値Th1に満たない場合には、閾値Th1を変更して(s704)、例えばTh1を従前のTh1の90%としてs206からs702までの処理を繰り返す。
【0037】
なお、重心を計算する場合に、被写体抽出回路114で抽出した被写体画像を用いて重心を計算してもよい。腹部等の画像では被写体の中心部がほぼ注目領域となるためである。また、不要領域を削除した画像を用いて重心を計算した場合には、不要領域の画素値の影響を受けずに重心を計算するので、被写体全体を用いて重心を計算した場合よりも、不要領域から離れた位置の重心を計算できる。
そのため、不要領域を所定領域として抽出することなく安定した特徴量を抽出できる。
【0038】
以上の様に本実施形態によれば、所定領域内の統計量を計算する前に不要領域を削除しているため、所定量内の統計量を計算するのに不要領域の画素の影響を受けず安定した特徴量を得ることができる。所定領域を抽出してその領域内の統計量を計算する場合には、直接注目領域の画素値を算出できるため、注目領域の画素値とより相関の高い特徴量を得ることができる。
【0039】
また、被写体の重心を所定領域としているので、ほぼ被写体の中心に所定領域を求めることができ、注目領域が被写体中心部である画像においては安定して所定領域を抽出することができる。さらに、不要領域を削除した画像を用いて重心を計算するので、不要領域の画素値の影響を受けずに重心を計算することができる。被写体全体を用いて重心を計算した場合よりも、不要領域から離れた位置の重心を計算することができる。そのため、不要領域を所定領域として抽出することなく安定した特徴量を抽出することができる。
【0040】
【発明の効果】
本発明によれば、被写体内の画素値分布の変動にかかわらず、安定して特徴量を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】実施形態1の構成を示すブロック図である。
【図2】実施形態1の処理の流れを示す図である。
【図3】肩部の画像及び不要領域削除後の画像を示す。
【図4】画像全体のヒストグラムを示す図である。
【図5】す抜け及びす抜けと接する領域を削除後の画像全体のヒストグラムを示す図である。
【図6】一定範囲の画素値及び一定画素値範囲の画素値と接する領域を削除した画像全体のヒストグラムを示す図である。
【図7】実施形態2の処理の流れを示す図である。
【図8】腹部及び所定領域を示す画像である。
【図9】肩画像及び領域を示す図である。
【図10】領域のヒストグラムを示す図である。
【図11】領域のヒストグラムを示す図である。
Claims (2)
- 原画像に対して階調変換処理を行う画像処理装置であって、
X線発生回路から照射されたX線がセンサー面にあたっている照射範囲を前記原画像の中から照射領域として抽出する照射野認識手段と、
前記原画像を構成する画素がそれぞれ有する画素値の中の最大値から所定範囲の画素値でありかつ前記最大値より小さな値を第一の閾値とし、前記第一の閾値以上の画素値を有する画素及び該画素から所定の距離範囲の画素領域及び前記照射領域外の画素領域を前記原画像から除く領域を、前記原画像の被写体領域として抽出する被写体抽出手段と、
前記抽出された被写体領域に対応する領域を構成する画素がそれぞれ有する画素値の中の最大値から所定範囲の画素値でありかつ該最大値より小さな値を第二の閾値とし、前記第二の閾値以上の画素値を有する画素及該画素から所定の距離範囲の画素領域を前記被写体領域の画素から除く領域を、第二の被写体領域として抽出する領域削除手段と、
前記第二の被写体領域から前記原画像の階調変換のための特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記算出された特徴量に基づいた階調変換処理を前記原画像に対して行う階調変換手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記特徴量算出手段は、前記第二の被写体領域からヒストグラムを作成し、該ヒストグラムから前記特徴量を算出することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
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