JP4950607B2 - 画像処理方法およびｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理方法およびＸ線ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置に関し、特に、画像を一旦ウェーブレット変換（Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）し、ウェーブレット・ドメイン（Ｗａｖｅｌｅｔ ｄｏｍａｉｎ）でノイズ（ｎｏｉｓｅ）低減処理を行ってからインバース・ウェーブレット変換（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）により画像を復元する方法、および、そのような画像処理を行うＸ線ＣＴ装置に関する。

Ｘ線ＣＴ装置は、ガントリ（ｇａｎｔｒｙ）内で回転するＸ線照射・検出装置により被検体の複数ビュー（ｖｉｅｗ）の透過Ｘ線信号を収集し、透過Ｘ線信号に基づいて断層像を再構成するようになっている。Ｘ線照射・検出装置の回転はスキャン（ｓｃａｎ）とも呼ばれる。収集された透過Ｘ線信号はスキャンデータ（ｓｃａｎ ｄａｔａ）とも呼ばれる。

再構成画像についてはノイズ低減処理が行われる。ノイズ低減処理の一手法として、画像をウェーブレット変換し、ウェーブレット・ドメインの信号についてノイズ低減処理を行い、その後にインバース・ウェーブレット変換によって画像を復元する方法がある。ウェーブレット・ドメインでのノイズ低減は、所定の閾値未満の信号成分を０で置き換えることによって行われる（例えば、特許文献１参照）。
特開２００２−１３３３９９号公報（第３頁、図１−７）

上記のような、所定の閾値未満の信号成分を単純に０で置き換えるノイズ低減方法は、復元画像において、ＣＴ値のシフト（ｓｈｉｆｔ）、エッジ（ｅｄｇｅ）の変形、画像の急変等の副作用を生じる。

そこで、本発明の課題は、ノイズ低減を副作用無しに行う画像処理方法、および、そのような画像処理を行うＸ線ＣＴ装置を実現することである。

上記の課題を解決するためのひとつの観点での発明は、入力画像についてグラディエントフォームのウェーブレット変換を行い、得られたウェーブレット・ベクトルをストロングエッジ、ウィークエッジ、ラディアルラインおよびノイズに分類し、ストロングエッジについてはそのままとし、ウィークエッジについてはディレクション・フィルタリングを行い、ラディアルラインおよびノイズについてはベクトル・スムージングを行い、それら処理済みのウェーブレット・ベクトルに関するインバース・ウェーブレット変換によって出力画像を生成する、ことを特徴とする画像処理方法である。

上記の課題を解決するための他の観点での発明は、被検体をＸ線でスキャンしてデータを収集するデータ収集手段と、収集されたデータに基づいて画像を再構成する画像再構成手段と、再構成された画像を処理する画像処理手段とを有するＸ線ＣＴ装置であって、前記画像処理手段は、入力画像についてグラディエントフォームのウェーブレット変換を行う変換手段と、得られたウェーブレット・ベクトルをストロングエッジ、ウィークエッジ、ラディアルラインおよびノイズに分類する分類手段と、ストロングエッジについてはそのままとし、ウィークエッジについてはディレクション・フィルタリングを行い、ラディアルラインおよびノイズについてはベクトル・スムージングを行う処理手段と、それら処理済みのウェーブレット・ベクトルに関するインバース・ウェーブレット変換によって出力画像を生成する画像生成手段と、を具備することを特徴とするＸ線ＣＴ装置である。

前記分類は、ベクトルの大きさに関する第１閾値と、それより小さい第２閾値と、ベクトルの方向の秩序性に関する第３閾値とを用いて、大きさが第１閾値より大きいウェーブレット・ベクトルをストロングエッジに分類し、大きさが第１閾値以下で第２閾値より大きく、秩序性が第３閾値より大きいウェーブレット・ベクトルをウィークエッジに分類し、大きさが第１閾値以下で、秩序性が第３閾値以下のウェーブレット・ベクトルをラディアルラインに分類し、大きさが第２閾値以下のウェーブレット・ベクトルをノイズに分類することによって行われることが、分類を適切に行う点で好ましい。

前記ベクトルの方向の秩序性は、マトリクスサイズが３×３のウィンドウにおける中心ベクトルとそれとの差が最も小さい２つの周囲ベクトルとの平均ベクトルと、ウィンドウ内の全ベクトルの平均ベクトルとの比で表されることが、秩序性を簡便に表す点で好ましい。

前記ディレクション・フィルタリングは、マトリクスサイズが３×３のウィンドウにおいて中心ベクトルとの差の総和が最小となる２つの周囲ベクトルの組合せを抽出し、それら２つの周囲ベクトルと中心ベクトルとの平均ベクトルで中心ベクトルを置き換えることによって行われることが、ディレクション・フィルタリングを適切に行う点で好ましい。

前記ベクトル・スムージングは、マトリクスサイズが３×３のウィンドウおいて中心ベクトルをウィンドウ内の全ベクトルの平均ベクトルで置き換えることによって行われることが、ベクトル・スムージングを適切に行う点で好ましい。

上記各観点での発明によれば、入力画像についてグラディエントフォームのウェーブレット変換を行い、得られたウェーブレット・ベクトルをストロングエッジ、ウィークエッジ、ラディアルラインおよびノイズに分類し、ストロングエッジについてはそのままとし、ウィークエッジについてはディレクション・フィルタリングを行い、ラディアルラインおよびノイズについてはベクトル・スムージングを行い、それら処理済みのウェーブレット・ベクトルに関するインバース・ウェーブレット変換によって出力画像を生成するので、ノイズ低減を副作用無しに行う画像処理方法、および、そのような画像処理を行うＸ線ＣＴ装置を実現することができる。

以下、図面を参照して発明を実施するための最良の形態を説明する。なお、本発明は、発明を実施するための最良の形態に限定されるものではない。図１にＸ線ＣＴ装置の模式的構成を示す。本装置は本発明を実施するための最良の形態の一例である。本装置の構成によって、Ｘ線ＣＴ装置に関する発明を実施するための最良の形態の一例が示される。本装置の動作によって、画像処理方法に関する発明を実施するための最良の形態の一例が示される。

本装置は、ガントリ１００、テーブル（ｔａｂｌｅ）２００およびオペレータコンソール（ｏｐｅｒａｔｏｒ ｃｏｎｓｏｌｅ）３００を有する。ガントリ１００は、テーブル２００によって搬入される被検体１０を、Ｘ線照射・検出装置１１０でスキャンして複数ビューの透過Ｘ線信号（スキャンデータ）を収集し、オペレータコンソール３００に入力する。ガントリ１００は、本発明におけるデータ収集手段の一例である。

オペレータコンソール３００は、ガントリ１００から入力されたスキャンデータに基づいて画像再構成を行い、再構成した画像についてノイズ低減処理を行い、処理済みの画像をディスプレイ（ｄｉｓｐｌａｙ）３０２に表示する。オペレータコンソール３００は、本発明における画像再構成手段の一例である。オペレータコンソール３００は、また、本発明における画像処理手段の一例である。

オペレータコンソール３００は、ガントリ１００とテーブル２００の動作を制御する。オペレータコンソール３００による制御の下で、ガントリ１００は所定のスキャン条件でスキャンを行い、テーブル２００は所定の部位がスキャンされるように、被検体１０の位置決めを行う。位置決めは、内蔵する位置調節機構により、天板２０２の高さおよび天板上のクレードル（ｃｒａｄｌｅ）２０４の水平移動距離を調節することによって行われる。

クレードル２０４を停止させた状態でスキャンすることにより、アキシャルスキャン（ａｘｉａｌ ｓｃａｎ）を行うことができる。クレードル２０４を連続的に移動させながら複数回のスキャンを連続的に行うことにより、ヘリカルスキャン（ｈｅｌｉｃａｌ ｓｃａｎ）を行うことができる。クレードル２０４を間欠的に移動させながら停止位置ごとにスキャンすることによりクラスタスキャン（ｃｌｕｓｔｅｒ ｓｃａｎ）を行うことができる。

天板２０２の高さ調節は、支柱２０６をベース（ｂａｓｅ）２０８への取付部を中心としてスイング（ｓｗｉｎｇ）させることによって行われる。支柱２０６のスイングによって、天板２０２は垂直方向および水平方向に変位する。クレードル２０４は天板２０２上で水平方向に移動して天板２０２の水平方向の変位を相殺する。スキャン条件によっては、ガントリ１００をチルト（ｔｉｌｔ）させた状態でスキャンが行われる。ガントリ１００のチルトは、内蔵のチルト機構によって行われる。

なお、テーブル２００は、図２に示すように、天板２０２がベース２０８に対して垂直に昇降する方式のものであってよい。天板２０２の昇降は内蔵の昇降機構によって行われる。このテーブル２００においては、昇降に伴う天板２０２の水平移動は生じない。

図３に、Ｘ線照射・検出装置１１０の構成を模式的に示す。Ｘ線照射・検出装置１１０は、Ｘ線管１３０の焦点１３２から放射されたＸ線１３４をＸ線検出器１５０で検出するようになっている。

Ｘ線１３４は、図示しないコリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）で成形されて左右対称なコーンビーム（ｃｏｎｅ ｂｅａｍ）またはファンビーム（ｆａｎ ｂｅａｍ）のＸ線となっている。Ｘ線検出器１５０は、Ｘ線の広がりに対応して２次元的に広がるＸ線入射面１５２を有する。Ｘ線入射面１５２は円筒の一部を構成するように湾曲している。円筒の中心軸は焦点１３２を通る。

Ｘ線照射・検出装置１１０は、撮影中心すなわちアイソセンタ（ｉｓｏｃｅｎｔｅｒ）Ｏを通る中心軸の周りを回転する。中心軸は、Ｘ線検出器１５０が形成する部分円筒の中心軸に平行である。

回転の中心軸の方向をｚ方向とし、アイソセンタＯと焦点１３２を結ぶ方向をｙ方向とし、ｚ方向およびｙ方向に垂直な方向をｘ方向とする。これらｘ，ｙ，ｚ軸はｚ軸を中心軸とする回転座標系の３軸となる。

図４に、Ｘ線検出器１５０のＸ線入射面１５２の平面図を模式的に示す。Ｘ線入射面１５２は検出セル（ｃｅｌｌ）１５４がｘ方向とｚ方向に２次元的に配置されたものとなっている。すなわち、Ｘ線入射面１５２は検出セル１５４の２次元アレイ（ａｒｒａｙ）となっている。なお、ファンビームＸ線を用いる場合は、Ｘ線入射面１５２は検出セル１５４の１次元アレイとしてよい。

個々の検出セル１５４はＸ線検出器１５０の検出チャンネル（ｃｈａｎｎｅｌ）を構成する。これによって、Ｘ線検出器１５０は多チャンネルＸ線検出器となる。検出セル１５４は、例えばシンチレータ（ｓｃｉｎｔｉｌｌａｔｏｒ）とフォトダイオード（ｐｈｏｔｏ ｄｉｏｄｅ）の組合せによって構成される。

再構成画像のノイズ低減処理について説明する。図５に、ノイズ低減処理のダイヤグラム（ｄｉａｇｒａｍ）を示す。このダイヤグラムによるノイズ処理は、オペレータコンソール３００に内蔵されたコンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ）によって行われる。

図５に示すように、ステージ（ｓｔａｇｅ）５０１で、入力画像についてウェーブレット変換を行う。ステージ５０１で入力画像のウェーブレット変換を行うコンピュータは、本発明における変換手段の一例である。

ウェーブレット変換は次式によって行われる。

この式は、文献：マラット他、キャラクタライゼーション オブ シグナルズ フロム マルチスケール エッジズ、「アイイーイーイー トランザクション パターン アナリシス アンド マシン インテリジェンス」、１９９２年７月、第１４巻、第７号、ｐ．７１０−７３２(Stephane Mallat and Sifen Zong, Characterization of signals from multiscale edges, IEEE Trans. Pattern Analysis And Machine Intelligence, July 1992, 14(7): 710-732)に記載されている。

上式は２次元のグラディエントフォームのウェーブレット変換（Ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｗｉｔｈ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｆｏｒｍ）を表す。このため、変換結果として、入力画像のエッジ（ｅｄｇｅ）を表すウェーブレット・ベクトル（ｗａｖｅｌｅｔ ｖｅｃｔｏｒ）の２次元分布が得られる。

ウェーブレット・ベクトルの２次元分布は、入力画像のウェーブレット・ドメインにおける表現となる。ウェーブレット・ベクトルの大きさ（ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）は、エッジの強さを表し、ウェーブレット・ベクトルの方向はエッジの方向を表す。以下、ウェーブレット・ベクトルを単にベクトルともいう。

ステップ５０３で、ベクトルのクラシフィケーション（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を行う。ステージ５０３でベクトルのクラシフィケーションを行うコンピュータは、本発明における分類手段の一例である。

ベクトルのクラシフィケーションには、２種類の閾値が用いられる。一方はベクトルの大きさに関するものであり、他方はベクトルの方向の秩序性（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ）に関するものである。

スケール（ｓｃａｌｅ）ｊのベクトルの大きさに関する閾値は次式によって定められる。

ここで、
Ｋ：定数
σ：画像中のユニフォームエリアの１番目のスケールのウェーブレットベクトルを構成する標準偏差
ｊ：スケール
Ｋの値として大小２つの値が設定され、これによって、ベクトルの大きさに関しては、大小２つの閾値ＴｇおよびＴｓが設定される。閾値Ｔｇは、本発明における第１閾値の一例である。閾値Ｔｓは、本発明における第２閾値の一例である。なお、閾値Ｔｓは閾値Ｔｇより小さい。

ベクトルの方向の秩序性に関しては、閾値Ｔｒが設定される。ベクトルの方向の秩序性の尺度としてベクトル比を採用するものとすると、閾値Ｔｒはそのような比に対して設定される。閾値Ｔｒは、本発明における第３閾値の一例である。

ベクトル比は、例えば、マトリクスサイズ（ｍａｔｒｉｘ ｓｉｚｅ）が３×３のウィンドウ（ｗｉｎｄｏｗ）における中心ベクトルとそれとの差が最も小さい２つの周囲ベクトルとの平均ベクトルと、ウィンドウ内の全ベクトルの平均ベクトルとの比である。このような比を用いることにより、ベクトルの方向の秩序性を簡便に表すことができる。

これらの閾値Ｔｇ，Ｔｓ，Ｔｒによるクラシフィケーションのルール（ｒｕｌｅ）は次の通りである。
（１）大きさが閾値Ｔｇより大きいベクトルをストロングエッジ（ｓｔｒｏｎｇ ｅｄｇｅ）に分類する。
（２）大きさが閾値Ｔｇ以下で閾値Ｔｓより大きく、秩序性が閾値Ｔｒより大きいベクトルをウィークエッジ（ｗｅａｋ ｅｄｇｅ）に分類する。
（３）大きさが閾値Ｔｇ以下で、秩序性が閾値Ｔｒ以下のベクトルをラディアルライン（ｒａｄｉａｌ ｌｉｎｅｓ）に分類する。
（４）大きさが閾値Ｔｓ以下のベクトルをノイズに分類する。

このようなルールによるクラシフィケーションによって、ベクトルは、図６に示すように、ストロングエッジ、ウィークエッジ、ラディアルラインおよびノイズの４種類に分類される。なお、ラディアルラインはアーチファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ）である。

このように分類されたベクトル対して、ステージ５０５で、ベクトルの種類に応じたプロセス（ｐｒｏｃｅｓｓ）を行う。ステージ５０５でベクトルのプロセスを行うコンピュータは、本発明における処理手段の一例である。

ステージ５０５では、ストロングエッジについて、ベクトル・キープ（ｖｅｃｔｏｒ ｋｅｅｐ）を行う。ベクトル・キープとは、ベクトルをそのままに保つことである。これによって、ストロングエッジに分類されたベクトルは大きさと方向がそのままに保たれる。

ウィークエッジについては、ディレクション・フィルタリング（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）を行う。ディレクション・フィルタリングは、マトリクスサイズが３×３のウィンドウにおいて中心ベクトルとの差の総和が最小となる２つの周囲ベクトルの組合せを抽出し、それら２つの周囲ベクトルと中心ベクトルとの平均ベクトルで中心ベクトルを置き換えることによって行われる。

図７の（０）に示すような３×３マトリクスのウィンドウにおいて、ウィンドウの中心位置を０とすると、中心位置０に中心ベクトルが存在しその周囲の８つの位置１−８にそれぞれ周囲ベクトルが存在する。中心ベクトルと２つの周囲ベクトルの組合せは、図７の（１）−（２８）に示すように２８通りとなる。

このような組合せの中から、中心ベクトルとの差の総和が最小となる２つの周囲ベクトルの組合せが抽出され、それら２つの周囲ベクトルと中心ベクトルとの平均ベクトルによって中心ベクトルが置き換えられる。

このようなディレクション・フィルタリングによって、ウィークエッジが明瞭化される。中心ベクトルを置き換える平均ベクトルには可変の係数をかけるようにしてもよい。係数を１より大きくすることによりエッジの明瞭化を強めることができる。係数を１より小さくすることによりエッジの明瞭化を弱めることができる。

ラディアルラインおよびノイズについては、ベクトル・スムージング（ｖｅｃｔｏｒ ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）を行う。ベクトル・スムージングはマトリクスサイズが３×３のウィンドウにおいて中心ベクトルをウィンドウ内の全ベクトルの平均ベクトルで置き換えることによって行われる。

図８に、ベクトル・スムージングの概念図を示す。３×３マトリクスのウィンドウおける各ベクトルが図８の（ａ）に示すようになっているとすると、ウィンドウ内の全ベクトルの平均ベクトルは図８の（ｂ）に示す白抜きのベクトルとなり、このベクトルで中心ベクトルが置き換えられる。このようなベクトル・スムージングによって、ラディアルラインおよびノイズが減弱される。

このような処理が施された４種類のベクトルについて、ステージ５０７で、インバース・ウェーブレット変換を行う。ステージ５０７でインバース・ウェーブレット変換を行うコンピュータは、本発明における画像生成手段の一例である。

インバース・ウェーブレット変換は、２次元のグラディエントフォームのインバース・ウェーブレット変換である。これによって、リアル・ドメイン（ｒｅａｌ ｄｏｍａｉｎ）の画像が復元される。

図９に、以上のような信号処理を概念的に示す。なお、図９では画像信号を１次元の信号として示す。図９の（ａ）は入力画像の信号強度を示している。信号強度はオブジェクト（ｏｂｊｅｃｔ）が相対的に大きく、ノイズやラディアル・ラインは相対的に小さい。

ウェーブレット変換により、図９の（ｂ）に示すようなウェーブレット・ドメインの画像が得られる。ここでは、ひとつのスケールｊの画像を示す。この画像において、信号強度が閾値Ｔｇより大きい信号はストロングエッジであり、信号強度が閾値Ｔｇ以下で閾値Ｔｓより大きく、秩序性が閾値Ｔｒより大きい信号はウィークエッジであり、信号強度が閾値Ｔｇ以下で、秩序性が閾値Ｔｒ以下の信号はラディアルラインであり、信号強度が閾値Ｔｓ以下の信号はノイズである。

このような信号が、クラシフィケーションとプロセスを経て、図９の（ｃ）に示す信号となる。この信号では、ストロングエッジの信号強度は変わらず、ウィークエッジは明確化され、ラディアルラインとノイズの信号強度が小さくなっている。

このような信号がインバース・ウェーブレット変換されて、図９の（ｄ）に示すようなリアル・ドメインの出力画像となる。出力画像では、オブジェクトの信号強度は入力画像と変わらず、ラディアルラインおよびノイズの信号強度が入力画像よりも小さくなっている。すなわち、ＣＴ値のシフト、エッジの変形、画像の急変等を生じることなく、ラディアルラインおよびノイズを低減することができる。また、ウェーブレット・ドメインにおけるウィークエッジのディレクション・フィルタリングにより、オブジェクトの微細な構造が明確化される。

図１０−１３に、上記のような画像処理による画質改善の一例を示す。図１０は、均一ファントム（ｐｈａｎｔｏｍ）を撮影した画像について、元画像と処理画像の画素値の標準偏差ｓｄ（ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）の比較を５個所について示す。処理画像では標準偏差が元画像より２８％減少しており、ノイズ低減が顕著である。

図１１は、ＬＣＤ（ｌｏｗ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｄｅｎｓｉｔｙ）ファントムを撮影した画像について、元画像と処理画像のコントラスト分解能ＬＣＤの比較を３個所について示す。処理画像ではＬＣＤが元画像より１．４％増加しており、ノイズ低減によるコントラスト分解能の向上が顕著である。

図１２は、空間分解能ファントムを撮影した画像について、元画像と処理画像の画素値の空間分解能空間ＬＰ（Ｌｉｎｅ Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）の比較を示す。処理画像の空間分解能ＬＰは元画像と同じであり、空間分解能の低下がないことを示している。

図１３は、ＭＴＦ（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ファントムを撮影した画像について、元画像（ａ）と処理画像（ｂ）のＭＴＦの比較（ｃ）を示す。処理画像のＭＴＦは元画像と同じであり、ＭＴＦの低下がないことを示している。

本発明を実施するための最良の形態の一例のＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。 本発明を実施するための最良の形態の一例のＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。 Ｘ線照射・検出装置の構成を示す図である。 Ｘ線検出器のＸ線入射面の構成を示す図である。 本発明を実施するための最良の形態の一例の画像処理のダイヤグラムを示す図である。 ウェーブレット・ベクトルの分類を示す図である。 ディレクション・フィルタリングの方向を示す図である。 ベクトル・スムージングの概念を示す図である。 本発明を実施するための最良の形態の一例の画像処理の概念を示す図である。 一部に中間調の写真を用いて元画像と処理画像の比較を示す図である。 一部に中間調の写真を用いて元画像と処理画像の比較を示す図である。 一部に中間調の写真を用いて元画像と処理画像の比較を示す図である。 一部に中間調の写真を用いて元画像と処理画像の比較を示す図である。

符号の説明

１０ ： 被検体
１００ ： ガントリ
１１０ ： Ｘ線照射・検出装置
１３０ ： Ｘ線管
１３２ ： 焦点
１３４ ： Ｘ線
１５０ ： Ｘ線検出器
１５２ ： Ｘ線入射面
１５４ ： 検出セル
２００ ： テーブル
２０２ ： 天板
２０４ ： クレードル
２０６ ： 支柱
２０８ ： ベース
３００ ： オペレータコンソール
３０２ ： ディスプレイ
５０１ ： ウェーブレット変換
５０３ ： クラシフィケーション
５０５ ： プロセス
５０７ ： インバース・ウェーブレット変換

Claims (8)

1. 入力画像についてグラディエントフォームのウェーブレット変換を行い、
   得られたウェーブレット・ベクトルを、所定の閾値に基づいて、ストロングエッジ、ウィークエッジ、アーチファクトを示すラディアルラインおよびノイズの４種類に分類し、
   前記ストロングエッジに分類されウェーブレット・ベクトルついてはそのままとし、
   前記ウィークエッジに分類されたウェーブレット・ベクトルについてはディレクション・フィルタリングによるエッジの明瞭化を行い、
   前記ラディアルラインおよび前記ノイズに分類されたウェーブレット・ベクトルについてはベクトル・スムージングを行い、
   それら処理済みのウェーブレット・ベクトルに関するインバース・ウェーブレット変換によって出力画像を生成する
   画像処理方法であって、
   前記分類は、
   ベクトルの大きさに関する第１閾値と、それより小さい第２閾値と、ベクトルの方向の秩序性に関する第３閾値とを用いて、
   大きさが第１閾値より大きいウェーブレット・ベクトルをストロングエッジに分類し、
   大きさが第１閾値以下で第２閾値より大きく、秩序性が第３閾値より大きいウェーブレット・ベクトルをウィークエッジに分類し、
   大きさが第１閾値以下で、秩序性が第３閾値以下のウェーブレット・ベクトルをラディアルラインに分類し、
   大きさが第２閾値以下のウェーブレット・ベクトルをノイズに分類することによって行われる
   ことを特徴とする画像処理方法。
2. 前記ベクトルの方向の秩序性は、
   マトリクスサイズが３×３のウィンドウにおける中心ベクトルとそれとの差が最も小さい２つの周囲ベクトルとの平均ベクトルと、ウィンドウ内の全ベクトルの平均ベクトルとの比で表される、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記ディレクション・フィルタリングは、
   マトリクスサイズが３×３のウィンドウにおいて中心ベクトルとの差の総和が最小となる２つの周囲ベクトルの組合せを抽出し、
   それら２つの周囲ベクトルと中心ベクトルとの平均ベクトルで中心ベクトルを置き換えることによって行われる、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記ベクトル・スムージングは、
   マトリクスサイズが３×３のウィンドウおいて中心ベクトルをウィンドウ内の全ベクトルの平均ベクトルで置き換えることによって行われる、
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法。
5. 被検体をＸ線でスキャンしてデータを収集するデータ収集手段と、収集されたデータに基づいて画像を再構成する画像再構成手段と、再構成された画像を処理する画像処理手段とを有するＸ線ＣＴ装置であって、
   前記画像処理手段は、
   入力画像についてグラディエントフォームのウェーブレット変換を行う変換手段と、
   得られたウェーブレット・ベクトルを、所定の閾値に基づいて、ストロングエッジ、ウィークエッジ、アーチファクトを示すラディアルラインおよびノイズの４種類に分類する分類手段と、
   前記ストロングエッジに分類されウェーブレット・ベクトルついてはそのままとし、前記ウィークエッジに分類されたウェーブレット・ベクトルについてはディレクション・フィルタリングによるエッジの明瞭化を行う処理手段と、
   それら処理済みのウェーブレット・ベクトルに関するインバース・ウェーブレット変換によって出力画像を生成する画像生成手段と
   を具備する線ＣＴ装置であって、
   前記分類は、
   ベクトルの大きさに関する第１閾値と、それより小さい第２閾値と、ベクトルの方向の秩序性に関する第３閾値とを用いて、
   大きさが第１閾値より大きいウェーブレット・ベクトルをストロングエッジに分類し、
   大きさが第１閾値以下で第２閾値より大きく、秩序性が第３閾値より大きいウェーブレット・ベクトルをウィークエッジに分類し、
   大きさが第１閾値以下で、秩序性が第３閾値以下のウェーブレット・ベクトルをラディアルラインに分類し、
   大きさが第２閾値以下のウェーブレット・ベクトルをノイズに分類することによって行われる
   ことを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
6. 前記ベクトルの方向の秩序性は、
   マトリクスサイズが３×３のウィンドウにおける中心ベクトルとそれとの差が最も小さい２つの周囲ベクトルとの平均ベクトルと、ウィンドウ内の全ベクトルの平均ベクトルとの比で表される、
   ことを特徴とする請求項５に記載のＸ線ＣＴ装置。
7. 前記ディレクション・フィルタリングは、
   マトリクスサイズが３×３のウィンドウにおいて中心ベクトルとの差の総和が最小となる２つの周囲ベクトルの組合せを抽出し、
   それら２つの周囲ベクトルと中心ベクトルとの平均ベクトルで中心ベクトルを置き換えることによって行われる、
   ことを特徴とする請求項５または請求項６に記載のＸ線ＣＴ装置。
8. 前記ベクトル・スムージングは、
   マトリクスサイズが３×３のウィンドウおいて中心ベクトルをウィンドウ内の全ベクトルの平均ベクトルで置き換えることによって行われる、
   ことを特徴とする請求項５ないし請求項７のうちのいずれか１つに記載のＸ線ＣＴ装置。