JP5889013B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像信号における所定の周波数成分の強調もしくは抑制を行うための画像処理装置及び画像処理方法に関する。

従来、周波数強調を行って放射線画像の診断性能を向上させる数々の画像処理技術が提案されている。周波数強調もしくは抑制の方法は、原画像を基に、ある限られた周波数帯域の周波数成分を表す複数の帯域制限画像を作成して、帯域制限画像毎に強調もしくは抑制することで行われる。複数の帯域制限画像を作成する方法としては、ラプラシアンピラミッド分解を用いた方法や、ウェーブレット変換を用いた方法や、アンシャープマスクを利用する方法等がある。例えば、アンシャープマスクを利用した場合、ボケ画像をＳ_usLvとすると、帯域制限画像Ｈ_Lvは、（式１）のようになる。

ここで、Ｌｖ＝０であるときのボケ画像Ｓ_us0は原画像Ｓ_orgを表す。Ｌｖは帯域制限画像のインデックスである。周波数応答特性が異なるボケ画像を作成することにより、様々な帯域制限画像を得ることができる。帯域制限画像のうちの最も低周波画像をＬとすると、原画像との関係は、（式２）で表すことができる。

つまり、分解された帯域制限画像を加算していくことで原画像に再構成される。低周波画像Ｌに対し、低周波画像Ｌ以外の帯域制限画像のことを高周波画像とする。高周波画像に対し、（式３）のようにゲイン係数αによってゲインを調整することで、様々な周波数強調もしくは抑制を行った画像を作成することができる。

ゲイン係数αは周波数帯域毎に設定する。ゲイン係数αを大きくすることで、その周波数帯域成分を強調することができる。ゲイン係数αを小さくすることで、その周波数帯域成分を抑制することができる。しかし、定数αによる強調処理では、すべての成分を同一に強調処理することになる。つまり、強調対象であるエッジ成分を強調するだけではなく、ノイズ成分も同等に強調されてしまい、所望の強調効果を得ることができないという課題がある。その課題に対し、高周波画像からエッジ成分のみを検出して強調することでエッジのみの強調効果を得る技術が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。特に、特許文献２においては、複数の帯域制限された高周波画像に分解して強調処理する方法であって、周波数帯域毎にエッジを検出して強調処理を行うことが提案されている。

特開平９−２４８２９１号公報 特開２００５−２９６３３１号公報

ユーザは、ゲイン係数αを周波数帯域毎に調整し、様々な周波数処理を行った画像を作成することができる。放射線画像においては、検出器の特性や撮影部位に依存して周波数帯域毎にノイズが支配的な領域とそうではない領域とが存在する。そのため、ゲイン係数αの調整作業は、撮影部位毎にそして周波数帯域毎に細かな調整が必要である。ゲイン係数αの調整を行うことで所望の周波数応答特性を得られるようになる。一方で、ゲイン係数αの調整作業は、経験の少ないユーザにとっては非常に困難な作業であり、また熟練したユーザにとっても時間のかかる作業となる。このように設定されたゲイン係数をエッジ領域にのみ適用して処理を行うことで、エッジのみを強調した画像を作成することができる。

しかし、特許文献１、２に記載されたような技術では、ゲイン係数を最適なバランスに調整はしたが、エッジ検出の結果を失敗し、結果的にエッジと同様にノイズも強調してしまうことが発生していた。これは、エッジ検出方法がすべての周波数帯域で共通であるために、ノイズが支配的な周波数帯域ではエッジ検出が困難になり、ノイズもエッジとして検出してしまっていたためである。

本発明の目的は、ノイズが支配的である周波数帯域であってもノイズ成分を強調することなくエッジを強調することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することにある。

本発明に係る画像処理装置は、原画像から複数の周波数成分の画像を作成する周波成分作成手段と、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのゲイン補正を行うためのゲイン係数を取得する係数取得手段と、前記ゲイン係数に基づき、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのエッジ情報を検出する検出手段と、前記ゲイン係数と前記エッジ情報とに基づき、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのゲインを調整するゲイン調整手段と、前記ゲイン調整手段によりゲインが調整された前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つに基づき、処理画像を作成する処理画像作成手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、ノイズが支配的である周波数帯域であってもノイズ成分を強調することなくエッジを強調することが可能となり、ユーザが意図する強調効果を得ることが可能となる。

本発明の実施形態における画像処理装置の構成例を示す図である。 本実施形態における画像処理装置を実現可能なコンピュータ機能を示す図である。 本実施形態における画像処理装置の流れを示すフローチャートである。 本実施形態におけるゲイン係数補正値算出方法の例を示す図である。 モーメントオペレータによるエッジ検出の例を示す図である。 基準距離を説明するための図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の実施形態における画像処理装置の構成例を示す図であり、一例としてＸ線画像処理装置の構成を示している。図１に示すように、Ｘ線画像処理装置は、周波成分作成手段１０１、ゲイン係数取得手段１０２、ゲイン係数補正値算出手段１０３、ゲイン調整手段１０４、及び処理画像作成手段１０５を有する。

周波成分作成手段１０１は、Ｘ線センサにより取得されたＸ線画像に所定の前処理を施した画像を入力とし、当該画像を基に、ある限られた周波数帯域の周波数成分を表す複数の高周波画像と１つの低周波画像とを作成して出力する。ゲイン係数取得手段１０２は、周波数強調に係る周波数応答特性がユーザにより設定され、周波数強調処理に必要なゲイン係数を出力する。ゲイン係数補正値算出手段１０３は、ゲイン係数取得手段１０２より出力されたゲイン係数を入力とし、ゲイン係数を補正するゲイン係数補正値を算出して出力する。ゲイン係数補正値の算出は、ゲイン係数に応じたゲイン係数補正値算出方法によって行われる。

ゲイン調整手段１０４は、周波成分作成手段１０１より出力された高周波画像と、ゲイン係数取得手段１０２より出力されたゲイン係数と、ゲイン係数補正値算出手段１０３より出力されたゲイン係数補正値を入力とする。ゲイン調整手段１０４は、ゲイン係数補正値を用いて修正したゲイン係数にて高周波画像を調整し、調整結果を出力する。処理画像作成手段１０５は、ゲイン調整手段１０４にて高周波画像を調整した結果と、周波成分作成手段１０１より出力された低周波画像とを入力として、画像の再構成を行い、再構成結果を出力する。

図２は、コンピュータ（ＰＣ）を使用して、図１に示した画像処理装置を実現する場合の例を示す図である。コントロールＰＣ２０１、Ｘ線センサ２０２、及びＸ線発生装置２１０が、光ファイバー２２２でつながっている。コントロールＰＣ２０１、Ｘ線センサ２０２、及びＸ線発生装置２１０を接続するための信号線は、光ファイバーでなくてもよい。また、コントロールＰＣ２０１、Ｘ線センサ２０２、及びＸ線発生装置２１０が、ＣＡＮ（Controller Area Network）やギガビットイーサネット（登録商標）などのネットワークで通信可能に接続されていても良い。光ファイバー２２２には、表示部２０９、記憶部２１１、及びネットワークインタフェース部２１２等が接続されている。

コントロールＰＣ２０１は、ＣＰＵ（中央演算装置）２０３、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０４、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０５、入力部２０６、表示部２０７、及び記憶部２０８を有する。ＣＰＵ２０３、ＲＡＭ２０４、ＲＯＭ２０５、入力部２０６、表示部２０７、及び記憶部２０８は、例えばバス２２１を介して通信可能に接続されている。コントロールＰＣ２０１を介して、Ｘ線センサ２０２や表示部２０９などにコマンドが送られる。コントロールＰＣ２０１では、撮影モード毎の処理内容がソフトウェアモジュールとして記憶部２０８に格納されており、不図示の指示手段によりＲＡＭ２０４に読み込まれて実行される。図１に示した各手段１０１〜１０５は、ソフトウェアモジュールとして記憶部２０８に格納されている。なお、本実施形態はこれに限定されず、図１に示した各手段１０１〜１０５を例えば専用の画像処理ボードとして実装してもよいし、目的に応じて最適な実装を行うようにすればよい。

以下、Ｘ線画像処理装置の詳細に関して４つの実施形態にそって説明する。
（第１の実施形態）
第１の実施形態について説明する。
図１に示した構成図及び図３に示すフローチャートを参照して、第１の実施形態における画像処理を説明する。まず、Ｘ線センサにてＸ線画像を取得する（ステップ３０１）。次に、取得されたＸ線画像に対して前処理を行う（ステップ３０２）。前処理は、例えば、オフセット補正、Ｌｏｇ変換、ゲイン補正、欠陥補正などのセンサの特性を補正する処理と、グリッドモアレを抑制するグリッド縞抑制処理とを行う。また、必要であれば、前処理として、ランダムノイズを低減する処理などの信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）を向上させる処理を行ってもよい。

次に、周波成分作成手段１０１は、前処理が施された原画像から複数の高周波画像と１つの低周波画像とを作成する（ステップ３０３）。帯域制限画像の作成の方法としては、ラプラシアンピラミッド分解を用いた方法やウェーブレット変換を用いた方法等を利用する。ダウンサンプリングをすることで有効に得られる高周波画像が制限されるが、本実施形態では、少なくとも１つ以上の高周波画像が必要である。

次に、ゲイン係数取得手段１０２が、ゲイン係数を設定する（ステップ３０４）。ここで、ゲイン係数とは（式３）に示すαの値を指し、ユーザが周波数帯域毎に指定する。ユーザがゲイン係数αの値を直接に指定するようにしてもよいし、別手段として周波数応答特性作成ツールを用意し、ゲイン係数αを意識せずに特性を作成したものを、ゲイン係数αへと自動変換する方法で指定するようにしてもよい。

次に、ゲイン係数補正値算出手段１０３は、ゲイン係数取得手段１０２により指定されたゲイン係数αの値を用いてゲイン係数補正値の算出方法を選択する（ステップ３０５）。ゲイン係数を補正するとは、高周波画像のエッジ部分のみに選択的に強調処理を行うために、エッジ以外の画素のゲイン係数を弱めることである。よって、ゲイン係数補正値の算出方法とは、高周波画像のエッジ成分を検出し、その検出結果に基づいてゲイン係数を補正する値を出力する方法である。本実施形態においてはエッジ検出方法が複数用意され、ゲイン係数に基づいて周波数帯域毎に選択される。

図４（ａ）にエッジ検出方法を選択するためのテーブルの例を示す。図４（ａ）に示すように、エッジ検出方法は、ノイズ耐性の異なるものを複数用意する。ゲイン係数が小さい値のときほどノイズ耐性の強いエッジ検出方法が選択されるようにし、ノイズをエッジとして誤検出することを防止する。図４（ａ）に示す例では、エッジ検出のための特徴量として積分した値を使用するモーメントオペレータや、信号成分の絶対値に閾値を設けるパーセンタイルフィルタなど、ノイズ耐性の強い検出方法をゲイン係数の小さい場合に割り当てている。

次に、ゲイン係数補正値算出手段１０３は、ゲイン係数補正値の算出方法の選択処理にて選択されたエッジ検出方法で、ゲイン係数補正値を算出した結果を出力する（ステップ３０６）。ゲイン係数補正値は、対象の高周波画像に対してエッジ検出を行った結果、すなわちエッジ情報が補正値として反映される。エッジ検出処理は高周波画像に対して直接検出処理を行ってもよいし、（式１）に示される原画像S_org又はボケ画像S_usに対して処理を行い、その結果を間接的に利用してもよい。

エッジ検出方法として、モーメントオペレータが選択された例を、図５を参照して説明する。モーメントオペレータを利用する方法は、原画像を処理対象画像として間接的に高周波画像のエッジ検出を行う。まず、ゲイン係数補正値算出手段１０３は、処理対象画素を中心とした局所領域を設定し、局所領域内の０次モーメントと１次モーメントとを算出する（ステップ５０１、５０２）。各モーメントは、（式４）で求められる。

（式４）において、m₀₀が０次モーメントを表し、m₁₀がｘ方向の１次モーメントを表し、m₀₁がｙ方向の１次モーメントを表す。次に、ゲイン係数補正値算出手段１０３は、１次モーメントから重心を算出する（ステップ５０３）。重心は力のつりあいがとれている位置であるため、その座標（ｇｘ，ｇｙ）は（式５）のように求まる。

次に、ゲイン係数補正値算出手段１０３は、重心座標と局所領域の中心座標との距離を（式６）を用いて算出する（ステップ５０４）。

局所領域内にエッジが存在する場合には、重心は局所領域の中心からずれる。したがって（式６）により算出されるΔの値は大きくなる。一方、局所領域内にエッジが存在しない場合には、重心は局所領域の中心に非常に近い位置となり、（式６）により算出されるΔの値は小さくなる。したがって、（式６）により算出されるΔの値がエッジを検出する特徴量となる。（式６）により算出されるΔの値は、絶対値のままでは値として使用しづらいため、本実施形態では最後に基準距離Δ_baseにて正規化し、Δ_normを（式７）のように算出する（ステップ５０５）。

なお、基準距離Δ_baseとは、図６に示すように局所領域内に所定段差ｄのエッジが存在する場合に（式６）により算出される値である。所定段差ｄでのエッジ特徴量を基準値とするということは、所定段差ｄが検出の目標となるエッジということである。（式６）で計算した各局所領域内のΔの値が、このエッジ特徴量よりも大きければエッジが存在すると認識し、このエッジ特徴量よりも小さければエッジが存在する確率が小さいと考える。したがって、基準距離Δ_baseによって正規化されたΔ_normは、Δ_normの値が１である場合がエッジ検出特徴量としての最大値を表し、エッジが存在することを示す。一方、Δ_normの値が０である場合がエッジ検出特徴量としての最小値を表し、エッジが存在しないことを示す。Δ_normの値において０〜１の間の値は、１に近づくほどエッジが存在する確率が高く、０に近づくほどエッジが存在する確率が低いということを表す。本実施形態では、このΔ_normの値をゲイン係数補正値とする。

次に、ゲイン調整手段１０４は、ゲイン係数取得手段１０２により指定されたゲイン係数αと、ゲイン係数補正値算出手段１０３により算出されたゲイン係数補正値Ｃの値とを用いて、高周波画像を（式８）に基づき調整する（ステップ３０７）。

ゲイン係数補正値Ｃは、エッジである可能性が高い領域に関しては１に近い値となるので、ゲイン係数値に近い値にて調整することとなる。一方、ゲイン係数補正値Ｃは、エッジではない可能性が高い領域に関しては０に近い値となるので、ゲイン係数を小さくして調整することとなる。ゲイン調整手段１０４によるゲイン係数α及びゲイン係数補正値Ｃを用いた高周波画像の調整は、画素毎に処理が行われる。

次に、処理画像作成手段１０５は、ゲインが調整された高周波画像Ｈ'から画像を再構成する。（式２）に示される高周波画像Ｈをゲインが調整された高周波画像Ｈ'に置き換えることで、ゲイン調整済みの再構成画像が作成される（ステップ３０８）。

処理画像作成手段１０５により再構成された画像は、幾何変換、ＷＷ（ウィンドウ幅）／ＷＬ（ウィンドウレベル）等の後処理を行い、画像をモニタ又はメモリに出力をする（ステップ３０９、３１０）。

前述したステップ３０４からステップ３０７までの処理を周波数帯域毎に繰り返すことで、周波数帯域毎に最適化されたエッジ検出が行われ、その検出結果に応じたゲイン補正係数値が得られる。これらを用いることで、ノイズの影響を受けにくい選択的な周波数強調処理が行われ、ユーザの選定した周波数応答が維持されたままで、より強調効果を得られる画像になる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。
第１の実施形態においては、複数のゲイン係数補正値の算出方法として複数のエッジ検出方法を示した。第２の実施形態においては、同一の検出方法にて複数の出力結果を利用する方法を示す。図１に示した構成図及び図３に示すフローチャートを参照して、第２の実施形態における画像処理を説明する。ステップ３０１からステップ３０４までの処理は、第１の実施形態と同じ処理であるので、その説明は省略する。

ステップ３０５にて、ゲイン係数補正値算出手段１０３は、ゲイン係数取得手段１０２により指定されたゲイン係数αの値を用いてゲイン係数補正値を算出する方法を選択する。ゲイン係数補正値の算出方法とは、前述のように高周波画像のエッジ成分を検出し、その検出結果に基づいてゲイン係数を補正する値を出力する方法である。本実施形態においては１つのエッジ検出方法に対し異なる検出感度をもったものが複数用意され、ゲイン係数に基づいて周波数帯域毎に選択される。

図４（ｂ）に異なるエッジ検出感度とゲイン係数との関係の例を示す。エッジ検出感度とは、エッジに対する反応のしやすさを示し、エッジ検出感度が高いとエッジとして認識する可能性が高くなることになる。その一方で、エッジ検出感度が高いとノイズなどのエッジ以外のものに対してもエッジとして誤認識する可能性も高くなる。そこで、図４（ｂ）に示すように、ゲイン係数が小さい値の場合にはエッジ検出感度を小さくする。ゲイン係数が小さく設定されている場合はノイズが支配的な周波数帯域であるために誤認識を防ぐ。ゲイン係数が大きい値の場合には、所定の検出感度Ｓ_Dにて処理をする。もしくは検出感度Ｓ_Dよりも大きな値にして、より詳細なエッジ検出を行うようにしてもよい。

エッジ検出方法としてモーメントオペレータを利用した場合について、エッジ検出感度を変更する例を示す。モーメントオペレータを利用した場合のエッジ特徴量は、第１の実施形態にて示した（式７）に示すΔの値を基準距離Δ_baseにて正規化したΔ_normの値である。

基準距離とは、第１の実施形態でも示した通り、局所領域内に所定段差ｄのエッジが存在する場合に（式６）により算出される値である。所定段差ｄは検出の目標となるエッジであり、その段差における距離に対する割合がエッジの可能性を示すことになる。したがって、所定段差ｄが小さくなると目標となるエッジが小さいものに設定され、検出感度が高くなる。Δ_normの値もΔの値が同じで所定段差ｄの値を小さくすると大きくなる。すなわち、エッジとしての可能性が高い値となる。所定段差ｄの値は、検出感度を決めるパラメータであるといえる。図４（ｂ）に示すように、ゲイン係数が小さくなるにつれて検出感度を下げるには、所定段差ｄの値を下げることで調整することができる。本実施形態においても、Δ_normの値をゲイン係数補正値Ｃとする（ステップ３０６）。

次に、ゲイン調整手段１０４は、ゲイン係数取得手段１０２により指定されたゲイン係数αと、ゲイン係数補正値算出手段１０３により算出されたゲイン係数補正値Ｃの値とを用いて、高周波画像を（式８）に基づき調整する（ステップ３０７）。以降のステップ３０８からステップ３１０までの処理は、第１の実施形態と同じ処理であるので、その説明は省略する。

第２の実施形態によれば、ノイズ成分を強調することなくエッジを強調する周波数強調処理が可能になり、ユーザの選定した周波数応答が維持されたままで、より強調効果を得られることができる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。
第３の実施形態においては、複数のゲイン係数補正値の算出方法として同一の検出方法にて複数の出力結果を利用する第２の方法を示す。図１に示した構成図及び図３に示すフローチャートを参照して、第３の実施形態における画像処理を説明する。ステップ３０１からステップ３０４までの処理は、第１の実施形態と同じ処理であるので、その説明は省略する。

ステップ３０５にて、ゲイン係数補正値算出手段１０３は、ゲイン係数取得手段１０２により指定されたゲイン係数αの値を用いてゲイン係数補正値を算出する方法を選択する。ゲイン係数を補正するとは、高周波画像のエッジ部分のみに選択的に強調処理を行うために、エッジ以外の画素のゲイン係数を弱めることである。また、高周波画像のノイズ成分のみに選択的に抑制処理を行うために、ノイズ以外の画素のゲイン係数を弱めることでもある。よって、ゲイン係数補正値の算出方法とは、高周波画像のエッジ成分もしくはノイズ成分を検出し、その検出結果に基づいてゲイン係数を補正する値を出力する方法である。本実施形態においては１つの検出方法に対し異なる出力値補正係数が用意され、ゲイン係数に基づいて周波数帯域毎に選択される。

検出方法としてモーメントオペレータを利用した場合について、出力値補正係数を変更する例を示す。モーメントオペレータを利用した場合のエッジ特徴量は、第１の実施形態にて示した（式７）に示すΔの値を基準距離Δ_baseにて正規化したΔ_normの値である。Δ_normの値が１に近いほど、エッジである可能性が高くなり、Δ_normの値が０に近いほどエッジではない可能性が高まる。つまり、ノイズである可能性が高まる。このことにより、検出補正係数をＫとすると、ゲイン補正係数値Ｃは（式９）のようになる

ここで、検出補正係数Ｋは、図４（ｃ）に示すようなステップ関数を示す。ゲイン係数値αが１以上である場合にはＫ＝１となり、ゲイン補正係数値ＣとしてΔ_normの値をそのまま使用する。一方、ゲイン係数値αが１未満である場合にはＫ＝０となり、ゲイン補正係数値Ｃとして（１−Δ_norm）の値を使用することになる。ゲイン係数値αが１未満のときは、高周波画像の成分を抑制することになり、ノイズを抑える役目を果たす。この場合にゲイン係数値αが１以上であるときと同様にエッジと検出された画素のゲイン係数を保持すると、エッジを抑制することになり、画像全体がボケてしまう。したがって、その際は、エッジのゲイン係数を強めるのではなく、ノイズのゲイン係数を強めることが必要である。

したがって、エッジ検出感度よりもノイズ検出感度を高めるために、エッジとして検出した結果を反転して使用しノイズのゲイン係数が大きくなるように設定する。それはゲイン係数αが１未満であるときにはノイズ検出方法として動作することになる。本実施形態では、正規化した値を特徴量として使用しているために、エッジ検出方法として出力した第１のエッジ情報である値とノイズ検出方法として出力した第２のエッジ情報である値とは１の補数の関係となる。図４（ｃ）に示した例では、ゲイン係数αが１を閾値としたステップ関数になっているが、ステップ関数に限らず、連続的に切り替わる関数であってもよい(ステップ３０６)。

次に、ゲイン調整手段１０４は、ゲイン係数取得手段１０２により指定されたゲイン係数αと、ゲイン係数補正値算出手段１０３により算出されたゲイン係数補正値Ｃの値とを用いて、高周波画像を（式８）に基づき調整する（ステップ３０７）。以降のステップ３０８からステップ３１０までの処理は、第１の実施形態と同じ処理であるので、その説明は省略する。

第３の実施形態によれば、ノイズ成分を強調することなくエッジを強調する周波数強調処理が可能になり、ユーザの選定した周波数応答が維持されたままで、より強調効果を得られることができる。

（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について説明する。
第４の実施形態においては、複数のゲイン係数補正値の算出方法として同一の検出方法にて複数の出力結果を利用する第３の方法を示す。図１に示した構成図及び図３に示すフローチャートを参照して、第４の実施形態における画像処理を説明する。ステップ３０１からステップ３０４までの処理は、第１の実施形態と同じ処理であるので、その説明は省略する。

ステップ３０５にて、ゲイン係数補正値算出手段１０３は、ゲイン係数取得手段１０２により指定されたゲイン係数αの値を用いてゲイン係数補正値を算出する方法を選択する。ゲイン係数を補正するとは、高周波画像のノイズ部分のみに選択的に抑制処理を行うために、ノイズ以外の画素のゲイン係数を弱めることである。よって、ゲイン係数補正値の算出方法とは、高周波画像のノイズ成分を検出し、その検出結果、すなわちノイズ情報に基づいてゲイン係数を補正する値を出力する方法である。本実施形態においては１つのノイズ検出方法に対し異なる検出感度をもったものが複数用意され、ゲイン係数に基づいて周波数帯域毎に選択される。

図４（ｄ）に異なるノイズ検出感度とゲイン係数との関係の例を示す。ノイズ検出方法として分散値を算出する方法を利用した場合について、検出感度を変更する例を示す。分散値を算出する方法を利用した場合のノイズ特徴量とは、画像上に局所的な領域を設定し、領域内の分散値とする。そして、領域内の平均値から以下のように理論的にノイズ量を計算する。Ｘ線画像上のランダムノイズは、一定の強さ“Ｘ”のＸ線量で照射した場合の特定する領域内での画素値変動量で表される。そして、Ｘ線量である“Ｘ”に起因する標準偏差σ_q（Ｘ）で画素値を変動させるランダム量子のノイズと、センサ及び周辺電気回路から受ける標準偏差σ_sで画素値変動させる電気的なノイズであるランダムシステムノイズとの２種類に分類される。この２種類のランダムノイズがＸ線画像上にランダムノイズとして加算されるので、理論的なノイズ量σ（Ｘ）は、（式１０）、（式１１）で表現できる。ここで変数Ｘは局所的な領域の平均値とする。

ここで、標準偏差σ_q（Ｘ）は、平均値Ｘに依存して（式１０）に従って変化するが、標準偏差σ_sは、電気的な熱雑音であってＸ線強度には依存しない一定値である。（式１１）においてＫ_qは、Ｘ線強度からノイズ量を計算する際の変換係数である。（式１２）に示すように、局所的な領域内の分散値σ_imgが理論的なノイズ量σ（Ｘ）以下である画素に関してはノイズとして検出し、ノイズの抑制処理を行うためにゲイン係数補正値Ｃを１とする。一方、局所的な領域内の分散値σ_imgが理論的なノイズ量σ（Ｘ）以上である画素に関してはエッジとして検出し、ノイズ抑制処理を行わないためにゲイン係数補正値Ｃを０とする。この比較をする際に理論的なノイズ量に検出感度Ｓ_Dを乗ずる。

検出感度Ｓ_Dは、ゲイン係数αの関数であり、図４（ｄ）に示したような関係を示す。ゲイン係数αが小さい値である場合には検出感度を大きくする。ゲイン係数αが小さく設定されている場合にはノイズが支配的な周波数帯域であるためにノイズの抽出の漏れを防ぐ。ゲイン係数αが大きい値の場合には、所定の検出感度Ｓ_Dにて処理をする。もしくは検出感度Ｓ_Dよりも小さな値にし、ノイズの過度な抽出を防いでもよい（ステップ３０６）。

次に、ゲイン調整手段１０４は、ゲイン係数取得手段１０２により指定されたゲイン係数αと、ゲイン係数補正値算出手段１０３により算出されたゲイン係数補正値Ｃの値とを用いて、高周波画像を（式８）に基づき調整する（ステップ３０７）。以降のステップ３０８からステップ３１０までの処理は、第１の実施形態と同じ処理であるので、その説明は省略する。

第４の実施形態によれば、ノイズ成分を強調することなくエッジを強調する周波数強調処理が可能になり、ユーザの選定した周波数応答が維持されたままで、より強調効果を得られることができる。

（本発明の他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

なお、前記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１０１ 周波成分作成手段、１０２ ゲイン係数取得手段、１０３ ゲイン係数補正値算出手段、１０４ ゲイン調整手段、１０５ 処理画像作成手段

Claims (10)

1. 原画像から複数の周波数成分の画像を作成する周波成分作成手段と、
   前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのゲイン補正を行うためのゲイン係数を取得する係数取得手段と、
   前記ゲイン係数に基づき、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのエッジ情報を検出する検出手段と、
   前記ゲイン係数と前記エッジ情報とに基づき、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのゲインを調整するゲイン調整手段と、
   前記ゲイン調整手段によりゲインが調整された前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つに基づき、処理画像を作成する処理画像作成手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記ゲイン調整手段は、前記エッジ情報に基づき前記ゲイン係数を補正し、当該補正された前記ゲイン係数に基づき、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのゲインを調整することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記検出手段は、前記ゲイン係数に基づくエッジ検出方法で、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのエッジ情報を検出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記検出手段は、前記ゲイン係数に基づくエッジ検出感度で、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのエッジ情報を検出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
5. 前記検出手段は、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのエッジ情報を検出し、前記ゲイン係数に基づき前記エッジ情報を修正することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 前記検出手段は、前記ゲイン係数の値が１未満であるときには、エッジ検出感度がノイズ検出感度よりも小さくなるエッジ情報を、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つから検出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
7. 前記ゲイン調整手段は、第１のエッジ情報により補正された前記ゲイン係数と第２のエッジ情報により補正された前記ゲイン係数とが１の補数の関係を有することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
8. 前記検出手段は、前記ゲイン係数に基づくエッジ特徴量の基準値で、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのエッジ情報を検出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
9. 原画像から複数の周波数成分の画像を作成する周波成分作成工程と、
   前記周波数成分の画像の少なくとも一つのゲイン補正を行うためのゲイン係数を取得する係数取得工程と、
   前記ゲイン係数に基づき、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのエッジ情報を検出する検出工程と、
   前記ゲイン係数と前記エッジ情報とに基づき、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのゲインを調整するゲイン調整工程と、
   前記ゲイン調整工程にてゲインが調整された前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つに基づき、処理画像を作成する処理画像作成工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
10. 原画像から複数の周波数成分の画像を作成する周波成分作成ステップと、
    前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのゲイン補正を行うためのゲイン係数を取得する係数取得ステップと、
    前記ゲイン係数に基づき、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのエッジ情報を検出する検出ステップと、
    前記ゲイン係数と前記エッジ情報とに基づき、前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つのゲインを調整するゲイン調整ステップと、
    前記ゲイン調整ステップにてゲインが調整された前記複数の周波数成分の画像の少なくとも一つに基づき、処理画像を作成する処理画像作成ステップとをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。

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