JP5889265B2 - 画像処理方法および装置並びにプログラム - Google Patents
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Description
Norm)で規格化(normalized)したものである。つまり、標準勾配場は、画素値あるいは輝度値の大小や勾配の大きさに依存せず、勾配の方向だけを表す特徴量である。仮に、ある2つの画像において互いに対応する位置に同じ方向の標準勾配場が発生しているならば、これら2つの画像の位置は合っていると見なすことができる。したがって、この手法では、標準勾配場が示す方向の揃い具合を最適化することで、位置合せを行うことができる。
同一の被写体を含む第1および第2の画像における座標ごとに、該座標における画素値の勾配に係る特徴ベクトルを決定する第1の工程であって、該座標における画素値の勾配ベクトルの大きさが所定の閾値以上であるときには、前記勾配ベクトルを該勾配ベクトルの大きさで規格化したものを該座標における特徴ベクトルとして決定し、前記勾配ベクトルの大きさが前記所定の閾値未満であるときには、0(ゼロ)ベクトルを該座標における特徴ベクトルとして決定する第1の工程と、
前記第1および第2の画像における互いに対応する座標ごとに、該座標における特徴ベクトル同士の内積の絶対値をN(Nは自然数)乗して成る値に相当する相関値を算出し、前記座標ごとに算出された相関値の積算値を含む評価値を求める第2の工程と、
前記評価値がより大きくなるように前記第2の画像を変更する第3の工程と、を複数回繰り返し行って、前記第1および第2の画像の位置合せを行う画像処理方法を提供する。
同一の被写体を含む第1および第2の画像における座標ごとに、該座標における画素値の勾配ベクトルの大きさが所定の閾値以上であるときには、前記勾配ベクトルを該勾配ベクトルの大きさで規格化したものを該座標における特徴ベクトルとして決定し、前記勾配ベクトルの大きさが前記所定の閾値未満であるときには、0(ゼロ)ベクトルを該座標における特徴ベクトルとして決定する決定手段と、
前記第1および第2の画像における互いに対応する座標ごとに、該座標における特徴ベクトル同士の内積の絶対値をN(Nは自然数)乗して成る値に相当する相関値を算出し、前記座標ごとに算出された相関値の積算値を含む評価値を求める算出手段と、
前記評価値がより大きくなるように前記第2の画像を変更する変更手段と、を有し、
前記決定手段、算出手段および変更手段による処理を複数回繰り返し行って、前記第1および第2の画像の位置合せを行う画像処理装置を提供する。
前記勾配ベクトルが、画像における各座標軸方向の1次偏微分である、上記第2の観点の画像処理装置を提供する。
前記相関値が、前記特徴ベクトル同士の内積を二乗して成る値である、上記第3の観点の画像処理装置を提供する。
前記評価値が、前記相関値の積算値を前記第1または第2の画像の大きさで規格化して成る値である、上記第2の観点から第4の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記変更が、平行移動、回転、および変形のうち少なくとも一つを含む、上記第2の観点から第5の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記決定手段が、前記第1および第2の画像のそれぞれに対して、構造物強調フィルタ処理および/またはノイズ低減処理を行った画像に基づいて、前記勾配ベクトルを求める、上記第2の観点から第6の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記第1および第2の画像が、医用画像である、上記第2の観点から第7の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記第1および第2の画像が、撮像モダリティが互いに異なる、上記第8の観点の画像処理装置を提供する。
前記第1および第2の画像の一方が、超音波画像(US画像)である、上記第9の観点の画像処理装置を提供する。
前記決定手段、算出手段および変更手段による処理を、該処理を行った回数が所定数に達するまで、または、前記評価値が実質的に収束するまで、繰り返し行う、上記第2の観点から第10の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記第1および第2の画像の少なくとも一方の対象領域におけるノイズ量を推定し、該ノイズ量に基づいて前記閾値を決定する手段をさらに有する、上記第2の観点から第11の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記対象領域が、前記第1の画像と前記第2の画像との間に共通する解剖学的特徴点の周辺領域である、上記第12の観点の画像処理装置を提供する。
前記対象領域が、前記少なくとも一方の画像の中央領域である、上記第12の観点の画像処理装置を提供する。
前記対象領域が、病変部の周辺領域である、上記第12の観点の画像処理装置を提供する。
前記対象領域が、全画像領域である、上記第12の観点のの画像処理装置を提供する。
前記閾値を決定する手段が、前記対象領域における各画素での勾配強度を求め、該勾配強度のヒストグラムに基づいて前記閾値を決定する、上記第12から第16の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記閾値を決定する手段が、ノイズ量Nqtを、以下の(a)〜(f)式のいずれか1つ、または、複数の組合せの平均値から算出する、上記第12の観点から第16の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
Nqt = Mfmax + σ×HWHML (a)
Nqt = Mfmax + σ×HWHMR (b)
Nqt = Mfmax + σ×(HWHML+HWHMR)/2 (c)
Nqt = σ×Mfmax (d)
Nqt = σ×Mmom1 (e)
Nqt = σ×Mmom2 (f)
ただし、
Mfmaxは、前記ヒストグラム分布上に現れるピークのうち、最も勾配強度が低いピークにおいて最頻値を与える勾配強度であり、
HWHMLは、前記ヒストグラム分布上におけるMfmaxから見て低値側の半値半幅であり、
HWHMRは、前記ヒストグラム分布上におけるMfmaxから見て高値側の半値半幅であり、
HWHMmom1は、前記ヒストグラム分布上における勾配強度が0からHWHMRまでの範囲の重心に相当する勾配強度であり、
HWHMmom2は、前記ヒストグラム分布上における勾配強度がHWHMLからHWHMRまでの範囲の重心に相当する勾配強度である。
コンピュータ(computer)を、上記第2の観点から第18の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置として機能させるためのプログラム(program)を提供する。
Speckle Reduction and Coherence Enhancement in Ultrasound Imaging via Nonlinear
Anisotropic Diffusion, Khaled Z. Abd-Elmoniem,
Student Member, IEEE, Abou-Bakr M. Youssef, and
Yasser M. Kadah*, Member, IEEE(IEEE TRANSACTIONS ON
BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 49, NO. 9, SEPTEMBER 2002)にて開示されているフィルタ処理などが考えられる。
Interpolation(線形補間)、B-Spline Interpolation(Bスプライン補間)などを用いることができる。
上記閾値THNormは、目標画像T及び対象画像R′の少なくとも一方に基づくノイズ量の推定結果を基に決定してもよい。
・ヒストグラム分布上に現れるいくつかのピークのうち、最も勾配強度が低いピークにおいて最頻値を与える勾配強度(図9のMfmax)
・ヒストグラム分布上におけるMfmaxから見て低値側の半値半幅(図9のHWHML)
・ヒストグラム分布上におけるMfmaxから見て高値側の半値半幅(図9のHWHMR)
・ヒストグラム分布上における勾配強度が0からHWHMRまでの範囲の重心に相当する勾配強度(図10のHWHMmom1)
・ヒストグラム分布上における勾配強度がHWHMLからHWHMRまでの範囲の重心に相当する勾配強度(図10のHWHMmom2)
Nqt = Mfmax + σ×HWHML (a)
Nqt = Mfmax + σ×HWHMR (b)
Nqt = Mfmax + σ×(HWHML+HWHMR)/2 (c)
Nqt = σ×Mfmax (d)
Nqt = σ×Mmom1 (e)
Nqt = σ×Mmom2 (f)
2 画像取得部
3 位置合せ制御条件設定部
4 位置合せ演算部
41 評価部
42 最適化部
43 変換部
44 補間部
5 画像出力部
Claims (18)
- 同一の被写体を含む第1および第2の画像における座標ごとに、該座標における画素値の勾配に係る特徴ベクトルを決定する第1の工程であって、該座標における画素値の勾配ベクトルの大きさが所定の閾値以上であるときには、前記勾配ベクトルを該勾配ベクトルの大きさで規格化したものを該座標における特徴ベクトルとして決定し、前記勾配ベクトルの大きさが前記所定の閾値未満であるときには、0(ゼロ)ベクトルを該座標における特徴ベクトルとして決定する第1の工程と、
前記第1および第2の画像における互いに対応する座標ごとに、該座標における特徴ベクトル同士の内積の絶対値をN(Nは自然数)乗して成る値に相当する相関値を算出し、前記座標ごとに算出された相関値の積算値を含む評価値を求める第2の工程と、
前記評価値がより大きくなるように前記第2の画像を変更する第3の工程と、を複数回繰り返し行って、前記第1および第2の画像の位置合せを行う画像処理方法であって、
前記第1および第2の画像の少なくとも一方の対象領域における各画素での勾配強度を求め、該勾配強度のヒストグラムに基づいて前記閾値を決定する工程を有している画像処理方法。 - 同一の被写体を含む第1および第2の画像における座標ごとに、該座標における画素値の勾配ベクトルの大きさが所定の閾値以上であるときには、前記勾配ベクトルを該勾配ベクトルの大きさで規格化したものを該座標における特徴ベクトルとして決定し、前記勾配ベクトルの大きさが前記所定の閾値未満であるときには、0(ゼロ)ベクトルを該座標における特徴ベクトルとして決定する決定手段と、
前記第1および第2の画像における互いに対応する座標ごとに、該座標における特徴ベクトル同士の内積の絶対値をN(Nは自然数)乗して成る値に相当する相関値を算出し、前記座標ごとに算出された相関値の積算値を含む評価値を求める算出手段と、
前記評価値がより大きくなるように前記第2の画像を変更する変更手段と、を有し、
前記決定手段、算出手段および変更手段による処理を複数回繰り返し行って、前記第1および第2の画像の位置合せを行う画像処理装置であって、
前記第1および第2の画像の少なくとも一方の対象領域における各画素での勾配強度を求め、該勾配強度のヒストグラムに基づいて前記閾値を決定する手段を有している画像処理装置。 - 前記勾配ベクトルは、画像における各座標軸方向の1次偏微分である、請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記相関値は、前記特徴ベクトル同士の内積を二乗して成る値である、請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記評価値は、前記相関値の積算値を前記第1または第2の画像の大きさで規格化して成る値である、請求項2から請求項4のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記変更は、平行移動、回転、および変形のうち少なくとも一つを含む、請求項2から請求項5のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記第1および第2の画像のそれぞれに構造物強調フィルタ処理および/またはノイズ低減処理を行って得られる画像に基づいて、前記勾配ベクトルを求める、請求項2から請求項6のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記第1および第2の画像は、医用画像である、請求項2から請求項7のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記第1および第2の画像は、撮像モダリティが互いに異なる、請求項8に記載の画像処理装置。
- 前記第1および第2の画像の一方は、超音波画像(US画像)である、請求項9に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段、算出手段および変更手段による処理を、該処理を行った回数が所定数に達するまで、または、前記評価値が実質的に収束するまで、繰り返し行う、請求項2から請求項10のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記対象領域は、前記第1の画像と前記第2の画像との間に共通する解剖学的特徴点の周辺領域である、請求項2から請求項11のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記対象領域は、前記少なくとも一方の画像の中央領域である、請求項2から請求項11のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記対象領域は、病変部の周辺領域である、請求項2から請求項11のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記対象領域は、全画像領域である、請求項2から請求項11のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記閾値を決定する手段は、前記対象領域におけるノイズ量Nqtを、以下の式(a)〜(f)のいずれか1つ、または、複数の組合せの平均値から算出し、該ノイズ量に基づいて前記閾値を決定する、請求項2から請求項15のいずれか一項に記載の画像処理装置。
Nqt = Mfmax + σ×HWHML (a)
Nqt = Mfmax + σ×HWHMR (b)
Nqt = Mfmax + σ×(HWHML+ HWHMR)/2 (c)
Nqt = σ×Mfmax (d)
Nqt = σ×Mmom1 (e)
Nqt = σ×Mmom2 (f)
ただし、
σは、任意の定数であり、
Mfmaxは、前記ヒストグラム分布上に現れるピークのうち、最も勾配強度が低いピークにおいて最頻値を与える勾配強度であり、
HWHMLは、前記ヒストグラム分布上におけるMfmaxから見て低値側の半値半幅であり、
HWHMRは、前記ヒストグラム分布上におけるMfmaxから見て高値側の半値半幅であり、
HWHMmom1は、前記ヒストグラム分布上における勾配強度が0からHWHMRまでの範囲の重心に相当する勾配強度であり、
HWHMmom2は、前記ヒストグラム分布上における勾配強度がHWHMLからHWHMRまでの範囲の重心に相当する勾配強度である。 - 前記σは、2〜3の値である、請求項16に記載の画像処理装置。
- コンピュータを、請求項2から請求項17のいずれか一項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
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US11430140B2 (en) * | 2018-09-18 | 2022-08-30 | Caide Systems, Inc. | Medical image generation, localizaton, registration system |
JP7290274B2 (ja) | 2019-07-04 | 2023-06-13 | 東芝エネルギーシステムズ株式会社 | 荷電粒子の出射制御装置、方法及びプログラム |
CN113627446B (zh) * | 2021-08-18 | 2023-10-31 | 成都工业学院 | 基于梯度向量的特征点描述算子的图像匹配方法及系统 |
WO2023054089A1 (ja) * | 2021-10-01 | 2023-04-06 | ソニーグループ株式会社 | 映像処理システム、並びに、医療情報処理システムおよび動作方法 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2004227519A (ja) * | 2003-01-27 | 2004-08-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像処理方法 |
JP4617883B2 (ja) * | 2004-01-06 | 2011-01-26 | ソニー株式会社 | 画像処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体 |
US8090429B2 (en) | 2004-06-30 | 2012-01-03 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Systems and methods for localized image registration and fusion |
JP4559844B2 (ja) * | 2004-12-27 | 2010-10-13 | 株式会社東芝 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
US20070167784A1 (en) | 2005-12-13 | 2007-07-19 | Raj Shekhar | Real-time Elastic Registration to Determine Temporal Evolution of Internal Tissues for Image-Guided Interventions |
KR20070110965A (ko) | 2006-05-16 | 2007-11-21 | 주식회사 메디슨 | 초음파 영상과 외부 의료영상의 합성 영상을디스플레이하기 위한 초음파 시스템 |
EP2081494B1 (en) | 2006-11-16 | 2018-07-11 | Vanderbilt University | System and method of compensating for organ deformation |
US8098911B2 (en) | 2006-12-05 | 2012-01-17 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for registration of contrast-enhanced images with volume-preserving constraint |
IL191615A (en) * | 2007-10-23 | 2015-05-31 | Israel Aerospace Ind Ltd | A method and system for producing tie points for use in stereo adjustment of stereoscopic images and a method for identifying differences in the landscape taken between two time points |
EP2131212A3 (en) | 2008-06-05 | 2011-10-05 | Medison Co., Ltd. | Non-Rigid Registration Between CT Images and Ultrasound Images |
US8144947B2 (en) * | 2008-06-27 | 2012-03-27 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for finding a picture image in an image collection using localized two-dimensional visual fingerprints |
GB0913930D0 (en) * | 2009-08-07 | 2009-09-16 | Ucl Business Plc | Apparatus and method for registering two medical images |
JP2013020294A (ja) * | 2011-07-07 | 2013-01-31 | Sony Corp | 画像処理装置と画像処理方法およびプログラムと記録媒体 |
CN102231191B (zh) * | 2011-07-17 | 2012-12-26 | 西安电子科技大学 | 基于asift的多模态图像特征提取与匹配方法 |
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