JP6429548B2 - Image processing apparatus, control method therefor, and computer program - Google Patents
Image processing apparatus, control method therefor, and computer program Download PDFInfo
- Publication number
- JP6429548B2 JP6429548B2 JP2014189441A JP2014189441A JP6429548B2 JP 6429548 B2 JP6429548 B2 JP 6429548B2 JP 2014189441 A JP2014189441 A JP 2014189441A JP 2014189441 A JP2014189441 A JP 2014189441A JP 6429548 B2 JP6429548 B2 JP 6429548B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- pixel
- band
- saturated
- limited
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 74
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 31
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title claims description 5
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims description 114
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 24
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 12
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 6
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 claims description 5
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 6
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 5
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 210000001370 mediastinum Anatomy 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
本発明は画像処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラムに関し、特に、撮像素子の飽和によるコントラスト低下を改善する技術に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, a control method thereof, and a computer program, and more particularly, to a technique for improving contrast reduction due to saturation of an image sensor.
X線センサ(撮像素子)を用いた医療診断用のX線撮影装置が知られている。図1に、センサに到達するX線線量とセンサ出力値との関係を示す。X線線量とセンサ出力値との間には通常、線形性が保持されている。しかし、到達する線量がある閾値を超えると、X線線量とセンサ出力値の関係は線形性を失う。この閾値を飽和線量と呼び、飽和線量を超えるX線線量が到達した画素を飽和画素と呼ぶ。飽和線量を超えると、センサ出力値は徐々に一定値に近づいていく。これはセンサ内部にある増幅器、フォトダイオード(間接型センサの場合)等の出力がX線線量の増加と共に徐々に線形性を失うためである。センサ出力値が徐々に一定値に近づくということは、X線線量に対するセンサ出力値の感度が徐々に低下することを意味する。すなわち、飽和線量を超えた画素を使って構成された画像は、コントラストが低下した画像となり、診断に適していないことになる。したがって、飽和画素に対して何らかの対策が必要とされる。 An X-ray imaging apparatus for medical diagnosis using an X-ray sensor (imaging device) is known. FIG. 1 shows the relationship between the X-ray dose reaching the sensor and the sensor output value. Usually, linearity is maintained between the X-ray dose and the sensor output value. However, if the reaching dose exceeds a certain threshold, the relationship between the X-ray dose and the sensor output value loses linearity. This threshold is called a saturated dose, and a pixel that has reached an X-ray dose exceeding the saturated dose is called a saturated pixel. When the saturation dose is exceeded, the sensor output value gradually approaches a constant value. This is because the outputs of amplifiers, photodiodes (in the case of indirect sensors), etc. in the sensor gradually lose linearity as the X-ray dose increases. The fact that the sensor output value gradually approaches a constant value means that the sensitivity of the sensor output value with respect to the X-ray dose gradually decreases. That is, an image configured using pixels that exceed the saturation dose is an image with a reduced contrast and is not suitable for diagnosis. Therefore, some countermeasure is required for saturated pixels.
特許文献1には、飽和画素については出力値を一定値に固定して画像を形成することが記載されている。特許文献2には、飽和画素の値を周辺の飽和していない画素の出力値に基づき補正することが記載されている。特許文献2の構成では、周辺画素のうち飽和画素と相関の高い画素に大きな重みづけをして、補正を行っている。特許文献3には、動画の撮影画像について、あるフレームの飽和画素を飽和していない前フレームの同じ位置の画素や後フレームの同じ位置の画素を使用して補間することが記載されている。 Patent Document 1 describes that an image is formed by fixing an output value to a constant value for a saturated pixel. Patent Document 2 describes that the value of a saturated pixel is corrected based on the output value of a surrounding non-saturated pixel. In the configuration of Patent Document 2, correction is performed by weighting pixels having high correlation with saturated pixels among peripheral pixels. Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228688 describes that a captured image of a moving image is interpolated using a pixel at the same position in a previous frame and a pixel at the same position in a subsequent frame that are not saturated.
特許文献1のように飽和線量以上の画素を一定値に固定してしまうと、飽和線量以上の情報が全くなくなってしまう。診断領域が含まれていた場合は診断情報がなくなり、診断に必要な情報を取得することができなくなる恐れがある。特許文献2の構成では周辺画素から画素値を補間して補正するため、その画素が持っている特有の情報は画像に反映されなくなってしまう。特許文献3の構成も特許文献1と特許文献2のよう情報が欠落するだけではなく、前フレームの情報を利用するため、複数のフレームバッファが必要となる。このため、システムメモリが圧迫されてしまい、システムの安定性が低下する可能性がある。また、複数のフレームに亘って飽和状態であると、補間のためのデータを取得することができず、補間すること自体ができなくなってしまう。 If pixels equal to or higher than the saturation dose are fixed to a certain value as in Patent Document 1, information exceeding the saturation dose is lost at all. When the diagnosis area is included, there is no possibility that the diagnosis information is lost and information necessary for the diagnosis cannot be acquired. In the configuration of Patent Document 2, correction is performed by interpolating pixel values from surrounding pixels, so that unique information held by the pixels is not reflected in the image. The configuration of Patent Document 3 not only lacks information as in Patent Document 1 and Patent Document 2, but also uses the information of the previous frame, and thus requires a plurality of frame buffers. For this reason, the system memory may be compressed, and the stability of the system may be reduced. In addition, if the saturation state occurs over a plurality of frames, data for interpolation cannot be acquired, and interpolation itself cannot be performed.
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、飽和線量を超えて撮影された領域を含む画像を、当該領域に含まれる情報を視覚的に読み取ることが可能な画像に変換する効率的な技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and is an efficient technique for converting an image including an area photographed exceeding a saturation dose into an image capable of visually reading information included in the area. The purpose is to provide.
上記目的を達成するため、本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。即ち、
複数の撮像素子を用いて撮影された撮影画像に対して画像処理を行う画像処理装置であって、
前記撮影画像を、それぞれ異なる周波数帯域に制限された複数の帯域制限画像に分解する分解手段と、
前記撮影画像について、撮像素子に対する入射線量が所定値以上の画素を飽和画素として検出する検出手段と、
前記帯域制限画像の飽和画素からなる部分画像のコントラストを調整する調整手段と、
コントラストが調整された複数の前記帯域制限画像を用いて画像を再構成する再構成手段と
を備える。
In order to achieve the above object, an image processing apparatus according to the present invention comprises the following arrangement. That is,
An image processing apparatus that performs image processing on a photographed image photographed using a plurality of imaging elements,
Decomposition means for decomposing the captured image into a plurality of band limited images limited to different frequency bands;
With respect to the captured image, detection means for detecting a pixel having an incident dose on the image sensor of a predetermined value or more as a saturated pixel,
Adjusting means for adjusting the contrast of the partial image composed of saturated pixels of the band-limited image;
Reconstructing means for reconstructing an image using the plurality of band-limited images whose contrasts are adjusted.
本発明によれば、飽和線量を超えて撮影された領域を含む画像を、当該領域に含まれる情報を視覚的に読み取ることが可能な画像に変換する効率的な技術を提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the efficient technique which converts the image containing the area | region image | photographed exceeding the saturated dose into the image which can visually read the information contained in the said area | region can be provided.
以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
(X線画像処理装置の構成)
図2は、本発明の一実施形態に係るX線画像処理装置の機能構成例を模式的に示すブロック図である。複数の撮像素子を用いて撮影された撮影画像に対して画像処理を行う画像処理装置としてのX線画像処理装置は、検出部201、分解部202、調整部203、再構成部204を備えている。検出部201は、X線センサ(撮像素子)にて取得されたX線画像に所定の前処理を施した画像を入力し、飽和画素である画素(非線形画素)を検出して、検出結果を出力する。後述するように、検出部201は、撮像素子に対する入射線量が所定値以上の画素を飽和画素として検出する。分解部202は、X線センサにて取得されたX線画像に所定の前処理を施した画像を入力し、それぞれ異なる周波数帯域に制限された周波数成分を表す複数の帯域制限画像に分解し、出力する。調整部203は、帯域制限画像と飽和画素の検出結果を入力し、帯域制限画像を飽和画素検出結果に基づいて調整し、調整された帯域制限画像を出力する。具体的には、調整部203は、帯域制限画像の各々について、当該帯域制限画像の飽和画素からなる部分画像のコントラストを調整する。再構成部204はコントラストが調整された帯域制限画像を入力し、再構成を行い、再構成結果を出力する。
(Configuration of X-ray image processing apparatus)
FIG. 2 is a block diagram schematically showing a functional configuration example of the X-ray image processing apparatus according to the embodiment of the present invention. An X-ray image processing apparatus as an image processing apparatus that performs image processing on captured images captured using a plurality of image sensors includes a
図2に示したX線画像処理装置は、PC(Personal Computer)、ワークステーション、タブレット端末等の情報処理装置により実現することができる。図3はPCにより実現されたX線画像処理装置を備えたX線画像処理システムのハードウェア構成例を示すブロック図である。図3では、コントロールPC301、X線センサ302、及び、X線発生装置310が光ファイバー313により接続されている。もっとも、これらの機器を接続する信号線は光ファイバーに限られず、CAN(Controller Area Network)やギガビットイーサなど、情報を伝送可能な任意のネットワークを用いることができる。X線発生装置310はX線管を備えており、X線センサ302へ向けてX線を照射する。X線センサ302はX線発生装置310から照射されたX線を検出する複数の撮像素子を備え、撮影画像を形成する。光ファイバー313には、さらに、表示装置309、記憶装置311、及び、ネットワークインタフェース(I/F)312が接続されている。コントロールPC301は、例えば、CPU303、RAM(Random Access Memory)304、ROM(Read Only Memory)305、入力部306、記憶部307等の構成要素を備える。これらの構成要素はバス308により互いに接続される。CPU303は中央演算装置(Central Processing Unit)であり、RAM304、ROM305、記憶部307等に格納されたデータ、コンピュータプログラム等に基づき装置全体の制御を行う。RAM304は書込み可能メモリ(Random Access Memory)であり、記憶部307等から読み出したデータ、プログラムを一時的に保持するワークエリア等として利用される。ROM305は読出し専用メモリ(Read Only Memory)であり、基本I/Oプログラム等のコンピュータプログラム、基本処理に使用するデータ等を記憶する。入力部306はユーザから指示を入力する構成要素であり、キーボード、ポインティング装置、タッチパネル等の指示装置により実現される。記憶部307は大容量メモリとして機能する装置であり、ハードディスク装置、SSD、USBメモリ、フラッシュメモリ等により実現される。
The X-ray image processing apparatus shown in FIG. 2 can be realized by an information processing apparatus such as a PC (Personal Computer), a workstation, or a tablet terminal. FIG. 3 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of an X-ray image processing system including an X-ray image processing apparatus realized by a PC. In FIG. 3, the
コントロールPC301は、ユーザからの指示や処理プロセス等に応じて、X線センサ302や表示装置309などにコマンドを送信する。コントロールPC301では、撮影モードごとの処理内容がソフトウェアモジュールとして記憶部307に格納される。このソフトウェアモジュールは、指示装置に対する指示入力に応じてRAM304に読み込まれ、実行される。図2に示した機能構成における機能要素201〜204は、それぞれソフトウェアモジュールとして記憶部307に格納されている。もちろん図2に示した201〜204の機能要素はソフトウェアとして実装するのではなく、専用の画像処理ボード等のハードウェアにより実装してもよい。用途や目的に応じて最適な実装を行うことができる。
The control PC 301 transmits a command to the
以下、X線画像処理装置の詳細に関して5つの実施形態例を説明する。 Hereinafter, five exemplary embodiments will be described with respect to details of the X-ray image processing apparatus.
(実施形態1)
図2の構成図と図4を参照して、X線画像処理装置の処理の流れを説明する。図4は、X線画像処理装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。図4の各ステップはCPU303の制御に基づき実行される。
(Embodiment 1)
A process flow of the X-ray image processing apparatus will be described with reference to the configuration diagram of FIG. 2 and FIG. 4. FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure executed by the X-ray image processing apparatus. Each step in FIG. 4 is executed based on the control of the
まず、S401、S402により、検出部201および分解部202に入力される原画像を作成する。すなわち、図3のX線センサ302がX線画像を取得する(S401)。取得されたX線画像に対しコントロールPC301が前処理を行う(S402)。前処理には、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等が含まれうる。必要であれば、ランダムノイズを低減する処理などのS/Nを向上させる処理を行ってもよい。このように前処理を行った画像が原画像となる。
First, an original image input to the
次に、検出部201が、原画像から非線形画素を検出する。非線形画素とは到達したX線線量とセンサ出力値とが線形関係にない画素をいう。前述の飽和画素は非線形画素の一例である。ここでは、まず、飽和画素と判断するための飽和画素値を決定する(S403)。飽和画素値は、撮像素子に当該飽和画素値以上の線量が入射されると、当該撮像素子が入射線量と出力値との間に非線形の特性を示す値である。飽和画素値はセンサ出力値をX線線量で微分した値を閾値処理することで算出する。図5に飽和画素値を決定する手法を示す。センサ出力値FとX線線量uの関係が図5(a)のようなとき、低線量域(線形性が確実に維持される領域)にて、線形近似をし、近似式を求める。ここで近似式の傾きをMとする。次に図5(b)のようにセンサ出力値をX線線量で微分すると、線形性を維持できなくなったX線線量域では微分値が低下する。したがって、数1を満たす最小のuを飽和線量usとして検出する。
Next, the
なお、必要に応じて、図5(c)のように飽和線量usに対するセンサ出力値を算出し、その値を飽和画素値Fsとして算出してもよい。飽和画素値は撮影毎に変化する値ではなく、また、撮影中に算出することは困難であるため、実運用上は予め算出して記憶部307等に記憶しておき、画像処理の際にその値を読み出すようにしてもよい。飽和画素値Fsが決定すると、原画像内で飽和画素値以上の画素値を持つ画素を全て飽和画素として検出する(S404)。
If necessary, calculates a sensor output value corresponding to the saturation dose u s as in FIG. 5 (c), may be calculated that value as the saturated pixel value F s. The saturated pixel value is not a value that changes every time shooting is performed, and is difficult to calculate during shooting. Therefore, in actual operation, the saturated pixel value is calculated in advance and stored in the
次に、分解部202は、原画像から複数の周波数(空間周波数)の帯域制限画像を作成する(S405)。複数の帯域制限画像を作成する手法としては、ラプラシアンピラミッド分解を用いた手法、ウェーブレット変換を用いた手法、アンシャープマスクを利用する手法等がある。アンシャープマスクを利用した場合、原画像をSorg、ボケ画像をSUsLvとすると、帯域制限画像HLvは、数2のようになる。
Next, the
次に、調整部203は、S404の飽和画素の検出結果を用いて、帯域制限画像上での飽和画素を検出する(S406)。帯域制限画像上での飽和画素とは、原画像の飽和画素の画素値を利用して生成されたボケ画像における画素値の位置にある、帯域制限画像上の画素である。本実施形態では、帯域制限画像を作成するためにボケ画像を使用する。
Next, the
ボケ画像のフィルタサイズをNとすると、飽和画素は、原画像の飽和画素を中心としたN×Nの領域となる。図6は帯域制限画像上での飽和画素を検出する手順を模式的に示す図である。図6ではボケ画像として3×3のフィルタを適用した例を示している。原画像601の飽和画素に対して3×3フィルタを適用した場合、飽和画素の影響を受けた画素位置はボケ画像602上で図6の通りである。これら画素を全て帯域制限画像603上の飽和画素として扱う。
When the filter size of the blurred image is N, the saturated pixel is an N × N region centered on the saturated pixel of the original image. FIG. 6 is a diagram schematically showing a procedure for detecting saturated pixels on a band limited image. FIG. 6 shows an example in which a 3 × 3 filter is applied as a blurred image. When the 3 × 3 filter is applied to the saturated pixels of the
調整部203は、S406の帯域制限画像の飽和画素検出結果を用いて、各帯域での平均パワーを計算する(S407)。平均パワーとは帯域制限画像の画素値の二乗平均である。平均パワーとして、本実施形態では、飽和画素領域での平均パワーPLvsと、正常画素領域(飽和画素領域である部分画像以外の画像)での平均パワーPLvnとの二種類を算出する。ここで、飽和画素領域とは、帯域制限画像の飽和画素からなる部分画像をいう。また、sbLv(x,y)を座標(x,y)における飽和画素検出結果を表す関数とする。sbLv(x,y)は、飽和画素について1、正常画素について0の値をとる。帯域制限画像の画像サイズをwLv×hLvとすると、平均パワーは数3と数4のように表わされる。
The
次に、調整部203は、S407で得られた平均パワー用いて、帯域制限画像の飽和画素を調整する(S408)。飽和画素領域のコントラストは正常画素領域のコントラストよりも低下しているため、正常画素領域と同等のコントラストを保つように、飽和画素の値を整える。具体的には、調整後の帯域制限画像をHLv'とすると、数6に基づき帯域制限画像のコントラストを調整する。
Next, the
次に、再構成部204は、S408にて調整された帯域制限画像HLv'を利用して、画像全体を再構成する(S409)。具体的には、分解された帯域制限画像を加算していくことで原画像を再構成する。すなわち、調整された帯域制限画像を加算していくことで、飽和画素の影響が軽減された原画像Sorg'に再構成する。帯域制限をした周波数が最も低い画像をLとすると、飽和画素の影響が軽減された原画像Sorg'との関係は、数6のようになる。
Next, the
上記のように、本実施形態のX線画像処理装置は、撮影画像について、撮像素子に対する入射線量が所定値以上の画素を飽和画素として検出し、撮像がその飽和画素からなる部分画像のコントラストを調整する。本実施形態では、撮影画像を、それぞれ異なる周波数帯域に制限された複数の帯域制限画像に分解し、帯域制限画像の各々(周波数が最も低い画像は除く)についてコントラストを調整して、画像を再構成する。このように、本実施形態では帯域制限画像ごとに飽和画素領域のコントラストを調整するため、コントラスト調整を効率的かつ効果的に行うことができる。したがって、各帯域制限画像にて飽和画素のコントラストを正常画素のコントラストに調整をした結果、飽和画素によるコントラストの低下が軽減された画像が生成される。 As described above, the X-ray image processing apparatus according to the present embodiment detects, as a saturated pixel, a pixel having an incident dose with respect to an imaging element equal to or greater than a predetermined value for a captured image, and the contrast of a partial image including the saturated pixel is captured. adjust. In the present embodiment, the captured image is decomposed into a plurality of band limited images that are limited to different frequency bands, the contrast is adjusted for each of the band limited images (except for the image with the lowest frequency), and the image is reproduced again. Configure. As described above, in this embodiment, the contrast of the saturated pixel region is adjusted for each band-limited image, so that the contrast adjustment can be performed efficiently and effectively. Therefore, as a result of adjusting the contrast of saturated pixels to the contrast of normal pixels in each band limited image, an image in which a decrease in contrast due to saturated pixels is reduced is generated.
(実施形態2)
実施形態1ではS404にて画素の種類を飽和画素と正常画素の2つに分類したが、本実施形態では飽和画素をより細かく分類することで、より画素の特性に適合した適切な補正を実現する。本実施形態の処理手順を、図2の構成図と図4の全体フローを使い、処理の流れにそって説明する。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the type of pixel is classified into two, that is, a saturated pixel and a normal pixel in S404, but in this embodiment, the saturation pixel is classified more finely, thereby realizing an appropriate correction more suitable for the characteristics of the pixel. To do. The processing procedure of this embodiment will be described along the flow of processing using the configuration diagram of FIG. 2 and the overall flow of FIG.
S401、S402の処理は実施形態1と同様である。S403にて、検出部201は、飽和画素値を決定する。実施形態1では飽和画素値を1つ検出したが、本実施形態では複数の飽和画素値を検出する。実施形態1と同様に、センサ出力値FとX線線量uとの関係を近似し、傾きMの近似式を求める。そして、センサ出力値をX線線量で微分する。検出する飽和画素値の数をNmaxとし、N=1,2,...,Nmaxについて、数7を満たす最小のuを飽和線量us(N)とする。
The processing in S401 and S402 is the same as that in the first embodiment. In S403, the
N=1,2,...,Nmaxの各々について飽和線量us(N)に対するセンサ出力値を算出し、その値を飽和画素値Fs(N)とする。ここで、センサ出力値Fは一般にX線線量uに対して単調増加するので、Nが大きいほど、Fs(N)の値は大きくなる。複数の飽和画素値を決定すると、原画像内で飽和画素値Fs(N)以上Fs(N+1)未満の値を持つ画素値を飽和画素Nとして検出する(S404)。最大のN(Nmax)に関しては上限はなしとする。すなわち、Fs(Nmax)以上の画素値を有する画素を飽和画素Nmaxとして検出する。例えば、N=2の場合、飽和画素値として第1、第2の所定値を予め決定しておき、入射線量が第1の所定値以上で第2の所定値未満の画素を第1の飽和画素として検出し、入射線量が第2の所定値以上の画素を第2の飽和画素として検出することになる。 N = 1, 2,. . . , N max , a sensor output value for the saturated dose u s (N) is calculated, and the value is set as a saturated pixel value Fs (N). Here, since the sensor output value F generally increases monotonously with respect to the X-ray dose u, the value of Fs (N) increases as N increases. When a plurality of saturated pixel values are determined, a pixel value having a value not less than the saturated pixel value Fs (N) and less than Fs (N + 1) in the original image is detected as the saturated pixel N (S404). There is no upper limit for the maximum N (N max ). That is, a pixel having a pixel value greater than or equal to Fs (N max ) is detected as the saturated pixel N max . For example, when N = 2, first and second predetermined values are determined in advance as saturated pixel values, and pixels whose incident dose is greater than or equal to the first predetermined value and less than the second predetermined value are first saturated. A pixel having an incident dose equal to or higher than the second predetermined value is detected as a second saturated pixel.
S405は実施形態1と同様である。S406では、調整部203がNmax種類の飽和画素毎に帯域制限画像上の飽和画素を検出する。検出手法は実施形態1と同様であるが、本実施形態では、複数の種類の飽和画素の影響を受けたボケ画像の画素が存在する場合は、影響度の最も大きい飽和画素を選択する。例えば、フィルタ内に存在する最大数の種類のものを選択したり、コントラストに最も影響する最も大きいNを選択したりすればよい。
S405 is the same as that in the first embodiment. In S406, the
S407では、調整部203が、Nmax種類の飽和画素毎に各飽和画素領域の平均パワーPLvs(N)を算出する。そして、S408では、調整部203が、Nmax種類の飽和画素領域毎に正常画素領域と同様のコントラストを保つように、各飽和画素の値を整える。S409からS411は実施形態1と同様である。
In S407, the
図1のセンサ特性に示すように飽和画素領域における傾きは一定ではないため、コントラストの低下も一律ではない。そこで、一律にコントラストを補正するのではなく、このように複数の飽和画素範囲に分割して補正をすることで、より適切な補正をすることができる。 As shown in the sensor characteristics of FIG. 1, since the gradient in the saturated pixel region is not constant, the reduction in contrast is not uniform. Therefore, rather than correcting the contrast uniformly, it is possible to correct more appropriately by dividing the correction into a plurality of saturated pixel ranges in this way.
(実施形態3)
図7は、本実施形態におけるX線画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。本実施形態のX線画像処理装置は、検出部701、分解部702、調整部703、再構成部704、領域分割部705を備える。701から704の各機能要素の機能は、図2の201から204と同様である。領域分割部705は、図3のX線センサ302にて取得されたX線画像に所定の前処理を施した画像を入力とし、複数の領域に分割し、分割結果を出力する。領域分割部705は、701から704と同様にソフトウェアモジュールとして記憶部307に格納されている。もちろん701〜705の全部または一部を専用の画像処理ボードとして実装してもよい。用途や目的に応じて適切な実装を行うようにすればよい。
(Embodiment 3)
FIG. 7 is a block diagram illustrating a functional configuration of the X-ray image processing apparatus according to the present embodiment. The X-ray image processing apparatus of this embodiment includes a
実施形態1および実施形態2では、S407にて飽和画素領域の平均パワーを算出し、S408にて正常画素領域と同様のコントラストを保つように飽和画素の値を整えた。本実施形態では、飽和画素領域と正常画素領域を画像の特性に応じてより詳細に分割することで、さらに適切な補正を実現する。本実施形態における処理手順を図7の構成図と図8の全体フローを参照して、処理の流れにそって説明する。 In the first and second embodiments, the average power of the saturated pixel region is calculated in S407, and the value of the saturated pixel is adjusted so that the same contrast as that of the normal pixel region is maintained in S408. In the present embodiment, a more appropriate correction is realized by dividing the saturated pixel region and the normal pixel region in more detail according to the characteristics of the image. The processing procedure in the present embodiment will be described along the processing flow with reference to the configuration diagram of FIG. 7 and the entire flow of FIG.
S801からS804は実施形態1のS401からS404と同様である。S805では、領域分割部705が原画像を複数の領域に分割する。分割される領域としては、コリメーション領域、素抜け領域、被写体領域を基本とし、さらに被写体領域を画素値に基づき解剖学的に分割する。画像の解剖学的な分割とは、被写体たる人体を構成する器官(例えば、肺野、縦隔、骨、臓器など)に合わせて分割領域を画定し、器官ごとに画像を分割することをいう。領域分割の手法は特に限定はされず、任意の手法を利用することが可能である。
S801 to S804 are the same as S401 to S404 of the first embodiment. In step S805, the
コリメーション領域の認識する手法の一例が、特公平5−049143号公報に記載されている。コリメーション領域とは、X線がコリメータによって照射されていない領域(照射野外)をいう。この手法は、矩形照射野の輪郭の隣り合う2辺に沿ってX軸とY軸を設定し、画像データを設定したX軸方向およびY軸方向に加算集計する。ここで、照射野内の加算集計データはX線が殆ど照射されない照射野外に比べ高くなる。そこで、X軸方向の加算集計データが所定の閾値TH以上となるY軸上の位置と、Y軸方向の加算集計データが所定の閾値TH以上となるX軸上の位置とを算出する。そして、算出したY軸上の位置にあるX軸方向の直線と、X軸上の位置にあるY軸方向の直線で囲まれる矩形領域を照射野内とし、その他をコリメーション領域とする。 An example of a method for recognizing a collimation region is described in Japanese Patent Publication No. 5-049143. The collimation region refers to a region (outside of the irradiation field) where X-rays are not irradiated by the collimator. In this method, the X axis and the Y axis are set along two adjacent sides of the outline of the rectangular field, and the image data is added and summed in the set X axis direction and Y axis direction. Here, the addition total data in the irradiation field is higher than that in the irradiation field where X-rays are hardly irradiated. Therefore, a position on the Y axis where the sum total data in the X axis direction is equal to or greater than a predetermined threshold TH and a position on the X axis where the sum total data in the Y axis direction is equal to or greater than the predetermined threshold TH are calculated. Then, a rectangular area surrounded by the straight line in the X-axis direction at the calculated position on the Y-axis and the straight line in the Y-axis direction at the position on the X-axis is set as the irradiation field, and the others are set as the collimation areas.
次に、素抜け領域を抽出する例を説明する。素抜け領域とは、照射されたX線が被写体を通過せず、直接センサに到達した領域のことである。例えば画像ヒストグラムを算出すると、素抜け領域は高画素値領域に集中する。そこで、ヒストグラムレンジの高画素値側から数%の領域が素抜け領域にあたる。このような領域を除去することで、素抜け領域を除去することできる。このように原画像から、得られたコリメーション領域と素抜け領域とを除いた残りが被写体領域となる。 Next, an example of extracting the background region will be described. The blank region is a region where the irradiated X-rays reach the sensor directly without passing through the subject. For example, when an image histogram is calculated, the background missing area is concentrated in the high pixel value area. Therefore, an area of several percent from the high pixel value side of the histogram range corresponds to the blank area. By removing such a region, the blank region can be removed. In this way, the remainder obtained by removing the obtained collimation area and the missing area from the original image becomes the subject area.
さらに、被写体領域は画素値に基づき解剖学的に分割することができる。例えば、大津の判別分析法(大津の二値化)などを用いて画素値に依存して分割してもよい。または、画像特徴量からk-means等のクラスタリングを行う手法や学習型のアルゴリズムを用いた手法などにより被写体領域を分割してもよい。 Furthermore, the subject area can be divided anatomically based on the pixel values. For example, segmentation may be performed depending on the pixel value using Otsu's discriminant analysis method (binarization of Otsu) or the like. Alternatively, the subject region may be divided by a method of performing clustering such as k-means from an image feature amount or a method using a learning type algorithm.
S806、S807は、実施形態1のS405からS406と同様のため省略する。S808では、調整部703がS805の領域分割結果とS807の帯域制限画像の飽和画素検出結果とを用いて、各帯域での平均パワーを計算する。すなわち、分割された領域毎にその領域内の飽和画素領域での平均パワーPLvs(K,N)と正常画素領域(飽和画素領域外)での平均パワーPLvn(K,N)を算出する。ここで、領域分割数をKmax、飽和画素値の検出数をNmaxとするとK=1,2,...,Kmax、N=1,2,...,Nmaxである。
Steps S806 and S807 are the same as steps S405 to S406 of the first embodiment, and thus are omitted. In S808, the
そして、S809では、調整部703が、分割数Kmax、検出数Nmaxの飽和画素領域毎に正常画素領域と同様のコントラストを保つように、各飽和画素の値を整える。S810からS812は実施形態1の409から411と同様のため省略する。
In step S809, the
画像内におけるコントラストは画像内における照射野や被写体の位置、人体を構成する器官が占める領域によって異なる。そこで、一律にコントラストを補正するのではなく、本実施形態のように入力画像を複数の領域に分割し、領域ごとに帯域制限画像のコントラストを調整することで、より適切な補正をすることができる。 The contrast in the image differs depending on the irradiation field in the image, the position of the subject, and the area occupied by the organs constituting the human body. Therefore, rather than correcting the contrast uniformly, the input image is divided into a plurality of regions as in the present embodiment, and the contrast of the band-limited image is adjusted for each region, so that more appropriate correction can be performed. it can.
(実施形態4)
図9は、本実施形態におけるX線画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。本実施形態のX線画像処理装置は、検出部901、分解部902、調整部903、再構成部904、差分部905を備える。901から904は図2の構成図における201から204と同様である。差分部905は、図3のX線センサ302にて取得されたX線画像に所定の前処理を施した画像を2枚入力とし、画像間の差分処理を行い、差分画像を出力する。差分部905は、901から904と同様にソフトウェアモジュールとして記憶部307に格納されている。もちろん901〜905を専用の画像処理ボードとして実装してもよい。目的に応じて最適な実装を行うようにすればよい。
(Embodiment 4)
FIG. 9 is a block diagram illustrating a functional configuration of the X-ray image processing apparatus according to the present embodiment. The X-ray image processing apparatus of this embodiment includes a
実施形態1から実施形態3では、原画像に対する処理を説明したが、本実施形態では差分画像を用いた画像処理を説明する。差分画像とは、経時差分画像やDSA(Digital Subtraction Angiography)画像である。差分画像による画像処理を図9の構成図と図10の全体フローを使い、処理の流れにそって説明する。本実施形態では、同一被写体について短時間の間隔をおいて取得された2つの画像に基づき、差分画像を取得する場合を説明する。例えば、DSAにおけるマスク画像とライブ画像から差分画像を取得することができる。 In the first to third embodiments, the processing for the original image has been described. In the present embodiment, image processing using a difference image will be described. The difference image is a time difference image or a DSA (Digital Subtraction Angiography) image. The image processing using the difference image will be described along the flow of processing using the configuration diagram of FIG. 9 and the entire flow of FIG. In the present embodiment, a case will be described in which a difference image is acquired based on two images acquired at a short interval for the same subject. For example, a difference image can be acquired from a mask image and a live image in DSA.
S1001からS1004は実施形態1のS401からS404と同様の処理を行うが、S1001ではX線センサ302にて2枚の画像が取得され、各画像に個別の処理がなされる。S1002により、原画像1、原画像2が出力されると、S1005では、差分部905が原画像1から原画像2を差分し、差分画像を生成する。原画像1をSorg1、原画像2をSorg2とすると、差分画像Dは、数8のようになる。
S1001 to S1004 perform the same processing as S401 to S404 of the first embodiment, but in S1001, two images are acquired by the
S1006では、分解部902がS1005で算出した差分画像Dから複数の周波数の帯域制限画像を作成する。この処理はS405と同様である。S1007では、調整部903がS1004の飽和画素の検出結果を用いて、帯域制限画像上での飽和画素を検出する。帯域制限画像上での飽和画素とは、帯域制限画像を作成するために使用したボケ画像において、差分画像の飽和画素を利用して生成された画素が同じ位置にある画素である。差分画像の飽和画素とは、原画像1の飽和画素と原画像2の飽和画素との論理和をとったものとする。すなわち、原画像1の画素又は原画像2の画素のうち、入射線量が所定値以上の画素を飽和画素として検出する。ボケ画像のフィルタサイズをNとすると、差分画像の飽和画素を中心としたN×Nの領域を飽和画素とする。S1008からS1012は実施形態1のS407からS411と同様の処理を、原画像1または原画像2の一方に対して行う。
In S1006, the
差分画像における飽和画素の影響は2枚の画像の飽和画素の影響を受ける。したがって本実施形態のように、連続する2つの撮影画像の差分画像に基づき複数の帯域制限画像を生成し、当該複数の帯域制限画像の各々において、2つの撮影画像の飽和画素につきコントラストを調整する。このように、本実施形態では、2枚の画像の影響を考慮することで、より最適な補正をすることができる。 The influence of saturated pixels in the difference image is affected by the saturated pixels of the two images. Therefore, as in this embodiment, a plurality of band limited images are generated based on the difference image between two consecutive captured images, and the contrast is adjusted for each saturated pixel of the two captured images in each of the plurality of band limited images. . As described above, in the present embodiment, more optimal correction can be performed by considering the influence of two images.
(実施形態5)
実施形態4ではS1009にて全ての帯域制限画像に対して、正常画素領域と同様のコントラストを保つように各飽和画素の値を整えたが、本実施形態では帯域制限画像毎に補正度合いを変更する。本実施形態の処理手順について、図9の構成図と図10の全体フローを参照して、処理の流れにそって説明する。
(Embodiment 5)
In the fourth embodiment, the value of each saturated pixel is adjusted so that the same contrast as that of the normal pixel region is maintained for all band limited images in S1009. However, in this embodiment, the degree of correction is changed for each band limited image. To do. The processing procedure of this embodiment will be described along the flow of processing with reference to the configuration diagram of FIG. 9 and the entire flow of FIG.
S1001からS1008は実施形態4と同様のため省略する。S1009にて調整部903が、飽和画素領域毎に正常画素領域と同様のコントラストを保つように、各飽和画素の値を整える。
Steps S1001 to S1008 are the same as those in the fourth embodiment, and will be omitted. In S1009, the
動画のように連続してX線画像が取得される場合、N−1フレーム目に蓄積された電荷が全て解放されずにNフレーム目に残ってしまうことがある。図3のX線センサ302が間欠型のダーク補正を行う必要があるセンサである場合、この残電荷はNフレーム目のダーク画像に加算される。本実施形態では、この加算分をオフセット成分とする。ダーク画像にオフセット成分が存在すると、ダーク補正後に出力されるX線画像の値はオフセット成分の分だけ小さくなる。オフセット成分が存在しない場合のセンサ出力値をセンサ出力値1、オフセット成分が存在する場合のセンサ出力値をセンサ出力値2とすると、その関係は図11のようになる。図11の横軸はフレーム数、縦軸はセンサ出力値を表わしている。図11の例では、フレーム数が増すにつれてX線線量が一定量で増加している。したがって、センサ出力値1はX線線量が飽和線量を超えたフレームから一定値へと近づく。一方、センサ出力値2は飽和線量を超えて暫くすると、センサ出力値が減少している。これは、オフセット成分が増加する一方で増幅器やフォトダイオードが飽和してしまうため、結果としてセンサ出力値が低下するためである。このような場合、飽和線量を超えた出力値は診断上利用することが困難である。しかし、DSA画像のような差分画像を利用する場合、出力値そのものの情報を利用するのではなく、差分値の情報を利用するため、補正することで利用することができる。
When X-ray images are acquired continuously like a moving image, all the charges accumulated in the (N-1) th frame may remain in the Nth frame without being released. When the
そこで、本実施形態では、S1009にてコントラストを調整する際に、出力値の影響を受けにくいように帯域制限画像毎に重みづけてコントラストの調整をする。重みをwgtとすると数9のようになる。 Therefore, in this embodiment, when adjusting the contrast in S1009, the contrast is adjusted by weighting each band-limited image so as not to be affected by the output value. When the weight is wgt, the following formula 9 is obtained.
重みwgtは、例えば、Lvの値が小さいほど1に近づき、Lvの値が大きいほど0に近づく関数であって、上下を反転したシグモイド関数のような形状を有する関数を用いることができる。詳細な位置情報を含む高周波成分ほど大きくし、画素値情報の影響を受けやすい低周波成分ほど小さくしている。低周波成分は0でもよい。そのときはS1010で再構成部が低周波帯域の帯域制限画像を除いて再構成するという方法でもよい。S1010からS1012は実施形態4と同様のため省略する。 As the weight wgt, for example, a function that approaches 1 as the value of Lv decreases and approaches 0 as the value of Lv increases and that has a shape like a sigmoid function that is inverted up and down can be used. The high frequency component including detailed position information is increased, and the low frequency component that is easily affected by the pixel value information is decreased. The low frequency component may be zero. In that case, a method may be used in which the reconstruction unit performs reconstruction in S1010 except for the band-limited image in the low frequency band. Since S1010 to S1012 are the same as those in the fourth embodiment, a description thereof will be omitted.
間欠型ダーク補正を必要とするX線センサの場合はオフセット成分の影響を受ける。したがって帯域制限画像でコントラストを調整する際にその影響を考慮することで、より適切な補正をすることができる。すなわち、本実施形態では、より大きな周波数帯域の帯域制限画像について、より大きな度合いでコントラストを調整することで、飽和画素領域に含まれる情報をより視覚的に読み取りやすくすることが可能となる。 In the case of an X-ray sensor that requires intermittent dark correction, it is affected by an offset component. Therefore, more appropriate correction can be performed by considering the influence when adjusting the contrast in the band-limited image. That is, in the present embodiment, it is possible to make it easier to visually read the information included in the saturated pixel region by adjusting the contrast of the band limited image of a larger frequency band to a greater degree.
以上のように、本発明の各実施形態では飽和線量を超えた画素のコントラストを適宜調整することで、診断に適した画像を出力することが可能となる。 As described above, in each embodiment of the present invention, it is possible to output an image suitable for diagnosis by appropriately adjusting the contrast of pixels exceeding the saturation dose.
<<その他の実施形態>>
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、上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。
<< Other Embodiments >>
The present invention can also be realized by executing the following processing. That is, software (program) that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer (or CPU, MPU, etc.) of the system or apparatus reads the program. It is a process to be executed.
201:検出部、202:分解部、203:調整部、204:再構成部 201: detection unit, 202: decomposition unit, 203: adjustment unit, 204: reconstruction unit
Claims (12)
前記撮影画像を、それぞれ異なる周波数帯域に制限された複数の帯域制限画像に分解する分解手段と、
前記撮影画像について、撮像素子に対する入射線量が所定値以上の画素を飽和画素として検出する検出手段と、
前記帯域制限画像の飽和画素からなる部分画像のコントラストを調整する調整手段と、
コントラストが調整された複数の前記帯域制限画像を用いて画像を再構成する再構成手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that performs image processing on a photographed image photographed using a plurality of imaging elements,
Decomposition means for decomposing the captured image into a plurality of band limited images limited to different frequency bands;
With respect to the captured image, detection means for detecting a pixel having an incident dose on the image sensor of a predetermined value or more as a saturated pixel,
Adjusting means for adjusting the contrast of the partial image composed of saturated pixels of the band-limited image;
An image processing apparatus comprising: a reconstruction unit configured to reconstruct an image using the plurality of band-limited images whose contrasts are adjusted.
前記調整手段は、前記第1の飽和画素からなる部分画像と、前記第2の飽和画素からなる部分画像とのそれぞれについて、コントラストを調整する
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The detection means detects a pixel having an incident dose to the image sensor of a first predetermined value or more and less than a second predetermined value as a first saturated pixel, and detects a pixel having an incident dose of a second predetermined value or more. 2 as a saturated pixel,
The said adjustment means adjusts contrast about each of the partial image which consists of a said 1st saturated pixel, and the partial image which consists of a said 2nd saturated pixel, The any one of Claim 1 to 4 characterized by the above-mentioned. The image processing apparatus according to item.
前記調整手段は前記領域ごとに前記帯域制限画像のコントラストを調整する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 Further comprising a dividing means for dividing the photographed image into a plurality of regions in accordance with organs constituting a human body as a subject;
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the adjustment unit adjusts a contrast of the band-limited image for each region.
前記検出手段は、前記第1の撮影画像の画素または前記第2の撮影画像の画素のうち、入射線量が前記所定値以上の画素を飽和画素として検出し、
前記調整手段は、前記第1の撮影画像の帯域制限画像について、前記飽和画素からなる部分画像のコントラストを調整し、
前記再構成手段は、コントラストが調整された前記第1の撮影画像の前記帯域制限画像を用いて画像を再構成する
ことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The decomposing means decomposes the first captured image into a plurality of band-limited images based on the difference between the first and second captured images captured continuously,
The detection means detects, as a saturated pixel, a pixel having an incident dose equal to or higher than the predetermined value among the pixels of the first photographed image or the pixels of the second photographed image,
The adjustment unit adjusts the contrast of the partial image including the saturated pixels for the band limited image of the first captured image,
The image processing according to any one of claims 1 to 7, wherein the reconstruction unit reconstructs an image using the band-limited image of the first photographed image whose contrast has been adjusted. apparatus.
X線発生装置から照射されたX線を検出する複数の撮像素子を備え、撮影画像を形成するX線センサと、
前記X線センサにおいて形成された撮影画像に対して画像処理を行う請求項1から8のいずれか1項に記載の画像処理装置と
を備えることを特徴とする画像処理システム。 An X-ray generator for irradiating X-rays;
An X-ray sensor comprising a plurality of image sensors for detecting X-rays emitted from the X-ray generator, and forming a captured image;
An image processing system comprising: the image processing apparatus according to claim 1, which performs image processing on a captured image formed by the X-ray sensor.
分解手段が、前記撮影画像を、それぞれ異なる周波数帯域に制限された複数の帯域制限画像に分解する分解工程と、
検出手段が、前記撮影画像について、撮像素子に対する入射線量が所定値以上の画素を飽和画素として検出する検出工程と、
調整手段が、前記帯域制限画像の飽和画素からなる部分画像のコントラストを調整する調整工程と、
再構成手段が、コントラストが調整された複数の前記帯域制限画像を用いて画像を再構成する再構成工程と
を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。 A control method for an image processing apparatus that performs image processing on a captured image captured using a plurality of image sensors,
A decomposing step of decomposing the captured image into a plurality of band limited images limited to different frequency bands;
A detecting step for detecting, as a saturated pixel, a pixel having an incident dose on the image sensor of a predetermined value or more with respect to the captured image;
An adjusting step for adjusting the contrast of the partial image composed of saturated pixels of the band-limited image;
A method for controlling an image processing apparatus, comprising: a reconstruction unit configured to reconstruct an image using the plurality of band-limited images whose contrasts are adjusted.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014189441A JP6429548B2 (en) | 2014-09-17 | 2014-09-17 | Image processing apparatus, control method therefor, and computer program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014189441A JP6429548B2 (en) | 2014-09-17 | 2014-09-17 | Image processing apparatus, control method therefor, and computer program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016062271A JP2016062271A (en) | 2016-04-25 |
JP6429548B2 true JP6429548B2 (en) | 2018-11-28 |
Family
ID=55796068
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014189441A Expired - Fee Related JP6429548B2 (en) | 2014-09-17 | 2014-09-17 | Image processing apparatus, control method therefor, and computer program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6429548B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6671267B2 (en) | 2016-09-08 | 2020-03-25 | 富士フイルム株式会社 | Image processing apparatus, method and program |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4556358B2 (en) * | 2001-07-24 | 2010-10-06 | パナソニック株式会社 | Gradation correction apparatus and gradation correction method |
JP5573688B2 (en) * | 2011-01-13 | 2014-08-20 | 株式会社島津製作所 | Radiography equipment |
JP5921180B2 (en) * | 2011-12-15 | 2016-05-24 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus, image processing method, and program |
-
2014
- 2014-09-17 JP JP2014189441A patent/JP6429548B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2016062271A (en) | 2016-04-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7494125B2 (en) | Automatic correction of metal-affected voxel representation in X-ray data using deep learning techniques | |
KR101432864B1 (en) | Information processing apparatus, processing method, and computer-readable storage medium | |
JP4393483B2 (en) | Radiation image processing apparatus, image processing system, radiation image processing method, storage medium, and program | |
KR101493375B1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable storage medium | |
US11645736B2 (en) | Image processing methods, apparatuses and systems | |
JP6418922B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
JP6139897B2 (en) | Image analysis apparatus, radiation imaging apparatus, image analysis method, program, and storage medium | |
JP2010054356A (en) | Image processor and x-ray foreign matter detector having the same, and image processing method | |
CN115943420A (en) | Image processing device, image processing method, training device, training method, and program | |
CN105916445B (en) | X ray CT device and X ray CT device image operation device | |
CN115797485A (en) | Image artifact removing method and system, electronic equipment and storage medium | |
CN104915930A (en) | Method and device for carrying out gray scale compensation and noise suppression on image | |
JP6685762B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
JP6429548B2 (en) | Image processing apparatus, control method therefor, and computer program | |
KR20130128690A (en) | Method for image processing and image processing apparatus thereof | |
CN117115039A (en) | Poisson diffusion model noise reduction method and system | |
CN117115031A (en) | CBCT metal artifact removal method and system based on unpaired learning | |
WO2014197658A1 (en) | Method and system for noise standard deviation estimation | |
US10311568B2 (en) | Image processing apparatus, control method thereof, and computer-readable storage medium | |
US20220172461A1 (en) | Machine learning apparatus, machine learning method, and non-transitory computer-readable storage medium | |
JP3793039B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus, radiation image processing apparatus, image processing system, and program | |
CN114255176A (en) | Method and device for image denoising, control device and imaging system | |
JP6298283B2 (en) | Information processing apparatus and control method therefor, radiation image capturing apparatus, and computer program | |
JP7532332B2 (en) | Radiation image processing device, radiation image processing method, learning device, learning data generating method, and program | |
WO2024157532A1 (en) | Image processing method, training method, trained model, radiological image processing module, radiological image processing program, and radiological image processing system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170913 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180921 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20181001 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20181030 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6429548 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |