JP6685762B2 - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
(第1の実施形態)
まず、第1の実施形態を説明する。
図1は、放射線撮影装置100の構成の一例を示す図である。放射線撮影装置100は、ノイズ低減処理を含む複数の画像処理機能を有する。放射線撮影装置100は、放射線発生部101、放射線検出器104、データ収集部105、前処理部106、CPU108、メインメモリ109、操作部110、表示部111、および画像処理部112を備える。これらの各部は、CPUバス107を介して互いにデータの授受が可能となるように相互に接続されている。
図3に示すように本実施形態では、8方向に延在する構造を検出するために縦N画素×横N画素(例えば、5×5画素)の8種類のパターン(フィルタ)を用いる。まず、構造判定部113は、前処理が行われた撮影画像の対象画素にフィルタの中心が位置するようにフィルタを設定する。構造判定部113は、図3の白色で示した領域に対応する画素の画素値の平均値A、黒色で示した領域に対応する画素の画素値の平均値B、および灰色で示した領域に対応する画素の画素値の平均値Cを算出する。構造判定部113は、このような平均値A、B、Cの算出を、各対象画素に対してフィルタ301〜308をそれぞれ設定した場合について行う。例えば、図3に示すフィルタ301のパターンにおいて、画像のi行j列の画素値をI(i,j)とすれば対象画素(i,j)のおける平均値A(i,j)、B(i,j)、C(i,j)は、以下の(1)式で表される。
例えば、図5(a)に示すように、差D1、D2が共に、画像に重畳するノイズの統計的な揺らぎと比較して有意な差がない場合、対象画素を中心とした近傍領域(図3に示すパターンを用いた場合には5×5画素の領域)には信号の変化はない。この場合、構造判定部113は、対象画素の構造が平坦であると判定する。
また、図5(d)のように、差D1、D2共に、画像に重畳するノイズの統計的な揺らぎと比較して有意な差があり、且つ、平均値Bの値が最も大きい(または最も小さい)場合、構造判定部113は、対象画素の構造が、細線であると判定する。
以上のように本実施形態では、構造判定部113と第1の画像処理部114とに、前処理が行われた撮影画像が並列に出力される(即ち、構造判定部113と第1の画像処理部114には、同一の撮影画像が出力される)。
尚、構造の判定結果に応じたノイズ低減処理の方法は前述した方法に限定されるものではなく、構造に応じた様々な適応フィルタを用いることができる。
次に、第2の実施形態を説明する。本実施形態では、第1の実施形態で説明した鮮鋭化処理および構造判定処理に先立ってグリッド縞低減処理を行う場合について説明する。このように本実施形態は、第1の実施形態に対し、グリッド縞低減処理が追加されることによる構成および処理が主として異なる。従って、本実施形態の説明において、第1の実施形態と同一の部分については、図1〜図6に付した符号と同一の符号を付す等して詳細な説明を省略する。
放射線撮影装置700の画像処理部701は、構造判定部113、第1の画像処理部114、第2の画像処理部115に加え、第3の画像処理部702を有する。このように、本実施形態の放射線撮影装置700は、第1の実施形態の放射線撮影装置100に対し、第3の画像処理部702を追加した構成である。
まず、第3の画像処理部702は、前処理部106で前処理が行われた画像データに対してグリッド縞の存在の有無を検出する(s801)。その方法として、例えば、特許文献5に記載の方法を用いれば良い。この方法では、画像上にグリッド縞が存在する場合にはパワースペクトル上に有意なピークが存在することを利用してグリッド縞の有無を判定する。このように、グリッド縞の存在の有無の検出の方法は公知であるため、ここではその詳細な説明を省略する。
本発明は、前述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
Claims (18)
- 第1の画像の対象画素に存在する構造を判定する処理を行う処理手段と、
第2の画像を得るために前記第1の画像に対して鮮鋭化処理を行う第1の画像処理手段と、
前記第1の画像の対象画素に存在する構造の判定結果に基づいて、前記第2の画像に対してノイズ低減処理を行う第2の画像処理手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記第1の画像として放射線撮影により得られた画像が出力されることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記第2の画像処理手段は、前記第1の画像の対象画素に存在する構造の判定結果に基づいて、前記第2の画像の対象画素を中心とした近傍画素の画素値から前記対象画素の画素値を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
- 前記第2の画像処理手段は、前記第1の画像の対象画素に存在する構造の判定結果に基づいて、前記鮮鋭化処理を通して得られた前記第2の画像の対象画素に適用するフィルタとして、相互に異なる特性を有する複数のフィルタの何れかを選択し、選択したフィルタを用いて、前記鮮鋭化処理を通して得られた当該画像に対してノイズを低減する処理を行うことを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記構造は、平坦、グラデーション、エッジ、および細線の少なくとも何れか1つを含むことを特徴とする請求項1〜4の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記処理手段は、前記第1の画像の対象画素に存在する構造が延在する方向を判定することを特徴とする請求項1〜5の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記第1の画像処理手段は、前記第1の画像に対して、非線形な画像処理を行うことを特徴とする請求項1〜6の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記第1の画像処理手段は、相互に異なる特性を有する複数のフィルタを用いて、前記第1の画像に対して鮮鋭化処理を行うことを特徴とする請求項1〜7の何れか1項に記載の画像処理装置。
- オフセット補正及びゲイン補正を行う前処理手段を更に備え、
前記前処理手段によってオフセット補正及びゲイン補正が行われた前記第1の画像が出力されることを特徴とする請求項1〜8の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 放射線撮影を用いて得られた前記第1の画像に表れるグリッド縞を低減する第3の画像処理手段を更に備えることを特徴とする請求項1〜9の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記処理手段は、前記グリッド縞が低減された前記第1の画像の対象画素に存在する構造を判定する処理を行うことを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
- オフセット補正及びゲイン補正を行う前処理手段を更に備え、
前記オフセット補正及びゲイン補正が行われた前記第1の画像が出力されることを特徴とする請求項10または11に記載の画像処理装置。 - 前記第2の画像処理手段は、前記ノイズ低減処理を行うために、前記構造が延在する方向に沿ったパターンについて画素値を平均化することを特徴とする請求項1〜12の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 第1の画像の対象画素に存在する構造を判定する処理を行う処理工程と、
第2の画像を得るために前記第1の画像に対して鮮鋭化処理を行う第1の画像処理工程と、
前記第1の画像の対象画素に存在する構造の判定結果に基づいて、前記第2の画像に対してノイズ低減処理を行う第2の画像処理工程とを有することを特徴とする画像処理方法。 - オフセット補正及びゲイン補正を行う前処理工程を更に有し、
前記オフセット補正及びゲイン補正が行われた前記第1の画像が出力されることを特徴とする請求項14に記載の画像処理方法。 - 放射線撮影を用いて得られた前記第1の画像に表れるグリッド縞を低減する第3の画像処理工程を更に有することを特徴とする請求項14または15に記載の画像処理方法。
- 前記処理工程は、前記グリッド縞が低減された前記第1の画像の対象画素に存在する構造を判定する処理を行うことを特徴とする請求項16に記載の画像処理方法。
- 請求項1〜13の何れか1項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
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