JP6723173B2 - 画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、動画像のノイズを低減するため画像処理装置、方法およびプログラムに関するものである。

時間軸方向に複数の静止画像、すなわちフレームが連続する動画像のノイズを低減するための各種手法が提案されている。例えば、時間軸方向にフレームを平滑化するリカーシブフィルタが一般的に用いられている。しかしながら、リカーシブフィルタを用いた手法では、動画像に含まれる被写体に動きがある場合、その動きに起因する残像が発生してしまうという問題がある。このため、このような残像の発生を抑えつつ、ノイズを低減するための手法が提案されている。

例えば、特許文献１には、処理対象フレームの直近の複数のフレームの位置合わせを行った上で複数のフレームを加算する手法が提案されている。また、特許文献２には、動画像におけるフレーム間の差分を算出して動画像における動きを表す動き信号を算出し、フレーム間の差分におけるノイズ成分を抽出し、動き信号からノイズ成分を減算して動き度合を示す信号を生成し、動き度合を示す信号に応じた巡回係数を算出し、巡回係数からノイズ巡回量を算出し、ノイズ巡回量を現在のフレームに加減算することにより、ノイズを低減する手法が提案されている。

一方、医療分野において、被写体の消化管または心臓等の動きを診断するために、Ｘ線の動画像を撮影することが行われている。このようなＸ線動画像においても、ノイズを低減することが望まれている。

特開２０１５−２０７８０９号公報 特開２００７−２７４０６７号公報

上述したＸ線動画像を撮影する際には、被写体への被曝量を低減するために、Ｘ線量が低減されている。このため、Ｘ線動画像は粒状等のノイズが非常に多いものとなる。また、一般的な動画像においても、例えば光量が不足した状況等において撮影を行うと非常にノイズが多いものとなる。このようにノイズが多い動画像において、特許文献１に記載された手法を用いてフレーム間の位置合わせを行うと、ノイズの影響により物体の動きを精度よく検出できず、その結果、位置合わせに失敗してしまうおそれがある。このように位置合わせを精度よく行うことができないと、動画像に含まれる本来動いていない物体が動いているように見えるアーチファクトが発生してしまう。また、特許文献２に記載の手法においては、動き信号からノイズ成分を減算してノイズを低減するものであり、動画像に含まれる物体の動きを精度よく検出するものではない。

本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、動画像に含まれる物体の動きを精度よく検出して、動画像のノイズを低減できるようにすることを目的とする。

本発明による画像処理装置は、動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する動きベクトル算出手段と、
処理対象フレームおよび少なくとも１つの過去フレームから、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出する指標値算出手段と、
処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間における動きベクトルを指標値により補正して補正動きベクトルを算出する補正手段と、
補正動きベクトルに基づいて、少なくとも１つの過去フレームを処理対象フレームに位置合わせする位置合わせ手段と、
処理対象フレームと位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する合成手段とを備えたことを特徴とするものである。

動画像は、１秒間に３０枚あるいは６０枚等のレートにより、静止画像を連続して撮影することにより構成される。本発明においては、動画像を構成する１つ１つの静止画像を「フレーム」と定義するものとする。

「処理対象フレーム」とは、動画像を構成する複数のフレームのうち、本発明の処理の対象となるフレームを意味する。

「動きの確からしさを表す指標値」とは、処理対象フレームおよび少なくとも１つの過去フレームに含まれる物体が、本当に動いているか否かを表すことを示す値を意味する。このため、指標値が大きければ、その物体は実際に動いており、指標値が小さければ、その物体は、動きベクトルが大きくても実際には動いていないものとなる。

なお、本発明による画像処理装置においては、過去フレームは、過去フレームについての合成フレームであってもよい。

「過去フレームについての合成フレーム」とは、過去フレームを処理対象フレームとして生成された合成フレームを意味する。

また、本発明による画像処理装置においては、指標値算出手段は、動画像に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動きが大きいほど値が大きくなる指標値を算出するものであってもよい。

また、本発明による画像処理装置においては、指標値算出手段は、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、少なくとも１つの第１の差分画像を生成し、第１の差分画像から線構造を抽出し、線構造の大きさおよび動きに基づいて指標値を算出するものであってもよい。

「線構造」とは、差分画像において、画素が連続して存在する構造である。線構造は、差分画像に対して、例えば微分フィルタによるフィルタリング処理を行うことにより抽出することができる。

また、本発明による画像処理装置においては、過去フレームが、処理対象フレームと時間的に隣接する１つの直近過去フレームである場合において、指標値算出手段は、処理対象フレームと直近過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより第１の差分画像を生成し、第１の差分画像から線構造を抽出し、直近過去フレームを含む複数の過去フレームにおいて時間的に隣接する過去フレーム間の対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、少なくとも１つの第２の差分画像を生成し、少なくとも１つの第２の差分画像から線構造を抽出し、第１の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動き並びに少なくとも１つの第２の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動きに基づいて指標値を算出するものであってもよい。

この場合、指標値算出手段は、動画像のフレームレートが大きいほど、第２の差分画像の数を多くするものであってもよい。

「直近過去フレーム」とは、処理対象フレームに時間的に隣接する、すなわち、処理対象フレームの直前に取得されたフレームを意味する。

また、本発明による画像処理装置においては、指標値算出手段は、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを空間的に平滑化して指標値を算出するものであってもよい。

また、本発明による画像処理装置においては、過去フレームが、処理対象フレームと時間的に隣接する１つの直近過去フレームである場合において、過去フレームについての動きベクトルを記憶する記憶手段をさらに備え、
指標値算出手段は、処理対象フレームと直近過去フレームとの間の動きベクトルおよび過去フレームについての動きベクトルを、時間軸方向において平滑化して指標値を算出するものであってもよい。

また、本発明による画像処理装置においては、指標値算出手段は、正規化された指標値を算出し、
補正手段は、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間における動きベクトルに指標値を乗算することにより、補正動きベクトルを算出するものであってもよい。

また、本発明による画像処理装置においては、合成手段は、処理対象フレームと位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとを、対応する画素毎に加算平均して合成フレームを生成するものであってもよい。

また、本発明による画像処理装置においては、合成手段は、処理対象フレームと位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出し、差分値の絶対値が大きいほど処理対象フレームの重みを大きくして、処理対象フレームと位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとを重み付け加算することにより、合成フレームを生成するものであってもよい。

また、本発明による画像処理装置においては、処理対象フレームおよび少なくとも１つの過去フレームを複数の周波数帯域に分解する周波数帯域分解手段をさらに備え、
動きベクトル算出手段は、周波数帯域毎に処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出し、
指標値算出手段は、周波数帯域毎に指標値を算出し、
補正手段は、周波数帯域毎に補正動きベクトルを算出し、
位置合わせ手段は、周波数帯域毎に少なくとも１つの過去フレームを処理対象フレームに位置合わせし、
合成手段は、周波数帯域毎に処理対象フレームと位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとを合成して帯域合成フレームを生成し、
周波数帯域毎に帯域合成フレームを周波数合成して合成フレームを生成する周波数合成手段をさらに備えるものであってもよい。

本発明による画像処理方法は、動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出し、
処理対象フレームおよび少なくとも１つの過去フレームから、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出し、
処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間における動きベクトルを指標値により補正して補正動きベクトルを算出し、
補正動きベクトルに基づいて、少なくとも１つの過去フレームを処理対象フレームに位置合わせし、
処理対象フレームと位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成することを特徴とするものである。

なお、本発明による画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。

本発明によれば、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルが、フレーム間の動きの確からしさを表す指標値により補正されて補正動きベクトルが算出され、補正動きベクトルに基づいて、少なくとも１つの過去フレームが処理対象のフレームに位置合わせされる。ここで、動画像に含まれる物体がフレーム間において移動している場合、動きベクトルの大きさは大きく、かつ動きの確からしさも大きい。一方、動画像に含まれるノイズはフレーム間において動いているように見える場合があり、その場合は動きベクトルは大きくなるが、動きの確からしさは小さくなる。このため、動画像に含まれる実際に動いている物体については、補正動きベクトルの大きさは大きく、動いていないノイズ等については、補正動きベクトルの大きさは小さくなる。したがって、補正動きベクトルに基づいて、少なくとも１つの過去フレームを処理対象のフレームに位置合わせすると、動画像において実際に動いている物体のみが正確に位置合わせされることとなる。よって、合成フレームは、動画像に含まれる本来動いていない物体が動いているように見えるアーチファクトが低減され、かつ処理対象フレームに含まれる粒状等のノイズが低減されたものとなり、その結果、アーチファクトおよびノイズが低減された動画像を生成することができる。

本発明の第１の実施形態による画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図 第１の実施形態による画像処理装置の概略構成を示す図 動画像のフレームを示す図 動きベクトルの算出を説明するための図 第１の実施形態における指標値の算出を説明するための図 補正動きベクトルを示す図 位置合わせおよび合成を説明するための図 処理対象フレームと位置合わせされた直近過去フレームとの重み付け加算を説明するための図 第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート 第２の実施形態における指標値の算出を説明するための図 第４の実施形態における指標値の算出を説明するための図 第５の実施形態による画像処理装置の概略構成を示す図 周波数分解を説明するための図 周波数合成を説明するための図

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態による画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態による放射線画像撮影システムは、Ｘ線による動画像を撮影し、動画像に含まれる粒状等のノイズを低減する処理を行うためのものであり、撮影装置１と、第１の実施形態による画像処理装置を内包するコンピュータ２とを備える。

撮影装置１は、放射線源であるＸ線源３から発せられ、被写体Ｈを透過したＸ線を放射線検出器５に照射することにより、被写体Ｈの放射線画像を取得する撮影装置である。

放射線検出器５は、放射線画像の記録と読み出しを繰り返して行うことができるものであり、放射線の照射を直接受けて電荷を発生する、いわゆる直接型の放射線検出器を用いてもよいし、放射線を一旦可視光に変換し、その可視光を電荷信号に変換する、いわゆる間接型の放射線検出器を用いるようにしてもよい。また、放射線画像信号の読出方式としては、ＴＦＴ（thin film transistor）スイッチをオン・オフさせることによって放射線画像信号が読み出される、いわゆるＴＦＴ読出方式のもの、または読取り光を照射することによって放射線画像信号が読み出される、いわゆる光読出方式のものを用いることが望ましいが、これに限らずその他のものを用いるようにしてもよい。

ここで、動画像の撮影時においては、低い線量のＸ線をＸ線源３から被写体Ｈに向けて照射し、被写体Ｈを透過したＸ線を放射線検出器５に照射しつつ、あらかじめ定められたフレームレートにより放射線検出器５から信号を読み出す。読み出された信号はコンピュータ２に入力され、被写体ＨのＸ線動画像として後述する表示部８に表示される。

なお、静止画像のみの撮影時においては、あらかじめ定められた線量のＸ線をＸ線源３から被写体Ｈに向けて照射し、被写体Ｈを透過したＸ線を放射線検出器５に照射して、放射線検出器５から信号を読み出すことにより、静止画像の放射線画像を取得する。

コンピュータ２には表示部８および入力部９が接続されている。表示部８は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）あるいは液晶ディスプレイ等からなり、撮影により取得された放射線画像およびコンピュータ２において行われる処理に必要な各種入力の補助を行う。入力部９は、キーボード、マウスまたはタッチパネル等からなる。

コンピュータ２には、第１の実施形態の画像処理プログラムがインストールされている。第１の実施形態においては、コンピュータは、操作者が直接操作するワークステーションあるいはパソコンでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。画像処理プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。もしくは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。

図２は、第１の実施形態において、コンピュータ２に画像処理プログラムをインストールすることにより実現された画像処理装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、画像処理装置は、標準的なコンピュータの構成として、ＣＰＵ(Central Processing Unit)２１、メモリ２２およびストレージ２３を備えている。

ストレージ２３は、ハードディスクまたはＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージデバイスからなり、撮影装置１の各部を駆動するためのプログラムおよび画像処理プログラムを含む各種情報が記憶されている。また、撮影により取得された放射線画像も記憶される。

メモリ２２には、各種処理をＣＰＵ２１に実行させるために、ストレージ２３に記憶されたプログラム等が一時的に記憶される。画像処理プログラムは、ＣＰＵ２１に実行させる処理として、撮影装置１に撮影を行わせてＸ線の動画像を取得する画像取得処理、処理対象フレームおよび処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する動きベクトル算出処理、処理対象フレームおよび少なくとも１つの過去フレームから、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出する指標値算出処理、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間における動きベクトルを指標値により補正して補正動きベクトルを算出する補正処理、補正動きベクトルに基づいて、少なくとも１つの過去フレームを処理対象フレームに位置合わせする位置合わせ処理、並びに処理対象フレームと位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する合成処理を規定している。

そして、ＣＰＵ２１が画像処理プログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータ２は、画像取得部３１、動きベクトル算出部３２、指標値算出部３３、補正部３４、位置合わせ部３５および合成部３６として機能する。なお、コンピュータ２は、画像取得処理、動きベクトル算出処理、指標値算出処理、補正処理、位置合わせ処理および合成処理をそれぞれ行うプロセッサまたは処理回路を備えるものであってもよい。

なお、本実施形態においては、動きベクトル算出処理においては、動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび処理対象フレームと時間的に隣接する直近過去フレームから、処理対象フレームと直近過去フレームとの間の動きベクトルを算出する。指標値算出処理においては、処理対象フレームおよび直近過去フレームから、フレーム間の動きの確からしさを表す指標値を算出する。位置合わせ処理においては、補正動きベクトルに基づいて、直近過去フレームを処理対象フレームに位置合わせする。合成処理においては、処理対象フレームと位置合わせされた直近過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する。

画像取得部３１は、Ｘ線源３を駆動して被写体ＨにＸ線を照射し、被写体Ｈを透過したＸ線を放射線検出器５により検出し、あらかじめ定められたフレームレートにより放射線検出器５から信号を読み出すことにより、複数のフレームからなるＸ線の動画像Ｍ０を取得する。したがって、動画像Ｍ０の取得とは、動画像Ｍ０を構成するフレームを順次取得することとなる。なお、画像処理プログラムとは別個のプログラムにより動画像Ｍ０を取得してストレージ２３に保存するようにしてもよい。この場合、画像取得部３１は、ストレージ２３に保存された動画像Ｍ０を画像処理のためにストレージ２３から読み出すものとなる。

動きベクトル算出部３２は、処理対象フレームおよび処理対象フレームと時間的に隣接する直近過去フレームから、処理対象フレームと直近過去フレームとの間の動きベクトルを算出する。図３は動画像Ｍ０のフレームを示す図である。図３に示すように、動画像Ｍ０は複数のフレームからなる。なお、以降の説明においては、現在の時刻ｔにおいて最新のフレームＦｔが取得され、現在の時刻ｔよりも前の時刻ｔ−１，ｔ−２…においてフレームＦｔ−１，Ｆｔ−２…が取得されたものとする。また、以降の説明においては、最新のフレームＦｔを処理対象フレームとし、最新のフレームＦｔに時間的に隣接するフレームＦｔ−１を直近過去フレームとする。また、フレームＦｔ−１，Ｆｔ−２…を直近過去フレームを含む複数の過去フレームとする。

動きベクトル算出部３２は、テンプレートマッチング法またはオプティカルフロー推定法等の周知の方法を用いて、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルを算出する。例えば、テンプレートマッチング法を用いた場合、処理対象フレームＦｔの一部をテンプレートとして切り出し、このテンプレートが直近過去フレームＦｔ−１のどこに存在するかを求め、その移動量および移動方向を動きベクトルとして算出する。

図４は動きベクトルの算出を説明するための図である。なお、図４において、矢印が動きベクトルを表す。図４に示すように、直近過去フレームＦｔ−１に含まれる物体Ｂ０が処理対象フレームＦｔにおいて移動していた場合、動きベクトルＶｔは、物体Ｂ０が存在する領域においては、物体Ｂ０の動きの方向および動きの大きさを表すものとなる。なお、物体Ｂ０が存在する領域以外の領域においては、ノイズ等の影響により、ランダムな大きさの動きベクトルＶｔが、ランダムな方向を向いて存在するものとなる。なお、動きベクトルＶｔは処理対象フレームＦｔにおける各画素位置において算出される。

指標値算出部３３は、処理対象フレームＦｔおよび直近過去フレームＦｔ−１から、フレーム間の動きの確からしさを表す指標値を算出する。図５は第１の実施形態における指標値の算出を説明するための図である。指標値算出部３３は、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、差分画像Ｆｓ０を生成する。なお、差分画像Ｆｓ０が第１の差分画像となる。図５に示すように、差分画像Ｆｓ０には物体Ｂ０の構造およびノイズが含まれている。さらに、指標値算出部３３は、差分画像Ｆｓ０から画素が連続して存在する線構造を抽出する。線構造は、例えば差分画像Ｆｓ０の上下左右方向に対して微分フィルタによるフィルタリング処理を行うことにより抽出することができる。

ここで、差分画像Ｆｓ０に含まれるノイズは画素が連続して存在しないが、動いている物体は画素が連続して存在する。このため、差分画像Ｆｓ０から線構造を抽出することにより生成される線構造画像ＦＬ０には、差分画像Ｆｓ０からノイズが除去され、動いている物体Ｂ０の線構造のみが含まれることとなる。このように線構造を抽出することにより、動画像Ｍ０に含まれる動いている物体の領域と動いていない物体の領域とを分離することができる。

そして、指標値算出部３３は、線構造画像ＦＬ０における線構造間の動きベクトルを算出し、さらに動きベクトルの大きさの最大値を算出する。さらに指標値算出部３３は、算出した動きベクトルを、動きベクトルの大きさの最大値によって正規化することにより、指標値Ｃ０を算出する。これにより、指標値Ｃ０は０〜１の値をとる。詳細には、動きの確からしさが大きいほど、指標値Ｃ０は１に近い値となる。なお、指標値Ｃ０も動きベクトルＶｔと同様に処理対象フレームＦｔにおける各画素位置において算出される。このようにして算出された指標値Ｃ０は、動画像Ｍ０に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動きが大きいほど値が大きいものとなる。

ここで、「物体」とは動画像Ｍ内におけるエッジに囲まれた領域、またはエッジが連続している領域として表現される。エッジはエッジ検出フィルタ等によりフィルタリング処理を行うことにより抽出することができる。エッジ検出フィルタとしては、例えば、SobelフィルタおよびPrewittフィルタ等を用いることができる。物体の「大きさ」は、エッジに囲まれた領域内の画素数、または領域を直線で切ったときの最大長により表すことができる。

なお、指標値Ｃ０にしきい値を設定し、指標値Ｃ０がしきい値以下となる場合にはその指標値Ｃ０の値を０としてもよい。例えば、指標値Ｃ０が０．３以下となる場合には、その指標値Ｃ０を０としてもよい。なお、指標値Ｃ０がしきい値を超える場合には、その指標値Ｃ０の値を１としてもよい。

補正部３４は、動きベクトルＶｔを指標値Ｃ０により補正して補正動きベクトルＶｔｃを算出する。具体的には、指標値Ｃ０が０となる画素位置の動きベクトルＶｔを０に補正することにより、補正動きベクトルＶｔｃを算出する。なお、指標値Ｃ０が０でない画素位置の補正動きベクトルＶｔｃは動きベクトルＶｔそのものとする。図６は補正動きベクトルＶｔｃを示す図である。

なお、各画素位置における動きベクトルＶｔに指標値Ｃ０を乗算することにより、補正動きベクトルＶｔｃを算出するようにしてもよい。例えば、動きベクトルＶｔの大きさが処理対象フレームＦｔにおける２画素であり、指標値Ｃ０が０．２の場合、補正動きベクトルＶｔｃの大きさは２×０．２＝０．４画素となる。

位置合わせ部３５は、補正動きベクトルＶｔｃに基づいて、直近過去フレームＦｔ−１を処理対象フレームＦｔに位置合わせする。

合成部３６は、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｔ−１とを合成して、合成フレームＦｇを生成する。

図７は位置合わせおよび合成を説明するための図である。図７に示すように、位置合わせ部３５は、補正動きベクトルＶｔｃに基づいて、直近過去フレームＦｔ−１を処理対象フレームＦｔに位置合わせする。具体的には、直近過去フレームＦｔ−１を補正動きベクトルＶｔｃにより変形して、位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１を生成する。変形はアフィン変換等の周知の手法を用いればよい。これにより、位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１において、移動する物体Ｂ０の位置は処理対象フレームＦｔにおける物体Ｂ０の位置と一致することとなる。なお、図７においては、位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１において、変形前の物体Ｂ０を破線で示している。

合成部３６は、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１とを、対応する画素毎に加算平均して合成フレームＦｇを生成する。なお、合成部３６においては、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１とを単純に加算平均してもよいが、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１とを重みづけて加算してもよい。

例えば、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１との相対応する画素位置での差分値の絶対値を算出し、差分値の絶対値が大きいほど処理対象フレームＦｔの重みを大きくして、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１とを重み付け加算することにより、合成フレームＦｇを生成してもよい。

図８は処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１との重み付け加算を説明するための図である。処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１とが精度よく位置合わせされていれば、処理対象フレームＦｔおよび位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１に含まれる動いている物体Ｂ０の位置は一致する。しかしながら、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との位置合わせの精度が悪いと、処理対象フレームＦｔおよび位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１に含まれる動いている物体Ｂ０の位置は一致しない。このため、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１との相対応する画素位置での差分値の絶対値を算出した場合、図８に示すように、差分値の絶対値を表す差分画像Ｆｓｃ０において、精度よく位置合わされた領域においては、差分画像の画素値は破線で示すように０となり、位置合わせの精度が悪い領域においては実線で示すように値を有するものとなる。

このような場合、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１とを単純に加算平均すると、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との位置合わせが精度よく行われなかったことに起因するアーチファクトが発生する。このため、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１との相対応する画素位置での差分値の絶対値が大きい領域ほど、処理対象フレームＦｔの重みを大きくして処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１とを重み付け加算することが好ましい。これにより、合成フレームＦｇにおいて、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との位置合わせが精度よく行われなかったことに起因するアーチファクトの発生を防止することができる。

次いで、第１の実施の形態において行われる処理について説明する。図９は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部３１が、放射線検出器５からＸ線の動画像Ｍ０を取得する（ステップＳＴ１）。次いで、動きベクトル算出部３２が、動画像Ｍ０を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームＦｔおよび直近過去フレームＦｔ−１から、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルＶｔを算出する（ステップＳＴ２）。さらに、指標値算出部３３が、処理対象フレームＦｔおよび直近過去フレームＦｔ−１から、フレーム間の動きの確からしさを表す指標値Ｃ０を算出する（ステップＳＴ３）。

そして、補正部３４が、動きベクトルＶｔを指標値Ｃ０により補正して補正動きベクトルＶｔｃを算出し（ステップＳＴ４）、位置合わせ部３５が、補正動きベクトルＶｔｃに基づいて、直近過去フレームＦｔ−１を処理対象フレームＦｔに位置合わせし（ステップＳＴ５）、合成部３６が、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｃｔ−１とを合成して、合成フレームＦｇを生成する（ステップＳＴ６）。生成された合成フレームＦｇは表示部８に動画像Ｍ０の１つのフレームとして表示され（ステップＳＴ７）、ステップＳＴ２にリターンする。これにより、動画像Ｍ０のフレームが取得される毎に、ステップＳＴ２〜ＳＴ６の処理が行われて、合成フレームＦｇが生成され、合成フレームＦｇからなる動画像Ｍ０が表示部８に表示される。

このように、本実施形態においては、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルＶｔを、フレーム間の動きの確からしさを表す指標値Ｃ０により補正して補正動きベクトルＶｔｃを算出し、補正動きベクトルＶｔｃに基づいて、直近過去フレームＦｔ−１を処理対象フレームＦｔに位置合わせするようにしたものである。ここで、動画像Ｍ０に含まれる物体Ｂ０がフレーム間において移動している場合、動きベクトルＶｔの大きさは大きく、かつ動きの確からしさも大きい。一方、動画像Ｍ０に含まれるノイズはフレーム間において動いているように見える場合があり、その場合は動きベクトルＶｔは大きくなるが、動きの確からしさは小さくなる。このため、動画像Ｍ０に含まれる実際に動いている物体については、補正動きベクトルＶｔｃは大きく、動いていないノイズ等については、補正動きベクトルＶｔｃは小さくなる。したがって、補正動きベクトルＶｔｃに基づいて、直近過去フレームＦｔ−１を処理対象フレームＦｔに位置合わせすると、動画像Ｍ０において実際に動いている物体のみが正確に位置合わせされることとなる。よって、合成フレームＦｇは、動画像Ｍ０に含まれる本来動いていない物体Ｂ０が動いているように見えるアーチファクトが低減され、かつ処理対象フレームＦｔに含まれるノイズが低減されたものとなり、その結果、アーチファクトおよびノイズが低減された動画像Ｍ０を生成することができる。

次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態による画像処理装置の構成は、上記第１の実施形態による画像処理装置の構成と同一であり、行われる処理のみが異なるため、構成についての詳細な説明は省略する。上記第１の実施形態においては、処理対象フレームＦｔおよび直近過去フレームＦｔ−１を用いて指標値Ｃ０を算出しているが、第２の実施形態においては、処理対象フレームＦｔおよび直近過去フレームＦｔ−１を含む複数の過去フレームを用いて指標値Ｃ０を算出するようにした点が第１の実施形態と異なる。

図１０は第２の実施形態における指標値の算出を説明するための図である。第１の実施形態においては、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、差分画像Ｆｓ０を生成している。第２の実施形態においては、さらに直近過去フレームＦｔ−１とこれに時間的に隣接する過去フレームＦｔ−２との対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、差分画像Ｆｓ１を生成する。なお、差分画像Ｆｓ１が第２の差分画像となる。図１０に示すように、差分画像Ｆｓ１にも物体Ｂ０の構造およびノイズが含まれている。第２の実施形態において、指標値算出部３３は、差分画像Ｆｓ０，Ｆｓ１から線構造を抽出する。これにより生成される線構造画像ＦＬ０，ＦＬ１は、差分画像Ｆｓ０，Ｆｓ１からノイズが除去され、動いている物体Ｂ０の線構造のみが含まれている。

第２の実施形態においては、指標値算出部３３は、線構造画像ＦＬ０と線構造画像ＦＬ１とを比較し、線構造画像ＦＬ０において線構造が存在する領域Ａ０を特定し、さらに線構造画像ＦＬ１において、領域Ａ０に対応する領域Ａ１を特定する。そして、指標値算出部３３は、特定された領域Ａ１の近傍に線構造が存在するか否かを判定する。具体的には、指標値算出部３３は、線構造画像ＦＬ１における領域Ａ１を、あらかじめ定められた倍率により拡大した領域Ａ１−１を線構造画像ＦＬ１に設定し、領域Ａ１−１に、線構造が含まれるか否かを判定する。そして、領域Ａ１−１に線構造が含まれる場合には、特定された領域Ａ１の近傍に線構造が存在すると判定し、線構造画像ＦＬ０において算出される線構造の動きベクトルを算出し、算出した動きベクトルの大きさを第１の実施形態と同様に正規化して指標値Ｃ０を算出する。上記判定が否定された場合には、線構造画像ＦＬ０において算出される線構造の動きベクトルを０とする。これにより、指標値Ｃ０は０となる。

このように指標値Ｃ０を算出することにより、動画像Ｍ０に含まれる物体Ｂ０の大きさが大きく、かつ動きが大きいほど値が大きくなる指標値Ｃ０を算出することができるため、合成フレームＦｇのアーチファクトをより低減することができる。

なお、第２の実施形態においては、フレームレートが大きいほど第２の差分画像の数を多くしてもよい。例えば、フレームレートが３０ｆｐｓの場合には、上記と同様に、直近過去フレームＦｔ−１とこれに時間的に隣接する過去フレームＦｔ−２との差分画像Ｆｓ１のみを算出して指標値Ｃ０を算出し、フレームレートが６０ｆｐｓの場合には、フレームレートが３０ｆｐｓの場合よりもフレーム間での物体Ｂ０の動きが小さくなるため、さらに過去フレームＦｔ−２とこれに時間的に隣接する過去フレームＦｔ−３との差分画像Ｆｓ２を算出して指標値Ｃ０を算出するようにしてもよい。

この場合、まず、上記と同様に、差分画像Ｆｓ０から生成した線構造画像ＦＬ０と差分画像Ｆｓ１から生成した線構造画像ＦＬ１とを比較し、線構造画像ＦＬ０において線構造が存在する領域Ａ０に対応する領域Ａ１を線構造画像ＦＬ１において特定し、上記と同様に特定された領域Ａ１の近傍に線構造が存在するか否かを判定する。特定された領域Ａ１の近傍に線構造が存在する場合には、さらに、差分画像Ｆｓ１から生成した線構造画像ＦＬ１と差分画像Ｆｓ２から生成した線構造画像ＦＬ２とを比較し、線構造画像ＦＬ１において線構造が存在する領域に対応する領域を線構造画像ＦＬ２において特定し、特定された領域の近傍に線構造が存在するか否かを判定する。そして、特定された領域の近傍に線構造が存在する場合には、線構造画像ＦＬ０において算出される線構造の動きベクトルを算出し、算出した動きベクトルの大きさを第１の実施形態と同様に正規化して指標値Ｃ０を算出する。上記判定が否定された場合には、線構造画像ＦＬ０において算出される線構造の動きベクトルを０として、指標値Ｃ０を０とする。

このように、動画像Ｍ０のフレームレートが大きいほど第２の差分画像の数を多くすることにより、動画像Ｍ０に含まれる物体Ｂ０の大きさが大きく、かつ動き量が大きいほど値が大きくなる指標値Ｃ０をより確実に算出することができる。したがって、合成フレームＦｇのアーチファクトをより低減することができる。

なお、動画像Ｍ０のフレームレートが小さい場合には、上記第１の実施形態により指標値Ｃ０を算出し、フレームレートが大きい場合には、上記第２の実施形態により指標値Ｃ０を算出するようにしてもよい。例えば、フレームレートが３０ｆｐｓの場合には、上記第１の実施形態により指標値Ｃ０を算出し、フレームレートが６０ｆｐｓの場合には，上記第２の実施形態により指標値Ｃ０を算出してもよい。

次いで、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、第３の実施形態による画像処理装置の構成は、上記第１の実施形態による画像処理装置の構成と同一であり、行われる処理のみが異なるため、構成についての詳細な説明は省略する。第３の実施形態においては、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルを空間的に平滑化して指標値Ｃ０を算出するようにした点が第１の実施形態と異なる。

第３の実施形態においては、指標値算出部３３は、図４に示す動きベクトルＶｔを空間的に平滑化して指標値Ｃ０を算出する。例えば、予め定められたサイズ（例えば５×５）のローパスフィルタにより動きベクトルＶｔをフィルタリング処理することにより、動きベクトルＶｔを空間的に平滑化して指標値Ｃ０を算出する。なお、上記第１の実施形態と同様に、平滑化した動きベクトルＶｔの大きさの最大値により平滑化した動きベクトルを正規化することにより、指標値Ｃ０を算出することが好ましい。そして、補正部３４は、動きベクトルＶｔを指標値Ｃ０により補正して補正動きベクトルＶｔｃを算出する。

ここで、動画像Ｍ０に含まれる物体Ｂ０が動いている場合、その物体Ｂ０に対応する処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルＶｔは、比較的大きくかつ同一の方向を向く。一方、動画像Ｍ０に含まれるノイズに対応する処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルＶｔは、大きさに拘わらずランダムな方向を向く。このため、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルＶｔを、空間的に平滑化して指標値Ｃ０を算出することによっても、動画像Ｍ０に含まれる動いている物体Ｂ０について大きい値となり、ノイズについては小さい値となる指標値Ｃ０を算出することができる。したがって、このように算出した指標値Ｃ０を用いることにより、合成フレームＦｇのアーチファクトをより低減することができる。

次いで、本発明の第４の実施形態について説明する。なお、第４の実施形態による画像処理装置の構成は、上記第１の実施形態による画像処理装置の構成と同一であり、行われる処理のみが異なるため、構成についての詳細な説明は省略する。第４の実施形態においては、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトル、および過去フレームについての動きベクトルを時間軸方向に平滑化して指標値Ｃ０を算出するようにした点が第１の実施形態と異なる。

ここで、第４実施形態においては、動画像Ｍ０に含まれるフレームに対して合成フレームＦｇが生成されており、そのため、各フレーム毎に動きベクトルが生成されている。第４の実施形態においては、各フレームについて生成された動きベクトルをストレージ２３に記憶しておくものとする。

図１１は第４の実施形態における指標値の算出を説明するための図である。図１１に示すように、処理対象フレームＦｔについて動きベクトルＶｔが算出されている。また、複数の過去フレームＦｔ−１，Ｆｔ−２…について、合成フレームＦｇの生成時に算出された動きベクトルＶｔ−１，Ｖｔ−２…がストレージ２３に記憶されている。第４の実施形態においては、指標値算出部３３は、処理対象フレームＦｔについての動きベクトルＶｔおよび過去フレームについての動きベクトルＶｔ−１，Ｖｔ−２…を時間軸方向に平滑化する。具体的には、処理対象フレームＦｔおよび過去フレームにおいて、対応する画素位置における動きベクトルを加算し、加算した動きベクトルの数で除算することにより、動きベクトルを平滑化して指標値Ｃ０を算出する。なお、上記第１の実施形態と同様に、平滑化した動きベクトルＶｔの大きさの最大値により平滑化した動きベクトルを正規化して指標値Ｃ０を算出することが好ましい。そして、補正部３４は、動きベクトルＶｔを指標値Ｃ０により補正して補正動きベクトルＶｔｃを算出する。

ここで、動画像Ｍ０に含まれる物体Ｂ０が動いている場合、その物体Ｂ０に対応する処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルＶｔおよび過去フレームについての動きベクトルＶｔ−１，Ｖｔ−２…は、比較的大きくかつ同一の方向を向く。一方、動画像Ｍ０に含まれるノイズに対応する処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルＶｔおよび過去フレームについての動きベクトルＶｔ−１，Ｖｔ−２…は、大きさに拘わらずランダムな方向を向く。このため、処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルＶｔおよび過去フレームについての動きベクトルＶｔ−１，Ｖｔ−２…を、時間軸方向に平滑化して指標値Ｃ０を算出することによっても、動画像Ｍ０に含まれる動いている物体Ｂ０について大きい値となる指標値Ｃ０を算出することができる。したがって、このように算出した指標値Ｃ０を用いることにより、合成フレームＦｇのアーチファクトをより低減することができる。

次いで、本発明の第５の実施形態について説明する。図１２は、第５の実施形態において、コンピュータ２に画像処理プログラムをインストールすることにより実現された画像処理装置の概略構成を示す図である。なお、図１２において図２と同一の構成については同一の参照番号を付与し、詳細な説明は省略する。第５の実施形態による画像処理装置は、処理対象フレームＦｔおよび直近過去フレームＦｔ−１を複数の周波数帯域に分解する周波数分解部３７と、後述するように周波数帯域毎に生成された帯域合成フレームを周波数合成して合成フレームを生成する周波数合成部３８とをさらに備えた点が第１の実施形態と異なる。

図１３は周波数分解部３７が行う周波数分解を説明するための図である。なお、ここでは処理対象フレームＦｔに対する周波数分解について説明するが、直近過去フレームＦｔ−１についても同様に周波数分解を行うことができる。まず、周波数分解部３７は、処理対象フレームＦｔに対して、例えばσ＝１のガウシアンフィルタによりフィルタリング処理を行って、処理対象フレームＦｔを１／２に縮小してガウシアン成分である縮小フレームＦｔｓ−１を生成する。縮小フレームＦｔｓ−１は処理対象フレームＦｔを１／２に縮小したものとなる。なお、以降の説明において、処理対象フレームＦｔを便宜上処理対象フレームＦｔｓ−０と称する場合があるものとする。次いで、周波数分解部３７は、例えば３次Ｂスプライン補間等の補間演算を行って、縮小フレームＦｔｓ−１を処理対象フレームＦｔと同一サイズとなるように２倍に拡大し、拡大した縮小フレームＦｔｓ−１を処理対象フレームＦｔから減算して、最高周波数帯域のラプラシアン成分である帯域フレームＴ−０を生成する。なお、本実施形態では、最高周波数帯域を便宜上第０の周波数帯域と称する。

次いで、周波数分解部３７は、縮小フレームＦｔｓ−１に対してσ＝１のガウシアンフィルタによりフィルタリング処理を行って、縮小フレームＦｔｓ−１を１／２に縮小して縮小フレームＦｔｓ−２を生成し、縮小フレームＦｔｓ−２を縮小フレームＦｔｓ−１と同一サイズとなるように２倍に拡大し、拡大した縮小フレームＦｔｓ−２を縮小フレームＦｔｓ−１から減算して、第１の周波数帯域の帯域フレームＴ−１を生成する。さらに、所望とする周波数帯域の帯域フレームが生成されるまで上記の処理を繰り返すことにより、複数の周波数帯域の帯域フレームＴ−ｋ（ｋ＝０〜ａ：ａは帯域の数）を生成する。なお、これにより、最低周波数の縮小フレームＦｔｓ−（ａ＋１）も生成される。

ここで、縮小フレームの各画素の信号値はその画素の濃度を表し、帯域フレームＴ−ｋの各画素の信号値は、その画素におけるその周波数帯域の周波数成分の大きさを表すものとなる。なお、ウェーブレット変換等の他の多重解像度変換の手法を用いることにより、周波数帯域が異なる複数の帯域フレームＴ−ｋを生成してもよい。

第５の実施形態においては、動きベクトル算出部３２は、周波数帯域毎に処理対象フレームＦｔと直近過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトルを算出する。すなわち、対応する周波数帯域において、処理対象フレームの帯域フレームと直近過去フレームの帯域フレームとの間の動きベクトルＶｔを算出する。なお、最低周波数帯域の縮小フレームについても同様に動きベクトルＶｔを算出する。

指標値算出部３３は、周波数帯域毎に指標値Ｃ０を算出する。すなわち、対応する周波数帯域において、処理対象フレームの帯域フレームおよび直近過去フレームの帯域フレームから指標値Ｃ０を算出する。なお、最低周波数帯域の縮小フレームについても同様に指標値Ｃ０を算出する。

補正部３４は、周波数帯域毎に補正動きベクトルＶｔｃを算出する。すなわち、対応する周波数帯域において、動きベクトルＶｔを指標値Ｃ０により補正して補正動きベクトルＶｔｃを算出する。なお、最低周波数帯域の縮小フレームについても同様に補正動きベクトルＶｔｃを算出する。

位置合わせ部３５は、周波数帯域毎に直近過去フレームを処理対象フレームに位置合せする。すなわち、対応する周波数帯域において、直近過去フレームＦｔ−１の帯域フレームを、補正動きベクトルに基づいて処理対象フレームＦｔの帯域フレームに位置合せする。なお、最低周波数帯域の縮小フレームについても同様に位置合せする。

合成部３６は、周波数帯域毎に処理対象フレームＦｔと位置合わせされた直近過去フレームＦｔ−１とを合成する。すなわち、対応する周波数帯域において、処理対象フレームの帯域フレームと、位置合わせされた直近過去フレームＦｔ−１の帯域フレームとを合成して、帯域合成フレームＴｇ−ｋを生成する。なお、最低周波数帯域の縮小フレームについても同様に合成フレームを生成するが、この合成フレームを縮小合成フレームＦｇｓと称するものとする。

ここで、合成部３６においては、第１の実施形態と同様に加算平均により帯域合成フレームおよび縮小合成フレームを生成すればよい。なお、周波数帯域毎に処理対象フレームＦｔから生成した帯域フレームおよび縮小フレームと、直近過去フレームＦｔ−１から生成した帯域フレームおよび縮小フレームとの加算比率を変更してもよい。例えば、低周波数帯域ほど、位置合わせが失敗した場合にアーチファクトが発生しやすいため、低周波数帯域ほど処理対象フレームから生成した帯域フレームおよび縮小フレームの重みを大きくして帯域合成フレームおよび縮小合成フレームを生成すればよい。

周波数合成部３８は、周波数帯域毎に生成された帯域合成フレームを周波数合成して合成フレームを生成する。図１４は周波数合成部３８が行う周波数合成を説明するための図である。なお、本実施形態においては、第２の周波数帯域までの帯域合成フレームＴｇ−０，Ｔｇ−１，Ｔｇ−２および第３の周波数帯域の縮小合成フレームＦｇｓ−３が生成されたものとする。

周波数合成部３８は、縮小合成フレームＦｇｓ−３を２倍に拡大し、２倍に拡大した縮小合成フレームＦｇｓ−３と第２の周波数帯域の帯域合成フレームＴｇ−２とを加算して縮小合成フレームＦｇｓ−２を生成する。次いで縮小合成フレームＦｇｓ−２を２倍に拡大し、２倍に拡大した縮小合成フレームＦｇｓ−２と第１の周波数帯域の帯域合成フレームＴｇ−１とを加算して縮小合成フレームＦｇｓ−１を生成する。さらに、縮小合成フレームＦｇｓ−１を２倍に拡大し、２倍に拡大した縮小合成フレームＦｇｓ−１と第０の周波数帯域の帯域合成フレームＴｇ−０とを加算して縮小合成フレームＦｇｓ−０すなわち合成フレームＦｇを生成する。

なお、上記各実施形態においては、直近過去フレームＦｔ−１として、直近過去フレームＦｔ−１を処理対象フレームとして生成された、直近過去フレームについての合成フレームを用いてもよい。とくに、位置合わせ部３５において補正動きベクトルにより処理対象フレームＦｔと位置合わせされる直近過去フレームＦｔ−１を、直近過去フレームＦｔ−１についての合成フレームとすることが好ましい。これにより、処理対象フレームについての合成フレームのアーチファクトをより低減することができる。

とくに、第５の実施形態において、帯域合成フレームおよび帯域縮小フレームを生成するに際し、高周波数帯域ほどノイズが支配的になる。このため、直近過去フレームＦｔ−１を直近過去フレームＦｔ−１についての合成フレームとし、高周波数帯域ほど直近過去フレームＦｔ−１についての合成フレームから生成した帯域フレームの重み付けを大きくして帯域合成フレームを生成することにより、ノイズがより低減された合成フレームを生成することができる。

また、上記各実施形態においては、直近過去フレームＦｔ−１を処理対象フレームＦｔに位置合わせして合成フレームを生成している。しかしながら、直近過去フレームＦｔ−１を含む複数の過去フレームを用いて合成フレームを生成してもよい。この場合、動きベクトル算出部３２は、処理対象フレームＦｔと予め定められた数の過去フレームのそれぞれとの間の動きベクトルを算出する。例えば、使用する過去フレームが３つ、すなわち過去フレームＦｔ−１，Ｆｔ−２，Ｆｔ−３である場合、処理対象フレームＦｔと過去フレームＦｔ−１との間の動きベクトル、処理対象フレームＦｔと過去フレームＦｔ−２との間の動きベクトル、および処理対象フレームＦｔと過去フレームＦｔ−３との間の動きベクトルを算出する。指標値算出部３３も、処理対象フレームＦｔと予め定められた数の過去フレームのそれぞれとの間の指標値Ｃ０を算出する。また、補正部３４も、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの間における動きベクトルを指標値Ｃ０により補正する。位置合わせ部３５は、補正動きベクトルに基づいて、複数の過去フレームＦｔ−１，Ｆｔ−２，Ｆｔ−３を処理対象フレームＦｔに位置合せする。この際、過去フレームＦｔ−１，Ｆｔ−２，Ｆｔ−３のそれぞれについての合成フレームを用いるようにしてもよい。そして、周波数合成部３８は、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた過去フレームＦｔ−１，Ｆｔ−２，Ｆｔ−３とを合成して合成フレームを生成する。

なお、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた過去フレームとを重み付けて加算して合成フレームＦｇを生成する場合、まず、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた過去フレームＦｃｔ−３との相対応する画素位置での差分値の絶対値を算出し、差分値の絶対値が大きいほど処理対象フレームＦｔの重みを大きくして、処理対象フレームＦｔと位置合わせされた過去フレームＦｃｔ−３とを重み付け加算することにより、合成フレームＦｇ−２を生成する。次いで、合成フレームＦｇ−２と位置合わせされた過去フレームＦｃｔ−２との相対応する画素位置での差分値の絶対値を算出し、差分値の絶対値が大きいほど合成フレームＦｇ−２の重みを大きくして、合成フレームＦｇ−２と位置合わせされた過去フレームＦｃｔ−２とを重み付け加算することにより、合成フレームＦｇ−１を生成する。そして、合成フレームＦｇ−１と位置合わせされた過去フレームＦｃｔ−１との相対応する画素位置での差分値の絶対値を算出し、差分値の絶対値が大きいほど合成フレームＦｇ−１の重みを大きくして、合成フレームＦｇ−１と位置合わせされた過去フレームＦｃｔ−１とを重み付け加算することにより、合成フレームＦｇを生成する。

また、上記各実施形態において、各画素位置における動きベクトルＶｔに指標値Ｃ０を乗算することにより、補正動きベクトルＶｔｃを算出する場合は、指標値Ｃ０を０〜１の値に正規化することが好ましい。しかしながら、指標値Ｃ０が０となる画素位置の動きベクトルＶｔを０に、指標値Ｃ０が０でない画素位置の補正動きベクトルＶｔｃを動きベクトルＶｔそのものとする場合等、動きベクトルＶｔに指標値Ｃ０を乗算することなく補正動きベクトルＶｔｃを算出する場合においては、指標値Ｃ０を正規化しなくてもよいことはもちろんである。

また，上記実施形態においては、被写体ＨのＸ線動画像を処理の対象としているが、デジタルビデオカメラ等により取得された動画像を処理の対象としてもよいことはもちろんである。

以下、本実施形態の作用効果について説明する。

過去フレームを、過去フレームについての合成フレームとすることにより、処理対象フレームについての合成フレームのアーチファクトをより低減することができる。

動画像に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動き量が大きいほど値が大きくなる指標値を算出することにより、合成フレームのアーチファクトをより低減することができる。

動画像において実際に動いている物体については、処理対象のフレームと少なくとも１つの過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより生成された第１の差分画像から抽出した線構造が比較的長く、かつ対応する線構造間の間隔が大きくなるため動きが大きいものとなる。したがって、第１の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動きに基づいて指標値を算出することにより、動画像に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動き量が大きいほど値が大きくなる指標値を算出することができる。その結果、合成フレームのアーチファクトをより低減することができる。

動画像において実際に動いている物体については、処理対象のフレームと直近過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより生成された第１の差分画像から抽出した線構造が比較的長く、かつ対応する線構造間の間隔が大きくなるため動きが大きいものとなる。また、直近過去フレームを含む複数の過去フレームにおいて時間的に隣接する過去フレーム間の対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより生成された、少なくとも１つの第２の差分画像においても、第２の差分画像から抽出した線構造が比較的長く、かつ対応する線構造間の間隔が大きくなるため動きが大きいものとなる。したがって、第１の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動き、並びに第２の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動きに基づいて指標値を算出することにより、動画像に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動き量が大きいほど値が大きくなる指標値を算出することができる。その結果、合成フレームのアーチファクトをより低減することができる。

この場合において、動画像のフレームレートが大きいほど、フレーム間の間隔が小さくなるため、隣接するフレーム同士の差分画像には、動画像に含まれる動いている物体がより確実に含まれる。逆に、動画像のフレームレートが小さいほど、フレーム間の間隔が大きくなるため、隣接するフレーム同士の差分画像には、動画像に含まれる動いている物体が含まれる可能性が小さくなる。このため、動画像のフレームレートが大きいほど第２の差分画像の数を多くすることにより、動画像に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動き量が大きいほど値が大きくなる指標値をより確実に算出することができる。その結果、合成フレームのアーチファクトをより低減することができる。

動画像に含まれる物体が動いている場合、その物体に対応する処理対象フレームと直近過去フレームとの間の動きベクトルおよび複数の過去フレームについての動きベクトルは、比較的大きくかつ同一の方向を向く。一方、動画像に含まれるノイズに対応する処理対象フレームと直近過去フレームとの間の動きベクトルおよび複数の過去フレームについての動きベクトルは、大きさに拘わらずランダムな方向を向く。このため、処理対象フレームと直近過去フレームとの間の動きベクトルおよび複数の過去フレームについての動きベクトルを、時間軸方向において平滑化して指標値を算出することにより、動画像に含まれる動いている物体について大きい値となる指標値を算出することができる。また、処理対象フレームと直近過去フレームとの間の動きベクトルを空間的に平滑化して指標値を算出することによっても、動画像に含まれる動いている物体について大きい値となる指標値を算出することができる。したがって、このように算出した指標値を用いることにより、合成フレームのアーチファクトをより低減することができる。

処理対象フレームと位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出し、差分値の絶対値が大きいほど処理対象フレームの重みを大きくして、処理対象フレームと位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとを重み付け加算して合成フレームを生成することにより、処理対象フレームにおいて位置合わせを精度よく行うことができた位置ほど処理対象フレームの重みが大きくされて合成フレームが生成される。このため、合成フレームにおいて、処理対象フレームと少なくとも１つの過去フレームとの位置合わせが精度よく行われなかったことに起因するアーチファクトの発生を防止することができる。

動画像を複数の周波数帯域に分解し、周波数帯域ごとに指標値の算出、補正動きベクトルの算出、位置合わせ、および合成を行い、合成されたフレームを周波数合成して合成フレームを生成することにより、動画像に含まれる物体の大きさに応じて物体の位置合わせを行うことができる。このため、アーチファクトがより低減された合成フレームを生成することができる。

１ 撮影装置
２ コンピュータ
３ Ｘ線源
５ 放射線検出器
８ 表示部
９ 入力部
２１ ＣＰＵ
２２ メモリ
２３ ストレージ
３１ 画像取得部
３２ 動きベクトル算出部
３３ 指標値算出部
３４ 補正部
３５ 位置合わせ部
３６ 合成部
３７ 周波数分解部
３８ 周波数合成部
Ｆｔ、Ｆｔ−１… フレーム
Ｂ０ 物体
Ｃ０ 指標値

Claims (23)

1. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する動きベクトル算出手段と、
   前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、少なくとも１つの第１の差分画像を生成し、該第１の差分画像から線構造を抽出し、該線構造の大きさおよび動きに基づいて、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出する指標値算出手段と、
   前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出する補正手段と、
   前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせする位置合わせ手段と、
   前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する合成手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記指標値算出手段は、前記動画像に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動きが大きいほど値が大きくなる前記指標値を算出する請求項１記載の画像処理装置。
3. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する動きベクトル算出手段と、
   前記処理対象フレームと該処理対象フレームに時間的に隣接する１つの直近過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより第１の差分画像を生成し、該第１の差分画像から線構造を抽出し、前記直近過去フレームを含む複数の過去フレームにおいて時間的に隣接する過去フレーム間の対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、少なくとも１つの第２の差分画像を生成し、該少なくとも１つの第２の差分画像から線構造を抽出し、前記第１の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動き並びに前記少なくとも１つの第２の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動きに基づいて、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値であって、前記動画像に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動きが大きいほど値が大きくなる指標値を算出する指標値算出手段と、
   前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出する補正手段と、
   前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせする位置合わせ手段と、
   前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する合成手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
4. 前記指標値算出手段は、前記動画像のフレームレートが大きいほど、前記第２の差分画像の数を多くする請求項３記載の画像処理装置。
5. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する動きベクトル算出手段と、
   前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを空間的に平滑化して、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出する指標値算出手段と、
   前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出する補正手段と、
   前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせする位置合わせ手段と、
   前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する合成手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
6. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームであって、前記処理対象フレームと時間的に隣接する１つの直近過去フレームである少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する動きベクトル算出手段と、
   前記過去フレームについての動きベクトルを記憶する記憶手段と、
   前記処理対象フレームと該処理対象フレームについての前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルおよび前記過去フレームについての動きベクトルを、時間軸方向において平滑化して、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出する指標値算出手段と、
   前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出する補正手段と、
   前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせする位置合わせ手段と、
   前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する合成手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
7. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する動きベクトル算出手段と、
   前記処理対象フレームおよび前記少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す、正規化された指標値を算出する指標値算出手段と、
   前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルに前記指標値を乗算することにより前記動きベクトルを補正して、補正動きベクトルを算出する補正手段と、
   前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせする位置合わせ手段と、
   前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する合成手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
8. 前記指標値算出手段は、前記動画像に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動きが大きいほど値が大きくなる前記指標値を算出する請求項７記載の画像処理装置。
9. 前記指標値算出手段は、正規化された前記指標値を算出し、
   前記補正手段は、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルに前記指標値を乗算することにより、前記補正動きベクトルを算出する請求項１から６のいずれか１項記載の画像処理装置。
10. 前記過去フレームは、該過去フレームについての合成フレームである請求項１から９のいずれか１項記載の画像処理装置。
11. 前記合成手段は、前記処理対象フレームと前記位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとを、対応する画素毎に加算平均して前記合成フレームを生成する請求項１から１０のいずれか１項記載の画像処理装置。
12. 前記合成手段は、前記処理対象フレームと前記位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出し、該差分値の絶対値が大きいほど前記処理対象フレームの重みを大きくして、前記処理対象フレームと前記位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとを重み付け加算することにより、前記合成フレームを生成する請求項１から１１のいずれか１項記載の画像処理装置。
13. 前記処理対象フレームおよび前記少なくとも１つの過去フレームを複数の周波数帯域に分解する周波数帯域分解手段をさらに備え、
    前記動きベクトル算出手段は、前記周波数帯域毎に前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出し、
    前記指標値算出手段は、前記周波数帯域毎に前記指標値を算出し、
    前記補正手段は、前記周波数帯域毎に前記補正動きベクトルを算出し、
    前記位置合わせ手段は、前記周波数帯域毎に前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせし、
    前記合成手段は、前記周波数帯域毎に前記処理対象フレームと前記位置合わせされた少なくとも１つの過去フレームとを合成して帯域合成フレームを生成し、
    前記周波数帯域毎に前記帯域合成フレームを周波数合成して前記合成フレームを生成する周波数合成手段をさらに備えた請求項１から１２のいずれか１項記載の画像処理装置。
14. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出し、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、少なくとも１つの第１の差分画像を生成し、該第１の差分画像から線構造を抽出し、該線構造の大きさおよび動きに基づいて、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出し、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出し、
    前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせし、
    前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成することを特徴とする画像処理方法。
15. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出し、
    前記処理対象フレームと該処理対象フレームに時間的に隣接する１つの直近過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより第１の差分画像を生成し、該第１の差分画像から線構造を抽出し、前記直近過去フレームを含む複数の過去フレームにおいて時間的に隣接する過去フレーム間の対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、少なくとも１つの第２の差分画像を生成し、該少なくとも１つの第２の差分画像から線構造を抽出し、前記第１の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動き並びに前記少なくとも１つの第２の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動きに基づいて、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値であって、前記動画像に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動きが大きいほど値が大きくなる指標値を算出し、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出し、
    前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせし、
    前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成することを特徴とする画像処理方法。
16. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出し、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを空間的に平滑化して、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出し、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出し、
    前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせし、
    前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成することを特徴とする画像処理方法。
17. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームであって、前記処理対象フレームと時間的に隣接する１つの直近過去フレームである少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出し、
    前記処理対象フレームと該処理対象フレームについての前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルおよび記憶手段に記憶された前記過去フレームについての動きベクトルを、時間軸方向において平滑化して、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出し、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出し、
    前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせし、
    前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成することを特徴とする画像処理方法。
18. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出し、
    前記処理対象フレームおよび前記少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す、正規化された指標値を算出し、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルに前記指標値を乗算することにより前記動きベクトルを補正して、補正動きベクトルを算出し、
    前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせし、
    前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成することを特徴とする画像処理方法。
19. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する手順と、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、少なくとも１つの第１の差分画像を生成し、該第１の差分画像から線構造を抽出し、該線構造の大きさおよび動きに基づいて、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出する手順と、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出する手順と、
    前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせする手順と、
    前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
20. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する手順と、
    前記処理対象フレームと該処理対象フレームに時間的に隣接する１つの直近過去フレームとの対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより第１の差分画像を生成し、該第１の差分画像から線構造を抽出し、前記直近過去フレームを含む複数の過去フレームにおいて時間的に隣接する過去フレーム間の対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより、少なくとも１つの第２の差分画像を生成し、該少なくとも１つの第２の差分画像から線構造を抽出し、前記第１の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動き並びに前記少なくとも１つの第２の差分画像から抽出された線構造の大きさおよび動きに基づいて、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値であって、前記動画像に含まれる物体の大きさが大きく、かつ動きが大きいほど値が大きくなる指標値を算出する手順と、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出する手順と、
    前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせする手順と、
    前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
21. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する手順と、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを空間的に平滑化して、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出する手順と、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出する手順と、
    前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせする手順と、
    前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
22. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームであって、前記処理対象フレームと時間的に隣接する１つの直近過去フレームである少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する手順と、
    前記処理対象フレームと該処理対象フレームについての前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルおよび記憶手段に記憶された前記過去フレームについての動きベクトルを、時間軸方向において平滑化して、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す指標値を算出する手順と、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルを前記指標値により補正して補正動きベクトルを算出する手順と、
    前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせする手順と、
    前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
23. 動画像を構成する複数のフレームのうち、処理対象フレームおよび該処理対象フレームより時間的に前に取得された少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きベクトルを算出する手順と、
    前記処理対象フレームおよび前記少なくとも１つの過去フレームから、前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間の動きの確からしさを表す、正規化された指標値を算出する手順と、
    前記処理対象フレームと前記少なくとも１つの過去フレームとの間における前記動きベクトルに前記指標値を乗算することにより前記動きベクトルを補正して、補正動きベクトルを算出する手順と、
    前記補正動きベクトルに基づいて、前記少なくとも１つの過去フレームを前記処理対象フレームに位置合わせする手順と、
    前記処理対象フレームと前記位置合わせされた前記少なくとも１つの過去フレームとを合成して、合成フレームを生成する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。