JPH02263280A - 輪郭点抽出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、輪郭点抽出装置、特にノイズ除去をはかった
輪郭点抽出装置に関する。

〔従来の技術〕

医用画像には、Ｘ１！ｌＡ透視像、Ｘ線０１画像、ＭＲ
■画像等の種々の画像がある。かかる画像を三次元表示
する例が多い。三次元表示の前後階として、輪郭点抽出
処理が存在する。

輪郭点抽出処理では、ノイズを除去し、正規の輪郭点の
みを抽出しなければならない。

〔発明が解決しようとする課題〕

輪郭点抽出では、ノイズと正規の輪郭点とを区別する必
要があるが、この区別は極めて困難である。例えば、画
素がドツトで構成されている場合、あるドツトが１１１
１＋の場合、そのドツトをノイズとみるか輪郭点とみる
かは判断が難しい。事前に抽出アルゴリズムを作ってお
くことになるが、そのアルゴリズムも普遍的に通用する
ものではない。

本発明の目的は、ノイズを排除し、できるだけ正確な輪
郭点抽出を可能とする輪郭点抽出装置を提供するもので
ある。

〔課題を解決、するための手段〕

本発明は、任意の大きさより成る二重領域をノイズ排除
パターンとして与えることとした。この二重領域は、外
側の大領域と、この大領域内の小領域とより成り、大領
域のデータよって小領域のデータを支配せしめることと
した。

更に、本発明は、画像を分割し、各分割画像毎にノイズ
排除パターンを与えて１輪郭点抽出を行わせることとし
た。

〔作用〕

本発明によれば、ノイズ排除パターンで画像を走査し、
これによりノイズ排除がなされる。

更に、画像を分割したもとで、各分割画像毎にノイズ排
除パターンを与えて画像走査し、ノイズ排除がなされる
。

〔実施例〕

第２図（イ）はＸ線ＣＴのスライス画像２１を示す。こ
のスライス画像２１から輪郭点を抽出すると、第２図（
ロ）の輪郭画像２２を得る。輪郭画像２２が輪郭のみを
正しく示しているのであれば、ノイズ除去は不要である
。しかし、原画像に含まれるノイズのため輪郭抽出後の
輪郭画像中にも、種々のノイズが乗っている。第２図（
ロ）では、輪郭画像２２にノイズ２５Ａ、２５Ｂ等が乗
っている例を示した。ノイズ２５Ａは輪郭画像２２の左
側で且つ輪郭の外側にあるノイズ、ノイズ２５Ｂは輪郭
画像２２の右側で輪郭の外側にあるノイズの例を示した
。

更に、第２図（ロ）では、輪郭画像２２の内側と外側と
にノイズを有する領域２３を示し、これを拡大した図を
併せて示した。

領域２３の拡大図に示したように、ノイズ排除パターン
２４をノイズの部分に重ねる。ノイズ排除パターン２４
は、矩形状の２重領域２４Ａ。

２４Ｂとより成る。領域２４Ａが大領域であり、領域２
４Ｂが小領域である。

かかるノイズ排除パターン２４は、軸郭画像２２に対し
てラスク走査方式で移動する。図の左側の２４　（ＰＩ
）　、右側の２４（ＰＲ）とは、位置ｐｌ、Ｐ２でのパ
ターンを示す。

位置Ｐ１では、ドツト（画素、以下同じ）Ｄｌが小領域
２４Ｂ内に存在し、大領域２４Ａ中には輪郭が存在する
例であり、位置ＰＺでは、ドツトＤ３が小領域２４Ｂ内
に存在し、大領域２４Ａにはドツトが存在しない例であ
る。ここで、大領域２４Ａとは、小領域を除く矩形内領
域を云う。

そこで１本実施例では、位置Ｐ１では、大領域２４Ａ中
に輪郭領域を有する故に、ドツトＤ１にはそのまま残し
、輪郭点の一部とみなす。一方、位置Ｐ２では大領域２
４Ａ中に輪郭領域が存在しな故に、ドツトＤ３をノイズ
とみなし、これを削除する（“１″→＃　Ｏ１１にする
）。

他のノイズに対しても走査しながらノイズ排除パターン
を利用してノイズ除去をはかる。

さて、小領域２４Ｂは１ドツトが入る大きさであればよ
い。大領域２４Ａは、この小領域の数倍以上の大きさで
あることが好ましい８輪郭画像の最も外側に存在するノ
イズを簡便に除去できるからである。

大領域２４Ａ内のどの位置に小領域２４Ｂを設けるかは
任意である。排除すべきノイズの位置によって決定する
ことができる。

第３図は輪郭画像３０を４分割し、各分割画像毎にノイ
ズ排除パターン３５〜３８を与えた例である。

ノイズ排除パターン３５〜３８は、大領域内に占める小
頭、域の位置がそれぞれ異なる。パターン３５は右下、
パターン３６は左下、パターン３７は右上、パターン３
８は左上に小領域を与えた。

これにより、各分割画像毎にノイズ排除が効率よくでき
る利点を持つ。

第４図は、ノイズ排除パターンを円形にした例を示す。

円形パターン３１Ａ〜３１Ｄは内側の小領域も円形とし
、且つその位置はパターン毎に変更しである。第３図の
如き輪郭画像のノイズ排除に好ましい。

第１図は、第２図の例でノイズ排除パターンの走査例の
処理図である。ここで、走査はラスク走査とし、横方向
をＸ、縦方向をｙとするものとする。

ステップ１で、走査開始点（ｘ　”　Ｏ＋　ｙ　＝　Ｏ
）に位置づける６ステツプ２では、その位置での外側の
領域２４Ａのドツト（画素値）がＩｔ　Ｏ７１か否かを
チエツクする。Ｉｔ　ＯＩＩであれば、ステップ３で内
側の領域の画素値をすべてＩＩ　Ｏ７１にする（小領域
の大きさは１画素よりも大きくした例）。

“０″でなければ、何もしない。

次にステップ４で基本ピッチΔＸ進ませる。ステップ５
で右端にきていないことを確認して、ステップ２に戻る
。以下、Ｘａａｘまで同様な処理を行う。

Ｘ５ａｘになると、ｙ方向に基本ピッチΔｙ進ませる。

以下、’／　ｗａｘまで継続する。かくして、Ｏ→Ｘｗ
＋ａｘ　ｇ　Ｏ→ｙｗａｘに至る全画面のラスクスキャ
ンがなされる。ΔＸ、Δｙは１画素単位であってそれ以
外でもよい。

第５図は本発明の輪郭抽出装置の実施例図である。ＣＴ
スライス画像メモリ５０からＣＴスライス画像を取出し
、輪郭点抽出部５１は、その輪郭点を抽出する。次に、
ノイズ排除パターン処理部５２でノイズ除去を行う。表
示部５３では、各段階での画像を表示する。ノイズ除去
後、３次元表示を行うこともある。

本発明は、種々の変形例がある。

（１）大領域と小領域とは相似形としたが、円と四角形
との異なる組合せもありうる。

（２）小領域の大きさは、最低１画素であればよい。

ノイズ除去の効率化をはかるためには、４画素とかの大
きな値にすればよい。

（３）大領域、小領域の考え方でない例もありうる。

即ち、（ｉ）画素がまわりから孤立していること。（ｉ
ｔ）単に孤立しているだけでなく、少なくともいずれか
一方向には他の画素集団がない。または、あっても一定
の距離だけ隔っていること、（■）集団の画素数が一定
値以下であること。を満足すれば、この画素はノイズと
判断させる。この考えは、実質的に大領域、小領域の考
え方のもととなっている。

（４）本実施例でのノイズとは、単なるノイズ以外にも
拡張できる。例えば、肝臓と一緒に抽出された肝臓のま
わりの胸骨を除去するといった場合にも使用できる。但
し、この場合、二重領域の大きさをもつと大きくする必
要がある。例えば、内側の領域の大きさは胸骨よりも大
きくして、且つ肝臓よりも小さくしなければならない。

（５）医用画像以外の例もありうる。

（６）輪郭抽出法は種々公知であり、それらを使用しう
る。

〔発明の効果〕

本発明によれば１輪郭点抽出後のノイズをノイズ除去パ
ターンを使用することによって除去できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の処理フロー図、第２図は本発明のノイ
ズ排除パターンの説明図、第３図は画像分割側図、第４
図はノイズ排除パターンの他の実施例図、第５図は本発
明の輪郭抽出装置の実施例図である。 ２１・・・ＣＴススラス画像、２２・・・輪郭画像、２
４（Ｐ　ｒ）　ｔ　２４　（Ｐ　ｚ）・・・Ｐｔ、Ｐｚ
位置でのノイズ排除パターン、２４Ａ・・・外側大領域
、２４Ｂ・・・内側小領域。 第１図 箋２図 第３図 第４−図 １Ｃ ｊｔ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、輪郭点抽出を行う抽出手段と、該輪郭点画像に対し
   て二重領域から成るノイズ排除パターンで走査し、前記
   二重領域の外側領域に画素なき場合には内側領域の画素
   をゼロとし、外側領域に画素ある場合には内側領域の画
   素はそのままで残すノイズ除去手段と、より成る輪郭点
   抽出装置。