JPH02294786A - 画像輝度レベル値の自動正規化方法 - 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、複数の画像を比較観察する画像処理システム
の画像輝度レベル値の自動正規化方法に関し、特に、関
心領域（対象）の他に，文字、グレイスケール等の背景
を含む画像を処理する医用の画像診断システム等におい
て、対象の輝度レベルの合わせ込み（正規化）を行う場
合に好適な画像輝度レベル値の自動正規化方法に関する
。

〔従来技術〕

従来，複数画像の輝度レベルの正規化方法としては、例
えば、″ジエニタ　マーフイー，ア　リファインド　デ
ィストライピング　プロシジュアフォ　ランドサット　
エム　エム　エス　データ　プロダクト　セブンス　カ
ナディアン　シンポジウム　オン　リモート　センシン
グ，第４５４頁〜４７０頁（１　９　８　１　）（Ｊｅ
ｎｎｉｔｅｒ　Ｍｕｒｐｈｙ，　ＡＲｅｆｉｎａｄ　Ｄ
ｅｓｔｒｉｐｉｎｇ　Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ　ｆｏｒ　Ｌ
ＡＮＤＳＡＴ　ＭＳＳＤａｔａ　Ｐｒｏｄｕｃｔｓ，７
ｔｈ　Ｃａｎａｄｉａｎ　Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ　ｏｎ　
Ｒｅｍａｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ，ｐｐ．４５４−４７０
（１９８１）”に記載されているように、各画像につい
て画像全体の輝度ヒストグラムを作成し、輝度ヒス１・
ダラム統計量の平均μおよび標準偏差σを用いて，次に
示す第（１）式のような線形式により合わせ込み処理を
行っている． （１）ｙ＝（σｒａｚ／σｉｎ）　　・　（Ｘ一μｉｎ
）　　十μｒｔｆ但し，ｙは正規化処理後の画像の輝度
レベル値．Ｘは正規化処理前の画像（入力画像）の輝度
レベル値，μｒ．！およびσｒ４ｆは基準画像の輝度ヒ
ストグラムの平均値および標準偏差値、μ。。およびσ
１ｎは入力画像の輝度ヒストグラムの平均値および櫻準
偏差値である。

また、′゜累積頻度曲線を用いたＬ　Ａ　Ｎ　Ｄ　Ｓ　
Ａ　ＴＭＳＳデータのラジオメトリック補正，前田紘，
村井　俊治，松岡　龍治、奥田　勉，写真１’１量とリ
モートセンシング，　ＶＯＬ．１９，Ｎ（１４，１９８
０”　ニ記載されている方法では．ＬＡＮＤＳＡＴのマ
ルチスペクトルスキャナ（ＭＳＳ）の６個の検知器によ
る同時走査時に発生したデータの雑音模様を補正する場
合、各検知器で得た応答の頻度および累積頻度は，統計
的にほぼ等しくなることを前程として．各検知器に対応
する累積頻度が所定の許容範囲で等しくなるように補正
している。

〔発明が解決しようとする課Ｍｉス 上記従来技術では、画像中に不要なデータが存在せず，
輝度変換に必要な統計量を画像全体がら求めることがで
きる衛星画像の場合に有効であった． しかし、医者が書き込んだ患者名，病名等の背景データ
を含むｘｉ写真等をデイジタル化した画像にこの方法を
適用すると，背景データの影響を受けた輝度ヒストグラ
ム統計量が求まり、この統計量より輝度変換係数を算出
すると変換誤差を生じてしまう。

このため、対象領域において画像の輝度レベル値の最適
合わせ込みができない．また，対象領域においてアーチ
ファクトと呼ばれる偽輪郭が生じる恐れがある。

すなわち，上記従来技術の適用対象は衛星画像であり，
画像中に背景と対象物の区別がつかなかった．このため
、画像正規化処理において，第（１）式に示した変換係
数を求める際，画像全体から輝度ヒストグラム統計量を
求めていた． 一方、医用画像の場合には、画像縁部に存在する文字や
グレイスケール等の余分なデータが書き込まれた背景領
域が存在するため、対象領域についての正確な統計量が
求められない．よって、誤差の原因となる背景領域を含
まないデータ、つまり、対象領域におけるデータから統
計量を算出する必要がある。しかし．撮影対象は個人差
があり，また，書き込む文字位置等は縁部だが、画像ご
とに異なり、対象と背景を識別することば困這である。

また、画像ごとに適応的に求めなければならないという
問題がある。

本発明の目的は、このような問題点を改善し，画像ノイ
ズの影響が少い輝度ヒストグラムの統計量を簡易な方法
で高精度に求め、複数の画像間の正規化処理を自動化し
て、操作性を向上することができる画像輝度レベル値の
自動正規化方法を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するため、本発明のｓｅａ度レベル値の
自動正規化方法は，枠サイズ可変方法、間引き方法，あ
るいはしきい値判定方法を用いる。

すなわち、画像入力装置と画像処理装置と画像表示装置
とを備え、入力画像と基準画像の画像輝度レベル分布を
合わせ込む正規化処理を行う画像処理システムにおいて
、入力画像内の対象物位置に応じ，データに対して窓関
数による重み付けを行い、データを間引きして、間引い
たデータを用いて輝度ヒストグラム統計量を算出し、そ
の入力画像の輝度ヒストグラム統計量と基準画像の輝度
ヒストグラム統計量から、輝度変換式を求めて輝度レベ
ルの合わせ込み処理を行い、正規化した画像の輝度ヒス
トグラムを得て、正規化画像および基準画像を表示する
ことに特徴がある。

また、上記重み付けを行う窓関数として、多項式関数か
あるいは三角関数の何れかを用いることに特徴がある。

また、画像入力装置と画像処理装置と画像表示装置とを
備え，入力画像と基準画像の画像輝度レベル分布を合わ
せ込む正規化処理を行う画像処理システムにおいて，入
力画像内に可変サイズの枠を設定して、枠内の輝度ヒス
トグラムの統計量を算出し，その統計量の変化を検出し
て背景を含まない最適枠サイズを決定し、最適枠内の輝
度ヒストグラム統計量および基準画像の輝度ヒストグラ
ム統計量から輝度変換式を求め、輝度レベルの合わせ込
み処理を行い、正規化した画像の輝度ヒストグラムを得
て、正規化画像および基準画像を表示することに特徴が
ある６ また，上記統計量として、輝度ヒス１一グラムの最大値
、最小値，平均値、および標準偏差値を用いることに特
徴がある。

また、上記最適枠サイズを決定する場合，枠サイズの変
化を粗く設定し、最適枠サイズが存在する候補領域を求
め、次に候補領域のみ枠サイズをより細く設定して、最
適枠サイズを求めることに特徴がある。

また、上記可変サイズの枠を設定する場合、入力画像の
端部から中央部へ枠サイズを順次狭める方法か，あるい
は入力画像の中央部から端部へ順次広める方法の何れか
により枠サイズを設定することに特徴がある。

また，上記最適枠サイズを決定する場合、可変サイズ枠
内の輝度ヒストグラムの統計量の変化を検出する処理の
替わりに、その統計量が基準画像の輝度ヒストグラムの
統計量と類似する枠サイズを最適枠サイズとして決定す
ることに特徴がある。

また，画像入力装置と画像処理装置と画像表示装置とを
備え、入力画像と基準画像の画像輝度レベル分布を合わ
せ込む正規化処理を行う画像処理システムにおいて、入
力画像の輝度ヒストグラムから対象部分と背景部分を区
別する輝度レベルのしきい値を求め、しきい値内のデー
タにより輝度ヒストグラム統計量を算出して、入力画像
の輝度ヒストグラム統計量と基準画像の輝度ヒストグラ
ム統計量から、輝度変換式を求めて輝度レベルの合わせ
込み処理を行い，正規化した画像の輝度ヒストグラムを
得て、正規化画像および基準画像を表示することに特徴
がある。

また、上記輝度ヒストグラムの替わりに、累積ヒストグ
ラムを用いることに特徴がある．〔作用〕 本発明においては、（イ）間引き方法、（口）枠サイズ
可変方法、および（ハ）しきい値判定方法により、画像
輝度レベル値を自動的に正規化する。

（イ）間引き方法： これは，背景となる成分は画像の縁部に存在するという
先験情報を利用する，つまり、輝度ヒストグラム統計量
算出に際し、周辺部（背景を主に含む領域）のデータは
間引き、画像の中央部（対象を主に含む領域）のデータ
を多く用いる。なお、間引き用の窓関数Ｗとしては，例
えば，次に示す第（２）式のように三角関数を用いる。

／ｍ｝ 但し．ｉｎｔ（）：整数化演算子、ｍ：入力画像サイズ
，ｎ：最大間引き数である。また、Ｘ方向（ビクセル方
向）と同様に，ｙ方向（ライン方向）も同一の重み関数
を用いる． この第（２）式で示した間引き率Ｗにより、輝度ヒスト
グラム統計量計算に使用するデータ数を決める。例えば
、ｎ＝５　１　２，　ｍ　＝５　１　２の場合、画像の
端（ｘ＝５１２）では，間引き率Ｗ＝１となる．よって
、画像の端（ｘ＝５１２）のデータは用いない．一方、
中心に近い領域（ｘ＝１２８）では、間引き率Ｗ＝０．
５であり、１／２に間引いたデータを用いる。つまり，
統計量計算に必要な画素データを１つ置きに用いる．中
心領域（ｘ＝２５６）では、間引き率Ｗ＝０となり、間
引きは行わず、データをそのまま用いる。

このように、統計量を算出するデータ量は、画像縁部（
背景）に比べて中央部（対象）を多く用いるので、算出
される統計量は、背景データの影響が少い，これにより
．変換係数は対象の特性を反映し，対象領域を最適に正
規化する結果を得ることができる． （口）枠サイズ可変方法： これは，背景となる成分は縁部に存在し、輝度レベルも
低いか高いかの極端な値として存在する場合が多く，背
景データは対象データの統計量、特に標準偏差に悪影響
を与えるという先験情報を利用する．つまり、対象デー
タ部分の輝度ヒストダラム算出のために、対象と背景を
分ける枠を設け、その枠のサイズを変化させて、各枠サ
イズにて算出した統計量変化より最適な枠サイズを決定
する。また，求めた枠サイズ内の輝度ヒストグラム統計
量より変換係数を求め，輝度変換処理を行う。

こうして，枠サイズを可変にして統計量を算出すると，
背景領域を多く含む枠サイズと背景領域をあまり含まな
い枠サイズの境界で、統計量（例えばａＳ偏差）が大き
く変化する。よって、統計量（Ｉ準偏差）が大きく変化
した境界の枠サイズが，背景をあまり含まない枠サイズ
，つまり、！＆適枠サイズと言える。ここで、着目すべ
き統計量は，標準偏差が効果的と考らえられるが、対象
画像の性質に依存するため、厳密には画像にあった統計
量を実験により確認し設定する必要がある．このように
，最適枠サイズ内で算出される統計量は、背景データの
影響の少い結果が得られる。

よって、変換係数は対象の特性を反映しているため、対
象領域を最適に正規化する結果を得ることができる． （ハ）しきい値判定方法： これは、背景となるノイズ成分は高輝度か低輝度レベル
値として存在する先験情報を用い，対象と背景を区別す
るためにしきい値処理を行う。なお、しきい値処理とし
ては、′判別および最小２乗規準に基づく自動しきい値
選択法，大津，電子通信学会論文誌　第Ｊ−６３Ｄ巻，
第４号，第３４９頁〜３５６頁″に記載された方法を用
いる。しきい値判定処理後の画像は対象と背景に区別で
きるため，背景の影響を取り除き，対象のデータのみを
用いて輝度ヒストグラム統計量を算出し、輝度変換係数
を求めて正規化処理を行う． こうして求めた輝度ヒストグラムに関する統計量は、背
景データの影響を受けず、変換係数は、対象データのみ
を考慮した変換係数であるため、対象領域を最適に正規
化する結果を得ることができる． これらの簡易な方法により，画像ノイズの影響の少い輝
度ヒストグラムの統計量を高精度に求めることか可能で
あり、複数の画像間の正規化処理を自動化して操作性を
向上することができる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面により説明する。

第１の実施例により、（イ）間引き方法を用いた画像輝
度正規化方法について述べる。

第１図は、本発明の第１の実施例における画像処理シス
テムの機能および処理手順を示す機能構成図，第２図は
本発明の画像庫度レベル値の自動正規化方法を適用する
画像処理システムの構成図、第３図は本発明の第１の実
施例における間引き統計量算出処理の説明図，第４図は
本発明の第１の実施例における画素間引きによるヒスト
グラム統計量の変化を示す説明図、第５図は本発明の一
実施例における輝度変換処理の説明図である。

第２図において．８は入力画像ファイル、９は画像入力
装置，１０は画像処理装置、１１は基準画像ファイル、
１２は画像表示装置■、１３は画像表示装置■である。

本実施例の画像処理システムでは、入力画像ファイル８
中のＸ線画像を画像入力装置９により画像処理装置１０
へ読み込み、基準画像ファイル１１中の基準画像と画像
輝度レベル分布を合わせ込む正規化処理を行い，表示装
置１１２に正規化画像，表示装置ｎｌ３に基準画像を表
示する．オペレータは、表示装［１２，１３に表示され
た２個のＸ線画像を目視で観察し、診断を行う．なお、
本実施例で使用するＸ線画像は胸部Ｘ線画像であり、ア
ナログ写真をドラムスキャナ等でディジタル化したもの
である。また、画像サイズは５１２Ｘ５１２画素四方で
ある。

また、第１図において，１は第２図の入力画像ファイル
８から画像入力装置９に読み込まれた入力画像、３は航
計量算出処理、４は輝度変換係数算出処理，５は輝度変
換処理，６は基準画像ファイル１１から画像処理装置１
０および画像表示装［１１１３に入力される基準画像，
７は輝度変換処理５を経て画像表示装置１１２に出力さ
れる出力画像、６２は間引き率算出処理，６３は間引き
統計量算出処理である． 本実施例では、窓関数による間引き率算出処理６２によ
り入力画像１の間引き率を求め、求めた間引き率をもと
に間引き統計量算出処理６３により背景成分の少い統計
量を求める。また、基準画像６の航計量を求める。こう
して求めた統計量を用い，ｊ１度変換係数算出処理４に
て変換係数を求める。さらに，その変換係数を用い、入
力画像１に対して輝度変換処理５を行い、正規化した出
力画像７を求めるや 次に，第３図、第４図を用い，第１図に示した機能構成
による画像輝度正規化処理について詳述する． （ｊ）間引き率算出処理６２： この処理では，間引き用の重み関数Ｗとして，第（２）
式に示した三角関数を用いる。また、第３図のように、
窓７５、つまり枠の形状は正方形とし、重み関数は、例
えば５１２〜５０５画素間では、間引き率１００％、５
０４〜４７９画素間では、間引き率８０％、・・・、３
００〜３２６画素間では，間引き率Ｏ％というように離
散的に用いる。なお、第３図において、２０は画像、２
１は肺野，２２は文字，２３はグレイスケール、２４は
入力ノイズである。

（Ｈ）間引き統計量算出処理６３： この処理では，間引き率算出処理６２により求めた間引
き率を用い，入力画像１よりヒストグラム統計量算出に
必要なデータを読み込み、次式により統計量（平均、標
準偏差）を算出し、その算出結果をμｚｎ　（平均）σ
ｉｎ　（標準偏差）とする。

（３）′μｉｎ”士，訃、 但し．ｆＪは入力画像Ｆのｊ位置の画素の輝度レベル値
，Ｊはデータ数である。

例えば、第３図に示すように、ｍ＝５１２画素の胸部ｘ
ｉ画像２０には、背景である文字２２，グレイスケール
２３、入力ノイズ２４が含まれる。

また、第（２）式で表わされた間引き率Ｗにより求めた
輝度ヒストグラムは第４図のように示される．本実施例
では、完全に対象と分離した理想的な輝度ヒストグラム
をＨ，ｔエとする．また、間？かず求めたヒストグラム
Ｈａｌ■は、低輝度および高輝度レベルに背景データが
集まり、ヒストグラムに複数の山ができる。この複数の
山の存在が統計量誤差の原因となる。本実施例で間引い
たヒストグラムＨ，の統計量を比較すると、■■■、よ
り求めたμｒ．■、σ■■と．Ｈｖより求めたμ，．σ
，は、類似した値となるが、Ｈ，，ｌ，■より求めたμ
６■１，σａｌｌは，μＦｉｌｌ．　　σｒｊｌと異な
る値となる。以上の間引きヒストグラムより対象データ
に関する統計量μｉｎσｉｎを求めることができる。

（ｉｕ）統計量算出処理３ 人力画像１の間引き率および間引統計量算出とともに，
基準画像６について、統計量算出処理３を行う．この処
理では、次式により基準画像Ｇの統計量を求める． （３）′μｒａｔ弓ｊＸ，　ｇ　Ｊ 但し，μｒｔ＋ｃは平均、σｒ．ｔは標準偏差．ｇ＝は
ｊ位置の画素の輝度レベル値、Ｊはデータ数（本実施例
では５１２Ｘ５１２画素）である。

？ｉｖ）輝度変換係数算出処理４ 第５図に示すように、基準画像のヒストグラムＨｒ．ｔ
の統計量μｒａｆ、σｒ■と入力画像ヒストグラムＨ１
ｎの統計量μｉ。、σ、。によって、輝度レベルの合わ
せ込み処理を行い、正規化画像のヒストグラムＨ。ｕｔ
を得る．つまり、μ１ｎをμ■ｆに、σ員をσｒ４ｆに
合わせ込むための線形変換式５９を求める。この変換式
の係数は、次式で表わされる．（９）ａ＝σ．，／σｉ
ｎ （１（１）ｂ＝μｒ４ｆ−ａ’μｉｎ （ｖ）＃度変換処理５ 人力画像１の輝度レベルの変換処理は、第５図に示した
ように線形変換式５９を用いて行う．つまり、入力画像
１の輝度レベル分布は，次式により基準画像６に合わせ
込むことができる．（１１）　ｙ　−　ａ−ｘ　＋　ｂ
　　　　Ｉ　ａ＋＊≦Ｘ≦Ｉ．なお，係数ａ，ｂは輝度
変換係数算出処理４で求めた値を用い、又は入力画像１
の輝度レベル値，ｙは出力画像７の輝度レベル値である
。

これらの処理を行った後、正規化画像（出力画像７）と
基準画像６を表示装置１１２と表示装置Ｉ１１３にそれ
ぞれ表示する。オペレータは両者の画像をｆｉｔ察して
診断する。

また、本実施例の窓関数７９は、画像中央における間引
き率を０％としたが、画像の性質，例えば対象の位置情
報が事前に分かっていれば、対象が存在する位置の間引
き率がＯ％となるように窓関数を設定することも有効で
ある。

以上により、背景の成分の抑制したヒストグラム統計量
を求めることができる。よって、対象データに関する高
精度な輝度正規化変換係数を作成できる．このため、対
象部分を高精度に自動的に正規化でき、診断の効率化に
貢献できる。

次に、第２〜第４の実施例により、（口）枠サイズ可変
方法を用いた自動正規化方法について述べる， 本実施例の画像処理システムは，第２図に示したものと
同様の構成であり、オペレータは表示装置に出力された
基準画像と正規化処理画像の２つのＸ線画像を目視し，
診断を行う． 第６図は、本発明の第２の実施例における画像処理シス
テムの機能および処理手順を示す機能構成図である。

本実施例では、入力画像ファイル８中のＸ線画像を画像
入力処理部９により画像処理部１０へ読み込み、基準画
像ファイル１１中の基準画像の輝度レベル分布に合うよ
うに、正規化処理を行い、表示装置１１２に正規化画像
，表示装置［１３に基準画像６を表示する。なお、基準
画像６とは、事前に最適な状態に輝度レベルの分布状態
を澗整してある画像である。また，本実施例で使用する
Ｘ線画像は第１の実施例と同様であり，画像サイズｍも
５　１　２　Ｘ　５　１　．２画素である．第６図に示
すように、枠サイズ可変による画像輝度レベル正規化方
法では、入力画像１を用い、最適枠サイズ決定処理２に
より背景を含まない枠サイズ、つまり最適枠サイズを求
め、入力画像１の最適枠サイズ内の輝度ヒストグラム統
計量および基準画像６の輝度ヒストグラム統計量を統計
量算出処理３により求め、求めた統計量を用いて輝？変
換係数算出処理４で変換係数を求める。そして、その変
換係数を用い、入力画像１に対して輝度変換処理５を行
い、正規化した出力画像７を得る． さらに、この処理を第５図および第７図〜第９図を用い
て詳述する． 第７図は、本発明の第２の実施例における枠サイズ可変
による画像輝度レベルの正規化方法を示すパッド図，第
８図は本発明の第２の実施例における最適枠サイズ決定
処理の説明図、第９図は本発明の第２の実施例における
枠サイズを変えた場合の統計量変化の説明図である。

本実施例では、第６図の最適枠サイズ決定処理２および
統計量算出処理３は，第７図のステップ７０１〜７０５
に対応する。

ステップ７０１（統計量Ａ初期値算出）：まず，入力画
像１についての統計量の初期値を算出する．つまり，枠
サイズ５１２画素（ｉ　＝　］　）のケースについて求
めた統計量（標準偏差）σ１，■■を初期値として設定
する。

この場合，平均μｉ＋ｉ。は次式により求める．（３）
μｘ　＃　ｉｎ　＝１ｆＪ よって，標準偏差σ１ｅｉｎは、 ？らに，初期値をＡとすると， （５）Ａ＝σ、，■。

但し、ｆ，は入力画像Ｆのｊ位置の画素の輝度レベル値
、Ｊはデータ数を表わし、本実施例では、５１２Ｘ５１
２画素である。

ここで、最適枠サイズ決定処理２の考え方について述べ
る。

本実施例では、枠サイズを大きい方から順に番号付けす
る。例えば、入力画像と同サイズ（５１２画素）をｉ＝
１、一辺が，５０４画素の枠をｉ＝２．４９６画素をｉ
＝３，・・・　２５６画素をｉ＝３２と定義する．本実
施例では、画素間隔を８画素，最小画素を２５６画素枠
とした。しかし、用いる値は画像の性質によるので、厳
密には実験により最適値を決める必要がある。

第８図において、（ａ）は本実施例で使用するＸ線画像
、（ｂ）〜（ｅ）は（ａ）に示す枠２５〜２８の各枠サ
イズ＃１〜＃４における画像の輝度ヒストグラムである
， 本実施例では、（ａ）のように，入力画像（ｍ＝５１２
画素四方）２０は，胸部撮影Ｘ線画像であり，診断対象
である肺野２１と、背景である文字２２，グレイスケー
ル２３，入力ノイズ２４が存在する。

この背景は，対象に比べて輝度レベルが高いか低いか片
寄を持つ場合が多い。また、（ｂ）に示すように，サイ
ズ＃１では、枠２５内のヒストグラムＨエの背景成分は
ヒストグラムの両端、Ｉ　”　＠ｉｌ１と工１一付近に
集まり、このため、標準偏差σ、は大きな値をとる。ま
た，（Ｃ）に示すように、サイズ＃２の枠２６は、背景
をあまり含まないので、ヒストグラムＨ２の背景成分は
＋Ｉ”ｌｌｌｌ１、■２一付近に少し集まるだけであり
、標準偏差σ２は，σ１に比べ、少し小さくなる。さら
に、（ｄ）の枠サイズ＃３のように枠を小さくし、ヒス
トグラムＨ，　　が対象しか含まない枠２７の場合Ｔ　
　Ｉ’ｍ、１　３１１８１の間には、対象の情報しか存
在しない。この場合，標？偏差σ，は、σ２に比べ、さ
らに小さくなる（変化は大きい）。また、（ｅ）では，
枠２８のヒストグラムＨ４は、背景は含まず、■４，１
、、Ｉ　’ｍａｒの間には、対象の情報しか存在しない
。この場合，標準偏差σ。は，σ，と同様の値となる。

第９図において、（ａ）は枠サイズを変えた場合の平均
値μの変化、（ｂ）は標準偏差σの変化、（ｃ）は輝度
レベルの最大値１−、最小値■■、の変化を示す。

これらの変化をもとに，統計量として何を用いるかを決
定する。また、これらの変化は対象画像の性質によるも
のであり、厳密には実験により使用する統計量を決める
。なお、本実施例では，変換係数を求める統計景として
標準偏差を用いる。

ステップ７０２（統計量Ｂ算出）： このステップでは、第（３）式，第（４）式により入力
画像１の平均および標準偏差を求める。

入力画像１について、枠サイズｉの平均をμｌ，。。、
標準偏差をσｉ＋ｉ■とする， また、 （６）Ｂ＝σ１＋ｉｎ とする。

ステップ７０３（統計量比較）； このステップでは、統計量の初期値八と各枠サイズで算
出した統計量Ｂを比較する。

まず、予め設定しておいた許容誤差量Ｅと標準偏差Ａお
よびＢの差とを次式により比較する。

（７）　ｉｆ　ＩＡ−Ｂｆ≧ｔ　　ｔｈｅｎ　（ループ
を抜ける）ｅｌｓｅ　（Ａ（＝８（標準偏差の 置き換え）） その結果、第（７）式を満たす場合は、ループを抜けて
ステップ７０５へ進み，満たさない場合は，ステップ７
０４へ進む。

ステップ７０４（統計量の竹換）： このステップでは、次式のように初期値Δの置き換えを
行う。

（８）Ａ（＝８ ステップ７０５（基準画像の統計量算出処理）：このス
テップでは、ステップ７０２と同様に，第（３）式およ
び第（４）式により基準画像６の統計？算出処理を行う
．なお，平均をμｒ４ｆ．　　標準偏差をσｒ■と表わ
す． ステップ７０６（変換係数算出）： このステップは，第６図の輝度変換係数算出処理４に対
応し、輝度変換の原理は第５図に示した通りである。す
なわち、基準面像のヒストグラムＨ　ｒ．　，の統計量
μ．，、σｒ４ｆ　と入力画像のヒストグラムＴ｛ｉｎ
の統計量μｉｎ、σ工。により輝度レベルの合わせ込み
処理を行い、正規化画像のヒストグラムＩ］。ｕｔを得
る。この際、μｉｎをμｒ．ｔに、σ１ｎをσｒａｔに
合わせ込む線形変換式（ｙ＝ａ−ｘ十ｂ）５９を求める
。この線形変換式５９の係数は以下のようになる。

（９）ａ＝　（σ，４ｆ／σ■ｎ） Ｈｏ）ｂ＝μｒ■−ａ・μ■。

ステップ７０７（輝度変換処理）： このステップは、第６図の輝度変換処理５に対応する。

また、第５図に示したように、変換式は線形変換式５９
（ｙ＝ａ−ｘ＋ｂ）を用いればよいので，入力画像１の
輝度レベル分布は、第（１１）式を用いて、基準画像６
に合わせ込むことができる。

なお、正規化係数ａ，ｂは，ステップ７０６で求めた値
を用いる． （１１）　ｙ＝ａ−ｘ＋ｂ　　Ｉ．１，≦Ｘ≦１−但し
、又は入力画像の輝度レベル値，ｙは出力画像の輝度レ
ベル値である。

こうして、輝度変換処理が終了すると、正規化画像（出
力画像７）を表示装置１１２に、基準画像６を表示装置
■１３に表示する。オペレータは、両者の画像をＩ′ｔ
察して診断する。

このように、対象と背景の分離を自動的に行い，対象の
データのみを使用して、輝度正規化変換係数を作成でき
るので、対象部分の輝度レベル分布を高制度に正規化す
ることが可能となり、診断の効率化に貢献できる。

なお、輝度ヒストグラムの統計量による合わせ込みの他
、各輝度レベルに対応する画素数を累積計算する累積ヒ
ストグラムによる合わせ込みが考えられ，また、枠サイ
ズの大きさの変化は、本実施例のように、画像端から中
央への枠サイズ縮小方法の他、画像中央から端への枠サ
イズ拡大方法による処理も最適枠サイズ決定に有効であ
る．また、本実施例の目視診断の他，対象領域における
輝度レベル値の合わせ込みが行われているため，２個の
画像間位置合わせ処理を行えば、画像間の変化検出処理
による自動診断も可能となる。

また，本実施例は、Ｐ　Ａ　Ｃ　Ｓ　（Ｐｉｃｔｕｒｅ
　Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ　Ａｎｄ　Ｃｏｍ＋＊ｕｎｉｃａ
ｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ）等のデータベースにおける
前処理として有効である。

次に、本発明の第３の実施例について述べる。

第１０図は、本発明の第３の実施例における最適枠サイ
ズ決定処理および統計量算出処理の処理手順を示すパッ
ド（ＰＡＤ）図である。

本実施例画像処理システムは、第２図に示した構成と同
様のものであり、第２の実施例（第６図）と同様に枠サ
イズ可変方式適用による画像処理を行う．特に、本実施
例では、第６図における最適粋サイズ決定処理２および
統計量算出処理３（第７図のステップ７０１〜７０５）
について、処理手順が異なっている。

？実施例では、最適枠サイズ決定処理２および統計量算
出処理３において，入力画像１の各枠サイズにおける統
計量σ１，■。と基準画像の統計量σ．，との類似性を
判定して枠サイズを決定する．Ｍ訂量σｒｔｆは、予め
対象領域のみから求めてお＜　（１００１）．また、第
２の実施例と同様に統計量Ｂを算出する（１００２）．
さらに、類似性の判定を第（１２）式にて行う（１００
３）．（１２）　ｉｆｆ　１７１ｒ１ｎ−　Ｃｌｒａｚ
　ｌ　＜　ε’　ｔｈａｎ　（ループを抜ける） ｅｌｓｅ（Ａ＜＝８） 但し、ｉ′は事前に設定した許容誤差量である．その結
果、第（ｌ２）式を満たす場合には，ループを抜けてス
テップ１００５へ進み、満たさない場合には、ステップ
１００４へ進む。こうして，第７図のステップ７０６と
同様に変換係数が算出されると，ステップ７０７に対応
する輝度変換処理（ｌ　Ｏ　Ｏ　６）を行う． このように、基準画像６の対象領域における輝度レベル
分布と類似した入力画像１の統計量を求めることができ
るため，高精度の輝度正規化変換係数を算出できる．よ
って，高精度の正規化処理が可能となり、診断の効率化
に貢献する．次に，本発明の第４の実施例について述べ
る．第１１図は、本発明の第４の実施例における候補枠
算出による最適枠サイズ決定処理の説明図である。

本実施例は、第２の実施例（第６図）の最適枠サイズ決
定処理２を高速化するものであり、他の処理は第２の実
施例と同様である，よって、最適枠サイズ決定処理２の
みを第１１図により説明する．本実施例の最適枠サイズ
決定処理２は、２段階の処理、つまり（ｉ）候補枠算出
．　（ｉｔ）最適枠算出から梼成される． （ｉ）候補枠算出： この処理では、（ａ）のように、まず、粗く設定した枠
サイズ（＃ｌ．＃２，＃３．＃４）により統計量（標準
偏差）を算出する。例えば、枠サイズは、＃１は５１２
画素四方、＃２は４５６画素四方というように１００画
素刻みとする。標準偏差の変化は，＃２と＃３の枠サイ
ズの間で大きい．＃２と＃３の枠を候補枠と呼ぶ．よっ
て、＃２と＃３の枠サイズの間に最適枠サイズが存在す
ることがわかる． （ｉｉ）　Ｒ適枠算出： この処理では、候補枠＃２と＃３の間の刻み幅を小さく
して枠を設定し，統計量を算出する．例えば，（ｂ）の
ように、刻み幅を１０画素として、＃２．１．＃２．２
．＃２．３、・・・と枠サイズを変えて標準偏差を求め
る。これらの枠サイズの中，標準偏差の変化量が大きい
＃２．３　を最適枠サイズとする。

以上のように、候補枠を求め、候補枠付近のみ細かく統
計量変化を求めることにより、余分な枠サイズについて
統計量を算出する必要がないので、最適枠サイズ決定処
理２を高速化できる。

なお，これらの実施例では、画像内に設定する枠の形状
として正方形を用いているが、対象物の形状や位置に応
じて，長方形，円形、楕円形等を用いることも考えられ
ろ． 次に，本発明の第５の実施例について述べる。

第１２図は，本発明の第５の実施例における画像処理シ
ステムの機能および処理手順を示す機能構成図、第１３
図は本実施例の第５の実施例におけるしきい値判定処理
の説明図である．本実施例は、第２図と同様に楕成され
た画像処理システムである．また、対象と背景を第１の
実施例の間引き方法や、第２〜第４の実施例の枠サイズ
可変方法によって決めるのではなく，シきい値処理によ
り対象と背景を分離する方法を採用する． すなわち、第１〜第４の実施例と異なる処理は，第１２
図のしきい値判定処理８５（対象領域の抽出処理）のみ
である．よって、しきい値判定処理８５の内容について
述べる． 第１３図（ａ）に示すように，′ｌＡ淡画像である入力
画像１に対し、しきい値判定処理８５を行う．なお、し
きい値処理については，例えば″電子通信学会論文誌，
第Ｊ６３−Ｄ　，第４号，第３４９頁〜３５６頁”に記
載されている大津の方法を用いる．しきい値画像８６は
，肺野２１を含む対象領域と文字等からなる背，ｔ８７
に分けることができる．また，大津の方法により、しき
い値をＴｈエとＴｈ２とする． （ｂ）のように、入力画像１の輝度ヒストグラムＨａは
、点線で示すように，最大輝度レベルエーと最小輝度レ
ベルＩ．＠に背景データによる山ができる．これらが，
統計量算出の際の対象以外のデータによる誤差となる。

よって、■．とＩ１の間のデータのみから輝度ヒストグ
ラム統計量を求める．統計量算出は、しきい値Ｔｈ１と
Ｔｈ２の輝度レベル値を判定し、Ｔｈエ以上Ｔｈ２以下
の輝度レベル値のみを統計量算出に用いる。

この処理によって、しきい値画像８６より求めた輝度ヒ
ストグラムＨｓは，背景データ８７による影響を含まな
いため、統計量は対象のみの情報を含む．このため，対
象についての輝度変換係数が求まり、高精度の画像正規
化処理が達成できる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、簡易な方法により画像ノイズの影響が
少い輝度ヒストグラムの統計量を高精度に求めることが
可能であり、複数の画像間の正規化処理を自動化して操
作性を向上することができる． よって、画像データベース等、多量のデータを蓄積検索
における前処理，あるいは画像表示装匝の表示前処理を
効率的に行うことができる．

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１の実施例における画像処理システ
ムの機能および処理手順を示す機能構成図、第２図は本
発明の画像輝度レベル値の自動正規化方法を適用する画
像処理システムの構成図、第３図は本発明の第１の実施
例における間引き統計量算出処理の説明図、第４図は本
発明の第１の実施例における画素間引きによるヒストグ
ラム統計量の変化を示す説明図，第５図は本発明の一実
施例における輝度変換処理の説明図，第６図は本発明の
第２の実施例における画像処理システムの機能および処
理手順を示す機能構成図、第７図は本発明の第２の実施
例における枠サイズ可変による画像輝度レベルの正規化
方法を示すパッド図，第８図は本発明の第２の実施例に
おける最適枠サイズ決定処理の説明図，第９図は本発明
の第２の実施例における枠サイズを変えた場合の統計量
変化の説明図，第１０図は本発明の第３の実施例におけ
る最適枠サイズ決定処理および統計量算出処理の処理手
順を示すパッド図、第１１図は本発明の第４の実施例に
おける候補枠算出による最適枠サイズ決定処理の説明図
、第１２図は本発明の第５の実施例における画像処理シ
ステムの機能および処理手順を示す機能構成図，第１３
図は本実施例の第５の実施例におけるしきい値判定処理
の説明図である． １：入力画像，３：統計量算出処理，４：輝度変換係数
算出処理，５：輝度変換処理，６：基準画像，７：出力
画像，８：入力画像ファイル，９：画像入力装置，１０
：画像処理装置，１１：基準画像ファイル，１２：画像
表示装置１，１３：画像表示装置■，２０：Ｘ線画像，
２１：肺野，２２：文字，２３：グレイスケール，，２
４：入カノイズ，？５〜２８：枠，５９：線形変換式，
６２：間引き率算出処理，６３：間引き統計量算出処理
，７５：窓，７９：窓関数，８６ニしきい値画像，８７
：背景，Ｈ，，Ｈ１”Ｈ４，Ｈ，１■，，Ｈ，，，Ｈ．
ｕ，，Ｈｒ．，，Ｈ，＄１，，Ｈ，，Ｈｖ：輝度ヒスト
グラムｔ　Ｉ　ａｌｌｌ　ｌ　　Ｉ　’　．＊〜工゛．
．、：最小輝度レベルＩ　Ｉｍｌ　Ｉ１−〜Ｉ４−：最
大輝度レベル，ｍ：画像サイズ，Ｔｈ１．Ｔｈ，：しき
い値，σ，σＩＮσ鴫！　σ（ＩＩＩＴ　　σｉｒｌ＋
　　σｒａｆｔσｒ４１１　σＶ：標準偏差，μ，μ１
〜μ．，μａｌｔｏμｉｎ＋　μｒｌｆ　ｒ　μｆｅｌ
ｔ　μＶ：平均●頻度 第 μａｌｌ μｒｅｔ μＷ 図 輝度レベル 第 図 第 図（その１） Ｉ”ｍｉｎ μ１ Ｉ　”ｍ　ａ　ｘ 坪反レベル 第 図 第 図（その２） （ｄ 第 図 第 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、画像入力装置と画像処理装置と画像表示装置とを備
   え、入力画像と基準画像の画像輝度レベル分布を合わせ
   込む正規化処理を行う画像処理システムにおいて、入力
   画像内の対象物位置に応じ、データに対して窓関数によ
   る重み付けを行い、データを間引きして、間引いたデー
   タを用い、輝度ヒストグラム統計量を算出して、該入力
   画像の輝度ヒストグラム統計量と基準画像の輝度ヒスト
   グラム統計量から、輝度変換式を求めて輝度レベルの合
   わせ込み処理を行い、正規化した画像の輝度ヒストグラ
   ムを得て、該正規化画像および基準画像を表示すること
   を特徴とする画像輝度レベル値の自動正規化方法。 ２、上記重み付けを行う窓関数として、多項式関数か三
   角関数の何れかを用いることを特徴とする請求項１記載
   の画像輝度レベル値の自動正規化方法。 ３、画像入力装置と画像処理装置と画像表示装置とを備
   え、入力画像と基準画像の画像輝度レベル分布を合わせ
   込む正規化処理を行う画像処理システムにおいて、入力
   画像内に可変サイズの枠を設定して、該枠内の輝度ヒス
   トグラムの統計量を算出し、該統計量の変化を検出して
   背景を含まない最適枠サイズを決定し、該最適枠内の輝
   度ヒストグラム統計量および基準画像の輝度ヒストグラ
   ム統計量から輝度変換式を求め、輝度レベルの合わせ込
   み処理を行い、正規化した画像の輝度ヒストグラムを得
   て、該正規化画像および基準画像を表示することを特徴
   とする画像輝度レベル値の自動正規化方法。 ４、上記統計量として、輝度ヒストグラムの最大値、最
   小値、平均値、および標準偏差値を用いることを特徴と
   する請求項３記載の画像輝度レベルの自動正規化方法。 ５、上記最適枠サイズを決定する場合、枠サイズの変化
   を粗く設定し、最適枠サイズが存在する候補領域を求め
   、次に該候補領域のみ枠サイズをより細く設定して、最
   適枠サイズを求めることを特徴とする請求項３記載の画
   像輝度レベルの自動正規化方法。 ６、上記可変サイズの枠を設定する場合、入力画像の端
   部から中央部へ枠サイズを順次狭める方法か、あるいは
   入力画像の中央部から端部へ順次広める方法の何れかに
   より枠サイズを設定することを特徴とする請求項３記載
   の画像輝度レベルの自動正規化方法。 ７、上記最適枠サイズを決定する場合、可変サイズ枠内
   の輝度ヒストグラムの統計量の変化を検出する処理の替
   わりに、該統計量が基準画像の輝度ヒストグラムの統計
   量と類似する枠サイズを最適枠サイズとして決定するこ
   とを特徴とする請求項３記載の画像輝度レベルの自動正
   規化方法。 ８、画像入力装置と画像処理装置と画像表示装置とを備
   え、入力画像と基準画像の画像輝度レベル分布を合わせ
   込む正規化処理を行う画像処理システムにおいて、入力
   画像の輝度ヒストグラムから対象部分と背景部分を区別
   する輝度レベルのしきい値を求め、該しきい値内のデー
   タにより輝度ヒストグラム統計量を算出して、該入力画
   像の輝度ヒストグラム統計量と基準画像の輝度ヒストグ
   ラム統計量から、輝度変換式を求めて輝度レベルの合わ
   せ込み処理を行い、正規化した画像の輝度ヒストグラム
   を得て、該正規化画像および基準画像を表示することを
   特徴とする画像輝度レベルの自動正規化方法。 ９、上記輝度ヒストグラムの替わりに、累積ヒストグラ
   ムを用いることを特徴とする請求項１、３、８記載の画
   像輝度レベルの自動正規化方法。