JPH0614193A - ディジタル放射線画像における自動階調スケール生成方法 - Google Patents

ディジタル放射線画像における自動階調スケール生成方法

Info

Publication number
JPH0614193A
JPH0614193A JP92311762A JP31176292A JPH0614193A JP H0614193 A JPH0614193 A JP H0614193A JP 92311762 A JP92311762 A JP 92311762A JP 31176292 A JP31176292 A JP 31176292A JP H0614193 A JPH0614193 A JP H0614193A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
point
histogram
image
digital
gray level
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.)
Pending
Application number
JP92311762A
Other languages
English (en)
Inventor
John R Capozzi
ロバート カポッツィ ジョン
Ralph Schaetzing
シャッツイング ラルフ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Eastman Kodak Co
Original Assignee
Eastman Kodak Co
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Eastman Kodak Co filed Critical Eastman Kodak Co
Publication of JPH0614193A publication Critical patent/JPH0614193A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/90Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/40Image enhancement or restoration using histogram techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10116X-ray image
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S378/00X-ray or gamma ray systems or devices
    • Y10S378/901Computer tomography program or processor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ディジタル放射線画像の階調スケールを自動
的に調整するための方法を提供する。 【構成】 記憶蛍光体10によって放出される光(たと
えば、青色光領域の光)は光検出器34によって検出さ
れ、アナログ・ディジタル変換器36によってディジタ
ル画像に変換される。ディジタル画像は画像処理装置3
8で自動階調スケール処理及び他の画像処理にかけられ
る。すなわち、ディジタル入力画像のヒストグラムとヒ
ストグラムの累積分布関数をヒストグラムのサブセクシ
ョンのエントロピーを用いて最終的な階調スケール変換
を生成する。これらの関数を用いてヒストグラムを注視
領域、低信号前景領域、高信号背景領域に分割する。階
調スケールは、前景領域の末端の非直線部分と、背景領
域の非直線領域と平滑に結合して、注視領域ではほぼ直
線になるように形成される。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、ディジタル画像処理に
係り、さらに詳細には、ディジタル放射線画像の階調ス
ケールを自動的に調整するための方法と装置に関する。
【0002】
【従来の技術】何らかのディジタル画像を何らかの出力
媒体(たとえば、フィルムまたはCRTモニタ)に表示
す場合、その画像品質は、オリジナルデータを取得する
のに使用する装置の特性、出力装置の性能(ダイナミッ
クレンジ、ノイズ特性、鮮明度等)、表示する前に画像
に対して行う画像処理といった、いくつかの重要な要因
によって異なる。特に、画像のディジタル値を視認可能
な無彩色の明度に写像する画像処理階調再現関数(すな
わち、階調スケールまたは階調曲線)は、有用な出力画
像を生成する上で、重要な要素である。
【0003】診断用の放射線医学の場合、体の様々な部
分の画像を表示するのに用いる階調スケールは、画像を
解釈する者(すなわち、放射線技師あるいは医者)が、
画像から有用な診断情報を引き出すための能力に重要な
影響を及ぼす。従来の(アナログ)スクリーン/フィル
ム放射線撮影法では、この出力階調スケールは一般に、
フィルム製造業者によってあらかじめフィルムに設計さ
れており、さまざまなフィルムが、検査の種類、感光技
法、観察者の好みに基づき、様々な「外観」を得るのに
利用できる。最終的な画像が表示される前にコンピュー
タでディジタル放射線撮影システムのこの出力階調スケ
ールを調整する機能は、このようなシステムの最も強力
な機能の一つである。しかしながら、適切な階調スケー
ルは特に前述の要因(検査の種類、露出条件、画像化様
式、出力装置のダイナミックレンジ等)に基づいて異な
るため、適切な階調スケールを選択したり生成するの
は、必ずしも単純な操作ではない。
【0004】理想的には、各ディジタル画像は表示が最
適になされるように、それ自体の階調スケール関数を有
しているべきである。これは、画像におけるグレイレベ
ルの実際の分布(すなわち、画像ヒストグラム)が、各
画像によって異なるからである。しかしながら、通常
は、ある画像の種類では一般に類似性があるため(たと
えば、特定のX線撮影装置及び一連の露出条件に対し
て、成人の胸部レントゲン写真はすべてある共通の特性
を有する)、階調スケールの生成プロセスがある程度容
易になっている。診断内容を高めるような画像を生成す
る階調スケールは、特に、重要なすべき領域を強いコン
トラスト、画像の他の領域は妥当なコントラストで表示
し、グレイレベルレンジの限界において有用な解剖学的
構造の詳細部分を切り落さず(すなわち、飽和せず)、
不良を発生しないものでなくてはならない。
【0005】特定のディジタル画像に対して最適な出力
階調スケールを生成する際にさらに問題となるのは、既
に簡単に上述したように、この階調スケールは、画像を
取得した方法によって大きく異なることである。ディジ
タル画像の生成には、連続的に変化する物理変数(たと
えば、X線透過率、減衰、プロトン濃度、あるいは放射
能)の測定値がディジタル領域において画像を表すよう
な一連の個別のグレイレベルに変換(量子化)する、ア
ナログ−ディジタル(A/D)変換処理が必要である。
このA/D変換関数は入力校正関数としても知られてお
り、通常単階調の非増加、あるいは非減少関数である。
この関数は、ディジタル画像のグレイレベルを物理変数
の各値に割当てる。こうして、出力階調スケールは、こ
れらの入力グレイレベルを表示装置の出力グレイレベル
に写像し、本質的に入力物理変数をディスプレイ(たと
えば、CRTまたはビューボックスのフィルム)上の出
力輝度に写像したものとなる。同時に、グレイレベルの
小さな差異は、(入力校正関数の微分によって)物理変
数値の小さな差に関連付けられる。こうして、出力階調
スケールの形状(特に部分的な傾き)によっても、入力
物理変数の小さな差の視覚コントラストが決定される。
【0006】他にもさまざまな非直線変換があるが、通
常使用される2つの入力校正関数の形式は、直線変換と
対数変換である。直線変換では、ディジタルグレイレベ
ルは入力物理変数の値に比例する。
【0007】mi =α* x+β ここで、mi は入力グレイレベル、xは測定される物理
変数、α及びβは定数である。対数変換の場合、入力グ
レイレベルは入力物理変数に対して対数的に変化する。
【0008】mi =σ* log(x+γ)+δ ここで、mi 及びxは上記と同様で、σ、γ及びδは定
数である。対数的に取得した入力画像に対して設定した
階調スケール写像関数を、直線的に取得した画像に適用
すると、準最適な結果をもたらし、これと逆の場合も同
様の結果となる。これは、グレイレベルの小さな差異が
表示される物理変数の小さな差異に直線的に関連付けら
れるか、あるいは対数的に関連付けられるかに基づい
て、人間の視覚組織が、出力画像のさまざまな構造の、
異なる視覚コントラストを認識するためである。従っ
て、階調スケールの生成方法は、順応性があって有用で
あるためには、異なる入力校正関数の種類に応じて高品
質な結果をもたらすことができなくてはならない。
【0009】ディジタル画像、特にディジタル放射線画
像に対して、階調スケール曲線を生成するため、さまざ
まな方法が試みられてきた。一般的な技法の1つは、ヒ
ストグラム等化と呼ばれる(たとえば、Castleman, Dig
ital Image Processing (ディジタル画像処理)を参
照)。この技法では、入力画像を出力グレイレベルレン
ジ全体に渡って均一な(すなわち平坦な)ヒストグラム
を有する出力画像に変換するという試みであるが、この
考え方は、この出力画像が使用可能なグレイレベルを最
大限に使用し、情報理論に従って、最大限の情報を有す
るというものである。ほとんどの場合、ヒストグラムの
等化はかなり困難な変換となる。入力ヒストグラムが高
度に込み入った領域は、出力においてより広いレンジの
グレイレベルに広がり、出力の視覚コントラストを増加
させ、等化が過度にならなければ、通常は望ましい結果
となる。しかしながら、ヒストグラムがまばらな部分
(通常極度に)はより小さなグレイレベルレンジに圧縮
され、視覚コントラストを減少させ、診断の重要な詳細
部分をあいまいにしてしまう。さらに、画像に不均一な
前景及び背景領域が存在すると(たとえば、コリメータ
ブレード、患者の体外のx線の直接透過)、この技法で
は、診断上重要でない画像領域のために、重要な出力グ
レイレベルを無駄にしてしまうことがある。
【0010】上記の部分的な順応変換を用いる代りに、
他の技法は、階調スケールを計算するために入力ヒスト
グラムの総統計関数(分散、歪み、百分位数等)を用い
ている。この方法では、必ずしも許容できるコントラス
トが生成されるわけではなく、グレイレベルレンジの限
界において好ましくない画像の切り落しを生じることも
ある。欧州特許出願EP283255号は、一連の類似
の画像に対して適切なコントラストを得、画像の切り落
しを防ぐため、初期の階調スケールパラメータを設定す
るのにオペレータの介入が必要な技法を開示している
が、この方法では、オペレータの介入後、各入力ヒスト
グラムの平均及び分散に基づいて自動的に計算される。
【0011】米国特許第4,302,672号に他の方
法が開示されており、これによると、記憶蛍光取得シス
テムで生成されるPA(背腹)あるいはAP(腹背)胸
部放射線に対し、(対数入力校正関数に対して)最適階
調スケール変換が得られる。この特許は、入力画像ヒス
トグラムにおいて脊椎、心臓、肺の部位を識別し、出力
階調スケールにおいてそれぞれに適切なコントラストを
割当てることにより、向上した出力画像が得られること
を教えている。肺の部位が最高のコントラスト、心臓が
幾分低めのコントラスト、脊椎が最低のコントラストと
なる。この方法は、ある種の胸部画像に対しては有効で
あるが、これらの3つの構造を正しく識別できない胸部
(たとえば、肺に液体が充満し、心臓あるいは脊椎と同
等の濃度を有する場合)では有効でない場合がある。さ
らに、解剖学的に適切な境界の目印となるものを用い
て、他の診断についても同様の解析を行い、この方法が
すべての診断用途に対して有効となるようにする必要が
ある。さらにまた、脊椎、心臓、肺についての適切なコ
ントラストはアナログ・ディジタル変換技法によって異
なるため、この方法は他の入力計算関数に対しては有効
でない。
【0012】この方法に代るものとして、米国特許第
4,641,267号は、再びコンピュータ放射線に対
して、小数の対照階調スケール関数のみの使用に基づい
た方法を開示している。特定の入力画像に対して実際の
階調スケールを生成するため、対照階調スケールの1つ
が(体の部位に応じて)選択され、画像の露出及び他の
パラメータに応じて異なる量により、この関数はシフト
し、交換される。この方法では、異なる条件に対して大
量の階調スケールを生成し、記憶することを回避してい
るが、(a)あらかじめ決定した曲線の固定した組合せ
をシフトし、交換するだけであるため、完全に自動化及
び順応化されておらず、(b)異なるディジタル画像化
様式または入力校正関数に関して有効ではない。
【0013】米国特許第5,046,118号に他の方
法が提案されており、これによると、部分的な順応と全
体的な制約を用い、各入力画像に対してカスタム階調ス
ケールを生成する。この方法では完全な画像のサブセッ
トのエントロピーを用い、画像を注視領域(解剖学的情
報を含んでいる部位)と、背景領域とに区分し、次いで
全体的な輝度とコントラストの制約に基づき、これらの
領域のそれぞれに対して別々の階調スケールを形成す
る。注視領域の階調スケールはほぼ直線であるのに対し
(直線入力校正関数を前提とする)、背景領域の階調ス
ケールは画像の重要でない部分のコントラストを低減す
るため、非直線である。2つの部分階調スケールは、平
滑な最終出力を生成するため、それらの境界において一
定の一致基準にかけられる。この方法はヒストグラムの
形状及び外部背景の変化量に対してかなり有効である
が、入力校正関数の差異に対しては十分に順応せず、そ
のため、直線アナログ・ディジタル変換以外に対しては
準最適階調スケールを生成する。
【0014】
【発明が解決しようとする課題】現在、画像の違い、画
像化様式、露出条件、入力校正関数に対して有効な階調
スケール変換関数を生成する、自動化法及び装置に対す
る必要性がある。
【0015】本発明の目的は、画像ヒストグラムの解析
に基づいて、ディジタル放射線画像に対する最適な階調
スケール変換を自動的及び順応的に生成する方法及び装
置を提供することにある。本発明のもう1つの目的は、
入力画像化様式、露出条件、入力校正関数の形状(対数
あるいは直線)の違いに対して有効な階調スケール変換
関数を生成する方法及び装置を提供することにある。
【0016】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の方法は、2つの主要ステップにおいて実施
される。第1に、ヒストグラム及び累積分布関数(CD
F)が解析され、画像化される解剖学的目標物を含む注
視領域と、(X線の)高吸収物体(たとえばコリメータ
ブレード、人工装具)を含む前景領域と、画像化される
目標物の外側の直接のX線透過を含む背景領域を決定す
る。
【0017】このヒストグラム/CDFの解析は、直線
及び対数領域の双方で行われ、最終的なパラメータが、
2つの空間からの情報を再結合する一連の判断規則によ
って選択される。第2ステップは階調スケールの形成で
あるが、これはまず、平均出力信号レベル及び出力コン
トラストに対する部分的及び全体的な制約と共に第1ス
テップで得られたパラメータを用い、結合した直線セグ
メントとして形成される。この最初の大ざっぱな階調ス
ケールが形成された後、これは順応的に平滑化され、最
終的な階調スケールを形成する。
【0018】
【作用】上記方法は入力画像のヒストグラムだけに基づ
くため、順応的であり、有効である。しかしながら、本
方法に対する改善によっても、処理される診断の種類に
関する情報を利用し、特定の入力画像に対してより良く
カスタマイズされた階調スケールを生成することができ
る。
【0019】
【実施例】本発明は、ディジタル画像に対して最適な出
力階調スケールを生成する方法であり、ディジタル画像
のソース、これらの画像を表示する出力装置、画像デー
タを処理する手段、画像データをソースから処理手段、
出力手段へと移動させるための通信手段が必要となる。
このようなディジタル画像処理システムを図1に示し
た。本発明によって処理されるX線画像は、たとえば記
憶蛍光(コンピュータ放射線)システム、フィルムディ
ジタイザシステム、蛍光増倍管システムなどから生じ
る。直線入力校正関数あるいは対数入力校正関数のいず
れかが設定される。出力装置については、通常フィルム
ライタ(レーザプリンタまたはCRTプリンタ)とCR
Tソフトディスプレイがある。処理手段は、本発明を実
施する方法と装置を含む。
【0020】図1は、本発明の実施態様を含む記憶蛍光
ディジタル放射線画像システムを示している。ここに示
すように、記憶蛍光体10が、ローラ対12、14と1
6、18によってほぼ水平方向11に移動され、走査放
射領域20を通過する。レーザ22は、回転多角ミラー
26、走査光学素子28及び30、ミラー32により、
走査ライン方向で記憶蛍光体10の幅で操作されるレー
ザビームを生成する。走査光学素子28及び30は、ビ
ームが記憶蛍光体10で操作される際のFθ歪みに対
し、レーザビーム24を所望の大きさと形状にして修正
する。レーザ10はたとえば、赤色光領域で誘導ビーム
を生成するガスレーザまたはダイオードレーザである。
【0021】記憶蛍光体10によって放出される光(た
とえば、青色光領域の光)は、光検出器34によって検
出され、アナログ・ディジタル変換器36によってディ
ジタル画像に変換される。本発明によると、ディジタル
画像は、たとえばディジタルコンピュータ(マイクロプ
ロセッサ)である、画像処理装置38で自動階調スケー
ル処理及び他の画像処理にかけられる。ディジタル画像
はディスプレイモニタ40に表示され、フィルムライタ
42(放射線レーザプリンタ、陰極線管マルチフォーマ
ットカメラ、サーマルプリンタ等)によってハードコピ
ー(放射線フィルムなど)として再現される。ディジタ
ル画像は、磁気光学記憶装置またはソリッドステート記
憶装置に記憶するか、あるいは、通信リンクによって離
れた場所に転送することができる。装置38による階調
スケール処理は、元のディジタル信号と共にディスプレ
イ40またはフィルムライタ42に供与される探索テー
ブル(LUT)によって実施することができる。この代
りに、階調スケールによって処理されたディジタル画像
を転送することができる。
【0022】この代りに、本発明の装置は、システム中
の他のさまざまな位置に存在することが可能である。た
とえば、本装置は、取得装置の一部となり得る。この場
合、開示した方法は、処理される画像と共に、あるいは
別に通信チャネルによって、出力装置に供与される階調
スケール変換を生成する。本方法はまた、出力装置の一
部にもなり得る。階調スケール生成方法は、出力装置に
対して既知の固定された出力校正関数を前提としている
ため(すなわち、装置に送出されるグレイレベルと出力
媒体上に生成される信号の既知の関係)、ディジタル画
像が最終的に表示される際に所望の視覚的結果を実現す
るには、さらにもう一度階調スケールの変換を行う必要
がある。
【0023】入力ディジタル画像を与えられると、本発
明の方法は次のように進行する。ヒストグラム及び累積
分布関数(CDF)はまず、直線及び対数空間の双方に
ついて計算されなければならない(図2〜5を参照)。
画像が直線入力校正関数で取得された場合は、この直線
ヒストグラムは、解析の進行順で同等の対数ヒストグラ
ム(及び対応するCDF)にも変換されなければならな
い。逆に、画像が直線入力校正関数で取得された場合
は、この対数ヒストグラムは、同等の直線ヒストグラム
(及び対応するCDF)にも変換されなければならな
い。これによって、階調スケールに対するパラメータを
決定するのに用いる2つのヒストグラムと2つのCDF
が得られる。
【0024】直線ヒストグラムから対数ヒストグラムへ
の変換は容易である。対数空間のグレイレベルは、次の
方程式によって直線空間のグレイレベルに関連付けられ
る。 mi (log)=σ* log(mi (lin)+γ)+δ (1) mi (log)は対数空間のグレイレベル、mi (li
n)はそれに対応する直線空間のグレイレベル、α、γ
及びδは、ある境界条件を満たすよう選択された定数で
ある(たとえば、直線空間のグレイレベル値レンジの限
界点は対数空間のグレイレベルレンジの限界点に写像さ
れる)。対数空間のヒストグラムから直線空間のヒスト
グラムへの写像も同様に容易である。
【0025】 mi (lin)=10(mi(log)- μ)/λ+β (2) μ、λ及びβは、ここでも写像の所望の境界条件を満た
す定数である。
【0026】直線空間のヒストグラムと対数空間のヒス
トグラムを使用する理由は、これら2つの空間のヒスト
グラムのピーク形状と、階調スケールの形状を決定する
開始点、終点、区切り点を見出すために行われるテスト
の性質に関係がある。これについては、以下にさらに詳
しく説明する。さらに、2つの空間を使用して解析を行
うことにより、本方法は、画像を取得するために使用さ
れたシステムの種類には本質的に影響されない。
【0027】本方法を用いて生成される階調スケールの
背景にある基本的な概念は、直線的に取得した画像に対
する最適な階調スケール(すなわち、X線露出をグレイ
レベルに関連付ける直線入力校正関数を用いる装置で生
成されるもの)は、X線露出値が注視領域における光学
濃度に直線的に写像されるもので、注視領域の外側、す
なわち、前景及び背景領域は、非直線的に排除するとい
うものである。このような観測は、数年に渡って臨床試
験で収集された、何千という臨床画像(主として記憶蛍
光システムによって取得されたもの)に基づいている。
この議論では、対数システム(X線露出をグレイレベル
に関連付ける入力校正関数が対数となるもの)が、注視
領域において指数となり、前景及び背景領域では非直線
となる最適な階調スケールを有することを意味してい
る。これは、このような対数装置が使用された臨床試験
の場合に見出されてきた。
【0028】直線画像またはまたは対数画像を表示する
のに必要な、高品位の階調スケールの形状を確立し、残
るのはこのような変換を生成するパラメータを決定する
のに有効な方法を見出すことである。このような階調ス
ケールのパラメータを見出す第1のステップは、ヒスト
グラムの開始点と終点を見出すことである。開始点はヒ
ストグラムレベルがゼロでない最初のグレイレベル、終
点はヒストグラムレベルがゼロでない最後のグレイレベ
ルである(図2及び4を参照)。画像のすべての画素
は、これらの限界点の間に含まれている。開始点と終点
の組合せは、対数ヒストグラム及び直線ヒストグラムの
双方に対して見出される。
【0029】ヒストグラムを、前景、注視領域、背景領
域に分割するため、最低2つの区切り点を見出さなけれ
ばならない。その1つは前景と注視領域の境界を指定す
るもので、左点と呼ぶ(図3及び5参照)。もう1つは
境界領域の末端と背景の始まりを指定するもので、右点
と呼ぶ(図2〜5参照)。実際には、注視領域外(技術
的には背景)にある実際の解剖学的構造と、画像化され
る部分の回りのX線の直接透過(真の背景)とを区別し
なければならず、真の直接X線背景の開始を表す、背景
点と呼ばれる第3の点(図2〜5参照)もまた計算され
る。要約すると、階調スケールの形状を決定するのに
は、3つのグレイレベル点が(開始点及び終点に加え)
必要となる。
【0030】 左点:前景と注視領域の境界 右点:注視領域と他の解剖学的構造の境界 背景点:他の解剖学的構造と真の直接X線背景の間の境
界 これらの点の決定については、以下に詳しく述べる。他
法では、低グレイレベルは低X線信号に対応し、高グレ
イレベルは高X線信号に対応することを前提としている
が、本発明についてはこれは必要ない。
【0031】階調スケールの作成においては、まず背景
点を見出すことが必要となる。これを行うための方法
は、米国特許第5,046,118号に示されている
が、この方法では部分エントロピーの概念を用いて、ヒ
ストグラムを背景領域と非背景領域(前景+注視領域)
に分割している。背景点(図2及び4参照)は、直線ヒ
ストグラム及び対数ヒストグラムの双方に対して見出
す。背景点がピークの頂点に見出される場合、右点を計
算する際に後で使用するのに備え、初期背景点がピーク
の開始点に設定される。
【0032】次に、それぞれのヒストグラムのCDFを
用いて左点を計算する。これは、(注視領域によって形
成されるような)ヒストグラム中の重要なピークはCD
Fにおいて大きな傾きの変化をもたらす(図10参照)
という事実を利用して実行される。後に説明するよう
に、ヒストグラムの平均化した傾き変化を用いることに
より、注視領域の開始点を見出すことが可能となる。具
体的には、0〜100のグレイレベル領域では、傾きの
変化を計算するのに、ウィンドウサイズ100を用る。
各グレイレベルに対して、2つのCDFの傾きを計算す
る。まず、カレントグレイレベルより高い100のグレ
イレベルにおけるCDFの傾きを計算する。同一の計算
を、カレントグレイレベルより低い100のグレイレベ
ルについて行う(ゼロ未満のグレイレベルが計算に必要
な場合、CDFは0であると見なす)。カレントグレイ
レベルより低いグレイレベルの傾きに対するカレントグ
レイレベルより高いグレイレベルの傾きの比を、配列に
記憶する。グレイレベルレンジ100〜200において
も同一の計算を行う。ただし、異なるウィンドウサイズ
を用い、グレイレベル100については100から開始
し、グレイレベル200の200まで増加させる。グレ
イレベル200と(背景点−200)の間でも固定ウィ
ンドウ200を用いて同一の計算を行う。次いで傾きの
変化値の配列を走査し、CDFが0.5未満(すなわち
50%未満)の領域における最大の傾きの変化を見出
し、これを左点と決定する。この計算を直線CDF及び
対数CDFの双方に対して行う。
【0033】通常階調スケールの直線部分は左点で始ま
るが、開始点と左点の間の領域が解剖学的構造の詳細を
含む場合もあり得る。したがって、階調スケール曲線が
この領域をロールオフするかどうかを決定する必要があ
る。これは、傾きの変化の最大値(左点を見出すのに用
いられたもの)の大きさと、そこで生じるグレイレベル
を観察することによって行う。左点が0に近づくにつ
れ、ロールオフの量は明らかに減少する。同様に、傾き
の変化の最大値の大きさが減少するにつれ、この領域に
何らかの解剖学的構造が存在する場合が多くなる(これ
は、傾きが大きく変化する場合には、ヒストグラム中の
ピークが急激に上昇し、境界が明確に定められた注視領
域があることを意味し、一方傾きの変化が小さい場合に
は、この上昇がゆるやかで、なんらかの解剖学的構造の
詳細部分があることを意味しているからである)。この
場合はロールオフが上昇し、場合によってはヒストグラ
ムの開始点にまで及ぶ場合もある。
【0034】ヒストグラムの右点(注視領域の末端で、
直線入力校正関数の場合の階調スケールの直線部分の末
端)を計算するために、2つの方法を用いる。これらの
内の1つは米国特許第5,046,118号に開示され
ている部分エントロピー技法であり、他法は左点を見出
すのに用いたものと同様のCDF傾斜法である。部分エ
ントロピー法は、左点と初期終点の間のヒストグラムの
構造を解析することによって、注視領域(ROI)の実
効幅を生成する。この方法による右点(図2及び4参
照)は、左点と有効幅の合計によって与えられる。対数
ヒストグラムについても同一のエントロピー計算を行
い、第2右点を推定する。この対数推定は、下記に説明
する解析に対する直線空間に写像し直すことができる。
【0035】CDF法を直線ヒストグラム及び対数ヒス
トグラムに適用すると、2つの別の右点を推定する(図
3及び5参照)。この方法では、左点の計算と同様に、
200のウィンドウを用い、CDFが0.5(すなわち
50%)に達するグレイレベルを開始点として、CDF
の傾きの変化比を各グレイレベルに対して見出す(図1
0参照)。このようにして、各グレイレベルに対し、後
続する200のグレイレベルのCDFの傾きの平均値を
求め、その後で、先行する200のグレイレベルの傾き
の平均値を求める。‘後続する傾き’に対する‘先行す
る傾き’の比を配列に記憶する。このプロセスを2つの
ウィンドウ幅(すなわち400)内のグレイレベルに達
するまで継続する。傾きの変化比が最小となったグレイ
レベルを右点と指定する。
【0036】上記のステップにより、4つの右点が推定
される。一般に、これらの推定値はすべて同一ではな
く、何らかの決定機構によって階調スケールを作成する
ための最適な右点を選択しなくてはならない。決定機構
では、さまざまな推定右点を比較する際、通常CDF法
によって生成された推定値に対して与えられる優先順位
と共に、近似基準の組合せを用いる。双方の方法に対す
る臨床的経験によると、通常はCDF法の方が正しい右
点について幾分良好な予測をもたらすが、必ずしもすべ
てがこのような結果になるとは限らない。
【0037】四肢の検査の場合は、4つの推定値のう
ち、エントロピー法による2つだけが用いられる。四肢
の検査のヒストグラムは異なっており、(直線入力取得
関数に対して)CDFがより直線的である。すなわち、
グレイレベル当りのCDFに付加される画素の増加百分
率は、他の検査ほどには変化しない。これは、四肢の
(薄い)柔組織ではX線の透過率が比較的高く、このた
めに柔組織のグレイレベルが背景を表すグレイレベルに
近似するためである。四肢の検査において正しい右点を
選択するための基準は、入力のグレイレベル当りのCD
Fに付加される画素の百分率である。この数が0.00
75%以上の場合、2つの推定右点のうちの高い方が右
点として選択される。グレイレベル当りの画素の百分率
が0.0075%未満の場合、2つの推定右点のうちの
低い方が右点として用いられる。
【0038】左点、右点、初期背景点、背景点を選択す
と、再び最大傾斜変化法を用いて初期背景点の最終的な
詳細化を行う。右点を開始点とし、各グレイレベルに対
して後続の200のグレイレベルのCDFの傾きの平均
値と、先行する200のグレイレベルの傾きの平均値と
を計算し、これらの比を算出して記憶配列に記憶する。
傾きの変化が最大となるグレイレベルが、後の計算に用
いられる初期背景点となる(図3及び5参照)。階調ス
ケールの縦軸の値は、ハードコピー出力媒体を想定した
目標光学濃度で表示される。出力媒体がCRTディスプ
レイの場合、縦軸の尺度は輝度比の対数を用いて同様に
実施することができる。たとえば、Lmax がディスプレ
イの最大の輝度である場合、別の輝度Lの等価濃度は、
Deq=−log(L/Lmax )で決定される。通常、C
RTディスプレイの濃度のレンジはハードコピーよりも
はるかに小さいが、これによって生じるレンジはハード
コピーのレンジに合うように再度尺度を調整し、以下で
使用する目標濃度を容易にCRT上の等価輝度に変換で
きる。
【0039】階調スケールの作成は左点から右点の間、
すなわち、注視領域から始まる(図6参照)。この領域
の階調スケールは、直線入力校正関数に対しては直線で
ある。ROIの初期階調スケールは、(左点,0)から
(右点,中点)まで伸びる直線である。ここで、中点は
たとえばKELPレーザプリンタに対しては初期に1.
7に設定され、(x,y)という表記はグレイレベルの
関数として出力濃度のグラフの横軸と縦軸を表す。左点
から右点までのレンジのグレイレベルにおける画素によ
って寄与を受ける平均濃度は、各グレイレベルにおける
階調スケールの値に各グレイレベルの画素の百分率を乗
算し(すなわち、確率を表すように正規化したヒストグ
ラム値)、左点から右点まで加算した合計として計算さ
れる。処理する検査の種類に応じて、ROIには実験的
に決定された、画像の表示を最適化する目標濃度の組合
せがある。たとえば、胸部に対する最適レンジはD=
0.77〜0.83であり、腹部に対してはD=0.8
3〜0.90、四肢に対しては1.03〜1.09であ
る。ROIの平均濃度が目標濃度より低い場合は、中点
値がレンジ内の値になるまで増加する。平均濃度が目標
濃度よりも高い場合は、中点値がレンジ内の値になるま
で低下する。
【0040】右点から背景点までの階調スケール領域
(図7参照)は、一連の直線のセグメント、CDFの部
分構造と部分的及び全体的な制約に基づいて変化する終
点座標として、作成される。特に、背景点が近づくにつ
れて連続する直線のセグメントの傾きが減少する場合、
セグメント間で変化可能な傾きの度合に制約がある。こ
のいわゆる利得減衰率は、右点から背景点の間のCDF
値の総変化と、右点から背景点の間の平均グレイレベル
値の双方に基づいて異なる。前者の量は、注視領域外の
画素の概数を示し、後者の量はこれらの画素の分布状態
について示す。CDFの変化が大きいか、あるいは右点
と平均グレイレベルの間の距離が大きいほど、セグメン
ト間でで可能となる傾きの変化は大きくなる。
【0041】右点と背景点の間の領域では、2種類の階
調スケール形態が可能である。(右点,中点)から(背
景点,Dmax )の間の直線の傾きがROIの階調スケー
ルの傾きより大きい場合は、階調スケール曲線はロール
アンダ曲線として区別される(図11参照)。この場
合、階調スケール曲線は、右点から背景点までのレンジ
における傾きが注視領域と同一になるように形成され
る。さらに、階調スケール曲線はこの傾きでヒストグラ
ムの終点に達するまで延長される。すなわち、ROIを
示す直線セグメントが、ヒストグラムの終点に到達する
まで、単純に延長される。
【0042】(右点,中点)から(背景点,Dmax )ま
での傾きが注視領域よりも小さい場合(図7参照)、階
調スケールはロールオーバ曲線として区別され、複数の
直線セグメントを用いて背景点まで連結する。ROIの
傾きが(右点,中点)と(背景点,Dmax )の間の傾き
に比べて、上記で計算された最大利得減衰率よりもさら
に大きい場合、この変化が最大利得減衰率に等しくなる
まで、背景点を右点よりに移動する(図12参照)。右
点と背景点の間の領域は、次いで一連の直線のセグメン
トによって満たされる。各セグメントは、直前のセグメ
ントの終点を開始点とし、傾きはその前のセグメント以
下である。各セグメントの実際の長さや傾きは、カレン
トグレイレベルと背景点の間の残りのグレイレベルの固
定増加率に対するCDFの増加率(最終座標を開始点と
する)によって異なる。したがって、高出力濃度の階調
スケールの形状は、このレンジのヒストグラムの画素の
数や分布によって異なるが、ヒストグラム等化技法ほど
直接には異ならない。セグメントの傾きを調整するのに
用いられるグレイレベルの固定増加割合は、検査の違い
によって異なり、胸部検査では20%、他の検査では2
5%である。新たに形成された各セグメントは最大グレ
イレベル方向に一時的に延長補間され、背景点の前また
は後でDmax に達するかどうかをチェックする。背景点
に達する前にDmax に達っした場合、もう一つのセグメ
ントを階調スケールに加える。背景点前でDmax に達し
ない場合、カレントセグメントが背景点においてDmax
に達するように変更され、この領域における階調スケー
ルの作成を終了する。背景点から終点までは、階調スケ
ールはDmax で一定である。
【0043】階調スケールの作成後は、全体画像(左点
から初期背景点)に対する平均濃度基準も満たさなけれ
ばならない。画像の平均濃度が高過ぎる場合、中点を下
げ、目標濃度レンジ内になるまで直線セグメントを再計
算する。平均濃度が低過ぎる場合、目標濃度レンジ内に
なるまで中点を上げる。全体画像に対する平均濃度は、
胸部に対してレンジD=0.87〜0.90、腹部に対
して0.93〜0.96、四肢に対してD=1.12〜
1.15である。
【0044】腹部及び四肢の検査に対しては、さらに計
算を行わなくてはならない。これらの検査に対して(左
点,Dmin )から階調スケールを開始すると、四肢の骨
の高石灰化領域や、腹部検査の高密度領域(特に横隔膜
下領域)が、出力上で白くなり過ぎる効果があることが
実験的に見出されている。その結果、これらの検査に対
する階調スケールは、(左点,Dmin +0〜1)から開
始するように変更する。これには、ROI直線を、この
新たな点を通過してDmin に到達するまで延長補間し、
新たな実効左点を計算する必要がある。この新たな左点
から、ROIにおける右点と背景点の間の新たな階調ス
ケールを計算し、上記と同一の方法を用いて終点までの
階調スケールを計算する。さらに(ロールオフを行う場
合は)、左点で階調スケールをロールオフするウィンド
ウは、この新たな左点を含むように変更しなければなら
ない。
【0045】最終的な階調スケールを作成する前に、開
始点と最終的な左点の間にある解剖学的構造の詳細部分
を切り落さないよう、左点のロールオフを行う(図8参
照)。このロールオフ操作は、上記のようにサイズを計
算された可動平均ウィンドウを用いて行う。
【0046】最後の操作は、直線セグメントを含む階調
スケール領域において傾きの不連続性を排除するための
階調スケールの平滑化である。平滑化操作は、この操作
が必要な階調スケール領域のみに適用される選択的な操
作であることに注意することが重要である。ROIは本
来平滑でないため、直線入力校正関数に対しては直線の
ままである。右点より下のウィンドウサイズの半分から
始まり、最大グレイレベルより上のウィンドウサイズの
半分まで、利用できるグレイレベルの数の約10分の1
のウィンドウサイズを用いる。この点と最大グレイレベ
ルの間で、最大グレイレベルに到達するまで、連続的に
低下するウィンドウサイズを用いる。
【0047】入力校正関数が直線である場合、階調スケ
ールの作成は終了する。入力校正関数が対数である場
合、全体的な階調スケールは、対数・直線変換関数(方
程式1)を用いて上記のように計算する(図9参照)。
【0048】
【発明の効果】以上説明したように、本発明にかかるデ
ィジタル放射線画像における自動階調スケール生成方法
によれば、入力画像化様式、露出条件、入力校正関数の
形状(対数あるいは直線)の違いに対して有効な階調ス
ケール変換関数を生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施例におけるディジタル画像処理シ
ステムの部分斜視図と部分構成ブロック図である。
【図2】対数入力校正関数により取得された典型的な射
影X線画像のヒストグラム図である。
【図3】図2のヒストグラムによって表されたディジタ
ル画像の累積分布関数を示すグラフ図である。
【図4】直線入力校正関数により取得された典型的な射
影X線画像のヒストグラム図である。
【図5】図4のヒストグラムによって表されたディジタ
ル画像の累積分布関数を示すグラフ図である。
【図6】本発明に従い、注視領域(左点から右点)に対
して生成された典型的な階調スケール変換関数を示すグ
ラフ図である。
【図7】本発明に従い、左点から背景点までに対して生
成された典型的な階調スケール変換の直線セグメントを
説明するのに有用なグラフ図である。
【図8】本発明に従い、直線の入力校正関数に対して生
成された左点のロールオフによる典型的な平滑化変換関
数を示すグラフ図である。
【図9】対数の入力校正関数に対し、図8の関数から変
換された典型的な階調スケール変換関数を示すグラフ図
である。
【図10】累積分布関数の傾きの変化の計算を説明する
のに有用なグラフ図である。
【図11】ロールアンダ階調スケール曲線と、修正した
階調スケール曲線を示すグラフ図である。
【図12】階調スケール曲線の注視領域(ROI)から
残りの領域にかけての傾きの変化による、背景点の修正
を説明するのに有用なグラフ図である。
【符号の説明】
10 記憶蛍光体 11 水平方向 12、14 ローラ対 16、18 ローラ対 20 走査放射領域 22 レーザ 24 レーザビーム 26 回転多角ミラー 28、30 走査光学素子 32 ミラー 34 光検出器 36 アナログ・ディジタル変換器 38 画像処理装置 40 ディスプレイモニタ 42 フィルムライタ

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 ディジタル放射線画像における階調スケ
    ール変換生成方法であって、 ディジタルコンピュータにおいてディジタル放射線画像
    を提供するステップと、 前記ディジタル放射線画像から直線ヒストグラムと対数
    ヒストグラムの双方を生成するステップと、 前記直線ヒストグラムから直線累積分布関数(CDF)
    を生成するステップと、 前記対数ヒストグラムから対数累積分布関数(CDF)
    を生成するステップと、 前記直線ヒストグラムと対数ヒストグラムのそれぞれに
    対して、ヒストグラム値がゼロでない最初のグレイレベ
    ルとなる開始点と、ヒストグラム値がゼロでない最後の
    グレイレベルとなる終点を決定するステップと、 前記直線ヒストグラムと対数ヒストグラムのそれぞれに
    対して、前景と注視領域の間に境界を形成する左点と、
    注視領域と他の解剖学的構造の間に境界を形成する右点
    と、他の解剖学的構造と真の直接X線背景の間に境界を
    形成する背景点とを決定するステップと、 階調スケール関数を形成するステップとから成り、 前記階調スケール関数を形成するステップが、 注視領域の左点から右点で直線部分を有し、注視領域の
    平均濃度を計算し、放射線画像の種類に応じて、ディジ
    タル放射線画像の分類に対してあらかじめ決定した最適
    レンジの範囲になるまでメジアン値を上げるか下げ、 右点から背景点まで1つ以上の直線セグメントを有し、
    直線セグメントの終点座標が直線CDFの部分構造によ
    って決定され、 可動平均ウィンドウを用いる開始点と左点の間のロール
    オフを有し、 放射線画像の分類に対してあらかじめ決定した平均濃度
    に応じて、全体的な階調スケールの平均濃度を上げたり
    下げたりすることを特徴とし、 ディジタル放射線画像を階調スケール関数によって処理
    して処理放射線画像を生成するか、あるいは階調スケー
    ル関数を含む探索テーブルを形成し、ディジタル放射線
    画像によって探索テーブルを転送することを特徴とする
    ディジタル放射線画像における階調スケール変換生成方
    法。
JP92311762A 1991-11-25 1992-11-20 ディジタル放射線画像における自動階調スケール生成方法 Pending JPH0614193A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US07/797,615 US5164993A (en) 1991-11-25 1991-11-25 Method and apparatus for automatic tonescale generation in digital radiographic images
US797615 1991-11-25

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH0614193A true JPH0614193A (ja) 1994-01-21

Family

ID=25171331

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP92311762A Pending JPH0614193A (ja) 1991-11-25 1992-11-20 ディジタル放射線画像における自動階調スケール生成方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US5164993A (ja)
EP (1) EP0548527B1 (ja)
JP (1) JPH0614193A (ja)
DE (1) DE69229214T2 (ja)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08181863A (ja) * 1994-12-22 1996-07-12 Ricoh Co Ltd 階調変換曲線生成装置
JPH09147101A (ja) * 1995-11-22 1997-06-06 Sony Corp 画像信号処理装置および方法
JP2000209501A (ja) * 1998-11-24 2000-07-28 Ge Medical Syst Sa 器官の厚さを補償する方法
JP2005004768A (ja) * 2003-06-11 2005-01-06 Agfa Gevaert Nv 処理される画像の画素のコントラスト及び濃度の少なくとも1つを修正する方法とユーザーインターフエース
JP2005270577A (ja) * 2004-03-26 2005-10-06 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 画像処理装置及び画像処理方法
JP2006110337A (ja) * 2004-09-15 2006-04-27 Konica Minolta Medical & Graphic Inc ディジタル放射線画像処理システム、ディジタルマンモグラフィーシステム、ディジタル放射線画像処理プログラム及び記憶媒体
JP2006134327A (ja) * 2005-11-01 2006-05-25 Sony Corp 信号処理装置および方法、並びにクラス分類適応処理における学習装置および学習方法
US7525688B2 (en) 2001-06-11 2009-04-28 Ricoh Company, Ltd. Image processing apparatus, image processing method and information recording medium
US7606417B2 (en) 2004-08-16 2009-10-20 Fotonation Vision Limited Foreground/background segmentation in digital images with differential exposure calculations
US7692696B2 (en) 2005-12-27 2010-04-06 Fotonation Vision Limited Digital image acquisition system with portrait mode
WO2015011889A1 (ja) * 2013-07-23 2015-01-29 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置および方法
WO2015011904A1 (ja) * 2013-07-23 2015-01-29 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置および方法
JP2016087222A (ja) * 2014-11-07 2016-05-23 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置及びプログラム
JP2016115133A (ja) * 2014-12-15 2016-06-23 エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2018000312A (ja) * 2016-06-28 2018-01-11 国立大学法人 大分大学 肺結節明瞭化画像における背景ノイズの抑制方法

Families Citing this family (85)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4129656C2 (de) * 1991-09-06 1994-02-10 Siemens Ag Wiedergabevorrichtung für Videosignale auf einem Monitor
DE69213380T2 (de) * 1991-09-27 1997-03-20 Agfa Gevaert Nv Reproduktionsverfahren für medizinische Bilder,das optimale Bildqualität für Diagnose herstellt
US5339368A (en) * 1991-11-21 1994-08-16 Unisys Corporation Document image compression system and method
DE69325527T2 (de) * 1992-02-21 1999-11-25 Canon Kk Gerät und Verfahren zur Bildverarbeitung
US5268967A (en) * 1992-06-29 1993-12-07 Eastman Kodak Company Method for automatic foreground and background detection in digital radiographic images
DE69324211T2 (de) * 1992-11-24 1999-11-04 Eastman Kodak Co Tonkonsistenz in einem Netzwerk für Strahlungsbilder
EP0599098B1 (en) * 1992-11-24 2002-02-06 Eastman Kodak Company Multiple versions of storage phosphor image
JP2980789B2 (ja) * 1993-05-06 1999-11-22 株式会社東芝 パターン寸法測定装置及びその方法
US5447153A (en) * 1993-07-02 1995-09-05 Eastman Kodak Company Real-time window/leveling on a radiographic workstation
IL106691A (en) * 1993-08-13 1998-02-08 Sophis View Tech Ltd System and method for diagnosis of living tissue diseases
US5450502A (en) * 1993-10-07 1995-09-12 Xerox Corporation Image-dependent luminance enhancement
FR2712415B1 (fr) * 1993-11-09 1995-12-22 Ge Medical Syst Sa Procédé de repérage automatique de points d'intérêt lors d'un examen de stéréotaxie en mammographie.
US5426684A (en) * 1993-11-15 1995-06-20 Eastman Kodak Company Technique for finding the histogram region of interest for improved tone scale reproduction of digital radiographic images
US5452367A (en) * 1993-11-29 1995-09-19 Arch Development Corporation Automated method and system for the segmentation of medical images
US5638458A (en) * 1993-11-30 1997-06-10 Arch Development Corporation Automated method and system for the detection of gross abnormalities and asymmetries in chest images
JP3290027B2 (ja) * 1994-04-06 2002-06-10 株式会社モリタ製作所 X線画像表示方法および装置
AU2436195A (en) * 1994-05-03 1995-11-29 Trustees Of The University Of Pennsylvania, The Post-processing of mri images
US5784503A (en) * 1994-08-26 1998-07-21 Unisys Corp Check reader utilizing sync-tags to match the images at the front and rear faces of a check
US6282306B1 (en) * 1994-09-21 2001-08-28 Canon Kabushiki Kaisha X-ray image detecting apparatus and image reading apparatus
AU4594796A (en) * 1994-11-25 1996-06-19 Yuriy Alexandrov System and method for diagnosis of living tissue diseases
US5541028A (en) * 1995-02-02 1996-07-30 Eastman Kodak Company Constructing tone scale curves
US5708729A (en) * 1995-04-12 1998-01-13 Eastman Kodak Company Method and system for the reduction of memory capacity required for digital representation of an image
US5633511A (en) * 1995-12-22 1997-05-27 Eastman Kodak Company Automatic tone scale adjustment using image activity measures
US6282261B1 (en) 1996-02-21 2001-08-28 Lunar Corporation Multi-mode x-ray image intensifier system
AU2134697A (en) * 1996-02-21 1997-09-10 Lunar Corporation X-ray imaging system
US5606587A (en) * 1996-03-21 1997-02-25 Eastman Kodak Company Determination of direct x-ray exposure regions in digital medical imaging
KR100189922B1 (ko) * 1996-06-20 1999-06-01 윤종용 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트개선회로 및 그 방법
JP3363735B2 (ja) * 1996-06-26 2003-01-08 松下電器産業株式会社 X線画像装置
US5738981A (en) * 1996-07-31 1998-04-14 Eastman Kodak Company Films for reproducing medical diagnostic images and processes for their use
US5952162A (en) * 1996-07-31 1999-09-14 Eastman Kodak Company Films for reproducing medical diagnostic images and processes for their use
US5822453A (en) * 1996-12-10 1998-10-13 Eastman Kodak Company Method for estimating and adjusting digital image contrast
US5901240A (en) * 1996-12-12 1999-05-04 Eastman Kodak Company Method for detecting the collimation field in a digital radiography
WO1998037738A1 (en) * 1997-02-21 1998-08-27 Direct Radiography Corp. Image data processing for digital x-ray detectors
US5930327A (en) * 1997-06-23 1999-07-27 Trex Medical Corporation X-ray image processing
US6198845B1 (en) * 1997-07-01 2001-03-06 Xerox Corporation Method for determining document background for adjusting the dynamic range of an image of the document
US6292596B1 (en) 1997-09-19 2001-09-18 Eastman Kodak Company Method for automatic image dependent digitization and processing of small format films
US6018590A (en) * 1997-10-07 2000-01-25 Eastman Kodak Company Technique for finding the histogram region of interest based on landmark detection for improved tonescale reproduction of digital radiographic images
US5943435A (en) * 1997-10-07 1999-08-24 Eastman Kodak Company Body part recognition in radiographic images
US6195474B1 (en) 1997-10-28 2001-02-27 Eastman Kodak Company Pathology dependent viewing of processed dental radiographic film having authentication data
US6323869B1 (en) * 1998-01-09 2001-11-27 Eastman Kodak Company Method and system for modality dependent tone scale adjustment
US6192154B1 (en) * 1998-01-26 2001-02-20 International Business Machines Corporation Two-pass encoding method of digital motion video sequences for constant-or variable bit rate
US6106172A (en) * 1998-02-24 2000-08-22 Eastman Kodak Company Method and printer utilizing a single microprocessor to modulate a printhead and implement printing functions
US6731798B1 (en) 1998-04-30 2004-05-04 General Electric Company Method for converting digital image pixel values including remote services provided over a network
US6714674B1 (en) * 1998-04-30 2004-03-30 General Electric Company Method for converting digital image pixel values
US6118892A (en) * 1998-11-19 2000-09-12 Direct Radiography Corp. Method for automatic detection of region of interest for digital x-ray detectors using a filtered histogram
US6483933B1 (en) * 1998-12-30 2002-11-19 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Digital-to-film radiographic image conversion including a network
US6438264B1 (en) * 1998-12-31 2002-08-20 Eastman Kodak Company Method for compensating image color when adjusting the contrast of a digital color image
US6275605B1 (en) * 1999-01-18 2001-08-14 Eastman Kodak Company Method for adjusting the tone scale of a digital image
US7123759B1 (en) * 1999-06-30 2006-10-17 Fuji Photo Film Co., Ltd. Image transfer and output method and system using the same
AT408286B (de) * 1999-09-10 2001-10-25 Siemens Ag Oesterreich Verfahren zur unterdrückung von störrauschen in einem signalfeld
US6370265B1 (en) 1999-11-24 2002-04-09 Direct Radiography Corp. Method for generating gray scale transfer functions for use in displaying a digital radiogram
US6381351B1 (en) 1999-11-24 2002-04-30 Direct Radiography Corp. Weighted inverse topography method for digital x-ray image data processing
US6618171B1 (en) 2000-02-25 2003-09-09 Xerox Corporation Black point adjustment based on image background
US6785409B1 (en) 2000-10-24 2004-08-31 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Segmentation method and apparatus for medical images using diffusion propagation, pixel classification, and mathematical morphology
FR2825816B1 (fr) 2001-06-08 2004-07-23 Ge Med Sys Global Tech Co Llc Procede d'affichage d'images d'organes
DE10141724B4 (de) * 2001-08-25 2006-11-16 Brüel & Kjaer Vibro GmbH Verfahren zur Darstellung eines Histogramms auf einer Rasteranzeige
US6614877B2 (en) * 2001-11-21 2003-09-02 Ge Medical Systems Global Technology Company Llc Method and apparatus for enhancing the contrast of a medical diagnostic image acquired using collimation
US7245751B2 (en) * 2002-02-22 2007-07-17 Agfa-Gevaert N.V. Gradation processing method
US20030160800A1 (en) * 2002-02-22 2003-08-28 Agfa-Gevaert Multiscale gradation processing method
DE60236137D1 (de) * 2002-02-22 2010-06-10 Agfa Healthcare Nv Gradationsverarbeitungsmethode
US7155044B2 (en) 2002-02-22 2006-12-26 Pieter Vuylsteke Multiscale gradation processing method
JP4368127B2 (ja) * 2003-04-04 2009-11-18 ソニー株式会社 撮像装置におけるガンマ補正装置
US7680342B2 (en) 2004-08-16 2010-03-16 Fotonation Vision Limited Indoor/outdoor classification in digital images
US7391895B2 (en) * 2003-07-24 2008-06-24 Carestream Health, Inc. Method of segmenting a radiographic image into diagnostically relevant and diagnostically irrelevant regions
US7561753B2 (en) 2004-01-09 2009-07-14 The Boeing Company System and method for comparing images with different contrast levels
US7532755B2 (en) * 2004-01-22 2009-05-12 Lexmark International, Inc. Image classification using concentration ratio
US7515748B2 (en) * 2004-01-22 2009-04-07 Lexmark International, Inc. Controlled moving window adaptive histogram equalization
US20050244045A1 (en) * 2004-04-30 2005-11-03 Elekta Ab (Publ) Method and system for automatically improving the usability of a medical picture
DE102005003226B4 (de) * 2005-01-24 2014-02-06 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Einrichtung zur Wiedergabe eines Röntgenbildes
DE102005003225A1 (de) * 2005-01-24 2006-07-27 Siemens Ag Verfahren und Einrichtung zum Erzeugen eines Röntgenbildes
DE102005010076A1 (de) * 2005-03-04 2006-09-07 Siemens Ag Bildbearbeitungsverfahren für ein digitales medizinisches Untersuchungsbild und zugehörige Untersuchungseinrichtung
JP4427001B2 (ja) * 2005-05-13 2010-03-03 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理プログラム
IES20060559A2 (en) * 2006-02-14 2006-11-01 Fotonation Vision Ltd Automatic detection and correction of non-red flash eye defects
JP4970468B2 (ja) * 2006-02-14 2012-07-04 デジタルオプティックス・コーポレイション・ヨーロッパ・リミテッド 画像ぼかし処理
IES20060564A2 (en) * 2006-05-03 2006-11-01 Fotonation Vision Ltd Improved foreground / background separation
US7912263B2 (en) * 2007-08-06 2011-03-22 Carestream Health, Inc. Method for detecting clipped anatomy in medical images
US8265369B2 (en) * 2009-04-16 2012-09-11 Apteryx, Inc. Apparatus and method for virtual flaw removal from X-ray sensitive plates
TWI408619B (zh) * 2009-11-16 2013-09-11 Inst Information Industry 影像對比提昇裝置及其方法
US8674315B2 (en) * 2010-11-12 2014-03-18 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method and apparatus for using image cumulative distribution function for tomographic reconstruction quality control
CN102663746B (zh) * 2012-03-23 2014-08-13 长安大学 一种基于视频的背景检测方法
EP3259862B1 (en) * 2015-02-20 2020-05-27 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) Control of radio connections in a cellular network
CN107533768B (zh) * 2015-06-23 2021-07-30 惠普发展公司有限责任合伙企业 基于目标颜色空间范围的图像直方图压缩端点对选择
GB2548767B (en) * 2015-12-31 2018-06-13 Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd Methods and systems for image processing
CN107967690B (zh) * 2016-10-19 2020-06-09 中国石油天然气股份有限公司 一种自适应铁谱磨粒图像二值化处理方法
US10052502B1 (en) * 2017-04-12 2018-08-21 Rulon Mayer LET areal detector for protons using radiochromic film

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS55116339A (en) * 1979-02-28 1980-09-06 Fuji Photo Film Co Ltd Method and device for processing gradation of radiation picture of chest
US4641268A (en) * 1983-01-27 1987-02-03 Sperry Corporation Cruise airspeed control for aircraft
US4853967A (en) * 1984-06-29 1989-08-01 International Business Machines Corporation Method for automatic optical inspection analysis of integrated circuits
US4823394A (en) * 1986-04-24 1989-04-18 Kulicke & Soffa Industries, Inc. Pattern recognition system
CA1242815A (en) * 1987-03-20 1988-10-04 Pak K. Leung Defect detection method of semiconductor wafer patterns
US4845558A (en) * 1987-12-03 1989-07-04 Kla Instruments Corporation Method and apparatus for detecting defects in repeated microminiature patterns
US5046012A (en) * 1988-06-17 1991-09-03 Fujitsu Limited Pattern data processing method
DE68926940T2 (de) * 1988-06-30 1997-01-09 Dainippon Screen Mfg Verfahren zur Erzeugung einer Abstufungskorrekturkurve zur Korrektur des Abstufungscharakters eines Bildes
US5046118A (en) * 1990-02-06 1991-09-03 Eastman Kodak Company Tone-scale generation method and apparatus for digital x-ray images

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08181863A (ja) * 1994-12-22 1996-07-12 Ricoh Co Ltd 階調変換曲線生成装置
JPH09147101A (ja) * 1995-11-22 1997-06-06 Sony Corp 画像信号処理装置および方法
JP2000209501A (ja) * 1998-11-24 2000-07-28 Ge Medical Syst Sa 器官の厚さを補償する方法
US7525688B2 (en) 2001-06-11 2009-04-28 Ricoh Company, Ltd. Image processing apparatus, image processing method and information recording medium
JP2005004768A (ja) * 2003-06-11 2005-01-06 Agfa Gevaert Nv 処理される画像の画素のコントラスト及び濃度の少なくとも1つを修正する方法とユーザーインターフエース
JP2005270577A (ja) * 2004-03-26 2005-10-06 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 画像処理装置及び画像処理方法
US7606417B2 (en) 2004-08-16 2009-10-20 Fotonation Vision Limited Foreground/background segmentation in digital images with differential exposure calculations
US7912285B2 (en) 2004-08-16 2011-03-22 Tessera Technologies Ireland Limited Foreground/background segmentation in digital images with differential exposure calculations
JP2006110337A (ja) * 2004-09-15 2006-04-27 Konica Minolta Medical & Graphic Inc ディジタル放射線画像処理システム、ディジタルマンモグラフィーシステム、ディジタル放射線画像処理プログラム及び記憶媒体
JP2006134327A (ja) * 2005-11-01 2006-05-25 Sony Corp 信号処理装置および方法、並びにクラス分類適応処理における学習装置および学習方法
US7692696B2 (en) 2005-12-27 2010-04-06 Fotonation Vision Limited Digital image acquisition system with portrait mode
WO2015011889A1 (ja) * 2013-07-23 2015-01-29 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置および方法
WO2015011904A1 (ja) * 2013-07-23 2015-01-29 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置および方法
JP2015019996A (ja) * 2013-07-23 2015-02-02 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置および方法
US10089728B2 (en) 2013-07-23 2018-10-02 Fujifilm Corporation Radiation-image processing device and method
US10475180B2 (en) 2013-07-23 2019-11-12 Fujifilm Corporation Radiation-image processing device and method
JP2016087222A (ja) * 2014-11-07 2016-05-23 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置及びプログラム
JP2016115133A (ja) * 2014-12-15 2016-06-23 エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2018000312A (ja) * 2016-06-28 2018-01-11 国立大学法人 大分大学 肺結節明瞭化画像における背景ノイズの抑制方法

Also Published As

Publication number Publication date
US5164993A (en) 1992-11-17
EP0548527B1 (en) 1999-05-19
DE69229214D1 (de) 1999-06-24
EP0548527A2 (en) 1993-06-30
EP0548527A3 (ja) 1994-01-19
DE69229214T2 (de) 1999-12-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH0614193A (ja) ディジタル放射線画像における自動階調スケール生成方法
US5046118A (en) Tone-scale generation method and apparatus for digital x-ray images
JP3467285B2 (ja) 放射線画像処理方法
US5471987A (en) Method of compressing a dynamic range for a radiation image
US5224177A (en) High quality film image correction and duplication method and system
US7139416B2 (en) Method for enhancing the contrast of an image
US6813335B2 (en) Image processing apparatus, image processing system, image processing method, program, and storage medium
US8588485B2 (en) Rendering for improved diagnostic image consistency
US6314198B1 (en) Radiographic, digital image processing system
US7167598B2 (en) Noise reduction method
US7245751B2 (en) Gradation processing method
US6408046B2 (en) Method for dynamic range management of digital radiographic images
US6118892A (en) Method for automatic detection of region of interest for digital x-ray detectors using a filtered histogram
JP4314001B2 (ja) 画像表示装置
JP3814864B2 (ja) 放射線画像の画像処理条件決定装置及び画像処理装置並びに放射線画像の画像処理条件決定方法及び画像処理方法
EP1347413A1 (en) Method for enhancing the contrast of an image.
EP1347416A1 (en) Gradation processing method
JPH06339025A (ja) 放射線画像のダイナミックレンジ圧縮方法
JP2003516005A (ja) デジタルレントゲン画像データ処理用加重反転トポグラフィー方法
JP2001086409A (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP2000101843A (ja) 放射線画像処理システム
US20030063784A1 (en) Method, apparatus, program and recording media for displaying medical image
JPH0584235A (ja) X線画像処理装置
JPH0636596B2 (ja) 放射線画像処理方法
JP2002374417A (ja) 画像処理装置及び画像処理方法