JPH06301766A - ピラミッド的画像分解に基づいた放射線画像の多重処理法 - Google Patents
ピラミッド的画像分解に基づいた放射線画像の多重処理法Info
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- JPH06301766A JPH06301766A JP6037721A JP3772194A JPH06301766A JP H06301766 A JPH06301766 A JP H06301766A JP 6037721 A JP6037721 A JP 6037721A JP 3772194 A JP3772194 A JP 3772194A JP H06301766 A JPH06301766 A JP H06301766A
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- G06T2207/10—Image acquisition modality
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20016—Hierarchical, coarse-to-fine, multiscale or multiresolution image processing; Pyramid transform
Abstract
(57)【要約】
【目的】 放射線の画像のピラミッド分解に基づいた、
該画像のディジタル表示の多重処理法を提供する。 【構成】 ピラミッド分解データは記憶され、検索され
て、少なくとも二つの異なる処理サイクルに適用され、
処理された画像は再構成アルゴリズムを適用することに
よって得られる。
該画像のディジタル表示の多重処理法を提供する。 【構成】 ピラミッド分解データは記憶され、検索され
て、少なくとも二つの異なる処理サイクルに適用され、
処理された画像は再構成アルゴリズムを適用することに
よって得られる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、多重相違処理ディジタ
ル画像（ multiple differently processed digital
image ）を作製する方法と装置に関する。さらに詳し
くは、コンピュータ放射線装置またはコンピュータトモ
グラフィ装置のような医学的放射線の撮像装置に用いる
上記方法に関する。
ル画像（ multiple differently processed digital
image ）を作製する方法と装置に関する。さらに詳し
くは、コンピュータ放射線装置またはコンピュータトモ
グラフィ装置のような医学的放射線の撮像装置に用いる
上記方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ディジタル放射線写真の技術分野ではさ
まざまの画像捕捉技術が開発され、放射線の画像のディ
ジタル表示がなされている。このような技術の中には、
電算トモグラフィ、核磁気共鳴法、超音波検出法、ＣＣ
Ｄセンサまたはビデオカメラによる放射線画像の検出
法、放射線写真フィルム走査法などがある。
まざまの画像捕捉技術が開発され、放射線の画像のディ
ジタル表示がなされている。このような技術の中には、
電算トモグラフィ、核磁気共鳴法、超音波検出法、ＣＣ
Ｄセンサまたはビデオカメラによる放射線画像の検出
法、放射線写真フィルム走査法などがある。
【０００３】さらに他の技術では、物体の放射線画像例
えばＸ線画像が、１９９２年９月１６日に刊行されたヨ
ーロッパ特許願公開第５０３７０２号および米国特許願
第０７／８４２６０３号に記載されているリン光体の中
の一つのような光刺激性リン光体（ photostimulable
phosphor）からなるスクリーンに記憶される。その記憶
された放射線画像を読取る方法は、適正な波長のレーザ
光のような刺激放射線で該スクリーンを走査し、刺激し
た際に発せられる光を検出してその発せられた光を例え
ば光電子増倍管によって電気的表示に変換し、次いで最
後にその信号をディジタル化することからなる方法であ
る。
えばＸ線画像が、１９９２年９月１６日に刊行されたヨ
ーロッパ特許願公開第５０３７０２号および米国特許願
第０７／８４２６０３号に記載されているリン光体の中
の一つのような光刺激性リン光体（ photostimulable
phosphor）からなるスクリーンに記憶される。その記憶
された放射線画像を読取る方法は、適正な波長のレーザ
光のような刺激放射線で該スクリーンを走査し、刺激し
た際に発せられる光を検出してその発せられた光を例え
ば光電子増倍管によって電気的表示に変換し、次いで最
後にその信号をディジタル化することからなる方法であ
る。
【０００４】ディジタル放射線写真装置の利点の一つ
は、ディジタル画像表示を、ディスプレイまたはハード
コピー記録を行う前に処理できることにある。本願にお
いて“処理”という用語は、ノイズフィルタリング、コ
ントラストエンハンスメント、データ圧縮などのような
あらゆる種類の画像処理を意味する。
は、ディジタル画像表示を、ディスプレイまたはハード
コピー記録を行う前に処理できることにある。本願にお
いて“処理”という用語は、ノイズフィルタリング、コ
ントラストエンハンスメント、データ圧縮などのような
あらゆる種類の画像処理を意味する。
【０００５】いくつかのディジタル撮像装置では、同じ
画像に基づいて多数のハードコピーまたはディスプレイ
を作るのに、同じ原画像を異なる方法で処理しなければ
ならない。一つの画像のこれらの各種のバージョンは、
放射線医師が特定の診断を行うのに有用である。
画像に基づいて多数のハードコピーまたはディスプレイ
を作るのに、同じ原画像を異なる方法で処理しなければ
ならない。一つの画像のこれらの各種のバージョンは、
放射線医師が特定の診断を行うのに有用である。
【０００６】例えば一つの原画像の各種のバージョンが
作られ、各種のコントラスト増大修正曲線または各種の
窓レベル設定などを考慮しながら処理される。例えば各
種のカーネルサイズ（ kernel size ）によって処理さ
れたいくつもの画像を製造しなければならない場合、エ
ッジエンハンスメントを行うための不鮮明なマスキング
のような、時間がかかり一般に複雑であるかまたは非線
形の隣接の操作を繰返さなければならない。
作られ、各種のコントラスト増大修正曲線または各種の
窓レベル設定などを考慮しながら処理される。例えば各
種のカーネルサイズ（ kernel size ）によって処理さ
れたいくつもの画像を製造しなければならない場合、エ
ッジエンハンスメントを行うための不鮮明なマスキング
のような、時間がかかり一般に複雑であるかまたは非線
形の隣接の操作を繰返さなければならない。
【０００７】ディジタル放射線の画像は通常、約１０Ｍ
Ｂディジタルデータによって表示される。このような量
のデータを処理するのに必要な電算時間は、１処理サイ
クル数分のオーダーになる。したがって、一つの画像の
異なる処理を行って多数のバージョンが必要な場合に
は、電算時間に関する限り処理手順を最適化することが
極めて望ましい。
Ｂディジタルデータによって表示される。このような量
のデータを処理するのに必要な電算時間は、１処理サイ
クル数分のオーダーになる。したがって、一つの画像の
異なる処理を行って多数のバージョンが必要な場合に
は、電算時間に関する限り処理手順を最適化することが
極めて望ましい。
【０００８】ディジタル画像処理の技術分野では、多重
解像度計算（ multiresolution computation ）の新規
なパラダイムがこの１０年間に発展してきた。なおこの
処理法は時にはピラミッド画像処理法と呼ばれる。この
概念によれば、多数のセットの処理パラメータが使用さ
れ、広範囲の細部サイズに同調される。ピラミッド分解
の基本概念と有効な実施法は、 Burt P. J.，“ Fast
Filter Transformsfor Image Processing ”，Comp
uter Graphics and Image Processing１６巻、２０
〜５１頁、１９８１年； Crowley J. L. , Stern R.
M. ,“ Fast Computation of the Difference of
Low - Pass Transform”，IEEETrans. on Pattern
Analysis and Machine Intelligence、６巻、２号、
１９８４年３月に記載されている。他の多重解像度表示
法は、 Mallat S. G. ,“A Theory for Multiresol
ution Signal Decomposition ； The WaveletRepres
entation ”，IEEE Trans. on Pattern Analysis a
nd Machine Intelligence、１１巻、７号、１９８９
年７月； Ebrahimi T. ，Kunt M. ，“Image compr
ession by Gabor Expansion ”，Optical Engineer
ing，３０巻、７号、８７３〜８８０頁、１９９１年７
月に提供されている。
解像度計算（ multiresolution computation ）の新規
なパラダイムがこの１０年間に発展してきた。なおこの
処理法は時にはピラミッド画像処理法と呼ばれる。この
概念によれば、多数のセットの処理パラメータが使用さ
れ、広範囲の細部サイズに同調される。ピラミッド分解
の基本概念と有効な実施法は、 Burt P. J.，“ Fast
Filter Transformsfor Image Processing ”，Comp
uter Graphics and Image Processing１６巻、２０
〜５１頁、１９８１年； Crowley J. L. , Stern R.
M. ,“ Fast Computation of the Difference of
Low - Pass Transform”，IEEETrans. on Pattern
Analysis and Machine Intelligence、６巻、２号、
１９８４年３月に記載されている。他の多重解像度表示
法は、 Mallat S. G. ,“A Theory for Multiresol
ution Signal Decomposition ； The WaveletRepres
entation ”，IEEE Trans. on Pattern Analysis a
nd Machine Intelligence、１１巻、７号、１９８９
年７月； Ebrahimi T. ，Kunt M. ，“Image compr
ession by Gabor Expansion ”，Optical Engineer
ing，３０巻、７号、８７３〜８８０頁、１９９１年７
月に提供されている。
【０００９】現在まで、この種の画像処理技術の主目的
は、画像の圧縮とコーディングに向けられている（ Arb
eiter J. H.，“ Multidimensional video image p
rocessing architecture ”，Optical Engineering
、２５巻、７号、８７５〜８８０頁、１９８６年７
月； Adelson E. H. ，Simoncelli E.および Hingora
niR.，“ Orthogonal pyramid transfoms for imag
e coding ”，Proceedings of SPIE 、８４５巻、５
０〜５８頁、１９８７年、 International Society f
or Optical Engineering，Bellingham ； S. G. Ma
llat ，“ Scalechange versus scale space repr
esentation”，IEEE First International Conferen
ce on Computer Vision、１９８７年６月１１日、ロ
ンドン、英国、５９２〜５９６頁）。上記の論文には画
像分析法が記載されているが、マルチスケール画像表示
法（ multi - scale image representation ）に基づ
いている。記載されている方法は、整合、エッジ検出お
よびセグメンテーションのような用途に利用できる。画
像は第一にスケールｓ0 で分析され、次にあらゆるスケ
ールで画像を処理する代わりに、より高いスケールで利
用できる追加の情報の詳細だけが分析される。
は、画像の圧縮とコーディングに向けられている（ Arb
eiter J. H.，“ Multidimensional video image p
rocessing architecture ”，Optical Engineering
、２５巻、７号、８７５〜８８０頁、１９８６年７
月； Adelson E. H. ，Simoncelli E.および Hingora
niR.，“ Orthogonal pyramid transfoms for imag
e coding ”，Proceedings of SPIE 、８４５巻、５
０〜５８頁、１９８７年、 International Society f
or Optical Engineering，Bellingham ； S. G. Ma
llat ，“ Scalechange versus scale space repr
esentation”，IEEE First International Conferen
ce on Computer Vision、１９８７年６月１１日、ロ
ンドン、英国、５９２〜５９６頁）。上記の論文には画
像分析法が記載されているが、マルチスケール画像表示
法（ multi - scale image representation ）に基づ
いている。記載されている方法は、整合、エッジ検出お
よびセグメンテーションのような用途に利用できる。画
像は第一にスケールｓ0 で分析され、次にあらゆるスケ
ールで画像を処理する代わりに、より高いスケールで利
用できる追加の情報の詳細だけが分析される。
【００１０】多重解像度画像表示法に基づいた他の用途
としては、多重解像度画像セグメンテーション法、画像
補間法および特定の周波数応答を有するフィルターの合
成がある（ Lifshitz L. M.，Pizer S. M.，“ A Mu
ltiresolution Hierarchical Approach to Image
Segmentation Based on Intensity Extrema ”，IE
EE Trans. on Pattern Analysis and Machine In
telligence、１２巻、６号、５２９〜５４０頁、１９９
０年６月； Szeliski R. ，“ Fast SurfaceInterpol
ation Using Hierarchical Basis Functions”，IE
EE Trans.on Pattern Analysis and Machine Int
elligence 、１２巻、６号、５１３〜５２８頁、１９９
０年６月； Ranganath S.，“ Image Filtering Usi
ngMultiresolution Representations”，IEEE Trans.
on Pattern Analysisand Machine Intelligence
、１３巻、５号、４２６〜４４０頁、１９９１年５
月）。
としては、多重解像度画像セグメンテーション法、画像
補間法および特定の周波数応答を有するフィルターの合
成がある（ Lifshitz L. M.，Pizer S. M.，“ A Mu
ltiresolution Hierarchical Approach to Image
Segmentation Based on Intensity Extrema ”，IE
EE Trans. on Pattern Analysis and Machine In
telligence、１２巻、６号、５２９〜５４０頁、１９９
０年６月； Szeliski R. ，“ Fast SurfaceInterpol
ation Using Hierarchical Basis Functions”，IE
EE Trans.on Pattern Analysis and Machine Int
elligence 、１２巻、６号、５１３〜５２８頁、１９９
０年６月； Ranganath S.，“ Image Filtering Usi
ngMultiresolution Representations”，IEEE Trans.
on Pattern Analysisand Machine Intelligence
、１３巻、５号、４２６〜４４０頁、１９９１年５
月）。
【００１１】ヨーロッパ特許願第１５２３５５号では画
像の階層分解法が空中写真画像のディスプレイの技術分
野に用いられている。この刊行物には、画像の情報を検
索しディスプレイする装置が記載されており、画像の情
報が階層構造で配列され、そこにはグローバル画像情報
が頂部にあり局部画像情報が底部にあって、隣接レベル
間の差の情報要素だけがコードされるので小さな情報記
憶装置しか必要でない。グローバル画像のいずれのブロ
ックも、局部画像を検索するために直接指定され、局部
画像情報に関する差の情報が、グローバル画像情報の指
定されたブロック情報に付加され結合されて、高速度で
局部画像がディスプレイされる。
像の階層分解法が空中写真画像のディスプレイの技術分
野に用いられている。この刊行物には、画像の情報を検
索しディスプレイする装置が記載されており、画像の情
報が階層構造で配列され、そこにはグローバル画像情報
が頂部にあり局部画像情報が底部にあって、隣接レベル
間の差の情報要素だけがコードされるので小さな情報記
憶装置しか必要でない。グローバル画像のいずれのブロ
ックも、局部画像を検索するために直接指定され、局部
画像情報に関する差の情報が、グローバル画像情報の指
定されたブロック情報に付加され結合されて、高速度で
局部画像がディスプレイされる。
【００１２】階層画像構造の情報は、画像の画素マトリ
ックスが分割されているブロック中の画素の輝度または
グレイレベルの信号を平均し、この平均値をコードし、
上記ブロックを等しい小さなサブブロックに分割し、次
いでサブブロック内の平均値と、サブブロックを含むブ
ロック内の平均値との差を計算してコードすることに基
づいている。
ックスが分割されているブロック中の画素の輝度または
グレイレベルの信号を平均し、この平均値をコードし、
上記ブロックを等しい小さなサブブロックに分割し、次
いでサブブロック内の平均値と、サブブロックを含むブ
ロック内の平均値との差を計算してコードすることに基
づいている。
【００１３】画像の階層構造への分解は、画像の一部分
の迅速な検索とディスプレイを行うのを目的として実施
される。画像の内容自体は修正されない。
の迅速な検索とディスプレイを行うのを目的として実施
される。画像の内容自体は修正されない。
【００１４】本発明の発明者らの、１９９３年２月１７
日に刊行されたヨーロッパ特許願公開第５２７５２５号
には、画像処理法が記載されているが、この場合、画像
（より具体的に述べれば画像のディジタル信号表示）が
まず局部的画像の細部を多重スケールで表示する多重解
像度表示に分解される。例えば、画像は多重解像度レベ
ルで一連の、多重解像度レベルの細部画像と、前記多重
解像度レベルの最小レベルより低い解像度の残留画像と
に分解される。次に前記の多重解像度表示の画素値が修
正関数によって修正される。その修正関数は、例えば、
引き数値が増大するにつれて徐々に減少する傾斜を有す
る非線形の単調に増大する奇転換関数（odd conversio
n function ）である。処理を行った後、処理された画
像は、修正された多重解像度表示に再構成アルゴリズム
を適用することによって計算されるが、その再構成アル
ゴリズムは、それを未修正の多重解像度表示に適用され
たときに、前記の原画像またはそれに近似の画像が得ら
れるようなアルゴリズムである。好ましい態様におい
て、その分解はピラミッド形の分解であり、このこと
は、連続する解像度レベルにおいて、その要素中の画素
の数は減少することを意味する。
日に刊行されたヨーロッパ特許願公開第５２７５２５号
には、画像処理法が記載されているが、この場合、画像
（より具体的に述べれば画像のディジタル信号表示）が
まず局部的画像の細部を多重スケールで表示する多重解
像度表示に分解される。例えば、画像は多重解像度レベ
ルで一連の、多重解像度レベルの細部画像と、前記多重
解像度レベルの最小レベルより低い解像度の残留画像と
に分解される。次に前記の多重解像度表示の画素値が修
正関数によって修正される。その修正関数は、例えば、
引き数値が増大するにつれて徐々に減少する傾斜を有す
る非線形の単調に増大する奇転換関数（odd conversio
n function ）である。処理を行った後、処理された画
像は、修正された多重解像度表示に再構成アルゴリズム
を適用することによって計算されるが、その再構成アル
ゴリズムは、それを未修正の多重解像度表示に適用され
たときに、前記の原画像またはそれに近似の画像が得ら
れるようなアルゴリズムである。好ましい態様におい
て、その分解はピラミッド形の分解であり、このこと
は、連続する解像度レベルにおいて、その要素中の画素
の数は減少することを意味する。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、迅速
で計算が安価な方式で単一の放射線の原画像に基づいて
異なった処理がなされた画像バージョンを得る方法を提
供することである。
で計算が安価な方式で単一の放射線の原画像に基づいて
異なった処理がなされた画像バージョンを得る方法を提
供することである。
【００１６】本発明の他の目的は、放射線の画像が光刺
激性リン光体のスクリーン内に記憶され、前記画像のデ
ィジタル表示が前記リン光体のスクリーンを読取ること
によって得られる一つのシステムにおける上記方法を提
供することである。本発明のさらに他の目的は以下の説
明で明らかになるであろう。
激性リン光体のスクリーン内に記憶され、前記画像のデ
ィジタル表示が前記リン光体のスクリーンを読取ること
によって得られる一つのシステムにおける上記方法を提
供することである。本発明のさらに他の目的は以下の説
明で明らかになるであろう。
【００１７】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明は、原放射線画像のディジタル表示を処理
する方法であって； 1)前記画像を、多重スケールで局部的画像細部（ local
ised image detail）を表示する多重解像度表示（ mu
ltiresolution represetation ）に変形し（transform
ing）； 2)前記多重解像度表示をメモリに記憶させ； 3)少なくとも二つの個別の処理サイクルを適用すること
によって少なくとも二つの異なる処理をされた画像を生
ぜしめ、その各処理サイクルは下記ステップ：すなわち 4)前記多重解像度表示を前記メモリから検索し（ retri
eving ）、 5)前記多重解像度表示を少なくとも一つの解像度レベル
で、検索値（ retrieved）の隣接部分の非一致関数（ n
on - identity function ）にしたがって修正し、その
隣接部分が前記画像の画素の空間的にコヒーレントな領
域に対応する同じ解像度レベルの値で構成されており、 6)前記の処理された画像を、前記変形の逆を、修正され
た多重解像度表示に適用することによって得る、ステッ
プからなる；ステップで構成されている方法を提供する
ものである。
めに、本発明は、原放射線画像のディジタル表示を処理
する方法であって； 1)前記画像を、多重スケールで局部的画像細部（ local
ised image detail）を表示する多重解像度表示（ mu
ltiresolution represetation ）に変形し（transform
ing）； 2)前記多重解像度表示をメモリに記憶させ； 3)少なくとも二つの個別の処理サイクルを適用すること
によって少なくとも二つの異なる処理をされた画像を生
ぜしめ、その各処理サイクルは下記ステップ：すなわち 4)前記多重解像度表示を前記メモリから検索し（ retri
eving ）、 5)前記多重解像度表示を少なくとも一つの解像度レベル
で、検索値（ retrieved）の隣接部分の非一致関数（ n
on - identity function ）にしたがって修正し、その
隣接部分が前記画像の画素の空間的にコヒーレントな領
域に対応する同じ解像度レベルの値で構成されており、 6)前記の処理された画像を、前記変形の逆を、修正され
た多重解像度表示に適用することによって得る、ステッ
プからなる；ステップで構成されている方法を提供する
ものである。
【００１８】メモリという用語は、作業メモリおよび中
期または長期の大容量記憶装置の両方を意味し、作業メ
モリの場合、その処理は画像捕捉に続いて直ちに行うオ
ンライン処理であり、および中期または長期の大容量記
憶装置の場合、本発明は将来の処理に関連している。
期または長期の大容量記憶装置の両方を意味し、作業メ
モリの場合、その処理は画像捕捉に続いて直ちに行うオ
ンライン処理であり、および中期または長期の大容量記
憶装置の場合、本発明は将来の処理に関連している。
【００１９】特定のスケールの画像細部は、(a) 前者解
像度レベルで存在する情報に対して、前記のスケールま
たは解像度レベルの画像に追加して利用できる細部情報
を意味する。
像度レベルで存在する情報に対して、前記のスケールま
たは解像度レベルの画像に追加して利用できる細部情報
を意味する。
【００２０】本発明の供述および下記説明において、画
像またはいわゆる細部画像に対して実行される対話は、
そのディジタル信号表示に対して実行される対話を意味
すると解すべきである。
像またはいわゆる細部画像に対して実行される対話は、
そのディジタル信号表示に対して実行される対話を意味
すると解すべきである。
【００２１】原画像の多重解像度表示への分解（ decom
position）はピラミッド的（ pyramidal）なので、連続
するより粗の解像度レベルの細部画像中の画素の数は減
少し、その結果、ピラミッド中の連続する解像度レベル
の処理されるべき画素の数は減少する。
position）はピラミッド的（ pyramidal）なので、連続
するより粗の解像度レベルの細部画像中の画素の数は減
少し、その結果、ピラミッド中の連続する解像度レベル
の処理されるべき画素の数は減少する。
【００２２】画像の、上記のような多重解像度ピラミッ
ド的表示への分解は、１９９１年８月１４日に出願され
た我々の同時係属出願のヨーロッパ特許願第９１２０２
０７９．９号に詳しく記載されている。
ド的表示への分解は、１９９１年８月１４日に出願され
た我々の同時係属出願のヨーロッパ特許願第９１２０２
０７９．９号に詳しく記載されている。
【００２３】一つの実施態様において、多重解像度の表
示は、一連の、多重解像度レベルの細部画像（ detail
images ）と、前記多重解像度レベルの最小より低い解
像度の残留画像（ residual image）である。
示は、一連の、多重解像度レベルの細部画像（ detail
images ）と、前記多重解像度レベルの最小より低い解
像度の残留画像（ residual image）である。
【００２４】好ましくは、最も微細な解像度レベルの細
部画像は、原画像と、原画像を低域フィルタリングする
ことによって得た画像との間の画素に従った差（ pixel
wisedifference）として得られ、連続しているより粗の
解像度レベルの細部画像が、原画像の二つの低域フィル
タリングがなされたバージョン間の画素に従った差を取
ることによって得られ、第二番目の方が前者より帯域幅
が小さい。
部画像は、原画像と、原画像を低域フィルタリングする
ことによって得た画像との間の画素に従った差（ pixel
wisedifference）として得られ、連続しているより粗の
解像度レベルの細部画像が、原画像の二つの低域フィル
タリングがなされたバージョン間の画素に従った差を取
ることによって得られ、第二番目の方が前者より帯域幅
が小さい。
【００２５】一般に上記分解（ decomposition）は、前
記原画像の各画素値が、前記の各細部画像の対応する画
素値によって増大された前記残留画像の対応する画素値
の合計に等しくなるように実行され、前記残留画像と細
部画像は、それらの画素数が原画像の画素数に等しくな
い場合、適切な補間法によって原画像と見当合わせがな
され、その結果、 i)あらゆる細部画像の全画素値の平均値がゼロであり； ii) あらゆる細部画像の空間周波数が特定の周波数帯域
に限定され、前記周波数帯域が、前記の別個の細部画像
の基本周波数周期の空間エネルギーのほとんどすべて
（例えば９０％）を含有し、前記細部画像が前記原画像
より含有している画素が少ない場合は原空間周波数のス
ケールに調節される空間周波数領域のコンパクト領域と
して定義され； iii)両方の空間周波数軸にそって１画素当り−ｐｉ〜ｐ
ｉラジアンの範囲にある全空間周波数領域が、分解の範
囲内にあるとみなされるすべての前記細部画像に関連す
る前記空間周波数帯域によってカバーされるような方式
で、あらゆる細部画像が異なる空間周波数帯域に対応
し； iv) 前記細部画像の一つに関連する各空間周波数帯域
が、他の細部画像に関連する周波数帯域に充分含まれる
ことなく、隣接帯域に部分的にオーバラップし； v)各細部画像内の画素の数は、周波数の偽名（ aliasin
g ）を避けるため、少なくとも、ナイキストのサンプリ
ング規準によって要求される画素の数であり； vi) 前記の空間周波数帯域の少なくとも二つが前記分解
の過程に考えられる。
記原画像の各画素値が、前記の各細部画像の対応する画
素値によって増大された前記残留画像の対応する画素値
の合計に等しくなるように実行され、前記残留画像と細
部画像は、それらの画素数が原画像の画素数に等しくな
い場合、適切な補間法によって原画像と見当合わせがな
され、その結果、 i)あらゆる細部画像の全画素値の平均値がゼロであり； ii) あらゆる細部画像の空間周波数が特定の周波数帯域
に限定され、前記周波数帯域が、前記の別個の細部画像
の基本周波数周期の空間エネルギーのほとんどすべて
（例えば９０％）を含有し、前記細部画像が前記原画像
より含有している画素が少ない場合は原空間周波数のス
ケールに調節される空間周波数領域のコンパクト領域と
して定義され； iii)両方の空間周波数軸にそって１画素当り−ｐｉ〜ｐ
ｉラジアンの範囲にある全空間周波数領域が、分解の範
囲内にあるとみなされるすべての前記細部画像に関連す
る前記空間周波数帯域によってカバーされるような方式
で、あらゆる細部画像が異なる空間周波数帯域に対応
し； iv) 前記細部画像の一つに関連する各空間周波数帯域
が、他の細部画像に関連する周波数帯域に充分含まれる
ことなく、隣接帯域に部分的にオーバラップし； v)各細部画像内の画素の数は、周波数の偽名（ aliasin
g ）を避けるため、少なくとも、ナイキストのサンプリ
ング規準によって要求される画素の数であり； vi) 前記の空間周波数帯域の少なくとも二つが前記分解
の過程に考えられる。
【００２６】好ましくは、連続するより粗の解像度レベ
ルの細部画像は、下記のステップ：すなわち a)次のより粗のレベルの近似画像を、現行の反復に対応
する近似画像に低域フィルタを適用することによって計
算し、次いで第一反復の過程で前記低域フィルタへの入
力として原画像を使用して、上記結果を、空間周波数の
帯域幅におけるリダクション（ reduction ）に比例し
てサブサンプリングし； b)現行の反復に対応する近似画像と、サブ４ａの方法に
したがって計算された次のより粗の解像度レベルの近似
画像との間の画素毎の差として細部画像を計算し、両方
の画像は後者の画像の適正な補間で見当合わせがなされ
る；ステップのＫ回の各反復の結果として得られ；なら
びに、残留画像は最後の反復によって作製された近似画
像に等しく；および前記の処理された画像は、最も粗の
細部画像と残留画像から出発する下記の手順：すなわち
同じ解像度レベルの細部画像を、その前の反復に対応す
る粗の解像度レベルの近似画像に画素に従って加えるこ
とによって、現行の解像度レベルの近似画像を計算し、
第一反復の過程で、残留画像を前記のより粗の近似画像
の代わりに用いて、後者の画像の適正な補間によって、
両方の画像の見当合わせを行う、手順をＫ回反復するこ
とによって得られる。
ルの細部画像は、下記のステップ：すなわち a)次のより粗のレベルの近似画像を、現行の反復に対応
する近似画像に低域フィルタを適用することによって計
算し、次いで第一反復の過程で前記低域フィルタへの入
力として原画像を使用して、上記結果を、空間周波数の
帯域幅におけるリダクション（ reduction ）に比例し
てサブサンプリングし； b)現行の反復に対応する近似画像と、サブ４ａの方法に
したがって計算された次のより粗の解像度レベルの近似
画像との間の画素毎の差として細部画像を計算し、両方
の画像は後者の画像の適正な補間で見当合わせがなされ
る；ステップのＫ回の各反復の結果として得られ；なら
びに、残留画像は最後の反復によって作製された近似画
像に等しく；および前記の処理された画像は、最も粗の
細部画像と残留画像から出発する下記の手順：すなわち
同じ解像度レベルの細部画像を、その前の反復に対応す
る粗の解像度レベルの近似画像に画素に従って加えるこ
とによって、現行の解像度レベルの近似画像を計算し、
第一反復の過程で、残留画像を前記のより粗の近似画像
の代わりに用いて、後者の画像の適正な補間によって、
両方の画像の見当合わせを行う、手順をＫ回反復するこ
とによって得られる。
【００２７】サブサンプリング係数は好ましくは２であ
り、前記低域フィルタは二次元ガウス分布に近似のイン
パルス応答を有する。
り、前記低域フィルタは二次元ガウス分布に近似のイン
パルス応答を有する。
【００２８】原画像アレイに比べてピラミッド値（ pyr
amid values）の量が明らかに増大することは問題では
ない。というのは、微細なピラミッドレベルの値は、画
像の質に影響することなしに、より粗のレベルの値より
少ないビットで表示できるからである。
amid values）の量が明らかに増大することは問題では
ない。というのは、微細なピラミッドレベルの値は、画
像の質に影響することなしに、より粗のレベルの値より
少ないビットで表示できるからである。
【００２９】別の分解手順は、前記原画像を、これを変
形することによって、多重解像度レベルの予め決められ
た基本細部画像と基本残留画像の重みづけ合計を分解す
ることからなり；前記変形によって、前記基本細部画像
を表示する一組の基本関数の一つの原画像に対する相対
的寄与を各々表す一組の細部係数と、前記基本残留画像
を表示する基本関数の原画像に対する相対的寄与を示す
残留係数とが得られ、前記基本関数は連続して非周期的
であり、基本関数が基本残留画像を示す場合を除いて平
均値がゼロであり、および前記変形は、前記変形係数に
適用されると、原画像またはそれにごく近似した画像を
戻す逆の変形が存在することが特徴である。
形することによって、多重解像度レベルの予め決められ
た基本細部画像と基本残留画像の重みづけ合計を分解す
ることからなり；前記変形によって、前記基本細部画像
を表示する一組の基本関数の一つの原画像に対する相対
的寄与を各々表す一組の細部係数と、前記基本残留画像
を表示する基本関数の原画像に対する相対的寄与を示す
残留係数とが得られ、前記基本関数は連続して非周期的
であり、基本関数が基本残留画像を示す場合を除いて平
均値がゼロであり、および前記変形は、前記変形係数に
適用されると、原画像またはそれにごく近似した画像を
戻す逆の変形が存在することが特徴である。
【００３０】これらの基本関数は好ましくは直交関数で
ある。さらに好ましくはこれらの関数は別個のウェーブ
レット（ discrete wavelet ）である。
ある。さらに好ましくはこれらの関数は別個のウェーブ
レット（ discrete wavelet ）である。
【００３１】本発明は、ほとんどの画像エンハンスメン
トタスク（ image enhansment task ）が画像の多重
解像度表示を用いて実施することができ、その表示は、
本発明にしたがって記憶され次いで検索されて、各処理
タスクに用いられる点が有利である。
トタスク（ image enhansment task ）が画像の多重
解像度表示を用いて実施することができ、その表示は、
本発明にしたがって記憶され次いで検索されて、各処理
タスクに用いられる点が有利である。
【００３２】異なる処理サイクルは、単一の原画像のデ
ィジタル表示に対して迅速かつ便利な方式で実施するこ
とができる。なぜならば、計算するのに最も高価なステ
ップすなわち画像の多重解像度分解は１回だけ行い次い
であらゆる種類の処理に適用するため検索されるからで
ある。
ィジタル表示に対して迅速かつ便利な方式で実施するこ
とができる。なぜならば、計算するのに最も高価なステ
ップすなわち画像の多重解像度分解は１回だけ行い次い
であらゆる種類の処理に適用するため検索されるからで
ある。
【００３３】最終の解像度レベルは、処理される画像す
なわちスクリーンまたはフィルム上の肖像画像、試写画
像、診断画像の用途にしたがって選択することができ
る。
なわちスクリーンまたはフィルム上の肖像画像、試写画
像、診断画像の用途にしたがって選択することができ
る。
【００３４】上記の処理方法として次のような種類の処
理法がある。１９９２年７月３０日に出願された我々の
同時係属出願のヨーロッパ特許願第９１２０２０７９．
９号および米国特許願第０７／９２４９０５号に記載さ
れているような、引き数値が増大するにつれて傾斜が徐
々に減少する少なくとも一つの非線形の単調に増大する
奇転換関数にしたがって細部画像の値を修正することに
よって細部のコンントラストを修正する方法；局部的に
評価された画像の内容を考慮しながらピラミッド値を減
衰させることによってノイズを減少させる方法（この方
法は１９９２年６月１９日に出願された我々の同時係属
出願のヨーロッパ特許願第９２２０１８０２．３号に詳
細に記載されている）；ピラミッド内のより微細な解像
度レベルの値を中間解像度レベルに比べて増大させるこ
とによって、エッジエンハンスメントを行う方法；画像
を横切って徐々に生成する信号要素を、中間レベルに比
べて粗の解像度レベルの値を減少させることによって抑
圧する方法；またはこれらの処理操作の組合わせが含ま
れる。他の量の処理は処理のパラメータを変化させるこ
とによって得ることができる。
理法がある。１９９２年７月３０日に出願された我々の
同時係属出願のヨーロッパ特許願第９１２０２０７９．
９号および米国特許願第０７／９２４９０５号に記載さ
れているような、引き数値が増大するにつれて傾斜が徐
々に減少する少なくとも一つの非線形の単調に増大する
奇転換関数にしたがって細部画像の値を修正することに
よって細部のコンントラストを修正する方法；局部的に
評価された画像の内容を考慮しながらピラミッド値を減
衰させることによってノイズを減少させる方法（この方
法は１９９２年６月１９日に出願された我々の同時係属
出願のヨーロッパ特許願第９２２０１８０２．３号に詳
細に記載されている）；ピラミッド内のより微細な解像
度レベルの値を中間解像度レベルに比べて増大させるこ
とによって、エッジエンハンスメントを行う方法；画像
を横切って徐々に生成する信号要素を、中間レベルに比
べて粗の解像度レベルの値を減少させることによって抑
圧する方法；またはこれらの処理操作の組合わせが含ま
れる。他の量の処理は処理のパラメータを変化させるこ
とによって得ることができる。
【００３５】最後に、これらのすべての場合に、処理さ
れた画像は、分解変形の逆を適用することによって再構
成される。この逆の変形法は、前述の１９９１年８月１
４日出願のヨーロッパ特許願第９１２０２０７９．９号
と米国特許願第０７／９２４９０５号に詳しく記載され
ている。
れた画像は、分解変形の逆を適用することによって再構
成される。この逆の変形法は、前述の１９９１年８月１
４日出願のヨーロッパ特許願第９１２０２０７９．９号
と米国特許願第０７／９２４９０５号に詳しく記載され
ている。
【００３６】この逆変形法は、原画像が分解されて生成
した未修正の細部画像と残留画像のすべてに適用される
と、原画像またはそれにごく近似した画像が得られるよ
うな方法である。
した未修正の細部画像と残留画像のすべてに適用される
と、原画像またはそれにごく近似した画像が得られるよ
うな方法である。
【００３７】
【実施例】本発明の特定の態様とその好ましい実施態様
を図面によって説明する。
を図面によって説明する。
【００３８】図１は本発明を適用できるシステムを示
す。物体の放射線画像は、光刺激性リン光体スクリーン
３を物体（図示せず）を通過して伝送されるＸ線２に露
光することによって該スクリーン上に記録される。該刺
激性リン光体スクリーンは、電気的に消去できるプログ
ラマバブルリードオンメモリー（ EEPROM ）を備えたカ
セット３に入れて運んだ。識別ステーション４におい
て、各種のデータ（姓名、出生日など）および露光およ
び／または信号処理に関連するデータを EEPROM に記録
した。放射線読取り装置１において、光刺激性リン光体
スクリーンに記憶された潜像が読取られた。次いでその
画像信号は画像プロセッサ７に送られた。処理を行った
後、その画像信号は出力装置６に、より具体的に述べれ
ばレーザレコーダに送られた。
す。物体の放射線画像は、光刺激性リン光体スクリーン
３を物体（図示せず）を通過して伝送されるＸ線２に露
光することによって該スクリーン上に記録される。該刺
激性リン光体スクリーンは、電気的に消去できるプログ
ラマバブルリードオンメモリー（ EEPROM ）を備えたカ
セット３に入れて運んだ。識別ステーション４におい
て、各種のデータ（姓名、出生日など）および露光およ
び／または信号処理に関連するデータを EEPROM に記録
した。放射線読取り装置１において、光刺激性リン光体
スクリーンに記憶された潜像が読取られた。次いでその
画像信号は画像プロセッサ７に送られた。処理を行った
後、その画像信号は出力装置６に、より具体的に述べれ
ばレーザレコーダに送られた。
【００３９】図２は画像読取り装置の一実施態様を示
す。この図は物体のＸ線画像に露光された光刺激性リン
光体スクリーン８を示す。放射線画像読取り装置におい
て、光刺激性リン光体スクリーンに記憶された潜像は、
レーザー９から発せられた刺激光線でリン光体シートを
走査することによって読取られる。その刺激光線は検流
偏向装置１０によって主走査方向にしたがって偏向され
る。第二の走査運動は、リン光体シートを走査方向に対
して直角の方向に移動させて行われる。集光器１１は刺
激発光によって得られた光を光電子増倍管１２に送り、
この光はそこで電気信号に変換され、次いでその信号は
サンプルホールド回路１３でサンプリングされ、次にア
ナログ−ディジタル変換器１４によって１２ビットのデ
ィジタル信号に変換される。またこの信号は平方根増幅
器に加えられ、その結果、出力画像を表示する信号１５
（‘元のまたは生の’画像とも呼ばれる）は加えられた
露光値の平方根に比例し、２０４８×２４９６個の画素
の画素値を示す１２ビットの信号になる。
す。この図は物体のＸ線画像に露光された光刺激性リン
光体スクリーン８を示す。放射線画像読取り装置におい
て、光刺激性リン光体スクリーンに記憶された潜像は、
レーザー９から発せられた刺激光線でリン光体シートを
走査することによって読取られる。その刺激光線は検流
偏向装置１０によって主走査方向にしたがって偏向され
る。第二の走査運動は、リン光体シートを走査方向に対
して直角の方向に移動させて行われる。集光器１１は刺
激発光によって得られた光を光電子増倍管１２に送り、
この光はそこで電気信号に変換され、次いでその信号は
サンプルホールド回路１３でサンプリングされ、次にア
ナログ−ディジタル変換器１４によって１２ビットのデ
ィジタル信号に変換される。またこの信号は平方根増幅
器に加えられ、その結果、出力画像を表示する信号１５
（‘元のまたは生の’画像とも呼ばれる）は加えられた
露光値の平方根に比例し、２０４８×２４９６個の画素
の画素値を示す１２ビットの信号になる。
【００４０】読取り装置の出力から原画像は画像プロセ
ッサ（図１中の番号７）に送られる。その画像信号に対
して行われる異なる処理ステップの順序は図３と図４に
示す。
ッサ（図１中の番号７）に送られる。その画像信号に対
して行われる異なる処理ステップの順序は図３と図４に
示す。
【００４１】本発明は、画像信号を多重解像度レベルの
細部画像および残留画像にピラミッド分解することに基
づいている。画像の要素（すなわち多重解像度レベルの
細部画像と残留画像）が記憶され、その結果、それらは
検索されて、少なくとも二つの異なる種類の処理を受け
るか、または同じ種類であるが異なる程度に加えられる
少なくとも二つの処理サイクルを受けることができる。
細部画像および残留画像にピラミッド分解することに基
づいている。画像の要素（すなわち多重解像度レベルの
細部画像と残留画像）が記憶され、その結果、それらは
検索されて、少なくとも二つの異なる種類の処理を受け
るか、または同じ種類であるが異なる程度に加えられる
少なくとも二つの処理サイクルを受けることができる。
【００４２】処理の後、修正された細部画像と残留画像
は、再構成アルゴリズムを適用することによって再結合
されて、処理された画像表示が得られ、その表示は最終
的に可視画像（ディスプレイまたはハードコピー）に変
換される。
は、再構成アルゴリズムを適用することによって再結合
されて、処理された画像表示が得られ、その表示は最終
的に可視画像（ディスプレイまたはハードコピー）に変
換される。
【００４３】このディスプレイまたはハードコピーは、
一つの原画像由来で異なる処理をされた画像を結合して
作ることができるし、あるいは一つの原画像に異なる処
理を行って得たバージョンを各々が示す一つ以上のハー
ドコピーもしくはディスプレイを作ることができる。画
像信号に対して行われる各ステップを以下に詳細に説明
する。
一つの原画像由来で異なる処理をされた画像を結合して
作ることができるし、あるいは一つの原画像に異なる処
理を行って得たバージョンを各々が示す一つ以上のハー
ドコピーもしくはディスプレイを作ることができる。画
像信号に対して行われる各ステップを以下に詳細に説明
する。
【００４４】分解プロセスの一実施態様を図５に示す。
この分解セクションにおいて、原画像は低域フィルタ２
０によってフィルタされ、２の係数でサブサンプリング
される。これは、一つ置きの列毎の一つ置きの各画素位
置のみでの結果する低解像度近似画像ｇ1 を計算するこ
とによって実行される。最も微細なレベルでの細部画像
ｂ0 は、低解像度近似画像ｇ1 を、行と列の数を２倍す
ることによって補間し、次に、上記補間された画像を原
画像から画素に従って差引く（ pixelwise subtractin
g ）ことによって得られる。
この分解セクションにおいて、原画像は低域フィルタ２
０によってフィルタされ、２の係数でサブサンプリング
される。これは、一つ置きの列毎の一つ置きの各画素位
置のみでの結果する低解像度近似画像ｇ1 を計算するこ
とによって実行される。最も微細なレベルでの細部画像
ｂ0 は、低解像度近似画像ｇ1 を、行と列の数を２倍す
ることによって補間し、次に、上記補間された画像を原
画像から画素に従って差引く（ pixelwise subtractin
g ）ことによって得られる。
【００４５】上記の補間は補間器２１によって行われ、
その補間器はそれぞれ、他の列毎にゼロ値の列を挿入
し、および他の行毎にゼロ値の行を挿入し、次いで、低
域フィルタで拡張された画像の畳込みを行う。上記の差
引き計算は加算器２２によって行われる。
その補間器はそれぞれ、他の列毎にゼロ値の列を挿入
し、および他の行毎にゼロ値の行を挿入し、次いで、低
域フィルタで拡張された画像の畳込みを行う。上記の差
引き計算は加算器２２によって行われる。
【００４６】同じ方法を、原画像の代わりに低解像度近
似画像ｇ1 について繰返して、さらに低い解像度の近似
画像ｇ2 と細部画像ｂ1 が得られる。
似画像ｇ1 について繰返して、さらに低い解像度の近似
画像ｇ2 と細部画像ｂ1 が得られる。
【００４７】細部画像ｂ1 の配列、ｉ＝０…Ｌ−１と残
留低解像度近似画像ｇＬは上記の方法をＬ回繰返すこと
によって得られる。
留低解像度近似画像ｇＬは上記の方法をＬ回繰返すこと
によって得られる。
【００４８】最も微細な細部画像ｂ0 は原画像と同じ大
きさである。次の粗細部画像ｂ1 は、第一の細部画像ｂ
0 の行と列の数の１／２に過ぎない。繰返しの各ステッ
プにおいて、得られた細部画像の最大空間周波数は前の
より微細な細部画像の１／２にすぎず、行と列の数もナ
イキストの規準によって１／２である。最後の繰返しを
行った後、残留画像ｇＬが残るが、これは原画像の非常
に低い解像度の近似画像であるとみなすことができる。
極端な場合、それは原画像の平均値を示す一つだけの画
素で構成されている。
きさである。次の粗細部画像ｂ1 は、第一の細部画像ｂ
0 の行と列の数の１／２に過ぎない。繰返しの各ステッ
プにおいて、得られた細部画像の最大空間周波数は前の
より微細な細部画像の１／２にすぎず、行と列の数もナ
イキストの規準によって１／２である。最後の繰返しを
行った後、残留画像ｇＬが残るが、これは原画像の非常
に低い解像度の近似画像であるとみなすことができる。
極端な場合、それは原画像の平均値を示す一つだけの画
素で構成されている。
【００４９】好ましい実施態様の低域フィルタのフィル
タ係数を図６に示す。これらの係数は、５×５グリッド
上の二次元ガウス分布の試料にほぼ対応している。同じ
フィルタ係数が、すべてのスケールで、低域フィルタ２
０，２０′，２０″，２０′′′に対して使用される。
４を掛け算された全係数を有する同じフィルタカーネル
も補間器２１，２１′，２１″，２１′′′内で使われ
る。４の係数はゼロ画素の行と列の挿入を補償する。
タ係数を図６に示す。これらの係数は、５×５グリッド
上の二次元ガウス分布の試料にほぼ対応している。同じ
フィルタ係数が、すべてのスケールで、低域フィルタ２
０，２０′，２０″，２０′′′に対して使用される。
４を掛け算された全係数を有する同じフィルタカーネル
も補間器２１，２１′，２１″，２１′′′内で使われ
る。４の係数はゼロ画素の行と列の挿入を補償する。
【００５０】分解された画像は次に図１に番号５で示す
記憶ディスクに記憶される。その分解された画像は、あ
らゆる種類の処理と異なる程度の処理（すなわち同じ処
理の種類であるが処理パラメータが異なる処理）とにつ
いて、例えば図３に示しかつ以下に説明する処理サイク
ルを実施するために検索することができる。
記憶ディスクに記憶される。その分解された画像は、あ
らゆる種類の処理と異なる程度の処理（すなわち同じ処
理の種類であるが処理パラメータが異なる処理）とにつ
いて、例えば図３に示しかつ以下に説明する処理サイク
ルを実施するために検索することができる。
【００５１】次に、分解された画像信号に加えられる各
処理サイクルは、修正された細部画像と残留画像に再構
成アルゴリズムを適用することによって、処理された画
像の再構成を行って終わる。この再構成アルゴリズム
は、各処理サイクルに対して同一であり図７に示す。
処理サイクルは、修正された細部画像と残留画像に再構
成アルゴリズムを適用することによって、処理された画
像の再構成を行って終わる。この再構成アルゴリズム
は、各処理サイクルに対して同一であり図７に示す。
【００５２】残留画像ｇＬは、まず補間器２６によって
その元の大きさの２倍に補間し、次にその補間された画
像は、加算器２７を用いて、最も粗のレベルｂ′L-1'の
細部画像に画素毎に加えられる。得られた画像は補間さ
れ次のより微細な細部画像に加えられる。このプロセス
が未修正細部画像ｂL-1 ‥ｂ0 を用いてＬ回繰返された
とき、原画像１５が得られる。一方、細部画像が本発明
の知見にしたがって再構成が行われる前に修正される
と、コントラストが増大された画像１６が得られる。加
算器２７，２７′，２７″，２７′′′は分解セクショ
ンで用いたものと同一である。再構成を行った後、その
画像はロガリズム変換に付される。
その元の大きさの２倍に補間し、次にその補間された画
像は、加算器２７を用いて、最も粗のレベルｂ′L-1'の
細部画像に画素毎に加えられる。得られた画像は補間さ
れ次のより微細な細部画像に加えられる。このプロセス
が未修正細部画像ｂL-1 ‥ｂ0 を用いてＬ回繰返された
とき、原画像１５が得られる。一方、細部画像が本発明
の知見にしたがって再構成が行われる前に修正される
と、コントラストが増大された画像１６が得られる。加
算器２７，２７′，２７″，２７′′′は分解セクショ
ンで用いたものと同一である。再構成を行った後、その
画像はロガリズム変換に付される。
【００５３】多くの放射線試験では、患者はＸ線に対す
る不必要な露光を受けないように、患者の診断上関連の
ない器官を遮蔽するためＸ線の経路に配置されたＸ線不
透過性（視準）物質によって保護されている。しかし視
準物質（ collimation material）に対応する画像部分
に基づいた画像データは処理に対して影響がある。さら
に、視準物質に対応する画像の部分が未修正のまま再生
されるとディスプレイに問題を起こす。例えば、露光さ
れていない画像部分は非常に明るく見えるので、明るす
ぎるために微妙な病変部分の診断を損うことがある。し
たがって処理中の別の考慮事項から視準物質に関するデ
ータを除くことが有利である。
る不必要な露光を受けないように、患者の診断上関連の
ない器官を遮蔽するためＸ線の経路に配置されたＸ線不
透過性（視準）物質によって保護されている。しかし視
準物質（ collimation material）に対応する画像部分
に基づいた画像データは処理に対して影響がある。さら
に、視準物質に対応する画像の部分が未修正のまま再生
されるとディスプレイに問題を起こす。例えば、露光さ
れていない画像部分は非常に明るく見えるので、明るす
ぎるために微妙な病変部分の診断を損うことがある。し
たがって処理中の別の考慮事項から視準物質に関するデ
ータを除くことが有利である。
【００５４】したがって、照射領域の正確な限界を認識
するために画像の信号／陰影の境界を決定する方法が開
発されている。この方法は、本願と同じ日に出願された
発明の名称が“ Method of recognising an irradi
ation field ”である我々の同時係属出願のヨーロッ
パ特許願に詳細に記載されている。この方法によれば、
信号／陰影の境界の位置についての多くの仮定（信号と
陰影の領域への画像の区分化）を、中間レベルのプリミ
ティブの組合せから行うことができる。これらの中間レ
ベルのプリミティブは例えばラインセグメントを拡張す
る。提案された各仮説は間違った仮定を検出して除去す
るため多くのテストを受け、次いで除去されなかった仮
定は、単一の候補を選択するためランク付けされる。
するために画像の信号／陰影の境界を決定する方法が開
発されている。この方法は、本願と同じ日に出願された
発明の名称が“ Method of recognising an irradi
ation field ”である我々の同時係属出願のヨーロッ
パ特許願に詳細に記載されている。この方法によれば、
信号／陰影の境界の位置についての多くの仮定（信号と
陰影の領域への画像の区分化）を、中間レベルのプリミ
ティブの組合せから行うことができる。これらの中間レ
ベルのプリミティブは例えばラインセグメントを拡張す
る。提案された各仮説は間違った仮定を検出して除去す
るため多くのテストを受け、次いで除去されなかった仮
定は、単一の候補を選択するためランク付けされる。
【００５５】計算の努力を減らすために、照射領域の正
確な位置が、上記の分解処理から得られる低解像度画像
の一つに、すなわち２５６×３１２の画素を含有する低
解像度画像（８ビット表示）に上記方法を適用すること
によって計算され、この画像は、照射領域〔“重要領域
（ the region of interest）”と呼ばれる〕を決定
するための演算用具として利用され、またこの低解像度
画像は‘低減画像バージョン’として役立ち、システム
のディスクに記憶される。
確な位置が、上記の分解処理から得られる低解像度画像
の一つに、すなわち２５６×３１２の画素を含有する低
解像度画像（８ビット表示）に上記方法を適用すること
によって計算され、この画像は、照射領域〔“重要領域
（ the region of interest）”と呼ばれる〕を決定
するための演算用具として利用され、またこの低解像度
画像は‘低減画像バージョン’として役立ち、システム
のディスクに記憶される。
【００５６】診断上重要な画像領域の輪郭を描く上記の
方法によって、低解像度画像と同じ数の要素を有するオ
ーバレイ画像が得られる。得られたオーバレイ画像は、
原画像の画素の数と同じ２０４８×２４９６の画素を表
示するように補間される。補間されなかったオーバレイ
画像は、後述するように、処理された画像中の重要領域
のヒストグラムを決定するとき、後に用いるために記憶
される。
方法によって、低解像度画像と同じ数の要素を有するオ
ーバレイ画像が得られる。得られたオーバレイ画像は、
原画像の画素の数と同じ２０４８×２４９６の画素を表
示するように補間される。補間されなかったオーバレイ
画像は、後述するように、処理された画像中の重要領域
のヒストグラムを決定するとき、後に用いるために記憶
される。
【００５７】ハードコピーの記録またはディスプレイを
行うため、処理された画像は、個々の信号値と対応する
予想密度値との関係を定義する写像曲線に基づいて信号
／密度変換に付される。
行うため、処理された画像は、個々の信号値と対応する
予想密度値との関係を定義する写像曲線に基づいて信号
／密度変換に付される。
【００５８】写像曲線を定義するパラメータは処理され
た画像中の重要領域のヒストグラムを分析することから
演繹される。この重要領域は、処理された画像の画素か
ら、上記の方法で作成されたオーバレイ画像によって形
成される画像領域に属する画素だけを選択することによ
って決定され、次いで処理された画像の重要領域の画素
はヒストグラム計算回路に加えられる。
た画像中の重要領域のヒストグラムを分析することから
演繹される。この重要領域は、処理された画像の画素か
ら、上記の方法で作成されたオーバレイ画像によって形
成される画像領域に属する画素だけを選択することによ
って決定され、次いで処理された画像の重要領域の画素
はヒストグラム計算回路に加えられる。
【００５９】下記の処理ステップでは、このヒストグラ
ムを分析して、ディスプレイまたは再生に関連する信号
範囲の限界を決定する。ヒストグラムの分析は、１９９
１年１２月９日に出願された我々のヨーロッパ特許願第
９１２０３２１２．５号、および米国特許願第０７／９
７８７８６号に記載されているのと同様にして行われ
る。
ムを分析して、ディスプレイまたは再生に関連する信号
範囲の限界を決定する。ヒストグラムの分析は、１９９
１年１２月９日に出願された我々のヨーロッパ特許願第
９１２０３２１２．５号、および米国特許願第０７／９
７８７８６号に記載されているのと同様にして行われ
る。
【００６０】ヒストグラムの分析によって、その後の処
理のために抽出される信号範囲が定義され、その範囲
は、下記のステップ：すなわち最大のヒストグラム周波
数を決定し；その最大ヒストグラム周波数より小さい値
ｔを選択し；ｔより大きい対応するヒストグラム周波数
を有する連続信号値の範囲としてヒストグラムピークａ
を決定し；前記ピーク内の信号値に相当する全ヒストグ
ラム周波数の総和が最大である、ヒストグラムピークと
して最も関連があるヒストグラムピークを決定し；前記
の最も関連のあるヒストグラムピーク内の最小と最大の
信号値を決定し；次いで小オフセットｄ0 で減らされる
前記最小値および小オフセット値ｄ1 で増大される前記
最大値として抽出される信号範囲の極値を決定する；ス
テップを実施することによって得られる。例えばｄ0 は
０．２ ｌｏｇ露光単位に等しく、ｄ1 は０．１ ｌｏ
ｇ露光単位に等しい。
理のために抽出される信号範囲が定義され、その範囲
は、下記のステップ：すなわち最大のヒストグラム周波
数を決定し；その最大ヒストグラム周波数より小さい値
ｔを選択し；ｔより大きい対応するヒストグラム周波数
を有する連続信号値の範囲としてヒストグラムピークａ
を決定し；前記ピーク内の信号値に相当する全ヒストグ
ラム周波数の総和が最大である、ヒストグラムピークと
して最も関連があるヒストグラムピークを決定し；前記
の最も関連のあるヒストグラムピーク内の最小と最大の
信号値を決定し；次いで小オフセットｄ0 で減らされる
前記最小値および小オフセット値ｄ1 で増大される前記
最大値として抽出される信号範囲の極値を決定する；ス
テップを実施することによって得られる。例えばｄ0 は
０．２ ｌｏｇ露光単位に等しく、ｄ1 は０．１ ｌｏ
ｇ露光単位に等しい。
【００６１】次に、抽出された信号範囲は、１９９１年
１２月９日に出願されたヨーロッパ特許願第９１２０３
２０９．１号と米国特許願第０７／９７８０９１号に記
載されている写像曲線を定義するプロセスに使用され
る。その写像曲線は次のようにして決定される。第一
に、ハードコピー中に予想される最小密度値Ｄsminと最
大密度値Ｄsmaxが定義され、Ｄsminはフォグ（ｆｏｇ）
密度に等しくおよびＤsmaxは３．０に等しかった。これ
らのパラメータはパラメータ表から得られ、試験の種類
の関数である。
１２月９日に出願されたヨーロッパ特許願第９１２０３
２０９．１号と米国特許願第０７／９７８０９１号に記
載されている写像曲線を定義するプロセスに使用され
る。その写像曲線は次のようにして決定される。第一
に、ハードコピー中に予想される最小密度値Ｄsminと最
大密度値Ｄsmaxが定義され、Ｄsminはフォグ（ｆｏｇ）
密度に等しくおよびＤsmaxは３．０に等しかった。これ
らのパラメータはパラメータ表から得られ、試験の種類
の関数である。
【００６２】次にｘ0 ，ｘ1 およびｙmin ，ｙmax 間の
直交座標系で定義される標準関数が、信号プロセッサの
内部メモリから検索された。またこの関数は試験の種類
の関数である。
直交座標系で定義される標準関数が、信号プロセッサの
内部メモリから検索された。またこの関数は試験の種類
の関数である。
【００６３】信号値の密度値への変換が標準関数の特定
の形態で決定される範囲を構成する二つの値Ｓmin とＳ
max が決定される。Ｓmin より小さい信号値はＤsminに
マップされ、Ｓmax より大きい信号値はＤsmaxにマップ
される。
の形態で決定される範囲を構成する二つの値Ｓmin とＳ
max が決定される。Ｓmin より小さい信号値はＤsminに
マップされ、Ｓmax より大きい信号値はＤsmaxにマップ
される。
【００６４】この実施態様では、前記範囲の寛容度（ l
atitude ）は固定値Ｌ＝１．５ ｌｏｇ露光（Ｘ線医師
が研究に用いる通常のＸ線フィルムの緯度に相当する）
であり、およびＳmin の位置は診断に関連する信号範囲
に対して決定された。次にＳmax がＳmin ＋Ｌとして計
算された。関連信号の範囲に対するＳmin の位置を決定
するために、診断に関連する信号範囲の極値Ｓ0 とＳ1
が、画像ヒストグラムを求めることによって第一に決定
された。
atitude ）は固定値Ｌ＝１．５ ｌｏｇ露光（Ｘ線医師
が研究に用いる通常のＸ線フィルムの緯度に相当する）
であり、およびＳmin の位置は診断に関連する信号範囲
に対して決定された。次にＳmax がＳmin ＋Ｌとして計
算された。関連信号の範囲に対するＳmin の位置を決定
するために、診断に関連する信号範囲の極値Ｓ0 とＳ1
が、画像ヒストグラムを求めることによって第一に決定
された。
【００６５】次に小オフセットｄＳ1 ＝０．３ ｌｏｇ
ＥをＳ1 に加算した。これによって、診断に関連がある
信号範囲の最大値に相当するハードコピーの密度が暗す
ぎることにならないよう保証される。範囲Ｓ1 −Ｓ0 に
対する範囲Ｓmax −Ｓmin の位置決めは後者の範囲のフ
ラクション（ fraction ）を前者の範囲の同じフラクシ
ョンに位置を合わせることによって実施した。このフラ
クションは数学的にＡ（Ｓ1 ＋ｄＳ1 −Ｓ0 −ｄＳ0 ）
として表すことができる。したがって、この位置合わせ
は、数学的に次のように表すことができる。すなわちＳ
min ＝Ｓ0 ＋ｄＳ0 ＋Ａ（Ｓ1 ＋ｄＳ1 −Ｓ0 −ｄＳ
0 ）−Ａ．ＬおよびＳmax ＝Ｓmin ＋Ｌ、但しＡは０に
等しいか０より大で１に等しいか１より小さい。次に写
像曲線を示す探索表が作成され記憶される。図１０は写
像曲線を決定するのに使用される標準曲線を示す。
ＥをＳ1 に加算した。これによって、診断に関連がある
信号範囲の最大値に相当するハードコピーの密度が暗す
ぎることにならないよう保証される。範囲Ｓ1 −Ｓ0 に
対する範囲Ｓmax −Ｓmin の位置決めは後者の範囲のフ
ラクション（ fraction ）を前者の範囲の同じフラクシ
ョンに位置を合わせることによって実施した。このフラ
クションは数学的にＡ（Ｓ1 ＋ｄＳ1 −Ｓ0 −ｄＳ0 ）
として表すことができる。したがって、この位置合わせ
は、数学的に次のように表すことができる。すなわちＳ
min ＝Ｓ0 ＋ｄＳ0 ＋Ａ（Ｓ1 ＋ｄＳ1 −Ｓ0 −ｄＳ
0 ）−Ａ．ＬおよびＳmax ＝Ｓmin ＋Ｌ、但しＡは０に
等しいか０より大で１に等しいか１より小さい。次に写
像曲線を示す探索表が作成され記憶される。図１０は写
像曲線を決定するのに使用される標準曲線を示す。
【００６６】最終的に、この写像曲線は、出力画像を得
るため外挿オーバレイ画像を適用することによって形成
させた処理画像の重要領域に適用される。
るため外挿オーバレイ画像を適用することによって形成
させた処理画像の重要領域に適用される。
【００６７】検索された細部画像に適用された異なる種
類の処理と異なる程度の処理について図３によって説明
する。図３は第一処理サイクルを示し、このサイクルで
は、連続して行うノイズ抑圧、コントラストエンハンス
メント、高周波数エンハンスメントおよび低周波数抑圧
が処理画像の再構成を行う前に行われる。これらの処理
の各サブステップについて以下に説明する。
類の処理と異なる程度の処理について図３によって説明
する。図３は第一処理サイクルを示し、このサイクルで
は、連続して行うノイズ抑圧、コントラストエンハンス
メント、高周波数エンハンスメントおよび低周波数抑圧
が処理画像の再構成を行う前に行われる。これらの処理
の各サブステップについて以下に説明する。
【００６８】ノイズ分散（ variance ）が推定されるセ
クションからなるノイズ抑圧セクションの実施態様を図
８に示す。この種のノイズ抑圧処理は、１９９２年６月
１９日に出願された我々の同時係属出願のヨーロッパ特
許願第９２２０１８０２．３に記載されている。
クションからなるノイズ抑圧セクションの実施態様を図
８に示す。この種のノイズ抑圧処理は、１９９２年６月
１９日に出願された我々の同時係属出願のヨーロッパ特
許願第９２２０１８０２．３に記載されている。
【００６９】番号３１は記憶装置を示し、この装置に
は、画像の分解によって得られた細部画像ｂi と残留画
像ｇL が記憶され、この装置は図３に示す記憶ディスク
に相当する。各細部画像は画素毎にスケアリング（ squ
aring ）装置３２に転送されて最も粗の細部画像で開始
される。次に移動平均演算子３３が、現行の標的画素を
中心にして隣接したＮ×Ｎの四角形画素のすべて（適切
であると証明された１５×１５の要素の隣接部分）を合
計し、次いでその合計値を隣接の画素の数で割り算する
ことによって、画素の位置毎に局部分散ｖを計算する。
これらの局部分散の画素は記憶装置３４に一時的に記憶
され、ヒストグラム計算回路３５に同時に転送される。
ヒストグラムはアレイ（ arrey）であり、その要素はビ
ン（ bin）と呼ばれ、各ビンは、ヒストグラムの水平軸
に関連する信号範囲の固定されたサンプリング間隔に対
応している。各びんはメモリセル中に位置し、これらの
ビンはすべて第１画素を受ける前にゼロに初期設定され
る。入力された各分散値に対して、ヒストグラムの計算
回路は、対応するビン指数を選択し、次いで関連するビ
ン値を１だけ増やす。
は、画像の分解によって得られた細部画像ｂi と残留画
像ｇL が記憶され、この装置は図３に示す記憶ディスク
に相当する。各細部画像は画素毎にスケアリング（ squ
aring ）装置３２に転送されて最も粗の細部画像で開始
される。次に移動平均演算子３３が、現行の標的画素を
中心にして隣接したＮ×Ｎの四角形画素のすべて（適切
であると証明された１５×１５の要素の隣接部分）を合
計し、次いでその合計値を隣接の画素の数で割り算する
ことによって、画素の位置毎に局部分散ｖを計算する。
これらの局部分散の画素は記憶装置３４に一時的に記憶
され、ヒストグラム計算回路３５に同時に転送される。
ヒストグラムはアレイ（ arrey）であり、その要素はビ
ン（ bin）と呼ばれ、各ビンは、ヒストグラムの水平軸
に関連する信号範囲の固定されたサンプリング間隔に対
応している。各びんはメモリセル中に位置し、これらの
ビンはすべて第１画素を受ける前にゼロに初期設定され
る。入力された各分散値に対して、ヒストグラムの計算
回路は、対応するビン指数を選択し、次いで関連するビ
ン値を１だけ増やす。
【００７０】特定の解像度レベルの分散画像のすべての
画素を上記のようにして用いた後に、ヒストグラムは、
画像全体を通じてすべての量子化分散値の実現値を示
す。この局部分散ヒストグラムは次に最大ロケータ３６
に送られ、このロケータはヒストグラム中の最高実現値
ｖn によって分散値を決定する。この値は、考慮された
細部画像内のノイズ分散に対する推定値として用いられ
る。この推定値は記憶されるパラメータの一つである。
最大ロケータで決定されたノイズ分散ｖn は、下記定義
のノイズ抑圧関数Ｓｖｎ（ｖ）中のパラメータとして使
用される。 Ｓｖｎ（ｖ）＝０ ｖ≦Ｋ* ｖｎの場合 Ｓｖｎ（ｖ）＝１−Ｋ* ｖｎ／ｖ 上記以外の場合 ここでＫは適用されるノイズ抑圧の量を決定する固定さ
れたノイズ抑圧係数である（Ｋ＝０はノイズ抑圧なしを
意味する）。この関数は、分解内のすべての細部画像に
対するノイズ抑圧探索表３７として計算され導入され
る。特定の解像度レベルに対応するノイズ抑圧探索表が
導入されたときに、同じレベルに対応するすべての分散
の画素が記憶装置から取出され、減衰係数の順に変形さ
れる。得られた画素は、記憶装置３１から取出された同
じレベルの細部画像の画素に、上記の係数を画素毎に掛
け算することによって計算される。この全プロセスは、
減衰細部画像を得るため、最も微細なレベルまですべて
の細部画像について繰返される。
画素を上記のようにして用いた後に、ヒストグラムは、
画像全体を通じてすべての量子化分散値の実現値を示
す。この局部分散ヒストグラムは次に最大ロケータ３６
に送られ、このロケータはヒストグラム中の最高実現値
ｖn によって分散値を決定する。この値は、考慮された
細部画像内のノイズ分散に対する推定値として用いられ
る。この推定値は記憶されるパラメータの一つである。
最大ロケータで決定されたノイズ分散ｖn は、下記定義
のノイズ抑圧関数Ｓｖｎ（ｖ）中のパラメータとして使
用される。 Ｓｖｎ（ｖ）＝０ ｖ≦Ｋ* ｖｎの場合 Ｓｖｎ（ｖ）＝１−Ｋ* ｖｎ／ｖ 上記以外の場合 ここでＫは適用されるノイズ抑圧の量を決定する固定さ
れたノイズ抑圧係数である（Ｋ＝０はノイズ抑圧なしを
意味する）。この関数は、分解内のすべての細部画像に
対するノイズ抑圧探索表３７として計算され導入され
る。特定の解像度レベルに対応するノイズ抑圧探索表が
導入されたときに、同じレベルに対応するすべての分散
の画素が記憶装置から取出され、減衰係数の順に変形さ
れる。得られた画素は、記憶装置３１から取出された同
じレベルの細部画像の画素に、上記の係数を画素毎に掛
け算することによって計算される。この全プロセスは、
減衰細部画像を得るため、最も微細なレベルまですべて
の細部画像について繰返される。
【００７１】次にこの修正された細部画像は、１９９１
年８月１４日に出願された我々の同時係属出願のヨーロ
ッパ特許願第９１２０２０７９．９号および米国特許願
第０７／９２４９０５号に詳細に記載されているコント
ラストエンハンスメントに付される。
年８月１４日に出願された我々の同時係属出願のヨーロ
ッパ特許願第９１２０２０７９．９号および米国特許願
第０７／９２４９０５号に詳細に記載されているコント
ラストエンハンスメントに付される。
【００７２】このステップは、引き数値が増大するにつ
れて徐々に減少する傾斜を有する少なくとも一つの非線
形の単調に増大する奇修正関数（ odd modifying fun
ction ）にしたがって、細部画像の画素を（ノイズ抑圧
の後に）修正して、一組の修正細部画像の画素値を得る
ことによって行われる。
れて徐々に減少する傾斜を有する少なくとも一つの非線
形の単調に増大する奇修正関数（ odd modifying fun
ction ）にしたがって、細部画像の画素を（ノイズ抑圧
の後に）修正して、一組の修正細部画像の画素値を得る
ことによって行われる。
【００７３】その修正セクションにおいて、各細部画像
のすべての画素値ｘを下記関数によって出力値ｙに変換
する参照用テーブルが提供される。 ｙ＝−ｍ* （−ｘ／ｍ）p ｘ＜０の場合 ｙ＝ｍ* （ｘ／ｍ）p ｘ≧０の場合 ここで冪ｐは０＜ｐ＜１の区間内で選択され好ましくは
０．５＜ｐ＜０．９の区間で選択される。胸腔と骨格の
多数の計算された放射線の画像を放射線医師のチームが
比較評価した結果、ｐ＝０．７がほとんどの場合最適値
であることが分かった。ｍは横座標範囲を示す。すなわ
ち−ｍ≦ｘ≦ｍであり、例えば細部画素が符号を付けら
れた１３ビットで示される場合ｍ＝４０９５である。上
記関数のグラフを図９に示す。
のすべての画素値ｘを下記関数によって出力値ｙに変換
する参照用テーブルが提供される。 ｙ＝−ｍ* （−ｘ／ｍ）p ｘ＜０の場合 ｙ＝ｍ* （ｘ／ｍ）p ｘ≧０の場合 ここで冪ｐは０＜ｐ＜１の区間内で選択され好ましくは
０．５＜ｐ＜０．９の区間で選択される。胸腔と骨格の
多数の計算された放射線の画像を放射線医師のチームが
比較評価した結果、ｐ＝０．７がほとんどの場合最適値
であることが分かった。ｍは横座標範囲を示す。すなわ
ち−ｍ≦ｘ≦ｍであり、例えば細部画素が符号を付けら
れた１３ビットで示される場合ｍ＝４０９５である。上
記関数のグラフを図９に示す。
【００７４】使用された分解方法によって、各細部画像
の画素、または上記分解方法の一つから得られるような
細部重み係数が上記関数によって変換される場合、振幅
が低いすべての細部は、はじめから良好なコントラスト
を有する画像細部に対してブースト（ boost ）され
る。この点について、上記の冪関数は非常に良好に実行
することを証明したが、単調に増大する奇写像関数（ o
dd mapping functions）の無限の変化が微妙な細部を
強化するのを見出すことができることは明らかである。
その主な必要条件は、前記の写像関数の傾斜が、小さな
細部画像の画素値または係数値に対応する引き数値の領
域において、大きな細部の画素値または係数値の領域よ
り急であることである。
の画素、または上記分解方法の一つから得られるような
細部重み係数が上記関数によって変換される場合、振幅
が低いすべての細部は、はじめから良好なコントラスト
を有する画像細部に対してブースト（ boost ）され
る。この点について、上記の冪関数は非常に良好に実行
することを証明したが、単調に増大する奇写像関数（ o
dd mapping functions）の無限の変化が微妙な細部を
強化するのを見出すことができることは明らかである。
その主な必要条件は、前記の写像関数の傾斜が、小さな
細部画像の画素値または係数値に対応する引き数値の領
域において、大きな細部の画素値または係数値の領域よ
り急であることである。
【００７５】他の実施態様では、過剰のノイズ増幅が下
記の写像合成関数を用いることによって回避される。 ｙ＝−ｍ* （−ｘ／ｍ）p2 −ｍ≦ｘ＜−ｃの場合 ｙ＝−ｍ* （ｃ／ｍ）p2＊（−ｘ／ｃ）p1 −ｃ≦ｘ＜０の場合 ｙ＝ ｍ* （ｃ／ｍ）p2＊（ｘ／ｃ）p1 ０≦ｘ＜ｃの場合 ｙ＝ ｍ* （ｘ／ｍ）p2 ｃ≦ｘ≦ｍの場合 ここで冪ｐ2 は、０＜ｐ2 ＜１の区間内で好ましくは
０．５＜ｐ2 ＜０．９の区間内で、最も好ましくはｐ2
＝０．７で選択され（しかしｐ2 の好ましい値は放射線
医学の試験の種類に依存している）、また冪ｐ1 はｐ2
より小さいことはなくすなわちｐ1 ≧ｐ2 であり、ここ
でクロスオーバー横座標ｃは両方の冪関数間の転移点す
なわち０＜ｃ＜ｍを示し、ｃはｍに比べて非常に小さい
方が好ましく、またｍは横座標の範囲−ｍ≦ｘ≦ｍを示
す。
記の写像合成関数を用いることによって回避される。 ｙ＝−ｍ* （−ｘ／ｍ）p2 −ｍ≦ｘ＜−ｃの場合 ｙ＝−ｍ* （ｃ／ｍ）p2＊（−ｘ／ｃ）p1 −ｃ≦ｘ＜０の場合 ｙ＝ ｍ* （ｃ／ｍ）p2＊（ｘ／ｃ）p1 ０≦ｘ＜ｃの場合 ｙ＝ ｍ* （ｘ／ｍ）p2 ｃ≦ｘ≦ｍの場合 ここで冪ｐ2 は、０＜ｐ2 ＜１の区間内で好ましくは
０．５＜ｐ2 ＜０．９の区間内で、最も好ましくはｐ2
＝０．７で選択され（しかしｐ2 の好ましい値は放射線
医学の試験の種類に依存している）、また冪ｐ1 はｐ2
より小さいことはなくすなわちｐ1 ≧ｐ2 であり、ここ
でクロスオーバー横座標ｃは両方の冪関数間の転移点す
なわち０＜ｃ＜ｍを示し、ｃはｍに比べて非常に小さい
方が好ましく、またｍは横座標の範囲−ｍ≦ｘ≦ｍを示
す。
【００７６】コントラストのエンハンスメントステップ
の後、修正された細部画像は高周波数エンファシスステ
ップに付される。エッジのエンハンスメントは、中間の
解像度レベルに比べてピラミッド中のより微細な解像度
レベルの値を増大することによって得られる。
の後、修正された細部画像は高周波数エンファシスステ
ップに付される。エッジのエンハンスメントは、中間の
解像度レベルに比べてピラミッド中のより微細な解像度
レベルの値を増大することによって得られる。
【００７７】次の処理ステップは、中間レベルに比べて
より粗な解像度レベルの値を減少させることによって、
画像を横切って徐々に発する信号要素を抑圧することか
らなるステップである。
より粗な解像度レベルの値を減少させることによって、
画像を横切って徐々に発する信号要素を抑圧することか
らなるステップである。
【００７８】最後に、処理された細部画像と残留画像
は、前記再構成アルゴリズムに付され、次いでその再構
成された処理画像に、ロガリズム変換が適用される。
は、前記再構成アルゴリズムに付され、次いでその再構
成された処理画像に、ロガリズム変換が適用される。
【００７９】上記の処理サイクルとは別に、図３は別の
処理サイクルを示し、そのサイクルは原画像が分解され
て記憶された同じ細部画像に実行することができる。
処理サイクルを示し、そのサイクルは原画像が分解され
て記憶された同じ細部画像に実行することができる。
【００８０】この実施例では、その別のサイクルは上記
処理ステップの別の組合せのサイクルであり、例えば、
コントラストエンハンスメントだけからなり、ノイズ抑
圧も高周波エンファシスも低周波抑圧もないサイクルで
ある。
処理ステップの別の組合せのサイクルであり、例えば、
コントラストエンハンスメントだけからなり、ノイズ抑
圧も高周波エンファシスも低周波抑圧もないサイクルで
ある。
【００８１】さらに別のサイクルは、同一の組合せの処
理ステップであるが異なる程度に適用されるサイクルで
ある。例えば下記のように定義されるノイズ抑圧関数Ｓ
ｖｎ（ｖ）のパラメータを修正することができる。 Ｓｖｎ（ｖ）＝０ ｖ≦Ｋ* ｖｎの場合 Ｓｖｎ（ｖ）＝１−Ｋ* ｖｎ／ｖ 上記以外の場合 ここでＫは、適用されるノイズ抑圧の量を決定する固定
ノイズ抑圧係数である。
理ステップであるが異なる程度に適用されるサイクルで
ある。例えば下記のように定義されるノイズ抑圧関数Ｓ
ｖｎ（ｖ）のパラメータを修正することができる。 Ｓｖｎ（ｖ）＝０ ｖ≦Ｋ* ｖｎの場合 Ｓｖｎ（ｖ）＝１−Ｋ* ｖｎ／ｖ 上記以外の場合 ここでＫは、適用されるノイズ抑圧の量を決定する固定
ノイズ抑圧係数である。
【００８２】あるいは、コントラストエンハンスメント
に適用される下記の修正関数のパラメータを修正する。 ｙ＝−ｍ* （−ｘ／ｍ）p ｘ＜０の場合 ｙ＝ｍ* （ｘ／ｍ）p ｘ≧０の場合 ここで冪ｐは０＜ｐ＜１の区間内で選択される。
に適用される下記の修正関数のパラメータを修正する。 ｙ＝−ｍ* （−ｘ／ｍ）p ｘ＜０の場合 ｙ＝ｍ* （ｘ／ｍ）p ｘ≧０の場合 ここで冪ｐは０＜ｐ＜１の区間内で選択される。
【００８３】多くの変形が本発明の適用範囲内に含まれ
ると予想されることは明らかである。本発明は前記の処
理ステップ、組合せまたは処理の程度には限定されな
い。
ると予想されることは明らかである。本発明は前記の処
理ステップ、組合せまたは処理の程度には限定されな
い。
【図１】本発明の方法を適用できるシステムの概略図で
ある。
ある。
【図２】光刺激性リン光体スクリーンに記憶された画像
を読取るシステムの詳細図である。
を読取るシステムの詳細図である。
【図３】読取られた画像信号に実行されるデータ処理の
一部分を示す概略図である。
一部分を示す概略図である。
【図４】読取られた画像信号に実行されるデータ処理の
他の部分を示す概略図である。
他の部分を示す概略図である。
【図５】特定の分解システムを示す図である。
【図６】分解法で使用されるフィルタの一例を示す図で
ある。
ある。
【図７】特定の再構成プロセスを示す図である。
【図８】ノイズ抑圧プロセスを示す図である。
【図９】コントラストエンハンスメントを行うために用
いられる修正関数のグラフである。
いられる修正関数のグラフである。
【図１０】写像曲線のグラフである。
１ 読取り装置 ２ 放射線源 ３，８ 光刺激性リン光体スクリーン ４ 識別ステーション ５ 記憶装置 ６ 出力レコーダ ７ 画像プロセッサ ９ レーザ １０ 検流偏向装置 １１ 集光器 １２ 光電子増倍管 １３ サンプルホールド回路 １４ アナログ／ディジタル変換器 １５ 原画像表示 ２０，２０′，２０″，２０′′′ 低域フィルタ ２１，２１′，２１″，２１′′′ 補間器 ２２，２２′，２２″，２２′′′ 加算器 ２６，２６′，２６″，２６′′′ 補間器 ２７，２７′，２７″，２７′′′ 加算器
Claims (17)
- 【請求項１】 原の放射線画像のディジタル表示を処理
する方法であって； 1)前記画像を、多重スケールで局部的画像細部を表示す
る多重解像度表示に変形し； 2)前記多重解像度表示をメモリに記憶させ； 3)少なくとも二つの個別の処理サイクルを適用すること
によって少なくとも二つの異なる処理をされた画像を作
製し、その各処理サイクルが下記ステップ：すなわち 4)前記多重解像度表示を前記メモリから検索し、 5)前記多重解像度表示を少なくとも一つの解像度レベル
で、検索値の隣接部分の非一致関数にしたがって修正
し、その隣接部分が前記画像の画素の空間的にコヒーレ
ントな領域に対応する同じ解像度レベルの値で構成され
ており、 6)処理された画像を、前記変形の逆を前記の修正された
多重解像度表示に適用することによって得る、ステップ
からなる；ことを特徴とする原の放射線画像のディジタ
ル表示を処理する方法。 - 【請求項２】 多重解像度表示がピラミッド的表示であ
り、各細部画像中の画素の数が、粗の各解像度レベルに
おいて減少する請求項１記載の方法。 - 【請求項３】 前記多重解像度表示が、多重解像度レベ
ルの一連の細部画像および、前記多重解像度レベルの最
小レベルより低い解像度レベルの残留画像として得られ
る請求項１記載の方法。 - 【請求項４】 最も微細な解像度レベルの細部画像が、
原画像と、原画像の低域フィルタリングによって得られ
る画像との間の画素に従った差として得られ、および連
続している粗の解像度レベルの細部画像が、原画像の二
つの低域フィルタリングがなされたバージョン間の画素
に従った差異を取ることによって得られ、２番目は前者
より帯域幅が小さい請求項３記載の方法。 - 【請求項５】 連続する粗の解像度レベルの細部画像
が、下記のステップすなわち a)次の粗のレベルの近似画像を、現行の反復に対応する
近似画像に低域フィルタを適用することによって計算
し、次いで第一反復の過程で前記低域フィルタへの入力
として原画像を使用して、上記結果を、空間周波数の帯
域幅におけるリダクションに比例してサブサンプリング
し、 b)現行の反復に対応する近似画像と、サブ４ａの方法に
より計算された次の粗の解像度レベルの近似画像との間
の画素に従った差として細部画像を計算し、両方の画像
は後者の画像の適正な補間で見当合わせがなされる ステップのＫ回の反復の結果として得られ；ならびに、
残留画像は最後の反復によって作製された近似画像に等
しく；および前記の処理された画像は、最も粗の細部画
像と残留画像から出発する下記の手順すなわち同じ解像
度レベルの修正細部画像を、その前の反復に対応する粗
の解像度レベルの近似画像に、画素に従って加えること
によって、現行の解像度レベルの近似画像を計算し、第
一反復の過程において、残留画像を粗の近似画像の代わ
りに用いて、後者の画像の適正な補間によって、両方の
画像の見当合わせを行う、手順をＫ回反復することによ
って得られる 請求項３記載の方法。 - 【請求項６】 前記サブサンプリング係数が２であり、
および前記低域フィルタが、二次元ガウス分布に近似の
インパルス応答を有する請求項５記載の方法。 - 【請求項７】 前記多重解像度表示が、多重解像度レベ
ルの細部変形画像と残留係数を含み；各細部画像が、一
組の予め決められた基本関数からの対応する基本関数の
原画像に対する相対的寄与を表す一組の変形係数を含
み、前記の各関数が、特定の解像度レベルの局部的細部
を示しかつ非周期的でかつゼロの平均値を有し；ならび
に前記変形が、前記変形係数および前記残留係数に適用
された場合に原画像またはそれにごく近似した画像を戻
す逆変形が存在することを特徴とする；請求項１記載の
方法。 - 【請求項８】 前記基本関数は直交である請求項７記載
の方法。 - 【請求項９】 前記基本関数が別個のウエーブレットで
ある請求項７記載の方法。 - 【請求項１０】 前記の放射線画像が光刺激性リン光体
スクリーンに記憶され、ならびに前記のディジタル画像
表示が、前記スクリーンを刺激放射線で走査し、刺激時
に発せられる光を検出し、次いで前記検出された光をデ
ィジタル表示に変換することによって得られる請求項１
記載の方法。 - 【請求項１１】 前記関数が、前記原画像の対応する画
素の値によって決まる請求項１記載の方法。 - 【請求項１２】 前記関数が、傾斜が一定もしくは増大
する最低の絶対引き数値の領域以外は、引き数値が増大
するにつれて徐々に減少する傾斜を有する請求項１記載
の方法。 - 【請求項１３】 前記関数が前記分解時に各解像度レベ
ルで同一に定義されず、より微細な解像度レベルに適用
された修正によって、画像細部が中間解像度レベルで適
用された修正より大きく増幅される請求項１記載の方
法。 - 【請求項１４】 前記関数が前記分解時に各解像度レベ
ルで同一に定義されず、より粗の解像度レベルに適用さ
れた修正によって、画像細部が中間解像度レベルで適用
された修正より小さく増幅される請求項１記載の方法。 - 【請求項１５】 前記の値が、画像内容の推定量の関数
として、推定ノイズレベルにしたがって修正される請求
項１記載の方法。 - 【請求項１６】 前記ノイズレベルが、各細部画像にお
ける推定ノイズレベルとして決定される請求項１５記載
の方法。 - 【請求項１７】 一組のノイズ抑圧関数が計算され、そ
の各々が前記細部画像の一つに関連し、前記関数が、一
つの変数で単調には減少せずかつ単調には増加しない方
式で前記ノイズ分散にパラメータ的に依存し、および前
記抑圧関数が正であり、１に等しい最大値に漸近的に到
達し；ならびに各細部画像が、横座標で前記局部細部画
像分散に等しいと評価された関連ノイズ抑圧関数をそれ
に掛け算することによって、減衰される請求項１５記載
の方法。
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