JPH0944657A - 画像処理方法および装置 - Google Patents
画像処理方法および装置Info
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- JPH0944657A JPH0944657A JP7191522A JP19152295A JPH0944657A JP H0944657 A JPH0944657 A JP H0944657A JP 7191522 A JP7191522 A JP 7191522A JP 19152295 A JP19152295 A JP 19152295A JP H0944657 A JPH0944657 A JP H0944657A
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- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/73—Deblurring; Sharpening
- G06T5/75—Unsharp masking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/30—Noise filtering
-
- 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
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- Engineering & Computer Science (AREA)
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Processing (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像を多重解像度空間に変換することにより
得られる複数の周波数帯域の画像のうち、所望とする周
波数帯域の画像に対して強調処理を施す際に、その周囲
とのコントラストがそれほど大きくない部分をより見易
くする。 【解決手段】 画像入力手段１から入力された画像信号
Ｓを多重解像度分解処理手段２においてラプラシアンピ
ラミッド等の方法により多重解像度の画像に分解する。
強調処理手段３において分解された画像のうち所望とす
る周波数帯域の画像に強調処理を施す。この強調処理の
強調度を、テーブル記憶手段６に記憶されたテーブルに
より所望の周波数帯域の画像の各画素における画素値が
所定の閾値以上となる画素に対する強調度を他の画素に
対する強調度よりも小さくなるよう決定する。強調処理
が施された画像とそれ以外の画像とを復元処理手段４に
おいて復元し、処理済画像信号Ｓ′を得る。処理済画像
信号Ｓ′は画像出力手段５において可視像として再生さ
れる。
得られる複数の周波数帯域の画像のうち、所望とする周
波数帯域の画像に対して強調処理を施す際に、その周囲
とのコントラストがそれほど大きくない部分をより見易
くする。 【解決手段】 画像入力手段１から入力された画像信号
Ｓを多重解像度分解処理手段２においてラプラシアンピ
ラミッド等の方法により多重解像度の画像に分解する。
強調処理手段３において分解された画像のうち所望とす
る周波数帯域の画像に強調処理を施す。この強調処理の
強調度を、テーブル記憶手段６に記憶されたテーブルに
より所望の周波数帯域の画像の各画素における画素値が
所定の閾値以上となる画素に対する強調度を他の画素に
対する強調度よりも小さくなるよう決定する。強調処理
が施された画像とそれ以外の画像とを復元処理手段４に
おいて復元し、処理済画像信号Ｓ′を得る。処理済画像
信号Ｓ′は画像出力手段５において可視像として再生さ
れる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は原画像における所定
の周波数帯域に強調処理などの画像処理を施す画像処理
方法および装置に関するものである。
の周波数帯域に強調処理などの画像処理を施す画像処理
方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像を表す画像信号を得、この画像信号
に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示すること
が種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断
性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク
処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提
案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理
は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算し
たものに強調度を乗じたものを加える処理を施すもの
で、これにより画像において所定の空間周波数成分を強
調するようにしたものである。
に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示すること
が種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断
性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク
処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提
案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理
は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算し
たものに強調度を乗じたものを加える処理を施すもの
で、これにより画像において所定の空間周波数成分を強
調するようにしたものである。
【０００３】また、画像信号に対して周波数処理を施す
別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、
サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換す
ることにより画像を表す画像信号を複数の周波数帯域の
信号に分解し、この分解された信号のうち、所望とする
周波数帯域の信号に対して強調等の所定の画像処理を施
す方法が提案されている。
別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、
サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換す
ることにより画像を表す画像信号を複数の周波数帯域の
信号に分解し、この分解された信号のうち、所望とする
周波数帯域の信号に対して強調等の所定の画像処理を施
す方法が提案されている。
【０００４】また、近年画像処理の分野において、画像
を多重解像度空間に変換する新規な方法としてラプラシ
アンピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開
平6-301766号）。このラプラシアンピラミッドは、原画
像に対してガウス関数で近似されたようなマスクにより
マスク処理を施した後、画像をサブサンプリングして画
素数を間引いて半分にすることにより、原画像の１／４
のサイズのボケ画像を得、このボケ画像のサンプリング
された画素に値が０の画素を補間して元の大きさの画像
に戻し、この画像に対してさらに上述したマスクにより
マスク処理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画
像から減算して原画像の所定の周波数帯域を表す細部画
像を得るものである。この処理を得られたボケ画像に対
して繰り返すことにより原画像の１／２2Nの大きさのボ
ケ画像をＮ個作成するものである。ここで、ガウス関数
で近似されたようなマスクによりマスク処理を施した画
像に対してサンプリングを行っているため、実際にはガ
ウシアンフィルタを用いているが、ラプラシアンフィル
タをかけた場合と同様の処理画像が得られる。そしてこ
のように原画像サイズの画像から順に１／２2Nの大きさ
の低周波数帯域の画像が得られるため、この処理の結果
得られた画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。
を多重解像度空間に変換する新規な方法としてラプラシ
アンピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開
平6-301766号）。このラプラシアンピラミッドは、原画
像に対してガウス関数で近似されたようなマスクにより
マスク処理を施した後、画像をサブサンプリングして画
素数を間引いて半分にすることにより、原画像の１／４
のサイズのボケ画像を得、このボケ画像のサンプリング
された画素に値が０の画素を補間して元の大きさの画像
に戻し、この画像に対してさらに上述したマスクにより
マスク処理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画
像から減算して原画像の所定の周波数帯域を表す細部画
像を得るものである。この処理を得られたボケ画像に対
して繰り返すことにより原画像の１／２2Nの大きさのボ
ケ画像をＮ個作成するものである。ここで、ガウス関数
で近似されたようなマスクによりマスク処理を施した画
像に対してサンプリングを行っているため、実際にはガ
ウシアンフィルタを用いているが、ラプラシアンフィル
タをかけた場合と同様の処理画像が得られる。そしてこ
のように原画像サイズの画像から順に１／２2Nの大きさ
の低周波数帯域の画像が得られるため、この処理の結果
得られた画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。
【０００５】なお、このラプラシアンピラミッドについ
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing ”，Computer Graphics and Image Proces
sing16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation ofthe Difference of Low・Pass
Transform ”IEEETrans.on Pattern Analysis and Mac
hine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat
S.G.,“A Theory for Multiresolution Signal Decompo
sition ；The Wavelet Representation”IEEE Trans.on
Pattern Analysis and Machine Intelligence 、11
巻、７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image
compression by Gabor Expansion”，Optical Engineer
ing,30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPi
eter Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image
Contrast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Proce
ssing(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing ”，Computer Graphics and Image Proces
sing16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation ofthe Difference of Low・Pass
Transform ”IEEETrans.on Pattern Analysis and Mac
hine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat
S.G.,“A Theory for Multiresolution Signal Decompo
sition ；The Wavelet Representation”IEEE Trans.on
Pattern Analysis and Machine Intelligence 、11
巻、７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image
compression by Gabor Expansion”，Optical Engineer
ing,30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPi
eter Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image
Contrast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Proce
ssing(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
【０００６】そしてこのようにして得られたラプラシア
ンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して強調処
理を施し、この強調処理が施された各周波数帯域の画像
を逆変換して処理済画像を得る方法が上記特開平6-3017
66号に記載されている。この方法は、各周波数帯域の画
像信号に対して、下記の式 ｙ＝−ｍ×（−ｘ／ｍ）p （ｘ＜０） ｙ＝ｍ×（−ｘ／ｍ）p （ｘ≧０） 但し、ｘ：画像の各画素における画素値 ｙ：強調処理が施された画像の各画素における画素値 ｍ：画素の取り得る値の範囲（例えば、画素の取り得る
値の範囲が１０ビットである場合ｍ＝１０２３とな
る。） により画像の強調を行うものである。すなわち、ｐの値
が１より小さいければ強調度が大きく、ｐの値が１より
大きいほど強調度が小さくされて画像の強調が行われ
る。そして上記特開平6-301766号に記載されている方法
は、上記式におけるｐの値を０から１の範囲で選択し、
これにより強調処理を施すべき画像内のすべての画素の
画素値に対して強調度を１より大きくして強調処理を施
すものである。すなわち、画像の画素値に関わらず、す
べての画素値に対して１より大きい強調度となるような
強調処理を施すものである。そしてこのように処理が施
された画像は、各周波数帯域において画像が強調されて
いるため、実質的に上述したボケマスク処理において複
数のサイズのマスクによりボケマスク処理を施したよう
な画像となっている。
ンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して強調処
理を施し、この強調処理が施された各周波数帯域の画像
を逆変換して処理済画像を得る方法が上記特開平6-3017
66号に記載されている。この方法は、各周波数帯域の画
像信号に対して、下記の式 ｙ＝−ｍ×（−ｘ／ｍ）p （ｘ＜０） ｙ＝ｍ×（−ｘ／ｍ）p （ｘ≧０） 但し、ｘ：画像の各画素における画素値 ｙ：強調処理が施された画像の各画素における画素値 ｍ：画素の取り得る値の範囲（例えば、画素の取り得る
値の範囲が１０ビットである場合ｍ＝１０２３とな
る。） により画像の強調を行うものである。すなわち、ｐの値
が１より小さいければ強調度が大きく、ｐの値が１より
大きいほど強調度が小さくされて画像の強調が行われ
る。そして上記特開平6-301766号に記載されている方法
は、上記式におけるｐの値を０から１の範囲で選択し、
これにより強調処理を施すべき画像内のすべての画素の
画素値に対して強調度を１より大きくして強調処理を施
すものである。すなわち、画像の画素値に関わらず、す
べての画素値に対して１より大きい強調度となるような
強調処理を施すものである。そしてこのように処理が施
された画像は、各周波数帯域において画像が強調されて
いるため、実質的に上述したボケマスク処理において複
数のサイズのマスクによりボケマスク処理を施したよう
な画像となっている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上述した多重解像度変
換により得られる複数の周波数帯域の画像のうち、比較
的高周波数帯域の画像については、観察の対象となるエ
ッジなどの比較的細かい部分を表すものであるため、あ
る画素における信号値はその画素の比較的近傍の画素と
のコントラストの差を表すものとなっている。一方、比
較的低周波数帯域の画像ついては、原画像の背景の緩や
かな変化を表すため、ある画素における信号値はその画
素から比較的離れた画素とのコントラストの差を表すも
のとなっている。したがって、比較的低周波数帯域の画
像における画素値は、高周波数帯域の画像における画素
値と比較して値がより大きいものである。
換により得られる複数の周波数帯域の画像のうち、比較
的高周波数帯域の画像については、観察の対象となるエ
ッジなどの比較的細かい部分を表すものであるため、あ
る画素における信号値はその画素の比較的近傍の画素と
のコントラストの差を表すものとなっている。一方、比
較的低周波数帯域の画像ついては、原画像の背景の緩や
かな変化を表すため、ある画素における信号値はその画
素から比較的離れた画素とのコントラストの差を表すも
のとなっている。したがって、比較的低周波数帯域の画
像における画素値は、高周波数帯域の画像における画素
値と比較して値がより大きいものである。
【０００８】例えば、比較的高濃度の観察の対象となる
部分が存在する画像において、その部分の周囲が低濃度
の場合は周囲の領域とのコントラストが比較的大きいた
め観察がし易いものである。しかしながら、その部分の
周囲が比較的高濃度の場合は周囲とのコントラストがそ
れほど大きくないため、観察がしにくいものである。
部分が存在する画像において、その部分の周囲が低濃度
の場合は周囲の領域とのコントラストが比較的大きいた
め観察がし易いものである。しかしながら、その部分の
周囲が比較的高濃度の場合は周囲とのコントラストがそ
れほど大きくないため、観察がしにくいものである。
【０００９】このような画像において、上述した特開平
6-301766号に記載されている方法により強調処理を施す
と、周囲とのコントラストがそれほど大きくない観察の
対象となる部分については、この部分とともにその周囲
も強調されてしまうため、強調処理を施しても観察の対
象となる部分は見にくい状態のままであった。
6-301766号に記載されている方法により強調処理を施す
と、周囲とのコントラストがそれほど大きくない観察の
対象となる部分については、この部分とともにその周囲
も強調されてしまうため、強調処理を施しても観察の対
象となる部分は見にくい状態のままであった。
【００１０】本発明による発明は上記事情に鑑み、周囲
の領域とのコントラストがそれほど大きくない部分をよ
り見易くすることができる画像処理方法および装置を提
供することを目的とするものである。
の領域とのコントラストがそれほど大きくない部分をよ
り見易くすることができる画像処理方法および装置を提
供することを目的とするものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明による画像処理方
法および装置は、画像を多重解像度空間に変換すること
により、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解
し、分解された複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯
域の画像に対して、該所定の周波数帯域の画像の各画素
における画素値が所定の閾値以上となる画素に対する強
調度を他の画素に対する強調度よりも小さくして強調処
理を施し、この強調処理が施された周波数帯域の画像お
よび他の周波数帯域の画像を逆変換することにより処理
済画像信号を得ることを特徴とするものである。
法および装置は、画像を多重解像度空間に変換すること
により、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解
し、分解された複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯
域の画像に対して、該所定の周波数帯域の画像の各画素
における画素値が所定の閾値以上となる画素に対する強
調度を他の画素に対する強調度よりも小さくして強調処
理を施し、この強調処理が施された周波数帯域の画像お
よび他の周波数帯域の画像を逆変換することにより処理
済画像信号を得ることを特徴とするものである。
【００１２】ここで、強調度を小さくするとは、強調度
を弱める場合、すなわち抑制する場合をも含むものであ
る。
を弱める場合、すなわち抑制する場合をも含むものであ
る。
【００１３】
【発明の効果】画像を多重解像度空間に変換することに
より得られる複数の周波数帯域の画像のうち、比較的高
周波数帯域の画像については、観察の対象となる比較的
細かい部分を表すものであるため、ある画素における信
号値はその画素の比較的近傍の画素とのコントラストの
差を表すものとなっている。一方、比較的低周波数帯域
の画像ついては、原画像の背景の緩やかな変化を表すた
め、ある画素における信号値はその画素から比較的離れ
た画素とのコントラストの差を表すものとなっている。
したがって、比較的低周波数帯域の画像における画素値
は、高周波数帯域の画像における画素値と比較して値が
より大きいものである。
より得られる複数の周波数帯域の画像のうち、比較的高
周波数帯域の画像については、観察の対象となる比較的
細かい部分を表すものであるため、ある画素における信
号値はその画素の比較的近傍の画素とのコントラストの
差を表すものとなっている。一方、比較的低周波数帯域
の画像ついては、原画像の背景の緩やかな変化を表すた
め、ある画素における信号値はその画素から比較的離れ
た画素とのコントラストの差を表すものとなっている。
したがって、比較的低周波数帯域の画像における画素値
は、高周波数帯域の画像における画素値と比較して値が
より大きいものである。
【００１４】本発明による画像処理方法および装置はこ
の点に鑑みてなされたものであり、多重解像度空間に変
換された複数の周波数帯域の画像のうち、強調処理を施
すべき所定の周波数帯域の画像に対して、各画素におけ
る画素値が所定の閾値よりも大きい場合に、その画素に
おける強調度を他の画素における強調度よりも小さくし
て強調処理を施すようにしたものである。したがって、
画素値が比較的大きい値を有する低周波数帯域の画像に
おいては強調度が小さくなり、画素値が比較的小さい高
周波数帯域の画像においては強調度が大きくなる。そし
てこれにより、観察の対象となる部分の周囲の濃度が比
較的大きく、観察対象部分が見にくい場合であっても、
観察対象部分の周囲の強調度は小さくされるとともにこ
の部分が強調されるため、対象とする部分がより観察し
易いものとすることができる。
の点に鑑みてなされたものであり、多重解像度空間に変
換された複数の周波数帯域の画像のうち、強調処理を施
すべき所定の周波数帯域の画像に対して、各画素におけ
る画素値が所定の閾値よりも大きい場合に、その画素に
おける強調度を他の画素における強調度よりも小さくし
て強調処理を施すようにしたものである。したがって、
画素値が比較的大きい値を有する低周波数帯域の画像に
おいては強調度が小さくなり、画素値が比較的小さい高
周波数帯域の画像においては強調度が大きくなる。そし
てこれにより、観察の対象となる部分の周囲の濃度が比
較的大きく、観察対象部分が見にくい場合であっても、
観察対象部分の周囲の強調度は小さくされるとともにこ
の部分が強調されるため、対象とする部分がより観察し
易いものとすることができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
の形態について説明する。
の形態について説明する。
【００１６】図１は本発明による画像処理方法を実施す
るための装置の概略を表すブロック図である。図１に示
すように本発明による画像処理方法を実施するための装
置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、
入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重
解像度分解処理手段２と、多重解像度分解処理手段２に
おいて複数の周波数帯域に分解された画像のうち、所定
の周波数帯域の画像に対して後述するような強調処理を
施す強調処理手段３と、強調処理手段３により強調処理
が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画
像を復元して処理済画像を得るための復元処理手段４
と、復元処理手段４により復元された処理済画像を可視
像として再生するための画像出力手段５と、強調処理手
段３において施される強調処理の強調度のテーブルを記
憶するテーブル記憶手段６とからなるものである。
るための装置の概略を表すブロック図である。図１に示
すように本発明による画像処理方法を実施するための装
置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、
入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重
解像度分解処理手段２と、多重解像度分解処理手段２に
おいて複数の周波数帯域に分解された画像のうち、所定
の周波数帯域の画像に対して後述するような強調処理を
施す強調処理手段３と、強調処理手段３により強調処理
が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画
像を復元して処理済画像を得るための復元処理手段４
と、復元処理手段４により復元された処理済画像を可視
像として再生するための画像出力手段５と、強調処理手
段３において施される強調処理の強調度のテーブルを記
憶するテーブル記憶手段６とからなるものである。
【００１７】次いで本発明による画像処理方法の作用に
ついて説明する。図２は図１における多重解像度分解処
理手段２において行われる処理を説明するためのブロッ
ク図である。なお、本実施の形態においてはラプラシア
ンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度画像
に分解するものとする。図２に示すように原画像を表す
デジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２に入
力されると、フィルタリング手段10においてローパスフ
ィルタによりフィルタリングされる。このローパスフィ
ルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上の二
次元ガウス分布に略対応している。このローパスフィル
タは後述するように全ての解像度の画像に対して適用さ
れる。
ついて説明する。図２は図１における多重解像度分解処
理手段２において行われる処理を説明するためのブロッ
ク図である。なお、本実施の形態においてはラプラシア
ンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度画像
に分解するものとする。図２に示すように原画像を表す
デジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２に入
力されると、フィルタリング手段10においてローパスフ
ィルタによりフィルタリングされる。このローパスフィ
ルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上の二
次元ガウス分布に略対応している。このローパスフィル
タは後述するように全ての解像度の画像に対して適用さ
れる。
【００１８】このようなローパスフィルタによりフィル
タリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10にお
いて１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像
ｇ１が得られる。この低解像度近似画像ｇ１ は、原画
像の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11に
おいて、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされ
た間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像
度近似画像ｇ1 の一列毎および一行毎に値が０の行およ
び列を挿入することにより行う。このように値が０の画
素が補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるも
のの一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、
信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
タリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10にお
いて１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像
ｇ１が得られる。この低解像度近似画像ｇ１ は、原画
像の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11に
おいて、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされ
た間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像
度近似画像ｇ1 の一列毎および一行毎に値が０の行およ
び列を挿入することにより行う。このように値が０の画
素が補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるも
のの一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、
信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００１９】そしてこのようにして補間が行われた後、
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ1 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また原画像と比較して周波数帯域的には
半分より高い高周波数が消えたような画像となってい
る。これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値
が０の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィル
タによりフィルタリング処理を施しているため、ガウス
関数により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画
像がぼかされたようになっているからである。
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ1 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また原画像と比較して周波数帯域的には
半分より高い高周波数が消えたような画像となってい
る。これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値
が０の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィル
タによりフィルタリング処理を施しているため、ガウス
関数により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画
像がぼかされたようになっているからである。
【００２０】次いで減算器12において、原画像から低解
像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得
られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ 1′と
の相対応する画素についての信号間で行われる。ここ
で、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の
空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけ
たようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち
半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。
すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナ
イキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像
を表すものとなっている。
像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得
られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ 1′と
の相対応する画素についての信号間で行われる。ここ
で、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の
空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけ
たようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち
半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。
すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナ
イキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像
を表すものとなっている。
【００２１】次いで、低解像度近似画像ｇ1 はフィルタ
リング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタ
によりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタ
リング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィル
タリング手段10において１画素おきにサンプリングさ
れ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近
似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち
原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段
11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリング
された間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低
解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行
および列を挿入することにより行う。このように値が０
の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはい
るものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているた
め、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
リング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタ
によりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタ
リング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィル
タリング手段10において１画素おきにサンプリングさ
れ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近
似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち
原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段
11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリング
された間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低
解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行
および列を挿入することにより行う。このように値が０
の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはい
るものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているた
め、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００２２】そしてこのようにして補間が行われた後、
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周
波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えた
ようになっている。
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周
波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えた
ようになっている。
【００２３】次いで減算器12において、低解像度近似画
像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細
部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ
1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素につい
ての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像
ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周
波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたよう
になっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ
1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっ
ている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低
解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域の
み、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４
〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。
このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィル
タリング処理を施して細部画像を得るようにしている
が、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似
画像から減算していることから、実質的にはラプラシア
ンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同
様の結果となる。
像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細
部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ
1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素につい
ての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像
ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周
波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたよう
になっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ
1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっ
ている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低
解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域の
み、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４
〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。
このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィル
タリング処理を施して細部画像を得るようにしている
が、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似
画像から減算していることから、実質的にはラプラシア
ンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同
様の結果となる。
【００２４】そして上述した処理をフィルタリング手段
10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低
解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返
し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk （ｋ＝１
〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。
ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くな
る、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、
原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk は
Ｎ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大き
さが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も
解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさである
が、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像
の大きさの１／４となっている。このように、細部画像
が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、ま
た細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質
的に同一の画像であることから、本実施の形態による多
重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるもの
である。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が
低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合
は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画
像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた
細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに
記憶される。
10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低
解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返
し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk （ｋ＝１
〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。
ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くな
る、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、
原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk は
Ｎ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大き
さが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も
解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさである
が、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像
の大きさの１／４となっている。このように、細部画像
が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、ま
た細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質
的に同一の画像であることから、本実施の形態による多
重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるもの
である。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が
低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合
は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画
像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた
細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに
記憶される。
【００２５】次いでこのようにして得られた細部画像ｂ
k に対して強調処理手段３において強調処理が施され
る。以下強調処理の詳細について説明する。
k に対して強調処理手段３において強調処理が施され
る。以下強調処理の詳細について説明する。
【００２６】例えば、図５(a) に示すような信号値を有
する画像において、部分Ａと、部分Ｂとを比較すると、
部分Ａの周囲は比較的低濃度であり、部分Ｂの周囲は比
較的高濃度であることから、画像上においては部分Ｂは
部分Ａと比較して見にくいものとなっている。このよう
な場合、部分Ｂの周囲の濃度を低くすることにより部分
Ｂはより見易いものとなる。本発明による画像処理方法
および装置はこの点に鑑みてなされたものであり、多重
解像度空間に変換された細部画像ｂk のうち強調処理を
施すべき所定の周波数帯域のについて、細部画像ｂk の
画素値を所定の閾値αと比較し、画素値がこの閾値αよ
り大きい場合は強調度を小さくし、画素値が閾値αより
も小さい場合は強調度を大きくするようにしたものであ
る。例えば、図５(a) に示す信号値を有する画像を上述
したラプラシアンピラミッドの手法により多重解像度空
間に変換すると、比較的高周波数帯域の信号は図５(b)
に、比較的低周波数帯域の信号は図５(c) に示すような
ものとなる。ここで、図５(c) に示す低周波数帯域の信
号は図５(b) に示す高周波数帯域の信号と比較して、部
分Ｂに対応する領域において、信号値が他の領域よりも
大きくなっている。そしてこの信号値を閾値αと比較し
て強調度を決定する。
する画像において、部分Ａと、部分Ｂとを比較すると、
部分Ａの周囲は比較的低濃度であり、部分Ｂの周囲は比
較的高濃度であることから、画像上においては部分Ｂは
部分Ａと比較して見にくいものとなっている。このよう
な場合、部分Ｂの周囲の濃度を低くすることにより部分
Ｂはより見易いものとなる。本発明による画像処理方法
および装置はこの点に鑑みてなされたものであり、多重
解像度空間に変換された細部画像ｂk のうち強調処理を
施すべき所定の周波数帯域のについて、細部画像ｂk の
画素値を所定の閾値αと比較し、画素値がこの閾値αよ
り大きい場合は強調度を小さくし、画素値が閾値αより
も小さい場合は強調度を大きくするようにしたものであ
る。例えば、図５(a) に示す信号値を有する画像を上述
したラプラシアンピラミッドの手法により多重解像度空
間に変換すると、比較的高周波数帯域の信号は図５(b)
に、比較的低周波数帯域の信号は図５(c) に示すような
ものとなる。ここで、図５(c) に示す低周波数帯域の信
号は図５(b) に示す高周波数帯域の信号と比較して、部
分Ｂに対応する領域において、信号値が他の領域よりも
大きくなっている。そしてこの信号値を閾値αと比較し
て強調度を決定する。
【００２７】この強調度を決定するための、テーブル記
憶手段６に記憶されたテーブルＴ１を図６に示す。図６
に示すようにテーブルＴ１により細部画像ｂk の信号値
が閾値αよりも大きいときは信号は抑制され、信号値が
閾値αよりも小さいときは信号は強調される。ここで、
図６においてｍは画素の取り得る値の範囲を示し、例え
ば画素の取り得る値の範囲が１０ビットである場合ｍ＝
１０２３となる。そしてこのような場合、閾値αは２５
６程度となる。そしてこのテーブルＴ１に基づいて、図
５(b) に示す高周波数帯域の画像および図５(c) に示す
低周波数帯域の画像に対して強調処理を施す。
憶手段６に記憶されたテーブルＴ１を図６に示す。図６
に示すようにテーブルＴ１により細部画像ｂk の信号値
が閾値αよりも大きいときは信号は抑制され、信号値が
閾値αよりも小さいときは信号は強調される。ここで、
図６においてｍは画素の取り得る値の範囲を示し、例え
ば画素の取り得る値の範囲が１０ビットである場合ｍ＝
１０２３となる。そしてこのような場合、閾値αは２５
６程度となる。そしてこのテーブルＴ１に基づいて、図
５(b) に示す高周波数帯域の画像および図５(c) に示す
低周波数帯域の画像に対して強調処理を施す。
【００２８】このような強調処理により、図５(c) に示
す低周波数帯域の画像においては図５(f) に示すように
信号が抑制され、図５(b) に示す高周波数帯域の画像に
おいては図５(e) に示すように信号が強調される。
す低周波数帯域の画像においては図５(f) に示すように
信号が抑制され、図５(b) に示す高周波数帯域の画像に
おいては図５(e) に示すように信号が強調される。
【００２９】次いで、強調処理が施された周波数帯域の
細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像を逆変換
する。この逆変換の処理は復元処理手段４において以下
のようにして行われる。
細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像を逆変換
する。この逆変換の処理は復元処理手段４において以下
のようにして行われる。
【００３０】図７は細部画像の逆変換の詳細を表す図で
ある。まず、残留画像ｇL が補間手段14により各画素の
間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｇL ′
とされる。次に加算器15においてその補間された画像ｇ
L ′と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応する画素
同志で加算を行い、加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）を得
る。次いでこの加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）は補間手段
14に入力され、この補間手段14において各画素の間が補
間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｂn-1´とさ
れる。
ある。まず、残留画像ｇL が補間手段14により各画素の
間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｇL ′
とされる。次に加算器15においてその補間された画像ｇ
L ′と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応する画素
同志で加算を行い、加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）を得
る。次いでこの加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）は補間手段
14に入力され、この補間手段14において各画素の間が補
間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｂn-1´とさ
れる。
【００３１】次いでこの画像ｂn-1 ′は、加算器15にお
いて細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相
対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号
（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間
隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂ
n-2 とされる。
いて細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相
対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号
（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間
隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂ
n-2 とされる。
【００３２】以上の処理を繰り返し、強調画像ｂkpにつ
いても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上
述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′と
の加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂ
kp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間
が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理を
より高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算
器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ
0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。この
処理済画像信号Ｓ′は図５(d) に示すように、部分Ｂの
周囲の信号値が原画像と比較して小さくなっている。
いても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上
述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′と
の加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂ
kp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間
が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理を
より高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算
器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ
0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。この
処理済画像信号Ｓ′は図５(d) に示すように、部分Ｂの
周囲の信号値が原画像と比較して小さくなっている。
【００３３】このようにして得られた処理済画像信号
Ｓ′は画像出力手段５に入力され、可視像として表示さ
れる。この画像出力手段５はＣＲＴ等のディスプレイ手
段でもよいし、感光フィルムに光走査記録を行う記録装
置であってもよいし、あるいはそのために画像信号を一
旦光ディスク、磁気ディスク等の画像ファイルに記憶さ
せる装置であってもよい。
Ｓ′は画像出力手段５に入力され、可視像として表示さ
れる。この画像出力手段５はＣＲＴ等のディスプレイ手
段でもよいし、感光フィルムに光走査記録を行う記録装
置であってもよいし、あるいはそのために画像信号を一
旦光ディスク、磁気ディスク等の画像ファイルに記憶さ
せる装置であってもよい。
【００３４】このようにしてラプラシアンピラミッドに
より多重解像度に変換された細部画像に対して、強調処
理を施すべき所望とする周波数帯域の細部画像に対する
強調度をその所望とする周波数帯域の画像における画素
の画素値に基づき、画素値が所定の閾値αよりも大きい
場合は強調度を抑制し、閾値αよりも小さい場合は強調
度を大きくするような処理を施すようにしたため、上述
した図５(a) に示すように観察の対象となる部分の周囲
の濃度が比較的高いような場合であっても、その周囲の
濃度が低くなり、したがって、観察の対象となる部分の
周囲とのコントラストが明瞭となり、観察がよりし易い
ものとなる。
より多重解像度に変換された細部画像に対して、強調処
理を施すべき所望とする周波数帯域の細部画像に対する
強調度をその所望とする周波数帯域の画像における画素
の画素値に基づき、画素値が所定の閾値αよりも大きい
場合は強調度を抑制し、閾値αよりも小さい場合は強調
度を大きくするような処理を施すようにしたため、上述
した図５(a) に示すように観察の対象となる部分の周囲
の濃度が比較的高いような場合であっても、その周囲の
濃度が低くなり、したがって、観察の対象となる部分の
周囲とのコントラストが明瞭となり、観察がよりし易い
ものとなる。
【００３５】なお、上述した実施の形態における閾値α
の値は、例えば画素の取り得る値の範囲が１０ビットで
ある場合２５６程度にすればよいが、この閾値αの値は
これに限定されるものではなく、画素の取り得る値の範
囲あるいは画像の種類などに応じて種々変更可能なもの
である。
の値は、例えば画素の取り得る値の範囲が１０ビットで
ある場合２５６程度にすればよいが、この閾値αの値は
これに限定されるものではなく、画素の取り得る値の範
囲あるいは画像の種類などに応じて種々変更可能なもの
である。
【００３６】また、上述した実施の形態においては、強
調度を決定するためのテーブルＴ１を図６に示すような
ものとしているが、これに限定されるものではなく、例
えば図８に示すようなテーブルＴ２を用いるようにして
もよい。図８に示すように、テーブルＴ２は画素値が閾
値αよりも大きい場合は信号を抑制し、画素値が閾値β
よりも小さいときは信号に対して強調も抑制も行わない
ようにしたものである。このようなテーブルＴ２を用い
ることにより、ノイズと見なせる非常に画素値が小さい
部分は強調されないこととなり、ノイズが目立たない高
画質の処理済画像を得ることができる。
調度を決定するためのテーブルＴ１を図６に示すような
ものとしているが、これに限定されるものではなく、例
えば図８に示すようなテーブルＴ２を用いるようにして
もよい。図８に示すように、テーブルＴ２は画素値が閾
値αよりも大きい場合は信号を抑制し、画素値が閾値β
よりも小さいときは信号に対して強調も抑制も行わない
ようにしたものである。このようなテーブルＴ２を用い
ることにより、ノイズと見なせる非常に画素値が小さい
部分は強調されないこととなり、ノイズが目立たない高
画質の処理済画像を得ることができる。
【００３７】また、上述した実施の形態においては、画
像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラ
ミッドの手法を用いているが、これに限定されるもので
はなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバン
ド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するよう
にしてもよいものである。
像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラ
ミッドの手法を用いているが、これに限定されるもので
はなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバン
ド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するよう
にしてもよいものである。
【００３８】ここで、ウェーブレット変換は、周波数解
析の方法として近年開発されたものであり、ステレオの
パターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされてい
るものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wa
velets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14
-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossingsof
a Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORM
ATION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991
）。
析の方法として近年開発されたものであり、ステレオの
パターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされてい
るものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wa
velets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14
-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossingsof
a Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORM
ATION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991
）。
【００３９】このウェーブレット変換は、
【００４０】
【数１】
【００４１】なる式において信号を複数の周波数帯域ご
との周波数信号に変換するものである。すなわち、関数
ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させるこ
とによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数か
ら粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数
信号を作成することができる。
との周波数信号に変換するものである。すなわち、関数
ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させるこ
とによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数か
ら粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数
信号を作成することができる。
【００４２】一方、サブバンド変換は、ウェーブレット
変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域
の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用い
て複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変
換方法である。
変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域
の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用い
て複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変
換方法である。
【００４３】そして、このようにウェーブレット変換あ
るいはサブバンド変換により得られた複数の周波数帯域
ごとの画像に対して上述したラプラシアンピラミッドの
場合と同様に、強調処理を行うことにより、所望とする
周波数帯域の画像が強調されるが、この周波数帯域にお
けるノイズ等の不要な部分は強調されないため、ノイズ
が目立たない観察読影に適した良好な画像を得ることが
できる。
るいはサブバンド変換により得られた複数の周波数帯域
ごとの画像に対して上述したラプラシアンピラミッドの
場合と同様に、強調処理を行うことにより、所望とする
周波数帯域の画像が強調されるが、この周波数帯域にお
けるノイズ等の不要な部分は強調されないため、ノイズ
が目立たない観察読影に適した良好な画像を得ることが
できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像処理方法を実施するための装
置のブロック図
置のブロック図
【図２】多重解像度分解処理手段の詳細を表す図
【図３】ローパスフィルタを表す図
【図４】ラプラシアンピラミッドが施された複数の周波
数帯域ごとの細部画像を表す図
数帯域ごとの細部画像を表す図
【図５】画像信号値の変化を表す図
【図６】強調度を表すテーブル
【図７】復元処理手段の詳細を表す図
【図８】強調度を表すテーブル
１ 画像入力手段 ２ 多重解像度分解処理手段 ３ 強調処理手段 ４ 復元処理手段 ５ 画像出力手段 ６ テーブル記憶手段 10 フィルタリング手段 11 補間手段 12 減算器 14 補間手段 15 加算器
Claims (2)
- 【請求項１】 画像を多重解像度空間に変換することに
より、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解し、 該複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯域の画像に対
して、該所定の周波数帯域の画像の各画素における画素
値が所定の閾値以上となる画素に対する強調度を他の画
素に対する強調度よりも小さくして強調処理を施し、 該強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波
数帯域の画像を逆変換することにより処理済画像信号を
得ることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 画像を多重解像度空間に変換することに
より、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解する
分解手段と、 該複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯域の画像に対
して、該画像の各画素における画素値が所定の閾値以上
となる画素に対する強調度を他の画素に対する強調度よ
りも小さくして強調処理を施す強調処理手段と、 該強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波
数帯域の画像を逆変換することにより処理済画像信号を
得る逆変換手段とからなることを特徴とする画像処理装
置。
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