JPH0944657A - 画像処理方法および装置 - Google Patents
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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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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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Abstract
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
の形態について説明する。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
)。
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。
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。
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。
置のブロック図
数帯域ごとの細部画像を表す図
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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