JPH0950520A - 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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- JPH0950520A JPH0950520A JP7203205A JP20320595A JPH0950520A JP H0950520 A JPH0950520 A JP H0950520A JP 7203205 A JP7203205 A JP 7203205A JP 20320595 A JP20320595 A JP 20320595A JP H0950520 A JPH0950520 A JP H0950520A
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Classifications
-
- 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
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像のアンダーシュート、オーバーシュート
を抑制し、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調
することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく
強調処理する。 【解決手段】 第１〜３のローパスフィルタ11ａ〜ｃお
よび演算素子14ａ1 〜3 によりオリジナル画像信号Ｓor
g を高周波数成分ＳH 、中周波数成分ＳM 、低周波数成
分ＳL に分割し、一方、モーフォロジーフィルタ12によ
り、所望の画像部分については大きな値を示すがその他
の画像部分に対しては小さな値を示すモーフォロジー信
号Ｓmor を得、第１〜３の変換テーブル13ａ〜ｃにより
モーフォロジー信号Ｓmor に応じた３つの強調係数αｍ
1 （Ｓmor ），αｍ2 （Ｓmor ），αｍ3 （Ｓmor ）を
求めて、各周波数成分ＳH ，ＳM ，ＳL ごとに、モーフ
ォロジー信号に依存した強調係数αｍ1 （Ｓmor ），α
ｍ2 （Ｓmor ），αｍ3 （Ｓmor ）を乗じて、各周波数
成分中の所望の画像部分だけを選択的に、かつ所望の度
合いで各別に強調処理する。
を抑制し、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調
することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく
強調処理する。 【解決手段】 第１〜３のローパスフィルタ11ａ〜ｃお
よび演算素子14ａ1 〜3 によりオリジナル画像信号Ｓor
g を高周波数成分ＳH 、中周波数成分ＳM 、低周波数成
分ＳL に分割し、一方、モーフォロジーフィルタ12によ
り、所望の画像部分については大きな値を示すがその他
の画像部分に対しては小さな値を示すモーフォロジー信
号Ｓmor を得、第１〜３の変換テーブル13ａ〜ｃにより
モーフォロジー信号Ｓmor に応じた３つの強調係数αｍ
1 （Ｓmor ），αｍ2 （Ｓmor ），αｍ3 （Ｓmor ）を
求めて、各周波数成分ＳH ，ＳM ，ＳL ごとに、モーフ
ォロジー信号に依存した強調係数αｍ1 （Ｓmor ），α
ｍ2 （Ｓmor ），αｍ3 （Ｓmor ）を乗じて、各周波数
成分中の所望の画像部分だけを選択的に、かつ所望の度
合いで各別に強調処理する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理方法および
装置に関し、詳細には画像のうち、異常陰影やコントラ
ストの高い画像部分等の特定の画像部分だけを選択的に
強調処理する画像処理方法および装置に関するものであ
る。
装置に関し、詳細には画像のうち、異常陰影やコントラ
ストの高い画像部分等の特定の画像部分だけを選択的に
強調処理する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】従来より、種々の画像取得方法により得
られた画像を表す画像信号に対して、階調処理や周波数
処理等の画像処理を施し、画像の観察読影性能を向上さ
せることが行われている。特に人体を被写体とした放射
線画像のような医用画像の分野においては、医師等の専
門家が、得られた画像に基づいて患者の疾病や傷害の有
無を的確に診断する必要があり、その画像の読影性能を
向上させる画像処理は不可欠なものとなっている。
られた画像を表す画像信号に対して、階調処理や周波数
処理等の画像処理を施し、画像の観察読影性能を向上さ
せることが行われている。特に人体を被写体とした放射
線画像のような医用画像の分野においては、医師等の専
門家が、得られた画像に基づいて患者の疾病や傷害の有
無を的確に診断する必要があり、その画像の読影性能を
向上させる画像処理は不可欠なものとなっている。
【０００３】この画像処理のうち、いわゆる周波数強調
処理としては、例えば特開昭61-169971 号に示されるよ
うに、原画像の濃度値等の画像信号（オリジナル画像信
号という）Ｓorg を、
処理としては、例えば特開昭61-169971 号に示されるよ
うに、原画像の濃度値等の画像信号（オリジナル画像信
号という）Ｓorg を、
【０００４】
【数３】
【０００５】なる画像信号Ｓprocに変換するものが知ら
れている。ここでβは周波数強調係数、Ｓusは非鮮鋭マ
スク（いわゆるボケマスク）信号である。このボケマス
ク信号Ｓusは、２次元に配置された画素に対してオリジ
ナル画像信号Ｓorg を中心画素とするＮ列×Ｎ行（Ｎは
奇数）の画素マトリクスからなるマスク、すなわちボケ
マスクを設定し、
れている。ここでβは周波数強調係数、Ｓusは非鮮鋭マ
スク（いわゆるボケマスク）信号である。このボケマス
ク信号Ｓusは、２次元に配置された画素に対してオリジ
ナル画像信号Ｓorg を中心画素とするＮ列×Ｎ行（Ｎは
奇数）の画素マトリクスからなるマスク、すなわちボケ
マスクを設定し、
【０００６】
【数４】
【０００７】等として求められる超低空間周波数成分で
ある。
ある。
【０００８】式（３）の第２項括弧内の値（Ｓorg −Ｓ
us）は、オリジナル画像信号から超低空間周波数成分で
あるボケマスク信号を減算したものであるから、オリジ
ナル画像信号のうちの、超低空間周波数成分を除去した
超低空間周波数よりも高い周波数成分を意味する。この
比較的高い周波数成分に周波数強調係数βを乗じたうえ
で、オリジナル画像信号を加算することにより、この比
較的高い周波数成分を強調することができる。
us）は、オリジナル画像信号から超低空間周波数成分で
あるボケマスク信号を減算したものであるから、オリジ
ナル画像信号のうちの、超低空間周波数成分を除去した
超低空間周波数よりも高い周波数成分を意味する。この
比較的高い周波数成分に周波数強調係数βを乗じたうえ
で、オリジナル画像信号を加算することにより、この比
較的高い周波数成分を強調することができる。
【０００９】一方、画像のうち異常な陰影等の特定の画
像部分だけを選択的に抽出する、モーフォロジー（Morp
hology；モフォロジーまたはモルフォロジーとも称す
る）のアルゴリズムに基づく処理（以下、モーフォロジ
ー演算またはモーフォロジー処理という）が知られてい
る。このモーフォロジー処理は、特に乳癌における特徴
的形態である微小石灰化像を検出するのに有効な手法と
して研究されているが、対象画像としては、このような
マンモグラムにおける微小石灰化像に限るものではな
く、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影等）の
大きさや形状が予め分かっているものについては、いか
なる画像に対しても適用することができる。
像部分だけを選択的に抽出する、モーフォロジー（Morp
hology；モフォロジーまたはモルフォロジーとも称す
る）のアルゴリズムに基づく処理（以下、モーフォロジ
ー演算またはモーフォロジー処理という）が知られてい
る。このモーフォロジー処理は、特に乳癌における特徴
的形態である微小石灰化像を検出するのに有効な手法と
して研究されているが、対象画像としては、このような
マンモグラムにおける微小石灰化像に限るものではな
く、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影等）の
大きさや形状が予め分かっているものについては、いか
なる画像に対しても適用することができる。
【００１０】以下、このモーフォロジー処理を、マンモ
グラムにおける微小石灰化像の検出に適用した例によ
り、モーフォロジー処理の概要について説明する。
グラムにおける微小石灰化像の検出に適用した例によ
り、モーフォロジー処理の概要について説明する。
【００１１】（モーフォロジーの基本演算）モーフォロ
ジー処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として
展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像
を対象として説明する。
ジー処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として
展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像
を対象として説明する。
【００１２】濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ
（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここ
で、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、ＣＲＴに表示するための信
号のように、輝度の高いもの程大きな値となる高輝度高
信号レベルの信号とする。
（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここ
で、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、ＣＲＴに表示するための信
号のように、輝度の高いもの程大きな値となる高輝度高
信号レベルの信号とする。
【００１３】まず、簡単のために、その断面に相当する
１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モーフォロジー演算に
用いる構造要素ｇは次式（５）に示すように、原点につ
いて対称な対称関数
１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モーフォロジー演算に
用いる構造要素ｇは次式（５）に示すように、原点につ
いて対称な対称関数
【００１４】
【数５】
【００１５】であり、定義域内で値が０で、その定義域
Ｇが下記式（６）であるとする。
Ｇが下記式（６）であるとする。
【００１６】
【数６】
【００１７】このとき、モーフォロジー演算の基本形は
式（７）〜（10）に示すように、非常に簡単な演算とな
る。
式（７）〜（10）に示すように、非常に簡単な演算とな
る。
【００１８】
【数７】
【００１９】
【外１】
【００２０】すなわち、dilation（ダイレーション）処
理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じ
て決定される値）の幅の中の最大値を探索する処理であ
り（図７（Ａ）参照）、一方、erosion （エロージョ
ン）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最
小値を探索する処理である（図７（Ｂ）参照）。したが
って、このようにダイレーション処理、あるいはエロー
ジョン処理された信号（図７（Ａ），（Ｂ）において破
線で示す）をオリジナル画像信号から差し引くことによ
って、図面上の斜線で示す、信号値が急俊に変化すると
いう画像のエッジ部と構造要素より空間的に小さな範囲
で変動する画像部分とについてのみゼロ以外の値を出力
するモーフォロジー信号Ｓmor を得るものである。
理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じ
て決定される値）の幅の中の最大値を探索する処理であ
り（図７（Ａ）参照）、一方、erosion （エロージョ
ン）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最
小値を探索する処理である（図７（Ｂ）参照）。したが
って、このようにダイレーション処理、あるいはエロー
ジョン処理された信号（図７（Ａ），（Ｂ）において破
線で示す）をオリジナル画像信号から差し引くことによ
って、図面上の斜線で示す、信号値が急俊に変化すると
いう画像のエッジ部と構造要素より空間的に小さな範囲
で変動する画像部分とについてのみゼロ以外の値を出力
するモーフォロジー信号Ｓmor を得るものである。
【００２１】また、opening （またはclosing ）処理は
最小値（または最大値）の探索の後に、最大値（または
最小値）を探索することに相当する。すなわちopening
（オープニング）処理は、低輝度側から濃度曲線ｆ
（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより小さい凸状
の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取
り除くことに相当する（図７（Ｃ）参照）。一方、clos
ing （クロージング）処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ
（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより小さい凹状
の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取
り除くことに相当する（図７（Ｄ）参照）。したがって
オープニング処理、クロージング処理されたもの（図７
（Ｃ），（Ｄ）において破線で示す）をオリジナル画像
信号から差し引くことによって、図面上の斜線で示すよ
うな、構造要素より空間的に小さな範囲で変動するとい
う特徴的な画像部分についてのみゼロ以外の値を出力す
るモーフォロジー信号Ｓmor を得るものである。
最小値（または最大値）の探索の後に、最大値（または
最小値）を探索することに相当する。すなわちopening
（オープニング）処理は、低輝度側から濃度曲線ｆ
（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより小さい凸状
の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取
り除くことに相当する（図７（Ｃ）参照）。一方、clos
ing （クロージング）処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ
（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより小さい凹状
の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取
り除くことに相当する（図７（Ｄ）参照）。したがって
オープニング処理、クロージング処理されたもの（図７
（Ｃ），（Ｄ）において破線で示す）をオリジナル画像
信号から差し引くことによって、図面上の斜線で示すよ
うな、構造要素より空間的に小さな範囲で変動するとい
う特徴的な画像部分についてのみゼロ以外の値を出力す
るモーフォロジー信号Ｓmor を得るものである。
【００２２】なお、構造要素ｇが原点に対して対称では
ない場合の、式（７）に示すダイレーション演算をMink
owski （ミンコフスキー）和、式（８）に示すエロージ
ョン演算をミンコフスキー差という。
ない場合の、式（７）に示すダイレーション演算をMink
owski （ミンコフスキー）和、式（８）に示すエロージ
ョン演算をミンコフスキー差という。
【００２３】ここで、濃度値ｆ（ｘ）が、ネガフイルム
に記録するための信号のように、濃度の高いもの程大き
な値となる高濃度高信号レベルの信号の場合において
は、輝度と濃度との関係が逆転するため、高濃度高信号
レベルの信号におけるダイレーション処理は、高輝度高
信号レベルにおけるエロージョン処理（図７（Ｂ））と
一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるエロージョ
ン処理は、高輝度高信号レベルにおけるダイレーション
処理（図７（Ａ））と一致し、高濃度高信号レベルの信
号におけるオープニング処理は、高輝度高信号レベルに
おけるクロージング処理（図７（Ｄ））と一致し、高濃
度高信号レベルの信号におけるクロージング処理は、高
輝度高信号レベルにおけるオープニング処理（図７
（Ｃ））と一致する。
に記録するための信号のように、濃度の高いもの程大き
な値となる高濃度高信号レベルの信号の場合において
は、輝度と濃度との関係が逆転するため、高濃度高信号
レベルの信号におけるダイレーション処理は、高輝度高
信号レベルにおけるエロージョン処理（図７（Ｂ））と
一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるエロージョ
ン処理は、高輝度高信号レベルにおけるダイレーション
処理（図７（Ａ））と一致し、高濃度高信号レベルの信
号におけるオープニング処理は、高輝度高信号レベルに
おけるクロージング処理（図７（Ｄ））と一致し、高濃
度高信号レベルの信号におけるクロージング処理は、高
輝度高信号レベルにおけるオープニング処理（図７
（Ｃ））と一致する。
【００２４】なお、本項では高輝度高信号レベルの画像
信号（輝度値）の場合について説明する。
信号（輝度値）の場合について説明する。
【００２５】（石灰化陰影検出への応用）石灰化陰影の
検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法
が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い
形状の非石灰化陰影（乳腺、血管および乳腺支持組織
等）との識別が困難であるため、東京農工大の小畑ら
は、多重構造要素を用いたオープニング演算に基づく下
記式（11）で表されるモーフォロジーフィルターを提案
している（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィ
ルタによる微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論文
誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176 1992年７月
等）。
検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法
が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い
形状の非石灰化陰影（乳腺、血管および乳腺支持組織
等）との識別が困難であるため、東京農工大の小畑ら
は、多重構造要素を用いたオープニング演算に基づく下
記式（11）で表されるモーフォロジーフィルターを提案
している（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィ
ルタによる微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論文
誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176 1992年７月
等）。
【００２６】
【数８】
【００２７】ここでＢi （ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、例
えば図８に示す直線状の４つ（この場合Ｍ＝４）の構造
要素（これら４つの構造要素の全体をもって多重構造要
素というが、以下、ｉ＝１の場合を含めて単に構造要素
という）である。構造要素Ｂi を検出対象である石灰化
陰影よりも大きく設定すれば、上記オープニング演算に
よる処理で、構造要素Ｂi よりも細かな凸状の信号変化
部分である石灰化陰影は取り除かれる。一方、細長い形
状の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂi よりも長
く、その傾きが４つの構造要素Ｂi のいずれかに一致す
れば、それぞれの構造要素Ｂi に対するオープニング処
理の最大値（式（11）の第２項の演算）を求めてもその
まま残る。したがってこのようにして得られた平滑化画
像（石灰化陰影のみが取り除かれた画像）を原画像ｆか
ら引き去ることで、小さな石灰化陰影のみが含まれる画
像が得られる。これが式（11）の考え方である。
えば図８に示す直線状の４つ（この場合Ｍ＝４）の構造
要素（これら４つの構造要素の全体をもって多重構造要
素というが、以下、ｉ＝１の場合を含めて単に構造要素
という）である。構造要素Ｂi を検出対象である石灰化
陰影よりも大きく設定すれば、上記オープニング演算に
よる処理で、構造要素Ｂi よりも細かな凸状の信号変化
部分である石灰化陰影は取り除かれる。一方、細長い形
状の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂi よりも長
く、その傾きが４つの構造要素Ｂi のいずれかに一致す
れば、それぞれの構造要素Ｂi に対するオープニング処
理の最大値（式（11）の第２項の演算）を求めてもその
まま残る。したがってこのようにして得られた平滑化画
像（石灰化陰影のみが取り除かれた画像）を原画像ｆか
ら引き去ることで、小さな石灰化陰影のみが含まれる画
像が得られる。これが式（11）の考え方である。
【００２８】なお、前述したように、高濃度高信号レベ
ルの信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部
分よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対
して凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理
に代えてクロージング処理を適用し、式（11）に代えて
式（12）を適用する。
ルの信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部
分よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対
して凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理
に代えてクロージング処理を適用し、式（11）に代えて
式（12）を適用する。
【００２９】
【数９】
【００３０】このように、モーフォロジー処理は、 （１）石灰化陰影そのものの抽出に有効であること （２）複雑なバックグラウンド情報に影響されにくいこ
と （３）抽出した石灰化陰影がひずまないこと などの特徴がある。すなわち、この手法は一般の微分処
理に比べて、石灰化陰影のサイズ・形状・濃度分布など
の幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。
と （３）抽出した石灰化陰影がひずまないこと などの特徴がある。すなわち、この手法は一般の微分処
理に比べて、石灰化陰影のサイズ・形状・濃度分布など
の幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。
【００３１】
【発明が解決しようとする課題】ところで上述したよう
に、画像の読影性能を向上させるには、対象となる画像
に対して画像処理を行うことが不可欠となっているが、
特開平２−1078号に開示されているように、単に濃度依
存による強調処理では、例えばマンモグラムにおける放
射線ノイズ成分のような、画像読影の障害となる成分ま
で強調されるため、読影性能をむしろ低下させることに
なる。
に、画像の読影性能を向上させるには、対象となる画像
に対して画像処理を行うことが不可欠となっているが、
特開平２−1078号に開示されているように、単に濃度依
存による強調処理では、例えばマンモグラムにおける放
射線ノイズ成分のような、画像読影の障害となる成分ま
で強調されるため、読影性能をむしろ低下させることに
なる。
【００３２】また特公昭60−192482号、特開平２−1209
85号、特表平３−502975号等に開示されているように、
画像信号の分散値に依存した強調処理では、局所的に濃
度変化の大きい画像部分が強く強調されるため、その付
近でアンダーシュート、オーバーシュートが相対的に目
立ち、特にＸ線画像に関しては高濃度側でアーチファク
トが発生しやすいという問題がある。
85号、特表平３−502975号等に開示されているように、
画像信号の分散値に依存した強調処理では、局所的に濃
度変化の大きい画像部分が強く強調されるため、その付
近でアンダーシュート、オーバーシュートが相対的に目
立ち、特にＸ線画像に関しては高濃度側でアーチファク
トが発生しやすいという問題がある。
【００３３】本発明は上記事情に鑑みなされたものであ
って、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調する
ことなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調
処理し、アーチファクトの発生を抑制した画像処理方法
および装置を提供することを目的とするものである。
って、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調する
ことなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調
処理し、アーチファクトの発生を抑制した画像処理方法
および装置を提供することを目的とするものである。
【００３４】
【課題を解決するための手段】本発明の第１の画像処理
方法は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対し
て、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフ
ォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的
に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および
／または前記オリジナル画像信号の変化が急俊な画像部
分について特徴的な出力を示すモーフォロジー信号Ｓmo
r を求め、前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異な
る複数の周波数成分Ｓn に分割し、前記複数の周波数成
分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、前
記モーフォロジー信号Ｓmor に依存した強調処理を施し
て処理済画像信号Ｓprocを求めることを特徴とするもの
である。
方法は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対し
て、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフ
ォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的
に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および
／または前記オリジナル画像信号の変化が急俊な画像部
分について特徴的な出力を示すモーフォロジー信号Ｓmo
r を求め、前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異な
る複数の周波数成分Ｓn に分割し、前記複数の周波数成
分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、前
記モーフォロジー信号Ｓmor に依存した強調処理を施し
て処理済画像信号Ｓprocを求めることを特徴とするもの
である。
【００３５】なお、上記互いに異なる複数の周波数成分
Ｓn とは、必ずしも各周波数成分の周波数帯域と他の周
波数成分の周波数帯域との重複部分がないような周波数
成分だけを意味するものではなく、一部の周波数帯域が
他の周波数成分の周波数帯域と異なるものであればよ
い。
Ｓn とは、必ずしも各周波数成分の周波数帯域と他の周
波数成分の周波数帯域との重複部分がないような周波数
成分だけを意味するものではなく、一部の周波数帯域が
他の周波数成分の周波数帯域と異なるものであればよ
い。
【００３６】また、上記モーフォロジー演算としては、
例えば下記式（13）〜（16）に示すものを適用すること
ができる。以下の発明についても同様である。
例えば下記式（13）〜（16）に示すものを適用すること
ができる。以下の発明についても同様である。
【００３７】
【数１０】
【００３８】
【数１１】
【００３９】
【数１２】
【００４０】
【数１３】
【００４１】なお、構造要素Ｂｉを構成する構造要素Ｂ
としては、例えば、正方形、長方形、円形、楕円形、線
形または菱形等の上下左右対称の要素が望ましい。
としては、例えば、正方形、長方形、円形、楕円形、線
形または菱形等の上下左右対称の要素が望ましい。
【００４２】また、前記モーフォロジー信号Ｓmor に依
存した強調処理としては、前記複数の周波数成分Ｓn ご
とに予め設定された、モーフォロジー信号Ｓmor に応じ
た強調係数αｍn （Ｓmor ）を出力する変換テーブルの
該出力に基づいて、下記式（１）または（１′）にした
がった強調処理を用いることができる。
存した強調処理としては、前記複数の周波数成分Ｓn ご
とに予め設定された、モーフォロジー信号Ｓmor に応じ
た強調係数αｍn （Ｓmor ）を出力する変換テーブルの
該出力に基づいて、下記式（１）または（１′）にした
がった強調処理を用いることができる。
【００４３】
【数１】
【００４４】上記強調係数αｍn （Ｓmor ）としては、
例えばオリジナル画像信号Ｓorg を高・中・低の３つの
周波数帯域ｆH ・ｆM ・ｆL に対応する３つの周波数成
分ＳH ・ＳM ・ＳL に分割した場合には、図２に示すよ
うな関数形状を有するものが望ましい。すなわち、高周
波数成分ＳH に対応する強調係数αｍH （Ｓmor ）は図
２（Ａ）に示すように、モーフォロジー信号値Ｓmor の
増大にしたがって単調増加し、ある程度モーフォロジー
信号値Ｓmor が大きい領域については出力αｍH （Ｓmo
r ）を一定にするような関数形状にする。また中周波数
成分ＳM に対応する強調係数αｍM （Ｓmor ）は図２
（Ｂ）に示すように、モーフォロジー信号値Ｓmor の増
大にしたがって単調減少し、ある程度モーフォロジー信
号値Ｓmorが大きい領域については出力αｍM （Ｓmor
）を０（ゼロ）にするような関数形状にする。さらに
低周波数成分ＳL に対応する強調係数αｍL （Ｓmor ）
は図２（Ｃ）に示すように、略一定値（＝１）の関数形
状にする。
例えばオリジナル画像信号Ｓorg を高・中・低の３つの
周波数帯域ｆH ・ｆM ・ｆL に対応する３つの周波数成
分ＳH ・ＳM ・ＳL に分割した場合には、図２に示すよ
うな関数形状を有するものが望ましい。すなわち、高周
波数成分ＳH に対応する強調係数αｍH （Ｓmor ）は図
２（Ａ）に示すように、モーフォロジー信号値Ｓmor の
増大にしたがって単調増加し、ある程度モーフォロジー
信号値Ｓmor が大きい領域については出力αｍH （Ｓmo
r ）を一定にするような関数形状にする。また中周波数
成分ＳM に対応する強調係数αｍM （Ｓmor ）は図２
（Ｂ）に示すように、モーフォロジー信号値Ｓmor の増
大にしたがって単調減少し、ある程度モーフォロジー信
号値Ｓmorが大きい領域については出力αｍM （Ｓmor
）を０（ゼロ）にするような関数形状にする。さらに
低周波数成分ＳL に対応する強調係数αｍL （Ｓmor ）
は図２（Ｃ）に示すように、略一定値（＝１）の関数形
状にする。
【００４５】このような関数形状とすることにより、低
周波数帯域ｆL の信号成分を強調し、中周波数帯域ｆM
のノイズ（粒状成分）を抑制し、高周波数帯域ｆH の信
号成分をより強調することができる。なお、高周波数帯
域ｆH の粒状成分はオリジナル画像信号Ｓorg のものと
同一であるが、信号成分が強調されることにより相対的
に抑制される。
周波数帯域ｆL の信号成分を強調し、中周波数帯域ｆM
のノイズ（粒状成分）を抑制し、高周波数帯域ｆH の信
号成分をより強調することができる。なお、高周波数帯
域ｆH の粒状成分はオリジナル画像信号Ｓorg のものと
同一であるが、信号成分が強調されることにより相対的
に抑制される。
【００４６】式（13）で表されるモーフォロジー演算を
適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor とし
て、周囲の画像部分よりも信号値が大きく、かつ前記構
造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（例え
ば、高輝度高信号レベルの画像信号における石灰化陰
影）を構成する画素の信号を抽出することができ、この
画像部分を効果的に強調処理することができる。
適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor とし
て、周囲の画像部分よりも信号値が大きく、かつ前記構
造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（例え
ば、高輝度高信号レベルの画像信号における石灰化陰
影）を構成する画素の信号を抽出することができ、この
画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００４７】また、式（14）で表されるモーフォロジー
演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor
として、周囲の画像部分よりも信号値が小さく、かつ前
記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分
（例えば、高濃度高信号レベルの画像信号における石灰
化陰影）を構成する画素の信号を抽出することができ、
この画像部分を効果的に強調処理することができる。
演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor
として、周囲の画像部分よりも信号値が小さく、かつ前
記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分
（例えば、高濃度高信号レベルの画像信号における石灰
化陰影）を構成する画素の信号を抽出することができ、
この画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００４８】さらにまた、式（15）または（16）で表さ
れるモーフォロジー演算を適用した場合、モーフォロジ
ー信号Ｓmor として、信号値が前記構造要素Ｂi より空
間的に小さく変動する画像部分や、輝度（濃度）が急激
に変化するエッジ部分を構成する画素の信号を抽出する
ことができ、このような画像部分を効果的に強調処理す
ることができる。
れるモーフォロジー演算を適用した場合、モーフォロジ
ー信号Ｓmor として、信号値が前記構造要素Ｂi より空
間的に小さく変動する画像部分や、輝度（濃度）が急激
に変化するエッジ部分を構成する画素の信号を抽出する
ことができ、このような画像部分を効果的に強調処理す
ることができる。
【００４９】本発明の第２の画像処理方法は、上記第１
の画像処理方法において単一の構造要素Ｂｉに代えて、
互いにサイズの異なる複数の構造要素Ｂｉn を用いてオ
リジナル画像信号に対してモーフォロジー演算を施すも
のである。
の画像処理方法において単一の構造要素Ｂｉに代えて、
互いにサイズの異なる複数の構造要素Ｂｉn を用いてオ
リジナル画像信号に対してモーフォロジー演算を施すも
のである。
【００５０】すなわち本発明の第２の画像処理方法は、
画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、互いに
異なる周波数帯域にそれぞれ対応した互いに大きさの異
なる複数の構造要素Ｂｉn およびスケール係数λを用い
たモーフォロジー演算を施すことにより、各構造要素Ｂ
ｉn より小さく変動する画像部分および／または前記オ
リジナル画像信号の変化が急俊な画像部分について特徴
的な出力を示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を求
め、前記オリジナル画像信号Ｓorg を、前記複数の構造
要素の大きさにそれぞれ対応した互いに異なる複数の周
波数成分Ｓn に分割し、前記複数の周波数成分Ｓn のう
ち少なくとも１つの周波数成分について、該周波数成分
が含まれる周波数帯域に対応した大きさの構造要素Ｂｉ
n によるモーフォロジー演算で得られたモーフォロジー
信号Ｓmor n に依存した強調処理を施して処理済画像信
号Ｓprocを求めることを特徴とするものである。
画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、互いに
異なる周波数帯域にそれぞれ対応した互いに大きさの異
なる複数の構造要素Ｂｉn およびスケール係数λを用い
たモーフォロジー演算を施すことにより、各構造要素Ｂ
ｉn より小さく変動する画像部分および／または前記オ
リジナル画像信号の変化が急俊な画像部分について特徴
的な出力を示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を求
め、前記オリジナル画像信号Ｓorg を、前記複数の構造
要素の大きさにそれぞれ対応した互いに異なる複数の周
波数成分Ｓn に分割し、前記複数の周波数成分Ｓn のう
ち少なくとも１つの周波数成分について、該周波数成分
が含まれる周波数帯域に対応した大きさの構造要素Ｂｉ
n によるモーフォロジー演算で得られたモーフォロジー
信号Ｓmor n に依存した強調処理を施して処理済画像信
号Ｓprocを求めることを特徴とするものである。
【００５１】また、上記第２の画像処理方法において、
前記モーフォロジー信号Ｓmor n に依存した強調処理と
して、上記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定され
た、モーフォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍ
n （Ｓmor n ）を出力する変換テーブルの該出力に基づ
いて、下記式（２）または（２′）にしたがった強調処
理を行うようにしてもよい。
前記モーフォロジー信号Ｓmor n に依存した強調処理と
して、上記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定され
た、モーフォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍ
n （Ｓmor n ）を出力する変換テーブルの該出力に基づ
いて、下記式（２）または（２′）にしたがった強調処
理を行うようにしてもよい。
【００５２】
【数２】
【００５３】なお、上記第１または第２の各画像処理方
法においては、複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも
１つの周波数成分について、さらにオリジナル画像信号
Ｓorg に依存した強調処理を施すようにしてもよい。
法においては、複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも
１つの周波数成分について、さらにオリジナル画像信号
Ｓorg に依存した強調処理を施すようにしてもよい。
【００５４】具体的には、例えばモーフォロジー信号Ｓ
mor に応じた強調係数αｍn （Ｓmor ）（第２の方法に
あってはαｍn （Ｓmor n ））とオリジナル画像信号Ｓ
orgに依存した強調係数αｄn （Ｓorg ）とを下記式（1
7）または（18）に示すように乗算あるいは加算してこ
れを新たな強調係数αn として式（１）もしくは
（１′）または（２）もしくは（２′）に適用すればよ
い。
mor に応じた強調係数αｍn （Ｓmor ）（第２の方法に
あってはαｍn （Ｓmor n ））とオリジナル画像信号Ｓ
orgに依存した強調係数αｄn （Ｓorg ）とを下記式（1
7）または（18）に示すように乗算あるいは加算してこ
れを新たな強調係数αn として式（１）もしくは
（１′）または（２）もしくは（２′）に適用すればよ
い。
【００５５】
【数１４】
【００５６】本発明の第１の画像処理装置は、画像を表
すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉお
よびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施す
ことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉ
より小さく変動する画像部分および／または前記オリジ
ナル画像信号の変化が急俊な画像部分について特徴的な
出力を示すモーフォロジー信号Ｓmor を求めるモーフォ
ロジー信号演算手段と、前記オリジナル画像信号Ｓorg
を互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割する周波数
帯域分割手段と、前記複数の周波数成分Ｓn のうち少な
くとも１つの周波数成分について、前記モーフォロジー
信号Ｓmor に依存した、例えば複数の周波数成分Ｓn ご
とに予め設定された、前記モーフォロジー信号Ｓmor に
応じた強調係数αｍn （Ｓmor ）を出力する変換テーブ
ルの該出力に基づいて、上記式（１）または（１′）に
したがった強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求
める強調手段とを備えてなることを特徴とするものであ
る。
すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉお
よびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施す
ことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉ
より小さく変動する画像部分および／または前記オリジ
ナル画像信号の変化が急俊な画像部分について特徴的な
出力を示すモーフォロジー信号Ｓmor を求めるモーフォ
ロジー信号演算手段と、前記オリジナル画像信号Ｓorg
を互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割する周波数
帯域分割手段と、前記複数の周波数成分Ｓn のうち少な
くとも１つの周波数成分について、前記モーフォロジー
信号Ｓmor に依存した、例えば複数の周波数成分Ｓn ご
とに予め設定された、前記モーフォロジー信号Ｓmor に
応じた強調係数αｍn （Ｓmor ）を出力する変換テーブ
ルの該出力に基づいて、上記式（１）または（１′）に
したがった強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求
める強調手段とを備えてなることを特徴とするものであ
る。
【００５７】本発明の第２の画像処理装置は、画像を表
すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、互いに異なる周
波数帯域にそれぞれ対応した互いに大きさの異なる複数
の構造要素Ｂｉn およびスケール係数λを用いたモーフ
ォロジー演算を施すことにより、各構造要素Ｂｉn より
小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル
画像信号の変化が急俊な画像部分について特徴的な出力
を示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を求めるモー
フォロジー信号演算手段と、前記オリジナル画像信号Ｓ
org を、前記複数の構造要素の大きさにそれぞれ対応し
た互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割する周波数
帯域分割手段と、前記複数の周波数成分Ｓn のうち少な
くとも１つの周波数成分について、該周波数成分が含ま
れる周波数帯域に対応した大きさの構造要素Ｂｉn によ
るモーフォロジー演算で得られたモーフォロジー信号Ｓ
mor n に依存した、例えば前記複数の周波数成分Ｓn ご
とに予め設定された、前記モーフォロジー信号Ｓmor n
に応じた強調係数αｍn （Ｓmor n ）を出力する変換テ
ーブルの該出力に基づいて、上記式（２）または
（２′）にしたがった強調処理を施して処理済画像信号
Ｓprocを求める強調手段とを備えてなることを特徴とす
るものである。
すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、互いに異なる周
波数帯域にそれぞれ対応した互いに大きさの異なる複数
の構造要素Ｂｉn およびスケール係数λを用いたモーフ
ォロジー演算を施すことにより、各構造要素Ｂｉn より
小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル
画像信号の変化が急俊な画像部分について特徴的な出力
を示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を求めるモー
フォロジー信号演算手段と、前記オリジナル画像信号Ｓ
org を、前記複数の構造要素の大きさにそれぞれ対応し
た互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割する周波数
帯域分割手段と、前記複数の周波数成分Ｓn のうち少な
くとも１つの周波数成分について、該周波数成分が含ま
れる周波数帯域に対応した大きさの構造要素Ｂｉn によ
るモーフォロジー演算で得られたモーフォロジー信号Ｓ
mor n に依存した、例えば前記複数の周波数成分Ｓn ご
とに予め設定された、前記モーフォロジー信号Ｓmor n
に応じた強調係数αｍn （Ｓmor n ）を出力する変換テ
ーブルの該出力に基づいて、上記式（２）または
（２′）にしたがった強調処理を施して処理済画像信号
Ｓprocを求める強調手段とを備えてなることを特徴とす
るものである。
【００５８】なお前記強調手段は、複数の周波数成分Ｓ
n のうち少なくとも１つの周波数成分について、式（1
7），（18）に示すようにさらにオリジナル画像信号Ｓo
rg に依存した強調処理を施すものであってもよい。
n のうち少なくとも１つの周波数成分について、式（1
7），（18）に示すようにさらにオリジナル画像信号Ｓo
rg に依存した強調処理を施すものであってもよい。
【００５９】なお、構造要素Ｂi （ｉ＝１，２，…，
Ｍ）は、２次元面内での向きが互いに異なる構造要素Ｂ
として準備されたＭ個の構造要素Ｂの集合を意味するも
のであり、Ｍ＝１の場合は上下左右対称の要素を意味
し、本発明においてはｉ≧２である多重構造要素および
ｉ＝１の場合も含めて構造要素Ｂi と表記するものとす
る。また、スケール係数λは上記ミンコフスキー和の演
算およびミンコフスキー差の演算を行う回数を意味し、
回数を増加するに応じて平滑化の程度が進む。
Ｍ）は、２次元面内での向きが互いに異なる構造要素Ｂ
として準備されたＭ個の構造要素Ｂの集合を意味するも
のであり、Ｍ＝１の場合は上下左右対称の要素を意味
し、本発明においてはｉ≧２である多重構造要素および
ｉ＝１の場合も含めて構造要素Ｂi と表記するものとす
る。また、スケール係数λは上記ミンコフスキー和の演
算およびミンコフスキー差の演算を行う回数を意味し、
回数を増加するに応じて平滑化の程度が進む。
【００６０】
【発明の効果】本発明の第１の画像処理方法・装置は、
画像を表すオリジナル画像信号Ｓorgに対して、構造要
素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演
算を施すことにより、画像信号が空間的に構造要素Ｂi
より小さく変動する画像部分および／または信号値が急
激に変動する画像部分が抽出される。この抽出された画
像部分には所望の画像部分も含まれるが、いわゆる高周
波成分である放射線ノイズ等の粒状成分も含まれる。こ
こで、放射線ノイズに対応するモーフォロジー信号Ｓmo
r は微小なものであり、一方、所望の画像部分について
のモーフォロジー信号Ｓmor は、この放射線ノイズにつ
いてのモーフォロジー信号Ｓmor より大きな値を示す。
画像を表すオリジナル画像信号Ｓorgに対して、構造要
素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演
算を施すことにより、画像信号が空間的に構造要素Ｂi
より小さく変動する画像部分および／または信号値が急
激に変動する画像部分が抽出される。この抽出された画
像部分には所望の画像部分も含まれるが、いわゆる高周
波成分である放射線ノイズ等の粒状成分も含まれる。こ
こで、放射線ノイズに対応するモーフォロジー信号Ｓmo
r は微小なものであり、一方、所望の画像部分について
のモーフォロジー信号Ｓmor は、この放射線ノイズにつ
いてのモーフォロジー信号Ｓmor より大きな値を示す。
【００６１】一方、オリジナル画像信号Ｓorg を複数
（例えばｎ個）の周波数帯域に分割する。
（例えばｎ個）の周波数帯域に分割する。
【００６２】モーフォロジー信号Ｓmor は、オリジナル
画像信号Ｓorg を分割した複数個の周波数帯域に対応し
た複数の変換テーブル等により、それぞれモーフォロジ
ー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍn （Ｓmor ）が算出
され、分割された各周波数帯域ごとに対応する強調係数
αｍn （Ｓmor ）により強調処理される。この強調処理
は必ずしも分割して得られたすべての周波数帯域に対し
て施す必要はなく、所望の画像部分に対応した周波数帯
域についてのみ行うようにしてもよい。
画像信号Ｓorg を分割した複数個の周波数帯域に対応し
た複数の変換テーブル等により、それぞれモーフォロジ
ー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍn （Ｓmor ）が算出
され、分割された各周波数帯域ごとに対応する強調係数
αｍn （Ｓmor ）により強調処理される。この強調処理
は必ずしも分割して得られたすべての周波数帯域に対し
て施す必要はなく、所望の画像部分に対応した周波数帯
域についてのみ行うようにしてもよい。
【００６３】このように本発明の第１の画像処理方法
は、分割された周波数帯域に含まれるオリジナル画像信
号の周波数成分に対して上記モーフォロジー信号Ｓmor
に依存した強調処理を施すことにより、粒状成分等の画
像読影に不要な成分を強調することなく、その周波数帯
域に含まれる強調しようとする画像部分だけを強調処理
することができる。また、分散値依存強調処理で生じる
アーチファクトの発生を抑制することができる。
は、分割された周波数帯域に含まれるオリジナル画像信
号の周波数成分に対して上記モーフォロジー信号Ｓmor
に依存した強調処理を施すことにより、粒状成分等の画
像読影に不要な成分を強調することなく、その周波数帯
域に含まれる強調しようとする画像部分だけを強調処理
することができる。また、分散値依存強調処理で生じる
アーチファクトの発生を抑制することができる。
【００６４】なお、各周波数帯域ごとに強調係数αｍn
（Ｓmor ）を異なるように設定しておくことにより各周
波数帯域の強調度合いを任意に変えて強調することがで
き、きめ細かい強調処理を施すことができる。
（Ｓmor ）を異なるように設定しておくことにより各周
波数帯域の強調度合いを任意に変えて強調することがで
き、きめ細かい強調処理を施すことができる。
【００６５】これを図解すると図６に示すものとなる。
すなわち、図６（Ａ）に示すようなオリジナル画像信号
Ｓorg に対して非鮮鋭マスク信号処理を施すことによ
り、オリジナル画像信号Ｓorg を例えば４つの周波数帯
域の成分ＳLL、ＳL 、ＳM 、ＳH に分割し、各周波数帯
域の成分ＳLL、ＳL 、ＳM 、ＳH に対して、それぞれモ
ーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍLL（Ｓmo
r ）（＝１；一定）、αｍL （Ｓmor ）（図２（Ｃ）参
照）、αｍM （Ｓmor ）（図２（Ｂ）参照）、αｍ
H （Ｓmor ）（図２（Ａ）参照）を乗じて下記式（１）
または（１′）にしたがった強調処理を施すことによ
り、各周波数成分のうちの信号成分だけが選択的に強調
されて、同図（Ｂ）に示すような信号成分だけが強調さ
れた処理済画像信号Ｓprocに変換される。
すなわち、図６（Ａ）に示すようなオリジナル画像信号
Ｓorg に対して非鮮鋭マスク信号処理を施すことによ
り、オリジナル画像信号Ｓorg を例えば４つの周波数帯
域の成分ＳLL、ＳL 、ＳM 、ＳH に分割し、各周波数帯
域の成分ＳLL、ＳL 、ＳM 、ＳH に対して、それぞれモ
ーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍLL（Ｓmo
r ）（＝１；一定）、αｍL （Ｓmor ）（図２（Ｃ）参
照）、αｍM （Ｓmor ）（図２（Ｂ）参照）、αｍ
H （Ｓmor ）（図２（Ａ）参照）を乗じて下記式（１）
または（１′）にしたがった強調処理を施すことによ
り、各周波数成分のうちの信号成分だけが選択的に強調
されて、同図（Ｂ）に示すような信号成分だけが強調さ
れた処理済画像信号Ｓprocに変換される。
【００６６】
【数１】
【００６７】さらに、本発明の第１の画像処理方法・装
置によれば、モーフォロジー演算では画像信号の分散値
を計算する処理に代えて最大値または最小値を計算する
処理を行うため、その演算時間を短縮することができ
る。
置によれば、モーフォロジー演算では画像信号の分散値
を計算する処理に代えて最大値または最小値を計算する
処理を行うため、その演算時間を短縮することができ
る。
【００６８】以下に、モーフォロジー演算の一例である
式（14）を具体的に説明する。なお、簡単のためλ＝
１，ｉ＝１とする。
式（14）を具体的に説明する。なお、簡単のためλ＝
１，ｉ＝１とする。
【００６９】高濃度高信号レベルの画像信号である濃度
値Ｓorg についてのモーフォロジー演算によれば、例え
ば図９（１）の実線に示すような濃度値Ｓorg の分布を
有する画像データに対して、同図（２）に示すような直
線状の３画素の構造要素Ｂで、ミンコフスキー和の演算
を行うことにより、ある注目画素の濃度値Ｓi は、その
注目画素を中心として互いに隣接する３画素（構造要素
Ｂにより決定される）の中の最大値Ｓi+1 を採用したＳ
i ′に変換される。この演算を全画素について行うこと
により、濃度値Ｓorg ′の分布を有する同図（１）の破
線で示す画像データに変換される。
値Ｓorg についてのモーフォロジー演算によれば、例え
ば図９（１）の実線に示すような濃度値Ｓorg の分布を
有する画像データに対して、同図（２）に示すような直
線状の３画素の構造要素Ｂで、ミンコフスキー和の演算
を行うことにより、ある注目画素の濃度値Ｓi は、その
注目画素を中心として互いに隣接する３画素（構造要素
Ｂにより決定される）の中の最大値Ｓi+1 を採用したＳ
i ′に変換される。この演算を全画素について行うこと
により、濃度値Ｓorg ′の分布を有する同図（１）の破
線で示す画像データに変換される。
【００７０】次に、このミンコフスキー和の演算で得ら
れた濃度値の構造要素Ｂによるミンコフスキー差を考え
ると、同図（１）の破線で示された注目画素の濃度値Ｓ
i ′は、その注目画素を中心として互いに隣接する３画
素の中の最小値Ｓi-1 ′を採用したＳi ″（＝Ｓi ）に
変換される。この演算を全画素について行うことによ
り、濃度値Ｓorg ″の分布を有する同図（１）の一点鎖
線で示す画像データに変換される。この一点鎖線で示さ
れた画像データは、もとの実線のオリジナルの画像デー
タに対して、構造要素Ｂよりも細かい信号値の変化の画
像部分が消え、構造要素Ｂよりも大きい信号値の変化の
画像部分は演算前の元の状態を保持することを示してい
る。すなわち、以上の処理（クロージング処理）は、画
像濃度の分布を高濃度側から平滑化する処理である。
れた濃度値の構造要素Ｂによるミンコフスキー差を考え
ると、同図（１）の破線で示された注目画素の濃度値Ｓ
i ′は、その注目画素を中心として互いに隣接する３画
素の中の最小値Ｓi-1 ′を採用したＳi ″（＝Ｓi ）に
変換される。この演算を全画素について行うことによ
り、濃度値Ｓorg ″の分布を有する同図（１）の一点鎖
線で示す画像データに変換される。この一点鎖線で示さ
れた画像データは、もとの実線のオリジナルの画像デー
タに対して、構造要素Ｂよりも細かい信号値の変化の画
像部分が消え、構造要素Ｂよりも大きい信号値の変化の
画像部分は演算前の元の状態を保持することを示してい
る。すなわち、以上の処理（クロージング処理）は、画
像濃度の分布を高濃度側から平滑化する処理である。
【００７１】このようにクロージング処理で得られた値
を元の画像信号Ｓorg から差し引くことにより得られた
値Ｓmor は、上記クロージング処理で消された細かい信
号値の変化の画像部分を表す。
を元の画像信号Ｓorg から差し引くことにより得られた
値Ｓmor は、上記クロージング処理で消された細かい信
号値の変化の画像部分を表す。
【００７２】ここで、本来、画像信号は２次元の要素で
ある位置（ｘ，ｙ）と、３次元目の要素である信号値ｆ
（ｘ，ｙ）を有するが、上記説明においては、理解の容
易化のために、この２次元上に展開された画像の所定の
断面に現れた、１次元状の画像信号分布曲線について説
明した。
ある位置（ｘ，ｙ）と、３次元目の要素である信号値ｆ
（ｘ，ｙ）を有するが、上記説明においては、理解の容
易化のために、この２次元上に展開された画像の所定の
断面に現れた、１次元状の画像信号分布曲線について説
明した。
【００７３】したがって、本発明の各画像処理方法・装
置は、以上の説明を２次元画像に拡大適用したものであ
り、式（14）に示した構造要素Ｂi は、このような断面
におけるモーフォロジー演算を２次元面に拡大適用する
場合に、この２次元面内での向きが互いに異なる構造要
素Ｂとして準備されたｉ個の構造要素Ｂの集合を意味す
るものである。
置は、以上の説明を２次元画像に拡大適用したものであ
り、式（14）に示した構造要素Ｂi は、このような断面
におけるモーフォロジー演算を２次元面に拡大適用する
場合に、この２次元面内での向きが互いに異なる構造要
素Ｂとして準備されたｉ個の構造要素Ｂの集合を意味す
るものである。
【００７４】またこれらすべての構造要素Ｂi について
クロージング処理を行った結果、構造要素Ｂi のうちの
いずれかと、その延びる方向が一致し、かつその大きさ
よりも大きく変化する画像部分については、式（14）の
第２項の値がＳorg そのものとなるため、Ｓmor の値は
ゼロとなり、その部分については強調処理されない。
クロージング処理を行った結果、構造要素Ｂi のうちの
いずれかと、その延びる方向が一致し、かつその大きさ
よりも大きく変化する画像部分については、式（14）の
第２項の値がＳorg そのものとなるため、Ｓmor の値は
ゼロとなり、その部分については強調処理されない。
【００７５】なお、スケール係数λは上記ミンコフスキ
ー和の演算およびミンコフスキー差の演算を行う回数を
意味し、回数を増加するに応じて平滑化の程度が進む。
ー和の演算およびミンコフスキー差の演算を行う回数を
意味し、回数を増加するに応じて平滑化の程度が進む。
【００７６】本発明の第２の画像処理方法・装置は、上
記第１の画像処理方法・装置におけるモーフォロジー演
算を、複数の大きさの構造要素Ｂi n を用いて行うもの
であり、その結果、複数のモーフォロジー信号Ｓmor n
を得る。
記第１の画像処理方法・装置におけるモーフォロジー演
算を、複数の大きさの構造要素Ｂi n を用いて行うもの
であり、その結果、複数のモーフォロジー信号Ｓmor n
を得る。
【００７７】このモーフォロジー演算のために設定され
た複数の構造要素Ｂi n は、オリジナル画像信号を分割
して得られる複数の周波数帯域に応じて設定されるもの
であり、低周波数帯域から高周波数帯域になるにしたが
って、構造要素は小さくなるように対応させる。
た複数の構造要素Ｂi n は、オリジナル画像信号を分割
して得られる複数の周波数帯域に応じて設定されるもの
であり、低周波数帯域から高周波数帯域になるにしたが
って、構造要素は小さくなるように対応させる。
【００７８】得られた複数のモーフォロジー信号Ｓmor
n は、それぞれ対応する変換テーブル等により、各モー
フォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍn （Ｓmo
r n）が算出され、分割された各周波数帯域ごとに対応
する強調係数αｍn （Ｓmorn ）により強調処理され
る。この強調処理も必ずしも分割して得られたすべての
周波数帯域に対して施す必要はなく、所望の画像部分に
対応した周波数帯域についてのみ行うようにしてもよ
い。
n は、それぞれ対応する変換テーブル等により、各モー
フォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍn （Ｓmo
r n）が算出され、分割された各周波数帯域ごとに対応
する強調係数αｍn （Ｓmorn ）により強調処理され
る。この強調処理も必ずしも分割して得られたすべての
周波数帯域に対して施す必要はなく、所望の画像部分に
対応した周波数帯域についてのみ行うようにしてもよ
い。
【００７９】このように本発明の第２の画像処理方法
は、分割された周波数帯域に含まれるオリジナル画像信
号の周波数成分に対して上記モーフォロジー信号Ｓmor
n に依存した強調処理を施すことにより、各周波数帯域
について、粒状成分等の画像読影に不要な成分を強調す
ることなく各周波数帯域に含まれる強調しようとする画
像部分だけを強調処理することができる。また、分散値
依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制する
ことができる。
は、分割された周波数帯域に含まれるオリジナル画像信
号の周波数成分に対して上記モーフォロジー信号Ｓmor
n に依存した強調処理を施すことにより、各周波数帯域
について、粒状成分等の画像読影に不要な成分を強調す
ることなく各周波数帯域に含まれる強調しようとする画
像部分だけを強調処理することができる。また、分散値
依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制する
ことができる。
【００８０】なお、各周波数帯域ごとに強調係数αｍn
（Ｓmor n ）を異なるように設定しておくことにより各
周波数帯域の強調度合いを任意に変えて強調することが
でき、きめ細かい強調処理を施すことができる。
（Ｓmor n ）を異なるように設定しておくことにより各
周波数帯域の強調度合いを任意に変えて強調することが
でき、きめ細かい強調処理を施すことができる。
【００８１】さらに、本発明の第２の画像処理方法・装
置についても、画像信号の分散値を計算する処理に代え
て最大値または最小値を計算する処理を行うため、その
演算時間を短縮することができる。
置についても、画像信号の分散値を計算する処理に代え
て最大値または最小値を計算する処理を行うため、その
演算時間を短縮することができる。
【００８２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の画像処理方法を具
体的に実施するための画像処理装置について図面を用い
て説明する。
体的に実施するための画像処理装置について図面を用い
て説明する。
【００８３】図１は本発明の第１の実施形態である画像
処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理
装置は、入力信号の超低空間周波数に対応する非鮮鋭マ
スク信号Ｓusを求める第１のローパスフィルタ11ａ，第
２のローパスフィルタ11ｂ，第３のローパスフィルタ11
ｃと、これらの各ローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11ｃの
入出力信号間で差の演算を行いオリジナル画像信号Ｓor
g の高周波帯域ｆH に対応する高周波成分ＳH 、中周波
帯域ｆM に対応する中周波成分ＳM 、低周波帯域ｆL に
対応する低周波成分ＳL を求める演算素子14ａ1 ，14ａ
2 ，14ａ3 と、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、構
造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジ
ー演算を施すことにより、オリジナル画像信号Ｓorg が
空間的に構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分やエ
ッジ等の信号値が急激に変化する画像部分については大
きな値のモーフォロジー信号Ｓmor を、そうでない画像
部分についてはゼロまたは極小さな値のモーフォロジー
信号Ｓmor を出力するモーフォロジーフィルタ12と、モ
ーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けてモーフォロジー
信号Ｓmor に応じた前記各周波数帯域ｆH ，ｆM ，ｆL
に対応する強調係数αｍ1 （Ｓmor ），αｍ2 （Ｓmor
），αｍ3 （Ｓmor ）（以下、簡単のため単にα
ｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 と表記する）を出力する第１〜第
３の変換テーブル13a,13ｂ，13ｃと、各変換テーブル13
ａ，13ｂ，13ｃから出力された各強調係数αｍ1 ，αｍ
2 ，αｍ3 と演算素子14ａ1 ，14ａ2 ，14ａ3 からの各
出力ＳH ，ＳM ，ＳL とを対応する周波数帯域ごとに乗
じる演算を行う演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 と、各
演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 の出力と第３のローパ
スフィルタ11ｃの出力とを加算する演算素子14ｃ1 ・14
ｃ2 ・14ｃ3 とを備えてなる構成である。
処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理
装置は、入力信号の超低空間周波数に対応する非鮮鋭マ
スク信号Ｓusを求める第１のローパスフィルタ11ａ，第
２のローパスフィルタ11ｂ，第３のローパスフィルタ11
ｃと、これらの各ローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11ｃの
入出力信号間で差の演算を行いオリジナル画像信号Ｓor
g の高周波帯域ｆH に対応する高周波成分ＳH 、中周波
帯域ｆM に対応する中周波成分ＳM 、低周波帯域ｆL に
対応する低周波成分ＳL を求める演算素子14ａ1 ，14ａ
2 ，14ａ3 と、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、構
造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジ
ー演算を施すことにより、オリジナル画像信号Ｓorg が
空間的に構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分やエ
ッジ等の信号値が急激に変化する画像部分については大
きな値のモーフォロジー信号Ｓmor を、そうでない画像
部分についてはゼロまたは極小さな値のモーフォロジー
信号Ｓmor を出力するモーフォロジーフィルタ12と、モ
ーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けてモーフォロジー
信号Ｓmor に応じた前記各周波数帯域ｆH ，ｆM ，ｆL
に対応する強調係数αｍ1 （Ｓmor ），αｍ2 （Ｓmor
），αｍ3 （Ｓmor ）（以下、簡単のため単にα
ｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 と表記する）を出力する第１〜第
３の変換テーブル13a,13ｂ，13ｃと、各変換テーブル13
ａ，13ｂ，13ｃから出力された各強調係数αｍ1 ，αｍ
2 ，αｍ3 と演算素子14ａ1 ，14ａ2 ，14ａ3 からの各
出力ＳH ，ＳM ，ＳL とを対応する周波数帯域ごとに乗
じる演算を行う演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 と、各
演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 の出力と第３のローパ
スフィルタ11ｃの出力とを加算する演算素子14ｃ1 ・14
ｃ2 ・14ｃ3 とを備えてなる構成である。
【００８４】ここで画像を表すオリジナル画像信号Ｓor
g は、予め所定の画像読取装置により放射線画像から読
み取られて所定の記憶手段に記憶されたものであっても
よいし、画像読取装置から直接入力されたものであって
もよい。また、本実施形態における放射線画像としては
マンモグラムとし、各ローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11
ｃはオリジナル画像信号Ｓorg に対して、例えば３列×
３行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、下
記式（４）（Ｎ＝３に設定）にしたがって得られたボケ
マスク信号Ｓusを出力する。
g は、予め所定の画像読取装置により放射線画像から読
み取られて所定の記憶手段に記憶されたものであっても
よいし、画像読取装置から直接入力されたものであって
もよい。また、本実施形態における放射線画像としては
マンモグラムとし、各ローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11
ｃはオリジナル画像信号Ｓorg に対して、例えば３列×
３行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、下
記式（４）（Ｎ＝３に設定）にしたがって得られたボケ
マスク信号Ｓusを出力する。
【００８５】
【数４】
【００８６】このボケマスクとしては上記式（４）に示
すようにマスク内の画素値の単純平均を用いるものの
他、例えば図１の右下端のマトリクスに示したような、
中心画素からの距離に応じてマスク内の画素値の重み付
けを変化させたものを用いることもできる。
すようにマスク内の画素値の単純平均を用いるものの
他、例えば図１の右下端のマトリクスに示したような、
中心画素からの距離に応じてマスク内の画素値の重み付
けを変化させたものを用いることもできる。
【００８７】ここで各ローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11
ｃの出力をＳus１，Ｓus２，Ｓus３とする。
ｃの出力をＳus１，Ｓus２，Ｓus３とする。
【００８８】モーフォロジーフィルタ12はオリジナル画
像信号Ｓorg に対して、例えば５列×５行の画素マトリ
クスからなる構造要素Ｂとスケール係数λとにより下記
式（14）に示すクロージング処理にしたがって演算処理
することにより、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周
囲の画像部分よりも小さくかつ構造要素Ｂi より空間的
に小さく変動する画像部分（例えばマンモグラムにおい
ては乳癌であることを示す微小石灰化部分）に対応する
画像信号が入力された場合は大きな値のモーフォロジー
信号Ｓmor を出力し、一方、オリジナルの画像信号Ｓor
g の値が周囲の画像部分よりも大きくまたは構造要素Ｂ
i より空間的に大きく変動する画像部分に対応する画像
信号が入力された場合は極めて小さな値のモーフォロジ
ー信号Ｓmor を出力する。なお、構造要素Ｂは強調処理
を施そうとする所望の微小石灰化部分の形状や大きさに
応じて予め設定されたものである。
像信号Ｓorg に対して、例えば５列×５行の画素マトリ
クスからなる構造要素Ｂとスケール係数λとにより下記
式（14）に示すクロージング処理にしたがって演算処理
することにより、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周
囲の画像部分よりも小さくかつ構造要素Ｂi より空間的
に小さく変動する画像部分（例えばマンモグラムにおい
ては乳癌であることを示す微小石灰化部分）に対応する
画像信号が入力された場合は大きな値のモーフォロジー
信号Ｓmor を出力し、一方、オリジナルの画像信号Ｓor
g の値が周囲の画像部分よりも大きくまたは構造要素Ｂ
i より空間的に大きく変動する画像部分に対応する画像
信号が入力された場合は極めて小さな値のモーフォロジ
ー信号Ｓmor を出力する。なお、構造要素Ｂは強調処理
を施そうとする所望の微小石灰化部分の形状や大きさに
応じて予め設定されたものである。
【００８９】
【数１１】
【００９０】各変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃは、例え
ば図２に示すように、高周波数帯域ｆH については
（Ａ）に、中周波帯域ｆM については（Ｂ）に、低周波
帯域ｆL については（Ｃ）にそれぞれ示すように、各周
波数帯域に対応してモーフォロジー信号値Ｓmor に応じ
た出力である強調係数αｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 を出力す
る。
ば図２に示すように、高周波数帯域ｆH については
（Ａ）に、中周波帯域ｆM については（Ｂ）に、低周波
帯域ｆL については（Ｃ）にそれぞれ示すように、各周
波数帯域に対応してモーフォロジー信号値Ｓmor に応じ
た出力である強調係数αｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 を出力す
る。
【００９１】次に本実施形態の画像処理装置の作用につ
いて説明する。
いて説明する。
【００９２】画像処理装置にオリジナル画像信号Ｓorg
が入力されると、オリジナル画像信号Ｓorg は第１のロ
ーパスフィルタ11ａから順次第２のローパスフィルタ11
ｂ、第３のローパスフィルタ11ｃに入力される。第１の
ローパスフィルタ11ａは入力されたオリジナル画像信号
Ｓorg に対して、３列×３行の画素マトリクスからなる
ボケマスクを設定し、上記式（４）にしたがった演算を
施して第１のボケマスク信号Ｓus１を出力する。この第
１のボケマスク信号Ｓus１は３列×３行の画素マトリク
スからなるボケマスクによるものであるため、所定の高
周波成分ＳH が除去された信号成分であり、演算素子14
ａ1 がオリジナル画像信号Ｓorg からこの第１のボケマ
スク信号Ｓus１を差し引く演算をなすことにより、高周
波成分ＳH だけが抽出される。
が入力されると、オリジナル画像信号Ｓorg は第１のロ
ーパスフィルタ11ａから順次第２のローパスフィルタ11
ｂ、第３のローパスフィルタ11ｃに入力される。第１の
ローパスフィルタ11ａは入力されたオリジナル画像信号
Ｓorg に対して、３列×３行の画素マトリクスからなる
ボケマスクを設定し、上記式（４）にしたがった演算を
施して第１のボケマスク信号Ｓus１を出力する。この第
１のボケマスク信号Ｓus１は３列×３行の画素マトリク
スからなるボケマスクによるものであるため、所定の高
周波成分ＳH が除去された信号成分であり、演算素子14
ａ1 がオリジナル画像信号Ｓorg からこの第１のボケマ
スク信号Ｓus１を差し引く演算をなすことにより、高周
波成分ＳH だけが抽出される。
【００９３】第１のローパスフィルタ11ａから出力され
た第１のボケマスク信号Ｓus１は第２のローパスフィル
タ11ｂにも入力され、第２のローパスフィルタ11ｂは第
１のローパスフィルタ11ａと同様の作用により、第１の
ボケマスク信号Ｓus１のうちの高い周波数成分である中
周波数成分ＳM が除去された第２のボケマスク信号Ｓus
２を出力し、演算素子14ａ2 が第１のボケマスク信号Ｓ
us１からこの第２のボケマスク信号Ｓus２を差し引く演
算をなすことにより、中周波成分ＳM だけが抽出され
る。
た第１のボケマスク信号Ｓus１は第２のローパスフィル
タ11ｂにも入力され、第２のローパスフィルタ11ｂは第
１のローパスフィルタ11ａと同様の作用により、第１の
ボケマスク信号Ｓus１のうちの高い周波数成分である中
周波数成分ＳM が除去された第２のボケマスク信号Ｓus
２を出力し、演算素子14ａ2 が第１のボケマスク信号Ｓ
us１からこの第２のボケマスク信号Ｓus２を差し引く演
算をなすことにより、中周波成分ＳM だけが抽出され
る。
【００９４】第３のローパスフィルタ11ｃおよび演算素
子14ａ3 も同様にして低周波成分ＳL だけを抽出する。
なお、第３のローパスフィルタ11ｃからの出力である第
３のボケマスク信号Ｓus３は、低周波成分ＳL に含まれ
ない最も低い周波数成分であり、これを超低周波成分Ｓ
LL（＝Ｓus３）とする。
子14ａ3 も同様にして低周波成分ＳL だけを抽出する。
なお、第３のローパスフィルタ11ｃからの出力である第
３のボケマスク信号Ｓus３は、低周波成分ＳL に含まれ
ない最も低い周波数成分であり、これを超低周波成分Ｓ
LL（＝Ｓus３）とする。
【００９５】以上の作用によりオリジナル画像信号Ｓor
g は４つの周波数帯域の周波数成分ＳH ，ＳM ，ＳL ，
ＳLLに分割される。
g は４つの周波数帯域の周波数成分ＳH ，ＳM ，ＳL ，
ＳLLに分割される。
【００９６】なお、本実施形態においては各周波数成分
ＳH ，ＳM ，ＳL ，ＳLLは周波数帯域が互いに重複しな
いように分割されるが、本発明においては必ずしも各周
波数帯域間で重複帯域がないように分割する必要はな
く、一部に重複帯域を含むように分割するものであって
もよい。
ＳH ，ＳM ，ＳL ，ＳLLは周波数帯域が互いに重複しな
いように分割されるが、本発明においては必ずしも各周
波数帯域間で重複帯域がないように分割する必要はな
く、一部に重複帯域を含むように分割するものであって
もよい。
【００９７】一方、オリジナル画像信号Ｓorg はモーフ
ォロジーフィルタ12にも入力される。モーフォロジーフ
ィルタ12はこの入力されたオリジナル画像信号Ｓorg に
対して、例えば５列×５行の画素マトリクスからなる構
造要素Ｂとスケール係数λとにより、上記式（14）にし
たがった演算処理を施して、その画像部分の特徴的な形
状や信号値の変動に応じた唯一のモーフォロジー信号Ｓ
mor を出力する。ここでその画像部分が異常陰影である
微小石灰化部分である場合には大きな値のモーフォロジ
ー信号Ｓmor が出力され、その他の場合には極めて小さ
な値のモーフォロジー信号Ｓmor が出力される。
ォロジーフィルタ12にも入力される。モーフォロジーフ
ィルタ12はこの入力されたオリジナル画像信号Ｓorg に
対して、例えば５列×５行の画素マトリクスからなる構
造要素Ｂとスケール係数λとにより、上記式（14）にし
たがった演算処理を施して、その画像部分の特徴的な形
状や信号値の変動に応じた唯一のモーフォロジー信号Ｓ
mor を出力する。ここでその画像部分が異常陰影である
微小石灰化部分である場合には大きな値のモーフォロジ
ー信号Ｓmor が出力され、その他の場合には極めて小さ
な値のモーフォロジー信号Ｓmor が出力される。
【００９８】モーフォロジーフィルタ12から出力された
モーフォロジー信号Ｓmor は第１〜第３の各変換テーブ
ル13ａ，13ｂ，13ｃにそれぞれ入力される。
モーフォロジー信号Ｓmor は第１〜第３の各変換テーブ
ル13ａ，13ｂ，13ｃにそれぞれ入力される。
【００９９】第１の変換テーブル13ａは入力されたモー
フォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の高周波成分ＳH
に対応する強調係数αｍ1 を出力し、第２の変換テーブ
ル13ｂは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じ
て、前述の中周波成分ＳM に対応する強調係数αｍ2 を
出力し、第３の変換テーブル13ｃは入力されたモーフォ
ロジー信号Ｓmor に応じて、前述の低周波成分ＳL に対
応する強調係数αｍ3 をそれぞれ出力する。
フォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の高周波成分ＳH
に対応する強調係数αｍ1 を出力し、第２の変換テーブ
ル13ｂは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じ
て、前述の中周波成分ＳM に対応する強調係数αｍ2 を
出力し、第３の変換テーブル13ｃは入力されたモーフォ
ロジー信号Ｓmor に応じて、前述の低周波成分ＳL に対
応する強調係数αｍ3 をそれぞれ出力する。
【０１００】なお、超低周波成分ＳLLに対応する強調係
数を仮にαｍ4 とし、モーフォロジー信号Ｓmor に応じ
た強調係数αｍ4 を出力する第４の変換テーブルを設け
てもよいが、本実施形態においてはこの超低周波成分Ｓ
LLを個別に強調することを要しないため、αｍ4 ＝１
（一定）として省略している。すなわち、ｎ個の周波数
成分に分割された信号のうち（ｎ−１）個の周波数成分
の強調度を低くして抑制度とすることによって、相対的
に残りの１周波数成分の強調度を制御することができる
からである。
数を仮にαｍ4 とし、モーフォロジー信号Ｓmor に応じ
た強調係数αｍ4 を出力する第４の変換テーブルを設け
てもよいが、本実施形態においてはこの超低周波成分Ｓ
LLを個別に強調することを要しないため、αｍ4 ＝１
（一定）として省略している。すなわち、ｎ個の周波数
成分に分割された信号のうち（ｎ−１）個の周波数成分
の強調度を低くして抑制度とすることによって、相対的
に残りの１周波数成分の強調度を制御することができる
からである。
【０１０１】各変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃからの出
力である強調係数αｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 はそれぞれ対
応する演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 に入力される。
一方、この演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 には対応す
る演算素子14ａ，14ａ2 ，14ａ3 からそれぞれ前述の高
周波成分ＳH 、中周波成分ＳM 、低周波成分ＳL も入力
され、演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 はこれらを対応
する組ごと（αｍ1 とＳH ，αｍ2 とＳM ，αｍ3 とＳ
L ）に乗算し、それぞれ演算素子14ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ
3 に出力する。この作用は各周波数成分ごとのモーフォ
ロジー信号に応じた重み付けを行うことを意味してい
る。
力である強調係数αｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 はそれぞれ対
応する演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 に入力される。
一方、この演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 には対応す
る演算素子14ａ，14ａ2 ，14ａ3 からそれぞれ前述の高
周波成分ＳH 、中周波成分ＳM 、低周波成分ＳL も入力
され、演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 はこれらを対応
する組ごと（αｍ1 とＳH ，αｍ2 とＳM ，αｍ3 とＳ
L ）に乗算し、それぞれ演算素子14ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ
3 に出力する。この作用は各周波数成分ごとのモーフォ
ロジー信号に応じた重み付けを行うことを意味してい
る。
【０１０２】演算素子14ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ3 は演算素
子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 からの出力を総和するととも
に、第３のローパスフィルタ11ｃからの出力である超低
周波成分ＳLLを加算し、下記式（19）に示す処理済画像
信号Ｓprocを出力する。
子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 からの出力を総和するととも
に、第３のローパスフィルタ11ｃからの出力である超低
周波成分ＳLLを加算し、下記式（19）に示す処理済画像
信号Ｓprocを出力する。
【０１０３】
【数１５】
【０１０４】この処理済画像信号Ｓprocは、オリジナル
画像信号Ｓorg に対して、各周波数成分ごとにモーフォ
ロジー信号に応じた強調処理を施した信号であり、上述
の構造要素Ｂのサイズ、ボケマスクのサイズ、分割する
周波数帯域の数などを種々変化させることにより、また
変換テーブルによる強調関数の形状を種々変えることに
より、各周波数帯域に含まれる所望の信号成分だけを選
択的に所望の強調度合いで強調処理を行うことができ、
従来の強調処理と比べてよりきめ細かい強調の調節が可
能となり、画像診断性能を向上させることができる。
画像信号Ｓorg に対して、各周波数成分ごとにモーフォ
ロジー信号に応じた強調処理を施した信号であり、上述
の構造要素Ｂのサイズ、ボケマスクのサイズ、分割する
周波数帯域の数などを種々変化させることにより、また
変換テーブルによる強調関数の形状を種々変えることに
より、各周波数帯域に含まれる所望の信号成分だけを選
択的に所望の強調度合いで強調処理を行うことができ、
従来の強調処理と比べてよりきめ細かい強調の調節が可
能となり、画像診断性能を向上させることができる。
【０１０５】なお、上記式（19）は一般式として式
（１）のように表すことができる。すなわち式（19）は
式（１）において、超低周波成分ＳLLに乗じられるべき
強調係数を１（＝一定）として省略したに過ぎない。し
たがって本実施形態においても上述したように、超低周
波成分ＳLLに対してモーフォロジー信号に応じた強調係
数を例えばαｍ4 として設定し、これを超低周波成分Ｓ
LLに乗じるようにしてもよい。
（１）のように表すことができる。すなわち式（19）は
式（１）において、超低周波成分ＳLLに乗じられるべき
強調係数を１（＝一定）として省略したに過ぎない。し
たがって本実施形態においても上述したように、超低周
波成分ＳLLに対してモーフォロジー信号に応じた強調係
数を例えばαｍ4 として設定し、これを超低周波成分Ｓ
LLに乗じるようにしてもよい。
【０１０６】図３は本発明の第２の実施形態である画像
処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理
装置は、上記第１の実施形態の画像処理装置においてモ
ーフォロジーフィルタ12に代えて、上記オリジナル画像
信号Ｓorg の高周波数成分ＳH に対応した大きさの構造
要素ＢS でオリジナル画像信号Ｓorg のモーフォロジー
信号Ｓmor1を求める第１のモーフォロジーフィルタ12ａ
と、中周波成分ＳM に対応した大きさの構造要素ＢM で
モーフォロジー信号Ｓmor2を求める第２のモーフォロジ
ーフィルタ12ｂと、低周波成分ＳL に対応した大きさの
構造要素ＢL でオリジナル画モーフォロジー信号Ｓmor3
を求める第３のモーフォロジーフィルタ12ｃとを備える
とともに、第１の変換テーブル13ａは第１のモーフォロ
ジーフィルタ12ａの出力である第１のモーフォロジー信
号Ｓmor1の入力を受けてこの第１のモーフォロジー信号
Ｓmor1に応じた強調係数αｍ1 （Ｓmor1）を出力するよ
うに、第２の変換テーブル13ｂは第２のモーフォロジー
フィルタ12ｂの出力である第２のモーフォロジー信号Ｓ
mor2の入力を受けてこの第２のモーフォロジー信号Ｓmo
r2に応じた強調係数αｍ2 （Ｓmor2）を出力するよう
に、第３の変換テーブル13ｃは第３のモーフォロジーフ
ィルタ12ｃの出力である第３のモーフォロジー信号Ｓmo
r3の入力を受けてこの第３のモーフォロジー信号Ｓmor3
に応じた強調係数αｍ3 （Ｓmor3）を出力するようにそ
れぞれ構成されている。
処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理
装置は、上記第１の実施形態の画像処理装置においてモ
ーフォロジーフィルタ12に代えて、上記オリジナル画像
信号Ｓorg の高周波数成分ＳH に対応した大きさの構造
要素ＢS でオリジナル画像信号Ｓorg のモーフォロジー
信号Ｓmor1を求める第１のモーフォロジーフィルタ12ａ
と、中周波成分ＳM に対応した大きさの構造要素ＢM で
モーフォロジー信号Ｓmor2を求める第２のモーフォロジ
ーフィルタ12ｂと、低周波成分ＳL に対応した大きさの
構造要素ＢL でオリジナル画モーフォロジー信号Ｓmor3
を求める第３のモーフォロジーフィルタ12ｃとを備える
とともに、第１の変換テーブル13ａは第１のモーフォロ
ジーフィルタ12ａの出力である第１のモーフォロジー信
号Ｓmor1の入力を受けてこの第１のモーフォロジー信号
Ｓmor1に応じた強調係数αｍ1 （Ｓmor1）を出力するよ
うに、第２の変換テーブル13ｂは第２のモーフォロジー
フィルタ12ｂの出力である第２のモーフォロジー信号Ｓ
mor2の入力を受けてこの第２のモーフォロジー信号Ｓmo
r2に応じた強調係数αｍ2 （Ｓmor2）を出力するよう
に、第３の変換テーブル13ｃは第３のモーフォロジーフ
ィルタ12ｃの出力である第３のモーフォロジー信号Ｓmo
r3の入力を受けてこの第３のモーフォロジー信号Ｓmor3
に応じた強調係数αｍ3 （Ｓmor3）を出力するようにそ
れぞれ構成されている。
【０１０７】なお各構造要素ＢL ，ＢM ，ＢS は、ＢL
が最も大きく、ＢS が最も小さく、ＢM はＢL とＢS と
の中間の大きさである。
が最も大きく、ＢS が最も小さく、ＢM はＢL とＢS と
の中間の大きさである。
【０１０８】このように各構造要素ＢS ，ＢM ，ＢL の
大きさを設定することにより、各モーフォロジーフィル
タ12ａ〜12ｃは、対応する大きさの画像部分については
特徴的な値のモーフォロジー信号Ｓmor1，Ｓmor2，Ｓmo
r3を出力する。この各モーフォロジーフィルタ12ａ〜12
ｃから出力されたモーフォロジー信号Ｓmor1，Ｓmor2，
Ｓmor3に応じて、対応する各変換テーブル13ａ〜13ｃが
強調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3
（Ｓmor3）を出力する。
大きさを設定することにより、各モーフォロジーフィル
タ12ａ〜12ｃは、対応する大きさの画像部分については
特徴的な値のモーフォロジー信号Ｓmor1，Ｓmor2，Ｓmo
r3を出力する。この各モーフォロジーフィルタ12ａ〜12
ｃから出力されたモーフォロジー信号Ｓmor1，Ｓmor2，
Ｓmor3に応じて、対応する各変換テーブル13ａ〜13ｃが
強調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3
（Ｓmor3）を出力する。
【０１０９】この出力された各強調係数αｍ1 （Ｓmor
1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor3）が、演算素
子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 により、対応する各周波数成
分ＳH,SM ，ＳL に乗じられることにより、構造要素Ｂ
S ，ＢM ，ＢL の大きさに応じた画像部分を、強調係数
αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor
3）に応じた強調度合いで各別に強調処理することがで
きる。
1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor3）が、演算素
子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 により、対応する各周波数成
分ＳH,SM ，ＳL に乗じられることにより、構造要素Ｂ
S ，ＢM ，ＢL の大きさに応じた画像部分を、強調係数
αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor
3）に応じた強調度合いで各別に強調処理することがで
きる。
【０１１０】このように本実施形態の画像処理装置によ
れば、分割された周波数帯域に含まれる周波数成分につ
いて、粒状成分等の画像読影に不要な成分を排除した強
調しようとする画像部分だけを選択的に抽出することが
でき、また各変換テーブルを所望の大きさの画像部分を
強調しまたは抑制するように予め設定することにより、
上記選択的に抽出した画像部分だけを選択的に所望の強
調度合いで強調処理することができ、きめ細かく強調処
理を施すことができる。
れば、分割された周波数帯域に含まれる周波数成分につ
いて、粒状成分等の画像読影に不要な成分を排除した強
調しようとする画像部分だけを選択的に抽出することが
でき、また各変換テーブルを所望の大きさの画像部分を
強調しまたは抑制するように予め設定することにより、
上記選択的に抽出した画像部分だけを選択的に所望の強
調度合いで強調処理することができ、きめ細かく強調処
理を施すことができる。
【０１１１】図４は本発明の第３の実施形態である画像
処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理
装置は、上記第２の実施形態の画像処理装置において、
オリジナル画像信号Ｓorg の入力を受けて、オリジナル
画像信号Ｓorg に応じた単調増加の強調係数αｄ（Ｓor
g ）を出力する第２の変換テーブル16と、この第２の変
換テーブル16から出力された、オリジナル画像信号Ｓor
g に応じた強調係数αｄ（Ｓorg ）を互いに異なる増幅
率で増幅する３つの増幅器15ａ，15ｂ，15ｃと、各増幅
器15ａ，15ｂ，15ｃの出力αｄ1 （Ｓorg ）αｄ2 （Ｓ
org ）αｄ3 （Ｓorg ）と周波数帯域がそれぞれ対応す
るモーフォロジーフィルタ12ａ，12ｂ，12ｃに基づく強
調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ
3 （Ｓmor3）とを対応せしめて加算処理する演算素子14
ｄ1 ，14ｄ2 ，14ｄ3 とをさらに備えた構成である。
処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理
装置は、上記第２の実施形態の画像処理装置において、
オリジナル画像信号Ｓorg の入力を受けて、オリジナル
画像信号Ｓorg に応じた単調増加の強調係数αｄ（Ｓor
g ）を出力する第２の変換テーブル16と、この第２の変
換テーブル16から出力された、オリジナル画像信号Ｓor
g に応じた強調係数αｄ（Ｓorg ）を互いに異なる増幅
率で増幅する３つの増幅器15ａ，15ｂ，15ｃと、各増幅
器15ａ，15ｂ，15ｃの出力αｄ1 （Ｓorg ）αｄ2 （Ｓ
org ）αｄ3 （Ｓorg ）と周波数帯域がそれぞれ対応す
るモーフォロジーフィルタ12ａ，12ｂ，12ｃに基づく強
調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ
3 （Ｓmor3）とを対応せしめて加算処理する演算素子14
ｄ1 ，14ｄ2 ，14ｄ3 とをさらに備えた構成である。
【０１１２】ここで、増幅器15ａ，15ｂ，15ｃは、同一
の入力値αｄ（Ｓorg ）が入力されたときに、15ａが最
も大きい強調係数αｄ1 （Ｓorg ）を出力し、15ｃが最
も小さい小さい強調係数αｄ3 （Ｓorg ）を出力し、15
ｂが15ａと15ｃとの中間の強調係数αｄ2 （Ｓorg ）を
出力するように設定されている。
の入力値αｄ（Ｓorg ）が入力されたときに、15ａが最
も大きい強調係数αｄ1 （Ｓorg ）を出力し、15ｃが最
も小さい小さい強調係数αｄ3 （Ｓorg ）を出力し、15
ｂが15ａと15ｃとの中間の強調係数αｄ2 （Ｓorg ）を
出力するように設定されている。
【０１１３】以上のように構成された第３の実施形態に
係る画像処理装置によれば、高周波数成分ＳH は、モー
フォロジー信号Ｓmor1に基づく強調係数αｍ1 （Ｓmor
1）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ
1 （Ｓorg ）との和に応じた強調係数α1 で強調処理が
なされ、中周波数成分ＳM は、モーフォロジー信号Ｓmo
r2に基づく強調係数αｍ2 （Ｓmor2）とオリジナル画像
信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ2 （Ｓorg ）との和に
応じた強調係数α2 で強調処理がなされ、低周波数成分
ＳL は、モーフォロジー信号Ｓmor3に基づく強調係数α
ｍ3 （Ｓmor3）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強
調係数αｄ3 （Ｓorg ）との和に応じた強調係数α3 で
強調処理がなされる。
係る画像処理装置によれば、高周波数成分ＳH は、モー
フォロジー信号Ｓmor1に基づく強調係数αｍ1 （Ｓmor
1）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ
1 （Ｓorg ）との和に応じた強調係数α1 で強調処理が
なされ、中周波数成分ＳM は、モーフォロジー信号Ｓmo
r2に基づく強調係数αｍ2 （Ｓmor2）とオリジナル画像
信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ2 （Ｓorg ）との和に
応じた強調係数α2 で強調処理がなされ、低周波数成分
ＳL は、モーフォロジー信号Ｓmor3に基づく強調係数α
ｍ3 （Ｓmor3）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強
調係数αｄ3 （Ｓorg ）との和に応じた強調係数α3 で
強調処理がなされる。
【０１１４】このように本実施形態の画像処理装置は、
モーフォロジー信号に基づく強調処理とオリジナル画像
信号値に基づく強調処理とを組み合わせて強調処理を行
うため、例えば人口骨等の局所的に濃度変化の激しい部
分での過剰な強調（オーバーシュートまたはアンダーシ
ュート）を抑制することができる。
モーフォロジー信号に基づく強調処理とオリジナル画像
信号値に基づく強調処理とを組み合わせて強調処理を行
うため、例えば人口骨等の局所的に濃度変化の激しい部
分での過剰な強調（オーバーシュートまたはアンダーシ
ュート）を抑制することができる。
【０１１５】なお、モーフォロジー信号に基づく強調処
理とオリジナル画像信号値に基づく強調処理とを組合わ
せの方法としては、上記実施形態のように、各強調処理
のための強調係数同士の和を用いるものに限らず、これ
らの対応する強調係数同士を互いに乗じて新たな強調係
数αn を求めるようにしてもよい。
理とオリジナル画像信号値に基づく強調処理とを組合わ
せの方法としては、上記実施形態のように、各強調処理
のための強調係数同士の和を用いるものに限らず、これ
らの対応する強調係数同士を互いに乗じて新たな強調係
数αn を求めるようにしてもよい。
【０１１６】さらにまた、第５図に示すように、直列に
配置された３つのローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11ｃに
代えて５つのローパスフィルタ11ａ，11ｂ1 ，11ｂ2 ，
11ｃ1 ，11ｃ2 を直列に配してもよく、また演算素子14
ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ3 を、第１・２・３の実施形態のよ
うにローパスフィルタ11ｃの出力信号Ｓus３と加算処理
する位置ではなく、オリジナル画像信号Ｓorg と加算処
理する位置に設けてもよい。この場合、処理済画像信号
Ｓprocは下記式（１）ではなく式（１′）で示すことが
できる。
配置された３つのローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11ｃに
代えて５つのローパスフィルタ11ａ，11ｂ1 ，11ｂ2 ，
11ｃ1 ，11ｃ2 を直列に配してもよく、また演算素子14
ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ3 を、第１・２・３の実施形態のよ
うにローパスフィルタ11ｃの出力信号Ｓus３と加算処理
する位置ではなく、オリジナル画像信号Ｓorg と加算処
理する位置に設けてもよい。この場合、処理済画像信号
Ｓprocは下記式（１）ではなく式（１′）で示すことが
できる。
【０１１７】
【数１】
【０１１８】この式（１′）も式（１）と同様に、オリ
ジナル画像信号Ｓorg に対して、各周波数成分ごとにモ
ーフォロジー信号に応じて強調度合いを変化させた信号
を得ることを意味し、所望の周波数帯域ごとに、各周波
数帯域に含まれる所望の大きさの画像部分だけに所望の
強調処理を行うことができる。
ジナル画像信号Ｓorg に対して、各周波数成分ごとにモ
ーフォロジー信号に応じて強調度合いを変化させた信号
を得ることを意味し、所望の周波数帯域ごとに、各周波
数帯域に含まれる所望の大きさの画像部分だけに所望の
強調処理を行うことができる。
【図１】本発明の画像処理装置の第１実施形態を示すブ
ロック図
ロック図
【図２】（Ａ）第１の変換テーブルを表す関数のグラフ （Ｂ）第２の変換テーブルを表す関数のグラフ （Ｃ）第３の変換テーブルを表す関数のグラフ
【図３】本発明の画像処理装置の第２実施形態を示すブ
ロック図
ロック図
【図４】本発明の画像処理装置の第３実施形態を示すブ
ロック図
ロック図
【図５】本発明の画像処理装置の第４実施形態を示すブ
ロック図
ロック図
【図６】本発明の画像処理方法・装置の作用を示す説明
図、（Ａ）オリジナル画像データ、（Ｂ）処理済画像デ
ータ
図、（Ａ）オリジナル画像データ、（Ｂ）処理済画像デ
ータ
【図７】モーフォロジー演算の基本的な作用を説明する
図
図
【図８】モーフォロジーフィルターにおける構造要素Ｂ
i （ｉ＝１，２，…，Ｍ；Ｍ＝４）を示す図
i （ｉ＝１，２，…，Ｍ；Ｍ＝４）を示す図
【図９】モーフォロジー演算による処理を具体的に説明
するための濃度分布図
するための濃度分布図
11ａ，11ｂ，11ｃ ローパスフィルタ 12 モーフォロジーフィルタ 13ａ，13ｂ，13ｃ 変換テーブル 14ａ1 〜14ａ3 ，14ｂ1 〜14ｂ3 ，14ｃ1 〜14ｃ3 演
算素子 Ｓorg オリジナル画像信号 ＳH 高周波数成分 ＳM 中周波数成分 ＳL 低周波数成分 Ｓproc 処理済画像信号
算素子 Ｓorg オリジナル画像信号 ＳH 高周波数成分 ＳM 中周波数成分 ＳL 低周波数成分 Ｓproc 処理済画像信号
Claims (10)
- 【請求項１】 画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に
対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモ
ーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空
間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分お
よび／または前記オリジナル画像信号の変化が急俊な画
像部分について特徴的な出力を示すモーフォロジー信号
Ｓmor を求め、 前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周
波数成分Ｓn に分割し、 前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波
数成分について、前記モーフォロジー信号Ｓmor に依存
した強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求めるこ
とを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 前記モーフォロジー信号Ｓmor に依存し
た強調処理は、 前記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定された、前記
モーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍn （Ｓ
mor ）を出力する変換テーブルの該出力に基づいて、下
記式（１）または（１′）にしたがった強調処理である
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。 【数１】 - 【請求項３】 画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に
対して、互いに異なる周波数帯域にそれぞれ対応した互
いに大きさの異なる複数の構造要素Ｂｉn およびスケー
ル係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことによ
り、各構造要素Ｂｉn より小さく変動する画像部分およ
び／または前記オリジナル画像信号の変化が急俊な画像
部分について特徴的な出力を示す複数のモーフォロジー
信号Ｓmor n を求め、 前記オリジナル画像信号Ｓorg を、前記複数の構造要素
の大きさにそれぞれ対応した互いに異なる複数の周波数
成分Ｓn に分割し、 前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波
数成分について、該周波数成分が含まれる周波数帯域に
対応した大きさの構造要素Ｂｉn によるモーフォロジー
演算で得られたモーフォロジー信号Ｓmor n に依存した
強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求めることを
特徴とする画像処理方法。 - 【請求項４】 前記モーフォロジー信号Ｓmor n に依存
した強調処理は、 前記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定された、前記
モーフォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍ
n （Ｓmor n ）を出力する変換テーブルの該出力に基づ
いて、下記式（２）または（２′）にしたがった強調処
理であることを特徴とする請求項３記載の画像処理方
法。 【数２】 - 【請求項５】 前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なく
とも１つの周波数成分について、さらに前記オリジナル
画像信号Ｓorg に依存した強調処理を施すことを特徴と
する請求項１から４のうちいずれか１項に記載の画像処
理方法。 - 【請求項６】 画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に
対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモ
ーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空
間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分お
よび／または前記オリジナル画像信号の変化が急俊な画
像部分について特徴的な出力を示すモーフォロジー信号
Ｓmor を求めるモーフォロジー信号演算手段と、 前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周
波数成分Ｓn に分割する周波数帯域分割手段と、 前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波
数成分について、前記モーフォロジー信号Ｓmor に依存
した強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求める強
調手段とを備えてなることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項７】 前記強調手段によるモーフォロジー信号
Ｓmor に依存した強調処理は、 前記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定された、前記
モーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍn （Ｓ
mor ）を出力する変換テーブルの該出力に基づいて、下
記式（１）または（１′）にしたがった強調処理である
ことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。 【数１】 - 【請求項８】 画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に
対して、互いに異なる周波数帯域にそれぞれ対応した互
いに大きさの異なる複数の構造要素Ｂｉn およびスケー
ル係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことによ
り、各構造要素Ｂｉn より小さく変動する画像部分およ
び／または前記オリジナル画像信号の変化が急俊な画像
部分について特徴的な出力を示す複数のモーフォロジー
信号Ｓmor n を求めるモーフォロジー信号演算手段と、 前記オリジナル画像信号Ｓorg を、前記複数の構造要素
の大きさにそれぞれ対応した互いに異なる複数の周波数
成分Ｓn に分割する周波数帯域分割手段と、 前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波
数成分について、該周波数成分が含まれる周波数帯域に
対応した大きさの構造要素Ｂｉn によるモーフォロジー
演算で得られたモーフォロジー信号Ｓmor n に依存した
強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求める強調手
段とを備えてなることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項９】 前記強調手段によるモーフォロジー信号
Ｓmor n に依存した強調処理は、 前記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定された、前記
モーフォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍ
n （Ｓmor n ）を出力する変換テーブルの該出力に基づ
いて、下記式（２）または（２′）にしたがった強調処
理であることを特徴とする請求項８記載の画像処理装
置。 【数２】 - 【請求項１０】 前記強調手段が、 複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成
分について、さらに前記オリジナル画像信号Ｓorg に依
存した強調処理を施すことを特徴とする請求項５から９
のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
Priority Applications (14)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20320595A JP3690844B2 (ja) | 1995-08-09 | 1995-08-09 | 画像処理方法および装置 |
| DE69636911T DE69636911T2 (de) | 1995-03-29 | 1996-03-28 | Bildverarbeitungsverfahren und -Vorrichtung |
| DE69631085T DE69631085T2 (de) | 1995-03-29 | 1996-03-28 | Bildverarbeitungsverfahren und -vorrichtung |
| EP01112795A EP1146479A3 (en) | 1995-03-29 | 1996-03-28 | Image processing method and apparatus |
| EP00111106A EP1045340A3 (en) | 1995-03-29 | 1996-03-28 | Image processing method and apparatus |
| EP01112797A EP1134697B1 (en) | 1995-03-29 | 1996-03-28 | Image processing method and apparatus |
| EP01112796A EP1134696A3 (en) | 1995-03-29 | 1996-03-28 | Image processing method and apparatus |
| EP96105000A EP0736842B1 (en) | 1995-03-29 | 1996-03-28 | Image processing method and apparatus |
| US08/623,223 US6014474A (en) | 1995-03-29 | 1996-03-28 | Image processing method and apparatus |
| US09/298,851 US6233362B1 (en) | 1995-03-29 | 1999-04-26 | Image processing method and apparatus |
| US09/298,854 US6169823B1 (en) | 1995-03-29 | 1999-04-26 | Image processing method and apparatus |
| US09/299,148 US6125214A (en) | 1995-03-29 | 1999-04-26 | Image processing method and apparatus |
| US09/299,147 US6137923A (en) | 1995-03-29 | 1999-04-26 | Image processing method and apparatus |
| US09/299,231 US6125215A (en) | 1995-03-29 | 1999-04-26 | Image processing method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20320595A JP3690844B2 (ja) | 1995-08-09 | 1995-08-09 | 画像処理方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0950520A true JPH0950520A (ja) | 1997-02-18 |
| JP3690844B2 JP3690844B2 (ja) | 2005-08-31 |
Family
ID=16470213
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|---|---|---|---|
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006127517A (ja) * | 2004-10-26 | 2006-05-18 | Mitsutoyo Corp | 機械視覚検査方法およびそのためのユーザーインターフェース |
| JP2019503727A (ja) * | 2015-11-26 | 2019-02-14 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 医用画像を強調するためのユーザインタフェースを有する装置 |
-
1995
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