JPH11265447A - ３個の時間画像のシーケンスの画像中のノイズを圧縮する画像処理方法及び医用映像化装置 - Google Patents
３個の時間画像のシーケンスの画像中のノイズを圧縮する画像処理方法及び医用映像化装置Info
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- JPH11265447A JPH11265447A JP10362988A JP36298898A JPH11265447A JP H11265447 A JPH11265447 A JP H11265447A JP 10362988 A JP10362988 A JP 10362988A JP 36298898 A JP36298898 A JP 36298898A JP H11265447 A JPH11265447 A JP H11265447A
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- G06T5/70—
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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
- G06T2207/10—Image acquisition modality
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- G06T2207/10116—X-ray image
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- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20172—Image enhancement details
- G06T2207/20182—Noise reduction or smoothing in the temporal domain; Spatio-temporal filtering
Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、画像のシーケンス内で移動中の
対象物の小さいディテールを消去することなく、ノイズ
パッチ及びノイズパターンが除去される画像処理方法の
提供を目的とする。 【解決手段】 本発明の方法は、中心画像の平滑化され
た時間的輝度（Ｇt ）が前後の２個の平滑化された時間
的輝度（Ｇt-1 ，Ｇt+1 ）と実質的に異なり、Ｇ t が中
心画像のノイズフィルタ処理された輝度（Ｒt ）に割り
当てられる場合と、Ｇt がＧt-1 ，Ｇt+1 の少なくとも
一方と実質的に一致し、Ｇt ，Ｇt-1 ，Ｇ t+1 に適用さ
れたメジアンフィルタの結果がＲt に割り当てられる場
合とを区別するため、予め平滑化された３個の時間的輝
度をテストする。
対象物の小さいディテールを消去することなく、ノイズ
パッチ及びノイズパターンが除去される画像処理方法の
提供を目的とする。 【解決手段】 本発明の方法は、中心画像の平滑化され
た時間的輝度（Ｇt ）が前後の２個の平滑化された時間
的輝度（Ｇt-1 ，Ｇt+1 ）と実質的に異なり、Ｇ t が中
心画像のノイズフィルタ処理された輝度（Ｒt ）に割り
当てられる場合と、Ｇt がＧt-1 ，Ｇt+1 の少なくとも
一方と実質的に一致し、Ｇt ，Ｇt-1 ，Ｇ t+1 に適用さ
れたメジアンフィルタの結果がＲt に割り当てられる場
合とを区別するため、予め平滑化された３個の時間的輝
度をテストする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、処理されるべき画
像が中心にある３枚の連続的なシーケンスの画像におい
て同一位置で現在の画素に関係する３個の時間的輝度が
判定される画像のノイズを圧縮する画像処理方法に関す
る。本発明は、また、かかるシステムを含む医用装置に
関する。
像が中心にある３枚の連続的なシーケンスの画像におい
て同一位置で現在の画素に関係する３個の時間的輝度が
判定される画像のノイズを圧縮する画像処理方法に関す
る。本発明は、また、かかるシステムを含む医用装置に
関する。
【０００２】上記方法は、移動する対象物の小さいディ
テールを保存したまま画像のシーケンス中のノイズを圧
縮するため適用される。小さいディテールは、１画素乃
至数画素、例えば、１画素から１０画素までの対象物を
意味する。本発明は、特に、ビデオ画像、その中でも医
用画像の処理に使用され得る。
テールを保存したまま画像のシーケンス中のノイズを圧
縮するため適用される。小さいディテールは、１画素乃
至数画素、例えば、１画素から１０画素までの対象物を
意味する。本発明は、特に、ビデオ画像、その中でも医
用画像の処理に使用され得る。
【０００３】
【従来の技術】小さいディテールを保存したままノイズ
を圧縮する画像処理方法は、ARI NIEMINEN, PEKKA HEIN
ONEN, YRJO NEUVO による論文“A new class of Detei
l-Preserving Filters for Image Processing ”, IEEE
TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE IN
TELLIGENCE, VOL.PAMI-9, No.1, JANUARY 1987により公
知である。この引用文献には、一般的な形で、ＦＭＨ−
２Ｄ（有限インパルス応答メジアンハイブリッド−２次
元）と称される有限インパルス応答をもつ構造に適用さ
れるメジアンを含む２次元空間フィルタが記載されてい
る。特に、引用文献の図４及び第II-C節を参照するに、
ＦＭＨ−２Ｄタイプの有限インパルス応答（ＦＩＲ）フ
ィルタは、４個の小さい直線状マスクにより構成され、
各直線状マスクは、画像の平面内の現在画素の周りに９
０°の角度で配置された４本の分枝形成する２画素から
なる。フィルタ処理は、小さいマスク内の２画素の輝度
を平均化する段階と、４本の分枝で得られた平均輝度及
び中心の現在画素の輝度をそれらの輝度の中から１個の
輝度を選択するメジアンで分類する段階とを含む。引用
文献の図２を参照して第II-B節に記載されたＦＭＨ−１
Ｄフィルタと称される別のフィルタは、１乃至数個のメ
ジアンレベルを有する。ＦＭＨ−１Ｄフィルタは、平面
内の単一方向に配置された２個の基本マスクを含み、マ
スク内の平均輝度及び中心の現在画素の輝度に関するメ
ジアンを実行する。
を圧縮する画像処理方法は、ARI NIEMINEN, PEKKA HEIN
ONEN, YRJO NEUVO による論文“A new class of Detei
l-Preserving Filters for Image Processing ”, IEEE
TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE IN
TELLIGENCE, VOL.PAMI-9, No.1, JANUARY 1987により公
知である。この引用文献には、一般的な形で、ＦＭＨ−
２Ｄ（有限インパルス応答メジアンハイブリッド−２次
元）と称される有限インパルス応答をもつ構造に適用さ
れるメジアンを含む２次元空間フィルタが記載されてい
る。特に、引用文献の図４及び第II-C節を参照するに、
ＦＭＨ−２Ｄタイプの有限インパルス応答（ＦＩＲ）フ
ィルタは、４個の小さい直線状マスクにより構成され、
各直線状マスクは、画像の平面内の現在画素の周りに９
０°の角度で配置された４本の分枝形成する２画素から
なる。フィルタ処理は、小さいマスク内の２画素の輝度
を平均化する段階と、４本の分枝で得られた平均輝度及
び中心の現在画素の輝度をそれらの輝度の中から１個の
輝度を選択するメジアンで分類する段階とを含む。引用
文献の図２を参照して第II-B節に記載されたＦＭＨ−１
Ｄフィルタと称される別のフィルタは、１乃至数個のメ
ジアンレベルを有する。ＦＭＨ−１Ｄフィルタは、平面
内の単一方向に配置された２個の基本マスクを含み、マ
スク内の平均輝度及び中心の現在画素の輝度に関するメ
ジアンを実行する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記空間フィ
ルタだけが適用される場合、平均的なノイズ圧縮しか行
われないので、ノイズパッチ及びノイズパターンが依然
として残るという問題点がある。本発明の目的は、動き
の中にノイズパッチ及びノイズパターンを伴わない改良
されたノイズ圧縮を実現し、かつ、画像のシーケンス内
で移動中の対象物の小さいディテールを消去しないフィ
ルタリング演算を含む画像処理方法を提供することであ
る。
ルタだけが適用される場合、平均的なノイズ圧縮しか行
われないので、ノイズパッチ及びノイズパターンが依然
として残るという問題点がある。本発明の目的は、動き
の中にノイズパッチ及びノイズパターンを伴わない改良
されたノイズ圧縮を実現し、かつ、画像のシーケンス内
で移動中の対象物の小さいディテールを消去しないフィ
ルタリング演算を含む画像処理方法を提供することであ
る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記本発明の目的は、請
求項１に記載された画像中のノイズを圧縮する画像処理
方法により達成される。本発明の画像処理方法は、処理
されるべき中心画像（Ｊt ）が中央にある３枚の連続的
なシーケンスの画像（Ｊt-1 ，Ｊt ，Ｊt+1 ）において
同一位置（ｘ，ｙ）で現在画素［Ｐ（ｘ，ｙ）］に関係
する３個の時間的輝度が判定され、上記中心画像
（Ｊt ）の平滑化された時間的輝度（Ｇt ）が他の２個
の平滑化された時間的輝度（Ｇt-1 ，Ｇt+1 ）と実質的
に異なる第１のケースと、上記中心画像（Ｊt ）の平滑
化された時間的輝度（Ｇt ）が他の２個の平滑化された
時間的輝度（Ｇt-1 ，Ｇt+1 ）の中の少なくとも一方と
実質的に一致する第２のケースとを区別するため、ノイ
ズピークが予め平滑化された上記３個の時間的輝度（Ｇ
t-1 ，Ｇt ，Ｇt+1 ）をテストする段階と、上記第１の
ケースにおいて上記中心画像の上記現在画素の上記平滑
化された時間的輝度（Ｇt ）をそのままノイズフィルタ
処理された輝度（Ｒt ）として上記中心画像（Ｊt ）の
上記現在画素［Ｐ（ｘ，ｙ）］に割り当て、上記第２の
ケースにおいて上記３個の平滑化された時間的輝度（Ｇ
t-1 ，Ｇt ，Ｇt+1 ）に適用されたメジアンフィルタの
結果を上記ノイズフィルタ処理された輝度（Ｒt ）とし
て上記中心画像（Ｊt ）の上記現在画素［Ｐ（ｘ，
ｙ）］に割り当てる段階とを含む。
求項１に記載された画像中のノイズを圧縮する画像処理
方法により達成される。本発明の画像処理方法は、処理
されるべき中心画像（Ｊt ）が中央にある３枚の連続的
なシーケンスの画像（Ｊt-1 ，Ｊt ，Ｊt+1 ）において
同一位置（ｘ，ｙ）で現在画素［Ｐ（ｘ，ｙ）］に関係
する３個の時間的輝度が判定され、上記中心画像
（Ｊt ）の平滑化された時間的輝度（Ｇt ）が他の２個
の平滑化された時間的輝度（Ｇt-1 ，Ｇt+1 ）と実質的
に異なる第１のケースと、上記中心画像（Ｊt ）の平滑
化された時間的輝度（Ｇt ）が他の２個の平滑化された
時間的輝度（Ｇt-1 ，Ｇt+1 ）の中の少なくとも一方と
実質的に一致する第２のケースとを区別するため、ノイ
ズピークが予め平滑化された上記３個の時間的輝度（Ｇ
t-1 ，Ｇt ，Ｇt+1 ）をテストする段階と、上記第１の
ケースにおいて上記中心画像の上記現在画素の上記平滑
化された時間的輝度（Ｇt ）をそのままノイズフィルタ
処理された輝度（Ｒt ）として上記中心画像（Ｊt ）の
上記現在画素［Ｐ（ｘ，ｙ）］に割り当て、上記第２の
ケースにおいて上記３個の平滑化された時間的輝度（Ｇ
t-1 ，Ｇt ，Ｇt+1 ）に適用されたメジアンフィルタの
結果を上記ノイズフィルタ処理された輝度（Ｒt ）とし
て上記中心画像（Ｊt ）の上記現在画素［Ｐ（ｘ，
ｙ）］に割り当てる段階とを含む。
【０００６】本発明の方法の利点は、それほど複雑では
ないということである。すなわち、ＦＭＨフィルタの基
本マスク内の画素数と閾値である１個のパラメータを定
義するだけでよい。上記の方法を実施する手段を含む医
用映像化装置は請求項８に記載されている。本発明の医
用映像化装置は、ディジタル画像のシーケンスを獲得す
る画像獲得システムと、上記画像獲得システムのデータ
及び表示システムにアクセスする画像処理システムとを
有し、上記画像処理システムは上記本発明の画像処理方
法を実施するプロセッサを含む。
ないということである。すなわち、ＦＭＨフィルタの基
本マスク内の画素数と閾値である１個のパラメータを定
義するだけでよい。上記の方法を実施する手段を含む医
用映像化装置は請求項８に記載されている。本発明の医
用映像化装置は、ディジタル画像のシーケンスを獲得す
る画像獲得システムと、上記画像獲得システムのデータ
及び表示システムにアクセスする画像処理システムとを
有し、上記画像処理システムは上記本発明の画像処理方
法を実施するプロセッサを含む。
【０００７】蛍光透視モードの場合に、本発明の医用映
像化装置は、非常に小さいツールを使用して、従来、患
者及び放射線医師に有害である非常に多量の放射線量を
用いなければ実現できないような画質及び小さいツール
の動きを保存したまま、非常に繊細な手術をオンライン
追跡することができる。
像化装置は、非常に小さいツールを使用して、従来、患
者及び放射線医師に有害である非常に多量の放射線量を
用いなければ実現できないような画質及び小さいツール
の動きを保存したまま、非常に繊細な手術をオンライン
追跡することができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して本発明
を詳細に説明する。図１の（Ａ）は、１０画素未満の直
径を有するカテーテルのような小さいディテールを保存
したまま画像のノイズを圧縮する画像処理方法の各ステ
ップを示す図である。また、この方法は、動きに対する
耐性が強く、画像間で移動する対象物、特に、移動中の
カテーテルのような小さい対象物の小さいディテールを
保存したまま画像のシーケンス中の画像のノイズを圧縮
する。
を詳細に説明する。図１の（Ａ）は、１０画素未満の直
径を有するカテーテルのような小さいディテールを保存
したまま画像のノイズを圧縮する画像処理方法の各ステ
ップを示す図である。また、この方法は、動きに対する
耐性が強く、画像間で移動する対象物、特に、移動中の
カテーテルのような小さい対象物の小さいディテールを
保存したまま画像のシーケンス中の画像のノイズを圧縮
する。
【０００９】この方法は、特に、画像を形成するＸ線源
からのＸ線の強度が非常に弱く、画像が非常に多くのノ
イズを含む蛍光透視モードで獲得されたＸ線画像のシー
ケンスに使用され得る。上記画像はノイズと共にノイズ
ピークを含む。また、本方法は、テレビジョン画像を符
号化するために使用することができる。ビデオ画像は高
周波成分のノイズを含み、ノイズがそれ自体妨害性でな
いとしても、高周波成分を符号化することは困難、か
つ、高コストであるので、好ましくは、符号化をする前
にビデオ画像からノイズが除去される。
からのＸ線の強度が非常に弱く、画像が非常に多くのノ
イズを含む蛍光透視モードで獲得されたＸ線画像のシー
ケンスに使用され得る。上記画像はノイズと共にノイズ
ピークを含む。また、本方法は、テレビジョン画像を符
号化するために使用することができる。ビデオ画像は高
周波成分のノイズを含み、ノイズがそれ自体妨害性でな
いとしても、高周波成分を符号化することは困難、か
つ、高コストであるので、好ましくは、符号化をする前
にビデオ画像からノイズが除去される。
【００１０】図２の（Ａ）に示されるように、以下に説
明する方法は、好ましくは、３枚の時間的に連続した画
像（以下、連続時間画像とも称する）を用いて実行され
る。時間的に最初に供給された画像は、画像Ｊt-1 と記
され、かつ、先行画像と称され、時間的に２番目に供給
された画像は、画像Ｊt と記され、現在画像と称され、
時間的に３番目に供給された画像は、画像Ｊt+1 と記さ
れ、後続画像と称される。画素Ｐ（ｘ，ｙ）が画像中で
ＸＹ座標系のｘ，ｙ座標で指定される場合を想定する。
現在画像Ｊt 内の画素Ｐ（ｘ，ｙ）の輝度Ｉt(x,y)をフ
ィルタリングする方法は、先行画像及び後続画像の同じ
画素の輝度Ｉt-1(x,y)及び輝度Ｉt+1(x, y)を用いて実行
される。上記輝度は、以下の説明では、簡単化のためＩ
t 、Ｉt- 1 及びＩt+1 によって示される。
明する方法は、好ましくは、３枚の時間的に連続した画
像（以下、連続時間画像とも称する）を用いて実行され
る。時間的に最初に供給された画像は、画像Ｊt-1 と記
され、かつ、先行画像と称され、時間的に２番目に供給
された画像は、画像Ｊt と記され、現在画像と称され、
時間的に３番目に供給された画像は、画像Ｊt+1 と記さ
れ、後続画像と称される。画素Ｐ（ｘ，ｙ）が画像中で
ＸＹ座標系のｘ，ｙ座標で指定される場合を想定する。
現在画像Ｊt 内の画素Ｐ（ｘ，ｙ）の輝度Ｉt(x,y)をフ
ィルタリングする方法は、先行画像及び後続画像の同じ
画素の輝度Ｉt-1(x,y)及び輝度Ｉt+1(x, y)を用いて実行
される。上記輝度は、以下の説明では、簡単化のためＩ
t 、Ｉt- 1 及びＩt+1 によって示される。
【００１１】図１の（Ａ）、図３の（Ａ）乃至（Ｄ）、
並びに、図４の（Ａ）及び（Ｂ）を参照するに、最初
に、例えば、従来技術において公知の純然たる空間フィ
ルタＦＭＨ−１Ｄ又はＦＭＨ−２Ｄの中の一方を利用し
て、シーケンス中の３枚の連続画像毎に空間フィルタリ
ング演算が行われる。この空間フィルタリングの目的
は、各画像をノイズピークに関して個別に平滑化するこ
とである。空間フィルタは、このフィルタのマスクの分
枝の中心画素である現在画素Ｐ（ｘ，ｙ）に適用され
る。想定しているフィルタに依存して、各分枝は、水平
若しくは垂直方向、又は、場合によっては対角方向に延
びる。換言すると、各分枝は、画像の行若しくは列方
向、又は、行と列の二等分線方向に延びる。マスクは数
個の直線状に配置された画素により形成される。２画素
よりなるマスクは、非常に満足できる結果を与える。
並びに、図４の（Ａ）及び（Ｂ）を参照するに、最初
に、例えば、従来技術において公知の純然たる空間フィ
ルタＦＭＨ−１Ｄ又はＦＭＨ−２Ｄの中の一方を利用し
て、シーケンス中の３枚の連続画像毎に空間フィルタリ
ング演算が行われる。この空間フィルタリングの目的
は、各画像をノイズピークに関して個別に平滑化するこ
とである。空間フィルタは、このフィルタのマスクの分
枝の中心画素である現在画素Ｐ（ｘ，ｙ）に適用され
る。想定しているフィルタに依存して、各分枝は、水平
若しくは垂直方向、又は、場合によっては対角方向に延
びる。換言すると、各分枝は、画像の行若しくは列方
向、又は、行と列の二等分線方向に延びる。マスクは数
個の直線状に配置された画素により形成される。２画素
よりなるマスクは、非常に満足できる結果を与える。
【００１２】図４の（Ａ）に示される如く、現在画像Ｊ
t に適用される空間フィルタＦＭＨ−１Ｄは、図３の
（Ａ）に番号１で示されている基本フィルタＦＩＲ−１
Ｄの分枝Ｈ１内の画素の輝度の平均値ＭＨ１と、分枝Ｈ
２内の画素の輝度の平均値ＭＨ２と、中心画素Ｐ（ｘ，
ｙ）の輝度Ｉt との中から輝度ＭＥＤ１を発生するメジ
アンフィルタ１０１を含む。また、この空間フィルタＦ
ＭＨ−１Ｄは、図３の（Ｂ）に番号２で示されている基
本フィルタＦＩＲ−１Ｄの分枝Ｖ１の平均値ＭＶ１と、
分枝Ｖ２の平均値ＭＶ２と、中心画素の輝度Ｉt との中
から輝度ＭＥＤ２を発生するメジアンフィルタ１０２を
含む。空間フィルタＦＭＨ−１Ｄは、現在画像Ｊt 内で
座標ｘ，ｙを有する点Ｐ（ｘ，ｙ）に対し空間的に平滑
化された時間的輝度Ｇt(x,y)を供給するため、輝度ＭＥ
Ｄ１と、輝度ＭＥＤ２と、中心画素の輝度Ｉt との間に
メジアンフィルタ１０３を含む。
t に適用される空間フィルタＦＭＨ−１Ｄは、図３の
（Ａ）に番号１で示されている基本フィルタＦＩＲ−１
Ｄの分枝Ｈ１内の画素の輝度の平均値ＭＨ１と、分枝Ｈ
２内の画素の輝度の平均値ＭＨ２と、中心画素Ｐ（ｘ，
ｙ）の輝度Ｉt との中から輝度ＭＥＤ１を発生するメジ
アンフィルタ１０１を含む。また、この空間フィルタＦ
ＭＨ−１Ｄは、図３の（Ｂ）に番号２で示されている基
本フィルタＦＩＲ−１Ｄの分枝Ｖ１の平均値ＭＶ１と、
分枝Ｖ２の平均値ＭＶ２と、中心画素の輝度Ｉt との中
から輝度ＭＥＤ２を発生するメジアンフィルタ１０２を
含む。空間フィルタＦＭＨ−１Ｄは、現在画像Ｊt 内で
座標ｘ，ｙを有する点Ｐ（ｘ，ｙ）に対し空間的に平滑
化された時間的輝度Ｇt(x,y)を供給するため、輝度ＭＥ
Ｄ１と、輝度ＭＥＤ２と、中心画素の輝度Ｉt との間に
メジアンフィルタ１０３を含む。
【００１３】同じ空間フィルタリング演算ＦＭＨ−１Ｄ
は、二つの補助的な空間的に平滑化された時間的輝度Ｇ
t-1(x,y)及びＧt+1(x,y)を供給するため、先行画像及び
後続画像に対しても行われる。これらの平滑化された時
間的輝度Ｇt(x,y)、Ｇt-1(x, y)及びＧt+1(x,y)は、以
下、簡単のためＧt 、Ｇt-1 及びＧt+1 として参照され
る。図３の（Ｂ）の基本フィルタの分枝は、図３の
（Ａ）の基本フィルタの分枝に対し９０°回転されてい
る。メジアンフィルタ１０３はメジアンフィルタ１０
１、１０２とカスケード接続されている。
は、二つの補助的な空間的に平滑化された時間的輝度Ｇ
t-1(x,y)及びＧt+1(x,y)を供給するため、先行画像及び
後続画像に対しても行われる。これらの平滑化された時
間的輝度Ｇt(x,y)、Ｇt-1(x, y)及びＧt+1(x,y)は、以
下、簡単のためＧt 、Ｇt-1 及びＧt+1 として参照され
る。図３の（Ｂ）の基本フィルタの分枝は、図３の
（Ａ）の基本フィルタの分枝に対し９０°回転されてい
る。メジアンフィルタ１０３はメジアンフィルタ１０
１、１０２とカスケード接続されている。
【００１４】図４の（Ｂ）に示される如く、現在画像Ｊ
t に適用される純然たる空間フィルタＦＭＨ−２Ｄは、
図３の（Ｃ）に番号３で示されている基本フィルタＦＩ
Ｒ−２Ｄの分枝Ｈ１、Ｈ２、Ｖ１及びＶ２内の夫々の画
素の輝度の平均値ＭＨ１、ＭＨ２、ＭＶ１及びＭＶ２
と、中心画素Ｐ（ｘ，ｙ）の輝度Ｉt との間で、輝度Ｍ
ＥＤ１’を発生するメジアンフィルタ１１１を含む。ま
た、図４の（Ｂ）の空間フィルタＦＭＨ−２Ｄは、図３
の（Ｄ）に番号４で示されている基本フィルタＦＩＲ−
２Ｄの分枝ＮＥ、ＮＮ、ＳＥ及びＳＷ内の夫々の平均輝
度ＭＮＥ、ＭＮＮ、ＭＳＥ及びＭＳＷと、中心画素の輝
度Ｉt との間にメジアンフィルタ１１２を含む。図３の
（Ｄ）のフィルタの分枝は図３の（Ｃ）のフィルタの分
枝に対し４５°回転されている。次に、メジアンフィル
タ１１３が、輝度ＭＥＤ１’と、輝度ＭＥＤ２’と、中
心画素の輝度Ｉt との間で適用され、現在画像Ｊt 内で
座標ｘ，ｙを有する点Ｐ（ｘ，ｙ）に対し空間的に平滑
化された時間的輝度Ｇt を供給する。類似した演算を先
行画像Ｊt-1 及び後続画像Ｊt+1 で実行することによ
り、シーケンス中の３枚の連続画像に対し別の２個の平
滑化された時間的輝度Ｇ t-1 及びＧt+1 が得られる。
t に適用される純然たる空間フィルタＦＭＨ−２Ｄは、
図３の（Ｃ）に番号３で示されている基本フィルタＦＩ
Ｒ−２Ｄの分枝Ｈ１、Ｈ２、Ｖ１及びＶ２内の夫々の画
素の輝度の平均値ＭＨ１、ＭＨ２、ＭＶ１及びＭＶ２
と、中心画素Ｐ（ｘ，ｙ）の輝度Ｉt との間で、輝度Ｍ
ＥＤ１’を発生するメジアンフィルタ１１１を含む。ま
た、図４の（Ｂ）の空間フィルタＦＭＨ−２Ｄは、図３
の（Ｄ）に番号４で示されている基本フィルタＦＩＲ−
２Ｄの分枝ＮＥ、ＮＮ、ＳＥ及びＳＷ内の夫々の平均輝
度ＭＮＥ、ＭＮＮ、ＭＳＥ及びＭＳＷと、中心画素の輝
度Ｉt との間にメジアンフィルタ１１２を含む。図３の
（Ｄ）のフィルタの分枝は図３の（Ｃ）のフィルタの分
枝に対し４５°回転されている。次に、メジアンフィル
タ１１３が、輝度ＭＥＤ１’と、輝度ＭＥＤ２’と、中
心画素の輝度Ｉt との間で適用され、現在画像Ｊt 内で
座標ｘ，ｙを有する点Ｐ（ｘ，ｙ）に対し空間的に平滑
化された時間的輝度Ｇt を供給する。類似した演算を先
行画像Ｊt-1 及び後続画像Ｊt+1 で実行することによ
り、シーケンス中の３枚の連続画像に対し別の２個の平
滑化された時間的輝度Ｇ t-1 及びＧt+1 が得られる。
【００１５】基本空間フィルタＦＩＲ−１Ｄ又はＦＩＲ
−２Ｄと、従来技術を説明する上記の引用文献に開示さ
れているように１乃至数レベルでカスケード状に配置さ
れたメジアンフィルタとの多数の他の組合せは、ＦＭＨ
と称される純然たる空間フィルタを形成するため実施可
能である。図１の（Ａ）を参照するに、空間フィルタ構
造ＦＭＨは、元の時間的輝度Ｉt- 1 、Ｉt 及びＩt+1 を
ノイズピークに関して空間的に平滑化された時間的輝度
Ｇ t-1 、Ｇt 及びＧt+1 によって置き換えるため、３枚
の連続画像Ｊt-1 、Ｊt 及びＪt+1 の各画像の所定の現
在画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対し、ブロック１１、１２及び１
３の形式で選択、適用される。
−２Ｄと、従来技術を説明する上記の引用文献に開示さ
れているように１乃至数レベルでカスケード状に配置さ
れたメジアンフィルタとの多数の他の組合せは、ＦＭＨ
と称される純然たる空間フィルタを形成するため実施可
能である。図１の（Ａ）を参照するに、空間フィルタ構
造ＦＭＨは、元の時間的輝度Ｉt- 1 、Ｉt 及びＩt+1 を
ノイズピークに関して空間的に平滑化された時間的輝度
Ｇ t-1 、Ｇt 及びＧt+1 によって置き換えるため、３枚
の連続画像Ｊt-1 、Ｊt 及びＪt+1 の各画像の所定の現
在画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対し、ブロック１１、１２及び１
３の形式で選択、適用される。
【００１６】図８を参照するに、本方法は、標準かつシ
ステマティック（系統的）に、例えば、左から右へ、上
から下に、画像のＸ軸と平行に走査線Ｘ１，Ｘ
２．．．，ＸＮ等に沿って各画像Ｊt-1 、Ｊt 及びＪ
t+1 を走査することにより自動化される。メジアンフィ
ルタリング演算は平均値の形成よりも優れている点に注
意する必要がある。この優位な点は、メジアンフィルタ
の結果が何れかの入力の不規則な輝度変動によってバイ
アスされないことである。一つの輝度入力が他の輝度入
力よりも不規則な標準偏差を有する輝度から形成された
平均値は、この不規則な値が存在することによってバイ
アスされる。したがって、メジアンフィルタに基づく空
間フィルタＦＭＨの使用は、格別の関心事である。
ステマティック（系統的）に、例えば、左から右へ、上
から下に、画像のＸ軸と平行に走査線Ｘ１，Ｘ
２．．．，ＸＮ等に沿って各画像Ｊt-1 、Ｊt 及びＪ
t+1 を走査することにより自動化される。メジアンフィ
ルタリング演算は平均値の形成よりも優れている点に注
意する必要がある。この優位な点は、メジアンフィルタ
の結果が何れかの入力の不規則な輝度変動によってバイ
アスされないことである。一つの輝度入力が他の輝度入
力よりも不規則な標準偏差を有する輝度から形成された
平均値は、この不規則な値が存在することによってバイ
アスされる。したがって、メジアンフィルタに基づく空
間フィルタＦＭＨの使用は、格別の関心事である。
【００１７】図１の（Ａ）を参照するに、本方法の以下
のステップ２０、３０及び４０において、空間的に平滑
化された時間的輝度値が選択され、その時間的輝度値が
現在時間画像Ｊt 内の現在画素Ｐ（ｘ，ｙ）に与えられ
る。このため、２個の量が定義される。図２の（Ｂ）を
参照するに、第１の量は、ノイズの平均値ｍB に関する
標準ノイズ偏差σB である。標準ノイズ偏差σB は、所
定数の輝度レベルの値、例えば、２５６個の輝度レベル
の中の１５個の輝度レベルの値として先験的に決定さ
れ、或いは、当業者に公知の任意の他の適当な方法で決
定することができる。図２の（Ｂ）には、時間ｔの関数
として一定に保たれた平均輝度ｍB のレベルが示され、
この平均値ｍB に対する標準偏差σB を決定するノイズ
の変動が輝度軸Ｉ方向に測定される。
のステップ２０、３０及び４０において、空間的に平滑
化された時間的輝度値が選択され、その時間的輝度値が
現在時間画像Ｊt 内の現在画素Ｐ（ｘ，ｙ）に与えられ
る。このため、２個の量が定義される。図２の（Ｂ）を
参照するに、第１の量は、ノイズの平均値ｍB に関する
標準ノイズ偏差σB である。標準ノイズ偏差σB は、所
定数の輝度レベルの値、例えば、２５６個の輝度レベル
の中の１５個の輝度レベルの値として先験的に決定さ
れ、或いは、当業者に公知の任意の他の適当な方法で決
定することができる。図２の（Ｂ）には、時間ｔの関数
として一定に保たれた平均輝度ｍB のレベルが示され、
この平均値ｍB に対する標準偏差σB を決定するノイズ
の変動が輝度軸Ｉ方向に測定される。
【００１８】第２の量は比例定数Ｋである。積Ｋ×σB
により取得される係数は、ノイズ圧縮係数と呼ばれ、ユ
ーザが望むノイズ圧縮を実現すべく経験的に制御される
閾値を構成する。第２のステップ２０の間に、一方で、
時間的輝度Ｇt が他の２個の時間的輝度Ｇt-1 及びＧ
t+1 から著しく偏る第１の場合を検出し、他方で、時間
的輝度Ｇtが他の２個の時間的輝度Ｇt-1 及びＧt+1 の
中の少なくとも一方と実質的に一致する第２の場合を検
出するため、図１の（Ｂ）に示されたサブステップが実
行される。この演算により、以下の２通りの状況、すな
わち、 ・小さい対象物の動き（通過する動き） ・「プラトー」と称される形状を有する拡がりのある対
象物の動き（プラトー運動） を区別する。
により取得される係数は、ノイズ圧縮係数と呼ばれ、ユ
ーザが望むノイズ圧縮を実現すべく経験的に制御される
閾値を構成する。第２のステップ２０の間に、一方で、
時間的輝度Ｇt が他の２個の時間的輝度Ｇt-1 及びＧ
t+1 から著しく偏る第１の場合を検出し、他方で、時間
的輝度Ｇtが他の２個の時間的輝度Ｇt-1 及びＧt+1 の
中の少なくとも一方と実質的に一致する第２の場合を検
出するため、図１の（Ｂ）に示されたサブステップが実
行される。この演算により、以下の２通りの状況、すな
わち、 ・小さい対象物の動き（通過する動き） ・「プラトー」と称される形状を有する拡がりのある対
象物の動き（プラトー運動） を区別する。
【００１９】図５の（Ａ）には、３枚の画像Ｊt-1 、Ｊ
t 及びＪt+1 の間の小さい対象物ＯＢＪの動きの影響が
示されている。画像Ｊt-1 において、小さい対象物ＯＢ
Ｊは画素Ｐ（ｘ，ｙ）に存在しないが、画像Ｇt 内に存
在し、画像Ｊt+1 内には存在しなくなる。したがって、
空間的に平滑化された時間的輝度Ｇt は、他の空間的に
平滑化された時間的輝度Ｇt-1 及びＧt+1 から非常に大
きく偏る。図５の（Ｂ）には、輝度軸Ｇに関する上記の
時間的に平滑化された輝度Ｇt-1 、Ｇt 及びＧ t+1 の分
類が示されている。同図において、０は画像中の最小輝
度又は黒に対応し、２５５は最大輝度又は白に対応す
る。
t 及びＪt+1 の間の小さい対象物ＯＢＪの動きの影響が
示されている。画像Ｊt-1 において、小さい対象物ＯＢ
Ｊは画素Ｐ（ｘ，ｙ）に存在しないが、画像Ｇt 内に存
在し、画像Ｊt+1 内には存在しなくなる。したがって、
空間的に平滑化された時間的輝度Ｇt は、他の空間的に
平滑化された時間的輝度Ｇt-1 及びＧt+1 から非常に大
きく偏る。図５の（Ｂ）には、輝度軸Ｇに関する上記の
時間的に平滑化された輝度Ｇt-1 、Ｇt 及びＧ t+1 の分
類が示されている。同図において、０は画像中の最小輝
度又は黒に対応し、２５５は最大輝度又は白に対応す
る。
【００２０】図６の（Ａ）には、３枚の画像Ｊt-1 、Ｊ
t 及びＪt+1 の間のプラトーＰＴの動きの効果が示され
ている。画像Ｊt-1 に示された一例では、プラトーＰＴ
は、未だＰ（ｘ，ｙ）に達していないが、プラトーＰＴ
は画像Ｊt 内に存在し、また、画像Ｊt+1 内にも存在す
る。したがって、図６の（Ｂ）を参照するに、プラトー
の場合に、画像Ｊt 内の輝度Ｇt は、一般的に、少なく
とも先行画像の輝度若しくは後続画像の輝度と実質的に
一致する。
t 及びＪt+1 の間のプラトーＰＴの動きの効果が示され
ている。画像Ｊt-1 に示された一例では、プラトーＰＴ
は、未だＰ（ｘ，ｙ）に達していないが、プラトーＰＴ
は画像Ｊt 内に存在し、また、画像Ｊt+1 内にも存在す
る。したがって、図６の（Ｂ）を参照するに、プラトー
の場合に、画像Ｊt 内の輝度Ｇt は、一般的に、少なく
とも先行画像の輝度若しくは後続画像の輝度と実質的に
一致する。
【００２１】図６の（Ａ）及び（Ｂ）から、メジアンを
適用することにより画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対し系統的に輝
度Ｇt 、Ｇt-1 、Ｇt+1 の中の一つを選択することは望
ましくないことが分かる。その理由は、メジアンは輝度
Ｇt から非常に離れている値を選択するので、このメジ
アンによって提供される結果は小さい対象物の動きがあ
る場合に系統的に誤りを含むからである。
適用することにより画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対し系統的に輝
度Ｇt 、Ｇt-1 、Ｇt+1 の中の一つを選択することは望
ましくないことが分かる。その理由は、メジアンは輝度
Ｇt から非常に離れている値を選択するので、このメジ
アンによって提供される結果は小さい対象物の動きがあ
る場合に系統的に誤りを含むからである。
【００２２】このような誤りを回避するため、本発明の
方法は、テストブロックと称されるステップ２０におい
て、上記２通りの状況の選択を行う。上記２通りの状況
は、図１の（Ｂ）に示されるように、サブステップの２
本の分枝を実施することにより選択される。第１の分枝
では、最初のサブステップ２１でＧt とＧt-1 の差の絶
対値Ｄ１が計算され、次に、この絶対値Ｄ１は、２番目
のサブステップ２３において、以下の式： ｜Ｇt −Ｇt-1 ｜＞ＫσB ？ に従ってＤ１をテストすることにより、ノイズ圧縮係数
ＫσB と比較される。第２のサブステップ２３の最後に
得られるこのテストの結果、すなわち、イエス又はノー
（１／０）は、図１の（Ｂ）に示された論理ＡＮＤゲー
ト２５の第１の入力に供給される。
方法は、テストブロックと称されるステップ２０におい
て、上記２通りの状況の選択を行う。上記２通りの状況
は、図１の（Ｂ）に示されるように、サブステップの２
本の分枝を実施することにより選択される。第１の分枝
では、最初のサブステップ２１でＧt とＧt-1 の差の絶
対値Ｄ１が計算され、次に、この絶対値Ｄ１は、２番目
のサブステップ２３において、以下の式： ｜Ｇt −Ｇt-1 ｜＞ＫσB ？ に従ってＤ１をテストすることにより、ノイズ圧縮係数
ＫσB と比較される。第２のサブステップ２３の最後に
得られるこのテストの結果、すなわち、イエス又はノー
（１／０）は、図１の（Ｂ）に示された論理ＡＮＤゲー
ト２５の第１の入力に供給される。
【００２３】第２の分枝では、最初のサブステップ２２
でＧt とＧt+1 の差の絶対値Ｄ２が計算され、次に、こ
の絶対値Ｄ２は、２番目のサブステップ２４において、
以下の式： ｜Ｇt −Ｇt+1 ｜＞ＫσB ？ に従ってＤ２をテストすることにより、ノイズ圧縮係数
ＫσB と比較される。第２のサブステップ２４の最後に
得られるこのテストの結果、すなわち、イエス又はノー
（１／０）は、図１の（Ｂ）に示された論理ＡＮＤゲー
ト２５の第１の入力に供給され、テストステップ２０の
２本の分枝に共通した第３のサブステップが構成され
る。
でＧt とＧt+1 の差の絶対値Ｄ２が計算され、次に、こ
の絶対値Ｄ２は、２番目のサブステップ２４において、
以下の式： ｜Ｇt −Ｇt+1 ｜＞ＫσB ？ に従ってＤ２をテストすることにより、ノイズ圧縮係数
ＫσB と比較される。第２のサブステップ２４の最後に
得られるこのテストの結果、すなわち、イエス又はノー
（１／０）は、図１の（Ｂ）に示された論理ＡＮＤゲー
ト２５の第１の入力に供給され、テストステップ２０の
２本の分枝に共通した第３のサブステップが構成され
る。
【００２４】図７は、入力のイエス又はノーに基づく論
理ＡＮＤゲート２５の効果を示す図である。イエス及び
ノーは、夫々、信号１及び信号０によって表現される。
論理ＡＮＤゲート２５の出力は、トリガと称される図１
の（Ａ）に示されたステップ３０に与えられる。トリガ
ステップ３０は、３個の時間的輝度Ｇt 、Ｇt-1 及びＧ
t+1 の中からＲt の選択を行うため、メジアン４０の動
作をトリガするか、或いは、現在画像Ｊt の現在画素Ｐ
（ｘ，ｙ）に対しフィルタリングされた時間的輝度値Ｒ
t として供給するため、時間的輝度値Ｇt の自動選択を
トリガする。
理ＡＮＤゲート２５の効果を示す図である。イエス及び
ノーは、夫々、信号１及び信号０によって表現される。
論理ＡＮＤゲート２５の出力は、トリガと称される図１
の（Ａ）に示されたステップ３０に与えられる。トリガ
ステップ３０は、３個の時間的輝度Ｇt 、Ｇt-1 及びＧ
t+1 の中からＲt の選択を行うため、メジアン４０の動
作をトリガするか、或いは、現在画像Ｊt の現在画素Ｐ
（ｘ，ｙ）に対しフィルタリングされた時間的輝度値Ｒ
t として供給するため、時間的輝度値Ｇt の自動選択を
トリガする。
【００２５】図７を参照するに、論理ＡＮＤゲートは、
両方の入力が共にイエスに対応した１の場合、すなわ
ち、差の絶対値Ｄ１＝｜Ｇt −Ｇt-1 ｜及びＤ２＝｜Ｇ
t −Ｇ t+1 ｜が共にＫσB よりも大きい場合に限り、出
力として１、すなわち、イエスを有する。このとき、Ｇ
t は、Ｇt-1 及びＧt+1 から非常に隔たりのある時間的
輝度値であり、図５の（Ａ）に示されるように小さい対
象物ＯＢＪが動き回る場合に対応する。トリガステップ
３０は、画像Ｊt 内の現在画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対するフ
ィルタリングされた時間的輝度値Ｒt としてＧt をその
まま選択するようトリガする。その理由は、メジアンフ
ィルタが上記の通り動き回る小さい対象物を消去する輝
度値を生成するからである。
両方の入力が共にイエスに対応した１の場合、すなわ
ち、差の絶対値Ｄ１＝｜Ｇt −Ｇt-1 ｜及びＤ２＝｜Ｇ
t −Ｇ t+1 ｜が共にＫσB よりも大きい場合に限り、出
力として１、すなわち、イエスを有する。このとき、Ｇ
t は、Ｇt-1 及びＧt+1 から非常に隔たりのある時間的
輝度値であり、図５の（Ａ）に示されるように小さい対
象物ＯＢＪが動き回る場合に対応する。トリガステップ
３０は、画像Ｊt 内の現在画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対するフ
ィルタリングされた時間的輝度値Ｒt としてＧt をその
まま選択するようトリガする。その理由は、メジアンフ
ィルタが上記の通り動き回る小さい対象物を消去する輝
度値を生成するからである。
【００２６】全ての他の場合に、ＡＮＤゲートの２個の
入力の中の少なくとも一方が零に一致する場合、すなわ
ち、一方の入力がイエス、他方の入力がノーである場
合、出力は零に一致する。その場合、差の絶対値Ｄ１＝
｜Ｇt −Ｇt-1 ｜とＤ２＝｜Ｇ t −Ｇt+1 ｜の何れか一
方だけがＫσB よりも大きい。図６の（Ｂ）を参照する
に、Ｇt はＧt-1 又はＧt+1 の何れか一方に近い輝度値
を有し、他方の輝度値は非常に隔たりがある。かくし
て、図６の（Ａ）に示されたプラトーＰＴの動きが想定
される。したがって、トリガステップ３０はメジアン４
０をトリガする。メジアン４０は、３個の時間的輝度Ｇ
t 、Ｇt-1 及びＧt が入力として与えられ、現在画像Ｊ
t 内の画素Ｐ（ｘ，ｙ）に加えられるべきフィルタリン
グされた時間的輝度値である値Ｒt を出力する。このメ
ジアンは、Ｒt として、値Ｇt 、若しくは、Ｇt-1 とＧ
t の２個の中で、サブステップ２３及び２４の間に計算
されたＧt との差の絶対値が小さい方、すなわち、差の
絶対値が閾値ＫσB よりも大きくない値を選択する。
入力の中の少なくとも一方が零に一致する場合、すなわ
ち、一方の入力がイエス、他方の入力がノーである場
合、出力は零に一致する。その場合、差の絶対値Ｄ１＝
｜Ｇt −Ｇt-1 ｜とＤ２＝｜Ｇ t −Ｇt+1 ｜の何れか一
方だけがＫσB よりも大きい。図６の（Ｂ）を参照する
に、Ｇt はＧt-1 又はＧt+1 の何れか一方に近い輝度値
を有し、他方の輝度値は非常に隔たりがある。かくし
て、図６の（Ａ）に示されたプラトーＰＴの動きが想定
される。したがって、トリガステップ３０はメジアン４
０をトリガする。メジアン４０は、３個の時間的輝度Ｇ
t 、Ｇt-1 及びＧt が入力として与えられ、現在画像Ｊ
t 内の画素Ｐ（ｘ，ｙ）に加えられるべきフィルタリン
グされた時間的輝度値である値Ｒt を出力する。このメ
ジアンは、Ｒt として、値Ｇt 、若しくは、Ｇt-1 とＧ
t の２個の中で、サブステップ２３及び２４の間に計算
されたＧt との差の絶対値が小さい方、すなわち、差の
絶対値が閾値ＫσB よりも大きくない値を選択する。
【００２７】上記の通り、小さい対象物の定まらない動
きが存在する画像のゾーンの場合に、小さい対象物に関
係した画素はノイズピークを平滑化する単一の空間フィ
ルタリング演算だけを行なうことにより除かれる。他の
全ての場合に、すなわち、画像の他の全てのゾーンの場
合、第１の空間フィルタリング演算と第２の時間フィル
タリング演算の二つの連続したフィルタリング演算を画
像の画素に適用することが望ましい。したがって、所定
の画素に対し単一の空間フィルタリングだけを適用する
か、或いは、二つの連続したフィルタリング演算が適用
されるべきかを決定するテスト演算が非常に重要であ
る。
きが存在する画像のゾーンの場合に、小さい対象物に関
係した画素はノイズピークを平滑化する単一の空間フィ
ルタリング演算だけを行なうことにより除かれる。他の
全ての場合に、すなわち、画像の他の全てのゾーンの場
合、第１の空間フィルタリング演算と第２の時間フィル
タリング演算の二つの連続したフィルタリング演算を画
像の画素に適用することが望ましい。したがって、所定
の画素に対し単一の空間フィルタリングだけを適用する
か、或いは、二つの連続したフィルタリング演算が適用
されるべきかを決定するテスト演算が非常に重要であ
る。
【００２８】実際上、単一のフィルタＦＭＨ−１Ｄ又は
ＦＭＨ−２Ｄに限定されたフィルタリング演算は、処理
されている画素を取り巻くゾーンに上記のノイズピーク
及びパターンを生じさせる。その理由は、ＦＭＨタイプ
の基本フィルタが想定しているゾーン内で特定の方向を
他の方向よりも優先するからである。したがって、いわ
ゆるテスト演算は、調節可能なノイズ圧縮係数ＫσB に
依存する。
ＦＭＨ−２Ｄに限定されたフィルタリング演算は、処理
されている画素を取り巻くゾーンに上記のノイズピーク
及びパターンを生じさせる。その理由は、ＦＭＨタイプ
の基本フィルタが想定しているゾーン内で特定の方向を
他の方向よりも優先するからである。したがって、いわ
ゆるテスト演算は、調節可能なノイズ圧縮係数ＫσB に
依存する。
【００２９】Ｋに対する制御手段を用いて係数ＫσB を
調節するため、以下の事項を考慮する必要がある。すな
わち、 ・Ｋが非常に小さい場合、テスト演算の結果は常に肯定
的なイエスであり、時間メジアンは適用されない。フィ
ルタリングは、常に純然たる空間フィルタリングに限定
され、それによる効果は上述の通りである。 ・Ｋが非常に大きい場合、テスト演算の結果は常に否定
的なノーであり、出力側で常に時間メジアンが存在し、
小さい対象物の定まらない動きが消去される危険性を伴
う。
調節するため、以下の事項を考慮する必要がある。すな
わち、 ・Ｋが非常に小さい場合、テスト演算の結果は常に肯定
的なイエスであり、時間メジアンは適用されない。フィ
ルタリングは、常に純然たる空間フィルタリングに限定
され、それによる効果は上述の通りである。 ・Ｋが非常に大きい場合、テスト演算の結果は常に否定
的なノーであり、出力側で常に時間メジアンが存在し、
小さい対象物の定まらない動きが消去される危険性を伴
う。
【００３０】パラメータＫが正しく調節されたとき、本
発明の方法は、時間メジアンによる動いている小さい対
象物の処理を回避しながら、定まらない動きをする小さ
い対象物を保存し、画像の全ての他の画素を処理するた
め時間メジアンの前に空間的フィルタリングを実行す
る。本方法は１画素ずつ順番に適用されるので、メジア
ンがトリガされず、空間フィルタリングだけが適用され
たとき、動いている小さい対象物を表現する数画素だけ
が関係している。画像の他のゾーンは２通りのフィルタ
リング演算、すなわち、空間フィルタリングと、後に続
く時間メジアンとが適用される。
発明の方法は、時間メジアンによる動いている小さい対
象物の処理を回避しながら、定まらない動きをする小さ
い対象物を保存し、画像の全ての他の画素を処理するた
め時間メジアンの前に空間的フィルタリングを実行す
る。本方法は１画素ずつ順番に適用されるので、メジア
ンがトリガされず、空間フィルタリングだけが適用され
たとき、動いている小さい対象物を表現する数画素だけ
が関係している。画像の他のゾーンは２通りのフィルタ
リング演算、すなわち、空間フィルタリングと、後に続
く時間メジアンとが適用される。
【００３１】他方で、係数Ｋは、テスト演算が画像中の
ノイズレベルを考慮するような形で、標準ノイズ偏差σ
B に適用されることが同様に重要である。さもなけれ
ば、ノイズを考慮することなく小さい対象物を検出する
ことは容易ではない。上記の方法は、長い画像のシーケ
ンスの時間画像に対し順番に簡単なフィルタリングを実
現し、所定の画像のフィルタリングのため、先行画像の
フィルタリング中に獲得されたデータを利用する。実際
上、画像のシーケンス中で、４番目の画像Ｊt+2 が画像
Ｊt+1 の後に供給されたとき、画像Ｊt 及びＪt+1 に対
し予め計算されたフィルタＦＭＨの２個の結果が既に獲
得されている。したがって、シーケンスの新しい画像が
供給される毎に、ＦＭＨ１１、１２、１３の計算と、メ
ジアン１０１、１０２、１０３又はメジアン１１１、１
１２、１１３の計算と、２回のテスト演算とを行う必要
がある。これらの演算は実時間で行われ得る。本方法を
実施するため、従来の「ディジタルシグナルプロセッサ
ＤＳＰ−Ｃ８０」タイプのプロセッサを使用してもよ
い。５１２×５１２画素からなる画像の場合、上記の演
算ステップは、このプロセッサによって１５ｍｓで実行
される。かくして、画像は、毎秒２５枚の画像のシーケ
ンスの場合に４０ｍｓ毎に１画像のレートで通過する。
したがって、画像は実時間で容易に処理される。
ノイズレベルを考慮するような形で、標準ノイズ偏差σ
B に適用されることが同様に重要である。さもなけれ
ば、ノイズを考慮することなく小さい対象物を検出する
ことは容易ではない。上記の方法は、長い画像のシーケ
ンスの時間画像に対し順番に簡単なフィルタリングを実
現し、所定の画像のフィルタリングのため、先行画像の
フィルタリング中に獲得されたデータを利用する。実際
上、画像のシーケンス中で、４番目の画像Ｊt+2 が画像
Ｊt+1 の後に供給されたとき、画像Ｊt 及びＪt+1 に対
し予め計算されたフィルタＦＭＨの２個の結果が既に獲
得されている。したがって、シーケンスの新しい画像が
供給される毎に、ＦＭＨ１１、１２、１３の計算と、メ
ジアン１０１、１０２、１０３又はメジアン１１１、１
１２、１１３の計算と、２回のテスト演算とを行う必要
がある。これらの演算は実時間で行われ得る。本方法を
実施するため、従来の「ディジタルシグナルプロセッサ
ＤＳＰ−Ｃ８０」タイプのプロセッサを使用してもよ
い。５１２×５１２画素からなる画像の場合、上記の演
算ステップは、このプロセッサによって１５ｍｓで実行
される。かくして、画像は、毎秒２５枚の画像のシーケ
ンスの場合に４０ｍｓ毎に１画像のレートで通過する。
したがって、画像は実時間で容易に処理される。
【００３２】フィルタリング係数又は閾値ＫσB に関す
る限り、表形式にまとめることが可能であり、論理ＡＮ
Ｄゲートは当業者に周知である。したがって、図１の
（Ａ）及び（Ｂ）を参照して説明したフィルタは容易に
実施することができる。このフィルタは、乗算を行わな
くてもよいという利点がある。本発明によるフィルタの
各ステップ中に、空間フィルタが時間成分を含むことに
より、純然たる空間フィルタＦＭＨ１１、１２、１３
は、画像Ｊt のノイズを圧縮し、特に、ノイズピークを
除去する。しかし、これらの空間フィルタは、基本空間
フィルタ１、２、３若しくは４の形状又はマスクに起因
したパッチ又はノイズパターンを除去できない場合があ
る。本発明によれば、既にフィルタリングされた空間的
輝度Ｇt 、Ｇ t-1 、Ｇt+1 に対し時間的な形で適用され
るメジアンフィルタ４０は、画像中のノイズを非常に強
力に圧縮し、ノイズパッチを完全に除去する。一般的に
言うと、図１の（Ａ）及び（Ｂ）に示されたフィルタ
は、小さい対象物の定まらない動きに対し非常に耐性が
あるので、図５の（Ａ）及び図６の（Ａ）を参照して説
明された問題点を解決する。
る限り、表形式にまとめることが可能であり、論理ＡＮ
Ｄゲートは当業者に周知である。したがって、図１の
（Ａ）及び（Ｂ）を参照して説明したフィルタは容易に
実施することができる。このフィルタは、乗算を行わな
くてもよいという利点がある。本発明によるフィルタの
各ステップ中に、空間フィルタが時間成分を含むことに
より、純然たる空間フィルタＦＭＨ１１、１２、１３
は、画像Ｊt のノイズを圧縮し、特に、ノイズピークを
除去する。しかし、これらの空間フィルタは、基本空間
フィルタ１、２、３若しくは４の形状又はマスクに起因
したパッチ又はノイズパターンを除去できない場合があ
る。本発明によれば、既にフィルタリングされた空間的
輝度Ｇt 、Ｇ t-1 、Ｇt+1 に対し時間的な形で適用され
るメジアンフィルタ４０は、画像中のノイズを非常に強
力に圧縮し、ノイズパッチを完全に除去する。一般的に
言うと、図１の（Ａ）及び（Ｂ）に示されたフィルタ
は、小さい対象物の定まらない動きに対し非常に耐性が
あるので、図５の（Ａ）及び図６の（Ａ）を参照して説
明された問題点を解決する。
【００３３】
【実施例】図９は、一例として、上記のノイズ圧縮方法
を実施する手段を具備したディジタル放射線写真システ
ムを含む医用映像化装置を示す図である。医用映像化装
置は、Ｘ線源１０１と、患者を収容するテーブル１０２
と、患者を通過したＸ線を受信するための画像増倍器１
０３と、画像増倍器１０３に接続された撮像管１０４
と、撮像管１０４からデータが供給され、マイクロプロ
セッサを有する画像処理システム１０５とを含む。画像
処理システム１０５は、数種類の出力を有し、その中の
出力１０６は、処理後又は処理前の画像若しくは画像の
シーケンスを表示するモニター１０７に接続される。
を実施する手段を具備したディジタル放射線写真システ
ムを含む医用映像化装置を示す図である。医用映像化装
置は、Ｘ線源１０１と、患者を収容するテーブル１０２
と、患者を通過したＸ線を受信するための画像増倍器１
０３と、画像増倍器１０３に接続された撮像管１０４
と、撮像管１０４からデータが供給され、マイクロプロ
セッサを有する画像処理システム１０５とを含む。画像
処理システム１０５は、数種類の出力を有し、その中の
出力１０６は、処理後又は処理前の画像若しくは画像の
シーケンスを表示するモニター１０７に接続される。
【００３４】ディジタル放射線写真画像は、８ビット若
しくは１０ビットで符号化された５１２×５１２画素又
は１０２４×１０２４画素を含む。各画素には、１から
２５６又は１０２４までの輝度レベルが割り当てられ
る。例えば、画像の暗い領域は低輝度レベルを有し、明
るい領域は高輝度レベルを有する。ディジタル画像は蛍
光透視モードで獲得され得る。本発明は、特に、動脈造
影画像の処理のため使用され得る。
しくは１０ビットで符号化された５１２×５１２画素又
は１０２４×１０２４画素を含む。各画素には、１から
２５６又は１０２４までの輝度レベルが割り当てられ
る。例えば、画像の暗い領域は低輝度レベルを有し、明
るい領域は高輝度レベルを有する。ディジタル画像は蛍
光透視モードで獲得され得る。本発明は、特に、動脈造
影画像の処理のため使用され得る。
【００３５】上記の本発明の方法によるディジタル画像
処理の種々のステップ及び演算は画像処理システム１０
５で実施される。データはメモリ領域（図示しない）に
格納され得る。記録手段（図示しない）を使用しても構
わない。
処理の種々のステップ及び演算は画像処理システム１０
５で実施される。データはメモリ領域（図示しない）に
格納され得る。記録手段（図示しない）を使用しても構
わない。
【図１】（Ａ）は、本発明による時間成分を有する空間
フィルタＦＭＨ−３Ｄの各ステップを表す機能ブロック
図であり、（Ｂ）は（Ａ）のフィルタ中のテスト機能ブ
ロックを表す図である。
フィルタＦＭＨ−３Ｄの各ステップを表す機能ブロック
図であり、（Ｂ）は（Ａ）のフィルタ中のテスト機能ブ
ロックを表す図である。
【図２】（Ａ）は画像のシーケンスの中の３枚の連続画
像を表す図であり、（Ｂ）は標準ノイズ偏差の測定量を
示すグラフである。
像を表す図であり、（Ｂ）は標準ノイズ偏差の測定量を
示すグラフである。
【図３】（Ａ）及び（Ｂ）はフィルタＦＭＨ−１Ｄを実
現するためのフィルタＦＩＲ−１Ｄを示す図であり、
（Ｃ）及び（Ｄ）はフィルタＦＭＨ−２Ｄを実現するた
めのフィルタＦＩＲ−２Ｄを示す図である。
現するためのフィルタＦＩＲ−１Ｄを示す図であり、
（Ｃ）及び（Ｄ）はフィルタＦＭＨ−２Ｄを実現するた
めのフィルタＦＩＲ−２Ｄを示す図である。
【図４】（Ａ）はフィルタＦＭＨ−１Ｄを表し、（Ｂ）
はフィルタＦＭＨ−２Ｄを表す図である。
はフィルタＦＭＨ−２Ｄを表す図である。
【図５】（Ａ）は小さい移動対象物を含む画像のシーケ
ンスの中の３枚の連続画像を示す図であり、（Ｂ）はメ
ジアンによって選択するための（Ａ）に示された画像に
関係した輝度の分類を表す図である。
ンスの中の３枚の連続画像を示す図であり、（Ｂ）はメ
ジアンによって選択するための（Ａ）に示された画像に
関係した輝度の分類を表す図である。
【図６】（Ａ）は「プラトー」形の移動対象物を含む画
像のシーケンスの中の３枚の連続画像を示す図であり、
（Ｂ）はメジアンによって選択するための（Ａ）に示さ
れた画像に関係した輝度の分類を表す図である。
像のシーケンスの中の３枚の連続画像を示す図であり、
（Ｂ）はメジアンによって選択するための（Ａ）に示さ
れた画像に関係した輝度の分類を表す図である。
【図７】輝度を選択する信号に対する論理ＡＮＤゲート
の効果を示す図である。
の効果を示す図である。
【図８】処理されるべきが相を走査する標準的な方法を
示す図である。
示す図である。
【図９】本発明による方法を実施する医用映像化装置を
表す図である。
表す図である。
１０ 空間フィルタリングブロック １１，１２，１３ 有限インパルス応答メジアンハイ
ブリッド（ＦＭＨ）構造 ２０ テストステップ ２１，２２ 差の絶対値計算ステップ ２３，２４ 差の絶対値テストステップ ２５ 論理アンドゲート ２６ 判定結果 ３０ トリガブロック ４０ メジアンフィルタブロック ５１ 時間的輝度値Ｇt ５２ 時間的輝度値Ｒt
ブリッド（ＦＭＨ）構造 ２０ テストステップ ２１，２２ 差の絶対値計算ステップ ２３，２４ 差の絶対値テストステップ ２５ 論理アンドゲート ２６ 判定結果 ３０ トリガブロック ４０ メジアンフィルタブロック ５１ 時間的輝度値Ｇt ５２ 時間的輝度値Ｒt
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 590000248 Ｇｒｏｅｎｅｗｏｕｄｓｅｗｅｇ １, 5621 ＢＡ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ， Ｔｈ ｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ
Claims (8)
- 【請求項１】 処理されるべき中心画像（Ｊt ）が中央
にある３枚の連続的なシーケンスの画像（Ｊt-1 ，
Ｊt ，Ｊt+1 ）において同一位置（ｘ，ｙ）で現在画素
［Ｐ（ｘ，ｙ）］に関係する３個の時間的輝度が判定さ
れる、画像のノイズを圧縮する画像処理方法において、 上記中心画像（Ｊt ）の平滑化された時間的輝度
（Ｇt ）が他の２個の平滑化された時間的輝度
（Ｇt-1 ，Ｇt+1 ）と実質的に異なる第１のケースと、
上記中心画像（Ｊt ）の平滑化された時間的輝度
（Ｇt ）が他の２個の平滑化された時間的輝度
（Ｇt-1 ，Ｇt+1 ）の中の少なくとも一方と実質的に一
致する第２のケースとを区別するため、ノイズピークが
予め平滑化された上記３個の時間的輝度（Ｇt-1 ，
Ｇt ，Ｇt+1 ）をテストする段階と、 上記第１のケースにおいて上記中心画像の上記現在画素
の上記平滑化された時間的輝度（Ｇt ）をそのままノイ
ズフィルタ処理された輝度（Ｒt ）として上記中心画像
（Ｊt ）の上記現在画素［Ｐ（ｘ，ｙ）］に割り当て、
上記第２のケースにおいて上記３個の平滑化された時間
的輝度（Ｇt-1 ，Ｇt ，Ｇt+1 ）に適用されたメジアン
フィルタの結果を上記ノイズフィルタ処理された輝度
（Ｒt ）として上記中心画像（Ｊt ）の上記現在画素
［Ｐ（ｘ，ｙ）］に割り当てる段階とを含む画像処理方
法。 - 【請求項２】 上記テストをする段階は、 上記中心画像の上記平滑化された時間的輝度（Ｇt ）
と、それ以外の２枚の画像の上記平滑化された時間的輝
度（Ｇt-1 ，Ｇt+1 ）との差の絶対値によって形成され
る２個の差分（Ｄ１，Ｄ２）を決定する段階と、 閾値を決定する段階と、 上記各差分を上記閾値と比較する段階と、 上記２個の差分（Ｄ１，Ｄ２）が共に上記閾値を超える
とき、上記第１のケースに従って行われる上記ノイズフ
ィルタ処理された輝度（Ｒt ）の割り当てをトリガし、 上記２個の差分の中の高々１個の差分だけが上記閾値を
超えるとき、上記第２のケースに従って行われる上記ノ
イズフィルタ処理された輝度（Ｒt ）の割り当てをトリ
ガする段階とを有する請求項１記載の画像処理方法。 - 【請求項３】 上記閾値は、調節可能な係数（Ｋ）と、
上記画像中のノイズの平均値に関する平均ノイズ偏差
（σB ）の積として得られるノイズ圧縮係数（ＫσB ）
であり、 上記調節可能な係数（Ｋ）は、定まらない動きをする小
さい対象物が処理されるべき画像のゾーンに現れるとき
に限り、上記メジアンフィルタが適用されないように制
御される請求項２記載の画像処理方法。 - 【請求項４】 ノイズピークに関する上記３枚の連続的
な画像の輝度の平滑化は、上記３枚の各画像毎に空間的
かつ別個に行われる請求項１又は２記載の画像処理方
法。 - 【請求項５】 上記３枚の連続的な画像（Ｊt-1 ，
Ｊt ，Ｊt+1 ）の輝度の平滑化は、有限インパルス応答
を備えた１個以上のマスク構造にカスケードされた１個
以上のメジアンフィルタを含む２次元空間フィルタを用
いて別個に行われる請求項４記載の画像処理方法。 - 【請求項６】 上記３枚の連続的な画像（Ｊt-1 ，
Ｊt ，Ｊt+1 ）の輝度の平滑化は、有限インパルス応答
を備えた１個以上のマスク構造にカスケードされた１個
以上のメジアンフィルタを含む１次元空間フィルタを用
いて別個に行われる請求項４記載の画像処理方法。 - 【請求項７】 上記画像は標準的な形式で１画素毎に順
番に自動的に走査され、 上記段階が各画素毎に自動的に実行される請求項１乃至
６のうちいずれか一項記載の画像処理方法。 - 【請求項８】 ディジタル画像のシーケンスを獲得する
画像獲得システムと、上記画像獲得システムのデータ及
び表示システムにアクセスする画像処理システムとを有
し、 上記画像処理システムは請求項１乃至７のうちいずれか
一項記載の画像処理方法を実施するプロセッサを含む医
用映像化装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR9716309 | 1997-12-23 | ||
| FR9716309 | 1997-12-23 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11265447A true JPH11265447A (ja) | 1999-09-28 |
Family
ID=9514962
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10362988A Pending JPH11265447A (ja) | 1997-12-23 | 1998-12-21 | ３個の時間画像のシーケンスの画像中のノイズを圧縮する画像処理方法及び医用映像化装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6360025B1 (ja) |
| EP (1) | EP0926626A1 (ja) |
| JP (1) | JPH11265447A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8837851B2 (en) | 2005-06-28 | 2014-09-16 | Lg Display Co., Ltd. | Method of median filtering |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2790123B1 (fr) * | 1999-02-18 | 2001-04-27 | Ge Medical Syst Sa | Procede de traitement d'une sequence d'images fluoroscopiques d'un corps, de facon a ameliorer la qualite des images visualisees |
| WO2002005543A1 (fr) * | 2000-07-06 | 2002-01-17 | Seiko Epson Corporation | Procede de traitement d'image, support d'enregistrement, et dispositif de traitement d'image |
| DE10306555A1 (de) * | 2002-03-06 | 2003-09-18 | Siemens Ag | Verfahren zur Bearbeitung einer mit einem dynamischen Bildwandler, insbesondere einem Festkörperbilddetektor aufgenommenen Strahlungsbildsequenz bestehend aus mehreren nacheinander aufgenommenen Strahlungsbildern eines Untersuchungsobjekts |
| US7433084B2 (en) * | 2002-07-01 | 2008-10-07 | Xerox Corporation | Digital de-screening technique for scanned documents |
| US7359565B2 (en) * | 2004-05-03 | 2008-04-15 | International Business Machines Corporation | Method of filtering pixels in a video encoding process |
| US20060017743A1 (en) * | 2004-07-23 | 2006-01-26 | Chan Victor G | Display intensity filter |
| KR101119969B1 (ko) * | 2004-11-09 | 2012-02-22 | 삼성전자주식회사 | 디지털 카메라에서 고정 패턴 노이즈 제거 장치 및 방법 |
| US7706625B2 (en) * | 2006-06-09 | 2010-04-27 | Siemens Aktiengesellschaft | Trilateral filter for medical diagnostic imaging |
| FR2924254B1 (fr) * | 2007-11-23 | 2010-01-01 | Gen Electric | Procede de traitement d'images en radioscopie interventionnelle |
| KR20100037339A (ko) * | 2008-10-01 | 2010-04-09 | 삼성전자주식회사 | 불량화소 보정 장치 및 방법 |
| JP5393245B2 (ja) * | 2009-05-12 | 2014-01-22 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、ｘ線画像撮影装置およびｘ線画像撮影装置の制御方法 |
| US8861885B2 (en) * | 2009-08-26 | 2014-10-14 | Apple Inc. | Directional noise filtering |
| JP6135526B2 (ja) | 2014-01-30 | 2017-05-31 | 株式会社リガク | 画像処理方法および画像処理装置 |
| WO2016064879A1 (en) * | 2014-10-20 | 2016-04-28 | Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. | Scene-based non-uniformity correction in focal plane arrays |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5600731A (en) * | 1991-05-09 | 1997-02-04 | Eastman Kodak Company | Method for temporally adaptive filtering of frames of a noisy image sequence using motion estimation |
| US5384865A (en) * | 1992-06-01 | 1995-01-24 | Eastman Kodak Company | Adaptive, hybrid median filter for temporal noise suppression |
| EP0578311B1 (en) * | 1992-07-10 | 1998-12-09 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | X-ray examination apparatus with means for noise reduction |
| FR2736181A1 (fr) * | 1995-06-30 | 1997-01-03 | Philips Electronique Lab | Procede de traitement d'images pour la reduction du bruit dans une image d'une sequence d'images numeriques et dispositif mettant en oeuvre ce procede |
| FR2736182A1 (fr) * | 1995-06-30 | 1997-01-03 | Philips Electronique Lab | Procede de traitement d'images pour la reduction du bruit dans une image d'une sequence d'images numeriques et dispositif mettant en oeuvre ce procede |
| US6037986A (en) * | 1996-07-16 | 2000-03-14 | Divicom Inc. | Video preprocessing method and apparatus with selective filtering based on motion detection |
| EP0871143B1 (fr) * | 1997-04-08 | 2004-06-02 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Système de traitement d'une séquence d'images bruitées, et appareil d'examen médical incluant un tel système |
| US6281942B1 (en) * | 1997-08-11 | 2001-08-28 | Microsoft Corporation | Spatial and temporal filtering mechanism for digital motion video signals |
| EP0936575B1 (fr) * | 1998-02-17 | 2004-07-28 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Procédé de traitement d'images pour l'estimation de mouvement dans une séquence d'images |
-
1998
- 1998-12-16 EP EP98204269A patent/EP0926626A1/fr not_active Withdrawn
- 1998-12-21 JP JP10362988A patent/JPH11265447A/ja active Pending
- 1998-12-22 US US09/218,549 patent/US6360025B1/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8837851B2 (en) | 2005-06-28 | 2014-09-16 | Lg Display Co., Ltd. | Method of median filtering |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0926626A1 (fr) | 1999-06-30 |
| US6360025B1 (en) | 2002-03-19 |
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