JPS5951686A - デイジタルフイルタ法及びデイジタルフイルタ - Google Patents
デイジタルフイルタ法及びデイジタルフイルタInfo
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- JPS5951686A JPS5951686A JP57151804A JP15180482A JPS5951686A JP S5951686 A JPS5951686 A JP S5951686A JP 57151804 A JP57151804 A JP 57151804A JP 15180482 A JP15180482 A JP 15180482A JP S5951686 A JPS5951686 A JP S5951686A
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- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
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- H03H17/0202—Two or more dimensional filters; Filters for complex signals
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明はディジタル画像のフィルタに関する。
ディジタル画像のフィルタには一つには低域周波数を除
去または減衰させ相対的に高域周波数を強調するバイパ
スフィルタおよび低域周波数を強調し、高域周波数を除
去または減衰させるローパスフィルタさらに低域周波数
も高域周波数も減衰させ、相対的に目標周波数を強調す
るノ・ンドバスフィルタがある。これらフィルタはディ
ジタル画像の画質を調整し、画像の使用目的に合致せし
める為に使用する。例えば医用画像の例ではその画像の
使用目的は主に診断であり、この時のフィルタ処理は診
断しや讐い画質を得る為に用いられる。
去または減衰させ相対的に高域周波数を強調するバイパ
スフィルタおよび低域周波数を強調し、高域周波数を除
去または減衰させるローパスフィルタさらに低域周波数
も高域周波数も減衰させ、相対的に目標周波数を強調す
るノ・ンドバスフィルタがある。これらフィルタはディ
ジタル画像の画質を調整し、画像の使用目的に合致せし
める為に使用する。例えば医用画像の例ではその画像の
使用目的は主に診断であり、この時のフィルタ処理は診
断しや讐い画質を得る為に用いられる。
ディジタル画像は画素と呼ばれる量子化された２次元空
間上に＃変位を有する。その１例としてＭ×Ｍ個の画素
からなるディジタル画像に対するディジタルフィルタ処
理について第１図で説明する。
間上に＃変位を有する。その１例としてＭ×Ｍ個の画素
からなるディジタル画像に対するディジタルフィルタ処
理について第１図で説明する。
第１図はＭＸＭ個の画素を有する画像データを示す。
各画素点（Ｉ、Ｊ）でのデータにフィルタリング処理を
行う。そのフィルタリング処理を簡便に行う方法として
画素座標点（Ｉ、Ｊ）の周辺データとの畳み込み積分を
行う方法があるこの方法を＋１１式で示す。
行う。そのフィルタリング処理を簡便に行う方法として
画素座標点（Ｉ、Ｊ）の周辺データとの畳み込み積分を
行う方法があるこの方法を＋１１式で示す。
・・・・・・・・・（１）
（１）式でＤ（Ｉ、Ｊ）は座標点（Ｉ、Ｊ）の画像デー
タを示す。この座標点ＣＩ、Ｊ）ｉ中心点としてＮＸＮ
の領域のＮ２個の全データに対して重み関数Ｗを積和演
算し、この結果をＮ２で割り原データＤに加え込む事に
、よりフィルタリング結果Ｑ（Ｉ、Ｊ）ｅ得る。この手
法におけるフィルタリング結果Ｑ（１、Ｊ）の画質は右
辺における重み関数Ｗおよび重み関数の領域の大きさＮ
によって調整される。＋１１式によれば本方式における
積和演算回数はＭＸＭＸＮＸＮとなシ莫大な計算を行う
事になり現実的ではない。そこで（１１式をさらに簡略
化してフィルタレ−ジョン処理を行う事がなされる。す
なわち（１）式においてＷ（ｋ、ｔ）を一定値として（
２）式のごとく与える。
タを示す。この座標点ＣＩ、Ｊ）ｉ中心点としてＮＸＮ
の領域のＮ２個の全データに対して重み関数Ｗを積和演
算し、この結果をＮ２で割り原データＤに加え込む事に
、よりフィルタリング結果Ｑ（Ｉ、Ｊ）ｅ得る。この手
法におけるフィルタリング結果Ｑ（１、Ｊ）の画質は右
辺における重み関数Ｗおよび重み関数の領域の大きさＮ
によって調整される。＋１１式によれば本方式における
積和演算回数はＭＸＭＸＮＸＮとなシ莫大な計算を行う
事になり現実的ではない。そこで（１１式をさらに簡略
化してフィルタレ−ジョン処理を行う事がなされる。す
なわち（１）式においてＷ（ｋ、ｔ）を一定値として（
２）式のごとく与える。
Ｗ（ｋ、ｔ）三ｌ（・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（２
）但し Ｋ≧−１ この時のフィルタレ−ジョン処理１０式は次の（３）式
となる。
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（２
）但し Ｋ≧−１ この時のフィルタレ−ジョン処理１０式は次の（３）式
となる。
（３）式によれば（１）式における積和演算のうち積演
算が省略でき加算のみで実施しうるため計１３９−量の
削減が可能となる。
算が省略でき加算のみで実施しうるため計１３９−量の
削減が可能となる。
（３）式の右辺は座標点（Ｉ、Ｊ）ｔ−中心点としてＮ
ＸＮの領域のＮ２個の全データ”を総加算し、この総加
算値をＮ２で割算し、これによってＭＸＭ個のデータの
平均値をとる。この平均値に定数に′ｆ：、掛算する。
ＸＮの領域のＮ２個の全データ”を総加算し、この総加
算値をＮ２で割算し、これによってＭＸＭ個のデータの
平均値をとる。この平均値に定数に′ｆ：、掛算する。
定数には平均値に対する重み係数である。
したがって（３）式の右辺は平均値に重み係数Ｋを掛算
して得られる値を点（Ｉ 、Ｊ）でのデータＤ（Ｉ。
して得られる値を点（Ｉ 、Ｊ）でのデータＤ（Ｉ。
Ｊ）から差し引く。この結束性られるＱ（１，Ｊ）は点
（１，Ｊ）のデータＤ（Ｉ、Ｊ）に対してフィルタリン
グ結果を与える。
（１，Ｊ）のデータＤ（Ｉ、Ｊ）に対してフィルタリン
グ結果を与える。
（３）式におけるフィルタリング機能を以下に説明する
。
。
第２図（イ）はＮなる巾のフィルタリング重み関数Ｗｏ
ｆ、示す。この関数Ｗ。のパワースペクトルＦ（ω）を
第２崗（ロ）に示す。第２１幹）はω＝０の点で最大値
をと！０−１．７の点でＯとなり以下減衰娠動をくり返
す。したがって重み関数Ｗ。による畳み込み積分すなわ
ちＮ個のデータの平均処理は空間周波数上ではＯ付近の
低い周波数はそのままとおし、しだいに高い周波数にな
るほど原データを抑圧し土工の所では０となるローパス
フィルタ機能を有する。
ｆ、示す。この関数Ｗ。のパワースペクトルＦ（ω）を
第２崗（ロ）に示す。第２１幹）はω＝０の点で最大値
をと！０−１．７の点でＯとなり以下減衰娠動をくり返
す。したがって重み関数Ｗ。による畳み込み積分すなわ
ちＮ個のデータの平均処理は空間周波数上ではＯ付近の
低い周波数はそのままとおし、しだいに高い周波数にな
るほど原データを抑圧し土工の所では０となるローパス
フィルタ機能を有する。
さらにこの０となる周波数は十にのθｉであるため、Ｎ
が小さい時はＯとなる周波数は商い周波数となり、Ｎが
大きい時は低い周波数となる為、Ｎの太きさでフィルタ
リング処理の周波数特性を変える事ができる。
が小さい時はＯとなる周波数は商い周波数となり、Ｎが
大きい時は低い周波数となる為、Ｎの太きさでフィルタ
リング処理の周波数特性を変える事ができる。
（３）式によればこの第２ ［＞ｌ （ｒ＋）のオペレ
ーション結果を割合を示す値にで原データＤ（１，Ｊ）
に加算する事となυＫが旧の時はローパスフィルタとし
て負の時はバイパスフィルタとして機能し、このＮとＫ
の大きさで所望の画質を得る事ができる。
ーション結果を割合を示す値にで原データＤ（１，Ｊ）
に加算する事となυＫが旧の時はローパスフィルタとし
て負の時はバイパスフィルタとして機能し、このＮとＫ
の大きさで所望の画質を得る事ができる。
Ｋが負すなわちバイパスフィルタとして機能させた時の
例を第３図（イ）、（ロ）に示す。
例を第３図（イ）、（ロ）に示す。
第３図（イ）ＦｉＫ−−１で且つＮを変更した場合の特
性変化を示し、第３図幹）はに−一舎で且つＮを変更し
た場合の空間周波数上でのフィルタレ−ジョン特性の変
化を示す。Ｎを大きく設定するとピーク周波数は全体に
低周波方向へ移動し、周波数特性そのものが急峻な傾き
を示す。Ｎを小さく設定するとピーク周波数は全体に高
周波方向へ移動し、周波数特性そのものが緩慢な傾きを
呈する。
性変化を示し、第３図幹）はに−一舎で且つＮを変更し
た場合の空間周波数上でのフィルタレ−ジョン特性の変
化を示す。Ｎを大きく設定するとピーク周波数は全体に
低周波方向へ移動し、周波数特性そのものが急峻な傾き
を示す。Ｎを小さく設定するとピーク周波数は全体に高
周波方向へ移動し、周波数特性そのものが緩慢な傾きを
呈する。
更にＫを変更することによって低周波の抑圧の程度を変
更することができる。第３自（イ）（ロ）に示すように
Ｋが負の時はフィルタ特性Ｆ（ω）は低周波数領域で大
きな減少を示し、高周波数領域では減少が小さくバイパ
スフィルタリング機能を有しに一？Ｎを変更することに
よってフィルタリング特性を調整し、所望の画質を得る
事ができる。
更することができる。第３自（イ）（ロ）に示すように
Ｋが負の時はフィルタ特性Ｆ（ω）は低周波数領域で大
きな減少を示し、高周波数領域では減少が小さくバイパ
スフィルタリング機能を有しに一？Ｎを変更することに
よってフィルタリング特性を調整し、所望の画質を得る
事ができる。
（３）式の計η、を実行するには右辺第２項が示すよう
にＮＸＮ−Ｎ２回の加算を必−要とする。さらに（３）
式はＭＸＭ−Ｍ２個の画素点について実施する必要があ
シー画像のフィルタレ−ジョン像を得る為にはＮ２ＸＭ
２回の加′ＪＱ−を必要とする。エックス線像のように
微細病変を診断する画像ではＭ￥１１０００〜４００Ｑ
、 Ｎは１００〜２５０の値が選ばれる為この加算回数
はｌＯ５〜１０’回になり、（３）式のディジタルフィ
ルタリング処理時間の増大を招く。従来こうした処理時
間を短縮する為、大規模なプロセサを使用したシ、Ｎの
大きさを小さく設足する事により、Ｎ２回数の減少をは
かる等の方法をとっていた。
にＮＸＮ−Ｎ２回の加算を必−要とする。さらに（３）
式はＭＸＭ−Ｍ２個の画素点について実施する必要があ
シー画像のフィルタレ−ジョン像を得る為にはＮ２ＸＭ
２回の加′ＪＱ−を必要とする。エックス線像のように
微細病変を診断する画像ではＭ￥１１０００〜４００Ｑ
、 Ｎは１００〜２５０の値が選ばれる為この加算回数
はｌＯ５〜１０’回になり、（３）式のディジタルフィ
ルタリング処理時間の増大を招く。従来こうした処理時
間を短縮する為、大規模なプロセサを使用したシ、Ｎの
大きさを小さく設足する事により、Ｎ２回数の減少をは
かる等の方法をとっていた。
本発明の目的はかかる加算回数の大巾な減少をはかりハ
ード構成の容易なディジタルバイパスフィルタを提供す
る事にある。
ード構成の容易なディジタルバイパスフィルタを提供す
る事にある。
本発明の要旨は二次元画像のディジタルフィルタとして
ラスクスキャンして入力される画像データに対してフィ
ルタ重み関数の大きさＮＸＩラインの大きさのバッファ
メモリと、２スタ方回の加算値を格納する一次元ライン
メモリおよびＮＸＮ個の画素上のデータの総和値を格納
するレジスタとを設け、入力データの更新に対して一次
元ラインメモリを修正すると同時に、−次元ラインメモ
リ内のデータを用いＮＸＮの総和値を格納するレジスタ
を修正して常に総和値を保持せしめ、この総和値を一定
の割合で入力データがら加３ｖ、あるいは減算する事に
より加算回数を大幅に削減するとともにフィルタ重み関
数の大きさＮに無関係とする事によシ処理時間の短縮を
行った事である。
ラスクスキャンして入力される画像データに対してフィ
ルタ重み関数の大きさＮＸＩラインの大きさのバッファ
メモリと、２スタ方回の加算値を格納する一次元ライン
メモリおよびＮＸＮ個の画素上のデータの総和値を格納
するレジスタとを設け、入力データの更新に対して一次
元ラインメモリを修正すると同時に、−次元ラインメモ
リ内のデータを用いＮＸＮの総和値を格納するレジスタ
を修正して常に総和値を保持せしめ、この総和値を一定
の割合で入力データがら加３ｖ、あるいは減算する事に
より加算回数を大幅に削減するとともにフィルタ重み関
数の大きさＮに無関係とする事によシ処理時間の短縮を
行った事である。
１ｇ４図は、本発明のバイパスフィルタの実施例を示す
。このバイパスフィルタは、Ｍ ｘ Ｎ 個ｏ画像デー
タに対して、ＮＸＮ個の二次元メモリを用いてＮＸＮの
窓によるフィルタレ−ジョンを行う。
。このバイパスフィルタは、Ｍ ｘ Ｎ 個ｏ画像デー
タに対して、ＮＸＮ個の二次元メモリを用いてＮＸＮの
窓によるフィルタレ−ジョンを行う。
メモリｌは、ＮＸＮ個の画像データを格納する。
メモリｌのアドレスは（１、Ｊ）で与え、入力データは
、その時の（Ｉ 、Ｊ）のアドレスに格納する。
、その時の（Ｉ 、Ｊ）のアドレスに格納する。
この格納に先立って、前回に格納されたアドレス（Ｉ、
Ｊ）のデータは事前に脱出しておく。
Ｊ）のデータは事前に脱出しておく。
ラインレジスタ２は、Ｍ個のデータ格納領域を持つ０こ
のＭ個とは、メモリ１の横方向のＭ個のアドレスに対応
する。メモリ１の横方向のアドレスはＩで指定を受ける
故にラインレジスタ２のアこの）、Ｄ（１，Ｊ）とは、
ＮＸＮの画像切出しの際ｊ＝１ の縦方向のＩＪのデータの総和ｔｌ−意味する。
のＭ個とは、メモリ１の横方向のＭ個のアドレスに対応
する。メモリ１の横方向のアドレスはＩで指定を受ける
故にラインレジスタ２のアこの）、Ｄ（１，Ｊ）とは、
ＮＸＮの画像切出しの際ｊ＝１ の縦方向のＩＪのデータの総和ｔｌ−意味する。
メモリｌ及びラインレジスタ２のアドレス指定は、■方
向カウンタ１２、Ｊ方向カウンタ１３が行う。
向カウンタ１２、Ｊ方向カウンタ１３が行う。
■方向カウンタ１２は！方向の計数を行い、この計数値
は、ラインレジスタ２のアドレス指定を行う。
は、ラインレジスタ２のアドレス指定を行う。
更に、■方向カウンタ１２はＪ方向カラン護１３の計数
出力と共にメモリｌのアト、レス指定を行う。
出力と共にメモリｌのアト、レス指定を行う。
かかるラインレジスタ２へのデータ格納は、減算器３、
加算器４が実行する。この実行手順は以下となる。
加算器４が実行する。この実行手順は以下となる。
減算器３は、ラインレジスタ２のアドレスエのデータと
メモリ１からよみ出されたデータとの差分をとる。加算
器４は、減讐、器３の差分出力と入力データａとの加算
を行う。この加算結果をラインレジスタ２のアドレスエ
に格納する。この手順は、入力データａの順次入力に対
して常にくり返が常にアドレスＩに格納される。
メモリ１からよみ出されたデータとの差分をとる。加算
器４は、減讐、器３の差分出力と入力データａとの加算
を行う。この加算結果をラインレジスタ２のアドレスエ
に格納する。この手順は、入力データａの順次入力に対
して常にくり返が常にアドレスＩに格納される。
更に、以上の減算器３、加算器４による演算手順は、す
べてのアドレスＩ−１，２，・・・・・・１Ｍに対して
も実行できる故に、レジスタ２は、アドレスＩ−ｊ、２
．・・・・・・１Ｍそれぞれにラスク方向の紹オロすな
わちΣＤ（Ｉ、Ｊ）の演算結果を格納する。
べてのアドレスＩ−１，２，・・・・・・１Ｍに対して
も実行できる故に、レジスタ２は、アドレスＩ−ｊ、２
．・・・・・・１Ｍそれぞれにラスク方向の紹オロすな
わちΣＤ（Ｉ、Ｊ）の演算結果を格納する。
−１
減算器６は、バッファ５の出力とラインレジスタ２の出
力との差分をとる。、レジスタ２の出力とは、アドレス
Ｉを中心点とした時のアドレス（■一百）の値である。
力との差分をとる。、レジスタ２の出力とは、アドレス
Ｉを中心点とした時のアドレス（■一百）の値である。
加算器７は、減算器６の差分出力とアドレス（Ｉ十Σ）
のデータとを加算を行う。この加算結果は、レジスタ５
に格納され、更に、減算器６による次の差分演算に供す
る。
のデータとを加算を行う。この加算結果は、レジスタ５
に格納され、更に、減算器６による次の差分演算に供す
る。
フタ８は、レジスタ５の出力をＮ２で除算する。ＮをＮ
＝２１とすると、シフタ８は、ｎビットの下位方向シフ
ト（右シフト）を行う。乗算器１０は、レジスタ９にセ
ットしたデータにとシフタ８の出力との掛算を行う。
＝２１とすると、シフタ８は、ｎビットの下位方向シフ
ト（右シフト）を行う。乗算器１０は、レジスタ９にセ
ットしたデータにとシフタ８の出力との掛算を行う。
減算器１１は、現入力信号ａとシフタｌＯの出力との加
算をとる。この出力すは（３）式で示す演算結果である
Ｑ（１，Ｊ）に相当する。Ｑ（Ｉ、Ｊ）はフイ。
算をとる。この出力すは（３）式で示す演算結果である
Ｑ（１，Ｊ）に相当する。Ｑ（Ｉ、Ｊ）はフイ。
ルタリング出力である。
本発明によれば、従来Ｎ２回の加算を必要としたのに対
し４回の加算を行うだけでよい。この４回の加算は、Ｎ
の大きさに無関係である。それ故に、バイパスフィルタ
リング機能を向上できると共にその処理時間の短縮をは
かることができた。
し４回の加算を行うだけでよい。この４回の加算は、Ｎ
の大きさに無関係である。それ故に、バイパスフィルタ
リング機能を向上できると共にその処理時間の短縮をは
かることができた。
第１図はバイパスフィルタリングの説明図、第２図（イ
）、（ロ）は画像切出し関数の説明図、第３図（イ）。 （ａ）はバイパスフィルタリングの特性を説明する図、
第４図は本発明のバイパスフィルタの実施例図である。 ｌ・・・メモリ、２・・・ラインレジスタ、３，６．１
１・・・減算器、４．７・・・加算器、５・・・レジス
タ、８・・・シフタ、９・・・レジスタ、ｌＯ・・・乗
算器。 特許出願人 株式会社 日立メデイコ代理人 弁理士
秋 本 正 実ユ；″Ｊｌ ｔ：ｌ＞Ｊ Ｓ”Ｊ ２ Ｗ 多１５３目 （イ） Ｆよ。 （Ｏ）Ｆ（ｖ） 手続補正書（自発） 昭和５ｇ年ノ月１３１１ 特許庁長官若杉和夫 殿 １、事件の表示 昭和 ｓ７ 年特願 第１ｊ／ざｏａ 号２、Ｒ明の
名称 ディジタルフィルタ ３、補正をする者 中イ′１との関係 特許用）、イ
１人ｆ−］： ｌ１ｉＱｉｉｌｌｒ）東京都千代田区内
神田−丁目／番／ダ号氏’ｔ’＋ （名１’＋、）
株式会社 日立メデイコ４、代 理 人 （補正） 明 細 １、発明の名称
ディジタルフィルタ 特許請求の範囲 ライン長とラスク長で示されるデイジタルニ次元画像う
スクスキャンして入力される画像データに対してフィル
タ長とライン長の枳の大きさヲ治する二次元バッファメ
モリーと核二次元バッファメモリーのラスク方向の加算
値を格納する一次元ラインメモリーとフィルタ領域のデ
ータの総和値を格納するレジスタケ設け、データの入力
によジ該二次元バッファメモリーに取り込むとともに該
−次元ラインメモリーのデータＹ 、ｌｌＩ；正し、さ
らに−次元ラインメモリーのデータから該総和値を格納
するレヅスタヲイし正して新データ入力に際し常に総和
値を保持せしめ入力データとの−だ割合の相あるいは差
演算する＄によりフィルタ処理を行う事馨判徴とするデ
ィジタルフィルタ。 発明の詳細な説明 本発明はディジタル画像のフィルタに関する。 ディジタル画像のフィルタには一つには低域周波数乞除
去または紘衰させ相対的に高域周彼数乞強調するハイ／
ｆスフイルタおよび低域周波数乞強調し、高域周波数を
除去または減衰させるローフ４スフイルタさらに低域周
波数も高域周波数も減衰させ、相対的に目標固波数乞強
調するバンドパスフィルタがある、これらフィルタはデ
ィジタル画像の画’Ｅｉｋ調整し、１ｉｂｉ像の使用目
的に合致せしめる為に使用する。例えば医用画像の例で
はその画像の使用目的は主に診断であり、この時のフィ
ルタ処理は診断しやすい画質を得る為に用いられる。 ディジタル画像は画素と呼ばれる量子化された２次元空
間上に濃度値ン有する。その１例としてＮＸＮ個の画素
からなるディジタル画像に対するディジタルフィルタ処
理について第１図で説明する。 第１図はＮＸＮ個の画素を有する画像データを示す。 各画素点ＣＩ、Ｊ）でのデータにフィルタリング処理２
行う。そのフィルタリング処理乞簡便に行う′方法とし
て画素座標点ＣＩ、Ｊ）の周辺データとの畳み込み積分
を行う方法があるこの方法を（１１式で示す。 Ｎ （１）式Ｄ（■、Ｊ）は座標点（Ｉ、Ｊ）の画像データ
ケ示す。この座標点（１，Ｊ）’ｉｆｆ中心点としてＮ
ＸＮの領域のＮ２個の全データに対して重み関数Ｗ乞積
和演痒し、この結果をＮ２で割９原データＤに力ｎえ込
む事によりフィルタリング結果Ｑ（Ｉ、Ｊ）馨得る。こ
の手法におけるフィルタリング結果Ｑ（Ｉ 、 Ｊ ）
の画質は右辺における重み関数ｗｉ−よび重み関数の領
域の大きさＮによって調整される。 （１）式によれば本方式における積和演算回数はＭ×Ｍ
ＸＮＸＮとなり莫大な計算ケ行う事になり現実的ではな
い。そこで（１）弐馨さらに簡略化してフィルタレ−ジ
ョン処理２行う事がなされる。すなわち（１）式におい
てＷ＜ｋ、ｌ）乞一定値として（２）式のごとく与える
。 Ｗ（ｋ、ｌ）三Ｋ ・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・（２）但し Ｋ≧−１ この時のフィルタレ−ジョン処理（１１式は次の（３１
式（３）式によれば（１）式における積和演算のうち積
演算が省略でき加算のみで実施しうるため計算量の削減
が可能となるー （３）式の右辺は座標点（Ｉ、Ｊ）’ａ’中心点として
ＮＸＮの領域Ｎ２個の全データを総加算し、この総加算
値乞Ｎ２で割算し、これによってＮＸＮ個のデータの平
均値をとる。この平均値に定数に乞掛算する。定数はＫ
は平均値に対する重み係数である。 したがって（３）式の右辺は平均値に重み係数に乞掛算
して得られる値を点（Ｉ、Ｊ）でのデータＤ（Ｉ、Ｊ）
から差し引く。この結果得られるＱ（Ｉ。 Ｊ）は点（Ｉ、Ｊ）のデータＤ（１，Ｊ）に対してフィ
ルタリング結果７与える。 （３）式におけるフィルタリング機能乞以下に説明する
。 ＦＡ２図（イ）はＮなる巾のフィルタリング重み関数Ｗ
ｏ ％’示す。この間数Ｗ。のパワースイクトルＦ（（
、）を第２図（ロ）に示す。第２図（ロ）はω＝０の点
で最大値をとり±１の点でＯとなＶ以下減衰振動なくり
返す８したがって重み関数Ｗ。による畳み込み積分すな
わちＮ個のデータの平均処理は空間周波数上では０付近
の低い周波数はそのままとおし、しだいに高い周波数に
なるほど原データを抑圧し±Ｎの所ではＯとなるローノ
ヤスフイルタ機能χ有する。 さらにこのＯとなる周波数は±Ｎの所であるため、Ｎが
小さい時はＯとなる周波数は高い周波数となり、Ｎが大
きい時は低い周波数となる為、Ｎの大きさでフィルタリ
ング処理の周波数特性２変える事ができる。 （３）式によればこの第２図（ロ）のオペレーション結
果を割合を示す値にで原データＤ（Ｉ、Ｊ）に加算する
事となりＫが正の時はローフ４スフイルタとして負の時
はハイノ母スフィルタとして機能し、このＮとＫの大き
さで収望の画質馨得る事ができる。 Ｋが負すなわちバイパスフィルタとして機能させた時の
例を第３図（イ）、（ロ）に示す。 第３図（イ）はに＝−１で且つＮＹ変更した場合の特性
変化を示し、第３図（ロ）はＫ 、＝＝ ２で且つＮ
Ｙ変更した場合の空間周波数上でのフィルタレ−ジョン
特性の変化２示、す。Ｎｉ大きく設定するとピーク周波
数は全体に低周波方向へ移動し、周波数特性そのものが
急峻な傾きを示す。ＮＹ小さく設定するとピーク周波数
は全体に高周波方向へ移動し、周波数特性そのものが緩
慢な傾き２呈する。 史にに−ｉ変更することによって低周波の抑圧の程度ケ
変更することができる。第３図（イ）（ロ）に示すよう
にＫが負の時はフィルタ特性Ｆ（ω）は低周波数領域で
大きな減少ケ示し、高周波数領域では減少が小すくハイ
ノクスフィルタリング機能乞有しＫやＮを変更すること
によってフィルタリング特性ビ調整し１所望の画質２得
る事ができる。 （３）式のｉｌ算乞実行するには右辺第２項が示すよう
にＮ Ｘ Ｎ ＝ Ｎ２回の加算乞必要とする。さらに
（３）式はＭ Ｘ Ｍ ＝ Ｎ２個の画素点について実
施する必要があり一画像のフィルタレ−ジョン像を得る
為にはＮ２ＸＭ２回の加算ン必要とする。 エックス線
像のように微細病変乞診断する画像ではＭは１０００−
４０００、Ｎは１００〜２５０の値が選ばれる為この加
算回数は１０５〜１０６回になり、（３）式のディジタ
ルフィルタリング処理時間の増大ン招く。従来こうした
処理時間χ短縮する為、大規模なグロセサを使用したり
、Ｎの大きさ乞小さく設定する事により、Ｎ２回数の減
少をはかる等の方法乞とっていた。 本発明の目的はかかる加算回数の大巾な減少χはかジハ
ード構成の容易なディジタルフィルタ乞提供する事にあ
る。 本発明の蟹旨は二次元画像のディジタルフィルタとして
ラスクスキャンして入力される画像データに対してフィ
ルタ重み関数の大きさＮＸＩラインの大きさのバッファ
メモリと、ラスク方向の加算値を格納する一次元ライン
メモリおよびＮＸＮ個の画素上のデータの総和値を格納
するレジスタと２設け、入力データの更新に対して一次
元ラインメモリを修正すると同時に、−次元ラインメモ
リ内のデータン用いＮＸＮの総和値を格納するレジスタ
を修正して常に総和値ビ保持せしめ、この総和値を一定
の割合で入力゛データから加算あるいは減算する事によ
り加算回数を大幅に削減するとともにフィルタ重み関数
の大きさＮに無関係とする事により処理時間の短縮を行
った事である。ここで、上記加算とは前述の（３）式説
明中の加算乞意味し、この加算２行うとローフ４スフイ
ルタの機能を果す。更に上記減算とは前述の（３）式説
明中の減算ン意味し、この減算ン行うとハイ／ＩＰスフ
ィルタの機能を果す。 第４図は、本発明のバイパスフィルタの実施例を示す。 このハイｉ９スフィルタは、ＭＸＮ（Ｎ＜Ｍ）である個
の画像データに対して、ＭＸＮ個の二次元メモリを用い
てＮＸＮの窓によるフィルタレ−ジョンな行う。 メモリ１は、ＭＸＮ個の画像データを格納する。 メモリ１のアドレスは（１，Ｊ）で与え、入力データは
、その時の（Ｉ、Ｊ）のアドレスに格納する。この格納
に先立って、前回に格納されたアドレス（Ｉ、Ｊ）のデ
ータは事前に減算器３の入力として読出しておく。 ラインレジスタ２は、Ｍ個のデータ格納領域ｙｘ持つ。 このＭ個とは、メモリ１の横方向のＭ個のアドレスに対
応する。メモリ１の横方向のアドレスはＩで指定を受け
る故にラインレジスタ２のアドレスも■で指定する。ア
ドレス■には、Ｊ方向の縦方向の１毎のデータの総和を
意味する。 メモリ１及びラインレジスタ２のアドレス指定は、■方
向カウンタ１２、Ｊ方向カウンタ１３が行う。 ■方向カウンタ１２は１方向の計数７行い、この計数値
は、ラインレジスタ２のアドレス指定７行つ。 更に、工方向カウンタ１２はＪ方向カウンタ１３の計数
出力と共にメモリ１のアドレス指定７行う。 かかるラインレジスタ２へのデータ格納は、減算器３、
加算器４が実行する。この実行手順は以下となる。 減算器３は、ラインレジスタ２のアドレスＩのデータと
メモリ１からよみ出されたアドレス■のデータとの差分
乞とる。加算器４は、減算器３の差分量ブ２と最新の入
力データａとの加算７行う。 この加算結果χラインレジスタ２のアドレスエに格納す
る。この手順は、最新の入力データａの順次入力に対し
て常にくり返されるので最終的には、２のアドレスエに
格納される。 更に、以上の詠算器３、加算器４による演算手順は、す
べてのアドレスＩ＝１．２．・・・・・・２Ｍに対して
も実行できる故に、レジスタ２は、アドレスＩ＝１．２
．・・・・・・２Ｍそれぞれにラスク方向の、総和減算
器６は、バッファ５の出力とラインレジスタ２の出力と
の差分ｔとる。レジスタ２の出力とハフ トＶ スＩ’
ｙ 中心点とした時のアドレスＣＩ−力とアドレス（Ｉ
＋Ｎ−）のデータとの加算ヲ行う。 この加算結果は、レジスタ５に格納され、更に、減算器
６による次の差分演算に供する。この（ＩＮ
Ｎ
Ｎ＋、） 、 （Ｉ−、）なるアドレス
は、固定値ゼ（設定値にカウンター２の出力を加算、減
算する゛ことによって簡単に得ることができる。 以上の千１１１δの経過ン経て、レジスタ５は、（工、
Ｊ）で示される位置ン中心とするＮ、ＸＮの領域の総和
１直、 ＮＯち Ｎ シフタ８は、レジスタ５の出力をＮ２で除算する。 これによって平均をとる。ＮＹＮ＝２”とすると、シフ
タ８は、ｎビットの下位方向シフト（右シフト）ビ行う
。乗算器１０は、レジスタ９にセットしたデータＫ（＋
２１式中の定数Ｋに相当）とシフタ８の出力との掛算を
行う。 減′Ｒ器１１は、現入力信号ａとシフタ１０の出力との
減算器とる。この出力すは（３）式で示す演算結果であ
るＱ（Ｉ、Ｊ）に相当する。Ｑ（１，Ｊ）はバイパスフ
ィルタリング出力である。減勢−器の代りに加算器を使
用すれば、ローノやスフィルタとなる。一般には加減算
器で両者乞兼用できる。 本発明によれば、従来マ回の加算を必要とじたのに対し
４回の加算ン行うだけでよい。この４回の加算は、Ｎの
大きさに無関係である。それ故に、フィルタリング機能
乞向上でき、ると共にその処理時間の短縮をはかること
ができた。 図面の簡単な説明 第１図はハイノ９スフイルタリングの説明図、第２図（
イ）、１口）は画像切出し関数の説明図、′ｐ￥３図イ
）。 （ロ）はバイパスフィルタリングの特性乞説明する図、
第４図は本発明のバイパスフィルタの実施６１１図であ
る。 １・・・メモリ、２・・・ラインレジスタ、３．６．１
１ノ ・・・減算器、４．７・・・；Ｑｎ！器、５・・・レジ
スタ、８・・・シフタ、９・・・レジスタ、１０・・・
乗算器。 特許出願人 株式会社日立メデイコ 代理人弁理士 秋 本 正 寅 手続補正書（自発） 昭和５３年ＩＯ月ｊ１日 特許庁長 官 若杉和夫 殿 １、事件の表示 昭和 ５７ 年１ｈｌｊＡ ：’ｎ／ｊ／ｌ？０１１
７２、発明の名称 ディジタルフィルタ３、補正を
する者 ′１１イ′Ｉとの関１Ｎ、
特許出ｒＴｒｉ人住所（ｋ！：所）東京都“千代田区内
神田−丁目／番ｌダ号氏 ｈ（名■札）株式会社 日立
メディコ４、代理人 ５、補正１危令の日田 昭和 年 ４ 月
日７、補正の対象 明細書全文及び図面 イｉｌｌ止する。 （抽圧）明 ＭＢ 書 発明の名称 ディノタルフィルタ 特許請求の範囲 ライン長とラスク長で示されるディジタル二次元画源の
ラスクスキャンして人力される画鍼データに対してフィ
ルタ長とライン長の積の大きざを有する二次元バッファ
メモリーと該二次元バッファメモリーのラスク方向の加
算値を格納する一次元うインメーｅリ−とフィルタ領域
のデータの総和値を格納するレノスタを設け、データの
入力によ！２該二次元バッファメモリーに取り込むとと
もに該−次元ラインメモリーのデータを修正し、さらに
−次元ラインメモリーのデータから該総和値を格納する
レノスタ全修正して新データ入力に際し常に４忽和値を
保持せしめ入力データとの一定割合の和あるいは差演算
する事によりフィルタ処理を行う事を特徴とするディノ
タルフィルタ。 発明の詳細な説明 本発明はディジタル画像のフィルタに関する。 ディジタル画像のフィルタには一つには低域周波数を除
去または減衰きせ相対的に高域周ｅ、数を強調するバイ
パスフィルタおよび低域周波数を強調し、高域周波数を
除去または減衰させるローパスフィルタさらに低域周波
数も高域周波数も減衰させ、相対的に注目周波数を強調
するバンドパスフィルタがある。これらフィルタはディ
ジタル画像の画質を調整し、画像の使用目的に合致せし
める為に使用する。例えば医用−１象の例ではその画像
の使用目的は主に診断でろり、この時のフィルタ処理は
診断しヤすい画質を得る為に用いられる。 ｒイノタル画１家は画素と呼ばれる量子化された２次元
空間上に濃度値を有する。その１例としてＭ×Ｍ個の画
素からなるディジタル画像に対するデイジタルフイール
タ処理について第１図で説明する。 第１図はＭＸＭ個の画素を有する画慮データを示す。 各画素点（Ｉ 、Ｊ）でのデータＤ（Ｉ、Ｊ’）にフィ
ルタリング処理を行う。そのフィルタリング処理を簡便
に行う方法として画素座標点（Ｉ、Ｊ）の周辺データと
の畳み込み積分を行う方法があるこの方法を（１）式で
示す。 Ｎ ・・・・・・・・・（１） （１）弐〇（Ｉ、Ｊ）は座標点（Ｉ 、Ｊ）の画はデー
タを示す。この座標点（Ｉ、Ｊ）を中心点としてＮＸＮ
の領域のＮ２個の全データに対して重み関数Ｗを！＊和
演算し、この結果をＮ２で割り原データＤにヵ。ええｔ
ｒ＄により、イア、２す７．う果Ｑ（１，Ｊ）を得る。 この手法におけるフィルタリング結果Ｑ（Ｉ、Ｊ）の画
質は右辺における重み関ａｗおよび重み関数の領域の大
きさＮによって調整される。 （１）式によれば本方式における積和演算回数はＭ×Ｍ
ＸＮＸＮとなり美大な計算を行う事になり現実的ではな
い。そこで（１）式をさらに簡略化してフィル久し−シ
ョン処理を行う事がなされる。すなわち（１）式におい
て“Ｗ（ｋ、ｔ）ｆ−一定１直として（２）式のごとく
与える。 ｗ（ｋ、ｚ’）＝Ｋ ・・・・・・・・・（２）
但し Ｋ≧−１ この時のフィルタレ−ジョン処理（１）式は次の（３）
式となる。 Ｎ （３）式によれば（１）式における積和演算のうち積演
算が省略でき加算のみで実施しうるため計鼻縫の削減か
り能となる。 （３）式の右辺は座標点（Ｉ、、Ｊ）を中心点としてＮ
ＸＮの領域Ｎ２個の全データを認加昇し、この総論算値
をＮ２で割算し、これによってＮＸＮ個のデータの平均
値をとる。この平均値に定数Ｋを掛算する。定数には平
均値に対する重み係数である。 したがって−（３）式の右辺は平均値に屯み係数Ｋを掛
算して得られる値を点（Ｉ、Ｊ）でのデータＤ（Ｉ、Ｊ
）から差し引く。この結果得られるＱ（Ｉ。 Ｊ）は点（Ｉ、’Ｊ）のデータＤ（Ｉ、Ｊ）に対してフ
ィルタリング結果を与える。 （３）式におけるフィルタリング機能を以下に説明する
。 第２図（イ）はＮなる巾のフィルタリング重み関数Ｗｏ
を示す。この関数Ｗ０ のパワースペクトルＦ（（ロ）
を第２図（ロ）に示す。第２図（ロ）はω＝０の点で最
大値をとり±１の点でＯとなり以下減衰撮動をくり返す
。したがって重み関数Ｗｏ による畳み込み積分すなわ
ちＮ個のデータの平均処理は空間周波数上ではＯ付近の
低い周波数はそのままとおし、しだいに高い周波数にな
るほど原データを抑出し±汀の所ではＯとなるローパス
フィルタ機能を有■ する。さらにこのＯとなる周波数は士、−＋７） ｒｆ
Ｔであるため、Ｎが小嘔い時は０となる周波数は高い周
波数となり、Ｎが大きい時は低い周波数となる為、Ｎの
大きさでフィルタリング処理の周波数特性を変える事が
できる。 （３）式によればこの第２図（ロ）のオペレーション結
果を割合を示す値にで原データＤ（Ｉ、Ｊ）に加算する
事となりＫが正の時はローパスフィルタとして負の時は
ハイ・ぐスフィルタとして機能し、ごのＮとＫの大きさ
で収望の画質を得る事ができる。 Ｋが負すなわちバイパスフィルタとして機能させた時の
例を第３図（イ）、（ロ）に示す。 第３図（イ）はに＝−１で且つＮを変更した場合の特性
変化を示し、第３図（ロ）はに＝−１で且つＮを変更し
た場合の空間周波数上でのフィルタレ−ジョン特性の変
化を示す。Ｎを大きく設定するとピーク周波数は全体に
低周波方向へ移動し、周波数特性そのものが急唆な蘭き
を示す。Ｎを小さく設定するとピーク周波数は全体に高
周波方向へ移動し、周波数特性そのものが緩慢な頌きを
呈する。 更にＫを変更することによって低周波の抑圧の程度を変
更することができる。第３図（イ）、（ロ）に示すよう
にＫが負の時はフィルタ特性Ｆ （ｃｎ）は低周波数頭
域で大きな減少を示し、高周波数領域では減少が小さく
バイパスフィルタリング機能を有しＫやＮを変更するこ
とによってフィルタリング特性を調整し、所望の画質を
得る事ができる。 第３図１１は、Ｎを一定にしてＫを変化式せた場合のバ
イパスフィルタの特性図を示す。Ｋの値が零から離れる
に従って、立上りの傾斜は大となり、良好なハイ／’Ｐ
スフィルタ特性となる。更に、図では、Ｋ ＝＝−１の
場合でのＮを変化させた時の特性をｔＩ １ｔ２ 、＋
３として示す。特性” ｌ’２−＋３でのＮの瞼をＮＩ
、Ｎ２．Ｎ３とすると、Ｎｌ＞Ｎ２ ＞Ｎｓとなる。 第４図（イ）はロー・母スフィルタの特性図であり、Ｋ
＝・力の場合でＮを変化させた時の特性図を示す。 Ｎの値が大きい程、立下りの傾斜が急となる。第４図（
ロ）はＮを一定にしてＫの値を変化させた場合の特性図
を示す。Ｋの匝が大きくなるに従って、立下り傾斜は急
となる。以上の第３図（・う第４図（イ）。 （ロ）は正極片側特性であり、負側片側特性はその対象
となる。 （３）式の計算を長打するには右辺第２項が示すように
Ｎ Ｘ Ｎ ＝ Ｎ２回の加昇を必要とする。さらに（
３）式はＭ Ｘ Ｍ ＝ Ｎ２１固の画素点について大
流する必要があり一画像のフィルタレ−ジョン１象を得
る為にはＮ２ＸＭ２回の加算を必要とする。エックス線
像のように微細病変を診断する画像ではＭは１ｏｏｏ−
４−４０００、Ｎは１００〜２５０の値が選ばれる為こ
の〃日算回数は１０５〜ｌＯ６回になり、（３）式のデ
ィジタルフィルタリング処理時間の増大を招く。従来こ
うした処理時間を短縮する為、大規模なプロセッサを使
用したり、Ｎの大きさを小さく設定する事により、Ｎ２
回数の減少をはかる寺の方法をとっていた。 本発明の目的はかかるカロ算回数の大巾な減少をはかり
ハード構成の容易なディジタルフィルタを提供する事に
ある。 本発明の要旨は二次元画像のディジタルフィルタとして
ラスクスキャンして入力される画像データに対してフィ
ルタ重み関数の大きさＮＸＩラインの大きさのバッファ
メモリ（ＭＸＮ個の画素を有する）と、ラスク方向の加
算値を格納する一次元う１ンメモリ（Ｍ個の画素を有す
る）およびＮＸＮ個の画素上のデニタの総和値を格納す
るレジスタとを設け、入力データの更新に対して一次元
ラインメモリを修正すると同時に、−次元ラインメモリ
内のデータを用いＮＸＮの総和値を格納するレジスタを
修正して常に総和値を保持せしめ、このＩｉ卸値を一定
の割合で入力データから加昇あるいはｉｉＮする事によ
りｖＯ算回数を大幅に削減するととも、にフィルータ重
み関数の大きさＮに無関係とする事により処理時間の短
縮を行った事である。 ここで、上記）Ｊ１１界とは前述の（３）式説明中のｎ
［］Ｊｓ、を意味し、この加算を行うとローＡ？スフィ
ルタの機能を果す。更に上ｄｃ減遵とは前述の（３）式
説明中の減算を意味し、この減算を行うとハイ・ぐスフ
ィルタの機能を果す。このフィルタは第１図に示すよう
にＭＸＭ個ｑ画素から成る二次元画１象データに対して
、ＮＸＮ個（Ｎ（Ｍ ）の近傍画素を用いてンして得ら
れたディジタル二次元画像を順次格納する。メモリｌの
大きさはＭＸＮであり、そのアドレスは（Ｉ、Ｊ）で与
えＭＸＭの大きさの画１象に対して最初は（１、ｌ）次
は（２，１）、（３゜ｌ）と順に格納して行き１９１７
分のｒ−タ（Ｍ。 ｌ）まで格納されるとＪ＝２となり（２，１）。 （２，２）、（２，３）、・・・と次のラインが格納さ
゛れる。メモリーの全領域にＭＸＮのデータが全部格納
しおわると最ＩＪ）のアドレスすなわち（１，１）。 （２，１）、（３，１）と−ライン目の格納にもどされ
こうした格納手順がＭＸＭの全データに対してくり返え
される。 以上のような動作をくり返すメモＩＪ ｌは入力データ
の一時パッファメモリとして動作する。すなわち（３）
式において出力Ｑ（１，Ｊ）を得る為には人力データ１
）（Ｉ、Ｊ）のみならず、工についてＪ＋７までのデー
タを必要とする。ラスクスキャンして入力されるデータ
列はこれら必要なデータＮ のに対してＤ（Ｉ−７，Ｊ−Σ）のデータは最も早い時
刻に人力きれたデータでありＱ（１，Ｊ）をＪ＋Σ）に
到るＮＸＮ個のデータに基き、（３）式の演算を行いＱ
（１，Ｊ）が確定する。従ってａから入力される画像デ
ータはメモリーの（工＋Σ。 時フィルタレ−ジョン値を得る位置はＣＩ、ＪＪの位置
にある。第６図のアドレス発生部８はメモＩＪ １に対
して格＃＋１位置の指定を行う。 アドレス発生部８のカウンタ１２はＩでインデックスさ
れるライン方向を計数するカウンタで、カウンタ［３は
Ｊでインデックスされるラスク方向を計数するカウンタ
である。入力データと同時に発生する・やルスは入力端
すより入力し、カウンタ１２の人力に導かれデータの入
力に従い１づつ増加せしめられ１ライン分の終ｒ１すな
わちカウンタの内容がＭになった時）母ルスが入力６れ
るとキャリーが出力されカウンタｌは再び初期化される
と同時にカウンタ２に人力され、カウンタ２の出力は１
増ＩＪ口する。この動作をくり返し、カウンタ２の出力
がＮになった時パルスが入力されると、カウンタｌおよ
びカウンタ２は共に初期化される。 メモリ１４はフィルタ特性を指す定ｄ−Ｎの池にＪ、Ｊ
＋’−のメモリアドレスが発・生される。−Ｎは加算器
１６にオーバ７０−（Ｎ以上）が発生した時メモリから
出力され正しいＪ方向位置を虐に出力する。 メモリ２は１９１７分すなわちＭ ｌｌｉ！ｉｆ （１
） １次元メモリであり以下の動作をくり返す事により
メモリＤ（Ｉ、Ｊ）を格納するバッファメモリである。 メモリーにデータを格納する際に先に同じアドレスに格
納された旧データを絖み出しおきこのデータは減昇器３
に入力され、メモリ２のＪ方向同一アドレスすなわ１）
Ｊ＋Ｈの位置に格納されているｒ−夕との差演算が実行
されこの出力値は加鼻器４に人力され新しく入力される
データを加算し、この出ノ月直をメモリ２の凹−アドレ
スの所に格納する。メモリ２のガータに対するこうした
操作はメモリーの新データ入れ換えに対して、対応する
■方向位置における旧データをメモリ２の位置から差し
引き新データをカロえ込む修正を行った小になり、メモ
リーの新データ格納ごとにくり返され。 メモリ２にはアドレスＩ＝１．２．１・・・、Ｍそれぞ
れに常にＪ方向（ラスク方向） ＆ ）ｅＯＩＮ ΣＤ
（Ｉ、Ｊ）Ｊ＝１ を保持せしめる。 レジスタ５はメモリーの（Ｉ、Ｊ）を中、Ｇ位置とする
ＭＸＮ個のデータの認十口値を格納するレジスタであり
以下の動作を行う。 イ・火１１” 器６はレジスタ５の出力とラインメモリ
ノ２の出力との差分をとる。ラインメモリ２の出ノｊと
はアドレス（１−−−１）によってｉ売み出烙れるうス
タ方向祷和１直である。７ＪＯ＊、器７は、誠Ｓ著診６
の出力と７ＪＤ ｌ′Ｆ−器４のデータとの加軒−をイ
丁う。この７Ｊロ界５７の出力結果はレジスタ５に格納
され、次の画はデータ人力時のくり返し演算に供する。 このアドレス（Ｉ−−−１）はアドレス発生器８より出
力される。 以上の手順の、１イ過を経て、レジスタ５には、（Ｉ。 Ｊ）で示される位置を中心とするＮＸＮの７４ ）或の
盛土日頃、即ち ７ Σ Σ Σ Ｄ（Ｉ十ｋ 、Ｊ＋ｔ） の演算結果を格納する。 レジスタ９にはフィルタ特性を指定する定数に値と（Ｉ
、Ｊ）を中心とするＮＸＮの領域の畷和値との積演算を
行い加昇器１１に人力する。メモリ１からはＤ（Ｉ、Ｊ
）が読み出きれ、加算器１１によって加昇きれ、フィル
タ結果である（３）式の結果を出力端Ｃに得る。この出
力端Ｃにはディスクメモリ２０が結合され、デイノタル
フィルタレー／コンの結果を＠納する。このメモリ２０
の内容はＣＲＴ（図示せず）に表示され、又は演算デー
タとしても利用される。 杢構成によるフィルタ特性はＮおよびＫによって決定さ
れ一１≦Ｋ（Ｏでは・・イ・ぐスフィルタとして機能し
、０くＫではロー・ぐスフィルタとして機能する。）・
イ・母スフイルタの特性、及びロー・ぐスフイルタの特
性は第３図、第４図で示した特性と同じであり、Ｋ、Ｎ
の値を種々変化させることによって種々のフィルタ特性
を得る。 本発明によれば従来Ｎ２回の加昇によって総和値を求め
た部分が４回（第５図減算器３．６および加軒、器４．
７）の）Ｊ１１滅葬を行うだけでよい。しかも、この４
回の加減界はＮの大きさすなわちフィルタ特性に無関係
である。それ故にフィルタリング機能を向上できると共
にその処理時間の短縮をはかることができた。 第１図に示す画像の座標とバッファメモ’Ｊ ｌの座標
とは一刈一に対応しない。即ち、バッファメモリ１の記
憶画成はＮＸＭであるのに対し、第１図に示す画像はＭ
ＸＭの領域をとり、互いに同一の座標をとり得ないため
による。ラスタ定食の手順の説明図を第７図に示す。こ
の第７図で画像とバッファメモリｌとの間の座標の関係
をも説明できる。 第６図で、画像ｌＯＯは第１図に示したＭＸＭ個の画素
を待つ画像を示す。この画＋＊ ｉｏｏから、ＭＸＮの
大きさで画像を構成するブロックＢＭＩを読出し、バッ
ファメモリｌに格納する。但し、ＭＸＮの太ききを待つ
画１域はｌサイクルで並列的にｄ出し格納させるのでは
なく、一点毎にラスク走査しながら即ち走査点（Ｉ、Ｊ
）を移動しながら読出すことになる。従って、ＭＸＮの
太き畑のＢＭＩをバッファメモリｌに格納させるには、
ＭＸＮ回の抗出し操作（走査）とＭＸＮ回の卦込み操作
が必要となる。この一連の操作が完ｒすると、バッファ
メモリ１にはＢＭＩが格納されたことになる。 次に、８Ｍ２を抗出しバッファメモリに格納する。 この手順は以下となる。先ず、８Ｍ２の先頭位置のデー
タを読出し、このデータをバッファメモリｌの先頭位置
（アドレス）に格納する。この際、前回のＢＭＩの先頭
データは削除され、代ってＢＭＩの先頭データが格納さ
れることになる。いわゆるデータの更新を行ったことに
なる。以下、次々に画１象１００の８Ｍ２を走査し、前
回のＢＭＩのデータを削除しながら、その走査によって
得た８Ｍ２のデータを０丁しくバッファメモリに格納さ
せてゆく。Ｂｌ’ｉ１２に代つ−Ｕ ＢＭ３を格納させ
る場合でも同様な手順となる。 第７図、第８図にその時の手順の様子を示す。 第７図で、ｔｏｚｔ、はＢＭＩの読出し、格納のタイム
チャート、ｔ１〜ｔ２は８Ｍ２の読出し、格納のタイツ
・チャート、ｔ２〜ｔ３はＢＭ３の読出し、格納のタイ
ムチャートを示す。他のＢＭｉについても、同（）Ｒと
なる。（但し、ｉ ＝ ４．５・・・）。 第８図は、その時のバッファメモリｌへのデータ格納の
状態を示す。ｔ＝ｔＩ時点でＢＭＩが格納終了し、ｔ＝
ｔ２時点で８Ｍ２が格納終了したことを示す。 第９図は、バッファメモｌ） １でのｒ−夕更折中の様
子を示す。今、最新の情ＶＫ ａの画像紫バッファメモ
ｌ） １に格納させる用台を想定する。この情報ａφ；
ブロックＢＭ、ｎに寓するとするとし、且つブロックＢ
Ｍｍの途中の位置での情報とすると、その時のバッファ
メモリへの書込みは第９図の如くなる。即ち、前回のブ
ロックをＢＭｚとすると、新しい現在のブロックＢＭｍ
の一部のデータと前回のブロックＢＭｔの一部のデータ
とが／Ｊソファメモリの中で共存することになる。画１
家の走査が進むに従って、ＢＭｍのデータは実線矢印の
方向に次々に格納されてゆく。 さて、第９図で情￥ｌｉａの定食点を（ｉ、ｊ）とする
と、この・ｌ［ａを格納するバッファメモリーの格納位
置（潜込み位置）は（ｉ、ｊ）ではなく、ブロック単位
に侠真したＩＩＮ （” ｌ Ｊ’ ）となる０本発明
のクレームでは、この（１’ｌｊ’）の座標をもってバ
ッファメモＩＪ １への格納位置（書込み位置）とした
。更に、クレームでは、第５図で現在の書込み位置を（
Ｉ’十−、Ｊ’＋Σ）としたが、これを（Ｉ′。 Ｊｌ）と示し、代りにフィルタの注目点（中心点）（Ｉ
／、Ｊ′）を（Ｉ／ 、 ＪＬ−Σ）とした。これ
らの表現の違いは、あくまで表現の違いのみであって、
実質上は何ら変化はない。 図面の簡単な説明 第１図はディジタルフィルタの説明図、第２図（イ）、
（ロ）は重み関数とその周波数領域での特性図、第３図
（１）、（ロ）、（・Ｊはｒイノタルノ・イ・ぐスフィ
ルタの特性図、第４図（イ）、（ロ）はデイジタルロー
ノやスフイルタの特性図、第５図は本発明のディジタル
フィルタの′実施例図、第６図は画１＃！１００とブロ
ックとの関係を示す図、第７図はブロックの読出し手順
を示す図、第８図は・ぐツファメ七りへの格１１Ｉ］ｊ
１＠序を示す図、第９図ｉ、ｉ 、、＊ラフアメモリの
データ（折中を示す図である。 １・・・メモリ、２・・・メモリ、８・・・アドレス発
生部。 特訂出頼へ 株式会社 日立メデイコ代理人 弁理士
秋 本 正 実４７ 第１凶 ＫＳ ３ 図 （イ） ２ｉＳ ３図 （ロ） 肩５３ 図 （ハ） Ｗ ）
）、（ロ）は画像切出し関数の説明図、第３図（イ）。 （ａ）はバイパスフィルタリングの特性を説明する図、
第４図は本発明のバイパスフィルタの実施例図である。 ｌ・・・メモリ、２・・・ラインレジスタ、３，６．１
１・・・減算器、４．７・・・加算器、５・・・レジス
タ、８・・・シフタ、９・・・レジスタ、ｌＯ・・・乗
算器。 特許出願人 株式会社 日立メデイコ代理人 弁理士
秋 本 正 実ユ；″Ｊｌ ｔ：ｌ＞Ｊ Ｓ”Ｊ ２ Ｗ 多１５３目 （イ） Ｆよ。 （Ｏ）Ｆ（ｖ） 手続補正書（自発） 昭和５ｇ年ノ月１３１１ 特許庁長官若杉和夫 殿 １、事件の表示 昭和 ｓ７ 年特願 第１ｊ／ざｏａ 号２、Ｒ明の
名称 ディジタルフィルタ ３、補正をする者 中イ′１との関係 特許用）、イ
１人ｆ−］： ｌ１ｉＱｉｉｌｌｒ）東京都千代田区内
神田−丁目／番／ダ号氏’ｔ’＋ （名１’＋、）
株式会社 日立メデイコ４、代 理 人 （補正） 明 細 １、発明の名称
ディジタルフィルタ 特許請求の範囲 ライン長とラスク長で示されるデイジタルニ次元画像う
スクスキャンして入力される画像データに対してフィル
タ長とライン長の枳の大きさヲ治する二次元バッファメ
モリーと核二次元バッファメモリーのラスク方向の加算
値を格納する一次元ラインメモリーとフィルタ領域のデ
ータの総和値を格納するレジスタケ設け、データの入力
によジ該二次元バッファメモリーに取り込むとともに該
−次元ラインメモリーのデータＹ 、ｌｌＩ；正し、さ
らに−次元ラインメモリーのデータから該総和値を格納
するレヅスタヲイし正して新データ入力に際し常に総和
値を保持せしめ入力データとの−だ割合の相あるいは差
演算する＄によりフィルタ処理を行う事馨判徴とするデ
ィジタルフィルタ。 発明の詳細な説明 本発明はディジタル画像のフィルタに関する。 ディジタル画像のフィルタには一つには低域周波数乞除
去または紘衰させ相対的に高域周彼数乞強調するハイ／
ｆスフイルタおよび低域周波数乞強調し、高域周波数を
除去または減衰させるローフ４スフイルタさらに低域周
波数も高域周波数も減衰させ、相対的に目標固波数乞強
調するバンドパスフィルタがある、これらフィルタはデ
ィジタル画像の画’Ｅｉｋ調整し、１ｉｂｉ像の使用目
的に合致せしめる為に使用する。例えば医用画像の例で
はその画像の使用目的は主に診断であり、この時のフィ
ルタ処理は診断しやすい画質を得る為に用いられる。 ディジタル画像は画素と呼ばれる量子化された２次元空
間上に濃度値ン有する。その１例としてＮＸＮ個の画素
からなるディジタル画像に対するディジタルフィルタ処
理について第１図で説明する。 第１図はＮＸＮ個の画素を有する画像データを示す。 各画素点ＣＩ、Ｊ）でのデータにフィルタリング処理２
行う。そのフィルタリング処理乞簡便に行う′方法とし
て画素座標点ＣＩ、Ｊ）の周辺データとの畳み込み積分
を行う方法があるこの方法を（１１式で示す。 Ｎ （１）式Ｄ（■、Ｊ）は座標点（Ｉ、Ｊ）の画像データ
ケ示す。この座標点（１，Ｊ）’ｉｆｆ中心点としてＮ
ＸＮの領域のＮ２個の全データに対して重み関数Ｗ乞積
和演痒し、この結果をＮ２で割９原データＤに力ｎえ込
む事によりフィルタリング結果Ｑ（Ｉ、Ｊ）馨得る。こ
の手法におけるフィルタリング結果Ｑ（Ｉ 、 Ｊ ）
の画質は右辺における重み関数ｗｉ−よび重み関数の領
域の大きさＮによって調整される。 （１）式によれば本方式における積和演算回数はＭ×Ｍ
ＸＮＸＮとなり莫大な計算ケ行う事になり現実的ではな
い。そこで（１）弐馨さらに簡略化してフィルタレ−ジ
ョン処理２行う事がなされる。すなわち（１）式におい
てＷ＜ｋ、ｌ）乞一定値として（２）式のごとく与える
。 Ｗ（ｋ、ｌ）三Ｋ ・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・（２）但し Ｋ≧−１ この時のフィルタレ−ジョン処理（１１式は次の（３１
式（３）式によれば（１）式における積和演算のうち積
演算が省略でき加算のみで実施しうるため計算量の削減
が可能となるー （３）式の右辺は座標点（Ｉ、Ｊ）’ａ’中心点として
ＮＸＮの領域Ｎ２個の全データを総加算し、この総加算
値乞Ｎ２で割算し、これによってＮＸＮ個のデータの平
均値をとる。この平均値に定数に乞掛算する。定数はＫ
は平均値に対する重み係数である。 したがって（３）式の右辺は平均値に重み係数に乞掛算
して得られる値を点（Ｉ、Ｊ）でのデータＤ（Ｉ、Ｊ）
から差し引く。この結果得られるＱ（Ｉ。 Ｊ）は点（Ｉ、Ｊ）のデータＤ（１，Ｊ）に対してフィ
ルタリング結果７与える。 （３）式におけるフィルタリング機能乞以下に説明する
。 ＦＡ２図（イ）はＮなる巾のフィルタリング重み関数Ｗ
ｏ ％’示す。この間数Ｗ。のパワースイクトルＦ（（
、）を第２図（ロ）に示す。第２図（ロ）はω＝０の点
で最大値をとり±１の点でＯとなＶ以下減衰振動なくり
返す８したがって重み関数Ｗ。による畳み込み積分すな
わちＮ個のデータの平均処理は空間周波数上では０付近
の低い周波数はそのままとおし、しだいに高い周波数に
なるほど原データを抑圧し±Ｎの所ではＯとなるローノ
ヤスフイルタ機能χ有する。 さらにこのＯとなる周波数は±Ｎの所であるため、Ｎが
小さい時はＯとなる周波数は高い周波数となり、Ｎが大
きい時は低い周波数となる為、Ｎの大きさでフィルタリ
ング処理の周波数特性２変える事ができる。 （３）式によればこの第２図（ロ）のオペレーション結
果を割合を示す値にで原データＤ（Ｉ、Ｊ）に加算する
事となりＫが正の時はローフ４スフイルタとして負の時
はハイノ母スフィルタとして機能し、このＮとＫの大き
さで収望の画質馨得る事ができる。 Ｋが負すなわちバイパスフィルタとして機能させた時の
例を第３図（イ）、（ロ）に示す。 第３図（イ）はに＝−１で且つＮＹ変更した場合の特性
変化を示し、第３図（ロ）はＫ 、＝＝ ２で且つＮ
Ｙ変更した場合の空間周波数上でのフィルタレ−ジョン
特性の変化２示、す。Ｎｉ大きく設定するとピーク周波
数は全体に低周波方向へ移動し、周波数特性そのものが
急峻な傾きを示す。ＮＹ小さく設定するとピーク周波数
は全体に高周波方向へ移動し、周波数特性そのものが緩
慢な傾き２呈する。 史にに−ｉ変更することによって低周波の抑圧の程度ケ
変更することができる。第３図（イ）（ロ）に示すよう
にＫが負の時はフィルタ特性Ｆ（ω）は低周波数領域で
大きな減少ケ示し、高周波数領域では減少が小すくハイ
ノクスフィルタリング機能乞有しＫやＮを変更すること
によってフィルタリング特性ビ調整し１所望の画質２得
る事ができる。 （３）式のｉｌ算乞実行するには右辺第２項が示すよう
にＮ Ｘ Ｎ ＝ Ｎ２回の加算乞必要とする。さらに
（３）式はＭ Ｘ Ｍ ＝ Ｎ２個の画素点について実
施する必要があり一画像のフィルタレ−ジョン像を得る
為にはＮ２ＸＭ２回の加算ン必要とする。 エックス線
像のように微細病変乞診断する画像ではＭは１０００−
４０００、Ｎは１００〜２５０の値が選ばれる為この加
算回数は１０５〜１０６回になり、（３）式のディジタ
ルフィルタリング処理時間の増大ン招く。従来こうした
処理時間χ短縮する為、大規模なグロセサを使用したり
、Ｎの大きさ乞小さく設定する事により、Ｎ２回数の減
少をはかる等の方法乞とっていた。 本発明の目的はかかる加算回数の大巾な減少χはかジハ
ード構成の容易なディジタルフィルタ乞提供する事にあ
る。 本発明の蟹旨は二次元画像のディジタルフィルタとして
ラスクスキャンして入力される画像データに対してフィ
ルタ重み関数の大きさＮＸＩラインの大きさのバッファ
メモリと、ラスク方向の加算値を格納する一次元ライン
メモリおよびＮＸＮ個の画素上のデータの総和値を格納
するレジスタと２設け、入力データの更新に対して一次
元ラインメモリを修正すると同時に、−次元ラインメモ
リ内のデータン用いＮＸＮの総和値を格納するレジスタ
を修正して常に総和値ビ保持せしめ、この総和値を一定
の割合で入力゛データから加算あるいは減算する事によ
り加算回数を大幅に削減するとともにフィルタ重み関数
の大きさＮに無関係とする事により処理時間の短縮を行
った事である。ここで、上記加算とは前述の（３）式説
明中の加算乞意味し、この加算２行うとローフ４スフイ
ルタの機能を果す。更に上記減算とは前述の（３）式説
明中の減算ン意味し、この減算ン行うとハイ／ＩＰスフ
ィルタの機能を果す。 第４図は、本発明のバイパスフィルタの実施例を示す。 このハイｉ９スフィルタは、ＭＸＮ（Ｎ＜Ｍ）である個
の画像データに対して、ＭＸＮ個の二次元メモリを用い
てＮＸＮの窓によるフィルタレ−ジョンな行う。 メモリ１は、ＭＸＮ個の画像データを格納する。 メモリ１のアドレスは（１，Ｊ）で与え、入力データは
、その時の（Ｉ、Ｊ）のアドレスに格納する。この格納
に先立って、前回に格納されたアドレス（Ｉ、Ｊ）のデ
ータは事前に減算器３の入力として読出しておく。 ラインレジスタ２は、Ｍ個のデータ格納領域ｙｘ持つ。 このＭ個とは、メモリ１の横方向のＭ個のアドレスに対
応する。メモリ１の横方向のアドレスはＩで指定を受け
る故にラインレジスタ２のアドレスも■で指定する。ア
ドレス■には、Ｊ方向の縦方向の１毎のデータの総和を
意味する。 メモリ１及びラインレジスタ２のアドレス指定は、■方
向カウンタ１２、Ｊ方向カウンタ１３が行う。 ■方向カウンタ１２は１方向の計数７行い、この計数値
は、ラインレジスタ２のアドレス指定７行つ。 更に、工方向カウンタ１２はＪ方向カウンタ１３の計数
出力と共にメモリ１のアドレス指定７行う。 かかるラインレジスタ２へのデータ格納は、減算器３、
加算器４が実行する。この実行手順は以下となる。 減算器３は、ラインレジスタ２のアドレスＩのデータと
メモリ１からよみ出されたアドレス■のデータとの差分
乞とる。加算器４は、減算器３の差分量ブ２と最新の入
力データａとの加算７行う。 この加算結果χラインレジスタ２のアドレスエに格納す
る。この手順は、最新の入力データａの順次入力に対し
て常にくり返されるので最終的には、２のアドレスエに
格納される。 更に、以上の詠算器３、加算器４による演算手順は、す
べてのアドレスＩ＝１．２．・・・・・・２Ｍに対して
も実行できる故に、レジスタ２は、アドレスＩ＝１．２
．・・・・・・２Ｍそれぞれにラスク方向の、総和減算
器６は、バッファ５の出力とラインレジスタ２の出力と
の差分ｔとる。レジスタ２の出力とハフ トＶ スＩ’
ｙ 中心点とした時のアドレスＣＩ−力とアドレス（Ｉ
＋Ｎ−）のデータとの加算ヲ行う。 この加算結果は、レジスタ５に格納され、更に、減算器
６による次の差分演算に供する。この（ＩＮ
Ｎ
Ｎ＋、） 、 （Ｉ−、）なるアドレス
は、固定値ゼ（設定値にカウンター２の出力を加算、減
算する゛ことによって簡単に得ることができる。 以上の千１１１δの経過ン経て、レジスタ５は、（工、
Ｊ）で示される位置ン中心とするＮ、ＸＮの領域の総和
１直、 ＮＯち Ｎ シフタ８は、レジスタ５の出力をＮ２で除算する。 これによって平均をとる。ＮＹＮ＝２”とすると、シフ
タ８は、ｎビットの下位方向シフト（右シフト）ビ行う
。乗算器１０は、レジスタ９にセットしたデータＫ（＋
２１式中の定数Ｋに相当）とシフタ８の出力との掛算を
行う。 減′Ｒ器１１は、現入力信号ａとシフタ１０の出力との
減算器とる。この出力すは（３）式で示す演算結果であ
るＱ（Ｉ、Ｊ）に相当する。Ｑ（１，Ｊ）はバイパスフ
ィルタリング出力である。減勢−器の代りに加算器を使
用すれば、ローノやスフィルタとなる。一般には加減算
器で両者乞兼用できる。 本発明によれば、従来マ回の加算を必要とじたのに対し
４回の加算ン行うだけでよい。この４回の加算は、Ｎの
大きさに無関係である。それ故に、フィルタリング機能
乞向上でき、ると共にその処理時間の短縮をはかること
ができた。 図面の簡単な説明 第１図はハイノ９スフイルタリングの説明図、第２図（
イ）、１口）は画像切出し関数の説明図、′ｐ￥３図イ
）。 （ロ）はバイパスフィルタリングの特性乞説明する図、
第４図は本発明のバイパスフィルタの実施６１１図であ
る。 １・・・メモリ、２・・・ラインレジスタ、３．６．１
１ノ ・・・減算器、４．７・・・；Ｑｎ！器、５・・・レジ
スタ、８・・・シフタ、９・・・レジスタ、１０・・・
乗算器。 特許出願人 株式会社日立メデイコ 代理人弁理士 秋 本 正 寅 手続補正書（自発） 昭和５３年ＩＯ月ｊ１日 特許庁長 官 若杉和夫 殿 １、事件の表示 昭和 ５７ 年１ｈｌｊＡ ：’ｎ／ｊ／ｌ？０１１
７２、発明の名称 ディジタルフィルタ３、補正を
する者 ′１１イ′Ｉとの関１Ｎ、
特許出ｒＴｒｉ人住所（ｋ！：所）東京都“千代田区内
神田−丁目／番ｌダ号氏 ｈ（名■札）株式会社 日立
メディコ４、代理人 ５、補正１危令の日田 昭和 年 ４ 月
日７、補正の対象 明細書全文及び図面 イｉｌｌ止する。 （抽圧）明 ＭＢ 書 発明の名称 ディノタルフィルタ 特許請求の範囲 ライン長とラスク長で示されるディジタル二次元画源の
ラスクスキャンして人力される画鍼データに対してフィ
ルタ長とライン長の積の大きざを有する二次元バッファ
メモリーと該二次元バッファメモリーのラスク方向の加
算値を格納する一次元うインメーｅリ−とフィルタ領域
のデータの総和値を格納するレノスタを設け、データの
入力によ！２該二次元バッファメモリーに取り込むとと
もに該−次元ラインメモリーのデータを修正し、さらに
−次元ラインメモリーのデータから該総和値を格納する
レノスタ全修正して新データ入力に際し常に４忽和値を
保持せしめ入力データとの一定割合の和あるいは差演算
する事によりフィルタ処理を行う事を特徴とするディノ
タルフィルタ。 発明の詳細な説明 本発明はディジタル画像のフィルタに関する。 ディジタル画像のフィルタには一つには低域周波数を除
去または減衰きせ相対的に高域周ｅ、数を強調するバイ
パスフィルタおよび低域周波数を強調し、高域周波数を
除去または減衰させるローパスフィルタさらに低域周波
数も高域周波数も減衰させ、相対的に注目周波数を強調
するバンドパスフィルタがある。これらフィルタはディ
ジタル画像の画質を調整し、画像の使用目的に合致せし
める為に使用する。例えば医用−１象の例ではその画像
の使用目的は主に診断でろり、この時のフィルタ処理は
診断しヤすい画質を得る為に用いられる。 ｒイノタル画１家は画素と呼ばれる量子化された２次元
空間上に濃度値を有する。その１例としてＭ×Ｍ個の画
素からなるディジタル画像に対するデイジタルフイール
タ処理について第１図で説明する。 第１図はＭＸＭ個の画素を有する画慮データを示す。 各画素点（Ｉ 、Ｊ）でのデータＤ（Ｉ、Ｊ’）にフィ
ルタリング処理を行う。そのフィルタリング処理を簡便
に行う方法として画素座標点（Ｉ、Ｊ）の周辺データと
の畳み込み積分を行う方法があるこの方法を（１）式で
示す。 Ｎ ・・・・・・・・・（１） （１）弐〇（Ｉ、Ｊ）は座標点（Ｉ 、Ｊ）の画はデー
タを示す。この座標点（Ｉ、Ｊ）を中心点としてＮＸＮ
の領域のＮ２個の全データに対して重み関数Ｗを！＊和
演算し、この結果をＮ２で割り原データＤにヵ。ええｔ
ｒ＄により、イア、２す７．う果Ｑ（１，Ｊ）を得る。 この手法におけるフィルタリング結果Ｑ（Ｉ、Ｊ）の画
質は右辺における重み関ａｗおよび重み関数の領域の大
きさＮによって調整される。 （１）式によれば本方式における積和演算回数はＭ×Ｍ
ＸＮＸＮとなり美大な計算を行う事になり現実的ではな
い。そこで（１）式をさらに簡略化してフィル久し−シ
ョン処理を行う事がなされる。すなわち（１）式におい
て“Ｗ（ｋ、ｔ）ｆ−一定１直として（２）式のごとく
与える。 ｗ（ｋ、ｚ’）＝Ｋ ・・・・・・・・・（２）
但し Ｋ≧−１ この時のフィルタレ−ジョン処理（１）式は次の（３）
式となる。 Ｎ （３）式によれば（１）式における積和演算のうち積演
算が省略でき加算のみで実施しうるため計鼻縫の削減か
り能となる。 （３）式の右辺は座標点（Ｉ、、Ｊ）を中心点としてＮ
ＸＮの領域Ｎ２個の全データを認加昇し、この総論算値
をＮ２で割算し、これによってＮＸＮ個のデータの平均
値をとる。この平均値に定数Ｋを掛算する。定数には平
均値に対する重み係数である。 したがって−（３）式の右辺は平均値に屯み係数Ｋを掛
算して得られる値を点（Ｉ、Ｊ）でのデータＤ（Ｉ、Ｊ
）から差し引く。この結果得られるＱ（Ｉ。 Ｊ）は点（Ｉ、’Ｊ）のデータＤ（Ｉ、Ｊ）に対してフ
ィルタリング結果を与える。 （３）式におけるフィルタリング機能を以下に説明する
。 第２図（イ）はＮなる巾のフィルタリング重み関数Ｗｏ
を示す。この関数Ｗ０ のパワースペクトルＦ（（ロ）
を第２図（ロ）に示す。第２図（ロ）はω＝０の点で最
大値をとり±１の点でＯとなり以下減衰撮動をくり返す
。したがって重み関数Ｗｏ による畳み込み積分すなわ
ちＮ個のデータの平均処理は空間周波数上ではＯ付近の
低い周波数はそのままとおし、しだいに高い周波数にな
るほど原データを抑出し±汀の所ではＯとなるローパス
フィルタ機能を有■ する。さらにこのＯとなる周波数は士、−＋７） ｒｆ
Ｔであるため、Ｎが小嘔い時は０となる周波数は高い周
波数となり、Ｎが大きい時は低い周波数となる為、Ｎの
大きさでフィルタリング処理の周波数特性を変える事が
できる。 （３）式によればこの第２図（ロ）のオペレーション結
果を割合を示す値にで原データＤ（Ｉ、Ｊ）に加算する
事となりＫが正の時はローパスフィルタとして負の時は
ハイ・ぐスフィルタとして機能し、ごのＮとＫの大きさ
で収望の画質を得る事ができる。 Ｋが負すなわちバイパスフィルタとして機能させた時の
例を第３図（イ）、（ロ）に示す。 第３図（イ）はに＝−１で且つＮを変更した場合の特性
変化を示し、第３図（ロ）はに＝−１で且つＮを変更し
た場合の空間周波数上でのフィルタレ−ジョン特性の変
化を示す。Ｎを大きく設定するとピーク周波数は全体に
低周波方向へ移動し、周波数特性そのものが急唆な蘭き
を示す。Ｎを小さく設定するとピーク周波数は全体に高
周波方向へ移動し、周波数特性そのものが緩慢な頌きを
呈する。 更にＫを変更することによって低周波の抑圧の程度を変
更することができる。第３図（イ）、（ロ）に示すよう
にＫが負の時はフィルタ特性Ｆ （ｃｎ）は低周波数頭
域で大きな減少を示し、高周波数領域では減少が小さく
バイパスフィルタリング機能を有しＫやＮを変更するこ
とによってフィルタリング特性を調整し、所望の画質を
得る事ができる。 第３図１１は、Ｎを一定にしてＫを変化式せた場合のバ
イパスフィルタの特性図を示す。Ｋの値が零から離れる
に従って、立上りの傾斜は大となり、良好なハイ／’Ｐ
スフィルタ特性となる。更に、図では、Ｋ ＝＝−１の
場合でのＮを変化させた時の特性をｔＩ １ｔ２ 、＋
３として示す。特性” ｌ’２−＋３でのＮの瞼をＮＩ
、Ｎ２．Ｎ３とすると、Ｎｌ＞Ｎ２ ＞Ｎｓとなる。 第４図（イ）はロー・母スフィルタの特性図であり、Ｋ
＝・力の場合でＮを変化させた時の特性図を示す。 Ｎの値が大きい程、立下りの傾斜が急となる。第４図（
ロ）はＮを一定にしてＫの値を変化させた場合の特性図
を示す。Ｋの匝が大きくなるに従って、立下り傾斜は急
となる。以上の第３図（・う第４図（イ）。 （ロ）は正極片側特性であり、負側片側特性はその対象
となる。 （３）式の計算を長打するには右辺第２項が示すように
Ｎ Ｘ Ｎ ＝ Ｎ２回の加昇を必要とする。さらに（
３）式はＭ Ｘ Ｍ ＝ Ｎ２１固の画素点について大
流する必要があり一画像のフィルタレ−ジョン１象を得
る為にはＮ２ＸＭ２回の加算を必要とする。エックス線
像のように微細病変を診断する画像ではＭは１ｏｏｏ−
４−４０００、Ｎは１００〜２５０の値が選ばれる為こ
の〃日算回数は１０５〜ｌＯ６回になり、（３）式のデ
ィジタルフィルタリング処理時間の増大を招く。従来こ
うした処理時間を短縮する為、大規模なプロセッサを使
用したり、Ｎの大きさを小さく設定する事により、Ｎ２
回数の減少をはかる寺の方法をとっていた。 本発明の目的はかかるカロ算回数の大巾な減少をはかり
ハード構成の容易なディジタルフィルタを提供する事に
ある。 本発明の要旨は二次元画像のディジタルフィルタとして
ラスクスキャンして入力される画像データに対してフィ
ルタ重み関数の大きさＮＸＩラインの大きさのバッファ
メモリ（ＭＸＮ個の画素を有する）と、ラスク方向の加
算値を格納する一次元う１ンメモリ（Ｍ個の画素を有す
る）およびＮＸＮ個の画素上のデニタの総和値を格納す
るレジスタとを設け、入力データの更新に対して一次元
ラインメモリを修正すると同時に、−次元ラインメモリ
内のデータを用いＮＸＮの総和値を格納するレジスタを
修正して常に総和値を保持せしめ、このＩｉ卸値を一定
の割合で入力データから加昇あるいはｉｉＮする事によ
りｖＯ算回数を大幅に削減するととも、にフィルータ重
み関数の大きさＮに無関係とする事により処理時間の短
縮を行った事である。 ここで、上記）Ｊ１１界とは前述の（３）式説明中のｎ
［］Ｊｓ、を意味し、この加算を行うとローＡ？スフィ
ルタの機能を果す。更に上ｄｃ減遵とは前述の（３）式
説明中の減算を意味し、この減算を行うとハイ・ぐスフ
ィルタの機能を果す。このフィルタは第１図に示すよう
にＭＸＭ個ｑ画素から成る二次元画１象データに対して
、ＮＸＮ個（Ｎ（Ｍ ）の近傍画素を用いてンして得ら
れたディジタル二次元画像を順次格納する。メモリｌの
大きさはＭＸＮであり、そのアドレスは（Ｉ、Ｊ）で与
えＭＸＭの大きさの画１象に対して最初は（１、ｌ）次
は（２，１）、（３゜ｌ）と順に格納して行き１９１７
分のｒ−タ（Ｍ。 ｌ）まで格納されるとＪ＝２となり（２，１）。 （２，２）、（２，３）、・・・と次のラインが格納さ
゛れる。メモリーの全領域にＭＸＮのデータが全部格納
しおわると最ＩＪ）のアドレスすなわち（１，１）。 （２，１）、（３，１）と−ライン目の格納にもどされ
こうした格納手順がＭＸＭの全データに対してくり返え
される。 以上のような動作をくり返すメモＩＪ ｌは入力データ
の一時パッファメモリとして動作する。すなわち（３）
式において出力Ｑ（１，Ｊ）を得る為には人力データ１
）（Ｉ、Ｊ）のみならず、工についてＪ＋７までのデー
タを必要とする。ラスクスキャンして入力されるデータ
列はこれら必要なデータＮ のに対してＤ（Ｉ−７，Ｊ−Σ）のデータは最も早い時
刻に人力きれたデータでありＱ（１，Ｊ）をＪ＋Σ）に
到るＮＸＮ個のデータに基き、（３）式の演算を行いＱ
（１，Ｊ）が確定する。従ってａから入力される画像デ
ータはメモリーの（工＋Σ。 時フィルタレ−ジョン値を得る位置はＣＩ、ＪＪの位置
にある。第６図のアドレス発生部８はメモＩＪ １に対
して格＃＋１位置の指定を行う。 アドレス発生部８のカウンタ１２はＩでインデックスさ
れるライン方向を計数するカウンタで、カウンタ［３は
Ｊでインデックスされるラスク方向を計数するカウンタ
である。入力データと同時に発生する・やルスは入力端
すより入力し、カウンタ１２の人力に導かれデータの入
力に従い１づつ増加せしめられ１ライン分の終ｒ１すな
わちカウンタの内容がＭになった時）母ルスが入力６れ
るとキャリーが出力されカウンタｌは再び初期化される
と同時にカウンタ２に人力され、カウンタ２の出力は１
増ＩＪ口する。この動作をくり返し、カウンタ２の出力
がＮになった時パルスが入力されると、カウンタｌおよ
びカウンタ２は共に初期化される。 メモリ１４はフィルタ特性を指す定ｄ−Ｎの池にＪ、Ｊ
＋’−のメモリアドレスが発・生される。−Ｎは加算器
１６にオーバ７０−（Ｎ以上）が発生した時メモリから
出力され正しいＪ方向位置を虐に出力する。 メモリ２は１９１７分すなわちＭ ｌｌｉ！ｉｆ （１
） １次元メモリであり以下の動作をくり返す事により
メモリＤ（Ｉ、Ｊ）を格納するバッファメモリである。 メモリーにデータを格納する際に先に同じアドレスに格
納された旧データを絖み出しおきこのデータは減昇器３
に入力され、メモリ２のＪ方向同一アドレスすなわ１）
Ｊ＋Ｈの位置に格納されているｒ−夕との差演算が実行
されこの出力値は加鼻器４に人力され新しく入力される
データを加算し、この出ノ月直をメモリ２の凹−アドレ
スの所に格納する。メモリ２のガータに対するこうした
操作はメモリーの新データ入れ換えに対して、対応する
■方向位置における旧データをメモリ２の位置から差し
引き新データをカロえ込む修正を行った小になり、メモ
リーの新データ格納ごとにくり返され。 メモリ２にはアドレスＩ＝１．２．１・・・、Ｍそれぞ
れに常にＪ方向（ラスク方向） ＆ ）ｅＯＩＮ ΣＤ
（Ｉ、Ｊ）Ｊ＝１ を保持せしめる。 レジスタ５はメモリーの（Ｉ、Ｊ）を中、Ｇ位置とする
ＭＸＮ個のデータの認十口値を格納するレジスタであり
以下の動作を行う。 イ・火１１” 器６はレジスタ５の出力とラインメモリ
ノ２の出力との差分をとる。ラインメモリ２の出ノｊと
はアドレス（１−−−１）によってｉ売み出烙れるうス
タ方向祷和１直である。７ＪＯ＊、器７は、誠Ｓ著診６
の出力と７ＪＤ ｌ′Ｆ−器４のデータとの加軒−をイ
丁う。この７Ｊロ界５７の出力結果はレジスタ５に格納
され、次の画はデータ人力時のくり返し演算に供する。 このアドレス（Ｉ−−−１）はアドレス発生器８より出
力される。 以上の手順の、１イ過を経て、レジスタ５には、（Ｉ。 Ｊ）で示される位置を中心とするＮＸＮの７４ ）或の
盛土日頃、即ち ７ Σ Σ Σ Ｄ（Ｉ十ｋ 、Ｊ＋ｔ） の演算結果を格納する。 レジスタ９にはフィルタ特性を指定する定数に値と（Ｉ
、Ｊ）を中心とするＮＸＮの領域の畷和値との積演算を
行い加昇器１１に人力する。メモリ１からはＤ（Ｉ、Ｊ
）が読み出きれ、加算器１１によって加昇きれ、フィル
タ結果である（３）式の結果を出力端Ｃに得る。この出
力端Ｃにはディスクメモリ２０が結合され、デイノタル
フィルタレー／コンの結果を＠納する。このメモリ２０
の内容はＣＲＴ（図示せず）に表示され、又は演算デー
タとしても利用される。 杢構成によるフィルタ特性はＮおよびＫによって決定さ
れ一１≦Ｋ（Ｏでは・・イ・ぐスフィルタとして機能し
、０くＫではロー・ぐスフィルタとして機能する。）・
イ・母スフイルタの特性、及びロー・ぐスフイルタの特
性は第３図、第４図で示した特性と同じであり、Ｋ、Ｎ
の値を種々変化させることによって種々のフィルタ特性
を得る。 本発明によれば従来Ｎ２回の加昇によって総和値を求め
た部分が４回（第５図減算器３．６および加軒、器４．
７）の）Ｊ１１滅葬を行うだけでよい。しかも、この４
回の加減界はＮの大きさすなわちフィルタ特性に無関係
である。それ故にフィルタリング機能を向上できると共
にその処理時間の短縮をはかることができた。 第１図に示す画像の座標とバッファメモ’Ｊ ｌの座標
とは一刈一に対応しない。即ち、バッファメモリ１の記
憶画成はＮＸＭであるのに対し、第１図に示す画像はＭ
ＸＭの領域をとり、互いに同一の座標をとり得ないため
による。ラスタ定食の手順の説明図を第７図に示す。こ
の第７図で画像とバッファメモリｌとの間の座標の関係
をも説明できる。 第６図で、画像ｌＯＯは第１図に示したＭＸＭ個の画素
を待つ画像を示す。この画＋＊ ｉｏｏから、ＭＸＮの
大きさで画像を構成するブロックＢＭＩを読出し、バッ
ファメモリｌに格納する。但し、ＭＸＮの太ききを待つ
画１域はｌサイクルで並列的にｄ出し格納させるのでは
なく、一点毎にラスク走査しながら即ち走査点（Ｉ、Ｊ
）を移動しながら読出すことになる。従って、ＭＸＮの
太き畑のＢＭＩをバッファメモリｌに格納させるには、
ＭＸＮ回の抗出し操作（走査）とＭＸＮ回の卦込み操作
が必要となる。この一連の操作が完ｒすると、バッファ
メモリ１にはＢＭＩが格納されたことになる。 次に、８Ｍ２を抗出しバッファメモリに格納する。 この手順は以下となる。先ず、８Ｍ２の先頭位置のデー
タを読出し、このデータをバッファメモリｌの先頭位置
（アドレス）に格納する。この際、前回のＢＭＩの先頭
データは削除され、代ってＢＭＩの先頭データが格納さ
れることになる。いわゆるデータの更新を行ったことに
なる。以下、次々に画１象１００の８Ｍ２を走査し、前
回のＢＭＩのデータを削除しながら、その走査によって
得た８Ｍ２のデータを０丁しくバッファメモリに格納さ
せてゆく。Ｂｌ’ｉ１２に代つ−Ｕ ＢＭ３を格納させ
る場合でも同様な手順となる。 第７図、第８図にその時の手順の様子を示す。 第７図で、ｔｏｚｔ、はＢＭＩの読出し、格納のタイム
チャート、ｔ１〜ｔ２は８Ｍ２の読出し、格納のタイツ
・チャート、ｔ２〜ｔ３はＢＭ３の読出し、格納のタイ
ムチャートを示す。他のＢＭｉについても、同（）Ｒと
なる。（但し、ｉ ＝ ４．５・・・）。 第８図は、その時のバッファメモリｌへのデータ格納の
状態を示す。ｔ＝ｔＩ時点でＢＭＩが格納終了し、ｔ＝
ｔ２時点で８Ｍ２が格納終了したことを示す。 第９図は、バッファメモｌ） １でのｒ−夕更折中の様
子を示す。今、最新の情ＶＫ ａの画像紫バッファメモ
ｌ） １に格納させる用台を想定する。この情報ａφ；
ブロックＢＭ、ｎに寓するとするとし、且つブロックＢ
Ｍｍの途中の位置での情報とすると、その時のバッファ
メモリへの書込みは第９図の如くなる。即ち、前回のブ
ロックをＢＭｚとすると、新しい現在のブロックＢＭｍ
の一部のデータと前回のブロックＢＭｔの一部のデータ
とが／Ｊソファメモリの中で共存することになる。画１
家の走査が進むに従って、ＢＭｍのデータは実線矢印の
方向に次々に格納されてゆく。 さて、第９図で情￥ｌｉａの定食点を（ｉ、ｊ）とする
と、この・ｌ［ａを格納するバッファメモリーの格納位
置（潜込み位置）は（ｉ、ｊ）ではなく、ブロック単位
に侠真したＩＩＮ （” ｌ Ｊ’ ）となる０本発明
のクレームでは、この（１’ｌｊ’）の座標をもってバ
ッファメモＩＪ １への格納位置（書込み位置）とした
。更に、クレームでは、第５図で現在の書込み位置を（
Ｉ’十−、Ｊ’＋Σ）としたが、これを（Ｉ′。 Ｊｌ）と示し、代りにフィルタの注目点（中心点）（Ｉ
／、Ｊ′）を（Ｉ／ 、 ＪＬ−Σ）とした。これ
らの表現の違いは、あくまで表現の違いのみであって、
実質上は何ら変化はない。 図面の簡単な説明 第１図はディジタルフィルタの説明図、第２図（イ）、
（ロ）は重み関数とその周波数領域での特性図、第３図
（１）、（ロ）、（・Ｊはｒイノタルノ・イ・ぐスフィ
ルタの特性図、第４図（イ）、（ロ）はデイジタルロー
ノやスフイルタの特性図、第５図は本発明のディジタル
フィルタの′実施例図、第６図は画１＃！１００とブロ
ックとの関係を示す図、第７図はブロックの読出し手順
を示す図、第８図は・ぐツファメ七りへの格１１Ｉ］ｊ
１＠序を示す図、第９図ｉ、ｉ 、、＊ラフアメモリの
データ（折中を示す図である。 １・・・メモリ、２・・・メモリ、８・・・アドレス発
生部。 特訂出頼へ 株式会社 日立メデイコ代理人 弁理士
秋 本 正 実４７ 第１凶 ＫＳ ３ 図 （イ） ２ｉＳ ３図 （ロ） 肩５３ 図 （ハ） Ｗ ）
Claims (1)
- ライン長とラスク長で示されるデイジタル二次元画像ラ
スクスキャンして入力される画像データに対してフィル
タ長とライン長の積の大きさを有する二次元バッファメ
モリーと該二次元バッファメモリーのラスク方向の加算
値を格納する一次元ラインメモリーとフィルタ領域のデ
ータの総和値を格納するレジスタを設け、データの入力
によジ該二次元バッファメモリーに取り込むとともに該
−次元ラインメモリーのデータ１修正し、さらに−次元
ラインメモリーのデータから該総和値を格納するレジス
タを修正して新データ入力に際し常に総和値を保持せし
め入力データとの一定割合の嘉あるいは差演舅する事に
よｊフィルタ処理を行う事を特徴とするディジタルフィ
ルタ。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57151804A JPS5951686A (ja) | 1982-09-02 | 1982-09-02 | デイジタルフイルタ法及びデイジタルフイルタ |
| US06/871,246 US4682301A (en) | 1982-09-02 | 1986-06-06 | Digital filter for processing two-dimensional digital image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57151804A JPS5951686A (ja) | 1982-09-02 | 1982-09-02 | デイジタルフイルタ法及びデイジタルフイルタ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5951686A true JPS5951686A (ja) | 1984-03-26 |
| JPH0457155B2 JPH0457155B2 (ja) | 1992-09-10 |
Family
ID=15526662
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57151804A Granted JPS5951686A (ja) | 1982-09-02 | 1982-09-02 | デイジタルフイルタ法及びデイジタルフイルタ |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4682301A (ja) |
| JP (1) | JPS5951686A (ja) |
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1982
- 1982-09-02 JP JP57151804A patent/JPS5951686A/ja active Granted
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- 1986-06-06 US US06/871,246 patent/US4682301A/en not_active Expired - Lifetime
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0457155B2 (ja) | 1992-09-10 |
| US4682301A (en) | 1987-07-21 |
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