JPS62182976A - 画像間演算時の画像歪み自動補正装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、ＤＳＡ装置（ディジタル・サブトラクション
・アイギオグラフィ装置、いわゆるディジタル血管造影
装置）に好適な画像間演算時の画像歪み自動補正装置に
関する。

〔従来技術〕

本出願人は、先にＤＳＡ装置に好適な「画像間演算時の
画像歪み自動補正装置」　（特願昭５７−１５１８０２
号）を出願し、出願公開に至っている。

この従来例は、画像間演算時の２つの画像の対応する各
部分毎の相互相関を用いてその部分のずれ量を算出し、
こ結果をもとにして一方の画像の歪みを他方の画像の歪
みに合せて歪みを一致させ、これにより歪み補正を行わ
せるようにしたものである。

〔発明が解決しようとする問題点〕

この従来例では、画像を区分毎に切出してフーリエ変換
を行う際に、区分の周辺部での画像の連続性を保証する
ために、ウィンドウ処理を行う。

然るに、このウィンドウ処理を行った場合、ウィンドウ
巾の影響を受け、検出できる最大位置ずれ量は切出し区
分の１辺の画素数ｎに対して、ｎ／４までである。従っ
て、ｎ／４以上の位置ずれがあった場合、歪補正は誤差
の多いものとなり、補正できなかった。そこで、切出し
区分を大きくすることが考えられるが、検出できる最大
位置ずれ量は大きくなる利点を持つものの、逆に切出し
区分を大きくすると、画像内の大きな歪みは検出できる
が、細かい歪みは検出できないとの欠点を持つ。

逆に、区分を小さくすると、細かい歪みは検出できるが
、大きな歪みは検出できないとの欠点を持つ。

然るに、歪みの程度をみるためには、両画像を詳細に比
較する必要がある。然るに、データ化された画像を比較
するのは困難である。

そこで、本発明の目的は、適正な切出し区間での切出し
を可能とせしめる画像間演算時°の画像歪み自動補正装
置を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕 本発明は、切出し区間の大きさを次々に変更せしめると
共に、各変更区分毎に歪み検出及びそれに基づく歪み補
正を行わせ、その補正結果をみて適正ならば変更を行わ
せず、適正でなければ変更を行わしめるようにした。

〔作用〕

本発明によれば、補正結果に応じて変更を行うこととな
り、適正な区分を見つけることができる。

〔実施例〕

第１図は、本発明の実施例図である。検出系１は、例え
ばイメージインテンシファイア及びＴＶモニタとをもっ
て構成した。Ｘ線の検出にはイメージインテンシファイ
アの他にキセノン検出器や通常使用されているＸ線フィ
ルム及びフィルム読取器によっても可能である。前処理
系２は、ＴＶモニタ等からのビデオ信号の増巾、該増巾
後のビデオ信号のＤＣレベルクランプの実行、及び必要
な周波数のみを取出すフィルタレ−ジョンを行う。

ＡＤ変換器３は前処理系２のフィルタレ−ジョン出力を
取込みＡＤ変換する。

メモリ４は、ＡＤ変換器３のディジタル出力を取込み第
１の撮像画像を格納する。メモリ５は、ＡＤ変換器３の
ディジタル出力を取込み、第２の撮像画像を格納する。

第１の撮像画像と第２の撮像画像とは、ディジタルサブ
トラクションアンギオグラフィ　（ディジタルフルオロ
グラフィ）用の画像をなす。

ディジタルサブトラクションアンギオグラフィとは以下
となる。測定部位の測定を行って第１の測定画像を得、
更にＸ線に対して吸収を増大せしめる薬剤（例えばヨウ
素系僧形剤であるウログラフィン）を血管内に注入し、
この薬剤が測定画像に僧形効果を及ぼした後、即ち、該
第１の測定画像を得た時間と異なる時間で上記測定部位
と同＝測定部位の測定を行って第２の測定画像を得る。

次に、第１の測定画像と第２の測定画像との差分をとる
。

この差分は、測定部位の血流に関する注目臓器の機能を
与える像となる。かかる血液像を算出して被検体測定部
位の診断を行う技術がディジタルサブトラクシッンアン
ギオグラフィと呼ばれる。

第１．第２の測定画像は、メモリに格納されるのが一般
的であり、前記メモリ４が第１の測定画像を格納し、前
記メモリ５が第２の測定画像を格納することとなる。更
に、ディジタルサブトラクションアンギオグラフィでは
、メモリ４に格納される第１の画像即ち僧形剤を投与す
る前の画像はマスク画像と呼ばれ、メモリ５に格納され
る第２の画像即ち僧形剤を投入した後の画像はライブ画
像と呼ばれる。画像処理部１０８は、メモリ４の第１測
定画像とメモリ５の第２測定画像を取込み、両者の差演
算を行う。この差演算結果は、測定部位での変化量を示
す。この差演算は、ディジタルサプトラクションアンギ
オグラフィでの基本的な演算であり、公知である。然る
に、本発明では、画像処理部１０８は、公知の差分機能
の他に、歪算出機能、歪による補正機能を持つ。この歪
算出は歪算出部６で行い、歪補正は歪補正部７で行う。

更に差分機能は差分演算部８で行う。

画像処理は、実空間上で行うこともできるが、フーリエ
空間上で行ってもよい。本実施例では、歪算出機能はフ
ーリエ空間上で行うものとする。

差分機能及び歪による補正機能は実空間上で行うものと
する。

歪みについて述べる。測定部位が動きのある臓器では、
目的とする機能情報（差分情報）に動きの情報が重畳し
、本来の動態機能像を正確に得ることができない。動き
の情報のみを削除できれば、本来の動態機能像のみを得
ることができる。そこで、動きの情報のみを削除するべ
く歪みの考え方を導入した。この歪みとは、差分対象と
なる２つの測定画像相互の動きの情報を示すファクタを
云う。この歪みを第１．第２の測定画像をもとに計算し
、次いで計算結果をなす歪み量に基づき第２の測定画像
の修正を行い、動きの情報を削除する。

次に、第１の測定画像と修正後の第２の測定画像との差
分をとる。かくして得た差分情報は、求めるべき本来の
機能像となる。

メモ１月０９は画像処理部１０８の機能像を格納する。

ＣＲＴＩＩＯはメモリ１０９の機能像を表示する。

この表示画像は、本来の機能像をなし、診断情報となる
。

画像処理部１０８は、歪み算出部６、歪み補正演算部３
、差分演算部４より成る。歪み演算部６はメモリ４．５
に格納してなる第１測定画像、第２測定画像を取込み、
画像歪みの算出を行う。画像歪みの算出は、第１．第２
測定画像を小さい区分で切出し、対応する区分相互で相
互相関演算を行い、区分単位に歪を示す歪ベクトルを算
出することを云う。

歪み補正演算部７は、歪算出部６で算出した歪みベクト
ルをもとに第２の測定画像の歪み補正を行う。

差分演算部８は、メモリ４の第１の測定画像と歪み補正
後の第２の測定画像との差分をとる。この差分出力は、
歪みのない動態機能像となる。

一方、本実施例で特徴とする点は、歪み補正が適正でな
い場合は、区分変更を行わしめるようにした点である。

歪み補正が適正か否かは、表示装置１１０での表示内容
をオペレータがみて判定する。

判定基準は、例えば、表示内容にアーチファクトが発生
しているか否か、及びそのアーチファクトの規模の大き
さをみてオペレータが判断する方法をとる。

アーチファクトの発生が多大で区分変更を必要とすると
判定した場合は、区分変更の指令５０ａをオペレータが
歪み算出部６に入力させる。歪み算出部６はその指令５
０ａを受けとり、所定の区分変更を行う。更に、新しい
区分のもとで扱うべきライブ画像は、変更前のもとのラ
イブ画像ではなく、区分変更を必要とするとの判定をし
た際の歪補正後のライブ画像である。そこで、図では、
この新しいライブ画像として、歪補正後のライブ画像５
１ａをメモリ５に送り、新しい区分のもとでのライブ画
像とみなすこととした。従って、新しい区分のもとでは
、この新しいライブ画像とメモリ４のマスク画像とが歪
算出部６に送られて歪算出、そして歪み補正部７での歪
み補正を行い、更に新しい補正後のライブ画像を得るこ
とになる。以下、同様な過程を経て、最新の補正ライブ
画像が常に次の補正用のライブ画像として利用される。

かかる区分の更新の中でアーチファクトが少なくなり、
適正な差分画像が得られたと判定した場合には、区分の
更新は停止する。

歪み算出部６の実施例を第２図に示す。歪み算出部６は
、 （１）サンプルウィンドによる分割切出し処理部１０、
１１、 （１１）分割切出し処理部の切出し出力をフーリエ変換
するＦＦＴ演算部１２．１３、 （ｉｉＤＦＦＴ演算部の出力に複素フーリエ空間上での
フィルタレ−ジョン処理を行うフィルタレ−ジョン部（
空間フィルタ）　１４．１５、Ｏｖ）　　メモリ４及び
５の画像毎に得た空間フィルタレ−ジョン出力相互で相
互相関を行うフーリエ空間上での相互相部演算部即ち、
複素共役演算部１６、 （Ｖ）　　相互相関演算部出力を逆フーリエ変換する逆
フーリエ変換部１７、 （ｖｉ）　　逆フーリエ変換部出力からずれ量を算出す
るずれ歪算出部１８、 （Ｖ）　　切出し区分変更指令５０ａを受けて区分を自
動的に変更する区分変更部５０、 より成る。

この切出し区分変更部５０は、本実施例での中心をなす
。区分は、最初は大きく設定しておき、適正でないとの
判定毎に区分を小さくすべく変更を行う。

（１）のサンプルウィンドによる分割切出し処理部１０
、１１での処理を第３図に示す。処理部１０．１１での
処理内容は同一であり、処理対象がメモリ４の画像かメ
モリ５の画像かが違うのみである。そこで処理部１０で
の処理の内容を以下に示す。

第３図で、原画像とはメモリ４に格納したデータを云う
。原画像は二次元座標で表示でき、Ｒ（ｘ、ｙ）とする
。原画像Ｒ（ｘ、ｙ）を、縦サイズｍ、横サイズｎのｍ
　ｘ　ｎなるサイズ（ｍ画素ｘｎ画像との意）を１区画
りとして、切出す。この区画の切出しは、左上から右上
へ、左上から左下への順序で行う。この切出し順序はラ
スクスキャンに従う。従って、切出しによって、１つの
原画像から複数の区画りを切出すことになる。

先の出願である特願昭５７−１５１８０２号では、この
切出し区間りは固定である。本実施例では、前述したよ
うにアーチファクトの発生の様子により区間りの大きさ
は変更される。本実施例での区間りの変更をする場合で
あっても、その変更の各時点では特定した区分であるこ
とには変りない。その特定した区分のもとでの区分に対
する一般的な考え方を以下述べる。

各区画は、その区画中心領域と、境界近傍領域とを持つ
。境界近傍領域は、区画の境界近くであり、且つ境界に
よって区別した区画をそれぞれ独立して扱うので、デー
タとしての不連続性が強く、区間中心領域は、区画境界
から遠ざかっているためデータとしての連続性が強い。

従って、画像切出しによる中心領域外の不連続性による
悪影響を除去するために、中心領域は強調し、境界近傍
領域は圧縮する処理を必要とする。

そこで、切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ−）を設定し、
切出し区画りと積算する。切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、
ｊ）は、中心強調、境界領域圧縮を行う関数であり、第
３図に示す如くなる。積算比よって得る切出し画像Ｑｐ
ｑ　（ｉ　、ｊ）は、Ｑｐｑ（ｉ、ｊ）＝Ｗ（ｉ、ｊ）
　　ＸＲ（ｉ＋ｓｐ、　ｊ＋ｎｑ）＝（１）となる。こ
こで、ｐは、横方向にみた切出し区画番号、ｑは縦方向
にみた切出し区画番号を示し、ｐとｑとの組合せで区画
番号の特定化をはかる。

従って、Ｒ（ｉ＋ｍｐ、ｊ＋Ｈｑ）の意味は、ｐとｑと
で特定できる区画内での画像Ｒを示す。

切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）は、後処理における画
像切出しの効果による誤差（トランケーションエラー）
を低減するためサイドローブが小さい事、及び有限関数
であることが必須要件である。

今、切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）を極座標で示すと
、 Ｗ　（ｔ、ｊ）＝Ｇ　（ｒ）・・・・・・・・・・・・
・・・・・・（２）となる。極座標の原点を各区画での
中心位置に設定すると、ｒは、 となる。

更に、Ｇ　（ｒ）としては、ブラックマンの関数（最大
サイドローブを一４０ｄＢである）で与えると、となる
。三角関数で与えた場合には、 となる。但し、この場合の最大サイドローブは一２８ｄ
Ｂである。以上述べた切出しウィンド関数Ｗ、トランケ
ーションエラー、サイドローブ、有限関数、ブラックマ
ンの関数等のその定義と役割はいずれも公知である。公
知文献には、■「ディジタル信号処理」宮用他著、電子
通信学会、コロナ社昭和５３年発行、■ＢＩａｃｋｍａ
ｎ、Ｒ，Ｂ　ａｎｄ　　Ｊ、　Ｗ。

Ｔｕｋｅｙ　ｒＴｈｅ　　ｍｅａｓｕｒｅｔｓｅｎＬ　
ｏｆ　　ｐｏｗｅｒ　ＳｐｅｃｔｒａｌＮｅｗ　　Ｙｏ
ｒｋ、　Ｄｏｖｅｒ、１９８５である。

以上の切出し処理部１０での（１）式の演算は以下とな
る。切出し区画の各座標（ｉ、ｊ）対応に、切出しウィ
ンド関数をメモリ４とは異なるメモリに格納しておく。

このメモリのウィンド関数とメモリ４の区画対応のデー
タとを各座標単位に積算する。この積算結果が（１）式
の演算結果となる。積算結果はバッファメモリに一時格
納し、次の処理にそなえる。

切出し処理部１１は、処理対象がメモリ５の画像という
点だけ異にし、他は全く同じ処理となる。

切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ＞も同じ関数値を設定し
てよい。

切出し処理部１０．１１は、メモリ４．５の読出しデー
タをそのアドレスがどの区分に属するかによって、切出
し分類する。従って区分の変更に際してはそれらのアド
レス管理の内容を変更して区分変更させればよい。

（ｎ）のＦＦＴ演算部１２．１３は、それぞれ切出し処
理部１０．１１の出力を取込み、ＦＦＴ（高速フーリエ
変換）演算を行う、これによって周波数領域への変換が
なされる。

の空間フィルタ１４．１５は、切出しウィンド関数の影
響の除去及び位置合せ要素（注目空間周波数成分）の強
調及びノイズ除去を行う。これによって、次の処理の部
分相関の感度をよくする。

空間フいルタ１４．１５は、実空間上ではなく、フーリ
エ空間上での空間フィルタレ−ジョンを行う。

フーリエ空間上での空間フィルタレ−ジョンとは、周波
数領域でフィルタレ−ジョンを行うとの意である。

第４図に空間フィルタ１４．１５の特性図、第５図に空
間フィルタ１４．１５を中心とする詳細実施例図を示す
。

第４図（イ）は、周波数ωを横軸、縦軸に周波数スペク
トルＦ（ω）をとった。横軸の周波数ωの表示単位は、
ＬＰ／ｃＩ１１とした。ここで、ＬＰとは、ラインペア
を意味する。図で、横軸上に表示しであるナイキスト周
波数ω、とは、表現しうる最大周波数を意味する。この
実施例では、切出した画素空間が表現しうる最大周波数
を云う。

第４図（ロ）は、周波数スペクトルＦ（ω）として、Ｆ
＋、　Ｆｔ、　Ｆ３の３つのそれぞれ特徴のある特性を
開示した。更に、周波数ωの大きさを大きく３つに分け
、これをり、　Ｈｚ、　Ｂｓとした。領域Ｉ１．は切出
しウィンドの効果を低減する領域、領域Ｅ２はノイズ除
去の領域、領域Ｅ３は注目空間周波数成分を強調する領
域（例えば１．０〜０．２ＬＰ／ｃｍの領域）である。

領域Ｅ、内の一点鎖線の特性Ｇ（ω）は切出しウィンド
関数Ｗによる周波数スペクトルであり、この周波数スペ
クトルを極力少な（するように、理想的には零にすべく
空間フィルタの特性を設定する。

特性Ｆ、は、最も一般的に採用される特性であり、領域
りでは切出しウィンドの影響を低減するべく設定させた
。即ち、切出しウィンドの周波数スペクトルＧ（ω）＼
０でない領域Ｅ０では、特性Ｆ１の周波数スペクトルを
０にさせた。特性Ｐｚ、Ｆｓでも同様な特性を領域Ｅ０
で持たせた。

特性Ｆ、は、領域Ｅ、でビークを持ち、領域Ｅ２ではゆ
るやかにナイキスト周波数で０となるべく下降する特性
を持つ、従って、空間フィルタに特性Ｆ１を持たせた場
合、切出しによる悪影響の除去をはかることができ（領
域Ｅ１）、注目空間周波数の領域ではその周波数を強調
でき（領域Ｅ３）、高い周波数のノイズに対してはその
レベルを小さくできノイズ低減をはかることができた（
領域Ｈｚ）。

特性Ｆ２は、特性Ｆ１に比べてスペクトルピークが右方
向に移動した特徴を持ち、特性Ｆ、は、特性Ｆ。

に比べてスペクトルピークが左方向に移動した特徴を持
つ。

特性Ｆ冨は、領域Ｅ２で周波数スペクトルがＦ、に比し
て大きい。従って、高い周波数でノイズ成分が少ないと
みられる波形に対する空間フィルタの特性として採用さ
れる。

特性Ｆ、は特性ｐｔと逆に高い周波数ノイズ成分が多く
存在する場合に好適な特性である。

特性ＦＩ＋　ｈ、　Ｆ２のうちのいずれを採用するがは
、解析すべき波形の性質による。この特性の他にも種々
の特性がある。特性ＦＩ＋　ｈ、　ｈのピークを全て同
一としたが異ってもよく、且つ領域Ｅｒ　、Ｅｘ、　Ｅ
ｓもそれぞれ任意に設定できる。以上の空間フィルタの
特性及び効果については公知である。参考文献には、ｒ
　Ｄｉｇｉｔａｌ’　　ＦｉｌｔｅｒｓＪ　Ｒ，Ｗ。

Ｈａｍｍｉｎｇ、　Ｂｅ１ｌ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅ
ｓ　　ａｎｄ　　Ｎａｖａｌｐｏｓｔｇｒａｄｕａｔ　
　５ｃｈｏｏ１．１９７７、Ｐｓｅｎｔｉｃｅ　−Ｈａ
ｌｌＩ　ｎｃ、がある。この文献には前述のウィンド関
数の記載もある。

第４図（ロ）は、第４図（イ）の所望の周波数特性を２
次元画像りに適用するに際しての適用の方法を示す図で
ある。即ち、第４図（ロ）の中央点０を零周波数、右端
（＋ｒ□Ｘ）をナイキスト周波数として、各２次元座標
上の点から点０までの距離を周波数ｒとして第４図（イ
）の特性を表限させた。ここで、点０とは、第４図（イ
）の周波数ωがｍ＝０となる零周波数の位置、即ち原点
０と同一点を意味する。

以上の空間フィルタレ−シランは各切出し区分単位に行
う、空間フィルタレ−ジョンは、区分単位のフーリエ変
換像とフィルタ関数との積を行う演算である。この際、
積算すべきフィルタ関数は実数のみ（虚数部はゼロ）ま
たフーリエ変換像は共に複素数で表現されている故に、
その積演算はフーリエ変換後の画像の実数部となる。メ
モリ２４及び２５にはこの積演算結果が複素数として格
納される。

第５図の構成と動作とを説明する。空間フィルタ１４．
１５は、掛算器２１．２２　、アドレス発生器２３゜２
３Ａ１メモリ２４，２５　、メモリ２０より成る。メモ
リ２０及びアドレス発生器２３は空間フィルタ１４．１
５に互いに共通である。掛算器２１は、ＦＦＴ演算部１
２の出力とメモリ２０の出力との複素数掛算を行う。

掛算器２２は、ＦＦＴ演算部１３の出力とメモリ２０の
出力との掛算を行う。この２つの掛算は、ＦＦＴ演算結
果である周波数スペクトルに対して複素フーリエ空間上
で第４図（イ）に示す如き空間周波数特性を掛算するこ
とであり、これによりこの特性の反映した周波数スペク
トルを得る。第４図（イ）の特性の反映した周波数スペ
クトルとは、。

切出しウィンド周波数を低減したものであること、すな
わち切出しウィンドの悪影響を除去したものであること
、ノイズ除去を行ったものであること、の諸特徴を持つ
。

メモリ２４　、２５は、アドレス発生器２３．２３Ａの
指示のもとに掛算器２１．２２の掛算結果を格納する。

この格納は、分割区画の座標単位に行う。一方、次段の
相互相関時には、アドレス発生器２３及び２３Ａは、メ
モリ２４及び２５に対して分割区画のラスクスキャン的
なアドレス指定を行う。このメモリ２４゜２５それぞれ
は実数成分と虚数成分とを格納する２つのメモリを持つ
。

相互相関演算部１６は、演算器２６、メモリ２７より成
る。演算器２６は、メモリ２４内の格納データとメモリ
２５内の格納データの一方を複素共役演算し、他方との
掛算をする。ここで複素共役演算とは、複素数をａ　＋
ｂｉとするとき、ａ　−ｂｉとする演算を云う。但し、
ｉは虚数を示す。

フーリエ空間上での相互相関とは、互いに相関をとるべ
き関数を７．、、ｆ□とすると、ア、×事実である。ｙ
□から１□を得ることが複素共役演算であり、ツー×刀
−の演算をすること力（掛算である。従って、フーリエ
空間上で相互相関をとるとは、複素共役積演算を行うこ
とを意味することになる。

２つの関数の相互相関をとる理由しよ、２つの関数相互
がどれだけ類似しているかを定量的にみつけるためであ
る。

相互相関の演算結果は、メモリ２７に格納する。

この相互相関演算は、切出した区分単（立に看テう。

逆フーリエ変換部１７は、メモリ２７４こ暑各納した相
互相関結果である複素共役積演算結果の逆フーリエ変換
を行う。これによって実空間上での相互相関演算結果を
得る。例えば、切出し区分をｍｘｎとする。但し、ｍ、
ｎは縦、横の切出し巾で“あり、一般にはｍ、ｎは切出
した画素の数を意味する。

−例として、ｍ＝８、ｎ＝８又は、ｍ＝１６、ｎ＝１６
、又はｍ＝３２．　　ｎ＝３２の如き切出し巾を持つ。

ｍ＼ｎであってもよい。ｍＸｎの区分の切出しでは、相
互相関は、その介座標単位Ｇこ行われ、１区分でｍＸｎ
個の相互相関値を得る。

尚、相互相関は、フーリエ空間上ではなく、実空間上で
も行いうる。

次に、第２図に示すように逆フーリエ変換部１７の出力
は、ずれ量算出部１８に取り込まれる。このずれ量算出
部１８の構成を第６図に示す。ずれ量算出部１８は、ピ
ーク検出部３０、メモリ３１、補間部３２、メモリ３３
より成る。

ピーク検出部３０は、各区分毎に得られるｍ　ｘ　ｎ個
の相互相関値の中からピーク値（最大値）を検出する。

区切りの区分数をＭ個とすると、１つの画像に対してＭ
個のピーク値を検出できる。１つの区分内でのピーク値
とは、その区分内での相互相関をとる関数が最も類似し
ていることを示す。

このピークを与える二次元座標上での座標はずれの方向
を示すものと考えてよい。そこで、本発明ではこのピー
クを与える時の二次元座標上での座標を歪ベクトルと定
義し、各区分毎にこの歪ベクトルを求める。

メモリ３１はこのピーク検出部３０で検出した歪ベクト
ルを格納する。補間演算部３２は、区分毎の歪ベクトル
から全画素の各歪ベクトルを補間によって求める。この
全画素の各歪ベクトルとは、第１゜第２の測定画像間で
の画素毎の歪ベクトルである。

メモリ３３は、この全画素について求めた歪ベクトルを
格納する。

第７図に区分単位の歪ベクトルの説明図、第８図は歪座
標の説明図を示す。第７図でメモリ２４は、画像Ａに対
する空間フィルタ出力を格納する。今画像Ａ、Ｂ共に５
×５の区分で切出したものとする。更に、１区分は５　
（画素）×５　（画素）で切出したものとする。メモリ
２５は画像Ｂに対する空間フィルタ出力を格納する。画
像Ａの分割した１つの区分の大きさを５×５とすると、
Ａ、〜ＡＨは１分割区分の空間フィルタ出力を示す。画
像Ｂの分割した１つの区分の大きさも５×５とすること
により、Ｂ　＋　ｒ〜Ｅｌｓｓは１分割区分の空間フィ
ルタ出力を示す。

処理部４０は、相互相関演算部２６からピーク検出部３
０に至る処理系を総称したものである。メモリ３１は１
つの画像の大きさに対応し、５×５の区分で構成した。

区分相互の相関は、空間フィルタ出力Ａ　Ｉ＋〜Ａ　５
５とＢ、、’−ｗＢ、ｓとの相互相関である。

Ａ　１１とＢ、との相互相関、ＡＨとＢ１□との相互相
関、・・・、Ａ５ＳとＳＳＳとの相互相関をとればよい
。

この区分相互の複素共役および積演算結果は、逆フーリ
エ変換を受け、それぞれ相互相関値を得る。相互相関値
は１つの区分でその区分を構成する画素点毎に求まる。

従って、区分が５×５の画素の組合せであれば、１区分
について５×５個の相互相関値を得る。この５×５個の
相互相関値の中の最大値がその区分でのピーク値となる
。

各区分毎のピーク値を提供する時の２次元画像での座標
は歪ベクトルとなり、メモリ３１に格納される。Ｃ１〜
ＣＳＳは各区分での歪ベクトルである。

この歪ベクトルは、区分内の中心座標を原点として表わ
す。例えば、Ｃ１１は、第１の区分での歪ベクトルを示
し、右斜め方向の矢印はピーク値を得た座標点と中心の
原点とを結ぶベクトルを示す。

図から明らかなように、区分毎に歪ベクトルを得ること
ができ、且つそれぞれの区分毎にどの方向に画像の移動
があるかがわかることになる。

第８図は、メモリ３１とメモリ３３との関係を示す。

メモリ３１は区゛分単位の歪ベクトルＣを格納する。

メモリ３３は、この歪ベクトルを使用して区分から画素
単位に補間を加えて得られた歪座標Ｎを示す。

第８図の歪座標は代表的な線図のみを示すが実際は補間
演算器３２により画素単位に線図が構成され、より密な
座標軸で構成される。

第６図の説明に戻る。ずれ量算出部７は、補間演算部（
座標変換部）３４、メモリ３５より成る。座標変換部３
４は、メモリ３３の画素単位の歪座標でメモリ５の画素
Ｂを修正する。この座標変換は、画像Ｂの歪みを他の画
像Ａに歪みに合せる修正である。これにより、画像Ａと
画像Ｂとの歪みは、一致する。メモリ３５には、修正後
の画像Ｂのデータが格納される。

差分演算部８は、メモリ３５とメモリ４との画像相互の
差分をとる。この差分結果は、画像ＡとＢとの歪みが相
互になくなったものとなる。これにより、差分結果は、
歪みのない動態機能像となる。

然るに、区分が適切でないと、歪みはアーチファクトと
して表示される。そこで、この歪みをみてアーチファク
トが無視できなければ、メモリ３５の修正ライブ画像を
メモリ５に送り、新しいライブ画像として位置付ける。

そして、区分を変更せしめて、この新しいライブ画像と
メモリ４のマスク画像との間で再び歪ベクトルを求め、
更に新しいライブ画像をメモリ３５に得る。そして、差
分結果を表示させ、再び歪修正の様子をみる。以下、歪
みのなくなるまで同様な区分変更を行う。

この区分変更は、大から小へと順次変更させてゆくこと
が望ましい。

以上の実施例は、ディジタルラジオグラフィの分野、特
に画像の差分をとって動態機能像を得る事例に好適であ
る。しかし、医学の分野以外にも本発明は適用できる。

画像間演算には、２つの画像との間の差をとる演算、２
つの画像との間の積をとる演算、２つの画像の比率（除
算）を求める演算、更には、２つの画像の和をとる演算
等がある０本発明は差演算のみを示したが、以上の演算
種別すべてに適用できる。これらの違いは、第８図でみ
れば差分演算部４の代りに他の演算部を供することにな
る。更に、画像間演算は、ＭＥの分野の他にロボット制
御の分野、パターン認識の分野にも利用できる。

〔発明の効果〕 本発明によれば、切出し区分を変更できるため、適切な
区分を得ることができ、歪みの少ない画像を得ることが
できるようになった。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の全体実施例図、第２図は歪算出部の実
施例図、第３図は切出しによるウィンド関数との関係を
示す図、第４図（イ）、（ロ）は空間フィルタリングを
説明する図、第５図は空間フィルタリングの実施例図、
第６図は歪算出及び歪補正演算部を中心と実施例図、第
７図は空間フィルタのデータと区分内歪ベクトルを説明
する図、第８図は区分内歪ベクトルと画素単位に補間を
受けた歪座標とを説明する図である。 １・・・検出系、３・・・ＡＤ変換器、４，５・・・メ
モリ、６・・・歪算出部、７・・・歪み補正部、８・・
・差分演算部、１０．１１・・・切出し処理部、１２．
１３・・・ＦＦＴ演算部、１４．１５・・・空間フィル
タ、１６・・・相互相関演算部、３０・・・ピーク検出
部、３１．３３・・・メモリ、３２．３４・・・補間演
算部、３５・・・メモリ。 特　許　出　願　人　　株式会社日立メディコ代理人　
弁理士　秋　本　　正　実 「　４　口 （イ） ＦｆＬＬ＋）１ （ロ） Ｕす 竺　５　ロ １．４ 第　６凹 第　７　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、画像間演算時の２つの画像の対応する各部分毎の相
   互相関を用いてその部分のずれ量を算出する第１の手段
   と、この結果をもとにして一方の画像の歪みを他方の画
   像の歪みに合わせて歪みを一致させる歪補正手段とより
   成る画像間演算時の画像歪み自動補正装置において、 上記歪補正により得た修正画像が適正なものか否かを判
   定し、適正でない場合、該修正画像を前記２つの画像の
   うちの対応する一方の画像として代替させる手段と、該
   代替後上記相互相関用の各部分の大きさを変更させ、該
   変更後の大きさの各部分に従って上記第１の手段でのず
   れ算出を行わせる手段と、より成る画像間演算時の画像
   歪み自動補正装置。