JPS62189587A - 画像強調処理の高速化方式 - Google Patents
画像強調処理の高速化方式Info
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- JPS62189587A JPS62189587A JP3088986A JP3088986A JPS62189587A JP S62189587 A JPS62189587 A JP S62189587A JP 3088986 A JP3088986 A JP 3088986A JP 3088986 A JP3088986 A JP 3088986A JP S62189587 A JPS62189587 A JP S62189587A
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- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 14
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 12
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
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- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 3
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 2
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- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
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】
〔発明の利用分野〕
本発明はディジタル画像のフィルタリング処理に係り、
特にレントゲン画像等の医用画像処理に好適な適応型フ
ィルタリング（特開昭５９−２３３２１３号）の高速化
方式に関する。
特にレントゲン画像等の医用画像処理に好適な適応型フ
ィルタリング（特開昭５９−２３３２１３号）の高速化
方式に関する。
レントゲン画像の鮮鋭化方式として、例えば特開昭５５
−８７９５３号公報に示されるようにボケ画像の作成に
ウィンドオペレーションによる単純平均化処理が行われ
ている。これは、第１図に示すように画像１０内に適当
なサイズのウィンドウ１１を設定し、１１内の画素濃度
の単純平均、即ち、原画像をＸ Ｉａ 、ボケ画像をＸ
Ｉ Ｊ 、ウィンドウサイズをＷとした時。
−８７９５３号公報に示されるようにボケ画像の作成に
ウィンドオペレーションによる単純平均化処理が行われ
ている。これは、第１図に示すように画像１０内に適当
なサイズのウィンドウ１１を設定し、１１内の画素濃度
の単純平均、即ち、原画像をＸ Ｉａ 、ボケ画像をＸ
Ｉ Ｊ 、ウィンドウサイズをＷとした時。
Ｘ ｓ ａ ＝ Ｘ Ｘ Ｘ ＊＋ｈｙＪｆｔ／ Ｗ”
の式で算出される。ところが本方式では、第２図に示す
ような偽輪郭の問題が生じる。即ち１画像２０に高濃度
部（骨部等）２００が存在した時、局所領域２０１の単
純平均値Ｘｚｏｘは中央画素点の値Ｘｚｏｔよりもかな
り高い値となる。従って（Ｘ ｇｏｔ −Ｘ ｌＬａ１
）＜ Ｏである。又１局所領域２０２では１反対に、（
Ｘｚｏｔ−Ｘｚｏｚ）＞ Ｏとなる。その結果、最終的
な値として、 Ｘ’ ｚｏｓ＝Ｘｚｏ五十 β ０ （Ｘａｏｚ−
Ｘｚｏｘ）Ｘ’ ｚｏｚ＝Ｘｔｏｘ＋β・ （Ｘｚｏｚ
−丁２０２）となるため、高濃度部と低濃度の境界で２
】１゜２１２に示すような偽輪郭が生ずることになる。
の式で算出される。ところが本方式では、第２図に示す
ような偽輪郭の問題が生じる。即ち１画像２０に高濃度
部（骨部等）２００が存在した時、局所領域２０１の単
純平均値Ｘｚｏｘは中央画素点の値Ｘｚｏｔよりもかな
り高い値となる。従って（Ｘ ｇｏｔ −Ｘ ｌＬａ１
）＜ Ｏである。又１局所領域２０２では１反対に、（
Ｘｚｏｔ−Ｘｚｏｚ）＞ Ｏとなる。その結果、最終的
な値として、 Ｘ’ ｚｏｓ＝Ｘｚｏ五十 β ０ （Ｘａｏｚ−
Ｘｚｏｘ）Ｘ’ ｚｏｚ＝Ｘｔｏｘ＋β・ （Ｘｚｏｚ
−丁２０２）となるため、高濃度部と低濃度の境界で２
】１゜２１２に示すような偽輪郭が生ずることになる。
このような問題を避けるために既に適応型のフィルタリ
ング方式（特開昭５９−２３３２１３号）を提案してい
る。本方式は、第２図（Ｃ）の曲ｔ！Ａ２２に示すよう
に、中心画素と周辺画素との濃度差の絶対値１ＸｓＪ
ＸＩ士あ、−±１１ に応じた重みを用いて加重平均を
行うものである。従って演算量はウィンドウサイズＷの
二乗で増えるため、その高速化を考える必要がある。
ング方式（特開昭５９−２３３２１３号）を提案してい
る。本方式は、第２図（Ｃ）の曲ｔ！Ａ２２に示すよう
に、中心画素と周辺画素との濃度差の絶対値１ＸｓＪ
ＸＩ士あ、−±１１ に応じた重みを用いて加重平均を
行うものである。従って演算量はウィンドウサイズＷの
二乗で増えるため、その高速化を考える必要がある。
本発明の目的は、上記特徴をもつ適応型フィルターを画
質を劣化させることなく高速に実現する方式を提供する
ことにある。
質を劣化させることなく高速に実現する方式を提供する
ことにある。
本発明の第１の要点は、加重平均時にウィンドウ内の全
画素点を演算対象とせず、ウィンドウサイズに応じて適
当に間引いて処理を行う点にある。
画素点を演算対象とせず、ウィンドウサイズに応じて適
当に間引いて処理を行う点にある。
特に対象とする画像サイズが大きい場合にはウィンドウ
サイズも大きくなるため、間引いた画素点の平均値で代
用することが可能となる。第２の要点は、全ウィンドウ
を同一の重み関数で加重平均する代わりに、局所特性に
応じて重み関数を切換える点である。これにより、画像
によっては大部分のウィンドウ内平均値を単純平均演算
で行い得る可能性がある。
サイズも大きくなるため、間引いた画素点の平均値で代
用することが可能となる。第２の要点は、全ウィンドウ
を同一の重み関数で加重平均する代わりに、局所特性に
応じて重み関数を切換える点である。これにより、画像
によっては大部分のウィンドウ内平均値を単純平均演算
で行い得る可能性がある。
以下、本発明の一実施例を第３図〜第５図により説明す
る。
る。
第３図にて、第１の要点、即ち加重平均時の演算点の間
引きについて説明する０図において、３０は画像全体、
３１は画像内に設定したウィンドウである。この時、中
心画素３２の加重平均を求める際に、斜線部３１０のみ
演算を行い白地部３２０の演算を省粘する。この例では
ウィンドウサイズＷ＝７であるから画素点は７”＝４９
点となるが、実際に演算するのは４”＝１６点となり構
成され、ウィンドウサイズは８０”（６４００）、 １
００”（１００００）程度となるため、それぞれ縦横１
／８゜１／１０に間引いて計算すれば、演算量は、それ
ぞれ１／６４，１／１００となり大巾な高速化が可能と
なる。ここで問題となるのが、全画素点を用いた場合と
の誤差であるが、実際にＷ＝８０”の時、上記条件で間
引いて計算した画像を多数のウィンドウで求めた結果、
ＲＭＳ値で、０．４４レベル（約１％）であり、目視評
価でも差は見られなかった。
引きについて説明する０図において、３０は画像全体、
３１は画像内に設定したウィンドウである。この時、中
心画素３２の加重平均を求める際に、斜線部３１０のみ
演算を行い白地部３２０の演算を省粘する。この例では
ウィンドウサイズＷ＝７であるから画素点は７”＝４９
点となるが、実際に演算するのは４”＝１６点となり構
成され、ウィンドウサイズは８０”（６４００）、 １
００”（１００００）程度となるため、それぞれ縦横１
／８゜１／１０に間引いて計算すれば、演算量は、それ
ぞれ１／６４，１／１００となり大巾な高速化が可能と
なる。ここで問題となるのが、全画素点を用いた場合と
の誤差であるが、実際にＷ＝８０”の時、上記条件で間
引いて計算した画像を多数のウィンドウで求めた結果、
ＲＭＳ値で、０．４４レベル（約１％）であり、目視評
価でも差は見られなかった。
次に、第４〜５図を用いて第２の要点、即ち重み関数の
選択方式について説明する０図において４０は画像全体
、４１０，４２０等は、ウィンドウの中心画素（ここで
は３×３の中心）を示しており、４１は、骨部等の高濃
度部を示している。
選択方式について説明する０図において４０は画像全体
、４１０，４２０等は、ウィンドウの中心画素（ここで
は３×３の中心）を示しており、４１は、骨部等の高濃
度部を示している。
さて、加重平均を行う目的は、濃度差の大きい部分４１
がウィンドウ内に存在する時に、その影響を取り除くこ
とが目的であった。従って、影響のないウィンドウ４１
０では、単純平均処理で良く、影響の大きい領域４２０
のみ加重平均を取れば良い。本図でＸＩとなっているウ
ィンドウは単純平均、０印は加重平均を行うことを示し
ている。
がウィンドウ内に存在する時に、その影響を取り除くこ
とが目的であった。従って、影響のないウィンドウ４１
０では、単純平均処理で良く、影響の大きい領域４２０
のみ加重平均を取れば良い。本図でＸＩとなっているウ
ィンドウは単純平均、０印は加重平均を行うことを示し
ている。
さて、上記に述べた選択アルゴリズムを実現するために
は、単純平均Ｘと加重平均Ｘ′との差を検出する指標が
必要となるが、これに関しては実験より、ＩＸ’−ＸＩ
とウィンドウ内標準偏差σとの相関が高いことがわかっ
ている。従って、演算あ選択にはσを用いれば良い。以
上述べたようにウィンドウ内の標準偏差値σにしきい値
を設定し、平均化演算の二者選択を行うことが可能であ
るが、さらに第５図に示すように重み関数を複数段階５
２０〜５２１に設定し、σに応じて選択することも可能
である０画像５０内のウィンドウ領域５０２のΔ印は、
該領域内のσに応じて重み関数を選択することを示して
おり、ウィンドウ領域５０１のＸＩは単純平均の重み関
数５２０を用いることを表わす。
は、単純平均Ｘと加重平均Ｘ′との差を検出する指標が
必要となるが、これに関しては実験より、ＩＸ’−ＸＩ
とウィンドウ内標準偏差σとの相関が高いことがわかっ
ている。従って、演算あ選択にはσを用いれば良い。以
上述べたようにウィンドウ内の標準偏差値σにしきい値
を設定し、平均化演算の二者選択を行うことが可能であ
るが、さらに第５図に示すように重み関数を複数段階５
２０〜５２１に設定し、σに応じて選択することも可能
である０画像５０内のウィンドウ領域５０２のΔ印は、
該領域内のσに応じて重み関数を選択することを示して
おり、ウィンドウ領域５０１のＸＩは単純平均の重み関
数５２０を用いることを表わす。
以上述べた如く、本実施例によれば、加重平均を行う画
素点数の削減、加重平均を行うウィンドウ領域数の削減
を行うことにより処理の高速化を実現できる。
素点数の削減、加重平均を行うウィンドウ領域数の削減
を行うことにより処理の高速化を実現できる。
本発明によれば、画像の鮮鋭化を目的とした適応型フィ
ルタリングにおいて、必要な加重平均演算回数を削減す
ることができるため、処理の高速化に効果がある。
ルタリングにおいて、必要な加重平均演算回数を削減す
ることができるため、処理の高速化に効果がある。
図面のＷＩＪｌｌか説明
第１図は従来法による平均値画像の作成方法を示す図、
第２図は従来法の問題点とその解決法を示す図、第３図
は加重平均演算点数の削減方式を示す図、第４図は単純
平均と加重平均演算の選択方式を示す図、第５図は標準
餌差値σを用いた重み関数の選択方式を示す図である。
第２図は従来法の問題点とその解決法を示す図、第３図
は加重平均演算点数の削減方式を示す図、第４図は単純
平均と加重平均演算の選択方式を示す図、第５図は標準
餌差値σを用いた重み関数の選択方式を示す図である。
・−へ代理人 弁理士 小川勝馬”・
二。
二。
第１図
（１）（り
第 ２ 図
（Ｌ）（拘
（Ｃ〕
３θ
冨 ４ 図
■ ５ 図
（ａ−）
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、原画像からボケ画像を減算する鮮鋭化処理のために
、ボケ画像作成のための平均化処理として中心画素と周
辺画素の濃度差に応じて加重平均処理を行う画像強調方
式において、画像の局所的な特性を濃度値統計量で抽出
し、該局所的特性に応じて重み関数を選別することを特
徴とする画像強調処理の高速化方式。 ２、上記加重平均処理において、加重平均演算を行う画
素点をウィンドウサイズに応じて間引くことを特徴とす
る第１項の画像強調処理の高速化方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3088986A JPS62189587A (ja) | 1986-02-17 | 1986-02-17 | 画像強調処理の高速化方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3088986A JPS62189587A (ja) | 1986-02-17 | 1986-02-17 | 画像強調処理の高速化方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62189587A true JPS62189587A (ja) | 1987-08-19 |
Family
ID=12316290
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3088986A Pending JPS62189587A (ja) | 1986-02-17 | 1986-02-17 | 画像強調処理の高速化方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS62189587A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010055410A (ja) * | 2008-08-28 | 2010-03-11 | Kyocera Corp | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム |
-
1986
- 1986-02-17 JP JP3088986A patent/JPS62189587A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010055410A (ja) * | 2008-08-28 | 2010-03-11 | Kyocera Corp | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム |
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