JPS6391783A - 画像信号のスム−ジング処理方法 - 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］ 本発明は画像信号のスムージング処理方法、特に二次元
的に求められる画像データを平均化してノイズ除去を行
いながら各画像の境界領域を明瞭に示すことのできる改
良されたスムージング処理方法に関するものである。

［従来の技術］ 宇宙工学、通信情報システム、テレビ伝送あるいは医療
分野等において電気的その他の手段によって取込まれた
画像データを表示する装置が広範囲に用いられており、
大量のデータを静止画像、動体画像あるいはカラー画像
の組合わせ等によって解り易く表示するために極めて有
用であり、各種産業分野における出力表示として不可欠
である。

一般に画像データは電磁波を検出して時系列に記憶した
情報として取込まれており、これを通常二次元的に表示
し、各座標毎に輝度あるいは色度の差を持たせた画像と
して合成される。

従って、前記画像データは各種の画像処理によってでき
るだけ被検物を忠実に表現するようなデ−タ変換が行わ
れる。最も一般的なデータ変換は画像のスムージングで
あり、検出された画像データに混入しているノイズを平
均化処理によってスムージングし、画像上に滑かな画像
表示を行うことができる。

通常の平均化スムージング処理は画像データの各基準エ
リアをその周囲の補助エリアと比較して単純平均する手
法が採られており、画像データに混入するノイズを除去
するためには極めて有効である。

しかしながら、このような単純平均スムージング処理は
一方において画像の境界部におけるブレを生じさせ、明
瞭な境界線の識別を困難にするという問題を生じさせ、
この結果、画像自体の分解能も低下するという欠点があ
った。

前述した単純平均によるスムージングは、更に例えば超
音波を用いた画像データにおける伝搬減衰定数を正確に
認識する際等に単純平均スムージングが前記減衰定数を
不明瞭にしてしまうという問題を有していた。

従来における改良されたスムージングとして単純平均ば
かりでなく統計的手法によって例えば分散を用いて画像
データを処理する方法が提案されていた。

このような従来装置において、実際に用いられる統計的
手法は多岐にわたるが、いずれも画像データに複雑な演
算を施して各種の場合に応じた異なるスムージングをそ
れぞれの基準エリアに対して行い、これによってノイズ
を除去しかつ画像の境界面等をくっきりと表示可能な処
理を行っていた。

しかしながら、この従来方法によれば、演算工数が膨大
となり、全体の処理時間が長くなるためにリアルタイム
で画像表示すること困難となり迅速な測定あるいは検査
等に用いることができないという問題があった。

特に、医療関係においては超音波あるいはＸ線等を用い
てプローブを患部に押し当てた状態で患部の形状あるい
は組織構造をその場で読取ることが必要とされ、このよ
うな分野においては従来の手法を用いることができなか
った。

また、前記従来方法によれば、画像データを記憶し、更
にこの記憶されたデータに種々の処理を施すために全体
のメモリ容量が膨大となり装置が大型高価格となる問題
を有していた。本発明は上記従来の課題に鑑みなされた
ものであり、その目的は、画像データに含まれるノイズ
を除去しながら、各画像の境界領域を鮮明に表示し、必
要な応じて減衰定数等を求め易い改良されたスムージン
グ処理方法を提供することにある。

［問題点を解決するための手段］ 上記目的を達成するために、本発明は、二次元的な画像
データを各基準エリア及びその周囲の複数の補助エリア
でグループ化し、各グループ内の各エリアの最大値と最
小値との差を求め、前記最大最小差を所定の基準値と比
較し、最大最小差が基準値内であるときにはグループ内
の基準エリア及び補助エリアの値を単純平均して基準エ
リアのスムージング値とし、前記最大最小値が所定の基
準値を越えたときには最大最小値の分布中心と基準エリ
ア値とを比較して、基準エリア値と該基準エリア値に近
い補助エリア値のみで平均化した値をスムージング値と
することを特徴とする。

［実施例コ 以下図面に基づいて本発明の好適な実施例を説明する。

第１図には本発明に係るスムージング処理方式が適用さ
れた超音波診断装置における画像処理装置の好適な実施
例が示されている。

超音波プローブ１ｏは実施例においてリニア電子走査型
プローブからなり、被検体１００に対して超音波ビーム
２００を送信し、被検体１００の中にある肝臓等の生体
組織１０２を画像表示する。

前記超音波プローブを励振するために送信回路１２が設
けられ、発振器１４がらの基準信号に基づいて前記超音
波プローブ１ｏの励振作用を制御して、所望のリニア電
子走査された超音波ビーム２００を被検体１００内に送
信する。

被検体１００の生体組織から反射した反射エコーは超音
波プローブ１０にて電気信号に変換され、受信回路１６
が前記送信回路１２と同期してこの受信信号に所定の電
気的処理を加え、例えば送信回路１２との同期作用によ
ってリニア電子走査及び各走査時のフォーカス制御と同
期して受信回路１６が超音波プローブ１０の各トランス
デユーサから得られる信号に所定の遅延制御を施す。

受信回路１６の出力は、対数増幅器１８及びＳＴＣ回路
２０によって所定の前処理が施される。

本発明において、超音波受信信号から信号の微分によっ
て超音波伝搬減衰定数を求めるためには、前記３７０回
路２０による前処理は必ずしも必要ではないが、本実施
例においては、被検体１００内の生体組織をＢモードに
て画像表示し、この画像に更に各生体組織の特質を示す
超音波伝搬減衰定数画像を重ね合せあるいは同一画面に
２枚並べて表示するために、前記受信回路１６の受信信
号はＢモードの画像処理と本発明にかかる微分処理との
両者に用いられるよう、前述したごとき、対数増幅及び
ＳＴＣ増幅の両前処理が行われる。

前記対数増幅及びＳＴＣ増幅は両者を同時に行うことも
可能であり、実施例においては、ＳＴＣ回路２０に超音
波ビームの深度方向における減衰を補償し、またによっ
てフォーカス及び媒質による超音波ビームの減衰を所定
量に補償することが行われている。本実施例において、
少なくとも、対数増幅器１８による受信信号強度の補償
は距離によって著しく変化する信号を回路のダイナミッ
クレンジ内に収めるためにも実際上必要であり、前記少
なくとも対数増幅器１８をこのような深度方向の受信信
号強度の補償も容易にすることができる。

しかしながら、一方において、このような前処理は各生
体組織による超音波伝搬減衰定数に対して大きな影響を
与えることが理解される。

第２図には第１図に示した処理回路の主要部の波形が示
されており、前記受信回路１６の出力は第２図において
波形３０１にて示され、被検体１００の表面ＺＯから順
次受信信号の強度が減少し、また、被検体１００内部の
肝臓等の生体組織１０２からは深度２１〜Ｚ２で示され
るごとく他の組織より反射エコー強度の大きな信号が得
られ、更に深度Ｚが増加するに従って、受信強度が対数
的に減少していることが理解される。

前記波形３０１は前述した対数増幅器１８及びＳＴＣ回
路２０によって波形３０２で示されるように補償され、
第２図の波形からは必ずしも明確ではないが、実際上は
、波形３０１の対数的な減少は図示したよりも激しく、
これを波形３０２で示されるように、比較的なだらかな
波形に補償することができる、しかしながら、このよう
な前処理によれば、前述したごとく、生体組織からの超
音波伝搬減衰定数に対して人工的なデータ処理を加える
ことから、正しい減衰定数を求めにくくなることが明ら
かである。

本実施例においては、このような前処理の必要性と減衰
定数を正確に求めることの両者を調和させるために、超
音波伝搬減衰定数を絶対値としてではなく、相対値とし
て得る方式を採用し、この相対補正のために補正回路２
２が設けられている。

実施例における相対減衰定数の演算は、基準ファントム
にて予め測定したファントムデータを用いて前記前処理
された信号３０２を補正することにより行われ、前記フ
ァントムデータはメモリ２４に予め記憶され、補正回路
２２はこのファントムデータと前記前処理信号３０２と
を受入れ、所望の補正演算を行う。

前記ファントムデータは予め図示のごとく構成した超音
波回路をそのまま用いて均一媒質の基準ファントムに超
音波ビームを送信し、このときの減衰定数を透過反射法
等で計測し、深度方向における基準ファントムに対する
ファントムデータを記憶する。

従って、このファントムデータは深度方向に対して前記
前処理が施された距離による利得変化データを含んでお
り、補正回路２２が受信信号３０２をその深さ方向に対
して前記ファントムデータで補正することによって、前
記前処理による利得変化及び超音波ビームの状態による
影響を除いて生体組織内での伝搬減衰定数を正しい相対
位置として求めることが可能となる。

前記補正回路２２の減衰定数が相対位置として補正され
た出力が更に本実施例において平滑回路２６に供給され
、高周波成分が除去されたスムージング信号３０３に変
換される。この平滑回路２６によるスムージングは、本
発明の特徴である信号微分によって超音波伝搬減衰定数
を求めるときに高周波成分を含んでいては微分作用が安
定しないことから不可欠である。

本発明はこの平滑回路２６におけるスムージング処理方
法に関するものであり、第３Ａ、３Ｂ図には補正回路２
２から得られた画像データとこの画像データに対するス
ムージング処理後の信号とが示されている。

第３Ａ図は補正回路２２の出力である画像データを示し
、矢印Ａで示された部分は組織の境界面であり、この境
界面においては画像データの輝度あるいは色度が著しく
変化していることが明らかである。

しかしながら、このような境界面に対しても、従来にお
ける単純平均のスムージング処理方法によれば、第３Ｂ
図の符号４０１で示されるごとくスペックルパターンの
除去を含む単純平均化処理により境界面がぼやけてしま
うという問題があった。

本発明はこのような従来における境界面のぼやけを防止
しながらノイズを除去し、例えば第３Ｂ図の符号４０２
で示されるごとき境界面Ａにおいて大きな輝度あるいは
色度の変化を取出すことのできる改良されたスムージン
グ処理方法を提供するものである。

本実施例の平滑回路２６において、まず補正回路２２か
ら出力された画像データはその二次元的なデータを第４
図で示されるごとく基準エリア及びその周囲の補助エリ
アでグループ化される。

第４図において、スムージング処理の対象となる基準エ
リアは符号ｄＯにて示されており、この基準エリアｄＯ
を取囲む４個の補助エリアｄ１゜ｄ２．ｄ３．ｄ４を取
囲む４個の補助エリアｄｉ。

ｄ２．ｄ３．ｄ４がスムージング処理のデータとして用
いられる。

実施例において、前記基準エリアｄＯ，補助エリアｄ１
〜ｄ４はその前処理においてスペックルパターンの除去
が行われ、波の干渉により反射体以外のところに生じる
ノイズパターンが除去されている。

第５図のフローチャートは本発明におけるスムージング
処理の各工程を示し、前記スペックルパターンの除去は
第１次平均化工程（ステップ５０１）にて行われている
。

前記基準エリアと補助エリアとでグループ化が行われる
と、このグループ内での最大値と最小値の差が演算され
る（ステップ５０２）。実施例において、前記画像デー
タは輝度信号からなり、この場合、輝度レベルの最大値
ｄ　ＩＩＩａｘと最小値ｄ　ｍｉｎとが差演算される。

次に、ステップ５０２における最大最小差ｄ　ｍａｘ−
ｄ　ｍｉｎが所定の基準値と比較され、基準値を越えた
か否かが検出される（ステップ５０３）。

前記最大最小差ｄ　ｌｌ１ａｘ　−ｄ　ｆｆ１ｉｎが基
準値以下の場合には、前述した第３Ａ図で示される画像
データの変動量が少ないことを意味し、この場合には境
界面以外の比較的平坦なデータすなわち例えば臓器の途
中であって組織が変化しない状態を示すのでこのような
場合には本発明において単純平均が求められる（ステッ
プ５０４）。

すなわち、ステップ５０４は通常の単純平均によるスム
ージング処理を行い、基準エリアｄＯ及び補助エリアｄ
１〜ｄ４の単純平均による演算が行われ、これをスムー
ジング値として用いる。

一方、前記最大最小差ｄ　ｍａｘ　−ｄ　ｆｆ１ｉｎが
基準値以上である場合、すなわち前述した第３Ａ図の境
界面Ａに該当するような変化が大きい場合には、ステッ
プ５０５において最大最小差（ｄ　−ｄ　ｍａｘ−ｄｍ
ｌｎ／２）の演算が行われる。この最大最小差平均は基
準エリアｄｏとその周囲の補助エリアｄ１〜ｄ４の全体
分布の中心を示しており、スムージング処理の対象とな
っている基準エリアｄ０がこの分布中心に対して上側あ
るいは下側にあるかの判定基準となる。

すなわち、ステップ５０６で前記分布中心ｄと基準エリ
ア値ｄＯとの比較を行い、画像データ例えば境界面Ａに
おけるスムージング値を基準エリアｄＯと他のいずれか
の補助エリアとの演算により行うかを決定する。

本発明において特徴的なことは、前記境界面Ａにおける
画像データすなわち最大最小差が基準値以上である場合
には平均化の対象となるデータを基準エリアｄＯ及びこ
れに近い補助エリアデータのみとすることを特徴とする
。

実施例において、このような演算はステップ５０７．５
０８にて行われ、すなわち、ステップ５０７は前述した
ステップ５０６において基準エリアｄＯが分布中心より
上側に位置する時であり、この時には基準エリアｄＯと
この基準エリアｄＯより大きい補助エリアのみを平均化
演算のデータとして用いる。

従って、本実施例によれば、境界面Ａにおけるスムージ
ングされた値は実際の値よりもステップ５０７において
上方に強調して修正されることとなる。

反対に、ステップ５０８は前述したステップ５０６にお
ける結果が基準エリアｄＯが分布中心８より下方にある
状態を示す。この時にはステップ５０８における平均化
演算データは基準エリアｄＯとこの基準エリアｄＯより
小さい補助エリアのデータのみを用い、下方に強調して
修正演算することが明らかである。

本発明によれば、第３Ｂ図の特性４０２で示されるごと
く境界面Ａにおける上方もしくは下方への強調が行われ
、これによって境界面にて明瞭な輝度変化を与えること
が可能となる。

第６Ａ図は前記ステップ５０７の状態を示し、縦軸が輝
度レベルを示しているので、基準エリアｄＯの輝度は分
布中心ｄよりも上方にあることが理解され、このときに
は下方の補助エリアｄ４のデータを捨て、平均化スムー
ジングに用いられるデータは基準エリアｄＯと３個の補
助エリアｄ１゜ｄ２．ｄ３に決定されることが理解され
る。

従って、第６Ａ図によれば、ステップ５０７の平均化ス
ムージング値は基準エリアｄｏよりも上方に強調して修
正されることが理解される。

反対に、第６Ｂ図はステップ５０８の状態を示しており
、基準エリアｄＯの値は分布中心ｄより下方にあり、実
施例においてこの時の平均化データとしては、基準エリ
アｄＯと２個の補助エリアｄ３．ｄ４のみが用いられ、
スムージング値は基準エリアｄＯより下方に強調して修
正されることが理解される。

更に、第６Ｃ図は、実施例における分布中心ｄより基準
エリアｄＯ側にいずれの補助エリアｄ１〜ｄ４も存在し
なかった場合を示しており、このような場合、スムージ
ング化された値は基準エリアｄＯそのものとして採用さ
れる。

以上のように、本発明によれば、最大最小差が基準値以
上である場合には基準エリアｄＯのスムージングが強調
して行われ、この結果、境界面等のデータを極めて明瞭
に示すことが可能となる。

も可能であり、また１枚の画面を２分割し、両者を並列
的に表示することも可能である。

以上のように、本実施例によれば、基準ファントムにて
補正された相対減衰定数をリアルタイムで画像表示する
ことができ、生体組織の形状のみでなく、その生体組織
の特質を超音波の伝搬減衰定数として画像表示し、特に
生体組織内部の腫瘍その他による変質媒質を極めて容易
に捜し出せるなど診断情報として従来にない極めて密度
の高い情報を得ることが可能となる。

実施例によれば、超音波伝搬減衰定数をＢモードの形状
と同時に表示しているが、減衰定数のみの画像データか
ら診断を行うことも可能である。

以上のようにして、本発明によれば、例えば超音波診断
画像等を極めて明瞭のノイズのないかつ組織境界面等の
明らかな画像として表示可能であり、読取りの容易な画
像表示を行い得るという利点がある。

前述した実施例は超音波診断装置に本発明を適用した装
置を示すが、本発明のスムージング方法はもちるん他の
任意の画像処理に適用可能である。

［発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば、画像データのノ
イズを除去しながらデータの変化の大きい境界面等にお
いては従来の単純平均によるダレを防止し、くっきりと
境界面を表示することのできる改良されたスムージング
方法を提供可能である。

また、前述したスムージング方法によれば、例えば実施
例における減衰定数を求める場合においても減衰定数の
相違を極めて明瞭に表示できるという利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係るスムージング方式の適用された超
音波診断装置の好適な実施例を示すブロック回路図、 第２図は第１図の各部波形図、 第３Ａ図は画像データの一例を示す説明図、第３Ｂ図は
、第３Ａ図に示した画像データをスムージングした従来
（４０１）及び本発明（４０２）の説明図、 第４図は本発明における画像データのグループ化を示す
説明図、 第５図は本発明に係るスムージング方法の好適な実施例
を示すフローチャート図、 第６Ａ図、第６Ｂ図、第６Ｃ図はそれぞれ本発明におけ
る境界面の強調修正作用を示す説明図である。 ２６　・・・　平滑回路 ｄＯ・・・　基準エリア ｄ１〜ｄ４　・・・　補助エリア。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）二次元的な画像データを各基準エリア及びその周
   囲の複数の補助エリアでグループ化し、各グループ内の
   各エリアの最大値と最小値との差を求め、 前記最大最小差を所定の基準値と比較し、 最大最小差が基準値内であるときにはグループ内の基準
   エリア及び補助エリアの値を単純平均して基準エリアの
   スムージング値とし、 前記最大最小値が所定の基準値を越えたときには最大最
   小値の分布中心と基準エリア値とを比較して基準エリア
   値と該基準エリア値に近い補助エリア値のみで平均化し
   た値をスムージング値とすることを特徴とする画像信号
   のスムージング処理方法。