WO2016189601A1 - 画像処理装置および画像処理プログラム - Google Patents

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義典 大野
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Shimadzu Corp
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/73—Deblurring; Sharpening
    • G—PHYSICS
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows

Definitions

  • the present invention relates to an image processing apparatus and an image processing program for processing an input image, and particularly to a technique for enhancing the sharpness and contrast of an image.
  • the degree of enhancement of the high-frequency enhancement processing is set according to the magnitude of the value by using pixel variation (scattering) in the region of interest as an index value.
  • pixel variation scattering
  • the variation in pixels increases as the pixel value increases, and conversely, as the pixel value decreases, the variation absolute value decreases.
  • the variation index value tends to be large when the luminance value of the monitor is large, and conversely tends to be small when the luminance value is small.
  • Patent Document 1 Japanese Patent No. 5579639
  • the correspondence between the representative luminance value and the enhancement coefficient must be held in advance for the number of parts and conditions, and advance preparation and setting before imaging are required.
  • the luminance value may vary depending on the imaging environment and imaging conditions, so it is difficult to stably estimate the site from the luminance value. Therefore, the set value is not always set to a value suitable for the subject, and there is a problem that processing accuracy is not stable.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and provides an image processing apparatus and an image processing program capable of stably performing highly accurate processing even when a shooting environment or shooting conditions change.
  • the purpose is to do.
  • the present invention has the following configuration. That is, the image processing apparatus according to the present invention is an image processing apparatus that processes an input image, and calculates an index value indicating the degree of dispersion of luminance values from the luminance distribution near the pixels in each pixel of the input image.
  • An index value calculating means a pixel detecting means for detecting, as a detection pixel, a pixel having a relative peak value in a neighboring region and having an index value exceeding a predetermined range in the index value in each of the pixels; Based on a pixel area composed of detection pixels, an area dividing unit that classifies pixels in the input image and divides the pixel into a plurality of areas, and changes filter characteristics or filter strength for each divided area. And a process switching means for performing different processes.
  • an index value indicating the degree of dispersion of the brightness value is calculated from the brightness distribution in the vicinity of the pixel, and is divided according to the degree of dispersion of the index value itself. Since the degree of image enhancement (filter characteristics or filter strength) is set for each divided region, adjustment according to the magnitude of the luminance value is not required, and enhancement processing is performed with high accuracy from the low luminance portion to the high luminance portion. be able to. In addition, since there is no setting depending on the magnitude of the luminance value, fine setting and adjustment before shooting are unnecessary, and even when the shooting environment and shooting conditions change, highly accurate processing can be performed stably. In addition, since pixel detection and area division are performed based on the relative peak value in the vicinity area, there is no erroneous detection or malfunction due to noise or the like.
  • the filter strength is set to be weaker as the distance between the detection pixel and the target pixel becomes longer, and to perform processing with the set filter on the target pixel.
  • the filter strength is set to be the strongest, and the target pixel (that is, the detection pixel) is processed with the set filter. Then, as the distance between the detection pixel and the target pixel becomes longer, the strength of the filter is set to be weaker, and the processing with the set filter is performed on the target pixel.
  • a pixel having a relatively large index value indicating the degree of dispersion in the vicinity region that is, a detection pixel
  • processing with a strongly set filter can be performed.
  • the index value of the target pixel becomes relatively smaller as the distance from the detection pixel becomes longer in the vicinity region. Therefore, in a pixel having a long distance from the detection pixel and a relatively small index value, processing with a weakly set filter can be performed.
  • the region dividing means preferably divides the region into a plurality of regions according to the distance from the detection pixel. As described above, it is considered that the index value of the target pixel becomes relatively smaller as the distance from the detection pixel becomes longer in the vicinity region. Therefore, by dividing the area into multiple areas according to the distance from the detection pixel, changing the filter characteristics or filter strength for each divided area, and performing different processing for each area, the enhancement process is highly accurate. Can be done. If the area is divided into a plurality of areas, the number of area divisions is not particularly limited.
  • An image processing program is an image processing program for causing a computer to execute image processing for processing an input image. For each pixel of the input image, a luminance value is calculated from a luminance distribution in the vicinity of the pixel. An index value calculation step for calculating an index value indicating the degree of dispersion of the pixel, and a pixel having a relative peak value in a neighboring region and having an index value exceeding a predetermined range is detected in the index value of each pixel.
  • the image processing program of the present invention by causing the computer to execute the processes in the index value calculation process, the pixel detection process, the area division process, and the process switching process, even when the shooting environment or shooting conditions change, the accuracy of the process is improved. High processing can be performed stably.
  • an index value indicating the degree of dispersion of the brightness value is calculated from the brightness distribution in the vicinity of the pixel, and is divided according to the degree of dispersion of the index value itself. Since the degree of image enhancement (filter characteristics or filter strength) is set for each divided region, highly accurate processing can be stably performed even when the shooting environment or shooting conditions change. Further, according to the image processing program of the present invention, even when the shooting environment and shooting conditions change by causing the computer to execute the processing in the index value calculation step, the pixel detection step, the region division step, and the processing switching step, Highly accurate processing can be performed stably.
  • FIG. 1 is a block diagram of a radiographic image capturing apparatus
  • FIG. 2 is a flowchart showing a flow of a series of image processing according to the embodiment
  • FIG. 3 is a flowchart showing a flow of processing in an area dividing unit.
  • FIG. 4 is a schematic diagram of an image after region division.
  • an input image that is a radiographic image obtained by a radiographic imaging device will be described as an example of an image processing target.
  • the radiographic imaging apparatus includes a top plate 1 on which a subject M is placed, and a radiation source 2 (eg, X-rays) that radiates radiation (eg, X-rays) toward the subject M.
  • a radiation source 2 eg, X-rays
  • X-ray tube e.g. X-ray tube
  • FPD flat panel radiation detector
  • An image processing unit 4 that performs image processing
  • a display unit 5 that displays radiographic images subjected to various types of image processing by the image processing unit 4.
  • the display unit 5 includes display means such as a monitor and a television.
  • the image processing unit 4 is incorporated in the radiographic image capturing apparatus.
  • the image processing unit 4 corresponds to the image processing device in this invention.
  • the radiation detector may be a radiation detector other than a flat panel radiation detector (FPD).
  • FPD flat panel radiation detector
  • I.I image intensifier
  • the analog image may be sent to the image processing unit 4 and converted into a digital image. In this embodiment, this digital image is used as an input image.
  • numerical values are expressed in decimal numbers, but it should be noted that they are actually processed in binary numbers.
  • the image processing unit 4 includes a central processing unit (CPU).
  • CPU central processing unit
  • a program for performing various image processing is written and stored in a storage medium represented by ROM (Read-only Memory) and the like, and the CPU of the image processing unit 4 executes the program from the storage medium.
  • ROM Read-only Memory
  • an index value calculation unit 41, a pixel detection unit 42, a region division unit 43, and a process switching unit 44, which will be described later, of the image processing unit 4 have programs relating to calculation of index values, detection of detected pixels, region division, and processing switching.
  • index value calculation, detection pixel detection, area division, and process switching are performed according to the program (see the flowchart in FIG. 2).
  • a program related to calculation of index values, detection of detected pixels, area division, and processing switching corresponds to the image processing program according to the present invention.
  • the radiation image obtained by detection with the FPD 3 is sent to the image processing unit 4 as an input image.
  • the image processing unit 4 includes an index value calculation unit 41 that calculates an index value indicating the degree of dispersion of the luminance value from the luminance distribution in the vicinity of the pixel in each pixel of the input image, and an index value in each pixel.
  • An input image based on a pixel detection unit 42 that detects, as a detection pixel, a pixel that has a relative peak value in a neighboring region and whose index value exceeds a predetermined range;
  • An area dividing unit 43 that classifies the pixels therein and divides the area into a plurality of areas, and a process switching unit 44 that performs different processing by changing the filter characteristics or the filter strength for each divided area.
  • the index value calculation unit 41 corresponds to the index value calculation unit in the present invention
  • the pixel detection unit 42 corresponds to the pixel detection unit in the present invention
  • the region division unit 43 corresponds to the region division unit in the present invention.
  • the process switching unit 44 corresponds to the process switching means in this invention.
  • the FPD 3 is connected to the index value calculation unit 41 and the process switching unit 44, and a radiation image (input image) is sent to each.
  • the index value calculation unit 41 is connected to the pixel detection unit 42, and the index value is sent to the pixel detection unit 42.
  • the pixel detection unit 42 is connected to the region dividing unit 43, and the detection pixel is sent to the region dividing unit 43.
  • the area dividing unit 43 is connected to the process switching unit 44, and the divided areas are sent to the process switching unit 44.
  • the image after the enhancement processing by the process switching unit 44 is sent to the display unit 5 and displayed.
  • steps S1 to S4 in FIG. 2 may be performed using pixel values before gradation conversion, or steps S1 to S4 in FIG. 2 may be performed using luminance values after gradation conversion.
  • Step S1 Index Value Calculation
  • the index value calculation unit 41 calculates an index value indicating the degree of dispersion of the luminance value from the luminance distribution in the vicinity of the pixel in each pixel of the input image.
  • pixel value data included in a rectangular range for example, an image of 9 ⁇ 9 pixels
  • a standard deviation is calculated as an index value. The above calculation is similarly calculated for all pixels in the image.
  • the next pixel for example, an adjacent pixel
  • the newly set range in the vicinity of the pixel centered on the target pixel in this case, a rectangular range
  • the previous pixel neighboring range in this case, a rectangular range
  • scanning may be performed so that the newly set pixel vicinity range (rectangular range) and the previous pixel vicinity range (rectangular range) do not overlap.
  • the pixel value is folded and pasted. In this way, the pixel range may be generated virtually.
  • the size of the range in the vicinity of the pixel (rectangular range) may be changed as described later.
  • the size of the range in the vicinity of the pixel may be changed according to the image size or the subject size.
  • the range in the vicinity of the pixel is not limited to the rectangular range described above, and may be another shape such as a region (for example, a circular region) within a certain distance around the target pixel. Although described as circular here, it should be noted that since the pixel is a square dot, it is actually a polygon that is as close to a circle as possible.
  • the index value indicating the degree of dispersion of luminance values is not limited to the standard deviation described above, and may be an index that statistically indicates the degree of dispersion of luminance values, such as a deviation from a dispersion value or an average value. Other numbers are also acceptable.
  • This step S1 corresponds to an index value calculating step in the present invention.
  • Step S2 Pixel Detection
  • the pixel detection unit 42 detects, as a detection pixel, a pixel that has a relative peak value in the vicinity region and has an index value exceeding a predetermined range in the index value of each pixel.
  • index value data included in a rectangular range for example, an image of 9 ⁇ 9 pixels
  • the index value calculation unit 41 is acquired from the index value calculation unit 41, and the following (1
  • a pixel having a significantly large value in the vicinity region is detected as a detection pixel as compared with the average value of the index value data (see the first term on the left side of equation (1)).
  • the index value at the target pixel P (x, y) is I (x, y) and the neighboring region R xy
  • a pixel satisfying the following expression (1) is detected as a detection pixel.
  • ⁇ is a constant of about 1.0 to 1.2.
  • the specific value of ⁇ is not particularly limited.
  • An identification number or identifier (symbol or character) for identifying a region is set for the detected pixel detected.
  • the method for detecting pixels is not limited to this.
  • the standard deviation or variance value of the index value may be calculated, and pixels outside the set distribution (deviation value, etc.) range may be detected.
  • This step S2 corresponds to the pixel detection step in the present invention.
  • Step S3 Region Division
  • the region division unit 43 classifies the pixels in the input image based on the pixel region formed of the detection pixels and divides the region into a plurality of regions.
  • the pixel detection unit 42 is divided into three areas including a set of detected pixels, a set of pixels near the detected pixel, and a set of other pixels. For each pixel, an identification number or an identifier (symbol or character) for identifying the region is set.
  • Step T1 Detection pixel? It is determined whether the target pixel (that is, the target pixel) is a detection pixel detected by the pixel detection unit 42. If it is not a detection pixel, the process proceeds to step T2. If it is a detection pixel, the process proceeds to step T6.
  • Step T2 Proximity? It is determined whether or not the pixel of interest is a pixel close to (for example, adjacent to) the detection pixel. If the pixel is not adjacent to the detection pixel, the process proceeds to step T3. If the pixel is close to the detection pixel, the process proceeds to step T7. In step T2, the region setting is not limited to adjacent pixels. For example, it may be determined whether or not the detection pixel is within a certain range.
  • Step T3 Region 3 Identifier Setting If the pixel is not close to the detected pixel, the “region 3” identifier is set, and the process proceeds to step T4.
  • Step T4 All pixels? It is checked whether or not the determination is made for all the pixels. If the determination is not made for all the pixels, the process proceeds to Step T5. If the determination is made for all the pixels, steps T1 to T7 are ended.
  • Step T5 Next Pixel If all the pixels have not been determined, the next pixel (for example, an adjacent pixel) is set as the target pixel to move to the next pixel, and the process returns to Step T1. Similar determinations and settings are made.
  • Step T6 Region 1 Identifier Setting If it is a detected pixel, the identifier of “region 1” is set, and the process proceeds to step T4.
  • Step T7 Region 2 Identifier Setting If the pixel is close to the detected pixel, the “region 2” identifier is set, and the process proceeds to step T4.
  • the pixels in the input image are classified and divided into a plurality of (here, three) regions.
  • An example of an image after region division is shown in FIG.
  • Reference numeral 1 in FIG. 4 represents a detection pixel area (identifier of area 1)
  • reference numeral 2 in FIG. 4 represents an area in the vicinity of the detection pixel (identifier of area 2)
  • reference numeral 3 in FIG. Represents an area (identifier of area 3).
  • Step S3 (see FIG. 2) including steps T1 to T7 (see FIG. 3) corresponds to the region dividing step in the present invention.
  • Step S4 Process Switching
  • the process switching unit 44 changes the filter characteristics or the filter strength for each divided region, and performs different processes.
  • a filter generally used for image enhancement processing is used.
  • the following unsharp masking filter see the following equation (2) is used.
  • s is a filter size and k is a constant.
  • the area of the detected pixel detected by the pixel detection unit 42 (identifier of area 1 in FIG. 4), the area in the vicinity of the detected pixel (identifier of area 2 in FIG. 4), and other areas (identifier of area 3 in FIG. 4)
  • the filter size is fixed and the value of k is set to a value such as 2, 1, 0.5.
  • other values may be set as long as the emphasis levels are in order.
  • the value of the constant k may be fixed and the filter size may be changed for each divided area. In this case, a large value of the filter size is set in an area where the enhancement level is strong. Further, both the filter size and the constant may be changed. The same process is performed when the number of area divisions is 4 or more.
  • an average value of a processing result with a strong emphasis level and a processing result with a weak emphasis level may be output.
  • the enhancement processing is not limited to this, and any other known method may be used as long as it is a filter processing for enhancing the contrast or edge of the image.
  • This step S4 corresponds to a process switching step in the present invention.
  • the display unit 5 receives the processed image (processing result data) from the processing switching unit 44, and outputs and displays it on a display device such as a monitor. Further, the output result is written and stored in a storage medium (not shown) such as a hard disk or memory represented by RAM (Random Access Memory).
  • a storage medium such as a hard disk or memory represented by RAM (Random Access Memory).
  • an index value I (x, y) indicating the degree of dispersion of the luminance value is calculated from the luminance distribution in the vicinity of the pixel.
  • the image enhancement level filter characteristics or filter strength
  • Enhancement processing can be performed with high accuracy from the luminance portion to the high luminance portion.
  • there is no setting depending on the magnitude of the luminance value fine setting and adjustment before shooting are unnecessary, and even when the shooting environment and shooting conditions change, highly accurate processing can be performed stably.
  • pixel detection and area division are performed based on the relative peak value in the vicinity area, there is no erroneous detection or malfunction due to noise or the like.
  • the filter strength is set to be weaker as the distance between the detection pixel and the target pixel becomes longer, and the target pixel is processed with the set filter. Is preferred. If the detection pixel is a target pixel, the filter strength is set to the strongest (in the case of an unsharp mask filter, for example, the value of k is set to 2), and the target pixel (that is, the detection pixel) is set. Is processed with the set filter. Then, as the distance between the detection pixel and the target pixel becomes longer, the filter strength is decreased (in the case of an unsharp mask filter, for example, the value of k is set to a value of 1,0.5), A process using the set filter is performed on the target pixel.
  • an unsharp mask filter for example, the value of k is set to 2
  • a strongly set filter In a pixel having a relatively large index value indicating the degree of dispersion in the vicinity region (that is, a detection pixel), processing with a strongly set filter can be performed. It is considered that the index value of the target pixel becomes relatively smaller as the distance from the detection pixel becomes longer in the vicinity region. Therefore, in a pixel having a long distance from the detection pixel and a relatively small index value, processing with a weakly set filter can be performed.
  • the region dividing unit 43 preferably divides the region into a plurality of regions (three in FIG. 4) according to the distance from the detection pixel, as shown in FIG.
  • the index value of the target pixel becomes relatively smaller as the distance from the detection pixel becomes longer in the vicinity region. Therefore, by dividing the area into multiple areas according to the distance from the detection pixel, changing the filter characteristics or filter strength for each divided area, and performing different processing for each area, the enhancement process is highly accurate. Can be done. If the area is divided into a plurality of areas, the number of area divisions is not particularly limited.
  • the computer by causing the computer to execute the processes in steps S1 to S4 in FIG. 2 corresponding to the index value calculating process, the pixel detecting process, the area dividing process, and the process switching process.
  • the contrast of the region to be emphasized can be optimally emphasized.
  • the present invention is not limited to the above embodiment, and can be modified as follows.
  • an input image which is a radiographic image obtained by a radiographic imaging device
  • the input image is not particularly limited, such as a digital image obtained by a digital image capturing apparatus or a digital image obtained by digitally converting an analog image as an input image.
  • nuclear medicine data of a subject to which a radiopharmaceutical is administered obtained by a nuclear medicine diagnostic apparatus may be used as an input image.
  • the present invention is applied to a medical radiographic imaging apparatus in which the subject is a human body.
  • the subject may be applied to a nondestructive inspection apparatus that images the internal structure of a substrate other than the human body. .
  • the image processing unit (image processing device) is incorporated in the radiation image capturing device, but the radiation image capturing device may be an external device and the image processing unit (image processing device) may be a single unit.
  • the present invention is suitable for a radiographic image capturing device, and a digital image capturing device such as a digital camera or a digital video.

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Abstract

この発明の画像処理部４（画像処理装置）では、入力画像のそれぞれの画素において、画素近傍の輝度分布から、輝度値の散らばり度合いを示す指標値を指標値算出部４１が算出し、領域分割部４３により指標値自体の散らばり度合いに応じて分割された分割領域毎に画像の強調度（フィルタの特性またはフィルタの強度）を設定するので、輝度値の大きさに応じた調整が不要で、低輝度部から高輝度部まで強調処理を高精度に行うことができる。また、輝度値の大きさに依存した設定がないので、撮影前の細かい設定や調整が不要で、撮影環境や撮影条件が変化した場合でも、精度の高い処理を安定して行うことができる。

Description

画像処理装置および画像処理プログラム
　この発明は、入力画像を処理する画像処理装置および画像処理プログラムに係り、特に、画像の鮮鋭度やコントラストを強調する技術に関する。
　従来の方法では、注目領域における画素のばらつき（散らばり）を指標値として、値の大きさに応じて高周波強調処理の強調度を設定している。しかしながら、一般に画素のばらつきは、注目する画素において画素値変動率が同じ場合であっても、画素値が大きいほど変動の絶対値が大きくなり、逆に画素値が小さいほど変動の絶対値が小さく傾向にある。つまり、ばらつき指標値は、モニタの輝度値が大きい場合には大きな値となる傾向にあり、逆に輝度値が小さい場合には小さな値となる傾向にある。
　そのため、輝度値が大きい場合の特性に合わせた対応関係の設定を行うと、輝度値が小さい場合のばらつきを検出することができず指標値が小さな値となり、対応して設定する強調度が正しく設定されない。また、反対に輝度値が小さい場合の特性に合わせた対応関係の設定を行うと、輝度値が大きい場合のばらつきを過剰に検出して指標値が大きくなってしまい、対応して設定する強調度が強く設定される。その結果、輝度値が小さい場合の特性に合わせた対応関係の設定を行うと、ノイズ成分を増幅させて画質が劣化してしまう問題がある。そこで、検出された代表輝度値に基づいて、被検体部位を推定して、強調度を設定することで上記問題を解決する（例えば、特許文献１参照）。
特許第５５７９６３９号公報
　しかしながら、特許文献１：特許第５５７９６３９号公報のような方法では、部位や条件の数だけ代表輝度値と強調係数との対応関係を予め保有しなければならず、撮影前の事前準備や設定が多く、煩雑であるという問題点がある。さらに、同一の被検体でも、輝度値は撮影環境や撮影条件で変動することがあるので、輝度値から部位を安定して推定することは困難である。そのために、設定値が必ずしも被検体に適した値に設定されるとは限らず、処理精度が安定しないという問題点がある。
　この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、撮影環境や撮影条件が変化した場合でも、精度の高い処理を安定して行うことができる画像処理装置および画像処理プログラムを提供することを目的とする。
　この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
　すなわち、この発明の画像処理装置は、入力画像を処理する画像処理装置であって、当該入力画像のそれぞれの画素において、画素近傍の輝度分布から、輝度値の散らばり度合いを示す指標値を算出する指標値算出手段と、前記それぞれの画素における指標値において、近傍領域内で相対的にピーク値を有し、かつ指標値が所定の範囲を超える画素を検出画素として検出する画素検出手段と、前記検出画素で構成される画素領域に基づいて、前記入力画像中の画素を分類して複数の領域に領域分割する領域分割手段と、分割された分割領域毎にフィルタの特性またはフィルタの強度を変更して、それぞれ異なる処理を行う処理切り替え手段とを備えることを特徴とするものである。
　この発明の画像処理装置によれば、入力画像のそれぞれの画素において、画素近傍の輝度分布から、輝度値の散らばり度合いを示す指標値を算出し、指標値自体の散らばり度合いに応じて分割された分割領域毎に画像の強調度（フィルタの特性またはフィルタの強度）を設定するので、輝度値の大きさに応じた調整が不要で、低輝度部から高輝度部まで強調処理を高精度に行うことができる。また、輝度値の大きさに依存した設定がないので、撮影前の細かい設定や調整が不要で、撮影環境や撮影条件が変化した場合でも、精度の高い処理を安定して行うことができる。また、近傍領域内での相対的なピーク値に基づいて画素検出さらには領域分割を行うので、ノイズ等による誤検出や誤作動がない。
　検出画素と対象となる画素との距離が長くなるのにしたがってフィルタの強度を弱く設定して、当該対象となる画素に対して当該設定されたフィルタでの処理を行うのが好ましい。検出画素が対象となる画素の場合には、フィルタの強度を最も強く設定して、対象となる画素（すなわち検出画素）に対して当該設定されたフィルタでの処理を行う。そして、検出画素と対象となる画素との距離が長くなるのにしたがってフィルタの強度を弱く設定して、当該対象となる画素に対して当該設定されたフィルタでの処理を行う。近傍領域内で散らばり度合いを示す指標値が相対的に大きい画素（すなわち検出画素）では、強く設定されたフィルタでの処理を行うことができる。近傍領域内で検出画素からの距離が長くなるのにしたがって対象となる画素の指標値が相対的に小さくなると考えられる。よって、検出画素からの距離が長く、指標値が相対的に小さい画素では、弱く設定されたフィルタでの処理を行うことができる。
　領域分割手段は、検出画素からの距離にしたがって複数の領域に領域分割するのが好ましい。上述したように、近傍領域内で検出画素からの距離が長くなるのにしたがって対象となる画素の指標値が相対的に小さくなると考えられる。よって、検出画素からの距離にしたがって複数の領域に領域分割して、分割された分割領域毎にフィルタの特性またはフィルタの強度を変更して、それぞれ異なる処理を行うことで、強調処理を高精度に行うことができる。複数の領域に領域分割するのであれば、領域分割数については特に限定されない。
　また、この発明に係る画像処理プログラムは、入力画像を処理する画像処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムであって、当該入力画像のそれぞれの画素において、画素近傍の輝度分布から、輝度値の散らばり度合いを示す指標値を算出する指標値算出工程と、前記それぞれの画素における指標値において、近傍領域内で相対的にピーク値を有し、かつ指標値が所定の範囲を超える画素を検出画素として検出する画素検出工程と、前記検出画素で構成される画素領域に基づいて、前記入力画像中の画素を分類して複数の領域に領域分割する領域分割工程と、分割された分割領域毎にフィルタの特性またはフィルタの強度を変更して、それぞれ異なる処理を行う処理切り替え工程とを備え、これらの工程での処理をコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
　この発明の画像処理プログラムによれば、指標値算出工程，画素検出工程，領域分割工程および処理切り替え工程での処理をコンピュータに実行させることにより、撮影環境や撮影条件が変化した場合でも、精度の高い処理を安定して行うことができる。
　この発明に係る画像処理装置によれば、入力画像のそれぞれの画素において、画素近傍の輝度分布から、輝度値の散らばり度合いを示す指標値を算出し、指標値自体の散らばり度合いに応じて分割された分割領域毎に画像の強調度（フィルタの特性またはフィルタの強度）を設定するので、撮影環境や撮影条件が変化した場合でも、精度の高い処理を安定して行うことができる。
　また、この発明の画像処理プログラムによれば、指標値算出工程，画素検出工程，領域分割工程および処理切り替え工程での処理をコンピュータに実行させることにより、撮影環境や撮影条件が変化した場合でも、精度の高い処理を安定して行うことができる。
放射線画像撮影装置のブロック図である。 実施例に係る一連の画像処理の流れを示したフローチャートである。 領域分割部における処理の流れを示したフローチャートである。 領域分割後の画像の模式図である。
　以下、図面を参照してこの発明の実施例を説明する。図１は、放射線画像撮影装置のブロック図であり、図２は、実施例に係る一連の画像処理の流れを示したフローチャートであり、図３は、領域分割部における処理の流れを示したフローチャートであり、図４は、領域分割後の画像の模式図である。本実施例では、画像処理の対象として、放射線画像撮影装置で得られた放射線画像である入力画像を例に採って説明する。
　本実施例に係る放射線画像撮影装置は、図１に示すように、被検体Ｍを載置した天板１と、被検体Ｍに向けて放射線（例えばＸ線）を照射する放射線源２（例えばＸ線管）と、放射線源２から照射されて被検体Ｍを透過した放射線を検出するフラットパネル型放射線検出器（以下、「ＦＰＤ」と略記する）３と、ＦＰＤ３によって検出された放射線に基づいて画像処理を行う画像処理部４と、画像処理部４によって各種の画像処理された放射線画像を表示する表示部５とを備えている。表示部５はモニタやテレビジョンなどの表示手段で構成されている。本実施例では、放射線画像撮影装置に画像処理部４を組み込んで構成している。画像処理部４は、この発明における画像処理装置に相当する。
　なお、放射線検出器は、フラットパネル型放射線検出器（ＦＰＤ）以外の放射線検出器であってもよい。例えば、Ｘ線検出器の場合にはイメージ・インテンシファイア（Ｉ．Ｉ）を用いる。このようにアナログの放射線検出器で検出して得られた放射線画像はアナログ画像であるので、画像処理部４に当該アナログ画像を送り込んでデジタル変換してデジタル画像とすればよい。そして、本実施例では、このデジタル画像を入力画像とする。以下では、数値を１０進数で表現しているが、実際には２進数で処理していることに留意されたい。
　画像処理部４は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されている。なお、各種の画像処理を行うためのプログラム等をＲＯＭ（Read-only Memory）などに代表される記憶媒体に書き込んで記憶し、その記憶媒体からプログラム等を読み出して画像処理部４のＣＰＵが実行することでそのプログラムに応じた画像処理を行う。特に、画像処理部４の後述する指標値算出部４１や画素検出部４２や領域分割部４３や処理切り替え部４４は、指標値の算出や検出画素の検出や領域分割や処理の切り替えに関するプログラムを実行することで、そのプログラムに応じた指標値の算出や検出画素の検出や領域分割や処理の切り替えをそれぞれ行う（図２のフローチャートを参照）。指標値の算出や検出画素の検出や領域分割や処理の切り替えに関するプログラムは、この発明における画像処理プログラムに相当する。
　ＦＰＤ３で検出して得られた放射線画像を入力画像として画像処理部４に送り込む。画像処理部４は、入力された入力画像のそれぞれの画素において、画素近傍の輝度分布から、輝度値の散らばり度合いを示す指標値を算出する指標値算出部４１と、それぞれの画素における指標値において、近傍領域内で相対的にピーク値を有し、かつ指標値が所定の範囲を超える画素を検出画素として検出する画素検出部４２と、検出画素で構成される画素領域に基づいて、入力画像中の画素を分類して複数の領域に領域分割する領域分割部４３と、分割された分割領域毎にフィルタの特性またはフィルタの強度を変更して、それぞれ異なる処理を行う処理切り替え部４４とを備えている。指標値算出部４１は、この発明における指標値算出手段に相当し、画素検出部４２は、この発明における画素検出手段に相当し、領域分割部４３は、この発明における領域分割手段に相当し、処理切り替え部４４は、この発明における処理切り替え手段に相当する。
　ＦＰＤ３は、指標値算出部４１および処理切り替え部４４に接続されており、放射線画像（入力画像）がそれぞれに送り込まれる。また、指標値算出部４１は画素検出部４２に接続されており、指標値が画素検出部４２に送り込まれる。また、画素検出部４２は領域分割部４３に接続されており、検出画素が領域分割部４３に送り込まれる。また、領域分割部４３は処理切り替え部４４に接続されており、分割領域が処理切り替え部４４に送り込まれる。処理切り替え部４４での強調処理後の画像を表示部５に送り込んで表示する。
　ここでは、画素値を階調変換した輝度値と、階調変換前の画素値とを同等として取リ扱う。よって、階調変換前の画素値を用いて図２のステップＳ１～Ｓ４を行ってもよいし、階調変換後の輝度値を用いて図２のステップＳ１～Ｓ４を行ってもよい。
　（ステップＳ１）指標値算出
　指標値算出部４１は、入力画像のそれぞれの画素において、画素近傍の輝度分布から、輝度値の散らばり度合いを示す指標値を算出する。本実施例では、注目画素を中心とする所定の大きさの矩形範囲（例えば９×９画素の画像）に含まれる画素値データをＦＰＤ３から取得し、指標値として標準偏差を算出する。上記の演算を、画像中の全ての画素に関して、同様に算出する。このように、指標値を算出した後に次の画素（例えば隣接する画素）を注目画素として新たに設定し、新たに設定された当該注目画素を中心とする画素近傍の範囲（ここでは矩形範囲）と前回の画素近傍の範囲（矩形範囲）とが重複するように走査する。
　なお、新たに設定された画素近傍の範囲（矩形範囲）と前回の画素近傍の範囲（矩形範囲）とが重複しないように走査してもよい。端部まで走査して当該端部において指標値を算出する際に、所定の大きさの画素近傍の範囲（矩形範囲）よりも狭くなる場合には、画素を折り返して画素値を貼り付けるなどのようにして画素範囲を仮想的に生成してもよい。また、端部まで走査して当該端部において指標値を算出する際に、後述するように画素近傍の範囲（矩形範囲）の大きさを変更してもよい。
　なお、画素近傍の範囲（矩形範囲）の大きさについては、画像サイズや被検体サイズに応じて変更しても構わない。さらに、画素近傍の範囲は、上述した矩形範囲に限定されることなく、注目画素を中心とした一定の距離内の領域（例えば円形領域）など他の形状でも構わない。ここで円形と述べたが、画素は正方形のドットであるので、実際には円に限りなく近い多角形であることに留意されたい。
　また、輝度値（画素値）の散らばり度合いを示す指標値は、上述した標準偏差に限定されず、分散値や平均値からの乖離などのように統計的に輝度値の散らばり度合いを示す指標なら他の数値でも構わない。このステップＳ１は、この発明における指標値算出工程に相当する。
　（ステップＳ２）画素検出
　画素検出部４２は、それぞれの画素における指標値において、近傍領域内で相対的にピーク値を有し、かつ指標値が所定の範囲を超える画素を検出画素として検出する。本実施例では、上述したように注目画素を中心とする所定の大きさの矩形範囲（例えば９×９画素の画像）に含まれる指標値データを指標値算出部４１から取得し、下記（１）式のように指標値データの平均値（（１）式の左辺の第１項を参照）と比較して、近傍領域内で大幅に大きな値を示す画素を検出画素として検出する。具体的には、注目画素Ｐ（ｘ，ｙ）における指標値をＩ（ｘ，ｙ）とし、近傍領域Ｒｘｙとすると、下記（１）式を満たす画素を検出画素として検出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　なお、αは、１．０～１．２程度の定数とする。具体的なαの数値については特に限定されない。検出された検出画素には、領域を識別する識別番号または識別子（記号や文字）を設定する。
　また、画素を検出する方法は、これに限定されることはない。指標値の標準偏差または分散値を算出し、設定された分布（偏差値など）範囲外の画素を検出する、などとしても構わない。このステップＳ２は、この発明における画素検出工程に相当する。
　（ステップＳ３）領域分割
　領域分割部４３は、検出画素で構成される画素領域に基づいて、入力画像中の画素を分類して複数の領域に領域分割する。本実施例では、画素検出部４２で検出された検出画素の集合，検出画素近傍の画素の集合，その他の画素の集合からなる３つの領域に分割する。それぞれの画素には、領域を識別する識別番号または識別子（記号や文字）を設定する。
　領域分割部４３における処理の流れを、図３のフローチャートで示す。
　（ステップＴ１）検出画素？
　対象となる画素（すなわち注目画素）において、画素検出部４２で検出された検出画素であるか否かを判定する。検出画素でない場合にはステップＴ２に進む。検出画素である場合にはステップＴ６に進む。
　（ステップＴ２）近接？
　注目画素において、検出画素に近接（例えば隣接）する画素であるか否かを判定する。検出画素に近接する画素でない場合にはステップＴ３に進む。検出画素に近接する画素である場合にはステップＴ７に進む。このステップＴ２では、領域の設定は、近接する画素に限定されることはない。例えば、検出画素から一定の範囲内であるか否かなどの判定を行っても構わない。
　（ステップＴ３）領域３識別子設定
　検出画素に近接する画素でない場合には「領域３」の識別子を設定し、ステップＴ４に進む。
　（ステップＴ４）全ての画素？
　全ての画素に関して判定が行われたか否かを調べ、全ての画素に関して判定が行われていない場合にはステップＴ５に進む。全ての画素に関して判定が行われた場合にはステップＴ１～Ｔ７を終了する。
　（ステップＴ５）次の画素
　全ての画素に関して判定が行われていない場合には次の画素（例えば隣接する画素）を注目画素として設定することで当該次の画素に移動し、ステップＴ１に戻って同様の判定や設定を行う。
　（ステップＴ６）領域１識別子設定
　検出画素である場合には「領域１」の識別子を設定し、ステップＴ４に進む。
　（ステップＴ７）領域２識別子設定
　検出画素に近接する画素である場合には「領域２」の識別子を設定し、ステップＴ４に進む。
　このように、ステップＴ１～Ｔ７を行うことにより入力画像中の画素を分類して複数（ここでは３つ）の領域に領域分割する。領域分割後の画像の一例を図４に示す。図４中の符号１は検出画素の領域（領域１の識別子）を表し、図４中の符号２は検出画素近傍の領域（領域２の識別子）を表し、図４中の符号３はその他の領域（領域３の識別子）を表す。
　ここでは３つの領域に分割したが、これに限定されることはない。画素検出部４２で検出された検出画素からの距離に応じて、さらに細かく分割しても構わない。また、モルフォロジー演算等により、検出結果の領域を膨張させ、膨張後の領域と膨張前の領域との差分をとることにより、検出画素近傍の領域（図４では領域２の識別子）を検出し、領域分割を行っても構わない。ステップＴ１～Ｔ７（図３を参照）を含んだステップＳ３（図２を参照）は、この発明における領域分割工程に相当する。
　（ステップＳ４）処理切り替え
　処理切り替え部４４は、分割された分割領域毎にフィルタの特性またはフィルタの強度を変更して、それぞれ異なる処理を行う。フィルタには、一般的に画像の強調処理に使用されるものを用いる。本実施例では、例えば、以下に示すアンシャープマスクフィルタ（unsharp masking filter）（下記（２）式を参照）を利用する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　なお、ｓはフィルタサイズであり、ｋは定数である。
　画素検出部４２で検出された検出画素の領域（図４では領域１の識別子），検出画素近傍の領域（図４では領域２の識別子），その他の領域（図４では領域３の識別子）の順番に強調レベルを弱く設定する。例えば、フィルタサイズを固定して、上記ｋの値を２，１，０．５などの値に設定する。強調レベルが順番になっていれば、もちろん他の値に設定しても構わない。
　また、定数ｋの値を固定して、分割領域毎にフィルタサイズを変更しても構わない。この場合、強調レベルが強い領域にフィルタサイズの大きな値を設定する。また、フィルタサイズおよび定数を、ともに変更しても構わない。領域分割数が４以上の場合においても、同様に行う。
　さらに、強調レベルが中間の領域に対しては、強調レベルを強く設定した処理結果と強調レベルを弱く設定した処理結果との平均値を出力としても構わない。ただし、強調処理は、これに限定されることはなく、画像のコントラストやエッジを強調するフィルタ処理ならば、その他の公知の方法を利用しても構わない。このステップＳ４は、この発明における処理切り替え工程に相当する。
　表示部５は、処理切り替え部４４から処理後の画像（処理結果データ）を受け取り、モニタなどの表示機器に出力表示する。また、ＲＡＭ（Random Access Memory）などに代表されるハードディスクやメモリなどの記憶媒体（図示省略）に出力結果を書き込んで記憶する。
　本実施例に係る画像処理部４（画像処理装置）によれば、入力画像のそれぞれの画素において、画素近傍の輝度分布から、輝度値の散らばり度合いを示す指標値Ｉ（ｘ，ｙ）を算出し、指標値自体の散らばり度合いに応じて分割された分割領域毎に画像の強調度（フィルタの特性またはフィルタの強度）を設定するので、輝度値の大きさに応じた調整が不要で、低輝度部から高輝度部まで強調処理を高精度に行うことができる。また、輝度値の大きさに依存した設定がないので、撮影前の細かい設定や調整が不要で、撮影環境や撮影条件が変化した場合でも、精度の高い処理を安定して行うことができる。また、近傍領域内での相対的なピーク値に基づいて画素検出さらには領域分割を行うので、ノイズ等による誤検出や誤作動がない。
　本実施例のように、検出画素と対象となる画素との距離が長くなるのにしたがってフィルタの強度を弱く設定して、当該対象となる画素に対して当該設定されたフィルタでの処理を行うのが好ましい。検出画素が対象となる画素の場合には、フィルタの強度を最も強く（アンシャープマスクフィルタの場合に、例えばｋの値を２の値に）設定して、対象となる画素（すなわち検出画素）に対して当該設定されたフィルタでの処理を行う。そして、検出画素と対象となる画素との距離が長くなるのにしたがってフィルタの強度を弱く（アンシャープマスクフィルタの場合に、例えばｋの値を１，０．５の値に）設定して、当該対象となる画素に対して当該設定されたフィルタでの処理を行う。近傍領域内で散らばり度合いを示す指標値が相対的に大きい画素（すなわち検出画素）では、強く設定されたフィルタでの処理を行うことができる。近傍領域内で検出画素からの距離が長くなるのにしたがって対象となる画素の指標値が相対的に小さくなると考えられる。よって、検出画素からの距離が長く、指標値が相対的に小さい画素では、弱く設定されたフィルタでの処理を行うことができる。
　本実施例のように、領域分割部４３は、図４に示すように、検出画素からの距離にしたがって複数（図４では３つ）の領域に領域分割するのが好ましい。上述したように、近傍領域内で検出画素からの距離が長くなるのにしたがって対象となる画素の指標値が相対的に小さくなると考えられる。よって、検出画素からの距離にしたがって複数の領域に領域分割して、分割された分割領域毎にフィルタの特性またはフィルタの強度を変更して、それぞれ異なる処理を行うことで、強調処理を高精度に行うことができる。複数の領域に領域分割するのであれば、領域分割数については特に限定されない。
　また、本実施例に係る画像処理プログラムによれば、指標値算出工程，画素検出工程，領域分割工程および処理切り替え工程に相当する図２のステップＳ１～Ｓ４での処理をコンピュータに実行させることにより、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
　この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
　（１）上述した実施例では、画像処理の対象として、放射線画像撮影装置で得られた放射線画像である入力画像を例に採って説明したが、デジタルカメラやデジタルビデオなどに例示されるようにデジタル画像撮影装置で得られたデジタル画像、あるいはアナログ画像をデジタル変換したデジタル画像を入力画像とするなどのように、入力画像については特に限定されない。例えば、核医学診断装置で得られた、放射性薬剤が投与された被検体の核医学データを入力画像としてもよい。
　（２）上述した実施例では、被検体を人体とした医療用の放射線画像撮影装置に適用したが、被検体が人体以外の基板の内部構造を撮影する非破壊検査装置に適用してもよい。
　（３）上述した実施例では、放射線画像撮影装置に画像処理部（画像処理装置）を組み込んだが、放射線画像撮影装置を外部装置として、画像処理部（画像処理装置）単体であってもよい。
　以上のように、この発明は、放射線画像撮影装置や、デジタルカメラやデジタルビデオなどのデジタル画像撮影装置に適している。
　４　…　画像処理部
　４１　…　指標値算出部
　４２　…　画素検出部
　４３　…　領域分割部
　４４　…　処理切り替え部
　Ｉ（ｘ，ｙ）　…　指標値

Claims (4)

  1. 　入力画像を処理する画像処理装置であって、
    　当該入力画像のそれぞれの画素において、画素近傍の輝度分布から、輝度値の散らばり度合いを示す指標値を算出する指標値算出手段と、
    　前記それぞれの画素における指標値において、近傍領域内で相対的にピーク値を有し、かつ指標値が所定の範囲を超える画素を検出画素として検出する画素検出手段と、
    　前記検出画素で構成される画素領域に基づいて、前記入力画像中の画素を分類して複数の領域に領域分割する領域分割手段と、
    　分割された分割領域毎にフィルタの特性またはフィルタの強度を変更して、それぞれ異なる処理を行う処理切り替え手段と
    　を備えることを特徴とする画像処理装置。
  2. 　請求項１に記載の画像処理装置において、
    　前記検出画素と対象となる画素との距離が長くなるのにしたがって前記フィルタの強度を弱く設定して、前記処理切り替え手段は、当該対象となる画素に対して当該設定されたフィルタでの処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
  3. 　請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
    　前記領域分割手段は、前記検出画素からの距離にしたがって複数の領域に領域分割することを特徴とする画像処理装置。
  4. 　入力画像を処理する画像処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムであって、
    　当該入力画像のそれぞれの画素において、画素近傍の輝度分布から、輝度値の散らばり度合いを示す指標値を算出する指標値算出工程と、
    　前記それぞれの画素における指標値において、近傍領域内で相対的にピーク値を有し、かつ指標値が所定の範囲を超える画素を検出画素として検出する画素検出工程と、
    　前記検出画素で構成される画素領域に基づいて、前記入力画像中の画素を分類して複数の領域に領域分割する領域分割工程と、
    　分割された分割領域毎にフィルタの特性またはフィルタの強度を変更して、それぞれ異なる処理を行う処理切り替え工程と
    　を備え、
    　これらの工程での処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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