JP2002330341A - Radiation image processing unit, image processing system, radiation image processing method, recording medium, and program - Google Patents
Radiation image processing unit, image processing system, radiation image processing method, recording medium, and programInfo
- Publication number
- JP2002330341A JP2002330341A JP2001134206A JP2001134206A JP2002330341A JP 2002330341 A JP2002330341 A JP 2002330341A JP 2001134206 A JP2001134206 A JP 2001134206A JP 2001134206 A JP2001134206 A JP 2001134206A JP 2002330341 A JP2002330341 A JP 2002330341A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- component
- grid
- radiation
- image processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 227
- 230000005855 radiation Effects 0.000 title claims abstract description 155
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 34
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims abstract description 92
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 69
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 21
- 238000002601 radiography Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 97
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 69
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 66
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 51
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 29
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 24
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 15
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 7
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000004148 unit process Methods 0.000 abstract 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 28
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 25
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 19
- 230000004044 response Effects 0.000 description 18
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 17
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 4
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 4
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 3
- 102100029968 Calreticulin Human genes 0.000 description 2
- 101100326671 Homo sapiens CALR gene Proteins 0.000 description 2
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 description 2
- 101100120142 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) FIR1 gene Proteins 0.000 description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 238000005316 response function Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 102100028780 AP-1 complex subunit sigma-2 Human genes 0.000 description 1
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102100033040 Carbonic anhydrase 12 Human genes 0.000 description 1
- 101100055680 Homo sapiens AP1S2 gene Proteins 0.000 description 1
- 101000867855 Homo sapiens Carbonic anhydrase 12 Proteins 0.000 description 1
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 239000003574 free electron Substances 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 230000003313 weakening effect Effects 0.000 description 1
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 1
- 238000004846 x-ray emission Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of Radiation (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Input (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、散乱放射
線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影によ
り被写体の放射線画像を取得する装置或いはシステムに
用いられる、放射線画像処理装置、画像処理システム、
放射線画像処理方法、記憶媒体及びプログラムに関する
ものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a radiation image processing apparatus, an image processing system, and the like, which are used in, for example, an apparatus or system for acquiring a radiation image of a subject by radiography using a grid for removing scattered radiation.
The present invention relates to a radiation image processing method, a storage medium, and a program.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来より例えば、Ｘ線に代表される放射
線を被写体（物体）に照射し、当該被写体を透過した放
射線成分の空間分布（放射線分布）を画像化すること
で、被写体内部を可視化可能とする技術が用いられてい
るが、放射線は被写体内部で散乱放射線（散乱線）を発
生するため、被写体を透過した直接透過放射線（直接
線）と共に、散乱放射線（散乱線）も画像化されてしま
う。2. Description of the Related Art Conventionally, for example, the inside of a subject is visualized by irradiating a subject (object) with radiation represented by X-rays and imaging the spatial distribution (radiation distribution) of radiation components transmitted through the subject. Although the technology that makes it possible is used, since radiation generates scattered radiation (scattered radiation) inside the subject, the scattered radiation (scattered radiation) is imaged together with the directly transmitted radiation (direct ray) transmitted through the subject. Would.
【０００３】散乱線の発生過程は、放射線の種類や、被
写体の物性、或いは構造等に依存し、通常は予測不可能
である。このため、散乱線を除去した放射線画像を得る
ためには、様々な工夫が必要となってくる。[0003] The process of generating scattered radiation depends on the type of radiation, the physical properties or structure of the subject, and is usually unpredictable. For this reason, various measures are required to obtain a radiation image from which scattered radiation has been removed.
【０００４】散乱線を除去した放射線画像を簡便に得る
方法において、代表的な方法としては、鉛等の放射線遮
蔽物質の壁を放射線の受像面に設け、当該受像面に到達
する放射線の角度を規制することで、散乱線成分を遮蔽
する方法がある。In a method for easily obtaining a radiation image from which scattered radiation has been removed, a typical method is to provide a wall of a radiation shielding material such as lead on a radiation receiving surface and to adjust the angle of the radiation reaching the radiation receiving surface. There is a method of blocking the scattered radiation component by regulating.
【０００５】具体的には例えば、医療分野におけるＸ線
撮影では、人体等の被写体からの散乱Ｘ線を除去するた
めに、「グリッド」と呼ばれる器具を被写体とＸ線の受
像面の間に設置することが行われている。Specifically, for example, in X-ray photography in the medical field, a device called a “grid” is installed between a subject and an X-ray receiving surface in order to remove scattered X-rays from the subject such as a human body. That is being done.
【０００６】グリッドは、鉛等のＸ線遮蔽物質と、木材
や、紙、アルミニウム、或いはカーボン等のＸ線透過物
質とが、互いにＸ線発生源（焦点）へ収束する方向を向
くように角度を付けて、所定の幅で交互に並べて構成さ
れる器具である。[0006] The grid is formed so that an X-ray shielding material such as lead and an X-ray transmitting material such as wood, paper, aluminum, or carbon are oriented so as to face each other in a direction converging to an X-ray source (focal point). , And are arranged alternately at a predetermined width.
【０００７】上述のようなグリッドは直接線の一部を除
外するため、Ｘ線の受像面でもグリッドの影（グリッド
の陰影、以下、「グリッド縞」とも言う）が見られるこ
とになるが、「Ｘ線遮蔽物質とＸ線透過物質を交互に配
置する空間的な周期を正確にする」、及び「当該周期を
比較的高い空間周波数にする」等という構成をとること
で、Ｘ線画像の観察者に対して、当該Ｘ線画像上にグリ
ッド縞が存在することの違和感を極力減らしている。Since the grid as described above excludes a part of the direct line, a shadow of the grid (a shadow of the grid, hereinafter also referred to as "grid stripe") is seen on the X-ray receiving surface. By adopting a configuration such as "correcting the spatial period in which the X-ray shielding material and the X-ray transmitting material are alternately arranged" and "making the period relatively high in spatial frequency", the X-ray image For the observer, the uncomfortable feeling that grid stripes exist on the X-ray image is reduced as much as possible.
【０００８】図２４は、グリッド９４０の構成を模式的
に示したものである。上記図２４において、“９１０”
はＸ線の発生源を示し、“９２０”はＸ線の放射方向を
示す。“９３０”は人体等の被写体を示し、“９５０”
はＸ線の受像面を示す。FIG. 24 schematically shows the configuration of the grid 940. In FIG. 24, “910”
Indicates an X-ray generation source, and “920” indicates an X-ray emission direction. “930” indicates a subject such as a human body, and “950”
Indicates an X-ray receiving surface.
【０００９】上記図２４に示すように、グリッド９４０
は、その製造のし易さ等の理由から、２次元平面上の１
方向のみ（同図の矢印で示す縦方向）に縞構造を成すも
のが一般的である。[0009] As shown in FIG.
Is 1 on a two-dimensional plane because of its ease of manufacture.
In general, a stripe structure is formed only in the direction (the vertical direction indicated by the arrow in the figure).
【００１０】ところで、近年では、医療用等の放射線画
像についても、放射線フィルムにより直接画像化する方
法よりも、放射線画像をディジタルデータとして扱う方
法が一般化しつつある。[0010] In recent years, a method of treating a radiation image as digital data has become more popular than a method of directly imaging a radiation image for medical use or the like using a radiation film.
【００１１】この場合、デジタル画像の取得手段として
有効なのは、大判の固体撮像素子を用いてＸ線の強度分
布を平面的に直接的に取得する方法である。固体撮像素
子によってＸ線画像を取得する場合にも、上述のグリッ
ドを用いることに変わりはなく、被写体の画像情報にグ
リッドの陰影に起因する縞模様（グリッド縞）が重畳す
ることになる。In this case, a method effective as a means for acquiring a digital image is a method of directly acquiring the intensity distribution of X-rays in a plane using a large-sized solid-state imaging device. Even when an X-ray image is acquired by a solid-state imaging device, the above-described grid is still used, and a stripe pattern (grid stripe) caused by the shadow of the grid is superimposed on the image information of the subject.
【００１２】固体撮像素子によってＸ線画像を取得する
場合には、複数の画素を配列してなる固体撮像素子特有
の問題として欠陥画素の問題がある。画像情報の冗長性
（空間的に低周波成分を主成分とする）から、この欠陥
は少量であれば周辺画素値からの平均的な補間によって
ほとんどの場合修復可能である。When an X-ray image is acquired by a solid-state imaging device, a problem specific to a solid-state imaging device in which a plurality of pixels are arranged is a problem of defective pixels. Due to the redundancy of image information (spatially composed mainly of low-frequency components), this defect can be repaired in most cases by an average interpolation from peripheral pixel values if the amount is small.
【００１３】[0013]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、一般的
には、周辺の統計的な性質から予測しなければならな
い。通常、グリッドの空間周波数は被写体への影響を減
らすために、サンプリングのナイキスト周波数（サンプ
リング周波数の２分の１）以上に設定される。グリッド
縞がナイキスト周波数の５０％以上になると、平均補間
では予測が逆転してしまう。However, in general, it must be predicted from the statistical properties of the surroundings. Usually, the spatial frequency of the grid is set to be equal to or higher than the Nyquist frequency of sampling (1/2 of the sampling frequency) in order to reduce the influence on the subject. When grid fringes become 50% or more of the Nyquist frequency, the prediction is reversed in the mean interpolation.
【００１４】図１４は、ある点を欠陥画素として、１次
元における両側の２点の平均をとり、その平均値で欠陥
画素を補間したときのフィルタリングの応答関数を示し
ており、横軸を空間周波数にとっている。欠陥画素の空
間周波数が低く、その空間周波数がナイキスト周波数の
５０％以下であれば応答は正、すなわち位相が反転しな
いが、欠陥画素の空間周波数がナイキスト周波数の５０
％以上になると、位相が反転し、期待される補間結果に
はならない。FIG. 14 shows the response function of filtering when a certain point is taken as a defective pixel and two points on both sides in one dimension are averaged and the defective pixel is interpolated by the average value. I'm on frequency. If the spatial frequency of the defective pixel is low and the spatial frequency is 50% or less of the Nyquist frequency, the response is positive, that is, the phase is not inverted, but the spatial frequency of the defective pixel is 50% of the Nyquist frequency.
%, The phase is inverted, and the expected interpolation result is not obtained.
【００１５】ここで、図２５において、黒丸点は、正常
な画素から得られた画素値を表し、矢印で示す点（「欠
陥画素位置」）は、データが得られていない欠陥画素を
表している。また、上記図２５は、グリッド縞が映り込
んでいることにより、それぞれの画素データ（黒丸点で
示すデータ）が細かく振動している状態を示している。
また、上記図２５の「Ａ：平均による補間値」と指して
いる白丸点は、従来の平均補間により得られた画素値で
あり、同図の「Ｂ：理想的な補間値」と指してある白丸
点は、グリッド縞を考慮した補間値である。このよう
に、画像にグリッド縞が写り込んでいる場合、従来の平
均による補間値では欠陥画素の理想的な補間値を得るこ
とができない。In FIG. 25, a black dot represents a pixel value obtained from a normal pixel, and a point indicated by an arrow ("defective pixel position") represents a defective pixel for which no data is obtained. I have. FIG. 25 shows a state in which each pixel data (data indicated by a black dot) vibrates finely because grid stripes are reflected.
A white dot indicated by “A: interpolated value by average” in FIG. 25 is a pixel value obtained by conventional average interpolation, and is indicated by “B: ideal interpolated value” in FIG. A certain white dot is an interpolation value in consideration of grid stripes. As described above, when grid stripes appear in an image, it is not possible to obtain an ideal interpolation value of a defective pixel by the conventional averaged interpolation value.
【００１６】そこで、本発明は、上記の欠点を除去する
ために成されたもので、グリッドに起因する画像成分を
含む放射線画像に対して、適切な画素欠陥補正を施すこ
とのできる放射線画像処理装置、画像処理システム、放
射線画像処理方法、記録媒体及びプログラムを提供する
ことを目的とする。Accordingly, the present invention has been made to eliminate the above-mentioned drawbacks, and has been made in consideration of a radiation image processing capable of performing appropriate pixel defect correction on a radiation image including an image component caused by a grid. It is an object to provide an apparatus, an image processing system, a radiation image processing method, a recording medium, and a program.
【００１７】[0017]
【課題を解決するための手段】斯かる目的下において、
第１の発明は、被写体からの散乱放射線を除去するため
のグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線
画像を処理する放射線画像処理装置であって、上記放射
線画像を撮像するための撮像素子の欠陥画素に対応する
画素値に対して、当該欠陥画素に連なる正常な画素に対
応する画素値を用いて予測型の補正を行う補正手段を有
することを特徴とする。For such a purpose,
A first invention is a radiographic image processing apparatus that processes a radiographic image obtained by radiography using a grid for removing scattered radiation from a subject, and an imaging device for imaging the radiographic image. The image processing apparatus further includes a correction unit that performs prediction-type correction on a pixel value corresponding to a defective pixel using a pixel value corresponding to a normal pixel connected to the defective pixel.
【００１８】第２の発明は、上記第１の発明において、
上記補正手段は、上記欠陥画素に対応する画素値に対し
て、上記欠陥画素に連なる正常な画素に対応する画素値
を用いた線形予測型の補正を行うことを特徴とする。According to a second aspect, in the first aspect,
The correction means performs a linear prediction type correction on a pixel value corresponding to the defective pixel using a pixel value corresponding to a normal pixel connected to the defective pixel.
【００１９】第３の発明は、被写体からの散乱放射線を
除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得
られた放射線画像を処理する放射線画像処理装置であっ
て、上記放射線画像から上記グリッドに起因する画像成
分を除去する除去手段と、上記除去手段により上記画像
成分が除去された上記放射線画像に対して、上記放射線
画像を撮像するための撮像素子の欠陥画素に対応する画
素値を、該欠陥画素に隣接する所定の正常な画素に対応
する画素値に基づいて補正する補正手段とを有すること
を特徴とする。According to a third aspect of the present invention, there is provided a radiographic image processing apparatus for processing a radiographic image obtained by radiography using a grid for removing scattered radiation from a subject. Removing means for removing an image component to be removed, and, for the radiation image from which the image component has been removed by the removing means, a pixel value corresponding to a defective pixel of an imaging element for capturing the radiation image, Correction means for correcting based on a pixel value corresponding to a predetermined normal pixel adjacent to the pixel.
【００２０】第４の発明は、上記第３の発明において、
上記除去手段は、上記放射線画像に重畳された上記画像
成分は画像全体にわたって定常であるという特徴に基づ
いて上記画像成分を作成する作成手段と、上記画像成分
の呈する周期的なパターンの空間周波数及び角度のうち
少なくとも該空間周波数を上記放射線画像を解析して得
る解析手段と、該解析手段の解析結果に基づいて上記放
射線画像から上記画像成分を含む所定成分を抽出する抽
出手段と、該抽出手段により得た上記所定成分を加工し
て前記画像成分を得る加工手段とを有し、該加工手段に
より得た上記画像成分を上記放射線画像から除去するこ
とを特徴とする。According to a fourth aspect, in the third aspect,
The removing unit is a creating unit that creates the image component based on a feature that the image component superimposed on the radiation image is stationary over the entire image, and a spatial frequency of a periodic pattern presented by the image component. Analyzing means for obtaining at least the spatial frequency of the angles by analyzing the radiation image; extracting means for extracting a predetermined component including the image component from the radiation image based on an analysis result of the analyzing means; And a processing means for processing the predetermined component obtained by the processing means to obtain the image component, wherein the image component obtained by the processing means is removed from the radiation image.
【００２１】第５の発明は、上記第１又は第３の発明に
おいて、上記除去手段は、上記放射線画像から放射線照
射野に対応する部分画像を切り出す切出手段を有し、上
記作成手段は、該切出手段により得た上記部分画像の上
記画像成分を作成することを特徴とする。In a fifth aspect based on the first or third aspect, the removing means has a cutout means for cutting out a partial image corresponding to a radiation field from the radiation image, and the creating means comprises: The image component of the partial image obtained by the extracting means is created.
【００２２】第６の発明は、上記第４の発明において、
上記抽出手段は、上記解析手段により得た上記空間周波
数を有する成分を上記放射線画像から抽出するフィルタ
リングを行うことを特徴とする。According to a sixth aspect, in the fourth aspect,
The extraction means performs filtering for extracting the component having the spatial frequency obtained by the analysis means from the radiation image.
【００２３】第７の発明は、上記第４の発明において、
上記加工手段は、上記所定成分の加工処理として、上記
所定成分の非定常な部分を、その前後の定常な成分から
推定して加工する処理を実行することを特徴とする。According to a seventh aspect, in the fourth aspect,
The processing means may execute, as the processing of the predetermined component, processing of estimating an unsteady portion of the predetermined component from the steady components before and after the predetermined component.
【００２４】第８の発明は、上記第７の発明において、
上記加工手段は、上記所定成分の包絡線情報に基づい
て、上記非定常な部分を検出することを特徴とする。According to an eighth aspect, in the seventh aspect,
The processing means detects the non-stationary part based on envelope information of the predetermined component.
【００２５】第９の発明は、上記第８の発明において、
上記加工手段は、上記所定成分の上記非定常な部分の前
後の定常な部分及び上記空間周波数に基づいて、上記画
像成分に対応する正弦波の振幅及び位相を推定し、該推
定結果に基づいて、上記非定常な部分の補修を行うこと
を特徴とする。According to a ninth aspect, in the eighth aspect,
The processing means estimates an amplitude and a phase of a sine wave corresponding to the image component based on a stationary portion before and after the unsteady portion of the predetermined component and the spatial frequency, and based on the estimation result. And repairing the irregular part.
【００２６】上記第１０の発明は、上記第４の発明にお
いて、上記加工手段は、上記非定常な部分のうち所定条
件を満たす上記非定常な部分を置換して上記画像成分を
得ることを特徴とする。In a tenth aspect based on the fourth aspect, the processing means obtains the image component by replacing the non-stationary portion satisfying a predetermined condition among the non-stationary portions. And
【００２７】第１１の発明は、上記第４の発明におい
て、上記作成手段は、上記放射線画像から選択した所定
のラインについて、上記画像成分の作成処理を実行する
ことを特徴とする。In an eleventh aspect based on the fourth aspect, the creation means executes the image component creation process for a predetermined line selected from the radiation image.
【００２８】第１２の発明は、上記第１１の発明におい
て、上記作成手段は、複数のラインの平均の結果に対し
て、上記作成処理を実行することを特徴とする。In a twelfth aspect based on the eleventh aspect, the creation means executes the creation process on an average result of a plurality of lines.
【００２９】第１３の発明は、上記第１１の発明におい
て、上記作成手段は、上記作成処理を実行しなかったラ
インの上記画像成分として、該ライン近隣の上記作成処
理の実行されたラインから取得した上記画像成分を用い
ることを特徴とする。In a thirteenth aspect based on the eleventh aspect, the creation means obtains, as the image component of the line for which the creation processing has not been performed, from a line near the line where the creation processing has been executed. The above-mentioned image components are used.
【００３０】第１４の発明は、上記第３の発明におい
て、上記放射線画像処理装置は、更に、上記グリッドが
装置に装着されているか否かを検知する検知手段を有
し、上記作成手段は、上記検知手段の検知結果に基づい
て、上記処理を実行することを特徴とする。In a fourteenth aspect based on the third aspect, the radiation image processing apparatus further comprises a detecting means for detecting whether or not the grid is mounted on the apparatus, and the creating means comprises: The above-described processing is executed based on a detection result of the detection unit.
【００３１】第１５の発明は、上記第１又は第３の発明
において、上記放射線画像処理装置は、更に、上記画像
成分が除去された上記放射線画像を記憶する画像記憶手
段を有することを特徴とする。In a fifteenth aspect based on the first or third aspect, the radiation image processing apparatus further comprises image storage means for storing the radiation image from which the image components have been removed. I do.
【００３２】第１６の発明は、上記第１又は第３の発明
において、上記撮像素子は、上記被写体及びグリッドを
介した放射線強度の空間分布のうち取得対象の該空間分
布の範囲以上の大きさの受像面を有することを特徴とす
る。In a sixteenth aspect based on the first or third aspect, the image sensor has a size greater than or equal to the range of the spatial distribution of the object to be acquired among the spatial distribution of the radiation intensity through the subject and the grid. Characterized in that it has an image receiving surface.
【００３３】第１７の発明は、上記第１又は第３の発明
において、上記放射線画像処理装置は、更に、上記作成
手段により作成された上記画像成分を記憶する画像成分
記憶手段を有することを特徴とする。In a seventeenth aspect based on the first or third aspect, the radiation image processing apparatus further comprises image component storage means for storing the image components created by the creation means. And
【００３４】第１８の発明は、複数の機器が互いに通信
可能に接続されている画像処理システムであって、上記
複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項１〜
１７の何れかに記載の放射線画像処理装置の機能を備え
ることを特徴とする。An eighteenth aspect of the present invention is an image processing system in which a plurality of devices are communicably connected to each other, wherein at least one of the plurality of devices is connected to the image processing system.
17. A radiation image processing apparatus according to any one of the items 17 to 17.
【００３５】第１９の発明は、被写体からの散乱放射線
を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により
得られた放射線画像を処理する放射線画像処理方法であ
って、上記放射線画像を撮像するための撮像素子の欠陥
画素に対応する画素値に対して、当該欠陥画素に連なる
正常な画素に対応する画素値を用いて予測型の補正を行
う補正ステップを有することを特徴とする。A nineteenth invention is a radiographic image processing method for processing a radiographic image obtained by radiography using a grid for removing scattered radiation from a subject. The image processing apparatus further includes a correction step of performing a prediction-type correction on a pixel value corresponding to a defective pixel of the image sensor using a pixel value corresponding to a normal pixel connected to the defective pixel.
【００３６】第２０の発明は、上記第１９の発明におい
て、上記補正ステップは、上記欠陥画素に対応する画素
値に対して、上記欠陥画素に連なる正常な画素に対応す
る画素値を用いた線形予測型の補正を行うことを特徴と
する。In a twentieth aspect based on the nineteenth aspect, in the correcting step, the correction step is performed by using a pixel value corresponding to a normal pixel connected to the defective pixel with respect to a pixel value corresponding to the defective pixel. It is characterized by performing a prediction type correction.
【００３７】第２１の発明は、被写体からの散乱放射線
を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により
得られた放射線画像を処理する放射線画像処理方法であ
って、上記放射線画像から上記グリッドに起因する画像
成分を除去する除去ステップと、上記除去ステップによ
り上記画像成分が除去された上記放射線画像に対して、
上記放射線画像を撮像するための撮像素子の欠陥画素に
対応する画素値を、該欠陥画素に隣接する所定の正常な
画素に対応する画素値に基づいて補正する補正ステップ
とを有することを特徴とする。According to a twenty-first aspect, there is provided a radiographic image processing method for processing a radiographic image obtained by radiography using a grid for removing scattered radiation from a subject. A removing step of removing the image component to be performed, and the radiation image from which the image component has been removed by the removing step,
Correcting a pixel value corresponding to a defective pixel of the imaging element for capturing the radiation image based on a pixel value corresponding to a predetermined normal pixel adjacent to the defective pixel. I do.
【００３８】第２２の発明は、上記第２１の発明におい
て、上記除去ステップは、上記放射線画像に重畳された
上記画像成分は画像全体にわたって定常であるという特
徴に基づいて上記画像成分を作成する作成ステップと、
上記画像成分の呈する周期的なパターンの空間周波数及
び角度のうち少なくとも該空間周波数を上記放射線画像
を解析して得る解析ステップと、該解析ステップの解析
結果に基づいて上記放射線画像から上記画像成分を含む
所定成分を抽出する抽出ステップと、該抽出ステップに
より得た上記所定成分を加工して前記画像成分を得る加
工ステップとを有し、該加工ステップにより得た上記画
像成分を上記放射線画像から除去することを特徴とす
る。In a twenty-second aspect based on the twenty-first aspect, the removing step creates the image component based on a feature that the image component superimposed on the radiation image is stationary over the entire image. Steps and
An analysis step of analyzing at least the spatial frequency of the spatial frequency and angle of the periodic pattern presented by the image component to obtain the image component from the radiation image based on the analysis result of the analysis step; An extraction step of extracting a predetermined component including the image, and a processing step of processing the predetermined component obtained by the extraction step to obtain the image component, wherein the image component obtained by the processing step is removed from the radiation image. It is characterized by doing.
【００３９】第２３の発明は、上記第１９又は２１記載
の発明において、上記除去ステップは、上記放射線画像
から放射線照射野に対応する部分画像を切り出す切出ス
テップを有し、上記作成ステップは、該切出ステップに
より得た上記部分画像の上記画像成分を作成することを
特徴とする。[0039] In a twenty-third aspect based on the nineteenth or twenty-first aspect, the removing step has an extracting step of extracting a partial image corresponding to a radiation irradiation field from the radiation image, and the creating step includes: The image component of the partial image obtained in the extracting step is created.
【００４０】第２４の発明は、上記第２１の発明におい
て、上記抽出ステップは、上記解析ステップにより得た
上記空間周波数を有する成分を上記放射線画像から抽出
するフィルタリングを行うことを特徴とする。In a twenty-fourth aspect based on the twenty-first aspect, the extracting step performs filtering for extracting the component having the spatial frequency obtained in the analyzing step from the radiation image.
【００４１】第２５の発明は、上記第２３の発明におい
て、上記加工ステップは、上記所定成分の加工処理とし
て、上記所定成分の非定常な部分を、その前後の定常な
成分から推定して加工する処理を実行することを特徴と
する。In a twenty-fifth aspect based on the twenty-third aspect, in the machining step, the processing of the predetermined component is performed by estimating an unsteady portion of the predetermined component from steady components before and after the predetermined component. Is performed.
【００４２】第２６の発明は、上記第２５の発明におい
て、上記加工ステップは、上記所定成分の包絡線情報に
基づいて、上記非定常な部分を検出することを特徴とす
る。In a twenty-sixth aspect based on the twenty-fifth aspect, the processing step detects the non-stationary portion based on envelope information of the predetermined component.
【００４３】第２７の発明は、上記第２６の発明におい
て、上記加工ステップは、上記所定成分の上記非定常な
部分の前後の定常な部分及び上記空間周波数に基づい
て、上記画像成分に対応する正弦波の振幅及び位相を推
定し、該推定結果に基づいて、上記非定常な部分の補修
を行うことを特徴とする。In a twenty-seventh aspect based on the twenty-sixth aspect, the processing step corresponds to the image component based on a spatial portion and a stationary portion before and after the unsteady portion of the predetermined component. The amplitude and phase of the sine wave are estimated, and the unsteady portion is repaired based on the estimation result.
【００４４】第２８の発明は、上記第２２の発明におい
て、上記加工ステップは、上記非定常な部分のうち所定
条件を満たす上記非定常な部分を置換して上記画像成分
を得ることを特徴とする。In a twenty-eighth aspect based on the twenty-second aspect, the processing step obtains the image component by replacing the non-stationary part satisfying a predetermined condition among the non-stationary parts. I do.
【００４５】第２９の発明は、上記第２２の発明におい
て、上記作成ステップは、上記放射線画像から選択した
所定のラインについて、上記画像成分の作成処理を実行
することを特徴とする。In a twenty-ninth aspect based on the twenty-second aspect, in the creation step, the image component creation process is executed for a predetermined line selected from the radiation image.
【００４６】第３０の発明は、上記第２９の発明におい
て、上記作成ステップは、複数のラインの平均の結果に
対して、上記作成処理を実行することを特徴とする。In a thirtieth aspect based on the twenty-ninth aspect, the creation step executes the creation process on an average result of a plurality of lines.
【００４７】第３１の発明は、上記第２９の発明におい
て、上記作成ステップは、上記作成処理を実行しなかっ
たラインの上記画像成分として、該ライン近隣の上記作
成処理の実行されたラインから取得した上記画像成分を
用いることを特徴とする。In a thirty-first aspect based on the twenty-ninth aspect, the creating step obtains, as the image component of the line for which the creating process has not been performed, from a line near the line on which the creating process has been executed. The above-mentioned image components are used.
【００４８】第３２の発明は、上記第２１の発明におい
て、上記放射線画像処理方法は、更に、上記グリッドが
装置に装着されているか否かを検知する検知ステップを
有し、上記作成ステップは、上記検知ステップの検知結
果に基づいて、上記処理を実行することを特徴とする。[0048] In a thirty-second aspect based on the twenty-first aspect, the radiographic image processing method further comprises a detecting step of detecting whether or not the grid is mounted on the apparatus. The above-described processing is executed based on a detection result of the detection step.
【００４９】第３３の発明は、上記第１９又は第２１の
発明において、上記放射線画像処理方法は、更に、上記
画像成分が除去された上記放射線画像を記憶する画像記
憶ステップを有することを特徴とする。In a thirty-third aspect based on the nineteenth or twenty-first aspect, the radiographic image processing method further comprises an image storing step of storing the radiographic image from which the image components have been removed. I do.
【００５０】第３４の発明は、上記第１９又は第２１の
発明において、上記撮像素子は、上記被写体及びグリッ
ドを介した放射線強度の空間分布のうち取得対象の該空
間分布の範囲以上の大きさの受像面を有することを特徴
とする。In a thirty-fourth aspect based on the nineteenth or twenty-first aspect, the image sensor has a size greater than or equal to a range of the spatial distribution to be acquired among the spatial distribution of the radiation intensity through the subject and the grid. Characterized in that it has an image receiving surface.
【００５１】第３５の発明は、上記第１９又は第２１の
発明において、上記放射線画像処理方法は、更に、上記
作成ステップにより作成された上記画像成分を記憶する
画像成分記憶ステップを有することを特徴とする。In a thirty-fifth aspect based on the nineteenth or twenty-first aspect, the radiation image processing method further comprises an image component storing step of storing the image component created in the creating step. And
【００５２】第３６の発明は、上記第１〜第１７の発明
の何れかに記載の放射線画像処理装置の機能、又は第１
８の発明の画像処理システムの機能をコンピュータに実
現させるためのプログラムを記録したことを特徴とす
る。According to a thirty-sixth aspect, the function of the radiation image processing apparatus according to any one of the first to seventeenth aspects is provided.
A program for causing a computer to realize the functions of the image processing system according to the eighth aspect of the present invention is recorded.
【００５３】第３７の発明は、上記第１９〜第３５の発
明の何れかに記載の放射線処理方法の処理ステップをコ
ンピュータに実行させるためのプログラムを記録したこ
とを特徴とする。According to a thirty-seventh aspect, a program for causing a computer to execute the processing steps of the radiation processing method according to any one of the nineteenth to thirty-fifth aspects is recorded.
【００５４】第３８の発明は、上記第１〜第１７の発明
の何れかに記載の放射線画像処理装置の機能、又は第１
８の発明の画像処理システムの機能をコンピュータに実
現させることを特徴とする。According to a thirty-eighth aspect, a function of the radiation image processing apparatus according to any one of the first to seventeenth aspects, or the first aspect,
A feature of the present invention is that a computer realizes the functions of the image processing system according to the eighth aspect of the present invention.
【００５５】第３９の発明は、上記第１９〜３５の発明
の何れかに記載の放射線処理方法の処理ステップをコン
ピュータに実行させることを特徴とする。A thirty-ninth invention is characterized in that a computer executes the processing steps of the radiation processing method according to any one of the nineteenth to thirty-fifth inventions.
【００５６】[0056]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を用いて説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００５７】［第１〜第５の実施の形態の概要］ここで
は、本発明の実施の形態として、第１〜第５の実施の形
態を一例として挙げる。第１〜第５の実施の形態の具体
的な説明の前に、これらの概要について説明する。[Overview of First to Fifth Embodiments] Here, the first to fifth embodiments will be described as examples of embodiments of the present invention. Prior to the specific description of the first to fifth embodiments, an outline of these will be described.
【００５８】尚、ここでは放射線の一例として、Ｘ線を
用い、このＸ線撮影により得られたX線画像について処
理するものとする。また、以下に説明する構成は、本発
明を適用した一構成例であり、これに限られることはな
い。Here, X-rays are used as an example of radiation, and an X-ray image obtained by this X-ray imaging is processed. The configuration described below is one configuration example to which the present invention is applied, and the present invention is not limited to this.
【００５９】第１の実施の形態では、撮影された画像を
解析し、グリッド縞に直交する方向の画素の結果に関し
て線形予測型補正を施す。必要であれば、放射線画像に
重畳するグリッド縞情報について解析した結果に基づ
き、補正後の放射線画像からグリッド縞情報を除去す
る。In the first embodiment, a photographed image is analyzed, and a linear prediction type correction is performed on a result of a pixel in a direction orthogonal to grid stripes. If necessary, grid stripe information is removed from the corrected radiation image based on the result of analyzing the grid stripe information to be superimposed on the radiation image.
【００６０】第２の実施の形態では、放射線画像に重畳
するグリッド縞情報について解析し、放射線画像からグ
リッド縞情報を除去した後の画像に対して、従来から知
られる周囲画素値の平均による画素欠陥補正を行う。In the second embodiment, grid stripe information to be superimposed on a radiographic image is analyzed, and an image obtained by removing grid fringe information from the radiographic image is used to calculate a pixel based on a conventionally known average of surrounding pixel values. Perform defect correction.
【００６１】第３の実施の形態では、装置がグリッドを
装着しているか否かを検知する検知手段を設け、グリッ
ド装着が検知手段により確認された場合に、対象画像を
解析し、この結果に基づいて、予測型の画素欠陥補正、
及びグリッド縞成分の除去を行う。In the third embodiment, a detecting means for detecting whether or not the apparatus is mounted with a grid is provided, and when the grid mounting is confirmed by the detecting means, the target image is analyzed and the result is analyzed. Based on predictive pixel defect correction,
And removal of grid stripe components.
【００６２】第４の実施の形態では、Ｘ線曝射の照射野
が、被写体の撮影部位に対応するように絞られている状
態の場合、当該照射野に相当する部分画像のみを対象画
像として、第１の実施の形態での処理を実行する。In the fourth embodiment, when the irradiation field of X-ray irradiation is narrowed down so as to correspond to the imaging region of the subject, only the partial image corresponding to the irradiation field is set as the target image. , The processing in the first embodiment is executed.
【００６３】第５の実施の形態では、被写体の状況によ
っては対象画像の部位的領域にグリッド縞が存在しない
場合もあることにより、グリッド縞が存在しない部分の
画像に対して、グリッド縞除去の処理を行わない方法を
とる。In the fifth embodiment, grid stripes may not be present in a partial area of the target image depending on the situation of the subject. Take a method that does not perform processing.
【００６４】尚、第１〜第５の実施の形態において、例
えば、抽出されたグリッド縞成分は画像情報であること
から、その画像を保持しておくようにしてもよい。これ
により、対象画像からグリッド縞成分を除去した場合で
あっても、その後に、保持しておいたグリッド縞成分の
画像情報を用いて、元の対象画像、すなわちグリッド縞
を除去する前態の画像を復元可能としてもよい。In the first to fifth embodiments, for example, since the extracted grid stripe component is image information, the image may be held. Thereby, even when the grid stripe component is removed from the target image, the original target image, that is, the grid stripe before the removal of the grid stripe is subsequently used using the held image information of the grid stripe component. The image may be recoverable.
【００６５】まず、欠陥画素補正によって理想的な補間
値を得るため、図２５において欠陥画素位置のデータを
周りから線形予測して求める。First, in order to obtain an ideal interpolation value by the defective pixel correction, the data of the defective pixel position in FIG.
【００６６】以下に、線形予測の方法についてその概要
を説明する。The outline of the method of linear prediction will be described below.
【００６７】まず、処理対象の画像データ（画素デー
タ）として、 データ系列｛Ｘn，Ｘn-1，Ｘn-2，・・・，Ｘn-p｝ が与えられ、“ｎ”におけるデータＸnが、[0067] First, as the image data to be processed (pixel data), the data sequence {X n, X n-1 , X n-2, ···, X np} is given, the data in the "n" X n But,
【００６８】[0068]
【数１】 (Equation 1)
【００６９】なる差分方程式（１）で表されるものとす
る。上記式（１）において、“εｎ”は白色雑音系列を
表し、“ａｉ｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝”は線形予測係数
を表す。このような系列を「自己回帰過程（ＡＲ過程）
Ｘn」と呼ぶ。It is assumed that the following equation (1) is used. In the above equation (1), “εn” represents a white noise sequence, and “ai ｛i = 1,..., P｝” represents a linear prediction coefficient. Such a series is called "autoregressive process (AR process)
Xn ".
【００７０】上記式（１）を、遅延演算子Ｚ-1を用いて
書き直すと、When the above equation (1) is rewritten using the delay operator Z −1 ,
【００７１】[0071]
【数２】 (Equation 2)
【００７２】なる式（２）となる。Equation (2) is obtained.
【００７３】但し、上記式（２）は、However, the above equation (2) is
【００７４】[0074]
【数３】 (Equation 3)
【００７５】なる式（２´）で表されるため、ＡＲ過程
Ｘｎは、パルス伝達関数１／Ａ（ｚ-1）を有する線形フ
ィルタの入力εｎに対する出力であると定義（スペクト
ル推定）できる。Since the AR process Xn is represented by the following equation (2 ′), it can be defined (spectral estimation) that the AR process Xn is an output corresponding to the input εn of the linear filter having the pulse transfer function 1 / A (z −1 ).
【００７６】また、上記式（１）は、線形予測係数ａｉ
｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝が、信頼できるデータ系列から
求まれば、（ｎ−１）点目の画素データから、ｎ点目の
画素データが予測可能であることを示している。The above equation (1) is expressed by the linear prediction coefficient ai
If {i = 1,..., P} is obtained from a reliable data series, it indicates that the pixel data at the n-th point can be predicted from the pixel data at the (n−1) -th point. .
【００７７】線形予測係数ａｉ｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝
の予測は、装置或いはシステムが定常であると過程し
て、最尤推定（最小２乗推定）を用いれば行える。すな
わち、εｎのパワー（分散）を最小にするものを求める
ことができる。εｎは、最小２条推定によって得られた
誤差であるため、その予測次数に対応する以下の相関成
分を持たない。従って、必要十分な次数ｐで予測されて
得られた予測誤差εｎ最小２乗推定によって得られた誤
差であるため、その予測次数に対応する以下の相関成分
を持たない。従って、必要十分な次数ｐで予測されて得
られた予測誤差εｎは式９で定義したように白色雑音と
なる。Linear prediction coefficients ai {i = 1,..., P}
Can be predicted by using the maximum likelihood estimation (least squares estimation) in the process that the device or system is stationary. That is, it is possible to obtain a value that minimizes the power (variance) of εn. Since εn is an error obtained by the minimum two-row estimation, it does not have the following correlation components corresponding to the predicted order. Therefore, since it is an error obtained by the prediction error εn least-squares estimation obtained by prediction with the necessary and sufficient order p, it does not have the following correlation components corresponding to the prediction order. Therefore, the prediction error εn obtained by performing prediction with the necessary and sufficient order p becomes white noise as defined by Expression 9.
【００７８】予測誤差εnの分散は、２乗平均（平均値
“０”）であるため、当該平均を表す関数Ｅ[＊]は、Since the variance of the prediction error ε n is a mean square (mean value “0”), the function E [*] representing the mean is
【００７９】[0079]
【数４】 (Equation 4)
【００８０】なる式（３）で表される。This is expressed by the following equation (3).
【００８１】上記式（３）において、 Ｒ（τ）＝Ｅ［ＸmＸm+τ］（共分散関数：ｃｏｖａｒ
ｉａｎｃｅ） であり、最小値を求めるために両辺を係数ａkで微分し
て“０”とおくと、In the above equation (3), R (τ) = E [X m X m + τ] (covariance function: covar
iance), and in order to obtain the minimum value, if both sides are differentiated by a coefficient a k and set to “0”,
【００８２】[0082]
【数５】 (Equation 5)
【００８３】なる連立方程式（４）が得られる。これ
は、正規方程式若しくはＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ方程式
と呼ばれるものである。The following simultaneous equation (4) is obtained. This is called a normal equation or Yule-Walker equation.
【００８４】実際には、自己相関Ｒ（＊）の演算は、全
ての画素点で行うことなく、限られた（与えられた）画
素数で演算した推定値を用いる。例えば、高速算法であ
るＬｅｖｉｎｓｏｎアルゴリズムを用いるが、Ｂｕｒｇ
アルゴリズムを用いるようにしてもよい。このＢｕｒｇ
アルゴリズムは、さらに少ない画素数のデータで共分散
（自己相関）を直接計算せずに求められる最大エントロ
ピー法によるアルゴリズムである。これらのアルゴリズ
ムでは、予測誤差が正規分布であり画素数が多ければ数
学的には一致するが、画素数が少ない場合、Ｂｕｒｇア
ルゴリズム（最大エントロピー法によるアルゴリズム）
が有利である。In practice, the calculation of the autocorrelation R (*) is not performed at all pixel points, but uses an estimated value calculated with a limited (given) number of pixels. For example, the Levinson algorithm, which is a fast algorithm, is used.
An algorithm may be used. This Burg
The algorithm is an algorithm based on a maximum entropy method that can be obtained without directly calculating a covariance (autocorrelation) with data having a smaller number of pixels. In these algorithms, if the prediction error has a normal distribution and the number of pixels is large, they match mathematically, but if the number of pixels is small, the Burg algorithm (an algorithm based on the maximum entropy method)
Is advantageous.
【００８５】上述のような演算により得られる係数ａk
を用いて、欠陥画素の前後の画素から予想される画素デ
ータを求める。The coefficient a k obtained by the above operation
Is used to obtain pixel data expected from pixels before and after the defective pixel.
【００８６】グリッド縞の除去は、通常は空間フィルタ
で行うが、以下のような問題点がある。特開平３−１２
７８５号公報等では、フーリエ変換を用いて、グリッド
縞の空間周波数に相当するデータを除去若しくは低減す
る方法が提案されている。The removal of grid stripes is usually performed by a spatial filter, but has the following problems. JP-A-3-12
No. 785 and the like propose a method of removing or reducing data corresponding to the spatial frequency of grid stripes using Fourier transform.
【００８７】また、通常のＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｎ
ｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタを用いて、グ
リッド縞の空間周波数に相当するデータを除去若しくは
低減する方法も考えられる。Further, a normal FIR (Finite In)
A method of removing or reducing data corresponding to the spatial frequency of grid stripes using a pulse response (pulse response) filter is also conceivable.
【００８８】ところで、グリッド縞の像は、鉛等のＸ線
遮蔽物質による放射線の透過率の低減した陰影であるた
め、信号ではほぼ乗算的に重畳されるが、対数変換を行
えば加算的に重畳されることになる。したがって、上述
したようなフィルタリングが可能となる。The grid fringe image is a shadow in which the transmittance of radiation is reduced due to an X-ray shielding material such as lead, and is superimposed almost multiplyingly on the signal. Will be superimposed. Therefore, the above-described filtering can be performed.
【００８９】また、一般的に、散乱線除去のためのグリ
ッドの製造工程は、非常に精度よく管理されており、そ
のグリッド縞についても、画像全般にわたって均一の空
間周波数特性を備えるものが広く用いられている。この
ため、上述したようなフィルタリングについても、単一
の空間周波数に対してのみ行えばよいという可能性があ
る。In general, the process of manufacturing a grid for removing scattered radiation is controlled with very high precision, and grid stripes having uniform spatial frequency characteristics over the entire image are widely used. Have been. Therefore, there is a possibility that the above-described filtering may be performed only for a single spatial frequency.
【００９０】実際には、グリッド縞の像（陰影）の形状
は、正確な正弦波状ではないため、逓倍周波数である２
倍，３倍，…の空間周波数成分が存在する可能性がある
が、この場合、センサでの変換過程（エネルギー変換過
程）の２次元空間的な依存性に起因するボケにより、基
本波成分のみが受像されると考える。Actually, since the shape of the grid fringe image (shadow) is not an accurate sine wave shape, it has a multiplication frequency of 2
There may be double, triple,... Spatial frequency components. In this case, only the fundamental wave component is generated due to blur caused by the two-dimensional spatial dependence of the conversion process (energy conversion process) in the sensor. Is received.
【００９１】しかしながら、上述したようなフィルタリ
ングでの問題は、画像成分自体の空間周波数帯域を制限
することは不可能に近いということにある。However, the problem with the filtering as described above is that it is almost impossible to limit the spatial frequency band of the image component itself.
【００９２】具体的には例えば、特許第２７５４０６８
号や特開平８−０８８７６５号公報等で提案されている
ものに代表されるように、空間サンプリングピッチを非
常に細かくし、当該サンプリング後に有効なナイキスト
周波数を高めて、有効な帯域幅（ナイキスト周波数以下
の帯域幅）を広くとり、その中で画像成分とグリッド縞
成分が完全に分離されれば、何の問題もなく、通常のフ
ィルタリングでグリッド縞の除去が行えることは明確で
あるが、現実的な問題として、グリッド縞を除去するた
めだけのために、空間サンプリングピッチを高めること
は、半導体プロセスその他の要因によりセンサのコスト
アップにつながり、さらに、放射線取得効率を落とす原
因となり、有効ではない。Specifically, for example, Japanese Patent No. 2754068
, The spatial sampling pitch is made very fine, the effective Nyquist frequency is increased after the sampling, and the effective bandwidth (Nyquist frequency) is increased. It is clear that grid fringes can be removed by normal filtering without any problem if the image component and grid fringe component are completely separated in the wide bandwidth below. As a general problem, increasing the spatial sampling pitch solely to remove grid fringes is not effective because it increases the cost of the sensor due to semiconductor processes and other factors, and further causes a reduction in radiation acquisition efficiency. .
【００９３】したがって、ナイキスト周波数以下の帯域
に、有効な画像成分がほぼ収まる程度の空間サンプリン
グピッチでセンサ自体を構成することが、コスト的及び
性能的に有効であるが、このような構成をとった場合、
グリッド縞の空間周波数と有効な空間周波数の間にある
程度の重畳があるのはやむをえない。Therefore, it is cost-effective and performance-effective to configure the sensor itself with a spatial sampling pitch such that an effective image component is substantially contained in a band lower than the Nyquist frequency, but such a configuration is adopted. If
It is unavoidable that there is some overlap between the spatial frequency of the grid stripes and the effective spatial frequency.
【００９４】具体的には、例えば、図１（ａ）〜（ｄ）
を用いて説明すると、まず、同図（ａ）は、処理対象と
なる画像（元画像）を１次元で見たときの当該画像信号
を示したものであり、当該画像信号は２５６点の数値で
構成されている。Specifically, for example, FIGS. 1 (a) to 1 (d)
First, FIG. 12A shows an image signal when an image to be processed (original image) is viewed in one dimension, and the image signal has a numerical value of 256 points. It is composed of
【００９５】上記図１（ｂ）は、同図（ａ）で示される
画像信号をフィルタリングする際の、空間周波数領域で
のフィルタの応答特性を示したものである。上記図１
（ｂ）では、離散フーリエ変換を意識して、周波数領域
を“０”〜“１２８”の数値で表しており、空間周波数
の値が“１００”の位置での帯域カットフィルタリング
としている。FIG. 1 (b) shows the response characteristics of the filter in the spatial frequency domain when filtering the image signal shown in FIG. 1 (a). Figure 1 above
In (b), the frequency domain is represented by numerical values of “0” to “128” in consideration of the discrete Fourier transform, and band cut filtering is performed at a position where the value of the spatial frequency is “100”.
【００９６】上記図１（ｃ）は、同図（ｂ）で示される
フィルタリングを、同図（ａ）で示される画像信号に対
して施した結果を示したものである。上記図１（ｃ）の
画像信号は同図から明らかなように、同図（ａ）で示さ
れる画像信号の特性からほとんど変化がない。上記図１
（ｄ）は、確認のために、同図（ａ）で示される画像信
号と、同図（ｃ）で示される画像信号との差分を示した
ものである。上記図１（ｄ）から明らかなように、フィ
ルタリングにより除去された信号成分はほとんどない。FIG. 1 (c) shows the result of applying the filtering shown in FIG. 1 (b) to the image signal shown in FIG. 1 (a). As is clear from the figure, the image signal in FIG. 1C hardly changes from the characteristics of the image signal shown in FIG. Figure 1 above
(D) shows, for confirmation, the difference between the image signal shown in FIG. (A) and the image signal shown in FIG. (C). As is clear from FIG. 1D, there is almost no signal component removed by the filtering.
【００９７】また、図２（ａ）は、上記図１（ａ）で示
した画像信号（元画像信号）に対して、中間で急峻に立
ち上がる部分（いわゆるエッジ部分）を加えたものを示
したものである。上記図２（ｂ）は、上記図１（ｂ）と
同様に、上記図２（ａ）で示される画像信号をフィルタ
リングする際の、空間周波数領域でのフィルタの応答特
性を示したものである。FIG. 2A shows the image signal (original image signal) shown in FIG. 1A with an additional portion (so-called edge portion) that rises steeply in the middle. Things. FIG. 2B shows the response characteristics of the filter in the spatial frequency domain when filtering the image signal shown in FIG. 2A, as in FIG. 1B. .
【００９８】上記図２（ｃ）は、同図（ｂ）で示される
フィルタリングを、同図（ａ）で示される画像信号に対
して施した結果を示したものである。上記図２（ｃ）に
おいて、丸で囲った部分から明らかなように、元画像信
号から外れて不安定な振動をしていること（アーチファ
クト）がわかる。FIG. 2 (c) shows the result of performing the filtering shown in FIG. 2 (b) on the image signal shown in FIG. 2 (a). In FIG. 2C, as can be seen from the circled portion, it can be seen that unstable vibration (artifact) deviates from the original image signal.
【００９９】上記図２（ｄ）は、確認のために、同図
（ａ）で示される画像信号と、同図（ｃ）で示される画
像信号との差分を示したものである。上記図２（ｄ）か
ら明らかなように、急峻に変動する部分（信号の両端部
分を含む）に関して、多くの振動成分が現れている。FIG. 2D shows a difference between the image signal shown in FIG. 2A and the image signal shown in FIG. 2C for confirmation. As is clear from FIG. 2D, many vibration components appear in the portion that fluctuates sharply (including both ends of the signal).
【０１００】上記図１（ａ）〜（ｄ）及び図２（ａ）〜
（ｄ）に示されるように、通常の画像信号の場合、ナイ
キスト周波数（同図では空間周波数が“１２８”）以下
の、かなり高い周波数の成分については、画像信号の主
成分ではなく、ほとんど情報がない成分であるため、こ
の位置で急峻なフィルタリング処理を施しても問題は少
ない。これに対して、画像信号が急峻な部分（エッジ部
分）を有する場合、上記のナイキスト周波数以下の、か
なり高い周波数成分を用いて画像信号が表現されるた
め、これにフィルタリングを施すと、急峻に変動する部
分で問題（アーチファクト）が発生してしまう。The above FIGS. 1 (a) to 1 (d) and FIGS. 2 (a) to 2 (a)
As shown in (d), in the case of a normal image signal, components having a considerably high frequency lower than the Nyquist frequency (in the figure, the spatial frequency is “128”) are not information components but almost information components. Since there is no component, there is little problem even if a sharp filtering process is performed at this position. On the other hand, when the image signal has a steep portion (edge portion), the image signal is expressed using a considerably high frequency component equal to or lower than the above Nyquist frequency. Problems (artifacts) occur in the changing part.
【０１０１】図３（ａ）〜（ｄ）は、グリッドを摸し
て、上記図１（ａ）に示される元画像信号に対して、正
弦波（ｓｉｎ（２π１００χ／２５６））を加えたもの
場合の信号状態を示したものである。上記図３（ａ）〜
（ｄ）から明らかなように、同図（ｂ）で示されるフィ
ルタの応答特性を有するフィルタリングにより、グリッ
ド縞がほぼ除去されている（同図（ｃ）参照）。FIGS. 3 (a) to 3 (d) are diagrams obtained by adding a sine wave (sin (2π100χ / 256)) to the original image signal shown in FIG. It shows a signal state in the case. FIG. 3A to FIG.
As can be seen from (d), grid stripes are almost removed by the filtering having the response characteristic of the filter shown in FIG. (B) (see FIG. (C)).
【０１０２】図４（ａ）〜（ｄ）は、グリッドを摸し
て、上記図２（ａ）に示される元画像信号に対して、正
弦波（ｓｉｎ（２π１００χ／２５６））を加えたもの
場合の信号状態を示したものである。上記図４（ａ）〜
（ｄ）から明らかなように、同図（ｂ）で示されるフィ
ルタの応答特性を有するフィルタリングにより、上記図
２（ｃ）と同様なアーチファクトが発生している（上記
図４（ｃ）参照）。FIGS. 4 (a) to 4 (d) are diagrams in which a sine wave (sin (2π100χ / 256)) is added to the original image signal shown in FIG. It shows a signal state in the case. FIG. 4A to FIG.
As is clear from FIG. 4D, the same artifact as that in FIG. 4C is generated by the filtering having the response characteristic of the filter shown in FIG. 5B (see FIG. 5C). .
【０１０３】すなわち、特開平３−１２７８５号公報等
に記載されているような、単純なフィルタリング処理で
は、グリッド縞の成分を除去すると、上述のようなアー
チファクトが強く発生してしまう可能性がある。また、
アーチファクトを減らすために、フィルタのインパルス
応答の幅を狭くすると、フィルタリングの応答特性が広
い範囲で低減するようになってしまい、画像自体が強く
なまった形になってしまう。That is, in a simple filtering process as described in JP-A-3-12785, if the components of grid stripes are removed, the above-mentioned artifacts may be generated strongly. . Also,
If the width of the impulse response of the filter is reduced in order to reduce the artifact, the response characteristic of the filtering will be reduced in a wide range, and the image itself will have a strong form.
【０１０４】本発明は、特に、特開平３−１２７８５公
報号等に記載されているような従来のフィルタリング処
理（単純なフィルタリング処理）によりグリッド縞を除
去したときの問題を、次のような構成により解決した。The present invention particularly solves the problem when grid fringes are removed by a conventional filtering process (simple filtering process) as described in JP-A-3-12785. Solved by.
【０１０５】すなわち、処理対象のＸ線画像の信号（以
下、単に「対象画像信号」又は「対象画像」とも言う）
に重畳されている、本来画像全体にわたって安定な縞模
様として存在するはずである、グリッド縞の成分情報
（以下、単に「グリッド縞成分」とも言う）を推定して
求める。そして、例えば、対象画像信号が対数画像の信
号である場合、求めたグリッド縞情報を対象画像信号か
ら差し引く。これにより、対象画像信号に影響を与える
ことなく、安定したグリッド縞情報の除去が可能とな
る。That is, the signal of the X-ray image to be processed (hereinafter simply referred to as “target image signal” or “target image”)
, Which is supposed to exist as a stable stripe pattern over the entire image, and is estimated and obtained (hereinafter, simply referred to as “grid stripe component”). Then, for example, when the target image signal is a logarithmic image signal, the obtained grid stripe information is subtracted from the target image signal. This makes it possible to remove grid stripe information stably without affecting the target image signal.
【０１０６】具体的には例えば、グリッド縞成分が示す
周波数から、ほぼ当該グリッド縞成分を含む成分を分離
し、分離後の当該成分を、グリッド縞の示すであろう特
徴情報に基づいて加工し、当該加工後の情報を、グリッ
ド縞成分と見なし、これを対象画像信号から除去する。Specifically, for example, a component substantially including the grid fringe component is separated from the frequency indicated by the grid fringe component, and the separated component is processed based on characteristic information that would be indicated by the grid fringe. The processed information is regarded as a grid stripe component, and is removed from the target image signal.
【０１０７】グリッド縞成分は、空間スペクトル表現に
よれば、かなり強い成分を有し、グリッド縞の空間周波
数を適当に選択すれば、サンプリングの際のナイキスト
周波数（サンプリング周波数の１／２に相当する空間周
波数）近辺に存在させることができる。この結果、上記
図３（ａ）〜（ｄ）に示したような、グリッド縞成分が
通常の画像信号の主成分とは重ならないような状態が容
易に得られる。According to the spatial spectrum expression, the grid fringe component has a considerably strong component. If the spatial frequency of the grid fringe is appropriately selected, the Nyquist frequency at the time of sampling (corresponding to 1/2 of the sampling frequency) (Spatial frequency). As a result, a state in which the grid stripe component does not overlap with the main component of the normal image signal as shown in FIGS. 3A to 3D can be easily obtained.
【０１０８】ここで、対象画像信号に対して、急峻な変
動成分が存在する場合に限り、上記図４（ａ）〜（ｄ）
を用いて説明したように、グリッド縞成分と対象画像信
号の分離が困難となる。Here, only when there is a steep fluctuation component in the target image signal, the above-mentioned FIGS.
As described above, it becomes difficult to separate the grid stripe component from the target image signal.
【０１０９】また、場合によっては、対象画像がグリッ
ド縞自体が存在しない領域を含む場合も考えられる。こ
れは、Ｘ線をほぼ完全に遮断するような部分を含む被写
体をＸ線撮影した場合や、センサのダイナミックレンジ
で規定される以上の強いＸ線が当該センサの部分的領域
に到達した場合に、サチュレーションにより当該領域の
グリッド縞成分がなくなる場合である。In some cases, the target image may include a region where no grid stripe exists. This occurs when an X-ray image of a subject including a portion that blocks X-rays almost completely is obtained, or when a strong X-ray exceeding the dynamic range of the sensor reaches a partial area of the sensor. In this case, there is no grid stripe component in the region due to saturation.
【０１１０】尚、通常、Ｘ線画像を取得する場合、被写
体内部を透過するＸ線量を重視するため、被写体外部
（素抜け部分）では、被写体透過量の数１００倍ものＸ
線量になる。一般に、センサ、或いはセンサ用のアンプ
のダイナミックレンジを、情報のない被写体外部まで考
慮して広げることは無意味であり、被写体外部は、ほと
んどの場合、センサの入出力特性がサチュレーションに
よる非線形性を呈する領域に当たり、グリッド縞成分が
存在しなくなる、或いはコントラストが落ちた状態とな
る。Normally, when an X-ray image is acquired, the amount of X-ray transmitted through the inside of the subject is emphasized.
Dose. In general, it is meaningless to extend the dynamic range of the sensor or the sensor amplifier to the outside of the subject without information. In the present region, the grid stripe component does not exist or the contrast is reduced.
【０１１１】そこで、本発明では、対象画像において、
グリッド縞成分と対象画像信号の分離が困難になるよう
な急峻な変動（例えば、エッジ部分）がある場合、及び
グリッド縞自体が存在しない領域を含む場合の双方に適
応的に対応し、アーチファクトを発生することなく、グ
リッド縞成分を除去することを実現した。Accordingly, in the present invention, in the target image,
It adaptively copes with both a case where there is a steep change (for example, an edge portion) that makes it difficult to separate the grid fringe component and the target image signal, and a case where there is a region where the grid fringe itself does not exist. It has been realized that the grid fringe component can be removed without occurrence.
【０１１２】以下、第１〜第５の実施の形態におけるグ
リッド縞成分の除去処理について詳細に説明する。尚、
以下の説明では、第１〜第５の実施の形態をまとめて
「本実施の形態」と言う。Hereinafter, the removal processing of the grid stripe component in the first to fifth embodiments will be described in detail. still,
In the following description, the first to fifth embodiments are collectively referred to as “the present embodiment”.
【０１１３】グリッド縞成分の除去処理は、主に、次の
ような第１処理ステップ〜第３処理ステップを含む処理
としている。The grid fringe component removal processing is mainly processing including the following first to third processing steps.
【０１１４】第１処理ステップ：グリッド縞成分を含ん
で得られた対象画像から、グリッド縞に直交する方向の
ラインデータをサンプル的に抽出し、グリッド縞の空間
周波数を割り出す。First processing step: Line data in a direction orthogonal to the grid stripes is sampled from the target image obtained including the grid stripe components, and the spatial frequency of the grid stripes is determined.
【０１１５】第２処理ステップ：順次対象画像からグリ
ッド縞成分を抽出し、その結果（グリッド縞成分）を対
象画像から差し引くが、このとき、アーチファクトの発
生を考慮して、アーチファクトが発生しても、その影響
範囲が小さくなる比較的小さなスパンのＦＩＲフィルタ
リングにより、グリッド縞を主とした成分を抽出する。Second processing step: Grid fringe components are sequentially extracted from the target image, and the result (grid fringe components) is subtracted from the target image. The components mainly composed of grid stripes are extracted by FIR filtering of a relatively small span whose influence range becomes small.
【０１１６】第３処理ステップ：第１処理ステップで得
られたグリッド縞の空間周波数に基いて、第２処理ステ
ップで得られたグリッド縞を主とした成分の包絡線を、
該成分と別のＦＩＲフィルタリングによって該成分の位
相を９０°移動させた成分とのベクトル振幅計算により
求める。Third processing step: Based on the spatial frequency of the grid stripe obtained in the first processing step, the envelope of the component mainly composed of the grid stripe obtained in the second processing step is expressed by
It is determined by calculating the vector amplitude of the component and a component whose phase is shifted by 90 ° by another FIR filtering.
【０１１７】上記の第１処理ステップ〜第３処理ステッ
プを含むグリッド縞成分の除去処理について、さらに具
体的に説明すると、まず、第３処理ステップで得られた
包絡線情報は、必ず正の値をとり、その特徴としては、
次のような特徴（１）及び（２）を有する。 （１）急峻な変動部分（例えば、エッジ部分）に関して
はアーチファクトが存在すれば、非常に大きな値を示
す。 （２）グリッド縞が存在しない部分に関しては、ほぼ
“０”となるような小さな値を示す。The grid stripe component removal processing including the above-described first to third processing steps will be described more specifically. First, the envelope information obtained in the third processing step must be a positive value. And its features are:
It has the following features (1) and (2). (1) A steeply changing portion (for example, an edge portion) shows a very large value if an artifact exists. (2) For a portion where there is no grid stripe, a small value that is almost “0” is shown.
【０１１８】本実施の形態では、上記の包絡線情報に基
いて、特徴（１）により示される値の部分（非常に大き
な値の部分）、及び特徴（２）により示される値の部分
（非常に小さな値の部分）について、グリッド縞成分を
補修することで、より安定したグリッド縞成分の作成を
実現する。In the present embodiment, based on the above-mentioned envelope information, the part of the value indicated by the feature (1) (the part of a very large value) and the part of the value indicated by the feature (2) (the very By repairing the grid fringe component with respect to a portion having a smaller value, a more stable creation of the grid fringe component is realized.
【０１１９】グリッド縞成分の補修の方法としては、例
えば、上記特徴（１）の部分を、その周辺の安定したグ
リッド縞の部分から予測した成分に置き換えることで、
全体として安定したグリッド縞成分にする方法が挙げら
れる。As a method of repairing the grid fringe component, for example, the above-mentioned feature (1) is replaced by a component predicted from the surrounding stable grid fringe portion.
There is a method of making a grid stripe component stable as a whole.
【０１２０】上述のようにして取得した、安定した成分
のみが存在するグリッド縞を中心とした成分について、
ライン全体に対して、通常のフィルタイリング処理を行
う。このとき、グリッド縞の空間周波数を中心としたよ
り狭い範囲の空間周波数のみを抽出するフィルタリング
を行う。With respect to the components obtained as described above and centered on grid stripes in which only stable components exist,
The normal filtering processing is performed on the entire line. At this time, filtering is performed to extract only a spatial frequency in a narrower range around the spatial frequency of the grid stripe.
【０１２１】上記のフィルタリングの結果（抽出成分）
を、対象画像におけるグリッド縞成分とするが、包絡線
情報が、特徴（２）を有するものである場合、すなわち
グリッド縞を主とした成分にグリッド縞成分が存在しな
い部分がある場合、もともとグリッド縞が存在しないの
だから、当該部分のグリッド縞を主とした成分を“０”
に置き換える。Results of the above filtering (extracted components)
Is a grid fringe component in the target image. If the envelope information has the feature (2), that is, if there is a portion where the grid fringe component does not exist in a component mainly composed of grid fringes, the grid Since no fringe exists, the component mainly including the grid fringe in the corresponding portion is “0”.
Replace with
【０１２２】また、対象画像に対してフィルタリング処
理を施す際、より急峻なフィルタリング処理を安定に高
速に行うために、高速フーリエ変換アルゴリズムを用い
る場合があるが、この場合、データ点数が“２”のｎ乗
（ｎは正の整数）に限定される。このため、通常データ
の周辺に“０”を詰めて点数を合わせるようにする。こ
の“０”を詰めた範囲のデータも、包絡線情報が特徴
（２）を示す部分に該当するデータと考えれば良い。When performing filtering processing on a target image, a fast Fourier transform algorithm may be used in order to perform steep filtering processing stably at high speed. In this case, the number of data points is “2”. (N is a positive integer). For this reason, "0" is padded around the normal data to match the score. The data in the range in which “0” is reduced may be considered to be data corresponding to the portion where the envelope information indicates the feature (2).
【０１２３】尚、グリッド縞自体の空間周波数として有
効な空間周波数としては、ここでは、特願２０００−０
２８１６１等で提案されているようなサンプリング周波
数（空間サンプリングピッチの逆数）の３０％以上４０
％以下となるような空間周波数（ナイキスト周波数の６
０％以上８０％以下）を有効とする。この理由は、一般
的にサンプリング周波数の３０％以下に画像の主成分が
集中し、サンプリング周波数の４０％以上６０％以下の
強いグリッド縞の成分は、サンプリング後の線形補間に
類する補間により、別の周期的な振幅変動を起こしたよ
うに見え、グリッド縞自体の安定性に欠けるためであ
る。Note that the spatial frequency effective as the spatial frequency of the grid stripe itself is, for example, Japanese Patent Application No. 2000-0.
30% or more of the sampling frequency (reciprocal of the spatial sampling pitch) as proposed in 28161 etc. 40
% Or less (6 of the Nyquist frequency).
0% or more and 80% or less). The reason for this is that the main components of the image are generally concentrated below 30% of the sampling frequency, and the strong grid stripe components between 40% and 60% of the sampling frequency are separated by interpolation similar to linear interpolation after sampling. This is because it seems that a periodic amplitude fluctuation has occurred, and the grid stripe itself lacks stability.
【０１２４】グリッド縞の空間周波数を“ｆｇ[ｃｙｃ
／ｍｍ]”とし、センサのサンプリングのピッチを
“Ｔ”とすると、グリッド縞の空間周波数ｆｍは、The spatial frequency of the grid stripe is represented by “fg [cyc
/ Mm] ”and the sampling pitch of the sensor is“ T ”, the spatial frequency fm of the grid stripe is
【０１２５】[0125]
【数６】 (Equation 6)
【０１２６】なる式（５）で表される。ここで、ｆｇは
実際に取り付けたグリッドの特性を示し、グリッド自体
の型名などから判断できる値である。尚、ＣＸＤＩにお
いては規定のグリッドが用いられる。This is expressed by the following equation (5). Here, fg indicates the characteristics of the grid actually attached, and is a value that can be determined from the model name of the grid itself. In CXDI, a prescribed grid is used.
【０１２７】本実施の形態では、上記式（５）で表され
る空間周波数ｆｍに相当する縞模様がグリッド縞成分と
して対象画像中に存在することを考慮して、上述した第
１処理ステップにおいて、グリッド縞を正確に抽出す
る。すなわち、グリッド縞の空間周波数ｆｇは、予め判
明しているため、サンプリングされたラインデータの中
から、対象画像の空間周波数ｆｍ近辺を探索し、その検
索結果により、ピーク値を示す空間周波数を以って、対
象画像におけるグリッド縞の空間周波数ｆｍと見なす。In the present embodiment, in consideration of the fact that a stripe pattern corresponding to the spatial frequency fm represented by the above equation (5) exists in the target image as a grid stripe component, the first processing step described above. , Accurately extract grid stripes. That is, since the spatial frequency fg of the grid stripes is known in advance, the spatial frequency fm of the target image is searched for around the spatial frequency fm of the target image from the sampled line data. Therefore, it is regarded as the spatial frequency fm of the grid stripe in the target image.
【０１２８】また、上述した第２処理ステップにおい
て、空間周波数ｆｍに対し、その空間周波数ｆｍを中心
として、できるだけ小さなスパンのＦＩＲフィルタリン
グを行うことで、有効な画像成分を殆ど除去した状態
で、且つ、急峻な変動（例えば、エッジ部分）によるア
ーチファクトが狭い範囲に収まる状態で、グリッド縞成
分を粗く抽出する。In the above-mentioned second processing step, the spatial frequency fm is subjected to FIR filtering with a span as small as possible around the spatial frequency fm, so that effective image components are almost removed and In a state where an artifact due to a steep change (for example, an edge portion) is within a narrow range, a grid stripe component is roughly extracted.
【０１２９】このとき、位相変動をなくすために、例え
ば、ＦＩＲフィルタの係数系列を偶関数とし、また、上
記の狭い範囲を満たすために、３点若しくは５点のＦＩ
Ｒフィルタが望ましい。At this time, in order to eliminate the phase fluctuation, for example, the coefficient series of the FIR filter is made an even function, and in order to satisfy the above narrow range, three or five points of FI are used.
An R filter is desirable.
【０１３０】具体的には例えば、対称３点のＦＩＲフィ
ルタとし、その係数を（ａ１，ｂ１，ａ１）とすると、
当該係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を求めるためには、空間
周波数ｆｍにおけるレスポンスが“１”であるという条
件、及び画像情報の中心値である直流成分を“０”にす
るという条件の２つの条件を用いることができる。Specifically, for example, assuming that a symmetric three-point FIR filter is used and its coefficients are (a1, b1, a1),
In order to obtain the coefficients (a1, b1, a1), there are two conditions, that is, the condition that the response at the spatial frequency fm is “1” and the condition that the DC component that is the center value of the image information is “0”. Conditions can be used.
【０１３１】すなわち、当該係数演算は、 ２*ａ１＋ｂ１＝０ ２*ａ１*ｃｏｓ（２πｆｍＴ）＋ｂ１＝１ なる式で表される連立方程式であり、That is, the coefficient calculation is a simultaneous equation represented by the following equation: 2 * a1 + b1 = 0 2 * a1 * cos (2πfmT) + b1 = 1.
【０１３２】[0132]
【数７】 (Equation 7)
【０１３３】なる式（６）で表される解をとる。A solution represented by the following equation (6) is obtained.
【０１３４】上記のＦＩＲフィルタリングは、空間周波
数ｆｍにおいてレスポンスが“１”であるが、空間周波
数がそれ以上になると、レスポンスは次第に上昇してい
く。一般的に、この部分には画像成分が存在しないた
め、当該ＦＩＲフィルタイリングであってもグリッド縞
を充分に抽出できる。In the above FIR filtering, the response is “1” at the spatial frequency fm, but the response gradually increases as the spatial frequency becomes higher. Generally, since there is no image component in this portion, grid stripes can be sufficiently extracted even with the FIR filtering.
【０１３５】また、対称５点のＦＩＲフィルタリングと
し、その係数を（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２）とす
ると、当該係数（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２）を求
めるためには、空間周波数ｆｍにおけるレスポンスが
“１”であるという条件、及び画像情報の中心値である
直流成分を“０”にするという条件の２つの条件の外
に、空間周波数ｆｍにおけるレスポンスの微分値が
“０”（ピーク）を示すという条件をも用いることがで
きる。Further, assuming that FIR filtering of five symmetrical points is used and its coefficients are (a2, b2, c2, b2, a2), to find the coefficients (a2, b2, c2, b2, a2), the space In addition to the condition that the response at the frequency fm is “1” and the condition that the DC component that is the center value of the image information is set to “0”, the differential value of the response at the spatial frequency fm is “0”. "(Peak) may also be used.
【０１３６】すなわち、当該係数演算は、上記式（６）
で表される解から、簡単な演算を行うことで、 （−ａ１2，２ａ１（１−ｂ１），１−２ａ１2−（１−
ｂ１）2，２ａ１（１−ｂ１），−ａ１2） なる解が得られる。That is, the coefficient calculation is performed according to the above equation (6).
By performing a simple operation from the solution represented by, (−a1 2 , 2a1 (1-b1), 1-2a1 2 − (1-
b1) 2 , 2a1 (1-b1), −a1 2 ) are obtained.
【０１３７】対称５点のＦＩＲフィルタリングのフィル
タの求め方としては、例えば、先ず、上記式（６）で表
される係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタを、
“１”から差し引いた形にすると、空間数端数ｆｍで零
点を有するフィルタとなる。このフィルタによるフィル
タリングを２回施す処理を考慮すると、やはり空間周波
数ｆｍで零点を有するが、位相（符号）の反転がなくな
る。このようなフィルタが、対称５点のＦＩＲフィルタ
リングのフィルタであり、“１”から当該フィルタを差
し引くことで、目的とする空間周波数ｆｍにおいてピー
クを有するフィルタを構成できる。As a method of obtaining a symmetric 5-point FIR filtering filter, for example, first, a filter having the coefficients (a1, b1, a1) represented by the above equation (6) is used.
When the shape is subtracted from “1”, the filter has a zero at a space fraction fm. Considering the process of performing the filtering by this filter twice, the spatial frequency fm still has a zero point, but the phase (sign) is not inverted. Such a filter is a symmetric 5-point FIR filtering filter. By subtracting this filter from “1”, a filter having a peak at a target spatial frequency fm can be configured.
【０１３８】図５は、上述したような、対称３点のＦＩ
Ｒフィルタリング（以下、「３点ＦＩＲフィルタリン
グ」とも言う）、及び対称５点のＦＩＲフィルタリング
（以下、「５点ＦＩＲフィルタリング」とも言う）の形
状（空間周波数特性）の例を示したものである。FIG. 5 shows a three-point FI as described above.
It shows an example of the shapes (spatial frequency characteristics) of R filtering (hereinafter also referred to as “three-point FIR filtering”) and symmetric five-point FIR filtering (hereinafter also referred to as “five-point FIR filtering”).
【０１３９】上記図５に示されるＦＩＲフィルタによる
フィルタリングの結果は、殆どの場合、グリッド縞成分
のみを抽出した結果となる。これは、上記図５から明か
なように、主に低周波成分からなる有効な画像成分の当
該低周波成分の多くが除去されるためである。In most cases, the result of filtering by the FIR filter shown in FIG. 5 is a result of extracting only grid fringe components. This is because, as is clear from FIG. 5, most of the effective low frequency components of the low frequency components are removed.
【０１４０】しかしながら、上述したように、ＦＩＲフ
ィルタリングにより抽出した成分の中には、かなりの量
の有効画像成分が含まれているのも事実である。本来
は、空間周波数ｆｍを中心とする急峻な選択特性を有す
るフィルタによるフィルタリングを行いたいところであ
るが、これを行ったとしても、対象画像に含まれる急激
な変動部分を構成する周波数成分が含まれてしまうこと
には変わりはない。However, as described above, it is true that a considerable amount of effective image components are included in the components extracted by FIR filtering. Originally, it is desired to perform filtering by a filter having a steep selection characteristic centered on the spatial frequency fm. However, even if this is performed, the frequency components constituting the rapidly changing portion included in the target image are included. That is no different.
【０１４１】そこで、上記の問題を解決するために、本
実施の形態では、上述した第３ステップにおいて、グリ
ッド縞成分の局地的な包絡線を求め、その変動から、グ
リッド縞成分以外の、アーチファクトを発生させる可能
性のある成分が含まれる部分を検出することで、グリッ
ド縞成分のみを安定に抽出（作成）する。Therefore, in order to solve the above problem, in the present embodiment, in the above-described third step, a local envelope of the grid fringe component is obtained, and from the variation, a local envelope other than the grid fringe component is obtained. By detecting a portion including a component that may cause an artifact, only a grid stripe component is stably extracted (created).
【０１４２】一般の信号の包絡線は、ヒルベルト変換に
よらなければならないが、単一の正弦波の包絡線は、そ
の周波数におけるレスポンス振幅が“１”であり、９０
°（π／２）の位相変動を起こすような空間フィルタを
施し、その結果と元信号とのベクトル振幅（２乗和の平
方根）をとれば求まる。Although the envelope of a general signal must be based on the Hilbert transform, the envelope of a single sine wave has a response amplitude of “1” at that frequency, and has a 90% response amplitude.
A spatial filter that causes a phase change of ° (π / 2) is applied, and a vector amplitude (square root of the sum of squares) of the result and the original signal is obtained.
【０１４３】位相が９０°変動するＦＩＲフィルタによ
るフィルタリングを、離散的なデータに対して施す場
合、当該ＦＩＲフィルタの係数を点対称（奇関数）的な
ものとする。例えば、この係数を（−ａ３，０，ａ３）
とすると、空間周波数ｆｍでレスポンスを“１”にする
ためには、係数（−ａ３，０，ａ３）は、 ２*ａ３*ｓｉｎ（２πｆｍＴ）＝１ なる式を満たす必要があり、When filtering with a FIR filter whose phase varies by 90 ° is performed on discrete data, the coefficients of the FIR filter are point-symmetric (odd function). For example, this coefficient is (-a3, 0, a3)
Then, in order to make the response “1” at the spatial frequency fm, the coefficient (−a3, 0, a3) needs to satisfy the following expression: 2 * a3 * sin (2πfmT) = 1,
【０１４４】[0144]
【数８】 (Equation 8)
【０１４５】なる式（７）で表される解が得られる。A solution represented by the following equation (7) is obtained.
【０１４６】上記式（７）で表される解の係数（−ａ
３，０，ａ３）を有するＦＩＲフィルタにより得られた
信号系列と元信号系列との振幅を求める。The coefficient (−a) of the solution represented by the above equation (7)
The amplitude of the signal sequence obtained by the FIR filter having (3, 0, a3) and the original signal sequence are obtained.
【０１４７】例えば、図６（ａ）は、上記図３（ａ）で
示した元画像信号に対して、上記式（６）で示される解
の係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタリングを
施した結果を示したものである。上記図６（ａ）から明
かなように、グリッド縞成分が殆ど抽出されている。For example, FIG. 6A shows filtering of the original image signal shown in FIG. 3A with the coefficients (a1, b1, a1) of the solution shown in the above equation (6). It shows the result of the application. As is clear from FIG. 6A, most of the grid stripe components are extracted.
【０１４８】また、図７（ａ）は、上記図４（ａ）で示
した元画像信号に対して、上記式（６）で示される解の
係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタリングを施
した結果を示したものである。FIG. 7A shows filtering of the original image signal shown in FIG. 4A having the coefficients (a1, b1, a1) of the solution represented by the above equation (6). It shows the result of the application.
【０１４９】上記図６（ｂ）及び図７（ｂ）で示す波形
（太線で示す波形）はそれぞれ、図６（ａ）及び図７
（ａ）に示される元画像信号に対して、上記式（７）で
示される解の係数（−ａ３，０，ａ３）を有するフィル
タリングを施した結果と、当該元画像信号との２乗和の
平方根をとった包絡線を示したものである。The waveforms shown in FIGS. 6B and 7B (thick waveforms) are shown in FIGS. 6A and 7B, respectively.
The result of performing filtering having the solution coefficient (−a3, 0, a3) represented by the above equation (7) on the original image signal shown in (a), and the sum of squares of the result of the filtering with the original image signal This shows an envelope taking the square root of.
【０１５０】特に、上記図７（ｂ）に示す包絡線におけ
る窪み部分に着目すると、当該窪み部分には明らかに非
定常な成分が存在している。これは、抽出されたグリッ
ド縞成分は、単純なフィルタリングでは異常に抽出され
（対象画像のエッジ成分などを含み）、対象画像信号か
ら差し引けば、この処理後の対象画像信号にアーチファ
クトが発生することを意味する。In particular, when attention is paid to the dent portion in the envelope shown in FIG. 7B, an unsteady component clearly exists in the dent portion. This is because the extracted grid fringe component is abnormally extracted by simple filtering (including the edge component of the target image, etc.), and when subtracted from the target image signal, an artifact occurs in the target image signal after this processing. Means that.
【０１５１】そこで、本実施の形態では、上述のように
して求められた包絡線から、異常な数値を示す範囲を特
定し、当該範囲のグリッド縞成分をその周辺の数値列か
らの推定値で補正（置換）する。すなわち、本来有する
グリッド縞成分の特徴である、全ての範囲にわたって常
に定常な成分を有するという性質を利用して、グリッド
縞成分を形成（作成）する。Therefore, in the present embodiment, a range indicating an abnormal numerical value is specified from the envelope obtained as described above, and the grid fringe component in the range is estimated by an estimated value from a numerical sequence in the vicinity. Correct (replace). In other words, the grid stripe component is formed (created) by utilizing the characteristic of having a steady component over the entire range, which is a characteristic of the inherent grid stripe component.
【０１５２】補正の際に用いる推定値（予測値）は、異
常な数値を示す範囲の周辺のデータの統計的性質から求
める。例えば、グリッド縞成分の空間周波数ｆｍが既知
であるので、この空間周波数ｆｍを統計的性質として用
いることができる。The estimated value (predicted value) used in the correction is obtained from the statistical properties of the data around the range showing the abnormal numerical value. For example, since the spatial frequency fm of the grid stripe component is known, the spatial frequency fm can be used as a statistical property.
【０１５３】例えば、グリッド縞の空間周波数ｆｍ、及
び位相φを以って、For example, with the spatial frequency fm of the grid stripe and the phase φ,
【０１５４】[0154]
【数９】 (Equation 9)
【０１５５】なる式（８）により表される正弦波を用い
て、非定常部のグリッド縞成分を形成する。Using the sine wave represented by the following equation (8), a grid fringe component in an unsteady part is formed.
【０１５６】例えば、最も簡便な方法としては、フーリ
エ変換（フーリエ級数展開）を用い、特定の周波数にお
ける２つの係数Ａ及びφを周辺画素から求める方法が挙
げられる。For example, the simplest method is to use Fourier transform (Fourier series expansion) to obtain two coefficients A and φ at a specific frequency from peripheral pixels.
【０１５７】しかしながら、データに欠陥（非定常部
分）が存在する等の問題から、通常のフーリエ変換を用
いることができない。したがって、ここでは、フーリエ
変換を一般化し、最小２乗の意味で、振幅及び位相情報
を求める。このため、上記式（８）を、However, a normal Fourier transform cannot be used due to a problem such as a defect (unsteady part) in data. Therefore, here, the Fourier transform is generalized, and the amplitude and phase information is obtained in the sense of the least square. Therefore, the above equation (8) is
【０１５８】[0158]
【数１０】 (Equation 10)
【０１５９】なる式（９）に変形する。This is transformed into the following equation (9).
【０１６０】この場合、サンプリング点ｘｉにおけるデ
ータを“ｙｉ”（データ点数ｎ）である時（｛ｘｉ，ｙ
ｉ；ｉ＝０〜ｎ−１｝）の２乗誤差εは、In this case, when the data at the sampling point xi is “yi” (the number of data points n) (｛xi, y
i; i = 0 to n−1})
【０１６１】[0161]
【数１１】 [Equation 11]
【０１６２】なる式（１０）で表される。This is expressed by the following equation (10).
【０１６３】このとき、注意すべきは、ここで用いられ
る成分“ｘｉ，ｙｉ”としては、上述した包絡線の成分
の検証から、定常な部分であると判断されたデータのみ
を選択することである。そして、２乗誤差εを最小化す
るパラメータＲ，Ｉを、次のようにして求める。At this time, it should be noted that, as the component "xi, yi" used here, only data determined to be a stationary portion from the above-described verification of the envelope component is selected. is there. Then, parameters R and I for minimizing the square error ε are obtained as follows.
【０１６４】先ず、First,
【０１６５】[0165]
【数１２】 (Equation 12)
【０１６６】なる式（１１）は、The equation (11) becomes
【０１６７】[0167]
【数１３】 (Equation 13)
【０１６８】なる式（１１´）で書き表される。上記式
（１１´）の連立方程式を解くことで、パラメータＲ，
Ｉが求まり、位相φと振幅Ａを同時に推定できる。This is expressed by the following equation (11 ′). By solving the simultaneous equations of the above equation (11 ′), the parameters R,
I is obtained, and the phase φ and the amplitude A can be simultaneously estimated.
【０１６９】ここで、データ系列がｋ／（２・ｆｍ）
（ｋは正の整数）の区間を等間隔でｍ等分するものであ
れば、上記式（１１´）は、Here, the data series is k / (2 · fm)
If the section of (k is a positive integer) is equally divided into m at equal intervals, the above equation (11 ′) becomes
【０１７０】[0170]
【数１４】 [Equation 14]
【０１７１】なる式（１２）で示されるように、特定の
周波数の係数を求める離散フーリエ変換（フーリエ級数
展開）となる。As represented by the following equation (12), a discrete Fourier transform (Fourier series expansion) for obtaining a coefficient of a specific frequency is obtained.
【０１７２】上記式（１１´）若しくは上記式（１２）
により、非定常部分の周辺の定常な適当なデータを用い
て、パラメータＲ，Ｉの値を求めることで、不適当であ
るとして除去された非定常部分の補修（置換）を行う。The above formula (11 ') or the above formula (12)
Thus, the values of the parameters R and I are obtained by using the appropriate appropriate data around the unsteady part, thereby repairing (replacement) the unsteady part removed as inappropriate.
【０１７３】また、その他の補修方法としては、線形予
測モデルを考え、グリッド縞の空間周波数を特定せず
に、線形予測アルゴリズムによって順次予測して補修を
行う方法が挙げられる。As another repair method, there is a method in which a linear prediction model is considered, and the repair is performed by sequentially predicting by a linear prediction algorithm without specifying the spatial frequency of grid stripes.
【０１７４】上述のような補修によって得られた信号波
形は、全般的に定常な正弦波であり、グリッド線成分を
非常によく表している成分である。The signal waveform obtained by the above-described repair is generally a steady sine wave, and is a component that expresses the grid line component very well.
【０１７５】しかしながら、上記の信号波形（グリッド
縞成分の信号波形）は、もともと上記式（６）で示され
る係数（ａ１，ｂ１，ａ１）による狭いスパンのＦＩＲ
フィルタリングの結果であり、上記図５に示したような
フィルタの応答特性を有し、グリッド縞成分以外の画像
成分をかなり多く含んでいるものである。However, the above signal waveform (the signal waveform of the grid fringe component) originally has a narrow span FIR based on the coefficients (a1, b1, a1) expressed by the above equation (6).
This is the result of filtering, which has the response characteristics of the filter as shown in FIG. 5, and contains a considerable amount of image components other than grid stripe components.
【０１７６】そこで、本実施の形態では、上記の信号波
形に対して、さらに、グリッド縞の空間周波数ｆｍ近辺
の成分のみを抽出するフィルタリングを施す。このフィ
ルタリングは、上述したような操作により、既に非定常
な成分が補修された成分に対して施されるものであり、
当該フィルタリングによるリンギング等のアーチファク
トが発生することはない。Therefore, in the present embodiment, the above signal waveform is further subjected to filtering for extracting only a component near the spatial frequency fm of the grid stripe. This filtering is performed on the component in which the non-stationary component has been repaired by the above-described operation.
Artifacts such as ringing due to the filtering do not occur.
【０１７７】上記のフィルタリング後のグリッド縞成分
の信号に対して、上述した包絡線作成を行った際、非常
に小さな値（“０”に近い値）が観測された部分が存在
した場合、この部分は、元々グリッド縞成分が何らかの
理由（例えば、Ｘ線が完全に遮断されている、又はセン
サがサチュレーションを起こしている等）で観測されな
かった部分であり、グリッド縞成分が元々存在しない部
分部である。したがって、この部分に関しては、その情
報を記録しておき、後段のフィルタリンの後に“０”に
置き換える。この処理の結果を、グリッド縞成分とし
て、対象画像信号から差し引く。When the above-mentioned envelope is created for the signal of the grid fringe component after the filtering, if there is a portion where a very small value (a value close to “0”) is observed, The portion is a portion where the grid fringe component was originally not observed for some reason (for example, X-ray is completely blocked or the sensor is in saturation), and a portion where the grid fringe component is not originally present. Department. Therefore, with respect to this part, the information is recorded and replaced with “0” after the subsequent filtering. The result of this processing is subtracted from the target image signal as a grid stripe component.
【０１７８】本実施の形態では、対象画像信号から順次
対象とするラインデータを１ラインづつ取り出しなが
ら、グリッド縞成分の抽出処理を実行するが、１ライン
データを取り出すときに、その前後の数ラインデータの
平均を求め、すなわち画像成分を弱めてから、又はグリ
ッド縞成分を強調してから、グリッド縞成分を抽出する
ことも可能である。In the present embodiment, the extraction processing of the grid fringe component is executed while sequentially taking out the line data of interest from the target image signal one line at a time. It is also possible to extract the grid fringe component after averaging the data, that is, weakening the image component or enhancing the grid fringe component.
【０１７９】上記のことは、通常グリッド縞とセンサ
は、ほぼ平行に配置されており、あるラインのグリッド
縞と、その近辺のラインのグリッド縞との各成分は、非
常に酷似しているからである。The above is because the grid stripes and the sensors are usually arranged almost in parallel, and the components of the grid stripes of a certain line and the grid stripes of the lines near the line are very similar. It is.
【０１８０】したがって、本実施の形態の他の形態とし
て、上記の非常に酷似しているという特徴を利用し、グ
リッド縞成分の抽出のための計算処理回数を減らすため
に、処理するラインを間引き、あるラインで抽出された
グリッド縞成分を、その近辺のラインのグリッド縞成分
とする。すなわち、グリッド縞成分が抽出されたライン
の近辺のラインについてはグリッド縞成分の抽出処理を
行なわず、上記のあるラインで抽出されたグリッド縞成
分を用いて、その近辺のラインデータからの差し引き処
理を行なうこともできる。Therefore, as another embodiment of the present invention, the line to be processed is thinned out in order to reduce the number of times of calculation processing for extracting grid stripe components by utilizing the above-mentioned feature of being very similar. A grid stripe component extracted from a certain line is set as a grid stripe component of a line near the grid line component. That is, the line near the line from which the grid stripe component is extracted is not subjected to the extraction process of the grid stripe component, and the grid stripe component extracted from a certain line is used to perform a subtraction process from the line data near the line. Can also be performed.
【０１８１】尚、上述の間引きが可能であるか否かを判
断するために、上述した第１処理ステップにおいて、グ
リッド縞の空間周波数を測定する際に、サンプルされた
前後のライン若しくはサンプルされたライン同士のグリ
ッド縞の位相差を調べ、グリッド縞がセンサに対して傾
いていないことを確認する。In order to determine whether or not the above-described thinning-out is possible, in the above-described first processing step, when measuring the spatial frequency of the grid stripe, the lines before and after the sampling or the lines before and after the sampling were measured. The phase difference between the grid stripes of the lines is checked to confirm that the grid stripes are not inclined with respect to the sensor.
【０１８２】また、本実施の形態の他の形態としては、
上述のようにして、グリッド縞成分を対象画像信号から
除去する場合に、信号強度等を検出することで、対象画
像信号における照射野を認識し、当該照射野内部の画像
データに対してのみ、上述のグリッド縞成分の除去処理
を行なうようにしても良い。[0182] In another embodiment of the present invention,
As described above, when removing the grid fringe component from the target image signal, by detecting the signal intensity and the like, the irradiation field in the target image signal is recognized, and only for the image data inside the irradiation field, The above-described grid stripe component removal processing may be performed.
【０１８３】[第１の実施の形態]本発明は、例えば、図
８に示すようなＸ線画像取得装置１００に適用される。[First Embodiment] The present invention is applied to, for example, an X-ray image acquiring apparatus 100 as shown in FIG.
【０１８４】＜Ｘ線画像取得装置１００の全体構成及び
動作＞本実施の形態のＸ線画像取得装置１００は、医療
用（画像診断等）のＸ線画像を取得するための装置であ
り、上記図８に示すように、Ｘ線を被写体１０２（ここ
では人体）に対して発生するＸ線発生部１０１と、被写
体１０２からの散乱Ｘ線を除去するためのグリッド１０
３と、被写体１０２を透過したＸ線量の分布を検出する
面状のＸ線センサ１０４と、Ｘ線発生部１０１のコント
ローラ１０５（ＣＯＮＴ）と、Ｘ線センサ１０４から出
力される電気信号をディジタルデータに変換するアナロ
グ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器１０６と、Ａ／Ｄ変換
器１０６から出力されるディジタルデータを対象画像デ
ータとして一旦蓄積するメモリ１０７と、Ｘ線を放射し
ない状態での撮影により取得されたディジタルデータを
記憶するメモリ１０８と、メモリ１０７内の対象画像デ
ータに対してメモリ１０８のデータを用いた演算処理を
施す演算器１０９と、演算器１０９での演算処理後の対
象画像データの変換テーブル（参照テーブル：Ｌｏｏｋ
Ｕｐ Ｔａｂｌｅ、以下、「ＬＵＴ」とも言う）１１
０と、Ｘ線センサ１０４を構成する画素毎のゲインのば
らつきを補正するためゲインパタンデータを記憶するメ
モリ１１１と、ＬＵＴ１１０から出力される変換後の対
象画像データに対してメモリ１１１のゲインパタンデー
タを用いた演算処理を施す演算器１１２と、演算器１１
２での演算結果後の対象画像データを一旦記憶するメモ
リ１１３と、Ｘ線センサ１０４固有の欠陥画素に関して
の情報（欠陥画素位置情報等）を記憶するメモリ１１４
と、メモリ１１４内の情報を用いてメモリ１１３に記憶
された対象画像データに補正処理を施す補正処理部１１
５と、メモリ１１３内の補正処理後の対象画像データに
対してグリッド縞に関する情報を検出するグリッド縞検
出部１１６と、グリッド縞検出部１１６で得られた情報
に基いてメモリ１１３内の補正処理後の対象画像データ
からグリッド縞成分を抽出するグリッド縞成分抽出部１
１７と、グリッド縞成分抽出部１１７で抽出されたグリ
ッド縞成分を一時的に記憶するメモリ１１８と、メモリ
１１３内の補正処理後の対象画像データからメモリ１１
８内のグリッド縞成分を差し引く演算器１１９と、演算
器１１９での演算結果(グリッド縞成分除去後の対象画
像データ)を一旦記憶するメモリ１２０と、メモリ１２
０内の対象画像データに画像処理を施して出力する画像
処理部１２１とを備えている。<Overall Configuration and Operation of X-Ray Image Obtaining Apparatus 100> The X-ray image obtaining apparatus 100 of the present embodiment is an apparatus for obtaining an X-ray image for medical use (image diagnosis or the like). As shown in FIG. 8, an X-ray generation unit 101 that generates X-rays for a subject 102 (here, a human body), and a grid 10 for removing scattered X-rays from the subject 102
3, a planar X-ray sensor 104 for detecting the distribution of the X-ray dose transmitted through the subject 102, a controller 105 (CONT) of the X-ray generation unit 101, and an electric signal output from the X-ray sensor 104 as digital data. An analog / digital (A / D) converter 106 for converting the image data into digital data, a memory 107 for temporarily storing digital data output from the A / D converter 106 as target image data, A memory 108 for storing the obtained digital data, an arithmetic unit 109 for performing arithmetic processing on the target image data in the memory 107 using the data in the memory 108, and a target image data after the arithmetic processing in the arithmetic unit 109 Conversion table (reference table: Look
Up Table (hereinafter also referred to as “LUT”) 11
0, a memory 111 for storing gain pattern data for correcting a variation in gain for each pixel constituting the X-ray sensor 104, and a gain pattern data of the memory 111 for the converted target image data output from the LUT 110. Arithmetic unit 112 for performing arithmetic processing using
A memory 113 for temporarily storing the target image data after the calculation result in Step 2, and a memory 114 for storing information on defective pixels unique to the X-ray sensor 104 (defect pixel position information and the like).
And a correction processing unit 11 that performs correction processing on target image data stored in the memory 113 using information in the memory 114.
5, a grid fringe detecting unit 116 for detecting information on grid fringes from the corrected image data in the memory 113, and a correcting process in the memory 113 based on the information obtained by the grid fringe detecting unit 116. Grid fringe component extraction unit 1 for extracting a grid fringe component from subsequent target image data
17, a memory 118 for temporarily storing the grid stripe components extracted by the grid stripe component extraction unit 117, and a memory 11 from the target image data after the correction processing in the memory 113.
8, a computing unit 119 for subtracting the grid fringe component, a memory 120 for temporarily storing the computation result (target image data after the grid fringe component removal) in the computing unit 119, and a memory 12
The image processing unit 121 performs image processing on the target image data within 0 and outputs the processed image data.
【０１８５】上述のようなＸ線画像取得装置１００にお
いて、Ｘ線発生部１０１のコントローラ１０５は、不図
示の操作部から操作者により発生トリガがかけられる
と、Ｘ線発生部１０１でのＸ線放射を開始する。これに
より、Ｘ線発生部１０１は、人体である被写体１０２に
対して、Ｘ線を放射する。In the X-ray image acquiring apparatus 100 as described above, the controller 105 of the X-ray generation unit 101, when a generation trigger is applied by an operator from an operation unit (not shown), the X-ray generation by the X-ray generation unit 101 Start radiation. Thereby, the X-ray generation unit 101 emits X-rays to the subject 102 which is a human body.
【０１８６】Ｘ線発生部１０１から放射されたＸ線は、
被写体１０２を透過して、被写体１０２からの散乱Ｘ線
を除去するグリッド１０３を介して、Ｘ線センサ１０４
へと到達する。The X-rays emitted from the X-ray generator 101
An X-ray sensor 104 passes through a grid 103 that transmits the subject 102 and removes scattered X-rays from the subject 102.
To reach.
【０１８７】Ｘ線センサ１０４は、被写体１０２を透過
したＸ線量の分布を検出する面（受像面）上に、当該Ｘ
線強度を検出する複数の検出器（画素）がマトリックス
状に配置された構成とされており、このマトリックス状
に配置された複数の検出器（画素）により得られたＸ線
強度に対応する電気信号を出力する。The X-ray sensor 104 is provided on the surface (image receiving surface) for detecting the distribution of the X-ray amount transmitted through the subject 102.
A plurality of detectors (pixels) for detecting the line intensity are arranged in a matrix, and an electric power corresponding to the X-ray intensity obtained by the plurality of detectors (pixels) arranged in the matrix is provided. Output a signal.
【０１８８】Ｘ線センサ１０４としては、例えば、次の
ようなセンサ（１）及び（２）を適用可能である。 センサ（１）：Ｘ線強度を一旦蛍光に変換し、その蛍光
をマトリックス状に配置されている複数の検出器で光電
変換して検出するようになされたセンサ。 センサ（２）：特定の物体に放射されたＸ線が該物体内
で光電変換されて遊離した自由電子を、一様な電界によ
って引き付けて電荷分布を構成し、その電荷分布を、マ
トリックス状に配置された複数の電荷検出器（キャパシ
タ）によって電気信号に変換するようになされたセン
サ。As the X-ray sensor 104, for example, the following sensors (1) and (2) can be applied. Sensor (1): A sensor which once converts X-ray intensity into fluorescence, and detects the fluorescence by photoelectrically converting the fluorescence with a plurality of detectors arranged in a matrix. Sensor (2): X-rays emitted to a specific object are photoelectrically converted in the object, attracting free electrons released therefrom to form a charge distribution by a uniform electric field, and forming the charge distribution in a matrix. A sensor adapted to convert to an electric signal by a plurality of arranged charge detectors (capacitors).
【０１８９】Ａ／Ｄ変換器１０６は、Ｘ線センサ１０４
から出力された電気信号をディジタル化して出力する。
具体的には、Ａ／Ｄ変換器１０６は、Ｘ線発生部１０１
のＸ線の放射、若しくはＸ線センサ１０４の駆動に同期
して、Ｘ線センサ１０４から出力される電気信号を順次
ディジタルデータに変換して出力する。The A / D converter 106 is provided for the X-ray sensor 104.
The electric signal output from is digitized and output.
Specifically, the A / D converter 106 includes the X-ray generation unit 101
The electric signals output from the X-ray sensor 104 are sequentially converted into digital data and output in synchronization with the emission of the X-rays or the driving of the X-ray sensor 104.
【０１９０】尚、上記図８では、１つのＡ／Ｄ変換器１
０６を設ける構成としているが、例えば、複数のＡ／Ｄ
変換器を設け、これらを並行に動作させるように構成し
てもよい。これにより、ディジタル変換速度を早めるこ
とができ、効率よく処理を進めることができる。In FIG. 8, one A / D converter 1
06 is provided, for example, a plurality of A / D
Converters may be provided and configured to operate in parallel. As a result, the digital conversion speed can be increased, and the processing can proceed efficiently.
【０１９１】Ａ／Ｄ変換器１０６から出力されたディジ
タルデータは、対象画像データとしてメモリ１０７に一
旦記憶される。したがって、メモリ１０７には、Ｘ線セ
ンサ１０４を構成する複数の画素に対応する複数の画素
データの集合であるディジタル画像データ（対象画像デ
ータ）が記憶される。Digital data output from A / D converter 106 is temporarily stored in memory 107 as target image data. Therefore, the memory 107 stores digital image data (target image data) which is a set of a plurality of pixel data corresponding to a plurality of pixels constituting the X-ray sensor 104.
【０１９２】メモリ１０８には、Ｘ線を放射しない状態
での撮影により取得されたディジタルデータが予め記憶
されている。このディジタルデータは、メモリ１０７に
記憶された対象画像データから、Ｘ線センサ１０４特有
のオフセット的に存在する固定パタンノイズを除去する
ためのデータである。したがって、予め、Ｘ線画像取得
装置１００において、Ｘ線発生部１０１によるＸ線を放
射しない状態で撮影を行ない、これにより取得されたデ
ィジタルデータを画像データとして、メモリ１０８に記
憶させておく。[0192] The memory 108 previously stores digital data obtained by imaging without emitting X-rays. The digital data is data for removing fixed pattern noise that exists in an offset manner and is unique to the X-ray sensor 104 from the target image data stored in the memory 107. Therefore, in the X-ray image acquisition apparatus 100, imaging is performed in a state where the X-ray generation unit 101 does not emit X-rays, and the digital data acquired thereby is stored in the memory 108 as image data.
【０１９３】演算器１０９は、メモリ１０７に記憶され
た対象画像データ（被写体１０２を透過したＸ線により
得られた画像データ）を構成する複数の画素データのそ
れぞれに対して、メモリ１０８に記憶された画像データ
（Ｘ線なしの撮影により得られた固定パタンノイズの画
像データ）を構成する複数の画素データの中の該当する
位置の画素データを減算する処理を実行する。The arithmetic unit 109 is stored in the memory 108 for each of a plurality of pixel data constituting the target image data (image data obtained by X-rays transmitted through the subject 102) stored in the memory 107. A process of subtracting pixel data at a corresponding position from a plurality of pieces of pixel data constituting image data (fixed pattern noise image data obtained by imaging without X-rays) is executed.
【０１９４】ＬＵＴ１１０は、演算器１０９での処理後
の対象画像データを、その対数に比例した値に変換して
出力する。The LUT 110 converts the target image data after processing by the arithmetic unit 109 into a value proportional to the logarithm thereof and outputs it.
【０１９５】メモリ１１１には、ＬＵＴ１１０による変
換後の対象画像データに対して、Ｘ線センサ１０４を構
成する各画素のゲインのばらつきを補正するためゲイン
パタンデータが記憶されている。このため、予め、Ｘ線
画像取得装置１００において、被写体１０２がない状態
でＸ線撮影を行ない、これにより得られた画像データか
ら、メモリ１０８に記憶されたディジタルデータを用い
て固定パタンノイズを除去し、さらにＬＵＴ１１０によ
って対数値に比例した値に変換して得られたデータを、
ゲインパタンデータとしてメモリ１１１に記憶させてお
く。The memory 111 stores gain pattern data for correcting the variation in the gain of each pixel constituting the X-ray sensor 104 with respect to the target image data converted by the LUT 110. For this reason, in the X-ray image acquisition apparatus 100, X-ray imaging is performed in the absence of the subject 102, and the fixed pattern noise is removed from the image data obtained by using the digital data stored in the memory 108. Then, the data obtained by converting the data into a value proportional to the logarithmic value by the LUT 110 is
The data is stored in the memory 111 as gain pattern data.
【０１９６】演算器１１２は、ＬＵＴ１１０から出力さ
れた対象画像データから、メモリ１１１のゲインパタン
データを減算（対数変換されていなければ除算に相当）
して出力する。この演算器１１２での減算処理された対
象画像データは、メモリ１１３に一旦記憶される。The arithmetic unit 112 subtracts the gain pattern data of the memory 111 from the target image data output from the LUT 110 (equivalent to division if logarithmic conversion has not been performed).
And output. The target image data subjected to the subtraction processing by the arithmetic unit 112 is temporarily stored in the memory 113.
【０１９７】尚、メモリ１１１に記憶させるゲインパタ
ンデータに使用する画像データの取得の際に、グリッド
１０３を装着した状態で撮影を行なえば、これにより得
られるゲインパタンデータ自体に、グリッド縞が写り込
むことになる。予想されるのは、演算器１１２により、
対象画像データからゲインパタンデータを除算した際
に、被写体１０２に写り込んだグリッド縞自体がゲイン
の変動に近いものであることにより、グリッド縞成分が
除去される可能性があることである。しかしながら、被
写体１０２なしの撮影で得られたゲインパタンデータ
は、画像取得毎（実際の撮影毎）に毎回取得される可能
性は少なく、殆どの場合、１日一回、或いはさらに低い
頻度で得られるものであり、また、Ｘ線発生部１０１と
Ｘ線センサ１０４との位置関係は撮影毎に変化する可能
性があるため、グリッド縞成分は上記の減算によって除
去されない。また、上記位置関係が不変であっても、被
写体１０２ありの撮影と、被写体１０２なし撮影なしの
撮影とでは、一般にＸ線の散乱線量や線質が異なるた
め、グリッド縞のコントラストが異なり、グリッド縞成
分は減算によって除去されない。尚、何れの場合にもグ
リッド１０３方向が一致していれば、グリッド縞の空間
周波数が変動することはない。好適には、ゲインパタン
データを取得する場合には、グリッド１０３自体を取り
外して、グリッド縞がゲインパタンデータに含まれない
ようにすべきである。When image data used for gain pattern data to be stored in the memory 111 is obtained and photographing is performed while the grid 103 is mounted, grid stripes appear in the gain pattern data itself obtained thereby. It will be crowded. It is expected that the arithmetic unit 112
When the gain pattern data is divided from the target image data, the grid fringe component reflected in the subject 102 is close to the fluctuation of the gain, so that the grid fringe component may be removed. However, it is unlikely that gain pattern data obtained by shooting without the subject 102 will be obtained every time an image is obtained (every actual shooting). In most cases, gain pattern data is obtained once a day or even less frequently. Since the positional relationship between the X-ray generation unit 101 and the X-ray sensor 104 may change for each imaging, the grid fringe component is not removed by the above subtraction. Even if the positional relationship is unchanged, the contrast of grid stripes differs between the shooting with the subject 102 and the shooting without the subject 102 because the X-ray scattered dose and the ray quality are generally different. Stripe components are not removed by subtraction. In any case, if the directions of the grids 103 match, the spatial frequency of the grid stripes does not change. Preferably, when obtaining the gain pattern data, the grid 103 itself should be removed so that grid stripes are not included in the gain pattern data.
【０１９８】メモリ１１４には、Ｘ線センサ１０４固有
の欠陥画素に関しての情報（欠陥画素位置情報等）が記
憶される。具体的には例えば、一般に平面状のＸ線セン
サは、半導体製造技術で製造されるが、その歩留まりは
１００％ではなく、製造工程での何らかの原因により、
複数の検出器（画素）の内のいくらかは、検出器として
の意味を無さない、すなわちその出力が意味を持たない
欠陥画素である。ここでは、製造工程において、或いは
不図示の手段によって、Ｘ線センサ１０４を予め検査
し、その結果得られた欠陥画素の位置情報をメモリ１１
４に記憶させておく。The memory 114 stores information on defective pixels unique to the X-ray sensor 104 (defect pixel position information, etc.). Specifically, for example, a generally planar X-ray sensor is manufactured by a semiconductor manufacturing technique, but the yield is not 100%, and for some reason in the manufacturing process,
Some of the detectors (pixels) are defective pixels that have no meaning as detectors, ie, whose outputs have no meaning. Here, the X-ray sensor 104 is inspected in advance in the manufacturing process or by means (not shown), and the position information of the defective pixel obtained as a result is stored in the memory 11.
4 is stored.
【０１９９】補正処理部１１５は、メモリ１１４に記憶
された欠陥画素の位置情報により、メモリ１１３に記憶
された対象画像データを構成する複数の画素データの中
の欠陥画素データを補正し、当該補正後の画素データ
を、再びメモリ１１３の該当する位置に記憶させる。The correction processing unit 115 corrects defective pixel data among a plurality of pixel data constituting the target image data stored in the memory 113 based on the position information of the defective pixel stored in the memory 114, and performs the correction. The subsequent pixel data is stored again in the corresponding position of the memory 113.
【０２００】グリッド縞検出部１１６は、メモリ１１３
内の対象画像データ（補正処理部１１５による補正処理
後の画像データ）に対して、グリッド縞の解析を行い、
グリッド縞の空間周波数ｆｍ、及びグリッド縞の角度θ
を検出して出力する。The grid fringe detecting section 116 has a memory 113
Of the target image data (the image data after the correction processing by the correction processing unit 115) is analyzed for grid stripes,
Spatial frequency fm of grid stripe and angle θ of grid stripe
Is detected and output.
【０２０１】グリッド縞成分抽出部１１７は、メモリ１
１３内の対象画像データ（補正処理部１１５による補正
処理後の画像データ）を読み出し、当該読出画像データ
から、グリッド縞検出部１１６で得られたグリッド縞の
空間周波数ｆｍ及びグリッド縞の角度θに基いて、グリ
ッド縞成分を抽出する。グリッド縞成分抽出部１１７で
得られたグリッド縞成分は、メモリ１１８に一旦記憶さ
れる。The grid fringe component extraction unit 117
13, the target image data (image data after the correction processing by the correction processing unit 115) is read out, and the spatial frequency fm of the grid stripe obtained by the grid stripe detection unit 116 and the angle θ of the grid stripe are obtained from the read image data. Based on this, a grid stripe component is extracted. The grid fringe component obtained by the grid fringe component extracting unit 117 is temporarily stored in the memory 118.
【０２０２】演算器１１９は、メモリ１１３内の対象画
像データ（補正処理部１１５による補正処理後の画像デ
ータ）から、メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分
を差し引く。演算器１１９によりグリッド縞成分が差し
引かれた対象画像データは、メモリ１２０に一旦記憶さ
れる。The arithmetic unit 119 subtracts the grid fringe component stored in the memory 118 from the target image data in the memory 113 (image data after the correction processing by the correction processing unit 115). The target image data from which the grid fringe component has been subtracted by the arithmetic unit 119 is temporarily stored in the memory 120.
【０２０３】画像処理部１２１は、メモリ１２０内の対
象画像データに対して、観察者が観察しやすいように画
像処理を施す。ここでの画像処理としては、例えば、次
のような処理が挙げられる。 ・対象画像からのランダムノイズの除去処理。 ・対象画像を表示した際に、観察者が見やすい濃度値に
なるように、階調を変換する、或いは詳細部分を強調す
る。 ・対象画像から観察者にとって不要な部分を切り取り、
対象画像の情報量を減らす、或いは対象画像情報を圧縮
する。The image processing section 121 performs image processing on the target image data in the memory 120 so that the observer can easily observe the image data. Examples of the image processing here include the following processing.・ Process of removing random noise from the target image. When the target image is displayed, the gradation is converted or the detailed part is emphasized so that the density value becomes easy for the observer to see.・ Cut out unnecessary parts for the observer from the target image,
The information amount of the target image is reduced, or the target image information is compressed.
【０２０４】画像処理部１２１での処理後の対象画像デ
ータは、不図示の手段により、外部或いはＸ線画像取得
装置１００内において、表示部への表示や、記憶部もし
くは記憶媒体への格納、記録媒体への記録、或いは解析
処理等が施される。The target image data processed by the image processing unit 121 is displayed on a display unit or stored in a storage unit or storage medium externally or in the X-ray image acquisition apparatus 100 by means not shown. Recording on a recording medium or analysis processing is performed.
【０２０５】＜Ｘ線画像取得装置１００の具体的な構成
及び動作＞ここでは、上述したＸ線画像取得装置１００
において、特に具体的な説明が必要と思われる、次のよ
うな構成部分について具体的に説明する。 （１）メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分の画像
データ （２）補正処理部１１５による欠陥画素の補正処理 （３）グリッド縞検出部１１６及びグリッド縞成分抽出
部１１７によるグリッド縞成分の検出及び抽出処理<Specific Configuration and Operation of X-Ray Image Acquisition Apparatus 100>
In the following, the following components that seem to require a specific description will be specifically described. (1) Image data of grid fringe components stored in the memory 118 (2) Correction processing of defective pixels by the correction processing unit 115 (3) Detection and detection of grid fringe components by the grid fringe detecting unit 116 and the grid fringe component extracting unit 117 Extraction processing
【０２０６】（１）メモリ１１８に記憶されたグリッド
縞成分の画像データ メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分の画像データ
は、グリッド縞成分が重畳された対象画像データから減
算されるデータであるが、本実施の形態のように、メモ
リ１１８に記憶されるデータを減算後の対象画像データ
と対応付けて別途記憶するなどの構成にすれば、グリッ
ド縞が除去された対象画像データから、元のグリッド縞
が重畳された対象画像データを再現できる。これによ
り、例えば、グリッド除去処理において、何らかの不具
合により対象画像データが損傷を受けた場合であって
も、上記の再現処理により、元の対象画像データに戻す
ことが可能となる。(1) Image Data of Grid Stripe Component Stored in Memory 118 The image data of the grid stripe component stored in the memory 118 is data to be subtracted from the target image data on which the grid stripe component is superimposed. However, if the data stored in the memory 118 is separately stored in association with the target image data after the subtraction as in the present embodiment, the original image data from which grid stripes have been removed can be converted from the original image data. The target image data on which grid stripes are superimposed can be reproduced. Thus, for example, even if the target image data is damaged due to some problem in the grid removal process, it is possible to return to the original target image data by the above-described reproduction process.
【０２０７】（２）補正処理部１１５による欠陥画素の
補正処理 補正処理部１１５は、以下に説明するような処理を、例
えば、マイクロプロセッサを用いたソフトウェアにより
実行する。(2) Correction Processing of Defective Pixel by Correction Processing Unit 115 The correction processing unit 115 executes the processing described below by, for example, software using a microprocessor.
【０２０８】図９〜図１２は、Ｘ線センサ１０４におけ
る画素欠陥の分布の例を示したものである。ここでは、
画素欠陥は基本的に１画素の幅でしか存在しないものと
する。これは、大きなかたまりで隣接する複数の画素欠
陥を有するＸ線センサは、欠陥画素の補修が困難である
ので一般的に用いないためである。FIGS. 9 to 12 show examples of the distribution of pixel defects in the X-ray sensor 104. FIG. here,
It is assumed that a pixel defect basically exists only with a width of one pixel. This is because an X-ray sensor having a plurality of pixel defects adjacent to each other in a large lump is generally not used because it is difficult to repair defective pixels.
【０２０９】上記図９〜図１２において、それぞれの各
マス目は画素を表し、黒いマス目は欠陥画素を表してい
る。また、図の下部には、グリッド１０３のグリッド縞
の方向（縦方向）を図示している。In each of FIGS. 9 to 12, each square represents a pixel, and the black square represents a defective pixel. The lower part of the figure shows the direction (vertical direction) of the grid stripes of the grid 103.
【０２１０】まず、上記図９に示す欠陥画素は基本的な
画素欠陥であり、同図に示すように、欠陥画素（黒マス
目）の周囲に、８個の隣接する画素成分ａ１〜ａ８が存
在している。First, the defective pixel shown in FIG. 9 is a basic pixel defect. As shown in FIG. 9, eight adjacent pixel components a1 to a8 surround the defective pixel (black square). Existing.
【０２１１】上記図９に示す欠陥画素が存在し、グリッ
ド縞成分が存在する対象画像において、当該グリッド縞
成分の空間周波数軸上の信号分布を模式的に示したもの
が、図１３である。上記図１３において、横軸は、対象
画像の横方向の空間周波数軸ｕを表し、縦軸は、対象画
像の縦方向の空間周波数軸ｖを表し、空間周波数軸ｕ及
び空間周波数軸ｖの両軸に対して、画素ピッチの逆数で
ある「サンプリング周波数」とその半値である「ナイキ
スト周波数」を示している。FIG. 13 schematically shows the signal distribution on the spatial frequency axis of the grid stripe component in the target image in which the defective pixel shown in FIG. 9 exists and the grid stripe component exists. In FIG. 13, the horizontal axis represents the spatial frequency axis u in the horizontal direction of the target image, the vertical axis represents the vertical spatial frequency axis v of the target image, and both the spatial frequency axis u and the spatial frequency axis v. With respect to the axis, “sampling frequency” which is the reciprocal of the pixel pitch and “Nyquist frequency” which is a half value thereof are shown.
【０２１２】グリッド縞は、対象画像の横方向に振動し
ており、縦方向には一定であるので、グリッド縞の成分
は、上記図１３に示すように、空間周波数軸ｕ上に存在
することになる（同図白丸参照）。Since the grid stripes oscillate in the horizontal direction of the target image and are constant in the vertical direction, the components of the grid stripes must exist on the spatial frequency axis u as shown in FIG. (See white circles in the figure).
【０２１３】通常の画像では、その主成分が、ナイキス
ト周波数の、さらに半値以下の空間周波数領域に分布し
ており、グリッド縞成分が存在しなければ、欠陥画素の
任意の両側の画素値の平均により補間できる。これは、
当該補間の空間スペクトルに与える影響が、例えば、上
記図１４で示したフィルタリングの応答関数（特性）を
示すためである。In a normal image, the main component is distributed in a spatial frequency region which is smaller than or equal to a half value of the Nyquist frequency, and if there is no grid stripe component, the average of the pixel values on both sides of the defective pixel is determined. Can be interpolated. this is,
This is because the influence of the interpolation on the spatial spectrum indicates, for example, the response function (characteristic) of the filtering shown in FIG.
【０２１４】したがって、上記図９に示す欠陥画素の補
正の場合、縦方向にはグリッド縞成分がないことによ
り、縦方向の画素の平均、すなわち画素成分ａ２及画素
成分ａ６の平均、或いは何れか一方の画素成分により、
ほぼ満足な補正が可能となる。Therefore, in the case of the correction of the defective pixel shown in FIG. 9, since there is no grid stripe component in the vertical direction, the average of the pixels in the vertical direction, that is, the average of the pixel component a2 and the pixel component a6, or any one of them. By one pixel component,
Almost satisfactory correction is possible.
【０２１５】上記図１０に示す欠陥画素は、横長に連結
する画素欠陥である（同図中、黒マス目参照）。このよ
うな形状の欠陥画素の場合も、上記図９に示した欠陥画
素と同様に、各画素の上下方向がグリッド縞に並行する
方向であるため、対象欠陥画素の上下の画素成分によ
り、ほぼ満足な補正が可能となる。The defective pixel shown in FIG. 10 is a pixel defect connected in a horizontally long manner (see a black square in FIG. 10). In the case of a defective pixel having such a shape as well, the vertical direction of each pixel is a direction parallel to the grid stripe, as in the case of the defective pixel shown in FIG. Satisfactory correction is possible.
【０２１６】上記図１１に示す欠陥画素は、縦長に連結
する画素欠陥である（同図中、黒マス目参照）。このよ
うな形状の欠陥画素の場合、連結欠陥画素の上端の欠陥
画素或いは下端の欠陥画素以外については、対象画素の
上下に信頼できる値を有する画素が存在しない。このよ
うな状態の欠陥画素に対して、横方向の単純な平均等で
欠陥補正を行えば、上記図２５を用いて説明したよう
な、期待しない値の補正結果が得られてしまう。The defective pixel shown in FIG. 11 is a pixel defect connected in a vertically long manner (see a black square in FIG. 11). In the case of a defective pixel having such a shape, there is no pixel having a reliable value above and below the target pixel except for the defective pixel at the upper end or the defective pixel at the lower end of the connected defective pixel. If defect correction is performed on the defective pixel in such a state by simple averaging in the horizontal direction or the like, a correction result of an unexpected value as described with reference to FIG. 25 will be obtained.
【０２１７】そこで、本実施の形態では、対象欠陥画素
の右又は左側に連なる正常な画素成分を以って、上記式
（４）で示したような連立方程式を利用し、係数ａ
k（ｋ＝１〜Ｐ）を、対象欠陥画素の左右から求める。
このとき、例えば、使用する画素数を２０程度とし、次
数ｋを５程度とする。Therefore, in the present embodiment, by using a simultaneous equation as shown in the above equation (4) by using a normal pixel component connected to the right or left side of the target defective pixel, the coefficient a
k (k = 1 to P) is obtained from the left and right of the target defective pixel.
At this time, for example, the number of pixels to be used is set to about 20, and the order k is set to about 5.
【０２１８】そして、係数ａkを以って、上記式（１）
により対象欠陥画素値Ｘnを予測し、この結果得られた
全ての欠陥画素値Ｘnの平均を求める。これにより、上
記図２５に示したような「Ｂ：理想的な補間値」が得ら
れる。Then, using the coefficient a k , the above equation (1)
, The target defective pixel value Xn is predicted, and the average of all the defective pixel values Xn obtained as a result is obtained. As a result, "B: ideal interpolation value" as shown in FIG. 25 is obtained.
【０２１９】尚、本実施の形態では、上記式（１２）を
用いて、係数ａk（ｋ＝１〜Ｐ）を求めるようにしてい
るが、これに限られることはなく、例えば、最大エント
ロピー法と呼ばれるアルゴリズム等を用いるようにして
もよい。In this embodiment, the coefficient a k (k = 1 to P) is obtained by using the above equation (12). However, the present invention is not limited to this. For example, the maximum entropy Alternatively, an algorithm called a method may be used.
【０２２０】上記図１２に示す欠陥画素は、上記図１０
に示した欠陥画素の状態、及び上記図１１に示した欠陥
画素の状態を重ね合わせた状態の欠陥画素である。この
状態の欠陥画素の中で問題となる画素は、縦方向の連結
欠陥画素と、横方向の連結欠陥画素との交わる部分の画
素（十字に重なった部分の画素）、すなわち画素成分ａ
４，ａ１２，ａ１８，ａ２４で囲まれた欠陥画素であ
る。The defective pixel shown in FIG.
And the state of the defective pixel shown in FIG. 11 and the state of the defective pixel shown in FIG. Among the defective pixels in this state, the problematic pixel is a pixel at a portion where a vertically connected defective pixel intersects with a horizontally connected defective pixel (a pixel overlapping a cross), that is, a pixel component a
This is a defective pixel surrounded by 4, a12, a18, and a24.
【０２２１】上記図１２に示すような状態の欠陥画素の
補正は、横方向に連なった線状の欠陥画素の補正は、上
下画素成分の平均で行い、縦方向に連なった線状の欠陥
画素の補正は、上述したような連立方程式を用いて行
う。具体的には、次の３つの方法〜が挙げられる
が、何れの方法を用いても、ほぼ同じ結果が得られる。The correction of the defective pixel in the state as shown in FIG. 12 is performed by averaging the upper and lower pixel components, and correcting the linear defective pixel connected in the horizontal direction. Is corrected using the simultaneous equations described above. Specifically, the following three methods can be mentioned, but almost the same result can be obtained by using any of the methods.
【０２２２】画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４
に囲まれた欠陥画素の補正を、上下の欠陥補正値（補正
された欠陥画素の値）の平均値を用いて行なう。 画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４に囲まれた欠
陥画素の補正を、欠陥補正値である左右画素の値を用い
て、上記式（１２）の連立方程式を解くことにより行
う。 画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４に囲まれた欠
陥画素の補正を、の結果との結果の平均値を用いて
行なう。Pixel components a4, a12, a18, a24
Is corrected using an average value of the upper and lower defect correction values (corrected defective pixel values). The correction of the defective pixel surrounded by the pixel components a4, a12, a18, and a24 is performed by solving the simultaneous equations of the above equation (12) using the values of the left and right pixels that are the defect correction values. Correction of a defective pixel surrounded by the pixel components a4, a12, a18, and a24 is performed using an average value of the result and the result.
【０２２３】以上説明したような処理を実行すること
で、メモリ１１３に記憶された対象画像データを構成す
る複数の画素データの中の欠陥画素データが補正され
る。By executing the processing as described above, defective pixel data in a plurality of pixel data constituting the target image data stored in the memory 113 is corrected.
【０２２４】（３）グリッド縞検出部１１６及びグリッ
ド縞成分抽出部１１７によるグリッド縞成分の検出及び
抽出処理(3) Grid fringe component detection and extraction processing by grid fringe detector 116 and grid fringe component extractor 117
【０２２５】グリッド縞検出部１１６は、メモリ１１３
内に記憶された対象画像データの一部を読み出し、当該
読出データにより、対象画像データに含まれるグリッド
縞のスペクトルを調べ、当該グリッド縞の空間周波数ｆ
ｍ及び角度θを検出する。このグリッド縞の空間周波数
ｆｍ及び角度θ（以下、「角度η」とも言う）の情報
は、後段のグリッド縞成分抽出部１１７において、グリ
ッド縞成分の抽出処理に使用される。The grid fringe detecting section 116 has a memory 113
A part of the target image data stored in the target image data is read, the spectrum of the grid stripe included in the target image data is checked by the read data, and the spatial frequency f of the grid stripe is checked.
m and the angle θ are detected. The information on the spatial frequency fm and the angle θ (hereinafter, also referred to as “angle η”) of the grid stripes is used in a grid stripe component extraction process in a subsequent grid stripe component extraction unit 117.
【０２２６】図１５（ａ）〜（ｄ）は、グリッド縞の空
間周波数ｆｍ及び角度θの検出処理を説明するための図
である。FIGS. 15A to 15D are diagrams for explaining the detection processing of the spatial frequency fm and the angle θ of the grid stripe.
【０２２７】上記図１５（ａ）は、対象画像全体のイメ
ージを示したものであり、“Ｌ１”乃至“Ｌ６”は、対
象画像上部からのライン位置を表している。グリッド縞
検出部１１６は、ラインＬ１〜Ｌ６をフーリエ変換した
結果により、グリッド縞の空間周波数ｆｍを測定する。
このとき、グリッド縞検出部１１６は、グリッド縞のス
ペクトルを検出する際、当該検出能力を上げるために、
各ラインＬ１〜Ｌ６の前後数ラインの平均（又はスペク
トルの平均）を用いるようにしてもよい。FIG. 15A shows an image of the entire target image, and “L1” to “L6” indicate the line positions from the top of the target image. The grid fringe detector 116 measures the spatial frequency fm of the grid fringes based on the result of Fourier transform of the lines L1 to L6.
At this time, when detecting the spectrum of the grid fringe, the grid fringe detecting unit 116 performs
The average (or the average of the spectrum) of several lines before and after each of the lines L1 to L6 may be used.
【０２２８】上記図１５（ｂ）〜（ｄ）はそれぞれ、ラ
インＬ１におけるフーリエ変換結果を表したものであ
る。すなわち、上記図１５（ｂ）は、振幅スペクトル
（又はパワースペクトル）を表し、同図（ｃ）は、フー
リエ変換結果の余弦波の係数である実数部の値を表し、
同図（ｄ）は、正弦波の係数である虚数部の値を表して
いる。FIGS. 15B to 15D respectively show the results of Fourier transform on the line L1. That is, FIG. 15B shows the amplitude spectrum (or power spectrum), and FIG. 15C shows the value of the real part which is the coefficient of the cosine wave of the Fourier transform result.
FIG. 4D shows the value of the imaginary part which is the coefficient of the sine wave.
【０２２９】図１６は、グリッド縞検出部１１６の上記
の処理をフローチャートによって示したものである。FIG. 16 is a flowchart showing the above processing of the grid fringe detecting section 116.
【０２３０】先ず、グリッド縞検出部１１６は、スペク
トルの平均を求めるための変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎを
クリアする（ステップＳ２０１）。また、グリッド縞検
出部１１６は、スペクトルの平均を求める際の対象とな
るライン数のカウンタ（変数）ｎをクリアする（ステッ
プＳ２０２）。また、グリッド縞検出部１１６は、上記
図１５（ａ）に示したラインＬ１〜Ｌ６の中から処理対
象ライン（選択ライン）を選択する変数ｉを“１”に初
期設定する（ステップＳ２０３）。これにより、最初の
処理では、ラインＬ１が対象ラインとして選択され処理
されることになる。First, the grid fringe detecting section 116 clears a variable “cumulation” for calculating the average of the spectrum (step S201). Further, the grid fringe detecting unit 116 clears a counter (variable) n of the number of lines to be obtained when calculating the average of the spectrum (step S202). Further, the grid fringe detection unit 116 initializes a variable i for selecting a processing target line (selected line) from the lines L1 to L6 shown in FIG. 15A to “1” (step S203). Thus, in the first processing, the line L1 is selected and processed as the target line.
【０２３１】そして、グリッド縞検出部１１６は、次の
ステップＳ２０５〜ステップＳ２１５の処理を、対象画
像のラインＬ１〜Ｌ６の全てのラインについて実行し終
えたか否かを判別する（ステップＳ２０４）。この判別
の結果、処理終了した場合のみ、後述するステップＳ２
１６へ進み、未だ処理終了していない場合には、次のス
テップＳ２０５からの処理を実行する。[0231] Then, the grid fringe detecting unit 116 determines whether or not the processing of the following steps S205 to S215 has been executed for all the lines L1 to L6 of the target image (step S204). As a result of this determination, only when the processing is completed, a step S2 described later
Proceeding to step S16, if the processing has not been completed yet, the processing from the next step S205 is executed.
【０２３２】ステップＳ２０４の判別の結果、処理未終
了の場合、先ず、グリッド縞検出部１１６は、対象画像
のラインＬ１〜Ｌ６の中から、変数ｉで示されるライン
Ｌｉを選択し、そのデータ（ラインデータＬｉ）を取得
する（ステップＳ２０５）。If the result of determination in step S204 is that processing has not been completed, first, the grid stripe detection unit 116 selects a line Li indicated by a variable i from the lines L1 to L6 of the target image and stores the data ( Line data Li) is obtained (step S205).
【０２３３】次に、グリッド縞検出部１１６は、ステッ
プＳ２０５で取得したラインデータＬｉに対して、高速
フーリエ変換等のフーリエ変換処理を施す（ステップＳ
２０６）。Next, the grid fringe detector 116 performs a Fourier transform process such as a fast Fourier transform on the line data Li acquired in step S205 (step S205).
206).
【０２３４】次に、グリッド縞検出部１１６は、ステッ
プＳ２０６でのフーリエ変換結果（空間周波数領域のデ
ータ）から、パワースペクトル（又は振幅スペクトル）
を取得する（ステップＳ２０７）。Next, the grid fringe detecting section 116 determines the power spectrum (or amplitude spectrum) from the Fourier transform result (data in the spatial frequency domain) in step S206.
Is acquired (step S207).
【０２３５】次に、グリッド縞検出部１１６は、ステッ
プＳ２０７で取得したパワースペクトルにおいて、グリ
ッド縞を示す有意なスペクトル（ピーク値）が存在する
か否かを判別する（ステップＳ２０８）。Next, the grid fringe detector 116 determines whether or not there is a significant spectrum (peak value) indicating grid fringes in the power spectrum obtained in step S207 (step S208).
【０２３６】具体的には例えば、まず、グリッド縞を発
生させる原因となるグリッド鉛の絶対的な空間周波数
は、グリッド１０３を設置した段階で既知であることに
より、その周波数を“ｆｇ”として用いることで、ステ
ップＳ２０８での判別処理を正確に行える。Specifically, for example, first, since the absolute spatial frequency of grid lead that causes grid stripes is known at the stage when the grid 103 is installed, the frequency is used as “fg”. Thus, the determination processing in step S208 can be performed accurately.
【０２３７】すなわち、Ｘ線センサ１０４のサンプリン
グピッチを“Ｔｓ”とすると、グリッド縞の発生する大
まかな空間周波数ｆｍは、That is, assuming that the sampling pitch of the X-ray sensor 104 is “Ts”, the rough spatial frequency fm at which grid stripes occur is
【０２３８】[0238]
【数１５】 (Equation 15)
【０２３９】なる条件式（１３）により特定できる。It can be specified by the conditional expression (13).
【０２４０】このとき、上記式（１３）において、に
示される条件を満たしている場合には、で得られた空
間周波数ｆｍ´を用い、に示される条件を満たしてい
ない場合には、「Ｊ←Ｊ＋１」としてを実行する。At this time, in the above equation (13), if the condition shown in the above is satisfied, the spatial frequency fm 'obtained in is used. If the condition shown in the above is not satisfied, "J ← J + 1 ”.
【０２４１】グリッド縞の正確な空間周波数ｆｍは、上
記式（１３）で得られる“ｆｍ´”の近辺に存在するは
ずであり、ピーク値（グリッド縞を示す有意なスペクト
ル）が存在するか否かを判断する際に、当該近辺のみを
検索すれば、画像成分やノイズ成分等の影響で異なるピ
ーク値が存在したとしても、その影響を受けることな
く、グリッド縞を示す有意なスペクトルであるピーク値
の検出を行なえる。The accurate spatial frequency fm of the grid fringes should exist near “fm ′” obtained by the above equation (13), and whether or not a peak value (significant spectrum indicating grid fringes) exists. When judging whether or not there is a different peak value due to the influence of an image component, a noise component, or the like, a peak that is a significant spectrum indicating grid stripes is not affected even if a different peak value exists due to the influence of an image component, a noise component, or the like. The value can be detected.
【０２４２】また、グリッド１０３のグリッド鉛の周波
数ｆｇは、かなり正確に製造されるものであるが、撮影
の際に、グリッド１０３とＸ線センサ１０４との間に任
意の距離以上あると、Ｘ線発生部１０１からのＸ線ビー
ムがコーンビーム状であることにより、当該Ｘ線ビーム
が拡大されてＸ線センサ１０４に到達してしまう。この
ため、正確な空間周波数ｆｍが異なるものになってしま
い、簡単に予測することができない。したがって、上記
式（１３）で得られる“ｆｍ´”近辺の周波数のうち、
ピーク値を示す周波数を、空間周波数ｆｍとして求め
る。The frequency fg of the grid lead of the grid 103 can be manufactured quite accurately. However, if the distance between the grid 103 and the X-ray sensor 104 is longer than an arbitrary distance, the X Since the X-ray beam from the ray generation unit 101 has a cone beam shape, the X-ray beam is expanded and reaches the X-ray sensor 104. For this reason, an accurate spatial frequency fm differs, and cannot be easily predicted. Therefore, of the frequencies near “fm ′” obtained by the above equation (13),
The frequency indicating the peak value is obtained as the spatial frequency fm.
【０２４３】但し、上記の場合、求められたピーク値に
相当するものが、実際に安定して存在する有意なピーク
値であるか否かを判断する必要がある。この判断は、通
常ノイズレベルを基準に行う。このノイズレベルとして
は、予め測定されるものでも構わないし、スペクトルの
高域のピーク値以外の成分の平均値を代用するようにし
てもよい。例えば、ピーク値を示した近隣のスペクトル
値のパワースペクトルの総和（又は平均値）と、ノイズ
レベルとの比が、１０程度以上あれば、通常有意な安定
したピーク値であると判断する。However, in the above case, it is necessary to judge whether or not the peak value obtained is a significant peak value that is actually stably present. This determination is usually made based on the noise level. The noise level may be measured in advance, or an average value of components other than the peak value of the high band of the spectrum may be used. For example, if the ratio of the total (or average) of the power spectra of neighboring spectral values indicating the peak value to the noise level is about 10 or more, it is usually determined to be a significant and stable peak value.
【０２４４】上述のようなステップＳ２０８の判別の結
果、有意なピーク値が存在しない場合、グリッド縞検出
部１１６は、次のラインを処理するために、変数ｉをカ
ウントアップして（ステップＳ２１７）、再びステップ
Ｓ２０４へと戻り、これ以降の処理ステップを繰り返し
実行する。If no significant peak value exists as a result of the determination in step S208 as described above, the grid fringe detecting unit 116 counts up the variable i to process the next line (step S217). Then, the process returns to step S204, and the subsequent processing steps are repeatedly executed.
【０２４５】一方、ステップＳ２０８の判別の結果、有
意なピーク値が存在する場合、グリッド縞検出部１１６
は、当該ピーク値を示す空間周波数をＰｉとして（ステ
ップＳ２０９）、これを変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎに対
して加算する（ステップＳｓ２１０）。On the other hand, if the result of determination in step S208 is that there is a significant peak value, the grid fringe detector 116
Sets the spatial frequency indicating the peak value to Pi (step S209) and adds this to the variable cumulation (step Ss210).
【０２４６】また、グリッド縞検出部１１６は、グリッ
ド縞の位相を求め、変数θｎ及び変数Ｍｎに対して、当
該位相及び変数ｉに示されるライン位置を設定し（ステ
ップＳ２１１〜ステップＳ２１４）、変数ｎをインクリ
メントする（ステップＳ２１５）。その後、グリッド縞
検出部１１６は、次のラインを処理するために、変数ｉ
をカウントアップして（ステップＳ２１７）、再びステ
ップＳ２０４へと戻り、これ以降の処理ステップを繰り
返し実行する。The grid fringe detector 116 obtains the phase of the grid fringe, sets the phase and the line position indicated by the variable i for the variable θn and the variable Mn (steps S 211 to S 214), n is incremented (step S215). After that, the grid fringe detecting unit 116 sets the variable i to process the next line.
Is counted up (step S217), the process returns to step S204, and the subsequent processing steps are repeatedly executed.
【０２４７】上述のようにして、全てのラインＬ１〜Ｌ
６に対してステップＳ２０５〜ステップＳ２１５の処理
を実行し終えると、グリッド縞検出部１１６は、現在の
変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎの値を、現在の変数ｎの値
（有意なピーク値数）で除算することで、平均的なグリ
ッド縞の空間周波数ｆｍを求める（ステップＳ２１
６）。As described above, all lines L1 to L
When the processing of steps S205 to S215 is completed for No. 6, the grid pattern detection unit 116 divides the current value of the variable by the current value of the variable n (the number of significant peak values). To determine the spatial frequency fm of the average grid stripe (step S21)
6).
【０２４８】また、グリッド縞検出部１１６は、上記図
１６の処理実行後、ステップＳ２１３で得られた変数θ
ｉ（ｉ＝０〜ｎ−１）を、ステップＳ２１４でのライン
位置Ｍｉ（ｉ＝０〜ｎ−１）により、平均的なグリッド
縞の角度η（角度θ）を求めることに用いる。After executing the processing in FIG. 16, the grid fringe detecting unit 116 obtains the variable θ obtained in step S213.
i (i = 0 to n-1) is used to determine an average grid stripe angle η (angle θ) from the line position Mi (i = 0 to n-1) in step S214.
【０２４９】すなわち、グリッド縞検出部１１６は、ｉ
番目のラインＬｉの位相θiと、（ｉ＋１）番目のライ
ンＬ（ｉ＋１）の位相θi+1との位相差（θi−θi+1）
によるグリッド１０３の位置の差を、グリッド縞の空間
周波数ｆｍを以って、 ｛（θi−θi+1）／２π｝／ｆｍ なる式により求め、ラインＬｉとラインＬ（ｉ＋１）の
ライン差を、 （Ｍｉ＋１）−Ｍｉ なる式で求め、これらの結果を以って、グリッド縞の角
度ηを、That is, the grid fringe detecting section 116 sets i
A phase theta i of th line Li, the phase difference between the phase theta i + 1 of the (i + 1) th line L (i + 1) (θ i -θ i + 1)
Of the position of the grid 103 is calculated by the following equation using the spatial frequency fm of the grid stripe, and the line of the line Li and the line L (i + 1) is obtained by the following equation: {(θ i −θ i + 1 ) / 2π} / fm The difference is determined by the equation (Mi + 1) −Mi, and based on these results, the angle η of the grid stripe is calculated as
【０２５０】[0250]
【数１６】 (Equation 16)
【０２５１】なる式（１４）により求める。The value is obtained by the following equation (14).
【０２５２】そして、グリッド縞検出部１１６は、上記
式（１４）により得られた角度ηが異常に傾いていない
場合、グリッド縞を抽出する処理を数ライン毎に実行
し、これに対して当該角度ηが異常に傾いている場合、
グリッド縞を抽出する処理を１ライン毎を実行する。If the angle η obtained by the above equation (14) is not abnormally inclined, the grid fringe detecting unit 116 executes a process for extracting grid fringes every few lines, and If the angle η is abnormally inclined,
The processing of extracting grid stripes is executed for each line.
【０２５３】尚、上述したグリッド縞検出部１１６が実
行する処理では、グリッド縞の方向（縦又は横方向）が
既知であることを前提としたが、例えば、グリッド縞の
方向も不明である場合、例えば、予め縦方向と横方向の
双方に対して同様の処理を実行し、有意なピーク値が検
出された方向を、グリッド縞に略直交する方向とする。In the above-described processing executed by the grid fringe detecting unit 116, it is assumed that the grid fringe direction (vertical or horizontal) is known. For example, when the grid fringe direction is unknown. For example, the same process is performed in advance in both the vertical direction and the horizontal direction, and the direction in which a significant peak value is detected is set as a direction substantially orthogonal to the grid stripes.
【０２５４】以上説明したような処理をグリッド縞検出
部１１６が実行することで、グリッド縞の空間周波数ｆ
ｍ及び角度θ（角度η）が求められる。グリッド縞成分
抽出部１１７は、グリッド縞検出部１１６により得られ
たグリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θ（角度η）を
用いて、実際にメモリ１１３に記憶されている、グリッ
ド縞成分を含む対象画像データから、グリッド縞成分を
抽出し、そのグリッド縞成分をメモリ１１８ヘ格納す
る。The processing described above is executed by the grid fringe detecting unit 116, so that the spatial frequency f
m and the angle θ (angle η) are obtained. The grid fringe component extracting unit 117 uses the spatial frequency fm and the angle θ (angle η) of the grid fringe obtained by the grid fringe detecting unit 116 to store the grid fringe component that is actually stored in the memory 113. Grid stripe components are extracted from the image data, and the grid stripe components are stored in the memory 118.
【０２５５】図１７は、グリッド縞成分抽出部１１７で
のグリッド縞成分抽出処理をフローチャートによって示
したものである。FIG. 17 is a flowchart showing the grid stripe component extraction processing in the grid stripe component extraction unit 117.
【０２５６】先ず、グリッド縞成分抽出部１１７に対し
ては、処理パラメータとして、グリッド縞検出部１１６
にて得られたグリッド縞の角度θ及びグリッド縞の空間
周波数ｆｍが与えられる。グリッド縞成分抽出部１１７
は、上記処理パラメータ（グリッド縞の角度θ及びグリ
ッド縞の空間周波数ｆｍ）に基いて、以下に説明するス
テップＳ３００〜ステップＳ３２１の処理を実行する。First, the grid fringe component extracting section 117 receives the processing parameters as grid fringe detecting sections 116.
The angle θ of the grid stripe and the spatial frequency fm of the grid stripe are obtained. Grid stripe component extraction unit 117
Executes the processes of steps S300 to S321 described below based on the above processing parameters (grid stripe angle θ and grid stripe spatial frequency fm).
【０２５７】尚、グリッド縞成分抽出部１１７に対して
与えられたグリッド縞の空間周波数ｆｍの値が“０”の
場合等は、対象画像上にグリッド縞が存在しない、すな
わちグリッド１０３を使用せずに撮影が行なわれた場合
であるので、この場合、グリッド縞成分抽出部１１７
は、上記図１７に示される処理を実行しない。また、例
えば、メモリ１１８には、この場合のグリッド縞成分と
して“０”データが格納される。或いは、演算器１１９
が機能しないことにより、メモリ１２０に対して、メモ
リ１１３に格納された対象画像データがそのまま格納さ
れる。When the value of the spatial frequency fm of the grid stripe given to the grid stripe component extraction unit 117 is "0", for example, no grid stripe exists on the target image, that is, the grid 103 is used. In this case, the grid stripe component extraction unit 117
Does not execute the processing shown in FIG. Also, for example, the memory 118 stores “0” data as a grid stripe component in this case. Alternatively, the arithmetic unit 119
Does not function, the target image data stored in the memory 113 is stored in the memory 120 as it is.
【０２５８】グリッド縞検出部１１６からグリッド縞成
分抽出部１１７に対して、グリッド縞の角度θ及びグリ
ッド縞の空間周波数ｆｍが与えられると、先ず、グリッ
ド縞成分抽出部１１７は、上記式（２）を用いて、空間
周波数ｆｍから係数ａ１，ａ２（又は対称５点フィルタ
の係数（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２））を求める
（ステップＳ３００）。ここで得られた係数に対応する
ＦＩＲフィルタを「ＦＩＲ１」とする。When the grid fringe component extraction unit 117 is given the grid fringe angle θ and the grid fringe spatial frequency fm, the grid fringe component extraction unit 117 first calculates the above equation (2) ) Are used to determine coefficients a1 and a2 (or coefficients (a2, b2, c2, b2, a2) of a symmetric five-point filter) from the spatial frequency fm (step S300). The FIR filter corresponding to the coefficient obtained here is referred to as “FIR1”.
【０２５９】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、上
記式（３）を用いて、空間周波数ｆｍから係数ａ３を求
める（ステップＳ３０１）。ここで得られた係数に対応
するＦＩＲフィルタを「ＦＩＲ２」とする。Next, the grid fringe component extraction unit 117 obtains a coefficient a3 from the spatial frequency fm using the above equation (3) (step S301). The FIR filter corresponding to the coefficient obtained here is referred to as “FIR2”.
【０２６０】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、空
間周波数ｆｍの領域でのＦＩＲフィルタリングを行うた
めに、空間周波数ｆｍを中心とするウインドウ関数を生
成する（ステップＳ３０２）。ここでのウィンドウ関数
としては、例えば、空間周波数ｆｍを中心としたガウス
分布形状の関数を適用可能である。Next, the grid fringe component extraction unit 117 generates a window function centered on the spatial frequency fm in order to perform FIR filtering in the region of the spatial frequency fm (step S302). As the window function here, for example, a function having a Gaussian distribution shape centered on the spatial frequency fm can be applied.
【０２６１】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、グ
リッド縞の角度θに基いて、対象画像を構成するライン
データに対してグリッド縞の抽出処理を実行するライン
の範囲を決定する（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０
５）。Next, the grid fringe component extracting unit 117 determines a range of lines for executing grid fringe extraction processing on line data constituting the target image based on the grid fringe angle θ (step S303). ~ Step S30
5).
【０２６２】具体的には例えば、グリッド縞成分抽出部
１１７は、角度θの基準値を「０．１度」とし、グリッ
ド縞検出部１１６で得られたグリッド縞の角度θが基準
値０．１度よりも大きいか或いは小さいかを判別する
（ステップＳ３０３）。この判別の結果、角度θが基準
値０．１度よりも小さい場合、グリッド縞成分抽出部１
１７は、変数ｓｋｉｐに対して「５」を設定すること
で、５ライン毎に当該処理を省くことを決定する（ステ
ップＳ３０４）。一方、角度θが基準値０．１度以上の
場合、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｓｋｉｐに
対して「０」を設定することで、全てのラインに対して
当該処理を実行することを決定する（ステップＳ３０
５）。More specifically, for example, the grid fringe component extracting unit 117 sets the reference value of the angle θ to “0.1 degrees” and sets the grid fringe angle θ obtained by the grid fringe detecting unit 116 to the reference value of 0.1. It is determined whether it is larger or smaller than once (step S303). If the result of this determination is that the angle θ is smaller than the reference value of 0.1 degree, the grid stripe component extraction unit 1
17 sets “5” for the variable “skip”, thereby deciding to omit the process for every five lines (step S304). On the other hand, when the angle θ is equal to or larger than the reference value of 0.1 degrees, the grid stripe component extraction unit 117 sets the variable skip to “0” to execute the process on all the lines. Determine (Step S30)
5).
【０２６３】尚、ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５
において、例えば、変数ｓｋｉｐに対する設定だけでは
なく、角度θに基き、さらに細かな設定を行なうように
してもよい。Steps S303 to S305
In, for example, not only the setting for the variable skip, but also a more detailed setting may be performed based on the angle θ.
【０２６４】ステップＳ３０４又はステップＳ３０５の
処理後、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｃｏｕｎ
ｔに対して、ステップＳ３０４又はステップＳ３０５に
て設定が行なわれた変数ｋｉｐの値を設定することで、
変数ｃｏｕｎｔの初期化を行なう（ステップＳ３０
６）。After the processing in step S304 or S305, the grid stripe component extraction unit 117 sets the variable count
By setting the value of the variable kip set in step S304 or step S305 for t,
The variable count is initialized (step S30).
6).
【０２６５】そして、グリッド縞成分抽出部１１７は、
現在の変数ｃｏｕｎｔの値が、変数ｓｋｉｐの値以上で
あるか否か、すなわち対象ラインデータに対するグリッ
ド縞の抽出処理を実行すべきであるか否かを判別する
（ステップＳ３０７）。この判別の結果、処理実行する
場合には、ステップＳ３１０からの処理に進み、処理実
行でない場合には、ステップＳ３０８からの処理に進
む。但し、最初に本ステップＳ３０７の実行時には、必
ず処理実行と判別されるため、次のステップＳ３１０へ
進む。Then, the grid stripe component extraction unit 117
It is determined whether or not the current value of the variable “count” is equal to or larger than the value of the variable “skip”, that is, whether or not it is necessary to execute the grid stripe extraction processing for the target line data (step S307). As a result of this determination, if the process is to be executed, the process proceeds to step S310; otherwise, the process proceeds to step S308. However, when the step S307 is first performed, the process is always determined to be executed, and the process proceeds to the next step S310.
【０２６６】ステップＳ３０７の判別の結果、処理実行
の場合（ｓｋｉｐ≦ｃｏｕｎｔ）、先ず、グリッド縞成
分抽出部１１７は、メモリ１１３に格納されている対象
画像データから処理対象となる１ラインのデータ（対象
ラインデータ）を取得する（ステップＳ３１０）。If the result of determination in step S 307 is that processing is to be executed (skip ≦ count), first, the grid stripe component extraction unit 117 extracts one line of data to be processed from the target image data stored in the memory 113 (step S 307). The target line data) is obtained (step S310).
【０２６７】尚、ステップＳ３１０において、対象画像
データから対象ラインデータをそのまま取得するように
してもよいが、例えば、対象ラインデータの前後数ライ
ン分の平均値（移動平均値）を、実際の処理対象のライ
ンデータとして取得するようにしてもよい。In step S310, the target line data may be obtained as it is from the target image data. For example, the average value (moving average value) of several lines before and after the target line data may be obtained by actual processing. You may make it acquire as target line data.
【０２６８】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ス
テップＳ３１０で取得した対象ラインデータに対して、
ステップＳ３００で係数を決定したＦＩＲ１を用いたフ
ィルタリングを施し、ラインバッファ１（不図示）へ格
納する（ステップＳ３１１）。ここでの処理により、ラ
インバッファ１に対しては、グリッド縞成分を含む画像
成分のデータが格納される。Next, the grid fringe component extraction unit 117 converts the target line data acquired in step S310 into
Filtering is performed using the FIR1 for which the coefficient has been determined in step S300, and stored in the line buffer 1 (not shown) (step S311). As a result of this processing, the data of the image component including the grid stripe component is stored in the line buffer 1.
【０２６９】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラ
インバッファ１に格納されたラインデータに対して、ス
テップＳ３０１で係数を決定したＦＩＲ２を用いたフィ
ルタリングを施し、ラインバッファ２（不図示）へ格納
する（ステップＳ３１２）。ここでの処理により、ライ
ンバッファ２に対しては、グリッド縞成分の包絡線を求
めるためのデータが格納される。Next, the grid fringe component extraction unit 117 performs filtering using the FIR2 whose coefficient has been determined in step S301 on the line data stored in the line buffer 1, and sends the filtered data to the line buffer 2 (not shown). It is stored (step S312). As a result of this processing, data for obtaining the envelope of the grid stripe component is stored in the line buffer 2.
【０２７０】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、グ
リッド縞成分の包絡線を求める（ステップＳ３１３）。
すなわち、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラインバッ
ファ１内のデータと、ラインバッファ２内のデータとを
成分とするベクトルの振幅（すなわち２乗和の平方根）
を求め、その結果を、ラインバッファ３（不図示）へ格
納する。ここでの演算としては、平方根の単調増加性に
より、平方根を取らない演算であっても適用可能であ
り、同様の効果が得られる。Next, the grid fringe component extracting unit 117 obtains the envelope of the grid fringe component (step S313).
That is, the grid fringe component extraction unit 117 calculates the amplitude (that is, the square root of the sum of squares) of the vector having the data in the line buffer 1 and the data in the line buffer 2 as components.
And stores the result in a line buffer 3 (not shown). As the calculation here, even if the calculation does not take the square root, it can be applied due to the monotonic increase of the square root, and the same effect can be obtained.
【０２７１】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラ
インバッファ３内のデータ、すなわち包絡線データを調
査して、その異常データを検出するためのしきい値の上
限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２を決定する（ステップＳ３
１４）。上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２の決定方法とし
ては、様々な方法を適用可能であるが、例えば、平均値
と標準偏差値を求め、平均値から標準偏差値のｎ倍（ｎ
は、例えば、“３”程度の値）以上ずれた値を上限値ｔ
ｈ１及び下限値ｔｈ２とする方法や、ラインバッファ３
内の包絡線データのヒストグラムを求め、その最頻値を
中心として上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２を決定する方
法等が挙げられる。Next, the grid fringe component extraction unit 117 examines the data in the line buffer 3, ie, the envelope data, and determines the upper limit value th1 and the lower limit value th2 of the threshold for detecting the abnormal data. Determine (Step S3
14). Various methods can be applied as a method of determining the upper limit value th1 and the lower limit value th2. For example, an average value and a standard deviation value are determined, and the standard value is multiplied by n times (n
Is, for example, a value of about “3”) or more.
h1 and the lower limit value th2, the line buffer 3
A method of obtaining a histogram of the envelope data in the above, and determining the upper limit value th1 and the lower limit value th2 centering on the mode value.
【０２７２】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラ
インバッファ３内の包絡線データにおいて、値ｔｈ１以
上若しくは値ｔｈ２以下のデータを異常データ（画像デ
ータが急峻に変動していること等によるデータ）と見な
し、その異常データに対応するラインバッファ１内のグ
リッド縞成分のデータを、当該異常データ周辺のデータ
から推定して書き換える（ステップＳ３１５）。このと
き、全体のグリッド縞成分が周期的な変動パターンを示
す安定な状態となるように、データ書き換えを行う。
尚、ステップＳ３１５の処理については、上記式（７
´）等の説明部分で説明したので、ここではその詳細は
省略する。Next, the grid fringe component extraction unit 117 converts the data having a value greater than or equal to the value th1 or less than or equal to the value th2 in the envelope data in the line buffer 3 into abnormal data (data due to a sharp change in image data or the like). ), The data of the grid fringe component in the line buffer 1 corresponding to the abnormal data is estimated and rewritten from data around the abnormal data (step S315). At this time, the data is rewritten so that the entire grid stripe component is in a stable state showing a periodic fluctuation pattern.
Note that the processing in step S315 is performed using the above equation (7).
') And so on, and the details are omitted here.
【０２７３】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ス
テップＳ３１５の処理により、全体的に安定状態となっ
たラインバッファ１内のグリッド縞成分のデータに対し
て、フーリエ変換処理を施し、グリッド縞成分の空間周
波数領域のデータを求める（ステップＳ３１６）。尚、
ステップＳ３１６での変換処理については、フーリエ変
換に限らず、例えば、コサイン変換等の他の直交変換を
も適用可能である。Next, the grid stripe component extraction unit 117 performs a Fourier transform process on the data of the grid stripe component in the line buffer 1 that has become entirely stable by the processing of step S315, The spatial frequency domain data of the component is obtained (step S316). still,
The transformation process in step S316 is not limited to the Fourier transform, and for example, another orthogonal transform such as a cosine transform can be applied.
【０２７４】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ス
テップＳ３１６で取得した空間周波数領域のデータに対
して、ステップＳ３０２で求めた空間周波数ｆｍを中心
とするウインドウ関数によるフィルタリングを施す（ス
テップＳ３１７）。これにより、グリッド縞成分のデー
タは、より選択的にグリッド縞を表すようになる。Next, the grid fringe component extraction unit 117 performs filtering on the data in the spatial frequency domain obtained in step S316 using a window function centered on the spatial frequency fm obtained in step S302 (step S317). . As a result, the data of the grid fringe component more selectively represents grid fringes.
【０２７５】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ス
テップＳ３１７のフィルタリング処理後のグリッド縞成
分のデータに対して、ステップＳ３１６の変換の逆変換
処理を施し、この結果を、実際のグリッド縞成分のデー
タとする（ステップＳ３１８）。Next, the grid fringe component extraction unit 117 performs an inverse conversion process of the conversion in step S316 on the data of the grid fringe component after the filtering process in step S317, and compares the result with the actual grid fringe component value. (Step S318).
【０２７６】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ス
テップＳ３１８で取得したグリッド縞成分のデータを、
メモリ１１８の当該位置へ格納する（ステップＳ３１
９）。Next, the grid fringe component extraction unit 117 converts the data of the grid fringe component obtained in step S318 into
The data is stored in the relevant position in the memory 118 (step S31).
9).
【０２７７】そして、グリッド縞成分抽出部１１７は、
変数ｃｏｕｎｔに対して“０”を設定し（ステップＳ３
２０）、メモリ１１３の対象画像データを構成する全て
のラインデータについて、ステップＳ３０７からの処理
を行ったか否かを判別する（ステップＳ３２１）。この
判別の結果、処理が終了した場合のみ、本処理終了と
し、未だ処理が終了していない場合には、再びステップ
Ｓ３０７へ戻り、以降の処理ステップを繰り返し実行す
る。Then, the grid stripe component extraction unit 117
"0" is set for the variable "count" (step S3).
20) It is determined whether or not the processing from step S307 has been performed on all the line data constituting the target image data in the memory 113 (step S321). As a result of this determination, this process is terminated only when the process is completed, and when the process is not completed yet, the process returns to step S307 again, and the subsequent process steps are repeatedly executed.
【０２７８】一方、上述したステップＳ３０７の判別の
結果、処理実行でない場合（ｓｋｉｐ＞ｃｏｕｎｔ）、
グリッド縞成分抽出部１１７は、メモリ１１８の該当位
置に対して、前段で取得したグリッド縞成分のデータを
コピーし（ステップＳ３０８）、コピーするラインを示
す変数ｃｏｕｎｔをインクリメントして（ステップＳ３
０９）、再びステップＳ３０７へ戻り、以降の処理ステ
ップを繰り返し実行する。On the other hand, if the result of determination in step S307 above is that processing is not to be executed (skip> count),
The grid fringe component extraction unit 117 copies the data of the grid fringe component obtained in the preceding stage to the corresponding position in the memory 118 (step S308), and increments a variable count indicating the line to be copied (step S3).
09), returning to step S307 again, and repeatedly executing the subsequent processing steps.
【０２７９】[第２の実施の形態]本発明は、例えば、図
１８に示すようなＸ線画像取得装置４００に適用され
る。本実施の形態のＸ線画像取得装置４００は、上記図
８に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が
異なる。[Second Embodiment] The present invention is applied to, for example, an X-ray image acquiring apparatus 400 as shown in FIG. X-ray image acquiring apparatus 400 of the present embodiment is different from X-ray image acquiring apparatus 100 shown in FIG. 8 in the following configuration.
【０２８０】尚、上記図１８のＸ線画像取得装置４００
において、上記図８のＸ線画像取得装置１００と同様に
動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は
省略する。The X-ray image acquisition device 400 shown in FIG.
In FIG. 8, components that operate in the same manner as the X-ray image acquiring apparatus 100 of FIG. 8 are given the same reference numerals, and detailed descriptions thereof will be omitted.
【０２８１】上記図８に示したＸ線画像取得装置１００
では、補正処理部１１５が、メモリ１１３内の対象画像
データに対して、メモリ１１４内のデータを用いた欠陥
画素の補正処理を施すように構成した。これに対して、
本実施の形態のＸ線画像取得装置４００では、上記図１
８に示すように、補正処理部１１５が、メモリ１２０内
の対象画像データ、すなわちグリッド縞成分の除去後の
対象画像データに対して、メモリ１１４内のデータを用
いた欠陥画素の補正処理を施すように構成した。The X-ray image acquiring apparatus 100 shown in FIG.
In the above, the correction processing unit 115 is configured to perform correction processing of a defective pixel using data in the memory 114 on target image data in the memory 113. On the contrary,
In the X-ray image acquiring apparatus 400 according to the present embodiment, FIG.
As shown in FIG. 8, the correction processing unit 115 performs a process of correcting a defective pixel using the data in the memory 114 on the target image data in the memory 120, that is, the target image data after the grid stripe component has been removed. It was configured as follows.
【０２８２】したがって、本実施の形態のＸ線画像取得
装置４００によれば、グリッド縞を考慮した画素欠陥補
正が必要なくなるため、従来から知られるような、周辺
の欠陥ではない画素値の平均値を用いて欠陥画素を補正
する等のような、単純な欠陥画素補正を適用可能とな
る。Therefore, according to the X-ray image acquiring apparatus 400 of the present embodiment, it is not necessary to perform pixel defect correction in consideration of grid stripes, so that the average value of pixel values that are not peripheral defects as conventionally known is required. , A simple defective pixel correction, such as correcting a defective pixel, can be applied.
【０２８３】[第３の実施の形態]本発明は、例えば、図
１９に示すようなＸ線画像取得装置５００に適用され
る。本実施の形態のＸ線画像取得装置５００は、上記図
８に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が
異なる。[Third Embodiment] The present invention is applied to, for example, an X-ray image acquiring apparatus 500 as shown in FIG. X-ray image acquiring apparatus 500 of the present embodiment is different from X-ray image acquiring apparatus 100 shown in FIG. 8 in the following configuration.
【０２８４】尚、上記図１９のＸ線画像取得装置５００
において、上記図８のＸ線画像取得装置１００と同様に
動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は
省略する。The X-ray image acquisition device 500 shown in FIG.
In FIG. 8, components that operate in the same manner as the X-ray image acquiring apparatus 100 shown in FIG.
【０２８５】本実施の形態のＸ線画像取得装置５００
は、上記図１９に示すように、上記図６のＸ線画像取得
装置１００の構成に対して、さらに、グリッド１０３の
装着を検知する検知部（スイッチ）１２２を設けた構成
としている。[0285] X-ray image acquisition apparatus 500 of the present embodiment.
As shown in FIG. 19, the configuration of the X-ray image acquisition apparatus 100 of FIG. 6 is further provided with a detection unit (switch) 122 for detecting the attachment of the grid 103.
【０２８６】検知部１２２は、グリッド１０３の装着の
検知結果（グリッド装着信号）を、補正処理部１１５及
びグリッド縞検出部１１６へそれぞれ供給する。The detecting section 122 supplies the detection result (grid mounting signal) of the mounting of the grid 103 to the correction processing section 115 and the grid fringe detecting section 116, respectively.
【０２８７】補正処理部１１５は、検知部１２２からの
グリッド装着信号により、グリッド１０３が装着されて
いる場合、第１の実施の形態で説明したような、グリッ
ド縞を考慮した欠陥画素補正処理を実行する。そうでな
い場合は、周辺の欠陥でない画素の画素値の平均値等に
より欠陥画素を補正する。When the grid 103 is mounted according to the grid mounting signal from the detection unit 122, the correction processing unit 115 performs the defective pixel correction processing in consideration of grid stripes as described in the first embodiment. Execute. If not, the defective pixel is corrected by the average value of the pixel values of the peripheral non-defective pixels.
【０２８８】グリッド縞検出部１１６も同様に、検知部
１２２からのグリッド装着信号により、グリッド１０３
が装着されている場合、第１の実施の形態で説明したよ
うな、グリッド縞の検出処理（解析処理）を実行する。
但し、上記グリッド装着信号により、グリッド１０３が
装着されていない場合、グリッド縞検出部１１６は、グ
リッド縞の検出処理を実行せずに、即座にグリッド縞無
しと判断し、これに該当する処理を実行する。Similarly, the grid fringe detecting section 116 also receives the grid 103
When is mounted, the detection processing (analysis processing) of the grid stripe as described in the first embodiment is executed.
However, when the grid 103 is not mounted according to the grid mounting signal, the grid fringe detecting unit 116 immediately determines that there is no grid fringe without executing the grid fringe detecting process, and performs a process corresponding to the grid fringe. Execute.
【０２８９】上述のように、本実施の形態のＸ線画像取
得装置５００では、検出部１２２を設け、この検出結果
に基づいて、グリッド縞の検出を行うように構成したの
で、グリッド縞を検出する処理に要する時間を大幅に短
縮できる。As described above, in the X-ray image acquiring apparatus 500 of the present embodiment, the detection unit 122 is provided, and the grid stripe is detected based on the detection result. The time required for the processing can be greatly reduced.
【０２９０】[第４の実施の形態]本発明は、例えば、図
２０に示すようなＸ線画像取得装置６００に適用され
る。本実施の形態のＸ線画像取得装置６００は、上記図
８に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が
異なる。[Fourth Embodiment] The present invention is applied to, for example, an X-ray image acquiring apparatus 600 as shown in FIG. X-ray image acquiring apparatus 600 of the present embodiment is different from X-ray image acquiring apparatus 100 shown in FIG. 8 in the following configuration.
【０２９１】尚、上記図２０のＸ線画像取得装置６００
において、上記図８のＸ線画像取得装置１００と同様に
動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は
省略する。The X-ray image acquisition device 600 shown in FIG.
In FIG. 8, components that operate in the same manner as the X-ray image acquiring apparatus 100 shown in FIG.
【０２９２】本実施の形態のＸ線画像取得装置６００
は、上記図２０に示すように、上記図８のＸ線画像取得
装置１００の構成に対して、さらに、Ｘ線照射領域デー
タを格納するためのメモリ１２３を設けた構成としてい
る。[0292] X-ray image acquisition apparatus 600 of the present embodiment
Has a configuration in which a memory 123 for storing X-ray irradiation area data is added to the configuration of the X-ray image acquisition device 100 in FIG. 8 as shown in FIG.
【０２９３】メモリ１２３には、メモリ１１３に格納さ
れた対象画像データにおいて、Ｘ線が照射された領域部
分のみを切り出した画像データ（照射領域データ）が格
納され、このメモリ１２３内の照射領域データに対し
て、グリッド縞成分の検出及び抽出が行なわれる。The memory 123 stores image data (irradiation region data) obtained by cutting out only the region irradiated with X-rays from the target image data stored in the memory 113. , The detection and extraction of grid fringe components are performed.
【０２９４】具体的には、まず、Ｘ線撮影では一般に、
被写体１０２（ここでは、人体）の目的とする部位以外
への被曝を避けるために、Ｘ線発生部１０１のＸ線発生
管球の出口に照射野絞りを設けることが行なわれる。こ
れにより、被写体１０２の必要部分のみにＸ線の照射が
行える。Specifically, first, in X-ray photography, generally,
In order to avoid exposure of the subject 102 (here, the human body) to a portion other than the target portion, an irradiation field aperture is provided at the exit of the X-ray generation tube of the X-ray generation unit 101. Thus, X-ray irradiation can be performed only on a necessary portion of the subject 102.
【０２９５】上記の照射野絞り機能を用いた場合、Ｘ線
撮影により得られた画像も、Ｘ線センサ１０４から得ら
れる画像信号全てが有効ではなく、照射野絞りによるＸ
線照射野に対応する部分画像のみが有効になる。When the above-mentioned irradiation field stop function is used, in the image obtained by X-ray photography, not all the image signals obtained from the X-ray sensor 104 are effective,
Only the partial image corresponding to the radiation field is valid.
【０２９６】そこで、本実施の形態では、不図示の計算
機手段（ＣＰＵ等）により、メモリ１１３内の対象画像
データから、Ｘ線強度分布や絞り形状、或いはその他の
情報に基づいて、Ｘ線照射野に対応する有効な部分画像
領域（照射領域）を見出し、その照射領域部分のデータ
（照射領域データ）のみを、メモリ１２３に格納する。Therefore, in the present embodiment, a computer means (CPU or the like) (not shown) radiates X-rays from target image data in the memory 113 based on the X-ray intensity distribution, aperture shape, or other information. A valid partial image area (irradiation area) corresponding to the field is found, and only data (irradiation area data) of the irradiation area part is stored in the memory 123.
【０２９７】上述のように、本実施の形態では、メモリ
１２３内の照射領域データ、すなわち対象画像データ全
てではなく、情報量を削減した必要部分のデータのみを
対象とするので、処理時間の短縮化を実現できる。As described above, in the present embodiment, not the irradiation area data in the memory 123, that is, only the data of the necessary portion whose information amount has been reduced but not the entire target image data, the processing time can be reduced. Can be realized.
【０２９８】尚、本実施の形態では、欠陥画素補正後の
対象画像から、照射領域を切り出すように構成したが、
例えば、当該照射領域の切り出し後に、当該照射領域に
対して欠陥画素補正を行うようにしてもよい。In this embodiment, the irradiation area is cut out from the target image after the defective pixel correction.
For example, after cutting out the irradiation area, defective pixel correction may be performed on the irradiation area.
【０２９９】[第５の実施の形態]第１の実施の形態で
は、上記図８のＸ線画像取得装置１００において、グリ
ッド縞成分抽出部１１７でのグリッド縞成分抽出処理
を、上記図１７のフローチャートに従った処理とした。
本実施の形態では、グリッド縞成分抽出部１１７でのグ
リッド縞成分抽出処理を、例えば、図２１に示すフロー
チャートに従った処理とする。[Fifth Embodiment] In the first embodiment, in the X-ray image acquiring apparatus 100 shown in FIG. 8, the grid stripe component extraction processing in the grid stripe component extraction unit 117 is performed as shown in FIG. The processing was performed according to the flowchart.
In the present embodiment, the grid stripe component extraction process in the grid stripe component extraction unit 117 is, for example, a process according to a flowchart shown in FIG.
【０３００】尚、上記図２１のグリッド縞成分抽出処理
において、上記図１７のグリッド縞成分抽出処理と同様
に処理するステップには同じ符号を付し、その詳細な説
明は省略する。In the grid stripe component extraction processing of FIG. 21, the same steps as those in the grid stripe component extraction processing of FIG. 17 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
【０３０１】まず、本実施の形態でのグリッド縞成分抽
出処理の説明の前に、図２２（ａ）は、グリッド縞成分
を含む対象画像の一部分を示したものであり、同図にお
いて、“＊”で示す部分は、Ｘ線を遮断する物質が存在
する等の原因により、グリッド縞成分が存在しない部分
を示している。First, before describing the grid stripe component extraction processing in the present embodiment, FIG. 22A shows a part of a target image including a grid stripe component. The portion indicated by “*” indicates a portion where no grid stripe component exists due to the presence of a substance that blocks X-rays.
【０３０２】上記図２２（ｂ）は、同図（ａ）の対象画
像に対して、第１の実施の形態でのフィルタタリングに
より、グリッド縞成分の抽出を行った結果を示したもの
である。上記図２２（ｂ）に示すように、グリッド縞成
分において、対象画像の“＊”で示す部分に対応する部
分にアーチファクトが現れるため、第１の実施の形態で
説明したように、当該部分を包絡線から抽出し、その前
後のデータから推測して全体を安定したグリッド縞にな
るようにする。この結果を示したものが、上記図２２
（ｃ）の図である。このように安定したグリッド縞成分
であれば、フーリエ変換等の変換処理により、新たなア
ーチファクトは発生しない。FIG. 22 (b) shows the result of extracting grid stripe components from the target image of FIG. 22 (a) by filtering in the first embodiment. . As shown in FIG. 22B, in the grid fringe component, an artifact appears at a portion corresponding to the portion indicated by “*” in the target image. Therefore, as described in the first embodiment, the portion is It is extracted from the envelope and estimated from the data before and after the envelope so that the whole becomes a stable grid stripe. FIG. 22 shows the result.
It is a figure of (c). With such a stable grid fringe component, a new artifact does not occur due to conversion processing such as Fourier transform.
【０３０３】第１の実施の形態では、上記図２２（ｃ）
に示されるようなグリッド縞成分を、同図（ａ）に示さ
れるような元の画像（対象画像）から差し引いて、グリ
ッド縞成分を除去するように構成したが、この構成の場
合、本来グリッド縞成分が存在しない部分（“＊”で示
す部分）に新たなグリッド縞成分が現れてしまうことが
考えられる。In the first embodiment, FIG.
(A) is subtracted from the original image (target image) as shown in FIG. 3 (a) to remove the grid stripe component. It is conceivable that a new grid fringe component appears in a portion where no fringe component exists (a portion indicated by “*”).
【０３０４】そこで、本実施の形態では、上記図２２
（ｄ）に示すように、同図（ｃ）に示されるようなグリ
ッド縞成分において、本来グリッド縞成分が存在しない
部分（“＊”で示す部分）を“０”に設定する。Therefore, in the present embodiment, FIG.
As shown in (d), in a grid fringe component as shown in (c) of the figure, a portion where a grid fringe component does not originally exist (a portion indicated by “*”) is set to “0”.
【０３０５】このため、本実施の形態では、グリッド縞
成分抽出部１１７は、上記図２１のフローチャートに従
ったグリッド縞成分抽出処理を実行する。すなわち、グ
リッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１８の処理
実行後、この処理により取得した、安定したグリッド縞
成分のデータに対して、ステップＳ３１５により推測で
補った部分を“０”に置換する処理を施し（ステップＳ
７００）、その後、次のステップＳ３１９へ進む。これ
により、もともとグリッド縞成分が存在しない部分であ
っても、グリッド縞除去処理により新たなグリッド縞成
分が発生してしまうことを確実に防ぐことができる。For this reason, in the present embodiment, the grid stripe component extraction unit 117 executes a grid stripe component extraction process according to the flowchart of FIG. That is, after executing the processing of step S318, the grid fringe component extracting unit 117 replaces the portion of the stable grid fringe component data obtained by this processing, which has been guessed in step S315, with “0”. (Step S
700) Then, the process proceeds to the next step S319. As a result, it is possible to reliably prevent a new grid stripe component from being generated by the grid stripe removal process even in a portion where the grid stripe component does not originally exist.
【０３０６】尚、第１〜第５の実施の形態では、ハード
ウェア的に構成したが、本装置全体をソフトウェアによ
り制御することで実現することも可能である。In the first to fifth embodiments, hardware is used. However, the present invention can be realized by controlling the entire apparatus by software.
【０３０７】また、本発明の目的は、第１〜第５の実施
の形態のホスト及び端末の機能を実現するソフトウェア
のプログラムコードを記憶した記録媒体を、システム或
いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュ
ータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプ
ログラムコードを読みだして実行することによっても、
達成されることは言うまでもない。この場合、記録媒体
から読み出されたプログラムコード自体が第１〜第５の
実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラ
ムコード、及びそのプログラムコードを記憶した記録媒
体は本発明を構成することとなる。プログラムコードを
供給するための記録媒体としては、ＲＯＭ、フレキシブ
ルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディ
スク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性
のメモリカード等を用いることができる。また、コンピ
ュータが読みだしたプログラムコードを実行することに
より、第１〜第５の実施の形態の機能が実現されるだけ
でなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピ
ュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は
全部を行い、その処理によって第１〜第５の実施の形態
の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもな
い。さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコー
ドが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコン
ピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリ
に書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づ
き、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣ
ＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理
によって第１〜第５の実施の形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。An object of the present invention is to supply a recording medium storing software program codes for realizing the functions of the host and the terminal according to the first to fifth embodiments to a system or an apparatus, and to provide the system or the apparatus with the recording medium. The computer (or CPU or MPU) of the device reads out and executes the program code stored in the recording medium,
Needless to say, this is achieved. In this case, the program code itself read from the recording medium realizes the functions of the first to fifth embodiments, and the program code and the recording medium storing the program code constitute the present invention. It will be. As a recording medium for supplying the program code, a ROM, a flexible disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, or the like can be used. The functions of the first to fifth embodiments are realized by executing the program code read by the computer, and the OS running on the computer based on the instruction of the program code. It goes without saying that the present invention includes a case in which the functions of the first to fifth embodiments are realized by performing part or all of the actual processing. Further, after the program code read from the recording medium is written into a memory provided in an extension function board inserted into the computer or a function extension unit connected to the computer, the function extension is performed based on the instruction of the program code. C provided on board and function expansion unit
It goes without saying that a PU or the like performs part or all of the actual processing, and the processing realizes the functions of the first to fifth embodiments.
【０３０８】図２３は、上記のコンピュータの機能８０
０の構成例を示したものである。コンピュータ機能８０
０は、上記図２３に示すように、ＣＰＵ８０１と、ＲＯ
Ｍ８０２と、ＲＡＭ８０３と、キーボード（ＫＢ）８０
９のキーボードコントローラ（ＫＢＣ）８０５と、表示
部としてのＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）８１０のＣＲ
Ｔコントローラ（ＣＲＴＣ）８０６と、ハードディスク
（ＨＤ）８１１及びフレキシブルディスク（ＦＤ）８１
２のディスクコントローラ（ＤＫＣ）８０７と、ネット
ワーク８４０との接続のためのネットワークインターフ
ェースカードコントローラ（ＮＩＣ）８０８とが、シス
テムバス８０４を介して互いに通信可能に接続された構
成としている。FIG. 23 shows the functions 80 of the computer.
0 shows a configuration example. Computer function 80
0 is the CPU 801 and the RO, as shown in FIG.
M802, RAM 803, and keyboard (KB) 80
9 and a CR of a CRT display (CRT) 810 as a display unit.
T controller (CRTC) 806, hard disk (HD) 811 and flexible disk (FD) 81
The second disk controller (DKC) 807 and a network interface card controller (NIC) 808 for connection to the network 840 are connected to each other via a system bus 804 so that they can communicate with each other.
【０３０９】ＣＰＵ８０１は、ＲＯＭ８０２或いはＨＤ
８１１に記憶されたソフトウェア、或いはＦＤ８１２よ
り供給されるソフトウェアを実行することで、システム
バス８０４に接続された各構成部を総括的に制御する。
すなわち、ＣＰＵ８０１は、所定の処理シーケンスに従
った処理プログラムを、ＲＯＭ８０２、ＨＤ８１１或い
はＦＤ８１２から読み出して実行することで、第１〜第
５の本実施の形態での動作を実現するための制御を行
う。The CPU 801 has a ROM 802 or an HD
By executing the software stored in 811 or the software supplied from the FD 812, each component connected to the system bus 804 is comprehensively controlled.
That is, the CPU 801 reads out a processing program according to a predetermined processing sequence from the ROM 802, the HD 811 or the FD 812 and executes the processing program, thereby performing control for realizing the operations in the first to fifth embodiments. .
【０３１０】ＲＡＭ８０３は、ＣＰＵ８０１の主メモリ
或いはワークエリア等として機能する。ＫＢＣ８０５
は、ＫＢ８０９や図示していないポインティングデバイ
ス等からの指示入力を制御する。ＣＲＴＣ８０６は、Ｃ
ＲＴ８１０の表示を制御する。ＤＫＣ８０７は、ブート
プログラム、種々のアプリケーション、編集ファイル、
ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び第
１〜第６の実施の形態における所定の処理プログラム等
を記憶するＨＤ８１１及びＦＤ８１２へのアクセス等を
制御する。ＮＩＣ８０８は、ネットワーク８４０上の他
の装置或いはシステムとの双方向のデータのやりとりを
制御する。[0310] The RAM 803 functions as a main memory or a work area of the CPU 801. KBC805
Controls an instruction input from the KB 809 or a pointing device (not shown). CRTC 806 uses C
The display of the RT 810 is controlled. The DKC 807 includes a boot program, various applications, editing files,
It controls access to the HD 811 and FD 812 that store a user file, a network management program, and a predetermined processing program in the first to sixth embodiments. The NIC 808 controls bidirectional data exchange with other devices or systems on the network 840.
【０３１１】[0311]
【発明の効果】以上の説明より明らかなように、本発明
によれば、グリッドに起因する画像成分を含む放射線画
像に対して、適切な画素欠陥補正を施すことのできる放
射線画像処理装置、画像処理システム、放射線画像処理
方法、記録媒体及びプログラムを提供することができ
る。As is apparent from the above description, according to the present invention, a radiation image processing apparatus and an image processing apparatus capable of performing appropriate pixel defect correction on a radiation image including an image component caused by a grid. A processing system, a radiation image processing method, a recording medium, and a program can be provided.
【図１】上記放射線撮影で得られた画像に対してのフィ
ルタリングの効果の一例を説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining an example of an effect of filtering on an image obtained by the radiation imaging.
【図２】上記放射線撮影で得られた画像に対してのフィ
ルタリングの効果の他の例を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining another example of the effect of filtering on an image obtained by the radiation imaging.
【図３】上記放射線で得られた、グリッド縞成分が重畳
した画像に対してのフィルタリングの効果の一例を説明
するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining an example of an effect of filtering on an image on which grid stripe components are superimposed, obtained by the radiation.
【図４】上記放射線で得られた、グリッド縞成分が重畳
した画像に対してのフィルタリングの効果の一例を説明
するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining an example of an effect of filtering on an image on which grid stripe components are superimposed, obtained by the radiation.
【図５】第１〜第５の実施の形態において、対象画像か
らグリッド縞成分を抽出するためのフィルタの空間周波
数特性を説明するための図である。FIG. 5 is a diagram illustrating a spatial frequency characteristic of a filter for extracting a grid stripe component from a target image in the first to fifth embodiments.
【図６】上記フィルタにより対象画像から抽出されたグ
リッド縞成分の一例を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a grid stripe component extracted from a target image by the filter.
【図７】上記フィルタにより対象画像から抽出されたグ
リッド縞成分の他の例を説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining another example of a grid stripe component extracted from a target image by the filter.
【図８】第１の実施の形態において、本発明を適用した
Ｘ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of an X-ray image acquiring apparatus to which the present invention is applied in the first embodiment.
【図９】上記Ｘ線画像取得装置での対象画像において、
欠陥画素の様子の一例（例１）を説明するための図であ
る。FIG. 9 shows a target image in the X-ray image acquisition apparatus,
FIG. 7 is a diagram for explaining an example (example 1) of a state of a defective pixel.
【図１０】上記欠陥画素の様子の一例（例２）を説明す
るための図である。FIG. 10 is a diagram for explaining an example (example 2) of the state of the defective pixel.
【図１１】上記欠陥画素の様子の一例（例３）を説明す
るための図である。FIG. 11 is a diagram for explaining an example (example 3) of the state of the defective pixel.
【図１２】上記欠陥画素の様子の一例（例４）を説明す
るための図である。FIG. 12 is a diagram for explaining an example (example 4) of the state of the defective pixel.
【図１３】上記Ｘ線画像取得装置での対象画像におい
て、グリッド縞成分の空間周波数分布を説明するための
図である。FIG. 13 is a diagram for explaining a spatial frequency distribution of grid stripe components in a target image in the X-ray image acquiring apparatus.
【図１４】対象画像の欠陥画素補正における空間周波数
特性を説明するための図である。FIG. 14 is a diagram for describing spatial frequency characteristics in defective pixel correction of a target image.
【図１５】上記Ｘ線画像取得装置での対象画像に対す
る、グリッド縞成分の検出（解析）を説明するための図
である。FIG. 15 is a diagram for describing detection (analysis) of a grid fringe component with respect to a target image in the X-ray image acquiring apparatus.
【図１６】上記グリッド縞成分の検出（解析）処理を説
明するためのフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart for explaining the detection (analysis) processing of the grid stripe component.
【図１７】上記グリッド縞成分の検出（解析）処理の結
果に基づいて、対象画像からグリッド縞成分を抽出する
処理を説明するためのフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart illustrating a process of extracting a grid stripe component from a target image based on a result of the detection (analysis) process of the grid stripe component.
【図１８】第２の実施の形態において、本発明を適用し
たＸ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。FIG. 18 is a block diagram illustrating a configuration of an X-ray image acquiring apparatus to which the present invention has been applied in the second embodiment.
【図１９】第３の実施の形態において、本発明を適用し
たＸ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。FIG. 19 is a block diagram illustrating a configuration of an X-ray image acquiring apparatus to which the present invention has been applied in the third embodiment.
【図２０】第４の実施の形態において、本発明を適用し
たＸ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。FIG. 20 is a block diagram illustrating a configuration of an X-ray image acquisition device to which the present invention has been applied in the fourth embodiment.
【図２１】第５の実施の形態において、上記グリッド縞
成分の検出（解析）処理の結果に基づいて、対象画像か
らグリッド縞成分を抽出する処理を説明するためのフロ
ーチャートである。FIG. 21 is a flowchart illustrating a process of extracting a grid fringe component from a target image based on the result of the grid fringe component detection (analysis) process in the fifth embodiment.
【図２２】上記グリッド縞成分を抽出する処理を具体例
を挙げて説明するための図である。FIG. 22 is a diagram for describing a process of extracting the grid stripe component using a specific example.
【図２３】第１〜第５の実施の形態における機能をコン
ピュータに実現させるためのプログラムを記録したコン
ピュータ読出可能な記録媒体から当該プログラムを読み
出して実行する構成の一例を示すブロック図である。FIG. 23 is a block diagram illustrating an example of a configuration for reading and executing a program from a computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to realize the functions according to the first to fifth embodiments.
【図２４】グリッドを用いた放射線撮影を説明するため
の図である。FIG. 24 is a diagram for explaining radiation imaging using a grid.
【図２５】上記グリッド縞成分が存在する対象画像に対
する欠陥画素補正における空間周波数特性を説明するた
めの図である。FIG. 25 is a diagram for explaining spatial frequency characteristics in defective pixel correction for a target image in which the grid stripe component exists.
１００ Ｘ線画像取得装置 １０１ Ｘ線発生部 １０２ 被写体 １０３ グリッド １０４ Ｘ線センサ １０５ コントローラ １０６ アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器 １０７ メモリ １０８ メモリ １０９ 演算器 １１０ 変換テーブル １１１ メモリ １１２ 演算器 １１３ メモリ １１４ メモリ １１５ 補正処理部 １１６ グリッド縞検出部 １１７ グリッド縞成分抽出部 １１８ メモリ １１９ 演算器 １２０ メモリ １２１ 画像処理部 １２３ フレームメモリ REFERENCE SIGNS LIST 100 X-ray image acquisition device 101 X-ray generator 102 Subject 103 Grid 104 X-ray sensor 105 Controller 106 Analog / Digital (A / D) converter 107 Memory 108 Memory 109 Computing unit 110 Conversion table 111 Memory 112 Computing unit 113 Memory 114 Memory 115 Correction processing unit 116 Grid fringe detecting unit 117 Grid fringe component extracting unit 118 Memory 119 Computing unit 120 Memory 121 Image processing unit 123 Frame memory
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 1/00 ２９０ Ｇ０６Ｔ 3/00 ４００Ａ ４６０ Ａ６１Ｂ 6/00 ３５０Ｎ 3/00 ４００ Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１Ａ Ｈ０４Ｎ 1/401 Ａ６１Ｂ 6/00 ３５０Ｚ Ｆターム(参考） 2G088 EE01 FF02 GG19 GG20 GG21 JJ05 JJ13 JJ15 JJ17 KK32 LL02 LL09 LL11 LL12 LL15 4C093 AA01 AA26 CA01 CA50 EB17 EB24 FD01 FD04 FD05 FD09 FF01 FF09 FH02 5B047 AA17 AB02 BA02 BB02 CB11 CB21 DA06 DC09 5B057 AA08 BA03 BA29 CA12 CA16 CB12 CB16 CC03 CE06 CE09 CH01 CH09 CH11 DA03 DB02 DC22 5C077 LL04 MM02 MP01 PP06 PP10 PP49 PP55 PQ12 PQ20 SS01──────────────────────────────────────────────────の Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) G06T 1/00 290 G06T 3/00 400A 460 A61B 6/00 350N 3/00 400 H04N 1/40 101A H04N 1 / 401 A61B 6/00 350Z F-term (Reference) 2G088 EE01 FF02 GG19 GG20 GG21 JJ05 JJ13 JJ15 JJ17 KK32 LL02 LL09 LL11 LL12 LL15 4C093 AA01 AA26 CA01 CA50 EB17 EB24 FD01 FB04 FB01 FB04 FB04 DC09 5B057 AA08 BA03 BA29 CA12 CA16 CB12 CB16 CC03 CE06 CE09 CH01 CH09 CH11 DA03 DB02 DC22 5C077 LL04 MM02 MP01 PP06 PP10 PP49 PP55 PQ12 PQ20 SS01
Claims (39)
のグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線
画像を処理する放射線画像処理装置であって、 上記放射線画像を撮像するための撮像素子の欠陥画素に
対応する画素値に対して、当該欠陥画素に連なる正常な
画素に対応する画素値を用いて予測型の補正を行う補正
手段を有することを特徴とする放射線画像処理装置。1. A radiation image processing apparatus for processing a radiation image obtained by radiography using a grid for removing scattered radiation from a subject, wherein a defect of an imaging element for capturing the radiation image is provided. What is claimed is: 1. A radiation image processing apparatus comprising: a correction unit configured to perform a prediction type correction on a pixel value corresponding to a pixel using a pixel value corresponding to a normal pixel connected to the defective pixel.
る画素値に対して、上記欠陥画素に連なる正常な画素に
対応する画素値を用いた線形予測型の補正を行うことを
特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装置。2. The method according to claim 1, wherein the correction unit performs a linear prediction type correction on a pixel value corresponding to the defective pixel using a pixel value corresponding to a normal pixel connected to the defective pixel. The radiation image processing apparatus according to claim 1.
のグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線
画像を処理する放射線画像処理装置であって、 上記放射線画像から上記グリッドに起因する画像成分を
除去する除去手段と、 上記除去手段により上記画像成分が除去された上記放射
線画像に対して、上記放射線画像を撮像するための撮像
素子の欠陥画素に対応する画素値を、該欠陥画素に隣接
する所定の正常な画素に対応する画素値に基づいて補正
する補正手段とを有することを特徴とする放射線画像処
理装置。3. A radiographic image processing apparatus for processing a radiographic image obtained by radiography using a grid for removing scattered radiation from a subject, wherein an image component caused by the grid is extracted from the radiographic image. Removing means for removing, for the radiation image from which the image component has been removed by the removing means, a pixel value corresponding to a defective pixel of an imaging element for capturing the radiation image, the pixel value being adjacent to the defective pixel; A correction unit configured to perform correction based on a pixel value corresponding to a predetermined normal pixel.
わたって定常であるという特徴に基づいて上記画像成分
を作成する作成手段と、 上記画像成分の呈する周期的なパターンの空間周波数及
び角度のうち少なくとも該空間周波数を上記放射線画像
を解析して得る解析手段と、 該解析手段の解析結果に基づいて上記放射線画像から上
記画像成分を含む所定成分を抽出する抽出手段と、 該抽出手段により得た上記所定成分を加工して前記画像
成分を得る加工手段とを有し、 該加工手段により得た上記画像成分を上記放射線画像か
ら除去することを特徴とする請求項３記載の放射線画像
処理装置。4. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the removing unit includes: a generating unit configured to generate the image component based on a feature that the image component superimposed on the radiation image is stationary over the entire image; Analysis means for obtaining at least the spatial frequency from the spatial frequency and angle of the pattern by analyzing the radiation image; and extracting means for extracting a predetermined component including the image component from the radiation image based on an analysis result of the analysis means. Processing means for processing the predetermined component obtained by the extraction means to obtain the image component, wherein the image component obtained by the processing means is removed from the radiation image. 3. The radiation image processing apparatus according to 3.
射線照射野に対応する部分画像を切り出す切出手段を有
し、 上記作成手段は、該切出手段により得た上記部分画像の
上記画像成分を作成することを特徴とする請求項１又は
３記載の放射線画像処理装置。5. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the removing unit includes an extracting unit that extracts a partial image corresponding to a radiation irradiation field from the radiation image, and the creating unit includes an image component of the partial image obtained by the extracting unit. 4. The radiation image processing apparatus according to claim 1, wherein
た上記空間周波数を有する成分を上記放射線画像から抽
出するフィルタリングを行うことを特徴とする請求項４
記載の放射線画像処理装置。6. The apparatus according to claim 4, wherein the extracting means performs filtering for extracting the component having the spatial frequency obtained by the analyzing means from the radiation image.
The radiation image processing apparatus according to claim 1.
理として、上記所定成分の非定常な部分を、その前後の
定常な成分から推定して加工する処理を実行することを
特徴とする請求項４記載の放射線画像処理装置。7. The processing means for processing the predetermined component as a process of estimating an unsteady portion of the predetermined component from steady components before and after the predetermined component as the processing of the predetermined component. Item 5. A radiation image processing apparatus according to Item 4.
情報に基づいて、上記非定常な部分を検出することを特
徴とする請求項７記載の放射線画像処理装置。8. The radiation image processing apparatus according to claim 7, wherein the processing means detects the non-stationary part based on envelope information of the predetermined component.
定常な部分の前後の定常な部分及び上記空間周波数に基
づいて、上記画像成分に対応する正弦波の振幅及び位相
を推定し、該推定結果に基づいて、上記非定常な部分の
補修を行うことを特徴とする請求項８記載の放射線画像
処理装置。9. The processing means estimates an amplitude and a phase of a sine wave corresponding to the image component based on a stationary part before and after the unsteady part of the predetermined component and the spatial frequency. 9. The radiation image processing apparatus according to claim 8, wherein the unsteady portion is repaired based on the estimation result.
うち所定条件を満たす上記非定常な部分を置換して上記
画像成分を得ることを特徴とする請求項４記載の放射線
画像処理装置。10. The radiation image processing apparatus according to claim 4, wherein said processing means obtains said image component by replacing said non-stationary part satisfying a predetermined condition among said non-stationary part.
選択した所定のラインについて、上記画像成分の作成処
理を実行することを特徴とする請求項４記載の放射線画
像処理装置。11. The radiation image processing apparatus according to claim 4, wherein the creation unit executes the image component creation processing for a predetermined line selected from the radiation image.
の結果に対して、上記作成処理を実行することを特徴と
する請求項１１記載の放射線画像処理装置。12. The radiation image processing apparatus according to claim 11, wherein said creating means executes the creating process on an average result of a plurality of lines.
しなかったラインの上記画像成分として、該ライン近隣
の上記作成処理の実行されたラインから取得した上記画
像成分を用いることを特徴とする請求項１１記載の放射
線画像処理装置。13. The image processing apparatus according to claim 13, wherein the creation unit uses, as the image component of the line on which the creation processing has not been performed, the image component obtained from a line near the line on which the creation processing has been executed. The radiation image processing apparatus according to claim 11.
記グリッドが装置に装着されているか否かを検知する検
知手段を有し、 上記作成手段は、上記検知手段の検知結果に基づいて、
上記処理を実行することを特徴とする請求項３記載の放
射線画像処理装置。14. The radiation image processing apparatus according to claim 1, further comprising detection means for detecting whether or not the grid is mounted on the apparatus, wherein the creation means, based on a detection result of the detection means,
The radiation image processing apparatus according to claim 3, wherein the processing is performed.
記画像成分が除去された上記放射線画像を記憶する画像
記憶手段を有することを特徴とする請求項１又は３記載
の放射線画像処理装置。15. The radiation image processing apparatus according to claim 1, wherein the radiation image processing apparatus further includes an image storage unit that stores the radiation image from which the image components have been removed.
ッドを介した放射線強度の空間分布のうち取得対象の該
空間分布の範囲以上の大きさの受像面を有することを特
徴とする請求項１又は３記載の放射線画像処理装置。16. The image pickup device according to claim 1, wherein the image sensor has an image receiving surface having a size equal to or larger than a range of the spatial distribution of the radiation target through the grid of the subject and the radiation intensity. 3. The radiation image processing apparatus according to 3.
記作成手段により作成された上記画像成分を記憶する画
像成分記憶手段を有することを特徴とする請求項１又は
３記載の放射線画像処理装置。17. The radiation image processing apparatus according to claim 1, wherein the radiation image processing apparatus further includes an image component storage unit that stores the image component created by the creation unit.
れている画像処理システムであって、 上記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項
１〜１７の何れかに記載の放射線画像処理装置の機能を
備えることを特徴とする画像処理システム。18. An image processing system in which a plurality of devices are communicably connected to each other, wherein at least one of the plurality of devices is the radiation image processing according to any one of claims 1 to 17. An image processing system having a function of an apparatus.
めのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射
線画像を処理する放射線画像処理方法であって、 上記放射線画像を撮像するための撮像素子の欠陥画素に
対応する画素値に対して、当該欠陥画素に連なる正常な
画素に対応する画素値を用いて予測型の補正を行う補正
ステップを有することを特徴とする放射線画像処理方
法。19. A radiographic image processing method for processing a radiographic image obtained by radiography using a grid for removing scattered radiation from a subject, wherein the radiographic image processing method comprises the steps of: A radiation image processing method, comprising: a correction step of performing prediction-type correction on a pixel value corresponding to a pixel using a pixel value corresponding to a normal pixel connected to the defective pixel.
対応する画素値に対して、上記欠陥画素に連なる正常な
画素に対応する画素値を用いた線形予測型の補正を行う
ことを特徴とする請求項１９記載の放射線画像処理方
法。20. The correction step, wherein a linear prediction type correction is performed on a pixel value corresponding to the defective pixel using a pixel value corresponding to a normal pixel connected to the defective pixel. The radiographic image processing method according to claim 19.
めのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射
線画像を処理する放射線画像処理方法であって、 上記放射線画像から上記グリッドに起因する画像成分を
除去する除去ステップと、 上記除去ステップにより上記画像成分が除去された上記
放射線画像に対して、上記放射線画像を撮像するための
撮像素子の欠陥画素に対応する画素値を、該欠陥画素に
隣接する所定の正常な画素に対応する画素値に基づいて
補正する補正ステップとを有することを特徴とする放射
線画像処理方法。21. A radiographic image processing method for processing a radiographic image obtained by radiography using a grid for removing scattered radiation from a subject, comprising the steps of: A removing step of removing; and, for the radiation image from which the image component has been removed by the removing step, a pixel value corresponding to a defective pixel of an imaging element for capturing the radiation image is adjacent to the defective pixel. A correction step of correcting based on a pixel value corresponding to a predetermined normal pixel.
わたって定常であるという特徴に基づいて上記画像成分
を作成する作成ステップと、 上記画像成分の呈する周期的なパターンの空間周波数及
び角度のうち少なくとも該空間周波数を上記放射線画像
を解析して得る解析ステップと、 該解析ステップの解析結果に基づいて上記放射線画像か
ら上記画像成分を含む所定成分を抽出する抽出ステップ
と、 該抽出ステップにより得た上記所定成分を加工して前記
画像成分を得る加工ステップとを有し、 該加工ステップにより得た上記画像成分を上記放射線画
像から除去することを特徴とする請求項２１記載の放射
線画像処理方法。22. The removing step, comprising: creating the image component based on a feature that the image component superimposed on the radiation image is stationary over the entire image; An analyzing step of obtaining at least the spatial frequency of the spatial frequency and the angle of the pattern by analyzing the radiation image; and an extracting step of extracting a predetermined component including the image component from the radiation image based on an analysis result of the analyzing step. And a processing step of processing the predetermined component obtained by the extraction step to obtain the image component, wherein the image component obtained by the processing step is removed from the radiation image. 22. The radiation image processing method according to 21.
から放射線照射野に対応する部分画像を切り出す切出ス
テップを有し、 上記作成ステップは、該切出ステップにより得た上記部
分画像の上記画像成分を作成することを特徴とする請求
項１９又は２１記載の放射線画像処理方法。23. The removing step has a cutting step of cutting out a partial image corresponding to a radiation irradiation field from the radiation image, and the creating step has the image component of the partial image obtained by the cutting step. 22. The radiographic image processing method according to claim 19, wherein
プにより得た上記空間周波数を有する成分を上記放射線
画像から抽出するフィルタリングを行うことを特徴とす
る請求項２２記載の放射線画像処理方法。24. The radiographic image processing method according to claim 22, wherein the extracting step performs filtering for extracting the component having the spatial frequency obtained in the analyzing step from the radiographic image.
加工処理として、上記所定成分の非定常な部分を、その
前後の定常な成分から推定して加工する処理を実行する
ことを特徴とする請求項２２記載の放射線画像処理方
法。25. The processing step of executing a processing of estimating an unsteady portion of the predetermined component from steady components before and after the predetermined component, as the processing of the predetermined component. Item 23. The radiation image processing method according to Item 22.
包絡線情報に基づいて、上記非定常な部分を検出するこ
とを特徴とする請求項２５記載の放射線画像処理方法。26. The radiation image processing method according to claim 25, wherein the processing step detects the non-stationary part based on envelope information of the predetermined component.
上記非定常な部分の前後の定常な部分及び上記空間周波
数に基づいて、上記画像成分に対応する正弦波の振幅及
び位相を推定し、該推定結果に基づいて、上記非定常な
部分の補修を行うことを特徴とする請求項２６記載の放
射線画像処理方法。27. The processing step comprising: estimating an amplitude and a phase of a sine wave corresponding to the image component based on a steady portion before and after the unsteady portion of the predetermined component and the spatial frequency. 27. The radiation image processing method according to claim 26, wherein the unsteady part is repaired based on the estimation result.
分のうち所定条件を満たす上記非定常な部分を置換して
上記画像成分を得ることを特徴とする請求項２２記載の
放射線画像処理方法。28. The radiographic image processing method according to claim 22, wherein the processing step obtains the image component by replacing the non-stationary part satisfying a predetermined condition in the non-stationary part.
から選択した所定のラインについて、上記画像成分の作
成処理を実行することを特徴とする請求項２２記載の放
射線画像処理方法。29. The radiographic image processing method according to claim 22, wherein the generating step executes the image component generating process for a predetermined line selected from the radiographic image.
平均の結果に対して、上記作成処理を実行することを特
徴とする請求項２９記載の放射線画像処理方法。30. The radiation image processing method according to claim 29, wherein in the creating step, the creating process is performed on an average result of a plurality of lines.
実行しなかったラインの上記画像成分として、該ライン
近隣の上記作成処理の実行されたラインから取得した上
記画像成分を用いることを特徴とする請求項２９記載の
放射線画像処理方法。31. The method according to claim 31, wherein the creating step uses, as the image component of the line on which the creating process has not been performed, the image component obtained from a line on which the creating process has been performed near the line. The radiation image processing method according to claim 29.
記グリッドが装置に装着されているか否かを検知する検
知ステップを有し、 上記作成ステップは、上記検知ステップの検知結果に基
づいて、上記処理を実行することを特徴とする請求項２
１記載の放射線画像処理方法。32. The radiation image processing method further comprises a detection step of detecting whether or not the grid is mounted on an apparatus, wherein the creation step is performed based on a detection result of the detection step. 3. A process is performed.
2. The radiation image processing method according to 1.
記画像成分が除去された上記放射線画像を記憶する画像
記憶ステップを有することを特徴とする請求項１９又は
２１記載の放射線画像処理方法。33. The radiographic image processing method according to claim 19, further comprising an image storing step of storing the radiographic image from which the image component has been removed.
ッドを介した放射線強度の空間分布のうち取得対象の該
空間分布の範囲以上の大きさの受像面を有することを特
徴とする請求項１９又は２１記載の放射線画像処理方
法。34. The imaging device according to claim 19, wherein the image sensor has an image receiving surface having a size equal to or larger than a range of the spatial distribution of an acquisition target among the spatial distribution of the radiation intensity through the subject and the grid. 22. The radiation image processing method according to 21.
記作成ステップにより作成された上記画像成分を記憶す
る画像成分記憶ステップを有することを特徴とする請求
項１９又は２１記載の放射線画像処理方法。35. The radiation image processing method according to claim 19, wherein the radiation image processing method further comprises an image component storing step of storing the image component created in the creating step.
線画像処理装置の機能、又は請求項１８記載の画像処理
システムの機能をコンピュータに実現させるためのプロ
グラムを記録したコンピュータ読出可能な記録媒体。36. A computer-readable recording recording a program for causing a computer to realize the function of the radiation image processing apparatus according to claim 1 or the function of the image processing system according to claim 18. Medium.
射線処理方法の処理ステップをコンピュータに実行させ
るためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な
記録媒体。37. A computer-readable recording medium on which a program for causing a computer to execute the processing steps of the radiation processing method according to claim 19 is recorded.
線画像処理装置の機能、又は請求項１８記載の画像処理
システムの機能をコンピュータに実現させるためのプロ
グラム。38. A program for causing a computer to realize the function of the radiation image processing apparatus according to claim 1 or the function of the image processing system according to claim 18.
射線処理方法の処理ステップをコンピュータに実行させ
るためのプログラム。A program for causing a computer to execute the processing steps of the radiation processing method according to any one of claims 19 to 35.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001134206A JP3793039B2 (en) | 2001-05-01 | 2001-05-01 | Image processing method, image processing apparatus, radiation image processing apparatus, image processing system, and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001134206A JP3793039B2 (en) | 2001-05-01 | 2001-05-01 | Image processing method, image processing apparatus, radiation image processing apparatus, image processing system, and program |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002330341A true JP2002330341A (en) | 2002-11-15 |
| JP2002330341A5 JP2002330341A5 (en) | 2005-06-09 |
| JP3793039B2 JP3793039B2 (en) | 2006-07-05 |
Family
ID=18981933
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001134206A Expired - Lifetime JP3793039B2 (en) | 2001-05-01 | 2001-05-01 | Image processing method, image processing apparatus, radiation image processing apparatus, image processing system, and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3793039B2 (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004061480A1 (en) | 2003-01-06 | 2004-07-22 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and apparatus to recover a dead pixel in digital imaging systems |
| JP2008136520A (en) * | 2006-11-30 | 2008-06-19 | Hitachi Medical Corp | X-ray diagnostic imaging apparatus |
| US7453066B2 (en) | 2001-01-06 | 2008-11-18 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and apparatus to recover a dead pixel in digital imaging systems |
| JP2009222557A (en) * | 2008-03-17 | 2009-10-01 | Nissan Motor Co Ltd | Homogeneity determination method of fluid, homogeneity determination device, homogeneity determination program used for homogeneity determination device, and information recording medium |
| WO2009130829A1 (en) | 2008-04-22 | 2009-10-29 | 株式会社島津製作所 | Method for removing moire in x-ray radiographic images and x-ray imaging device using the same |
| JP2010261828A (en) * | 2009-05-08 | 2010-11-18 | Shimadzu Corp | Detection method of defective pixel in two-dimensional array x-ray detector, and detection device of the defective pixel |
-
2001
- 2001-05-01 JP JP2001134206A patent/JP3793039B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7453066B2 (en) | 2001-01-06 | 2008-11-18 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and apparatus to recover a dead pixel in digital imaging systems |
| WO2004061480A1 (en) | 2003-01-06 | 2004-07-22 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and apparatus to recover a dead pixel in digital imaging systems |
| JP2008136520A (en) * | 2006-11-30 | 2008-06-19 | Hitachi Medical Corp | X-ray diagnostic imaging apparatus |
| JP2009222557A (en) * | 2008-03-17 | 2009-10-01 | Nissan Motor Co Ltd | Homogeneity determination method of fluid, homogeneity determination device, homogeneity determination program used for homogeneity determination device, and information recording medium |
| WO2009130829A1 (en) | 2008-04-22 | 2009-10-29 | 株式会社島津製作所 | Method for removing moire in x-ray radiographic images and x-ray imaging device using the same |
| EP2269513A1 (en) * | 2008-04-22 | 2011-01-05 | Shimadzu Corporation | Method for removing moire in x-ray radiographic images and x-ray imaging device using the same |
| US8538118B2 (en) | 2008-04-22 | 2013-09-17 | Shimadzu Corporation | Method of removing moiré in fluoroscopic X-ray image and X-ray imaging equipment using the same |
| EP2269513A4 (en) * | 2008-04-22 | 2014-01-15 | Shimadzu Corp | Method for removing moire in x-ray radiographic images and x-ray imaging device using the same |
| JP2010261828A (en) * | 2009-05-08 | 2010-11-18 | Shimadzu Corp | Detection method of defective pixel in two-dimensional array x-ray detector, and detection device of the defective pixel |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3793039B2 (en) | 2006-07-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4393483B2 (en) | Radiation image processing apparatus, image processing system, radiation image processing method, storage medium, and program | |
| US5960058A (en) | Method for generating X-ray image and apparatus therefor | |
| US5923775A (en) | Apparatus and method for signal dependent noise estimation and reduction in digital images | |
| EP1265194A2 (en) | Method, system and program for processing and storing radiation images | |
| JP3903027B2 (en) | Radiation image processing method and apparatus, and grid selection method and apparatus | |
| US10672108B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| KR20130128124A (en) | Panorama image data providing method and apparatus | |
| KR20130038794A (en) | Method of noise reduction in digital x-ray frames series | |
| US9922409B2 (en) | Edge emphasis in processing images based on radiation images | |
| JP2002325765A (en) | Radiograph processor, image processing system, radiograph processing method, recording medium and program | |
| JP6927322B2 (en) | Pulse wave detector, pulse wave detection method, and program | |
| US9299141B2 (en) | Image analysis apparatus, radiation imaging apparatus, image analysis method, and storage medium | |
| JPH1125267A (en) | System for processing a series of image having much noise and medical examination instrument including such system | |
| JP4532730B2 (en) | Imaging apparatus and imaging method | |
| US20100104165A1 (en) | Radiation image processing apparatus, image processing method, x-ray radioscopy apparatus and control method thereof | |
| JP3793053B2 (en) | Radiation image processing apparatus, image processing system, radiation image processing method, storage medium, and program | |
| JP2002330341A (en) | Radiation image processing unit, image processing system, radiation image processing method, recording medium, and program | |
| JP4746761B2 (en) | Radiation image processing apparatus, radiation image processing method, storage medium, and program | |
| JP2002330343A (en) | Radiation image processing unit, image processing system, radiation image processing method, recording medium, and program | |
| US20170243332A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and medium | |
| JP3445258B2 (en) | Radiation image processing apparatus, image processing system, radiation image processing method, storage medium, program, radiation imaging apparatus, and radiation imaging system | |
| US10918352B2 (en) | Device and method for scatter correction in an x-ray image | |
| JP3825988B2 (en) | Radiation image processing apparatus, image processing system, radiation image processing method, recording medium, and program | |
| Matsopoulos | Medical imaging correction: A comparative study of five contrast and brightness matching methods | |
| JP4393436B2 (en) | Radiation image processing apparatus, image processing system, radiation image processing method, storage medium, and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040827 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20051018 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20051216 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060328 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060406 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090414 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100414 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110414 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120414 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130414 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130414 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140414 Year of fee payment: 8 |