JP2008212493A

JP2008212493A - Image processor and image processing method

Info

Publication number: JP2008212493A
Application number: JP2007056373A
Authority: JP
Inventors: Naoto Takahashi; 直人高橋
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2007-03-06
Filing date: 2007-03-06
Publication date: 2008-09-18

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an output image of an optimal concentration or luminance even if executing a plurality of different image processing on an X-ray image. SOLUTION: This image processor analyzes original image data, calculates a central value of a predetermined region and executes a first image processing to the original image. This image processor calculates a fluctuation between the calculated central value and the central value where the first image processing is executed, and executes a second image processing to the original image data based on the respective calculated central values and the fluctuation. COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、原画像データに複数の画像処理を行う技術に関する。 The present invention relates to a technique for performing a plurality of image processing on original image data.

近年、デジタル技術の発達により、医療用のＸ線画像においても画像処理を行うことが一般的となってきた。特に、従来のフィルムを用いたＸ線撮影に代わり、デジタルでＸ線画像データを出力可能なセンサも開発されている。そして、このセンサを用いたＸ線撮影装置において画像処理は不可欠となっており、撮影された画像の画像処理としては様々なものが適用されている。撮影されたデータに対して階調変換を施すことにより取得データを観察し易い濃度、或いは輝度の画像に変換する階調変換処理は重要な画像処理の一つとなっている。 In recent years, with the development of digital technology, it has become common to perform image processing even on medical X-ray images. In particular, sensors capable of outputting X-ray image data digitally have been developed in place of conventional X-ray imaging using a film. Image processing is indispensable in an X-ray imaging apparatus using this sensor, and various types of image processing are applied to captured images. Gradation conversion processing for converting acquired data into an image having a density or luminance that is easy to observe by performing gradation conversion on captured data is one of important image processes.

尚、上述の階調変換処理に使用される関数の形状としては、図９に示す銀塩フィルムの特性曲線と同様のＳ字形状のものが一般的に使用されている。また、このＳ字の特性曲線の作成方法については、例えば特許文献１に開示されている。 In addition, as the shape of the function used for the above-mentioned gradation conversion process, the shape of the S shape similar to the characteristic curve of the silver salt film shown in FIG. 9 is generally used. A method of creating this S-shaped characteristic curve is disclosed in, for example, Patent Document 1.

更に、このＳ字曲線を撮影画像の画素値に対応付ける方法として、図１０に示す２点法がある。この２点法は、画像中に含まれる被写体の最大値と最小値がそれぞれ一定範囲の出力値となるように階調変換を行う方法である。最大値と最小値の間が、例えば図１０に示すように、最高濃度３．２Ｄと最低濃度０．２Ｄの範囲に対応する画素値となるように階調変換される。 Furthermore, as a method of associating the S-shaped curve with the pixel value of the photographed image, there is a two-point method shown in FIG. This two-point method is a method in which gradation conversion is performed so that the maximum value and the minimum value of the subject included in the image each have an output value within a certain range. For example, as shown in FIG. 10, gradation conversion is performed so that the pixel value corresponding to the maximum density of 3.2D and the minimum density of 0.2D is between the maximum value and the minimum value.

また、このＳ字曲線を撮影画像の画素値に対応付ける方法として、図１１に示す１点法もある。この１点法は、被写体中の関心領域を代表する画素値が所定の出力値となるように階調変換を行う方法である。胸部正面画像の肺野内の最大画素値が、例えば濃度１．８Ｄに対応する画素値となるように階調変換される。 Further, as a method of associating the S-shaped curve with the pixel value of the photographed image, there is a one-point method shown in FIG. This one-point method is a method of performing gradation conversion so that a pixel value representing a region of interest in a subject becomes a predetermined output value. The gradation is converted so that the maximum pixel value in the lung field of the chest front image becomes a pixel value corresponding to, for example, a density of 1.8D.

更に、上述の１点法、２点法で使用される代表となる画素値（以下、代表値という）を自動で解析する方法（以下、画像解析処理という）も提案されている。例えば、特許文献２には、画像のヒストグラムから画素値を算出する方法が、特許文献３には、画像の２次元的な構造から関心領域を抽出し、その関心領域の統計値を代表値として算出する方法が提案されている。 Furthermore, a method of automatically analyzing representative pixel values (hereinafter referred to as representative values) used in the above-described one-point method and two-point method (hereinafter referred to as image analysis processing) has also been proposed. For example, Patent Document 2 discloses a method of calculating a pixel value from a histogram of an image, and Patent Document 3 extracts a region of interest from a two-dimensional structure of an image and uses a statistical value of the region of interest as a representative value. A calculation method has been proposed.

尚、このような画像解析処理では、撮影対象によって関心領域が違うため、撮影部位（例えば、胸部正面、頭部正面）に応じて、異なる画像解析処理を適応することが一般的に行われている。
特開平11-088688号公報特開平07-255012号公報特開2000-163562号公報 In such image analysis processing, since the region of interest varies depending on the imaging target, it is generally performed to apply different image analysis processing depending on the imaging region (for example, front of the chest, front of the head). Yes.
Japanese Patent Laid-Open No. 11-088688 JP 07-255012 A JP 2000-163562 A

ところで、Ｘ線撮影装置における画像処理は上述の階調変換処理に加え、ダイナミックレンジ変更（圧縮）処理、鮮鋭化処理、ノイズ低減処理等の画素値を変更させる処理を合わせて行い、最終的な診断用画像を出力することが一般的に行われている。 By the way, the image processing in the X-ray imaging apparatus is performed in addition to the above-described gradation conversion processing, in addition to processing for changing pixel values such as dynamic range change (compression) processing, sharpening processing, noise reduction processing, and the like. In general, a diagnostic image is output.

そのため、階調変換処理を単独に行った場合に最適な濃度或いは輝度の画像が得られたとしても、複数の画像処理を合わせて行った場合では階調変換処理以外の処理による画素値の変動の影響で、必ずしも最適な濃度或いは輝度の画像にならない場合がある。即ち、原画像から画像解析処理により代表値を算出し、その代表値が最適な濃度或いは輝度となる階調曲線を設定したとしても、他の処理により代表値そのものの値が変動するため最適な濃度或いは輝度で出力されない場合がある。 For this reason, even if an image having the optimum density or brightness is obtained when the gradation conversion process is performed independently, the pixel value fluctuates due to processes other than the gradation conversion process when a plurality of image processes are performed together. In some cases, an image having an optimal density or brightness may not be obtained due to the influence of the above. That is, even if a representative value is calculated from the original image by image analysis processing and a gradation curve is set at which the representative value has the optimum density or luminance, the value of the representative value itself fluctuates due to other processing. In some cases, the image is not output in terms of density or brightness.

この問題を、解決する方法として原画像に階調処理以外の全ての画像処理が実行された画像から代表値を解析する方法が考えられる。しかしながら、この方法では、解析対象の画像自体が画像処理の影響を受けたものである。 As a method of solving this problem, a method of analyzing representative values from an image in which all image processing other than gradation processing is performed on the original image can be considered. However, in this method, the image to be analyzed itself is affected by image processing.

そのため、画像のヒストグラムや２次元的な構造が想定していたものと異なってしまう可能性があり、画像解析処理が安定しなくなるという問題がある。また、画像解析処理で上述の影響を考慮する場合、撮影部位に加えて適用される画像処理や処理パラメータに応じた複数の画像解析処理を用意する必要がある。更に、新規に画像処理が追加される毎に画像解析処理を追加或いは修正する必要があり、現実的ではない。 Therefore, there is a possibility that the image histogram and the two-dimensional structure are different from those assumed, and there is a problem that the image analysis processing becomes unstable. In addition, when the above-described influence is taken into consideration in the image analysis process, it is necessary to prepare a plurality of image analysis processes according to the image process to be applied and the processing parameters in addition to the imaging region. Furthermore, every time image processing is newly added, it is necessary to add or modify the image analysis processing, which is not realistic.

本発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、Ｘ線画像に異なる複数の画像処理がなされた場合においても、最適な濃度或いは輝度となる出力画像を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to obtain an output image having an optimum density or luminance even when a plurality of different image processes are performed on an X-ray image.

本発明は、原画像データに複数の画像処理を行う画像処理装置であって、前記原画像データの代表値を取得するための画像解析手段と、前記原画像データに対して第一の画像処理を行う第一の画像処理手段と、前記画像解析手段によって取得された代表値と、前記第一の画像処理が行われた代表値との間の変動量を算出する変動量算出手段と、前記画像解析手段によって取得された代表値と前記変動量算出手段で算出された変動量とに基づいて、前記原画像データに対して第二の画像処理を行う第二の画像処理手段とを有することを特徴とする。 The present invention is an image processing apparatus that performs a plurality of image processes on original image data, and includes image analysis means for obtaining a representative value of the original image data, and first image processing on the original image data A first image processing unit for performing, a variation value calculating unit for calculating a variation amount between the representative value acquired by the image analysis unit and the representative value subjected to the first image processing, Second image processing means for performing second image processing on the original image data based on the representative value acquired by the image analysis means and the fluctuation amount calculated by the fluctuation amount calculation means. It is characterized by.

また、本発明は、原画像データに複数の画像処理を行う画像処理装置であって、前記原画像データの代表値を取得する画像解析手段と、前記原画像データに対して第二の画像処理を行う第二の画像処理手段と、前記第二の画像処理が行われた原画像データに対して第一の画像処理を行う第一の画像処理手段と、前記第二の画像処理が行われた前記代表値の処理結果に対して、前記第一の画像処理によって生じる前記代表値の処理結果の変動量を算出する変動量算出手段と、前記変動量算出手段で算出された変動量に基づいて、前記第一の画像処理が行われた原画像データを補正する補正処理手段とを有することを特徴とする。 The present invention is also an image processing apparatus that performs a plurality of image processing on original image data, and an image analysis unit that obtains a representative value of the original image data; and second image processing on the original image data Second image processing means for performing the first image processing means for performing the first image processing on the original image data on which the second image processing has been performed, and the second image processing being performed. Based on the fluctuation amount calculated by the fluctuation amount calculation means and the fluctuation amount calculation means for calculating the fluctuation amount of the processing result of the representative value generated by the first image processing with respect to the processing result of the representative value. And correction processing means for correcting the original image data subjected to the first image processing.

本発明によれば、原画像と複数の画像処理がなされた後の画像とから画素値の変動量を算出し、変動量に基づいて階調変換処理を行うことで、複数の画像処理がなされた場合においても、最適な濃度或いは輝度となる出力画像を得ることができる。 According to the present invention, a plurality of image processing is performed by calculating a variation amount of a pixel value from an original image and an image after a plurality of image processing, and performing gradation conversion processing based on the variation amount. Even in such a case, an output image having an optimum density or luminance can be obtained.

以下、図面を参照しながら発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。 The best mode for carrying out the invention will be described below in detail with reference to the drawings.

［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態における放射線撮影装置の構成の一例を示す図である。図１において、１００はＸ線撮影装置であり、Ｘ線ビーム１０２で撮影された画像をフィルム上又はモニタ上に出力する際の効果的な画像処理を行う機能を有する。また、Ｘ線撮影装置１００はデータ収集回路１０５、前処理回路１０６、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、画像表示器１１１、画像処理回路１１２を備えている。そして、これらはＣＰＵバス１０７を介して相互にデータの授受が可能に接続されている。 [First Embodiment]
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a radiation imaging apparatus according to the first embodiment. In FIG. 1, reference numeral 100 denotes an X-ray imaging apparatus, which has a function of performing effective image processing when an image captured by the X-ray beam 102 is output on a film or a monitor. The X-ray imaging apparatus 100 includes a data collection circuit 105, a preprocessing circuit 106, a CPU 108, a main memory 109, an operation panel 110, an image display 111, and an image processing circuit 112. These are connected to each other via the CPU bus 107 so as to be able to exchange data.

また、画像処理回路１１２は、画像解析回路１１３、第一の画像処理回路１１４、変動量算出回路１１５、第二の画像処理回路１１６を備え、それぞれの回路はＣＰＵバス１０７に接続されている。 The image processing circuit 112 includes an image analysis circuit 113, a first image processing circuit 114, a fluctuation amount calculation circuit 115, and a second image processing circuit 116, and each circuit is connected to the CPU bus 107.

尚、データ収集回路１０５と前処理回路１０６とは相互に接続されており、データ収集回路１０５には２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１が接続されている。 The data acquisition circuit 105 and the preprocessing circuit 106 are connected to each other, and the two-dimensional X-ray sensor 104 and the X-ray generation circuit 101 are connected to the data acquisition circuit 105.

上述のようなＸ線撮影装置１００において、まずメインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータなどを記憶すると共に、ＣＰＵ１０８のワーキングメモリとして機能する。ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて操作パネル１１０からの操作に従い装置全体の動作制御等を行う。これにより、Ｘ線撮影装置１００は次のように動作する。 In the X-ray imaging apparatus 100 as described above, first, the main memory 109 stores various data necessary for processing by the CPU 108 and functions as a working memory for the CPU 108. The CPU 108 uses the main memory 109 to perform operation control of the entire apparatus in accordance with an operation from the operation panel 110. Thereby, the X-ray imaging apparatus 100 operates as follows.

まず、操作パネル１１０を介してユーザから撮影指示が入力されると、この撮影指示はＣＰＵ１０８によりデータ収集回路１０５に伝えられる。一方、ＣＰＵ１０８が撮影指示を受けると、Ｘ線発生回路１０１及び２次元Ｘ線センサ１０４を制御してＸ線撮影を実行させる。 First, when a shooting instruction is input from the user via the operation panel 110, the shooting instruction is transmitted to the data collection circuit 105 by the CPU 108. On the other hand, when the CPU 108 receives an imaging instruction, the X-ray generation circuit 101 and the two-dimensional X-ray sensor 104 are controlled to execute X-ray imaging.

Ｘ線撮影では、まずＸ線発生回路１０１が、被写体１０３に対してＸ線ビーム１０２を放射する。Ｘ線発生回路１０１から放射されたＸ線ビーム１０２は、被写体１０３を減衰しながら透過し、２次元Ｘ線センサ１０４に到達する。そして、２次元Ｘ線センサ１０４によりＸ線画像信号が出力される。 In X-ray imaging, first, the X-ray generation circuit 101 emits an X-ray beam 102 to the subject 103. The X-ray beam 102 emitted from the X-ray generation circuit 101 passes through the subject 103 while being attenuated, and reaches the two-dimensional X-ray sensor 104. The two-dimensional X-ray sensor 104 outputs an X-ray image signal.

第１の実施形態では、被写体１０３を人体とする。即ち、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるＸ線画像信号は人体の画像信号である。 In the first embodiment, the subject 103 is a human body. That is, the X-ray image signal output from the two-dimensional X-ray sensor 104 is a human body image signal.

次に、データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されたＸ線画像信号を所定のデジタル信号に変換してＸ線画像データとして前処理回路１０６に供給する。前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からのＸ線画像データに対してオフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行う。この前処理回路１０６で前処理が行われたＸ線画像データは原画像データとしてＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介してメインメモリ１０９、画像処理回路１１２に転送される。 Next, the data acquisition circuit 105 converts the X-ray image signal output from the two-dimensional X-ray sensor 104 into a predetermined digital signal and supplies it to the preprocessing circuit 106 as X-ray image data. The preprocessing circuit 106 performs preprocessing such as offset correction processing and gain correction processing on the X-ray image data from the data acquisition circuit 105. The X-ray image data preprocessed by the preprocessing circuit 106 is transferred as original image data to the main memory 109 and the image processing circuit 112 via the CPU bus 107 under the control of the CPU 108.

画像処理回路１１２において、画像解析回路１１３は入力された画像データから所望とする解析値を取得する。第一の画像処理回路１１４はその画像データに第一の画像処理を行う。変動量算出回路１１５は第一の画像処理回路１１４に入力された画像データと第一の画像処理回路１１４から出力された画像データに基づき画像解析回路１１３で取得した解析値の変動量を算出する。第二の画像処理回路１１６は画像解析回路１１３で算出された解析値と変動量算出回路１１５で算出された変動量に基づき第一の画像処理回路１１４から出力された画像データに第二の画像処理を行う。第一及び第二の画像処理の詳細については更に後述する。 In the image processing circuit 112, the image analysis circuit 113 acquires a desired analysis value from the input image data. The first image processing circuit 114 performs first image processing on the image data. The fluctuation amount calculation circuit 115 calculates the fluctuation amount of the analysis value acquired by the image analysis circuit 113 based on the image data input to the first image processing circuit 114 and the image data output from the first image processing circuit 114. . The second image processing circuit 116 adds the second image to the image data output from the first image processing circuit 114 based on the analysis value calculated by the image analysis circuit 113 and the fluctuation amount calculated by the fluctuation amount calculation circuit 115. Process. Details of the first and second image processing will be described later.

次に、第１の実施形態におけるＸ線撮影装置１００の画像処理回路１１２の詳細な処理を、図２を用いて説明する。第１の実施形態では、Ｘ線画像データが画像処理された後、関心領域内の画素値のうち代表となる画素値（代表値）の変動量を算出し、代表値と変動量とに基づき階調変換処理（１点法）を行うものである。 Next, detailed processing of the image processing circuit 112 of the X-ray imaging apparatus 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. In the first embodiment, after the X-ray image data is subjected to image processing, a variation amount of a representative pixel value (representative value) among pixel values in the region of interest is calculated, and based on the representative value and the variation amount. A gradation conversion process (one-point method) is performed.

図２は、第１の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。上述したように、前処理回路１０６によって得られた原画像データはＣＰＵバス１０７を介して画像処理回路１１２に転送され、ステップＳ２０１〜Ｓ２０２において、画像解析回路１１３が原画像を解析し、関心領域の代表値を取得する。 FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure of the image processing circuit 112 in the first embodiment. As described above, the original image data obtained by the preprocessing circuit 106 is transferred to the image processing circuit 112 via the CPU bus 107. In steps S201 to S202, the image analysis circuit 113 analyzes the original image, and the region of interest. Get the representative value of.

まず、ステップＳ２０１において、原画像データを解析し照射野領域を抽出する。尚、照射野領域を抽出する方法は、如何なる方法を用いても良い。例えば、特許出願人により既に提案されている特登録03631095記載の方法を用いても良い。この方法では、注目画素とその周辺画素の画素値のパターンにより照射野端らしさを点数化し、照射野領域の抽出を行う。 First, in step S201, the original image data is analyzed to extract an irradiation field region. Note that any method may be used as a method for extracting the irradiation field region. For example, a method described in Japanese Patent Registration 03631095 that has already been proposed by the patent applicant may be used. In this method, the irradiation field edge likelihood is scored according to the pixel value pattern of the target pixel and its surrounding pixels, and the irradiation field region is extracted.

次に、ステップＳ２０２において、照射野領域の中から関心領域の代表値ｘを取得する。尚、代表値の算出方法は、如何なる方法を用いても良い。例えば、画像ヒストグラムから代表値を算出する方法や、画像の２次元的な構造から関心領域を抽出し、その統計値を代表値として取得する方法等、の既に公知の技術を用いれば良い。 Next, in step S202, the representative value x of the region of interest is acquired from the irradiation field region. Note that any method may be used as the representative value calculation method. For example, a known technique such as a method of calculating a representative value from an image histogram or a method of extracting a region of interest from a two-dimensional structure of an image and acquiring the statistical value as a representative value may be used.

また、関心領域は撮影部位毎に異なるため、操作パネル１１０から設定された撮影部位に基づいて異なる方法によって算出しても良い。例えば、頚椎画像の場合では特許出願人より既に提案されている頚椎領域から代表値を算出する方法（特開2002-245453号公報）を用いれば良い。この方法によれば、被写体内の首領域の輪郭線を抽出することで高精度に頚椎内の関心領域を抽出することができる。また、胸部画像の場合では特許出願人より既に提案されている方法（特開2000-276605号公報）を用いれば良い。この方法によれば、胸部画像の空間的な位置関係から領域を限定することで、高精度に肺野内の関心領域を抽出することができる。 In addition, since the region of interest differs for each imaging region, the region of interest may be calculated by a different method based on the imaging region set from the operation panel 110. For example, in the case of a cervical vertebra image, a method of calculating a representative value from a cervical vertebra region already proposed by the patent applicant (Japanese Patent Laid-Open No. 2002-245453) may be used. According to this method, the region of interest in the cervical spine can be extracted with high accuracy by extracting the contour line of the neck region in the subject. In the case of a chest image, a method already proposed by the patent applicant (Japanese Patent Laid-Open No. 2000-276605) may be used. According to this method, the region of interest in the lung field can be extracted with high accuracy by limiting the region based on the spatial positional relationship of the chest image.

尚、上述のように関心領域を特定して代表値を算出する場合は、解析値として代表値に加えて、関心領域の位置情報（例えば矩形ＲＯＩの４点の座標）を合わせてメインメモリ１０９に記憶する。 When the region of interest is specified and the representative value is calculated as described above, the main memory 109 is combined with the position information of the region of interest (for example, the coordinates of the four points of the rectangular ROI) in addition to the representative value as the analysis value. To remember.

次に、ステップＳ２０３において、第一の画像処理回路１１４が原画像データにダイナミックレンジ変更処理（圧縮処理）、鮮鋭化処理、ノイズ低減処理を行う。尚、ダイナミックレンジ変更（圧縮）処理、鮮鋭化処理、ノイズ低減処理の方法に関しては、特に限定するものではない。例えば、アンシャープマスク画像を用いた方法（特開2002-374418号公報）を用いても良い。また、ウェーブレット変換やラプラシアンピラミッド分解等によって複数の周波数成分の画像を作成し処理を行う方法（特開2003-076992号公報）を用いても良い。また、ダイナミックレンジ変更（圧縮）処理、鮮鋭化処理、ノイズ低減処理の全てを行う必要はなく、例えば操作パネル１１０から設定された処理のみを選択的に行う構成であっても良い。 In step S203, the first image processing circuit 114 performs dynamic range change processing (compression processing), sharpening processing, and noise reduction processing on the original image data. The dynamic range changing (compression) process, the sharpening process, and the noise reduction process are not particularly limited. For example, a method using an unsharp mask image (Japanese Patent Laid-Open No. 2002-374418) may be used. Alternatively, a method (Japanese Patent Laid-Open No. 2003-076992) that creates and processes images of a plurality of frequency components by wavelet transform, Laplacian pyramid decomposition, or the like may be used. Further, it is not necessary to perform all of the dynamic range changing (compression) processing, sharpening processing, and noise reduction processing. For example, only the processing set from the operation panel 110 may be selectively performed.

次に、ステップＳ２０４〜Ｓ２０６において、変動量算出回路１１５が画像解析回路１１３で得られた関心領域の代表値が第一の画像処理回路１１４による処理で、どの程度変動したのかを算出する。まずステップＳ２０４において、変動量を算出するための対象領域を抽出する。対象領域は画像解析回路１１３によって関心領域が既知である場合（例えば、２次元的な構造を解析して関心領域を抽出した場合）はメインメモリ１０９に記憶された位置情報に基づき同様の領域を対象領域として抽出すれば良い。 Next, in steps S 204 to S 206, the fluctuation amount calculation circuit 115 calculates how much the representative value of the region of interest obtained by the image analysis circuit 113 has changed due to the processing by the first image processing circuit 114. First, in step S204, a target region for calculating the fluctuation amount is extracted. When the region of interest is known by the image analysis circuit 113 (for example, when the region of interest is extracted by analyzing a two-dimensional structure), a similar region is determined based on the position information stored in the main memory 109. What is necessary is just to extract as an object area | region.

尚、関心領域が未知の場合（例えば、画像ヒストグラム等から代表値を算出した場合）は、原画像データの照射野領域内から代表値と同じ値の画素値を持つ領域を対象領域として抽出すれば良い。また、この場合、抽出範囲にある程度幅を持たせるようにしても良い。例えば代表値±10の画素値を持つ領域を対象領域として抽出しても良い。 When the region of interest is unknown (for example, when a representative value is calculated from an image histogram or the like), an area having the same pixel value as the representative value is extracted from the irradiation field area of the original image data as the target area. It ’s fine. In this case, the extraction range may have a certain width. For example, an area having a pixel value of representative value ± 10 may be extracted as the target area.

次に、ステップＳ２０５において、対象領域に限定し、第一の画像処理回路１１４から出力された画像データと第一の画像処理回路１１４に入力された画像データ（即ち原画像データ）を減算する。そして、この差分データのヒストグラムを作成する。このヒストグラムは、差分データに対する出現頻度を表しており、原画像データ中の対象領域の画素値がどの程度変動したのかを示す指標となるものである。 In step S205, the image data output from the first image processing circuit 114 and the image data input to the first image processing circuit 114 (that is, original image data) are subtracted from the target region. Then, a histogram of this difference data is created. This histogram represents the appearance frequency with respect to the difference data and serves as an index indicating how much the pixel value of the target area in the original image data has changed.

次に、ステップＳ２０６において、対象領域の代表的な変動量ｘを算出する。代表的な変動量としては、ヒストグラムの重心（即ち、平均値）を算出すれば良い。尚、代表的な変動量はこれだけに限定されるものではなく、その他の統計値を算出しても良い。例えば、特異的に大きな値にロバストな中央値やヒストグラムの最頻値を代表的な変動量として算出しても良い。 Next, in step S206, a representative variation amount x of the target region is calculated. As a representative variation, the center of gravity (that is, the average value) of the histogram may be calculated. It should be noted that the typical fluctuation amount is not limited to this, and other statistical values may be calculated. For example, a median value robust to a specifically large value or a mode value of a histogram may be calculated as a representative variation amount.

そして、ステップＳ２０７において、第二の画像処理回路１１６が画像解析回路１１３で算出された代表値と変動量算出回路１１５で算出された変動量とに基づき、第一の画像処理回路１１４から出力された画像データに階調変換処理を施す。具体的には、既に提案されている特開平11-088688号公報記載のＳ字曲線を用いて図１２に示すように代表値ｘ＋変動量Δｘが所望の濃度Ｄとなるように階調変換処理を行えば良い。尚、階調変換処理はＳ字曲線に限定するものでなく、例えば図１３に示すような直線階調を用いても良い。 In step S207, the second image processing circuit 116 outputs the first image processing circuit 114 based on the representative value calculated by the image analysis circuit 113 and the fluctuation amount calculated by the fluctuation amount calculation circuit 115. The image data is subjected to gradation conversion processing. Specifically, gradation conversion processing is performed so that the representative value x + variation amount Δx becomes a desired density D as shown in FIG. Just do it. Note that the gradation conversion process is not limited to the S-shaped curve, and for example, a linear gradation as shown in FIG. 13 may be used.

第１の実施形態では、関心領域の画素値の変動量を算出し、変動量を考慮して階調変換を行うことで、階調変換処理を行う前に複数の画像処理が同時に行われたとしても、その関心領域の濃度を所望の濃度に安定させることができる。 In the first embodiment, the amount of change in the pixel value of the region of interest is calculated, and the tone conversion is performed in consideration of the amount of change, so that a plurality of image processes are performed simultaneously before the tone conversion processing is performed. However, the concentration of the region of interest can be stabilized to a desired concentration.

［第２の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第２の実施形態を詳細に説明する。尚、第２の実施形態における放射線撮影装置の構成は、第１の実施形態で説明した図１に示す構成と同様であり、その説明は省略する。 [Second Embodiment]
Next, a second embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that the configuration of the radiation imaging apparatus in the second embodiment is the same as the configuration shown in FIG. 1 described in the first embodiment, and a description thereof will be omitted.

次に、第２の実施形態におけるＸ線撮影装置１００の画像処理回路１１２の詳細な処理を、図３を用いて説明する。第２の実施形態では、被写体領域内の画素値のうちの最大値及び最小値を代表値とする。そして、Ｘ線画像データが画像処理された後、これら２つの代表値の変動量を算出し、これら代表値と変動量とに基づいて階調変換処理（２点法）を行うものである。 Next, detailed processing of the image processing circuit 112 of the X-ray imaging apparatus 100 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. In the second embodiment, the maximum value and the minimum value of the pixel values in the subject area are set as representative values. Then, after the X-ray image data is subjected to image processing, the fluctuation amounts of these two representative values are calculated, and gradation conversion processing (two-point method) is performed based on these representative values and fluctuation amounts.

図３は、第２の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。尚、図３に示すフローチャートにおいて、第１の実施形態で説明した図２に示す処理と同じ処理には同じ符号を付し、ここでは図２と異なる処理について詳述する。 FIG. 3 is a flowchart illustrating a processing procedure of the image processing circuit 112 according to the second embodiment. In the flowchart shown in FIG. 3, the same processes as those shown in FIG. 2 described in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the processes different from those in FIG.

図３に示すステップＳ３０１では、画像解析回路１１３が被写体領域を抽出し、被写体領域内の最大画素値ｘ_max と最小画素値ｘ_min を代表値として算出する。尚、被写体領域の抽出方法は特に限定するものではない。例えば、照射野領域内の最大画素値の９０％の値をｔｈ1 として算出し、次式により入力画像ｆ（ｘ，ｙ）から素抜け及び素抜け領域と一定間隔内で接する体領域を削除した後の画像ｆ1 （ｘ，ｙ）を求める。ここで、ｄ1 及びｄ2 は入力画像ｆ（ｘ，ｙ）から素抜け領域と一定間隔内で接する体領域を削除する際の一定間隔の幅を決定するための定数を示し、入力画像ｆ（ｘ，ｙ）の大きさ等に基づき設定される。 In step S301 shown in FIG. 3, the image analysis circuit 113 extracts a subject area, and calculates the maximum pixel value x _max and the minimum pixel value x _min in the subject area as representative values. The subject region extraction method is not particularly limited. For example, 90% of the maximum pixel value in the irradiation field area is calculated as th1, and the body area that touches the element area and the background area is deleted from the input image f (x, y) by the following equation. A later image f1 (x, y) is obtained. Here, d1 and d2 are constants for determining the width of the fixed interval when deleting the body region that is in contact with the element missing region within the fixed interval from the input image f (x, y), and the input image f (x , Y) and the like.

以上のように、素抜けを除去した画像ｆ1 （ｘ，ｙ）から画素値０を除く、最大値及び最小値を算出すれば良い。 As described above, the maximum value and the minimum value may be calculated by excluding the pixel value 0 from the image f1 (x, y) from which the omission is removed.

次に、ステップＳ２０３において、第一の画像処理回路１１４が複数の画像処理を実行し、ステップＳ２０４〜Ｓ２０５において、変動量算出回路１１５が対象領域の差分データのヒストグラムを作成する。ここで、差分データのヒストグラムの作成方法は、第１の実施形態と同様の方法を用いれば良いが、第２の実施形態では最大値及び最小値の２つの代表値を算出する。よって、最大値及び最小値のそれぞれについて、差分データのヒストグラムを作成する。 Next, in step S203, the first image processing circuit 114 executes a plurality of image processes, and in steps S204 to S205, the variation calculation circuit 115 creates a histogram of the difference data of the target area. Here, as a method for creating a histogram of difference data, the same method as in the first embodiment may be used, but in the second embodiment, two representative values of the maximum value and the minimum value are calculated. Therefore, a histogram of difference data is created for each of the maximum value and the minimum value.

次に、ステップＳ３０２において、代表値である最大値及び最小値の変動量をそれぞれ算出する。変動量としては、例えば最大値に対応する差分データのヒストグラムから最大値をΔｘ_max として算出する。また、最初値に対応する差分データのヒストグラムから最小値をΔｘ_min として算出すれば良い。 Next, in step S302, the fluctuation amount of the maximum value and the minimum value, which are representative values, is calculated. As the fluctuation amount, for example, the maximum value is calculated as Δx _max from the histogram of the difference data corresponding to the maximum value. Further, the minimum value may be calculated as Δx _min from the histogram of the difference data corresponding to the initial value.

尚、変動量はこれに限定されるものではなく、その他の統計値を算出しても良い。例えば、特異的に大きな値を排除するために、最大値に対応する差分データのヒストグラムの９０％分位点をΔｘ_max とし、最小値に対応する差分データのヒストグラムの１０％分位点をΔｘ_min としても良い。更に、ヒストグラムの標準偏差や分散に基づき変動量を決定しても良い。 Note that the fluctuation amount is not limited to this, and other statistical values may be calculated. For example, in order to exclude a specifically large value, the 90% quantile of the difference data histogram corresponding to the maximum value is Δx _max, and the 10% quantile of the difference data histogram corresponding to the minimum value is Δx _{May be min} . Further, the amount of variation may be determined based on the standard deviation or variance of the histogram.

そして、ステップＳ３０３において、第二の画像処理回路１１６が画像解析回路１１３で算出された代表値及び変動量算出回路１１５で算出された変動量に基づき、第一の画像処理回路１１４から出力された画像に階調変換処理を施す。具体的には、図１４に示すように被写体の最大値ｘ_max ＋変動量Δｘ_max が最大濃度Ｄ_max 、被写体の最小値ｘ_min +変動量Δｘ_min が最小濃度Ｄ_min となるように階調変換処理を行えば良い。尚、階調変換処理は図１４に示すようなＳ字曲線に限定するものでなく、例えば図１５に示すような直線階調を用いても良い。 In step S303, the second image processing circuit 116 outputs the representative value calculated by the image analysis circuit 113 and the fluctuation amount calculated by the fluctuation amount calculation circuit 115, and is output from the first image processing circuit 114. A gradation conversion process is performed on the image. Specifically, as shown in FIG. 14, the gradation is such that the maximum value x _{max of the} subject + the variation Δx _max is the maximum density D _max and the minimum value x _{min of the} subject + the variation Δx _min is the minimum density D _min. Conversion processing may be performed. Note that the gradation conversion process is not limited to the S-curve as shown in FIG. 14, and for example, a linear gradation as shown in FIG. 15 may be used.

第２の実施形態によれば、階調変換処理を行う前に複数の画像処理が同時に行われたとしても、白とびや黒つぶれを発生させることなく、被写体領域を出力濃度範囲内に収めることができる。 According to the second embodiment, even if a plurality of image processes are performed simultaneously before the gradation conversion process, the subject area is kept within the output density range without causing overexposure or underexposure. Can do.

［第３の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第２の実施形態を詳細に説明する。尚、第３の実施形態における放射線撮影装置の構成は、第１の実施形態で説明した図１に示す構成と同様であり、その説明は省略する。 [Third Embodiment]
Next, a second embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that the configuration of the radiation imaging apparatus in the third embodiment is the same as the configuration shown in FIG. 1 described in the first embodiment, and a description thereof will be omitted.

次に、第３の実施形態におけるＸ線撮影装置１００の画像処理回路１１２の詳細な処理を、図４を用いて説明する。第３の実施形態は、第１の実施の形態において説明した関心領域の代表値と第２の実施の形態において説明した被写体領域の最大値及び最小値を代表値とする形態である。第３の実施形態では、Ｘ線画像データが画像処理された後、これら３つの代表値の変動量を算出し、これら代表値と変動量とに基づいて階調変換処理（３点法）を行うものである。 Next, detailed processing of the image processing circuit 112 of the X-ray imaging apparatus 100 according to the third embodiment will be described with reference to FIG. In the third embodiment, the representative value of the region of interest described in the first embodiment and the maximum value and the minimum value of the subject region described in the second embodiment are used as representative values. In the third embodiment, after the X-ray image data is subjected to image processing, fluctuation amounts of these three representative values are calculated, and gradation conversion processing (three-point method) is performed based on these representative values and fluctuation amounts. Is what you do.

図４は、第３の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。尚、図４に示すフローチャートにおいて、第１の実施形態で説明した図２、第２の実施形態で説明した図３に示す処理と同じ処理には同じ符号を付し、ここでは図２及び図３と異なる処理について詳述する。 FIG. 4 is a flowchart illustrating a processing procedure of the image processing circuit 112 according to the third embodiment. In the flowchart shown in FIG. 4, the same processes as those shown in FIG. 2 described in the first embodiment and the processes shown in FIG. 3 described in the second embodiment are denoted by the same reference numerals. Processing different from 3 will be described in detail.

図４に示すステップＳ２０１〜Ｓ３０１では、画像解析回路１１３が関心領域の代表値ｘ及び被写体領域内の最大画素値ｘ_max 、最小画素値ｘ_min の３点を代表値として算出する。また、ステップＳ２０４〜Ｓ４０１において、抽出した３点の変動量Δｘ、Δｘ_max 、Δｘ_min を算出する。算出方法については、第１及び第２の実施形態に記載の方法と同様であり、その詳細は省略する。 In steps S201 to S301 shown in FIG. 4, the image analysis circuit 113 calculates three points of the representative value x of the region of interest, the maximum pixel value x _max in the subject region, and the minimum pixel value x _min as representative values. Further, in step S204～S401, extracted variation of 3 points [Delta] x, [Delta] x _max, calculating the [Delta] x _min. The calculation method is the same as the method described in the first and second embodiments, and details thereof are omitted.

そして、ステップＳ４０２において、第二の画像処理回路１１６が画像解析回路１１３で算出された代表値及び変動量算出回路１１５で算出された変動量に基づき、第一の画像処理回路１１４から出力された画像に階調変換処理を施す。具体的には、図１６に示すように３点の、代表値＋変動量が所望の濃度となるように、それぞれ階調変換処理を行えば良い。尚、階調変換処理は図１６に示すようなＳ字曲線に限定するものでなく、例えば図１７に示すような折れ線階調を用いても良い。 In step S 402, the second image processing circuit 116 outputs from the first image processing circuit 114 based on the representative value calculated by the image analysis circuit 113 and the fluctuation amount calculated by the fluctuation amount calculation circuit 115. A gradation conversion process is performed on the image. Specifically, as shown in FIG. 16, gradation conversion processing may be performed for each of the three points so that the representative value + variation amount has a desired density. Note that the gradation conversion processing is not limited to the S-shaped curve as shown in FIG. 16, and for example, a polygonal gradation as shown in FIG. 17 may be used.

第３の実施形態によれば、関心領域の濃度を所望の濃度に安定させると共に、白とびや黒つぶれを発生させることなく被写体領域を出力濃度範囲内に収めることができる。尚、第３の実施形態では、階調変換処理で用いる代表値を３点としたが、より多くの代表値を用いる構成も可能であることは言うまでもない。 According to the third embodiment, the density of the region of interest can be stabilized to a desired density, and the subject area can be kept within the output density range without causing overexposure or blackout. In the third embodiment, three representative values used in the gradation conversion processing are used. Needless to say, a configuration using more representative values is also possible.

［第４の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第２の実施形態を詳細に説明する。第４の実施形態では、関心領域内の画素値のうち代表となる画素値（代表値）を階調変換処理（１点法）することによって得られる処理結果としての濃度に対し、複数の階調変換処理以外の画像処理によって生じる濃度の変動量を算出する。そして、その変動量に基づき補正処理を行うものである。尚、第４の実施の形態における「濃度」とは、原画像データの画素値が階調変換処理された後の処理結果である画素値のことを指す。 [Fourth Embodiment]
Next, a second embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the fourth embodiment, a plurality of levels are obtained for the density as a processing result obtained by performing gradation conversion processing (one-point method) on representative pixel values (representative values) among pixel values in the region of interest. A variation amount of density caused by image processing other than the tone conversion processing is calculated. Then, correction processing is performed based on the variation amount. Note that “density” in the fourth embodiment refers to a pixel value that is a processing result after the pixel value of the original image data is subjected to gradation conversion processing.

図５は、第４の実施形態における放射線撮影装置の構成の一例を示す図である。第４の実施形態のＸ線撮影装置５００では、第１の実施形態で説明した図１に示す画像処理回路１１２に補正処理回路５０１を備えるものである。この構成により、第一の画像処理回路１１４と第二の画像処理回路１１６の処理順序を異ならせる場合においても、第１の実施形態と同様の効果が得られるものである。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a configuration of a radiation imaging apparatus according to the fourth embodiment. In the X-ray imaging apparatus 500 of the fourth embodiment, the correction processing circuit 501 is provided in the image processing circuit 112 shown in FIG. 1 described in the first embodiment. With this configuration, even when the processing order of the first image processing circuit 114 and the second image processing circuit 116 is different, the same effect as that of the first embodiment can be obtained.

尚、図５に示すＸ線撮影装置５００において、図１に示すＸ線撮影装置１００と同様に動作する箇所には同じ符号を付し、その詳細は省略する。 In the X-ray imaging apparatus 500 shown in FIG. 5, the same reference numerals are given to portions that operate in the same manner as the X-ray imaging apparatus 100 shown in FIG. 1, and details thereof are omitted.

次に、第４の実施形態におけるＸ線撮影装置５００の画像処理回路１１２の詳細な処理を、図６を用いて説明する。 Next, detailed processing of the image processing circuit 112 of the X-ray imaging apparatus 500 according to the fourth embodiment will be described with reference to FIG.

図６は、第４の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。尚、第１の実施形態で説明した図１に示す処理と同じ処理には同一の符号を付している。 FIG. 6 is a flowchart illustrating a processing procedure of the image processing circuit 112 according to the fourth embodiment. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the process same as the process shown in FIG. 1 demonstrated in 1st Embodiment.

まず、図６に示すステップＳ２０１〜Ｓ２０２おいて、第１の実施形態と同様に、画像解析回路１１３が関心領域の代表値を算出する。次に、ステップＳ６０１において、第二の画像処理回路１１６が画像解析回路１１３で算出された代表値に基づき原画像データに階調変換処理を施す。具体的には、図１８に示すように、原画像データの関心領域の代表値ｘが所望の濃度Ｄとなるように階調変換処理を行えば良い。 First, in steps S201 to S202 shown in FIG. 6, as in the first embodiment, the image analysis circuit 113 calculates a representative value of the region of interest. In step S601, the second image processing circuit 116 performs gradation conversion processing on the original image data based on the representative value calculated by the image analysis circuit 113. Specifically, as shown in FIG. 18, gradation conversion processing may be performed so that the representative value x of the region of interest in the original image data has a desired density D.

次に、ステップＳ２０３において、第一の画像処理回路１１４が複数の画像処理を実行し、ステップＳ２０４〜Ｓ６０２において、変動量算出回路１１５が代表値ｘの濃度の変動量ΔＤを算出する。具体的には、ステップＳ２０４で抽出した対象領域に限定した範囲に関して、ステップＳ２０５で第一の画像処理回路１１４から出力された画像データと第一の画像処理回路１１４に入力された画像データ（即ち階調変換処理がなされた画像データ）を減算する。そして、この差分データのヒストグラムを作成する。このヒストグラムは、差分値に対する出現頻度を表しており、階調変換処理がなされた画像データの対象領域の濃度値がどの程度変動したのかを示す指標となるものである。 Next, in step S203, the first image processing circuit 114 executes a plurality of image processes, and in steps S204 to S602, the fluctuation amount calculation circuit 115 calculates the fluctuation amount ΔD of the density of the representative value x. Specifically, regarding the range limited to the target region extracted in step S204, the image data output from the first image processing circuit 114 in step S205 and the image data input to the first image processing circuit 114 (ie, The image data that has been subjected to the gradation conversion process is subtracted. Then, a histogram of this difference data is created. This histogram represents the frequency of appearance with respect to the difference value, and serves as an index indicating how much the density value of the target area of the image data subjected to the gradation conversion process has changed.

次に、ステップＳ６０２において、対象領域の代表的な濃度変動量ΔＤを算出する。尚、代表的な変動量の算出方法に関しては、第１の実施形態と同様の方法を用いれば良い。 Next, in step S602, a representative density fluctuation amount ΔD of the target region is calculated. Note that a typical method for calculating the amount of variation may be the same method as in the first embodiment.

そして、ステップＳ６０３において、補正処理回路５０１が変動した濃度を補正する。具体的には、第一の画像処理回路１１４から出力された画像データｆ_in（ｘ，ｙ）を以下の式によりｆ_out（ｘ，ｙ）に変換すればよい。 In step S603, the correction processing circuit 501 corrects the changed density. Specifically, the image data f _in (x, y) output from the first image processing circuit 114 may be converted into f _out (x, y) by the following expression.

第４の実施形態によれば、階調変換処理後、複数の画像処理が同時に行われたとしても、関心領域の濃度値の濃度変動量を算出し、その濃度変動量に応じて補正処理を行うことで、関心領域の濃度を所望の濃度に安定させることができる。 According to the fourth embodiment, even if a plurality of image processes are simultaneously performed after the gradation conversion process, the density fluctuation amount of the density value of the region of interest is calculated, and the correction process is performed according to the density fluctuation amount. By doing so, the density of the region of interest can be stabilized at a desired density.

［第５の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第５の実施形態を詳細に説明する。尚、第５の実施形態における放射線撮影装置の構成は、第４の実施形態で説明した図５に示す構成と同様であり、その説明は省略する。 [Fifth Embodiment]
Next, a fifth embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that the configuration of the radiation imaging apparatus according to the fifth embodiment is the same as the configuration illustrated in FIG. 5 described in the fourth embodiment, and a description thereof will be omitted.

次に、第５の実施形態におけるＸ線撮影装置５００の画像処理回路１１２の詳細な処理を、図７を用いて説明する。第５の実施形態では、被写体領域内の画素値のうちの最大値及び最小値を代表値とする。そして、これら２つの代表値を階調変換処理（２点法）することによって得られる出力結果としての濃度に対し、複数の階調変換処理以外の画像処理によって生じる濃度の変動量を算出する。そして、これら２つの代表値に対する濃度の変動量に基づき補正処理を行うものである。尚、第５の実施の形態における「濃度」とは、原画像データの画素値が階調変換処理された後の処理結果である画素値のことを指す。 Next, detailed processing of the image processing circuit 112 of the X-ray imaging apparatus 500 in the fifth embodiment will be described with reference to FIG. In the fifth embodiment, the maximum value and the minimum value of the pixel values in the subject area are set as representative values. Then, with respect to the density as an output result obtained by performing gradation conversion processing (two-point method) on these two representative values, the amount of density fluctuation caused by image processing other than the plurality of gradation conversion processing is calculated. Then, correction processing is performed based on the variation amount of density with respect to these two representative values. Note that “density” in the fifth embodiment refers to a pixel value that is a processing result after the pixel value of the original image data is subjected to gradation conversion processing.

図７は、第５の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。尚、図７に示すフローチャートにおいて、第４の実施形態で説明した図６に示す処理と同じ処理には同じ符号を付し、ここでは図６と異なる処理について詳述する。 FIG. 7 is a flowchart illustrating a processing procedure of the image processing circuit 112 according to the fifth embodiment. In the flowchart shown in FIG. 7, the same processes as those shown in FIG. 6 described in the fourth embodiment are denoted by the same reference numerals, and the processes different from those in FIG.

図７に示すステップＳ２０１〜Ｓ３０１おいて、画像解析回路１１３が被写体領域内の最大画素値ｘ_max と最小画素値ｘ_min を代表値として算出する。次に、ステップＳ７０１において、第二の画像処理回路１１６が画像解析回路１１３で算出された代表値に基づき原画像に階調変換処理を施す。具体的には、図１９に示すように被写体の最大値ｘ_max が最大濃度Ｄ_max 、被写体の最小値ｘ_min が最小濃度Ｄ_min となるように階調変換処理を行えば良い。 In steps S201 to S301 shown in FIG. 7, the image analysis circuit 113 calculates the maximum pixel value x _max and the minimum pixel value x _min in the subject area as representative values. Next, in step S 701, the second image processing circuit 116 performs gradation conversion processing on the original image based on the representative value calculated by the image analysis circuit 113. Specifically, as shown in FIG. 19, the gradation conversion process may be performed so that the maximum value x _{max of the} subject is the maximum density D _max and the minimum value x _{min of the} subject is the minimum density D _min .

次に、ステップＳ２０３において、第一の画像処理回路１１４が複数の画像処理を実行する。次に、ステップＳ２０４〜Ｓ７０２において、変動量算出回路１１５が濃度の変動量ΔＤ_max 、ΔＤ_min を算出する。具体的には、ステップＳ２０４で抽出した最大値と最小値に対応する対象領域に対して、ステップＳ２０５で第一の画像処理回路１１４の出力画像データと入力画像データ（階調変換処理後の画像データ）を減算する。そして、この差分データのヒストグラムを作成する。 Next, in step S203, the first image processing circuit 114 executes a plurality of image processes. Next, in steps S204 to S702, the fluctuation amount calculation circuit 115 calculates the density fluctuation amounts ΔD _max and ΔD _min . Specifically, for the target region corresponding to the maximum value and the minimum value extracted in step S204, the output image data and input image data (images after gradation conversion processing) of the first image processing circuit 114 in step S205. Data). Then, a histogram of this difference data is created.

次に、ステップＳ７０２において、対象領域の濃度変動量ΔＤ_max 、ΔＤ_min を算出する。濃度変動量の算出方法に関しては、第２の実施形態と同様の方法を用いれば良い。 Next, in step S702, density fluctuation amounts ΔD _max and ΔD _min of the target region are calculated. As a method for calculating the density fluctuation amount, a method similar to that of the second embodiment may be used.

次に、ステップＳ７０３において、補正処理回路５０１が、変動した濃度を補正する。具体的には、第一の画像処理回路１１４から出力された画像データｆ_in（ｘ，ｙ）を以下の式によりｆ_out（ｘ，ｙ）に変換すれば良い。 In step S703, the correction processing circuit 501 corrects the changed density. Specifically, the image data f _in (x, y) output from the first image processing circuit 114 may be converted into f _out (x, y) by the following equation.

第５の実施形態によれば、階調変換処理を行った後に複数の画像処理が行われたとしても、被写体領域の濃度変動量を算出し、濃度変動量に応じて補正処理を行うことで白とびや黒つぶれを発生させることなく被写体領域を出力濃度範囲内に収められる。 According to the fifth embodiment, even if a plurality of image processes are performed after the gradation conversion process, the density fluctuation amount of the subject region is calculated, and the correction process is performed according to the density fluctuation amount. The subject area can be within the output density range without causing overexposure or underexposure.

［第６の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第６の実施形態を詳細に説明する。尚、第６の実施形態における放射線撮影装置の構成は、第４の実施形態で説明した図５に示す構成と同様であり、その説明は省略する。 [Sixth Embodiment]
Next, a sixth embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that the configuration of the radiation imaging apparatus according to the sixth embodiment is the same as the configuration shown in FIG. 5 described in the fourth embodiment, and a description thereof will be omitted.

次に、第６の実施形態におけるＸ線撮影装置５００の画像処理回路１１２の詳細な処理を、図８を用いて説明する。第６の実施形態では、第４の実施の形態と同様の関心領域の代表値と第５の実施の形態と同様の被写体領域の最大値及び最小値を代表値として各代表値の階調変換処理（３点法）を行う形態である。第６の実施形態では、これら３つの代表値に対対して階調変換処理を行う。そして階調変換処理の処理結果としての濃度に対し、階調変換処理以外の複数の画像処理によって生じる濃度の変動量を算出する。そして、これら３つの濃度の変動量に基づき補正処理を行うものである。尚、第６の実施の形態における「濃度」とは、原画像データの画素値が階調変換処理された後の処理結果である画素値のことを指す。 Next, detailed processing of the image processing circuit 112 of the X-ray imaging apparatus 500 in the sixth embodiment will be described with reference to FIG. In the sixth embodiment, gradation conversion of each representative value is performed using the representative value of the region of interest similar to that of the fourth embodiment and the maximum value and minimum value of the subject region similar to those of the fifth embodiment as representative values. This is a form in which processing (three-point method) is performed. In the sixth embodiment, gradation conversion processing is performed on these three representative values. Then, with respect to the density as a result of the gradation conversion process, a density fluctuation amount generated by a plurality of image processes other than the gradation conversion process is calculated. Then, correction processing is performed based on these three density fluctuation amounts. Note that “density” in the sixth embodiment refers to a pixel value that is a processing result after the pixel value of the original image data is subjected to gradation conversion processing.

図８は、第６の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。尚、図８に示すフローチャートにおいて、第４の実施形態で説明した図６、第５の実施形態で説明した図７に示す処理と同じ処理には同じ符号を付し、ここでは図６及び図７と異なる処理について詳述する。 FIG. 8 is a flowchart illustrating a processing procedure of the image processing circuit 112 according to the sixth embodiment. In the flowchart shown in FIG. 8, the same processes as those shown in FIG. 6 described in the fourth embodiment and the processes shown in FIG. 7 described in the fifth embodiment are denoted by the same reference numerals. Processing different from 7 will be described in detail.

図８に示すステップＳ２０１〜Ｓ３０１では、画像解析回路１１３が関心領域の代表値ｘ及び被写体領域内の最大画素値ｘ_max と最小画素値ｘ_min の３点を代表値として算出する。次に、ステップＳ８０１では、第二の画像処理回路１１６が画像解析回路１１３で算出された代表値に基づき原画像データに階調変換処理を施す。図２０に示すように、関心領域の代表値ｘが所望の濃度Ｄとなり、かつ被写体の最大値ｘ_max が最大濃度Ｄ_max 、被写体の最小値ｘ_min が最小濃度Ｄ_min となるように階調変換処理を行えば良い。 In steps S201 to S301 illustrated in FIG. 8, the image analysis circuit 113 calculates the representative value x of the region of interest and the maximum pixel value x _max and minimum pixel value x _min in the subject region as representative values. In step S801, the second image processing circuit 116 performs gradation conversion processing on the original image data based on the representative value calculated by the image analysis circuit 113. As shown in FIG. 20, the gradation is such that the representative value x of the region of interest has a desired density D, the maximum value x _{max of the} subject is the maximum density D _max , and the minimum value x _{min of the} subject is the minimum density D _min. Conversion processing may be performed.

次に、ステップＳ２０３において、第一の画像処理回路１１４が複数の画像処理を実行し、ステップＳ２０４〜Ｓ８０２において、変動量算出回路１１５が濃度の変動量ΔＤ_max 、ΔＤ、ΔＤ_min を算出する。具体的には、ステップＳ２０４で抽出した最大値と最小値に対応する対象領域に対して、ステップＳ２０５で第一の画像処理回路１１４の出力画像データと入力画像データ（階調変換処理後の画像データ）を減算する。そして、この差分データのヒストグラムを作成する。 Next, in step S203, the first image processing circuit 114 executes a plurality of image processes, and in steps S204 to S802, the fluctuation amount calculation circuit 115 calculates density fluctuation amounts ΔD _max , ΔD, and ΔD _min . Specifically, for the target region corresponding to the maximum value and the minimum value extracted in step S204, the output image data and input image data (images after gradation conversion processing) of the first image processing circuit 114 in step S205. Data). Then, a histogram of this difference data is created.

次に、ステップＳ８０２において、対象領域の濃度変動量ΔＤ_max 、ΔＤ、ΔＤ_min を算出する。濃度変動量の算出方法に関しては、第３の実施形態と同様の方法を用いれば良い。 Next, in step S802, density fluctuation amounts ΔD _max , ΔD, and ΔD _min of the target region are calculated. As a method for calculating the density fluctuation amount, a method similar to that of the third embodiment may be used.

次に、ステップＳ８０３において、補正処理回路５０１が、変動した濃度を補正する。具体的には、第一の画像処理回路１１４から出力された画像データｆ_in（ｘ，ｙ）を以下の式によりｆ_out（ｘ，ｙ）に変換すれば良い。 In step S803, the correction processing circuit 501 corrects the changed density. Specifically, the image data f _in (x, y) output from the first image processing circuit 114 may be converted into f _out (x, y) by the following equation.

第５の実施形態によれば、関心領域の濃度を所望の濃度に安定させると共に、白とびや黒つぶれを発生させることなく被写体領域を出力濃度範囲内に収めることができる。 According to the fifth embodiment, the density of the region of interest can be stabilized to a desired density, and the subject area can be kept within the output density range without causing overexposure or blackout.

以上、好ましい実施形態を説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されないことはいうまでもなく、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。 Although the preferred embodiments have been described above, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist.

本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムや装置に直接又は遠隔から供給し、そのシステムや装置のコンピュータがそのプログラムのコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。 The present invention can also be achieved by supplying a software program for realizing the functions of the above-described embodiments directly or remotely to a system or apparatus, and reading and executing the program code by the computer of the system or apparatus. Including the case.

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムのコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。 Accordingly, since the functions of the present invention are implemented by a computer, the program code itself installed in the computer also implements the present invention. In other words, the present invention includes a computer program itself for realizing the functional processing of the present invention.

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば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、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＤＶＤなどがある。 Examples of the recording medium for supplying the program include a flexible disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, and a DVD.

また、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、そのホームページからハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。尚、プログラムは、圧縮された自動インストール機能を含むファイルでもよい。また、プログラムを構成するコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。 As a program supply method, the program can be supplied by connecting to a homepage on the Internet using a browser of a client computer and downloading the program from the homepage to a recording medium such as a hard disk. The program may be a compressed file including an automatic installation function. It can also be realized by dividing the code constituting the program into a plurality of files and downloading each file from a different home page. That is, a WWW server that allows a plurality of users to download a program file for realizing the functional processing of the present invention on a computer is also included in the present invention.

また、プログラムを暗号化して記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。 In addition, the program is encrypted, stored in a storage medium, distributed to the user, and the user who clears the predetermined condition is allowed to download key information for decryption from the homepage via the Internet. It is also possible to execute the encrypted program by using the key information and install the program on a computer.

また、プログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。 Further, the functions of the above-described embodiments can be realized by an OS or the like running on the computer based on an instruction of the program and performing part or all of the actual processing.

第１の実施形態における放射線撮影装置の構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of the radiography apparatus in 1st Embodiment. 第１の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating a processing procedure of an image processing circuit 112 according to the first embodiment. 第２の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。10 is a flowchart illustrating a processing procedure of an image processing circuit 112 according to the second embodiment. 第３の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。14 is a flowchart illustrating a processing procedure of an image processing circuit 112 according to the third embodiment. 第４の実施形態における放射線撮影装置の構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of the radiography apparatus in 4th Embodiment. 第４の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。14 is a flowchart illustrating a processing procedure of an image processing circuit 112 according to the fourth embodiment. 第５の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。14 is a flowchart illustrating a processing procedure of an image processing circuit 112 according to the fifth embodiment. 第６の実施形態における画像処理回路１１２の処理手順を示すフローチャートである。14 is a flowchart illustrating a processing procedure of an image processing circuit 112 according to the sixth embodiment. 銀塩フィルムの特性曲線（Ｓ字曲線）を示す図である。It is a figure which shows the characteristic curve (S-shaped curve) of a silver salt film. Ｓ字曲線を撮影画像の画素値に対応付ける２点法を示す図である。It is a figure which shows the 2 point | piece method which matches an S-shaped curve with the pixel value of a picked-up image. Ｓ字曲線を撮影画像の画素値に対応付ける１点法を示す図である。It is a figure which shows the one point method which matches an S-shaped curve with the pixel value of a picked-up image. 第１の実施形態におけるＳ字曲線を用いた階調変換処理（１点法）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the gradation conversion process (1 point method) using the S-shaped curve in 1st Embodiment. 第１の実施形態における直線階調を用いた階調変換処理（１点法）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the gradation conversion process (one point method) using the linear gradation in 1st Embodiment. 第２の実施形態におけるＳ字曲線を用いた階調変換処理（２点法）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the gradation conversion process (two point method) using the S-shaped curve in 2nd Embodiment. 第２の実施形態における直線階調を用いた階調変換処理（２点法）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the gradation conversion process (two point method) using the linear gradation in 2nd Embodiment. 第３の実施形態におけるＳ字曲線を用いた階調変換処理（３点法）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the gradation conversion process (three point method) using the S-shaped curve in 3rd Embodiment. 第３の実施形態における折れ線階調を用いた階調変換処理（３点法）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the gradation conversion process (three-point method) using the broken line gradation in 3rd Embodiment. 第４の実施形態におけるＳ字曲線を用いた階調変換処理（１点法）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the gradation conversion process (1 point method) using the S-shaped curve in 4th Embodiment. 第５の実施形態におけるＳ字曲線を用いた階調変換処理（２点法）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the gradation conversion process (two point method) using the S-shaped curve in 5th Embodiment. 第６の実施形態におけるＳ字曲線を用いた階調変換処理（３点法）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the gradation conversion process (three point method) using the S-shaped curve in 6th Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

１０１Ｘ線発生回路
１０２Ｘ線ビーム
１０３被写体
１０４２次元Ｘ線センサ
１０５データ収集回路
１０６前処理回路
１０７ＣＰＵバス
１０８ＣＰＵ
１０９メインメモリ
１１０操作パネル
１１１画像表示器
１１２画像処理回路
１１３画像解析回路
１１４第一の画像処理回路
１１５変動量算出回路
１１６第二の画像処理回路
５０１補正処理回路 101 X-ray generation circuit 102 X-ray beam 103 Subject 104 Two-dimensional X-ray sensor 105 Data acquisition circuit 106 Preprocessing circuit 107 CPU bus 108 CPU
109 main memory 110 operation panel 111 image display 112 image processing circuit 113 image analysis circuit 114 first image processing circuit 115 variation calculation circuit 116 second image processing circuit 501 correction processing circuit

Claims

原画像データに複数の画像処理を行う画像処理装置であって、
前記原画像データの代表値を取得するための画像解析手段と、
前記原画像データに対して第一の画像処理を行う第一の画像処理手段と、
前記画像解析手段によって取得された代表値と、前記第一の画像処理が行われた代表値との間の変動量を算出する変動量算出手段と、
前記画像解析手段によって取得された代表値と前記変動量算出手段で算出された変動量とに基づいて、前記原画像データに対して第二の画像処理を行う第二の画像処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that performs a plurality of image processing on original image data,
Image analysis means for obtaining a representative value of the original image data;
First image processing means for performing first image processing on the original image data;
A fluctuation amount calculating means for calculating a fluctuation amount between the representative value acquired by the image analyzing means and the representative value subjected to the first image processing;
Second image processing means for performing second image processing on the original image data based on the representative value acquired by the image analysis means and the fluctuation amount calculated by the fluctuation amount calculation means;
An image processing apparatus comprising:

原画像データに複数の画像処理を行う画像処理装置であって、
前記原画像データの代表値を取得する画像解析手段と、
前記原画像データに対して第二の画像処理を行う第二の画像処理手段と、
前記第二の画像処理が行われた原画像データに対して第一の画像処理を行う第一の画像処理手段と、
前記第二の画像処理が行われた前記代表値の処理結果に対して、前記第一の画像処理によって生じる前記代表値の処理結果の変動量を算出する変動量算出手段と、
前記変動量算出手段で算出された変動量に基づいて、前記第一の画像処理が行われた原画像データを補正する補正処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that performs a plurality of image processing on original image data,
Image analysis means for obtaining a representative value of the original image data;
Second image processing means for performing second image processing on the original image data;
First image processing means for performing first image processing on the original image data on which the second image processing has been performed;
A fluctuation amount calculating means for calculating a fluctuation amount of the processing result of the representative value generated by the first image processing with respect to the processing result of the representative value subjected to the second image processing;
Correction processing means for correcting the original image data subjected to the first image processing based on the fluctuation amount calculated by the fluctuation amount calculation means;
An image processing apparatus comprising:

前記第一の画像処理は、前記原画像データの一部又は全部を変更する処理であることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first image processing is processing for changing part or all of the original image data.

前記第一の画像処理は、ダイナミックレンジ変更処理、鮮鋭化処理、ノイズ低減処理の少なくとも何れか１つを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first image processing includes at least one of dynamic range change processing, sharpening processing, and noise reduction processing.

前記第二の画像処理は、階調変換処理であることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the second image processing is gradation conversion processing.

前記代表値は、前記予め決められた領域から算出された画素値であることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the representative value is a pixel value calculated from the predetermined area.

前記変動量は、前記予め決められた領域における統計値に基づき算出されることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 6, wherein the fluctuation amount is calculated based on a statistical value in the predetermined region.

前記統計値は、データの平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値、標準偏差、分散、分位点の少なくとも１つであることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。 8. The image processing according to claim 7, wherein the statistical value is at least one of an average value, median value, mode value, maximum value, minimum value, standard deviation, variance, and quantile of data. apparatus.

前記補正処理手段は、前記変動量算出手段で算出された変動量に基づいて、画素値が変動された量を補正する処理であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 2, wherein the correction processing unit is a process of correcting an amount by which the pixel value has been changed based on the fluctuation amount calculated by the fluctuation amount calculation unit.

原画像データに複数の画像処理を行う画像処理方法であって、
前記原画像データの代表値を取得するための画像解析工程と、
前記原画像データに対して第一の画像処理を行う第一の画像処理工程と、
前記画像解析工程において取得された代表値と、前記第一の画像処理が行われた代表値との間の変動量を算出する変動量算出工程と、
前記画像解析工程において取得された代表値と前記変動量算出工程で算出された変動量とに基づいて、前記原画像データに対して第二の画像処理を行う第二の画像処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for performing a plurality of image processing on original image data,
An image analysis step for obtaining a representative value of the original image data;
A first image processing step for performing first image processing on the original image data;
A fluctuation amount calculating step of calculating a fluctuation amount between the representative value acquired in the image analysis step and the representative value subjected to the first image processing;
A second image processing step of performing second image processing on the original image data based on the representative value acquired in the image analysis step and the fluctuation amount calculated in the fluctuation amount calculation step;
An image processing method comprising:

原画像データに複数の画像処理を行う画像処理方法であって、
前記原画像データの代表値を取得する画像解析工程と、
前記原画像データに対して第二の画像処理を行う第二の画像処理工程と、
前記第二の画像処理が行われた原画像データに対して第一の画像処理を行う第一の画像処理工程と、
前記第二の画像処理が行われた前記代表値の処理結果に対して、前記第一の画像処理によって生じる前記代表値の処理結果の変動量を算出する変動量算出工程と、
前記変動量算出工程で算出された変動量に基づいて、前記第一の画像処理が行われた原画像データを補正する補正処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for performing a plurality of image processing on original image data,
An image analysis step of obtaining a representative value of the original image data;
A second image processing step for performing second image processing on the original image data;
A first image processing step for performing first image processing on the original image data on which the second image processing has been performed;
A variation amount calculating step of calculating a variation amount of the processing result of the representative value generated by the first image processing with respect to the processing result of the representative value subjected to the second image processing;
A correction processing step of correcting the original image data subjected to the first image processing based on the fluctuation amount calculated in the fluctuation amount calculation step;
An image processing method comprising:

請求項１０又は１１に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。 The program for making a computer perform the image processing method of Claim 10 or 11.

請求項１２に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 A computer-readable recording medium on which the program according to claim 12 is recorded.