JP2013020505A - 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム、並びに、画像処理による放射線量推定方法 - Google Patents

画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム、並びに、画像処理による放射線量推定方法 Download PDF

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Abstract

【課題】撮影画像内の点や短い線や被写体のコーナーなどの凸部分を特徴点として安定・的確に抽出することができるようにする。
【解決手段】元画像内の着目点と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点との２画素の画素値の対の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成するステップ（Ｓ２）と、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素の出現確率を算出するステップ（Ｓ３）と、当該方向別ヒストグラム要素出現確率を用いて方向別自己エントロピの計算を行うステップ（Ｓ４）と、元画像の画素値を対応する方向別自己エントロピの値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成するステップ（Ｓ５）と、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成するステップ（Ｓ６，Ｓ７）とを有するようにした。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム、並びに、画像処理による放射線量推定方法に関する。さらに詳述すると、本発明は、撮影画像内の特に点や短い線や被写体のコーナーなどの凸部分の抽出に用いて好適な画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム、並びに、撮影画像内の放射線の通過痕跡の検出に用いて好適な画像処理による放射線量推定方法に関する。
ＣＣＤ(Ｃharge Ｃoupled Ｄevice の略)やＣＭＯＳ(Ｃomplementary Ｍetal Ｏxide Ｓemiconductor の略)といった受光素子(撮像素子とも呼ばれる)を有する撮影機器で撮影した画像の特徴抽出を行う技術は種々のものが存在する（例えば、非特許文献１）。
輿水大和：「画像特徴量[Ｉ]−共起性に着目した画像特徴量と新型フィルタ導入−」，電子情報通信学会誌，Vol.93，No.10，pp.880-885，2010年
しかしながら、非特許文献１の画像処理技術では、本質的に１回微分の処理であるため、撮影画像内の点や短い線或いは被写体のコーナーなどの凸部分を特徴点として安定・的確に抽出することができないという問題がある。
また、放射線の通過痕跡は撮影画像内において点や短い線として記録されるという特質もあり、撮影画像内に写り込んだ放射線の通過痕跡を抽出(検出)することができる画像処理の方法は開発されていない。
そこで、本発明は、撮影画像内の点や短い線や被写体のコーナーなどの凸部分を特徴点として安定・的確に抽出することができ、合わせて、撮影機器の受光素子を通過した放射線の痕跡を撮影画像から検出することができる画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム、並びに、画像処理による放射線量推定方法を提供することを目的とする。
かかる目的を達成するため、請求項１記載の画像処理方法は、元画像内の着目点（画素値ｉ）と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点（画素値ｊ）との２画素の画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成するステップと、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素Ｈθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を算出するステップと、当該方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を用いて ＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)＝−logＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ) によって方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の計算を行うステップと、元画像の画素値を対応する方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成するステップと、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成するステップとを有するようにしている。
また、請求項６記載の画像処理装置は、元画像内の着目点（画素値ｉ）と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点（画素値ｊ）との２画素の画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成する手段と、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素Ｈθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を算出する手段と、当該方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を用いて ＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)＝−logＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ) によって方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の計算を行う手段と、元画像の画素値を対応する方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成する手段と、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成する手段とを有するようにしている。
また、請求項７記載の画像処理プログラムは、元画像内の着目点（画素値ｉ）と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点（画素値ｊ）との２画素の画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成する手段、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素Ｈθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を算出する手段、当該方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を用いて ＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)＝−logＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ) によって方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の計算を行う手段、元画像の画素値を対応する方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成する手段、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成する手段としてコンピュータを機能させるようにしている。
これらの画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムによると、濃度共起ヒストグラムの作成，濃度共起ヒストグラム要素出現確率の算出，自己エントロピの計算，自己エントロピ画像の作成の全てを方向別に行うと共に方向別の自己エントロピ画像の総乗画像や総和画像を作成するようにしているので、画像内の点や短い線や被写体のコーナーなどの凸部分が特徴点として安定・的確に抽出される。
また、請求項２記載の画像処理による放射線量推定方法は、請求項１記載の画像処理方法を適用して作成した特徴画像における孤立領域の計数結果に基づいて放射線量の多少を評価するようにしている。この場合には、請求項１記載の画像処理によって特徴点として抽出された孤立領域(斑点)を計数することにより、点や短い線として写り込んだ放射線の通過痕跡の検出結果に基づいて放射線量が多いか少ないかの評価ができる。
また、請求項３記載の画像処理による放射線量推定方法は、連続撮影した二枚の画像の各々について請求項１記載の画像処理方法を適用して作成した二枚の特徴画像を比較し同じ撮像を除去して比較結果画像を作成し、当該比較結果画像における孤立領域の計数結果に基づいて放射線量の多少を評価するようにしている。この場合には、連続撮影した二枚の画像の特徴画像を比較し同じ撮像を除去して孤立領域を計数するようにしているので、被写体や背景の影響を受けずに放射線の通過痕跡のみをより一層的確に抽出することができる。
また、請求項４記載の画像処理による放射線量推定方法は、被写体や背景が写り込まない状態で撮影した画像に請求項１記載の画像処理方法を適用して作成した特徴画像における孤立領域の計数結果に基づいて放射線量の多少を評価するようにしている。この場合には、被写体や背景が写り込んでいない元画像を用いて孤立領域を計数するようにしているので、被写体や背景の影響を受けずに放射線の通過痕跡のみを更により一層的確に抽出することができる。
また、請求項５記載の発明は、請求項２から４のいずれか一つに記載の画像処理による放射線量推定方法において、孤立領域の個数若しくは孤立領域の密度若しくは孤立領域を構成する画素数の合計と放射線量率との間の相関式を予め作成しておき、孤立領域の計数結果を相関式に当てはめて放射線量率の大きさを推定するようにしている。この場合には、請求項１記載の画像処理を行うことによって放射線量率の大きさが具体的に推定される。
本発明の画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムによれば、画像内の点や短い線や被写体のコーナーなどの凸部分を特徴点として安定・的確に抽出することができるので、画像の種類や被写体・背景の形状によらず特徴点抽出の精度の向上を図ると共に汎用性の向上を図ることが可能になる。
さらに、請求項２記載の画像処理による放射線量推定方法によれば、点や短い線として写り込んだ放射線の通過痕跡の検出結果に基づいて放射線量が多いか少ないかを評価することができるので、一般的な特徴点の抽出に加えて放射線の通過痕跡の抽出を行えるようにして画像処理の付加価値を高めることが可能になる。また、一般的な撮影機器によって撮影された画像を用いて放射線の検出を行うことができるので、放射線検出を容易・簡便にすることが可能になる。
さらに、請求項３，４記載の画像処理による放射線量推定方法によれば、被写体や背景の影響を受けずに放射線の通過痕跡のみをより一層的確に抽出することができるので、一般的な撮影機器によって撮影された画像を用いての放射線検出の信頼性の向上を図ることが可能になる。
さらに、請求項５記載の画像処理による放射線量推定方法によれば、放射線量率の大きさを具体的に推定することができるので、一般的な撮影機器によって撮影された画像を用いて放射線量率の推定を具体的に行うことを可能にし、放射線量率の推定を容易・簡便にすることが可能になる。
本発明の画像処理方法の実施形態の一例を説明するフローチャートである。 本発明の画像処理方法を放射線量の推定に用いる場合の実施形態の一例を説明するフローチャートである。 本実施形態の画像処理方法をプログラムを用いて実施する場合の画像処理装置の機能ブロック図である。 本発明の画像処理方法の処理内容を説明する図である。（Ａ）は元画像である。（Ｂ）は方向別自己エントロピ画像である。（Ｃ）は総乗画像である。（Ｄ）総和画像である。 実施例１の画像処理結果を示す画像であり、ガンマ線照射装置が放射線を照射していない時に撮影した画像の処理結果を示す画像である。（Ａ）は元画像である。（Ｂ）は本発明の画像処理方法を適用した総乗画像である。 実施例１の画像処理結果を示す画像であり、ガンマ線照射装置が放射線を照射している時に撮影した画像の処理結果を示す画像である。（Ａ）は元画像である。（Ｂ）は本発明の画像処理方法を適用した総乗画像である。 実施例１の画像処理の結果得られた総乗画像における孤立領域の個数を計数した結果を示す図である。 実施例２の画像処理結果を示す画像であり、ガンマ線照射装置が放射線を照射している状態で撮影した画像の処理結果を示す画像である。（Ａ）は連続撮影した元画像Ｉ1である。（Ｂ）は連続撮影した元画像Ｉ2である。（Ｃ）は本発明の画像処理方法を適用した比較結果画像である。 実施例３の画像処理の結果得られた総乗画像における孤立領域の個数を計数した結果を示す図である。 実施例４の画像処理の結果得られた総乗画像における孤立領域の個数をガンマ線照射装置からの距離別に計数した結果を示す図である。
以下、本発明の構成を図面に示す実施の形態の一例に基づいて詳細に説明する。
図１から図４に、本発明の画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム、並びに、画像処理による放射線量推定方法の実施形態の一例を示す。本発明の画像処理方法は、元画像内の着目点（画素値ｉ）と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点（画素値ｊ）との２画素の画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成するステップ（Ｓ２）と、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素Ｈθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を算出するステップ（Ｓ３）と、当該方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を用いて ＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)＝−logＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ) によって方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の計算を行うステップ（Ｓ４）と、元画像の画素値を対応する方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成するステップ（Ｓ５）と、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成するステップ（Ｓ６，Ｓ７）とを有するようにしている。
上記画像処理方法は、本発明の画像処理装置として実現される。本発明の画像処理装置は、元画像内の着目点（画素値ｉ）と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点（画素値ｊ）との２画素の画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成する手段と、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素Ｈθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を算出する手段と、当該方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を用いて ＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)＝−logＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ) によって方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の計算を行う手段と、元画像の画素値を対応する方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成する手段と、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成する手段とを有するとを備えている。
上述の画像処理方法及び画像処理装置は、本発明の画像処理プログラムをコンピュータ上で実行することによっても実現される。本実施形態では、画像処理プログラムをコンピュータ上で実行する場合を例に挙げて説明する。
画像処理プログラム１７を実行するためのコンピュータ１０（本実施形態では、画像処理装置１０でもある）の全体構成を図３に示す。この画像処理装置１０は、制御部１１、記憶部１２、入力部１３、表示部１４及びメモリ１５を備え相互にバス等の信号回線により接続されている。また、画像処理装置１０にはデータサーバ１６がバス等の信号回線により接続されており、その信号回線を介して相互にデータや制御指令等の信号の送受信（即ち出入力）が行われる。
本実施形態では、受光素子を有する撮影機器で撮影した画像の受光素子毎の受光データ即ち画素値データが画素値データベース１８としてデータサーバ１６に蓄積される。ただし、本発明において画素値データが蓄積されるデータベースやデータファイルが保存されるのは、データサーバ１６に限られるものではなく、記憶部１２に保存されるようにしても良いし、光記憶媒体等のその他の外部記憶装置に保存されるようにしても良い。
なお、本発明における受光素子(撮像素子とも呼ばれる)とは、ガンマ線を含む放射線の通過に反応して画素値を変化させ得るものであり、具体的に例えばＣＣＤやＣＭＯＳである。
また、本発明における撮影機器とは、前述の受光素子を備えて撮像を行うものであり、具体的には例えばデジタルカメラやデジタルビデオカメラである。なお、動画として撮影された画像である場合には、フレーム毎に画像処理を行えば良い。
制御部１１は記憶部１２に記憶されている画像処理プログラム１７によって画像処理装置１０全体の制御並びに画像処理に係る演算を行うものであり、例えばＣＰＵ(中央演算処理装置)である。
記憶部１２は少なくともデータやプログラムを記憶可能な装置であり、例えばハードディスクである。
メモリ１５は制御部１１が種々の制御や演算を実行する際の作業領域であるメモリ空間となるものであり、例えばＲＡＭ(Ｒandom Ａccess Ｍemory の略)である。
入力部１３は少なくとも作業者の命令を制御部１１に与えるためのインターフェイスであり、例えばキーボードである。
表示部１４は制御部１１の制御により文字や図形等の描画・表示を行うものであり、例えばディスプレイである。
そして、記憶装置としてのデータサーバ１６にアクセス可能なコンピュータである画像処理装置１０の制御部１１には、画像処理プログラム１７を実行することにより、データサーバ１６から受光素子毎の画素値データの入力を受ける手段としての画素値データ読込部１１ａ、元画像内の着目点（画素値ｉ）と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点（画素値ｊ）との２画素の画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成する手段としてのヒストグラム作成部１１ｂ、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素Ｈθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を算出する手段としての出現確率算出部１１ｃ、当該方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を用いて ＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)＝−logＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ) によって方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の計算を行う手段としてのエントロピ計算部１１ｄ、元画像の画素値を対応する方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成する手段としてのエントロピ画像作成部１１ｅ、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成する手段としての総乗・総和画素値算出部１１ｆ及び総乗・総和画像作成部１１ｇが構成される。
はじめに、本発明の画像処理方法の基本部分の処理内容を図１に従って説明する。
本実施形態の画像処理方法の実行にあたっては、まず、制御部１１の画素値データ読込部１１ａは、処理対象の画像の受光素子毎の画素値データの読み込みを行う（Ｓ１）。
具体的には、制御部１１の画素値データ読込部１１ａが、処理対象の画像の受光素子毎の受光データ即ち画素値データを画素値データベース１８から読み込み、当該データをメモリ１５に記憶させる。
本発明における画素値とは、グレイスケール画像の場合は輝度であり、カラー画像の場合はグレースケールへ変換した画像の輝度、或いはカラー画像を構成するＲ，Ｇ，Ｂのうちのいずれか一つの値である。
次に、制御部１１のヒストグラム作成部１１ｂは、方向別の濃度共起ヒストグラムの作成を行う（Ｓ２）。
本発明では、２画素対の濃度共起ヒストグラムの方向別の組み合わせを用いる。なお、２画素対の濃度共起ヒストグラムの作成は周知の技術であるのでここでは詳細については省略する（例えば、山足和彦・藤原孝幸・輿水大和：「共起度数画像の提案」，電学論Ｃ，Vol.127，No.4，pp.528-536，2007年 や 藤原孝幸・山足和彦・輿水大和：「画像の共起度数からなる特徴量を用いた新しい空間フィルタ」，電学論Ｃ，Vol.127，No.4，pp.546-552，2007年 や 輿水大和：「画像特徴量[Ｉ]−共起性に着目した画像特徴量と新型フィルタ導入−」，電子情報通信学会誌，Vol.93，No.10，pp.880-885，2010年 を参照）。
本発明における方向別濃度共起ヒストグラムの作成は、元画像内の着目点（ｘ，ｙ）の画素値をｉとし、着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点（ｘ'，ｙ'）の画素値をｊとして、方向別に２画素対の濃度共起ヒストグラムを作成することにより行う。具体的には、元画像内の点（ｘ，ｙ）と点（ｘ'，ｙ'）との画素値の対（ｉ，ｊ）と同じ値の組み合わせが画像内にいくつあるかを数え、画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数を用いて共起ヒストグラムを作成する。
方向を角度θ＝0，45，90，135，180，225，270，315度の８方向として２画素の対方向（ｋ，ｌ）＝｛(ｄ，０)，(ｄ，ｄ)，(０，ｄ)，(−ｄ，ｄ)，(−ｄ，０)，(−ｄ，−ｄ)，(０，−ｄ)，(ｄ，−ｄ)｝とすると、（ｘ'，ｙ'）＝（ｘ＋ｋ，ｙ＋ｌ）として２画素対が作成される。
なお、２画素の対方向は、８方向に限られるものではなく、角度θ＝0，90，180，270度や角度θ＝45，135，225，315度などの４方向でも良いし、より詳細な16方向など８方向より多くても良い。以下では、上述の８方向を用いて説明する。
また、着目点からの距離ｄ（即ち、２画素間の距離ｄ）は、対となる２画素の隔たりであり、一般的にはピクセル数である。そして、当該距離ｄは、特定の値に限られるものではなく、撮影機器の特性や撮影画像内の特徴点として抽出する対象の大きさなどを考慮して適宜設定され、具体的には例えば１〜３程度の値に設定される（なお、距離ｄ＝１は隣接する画素である）。
以降では、画像内の画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数で作成した８方向別の濃度共起ヒストグラムをＨθ（ただし、θ＝０，１，…，７）と表記する。
本実施形態では、ヒストグラム作成部１１ｂが、Ｓ１の処理においてメモリ１５に記憶された画素値データをメモリ１５から読み込み、当該画素値データを用いて方向別濃度共起ヒストグラムＨθ（ただし、θ＝０，１，…，７）を演算し作成する。
そして、ヒストグラム作成部１１ｂは、作成した方向別濃度共起ヒストグラムＨθ（ただし、θ＝０，１，…，７）のデータをメモリ１５に記憶させる。
次に、制御部１１の出現確率算出部１１ｃは、Ｓ１の処理によって作成された方向別濃度共起ヒストグラムを用いて当該方向別濃度共起ヒストグラムの要素の出現確率(方向別)の算出を行う（Ｓ３）。
具体的には、Ｓ２の処理によって作成された方向別濃度共起ヒストグラムＨθを用いて数式１によって方向別の濃度共起ヒストグラムＨθの要素の出現確率Ｐθを算出する。
本実施形態では、出現確率算出部１１ｃが、Ｓ２の処理においてメモリ１５に記憶された方向別濃度共起ヒストグラムＨθのデータをメモリ１５から読み込み、当該方向別濃度共起ヒストグラムＨθのデータを用いて数式２によって方向別の濃度共起ヒストグラムＨθの要素の出現確率Ｐθを算出する。
そして、出現確率算出部１１ｃは、算出した方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθ（ただし、θ＝０，１，…，７）のデータをメモリ１５に記憶させる。
次に、制御部１１のエントロピ計算部１１ｄは、Ｓ３の処理によって算出された方向別ヒストグラム要素出現確率を用いて方向別自己エントロピの計算を行う（Ｓ４）。
画像内の点や短い線や被写体のコーナーなどの凸部分といった特徴点は、画像の中で出現頻度が低い部分と見なせる。そこで、着目画素についての周囲との関係（言い換えると、着目画素近傍の状態）を導入し、出現頻度の低い部分を強調することを考える。
具体的には、Ｓ３の処理によって算出した方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθから、個別に自己エントロピＨＰθを数式２によって求める。
（数２） ＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)＝−logＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)
ただし、θ：着目点に対する角度の識別子（０，１，…，７） を表す。
本実施形態では、エントロピ計算部１１ｄが、Ｓ３の処理においてメモリ１５に記憶された方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθのデータをメモリ１５から読み込み、当該方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθのデータを用いて数式２によって方向別自己エントロピＨＰθを計算する。
そして、エントロピ計算部１１ｄは、計算した方向別自己エントロピＨＰθ（ただし、θ＝０，１，…，７）のデータをメモリ１５に記憶させる。
次に、制御部１１のエントロピ画像作成部１１ｅは、Ｓ４の処理によって計算された方向別自己エントロピを用いて方向別自己エントロピ画像の作成を行う（Ｓ５）。
自己エントロピ画像の作成は、元画像の画素値を、対応する自己エントロピＨＰθの値に置換することによって行う。具体的には、Ｓ４の処理によって計算された方向別自己エントロピＨＰθから数式３によって画素値を決定して自己エントロピ画像を作成する。本発明では、Ｓ４の処理によって計算した方向別自己エントロピＨＰθを用いて自己エントロピ画像の作成を方向別に行う。以降では、８方向別の自己エントロピ画像をＫθ（ただし、θ＝０，１，…，７）と表記する。
（数３） Ｋθ(ｘ，ｙ)＝ＨＰθ(Ｉ(ｘ，ｙ)，Ｉ(ｘ＋ｋ，ｙ＋ｌ)｜ｄ)
ただし、Ｉ(ｘ，ｙ)はｉと同意であって画素値を表し、
Ｉ(ｘ＋ｋ，ｙ＋ｌ)はｊと同意であって画素値を表す。
なお、自己エントロピＨＰθから自己エントロピ画像Ｋθを作成する方法は、従来の画像処理における濃度共起ヒストグラムから共起度数画像を作成する方法と同様である（例えば、前掲の、山足和彦ほか「共起度数画像の提案」，藤原孝幸ほか「画像の共起度数からなる特徴量を用いた新しい空間フィルタ」，輿水大和「画像特徴量[Ｉ]−共起性に着目した画像特徴量と新型フィルタ導入−」を参照）
図４(Ａ)を元画像（中央の長方形が被写体）とした場合の方向別自己エントロピ画像Ｋθを同図(Ｂ)に示す。同図(Ｂ)では、中央が元画像であり、８方向別の自己エントロピ画像Ｋ0，Ｋ1，…，Ｋ7を対応する方向位置に配置している。なお、これら図においては、自己エントロピ画像Ｋθの各画素値を０〜２５５の範囲に正規化し、出現頻度の低い部分を明るく表示し、出現頻度の高い部分を暗く表示している。
本実施形態では、エントロピ画像作成部１１ｅが、Ｓ４の処理においてメモリ１５に記憶された方向別自己エントロピＨＰθのデータをメモリ１５から読み込み、当該方向別自己エントロピＨＰθのデータを用いて数式３によって画素値を決定して方向別自己エントロピ画像Ｋθを作成する。
そして、エントロピ画像作成部１１ｅは、作成した方向別自己エントロピ画像Ｋθ（ただし、θ＝０，１，…，７）のデータをメモリ１５に記憶させる。
次に、制御部１１の総乗・総和画素値算出部１１ｆは、Ｓ５の処理によって作成された方向別自己エントロピ画像を用いて総乗画素値，総和画素値の算出を行う（Ｓ６）。
総乗画素値ＴＰの算出は、Ｓ５の処理において作成した方向別自己エントロピ画像Ｋ0，Ｋ1，…，Ｋ7を用いて数式４によって行う（なお、ここでの計算は、Ｓ５の処理における数式３による計算値をそのまま用い、０〜２５５の範囲に正規化したものを用いるのではない）。
ただし、 ７：着目点に対する方向の数(＝８−１)，
Ｍ：元画像のｘ方向(横)サイズ，
Ｎ：元画像のｙ方向(縦)サイズ，
ｄ：着目点からの距離 をそれぞれ表す。
総和画素値ＴＳの算出は、Ｓ５の処理において作成した方向別自己エントロピ画像Ｋ0，Ｋ1，…，Ｋ7を用いて数式５によって行う（なお、ここでの計算も、Ｓ５の処理における数式３による計算値をそのまま用い、０〜２５５の範囲に正規化したものを用いるのではない）。
ただし、 ７：着目点に対する方向の数(＝８−１)，
Ｍ：元画像のｘ方向(横)サイズ，
Ｎ：元画像のｙ方向(縦)サイズ，
ｄ：着目点からの距離 をそれぞれ表す。
本実施形態では、総乗・総和画素値算出部１１ｆが、Ｓ５の処理においてメモリ１５に記憶された方向別自己エントロピ画像Ｋθのデータをメモリ１５から読み込み、当該方向別自己エントロピ画像Ｋθのデータを用い、数式４によって総乗画素値ＴＰ(ｘ，ｙ)を算出し、数式５によって総和画素値ＴＳ(ｘ，ｙ)を算出する。
そして、総乗・総和画素値算出部１１ｆは、算出した総乗画素値ＴＰ(ｘ，ｙ)の値，総和画素値ＴＳ(ｘ，ｙ)の値をメモリ１５に記憶させる。
次に、制御部１１の総乗・総和画像作成部１１ｇは、Ｓ６の処理によって算出された総乗画素値ＴＰ，総和画素値ＴＳを用いて総乗画像，総和画像の作成を行う（Ｓ７）。
本実施形態では、総乗・総和画像作成部１１ｇが、Ｓ６の処理においてメモリ１５に記憶された総乗画素値ＴＰ(ｘ，ｙ)の値，総和画素値ＴＳ(ｘ，ｙ)の値をメモリ１５から読み込み、これら値を０から２５５までの画素値に正規化する（具体的には、ＴＰ，ＴＳの最小値から最大値までの範囲を０から２５５までの範囲(画素値)に正規化する）ことによって総乗画像，総和画像を作成する。
図４(Ａ)を元画像とした場合で、方向別自己エントロピ画像Ｋθが同図(Ｂ)である場合の、総乗画像を同図(Ｃ)に示し、総和画像を同図(Ｄ)に示す。これら画像から、周囲よりも輝度値の高い部分が、画像内で出現頻度が低い部分であって特徴点として抽出される。
図４(Ｃ)，(Ｄ)に示す総乗画像と総和画像とのどちらにおいても、元画像の被写体である長方形の凸部分（即ち、四つの頂点）が周囲よりも高い輝度を示しており、上述の処理を施すことによって画像内の被写体の凸部分が特徴点として良好に抽出される。なお、画像内の特徴点の抽出のためには、総乗画像と総和画像とのうちのどちらか一方のみを算出するようにしても良い。
そして、総乗・総和画像作成部１１ｇは、総乗画像，総和画像のデータを記憶部１２やデータサーバ１６に処理結果ファイルとして保存したり、総乗画像，総和画像を表示部１４に表示したりする。
そして、制御部１１は、画像処理を終了する（ＥＮＤ）。
以上のように構成された本発明の画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムによれば、濃度共起ヒストグラムの作成，濃度共起ヒストグラム要素出現確率の算出，自己エントロピの計算，自己エントロピ画像の作成の全てを方向別に行うと共に方向別の自己エントロピ画像の総乗画像や総和画像を作成するようにしているので、画像内の点や短い線や被写体のコーナーなどの凸部分が特徴点として安定・的確に抽出される。
また、本発明者らは、上述の画像処理の利用方法に関し、以下のことを知見した。
１）撮影画像に対して上述の処理を施すことによって画像内の放射線の通過痕跡が検出される。
２）撮影画像内から放射線の通過痕跡として検出される斑点の数と放射線量(放射線量率)との間には相関がある。
３）したがって、放射線の通過痕跡として検出された斑点の数に基づいて撮影箇所の放射線量(放射線量率)の高低を評価することができる。
具体的には、撮影画像の画素値データを用いて上述の処理（Ｓ１〜Ｓ７）を行うと、放射線の通過痕跡が総乗画像・総乗画像内に特徴点として斑点状に現れて抽出(検出)される。そこで、抽出(検出)される斑点の個数は撮影機器の受光素子のサイズやレンズ等に影響を受けると考えられるので撮影に使用する撮影機器一式に対して画像処理によって抽出される斑点の程度（具体的には、斑点の個数，斑点の密度，斑点を構成する画素数の合計）と放射線量(放射線量率)との間の相関を予め把握しておくことにより、画像処理を行うことによって撮影地点における放射線量を推定することができる。
そこで、続いて、本発明の画像処理方法を用いての放射線量の推定に好適な処理内容（即ち、本発明の画像処理による放射線量推定方法）を図２に従って説明する。
まず、放射線の通過痕跡は撮影画像内にランダムに現れるため、連続撮影した画像間で共通する部分を除去すると、放射線の通過痕跡が残る。そこで、連続撮影した画像を用いて画像処理を行うことにより、背景ノイズを除去し、放射線の通過痕跡の抽出をより一層的確に行うことができる。
この処理においては、二枚の画像を連続撮影する。ここでは、これら二枚の連続撮影画像をＩ1，Ｉ2と表記する。ここでの連続撮影とは、背景として写り込むものを同じにするため、撮影機器を動かさずに（若しくは、できる限り動かさないようにして）続けて撮影するという意味である。なお、二枚の画像の連続撮影は、例えば撮影機器の連写機能を使うようにしても良いし、手動で連続して撮影するようにしても良い。また、動画として撮影された画像の連続するフレームを二枚の連続撮影画像Ｉ1，Ｉ2として用いるようにしても良い。
そして、同じ若しくはほぼ同じ背景が写り込んでいる二枚の連続撮影画像Ｉ1，Ｉ2のそれぞれに対して上述のＳ１からＳ７までの処理を行って特徴画像（即ち、総乗画像と総和画像との両方若しくはどちらか一方）を作成する。ここでは、画像Ｉ1の特徴画像をＦ1とし、画像Ｉ2の特徴画像をＦ2とする。なお、特徴画像Ｆ1，Ｆ2の種類は、両方とも総乗画像若しくは両方とも総和画像として揃える。
本実施形態では、総乗・総和画像作成部１１ｇが、Ｓ７の処理の結果作成される画像Ｉ1の特徴画像Ｆ1及び画像Ｉ2の特徴画像Ｆ2のデータ（即ち、画素毎の画素値データ）をメモリ１５に記憶させる。
次に、制御部１１の特徴画像比較部１１ｈは、Ｓ７の処理によって作成された二つの特徴画像の比較を行って両画像で同じ撮像の除去を行う（Ｓ８）。
本実施形態では、特徴画像比較部１１ｈが、Ｓ７の処理においてメモリ１５に記憶された画像Ｉ1の特徴画像Ｆ1及び画像Ｉ2の特徴画像Ｆ2のデータをメモリ１５から読み込み、対応する画素毎に画素値を比較して画素値の差違が一定範囲内である場合には当該画素には両画像で同じもの(背景・被写体など)が写り込んでいるとし、一方で前記画素値の差違が一定範囲を超えている場合には当該画素の輝度値を特徴画像Ｆ2の輝度値として、比較結果画像Ｒを作成する。
ここで、二つの特徴画像Ｆ1，Ｆ2の比較を行う際には、画像中の背景部分をより一層安定・確実に取り除くため、一方の特徴画像をモルフォロジー処理で特徴点の輪郭を拡張して比較の土台とすることが好ましい。例えば、特徴画像Ｆ1をモルフォロジー処理で拡張した輪郭拡張画像Ｆ'1とし、比較結果画像Ｒを数式６によって作成するようにしても良い。ただし、モルフォロジー処理で特徴点の輪郭を拡張する処理を行うことは本発明において必須ではない。
そして、特徴画像比較部１１ｈは、作成した比較結果画像Ｒのデータをメモリ１５に記憶させる。
次に、制御部１１の孤立領域計数部１１ｉは、Ｓ８の処理によって作成された比較結果画像内の孤立領域の計数を行う（Ｓ９）。
本実施形態では、孤立領域計数部１１ｉが、Ｓ８の処理においてメモリ１５に記憶された比較結果画像Ｒのデータをメモリ１５から読み込み、当該比較結果画像Ｒの中で輝度値が高い箇所（即ち、特徴点）である孤立領域(斑点)の個数を計数する。
輝度値が高い孤立領域の個数の計数は、例えば、所定の画素値以上の画素が所定の個数以上隣接して集まっている領域を抽出して数えることによって行う。このときの所定の画素値や所定の画素の個数は、特定の値に限られるものではなく、撮影機器の特性なども考慮して適宜設定され、具体的には例えば画素値は輝度値６０〜１００程度の範囲，画素の個数は５〜１５程度の範囲で設定される。
ここで、上記の輝度値が高い孤立領域(斑点)は、本発明者らの知見により、放射線の通過痕跡とみなされる。したがって、撮影場所における放射線量率が低ければ斑点の数は少なく、放射線量率が高ければ斑点の数は多くなる。
孤立領域計数部１１ｉは、計数した孤立領域の個数をメモリ１５に記憶させる。
次に、制御部１１の放射線量推定部１１ｊは、Ｓ９の処理によって計数された孤立領域の個数に基づいて放射線量の推定を行う（Ｓ１０）。
画像内の孤立領域の個数に基づく放射線量の推定は、孤立領域の個数と放射線量(放射線量率)との間の相間関係を用いて行う。このため、予め、放射線量推定画像処理用の画像の取得(撮影)に用いる撮影機器を用いて複数の放射線量状況下において撮影を行うと共に撮影した画像を用いて上述のＳ１からＳ９までの処理を行うことによって孤立領域の個数を計数し、孤立領域の個数と放射線量(放射線量率)との間の相関式を作成しておく。
なお、本発明における孤立領域(斑点)についての計数の対象（言い換えると、相関式の一方の変数）は、孤立領域の個数に限られるものではなく、元画像のうちの一部分における孤立領域の密度でも良いし、各孤立領域を構成する画素数を積み上げた画素数の合計でも良い。
本実施形態では、放射線量推定部１１ｊは、Ｓ１０の処理においてメモリ１５に記憶された孤立領域の個数をメモリ１５から読み込み、当該孤立領域の個数を予め作成しておいた孤立領域の個数と放射線量(放射線量率)との間の相関式に当てはめて放射線量を推定する。なお、孤立領域の個数と放射線量(放射線量率)との間の相関式は例えば画像処理プログラム１７上に予め規定しておく。
そして、放射線量推定部１１ｊは、推定した放射線量のデータを記憶部１２やデータサーバ１６に推定結果ファイルとして保存したり、放射線量の値を表示部１４に表示したりする。
そして、制御部１１は、画像処理による放射線量の推定処理を終了する（ＥＮＤ）。
ここで、ガンマ線は波長が短く、紙やプラスチックを通過する性質を有する。そのため、撮影機器のレンズにキャップを付けたままで撮影すると背景が写り込まずに放射線の通過痕跡だけが写り込む。
そこで、上述においては、二枚の連続撮影画像を通常通りに撮影し取得してこれら連続撮影画像のそれぞれについて特徴画像を作成すると共にこれら特徴画像の比較を行い両画像で同じ撮像(背景・被写体など)の除去を行うことによって放射線の通過痕跡を検出するようにしているが、これとは異なり、一枚を通常通りに撮影すると共にもう一枚を撮影機器のレンズにキャップを付けたままで撮影するようにしても良い。
このようにすることにより、レンズにキャップを付けたままで撮影した画像に対して上述のＳ１からＳ７までの処理を行って画像内の特徴点として放射線の通過痕跡を検出すると共に、検出された放射線の通過痕跡をキャップを取り外して撮影した画像と重ね合わせて表示することにより、撮影箇所の実態(被写体や背景など)と重ね合わせて撮影箇所毎の放射線量の高低を視覚的に容易に把握することができると共に、上述のＳ８の処理を行わずに放射線の通過痕跡である孤立領域の個数の計数（Ｓ９）及び放射線量の推定（Ｓ１０）を行うことができる。
なお、撮影機器のレンズにキャップを付けたまま撮影すると撮影機器の受光素子に光が差し込まないために低輝度の画素値に揺らぎが発生する。本発明の画像処理方法では画素値の僅かな差を強調するために撮影時の画素値の揺らぎに影響を受ける虞があるので、この揺らぎの影響を除くため、本発明の画像処理方法を適用する前に一定値（以下、輝度閾値）以下の輝度値をゼロにする前処理を行うことが好ましい。ただし、輝度閾値以下の輝度値をゼロにする前処理を行うことは本発明において必須ではない。なお、輝度閾値は、特定の値に限られるものではなく、撮影機器固有の画素値の揺らぎの発生の程度などを考慮して適宜設定され、具体的に例えば輝度値３０から５０程度の範囲で設定される。
以上のように、連続撮影した二枚の画像の特徴画像を比較し同じ撮像を除去して孤立領域を計数する場合には、被写体や背景の影響を受けずに放射線の通過痕跡のみをより一層的確に抽出することができる。また、被写体や背景が写り込んでいない元画像を用いて孤立領域を計数する場合には、被写体や背景の影響を受けずに放射線の通過痕跡のみを更により一層的確に抽出することができる。
そして、本発明の画像処理による放射線量推定方法によれば、本発明の画像処理を行うことによって放射線量率の大きさを具体的に推定することができる。
なお、上述の形態は本発明の好適な形態の一例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。
例えば、上述の実施形態では、二枚の連続撮影画像の各々について特徴画像を作成して両画像で同じ撮像(背景・被写体など)を除去することによって放射線の通過痕跡のみを抽出し易くするようにしているが、放射線の通過痕跡のみを抽出し易くする方法はこれに限られるものではなく、撮影機器のレンズにキャップを付けたままなどして被写体や背景を撮像しない状態で撮影した画像について上述のＳ１〜Ｓ７までの処理を行うようにしても良い。つまり、撮影箇所の実態(被写体や背景など)と重ね合わせる必要がなく、対象地点における放射線の通過痕跡の検出のみが必要である場合には、被写体や背景が写り込んでいない画像或いは被写体や背景を除去することができる画像一枚に対して上述のＳ１〜Ｓ７の処理を行うようにすれば良い。したがって、上述の説明ではＳ１〜Ｓ７の処理に加えてＳ８〜Ｓ１０の処理を行うことによって放射線量の推定を行うようにしているが、元画像によってはＳ１〜Ｓ７の処理のみを行って作成した総乗画像，総和画像における孤立領域(斑点)を計数することによって放射線量の推定をすることが可能である。
また、上述の実施形態では、予め作成しておいた孤立領域の個数と放射線量(放射線量率)との間の相関式を用いて放射線量率を具体的に推定するようにしているが、本発明は、放射線量率の値の推定への活用に限られるものではなく、放射線量が単に多いか少ないかの目安としての評価への活用も考えられるという利点を発揮する。
本発明の画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを放射線量の推定に適用した実施例を図５から図７を用いて説明する。
本実施例では、ガンマ線照射装置（千代田テクノル社製・TH-I93991型／線源：セシウム１３７，３７０〔GBq〕）で照射したガンマ線をカメラ（ＮＩＫＯＮ社製・D3100／レンズ：SIGMA EXDG FISHEYE）で撮影した画像を元画像として用いた。なお、撮影画像サイズは２０３４×１５３６画素とした。また、本発明の画像処理方法を適用する際の着目点からの距離ｄ＝１とした。
本実施例では、ガンマ線照射装置から２〔ｍ〕離れた位置で撮影した画像を元画像として用いた。なお、ガンマ線照射装置から２〔ｍ〕の位置における放射線量率は約５〔ミリシーベルト／時〕である。
また、本実施例では、５秒間隔でタイマー撮影を行い、１回目撮影から５回目撮影までは放射線の照射を行わず、６回目撮影から２９回目撮影までは放射線の照射を行い、３０回目撮影から３４回目撮影までは放射線の照射を行わなかった。
ガンマ線照射装置が放射線を照射していない時の撮影で得られた図５(Ａ)に示す元画像に対して本発明の画像処理方法（上述の実施形態のＳ１〜Ｓ７）を適用して同図(Ｂ)に示す総乗画像が得られた。
また、ガンマ線照射装置が放射線を照射している時の撮影で得られた図６(Ａ)に示す元画像に対して本発明の画像処理方法（上述の実施形態のＳ１〜Ｓ７）を適用して同図(Ｂ)に示す総乗画像が得られた。
図５(Ａ)と図６(Ａ)との比較から、図５(Ａ)に示す元画像においては当然として、図６(Ａ)に示す元画像においても放射線の通過痕跡を目視で見つけることは殆どできないことが確認された。
その一方で、図５(Ｂ)と図６(Ｂ)との比較から、図６(Ｂ)の方が特徴点として抽出された斑点が増えており、図６(Ｂ)に示す画像処理結果の総乗画像では放射線の通過痕跡が特徴点として抽出(検出)され、本発明の画像処理方法（上述の実施形態のＳ１〜Ｓ７）を適用することによって放射線の通過痕跡を容易に視認することができるようになることが確認された。
また、図５(Ｂ)と図６(Ｂ)とにおいては、放射線の通過痕跡としての特徴点(斑点)の他に、蛍光灯のちらつきなどに起因して蛍光灯や背景物体での蛍光灯の反射光が特徴点として抽出されていることも確認された。
また、１回目から３４回目までの撮影によって得られた元画像の各々に対して本発明の画像処理方法（上述の実施形態のＳ１〜Ｓ７）を適用して得られた総乗画像における孤立領域(斑点)の個数を計数して図７に示す結果が得られた。なお、本実施例では、輝度値８０以上で９画素以下の孤立領域を計数した。
図７に示す結果から、放射線の照射前及び照射終了後における孤立領域の個数が約７０〜１００個であるのに対して放射線の照射中における個数が約２００〜２５０個であり、照射前・終了後に対して照射中の方が検出された孤立領域の個数が大凡１５０個増加していることが確認された。なお、放射線の照射前及び照射終了後においても検出されている孤立領域は蛍光灯やその反射光の写り込みである。
以上の実施例１の結果から、本発明の画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを放射線の検出に適用すると、放射線の通過痕跡を特徴点として抽出(検出)することが可能であることが確認された。
本発明の画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを放射線量の推定に適用した他の実施例を図８を用いて説明する。
本実施例では、上述の実施例１と同じガンマ線照射装置及びカメラを用いた。また、撮影距離，画像サイズ，着目点からの距離ｄも実施例１と同様にした。
本実施例では、放射線を照射している時に連続撮影を行って取得した二枚の画像を元画像として用いた。
連続撮影によって得られた図８(Ａ)に示す元画像Ｉ1に対して本発明の画像処理方法（上述の実施形態のＳ１〜Ｓ７）を適用して得られた総乗画像と図８(Ｂ)に示す元画像Ｉ2に対して本発明の画像処理方法（上述の実施形態のＳ１〜Ｓ７）を適用して得られた総乗画像とを用いて、本発明の画像処理方法における連続撮影画像を用いての両画像で同じ撮像(被写体や背景など)の除去（上述の実施形態のＳ８〜Ｓ１０）を行って図８(Ｃ)に示す総乗画像同士の比較結果画像が得られた。
図８(Ａ)及び(Ｂ)から、これら元画像においては放射線の通過痕跡を目視で見つけることは殆どできないことが確認された。
その一方で、図８(Ｃ)に示す結果から、放射線の通過痕跡が特徴点として抽出(検出)されており、本発明の画像処理方法を適用することによって放射線の通過痕跡を容易に視認することができるようになることが確認された。
また、実施例１の図６(Ｂ)と本実施例の図８(Ｃ)との比較から、本発明の画像処理方法における連続撮影画像を用いての両画像で同じ撮像(被写体や背景など)の除去（上述の実施形態のＳ８〜Ｓ１０）を行うことにより、放射線の通過痕跡ではない余計な特徴点を減少させて放射線の通過痕跡の特徴点としての抽出(検出)を的確に行うことが可能であることが確認された。
また、図８(Ｃ)に示す比較結果画像における放射線の通過痕跡である孤立領域（輝度値８０以上で９画素以下）は１５１個であり、実施例１の図７に示す結果における放射線照射前・終了後における孤立領域の個数約７０〜１００個と放射線照射中における個数約２００〜２５０個との差である大凡１５０個に概ね合致することが確認された。このことからも、本発明の画像処理方法における連続撮影画像を用いての両画像で同じ撮像(被写体や背景など)の除去（上述の実施形態のＳ８〜Ｓ１０）を行うことにより、放射線の通過痕跡ではない余計な特徴点を減少させて放射線の通過痕跡の特徴点としての抽出(検出)を的確に行うことが可能であることが確認された。
本発明の画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを放射線量の推定に適用した更に他の実施例を図９を用いて説明する。
本実施例では、上述の実施例１と同じガンマ線照射装置及びカメラを用いた。また、撮影距離，画像サイズ，着目点からの距離ｄも実施例１と同様にした。さらに、実施例１と同様に、５秒間隔でタイマー撮影を行い、１回目撮影から５回目撮影までは放射線の照射を行わず、６回目撮影から２９回目撮影までは放射線の照射を行い、３０回目撮影から３４回目撮影までは放射線の照射を行わなかった。
本実施例では、カメラのレンズにキャップを付けたままの状態を模擬する（言い換えると、被写体や背景を撮像しない状態を作り出す）ため、室内照明を消して撮影を行った。
１回目から３４回目までの撮影によって得られた元画像の各々に対して本発明の画像処理方法（上述の実施形態のＳ１〜Ｓ７）を適用して得られた総乗画像における孤立領域（輝度値８０以上で９画素以下）の個数を計数して図９に示す結果が得られた。
図９に示す結果から、放射線の照射前及び照射終了後においては孤立領域が抽出されないのに対して放射線の照射中においては孤立領域が約７０〜１１０個抽出されており、カメラのレンズにキャップを付けたまま若しくは暗闇など被写体や背景を撮像しない状態で撮影をすることで、余計な像が写り込まないので放射線の通過痕跡のみを孤立領域として的確に抽出することが可能であることが確認された。
本発明の画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを放射線量の推定に適用したまた更に他の実施例を図１０を用いて説明する。
本実施例では、上述の実施例１と同じガンマ線照射装置及びカメラを用いた。また、画像サイズ，着目点からの距離ｄも実施例１と同様にした。
また、本実施例では、上述の実施例３と同様に、カメラのレンズにキャップを付けたままの状態を模擬する（言い換えると、被写体や背景を撮像しない状態を作り出す）ため、室内照明を消して撮影を行った。
本実施例では、ガンマ線照射装置からカメラまでの距離を２〔ｍ〕，３〔ｍ〕，５〔ｍ〕，７〔ｍ〕，１０〔ｍ〕と変化させて、距離毎に５秒間隔でタイマー撮影を行って複数枚の元画像を取得するようにした。なお、撮影距離２〔ｍ〕は放射線量率としては約５〔ミリシーベルト／時〕であり、以降撮影距離順に約３〔mSv／時〕，約１〔mSv／時〕，約0.6〔mSv／時〕であり、撮影距離１０〔ｍ〕は放射線量率としては約0.3〔mSv／時〕である。また、撮影距離を変える間は、５秒間隔でのタイマー撮影は継続して行い、放射線の照射は行わないようにした。
５秒間隔でのタイマー撮影によって得られた元画像の各々に対して本発明の画像処理方法（上述の実施形態のＳ１〜Ｓ７）を適用して得られた総乗画像における孤立領域（輝度値８０以上で９画素以下）の個数を計数して図１０に示す結果が得られた。
図１０に示す結果から、ガンマ線照射装置からカメラまでの距離が遠くなってカメラ位置における放射線量率が減少すると抽出(検出)される孤立領域の個数も減少するので、本発明の画像処理方法によれば放射線量の多少を孤立領域の個数の多少として反映させることが可能であることが確認された。
そして、放射線量(放射線量率)と孤立領域の個数との間の関係を予め把握してことにより、具体的には例えば両者の相関式を予め定めておくことにより、撮影によって得られた画像に対して本発明の画像処理方法を適用して孤立領域の個数を計数することによって撮影地点における放射線量の推定を行うことが可能であることが確認された。
１０ 画像処理装置
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 入力部
１４ 表示部
１５ メモリ
１６ データサーバ
１７ 画像処理プログラム
１８ 画素値データベース

Claims (7)

  1. 元画像内の着目点（画素値ｉ）と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点（画素値ｊ）との２画素の画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成するステップと、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素Ｈθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を算出するステップと、当該方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を用いて ＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)＝−logＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ) によって方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の計算を行うステップと、前記元画像の画素値を対応する前記方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成するステップと、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成するステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
  2. 請求項１記載の画像処理方法を適用して作成した前記特徴画像における孤立領域の計数結果に基づいて放射線量の多少を評価することを特徴とする画像処理による放射線量推定方法。
  3. 連続撮影した二枚の画像の各々について請求項１記載の画像処理方法を適用して作成した二枚の前記特徴画像を比較し同じ撮像を除去して比較結果画像を作成し、当該比較結果画像における孤立領域の計数結果に基づいて放射線量の多少を評価することを特徴とする画像処理による放射線量推定方法。
  4. 被写体や背景が写り込まない状態で撮影した画像に請求項１記載の画像処理方法を適用して作成した前記特徴画像における孤立領域の計数結果に基づいて放射線量の多少を評価することを特徴とする画像処理による放射線量推定方法。
  5. 前記孤立領域の個数若しくは前記孤立領域の密度若しくは前記孤立領域を構成する画素数の合計と放射線量率との間の相関式を予め作成しておき、前記孤立領域の計数結果を前記相関式に当てはめて前記放射線量率の大きさを推定することを特徴とする請求項２から４のいずれか一つに記載の画像処理による放射線量推定方法。
  6. 元画像内の着目点（画素値ｉ）と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点（画素値ｊ）との２画素の画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成する手段と、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素Ｈθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を算出する手段と、当該方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を用いて ＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)＝−logＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ) によって方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の計算を行う手段と、前記元画像の画素値を対応する前記方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成する手段と、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成する手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
  7. 元画像内の着目点（画素値ｉ）と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点（画素値ｊ）との２画素の画素値の対（ｉ，ｊ）の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成する手段、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素Ｈθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を算出する手段、当該方向別ヒストグラム要素出現確率Ｐθ(ｉ，ｊ｜ｄ)を用いて ＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)＝−logＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ) によって方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の計算を行う手段、前記元画像の画素値を対応する前記方向別自己エントロピＨＰθ(ｉ，ｊ｜ｄ)の値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成する手段、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成する手段としてコンピュータを機能させるための画像処理プログラム。
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