JP2023162713A - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 画質劣化を抑えつつ視覚的に目立つ高調波成分を精度良く低減する。
【解決手段】 画像処理装置は、散乱線除去用グリッドを用いて撮影した放射線画像から散乱線除去用グリッドに起因して生じるグリッド縞を除去する画像処理装置であって、グリッド縞の基本波またはｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の少なくとも何れか１つを含む周波数帯域の周波数成分を抽出する抽出手段と、抽出した周波数成分からコントラストを算出する算出手段と、算出したコントラストに基づき処理対象領域を決定する決定手段と、放射線画像における処理対象領域から周波数成分を除去する除去手段と、を備える。
【選択図】 図１

Description

開示の技術は、放射線画像を処理する画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。

従来からＸ線に代表される放射線を被写体に照射し、被写体を透過した放射線をフラットパネルディテクタ（以下、ＦＰＤと呼ぶ）にて画像化する技術が医療分野で用いられている。

また、放射線は被写体内部で散乱線を発生させるため散乱線を除去する散乱線除去用グリッド（以下、グリッドと略す）と呼ばれる器具を被写体とＦＰＤの間に配置し撮影を行う場合がある。

このグリッドは、鉛等の放射線遮蔽物質と、アルミニウムやカーボン等の放射線透過物質とを、所定の幅で交互に並べて構成することで散乱線を除去するが、画像上にグリッドに起因する周期的な信号（グリッド縞とも言う）を発生させ、観察者の邪魔になる場合がある。

そこで、従来からこのグリッド縞を除去する方法が提案されている。例えば、特許文献１では基本波（１次高調波とも呼ぶ）よりも高次の高調波成分の強度と近傍の周波数成分の強度比に基づき基本波だけでなく、視覚的に目立つ高次の高調波も除去するものである。

国際公開第２０１７／１３８０９７号 特開２０１４－１５０８４４号公報 特開２００２－３３０３４２号公報

ところで、特許文献１は近傍の周波数成分のスペクトル強度を被写体成分と見なし、高調波成分のスペクトル強度がこの被写体成分の強度よりも有意に大きい場合に高調波成分を除去するものである。このとき、低い周波数では一般的に、被写体成分のスペクトル強度は高くなる傾向がある。その一方で、低い周波数の高調波成分は強度が低くても視覚的に目立ち易い傾向がある。そのため、高調波成分の周波数が低い場合、強度比基準では高調波成分の検出が困難となり、視覚的に目立つ低周波の高調波成分を精度良く除去できないという課題がある。

そこで、開示の技術の例示的な目的は、上記の課題を解決するためになされたものであり、画質劣化を抑えつつ視覚的に目立つグリッドの高調波成分を精度良く低減することにある。

開示の技術の目的を達成するために、開示の技術による例示的な画像処理装置は、
散乱線除去用グリッドを用いて撮影した放射線画像から前記散乱線除去用グリッドに起因して生じるグリッド縞を除去する画像処理装置であって、
前記グリッド縞の基本波またはｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の少なくとも何れか１つを含む周波数帯域の周波数成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出した周波数成分からコントラストを算出する算出手段と、
前記算出したコントラストに基づき処理対象領域を決定する決定手段と、
前記放射線画像における前記処理対象領域から前記周波数成分を除去する除去手段と、を備える。

開示の技術の一つによれば、画質劣化を抑えつつ視覚的に目立つ高調波成分を精度良く低減することができる。

実施例１による放射線撮影装置全体の構成図 実施例２による放射線撮影装置全体の構成図 実施例３による放射線撮影装置全体の構成図 実施例１による処理手順を示すフローチャート フィルタ特性の例 フィルタリングを説明する図 コントラストの算出方法を説明する図 実施例２による処理手順を示すフローチャート 実施例２の角度検出の処理手順を示すフローチャート 角度の検出方法を説明する図 実施例３による処理手順を示すフローチャート 補間関数のフィルタ特性を説明する図

以下、本開示を実施するための例示的な実施例を、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下の実施例で説明する寸法、材料、形状、及び構成要素の相対的な位置等は任意であり、本開示が適用される装置の構成又は様々な条件に応じて変更できる。また、図面において、同一であるか又は機能的に類似している要素を示すために図面間で同じ参照符号を用いる。

（実施例１）
本実施例は、例えば図１に示すような放射線撮影装置１００に適用される。即ち、放射線撮影装置１００は、放射線撮影により得られた放射線画像からグリッド縞を除去する画像処理機能を有する放射線撮影装置であり、放射線発生部１０１、放射線検出器１０４、データ収集部１０５、前処理部１０６、ＣＰＵ１０８、記憶部１０９、操作部１１０、表示部１１１、画像処理部１１２、後処理部１１８を備えており、これらはＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受が可能に接続されている。ここで、グリッド縞は、散乱線除去用グリッドに起因して生じる周期的な信号のことである。

また、画像処理部１１２は、放射線検出器１０４で撮影した放射線画像からグリッド縞を除去するものであり、検出部１１３、抽出部１１４、コントラスト算出部１１５、対象領域決定部１１６、除去部１１７を備えている。なお、除去部１１７は、低減手段の一例である。また、「除去」は、「低減」の一例である。

上述のような放射線撮影装置１００において、まず、記憶部１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータを記憶すると共に、ＣＰＵ１０８のワーキングメモリとして機能する。ＣＰＵ１０８は、記憶部１０９を用いて、操作部１１０からの操作に従った装置全体の動作制御等を行う。これにより放射線撮影装置１００は、以下のように動作する。

まず、操作部１１０を介して操作者が複数の撮影プロトコルの中から所望の１つを選択することで装置への撮影指示がなされる。ここで、撮影プロトコルとは、所望の検査を行う際に使用される一連の動作パラメータセットのことであり、複数の撮影プロトコルを予め作成しておくことで検査に応じた条件設定を簡便に行うことができる。撮影プロトコルの情報としては撮影部位や撮影条件（管電圧、管電流、照射時間など）、グリッドの有無やグリッドの仕様（集束距離、格子比、グリッド密度など）、画像処理パラメータなど様々な設定が紐付けされている。なお、本実施例では撮影プロトコルに紐付けられたグリッドの情報を利用することでグリッド縞の除去を行う。グリッド縞を除去する方法については後述する。

上述の如く、操作者により入力された撮影指示はＣＰＵ１０８によりデータ収集部１０５に伝えられる。ＣＰＵ１０８は、撮影指示を受けると、放射線発生部１０１及び放射線検出器１０４を制御して放射線撮影を実行させる。

放射線撮影では、まず放射線発生部１０１が、被写体１０３に対して放射線ビーム１０２を照射する。放射線発生部１０１から照射された放射線ビーム１０２は、被写体１０３を減衰しながら透過して、放射線検出器１０４に到達する。そして、放射線検出器１０４は到達した放射線強度に応じた信号を出力する。なお、本実施例では被写体１０３を人体とする。よって、放射線検出器１０４から出力される信号は人体を撮影したデータとなる。

データ収集部１０５は、放射線検出器１０４から出力された信号を所定のデジタル信号に変換して放射線画像（以下、画像と略す）として前処理部１０６に供給する。前処理部１０６は、データ収集部１０５から供給された画像に対して、オフセット補正やゲイン補正の前処理を行う。この前処理部１０６で前処理が行われた画像は、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、記憶部１０９、画像処理部１１２に順次転送される。

画像処理部１１２は、画像からグリッド縞を除去する画像処理を実行する。また、画像処理部１１２にて処理された画像は、さらに診断に適した画像にするために、後処理部１１８で階調処理や強調処理などの各種処理を実行する。後処理部１１８で処理された画像は表示部１１１にて表示され操作者の確認後、図示しないプリンタ等に出力され一連の撮影動作が終了する。

以上のような構成を備えた放射線撮影装置１００において、本実施の形態の特徴である画像処理部１１２の動作、すなわち撮影した画像からグリッド縞を除去する動作に関して、図４のフローチャートを用いて具体的に説明する。なお、本実施例における入力画像は対数変換後のデータ、すなわち線量の対数に比例した画素値をもつデータとする。

上述のごとく前処理部１０６によって得られた画像は、ＣＰＵバス１０７を介して画像処理部１１２に転送され、検出部１１３において、グリッドの有無・方向、およびグリッドの基本波の周波数を検出する（ｓ４０１）。

ここで、グリッドの基本波の検出方法は特に限定するものではないが、例えば、特許文献２などの方法を用いる。この方法は、定めた測定領域のパワースペクトルの比較によりグリッドの有無・方向、および周波数を検出するものであるが、詳細は特許文献２にて公知であるためここでは説明を省略する。

なお、本実施例では検出部１１３にてグリッドの有無・方向を画像から検出する構成としたが、グリッドの有無・方向が予め既知の場合はその情報を用いても良い。例えば、撮影プロトコルにグリッドの有無・方向を予め紐付けて設定しておき、撮影時にその情報を取得しても良い。また、グリッドの基本波の周波数についても撮影プロトコルに紐付けられたグリッド密度から算出しても良い。具体的には、グリッドの密度をＤ（本／ｃｍ）、ＦＰＤのサンプリングピッチをＳ（ｍｍ）とすれば、グリッドの基本波の周波数ｆｇ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）は下記式にて算出できる。

ただし、ｋは下記の条件式を満たす整数である。

なお、グリッドは製造ばらつきやＦＰＤとの距離に応じた拡大が生じるため、上記式による算出では精度誤差が大きくなる。そのため、本実施例のように画像から解析する方がより好適である。

次に、検出部１１３において、除去対象のｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数を算出する（ｓ４０２）。具体的には、グリッドの基本波の周波数ｆｇ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）から、ｎ次高調波の周波数ｆｇ，ｎ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）を下記式にて算出する。

ただし、ｋは下記の条件式を満たす整数である。

なお、ｓ４０１において検出結果が「グリッド無し」の場合、本処理はスキップする。

次に、検出部１１３において、グリッドを除去するか否かの判定を行う（ｓ４０３）。具体的には、検出結果が「グリッド無し」であれば、処理をする必要がないため以降の処理をスキップし終了する。また、グリッドの有無だけでなく、グリッド密度や求めたｎ次高調波の周波数に基づき判定しても良い。例えば、８０（本／ｃｍ）などの高密度グリッドを使用している場合は、高調波の縞が目立たないため、グリッド密度に応じて処理をスキップさせても良い。また、縞が目立つのは周波数が低い場合であるため、算出した周波数が所定の周波数よりも低い場合のみ処理を実行しても良い。

次に、抽出部１１４において、ｓ４０４～ｓ４０５の処理を実行することで、ｎ次高調波成分を抽出する。まず、ｓ４０４では求めたｎ次高調波の周波数を通過域とするＢＰＦ（Ｂａｎｄ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）を設計する。フィルタの設計方法は特に限定するものではないが、本実施例ではウィンドウ法を用いてフィルタの設計を行う。具体的には、ｎ次高調波の周波数をｆｇ，ｎ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）とし、下記式にてＢＰＦ（ｋ）を設計する。

ここで、ｉは虚数を表し、Ｎはフィルタの次数を表す。Δｆは通過域の帯域幅を規定するパラメータであり、所望の周波数帯域が抽出できるように任意に設定すれば良い。また、ｗ（ｋ）がウィンドウ関数を表しており本実施例ではカイザーウィンドウを用いる。なお、カイザーウィンドウについては公知であるため説明は省略する。

図５（ａ）に設計したＢＰＦのフィルタ特性の例を示す。図５（ａ）はｎ次高調波の周波数を０．１π（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）（５０１）、Δｆを０．０５π（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）（５０２）としてフィルタを設計したものであり、このＢＰＦによるフィルタリングでｎ次高調波を中心とした周波数成分のみを抽出することが可能である。

なお、フィルタリングはグリッド縞と直交する方向に行う。例えば図６のように、グリッド縞が縦方向（６０１）の場合は、図５（ａ）のようにｘ方向にグリッド縞の周期信号が現れるためｘ方向に１次元のフィルタリングを行う。一方、図示しないが、グリッド縞が横方向の場合はｙ方向にグリッド縞の周期信号が現れるためｙ方向に１次元のフィルタリングを行う。

次に、ｓ４０５にてグリッド縞と並行な方向にＬＰＦ（Ｌｏｗ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）によるフィルタリングを行う。図６（ｂ）に示したようにグリッド縞と並行な方向ではグリッド縞は直流信号となる。そこで、並行な方向にＬＰＦを適用することで、ｎ次高調波以外の被写体成分を除去する。なお、用いるＬＰＦは特に限定するものではないが、例えばボックスフィルタやガウシアンフィルタなどを用いれば良い。

次に、コントラスト算出部１１５においてｓ４０６～ｓ４０７を実行することで、抽出したｎ次高調波のコントラストを算出する。まず、ｎ次高調波のｐ－ｐ値（ピークピーク値）を求めるために包絡線を算出する（ｓ４０６）。ここで、包絡線は信号のピーク点に接する曲線を指し、例えば図７（ａ）の点線で示した信号７０１の包絡線は実線７０２で示した曲線となる。また、抽出部１１４で抽出したｎ次高調波は直流成分が除去された信号（平均が０の信号）であるため、この包絡線の値を２倍することでｎ次高調波のｐ－ｐ値を求めることができる。

なお、包絡線の算出方法は公知であるため、詳細は省略するがｎ次高調波の信号をｓ（ｔ）、ｓ（ｔ）をヒルベルトへ変換した信号をｈ（ｔ）とすれば、下記式にて包絡線ｒ（ｔ）を算出することができる。

また、具体的な処理としては抽出部１１４で抽出したｎ次高調波は２次元信号であるため、包絡線の算出はグリッド縞と直交する方向にライン単位で実行し、２次元の包絡線画像を生成する。例えば、図６のようにグリッド縞が縦方向の場合は、全てのｙ行に対しｘ方向の包絡線を算出する。一方、図示しないが、グリッド縞が横方向の場合は全てのｘ列に対し、ｙ方向の包絡線を算出する。

次に求めた包絡線画像を用いてｎ次高調波のコントラストを算出する（ｓ４０７）。ここで、Ｘ線の線量に比例した画素値をもつ信号のコントラストはＭｉｃｈｅｌｓｏｎ Ｃｏｎｔｒａｓｔの定義に従うと下記式となる。

ただし、Ｖｍａｘ，Ｖｍｉｎ，Ｖｅは図７（ｂ）に示した通り、それぞれ、信号の最大値、最小値、平均値を表す。

なお、本実施例では対数変換後のデータ、すなわち線量の対数に比例した画素値をもつデータを入力としているため、上記（７）式をそのまま適用することはできない。そこで、（７）式を対数変換後のデータに対する式に変形する。具体的には以下の変形式によってコントラストを算出する。

ここで、Ｌｍａｘは対数変換後のＶｍａｘを表し、Ｌｍｉｎが対数変換後のＶｍｉｎを表している。また、ｆ（）はデータを対数変換した時に用いた対数関数であり、例えば下記式のようなものである。

ただし、ａ，ｂは任意の定数である。

ここで、（９）式のｘ＝Ｖｅにおける微分係数を（８）式に代入すると、下記式となり対数変換後のデータではＬｍａｘ－Ｌｍｉｎを定数倍することでコントラストを算出することができる。

また、Ｌｍａｘ－Ｌｍｉｎはｐ－ｐ値と同義であるため、ｓ４０６で求めた包絡線画像に（０．５／ａ）を乗算すればコントラストを算出することができる。

次に、対象領域決定部１１６において、ｎ次高調波成分を除去する領域を決定する（ｓ４０９）。本実施例では求めたコントラストを基準に対象領域を決定する。具体的には、各画素におけるコントラストが所定の閾値未満であれば処理対象とするものであり、コントラスト算出部１１５で求めた各画素（ｘ，ｙ）のコントラストをＣ（ｘ，ｙ）、コントラストの閾値をＴｈとすれば、下記式にて処理対象を１とするｆｌａｇ（ｘ，ｙ）を生成する。

ここで、対象領域を決定する閾値Ｔｈはｎ次高調波のコントラストを基準に設定すれば良い。具体的にはｎ次高調波のコントラストは画像内で略一定であり、コントラストが大きい領域は被写体成分を多く含む領域と見なすことができる。そこで、Ｔｈをｎ次高調波のコントラストの２倍に設定すれば、被写体成分が支配的となる領域では処理を実行しない。一方で、ｎ次高調波が支配的となる領域のみに処理を実行することができる。これにより、ｎ次高調波が目立たない被写体成分が支配的な領域での不要な劣化を抑えつつ、視覚的に目立つ領域にのみ処理を適用することができる。

なお、ｎ次高調波のコントラストは使用するグリッドのみを撮影した画像から予め算出することが可能であり、この値に基づきＴｈを設定しておけば良い。

次に、除去部１１７において、処理対象となった領域からｎ次高調波を除去する（ｓ４０９）。具体的には、画像処理部１１２に入力された画像をＩｎ（ｘ，ｙ）とし、抽出部１１４で抽出したｎ次高調波成分をＭ（ｘ，ｙ）、対象領域決定部１１６で算出したフラグをｆｌａｇ（ｘ，ｙ）とすれば、下記式にて処理後画像Ｏｕｔ（ｘ，ｙ）を生成する。

以上、実施例１では、ｎ次高調波のコントラストを基準に処理対象領域を決定することで、被写体成分の不要な劣化を抑えつつ、視覚的に目立つｎ次高調波成分を除去することが可能となる。

なお、実施例１では、一つのｎ次高調波を除去する方法を説明したが、これに限定されるものではない。例えば基本波を含む複数のｎ次高調波（例えば、ｎ＝１，２，３）を除去する場合は、図４のｓ４０２～ｓ４０９をｎの値を変えて繰り返し実行すれば容易に実現可能である。また、公知のグリッド縞の除去技術を組み合わせることも可能である。例えば、ｓ４０１を実行した後に、基本波については、特許文献３などの公知の除去技術を用いて除去し、ｎ次高調波についてはｓ４０２～ｓ４０９を実行するようなことも可能である。

（実施例２）
本実施例は、例えば図２で示すような放射線撮影装置２００に適用される。この放射線撮影装置２００は、放射線撮影装置１００に対し、角度検出部２０１を備える構成としている。また、本実施例は、画像処理部１１２の処理手順を実施例１とは異なる図８，図９に示したフローチャートに従った動作とする。

ここで、図２は放射線撮影装置２００において、図１の放射線撮影装置１００と同様に動作する箇所は同じ符号を付し、その詳細は省略する。また、図８に示すフローチャートにおいて、図４に示したフローチャートと同様に処理実行するステップは同じ符号を付し、ここでは、上述した実施例１とは異なる構成についてのみ具体的に説明する。

なお、実施例２では実施例１に対しｎ次高調波の角度を検出する手段を備える構成としている。これにより、グリッドが傾いた場合においても精度良くｎ次高調波を抽出することができる。

まず、ｓ４０１～ｓ４０４を実施例１と同様に実行することで、ｎ次高調波を抽出する。次に、角度検出部２０１においてｎ次高調波の角度を検出する（ｓ８０１）。ここで、実施例１では図６（ｂ）に示した通り、並行な方向ではグリッド縞は直流成分となることを前提にフィルタリングを行ったが、グリッドが傾いた場合はその仮定が成り立たない。そこで本実施例では、ｓ８０１にてｎ次高調波の角度を検出し、角度に応じてＬＰＦを設計する。以下、図９のフローチャートを用いて角度検出の詳細について説明する。

まず、ｓ４０６～ｓ４０８を実施例１と同様に実行することで抽出したｎ次高調波から包絡線と処理対象領域を示すフラグを生成する。次に角度を算出するために角度算出画像を生成する（ｓ９０１）。具体的には、ｎ次高調波成分をＭ（ｘ，ｙ）、包絡線画像をＥ（ｘ，ｙ）、処理対象領域を示すフラグをｆｌａｇ（ｘ，ｙ）として、角度算出画像Ａ（ｘ，ｙ）を下記式にて算出する。

なお、ここで求めた角度算出画像Ａ（ｘ，ｙ）は、被写体成分が支配的な領域を除外し、かつ振幅を１に正規化したデータである。これにより被写体成分の影響を受けずにｎ次高調波成分の角度を精度良く検出することが可能となる。

次に、角度算出画像を用いてｎ次高調波の角度を検出する（ｓ９０２）。角度の検出方法については特に限定するものではないが、本実施例ではフーリエ変換を用いた角度検出を行う。具体的には、図１０（ａ）に示した通り傾いたｎ次高調波Ａ（ｘ，ｙ）の角度１００１は、図１０（ｂ）の２次元フーリエ変換後の画像Ｈ（ｕ，ｖ）において、｜Ｈ（ｕ，ｖ）｜が最大となる位置１００２と原点１００３を結んだ直線とｕ軸がなす角となる。よって、第一象限または第四象限において｜Ｈ（ｕ，ｖ）｜が最大となる位置を（ｕ０，ｖ０）とすれば、角度θ（ｒａｄ）は以下の式で算出することができる。

次に、角度検出で求めたθに基づきＬＰＦの設計を行う（ｓ８０２）。まず、グリッド縞と並行な方向のｎ次高調波の周波数ｆ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）を算出する。ここで、グリッド縞と直交する方向のｎ次高調波の周波数をｆｇ，ｎ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）とすれば、ｆ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）は下記式で求めることができる。

次に求めた周波数ｆを通過域とするＬＰＦを設計する。フィルタの設計方法は特に限定するものではないが、本実施例ではウィンドウ法を用いてフィルタの設計を行う。具体的には、下記式にてＬＰＦ（ｋ）を設計する。

ここで、Ｎはフィルタの次数を表す。Δｆは通過域の帯域幅を規定するパラメータであり、所望の周波数帯域が抽出できるように任意に設定すれば良い。また、ｗ（ｋ）がウィンドウ関数を表しており本実施例ではカイザーウィンドウを用いる。なお、カイザーウィンドウについては公知であるため説明は省略する。

図５（ｂ）に設計したＬＰＦのフィルタ特性の例を示す。図５（ｂ）はｎ次高調波の周波数を０．１π（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）（５０３）、Δｆを０．０５π（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）（５０４）としてフィルタを設計したものであり、このＬＰＦによるフィルタリングで、グリッドが傾いた場合でもｎ次高調波の周波数成分を劣化させずに被写体成分のみを除去することができる。

以上、実施例２ではグリッドの角度に応じてＬＰＦを設計することで、グリッドが傾いた場合でも精度良く縞を除去できる効果がある。

（実施例３）
本実施例は、例えば図３で示すような放射線撮影装置３００に適用される。この放射線撮影装置３００は、放射線撮影装置２００に対し、縮小部３０１、拡大部３０２を備える構成としている。また、本実施例は、画像処理部１１２の処理手順を実施例２とは異なる図１１に示したフローチャートに従った動作とする。

ここで、図３は放射線撮影装置３００において、図２の放射線撮影装置２００と同様に動作する箇所は同じ符号を付し、その詳細は省略する。また、図１１に示すフローチャートにおいて、図８に示したフローチャートと同様に処理実行するステップは同じ符号を付し、ここでは、上述した実施例２とは異なる構成についてのみ具体的に説明する。

なお、本実施例はｎ次高調波の周波数に応じて画像を縮小する手段を備え、縞の除去にかかる処理時間を短縮することができる。

まず、ｓ４０１～ｓ４０２を実施例２と同様に実行することで、ｎ次高調波の周波数を算出する。次に、ｓ４０３の判定で処理を実行する場合は、縮小部３０１にて画像の縮小を実行する（ｓ１１０１）。

ｓ１１０１では、最初に縮小率をｎ次高調波の周波数に応じて決定する。具体的にはｎ次高調波の周波数が縮小後のナイキスト周波数よりも高い場合、縮小によりｎ次高調波の成分が除去されることになる。そこで、ｎ次高調波の周波数ｆｇ，ｎ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）がナイキスト周波数よりも低くなるように、下記式にて縮小率ｒａｔｉｏを決定する。

ここで、ａは補間関数による信号の減衰を考慮した定数（ただし、０＜ａ＜＝１）であり、縮小に用いる補間関数のフィルタ特性に応じて任意に決定する。

例えば、縮小の補間関数としてＬａｎｃｚｏｓ４を用いる場合、そのフィルタ特性は図１２に示したものとなる。図１２において１１０１が縮小後のナイキスト周波数を表しており、ナイキスト周波数では少なからず信号の減衰が生じる。一方、１１０２よりも低い周波数、すなわちナイキスト周波数×０．７以下の周波数では信号の減衰が起きない特性となっている。そこで、ａを０．７の逆数（１／０．７）以上とすれば、ｎ次高調波を減衰させない縮小率の設定が可能となる。

次に、設定した縮小率で画像を縮小し、縮小画像を生成する。なお、縮小によってｎ次高調波の周波数が変わるため、縮小後のｎ次高調波ｆ′ｇ，ｎ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）を下記式にて算出する。

次に、求めた縮小画像とｎ次高調波の周波数ｆ′ｇ，ｎ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）を入力とし、ｓ４０４～ｓ４０９の処理を実施例２と同様に実行し、縮小画像から縞を除去する。

次に、拡大部３０２において、縞を縮小した画像を拡大し縮小前の画像から縞を除去する（ｓ１１０２）。具体的には、縮小前の入力画像をＩｎ（ｘ，ｙ）、縞を除去した縮小画像を拡大した拡大画像をＭ′（ｘ，ｙ）、縞を除去する前の縮小画像を拡大した拡大画像をＭ（ｘ，ｙ）として、下記式にて処理後画像Ｏｕｔ（ｘ，ｙ）を生成する。

以上、実施例３では縮小画像に対し縞の除去を行うことで、処理時間を短縮する効果がある。

以上、開示の技術の好ましい実施例について説明したが、開示の技術はこれらの実施例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。

なお、本開示の技術は、以下の構成及び方法を含んでいてもよい。

（構成１）
散乱線除去用グリッドを用いて撮影した放射線画像から前記散乱線除去用グリッドに起因して生じるグリッド縞を除去する画像処理装置であって、
前記グリッド縞の基本波またはｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の少なくとも何れか１つを含む周波数帯域の周波数成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出した周波数成分からコントラストを算出する算出手段と、
前記算出したコントラストに基づき処理対象領域を決定する決定手段と、
前記放射線画像における前記処理対象領域から前記周波数成分を除去する除去手段と、
を備える画像処理装置であってもよい。

（構成２）
前記算出手段は、前記抽出した周波数成分の包絡線から求まるｐ－ｐ値（ピークピーク値）から算出する構成１に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成３）
前記決定手段は、前記コントラストが所定の閾値よりも小さい領域を前記処理対象領域として設定する構成１から２の何れか一項に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成４）
前記所定の閾値は、グリッドのみを撮影した画像から算出したコントラストに基づき定める構成３に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成５）
前記散乱線除去用グリッドのグリッド密度と前記撮影した放射線画像のサンプリングピッチに基づき前記グリッド縞の除去を実行するか否かが決定される構成１から４の何れか一項に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成６）
前記グリッド縞の基本波を検出する検出手段を更に備え、
前記抽出手段は、前記検出した基本波の周波数に基づきグリッド縞の基本波またはｎ次高調波の少なくとも何れか１つの周波数成分を抽出する構成１から５の何れか一項に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成７）
前記グリッド縞の基本波が検出できない場合には、前記グリッド縞の除去は実行されない構成６に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成８）
前記検出した基本波と前記撮影した放射線画像のサンプリングピッチに基づき前記グリッド縞の除去を実行するか否かが決定される構成６又は７に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成９）
前記抽出手段は、前記グリッド縞の基本波またはｎ次高調波の少なくとも何れか１つの周波数が通過域となるようなフィルタで周波数成分を抽出する構成１から８の何れか一項に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成１０）
前記フィルタは、前記通過域の周波数に応じてウィンドウ法で設計する構成９に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成１１）
前記ウィンドウ法で用いるウィンドウは、カイザーウィンドウである構成１０に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成１２）
前記グリッド縞の基本波またはｎ次高調波の少なくとも何れか１つの角度を算出する角度算出手段を更に備え、
前記算出した角度に応じて前記抽出する周波数成分の周波数が変更される構成１から１１の何れか一項に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成１３）
前記放射線画像から縮小画像を生成する縮小手段と、
前記縮小画像を拡大する拡大手段と、を更に備え、
前記縮小画像からグリッドに起因する縞を除去し、前記グリッド縞を除去した縮小画像を拡大した拡大画像に基づき前記放射線画像からグリッド縞を除去する構成１から１２の何れか一項に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成１４）
前記縮小手段は、縮小後のナイキスト周波数が前記抽出手段で抽出する周波数よりも高くなる縮小率で縮小する構成１３に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成１５）
前記縮小手段は、縮小に用いる補間関数と前記抽出手段で抽出する周波数に基づいて縮小率を決定する構成１３に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成１６）
前記縮小手段は、前記抽出手段で抽出する周波数が前記補間関数の通過域に含まれるように縮小率を決定する構成１５に記載の画像処理装置であってもよい。

（構成１７）
グリッドに起因して生じるグリッド縞の基本波またはｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の少なくとも何れか１つを含む周波数帯域の周波数成分を用いて、放射線画像における処理対象領域を決定する決定手段と、
前記放射線画像における前記処理対象領域から前記周波数成分を低減する低減手段と、
を備える画像処理装置であってもよい。

（方法１）
散乱線除去用グリッドを用いて撮影した放射線画像から前記散乱線除去用グリッドに起因して生じるグリッド縞を除去する画像処理方法であって、
前記グリッド縞の基本波またはｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の少なくとも何れか１つを含む周波数帯域の周波数成分を抽出する抽出工程と、
前記抽出した周波数成分からコントラストを算出する算出工程と、
前記算出したコントラストに基づき処理対象領域を決定する決定工程と、
前記放射線画像における前記処理対象領域から前記周波数成分を除去する除去工程と、
を含む画像処理方法であってもよい。

（方法２）
グリッドに起因して生じるグリッド縞の基本波またはｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の少なくとも何れか１つを含む周波数帯域の周波数成分を用いて、放射線画像における処理対象領域を決定する決定工程と、
前記放射線画像における前記処理対象領域から前記周波数成分を低減する低減工程と、
を含む画像処理方法であってもよい。

（プログラムや記憶媒体）
方法１又は２に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムであってもよく、また、該プログラムを記憶する記憶媒体であってもよい。

（その他の実施例）
また、開示の技術は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、開示の技術は、上述した様々な実施例の１以上の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理でも実現可能である。コンピュータは、１つ又は複数のプロセッサー若しくは回路を有し、コンピュータ実行可能命令を読み出し実行するために、分離した複数のコンピュータ又は分離した複数のプロセッサー若しくは回路のネットワークを含みうる。

このとき、プロセッサー又は回路は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）、グラフィクスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又はフィールドプログラマブルゲートウェイ（ＦＰＧＡ）を含みうる。また、プロセッサー又は回路は、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、データフロープロセッサ（ＤＦＰ）、又はニューラルプロセッシングユニット（ＮＰＵ）を含みうる。

１００ 放射線撮影装置
１０１ 放射線出力部
１０２ 放射線ビーム
１０３ 被写体
１０４ 放射線検出器
１０５ データ収集部
１０６ 前処理部
１０７ ＣＰＵバス
１０８ ＣＰＵ
１０９ 記憶部
１１０ 操作部
１１１ 表示部
１１２ 画像処理部
１１３ 検出部
１１４ 抽出部
１１５ コントラスト算出部
１１６ 対象領域決定部
１１７ 除去部
１１８ 後処理部
２０１ 角度検出部
３０１ 縮小部
３０２ 拡大部

Claims (20)

1. 散乱線除去用グリッドを用いて撮影した放射線画像から前記散乱線除去用グリッドに起因して生じるグリッド縞を除去する画像処理装置であって、
   前記グリッド縞の基本波またはｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の少なくとも何れか１つを含む周波数帯域の周波数成分を抽出する抽出手段と、
   前記抽出した周波数成分からコントラストを算出する算出手段と、
   前記算出したコントラストに基づき処理対象領域を決定する決定手段と、
   前記放射線画像における前記処理対象領域から前記周波数成分を除去する除去手段と、
   を備える画像処理装置。
2. 前記算出手段は、前記抽出した周波数成分の包絡線から求まるｐ－ｐ値（ピークピーク値）から算出する請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記決定手段は、前記コントラストが所定の閾値よりも小さい領域を前記処理対象領域として設定する請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記所定の閾値は、グリッドのみを撮影した画像から算出したコントラストに基づき定める請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記散乱線除去用グリッドのグリッド密度と前記撮影した放射線画像のサンプリングピッチに基づき前記グリッド縞の除去を実行するか否かが決定される請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記グリッド縞の基本波を検出する検出手段を更に備え、
   前記抽出手段は、前記検出した基本波の周波数に基づきグリッド縞の基本波またはｎ次高調波の少なくとも何れか１つの周波数成分を抽出する請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記グリッド縞の基本波が検出できない場合には、前記グリッド縞の除去は実行されない請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記検出した基本波と前記撮影した放射線画像のサンプリングピッチに基づき前記グリッド縞の除去を実行するか否かが決定される請求項６に記載の画像処理装置。
9. 前記抽出手段は、前記グリッド縞の基本波またはｎ次高調波の少なくとも何れか１つの周波数が通過域となるようなフィルタで周波数成分を抽出する請求項１に記載の画像処理装置。
10. 前記フィルタは、前記通過域の周波数に応じてウィンドウ法で設計する請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記ウィンドウ法で用いるウィンドウは、カイザーウィンドウである請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記グリッド縞の基本波またはｎ次高調波の少なくとも何れか１つの角度を算出する角度算出手段を更に備え、
    前記算出した角度に応じて前記抽出する周波数成分の周波数が変更される請求項１に記載の画像処理装置。
13. 前記放射線画像から縮小画像を生成する縮小手段と、
    前記縮小画像を拡大する拡大手段と、を更に備え、
    前記縮小画像からグリッドに起因する縞を除去し、前記グリッド縞を除去した縮小画像を拡大した拡大画像に基づき前記放射線画像からグリッド縞を除去する請求項１に記載の画像処理装置。
14. 前記縮小手段は、縮小後のナイキスト周波数が前記抽出手段で抽出する周波数よりも高くなる縮小率で縮小する請求項１３に記載の画像処理装置。
15. 前記縮小手段は、縮小に用いる補間関数と前記抽出手段で抽出する周波数に基づいて縮小率を決定する請求項１３に記載の画像処理装置。
16. 前記縮小手段は、前記抽出手段で抽出する周波数が前記補間関数の通過域に含まれるように縮小率を決定する請求項１５に記載の画像処理装置。
17. グリッドに起因して生じるグリッド縞の基本波またはｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の少なくとも何れか１つを含む周波数帯域の周波数成分を用いて、放射線画像における処理対象領域を決定する決定手段と、
    前記放射線画像における前記処理対象領域から前記周波数成分を低減する低減手段と、
    を備える画像処理装置。
18. 散乱線除去用グリッドを用いて撮影した放射線画像から前記散乱線除去用グリッドに起因して生じるグリッド縞を除去する画像処理方法であって、
    前記グリッド縞の基本波またはｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の少なくとも何れか１つを含む周波数帯域の周波数成分を抽出する抽出工程と、
    前記抽出した周波数成分からコントラストを算出する算出工程と、
    前記算出したコントラストに基づき処理対象領域を決定する決定工程と、
    前記放射線画像における前記処理対象領域から前記周波数成分を除去する除去工程と、
    を含む画像処理方法。
19. グリッドに起因して生じるグリッド縞の基本波またはｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の少なくとも何れか１つを含む周波数帯域の周波数成分を用いて、放射線画像における処理対象領域を決定する決定工程と、
    前記放射線画像における前記処理対象領域から前記周波数成分を低減する低減工程と、
    を含む画像処理方法。
20. 請求項１８又は１９に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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