JP2892677B2

JP2892677B2 - 画像処理方式

Info

Publication number: JP2892677B2
Application number: JP9512389A
Authority: JP
Inventors: 孝一森下; 智花阪; 哲夫横山
Original assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 1989-04-17
Filing date: 1989-04-17
Publication date: 1999-05-17
Anticipated expiration: 2014-05-17
Also published as: JPH02273876A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、画像の濃度変換方式、及び、画像の背景除
去方式に係り、特に、医用分野の画像診断に適した画像
処理方式に関する。

〔従来の技術〕

従来、ヒストグラムマツチングを用いた画像強調方式
については、「プロシーデイングズ・オブ・ジ・アイ・
イー・イー・イー、VOL.69のNo.5,1981/5,第655頁（Pro
ceedings of the IEEE,VOL.69,No.5,May 1981,pp643〜6
55）」において論じられている。

また、背景除去方式については、「デイジタル画像処
理、近代科学社、1978の第266頁から第276頁」において
論じられている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術では、濃度変換関数の作成に必要な入力
ヒストグラム、及び、基準ヒストグラムを画像全体から
算出していた。ここで入力ヒストグラムとは、処理の対
象となる画像（以下、入力画像と呼ぶ）の濃度値ヒスト
グラムであり、基準ヒストグラムとは、目標となる濃度
分布を持つた強調画像（以下、基準画像と呼ぶ）の濃度
値ヒストグラムである。

ここで、入力画像，基準画像のそれぞれの背景、観察
対象領域の大きさが違うにもかかわらず、濃度分布をほ
ぼ完全に一致させていたことから、出力画像にアーチフ
アクトを発生させる、更には、基準画像の対象領域とコ
ントラスト・明るさが一致しなかったといつた問題点が
あつた。

また、背景除去の従来技術としては、背景と対象物と
に濃度差があることを前提として、ヒストグラム上で閾
値を設定し、画像全体に閾値処理を施して背景除去を行
なう方法がある。この方法では、ヒストグラムに背景，
対象領域に対応した山、及び、山の間に明確な谷がある
場合には、その谷を自動的に検出し、閾値を設定でき
る。しかし、実際には、明確な谷がある場合は少なく、
また、谷に対応する濃度が背景と対象領域の境界濃度で
ある保証もなく、試行錯誤で閾値を設定する場合が多
く、操作性・信頼性が悪いといつた問題点があつた。

以上のことから、本発明の目的は、入力及び基準画像
の背景領域の面積の違いによる不適切な濃度変換によつ
て生じるアーフアクトの低減、及び、入力画像と基準画
像のコントラスト、明るさを一致させることにある。

本発明の他の目的は、背景除去の操作性向上、及び、
その自動化を行なうことにある。

本発明の更に他の目的は、ヒストグラムのノイズ成分
の影響を変換関数に及ぼさないこと、また、濃度分布を
大まかに合わせ込む方式によりアーチフアクトを低減す
ることにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するために、本発明は画像を背景と対
象領域とに分割し、対象領域から、入力・標準ヒストグ
ラムを求め、入力ヒストグラムが基準ヒストグラムに一
致するような濃度変換を行なうものである。

上記他の目的を達成するために、本発明は、画像中に
背景を含まない任意形の枠を設定し、その枠内の最小・
最大濃度を求め、画像中で最小濃度より低い、または、
最大濃度より高い濃度を持つ画像は全て背景と考え、画
像中から除去し、更には、枠サイズの自動設定により自
動的に背景を除去するものである。

上記の更に他の目的を達成するために、ヒストグラム
に平滑化処理を行ない、濃度レベル数を減少して濃度変
換関数を作成した後、該濃度変換関数に補間を行ない、
濃度レベル数を元に戻すことにより濃度変換関数の作成
を行なうものである。

〔作用〕

上記手段により、対象領域のみの濃度分布を用いた濃
度変換が可能となり、適切な濃度変換処理を実現し、ア
ーチフアクトを発生させることなく、入力画像を、基準
画像のコントラスト、明るさに一致させることができ
る。

また、上記他の手段により、背景は画像の周囲に位置
し、対象領域に較べて、明るいか、又は、暗いという事
実から、適切に画像中の背景領域の除去が可能である。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を第１図〜第５図により説明す
る。

第１図は処理全体の流れを説明する図である。入力画
像10から、画像中の背景部分を除いた背景除去入力画像
11を求め、その対象領域から入力ヒストグラム12を算出
する。一方では、入力画像のと同じ種類、即ち、撮像装
置、部位などが一致する画像で、診断向けに強調された
画像、つまり、基準画像13から背景除去画像14を求め、
さらに基準ヒストグラム15を算出する。そして、入力ヒ
ストグラムが基準ヒストグラムに一致するような濃度変
換関数16を求め、入力画像の全ての画素に対して、この
変換関数16を用いて濃度変換を行なう。この変換後画像
が、出力画像17である。次に第２図を用い、第１図にお
ける濃度変換関数の作成例を示す。

第２図において、背景除去画像に対する入力、基準ヒ
ストグラム21,23から、それぞれ、濃度に関する統計量2
2,24を求める。ここで、Min,σinはそれぞれ、背景除去
入力画像の濃度の平均、標準偏差である。また、Mref,
σrefは、背景除去基準画像の濃度の平均・標準偏差で
ある。これらの統計量22,24から、入力濃度x25に対する
出力濃度y26を求める濃度変換関数27は次式で与えられ
る。

ただし、ｙが濃度レンジより大きいときは、その最大
濃度に、また、ｙが負になるときは、０にクリツピング
される。

ここで、式（１）は、背景除去入力画像の統計量を背
景除去基準画像の統計量に一致するような区分線形濃度
変換を行なうことを意味する。また、画像の濃度の平均
・濃度偏差が合うということは、画像の視覚的特徴量で
ある明るさ、コントラストが合うことに対応する。つま
り、上記例の如く、画像全体から統計量を求める場合
は、画像中の背景領域が、統計量に反映されてしまうた
め、観察する領域（背景を除いた領域）の明るさ、コン
トラストが合わないといつた問題が生じる。しかし、背
景除去を行なつた後の、統計量を用いれば、背景領域の
大きさの差に無関係に明るさ・コントラストは一致する
といえる。このように、画像中の不必要な情報は使わず
に濃度変換を行なうのが本発明の最大の特徴である。次
に、第３図を用い、濃度変換関数の別の作成例を説明す
る。

背景除去を行つた入力、基準画像からそれぞれのヒス
トグラムHin31,Href32を求める。ここで、入力ヒストグ
ラムの最小・最大濃度をimin 311・imax312とし、基準
ヒストグラムの最小・最大濃度をrmin321・rmax322とす
る。またHinとHrefとでは総頻度数が異なるため、どち
らか一方に総頻度数を一致させる必要がある。ここで
は、Hinの総頻度数をHrefの総頻度数に一致するよう大
きさを変える。さらに、濃度０からヒストグラムが頻度
を持つように、Hin、Hrefを濃度軸に関してシフトしたH
in33,Href34を得る。そして、Hin33をHref34に変換する
ような濃度変換関数36をヒストグラムマツチング法35に
より求める。この濃度変換関数36は観察領域の濃度範囲
にしか対応していない。そこで背景に相当する濃度は線
形変換38を行なう。また、観察領域の濃度は、変換関数
36を求めるためにシフトしたヒストグラムのシフト量
を、逆に変換関数に対して、逆方向にシフトした39の変
換関数により得る。最終的に全体の濃度変換関数37を得
る。

この変換関数37を用いて、入力画像に対し濃度変換を
行なうと、背景・観察領域双方とも基準画像の明るさ、
コントラストに近くなる。また、本来、観察領域内の低
濃度領域が、背景濃度に変化され、観察領域内において
も不自然な濃度差（アーチフアクト）と生じなくなる。

次に、第４図，第５図を用い、第１図における背景除
去方式の詳細にいて説明する。

第４図に、胸部単純レントゲン画像を入力画像41とし
た背景除去方式を示す。

胸部単純レントゲン画像は、背景領域411,肺に相当す
る肺野412、その他の高濃度領域として縦隔413がある。

この入力画像41の特徴として、背景以外の領域412,41
3は濃度のばらつきが場所によらずほぼ一定であるとい
う特徴から、以下の背景除去方式を適用できる。つま
り、入力画像41中に背景を含まない、できるだけ大きい
矩形枠42をセツトし、枠内の最小・最大濃度を算出（4
3）する。そして、この最小・最大濃度を閾値44とし
て、入力画像41の枠の外の領域に対して閾値処理（45）
を行う。詳しくは、枠外の領域内の全ての画素に対し、
その最小濃度より小さい、又は、最大濃度より大きい濃
度を持つ画素は背景として除去する、ということであ
る。このようにして、背景除去入力画像46が得られる。

次に、第５図を用い、第４図における枠の自動設定方
式を説明する。

入力画像41上で、枠サイズ511をできるだけ大きいサ
イズから、小さいサイズへ連続的に変化させる51。この
ように枠サイズ511を変化させたときの最小濃度の変化5
2を観察すると、枠サイズが大きいとき、つまり、枠内
に背景領域を含む場合、その最小濃度は低く、ゆるやか
な変化53である。そして、枠サイズが、丁度、背景を含
まなくなる箇所541で、その最小濃度は急激に変化54す
る。また、さらに枠サイズが小さくなつた状態、つま
り、背景を全く含まない枠サイズでは、再び、ゆるやか
な変化55となる。

ここで、枠サイズを大から小に変化させていくとき
に、最初の急激な変化54を検出し、その後のゆるやかな
変化をもつ箇所の枠サイズを閾値算出の領域とする。そ
して、第４図と同様にして閾値処理を行えば、背景除去
の自動化が可能になる。

次に、第６図を用い、第４図における枠設定の他の自
動化法を説明する。

入力画像61上に、枠サイス61を画像をはみ出さない最
大サイズから、小さいサイズへ連続的に変化させ、枠内
の最小、最大濃度の範囲内で画像全体のヒストグラムを
求める。同時に、連続して得られる最も近いヒストグラ
ム63間の相関値64を求める。ここで、枠サイズを大から
小に変化させていくとき、最小の大きな谷65を検出し、
その後の、ゆるやかな変化をもつ最大枠サイズを閾値算
出の領域とする。そして、第４図と同様にして閾値処理
を行えば、背景除去の自動化が可能となる。尚、上記の
枠自動設定法では、枠サイズを大から小へ変化させてい
るが逆も可能であることは云うまでもない。

次に、第７図を用い、入力画像，基準画像の両画像の
ヒストグラムを平滑化処理した後、濃度変換関数を作成
する画像処理方式およびヒストグラム平滑化処理の後、
濃度レベル数を減少させ、減少したレベルでのヒストグ
ラムを用いて、濃度変換関数を作成した後、濃度変換関
数を補間することにより、濃度レベル数を元に戻して濃
度変換関数を作成する画像処理方式の実施例を説明す
る。

入力ヒストグラム71に対し、平滑化を行い、濃度レベ
ル数を何分の一かに減少ささせる（72）。本例では、25
5レベルから、８レベルに減少している。基準ヒストグ
ラム73に対しても、同様の操作74を行う。このようにレ
ンジを縮小したヒストグラム72,74から、ヒストグラム
マツチング75を行い、レンジ圧縮入力ヒストグラム72
を、レンジ縮小基準ヒストグラム74に変換させる濃度変
換関数76を得る。さらに、線形補間を行い濃度レベル数
を元の255レベルに戻すことにより、最終的な濃度変換
関数77を得る。

本方式によれば、ヒストグラムの微小変化の影響を濃
度変換関数に及ぼさず、非線形性の少ない区分線形濃度
変換が実現できる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、背景除去後の画像を用いて濃度変換
を行うことにより、処理画像のアーチフアクトを抑制し
つつ、観察対象とする領域のコントラスト、明るさを基
準画像の一致させることができる。

また、背景除去処理を実現するための適切な枠の事前
設定、または、最適枠の自動設定方式により、操作性の
良い背景領域の除去が可能である。

さらに、ヒストグラムの平滑化、及び、区分線形変換
により、滑らかな変化を持ち、アーチフアクトの低減さ
れた画像を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の全体処理を示す流れ図、第２図、及
び、第３図は、本発明の中で、濃度変換関数作成に係る
実施例の説明図、第４図は、背景除去方式の実施例の説
明図、第５図、及び、第６図は、背景除去方式の自動化
方式の実施例の説明図、第７図は、ヒストグラム平滑
化、及び、区分線形濃度変換の実施例を示す説明図であ
る。

フロントページの続き (72)発明者横山哲夫神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地株式会社日立製作所システム開発研究所内 (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06T 1/00 G06T 5/00 A61B 6/00 H04N 1/387

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】入力画像の濃度分布をあらかじめ設定した
基準画像の濃度分布に一致させる濃度変換処理におい
て、画像中の背景部分を除去した後の濃度分布を用いる
ことを特徴とする画像処理方式。
【請求項２】画像中に背景を含まない任意の枠を設定
し、その枠内の最小・最大濃度を求め、画像中で最小濃
度より低い、または、最大濃度より高い濃度を持つ画素
を背景として、画像中から除去する画像処理方式。
【請求項３】請求項２記載の枠設定において、枠のサイ
ズを、画像からはみ出さない最大サイズから連続的に縮
小して行くとき、枠内の最小濃度の変化が増加し、その
後、定常状態となる箇所を検知し、枠サイズを自動的に
設定する画像処理方式。
【請求項４】請求項２記載の枠設定において、枠のサイ
ズを、最小サイズから連続的に拡大して行くとき、枠内
の最小濃度の変化が増加し、その後、定常状態となる箇
所を検知し、枠サイズを自動的に設定する画像処理方
式。
【請求項５】請求項２記載の枠設定において、枠のサイ
ズを画像からはみ出さない最大サイズから連続的に縮小
して行くとき、枠内の最小・最大濃度の範囲のヒストグ
ラムと、隣接した枠内の最小・最大濃度の範囲のヒスト
グラムとの相関を連続して調べ、相関が小さくなる谷を
検出し、枠サイズを自動的に設定する画像処理方式。
【請求項６】請求項２記載の枠設定において、枠のサイ
ズを最小サイズから連続的に拡大して行くとき、枠内の
最小・最大濃度の範囲のヒストグラムと、隣接した枠内
の最小・最大濃度の範囲のヒストグラムとの相関を連続
して調べ、相関が小さくなる谷を検出し、枠サイズを自
動的に設定する画像処理方式。
【請求項７】請求項１記載の方式において、入力画像，
基準画像の両面像ヒストグラムを平滑化処理した後、濃
度変換関数を作成する画像処理方式。
【請求項８】請求項７記載のヒストグラム平滑化処理の
後、濃度レベル数を減少させ、減少したレベルでのヒス
トグラムを用いて、濃度変換関数を作成した後、濃度変
換関数を補間することにより、濃度レベル数を元に戻し
て濃度変換関数を作成することを特徴とする画像処理方
式。