JP3619158B2 - 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、画像処理方法プログラム及び記録媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、画像処理方法プログラム及び記録媒体に関し、特に、対象画像から特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて対象画像に階調変換等の画像処理を施す装置或いはシステム等に用いられる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、画像処理方法プログラム及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、センサやカメラ等の撮影手段で撮影して得られた画像を、モニタ画面やフィルム等へ出力する場合、当該画像に対して階調変換を施すことで、当該画像をモニタ画面やフィルム等で観察しやすい濃度値に変換することが行なわれている。
【０００３】
具体的には、階調変換処理では、対象画像から濃度特徴量（以下、単に「特徴量」とも言う）を抽出し、当該特徴量を用いて対象画像への階調変換を行う。
尚、濃度特徴量とは、階調変換処理により対象画像を所望の画素値分布に変換するために、特に所定の画像領域を所望の濃度分布または輝度分布でフィルムやモニタ画面等へ出力するために必要な対象画像の所定領域の画素値またはその統計値を意味するものとする。
この特徴量の抽出方法としては、様々な方法が提案されている。
【０００４】
例えば、Ｘ線撮影により得られた頚椎部の画像（Ｘ線画像）を、Ｘ線診断用のフィルムへ出力する場合の特徴量抽出方法としては、次のような方法が提案されている。
▲１▼特開２０００−０９９７０８号等に記載されているような、被写体（頚椎部等）の輪郭形状から、特徴量を抽出する領域（以下、特徴量抽出領域またはＲＯＩ（ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ、関心領域）とも言う）を決定し、当該ＲＯＩから特徴量を決定する方法。
▲２▼特開２０００−１６３５６２号等に記載されているような、被写体（頚椎部等）を横切る方向のラインの平均値からＲＯＩを決定し、当該ＲＯＩから特徴量を決定する方法。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した方法▲１▼及び▲２▼等のような従来の特徴量抽出方法では、次のような問題があった。
【０００６】
例えば、方法▲１▼（特開２０００−０９９７０８号等に記載の方法）において、頚椎部画像の被写体輪郭形状（輪郭線の窪み位置等）からＲＯＩを決定する場合、頚椎部の正面撮影や側面撮影で得られたＸ線画像であれば、安定してＲＯＩを決定できる。しかしながら、頚椎を前屈させて側面から撮影する頚椎前屈撮影でその前屈度がきつい場合等には、Ｘ線画像上の頚椎部の輪郭線のくぼみが被写体の首のところで生じない場合があり、この場合、安定してＲＯＩを決定することができない。
【０００７】
一方、方法▲２▼（特開２０００−１６３５６２号等に記載の方法）では、頚椎部のＸ線撮影おいて、前屈度の小さい撮影や、後屈の撮影、或いは正面からの撮影等で得られたＸ線画像であれば、安定してＲＯＩを決定できる。しかしながら、例えば、図４に示すような、前屈の度合いが強く、首領域が頭部４０１や肩部４０２で囲まれるような状態のＸ線撮影で得られたＸ線画像４００の場合、首を横切る方向のラインの平均値が最大値を示すライン４０３が被写体の顎を横切っているため、ＲＯＩを精度良く決定することができない。
【０００８】
そこで、本発明は、前記の欠点を除去するために成されたもので、階調変換に用いる濃度特徴量を抽出する領域（ＲＯＩ）を常に安定して決定し、適切な濃度特徴量を抽出する構成により、良好な階調変換後の画像を提供できる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、画像処理方法プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、撮影画像に対する画像処理を行う画像処理装置において、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析手段と、該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の画像処理システムは、複数の機器が互いに通信可能に接続されてなる画像処理システムであって、Ｘ線を放射するためのＸ線発生回路と、該Ｘ線を撮影画像に変換するための２次元Ｘ線センサを備え、前記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、前記画像処理装置の機能を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明の画像処理方法の第１の態様は、撮影画像から被写体内の領域を抽出するための画像処理方法において、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出ステップと、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成ステップと、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定する解析ステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明の画像処理方法の第２の態様は、撮影画像に対して画像処理を施すための画像処理方法であって、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出ステップと、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成ステップと、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析ステップと、該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明の画像処理方法プログラムの第１の態様は、撮影画像から被写体内の領域を抽出するためにコンピュータを、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定する解析手段として機能させることを特徴とする。
【００１４】
本発明の画像処理方法プログラムの第２の態様は、撮影画像に対して画像処理を施すためにコンピュータを、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析手段と、該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換手段として機能させることを特徴とする。
【００１５】
本発明のコンピュータ読取可能な記録媒体の第１の態様は、撮影画像から被写体内の領域を抽出するためにコンピュータを、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定する解析手段として機能させることを特徴とする。
【００１６】
本発明のコンピュータ読取可能な記録媒体の第２の態様は、撮影画像に対して画像処理を施すためにコンピュータを、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析手段と、該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換手段として機能させるための画像処理方法プログラムを記録したことを特徴とする。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００３０】
本発明は、例えば、図１に示すようなＸ線撮影装置１００に適用される。
本実施の形態のＸ線撮影装置１００は、Ｘ線撮影して取得した画像（Ｘ線画像）に対する階調変換処理機能を有し、特に、階調変換を行うために用いる特徴量（濃度特徴量）を抽出する際、対象画像上の被写体の輪郭線上の画素値の分布に基づく画像解析から、特徴量を抽出する領域（ＲＯＩ）を決定し、当該ＲＯＩから特徴量を抽出する構成としている。
【００３１】
具体的には、まず、Ｘ線撮影装置１００は、前記図１に示すように、Ｘ線を発生するＸ線発生回路１０１と、被写体１０３を透過したＸ線を撮像する２次元Ｘ線センサ１０４と、２次元Ｘ線センサ１０４から出力される撮像画像を収集するデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５にて収集された撮像画像に前処理を行う前処理回路１０６と、前処理回路１０６にて前処理が行われた撮像画像（原画像）等の各種情報や各種処理を実行するための処理プログラムを記憶するメインメモリ１０９と、Ｘ線撮影実行等の指示や各種設定を本装置に対して行うための操作パネル１１０と、前処理回路１０６にて前処理が行われた撮像画像（原画像）に対して階調変換処理を含む画像処理を施す画像処理回路１１１と、画像処理回路１１１にて画像処理が行われた撮像画像等を表示出力等する出力回路１２０と、本装置１００全体の動作制御を司るＣＰＵ１０８とを備えており、データ収集回路１０５、前処理回路１０６、画像処理回路１１１、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、及び出力回路１２０はそれぞれＣＰＵバス１０７を介して互いに通信可能に接続されている。
【００３２】
画像処理回路１１１は、本実施の形態の最も特徴とする構成を有し、対象となる原画像（対象画像）における照射領域（Ｘ線が２次元Ｘ線センサ１０４に直接照射されている領域）を抽出する照射野認識回路１１２と、照射野認識回路１１２で得られた照射領域内のす抜け領域及び当該す抜け領域と一定幅で接する被写体領域を削除して残った領域（以下単に「被写体領域」ともいう）を抽出する被写体抽出回路１１３と、被写体抽出回路１１３で得られた被写体領域の外輪郭線上の画素を抽出する輪郭作成回路１１４と、輪郭作成回路１１４で得られた外輪郭線上の画素値を解析して目的とする点を抽出し当該抽出点に基づき注目とする領域（ＲＯＩ）を決定して特徴量を抽出する解析回路１１５と、解析回路１１５で得られた特徴量に基づき対象画像の階調変換を行う階調変換回路１１６とを含んでいる。
【００３３】
上述のようなＸ線撮影装置１００において、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での各種処理の実行に必要なデータや処理プログラム等を予め記憶すると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワークメモリを兼ねるものである。メインメモリ１０９が記憶する処理プログラム、特に、階調変換処理のための処理プログラムとして、ここでは例えば、図２のフローチャートに従った処理プログラムを用いる。
したがって、ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９から前記処理プログラム等を読み出して実行することで、操作パネル１１０からの操作に従った、以下に説明するような本装置１００全体の動作制御を行う。
【００３４】
ステップＳ２００：
先ず、Ｘ線発生回路１０１は不図示のＸ線管を用いて、被写体（被検査体）１０３に対してＸ線ビーム１０２を放射する。このＸ線管から放射されたＸ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達する。２次元Ｘ線センサ１０４は到達したＸ線を撮像し、Ｘ線画像に対応した電気信号を出力する。
【００３５】
ここでは、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるＸ線画像を、例えば、図３に示すような頚椎画像３００とする。
前記図３において、“３０１”は、頭部を示し、“３０２”は、肩部を示し、“３０４”及び“３０５”は、輪郭線上の最大値を示す点を示す。そして、“３０３”は、詳細は後述するが、目的とする特徴量を抽出する頚椎領域（ＲＯＩ）を示す。
【００３６】
尚、頭部３０１や肩部３０２は、Ｘ線の透過率が低いので、その画素値は、喉部やす抜け部等の画素値より低くなる。ここでは、Ｘ線透過率が低い部分を低画素値の部分とし、Ｘ線透過率の高い部分を高画素値の部分とするが、この逆の場合に対しても、当業者には定式の変更は容易である。
【００３７】
次に、データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力された電気信号を画像信号に変換し、それを前処理回路１０６に供給する。
前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からの信号（Ｘ線画像信号）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線画像信号は入力画像の情報として、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１１５を介して、メインメモリ１０９、画像処理回路１１１に転送される。
【００３８】
ステップＳ２０１：
画像処理回路１１１において、照射野認識回路１１２は、ＣＰＵ１０８により転送されてきた入力画像（原画像）から照射領域を抽出する。
【００３９】
ステップＳ２０２：
被写体抽出回路１１３は、照射野認識回路１１２で得られた照射領域の外側の画素値を、例えば、“０”値に置き換える。次いで、当該照射領域内のす抜け領域及び当該す抜け領域と一定間隔内で接する被写体領域との画素値を、例えば、“０”値に置き換えることで、原画像上の被写体領域を抽出する。
【００４０】
具体的には例えば、被写体抽出回路１１３は、照射領域外の画素値を“０”値に置き換えた後の画像ｆ（ｘ，ｙ）に対して、
【００４１】
【数１】
【００４２】
なる式（１）に従った処理を行うことで、更に被写体領域外を“０”値に置き換えた画像ｆ１（ｘ，ｙ）を抽出する。
【００４３】
前記式（１）において、“ｓｇｎ（ｘ，ｙ）”は、経験的に定められる定数Ｔｈ１（例えば、画像全体中の最大画素値の９０％の値）、及び被写体領域を削除する幅を決める定数ｄ１，ｄ２を以って、
【００４４】
【数２】
【００４５】
なる式（２）で表される。
【００４６】
ステップＳ２０３、ステップＳ２０４：
輪郭作成回路１１４は、被写体抽出回路１１３で得られた画像ｆ１（ｘ，ｙ）から、“０”画素に置き換えられなかった領域（被写体領域）の輪郭を抽出する。
ここでは、画像ｆ１（ｘ，ｙ）において、画像の各行（水平画素列）の左端から走査して画素値が“０”から“０”でない値に変化する画素のｘ座標（以下、「変化座標」と言う）を検出することで、左側輪郭を抽出し、画像の各行の右端から走査して画素値が“０”から“０” でない値に変化する画素のｘ座標（変化座標）を検出することで、右側輪郭を抽出する。このとき、変化座標が検出できなかった場合、便宜上画像端部（例えば、走査を開始する側の画像端部）を輪郭とする。
そして、輪郭作成回路１１４は、左側輪線上の画素値及び右側輪郭線上の画素値を求める。
【００４７】
ステップＳ２０５、ステップＳ２０６：
解析回路１１５は、輪郭作成回路１１４で得られた左側輪郭線及び右側輪郭線のそれぞれについて、左側輪郭線上の最大画素値の画素（左最大値点）３０５、及び右側輪郭線上の最大画素値の画素（右最大値点）３０４を抽出する（前記図３参照）。
【００４８】
ステップＳ２０７：
解析回路１１５は、ステップＳ２０５及びステップＳ２０６で取得した左最大値点３０５及び右最大値点３０４を結ぶ線分上で最小値を示す点（当該線分上の頚椎領域内の最小画素値を示す点）を抽出し、該最小値点を含む所定領域をＲＯＩ３０３として抽出する（前記図３参照）。尚、当該線分上で最小値を示す点は当該線分上の頚椎領域内に現れる。
そして、解析回路１１５は、抽出領域３０３内の平均画素値等の統計量を演算し、該統計量を特徴量として決定する。
【００４９】
ステップＳ２０８：
階調変換回路１１６は、解析回路１１５で得られた特徴量に基づいて、原画像の階調変換を行う。
【００５０】
ステップＳ２０９：
上述のようにして画像処理回路１１１で階調変換等の画像処理が施された画像処理後の画像は、出力回路１２０により、ＣＲＴ等のモニタ画面へ表示出力、或いはフィルム等の記録媒体上へ記録出力等される。
【００５１】
上述のように、本実施の形態では、対象画像内の被写体領域の輪郭線上の画素値を解析して、特徴量を抽出するＲＯＩを決定するように構成したので、対象画像内の被写体が、どのような***または姿勢で存在する場合であっても、ＲＯＩを安定して決定することができるため、適切な特徴量を抽出することができる。
【００５２】
例えば、本実施の形態の構成によれば、頚椎部の側方からのＸ線撮影で得られたＸ線画像において、首領域は、頭や肩領域よりも画素値が必ず高くなるとともに、頚椎の前屈度や後屈度が強い場合にも被写体の左右の輪郭線上には首領域が存在するため、被写体の左右の輪郭線上の最大値は必ず首領域から抽出されることになる。このため、被写体の左右の輪郭線上の最大値を結ぶ線は必ず首領域のみを横切ることになり、常に安定して首領域内からＲＯＩを抽出することができる。
【００５３】
したがって、本実施の形態によれば、階調変換後の画像の濃度を安定させることができる。
【００５４】
尚、本実施の形態において、例えば、被写体抽出後の画像ｆ１（ｘ，ｙ）の平滑化画像を作成し、当該平滑化画像に対して、前記図２に示したステップＳ２０３からの処理を行うように構成してもよい。この場合の平滑化画像ＳＵＳ（ｘ，ｙ）の作成方法としては、マスクサイズｄｘ及びｄｙを以って
【００５５】
【数３】
【００５６】
なる式（３）及び（４）に従って、平滑化画像ＳＵＳ（ｘ，ｙ）を作成する方法が挙げられる。
【００５７】
したがって、前記の場合、被写体の平滑化画像の輪郭線上から特徴点を抽出することになり、例えば、処理対象の画像が、上述したような頚椎部の画像である場合、首領域以外の領域上で局所的に高画素値を示す点を誤って抽出することもなく、安定してＲＯＩを抽出することができる。
尚、変形例として、入力画像（原画像）の平滑化画像を作成し、当該平滑化画像に対して、前記図２に示したステップＳ２０１からの処理を行うように構成しても、類似の効果が得られる。
【００５８】
また、本発明の目的は、本実施の形態に示される画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法の機能や処理ステップを実現または実施させるためのソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラム及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体、及び当該プログラムコード（ソフトウェア）は本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、本実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５９】
【発明の効果】
本発明によれば、被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて被写体内の領域を決定することにより、被写体内から頚椎領域等を抽出することが安定して行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したＸ線撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図２】前記Ｘ線撮影装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】前記Ｘ線撮影装置において、処理対象となる画像の一例を説明するための図である。
【図４】従来の特徴量抽出の問題点を説明するための図である。
【符号の説明】
１００ Ｘ線撮影装置
１０１ Ｘ線発生回路
１０２ Ｘ線ビーム
１０３ 被写体
１０４ ２次元Ｘ線センサ
１０５ データ収集回路
１０６ 前処理回路
１０７ ＣＰＵバス
１０８ ＣＰＵ
１０９ メインメモリ
１１０ 操作パネル
１１１ 画像処理回路
１１２ 照射野認識回路
１１３ 被写体抽出回路
１１４ 輪郭作成回路
１１５ 解析回路
１１６ 階調変換回路
１２０ 出力回路
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、画像処理方法プログラム及び記録媒体に関し、特に、対象画像から特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて対象画像に階調変換等の画像処理を施す装置或いはシステム等に用いられる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、画像処理方法プログラム及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、センサやカメラ等の撮影手段で撮影して得られた画像を、モニタ画面やフィルム等へ出力する場合、当該画像に対して階調変換を施すことで、当該画像をモニタ画面やフィルム等で観察しやすい濃度値に変換することが行なわれている。
【０００３】
具体的には、階調変換処理では、対象画像から濃度特徴量（以下、単に「特徴量」とも言う）を抽出し、当該特徴量を用いて対象画像への階調変換を行う。
尚、濃度特徴量とは、階調変換処理により対象画像を所望の画素値分布に変換するために、特に所定の画像領域を所望の濃度分布または輝度分布でフィルムやモニタ画面等へ出力するために必要な対象画像の所定領域の画素値またはその統計値を意味するものとする。
この特徴量の抽出方法としては、様々な方法が提案されている。
【０００４】
例えば、Ｘ線撮影により得られた頚椎部の画像（Ｘ線画像）を、Ｘ線診断用のフィルムへ出力する場合の特徴量抽出方法としては、次のような方法が提案されている。
▲１▼特開２０００−０９９７０８号等に記載されているような、被写体（頚椎部等）の輪郭形状から、特徴量を抽出する領域（以下、特徴量抽出領域またはＲＯＩ（ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ、関心領域）とも言う）を決定し、当該ＲＯＩから特徴量を決定する方法。
▲２▼特開２０００−１６３５６２号等に記載されているような、被写体（頚椎部等）を横切る方向のラインの平均値からＲＯＩを決定し、当該ＲＯＩから特徴量を決定する方法。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した方法▲１▼及び▲２▼等のような従来の特徴量抽出方法では、次のような問題があった。
【０００６】
例えば、方法▲１▼（特開２０００−０９９７０８号等に記載の方法）において、頚椎部画像の被写体輪郭形状（輪郭線の窪み位置等）からＲＯＩを決定する場合、頚椎部の正面撮影や側面撮影で得られたＸ線画像であれば、安定してＲＯＩを決定できる。しかしながら、頚椎を前屈させて側面から撮影する頚椎前屈撮影でその前屈度がきつい場合等には、Ｘ線画像上の頚椎部の輪郭線のくぼみが被写体の首のところで生じない場合があり、この場合、安定してＲＯＩを決定することができない。
【０００７】
一方、方法▲２▼（特開２０００−１６３５６２号等に記載の方法）では、頚椎部のＸ線撮影おいて、前屈度の小さい撮影や、後屈の撮影、或いは正面からの撮影等で得られたＸ線画像であれば、安定してＲＯＩを決定できる。しかしながら、例えば、図４に示すような、前屈の度合いが強く、首領域が頭部４０１や肩部４０２で囲まれるような状態のＸ線撮影で得られたＸ線画像４００の場合、首を横切る方向のラインの平均値が最大値を示すライン４０３が被写体の顎を横切っているため、ＲＯＩを精度良く決定することができない。
【０００８】
そこで、本発明は、前記の欠点を除去するために成されたもので、階調変換に用いる濃度特徴量を抽出する領域（ＲＯＩ）を常に安定して決定し、適切な濃度特徴量を抽出する構成により、良好な階調変換後の画像を提供できる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、画像処理方法プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、撮影画像に対する画像処理を行う画像処理装置において、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析手段と、該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の画像処理システムは、複数の機器が互いに通信可能に接続されてなる画像処理システムであって、Ｘ線を放射するためのＸ線発生回路と、該Ｘ線を撮影画像に変換するための２次元Ｘ線センサを備え、前記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、前記画像処理装置の機能を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明の画像処理方法の第１の態様は、撮影画像から被写体内の領域を抽出するための画像処理方法において、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出ステップと、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成ステップと、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定する解析ステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明の画像処理方法の第２の態様は、撮影画像に対して画像処理を施すための画像処理方法であって、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出ステップと、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成ステップと、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析ステップと、該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明の画像処理方法プログラムの第１の態様は、撮影画像から被写体内の領域を抽出するためにコンピュータを、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定する解析手段として機能させることを特徴とする。
【００１４】
本発明の画像処理方法プログラムの第２の態様は、撮影画像に対して画像処理を施すためにコンピュータを、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析手段と、該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換手段として機能させることを特徴とする。
【００１５】
本発明のコンピュータ読取可能な記録媒体の第１の態様は、撮影画像から被写体内の領域を抽出するためにコンピュータを、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定する解析手段として機能させることを特徴とする。
【００１６】
本発明のコンピュータ読取可能な記録媒体の第２の態様は、撮影画像に対して画像処理を施すためにコンピュータを、前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析手段と、該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換手段として機能させるための画像処理方法プログラムを記録したことを特徴とする。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００３０】
本発明は、例えば、図１に示すようなＸ線撮影装置１００に適用される。
本実施の形態のＸ線撮影装置１００は、Ｘ線撮影して取得した画像（Ｘ線画像）に対する階調変換処理機能を有し、特に、階調変換を行うために用いる特徴量（濃度特徴量）を抽出する際、対象画像上の被写体の輪郭線上の画素値の分布に基づく画像解析から、特徴量を抽出する領域（ＲＯＩ）を決定し、当該ＲＯＩから特徴量を抽出する構成としている。
【００３１】
具体的には、まず、Ｘ線撮影装置１００は、前記図１に示すように、Ｘ線を発生するＸ線発生回路１０１と、被写体１０３を透過したＸ線を撮像する２次元Ｘ線センサ１０４と、２次元Ｘ線センサ１０４から出力される撮像画像を収集するデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５にて収集された撮像画像に前処理を行う前処理回路１０６と、前処理回路１０６にて前処理が行われた撮像画像（原画像）等の各種情報や各種処理を実行するための処理プログラムを記憶するメインメモリ１０９と、Ｘ線撮影実行等の指示や各種設定を本装置に対して行うための操作パネル１１０と、前処理回路１０６にて前処理が行われた撮像画像（原画像）に対して階調変換処理を含む画像処理を施す画像処理回路１１１と、画像処理回路１１１にて画像処理が行われた撮像画像等を表示出力等する出力回路１２０と、本装置１００全体の動作制御を司るＣＰＵ１０８とを備えており、データ収集回路１０５、前処理回路１０６、画像処理回路１１１、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、及び出力回路１２０はそれぞれＣＰＵバス１０７を介して互いに通信可能に接続されている。
【００３２】
画像処理回路１１１は、本実施の形態の最も特徴とする構成を有し、対象となる原画像（対象画像）における照射領域（Ｘ線が２次元Ｘ線センサ１０４に直接照射されている領域）を抽出する照射野認識回路１１２と、照射野認識回路１１２で得られた照射領域内のす抜け領域及び当該す抜け領域と一定幅で接する被写体領域を削除して残った領域（以下単に「被写体領域」ともいう）を抽出する被写体抽出回路１１３と、被写体抽出回路１１３で得られた被写体領域の外輪郭線上の画素を抽出する輪郭作成回路１１４と、輪郭作成回路１１４で得られた外輪郭線上の画素値を解析して目的とする点を抽出し当該抽出点に基づき注目とする領域（ＲＯＩ）を決定して特徴量を抽出する解析回路１１５と、解析回路１１５で得られた特徴量に基づき対象画像の階調変換を行う階調変換回路１１６とを含んでいる。
【００３３】
上述のようなＸ線撮影装置１００において、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での各種処理の実行に必要なデータや処理プログラム等を予め記憶すると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワークメモリを兼ねるものである。メインメモリ１０９が記憶する処理プログラム、特に、階調変換処理のための処理プログラムとして、ここでは例えば、図２のフローチャートに従った処理プログラムを用いる。
したがって、ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９から前記処理プログラム等を読み出して実行することで、操作パネル１１０からの操作に従った、以下に説明するような本装置１００全体の動作制御を行う。
【００３４】
ステップＳ２００：
先ず、Ｘ線発生回路１０１は不図示のＸ線管を用いて、被写体（被検査体）１０３に対してＸ線ビーム１０２を放射する。このＸ線管から放射されたＸ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達する。２次元Ｘ線センサ１０４は到達したＸ線を撮像し、Ｘ線画像に対応した電気信号を出力する。
【００３５】
ここでは、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるＸ線画像を、例えば、図３に示すような頚椎画像３００とする。
前記図３において、“３０１”は、頭部を示し、“３０２”は、肩部を示し、“３０４”及び“３０５”は、輪郭線上の最大値を示す点を示す。そして、“３０３”は、詳細は後述するが、目的とする特徴量を抽出する頚椎領域（ＲＯＩ）を示す。
【００３６】
尚、頭部３０１や肩部３０２は、Ｘ線の透過率が低いので、その画素値は、喉部やす抜け部等の画素値より低くなる。ここでは、Ｘ線透過率が低い部分を低画素値の部分とし、Ｘ線透過率の高い部分を高画素値の部分とするが、この逆の場合に対しても、当業者には定式の変更は容易である。
【００３７】
次に、データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力された電気信号を画像信号に変換し、それを前処理回路１０６に供給する。
前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からの信号（Ｘ線画像信号）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線画像信号は入力画像の情報として、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１１５を介して、メインメモリ１０９、画像処理回路１１１に転送される。
【００３８】
ステップＳ２０１：
画像処理回路１１１において、照射野認識回路１１２は、ＣＰＵ１０８により転送されてきた入力画像（原画像）から照射領域を抽出する。
【００３９】
ステップＳ２０２：
被写体抽出回路１１３は、照射野認識回路１１２で得られた照射領域の外側の画素値を、例えば、“０”値に置き換える。次いで、当該照射領域内のす抜け領域及び当該す抜け領域と一定間隔内で接する被写体領域との画素値を、例えば、“０”値に置き換えることで、原画像上の被写体領域を抽出する。
【００４０】
具体的には例えば、被写体抽出回路１１３は、照射領域外の画素値を“０”値に置き換えた後の画像ｆ（ｘ，ｙ）に対して、
【００４１】
【数１】
なる式（１）に従った処理を行うことで、更に被写体領域外を“０”値に置き換えた画像ｆ１（ｘ，ｙ）を抽出する。
【００４３】
前記式（１）において、“ｓｇｎ（ｘ，ｙ）”は、経験的に定められる定数Ｔｈ１（例えば、画像全体中の最大画素値の９０％の値）、及び被写体領域を削除する幅を決める定数ｄ１，ｄ２を以って、
【００４４】
【数２】
なる式（２）で表される。
【００４６】
ステップＳ２０３、ステップＳ２０４：
輪郭作成回路１１４は、被写体抽出回路１１３で得られた画像ｆ１（ｘ，ｙ）から、“０”画素に置き換えられなかった領域（被写体領域）の輪郭を抽出する。
ここでは、画像ｆ１（ｘ，ｙ）において、画像の各行（水平画素列）の左端から走査して画素値が“０”から“０”でない値に変化する画素のｘ座標（以下、「変化座標」と言う）を検出することで、左側輪郭を抽出し、画像の各行の右端から走査して画素値が“０”から“０” でない値に変化する画素のｘ座標（変化座標）を検出することで、右側輪郭を抽出する。このとき、変化座標が検出できなかった場合、便宜上画像端部（例えば、走査を開始する側の画像端部）を輪郭とする。
そして、輪郭作成回路１１４は、左側輪線上の画素値及び右側輪郭線上の画素値を求める。
【００４７】
ステップＳ２０５、ステップＳ２０６：
解析回路１１５は、輪郭作成回路１１４で得られた左側輪郭線及び右側輪郭線のそれぞれについて、左側輪郭線上の最大画素値の画素（左最大値点）３０５、及び右側輪郭線上の最大画素値の画素（右最大値点）３０４を抽出する（前記図３参照）。
【００４８】
ステップＳ２０７：
解析回路１１５は、ステップＳ２０５及びステップＳ２０６で取得した左最大値点３０５及び右最大値点３０４を結ぶ線分上で最小値を示す点（当該線分上の頚椎領域内の最小画素値を示す点）を抽出し、該最小値点を含む所定領域をＲＯＩ３０３として抽出する（前記図３参照）。尚、当該線分上で最小値を示す点は当該線分上の頚椎領域内に現れる。
そして、解析回路１１５は、抽出領域３０３内の平均画素値等の統計量を演算し、該統計量を特徴量として決定する。
【００４９】
ステップＳ２０８：
階調変換回路１１６は、解析回路１１５で得られた特徴量に基づいて、原画像の階調変換を行う。
【００５０】
ステップＳ２０９：
上述のようにして画像処理回路１１１で階調変換等の画像処理が施された画像処理後の画像は、出力回路１２０により、ＣＲＴ等のモニタ画面へ表示出力、或いはフィルム等の記録媒体上へ記録出力等される。
【００５１】
上述のように、本実施の形態では、対象画像内の被写体領域の輪郭線上の画素値を解析して、特徴量を抽出するＲＯＩを決定するように構成したので、対象画像内の被写体が、どのような***または姿勢で存在する場合であっても、ＲＯＩを安定して決定することができるため、適切な特徴量を抽出することができる。
【００５２】
例えば、本実施の形態の構成によれば、頚椎部の側方からのＸ線撮影で得られたＸ線画像において、首領域は、頭や肩領域よりも画素値が必ず高くなるとともに、頚椎の前屈度や後屈度が強い場合にも被写体の左右の輪郭線上には首領域が存在するため、被写体の左右の輪郭線上の最大値は必ず首領域から抽出されることになる。このため、被写体の左右の輪郭線上の最大値を結ぶ線は必ず首領域のみを横切ることになり、常に安定して首領域内からＲＯＩを抽出することができる。
【００５３】
したがって、本実施の形態によれば、階調変換後の画像の濃度を安定させることができる。
【００５４】
尚、本実施の形態において、例えば、被写体抽出後の画像ｆ１（ｘ，ｙ）の平滑化画像を作成し、当該平滑化画像に対して、前記図２に示したステップＳ２０３からの処理を行うように構成してもよい。この場合の平滑化画像ＳＵＳ（ｘ，ｙ）の作成方法としては、マスクサイズｄｘ及びｄｙを以って
【００５５】
【数３】
なる式（３）及び（４）に従って、平滑化画像ＳＵＳ（ｘ，ｙ）を作成する方法が挙げられる。
【００５７】
したがって、前記の場合、被写体の平滑化画像の輪郭線上から特徴点を抽出することになり、例えば、処理対象の画像が、上述したような頚椎部の画像である場合、首領域以外の領域上で局所的に高画素値を示す点を誤って抽出することもなく、安定してＲＯＩを抽出することができる。
尚、変形例として、入力画像（原画像）の平滑化画像を作成し、当該平滑化画像に対して、前記図２に示したステップＳ２０１からの処理を行うように構成しても、類似の効果が得られる。
【００５８】
また、本発明の目的は、本実施の形態に示される画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法の機能や処理ステップを実現または実施させるためのソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラム及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体、及び当該プログラムコード（ソフトウェア）は本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、本実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５９】
【発明の効果】
本発明によれば、被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて被写体内の領域を決定することにより、被写体内から頚椎領域等を抽出することが安定して行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したＸ線撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図２】前記Ｘ線撮影装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】前記Ｘ線撮影装置において、処理対象となる画像の一例を説明するための図である。
【図４】従来の特徴量抽出の問題点を説明するための図である。
【符号の説明】
１００ Ｘ線撮影装置
１０１ Ｘ線発生回路
１０２ Ｘ線ビーム
１０３ 被写体
１０４ ２次元Ｘ線センサ
１０５ データ収集回路
１０６ 前処理回路
１０７ ＣＰＵバス
１０８ ＣＰＵ
１０９ メインメモリ
１１０ 操作パネル
１１１ 画像処理回路
１１２ 照射野認識回路
１１３ 被写体抽出回路
１１４ 輪郭作成回路
１１５ 解析回路
１１６ 階調変換回路
１２０ 出力回路
Claims (12)
- 撮影画像に対する画像処理を行う画像処理装置において、
前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、
前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、
前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析手段と、
該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記被写体抽出手段は、す抜け及び該す抜けと一定幅で接する領域に基づいて前記被写体を抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
- 前記解析手段は、前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とを結ぶ線分上の画素値に基づいて、前記領域を決定す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。
- 前記統計量は、平均値であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
- 前記解析手段は、前記被写体領域を平滑化した画像から得られた前記被写体領域の輪郭線上の画素値に基づいて、前記領域を決定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
- 複数の機器が互いに通信可能に接続されてなる画像処理システムであって、
Ｘ線を放射するためのＸ線発生回路と、該Ｘ線を撮影画像に変換するための２次元Ｘ線センサを備え、
前記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置の機能を有することを特徴とする画像処理システム。 - 撮影画像から被写体内の領域を抽出するための画像処理方法において、
前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出ステップと、
前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成ステップと、
前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定する解析ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。 - 撮影画像に対して画像処理を施すための画像処理方法であって、
前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出ステップと、
前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成ステップと、
前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析ステップと、
該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。 - 撮影画像から被写体内の領域を抽出するためにコンピュータを、
前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、
前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、
前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定する解析手段として機能させるための画像処理方法プログラム。 - 撮影画像に対して画像処理を施すためにコンピュータを、
前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、
前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、
前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析手段と、
該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換手段として機能させるための画像処理方法プログラム。 - 撮影画像から被写体内の領域を抽出するためにコンピュータを、
前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、
前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、
前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定する解析手段として機能させるための画像処理方法プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。 - 撮影画像に対して画像処理を施すためにコンピュータを、
前記撮影画像から被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、
前記被写体領域の輪郭線を抽出する輪郭作成手段と、
前記被写体領域の片側の輪郭線上の最大値を示す画素と、前記被写体領域の他方の側の輪郭線上の最大値を示す画素とに基づいて前記被写体内の領域を決定し、該領域内から統計量を計算する解析手段と、
該統計量に基づいて前記撮像画像の階調変換処理を行う階調変換手段として機能させるための画像処理方法プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
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