JP3930493B2 - 画像処理方法、画像処理装置およびｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

Description

この発明は、画像情報に含まれる構造体の領域ごとに異なる画像処理を行う画像処理方法、画像処理装置およびＸ線ＣＴ装置に関する。

近年、Ｘ線ＣＴ装置等の普及により、医療分野においてもデジタル画像情報が頻繁に扱われるようになっている。そして、医療分野では、被検体の主として断層画像情報がデジタル画像情報として扱われ、被検体の検査の一助とされる。また、このデジタル画像情報は、読影の際に鮮明である必要があるため、ノイズ成分の除去等の画像処理が行われる。

これら画像処理では、平滑化あるいは鮮鋭化等の空間フィルタを用いて、空間周波数成分の違い基づいたノイズ成分の除去あるいは境界の鮮鋭化が行われる（例えば、非特許文献１参照）。
河田 聡著、「科学計測のための画像データ処理」ＣＱ出版、１９９４年４月３０日、ｐ１４３〜１８０

しかしながら、上記背景技術によれば、画像処理は、デジタル画像情報のすべてあるいは選択された領域に対して同様の処理を行うので、画質の向上と共に部分的な劣化も引き起こす。すなわち、平滑化フィルタを用いてノイズの低減を行う場合には、画像上、同一構造物に属する領域では、ノイズが低減されるにもかかわらず、複数の構造物の境界では、境界がぼやけ不鮮明な画像となる。また、鮮鋭化フィルタでも、平滑化フィルタと逆ではあるが同様のことが生じる。

特に、医療で用いられる被検体の断層画像情報では、読影の際に断層画像情報のすべてにわたる精細な情報が求められ,部分的にせよ画質が劣化することは好ましいものではない。また、Ｘ線ＣＴ装置等の撮像装置では、画像処理による画質の向上に見合う画質の改善を、撮像条件の変更で行うこともでき、例えば、Ｘ線ＣＴ装置の場合には被検体への照射Ｘ線量の増加により断層画像情報の画質の向上を行うことができる。しかし、これらは、被検体への負荷も同時に増加させるものであり、好ましいものではない。

これらのことから、複数の構造物情報を含む画像情報で、部分的にせよ画質劣化を伴わない画像処理方法、画像処理装置およびＸ線ＣＴ装置をいかに実現するかが重要となる。
この発明は、上述した背景技術による課題を解決するためになされたものであり、複数の構造物情報を含む画像情報で、部分的にせよ画質劣化を伴わない画像処理方法、画像処理装置およびＸ線ＣＴ装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、第１の観点の発明にかかる画像処理方法は、複数の画素から構成されるデジタル画像情報の画素値ごとに、前記画素値を越えない前記デジタル画像情報に含まれる画素の数である累積画素数を求める累積分布関数を生成し、前記累積分布関数を用いて、前記累積画素数の規定画素数からなる探査区間で、画素値の局所的な標準偏差である局所標準偏差を導出すると同時に、前記探査区間がすべての前記累積画素数を網羅するように前記探査区間を移動して前記導出を繰り返し、前記繰り返しにより取得される複数の局所標準偏差の最小値を求め、前記最小値に複数の領域指定値を乗算して前記複数の領域判定閾値を算定し、前記複数の領域判定閾値に基づいて前記複数の局所標準偏差を分類し、前記分類ごとに画像処理パラメータを選択し、前記分類で指定される局所標準偏差の前記デジタル画像情報の領域に、前記画像処理パラメータを用いて画像処理をすることを特徴とする。

この第１の観点による発明では、デジタル画像情報から累積分布関数を生成し、この累積分布関数を用いて、繰り返し局所標準偏差を導出し、これら複数の局所標準偏差の最小値から領域判定閾値を算定し、この領域判定閾値により局所標準偏差を分類し、この分類ごとに画像処理パラメータを選択し、この分類で指定される局所標準偏差のデジタル画像情報の領域に、選択された画像処理パラメータを用いて画像処理を行う。

また、第２の観点の発明にかかる画像処理方法は、前記画像処理パラメータが、画素値の平滑化を行う平滑化フィルタの重み係数を含むことを特徴とする。
この第２の観点の発明では、画像処理パラメータに平滑化フィルタの重み係数を含ませる。

また、第３の観点の発明にかかる画像処理方法は、前記導出が、前記デジタル画像情報に含まれる総画素数を規定画素数とする際の局所標準偏差である全体標準偏差の導出を行うことを特徴とする。

この第３の観点の発明では、全体標準偏差により、デジタル画像情報ごとの画素値のばらつきの大きさを評価する。
また、第４の観点の発明にかかる画像処理方法は、前記算定が、前記全体標準偏差に基づいて境界判定閾値の算定を行うことを特徴とする。

この第４の観点の発明では、境界判定閾値を、すべてのデジタル画像情報で同一の値とする。
また、第５の観点の発明にかかる画像処理方法は、前記画像処理パラメータが、画素値の鮮鋭化を行う鮮鋭化フィルタの重み係数でを含むことを特徴とする。

この第５の観点の発明では、画像処理パラメータに鮮鋭化を行う鮮鋭化フィルタの重み係数を含ませる。
また、第６の観点の発明にかかる画像処理方法は、前記選択が、前記境界判定閾値に基づいて、前記分類の画像処理パラメータが平滑化フィルタのものであるか、鮮鋭化フィルタのものであるかあるいは画素値を変化させないものであるかの選択を行うことを特徴とする。

この第６の観点の発明では、選択により、平滑化フィルタ、鮮鋭化フィルタあるいは画素値を変化させない場合を使い分ける。
また、第７の観点の発明にかかる画像処理方法は、前記選択が、前記分類の画像処理パラメータに鮮鋭化フィルタが選択される際に、前記複数の領域判定閾値の最大値を超える分類に、前記重み係数を設定することを特徴とする。

この第７の観点の発明では、選択により、局所標準偏差が最も大きい分類に鮮鋭化フィルタを用いる。
また、第８の観点の発明にかかる画像処理方法は、前記重み係数が、前記平滑化フィルタあるは前記鮮鋭化フィルタを構成するカーネルのすべての重み係数の総和により正規化されることを特徴とする。

この第８の観点の発明では、重み係数の正規化により、画素値を所定範囲に収める。
また、第９の観点の発明にかかる画像処理方法は、前記画素値が、Ｘ線ＣＴ装置のデジタル画像情報に用いられるＣＴ値で表現されることを特徴とする。

この第９の観点の発明では、Ｘ線ＣＴ装置で撮像されたのデジタル画像情報を用いる。
また、第１０の観点の発明にかかる画像処理装置は、複数の画素から構成されるデジタル画像情報の画素値ごとに、前記画素値を越えない前記デジタル画像情報に含まれる画素の数である累積画素数を求める累積分布関数を生成する生成手段と、前記累積分布関数を用いて、前記累積画素数の規定画素数からなる探査区間で、画素値の局所的な標準偏差である局所標準偏差を導出すると同時に、前記探査区間がすべての前記累積画素数を網羅するように前記探査区間を移動して前記導出を繰り返す導出手段と、前記導出により取得される複数の局所標準偏差の最小値を求め、前記最小値に複数の領域指定値を乗算して前記複数の領域判定閾値を算定する算定手段と、前記複数の領域判定閾値に基づいて前記複数の局所標準偏差を分類する分類手段と、前記分類ごとに画像処理パラメータを選択する選択手段と、前記分類で指定される局所標準偏差の前記デジタル画像情報の領域に、前記画像処理パラメータを用いて画像処理を行う処理手段と、を備えることを特徴とする。

この第１０の観点の発明では、生成手段によりデジタル画像情報から累積分布関数を生成し、導出手段によりこの累積分布関数を用いて繰り返し局所標準偏差を導出し、算定手段によりこれら複数の局所標準偏差の最小値から領域判定閾値を算定し、分類手段によりこの領域判定閾値から局所標準偏差を分類し、選択手段によりこの分類ごとに画像処理パラメータを選択し、処理手段によりこの分類で指定される局所標準偏差のデジタル画像情報の領域に、選択された画像処理パラメータを用いて画像処理を行う。

また、第１１の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記画像処理パラメータが、画素値の平滑化を行う平滑化フィルタの重み係数であることを特徴とする。
この第１１の観点の発明では、画像処理パラメータに平滑化フィルタの重み係数を含ませる。

また、第１２の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記導出手段が、前記デジタル画像情報に含まれる総画素数を規定画素数とする際の局所標準偏差である全体標準偏差の導出を行うことを特徴とする。

この第１２の観点の発明では、導出手段により、デジタル画像情報の全体標準偏差を導出する。
また、第１３の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記算定手段が、前記全体標準偏差および前記最小値に基づいて境界判定閾値の算定を行うことを特徴とする。

この第１３の観点の発明では、算定手段により、全体標準偏差および最小値に基づいた境界判定閾値の算定を行う。
また、第１４の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記画像処理パラメータが、画素値の鮮鋭化を行う鮮鋭化フィルタの重み係数であることを特徴とする。

この第１４の観点の発明では、画像処理パラメータに、画素値の鮮鋭化を行う鮮鋭化フィルタの重み係数を含ませる。
また、第１５の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記選択手段が、前記境界判定閾値に基づいて、前記分類の画像処理パラメータが平滑化フィルタのものであるか、鮮鋭化フィルタのものであるかあるいは画素値を変化させないものであるかの選択を行うことを特徴とする。

この第１５の観点の発明では、選択手段により、平滑化フィルタ、鮮鋭化フィルタあるいは画素値を変化させない場合を使い分ける。
また、第１６の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記選択手段が、前記分類の画像処理パラメータに鮮鋭化フィルタが選択される際に、前記複数の領域判定閾値の最大値を超える分類に、前記重み係数を設定することを特徴とする。

この第１６の観点の発明では、選択手段により、局所標準偏差が最も大きい分類に鮮鋭化フィルタを用いる。
また、第１７の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記重み係数が、前記平滑化フィルタあるは前記鮮鋭化フィルタを構成するカーネルのすべての重み係数の総和により正規化されることを特徴とする。

この第１７の観点の発明では、重み係数の正規化により、画素値を所定範囲に収める。
また、第１８の観点の発明にかかる画像処理装置は、前記画素値が、Ｘ線ＣＴ装置のデジタル画像情報に用いられるＣＴ値で表現されることを特徴とする。

この第１８の観点の発明では、Ｘ線ＣＴ装置で撮像されたデジタル画像情報を用いる。
また、第１９の観点の発明にかかるＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線ビームを被検体に照射して、前記被検体の投影データを収集する走査ガントリと、前記投影データの画像再構成により前記被検体のデジタル画像情報を取得する走査コンソールと、を備えるＸ線ＣＴ装置であって、前記走査コンソールは、前記デジタル画像情報の画素値ごとに前記画素値を越えない前記デジタル画像情報に含まれる画素の数である累積画素数を求める累積分布関数を生成する生成手段、前記累積分布関数を用いて、前記累積画素数の規定画素数からなる探査区間で、画素値の局所的な標準偏差である局所標準偏差を導出すると同時に、前記探査区間がすべての前記累積画素数を網羅するように前記探査区間を移動して前記導出を繰り返す導出手段、前記導出により取得される複数の局所標準偏差の最小値を求め、前記最小値に複数の領域指定値を乗算して前記複数の領域判定閾値を算定する算定手段、前記複数の領域判定閾値に基づいて前記複数の局所標準偏差を分類する分類手段、前記分類ごとに画像処理パラメータを選択する選択手段と、前記分類で指定される局所標準偏差の前記デジタル画像情報の領域に、前記画像処理パラメータを用いて画像処理を行う処理手段を有する画像処理装置を備えることを特徴とする。

この第１９の観点の発明では、走査コンソールの画像処理装置は、生成手段によりデジタル画像情報から累積分布関数を生成し、導出手段によりこの累積分布関数を用いて繰り返し局所標準偏差を導出し、算定手段によりこれら複数の局所標準偏差の最小値から領域判定閾値を算定し、分類手段によりこの領域判定閾値から局所標準偏差を分類し、選択手段によりこの分類ごとに画像処理パラメータを選択し、処理手段によりこの分類で指定される局所標準偏差のデジタル画像情報の領域に、選択された画像処理パラメータを用いて画像処理を行う。

以上説明したように、本発明によれば、デジタル画像情報から累積分布関数を生成し、この累積分布関数を用いて、繰り返し局所標準偏差を導出し、これら複数の局所標準偏差の最小値から領域判定閾値を算定し、この領域判定閾値により局所標準偏差を分類し、この分類ごとに画像処理パラメータを選択し、この分類で指定される局所標準偏差のデジタル画像情報の領域に、選択された画像処理パラメータを用いて画像処理を行うこととしているので、デジタル画像情報に含まれる複数の構造体を抽出し、これら構造体および構造体の境界ごとに最適な画像処理パラメータを用いた画像処理を行い、同一の画像処理パラメータを用いた画像処理による部分的な画質劣化を防止し、さらにストリークアーチファクト（ｓｔｒｅａｋ ａｒｔｉｆａｃｔ）のような部分的な画質劣化を、全体の画質を劣化させることなく軽減し、画質の向上を計ることができる。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理方法、画像処理装置およびＸ線ＣＴ装置の好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
（実施の形態１）
まず、本実施の形態１にかかる画像処理装置およびＸ線ＣＴシステムの全体構成について説明する。図１は、Ｘ線ＣＴ装置のブロック（ｂｌｏｃｋ）図を示す。図１に示すように、本装置は、走査ガントリ（ｇａｎｔｒｙ）２および操作コンソール（ｃｏｎｓｏｌｅ）６を備えている。

走査ガントリ２は、Ｘ線管２０を有する。Ｘ線管２０から放射された図示しないＸ線は、コリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）２２により、例えば扇状のＸ線ビーム（ｂｅａｍ）すなわちファンビーム（ｆａｎｂｅａｍ）Ｘ線となるように成形され、検出器アレイ（ａｒｒａｙ）２４に照射される。

検出器アレイ２４は、ファンビームＸ線の広がり方向にアレイ状に配列された複数のＸ線検出素子を有する。検出器アレイ２４は、複数のＸ線検出素子をアレイ状に配列した、多チャンネル（ｃｈａｎｎｅｌ）のＸ線検出器となっている。

複数の検出器アレイ２４は、全体として、円筒凹面状に湾曲したＸ線入射面を形成する。検出器アレイ２４は、例えばシンチレータ（ｓｃｉｎｔｉｌｌａｔｏｒ）とフォトダイオード（ｐｈｏｔｏ ｄｉｏｄｅ）の組み合わせによって構成される。なお、これに限られず、例えばカドミウム・テルル（ＣｄＴｅ）等を利用した半導体Ｘ線検出素子またはＸｅガス（ｇａｓ）を用いる電離箱型のＸ線検出素子であっても良い。Ｘ線管２０、コリメータ２２および検出器アレイ２４は、Ｘ線照射・検出装置を構成する。

検出器アレイ２４にはデータ収集部２６が接続されている。データ収集部２６は、検出器アレイ２４の個々のＸ線検出素子の検出データを収集する。Ｘ線管２０からのＸ線の照射は、Ｘ線コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２８によって制御される。なお、Ｘ線管２０とＸ線コントローラ２８との接続関係およびコリメータ２２とコリメータコントローラ３０との接続関係については図示を省略する。コリメータ２２は、コリメータコントローラ３０によって制御される。

以上の、Ｘ線管２０からコリメータコントローラ３０までのものが、走査ガントリ２の回転部３４に搭載されている。ここで、被検体１は、回転部３４の中心に位置するボア（ｂｏｒｅ）２９内のクレードル（ｃｒａｄｌｅ）３１上に、横臥状態で載置される。回転部３４は、回転コントローラ３６により制御されつつ回転し、Ｘ線管２０からＸ線を***し、検出器アレイ２４において被検体１の透過Ｘ線を検出する。なお、回転部３４と回転コントローラ３６との接続関係については図示を省略する。

操作コンソール６は画像再構成部６０を有する。画像再構成部６０は、例えばコンピュータ等によって構成される。画像再構成部６０には、制御インタフェース（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）６２が接続されている。制御インタフェース６２には、走査ガントリ２が接続されている。画像再構成部６０は制御インタフェース６２を通じて走査ガントリ２を制御する。

走査ガントリ２内のデータ収集部２６、Ｘ線コントローラ２８、コリメータコントローラ３０および回転コントローラ３６が制御インタフェース６２を通じて制御される。なお、それら各部と制御インタフェース６２との個別の接続については図示を省略する。

画像再構成部６０には、また、データ収集バッファ（ｂｕｆｆｅｒ）６４が接続されている。データ収集バッファ６４には、走査ガントリ２のデータ収集部２６が接続されている。データ収集部２６で収集されたデータがデータ収集バッファ６４を通じて画像再構成部６０に入力される。

画像再構成部６０は、データ収集バッファ６４を通じて収集した透過Ｘ線信号すなわち投影データを用いて画像再構成を行う。画像再構成部６０には、また、記憶部６６が接続されている。記憶部６６は、データ収集バッファ６４に収集された投影データや再構成された断層画像情報および本装置の機能を実現するためのプログラム（ｐｒｏｇｒａｍ）等を記憶する。

画像再構成部６０には、また、表示装置６８と操作装置７０がそれぞれ接続されている。表示装置６８は、画像再構成部６０から出力される断層画像情報やその他の情報を表示する。操作装置７０は、オペレータによって操作され、各種の指示や情報等を画像再構成部６０に入力する。オペレータは表示装置６８および操作装置７０を使用してインタラクティブ（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ）に本装置を操作する。

画像処理装置４０は、記憶部４４を介して、図示しない通信手段により操作コンソール６の記憶部６６と接続されている。画像処理装置４０は、操作コンソール６とは独立したコンソール上に配設されており、記憶部６６に蓄積された再構成された断層画像情報等を、記憶部４４に転送し画像処理部４１で画像処理を行う。ここで、画像処理部４１は、例えばコンピュータ等によって構成される。

また、画像処理部４１は、表示装置４２と操作装置４３がそれぞれ接続されている。表示装置４２は、画像処理部４１から出力される断層画像情報やその他の情報を表示する。操作装置４３は、オペレータによって操作され、各種の指示や情報等を画像処理部４１に入力する。オペレータは、表示装置４２および操作装置４３を使用してインタラクティブに本装置を操作する。

図２は、画像処理装置４０の機能ブロック図である。画像処理装置４０は、断層画像情報２００に加え、領域設定手段２０５，設定生成手段２１０、導出手段２２０、算定手段２３０、分類手段２４０、選択手段２５０、処理手段２６０および表示手段２７０等の機能を有する。

断層画像情報２００は、デジタル画像情報をなし、操作コンソール６の記憶部６６から記憶部４４に転送される被検体１のアキシャル（ａｘｉａｌ）断面の断層画像情報である。図３（Ａ）に被検体１の肺野部分を撮像した断層画像情報２００の例を示す。図３（Ａ）は、断層画像情報２００の全体を示しており、例えば、概ね５１２×５１２の画素マトリクスから構成され、各画素は、２５６階調程度の濃淡を示す画素値からなる。そして、画素値は、Ｘ線ＣＴ装置の場合には、被検体が水であるときの画素値を零とし、また被検体が空気であるときの画素値を−１０００として規格化されたＣＴ値により表される。

領域設定手段２０５は、後述する画像処理を行う際の処理領域２０１を設定する。この設定では、表示装置４２に表示された断層画像上に関心領域（ＲＯＩ；Ｒｅｇｉｏｎ ＯＦ Ｉｎｔｅｒｅｓｔとも称される）を設定し、この領域内の画素に対して画像処理を実施する。この関心領域は、図３（Ａ）に示す様に例えば矩形状の領域を有し、断層画像上の位置および大きさは、操作装置４３からの入力により選択される。

図３（Ｂ）に、図３（Ａ）に示す処理領域２０１から抽出された断層画像情報２００を示す。図３（Ｂ）では、図３（Ａ）に示す肺野全体の断層画像から、気管・血管および気管内の空気部分のみの断層画像情報２００が抽出されている。なお、以後の説明では、処理領域２０１で抽出された断層画像情報２００に対してのみ、画像処理を行うこととする。処理領域２０１は、画像処理を行う領域を限定することにより、画像処理時間の短縮とともに、より効果的な画像処理を行うことができる。

生成手段２１０は、処理領域２０１の断層画像情報２００から、画素値ごとに画素数の累積分布関数を生成する。ここで、図３（Ｂ）に示す断層画像情報２００の例に基づいて、図４を用いて累積分布関数について説明する。図３（Ｂ）に示す断層画像情報２００には、主として、気管・血管領域および気管内の空気領域の２つの画像情報が含まれている。これら２つの各領域内では、ノイズ成分を除いて概ね画素値が一致している。従って、横軸を画素値、縦軸を画素数とすると、図４（Ａ）に示す様に気管・血管領域の画素値および空気領域の画素値の位置に極大値を有する画素数の分布関数ｆ（ｘ）が得られる。

ここで、処理領域２０１における、ある与えられた画素値Ｘに対して、画素値Ｘを越えない画素値の総数である累積画素数を示す累積分布関数をＦ（Ｘ）とする。この時、Ｆ（Ｘ）は、図４（Ｂ）に示したものとなる。そして、数学的には、ｆ（ｘ）およびＦ（Ｘ）は、

の関係で示される。この積分の下限は、画素値の最小値、すなわち画素値がＣＴ値で表現される際には空気の場合の−１０００に設定される。なお、ｆ（ｘ）およびＦ（Ｘ）の関係は、確率・統計理論における確率密度関数および累積分布関数の関係と同一であり、数学的な性質もこれらに準ずる。

ここで、以上に述べた定義から、図４（Ａ）に示す分布関数ｆ（ｘ）で現される空気領域の画素値区間Ｃ１に存在する総画素数をＰ１、気管・血管領域の画素値区間Ｃ２に存在する総画素数をＰ２とすると、図４（Ｂ）に示す累積分布関数Ｆ（Ｘ）の画素値区間Ｃ１における累積画素数の変化はＰ１となり、画素値区間Ｃ２における累積画素数の変化はＰ２となる。従って、処理領域２０１で同様の構造物、例えば気管・血管領域あるいは空気領域等からなる部分は、総画素数Ｐ１あるいはＰ２が大きい部分であり、図４（Ｂ）の累積分布関数Ｆ（Ｘ）では急勾配の部分となる。逆に、図４（Ｂ）の急勾配の部分を抽出することにより、処理領域２０１に含まれる構造体部分を抽出し、構造体の画素値を選択することができる。

なお、実際の断層画像情報２００では、画素値および画素数はデジタルな値となっている。この場合には、累積分布関数Ｆ（Ｘ）は、最小の画素値、例えば−１０００の値から、画素値を増加させつつ順次画素値ごとの画素数を縦軸の累積画素数に加算することにより取得される。なお、縦軸の初期値は、零に設定される。

導出手段２２０は、生成手段２１０で求めた累積分布関数Ｆ（Ｘ）から、局所標準偏差を求める。生成手段２１０で求めた累積分布関数Ｆ（Ｘ）は、処理領域２０１に含まれる構造体情報と共にノイズ情報も含むものである。従って、断層画像情報２００の画素値は、真値からのばらつきを含んでいる。このばらつきを含んだ図４（Ｂ）の急勾配部分を抽出するために、局所標準偏差を求める。なお、標準偏差σは、画素値であるサンプル（ｓａｍｐｌｅ）の個数をＮとし、個別の画素値をｃとし、サンプル内での画素値の平均値をμとし、
σ^２＝Σ（ｃ−μ）^２／Ｎ
により定義される量であり、平均値からのばらつきの大きさを現す。そして、このサンプルを後述する探査区間に限定したものが局所標準偏差である。

図５は、累積分布関数Ｆ（Ｘ）から局所標準偏差を求める方法を模式的に示した図である。図５では、横軸を累積画素数、縦軸を画素値とし、図４（Ｂ）に示した図とは横軸および縦軸が入れ替わっている。これは、累積画素数から画素値に関する局所標準偏差を求める過程を明瞭に示すためである。また、この為、図４（Ｂ）に示す急勾配の気管・血管領域および空気領域は、図５では平らな領域となり、この平らな領域を局所標準偏差を用いて抽出する。なお、図５に示す横軸の所定幅をなす区間は、画素数を意味する。従って、横軸では、２倍の幅を有する区間は２倍の画素数を有する。

導出手段２２０は、規定画素数からなる探査区間を横軸の累積画素数上に設定する。この規定画素数は、画像処理装置４０の操作装置４３から設定されるもので、処理領域２０１の画素数あるいは処理領域２０１に含まれる構造体の大きさ等を勘案し、オペレータにより設定される。そして、導出手段２２０は、探査区間内の累積画素数に対する画素値の標準偏差である局所標準偏差を求める。

図５には、一例として、探査区間１〜３に対する局所標準偏差ＳＤ１〜３が図示されている。探査区間１は、空気領域に該当し、累積分布関数Ｆ（Ｘ）が平らであるのでノイズを含めて小さな局所標準偏差ＳＤ１を有し、探査区間２は、境界領域に該当し、累積分布関数Ｆ（Ｘ）が急勾配であるのでノイズを含めて大きな局所標準偏差ＳＤ２を有し、探査区間３は、気管・血管領域に該当し、累積分布関数Ｆ（Ｘ）が平らであるのでノイズを含めて小さな局所標準偏差ＳＤ３を有する。すなわち、ＳＤ２≫ＳＤ１およびＳＤ２≫ＳＤ３となり、局所標準偏差の小さい探査区間が構造体を示していることを例示している。

ここで、探査区間は、局所標準偏差を求めるごとに、探査区間の位置する累積画素数を変更し、すべての累積画素数で局所標準偏差を求めるまで繰り返す。なお、累積画素数の変更は、概ね探査区間の規定画素数程度で行うことにより、構造体の取りこぼしを無くし、すべての累積画素数を考慮に入れることができる。なお、図５には、局所標準偏差が大きく異なる代表的な例としての探査区間１〜３のみが図示されている。

算定手段２３０は、導出手段２２０で求めた局所標準偏差の最小値である最小ＳＤを求め、この最小ＳＤから領域判定閾値を算定する。ここで、領域判定閾値は、局所標準偏差から、気管・血管領域および空気領域に相当する構造体を抽出する際の基準となる閾値である。また、算定手段２３０は、複数の領域指定値を有し、この領域指定値に最小ＳＤを乗算し領域判定閾値とする。この領域指定値は、画像処理装置４０の操作装置４３から設定されるもので、値および数はオペレータにより選択される。例えば、領域指定値に１および２を設定した場合には、領域判定閾値は、１×最小ＳＤおよび２×最小ＳＤの局所標準偏差を示す。なお、以後、簡便のため領域指定値が２つ設定された場合について説明するが、２つに限定されず３つあるいはそれ以上の値とすることもできる。

分類手段２４０は、算定手段２３０により求めた領域判定閾値情報に基づいて画素値を分類する。例えば、領域判定閾値が１×最小ＳＤおよび２×最小ＳＤの２つからなる場合には、１×最小ＳＤ以下の局所標準偏差を有する画素値を分類Ａ、１×最小ＳＤを越え２×最小ＳＤ以下の局所標準偏差を有する画素値を分類Ｂ、２×最小ＳＤを越える局所標準偏差を有する画素値を分類Ｃとし、すべての画素値を分類Ａ〜Ｃのいずれかに分類する。

選択手段２５０は、分類ごとの画像処理パラメータを設定する。ここで、画像処理パラメータとしては、空間フィルタ処理を行う平滑化フィルタ、鮮鋭化フィルタあるいは画素値を変化させない重み係数が用いられる。ここで、断層画像情報２００に対して行われる画像処理である空間フィルタ処理について説明する。

空間フィルタ処理では、断層画像情報２００の各画素ごとに、この画素位置を中心として近傍に存在する画素の画素値に演算を行い新たな画素値とする。ここで、演算の対象となる近傍画素位置に対応するコンボリュージョンカーネル（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ ｋｅｒｎｅｌ，以下カーネルと称する）が設定される。図６にカーネルの一例を示す。このカーネルは、３×３マトリクスで、各マトリクス位置は、横方向のパラーメータｉおよび縦方向のパラメータｊにより現される。そして、各マトリクス位置には、重み係数Ｗ_ｉｊが対応しており、各マトリクス位置の画素値Ａ_ｉｊから、

の関係により中心位置の画素値Ｂが求められる。
ここで、空間フィルタは、重み係数Ｗ_ｉｊの値により、平滑化フィルタあるいは鮮鋭化フィルタとされる。例えば、重み係数Ｗ_ｉｊがすべて１となる場合には、平均値を新たな画素値とする平滑化フィルタとなり、重み係数Ｗ_ｉｊの中心位置Ｗ_００が負の値を有し、その他の値が正の値である場合には、鮮鋭化フィルタとなる。

なお、画素値Ｂは重み係数Ｗ_ｉｊの総和Ｗ

により正規化され、Ｂ′＝Ｂ／Ｗ、が画像処理された新たな画素値となる。これにより画素値を所定の範囲内に納めることが出来る。
そして、選択手段２５０は、分類ごとに最適な重み係数Ｗ_ｉｊを選択する。図６に示すカーネルの場合に、分類Ａ〜Ｃに対応して選択される重み係数Ｗ_ｉｊの一例を、図７に示す。図７は、図６に示すカーネルのパラメータｉ方向の重み係数Ｗ_ｉｊを示している。なお、カーネルのパラメータｊ方向も全く同様である。図７（Ａ）は、構造体の中心部分に位置する分類Ａに対応する重み係数Ｗ_ｉｊで、重み係数Ｗ_ｉｊがすべて１で、強い平滑化処理が行われる。図７（Ｂ）は、構造体の中心部分と辺縁部分の中間に位置する分類Ｂに対応する重み係数Ｗ_ｉｊで、中心の重み係数Ｗ_００が１、その他は０．５の値で、若干の平滑化処理が行われる。図７（Ｃ）は、構造体の辺縁部分に位置する分類Ｃに対応する重み係数Ｗ_ｉｊで、中心の重み係数Ｗ_００が１、その他は零の値で、全く平滑化処理が行われない。従って、図７（Ｃ）のカーネルが選択される際には、画像処理は行われず画素値の変化は生じない。

処理手段２６０は、分類手段２４０で分類された分類情報および選択手段２５０で選択された分類ごとの重み係数Ｗ_ｉｊに基づいて画像処理を行う。ここで、処理手段２６０は、処理領域２０１の画素位置ごとに、画素位置の画素値から分類を選択し、この分類から対応する重み係数Ｗ_ｉｊを用いた空間フィルタ処理を行う。一例として、領域判定閾値が１×最小ＳＤおよび２×最小ＳＤの２つからなり、すべての画素値が３つの分類Ａ〜Ｃのいずれかに分類される際に、画像処理を行う画素が分類Ｂの画素値を有すると、その画素位置で図７（Ｂ）の重み係数Ｗ_ｉｊをカーネルとする空間フィルタ処理が行われる。

表示手段２７０は、処理手段２６０により画像処理が行われた処理画像情報を表示する。
つづいて、図８を用いて画像処理装置４０の全体的な動作を説明する。図８は、画像処理装置４０の動作を示すフローチャートである。まず、オペレータは、操作コンソール６から、断層画像情報２００を取得する（ステップＳ９０１）。断層画像情報２００は、走査ガントリ２で取得された被検体１のデジタルな断層画像情報である。そして、オペレータは、領域選択手段２０５を用いて、断層画像情報２００から処理領域２０１を抽出する（ステップＳ９０２）。

その後、画像処理装置４０は、生成手段２１０を用いて、処理領域２０１の断層画像情報２００から、画素値ごとの累積画素数を算定し、累積分布関数Ｆ（Ｘ）を求める（ステップＳ９０３）。そして、画像処理装置４０は、導出手段２２０を用いて、この累積分布関数Ｆ（Ｘ）から、累積画素数の全範囲にわたる局所標準偏差ＳＤを導出する（ステップＳ９０４）。

その後、画像処理装置４０は、算定手段２３０を用いて、局所標準偏差の最小ＳＤを求め、同時にオペレータにより設定された領域指定値から、領域判定閾値を算定する（ステップＳ９０５）。そして、画像処理装置４０は、分類手段２４０を用いて、領域判定閾値から処理領域２０１の画素を局所標準偏差の値に基づいて分類する（ステップＳ９０６）。

また、画像処理装置４０は、選択手段２５０を用いて、領域判定閾値による分類ごとの重み係数Ｗ_ｉｊ、すなわちカーネルを選択する（ステップＳ９０７）。そして、画像処理装置４０は処理手段２６０を用いて、処理領域２０１の断層画像情報２００に対して、画素ごとに、前記分類により選択されたカーネルを用いて画像処理を行う（ステップＳ９０８）。

その後、画像処理装置４０は、画像処理された処理領域２０１の断層画像を、表示装置４２に表示して（ステップＳ９０９）、本処理を終了する。
上述してきたように、本実施の形態１では、処理領域２０１の断層画像情報２００から、画素値ごとの累積画素数である累積分布関数を生成し、この累積分布関数から、画素値の局所標準偏差を導出し、この局所標準偏差の最小値である最小ＳＤに基づいて複数の領域判定閾値を算定し、この領域判定閾値により局所標準偏差ひいてはこの局所標準偏差を有する画素を分類し、また、この領域判定閾値による分類ごとに異なる平滑化フィルタの重み係数Ｗ_ｉｊを選択し、断層画像情報２００の画素にこの重み係数Ｗ_ｉｊを用いて平滑化処理を行うこととしているので、処理領域２０１の局所標準偏差の最小ＳＤから、小さい局所標準偏差の構造体部分を抽出し、この構造体部分に限定して平滑化処理を行うことができる。

また、本実施の形態１では、画像処理装置４０は、操作コンソール６と通信回線により接続されることとしたが、操作コンソール６に画像処理装置４０と同等の機能を含ませることもできる。

また、本実施の形態１では、Ｘ線ＣＴ装置の断層画像情報を画像処理することとしたが、Ｘ線ＣＴ装置に限定されず、広くＸ線撮像装置、磁気共鳴撮像装置、核医学撮像装置、ひいてはＣＣＤあるいはＣＭＯＳ等の固体撮像素子を用いて撮像されるデジタル画像情報に用いることもできる。

また、本実施の形態１では、２次元的な断層画像情報に対して画像処理を行うこととしたが、例えば、複数のこれら２次元的な断層画像情報から構成される３次元的な断層画像情報に対しても同様の画像処理を行うことができる。

また、本実施の形態１では、静的な断層画像情報に対して画像処理を行うこととしたが、時間的に変化するデジタル動画像情報に対しても同様の画像処理を行うことができる。
また、本実施の形態１では、領域判定閾値による分類ごとに異なる平滑化フィルタの重み係数Ｗ_ｉｊを選択し、断層画像情報２００の画素にこの重み係数Ｗ_ｉｊを用いて平滑化処理を行うこととしているが、この重み係数Ｗ_ｉｊに、図７（Ｃ）に示す様な画素値を変化させない重み係数を含めることもできる。この重み係数は、特に構造体のエッジ部分に用いられ、平滑化によるぼけの防止に用いられる。
（実施の形態２）
ところで、上記実施の形態１では、局所標準偏差により処理領域２０１に含まれる構造体部分を抽出し平滑化処理を行ったが、同様の方法により処理領域２０１に含まれる構造体の境界部分を抽出し鮮鋭化処理を行うこともできる。そこで本実施の形態２では、構造体の境界部分を抽出し鮮鋭化処理を行う場合を示すことにする。

なお、本実施の形態２にかかる発明は、図１と同様のハードウェア構成を有するので詳細な説明を省略する。また、図２に示す画像処理装置４０は、導出手段２２０、算定手段２３０および選択手段２５０に新たな機能が付加されるので、この付加部分についてのみ説明する。

導出手段２２０は、さらに探査区間が規定画素数と異なり総画素数に等しい区間での画素値の標準偏差である全体標準偏差を求める。この全体標準偏差は、処理領域２０１の断層画像情報２００の全体的なばらつきの基準を与えるものである。

算定手段２３０は、さらに導出手段２２０で求めた全体標準偏差に基づいて境界判定閾値を求め、この境界判定閾値と局所標準偏差の比較から境界領域を算定する。なお、境界判定閾値は、図５の例では気管・血管領域および空気領域の境界に相当する探査区間２の部分を抽出する際の基準となる閾値である。

ここで、この境界判定閾値について説明する前に、断層画像情報２００に含まれる構造体の境界領域について説明する。まず、図５の探査区間２の例で示される様に、構造体の境界部分は、局所標準偏差が他と比較して大きな値となる。他方、処理領域２０１の断層画像情報２００は、含まれる構造体および撮像条件の違いにより局所標準偏差は大きく異なるので、決まった値の局所標準偏差により境界部分の抽出を行うことには困難が伴う。そこで、断層画像情報２００ごとの局所標準偏差の違いを評価する手段として全体標準偏差を用いる。そして、算定手段２３０は、例えば、局所標準偏差を全体標準偏差で除算した比率を境界判定閾値と比較し、この比率が境界判定閾値を越える差に境界と認定することができる。これにより、断層画像情報２００ごとの局所標準偏差の違いに影響されない判定を行うことができる。

ここで、局所標準偏差は、規定画素数である探査区間の幅により異なる値となるので、所定の値とされる。例えば、境界判定閾値は、この規定画素数が処理領域２０１内の総画素数の１／３とされる場合には、１／３とされる。図９を用いてこの理由を説明する。図９は、処理領域２０１に特定の構造物が存在しない場合の累積分布関数を示す。この場合、断層画像情報２００はランダム（ｒａｎｄｏｍ）なノイズ成分からなり、画素値も所定の幅に均一に分布すると考えられる。そして、図９に示す様に累積分布関数は、概ね累積画素数に比例する画素値を有する。この状態で、探査区間の規定画素数を総画素数の１／３とする場合には、局所標準偏差はおよそ全標準偏差の１／３となる。従って、局所標準偏差と全標準偏差の比率が１／３を超える場合には、構造物と判定することができ、境界判定閾値を１／３とすることができる。

選択手段２５０は、分類ごとに選択される重み係数Ｗ_ｉｊとして鮮鋭化フィルタのカーネルを有する。これは、図６に示す様なマトリクス状の重み係数Ｗ_ｉｊにおいて、Ｗ_００等の中心部分と、その他の部分で正負が異なる符号の値を有するものである。

つづいて、本実施の形態２にかかる画像処理装置４０の動作を図１０〜１１を用いて説明する。図１０〜１１は、本実施の形態２にかかる画像処理装置４０の動作を示すフローチャートである。まず、オペレータは、操作コンソール６から、断層画像情報２００を取得する（ステップＳ４０１）。断層画像情報２００は、走査ガントリ２で取得された被検体１のデジタルな断層画像情報である。そして、オペレータは、領域設定手段２０５を用いて、断層画像情報２００から処理領域２０１を抽出する（ステップＳ４０２）。

その後、画像処理部４１は、生成手段２１０を用いて、処理領域２０１の断層画像情報２００から、画素値ごとの累積画素数を算定し、累積分布関数Ｆ（Ｘ）を求める（ステップＳ４０３）。そして、画像処理部４１は、導出手段２２０を用いて、この累積分布関数Ｆ（Ｘ）から、累積画素数の全範囲にわたる局所標準偏差ＳＤおよび全体標準偏差を導出する（ステップＳ４０４）。なお、局所標準偏差の探査区間は、総画素数の１／３程度にされる。

その後、画像処理部４１は、算定手段２３０を用いて、局所標準偏差の最小ＳＤを求め、同時にオペレータにより設定された領域指定値から、領域判定閾値を算定する（ステップＳ４０５）。また、画像処理部４１は、算定手段２３０を用いて、全体標準偏差から境界判定閾値を算定する（ステップＳ４０６）。ここで、境界判定閾値は、上述した理由により、例えば全体標準偏差の１／３を越える値に設定される。また、画像処理部４１は、分類手段２４０を用いて、領域判定閾値から処理領域２０１の画素を局所標準偏差の値に基づいて分類する（ステップＳ４０７）。そして、画像処理部４１は、選択手段２５０を用いて、領域判定閾値による分類ごとの重み係数Ｗ_ｉｊ、すなわち平滑化処理のカーネルを選択する（ステップＳ４０８）。

その後、画像処理部４１は、算定手段２３０を用いて、局所標準偏差が境界判定閾値を越える画素を検索し、境界が存在するかどうかを判定する（ステップＳ４０９）。そして、境界が存在する場合には（ステップＳ４０９肯定）、さらに前記画素の局所標準偏差が領域判定閾値の最大値を越えるかどうかを判定する（ステップＳ４１０）。そして、局所標準偏差が領域判定閾値の最大値を越える場合には（ステップＳ４１０肯定）、領域判定閾値の最大値を越える分類の重み係数Ｗ_ｉｊとして鮮鋭化フィルタのカーネルを選択する（ステップＳ４１１）。

また、画像処理部４１は、境界に該当する画素が存在しない場合（ステップＳ４０９否定）あるいは境界が存在してもこの画素の局所標準偏差が領域判定閾値の最大値を越えない場合には（ステップＳ４１０否定）、ステップＳ４１１の鮮鋭化フィルタの選択を行わず次のステップに移行する。

その後、画像処理部４１は処理手段２６０を用いて、処理領域２０１の断層画像情報２００に対して、画素ごとに、前記分類により選択されたカーネルを用いて画像処理を行う（ステップＳ４１２）。そして、画像処理部４１は、画像処理された処理領域２０１の断層画像を、表示装置４２に表示して（ステップＳ４１３）、本処理を終了する。

上述してきたように、本実施の形態２では、処理領域２０１の断層画像情報２００から、画素値ごとの累積画素数である累積分布関数を生成し、この累積分布関数から、画素値の局所標準偏差および全体標準偏差を導出し、この局所標準偏差の最小値である最小ＳＤに基づいて複数の領域判定閾値の算定およびこの全体標準偏差に基づいて境界判定閾値の算定を行い、この領域判定閾値により局所標準偏差ひいてはこの局所標準偏差を有する画素を分類し、また、この領域判定閾値による分類ごとに平滑化フィルタの重み係数Ｗ_ｉｊを選択し、さらに境界判定閾値を越える局所標準偏差の画素である境界が存在する場合に、この境界領域に鮮鋭化フィルタの重み係数Ｗ_ｉｊを選択し、断層画像情報２００の画素にこれら重み係数Ｗ_ｉｊを用いて平滑化処理および鮮鋭化処理を行うこととしているので、処理領域２０１の構造体部分および構造体の境界部分を抽出し、この構造体部分および境界部分ごとに異なる画像処理、すなわち平滑化処理および鮮鋭化処理を行うことができる。

また、本実施の形態２では、領域判定閾値による分類ごとに異なる平滑化フィルタの重み係数Ｗ_ｉｊを選択し、断層画像情報２００の画素にこの重み係数Ｗ_ｉｊを用いて平滑化処理を行うこととしているが、この重み係数Ｗ_ｉｊに、図７（Ｃ）に示す様な画素値を変化させない重み係数を含めることもできる。

画像処理装置およびＸ線ＣＴ装置の全体構成を示すブロック図である。 画像処理装置の機能的な構成を示す機能ブロック図である。 断層画像情報および処理領域を示す図である。 画素値の分布関数および累積分布関数を示す図である。 累積分布関数の探査区間および局所標準偏差を示す図である。 カーネルを例示する図である。 分類ごとのカーネルを例示する図である。 実施の形態１にかかる画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 構造体を含まない累積分布関数を示す図である。 実施の形態２にかかる画像処理装置の動作を示すフローチャートである（その１）。 実施の形態２にかかる画像処理装置の動作を示すフローチャートである（その２）。

符号の説明

１ 被検体
２ 走査ガントリ
６ 操作コンソール
２０ Ｘ線管
２２ コリメータ
２４ 検出器アレイ
２６ データ収集部
２８ Ｘ線コントローラ
３０ コリメータコントローラ
３４ 回転部
３６ 回転コントローラ
４０ 画像処理装置
４１ 画像処理部
４２、６８ 表示装置
４３、７０ 操作装置
４４、６６ 記憶部
６０ 画像再構成部
６２ 制御インタフェース
６４ データ収集バッファ
２００ 断層画像情報
２０５ 領域設定手段
２０１ 処理領域
２１０ 生成手段
２２０ 導出手段
２３０ 算定手段
２４０ 分類手段
２５０ 選択手段
２６０ 処理手段
２７０ 表示手段

Claims (19)

1. 複数の画素から構成されるデジタル画像情報の画素値ごとに、前記画素値を越えない前記デジタル画像情報に含まれる画素の数である累積画素数を求める累積分布関数を生成し、
   前記累積分布関数を用いて、前記累積画素数の規定画素数からなる探査区間で、画素値の局所的な標準偏差である局所標準偏差を導出すると同時に、前記探査区間がすべての前記累積画素数を網羅するように前記探査区間を移動して前記導出を繰り返し、
   前記繰り返しにより取得される複数の局所標準偏差の最小値を求め、
   前記最小値に複数の領域指定値を乗算して前記複数の領域判定閾値を算定し、
   前記複数の領域判定閾値に基づいて前記複数の局所標準偏差を分類し、
   前記分類ごとに画像処理パラメータを選択し、
   前記分類で指定される局所標準偏差の前記デジタル画像情報の領域に、前記画像処理パラメータを用いて画像処理をすることを特徴とする画像処理方法。
2. 前記画像処理パラメータは、画素値の平滑化を行う平滑化フィルタの重み係数を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記導出は、前記デジタル画像情報に含まれる総画素数を規定画素数とする際の局所標準偏差である全体標準偏差の導出を行うことを特徴とする請求項１あるいは２のいずれか１つに記載の画像処理方法。
4. 前記算定は、前記全体標準偏差に基づいて境界判定閾値の算定を行うことを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
5. 前記画像処理パラメータは、画素値の鮮鋭化を行う鮮鋭化フィルタの重み係数を含むことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記選択は、前記境界判定閾値に基づいて、前記分類の画像処理パラメータが平滑化フィルタのものであるか、鮮鋭化フィルタのものであるかあるいは画素値を変化させないものであるかの選択を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
7. 前記選択は、前記分類の画像処理パラメータに鮮鋭化フィルタが選択される際に、前記複数の領域判定閾値の最大値を超える分類に、前記重み係数を設定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
8. 前記重み係数は、前記平滑化フィルタあるは前記鮮鋭化フィルタを構成するカーネルのすべての重み係数の総和により正規化されることを特徴とする請求項２ないし７のいずれか１つに記載の画像処理方法。
9. 前記画素値は、Ｘ線ＣＴ装置のデジタル画像情報に用いられるＣＴ値で表現されることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１つに記載の画像処理方法。
10. 複数の画素から構成されるデジタル画像情報の画素値ごとに、前記画素値を越えない前記デジタル画像情報に含まれる画素の数である累積画素数を求める累積分布関数を生成する生成手段と、
    前記累積分布関数を用いて、前記累積画素数の規定画素数からなる探査区間で、画素値の局所的な標準偏差である局所標準偏差を導出すると同時に、前記探査区間がすべての前記累積画素数を網羅するように前記探査区間を移動して前記導出を繰り返す導出手段と、
    前記導出により取得される複数の局所標準偏差の最小値を求め、前記最小値に複数の領域指定値を乗算して前記複数の領域判定閾値を算定する算定手段と、
    前記複数の領域判定閾値に基づいて前記複数の局所標準偏差を分類する分類手段と、
    前記分類ごとに画像処理パラメータを選択する選択手段と、
    前記分類で指定される局所標準偏差の前記デジタル画像情報の領域に、前記画像処理パラメータを用いて画像処理を行う処理手段と、
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
11. 前記画像処理パラメータは、画素値の平滑化を行う平滑化フィルタの重み係数であることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記導出手段は、前記デジタル画像情報に含まれる総画素数を規定画素数とする際の局所標準偏差である全体標準偏差の導出を行うことを特徴とする請求項１０あるいは１１のいずれか１つに記載の画像処理装置。
13. 前記算定手段は、前記全体標準偏差および前記最小値に基づいて境界判定閾値の算定を行うことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記画像処理パラメータは、画素値の鮮鋭化を行う鮮鋭化フィルタの重み係数であることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
15. 前記選択手段は、前記境界判定閾値に基づいて、前記分類の画像処理パラメータが平滑化フィルタのものであるか、鮮鋭化フィルタのものであるかあるいは画素値を変化させないものであるかの選択を行うことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 前記選択手段は、前記分類の画像処理パラメータに鮮鋭化フィルタが選択される際に、前記複数の領域判定閾値の最大値を超える分類に、前記重み係数を設定することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
17. 前記重み係数は、前記平滑化フィルタあるは前記鮮鋭化フィルタを構成するカーネルのすべての重み係数の総和により正規化されることを特徴とする請求項１１ないし１６のいずれか１つに記載の画像処理装置。
18. 前記画素値は、Ｘ線ＣＴ装置のデジタル画像情報に用いられるＣＴ値で表現されることを特徴とする請求項１０ないし１１７のいずれか１つに記載の画像処理装置。
19. Ｘ線ビームを被検体に照射して、前記被検体の投影データを収集する走査ガントリと、
    前記投影データの画像再構成により前記被検体のデジタル画像情報を取得する走査コンソールと、
    を備えるＸ線ＣＴ装置であって、
    前記走査コンソールは、前記デジタル画像情報の画素値ごとに前記画素値を越えない前記デジタル画像情報に含まれる画素の数である累積画素数を求める累積分布関数を生成する生成手段、前記累積分布関数を用いて、前記累積画素数の規定画素数からなる探査区間で、画素値の局所的な標準偏差である局所標準偏差を導出すると同時に、前記探査区間がすべての前記累積画素数を網羅するように前記探査区間を移動して前記導出を繰り返す導出手段、前記導出により取得される複数の局所標準偏差の最小値を求め、前記最小値に複数の領域指定値を乗算して前記複数の領域判定閾値を算定する算定手段、前記複数の領域判定閾値に基づいて前記複数の局所標準偏差を分類する分類手段、前記分類ごとに画像処理パラメータを選択する選択手段と、前記分類で指定される局所標準偏差の前記デジタル画像情報の領域に、前記画像処理パラメータを用いて画像処理を行う処理手段を有する画像処理装置を備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。

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