JP4234311B2 - 画像の位置合わせ方法 - Google Patents
画像の位置合わせ方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4234311B2 JP4234311B2 JP2000283568A JP2000283568A JP4234311B2 JP 4234311 B2 JP4234311 B2 JP 4234311B2 JP 2000283568 A JP2000283568 A JP 2000283568A JP 2000283568 A JP2000283568 A JP 2000283568A JP 4234311 B2 JP4234311 B2 JP 4234311B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- images
- search
- shift
- movement amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 41
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 72
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 19
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 7
- 101150016011 RR11 gene Proteins 0.000 description 6
- 101150048609 RR21 gene Proteins 0.000 description 5
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- -1 RR12 Proteins 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 101100350467 Oryza sativa subsp. japonica RR31 gene Proteins 0.000 description 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 101100135117 Oryza sativa subsp. japonica RR13 gene Proteins 0.000 description 1
- 101100350468 Oryza sativa subsp. japonica RR32 gene Proteins 0.000 description 1
- 101150048251 RR23 gene Proteins 0.000 description 1
- 101150078855 RR33 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 230000005389 magnetism Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/14—Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images
- G06T3/147—Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images using affine transformations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
- G06T7/32—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using correlation-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30061—Lung
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は画像の位置合わせ方法に関し、詳細には、2つの画像の位置合わせの改良に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来より、同一被写体についての2以上の画像を比較読影して、両画像間の差異を調べ、その差異に基づいて被写体の検査などを行うことが、種々の分野において行われている。
【0003】
例えば工業製品の製造分野においては、ある製品について新品の状態の時に撮影された画像と、当該製品の耐久試験後に撮影された画像とを比較読影して、両者の差異の大きな部位に注目することにより、製品の耐久性を向上させるべき部位を検討することが行われており、また医療分野においては、ある患者の疾患部位について時系列的に撮影された複数枚の放射線画像を医師が比較読影することにより、当該疾患の進行状況や治癒状況を把握して治療方針を検討することが行われている。
【0004】
このように2以上の画像を比較読影することが日常的に各種の分野で行われているが、その比較読影のために、これら2以上の画像を画像表示装置等に表示させる場合がある。すなわち画像を濃度信号や輝度信号に変換したうえで、画像表示装置等に表示し、またはプリンターによりフイルム等の媒体に出力するのである。
【0005】
ここで比較読影の対象となる2以上の画像を出力する場合、それらの画像を単に並べて出力するのが一般的であるが、比較読影を行なう場合に読影者にとって最も関心があるのはこれらの画像間の差異である。しかし、上述したように例えば2つの画像を単に並べてこの差異を発見するのは、その差異が小さい程困難であり、比較読影の性能向上が求められている。
【0006】
そこで一般的には、比較読影の対象とされる2以上の画像間で画素を対応させた減算処理(サブトラクション処理)をはじめとした画像間演算を行なって、上記差異を抽出・強調することが行われる。このように画像間の差異のみが抽出・強調されることにより、読影者に対して画像間の差異を確実に視認させることができるため、進行または治癒する病変部の見落としを防止することができると考えられる。
【0007】
ところでこの画像間演算の前提となるのは、比較対象すなわち画像間演算の対象となる2つの画像間で精度良く位置合わせがなされている必要がある。精度よく位置合わせがなされていないと、画素を対応させた画像間演算により画像中の構造物のアーティファクトが生じるからである。
【0008】
一方、比較対象となる2つの画像は、時系列的に同時に撮影された画像だけでなく、時間的に離れた2つの時点でそれぞれ取得されたものである場合も多く、それぞれの取得時における被写体の撮影***のずれや誤差等により、2つの画像間には特に位置ずれを有していることが多い。したがって、画像間演算に先立って、これらの位置ずれを予め補正する必要がある。
【0009】
そこで比較対象となる同一被写体についての2つの画像のうち少なくとも一方の画像に対してアフィン変換等の線形変換(平行シフト、回転、拡大・縮小)を施して、両画像を位置合わせする方法や、一方の画像に多数の小領域であるテンプレート領域を設定するとともに、他方の画像に、各テンプレート領域にそれぞれ対応する、該各テンプレート領域よりも大きい領域の探索領域を設定し、互いに対応するテンプレート領域および探索領域の各組において、テンプレート領域と画像が略一致する、探索領域内の部分領域を求め(小領域単位でのテンプレートマッチング)、一方の画像における各テンプレート領域と他方の画像における各部分領域との相対的な対応位置関係に基づいて、各領域(各テンプレート領域と、対応する各部分領域)間での相対的な各移動量(シフト量)を求め、各テンプレート領域または各部分領域をそれらのシフト量だけシフトさせて位置合わせすることが考えられる。
【0010】
しかし、線形変換では大局的な位置合わせはできるものの、サブトラクション処理等の画素単位での演算処理に耐え得る程度の精密な位置合わせを行なうのは困難であり、また小領域単位でのテンプレートマッチングを利用した位置合わせ方法では、各小領域を独立してシフトさせるため、画像中に生じたノイズ等の影響等により、一部の小領域だけが、他の小領域のシフト方向やシフト位置とは極端に異なる方向、位置にシフトすることがあり、位置合わせ後の画像中の構造物(例えば胸部放射線画像中の肋骨など)が、不自然に変形されたものとなる場合もある。
【0011】
そこで比較対象となる同一被写体についての2つの画像のうち少なくとも一方の画像に多数の小領域であるテンプレート領域を設定するとともに、他方の画像に、前記各テンプレート領域にそれぞれ対応する、該各テンプレート領域よりも大きい領域の探索領域を設定し、互いに対応する前記テンプレート領域および前記探索領域の各組において、前記テンプレート領域と画像が略一致する、探索領域内の部分領域を求め、前記一方の画像における各テンプレート領域と前記他方の画像における各部分領域との相対的な対応位置関係に基づいて、各領域(各テンプレート領域と、対応する各部分領域)間での相対的な各シフト量を求め、両領域が略一致するように、両画像のうちいずれか一方の画像に対して非線形歪変換(例えば2次元多項式によるカーブフィッティングを用いた非線形歪み変換等)処理(ワーピング)を施す画像の位置合わせ方法が提案されている(特開平7-37074 号、同8-335721号等)。この方法は、ノイズなどの影響で一部の領域について生じた突発的なシフト量を吸収して平滑化する効果があるため、上述した問題を防止しつつ、精度の高い位置合わせを行なうことができる。
【0012】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような位置合わせを行なっても、部分的に適切に位置合わせを行なうことができない領域が生じる場合がある。このような場合、位置合わせ処理された画像を読影した医師等が、より完全な位置合わせのために、表示された画像を見ながら一部の小領域について手動で位置合わせを行なうことが想定される。しかしながら、上述した位置合わせ方法は、全ての小領域のシフト量に基づいてシフト量の平滑化を行なっているため、一部の小領域のシフト量を修正すると、全ての小領域のシフト量を計算し直す必要があり、その結果、再度の位置合わせのための演算に長時間を要するものとなる。
【0013】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、比較対象となる2つの画像の位置合わせ精度を高く維持しつつ、計算時間を短縮することを可能にした画像の位置合わせ方法を提供することを目的とするものである。
【0014】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像の位置合わせ方法は、比較対象となる2つの画像の対応する各小領域単位でそれぞれ移動量(シフト量)を求め、各小領域と各小領域を中心領域としたときの周囲の複数の小領域とをそれぞれ、シフト量に応じた拘束力で拘束し、その拘束力により周囲の小領域のシフト量と釣り合うように新たなシフト量を求めて各小領域単位で位置合わせすることにより、簡単な計算処理で平滑化効果を有するシフト量を求めることができるとともに、位置合わせ精度を高く維持するものである。
【0015】
すなわち本発明の画像の位置合わせ方法は、比較対象となる2つの画像を位置合わせする画像の位置合わせ方法であって、
前記2つの画像にそれぞれ多数の対応する小領域を設定し、
前記2つの画像の対応する各小領域間で対応位置関係をそれぞれ求め、
前記各対応位置関係に基づいて、前記対応する小領域間で位置合わせのための相対的な移動量を求め、
全ての前記小領域をそれぞれ中心領域としたときの周囲の複数の小領域と該中心領域とをそれぞれ、前記中心領域についての前記移動量と前記周囲の各小領域についての前記移動量とに応じた拘束力で拘束させ、
前記拘束力に応じて、前記各中心領域についての新たな相対的な移動量を求め、
前記各中心領域ごとの前記新たな相対的な移動量にしたがって、前記対応する各小領域を相対的に移動させることを特徴とするものである。
【0016】
ここで上記画像として、医療用放射線画像を適用することができ、また撮影時点が互いに異なる同一被写体の時系列の画像であることが好ましい。これらの画像は比較的位置ずれが生じやすい一方、その位置ずれ状態を補正する位置合わせの要求が大きいからである。なお被写体としては、人体等の他、動植物、工業製品、地形、天体、風景等あらゆるものを適用することができる。以下の発明においても同様である。
【0017】
比較対象となる2つの画像は、高度な位置合わせ精度が求められる画像間演算に供されるものを適用するのが好ましく、この画像間演算としては、特に、2つの画像をそれぞれ表す画像情報間の画素を対応させた減算処理が適用されるものが好ましい。この場合、単純な減算であってもよいし、重み付けを行なったうえでの減算であってもよい。減算処理によって得られた画像間演算画像は一般にサブトラクション画像と称され、このサブトラクション画像としては、時系列的に略同時に撮影して得られたエネルギー分布の互いに異なる2つの原画像(=オリジナルの画像;高圧画像(通常の放射線画像)および低圧画像(高圧抑制画像))に基づいて(単純減算または荷重減算によって)得られるエネルギサブトラクション画像、時系列的に異なる時期に撮影して得られた2つの原画像に基づいて得られる経時サブトラクション画像、造影剤の注入前後にそれぞれ撮影して得られる血管の2つの原画像に基づいて得られるDSA(デジタルサブトラクション・アンギオグラフィ)画像等が含まれる。
【0018】
さらに上記画像としては、位置ずれが生じやすい、撮影時点が互いに異なる時系列の画像であることが望ましく、また、特に医療用放射線画像を適用するのが好ましい。
【0019】
2つの画像にそれぞれ設定される多数の小領域は、全体で各画像の全面をカバーするように設定するのが好ましいが、サブトラクション処理等の画像間演算の対象となる関心領域についてのみ設定してもよい。読影に関心を寄せる領域における差異を明瞭にするには、当該関心領域について位置合わせがなされれば十分だからである。
【0020】
対応位置関係とは、対応する小領域間で、これらの領域内の画像の一致度が最も高くなる位置関係を意味し、位置関係は、例えば対応する小領域のそれぞれの中心座標等で表される。
【0021】
なお対応位置関係は、例えば対応する各小領域間でテンプレートマッチングにより求めるのが好ましく、この場合、一方の画像の小領域をテンプレートとし、他方の画像の小領域をテンプレートより大きい探索領域として設定し、探索領域内でテンプレートを移動しながら、テンプレートの画像と一致度が最も高くなる画像部分を探索し、探索して得られた画像部分の、他方の画像における位置と、一方の画像におけるテンプレートの位置とにより、対応位置関係を求めればよい。
【0022】
小領域間での位置合わせのための相対的な移動量とは、一方の画像における小領域を他方の画像において対応する小領域の対応位置に移動させるのに必要な移動量(シフト量)、または他方の画像における小領域を一方の画像において対応する小領域の対応位置に移動させるのに必要な移動量を意味し、上述した対応位置関係から一義的に定められる。
【0023】
全ての小領域をそれぞれ中心領域としたときの周囲の複数の小領域と中心領域とをそれぞれ拘束させるとは、一方の画像または他方の画像を基準としたときの、他方の画像または一方の画像における各小領域ごとの移動量がそれぞれ求められるが、その移動させる方の画像における特定の小領域に注目して、この注目した小領域を中心領域としたとき、中心領域を取り囲む周囲の小領域(小領域がマトリックス状に設定されている場合には、中心領域を一重に取り囲む小領域は8つになり、小領域が千鳥状に設定されている場合には、中心領域を一重に取り囲む小領域は6つになる。)と当該中心領域とを拘束力で拘束し、注目する特定の小領域を全ての領域に独立して適用して同様に拘束することを意味する。
【0024】
中心領域についての移動量と周囲の各小領域についての移動量とに応じた拘束力で拘束するとは、上記中心領域の移動量と周囲の各小領域についての移動量との差やその他の演算結果により規定される拘束力で、中心領域を拘束することを意味する。この拘束力としては、例えば上記中心領域の移動量と各周囲小領域の各移動量との差分を「変位量」としたときのバネ力等の弾性力や、中心領域の移動量と各周囲小領域の各移動量とをそれぞれ「電荷」または「磁荷」としたときのクーロン力等の引力などを適用することができ、特に1次比例する弾性力を適用するのが、計算を高速化するうえで好ましい。
【0025】
なお、弾性力の弾性係数は、周囲の小領域ごとに可変とするのが好ましく、例えば中心領域から各周囲の小領域までの距離に応じて変更すればよい。
【0026】
拘束力に応じて各中心領域についての新たな相対的な移動量を求めるとは、例えば、中心領域と周囲の小領域とをバネによる拘束力で拘束したときに、バネによる拘束力(弾性力)により中心領域が引き戻される分の移動量を、元の移動量(対応位置関係に基づいて算出された移動量)から差し引いて、新たな相対的な移動量を求めること等を意味する。弾性力に代えて、クーロン力等の引力を適用した場合も同様である。
【0027】
なお、各小領域について新たな相対的な移動量が求められると、この新たな移動量により、さらに拘束力による復元力や引力が生じるため、新たな移動量に基づいて、さらに新しい移動量を求める操作を繰り返すのが好ましく、拘束力の総和が所定値以下になるまで繰り返すことにより、より平滑化の効果が高くなり好ましい。
【0028】
【発明の効果】
本発明の画像の位置合わせ方法によれば、位置合わせ対象となる2つの画像にそれぞれ多数の対応する小領域を設定し、これら2つの画像の対応する各小領域間で対応位置関係をそれぞれ求め、各対応位置関係に基づいて、対応する小領域間で位置合わせのための相対的な移動量を求め、全ての小領域をそれぞれ中心領域としたときの周囲の複数の小領域と中心領域とをそれぞれ、中心領域についての移動量と周囲の各小領域についての移動量とに応じた拘束力で拘束させることにより、中心領域のシフト量が、拘束力によって、周囲の小領域についてのシフト量で平滑化され、この平滑化して得られた新たな相対的な移動量にしたがって、対応する各小領域を相対的に移動させることにより、簡単な計算処理で平滑化効果を有するシフト量を求めることができるとともに、位置合わせ精度を高く維持することができる。
【0029】
しかも、従来の位置合わせ方法では、一部の小領域のシフト量を修正しただけで、多大な時間をかけて全ての小領域のシフト量を再計算し直す必要があるが、本発明の画像位置合わせ方法では、中心領域およびその周囲の小領域についてのシフト量のみを修正すればよいため、シフト量の再計算のための時間を大幅に短縮することができる。
【0030】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の位置合わせ方法の具体的な実施の形態について図面を用いて説明する。図1は本発明の位置合わせ方法の一実施態様の処理フローを示すフローチャート、図2は図1に示した処理フローによる画像位置合わせ方法の処理対象となる2つの画像P1,P2を示すものであり、同一患者についての、撮影時期を異にして撮影された胸部画像(放射線画像)である。なお第1画像P1は時系列的に第2画像P2よりも古い時期に撮影された画像であって、いわゆる過去画像であり、第2画像P2は第1画像P1よりも新しい現在画像である。また、画像P1,P2のサイズは縦1760画素×横1760画素である。
【0031】
これら2つの画像P1,P2を比較読影する場合、医師等の読影者は、現在画像である第2画像P2を基準にして比較する場合が多いため、本実施形態の画像位置合わせ方法においては、第2画像P2を基準として第1画像P1を位置合わせするように作用するものとして以下に説明するが、これとは反対に、第1画像P1を基準として第2画像P2を位置合わせするように作用するものとしてもよい。
【0032】
本実施形態の画像位置合わせ方法によれば、まず、図1のフローチャートに示した通り、第1画像P1には縦160画素×横160画素の探索ROI(RR11,RR12,…,RR21,….RR31,…)を、画像P1全体をカバーするように、縦11個×横11個(計121個)設定する。一方、第2画像P2には、第1画像P1に設定された各探索ROIとそれぞれ中心座標が一致するテンプレートROI(TR11,TR12,…,TR21,….TR31,…)を設定する。このテンプレートROIも、第2画像P2に縦11個×横11個(計121個)設定されるが、そのサイズは縦90画素×横90画素であり、探索ROIよりも小さく設定される(図2参照)。
【0033】
次に、第1画像P1の各探索ROI中において、第2画像P2の対応するテンプレートROIを移動させながら、両ROI間でテンプレートマッチングを行ない、探索ROI内で、テンプレートROIと一致度の高い対応部分をそれぞれ求める。すなわち例えば図3に示すように、同一の中心座標(x0,y0)の対応するテンプレートROI(TR12;同図(1))および探索ROI(RR12;同図(2))に関して、テンプレートROI(TR12)を探索ROI(RR12)内で移動させながら、探索ROI(RR12)内でテンプレートROI(TR12)と最も一致度の高い対応部分tR12(中心座標(x,y))を求める。一致度の指標としては相関度などを適用すればよい。
【0034】
この結果から、第2画像P2のテンプレートROI(TR12)と第1画像P1の探索ROI(RR12)との対応位置関係は、座標(x0,y0)と座標(x,y)ということになる。
【0035】
この対応位置関係は、探索ROI(RR12)を、元の中心座標(x0,y0)から中心座標(x,y)に移動させれば、テンプレートROI(TR12)と探索ROI(RR12)とが、同心で最も一致度が高くなることを示している。したがって、探索ROI(RR12)の移動量(シフト量)をベクトル量で表すと、シフトベクトル=(x−x0,y−y0)となる。
【0036】
以上と同様にして、第2画像P2の各テンプレートROI(TRkl)と、第1画像P1の対応する各探索ROI(RRkl)との間で対応位置関係をそれぞれ求め、各探索ROI(RRkl)のシフトベクトルをそれぞれ求める。
【0037】
次に、各探索ROIをそれぞれ中心領域としてその中心領域を取り囲む一重の周囲探索ROI群について、各周囲探索ROIの各シフトベクトルと中心領域の探索ROIのシフトベクトルとを、仮想的なバネで拘束する。すなわち図4に示すように、例えば探索ROI(RR22)を中心領域とすれば、周囲探索ROIは図示のようにRR11,RR12,RR13,RR21,RR23,RR31,RR32,RR33の8つとなり、これらの各探索ROIのシフトベクトルと中心領域の探索ROI(RR22)のシフトベクトルとを各別にバネで拘束し、それぞれのバネの拘束力で各探索ROIのシフトベクトル間で平衡させる。
【0038】
具体的には、中心領域である探索ROI(RR22)のシフトベクトルを(x(2,2),y(2,2))とし、周囲の探索ROIの各シフトベクトルを(x(2+k,2+l),y(2+k,2+l))とし、中心領域の探索ROI(RR22)のシフトベクトルと各周囲探索ROIのシフトベクトルとの間の各バネ定数をa(k,l)とすれば、この中心領域の探索ROI(RR22)は、各バネ拘束力の平衡により、x方向についてΔx(2,2)、y方向についてΔy(2,2)だけシフト量が修正される。すなわち、中心領域の探索ROI(RR22)の本来のシフトベクトルは(x(2,2),y(2,2))であるが、周囲8個の探索ROIのシフトベクトル(x(2+k,2+l),y(2+k,2+l))とのバネ拘束力により、シフトベクトルの差に応じた引っ張り合いが生じ、ベクトル(Δx(2,2)、Δy(2,2))だけ修正される。そして、この修正量Δx(2,2)、Δy(2,2)は以下の式により得られる。
【0039】
【数1】
この結果、修正量による修正後のシフトベクトル(nx(2,2),ny(2,2))は、下記式により算出される。
【0040】
【数2】
以上は、探索ROI(RR22)を中心領域とした場合の探索ROI(RR22)のシフトベクトルの修正量(Δx(2,2)、Δy(2,2))を表したものであるが、各探索ROIをそれぞれ中心領域として同様の操作を行えば、探索ROI(RRij)のシフトベクトル(x(i,j)、y(i,j))の修正量(Δx(i,j)、Δy(i,j))は下記式により与えられる。
【0041】
【数3】
なお、中心領域を順次他の探索ROIに代えて、各探索ROIの修正量(Δx(i,j)、Δy(i,j))を求める場合に、周囲の探索ROIのシフトベクトルは既に修正された後のものを用いるのではなく、修正前のシフトベクトル(x(i,j)、y(i,j))を用いることとする。
【0042】
この結果、各探索ROIの修正量(Δx(i,j)、Δy(i,j))による修正後のシフトベクトル(nx(i,j),ny(i,j))は、下記式により算出される。
【0043】
【数4】
なお、1つの中心領域についての8つのバネのバネ定数a(k,l)の総和Σa(k,l)を、1に規格化するのが好ましい。
【0044】
また上述した実施形態においては、1つの中心領域の探索ROIを拘束する周囲の探索ROIを、中心領域を一重に取り囲む8つの探索ROIとしたが、さらに外側の16個の探索ROIまで含めて、合計24個の探索ROIと拘束するようにしてもよく、一般に拘束する探索ROIの数をNcとすれば、式(5),(6)はそれぞれ、下記式(9),(10)と表すことができる。
【0045】
【数5】
以上のように、各探索ROIのシフトベクトルを周囲の探索ROIのシフトベクトルとの間で、バネ拘束力による引っ張り合いをさせて平衡させることにより、シフトベクトルを平滑化させることができ、探索ROIのシフトベクトルが周囲の探索ROIのシフトベクトルに対して全く異なる方向に向いていたり、シフト量が大きく異なったりするなど、突発的なものとなっても、それを抑えることができる。
【0046】
以上の操作により、各探索ROIの中心について修正された後の新たなシフトベクトル(nx(i,j),ny(i,j))が算出されるが、さらに平滑化を行なう場合には、新たなシフトベクトル(nx(i,j),ny(i,j))を元のシフトベクトル(x(i,j),y(i,j))に置き換えて、新たなシフトベクトルを算出する操作を繰り返せばよく、この繰り返しの回数としては例えば、以下の判定基準(1)〜(3)のうち少なくとも1つに基づいて決定すればよい。なお、繰り返し回数が大きくなるにしたがって、拘束する探索ROIの数Ncを小さくしてもよい。
【0047】
(1)新たなシフトベクトルの大きさの総和が、所定の閾値以下になったら、繰り返しを終了する。すなわち、
【数6】
(2)新たなシフトベクトルの大きさの総和の変化が、所定の閾値th2以下になったら、繰り返しを終了する。すなわち、
【数7】
(3)繰り返しの回数tが、所定回数th3に達したら、繰り返しを終了する。すなわち、
【数8】
次に探索ROIの中心画素以外の画素のシフトベクトルを求める。探索ROIの中心画素は図5に示すように、各探索ROIの中心であるため、探索ROIの中心画素以外の画素のシフトベクトルは、これら探索ROIの中心画素のシフトベクトル(上述した修正後のシフトベクトル)を用いて求めることができる。
【0048】
すなわち図6に示すように、例えば4つの探索ROI(RR11,RR12,RR21,RR22)の各中心に囲まれる範囲内の画素のシフトベクトルについては、隣接する探索ROI(RR11,RR12)間の距離および隣接する探索ROI(RR11,RR21)の距離をそれぞれ1に規格化した上で、4つの探索ROI(RR11,RR12,RR21,RR22)の各中心画素を4近傍とする1次近似により求めればよい。したがって、画素(xu,yv)のシフトベクトル(nxu,nyv)は、下記式の通りに算出される。
【0049】
【数9】
以上の1次近似を他の画素についても適用することにより、第1画像P1中の全ての画素のシフトベクトルを算出する。なお、第1画像P1を構成する各画素のうち、4つの探索ROIの中心で囲まれる範囲の外の画素については、外挿によりシフトベクトルを算出すればよい。なお、1次近似のみならず、2次近似、スプライン、あるいはNURBS等により、シフトベクトルを求めてもよい。
【0050】
このようにして得られた第1画像P1中の全ての画素ごとのシフトベクトルにしたがって、これらの各画素をそれぞれ移動させることにより、第1の画像P1は、第2の画像P2に対して画像全体として位置合わせがなされた画像P1′に変換される。
【0051】
なお、これらの位置合わせがなされた後の2つの画像P1′,P2間で、その後にサブトラクション処理等の画像間演算処理を施す場合には、両画像P1′,P2の対応する画素ごとに演算処理する必要があるのに対し、変換後第1画像P1′の画素は、シフトベクトルにより移動されているため、これらの移動された画素は、第2画像P2を構成する各画素にそれぞれ対応する位置に存在せず、画像間演算を実行することができない。
【0052】
そこで、第2画像P2を構成する各画素の位置に対応させて、変換後第1画像P1′を構成する画素を生成するために、第2画像P2を構成する各画素の位置の、変換後第1画像P1′における近傍4画素の画素値を用いた1次補間演算を施す。これにより、第2画像P2を構成する各画素に対応する位置に、変換後第1画像P1′の各画素が生成され、対応する画素間で画像間演算処理を施すことができ、両画像P1′,P2間の差異を抽出または強調したサブトラクション画像Psu(=a2・P2−a1・P1;a1,a2は定数)等の画像間演算画像を得ることができる。
【0053】
なお、サブトラクション画像Psuとしては、下記式で表されるように、両画像P1(P1′),P2間で差異のない部分を中間値(中間濃度、中間輝度または中間色)で再生するため、一定値(10bitで表現される画像のときは、中間値mid=512)を加算するとともに、差異のコントラストを調整するのが好ましい。
【0054】
【数10】
以上のように本実施形態の画像の位置合わせ方法によれば、全ての探索ROIをそれぞれ中心領域としたときの、周囲の複数の探索ROIと中心領域とをそれぞれ、中心領域の探索ROIについてのシフトベクトルの大きさと周囲の各探索ROIについてのシフトベクトルの大きさとに応じたバネ拘束力で、互いに引っ張り合いをさせて、ある程度の平衡状態とすることにより、各中心領域の探索ROIのシフトベクトル量を、周囲の探索ROIについてのシフトベクトルで平滑化することができ、この平滑化して得られたシフトベクトルにしたがって、各画素を移動させることにより、簡単な計算処理で平滑化効果を有するシフトベクトルを求めることができるとともに、位置合わせ精度を高く維持することができる。
【0055】
しかも本実施形態の画像位置合わせ方法では、画素のシフトベクトルの修正を、近傍領域(周囲8個の探索ROI)のみのシフトベクトルに基づいて行なうものであるため、シフトベクトルを修正しようとする画素からある程度離れた画素に対しては、その修正による影響が及ばないか、または影響があってもその影響が極めて小さいため実質的に影響が及ばないないのと同一視することができる。したがって、一部画素のシフトベクトルを修正した場合、その近傍領域までの範囲内で、再度、シフトベクトルを計算すればよく、画像全体のシフトベクトルの再計算をしていた従来の位置合わせ方法に比べて、再計算時間の大幅な短縮を図ることができる。
【0056】
なお本実施形態の画像の位置合わせ方法においては、中心領域の探索ROI(の中心画素)についてのシフトベクトル(x,y)と、周囲の各探索ROI(の中心画素)についてのシフトベクトル(xij,yij)との拘束を、両者のシフトベクトルの差分に比例するバネ拘束力によるものとして説明したが、本発明の画像位置合わせはこの態様に限るものではなく、両者のシフトベクトルに応じた拘束力によるものであれば、他の種類の拘束力を適用することもできる。
【0057】
そのような拘束力としては、バネ拘束力と同様に両者のシフトベクトルの差分に比例する弾性力や、両者のシフトベクトルの積に比例するとともに、両者の距離の二乗に反比例するクーロン力(シフトベクトルの大きさを、仮想的に「電荷」または「磁荷」に置換したときの引力)等を適用することができる。
【0058】
すなわち、シフトベクトルを仮想的に例えば磁荷(磁気量)とし、中心領域の探索ROI(の中心画素)についてのシフトベクトルと、周囲の各探索ROI(の中心画素)についてのシフトベクトルとの拘束力を磁力としたとき、両者のシフトベクトルをqm,qm′とすれば、中心領域の探索ROIについてのシフトベクトルと、周囲の各探索ROIについてのシフトベクトルとの間に働く力(磁力(クーロン力))Fは、
F=K・qm・qm′/r2
となる(ただし、K=1/4πμ(μは真空の透磁率)である)。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の画像の位置合わせ方法の一実施形態の処理を示すフローチャート
【図2】図1に示した実施形態の画像位置合わせ方法により位置合わせされる2つの画像P1,P2を示す図
【図3】テンプレートマッチングの作用を示す図
【図4】各周囲探索ROIの各シフトベクトルと中心領域の探索ROIのシフトベクトルとを、仮想的なバネで拘束した概念を示す図
【図5】各探索ROIの中心画素のシフトベクトルに基づいて全画素のシフトベクトルを求める作用を説明する図
【図6】近傍4画素による一次近似を説明する図
Claims (4)
- 比較対象となる2つの画像を位置合わせする画像の位置合わせ方法であって、
前記2つの画像にそれぞれ多数の対応する小領域を設定し、
前記2つの画像の対応する各小領域間で対応位置関係をそれぞれ求め、
前記各対応位置関係に基づいて、前記対応する小領域間で位置合わせのための相対的な移動量を求め、
全ての前記小領域をそれぞれ中心領域としたときの周囲の複数の小領域と該中心領域とをそれぞれ、前記中心領域についての前記移動量と前記周囲の各小領域についての前記移動量との差に応じた弾性力であって、前記周囲の小領域ごとに変更可能な弾性力で拘束させ、
前記弾性力に応じて、前記各中心領域についての新たな相対的な移動量を求め、
前記新たな相対的な移動量を前記移動量に置換したうえで、前記新たな移動量を求める操作を、繰り返し回数が大きくなるにしたがって、拘束する前記小領域の数を小さくしつつ、前記全ての中心領域についての前記弾性力の総和が所定値以下になるまで繰り返し、
前記各中心領域ごとの最終的な前記新たな相対的な移動量にしたがって、前記対応する各小領域を相対的に移動させることを特徴とする画像の位置合わせ方法。 - 前記対応する各小領域間の対応位置関係を、該対応する各小領域間でのテンプレートマッチングにより求めることを特徴とする請求項1記載の画像の位置合わせ方法。
- 前記画像が、撮影時点が互いに異なる同一被写体の時系列の画像であることを特徴とする請求項1または2記載の画像の位置合わせ方法。
- 前記画像が、医療用放射線画像であることを特徴とする請求項1から3のうちいずれか1項に記載の画像の位置合わせ方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000283568A JP4234311B2 (ja) | 2000-09-19 | 2000-09-19 | 画像の位置合わせ方法 |
US09/955,053 US6882744B2 (en) | 2000-09-19 | 2001-09-19 | Method of registering images |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000283568A JP4234311B2 (ja) | 2000-09-19 | 2000-09-19 | 画像の位置合わせ方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2002092589A JP2002092589A (ja) | 2002-03-29 |
JP4234311B2 true JP4234311B2 (ja) | 2009-03-04 |
Family
ID=18767911
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2000283568A Expired - Fee Related JP4234311B2 (ja) | 2000-09-19 | 2000-09-19 | 画像の位置合わせ方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US6882744B2 (ja) |
JP (1) | JP4234311B2 (ja) |
Families Citing this family (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE19924291C1 (de) * | 1999-05-27 | 2000-06-08 | Sirona Dental Systems Gmbh | Verfahren zur Erfassung und Darstellung eines oder mehrerer Objekte, bspw. Zähne |
US6901277B2 (en) * | 2001-07-17 | 2005-05-31 | Accuimage Diagnostics Corp. | Methods for generating a lung report |
US20030086596A1 (en) * | 2001-11-07 | 2003-05-08 | Medical Metrics, Inc. | Method, computer software, and system for tracking, stabilizing, and reporting motion between vertebrae |
ATE346544T1 (de) * | 2002-07-09 | 2006-12-15 | Anglo Europ College Of Chiropr | Verfahren zur bilddarstellung der relativen bewegung von skelettsegmenten |
GB2391125B (en) * | 2002-07-19 | 2005-11-30 | Mirada Solutions Ltd | Registration of multi-modality data in imaging |
US9642685B2 (en) * | 2003-07-17 | 2017-05-09 | Pentron Clinical Technologies, Llc | Digital technologies for planning and carrying out dental restorative procedures |
US6937751B2 (en) * | 2003-07-30 | 2005-08-30 | Radiological Imaging Technology, Inc. | System and method for aligning images |
US20050219558A1 (en) * | 2003-12-17 | 2005-10-06 | Zhengyuan Wang | Image registration using the perspective of the image rotation |
JP4647360B2 (ja) * | 2004-04-05 | 2011-03-09 | 富士フイルム株式会社 | 差分画像作成装置、差分画像作成方法、及び、そのプログラム |
JP2005334298A (ja) * | 2004-05-27 | 2005-12-08 | Fuji Photo Film Co Ltd | 異常陰影検出方法および装置並びにプログラム |
EP1768563A4 (en) * | 2004-06-08 | 2009-09-16 | Canon Kk | IMAGE PROCESSING DEVICE AND METHOD USING TWO IMAGES |
US20050285947A1 (en) * | 2004-06-21 | 2005-12-29 | Grindstaff Gene A | Real-time stabilization |
NZ553345A (en) * | 2004-08-23 | 2010-01-29 | Intergraph Software Tech Co | Real-time image stabilization |
EP1657679A1 (en) * | 2004-11-10 | 2006-05-17 | Agfa-Gevaert | Method of superimposing images |
US7327902B2 (en) * | 2004-12-10 | 2008-02-05 | Radiological Imaging Technology, Inc. | Optimizing image alignment |
GB2421652A (en) * | 2004-12-23 | 2006-06-28 | Elekta Ab | Optimising registration vectors |
US7702159B2 (en) * | 2005-01-14 | 2010-04-20 | Microsoft Corporation | System and method for detecting similar differences in images |
US7233688B2 (en) * | 2005-01-20 | 2007-06-19 | Radiological Imaging Technology Inc. | Relative and absolute calibration for dosimetric devices |
US7024026B1 (en) * | 2005-01-20 | 2006-04-04 | Radiological Imaging Technology, Inc. | Relative calibration for dosimetric devices |
US8676293B2 (en) * | 2006-04-13 | 2014-03-18 | Aecc Enterprises Ltd. | Devices, systems and methods for measuring and evaluating the motion and function of joint structures and associated muscles, determining suitability for orthopedic intervention, and evaluating efficacy of orthopedic intervention |
US20090099481A1 (en) * | 2007-10-10 | 2009-04-16 | Adam Deitz | Devices, Systems and Methods for Measuring and Evaluating the Motion and Function of Joints and Associated Muscles |
WO2011038236A2 (en) | 2009-09-25 | 2011-03-31 | Ortho Kinematics, Inc. | Systems and devices for an integrated imaging system with real-time feedback loops and methods therefor |
JP5925042B2 (ja) * | 2012-04-27 | 2016-05-25 | 三菱プレシジョン株式会社 | 画像を合成する方法、画像を合成するプログラム及び画像合成装置 |
CN104506754A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-08 | 合肥寰景信息技术有限公司 | 一种获得稳定监控视频的图像处理方法 |
US20160354161A1 (en) | 2015-06-05 | 2016-12-08 | Ortho Kinematics, Inc. | Methods for data processing for intra-operative navigation systems |
EP3664705A4 (en) | 2017-08-09 | 2021-09-29 | Allen Institute | IMAGE PROCESSING SYSTEMS, DEVICES AND METHODS FOR GENERATING AN IMAGE WITH PREDICTIVE MARKING |
JP6874864B2 (ja) * | 2018-01-29 | 2021-05-19 | 日本電気株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
CN109461115A (zh) * | 2018-07-27 | 2019-03-12 | 北京电影学院 | 一种基于深度卷积网络的自动图像配准方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
IL69327A (en) * | 1983-07-26 | 1986-11-30 | Elscint Ltd | Automatic misregistration correction |
US5359513A (en) | 1992-11-25 | 1994-10-25 | Arch Development Corporation | Method and system for detection of interval change in temporally sequential chest images |
US5483606A (en) * | 1994-01-03 | 1996-01-09 | Xerox Corporation | Method for automatically registering a document having a plurality of pages |
US5982953A (en) * | 1994-09-02 | 1999-11-09 | Konica Corporation | Image displaying apparatus of a processed image from temporally sequential images |
JPH08335721A (ja) | 1995-06-08 | 1996-12-17 | Isuzu Motors Ltd | ポーラス状熱発電素子の製造方法 |
US6625331B1 (en) * | 1998-07-03 | 2003-09-23 | Minolta Co., Ltd. | Image forming apparatus |
-
2000
- 2000-09-19 JP JP2000283568A patent/JP4234311B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2001
- 2001-09-19 US US09/955,053 patent/US6882744B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2002092589A (ja) | 2002-03-29 |
US6882744B2 (en) | 2005-04-19 |
US20020048393A1 (en) | 2002-04-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4234311B2 (ja) | 画像の位置合わせ方法 | |
JP4294881B2 (ja) | 画像の位置合わせ方法および装置 | |
Loewke et al. | In vivo micro-image mosaicing | |
JP5612371B2 (ja) | 画像位置合わせ装置および方法並びにプログラム | |
US7257245B2 (en) | Image position matching method and apparatus therefor | |
CN107194912B (zh) | 基于稀疏表示的改进耦合字典学习的脑部ct/mr图像融合方法 | |
EP1784785B1 (en) | Method and system for motion correction in a sequence of images | |
CN100577103C (zh) | 使用两个图像的图像处理设备和方法 | |
JP4274400B2 (ja) | 画像の位置合わせ方法および装置 | |
Commowick et al. | Automated diffeomorphic registration of anatomical structures with rigid parts: Application to dynamic cervical MRI | |
US6788826B1 (en) | Method for correcting artefacts in a digital image | |
JP2002109538A (ja) | 画像の位置合わせ方法および装置 | |
JP2021087201A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、学習装置、学習方法、撮像装置、及びプログラム | |
CN111127371B (zh) | 图像增强参数自动优化方法、存储介质和x射线扫描装置 | |
US7756359B1 (en) | Use of local or global quality of match to estimate cone beam CT reconstruction artifact correction weight in image registration | |
CN117911432A (zh) | 图像分割方法、装置及存储介质 | |
Yim et al. | A deep convolutional neural network for simultaneous denoising and deblurring in computed tomography | |
KR20220010824A (ko) | 일반적인 역문제에 적용 가능한 비지도 학습 방법 및 그 장치 | |
Fourcade et al. | Deformable image registration with deep network priors: a study on longitudinal PET images | |
JP5537266B2 (ja) | エネルギーサブトラクション処理装置および方法ならびにプログラム | |
JP4208049B2 (ja) | 画像処理装置 | |
EP1001370B1 (en) | Method for correcting artefacts in a digital image | |
US8180124B2 (en) | Registration method for projections in dual energy | |
Franz et al. | An adaptive irregular grid approach using SIFT features for elastic medical image registration | |
Ruan et al. | QS-ADN: Quasi-supervised artifact disentanglement network for low-dose CT image denoising by local similarity among unpaired data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050912 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20061202 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080905 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080916 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20081117 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20081209 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20081211 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111219 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111219 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121219 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121219 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131219 Year of fee payment: 5 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |