JP6414386B2 - 画像処理装置および画像処理プログラム - Google Patents

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Description

この発明は、入力されたデジタル画像である入力画像を処理する画像処理装置および画像処理プログラムに係り、特に、階調変換の技術に関する。
一般に、画像内に明るい領域(輝度値が高い領域)と暗い領域(輝度値が低い領域)とが含まれる場合、両領域間では輝度差があるが、それぞれの領域内では輝度差がなく、コントラストが小さく不明瞭になる傾向がある。この問題に対して、横軸を輝度値(階調値)として縦軸を頻度(度数)とした画像の輝度ヒストグラムを作成し、輝度の分布が均等化されるような階調変換を行うことによって、要素数(同一輝度値の頻度)の多い階調のコントラストを強調する方法が知られている。このようにして階調補正を行うことで、コントラストを強調することができる。階調補正としては様々な手法が提案されている(例えば、特許文献1、2参照)。なお、コントラストを強調したい主要被検体領域(例えば肺野領域)を検出する手法が本出願人から提案されている(例えば、特許文献3参照)。
また、画像に対して1つのヒストグラムではなく、画像を分割して得られる複数の領域で輝度ヒストグラムをそれぞれ算出し、それぞれの領域において階調補正を行う、より効果の高い方法も知られている。特許文献1:特開2011−130243号公報では、画像を複数のブロック領域に分割し、ブロック領域毎にコントラスト補正するとともに、互いに隣接する2つのブロック領域の境界部分において、明るさ(輝度値)が不連続とならないような階調変換を行う方法が開示されている。
特開2011−130243号公報 特開2011−205714号公報 特開2011−255033号公報
しかしながら、従来の輝度ヒストグラムによる階調変換方法では、次のような問題がある。
すなわち、特許文献1:特開2011−130243号公報のような従来の階調変換方法では、領域内の局所的な範囲内ではコントラストは調整されるが、画像全体としてみた場合に、注目する主要な被検体(関心領域)が最適な明るさやコントラストに調整されるとは限らないという問題がある。
例えば、画像中に背景のような同じ明るさで広い面積を占める領域が存在する場合、背景に相当する階調を示す要素数が多い。そのため、背景部分のコントラストが強調されるが、その他の被検体部分のコントラストは強調されない。したがって、注目する主要な被検体(主要被検体領域)ではコントラストが最適化されず、高品質で好ましい画質を得ることができない。また、画像には様々な被検体に関する領域が含まれているが、全ての被検体に注目するとは限らない。主要被検体領域が適切な階調で補正されることが望ましい。言い換えれば、主要被検体領域以外の領域のみが適切な階調で補正されるのは望ましくない。
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる画像処理装置および画像処理プログラムを提供することを目的とする。
この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、この発明に係る画像処理装置は、入力されたデジタル画像である入力画像を処理する画像処理装置であって、当該入力画像から主要領域を代表する輝度値である代表値を算出する代表値算出手段と、前記入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する画像分割手段と、当該画像分割手段で分割された各領域毎に前記入力画像における画素が属する範囲の階調および画像処理後の出力画像における画素が属する範囲の階調を対応付けた階調に関する対応関係において、前記代表値算出手段で算出された前記代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を前記画像分割手段で分割された全分割範囲にわたって算出する対応関係算出手段と入力画像の各画素が属する範囲の階調を変換する階調変換手段とを備え当該階調変換手段は、前記画像分割手段で分割された、画像処理対象の画素が属する範囲の対応関係、および当該画像処理対象の画素が属する範囲に接する範囲の対応関係に基づいて、前記画像処理対象の画素が属する範囲の階調を変換する処理を全分割範囲にわたって繰り返して行うことを特徴とするものである。
[作用・効果]この発明に係る画像処理装置によれば、代表値算出手段は、入力画像から主要領域を代表する輝度値である代表値を算出する。一方、画像分割手段は、入力画像の画像領域を分割し、(分割された)複数の範囲を設定する。この画像分割手段で分割された各領域毎に入力画像における画素が属する範囲の階調および画像処理後の出力画像における画素が属する範囲の階調を対応付けた階調に関する対応関係において、代表値算出手段で算出された代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を対応関係算出手段は画像分割手段で分割された全分割範囲にわたって算出する。さらに、画像分割手段で分割された、画像処理対象の画素が属する範囲対応関係、および当該画像処理対象の画素が属する範囲に接する範囲の対応関係に基づいて画像処理対象の画素が属する範囲の階調を変換する処理を階調変換手段は全分割範囲にわたって繰り返して行う。これによって、画像分割手段で分割された各領域の境界部分の輝度値が滑らかになる。また、強調したい領域外(例えば背景領域)が広い面積を占めることにより背景に相当する階調を示す要素数がたとえ多くても、代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を算出して、その階調に関する対応関係に基づいて入力画像の各画素が属する範囲の階調を変換することで、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
上述した主要領域は、通常は強調したい領域である。すなわち、主要領域は、コントラストの強調の対象となる主要被検体領域である。この場合には、(コントラストの強調の対象となる主要被検体領域を代表する)代表値の近傍のコントラストを強調する階調に関する対応関係を対応関係算出手段が算出することで、強調したい主要被検体領域のコントラストを最適に強調することができる。
もちろん、上述した主要領域は、コントラストの強調の対象外となる背景領域であってもよい。この場合には、(コントラストの強調の対象外となる背景領域を代表する)代表値の近傍のコントラストを抑制する階調に関する対応関係を対応関係算出手段が算出することで、背景領域のコントラストが抑制される。その結果、強調したい主要被検体領域のコントラストが相対的に強調されるので、主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域である場合と同等の効果を奏する。この場合には、強調したい主要被検体領域が複数存在する場合には有効である。
なお、主要領域を特定する主要領域特定手段を備えてもよい。主要領域特定手段を演算手段により構成し、当該演算手段により主要領域を検出する。これにより、主要領域を自動で検出することができる。もちろん、主要領域特定手段を入力手段により構成し、当該入力手段により主要領域を入力設定してもよい。これにより、主要領域を手動で入力設定することができる。
また、主要領域特定手段は主要領域を複数に分割し、代表値算出手段は、主要領域特定手段で複数に分割された各主要領域毎に代表値をそれぞれ算出してもよい。より細かい領域毎に階調変換を行うことができる。また、主要領域特定手段は主要領域を複数に設定し、代表値算出手段は、主要領域特定手段で複数に設定された各主要領域毎に代表値をそれぞれ算出してもよい。例えば各主要領域が離れていても(各主要領域が飛び地であっても)、それぞれの階調変換の最適化が可能になる。
代表値は、輝度値の平均値,輝度値の最大値,輝度値の最小値,輝度値の最頻度値あるいは輝度値の中央値である。輝度値の平均値を代表値として設定する場合には、まんべんなく階調変換を行うことができる。輝度値の最大値を代表値として設定する場合には、明るい部分の階調部分が真っ白な状態となる、いわゆる「白とび」を防止することができる。逆に、輝度値の最小値を代表値として設定する場合には、暗い部分の階調部分が真っ黒な状態となる、いわゆる「黒つぶれ」を防止することができる。また、輝度値の最頻度値を代表値として設定する場合には、上述したような主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域であるときに、画素数が多い(すなわち要素数が多い)領域、つまり目立つ部分を強調することができる。また、輝度値の中央値を代表値として設定する場合には、上述したような主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域であるときに、中央の値を強調することができる。
画像分割手段は、同じ形状に入力画像の画像領域を分割してもよい。同じ形状に分割することにより繰り返し演算を行うことができる。また、画像分割手段は、被検体の形状に応じて入力画像の画像領域を分割してもよい。被検体の形状に応じた階調変換の最適化が可能になる。
また、この発明に係る画像処理プログラムは、入力されたデジタル画像である入力画像を処理する画像処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムであって、当該入力画像から主要領域を代表する輝度値である代表値を算出する代表値算出工程と、前記入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する画像分割工程と、当該画像分割工程で分割された各領域毎に前記入力画像における画素が属する範囲の階調および画像処理後の出力画像における画素が属する範囲の階調を対応付けた階調に関する対応関係において、前記代表値算出工程で算出された前記代表値の近傍のコントラストを強調または抑制するに関する対応関係を前記画像分割工程で分割された全分割範囲にわたって算出する対応関係算出工程と入力画像の各画素が属する範囲の階調を変換する階調変換工程とを備え当該階調変換工程では、前記画像分割工程で分割された、画像処理対象の画素が属する範囲の対応関係、および当該画像処理対象の画素が属する範囲に接する範囲の対応関係に基づいて、前記画像処理対象の画素が属する範囲の階調を変換する処理を全分割範囲にわたって繰り返して行い、これらの工程での処理をコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
[作用・効果]この発明に係る画像処理プログラムによれば、代表値算出工程,画像分割工程,対応関係算出工程および階調変換工程での処理をコンピュータに実行させることにより、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
この発明に係る画像処理装置によれば、画像分割手段で分割された各領域毎に(主要領域を代表する)代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を画像分割手段で分割された全分割範囲にわたって算出して、画像処理対象の画素が属する範囲対応関係、および当該画像処理対象の画素が属する範囲に接する範囲の対応関係に基づいて画像処理対象の画素が属する範囲の階調を変換する処理を全分割範囲にわたって繰り返して行うことで、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
また、この発明に係る画像処理プログラムによれば、代表値算出工程,画像分割工程,対応関係算出工程および階調変換工程での処理をコンピュータに実行させることにより、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
実施例に係る放射線画像撮影装置のブロック図である。 実施例に係る一連の画像処理の流れを示したフローチャートである。 輝度ヒストグラムおよび階調変換(トーンカーブ)の模式図である。 コントラストを強調する場合の重み付け係数の例である。 階調変換値を算出するために用いられる重み付け加算の一例である。 階調変換部における処理の流れを示したフローチャートである。 コントラストを抑制する場合の重み付け係数の例である。 階調に関する対応関係として、テーブル化した場合の模式図である。
以下、図面を参照してこの発明の実施例を説明する。
図1は、実施例に係る放射線画像撮影装置のブロック図であり、図2は、実施例に係る一連の画像処理の流れを示したフローチャートであり、図3は、輝度ヒストグラムおよび階調変換(トーンカーブ)の模式図であり、図4は、コントラストを強調する場合の重み付け係数の例であり、図5は、階調変換値を算出するために用いられる重み付け加算の一例であり、図6は、階調変換部における処理の流れを示したフローチャートである。本実施例では、画像処理の対象として、放射線画像撮影装置で得られた放射線画像であるデジタル画像(入力画像)を例に採って説明するとともに、入力画像における画素が属する範囲の階調および画像処理後の出力画像における画素が属する範囲の階調を対応付けた階調に関する対応関係として、階調変換係数を例に採って説明する。
本実施例に係る放射線画像撮影装置は、図1に示すように、被検体Mを載置した天板1と、被検体Mに向けて放射線(例えばX線)を照射する放射線源2(例えばX線管)と、放射線源2から照射されて被検体Mを透過した放射線を検出するフラットパネル型放射線検出器(以下、「FPD」と略記する)3と、FPD3によって検出された放射線に基づいて画像処理を行う画像処理部4と、画像処理部4によって各種の画像処理された放射線画像を表示する表示部5とを備えている。表示部5はモニタやテレビジョンなどの表示手段で構成されている。本実施例では、放射線画像撮影装置に画像処理部4を組み込んで構成している。画像処理部4は、この発明における画像処理装置に相当する。
なお、放射線検出器は、フラットパネル型放射線検出器(FPD)以外の放射線検出器であってもよい。例えば、X線検出器の場合にはイメージ・インテンシファイア(I.I)を用いる。このようにアナログの放射線検出器で検出して得られた放射線画像はアナログ画像であるので、画像処理部4に当該アナログ画像を送り込んでデジタル変換してデジタル画像とすればよい。
画像処理部4は、中央演算処理装置(CPU)などで構成されている。なお、各種の画像処理を行うためのプログラム等をROM(Read-only Memory)などに代表される記憶媒体に書き込んで記憶し、その記憶媒体からプログラム等を読み出して画像処理部4のCPUが実行することでそのプログラムに応じた画像処理を行う。特に、画像処理部4の後述する代表値算出部41や画像分割部42や係数算出部43や階調変換部44は、代表値の算出や画像領域の分割や階調に関する対応関係(本実施例では階調変換係数)の算出や入力画像の各画素が属する範囲の階調の変換に関するプログラムを実行することで、そのプログラムに応じた代表値の算出や画像領域の分割や階調に関する対応関係(階調変換係数)の算出や入力画像の各画素が属する範囲の階調の変換をそれぞれ行う(図2のフローチャートを参照)。代表値の算出や画像領域の分割や階調に関する対応関係(階調変換係数)の算出や入力画像の各画素が属する範囲の階調の変換に関するプログラムは、この発明における画像処理プログラムに相当する。
FPD3で検出して得られた放射線画像をデジタル画像として画像処理部4に送り込む。画像処理部4は、入力されたデジタル画像である入力画像から主要被検体領域を代表する輝度値である代表値を算出する代表値算出部41と、入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する画像分割部42と、当該画像分割部42で分割された各領域毎に代表値算出部41で算出された代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調変換係数を算出する係数算出部43と、入力画像の各画素が属する範囲の階調を変換する階調変換部44とを備えている。階調変換部44は、画像分割部42で分割された範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける階調変換係数に基づいて、画像処理対象の画素が属する範囲の階調を変換する。代表値算出部41は、この発明における代表値算出手段に相当し、画像分割部42は、この発明における画像分割手段に相当し、係数算出部43は、この発明における対応関係算出手段に相当し、階調変換部44は、この発明における階調変換手段に相当する。
FPD3は、代表値算出部41,画像分割部42および階調変換部44に接続されており、放射線画像(デジタル画像)がそれぞれに送り込まれる。また、代表値算出部41は係数算出部43に接続されており、代表値が係数算出部43に送り込まれる。また、画像分割部42は、係数算出部43および階調変換部44に接続されており、分割された範囲がそれぞれに送り込まれる。また、係数算出部43は階調変換部44に接続されており、階調変換係数が階調変換部44に送り込まれる。階調変換部44により入力画像の各画素が属する範囲の階調を変換した画像(階調変換後の画像)を表示部5に送り込んで表示する。
(ステップS1)代表値算出
代表値算出部41は、入力画像から主要被検体領域を代表する輝度値である代表値を算出する。本実施例では、入力画像として放射線画像における胸部正面画像を例に採って説明する。胸部正面画像の場合、肺野の部分(肺野領域)が診断の際に注目する重要な部分であり、注目する主要被検体領域となる。代表値算出部41は肺野領域を検出し、検出したその領域の平均輝度値を、主要被検体を代表する輝度値(代表値)として設定する。なお、平均輝度値以外にも、領域内の最大値,最小値,最頻度値あるいは中央値などを代表値として設定してもよい。
肺野領域を検出する方法として、上述した特許文献3:特開2011−255033号公報の方法を用いる。もちろん、輝度変化等(一次微分や二次微分)を用いて領域を検出するその他の公知の方法を用いて領域を検出し、その領域の平均輝度値を代表値として設定してもよい。その他にも、表示部5に入力画像を表示して、その表示部での表示結果に基づいて操作者(ユーザ)が領域を手動で入力設定するようにしてもよい。その際には複数の主要被検体領域を操作者(ユーザ)が手動で入力設定してもよい。
また、複数の主要被検体領域を特定せずに、主要被検体領域を複数に分割し、代表値算出部41は、複数に分割された各主要被検体領域毎に代表値をそれぞれ算出してもよい。また、複数の主要被検体領域を特定する場合においても、主要被検体領域を複数に分割する場合においても、上述したような演算方法で自動的に行ってもよいし、手動で入力設定してもよい。
なお、代表値を算出する方法については、上述したこれらの手法に限定されない。入力画像から輝度変化の大きな画素を抽出し、抽出した画素の重心演算を中心として所定の範囲内(ここでは肺野領域における所定の範囲内)の平均輝度値を代表値として設定してもよい。また、本実施例では、主要領域は強調したい領域(コントラストの強調の対象となる主要被検体領域)であるので、当該領域内の平均輝度値を代表値として設定したが、主要領域が背景領域の場合には逆に所定の範囲外の平均輝度値を代表値として設定してもよい。主要領域が背景領域の場合には変形例で詳しく後述する。また、画像領域の中心位置から、主要被検体領域に含まれ、かつ所定の範囲内に含まれる画素の平均輝度値を代表値として設定してもよい。このステップS1は、この発明における代表値算出工程に相当する。
(ステップS2)画像分割
画像分割部42は、入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する。本実施例では、入力画像のサイズの縦横の長さをそれぞれ1/nサイズに設定した範囲を設定し、n個の領域に分割する。なお、nはn=4〜64程度の値が好ましい。もちろん、縦横の分割数は必ずしも同じ数(ここではn個)でなくてもよいし、縦横の長さも必ずしも同じである必要はない。
分割された範囲内の画素データのみで構成された画像データを作成することにより、個々に分割された範囲を有した画像領域(以下、「分割領域」と略記する)をそれぞれ作成する。それぞれの分割領域は、固有の領域識別番号を保持している。ここでは、領域識別番号をp(pは自然数,p=1,2,3,…)とする。
なお、画像領域を分割する方法については、上述したこれらの手法に限定されない。分割される範囲の形状は、入力画像と異なるアスペクト比となる正方形や長方形、または菱形や台形などの矩形や、円形や六角形などに代表される多角形などの形状でも構わない。つまり、閉じられた図形であれば、分割される範囲の形状については特に限定されない。ここで円形と述べたが、画素は正方形のドットであるので、実際には円に限りなく近い多角形であることに留意されたい。また、分割される範囲の形状や大きさについては、互いに同じ形状や大きさに限定されず、個々に大きさや形状が異なってもよい。さらに、分割される範囲については、相互に重複する部分があっても構わない。
上述したように、入力画像のサイズの縦横の長さをそれぞれ1/nサイズに設定した範囲を設定し、n個の領域に分割することで、同じ形状に入力画像の画像領域を分割する。もちろん、同じ形状に入力画像の画像領域を分割せずに、被検体M(図1を参照)の形状(ここでは肺野領域)に応じて入力画像の画像領域を分割してもよい。このステップS2は、この発明における画像分割工程に相当する。
(ステップS3)係数算出
係数算出部43は、画像分割部42で分割された範囲の階調分布に基づいて、代表値算出部41で算出された代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調変換係数を算出する。そのために、係数算出部43は、代表値算出部41から代表値を受け取り、画像分割部42から領域識別番号p毎に対応付けられた分割領域画像データを受け取る。それぞれの分割領域に関して階調分布である輝度ヒストグラムをそれぞれ算出し、累積した要素数を画像のビット幅で正規化することにより、階調変換式を作成する。例えば、階調変換前の入力が8ビット画像データ(8ビットの階調値(2:0〜255の階調値)を有した画像データ)であれば、階調変換後の出力も8ビット画像データに合わせることで累積した要素数の画像のビット幅で正規化する。図3(a)は、8ビットの階調値の輝度ヒストグラムに関する模式図であり、図3(b)は、入出力ともに8ビット画像データに合わせた階調変換(トーンカーブ)に関する模式図である(図3では「8bit」で表記)。なお、出力は8ビットに限定されることはなく、入力と異なるビット幅で正規化しても構わない。
このとき、代表値の近傍の要素数に重み付けを行う。8ビット画像データの場合には8ビットの1割(25〜26)程度が、代表値の近傍となる。階調をIとし、階調Iの要素数をh(I)とし、重み付け係数をα(I)とすると、8ビット画像データの場合、領域識別番号p番目の階調変換式Tp(I)は、下記(1)式の計算式により算出される。なお、階調変換式Tp(I)は、この発明における階調変換係数に相当する。
Figure 0006414386
なお、重み付け係数α(I)は、代表値の近傍のコントラストを強調する場合、図4に示すように、階調Iの値が代表値の近傍のときに“1”よりも大きな値を示し、近傍以外では“1”を示す関数とする(図4では階調値をlp,重み付け係数をα(lp)で表記)。図4(a)に示すように重み付け係数α(I)は滑らかに変化してもよいし、図4(b)に示すように代表値を境界にして重み付け係数α(I)は単調に減少・増加してもよいし、図4(c)に示すように代表値を含めた近傍のときに重み付け係数α(I)は一定値であってもよい。なお、重み付け係数αの関数は上記の形に限定されることはなく、代表値の近傍の値が1以上であれば、他の関数でも構わない。
値を強調する幅(近傍の幅)や、強調の強さについては、予め適した値が設定されているが、操作者(ユーザ)が適宜に変更することも可能である。さらに、係数算出部43では、領域識別番号p毎の分割領域を構成する画素の重心座標をそれぞれ算出し、当該重心座標を上記(1)式で求められた階調変換式Tp(I)とともに領域識別番号pに関連付けて保持する。また、近傍は、ビット幅の1割に限定されることはなく、上述したように近傍の幅を操作者(ユーザ)が適宜に変更すればよい。また、同じ主要被検体領域において、代表値を複数に設定してもよい。
このようにして、主要領域が、強調したい領域(コントラストの強調の対象となる主要被検体領域)である場合には、コントラストの強調の対象となる主要被検体領域を代表する代表値の近傍のコントラストを強調するように、代表値の近傍のコントラストを強調した重み付け係数α(I)(図4を参照)からなる階調変換式Tp(I)(階調変換係数)を算出する。このステップS3は、この発明における対応関係算出工程に相当する。
(ステップS4)階調変換
階調変換部44は、画像分割部42で分割された範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける階調変換係数(階調変換式Tp(I))に基づいて、入力画像の各画素が属する範囲の階調を変換する。そのために、階調変換部44は、それぞれの分割領域に対応する階調変換式Tp(I)のデータを重心座標とともに受け取り、FPD3から放射線画像(デジタル画像)である入力画像を受け取る。そして、階調変換部44は、入力画像の画素値(輝度値)に対して階調変換を行う。
画像処理対象の画素(注目画素)の座標位置をP(a,b)とすると、P(a,b)が属する分割領域に対応する階調変換式Tp(I)と、P(a,b)が属する分割領域に隣接する分割領域の階調変換式Tp(I)との重み付け加算により、P(a,b)に関する階調変換値を算出する。本実施例では、重み付けを、それぞれの分割領域の重心位置と画素の位置との距離により決定する。一例を図5に示す。
画像処理対象の画素(注目画素)P(a,b)が、分割領域R1に属するとし、上下左右に隣接する分割領域をそれぞれR2,R3,R4とする。それぞれの分割領域R1,R2、R3,R4の階調変換式を、分割領域R1,R2、R3,R4の順にそれぞれTr,Tr,Tr,Trとする。また、それぞれの分割領域R1,R2、R3,R4の重心座標を、分割領域R1,R2、R3,R4の順にそれぞれ(rx,ry),(rx,ry),(rx,ry),(rx,ry)とする。
図5では、図示の便宜上、各重心座標のx,y座標を同一位置に図示(すなわち重心座標(rx,ry),(rx,ry),(rx,ry),(rx,ry)で囲まれた図形を正方形で図示)しているが、実際には同一位置でない場合も含まれることに留意されたい。
このとき、画像処理対象の画素(注目画素)P(a,b)における(階調変換前の)輝度値をlpとし、階調変換後の輝度値(階調変換値)をlp´とすると、階調変換値lp´は、下記(2)式により算出される。
Figure 0006414386
なお、分割領域の重心座標で囲まれた図形が正方形でない場合には上記(2)式に限定されず、注目画素と分割領域の重心座標との距離に応じた重み付け加算により、階調変換値を算出する。また、隣接する範囲については図5のような場合に限定されることはなく、分割領域の形状に応じて変更しても構わない。図5の右下の領域(分割領域R4)のように頂点で接する場合も隣接する範囲に含まれる。
各分割領域の境界部分に生じる輝度段差を、上記(2)式により解消することができる。したがって、上記(2)式の重み付け加算を行うことで各分割領域の境界部分の輝度値が滑らかになる。
階調変換部44における処理の流れを、図6のフローチャートで示す。
(ステップT1)注目画素の画素値データ取得
注目画素の画素値データ(輝度値データ)を取得する。
(ステップT2)分割領域の重心座標取得
注目画素の座標近傍にある上下左右の分割領域を検出し、各分割領域の重心座標を取得する。
(ステップT3)距離計測
注目画素の座標と、ステップT2で取得した隣接する分割領域の重心座標とのそれぞれの距離を計測する。
(ステップT4)重み付け加算
それぞれの分割領域の階調変換式(階調変換係数)の重み付け加算を行う。ステップT3で計測された距離に応じた重み付け加算を行うことにより、上記(2)式から階調変換後の輝度値(階調変換値)を算出する。
(ステップT5)全ての画素取得?
入力画像内の全ての画素を取得したか否かを判定し、取得していない場合にはステップT1に戻って同様の処理を行う。
入力画像内の全ての画素を取得した場合には、階調変換度の輝度値(階調変換値)を対応する画素毎に並べる。これによって、入力画像の画素値(輝度値)に対して階調変換を行う。ステップT1〜T5(図6を参照)を含んだステップS4(図2を参照)は、この発明における階調変換工程に相当する。
表示部5は、階調変換後の画像を受け取り、モニタなどの表示機器に出力表示する。また、RAM(Random Access Memory)などに代表されるハードディスクやメモリなどの記憶媒体(図示省略)に出力結果を書き込んで記憶する。
なお、本実施例では、分割領域の重心位置と注目画素の位置との距離に応じた重み付け加算により、階調変換後の輝度値(階調変換値)を算出したが、これに限定されない。分割領域の境界部分に輝度段差が生じず滑らかになるようなその他の公知を用いてもよい。
本実施例に係る画像処理部4(画像処理装置)によれば、代表値算出部41は、入力画像から主要領域(本実施例では主要被検体領域)を代表する輝度値である代表値を算出する。一方、画像分割部42は、入力画像の画像領域を分割し、(分割された)複数の範囲を設定する。この画像分割部42で分割された各領域(各分割領域)毎に入力画像における画素が属する範囲の階調および画像処理後の出力画像における画素が属する範囲の階調を対応付けた階調に関する対応関係(本実施例では階調変換係数(階調変換式Tp(I)))において、代表値算出部41で算出された代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する(本実施例では強調する)階調に関する対応関係(階調変換係数(階調変換式Tp(I)))を係数算出部43は算出する。画像分割部42で分割された範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける階調に関する対応関係(階調変換係数(階調変換式Tp(I)))に基づいて、入力画像の各画素が属する範囲の階調を階調変換部44は変換する。これによって、画像分割部42で分割された各領域(各分割領域)の境界部分の輝度値が滑らかになる。また、強調したい領域外(例えば背景領域)が広い面積を占めることにより背景に相当する階調を示す要素数がたとえ多くても、代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係(階調変換係数(階調変換式Tp(I)))を算出して、その階調に関する対応関係(階調変換係数(階調変換式Tp(I)))に基づいて入力画像の各画素が属する範囲の階調を変換することで、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
主要領域は、通常は強調したい領域である。すなわち、本実施例では主要領域は、コントラストの強調の対象となる主要被検体領域である。この場合には、(コントラストの強調の対象となる主要被検体領域を代表する)代表値の近傍のコントラストを強調する階調に関する対応関係(実施例では階調変換係数(階調変換式Tp(I)))を係数算出部43が算出することで、強調したい主要被検体領域のコントラストを最適に強調することができる。
上述したように主要領域を特定する主要領域特定手段を演算手段(例えばCPUやFPGA(Field-Programmable Gate Array))により構成し、当該演算手段により主要領域(実施例では主要被検体領域)を検出する。これにより、主要領域(主要被検体領域)を自動で検出することができる。もちろん、主要領域特定手段を入力手段により構成し、当該入力手段により主要領域(主要被検体領域)を入力設定してもよい。これにより、主要領域(主要被検体領域)を手動で入力設定することができる。
また、上述したように主要領域特定手段は主要領域(実施例では主要被検体領域)を複数に分割し、代表値算出部41は、主要領域特定手段で複数に分割された各主要領域(各主要被検体領域)毎に代表値をそれぞれ算出してもよい。より細かい領域毎に階調変換を行うことができる。また、主要領域特定手段は主要領域(主要被検体領域)を複数に設定し、代表値算出部41は、主要領域特定手段で複数に設定された各主要領域(各主要被検体領域)毎に代表値をそれぞれ算出してもよい。例えば左右の肺野領域のように各主要領域が離れていても(各主要領域が飛び地であっても)、それぞれの階調変換の最適化が可能になる。
上述したように代表値は、輝度値の平均値,輝度値の最大値,輝度値の最小値,輝度値の最頻度値あるいは輝度値の中央値である。輝度値の平均値を代表値として設定する場合には、まんべんなく階調変換を行うことができる。輝度値の最大値を代表値として設定する場合には、明るい部分の階調部分が真っ白な状態となる、いわゆる「白とび」を防止することができる。逆に、輝度値の最小値を代表値として設定する場合には、暗い部分の階調部分が真っ黒な状態となる、いわゆる「黒つぶれ」を防止することができる。また、輝度値の最頻度値を代表値として設定する場合には、本実施例のように主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域であるときに、画素数が多い(すなわち要素数が多い)領域、つまり目立つ部分を強調することができる。また、輝度値の中央値を代表値として設定する場合には、本実施例のように主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域であるときに、中央の値を強調することができる。
上述したように画像分割部42は、同じ形状に入力画像の画像領域を分割してもよい。同じ形状に分割することにより繰り返し演算を行うことができる。また、画像分割部42は、被検体Mの形状(例えば肺野領域)に応じて入力画像の画像領域を分割してもよい。被検体Mの形状に応じた階調変換の最適化が可能になる。
また、本実施例に係る画像処理プログラムによれば、代表値算出工程,画像分割工程,対応関係算出工程および階調変換工程に相当する図2のステップS1〜S4での処理をコンピュータに実行させることにより、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
(1)上述した実施例では、画像処理の対象として、放射線画像撮影装置で得られた放射線画像であるデジタル画像(入力画像)を例に採って説明したが、デジタルカメラやデジタルビデオなどに例示されるようにデジタル画像撮影装置で得られたデジタル画像、あるいはアナログ画像をデジタル変換したデジタル画像であれば、特に限定されない。また、核医学診断装置で得られた、放射性薬剤が投与された被検体の核医学データをデジタル変換したデジタル画像を画像処理の対象としてもよい。
(2)上述した実施例では、被検体を人体とした医療用の放射線画像撮影装置に適用したが、被検体が人体以外の基板の内部構造を撮影する非破壊検査装置に適用してもよい。
(3)上述した実施例では、放射線画像撮影装置に画像処理部(画像処理装置)を組み込んだが、放射線画像撮影装置を外部装置として、画像処理部(画像処理装置)単体であってもよい。
(4)上述した実施例では、主要領域はコントラストの強調の対象となる主要被検体領域であったが、逆にコントラストの強調の対象外となる背景領域であってもよい。この場合には、(コントラストの強調の対象外となる背景領域を代表する)代表値の近傍のコントラストを抑制する階調に関する対応関係(実施例では階調変換係数(階調変換式Tp(I)))を算出することで、背景領域のコントラストが抑制される。具体的には、階調変換式Tp(I)を構成する重み付け係数α(I)は、代表値の近傍のコントラストを抑制する場合、図7に示すように、階調Iの値が代表値の近傍のときに“1”よりも小さな値を示し、近傍以外では“1”を示す関数とする(図7では階調値をlp,重み付け係数をα(lp)で表記)。その結果、強調したい主要被検体領域のコントラストが相対的に強調されるので、主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域である場合と同等の効果を奏する。この場合には、強調したい主要被検体領域が複数存在する場合には有効である。
(5)上述した実施例では、図3(a)に示すような画像分割部42(図1を参照)で分割された範囲の階調分布(輝度ヒストグラム)に基づいて、代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係(実施例では階調変換係数)を算出したが、これに限定されない。図3(a)の輝度ヒストグラムを経ずに、画像分割部42で分割された各領域(各分割領域)毎に、図3(b)の階調変換(トーンカーブ)を直接に操作することで代表値の近傍のコントラストを強調または抑制してもよい。
(6)上述した実施例では、入力画像における画素が属する範囲の階調および画像処理後の出力画像における画素が属する範囲の階調を対応付けた階調に関する対応関係として、階調変換係数(階調変換式Tp(I))を例に採って説明したが、上記式や階調変換係数に限定されない。図8に示すように、階調に関する対応関係としてテーブル化してもよい。図8では、階調変換前の輝度値(ここでは8ビット画像データ:「00000000」,「00000001」,「00000010」,…,「11111101」,「11111110」,「11111111」)をインデックスとして、階調変換後の輝度値(ここでは、lp00000000,lp00000001,lp00000010,…,lp11111101,lp11111110,lp11111111)を並べてテーブル化することで、入力画像における画素が属する範囲の階調および画像処理後の出力画像における画素が属する範囲の階調を対応付けた階調に関する対応関係を算出してもよい。
以上のように、この発明は、放射線画像撮影装置や、デジタルカメラやデジタルビデオなどのデジタル画像撮影装置に適している。
4 … 画像処理部
41 … 代表値算出部
42 … 画像分割部
43 … 係数算出部
44 … 階調変換部
α(I) … 重み付け係数
Tp(I) … 階調変換式
P(a,b) … 画像処理対象の画素(注目画素)
lp´ … 階調変換後の輝度値(階調変換値)

Claims (16)

  1. 入力されたデジタル画像である入力画像を処理する画像処理装置であって、
    当該入力画像から主要領域を代表する輝度値である代表値を算出する代表値算出手段と、
    前記入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する画像分割手段と、
    当該画像分割手段で分割された各領域毎に前記入力画像における画素が属する範囲の階調および画像処理後の出力画像における画素が属する範囲の階調を対応付けた階調に関する対応関係において、前記代表値算出手段で算出された前記代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を前記画像分割手段で分割された全分割範囲にわたって算出する対応関係算出手段と
    入力画像の各画素が属する範囲の階調を変換する階調変換手段と
    を備え
    当該階調変換手段は、前記画像分割手段で分割された、画像処理対象の画素が属する範囲の対応関係、および当該画像処理対象の画素が属する範囲に接する範囲の対応関係に基づいて、前記画像処理対象の画素が属する範囲の階調を変換する処理を全分割範囲にわたって繰り返して行うことを特徴とする画像処理装置。
  2. 請求項1に記載の画像処理装置において、
    前記主要領域は、コントラストの強調の対象となる主要被検体領域であって、
    前記対応関係算出手段は、前記代表値の近傍のコントラストを強調する前記階調に関する対応関係を算出することを特徴とする画像処理装置。
  3. 請求項1に記載の画像処理装置において、
    前記主要領域は、コントラストの強調の対象外となる背景領域であって、
    前記対応関係算出手段は、前記代表値の近傍のコントラストを抑制する前記階調に関する対応関係を算出することを特徴とする画像処理装置。
  4. 請求項1から請求項3のいずれかに記載の画像処理装置において、
    前記主要領域を特定する主要領域特定手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
  5. 請求項4に記載の画像処理装置において、
    前記主要領域特定手段を演算手段により構成し、
    当該演算手段により前記主要領域を検出することを特徴とする画像処理装置。
  6. 請求項4に記載の画像処理装置において、
    前記主要領域特定手段を入力手段により構成し、
    当該入力手段により前記主要領域を入力設定することを特徴とする画像処理装置。
  7. 請求項4から請求項6のいずれかに記載の画像処理装置において、
    前記主要領域特定手段は前記主要領域を複数に分割し、
    前記代表値算出手段は、前記主要領域特定手段で複数に分割された各主要領域毎に前記代表値をそれぞれ算出することを特徴とする画像処理装置。
  8. 請求項4から請求項6のいずれかに記載の画像処理装置において、
    前記主要領域特定手段は前記主要領域を複数に設定し、
    前記代表値算出手段は、前記主要領域特定手段で複数に設定された各主要領域毎に前記代表値をそれぞれ算出することを特徴とする画像処理装置。
  9. 請求項1から請求項8のいずれかに記載の画像処理装置において、
    前記代表値は、前記輝度値の平均値であることを特徴とする画像処理装置。
  10. 請求項1から請求項8のいずれかに記載の画像処理装置において、
    前記代表値は、前記輝度値の最大値であることを特徴とする画像処理装置。
  11. 請求項1から請求項8のいずれかに記載の画像処理装置において、
    前記代表値は、前記輝度値の最小値であることを特徴とする画像処理装置。
  12. 請求項1から請求項8のいずれかに記載の画像処理装置において、
    前記代表値は、前記輝度値の最頻度値であることを特徴とする画像処理装置。
  13. 請求項1から請求項8のいずれかに記載の画像処理装置において、
    前記代表値は、前記輝度値の中央値であることを特徴とする画像処理装置。
  14. 請求項1から請求項13のいずれかに記載の画像処理装置において、
    前記画像分割手段は、同じ形状に前記入力画像の画像領域を分割することを特徴とする画像処理装置。
  15. 請求項1から請求項13のいずれかに記載の画像処理装置において、
    前記画像分割手段は、被検体の形状に応じて前記入力画像の画像領域を分割することを特徴とする画像処理装置。
  16. 入力されたデジタル画像である入力画像を処理する画像処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムであって、
    当該入力画像から主要領域を代表する輝度値である代表値を算出する代表値算出工程と、
    前記入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する画像分割工程と、
    当該画像分割工程で分割された各領域毎に前記入力画像における画素が属する範囲の階調および画像処理後の出力画像における画素が属する範囲の階調を対応付けた階調に関する対応関係において、前記代表値算出工程で算出された前記代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を前記画像分割工程で分割された全分割範囲にわたって算出する対応関係算出工程と
    入力画像の各画素が属する範囲の階調を変換する階調変換工程と
    を備え
    当該階調変換工程では、前記画像分割工程で分割された、画像処理対象の画素が属する範囲の対応関係、および当該画像処理対象の画素が属する範囲に接する範囲の対応関係に基づいて、前記画像処理対象の画素が属する範囲の階調を変換する処理を全分割範囲にわたって繰り返して行い、
    これらの工程での処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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