JP6525772B2 - 画像処理装置、画像処理方法、放射線撮影システムおよび画像処理プログラム - Google Patents
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Description
M=P+S ・・・(式1)
散乱X線成分Sを表す近似式を一次X線成分Pで表現すれば、式1をPについて解くことで散乱線成分を推定できる。たとえば特開2010−188113号公報では、散乱X線成分Sを一次X線成分Pで表現する近似式としては、式2が開示されている。
S=−PlnP*(G1+G2) ・・・(式2)
ここで、G1及びG2はそれぞれRayleigh散乱とCompton散乱をモデル化するためのガウス関数である。*はコンボリューションの演算子である。 式1と式2から取得される一次X成分Pにより、散乱X線成分Sを推定できる。
Vsr(x,y)=Rp・(Vorg(x,y)−Vs(x,y))+Rs・Vs(x,y) ・・・(式3)
ここで、Vsr(x,y)は散乱線低減画像413の座標(x,y)における画素値であり、Vorg(x,y)はX線画像400の座標(x,y)における画素値であり、Vs(x,y)はステップS411で推定した散乱X線成分の座標(x,y)における画素値である。Rpは一次X線の透過率であり、値を1に固定してもよい。Rsは散乱X線の透過率であり、JIS規格によるグリッドの散乱線透過率を利用する。Rsはユーザが適宜調整できるようにしてもよい。
Vout(x,y)=(1−α(x,y))・Vin(x,y)+α(x,y)・Vnr(x,y) ・・・(式7)
ここで、Vout(x,y)はノイズ低減画像423の座標(x,y)における画素値である。Vin(x,y)は散乱線低減画像413の座標(x,y)における画素値である。Vnr(x,y)は散乱線低減画像413に対してノイズ低減フィルタによる画像処理を施して得られる画像の座標(x,y)における画素値である。αはステップS601で取得される各画素の重み付けの係数であるα値を示す。αは0≦α≦1を満たす。
Nout(x,y)=(1−α(x,y))・Nin(x,y)+α(x,y)・Nnr(x,y) ・・・(式9)
ここで、Nout(x,y)はノイズ低減画像423のノイズ成分、Ninは散乱線低減画像413のノイズ成分、Nnrは散乱線低減画像413に対してノイズ低減フィルタによる画像処理を施して得られる画像のノイズ成分である。
Nout(x,y)=(1−α(x,y))・Nin(x,y)+α(x,y)・R・Nin(x,y) ・・・(式10)
更に、式10をα(x,y)について解くと、式11で表せる。
NNRR=(R−1)・αN+1 ・・・(式12)
ステップS902では、ノイズ低減率画像503とステップS901で取得した基準ノイズ低減率とに基づいて画像全体のα値を取得するためのα値換算処理を行う。すなわち、第一のノイズ統計量に対する第二のノイズ統計量の比に基づいて取得されるノイズ低減率画像503と、X線画像400のある画素の重み付けの係数であるα値を操作入力に基づいて基準α値として取得し、これらに基づいて画像全体のα値すなわち重み付けの係数を調節して、続くステップでノイズ低減が行われる。
p=ε ・・・式16
式15で表される関数が図15である。
Claims (32)
- 被写体に放射線を照射することにより得られる放射線画像に含まれる、前記放射線が散乱して生じた散乱線による散乱線成分を推定する推定手段と、
前記放射線画像から取得される第一のノイズ情報と、前記散乱線成分を前記放射線画像から低減した散乱線低減画像から取得される第二のノイズ情報とに基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減するノイズ低減手段と、
前記散乱線成分と前記ノイズ成分とを前記放射線画像から低減した補正画像を出力する出力手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記ノイズ低減手段は、前記第一のノイズ情報を前記放射線画像の各画素値から取得される第一のノイズ統計量から取得し、前記第二のノイズ情報を前記推定手段により推定された散乱線成分を前記放射線画像から低減した散乱線低減画像の各画素値から取得される第二のノイズ統計量から取得するように構成されていることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記ノイズ低減手段は、前記第一のノイズ統計量に対する前記第二のノイズ統計量の比に基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減する請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記ノイズ低減手段による低減の程度を調節する調節手段をさらに有することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記第一のノイズ統計量に対する前記第二のノイズ統計量の比に基づいて、前記ノイズ低減手段による低減の程度を調節する調節手段をさらに有する請求項2又は請求項3のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記調節手段は、前記比が所定の値を下回る場合に、前記ノイズ低減手段による低減の程度を制限するように構成されていることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記調節手段は、前記比が所定の値を下回る画素において、前記ノイズ低減手段による低減の程度を制限するように構成されていることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記ノイズ低減手段は、前記散乱線低減画像に対してノイズ低減フィルタによる画像処理を施した画像と、前記散乱線低減画像とに基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減するように構成されていることを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記散乱線低減画像に対してノイズ低減フィルタによる画像処理を施した画像と、前記散乱線低減画像とを、画素ごとにそれぞれ重み付けして合成することにより、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減するように構成されていることを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
- 前記散乱線低減画像を複数の周波数帯域の成分に分解する周波数分解手段をさらに有し、
前記ノイズ低減手段は、前記散乱線低減画像の複数の周波数帯域の成分のそれぞれに対してノイズ低減フィルタによる画像処理を施してノイズ低減された複数の周波数帯域の成分を合成した画像と、前記散乱線低減画像とに基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減するように構成されていることを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記ノイズ低減手段は、前記ノイズ低減された複数の周波数帯域の成分と前記散乱線低減画像の複数の周波数帯域の成分とを、画素ごとにそれぞれ重み付けして合成して、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減するように構成されていることを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
- 前記ノイズ低減手段は、前記放射線画像に対してノイズ低減フィルタによる画像処理を施した画像と、前記散乱線低減画像とに基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減するように構成されていることを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記放射線画像に対してノイズ低減フィルタによる画像処理を施した画像と、前記散乱線低減画像とを、画素ごとにそれぞれ重み付けして合成することにより、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減するように構成されていることを特徴とする請求項12に記載の画像処理装置。
- 前記放射線画像と前記散乱線低減画像をそれぞれ複数の周波数帯域の成分に分解する周波数分解手段をさらに有し、
前記ノイズ低減手段は、前記放射線画像の複数の周波数帯域の成分のそれぞれに対してノイズ低減フィルタによる画像処理を施してノイズ低減された複数の周波数帯域の成分を合成した画像と、前記散乱線低減画像とに基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減するように構成されていることを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記ノイズ低減手段は、前記ノイズ低減された複数の周波数帯域の成分と前記散乱線低減画像の複数の周波数帯域の成分とを、画素ごとにそれぞれ重み付けして合成して、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減するように構成されていることを特徴とする請求項14に記載の画像処理装置。
- 前記ノイズ低減手段は、前記散乱線低減画像から前記ノイズ成分を低減した画像と、前記散乱線低減画像とを、画素ごとにそれぞれ重み付けして合成し、
前記調節手段は、前記比に基づいて該重み付けを調節するように構成されていることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。 - 前記調節手段は、前記比と、前記放射線画像のある画素における重み付けの係数を決定する操作入力とに基づいて前記重み付けを調節するように構成されていることを特徴とする請求項16に記載の画像処理装置。
- 前記調節手段は、前記比と、前記比に基づいて選択される特定の画素における重み付けの係数を決定する操作入力とに基づいて前記重み付けを決定するように構成されていることを特徴とする請求項16に記載の画像処理装置。
- 前記調節手段は、前記比と、前記比に基づいて選択される特定の画素における重み付けの係数を決定する操作入力とに基づいて前記重み付けを決定し、前記比が所定の値をとる画素と前記比が所定の値を上回る画素との重み付けの係数の変化量よりも、前記比が所定の値をとる画素と前記比が所定の値を下回る画素との重み付けの係数の変化量が小さくなるように、前記ノイズ低減手段による低減の程度を調節するように構成されていることを特徴とする請求項16に記載の画像処理装置。
- 前記ノイズ低減手段は、画素値からノイズ情報を取得する関数を有し、前記関数により前記第一のノイズ情報と前記第二のノイズ情報とを取得するように構成されていることを特徴とする請求項1乃至請求項19のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 被写体に放射線を照射することにより得られる放射線画像に含まれる、前記放射線が散乱して生じた散乱線による散乱線成分を推定する推定ステップと、
前記放射線画像から、前記推定ステップで推定された散乱線成分を低減して散乱線低減画像を得る散乱線低減ステップと、
前記放射線画像から取得される第一のノイズ情報と、前記散乱線低減画像から取得される第二のノイズ情報とに基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を前記散乱線低減画像から低減して補正画像を得るノイズ低減ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 被写体に放射線を照射することにより得られる放射線画像に含まれる、前記放射線が散乱して生じる散乱線による散乱線成分を推定する推定ステップと、
前記放射線画像から取得される第一のノイズ情報と、前記推定ステップで推定された散乱線成分を前記放射線画像から低減した画像から取得される第二のノイズ情報とに基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を低減してノイズ低減画像を得るノイズ低減ステップと、
前記ノイズ低減画像から前記散乱線成分を低減する散乱線低減ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。 - 前記ノイズ成分の低減の程度を調節する調節ステップをさらに有することを特徴とする請求項21又は請求項22のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 被写体に放射線を照射することにより得られる放射線画像に含まれる、前記放射線が散乱して生じた散乱線による散乱線成分を推定する推定手段と、
前記放射線画像から取得される第一のノイズ情報と、前記散乱線成分を前記放射線画像から低減した画像から取得される第二のノイズ情報とに基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を前記放射線画像から低減するノイズ低減手段と、
前記散乱線成分と前記ノイズ成分とを前記放射線画像から低減した補正画像を出力する出力手段と、を有することを特徴とする放射線撮影システム。 - 請求項21又は請求項23のいずれか一項に記載の画像処理方法を、コンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
- 被写体に放射線を照射することにより得られる放射線画像に含まれる、前記放射線が散乱して生じた散乱線による散乱線成分を推定する推定手段と、
前記放射線画像から前記散乱線成分を低減する補正手段とを備え、
前記補正手段は、前記放射線画像から取得される第一の統計情報と、前記放射線画像から前記散乱線成分を低減した散乱線低減画像から取得される第二の統計情報とに基づいて、前記散乱線低減画像に含まれるノイズ成分を低減することを特徴とする画像処理装置。 - 前記補正手段は、前記散乱線低減画像からノイズ成分を低減した画像と、前記散乱線低減画像とを合成して、補正画像を生成することを特徴とする請求項26に記載の画像処理装置。
- 被写体に放射線を照射することにより得られる放射線画像に含まれる、前記放射線が散乱して生じた散乱線による散乱線成分を推定する推定ステップと、
前記放射線画像から、前記推定ステップで推定された散乱線成分を低減して散乱線低減画像を得る散乱線低減ステップと、
前記放射線画像から取得される第一の統計情報と、前記散乱線低減画像から取得される第二の統計情報とに基づいて、前記散乱線低減画像に含まれるノイズ成分を低減するノイズ低減ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。 - 前記散乱線低減画像からノイズ成分を低減した画像と、前記散乱線低減画像とを合成して、補正画像を生成する補正画像生成ステップを有することを特徴とする請求項28に記載の画像処理方法。
- 被写体に放射線を照射することにより得られる放射線画像に含まれる、前記放射線が散乱して生じた散乱線による散乱線成分を推定する推定手段と、
前記放射線画像から前記散乱線成分を低減する補正手段とを備え、
前記補正手段は、前記放射線画像から取得される第一の統計情報と、前記放射線画像から前記散乱線成分を低減した散乱線低減画像から取得される第二の統計情報とに基づいて、前記散乱線低減画像に含まれるノイズ成分を低減することを特徴とする放射線撮影システム。 - 前記補正手段は、前記散乱線低減画像からノイズ成分を低減した画像と、前記散乱線低減画像とを合成して、補正画像を生成することを特徴とする請求項30に記載の放射線撮影システム。
- 請求項28に記載の画像処理方法を、コンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
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