JPH03206572A - 階調変換自動化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、複数のデイジタル画像をディスプレイに表示
して比較観察する画像ワークステーションの階調変換自
動化方式に関し、特に対象画像のコントラストを自動的
に変更することが可能な階調変換自動化方式に関する。

〔従来の技術〕

従来の階調変換自動化方式としては、例えば”Ａ．Ｒｏ
ｓｅｎｆｉｌｄ，　Ａ．Ｃ，　Ｋａ　ｋ他，ディジタル
画像処理，近代科学社，１９７７，ｐｐ．１７７〜１　
８　１　”に記載されるようなヒストグラムの平坦化法
がある。

この平坦化法は、全ての濃度値が同じ頻度で起きるよう
に画像のヒストグラム変換を行う方法である。これによ
り、画像は最大の情報量を持つことになる。

この方法は、対象画像および表示デイスネプレイが以下
の条件を満たす場合にのみ有効であった。

（１）画像に背景領域（対象以外の領域）が殆ど存在し
ない。

（２）画像の対象領域の輝度頻度が広い範囲に渡って小
さな値を取らない。

（３）表示ディスプレイの輝度特性が全域に渡ってリニ
アな特性を持つ。

（４）対象領域の輝度頻度が極端なピークを持たない。

一方、Ｘ線写真等の医用画像には、対象領域の他に、患
者名等のラベルや空気等の背景データを含む背景領域が
あり、ヒストグラム統計量に背景データの影響を受ける
。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術では、対象画像および表示デイス４ ネプレイが上記（１）〜（４）の条件を満たすことは難
しい。

すなわち、医用画像では、条件（１）は、胸部レントゲ
ン、ＭＨＩ（磁気共鳴）画像等では成り立たず、また、
条件（２）についても、特に胸部レントゲンの肺領域の
ような部分では問題が生じる。さらに、条件（３）は、
一般のＣＲＴディスプレイでは、特に低輝度部のりニア
リテイが不足しているため、成立は難しい。また、条件
（４）の条件も一般には成立しない。

これにより、条件（１）に関しては、背景領域に広い輝
度レンジを取られるので、対象領域のコントラスト不足
が生じ、条件（２）に関しては、対象領域の輝度レンジ
が狭められて、対象領域のコントラスト不足が生じる。

また、条件（３）に関しては、低輝度部のつぶれが生じ
、条件（４）に関しては、対象領域の濃度レンジが必要
以上に広げられて、過強調によるアーチファクトおよび
ノイズの発生が問題となる。

本発明の目的は、このような問題点を改善し、対象画像
のコントラストを自動的に変更することが可能な階調変
換自動化方式を提供することにある。

〔課題を解決するための手段］ 上記目的を達威するため、本発明の階調変換自動化方式
は、次の（Ｉ）〜（Ｉ［［）の処理に特徴がある。

（１）画像背景部の除去 ヒストグラム算出時に、辺縁部との距離あるいは輝度値
に応じた重みを重畳する。また、他の方法としては、対
象領域と背景領域の境界（輪郭）を検出し、対象領域内
部に限定したヒストグラムを算出する。

（Ｉ［）コントラストの適正化 基準となる輝度変換関数として、任意の傾きを持つ直線
を与え、平坦化処理で求めた輝度変換係数と直線との輝
度差を制約することにより、平坦化処理により求められ
た輝度変換関数の傾きを連続的に抑制する。

（ｍ）バイアス補正 低輝度部のつぶれを抑制するため、画像全体に一定のバ
イアス値を加える。

〔作用〕

本発明においては、背景となる領域は、通常、画像の辺
縁部に存在し、輝度も極端に低いか、あるいは高い値を
取る場合が多いため、（Ｉ）画像背景部の除去を行い、
画像背景部を除去してその影響を抑制する。この処理に
は、次に示す（ａ）〜（ｃ）の方法がある。

（ａ）距離に応じた重みを用いる方法 これは、対象画像の背景部が存在する辺縁部では、重み
付けを小さくし、対象領域の存在する中心部では大きく
設定して、ヒストグラム作成時の輝度計算を重み付け加
算で求めるものである。これにより、背景部の影響を抑
制することができる。

（ｂ）輝度値に応じた重みを用いる方法これは、画像の
背景部は、輝度値が極端に低いか、あるいは高い値を取
る場合が多いため、輝度に対応した重みを設定し、輝度
計算を（ａ）と同様に重み付け加算で求めるものである
。なお、重みには、画像の最低輝度ｆ．１．あるいは最
大輝度ｆ．７ に近づくにつれて減少する特性を持たせる。

（ｃ）輪郭検出による方法 これは、画像から対象領域の輪郭を抽出し、背景部と対
象領域に分離して、ヒストグラム計算は対象領域に限定
して行うことにより、背景部の影響を取り除くものであ
る。

また、（ＩＩ）コントラストの適正化により、入力輝度
と出力輝度の関係を表わす輝度変換関数として、基準特
性と平坦化特性の中間特性を算出し、平坦化特性で問題
となるコントラスト不足および過強調を抑制する。これ
により、ヒストグラム中で頻度の小さい領域のコントラ
スト不足、および頻度の大きい領域の過強調を抑制する
ことができる。

また、（ｍ）バイアス補正により、（Ｉ［）の処理で求
めた中間特性にバイアスを加えて、表示ディスプレイの
輝度特性（入出力特性）に起因する低輝度部のつぶれを
抑制し、観察性を向上させる。

これらの処理（１）〜（ｍ）により、対象画像のコント
ラストを自動的に変更することが可能である。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面により説明する。

（第１の実施例） 第２図は、本発明の階調変換自動化方式を適用する画像
診断システムの構成図、第３図は第２図のトラックボー
ルの機能の説明図である。なお、説明を簡易にするため
、医用画像診断、特にＣＲＴに画像を表示して診断する
医用画像ワークステーションについて述べる。

第２図において、２０は画像処理装置、２１は画像入力
装置、２２は画像のハードコピー用の画像出力装置、２
３は画像を格納するための外部記憶装置、２４は画像表
示装置、２５はトラックボールである。

また、第３図において、３０はトラックボールの球であ
る。

本実施例では、診断を行う医師は、各種画像診断装置（
レントゲン、Ｘ線ＣＴ，ＭＨＩ等）の画像を画像表示装
置２４で観察し、トラックボール２５のようなマンマシ
ンインタフェースを必要に応じて使用し、入力画像のコ
ントラスト適正化を行いながら、対話的に診断を進める
。

例えば、第３図のように、トラックボールの球３０の左
右の動きには、入力画像の対象領域のヒストグラム平坦
化処理における輝度変換特性と、任意に設定した基準特
性との輝度差で表わされる原画類似度を連動させ、主下
の動きには、低輝度部のつぶれを抑制するために加える
バイアス値を連動させて、処理パラメータを設定する。

これにより、自動的に処理された画像を医師が任意に調
整することができ、診断精度が向上する。なお、トラッ
クボールに限らず、マウス等でも同様の対話処理が可能
である。

第１図は、本発明の第１の実施例における階調変換自動
化方式の処理を示すフローチャートである。

本実施例では、画像入力後（１００）、対象領域外の背
景部を取り除く背景除去処理を行い（１０ｌ）、ヒスト
グラム平坦化処理により（１　０　２）、輝度変換関数
を求める。

次に、求めた輝度変換関数の目視による観察特性を改善
するための輝度変換関数の制約処理（１０３）、および
低輝度部の観察性を向上するバイアス補正処理（１０４
）を行い、最終的に得られた画像をディスプレイ出力す
る（１０５）。

次に、各処理の詳細について述べる。

まず、第１図の背景除去処理（１０１）について述べる
。

第４図は、本発明の第１の実施例における背景除去処理
の説明図である。

第４図（ａ）において、４０．４１は入力画像４５の背
景部分、４２は方形の対象領域、４３は入力画像４５の
位置に依存した横方向の重み、４４は入力画像４５の位
置に依存した縦方向の重み、４５は入力画像である。

例えば、入力画像４５をｆ　ｉ．Ｊ、位置に依存した重
みをＷ，（横方向），　ＷＪ（縦方向）とすると、画素
位置（ｉ．ｊ）の重みＷ，は、 ＷｉＪ二ｍ１ｎ（Ｗ１，ＷＪ） で求められる。

従って、各濃度レベルの頻度をＰエとすると、？みを考
慮したヒストグラムは、 Ｐ■一Σδ１（ｆｉＪ）・Ｗｉ． １．１ （１＝１．　　２，　　・・・） である。但し、δ１（ｆ　ｉＪ）はｆ，＝１の時１、そ
れ以外の時Ｏとなる変数である。

また、（ｂ）において、４６は背景領域、４７は円形の
対象領域、４８は入力画像４９の位置に依存した重み、
４９は入力画像である。

例えば、対象領域が円形枠の時には、重みは中心からの
距離をｒとして、Ｗｒで示される。従って、画素位置（
ｉ，ｊ）の重みは、 ｒ一（　Ｌ　＊　十ｊｔ　）Ｘ より、Ｗｒとして求められる。なお、ヒストグラムの算
出は前記と同様である。

こうして、対象領域の中心からの距離による重み付けを
行うことによって、所定の枠外の領域を除去することが
できる。

次に、第１図のヒストグラム平坦化処理（１０２）につ
いて述べる。

本実施例では、背景除去処理（１０１）で求めたヒスト
グラムから、 Ｐ１＝Σｐ１ Ω ？］＝１．　　２，　　・・・） により累積ヒストグラムＰ０を求める。さらに、これを
用いて平坦化を行うために輝度変換特性を算出する。

次に、第１図の輝度変換特性の制約処理（１０３）につ
いて述べる。

第５図は、本発明の第１の実施例における輝度変換特性
の説明図である。

第５図において、５１は基準特性（Ｌ■）、５２はヒス
トグラム平坦化処理（１０２）で求めた平坦化の輝度変
換特性（Ｈ■）、５３は制約後の特性、５４は基準特性
（Ｌエ）５１と平坦化特性（Ｈエ）５２との輝度差（Ｌ
Ｉ　　Ｈｌ）、５５は原画類似度である。

本実施例では、（ａ）のように、基準特性（Ｌ０）５１
が傾き４５゜の直線、すなわち、入力輝度が出力輝度と
一致する場合について述べる。この場合、制約処理は、
基準特性（Ｌエ）５１と平坦化特？（Ｈエ）５２間の輝
度差（ＬエーＨエ）５４を制限することで実現する。さ
らに、原画類似度（Ｋエ＝ＬエーＨエ）５５を導入する
。これは、入力輝度ｌの値により、Ｏ〜１．０の値を取
るもので、Ｋ１＝１．０の時、輝度変換特性は、基準特
性（Ｌエ）５１と一致して、逆にＫエ＝０の時は、平坦
化特性（Ｈエ）５２と一致する。

従って、制約後の輝度特性（出力輝度）Ｔエは、Ｔ■＝
Ｈ■＋Ｋ■（ＬエーＨエ） ＝（１　−Ｋ■）＋ＫＩＬよ となる。

つまり、原画類似度（Ｋ，）５　５が入力輝度ｌによら
ず、一定の時には、　出力輝度Ｔエは平坦化特性（Ｈエ
）５２と基準特性（Ｌ，）５１の線形和で表わせる。

次に、第１図のバイアス補正処理（１０４）について述
べる。

第６図は、本発明の一実施例におけるバイアス補正の説
明図である。

第６図において、（ａ）はバイアス補正前、（ｂ）？バ
イアス補正後を示す。また、６０はバイアス補正前の輝
度特性（Ｔよ）、６１はＴ１の出力輝度レンジ（Ｒ）　
、６　２はバイアス補正後の輝度特性（Ｔ■’），６３
はバイアス補正値（Ｂ）、６４はＴエ′の出力輝度レン
ジ（Ｒ′）である。

本実施例では、輝度変換関数の制約処理（１０３）で求
めた輝度特性は、（ａ）におけるＴエ６０で示される。

また、バイアス補性後の輝度変換特性（Ｔｌ’）６２は
、 Ｔ■’　＝（（Ｒ−Ｂ）／Ｒ）・Ｔ■＋Ｂとなる。この
式に輝度変換関数の制約処理（１０３）で用いたＴエの
式を代入すると、 Ｔｉ　　−（（Ｒ−Ｂ）／Ｒ）［：（Ｉ　　Ｋｚ）Ｈ１
＋ＫＩＬ■］十Ｂ となる。

これにより、バイアス補正処理を行う。

本実施例によれば、背景部の影響を殆ど受けないヒスト
グラム平坦化処理を実現することができる。また、平坦
化処理で従来問題となっていた低１５ 輝度部のコントラスト低下、高頻度部の過強調を抑制可
能とし、さらに、ＣＲＴディスプレイ等で問題となる低
輝度部の観察性が向上し、診断精度の向上に役立つ。

また、階調変換処理の自動化の面からも、今後、臨床実
験により処理パラメータを決定する必要はあるが、原画
類似度、バイアス値の両パラメータとも集約化は容易で
あり、通常はディフォルト値を設定することで自動化が
可能となる。

（第２の実施例） 本実施例は、第１図に示した背景除去処理（ｌ０１）の
代替案であり、特に背景除去の高精度化に係わるもので
ある。なお、他の処理ステップおよびシステム構成につ
いは、第１の実施例と同様である。

第７図は、本発明の第２の実施例における重み関数の決
定方法を示す説明図である。

第７図において、（ａ）は入力画像を示し、（ｂ）は各
画素の輝度により重みを付与した重み関数を示す。また
、７０は入力画像、７１〜７５は背景−１６− 領域、７６は対象領域、７７は重み関数である。

本実施例では、輝度の低い部分と高い部分は背景となる
ノイズ或分である可能性が高いといつ先験情報を利用し
て、重み関数７７の重みは、各画素の輝度ｆｌ．，によ
り決定する。すなわち、輝度の低い部分と高い部分で小
さい値を取るように、重みを設定している。

さらに、第１の実施例（第３図）で述べた背景除去方法
と、重み関数とを組み合わせて使用することもできる。

すなわち、位置に依存した重みをＷｉｊ、輝度に依存し
た重みをＷｆ，Ｊとした時、合成された重みＷＴを、 ＷＴ＝　１　／　２　（ｗ，，＋ｗ　ｆ　ＩＪ）　　［
ｗ，≠１．０］ｗ，＝ｗｉＪ　（ｗｉＪ＝１　．０） のように設定する。

これにより、背景除去処理をより高精度に行うことが可
能である。

（第３の実施例） 本実施例は、第１の実施例の背景除去処理（１０１）の
代替案であり、特にＭＨＩ（磁気共鳴イメージング）等
の断層像に有効なものである。なお、他の処理ステップ
およびシステム構或についは、第１の実施例と同様であ
る。

第８図は、本発明の第３の実施例における背景除去処理
の説明図である。

第８図において、（ａ）は入力画像を示し、（ｂ）は輪
郭検出後の画像を示す。また、８０は入力画像、８ｌは
対象領域、８２は走査ライン、８２ａは走査ライン８２
の移動平均値ｆ，，８３は輪郭検出後の画像、８３ａは
背景領域、８３ｂは対象領域である。

本実施例では、入力画像８０の輪郭を抽出して、対象領
域と背景を直接分離する。この場合、入力画像８０を横
方向に左右からスキャンして、輝度の急激な変化を捉え
、輪郭を抽出する。

例えば、走査が５点の時には、 で求められる。ここで、走査ライン上８２の平均を取る
のは、ノイズの影響を減らし、安定した抽？を行うため
である。

次に、走査ライン上のｆ，と走査ラインのスタートの平
均値ｆ。どの差を監視し、一定のしきい値Ｓ以上になる
と、輪郭として抽出する。

なお、この他に、輝度の標準偏差を用いる方法等も考え
られる。

（第４の実施例） 本実施例は、第１の実施例の輝度変換特性の制約処理（
１０３）の代替案である。なお、他の処理ステップおよ
びシステム構成についは、第１の実施例と同様である。

第９図は、本発明の第４の実施例における輝度変換特性
の制約処理の説明図である。

第９図において、９ｌは基準特性（Ｌ０）、９２は平均
化特性（Ｈエ）、９３は制約特性（Ｔ０）である。

本実施例では、基準特性（Ｌ■）９１の輝度レンジを制
限する。例えば、最小値を１，１１、最大値を１ｖ．と
すると、基準特性（Ｌ■）９１は傾きの大きい直線とな
り、制約特性（Ｔよ）９３は点線で示す特性となる。

これにより、画像の最小、最大輝度に応じて、基準特性
を自動的に設定することができる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、簡易な方法により、背景の影響を受け
難くシ、また、コントラスト不足や過強調を抑制するこ
とができる。

これによって、高画質な階調変換処理の自動化が可能と
なり、医用分野におけるＰＡＣＳ　（医用画像管理シス
テム）等の表示処理を効率的に行うことができる。

また、処理時間が短いため、比較的安価な装置上で対話
処理を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１の実施例における階調変換自動化
方式の処理を示すフローチャート、第２図は本発明の階
調変換自動化方式を適用する画像診断システムの構成図
、第３図は第２図のトラックボールの機能の説明図、第
４図は本発明の第１の実施例における背景除去処理の説
明図、第５図は本発明の第ｌの実施例における輝度変換
特性の２０− ？明図、第６図は本発明の一実施例におけるバイアス補
正の説明図、第７図は本発明の第２の実施例における重
み関数の決定方法を示す説明図、第８図は本発明の第３
の実施例における背景除去処理の説明図、第９図は本発
明の第４の実施例における輝度変換特性の制約処理の説
明図である。 ２０：画像処理装置，２１：画像入力装置，２２：画像
出力装置，２３：外部記憶装置，２４：画像表示装置，
２５：トラックボール，３０：トラックボールの球，４
０，４１：背景部分，４２：方形の対象領域，４３：横
方向の重み，４４：縦方向の重み，４５：入力画像，５
１：基準特性（Ｌエ），５２：輝度変換特性（Ｈエ），
５３：制約後の特性，５４：輝度差（ＬエーＨエ），５
５：原画類似度，６０：バイアス補正前の輝度特性（Ｔ
ｌ），６１：Ｔ■の出力輝度レンジ（Ｒ），　６　２　
：バイアス補正後の輝度特性（Ｔｔ’），６３：バイア
ス補正値（Ｂ），６　４　：　Ｔエ′の出力輝度レンジ
（Ｒ’　），７　０　：入力画像，７１〜７５：背景領
域，７６二対象領域，７７：重み関数，８０：入力画像
，８１：対象領域，８２：走査ライン，８２ａ：移動平
均値ｆ，，８３：輪郭検出後の画像，８３ａ：背景領域
，８３ｂ二対象領域，９１：基準特性（Ｌ，），　９　
２　：平均化特性（Ｈエ），９３：制約特性（Ｔよ）。 第 １ 図 第 ２ 図 外部記憶装置 第 ３ 図 第 ４ 図（その１） （ａ） 位置１ （ａ） 第 ５ 図 第 ６ 図 （ｂ） 出力輝度Ｔ， 原画類似度Ｋｌ 入力輝度ｌ （ａ） 出力輝度Ｔ， （ｂ） 入力輝度ｌ 入力輝度ｌ ７２ ７６ 鎖 ８ 団 ７ 図 （ｂ） ”ｆｉｊ （ａ） （ｂ） 位置ｉ 第 ９ 図 出力輝度Ｔｌ ／ｍ　ｉ　ｎ ｔｍａｘ 入力輝度ｌ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、画像入力手段、画像処理手段、および画像出力手段
   を備えた画像処理システムの階調変換自動化方式におい
   て、上記画像処理手段は、入力画像のうち、対象領域外
   の背景部分を除去して、得られた画像から輝度ヒストグ
   ラムを求め、該輝度ヒストグラムより求まる輝度変換関
   数の傾きを連続的に抑制する制約処理を行い、さらに、
   該輝度変換関数のバイアス値補正処理を行うことによっ
   て、入力画像の階調を変換することを特徴とする階調変
   換自動化方式。 ２、上記輝度変換関数を算出する際、ヒストグラム平坦
   化法かヒストグラム合わせ込み法の何れか一方を用いる
   ことを特徴とする請求項１記載の階調変換自動化方式。 ３、上記背景部分の除去処理は、累積ヒストグラムを求
   める際、入力画像の中心部から外側へ向かって単調減少
   する重みを重畳することを特徴とする請求項１記載の階
   調変換自動化方式。 ４、上記背景部分の除去処理は、累積ヒストグラムを求
   める際、濃度に対応した重みを重畳することを特徴とす
   る請求項１記載の階調変換自動化方式。 ５、上記背景部分の除去処理は、濃度の急激な変化が示
   す輪郭を抽出し、該輪郭の外部領域のデータを除去する
   ことを特徴とする請求項１記載の階調変換自動化方式。 ６、上記輝度変換関数の制約処理は、平坦化処理で求め
   た輝度変換関数と任意に設定した基準特性を示す輝度変
   換関数との輝度差を用いることを特徴とする請求項１記
   載の階調変換自動化方式。 ７、上記輝度差は、マンマシンインタフェースにより対
   話的に変更可能であることを特徴とする請求項７記載の
   階調変換自動化方式。 ８、上記バイアス値補正処理は、輝度変換関数のゼロ点
   を縦軸方向に移動し、かつ該輝度変換関数の出力レンジ
   を狭めることにより実現することを特徴とする請求項１
   記載の階調変換自動化方式。 ９、上記バイアス値は、マンマシンインタフェースによ
   り対話的に変更可能であることを特徴とする請求項９記
   載の階調変換自動化方式。