JPH04241844A - Image interpolating method - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】0001
【産業上の利用分野】この発明は、ＣＴ画像等の補間や
動画像の再生等に用いられ、実際の複数枚の画像から、
空間的にあるいは時間的にそれらの画像の間に位置すべ
き補間画像を作成する画像補間法に関するものである。[Industrial Application Field] This invention is used for interpolation of CT images, playback of moving images, etc.
The present invention relates to an image interpolation method that creates an interpolated image that should be located between these images spatially or temporally.
【０００２】0002
【従来の技術】図６は従来の画像補間法を示す説明図で
あり、図において、１０は補間によって補間画像Ｎが作
成される範囲である補間フレーム２０，３０はそれぞれ
補間のもとになる原画像、４０は補間フレーム１０上の
要素、５０，６０はそれぞれ原画像２０，３０上の要素
である。2. Description of the Related Art FIG. 6 is an explanatory diagram showing a conventional image interpolation method. In the figure, 10 is a range in which an interpolated image N is created by interpolation, and interpolated frames 20 and 30 are the sources of interpolation, respectively. In the original image, 40 is an element on the interpolation frame 10, and 50 and 60 are elements on the original images 20 and 30, respectively.
【０００３】次に動作について説明する。ここで、補間
フレーム１０における要素を４０の画像（画像要素）を
ｎｉｊ、原画像２０，３０上の要素５０，６０の画像を
それぞれａｉｊ ，ｂｉｊとする。例えば、補間フレー
ム像１０における画像要素ｎｉｊは、数式１に示す線形
補間によって求められる。Next, the operation will be explained. Here, an image (image element) of element 40 in the interpolation frame 10 is assumed to be nij, and images of elements 50 and 60 on the original images 20 and 30 are respectively aij and bij. For example, the image element nij in the interpolated frame image 10 is obtained by linear interpolation shown in Equation 1.
【０００４】0004
【数１】[Math 1]
【０００５】そして、数式１による演算が補間フレーム
１０を構成する全要素について実行されることにより、
補間画像全体が作成される。従って、原画像２０，３０
をＡ，Ｂ、補間画像をＮで表わすと、補間画像Ｎは、数
式２で表わされる。[0005] Then, by performing the calculation according to formula 1 on all elements constituting the interpolated frame 10,
An entire interpolated image is created. Therefore, original images 20, 30
Let A and B represent the interpolated image N, and the interpolated image N can be expressed by Equation 2.
【０００６】[0006]
【数２】[Math 2]
【０００７】例えば、ＣＴスキャンによる人体断層像が
、図６に示すように、２つの原画像２１，３１として得
られていた場合に、２つの原画像２１，３１の間に位置
すべき画像として、補間画像１１が得られる。For example, when a human body tomographic image by CT scan is obtained as two original images 21 and 31 as shown in FIG. , an interpolated image 11 is obtained.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】従来の画像補間法は以
上のように行われているので、２つの原画像２１，３１
中のパターンの位置にずれがある場合には、補間画像１
１において、パターンが２重になり不自然な擬像が生ず
るという課題があった。[Problem to be Solved by the Invention] Since the conventional image interpolation method is performed as described above, two original images 21 and 31
If there is a shift in the position of the pattern inside, interpolated image 1
In No. 1, there was a problem in that the pattern was doubled, resulting in an unnatural pseudo-image.
【０００９】この発明は上記のような課題を解消するた
めになされたもので、パターンが２重になることを防止
し、自然な画像に近い補間画像を作成できる画像補間法
を得ることを目的とする。[0009] This invention was made to solve the above-mentioned problems, and aims to provide an image interpolation method that can prevent patterns from becoming duplicated and create an interpolated image that is close to a natural image. shall be.
【００１０】0010
【課題を解決するための手段】この発明に係る画像補間
法は、２つの原画像中の小部分画像であって補間フレー
ムにおける注目小部分を中心として互いに対向するそれ
ぞれの小部分画像の間の距離を、２つの原画像における
部分領域中の各小部分画像について算出し、算出された
各距離のうちで最も小さい距離に対応した小部分画像の
組合せを選択し、選択された小部分画像の組合せにもと
づいた線形補間等の補間演算を行い、その演算結果を注
目小部分の画像とし、補間フレームの全体にわたって注
目小部分を設定し、上述した注目小部分の画像を演算す
る処理を繰り返して、補間フレーム内の補間画像を作成
するようにしたものである。[Means for Solving the Problems] The image interpolation method according to the present invention provides a method for interpolating small partial images in two original images, which are opposite to each other and centering on a small portion of interest in an interpolation frame. The distance is calculated for each small partial image in the partial area of the two original images, the combination of small partial images corresponding to the smallest distance among the calculated distances is selected, and the combination of the selected small partial images is Perform interpolation calculations such as linear interpolation based on the combination, set the result of the calculation as the image of the small part of interest, set the small part of interest over the entire interpolation frame, and repeat the process of calculating the image of the small part of interest as described above. , an interpolated image within an interpolated frame is created.
【００１１】[0011]
【作用】この発明における注目小部分の画像の補間演算
のための部分領域からの小部分画像の選択は、注目小部
分を中心として互いに対向する小部分画像の間の距離を
算出し、その距離が最小となっている小部分画像の組合
せを探すように実行されるので、２つの原画像間で最も
近似している小部分画像を選択することになり、補間画
像の不自然さを軽減する。[Operation] In this invention, the selection of a small partial image from a partial area for the interpolation calculation of the image of the small portion of interest is performed by calculating the distance between the small partial images facing each other with the small portion of interest as the center. Since it is executed to find a combination of sub-images with the minimum , the sub-image that is most similar between the two original images is selected, reducing the unnaturalness of the interpolated image .
【００１２】0012
【実施例】以下、この発明の一実施例を図について説明
する。図１において、１２は補間画像Ｎが生成される範
囲である補間フレーム、２２，３２はそれぞれ原画像（
以下、原画像Ａ、原画像Ｂと記す。）、４は補間により
画像が作成される注目小領域、５，６は原画像Ａ，Ｂ上
の部分領域である。また、５１１〜５ｎｎは部分領域５
内の小部分であり、７は各小部分画像に関する距離ｄ１
１〜ｄｎｎの集合である。なお、部分領域５，６は、例
えば、補間フレーム１２における注目小領域４の座標と
同一の中心座標を有し、２つの原画像Ａ，Ｂにおけるパ
ターンの最大ずれ予測量に応じたサイズとされる（ずれ
量が大きいときにはサイズ大、ずれ量が小さいときには
サイズ小）。また、図２は計算機等でこの画像補間法を
実行する場合の処理を示すフローチャートである。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. In FIG. 1, 12 is an interpolation frame that is the range in which the interpolated image N is generated, and 22 and 32 are the original images (
Hereinafter, they will be referred to as original image A and original image B. ), 4 is a small region of interest in which an image is created by interpolation, and 5 and 6 are partial regions on original images A and B. In addition, 511 to 5nn are partial areas 5
7 is the distance d1 for each small part image.
It is a set of 1 to dnn. Note that the partial regions 5 and 6 have, for example, the same center coordinates as the coordinates of the small region of interest 4 in the interpolated frame 12, and are sized according to the maximum predicted pattern shift amount in the two original images A and B. (When the amount of deviation is large, the size is large; when the amount of deviation is small, the size is small). Further, FIG. 2 is a flowchart showing processing when this image interpolation method is executed by a computer or the like.
【００１３】次に動作について図２のフローチャートを
参照して説明する。まず、注目小領域４およびそれに対
する部分領域５を定める（ステップＳＴ１１，ＳＴ１２
）。そして、部分領域５を各小部分５１１〜５ｎｎに分
割する（ステップＳＴ１２）。さらに、２つの原画像Ａ
，Ｂの間の補間によって画像を得ようとする位置に補間
フレーム１２を置いたと仮定して（空間的に、２つの原
画像Ａ，Ｂのちょうど中間にあるべき補間画像Ｎを得た
いときには、２つの原画像Ａ，Ｂから等しい距離にある
位置）、注目小領域４を中心として、小部分５ｕｖ（ｕ
＝１〜ｎ，ｖ＝１〜ｎ）に対向する位置にある原画像Ｂ
上の小部分６ｘｙ（ｘ＝１〜ｎ，ｙ＝１〜ｎ）を定める
。ここで、一方の原画像Ａの内容が他方の原画像Ｂの内
容を平行移動されたものとなっている場合には、小部分
５ｕｖの座標を（ｕ，ｖ）、注目小領域４の座標を（ｉ
，Ｊ）とすると、小部分６ｘｙの座標（ｘ，ｙ）は、（
ｚｉ−ｕ，ｚｊ−ｖ）で表わされる。Next, the operation will be explained with reference to the flowchart shown in FIG. First, a small region of interest 4 and a partial region 5 for it are determined (steps ST11 and ST12).
). Then, the partial area 5 is divided into small parts 511 to 5nn (step ST12). Furthermore, two original images A
, B (if you want to obtain an interpolated image N that should be exactly in the middle of the two original images A and B spatially, then A small portion 5uv (a position equidistant from the two original images A and B), a small portion 5uv (u
= 1 to n, v = 1 to n)
The upper small portion 6xy (x=1 to n, y=1 to n) is determined. Here, if the contents of one original image A are the contents of the other original image B translated in parallel, the coordinates of the small portion 5uv are (u, v), and the coordinates of the small region of interest 4 are (i
, J), the coordinates (x, y) of the small portion 6xy are (
zi-u, zj-v).
【００１４】次に、小部分５ｕｖの小部分画像ａｕｖお
よび小部分６ｘｙの小部分画像ｂｘｙから数式３により
、小部分画像ａｕｖ，ｂｘｙ間の距離を求める。数式３
において、ａｕｖ，ｂｘｙは、具体的には濃度である。Next, the distance between the small portion images auv and bxy is determined from the small portion image auv of the small portion 5uv and the small portion image bxy of the small portion 6xy using Equation 3. Formula 3
Specifically, auv and bxy are concentrations.
【００１５】[0015]
【数３】[Math 3]
【００１６】数式３において、２つの積分記号は、例え
ば、小部分画像ａｕｖ，ｂｘｙを構成する各画像の濃度
についての差分２乗を、小部分画像ａｕｖ，ｂｘｙを構
成する全画素について加算することを意味する。距離ｄ
ｕｖを求める場合に、数式３で示されるような差分２乗
和の算出に代えて、差分絶対値和を算出してもよい（∫
∫｜ａｕｖ−ｂｘｙ｜）。[0016] In Equation 3, the two integral symbols represent, for example, adding the squared difference in density of each image constituting the small partial images auv, bxy for all pixels constituting the small partial images auv, bxy. means. distance d
When calculating uv, instead of calculating the sum of squared differences as shown in Equation 3, the sum of absolute differences may be calculated (∫
∫｜auv-bxy｜).
【００１７】図１に示した例では、部分領域Ｋに関して
、図１（Ｂ）に示す小部分画像ａ１１〜ａｎｎに対応し
て、図１（Ｃ）に示すような距離ｄ１１〜ｄｎｎが得ら
れる。そこで、数式４で表わされるように、距離ｄ１１
〜ｄｎｎのうち最小のものを選択する。In the example shown in FIG. 1, for the partial area K, distances d11 to dnn as shown in FIG. 1(C) are obtained corresponding to the small partial images a11 to ann shown in FIG. 1(B). . Therefore, as expressed by formula 4, the distance d11
Select the smallest one among ~dnn.
【００１８】[0018]
【数４】[Math 4]
【００１９】そして、最小距離ｄｍ のもとになった小
部分画像ａｕｖ，ｂｘｙをａｍ ，ｂｍ と表わすと、
注目小領域４の小部分画像は、数式５で表わされる。こ
のようにして、最も近似している小部分画像ａｍ ，ｂ
ｍ から小部分画像ｎを求めることができる。[0019] If the small partial images auv and bxy, which are the basis of the minimum distance dm, are expressed as am and bm, then
The small image of the small region of interest 4 is expressed by Equation 5. In this way, the most approximate partial images am, b
A small partial image n can be obtained from m.
【００２０】[0020]
【数５】[Math 5]
【００２１】図２のフローチャートによる処理では、ス
テップＳＴ１３において、ａｍ ，ｂｍ に初期値とし
てａ１１〜ｂｎｎを設定し、ループ処理のためのパラメ
ータｕ，ｖに初期値を設定している。そして、原画像Ａ
における小部分画像ａｕｖに対応した原画像Ｂにおける
小部分画像ｂｘｙを、ステップＳＴ１４で求める。そし
て、ステップＳＴ１５で、数式３の演算を実行する。In the process according to the flowchart of FIG. 2, in step ST13, a11 to bnn are set as initial values for am and bm, and initial values are set for parameters u and v for loop processing. And original image A
A small partial image bxy in the original image B corresponding to the small partial image auv in is determined in step ST14. Then, in step ST15, the calculation of Equation 3 is executed.
【００２２】得られた距離ｄｕｖが、既に設定されてい
る値ｄｍ よりも小さいときには、その値ｄｍ を距離
ｄｕｖで更新し、さらに、ａｍ ，ｂｍ を更新する（
ステップＳＴ１６，ＳＴ１７）。そして、部分領域Ｋ内
の全ての小部分画像ａｕｖについて、距離ｄｕｖの算出
を行う（ステップＳＴ１８〜ＳＴ２１）。最終的に、値
ｄｍ ，ａｍ ，ｂｍ として残っているものにもとづ
いて、ステップＳＴ２２において、注目小領域４の画像
を算出する。When the obtained distance duv is smaller than the already set value dm, the value dm is updated with the distance duv, and further am and bm are updated (
Steps ST16, ST17). Then, the distance duv is calculated for all the small partial images auv in the partial area K (steps ST18 to ST21). Finally, based on the remaining values dm, am, bm, an image of the small region of interest 4 is calculated in step ST22.
【００２３】この注目小領域４を補間フレーム１２全体
にわたって設定し、上述の注目小領域の画像算出の処理
を繰り返すことにより、（ステップＳＴ２３）補間画像
Ｎを得ることができる。例えば、図３に示すように、Ｃ
Ｔスキャンによって得られた原画像２１，３１の間に設
定された補間フレーム１３に補間画像Ｎを作成すること
ができる。By setting this small region of interest 4 over the entire interpolation frame 12 and repeating the process of calculating the image of the small region of interest described above (step ST23), an interpolated image N can be obtained. For example, as shown in Figure 3, C
An interpolated image N can be created in an interpolated frame 13 set between original images 21 and 31 obtained by T-scanning.
【００２４】図３に示された補間画像Ｎは、ＣＴ画像の
ように空間的に異なる位置における原画像であって相間
の高い２つの原画像から作成されたが、アニメーション
画像や動画伝送画像のような、時間的に異なる位置にお
ける原画像から補間画像を得ることもできる。図４に示
した例は、時刻ｔｉ−１ における原画像２４と時刻ｔ
ｉ＋１ における原画像３４とから時間ｔｉにおける補
間画像Ｎが得られる様子を示している。補間画像Ｎを得
る過程は上述した方法による過程と同一である。The interpolated image N shown in FIG. 3 is created from two original images at spatially different positions, such as a CT image, and has a high correlation, but it is not suitable for animation images or video transmission images. It is also possible to obtain an interpolated image from original images at temporally different positions. In the example shown in FIG. 4, the original image 24 at time ti-1 and the time t
It shows how an interpolated image N at time ti is obtained from the original image 34 at i+1. The process of obtaining the interpolated image N is the same as that of the method described above.
【００２５】なお、数式３で得られた距離ｄｕｖ（ｕ＝
１〜ｎ，ｖ＝１〜ｎ）が全て所定値以上の場合、すなわ
ち、相間が高い小部分画像の組合せが存在しない場合に
は、部分領域Ｋに隣接する部分領域Ｋ１ について求め
た２つの小部分画像ａｍ１，ｂｍ１間の関係を適用する
ようにしてもよい。つまり、隣接部分領域Ｋ１ につい
て求めた最短距離ｄｍ１に対応した小部分画像ａｍ１
，ｂｍ１の位置関係と同一の位置関係にある小部分画像
ａｕｖ，ｂｘｙを、部分領域Ｋについての小部分画像ａ
ｍ ，ｂｍ として、注目小部分画像ｎを算出する。例
えば、隣接部分流域Ｋ１ において、ａｍ１＝ａ１１，
ｂｍ１＝ｂｎｎとなった場合には、部分領域Ｋにおいて
も、やはり、ａｍ ＝ａ１１，ｂｍ ＝ｂｎｎとするの
である。ただし、領域Ｋ１ における小部分画像ａ１１
，ｂｎｎと領域Ｋにおける小部分画像ａ１１，ｂｎｎと
は、位置関係が同一という意味であって、原画像Ａ，Ｂ
内の同一のものを指しているわけではない。Note that the distance duv (u=
1 to n, v=1 to n) are all greater than a predetermined value, that is, if there is no combination of small partial images with high intercorrelations, the two small parts obtained for the partial area K1 adjacent to the partial area K. The relationship between partial images am1 and bm1 may be applied. In other words, the small partial image am1 corresponding to the shortest distance dm1 found for the adjacent partial region K1
, bm1, and the small partial images auv and bxy with respect to the partial area K.
A small partial image of interest n is calculated as m and bm. For example, in the adjacent sub-basin K1, am1=a11,
When bm1=bnn, in the partial area K, am=a11 and bm=bnn are also set. However, small partial image a11 in area K1
, bnn and the small partial images a11, bnn in the area K have the same positional relationship, and the original images A, B
They do not refer to the same thing within.
【００２６】また、数式５で表わされる補間式に代えて
、ｎ＝ａｍ を用いてもよい。この場合には、原画像Ａ
における小部分画像ａｕｖと原画像Ｂにおける小部分画
像ｂｘｙとのうちで最も相関が高い１対を選択した上で
、その１対の一方を注目小領域４の画像とするので、原
画像Ａの有意な値を保存することができる。Furthermore, instead of the interpolation formula expressed by Equation 5, n=am may be used. In this case, original image A
The pair with the highest correlation is selected from the small partial image auv in the original image B and the small partial image bxy in the original image B, and one of the pairs is set as the image of the small region of interest 4. Significant values can be stored.
【００２７】なお、原画像Ａ，Ｂ間の関係が、平行移動
の関係ではなく、回転、拡大、縮小等の画像変換ｆが介
在する関係である場合には、数式６によって、原画像Ｂ
上の小部分（６ｘｙ）を設定すればよい。Note that if the relationship between the original images A and B is not a relationship of parallel movement but a relationship that involves image transformation f such as rotation, enlargement, reduction, etc., the original image B
The upper small portion (6xy) may be set.
【００２８】[0028]
【数６】[Math 6]
【００２９】また、上記実施例では、２次元画像の補間
画像を作成する場合について説明したが、本発明を１次
元信号処理に適用することも可能である。Furthermore, in the above embodiment, a case has been described in which an interpolated image of a two-dimensional image is created, but the present invention can also be applied to one-dimensional signal processing.
【００３０】[0030]
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、画像
補間法を、２つの原画像上の小部分画像のうち、補間フ
レームの注目小領域を中心として互いに対向する小部分
画像の間の距離を求め、最もその間の距離が短い小部分
画像を用いて注目小領域の補間画像を得、この注目小領
域を補間フレーム全体にわたって設定するようにしたの
で、補間にあたって、２つの原画像において最も相関が
高い小部分画像を用いることができ、自然な画像に近い
補間画像を作成できるものが得られる効果がある。すな
わち、ＣＴ画像に適用する場合に、実際にＣＴで撮像す
る必要がある断面数を少なくできるので被検体への負担
が軽減でき、また、アニメーション画像や画像伝送に適
用する場合には、実際に作成する必要があるこま数や伝
送されるべき画像数を削除することが可能になる。As described above, according to the present invention, the image interpolation method is applied between small partial images on two original images that are opposite to each other with the small area of interest of the interpolation frame as the center. The interpolated image of the small region of interest was obtained using the small partial image with the shortest distance between them, and this small region of interest was set over the entire interpolation frame. It is possible to use a small partial image with the highest correlation, and there is an effect that an interpolated image close to a natural image can be created. In other words, when applied to CT images, the number of sections that actually need to be imaged by CT can be reduced, which reduces the burden on the subject, and when applied to animation images and image transmission, it is possible to It becomes possible to eliminate the number of frames that need to be created and the number of images that need to be transmitted.
【図１】この発明の一実施例による画像補間法の処理を
説明するための説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining processing of an image interpolation method according to an embodiment of the present invention.
【図２】この発明の一実施例による画像補間法の処理を
示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing processing of an image interpolation method according to an embodiment of the present invention.
【図３】ＣＴスキャンによる原画像および補間画像の一
例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of an original image and an interpolated image obtained by CT scanning.
【図４】アニメーション画像の原画像および補間画像の
一例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of an original image and an interpolated image of an animation image.
【図５】従来の画像補間法の処理を説明するための説明
図である。FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining processing of a conventional image interpolation method.
【図６】ＣＴスキャンによる原画像および従来の画像補
間法による補間画像の一例を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of an original image obtained by a CT scan and an interpolated image obtained by a conventional image interpolation method.
４ 注目小領域 ５ 部分領域 １２ 補間フレーム ２２ 原画像 ３２ 原画像 なお、図中、同一符号は同一、または相当部分を示す。 4. Small areas of interest 5 Partial area 12 Interpolation frame 22 Original image 32 Original image In addition, in the figures, the same reference numerals indicate the same or equivalent parts.
Claims (1)
位置すべき補間フレームに補間画像を作成する画像補間
法において、前記補間フレームにおける注目小領域と同
サイズの前記２つの原画像における小部分の画像であっ
て前記注目小部分を中心として互いに対向する小部分画
像の間の距離を、前記小部分のサイズより大きな前記２
つの原画像における部分領域に存在する各小部分画像に
ついて算出し、算出された各距離のうちで最も小さい距
離に対応した前記小部分画像の組合せを選択し、選択さ
れた前記小部分画像の組合せを対象とした線形補間等の
補間演算の結果を、前記注目小部分の画像とし、前記補
間フレームの全体にわたって前記注目小部分を設定し、
補間フレーム全体の補間画像を作成することを特徴とす
る画像補間法。1. In an image interpolation method that creates an interpolated image from two original images in an interpolated frame to be located between these original images, a small area in the two original images of the same size as a small area of interest in the interpolated frame is provided. The distance between the small part images which are images of the parts and are opposed to each other with the small part of interest as the center is set by the second part larger than the size of the small part.
calculate each small partial image existing in a partial area in the two original images, select a combination of the small partial images corresponding to the smallest distance among the calculated distances, and select the combination of the selected small partial images. The result of an interpolation calculation such as linear interpolation targeting is set as an image of the small portion of interest, and the small portion of interest is set over the entire interpolation frame,
An image interpolation method characterized by creating an interpolated image of the entire interpolated frame.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3011674A JPH04241844A (en) | 1991-01-09 | 1991-01-09 | Image interpolating method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP3011674A JPH04241844A (en) | 1991-01-09 | 1991-01-09 | Image interpolating method |
Publications (1)
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| JPH04241844A true JPH04241844A (en) | 1992-08-28 |
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Family Applications (1)
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| JP3011674A Pending JPH04241844A (en) | 1991-01-09 | 1991-01-09 | Image interpolating method |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04241844A (en) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011072828A (en) * | 2011-01-17 | 2011-04-14 | Toshiba Corp | Medical image diagnostic apparatus |
| JP2013106870A (en) * | 2011-11-24 | 2013-06-06 | Toshiba Corp | Medical image processing apparatus |
| WO2021033291A1 (en) * | 2019-08-21 | 2021-02-25 | 株式会社島津製作所 | X-ray image capturing method and x-ray image capturing system |
| JP2021027982A (en) * | 2019-08-12 | 2021-02-25 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Image processing apparatus and image processing method |
| JP2021037195A (en) * | 2019-09-05 | 2021-03-11 | 株式会社日立製作所 | Radiation image processing system and image processing method |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5820089A (en) * | 1981-07-30 | 1983-02-05 | Toshiba Corp | Addition processor for x-ray television image |
| JPS59137942A (en) * | 1983-01-28 | 1984-08-08 | Hitachi Ltd | Picture positioning system |
-
1991
- 1991-01-09 JP JP3011674A patent/JPH04241844A/en active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5820089A (en) * | 1981-07-30 | 1983-02-05 | Toshiba Corp | Addition processor for x-ray television image |
| JPS59137942A (en) * | 1983-01-28 | 1984-08-08 | Hitachi Ltd | Picture positioning system |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011072828A (en) * | 2011-01-17 | 2011-04-14 | Toshiba Corp | Medical image diagnostic apparatus |
| JP2013106870A (en) * | 2011-11-24 | 2013-06-06 | Toshiba Corp | Medical image processing apparatus |
| US9519993B2 (en) | 2011-11-24 | 2016-12-13 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus |
| JP2021027982A (en) * | 2019-08-12 | 2021-02-25 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Image processing apparatus and image processing method |
| WO2021033291A1 (en) * | 2019-08-21 | 2021-02-25 | 株式会社島津製作所 | X-ray image capturing method and x-ray image capturing system |
| JP2021037195A (en) * | 2019-09-05 | 2021-03-11 | 株式会社日立製作所 | Radiation image processing system and image processing method |
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