JPH09330399A - 画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
S/Nの低い画像でも不自然な絵とならない平滑化を行
う。 【解決手段】画像上の着目点における8方向101上に
所定のサンプリング点を取り、各方向の変化量を計算す
る。その変化量の中から最小値となる方向を求め、最小
変化方向102を求める。最小変化方向102における
サンプリング点103の輝度データを1次元の被平滑化
データとする。この1次元データの輝度の差に応じてウ
エイト付けした平滑化104を行い処理値とする。以上
の操作を各点について行い平滑化画像を得る。本発明に
よれば、画像のエッジ部のボケを抑え、見た目に自然な
平滑化をした画像が得られる効果があり、S/Nの低い
画像に対しても有効である。
Description
処理装置において、画像のノイズ低減を目的とした平滑
化処理方法を提供する。処理対象となる画像は、例え
ば、磁気共鳴診断装置によって撮影された画像、X線C
T装置によって撮影された画像、人工衛星から伝送され
る画像、写真をスキャナで読んだ画像、コンピュータグ
ラフィックを使って作成した画像など多く存在する。各
々の画像を取得処理する装置で本発明を実施することも
できるし、画像処理を行う専用ハードとして本発明を実
施することもできる。
低減フィルター (2)特願平6−305888 木戸邦彦、他:画像処
理方式 上記(1)は、画像の各点毎に、最小変化方向を見つ
け、その最小変化方向の所定のサンプリング点について
加算平均をした値を出力値とする。上記(2)は、画像
の各点毎に、最小変化方向を見つけ、その最小変化方向
上の所定のサンプリング点について非線形平滑化をした
値を出力値とする。非線形平滑化の具体的方法として、
以下の数1〜数2に基づいた非線形平滑化処理を行う。
上記最小変化方向の所定のサンプリング点について加算
平均した値で、上記従来技術(1)の出力値であり、H
2は上記従来技術(2)の出力値であり、ρ1は上記最
小変化方向の所定のサンプリング点について偏差を求め
た値であり、ρ0は画像からノイズの程度を決める値
で、例えば画像の最大値より5%以下の点の平均値であ
り、αは平滑化の程度を決める所定の定数である。
組んだエッジ部分で画像構造がボケる欠点があり、上記
従来技術(2)は偏差の大きい部位の平滑化を抑えるこ
とでその欠点を克服している。
は上記最小方向の平滑化を行う所定のサンプリング点数
をあまり多くできないという課題がある。上記従来技術
(2)で、最小方向の平滑化を行うサンプリング点数
は、5点から7点までが適切であり、それ以上多くなる
と平滑化の程度を決める定数αの設定が難しくなり、画
像のボケが目立つ場合と平滑化の効果が得られない場合
に分かれやすくなって、処理効果が安定して得られなく
なる。
は、最小方向の平滑化を行うサンプリング点数は、5点
か7点程度を選ぶことになるが、磁気共鳴診断装置で撮
影した腹部のS/Nが悪い画像に本処理を適用すると、
画像に不自然な線構造が現れ人工感の強い画像になると
いう問題点があった。最小方向の平滑化を行うサンプリ
ング点数を9点にして定数αを適切な値に設定すると画
像の不自然な構造が消えたが、前述のように定数αの設
定が難しくなるという問題点があった。
題点を考慮し、最小方向の平滑化を行うサンプリング点
数を9点以上にしても、平滑化の程度を決めるパラメー
タ値にある程度幅を持って平滑化の効果が現れる非線形
平滑化方法を提供することにある。
るパラメータ値にある程度幅を持たせるだけでなく、そ
れと同時に、なるべくエッジ部のボケを抑えた平滑化を
行うことのできる方法を提供することを目的とする。
め、上記最小方向の1次元非線形平滑化を以下の数3〜
数5に基づいて行う。
(i,j))/(α・ρ))**k )
の意味、qは画像のi行j列点における最小変化方向を
所定の数値で表した値、mは画像のi行j列点を中心と
してq方向の1次元直線上の所定のサンプリング点を順
序づけた順番、G(i,j)は画像のi行j列点における輝
度を表し、I(i,j,q,m)は画像のi行j列点における最
小変化方向であるq方向にmサンプリング点行った点の
輝度を表し、W(i,j,q,m)は平滑化でI(i,j,q,m)を加算
する際のウエイトを示し、w(i,j,q,m)とwtはウエイ
トW(i,j,q,m)を計算する際の途中項で、kは所定の定
数で、**kは、k乗を意味し、ρは画像からノイズの程
度を決める値で、例えば画像の最大値より5%以下の点
の平均値であり、αは平滑化の程度を決める所定の定数
であり、Σはmについて所定の点数全ての和を取るもの
とする。
なくした自然な平滑化を行うため、以下の数6〜数10
に基づく平滑化を行う。
(i,j))/(α・ρ))**k)
(i,j))/(α・ρ))**k)
向の全体の平均値H1と原画像の輝度との中間の値であ
り、どちらに近い値とするかを平滑化の程度を決めるパ
ラメータαを含む式に依存して決めるが、1次元平滑化
をするサンプリング点数を多く取ると平均値H1は画像
本来の値からかけ離れて来るので、その分、平滑化の程
度を決めるパラメータαの設定が難しくなる。
目点上の画像輝度と平滑化をする1次元データ上の点の
輝度の差に応じて平滑化のウエイトを決めるので、平滑
化の程度を決める定数αをある程度変化させても、変化
の大きい部位の平滑化は抑えられるので、画像本来の値
を保つように平滑化され、極端なパラメータαについて
の依存性が現れない。
部位の平滑化を抑えるので、極端なパラメータαについ
ての依存性が現れない。また、平滑化する1次元データ
上の点の位置が方向を検出した着目点の位置から離れる
につれてウエイトの値が小さくなる式であるので、一度
段差が現れた場合、別の構造に移ったと判断して平滑化
を抑えるような働きがあり、画像エッジ部位のボケが少
なくなる。
置において画像処理を行う方法の発明であり、具体的に
は下記の方法を実施するプログラムまたはハードを作成
することにより実現できる。以下、手順概要を述べた後
に具体的な手順と方法について述べる。
れぞれ以下の処理を行う。今、仮にある画像上の1点に
ついて着目したとする。
所定のサンプリング点を取り、各方向の変化量を計算す
る。その変化量の中から最小値となる方向を求め、最小
変化方向102を求める。最小変化方向102における
サンプリング点103の輝度データを1次元の被平滑化
データとする。この1次元データの輝度の差に応じてウ
エイト付けした平滑化104を行い処理値とする。
端の点は、8方向101について中心部と同様の所定の
サンプリング点を取れないため、特殊処理を行う必要が
ある。特殊処理として、画像の両端がつながっていると
して中心部と同様の所定のサンプリング点を取る方法
や、端の点は処理をせずに原画や0を出力する方法、端
のサンプリング点を少なくして処理する方法、原画のま
ま出力する方法など、端の部分の特殊処理方法は各種あ
る。
処理手順の詳しい流れ、画像上の着目点における8方向
101のサンプリング点の取り方、各方向の変化量の計
算の仕方、輝度の差に応じたウエイト付け平滑化104
の処理方法については以下各々節を設けて具体的に述べ
る。
理の必要のない画像中心部分の処理手順について示し
た。図2は各画素毎に各々最終処理結果を求めていく流
れ、図3は計算の途中経過のマップを作り、マップを参
照して処理をする流れの例である。各々図中の番号をス
テップ番号として、以下説明する。
で記述し、点特殊処理の必要のない画像領域を以下の数
11と数12の領域とする。
j、jendは整数。
jstart、と初期値の設定をする。
心として、8方向101の輝度変化量を求める。8方向
101の取り方や輝度変化量の計算の仕方は後に述べ
る。
化量のうち、最も小さい値を持つ方向(最小変化方向1
02)を求める。最小値を持つ方向が2つ以上の場合
は、どちらを選ぶか各種考えられる。あらかじめ所定の
順番で最初の方向を選ぶこともできるし、後の方向を選
ぶこともできるし、ランダムにどちらかを選ぶこともで
きるし、各々選んで、後の処理はその両者について各処
理を行い、両者の処理結果の平均値を処理値とすること
もできる。
ついて、その方向のサンプリング点103上の1次元デ
ータを参照して輝度の差に応じたウエイトづけ平滑化1
04を行う。最小変化方向102上のサンプリング点1
03の取り方は、ステップ102で計算した8方向10
1のサンプリング点と同一のサンプリング点から選ぶこ
ともできるし、それと異なる点を選び、サンプリング点
数も増やすことや減らすこともできる。
かどうか判定し、iendより大きければ次のステップ
206に進み、そうでなければiを1増やしてステップ
202に戻る。
かどうか判定し、jendより大きければ処理を終わ
り、そうでなければjを1増やしてステップ202に戻
る。
す各点においてそれぞれ8方向101の輝度変化量を求
め、それぞれの点における最小方向102を求め、最小
方向マップを作る。方向は、8方向101についてそれ
ぞれ順番を決め、例えば0から7の整数値で各方向を表
すことにする。最小方向マップは、各点における最小方
向の数値を記録したマップである。
して、各点毎に最小変化方向について所定のサンプリン
グ点103の1次元データについて輝度の差に応じたウ
エイト付け平滑化104を行う。
ても、どちらの手順でも実施できる。その他にも、例え
ば、ステップ301の手順を分離して、8方向101の
変化量を求めた変化量ベクトルマップを作り、変化量ベ
クトルマップを参照して最小方向マップを作ることもで
きる。なお、変化量ベクトルマップは、画像上の各点で
8方向の変化量を持ったべくトル値を持つので、ベクト
ルマップと呼んだ。
の取り方 図4に8方向101上のサンプリング点の取り方の一例
を示す。図4は、各方向に9点のサンプリング点を取っ
た場合であり、黒丸で示した点が画像上の画素の上のサ
ンプリング点で、白丸で示した点が画素の上になく補間
を必要とするサンプリング点である。補間の仕方は各種
あり、左右上下のうちの近い2点の平均値とする方法や
近傍の4点からキュービックコンボリューションをする
方法や、最も近い画素点のうちの特定の画素点の値とす
る方法などがある。図5は、図4の白丸で示した点の値
としてその点から最も近い2点のうち、中心に近い方の
点の値を参照する場合について図示したものである。図
4の補間点を最近傍の点から選んだと考えてもよいし、
もともと8方向を図5のように非直線的に選んだと考え
ても良い。
は、図4や図5のように各方向に9点選ぶ方法だけでな
く、11点や13点などもっと中心から遠い多くの点を
選ぶこともできるし、7点や5点など、中心から近い点
だけの少ないデータを選ぶこともできる。
示す。
の意味、pは画像のi行j列点の8方向のうち、着目方
向を所定の数値で表した値、mは画像のi行j列点を中
心としてp方向の1次元直線上の所定のサンプリング点
を順序づけた順番、G(i,j)は画像のi行j列点におけ
る輝度を表し、I(i,j,p,m)は画像のi行j列点におけ
る着目方向であるp方向にmサンプリング点行った点の
輝度を表し、Σはmについて所定の点数全ての和を示
し、abs()は、括弧内の値の絶対値を取る関数であり、
S(i,j,p)は画像のi行j列点における着目方向である
p方向の変化量である。
義は各種ある。例えば、以下の数14を用いることもで
きる。
を示す。
化104の処理方法 最小変化方向の1次元サンプリング点について行う平滑
化の処理方法は、上記手段の項記載の数3〜数5に記載
の処理を行うこともできるし、数6〜数10記載の処理
を行うこともできる。その他にも各種方法があり、例え
ば、数6〜数10の処理のうち、数7を下記の数15に
変え、数9を下記の数16に変えて実行することもでき
る。
-G(i,j))/(α・ρ)))
-G(i,j))/(α・ρ))) なお、数4、数7、数9、数15、数16には、ρがあ
るが、ρは画像輝度の変化程度を表す統計量であり、画
像からノイズの程度を求めたものであればどのようなも
のも採用できる。例えばρとして画像の最大値より5%
以下の点の平均値を採用することもできるし、画像の4
隅の偏差のうち小さい方を採用することもできるし、画
像の隣合う点の引き算をしたデータのヒストグラムを作
り、ヒストグラムを小さい方から足していって全体の6
0%となる値までの平均値とすることなどもできる。
例の方向は8方向定義して最小方向を検出したが、4方
向や16方向など方向の定義の仕方は各種ある。その他
にも、例えば、上記実施例では画像の最小変化方向のサ
ンプリング点についてウエイト付け平滑化104を行っ
ていたが、各方向の変化量を演算してボケ操作をして大
域的な方向をつかんだ画像の最小変化方向について1次
元のサンプリング点を選び上記ウエイト付け平滑化10
4の操作を行うこともできるし、最小変化方向ではか
く、最大変化方向の直行方向を選ぶこともできるし、最
大変化方向についてさえも、上記ウエイト付け平滑化1
04の操作を行うこともできる。以上の様に本発明のウ
エイト付け平滑化104は、1次元データであればどの
ようなデータであっても適用することは可能である。例
えば、音声データとか、プラント制御のためのプラント
モニタから送られてくる時系列データなどについても本
発明の上記ウエイト付け平滑化104の操作を行うこと
が可能である。1次元データに本発明の上記ウエイト付
け平滑化104を行うと、見た目に自然な平滑化ができ
るという効果がある。
を抑え、見た目に自然な平滑化をした画像が得られる効
果がある。
た図である。
…最小変化方向、103…最小変化方向におけるサンプ
リング点、104…輝度の差に応じたウエイト付け平滑
化。
Claims (6)
- 【請求項1】画像処理を行える機能を有す処理装置にお
いて、(1)画像の各点においてそれぞれ最小変化方向
を検出し、(2)画像各点でそれぞれ上記最小変化方向
にある1次元データを選択し、(3)上記1次元データ
について、着目点上の画像輝度と該1次元データ上の点
の輝度の差、および画像輝度の変化程度を表す統計量に
応じてウエイトを決める適応型ウエイト付け加算平滑化
を行い出力値とすることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項2】上記請求項1において、上記(3)記載の
ウエイトとして下記のウエイトにしたことを特徴とする
画像処理方法。 記. W(i,j,q,m) = w(i,j,q,m)/wt w(i,j,q,m) = 1/( 1 + ((I(i,j,q,m)-G(i,j))/
(α・ρ))**k ) wt = Σ w(i,j,q,m) ただし、i,jは画像の着目点の位置を示し、i行j列
の意味、qは画像のi行j列点における最小変化方向を
所定の数値で表した値、mは画像のi行j列点を中心と
してq方向の1次元直線上の所定のサンプリング点を順
序づけた順番、G(i,j)は画像のi行j列点における輝
度を表し、I(i,j,q,m)は画像のi行j列点における最
小変化方向であるq方向にmサンプリング点行った点の
輝度を表し、W(i,j,q,m)は平滑化でI(i,j,q,m)を加算
する際のウエイトを示し、w(i,j,q,m)とwtはウエイ
トW(i,j,q,m)を計算する際の途中項で、kは所定の定
数で、**kは、k乗を意味し、αは平滑化の程度を決め
る所定の定数であり、Σはmについて所定の点数全ての
和を取るものとする。 - 【請求項3】上記請求項1において、上記(3)記載の
ウエイトとして、平滑化する該1次元データ上の点の位
置が方向を検出した該着目点の位置から離れるにつれて
ウエイトの値が小さくなることを特徴とする画像処理方
法。 - 【請求項4】上記請求項3において、該ウエイトを下記
にしたことを特徴とする画像処理方法。 記. W(i,j,q,m) = w(i,j,q,m)/wt m≧1の時、 w(i,j,q,m) = w(i,j,q,m-1)/(1+((I(i,j,q,m)-G
(i,j))/(α・ρ))**k) m=0の時、 w(i,j,q,0) = 1 m≦−1の時、 w(i,j,q,m) = w(i,j,q,m+1)/(1+((I(i,j,q,m)-G
(i,j))/(α・ρ))**k) wt = Σ w(i,j,q,m) ただし、記号は上記請求項2と同様である。 - 【請求項5】上記請求項4において、所定の定数kの値
を2とすることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項6】画像処理を行える機能を有す処理装置にお
いて、1次元データについて、着目点上のデータ値と該
1次元データ上の点のデータ値の差、および該1次元デ
ータの変化程度を表す統計量に応じてウエイトを決める
適応型ウエイト付け加算平滑化を行い出力値とすること
を特徴とする1次元データの処理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP14892696A JP3462957B2 (ja) | 1996-06-11 | 1996-06-11 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (2)
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JPH09330399A true JPH09330399A (ja) | 1997-12-22 |
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Family
ID=15463761
Family Applications (1)
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Country | Link |
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JP (1) | JP3462957B2 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010074670A (ja) * | 2008-09-19 | 2010-04-02 | Sanyo Electric Co Ltd | 映像表示装置 |
JP2011125757A (ja) * | 2011-03-30 | 2011-06-30 | Hitachi Aloka Medical Ltd | 超音波画像データ処理装置 |
JP2012045065A (ja) * | 2010-08-25 | 2012-03-08 | Hitachi Aloka Medical Ltd | 超音波画像処理装置 |
CN104166109A (zh) * | 2013-05-17 | 2014-11-26 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振成像方法和装置 |
-
1996
- 1996-06-11 JP JP14892696A patent/JP3462957B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US9123139B2 (en) | 2010-08-25 | 2015-09-01 | Hitachi Aloka Medical, Ltd. | Ultrasonic image processing with directional interpolation in order to increase the resolution of an image |
JP2011125757A (ja) * | 2011-03-30 | 2011-06-30 | Hitachi Aloka Medical Ltd | 超音波画像データ処理装置 |
CN104166109A (zh) * | 2013-05-17 | 2014-11-26 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振成像方法和装置 |
CN104166109B (zh) * | 2013-05-17 | 2018-08-03 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振成像方法和装置 |
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