(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を表すオリジナルの画像信号Ｄorg に対して、多重構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が前記多重構造要素Ｂi より空間的に狭い範囲で変動する画像部分に対応する画素であるか否かを示すモーフォロジー信号Ｄmor を抽出し、
前記オリジナルの画像信号Ｄorg に対して、前記モーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理を施すことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記モーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理が、下記式（１）で表されるものであることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
Ｄproc＝Ｄorg ＋α・ｆ（Ｄmor ）                    （１）
（ただし、αは強調係数、ｆ（Ｄmor ）はＤmor の関数）
【請求項３】
前記モーフォロジー信号Ｄmor に基づく関数ｆ（Ｄmor ）が、下記式（２）に示すように、前記モーフォロジー信号Ｄmor であることを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
ｆ（Ｄmor ）＝Ｄmor                                 （２）
【請求項４】
前記モーフォロジー信号Ｄmor に基づく関数ｆ（Ｄmor ）が、下記式（３）に示す、前記モーフォロジー信号Ｄmor の超低空間周波数に対応した非鮮鋭マスク信号であることを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
ｆ（Ｄmor ）＝（ΣΣＤmor ）／Ｎ2                   （３）
（ただし、ΣΣＤmor は２次元に配置された画素に対して信号値Ｄmor の画素を中心とするＮ列×Ｎ行（Ｎは奇数）の画素マトリクスの各画素が示すモーフォロジー信号Ｄmor の和を示す。）
【請求項５】
前記モーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理が、下記式（４）で表されるものであることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
Ｄproc＝Ｄorg ＋β（Ｄorg ）×（Ｄorg −Ｄmor ）    （４）
（ただし、β（Ｄorg ）はＤorg の関数）
【請求項６】
前記モーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理が、下記式（５）で表されるものであることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
Ｄproc＝Ｄorg ＋β（Ｄmor ）×（Ｄorg −Ｄmor ）    （５）
（ただし、β（Ｄmor ）はＤmor の関数）
【請求項７】
前記モーフォロジー演算が、下記式（６）で示されるものであり、前記画像部分に対応する画像信号が、該画像部分の周囲の画像部分に対応する画像信号よりも大きいことを特徴とする請求項１から６のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
【数１】
0003696324.tif 000014
【請求項８】
前記モーフォロジー演算が、下記式（７）で示されるものであり、前記画像部分に対応する画像信号が、該画像部分の周囲の画像部分に対応する画像信号よりも小さいことを特徴とする請求項１から６のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
【数２】
0003696324.tif 000015
【請求項９】
前記モーフォロジー演算が、下記式（８）で示される演算であり、前記画像部分に対応する画像信号が、該画像部分の周囲の画像部分に対応する画像信号よりも小さいことを特徴とする請求項１から６のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
【数３】
0003696324.tif 000016
【請求項１０】
前記モーフォロジー演算が、下記式（９）で示される演算であり、前記画像部分に対応する画像信号が、該画像部分の周囲の画像部分に対応する画像信号よりも大きいことを特徴とする請求項１から６のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
【数４】
0003696324.tif 000017
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理方法に関し、詳細には画像のうち、異常陰影等の特定の画像部分だけを強調処理する画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、種々の画像取得方法により得られた画像を表す画像信号に対して、階調処理や周波数処理等の画像処理を施し、画像の観察読影性能を向上させることが行われている。特に人体を被写体とした放射線画像のような医用画像の分野においては、医師等の専門家が、得られた画像に基づいて患者の疾病や傷害の有無を的確に診断する必要があり、その画像の読影性能を向上させる画像処理は不可欠なものとなっている。
【０００３】
この画像処理のうち、いわゆる周波数強調処理としては、例えば特開昭61-169971 号に示されるように、原画像の濃度値等の画像信号（オリジナル画像信号という）Ｄorg を、
Ｄproc＝Ｄorg ＋β×（Ｄorg −Ｄus）              （10）
なる画像信号Ｄprocに変換するものが知られている。ここでβは周波数強調係数、Ｄusは非鮮鋭マスク（いわゆるボケマスク）信号である。このボケマスク信号Ｄusは、２次元に配置された画素に対してオリジナル画像信号Ｄorg を中心画素とするＮ列×Ｎ行（Ｎは奇数）の画素マトリクスからなるマスク、すなわちボケマスクを設定し、
Ｄus＝（ΣΣＤorg ）／Ｎ2                         （11）
（ただし、ΣΣＤorg はボケマスク内各画素の画像信号の和）
等として求められる超低空間周波数成分である。
【０００４】
式（10）の第２項括弧内の値（Ｄorg −Ｄus）は、オリジナル画像信号から超低空間周波数成分であるボケマスク信号を減算したものであるから、オリジナル画像信号のうちの、超低空間周波数成分を除去した比較的高い周波数成分を選択的に抽出したものである。この比較的高い周波数成分に周波数強調係数βを乗じたうえで、オリジナル画像信号を加算することにより、この比較的高い周波数成分を選択的に強調することができる。
【０００５】
一方、画像のうち異常な陰影等の特定の画像部分だけを選択的に抽出する、モーフォロジー（Morphology；モフォロジーまたはモルフォロジーとも称する）のアルゴリズムに基づく処理（以下、モーフォロジー演算またはモーフォロジー処理という）が知られている。
【０００６】
このモーフォロジー処理は、特に乳癌における特徴的形態である微小石灰化像を検出するのに有効な手法として研究されているが、対象画像としてはこのようなマンモグラムにおける微小石灰化像に限るものではなく、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影等）の大きさや形状が予めある程度分かっているものについては、いかなる画像に対しても適用することができる。
【０００７】
そしてこのモーフォロジー処理は、マルチスケールλと構造要素（マスク）Ｂとを用いて処理を行ない、（１）石灰化像そのものの抽出に有効であること、（２）複雑なバックグラウンド情報に影響されにくいこと、（３）抽出した石灰化像がひずまないこと、などの特徴がある。
【０００８】
すなわち、この手法は一般の微分処理に比べて、石灰化像のサイズ・形状・濃度分布などの幾何学的情報をよりよく保って検出することができる。以下、このモーフォロジー処理の概要を、マンモグラムにおける微小石灰化像の検出に適用した例について説明する。
【０００９】
（モーフォロジーの基本演算）
モーフォロジー処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対象として説明する。
【００１０】
濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここで、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示した場合には輝度が高い）程大きな画像信号値となる高輝度高信号レベルの信号とする。
【００１１】
まず、簡単のため上記２次元の濃淡画像の断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モーフォロジー演算に用いる構造要素ｇは次式（12）に示すように、原点について対称な対称関数
【００１２】
【数５】
0003696324.tif 000002
【００１３】
であり、定義域内で値が０で、その定義域Ｇが下記式（13）であるとする。
【００１４】
【数６】
0003696324.tif 000003
【００１５】
このとき、モーフォロジー演算の基本形は式（14）〜（17）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【００１６】
【数７】
0003696324.tif 000004
【００１７】
すなわち、ダイレーション（dilation）処理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じて決定される値であって、図５中のマスクサイズに相当）の幅の範囲内の最大値を探索する処理であり（図５（Ａ）参照）、一方、エロージョン（erosion ）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の範囲内の最小値を探索する処理である（図５（Ｂ）参照）。また、オープニング（opening ）処理はエロージョン処理後にダイレーション処理を行なう処理、すなわち最小値の探索の後に最大値を探索する処理であり、クロージング（closing ）処理は、ダイレーション処理後にエロージョン処理を行なう処理、すなわち最大値の探索の後に最小値を探索する処理に相当する。
【００１８】
つまりオープニング処理は、低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する（図５（Ｃ）参照）。一方、クロージング処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くことに相当する（図５（Ｄ）参照）。
【００１９】
なお、構造要素ｇが原点に対して対称ではない場合の、式（14）に示すダイレーション演算をミンコフスキー（Minkowski ）和、式（15）に示すエロージョン演算をミンコフスキー差という。
【００２０】
ここで、濃度の高いもの程大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対して大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号に対するダイレーション処理と高輝度高信号レベルに対するエロージョン処理（図５（Ｂ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するエロージョン処理と高輝度高信号レベルに対するダイレーション処理（図５（Ａ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するオープニング処理と高輝度高信号レベルに対するクロージング処理（図５（Ｄ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するクロージング処理と高輝度高信号レベルに対するオープニング処理（図５（Ｃ））とは一致する。
【００２１】
なお、本項では高輝度高信号レベルの画像信号（輝度値）の場合について説明する。
【００２２】
（石灰化陰影検出への応用）
石灰化陰影の検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い形状の非石灰化陰影（乳腺、血管および乳腺支持組織等）との識別が困難であるため、東京農工大の小畑らは、多重構造要素を用いたオープニング演算に基づく下記式（18）で表されるモーフォロジーフィルターを提案している（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176  1992年７月、「モルフォロジーの基礎とそのマンモグラム処理への応用」MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.12 No.1 January 1994 等）。
【００２３】
【数８】
0003696324.tif 000005
【００２４】
ここでＢi （ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、直線状のＭ個（例えば図３に示すものではＭ＝４）の構造要素（これらＭ個の構造要素の全体をもって多重構造要素という）である。構造要素Ｂi を検出対象である石灰化陰影よりも大きく設定すれば、上記オープニング演算による処理で、構造要素Ｂi よりも細かな信号変化部分（空間的に狭い範囲で変動する画像部分）であって周囲よりも輝度値の大きい凸状の部分である石灰化陰影は取り除かれる。一方、細長い形状の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂi よりも長く、その傾きが４つの構造要素Ｂi のいずれかに一致すればオープニング処理（式（18）の第２項の演算）をしてもそのまま残る。したがってオープニング処理によって得られた平滑化画像（石灰化陰影のみが取り除かれた画像）を原画像ｆから引き去ることで、小さな石灰化陰影のみが含まれる画像が得られる。これが式（18）の考え方である。
【００２５】
なお、前述したように、高濃度高信号レベルの信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部分よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対して濃度値の小さい凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理に代えてクロージング処理を適用し、式（18）に代えて式（19）を適用する。
【００２６】
【数９】
0003696324.tif 000006
【００２７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで上述したように、画像の読影性能を向上させるには、対象となる画像に対して画像処理を行うことが不可欠となっているが、特開平２−1078号に開示されているように、単に濃度依存による強調処理では、例えばマンモグラムにおける放射線ノイズ成分のような、画像読影の障害となる成分まで強調されるため、読影性能をむしろ低下させることになる。
【００２８】
また特公昭60−192482号、特開平２−120985号、特表平３−502975号等に開示されているように、画像信号の分散値に依存した強調処理では、局所的に濃度変化の大きい画像部分が強く強調されるため、その付近でアンダーシュート、オーバーシュートが相対的に目立ち、特にＸ線画像に関しては高濃度側でアーチファクトが発生しやすいという問題がある。
【００２９】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調処理し、アーチファクトの発生を抑制した画像処理方法を提供することを目的とするものである。
【００３０】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｄorg に対して、前述した多重構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が前記多重構造要素Ｂi より空間的に狭い範囲で変動する画像部分に対応する画素であるか否かを示すモーフォロジー信号Ｄmor を抽出し、
前記オリジナルの画像信号Ｄorg に対して、前記モーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理を施すことを特徴とするものである。
【００３１】
ここで、モーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理は、下記式（１）で表されるものを適用することができる。
【００３２】
Ｄproc＝Ｄorg ＋α・ｆ（Ｄmor ）                    （１）
（ただし、αは強調係数、ｆ（Ｄmor ）はＤmor の関数）
ここで関数ｆ（Ｄmor ）は、図４に示すように、モーフォロジー信号｜Ｄmor ｜の小さい領域Ｃ１および｜Ｄmor ｜の大きい領域Ｃ３においてその出力ｆ（Ｄmor ）が低く抑制された単調増加関数とするのが望ましい。これは、Ｄmor の小さい領域Ｃ１において検出される高周波の放射線ノイズを低減させるためであり、また既にある程度のコントラストを有する領域Ｃ３においては過度の強調処理を防止して観察読影性能を向上させるためである。
【００３３】
なお、本明細書中において多重構造要素というときは２以上の複数の線形等の構造要素のみならず単一の構造要素をも含むものである。なお単一の構造要素としては例えば、正方形、長方形、円形、楕円形、または菱形等の上下左右対称の要素が望ましい。これは画像信号は実際には２次元状に分布するものだからである。
【００３４】
さらにまた、この場合においてモーフォロジー信号Ｄmor に基づく関数ｆ（Ｄmor ）は、下記式（２）
ｆ（Ｄmor ）＝Ｄmor                                 （２）
に示すように、モーフォロジー信号Ｄmor そのものであってもよいが、望ましくは、下記式（３）に示すように、モーフォロジー信号Ｄmor の超低空間周波数に対応した非鮮鋭マスク信号を適用するのがより好適である。
【００３５】
ｆ（Ｄmor ）＝（ΣΣＤmor ）／Ｎ2                   （３）
（ただし、ΣΣＤmor は２次元に配置された画素に対して信号値Ｄmor の画素を中心とするＮ列×Ｎ行（Ｎは奇数）の画素マトリクスの各画素が示すモーフォロジー信号Ｄmor の和を示す。）
すなわちモーフォロジー信号Ｄmor は前述したように、構造要素Ｂの大きさよりも空間的に狭い範囲での信号変動部分を選択的に検出したときに信号値が急激に大きくなるため、パルス状の信号となる。このようなパルス状の信号そのものに強調係数αを乗じると、強調度合が大きい、すなわち強調係数αが大きいときは、構造要素Ｂの大きさよりも空間的に狭い範囲での信号変動部分とそれ以外の部分とを繋ぐ画像部分において信号値が急激に変動し、処理済み画像信号Ｄprocは不自然な画像を表す虞がある。
【００３６】
例えば図10に示すようなオリジナル画像信号Ｄorg およびモーフォロジー信号Ｄmor について式（２）にしたがった計算により処理済み画像信号Ｄprocを求めた場合、処理済み画像信号Ｄprocはオリジナル画像信号Ｄorg とモーフォロジー信号Ｄmor とを繋ぐ画像部分において信号値の変動が急激となり、この画像部分では偽輪郭（アーティファクト）を生じる場合がある。
【００３７】
一方、モーフォロジー信号Ｄmor に基づく関数ｆ（Ｄmor ）を式（３）に示したものとすれば、モーフォロジー信号Ｄmor は周囲のＮ列×Ｎ行の画素のモーフォロジー信号Ｄmor の加算平均に変換されるためそのパルス性は鈍ることとなり、この結果、関数ｆ（Ｄmor ）に基づく処理済み画像信号Ｄprocが表す画像は偽輪郭の発生が低減されて違和感のない、より自然な雰囲気の画像として再生される。
【００３８】
また、モーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理としては式（１）にしたがった処理の他にも、下記式（４）や（５）で表されるものを用いることもできる。
【００３９】
Ｄproc＝Ｄorg ＋β（Ｄorg ）×（Ｄorg −Ｄmor ）    （４）
（ただし、β（Ｄorg ）はＤorg の関数）
Ｄproc＝Ｄorg ＋β（Ｄmor ）×（Ｄorg −Ｄmor ）    （５）
（ただし、β（Ｄmor ）はＤmor の関数）
ただし、式（４）で表されるモーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理を施す場合においては、
(i) 周囲の画像部分よりもオリジナルの画像信号Ｄorg の値が大きく（つまり凸状）、かつその画像信号が多重構造要素Ｂi より空間的に狭い範囲で変動する画像部分（例えば、高輝度高信号レベルの画像信号における石灰化陰影）を強調処理する場合は、β（Ｄorg ）を、図６（１）に示すように、Ｄorg に対して単調増加の関数とするのが望ましく、一方、
(ii)周囲の画像部分よりもオリジナルの画像信号Ｄorg の値が小さく（つまり凹状）、かつその画像信号が多重構造要素Ｂi より空間的に狭い範囲で変動する画像部分（例えば、高濃度高信号レベルの画像信号における石灰化陰影）を強調処理する場合は、β（Ｄorg ）は、図６（２）に示すように、Ｄorg に対して単調減少の関数とするのが望ましい。
【００４０】
また、式（５）で表されるモーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理を施す場合においては、図７に示すように、モーフォロジー信号Ｄmor に対して単調増加の関数とするのが望ましい。
【００４１】
なお、上記各モーフォロジー演算として、下記式（６）で示されるものを適用することにより、オリジナルの画像信号Ｄorg の値が多重構造要素Ｂi より空間的に狭い範囲で変動する画像部分であって周囲の画像部分の信号値よりも大きい画像部分を抽出し、この画像部分を選択的に強調処理することができる。
【００４２】
【数１】
0003696324.tif 000007
【００４３】
一方、上記各モーフォロジー演算として、下記式（７）で示されるものを使用することにより、オリジナルの画像信号Ｄorg の値が多重構造要素Ｂi より空間的に狭い範囲で変動する画像部分であって周囲の画像部分よりも小さい画像部分を抽出し、この画像部分を選択的に強調処理することができる。
【００４４】
【数２】
0003696324.tif 000008
【００４５】
また、上記各モーフォロジー演算として、下記式（８）で示される演算を適用することにより、オリジナルの画像信号Ｄorg の値が多重構造要素Ｂi より空間的に狭い範囲で変動する画像部分であってその信号値が周囲の画像部分の信号値よりも小さい画像部分を抽出し、この画像部分を選択的に強調処理することができる。
【００４６】
【数３】
0003696324.tif 000009
【００４７】
さらにまた、上記各モーフォロジー演算として、下記式（９）で示される演算を適用することにより、オリジナルの画像信号Ｄorg の値が多重構造要素Ｂi より空間的に狭い範囲で変動する画像部分であってその信号値が周囲の画像部分の信号値よりも大きい画像部分を抽出し、この画像部分を選択的に強調処理することができる。
【００４８】
【数４】
0003696324.tif 000010
【００４９】
【発明の効果】
本発明の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｄorg に対して、多重構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、多重構造要素Ｂi よりも空間的に狭い範囲で変動する特定の画像部分を表す画像信号だけを抽出することができ、オリジナルの画像信号Ｄorg に対して、その抽出されたモーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理を施すことにより、オリジナルの画像信号Ｄorg に高周波ノイズ等の不要な成分が重畳していても、抽出された画像信号が表す画像だけを選択的に強調処理することができる。
【００５０】
すなわち、モーフォロジー信号Ｄmor は、画像を構成する各画素が多重構造要素Ｂi より空間的に狭い範囲で変動する特定の画像部分を構成する画素である場合には大きな値を出力し、一方、その特定の画像部分を構成する画素でない場合には極めて小さな値またはゼロを出力するため、モーフォロジー信号Ｄmor に基づいた強調処理を施すことにより、特定の画像部分に対しての強調度は強くなり、一方、特定の画像部分ではない画像部分に対しての強調度は弱くなる。
【００５１】
また、モーフォロジー信号Ｄmor に基づく関数ｆ（Ｄmor ）として式（３）に示す、モーフォロジー信号Ｄmor の超低空間周波数に対応した非鮮鋭マスク信号を適用した画像処理方法によれば、パルス状の鋭い信号であるモーフォロジー信号Ｄmor を周囲の画素のモーフォロジー信号Ｄmor を用いて加算平均することで、そのパルス性を鈍らせることができ、関数ｆ（Ｄmor ）に基づく処理済み画像信号Ｄprocが表す画像において、多重構造要素Ｂi より空間的に狭い範囲で変動する特定の画像部分とそうでない画像部分との接続部分（境界部分）の偽輪郭を低減した自然な雰囲気の画像を再生することができる（図11参照）。
【００５２】
なお、モーフォロジー演算の一例である式（７）を具体的に説明する。
【００５３】
すなわち、高濃度高信号レベルの画像信号である濃度値Ｄorg についてのモーフォロジー演算によれば、例えば図８（１）の実線に示すような濃度値Ｄorg の分布を有する画像データに対して、同図（２）に示すような直線状の３画素の構造要素Ｂで、ミンコフスキー和の演算を行うことにより、ある注目画素の濃度値Ｄi は、その注目画素を中心として互いに隣接する３画素（構造要素Ｂにより決定される）の中の最大値Ｄi+1 を採用したＤi ′に変換される。この演算を全画素について行うことにより、濃度値Ｄorg ′の分布を有する同図（１）の破線で示す画像データに変換される。
【００５４】
次に、このミンコフスキー和の演算で得られた濃度値に対してさらに構造要素Ｂによるミンコフスキー差を考えると、同図（１）の破線で示された注目画素の濃度値Ｄi ′は、その注目画素を中心として互いに隣接する３画素の中の最小値Ｄi-1 ′を採用したＤi ″（＝Ｄi ）に変換される。この演算を全画素について行うことにより、濃度値Ｄorg ″の分布を有する同図（１）の一点鎖線で示す画像データに変換される。この一点鎖線で示された画像データは、もとの実線のオリジナルの画像データに対して、構造要素Ｂよりも空間的に狭い範囲で変動する信号値の変化部分である画像部分が消え、構造要素Ｂよりも空間的に広い範囲で変動する信号値の変化部分である画像部分や変動のない画像部分はもとの形状のまま残っていることを示している。すなわち、以上の処理（クロージング処理）は、画像濃度の分布を高濃度側から平滑化する処理として作用する。
【００５５】
このようにクロージング処理で得られた値（Ｄorg に対してミンコフスキー和の演算を行なった後にさらにミンコフスキー差の演算を行なった値）を元の画像信号Ｄorg から差し引くことにより得られた値Ｄmor は、上記クロージング処理で消された空間的に狭い範囲で変動する信号値の変化部分である画像部分を表す。
【００５６】
ここで、本来、画像信号は２次元の要素である位置（ｘ，ｙ）と、３次元目の要素である信号値ｆ（ｘ，ｙ）を有するが、上記説明においては、理解の容易化のために、この２次元上に展開された画像の所定の断面に現れた、１次元状の画像信号分布曲線について説明した。
【００５７】
したがって、本発明の画像処理方法は、以上の説明を２次元画像に拡大適用したものであり、多重構造要素Ｂi はこのような断面におけるモーフォロジー演算を２次元面に拡大適用する場合に、この２次元面内での向きが互いに異なる構造要素Ｂとして準備されたｉ個の構造要素Ｂの集合を意味するものであるが、前述したように本明細書中においては例えば正方形形状の単一の構造要素をも含むものとする。
【００５８】
またこれらすべての多重構造要素Ｂi についてクロージング処理を行った結果、多重構造要素Ｂi のうちのいずれかと、その延びる方向が一致し、かつその大きさよりも空間的に広い範囲で変動する画像部分については、式（７）の第２項 min｛…｝の値がＤorg そのものとなるため、Ｄmor の値はゼロとなり、その部分については強調処理されない。
【００５９】
なお、スケール係数λは上記ミンコフスキー和の演算およびミンコフスキー差の演算を行う回数を意味し、回数を増加するに応じて平滑化の程度が進むが、通常はλ＝１とすれば十分である。
【００６０】
このような本発明のモーフォロジー演算を利用した強調処理と、従来のボケマスク処理による強調処理との比較を、図９に示す。
【００６１】
なお、モーフォロジー演算として式（６）または式（９）に示す演算を適用した場合には、いずれもオリジナルの画像信号Ｄorg の値が周囲の画像部分の信号値よりも大きい画像部分を抽出し、この画像部分を選択的に強調処理することができ、一方、モーフォロジー演算として式（７）または式（８）に示す演算を適用した場合には、いずれもオリジナルの画像信号Ｄorg の値が周囲の画像部分の信号値よりも小さい画像部分を抽出し、この画像部分を選択的に強調処理することができるが、特に式（８）（または式（９））に示す演算を適用した場合は、図12に示すようにその画像部分の全体を強調処理し、あるいは図13に示すようにその画像部分のうち凹状部分（式（９）の場合は凸状部分）のエッジ部を強調処理することができる。
【００６２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像処理方法を用いた計算機支援画像診断装置について図面を用いて説明する。
【００６３】
図１は本実施形態の計算機支援画像診断装置の概略構成を示すブロック図、図２はこの計算機支援画像診断装置により画像診断に供される乳房の放射線画像（マンモグラム）を示す図である。図示の計算機支援画像診断装置は、マンモグラムの全体の放射線画像（全体画像）Ｐを表す、各画素の濃度値Ｄorg の集合である画像データ（全体画像データ）Ｓを記憶する全体画像メモリ10、全体画像データＳに基づいて、もしくは一旦全体画像メモリ10に記憶された全体画像データＳに基づいて全体画像Ｐを表示するＣＲＴ等の全体画像表示手段30、全体画像メモリ10に記憶された全体画像データＳに基づいて、全体画像Ｐのうち異常陰影Ｐ1 を検出する異常陰影検出手段40、異常陰影検出手段40により異常陰影Ｐ1 が検出されたか否かを判定する判定手段50、異常陰影Ｐ1 が検出されたと判定手段50により判定された場合に、全体画像メモリ10に記憶された全体画像データＳのうち、異常陰影Ｐ1 を含む局所領域の画像Ｐ2 を表す画像データ（局所画像データ）Ｓ2 を抽出する局所領域抽出手段60、局所領域抽出手段60により抽出された局所画像データＳ2 に基づいた局所領域の画像Ｐ2 のうち異常陰影Ｐ1 が、全体画像表示手段30に表示される全体画像Ｐよりも読影性能が向上するように、異常陰影を示す画像データ（異常陰影画像データ）Ｓ1 に対して画像強調処理を行う局所画像強調手段70、およびこの画像強調処理のなされた局所画像データＳ2 に基づいて局所領域の画像Ｐ2 を表示するＣＲＴ等の局所画像表示手段90、を備えた構成である。
【００６４】
なお、異常陰影は石灰化陰影、異常陰影検出手段40はモーフォロジー演算を行うモーフォロジーフィルターであって、石灰化陰影を示す画素について、その画素についての式（７）で示した、石灰化陰影を構成する画素であるか否かを示す信号Ｄmor として出力する。
【００６５】
ただし、対象画像は、本実施形態のような医用画像に限るものではなく、工業製品の検査用画像等であってもよい。例えば、内部に巣のある鋳物製品のＸ線画像について、異常陰影が当該巣の陰影であってもよい。
【００６６】
また上記局所領域とは、異常陰影である石灰化陰影を含むこの石灰化陰影近傍の領域をいうものとする。
【００６７】
なお、本項記載中において、画像を構成する各画素の画像データを濃度値Ｄorg と表記し、これら画素の集合により構成される領域の画像データを画像データＳと表記するものとする。また、濃度値Ｄorg は高濃度高信号レベルの信号値である。さらにまた、微小石灰化陰影は、その濃度値Ｄorg が周囲の画像の濃度値よりも小さく、その大きさが微小なものとする。
【００６８】
ここでモーフォロジーフィルター40は、前述した、放射線画像における多重構造要素を利用した特定の画像部分の検出処理のアルゴリズムをいうが、本実施形態におけるモフォロジーフィルター40は、このアルゴリズム自体を指すのではなく、このアルゴリズムによる石灰化陰影の検出処理をなす手段を意味し、各画素の濃度値Ｄorg に対して、図３に示すような、微小石灰化陰影Ｐ1 よりも大きく設定された多重構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いて、
【００６９】
【数２】
0003696324.tif 000011
【００７０】
なるモーフォロジー演算を施すことにより、微小石灰化陰影を抽出するものである。
【００７１】
また、局所画像強調手段70は、モーフォロジーフィルター40により抽出された微小石灰化陰影を示す濃度値の変動Ｄmor について、図４で表されるように、この変動Ｄmor が極小さい領域Ｃ１ではその出力ｆ（Ｄmor ）を０（ゼロ）とし、変動Ｄmor がある程度の大きさを有する領域Ｃ２については、出力ｆ（Ｄmor ）をＤmor に対して単調増加させ、変動Ｄmor が極端に大きい領域Ｃ３についてはｆ（Ｄmor ）の上限値に固定するように変換する変換テーブルを内蔵し、さらに、下記式（１）で示すように、この変換テーブルにより変換された出力ｆ（Ｄmor ）に所定の強調係数α（αは例えば２など）を乗じたうえで、この微小石灰化陰影の近傍の局所領域のオリジナル濃度値Ｄorg を加算して、局所領域の画像Ｐ2 のうち微小石灰化陰影Ｐ1 を強調処理して出力する。
【００７２】
Ｄproc＝Ｄorg ＋α・ｆ（Ｄmor ）                          （１）
以下、本実施形態の計算機支援画像診断装置の作用について説明する。
【００７３】
全体画像メモリ10に光磁気ディスクや画像読取装置等から、内部に微小石灰化部を有する乳房を含む全体画像Ｐを表す全体画像データＳが入力される。また、この全体画像データＳは直接全体画像表示手段30にも入力され（図１のＡの経路）、もしくは一旦全体画像メモリ10に記憶されたものとして全体画像表示手段30に入力されて（図１のＢの経路）、全体画像表示手段30は、この全体画像データＳに基づいて全体画像Ｐを表示する。
【００７４】
一方、全体画像メモリ10に記憶された全体画像データＳはモーフォロジーフィルター40にも入力される。モーフォロジーフィルター40は、前述した手順にしたがって、入力された全体画像データＳの全体に亘って、濃度値Ｄorg に対して式（７）に示すクロージング処理を行い、微小石灰化陰影Ｐ1 を示す画像データ（以下、微小石灰化像データという）Ｓ1 を検出する。
【００７５】
すなわち、図２（１）に示したマンモグラムのI-I 線断面における濃度値Ｄorg の分布は同図（２）に示すものとなるが、微小石灰化陰影Ｐ1 は、構造要素Ｂよりも空間的に狭い範囲の変動であり、その濃度値が周囲の画像部分の濃度値より小さいため、式（７）のＤmor の値はゼロ以外の所定の値を有し、クロージング処理により平滑化される。一方、構造要素Ｂよりも空間的に広い範囲で変動する画像部分である血管や乳腺の画像Ｐ3 は、Ｄmor の値がゼロとなり、クロージング処理で平滑化されることなく、もとの画像のまま保たれる。
【００７６】
これにより、モーフォロジーフィルター40により微小石灰化陰影Ｐ1 を示す画像データＳ1 の画素（位置）が特定される。判定手段50は、モーフォロジーフィルター40によりこの微小石灰化陰影Ｐ1 を示す微小石灰化像データＳ1 が検出されたことを判定するとともに、微小石灰化像データＳ1 の画素位置を特定する位置データ（以下、石灰化画素位置データという）Ｄ1 、およびモーフォロジーフィルター40により抽出された微小石灰化陰影の濃度値の変動を示す信号Ｄmor を、局所領域抽出手段60に入力する。
【００７７】
一方、判定手段50は、モーフォロジーフィルター40によりこの微小石灰化陰影Ｐ1 を示す微小石灰化像データが検出されなかったと判定した場合には、微小石灰化像データＳ1 の画素位置を特定する石灰化画素位置データＤ1 を出力せずに処理は終了する。
【００７８】
石灰化像データが検出されたと判定した場合、局所領域抽出手段60には全体画像メモリ10に記憶された全体画像データＳも入力され、局所領域抽出手段60は入力された全体画像データＳのうち、石灰化画素位置データＤ1 に基づいて石灰化像データＳ1 の画素を含む近傍の画素（これらの画素の集合としての局所領域）を、予め設定された処理手順にしたがって特定したうえで、この局所領域の画像Ｐ2 を表す局所画像データＳ2 を抽出する。
【００７９】
抽出された局所画像データＳ2 およびモーフォロジーフィルター40から入力された微小石灰化陰影の濃度値の変動Ｄmor は、局所画像強調手段70に入力される。
【００８０】
局所画像強調手段70は、入力された微小石灰化陰影の濃度値の変動Ｄmor について、前述した変換テーブル（図４参照）により出力ｆ（Ｄmor ）に変換する。
【００８１】
ここで、この変換テーブルによれば、領域Ｃ１においてその出力ｆ（Ｄmor ）はゼロであるため画像強調は施されず、処理画像信号Ｄprocはオリジナル画像信号Ｄorg に等しくなる。すなわち、図２（２）に示した濃度値の分布曲線上には実際には、同図（３）の拡大図に示すように、放射線ノイズが重畳しているが、式（７）の第２項のクロージング処理により、この放射線ノイズは同図（３）の破線で示すように平滑化される。したがってＤmor の値を非常に細かく変動させることとなるが、微小石灰化陰影による変動Ｄmor に比べてその変動量自体は小さいため、領域Ｃ１とＣ２との境界値を予め適当に設定することにより、この高周波ノイズが強調されるのを防止することができる。
【００８２】
一方、領域Ｃ３においては、その出力ｆ（Ｄmor ）の変化がＤmor の変化に対して抑制されるが、これは、既にある程度のコントラストを有する画像部分について過度の強調処理がなされるのを防止するためである。過度の強調処理がなされると、その画像部分以外の画像部分のコントラストが相対的に低下するため、却って読影性能が低下するからである。
【００８３】
このように、変換テーブルにより出力された信号値ｆ（Ｄmor ）に対して、所定の強調係数αを乗じたうえで、この微小石灰化陰影の近傍の局所領域のオリジナル濃度値Ｄorg を加算し、局所領域の画像Ｐ2 のうち微小石灰化陰影Ｐ1 を強調処理して、局所画像表示手段90に出力する。
【００８４】
局所画像表示手段90は、この入力された信号値に基づいて、微小石灰化陰影Ｐ1 が強調処理された局所領域の画像Ｐ2 を表示する。
【００８５】
このように全体画像のうち、微小石灰化陰影Ｐ1 の画像だけが別個に局所画像表示手段90に表示されるため、読影者はその表示された局所領域の画像に観察意識、診断意識を集中することができ、診断性能を向上させることができる。
【００８６】
また、全体画像表示手段30が局所画像表示手段90を兼ねる構成であってもよく、その場合であっても、表示された全体画像Ｐのうち石灰化陰影Ｐ1 の画像だけが選択的に強調されるため、オーバーシュートやアンダーシュートが抑制され、これによるアーチファクトが低減されて診断性能の向上した再生画像を得ることができる。
【００８７】
ところで、モーフォロジーフィルター40の式（７）による微小石灰化陰影の検出処理でだけでは、微小石灰化陰影と類似の陰影も検出される場合がある。すなわち、式（７）のＤmor の値はゼロにならないような、石灰化陰影とほぼ同一の大きさの、石灰化陰影ではない画像（以下、非石灰化陰影という）も検出される場合がある。このような非石灰化陰影について強調処理をしたのでは、適切な診断に支障をきたす虞がある。
【００８８】
そこでこのような非石灰化陰影が石灰化陰影とともに検出されるのを防止して、より正確に石灰化陰影だけを検出するために、モーフォロジーフィルター40に以下に示す判定機能を付加してもよい。
【００８９】
すなわち、式（20）に示すモーフォロジー演算に基づく微分演算を行い、Ｍgradの値が大きいほど石灰化陰影である可能性が大きいため、その後に、式（７）に代えて、式（21）に示す論理演算を行う。
【００９０】
【数１０】
0003696324.tif 000012
【００９１】
この式（21）で得られたＤmor の値がゼロの場合は、その画素は非石灰化陰影であるから、式（１）による強調処理はなされず、Ｄmor の値がゼロ以外の場合は、その画素は石灰化陰影であるから、式（１）による強調処理がなされる。なお、式（21）中のＴ１，Ｔ２は実験的に設定された閾値である。
【００９２】
また、この式（20）および（21）による判定の他に、マルチスケールのオープニング処理とクローシング処理との組合せによって、石灰化陰影と非石灰化陰影との判別の判定をすることもできる。
【００９３】
具体的には、下式（22）〜（24）によってＤmor の値を設定すればよい。
【００９４】
【数１１】
0003696324.tif 000013
【００９５】
なお、式（24）中のＴは実験的に設定された閾値である。
【００９６】
また、本実施形態においては、局所画像強調手段70が、式（１）および図４の変換テーブルを用いた画像強調処理をなすものとしたが、本発明の画像処理方法はこの実施形態に限るものではなく、式（４）と図６（１）または図６（２）に示す変換テーブルとを用いた画像強調処理や、式（５）と図７に示す変換テーブルとを用いた画像強調処理をなすものであってもよい。
【００９７】
一方、局所画像強調手段70が、図４に示した変換テーブルに代えて下記式（３）に示す、濃度値の変動Ｄmor をその超低空間周波数に対応した非鮮鋭マスク信号に変換するローパスフィルターを備えるとともに、この式（３）により得られた信号値ｆ（Ｄmor ）に対して式（１）で示すように、所定の強調係数αを乗じたうえで微小石灰化陰影の近傍の局所領域のオリジナル濃度値Ｄorg を加算して、局所領域の画像Ｐ2 のうち微小石灰化陰影Ｐ1 を強調処理して出力する構成を採ることもできる。
【００９８】
ｆ（Ｄmor ）＝（ΣΣＤmor ）／Ｎ2                   （３）
（ただし、ΣΣＤmor は２次元に配置された画素に対してＤmor の画素を中心とするＮ列×Ｎ行（Ｎは例えば３）の画素マトリクスの各画素が示すＤmor の和を示す。）
このように構成した局所画像強調手段によれば、例えば図10に示すような、パルス状の鋭い信号である信号Ｄmor を、周囲の画素の信号Ｄmor を用いて加算平均するため、そのパルス性を鈍らせることができ、最終的な処理済み画像信号Ｄprocが表す画像において石灰化陰影とそれ以外の画像部分との境界部分での偽輪郭が低減した自然な雰囲気の強調画像を再生することができる（図11参照）。
【００９９】
なお、モーフォロジーフィルター240 は前述のクロージング処理だけでなく、式（８）の第２項に示すダイレーション処理を適用することもできる。
【０１００】
また、画像信号が高輝度高信号レベルの信号の場合は、式（６）の第２項に示すオープニング処理や式（９）の第２項に示すエロージョン処理を適用することもできる。
【０１０１】
このようにダイレーション処理やエロージョン処理を適用した場合は、構造要素に対して微小石灰化陰影が極めて小さい場合に、その石灰化陰影の全体を強調処理することができ（図12参照）、また構造要素より大きい石灰化陰影のうちその辺縁部だけを強調処理することができる（図13参照）。
【図面の簡単な説明】
【図１】計算機支援画像診断装置の概略構成を示すブロック図
【図２】図１に示した計算機支援画像診断装置により画像診断に供される乳房の放射線画像（マンモグラム）を示す図
【図３】モーフォロジーフィルターにおける多重構造要素を示す図
【図４】局所画像強調手段70に内臓される変換テーブルを示すグラフ
【図５】モーフォロジー演算の基本的な作用を説明する図
【図６】オリジナル画像信号Ｄorg に基づく強調関数β（Ｄorg ）を示す図
【図７】モーフォロジー信号Ｄmor に基づく強調関数β（Ｄmor ）を示す図
【図８】モーフォロジー演算による処理を具体的に説明するための濃度分布図
【図９】従来のボケマスク処理と、本発明の画像処理とを比較した図
【図１０】単にモーフォロジー信号Ｄmor に依存した強調処理をした場合の信号値の変化を示す図
【図１１】モーフォロジー信号Ｄmor の非鮮鋭マスク信号に依存した強調処理をした場合の処理済み画像信号Ｄprocを示す図
【図１２】空間的に極めて狭い範囲で信号値が変動する画像部分の全体を強調処理する作用を説明するための図
【図１３】空間的に比較的広い範囲で信号変動する凹状の画像部分のエッジ部を強調処理する作用を説明するための図
【符号の説明】
10    全体画像メモリ
30    全体画像表示手段
40    異常陰影検出手段
50    判定手段
60    局所領域抽出手段
70    局所画像強調手段
90    局所画像表示手段
Ｄorg   オリジナル濃度値
【図１】
0003696324.tif 000018
【図２】
0003696324.tif 000019
【図３】
0003696324.tif 000020
【図４】
0003696324.tif 000021
【図５】
0003696324.tif 000022
【図６】
0003696324.tif 000023
【図７】
0003696324.tif 000024
【図８】
0003696324.tif 000025
【図９】
0003696324.tif 000026
【図１０】
0003696324.tif 000027
【図１１】
0003696324.tif 000028
【図１２】
0003696324.tif 000029
【図１３】
0003696324.tif 000030