(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
独立した複数の系で駆動するセンサパネルで撮像され、境界部分領域を介して隣接する複数の部分画像データを統合するための画像処理装置であって、
前記隣り合う部分画像データを横切る線分上の該部分画像データの傾きを、各部分画像データの前記境界部分領域に接する一辺から一定距離内の領域ごとに算出し、該傾きに基づいて段差値を算出する手段と、
該段差値に基づく補正値を少なくとも一方の前記部分画像データに加算する手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記段差値を算出する手段は複数の段差値を算出し、
前記加算する手段は、該複数の段差値を関数でフィッティングして得た段差値列に対する補正値列を算出し、前記部分画像データの各行のデータごとに該補正値を加算することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記センサパネルは前記複数の部分画像データを独立して取得する画像取得手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像取得手段は、前記センサパネルを構成する複数の部分パネルを含むことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記センサパネルは、Ｘ線センサパネルを含み、
前記Ｘ線センサパネルで得られる画像データを構成する画素値は、前記Ｘ線センサパネルヘ入射したＸ線強度に比例するものであることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記センサパネルは、Ｘ線センサパネルを含み、
上記Ｘ線センサパネルで得られる画像データを構成する画素値は、上記Ｘ線センサパネルヘ入射したＸ線強度の対数値に比例するものであることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記境界部分領域の画素を補間により生成する手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
複数の機器が互いに通信可能に接続されてなる画像処理システムであって、
上記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項１〜７の何れか１項に記載の画像処理装置の機能を有することを特徴とする画像処理システム。
【請求項９】
独立した複数の系で駆動するセンサパネルで撮像され、境界部分領域を介して隣り合う複数の部分画像データを統合するための画像処理方法であって、
前記隣り合う部分画像データを横切る線分上の該部分画像データの傾きを、各部分画像データの前記境界部分領域に接する一辺から一定距離内の領域ごとに算出し、該傾きに基づいて段差値を算出する工程と、
該段差値に基づく補正値を少なくとも一方の前記部分画像データに加算する工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項１〜７の何れか１項に記載の画像処理装置の機能、又は請求項８に記載の画像処理システムの機能をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１１】
請求項９に記載の画像処理方法の処理ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、Ｘ線等の放射線が被写体内部を透過した量（放射線透過量）を画像化するための放射線撮影装置或いはシステムに用いられる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より例えば、被写体内部（人体内部等）を透過したＸ線量を画像化するＸ線撮影装置としては、被写体を透過したＸ線の強度の空間分布を、大判のＸ線センサパネルにより直接電気信号に変換し、当該電気信号を、アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換によりディジタル値に変換することで、被写体のＸ線画像をディジタル画像として、画像保存、画像処理、及び画像観察等に利用できるようになされた装置がある。
【０００３】
上記のＸ線センサパネルとしては、例えば、被写体が人体胸部であり、この人体胸部を一度にＸ線撮影しようとする場合、４０ｃｍ×４０ｃｍ程度の大きさのセンサパネルが用いられる。このようなＸ線センサパネルを、人体胸部に対してほぼ接触させ、人体の対向する方向からＸ線を照射することで、１度のＸ線撮影で、人体胸部を透過したＸ線の強度分布に基づいたディジタル画像が得られる。
【０００４】
また、人体の細密な構造をＸ線撮影しようとする場合、画素分解能が０．１〜０．２ｍｍ程度の細かさであるＸ線センサパネルが用いられる。この場合、Ｘ線センサパネルは、２０００×２０００画素〜４０００×４０００画素サイズ程度の非常に大きなものとなる。
【０００５】
ここで、上述したような大型のＸ線センサパネルから、画像情報を高速且つ安定して読み取る方法としては、例えば、次のような２つの方法が考えられる。
▲１▼比較的小さな部分センサパネルをタイル状に組み合わせて、１つの大型センサパネルを構成する。それぞれのセンサパネルを並行して駆動し、これにより得られた画像情報（電気信号）を、Ａ／Ｄ変換器によりディジタル化する。
▲２▼画像情報収集を高速に行うため、若しくはセンサパネル上の実質的な情報配線長を短縮するために、１枚の大型センサパネルを小部分で分割駆動し、これにより得られた画像情報（電気信号）を、それぞれ独立したアンプ及びＡ／Ｄ変換器によりディジタル化する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような従来のＸ線撮影装置では、上記▲１▼や▲２▼の方法のように、単一の系ではなく、それぞれを独立した複数の系でセンサパネルを駆動して、被写体のＸ線画像情報を収集しようとすると、それぞれの部分パネルの出力である電気信号を扱うアンプやＡ／Ｄ変換器等の特性をも独立して変動（環境による変化、経時変化など）することになる。このため、次のような問題があった。
【０００７】
例えば、１枚のセンサパネルを４つの部分に分割し、それぞれの部分パネルを独立して駆動するように構成した場合、先ず、被写体を透過したＸ線がセンサパネルに対して入射すると、センサパネルの４つの部分パネルから出力される電気信号は、それぞれ独立したアンプ及びＡ／Ｄ変換器によりディジタル化され、４つの部分画像データとして一旦保持される。
このとき、被写体へのＸ線の放射タイミングに合わせて、センサパネルの４つの部分パネルが駆動制御される。
【０００８】
次に、Ｘ線を放射させない状態で、上記の撮影動作と同様の動作を行うことで、オフセット的な固定パタンのデータをメモリに保持する。
このとき、当該メモリには、予め、センサパネルの４つの部分パネルにおける、画素毎のゲインのばらつきのデータが格納されている。この情報は、被写体が存在しない状態でＸ線をセンサパネルヘ向けて曝射し、その画像情報を取得することで得られる。
【０００９】
そして、先に取得した４つの部分画像データから、上記メモリに保持した固定パタンデータを差し引き、さらに、ゲインばらつきデータにより、画素毎の補正を行う。
【００１０】
ここで、画素毎のゲインばらつきデータは、被写体が存在しない状態でＸ線を曝射して得られるものであり、例えば、通常の医療現場では、Ｘ線撮影毎に取得することは非常に困難であることにより、１日１回のＸ線撮影で取得される。
また、固定パタンデータについても、Ｘ線撮影に非常に近接した時間で取得されるが、同時ではない。
【００１１】
上述のようなデータ取得の時間差があることにより、すなわちデータ取得時の環境（温度や湿度等）の差が生じることにより、センサパネル、若しくはその４つの部分に対して設けられたアンプ等の特性に差が生じる可能性がでてくる。
このため、部分画像毎に異なる特性が現れ、部分画像毎にはっきりとした境界が発生してしまうことになる。
【００１２】
そこで、上記の問題を解決するために、例えば、特開２０００−１３２６６３等には、上述のような部分画像の境界近辺で境界方向につながる特徴を有する成分を抽出し、当該特徴成分を取り除く構成が提案されている。この構成によれば、部分画像の変動が比較的小さな場合に非常に有効であり、境界近辺のみを滑らかにすることができ、この結果、画像全体に渡る補正が不要となる。
【００１３】
しかしながら、上記の構成では、補正量が大きくなり、部分的な補正のみでは画像全体的な違和感を吸収しきれない場合があった。また、部分画像の境界付近において、境界に沿った形で重要な画像情報が存在する場合、その画像情報が損傷を受けるという問題もあった。
【００１４】
そこで、本発明は、上記の欠点を除去するために成されたもので、複数の部分画像の集合で１枚の画像を取得するに際し、部分画像の変動を安定して補正して、良好な状態の画像を取得できるようにすることを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、独立した複数の系で駆動するセンサパネルで撮像され、境界部分領域を介して隣接する複数の部分画像データを統合するための画像処理装置であって、前記隣り合う部分画像データを横切る線分上の該部分画像データの傾きを、各部分画像データの前記境界部分領域に接する一辺から一定距離内の領域ごとに算出し、該傾きに基づいて段差値を算出する手段と、該段差値に基づく補正値を少なくとも一方の前記部分画像データに加算する手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明の画像処理システムは、複数の機器が互いに通信可能に接続されてなる画像処理システムであって、上記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、前記記載の画像処理装置の機能を有することを特徴とする。
【００１７】
本発明の画像処理方法は、独立した複数の系で駆動するセンサパネルで撮像され、境界部分領域を介して隣り合う複数の部分画像データを統合するための画像処理方法であって、前記隣り合う部分画像データを横切る線分上の該部分画像データの傾きを、各部分画像データの前記境界部分領域に接する一辺から一定距離内の領域ごとに算出し、該傾きに基づいて段差値を算出する工程と、該段差値に基づく補正値を少なくとも一方の前記部分画像データに加算する工程とを備えることを特徴とする。
【００１８】
本発明のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、前記画像処理装置の機能、又は前記画像処理システムの機能をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とする。
また、本発明の他の特徴とするところは、前記画像処理方法の処理ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とする。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００３７】
＜第１の実施の形態＞
本発明は、例えば、図１に示すようなＸ線撮影装置１００に適用される。
本実施の形態のＸ線撮影装置１００の具体的な説明の前に、このＸ線撮影装置１００で実施される特徴的な機能について説明する。
【００３８】
Ｘ線撮影装置１００は、１枚のセンサパネルの分割駆動により得られる複数の部分画像の集合から１枚の画像を得るようになされた装置であり、特に、複数の部分画像から隣接する２つの部分画像を選択し、これらの部分画像間のオフセットを調整することで新たな１つの部分を形成し、このような処理を繰り返し実行することで、最終的に境界の目立たない１つの画像に統合する機能を有する。
以下、Ｘ線撮影装置１００の特徴とする機能について具体的に説明する。
【００３９】
（１）先ず、部分画像毎の境界の実質的な段差値を、次のようにして求める。
【００４０】
画像の１次元方向に着目し、例えば、図２に示すように、部分画像１と、部分画像１に隣接する部分画像２との間には、ｇ画素分の隙間があることを想定しており、部分画像１の画素値を、ｘ（０），ｘ（１），…，ｘ（ｎ）とし、部分画像２の画素値を、ｘ（ｎ＋ｇ），ｘ（ｎ＋ｇ＋１），…とする。
また、部分画像１と部分画像２は、１枚のセンサパネルを分割駆動することで、被写体をＸ線撮影して得られた部分画像であるため、部分画像１の画素ｎと、部分画像２の画素（ｎ＋ｇ）はオフセット値に誤差が存在し、段差として認識される可能性がある。
【００４１】
しかし、両部分画像は同一の被写体を撮影しているため、部分画像１の画素ｎと、部分画像２の画素（ｎ＋ｇ）とは、傾きが連続した関係にあるため、部分画像１の画素値ｘ（０），ｘ（１），…，ｘ（ｎ）から求めた傾きと、部分画像２の画素値ｘ（ｎ＋ｇ），ｘ（ｎ＋２），…から求めた傾きとの平均を被写体画像情報の傾きとして“Ｋ”と定義する。
【００４２】
部分画像１の画素値ｘ（ｉ＋ｐ）と、部分画像２の画素値ｘ（ｉ＋ｐ）との、境界をまたいだ差分は、
ｘ（ｉ＋ｐ）―ｘ（ｉ）
であり、傾きを上記“Ｋ”とし、期待される差分を“ｐＫ”となるが、このｐＫの値と、ｘ（ｉ＋ｐ）―ｘ（ｉ）の値との差が、実質的な段差の期待値（段差値）ｄとなる。すなわち、部分画像１，２毎の境界の実質的な段差値ｄは、
ｄ＝ＰＫ−ｘ（ｉ＋Ｐ）＋ｘ（ｉ）      …（１）
なる式（１）で求められる。
【００４３】
段差値ｄの求め方としては、上記の方法の他、微分値の求め方に依存した様々な方法が考えられる。その一例を次に挙げる。
【００４４】
例えば、部分画像１の傾きを、画素値ｘ（ｎ）を基準として求め、部分画像２の傾きを、画素値ｘ（ｎ＋ｇ）を基準として求め、それぞれの傾きを、ｍ点の画素値を用いて平均して、傾きＫとする。
この場合の傾きＫは、
【００４５】
【数１】
0003667234.tif 000002
【００４６】
なる式（２）で表される。
【００４７】
また、部分画像１の画素値ｘ（ｉ＋ｐ）と、部分画像２の画素値ｘ（ｉ）との、境界をまたいだ差分を、境界に対して対称に考え、ｘ（ｎ＋ｇ）−ｘ（ｎ），ｘ（ｎ＋ｇ＋１）−ｘ（ｎ−１），ｘ（ｎ＋ｇ＋２）−ｘ（ｎ−２），…，ｘ（ｎ＋ｇ＋ｍ）−ｘ（ｎ−ｍ）とする。
この場合、部分画像毎の境界の実質的な段差値ｄは、
【００４８】
【数２】
0003667234.tif 000003
【００４９】
なる式（３）で表される。
【００５０】
上述のような演算処理により、１つの境界をまたぐラインでの実質的な段差値ｄを得ることができる。また、当該演算処理は、実質的に画素値に規定の係数を乗じて累積をとる累積加算の演算に集約される。
【００５１】
ここで、画像像には複数のライン（０〜Ｌ）が存在するため、実際には、１つの境界で連続する実質的な段差値列ｄ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｌ）が得られることになる。また、部分画像には、隣接する他の部分画像との境界が複数存在するため、段差値列ｄ（ｉ）も、１つの部分画像につき、複数存在することになる。
ここでは、このような段差値列ｄ（ｉ）から、処理対象となる部分画像（対象部分画像）に対する画素値の変更を統計的に求める。
このための処理方法は、対象部分画像の形態により様々な方法が適用可能であり、ケースバイケースで考える必要がある。
【００５２】
その一例として、例えば、１枚のセンサパネルを４つに分割して駆動した場合を考えると、図３に示すように、４つの部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが「田の字」状に接続される。この場合の境界は、上記図３のａ，ｂ，ｃ，ｄで示される４本現われることになる。それぞれの境界ａ，ｂ，ｃ，ｄについて、上述した方法で求めた段差値を、ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））とする。
尚、ここでは、画像中心を原点として、位置を“±”で表す。
【００５３】
このとき、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのデータが、Ｘ線強度に比例するものであれば、段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））は、オフセット値に対応する。したがって、この場合、対数的な変換処理を実行することで、段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））は、ゲインのばらつきに相当することになる。
【００５４】
段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））、すなわちゲインのばらつきを用いた補正方法としては、ケースバイケースで様々な方法が考えられるが、その一例として、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対する補正を一定値の加減算で行う補正方法を、以下に説明する。
【００５５】
一定値を用いる場合、境界ａ，ｂ，ｃ，ｄにおける段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））は、ある１つの値に集約される。このため、段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））からそれぞれ１つづつ、値Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を導き出す。
【００５６】
値Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３の導き方としては、段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））のそれぞれの平均値を、値Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３として求める方法でもよいが、例えば、平均的に補正するのではなく、できるだけ多くの範囲を補正するのであれば、例えば、図４（ａ）の示すように、値Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３として、最頻値（ヒストグラムのピーク）を用いる。
【００５７】
当然のことながら、
Ｄ０＋Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＝０
となるはずであるが、計算の誤差、画像ノイズの影響、オフセット値が一定ではないこと等により、一般的には、
Ｄ０＋Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＝ε（≠０）
と考える必要がある。これは、それぞれ独立して求めたことに依存する矛盾である。
【００５８】
上記の矛盾を回避するために、先ず、図４（a)における段差値Ｄ０を用いて、補正値Ｆ０＝０、補正値Ｆ３＝−Ｄ０となるような補正を行う。これにより、部分画像Ａと部分画像Ｄは、段差がなくなり１つの部分画像ＡＤと見なせる。このとき、負の値を加えないために、値の小さくなる方を基準とする場合もある。
また、同様にして、Ｆ２＝０，Ｆ５＝−Ｄ４となるような補正を行うことにより、部分画像Ｂと部分画像Ｃの段差がなくなり、１つの部分画像ＢＣと見なせる。
【００５９】
したがって、上記図４（ｂ）に示すように、部分画像ＡＤと部分画像ＢＣの間は、一直線の境界となる。そして、この境界について、新たに段差値列ｄ４（−Ｌ〜Ｌ）を算出し、その代表値として補正値Ｄ４を得る。
【００６０】
次に、部分画像ＡＤと部分画像ＢＣに対して、新たに補正値Ｆ４＝０、補正値Ｆ５＝−Ｄ４を加える。
そして、図4（ｃ）のように部分画像ＡＤと部分画像ＢＣから全体の画像を構成する。これにより、一回の段差値の算出のみでは矛盾が生じてしまったことを回避し、矛盾なく部分画像の合成を行える。
【００６１】
尚、３つ以上の複数の部分画像が存在する場合、独立して考えられる２つづづの部分画像に対して段差の補正を行い、新たな１つの部分画像を構成し、その新たな部分画像に対して、段差値を算出することを繰り返し実行する。
【００６２】
上述のようにして、２つの部分画像を１つの部分画像にまとめる処理において、一定の段差値のみの補正ではなく、段差値系列を低自由度の関数でフィッティングすることで、部分画像内が一定のオフセット誤差ではない場合にも対応が可能となる。
【００６３】
すなわち、上記図３において、縦方向の軸を“ｙ”、横方向の軸を“ｘ”とし、段差値列ｄ０（０〜Ｌ−１）及びｄ２（０〜Ｌ−１）をそれぞれ、自由度の小さな関数でフィッティングするものとして、統計的な段差値を求める。このときの関数（フィッティングした関数）を、ｄ０´（ｙ）及びｄ２´（ｙ）とし、画像全体の中心を原点とする。
【００６４】
この場合、オフセットが全面一定で“０”という部分画像はない、すなわち基準となる部分画像が存在しないため、全ての部分画像に対して補正を行う。また、何れか一方の部分画像に対してのみ、一定平面ではない補正を加える（しわ寄せを行う）と、画像濃度が大きく歪むリスクがあるため、それぞれの部分画像に半分づつ補正を分散させる。
【００６５】
上記図３において、境界ａから部分画像Ａを見たときの補正値は“ｄ０´（ｙ）／２”、部分画像Ｄを見たときの補正値は“−ｄ０´（ｙ）／２”、というように、段差値をそれぞれの面に振り分ける。
この結果、部分画像Ａを補正する際に用いる関数Ｆ０´（ｘ，ｙ）は、２次元関数となり、
Ｆ０´（ｘ，ｙ）＝ｄ０´（ｙ）／２      …（４）
なる式（４）により表される。また、他の部分画像についての関数も同様に、
Ｆ３´（ｘ，ｙ）＝−ｄ０´（ｙ）／２    …（５）
Ｆ１´（ｘ，ｙ）＝−ｄ２´（ｙ）／２    …（６）
Ｆ３´（ｘ，ｙ）＝ｄ２´（ｙ）／２      …（７）
なる式（５）〜（７）で表される。
【００６６】
上述のようにして、補正のための関数を求め、当該関数値をそれぞれの部分画像に加算することで補正する。このような補正により、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのオフセット的な段差が部分画像内で一定でない場合でも、新たな部分画像ＡＤと部分画像ＢＣを得ることができる。
【００６７】
そこで、上記図４（ｂ）に示したように、新たな部分画像ＡＤと部分画像ＢＣの間の境界ｅに対して、実質的な段差値列ｄ４（−Ｌ〜Ｌ）を算出し、関数フィッティングすることで、統計的な段差値ｄ４´（ｘ）を得る。そして、新たな部分画像ＡＤに対してＦ４´（ｘ，ｙ）を加え、部分画像ＢＣに対してＦ５´（ｘ，ｙ）を加えることで、部分画像ＡＤと部分画像ＢＣの段差をなくし、１つの画像を生成する。
このとき、Ｆ４´（ｘ，ｙ）及びＦ５´（ｘ，ｙ）は、
Ｆ４´（ｘ，ｙ）＝ｄ４´（ｙ）／２      …（８）
Ｆ５´（ｘ，ｙ）＝−ｄ４´（ｙ）／２    …（９）
なる式（８）、（９）により示される。
【００６８】
尚、上述した処理は、２次元の画像への補正処理であるが、当該補正処理では、１次元の関数を用いている。
【００６９】
ところで、一般的に、部分画像どうしを結合する場合において、部分画像内で一定値ではない変動を補正する場合、部分画像の境界部分は、ある一方向（ｘ若しくはｙ方向）に直線的である方がよい。
例えば、上記図３に示した境界ａ，ｂは、部分画像Ａの境界であるが、図５に示すように、他の部分画像Ｂ，Ｃ，Ｄが結合され、新たな部分画像ＢＣＤと見なせる場合があったとしても、境界ａ，ｂを一連の段差として扱う必要がある。このため、１つの関数でフィッティングする、或いは２つの関数を連続させるような拘束条件を考慮してそれぞれをフィッティングする必要がある。さらに、このようなフィッティングにより、２次元関数を構成し、これを部分画像Ａへの補正値しなければならない。また、上記図５に示すように、異なる方向の境界ａ，ｂでは、センサの特性から異なる形状を有する段差系列になりやすい。
【００７０】
したがって、上記図５に示すような形状とならないように、部分画像を順次選択するように構成し、これにより得られる選択部分画像を順次統合する。そして、最終的に２つの部分画像になったときに、その境界が直線状となるように構成する。
【００７１】
（２）次に、１枚の画像全体が複数の部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの集合であるという違和感を、ユーザ（観察者）へ与えないようにするための処理を、次のようにして実行する。
【００７２】
まず、当該処理は、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの境界ａ，ｂ，ｃ，ｄ近辺に対する処理であるため、例えば、特開２０００−１３２６６３等に記載の方法のように、境界ａ，ｂ，ｃ，ｄに対して、境界近辺で境界方向につながる特徴を有する成分を抽出し、境界近辺で当該特徴成分を取り除くことで、境界ａ，ｂ，ｃ，ｄを目立たないようにする方法等が適用可能である。しかしながら、特定の画像では問題が発生してしまう場合がある。
【００７３】
例えば、図６（ａ）は、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの中の２つの部分画像（部分画像１、部分画像２とする）に着目して、これらの実質的な境界の段差が残留した様子を模式的に示したものである。
【００７４】
上記図６（ａ）において、“５１”は、部分画像１の断面を示し、“５２”は、部分画像２の断面を示したものである。これらの線５１，５２は、境界方向にある程度の移動平均をとったものであり、段差の形状を示したものになっている。
【００７５】
上記図６（ｂ）は、特開２０００−１３２６６３等に記載の方法により、部分画像１と部分画像２の境界に対して、境界近辺で境界方向につながる特徴を有する成分を抽出し、境界近辺で当該特徴成分を取り除くことで、境界を目立たないようにした場合の、境界の状態を示したものである。
上記図６（ｂ）では、境界方向に並行して細かな画像変動がないことを前提として、“５３”で示されるように補修が行なわれる。しかしながら、上記図６（ｂ）に示すように、移動平均をとった境界方向のデータに細かな変動が残っているため、境界方向に並行した細かな画像変動が生じ、この部分の情報が失われている。
【００７６】
上記図６（ｃ）は、同図の“５４”で示されるように、段差の前後Ｗ画素分だけに滑らかな（同図では直線）修正成分を加え、境界方向に並行した細かな画像変動情報を保持するように、部分画像１と部分画像２を接続した状態を示したものである。
この方法について、以下、具体的に説明する。
【００７７】
先ず、一旦補正処理を施した境界のそれぞれに対して、上記式（３）を用いた、境界の実質的な段差値ｄを求める処理を再度実行する。これにより、再び、ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））で示される段差系列が得られることになる。
【００７８】
今回の段差系列ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））は、平均的に“０”になっているはずであるが、部分的に段差が残存していると共に、画像ノイズが加わっている。
【００７９】
そこで、段差系列ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））の移動平均をとり、この結果を、ｄｍ０（０〜Ｌ−１）、ｄｍ１（０〜（Ｌ−１））、ｄｍ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄｍ３（−１〜−（Ｌ−１））とする。
尚、移動平均をとった後に、差分演算を行っても同様の結果となる。すなわち、計算順序によらない。
【００８０】
そして、上記図４（ａ）に示した境界ａに関して、部分画像Ａのデータへ、
Ａ０（ｘ，ｙ）＝ｄｍ０（ｙ）（−ｘ／Ｗ＋１）／２  …（１０）
ｘ：０〜Ｗ
なる式（１０）で示されるＡ０（ｘ，ｙ）を加える。
また、部分画像Ｄへ、
Ｄ０（ｘ，ｙ）＝ｄｍ０（ｙ）（ｘ／Ｗ＋１）／２  …（１１）
ｘ：−１〜Ｗ
なる式（１１）で示されるＤ０（ｘ，ｙ）を加える。
【００８１】
また、上記図４（ａ）に示した境界ｂに関しても同様に、部分画像Ａのデータへ、
Ａ１（ｘ，ｙ）＝ｄｍ１（ｘ）（−ｙ／Ｗ＋１）／２  …（１２）
ｙ：０〜Ｗ
なる式（１２）で示されるＡ１（ｘ，ｙ）を加える。
また、部分画像Ｂへ、
Ｂ１（ｘ，ｙ）＝ｄｍ１（ｘ）（ｙ／Ｗ＋１）／２  …（１３）
ｙ：−１〜Ｗ
なる式（１３）で示されるＢ１（ｘ，ｙ）を加える。
【００８２】
また、上記図４（ａ）に示した境界ｃに関しても同様に、部分画像Ｂのデータへ、
Ｂ２（ｘ，ｙ）＝ｄｍ２（ｙ）（−ｘ／Ｗ＋１）／２  …（１４）
ｘ：０〜Ｗ
なる式（１４）で示されるＢ２（ｘ，ｙ）を加える。
また、部分画像Ｃへ、
Ｃ２（ｘ，ｙ）＝ｄｍ２（ｙ）（ｘ／Ｗ＋１）／２  …（１５）
ｘ：−１〜Ｗ
なる式（１５）で示されるＣ２（ｘ，ｙ）を加える。
【００８３】
また、上記図４（ａ）に示した境界ｄに関しても同様に、部分画像Ｃのデータへ、
Ｃ３（ｘ，ｙ）＝ｄｍ３（ｘ）（−ｙ／Ｗ＋１）／２  …（１６）
ｘ：０〜Ｗ
なる式（１６）で示されるＣ３（ｘ，ｙ）を加える。
また、部分画像Ｂへ、
Ｂ３（ｘ，ｙ）＝ｄｍ３（ｘ）（ｙ／Ｗ＋１）／２  …（１７）
ｘ：−１〜Ｗ
なる式（１７）で示されるＢ３（ｘ，ｙ）を加える。
【００８４】
上述のようにして、Ａ０（ｘ，ｙ）、Ａ１（ｘ，ｙ）、Ｂ１（ｘ，ｙ）、Ｂ２（ｘ，ｙ）、Ｃ２（ｘ，ｙ）、Ｃ３（ｘ，ｙ）、及びＤ３（ｘ，ｙ）、のそれぞれの関数を、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに加えることで、局所的な段差が線形に補正され、境界での段差をなくすことができる。
【００８５】
尚、実質的な段差が、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのデータの傾きが考慮されていることにより、画像自体を損傷する恐れが少ないが、余りに大きな値であれば補正はしないようにする工夫を行なうようにしてもよい。
また、上記の局所的な段差の補正は、上述したような部分画像の結合で新たな部分画像を構成する段階で、その都度実行するようにしてもよい。
【００８６】
以上が、本実施の形態のＸ線撮影装置１００で実施される特徴的な機能についての説明である。以下、Ｘ線撮影装置１００の構成及び動作について具体的に説明する。
【００８７】
[Ｘ線撮影装置１００の全体構成]
Ｘ線撮影装置１００は、上記図１に示すように、部分パネル１０１ａ〜１０１ｄ、アンプ１０２ａ〜１０２ｄ、Ａ／Ｄ変換器１０３ａ〜１０３ｄ、ＤＭＡコントローラ１０４ａ〜１０４ｄ、ＣＰＵ１０９、メモリ１０５〜１０８，１１０，１１６、記憶部１１１、及び曝射制御部１１２を備えている。
そして、ＣＰＵ１０９、メモリ１０５〜１０８，１１０，１１６、大容量記憶部１１１、及び曝射制御部１１２は、バス１１５を介して互いに通信可能なように接続されている。
【００８８】
[Ｘ線撮影装置１００の一連の動作]
ＣＰＵ（中央処理装置）１０９は、Ｘ線撮影装置１００全体の動作制御を司るものである。
例えば、メモリ１１６（プログラムメモリ）には、図７のフローチャートに従った処理プログラムが予め格納されている。ＣＰＵ１０９は、プログラムメモリ１１６から当該処理プログラムを読み出して実行することで、Ｘ線撮影装置１００全体の動作を制御する。これにより、以下に説明するような、Ｘ線撮影装置１００の動作が実施される。
【００８９】
ステップＳ２０１：
被写体１１４（ここでは、人体）のＸ線撮影が開始されると、先ず、曝射制御部１１２がＸ線管球１１３を制御することで、Ｘ線管球１１３から放射されたＸ線は、被写体（人体）１１４を透過して、部分パネル１０１ａ〜１０１ｄに対して入射する。
【００９０】
ステップＳ２０２：
部分パネル１０１ａ〜１０１ｄは、１枚のセンサパネルを４分割して得られるパネルであり、Ｘ線管球１１３のＸ線発生のタイミングに基づいて、それぞれ独立して駆動（不図示のスイッチングトランジスタの順次駆動等）される。
これにより、 部分パネル１０１ａ〜１０１ｄからは、画素に対応する電気信号が出力する。
【００９１】
アンプ１０２ａ〜１０２ｄはそれぞれ、部分パネル１０１ａ〜１０１ｄの対応する部分パネルから出力される電気信号を受けて増幅して出力する。
Ａ／Ｄ変換器１０３ａ〜１０３ｄはそれぞれ、アンプ１０２ａ〜１０２ｄの対応するアンプから出力される電気信号を受けてディジタル化して出力する。
【００９２】
ステップＳ２０３：
ＤＭＡコントローラ１０４ａ〜１０４ｄはそれぞれ、Ａ／Ｄ変換器１０３ａ〜１０３ｄの対応するＡ／Ｄ変換器から出力されるデータ（部分画像データ）をメモリ１０５（デュアルポートメモリ）にストアする。
デュアルポートメモリ１０５は、バス１１５を介して、一連のアドレスを以って該当する部分画像データを読み出せるように構成されている。
【００９３】
ステップＳ２０４：
デュアルポートメモリ１０５にストアされた部分画像データは、ＣＰＵ１０９若しくはバス１１５上のＤＭＡコントローラ（不図示）により、メモリ１０６（フレームメモリ）に格納される。
【００９４】
ステップＳ２０５、ステップＳ２０６：
次に、Ｘ線管球１１３でＸ線を曝射しない状態で、上記と同様の動作を行う。これにより得られた部分画像データは、オフセット的な固定パタンのデータとして、デュアルポートメモリ１０５を介して、メモリ１０７に格納される。
【００９５】
ステップＳ２０７、ステップＳ２０８：
このとき、メモリ１０８には、予め、ゲインばらつきの情報が格納されている。
具体的には、被写体１１４が存在しない状態で、Ｘ線管球１１３でＸ線を部分パネル１０１ａ〜１０１ｄに向けて曝射し、これにより得られた部分画像データを、部分パネル１０１ａ〜１０１ｄの画素毎のゲインばらつきの情報として、メモリ１０８に格納する。
【００９６】
したがって、ＣＰＵ１０９は、フレームメモリ１０６内の部分画像データから、メモリ１０７内の固定パタンデータを差し引き、この結果に対して、メモリ１０８内のゲインばらつき情報を用いた画素毎の画像全体に対する補正処理を実行し、この結果を、メモリ１１７に格納する。
【００９７】
尚、上記補正処理には除算処理が含まれるが、当該除算処理を、例えば、参照テーブル（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ：ＬＵＴ）を用いた対数変換による減算処理として扱うようにしてもよい。
【００９８】
また、ＣＰＵ１０９は、上記補正処理において、ゲインばらつき情報では補正できない画素（欠陥画素でありデータが得られないような画素等）の位置に関する情報を、メモリ１１８に格納する。
そして、ＣＰＵ１０９は、メモリ１１７内の補正後の画像データにおいて、メモリ１１８内の情報により示される画素（欠陥画素）の周辺画素（欠陥画素ではない画素）のデータから類推した画素値を、当該欠陥画素の値として決定する。例えば、周辺画素の平均値を、当該欠陥画素の値として決定する。
【００９９】
ステップＳ２０９：
上述のような処理が施された画像データは、被写体１１４の画像データとして、メモリ１１０ヘ格納される。
このとき、メモリ１１０を用いずに、メモリ１１７へ上記画像データを上書きするようにしてもよい。これにより、メモリを有効に使用することができる。
【０１００】
尚、上記画像データは、例えば、記憶部１１１（磁気記憶装置や大容量不揮発性記憶装置等）にファイルとして保存される場合もある。或は、インターフェース（不図示）により、外部の表示装置や記録装置、或は記憶装置等へ出力されることもある。
この場合、上述したような、メモリ１０７内のデータ（オフセット的な固定パタンデータ）及びメモリ１０８内のデータ（ゲインばらつき情報）等を用いた処理により、それぞれ独立して得られた部分画像データが正規化され、部分画像であることがユーザからは認識不能になる。
【０１０１】
[Ｘ線撮影装置１００の特徴とする動作]
図８は、上述のような動作により、メモリ１１０に格納された被写体１１４の画像データの状態を示したものである。
上記図８に示すように、メモリ１１０には、部分パネル１０１ａ〜１０１ｄに対応する部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの各でデータが格納されている。また、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの画像間は、ｇ画素分の隙間（以下、「隙間ｇ」と言う）があるものとしている。この隙間は、見方によれば欠陥画素であるが、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの間にオフセット的な段差がある場合、平均的な画素補正を行っても無意味である。本実施の形態では、このような場合に後述する各部分画像毎の補正を行った後、平均値を以って画素の補正を行う。
【０１０２】
具体的には、先ず、ここでは一例として、隙間ｇ＝１であるものとする。上述した式（３）式に従って、実質的な段差値ｄを求める。
ここでの式（３）では、ｍ＝３とし、画素値ｘ（ｎ−２）〜ｘ（ｎ＋４）にかかる係数を、図９に示す表に従って求める。当該表では、値ｑにおける微分Ｋを求める係数と、段差値ｄを算出する係数とに分け、最終段で総和をとる。
したがって、実質的な段差値ｄは、
【０１０３】
【数３】
0003667234.tif 000004
【０１０４】
なる式（１８）により得られる。
【０１０５】
上記式（１８）により、部分画像の境界ｘ（ｎ＋１）をはさむ１次元データ系列に施せば、実質的な段差値列ｄ（ｉ）が、画像データの傾きを考慮した上で得られる。
尚、上記式（１８）における“ｉ”は、部分画像の境界に並行した方向のインデックスである。
【０１０６】
図１０及び図１１は、上述のような段差値列ｄ（ｉ）を用いた補正処理を示したものである。当該補正処理は、例えば、ＣＰＵ１０９が、プログラムメモリ１１６に予め格納された上記図１０及び図１１のフローチャートに従った処理プログラムを実行することで実施される。
【０１０７】
ステップＳ３０１、ステップＳ３０２：上記図１０参照
上記式（１８）により、境界ａについての段差値列ｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）を求め、境界ｃについての段差値列ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）を求める。
具体的には例えば、図１２に示すように、“２１”に示す画素のアドレスに従って、境界にまたがって画素値を取り出して上記式（１２）の演算処理を行うことで、段差値列ｄ０（ｉ）を求める。このような演算処理を、全ての境界について実行する。
【０１０８】
ステップＳ３０３、ステップＳ３０４：
ステップＳ３０１及びステップＳ３０２で求めた段差値列ｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）及び段差値列ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）のそれぞれの最頻値Ｄ０，Ｄ１を求める。
尚、Ｄ０，Ｄ１としては、例えば、平均値や中央値等の分布を代表する値を用いるようにしてもよい。
【０１０９】
ステップＳ３０５〜ステップＳ３０７：
部分画像Ａに加えるオフセット値を“０”とし、これに対向する部分画像Ｄに対しては、ステップＳ３０３で求めた最頻値Ｄ０を加える。このときの最頻値Ｄ０は、部分画像Ａから見た部分画像Ｄの段差値を意味している。
これにより、部分画像Ａと部分画像Ｄの実質的な段差がなくなり、新たな部分画像ＡＤと見なすことができる。
【０１１０】
ステップＳ３０８〜ステップＳ３１０：
部分画像Ｂに加えるオフセット値を“０”とし、これに対向する部分画像Ｃに対しては、ステップＳ３０４で求めた最頻値Ｄ１を加える。このときの最頻値Ｄ１は、部分画像Ｂから見た部分画像Ｃの段差値を意味している。
これにより、部分画像Ｂと部分画像Ｃの実質的な段差がなくなり、新たな部分画像ＢＣと見なすことができる。
【０１１１】
したがって、上記図４（ｂ）に示したような、新たな２つの部分画像ＡＤ，ＢＣが得られることになる。そして、次のようにして、２つの部分画像ＡＤ，ＢＣを統合する。
【０１１２】
ステップＳ３１１、ステップＳ３１２：
部分画像ＡＤと部分画像ＢＣの境界ｅについて、実質的な段差値列ｄ４（０〜Ｍ−１）を作成する。そして、この最頻値Ｄ２を求める。
【０１１３】
ステップＳ３１３、ステップＳ３１４：
部分画像ＡＤに加えるオフセット値を“０”とし、部分画像ＢＣに対して、ステップＳ３１２で求めた段差値Ｄ２を加えることで、部分画像ＡＤと部分画像ＢＣを統合する。そして、この結果を、メモリ１１０へ格納する。
【０１１４】
上述のようにしてメモリ１１０に格納された画像は、部分画像Ａ〜Ｄ全体にオフセット的な補正のみを行った結果である。しかしながら、実際には、部分画像Ａ〜Ｄの変動は均一なオフセットとは限らず、現状までの補正では不十分である場合が多い。
そこで、以下に説明するステップＳ３２２からの処理により、メモリ１１０へ格納された画像の境界近辺のみの補正を行い、画像全体が複数部分画像の集合であるという違和感を観察者へ与えないような処理を実行する。ここでの補正は、その一例として、上記図６（ｃ）で示される方法を用いる。
【０１１５】
ステップＳ３２２〜ステップＳ３２５：上記図１１参照
上記図１０のステップＳ３０１と同様にして、元の境界ａ，ｂ，ｃ，ｄにおける実質的な段差値列ｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）、ａ１（ｎ＋２）〜ｄ１（Ｍ−１）、ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）、ｄ３（０）〜ｄ３（ｎ）を求める。
【０１１６】
ステップＳ３２６〜ステップＳ３２９：
ステップＳ３２２〜ステップＳ３２５で求めた段差列ｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）、ａ１（ｎ＋２）〜ｄ１（Ｍ−１）、ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）、ｄ３（０）〜ｄ３（ｎ）を、移動平均等により滑らかな数値列に変換する。これは、段差列ｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）、ａ１（ｎ＋２）〜ｄ１（Ｍ−１）、ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）、ｄ３（０）〜ｄ３（ｎ）が多くのノイズによる影響を受けているためである。
【０１１７】
ステップＳ３３０〜ステップＳ３３３：
上述した式（１０）〜式（１７）により示される、段差成分の局部的な補正処理を実行する。
【０１１８】
すなわち、元の境界ａに関しては、上記式（１０）及び（１１）の原点を変更したものを用い、部分画像Ａに対しては、“ｄｍ０（ｙ）（−ｘ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：ｎ＋１〜ｎ＋１＋Ｗ、ｙ：０〜ｎ）を加え、部分画像Ｄに対しては、“ｄｍ０（ｙ）（ｘ／Ｗ＋１）／２” （ｘ：ｎ−Ｗ〜ｎ、ｙ：０〜ｎ）を加える。
また、元の境界ｂに関しても同様に、上記式（１２）及び（１３）の原点を変更したものを用い、部分画像Ａに対しては、“ｄｍ１（ｘ）（−ｙ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：ｎ＋１〜Ｍ−１、ｙ：ｎ−Ｗ〜ｎ）を加え、部分画像Ｂに対しては、“Ｂ１（ｘ，ｙ）＝ｄｍ１（ｘ）（ｙ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：ｎ＋１〜Ｍ−１、ｙ：ｎ＋１〜ｎ＋１＋Ｗ）を加える。
また、元の境界ｃに関しても同様に、上記式（１４）及び（１５）の原点を変更したものを用い、部分画像Ｂに対しては、“Ｂ２（ｘ，ｙ）＝ｄｍ２（ｙ）（−ｘ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：ｎ＋１〜ｎ＋１＋Ｗ、ｙ：ｎ＋１〜Ｍ−１）を加え、部分画像Ｃに対しては、“Ｃ２（ｘ，ｙ）＝ｄｍ２（ｙ）（ｘ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：ｎ−Ｗ〜ｎ、ｙ：ｎ＋１〜Ｍ−１）を加える。
また、元の境界ｄに関しても同様に、上記式（１６）及び（１７）の原点を変更したものを用い、部分画像Ｃに対しては、“Ｃ３（ｘ，ｙ）＝ｄｍ３（ｘ）（−ｙ／Ｗ＋１）／２” （ｘ：０〜ｎ、ｙ：ｎ−Ｗ〜ｎ）を加え、部分画像Ｂに対しては、“Ｂ３（ｘ，ｙ）＝ｄｍ３（ｘ）（ｙ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：０〜ｎ、ｙ：ｎ＋１〜ｎ＋１＋Ｗ）を加える。
【０１１９】
ステップＳ３３４：
ステップＳ３３０〜ステップＳ３３３により、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄについて、局所的な段差が線形に補正され境界での段差がなくなると、最後に残った境界部分の画素を、近傍の欠陥では無い画素で補間する。ここで補間された画素の領域は、境界部分に１画素分だけ画素のない領域があり、従来では部分画像毎の補正を行わなければ補間処理ができなかった領域である。
【０１２０】
尚、本実施の形態では、上述したような動作を、計算機システムにおけるプログラミングで実現するように構成したが、これに限られることはなく、例えば、ハードウェアにより実現するようにしてもよい。或いは、ハードウェア及びプログラム環境とを混合した構成で実現するようにしてもよい。
また、上述したような境界近辺の補修については、上記図１０に示した処理毎に実行するようにしてもよい。
【０１２１】
＜第２の実施の形態＞
本実施の形態では、部分画像のオフセット成分が、部分画像内で均一でない場合、一定値（最頻値若しくは平均値等）で段差値列を代表させるのではなく、２つの部分画像間の段差値列を、ノイズ等の誤差成分の影響を減らす目的で、低自由度の関数でフィッティングさせて段差関数を作成し、その段差関数を２分して、両方の部分画像へ加えることで、２つの部分画像を統合させる。
【０１２２】
尚、本実施の形態では、作成した段差関数を作成し、その段差関数を２分して、両方の部分画像へ加えるようにしているが、例えば、片方の部分画像へ当該段差関数を加え、一方の部分画像には当該段差関数の符号を反転させた関数を加えるようにしてもよい。
【０１２３】
図１３（ａ）〜（ｃ）は、本実施の形態を模式的に示したものである。
先ず、上記図１３（ａ）に示すように、４つの部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対して、均一ではない傾いたオフセットを重畳する。
次に、上記図１３（ｂ）に示すように、部分画像Ａと部分画像Ｂの間の境界領域での実質的な段差値列をもとめ、その段差値列がなくなるように、部分画像Ａと部分画像Ｄの両者に対して、段差値列をフィッティングした関数を２分して、それぞれ符号が反転するように加える。これと同様の処理を、部分画像Ｂと部分画像Ｃに対しても行う。
そして、上記図１３（ｃ）に示すように、同図（ｂ）で示される処理により求めた新たな部分画像ＡＤと部分画像ＢＣの境界領域に対して、当該処理と同様の処理を行うことで、おこない、部分画像ＡＤと部分画像ＢＣの境界をなくした１つの画像を生成する。
【０１２４】
図１４は、上述のような本実施の形態の処理を示したものである。当該処理は、例えば、ＣＰＵ１０９が、プログラムメモリ１１６に予め格納された上記図１４のフローチャートに従った処理プログラムを実行することで実施される。
【０１２５】
ステップＳ４０１：
上記式（１８）により、部分画像Ａと部分画像Ｄの境界についての段差値列ｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）を求める。
ステップＳ４０２：
上記式（１８）により、部分画像Ｂと部分画像Ｃの境界についての段差値列ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）を求める。
【０１２６】
ステップＳ４０３：
ステップＳ４０１で求めた段差値列ｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）を、関数ｆ０（ｙ，ｐ１）でフィッティングする。関数ｆ０（ｙ，ｐ１）は、画像の縦方向の軸をｙとし、パラメータｐ１を有する関数である。
ステップＳ４０４：
ステップＳ４０２で求めた段差値列段差値列ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）を、関数ｆ２（ｙ，ｐ２）でフィッティングする。関数ｆ２（ｙ，ｐ２）は、画像の縦方向の軸をｙとし、パラメータｐ２を有する関数である。
【０１２７】
ステップＳ４０５：
段差の関数ｆ０（ｙ，ｐ１）を実質的に“０”にするために、部分画像Ａに対しては“ｆ０（ｙ，ｐ１）／２”を加え、部分画像Ｄに対しては“−ｆ０（ｙ，ｐ１）／２”を加える。
ステップＳ４０６：
段差の関数ｆ２（ｙ，ｐ２）を実質的に“０”にするために、部分画像Ｂに対しては“ｆ２（ｙ，ｐ２）／２”を加え、部分画像Ｃに対しては“−ｆ２（ｙ，ｐ２）／２”を加える。
【０１２８】
したがって、部分画像Ａと部分画像Ｄは統合され、新たな部分画像ＡＤとなり、部分画像Ｂと部分画像Ｃも同様に、新たな部分画像ＢＣとなる。
【０１２９】
ステップＳ４０７：
上記式（１８）により、新たな部分画像ＡＤと部分画像ＢＣの境界についての段差値列ｄ４（０）〜ｄ４（ｎ）を求める。
ステップＳ４０８：
ステップＳ４０７で求めた段差値列ｄ４（０）〜ｄ４（ｎ）を、関数ｆ４（ｙ，ｐ３）でフィッティングする。関数ｆ４（ｙ，ｐ３）は、画像の縦方向の軸をｙとし、パラメータｐ３を有する関数である。
ステップＳ４０９：
段差の関数ｆ４（ｙ，ｐ３）を実質的に“０”にするために、部分画像ＡＤに対しては“ｆ４（ｙ，ｐ３）／２”を加え、部分画像ＢＣに対しては“−ｆ４（ｙ，ｐ３）／２”を加える。
【０１３０】
上述のような処理により、４つの部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが、部分画像内が一様ではなく変動した成分が重畳している画像であっても、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ間の段差の適切な補正が可能となる。
【０１３１】
その後、上記図１１に示した処理を実行することで、段差位置での補修を加える。このときの境界近辺での補修は、上記図１４の処理実行毎に行うようにしてもよい。
【０１３２】
＜第３の実施の形態＞
本実施の形態では、例えば、上記図１のＸ線撮影装置１００において、４つの部分パネル１０１ａ〜１０１ｄの代わりに、９つの部分パネルを用いて、図１５（ａ）に示すような、９個の部分画像（００）〜（２２）を取得し、これらの部分画像（００）〜（２２）の中から、独立して考えられる２つの部分画像を順次選択して結合する。
【０１３３】
具体的には例えば、上記図１５（ａ）に示す状態にある９個の部分画像（００）〜（２２）を、同図の（ｂ）→（ｃ）→（ｄ）→（ｅ）の順で示されるようにして統合する。このとき、上記図１５（ｄ）に示すように、２つの部分画像となったとき、両者の部分画像の境界が直線になっていることに注意する。
上記図１５（ｄ）で示される統合状態の後、上記図１１に示した処理を実行することで、段差位置での補修を加える。このときの境界近辺での補修は、上記図１４の処理実行毎に行うようにしてもよい。
【０１３４】
＜第４の実施の形態＞
本実施の形態では、上記図１のＸ線撮影装置１００により得られた被写体１１４の画像が、すなわちメモリ１１０に格納された画像が、例えば、図１６に示すような画像であるとする。
【０１３５】
上記図１６において、“４１”は、Ｘ線照射がなされていない部分であり、“４２”は、Ｘ線管球１１３から発せられるＸ線をコリメータにより絞った部分であり、“４３”は、被写体１１４が投影された部分である。
すなわち、部分４１には、ほとんど若しくは全くＸ線照射が無い画素が存在し、これとは逆に、部分４２（被写体１１４の無い部分）には、被写体１１４を透過しなかった非常に強いＸ線照射による画素が存在する。そして、部分４３（被写体１１４の部分）には、これらの中間的なＸ線強度による画素が存在する。
【０１３６】
ここで、Ｘ線のセンサパネルの出力（電気信号）では、一般的に、入射したＸ線強度に比例するものとなるが、そのエネルギー変換の過程若しくは電気信号の変換過程（増幅やインピーダンス変換等）において、Ｘ線強度と出力電気信号の線形性（リニアリティー）が、センサパネルの感度領域において全て一定であるとは限らない。
特に、Ｘ線強度が非常に強い部分では、次第に電気系の出力飽和領域に近づくための非線形性が現れる。また、Ｘ線照射が弱い部分では、ノイズの影響や電気回路の超低電圧での挙動の不安定性等からの非線形性が現れる。
【０１３７】
上述のような非線形性が現れる部分の画像情報は、ほとんどの場合、無意味な情報であり、通常では当該画像情報が存在しても問題はない。
しかしながら、部分画像の一部分の統計的な挙動から部分画像全体のオフセット成分（例えば、Ｘ線に比例する画像データであればオフセット、対数に比例する画像データであればゲイン）を導きだす場合において、上述のような非線形性による誤差の大きな部分がかなりの面積を占める場合、その誤差に画像全体の結果が引きずられる結果になり、正確なオフセット成分の抽出には至らない。
【０１３８】
そこで、本実施の形態では、予め、センサパネル１０１ａ〜１０１ｄの感度範囲の中で、リニアリティーが信頼できる区間を定め、実質的な段差値ｄを算出する前、若しくは同時に近辺の平均値等の代表的な値が信頼できる区間にある場合のみ、その段差値ｄを採用することで、必要な領域での段差値ｄを求める。
【０１３９】
例えば、医療用Ｘ線撮影の場合、被写体１１４を透過してセンサパネル１０１ａ〜１０１ｄに至るＸ線量は、予めＸ線量を被写体１１４に照射する、或いはフォトタイマーと呼ばれるＸ線量を測定することによって、適当な線量値になった時点でＸ線を遮断するようになされている。これにより、Ｘ線量は、常に最適に調整され、被写体情報がある部分でのリニアリティーが常に最適である場合が多い。
【０１４０】
このため、本実施の形態では、境界をはさむデータの平均値ｍ（ｉ）を、
【０１４１】
【数４】
0003667234.tif 000005
【０１４２】
なる式（１９）により求め、平均値ｍ（ｉ）が、信頼できる区間の最小値Ｖ０及び最大値Ｖ１を以って、
Ｖ０≦ｍ（ｉ）≦Ｖ１
なる条件を満たす場合に、上述した式（１８）により得られる段差値ｄ（ｉ）を採用してヒストグラム作成に加える。
【０１４３】
本実施の形態では、上述の差値ｄ（ｉ）のみを用いて、２つの部分画像を統合する。すなわち、上記図１０に示したステップＳ３０３、ステップＳ３０４、及びステップＳ３１２におけるヒストグラムの生成について、平均値ｍ（ｉ）から得られる値のみを用いる。
【０１４４】
＜第５の実施の形態＞
本実施の形態では、第４の実施の形態における信頼できる区間に段差値のみを採用することで、必要な領域での段差値を求める場合であっても、第２の実施の形態に相当するような関数フィッティングを行う。
すなわち、関数フィッティングに信頼できる区間の段差値のみを用いる。これにより、不等間隔なデータ系列のフィッティングとなる。
【０１４５】
尚、本発明の目的は、第１〜第５の実施の形態のホスト及び端末の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が第１〜第５の実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、第１〜第５の実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって第１〜第５の実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって第１〜第５の実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１４６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、統合する複数の部分画素間の段差値を精度よく算出することができる。これにより、個々の部分画像の変動を安定して補正することが可能になり、良好な状態の統合後の最終的な１つの画像を取得することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態において、本発明を適用したＸ線撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図２】部分画像の段差の様子を１次元で模式的に説明するための図である。
【図３】４枚の部分画像を説明するための図である。
【図４】部分画像の統合方法の一例を模式的に説明するための図である。
【図５】部分画像の統合方法において、最終的な２つの部分画像の好ましくない一例を模式的に説明するための図である。
【図６】部分画像の境界部分の補修方法の一例を模式的に説明するための図である。
【図７】上記Ｘ線撮影装置の全体動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】上記Ｘ線撮影装置の部分パネルで得られる部分画像を説明するための図である。
【図９】部分画像の実質的な段差を求める際に用いる表を説明するための図である。
【図１０】上記Ｘ線撮影装置において、部分画像間のオフセット差を求める処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】上記Ｘ線撮影装置において、部分画像の境界部分の補修を行う処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】上記実質的な段差値の求め方を具体的に説明するための図である。
【図１３】第２の実施の形態において、部分画像の境界部分の補修方法の一例を模式的に説明するための図である。
【図１４】上記補修方法を説明するためのフローチャートである。
【図１５】第３の実施の形態において、複数の部分画像を順次統合する処理を模式的に説明するための図である。
【図１６】第４の実施の形態における４枚の部分画像を説明するための図である。
【符号の説明】
１００  Ｘ線撮影装置
１０１ａ〜１０１ｄ  部分パネル
１０２ａ〜１０２ｄ  アンプ
１０３ａ〜１０３ｄ  Ａ／Ｄ変換器
１０４ａ〜１０４ｄ  ＤＭＡコントローラ
１０５〜１０８，１１０，１１６  メモリ
１０９  ＣＰＵ
１１１  記憶部
１１２  曝射制御部
１１５  バス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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