(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに重なり合わない複数の部分画像から１枚の画像を構成するための処理を実行する画像処理装置であって、
境界部分領域を介して隣り合う前記部分画像間ごとに複数の段差値を算出し、該複数の段差値ごとから統計値を算出し、該統計値に基づいて前記部分画像間の段差を補正する補正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】
前記複数の部分画像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記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像取得手段は、１枚の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２記載の画像処理装置。
【請求項４】
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３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３記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記段差値は、前記隣り合う部分画像を横切る線分上の該部分画像の傾きを、各部分画像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、該傾きに基づいて前記段差値として算出されることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記補正手段は、前記複数の段差値ごとの最頻値又は平均値を前記統計値として算出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記補正手段は、対象部分画像を基準として、他の部分画像の補正値を求める際に、前記統計値が補正後に０に近づく様に該補正値を算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記統計値の合計値が０でない場合には、補正後の前記統計値の絶対値が一定値となるように前記補正値を算出することを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記補正手段は、前記Ｘ線センサパネルの入出力特性が線形である範囲の画素値のみを用いて、前記段差値を求めることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記補正手段は、前記Ｘ線センサパネルに対してＸ線照射が行われなかった部分と、Ｘ線が被写体を透過せずに直接前記Ｘ線センサパネルに照射された部分とを除く部分の画素値を、前記Ｘ線センサパネルの入出力特性が線形である範囲の画素値とすることを特徴とする請求項１０記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記補正手段は、前記複数の部分画像の境界部分領域に実質的な隙間がある場合、前記補正後に、当該隙間部分の画素を補間により生成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記補正手段は、前記補正後に、前記隣り合う部分画像における段差値を再度算出し、該段差を横切る線分上の画素であり、各部分画像の前記境界部分に接する一辺から一定距離内の領域の画素にそれぞれ補正値を加算することで補正することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記補正値は、前記再度算出した段差値と前記一辺からの距離で定まる値であり、前記一辺からの距離が大きくなるに従い絶対値が減少することを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。
【請求項１５】
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、
前記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項１乃至１４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１６】
互いに重なり合わない複数の部分画像から１枚の画像を構成するための画像処理方法であって、
境界部分領域を介して隣り合う前記部分画像間ごとに複数の段差値を算出し、該複数の段差値ごとから統計値を算出し、該統計値に基づいて前記部分画像間の段差を補正する補正ステップを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
請求項１乃至１４の何れか１項に記載の画像処理装置の機能、又は請求項１５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プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１８】
請求項１６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プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【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、及びそれを実施するための処理ステップをコンピュータが読出可能に格納した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場合、部分画像の変動を安定して補正する構成により、良好な状態の当該画像を取得できる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及びそれを実施するための処理ステップをコンピュータが読出可能に格納した記憶媒体を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
斯かる目的下において、第１の発明は、互いに重なり合わない複数の部分画像から１枚の画像を構成するための処理を実行する画像処理装置であって、境界部分領域を介して隣り合う前記部分画像間ごとに複数の段差値を算出し、該複数の段差値ごとから統計値を算出し、該統計値に基づいて前記部分画像間の段差を補正する補正手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
第２の発明は、上記第１の発明において、上記複数の部分画像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。
【００１７】
第３の発明は、上記第２の発明において、上記画像取得手段は、１枚の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。
【００１８】
第４の発明は、上記第３の発明において、上記センサパネルは、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線強度に比例するものであることを特徴とする。
【００１９】
第５の発明は、上記第３の発明において、上記センサパネルは、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。
【００２０】
第６の発明は、上記第１〜第５のいずれか一つの発明において、前記段差値は、前記隣り合う部分画像を横切る線分上の該部分画像の傾きを、各部分画像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、該傾きに基づいて前記段差値として算出されることを特徴とする。
【００２１】
第７の発明は、上記第１〜第６のいずれか一つの発明において、前記補正手段は、前記複数の段差値ごとの最頻値又は平均値を前記統計値として算出することを特徴とする。
【００２２】
第８の発明は、上記第１の発明において、前記補正手段は、対象部分画像を基準として、他の部分画像の補正値を求める際に、前記統計値が補正後に０に近づく様に該補正値を算出することを特徴とする。
【００２３】
第９の発明は、上記第８の発明において、前記統計値の合計値が０でない場合には、補正後の前記統計値の絶対値が一定値となるように前記補正値を算出することを特徴とする。
【００２４】
第１０の発明は、上記第１〜第９のいずれか一つの発明において、前記補正手段は、前記Ｘ線センサパネルの入出力特性が線形である範囲の画素値のみを用いて、前記段差値を求めることを特徴とする。
【００２５】
第１１の発明は、上記第１０の発明において、前記補正手段は、前記Ｘ線センサパネルに対してＸ線照射が行われなかった部分と、Ｘ線が被写体を透過せずに直接前記Ｘ線センサパネルに照射された部分とを除く部分の画素値を、前記Ｘ線センサパネルの入出力特性が線形である範囲の画素値とすることを特徴とする。
【００２６】
第１２の発明は、上記第１の発明において、前記補正手段は、前記複数の部分画像の境界部分領域に実質的な隙間がある場合、前記補正後に、当該隙間部分の画素を補間により生成することを特徴とする。
【００２７】
第１３の発明は、上記第１の発明において、前記補正手段は、前記補正後に、前記隣り合う部分画像における段差値を再度算出し、該段差を横切る線分上の画素であり、各部分画像の前記境界部分に接する一辺から一定距離内の領域の画素にそれぞれ補正値を加算することで補正することを特徴とする。
【００２８】
第１４の発明は、上記第１３の発明において、前記補正値は、前記再度算出した段差値と前記一辺からの距離で定まる値であり、前記一辺からの距離が大きくなるに従い絶対値が減少することを特徴とする。
【００２９】
第１５の発明は、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、請求項１乃至１４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。
【００３０】
第１６の発明は、互いに重なり合わない複数の部分画像から１枚の画像を構成するための画像処理方法であって、境界部分領域を介して隣り合う前記部分画像間ごとに複数の段差値を算出し、該複数の段差値ごとから統計値を算出し、該統計値に基づいて前記部分画像間の段差を補正する補正ステップを含むことを特徴とする。
【００３１】
第１７の発明は、請求項１乃至１４の何れか１項に記載の画像処理装置の機能、又は請求項１５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プログラムをコンピュータ読取可能な記憶媒体に記録したことを特徴とする。
【００３２】
第１８の発明は、請求項１６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プログラムをコンピュータ読出可能な記憶媒体に記録したことを特徴とする。
【００３３】
【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。
【００３４】
＜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。
【００３５】
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、部分画像毎の境界の実質的な段差値を統計的に解釈し、部分画像内の画素値全体に対する補正値（オフセットもしくはゲイン）を定めて、画像補正する機能を有する。また、Ｘ線撮影装置１００は、上記画像補正を実行した後に、再び、部分画像毎の境界の段差値を求め、上記画像補正では完全に補正しきれない部分を、再度補正することで、部分画像の境界の補正を安定して行えるように構成されている。
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。
【００３６】
（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。
【００３７】
画像の１次元に着目し、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。
【００３８】
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”とする。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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、
【００４２】
【数１】
0003658324.tif 000002
【００４３】
なる式（２）で表される。
【００４４】
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、
【００４５】
【数２】
0003658324.tif 000003
【００４６】
なる式（３）で表される。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
それぞれの部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのデータに対して、補正値Ｆ０，Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を加算することで、境界の段差を補正する。
例えば、部分画像Ａを基準とし、Ｆ０＝０とする。この場合、仮に、
Ｄ０＋Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＝０
であれば、時計周りでも反時計周りで考えても、同様の結果が得られ、補正値Ｆ０，Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３は、
Ｆ０＝０
Ｆ１＝Ｄ１＝−Ｄ０−Ｄ３−Ｄ２
Ｆ２＝Ｄ１＋Ｄ２＝−Ｄ０−Ｄ３
Ｆ３＝Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＝−Ｄ０
で表される。
【００５６】
一方、仮に、
Ｄ０＋Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＝ε（≠０）
である場合、時計周りと反時計周りの平均を以って、この矛盾を回避する。すなわち、この場合の、補正値Ｆ０，Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３は、
Ｆ０＝０
Ｆ１＝（Ｄ１−Ｄ０−Ｄ３−Ｄ２）／２
Ｆ２＝（Ｄ１＋Ｄ２−Ｄ０−Ｄ３）／２
Ｆ３＝（Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３−Ｄ０）／２
で表される。これは、誤差を全体に均一にばらまくことに相当する。
【００５７】
上記の矛盾を回避する方法としては、値Ｄ０〜Ｄ３の中で絶対値が最小のものを、他の値の和の符号を反転させたもので置き換える方法等も適用可能である。また、補正値Ｆ０〜Ｆ３を全て正の値にするようにしたほうが、結果的に画像の画素値を負にする恐れがなくなるため、補正値Ｆ０〜Ｆ３の中で最小の値を全てに加えるようしてもよい。
【００５８】
（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。
【００５９】
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。
【００６０】
例えば、図５（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。
【００６１】
上記図５（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。
【００６２】
上記図５（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５（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５（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。
【００６３】
上記図５（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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
そして、上記図４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  …（４）
ｘ：０〜Ｗ
なる式（４）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  …（５）
ｘ：−１〜Ｗ
なる式（５）で示されるＤ０（ｘ，ｙ）を加える。
【００６８】
また、上記図４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  …（６）
ｙ：０〜Ｗ
なる式（６）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  …（７）
ｙ：−１〜Ｗ
なる式（７）で示されるＢ１（ｘ，ｙ）を加える。
【００６９】
また、上記図４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  …（８）
ｘ：０〜Ｗ
なる式（８）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  …（９）
ｘ：−１〜Ｗ
なる式（９）で示されるＣ２（ｘ，ｙ）を加える。
【００７０】
また、上記図４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  …（１０）
ｘ：０〜Ｗ
なる式（１０）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  …（１１）
ｘ：−１〜Ｗ
なる式（１１）で示されるＢ３（ｘ，ｙ）を加える。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
[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。
【００７５】
[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６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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
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。
【００８０】
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。
【００８１】
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。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
[Ｘ線撮影装置１００の特徴とする動作]
図７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２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。
【００８９】
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８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、
【００９０】
【数３】
0003658324.tif 000004
【００９１】
なる式（１２）により得られる。
【００９２】
上記式（１２）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（１２）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。
【００９３】
図９及び図１０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９及び図１０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。
【００９４】
ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４：上記図９参照
上記式（１２）により、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの境界におけるｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）、ａ１（ｎ＋２）〜ｄ１（Ｍ−１）、ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）、ｄ３（０）〜ｄ３（ｎ）の４つの系列を作成する。
具体的には例えば、図１１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。
【００９５】
ステップＳ３０５〜ステップＳ３０８：
ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４で求めたｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）、ａ１（ｎ＋２）〜ｄ１（Ｍ−１）、ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）、ｄ３（０）〜ｄ３（ｎ）のそれぞれの最頻値を、Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３として求める。
尚、Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３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。
【００９６】
ステップＳ３０９〜ステップＳ３１２：
部分画像Ａに加えるオフセット値Ｆ０を“０”とし、その他の部分画像Ｂ，Ｃ，Ｄに加えるオフセット値Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を“（Ｄ１−Ｄ０−Ｄ３−Ｄ２）／２”とする。
【００９７】
ステップＳ３１３〜ステップＳ３１７：
ステップＳ３０９〜ステップＳ３１２でのオフセット値Ｆ０〜Ｆ３を全て正の値とする。これは、画像の画素値は基本的に正の値であるため、演算後も正の値であることを保証するためである。
具体的には例えば、オフセット値Ｆ０〜Ｆ３の最小値を“ＭＶ”として、それぞれの値に“ＭＶ”を加える。
【００９８】
ステップＳ３１８〜ステップＳ３２１：
ステップＳ３１３〜ステップＳ３１７で求めたオフセット値Ｆ０〜Ｆ３を、部分画像Ａ〜Ｄにそれぞれ加える。
この結果をメモリ１１０へ格納する。
【００９９】
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５（ｃ）で示される方法を用いる。
【０１００】
ステップＳ３２２〜ステップＳ３２５：上記図１０参照
上記図９のステップＳ３０１〜ステップＳ３０４と同様にして、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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
ステップＳ３３０〜ステップＳ３３３：
上述した式（４）〜式（１１）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。
【０１０３】
すなわち、境界ａに関しては、上記式（４）及び（５）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、境界ｂに関しても同様に、上記式（６）及び（７）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、境界ｃに関しても同様に、上記式（８）及び（９）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、境界ｄに関しても同様に、上記式（１０）及び（１１）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。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
＜第２の実施の形態＞
第１の実施の形態では、１枚のセンサパネルを４分割した部分パネル１０１ａ〜１０１ｄにより得られた４つの部分画像を独立した系で並列に処理する構成としたが、本実施の形態では、さらに多くの部分画像を独立した系で並列に処理する。
【０１０７】
例えば、図１２（ａ）に示すように、９つの部分画像（００），（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）の集合で１枚の画像を構成するものとした場合、部分画像（００），（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）の境界は、１２個存在することになる。
【０１０８】
この場合、部分画像（００），（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）に対して、上記図１２（ｂ）の矢印で示す方向に、実質的な段差値ｄを、第１の実施の形態と同様にして求める。
この段差値ｄは、それぞれ独立して求めたものであり、全てが矛盾ないとは限らない。したがって、あらゆるルートでの段差値の和の平均値から、それぞれの部分画像へ加える補正オフセット値を求める必要がある。
【０１０９】
具体手には、上記図１２（ａ）に示す部分画像（００），（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）のつながりは、同図（ｂ）に示すようなセル（部分画像）間をめぐる巡回問題になる。
ここで、ある１つのセルから出発して、接続線上にある段差値を加算してゆき、元のセルに到達した時の値がどのルートを通っても“０”にならなければ、この系は矛盾していることになる。ここでは、この矛盾を解決する方法を実現する。
【０１１０】
例えば、部分画像（００）に加えるオフセット値を基準としてＦ００＝“０”とする。次の部分画像（０１）のオフセット値Ｆ０１は、部分画像（００）からスタートして部分画像（０１）に至る全てのパスを通るオフセット値の平均で求める。
この場合、上記図１２（ｂ）の破線で示すような４つのルートが、最も少ないルートで全てをカバーするようになると考えられる。このときのオフセット値Ｆ０１は、
Ｆ０１＝（ｄ０００１＋３・ｄ００１０＋２・ｄ１０２０＋２
・ｄ２０２１＋ｄ２１２２−ｄ１２２２−２・ｄ０２１２−２
・ｄ０１０２−ｄ１１２１−ｄ０１１１）／４
なる演算により求めることができる。
【０１１１】
尚、上記の方法では、通るパスによって、何度も用いる段差値があり、平均に偏りができてしまう恐れがある。このパスは、演えき的に考えてもなかなか求まらない。最適なルート（なるべく均等に全てのパスを通過するルート）を求めるには、ダイナミックプログラミング等の特殊な手法を用いることが好ましい。
【０１１２】
上述のようにして、部分画像（００）から他の全ての部分画像（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）にまで至る全てのルートの探索が終了すると、これについての情報を記憶する。そして、段差値を計算した後に、それぞれの部分画像（００），（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）に加算する補正オフセット値Ｆ０１，Ｆ０２，Ｆ１０，Ｆ１１，Ｆ１２，Ｆ２０，Ｆ２１，Ｆ２２を矛盾なく求める。最終的に、全ての補正オフセット値が正になるように最小値を加えるようにしてもよい。
その後、全て境界において、第１の実施の形態と同様の段差の補正処理を実行する。
【０１１３】
＜第３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１３に示すような画像であるとする。
【０１１４】
上記図１３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。
【０１１５】
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。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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。
このため、上記図９のステップＳ３０１〜ステップＳ３０８の処理を、次のような処理とする。
【０１１８】
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。
【０１１９】
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、
【０１２０】
【数４】
0003658324.tif 000005
【０１２１】
なる式（１３）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（１２）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。
【０１２２】
尚、本発明の目的は、第１〜第３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３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３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３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３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。
【０１２３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、複数の部分画像の集合で１枚の画像を構成する場合、部分画像間の境界付近の画素値の統計的性質に基づいて、当該部分画像間の段差を補正するように構成したので、境界部分での実質的な段差値を統計的に処理することができるため、個々の部分画像の変動を安定して補正することができる。したがって、良好な画質の１枚の画像を提供できる。
【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】部分画像の補正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６】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７】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８】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９】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１０】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１１】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１２】第２の実施の形態における、複数枚の部分画像を説明するための図である。
【図１３】第２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】
0003658324.tif 000006
【図２】
0003658324.tif 000007
【図３】
0003658324.tif 000008
【図４】
0003658324.tif 000009
【図５】
0003658324.tif 000010
【図６】
0003658324.tif 000011
【図７】
0003658324.tif 000012
【図８】
0003658324.tif 000013
【図９】
0003658324.tif 000014
【図１０】
0003658324.tif 000015
【図１１】
0003658324.tif 000016
【図１２】
0003658324.tif 000017
【図１３】
0003658324.tif 000018