(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたアナログＸ線画像信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換手段と、デジタル化された画像信号から低周波成分を抽出する手段と、デジタル化された画像信号から、着目する画素の小近傍およびその周辺部における平均輝度をそれぞれ求める手段と、該小近傍の平均輝度と周辺部の平均輝度との関係を表わす、前者が後者より大きいときは正の値をとり前者が後者より小さいときは負の値をとる、係数を求める手段と、上記の低周波成分にこの係数を乗じた上で元のデジタル化された画像信号から差し引く手段とを備えることを特徴とするＸ線画像デジタル処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、医療などにおいて用いられるＸ線画像信号をデジタル画像データに変換して処理する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
Ｘ線ＴＶシステムを用いて被写体（患者の身体など）のＸ線透視像を電気的な画像信号として撮像し、これをモニター装置に表示して観察することが広く行なわれている。さらに、この画像信号をデジタル画像データに変換して種々のデジタル画像処理を行なうことも普及している。
【０００３】
ところで、Ｘ線は被写体中を透過するときにその物質内部で散乱するため、その散乱線の影響により、Ｘ線透視像のコントラストが悪くなったり、あるいはシャープさ（尖鋭度）が鈍くなったりするという、画質低下が生じる。そのため、現状では、Ｘ線の線質を変えて散乱しにくくしたり、あるいはＸ線コリメータの形状を工夫して、コリメータでの散乱線を抑制することが試みられている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のようにＸ線の線質の調整やコリメータの工夫によっても、被写体内の散乱線の影響による画質低下は本質的に除去することは不可能である。
【０００５】
この発明は、上記に鑑み、デジタル化されたＸ線透視像を処理することにより、散乱線の影響を除去するように改善した、Ｘ線画像デジタル処理装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、この発明によるＸ線画像デジタル処理装置においては、入力されたアナログＸ線画像信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換手段と、デジタル化された画像信号から低周波成分を抽出する手段と、デジタル化された画像信号から、着目する画素の小近傍およびその周辺部における平均輝度をそれぞれ求める手段と、該小近傍の平均輝度と周辺部の平均輝度との関係を表わす、前者が後者より大きいときは正の値をとり前者が後者より小さいときは負の値をとる、係数を求める手段と、上記の低周波成分にこの係数を乗じた上で元のデジタル化された画像信号から差し引く手段とを有することが特徴となっている。
【０００７】
画像に対する散乱線の影響は、輝度の高い部分から低い部分へとにじみだすようなものとなる。そこで、画像信号から低周波成分を抽出すれば、散乱線による影響分を取り出すことは一応可能である。ところが、この低周波成分には真の画像の低周波成分も含まれているので、この取り出された低周波成分を、元の画像信号から差し引くだけでは、散乱線の影響を除くことについては不十分である。上記のように、散乱線の影響は、画像の輝度の高い部分から低い部分へとにじみだすようなものとなっているため、小領域の輝度が周辺に対して低いものであれば、その小領域に含まれる画素については散乱線によって輝度が高くなり、逆に小領域の輝度が周辺に対して高いものであれば、その小領域に含まれる画素については散乱によって輝度が低くなるものと考えられる。つまり、前者のような画素については輝度を低くし、後者のような画素には輝度を高くするような補正が必要である。そこで、この小領域の平均輝度と周辺部の平均輝度との関係を表わす係数で、前者が後者より大きいときは正の値をとり前者が後者より小さいときは負の値をとる係数を求めた上で、この係数を上記の低周波成分に乗じれば、散乱線の影響をより正確に反映した正または負の信号を得ることができ、これを元の画像信号から差し引くことにより、輝度を高くする方向および低くする方向の両方に対応できて、散乱線の影響分を適切に除去することが可能となる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
つぎに、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。図１において、Ｘ線管１１から発射されたＸ線が被写体１０を透過してイメージインテンシファイア１２に入射し、Ｘ線透過像が光学像に変換される。イメージインテンシファイア１２には光学系１３を介してＴＶカメラ１４が結合されており、イメージインテンシファイア１２の出力光学像の画像信号が得られる。この画像信号はＡ／Ｄ変換器１５によりデジタル画像データに変換された後、デジタル画像処理装置１６に送られて種々のデジタル画像処理を受け、その後Ｄ／Ａ変換器１７でアナログの画像信号に戻され、ＴＶモニター装置１８に送られる。
【０００９】
デジタル画像処理装置１６は、低周波成分抽出回路２１と、小近傍平均輝度算出回路２２と、周辺部平均輝度算出回路２３と、散乱線影響度算出回路２４と、乗算器２５と、減算器２６とからなる散乱線除去部２０と、他の画像処理を行う画像処理部２７とから構成されている。
【００１０】
デジタル画像データはまず低周波成分抽出回路２１に送られ、画像の低周波成分ＩＳが抽出される。この低周波成分抽出回路２１は、たとえば図２の（ａ）で示すようなＮＦ×ＮＦのマトリクスのテンプレートを用いて畳み込み演算を行なうローパス空間フィルタにより構成される。また、デジタル画像データは小近傍平均輝度算出回路２２および周辺部平均輝度算出回路２３にも送られる。
【００１１】
これら小近傍平均輝度算出回路２２および周辺部平均輝度算出回路２３は、いずれもたとえばテンプレートによる畳み込み演算で構成された空間フィルタである。小近傍平均輝度算出回路２２は着目する画素の周囲の小さい領域の平均輝度ＭＳを求めるものであり、周辺部平均輝度算出回路２３はその周辺の比較的広い領域での平均輝度ＭＬを求めるものである。そのため、前者で用いるテンプレートは図２の（ｂ）に示すようにＮＳ×ＮＳの小さいマトリクスで構成され、後者で用いるテンプレートはそれを囲むような比較的大きなＮＬ×ＮＬで構成される。これらＮＳ×ＮＳおよびＮＬ×ＮＬのテンプレートはすべて「１」の重みを正規化して用いている。ＮＳ×ＮＳのマトリクスは着目画素のごく近傍の平均輝度を求めるため小さく設定し、ＮＬ×ＮＬのマトリクスは比較的広い範囲の平均輝度を求めるために大きく設定することが望ましい。
【００１２】
散乱線影響度算出回路２４は、上記で求めたＭＳとＭＬとから各画素ごとに散乱線影響度Ｋを算出する。この例では、図３に示すようなグラフを用いてＭＳ−ＭＬの値からＫを求める。そして、乗算器２５において低周波成分ＩＳに対して影響度Ｋを乗じ（ＩＳ×Ｋ）、これを補正値ＩＣとして減算器２６に送り、元のデジタル画像データから補正値ＩＣを減算する。これにより散乱線の影響が除去された画像データは画像処理部２７で、ウインドウ変換、エッジ強調などの各種のデジタル画像処理を受けた後、Ｄ／Ａ変換器１７に送られ、アナログの画像信号に戻されてＴＶモニター装置１８に送られて表示される。
【００１３】
ここで、画像の１ライン上の真のデータプロフィールが図４の（ａ）のようになる場合を想定する。輝度が急峻に落ち込んでいる狭い部分は、たとえば血管造影の場合の血管部分に相当する。ところが散乱線の影響があるということは、輝度の高い部分の周囲に輝度の低い部分があると、その輝度の高い部分から低い部分へとＸ線がにじみ出すようなものであるから、その輝度の高い部分における輝度は低くなり、逆に輝度の低い部分の輝度は高くなる。そこで、この散乱線の影響により、実際に得られる画像データの１ライン分のプロフィールは、図４の（ｂ）のようになる。この画像データから低周波成分ＩＳを取り出すと図４の（ｃ）のようになるが、これには真のデータの低周波成分と散乱の影響分とが含まれている。
【００１４】
一方、ＭＳ−ＭＬの値が正であるということは、周辺部より小近傍の画素値が大きいということであり、そのような場合は散乱によって画素値が真の値よりも低くなっていると考えられる。逆にＭＳ−ＭＬの値が負であるということは、周辺部より小近傍の画素値が小さいということであり、そのような場合は散乱によって画素値が真の値よりも高くなっていると考えられる。そのため、ＭＳ−ＭＬの値が正のときは、画素値に対して散乱の影響がマイナス側に働き、逆にＭＳ−ＭＬの値が負のときは、画素値に対して散乱の影響がプラス側に働く。そこで、図３に示すようなカーブ（たとえば太線）によりＭＳ−ＭＬの値に応じてＫを求め、これをＩＳに乗じた上で元の画像データから差し引けばよいことが分かる。この図３においてＭＳ−ＭＬの値が０付近でＫ値が０としたのは、ノイズによる影響を避けるための不感帯を設けるためである。この図３のカーブは、Ｘ線条件（管電圧、管電流、イメージインテンシファイアの種類・視野等）に応じて図３の細線や点線のように変えることもできる。最適なカーブは、実験やコンピュータシュミレーションなどで求める。また、ここでは、ＭＳとＭＬとの差を用いたが、ＭＳとＭＬとの比を用いて同様のカーブからＫを求めるようにしてもよい。
【００１５】
Ｋを低周波成分ＩＳに乗じて得た補正値ＩＣは図４の（ｄ）に示すようになり、このＩＣを元の画像データから差し引くことにより、図４の（ｅ）に示すような画像データを得ることができる。補正値ＩＣは、上記の通り、散乱による影響をより反映したものとなっているので、散乱の影響を除いたデータを得ることが可能となる。図４の（ｂ）で示した元の画像データと図４の（ｅ）で示した補正後のデータとの比較からも分かる通り、血管部などの急峻な細い落ち込み部のコントラスト・シャープさが再現され、血管部などがより見易くなる。
【００１６】
なお、上記では、画素単位でＫを計算しているが、小領域ごとにＫを算出し、補間によって各画素ごとのＫを求めるようにしてもよい。また、小近傍平均輝度ＭＳは、上記では低周波成分の抽出処理とは別個の処理によって求めているが、小近傍平均輝度ＭＳは一種のローパスフィルタ出力であるから、低周波成分抽出回路２１で得た値ＩＳを兼用してもよい。さらに、上記では、低周波成分抽出回路２１、小近傍平均輝度算出回路２２、周辺部平均輝度算出回路２３、散乱線影響度算出回路２４等をハードウェアで構成しているかのように説明したが、ソフトウェアによる処理で求めることももちろん可能である。
【００１７】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明のＸ線画像デジタル処理装置によれば、散乱線の影響を適切に除去して、元来の被写体のコントラスト・シャープさを再現し、より見易い、優れた画質の画像を得ることができる。また、量子ノイズなどの高周波ノイズ成分が強調されることなく、Ｓ／Ｎ比の改善が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態を示すブロック図。
【図２】テンプレートを示す模式図。
【図３】Ｋ値の算出カーブを示すグラフ。
【図４】各々のデータプロフィールを示す図。
【符号の説明】
１０          被写体
１１          Ｘ線管
１２          イメージインテンシファイア
１３          光学系
１４          ＴＶカメラ
１５          Ａ／Ｄ変換器
１６          デジタル画像処理装置
１７          Ｄ／Ａ変換器
１８          ＴＶモニター装置
２０          散乱線除去部
２１          低周波成分抽出回路
２２          小近傍平均輝度算出回路
２３          周辺部平均輝度算出回路
２４          散乱線影響度算出回路
２５          乗算器
２６          減算器
２７          画像処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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