(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、互いに異なる周波数帯域にそれぞれ対応した互いに大きさの異なる複数の構造要素Ｂｉn 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、各構造要素Ｂｉn より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号の変化が急峻な画像部分について特徴的な出力を示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を求め、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を、前記複数の構造要素の大きさにそれぞれ対応した互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割し、
前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、該周波数成分が含まれる周波数帯域に対応した大きさの構造要素Ｂｉn によるモーフォロジー演算で得られたモーフォロジー信号Ｓmor n に依存した強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求める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Ｓmor n に依存した強調処理は、
前記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定された、前記モーフォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍn （Ｓmor n ）を出力する変換テーブルの該出力に基づいて、下記式（２）または（２′）にしたがった強調処理であることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【数２】
0003690844.tif 000022
【請求項３】
前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、さらに前記オリジナル画像信号Ｓorg に依存した強調処理を施すことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、互いに異なる周波数帯域にそれぞれ対応した互いに大きさの異なる複数の構造要素Ｂｉn 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、各構造要素Ｂｉn より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号の変化が急峻な画像部分について特徴的な出力を示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を求めるモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を、前記複数の構造要素の大きさにそれぞれ対応した互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割する周波数帯域分割手段と、
前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、該周波数成分が含まれる周波数帯域に対応した大きさの構造要素Ｂｉn によるモーフォロジー演算で得られたモーフォロジー信号Ｓmor n に依存した強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求める強調手段とを備えてなることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記強調手段によるモーフォロジー信号Ｓmor n に依存した強調処理は、
前記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定された、前記モーフォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍn （Ｓmor n ）を出力する変換テーブルの該出力に基づいて、下記式（２）または（２′）にしたがった強調処理であることを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【数２】
0003690844.tif 000023
【請求項６】
前記強調手段が、
複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、さらに前記オリジナル画像信号Ｓorg に依存した強調処理を施すことを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理装置。
【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および装置に関し、詳細には画像のうち、異常陰影やコントラストの高い画像部分等の特定の画像部分だけを選択的に強調処理する画像処理方法および装置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）Ｓorg を、
【０００４】
【数３】
0003690844.tif 000002
【０００５】
なる画像信号Ｓproc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、Ｓus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Ｓus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Ｓorg 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、
【０００６】
【数４】
0003690844.tif 000003
【０００７】
等として求められる超低空間周波数成分である。
【０００８】
式（３）の第２項括弧内の値（Ｓorg −Ｓus）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超低空間周波数よりも高い周波数成分を意味する。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強調することができる。
【０００９】
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。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。
【００１０】
以下、このモーフォロジー処理を、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より、モーフォロジー処理の概要について説明する。
【００１１】
（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。
【００１２】
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、ＣＲＴに表示するための信号のように、輝度の高いもの程大きな値となる高輝度高信号レベルの信号とする。
【００１３】
まず、簡単のために、その断面に相当する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（５）に示すように、原点について対称な対称関数
【００１４】
【数５】
0003690844.tif 000004
【００１５】
であり、定義域内で値が０で、その定義域Ｇが下記式（６）であるとする。
【００１６】
【数６】
0003690844.tif 000005
【００１７】
このとき、モーフォロジー演算の基本形は式（７）〜（10）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【００１８】
【数７】
0003690844.tif 000006
【００１９】
【外１】
0003690844.tif 000007
【００２０】
すなわち、dilation（ダイレーション）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）の幅の中の最大値を探索する処理であり（図７（Ａ）参照）、一方、erosion （エロージョン）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最小値を探索する処理である（図７（Ｂ）参照）。したがって、このようにダイレーション処理、あるいはエロージョン処理された信号（図７（Ａ），（Ｂ）において破線で示す）をオリジナル画像信号から差し引くことによって、図面上の斜線で示す、信号値が急峻に変化するという画像のエッジ部と構造要素より空間的に小さな範囲で変動する画像部分とについてのみゼロ以外の値を出力するモーフォロジー信号Ｓmor を得るものである。
【００２１】
また、opening （またはclosing ）処理は最小値（または最大値）の探索の後に、最大値（または最小値）を探索することに相当する。すなわちopening （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より小さい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７（Ｃ）参照）。一方、closing （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より小さい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７（Ｄ）参照）。したがってオープニング処理、クロージング処理されたもの（図７（Ｃ），（Ｄ）において破線で示す）をオリジナル画像信号から差し引くことによって、図面上の斜線で示すような、構造要素より空間的に小さな範囲で変動するという特徴的な画像部分についてのみゼロ以外の値を出力するモーフォロジー信号Ｓmor を得るものである。
【００２２】
なお、構造要素ｇが原点に対して対称ではない場合の、式（７）に示すダイレーション演算をMinkowski （ミンコフスキー）和、式（８）に示すエロージョン演算をミンコフスキー差という。
【００２３】
ここで、濃度値ｆ（ｘ）が、ネガフイルムに記録するための信号のように、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、輝度と濃度との関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号におけるダイレーション処理は、高輝度高信号レベルにおけるエロージョン処理（図７（Ｂ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるエロージョン処理は、高輝度高信号レベルにおけるダイレーション処理（図７（Ａ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるオープニング処理は、高輝度高信号レベルにおけるクロージング処理（図７（Ｄ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるクロージング処理は、高輝度高信号レベルにおけるオープニング処理（図７（Ｃ））と一致する。
【００２４】
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。
【００２５】
（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（11）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月等）。
【００２６】
【数８】
0003690844.tif 000008
【００２７】
ここでＢi （ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、例えば図８に示す直線状の４つ（この場合Ｍ＝４）の構造要素（これら４つの構造要素の全体をもって多重構造要素というが、以下、ｉ＝１の場合を含めて単に構造要素という）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 よりも細かな凸状の信号変化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、それぞれの構造要素Ｂi に対するオープニング処理の最大値（式（11）の第２項の演算）を求めてもそのまま残る。したがってこのようにし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（11）の考え方である。
【００２８】
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（11）に代えて式（12）を適用する。
【００２９】
【数９】
0003690844.tif 000009
【００３０】
このように、モーフォロジー処理は、
（１）石灰化陰影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）抽出した石灰化陰影がひずまないこと
などの特徴がある。すなわち、この手法は一般の微分処理に比べて、石灰化陰影のサイズ・形状・濃度分布などの幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。
【００３１】
【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。
【００３２】
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。
【００３３】
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および装置を提供することを目的とするものである。
【００３４】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の画像処理方法は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、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、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号の変化が急峻な画像部分について特徴的な出力を示すモーフォロジー信号Ｓmor を求め、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割し、
前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、前記モーフォロジー信号Ｓmor に依存した強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求めることを特徴とするものである。
【００３５】
なお、上記互いに異なる複数の周波数成分Ｓn とは、必ずしも各周波数成分の周波数帯域と他の周波数成分の周波数帯域との重複部分がないような周波数成分だけを意味するものではなく、一部の周波数帯域が他の周波数成分の周波数帯域と異なるものであればよい。
【００３６】
また、上記モーフォロジー演算としては、例えば下記式（13）〜（16）に示すものを適用することができる。以下の発明についても同様である。
【００３７】
【数１０】
0003690844.tif 000010
【００３８】
【数１１】
0003690844.tif 000011
【００３９】
【数１２】
0003690844.tif 000012
【００４０】
【数１３】
0003690844.tif 000013
【００４１】
なお、構造要素Ｂｉを構成する構造要素Ｂとしては、例えば、正方形、長方形、円形、楕円形、線形または菱形等の上下左右対称の要素が望ましい。
【００４２】
また、前記モーフォロジー信号Ｓmor に依存した強調処理としては、前記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定された、モーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍn （Ｓmor ）を出力する変換テーブルの該出力に基づいて、下記式（１）または（１′）にしたがった強調処理を用いることができる。
【００４３】
【数１】
0003690844.tif 000014
【００４４】
上記強調係数αｍn （Ｓmor ）としては、例えばオリジナル画像信号Ｓorg を高・中・低の３つの周波数帯域ｆH ・ｆM ・ｆL に対応する３つの周波数成分ＳH ・ＳM ・ＳL に分割した場合には、図２に示すような関数形状を有するものが望ましい。すなわち、高周波数成分ＳH に対応する強調係数αｍH （Ｓmor ）は図２（Ａ）に示すように、モーフォロジー信号値Ｓmor の増大にしたがって単調増加し、ある程度モーフォロジー信号値Ｓmor が大きい領域については出力αｍH （Ｓmor ）を一定にするような関数形状にする。また中周波数成分ＳM に対応する強調係数αｍM （Ｓmor ）は図２（Ｂ）に示すように、モーフォロジー信号値Ｓmor の増大にしたがって単調減少し、ある程度モーフォロジー信号値Ｓmor が大きい領域については出力αｍM （Ｓmor ）を０（ゼロ）にするような関数形状にする。さらに低周波数成分ＳL に対応する強調係数αｍL （Ｓmor ）は図２（Ｃ）に示すように、略一定値（＝１）の関数形状にする。
【００４５】
このような関数形状とすることにより、低周波数帯域ｆL の信号成分を強調し、中周波数帯域ｆM のノイズ（粒状成分）を抑制し、高周波数帯域ｆH の信号成分をより強調することができる。なお、高周波数帯域ｆH の粒状成分はオリジナル画像信号Ｓorg のものと同一であるが、信号成分が強調されることにより相対的に抑制される。
【００４６】
式（13）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、周囲の画像部分よりも信号値が大きく、かつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（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）を構成する画素の信号を抽出することができ、この画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００４７】
また、式（14）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、周囲の画像部分よりも信号値が小さく、かつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（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）を構成する画素の信号を抽出することができ、この画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００４８】
さらにまた、式（15）または（16）で表されるモーフォロジー演算を適用した場合、モーフォロジー信号Ｓmor として、信号値が前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分や、輝度（濃度）が急激に変化するエッジ部分を構成する画素の信号を抽出することができ、このような画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００４９】
本発明の第２の画像処理方法は、上記第１の画像処理方法において単一の構造要素Ｂｉに代えて、互いにサイズの異なる複数の構造要素Ｂｉn を用いてオリジナル画像信号に対してモーフォロジー演算を施すものである。
【００５０】
すなわち本発明の第２の画像処理方法は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、互いに異なる周波数帯域にそれぞれ対応した互いに大きさの異なる複数の構造要素Ｂｉn 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、各構造要素Ｂｉn より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号の変化が急峻な画像部分について特徴的な出力を示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を求め、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を、前記複数の構造要素の大きさにそれぞれ対応した互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割し、
前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、該周波数成分が含まれる周波数帯域に対応した大きさの構造要素Ｂｉn によるモーフォロジー演算で得られたモーフォロジー信号Ｓmor n に依存した強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求めることを特徴とするものである。
【００５１】
また、上記第２の画像処理方法において、前記モーフォロジー信号Ｓmor n に依存した強調処理として、上記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定された、モーフォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍn （Ｓmor n ）を出力する変換テーブルの該出力に基づいて、下記式（２）または（２′）にしたがった強調処理を行うようにしてもよい。
【００５２】
【数２】
0003690844.tif 000015
【００５３】
なお、上記第１または第２の各画像処理方法においては、複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、さらにオリジナル画像信号Ｓorg に依存した強調処理を施すようにしてもよい。
【００５４】
具体的には、例えばモーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍn （Ｓmor ）（第２の方法にあってはαｍn （Ｓmor n ））とオリジナル画像信号Ｓorg に依存した強調係数αｄn （Ｓorg ）とを下記式（17）または（18）に示すように乗算あるいは加算してこれを新たな強調係数αn として式（１）もしくは（１′）または（２）もしくは（２′）に適用すればよい。
【００５５】
【数１４】
0003690844.tif 000016
【００５６】
本発明の第１の画像処理装置は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、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、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号の変化が急峻な画像部分について特徴的な出力を示すモーフォロジー信号Ｓmor を求めるモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割する周波数帯域分割手段と、
前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、前記モーフォロジー信号Ｓmor に依存した、例えば複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定された、前記モーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍn （Ｓmor ）を出力する変換テーブルの該出力に基づいて、上記式（１）または（１′）にしたがった強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求める強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００５７】
本発明の第２の画像処理装置は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、互いに異なる周波数帯域にそれぞれ対応した互いに大きさの異なる複数の構造要素Ｂｉn 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、各構造要素Ｂｉn より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号の変化が急峻な画像部分について特徴的な出力を示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を求めるモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を、前記複数の構造要素の大きさにそれぞれ対応した互いに異なる複数の周波数成分Ｓn に分割する周波数帯域分割手段と、
前記複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、該周波数成分が含まれる周波数帯域に対応した大きさの構造要素Ｂｉn によるモーフォロジー演算で得られたモーフォロジー信号Ｓmor n に依存した、例えば前記複数の周波数成分Ｓn ごとに予め設定された、前記モーフォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍn （Ｓmor n ）を出力する変換テーブルの該出力に基づいて、上記式（２）または（２′）にしたがった強調処理を施して処理済画像信号Ｓprocを求める強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００５８】
なお前記強調手段は、複数の周波数成分Ｓn のうち少なくとも１つの周波数成分について、式（17），（18）に示すようにさらにオリジナル画像信号Ｓorg に依存した強調処理を施すものであってもよい。
【００５９】
なお、構造要素Ｂi （ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、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Ｍ個の構造要素Ｂの集合を意味するものであり、Ｍ＝１の場合は上下左右対称の要素を意味し、本発明においてはｉ≧２である多重構造要素およびｉ＝１の場合も含めて構造要素Ｂi と表記するものとする。また、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。
【００６０】
【発明の効果】
本発明の第１の画像処理方法・装置は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、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、画像信号が空間的に構造要素Ｂi より小さく変動する画像部分および／または信号値が急激に変動する画像部分が抽出される。この抽出された画像部分には所望の画像部分も含まれるが、いわゆる高周波成分である放射線ノイズ等の粒状成分も含まれる。ここで、放射線ノイズに対応するモーフォロジー信号Ｓmor は微小なものであり、一方、所望の画像部分についてのモーフォロジー信号Ｓmor は、この放射線ノイズについてのモーフォロジー信号Ｓmor より大きな値を示す。
【００６１】
一方、オリジナル画像信号Ｓorg を複数（例えばｎ個）の周波数帯域に分割する。
【００６２】
モーフォロジー信号Ｓmor は、オリジナル画像信号Ｓorg を分割した複数個の周波数帯域に対応した複数の変換テーブル等により、それぞれモーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍn （Ｓmor ）が算出され、分割された各周波数帯域ごとに対応する強調係数αｍn （Ｓmor ）により強調処理される。この強調処理は必ずしも分割して得られたすべての周波数帯域に対して施す必要はなく、所望の画像部分に対応した周波数帯域についてのみ行うようにしてもよい。
【００６３】
このように本発明の第１の画像処理方法は、分割された周波数帯域に含まれるオリジナル画像信号の周波数成分に対して上記モーフォロジー信号Ｓmor に依存した強調処理を施すことにより、粒状成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、その周波数帯域に含まれる強調しようとする画像部分だけを強調処理することができる。また、分散値依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制することができる。
【００６４】
なお、各周波数帯域ごとに強調係数αｍn （Ｓmor ）を異なるように設定しておくことにより各周波数帯域の強調度合いを任意に変えて強調することができ、きめ細かい強調処理を施すことができる。
【００６５】
これを図解すると図６に示すものとなる。すなわち、図６（Ａ）に示すようなオリジナル画像信号Ｓorg に対して非鮮鋭マスク信号処理を施すことにより、オリジナル画像信号Ｓorg を例えば４つの周波数帯域の成分ＳLL、ＳL 、ＳM 、ＳH に分割し、各周波数帯域の成分ＳLL、ＳL 、ＳM 、ＳH に対して、それぞれモーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍLL（Ｓmor ）（＝１；一定）、αｍL （Ｓmor ）（図２（Ｃ）参照）、αｍM （Ｓmor ）（図２（Ｂ）参照）、αｍH （Ｓmor ）（図２（Ａ）参照）を乗じて下記式（１）または（１′）にしたがった強調処理を施すことにより、各周波数成分のうちの信号成分だけが選択的に強調されて、同図（Ｂ）に示すような信号成分だけが強調された処理済画像信号Ｓprocに変換される。
【００６６】
【数１】
0003690844.tif 000017
【００６７】
さらに、本発明の第１の画像処理方法・装置によれば、モーフォロジー演算では画像信号の分散値を計算する処理に代えて最大値または最小値を計算する処理を行うため、その演算時間を短縮することができる。
【００６８】
以下に、モーフォロジー演算の一例である式（14）を具体的に説明する。なお、簡単のためλ＝１，ｉ＝１とする。
【００６９】
高濃度高信号レベルの画像信号である濃度値Ｓorg についてのモーフォロジー演算によれば、例えば図９（１）の実線に示すような濃度値Ｓorg 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Ｓi 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Ｓi+1 を採用したＳi ′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Ｓorg ′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。
【００７０】
次に、このミンコフスキー和の演算で得られた濃度値の構造要素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Ｓi ′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Ｓi-1 ′を採用したＳi ″（＝Ｓi ）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Ｓorg ″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よりも細かい信号値の変化の画像部分が消え、構造要素Ｂよりも大きい信号値の変化の画像部分は演算前の元の状態を保持す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である。
【００７１】
このようにクロージング処理で得られた値を元の画像信号Ｓorg から差し引くことにより得られた値Ｓmor は、上記クロージング処理で消された細かい信号値の変化の画像部分を表す。
【００７２】
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。
【００７３】
したがって、本発明の各画像処理方法・装置は、以上の説明を２次元画像に拡大適用したものであり、式（14）に示した構造要素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。
【００７４】
またこれらすべての構造要素Ｂi についてクロージング処理を行った結果、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大きく変化する画像部分については、式（14）の第２項の値がＳorg そのものとなるため、Ｓmor 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。
【００７５】
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。
【００７６】
本発明の第２の画像処理方法・装置は、上記第１の画像処理方法・装置におけるモーフォロジー演算を、複数の大きさの構造要素Ｂi n を用いて行うものであり、その結果、複数のモーフォロジー信号Ｓmor n を得る。
【００７７】
このモーフォロジー演算のために設定された複数の構造要素Ｂi n は、オリジナル画像信号を分割して得られる複数の周波数帯域に応じて設定されるものであり、低周波数帯域から高周波数帯域になるにしたがって、構造要素は小さくなるように対応させる。
【００７８】
得られた複数のモーフォロジー信号Ｓmor n は、それぞれ対応する変換テーブル等により、各モーフォロジー信号Ｓmor n に応じた強調係数αｍn （Ｓmor n ）が算出され、分割された各周波数帯域ごとに対応する強調係数αｍn （Ｓmor n ）により強調処理される。この強調処理も必ずしも分割して得られたすべての周波数帯域に対して施す必要はなく、所望の画像部分に対応した周波数帯域についてのみ行うようにしてもよい。
【００７９】
このように本発明の第２の画像処理方法は、分割された周波数帯域に含まれるオリジナル画像信号の周波数成分に対して上記モーフォロジー信号Ｓmor n に依存した強調処理を施すことにより、各周波数帯域について、粒状成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく各周波数帯域に含まれる強調しようとする画像部分だけを強調処理することができる。また、分散値依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制することができる。
【００８０】
なお、各周波数帯域ごとに強調係数αｍn （Ｓmor n ）を異なるように設定しておくことにより各周波数帯域の強調度合いを任意に変えて強調することができ、きめ細かい強調処理を施すことができる。
【００８１】
さらに、本発明の第２の画像処理方法・装置についても、画像信号の分散値を計算する処理に代えて最大値または最小値を計算する処理を行うため、その演算時間を短縮することができる。
【００８２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像処理方法を具体的に実施するための画像処理装置について図面を用いて説明する。
【００８３】
図１は本発明の第１の実施形態である画像処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理装置は、入力信号の超低空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓusを求める第１のローパスフィルタ11ａ，第２のローパスフィルタ11ｂ，第３のローパスフィルタ11ｃと、これらの各ローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11ｃの入出力信号間で差の演算を行いオリジナル画像信号Ｓorg の高周波帯域ｆH に対応する高周波成分ＳH 、中周波帯域ｆM に対応する中周波成分ＳM 、低周波帯域ｆL に対応する低周波成分ＳL を求める演算素子14ａ1 ，14ａ2 ，14ａ3 と、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、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、オリジナル画像信号Ｓorg が空間的に構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分やエッジ等の信号値が急激に変化する画像部分については大きな値のモーフォロジー信号Ｓmor を、そうでない画像部分についてはゼロまたは極小さな値のモーフォロジー信号Ｓmor を出力するモーフォロジーフィルタ12と、モーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けてモーフォロジー信号Ｓmor に応じた前記各周波数帯域ｆH ，ｆM ，ｆL に対応する強調係数αｍ1 （Ｓmor ），αｍ2 （Ｓmor ），αｍ3 （Ｓmor ）（以下、簡単のため単にαｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 と表記する）を出力する第１〜第３の変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃと、各変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃから出力された各強調係数αｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 と演算素子14ａ1 ，14ａ2 ，14ａ3 からの各出力ＳH ，ＳM ，ＳL とを対応する周波数帯域ごとに乗じる演算を行う演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 と、各演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 の出力と第３のローパスフィルタ11ｃの出力とを加算する演算素子14ｃ1 ・14ｃ2 ・14ｃ3 とを備えてなる構成である。
【００８４】
ここで画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg は、予め所定の画像読取装置により放射線画像から読み取られて所定の記憶手段に記憶されたものであってもよいし、画像読取装置から直接入力されたものであってもよい。また、本実施形態における放射線画像としてはマンモグラムとし、各ローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11ｃはオリジナル画像信号Ｓorg に対して、例えば３列×３行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、下記式（４）（Ｎ＝３に設定）にしたがって得られたボケマスク信号Ｓusを出力する。
【００８５】
【数４】
0003690844.tif 000018
【００８６】
このボケマスクとしては上記式（４）に示すようにマスク内の画素値の単純平均を用いるものの他、例えば図１の右下端のマトリクスに示したような、中心画素からの距離に応じてマスク内の画素値の重み付けを変化させたものを用いることもできる。
【００８７】
ここで各ローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11ｃの出力をＳus１，Ｓus２，Ｓus３とする。
【００８８】
モーフォロジーフィルタ12はオリジナル画像信号Ｓorg に対して、例えば５列×５行の画素マトリクスからなる構造要素Ｂとスケール係数λとにより下記式（14）に示すクロージング処理にしたがって演算処理することにより、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも小さくかつ構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（例えばマンモグラムにおいては乳癌であることを示す微小石灰化部分）に対応する画像信号が入力された場合は大きな値のモーフォロジー信号Ｓmor を出力し、一方、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも大きくまたは構造要素Ｂi より空間的に大きく変動する画像部分に対応する画像信号が入力された場合は極めて小さな値のモーフォロジー信号Ｓmor を出力する。なお、構造要素Ｂは強調処理を施そうとする所望の微小石灰化部分の形状や大きさに応じて予め設定されたものである。
【００８９】
【数１１】
0003690844.tif 000019
【００９０】
各変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃは、例えば図２に示すように、高周波数帯域ｆH については（Ａ）に、中周波帯域ｆM については（Ｂ）に、低周波帯域ｆLについては（Ｃ）にそれぞれ示すように、各周波数帯域に対応してモーフォロジー信号値Ｓmor に応じた出力である強調係数αｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 を出力する。
【００９１】
次に本実施形態の画像処理装置の作用について説明する。
【００９２】
画像処理装置にオリジナル画像信号Ｓorg が入力されると、オリジナル画像信号Ｓorg は第１のローパスフィルタ11ａから順次第２のローパスフィルタ11ｂ、第３のローパスフィルタ11ｃに入力される。第１のローパスフィルタ11ａは入力されたオリジナル画像信号Ｓorg に対して、３列×３行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、上記式（４）にしたがった演算を施して第１のボケマスク信号Ｓus１を出力する。この第１のボケマスク信号Ｓus１は３列×３行の画素マトリクスからなるボケマスクによるものであるため、所定の高周波成分ＳH が除去された信号成分であり、演算素子14ａ1 がオリジナル画像信号Ｓorg からこの第１のボケマスク信号Ｓus１を差し引く演算をなすことにより、高周波成分ＳH だけが抽出される。
【００９３】
第１のローパスフィルタ11ａから出力された第１のボケマスク信号Ｓus１は第２のローパスフィルタ11ｂにも入力され、第２のローパスフィルタ11ｂは第１のローパスフィルタ11ａと同様の作用により、第１のボケマスク信号Ｓus１のうちの高い周波数成分である中周波数成分ＳM が除去された第２のボケマスク信号Ｓus２を出力し、演算素子14ａ2 が第１のボケマスク信号Ｓus１からこの第２のボケマスク信号Ｓus２を差し引く演算をなすことにより、中周波成分ＳM だけが抽出される。
【００９４】
第３のローパスフィルタ11ｃおよび演算素子14ａ3 も同様にして低周波成分ＳL だけを抽出する。なお、第３のローパスフィルタ11ｃからの出力である第３のボケマスク信号Ｓus３は、低周波成分ＳL に含まれない最も低い周波数成分であり、これを超低周波成分ＳLL（＝Ｓus３）とする。
【００９５】
以上の作用によりオリジナル画像信号Ｓorg は４つの周波数帯域の周波数成分ＳH ，ＳM ，ＳL ，ＳLLに分割される。
【００９６】
なお、本実施形態においては各周波数成分ＳH ，ＳM ，ＳL ，ＳLLは周波数帯域が互いに重複しないように分割されるが、本発明においては必ずしも各周波数帯域間で重複帯域がないように分割する必要はなく、一部に重複帯域を含むように分割するものであってもよい。
【００９７】
一方、オリジナル画像信号Ｓorg はモーフォロジーフィルタ12にも入力される。モーフォロジーフィルタ12はこの入力されたオリジナル画像信号Ｓorg に対して、例えば５列×５行の画素マトリクスからなる構造要素Ｂとスケール係数λとにより、上記式（14）にしたがった演算処理を施して、その画像部分の特徴的な形状や信号値の変動に応じた唯一のモーフォロジー信号Ｓmor を出力する。ここでその画像部分が異常陰影である微小石灰化部分である場合には大きな値のモーフォロジー信号Ｓmor が出力され、その他の場合には極めて小さな値のモーフォロジー信号Ｓmor が出力される。
【００９８】
モーフォロジーフィルタ12から出力されたモーフォロジー信号Ｓmor は第１〜第３の各変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃにそれぞれ入力される。
【００９９】
第１の変換テーブル13ａは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の高周波成分ＳH に対応する強調係数αｍ1 を出力し、第２の変換テーブル13ｂは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の中周波成分ＳM に対応する強調係数αｍ2 を出力し、第３の変換テーブル13ｃは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の低周波成分ＳL に対応する強調係数αｍ3 をそれぞれ出力する。
【０１００】
なお、超低周波成分ＳLLに対応する強調係数を仮にαｍ4 とし、モーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍ4 を出力する第４の変換テーブルを設けてもよいが、本実施形態においてはこの超低周波成分ＳLLを個別に強調することを要しないため、αｍ4 ＝１（一定）として省略している。すなわち、ｎ個の周波数成分に分割された信号のうち（ｎ−１）個の周波数成分の強調度を低くして抑制度とすることによって、相対的に残りの１周波数成分の強調度を制御することができるからである。
【０１０１】
各変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃからの出力である強調係数αｍ1 ，αｍ2 ，αｍ3 はそれぞれ対応する演算素子14ｂ1 ・14ｂ2 ・14ｂ3 に入力される。一方、この演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 には対応する演算素子14ａ，14ａ2 ，14ａ3 からそれぞれ前述の高周波成分ＳH 、中周波成分ＳM 、低周波成分ＳL も入力され、演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 はこれらを対応する組ごと（αｍ1 とＳH ，αｍ2 とＳM ，αｍ3 とＳL ）に乗算し、それぞれ演算素子14ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ3 に出力する。この作用は各周波数成分ごとのモーフォロジー信号に応じた重み付けを行うことを意味している。
【０１０２】
演算素子14ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ3 は演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 からの出力を総和するとともに、第３のローパスフィルタ11ｃからの出力である超低周波成分ＳLLを加算し、下記式（19）に示す処理済画像信号Ｓprocを出力する。
【０１０３】
【数１５】
0003690844.tif 000020
【０１０４】
この処理済画像信号Ｓprocは、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、各周波数成分ごとにモーフォロジー信号に応じた強調処理を施した信号であり、上述の構造要素Ｂのサイズ、ボケマスクのサイズ、分割する周波数帯域の数などを種々変化させることにより、また変換テーブルによる強調関数の形状を種々変えることにより、各周波数帯域に含まれる所望の信号成分だけを選択的に所望の強調度合いで強調処理を行うことができ、従来の強調処理と比べてよりきめ細かい強調の調節が可能となり、画像診断性能を向上させることができる。
【０１０５】
なお、上記式（19）は一般式として式（１）のように表すことができる。すなわち式（19）は式（１）において、超低周波成分ＳLLに乗じられるべき強調係数を１（＝一定）として省略したに過ぎない。したがって本実施形態においても上述したように、超低周波成分ＳLLに対してモーフォロジー信号に応じた強調係数を例えばαｍ4 として設定し、これを超低周波成分ＳLLに乗じるようにしてもよい。
【０１０６】
図３は本発明の第２の実施形態である画像処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理装置は、上記第１の実施形態の画像処理装置においてモーフォロジーフィルタ12に代えて、上記オリジナル画像信号Ｓorg の高周波数成分ＳH に対応した大きさの構造要素ＢS でオリジナル画像信号Ｓorg のモーフォロジー信号Ｓmor1を求める第１のモーフォロジーフィルタ12ａと、中周波成分ＳM に対応した大きさの構造要素ＢM でモーフォロジー信号Ｓmor2を求める第２のモーフォロジーフィルタ12ｂと、低周波成分ＳL に対応した大きさの構造要素ＢL でオリジナル画モーフォロジー信号Ｓmor3を求める第３のモーフォロジーフィルタ12ｃとを備えるとともに、第１の変換テーブル13ａは第１のモーフォロジーフィルタ12ａの出力である第１のモーフォロジー信号Ｓmor1の入力を受けてこの第１のモーフォロジー信号Ｓmor1に応じた強調係数αｍ1 （Ｓmor1）を出力するように、第２の変換テーブル13ｂは第２のモーフォロジーフィルタ12ｂの出力である第２のモーフォロジー信号Ｓmor2の入力を受けてこの第２のモーフォロジー信号Ｓmor2に応じた強調係数αｍ2 （Ｓmor2）を出力するように、第３の変換テーブル13ｃは第３のモーフォロジーフィルタ12ｃの出力である第３のモーフォロジー信号Ｓmor3の入力を受けてこの第３のモーフォロジー信号Ｓmor3に応じた強調係数αｍ3 （Ｓmor3）を出力するようにそれぞれ構成されている。
【０１０７】
なお各構造要素ＢL ，ＢM ，ＢS は、ＢL が最も大きく、ＢS が最も小さく、ＢM はＢL とＢS との中間の大きさである。
【０１０８】
このように各構造要素ＢS ，ＢM ，ＢL の大きさを設定することにより、各モーフォロジーフィルタ12ａ〜12ｃは、対応する大きさの画像部分については特徴的な値のモーフォロジー信号Ｓmor1，Ｓmor2，Ｓmor3を出力する。この各モーフォロジーフィルタ12ａ〜12ｃから出力されたモーフォロジー信号Ｓmor1，Ｓmor2，Ｓmor3に応じて、対応する各変換テーブル13ａ〜13ｃが強調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor3）を出力する。
【０１０９】
この出力された各強調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor3）が、演算素子14ｂ1 ，14ｂ2 ，14ｂ3 により、対応する各周波数成分ＳH ，ＳM ，ＳL に乗じられることにより、構造要素ＢS ，ＢM ，ＢL の大きさに応じた画像部分を、強調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor3）に応じた強調度合いで各別に強調処理することができる。
【０１１０】
このように本実施形態の画像処理装置によれば、分割された周波数帯域に含まれる周波数成分について、粒状成分等の画像読影に不要な成分を排除した強調しようとする画像部分だけを選択的に抽出することができ、また各変換テーブルを所望の大きさの画像部分を強調しまたは抑制するように予め設定することにより、上記選択的に抽出した画像部分だけを選択的に所望の強調度合いで強調処理することができ、きめ細かく強調処理を施すことができる。
【０１１１】
図４は本発明の第３の実施形態である画像処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理装置は、上記第２の実施形態の画像処理装置において、オリジナル画像信号Ｓorg の入力を受けて、オリジナル画像信号Ｓorg に応じた単調増加の強調係数αｄ（Ｓorg ）を出力する第２の変換テーブル16と、この第２の変換テーブル16から出力された、オリジナル画像信号Ｓorg に応じた強調係数αｄ（Ｓorg ）を互いに異なる増幅率で増幅する３つの増幅器15ａ，15ｂ，15ｃと、各増幅器15ａ，15ｂ，15ｃの出力αｄ1 （Ｓorg ）αｄ2 （Ｓorg ）αｄ3 （Ｓorg ）と周波数帯域がそれぞれ対応するモーフォロジーフィルタ12ａ，12ｂ，12ｃに基づく強調係数αｍ1 （Ｓmor1），αｍ2 （Ｓmor2），αｍ3 （Ｓmor3）とを対応せしめて加算処理する演算素子14ｄ1 ，14ｄ2 ，14ｄ3 とをさらに備えた構成である。
【０１１２】
ここで、増幅器15ａ，15ｂ，15ｃは、同一の入力値αｄ（Ｓorg ）が入力されたときに、15ａが最も大きい強調係数αｄ1 （Ｓorg ）を出力し、15ｃが最も小さい小さい強調係数αｄ3 （Ｓorg ）を出力し、15ｂが15ａと15ｃとの中間の強調係数αｄ2 （Ｓorg ）を出力するように設定されている。
【０１１３】
以上のように構成された第３の実施形態に係る画像処理装置によれば、高周波数成分ＳH は、モーフォロジー信号Ｓmor1に基づく強調係数αｍ1 （Ｓmor1）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ1 （Ｓorg ）との和に応じた強調係数α1 で強調処理がなされ、中周波数成分ＳM は、モーフォロジー信号Ｓmor2に基づく強調係数αｍ2 （Ｓmor2）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ2 （Ｓorg ）との和に応じた強調係数α2 で強調処理がなされ、低周波数成分ＳL は、モーフォロジー信号Ｓmor3に基づく強調係数αｍ3 （Ｓmor3）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ3 （Ｓorg ）との和に応じた強調係数α3 で強調処理がなされる。
【０１１４】
このように本実施形態の画像処理装置は、モーフォロジー信号に基づく強調処理とオリジナル画像信号値に基づく強調処理とを組み合わせて強調処理を行うため、例えば人口骨等の局所的に濃度変化の激しい部分での過剰な強調（オーバーシュートまたはアンダーシュート）を抑制することができる。
【０１１５】
なお、モーフォロジー信号に基づく強調処理とオリジナル画像信号値に基づく強調処理とを組合わせの方法としては、上記実施形態のように、各強調処理のための強調係数同士の和を用いるものに限らず、これらの対応する強調係数同士を互いに乗じて新たな強調係数αn を求めるようにしてもよい。
【０１１６】
さらにまた、第５図に示すように、直列に配置された３つのローパスフィルタ11ａ，11ｂ，11ｃに代えて５つのローパスフィルタ11ａ，11ｂ1 ，11ｂ2 ，11ｃ1 ，11ｃ2 を直列に配してもよく、また演算素子14ｃ1 ，14ｃ2 ，14ｃ3 を、第１・２・３の実施形態のようにローパスフィルタ11ｃの出力信号Ｓus３と加算処理する位置ではなく、オリジナル画像信号Ｓorg と加算処理する位置に設けてもよい。この場合、処理済画像信号Ｓprocは下記式（１）ではなく式（１′）で示すことができる。
【０１１７】
【数１】
0003690844.tif 000021
【０１１８】
この式（１′）も式（１）と同様に、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、各周波数成分ごとにモーフォロジー信号に応じて強調度合いを変化させた信号を得ることを意味し、所望の周波数帯域ごとに、各周波数帯域に含まれる所望の大きさの画像部分だけに所望の強調処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理装置の第１実施形態を示すブロック図
【図２】（Ａ）第１の変換テーブルを表す関数のグラフ
（Ｂ）第２の変換テーブルを表す関数のグラフ
（Ｃ）第３の変換テーブルを表す関数のグラフ
【図３】本発明の画像処理装置の第２実施形態を示すブロック図
【図４】本発明の画像処理装置の第３実施形態を示すブロック図
【図５】本発明の画像処理装置の第４実施形態を示すブロック図
【図６】本発明の画像処理方法・装置の作用を示す説明図、
（Ａ）オリジナル画像データ、（Ｂ）処理済画像データ
【図７】モーフォロジー演算の基本的な作用を説明する図
【図８】モーフォロジーフィルターにおける構造要素Ｂi （ｉ＝１，２，…，Ｍ；Ｍ＝４）を示す図
【図９】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
【符号の説明】
11ａ，11ｂ，11ｃ    ローパスフィルタ
12    モーフォロジーフィルタ
13ａ，13ｂ，13ｃ    変換テーブル
14ａ1 〜14ａ3 ，14ｂ1 〜14ｂ3 ，14ｃ1 〜14ｃ3   演算素子
Ｓorg   オリジナル画像信号
ＳH     高周波数成分
ＳM     中周波数成分
ＳL     低周波数成分
Ｓproc  処理済画像信号
【図１】
0003690844.tif 000024
【図２】
0003690844.tif 000025
【図３】
0003690844.tif 000026
【図４】
0003690844.tif 000027
【図５】
0003690844.tif 000028
【図６】
0003690844.tif 000029
【図７】
0003690844.tif 000030
【図８】
0003690844.tif 000031
【図９】
0003690844.tif 000032