(57)【要約】【課題】グリッドのモアレパターン除去後の画像における視認性を向上させることが可能なＸ線診断装置を提供することを目的とする。【解決手段】Ｘ線診断装置１において、狭帯域フィルタの周波数帯を狭くし、広帯域フィルタの周波数帯を広くする。これにより、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１は、平坦領域以外の領域で視認性の劣化を抑えられ、広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２は、平坦領域でモアレパターンをより完全に除去する。平坦度算出部２９は、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１内の平坦度を算出して平坦度マップを取得している。出力選択部３１は、その平坦度マップに基づき、平坦領域では、広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２を出力し、平坦領域以外の領域では、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１を出力する。これにより、グリッド５のモアレパターン除去後の画像における視認性を向上させることができる。【選択図】図１
2014008069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体にＸ線を照射するＸ線照射部と、
被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出器のＸ線入射側に配置され、散乱したＸ線を除去するグリッドと、
前記Ｘ線検出器が出力する元画像に映りこんだ前記グリッドのモアレパターンの第１高調波のピーク周波数を検出するピーク周波数検出部と、
前記ピーク周波数に基づき決定される基準周波数と、該基準周波数よりも低い周波数との間で予め設定された幅に形成された周波数帯を含む狭帯域フィルタに基づいて、前記元画像から狭帯域モアレパターンを除去して狭帯域モアレパターン除去画像を取得する狭帯域モアレパターン除去部と、
前記狭帯域フィルタよりも前記周波数帯が広く形成された広帯域フィルタに基づいて、前記元画像および前記狭帯域モアレパターン除去画像のうちいずれか一方から広帯域モアレパターンを除去して広帯域モアレパターン除去画像を取得する広帯域モアレパターン除去部と、
前記狭帯域モアレパターン除去画像内の平坦度を算出して平坦度マップを取得する平坦度算出部と、
前記平坦度マップの平坦領域では前記広帯域モアレパターン除去画像を出力し、前記平坦度マップの平坦領域以外の領域では前記狭帯域モアレパターン除去画像を出力する出力選択部と、
を備えていることを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載のＸ線診断装置において、
前記平坦度算出部は、処理対象である注目画素とその周囲の画素との輝度変化量を算出して平坦度マップを取得する輝度変化量算出部を備えていることを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載のＸ線診断装置において、
前記輝度変化量算出部は、前記注目画素の画素値から前記注目画素とその周囲の画素との加算平均値を減算して平坦度マップを取得することを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載のＸ線診断装置において、
前記平坦度算出部は、前記平坦度マップの各画素の輝度変化量をそれぞれ対応する前記狭帯域モアレパターン除去画像の画素値で除算して正規化処理する正規化処理部を備えていることを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項５】
請求項２から４のいずれかに記載のＸ線診断装置において、
前記平坦度算出部は、前記平坦度マップを複数個の画素で分割した領域ごとに輝度変化量の加算平均を行い、その加算平均値を分割した領域の各画素に適用させて平滑化する平滑化処理部を備えていることを特徴とするＸ線診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、取得した画像に映りこんだグリッドのモアレパターンを除去するＸ線診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のＸ線診断装置は、Ｘ線を被検体に照射するＸ線管と、Ｘ線管に対向して設けられ、被検体を透過したＸ線を検出するフラットパネル型Ｘ線検出器（以下適宜、「ＦＰＤ」と称する）とを備えている。ＦＰＤには、そのＸ線検出面を覆うように散乱線除去グリッド（以下適宜、「グリッド」と称する）が設けられている。
【０００３】
グリッドは、Ｘ線が被検体を通過したときに発生した散乱Ｘ線を除去するためのものである。グリッドは、Ｘ線を吸収する吸収体（例えば鉛）と、Ｘ線を透過する透過体（例えばアルミニウムや空気）とが交互に配設して構成されている。グリッドにより散乱Ｘ線が除去されて、ＦＰＤには、散乱Ｘ線が除去されたＸ線が入射される。これにより、ＦＰＤは、ぼけが抑えられた鮮明な画像を出力することができる。
【０００４】
一方で、従来のＸ線診断装置において、ＦＰＤで取得した画像にグリッドのモアレパターンが映りこんでしまう問題がある。そのグリッドのモアレパターンは、ＦＰＤの解像度（密度）と、グリッドにおける交互に配設された吸収体と透過体の密度と、の違いにより発生する。画像からモアレパターンを除去する方法については、種々の提案がなされている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
次に、従来における、画像からグリッドのモアレパターンを除去する方法の一例を、図１８を参照して説明する。まず、ＦＰＤ１０４により画像を取得する。取得した画像（元画像）には、グリッドのモアレパターンが映りこんでいる。周波数特性生成部１２１により、元画像に映りこんだグリッドのモアレパターンを横断する方向に、１ラインずつフーリエ変換（ＦＦＴ）を行う。フーリエ変換後の周波数特性から、ピーク周波数検出部１２３よりピーク周波数を検出する。フィルタ作成部１２５によりピーク周波数からモアレパターンを除去するためのバンドパスフィルタを作成する。モアレパターン抽出部１４２により、バンドパスフィルタ基づいて元画像に対してフィルタ処理を行い、モアレパターンのみの画像を抽出する。そして、減算部１４４により、元画像からモアレパターンのみの画像を減算して除去する。このようにして元画像からモアレパターンを除去している。上述のバンドパスフィルタは、予め設定された固定形状のものが用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−０１０８７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来装置では、取得した画像によって、グリッドのモアレパターンを除去した画像（モアレパターン除去画像）の視認性を劣化させてしまう問題がある。すなわち、従来装置において、バンドパスフィルタの周波数帯を広くすると、モアレパターンをより完全に除去することができる。しかしながら、広い周波数帯のフィルタでは、元画像からモアレパターン以外のパターンも除去してしまい、画像の視認性を劣化させてしまう。そのため、フィルタの周波数帯をできるだけ狭くしたい要望がある。しかしながら、単純に、フィルタの周波数帯を狭くするだけでは、モアレパターン除去画像内の平坦領域のモアレパターンが完全に除去できない。
【０００８】
また、特許文献１の装置では、２つの特性の異なる緩特性フィルタリング部および急特性フィルタリング部と、元画像における画素値の変化の激しさをマッピングした微分値マップを生成する微分値マップ生成部とを備えている。更に、この装置は、微分値マップを参照して、元画像に対して、急特性モアレ画像と穏特性モアレ画像とを画素毎に切り替えながら元画像に映りこんだモアレ（パターン）の除去を行う除去画像生成部を備えている。微分値マップは、元画像を基に生成される。しかしながら、モアレパターンが映りこんでいる元画像からでは、モアレパターンが原因で精度よく切り替えて除去画像を生成することが難しい。
【０００９】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、グリッドのモアレパターン除去後の画像における視認性を向上させることが可能なＸ線診断装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、本発明に係るＸ線診断装置は、被検体にＸ線を照射するＸ線照射部と、被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、前記Ｘ線検出器のＸ線入射側に配置され、散乱したＸ線を除去するグリッドと、前記Ｘ線検出器が出力する元画像に映りこんだ前記グリッドのモアレパターンの第１高調波のピーク周波数を検出するピーク周波数検出部と、前記ピーク周波数に基づき決定される基準周波数と、該基準周波数よりも低い周波数との間で予め設定された幅に形成された周波数帯を含む狭帯域フィルタに基づいて、前記元画像から狭帯域モアレパターンを除去して狭帯域モアレパターン除去画像を取得する狭帯域モアレパターン除去部と、前記狭帯域フィルタよりも前記周波数帯が広く形成された広帯域フィルタに基づいて、前記元画像および前記狭帯域モアレパターン除去画像のうちいずれか一方から広帯域モアレパターンを除去して広帯域モアレパターン除去画像を取得する広帯域モアレパターン除去部と、前記狭帯域モアレパターン除去画像内の平坦度を算出して平坦度マップを取得する平坦度算出部と、前記平坦度マップの平坦領域では前記広帯域モアレパターン除去画像を出力し、前記平坦度マップの平坦領域以外の領域では前記狭帯域モアレパターン除去画像を出力する出力選択部と、を備えていることを特徴とするものである。
【００１１】
本発明に係るＸ線診断装置によれば、狭帯域モアレパターン除去部は、ピーク周波数に基づき決定される基準周波数と、この基準周波数よりも低い周波数との間で予め設定された幅に形成された周波数帯を含む狭帯域フィルタに基づいて、元画像から狭帯域モアレパターンを除去して狭帯域モアレパターン除去画像を取得する。また、広帯域モアレパターン除去部は、狭帯域フィルタよりも周波数帯が広く形成された広帯域フィルタを基づいて、元画像および狭帯域モアレパターン除去画像のうちいずれか一方から広帯域モアレパターンを除去して広帯域モアレパターン除去画像を取得する。更に、平坦度算出部は、狭帯域モアレパターン除去画像内の平坦度を算出して平坦度マップを取得する。そして、出力選択部は、平坦度マップの平坦領域では広帯域モアレパターン除去画像を出力し、平坦度マップの平坦領域以外の領域では狭帯域モアレパターン除去画像を出力する。
【００１２】
すなわち、狭帯域フィルタの周波数帯を狭くし、広帯域フィルタの周波数帯を狭帯域フィルタよりも広くする。これにより、狭帯域モアレパターン除去画像は、平坦領域以外の構造物領域で視認性の劣化を抑えることができ、広帯域モアレパターン除去画像は、平坦領域でモアレパターンをより完全に除去することができる。更に、平坦度算出部は、狭帯域モアレパターン除去画像内の平坦度を算出して平坦度マップを取得している。狭帯域モアレパターン除去画像は、狭帯域モアレパターンが除去されているので、元画像よりも精度よく平坦度マップを取得することができる。そして、出力選択部は、その平坦度マップに基づき、平坦領域では、広帯域モアレパターン画像を出力し、平坦領域以外の領域では、狭帯域モアレパターン画像を出力する。そのため、選択出力された画像は、平坦領域のモアレパターンがより完全に除去されると共に、平坦領域以外の構造物領域の視認性の劣化が抑えられたものとなる。したがって、グリッドのモアレパターン除去後の画像における視認性を向上させることができる。
【００１３】
また、本発明に係るＸ線診断装置において、前記平坦度算出部は、処理対象である注目画素とその周囲の画素との輝度変化量を算出して平坦度マップを取得する輝度変化量算出部を備えていることが好ましい。それにより、輝度変化量算出部は、狭帯域モアレパターン除去画像内の平坦度を示す平坦度マップを、注目画素とその周囲の画素との輝度変化量を算出することで取得することができる。
【００１４】
また、本発明に係るＸ線診断装置において、前記輝度変化量算出部は、前記注目画素の画素値から前記注目画素とその周囲の画素との加算平均値を減算して平坦度マップを取得することが好ましい。それにより、輝度変化量算出部は、平坦度マップを、注目画素の画素値から注目画素とその周囲の画素との加算平均値を減算して輝度変化量を算出することで取得することができる。
【００１５】
また、本発明に係るＸ線診断装置において、前記平坦度算出部は、前記平坦度マップの各画素の輝度変化量をそれぞれ対応する前記狭帯域モアレパターン除去画像の画素値で除算して正規化処理する正規化処理部を備えていることが好ましい。すなわち、画素値が高い画素では輝度変化量が大きく、画素値が低い画素では輝度変化量が小さい傾向にある。輝度変化量が同じであっても高輝度画素の輝度変化量と低輝度画素の輝度変化量とでは、その重みが異なる。そのため、各画素の輝度変化量をそれぞれ対応する画素の画素値で除算することにより、高輝度画素と低輝度画素との輝度変化量を同じ基準で比較することができる。
【００１６】
また、本発明に係るＸ線診断装置において、前記平坦度算出部は、前記平坦度マップを複数個の画素で分割した領域ごとに輝度変化量の加算平均を行い、その加算平均値を分割した領域の各画素に適用させて平滑化する平滑化処理部を備えていることが好ましい。輝度変化量を平滑化することにより任意の領域で出力選択部による出力選択を行うことができる。また、平坦領域以外の領域内に点在する平坦領域と判定された領域を平坦領域以外の領域として処理することができる。平坦領域以外の領域内に点在する平坦領域まで広帯域モアレパターン除去画像を出力させると視認性劣化を招くおそれがある。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係るＸ線診断装置によれば、狭帯域フィルタの周波数帯を狭くし、広帯域フィルタの周波数帯を狭帯域フィルタよりも広くする。これにより、狭帯域モアレパターン除去画像は、平坦領域以外の構造物領域で視認性の劣化を抑えることができ、広帯域モアレパターン除去画像は、平坦領域でモアレパターンをより完全に除去することができる。更に、平坦度算出部は、狭帯域モアレパターン除去画像内の平坦度を算出して平坦度マップを取得している。狭帯域モアレパターン除去画像は、狭帯域モアレパターンが除去されているので、元画像よりも精度よく平坦度マップを取得することができる。そして、出力選択部は、その平坦度マップに基づき、平坦領域では、広帯域モアレパターン画像を出力し、平坦領域以外の領域では、狭帯域モアレパターン画像を出力する。そのため、選択出力された画像は、平坦領域のモアレパターンがより完全に除去されると共に、平坦領域以外の構造物領域の視認性の劣化が抑えられたものとなる。したがって、グリッドのモアレパターン除去後の画像における視認性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施例に係るＸ線診断装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】元画像に映りこんだモアレパターンの一例を示す図である。
【図３】周波数特性におけるピーク周波数検出の説明に供する図である。
【図４】（ａ）は狭帯域モアレパターン除去部の詳細構成を示す図であり、（ｂ）は広帯域モアレパターン除去部の詳細構成を示す図である。
【図５】（ａ）は狭帯域フィルタの形状の一例を示す図であり、（ｂ）は広帯域フィルタの形状の一例を示す図である。
【図６】ＦＩＲフィルタ処理の説明に供する図である。
【図７】狭帯域モアレパターンを含む画像（狭帯域モアレパターン画像）を示す図である。
【図８】（ａ）、（ｂ）は縦ローパスフィルタ（ＬＰＦ）処理の説明に供する図である。
【図９】狭帯域モアレパターン除去の説明に供する図である。
【図１０】広帯域モアレパターン除去の説明に供する図である。
【図１１】平坦度算出部の詳細構成を示す図である。
【図１２】輝度変化量算出の説明に供する図である。
【図１３】平滑化処理の説明に供する図である。
【図１４】出力選択の説明に供する図である。
【図１５】実施例のＸ線診断装置の動作を示すフローチャートである。
【図１６】（ａ）、（ｂ）は変形例に係る広帯域フィルタの一例を示す図である。
【図１７】変形例に係るＸ線診断装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１８】従来のＸ線診断装置の概略構成を示すブロック図である。
【実施例】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。図１は、実施例に係るＸ線診断装置の概略構成を示すブロック図である。図２は、元画像に映りこんだモアレパターンの一例を示す図である。図３は、周波数特性におけるピーク周波数検出の説明に供する図である。
【００２０】
図１を参照する。Ｘ線診断装置１は、被検体Ｍを載置する天板２と、被検体ＭにＸ線を照射するＸ線管３と、被検体Ｍを挟んでＸ線管３と対向して配置され、被検体Ｍを透過したＸ線を検出するＸ線検出器４と、Ｘ線検出器４のＸ線入射側に配置され、散乱したＸ線を除去するグリッド５とを備えている。なお、Ｘ線管３は本発明におけるＸ線照射部に相当する。
【００２１】
Ｘ線管３は、Ｘ線管制御部６によりＸ線照射に必要な制御が実行される。Ｘ線管制御部６は、Ｘ線管３の管電圧や管電流を発生させる高電圧発生部７を有している。Ｘ線管制御部６は、後述する入力部１２で設定された管電圧や管電流や照射時間等のＸ線条件に応じてＸ線管３からＸ線を照射させている。
【００２２】
Ｘ線検出器４は、Ｘ線管３から照射されたＸ線を検出し、Ｘ線強度分布に応じた信号であるＸ線検出信号を出力する。Ｘ線検出器４は、フラットパネル型Ｘ線検出器（ＦＰＤ）等で構成される。Ｘ線検出器４は、例えば、０．１５um（マイクロメートル）ピクセルピッチで構成され、３．３３lp/mmの解像度を持つ。また、グリッド５は、例えば、５０line/cm（５lp/mm）のグリッド密度で構成される。
【００２３】
Ｘ線検出器４の後段には、順番にＡ／Ｄ変換器８と画像処理部９とが設けられている。Ａ／Ｄ変換器８は、Ｘ線検出器４から出力されたアナログのＸ線検出信号をデジタル信号に変換する。画像処理部９は、デジタルのＸ線検出信号に基づいた画像に対して種々の画像処理を行う。また、Ｘ線診断装置１は、この装置１の各構成を統括的に制御する主制御部１０と、画像処理部９で処理された画像を表示する表示部１１と、操作者が入力設定や各種操作を行う入力部１２と、処理された画像を記憶する記憶部１３とを備えている。
【００２４】
主制御部１０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成され、各種プログラムを実行するようになっている。主制御部１０は、例えば、被検体Ｍが載置された天板２、Ｘ線管３またはＸ線検出器４を所定の位置に移動させる制御を行う。表示部１１は、モニタ等で構成される。入力部１２は、キーボードやマウス等で構成される。記憶部１３は、ＲＯＭ（Read-only Memory）、ＲＡＭ（Random-Access Memory）またはハードディスク等、取り外し可能なものを含む記憶媒体で構成される。
【００２５】
上述のように、画像処理部９は画像に対して種々の画像処理を行う。画像処理部９に送られる元画像Ｐ０には、グリッド５のモアレパターンが映りこんでいる。画像処理部９は、Ｘ線検出器４の出力に基づいて取得された元画像Ｐ０に実際に映りこんだグリッド５のモアレパターンを除去する。
【００２６】
画像処理部９が行う画像処理の概要について説明する。元画像Ｐ０は、周波数特性生成部２１により周波数解析がされる。次に、ピーク周波数検出部２３は、周波数解析に基づいて、元画像Ｐ０に含まれるモアレ成分を示すピークを検出する。検出されたピークの周波数は、狭帯域モアレパターン除去部２５、および広帯域モアレパターン除去部２７のそれぞれに送出される。狭帯域モアレパターン除去部２５は、ピーク値に基づき狭帯域フィルタ４０を作成し、これを元画像Ｐ０に作用させ、モアレパターンが除去された狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１を生成する。同様に広帯域モアレパターン除去部２７は、ピーク値に基づき広帯域フィルタ５０を作成し、これを狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１に作用させ、モアレパターンが更に除去された広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２を生成する。出力選択部３１は、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１および広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２を基に出力選択画像Ｐ７を生成する。出力選択画像Ｐ７は、モアレが残存の程度が視認性を低下させないように部分的に異なる画像となっている。なお、出力選択部３１は、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１を基に平坦度算出部２９が作成した平坦度マップＰ６を参照して動作するが、これについては後述のものとする。
【００２７】
＜周波数特性生成部の構成＞
周波数特性生成部２１は、元画像Ｐ０を周波数変換する。図２を参照する。元画像Ｐ０には、モアレパターンｍｐ０が映りこんでいる。符号ｆは、画像内における被検体Ｍの平坦領域を示す。周波数特性生成部２１は、例えば、複数の画素が二次元マトリクス状に構成された元画像Ｐ０の画素列Ｌごとに１次元のフーリエ変換（ＦＦＴ）を行う。これにより、図３のような周波数特性が取得される。画素列Ｌは、モアレパターンｍｐ０の縞目と直交するＸ方向に配置するものである。周波数特性生成部２１は、図２中の元画像Ｐ０の上側から順番に画素列Ｌごとに周波数特性を取得する。
【００２８】
＜ピーク周波数検出部の構成＞
ピーク周波数検出部２３は、元画像Ｐ０に映りこんだグリッド５のモアレパターンｍｐ０の第１高調波のピーク周波数Ｐｋ１を検出する。すなわち、ピーク周波数検出部２３は、図３に示すような周波数特性からモアレパターンｍｐ０の最も周期の長い波成分を示す第１高調波（基本波ともいう）のピーク周波数Ｐｋ１を検出する。なお、符号Ｐｋ２は、第２高調波のピーク周波数を示す。第２高調波のピーク周波数Ｐｋ２は、第１高調波のピーク周波数Ｐｋ１の２倍の周波数であり、第１高調波のピーク周波数Ｐｋ１から得られる。なお、元画像Ｐ０の画素列Ｌごとの周波数特性から任意のピーク周波数Ｐｋ１を決定する。
【００２９】
＜狭帯域モアレパターン除去部の構成＞
次に、狭帯域モアレパターン除去部２５について説明する。図４（ａ）は、狭帯域モアレパターン除去部の詳細構成を示す図である。狭帯域モアレパターン除去部２５は、狭帯域フィルタ４０に基づいて、元画像Ｐ０から狭帯域モアレパターンｍｐ１を除去して狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１を取得する。具体的には、狭帯域モアレパターン除去部２５は、狭帯域フィルタ４０を作成する狭帯域フィルタ作成部４１と、狭帯域モアレパターンｍｐ１を元画像Ｐ０から抽出する狭帯域モアレパターン抽出部４２と、抽出された狭帯域モアレパターンｍｐ１よりノイズを取り除く縦ＬＰＦ処理部４３と、元画像Ｐ０から狭帯域モアレパターン（正確には縦ＬＰＦ処理後のパターン）ｍｐ１を減算して、元画像Ｐ０に映りこむモアレパターンを除去する狭帯域モアレパターン減算部４４とを備えている。
【００３０】
狭帯域フィルタ作成部４１は、狭帯域フィルタ４０を作成する。図５（ａ）は狭帯域フィルタ４０の形状の一例を示す図である。狭帯域フィルタ４０は、ピーク周波数Ｐｋ１と、このピーク周波数Ｐｋ１よりも低い周波数ｆｒ１との間で予め設定された幅に形成された周波数帯２０１ａを含むものである。なお、ピーク周波数Ｐｋ１を含む周波数帯を周波数帯２０１ａ，２０１ｂとし、ピーク周波数Ｐｋ２を含む周波数帯を広帯域周波数帯２０１ｃ，２０１ｄとする。
【００３１】
周波数帯２０１ａ〜２０１ｄの幅は、例えば、フィルタ係数が０．５の位置の周波数ｆｒ１〜ｆｒ４で決定される。周波数帯２０１ａ〜２０１ｄは、同じ幅で構成されるが、それぞれ異なる幅を有してもよい。なお、周波数帯２０１ａは本発明の周波数帯に相当する。
【００３２】
本実施例において、狭帯域モアレパターン抽出部４２は、元画像Ｐ０に対するフィルタ処理として、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタ処理を行う。この場合、狭帯域フィルタ作成部４１は、狭帯域フィルタ４０に対して１次元の逆フーリエ変換（逆ＦＦＴ）を行い、ＦＩＲフィルタ係数を算出する。そのため、狭帯域モアレパターン抽出部４２には、ＦＩＲフィルタ係数が送られる。ＦＩＲフィルタ係数は、例えばｆｃ１〜ｆｃ１５で表されるものとする。
【００３３】
狭帯域モアレパターン抽出部４２は、狭帯域フィルタ４０に基づいて元画像Ｐ０に対してＦＩＲフィルタ処理を行い、狭帯域モアレパターンｍｐ１を抽出する。図６は、ＦＩＲフィルタ処理の説明に供する図である。図６において、ＦＩＲフィルタは、横方向（Ｘ方向）の画素列ａ１〜ａ２９であり、ＦＩＲフィルタ係数ｆｃ１〜ｆｃ１５で重み付けされる。なお、ＦＩＲフィルタ係数の個数が画素列の個数よりも少ないのは、複数の画素に対して同じＦＩＲフィルタ係数が用いられるからである。
【００３４】
ＦＩＲフィルタ処理は、注目画素をａ１５とする場合、ＦＩＲフィルタ処理後の対応する位置の画素ｒ１５は、次のように計算される。ｒ１５＝ａ１５×ｆｃ１＋（ａ１４＋ａ１６）×ｆｃ２＋（ａ１３＋ａ１７）×ｆｃ３＋（ａ１２＋ａ１８）×ｆｃ４＋・・・＋（ａ１＋ａ２９）×ｆｃ１５。ＦＩＲフィルタ処理は、元画像Ｐ０の各画素に対して行われて、狭帯域モアレパターンｍｐ１が抽出される。図７は、狭帯域モアレパターンｍｐ１を含む画像（狭帯域モアレパターン画像）Ｐ１ａを示す図である。
【００３５】
縦ＬＰＦ処理部４３は、狭帯域モアレパターン抽出部４２で抽出された狭帯域モアレパターンｍｐ１の縞目に沿った縦方向（Ｙ方向）に１次元のローパスフィルタ処理（平滑化処理）を行って、狭帯域モアレパターンｍｐ１よりノイズを取り除く。図８（ａ）を参照する。狭帯域モアレパターンｍｐ１に重畳するノイズについて説明する。狭帯域モアレパターン画像Ｐ１ａには狭帯域モアレパターンｍｐ１が抽出されている。しかし、狭帯域モアレパターン画像Ｐ１ａは、これに加えて例えば、狭帯域モアレパターンｍｐ１と同周期のパターン２０３が抽出されている。このパターン２０３は、狭帯域モアレパターンｍｐ１と交差し、狭帯域モアレパターンｍｐ１とは無関係である。縦ＬＰＦ処理部４３は、その斜め方向のパターン２０３を除去して、狭帯域モアレパターン画像Ｐ１ａに映りこむ画像を狭帯域モアレパターンｍｐ１のみにする。
【００３６】
縦ＬＰＦ処理部４３は、図８（ｂ）に示すフィルタで狭帯域モアレパターン画像Ｐ１ａに１次元のローパスフィルタ処理を行う。ローパスフィルタ処理は、狭帯域モアレパターンｍｐ１に沿った縦方向（Ｙ方向）の画素列であり、例えば、処理対象の注目画素の上下８画素を含む１７画素を加算平均する。加算平均値は、新たな画像における注目画素に対応する位置の画素の新たな画素値となる。ローパスフィルタ処理は、狭帯域モアレパターン画像Ｐ１ａの各画素に対して行われて、ローパスフィルタ処理後の狭帯域モアレパターン画像Ｐ１ｂを取得する。
【００３７】
狭帯域モアレパターン減算部４４は、図９に示すように、元画像Ｐ０から狭帯域モアレパターン画像Ｐ１ｂを減算して元画像Ｐ０からモアレパターンが除去された狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１を取得する。狭帯域フィルタ４０は、後述する広帯域フィルタ５０よりも周波数帯２０１ａが狭く形成されている。狭帯域フィルタ４０を比較的狭く形成することで、元画像Ｐ０に映りこんだモアレパターンｍｐ０以外のパターンを除去してしまうことを抑えることができる。そのため、骨などの構造物領域において、画質の劣化を抑えることができる。しかしながら、図９に示すように、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１には、モアレパターンｍｐ０が完全に除去しきれず、モアレパターンｍｐ０の一部が残った状態となる。この画像に残存するモアレパターンをモアレパターンｍｐ０ａと呼ぶことにする。
【００３８】
図１に戻る。狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１は、広帯域モアレパターン除去部２７、平坦度算出部２９および出力選択部３１に送られる。
【００３９】
＜広帯域モアレパターン除去部の構成＞
次に、広帯域モアレパターン除去部２７について説明する。図４（ｂ）は、広帯域モアレパターン除去部の詳細構成を示す図である。広帯域モアレパターン除去部２７は、広帯域フィルタ５０に基づいて、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１から広帯域モアレパターンｍｐ２を除去して広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２を取得する。広帯域モアレパターン除去部２７は、広帯域フィルタ作成部５１、広帯域モアレパターン抽出部５２、縦ＬＰＦ処理部５３および広帯域モアレパターン減算部５４を備えている。
【００４０】
狭帯域モアレパターン除去部２５と広帯域モアレパターン除去部２７は、作成するフィルタの形状が異なる。図５（ｂ）は広帯域フィルタ５０の形状の一例を示す図である。広帯域フィルタ５０は、狭帯域フィルタ４０の周波数帯２０１ａよりも周波数帯２０２ａが広く形成されたものである。また、広帯域フィルタ５０は、狭帯域フィルタ４０のバンドパスフィルタと異なり、ハイパスフィルタで構成されている。なお、周波数帯２０２ａが本発明の周波数帯に相当する。
【００４１】
広帯域モアレパターン除去部２７は、フィルタ形状および処理対象の画像が異なり、それ以外について狭帯域モアレパターン除去部２５と同じ構成である。すなわち、広帯域フィルタ作成部５１は、図５（ｂ）に示すように、広帯域フィルタ５０を作成する。広帯域モアレパターン抽出部５２は、広帯域フィルタ５０に基づいて狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１に対してフィルタ処理（例えばＦＩＲフィルタ処理）を行い、広帯域モアレパターンｍｐ２を抽出する。これにより、広帯域モアレパターンｍｐ２を含む画像（広帯域モアレパターン画像）Ｐ２ａを取得する。
【００４２】
縦ＬＰＦ処理部５３は、広帯域モアレパターン抽出部５２で抽出された広帯域モアレパターンｍｐ２の縞目に沿った縦方向（Ｙ方向）に１次元のローパスフィルタ処理（平滑化処理）を行って、広帯域モアレパターンよりノイズを取り除く。これにより、広帯域モアレパターン画像Ｐ２ａから、広帯域モアレパターンｍｐ２のみが映りこむ広帯域モアレパターン画像Ｐ２ｂが取得される。広帯域モアレパターン減算部５４は、図１０に示すように、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１から広帯域モアレパターン画像Ｐ２ｂを減算して広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２を取得する。広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２は、モアレパターンｍｐ０がより完全に除去されたものとすることができる。なお、広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２は、出力選択部３１に送られる。
【００４３】
実施例の構成では、狭帯域モアレ除去画像Ｐ１と広帯域モアレ除去画像Ｐ２とを組み合わせて一つの出力選択画像Ｐ７を生成する。そこで、出力選択画像Ｐ７の各部でどちらの画像Ｐ１，Ｐ２を用いるかが問題となる。この画像の選択は、平坦度算出部２９が生成する平坦度マップＰ６に基づいて行われる。平坦度マップＰ６は、輝度変化の程度がどの程度平坦かを表している。すなわち、同じような画素値で構成される画像上の領域の平坦度は、高い。逆に、画像上における輝度変化が激しく荒れた領域では平坦度は低い。
【００４４】
＜平坦度算出部の構成＞
次に、平坦度算出部２９について説明する。平坦度算出部２９は、広帯域モアレパターン除去部２７と並列で処理され、狭帯域モアレパターン除去画像内の平坦度を算出して平坦度マップを取得する。平坦度マップは、狭帯域モアレパターン除去画像内の平坦領域と、平坦領域以外の構造物領域を識別するためのものである。例えば、被検体Ｍの撮影において、平坦領域は、筋肉などの領域であり、構造物領域は、骨などの領域である。
【００４５】
図１１は、平坦度算出部の詳細構成を示す図である。平坦度算出部２９は、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１から輝度変化量Ｃ１を算出し、輝度変化量Ｃ１で構成される画像Ｐ３を取得する輝度変化量算出部６１と、画像Ｐ３について正規化処理して中間マップＰ４を取得する正規化処理部６２と、中間マップＰ４を複数個の画素で分割した領域ごとに輝度変化量Ｃ２を平滑化処理する平滑化処理部６３とを備えている。なお、中間マップＰ４は、正規化された輝度変化量Ｃ２で構成される。
【００４６】
輝度変化量算出部６１は、処理対象である注目画素とその周囲の画素との輝度変化量を算出して平坦度マップの一種である画像Ｐ３を取得する。すなわち、輝度変化量算出部６１は、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１上の注目画素の画素値Ｂから注目画素とその周囲の画素との加算平均値Ａを減算して画像Ｐ３（輝度変化量Ｃ１がマッピングされたもの）を取得する。具体的には、輝度変化量算出部６１は、図１２に示すように、注目画素と、その周囲の例えば上下左右１０画素とを含む２１×２１画素を加算平均し、加算平均値Ａを算出する。なお、図１２において、作図上、注目画素の周囲の画素が上下左右６画素で示されるものとする。
【００４７】
上述のように、輝度変化量算出部６１は、加算平均値Ａから注目画素の画素値Ｂを減算し、輝度変化量Ｃ１を算出する。輝度変化量Ｃ１は、Ｃ１＝｜Ｂ−Ａ｜で表される。輝度変化量Ｃ１は、新たな画像における注目画素に対応する位置の画素の新たな画素値となる。この処理は、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１の各画素に対して行われて、輝度変化量Ｃ１で表された新たな画像を平坦度マップとして取得する。この画像を画像Ｐ３とする。なお、本発明においては、画像Ｐ３は、平坦度マップの一種であるとする。以降の説明における中間マップＰ４，縮小マップＰ５も同様である。平坦度マップＰ６は、この画像Ｐ３に種々の画像処理を施して調整がされた最終的な平坦度マップである。
【００４８】
正規化処理部６２は、画像Ｐ３に対して正規化処理を行う。すなわち、画像Ｐ３平坦度マップの各画素（輝度変化量Ｃ１）をそれぞれに対応する位置の狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１の画素値で除算して正規化処理する。すなわち、正規化処理後の輝度変化量をＣ２とするとＣ２＝｜Ｂ−Ａ｜／Ｂで表される。
【００４９】
この輝度変化量Ｃ２は、元画像Ｐ０の画素値が高い画素では大きく、元画像Ｐ０の画素値が低い画素では小さい傾向にある。例えば、画素値が１０００の注目画素と画素値が１０の注目画素とがあるものとする。両方の輝度変化量が２である場合、輝度変化量が同じ値である。しかしながら、画素値が１０００のときにおける輝度変化量２と、画素値が１０のときにおける輝度変化量２とでは、２／１０００＝０．００２と、２／１０＝０．２と、重みが異なる。そのため、高輝度画素と低輝度画素の輝度変化量を同じ基準で比較できるようにしている。
【００５０】
正規化処理部６２は、画像Ｐ３を構成する各画素（輝度変化量Ｃ１）について輝度変化量Ｃ２を求め、輝度変化量Ｃ２が２次元的に配列した中間マップＰ４を生成する。中間マップＰ４は、画像処理途中の平坦度マップであり、これが最終的なものではない。
【００５１】
平滑化処理部６３は、中間マップＰ４を複数個の画素で分割した領域ごとに輝度変化量の加算平均を行い、その加算平均値を分割した領域の各画素に適用させて平滑化する。平滑化処理部６３は、図１３に示すように、例えば中間マップＰ４が６４×６４画素で構成される場合、例えば１６×１６画素で加算平均を行って１画素に縮小する。すると、４×４画素の縮小された縮小マップＰ５が取得される。そして、４×４画素の縮小マップＰ５を元の６４×６４画素の大きさに戻すこと（拡大）で平滑化処理された平坦度マップＰ６を得る。なお、縮小マップＰ５の１画素から平坦度マップＰ６の１６×１６画素の大きさに戻す際に、平坦度マップＰ６の１６×１６画素の全ての輝度変化量は、縮小マップＰ５の１画素の輝度変化量が与えられる。縮小マップＰ５は、画像処理途中の平坦度マップであり、これが最終的なものではない。
【００５２】
＜出力選択部の構成＞
出力選択部３１は、平坦度マップＰ６の平坦領域では広帯域モアレパターン除去画像を出力し、平坦度マップＰ６の平坦領域以外の領域では狭帯域モアレパターン除去画像を出力する。すなわち、出力選択部３１は、図１４に示すように、平坦度マップＰ６に基づいて、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１および広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２のうちいずれか一方の画像を出力するのかを選択する。
【００５３】
平坦度マップＰ６の輝度変化量がしきい値未満であれば、平坦領域と識別され、しきい値以上であれば、平坦領域以外の領域と識別される。平滑化処理部６３により１６×１６画素で加算平均を行った分割した領域の各画素（１６×１６画素）は、同じ輝度変化量であるので、その１６×１６画素の領域単位で出力選択部３１による選択出力をするようになっている。図１４に示すように、平坦度マップＰ６の平坦領域（符号ｆ）では、広帯域モアレパターン除去画像が出力される。一方、平坦度マップＰ６の平坦領域以外の領域では、狭帯域モアレパターン除去画像が出力される。
【００５４】
次に図１５を参照して、本実施例のＸ線診断装置１の動作をフローチャートに沿って説明する。
【００５５】
〔ステップＳ０１〕Ｘ線撮影
Ｘ線診断装置１において、Ｘ線管３から被検体Ｍに向けてＸ線を照射する（図１参照）。照射されたＸ線は、被検体Ｍを透過し、グリッド５で散乱Ｘ線が除去されてＸ線検出器４に入射する。Ｘ線検出器４は、Ｘ線強度分布に応じたＸ線検出信号を出力する。Ａ／Ｄ変換器８は、Ｘ線検出器４から出力されたアナログのＸ線検出信号をデジタル信号に変換する。デジタル変換されたＸ線検出信号に基づいて画像（元画像）を取得する。
【００５６】
〔ステップＳ０２〕ピーク周波数検出
周波数特性生成部２１は、元画像Ｐ０を周波数変換する（図２参照）。ピーク周波数検出部２３は、周波数特性から元画像Ｐ０に映りこんだグリッド５のモアレパターンｍｐ０の第１高調波のピーク周波数Ｐｋ１を検出する（図３参照）。
【００５７】
〔ステップＳ０３〕狭帯域モアレパターン除去処理
狭帯域モアレパターン除去部２５は、狭帯域フィルタ４０に基づいて、元画像Ｐ０から狭帯域モアレパターンｍｐ１を除去して狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１を取得する。狭帯域フィルタ４０は、ピーク周波数Ｐｋ１と、このピーク周波数Ｐｋ１よりも低い周波数ｆｒ１との間で予め設定された幅に形成された周波数帯２０１ａを含むものである（図５（ａ）参照）。狭帯域フィルタ４０は、広帯域フィルタ５０よりも周波数帯２０１ａが狭く形成されている。狭帯域フィルタ４０を比較的狭く形成することで、元画像Ｐ０に映りこんだモアレパターンｍｐ０以外のパターンを除去してしまうことを抑えることができる。そのため、骨などの構造物領域において、画質の劣化を抑えることができる。なお、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１には、モアレパターンｍｐ０ａが残る。
【００５８】
〔ステップＳ０４〕広帯域モアレパターン除去処理
広帯域モアレパターン除去部２７は、広帯域フィルタ５０に基づいて、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１から広帯域モアレパターンｍｐ２を除去して広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２を取得する。広帯域フィルタ５０は、狭帯域フィルタ４０の周波数帯２０１ａよりも周波数帯２０２ａが広く形成されている（図５（ｂ）参照）。これにより、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１内の平坦領域において、モアレパターンｍｐ０をより完全に除去することができる。
【００５９】
〔ステップＳ１１〕輝度変化量の算出
輝度変化量算出部６１は、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１内において、注目画素の画素値Ｂから注目画素とその周囲の画素との加算平均値Ａを減算して平坦度マップ（輝度変化量Ｃ１）Ｐ３を取得する。すなわち、輝度変化量算出部６１は、図１２に示すように、注目画素を含む２１×２１画素の画素値の加算平均値をＡとし、注目画素の画素値をＢとして、輝度変化量Ｃ１＝｜Ｂ−Ａ｜を算出する。この処理を各画素で行うことにより、新たな画像として平坦度マップの一種である画像Ｐ３を取得する。
【００６０】
〔ステップＳ１２〕正規化処理
正規化処理部６２は、画像Ｐ３の各画素の輝度変化量Ｃ１をそれぞれ対応する位置の狭帯域モアレパターン除去画像の画素値で除算して正規化処理して中間マップＰ４を生成する。すなわち、輝度変化量Ｃ１の算出で用いた注目画素の画素値Ｂで輝度変化量Ｃ１を除算する。正規化処理後の輝度変化量Ｃ２は、Ｃ２＝｜Ｂ−Ａ｜／Ｂで算出される。
【００６１】
〔ステップＳ１３〕平滑化処理
平滑化処理部６３は、中間マップＰ４を複数個の画素（例えば１６×１６画素）で分割した領域ごとに輝度変化量の加算平均を行い、その加算平均値を分割した領域の各画素（１６×１６画素）に適用させて平滑化する。この平坦化処理により平坦度マップＰ６を取得する。すなわち、平滑化処理部６３は、図１３に示すように、例えば１６×１６画素で加算平均を行って１画素に縮小する。そして、元の大きさに戻す際に、元の大きさの１６×１６画素には、全画素に加算平均された輝度変化量が与えられる。
【００６２】
〔ステップＳ０５〕出力選択
出力選択部３１は、図１４に示すように、平坦度マップＰ６の平坦領域ｆでは広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２を出力し、平坦度マップＰ６の平坦領域ｆ以外の構造物領域では狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１を出力する。このように平坦度マップＰ６によって選択的に出力され、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１と広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２とを組み合わせた出力選択画像Ｐ７が取得される。すなわち、出力選択部３１では、視認性を劣化させたくない構造物領域と視認性に依存しない平坦領域ｆで選択的に出力している。また、残ったモアレパターンｍｐ０ａが構造物領域では目立たなく、平坦領域ｆでは目立ってしまう性質を利用している。
【００６３】
また、平滑化処理部６３は、中間マップＰ４を複数画素で分割した領域単位で平滑化している。すなわち、出力選択部３１による画像の出力選択を画素単位で行うのではなく、平滑化により任意の領域単位で行っている。出力選択部３１による画像の出力選択を画素単位で行う場合、平坦領域ｆ以外の領域内に平坦領域ｆが点在すると、選択出力された画像の視認性を劣化させるおそれがある。しかしながら、複数画素で分割した領域単位で平滑化することにより、その画像の視認性の劣化を抑えることができる。
【００６４】
〔ステップＳ０６〕表示・保存
ステップＳ０５で出力選択された出力選択画像Ｐ７は、画像処理部９でその他必要な処理が行われる。そして、出力選択画像Ｐ７は、表示部１１に表示され、また、記憶部１３に記憶される。
【００６５】
以上のように本発明の実施例によれば、狭帯域フィルタ４０の周波数帯２０１ａを狭くし、広帯域フィルタ５０の周波数帯２０２ａを狭帯域フィルタ４０よりも広くする。これにより、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１は、平坦領域ｆ以外の構造物領域で視認性の劣化を抑えることができ、広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２は、平坦領域ｆでモアレパターンｍｐ０をより完全に除去することができる。更に、平坦度算出部２９は、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１内の平坦度を算出して平坦度マップＰ６を取得している。狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１は、モアレパターンｍｐ０が一度除去されているので、元画像Ｐ０よりも精度よく平坦度マップＰ６を取得することができる。そして、出力選択部３１は、その平坦度マップＰ６に基づき、平坦領域ｆでは、広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２を出力し、平坦領域ｆ以外の領域では、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１を出力している。そのため、選択出力された画像は、平坦領域ｆのモアレパターンｍｐ０がより完全に除去されると共に、平坦領域ｆ以外の構造物領域で視認性の劣化が抑えられたものとなる。したがって、グリッド５のモアレパターンｍｐ０除去後の画像における視認性を向上させることができる。
【００６６】
本発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
【００６７】
（１）上述した各実施例では、広帯域フィルタ５０は、ハイパスフィルタであったが、バンドパスフィルタであってもよい。図１６（ａ）に示すように、広帯域フィルタ５０ａは、第１高調波のピーク周波数Ｐｋ１および第２高調波のピーク周波数Ｐｋ２のそれぞれにバンドパスフィルタが形成されている。広帯域フィルタ５０ａを構成する各周波数帯２０２ａ〜２０２ｄの幅は、それぞれ狭帯域フィルタ４０の周波数帯２０１ａ〜２０１ｄ（図５（ａ））より広くなるように形成されている。
【００６８】
なお、バンドパスフィルタの広帯域フィルタ５０ａは、図１６（ｂ）に示すように、ピーク周波数Ｐｋ１，Ｐｋ２に対してバンドパスフィルタの基準となる周波数（基準周波数）２０４がオフセット２０５して形成されていてもよい。すなわち、基準周波数２０４は、ピーク周波数Ｐｋ１，Ｐｋ２に基づき決定される。基準周波数２０４は、オフセット無しのピーク周波数Ｐｋ１，Ｐｋ２と、ピーク周波数Ｐｋ１，Ｐｋ２に対してオフセット２０５した周波数を含む。
【００６９】
（２）上述した実施例および変形例（１）では、広帯域モアレパターン除去部２７は、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１から広帯域モアレパターンｍｐ２を除去して広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２を取得していた。しかしながら、図１７に示すように、広帯域モアレパターン除去部２７は、元画像Ｐ０から広帯域モアレパターンｍｐ２を除去して広帯域モアレパターン除去画像Ｐ２を取得してもよい。例えば、図５（ｂ）に示すように、広帯域フィルタ５０が狭帯域フィルタ４０を全て含む場合に適用可能である。
【００７０】
（３）上述した実施例および各変形例において、狭帯域・広帯域モアレパターン除去部２５，２７は、それぞれ狭帯域・広帯域モアレパターンｍｐ１，ｍｐ２の抽出を、ＦＩＲフィルタによって行っていた。しかしながら、これに限定されない。例えば、図３の周波数特性において、領域Ｄ１、Ｄ２を予め設定された幅に抜き出して逆フーリエ変換を行い、狭帯域・広帯域モアレパターンｍｐ１，ｍｐ２を抽出した狭帯域・広帯域モアレパターン画像Ｐ１，Ｐ２を取得してもよい。また、狭帯域・広帯域モアレパターン除去部２５，２７は、図３の周波数特性の領域Ｄ１、Ｄ２を予め設定された幅に除去したものを逆フーリエ変換することで、狭帯域・広帯域モアレパターン除去画像Ｐ１，Ｐ２を取得してもよい。
【００７１】
（４）上述した実施例および各変形例では、狭帯域・広帯域モアレパターン除去部２５，２７は、縦ＬＰＦ処理部４３，５３を備えていたが、省略する構成であってもよい。
【００７２】
（５）上述した実施例および各変形例では、広帯域モアレパターン除去部２７は、元画像Ｐ０から得たピーク周波数Ｐｋ１を用いているが、これに限定されない。例えば、狭帯域モアレパターン除去画像Ｐ１から得たピーク周波数を用いてもよい。
【００７３】
（４）上述した実施例および各変形例において、画像処理部９は、プログラムを実行させるためのＣＰＵ等で構成される制御部と、プログラム等を記憶するＲＯＭやＲＡＭ等の記憶媒体で構成される記憶部とを備えてもよい。記憶部には、各ステップＳ０１〜Ｓ０６，Ｓ１１〜Ｓ１３の動作のプログラムを記憶させて、そのプログラムを制御部で実行するようにしてもよい。この場合、このプログラムに必要な操作は、入力部１２で入力され、出力選択画像Ｐ７は表示部１１に表示される。
【００７４】
（５）上述した実施例および各変形例において、画像処理部９に限定されず、各ステップＳ０１〜Ｓ０６，Ｓ１１〜Ｓ１３の動作を、その動作のプログラムを記憶部１３に記憶し、主制御部１０で実行するようにしてもよい。この場合、このプログラムに必要な操作は入力部１２で入力され、出力選択画像Ｐ７は表示部１１に表示される。また、その動作のプログラムは、ＬＡＮ等のネットワークシステムでＸ線診断装置１と接続されたパソコン上でも実行できるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１    …  Ｘ線診断装置
３    …  Ｘ線管
４    …  Ｘ線検出器
５    …  グリッド
９    …  画像処理部
２３  …  ピーク周波数検出部
２５  …  狭帯域モアレパターン除去部
２７  …  広帯域モアレパターン除去部
２９  …  平坦度算出部
３１  …  出力選択部
４０  …  狭帯域フィルタ
５０，５０ａ  …  広帯域フィルタ
６１  …  輝度変化量算出部
６２  …  正規化処理部
６３  …  平滑化処理部
Ｐ０  …  元画像
Ｐ１  …  狭帯域モアレパターン除去画像
Ｐ２  …  広帯域モアレパターン除去画像
ｍｐ０  …  モアレパターン
ｍｐ１  …  狭帯域モアレパターン
ｍｐ２  …  広帯域モアレパターン
Ｐｋ１  …  第１高調波のピーク周波数
２０１ａ〜２０１ｄ  …  周波数帯
２０４  …  基準周波数
ｆｒ１〜ｆｒ４  …  周波数
【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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【図１７】
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【図１８】
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