(57)【要約】【課題】  位置ずれを生ずることなく高速に差分画像を生成可能な画像処理装置及び方法、プログラムを提供する。【解決手段】  第１画像及び第２画像を入力し、それぞれに複数の関心領域を設定し、その関心領域毎に該第１画像及び該第２画像間のずれ量を表すシフトベクトルを計算する。そのシフトベクトルに対してフィルタ処理を実行する。フィルタ処理されたシフトベクトルを補間する。補間されたシフトベクトルに基づいて、第１画像及び第２画像を位置合わせする。位置合わせされた画像の対応する画素間で差分演算を行う。差分画像を出力する出力。【選択図】  図１
2006204618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１画像と第２画像の差分画像を出力する画像処理装置であって、
前記第１画像及び前記第２画像を入力する入力手段と、
前記第１画像及び前記第２画像それぞれに複数の関心領域を設定し、その関心領域毎に該第１画像及び該第２画像間のずれ量を表すシフトベクトルを計算するシフトベクトル計算手段と、
前記シフトベクトルに対してフィルタ処理を実行するフィルタ手段と、
前記フィルタ手段でフィルタ処理されたシフトベクトルを補間する補間手段と、
前記補間手段で補間されたシフトベクトルに基づいて、前記第１画像及び前記第２画像を位置合わせする位置合わせ手段と、
前記位置合わせされた画像の対応する画素間で差分演算を行う差分演算手段と、
前記差分演算手段によって得られる差分画像を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記入力手段は、前記第１画像及び前記第２画像として、被写体に対するＸ線照射量に対して線形階調特性を有する画像を入力する
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】
前記シフトベクトル計算手段は、相互相関法により前記関心領域の間のシフトベクトルを計算する
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４】
前記フィルタ手段は、前記シフトベクトルに対して、加重平均処理を行った前後の差の中央絶対偏差に基づいて、該加重平均処理を所定回数行うことにより、前記フィルタ処理を実行する
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】
前記フィルタ手段は、前記シフトベクトルに対して、前記シフトベクトル計算手段により計算された相互相関係数に基づいて、前記加重平均処理を実行する
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】
前記フィルタ手段は、前記関心領域におけるテクスチャの複雑度に基づいて、前記シフトベクトルに対し前記加重平均処理を実行する
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】
前記フィルタ手段は、前記シフトベクトルに対し、所定区間単位で前記フィルタ処理を実行する
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８】
前記補間手段は、前記フィルタ手段でフィルタ処理されたシフトベクトルに対して、スプライン補間を実行する
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９】
前記補間手段は、所定区間単位で、前記フィルタ手段でフィルタ処理されたシフトベクトルに対して、スプライン補間を実行する
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１０】
前記シフトベクトル計算手段、前記フィルタ手段、前記補間手段及び前記位置合わせ手段による処理を所定回数繰り返すよう制御する制御手段を更に備える
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】
前記フィルタ手段は、前記加重平均処理に係る重み係数を算出する際、前記制御手段による繰り返し処理回数に基づいて、前記フィルタ処理の処理内容を変更する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
第１画像と第２画像の差分画像を出力する画像処理方法であって、
前記第１画像及び前記第２画像を入力する入力工程と、
前記第１画像及び前記第２画像それぞれに複数の関心領域を設定し、その関心領域毎に該第１画像及び該第２画像間のずれ量を表すシフトベクトルを計算するシフトベクトル計算工程と、
前記シフトベクトルに対してフィルタ処理を実行するフィルタ工程と、
前記フィルタ工程でフィルタ処理されたシフトベクトルを補間する補間工程と、
前記補間工程で補間されたシフトベクトルに基づいて、前記第１画像及び前記第２画像を位置合わせする位置合わせ工程と、
前記位置合わせされた画像の対応する画素間で差分演算を行う差分演算工程と、
前記差分演算工程によって得られる差分画像を出力する出力工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
第１画像と第２画像の差分画像を出力する画像処理を実現するためのプログラムであって、
前記第１画像及び前記第２画像を入力する入力工程のプログラムコードと、
前記第１画像及び前記第２画像それぞれに複数の関心領域を設定し、その関心領域毎に該第１画像及び該第２画像間のずれ量を表すシフトベクトルを計算するシフトベクトル計算工程のプログラムコードと、
前記シフトベクトルに対してフィルタ処理を実行するフィルタ工程のプログラムコードと、
前記フィルタ工程でフィルタ処理されたシフトベクトルを補間する補間工程と、
前記補間工程で補間されたシフトベクトルに基づいて、前記第１画像及び前記第２画像を位置合わせする位置合わせ工程のプログラムコードと、
前記位置合わせされた画像の対応する画素間で差分演算を行う差分演算工程のプログラムコードと、
前記差分演算工程によって得られる差分画像を出力する出力工程のプログラムコードと
を備えることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、第１画像と第２画像の差分画像を出力する画像処理装置及びその方法、プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、医用画像診断の分野におけるディジタル画像の利用が進み、医用画像をディジタル化することで、従来の銀塩写真では困難であった診断形態の可能性が生まれている。
【０００３】
即ち、従来は、患者の経過観察などで異なる時点で撮影されたＸ線画像を比較する際には、そのＸ線画像が現像されたフィルムをシャウカステンに架けて比較読影することが一般的に行われていた。
【０００４】
一方、ディジタル画像を用いることで、異なる時点で撮影された２枚のディジタル画像を正常な解剖学的構造が一致するよう位置合わせして、差分処理を行うことにより、差分画像を生成して出力する。そして、この差分画像を元となった１対の画像と比較読影することにより、画像間の変化をより正確に把握することが可能となる。
【０００５】
このような差分画像の生成方法については、例えば、特許文献１に開示されている。この特許文献１に開示された生成方法によると、異なる時点で撮影された２枚の胸部Ｘ線画像を位置合わせし、差分画像を生成することができる。このような差分処理は、経時サブトラクション処理と呼ばれることもある。
【０００６】
ここで、特許文献１で実行される経時サブトラクション処理を実現する装置の概略構成について、図１６を用いて説明する。
【０００７】
図１６において、画像入力部１で入力された１対の医用ディジタル画像は、前処理部１０において濃度補正処理が行われる。次に、ＲＯＩマッチング部１１において、設定された複数の関心領域（ＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ））毎に、相互相関係数の算出によるマッチング処理が行われて、ＲＯＩ毎に１対の医用ディジタル画像（２枚の画像）のずれ量を表すシフトベクトルが計算される。
【０００８】
次に、多項式補間部１２において、シフトベクトルが２次元のｎ次多項式により近似補間される。位置合わせ部５において、いずれか一方の画像に対して非線形歪みが与えられる。さらに、差分演算部６において、対応する位置の画素同士が減算されて差分信号が生成される。次に、後処理部７において、階調処理等の後処理が実行されて、出力部８に出力される。
【特許文献１】特開平７−３７０７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述した従来技術によれば、多数のＲＯＩ毎にマッチング（ＲＯＩマッチング）を行って得られたシフトベクトルを多項式近似により補間する際、その多項式の係数を最小二乗法等により決定するため、処理に時間がかかるという問題があった。
【００１０】
また、ＲＯＩマッチングにおいては、類似したパターンが被写体内に複数存在する場合、そのマッチングの精度には限界がある。そのため、場合によってはシフトベクトルに大きな誤差が含まれることは避けられない。そして、このような場合に、最小二乗法を用いてシフトベクトルを補間すると、誤差が他のシフトベクトルに影響を与えて全体的に位置ずれが生じ、結果として差分画像におけるノイズ成分が増加するという課題があった。
【００１１】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、位置ずれを比較的少なくして、かつ高速に差分画像を生成可能な画像処理装置及び方法、プログラム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】
【００１２】
上記の目的を達成するための本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。即ち、
第１画像と第２画像の差分画像を出力する画像処理装置であって、
前記第１画像及び前記第２画像を入力する入力手段と、
前記第１画像及び前記第２画像それぞれに複数の関心領域を設定し、その関心領域毎に該第１画像及び該第２画像間のずれ量を表すシフトベクトルを計算するシフトベクトル計算手段と、
前記シフトベクトルに対してフィルタ処理を実行するフィルタ手段と、
前記フィルタ手段でフィルタ処理されたシフトベクトルを補間する補間手段と、
前記補間手段で補間されたシフトベクトルに基づいて、前記第１画像及び前記第２画像を位置合わせする位置合わせ手段と、
前記位置合わせされた画像の対応する画素間で差分演算を行う差分演算手段と、
前記差分演算手段によって得られる差分画像を出力する出力手段と
を備える。
【００１３】
また、好ましくは、前記入力手段は、前記第１画像及び前記第２画像として、Ｘ線画像を入力し、
前記出力手段は、前記Ｘ線画像に対応する被写体に対するＸ線照射量に対して線形階調特性を有する画像を出力する。
【００１４】
また、好ましくは、前記シフトベクトル計算手段は、相互相関法により前記関心領域の間のシフトベクトルを計算する。
【００１５】
また、好ましくは、前記フィルタ手段は、前記シフトベクトルに対して、加重平均処理を行った前後の差の中央絶対偏差に基づいて、該加重平均処理を所定回数行うことにより、前記フィルタ処理を実行する。
【００１６】
また、好ましくは、前記フィルタ手段は、前記シフトベクトルに対して、前記シフトベクトル計算手段により計算された相互相関係数に基づいて、前記加重平均処理を実行する。
【００１７】
また、好ましくは、前記フィルタ手段は、前記関心領域におけるテクスチャの複雑度に基づいて、前記シフトベクトルに対し前記加重平均処理を実行する。
【００１８】
また、好ましくは、前記フィルタ手段は、前記シフトベクトルに対し、所定区間単位で前記フィルタ処理を実行する。
【００１９】
また、好ましくは、前記補間手段は、前記フィルタ手段でフィルタ処理されたシフトベクトルに対して、スプライン補間を実行する。
【００２０】
また、好ましくは、前記補間手段は、所定区間単位で、前記フィルタ手段でフィルタ処理されたシフトベクトルに対して、スプライン補間を実行する。
【００２１】
また、好ましくは、前記シフトベクトル計算手段、前記フィルタ手段、前記補間手段及び前記位置合わせ手段による処理を所定回数繰り返すよう制御する制御手段を更に備える。
【００２２】
また、好ましくは、前記フィルタ手段は、前記加重平均処理に係る重み係数を算出する際、前記制御手段による繰り返し処理回数に基づいて、前記フィルタ処理の処理内容を変更する。
【００２３】
上記の目的を達成するための本発明による画像処理方法は以下の構成を備える。即ち、
第１画像と第２画像の差分画像を出力する画像処理方法であって、
前記第１画像及び前記第２画像を入力する入力工程と、
前記第１画像及び前記第２画像それぞれに複数の関心領域を設定し、その関心領域毎に該第１画像及び該第２画像間のずれ量を表すシフトベクトルを計算するシフトベクトル計算工程と、
前記シフトベクトルに対してフィルタ処理を実行するフィルタ工程と、
前記フィルタ工程でフィルタ処理されたシフトベクトルを補間する補間工程と、
前記補間工程で補間されたシフトベクトルに基づいて、前記第１画像及び前記第２画像を位置合わせする位置合わせ工程と、
前記位置合わせされた画像の対応する画素間で差分演算を行う差分演算工程と、
前記差分演算工程によって得られる差分画像を出力する出力工程と
を備える。
【００２４】
上記の目的を達成するための本発明によるプログラムは以下の構成を備える。即ち、
第１画像と第２画像の差分画像を出力する画像処理を実現するためのプログラムであって、
前記第１画像及び前記第２画像を入力する入力工程のプログラムコードと、
前記第１画像及び前記第２画像それぞれに複数の関心領域を設定し、その関心領域毎に該第１画像及び該第２画像間のずれ量を表すシフトベクトルを計算するシフトベクトル計算工程のプログラムコードと、
前記シフトベクトルに対してフィルタ処理を実行するフィルタ工程のプログラムコードと、
前記フィルタ工程でフィルタ処理されたシフトベクトルを補間する補間工程と、
前記補間工程で補間されたシフトベクトルに基づいて、前記第１画像及び前記第２画像を位置合わせする位置合わせ工程のプログラムコードと、
前記位置合わせされた画像の対応する画素間で差分演算を行う差分演算工程のプログラムコードと、
前記差分演算工程によって得られる差分画像を出力する出力工程のプログラムコードと
を備える。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、位置ずれを比較的少なくして、かつ高速に差分画像を生成可能な画像処理装置及び方法、プログラムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。
【００２７】
＜実施形態１＞
図１は本発明の実施形態１の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００２８】
この画像処理装置は、各構成要素を専用のハードウェア装置として実現しても良いし、汎用コンピュータ上で動作するプログラムとして実現しても良い。後者の場合、図１における各構成要素は、プログラムのモジュールにより実現することができる。
【００２９】
次に、実施形態１の画像処理装置を実現可能なコンピュータシステムの一構成例について説明する。
【００３０】
図２は本発明の実施形態１の画像処理装置を実現可能なコンピュータシステムの一構成例を示す図である。
【００３１】
本発明では、実施形態１の画像処理装置として機能するコンピュータ２０００は、ネットワーク１００１を介して、医用Ｘ線画像を生成する画像生成装置１０００やファイルサーバ１００２と接続する構成を用いることができる。もちろん、コンピュータ２０００単体で構成することも可能である。
【００３２】
コンピュータ２０００は、ＣＰＵ２００３を含む各種周辺装置（アクセラレータ２００１、ハードディスク２００２、ＲＡＭ２００４、ＲＯＭ２００５、光磁気ディスク２００７、マウス２００８、キーボード２００９、プリンタ２０１０、表示装置２０１１等）がバス２００６を介して、相互に接続されている。
【００３３】
ＣＰＵ２００３は、バス２００６に接続される各構成要素を制御して、実施形態１の画像処理装置を実現する。アクセラレータ２００１は、各種画像処理機能を実現したり、ＣＰＵ２００３と協働して各種処理を実現する。ハードディスク２００２は、実施形態１を実現するための各種処理に対する制御プログラム、処理対象となる画像データ等のデータを記憶する。
【００３４】
ＲＡＭ２００４は、データの作業領域や一時待避領域として機能する。ＲＯＭ２００５は、制御プログラムや各種パラメータ等のデータを記憶する。光磁気ディスク２００７は、例えば、ＭＯで構成され、制御プログラム、処理対象となる画像データ等のデータを記憶する。マウス２００８やキーボード２００９は、処理の実行指示や各種データの入力を行うための入力装置として機能し、マウス２００８以外の他のポインティングデバイス（例えば、ペン等）を利用することも可能である。
【００３５】
プリンタ２０１０は、処理対象の画像等の各種データを印刷する。プリンタ２０１０の印刷方式としては、インクジェット方式、レーザビーム方式、熱転写方式等の各種方式を利用することが可能である。表示装置２０１１は、各種処理を実行するための操作画面や処理結果を表示する。表示装置２０１１としては、ＣＲＴやＬＣＤを利用することが可能である。
【００３６】
さらに、コンピュータ２０００は、インタフェース（不図示）により接続されたネットワーク１００１を介して、外部の画像生成装置１０００、ファイルサーバ１００２との間で画像データを送受信することができる。
【００３７】
この構成において、本発明の画像処理装置を実現するプログラムは、例えば、ハードディスク２００２、またはネットワーク１００１を介した先のファイルサーバ１００２に格納される。そして、マウス２００８、キーボード２００９等の入力装置を用いて、ユーザの指示により、コンピュータ２０００内部のＲＡＭ２００４にプログラムが読み込まれ、ＣＰＵ２００３がそのプログラムを順次実行することにより、本発明による画像処理装置を実現することができる。
【００３８】
以下、図１の各構成要素の動作について、図３のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【００３９】
図３は本発明の実施形態１の画像処理装置が実行する処理全体を示すフローチャートである。
【００４０】
［ステップＳ１００］
画像入力部１は、所定の指示入力に基づいて、差分処理の対象となる複数の画像（時系列画像）を入力し、さらに縮小処理を行って、シフトベクトル計算部２に出力する。画像入力部１が入力する入力元となる画像入力装置としては、例えば、コンピュータ２０００に間接又は直接に接続されたハードディスク２００２、光磁気ディスク２００７等の記憶媒体または画像生成装置１０００が該当する。
【００４１】
画像入力部１に対する時系列画像の入力指示は、画像処理装置を操作するユーザの指示、あるいは当該画像処理装置を制御する制御装置（不図示）等により行われる。
【００４２】
入力された画像に施す縮小処理の縮小比率としては、例えば、水平垂直方向の画素数が１／４×１／４のサイズとなるようにすると、差分画像に必要な解像度を保持しつつ処理効率を向上させる観点から好ましい。しかしながら、縮小比率は、必ずしもこの値である必要はなく、他の縮小比率によっても良い。
【００４３】
さらに、後述する画像処理部９に対しては、縮小処理を行わず、そのままのサイズで出力するようにしても良い。このようにすることにより、読影対象となる画像に対しては高い解像度を維持しつつ、変化を強調した差分画像と比較読影が可能となる。
【００４４】
また、時系列画像は、異なる時点で撮影された同一患者の画像群であるが、実施形態１においては、説明を簡略化するため、第１及び第２の１対の画像（ＩＭ１及びＩＭ２）とする。但し、画像の数がそれ以上である場合も、その中から１対の画像を選択し、後述する処理を各組に対して適用すればよい。
【００４５】
図１において、第１画像ＩＭ１、第２画像ＩＭ２は画像入力部１から入力される時系列画像であり、実施形態１においては、第１画像ＩＭ１を最近に撮影された画像、第２画像ＩＭ２は第１画像ＩＭ１よりも過去に撮影された画像とする。尚、以降の説明では、これらの画像は、例えば、胸部Ｘ線正面画像とするが、必ずしもこれに限定されるものではなく、本発明は、その趣旨を変更することなく、他の種類の画像に対しても適用することが可能である。
【００４６】
また、第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２は、例えば、フラットパネル検出器あるいは輝尽性蛍光体を用いるＣＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）等を利用したディジタルラジオグラフィシステムにより生成された画像であり、その画像データの特性は、被写体撮影時の相対Ｘ線量の対数に比例するものである。
【００４７】
即ち、通常、ディジタルラジオグラフィシステムにより撮影された医用画像は、読影に際して従来用いられてきた銀塩フィルムの特性に合わせ、非線形な階調変換処理が施されるが、本発明においては、この階調変換処理を行う前の画像データを用いる。
【００４８】
一方、第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２は、画像処理部９に対しても出力され、画像処理部９は、上述した階調変換処理を行い、読影に最適な処理画像を生成して出力部７に出力する。画像処理部９が実行する階調変換処理としては、例えば、図４に示すような従来の銀塩フィルムと類似した変換特性を持つものでも良いし、これに加えて、ボケマスク処理等の周波数強調処理を行うものであっても良い。
【００４９】
尚、画像処理部９による階調変換処理を予め行い、処理後の画像を処理前の画像と関連付けて所定の記憶装置（例えば、ハードディスク２００２）に記憶しておいて、第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２が指定された時に、これらと共に読み出すような形態においても、本発明は適用が可能である。
【００５０】
［ステップＳ２００］
シフトベクトル計算部２は、入力した第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２の間の、対応する画素の位置関係を表すシフトベクトルを計算出力する。このシフトベクトル計算部２の詳細構成を図５、その詳細動作を図６のフローチャートを用いて説明する。
【００５１】
図５は本発明の実施形態１のシフトベクトル計算部の詳細構成を示す図であり、図６は本発明の実施形態１のシフトベクトル計算部の詳細動作を示すフローチャートである。
【００５２】
［ステップＳ２０１］
画像入力部１から入力された第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２は、画像縮小部２０１において、各々所定のサイズに縮小される。実施形態１においては、各画像は水平、垂直方向とも１／４×１／４に縮小され、第１縮小画像ＩＭ１ｓと第２縮小画像ＩＭ２ｓが胸郭検出部２０２に入力される。一方、縮小されていない第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２が第２のＲＯＩ設定部２０５に入力される。
【００５３】
従って、胸郭検出部２０２に対しては、元の画像サイズから比較して１／１６×１／１６のサイズの画像が、第２のＲＯＩ設定部２０５に対しては１／４×１／４の画像が入力されることになる。
【００５４】
［ステップＳ２０２］
胸郭検出部２０２は、第１縮小画像ＩＭ１ｓ及び第２縮小画像ＩＭ２ｓを解析し、各画像に映出された被写体の共通部分を検出して、それを基準点とし、画像間の被写体のおおまかな位置ずれ量を出力する。
【００５５】
図７（Ａ）は、後述する方法により、第１縮小画像ＩＭ１ｓにおいて検出された基準点Ｌｍ１１〜Ｌｍ１８、及び第２縮小画像ＩＭ２ｓにおいて検出された基準点Ｌｍ２１〜Ｌｍ２８を図示したものである。
【００５６】
これらの基準点は、被写体の画像が有する固有の特徴に基づいて決定され、例えば、図示した胸部正面画像では、肺尖部（Ｌｍ１１、Ｌｍ１５、Ｌｍ２１、Ｌｍ２５）、ＣＰ角（Ｌｍ１４、Ｌｍ１８、Ｌｍ２４、Ｌｍ２８）、胸郭外縁（Ｌｍ１２、Ｌｍ１３、Ｌｍ１６、Ｌｍ１７、Ｌｍ２２、Ｌｍ２３、Ｌｍ２６、Ｌｍ２７）を検出し、これらの基準点を包含する矩形領域Ｒ１及びＲ２が検出される。
【００５７】
尚、ＣＰ角とは、Ｃｏｓｔｏｐｈｒｅｎｉｃ  Ａｎｇｌｅの略で、日本語では、肋骨横隔膜角と呼ばれてる。具体的には、胸部正面画像で、胸郭の外側の縁と横隔膜の陰影が交わったところ（図７（Ａ）の第１画像では、Ｌｍ１４、Ｌｍ１８に相当する部分）が、ＣＰ角に相当する。
【００５８】
実施形態１において、胸郭検出部２０２は、処理対象となる画像から、基準点検出用の複数の矩形領域（解析領域）を設定し、これに含まれる画像データに基づいて、上記複数の基準点を検出する。図８（Ａ）は胸部正面画像に対して、基準点検出用の矩形領域が設定された状態を図示したものであり、以下に、各基準点の検出方法を説明する。
【００５９】
胸郭検出部２０２は、処理対象となる画像データを、垂直方向に積算したプロファイルデータＰＭを生成し、内部メモリ（例えば、ＲＡＭ２００４）に記憶する。図８（Ｂ）は、このプロファイルデータ例を図示したものであり、画素値が最も大きくなる水平方向座標Ｍｘを、図８（Ａ）における中心線Ｍの水平方向座標とする。
【００６０】
次に、胸郭検出部２０２は、中心線Ｍを基準として略左右対称の位置に、図８（Ａ）に示す複数の解析領域Ｒｔ１〜Ｒｔ８、Ｒｒ１〜Ｒｒ４、Ｒｃ１〜Ｒｃ８を設定する。尚、各領域の大きさは、対象となる被写体の平均的な大きさに基づいて、予め決定されているものとする。
【００６１】
次に、胸郭検出部２０２は、Ｒｔ１〜Ｒｔ８の各解析領域について、水平方向に積算を行ったプロファイルデータＰｔを生成し、内部メモリ（例えば、ＲＡＭ２００４）に記憶する。図８（Ｃ）は、このプロファイルデータの一例を図示したものである。図８（Ｃ）において示すｙｔは、胸部正面画像において肺野の上縁部に対応し、胸郭検出部２０２はプロファイルデータＰｔが最初に大きな負の変化を示す位置を上縁部の垂直方向の候補位置ｙｔとして検出する。
【００６２】
同様の処理を各領域に対して行い、中心線を挟んだ４つの領域Ｒｔ１〜Ｒｔ４およびＲｔ５〜Ｒｔ８毎に２次元補間して、図７（Ａ）に示すＬｍ１１及びＬｍ１５を決定する。また、同様の処理を第２縮小画像ＩＭ２ｓに対して行うことにより、図７（Ａ）に示すＬｍ２１及びＬｍ２５を決定する。
【００６３】
次に、胸郭検出部２０２は、Ｒｃ１〜Ｒｃ８に対して解析を行い、図７（Ａ）に示すＬｍ１４、Ｌｍ１８を決定する。各領域の画像データは、水平方向に積算され、先と同様にプロファイルデータＰｃを生成し、内部メモリ（例えば、ＲＡＭ２００４）に記憶する。図８（Ｄ）は、このプロファイルデータの一例を図示したものである。図８（Ｄ）において示すｙｃが肺野と横隔膜の境界に対応する。胸郭検出部２０２は、プロファイルデータＰｃを解析し、平均的な輝度レベルが最も大きく変化する境界としてｙｃを決定する。この決定には、プロファイルデータＰｃの一次微分値を解析し、最も大きく変化する位置を検出すればよい。
【００６４】
同様の処理を各領域毎に行い、ｙｃが最も大きい値を示す領域において、さらに細かく領域を設定して、ｙｃが最も大きい点を、図７（Ａ）に示す肺野の最下端部Ｌｍ１４、Ｌｍ１８とする。
【００６５】
尚、領域が肺野を外れた場合は、図８（Ｄ）のプロファイルデータＰｃが大きな変化を示さなくなる。そのため、胸郭検出部２０２は、予め決定された閾値と前述した一次微分値を比較し、閾値を超える微分値がない場合は当該領域に肺野と横隔膜の境界はないものとして処理から除外する。
【００６６】
以上の処理を、第１縮小画像ＩＭ１ｓ及び第２縮小画像ＩＭ２ｓに対して行うことにより、図７（Ａ）に示すＬｍ１４、Ｌｍ１８、Ｌｍ２４、Ｌｍ２８が検出される。
【００６７】
次に、胸郭検出部２０２は、領域Ｒｒ１内の画像データを垂直方向に積算したプロファイルデータＰｒを生成し、内部メモリ（例えば、ＲＡＭ２００４）に記憶する。図８（Ｅ）は、このプロファイルデータの一例を図示したものである。胸郭検出部２０２は、領域Ｒｒ１、Ｒｒ２においては、図８（Ｅ）に示したように、プロファイルデータＰｒが最も左側で極値を取る座標ｘｃをＬｍ１２及びＬｍ１３の仮の水平方向座標値に設定する。一方、領域Ｒｒ３、Ｒｒ４では最も右側で極値を取る位置をＬｍ２６、Ｌｍ２７の仮の水平方向座標値に設定する。
【００６８】
尚、極値を取る位置を検出する際、その位置を挟むプロファイルデータの値が、予め決定された範囲でない場合、当該極値を被写体と背景との境界であるとして除外するようにすると、誤って被写体の境界を検出することを避ける上で好ましい。
【００６９】
さらに、胸郭検出部２０２は、各領域における中心点の垂直座標値をＬｍ１４、Ｌｍ１８、Ｌｍ２４、Ｌｍ２８の仮の垂直方向座標値とする。このようにして得られた仮の基準点Ｌｍ１４’、Ｌｍ１８’、Ｌｍ２４’、Ｌｍ２８’を中心としてさらに小さい領域を設定し、同様の処理を行うことで最終的な基準点Ｌｍ１４、Ｌｍ１８、Ｌｍ２４、Ｌｍ２８を決定する。
【００７０】
尚、本発明は、以上説明した検出方法に限定されるものではなく、異なる方法、例えば、特開平８−３３５２７１号に開示された方法によってもよい。
【００７１】
ここで、特開平８−３３５２７１号に開示された方法は、画像データから１次元のプロファイルデータを複数取り出し、これを解析することにより胸郭を検出するものである。その特徴としては、部分的なプロファイルデータから得られた特徴点を肺野の全体的な形状を考慮して肺野全体を検出するものである。
【００７２】
［ステップＳ２０３］
胸郭検出部２０２は、上述した方法により検出した基準点に外接する差分処理対象領域Ｒ１及びＲ２を決定する。図７（Ａ）において、第１縮小画像ＩＭ１ｓ及び第２縮小画像ＩＭ２ｓに対して設定された差分処理対象領域Ｒ１及びＲ２が図示されている。図７（Ａ）に示すように、各領域は、それぞれの画像で検出された基準点を含む最大の矩形領域として決定されている。胸郭検出部２０２は、Ｒ１の左上及び右下の座標値を第１のＲＯＩ設定部２０３及び第２のＲＯＩ設定部２０５に出力する。
【００７３】
次に、胸郭検出部２０２は、Ｒ１及びＲ２の中心座標値（ｘｃ１，ｙｃ１）及び（ｘｃ２，ｙｃ２）を計算し、第１縮小画像ＩＭ１ｓと第２縮小画像ＩＭ２ｓの間の全体的な位置ずれ量Ｇを、次式により計算し、第１のＲＯＩ設定部２０３に出力する。
【００７４】
2006204618.tif 000003
【００７５】
また、胸郭検出部２０２は、図７（Ａ）に示すＲ１及びＲ２の左上及び右下の座標から第１縮小画像ＩＭ１ｓと第２縮小画像ＩＭ２ｓに映出された被写体の倍率変化Ｍを、次式により計算し、第１のＲＯＩ設定部２０３に出力する。
【００７６】
2006204618.tif 000004
【００７７】
［ステップＳ２０４］
第１のＲＯＩ設定部２０３は、第１縮小画像ＩＭ１ｓと第２縮小画像ＩＭ２ｓに対して、胸郭検出部２０２から入力した差分対象領域Ｒ１の座標、全体的な位置ずれ量Ｇ及び倍率変化Ｍから複数のＲＯＩを設定する。
【００７８】
図７（Ｂ）は、第１縮小画像ＩＭ１ｓ及び第２縮小画像ＩＭ２ｓに対して設定されるＲＯＩの内、簡略化のため左上の３つのみを図示したものである。図７（Ｂ）において、第１縮小画像ＩＭ１ｓに対してはサイズがＷｔ×Ｈｔ、第２縮小画像ＩＭ２ｓに対してはＷｓ×Ｈｓの矩形ＲＯＩが設定されている。ここで、第１縮小画像ＩＭ１ｓに設定されたＲＯＩをテンプレートＲＯＩ、第２縮小画像ＩＭ２ｓに設定されたＲＯＩをサーチＲＯＩと呼ぶこととする。
【００７９】
第１のＲＯＩ設定部２０３は、第１縮小画像ＩＭ１ｓに対し、差分対象領域Ｒ１の左上に相当する位置に、最初のテンプレートＲＯＩの中心が重ね合わされるよう配置し、以降は、水平方向にΔｘ、垂直方向にΔｙの間隔で、差分対象領域Ｒ１の全領域をカバーする範囲にテンプレートＲＯＩを設定する。
【００８０】
次に、第１のＲＯＩ設定部２０３は、第１縮小画像ＩＭ１ｓに設定されたテンプレートＲＯＩの位置と、胸郭検出部２０２から入力した全体的な位置ずれ量Ｇ及び倍率変化Ｍに基づいて、サーチＲＯＩを設定する。即ち、対応するｎ番目のテンプレートＲＯＩの中心座標値を（ｘnt1，ｙnt1）、サーチＲＯＩの中心座標値を（ｘns1，ｙns1）とすると、ｎ番目のサーチＲＯＩの中心座標位置は、次式で計算される。
【００８１】
2006204618.tif 000005
【００８２】
2006204618.tif 000006
【００８３】
ここで、ＮはテンプレートＲＯＩ及び対応するサーチＲＯＩの個数である。この個数は、第１縮小画像ＩＭ１ｓの差分対象領域Ｒ１に対してテンプレートＲＯＩが設定可能な個数から決定される。
【００８４】
テンプレートＲＯＩ及びサーチＲＯＩの大きさと、設定間隔Δｘ、Δｙは予め決定されており、例えば、シフトベクトル計算部２の内部メモリ（例えば、ＲＡＭ２００４）に記憶されているものとする。これらの値は、差分対象となる被写体の種類に合わせて予め適切な値が選択されている。
【００８５】
例えば、対象が胸部正面画像である場合は、テンプレートＲＯＩのサイズとして２０×２０［ｍｍ］、サーチＲＯＩのサイズとして２５×２５［ｍｍ］、設定間隔として３［ｍｍ］程度に相当することが好ましい。しかしながら、本発明は、これに限定されることはなく、他の値であっても適用可能である。また、ＲＯＩの形状は、上記のような正方形である必要はなく、矩形や他の形状であっても良い。
【００８６】
第１のＲＯＩ設定部２０３は、このようにして設定された各テンプレートＲＯＩ及びサーチＲＯＩの位置及びサイズを、第１のマッチング部２０４に出力する。
【００８７】
［ステップＳ２０５］
第１のマッチング部２０４は、入力したテンプレートＲＯＩと、その各々に対応するサーチＲＯＩに含まれる第１縮小画像ＩＭ１ｓ及び第２縮小画像ＩＭ２ｓのデータのマッチング処理を行い、最もマッチングの度合いが高い位置を各ＲＯＩの組毎にシフトベクトルとして計算し、出力する。
【００８８】
マッチング処理としては、公知の様々な方法を用いることが可能であり、公知のマッチング方法として、例えば、「画像解析ハンドブック」（東京大学出版会）に記載されている残差逐次検定法、相互相関法等を用いることができる。実施形態１においては、第１のマッチング部２０４及び第２のマッチング部２０６は、相互相関法によりシフトベクトルを計算するが、処理の詳細については、上記文献に記載されているため、説明は省略する。
【００８９】
図９は、各テンプレートＲＯＩとサーチＲＯＩの組毎にマッチング処理を行い、得られたシフトベクトルを第１縮小画像ＩＭ１ｓに重ね合わせて図示したものである。図９では、２５個のシフトベクトルが示されているが、これは一例であり、実際の個数は、テンプレートＲＯＩの大きさ、設定間隔と差分対象領域の大きさに依存する。各シフトベクトルは、第１縮小画像ＩＭ１ｓに映出されている被写体の構造物が、対応する第２縮小画像ＩＭ２ｓのどの部分に対応しているかを表しており、２つの画像間における被写体の位置ずれ量を表している。
【００９０】
第１のマッチング部２０４は、シフトベクトルを第１のシフトベクトルｖn1（ｎ＝０，．．．，２４）として、第２のＲＯＩ設定部２０５に出力する。
【００９１】
［ステップＳ２０６］
第２のＲＯＩ設定部２０５は、第１のマッチング部２０４から入力した第１のシフトベクトルｖn1、及び先に胸郭検出部２０２から入力した差分対象領域Ｒ１に基づいて、第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２にそれぞれテンプレートＲＯＩ及びサーチＲＯＩを設定する。
【００９２】
先の第１のＲＯＩ設定において、テンプレートＲＯＩ及びサーチＲＯＩは、差分対象領域の位置と大きさに基づいて設定されたが、このステップにおいては、第１のシフトベクトルｖn1に基づいて設定が行われる。
【００９３】
まず、第２のＲＯＩ設定部２０５は、第１のマッチング部２０４から入力した差分多少領域Ｒ１の座標値及び第１のシフトベクトルｖn1の値を、先に画像縮小部２０１において第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２を縮小した縮小倍率に基づき、これらの値が第１画像ＩＭ１若しくは第２画像ＩＭ２における値となるように変換する。
【００９４】
実施形態１において、第１縮小画像ＩＭ１ｓ及び第２縮小画像ＩＭ２ｓは、第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２を水平垂直方向に１／４にしているため、第１のシフトベクトルｖn1及び差分対象領域Ｒ１の座標値はそれぞれ４倍される。これらの変換後の値をそれぞれｖn1'、Ｒ１’とする。
【００９５】
次に、第２のＲＯＩ設定部２０５は、第１のＲＯＩ設定部２０３と同じ方法で、第１画像ＩＭ１に対してテンプレートＲＯＩを設定する。この時、差分対象領域はＲ１’とし、ＲＯＩのサイズ及び設定間隔は、第１のＲＯＩ設定部２０３で設定した値に対して単純に４倍しても良いが、処理効率及び不要なマッチングによる誤差を抑制する観点からは、ＲＯＩのサイズは、第１のテンプレートＲＯＩで設定した値よりも小さくすることが好ましい。
【００９６】
次に、第２のＲＯＩ設定部２０５は、第２画像ＩＭ２に対し、次式に基づいてサーチＲＯＩを設定する。即ち、対応するｎ番目のテンプレートＲＯＩの中心座標値を（ｘnt2，ｙnt2）、サーチＲＯＩの中心座標値を（ｘns2，ｙns2）、変換されたｎ番目の第１のシフトベクトルをｖn1'＝（ｘn1'，ｙn1'）とすると、ｎ番目のサーチＲＯＩの中心座標位置は次式で計算される。
【００９７】
2006204618.tif 000007
【００９８】
2006204618.tif 000008
【００９９】
第２のＲＯＩ設定部２０５は、このようにして設定された各テンプレートＲＯＩ及びサーチＲＯＩの位置及びサイズを、第２のマッチング部２０６に出力する。
【０１００】
［ステップＳ２０７］
第２のマッチング部２０６は、入力したテンプレートＲＯＩと、その各々に対応するサーチＲＯＩに含まれる第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２のデータのマッチング処理を行い、最もマッチングの度合いが高い位置を各ＲＯＩの組毎に第２のシフトベクトルｖn2として計算し、フィルタ部３（図１）に出力する。尚、マッチング処理については、第１のマッチング部２０４と同様であるため、説明は省略する。
【０１０１】
尚、実施形態１においては、第１のマッチング部２０４と第２のマッチング部２０６において相互相関法によりシフトベクトルを計算したが、いずれか一方を他の方法に置き換えても良い。例えば、第１のマッチング部２０４においては逐次残差検定法を用い、第２のマッチング部２０６においては相互相関法を用いるようにすれば、マッチングの精度をある程度維持しつつ、全体の処理時間を短縮することが可能となる。
【０１０２】
次に、図３及び図１０のフローチャートに従い、フィルタ部３の詳細動作について説明する。
【０１０３】
［ステップＳ３００］
フィルタ部３は、入力した第２のシフトベクトルｖn2に対してフィルタ処理を行い、マッチングにおいて混入した誤差成分を除去し、第３のシフトベクトルｖn3を出力する。以下に、フィルタ部３の詳細動作について、図１０のフローチャートを参照しながら説明する。
【０１０４】
図１０は本発明の実施形態１のフィルタ部の詳細動作を示すフローチャートである。
【０１０５】
［ステップＳ３０１］
フィルタ部３は、入力したシフトベクトルに対し、フィルタ処理を行うフィルタ処理区間を決定する。実施形態１においては、処理区間は画像全体とする。即ち、図９に示す例では、２５個の全てのシフトベクトルを含む区間である。
【０１０６】
［ステップＳ３０２］
フィルタ部３は、後述する処理において用いられる、個々のシフトベクトルの各成分に対する重み係数を初期化する。実施形態１においては、初期化の値として、第２のマッチング部２０６において、各ＲＯＩで計算された相互相関係数ＣＣnの値を用いる。
【０１０７】
［ステップＳ３０３］
フィルタ部３は、入力した第２のシフトベクトルｖn2＝（ｘn2，ｙn2）の水平方向成分ｘn2に対してフィルタ処理を行う。フィルタ処理の詳細は、次のステップＳ３０６からステップＳ３１０で説明する。
【０１０８】
［ステップＳ３０６］
フィルタ部３は、水平方向成分ｘn2のみを内部メモリ（例えば、ＲＡＭ２００４）に一時記憶する。図１１は、この時のシフトベクトルの水平方向成分ｘn2を図示したものである。次に、フィルタ部３は、シフトベクトル成分に対し、先に入力した相互相関係数ＣＣnを重みとして用いて加重平均処理を行い、処理結果ｘn2'を内部メモリ（例えば、ＲＡＭ２００４）に一時記憶する。
【０１０９】
［ステップＳ３０７］
フィルタ部３は、加重平均処理されたシフトベクトル成分に対し、次式により、加重平均処理の結果と処理前の残差ｒnを計算する。
【０１１０】
2006204618.tif 000009
【０１１１】
さらに、残差の中央絶対偏差値ＭＡＤを、次式により計算する。但し、ｍｅｄｉａｎ（ｘ）はｘの中央値である。
【０１１２】
2006204618.tif 000010
【０１１３】
［ステップＳ３０８］
フィルタ部３は、次式に基づいて、加重平均処理の重み係数ｗnを計算する。
【０１１４】
2006204618.tif 000011
【０１１５】
（式９）
ここで、κは残差の分布から予め決定された値であり、実施形態１においては、例えば、６が用いられるが、これに限定されるものではなく、他の値でも良い。
【０１１６】
［ステップＳ３０９］
フィルタ部３は、前ステップで更新された重み係数ｗnを用いて、再度、加重平均処理をシフトベクトルの水平方向成分ｘn2に対して行う。
【０１１７】
［ステップＳ３１０］
フィルタ部３は、ステップＳ３０７以降の処理回数が所定回数Ｔを実行しているか否かを判定する。所定回数Ｔを実行している場合（ステップＳ３１０でＹＥＳ）、次のステップへ進む。一方、所定回数Ｔを実行していない場合（ステップＳ３１０でＮＯ）、ステップＳ３０７に戻る。尚、この所定回数Ｔの値としては、処理効率とフィルタ処理効果のバランスから決定すればよいが、２程度が好ましい。
【０１１８】
［ステップＳ３０４］
フィルタ部３は、シフトベクトルの垂直方向成分ｙn2についても、同様の処理を行う。詳細は水平方向成分と同じであるので、説明は省略する。
【０１１９】
［ステップＳ３０５］
フィルタ部３は、上述した方法により、水平垂直の各方向成分についてフィルタ処理された第３のシフトベクトルｖn3＝（ｘn3，ｙn3）を、スプライン補間部４に出力する。
【０１２０】
図３の説明に戻る。
【０１２１】
［ステップＳ４００］
スプライン補間部４は、第３のシフトベクトルｖn3＝（ｘn3，ｙn3）に対して、公知のキュービックスプライン補間を用いて補間処理し、補間された第４のシフトベクトルｖn4＝（ｘn4，ｙn4）を位置合わせ部５に出力する。スプライン補間部４は、第３のシフトベクトルｖn3の水平、垂直方向の各ラインに渡り、それぞれの成分ごとにキュービックスプライン補間を適用する。
【０１２２】
尚、キュービックスプライン補間については、例えば、「ＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＷａｒｐｉｎｇ」、Ｇ．Ｗｏｌｂｅｒｇ、ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙＰｒｅｓｓ，１９９０等の文献に記載された方法によればよく、公知の技術であるので、詳細説明は省略する。
【０１２３】
図１２は、第３のシフトベクトルｖn3のある行の水平方向成分を補間した様子を図示したものである。図１２において、Ｋは補間前の水平方向のシフトベクトル数、Ｌは補間後のシフトベクトル数である。Ｌの数は、後述する差分画像生成において十分な画質を実現可能な値を予め決定しておけばよく、例えば、Ｋに対して１００倍の大きさであれば十分である。
【０１２４】
［ステップＳ５００］
位置合わせ部５は、スプライン補間部４から入力した第４のシフトベクトルｖn4を用いて、第２画像ＩＭ２を変形し、第１画像ＩＭ１と位置合わせがされたワープ画像ＩＭ３を生成して差分演算部６に出力する。
【０１２５】
即ち、第４のシフトベクトルｖn4は、第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２に映出された共通の構造物間の精密な位置ずれ量を表している。そのため、ワープ処理後の第２画像ＩＭ３の各画素の位置に対して第４のシフトベクトルｖn4を逆に適用することにより、第１画像の対応する位置を算出し、内挿補間処理により、リサンプリングを行って画素値を決定すればよい。
【０１２６】
この方法の詳細については、上記文献に記載されているため詳細説明は省略するが、リサンプリング時の内挿補間方法としては、例えば、３次内挿補間等によることが差分画像の画質上好ましい。
【０１２７】
［ステップＳ６００］
差分演算部６は、入力した第１画像ＩＭ１と変形された第２画像ＩＭ３の各画素同士を減算し、差分画像ＩＭＳを生成して、後処理部７に出力する。
【０１２８】
［ステップＳ７００］
後処理部７は、入力した差分画像ＩＭＳに対して階調変換処理を行い、画素値を表示に適した画素範囲に変換した差分画像ＩＭＳ’を生成して出力部８に出力する。この階調変換は、差分処理前後の画像の精度によって決定すればよい。
【０１２９】
例えば、差分演算前の画像の画素値精度が符号なしの１２ビットであった場合、差分処理により符号付の１３ビットの範囲を持つ差分画像が生成される。ここで、出力部８の表示可能な画素値の範囲が符号なしの８ビットである場合は、１３ビットの範囲を８ビットに線形に変換すればよい。これにより、Ｘ線画像に対応する被写体に対するＸ線照射量に対して線形階調特性を有する画像が、出力部８より出力されることになる。
【０１３０】
または、差分画像のヒストグラムを算出し、その最頻値に相当する画素値を中心として所定の範囲を出力の８ビットに線形に変換しても良い。尚、入力範囲と出力範囲の変換関数は、必ずしも線形である必要はなく、例えば、図４に示すようなものであってもよい。
【０１３１】
［ステップＳ８００］
出力部８は、入力した階調変換後の差分画像ＩＭＳ’を、その元となる第１画像ＩＭ１、第２画像ＩＭ２に対して読影に適した階調補正を施された画像と共に、読影に適した形態（例えば、第１画像ＩＭ１、第２画像ＩＭ２及び差分画像ＩＭＳ’の対比表示）で表示する。
【０１３２】
この出力部８は、例えば、表示デバイスであり、このような表示デバイスとしては、例えば、ＣＲＴモニタ、液晶ディスプレイ等が適している。または、電子的な表示装置に限らず、画像をハードコピー出力するレーザイメージャ等の画像出力装置であってもよい。
【０１３３】
さらに、本発明において、出力部８は表示デバイスである必要はなく、コンピュータに付属したハードディスクやネットワーク入出力装置であっても構わない。
【０１３４】
以上説明したように、実施形態１によれば、フィルタ部３において、入力した第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２の間の対応する画素の位置関係を表すシフトベクトルを、外れ値の影響を受けにくい中央値（シフトベクトルに対して加重平均処理を行った前後の差の中央絶対偏差）に基づいて決定した重み係数によりフィルタ処理を実行し、スプライン補間によりシフトベクトルを補間して位置合わせを行う。
【０１３５】
これにより、後段のスプライン補間において、マッチングによる誤差の影響を抑制し、一部の外れ値に影響を受けにくい高精度の位置合わせを実現することができる。
【０１３６】
以上により、処理の効率化を達成しつつ、位置合わせ精度を確保して高画質の差分画像を生成することができる。
【０１３７】
＜実施形態２＞
実施形態１においては、第２画像ＩＭ２を１度だけ変形したが、本発明は、これに限定されず、実施形態２で説明するように複数回変形するようにして、その回数に応じてシフトベクトルのフィルタ処理の処理内容を変更しても良い。
【０１３８】
図１３は本発明の実施形態２の画像処理装置が実行する処理全体を示すフローチャートである。
【０１３９】
尚、実施形態２では、画像処理装置全体の構成は図１と同様であるが、制御部（不図示）が処理全体を制御することになる。
【０１４０】
実施形態２では、実施形態１の図３のフローチャートに対して、ステップＳ９００を追加している。そして、制御部（不図示）は、ステップＳ９００で、ステップＳ５００のワープ処理を所定回数実行したか否かを判定する。所定回数実行していない場合（ステップＳ９００でＮＯ）、ステップＳ２００に戻る。一方、所定回数実行している場合（ステップＳ９００でＹＥＳ）、ステップＳ６００に進む。
【０１４１】
また、実施形態２では、２回目以降の実行で、ステップＳ２００の詳細動作である図５において、ステップＳ２０１からステップＳ２０５の処理は省略し、ステップＳ２０６の第２のＲＯＩ設定において、前回実行した第３のシフトベクトルｖn3＝（ｘn3，ｙn3）を用い、次式によりＲＯＩを設定する。
【０１４２】
2006204618.tif 000012
【０１４３】
2006204618.tif 000013
【０１４４】
尚、この場合は、先に説明したように、シフトベクトルの大きさを画像の縮小サイズに応じて変更しないのは言うまでも無い。
【０１４５】
更に、実施形態２においては、ステップＳ３００のフィルタ処理において、フィルタ部３は、次式に基づいてフィルタ処理の重み係数を計算する。
【０１４６】
2006204618.tif 000014
【０１４７】
但し、ｉは当該処理におけるワープの回数である。即ち、中央絶対偏差ＭＡＤに対する係数κを繰り返し処理回数に応じて変化させる。変化の方法としては、繰り返し処理回数が増えるに従い、係数κの値が小さくなるようにすると良い。
【０１４８】
例えば、１回目の繰り返しにおいては、実施形態１と同様に６を、２回目以降は４、２のように小さく設定することにより、より重み係数を計算する際の外れ値に対する許容差を小さく取ることとなる。
【０１４９】
通常、ワープを繰り返すに従って、位置合わせ対象となる２枚の画像間の位置ずれ量は小さくなるため、それに伴いフィルタ処理における外れ値の許容度を小さく設定することで、より効果的なフィルタ処理を実行することができる。
【０１５０】
以上説明したように、実施形態２によれば、実施形態１で説明した効果に加えて、実施形態１に比べて、より効果的なフィルタ処理を実行することができる。
【０１５１】
＜実施形態３＞
実施形態１や２では、フィルタ部３は、画像全体に渡るシフトベクトルに対して、式９により重み係数を計算したが、画像の部分ごとに重み係数を計算してフィルタ処理をかけるようにしてもよい。
【０１５２】
実施形態３において、画像入力部１は、第１画像ＩＭ１及び第２画像ＩＭ２を解析して複数の部分領域を決定し、その位置情報をフィルタ部３に出力する。図１４はその一例であり、Ａ１〜Ａ６は被写体の構造に応じて、次の領域に略対応する矩形領域である。
【０１５３】
Ａ１、Ａ２：非被写体部分
Ａ３、Ａ４：肺野部分
Ａ５：縦隔部分
Ａ６：腹腔部分
フィルタ部３は、領域Ａ１、Ａ２を除く各領域に応じて式９のκの値を変更して重み付け係数を計算する。例えば、Ａ３、Ａ４の肺野領域に対しては６を、Ａ５、Ａ６の縦隔及び腹腔領域に対しては４を設定する。
【０１５４】
Ａ５、Ａ６の縦隔及び腹腔領域においては、元々画像のコントラストが低いために、相関係数自体が高い値であったとしても、シフトベクトルがばらつくことがある。従って、フィルタ部３において、これらの領域に対しては、外れ値の許容度を小さく取ることでよりシフトベクトルのノイズ成分をより強く抑制することが可能となる。
【０１５５】
尚、フィルタ処理は、上述した被写体固有の領域で分けずに、シフトベクトルの縦方向又は横方向の１つの列に対して独立に行っても良い。
【０１５６】
以上説明したように、実施形態３によれば、実施形態１で説明した効果に加えて、フィルタ部３によるフィルタ処理を処理対象の画像中の特徴のある部分領域毎に実行することで、より適正でかつ効果的なフィルタ処理を実行することができる。
【０１５７】
＜実施形態４＞
実施形態１や２においては、画像全体に渡るシフトベクトルに対して１つのキュービックスプライン補間を行ったが、複数の領域に分割して行うようにしても良い。
【０１５８】
領域の分割方法としては、図１４に示すように、解剖学的構造に基づいた分割であっても良いし、あるいは図１５に示すように、４点毎のシフトベクトル成分を用いてキュービックスプライン補間を行い、その一部を出力結果とするようにしても良い。
【０１５９】
図１５において、キュービックスプライン補間は、シフトベクトルの水平方向成分ｘ12からｘ42を用いて行われ、補間の結果ｓｏ2からｘ22とｘ32の間の結果が，この区間の最終結果とされる。同様の処理を、ウィンドウを１サンプル分ずらしながら行うことで、全ての区間の補間結果を生成し、出力する。尚、データの両端については、従来通りの補間結果を用いるようにすればよい。
【０１６０】
以上説明したように、実施形態４によれば、実施形態１で説明した効果に加えて、ノイズ成分の多い画像等でシフトベクトルのばらつきが大きいような場合であっても補間結果の振動を抑制し、位置合わせの精度を確保することが可能となる。
【０１６１】
＜実施形態５＞
実施形態１乃至４では、式（９）で示す加重平均処理の重み係数として相互相関係数をＣＣnを用いたが、異なる方法によることもできる。
【０１６２】
実施形態５においては、シフトベクトル計算部２は、シフトベクトル計算に係るＲＯＩに含まれる画像データのテクスチャを計算し、フィルタ部３に出力する。テクスチャとしては種々のものを利用することが可能であるが、実施形態５ではＲＯＩ内の画素値の変化を指標（テクスチャの複雑度）とする。即ち、実施形態５では、シフトベクトル計算部２がテンプレートＲＯＩのヒストグラムを作成し、頻度が非ゼロとなる画素値数φnをテクスチャとする。
【０１６３】
通常、胸部正面画像において、縦隔、心臓及び横隔膜等の部位ではコントラストが低いためにテクスチャ性は低くなる。逆に、肺野及びその周辺部分に設定されたテンプレートＲＯＩのテクスチャ性は高くなる。従って、テクスチャ性の低いＲＯＩで計算されたシフトベクトルはより誤差を含む可能性が高く、シフトベクトルのフィルタ処理においては、より重み付けを低くすることが望ましい。
【０１６４】
そこで、実施形態５においては、フィルタ処理部３は、次式に基づいて加重平均処理の重み係数ｗnを計算する。
【０１６５】
2006204618.tif 000015
【０１６６】
2006204618.tif 000016
【０１６７】
ここで、式（１４）で計算されるΦnは、正規化されたテクスチャである。
【０１６８】
式（９）に示したように、実施形態１においては、シフトベクトル計算に用いられた相互相関係数を重み付けの尺度として用いたが、前述のようにテクスチャ性の乏しい部分であっても相互相関係数は高い値を示すため、大きな誤差を含むシフトベクトルに対して大きな重みが与えられることがある。
【０１６９】
しかし、実施形態５によれば、重み付けの尺度として、ＲＯＩ内のテクスチャ性（テクスチャの複雑度）を用いているため、縦隔や腹腔部などの情報の少ない部分に位置するシフトベクトルに対しては低い重み付けが与えられ、よりフィルタ処理の精度を向上されることができる。
【０１７０】
尚、テクスチャとしては、前述したヒストグラムにおける頻度が非ゼロとなる画素値数に限られることはなく、他の尺度によっても良い。例えば、対象となるＲＯＩ内の画像データを周波数変換し、その高周波成分の比率を用いるようにしても良いし、画素値の分散、ヒストグラムの尖度等を用いても良い。
【０１７１】
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【０１７２】
尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。
【０１７３】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【０１７４】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。
【０１７５】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。
【０１７６】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。
【０１７７】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【０１７８】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【０１７９】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張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または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【図面の簡単な説明】
【０１８０】
【図１】本発明の実施形態１の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１の画像処理装置を実現可能なコンピュータシステムの一構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態１の画像処理装置が実行する処理全体を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態１の階調変換特性の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態１のシフトベクトル計算部の詳細構成を示す図である。
【図６】本発明の実施形態１のシフトベクトル計算部の詳細動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態１のＲＯＩ設定を説明するための図である。
【図８】本発明の実施形態１の胸郭検出方法を説明するための図である。
【図９】本発明の実施形態１のシフトベクトルの一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態１のフィルタ部の詳細動作を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態１のシフトベクトル成分の一例を示す図である。
【図１２】本発明の実施形態１の補間されたシフトベクトルの一例を示す図である。
【図１３】本発明の実施形態２の画像処理装置が実行する処理全体を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施形態２の領域分割の一例を説明するための図である。
【図１５】本発明の実施形態４のスプライン補間を説明するための図である。
【図１６】従来の画像処理装置の構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１８１】
１  画像入力部
２  シフトベクトル計算部
３  フィルタ部
４  スプライン補間部
５  位置合わせ部
６  差分演算部
７  後処理部
８  出力部
９  画像処理部
１０  前処理部
１１  ＲＯＩマッチング部
１２  多項式補間部
２０１  画像縮小部
２０２  胸郭検出部
２０３  第１のＲＯＩ設定部
２０４  第１のマッチング部
２０５  第２のＲＯＩ設定部
２０６  第２のマッチング部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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