(57)【要約】【課題】  画像信号内のアーチフアクトを修正する。【解決手段】  アーチフアクト発生要素（複数を含む）の位置付近に規定される領域内で、これらのアーチフアクトを有する基準信号Ｇへのアーチフアクトの寄与の見積を表すアーチフアクトプロフアイル信号が発生される。これらの領域内の信号部分は画像信号から抽出される。該アーチフアクトプロフアイル信号は、上記抽出に供せられた画像信号の修正用に使われる新アーチフアクトプロフアイル信号を発生するよう変形される。  【選択図】  図５
2006068518.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像信号内のアーチフアクトを修正する方法に於いて、該方法が、
−アーチフアクト発生要素（複数を含む）の位置付近に規定された領域で、前記アーチフアクトを含む基準信号Ｇへの該アーチフアクトの寄与の見積を表すアーチフアクトプロフアイル信号を発生する過程と、
−前記領域内の信号部分を前記画像信号から抽出する過程と、
−前記アーチフアクトプロフアイル信号を変形させることにより前記画像信号の修正用に新アーチフアクトプロフアイル信号を発生する過程と、
−前記新アーチフアクトプロフアイル信号により前記抽出に供された該画像信号を修正する過程と、を具備しており、
前記新アーチフアクトプロフアイル信号が、所定数の変形させられた接合プロフアイルについて下記過程、すなわち
−信号ＲＥＳを得るために前記画像信号から変形させられた接合プロフアイルを引き算する過程と、
−ＳＲＥＳを得るために前記信号ＲＥＳをスムーズ化する過程と、
−信号ＲＥＳとＳＲＥＳの差を表すメザーを発生する過程と、
−前記メザーが最小となる変形させられたプロフアイルを新アーチフアクトプロフアイル信号として選択する過程と、を行うことにより発生されることを特徴とする該方法。
【請求項２】
繰り返し手順により発生されるスケール係数であり、各繰り返し過程では重み係数は、現在の繰り返し過程での前記重み係数の値が、前の繰り返し過程で得られた該スケール係数を用いて得られる修正された画像信号の変動に左右されるよう考慮された該繰り返し手順により発生された該スケール係数であり、前記新アーチフアクトプロフアイル信号は該スケール係数を適用することにより前記アーチフアクトプロフアイル信号を振幅変形に供することにより得られることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
前記繰り返し手順は、連続する繰り返し過程中得られる振幅の差が設定しきい値より小さい時終了することを特徴とする請求項２の方法。
【請求項４】
信号ＲＥＳをスムーズ化時使われるスムーズ化用パラメーターが前記画像信号の該変動により左右されることを特徴とする請求項１の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
光収集用にマイクロレンズの配列（array of microlenses）が使われるデジタル化システム（digitizing system）により得られるデジタル画像信号により表される放射線写真画像（radiographic images）に存在する接合アーチフアクト（joint artifacts）を抑制（suppress）する方法に関する。該接合アーチフアクトはマイクロレンズの２つの隣接する部分配列の接合（joint of two neighbouring sub-arrays of microlenses）に位置する。
【背景技術】
【０００２】
今日、コンピュータ化放射線写真（computed radiography）では、Ｘ線の様な貫通する放射（penetrating radiation）への対象（object）又は患者（patient）の露光（exposure）で発生する放射画像（radiation images）がＸ線フイルムの代わりの光励起燐光プレート（photostimulable phosphor plate）に１時的に記憶されることが多い。
【０００３】
この様な光励起燐光プレートに１時的に記憶された放射画像のデジタル信号表現は、該プレートを励起放射（stimulating radiation）で走査し、励起時該プレートにより放射される画像式に変調された光（image-wise modulated light）をデジタル信号表現に変換することにより得られる。
【０００４】
励起時放射される該画像式に変調された光は、例えば、マイクロレンズの配列により、光を電気信号に変換する変換器の配列（array of ransducers）上に焦点合わせされる（focussed）。この電気信号は最終的にデジタル化される。
【０００５】
光励起燐光スクリーンを担うカセット内に集積化されたこの様な読み出しシステムの例が例えば、特許文献１及び２に説明されている。
【０００６】
マイクロレンズは例えばドイツ、ドルトムント４４２２７ハウエルト７，リモ−リソチェンコミクロオプチック（LIMO-Lissotschenko Mikrooptik, Hauert 7, 44227 Dortmunt,
Germany）から得られる。
【０００７】
マイクロレンズ配列が使われる上記のデジタイザーシステムによりデジタル化されたデジタル放射線写真画像は残る周期的変動（remaining periodic variation）について通常、校正（calibrated ）、修正（corrected）される。
【０００８】
現在では、現状技術は限られた幅のマイクロレンズ配列（microlens arrays of limited width）しか作ることが出来ない。
【０００９】
典型的なコンピュータ化放射線写真画像形成プレートの完全なラインをデジタル化出来るようにするには、幾つかのマイクロレンズ配列は、普通使われる寸法の画像形成プレートのラインをデジタル化するのに充分な大きさの幅を有するもっと大きいマイクロレンズ配列（larger microlens array）に組立られる。
【００１０】
現在の校正及び修正技術の適用後、これらの接合位置のアーチフアクト（artifacts at
the position of these joints）が見えた儘になる。
【００１１】
該接合アーチフアクト（joint artifacts）の元は幾つかのマイクロレンズ配列がより大きい配列に組み立てられる事実にある。該マイクロレンズ配列の接合部（joints）では
間のグルー（glue）が異なる屈折率（refractive index）を有する。従って、放射された光が従う光路（path）は該グルーを横切る。これは隣接マイクロレンズ要素内にゴースト信号（ghost signals）を引き起こす。このゴースト効果を避けるために、該マイクロレンズ配列のエッジは黒くされ、それは該接合部の両端で信号損失（signal loss）を引き起こす。この効果はその焦点距離（focus distance）、時間そして温度により変化する。
【００１２】
本発明の側面はこれらの接合アーチフアクトをそれらが最早気付かれない程度に抑制する方法を提供することである。
【００１３】
本発明はマイクロレンズの配列を使う読み出しシステム（read out system）を引用して説明されるが、本発明は又他の原因を有するアーチフアクトを備える信号を修正するためにも応用され得る。例えば、本発明は、特に、この様な画像の異なるサブパート（sub-parts）間の重なり（overlap）を取り除く（filter out）ために、フルレッグ−フルスパイン画像（full leg-full spine images）を修正するため使われることが可能である。
【００１４】
従来技術
今までに下記文書が公知である。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００３／０１１１６２０号明細書
【特許文献２】米国特許第６、６４２、５３５号明細書
【特許文献３】米国特許第４、９３９、７５９号明細書
【特許文献４】欧州特許第１１３６８４２Ａ２号明細書
【特許文献５】欧州特許出願公開第０４１０２１８５．８号明細書
【発明の開示】
【００１５】
本発明の上記側面は付属する請求項で表明される方法により実現される。
【００１６】
本発明の特定の実施例が後記図面を参照して詳細に説明される。
【実施例１】
【００１７】
本発明はデジタル医学画像形成（digital medical imaging）に関する。本発明は、放射画像を表す画像信号が、露光済みの光励起可能な燐光プレートを光で２次元走査し、該走査光による励起時該プレートにより放射される画像式に変調された光（image-wise modulated light）をデジタル化することにより、発生される特定の応用を参照して説明される。該放射光はマイクロレンズの配列により集められ、変換器要素の配列（array of transducer elements）へ導かれる。
【００１８】
この様なシステムは校正済み信号を得るために静的校正static calibrationと周期的アーチフアクト抑制（periodic artifact suppression）を使う。しかしながら、この手順は２つのマイクロレンズ配列が合わさるようグルー（glued）される領域（regions）では充分でない。これらの接合の位置（position of these joints）の信号は焦点距離（focus distance）、温度そして該システムの時間を経た不安定性（instability of the system over time）に対して異なった変化をする。
【００１９】
この効果を図解するために、コンピュータシミュレーションがマイクロレンズ配列内の接合の存在について行われた。その結果は図１で表示される。
【００２０】
図１は、もし均質に放射する対象が、校正前に、接合が存在する場合と無い場合に、該マイクロレンズシステムについて焦点合わせされて置かれれば、得られるであろう信号に対応するコンピュータシミュレートされたデータを示す。
【００２１】
該接合の両側の位置ｍ１及びｍ２で重要な信号損失（Significant signal loss）が見られる。
【００２２】
図１に示す基準線に対し、焦点外れして置かれた光放射対象について該システムの動作を調査するもう１つのシミュレーションが行われた。その結果は図２に表示される。図１に示す基準信号で該焦点合わせされない信号を校正するのは普通の慣行である｛接合と共に、この信号は掛け算校正信号（multiplicative calibration signal）とも呼ばれる｝。この校正の結果は図３で示される。
【００２３】
現象の非線形性のために、該修正された信号は、校正とマイクロレンズストライプ修正（microlens stripe correction）の後は、該接合位置の左及び右に、或るアーチフアクト（artefact）を示す。
【００２４】
本発明の狙いはこれらのアーチフアクトを抑制（suppress）することである。これは、接合アーチフアクトだけを抑制することを狙い、これにより出来るだけ多くの診断情報は保存しておく方法により行われる。従って、入力信号については何等表立った仮定（explicit assumptions）は行われない。
【００２５】
図４は、マイクロレンズ配列｛取得マイクロレンズシーアールシステム（aquisition microlens CR system）と呼ばれる｝を用いるデジタイザーシステム内の光励起燐光プレートから画像を読み出し、デジタル化する時適用される典型的作業流れを示す。この図はこの作業流れで適用される本発明の接合アーチフアクト抑制方法（joint artifact suppression method）を図解する。
【００２６】
過程２で、画像はデジタイザーから取得（acquired）されるか、又は画像アーカイブ（image archive）から読み出され、そして過程４でワークステーション又は画像プロセサーのメモリー内にロード（loaded）される。
【００２７】
過程６で、校正又はマイクロレンズ格子線（microlens gridline）抑制の様な予備処理アルゴリズム（pre-processing algorithms）が行われ、それによりその画像内に残るアーチフアクトのみが接合アーチフアクトであることを保証する。
【００２８】
この第１修正過程の後、全ての接合関係のアーチフアクトを抑制するため本発明の接合アーチフアクト抑制アルゴリズムが過程８で該画像を修正する。
【００２９】
過程１０で該アルゴリズムの出力は表示又はアーカイビング用に準備される。
【００３０】
過程８の接合アーチフアクト抑制アルゴリズムの基本的過程は図５で示される。
【００３１】
最初に、該接合の位置が過程２２で決められる。これらの位置は掛け算校正信号Ｇから計算される。
【００３２】
この様な掛け算校正信号は各個別デジタル化装置用の特性信号（characteristic signal）であり、（１）各画素用のオフセット信号を得るよう燐光プレートの存在無しに走査を行い、続いて（２）平坦場露光（flat field exposure）に供された燐光プレートの走査を行いそして（３）該平坦場露光の走査された線の各々に関する信号を平均化しそして（４）該平均化動作の結果から該オフセット信号を引き算する、過程により得ることが出来る。
【００３３】
該接合位置の周りの混乱領域（disturbed region）Ｒ内での該校正信号Ｇへの該接合の存在の寄与は、過程２４で見積もられる。これらの寄与は’接合プロフアイル（joint profiles）Ｐ’と呼ばれる。
【００３４】
もし該接合位置πが既知なら、該接合の存在により混乱させられる領域Ｒは過程２６で入力画像Ｉから抽出（extracted）される。
【００３５】
該アーチフアクトは掛け算的性質（multiplicative nature）を有するので、領域Ｒで該抽出される信号Ξは、それを加算的問題（additive problem）に変換するために対数関数（logarithmic function）を用いて過程２８で変換される。該信号Ξはそれらの対数部分（logarithmic parts）Λに変換される。
【００３６】
関連する画像部分の抽出後、見積もられた接合プロフアイルを変形させるパラメーターが計算される。これは各行（each row）及び各接合（each joint）について行われる。
【００３７】
過程３０でのパラメーター見積後に、該見積もられたパラメーターから新接合プロフアイルが過程３２で計算され、該抽出された画像部分Λを修正するため使われる。
【００３８】
過程３２の修正された画像部分は、過程３４での指数関数を用いた元の強度フレームへの変換後に、出力画像Οを作るよう該入力画像内の対応する部分を置き換えるために使われる。
【００３９】
該アルゴリズムの過程２２は自動的に行われ、各修正用に計算される。該接合の位置は時間で変化しないので、該接合の位置を前以て計算又は決定し、それを将来の使用のために記憶することは可能である。
【００４０】
該接合位置の自動検出アルゴリズムは図６で与えられる。
【００４１】
該アルゴリズムの過程４４は入力プロフアイルＧを幅ｗを有する部分Γｉに分離することから成るが、該配列内の１つのマイクロレンズ要素の幅は過程４０で与えられ、
【００４２】
【数１】
2006068518.tif 000003
【００４３】
ここでｇｊは入力プロフアイルＧのｊ番目要素である。
【００４４】
過程４６で、全部分についてΓｉとΓｉ＋１の間で類似度メザー（similarity measure）Ωが計算される。例えば、相関（correlation）、マッチドフイルター（matched filter）、．．．等幾つかの類似度メザーが使われ得る。
【００４５】
もし相関が選ばれるなら、過程４６の該類似度メザーΩは式１の様に規定され
【００４６】
【数２】
2006068518.tif 000004
【００４７】
過程４８での候補は該類似度メザーΩの検査（inspection）により見出し得る。
【００４８】
もし式１が類似度メザーとして使われるなら、
【００４９】
【数３】
2006068518.tif 000005
【００５０】
が該校正プロフアイルＧ内の該接合位置用の初期推定（initial guesses）として可能な候補を規定するため使われ得て、ここでε１は予め規定されたしきい値である。
【００５１】
もし我々がマイクロレンズ配列の幅ｗを知るなら、過程５０の最良の第１候補βは下式を用いて見出され、
【００５２】
【数４】
2006068518.tif 000006
【００５３】
第１接合位置用の最良候補を見出して、我々は該マイクロレンズ要素の幅ｗの４倍の幅を有し、利得プロフアイルＧの下記の位置、
【００５４】
【数５】
2006068518.tif 000007
【００５５】
に中心のある領域内で、２つの個別の最小値ｍ１とｍ２の平均値として接合位置πｉを計算する。
【００５６】
これは図５の過程２２を結論付ける。
【００５７】
もし我々が該接合の位置πｉを見出すなら、我々は該接合の存在により混乱させられた該領域Ｒｉを規定出来る。実験はその効果は隣接するマイクロレンズ要素にだけ伝播する
ことを示した。該接合の存在により混乱した該領域は次いで下記の様に規定される。
【００５８】
【数６】
2006068518.tif 000008
【００５９】
図５の該アルゴリズムの過程２４で、我々は該領域Ｒｉで接合プロフアイルＰｉを見積もる。該過程のより詳細事項は図７で示される。
【００６０】
過程６０で、我々は先ず、掛け算問題を加算問題に変換するために下記の様に該利得プロフアイルＧに対数変換（logarithmic transformation）を行う。
【００６１】
【数７】
2006068518.tif 000009
【００６２】
過程６２のマイクロレンズストライプアーチフアクト（microlens stripe artifact）の見積用に多数の方法が存在する。このストライプアーチフアクト寄与を見積もるための最も明白な選択は隣接信号の外挿（extrapolation）である。マイクロレンズストライプアーチフアクト修正用の他の進んだ技術は、例えば、同時係属中の欧州特許出願である特許文献５で説明される。
【００６３】
過程６２のマイクロレンズストライプアーチフアクトの見積により意味されることを明確化するために、我々は外挿の場合を解く。
【００６４】
過程６２のＲｉ内の該ストライプアーチフアクトの見積は下記方程式を使って計算される。
【００６５】
【数８】
2006068518.tif 000010
【００６６】
図７で規定されたアルゴリズムの過程６４で規定される該ストライプアーチフアクトを分離するために、我々はＬ内の対応する領域から該見積もられるストライプアーチフアクトＥｉを下記の様に引き算し、
【００６７】
【数９】
2006068518.tif 000011
【００６８】
将来の基準用にこれらのプロフアイルを記憶する。
【００６９】
該接合プロフアイルＰｉを見出したので、我々は入力画像内の接合アーチフアクトの修正用に該接合プロフアイルを修正するためのパラメーターを見積もることが出来る。
【００７０】
我々は今や図５の過程２８から３２に焦点を合わせようとするが、そのためのより詳細なフローチャートが図８で表示される。
【００７１】
過程２８で、我々は対数変換を有する該抽出された入力領域Ξを対数入力画像Λに変換する。
【００７２】
過程７０で、我々は該入力画像Λに高周波減衰フイルターを印加する。このフイルターは該接合と平行な方向に沿って印加され、その主目的はパラメーター見積用に該入力内のノイズを減じることである。
【００７３】
過程７２で、我々は該接合アーチフアクトを減じるために該接合プロフアイルＰｉの掛け算用に使われるスケール係数（scale factor）を見積もる。このスケール係数又は振幅見積は各接合位置での入力領域内の各行について計算される。
【００７４】
振幅見積後、我々は各接合用のスケール係数について高周波数減衰フイルターを適用する（過程７４）。
【００７５】
該接合プロフアイルのスケール係数を見出した後、我々は、修正された出力画像と、該修正された出力画像のスムーズ化されたバージョンと、の間の平方差の合計を最小化するよう該スケール直しされた接合プロフアイル（scaled joint profile）を変形させる（過程７６）。
【００７６】
見出された変形パラメーターは高周波減衰フイルター用の入力として使われる（過程７８）。各接合の各変形パラメーターは別々にフイルターされる。
【００７７】
過程３２で、過程７４及び７８の該フイルターされたスケール係数と変形パラメーターは新接合プロフアイルを計算するための入力として使われる。この計算された接合プロフアイルは該対数入力画像を修正するため使われる。この過程は過程３２で行われる。
【００７８】
過程７０，７４，７８そして３２の手順は良く知られた技術なので、我々は下記部分では過程７２と７６だけの詳細を説明する。
【００７９】
図９は振幅パラメーター見積のアルゴリズムを詳細に示す。
【００８０】
過程８０で、我々は接合プロフアイルＰの振幅の見積用に好適な領域を探す。我々は現在の領域Ｒｉ内の入力の指数を表すマスクＭを作る。接合プロフアイル振幅の見積用に有用と考えられる画素は値１で示され、該振幅見積が安全と見なされない領域内では該画素の指数に於いて該マスクは０に設定される。
【００８１】
該入力内でどの領域が振幅見積用に好適であるかの決定はその信号の可変性（variability）に基づく。入力信号の高い可変性を決定するための多くのアルゴリズムがあるが、それらは屡々時間が掛かる。
【００８２】
この過程の複雑さを減じるために、我々はｊ番目の接合付近で領域Ｒｊ内の位置ｚｉで
幾つかの固定サンプルを取り上げる。
【００８３】
表記を簡単化するために、我々は１つの時に１つの接合と１つの入力行の上で作業することを考える。
【００８４】
もし接合ｊ用のフイルターされた対数値の要素ｙｉを下記の様に規定し、
【００８５】
【数１０】
2006068518.tif 000012
【００８６】
但し
【００８７】
【数１１】
2006068518.tif 000013
【００８８】
は高周波減衰演算子（high frequency attenuating operator）であるが、そしてｊ番目の接合プロフアイルの要素を下記の様に、すなわち
【００８９】
【数１２】
2006068518.tif 000014
【００９０】
と規定するなら、
過程８０は全ての入手可能な入力サンプル用のマスクの下記規定に変わることとするが、
【００９１】
【数１３】
2006068518.tif 000015
【００９２】
、ここでε２は予め規定されたしきい値である。当業者にとって、過程８０の他の実施例が実施され得ることは明らかである。
【００９３】
過程８２で、我々は該マスクＭ内の全ての要素がゼロであるかどうかをチェックする。もしこれが真であるなら、デフオールト値（default value）又は最良の推測値（best guess）が過程９４で該振幅見積として設定される。最も明らかなデフオールト値は１であり、何故ならこれは該基準信号内で見積もられた該接合プロフアイルの振幅であるからである。
【００９４】
この接合用の全ての前に計算された振幅の平均値も又過程９４の出力として該振幅の良い見積である。
【００９５】
過程８４から９２迄をより詳細に説明する前に、我々はその手順を明確化し、図解するために或る方程式を導入する。
【００９６】
最初に我々は信号Ｘの２つの入力値ｘｋ、ｘｊの差を下記の様に規定する。
【００９７】
【数１４】
2006068518.tif 000016
【００９８】
我々はｎ画素の範囲に亘る信号Ｘの差Δを下記の様に規定する。
【００９９】
【数１５】
2006068518.tif 000017
【０１００】
式８を使って、我々はｎ画素の範囲に亘る入力信号Ｙと接合プロフアイルＰｊの差Δを下記の様に計算する。
【０１０１】
【数１６】
2006068518.tif 000018
【０１０２】
ゆっくり変化する信号については
【０１０３】
【数１７】
2006068518.tif 000019
【０１０４】
は入力信号Ｙ内のパターンＰの振幅の非常によい見積である。
【０１０５】
もしｋとｊの間の距離、すなわち
【０１０６】
【数１８】
2006068518.tif 000020
【０１０７】
がより小さいなら、画素差ｘｋ、ｊの寄与はより精密であることは明らかである。従って、我々は式９の信号差と位置に重み（weights）ｗｋ、ｊを割り当てる。
【０１０８】
過程８６の振幅の見積は下式の様であり、
【０１０９】
【数１９】
2006068518.tif 000021
【０１１０】
ここでＷは下記の様に規定され、
【０１１１】
【数２０】
2006068518.tif 000022
【０１１２】
なおｗｋ、ｊは対応する差の重みである。
【０１１３】
過程８６で式１０を使う前に、最初に、該振幅を精密に見積もり出来ない領域の影響を除くために、該重みマトリックスＷが過程８０から得られたマスクＭと過程８４で掛け算される。
【０１１４】
式１０を使って過程８６で第１振幅ａ１を見出した後、我々は下記方程式を用いてＷの重みを更新する。
【０１１５】
【数２１】
2006068518.tif 000023
【０１１６】
式１１用の異なる更新スキームが使用されてもよいことは明らかである。式１１は、修正された出力の変動が小さい領域を優遇（favors）し、出力信号の隣接画素間の差が大きい画素に大きなペナルテイを課している。
【０１１７】
過程８８で該重みを更新した後、我々は過程９０で振幅の新見積を計算する。
【０１１８】
もし連続する計算された振幅間の差が予め規定されたしきい値ε３より大きく
【０１１９】
【数２２】
2006068518.tif 000024
【０１２０】
そして下記の様に我々が予め規定された最大繰り返し数ｍａｘ  ｉｔｅｒを超えなかったなら、
【０１２１】
【数２３】
2006068518.tif 000025
【０１２２】
我々は両条件の１つが成立しなくなるまで該見積を計算し直す。
【０１２３】
最後に、過程９６で我々は最初に計算した振幅見積ａ１と該最後の更新された振幅見積ａｉとを出力として記憶する。
【０１２４】
もし利用可能な入力が無かったなら、両出力値は過程９４の最良推測値で置き換えられる。
【０１２５】
該接合プロフアイルの振幅を見出し、過程７４で高周波減衰フイルターをその出力ａｉに印加した後、該見積もられた振幅は該プロフアイル変形過程への入力として過程７６で供給される。
【０１２６】
過程７６は図１０でより詳細に解かれる。
【０１２７】
過程１００で、過程７４の振幅は該接合プロフアイルＰをスケール合わせするため使われる。
【０１２８】
過程１０２で、該修正された入力信号
【０１２９】
【数２４】
2006068518.tif 000026
【０１３０】
内にエッジがあるかどうかを検出する。
【０１３１】
もしこれが真ならば、我々は該エッジを僅かスムーズ化するリスクのために該変形パラメーターを修正したくない。この場合、デフオールト値又は前に計算された値の平均が過程１１２で使われる。
【０１３２】
過程８０に於ける様に、エッジ検出を行うためのこれ又多くの技術が存在する。しかしながら、それらは大抵アーチフアクトの存在によりミスガイドされる。このリスクを減じるために、又も該接合プロフアイルの形状を考慮し、もし下式が成立すればエッジが存在すると考えるが
【０１３３】
【数２５】
2006068518.tif 000027
【０１３４】
ここでε４は予め規定されたしきい値である。
【０１３５】
もし式１２が真でないならば、該変形パラメーターが計算されるであろう。
【０１３６】
該プロフアイルの変形は下記の仕方で実施される。我々は、距離ｔｋに亘り左又は右にシフトされ得る幾つかのキーポイントｓｋを該接合プロフアイル上に置く。内挿により、元の接合プロフアイルＰと同様な形状を有する新プロフアイルＱを作る。
【０１３７】
内挿技術は普通公知であり、その過程が図１１で図解される。内挿技術は入力データをスムーズ化する効果を有するので、我々が元の入力プロフアイルのエネルギーを保存することを確認する。これは下記制限により表され得る。
【０１３８】
【数２６】
2006068518.tif 000028
【０１３９】
次いで変形パラメーターｔは下記で規定され
【０１４０】
【数２７】
2006068518.tif 000029
【０１４１】
【数２８】
2006068518.tif 000030
【０１４２】
過程１１０で、我々は式１５を最小化するために探索アルゴリズム（search algorithm）をスタートさせる。入力信号のコントラストにより、該
【０１４３】
【数２９】
2006068518.tif 000031
【０１４４】
演算子のスムーズ化パラメーターを同調（tune）させる。
【０１４５】
良好な分類（good classification）を達成する１つの方法は過程９６の該２つの見積
もられた振幅ａ１とａｉの間の比をチェックすることである。
【０１４６】
もし予め規定されたしきい値としてε５を用いた場合、下記条件が真であるなら
【０１４７】
【数３０】
2006068518.tif 000032
【０１４８】
該入力信号は高コントラスト信号であると考えられ、式１４を最小化するスムーズ化の量は低い量に設定されるが、そうでない場合はもっと高い量のスムーズ化が使われる。過程１１０と１１２の組み合わせは各接合及び各行用の最終変形パラメーターを与える。
【０１４９】
各接合の各変形パラメーターｔｋは次いで過程７８の高周波減衰過程用の入力として供給される。
【０１５０】
最終過程、過程３２は該接合領域で入力画像信号
【０１５１】
【数３１】
2006068518.tif 000033
【０１５２】
を修正し、接合修正された出力画像Ｏを作り、
【０１５３】
【数３２】
2006068518.tif 000034
【０１５４】
そしてそれを過程３４の指数関数（exponential）を使って元の値へ戻るよう変換する。
【図面の簡単な説明】
【０１５５】
【図１】もし均質な放射対象が、校正前に、接合が存在する場合と無い場合に、該マイクロレンズシステムに焦点合わせして置かれれば、得られるであろう信号に対応するコンピュータシミュレートされたデータを示す。
【図２】接合位置に焦点合わせされた及び焦点合わせされてない信号用にシミュレートされたデータを示す。
【図３】画像流れの全体の背景で本発明の方法を図解するフローチャートである。
【図４】本発明の接合アーチフアクト抑制アルゴリズムの基本的過程を描くフローチャートである。
【図５】接合検出アルゴリズムを図解するフローチャートである。
【図６】接合の校正データへの寄与を見積もる基本的過程を描くフローチャートである。
【図７】接合プロフアイルのパラメーター見積と、接合の存在により混乱する画像領域の修正と、を図解するフローチャートである。
【図８】振幅見積を図解する。
【図９】変形パラメーター見積を図解する。
【図１０】接合プロフアイルの変形を図解する。
【図１１】内挿技術の過程を示す図である。
【符号の説明】
【０１５６】
ａｉ  振幅
Ｅ  見積もられたアーチフアクト
Ｇ  掛け算校正信号
Ｉ  入力画像
Ｊｏｉｎｔ  接合
Ｌ  利得プロフアイルの対数変換値
Ｍ  マスク
ｍ１  位置
ｍ２  位置
Ｏ  出力画像
Ｐ  接合プロフアイル
Ｒ  混乱領域
Ｗ  重みのマトリックス
ｗ  幅又は重み
Γ  幅ｗを有する部分
Λ  入力画像又は対数部分
Ξ  抽出された信号
Π  接合位置
Ω  類似性メザー
β  接合位置用第１最良候補
ε  しきい値
κ  接合位置候補関数
π  接合位置
【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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