(57)【要約】【課題】画像の分解能の低下を抑えつつ、点状のノイズを除去することができる画像処理装置及びＸ線診断装置を提供すること。【解決手段】実施形態のＸ線診断装置は、判定部と、算出部と、平均部とを備える。判定部は、画像を構成する各画素について、点状のノイズに相当するか否かを判定する。算出部は、前記画像を構成する第１の画素と第２の画素との類似度を算出する。平均部は、算出された前記類似度に基づいて前記第１の画素と前記第２の画素とを重み付き平均することで、前記画像に対するフィルタ処理を実行する。算出部は、前記第１の画素が前記ノイズに相当すると判定された場合、前記第１の画素の周辺に位置する第１の周辺画素と、前記第２の画素の周辺に位置する第２の周辺画素とを比較することによって前記類似度を算出する。【選択図】図１
2018114233.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を構成する各画素について、点状のノイズに相当するか否かを判定する判定部と、
前記画像を構成する第１の画素と第２の画素との類似度を算出する算出部と、
算出された前記類似度に基づいて前記第１の画素と前記第２の画素とを重み付き平均することで、前記画像に対するフィルタ処理を実行する平均部とを備え、
前記算出部は、前記第１の画素が前記ノイズに相当すると判定された場合、前記第１の画素の周辺に位置する第１の周辺画素と、前記第２の画素の周辺に位置する第２の周辺画素とを比較することによって前記類似度を算出する、画像処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記第１の画素が前記ノイズに相当すると判定された場合、前記第１の画素の画素値を、前記第１の周辺画素の画素値に基づく統計値により置換し、画素値を置換した前記第１の画素及び前記第１の周辺画素と、前記第２の画素及び前記第２の周辺画素とを比較することによって前記類似度を算出する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記統計値は、前記第１の周辺画素の画素値の平均値である、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記統計値は、前記第１の周辺画素の画素値の中央値である、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像は、経時的に収集された複数のフレームのうちいずれかのフレームであり、
前記算出部は、前記第１の画素が前記ノイズに相当しないと判定された場合、前記第１の画素及び前記第１の画素からフレーム方向の範囲に含まれる第３の周辺画素と、前記第２の画素及び前記第２の画素から前記フレーム方向の範囲に含まれる第４の周辺画素と比較することによって前記類似度を算出し、前記第１の画素が前記ノイズに相当すると判定された場合、前記第１の画素から前記画像の縦方向及び横方向の範囲に含まれる前記第１の周辺画素と、前記第２の画素から前記縦方向及び前記横方向の範囲に含まれる前記第２の周辺画素とを比較することによって前記類似度を算出する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記算出部は、前記第１の画素が前記ノイズに相当すると判定された場合、前記第１の画素から前記縦方向、前記横方向及び前記フレーム方向の範囲に含まれる前記第１の周辺画素と、前記第２の画素から前記縦方向、前記横方向及び前記フレーム方向の範囲に含まれる前記第２の周辺画素とを比較することによって前記類似度を算出する、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判定部は、前記画像を構成する各画素について、画素ごとに設定した範囲に含まれる各画素の画素値について統計的ばらつきを示す指標を算出し、算出した指標に基づいて前記ノイズに相当するか否かを判定する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記判定部は、前記画像を構成する各画素の画素値の平方根について統計的ばらつきを示す指標を算出し、算出した指標に基づいて、前記画像を構成する各画素が前記ノイズに相当するか否かを判定する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記指標は、標準偏差である、請求項７又は８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記判定部は、前記指標、及び、前記画像の変調伝達関数に基づいて、前記画像を構成する各画素が前記ノイズに相当するか否かを判定する、請求項７乃至９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
被検体を透過したＸ線に基づいてＸ線画像を収集する収集部と、
前記Ｘ線画像を構成する各画素について、点状のノイズに相当するか否かを判定する判定部と、
前記Ｘ線画像を構成する第１の画素と第２の画素との類似度を算出する算出部と、
算出された前記類似度に基づいて前記第１の画素と前記第２の画素とを重み付き平均することで、前記画像に対するフィルタ処理を実行する平均部とを備え、
前記算出部は、前記第１の画素が前記ノイズに相当すると判定された場合、前記第１の画素の周辺に位置する第１の周辺画素と、前記第２の画素の周辺に位置する第２の周辺画素とを比較することによって前記類似度を算出する、Ｘ線診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置及びＸ線診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線診断装置は、Ｘ線検出器により、被検体を透過したＸ線を検出することでＸ線画像を収集する。Ｘ線検出器は、液晶ディスプレイのＴＦＴ（Thin  Film  Transistor）技術を利用した平面検出器が主流であるが、ＣＣＤ（Couple  Charged  Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）イメージセンサ等を用いたＸ線検出器もある。ここで、ＣＣＤやＣＭＯＳのＸ線検出器を用いて収集されるＸ線画像には、画素値の大きい点状のノイズ（白点ノイズ）が画素単位で突発的に生じる場合がある。
【０００３】
また、Ｘ線診断装置は、収集したＸ線画像に対して、ノイズを低減するための画像処理を行う。例えば、Ｘ線診断装置は、Ｘ線画像を構成する画素間の類似度を算出し、算出した類似度を用いて画素間の重み付け平均を行うフィルタ処理により、ノイズを低減する。このようなフィルタ処理としては、例えば、特許第４１７０７６７号公報に記載のフィルタ（以下、コヒーレント・フィルタと称する）や非局所平均（Non-Local  Means：ＮＬＭ）フィルタ等によるノイズ低減処理が挙げられる。これらのようなフィルタによるノイズ低減処理は、ノイズを低減しつつも、暈けの発生を低減してＸ線画像の画質を向上することができる。
【０００４】
しかしながら、Ｘ線画像に白点ノイズが含まれる場合、フィルタ処理を行っても白点ノイズが残存してしまう場合がある。即ち、白点ノイズである画素と他の画素との類似度は低く算出され、重み付け平均に用いられる重みが小さくなる結果、重み付け平均を行っても画素値がそれほど変化せず、白点ノイズがそのまま残存する。また、ノイズ低減処理後のＸ線画像においては、白点ノイズ以外のノイズが低減される結果、白点ノイズがより顕著となる場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４１７０７６７号公報
【特許文献２】特開２０１２−２５６１７５号公報
【特許文献３】特開２０１４−４５４８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、画像の分解能の低下を抑えつつ、点状のノイズを除去することができる画像処理装置及びＸ線診断装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態のＸ線診断装置は、判定部と、算出部と、平均部とを備える。判定部は、画像を構成する各画素について、点状のノイズに相当するか否かを判定する。算出部は、前記画像を構成する第１の画素と第２の画素との類似度を算出する。平均部は、算出された前記類似度に基づいて前記第１の画素と前記第２の画素とを重み付き平均することで、前記画像に対するフィルタ処理を実行する。算出部は、前記第１の画素が前記ノイズに相当すると判定された場合、前記第１の画素の周辺に位置する第１の周辺画素と、前記第２の画素の周辺に位置する第２の周辺画素とを比較することによって前記類似度を算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る類似度の算出を説明するための図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。
【図４】図４は、第２の実施形態に係る類似度の算出を説明するための図である。
【図５】図５は、第３の実施形態に係るスパイクノイズの判定及び類似度の算出を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、実施形態に係る画像処理装置及びＸ線診断装置を説明する。なお、以下では、実施形態に係る画像処理装置を含むＸ線診断装置について説明する。また、以下では、画像処理の対象となる画像が、Ｘ線診断装置により収集されたＸ線画像である場合について説明する。
【００１０】
（第１の実施形態）
まず、図１を用いて第１の実施形態に係るＸ線診断装置１００の構成の一例を説明する。図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１００は、高電圧発生器１１と、Ｘ線管１２と、コリメータ１３ａと、フィルタ１３ｂと、天板１４と、Ｃアーム１５と、Ｘ線検出器１６とを備える。また、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１００は、Ｃアーム回転・移動機構１７と、天板移動機構１８と、Ｃアーム・天板機構制御回路１９と、コリメータ・フィルタ制御回路２０と、処理回路２１と、入力回路２２と、ディスプレイ２３と、画像データ生成回路２４と、記憶回路２５とを備える。
【００１１】
図１に示すＸ線診断装置１００においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２５へ記憶されている。Ｃアーム・天板機構制御回路１９、コリメータ・フィルタ制御回路２０、処理回路２１及び画像データ生成回路２４は、記憶回路２５からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の各回路は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。
【００１２】
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）、あるいは、特定用途向け集積回路（Application  Specific  Integrated  Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理医療デバイス（例えば、単純プログラマブル論理医療デバイス（Simple  Programmable  Logic  Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理医療デバイス（Complex  Programmable  Logic  Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field  Programmable  Gate  Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路２５に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路２５にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。
【００１３】
第１の実施形態における収集機能２１１は、特許請求の範囲における収集部の一例である。また、第１の実施形態における判定機能２１２は、特許請求の範囲における判定部の一例である。また、第１の実施形態における算出機能２１３は、特許請求の範囲における算出部の一例である。また、第１の実施形態における平均機能２１４は、特許請求の範囲における平均部の一例である。
【００１４】
高電圧発生器１１は、処理回路２１による制御の下、高電圧を発生し、発生した高電圧をＸ線管１２に供給する。Ｘ線管１２は、高電圧発生器１１から供給される高電圧を用いて、Ｘ線を発生する。コリメータ１３ａは、コリメータ・フィルタ制御回路２０による制御の下、Ｘ線管１２が発生したＸ線を、被検体Ｐにおける撮影対象領域に選択的に照射されるよう絞り込む。例えば、コリメータ１３ａは、スライド可能な４枚の絞り羽根を有する。コリメータ１３ａは、コリメータ・フィルタ制御回路２０による制御の下、これらの絞り羽根をスライドさせることで、Ｘ線管１２が発生したＸ線を絞り込んで被検体Ｐに照射させる。なお、絞り羽根は、鉛などで構成された板状部材であり、Ｘ線の照射範囲を調整するためにＸ線管１２のＸ線照射口付近に設けられる。
【００１５】
フィルタ１３ｂは、Ｘ線管１２から曝射されたＸ線を調節するためのＸ線フィルタである。例えば、フィルタ１３ｂは、被検体Ｐに対する被曝線量の低減と画像データの画質向上を目的として、その材質や厚みによって透過するＸ線の線質を変化させ、被検体Ｐに吸収されやすい軟線成分を低減したり、Ｘ線画像のコントラスト低下を招く高エネルギー成分を低減したりする。また、フィルタ１３ｂは、その材質や厚み、位置などによってＸ線の線量及び照射範囲を変化させ、Ｘ線管１２から被検体Ｐへ照射されるＸ線が予め定められた分布になるようにＸ線を減衰させる。
【００１６】
天板１４は、被検体Ｐを載せるベッドであり、図示しない寝台の上に配置される。なお、被検体Ｐは、Ｘ線診断装置１００に含まれない。Ｘ線検出器１６は、マトリックス状に配列された検出素子を有し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する。例えば、Ｘ線検出器１６は、検出素子として、ＣＭＯＳやＣＣＤを有する。各検出素子は、被検体Ｐを透過したＸ線を電気信号に変換して蓄積し、蓄積した電気信号を画像データ生成回路２４に送信する。
【００１７】
Ｃアーム１５は、Ｘ線管１２、コリメータ１３ａ、フィルタ１３ｂ及びＸ線検出器１６を保持する。Ｘ線管１２、コリメータ１３ａ及びフィルタ１３ｂとＸ線検出器１６とは、Ｃアーム１５により被検体Ｐを挟んで対向するように配置される。なお、図１では、Ｘ線診断装置１００がシングルプレーンの場合を例に挙げて説明しているが、実施形態はこれに限定されるものではなく、バイプレーンの場合であってもよい。
【００１８】
Ｃアーム回転・移動機構１７は、Ｃアーム１５を回転及び移動させるための機構であり、天板移動機構１８は、天板１４を移動させるための機構である。例えば、Ｃアーム回転・移動機構１７及び天板移動機構１８は、図示しないアクチュエータ（モータ等）が発生させた動力を用いて、Ｃアーム１５を回転及び移動させ、天板１４を移動させる。Ｃアーム・天板機構制御回路１９は、処理回路２１による制御の下、Ｃアーム回転・移動機構１７及び天板移動機構１８を制御することで、Ｃアーム１５の回転や移動、天板１４の移動を調整する。
【００１９】
コリメータ・フィルタ制御回路２０は、処理回路２１による制御の下、コリメータ１３ａが有する絞り羽根の開度を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の照射範囲を制御する。また、コリメータ・フィルタ制御回路２０は、処理回路２１による制御の下、フィルタ１３ｂの位置を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の線量の分布を制御する。
【００２０】
画像データ生成回路２４は、Ｘ線検出器１６によってＸ線から変換された電気信号を用いて画像データを生成し、生成した画像データを記憶回路２５に格納する。例えば、画像データ生成回路２４は、Ｘ線検出器１６から受信した電気信号に対して、電流・電圧変換やＡ（Analog）／Ｄ（Digital）変換、パラレル・シリアル変換を行い、画像データを生成する。そして、画像データ生成回路２４は、生成した画像データを記憶回路２５に格納する。
【００２１】
記憶回路２５は、画像データ生成回路２４によって生成された画像データを受け付けて記憶する。また、記憶回路２５は、後述する処理回路２１によるフィルタ処理後の画像データを記憶する。また、記憶回路２５は、図１に示す各回路によって読み出されて実行される各種機能に対応するプログラムを記憶する。一例を挙げると、記憶回路２５は、処理回路２１によって読み出されて実行される収集機能２１１に対応するプログラム、判定機能２１２に対応するプログラム、算出機能２１３に対応するプログラム、平均機能２１４に対応するプログラム及び制御機能２１５に対応するプログラムを記憶する。
【００２２】
入力回路２２は、各種指示や各種設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード等によって実現される。入力回路２２は、処理回路２１に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路２１へと出力する。ディスプレイ２３は、操作者の指示を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）やＸ線画像を表示する。例えば、ディスプレイ２３は、処理回路２１によるフィルタ処理後のＸ線画像を表示する。
【００２３】
処理回路２１は、収集機能２１１、判定機能２１２、算出機能２１３、平均機能２１４及び制御機能２１５を実行することで、Ｘ線診断装置１００全体の動作を制御する。例えば、処理回路２１は、収集機能２１１に対応するプログラムを記憶回路２５から読み出して実行することにより、被検体Ｐに対するＸ線照射及び被検体Ｐを透過したＸ線の検出を制御し、画像データを収集する。
【００２４】
例えば、処理回路２１は、入力回路２２から転送された操作者の指示に従って高電圧発生器１１を制御し、Ｘ線管１２に供給する電圧を調整することで、被検体Ｐに照射するＸ線の線量やＯＮ／ＯＦＦを制御する。また、例えば、処理回路２１は、操作者の指示に従ってＣアーム・天板機構制御回路１９を制御し、Ｃアーム１５の回転や移動、天板１４の移動を調整する。また、例えば、処理回路２１は、操作者の指示に従ってコリメータ・フィルタ制御回路２０を制御し、コリメータ１３ａが有する絞り羽根の開度を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の照射範囲を制御する。また、例えば、処理回路２１は、操作者の指示に従ってコリメータ・フィルタ制御回路２０を制御し、フィルタ１３ｂの位置を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の線量を制御し、また、Ｘ線の照射範囲を線量ごとに制御する。即ち、処理回路２１は、コリメータ・フィルタ制御回路２０の制御を通じて、Ｘ線の線量の分布を制御する。また、処理回路２１は、画像データ生成回路２４を制御することにより、Ｘ線検出器１６によってＸ線から変換された電気信号に基づく画像データ生成処理を制御することで、画像データを収集する。
【００２５】
また、処理回路２１は、判定機能２１２、算出機能２１３及び平均機能２１４に対応するプログラムを記憶回路２５から読み出して実行することにより、画像データに対するフィルタ処理を実行する。なお、処理回路２１によるフィルタ処理については後述する。また、処理回路２１は、制御機能２１５に対応するプログラムを記憶回路２５から読み出して実行することにより、フィルタ処理後のＸ線画像をディスプレイ２３に表示させたり、操作者の指示を受け付けるためのＧＵＩをディスプレイ２３に表示させたりする。
【００２６】
以上、Ｘ線診断装置１００の構成の一例について説明した。かかる構成のもと、本実施形態に係るＸ線診断装置１００は、以下、詳細に説明する処理回路２１による処理によって、画像データの分解能の低下を抑えつつ、点状のノイズを除去する。具体的には、Ｘ線診断装置１００は、画像データを構成する各画素が点状のノイズに相当するか否かを判定し、点状のノイズに相当する画素の画素値を用いないで画素間の類似度を算出する。そして、Ｘ線診断装置１００は、算出した類似度を用いて重み付け加算平均を行うことで、点状のノイズを除去する。以下、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１００が行う処理について詳細に説明する。
【００２７】
まず、収集機能２１１は、高電圧発生器１１、Ｃアーム・天板機構制御回路１９、コリメータ・フィルタ制御回路２０及び画像データ生成回路２４を制御することにより、被検体Ｐを透過したＸ線に基づく画像データを収集し、収集した画像データを記憶回路２５に格納する。
【００２８】
次に、判定機能２１２は、記憶回路２５に格納された画像データを読み出し、読み出した画像データを構成する各画素について、点状のノイズに相当するか否かを判定する。なお、以下では、点状のノイズの一例として、スパイクノイズについて説明する。スパイクノイズは、ＣＭＯＳやＣＣＤを用いたＸ線検出器１６にＸ線を照射することで発生する輝点ノイズ（白点ノイズ）である。スパイクノイズは、例えば、動画像のあるフレームに含まれない場合であっても、次のフレームのいずれかの画素に発生したり、更に次のフレームで消失したりする。即ち、スパイクノイズは、画素単位で突発的に発生する。
【００２９】
例えば、判定機能２１２は、画像データを構成する画素のうち、周囲の画素と画素値が大きく異なる画素を、スパイクノイズであると判定する。即ち、スパイクノイズは輝点ノイズであり、スパイクノイズの発生した画素の画素値は、スパイクノイズの発生していない画素の画素値と比較して著しく大きくなることから、判定機能２１２は、画像データを構成する画素のうち、周囲の画素より画素値が明らかに大きい画素を、スパイクノイズであると判定する。
【００３０】
一例を挙げると、判定機能２１２は、まず、画像データを構成する画素のうちいずれかを、スパイクノイズに相当するか否かを判定する対象の画素（判定対象画素）として選択する。次に、判定機能２１２は、判定対象画素について、判定対象画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定するための範囲（判定用範囲）を設定する。例えば、判定機能２１２は、判定対象画素について、判定対象画素を中心とした「３画素×３画素」の正方形領域を、判定用範囲として設定する。
【００３１】
なお、判定機能２１２が設定する判定用範囲は、判定対象画素を含んで複数の画素にわたる範囲であれば、大きさ及び形状については任意である。例えば、判定用範囲は、「３画素×３画素」の正方形領域である場合に限らず、「５画素×５画素」の正方形領域など大きさの異なる領域であってもよいし、正方形から角の画素を除いた形状の領域や、円形の形状の領域等であってもよい。
【００３２】
即ち、判定用範囲が判定対象画素のみを含むものである場合、判定対象画素と画素値の大きさを比較する画素がないのであるから、判定対象画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定することができない。一方で、判定用範囲が判定対象画素を含んで複数の画素にわたる範囲である場合、判定対象画素と周辺の画素とで画素値の大きさを比較することで、スパイクノイズに相当するか否かの判定が可能である。なお、以下では、判定用範囲が、判定対象画素を中心とした「３画素×３画素」の正方形領域である場合について説明する。
【００３３】
次に、判定機能２１２は、判定対象画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定するための比較基準となる情報を算出する。例えば、判定機能２１２は、判定対象画素について設定した判定用範囲に含まれる各画素の画素値について、統計的ばらつきを示す指標を算出する。ここで、判定機能２１２は、統計的ばらつきを示す指標として、標準偏差や平均差、平均絶対偏差、四分位範囲等を算出することができる。なお、以下では、一例として、判定機能２１２が標準偏差を算出する場合について説明する。例えば、判定機能２１２は、判定対象画素を中心とする「３画素×３画素」の正方形領域に含まれる９つの画素の画素値について平均値を算出し、各画素における平均値との差の二乗を合計し、合計した値をデータの個数（９つ）で割った値の平方根を、標準偏差として算出する。
【００３４】
次に、判定機能２１２は、判定用範囲に含まれる各画素の画素値から算出した標準偏差に基づき、判定対象画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定する。例えば、判定機能２１２は、まず、各画素にどの程度の割合でスパイクノイズが生じるのかを示すバックデータを、過去に同一のＸ線検出器１６を用いて収集された画像データに基づいて取得する。ここで、画像レベル（画素値の平均値など）ごとにスパイクノイズの生じる割合が変化することから、判定機能２１２は、スパイクノイズが生じる割合を画像レベルごとに示すバックデータを取得する。
【００３５】
例えば、判定機能２１２は、過去に収集された画像データについて、画像データ全体の画素数とスパイクノイズが生じた画素の数との比を、スパイクノイズが生じた割合として算出し、算出した割合と画像データの画像レベルとを対応付けることで、バックデータを取得する。あるいは、過去に収集された画像データに基づいて算出されたバックデータが予め記憶回路２５に記憶され、判定機能２１２は、記憶回路２５からバックデータを読み出すことにより、バックデータを取得する。
【００３６】
次に、判定機能２１２は、取得したバックデータに基づいて、スパイクノイズであるか否かを判定するための閾値を設定する。例えば、判定機能２１２は、スパイクノイズが生じる割合を画像レベルごとに示すバックデータから、判定用範囲の画像レベル（判定用範囲に含まれる各画素の画素値の平均値等）に応じてスパイクノイズが生じる割合を取得し、取得した割合から閾値を設定する。一例を挙げると、判定機能２１２は、画素値が「３σ以上」となる画素をスパイクノイズと判定するように、閾値を設定する。
【００３７】
そして、判定機能２１２は、設定した閾値と、判定用範囲に含まれる各画素の画素値から算出した標準偏差と、判定対象画素の画素値とに基づいて、判定対象画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定する。例えば、判定機能２１２は、判定対象画素の画素値が、判定用範囲に含まれる各画素の画素値の平均値に対して「３σ以上」となる場合、判定対象画素がスパイクノイズに相当すると判定する。一方、判定対象画素の画素値が平均値に対して「３σ未満」となる場合、判定機能２１２は、判定対象画素がスパイクノイズに相当しないと判定する。
【００３８】
上述したように、判定機能２１２は、バックデータや標準偏差を用いることで、画像レベルごとにスパイクノイズが生じる割合が変化することや、仮に判定対象画素がスパイクノイズであった場合に想定される画素値の大きさ等を考慮しつつ、判定対象画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定する。なお、バックデータに係る画像レベルは、画素値の平均値であってもよいし、画素値の中央値であってもよいし、その他の代表値としてもよい。
【００３９】
また、判定機能２１２が算出する標準偏差については、種々の変形が可能である。例えば、判定機能２１２は、画素ａ１を中心とする「３画素×３画素」の正方形領域に含まれる９つの画素の画素値の中央値を算出し、各画素における中央値との差の二乗を合計し、合計した値をデータの個数（９つ）で割った値の平方根を、標準偏差として算出する。即ち、判定機能２１２は、判定用範囲内での画像レベルを、判定用範囲に含まれる各画素の画素値の平均値としてもよいし、判定用範囲に含まれる各画素の画素値の中央値としてもよいし、その他の代表値としてもよい。
【００４０】
また、判定機能２１２は、判定用範囲に含まれる各画素のうち判定対象画素を除く画素の画素値について、標準偏差を算出する場合であってもよい。即ち、判定対象画素がスパイクノイズであった場合、スパイクノイズを含む画素群で標準偏差を算出することとなり、標準偏差に基づく判定の信頼性が低下するため、判定機能２１２は、標準偏差の算出に判定対象画素を用いないこととしてもよい。
【００４１】
更に、判定機能２１２は、画像データを構成する画素のうち判定対象画素とする画素を順次変更することにより、画像データを構成する各画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定する。即ち、判定機能２１２は、画像データを構成する各画素について、画素ごとに設定した判定用範囲に含まれる各画素の画素値について標準偏差を算出し、算出した標準偏差に基づいてスパイクノイズに相当するか否かを判定する。
【００４２】
なお、スパイクノイズが発生する割合（ノイズの期待値）が画像レベルごとに異なることから、判定用範囲が大きいと、ノイズ判定において誤差を生じる場合がある。例えば、
被検体Ｐの複数の部位（臓器や骨など）にわたる大きさの判定用範囲を設定した場合、被検体Ｐの部位ごとにノイズ判定の信頼性が変化する。即ち、判定用範囲での平均的な明るさに近い部位についてのノイズ判定に対し、平均的な明るさと大きく異なる部位についてのノイズ判定が不正確なものとなる。従って、判定機能２１２は、被検体Ｐの各部位よりも小さい判定用範囲を設定し、判定用範囲内での絵柄が均一となるようにしたり、判定用範囲内の各画素の画素値が同程度となるようにしたりすることで、ノイズ判定をより正確なものとすることができる。
【００４３】
次に、判定機能２１２による判定について、別の例を説明する。まず、判定機能２１２は、画像データを構成する各画素の画素値の平方根について、統計的ばらつきを示す指標を算出する。即ち、判定機能２１２は、画素ごとに設定した判定用範囲内の画素値について、統計的ばらつきを示す指標を算出するのでなく、画像全体における各画素の画素値の平方根について、統計的ばらつきを示す指標を算出する。なお、以下では、一例として、判定機能２１２が標準偏差を算出する場合について説明する。
【００４４】
ここで、画像レベルによってノイズの期待値は異なるものの、ルートの変換をかけて平方根を算出した場合、ノイズの期待値が均一化される。即ち、画像データに生じるノイズは画像レベルの平方根の値に比例することから、判定機能２１２は、画素値の平方根について算出した標準偏差を用いて、画像全体の各画素について一律にスパイクノイズか否かを判定することができる。なお、判定機能２１２は、画像データに生じるノイズが画像レベルの平方根の値に比例するのは回路ノイズを無視した場合であることを考慮し、回路ノイズの影響に相当するオフセット値を画素値の平方根に加えて、標準偏差を算出することとしてもよい。
【００４５】
そして、判定機能２１２は、画像データ全体の画素の画素値の平方根について算出した標準偏差に基づいて、判定対象画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定する。更に、判定機能２１２は、画像データを構成する画素のうち判定対象画素とする画素を順次変更することにより、画像データを構成する各画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定する。即ち、判定機能２１２は、画像データを構成する各画素の画素値の平方根について標準偏差を算出し、算出した標準偏差に基づいて、各画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定する。
【００４６】
また、判定機能２１２は、上述した標準偏差に加え、画像データの変調伝達関数（Modulation  Transfer  Function：ＭＴＦ）に基づいて、各画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定する場合であってもよい。例えば、判定機能２１２は、まず、画像データの各画素における画素値を位置の関数としてフーリエ変換する。ここで、スパイクノイズは点状のノイズであることから、画像データにスパイクノイズが含まれる場合、高周波領域の信号が多いＭＴＦが得られる。一方で、画像データにスパイクノイズが含まれなければ、高周波領域の信号は少なくなる。
【００４７】
従って、判定機能２１２は、ＭＴＦを考慮することにより、スパイクノイズの有無を判定することができる。また、判定機能２１２は、画像データ上に設定された複数の領域ごとにＭＴＦを算出することで、領域ごとにスパイクノイズの有無を判定し、画像データ全体に含まれるスパイクノイズの数を推定することができる。そして、判定機能２１２は、標準偏差及びＭＴＦに基づいて各画素がノイズに相当するか否かを判定することで、標準偏差のみに基づいてノイズに相当するか否かを判定する場合と比較し、スパイクノイズか否かの判定をより正確なものとすることができる。
【００４８】
また、判定機能２１２は、画像レベルに対する判定対象画素の画素値の大小に応じて、判定対象画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定する場合であってもよい。例えば、画像データにおいて、被検体Ｐの部位やデバイス等を示す信号は、画像データ全体の画像レベルに対して小さい画素値で、暗く表現される。一方で、スパイクノイズは、画像レベルに対して大きい画素値で、明るく表現される。従って、判定機能２１２は、画像レベルからの乖離を標準偏差により評価してスパイクノイズか否かを評価するにあたり、画素値が周辺より小さい画素はスパイクノイズと判定しないこととしてもよい。
【００４９】
判定機能２１２が、画像データの各画素についてスパイクノイズに相当するか否かを判定した後、算出機能２１３は、画像データを構成する画素間の類似度を算出する。以下では、画像データを構成する画素のうち第１の画素と第２の画素との類似度を算出する場合について、図２を用いて説明する。図２は、第１の実施形態に係る類似度の算出を説明するための図である。
【００５０】
図２においては、第１の画素として画素ａ１を示し、第２の画素として画素ｂ１を示す。また、図２においては、第１の画素の周辺に位置する第１の周辺画素として画素ａ２〜ａ９を示し、第２の画素の周辺に位置する第２の周辺画素として画素ｂ２〜ｂ９を示す。なお、図２に示す画素ａ１〜ａ９及び画素ｂ１〜ｂ９は、同一の平面（ＸＹ平面）上に位置する。
【００５１】
図２において、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズでないと判定された場合、算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｂ１）との類似度を、第１の画素（画素ａ１）及び第２の画素（画素ｂ１）の周辺の画素を含んで算出する。例えば、算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｂ１）との類似度を、第１の画素（画素ａ１）及び第１の周辺画素（画素ａ２〜ａ９）と、第２の画素（画素ｂ１）及び第２の周辺画素（画素ｂ２〜ｂ９）とを比較することによって算出する。
【００５２】
次に、平均機能２１４は、算出機能２１３が算出した類似度に基づいて、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｂ１）とを重み付き平均することで、画像データに対するフィルタ処理を実行する。即ち、平均機能２１４は、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｂ１）との類似度が大きい場合、大きな重みを付して、第１の画素（画素ａ１）の画素値と、第２の画素（画素ｂ１）の画素値とを平均する。一方、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｂ１）との類似度が小さい場合、平均機能２１４は、重みを小さくして、第１の画素（画素ａ１）の画素値と第２の画素（画素ｂ１）との画素値とを平均する。このように、類似度に基づく重みで画素同士を平均することにより、平均機能２１４は、Ｘ線画像の分解能の低下を抑えつつ、スパイクノイズを除去することができる。
【００５３】
一方で、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズであると判定された場合において、画素ａ１〜ａ９と画素ｂ１〜ｂ９とを比較することによって類似度を算出し、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｂ１）とを重み付き平均すると、第１の画素（画素ａ１）にスパイクノイズが残存する場合がある。
【００５４】
例えば、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズであり、第２の画素（画素ｂ１）がスパイクノイズでない場合において、画素ａ１〜ａ９と画素ｂ１〜ｂ９とを比較することによって類似度を算出すると、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｂ１）とで画素値が大きく異なるため、類似度は小さく算出される。このような小さい類似度を重みとして、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｂ１）とを重み付き平均した場合、第１の画素（画素ａ１）の画素値の変化は小さく、スパイクノイズが残存する。
【００５５】
また、例えば、第１の画素（画素ａ１）及び第２の画素（画素ｂ１）の双方がスパイクノイズである場合において、画素ａ１〜ａ９と画素ｂ１〜ｂ９とを比較することによって類似度を算出すると、第１の画素（画素ａ１）及び第２の画素（画素ｂ１）の画素値が周囲の画素より大きいという点で共通するため、類似度は大きく算出される。しかしながら、スパイクノイズである第２の画素（画素ｂ１）と重み付き平均しても第１の画素（画素ａ１）の画素値の変化は小さく、スパイクノイズが残存する。
【００５６】
そこで、算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズであると判定された場合、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｂ１）との類似度を、第１の画素（画素ａ１）の画素値を用いないで算出する。例えば、算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｂ１）との類似度を、第１の周辺画素（画素ａ２〜ａ９）と第２の周辺画素（画素ｂ２〜ｂ９）とを比較することによって算出する。
【００５７】
算出機能２１３は、スパイクノイズである第１の画素（画素ａ１）の画素値を用いないで類似度を算出することにより、第２の画素（画素ｂ１）がスパイクノイズでない場合においても、周辺の画素が類似していれば、類似度を大きな値として算出する。そして、平均機能２１４は、第１の画素（画素ａ１）について、大きな類似度を重みとしてスパイクノイズでない第２の画素（画素ｂ１）と重み付き平均することにより、第１の画素（画素ａ１）の画素値を第２の画素（画素ｂ１）の画素値に近づける。即ち、算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）におけるスパイクノイズを低減する。
【００５８】
図２においては、画像データを構成する画素のうち、画素ａ１を第１の画素とし、画素ｂ１を第２の画素として、類似度の算出及び重み付き平均をする場合について説明した。更に、算出機能２１３及び平均機能２１４は、画像データを構成する画素において、第１の画素とする画素及び第２の画素とする画素を順次変更していくことで、画像データを構成する画素の組み合わせの各々について類似度の算出及び重み付き平均を実行する。
【００５９】
例えば、算出機能２１３及び平均機能２１４は、まず、画素ａ１を第１の画素とし、画像データを構成する画素のうち画素ａ１を除く画素を順次第２の画素として、類似度の算出及び重み付き平均を実行する。次に、算出機能２１３及び平均機能２１４は、第１の画素を、画像データを構成する画素のうち画素ａ１を除くいずれかの画素に変更し、既に第１の画素とした画素ａ１及び変更後の第１の画素を除く画素を順次第２の画素として、類似度の算出及び重み付き平均を実行する。更に、算出機能２１３及び平均機能２１４は、第１の画素を、画像データを構成する画素のうち既に第１の画素とした画素を除くいずれかの画素に変更し、既に第１の画素とした画素及び変更後の第１の画素を除く画素を順次第２の画素として類似度の算出及び重み付き平均を実行する処理を、画像データを構成する全ての画素を第１の画素とするまで繰り返し実行する。
【００６０】
なお、図２においては、第１の周辺画素が、第１の画素（画素ａ１）の周辺の８つの画素（画素ａ２〜ａ９）である場合について説明したが、第１の周辺画素とする画素の範囲は任意である。例えば、第１の周辺画素は８つでなく、第１の画素（画素ａ１）を中心とする「５画素×５画素」の正方形領域に含まれる第１の画素（画素ａ１）以外の２４の画素であってもよい。また、例えば、第１の周辺画素は、第１の画素（画素ａ１）を中心とする正方形領域に含まれる画素でなく、例えば、正方形から角の画素を除いた形状や円形の形状の領域に含まれる画素であってもよい。また、第２の周辺画素の範囲は、第１の周辺画素の範囲に対応する。
【００６１】
そして、制御機能２１５は、判定機能２１２、算出機能２１３及び平均機能２１４による画像処理（フィルタ処理）後の画像データを、記憶回路２５に格納する。また、制御機能２１５は、記憶回路２５に格納された画像処理後の画像データから表示用画像を生成し、ディスプレイ２３に表示させる。
【００６２】
次に、Ｘ線診断装置１００による処理の手順の一例を、図３を用いて説明する。図３は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１００の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。ステップＳ１０１は、収集機能２１１に対応するステップである。ステップＳ１０２は、判定機能２１２に対応するステップである。ステップＳ１０３、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５は、算出機能２１３に対応するステップである。ステップＳ１０６は、平均機能２１４に対応するステップである。ステップＳ１０７は、制御機能２１５に対応するステップである。
【００６３】
まず、処理回路２１は、被検体Ｐを透過したＸ線に基づいてＸ線画像を収集し（ステップＳ１０１）、収集したＸ線画像における判定対象画素について、スパイクノイズに相当するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。判定対象画素がスパイクノイズに相当する場合（ステップＳ１０２肯定）、処理回路２１は、類似度の算出に用いる画素を変更する（ステップＳ１０３）。例えば、処理回路２１は、類似度の算出に用いる画素を、図２に示す画素ａ１〜ａ９及び画素ｂ１〜ｂ９から、画素ａ２〜ａ９及び画素ｂ２〜ｂ９に変更する。
【００６４】
類似度の算出に用いる画素を変更した後、あるいは判定対象画素がスパイクノイズに相当しない場合（ステップＳ１０２否定）、処理回路２１は、類似度の算出に用いる画素を決定し（ステップＳ１０４）、決定した画素を用いて類似度を算出する（ステップＳ１０５）。次に、処理回路２１は、算出した類似度に基づいてフィルタ処理を実行する（ステップＳ１０６）。即ち、処理回路２１は、算出した類似度に基づいて画素間で重み付き平均する処理を実行する。そして、処理回路２１は、フィルタリング済みのＸ線画像を出力し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【００６５】
上述したように、第１の実施形態によれば、判定機能２１２は、Ｘ線画像を構成する各画素について、スパイクノイズに相当するか否かを判定する。算出機能２１３は、Ｘ線画像を構成する第１の画素と第２の画素との類似度を算出する。平均機能２１４は、算出された類似度に基づいて第１の画素と第２の画素とを重み付き平均することで、Ｘ線画像に対するフィルタ処理を実行する。算出機能２１３は、第１の画素がスパイクノイズに相当すると判定された場合、第１の画素の周辺に位置する第１の周辺画素と、第２の画素の周辺に位置する第２の周辺画素とを比較することによって、第１の画素と第２の画素との類似度を算出する。従って、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１００は、Ｘ線画像の分解能の低下を抑えつつ、点状のノイズを除去することができる。
【００６６】
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、第１の画素がスパイクノイズであると判定された場合に、第１の画素の画素値を用いないで第１の画素と第２の画素との類似度を算出する方法の一例として、第１の周辺画素と第２の周辺画素とを比較して類似度を算出する場合について説明した。これに対し、第２の実施形態では、第１の画素がスパイクノイズであると判定された場合に、第１の画素の画素値を用いないで第１の画素と第２の画素との類似度を算出する方法のバリエーションについて説明する。
【００６７】
第２の実施形態に係るＸ線診断装置１００は、図１に示した第１の実施形態に係るＸ線診断装置１００と同様の構成を有し、算出機能２１３による処理の一部が相違する。そこで、第１の実施形態において説明した構成と同様の構成を有する点については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。
【００６８】
以下、図４を用いて、第２の実施形態に係る類似度の算出について説明する。図４は、第２の実施形態に係る類似度の算出を説明するための図である。図４は、画像データを構成する画素のうち、第１の画素（画素ａ１）と、第１の画素の周辺に位置する第１の周辺画素（画素ａ２〜ａ９）とを示す。なお、以下では、判定機能２１２により、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズに相当すると判定された場合について説明する。
【００６９】
まず、算出機能２１３は、第１の画素の画素値を、第１の周辺画素の画素値に基づく統計値により置換する。例えば、算出機能２１３は、まず、第１の画素（画素ａ１）の画素値を、第１の周辺画素（画素ａ２〜ａ９）の画素値の平均値により置換する。次に、算出機能２１３は、画素値を置換した第１の画素（画素ａ１）及び第１の周辺画素（画素ａ２〜ａ９）と、図示しない第２の画素及び第２の周辺画素とを比較することによって類似度を算出する。即ち、算出機能２１３は、９画素間での比較により類似度を算出する。そして、平均機能２１４は、算出された類似度に基づいて、第１の画素と、第２の画素とを重み付き平均する。
【００７０】
上述した例では、第１の周辺画素の画素値に基づく統計値として、第１の周辺画素の画素値の平均値について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、算出機能２１３は、第１の画素の画素値を、第１の周辺画素の画素値の平均値により置換する場合であってもよいし、第１の周辺画素の画素値の中央値により置換する場合であってもよいし、第１の周辺画素の画素値に基づくその他の代表値により置換する場合であってもよい。
【００７１】
上述したように、第２の実施形態によれば、算出機能２１３は、第１の画素がスパイクノイズに相当すると判定された場合、第１の画素の画素値を、第１の周辺画素の画素値の平均値や中央値により置換し、画素値を置換した第１の画素及び第１の周辺画素と、第２の画素及び第２の周辺画素とを比較することによって、第１の画素と第２の画素との類似度を算出する。従って、第２の実施形態に係るＸ線診断装置１００は、第１の画素の画素値を用いないこととしても、類似度の算出に用いる画素の数を保って類似度の信頼性を維持しつつ、点状のノイズを除去することができる。
【００７２】
（第３の実施形態）
上述した実施形態では、第１の画素と第２の画素との類似度を算出する際、第１の周辺画素と第２の周辺画素とを比較し、あるいは、第１の画素及び第１の周辺画素と、第２の画素及び第２の周辺画素とを比較する場合について説明した。即ち、上述した実施形態では、類似度の算出に用いる画素を、１つのＸ線画像から選択する場合について説明した。これに対し、第３の実施形態では、類似度の算出に用いる画素を、１又は複数のＸ線画像から選択する場合について説明する。
【００７３】
第３の実施形態に係るＸ線診断装置１００は、図１に示した第１の実施形態に係るＸ線診断装置１００と同様の構成を有し、収集機能２１１、判定機能２１２及び算出機能２１３による処理の一部が相違する。そこで、第１の実施形態において説明した構成と同様の構成を有する点については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。
【００７４】
まず、収集機能２１１は、Ｘ線画像を経時的に複数収集する。例えば、収集機能２１１は、図１に示すＸＹ平面上における２次元画像としてのＸ線画像を、一定の時間間隔で連続的に収集する。なお、以下では、経時的に収集された複数のＸ線画像を複数のフレームと記載し、個々のＸ線画像をフレームと記載する。
【００７５】
次に、判定機能２１２は、複数のフレームを構成する各画素について、スパイクノイズに相当するか否かを判定する。ここで、図５を用いて、第３の実施形態に係るスパイクノイズの判定について説明する。図５は、第３の実施形態に係るスパイクノイズの判定及び類似度の算出を説明するための図である。図５は、経時的に収集された複数のフレームのうちの３つのフレームにおける５箇所の対応する画素を示す。
【００７６】
図５において、画素ａ１、画素ｃ１、画素ｄ１、画素ｅ１及び画素ｆ１は、時間ｔ１のフレーム上の画素を示す。また、画素ａ１０、画素ｃ２、画素ｄ２、画素ｅ２及び画素ｆ２は、時間ｔ２のフレーム上の画素を示す。また、画素ａ１１、画素ｃ３、画素ｄ３、画素ｅ３及び画素ｆ３は、時間ｔ３のフレーム上の画素を示す。
【００７７】
例えば、判定機能２１２は、まず、時間ｔ１のフレーム上の各画素について、スパイクノイズに相当するか否かを判定する。例えば、判定機能２１２は、画素ａ１について、スパイクノイズに相当するか否かを判定するための判定用範囲を設定する。ここで、判定用範囲は、例えば、画素ａ１を中心とし、Ｘ方向に３画素、Ｙ方向に３画素の正方形領域である。次に、判定機能２１２は、判定用範囲に含まれる各画素の画素値について標準偏差を算出し、算出した標準偏差に基づいて、画素ａ１がスパイクノイズに相当するか否かを判定する。更に、判定機能２１２は、画素ｃ１、画素ｄ１、画素ｅ１及び画素ｆ１を含む時間ｔ１のフレーム上の各画素について、判定用範囲に含まれる各画素の画素値について標準偏差を算出し、スパイクノイズに相当するか否かを判定する。あるいは、判定機能２１２は、時間ｔ１のフレーム上の各画素の画素値の平方根について標準偏差を算出し、算出した標準偏差に基づいて、時間ｔ１のフレーム上の各画素がスパイクノイズに相当するか否かを判定する。
【００７８】
更に、判定機能２１２は、時間ｔ２のフレーム上の各画素（画素ａ１０や画素ｃ２、画素ｄ２、画素ｅ２、画素ｆ２など）、時間ｔ３のフレーム上の各画素（画素ａ１１や画素ｃ３、画素ｄ３、画素ｅ３、画素ｆ３など）、その他図示しないフレーム上の各画素について、スパイクノイズに相当するか否かを判定する。
【００７９】
次に、算出機能２１３は、フレーム上の画素間の類似度を算出する。例えば、算出機能２１３は、まず、時間ｔ１のフレーム上の第１の画素（例えば、画素ａ１）と、第２の画素（例えば、画素ｃ１）との類似度を算出する。ここでまず、第１の画素（画素ａ１）が、判定機能２１２によりスパイクノイズに相当しないと判定された場合における、第２の画素（画素ｃ１）との類似度の算出について説明する。
【００８０】
第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズに相当しないと判定された場合、算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｃ１）との類似度を、第１の画素（画素ａ１）及び第１の画素（画素ａ１）からフレーム方向の範囲に含まれる第３の周辺画素と、第２の画素（画素ｃ１）及び第２の画素（画素ｃ１）からフレーム方向の範囲に含まれる第４の周辺画素とを比較することによって算出する。ここで、フレーム方向は、図５に示すｔ方向（即ち、時間方向）である。例えば、画素ａ１からフレーム方向には、画素ａ１０や画素ａ１１などが位置する。画素ａ１や画素ａ１０、画素ａ１１は、例えば、Ｘ線検出器１６の同一の検出素子に対応する画素であり、Ｘ線を検出した時間のみが異なる。
【００８１】
フレーム方向の範囲は、類似度の算出に用いる画素を決定するためのフレーム方向（時間方向）の範囲である。フレーム方向の範囲は、プリセットされた範囲であってもよいし、入力回路２２を介して操作者からの入力操作を受け付けることで設定される範囲であってもよい。あるいは、フレーム方向の範囲は、第１の画素を含むフレームに基づいて、算出機能２１３が設定する場合であってもよい。例えば、算出機能２１３は、第１の画素を含むフレームの周波数成分や、フレーム間の画素値の変化の大きさに応じて、フレーム方向の範囲を設定する。一例を挙げると、算出機能２１３は、フレーム間の画素値の変化が小さく、フレーム方向の相関が強いほど、フレーム方向の範囲を大きく設定する。
【００８２】
例えば、フレーム方向の範囲は、「第１の画素を含むフレームを含んで３フレーム分の範囲」や、「第１の画素を含むフレームから０．３秒以内の範囲」のように設定される。例えば、フレーム方向の範囲が、「第１の画素を含むフレームを含んで３フレーム分の範囲」である場合、第１の画素（画素ａ１）からフレーム方向の範囲に含まれる第３の周辺画素は、画素ａ１０及び画素ａ１１であり、第２の画素（画素ｃ１）からフレーム方向の範囲に含まれる第４の周辺画素は、画素ｃ２及び画素ｃ３である。
【００８３】
例えば、算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｃ１）との類似度を、第１の画素（画素ａ１）及び第３の周辺画素（画素ａ１０及び画素ａ１１）と、第２の画素（画素ｃ１）及び第４の周辺画素（画素ｃ２及び画素ｃ３）とを比較することによって算出する。即ち、算出機能２１３は、フレーム方向（時間方向）に３画素分で、空間方向に広がりを持たない画素群の間で類似度を算出する。そして、平均機能２１４は、空間方向に広がりを持たない画素群の間で算出された類似度に基づいて画素間の重み付き平均を実行する。このようなフィルタ処理によれば、例えば、空間方向の画素値の変化が大きい場合（構造が複雑な部位についてＸ線画像を収集した場合など）において、Ｘ線画像が平滑化されて暈けてしまうことを防ぎつつ、ノイズを除去することができる。
【００８４】
次に、第１の画素（画素ａ１）が、判定機能２１２によりスパイクノイズに相当すると判定された場合における類似度の算出について説明する。例えば、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズである場合に、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｃ１）との類似度を、第１の画素（画素ａ１）及び第３の周辺画素（画素ａ１０及び画素ａ１１）と、第２の画素（画素ｃ１）及び第４の周辺画素（画素ｃ２及び画素ｃ３）とを比較することによって算出した場合、重み付き平均を実行しても、第１の画素（画素ａ１）にスパイクノイズが残存する場合がある。
【００８５】
即ち、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズであり第２の画素（画素ｃ１）がスパイクノイズでない場合、類似度は小さく算出され、重み付き平均を実行しても第１の画素（画素ａ１）の画素値は大きいままとなり、スパイクノイズが残存する。また、第１の画素（画素ａ１）及び第２の画素（画素ｃ１）がスパイクノイズである場合は、類似度は大きく算出されるが、スパイクノイズである第２の画素（画素ｃ１）と重み付き平均を実行しても第１の画素（画素ａ１）の画素値は大きいままとなり、スパイクノイズが残存する。
【００８６】
一方で、第１の画素（画素ａ１）の画素値を用いないこととし、例えば、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｃ１）との類似度を、第３の周辺画素（画素ａ１０及び画素ａ１１）と第４の周辺画素（画素ｃ２及び画素ｃ３）とを比較することによって算出した場合、２画素間での比較となるため、算出される類似度の信頼性が低下する。また、第３の周辺画素及び第４の周辺画素のフレーム方向の範囲を拡大することにより、類似度の算出に用いる画素の数を増やした場合、フレーム方向の画素値の変化（被検体Ｐの撮影時における動きに起因する変化など）の影響を受け、Ｘ線画像が平滑化されて不明瞭となってしまう場合がある。
【００８７】
そこで、第３の実施形態に係る算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズに相当すると判定された場合、類似度の算出に用いる画素の空間的な範囲を変更する。例えば、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズに相当すると判定された場合、算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）からフレームの縦方向及び横方向の範囲に含まれる第１の周辺画素と、第２の画素（画素ｃ１）からフレームの縦方向及び横方向の範囲に含まれる第２の周辺画素とを比較することによって、類似度を算出する。
【００８８】
ここで、フレームの縦方向及び横方向は、フレーム（Ｘ線画像）に平行な任意の２方向であり、例えば、図５に示すＸ方向及びＹ方向である。例えば、画素ａ１からフレームの縦方向及び横方向には、画素ｃ１や画素ｄ１、画素ｅ１、画素ｆ１などが位置する。画素ａ１や画素ｃ１、画素ｄ１、画素ｅ１、画素ｆ１は、例えば、Ｘ線検出器１６により同時に、異なる検出素子で検出された画素である。即ち、フレーム方向が時間方向であるのに対して、フレームの縦方向及び横方向は空間方向である。
【００８９】
フレームの縦方向及び横方向の範囲は、類似度の算出に用いる画素を決定するための範囲である。フレームの縦方向及び横方向の範囲は、プリセットされた範囲であってもよいし、入力回路２２を介して操作者からの入力操作を受け付けることで設定される範囲であってもよい。あるいは、フレームの縦方向及び横方向の範囲は、第１の画素を含むフレームに基づいて、算出機能２１３が設定する場合であってもよい。例えば、算出機能２１３は、第１の画素を含むフレームの周波数成分に応じて、フレームの縦方向及び横方向の範囲を設定する。
【００９０】
また、フレームの縦方向及び横方向の範囲は、任意の大きさ及び形状を有し、フレーム上に２次元の範囲として設定される範囲である。例えば、フレームの縦方向及び横方向の範囲を、Ｘ方向に３画素、Ｙ方向に３画素の正方形領域とした場合、第１の周辺画素は、第１の画素（画素ａ１）を中心とした正方形領域に含まれる第１の画素（画素ａ１）以外の８つの画素となり、第２の周辺画素は、第２の画素（画素ｃ１）を中心とした正方形領域に含まれる第２の画素（画素ｃ１）以外の８つの画素となる。
【００９１】
例えば、算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズである場合、類似度の算出に、第１の画素（画素ａ１）の画素値を用いないこととする。また、算出機能２１３は、類似度の算出に用いる画素を、第３の周辺画素（画素ａ１０及び画素ａ１１）及び第４の周辺画素（画素ｃ２及び画素ｃ３）から、第１の周辺画素（画素ａ１を中心とする「３画素×３画素」の正方形領域に含まれる画素ａ１以外の８つの画素）及び第２の周辺画素（画素ｃ１を中心とする「３画素×３画素」の正方形領域に含まれる画素ｃ１以外の８つの画素）へと変更する。そして、算出機能２１３は、第１の周辺画素と第２の周辺画素とを比較して、第１の画素（画素ａ１）と第２の画素（画素ｃ１）との類似度を算出する。
【００９２】
上述したように、算出機能２１３は、第１の画素（画素ａ１）がスパイクノイズである場合、第１の画素（画素ａ１）の画素値を用いず、かつ、類似度の算出に用いる画素を空間方向に拡張する。従って、算出機能２１３は、スパイクノイズである第１の画素の画素値を用いないこととしつつも、類似度の算出に用いる画素の数を増やして、類似度の信頼性を高めることができる。更に、算出機能２１３は、第２の画素（画素ｃ１）がスパイクノイズでない場合においても、周辺の画素が類似していれば類似度を大きな値として算出する。そして、平均機能２１４は、スパイクノイズである第１の画素（画素ａ１）について、大きな類似度を重みとしてスパイクノイズでない第２の画素（画素ｃ１）との重み付き平均をすることにより、第１の画素（画素ａ１）におけるスパイクノイズを低減する。
【００９３】
これまで、時間ｔ１のフレーム上の画素のうち、画素ａ１を第１の画素とし、画素ｃ１を第２の画素として、類似度の算出及び重み付き平均をする場合について説明した。更に、算出機能２１３及び平均機能２１４は、時間ｔ１のフレーム上の画素において、第１の画素とする画素及び第２の画素とする画素を順次変更し、時間ｔ１のフレームを構成する画素の組み合わせの各々について類似度の算出及び重み付き平均を実行する。また、算出機能２１３及び平均機能２１４は、時間ｔ１のフレーム以外のフレームについても、フレームを構成する画素の組み合わせの各々について類似度の算出及び重み付き平均を実行する。
【００９４】
そして、制御機能２１５は、判定機能２１２、算出機能２１３及び平均機能２１４による画像処理（フィルタ処理）後の各フレームを、記憶回路２５に格納する。また、制御機能２１５は、記憶回路２５に格納された画像処理後の複数のフレームをディスプレイ２３に表示させる。ここで、複数のフレームは、例えば、ディスプレイ２３において動画像として表示される。
【００９５】
なお、これまで、第１の画素がスパイクノイズでない場合に類似度の算出に用いる範囲を、フレーム方向に３画素分で空間方向に広がりを持たない範囲とする場合について説明した。即ち、第１の画素がスパイクノイズでない場合、（フレームの横方向（ｈ），フレームの縦方向（ｖ），フレーム方向（ｆ））＝（１，１，３）の範囲で類似度を算出する場合について説明した。また、これまで、第１の画素がスパイクノイズである場合に類似度の算出に用いる範囲を、「３画素×３画素」の正方形領域とする場合について説明した。即ち、第１の画素がスパイクノイズである場合、（ｈ，ｖ，ｆ）＝（３，３，１）の範囲で類似度を算出する場合について説明した。しかしながら、類似度の算出に用いる範囲については、種々の変形が可能である。
【００９６】
例えば、算出機能２１３は、第１の画素がスパイクノイズである場合に類似度の算出に用いる範囲を、第１の画素を含むフレーム上の画素に限定せず、他のフレームの画素を含むように設定してもよい。一例を挙げると、算出機能２１３は、第１の画素がスパイクノイズである場合、（ｈ，ｖ，ｆ）＝（３，３，３）の範囲で類似度を算出する。即ち、算出機能２１３は、判定機能２１２により第１の画素がスパイクノイズに相当すると判定された場合、第１の画素から縦方向（ｖ）、横方向（ｈ）及びフレーム方向（ｆ）の範囲に含まれる第１の周辺画素と、第２の画素から縦方向（ｖ）、横方向（ｈ）及びフレーム方向（ｆ）の範囲に含まれる第２の周辺画素とを比較することによって類似度を算出する場合であってもよい。かかる場合、第１の周辺画素は、第１の画素を中心とした（ｈ，ｖ，ｆ）＝（３，３，３）の範囲に含まれる第１の画素以外の２６の画素であり、第２の周辺画素は、第２の画素を中心とした（ｈ，ｖ，ｆ）＝（３，３，３）の範囲に含まれる第２の画素以外の２６の画素である。
【００９７】
また、算出機能２１３は、第１の画素がスパイクノイズに相当すると判定された場合、第１の周辺画素と第２の周辺画素とを比較することによって類似度を算出する場合であってもよいし、第１の画素の画素値を第１の周辺画素の画素値の平均値又は中央値に置換し、画素値を置換した第１の画素及び第１の周辺画素と、第２の画素及び第２の周辺画素とを比較することによって類似度を算出する場合であってもよい。
【００９８】
上述したように、第３の実施形態によれば、算出機能２１３は、第１の画素がスパイクノイズに相当しないと判定された場合、第１の画素及び第１の画素からフレーム方向の範囲に含まれる第３の周辺画素と、第２の画素及び第２の画素からフレーム方向の範囲に含まれる第４の周辺画素と比較することによって類似度を算出する。また、算出機能２１３は、第１の画素がスパイクノイズに相当すると判定された場合、第１の画素からＸ線画像の縦方向及び横方向の範囲に含まれる第１の周辺画素と、第２の画素からＸ線画像の縦方向及び横方向の範囲に含まれる第２の周辺画素とを比較することによって類似度を算出する。従って、第３の実施形態に係るＸ線診断装置１００は、第１の画素の画素値を用いないこととしても、類似度の算出に用いる画素の数を維持又は増加させ、類似度の信頼性を維持しつつ、点状のノイズを除去することができる。
【００９９】
上述した第１〜第３の実施形態において説明した処理回路２１による処理は、画素間の類似度の算出及び類似度に基づく画素間の重み付き平均を含む任意のフィルタ処理に適用することができる。例えば、上述した実施形態で説明した画像処理方法は、コヒーレント・フィルタを用いたフィルタ処理や、非局所平均フィルタを用いたフィルタ処理に適用することができる。
【０１００】
また、上述した第１〜第３の実施形態では、Ｘ線診断装置により収集されるＸ線画像に対する画像処理について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述した実施形態で説明した画像処理方法は、点状のノイズを含みうる種々の画像（例えば、光学カメラにより撮影された画像など）に適用できる。
【０１０１】
また、上述した第１〜第３の実施形態では、処理回路２１を有するＸ線診断装置について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、画像処理装置が有する処理回路において、判定機能２１２、算出機能２１３及び平均機能２１４に対応する機能が実現される場合であってもよい。一例を挙げると、画像処理装置が有する処理回路は、まず、Ｘ線診断装置により収集されたＸ線画像等の画像を取得し、取得した画像を構成する各画素について点状のノイズに相当するか否かを判定し、画像を構成する第１の画素と第２の画素との類似度を算出する。ここで、第１の画素が点状のノイズに相当すると判定した場合、処理回路は、第１の画素の周辺に位置する第１の周辺画素と、第２の画素の周辺に位置する第２の周辺画素とを比較することによって、第１の画素と第２の画素との類似度を算出する。そして、処理回路は、算出した類似度に基づいて第１の画素と第２の画素とを重み付き平均する。
【０１０２】
上述した実施形態に係る各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。即ち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されうる。
【０１０３】
また、上述した実施形態で説明した画像処理方法は、予め用意された画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この画像処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この画像処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【０１０４】
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、画像の分解能の低下を抑えつつ、点状のノイズを除去することができる。
【０１０５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１０６】
１００  Ｘ線診断装置
２１１  収集機能
２１２  判定機能
２１３  算出機能
２１４  平均機能
２１５  制御機能
【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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