(57)【要約】【課題】  ランダムノイズや被写体の影響を受けず、ライン状ノイズを迅速且つ効率的に除去できるようにした技術を提供する。【解決手段】  情報処理装置は、画像を入力し、当該画像を構成する各画素を所定の方向に沿って線形結合させ、画像を所定の方向に縮小する。そして、当該縮小された画像に対して所定の方向と異なる方向に沿ってフィルタ処理を実施し、所定の方向に沿ったライン状ノイズ画像を抽出し、入力された画像から当該抽出されたライン状ノイズ画像を減算し、ライン状ノイズ低減画像を取得する。【選択図】  図１
2011028588.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力する入力手段と、
前記画像を構成する各画素を所定の方向に沿って線形結合させ、前記画像を前記所定の方向に縮小する縮小処理手段と、
前記縮小処理手段により縮小された画像に対して前記所定の方向と異なる方向に沿ってフィルタ処理を実施し、前記所定の方向に沿ったライン状ノイズ画像を抽出する抽出手段と、
前記入力手段により入力された画像から前記抽出手段により抽出されたライン状ノイズ画像を減算し、ライン状ノイズ低減画像を取得する差分処理手段と
を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、
前記抽出されたライン状ノイズ画像に対して前記所定の方向に沿って閾値処理を実施し、前記所定の方向に沿った画素の中で所定の閾値を越える画素を前記ライン状ノイズ画像から除去する閾値処理手段と、
前記閾値処理手段により処理されたライン状ノイズ画像内の前記除去された画素の領域に対して補間処理を実施する補間処理手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記抽出されたライン状ノイズ画像の大きさを前記入力手段により入力された画像に合わせるべく補間処理を行なう
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記入力手段により入力された画像は、
前記画像内の各領域に対応した属性情報を有し、
前記差分処理手段は、
前記属性情報に基づく重みに基づいて前記減算を行なう
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ライン状ノイズ低減画像内における画素毎のランダムノイズの標準偏差と、前記抽出手段により抽出されたライン状ノイズ画像から前記所定の方向と前記異なる方向に沿って算出されたライン状ノイズの標準偏差とに基づく前記線形結合を行なう画素の数を予め保持する保持手段
を更に具備し、
前記縮小処理手段は、
前記保持手段に保持された前記画素の数で前記線形結合を行なう
ことを特徴とする請求項１から４いずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記線形結合を行なう画素の数は、
前記ランダムノイズの標準偏差をライン状ノイズの標準偏差で除算した値が７以上を有する値に決められる
ことを特徴とする請求項５記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記フィルタ処理は、
εフィルタ、分散フィルタ、ＭＴＭフィルタ、バイラテラルフィルタのいずれかで構成されたエッジ除外型ハイパスフィルタを用いて前記所定の方向と直交する方向に行なわれる
ことを特徴とする請求項１から６いずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置のライン状ノイズ低減処理方法であって、
入力手段が、画像を入力する工程と、
縮小処理手段が、前記画像を構成する各画素を所定の方向に沿って線形結合させ、前記画像を前記所定の方向に縮小する工程と、
抽出手段が、前記縮小処理手段により縮小された画像に対して前記所定の方向と異なる方向に沿ってフィルタ処理を実施し、前記所定の方向に沿ったライン状ノイズ画像を抽出する工程と、
差分処理手段が、前記入力手段により入力された画像から前記抽出手段により抽出されたライン状ノイズ画像を減算し、ライン状ノイズ低減画像を取得する工程と
を含むことを特徴とする情報処理装置のライン状ノイズ低減処理方法。
【請求項９】
コンピュータを、
画像を入力する入力手段、
前記画像を構成する各画素を所定の方向に沿って線形結合させ、前記画像を前記所定の方向に縮小する縮小処理手段、
前記縮小処理手段により縮小された画像に対して前記所定の方向と異なる方向に沿ってフィルタ処理を実施し、前記所定の方向に沿ったライン状ノイズ画像を抽出する抽出手段、
前記入力手段により入力された画像から前記抽出手段により抽出されたライン状ノイズ画像を減算し、ライン状ノイズ低減画像を取得する差分処理手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、ライン状ノイズ低減処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線（例えば、Ｘ線）を用いた（動画）撮影に基づく診断や治療が盛んに行なわれている。最近では、特に、平面検出器（アモルファスシリコンＴＦＴと半導体センサとをガラス基板上に形成）を用いたＸ線撮影装置が頻繁に用いられている。しかし、アモルファスシリコンＴＦＴを利用した平面検出器では、光電変換された信号を画素で増幅することができず、蓄積された電荷を長い信号線を通してリードアウトする。そのため、外的又は内的な要因の影響を受け、画像にノイズが生じ易い。
【０００３】
また、放射線を用いた撮影では、人体の被ばくを低減するため、低線量での撮影が要求される。そのため、読み取られる信号が極めて小さな値となり、画像に僅かなゆらぎが生じても視認されてしまう。特に、縦や横に走る筋状のムラ（以下、ライン状ノイズと呼ぶ）は、人間の目が敏感に検知するため、診断画像に大きな影響を与える。
【０００４】
従来、ライン状ノイズを低減させる手法として、特許文献１に開示された技術が知られている。特許文献１の手法では、ライン状ノイズを含んだ元画像に対して当該ライン状ノイズと垂直方向にハイパスフィルタ処理を行なう。そして、当該処理された画像に対して水平方向にローパスフィルタ処理を行なう。その結果としてライン状ノイズ画像を取得し、元画像から当該ライン状ノイズ画像を差し引く。これにより、ライン状ノイズを低減する。
【０００５】
また、非特許文献１には、ローパスフィルタの係数をデータに依存して変動させる技術が開示される。この技術では、被写体のエッジをぼかさずにノイズを低減させることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２０４９５５号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】原島  博，小田島  薫，鹿喰義明，宮川  洋，”ε−非線形ディジタルフィルタとその応用”，電子情報通信学会誌（Ａ），Ｖｏｌ．Ｊ６５−Ａ，Ｎｏ．４，ｐｐ．２９７−３０４，Ａｐｒ，１９８２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１の手法では、ハイパスフィルタで抽出した被写体を除去するためにローパスフィルタを用いている。しかし、この場合、被写体の除去が不十分となり、被写体のエッジぼけやアーチファクトが発生してしまう。
【０００９】
また、非特許文献１の手法では、被写体のエッジをぼかさずにノイズを除去できるが、ランダムノイズ（画素毎のノイズ）もフィルタの対象なってしまうため、ライン状ノイズの低減が不十分となる。更に、特許文献１及び非特許文献１では、全画素に対してフィルタ処理を行なう必要があるので、画像処理に時間を要し、透視撮影時の動画等に対する画像処理には不向きである。
【００１０】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、ランダムノイズや被写体の影響を受けず、ライン状ノイズを迅速且つ効率的に除去できるようにした技術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】
【００１１】
上記課題を解決するため、本発明の一態様による情報処理装置は、画像を入力する入力手段と、前記画像を構成する各画素を所定の方向に沿って線形結合させ、前記画像を前記所定の方向に縮小する縮小処理手段と、前記縮小処理手段により縮小された画像に対して前記所定の方向と異なる方向に沿ってフィルタ処理を実施し、前記所定の方向に沿ったライン状ノイズ画像を抽出する抽出手段と、前記入力手段により入力された画像から前記抽出手段により抽出されたライン状ノイズ画像を減算し、ライン状ノイズ低減画像を取得する差分処理手段とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ランダムノイズや被写体の影響を受けずに、ライン状ノイズを抽出できる。これにより、本構成を有さない場合よりも、ライン状ノイズの低減が図れるとともに、画像にアーチファクトやエッジぼけを生じ難くすることができる。また、フィルタ処理を縮小した画像に対して行なうため、処理時間の短縮化を図れる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施の形態に係わる情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図。
【図２】本実施形態に係わるライン状ノイズ除去処理の概要の一例を示す図。
【図３】ライン状ノイズ低減処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図４】本実施形態に係わるライン状ノイズ低減効果の一例を示す図。
【図５】本実施形態に係わるライン状ノイズ低減効果の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明に係わる情報処理装置、ライン状ノイズ低減処理方法、及びプログラムの一実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本発明の一実施の形態に係わる情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図である。
【００１６】
情報処理装置１０は、１又は複数のコンピュータを含んで構成される。コンピュータには、例えば、ＣＰＵ等の主制御手段、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶手段が具備される。また、コンピュータには、ネットワークカード等の通信手段、キーボード、ディスプレイ又はタッチパネル等の入出力手段等、が具備されていてもよい。なお、これら各構成手段は、バス等により接続され、主制御手段が記憶手段に記憶されたプログラムを実行することで制御される。
【００１７】
ここで、情報処理装置１０は、その機能的な構成として、画像入力部２１と、縮小処理部２２と、抽出部２７と、閾値処理部２４と、補間処理部２５と、差分処理部２６と、算出部２８と、保持部２９とを具備して構成される。
【００１８】
画像入力部２１は、外部から画像（以下、入力画像と呼ぶ）を入力する。入力画像３０は、例えば、横ｎ×縦ｍ個の２次元画像で構成される。本実施形態に係わる入力画像３０には、図２（ａ）に示すように、所定方向に沿ったライン状ノイズ（縦や横に走る筋状のムラ）と、被写体とが含まれる。なお、本実施形態においては、所定方向を横方向とし、ライン状ノイズが横方向に顕われている場合を例に挙げて説明するが、所定方向が縦方向であっても勿論構わない。ここで、２次元画像は、Ｘ線により撮影された画像であるが、必ずしもＸ線を用いて撮影された画像でなくても良い。
【００１９】
縮小処理部２２は、入力画像３０を所定方向（ライン状ノイズと同一方向）に縮小する。具体的には、所定方向（本実施形態においては、横方向）に沿って、画像内（入力画像３０）における各画素を線形結合する。なお、線形結合時に結合する画素の数の単位は、保持部２９に保持されており、縮小処理部２２においては、当該保持部２９に保持された値に基づいて線形結合を行なう。線形結合では、例えば、ｋ（ｋ≧２）個の平均値を１個の画素として入力画像３０を横方向に縮小処理する。これにより、図２（ｂ）に示す横方向縮小画像が得られる。縮小処理は、ここに示す方法に限られず、一般に知られている方法を用いてもよい。なお、結合する画素の数は、均等でなくてもよい。この縮小処理を行なうことにより、ランダムノイズが抑制されるため、ライン状ノイズ成分の抽出（エッジ除外型ハイパスフィルタ処理）を効率的に行なえる。フィルタ処理の対象となる画素の数がｎ／ｋ個になるため、後続の抽出部２７の処理時間を短縮させられる。
【００２０】
抽出部２７は、縮小画像３１からライン状ノイズ（画像）３２を抽出する。抽出部２７には、フィルタ処理部２３と、閾値処理部２４と、補間処理部２５とが具備される。フィルタ処理部２３は、縮小処理部２２により縮小された画像に対して、例えば、エッジ除外型ハイパスフィルタ処理を実施し、ライン状ノイズを抽出する。エッジ除外型ハイパスフィルタ処理は、ライン状ノイズの顕われている方向と直交する方向（本実施形態においては縦方向）に向けて行なう。なお、フィルタ処理は、必ずしも直交する方向である必要はない。具体的には、ライン状ノイズのライン状ノイズの顕われている方向と正確に直交する必要はなく、所定範囲のマージンを持たせた方向に沿ってフィルタ処理を行なう。このフィルタ処理を行なうことにより、図２（ｃ）に示すような、縮小画像３１から被写体を除外したライン状ノイズ画像３２が得られる。なお、本実施形態に係わるエッジ除外型ハイパスフィルタは、データに依存して係数を変化させ、エッジを抽出し難くする非線形ハイパスフィルタのことを指す。例えば、非特許文献１に記載されるεフィルタのように、フィルタ係数がデータに依存して変化させるものがある。エッジ除外型のハイパスεフィルタは、以下、「式１」で表すことができる。この場合、フィルタ処理前の画素値をＩ（ｉ）、フィルタ処理後の画素値をＩｏｕｔ（ｉ）、フィルタの周波数特性を決めるガウシアン半径をｒ、フィルタの次数をｈとしている。
（式１）
2011028588.tif 000003
εフィルタは、上述した通り、データ依存型のフィルタであり、その特徴としては、注目画素と近傍画素との差がεより大きい場合、その近傍画素に掛かるフィルタ係数を小さくする点である。これにより、ε値以上のコントラスト信号を除外する。なお、データ依存型フィルタとしては、例えば、分散フィルタ、ＭＴＭフィルタ、バイラテラルフィルタなども知られており、これらを用いてエッジ除外型ハイパスフィルタを構成してもよい。
【００２１】
閾値処理部２４は、ライン状ノイズ画像３２に対して所定方向（ライン状ノイズと同一方向）に閾値処理を実施する。ここで、ライン状ノイズは、横方向に相関が強い。そのため、閾値処理部２４は、画素を横方向に比較し、その結果、当該横方向に配置された画素の中に突出した値があれば、当該画素がライン状ノイズ成分でない可能性が高いため（例えば、被写体）、当該画素を除去する。具体的には、閾値処理部２４は、横方向に沿って画素の標準偏差と平均値とを求め、平均値から標準偏差以上に（所定の閾値を越えて）離れた画素を被写体と判断し、当該画素をライン状ノイズ画像３２から除去する。これにより、より一層被写体を除去したライン状ノイズ画像（閾値処理後）３３が得られる。
【００２２】
補間処理部２５は、ライン状ノイズ画像（閾値処理後）３３に対して画素補間処理を実施する。すなわち、閾値処理部２４による処理により欠損した画素を補間する。ライン状ノイズは横方向に相関が強いので、補間は、例えば、横方向の隣接画素を用いて行なえばよい。これにより、図２（ｃ）に示すような、ライン状ノイズ画像（補間処理後）３４が得られる。
【００２３】
差分処理部２６は、入力画像３０とライン状ノイズ画像（補間処理後）３４との差分を算出する。具体的には、図２（ａ）に示す入力画像３０から図２（ｃ）に示すライン状ノイズ画像（補間処理後）３４を減算する。これにより、図２（ｄ）に示すライン状ノイズ低減画像３５を取得する。差分処理に際しては、ライン状ノイズ画像（補間処理後）３４が横方向に縮小されているが、上述した通り、ライン状ノイズは、横方向に相関が強いため、縮小時に用いた入力画像３０の画素から対応する画素を差し引けば減算処理の精度には特に問題が生じない。
【００２４】
また、一般に知られている補間、すなわち、近似を用いて縮小画像を入力画像３０の大きさまで拡大した後、上述した差分処理を行なうようにしてもよい。更に、入力画像３０において、パターン認識や物体認識でセグメンテーションされた領域があり、その各領域に対応した属性情報がある場合には、その情報に応じてライン状ノイズ画像の減算時の重みを変化させてもよい。例えば、照射野外や素ぬけの部分は、重み１．０とし、被写体部分は０．７とする等すれば、ライン状ノイズ画像の作成時に被写体が誤って抽出されていたとしても、画像に生じる障害を低減できる。
【００２５】
算出部２８は、（縮小処理部２２による）線形結合時に結合する画素の数を算出する。算出部２８においては、ランダムノイズ標準偏差と、ライン状ノイズ標準偏差とに基づいて画素の数を算出する。なお、この算出処理の詳細については後述する。また、保持部２９は、当該算出された値を保持する。算出部２８による算出処理は、例えば、初期設定や装置校正時等に際して行なわれ、以降の処理では、保持部２９に予め保持された値に基づいて線形結合が行なわれる。なお、初期設定時や装置校正時等に、サービスマン等が、べたのライン状ノイズ画像を入力し、その出力結果を解析して最適な線形結合画素数を決めるようにしてもよい。この場合、保持部２９は、サービスマン等により入力された値を保持する。
【００２６】
ここで、図３を用いて、図１に示す情報処理装置１０におけるライン状ノイズ低減処理の流れの一例について説明する。
【００２７】
情報処理装置１０は、画像入力部２１において、外部から画像（入力画像）３０を入力すると（Ｓ１０１）、この処理は開始する。なお、画像の入力は、ネットワーク等を介して行なわれてもよいし、メモリカード等の記憶媒体を介して行なわれてもよく、その方法は特に問わない。
【００２８】
画像が入力されると、情報処理装置１０は、縮小処理部２２において、当該入力画像３０を横方向に縮小する（Ｓ１０２）。上述した通り、例えば、ｋ個の平均値を１個の画素として入力画像３０を横方向に縮小処理する。この結果、入力画像３０は、例えば、横方向にｎ／ｋに縮小される。これにより、画素毎のばらつき具合を示すランダムノイズ（個々の画素のノイズ）は、１／√ｋに低減され、横方向に相関の強いライン状ノイズ成分は保存される。
【００２９】
次に、情報処理装置１０は、フィルタ処理部２３において、フィルタ処理を実施し、当該得られた縮小画像３１からライン状ノイズ（画像）３２を抽出する（Ｓ１０３）。そして、情報処理装置１０は、閾値処理部２４において、当該抽出されたライン状ノイズ画像３２に対して横方向に閾値処理を実施する（Ｓ１０４）。
【００３０】
その後、情報処理装置１０は、補間処理部２５において、ライン状ノイズ画像（閾値処理後）３３に対して補間処理を行なう（Ｓ１０５）。すなわち、Ｓ１０４の処理において、ライン状ノイズ画像内から除去された画素を補間する。補間処理が済むと、情報処理装置１０は、差分処理部２６において、Ｓ１０１で入力された入力画像３０とライン状ノイズ画像（補間処理後）３４との差分を算出する。これにより、入力画像３０からライン状ノイズが減算されたライン状ノイズ低減画像３５が得られる。
【００３１】
なお、図３に示すノイズ低減処理の流れは、あくまで一例であり、処理対象となる画像等に合わせて適宜処理を変更して実施すればよい。例えば、Ｓ１０４に示す閾値処理やＳ１０５に示す補間処理は、必ずしも実施する必要はなく、省略しても構わない。
【００３２】
次に、図４を用いて、横方向縮小処理（図３に示すＳ１０２）の実施に伴ったライン状ノイズ低減効果の一例について説明する。
【００３３】
図４には、ノイズの検出状況と結合画素数との関係の一例を示す表が示される。ここで、表の横軸は、縮小処理部２２による横方向への縮小処理で線形結合された画素の数の単位を示している。縦軸は、ランダムノイズ標準偏差をライン状ノイズ標準偏差で除算した値（以下、ランダムライン比と呼称する）を示している。ランダムノイズ標準偏差は、ライン状ノイズ低減画像内における画素毎の標準偏差を示す。ライン状ノイズ標準偏差は、例えば、上述した縮小処理などにより横方向に画素を結合、平均化した後、縦方向に標準偏差を計算した結果を示している。
【００３４】
入力画像３０内のライン状ノイズは、過去の主観的な評価実験結果から、ランダムライン比が７以上、好ましくは１０以上あれば視認され難いとされている。図４に示すように、ノイズ低減が未処理の画像（入力画像３０に相当）では、ランダムライン比は４程度となる（図中の横軸が「処理なし」）。また、従来のように、画素の線形結合を行なわずにノイズ低減処理を実施した画像の場合には（図中の横軸が「結合なし」）、ランダムライン比は６程度となる。
【００３５】
これに対して、本実施形態のように、縮小処理部２２を設け、画素の線形結合を行なった画像（縮小画像３１に相当）に対して、上述したノイズ低減処理を実施した場合（図中の横軸が「４画素〜１１０４画素」）、ランダムライン比は、７は超える値が得られる。更に、線形結合時に結合する画素の数を、ライン状ノイズの均一性と大きさにより調節すれば、ランダムライン比は、１０を超える値が得られる（例えば、図中の横軸が「８画素」、「２３画素」）。
【００３６】
次に、図５を用いて、本実施形態に係わるライン状ノイズ低減処理が実施された後の被写体のエッジについて説明する。
【００３７】
図５には、ライン状ノイズ低減処理前後における縦方向の画素位置とその画素値の一例を示す表が示される。ここで、本実施形態に係わるライン状ノイズ低減処理の効果を分かり易くするため、本実施形態に係わるライン状ノイズ低減処理前後における縦方向の画素位置とその画素値とを図５（ａ）に示し、従来の手法によるものを図５（ｂ）に示す。
【００３８】
ここで、表の横軸は、縦方向の画素位置を示しており、縦軸は、当該画素の画素値を示している。
【００３９】
従来の手法でライン状ノイズ低減処理を行なうと、縦方向にローパスフィルタをかけるのと同じことになり、図５（ｂ）に示すように、被写体のエッジがぼけてしまう。これに対して、本実施形態においては、エッジ除外型ハイパスフィルタを用いて被写体や被写体のエッジ成分を除外し、ライン状ノイズを抽出する。そのため、図５（ａ）に示すように、エッジを確保したままライン状ノイズを低減できる。
【００４０】
以上説明したように本実施形態によれば、ライン状ノイズが走る方向に画素を線形結合した後、エッジ除外型ハイパスフィルタを用いてフィルタ処理を行なう。これにより、従来の手法よりも効果的にライン状ノイズを低減できるとともに、処理後の画像においてアーチファクトやエッジぼけが生じ難くなる。また、フィルタ処理を縮小した画像に対して行なうため、処理時間を短縮できるとともに、また、動画に対しても従来よりも処理負荷をかけずに処理を実施できる。
【００４１】
以上が本発明の代表的な実施形態の一例であるが、本発明は、上記及び図面に示す実施形態に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変形して実施できるものである。
【００４２】
例えば、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施態様を採ることもできる。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よいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ、ＧＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
2011028588.tif 000004
【図２】
2011028588.tif 000005
【図３】
2011028588.tif 000006
【図４】
2011028588.tif 000007
【図５】
2011028588.tif 000008