(57)【要約】【課題】散乱線の影響を低減して、より高画質な画像を得ること。【解決手段】放射線を被写体に照射して得られる動画像を処理する画像処理装置は、動画像におけるフレーム間の変化量を推定する第１の推定部と、動画像におけるフレームにおいて、被写体で散乱した放射線の散乱線成分を、変化量に基づいて推定する第２の推定部と、動画像におけるフレームから散乱線成分を減算した画像を生成する散乱線低減部と、を備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線を被写体に照射して得られる動画像を処理する画像処理装置であって、
前記動画像におけるフレーム間の変化量を推定する第１の推定手段と、
前記動画像におけるフレームにおいて、前記被写体で散乱した前記放射線の散乱線成分を、前記変化量に基づいて推定する第２の推定手段と、
前記動画像におけるフレームから前記散乱線成分を減算した画像を生成する散乱線低減手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第２の推定手段は、前記放射線の一次成分を逐次計算により推定し、
処理対象となるフレームの逐次計算の初期値として、前記フレームに対する前フレームで推定された放射線の一次成分と、前記変化量とを合成した値を設定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】
前記第２の推定手段は、前記放射線の一次成分の逐次計算において、
ｎ回の反復回数（ｎは２以上の整数）における前記放射線の一次成分および前記散乱線成分の加算値で、処理対象となるフレームの画像成分を除算した除算結果と、当該放射線の一次成分との乗算結果により、ｎ＋１の反復回数における放射線の一次成分を推定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２の推定手段は、前記放射線の一次成分の逐次計算において、
処理対象となるフレームを前処理した画像成分を、前記推定した放射線の一次成分と散乱線成分とに基づいて推定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】
前記第２の推定手段は、前記放射線の一次成分の逐次計算において、
前記処理対象となるフレームを前処理した画像成分と、前記推定した画像成分との差分に基づく値を最小にする画像成分の推定値を取得し、
前記取得した画像成分の推定値に基づいて一次成分と、当該一次成分に対応する散乱線成分とを取得し、
前記散乱線低減手段は、
前記取得した一次成分に対応する散乱線成分を、前記処理対象となるフレームを前処理した画像成分から減算した画像を生成する
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】
前記第１の推定手段は、処理対象となるフレームと、前記フレームに対する前フレームとの差分を前記変化量として取得することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第１の推定手段は、
前記処理対象となるフレームを前処理した画像成分と、前記フレームに対して複数の前フレームを前処理した画像成分との差分に基づく値を最小にする前フレームを取得することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の推定手段は、
前記処理対象となるフレームを前処理した画像成分と、前記取得した前フレームの画像成分との差分を、前記変化量として設定することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第１の推定手段は、前記変化量の評価情報と閾値との比較を行い、
前記第２の推定手段は、前記比較の結果に基づいて、前記散乱線成分と、前記一次成分とを推定する処理を変更することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記変化量の評価情報が前記閾値を超える場合、前記第２の推定手段は、処理対象となるフレームの逐次計算の初期値として、前記処理対象となるフレームを前処理した画像成分を設定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記第２の推定手段は、散乱線推定処理を実行する際に、処理対象となるフレームに前処理として縮小処理を行う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】
前記変化量の評価情報が閾値以下となる場合、前記第２の推定手段は、処理対象となるフレームの逐次計算の初期値として、前記フレームに対する前フレームで推定された一次成分と、前記変化量とを合成した値を設定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記第２の推定手段は、前記変化量に応じて、前記フレームの画素毎に散乱線推定処理における初期値の設定を切り替えることを特徴とする請求項９乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記第２の推定手段は、前記変化量に応じて、前記フレームの領域毎に散乱線推定処理における初期値の設定を切り替えることを特徴とする請求項９乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記第２の推定手段は、前記フレームにおける被写体の有無に応じて、前記散乱線推定処理における初期値の設定を切り替えることを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記第２の推定手段は、前記放射線の一次成分の逐次計算の反復回数を、前記動画像の撮影条件に基づき変更することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記第２の推定手段は、前記放射線の一次成分の逐次計算の反復回数を、表示手段における前記動画像の表示条件に基づき変更することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記第２の推定手段は、前記変化量が閾値を超える場合、処理対象となるフレームに対する前フレームで推定された放射線の一次成分と、当該前フレームにおける画像成分とに基づいた重み係数を設定して前記変化量を調整することを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
放射線を被写体に照射して得られる動画像を処理する画像処理装置であって、
前記動画像における被写体又はセンサの動きに基づく動き量を推定する第１の推定手段と、
前記動画像におけるフレームにおいて、前記被写体で散乱した前記放射線の散乱線成分を、前記動き量に基づいて推定する第２の推定手段と、
前記動画像におけるフレームから前記散乱線成分を減算した画像を生成する散乱線低減手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２０】
放射線を被写体に照射して得られる動画像を処理する放射線撮影装置であって、
前記動画像におけるフレーム間の変化量を推定する第１の推定手段と、
前記動画像におけるフレームにおいて、前記被写体で散乱した前記放射線の散乱線成分を、前記変化量に基づいて推定する第２の推定手段と、
前記動画像におけるフレームから前記散乱線成分を減算した画像を生成する散乱線低減手段と、
を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
【請求項２１】
放射線を被写体に照射して得られる動画像を処理する画像処理方法であって、
前記動画像におけるフレーム間の変化量を推定する工程と、
前記動画像におけるフレームにおいて、前記被写体で散乱した前記放射線の散乱線成分を、前記変化量に基づいて推定する工程と、
前記動画像におけるフレームから前記散乱線成分を減算した画像を生成する工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２２】
コンピュータに、請求項２１に記載の画像処理方法の各工程を実行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、画像処理装置、放射線撮影装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療現場では放射線を用いた撮影に基づく診断や治療が盛んに行われており、フラットパネルセンサ(センサ)を用いて撮影された放射線画像によるデジタル画像診断が普及している。
【０００３】
放射線を用いた撮影では、人体を直進透過した１次放射線と人体構造で散乱された散乱線との２成分が発生する。散乱線は被写体の構造のうち低い周波数の成分として画像に重畳するため画像全体のコントラストを低下させ、診断能を低下させる要因となり得る。
【０００４】
グリッドの使用によらず、画像処理で散乱線を低減させる技術が開発されている。画像処理で散乱線を低減させる技術として逐次近似法で散乱線を推定する場合、散乱線の低減処理に多くの時間を必要とする。
【０００５】
特許文献１には散乱線推定の高速化技術として、前フレームの散乱線推定結果を利用する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許５３８８６８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の技術は、前フレームの散乱線推定結果を次のフレームの散乱線推定の初期値に利用するものであり、隣接するフレーム間で被写体が動いていないことが前提となる。例えば、ＣＴのような高速な動画像撮影を行う場合は、隣接するフレーム間での被写体は同一と仮定することができる。
【０００８】
しかし、静止画撮影の位置合わせのための動画像撮影や、動態解析のための動画像撮影、トモシンセシス撮影などは、ＣＴほどの高速な動画像撮影ではなく、隣接するフレーム間の被写体は同一と仮定することはできないため、逐次近似での反復計算において収束性は低下し、散乱線の影響を低減できない場合が生じ得る。
【０００９】
本発明は、従来技術の課題に鑑み、グリッドを使用しない動画像の撮影であっても、散乱線の影響を低減して、より高画質な画像を得ることができる画像処理技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の目的を達成するために、本発明の一態様による画像処理装置は、放射線を被写体に照射して得られる動画像を処理する画像処理装置であって、
前記動画像におけるフレーム間の変化量を推定する第１の推定手段と、
前記動画像におけるフレームにおいて、前記被写体で散乱した前記放射線の散乱線成分を、前記変化量に基づいて推定する第２の推定手段と、
前記動画像におけるフレームから前記散乱線成分を減算した画像を生成する散乱線低減手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、グリッドを使用しない動画像の撮影であっても、散乱線の影響を低減して、より高画質な画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態の放射線撮影装置及び画像処理装置の機能構成を示す図。
【図２】放射線撮影装置及び制御装置のハードウェア構成を示す図。
【図３】実施形態に係る画像処理の流れを説明するフローチャート。
【図４】動き量の推定値および１次放射線画像の初期値を模式的に示す図。
【図５】実施形態に係る画像処理の流れを説明するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
【００１４】
［実施形態１］
図１は、本発明の実施形態に係る放射線撮影装置１０及び画像処理装置１００の概略的な機能構成を示す図であり、放射線撮影装置１０は、機能構成として、例えば、画像取得部１０１、及び画像処理装置１００を有する。図１において、画像処理装置１００は、放射線を被写体に照射して得られる動画像を処理することが可能であり、機能構成として、前処理部１０２、第１の推定部１０３（以下、「変化量推定部」ともいう）、第２の推定部１０４（以下、「散乱線推定部」ともいう）、散乱線低減部１０５、後処理部１０６および出力制御部１０７を有する。尚、出力制御部１０７は、画像処理装置１００の外部の制御装置２０１の構成としてもよい。
【００１５】
放射線撮影装置１０において、画像取得部１０１は、例えば、放射線撮影装置１０の放射線センサ（以下、単に「センサ」ともいう）に相当する機能構成であり、画像取得部１０１は、被写体を透過した放射線を入力とし、入力した放射線を画像化して出力する。画像取得部１０１により画像化される画像を以下、「生画像」といい、生画像は画像処理装置１００の前処理部１０２に入力される。
【００１６】
画像処理装置１００の前処理部１０２は生画像を入力とし、生画像に対して前処理を施した画像（以下、「前処理済み画像」）を生成し、出力する。
【００１７】
第１の推定部１０３（変化量推定部）は、動画像におけるフレーム間の変化量を推定する。フレーム間の変化量（以下、「動き量」ともいう）には、例えば、画像間（フレーム間）における被写体の動きやセンサの動きに基づく動き量が含まれる。第１の推定部１０３（変化量推定部）は、動画像における被写体又はセンサの動きに基づく動き量を推定する。変化量推定部１０３は、複数の前処理済み画像を入力とし、画像間（フレーム間）の変化量（動き量）を推定する。すなわち、変化量推定部１０３は、処理対象となるフレーム（ｋ）と、フレーム（ｋ）に対する前フレーム（ｋ−１）との差分を変化量（動き量）として取得する。
【００１８】
放射線を被写体に照射すると、放射線の一部は被写体の各部で散乱し散乱線成分となり、被写体を透過した放射線の中には、被写体内を直進し透過する１次放射線成分（「放射線の一次成分」「放射線の直進成分」「一次Ｘ線成分」ともいう）の他に、この散乱線成分が含まれることになる。
【００１９】
第２の推定部１０４（散乱線推定部）は、動画像におけるフレームにおいて、被写体で散乱した放射線の散乱線成分を、変化量に基づいて推定する。また、散乱線推定部１０４は、動画像の各フレームにおいて、被写体で散乱した放射線の散乱線成分と、被写体を透過してセンサに直接入射した放射線の一次成分とを、変化量に基づいて推定することが可能である。散乱線推定部１０４は、変化量と前処理済み画像を入力とし、散乱線を推定し、散乱線画像を生成し、出力する。第１の推定部１０３（変化量推定部）が、動画像におけるフレーム間の変化量として、例えば、画像間（フレーム間）における被写体の動きやセンサの動きに基づく動き量を推定した場合、第２の推定部１０４（散乱線推定部）は、動画像におけるフレームにおいて、被写体で散乱した放射線の散乱線成分を、動き量に基づいて推定する。
【００２０】
散乱線低減部１０５は、動画像におけるフレームから散乱線成分を減算した画像（散乱線低減画像）を生成する。すなわち、散乱線低減部１０５は、前処理済み画像と散乱線画像を入力とし、前処理済み画像から散乱線の成分を低減（減算）した散乱線低減画像を生成し、出力する。
【００２１】
後処理部１０６は、散乱線低減画像を入力とし、周波数処理や階調処理を施した画像（以下、「後処理済み画像」という）を生成し、出力する。
【００２２】
出力制御部１０７は、画像処理装置１００の後処理部１０６で処理された画像（後処理済み画像（放射線画像））を、表示部（モニタ）に表示させたり、ハードディスクなどのメモリに保存したり、ＰＡＣＳなどの外部装置（システム）に出力するための出力制御を行う。
【００２３】
図２は、放射線撮影装置１０及び、放射線撮影装置１０の動作を制御する制御装置２０１（コンソール）のハードウェア構成を示す図である。図２において、信号線２０４は、ギガビットイーサネット（イーサネットは登録商標）規格の信号を送受信することが可能な信号線であり、制御装置２０１と放射線センサ２０２と放射線発生装置２０３とは、信号線２０４を介して相互に通信可能に接続している。放射線センサ２０２は、図１で説明した画像取得部１０１に相当し、放射線センサ２０２は、入力した放射線を画像化して生画像を出力する。放射線センサ２０２の構成として、複数の放射線センサを用いた長尺撮影の場合は、複数の放射線センサが信号線２０４に接続する。
【００２４】
尚、図２に示した信号線の構成は、ギガビットイーサネット（イーサネットは登録商標）規格の信号線に限定されず、例えば、CAN（Controller Area Network）や光ファイバーなどを信号線として用いることも可能である。信号線２０４には、出力制御部１０７から出力された後処理済み画像（放射線画像）を表示する表示部２０５、後処理済み画像を記憶する記憶部２０６、後処理済み画像をＰＡＣＳなどの外部装置（システム）に出力するためのネットワークインタフェース部２０７が接続されている。
【００２５】
制御装置２０１のハードウェア構成として、例えば、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２０１３、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）２０１４、記憶部２０１５が、バス２０１１を介して接続されている。
【００２６】
制御装置２０１には、USB(Universal Serial Bus)やPS/2規格などの接続部を介して入力部２０８が接続され、VGAやDVI端子等の接続部を介して表示部２０９が接続されている。制御装置２０１は、信号線２０４を介して接続している放射線センサ２０２や表示部２０５などに制御コマンドを送ることが可能である。
【００２７】
制御装置２０１の記憶部２０１５には、撮影モードごとの処理内容を実行するためのソフトウェアモジュールが記憶されており、不図示の指示部により指示された撮影モードに対応するソフトウェアモジュールがＲＡＭ２０１３に読み込まれ、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２の制御の下に処理が実行される。ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は、図１に示した画像処理装置１００の機能構成の各部として、ソフトウェアモジュールの実行を制御することが可能である。
【００２８】
すなわち、前処理部１０２〜後処理部１０６および出力制御部１０７は、ソフトウェアモジュールとして記憶部２０１５に格納されており、ＣＰＵ２０１２は、各ソフトウェアモジュールを実行することにより、前処理部１０２〜出力制御部１０７の各部の機能構成を実現することができる。尚、画像処理装置１００の各部の機能構成をソフトウェアモジュールではなく、専用の画像処理ボードとして制御装置２０１に実装してもよい。
【００２９】
信号線２０４を介して制御装置２０１と接続する表示部２０５および記憶部２０６、もしくは、VGAやDVI端子等の接続部を介して制御装置２０１に接続されている表示部２０９は画像出力部として機能する。図１の出力制御部１０７は、画像出力部(表示部２０５、２０９、記憶部２０６)における画像表示や画像データの記憶を制御する。すなわち、出力制御部１０７は、画像処理装置１００で生成された後処理済み画像（放射線画像）を、表示部２０５や表示部２０９に表示させたり、後処理済み画像を記憶部２０６や記憶部２０１５に記憶させるように後処理済み画像（放射線画像）の出力を制御する。
【００３０】
以上のような構成を備えた、放射線撮影装置１０、制御装置２０１、画像処理装置１００において、本実施形態の特徴である図１の機能構成（前処理部１０２〜出力制御部１０７）の具体的な動作を説明する。
【００３１】
図３は、実施形態に係る画像処理の流れを説明するフローチャートである。まず、動画像の第１フレームを処理する場合を説明する。
【００３２】
（動画像の第１フレームの処理）
ステップＳ３０１において、画像取得部１０１は放射線センサ２０２によって画像を取得し、オフセット補正（暗電流補正）を行い、生画像を生成する。オフセット補正の方法としては、例えば、被写体の放射線画像の撮影前に、放射線を照射しない状態で取得された画像データを補正用画像として、被写体を放射線撮影した放射線撮影画像から減算することで、オフセット補正を行うことができる。あるいは、被写体に放射線を照射した放射線撮影画像と、放射線を照射しない状態の画像データ（補正用画像）との取得を交互に行い、放射線撮影画像から補正用画像を減算することで、オフセット補正を行うことができる。
【００３３】
ステップＳ３０２において、前処理部１０２は、生画像に対して前処理を行い、前処理済み画像を生成する。前処理とは、例えば、センサの特性を補正する処理であり、前処理部１０２は、ゲイン補正や欠損補正などを行い、周辺画素との相関関係が保たれている状態にする。尚、ステップＳ３０２の前処理を省略してもよい。
【００３４】
ステップＳ３０３において、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理対象のフレームが動画撮影の第１フレームであるか判定する。処理対象のフレームが第１フレームでない場合（Ｓ３０３−Ｎｏ）、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理をステップＳ３０４に進め、処理対象のフレームが動画撮影の第１フレームである場合（Ｓ３０３−Ｙｅｓ）、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理をステップＳ３０５に進める。
【００３５】
ステップＳ３０５において、散乱線推定部１０４は前処理済み画像に対して散乱線推定処理を行って散乱線成分を推定し、散乱線画像を生成する。放射線センサ２０２（センサ）により実測できるのは、前処理済み画像Ｍ（ｋ）であり、前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分には、被写体を透過してセンサに直接入射した放射線の一次成分Ｐ（ｋ）と被写体で散乱した放射線の散乱線成分Ｓ（ｋ）とが合成されている。放射線の一次成分Ｐ（ｋ）は、散乱の無い放射線であり、被写体を透過してセンサに直接的に入射した放射線である。ここで、ｋは動画像におけるｋ番目のフレームを示している。
【００３６】
第ｋフレームでの散乱線成分Ｓ（ｋ）は、前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と、放射線の一次成分Ｐ（ｋ）との差分として取得することができ、散乱線推定部１０４は、以下の（１）式により、第ｋフレームでの散乱線成分Ｓ（ｋ）を取得することができる。
【００３７】
【数１】
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【００３８】
また、散乱線成分Ｓ（ｋ）は、散乱線の低周波成分と散乱線の高周波成分とを足し合わせることによりモデル化することができる。散乱線成分Ｓ（ｋ）のモデル化を具体的に数式で示すと、以下の（２）式によりモデル化することができる。
【００３９】
【数２】
2019130083.tif 000004
【００４０】
（２）式において、係数Ａは減衰散乱放射線の低周波成分を示すパラメータであり、Ｂは減衰散乱放射線の広がりを示すパラメータであり、Ｃは減衰散乱放射線の高周波成分を表すパラメータである。また、ｘとｙは座標位置を表す位置情報である。
【００４１】
（１）式及び（２）式を基に、前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分から、放射線の一次成分Ｐ（ｋ）を求めることが散乱線を推定する問題を解くことになる。しかし、前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分、放射線の一次成分Ｐ（ｋ）を解析的に求めることができないため、推定された放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）を算出し、それを基に推定された前処理済み画像Ｍｇ（ｋ）の成分と実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分との誤差Ｅが小さくなるように逐次的に計算する。ここで、添字ｇは計算により推定された値を示す。
【００４２】
散乱線推定部１０４は、放射線の一次成分の逐次計算において、処理対象となるフレーム（ｋ）を前処理した画像Ｍ（ｋ）の成分を、推定した放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）と散乱線成分（Ｓ（ｋ））とに基づいて推定する。推定された前処理済み画像の成分をＭｇ（ｋ）とする。
【００４３】
そして、散乱線推定部１０４は、放射線の一次成分の逐次計算において、処理対象となるフレームを前処理した画像（前処理済み画像Ｍ（ｋ））の画像成分と、推定した前処理済み画像の成分（Ｍｇ（ｋ））との差分に基づく値（誤差Ｅ）を最小にする画像成分の推定値を取得する。散乱線推定部１０４は、取得した画像成分の推定値に基づいて放射線の一次成分と、当該放射線の一次成分に対応する散乱線成分とを取得する。
【００４４】
誤差Ｅの評価式は、実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と、計算により推定された前処理済み画像Ｍｇ（ｋ）の成分との差分の絶対値を２乗した以下の（３）式のように表せる。
【００４５】
【数３】
2019130083.tif 000005
【００４６】
（３）式の誤差評価式を最小にする前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分、推定された前処理済み画像Ｍｇ（ｋ）の成分を使って、（４）式で放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）を近似する。放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）を逐次的に計算する方法として、例えば、最尤推定を用いることが可能である。散乱線推定部１０４は、誤差評価式を最小にする画像成分の推定値（（Ｍｇ（ｋ））に基づいて、（４）式の関係から放射線の一次成分を取得し、取得した放射線の一次成分に基づいて、（１）式の関係から散乱線成分を取得することが可能である。
【００４７】
散乱線推定部１０４は、ｎ回の反復回数（ｎは２以上の整数）における放射線の一次成分および散乱線成分の加算値で（Ｐｇ（ｋ）n＋Ｓ（ｋ）ｎ）、処理対象となるフレームの画像成分（前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分）を除算した除算結果と、当該放射線の一次成分（Ｐｇ（ｋ）n）との乗算結果により、ｎ＋１の反復回数における放射線の一次成分（Ｐｇ（ｋ）n＋１）を推定する。
【００４８】
具体的には、（４）式のように、前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分を、ｎ回の反復における放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nと散乱線成分Ｓ（ｋ）ｎとを加算したもので除算し、放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nにより乗算することでｎ＋１回の反復計算における放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）n＋１を近似するものである。
【００４９】
（４）式において、ｎ回の反復における放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nは、（３）式の誤差Ｅを最小にする、推定された前処理済み画像Ｍｇ（ｋ）に対応する放射線の一次成分である。
【００５０】
散乱線成分Ｓ（ｋ）ｎは、ｎ回の反復における放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nに基づいて（１）式より算出される散乱線画像である。（４）式において、ｎは繰り返し回数を示す。
【００５１】
【数４】
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【００５２】
（４）式で示す最尤推定は反復を繰り返すごとに、放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nの係数部（（５）式）が１に近づいていき収束していく。すなわち、推定された前処理済み画像Ｍｇ（ｋ）の成分（以下の（５）式の分母）が実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分（以下の（５）式の分子）に近づいていき収束していく。１に早く近づくことができれば、反復回数を減らし、推定の演算速度を速くすることができる。
【００５３】
【数５】
2019130083.tif 000007
【００５４】
散乱線推定部１０４は前処理済み画像に対する散乱線推定処理において、第１フレームでは放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）の初期値として前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分を設定する。反復回数は、予め設定された回数を行うか、もしくは、誤差Ｅが所定の値になるまで行えばよい。散乱線推定部１０４は逐次的に散乱線推定処理を実行することで、真値に近い放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nを算出する。（１）式より、散乱線推定部１０４は、実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nから散乱線成分Ｓ（ｋ）を算出し、算出した散乱線成分Ｓ（ｋ）を出力する。
【００５５】
ステップＳ３０６において、散乱線推定部１０４は、ステップＳ３０５で算出した放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nに基づく画像（１次放射線画像）と、前処理済み画像Ｍ（ｋ）を次フレーム以降の処理のために記憶部２０１５に保存する。
【００５６】
次に、ステップＳ３０７において、散乱線低減部１０５は散乱線低減処理を行う。散乱線低減部１０５は、散乱線推定部１０４により取得された放射線の一次成分に対応する散乱線成分を、処理対象となるフレームを前処理した画像成分から減算した画像（散乱線低減画像）を生成する。すなわち、散乱線低減部１０５は前処理済み画像（実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分）からステップＳ３０５で求めた散乱線成分Ｓ（ｋ）を減算処理することで、散乱線低減画像を生成する。
【００５７】
減算処理における重みはグリッドの格子比などと連動させることで、グリッドを用いたケースと同じような画像を生成することができる。散乱線成分Ｓ（ｋ）は低周波成分を多く含むため、それを除去された散乱線低減画像は、前処理済み画像と比べて画像全体のコントラストが増加する。
【００５８】
次に、ステップＳ３０８において、後処理部１０６は散乱線低減画像に対し、後処理を行い、後処理済み画像を生成する。後処理とは診断に最適な画像を生成する処理のことで、後処理部１０６は周波数処理や階調処理などを散乱線低減画像に対して行う。
【００５９】
そして、ステップＳ３０９において、出力制御部１０７が、ステップＳ３０８で後処理された後処理済み画像を画像出力部(表示部２０５、２０９、記憶部２０６)へと出力する。出力制御部１０７は、後処理部１０６で処理された後処理済み画像を、表示部（モニタ）に表示させたり、ハードディスクなどのメモリに保存したり、ＰＡＣＳなどの外部装置（システム）に出力するための出力制御を行う。
【００６０】
（動画像の第２フレーム以降の処理）
続いて、動画像の第２フレーム以降を処理する場合を説明する。ステップＳ３０１、及びステップＳ３０２の処理は第１フレームに対する処理と同様であるため省略する。
【００６１】
次に、ステップＳ３０３の判定で、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理の対象フレームが動画撮影の第１フレームであるか判定し、処理の対象フレームが第１フレームでない場合（Ｓ３０３−Ｎｏ）、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理をステップＳ３０４に進める。
【００６２】
ステップＳ３０４において、変化量推定部１０３は、複数の前処理済み画像を入力とし、フレーム間の変化量を推定する。複数の前処理済み画像として、現フレームの前処理済み画像と、前フレームの前処理済み画像との差分に基づいて、フレーム間の変化量を推定する。
【００６３】
具体的には、変化量推定部１０３は、現フレーム（第ｋフレーム）の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と、記憶部２０１５に保存されている前フレーム（第ｋ−１フレーム）の前処理済み画像Ｍ（ｋ−１）の成分とから、フレーム間の変化量の推定値Ｄ（ｋ）を（６）式のように推定する。
【００６４】
【数６】
2019130083.tif 000008
【００６５】
図４の画像４０１が現フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ）であり、画像４０２が前フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ−１）である。両画像の画素値の差分をとることで、動き成分として変化量の推定値Ｄ（ｋ）４０３が取得される。
【００６６】
次にステップＳ３０５において、散乱線推定部１０４は、現フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ）と、変化量の推定値Ｄ（ｋ）と、記憶部２０１５に保存されていた前フレームにおける放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１）nに基づく画像（１次放射線画像）に基づいて、散乱線推定処理を行い、散乱線画像を生成する。
【００６７】
散乱線推定部１０４は、放射線の一次成分を逐次計算により推定し、処理対象となるフレーム（ｋ）の逐次計算の初期値として、フレーム（ｋ）に対する前フレーム（ｋ−１）で推定された放射線の一次成分と、変化量（変化量の推定値Ｄ（ｋ））とを合成した値を設定する。
【００６８】
すなわち、散乱線推定部１０４は、第２フレーム以降の処理において、放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）の初期値（繰り返し回数ｎ＝１のときの値）として、（７）式のような変化量の推定値Ｄ（ｋ）を考慮した値を設定する。変化量の推定値Ｄ（ｋ）を考慮した（７）式を初期値として（４）式に代入すると（８）式となる。（８）式では、繰り返し回数ｎ＝２の場合を示している。（８）式に示すように、逐次計算において、変化量の推定値Ｄ（ｋ）の値が反映される。
【００６９】
【数７】
2019130083.tif 000009
【００７０】
【数８】
2019130083.tif 000010
【００７１】
散乱線推定部１０４は第１フレームの処理と同じように、（３）式の誤差Ｅが小さくなるように逐次的に計算する。（４）式において、ｎ回の反復における放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nは、（３）式の誤差Ｅを最小にする、推定された前処理済み画像Ｍｇ（ｋ）の成分に対応する放射線の一次成分であり、散乱線成分Ｓ（ｋ）ｎは、ｎ回の反復における放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nに基づいて（１）式より算出される散乱線成分である。散乱線推定部１０４は、（１）式より、実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nから散乱線成分Ｓ（ｋ）を算出し、算出した散乱線成分Ｓ（ｋ）を散乱線画像として出力する。
【００７２】
図４の画像４０５が現フレーム（ｋ）における放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）の初期値Ｐｇ（ｋ）１であり、前フレーム（ｋ−１）で算出された放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１）n（図４の画像４０４）に変化量の推定値Ｄ（ｋ）４０３を加算したものを設定する。
【００７３】
変化量の推定値Ｄ（ｋ）４０３と、前フレーム（ｋ−１）で算出された放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１）nとに基づいて、現フレーム（ｋ）における放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）の初期値Ｐｇ（ｋ）１を補正することで、現フレーム（ｋ）における放射線の一次成分の初期値の設定に、フレーム間の変化量（動き量）を反映することができ、より適した初期値の設定が可能になる。
【００７４】
現フレーム（ｋ）における放射線の一次成分Ｐ（ｋ）の成分と、前フレーム（ｋ−１）における放射線の一次成分Ｐ（ｋ−１）の成分との差は、現フレーム（ｋ）における前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と前フレーム（ｋ−１）におけるＭ（ｋ−１）の成分との差で近似することができるので、前処理済み画像成分の差分を、前フレーム（ｋ−１）における放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１）に加算することで、現フレーム（ｋ）における放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）に近い値にすることができる。
【００７５】
前フレーム（ｋ−１）で算出された放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１）nは、逐次計算により収束した真値に近い値である。その値を現フレーム（ｋ）の初期値に使用することで、（４）式、（５）式の収束を速めることができる。また、フレーム間で動いた変化量（動き量）を、前処理済み画像の差分で補正したことにより、フレーム間における被写体の動き量による誤差の影響を低減することができる。その結果、フレーム間に動きがあったとしても、動きがない場合と同様に（４）式、（５）式の収束を速め、アーチファクトの影響を低減し、コントラストの向上した、より高画質な放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）を推定することができる。
【００７６】
散乱線推定部１０４は逐次的に散乱線推定処理を実行することで、真値に近い放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nを算出する。（１）式より、散乱線推定部１０４は、実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nから散乱線成分Ｓ（ｋ）を算出し、算出した散乱線成分Ｓ（ｋ）を散乱線画像として出力する。
【００７７】
ステップＳ３０６において、散乱線推定部１０４は、ステップＳ３０５で算出した放射線の一次成分Ｐｇに基づく画像（１次放射線画像）と、前処理済み画像Ｍを次フレーム以降の処理のために記憶部２０１５に保存する。
【００７８】
ステップＳ３０７において、散乱線低減部１０５は、散乱線推定部１０４により取得された放射線の一次成分に対応する散乱線成分を、処理対象となるフレームを前処理した画像成分から減算した画像（散乱線低減画像）を生成する。すなわち、散乱線低減部１０５は、散乱線低減処理として、前処理済み画像（実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分）からステップＳ３０５で求めた散乱線成分Ｓ（ｋ）を重み付き減算処理することで、散乱線低減画像を生成する。
【００７９】
ステップＳ３０８において、後処理部１０６は散乱線低減画像に対し、後処理を行い、後処理済み画像を生成する。
【００８０】
そして、ステップＳ３０９において、出力制御部１０７が、ステップＳ３０８で後処理された後処理済み画像を画像出力部(表示部２０５、２０９、記憶部２０６)へと出力する。
【００８１】
本実施形態では、逐次的に実行する散乱線推定処理において、散乱線推定部１０４は反復の回数を固定値として計算を行うことができる。反復の回数を固定値にすると、フレーム間の処理速度が同じになるため、モニタ表示の際のバラつきやコマ落ちといった現象を防ぐことができる。散乱線推定部１０４は固定値とする反復の回数を、演算の高速化を実現するために、第２フレーム以降の収束速度に合わせた反復回数に設定することができる。
【００８２】
本実施形態によれば、グリッドがない撮影であっても、散乱線の影響を低減して、コントラストの向上した、より高画質な画像を得ることができる。また、グリッドがない動画像であっても、動画像のフレームレートは維持したままコントラストの向上した、より高画質な画像を得ることができる。
【００８３】
［実施形態２］
実施形態１では、変化量推定部１０３は、フレーム間の変化量を推定する計算例として、複数の前処理済み画像から両者の差分を用いる例を説明した。すなわち、変化量推定部１０３は、現フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と、前フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ−１）の成分との差分に基づいて、フレーム間の変化量を推定する例を説明した。
【００８４】
本実施形態では、フレーム間の変化量を推定する計算例として、現フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と、複数の前フレームにおける前処理済み画像Ｍ（ｋ−１、ｋ−２、・・・）の成分と差分の中で、最も画像全体の自乗誤差が小さい値を変化量の推定値として用いる例を説明する。
【００８５】
ステップＳ３０１、及びステップＳ３０２の処理は実施形態１と同様のため省略する。また、動画像の第１フレームの処理も実施形態１と同様のため省略する。
【００８６】
ステップＳ３０３の判定で、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理の対象フレームが動画撮影の第１フレームであるか判定し、処理の対象フレームが第１フレームでない場合（Ｓ３０３−Ｎｏ）、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理をステップＳ３０４に進める。
【００８７】
ステップＳ３０４において、変化量推定部１０３は、複数の前処理済み画像を入力とし、フレーム間の変化量を推定する。複数の前処理済み画像として、現フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と、複数の前フレームにおける前処理済み画像Ｍ（ｋ−１、ｋ−２、・・・）の成分との差分の中で、最も画像全体の自乗誤差が小さい値を変化量の推定値として用いる。
【００８８】
変化量推定部１０３は、処理対象となるフレーム（ｋ）を前処理した画像成分と、フレーム（ｋ）に対して複数の前フレーム（ｋ−１、ｋ−２、・・・ｋ−ｔ）を前処理した画像成分との差分に基づく値を最小にする前フレーム（前フレーム番号ｋｍｉｎ）を取得する。そして、変化量推定部１０３は、処理対象となるフレームを前処理した画像成分（Ｍ（ｋ））と、取得した前フレームの画像成分（Ｍ（ｍｉｎ））との差分を、変化量（動き量）として設定する。
【００８９】
具体的には、変化量推定部１０３は、現フレーム（第ｋフレーム）の前処理済み画像Ｍ（ｋ）と、記憶部２０１５に保存されている複数の前フレームにおける前処理済み画像Ｍ（ｋ−１、ｋ−２、・・・ｋ−ｔ）との差分を求め、求めた差分の中で、最も画像全体の自乗誤差が小さい値を変化量の推定値Ｄ（ｋ）として（９）式のように推定する。
【００９０】
【数９】
2019130083.tif 000011
【００９１】
（９）式のｋｍｉｎを示す関数MinIndexは、現フレーム（第ｋフレーム）の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と、複数の前フレームにおける前処理済み画像Ｍ（ｋ−１、ｋ−２、・・・ｋ−ｔ）の成分との差分を求め、求めた差分の中で、最も画像全体の自乗誤差が小さい値となるフレーム番号ｋｍｉｎを選択する関数である。ｉ、ｊは座標を表し、各座標での値の総和を算出する。
【００９２】
動きが周期的な被写体を撮影している場合は、最も類似しているフレームが、直前のフレームではなく周期的に一致したフレームであることがある。そのため複数の前フレームにおける前処理済み画像Ｍ（ｋ−１、ｋ−２、・・・ｋ−ｔ）を用いる（９）式のように誤差の最小値を探すことで、複数の前フレームの放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１、ｋ−２、・・・ｋ−ｔ）の中から、現フレームの放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）に最も類似している放射線の一次成分を初期値に設定することができる。
【００９３】
より類似しているものを初期値にすることで、フレーム間に動きがあったとしても、（４）式、（５）式おける逐次計算の収束を速め、アーチファクトの影響を低減した放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）を推定することができ、画質の劣化をより低減することができる。
【００９４】
（９）式の変化量の推定値Ｄ（ｋ）を（７）式に用いることで、放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）の初期値（繰り返し回数ｎ＝１のときの値）に、（９）式の変化量の推定値Ｄ（ｋ）を考慮した値が設定される。
【００９５】
ステップＳ３０５において、散乱線推定部１０４は現フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と、変化量の推定値Ｄ（ｋ）と、記憶部２０１５に保存されていた前フレームにおける放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１）nに基づく画像（１次放射線画像）とに基づいて、散乱線推定処理を行い、散乱線画像を生成する。
【００９６】
散乱線推定部１０４は逐次的に散乱線推定処理を実行することで、真値に近い放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nを算出する。（１）式より、散乱線推定部１０４は、実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nから散乱線成分Ｓ（ｋ）を算出し、算出した散乱線成分Ｓ（ｋ）を散乱線画像として出力する。
【００９７】
ステップＳ３０６において、散乱線推定部１０４は、ステップＳ３０５で算出した放射線の一次成分Ｐｇに基づく画像（１次放射線画像）と、前処理済み画像Ｍを次フレーム以降の処理のために記憶部２０１５に保存する。記憶部２０１５には、複数フレーム分のデータを保存することが可能であり、記憶部２０１５に保存されたデータが、ステップＳ３０４（変化量の推定）やステップＳ３０５（散乱線画像の生成）の処理で参照される。
【００９８】
ステップＳ３０７において、散乱線低減部１０５は、散乱線低減処理として、前処理済み画像（実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分）からステップＳ３０５で求めた散乱線成分Ｓ（ｋ）を重み付き減算処理することで、散乱線低減画像を生成する。ステップＳ３０８において、後処理部１０６は散乱線低減画像に対し、後処理を行い、後処理済み画像を生成する。そして、ステップＳ３０９において、出力制御部１０７が、ステップＳ３０８で後処理された後処理済み画像を画像出力部(表示部２０５、２０９、記憶部２０６)へと出力する。
【００９９】
本実施形態では、過去の複数フレームの情報を用いて変化量の推定値求めることで、現フレームの１次放射線画像に最も類似している１次放射線画像を初期値に設定することができる。これにより、フレーム間に動きがあったとしても、逐次計算の収束を速め、アーチファクトの影響を低減した１次放射線画像を推定することができ、画質の劣化をより低減することができる。
【０１００】
［実施形態３］
実施形態１では、変化量推定部１０３は、フレーム間の変化量（動き量）を推定する計算例として、複数の前処理済み画像から両者の差分を用いる例を説明した。本実施形態では、変化量（動き量）が閾値を超えた場合に、画像サイズを縮小して処理の高速化を図る構成を説明する。
【０１０１】
図５は、実施形態３に係る画像処理の流れを説明するフローチャートである。まず、動画像の第１フレームを処理する場合を説明する。
【０１０２】
（動画像の第１フレームの処理）
ステップＳ５０１及びステップＳ５０２の処理は実施形態１のステップＳ３０１及びステップＳ３０２の処理と同様のため省略する。
【０１０３】
ステップＳ５０３において、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理の対象フレームが動画撮影の第１フレームであるか判定する。処理の対象フレームが第１フレームでない場合（Ｓ５０３−Ｎｏ）、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理をステップＳ５０４に進め、処理の対象フレームが動画撮影の第１フレームである場合（Ｓ５０３−Ｙｅｓ）、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理をステップＳ５１１に進める。
【０１０４】
ステップＳ５１１において、散乱線推定部１０４は、現フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分のみで散乱線推定処理を行い、散乱線画像を生成する。散乱線推定処理は実施形態１と同様に、（２）式の誤差Ｅが小さくなるように、放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）を推定する。
【０１０５】
散乱線推定部１０４は、散乱線推定処理を実行する際に、前処理済み画像Ｍ（ｋ）に前処理として縮小処理を行う。散乱線推定部１０４は、縮小処理として、例えば、双一次補間（バイリニア補間（bilinear補間））や双三次補間（バイキュビック補間（bicubic補間））や最近傍補間（ニアレストネイバー補間（Nearest Neighbor補間））といった画像縮小技術を使用することができる。画像を縮小することで、推定の時間を短くすることができる。縮小された画像で推定する際には、散乱線推定部１０４は、縮小用に散乱線カーネルを変更し、縮小サイズで放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）を推定することができる。
【０１０６】
算出される放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）ｎの画像は、縮小された前処理済み画像Ｍ（ｋ）と同じ画像サイズになるため、散乱線推定部１０４は、放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）ｎの算出後は元の前処理済み画像Ｍ（ｋ）と同サイズになるように、拡大処理を行う。（１）式より、散乱線推定部１０４は、実際の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と拡大処理された放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）ｎから散乱線成分Ｓ（ｋ）を算出し、算出した散乱線成分Ｓ（ｋ）を出力する。
【０１０７】
ステップＳ５０７において、散乱線推定部１０４は、算出した放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nに基づく画像（１次放射線画像）と、前処理済み画像Ｍ（ｋ）を次フレーム以降の処理のために記憶部２０１５に保存する。
【０１０８】
次に、ステップＳ５０８において、散乱線低減部１０５は散乱線低減処理を行う。ステップＳ５０９において、後処理部１０６は散乱線低減画像に対し、後処理を行い、後処理済み画像を生成する。そして、ステップＳ５１０において、出力制御部１０７が、ステップＳ５０９で後処理された後処理済み画像を画像出力部(表示部２０５、２０９、記憶部２０６)へと出力する。ステップＳ５０８〜ステップＳ５１０の処理は、実施形態１で説明したステップＳ３０７〜ステップＳ３０９の処理と同様の処理となる。
【０１０９】
（動画像の第２フレーム以降の処理）
続いて、動画像の第２フレーム以降を処理する場合を説明する。ステップＳ５０１、及びステップＳ５０２の処理は第１フレームに対する処理と同様であるため省略する。
【０１１０】
次に、ステップＳ５０３の判定で、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理の対象フレームが動画撮影の第１フレームであるか判定し、処理の対象フレームが第１フレームでない場合（Ｓ５０３−Ｎｏ）、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２は処理をステップＳ５０４に進める。
【０１１１】
ステップＳ５０４において、変化量推定部１０３は、複数の前処理済み画像を入力とし、フレーム間の変化量を推定する。複数の前処理済み画像として、現フレームの前処理済み画像と、前フレームの前処理済み画像との差分に基づいて、フレーム間の変化量を推定する。変化量推定部１０３は、現フレーム（第ｋフレーム）の前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と、記憶部２０１５に保存されている前フレーム（第ｋ−１フレーム）における前処理済み画像Ｍ（ｋ−１）の成分とから、フレーム間の変化量の推定値Ｄ（ｋ）を（６）式のように推定する。
【０１１２】
そして、変化量推定部１０３は、変化量を評価するための評価情報を算出する。変化量推定部１０３は、評価情報として、（６）式から得られた変化量の推定値に基づいて、平均自乗誤差ｍｓｅ（ｋ）を以下の（１０）式により算出する。ｉ、ｊは座標を表し、変化量推定部１０３は、各座標での値の総和を総画素数Ｎで除算して平均自乗誤差ｍｓｅ（ｋ）を、変化量の評価情報として算出する。
【０１１３】
【数１０】
2019130083.tif 000012
【０１１４】
ステップＳ５０５において、変化量推定部１０３は、変化量の評価情報と閾値との比較を行い、散乱線推定部１０４は、比較の結果に基づいて、散乱線成分と、放射線の一次成分とを推定する処理を変更する。
【０１１５】
変化量推定部１０３は、変化量の評価情報（平均自乗誤差ｍｓｅ（ｋ））と閾値ｔｈＭｓｅとを比較する。閾値ｔｈＭｓｅは、変化量の推定値Ｄ（ｋ）を考慮した（７）式を初期値にした場合に補正が可能な変化量であるか否かを判定するための閾値である。
【０１１６】
変化量（動き量）の評価情報（平均自乗誤差ｍｓｅ（ｋ））が閾値（ｔｈＭｓｅ）よりも大きな値となったフレームでは（Ｓ５０５−Ｙｅｓ）、（７）式を初期値にした補正が不可能であると判断し、処理をステップＳ５１１に進める。
【０１１７】
ステップＳ５１１において、変化量（動き量）の評価情報が閾値を超える場合、散乱線推定部１０４は、処理対象となるフレーム（ｋ）の逐次計算の初期値として、処理対象となるフレームを前処理した画像成分（Ｍ（ｋ））を設定する。本ステップでは、フレーム（ｋ）に対する前フレーム（ｋ−１）で推定された放射線の一次成分（Ｐｇ（ｋ−１））や前フレームにおける画像成分（Ｍ（ｋ−１））は初期値の設定に使用しない。
【０１１８】
すなわち、散乱線推定部１０４は、現フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分のみで散乱線推定処理を行い、散乱線画像を生成する。現フレームの前処理済み画像のみで散乱線推定を行う方法は、第１フレームである場合の散乱線推定処理と同様である。散乱線推定部１０４は、本ステップで散乱線推定処理を実行する際に、処理対象となるフレームに前処理として縮小処理を行うことが可能である。
【０１１９】
一方、ステップＳ５０５の判定で、変化量（動き量）の評価情報が閾値以下となる場合、散乱線推定部１０４は、処理対象となるフレーム（ｋ）の逐次計算の初期値として、フレーム（ｋ）に対する前フレーム（ｋ−１）で推定された放射線の一次成分（Ｐｇ（ｋ−１））と、変化量（動き量Ｄ（ｋ）））とを合成した値を設定する。すなわち、評価情報（平均自乗誤差ｍｓｅ（ｋ））が閾値（ｔｈＭｓｅ）以下の値となったフレームでは（Ｓ５０５−Ｎｏ）、散乱線推定部１０４は、（７）式を初期値にした補正が可能であると判断し、処理をステップＳ５０６に進める。
【０１２０】
ステップＳ５０６において、散乱線推定部１０４は現フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分と、変化量の推定値Ｄ（ｋ）と、記憶部２０１５に保存されていた前フレームにおける放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１）nに基づく画像（１次放射線画像）とに基づいて、散乱線推定処理を行い、散乱線画像を生成する。散乱線推定処理は、実施形態１の処理と同様である。
【０１２１】
ステップＳ５０７において、散乱線推定部１０４は、算出した放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nに基づく画像（１次放射線画像）と、前処理済み画像Ｍ（ｋ）を次フレーム以降の処理のために記憶部２０１５に保存する。
【０１２２】
ステップＳ５０８において、散乱線低減部１０５は散乱線低減処理を行う。ステップＳ５０９において、後処理部１０６は散乱線低減画像に対し、後処理を行い、後処理済み画像を生成する。そして、ステップＳ５１０において、出力制御部１０７が、ステップＳ５０９で後処理された後処理済み画像を画像出力部(表示部２０５、２０９、記憶部２０６)へと出力する。ステップＳ５０８〜ステップＳ５１０の処理は、実施形態１で説明したステップＳ３０７〜ステップＳ３０９の処理と同様の処理となる。
【０１２３】
本実施形態では、フレーム全体で二種類の散乱線推定方法を切り替えたが、画素毎や領域毎に散乱線推定方法を切り替えてもよい。散乱線推定部１０４は、変化量（動き量）に応じて、フレームの画素毎に散乱線推定処理における初期値の設定を切り替えたり、変化量（動き量）に応じて、フレームの領域毎に散乱線推定処理における初期値の設定を切り替えることが可能である。あるいは、散乱線推定部１０４は、フレームにおける被写体の有無に応じて、散乱線推定処理における初期値の設定を切り替えることが可能である。
【０１２４】
例えば、前フレーム（ｋ−１）で被写体がない領域に、現フレーム（ｋ）で被写体が移動してきた場合、（７）式を初期値にした補正では、前フレームにおける放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１）nに被写体の成分が含まれず、変化量の推定値Ｄ（ｋ）の成分だけが初期値となるため、現フレームにおける放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nの推定精度が低下し得る。
【０１２５】
散乱線推定部１０４は、そのような領域に関して、現フレームの前処理済み画像Ｍ（ｋ）の成分のみで散乱線推定処理を行う。この処理により、推定精度の低下を抑制することが可能になる。また、散乱線推定部１０４は、各散乱線推定方法で放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nを推定した後、隣接する画素間で、画像の違和感が生じないように、算出した放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）nにフィルタ処理を行い、画素値の補正を行うことも可能である。
【０１２６】
［実施形態４］
実施形態１では、（７）式のように、変化量の推定値Ｄ（ｋ）を考慮した値を初期値とすることで逐次計算の収束を速め、反復回数を削減し演算の高速化を図る構成を説明した。反復回数は真値にどれだけ近い初期値を与えられているかによって変わり得る。動き補正には限界があるため、動きが小さければ小さいほど、真値に近い初期値を与えることが可能である。
【０１２７】
本実施形態では、画像の撮影条件や画像の表示条件によって反復回数の変更を行う構成を説明する。散乱線推定部１０４は、放射線の一次成分の逐次計算の反復回数を、動画像の撮影条件に基づき変更することが可能である。
【０１２８】
散乱線推定部１０４は、撮影条件として、例えば、設定されている撮影のフレームレートによって反復回数の変更を行うことが可能である。より速いフレームレートであればあるほど、被写体の動きは小さいため、より真値に近い初期値を与えることができる。散乱線推定部１０４は、基準となる閾値のフレームレートよりも速いフレームレートの場合は、予め設定されている反復回数に比べて少ない反復回数を設定する。逆に、フレームレートが基準となる閾値のフレームレートよりも遅くなった場合、フレーム間での動きはより大きくなるため、初期値が真値よりも離れていく。そのため、散乱線推定部１０４は、予め設定されている反復回数に比べて多い反復回数を設定する。
【０１２９】
撮影条件は、撮影フレームレートに限定されるものではなく、散乱線推定部１０４は、放射線の一次成分の逐次計算の反復回数を、表示部２０５、２０９における動画像の表示条件（表示レート）に基づき変更することが可能である。例えば、高速カメラで撮影した動画像を、撮影レート以下の表示レートで再生する場合や、スロー再生をする場合には、撮影時よりも処理時間をかけられることになる。そのため、散乱線推定部１０４は、表示レートに合わせて、予め設定されている反復回数に比べて反復回数を多く設定することも可能である。また、散乱線推定部１０４は、被写体の撮影部位、入力される画像サイズによって、反復回数を変更することも可能である。
【０１３０】
本実施形態によれば、画像の撮影条件や画像の表示条件によって、予め設定されている反復回数を変更することで、より高画質な画像を得ることが可能になる。
【０１３１】
［実施形態５］
実施形態１では、（７）式のように、変化量の推定値Ｄ（ｋ）を考慮した値を初期値とすることで逐次計算の収束を速め、反復回数を削減し演算の高速化を図る構成を説明した。
【０１３２】
しかし、変化量の推定値Ｄ（ｋ）の値が閾値を超える大きい値になる場合、現フレームにおける放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）１の初期値の平均値に比べて、前フレームにおける放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１）nと変化量の推定値Ｄ（ｋ）との和の平均値が大きくずれてしまう場合が生じ得る。
【０１３３】
本実施形態では、変化量の推定値Ｄ（ｋ）の値が閾値を超える大きい値になる場合に、初期値が真値から離れることにより、収束速度の低減を抑制するため、変化量の推定値に重みづけをして調整する構成を説明する。
【０１３４】
散乱線推定部１０４は、変化量（変化量の推定値Ｄ（ｋ））が閾値を超える場合、処理対象となるフレーム（ｋ）に対する前フレーム（ｋ−１）で推定された放射線の一次成分（Ｐｇ（ｋ−１）n）と、当該前フレーム（Ｋ−１）における前処理済み画像Ｍ（ｋ−１）の成分とに基づいた重み係数を設定して変化量（変化量の推定値Ｄ（ｋ））を調整する。
【０１３５】
すなわち、散乱線推定部１０４は、放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ）1の初期値（繰り返し回数ｎ＝１のときの値）として、（１１）式のような変化量の推定値Ｄ（ｋ）を考慮した値を設定する。
【０１３６】
【数１１】
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【０１３７】
重み係数ｗは、前フレームにおける放射線の一次成分Ｐｇ（ｋ−１）nと、前フレームにおける前処理済み画像Ｍ（ｋ−１）の成分とを考慮した係数である。
【０１３８】
尚、散乱線推定部１０４は、変化量の推定値Ｄ（ｋ）に基づいて異なる重み係数ｗを設定し、変化量の推定値Ｄ（ｋ）を調整することも可能である。
【０１３９】
前フレームにおける放射線の一次成分（Ｐｇ（ｋ−１）n）および前処理済み画像Ｍ（ｋ−１）の成分を考慮した重み係数で変化量の推定値Ｄ（ｋ）を調整することで、平均値のずれを抑制し、収束速度の低減を抑制することが可能になる。
【０１４０】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【０１４１】
１０１：画像取得部、１０２：前処理部、１０３：動き推定部、１０４：散乱線低減部、１０５：散乱線低減部、１０６：後処理部、１０７：出力制御部、２０１：制御装置、２０２：放射線センサ（センサ）、２０３：放射線発生装置、２０５：表示部、２０６：記憶部、２０９：表示部
【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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