(57)【要約】【課題】強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる画像処理装置および画像処理プログラムを提供することを目的とする。【解決手段】代表値算出部４１は、入力画像から主要被検体領域を代表する輝度値である代表値を算出する。一方、画像分割部４２は、入力画像の画像領域を分割し、分割された複数の範囲を設定する。この画像分割部４２で分割された各領域（各分割領域）毎に代表値算出部４１で算出された代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調変換係数を係数算出部４３は算出する。画像分割部４２で分割された範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける階調変換係数に基づいて、入力画像の各画素の階調を階調変換部４３は変換する。その結果、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。【選択図】図１
2015181543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたデジタル画像である入力画像を処理する画像処理装置であって、
当該入力画像から主要領域を代表する輝度値である代表値を算出する代表値算出手段と、
前記入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する画像分割手段と、
当該画像分割手段で分割された各領域毎に前記入力画像における画素の階調および画像処理後の出力画像における画素の階調を対応付けた階調に関する対応関係において、前記代表値算出手段で算出された前記代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を算出する対応関係算出手段と、
入力画像の各画素の階調を変換する階調変換手段と
を備え、
当該階調変換手段は、前記画像分割手段で分割された前記範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける前記階調に関する対応関係に基づいて、前記画像処理対象の画素の階調を変換することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記主要領域は、コントラストの強調の対象となる主要被検体領域であって、
前記対応関係算出手段は、前記代表値の近傍のコントラストを強調する前記階調に関する対応関係を算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記主要領域は、コントラストの強調の対象外となる背景領域であって、
前記対応関係算出手段は、前記代表値の近傍のコントラストを抑制する前記階調に関する対応関係を算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記主要領域を特定する主要領域特定手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記主要領域特定手段を演算手段により構成し、
当該演算手段により前記主要領域を検出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記主要領域特定手段を入力手段により構成し、
当該入力手段により前記主要領域を入力設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項４から請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記主要領域特定手段は前記主要領域を複数に分割し、
前記代表値算出手段は、前記主要領域特定手段で複数に分割された各主要領域毎に前記代表値をそれぞれ算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項４から請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記主要領域特定手段は前記主要領域を複数に設定し、
前記代表値算出手段は、前記主要領域特定手段で複数に設定された各主要領域毎に前記代表値をそれぞれ算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記代表値は、前記輝度値の平均値であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項８のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記代表値は、前記輝度値の最大値であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項８のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記代表値は、前記輝度値の最小値であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
請求項１から請求項８のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記代表値は、前記輝度値の最頻度値であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
請求項１から請求項８のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記代表値は、前記輝度値の中央値であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
請求項１から請求項１３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記画像分割手段は、同じ形状に前記入力画像の画像領域を分割することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
請求項１から請求項１３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記画像分割手段は、被検体の形状に応じて前記入力画像の画像領域を分割することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
入力されたデジタル画像である入力画像を処理する画像処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムであって、
当該入力画像から主要領域を代表する輝度値である代表値を算出する代表値算出工程と、
前記入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する画像分割工程と、
当該画像分割工程で分割された各領域毎に前記入力画像における画素の階調および画像処理後の出力画像における画素の階調を対応付けた階調に関する対応関係において、前記代表値算出工程で算出された前記代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を算出する対応関係算出工程と、
入力画像の各画素の階調を変換する階調変換工程と
を備え、
当該階調変換工程では、前記画像分割工程で分割された前記範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける前記階調に関する対応関係に基づいて、前記画像処理対象の画素の階調を変換し、
これらの工程での処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力されたデジタル画像である入力画像を処理する画像処理装置および画像処理プログラムに係り、特に、階調変換の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、画像内に明るい領域（輝度値が高い領域）と暗い領域（輝度値が低い領域）とが含まれる場合、両領域間では輝度差があるが、それぞれの領域内では輝度差がなく、コントラストが小さく不明瞭になる傾向がある。この問題に対して、横軸を輝度値（階調値）として縦軸を頻度（度数）とした画像の輝度ヒストグラムを作成し、輝度の分布が均等化されるような階調変換を行うことによって、要素数（同一輝度値の頻度）の多い階調のコントラストを強調する方法が知られている。このようにして階調補正を行うことで、コントラストを強調することができる。階調補正としては様々な手法が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。なお、コントラストを強調したい主要被検体領域（例えば肺野領域）を検出する手法が本出願人から提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【０００３】
また、画像に対して１つのヒストグラムではなく、画像を分割して得られる複数の領域で輝度ヒストグラムをそれぞれ算出し、それぞれの領域において階調補正を行う、より効果の高い方法も知られている。特許文献１：特開２０１１−１３０２４３号公報では、画像を複数のブロック領域に分割し、ブロック領域毎にコントラスト補正するとともに、互いに隣接する２つのブロック領域の境界部分において、明るさ（輝度値）が不連続とならないような階調変換を行う方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１３０２４３号公報
【特許文献２】特開２０１１−２０５７１４号公報
【特許文献３】特開２０１１−２５５０３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の輝度ヒストグラムによる階調変換方法では、次のような問題がある。
すなわち、特許文献１：特開２０１１−１３０２４３号公報のような従来の階調変換方法では、領域内の局所的な範囲内ではコントラストは調整されるが、画像全体としてみた場合に、注目する主要な被検体（関心領域）が最適な明るさやコントラストに調整されるとは限らないという問題がある。
【０００６】
例えば、画像中に背景のような同じ明るさで広い面積を占める領域が存在する場合、背景に相当する階調を示す要素数が多い。そのため、背景部分のコントラストが強調されるが、その他の被検体部分のコントラストは強調されない。したがって、注目する主要な被検体（主要被検体領域）ではコントラストが最適化されず、高品質で好ましい画質を得ることができない。また、画像には様々な被検体に関する領域が含まれているが、全ての被検体に注目するとは限らない。主要被検体領域が適切な階調で補正されることが望ましい。言い換えれば、主要被検体領域以外の領域のみが適切な階調で補正されるのは望ましくない。
【０００７】
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる画像処理装置および画像処理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】
【０００８】
この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、この発明に係る画像処理装置は、入力されたデジタル画像である入力画像を処理する画像処理装置であって、当該入力画像から主要領域を代表する輝度値である代表値を算出する代表値算出手段と、前記入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する画像分割手段と、当該画像分割手段で分割された各領域毎に前記入力画像における画素の階調および画像処理後の出力画像における画素の階調を対応付けた階調に関する対応関係において、前記代表値算出手段で算出された前記代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を算出する対応関係算出手段と、入力画像の各画素の階調を変換する階調変換手段とを備え、当該階調変換手段は、前記画像分割手段で分割された前記範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける前記階調に関する対応関係に基づいて、前記画像処理対象の画素の階調を変換することを特徴とするものである。
【０００９】
［作用・効果］この発明に係る画像処理装置によれば、代表値算出手段は、入力画像から主要領域を代表する輝度値である代表値を算出する。一方、画像分割手段は、入力画像の画像領域を分割し、（分割された）複数の範囲を設定する。この画像分割手段で分割された各領域毎に入力画像における画素の階調および画像処理後の出力画像における画素の階調を対応付けた階調に関する対応関係において、代表値算出手段で算出された代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を対応関係算出手段は算出する。画像分割手段で分割された範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける階調に関する対応関係に基づいて、入力画像の各画素の階調を階調変換手段は変換する。これによって、画像分割手段で分割された各領域の境界部分の輝度値が滑らかになる。また、強調したい領域外（例えば背景領域）が広い面積を占めることにより背景に相当する階調を示す要素数がたとえ多くても、代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を算出して、その階調に関する対応関係に基づいて入力画像の各画素の階調を変換することで、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
【００１０】
上述した主要領域は、通常は強調したい領域である。すなわち、主要領域は、コントラストの強調の対象となる主要被検体領域である。この場合には、（コントラストの強調の対象となる主要被検体領域を代表する）代表値の近傍のコントラストを強調する階調に関する対応関係を対応関係算出手段が算出することで、強調したい主要被検体領域のコントラストを最適に強調することができる。
【００１１】
もちろん、上述した主要領域は、コントラストの強調の対象外となる背景領域であってもよい。この場合には、（コントラストの強調の対象外となる背景領域を代表する）代表値の近傍のコントラストを抑制する階調に関する対応関係を対応関係算出手段が算出することで、背景領域のコントラストが抑制される。その結果、強調したい主要被検体領域のコントラストが相対的に強調されるので、主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域である場合と同等の効果を奏する。この場合には、強調したい主要被検体領域が複数存在する場合には有効である。
【００１２】
なお、主要領域を特定する主要領域特定手段を備えてもよい。主要領域特定手段を演算手段により構成し、当該演算手段により主要領域を検出する。これにより、主要領域を自動で検出することができる。もちろん、主要領域特定手段を入力手段により構成し、当該入力手段により主要領域を入力設定してもよい。これにより、主要領域を手動で入力設定することができる。
【００１３】
また、主要領域特定手段は主要領域を複数に分割し、代表値算出手段は、主要領域特定手段で複数に分割された各主要領域毎に代表値をそれぞれ算出してもよい。より細かい領域毎に階調変換を行うことができる。また、主要領域特定手段は主要領域を複数に設定し、代表値算出手段は、主要領域特定手段で複数に設定された各主要領域毎に代表値をそれぞれ算出してもよい。例えば各主要領域が離れていても（各主要領域が飛び地であっても）、それぞれの階調変換の最適化が可能になる。
【００１４】
代表値は、輝度値の平均値，輝度値の最大値，輝度値の最小値，輝度値の最頻度値あるいは輝度値の中央値である。輝度値の平均値を代表値として設定する場合には、まんべんなく階調変換を行うことができる。輝度値の最大値を代表値として設定する場合には、明るい部分の階調部分が真っ白な状態となる、いわゆる「白とび」を防止することができる。逆に、輝度値の最小値を代表値として設定する場合には、暗い部分の階調部分が真っ黒な状態となる、いわゆる「黒つぶれ」を防止することができる。また、輝度値の最頻度値を代表値として設定する場合には、上述したような主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域であるときに、画素数が多い（すなわち要素数が多い）領域、つまり目立つ部分を強調することができる。また、輝度値の中央値を代表値として設定する場合には、上述したような主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域であるときに、中央の値を強調することができる。
【００１５】
画像分割手段は、同じ形状に入力画像の画像領域を分割してもよい。同じ形状に分割することにより繰り返し演算を行うことができる。また、画像分割手段は、被検体の形状に応じて入力画像の画像領域を分割してもよい。被検体の形状に応じた階調変換の最適化が可能になる。
【００１６】
また、この発明に係る画像処理プログラムは、入力されたデジタル画像である入力画像を処理する画像処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムであって、当該入力画像から主要領域を代表する輝度値である代表値を算出する代表値算出工程と、前記入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する画像分割工程と、当該画像分割工程で分割された各領域毎に前記入力画像における画素の階調および画像処理後の出力画像における画素の階調を対応付けた階調に関する対応関係において、前記代表値算出工程で算出された前記代表値の近傍のコントラストを強調または抑制するに関する対応関係を算出する対応関係算出工程と、入力画像の各画素の階調を変換する階調変換工程とを備え、当該階調変換工程では、前記画像分割工程で分割された前記範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける前記階調に関する対応関係に基づいて、前記画像処理対象の画素の階調を変換し、これらの工程での処理をコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
【００１７】
［作用・効果］この発明に係る画像処理プログラムによれば、代表値算出工程，画像分割工程，対応関係算出工程および階調変換工程での処理をコンピュータに実行させることにより、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
【発明の効果】
【００１８】
この発明に係る画像処理装置によれば、画像分割手段で分割された各領域毎に（主要領域を代表する）代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係を算出して、画像分割手段で分割された範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける階調に関する対応関係に基づいて入力画像の各画素の階調を変換することで、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
また、この発明に係る画像処理プログラムによれば、代表値算出工程，画像分割工程，対応関係算出工程および階調変換工程での処理をコンピュータに実行させることにより、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施例に係る放射線画像撮影装置のブロック図である。
【図２】実施例に係る一連の画像処理の流れを示したフローチャートである。
【図３】輝度ヒストグラムおよび階調変換（トーンカーブ）の模式図である。
【図４】コントラストを強調する場合の重み付け係数の例である。
【図５】階調変換値を算出するために用いられる重み付け加算の一例である。
【図６】階調変換部における処理の流れを示したフローチャートである。
【図７】コントラストを抑制する場合の重み付け係数の例である。
【図８】階調に関する対応関係として、テーブル化した場合の模式図である。
【実施例】
【００２０】
以下、図面を参照してこの発明の実施例を説明する。
図１は、実施例に係る放射線画像撮影装置のブロック図であり、図２は、実施例に係る一連の画像処理の流れを示したフローチャートであり、図３は、輝度ヒストグラムおよび階調変換（トーンカーブ）の模式図であり、図４は、コントラストを強調する場合の重み付け係数の例であり、図５は、階調変換値を算出するために用いられる重み付け加算の一例であり、図６は、階調変換部における処理の流れを示したフローチャートである。本実施例では、画像処理の対象として、放射線画像撮影装置で得られた放射線画像であるデジタル画像（入力画像）を例に採って説明するとともに、入力画像における画素の階調および画像処理後の出力画像における画素の階調を対応付けた階調に関する対応関係として、階調変換係数を例に採って説明する。
【００２１】
本実施例に係る放射線画像撮影装置は、図１に示すように、被検体Ｍを載置した天板１と、被検体Ｍに向けて放射線（例えばＸ線）を照射する放射線源２（例えばＸ線管）と、放射線源２から照射されて被検体Ｍを透過した放射線を検出するフラットパネル型放射線検出器（以下、「ＦＰＤ」と略記する）３と、ＦＰＤ３によって検出された放射線に基づいて画像処理を行う画像処理部４と、画像処理部４によって各種の画像処理された放射線画像を表示する表示部５とを備えている。表示部５はモニタやテレビジョンなどの表示手段で構成されている。本実施例では、放射線画像撮影装置に画像処理部４を組み込んで構成している。画像処理部４は、この発明における画像処理装置に相当する。
【００２２】
なお、放射線検出器は、フラットパネル型放射線検出器（ＦＰＤ）以外の放射線検出器であってもよい。例えば、Ｘ線検出器の場合にはイメージ・インテンシファイア（Ｉ．Ｉ）を用いる。このようにアナログの放射線検出器で検出して得られた放射線画像はアナログ画像であるので、画像処理部４に当該アナログ画像を送り込んでデジタル変換してデジタル画像とすればよい。
【００２３】
画像処理部４は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されている。なお、各種の画像処理を行うためのプログラム等をＲＯＭ（Read-only Memory）などに代表される記憶媒体に書き込んで記憶し、その記憶媒体からプログラム等を読み出して画像処理部４のＣＰＵが実行することでそのプログラムに応じた画像処理を行う。特に、画像処理部４の後述する代表値算出部４１や画像分割部４２や係数算出部４３や階調変換部４４は、代表値の算出や画像領域の分割や階調に関する対応関係（本実施例では階調変換係数）の算出や入力画像の各画素の階調の変換に関するプログラムを実行することで、そのプログラムに応じた代表値の算出や画像領域の分割や階調に関する対応関係（階調変換係数）の算出や入力画像の各画素の階調の変換をそれぞれ行う（図２のフローチャートを参照）。代表値の算出や画像領域の分割や階調に関する対応関係（階調変換係数）の算出や入力画像の各画素の階調の変換に関するプログラムは、この発明における画像処理プログラムに相当する。
【００２４】
ＦＰＤ３で検出して得られた放射線画像をデジタル画像として画像処理部４に送り込む。画像処理部４は、入力されたデジタル画像である入力画像から主要被検体領域を代表する輝度値である代表値を算出する代表値算出部４１と、入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する画像分割部４２と、当該画像分割部４２で分割された各領域毎に代表値算出部４１で算出された代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調変換係数を算出する係数算出部４３と、入力画像の各画素の階調を変換する階調変換部４４とを備えている。階調変換部４４は、画像分割部４２で分割された範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける階調変換係数に基づいて、画像処理対象の画素の階調を変換する。代表値算出部４１は、この発明における代表値算出手段に相当し、画像分割部４２は、この発明における画像分割手段に相当し、係数算出部４３は、この発明における対応関係算出手段に相当し、階調変換部４４は、この発明における階調変換手段に相当する。
【００２５】
ＦＰＤ３は、代表値算出部４１，画像分割部４２および階調変換部４４に接続されており、放射線画像（デジタル画像）がそれぞれに送り込まれる。また、代表値算出部４１は係数算出部４３に接続されており、代表値が係数算出部４３に送り込まれる。また、画像分割部４２は、係数算出部４３および階調変換部４４に接続されており、分割された範囲がそれぞれに送り込まれる。また、係数算出部４３は階調変換部４４に接続されており、階調変換係数が階調変換部４４に送り込まれる。階調変換部４４により入力画像の各画素の階調を変換した画像（階調変換後の画像）を表示部５に送り込んで表示する。
【００２６】
（ステップＳ１）代表値算出
代表値算出部４１は、入力画像から主要被検体領域を代表する輝度値である代表値を算出する。本実施例では、入力画像として放射線画像における胸部正面画像を例に採って説明する。胸部正面画像の場合、肺野の部分（肺野領域）が診断の際に注目する重要な部分であり、注目する主要被検体領域となる。代表値算出部４１は肺野領域を検出し、検出したその領域の平均輝度値を、主要被検体を代表する輝度値（代表値）として設定する。なお、平均輝度値以外にも、領域内の最大値，最小値，最頻度値あるいは中央値などを代表値として設定してもよい。
【００２７】
肺野領域を検出する方法として、上述した特許文献３：特開２０１１−２５５０３３号公報の方法を用いる。もちろん、輝度変化等（一次微分や二次微分）を用いて領域を検出するその他の公知の方法を用いて領域を検出し、その領域の平均輝度値を代表値として設定してもよい。その他にも、表示部５に入力画像を表示して、その表示部での表示結果に基づいて操作者（ユーザ）が領域を手動で入力設定するようにしてもよい。その際には複数の主要被検体領域を操作者（ユーザ）が手動で入力設定してもよい。
【００２８】
また、複数の主要被検体領域を特定せずに、主要被検体領域を複数に分割し、代表値算出部４１は、複数に分割された各主要被検体領域毎に代表値をそれぞれ算出してもよい。また、複数の主要被検体領域を特定する場合においても、主要被検体領域を複数に分割する場合においても、上述したような演算方法で自動的に行ってもよいし、手動で入力設定してもよい。
【００２９】
なお、代表値を算出する方法については、上述したこれらの手法に限定されない。入力画像から輝度変化の大きな画素を抽出し、抽出した画素の重心演算を中心として所定の範囲内（ここでは肺野領域における所定の範囲内）の平均輝度値を代表値として設定してもよい。また、本実施例では、主要領域は強調したい領域（コントラストの強調の対象となる主要被検体領域）であるので、当該領域内の平均輝度値を代表値として設定したが、主要領域が背景領域の場合には逆に所定の範囲外の平均輝度値を代表値として設定してもよい。主要領域が背景領域の場合には変形例で詳しく後述する。また、画像領域の中心位置から、主要被検体領域に含まれ、かつ所定の範囲内に含まれる画素の平均輝度値を代表値として設定してもよい。このステップＳ１は、この発明における代表値算出工程に相当する。
【００３０】
（ステップＳ２）画像分割
画像分割部４２は、入力画像の画像領域を分割し、複数の範囲を設定する。本実施例では、入力画像のサイズの縦横の長さをそれぞれ１／ｎサイズに設定した範囲を設定し、ｎ２個の領域に分割する。なお、ｎはｎ＝４〜６４程度の値が好ましい。もちろん、縦横の分割数は必ずしも同じ数（ここではｎ個）でなくてもよいし、縦横の長さも必ずしも同じである必要はない。
【００３１】
分割された範囲内の画素データのみで構成された画像データを作成することにより、個々に分割された範囲を有した画像領域（以下、「分割領域」と略記する）をそれぞれ作成する。それぞれの分割領域は、固有の領域識別番号を保持している。ここでは、領域識別番号をｐ（ｐは自然数，ｐ＝１，２，３，…）とする。
【００３２】
なお、画像領域を分割する方法については、上述したこれらの手法に限定されない。分割される範囲の形状は、入力画像と異なるアスペクト比となる正方形や長方形、または菱形や台形などの矩形や、円形や六角形などに代表される多角形などの形状でも構わない。つまり、閉じられた図形であれば、分割される範囲の形状については特に限定されない。ここで円形と述べたが、画素は正方形のドットであるので、実際には円に限りなく近い多角形であることに留意されたい。また、分割される範囲の形状や大きさについては、互いに同じ形状や大きさに限定されず、個々に大きさや形状が異なってもよい。さらに、分割される範囲については、相互に重複する部分があっても構わない。
【００３３】
上述したように、入力画像のサイズの縦横の長さをそれぞれ１／ｎサイズに設定した範囲を設定し、ｎ２個の領域に分割することで、同じ形状に入力画像の画像領域を分割する。もちろん、同じ形状に入力画像の画像領域を分割せずに、被検体Ｍ（図１を参照）の形状（ここでは肺野領域）に応じて入力画像の画像領域を分割してもよい。このステップＳ２は、この発明における画像分割工程に相当する。
【００３４】
（ステップＳ３）係数算出
係数算出部４３は、画像分割部４２で分割された範囲の階調分布に基づいて、代表値算出部４１で算出された代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調変換係数を算出する。そのために、係数算出部４３は、代表値算出部４１から代表値を受け取り、画像分割部４２から領域識別番号ｐ毎に対応付けられた分割領域画像データを受け取る。それぞれの分割領域に関して階調分布である輝度ヒストグラムをそれぞれ算出し、累積した要素数を画像のビット幅で正規化することにより、階調変換式を作成する。例えば、階調変換前の入力が８ビット画像データ（８ビットの階調値（２８：０〜２５５の階調値）を有した画像データ）であれば、階調変換後の出力も８ビット画像データに合わせることで累積した要素数の画像のビット幅で正規化する。図３（ａ）は、８ビットの階調値の輝度ヒストグラムに関する模式図であり、図３（ｂ）は、入出力ともに８ビット画像データに合わせた階調変換（トーンカーブ）に関する模式図である（図３では「８ｂｉｔ」で表記）。なお、出力は８ビットに限定されることはなく、入力と異なるビット幅で正規化しても構わない。
【００３５】
このとき、代表値の近傍の要素数に重み付けを行う。８ビット画像データの場合には８ビットの１割（２５〜２６）程度が、代表値の近傍となる。階調をＩとし、階調Ｉの要素数をｈ（Ｉ）とし、重み付け係数をα（Ｉ）とすると、８ビット画像データの場合、領域識別番号ｐ番目の階調変換式Ｔｐ（Ｉ）は、下記（１）式の計算式により算出される。なお、階調変換式Ｔｐ（Ｉ）は、この発明における階調変換係数に相当する。
【００３６】
【数１】
2015181543.tif 000003
【００３７】
なお、重み付け係数α（Ｉ）は、代表値の近傍のコントラストを強調する場合、図４に示すように、階調Ｉの値が代表値の近傍のときに“１”よりも大きな値を示し、近傍以外では“１”を示す関数とする（図４では階調値をｌｐ，重み付け係数をα（ｌｐ）で表記）。図４（ａ）に示すように重み付け係数α（Ｉ）は滑らかに変化してもよいし、図４（ｂ）に示すように代表値を境界にして重み付け係数α（Ｉ）は単調に減少・増加してもよいし、図４（ｃ）に示すように代表値を含めた近傍のときに重み付け係数α（Ｉ）は一定値であってもよい。なお、重み付け係数αの関数は上記の形に限定されることはなく、代表値の近傍の値が１以上であれば、他の関数でも構わない。
【００３８】
値を強調する幅（近傍の幅）や、強調の強さについては、予め適した値が設定されているが、操作者（ユーザ）が適宜に変更することも可能である。さらに、係数算出部４３では、領域識別番号ｐ毎の分割領域を構成する画素の重心座標をそれぞれ算出し、当該重心座標を上記（１）式で求められた階調変換式Ｔｐ（Ｉ）とともに領域識別番号ｐに関連付けて保持する。また、近傍は、ビット幅の１割に限定されることはなく、上述したように近傍の幅を操作者（ユーザ）が適宜に変更すればよい。また、同じ主要被検体領域において、代表値を複数に設定してもよい。
【００３９】
このようにして、主要領域が、強調したい領域（コントラストの強調の対象となる主要被検体領域）である場合には、コントラストの強調の対象となる主要被検体領域を代表する代表値の近傍のコントラストを強調するように、代表値の近傍のコントラストを強調した重み付け係数α（Ｉ）（図４を参照）からなる階調変換式Ｔｐ（Ｉ）（階調変換係数）を算出する。このステップＳ３は、この発明における対応関係算出工程に相当する。
【００４０】
（ステップＳ４）階調変換
階調変換部４４は、画像分割部４２で分割された範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける階調変換係数（階調変換式Ｔｐ（Ｉ））に基づいて、入力画像の各画素の階調を変換する。そのために、階調変換部４４は、それぞれの分割領域に対応する階調変換式Ｔｐ（Ｉ）のデータを重心座標とともに受け取り、ＦＰＤ３から放射線画像（デジタル画像）である入力画像を受け取る。そして、階調変換部４４は、入力画像の画素値（輝度値）に対して階調変換を行う。
【００４１】
画像処理対象の画素（注目画素）の座標位置をＰ（ａ，ｂ）とすると、Ｐ（ａ，ｂ）が属する分割領域に対応する階調変換式Ｔｐ（Ｉ）と、Ｐ（ａ，ｂ）が属する分割領域に隣接する分割領域の階調変換式Ｔｐ（Ｉ）との重み付け加算により、Ｐ（ａ，ｂ）に関する階調変換値を算出する。本実施例では、重み付けを、それぞれの分割領域の重心位置と画素の位置との距離により決定する。一例を図５に示す。
【００４２】
画像処理対象の画素（注目画素）Ｐ（ａ，ｂ）が、分割領域Ｒ１に属するとし、上下左右に隣接する分割領域をそれぞれＲ２，Ｒ３，Ｒ４とする。それぞれの分割領域Ｒ１，Ｒ２、Ｒ３，Ｒ４の階調変換式を、分割領域Ｒ１，Ｒ２、Ｒ３，Ｒ４の順にそれぞれＴｒ１，Ｔｒ２，Ｔｒ３，Ｔｒ４とする。また、それぞれの分割領域Ｒ１，Ｒ２、Ｒ３，Ｒ４の重心座標を、分割領域Ｒ１，Ｒ２、Ｒ３，Ｒ４の順にそれぞれ（ｒｘ１，ｒｙ１），（ｒｘ２，ｒｙ２），（ｒｘ３，ｒｙ３），（ｒｘ４，ｒｙ４）とする。
【００４３】
図５では、図示の便宜上、各重心座標のｘ，ｙ座標を同一位置に図示（すなわち重心座標（ｒｘ１，ｒｙ１），（ｒｘ２，ｒｙ２），（ｒｘ３，ｒｙ３），（ｒｘ４，ｒｙ４）で囲まれた図形を正方形で図示）しているが、実際には同一位置でない場合も含まれることに留意されたい。
【００４４】
このとき、画像処理対象の画素（注目画素）Ｐ（ａ，ｂ）における（階調変換前の）輝度値をｌｐとし、階調変換後の輝度値（階調変換値）をｌｐ´とすると、階調変換値ｌｐ´は、下記（２）式により算出される。
【００４５】
【数２】
2015181543.tif 000004
【００４６】
なお、分割領域の重心座標で囲まれた図形が正方形でない場合には上記（２）式に限定されず、注目画素と分割領域の重心座標との距離に応じた重み付け加算により、階調変換値を算出する。また、隣接する範囲については図５のような場合に限定されることはなく、分割領域の形状に応じて変更しても構わない。図５の右下の領域（分割領域Ｒ４）のように頂点で接する場合も隣接する範囲に含まれる。
【００４７】
各分割領域の境界部分に生じる輝度段差を、上記（２）式により解消することができる。したがって、上記（２）式の重み付け加算を行うことで各分割領域の境界部分の輝度値が滑らかになる。
【００４８】
階調変換部４４における処理の流れを、図６のフローチャートで示す。
【００４９】
（ステップＴ１）注目画素の画素値データ取得
注目画素の画素値データ（輝度値データ）を取得する。
【００５０】
（ステップＴ２）分割領域の重心座標取得
注目画素の座標近傍にある上下左右の分割領域を検出し、各分割領域の重心座標を取得する。
【００５１】
（ステップＴ３）距離計測
注目画素の座標と、ステップＴ２で取得した隣接する分割領域の重心座標とのそれぞれの距離を計測する。
【００５２】
（ステップＴ４）重み付け加算
それぞれの分割領域の階調変換式（階調変換係数）の重み付け加算を行う。ステップＴ３で計測された距離に応じた重み付け加算を行うことにより、上記（２）式から階調変換後の輝度値（階調変換値）を算出する。
【００５３】
（ステップＴ５）全ての画素取得？
入力画像内の全ての画素を取得したか否かを判定し、取得していない場合にはステップＴ１に戻って同様の処理を行う。
【００５４】
入力画像内の全ての画素を取得した場合には、階調変換度の輝度値（階調変換値）を対応する画素毎に並べる。これによって、入力画像の画素値（輝度値）に対して階調変換を行う。ステップＴ１〜Ｔ５（図６を参照）を含んだステップＳ４（図２を参照）は、この発明における階調変換工程に相当する。
【００５５】
表示部５は、階調変換後の画像を受け取り、モニタなどの表示機器に出力表示する。また、ＲＡＭ（Random Access Memory）などに代表されるハードディスクやメモリなどの記憶媒体（図示省略）に出力結果を書き込んで記憶する。
【００５６】
なお、本実施例では、分割領域の重心位置と注目画素の位置との距離に応じた重み付け加算により、階調変換後の輝度値（階調変換値）を算出したが、これに限定されない。分割領域の境界部分に輝度段差が生じず滑らかになるようなその他の公知を用いてもよい。
【００５７】
本実施例に係る画像処理部４（画像処理装置）によれば、代表値算出部４１は、入力画像から主要領域（本実施例では主要被検体領域）を代表する輝度値である代表値を算出する。一方、画像分割部４２は、入力画像の画像領域を分割し、（分割された）複数の範囲を設定する。この画像分割部４２で分割された各領域（各分割領域）毎に入力画像における画素の階調および画像処理後の出力画像における画素の階調を対応付けた階調に関する対応関係（本実施例では階調変換係数（階調変換式Ｔｐ（Ｉ）））において、代表値算出部４１で算出された代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する（本実施例では強調する）階調に関する対応関係（階調変換係数（階調変換式Ｔｐ（Ｉ）））を係数算出部４３は算出する。画像分割部４２で分割された範囲であって、画像処理対象の画素が属する範囲と、当該範囲に隣接する範囲とにおける階調に関する対応関係（階調変換係数（階調変換式Ｔｐ（Ｉ）））に基づいて、入力画像の各画素の階調を階調変換部４４は変換する。これによって、画像分割部４２で分割された各領域（各分割領域）の境界部分の輝度値が滑らかになる。また、強調したい領域外（例えば背景領域）が広い面積を占めることにより背景に相当する階調を示す要素数がたとえ多くても、代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係（階調変換係数（階調変換式Ｔｐ（Ｉ）））を算出して、その階調に関する対応関係（階調変換係数（階調変換式Ｔｐ（Ｉ）））に基づいて入力画像の各画素の階調を変換することで、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
【００５８】
主要領域は、通常は強調したい領域である。すなわち、本実施例では主要領域は、コントラストの強調の対象となる主要被検体領域である。この場合には、（コントラストの強調の対象となる主要被検体領域を代表する）代表値の近傍のコントラストを強調する階調に関する対応関係（実施例では階調変換係数（階調変換式Ｔｐ（Ｉ）））を係数算出部４３が算出することで、強調したい主要被検体領域のコントラストを最適に強調することができる。
【００５９】
上述したように主要領域を特定する主要領域特定手段を演算手段（例えばＣＰＵやＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array））により構成し、当該演算手段により主要領域（実施例では主要被検体領域）を検出する。これにより、主要領域（主要被検体領域）を自動で検出することができる。もちろん、主要領域特定手段を入力手段により構成し、当該入力手段により主要領域（主要被検体領域）を入力設定してもよい。これにより、主要領域（主要被検体領域）を手動で入力設定することができる。
【００６０】
また、上述したように主要領域特定手段は主要領域（実施例では主要被検体領域）を複数に分割し、代表値算出部４１は、主要領域特定手段で複数に分割された各主要領域（各主要被検体領域）毎に代表値をそれぞれ算出してもよい。より細かい領域毎に階調変換を行うことができる。また、主要領域特定手段は主要領域（主要被検体領域）を複数に設定し、代表値算出部４１は、主要領域特定手段で複数に設定された各主要領域（各主要被検体領域）毎に代表値をそれぞれ算出してもよい。例えば左右の肺野領域のように各主要領域が離れていても（各主要領域が飛び地であっても）、それぞれの階調変換の最適化が可能になる。
【００６１】
上述したように代表値は、輝度値の平均値，輝度値の最大値，輝度値の最小値，輝度値の最頻度値あるいは輝度値の中央値である。輝度値の平均値を代表値として設定する場合には、まんべんなく階調変換を行うことができる。輝度値の最大値を代表値として設定する場合には、明るい部分の階調部分が真っ白な状態となる、いわゆる「白とび」を防止することができる。逆に、輝度値の最小値を代表値として設定する場合には、暗い部分の階調部分が真っ黒な状態となる、いわゆる「黒つぶれ」を防止することができる。また、輝度値の最頻度値を代表値として設定する場合には、本実施例のように主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域であるときに、画素数が多い（すなわち要素数が多い）領域、つまり目立つ部分を強調することができる。また、輝度値の中央値を代表値として設定する場合には、本実施例のように主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域であるときに、中央の値を強調することができる。
【００６２】
上述したように画像分割部４２は、同じ形状に入力画像の画像領域を分割してもよい。同じ形状に分割することにより繰り返し演算を行うことができる。また、画像分割部４２は、被検体Ｍの形状（例えば肺野領域）に応じて入力画像の画像領域を分割してもよい。被検体Ｍの形状に応じた階調変換の最適化が可能になる。
【００６３】
また、本実施例に係る画像処理プログラムによれば、代表値算出工程，画像分割工程，対応関係算出工程および階調変換工程に相当する図２のステップＳ１〜Ｓ４での処理をコンピュータに実行させることにより、強調したい領域のコントラストを最適に強調することができる。
【００６４】
この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
【００６５】
（１）上述した実施例では、画像処理の対象として、放射線画像撮影装置で得られた放射線画像であるデジタル画像（入力画像）を例に採って説明したが、デジタルカメラやデジタルビデオなどに例示されるようにデジタル画像撮影装置で得られたデジタル画像、あるいはアナログ画像をデジタル変換したデジタル画像であれば、特に限定されない。また、核医学診断装置で得られた、放射性薬剤が投与された被検体の核医学データをデジタル変換したデジタル画像を画像処理の対象としてもよい。
【００６６】
（２）上述した実施例では、被検体を人体とした医療用の放射線画像撮影装置に適用したが、被検体が人体以外の基板の内部構造を撮影する非破壊検査装置に適用してもよい。
【００６７】
（３）上述した実施例では、放射線画像撮影装置に画像処理部（画像処理装置）を組み込んだが、放射線画像撮影装置を外部装置として、画像処理部（画像処理装置）単体であってもよい。
【００６８】
（４）上述した実施例では、主要領域はコントラストの強調の対象となる主要被検体領域であったが、逆にコントラストの強調の対象外となる背景領域であってもよい。この場合には、（コントラストの強調の対象外となる背景領域を代表する）代表値の近傍のコントラストを抑制する階調に関する対応関係（実施例では階調変換係数（階調変換式Ｔｐ（Ｉ）））を算出することで、背景領域のコントラストが抑制される。具体的には、階調変換式Ｔｐ（Ｉ）を構成する重み付け係数α（Ｉ）は、代表値の近傍のコントラストを抑制する場合、図７に示すように、階調Ｉの値が代表値の近傍のときに“１”よりも小さな値を示し、近傍以外では“１”を示す関数とする（図７では階調値をｌｐ，重み付け係数をα（ｌｐ）で表記）。その結果、強調したい主要被検体領域のコントラストが相対的に強調されるので、主要領域がコントラストの強調の対象となる主要被検体領域である場合と同等の効果を奏する。この場合には、強調したい主要被検体領域が複数存在する場合には有効である。
【００６９】
（５）上述した実施例では、図３（ａ）に示すような画像分割部４２（図１を参照）で分割された範囲の階調分布（輝度ヒストグラム）に基づいて、代表値の近傍のコントラストを強調または抑制する階調に関する対応関係（実施例では階調変換係数）を算出したが、これに限定されない。図３（ａ）の輝度ヒストグラムを経ずに、画像分割部４２で分割された各領域（各分割領域）毎に、図３（ｂ）の階調変換（トーンカーブ）を直接に操作することで代表値の近傍のコントラストを強調または抑制してもよい。
【００７０】
（６）上述した実施例では、入力画像における画素の階調および画像処理後の出力画像における画素の階調を対応付けた階調に関する対応関係として、階調変換係数（階調変換式Ｔｐ（Ｉ））を例に採って説明したが、上記式や階調変換係数に限定されない。図８に示すように、階調に関する対応関係としてテーブル化してもよい。図８では、階調変換前の輝度値（ここでは８ビット画像データ：「００００００００」，「０００００００１」，「００００００１０」，…，「１１１１１１０１」，「１１１１１１１０」，「１１１１１１１１」）をインデックスとして、階調変換後の輝度値（ここでは、ｌｐ００００００００，ｌｐ０００００００１，ｌｐ００００００１０，…，ｌｐ１１１１１１０１，ｌｐ１１１１１１１０，ｌｐ１１１１１１１１）を並べてテーブル化することで、入力画像における画素の階調および画像処理後の出力画像における画素の階調を対応付けた階調に関する対応関係を算出してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
以上のように、この発明は、放射線画像撮影装置や、デジタルカメラやデジタルビデオなどのデジタル画像撮影装置に適している。
【符号の説明】
【００７２】
４  …  画像処理部
４１  …  代表値算出部
４２  …  画像分割部
４３  …  係数算出部
４４  …  階調変換部
α（Ｉ）  …  重み付け係数
Ｔｐ（Ｉ）  …  階調変換式
Ｐ（ａ，ｂ）  …  画像処理対象の画素（注目画素）
ｌｐ´  …  階調変換後の輝度値（階調変換値）
【図１】
2015181543.tif 000005
【図２】
2015181543.tif 000006
【図３】
2015181543.tif 000007
【図４】
2015181543.tif 000008
【図５】
2015181543.tif 000009
【図６】
2015181543.tif 000010
【図７】
2015181543.tif 000011
【図８】
2015181543.tif 000012