(57)【要約】  本発明によれば、ライブ像を構成する各フレームのノイズを確実に除去することができる画像処理装置を提供できる。すなわち本発明によれば、元画像Ｉｔ上にターゲットブロックＴを設定し、このターゲットブロックＴが重合対象画像Ｏｔ−１のどこに写り込んでいるかを探索する構成となっている。このような構成を有する本発明によれば、ブロック単位で被検体像の追跡を行うので、画素個別に移動先を探す従来方法と比べて、信頼性が格段に高くなる。
2015178350.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続的に被検体を撮影することで生成される画像に対してノイズ低減処理を行う画像処理装置において、
被検体像が写り込んでいる元画像を構成する画素の中から注目画素と前記注目画素を囲む周辺画素により構成されるターゲットブロックを設定するターゲット設定手段と、
前記元画像とは異なる時刻に撮影された被検体が写り込む参照画像の中から前記ターゲットブロックに最も類似した移動先ブロックを探し出す探索手段と、
被検体像が前記参照画像と同じ位置に写り込んでいる重合対象画像において前記移動先ブロックと同じ位置にある重合対象ブロックを元画像上の前記ターゲットブロックに重ね合わせてフュージョンブロックを生成する重合手段と、
注目画素の位置を変えながらターゲットブロックが次々と設定されるのに伴い、前記フュージョンブロックを次々と画像上で重畳させることにより前記元画像に写り込むノイズが低減されたノイズ低減画像を生成する画像生成手段とを備え、
前記画像生成手段は、ノイズ低減画像上におけるフュージョンブロックの位置が元画像上におけるターゲットブロックの位置と同じ位置となるように動作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、
前記画像生成手段は、前記フュージョンブロックをオーバーラップさせながら足し合わせた後、画像上の画素の画素値を当該画素において前記フュージョンブロックの足し合わせが何回されたかを示す積算回数で除算することにより前記ノイズ低減画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
前記重合手段は、前記フュージョンブロックを構成する画素ごとに個別の重みづけで前記元画像上の前記ターゲットブロックの画素と対応する前記重合対象画像上の前記重合対象ブロックの画素とを重合する構成となっており、前記ターゲットブロックに属する画素の画素値と重合対象ブロックまたは移動先ブロック上の対応画素の画素値との差の絶対値が大きくなるにつれ、次第に前記重合対象ブロックが前記フュージョンブロックに承継されないように重ね合わせの重みづけを変更することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
前記重合手段は、前記フュージョンブロックを生成するごとに個別の重みづけで前記元画像上の前記ターゲットブロックおよび前記重合対象画像上の前記重合対象ブロックを重合する構成となっており、前記ターゲットブロック上の画素値と重合対象ブロックまたは移動先ブロック上の画素値との差の絶対値が大きくなるにつれ、次第に前記重合対象ブロックが前記フュージョンブロックに承継されないように重ね合わせの重みづけを変更することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記参照画像において前記ターゲットブロックの位置にある同位置ブロックを設定して、前記移動先ブロックが前記同位置ブロックと比較して前記ターゲットブロックに優位に類似していない場合、前記探索手段が探し出した移動先ブロックを前記同位置ブロックとするような上書を前記探索手段の出力に対して行う編集手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、
（ａ１）前記重合対象画像は、前記元画像の前に撮影された画像に対して画像処理をしたときに得られるノイズ低減画像であり、（ｂ１）前記参照画像は、前記元画像の前に撮影された画像であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、
（ａ１）前記重合対象画像は、前記元画像の前に撮影された画像に対して画像処理をしたときに得られるノイズ低減画像であり、（ｂ２）前記参照画像は、前記元画像の前に撮影された画像に対応するノイズ低減画像であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、
（ａ２）前記重合対象画像は、前記元画像の前に撮影された画像であり、（ｂ１）前記参照画像は、前記元画像の前に撮影された画像であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、
（ａ２）前記重合対象画像は、前記元画像の前に撮影された画像であり、（ｂ２）前記参照画像は、前記元画像の前に撮影された画像に対応するノイズ低減画像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ないし請求項９のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記探索手段は、ある注目画素について移動先ブロックの探索を前記参照画像のうちの広い範囲にわたって探索する正確性優先モードと、
前記正確性優先モードの探索結果に基づいて前記正確性優先モードの処理対象となった注目画素とは異なる注目画素について移動先ブロックの探索を前記参照画像のうちの狭い範囲にわたって探索する速度優先モードの二つのモードに基づいて動作し、
前記速度優先モードは、前記正確性優先モードの処理対象となった注目画素と、前記正確性優先モードの探索で発見された前記注目画素の前記参照画像上における移動先の画素との位置関係に基づき、現在探索対象となっている注目画素の移動先の位置を前記参照画像上で予想し、予想された位置を囲む範囲にわたって移動先ブロックを探索するように動作することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１ないし請求項１０のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記重合手段に係る前記重合対象ブロックの範囲が前記ターゲットブロックおよび前記移動先ブロックの範囲よりも狭いことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
請求項１ないし請求項１０のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記重合手段に係る前記重合対象ブロックの範囲が前記ターゲットブロックおよび前記移動先ブロックの範囲よりも広いことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
請求項１ないし請求項１２のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記元画像および前記参照画像を縮小して縮小元画像および縮小参照画像を生成する画像縮小手段と、
前記縮小元画像を構成する画素の中から前記注目画素および縮小元画像上のターゲットブロックである縮小元画像上ターゲットブロックを設定する縮小画像ターゲットブロック設定手段と、
前記縮小参照画像の中から前記縮小元画像上ターゲットブロックに最も類似した縮小参照画像上移動先ブロックを探し出す縮小画像探索手段と、
前記縮小参照画像上移動先ブロックの位置に対応する前記参照画像上の位置を基準に前記探索手段が前記参照画像において前記移動先ブロックを探索する範囲である探索範囲を設定する探索範囲設定手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
請求項１ないし請求項１３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記探索手段は、前記参照画像における前記移動先ブロックの候補である候補ブロックの中から前記移動先ブロックを探し出す際に、前記候補ブロックの各々を回転させたものについても類似性の判断をすることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
請求項１ないし請求項１４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記ターゲットブロック設定手段に係るターゲットブロックは飛び地を有していることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
請求項１ないし請求項１５のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記ターゲットブロック設定手段に係るターゲットブロックは前記注目画素を囲む前記周辺画素の一部を除外して構成されていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】
請求項１ないし請求項１６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記探索手段は、互いに異なる複数の参照画像のそれぞれの中から移動先ブロックを探し出す構成となっており、
前記重合手段は、前記参照画像の各々で探索された移動先ブロックの各々に対応する重合対象ブロックの各々を前記元画像上の前記ターゲットブロックに重ね合わせて前記フュージョンブロックを生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１８】
請求項１ないし請求項１６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記探索手段は、互いに異なる複数の参照画像のそれぞれの中から移動先ブロックを探し出す構成となっており、
前記重合手段は、参照画像の各々で探索された移動先ブロックの各々に対応する重合対象ブロックの各々に前記元画像上の前記ターゲットブロックに重ね合わせて複数のフュージョンブロックを生成し、複数のフュージョンブロックを互いに重ね合わせることで最終的なフュージョンブロックを生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１９】
請求項１ないし請求項１８のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記探索手段が出力した前記ターゲットブロックと前記移動先ブロックの位置関係に基づいて、前記ターゲットブロックの各々についての注目画素が前記参照画像上のどこに移動したかを把握することにより、前記元画像を構成する各画素の各々について前記参照画像上の移動先を認識し、前記元画像上のある画素の移動の方向および移動の距離が当該画素の周辺の画素とかけ離れている場合、当該画素の移動先が周辺の画素の移動と同じ方向に同じ距離だけ移動した位置となるように前記ターゲットブロックに対応する前記移動先ブロックを変更する編集を行う編集手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２０】
請求項１ないし請求項１６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記探索手段は、前記参照画像の中から複数の移動先ブロックを探し出す構成となっており、
前記重合手段は、参照画像で探索された複数の移動先ブロックの各々に対応する重合対象ブロックの各々に前記元画像上の前記ターゲットブロックに重ね合わせて複数のフュージョンブロックを生成し、複数のフュージョンブロックを互いに重ね合わせることで最終的なフュージョンブロックを生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２１】
請求項１ないし請求項２０のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記探索手段は、前記参照画像における移動先ブロックの候補である候補ブロックの中から移動先ブロックを探し出す際に、前記元画像における前記ターゲットブロックに対応する前記参照画像上の位置に近い候補ブロックを優先的に前記移動先ブロックに認定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２２】
請求項１ないし請求項２１のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記画像生成手段は、前記フュージョンブロックの元になったターゲットブロックと移動先ブロックとに写り込むパターンの違いの程度を示す変異度に基づいて、前記変異度が高いフュージョンブロックほど前記ノイズ低減画像に薄く写り込むように重み付けをしながらフュージョンブロックをオーバーラップさせて足し合わせることより前記ノイズ低減画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２３】
請求項１ないし請求項２２のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記ターゲット設定手段は、前記元画像上の画素を前記注目画素に設定する画素と設定しない画素とに区別して動作することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線画像に重畳されているノイズを除去する画像処理装置に係り、特にライブ像を構成する各フレームの画質を改善する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療機関には、放射線の画像を取得する放射線撮影装置が備えられている。このような放射線撮影装置には、放射線画像を連続的に撮影し、その結果を動画として出力できるものがある。この様な動画は、ライブ像と呼ばれることがある（例えば、特許文献２参照）。【０００３】
ライブ像は、低線量の放射線を被検体に照射することにより得られたものであるので、静止画撮影（スポット撮影）で得られる画像に比べてＳ／Ｎ比が悪く、多くのノイズを含んでいる。放射線撮影装置には、このノイズを低減する画像処理装置を備えている。この画像処理装置は、経時的に連続した複数のフレームを重ね合わせることにより、Ｓ／Ｎ比が改善されたノイズ低減画像を得る構成となっている。【０００４】
ノイズ低減画像を生成する手法としてリカーシブフィルタがある。リカーシブフィルタによれば、ライブ像のフレーム同士を重ね合わせてできたノイズ低減画像を記憶し、これを重合対象画像とする。そして、新たにライブ像のフレームが入力されたとき、新たなライブ像と重合対象画像とを重ね合わせて新たなノイズ低減画像を生成し、これをまた記憶しておく。以降、新たなフレームが入力される度に記憶されたノイズ低減画像を重ね合わせる動作をし、フレームに対応するノイズ低減画像を次々と生成していく。このようなリカーシブフィルタの動作を巡回加算処理と呼んだりする。【０００５】
ところで、ライブ像は、被検体が動く様子を捉えた動画である。したがって、画像同士を単純に重ね合わせるだけでは、被検体の像が二重に重なったようなノイズ低減画像が生成されてしまう。２枚の画像の間で被検体が写り込む位置や形状が互いに異なっているからである。しかも、被検体像同士のズレ具合は、画像の部分によってまちまちなので、一方の画像をもう一方の画像に対してある方向にずらして重ね合わせるだけでは、被検体の像の二重化を防ぐことができない。ライブ像上の被検体像には、各フレームの間で像が合う部分と合わない部分とがある。合う部分については、画像を単純に重ね合わせるだけでノイズの低減は図られる。しかし、合わない部分は、被検体像がブレてしまう。【０００６】
そこで、従来構成によれば、様々な工夫をすることで像の二重化を防ぐような構成を採用している。例えば、特許文献１によれば、画像を構成する画素ごとに重ね合わせの様式を変えるようにしている。すなわち、フレームと重合対象画像との間で画素値の変化が激しい部分（像が合わない部分）については、フレームの画素値をそのまま受け継ぐように処理をする。この部分で、単純な重ね合わせを行ってしまうと、像が二重になる可能性が高いからである。そして、画像の間であまり変化がない部分（像が合う部分）については、フレームと重合対象画像とを重ね合わせるような処理をする。【０００７】
また、特許文献２においては、画像間で見られる画素値の差だけでなく、画像に写り込むノイズの量も加味して重ね合わせの様式を画素ごとに変えるような構成となっている。このようにすることで、フレームにおけるノイズが多く写り込む部分が選択的にノイズ低減処理の対象となる。これにより、像の二重化の抑制とノイズの除去とが同時に実現される。【０００８】
そして、特許文献３においては、フレーム上の各画素が重合対象画像上のどこに対応するのかを画像解析により調べ、フレーム上の画素と重合対象画像上の対応画素とを重ね合わせる動作を行う構成となっている。このような構成とすれば、フレーム上の構造物と重合対象画像上の構造物とが位置合わせされながら重ねられることになる。この構成によれば、像の二重化も防がれるばかりかノイズの除去も確実に行えるはずである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平０７−１５４６５１
【特許文献２】特開平０７−０７９９５６
【特許文献３】特開平０１−３１４４７７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述のような従来構成によれば、次のような問題点がある。
すなわち、従来構成では、確実な画像の重ね合わせができない。【００１１】
特許文献１，２の構成によれば、フレーム上において重ね合わせにより像の二重化が起こる部分については、ノイズがほとんど低減されない。この部分は、ノイズ低減処理をすると像が二重化するという理由で、処理をあきらめた部分だからである。したがって、これら文献の方法では、フレーム上のノイズを完全に取り除くことはできない。【００１２】
また、特許文献３の構成は、一見何も問題がないように思える。しかし、この文献の方法では、フレーム上の画素１つに対し、重合対象画像の画素を１つずつ比較していくことでフレーム上の画素に対応する重合対象画像の画素を探すようにしているので、対応画素を誤って認識してしまうこともしばしばである。このような事態となると、画像同士が正しく重ね合わせられなくなり、視認性の高いノイズ低減画像が得られない。【００１３】
本発明は、この様な事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、ライブ像を構成する各フレームのノイズを確実に除去することができる画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は上述の課題を解決するために次のような構成をとる。
すなわち、本発明に係る画像処理装置は、連続的に被検体を撮影することで生成される画像に対してノイズ低減処理を行う画像処理装置において、被検体像が写り込んでいる元画像を構成する画素の中から注目画素と注目画素を囲む周辺画素により構成されるターゲットブロックを設定するターゲット設定手段と、元画像とは異なる時刻に撮影された被検体が写り込む参照画像の中からターゲットブロックに最も類似した移動先ブロックを探し出す探索手段と、被検体像が参照画像と同じ位置に写り込んでいる重合対象画像において移動先ブロックと同じ位置にある重合対象ブロックを元画像上のターゲットブロックに重ね合わせてフュージョンブロックを生成する重合手段と、注目画素の位置を変えながらターゲットブロックが次々と設定されるのに伴い、フュージョンブロックを次々と画像上で重畳させることにより元画像に写り込むノイズが低減されたノイズ低減画像を生成する画像生成手段とを備え、画像生成手段は、ノイズ低減画像上におけるフュージョンブロックの位置が元画像上におけるターゲットブロックの位置と同じ位置となるように動作することを特徴とするものである。【００１５】
［作用・効果］本発明によれば、ライブ像を構成する各フレームのノイズを確実に除去することができる画像処理装置を提供できる。すなわち本発明によれば、元画像上にターゲットブロックを設定し、このターゲットブロックが重合対象画像のどこに写り込んでいるかを探索する構成となっている。このようにターゲットブロックの移転先を重合対象画像の中から探し出すようにすれば、元画像上の被検体像を重合対象画像上で追跡しつつ画像同士の重合を行うことができるので、重合により被検体が二重に写り込んでしまうことがない。
また、本発明によれば、ブロック単位で被検体像の追跡を行うので、画素個別に移動先を探す従来方法と比べて、信頼性が格段に高くなる。【００１６】
また、上述の画像処理装置において、画像生成手段は、フュージョンブロックをオーバーラップさせながら足し合わせた後、画像上の画素の画素値を当該画素においてフュージョンブロックの足し合わせが何回されたかを示す積算回数で除算することによりノイズ低減画像を生成すればより望ましい。【００１７】
［作用・効果］上述の構成は本発明のより具体的な構成を説明している。すなわち、フュージョンブロックをオーバーラップさせながら足し合わせた後、画像上の画素の画素値を当該画素においてフュージョンブロックの足し合わせが何回されたかを示す積算回数で除算するようにすれば、より信頼性の高いノイズ低減画像が生成できる。
ノイズ低減画像を構成する画素の各々の画素値は、ターゲットブロックと重合対象ブロックとを重ね合わせた結果である。重合対象ブロックは、ターゲットブロックに写り込む被検体像と同じものが写り込んでいるはずではあるが、探索手段が移動先ブロックの誤認を起こしてしまうと、重合対象画像のうち重合対象ブロックにふさわしくない部分が重合対象ブロックに選択される場合が少なからず発生する。上述の構成によれば、ノイズ低減画像を構成する各画素は、一つの重合対象ブロックに基づいて構成されるわけではない。すなわち、各画素は、異なる重合対象ブロックが多重に重ね合わせられて構成されるのである。したがって、重合対象ブロックの誤認識が生じたとしても、ノイズ低減画像における影響は限定的となる。誤認識に係る重合対象ブロックは、多重に重ねられた数ある重合対象ブロックのうちの一つに過ぎないからである。
上述の構成によれば、フュージョンブロックの足し合わせの後、各画素の画素値をフュージョンブロックの積算回数で除算してノイズ低減画像を生成するので、ノイズ低減画像の画素値レベルは、元画像とほぼ同様となる。【００１８】
また、上述の画像処理装置において、重合手段は、フュージョンブロックを構成する画素ごとに個別の重みづけで元画像上のターゲットブロックの画素と対応する重合対象画像上の重合対象ブロックの画素とを重合する構成となっており、ターゲットブロックに属する画素の画素値と重合対象ブロックまたは移動先ブロック上の対応画素の画素値との差の絶対値が大きくなるにつれ、次第に重合対象ブロックがフュージョンブロックに承継されないように重ね合わせの重みづけを変更すればより望ましい。【００１９】
［作用・効果］上述の構成は本発明のより具体的な構成を説明している。重合手段は、フュージョンブロックを構成する画素ごとに個別の重みづけで元画像上のターゲットブロックの画素と対応する重合対象画像上の重合対象ブロックの画素とを重合する構成とし、ターゲットブロックに属する画素の画素値と重合対象ブロックまたは移動先ブロック上の対応画素の画素値との差の絶対値が大きくなるにつれ、次第に重合対象ブロックがフュージョンブロックに承継されないように重ね合わせの重みづけを変更すれば、元画像において被検体像の動きが激しい部分については、重合対象画像の重ね合わせが軽微なものとある。このようにすれば、ノイズ低減画像において被検体像が二重化するのをより確実に防ぐことができる。【００２０】
また、上述の画像処理装置において、重合手段は、フュージョンブロックを生成するごとに個別の重みづけで元画像上のターゲットブロックおよび重合対象画像上の重合対象ブロックを重合する構成となっており、ターゲットブロック上の画素値と重合対象ブロックまたは移動先ブロック上の画素値との差の絶対値が大きくなるにつれ、次第に重合対象ブロックがフュージョンブロックに承継されないように重ね合わせの重みづけを変更すればより望ましい。【００２１】
［作用・効果］上述の構成は本発明のより具体的な構成を説明している。画素ごとに重みづけを変更する方法では、画像処理に時間がかかりすぎてしまう。そこで、ターゲットブロック上の画素値と重合対象ブロックまたは移動先ブロック上の画素値との差の絶対値が大きくなるにつれ、次第に重合対象ブロックがフュージョンブロックに承継されないように重ね合わせの重みづけを変更すれば、重みづけの変更がブロック単位となるので、より高速に画像処理をすることが可能となる。【００２２】
また、上述の画像処理装置において、参照画像においてターゲットブロックの位置にある同位置ブロックを設定して、移動先ブロックが同位置ブロックと比較してターゲットブロックに優位に類似していない場合、探索手段が探し出した移動先ブロックを同位置ブロックとするような上書を探索手段の出力に対して行う編集手段を備えればより望ましい。【００２３】
［作用・効果］上述の構成は本発明のより具体的な構成を説明している。元画像上のターゲットブロックと参照画像上の同位置ブロックの両ブロックにおいて、両ブロック内に写り込んだ被検体像に移動がない場合もしくは両ブロック内にそもそも被検体像が写り込んでいない場合、参照画像上の同位置ブロックは、ある程度ターゲットブロックに類似していることが保証された状態である。したがって、フュージョンブロックを生成する際に、探索手段によりターゲットブロックに対応するブロックを重合対象画像から探し出して重ね合わせるよりも、重合対象画像におけるターゲットブロックに相当する部分をそのまま重ね合わせたほうがより視認性がよくなる場合がある。
上述の構成によれば、所定条件の場合、探索手段による探索結果を破棄して、重合対象画像におけるターゲットブロックに相当する部分をそのまま重ね合わせるようにし、ターゲットブロックに対して似ているがために本来は移動していないのにも関わらず移動したという認定を受けた重合対象ブロックが重ねられてフュージョンブロックが生成されることがなくなり、ノイズ低減画像の視認性がよりよくなる。【００２４】
また、上述の画像処理装置において、（ａ１）重合対象画像を元画像の前に撮影された画像に対して画像処理をしたときに得られるノイズ低減画像とし、（ｂ１）参照画像を元画像の前に撮影された画像とすることができる。【００２５】
また、上述の画像処理装置において、（ａ１）重合対象画像を元画像の前に撮影された画像に対して画像処理をしたときに得られるノイズ低減画像とし、（ｂ２）参照画像を元画像の前に撮影された画像に対応するノイズ低減画像とすることができる。【００２６】
また、上述の画像処理装置において、（ａ２）重合対象画像を元画像の前に撮影された画像とし、（ｂ１）参照画像を元画像の前に撮影された画像とすることができる。【００２７】
また、上述の画像処理装置において、（ａ２）重合対象画像を元画像の前に撮影された画像とし、（ｂ２）参照画像は、元画像の前に撮影された画像に対応するノイズ低減画像とすることができる。【００２８】
［作用・効果］上述のように本発明の画像処理装置は、様々な態様を選択して実現することができる。このような選択性の高さは画像処理の自由度を高めることに貢献する。【００２９】
また、上述の画像処理装置において、探索手段は、ある注目画素について移動先ブロックの探索を参照画像のうちの広い範囲にわたって探索する正確性優先モードと、正確性優先モードの探索結果に基づいて正確性優先モードの処理対象となった注目画素とは異なる注目画素について移動先ブロックの探索を参照画像のうちの狭い範囲にわたって探索する速度優先モードの二つのモードに基づいて動作し、速度優先モードは、正確性優先モードの処理対象となった注目画素と、正確性優先モードの探索で発見された注目画素の参照画像上における移動先の画素との位置関係に基づき、現在探索対象となっている注目画素の移動先の位置を参照画像上で予想し、予想された位置を囲む範囲にわたって移動先ブロックを探索するように動作すればより望ましい。【００３０】
［作用・効果］上述の構成は本発明のより具体的な構成を説明している。上述の構成によれば、探索手段は、正確だが時間がかかる正確性優先モードで探索を元画像上の限られた注目画素に対して行う。このモードによって発見された移動先ブロックの中心は、注目画素の移動先を正確に表しているはずである。したがって、元画像において当該注目画素の周辺にある画素が参照画像上でどこにあるかというと、当該注目画素の参照画像上における移動先の画素の周辺にあるに違いない。そこで、このような周辺の画素について探索を行う場合は、移動先の画素の周辺のみを探索するようにしている。これが速度優先モードである。このような構成とすれば、探索手段は、高速性と正確性との両方を兼ね備えた探索動作をすることができるようになる。【００３１】
また、上述の画像処理装置において、重合手段に係る重合対象ブロックの範囲がターゲットブロックおよび移動先ブロックの範囲よりも狭い構成とすることもできる。【００３２】
［作用・効果］上述の構成によれば、重合対象ブロックよりも外側の領域を評価して重合対象ブロックの決定ができるのでより高い信頼性のもとでフュージョンブロックＦの生成を実行することができる。【００３３】
また、上述の画像処理装置において、重合手段に係る重合対象ブロックの範囲がターゲットブロックおよび移動先ブロックの範囲よりも広い構成とすることもできる。【００３４】
［作用・効果］  この様な動作を行えば、よりノイズが除去されたノイズ低減画像を生成することができる。フュージョンブロックＦを大きくすればノイズ低減画像を生成するときに多重に重畳される画素が増えるからである。【００３５】
また、上述の画像処理装置において、元画像および参照画像を縮小して縮小元画像および縮小参照画像を生成する画像縮小手段と、縮小元画像を構成する画素の中から注目画素および縮小元画像上のターゲットブロックである縮小元画像上ターゲットブロックを設定する縮小画像ターゲットブロック設定手段と、縮小参照画像の中から縮小元画像上ターゲットブロックに最も類似した縮小参照画像上移動先ブロックを探し出す縮小画像探索手段と、縮小参照画像上移動先ブロックの位置に対応する参照画像上の位置を基準に探索手段が参照画像において移動先ブロックを探索する範囲である探索範囲を設定する探索範囲設定手段を備えればより望ましい。【００３６】
［作用・効果］この様な構成とすれば、より正確に移動先ブロックＲを参照画像上から探索することができる。上述の構成によれば、実際に縮小画像を用いることにより、元画像上のパターンの移動を大まかに知る構成となっている。この縮小画像を用いた演算コストはさほど高いものではない。そして、その後で元画像上のターゲットブロック上のパターンが参照画像上のどこに移動したかを把握するようにすれば、あたかも参照画像の広範域で移動先ブロックを検索しているかのような正確さで移動先ブロックを把握することができる。【００３７】
また、上述の画像処理装置において、探索手段は、参照画像における移動先ブロックの候補である候補ブロックの中から最もターゲットブロックに類似した移動先ブロックを探し出す際に、候補ブロックの各々を回転させたものについても類似性の判断をすればより望ましい。【００３８】
［作用・効果］上述の構成によれば、元画像と参照画像との間で像の回転があったとしても的確にパターンの移動先を算出することができる。【００３９】
また、上述の画像処理装置において、ターゲットブロック設定手段に係るターゲットブロックは飛び地を有している構成とすることもできる。【００４０】
また、上述の画像処理装置において、ターゲットブロック設定手段に係るターゲットブロックは注目画素を囲む周辺画素の一部を除外して構成することもできる。【００４１】
［作用・効果］上述のような構成とすれば、探索手段の演算コストを低減することができる。画素で充填されたターゲットブロックを用いて探索をするよりも計算の対象となる画素の個数が少なくなっているからである。【００４２】
また、上述の画像処理装置において、探索手段は、互いに異なる複数の参照画像のそれぞれの中から移動先ブロックを探し出す構成となっており、重合手段は、参照画像の各々で探索された移動先ブロックの各々に対応する重合対象ブロックの各々を元画像上のターゲットブロックに重ね合わせてフュージョンブロックを生成すればより望ましい。【００４３】
また、上述の画像処理装置において、探索手段は、互いに異なる複数の参照画像のそれぞれの中から移動先ブロックを探し出す構成となっており、重合手段は、参照画像の各々で探索された移動先ブロックの各々に対応する重合対象ブロックの各々に元画像上のターゲットブロックに重ね合わせて複数のフュージョンブロックを生成し、複数のフュージョンブロックを互いに重ね合わせることで最終的なフュージョンブロックを生成すればより望ましい。【００４４】
［作用・効果］上述の様な構成とすれば、複数の重合対象画像に基づいてノイズの低減ができるので、より高いノイズ除去効果を期待することができる。【００４５】
また、上述の画像処理装置において、探索手段が出力したターゲットブロックと移動先ブロックの位置関係に基づいて、ターゲットブロックの各々についての注目画素が参照画像上のどこに移動したかを把握することにより、元画像を構成する各画素の各々について参照画像上の移動先を認識し、元画像上のある画素の移動の方向および移動の距離が当該画素の周辺の画素とかけ離れている場合、当該画素の移動先が周辺の画素の移動と同じ方向に同じ距離だけ移動した位置となるようにターゲットブロックに対応する移動先ブロックを変更する編集を行う編集手段を備えればより望ましい。【００４６】
［作用・効果］上述の構成とすれば、重合対象画像における重合対象ブロックをより正確に認定することができる。【００４７】
また、上述の画像処理装置において、探索手段は、参照画像の中から複数の移動先ブロックを探し出す構成となっており、重合手段は、参照画像で探索された複数の移動先ブロックの各々に対応する重合対象ブロックの各々に元画像上のターゲットブロックに重ね合わせて複数のフュージョンブロックを生成し、複数のフュージョンブロックを互いに重ね合わせることで最終的なフュージョンブロックを生成すればより望ましい。【００４８】
［作用・効果］上述のような構成とすれば、複数の重合対象ブロックに基づいてノイズの低減ができるので、より高いノイズ除去効果を期待することができる。【００４９】
また、上述の画像処理装置において、探索手段は、参照画像における移動先ブロックの候補である候補ブロックの中から最もターゲットブロックに類似した移動先ブロックを探し出す際に、元画像におけるターゲットブロックに対応する参照画像上の位置に近い候補ブロックを優先的に移動先ブロックに認定するようにすれば望ましい。【００５０】
［作用・効果］上述の構成とすれば、より現実に即したターゲットブロックの検索が可能となる。【００５１】
また、上述の画像処理装置において、画像生成手段は、フュージョンブロックの元になったターゲットブロックと移動先ブロックとに写り込むパターンの違いの程度を示す変異度に基づいて、変異度が高いフュージョンブロックほどノイズ低減画像に薄く写り込むように重み付けをしながらフュージョンブロックをオーバーラップさせて足し合わせることよりノイズ低減画像を生成すればより望ましい。【００５２】
［作用・効果］上述の構成とすれば、重ね合わせに失敗したフュージョンブロックＦがノイズ低減画像に強く影響してしまうことがない。【００５３】
また、上述の画像処理装置において、ターゲット設定手段は、元画像上の画素を注目画素に設定する画素と設定しない画素とに区別して動作すればより望ましい。【００５４】
［作用・効果］上述の構成によれば、フュージョンブロックＦの生成動作の演算コストを抑えることができる。
【発明の効果】
【００５５】
本発明によれば、ライブ像を構成する各フレームのノイズを確実に除去することができる画像処理装置を提供できる。すなわち本発明によれば、元画像上にターゲットブロックを設定し、このターゲットブロックが重合対象画像のどこに写り込んでいるかを探索する構成となっている。本発明によれば、ブロック単位で被検体像の追跡を行い，一つの画素に対して複数の追跡結果を反映させて誤追跡を補正するので、画素個別に移動先を探す従来方法と比べて、信頼性が格段に高くなる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】実施例１に係る画像処理の概要を説明する模式図である。
【図２】実施例１に係る画像処理の概要を説明する模式図である。
【図３】実施例１に係る画像処理装置の全体構成を説明する機能ブロック図である。
【図４】実施例１に係るターゲット設定部の動作を説明する模式図である。
【図５】実施例１に係る探索部の動作を説明する模式図である。
【図６】実施例１に係る探索部の動作を説明する模式図である。
【図７】実施例１に係る探索部およびベクトル算出部の動作を説明する模式図である。
【図８】実施例１に係るベクトルマップを説明する模式図である。
【図９】実施例１に係るブロック重合部の動作を説明する模式図である。
【図１０】実施例１に係る画像生成部の動作を説明する模式図である。
【図１１】実施例１に係る画像生成部の動作を説明する模式図である。
【図１２】実施例１に係る画像生成部の動作を説明する模式図である。
【図１３】実施例１に係る重みづけ設定部の動作を説明する模式図である。
【図１４】実施例１に係る重みづけ設定部の動作を説明する模式図である。
【図１５】実施例１に係る重みづけ設定部の動作を説明する模式図である。
【図１６】実施例１に係る重みづけ設定部の動作を説明する模式図である。
【図１７】実施例１に係る重みづけ設定部の動作を説明する模式図である。
【図１８】実施例１に係る重みづけ設定部の動作を説明する模式図である。
【図１９】実施例１に係るベクトル編集部の動作を説明する模式図である。
【図２０】実施例１に係るベクトル編集部の動作を説明する模式図である。
【図２１】実施例１に係るベクトル編集部の動作を説明する模式図である。
【図２２】実施例１に係るベクトル編集部の効果を説明する模式図である。
【図２３】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図２４】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図２５】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図２６】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図２７】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図２８】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図２９】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図３０】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図３１】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図３２】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図３３】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図３４】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図３５】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図３６】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図３７】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図３８】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図３９】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図４０】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図４１】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図４２】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図４３】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図４４】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図４５】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図４６】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図４７】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図４８】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図４９】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【図５０】本発明に係る１変形例の構成について説明する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００５７】
以降、発明を実施するための形態を示す各実施例について説明する。実施例のＸ線は、本発明の放射線に相当する。本発明に係る画像処理装置は、連続的に被検体を撮影することで生成される画像に対してノイズ低減処理を行うものである。
【実施例１】
【００５８】
本発明の画像処理装置１０の構成について説明する。本発明の画像処理装置１０は、ライブ像のノイズを低減する用途として用いられる装置である。ライブ像撮影は、Ｘ線撮影の一種であり、透視像を動画として撮影することを目的としているから、ライブ像は、動画となる。このようなライブ像撮影においては、被検体が長時間に亘りＸ線に晒されることになることから、被検体の被曝線量抑制のため撮影に用いられるＸ線の線量は、比較的低く抑えられている。したがって、ライブ像は、Ｓ／Ｎ比が悪く、統計ノイズを多く含んでいる傾向がある。【００５９】
本発明の画像処理装置１０にライブ像Ｖを入力すると、図１に示すように、ライブ像Ｖからノイズが低減されたノイズ低減動画Ｖαが出力される。このとき、画像処理装置１０は、ライブ像Ｖを構成するフレームごとに画像処理をすることで各フレームからノイズを低減し、これらを時系列順につなぎ合わせてノイズ低減動画Ｖαを生成する。画像処理装置１０がフレームに対して行う画像処理とは、具体的には、あるフレームとその一つ前に撮影されたフレームとを重合することで各フレームにランダムに現れるノイズを相殺することによりフレーム上のノイズを低減する。この様にして、図１の複数の点で示すライブ像Ｖ上のノイズは低減され、視認性が向上したノイズ低減動画Ｖαが生成されるのである。【００６０】
図２は、実施例１に係る画像処理装置１０が行う画像処理の概要を表している。ライブ像Ｖは、継時的に撮影されたフレームが結合して構成されているものとする。図２は、フレームのうちのｔ番目に撮影されたフレームを入力するとノイズが低減されたフレームが出力される様子を示している。以降の説明においては、ｔ番目のフレームを元画像Ｉｔと呼ぶことにし、ｔ番目のフレームにノイズ低減処理を施して得られたフレームをノイズ低減画像Ｏｔと呼ぶことにする。なお、以降の説明は、断りのない限り元画像Ｉｔについてノイズ低減処理を行うときのものである。【００６１】
画像処理装置１０は、フレームが生成される度にノイズ低減処理を施す構成が前提となっている。図２は、ｔ番目のフレームに対して画像処理が施される様子を示しているが、実は、画像処理装置１０は、図２の動作をする前にｔ−１番目のフレームに対してノイズ低減処理を行っている。ｔ−１番目のフレームを参照画像Ｉｔ−１と呼ぶことにし、ｔ−１番目のフレームに画像処理を施して得られたフレームを重合対象画像Ｏｔ−１と呼ぶことにする。この重合対象画像Ｏｔ−１は、元画像Ｉｔの処理を行う現時点では中間画像に過ぎないが、ｔ−１番目のフレームに画像処理を施した時には、画像処理装置１０が出力するノイズ低減画像Ｏｔ−１の扱いであった。【００６２】
図２を参照すれば分かるように、画像処理装置１０がｔ番目のフレームについて画像処理をするときは、当該フレームである元画像Ｉｔに重合対象画像Ｏｔ−１を重ね合わせることによりノイズ低減画像Ｏｔを生成する。ただし、画像処理装置１０は、両画像を単純に重ね合わせるのではなく、元画像Ｉｔと参照画像Ｉｔ−１の比較により重ね合わせの様式を決定して重ね合わせるように動作する。この様式の決定方法が本発明における最も特徴的な部分であり、後述のターゲット設定部１１，探索部１２，ベクトル算出部１３が担当する。これらの具体的な動作は後述のものとする。ターゲット設定部１１は、本発明のターゲット設定手段に相当し、探索部１２は、本発明の探索手段に相当する。【００６３】
図３は、本発明の画像処理装置１０の構成を具体的に説明する機能ブロック図である。以降、この図を参照しながら、画像処理装置１０を構成する各部について説明する。【００６４】
＜ターゲット設定部１１の動作＞
元画像Ｉｔは、図３に示すターゲット設定部１１に入力される。ターゲット設定部１１は、図４に示すように、元画像Ｉｔを構成する画素の一つを注目画素に設定する。そして、注目画素の周りの画素を周辺画素に設定する。そして、注目画素と周辺画素とから構成される画素のブロックをターゲットブロックＴに設定する。図４の例では、ターゲットブロックＴは、縦に画素５個分×横に画素５個分の正方形の範囲で表されている。ターゲットブロックＴを構成する画素のうち、中心に位置する１個の画素が注目画素で、その周囲に位置する２４個の画素が周辺画素である。【００６５】
＜探索部１２の動作＞
探索部１２は、元画像Ｉｔとは異なる時刻に撮影された被検体が写り込む参照画像Ｉｔ−１の中からターゲットブロックＴに最も類似した移動先ブロックＲを探し出す構成となっている。この探索部１２についてより詳細に説明する。ターゲットブロックＴを示す情報と、当該ターゲットブロックＴに対応する注目画素の位置を示す情報、元画像Ｉｔ，および参照画像Ｉｔ−１は、探索部１２に送出される。図５は、探索部１２がターゲットブロックＴに対する探索範囲ｒを参照画像Ｉｔ−１上に設定する様子を示している。探索部１２は、参照画像Ｉｔ−１上におけるターゲットブロックＴに相当する位置を中心としたターゲットブロックＴよりも広い矩形の範囲を探索範囲ｒとして設定する。図５においては、注目画素（ｘ，ｙ）に対応するターゲットブロックをＴ（ｘ，ｙ）で表し、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）に対応する探索範囲をＲ（ｘ，ｙ）で示している。【００６６】
探索範囲ｒの広さは、探索部１２が保持する設定値によって定められている。探索範囲ｒの広さは注目画素の位置に関わらず同じとすることができる。ただし、元画像Ｉｔの端部に位置する注目画素については、設定値で定められている範囲の一部が参照画像Ｉｔ−１からはみ出してしまうことがあり、それだけ探索範囲ｒが狭くなることはありうる。【００６７】
探索部１２は、元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）に写り込んでいる像に類似するパターンを参照画像Ｉｔ−１上の探索範囲ｒ（ｘ，ｙ）の中から探し出す。このように、探索部１２は、限られた探索範囲ｒの中でパターン探索を行うようにするので探索操作は短いものとなる。【００６８】
図６は、探索部１２が行うパターンマッチングの動作を具体的に示している。探索部１２は、図６に示すように、探索範囲ｒに属するターゲットブロックＴと同じ形状および大きさの候補ブロックＣに注目し、この候補ブロックＣとターゲットブロックＴの中心を重ね合わせたときに、候補ブロックＣとターゲットブロックＴで同位置にあるそれぞれの画素で画素値の減算結果の絶対値を算出し、それぞれの画素で算出した絶対値の総和値を算出する。この総和値は、ブロック同士がどのぐらい異なるかを示す変異度Ｓ（Ｃ）である。この変異度Ｓ（Ｃ）は、大きいほど互いのブロックに写り込む像が異なることを表しており、図６に示すように、Ｓ（Ｃ）＝Σ｜Ｔｉ−Ｃｉ｜で表すことができる。ＴｉはターゲットブロックＴを構成するそれぞれ画素の画素値であり、Ｃｉは候補ブロックＣを構成するそれぞれの画素の画素値である。ｉはブロック内のそれぞれの画素の位置を表している。【００６９】
探索部１２は、探索範囲ｒ（ｘ，ｙ）上で候補ブロックＣの位置を変更させながら、各候補ブロックＣに対応する変異度Ｓ（Ｃ）を算出していく。図６右側は、候補ブロックＣが探索範囲ｒ（ｘ，ｙ）の左上から右下まで移動していく間に複数の変異度が求められていく様子を示している。【００７０】
探索部１２は、各候補ブロックＣのうち変異度が最も小さいものを選択し、これをターゲットブロックＴに写り込んでいる像に最も類似するパターンを映しこんだものであると特定する。この特定の際、探索部１２は、ターゲットブロックＴ内のパターンと、候補ブロックＣ内のパターンとが互いに類似していればいるほど、変異度Ｓ（Ｃ）が小さくなる原理を利用している。仮に、両パターンが全く同一であれば、変異度Ｓ（Ｃ）は０となり、これ以上類似するパターンはない。【００７１】
探索部１２は、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）に最も類似した候補ブロックＣを移動先ブロックＲ（ｘ，ｙ）であるものとして、各ブロックの画像上の位置を示すデータをベクトル算出部１３に送出する。【００７２】
＜ベクトル算出部１３の動作＞
ベクトル算出部１３は、探索部１２が行った探索結果に基づいてターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）の移転状況を示すベクトルｖ（ｘ，ｙ）を算出する。探索部１２がベクトル算出部１３に出力するターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）の位置を示すデータとは、具体的には、ターゲットブロックＴの中心にある注目画素の位置である。注目画素の位置とは具体的には、座標（ｘ，ｙ）である。そして、探索部１２がベクトル算出部１３に出力する移動先ブロックＲ（ｘ，ｙ）の位置を示すデータとは、具体的には、移動先ブロックＲの中心にある画素の位置である。この中心の画素の位置を（ａ，ｂ）とする。ベクトル算出部１３は、始点が（ｘ，ｙ）であり終点が（ａ，ｂ）となっているベクトルｖ（ｘ，ｙ）を算出する。このベクトルｖ（ｘ，ｙ）は、元画像Ｉｔ上の（ｘ，ｙ）の位置にある注目画素に対応するベクトルとなっている。図７は、ベクトル算出部１３がターゲットブロック（ｘ，ｙ）についてベクトルｖ（ｘ，ｙ）を算出する様子を示している。【００７３】
＜ベクトルマップｍｖの作成＞
以上の説明は、元画像Ｉｔ上の（ｘ，ｙ）の位置にある注目画素についての各部１１，１２，１３の動作についてのものである。注目画素は、元画像Ｉｔを構成する画素のうちの１つに過ぎない。元画像Ｉｔ上において、例えば注目画素（ｘ，ｙ）の右隣にある画素（ｘ＋１，ｙ）についてもこれに対応するベクトルｖ（ｘ＋１，ｙ）があるはずである。実施例１の構成によれば、元画像Ｉｔを構成する画素のすべてについて対応するベクトルを算出する構成となっている。したがって、元画像を構成する画素の個数だけ、上述の動作を各部１１，１２，１３が繰り返すことになる。【００７４】
このようにして、元画像Ｉｔを構成する画素の各々には、これに対応するベクトルが算出される。このベクトルは、ベクトルの始点を囲む５×５の元画像Ｉｔ上のブロックが参照画像Ｉｔ−１上ではどこまで移動しているかを示している。元画像Ｉｔと参照画像Ｉｔ−１は本来は継時的に被検体をＸ線撮影して得られたものなので、よく似てはいるものの像が写り込んでいる位置は互いに異なる。しかも、両画像に写り込む像は、単純に一方向に移動した関係とはならず、画像の部分によって右側に移動していたり、移動していなかったり左側に移動していたりし、移動方向も移動の大きさも様々である。本発明の構成によれば、像の移動様式を示すベクトルを画素単位で算出することでその複雑な移動様式を取得している。このベクトルは、注目画素とそれを囲むブロックの移動先を示すものであるが、便宜的には注目画素の移動先を示すとしてもよい。【００７５】
以上の説明からわかるように、元画像Ｉｔを構成する画素と同じ数だけベクトルが算出される。説明の便宜上、これらベクトルをひとまとめにして図８に示すようなベクトルマップｍｖで表現するものとする。このベクトルマップｍｖは、各ベクトルが対応する画素の配置に倣って配置されている。ベクトルマップｍｖに代えてテーブルなどで各ベクトルを管理してもよい。【００７６】
＜ブロック重合部１４の動作＞
ベクトルマップｍｖ，元画像Ｉｔおよび重合対象画像Ｏｔ−１は、ブロック重合部１４に送出される。このブロック重合部１４は、各ターゲットブロックＴに類似する重合対象ブロックＧとを重合することにより、ターゲットブロックＴに写り込むノイズ成分を低減する目的で設けられている。ブロック重合部１４は、本発明の重合手段に相当する。【００７７】
図９は、ブロック重合部１４が元画像Ｉｔ上の（ｍ，ｎ）の位置にある画素についてブロック重合処理を行っている様子を示している。この画素に対応するターゲットブロックＴ（ｍ，ｎ）は、中心が（ｍ，ｎ）となっている縦横５×５の範囲に一致する。ブロック重合部１４は、まず、元画像Ｉｔ上においてターゲットブロックＴ（ｍ，ｎ）を把握する。そして、ブロック重合部１４は、ベクトルマップｍｖに属するベクトルｖ（ｍ，ｎ）を参照して、ターゲットブロックＴ（ｍ，ｎ）が重合対象画像Ｏｔ−１上でどの位置まで移動しているかを把握し、移動先に相当する重合対象ブロックＧ（ｍ，ｎ）を把握する。そして、ターゲットブロックＴ（ｍ，ｎ）と重合対象ブロックＧ（ｍ，ｎ）とを重ね合わせてフュージョンブロックＦ（ｍ，ｎ）を生成する。重合対象ブロックＧ（ｍ，ｎ）の中心は（ｍ，ｎ）の位置にあるとは限らない。【００７８】
ここで、ベクトルマップｍｖを算出した時に用いた画像とベクトルマップｍｖを適用した画像とは同じものではないことに注意を要する。すなわち、ベクトルマップｍｖとは、算出方法からいえば、元画像Ｉｔの像がどのように動いて参照画像Ｉｔ−１に写り込んでいるかを示しているわけである。したがって、ベクトルマップｍｖは、一見重合対象画像Ｏｔ−１に何の関係もない。【００７９】
にもかかわらず、重合対象ブロックＧを重合対象画像Ｏｔ−１から探し出す際にベクトルマップｍｖを用いてしまっている。ブロック重合部１４は、このような動作で果たして、ターゲットブロックＴに類似したブロックが探し出せるのであろうか。【００８０】
重合対象画像Ｏｔ−１は、元を正せば元画像Ｉｔ−１に対応するノイズ低減画像Ｏｔ−１である。ノイズ低減画像Ｏｔ−１は、元画像Ｉｔ−１と重合対象画像Ｏｔ−２を重ね合わせて生成されたものである。ただ、両画像に写り込む被検体像は違う。ノイズ低減画像Ｏｔ−１は、このような事情を踏まえ、重合対象画像Ｏｔ−２の断片化し、元画像Ｉｔ−１の像に断片上の像が重なるように重合されて生成されている。したがって、ノイズ低減画像Ｏｔ−１には、元画像Ｉｔ−１に写り込む被検体像と同じものが写り込んでいるわけである。両画像の主な違いは、ノイズが写り込んでいるかどうかであり、写り込む被検体像は同じである。【００８１】
ということは、元画像Ｉｔに対して処理を行う時に、参照画像Ｉｔ−１に基づいて生成したベクトルマップｍｖを重合対象画像Ｏｔ−１に適応させれば、元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴに類似した重合対象画像Ｏｔ−１上のブロックが見つかるというわけである。【００８２】
それでは、重合対象画像Ｏｔ−１を用いてベクトルマップｍｖを生成すればよかったようにも思われる。もちろんそのような方法はある。しかし、ターゲットブロックＴの移動を知るには、元画像Ｉｔと等価の画像を用いるのが望ましい。重合対象画像Ｏｔ−１は、既にノイズ除去処理がなされた画像であり、元画像Ｉｔと等価な画像とは言えない点が探索処理に不向きである。したがって、実施例１においては、参照画像Ｉｔ−１を用いてベクトルマップｍｖを生成するようにしているのである。【００８３】
以上の説明は、元画像Ｉｔ上の（ｍ，ｎ）の位置にある画素についてのブロック重合部１４の動作についてのものである。この画素は、元画像Ｉｔを構成する画素のうちの１つに過ぎない。元画像Ｉｔ上において、例えば画素（ｍ，ｎ）の右隣にある画素（ｍ＋１，ｎ）についてもこれに対応するフュージョンブロックＦ（ｍ＋１，ｎ）があるはずである。実施例１の構成によれば、元画像Ｉｔを構成する画素のすべてについて対応するフュージョンブロックを算出する構成となっている。したがって、元画像を構成する画素の個数だけ、上述の動作をブロック重合部１４が繰り返すことになる。【００８４】
なお、ターゲットブロックＴ（ｍ，ｎ）と重合対象ブロックＧ（ｍ，ｎ）とを重ね合わせる際に、所定の重みづけを加えるようにしてもよい。すなわち、ターゲットブロックＴ（ｍ，ｎ）が重合対象ブロックＧ（ｍ，ｎ）の二倍だけ濃くフュージョンブロックＦ（ｍ，ｎ）に写り込むように重みづけの設定値を調整することが可能である。この場合、繰り返し実行される両ブロックＴ，Ｇの足し合わせは、すべて同じ重みづけで行われることになる。このように、ブロック重合部１４は、被検体像が参照画像Ｉｔ−１と同じ位置に写り込んでいる重合対象画像Ｏｔ−１において移動先ブロックＲと同じ位置にある重合対象ブロックＧを元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴに重ね合わせてフュージョンブロックＦを生成する。【００８５】
＜画像生成部１５の動作＞
ブロック重合部１４が生成した複数のフュージョンブロックＦを示している。これらフュージョンブロックＦを示すデータは、フュージョンブロックＦの位置を示すデータとともに画像生成部１５に送出される。画像生成部１５は、本発明の画像生成手段に相当する。【００８６】
画像生成部１５は、図１０に示すように各フュージョンブロックＦを重ね合わせて画像サイズが元画像Ｉｔと同じ重合画像Ｓｔを生成する。このときのフュージョンブロックＦの重ね合わせ方法について説明する。あるフュージョンブロックＦ（ｘ，ｙ）は、５×５の矩形に配置される２５個の画素から構成され、中心の画素ａは（ｘ，ｙ）の位置にある。画像生成部１５は、フュージョンブロックＦ（ｘ，ｙ）を重合画像Ｓｔの（ｘ，ｙ）の位置に配置する。したがって、中心の画素ａは、重合画像Ｓｔの（ｘ，ｙ）の位置に配置される。同様に、画像生成部１５は、フュージョンブロックＦ（ｘ＋１，ｙ）を重合画像Ｓｔの（ｘ＋１，ｙ）の位置に配置する。【００８７】
このとき、フュージョンブロックＦ（ｘ，ｙ）とフュージョンブロックＦ（ｘ＋１，ｙ）とは互いにオーバーラップしているはずである。画像生成部１５は、このオーバーラップしている部分については、画素値の加算を行うことで重ね合わせを実行する。【００８８】
それでは、重合画像Ｓｔの（ｘ，ｙ）の位置にある画素ａには、何枚のフュージョンブロックが重畳しているのであろうか。フュージョンブロックＦは、２５個の画素から構成される。画素ａを有しているフュージョンブロックＦには、図１１に示すように画素ａを右下隅に有しているものもあれば、右下隅の左隣に有しているものもあり、中心に有しているものもあり、左上隅に有しているものもある。より一般的に言えば、画素ａは、−２≦ｍ≦２，−２≦ｎ≦２としたときに表される２５種類のフュージョンブロックＦ（ｘ＋ｍ，ｙ＋ｎ）のいずれにも登場する。重合画像Ｓｔには、これらのフュージョンブロックＦがいずれも重なり合っているので、重合画像Ｓｔの画素ａには、２５枚のフュージョンブロックＦが多重に重なり合っていることになる。【００８９】
このような重合画像Ｓｔは元画像Ｉｔとかけ離れた存在である。すなわち、画素値が元画像Ｉｔの２５倍程度高いのである。フュージョンブロックＦは、それだけで元画像Ｉｔと同等な画素値を有する画像断片である。重合画像Ｓｔを構成する画素は、このフュージョンブロックＦが２５枚積み重なって構成されているので、画素値も２５倍程度となっているわけである。【００９０】
そこで本発明の画像生成部１５は、図１２に示すように重合画像Ｓｔに対して除算処理を行うことで画素値のレベルを元画像Ｉｔと同程度まで落とすようにしている。なお、重合画像の端部においては、フュージョンブロックＦの重なり枚数が２５枚よりも少ない場合もあり得る。したがって、画像生成部１５は、重合画像Ｓｔの場所によって何枚のフュージョンブロックＦが重ねられるかを示す重合状況マップに基づいて重合画像Ｓｔの除算処理を画素ごとに変えながら実行する。とはいえ、画像生成部１５は、重合画像Ｓｔの中心部に位置している画素の多数派について画素値を２５で除算する処理を行うことにはなる。【００９１】
除算処理後の画像こそが、ノイズ低減画像Ｏｔである。このノイズ低減画像Ｏｔは、元画像Ｉｔからノイズ成分を除去したような画像となっており、ノイズ低減動画Ｖαを構成するフレームとして画像処理装置１０から出力される。また、このノイズ低減画像Ｏｔは、元画像Ｉｔ＋１についてノイズ低減処理を行う場合の重合対象画像となる。このノイズ低減処理における参照画像Ｉｔは、図２に係る元画像Ｉｔと同じものである。【００９２】
完成したノイズ低減画像Ｏｔには、元画像Ｉｔと同じ被検体像を映しこんでいるのでこの理由について説明する。ノイズ低減画像Ｏｔは、元画像Ｉｔと重合対象画像Ｏｔ−１とが重ねられて構成される。元画像Ｉｔに写り込む被検体像と重合対象画像Ｏｔ−１に写り込む被検体像とは全く同じ像ではなく、部分的に位置ズレが起きている。画像処理装置１０は、この位置ズレを補正して両画像の重ね合わせを行う。すなわち、フュージョンブロックＦを生成する際に、元画像Ｉｔと重合対象画像Ｏｔ−１の位置ズレの補正がなされているわけである。つまり、重合対象画像Ｏｔ−１は、写り込む像が元画像Ｉｔに対応するように矯正されてノイズ低減画像Ｏｔに重ねられている。【００９３】
一方、画像処理装置１０の処理は、元画像Ｉｔからしてみれば、一度細かい断片にされて、それがまた一つの画像に戻っただけである。したがって、ノイズ低減画像Ｏｔは、元画像Ｉｔに写り込む像のうちノイズ成分のみが除去されたような画像となり、両画像に写り込む被検体像は同じものとなる。このような事情は、重合対象画像Ｏｔ−１と元画像Ｉｔ−１とに同じ被検体像が写り込んでいる理由ともなっている。【００９４】
このようにして、画像生成部１５は、注目画素の位置を変えながらターゲットブロックＴが次々と設定されるのに伴い、フュージョンブロックＦを次々と画像上で重畳させることにより元画像Ｉｔに写り込むノイズが低減されたノイズ低減画像Ｏｔを生成する。この際、画像生成部１５は、ノイズ低減画像Ｏｔ上におけるフュージョンブロックＦの位置が元画像Ｉｔ上におけるターゲットブロックＴの位置と同じ位置となるように動作する。【００９５】
このように、画像生成部１５は、フュージョンブロックＦにおける注目画素の位置が元画像Ｉｔと同じになるようにフュージョンブロックＦを画像上に配置する動作を異なる注目画素について行うことにより元画像Ｉｔに写り込むノイズが低減されたノイズ低減画像Ｏｔを生成する。そして、画像生成部１５は、フュージョンブロックＦをオーバーラップさせながら足し合わせた後、画像上の画素の画素値を当該画素においてフュージョンブロックＦの足し合わせが何回されたかを示す積算回数で除算することによりノイズ低減画像Ｏｔを生成する。【００９６】
＜その他の構成＞
以上の説明は、本発明に係る画像処理装置の基本的な動作である。本発明の構成は、上述の動作に加えて、追加的な動作を行うことで種々の目的合わせた画像処理ができるようになっている。したがって、以下に説明する重みづけ設定部１６，ベクトル編集部１７は、必要な場合に応じて適宜動作させたりさせなかったりすることが可能である。【００９７】
＜重みづけ設定部１６＞
重みづけ設定部１６は、ブロック重合部１４が元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴと重合対象画像Ｏｔ−１上の重合対象ブロックＧとを重ね合わせる際に関連する構成となっている。この重みづけ設定部１６は、重ね合わせの様式をターゲットブロックＴごとに変更させる設定値をブロック重合部１４に出力する。ブロック重合部１４は、ターゲットブロックＴごとに異なる様式で重ね合わせを実行することになる。【００９８】
すなわち、重みづけ設定部１６を動作させない構成においては、ブロック重合部１４は、一定の重みづけに基づいて両ブロックＴ，Ｇを重ね合わせることでターゲットブロックＴのすべてに対して重合対象ブロックＧを同じ濃さで重ね合わせるように動作する。重みづけ設定部１６を動作させるようにすると、ブロック重合部１４は、あるターゲットブロックＴに対しては、重合対象ブロックＧをより濃く重ね合わせる動作をし得るし、別のターゲットブロックＴに対しては、重合対象ブロックＧをより薄く重ね合わせる動作をし得る。【００９９】
この重みづけ設定部１６の動作には、複数の方式がある。以降、各方式について詳細に説明する。【０１００】
＜重みづけ設定部１６の動作：画素単位で重みづけを変える方式＞
図１３は、重みづけ設定部１６が画素単位で重みづけを変える方式で動作している場合を説明している。この図１３では、元画像Ｉｔにおいて（ｘ，ｙ）の位置にあるターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）の左上端の画素Ａに重合対象ブロックＧ（ｘ，ｙ）の左上端の画素ａが重ね合わせられる様子を示している。このとき、ブロック重合部１４は、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）上の画素Ａに対応する重みづけの設定値βＡを重みづけ設定部１６より受信して、フュージョンブロックＦ（ｘ，ｙ）の左上端の画素が画素Ａ×（１−βＡ）と画素ａ×βＡとの和となるように重合動作を行う。仮にβＡが０だとすると、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）の画素Ａに全く重合対象ブロックＧ（ｘ，ｙ）の画素ａを重ね合わせずにフュージョンブロックＦが生成される。また、βＡが０．５だとすると、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）の画素Ａと重合対象ブロックＧ（ｘ，ｙ）の画素ａとが同じ強度で重ね合わされてフュージョンブロックＦにおける左上端の画素が生成される。すなわちβが大きくなるにつれ重合対象ブロックＧの画素ａの重ね合わせは次第に強くなる。このようにして生成されたフュージョンブロックＦに基づいて生成されたノイズ低減画像Ｏｔは、部分によって重合対象画像Ｏｔ−１が濃く重ねられていたり、薄く重ねられていたりする。【０１０１】
重みづけ設定部１６は、ターゲットブロックＴ上の各画素と設定値βとが関連したテーブルを参照して、ブロック重合部１４が重合しようとしているターゲットブロックＴのある画素に対応した設定値βをブロック重合部１４に送信する構成となっている。したがって、テーブルはターゲットブロックＴの数だけある。ターゲットブロックＴの間で共通のテーブルが用いられるわけではない。【０１０２】
元画像Ｉｔのある画素Ａは、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）に属している。ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）と重合対象ブロックＧ（ｘ，ｙ）とが重ねられる際に、画素Ａと画素ａとが互いに重ねられる。この重ね合わせの重みづけの設定値はβＡである。このβＡは、後述するように、画素Ａの画素値と画素ａの画素値で決まる。ところで、この画素Ａは、ターゲットブロックＴ（ｘ−１，ｙ）にも属している。ターゲットブロックＴ（ｘ−１，ｙ）と重合対象ブロックＧ（ｘ−１，ｙ）とが重ねられる際に、画素Ａは、重合対象画像Ｏｔ−１上のある画素が重ねられる。この重ねられる画素が先ほどの画素ａと同じになる保証はない。探索部１２は、ターゲットブロックＴの各々について個別に探索をするので、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）の探索結果とターゲットブロックＴ（ｘ−１，ｙ）の探索結果とは互いに独立しているからである。【０１０３】
重合対象ブロックＧ（ｘ−１，ｙ）上の画素のうち画素Ａに重ねられるのは、画素ａとは異なる画素αになったとする。画素ａと画素αとは互いに異なる画素なので画素値は互いに異なっていることが多い。ターゲットブロックＴ（ｘ−１，ｙ）と重合対象ブロックＧ（ｘ−１，ｙ）とが重ねられる際に、画素Ａと画素αとが互いに重ねられる。この重ね合わせの重みづけの設定値βαは、画素Ａの画素値と画素αの画素値で決まる。ということは、同じ画素Ａの重ね合わせでもターゲットブロックＴが違うと設定値βも違う可能性があるというわけである。したがって、設定値βは、ターゲットブロックＴごとに算出する必要がある。一つの画素Ａに対して設定値βは、ターゲットブロックＴの数だけ繰り返し算出されることになる。【０１０４】
図１４は、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）が重合処理を受ける際に重みづけ設定部１６が参照する設定値βのテーブルＴβ（ｘ，ｙ）を表している。このテーブルＴβ（ｘ，ｙ）には、ある画素Ａ，Ｂ…に固有の設定値βＡ，βＢ，…が配列されている。このテーブルＴβ（ｘ，ｙ）は、記憶部２０が記憶している。【０１０５】
重みづけ設定部１６は、ブロック重合部１４がブロックの重合に関する動作をする前にテーブルＴβ（ｘ，ｙ）を生成している。このテーブルＴβ（ｘ，ｙ）の生成方法について説明する。図１５は、重みづけ設定部１６がテーブルＴβ（ｘ，ｙ）生成するときに参照する画素値差の絶対値｜Ａ−ａ｜と重みづけの設定値βとの関係性を示している。この関係性を示すデータは、記憶部２０が記憶している。【０１０６】
絶対値｜Ａ−ａ｜は、各画素がどのくらい異なっているかを示す指標である。これが高いと、画素値の違いが大きく、画素Ａは画素ａに対して異なっていることになる。【０１０７】
図１５を見ればわかるように、絶対値｜Ａ−ａ｜とβとの関連性は、絶対値｜Ａ−ａ｜が小さいほどβが大きくなるように設定される。絶対値｜Ａ−ａ｜が小さいということは、ターゲットブロックＴ上の画素Ａと重合対象ブロックＧ上の画素ａとは互いに似ていることを表している。ということは両画素に現れている被検体像が似ていると考えることができ、画素Ａに画素ａを濃いめに重ね合わせても、像の重複が起こらない。本発明の構成によれば、このような場合は、βを大きくして画素Ａ上のノイズが確実に消去されるようにしている。【０１０８】
一方、絶対値｜Ａ−ａ｜が大きいということは、ターゲットブロックＴ上の画素Ａと重合対象ブロックＧ上の画素ａとは互いに異なることを表している。ということは両画素に現れている被検体像が異なるわけであるから、画素Ａに画素ａを濃いめに重ね合わせる動作を繰り返すと結果として得られるノイズ低減画像Ｏｔに被検体像が２重に写り込むことになってしまう。そこで、本発明の構成によれば、このような場合は、βを小さくして被検体像の重複を抑制している。【０１０９】
このように画素単位で重みづけを変える方式によれば、ブロック重合部１４は、重みづけ設定部１６より重みづけの設定値βを取得して、フュージョンブロックＦを構成する画素ごとに個別の重みづけで元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴの画素と対応する重合対象画像Ｏｔ−１上の重合対象ブロックＧの画素とを重合する構成となっている。ターゲットブロックＴに属する画素の画素値と重合対象ブロック上の対応画素の画素値との差の絶対値が大きくなるにつれ、次第に重合対象ブロックＧがフュージョンブロックＦに承継されないように重ね合わせの重みづけが変更される。【０１１０】
上述の構成によれば、重みづけ設定部１６は、設定値βの設定に重合対象画像Ｏｔ−１上の重合対象ブロックＧに属する画素の画素値を用いていたが、重合対象ブロックＧに代えて参照画像Ｉｔ−１上の移動先ブロックＲに属する画素の画素値を設定値βの設定に用いるようにしてもよい。【０１１１】
＜重みづけ設定部１６の動作：ブロック単位で重みづけを変える方式＞
上述の方式は、重ね合わせの重みづけを画素単位で変える構成であった。本発明はこのような構成に限られない。図１６は、重みづけ設定部１６がブロック単位で重みづけを変える方式で動作している場合を説明している。この図１６では、元画像Ｉｔにおいて（ｘ，ｙ）の位置にあるターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）に重合対象ブロックＧ（ｘ，ｙ）が重ね合わせられる様子を示している。このとき、ブロック重合部１４は、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）に対応する重みづけの設定値γｘ，ｙを重みづけ設定部１６より受信して、フュージョンブロックＦ（ｘ，ｙ）がターゲットブロックＴ×（１−γｘ，ｙ）と重合対象ブロックＧ×γｘ，ｙとの和となるように重合動作を行う。【０１１２】
仮にγｘ，ｙが０だとすると、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）に全く重合対象ブロックＧ（ｘ，ｙ）を重ね合わせずにフュージョンブロックＦが生成される。また、γｘ，ｙが０．５だとすると、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）と重合対象ブロックＧ（ｘ，ｙ）とが同じ強度で重ね合わされてフュージョンブロックＦが生成される。すなわちγが大きくなるにつれ重合対象ブロックＧの重ね合わせは次第に強くなる。【０１１３】
重みづけ設定部１６は、ターゲットブロックＴと設定値γとが関連したテーブルを参照して、ブロック重合部１４が重合しようとしているターゲットブロックＴに対応した設定値γをブロック重合部１４に送信する構成となっている。このようにして生成されたフュージョンブロックＦに基づいて生成されたノイズ低減画像Ｏｔは、部分によって重合対象画像Ｏｔ−１が濃く重ねられていたり、薄く重ねられていたりする。【０１１４】
図１７は、重みづけ設定部１６が参照する設定値γのテーブルＴγを表している。このテーブルＴγには、あるターゲットブロックＴ（ａ，ｂ）に固有の設定値γ（ａ，ｂ）が配列されている。このテーブルＴγは、記憶部２０が記憶している。【０１１５】
重みづけ設定部１６は、ブロック重合部１４がブロックの重合に関する動作をする前にテーブルＴγを生成している。このテーブルＴγの生成方法について説明する。元画像Ｉｔにおいて（ｘ，ｙ）の位置にあるターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）の中央の画素を代表画素Ｍとし、重合対象ブロックＧ（ｘ，ｙ）の中央の画素を代表画素ｍとする。図１８は、重みづけ設定部１６がテーブルＴγを生成するときに参照する代表画素値差の絶対値｜Ｍ−ｍ｜と重みづけの設定値γとの関係性を示している。この関係性を示すデータは、記憶部２０が記憶している。【０１１６】
絶対値｜Ｍ−ｍ｜は、ターゲットブロックＴの代表画素と重合対象ブロックＧの代表画素がどのくらい異なっているかを示す指標である。これが高いと、代表画素値の違いが大きく、代表画素Ｍは代表画素ｍに対して異なっていることになる。重みづけ設定部１６があるターゲットブロックＴ（ａ，ｂ）についての重みづけの設定値γ（ａ，ｂ）を求める時には、重合対象ブロック（ａ，ｂ）の絶対値｜Ｍ−ｍ｜ａ，ｂを用いる。すなわち、重みづけ設定部１６は、図１８に示されている関連性において、絶対値｜Ｍ−ｍ｜ａ，ｂに対応する重みづけの設定値γを読みだして、これをターゲットブロックＴ（ａ，ｂ）に対応する設定値γａ，ｂにする。【０１１７】
図１８を見ればわかるように、絶対値｜Ｍ−ｍ｜とγとの関連性は、絶対値｜Ｍ−ｍ｜が小さいほどγが大きくなるように設定される。絶対値｜Ｍ−ｍ｜が小さいということは、ターゲットブロックＴと重合対象ブロックＧとは互いに似ていることを表している。ということは両ブロックに現れている被検体像が似ているわけであるから、ターゲットブロックＴに重合対象ブロックＧを濃いめに重ね合わせても、像の重複が起こらない。本発明の構成によれば、このような場合は、γを大きくしてターゲットブロックＴ上のノイズが確実に消去されるようにしている。【０１１８】
一方、絶対値｜Ｍ−ｍ｜が大きいということは、ターゲットブロックＴと重合対象ブロックＧとは互いに異なることを表している。ということは両ブロックに現れている被検体像が異なるわけであるから、ターゲットブロックＴに重合対象ブロックＧを濃いめに重ね合わせてしまうと像が重複してしまう。そこで、本発明の構成によれば、このような場合は、γを小さくして被検体像の重複を抑制している。【０１１９】
このようにして生成されたノイズ低減画像Ｏｔは、ある部分では、重合対象画像Ｏｔ−１が濃く重ねられてノイズ成分が確実に目立たなくなっており、また別の部分では重合対象画像Ｏｔ−１が薄く重ねられて像の重複が目立たなくなっている。したがって、重みづけ設定部１６を備えた構成によれば、より視認性に優れたノイズ低減画像Ｏｔが取得できるようになる。【０１２０】
このように、ブロック単位で重みづけを変える方式によれば、ブロック重合部１４は、重みづけ設定部１６より重みづけの設定値γを取得して、フュージョンブロックＦを生成するごとに個別の重みづけで元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴおよび重合対象画像Ｏｔ−１上の重合対象ブロックＧを重合する構成となっている。ターゲットブロックＴ上の代表画素値と重合対象ブロックＧ上の代表画素値との差の絶対値｜Ｍ−ｍ｜が大きくなるにつれ、次第に重合対象ブロックがフュージョンブロックＦに承継されないように重ね合わせの重みづけが変更される。【０１２１】
上述の構成によれば、重みづけ設定部１６は、設定値γの設定に重合対象画像Ｏｔ−１上の重合対象ブロックＧに属する画素の画素値を用いていたが、重合対象ブロックＧに代えて参照画像Ｉｔ−１上の移動先ブロックＲに属する画素の画素値を設定値γの設定に用いるようにしてもよい。【０１２２】
本発明の構成は、重みづけ設定部１６の他に追加的な動作を行うことができるようになっている。以降、ベクトルマップｍｖの生成に係るベクトル編集部１７の構成について説明する。ベクトル編集部１７は、本発明の編集手段に相当する。【０１２３】
＜ベクトル編集部１７の動作＞
ベクトルマップｍｖは、元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴが参照画像Ｉｔ−１上のどこに移動したかを示すベクトルから構成されるマップである。被検体像は参照画像Ｉｔ−１と重合対象画像Ｏｔ−１との間で変化はないから、ベクトルマップｍｖは、重合対象画像Ｏｔ−１上におけるターゲットブロックＴの移動先を示しているわけである。しかし、このベクトルマップｍｖは、次のような問題を抱えている。【０１２４】
すなわち、ベクトルマップｍｖは、複数の候補ブロックＣの中から最もターゲットブロックＴに似ているものを選びこれをターゲットブロックＴに対応する移動先ブロックＲであるものと決めつけて生成されている。したがって、移動先ブロックＲに対応する重合対象ブロックＧをターゲットブロックＴに重ね合わせると、ターゲットブロックＴ上のノイズがかえって目立つ場合がある。この様な現象は、特に元画像上に多くのノイズ成分が分布している場合によく起こる。【０１２５】
探索部１２は、無理にでも候補ブロックＣの中からターゲットブロックＴに似ているものを探索する。ターゲットブロックＴに激しいノイズが写り込んでいると、探索部１２は、このノイズのパターンを参照画像内部から探し出そうとしてしまう。すると、探索部１２は、ターゲットブロックＴに写り込むノイズ成分のパターンに最も似た候補ブロックＣを移動先ブロックＲであるものと認識する。ベクトルマップｍｖには、このような無理やり移動先ブロックＲを選んだことによって得られた結果も含まれてしまっている。【０１２６】
このように、探索部１２に無理に移動先ブロックＲを選ばせれば、写り込むノイズ成分がターゲットブロックＴのノイズ成分と類似していることを理由に移動先ブロックＲが選ばれるような場合も出てくる。このような場合、両ブロックを重ね合わせると、ノイズ成分が強め合う結果となり、かえってノイズが目立ってしまうわけである。この様なノイズが強め合う現象は、元画像ＩｔにおいてＳ／Ｎ比が低い場合に起こり、元画像Ｉｔにおけるノイズ成分が強く表れている部分以外にも、ターゲットブロックＴに被検体像が写り込んでいない場合にも起こりえる。【０１２７】
ベクトル編集部１７は、このような探索部１２の欠点を補うべくベクトルマップｍｖ上におけるターゲットブロックＴの注目画素が起点で、ターゲットブロックＴに無意味に似ている移動先ブロックＲの中心が終点となっているベクトルを探し出し、これをゼロベクトルに変更することでベクトルマップｍｖを編集する。【０１２８】
ベクトル編集部１７は、元画像Ｉｔと参照画像Ｉｔ−１とを用いてベクトルマップｍｖを構成する各ベクトルを検証する。図１９は、ベクトル編集部１７がベクトルマップｍｖの（ｘ，ｙ）の位置にあるベクトルに対して検証を行っている様子を示している。ベクトル編集部１７は、まず、探索部１２より、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）と移動先ブロックＲ（ｘ，ｙ）との間の変異度Ｓ（Ｒ）ｘ，ｙを取得する。図１９の上側は、変異度Ｓ（Ｒ）ｘ，ｙの算出の様子を模式的に表している。【０１２９】
続いて、ベクトル編集部１７は、参照画像Ｉｔ−１上の（ｘ，ｙ）の位置を中心としたターゲットブロックＴと同じ大きさ同じ形をしたブロックを認識する。このブロックは、参照画像Ｉｔ−１において元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴと同じ位置にあるブロックで、同位置ブロックＯ（ｘ，ｙ）と呼ぶことにする。移動先ブロックＲよりもこの同位置ブロックＯを用いてフュージョンブロックＦを生成した方がノイズ低減画像Ｏｔの画質が向上する場合がある。移動先ブロックＲに対応する重合対象ブロックＧをターゲットブロックＴに重ね合わせると、上述のように互いのブロックに写り込むノイズ成分が強め合う場合があるからである。この様な場合、ターゲットブロックＴの同一位置上にある重合対象画像Ｏｔ−１上のブロックを重ね合わせてフュージョンブロックＦを生成した方が互いのブロックに写り込むノイズ成分が消去されて都合がよい。動画に写り込むノイズ成分は、常に揺らいでおり、各フレームの特定の一部に写り込むノイズ成分のパターンは経時的に変化して同じにならないからである。問題は、フュージョンブロックＦの生成に同位置ブロックＯを使うかどうかをどうやって判断するかというところにある。ベクトル編集部１７は、変異度Ｓ（Ｒ），Ｓ（Ｏ）を用いてこの判断を行うようにしている。【０１３０】
ベクトル編集部１７は、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）と同位置ブロックＯ（ｘ，ｙ）との間で変異度Ｓ（Ｏ）ｘ，ｙを算出する。したがって、Ｓ（Ｏ）＝Σ｜Ｔｉ−Ｏｉ｜で表すことができる。ＴｉはターゲットブロックＴを構成するそれぞれ画素の画素値であり、Ｏｉは同位置ブロックＯを構成するそれぞれの画素の画素値である。ｉはブロック内のそれぞれの画素の位置を表している。図１９の下側は、変異度Ｓ（Ｏ）ｘ，ｙが算出される様子を模式的に表している。【０１３１】
ベクトル編集部１７は、移動先ブロックＲ（ｘ，ｙ）に係る変異度Ｓ（Ｒ）ｘ，ｙと同位置ブロックＯ（ｘ，ｙ）に係る変異度Ｓ（Ｏ）ｘ，ｙとの間で比較をする。同位置ブロックＯ（ｘ，ｙ）は、実は、探索部１２において移動先ブロックＲを探索する際に候補ブロックＣであった。この同位置ブロックＯ（ｘ，ｙ）は、かつてはターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）に最も似ているかもしれない候補ブロックＣになっておきながら、結局は、最も似ているものとしては選ばれなかったという事情がある。従って、同位置ブロックＯ（ｘ，ｙ）と移動先ブロックＲ（ｘ，ｙ）とが異なる位置にある場合、必ず変異度Ｓ（Ｒ）ｘ，ｙは変異度Ｓ（Ｏ）ｘ，ｙよりも小さいことになる。【０１３２】
問題は、変異度Ｓ（Ｒ）ｘ，ｙが優位に変異度Ｓ（Ｏ）ｘ，ｙよりも小さいといえるかである。図２０の左側は、変異度Ｓ（Ｒ）ｘ，ｙが優位に変異度Ｓ（Ｏ）ｘ，ｙよりも低い場合を示している。同位置ブロックＯ（ｘ，ｙ）は、ターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）が参照画像Ｉｔ−１上のどこにいるかを考える際にまず最初に候補として考えられるブロックである。元画像Ｉｔと参照画像Ｉｔ−１とは連写画像であるから、元画像Ｉｔ上の被検体像は、参照画像Ｉｔ−１上においてそうは遠くには移動していないはずだからである。移動先ブロックＲ（ｘ，ｙ）がこのような同位置ブロックＯ（ｘ，ｙ）よりも優位にターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）に類似しているということは、移動先ブロックＲ（ｘ，ｙ）の選択の信頼性は高いということになる。【０１３３】
一方、図２０の右側に示すように、変異度Ｓ（Ｒ）ｘ，ｙが変異度Ｓ（Ｏ）ｘ，ｙに似通っている場合、移動先ブロックＲ（ｘ，ｙ）が同位置ブロックＯ（ｘ，ｙ）よりも優位にターゲットブロックＴ（ｘ，ｙ）に類似しておらず、移動先ブロックＲ（ｘ，ｙ）の選択の信頼性は低いということになる。【０１３４】
具体的には、ベクトル編集部１７は、変異度Ｓ（Ｏ）ｘ，ｙ／変異度Ｓ（Ｒ）ｘ，ｙが一定の値以上の場合は、ベクトルマップｍｖ上の（ｘ，ｙ）の位置にあるベクトルの信頼性が高いものと認識し、変異度Ｓ（Ｏ）ｘ，ｙ／変異度Ｓ（Ｒ）ｘ，ｙが一定の値と同じかそれ以下の場合は、ベクトルの信頼性が低いものと認識する。【０１３５】
ベクトル編集部１７は、ベクトルマップｍｖ上のベクトルのすべてについて上述の検証をし、信頼性の低いベクトルｖ（ａ，ｂ）を図２１に示すようにゼロベクトルに変更するような編集をベクトルマップｍｖに対して行う。したがって、ベクトルの上書きがなされた（ａ，ｂ）の位置についてブロック重合部１４は、図２２に示すように、重合対象画像Ｏｔ−１における重合対象ブロックＧ（ｘ，ｙ）が元画像ＩｔにおけるターゲットブロックＴと同じ位置となる。【０１３６】
すなわち、本発明における画像処理装置では、ベクトル編集部１７により、ターゲットブロックＴに有意に類似しているブロックが参照画像Ｉｔ−１上で見つからない場合、元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴと同一位置に相当する重合対象画像Ｏｔ−１上のブロックをターゲットブロックＴに重ね合わせる構成となっている。このようにすることで、ターゲットブロックＴに無意味に似ている重合対象画像Ｏｔ−１上のブロックをターゲットブロックＴに重ね合わせて、ノイズ低減画像Ｏｔが乱れることを防ぐことができる。【０１３７】
元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴと同一位置に相当する重合対象画像Ｏｔ−１上のブロックは、ある程度の類似性が保証されている。元画像Ｉｔと重合対象画像Ｏｔ−１に写り込む被検体像を写す参照画像Ｉｔ−１とが連続写真だからである。これに比べて、ターゲットブロックＴに類似するブロックを複数の候補ブロックＣの中から探し出す場合、変異度の比較が行われるわけである。この方法は、変異度を類似性の指標に用いているに過ぎないわけであるから、これだけを頼りにしてブロックの重合を行うと間違いが生じる可能性が高い。そこで、本発明によれば、変異度Ｓ（Ｒ）が変異度Ｓ（Ｏ）よりも十分に低いとは言えないときは、移動先ブロックＲがターゲットブロックＴに似ていると決めつけることを避けている。本発明の構成によれば、このような場合、ターゲットブロックＴと同一位置に相当する重合対象画像Ｏｔ−１上のブロックを重合の対象とすることで、大きな誤りを避けノイズ低減画像Ｏｔ全体の信頼性を高めようとしている。【０１３８】
このように、ベクトル編集部１７は、参照画像Ｉｔ−１においてターゲットブロックＴの位置にある同位置ブロックＯを設定して、移動先ブロックＲが同位置ブロックＯと比較してターゲットブロックに優位に類似していない場合、探索部１２が探し出した移動先ブロックＲを同位置ブロックＯとするような上書を探索手段の出力であるベクトルマップｍｖに対して行う。【０１３９】
各部１１，１２，１３，１４，１５，１６，１７は、種々のプログラムを実行するＣＰＵにより実現される。各部１１，１２，１３，１４，１５，１６，１７は、それぞれを担当する個別の処理装置により実現されていてもよい。【０１４０】
以上のように、本発明によれば、ライブ像Ｖを構成する各フレームのノイズを確実に除去することができる画像処理装置１０を提供できる。すなわち本発明によれば、元画像Ｉｔ上にターゲットブロックＴを設定し、このターゲットブロックＴが重合対象画像Ｏｔ−１のどこに写り込んでいるかを探索する構成となっている。このようにターゲットブロックＴの移転先を重合対象画像Ｏｔ−１の中から探し出すようにすれば、元画像Ｉｔ上の被検体像を重合対象画像Ｏｔ−１上で追跡しつつ画像同士の重合を行うことができるので、重合により被検体が二重に写り込んでしまうことがない。【０１４１】
また、本発明によれば、ブロック単位で被検体像の追跡を行い，一つの画素に対して複数の追跡結果を反映させて誤追跡を補正するので、画素個別に移動先を探す従来方法と比べて、信頼性が格段に高くなる。【０１４２】
また、上述の構成によれば、フュージョンブロックＦをオーバーラップさせながら足し合わせた後、画像上の画素の画素値を当該画素においてフュージョンブロックＦの足し合わせが何回されたかを示す積算回数で除算するようにしている。このようにすれば、より信頼性の高いノイズ低減画像Ｏｔが生成できる。【０１４３】
その理由について説明する。ノイズ低減画像Ｏｔを構成する画素の各々の画素値は、ターゲットブロックＴと重合対象ブロックＧとを重ね合わせた結果である。重合対象ブロックＧは、ターゲットブロックＴに写り込む被検体像と同じものが写り込んでいるはずではあるが、探索部１２が移動先ブロックＲの誤認を起こしてしまうと、重合対象画像Ｏｔ−１のうち重合対象ブロックＧにふさわしくない部分が重合対象ブロックＧに選択される場合が少なからず発生する。【０１４４】
上述の構成によれば、ノイズ低減画像Ｏｔを構成する各画素は、一つの重合対象ブロックＧに基づいて構成されるわけではない。すなわち、各画素は、異なる重合対象ブロックＧが多重に重ね合わせられて構成されるのである。したがって、重合対象ブロックＧの誤認識が生じたとしても、ノイズ低減画像Ｏｔにおける影響は限定的となる。誤認識に係る重合対象ブロックＧは、多重に重ねられた数ある重合対象ブロックＧのうちの一つに過ぎないからである。【０１４５】
本発明によれば、フュージョンブロックＦの足し合わせの後、各画素の画素値をフュージョンブロックＦの積算回数で除算してノイズ低減画像を生成するので、ノイズ低減画像の画素値レベルは、元画像Ｉｔとほぼ同様となる。【０１４６】
また、ブロック重合部１４がフュージョンブロックＦを構成する画素ごとに個別の重みづけで元画像Ｉｔ上のターゲットブロックＴの画素と対応する重合対象画像Ｏｔ−１上の重合対象ブロックＧの画素とを重合する構成とし、ターゲットブロックＴに属する画素の画素値と重合対象ブロックＧ上の対応画素の画素値との差の絶対値が大きくなるにつれ、次第に重合対象ブロックがフュージョンブロックＦに承継されないように重ね合わせの重みづけを変更すれば、元画像Ｉｔにおいて被検体像の動きが激しい部分については、重合対象画像Ｏｔ−１の重ね合わせが軽微なものとなる。このようにすれば、ノイズ低減画像において被検体像が二重化するのをより確実に防ぐことができる。【０１４７】
画素ごとに重みづけを変更する方法では、画像処理に時間がかかりすぎてしまう。そこで、ターゲットブロックＴ上の画素値と重合対象ブロックＧ上の画素値との差の絶対値が大きくなるにつれ、次第に重合対象ブロックＧがフュージョンブロックＦに承継されないように重ね合わせの重みづけを変更すれば、重みづけの変更がブロック単位となるので、より高速に画像処理をすることが可能となる。【０１４８】
また、本発明のベクトル編集部１７によれば次のような効果がある。元画像上のターゲットブロックＴと参照画像上の同位置ブロックの両ブロックにおいて、両ブロックに写り込んだ被検体像に移動がない場合もしくは両ブロックにそもそも被検体像が写り込んでいない場合、参照画像Ｉｔ−１上の同位置ブロックは、ある程度ターゲットブロックＴに類似していることが保証された状態である。したがって、フュージョンブロックＦを生成する際に、探索部１２によりターゲットブロックＴに対応するブロックを重合対象画像Ｏｔ−１から探し出して重ね合わせるよりも、重合対象画像Ｏｔ−１におけるターゲットブロックＴに相当する部分をそのまま重ね合わせたほうがより視認性がよくなる場合がある。【０１４９】
上述の構成によれば、所定条件の場合、探索部１２による探索結果を破棄して、重合対象画像Ｏｔ−１におけるターゲットブロックＴに相当する部分をそのまま重ね合わせるようにし、ターゲットブロックＴに対して似ているがために本来は移動していないのにも関わらず移動したという認定を受けた重合対象ブロックＧが重ねられてフュージョンブロックＦが生成されることがなくなり、ノイズ低減画像の視認性がよりよくなる。【０１５０】
本発明は上述の構成に限られず下記のように変形実施することができる。【０１５１】
（Ａ）上述の構成によれば、元画像Ｉｔを構成するターゲットブロックＴの各々に対して同様な探索動作を行うようにしていたが、本発明はこの構成に限られない。すなわち、あるターゲットブロックＴについて移動先ブロックＲを探索しておいて、それ以降のターゲットブロックＴの探索には、先ほどの探索結果を反映するようにしてもよい。【０１５２】
図２３は、本変形例に基づく動作を説明している。ターゲット設定部１１は、元画像Ｉｔ上を構成する画素の一つである画素ｐを注目画素としてターゲットブロックＴを設定する。探索部１２は、ターゲットブロックＴの探索を例えば参照画像Ｉｔ−１の全面を探索範囲ｒとして行う。このようにすることで、ターゲットブロックＴの参照画像Ｉｔ−１上の移動先を確実に発見することができる。画素ｐの決定の方法は、特に限定はされない。例えば、画素ｐの位置をあらかじめ設定するようにしたり、操作者に選択させるようにしたりしてもよい。また、微分処理により画像上の特徴点を抽出しこれを画素ｐとしてもよい。そして、被検体の骨の一部など画像上において目立つ点を画素ｐとしてもよい。【０１５３】
図２４は、画素ｐの近傍にある画素ｑを注目画素としてターゲットブロックＴを設定し、このブロックの移動先を参照画像Ｉｔ−１上から探索しようとしている状態を示している。この場合、探索部１２は、まず、画素ｑが画素ｐからどのように離れているかを元画像Ｉｔ上で認識する。このとき、画素ｑは、横方向にｋｘ，縦方向にｋｙだけ離れているものとする。【０１５４】
参照画像Ｉｔ−１上における点ｐの移動先から横方向にｋｘ，縦方向にｋｙだけ離れた画素ｓのあたりに画素ｑの移動先があるはずである。探索部１２は、画素ｑを注目画素とするターゲットブロックＴを参照画像Ｉｔ−１から探し出す時は、画像全域から探索することはせずに、画素ｓを中心として探索範囲ｒを定めてこの範囲で探索を実行する。【０１５５】
すなわち、本変形例の探索部１２は、ある注目画素について移動先ブロックＲの探索を参照画像Ｉｔ−１のうちの広い範囲にわたって探索する正確性優先モードと、正確性優先モードの探索結果に基づいて正確性優先モードの処理対象となった注目画素とは異なる注目画素について移動先ブロックＲの探索を参照画像Ｉｔ−１のうちの狭い範囲にわたって探索する速度優先モードの二つのモードに基づいて動作し、速度優先モードは、正確性優先モードの処理対象となった注目画素と、正確性優先モードの探索で発見された注目画素の参照画像Ｉｔ−１上における移動先の画素との位置関係に基づき、現在探索対象となっている注目画素の移動先の位置を参照画像Ｉｔ−１上で予想し、予想された位置を囲む範囲にわたって移動先ブロックＲを探索するように動作する。【０１５６】
本変形例の構成によれば、探索部１２は、正確だが時間がかかる正確性優先モードで探索を元画像Ｉｔ上の限られた注目画素に対して行う。このモードによって発見された移動先ブロックＲの中心は、注目画素の移動先を正確に表しているはずである。したがって、元画像Ｉｔにおいて当該注目画素の周辺にある画素が参照画像Ｉｔ−１上でどこにあるかというと、当該注目画素の参照画像Ｉｔ−１上における移動先の画素の周辺にあるに違いない。そこで、このような周辺の画素について探索を行う場合は、移動先の画素の周辺のみを探索するようにしている。これが速度優先モードである。このような構成とすれば、探索部１２は、高速性と正確性との両方を兼ね備えた探索動作をすることができるようになる。【０１５７】
（Ｂ）上述の構成によれば、元画像Ｉｔと参照画像Ｉｔ−１とは、継時的に連写される画像であったが、本発明はこの構成に限られない。図２５に示すように、参照画像として画像Ｉｔ−１の代わりに画像Ｏｔ−１を用いることができる。この画像Ｏｔ−１は、画像Ｉｔ−１についてのノイズ低減画像である。【０１５８】
（Ｃ）上述の構成によれば、重合対象画像は、画像Ｉｔ−１についてのノイズ低減画像Ｏｔ−１であったが、本発明はこの構成に限られない。図２６に示すように、重合対象画像として画像Ｏｔ−１の代わりに画像Ｉｔ−１を用いることができる。この画像Ｉｔ−１と元画像Ｉｔとは、継時的に連写された画像であり、画像Ｉｔ−１の方が先に撮影されている。【０１５９】
（Ｄ）上述の構成によれば、元画像Ｉｔと参照画像Ｉｔ−１とは、継時的に連写される画像であり、重合対象画像は、画像Ｉｔ−１についてのノイズ低減画像Ｏｔ−１であったが、本発明はこの構成に限られない。図２７に示すように、参照画像として画像Ｉｔ−１の代わりに画像Ｏｔ−１を用い、重合対象画像として画像Ｏｔ−１の代わりに画像Ｉｔ−１を用いることができる。この画像Ｏｔ−１は、画像Ｉｔ−１についてのノイズ低減画像であり、画像Ｉｔ−１と元画像Ｉｔとは、継時的に連写された画像である。画像Ｉｔ−１の方が元画像Ｉｔよりも先に撮影されている。【０１６０】
すなわち、本発明の画像処理装置１０は、（ａ１）重合対象画像を元画像Ｉｔの前に撮影された画像に対して画像処理をしたときに得られるノイズ低減画像とし、（ｂ１）参照画像を元画像Ｉｔの前に撮影された画像とすることができる。また、本発明の画像処理装置１０は、（ａ１）重合対象画像を元画像Ｉｔの前に撮影された画像に対して画像処理をしたときに得られるノイズ低減画像とし、（ｂ２）参照画像を元画像Ｉｔの前に撮影された画像に対応するノイズ低減画像とすることができる。【０１６１】
同様に、本発明の画像処理装置１０は、（ａ２）重合対象画像を元画像Ｉｔの前に撮影された画像とし、（ｂ１）参照画像を元画像Ｉｔの前に撮影された画像とすることができる。また、本発明の画像処理装置１０は、（ａ２）重合対象画像を元画像Ｉｔの前に撮影された画像とし、（ｂ２）参照画像は、元画像Ｉｔの前に撮影された画像に対応するノイズ低減画像とすることができる。【０１６２】
（Ｅ）上述の構成によれば、重みづけの設定は、元画像上のターゲットブロックＴと重合対象画像上の画素値を用いたが、本発明はこの構成に限らない。図２８に示すように、重みづけの設定は、元画像上のターゲットブロックＴと参照画像上の移動先ブロックＲの画素値を用いても構わない。図２９に示すように、上述の変形例（Ｄ）であっても同様である。【０１６３】
上述のように本発明の画像処理装置は、様々な態様を選択して実現することができる。このような選択性の高さは画像処理の自由度を高めることに貢献する。画像処理装置１０は、ライブ像を構成するフレームについてノイズ低減処理を連続的に行う構成となっている。ノイズ低減処理ごとに図２，図２５，図２６，図２７，図２８，図２９で説明した４方法のいずれかで行うように構成してもよい。【０１６４】
＜更なる変形例＞
図３０は、実施例１に係る画像処理を模式的に描いたものとなっている。元画像に写り込んでいる１から９までの番号は、画像に写り込む像を示している。参照画像にも１から９までの番号が写り込んでいるが、写り込む位置は元画像の位置と同じとはなっていない。重合対象画像に上の１から９までの番号の写り込む位置は参照画像上の位置と同じである。実施例１に係る画像処理では、まず、ターゲット設定部１１により元画像の一部をターゲットブロックＴに設定する。図３０においては、ターゲットブロックＴは、数字の５を囲む範囲に設定されたものとする。探索部１２は、ターゲットブロックＴに写り込む数字の５と同じ模様を参照画像内で探索する。探索により見つかった領域が移動先ブロックＲである。ブロック重合部１４は、移動先ブロックＲに対応する重合対象画像上の範囲である重合対象ブロックＧを認識して、これを元画像上のターゲットブロックＴに重合してフュージョンブロックＦを生成する。この様な動作を元画像上の他の位置でも実行することで、複数のフュージョンブロックＦが生成される。画像生成部１５は、これらフュージョンブロックＦを多重に重畳させることでノイズ低減画像を生成する。【０１６５】
以上が実施例１に係る画像処理の概要である。この構成の一部を変更した種々の変形例について説明する。【０１６６】
（１）図３０においては、移動先ブロックＲと重合対象ブロックＧが同じ大きさをしていたが、本発明はこの構成に限られない。移動先ブロックＲが重合対象ブロックＧよりも大きい構成とすることもできる。図３１は、当該変形例を説明している。ターゲット設定部１１は、元画像上に大きなターゲットブロックＴ（大きさは移動先ブロックＲと同じ）を設定する。【０１６７】
探索部１２は、ターゲットブロックＴに写り込むパターンを有する範囲を参照画像の中から探し出し、移動先ブロックＲを設定する。ブロック重合部１４は、移動先ブロックＲに対応する重合対象画像上の範囲である重合対象ブロックＧを認識する。しかしこのときの重合対象ブロックＧは、移動先ブロックＲよりも小さな範囲となっている。移動先ブロックＲと重合対象ブロックＧは大きさが違うものの、ブロックの中心が各画像の間で同じ位置にある同一形状の画素ブロックである。ブロック重合部１４は、元画像上に小さな元画像上重合ブロックＩｔｇ（大きさは重合対象ブロックＧと同じ）を設定する。元画像上重合ブロックＩｔｇはターゲットブロックＴよりも小さいものの元画像上の注目画素を中心に持つ同一形状の画素ブロックである。【０１６８】
実は、元画像上重合ブロックＩｔｇと重合対象ブロックＧは、同じ大きさをした同一形状の画素ブロックとなっている。ブロック重合部１４は、元画像上重合ブロックＩｔｇと重合対象ブロックＧとを重ねてフュージョンブロックＦを生成する。このように本変形例によれば、ブロック重合部１４に係る重合対象ブロックＧの範囲がターゲットブロックＴおよび移動先ブロックＲの範囲よりも狭い構成となっている。【０１６９】
この様な動作を行えば、重合対象ブロックＧよりも外側の領域を評価して重合対象ブロックＧの決定ができるのでより高い信頼性のもとでフュージョンブロックＦの生成を実行することができる。【０１７０】
（２）図３０においては、移動先ブロックＲと重合対象ブロックＧが同じ大きさをしていたが、本発明はこの構成に限られない。重合対象ブロックＧが移動先ブロックＲよりも大きい構成とすることもできる。図３２は、当該変形例を説明している。ターゲット設定部１１は、元画像上に小さなターゲットブロックＴ（大きさは移動先ブロックＲと同じ）を設定する。【０１７１】
探索部１２は、ターゲットブロックＴに写り込むパターンを有する範囲を参照画像の中から探し出し、移動先ブロックＲを設定する。ブロック重合部１４は、移動先ブロックＲに対応する重合対象画像上の範囲である重合対象ブロックＧを認識する。しかしこのときの重合対象ブロックＧは、移動先ブロックＲよりも大きな範囲となっている。移動先ブロックＲと重合対象ブロックＧは大きさが違うものの、ブロックの中心が各画像の間で同じ位置にある同一形状の画素ブロックである。ブロック重合部１４は、元画像上に大きな元画像上重合ブロックＩｔｇ（大きさは重合対象ブロックＧと同じ）を設定する。元画像上重合ブロックＩｔｇはターゲットブロックＴよりも大きいものの元画像上の注目画素を中心に持つ同一形状の画素ブロックである。【０１７２】
実は、元画像上重合ブロックＩｔｇと重合対象ブロックＧは、同じ大きさをした同一形状の画素ブロックとなっている。ブロック重合部１４は、元画像上重合ブロックＩｔｇと重合対象ブロックＧとを重ねてフュージョンブロックＦを生成する。このように、本変形例によれば、ブロック重合部１４に係る重合対象ブロックＧの範囲がターゲットブロックＴおよび移動先ブロックＲよりも広い構成となっている。【０１７３】
この様な動作を行えば、よりノイズが除去されたノイズ低減画像を生成することができる。フュージョンブロックＦを大きくすればノイズ低減画像を生成するときに多重に重畳される画素が増えるからである。図３３は、この様な事情を説明している。図３３の左側は、フュージョンブロックＦが小さい場合を示している。フュージョンブロックＦは縦２×横２の大きさしかないから、ノイズ低減画像上のある画素は、４つのフュージョンブロックＦが多重に重畳しているに過ぎない。一方、図３３の右側は、フュージョンブロックＦが大きい場合を示している。フュージョンブロックＦは縦３×横３の大きさがあるから、ノイズ低減画像上のある画素は、９つのフュージョンブロックＦが多重に重畳していることになる。【０１７４】
元画像からノイズを消去する場合、ノイズ低減画像上の画素に多重に重畳されるフュージョンブロックＦの数が多い方が望ましい。フュージョンブロックＦの数が多いほど画素上のノイズが平均化されて消去されるからである。したがって、フュージョンブロックＦを大きくした方がノイズ除去の効果が高いのである。【０１７５】
フュージョンブロックＦを大きくしようとしたとき、実施例１の考えに従えば、ターゲットブロックＴをフュージョンブロックＦの大きさに合わせることになる。そうすると、確かにフュージョンブロックＦは大きくなるわけであるが、ターゲットブロックＴが大きくなった分だけ探索部１２の演算コストが大きくなる。本変形例によれば、探索部１２の演算コストを増大させずにフュージョンブロックＦを大きくしてノイズ除去の効果を高めることができる。【０１７６】
（３）実施例１の図５によれば、ターゲットブロックＴの位置に基づいて移動先ブロックＲを探索する範囲である探索範囲ｒを設定するようにしていたが、本発明はこの構成に限られない。探索範囲ｒを縮小画像に基づいて決定するようにしてもよい。図３４は、本変形例の探索範囲ｒの決定に係る機能ブロック図を示している。画像縮小部９は、元画像および参照画像を縮小する構成となっている。【０１７７】
以下、図３４で説明した各部の動作について説明する。図３５は、画像縮小部９により元画像および参照画像が縮小される様子を示している。元画像を縮小したものを縮小元画像、参照画像を縮小したものを縮小参照画像と呼ぶことにする。元画像および参照画像は画像縮小部９により同じ縮小率で縮小され、同じサイズの縮小画像になる。【０１７８】
図３６は、縮小元画像および縮小参照画像を用いて参照画像上に探索範囲ｒを設定する動作を示している。すなわち、本変形例では、縮小元画像において注目画素が設定され、注目画素に対応する縮小元画像上ターゲットブロックＴｃが設定される。このとき縮小元画像上ターゲットブロックＴｃの設定を実行するのが縮小画像ターゲット設定部１１ａである。縮小画像ターゲット設定部１１ａの動作は、実施例１のターゲット設定部１１と同様である。縮小元画像上ターゲットブロックＴｃは例えば縦に画素５個分×横に画素５個分の正方形の範囲となっており、実施例１のターゲット設定部１１が取り扱うターゲットブロックＴと同じである。つまり、縮小画像ターゲットブロック設定部１１ａは、実施例１の図５の左側と同様な動作をするわけである。しかし、この場合の縮小元画像上ターゲットブロックＴｃの設定は、縮小元画像に対してなされるので、画像に対するターゲットブロックＴの大きさは図５の場合と比べて相対的に大きくなっている。設定された縮小元画像上ターゲットブロックＴｃに関するデータは、縮小画像探索部１２ａに送出される。【０１７９】
縮小画像探索部１２ａは、縮小元画像上で設定された注目画素に対応する縮小参照画像上の画素を含む範囲を縮小画像探索範囲に設定して、この範囲内で縮小元画像上ターゲットブロックＴｃに類似したパターンを有する縮小参照画像上移動先ブロックＲｃを探索する。縮小参照画像上移動先ブロックＲｃを探索する様子は、実施例１の図５および図６と同様である。つまり縮小画像探索部１２ａは、実施例１の図５および図６と同様な動作をするわけである。なお、縮小画像探索部１２ａの動作において、縮小参照画像上移動先ブロックＲｃを探索する範囲（探索範囲）を設定する必要は必ずしもない。この場合の縮小参照画像上移動先ブロックＲｃの探索は、画像サイズの小さな縮小参照画像に対してなされるので、探索にかかる演算コストがさほど大きくないからである。【０１８０】
縮小参照画像上移動先ブロックＲｃに関するデータは、探索範囲設定部９に送出される。探索範囲設定部９は、縮小参照画像上で発見された縮小参照画像上移動先ブロックＲｃに基づいて縮小前の参照画像上に探索範囲ｒを設定する。したがって、探索部１２は、一度縮小画像探索部１２ａが探索した範囲についても仕切り直してもう一度ターゲットブロックＴの探索を実行することになる。この場合の探索部１２は、縮小元画像上ターゲットブロックＴｃよりも高解像度のターゲットブロックＴを用いて動作するのでブロックの探索をより厳密に行うことができる。【０１８１】
探索範囲設定部９の動作について説明する。縮小参照画像上移動先ブロックＲｃに相当する範囲は縮小前の参照画像上にもあるはずである。このときの範囲は、縮小参照画像上移動先ブロックＲを拡大したような範囲になっているはずである。探索範囲設定部９は、縮小画像上移動先ブロックＲｃの位置に対応する参照画像上の位置を基準に探索範囲ｒを設定する。このとき探索範囲ｒは、縮小参照画像上移動先ブロックＲｃに対応する参照画像上の範囲（対応範囲）よりも広めに設定される。探索部１２が参照画像上でターゲットブロックＴの移動先を探索する際、移動先が対応範囲からはみ出して存在する場合に備える必要性からである。【０１８２】
縮小画像ターゲット設定部１１ａ，縮小画像探索部１２ａ，探索範囲設定部９は、この様な動作を縮小元画像上の画素の各々を順番に注目画素に設定しながら、縮小元画像の全域について縮小前の参照画像上の探索範囲ｒを設定する。この縮小元画像の各画素と探索範囲ｒが関連したデータは、探索部１２に送出される。【０１８３】
各部８，９，１１ａ，１２ａは、種々のプログラムを実行するＣＰＵにより実現される。各部８，９，１１ａ，１２ａは、それぞれを担当する個別の処理装置により実現されていてもよい。【０１８４】
図３７は、本変形例におけるターゲット設定部１１，探索部１２の動作を示している。まず、ターゲット設定部１１は、図５で説明したように、元画像上のある注目画素に対応するターゲットブロックＴを設定する。ターゲットブロックＴは例えば縦に画素５個分×横に画素５個分の正方形の範囲となっている。探索部１２は、ターゲット設定部１１よりターゲットブロックＴに関するデータを受信し、このターゲットブロックＴに対応する注目画素が縮小元画像のどこに位置するかを算出する。縮小画像の各画素には探索範囲ｒが設定されているので、探索部１２は、ターゲット設定部１１が設定したターゲットブロックＴに対応する注目画素が縮小画像上のどの画素に対応するかが分かれば、ターゲット設定部１１が設定したターゲットブロックＴに対応する探索範囲ｒを知ることができる。図３７は、探索部１２がターゲットブロックＴに対応する探索範囲ｒを参照画像上に定めた様子を示している。参照画像における探索範囲ｒ外の部分は探索除外領域であり、探索部１２は、この領域を無視して移動先ブロックＲの探索動作を実行する。その様子は、図６を用いてした説明と同様である。探索部１２は、探索範囲ｒの中から移動先ブロックＲを探し出す。参照画像上の移動先ブロックＲの同位置にある重合対象画像の画素ブロックが重合対象ブロックＧとなる。【０１８５】
すなわち、本変形例によれば、元画像および参照画像を縮小して縮小元画像および縮小参照画像を生成する画像縮小部９と、縮小元画像を構成する画素の中から注目画素および縮小元画像上のターゲットブロックである縮小元画像上ターゲットブロックＴｃを設定する縮小画像ターゲット設定部１１ａと、縮小参照画像の中から縮小元画像上ターゲットブロックＴｃに最も類似した縮小参照画像上移動先ブロックＲｃを探し出す縮小画像探索部１２ａと、縮小参照画像上移動先ブロックＲｃに対応する参照画像上の範囲を探索部１２が参照画像において移動先ブロックＲを探索する範囲である探索範囲ｒに設定する探索範囲設定部９を備えている。画像縮小部は、本発明の画像縮小手段に相当し、本発明の縮小画像ターゲットブロック設定手段に相当する。縮小画像探索部は、本発明の縮小画像探索手段に相当し、探索範囲設定部は、本発明の探索範囲設定手段に相当する。【０１８６】
本変形例の様な構成とすれば、より正確に移動先ブロックＲを参照画像上から探索することができる。実施例１の図５によれば、元画像上のターゲットブロックＴに対応する参照ブロック上の範囲を拡大して探索範囲ｒが決定されていた。この様な動作は、元画像上のターゲットブロックＴ上のパターンは、ターゲットブロックＴに対応する参照画像上の位置の近くにあるに違いないという予想に基づいて成り立っている。この予想は外れることもある。一方、本変形例の構成によれば、実際に縮小画像を用いることにより、元画像上のパターンの移動を大まかに知る構成となっている。この縮小画像を用いた演算コストはさほど高いものではない。本変形例は、その後で元画像上のターゲットブロックＴ上のパターンが参照画像上のどこに移動したかを把握するようにしている。したがって、あたかも参照画像の広範域で移動先ブロックＲを検索しているかのような正確さで移動先ブロックＲを把握することができる。【０１８７】
なお、図３６の説明では、１つの縮小画像セット（縮小元画像および縮小参照画像）により直接に探索範囲ｒを決定していたが、本変形例では、この構成に限られない。縮尺の違う縮小元画像セットを用意して多段階的に探索範囲ｒを決定するようにしてもよい。この構成の場合、最も小さく縮尺された縮小画像セットから順に図３６および図３７の動作を繰り返して参照画像上の探索範囲ｒを決定する構成となる。最も小さく縮尺された縮小画像セットに基づいて二番目に小さく縮尺された縮小画像セットについての縮小元画像上ターゲットブロックＴｃの探索範囲が決まる。縮尺画像セットを変えながらこの動作を繰り返して、最終的に縮尺前の画像セット（元画像および参照画像）について探索範囲ｒが決定される。縮小元画像上ターゲットブロックＴｃの大きさはターゲットブロックＴと同じ大きさにすることができる。この様にすれば、参照画像のより広範域で移動先ブロックＲを検索しているかのような正確さで移動先ブロックＲを把握することができる。【０１８８】
（４）実施例１の方法では、元画像上のターゲットブロックＴのパターンが参照画像上において回転せずに移動していることを前提としていたが、ターゲットブロックＴのパターンが参照画像上において回転して写り込んでいる可能性を考慮した構成とすることもできる。この構成においては、一つの注目画素に対して複数のターゲットブロックＴが用意されることになる。図３８は、本変形例に係るターゲット設定部１１の動作を説明している。図３８に示すように、まず、探索部１２は、図３５で説明したように移動先ブロックＲの候補である候補ブロックＣを設定する。このとき設定した候補ブロックＣを基本候補ブロックと呼ぶことにし、このときの動作を、基本候補ブロック設定処理と呼ぶことにする。【０１８９】
探索部１２は、基本候補ブロックに写り込んでいるパターンを注目画素中心に所定の回転量だけ回転させて新たな候補ブロックを生成する。このとき生成されブロックを回転候補ブロックＣｒと呼ぶことにする。図３８の例では、ある基本候補ブロックを時計回りに４５°回転させる操作を繰り返すことにより７種類の回転候補ブロックＣｒが生成された様子を示している。基本候補ブロックの回転量を例えば１５°にして例えば２３種類の回転候補ブロックＣｒを生成する様にしてもよいし、１度の回転量をより小さくしてより多くの回転候補ブロックＣｒを生成するようにしてもよい。【０１９０】
図３９は、８種類の候補ブロック（１つの基本ブロックと７つの回転ブロック）に基づいて探索部１２が探索処理を実行している様子を示している。このときの動作は図６で説明した動作と同様である。図６とは異なるのは、１つのターゲットブロックＴに対して８通りの候補ブロックＣについての変異度Ｓ（Ｃ）が算出されていることにある。つまり、本変形例によれば、候補ブロックＣが８倍に増えたことに対応して、変異度Ｓ（Ｃ）の算出動作が８倍に増えることになる。探索部１２は、候補ブロックＣとターゲットブロックＴの各組み合わせについて変異度Ｓ（Ｃ）を求めて最も変異度Ｓ（Ｃ）が低い組み合わせを探索して、これを移動先ブロックＲに設定する。移動先ブロックＲには、ターゲットブロックＴ上のパターンが回転したものが写り込んでいる。参照画像上の移動先ブロックＲの同位置にある重合対象画像の画素ブロックが重合対象ブロックＧとなる。重合対象ブロックＧにもターゲットブロックＴ上のパターンが回転したものが写り込んでいる。【０１９１】
重合対象ブロックＧをそのままターゲットブロックＴに重ね合わせてしまうと、回転したパターン同士が二重に写り込んでしまう。ブロック重合部１４は、この点を考慮して重合対象ブロックＧに回転処理を加え、処理後の重合対象ブロックＧをターゲットブロックＴに重ね合わせる構成となっている。このときのブロック重合部１４が回転量は、探索部１２が８種類の候補ブロックのうちどれを移動先ブロックＲとしたかで知ることができる。図３９の例では、基本候補ブロックを反時計回りに４５°回転させた回転候補ブロックＣｒが移動先ブロックＲに認定されたので、ブロック重合部１４は、重合対象ブロックＧを反時計回りに４５°回転させれば重合対象ブロックＧの向きをターゲットブロックＴの向きに合わせることができる。【０１９２】
本変形例の探索部１２は、参照画像における候補ブロックＣの中から最もターゲットブロックＴに類似した移動先ブロックＲを探し出す際に、候補ブロックＣの各々を回転させたものについても類似性の判断をする。【０１９３】
本変形例によれば、元画像と参照画像との間で像の回転があったとしても的確にパターンの移動先を算出することができる。【０１９４】
（５）実施例１によれば、探索部１２は、図６に示すように変異度Ｓ（Ｃ）を算出していたが、本発明はこの構成に限られない。変異度Ｓ（Ｃ）を次の各式により算出するようにしてもよい。
Ｓ＝（α・Σ（｜Ｔｉ−Ｃｉ｜）β）γ  ただし、α，β，γは任意の係数
Ｓ＝（α・Σ（Ｔｉ−Ｃｉ）２β）γ  ただし、α，γは任意の係数、２βは偶数
Ｓ＝（α・（｜ΣＴｉ−ΣＣｉ｜）β）γ  ただし、α，β，γは任意の係数
Ｓ＝（α・（ΣＴｉ−ΣＣｉ）２β）γ  ただし、α，γは任意の係数、２βは偶数
また、変異度Ｓ（Ｃ）を正規化相互相関関数、相互情報量、条件付きエントロピー、結合エントロピー等を用いて算出することも可能である。【０１９５】
（６）図２，図２５，図２６，図２７，図２８，図２９において、参照画像がＩｔ−１またはＯｔ−１，重合対象画像がＩｔ−１またはＯｔ−１となっていたが、本発明はこの構成に限られない。参照画像をＩｔ−２，Ｉｔ−３のようにＩｔ−１よりも過去に入力された画像としてもよく、Ｏｔ−２，Ｏｔ−３のようにＯｔ−１よりも過去に出力された画像としてもよい。この事情は重合対象画像についても同様である。【０１９６】
（７）実施例１によれば、ターゲットブロックＴの形状は図４０の上段に示すように正方形となっていたが、本発明はこの構成に限られない。ターゲットブロックＴの形状を図４０の中段のように長方形の形状とすることもできる。また、ターゲットブロックＴの形状を実施例１に示す正方形のターゲットブロックＴを回転させた形状としてもよい。【０１９７】
さらに、実施例１のターゲットブロックＴは飛び地を有しない構成だったが、図４０の下段のように、飛び地を有するように構成することもできる。すなわち、横方向に伸びる細長状の領域を縦方向に配列して構成される画素群を実施例１のターゲットブロックＴに代えて使用することもできるし、縦方向に伸びる細長状の領域を横方向に配列して構成される画素群を実施例１のターゲットブロックＴに代えて使用することもできる。また、画素を市松模様状に配列して構成される画素群を実施例１のターゲットブロックＴに代えて使用することもできる。【０１９８】
図４０の下段のように、飛び地を有する画素群を用いて探索動作を行うようにすれば、探索部１２の演算コストを軽減することができる。画素で充填されたターゲットブロックＴを用いて探索をするよりも計算の対象となる画素の個数が少なくなっているからである。この場合、フュージョンブロックＦは飛び地を有することになるが、ターゲットブロックＴが次々と設定されるのに伴い、フュージョンブロックＦが次々と画像上にオーバーラップしながら足し合さるので、最終的に飛び地が解消されたノイズ低減処理画像が生成される。【０１９９】
また、同様に、注目画素を囲む周辺画素の一部を除外してターゲットブロックＴを構成することもできる。この場合においても、フュージョンブロックＦは除外画素を有することになるが、ターゲットブロックＴが次々と設定されるのに伴い、フュージョンブロックＦが次々と画像上にオーバーラップしながら足し合さるので、最終的に除外画素が解消されたノイズ低減処理画像が生成される。この様な構成としても探索部１２の演算コストを軽減することができる。【０２００】
（８）実施例１の構成では、元画像１枚につき１枚の参照画像および１枚の重合対象画像が用意されていたが、本発明はこの構成に限られない。元画像１枚につき複数の参照画像および複数の重合対象画像が用意されていてもよい。図４２は、この様な構成の一例を示している。図４２の構成では、元画像上のターゲットブロックＴに対し重合対象ブロックＧの設定を異なる重合対象画像について行い、ターゲットブロックＴと複数の重合対象ブロックＧから単一のフュージョンブロックＦを生成する。【０２０１】
図４２においては、まず、元画像と参照画像１（例えば画像Ｉｔ−１）および重合対象画像１（例えば画像Ｏｔ−１）の間で図３０での説明と同様に重合対象ブロックＧの設定を行うようにしている。このときの重合対象ブロックＧを重合対象ブロックＧ１と呼ぶことにする。そして、図４２においては、元画像と参照画像２（例えば画像Ｉｔ−２）および重合対象画像２（例えば画像Ｏｔ−２）の間で図３０での説明と同様に重合対象ブロックＧの設定を行うようにしている。このときの重合対象ブロックＧを重合対象ブロックＧ２と呼ぶことにする。この２通りの重合対象ブロックＧの設定は、元画像上の同じ注目画素について行われたものである。【０２０２】
ターゲットブロックＴおよび重合対象ブロックＧ１および重合対象ブロックＧ２は、ブロック重合部１４に送出される。ブロック重合部１４は、送出されてきた各ブロックを平均して重ね合わせ、単一のフュージョンブロックＦを生成する。【０２０３】
このときのブロック重合部１４が行うフュージョンブロックＦの生成方法としてメディアンフィルタを用いることもできる。すなわち、ブロック重合部１４は、フュージョンブロックＦのある位置における画素の画素値を決定する際に、ターゲットブロックＴ，重合対象ブロックＧ１，重合対象ブロックＧ２の同一位置における画素を取り出して比較をする。ブロック重合部１４は、ターゲットブロックＴ，重合対象ブロックＧ１，重合対象ブロックＧ２由来の画素のうち、中間的な値を有するものを認定し、その値をフュージョンブロックＦのその位置における画素の画素値とする。ブロック重合部１４は、この動作をフュージョンブロックＦの全域について行い、フュージョンブロックＦを完成させる。画像に写り込むノイズ成分は、極端な画素値を有している場合が多い。メディアンフィルタを用いるのは、フュージョンブロックＦにノイズ成分が承継されないようにする狙いがある。【０２０４】
このように、本変形例の探索部１２は、互いに異なる複数の参照画像のそれぞれの中から移動先ブロックＲ１，Ｒ２を探し出す構成となっており、ブロック重合部１４は、参照画像の各々で探索された移動先ブロックＲ１，Ｒ２の各々に対応する重合対象ブロックＧ１，Ｇ２の各々を元画像上のターゲットブロックＴに重ね合わせてフュージョンブロックＦを生成する。【０２０５】
この様な構成とすれば、複数の重合対象画像に基づいてノイズの低減ができるので、より高いノイズ除去効果を期待することができる。【０２０６】
なお、図４２の場合は、参照画像と重合対象画像のセットを２つ用意する構成であったが、本変形例はこの構成に限られず。３つ以上のセットの間で同様の処理をするようにしてもよい。この場合、フュージョンブロックＦは３つ以上の重合対象ブロックＧ１，Ｇ２，Ｇ３，…をターゲットブロックＴに重ね合わせて生成されることになる。【０２０７】
（９）実施例１の構成では、元画像１枚につき１枚の参照画像および１枚の重合対象画像が用意されていたが、本発明はこの構成に限られない。元画像１枚につき複数の参照画像および複数の重合対象画像が用意されていてもよい。図４３は、この様な構成の一例を示している。図４３の構成では、元画像上のターゲットブロックＴに対し重合対象ブロックＧの設定を異なる重合対象画像について行い、ターゲットブロックＴと重合対象ブロックＧの各々からフュージョンブロックＦを生成する。そして、本変形例によれば、生成された複数のフュージョンブロックＦを更に重合して単一のフュージョンブロックＦを生成する様にしている。こうして生成されたフュージョンブロックＦは、元画像上のある注目画素にとっての最終的なフュージョンブロックＦであり、ノイズ低減画像の基になる。【０２０８】
図４３においては、まず、元画像と参照画像１（例えば画像Ｉｔ−１）および重合対象画像１（例えば画像Ｏｔ−１）の間で図３０での説明と同様にフュージョンブロックＦの生成を行うようにしている。このときのフュージョンブロックＦをフュージョンブロックＦ１と呼ぶことにする。そして、図４３においては、元画像と参照画像２（例えば画像Ｉｔ−２）および重合対象画像２（例えば画像Ｏｔ−２）の間で図３０での説明と同様にフュージョンブロックＦの生成を行うようにしている。このときのフュージョンブロックＦをフュージョンブロックＦ２と呼ぶことにする。この２通りのフュージョンブロックＦの生成は、元画像上の同じ注目画素について行われたものである。【０２０９】
フュージョンブロックＦの各々は、ブロック重合部１４に送出される。ブロック重合部１４は、送出されてきた各フュージョンブロックＦを平均して重ね合わせ、単一のフュージョンブロックＦを生成する。【０２１０】
このときのブロック重合部１４が行うフュージョンブロックＦの生成方法としてメディアンフィルタを用いることもできる。すなわち、ブロック重合部１４は、フュージョンブロックＦの各々のある位置における画素の画素値を決定する際に、フュージョンブロックＦの各々の同一位置における画素を取り出して比較をする。ブロック重合部１４は、フュージョンブロックＦの各々に由来する画素のうち、中間的な値を有するものを認定し、その値を最終的なフュージョンブロックＦのその位置における画素の画素値とする。ブロック重合部１４は、この動作をフュージョンブロックＦの全域について行い、最終的なフュージョンブロックＦを完成させる。もっとも、図４３の場合、重ねられるフュージョンブロックＦは２つしかないので、メディアンフィルタを用いた動作はできない。メディアンフィルタを用いるには、３種類以上の参照画像とそれらに対応する重合対象画像用いて３つ以上のフュージョンブロックＦを生成する必要がある。画像に写り込むノイズ成分は、極端な画素値を有している場合が多い。メディアンフィルタを用いるのは、フュージョンブロックＦにノイズ成分が承継されないようにする狙いがある。【０２１１】
このように、本変形例の探索部１２は、互いに異なる複数の参照画像のそれぞれの中から移動先ブロックＲ１，Ｒ２を探し出す構成となっており、ブロック重合部１４は、参照画像の各々で探索された移動先ブロックＲ１，Ｒ２の各々に対応する重合対象ブロックＧ１，Ｇ２の各々に元画像上のターゲットブロックＴに重ね合わせて複数のフュージョンブロックＦ１，Ｆ２を生成し、複数のフュージョンブロックＦ１，Ｆ２を互いに重ね合わせることで最終的なフュージョンブロックＦを生成する。【０２１２】
この様な構成とすれば、複数の重合対象画像に基づいてノイズの低減ができるので、より高いノイズ除去効果を期待することができる。【０２１３】
なお、図４３の場合は、参照画像と重合対象画像のセットを２つ用意する構成であったが、本変形例はこの構成に限られず。３つ以上のセットの間で同様の処理をするようにしてもよい。この場合、最終的なフュージョンブロックＦは３つ以上のフュージョンブロックＦ１，Ｆ２，Ｆ３…を重ね合わせて生成されることになる。【０２１４】
（１０）実施例１のベクトル編集部１７は、元画像上のターゲットブロックＴとターゲットブロックＴに対応する参照画像上の候補ブロックにおいて、両ブロックに写り込んだ被検体像に移動がない場合もしくは両ブロックにそもそも被検体像が写り込んでいない場合、ターゲットブロックＴに最も似た移動先ブロックＲを選択してしまうことで本来移動がないにもかかわらず移動があると認定してしまう場合についての対処法として、ベクトルマップｍｖ上のベクトルをゼロベクトルに変換する構成となっていたが、この機能に代えて、または加えてベクトルのバラツキを矯正する構成も追加することができる。【０２１５】
動画を撮影していると、中の像は動き続ける。この像が動く方向は、画素単位で見るとほとんど同じ方向に揃っているはずである。動画に写り込んでいるのは、小さな粒子が自由に動き回るというものではなく、被検体など大きな構造物の透視像だからである。元画像全体で動く方向が同じと言うことはないにせよ、元画像を微視的に見れば、隣り合う画素の間での像の動きはほとんど同じなはずである。【０２１６】
図４４は、ベクトル算出部１３が生成したベクトルマップｍｖを説明している。ベクトルマップは、元画像を構成する各画素が参照画像上のどこに移動したかを示すベクトルをマッピングしたものとなっている。ベクトルマップｍｖの一部を取り出してみると、互いに隣り合う画素にはやはり互いに似通ったベクトルが位置している。図４４をもっとよく観察すると、互いによく似たベクトルを有する画素の並びに一つだけ方向が異なるベクトルを有する画素が紛れ込んでいることがわかる。この様なベクトルは、本来は隣接する画素と同じ方向を向いているはずである。しかし、元画像や参照画像に含まれるノイズ成分の影響によりベクトル算出部１３がベクトルの方向を正しく算出できなかったのである。この様なベクトルを不良ベクトルと呼ぶことにする。【０２１７】
本変形例によれば、この不良ベクトルを補正で消去することができる。図４５に示すようにベクトル編集部１７は、ベクトルマップｍｖの一部に処理範囲を設定する。この処理範囲は、この範囲内のベクトルはほぼ同じであろうと予想できる程度に狭く設定される。ベクトル編集部１７は、処理範囲内の画素におけるベクトルを平均して平均ベクトルｖ（ａｖｅ）を算出する。そして、ベクトル編集部１７は、平均ベクトルｖ（ａｖｅ）と処理範囲内の画素のベクトルの各々を比較して処理範囲内から不良ベクトルを探し出す。この動作をベクトルバラツキ解析と呼ぶことにする。【０２１８】
ベクトルバラツキ解析の詳細について説明する。平均ベクトルｖ（ａｖｅ）のＸ成分をＸａｖｅとし、Ｙ成分をＹａｖｅとする。処理範囲内のベクトルをベクトルｖ（ｉ）とし、ｉは、１からＮまでの値をとるものとする。したがって、Ｎは、処理範囲内のベクトルの個数を示している。ベクトルｖ（ｉ）のＸ成分をＸｉとし、Ｙ成分をＹｉとする。ベクトル編集部１７は、これらを元にベクトルのバラツキ許容量をＸ成分およびＹ成分について求める。バラツキ許容量ＫＸ，ＫＹは次のような数式で算出が可能である。【０２１９】
【数１】
2015178350.tif 000003
【０２２０】
ベクトル編集部１７は、処理範囲内のあるベクトルｖ（ｉ）について、このベクトルｖ（ｉ）のＸ成分がバラツキ許容量ＫＸに収まらないか、またはＹ成分がバラツキ許容量ＫＹに収まらないかした場合、ベクトルｖ（ｉ）を不良ベクトルに認定する。そしてベクトル編集部１７は、不良ベクトルを平均ベクトルｖ（ａｖｅ）に置き換える。【０２２１】
すなわち本変形例のベクトル編集部１７は、探索部１２が出力したターゲットブロックＴと移動先ブロックＲの位置関係に基づいて、ターゲットブロックＴの各々についての注目画素が参照画像上のどこに移動したかを把握することにより、元画像を構成する各画素の各々について参照画像上の移動先を認識し、元画像上のある画素の移動の方向および移動の距離が当該画素の周辺の画素とかけ離れている場合、ベクトルマップｍｖを編集することにより、当該画素の移動先が周辺の画素の移動と同じ方向に同じ距離だけ移動した位置となるようにターゲットブロックＴに対応する移動先ブロックＲを変更する編集を行う。
【０２２２】
この様な構成とすれば、ベクトルマップｍｖに現れていた元画像および参照画像に重畳するノイズ成分の影響が緩和されるので、重合対象画像における重合対象ブロックＧをより正確に認定することができる。【０２２３】
（１１）実施例１の構成によれば、図３０に示すように参照画像から単一の移動先ブロックＲを認識するようにしていたが、本発明はこの構成に限らない。参照画像より複数の移動先ブロックＲを認識するようにしてもよい。【０２２４】
図４６は、本変形例の構成を説明している。探索部１２は、ターゲット設定部１１が設定したターゲットブロックＴが参照画像上のどこに移動したかを探索することになる。このとき、探索部１２は複数の候補ブロックの中から最もターゲットブロックＴに類似しているものを移動先ブロックＲＡとする。そして、探索部１２は、２番目に類似している候補ブロックを移動先ブロックＲＢとし、３番目に類似している候補ブロックを移動先ブロックＲＣとする。そして、４番目に類似している候補ブロックを移動先ブロックＲＤとする。【０２２５】
この様に、図３０で示した方法では、探索部１２は、参照画像の中からただ一つの移動先ブロックＲを選び出す構成であったが、本変形例では、探索部１２は、参照画像の中から４つの移動先ブロックＲを選び出す構成となっている。ブロック重合部１４は、各移動先ブロックＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤに対応する重合対象ブロックＧＡ，ＧＢ，ＧＣ，ＧＤを重合対象画像の中から選び出し、重合対象ブロックＧＡ，ＧＢ，ＧＣ，ＧＤの各々に元画像のターゲットブロックＴを重合して複数のフュージョンブロックＦＡ，ＦＢ，ＦＣ，ＦＤを生成する。そして、ブロック重合部１４は、フュージョンブロックＦＡ，ＦＢ，ＦＣ，ＦＤを重ね合わせて最終的なフュージョンブロックＦを生成する。【０２２６】
ブロック重合部１４は、フュージョンブロックＦＡ，ＦＢ，ＦＣ，ＦＤを重ね合わせる際、各フュージョンブロックＦＡ，ＦＢ，ＦＣ，ＦＤの基になった移動先ブロックＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤの変異度Ｓ（Ｒ）を参照する。この変異度Ｓ（Ｒ）は、移動先ブロックＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤが未だ候補ブロックだったときに算出されたもので（図６参照），移動先ブロックＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤの変異度Ｓ（Ｒ）をそれぞれＳＡ，ＳＢ，ＳＣ，ＳＤとすると、ＳＡ＜ＳＢ＜ＳＣ＜ＳＤの関係がある。【０２２７】
ブロック重合部１４は、変異度ＳＡ，ＳＢ，ＳＣ，ＳＤに基づいて、類似しているほど最終的なフュージョンブロックＦに濃く現れるようにフュージョンブロックＦＡ，ＦＢ，ＦＣ，ＦＤに重み付けを加えて重合する。例えば、最終的なフュージョンブロックＦｆｉｎａｌは、次のような数式に基づいて生成できる。
Ｆｆｉｎａｌ＝（ＳＡ−１・ＦＡ＋ＳＢ−１・ＦＢ＋ＳＣ−１・ＦＣ＋ＳＤ−１・ＦＤ）／（ＳＡ−１＋ＳＢ−１＋ＳＣ−１＋ＳＤ−１）
ただし、ＦＡ，ＦＢ，ＦＣ，ＦＤは、フュージョンブロックＦＡ，ＦＢ，ＦＣ，ＦＤを表しており、ＳＡ，ＳＢ，ＳＣ，ＳＤは、フュージョンブロックＦＡ，ＦＢ，ＦＣ，ＦＤに対応する変異度を表している。（ＳＡ−１＋ＳＢ−１＋ＳＣ−１＋ＳＤ−１）は正規化のための定数である。【０２２８】
すなわち、本変形例の探索部１２は、参照画像の中から複数の移動先ブロックを探し出す構成となっており、ブロック重合部１４は、参照画像で探索された複数の移動先ブロックＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤの各々に対応する重合対象ブロックＧＡ，ＧＢ，ＧＣ，ＧＤの各々に元画像上のターゲットブロックＴに重ね合わせて複数のフュージョンブロックＦＡ，ＦＢ，ＦＣ，ＦＤを生成し、複数のフュージョンブロックＦＡ，ＦＢ，ＦＣ，ＦＤを互いに重ね合わせることで最終的なフュージョンブロックＦを生成する。【０２２９】
この様な構成とすれば、複数の重合対象ブロックＧに基づいてノイズの低減ができるので、より高いノイズ除去効果を期待することができる。【０２３０】
なお、図４６では、４つの移動先ブロックＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤを設定していたが、設定する移動先ブロックを増減することも可能である。この場合、移動先ブロックの増減に合わせて重合対象ブロックの個数も増減する。【０２３１】
（１２）図６によれば、変異度Ｓ（Ｃ）は、ターゲットブロックＴおよび候補ブロックＣを構成する画素により算出されていたが、本発明はこの構成に限られない。両ブロックの変位も考慮して変異度Ｓ（Ｃ）を算出するようにしてもよい。元画像上のターゲットブロックＴの位置と参照画像上の候補ブロックＣの位置とがあまりにもずれている場合、両ブロックが類似しているとは考えにくい。動画を撮影する場合、被写体像が各フレームに写り込む位置は似通っていると考えられるからである。本変形例によればこの様な事情も取り込んで変異度Ｓ（Ｃ）を算出することができる。
本変形例における探索部１２は次のような数式に基づいて変異度Ｓ（Ｃ）を算出できる。【０２３２】
【数２】
2015178350.tif 000004
【０２３３】
ただし、ωは定数、ｖ（ｔ）は元画像上の注目画素に対応するベクトルマップ上の画素のベクトルである。【０２３４】
すなわち、本変形例の探索部１２は、参照画像における移動先ブロックＲの候補である候補ブロックＣの中から最もターゲットブロックＴに類似した移動先ブロックＲを探し出す際に、元画像におけるターゲットブロックＴに対応する参照画像上の位置に近い候補ブロックＣを優先的に移動先ブロックＲに認定する。【０２３５】
この様にすれば、参照画像上の位置が元画像上のターゲットブロックＴの位置に近い候補ブロックＣが優先的に移動先ブロックＲに認定される。本変形例によれば、より現実に即したターゲットブロックＴの検索が可能となる。【０２３６】
（１３）実施例１の構成では、フュージョンブロックＦは同等に重ねられてノイズ除去画像が生成されていたが、本発明はこの構成に限られない。フュージョンブロックＦに重み付けを行いながら重ね合わせてノイズ除去画像を生成する様にしてもよい。この変形例を説明するのにまずは実施例１の構成について説明する。まず、図４７に示すような元画像、参照画像、重合対象画像があったとする。元画像の中心には数字の「５」が写り込んでおり、参照画像には数字の「５」が中心からずれた位置に写り込んでいる。重合対象画像には、参照画像と同じ位置に数字の「５」が写り込んでいる。【０２３７】
実施例１の構成によれば、図４８に示すように、注目画素を変えながら次々とターゲットブロックＴが設定され、対応するフュージョンブロックＦが算出される。そして、それぞれのフュージョンブロックＦは互いに同じ重み付けで多重に重ねられてノイズ低減画像が生成される。【０２３８】
本変形例によれば、図４９に示すように、動作としては注目画素を変えながら次々とフュージョンブロックＦが生成されるまでは実施例１と同様である。このとき生成されたフュージョンブロックＦを比較してみると、画像の重ね合わせがうまくいっていないフュージョンブロックＦが存在していることに気がつく。フュージョンブロックＦの基になるターゲットブロックＴによっては、参照画像上の「５」の像がうまく重なっていなかったり、フュージョンブロックＦにおいてノイズの低減が十分でなかったりすることがある。そこで、本変形例は、いわば生成に失敗したフュージョンブロックＦを間引きながらブロックを多重に重ね合わせ、ノイズ低減画像に失敗の影響が出ないようにするという構成となっている。【０２３９】
ブロック重合部１４は、フュージョンブロックＦを重ね合わせる際、各フュージョンブロックＦの基になった移動先ブロックＲの変異度Ｓ（Ｒ）を参照する。この変異度Ｓ（Ｒ）は、移動先ブロックＲが未だ候補ブロックだったときに算出されたもので（図６参照），フュージョンブロックＦの失敗度が高いほど高い値をとる傾向にある。【０２４０】
ブロック重合部１４は、変異度Ｓ（Ｒ）に基づいて、成功度が高いほど最終的なフュージョンブロックＦに濃く現れるようにフュージョンブロックＦに重み付けを加えて多重に重合する。すなわち、ノイズ低減画像を構成する画素には、２５個のフュージョンブロックＦ１〜Ｆ２５が多重に重ねられる。この画素の画素値ａは、例えば次のようにして求められる。
ａ＝（Ｓ１−１・Ｆ１＋Ｓ２−１・Ｆ２＋……＋Ｓ２５−１・Ｆ２５）／（Ｓ１−１＋Ｓ２−１＋……＋Ｓ２５−１）
ただしＳ１，Ｓ２，  ……，Ｓ２５は、フュージョンブロックＦ１〜Ｆ２５に対応する変異度を表している。（Ｓ１−１＋Ｓ２−１＋……＋Ｓ２５−１）は正規化のための定数である。【０２４１】
すなわち、本発明に係る画像生成部１５は、フュージョンブロックＦ１〜Ｆ２５の元になったターゲットブロックＴ１〜Ｔ２５と移動先ブロックＲ１〜Ｒ２５とに写り込むパターンの違いの程度を示す変異度Ｓ（Ｒ）１〜Ｓ（Ｒ）２５に基づいて、変異度Ｓ（Ｒ）が高いフュージョンブロックＦほどノイズ低減画像に薄く写り込むように重み付けをしながらフュージョンブロックＦ１〜Ｆ２５をオーバーラップさせて足し合わせることよりノイズ低減画像を生成する。【０２４２】
この様な構成とすれば、重ね合わせに失敗したフュージョンブロックＦがノイズ低減画像に強く影響してしまうことがない。また、重ね合わせに失敗したフュージョンブロックＦを完全に間引いてしまう構成とは異なり、重ね合わせに失敗したフュージョンブロックＦも薄くノイズ低減画像に現れるようにすることで、ノイズ低減画像を構成する画素に多重に重ねられるフュージョンブロックＦの個数が減ることがなく、ノイズの低減能力を極力損なわないようにすることができる。【０２４３】
（１４）実施例１の構成では、元画像を構成する画素の全てについてターゲットブロックＴを設定する構成としていたが、本発明はこの構成に限られない。図５０に示すように元画像を構成する画素の一部（図５０における斜線で示す画素）に対してのみターゲットブロックＴを設定することもできる。すなわち、本変形例によれば、ターゲット設定部１１は、元画像上の画素を注目画素に設定する画素と設定しない画素とに区別して動作する。図５０の場合、注目画素に指定する画素を市松模様の要領で配置した構成となっているので、注目画素の設定が半分で済む。この様な構成とすることによって、フュージョンブロックＦの生成動作の演算コストを半分に抑えることができる。【０２４４】
（１５）本発明は、上述の変形例を複数備える構成としてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２４５】
以上のように本発明は、医用装置に適している。
【符号の説明】
【０２４６】
１１   ターゲット設定部（ターゲット設定手段）
１２   探索部（探索手段）
１４   ブロック重合部（重合手段）
１５   画像生成部（画像生成手段）
１７   ベクトル編集部（編集手段）
【図１】
2015178350.tif 000005
【図２】
2015178350.tif 000006
【図３】
2015178350.tif 000007
【図４】
2015178350.tif 000008
【図５】
2015178350.tif 000009
【図６】
2015178350.tif 000010
【図７】
2015178350.tif 000011
【図８】
2015178350.tif 000012
【図９】
2015178350.tif 000013
【図１０】
2015178350.tif 000014
【図１１】
2015178350.tif 000015
【図１２】
2015178350.tif 000016
【図１３】
2015178350.tif 000017
【図１４】
2015178350.tif 000018
【図１５】
2015178350.tif 000019
【図１６】
2015178350.tif 000020
【図１７】
2015178350.tif 000021
【図１８】
2015178350.tif 000022
【図１９】
2015178350.tif 000023
【図２０】
2015178350.tif 000024
【図２１】
2015178350.tif 000025
【図２２】
2015178350.tif 000026
【図２３】
2015178350.tif 000027
【図２４】
2015178350.tif 000028
【図２５】
2015178350.tif 000029
【図２６】
2015178350.tif 000030
【図２７】
2015178350.tif 000031
【図２８】
2015178350.tif 000032
【図２９】
2015178350.tif 000033
【図３０】
2015178350.tif 000034
【図３１】
2015178350.tif 000035
【図３２】
2015178350.tif 000036
【図３３】
2015178350.tif 000037
【図３４】
2015178350.tif 000038
【図３５】
2015178350.tif 000039
【図３６】
2015178350.tif 000040
【図３７】
2015178350.tif 000041
【図３８】
2015178350.tif 000042
【図３９】
2015178350.tif 000043
【図４０】
2015178350.tif 000044
【図４１】
2015178350.tif 000045
【図４２】
2015178350.tif 000046
【図４３】
2015178350.tif 000047
【図４４】
2015178350.tif 000048
【図４５】
2015178350.tif 000049
【図４６】
2015178350.tif 000050
【図４７】
2015178350.tif 000051
【図４８】
2015178350.tif 000052
【図４９】
2015178350.tif 000053
【図５０】
2015178350.tif 000054
【国際調査報告】
2015178350.tif 000055
2015178350.tif 000056
2015178350.tif 000057
2015178350.tif 000058