(57)【要約】【課題】画像中の延長されるべき領域、同じ特性を持っていると思われる領域を高速識別する。【解決手段】原画像から関心のある部分を抽出した画像を複数方向に空間フィルタにより微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理部２ｂと、各微分画像上で領域の延長されるべき領域に当たる部分が“１”になるように２値化処理して複数の２値化微分画像をそれぞれ作成する２値化処理部２ｃと、各２値化微分画像の論理和により論理和画像を作成する論理和処理部２ｄと、前記論理和画像を基に領域を抽出する領域抽出部２ｅとを具備した領域識別処理装置。【効果】画像中の延長されるべき領域、同じ特性を持っていると思われる領域を高速識別できる。【選択図】図１
2004065800.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像から関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成し、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“１”になるように２値化処理して複数の２値化微分画像をそれぞれ作成し、各２値化微分画像の論理和により論理和画像を作成し、該論理和画像を基に延長された領域を抽出することを特徴とする領域識別方法。
【請求項２】
原画像から関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成し、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“０”になるように２値化処理して複数の２値化微分画像をそれぞれ作成し、各２値化微分画像の論理積により論理積画像を作成し、該論理積画像を基に延長された領域を抽出することを特徴とする領域識別方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする３×３の画素の８近傍画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心として上下左右に隣接する４近傍画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法。
【請求項５】
請求項１または請求項２に記載の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする５×５の画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の領域識別方法において、微分方向が隣接する２つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成することを特徴とする領域識別方法。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれかに記載の領域識別方法において、最初に作成した２値化微分画像を最初の論理和画像または論理積画像とし、その後で２値化微分画像を作成する毎に最新の論理和画像または論理積画像に逐次論理和または論理積することを特徴とする領域識別方法。
【請求項８】
原画像から関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理手段と、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“１”になるように２値化処理して複数の２値化微分画像をそれぞれ作成する２値化処理手段と、各２値化微分画像の論理和により論理和画像を作成する論理和処理手段と、前記論理和画像を基に延長された領域を抽出する領域抽出手段とを具備したことを特徴とする領域識別処理装置。
【請求項９】
原画像から関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理手段と、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“０”になるように２値化処理して複数の２値化微分画像をそれぞれ作成する２値化処理手段と、各２値化微分画像の論理積により論理積画像を作成する論理積処理手段と、前記論理積画像を基に延長された領域を抽出する領域抽出手段とを具備したことを特徴とする領域識別処理装置。
【請求項１０】
請求項８または請求項９に記載の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする３×３の画素の８近傍画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置。
【請求項１１】
請求項８または請求項９に記載の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心として上下左右に隣接する４近傍画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置。
【請求項１２】
請求項８または請求項９に記載の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする５×５の画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置。
【請求項１３】
請求項８から請求項１２のいずれかに記載の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、微分方向が隣接する２つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成することを特徴とする領域識別処理装置。
【請求項１４】
請求項８から請求項１３のいずれかに記載の領域識別処理装置において、前記論理和処理手段または論理積処理手段は、最初に作成された２値化微分画像を最初の論理和画像または論理積画像とし、その後で作成された２値化微分画像を最新の論理和画像または論理積画像に逐次論理和または論理積することを特徴とする領域識別処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、領域識別方法および領域識別処理装置に関し、さらに詳しくは、原画像中の領域の延長されるべき領域を高速に識別することが出来る領域識別方法および領域識別処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図１９は、従来の領域識別方法を示す概念図である。
原画像から関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像に対して、操作者が始点画素＃０を指定すると、始点画素＃０より水平方向に１つ手前の画素＃１の画素値と始点画素＃０の画素値の差を調べ、所定の閾値より差が小さい場合は画素＃１に同一領域のラベルを貼り、所定の閾値より差が大きい場合は画素＃１に別領域のラベルを貼る。次に、画素＃１より垂直方向に１つ手前の画素＃２の画素値と始点画素＃０の画素値の差を調べ、所定の閾値より差が小さい場合は画素＃２に同一領域のラベルを貼り、所定の閾値より差が大きい場合は画素＃２に別領域のラベルを貼る。このように相手画素と始点画素＃０の画素値の差を調べて相手画素にラベルを貼る処理を、始点画素＃０を中心とする渦巻状に進んで相手画素を変えながら全画素について実行する。次に、始点画素＃０の周りの８画素について処理が終わると、同一領域のラベルを貼った画素を新たな始点画素として同様の処理を行う。そして、画像内の全画素についてラベルを貼り終わったら、処理を終了する。これにより、始点画素＃０から延長されるべき領域すなわち始点画素＃０と同じ特性を持っていると思われる領域を識別することが出来る。
【０００３】
図２０〜図２４は、従来方法による処理結果の例示図である。
図２０は、原画像ｇである。各画素の位置には画素値を記入してある。
図２１は、原画像ｇから関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲（ここでは濃度値が「１０〜２００」の範囲）の部分を取り出した画像ｇ’である。「＊」の画素は、関心のある部分でないことを表している。
図２２に示すように、操作者が始点画素＃０を指定したとする。
図２３に示すように、差の閾値を「±１０」として、最初の８個の相手画素を調べることによって、斜線で示す同一領域のラベルと、空白で示す別領域のラベルが貼られる。
図２４に示すように、最終的には、斜線で示す始点画素＃０を含む領域と、空白で示す別領域とを識別できる。「＊」の画素は、別領域とみなす。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の領域識別方法では、隣接画素と始点画素＃０の画素値の差を調べて相手画素にラベルを貼る処理を全ての画素について繰り返すが、始点画素＃０を中心とする渦巻状に進んで相手画素を変えていくため、処理の並列化が難しく、処理に時間がかかる問題点がある。また、論理的にも複雑な処理になっている問題点があった。
そこで、本発明の目的は、原画像中の領域を高速に識別することが出来る領域識別方法および領域識別処理装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、原画像から関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成し、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“１”になるように２値化処理して複数の２値化微分画像をそれぞれ作成し、各２値化微分画像の論理和により論理和画像を作成し、該論理和画像を基に延長された領域を抽出することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第１の観点による領域識別方法では、微分処理により延長領域を抽出することを複数方向について実行し、複数方向について抽出した延長領域を「１」として２値化し論理和することで、複数方向について抽出した延長領域を一体化する。これにより、容易に延長すべき領域を識別できる。そして、微分処理と２値化処理で演算の繰り返しがあるが、ラスタースキャンの順に画素を変えて繰り返すことが出来るため、複数方向の微分処理と２値化処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
【０００６】
第２の観点では、本発明は、原画像から関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成し、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“０”になるように２値化処理して複数の２値化微分画像をそれぞれ作成し、各２値化微分画像の論理積により論理積画像を作成し、該論理積画像を基に延長された領域を抽出することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第２の観点による領域識別方法では、微分処理により領域の延長領域を抽出することを複数方向について実行し、複数方向について抽出した延長領域を「０」として２値化し論理積することで、複数方向について抽出した延長領域を一体化する。これにより、容易に延長すべき領域を識別できる。そして、微分処理と２値化処理で演算の繰り返しがあるが、ラスタースキャンの順に画素を変えて繰り返すことが出来るため、複数方向の微分処理と２値化処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
【０００７】
。
第３の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする３×３の８近傍画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第３の観点による領域識別方法では、８方向についての微分処理となり、領域の境界を好適に抽出できる。
【０００８】
第４の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心として上下左右に隣接する４近傍画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第４の観点による領域識別方法では、４方向についての微分処理となり、８方向についての微分処理よりも処理を簡単化できる。
【０００９】
第５の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする５×５の画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第５の観点による領域識別方法では、微分処理に関わる画素数が増えるため、領域の境界の抽出性能を向上できる。
【００１０】
第６の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、微分方向が隣接する２つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第６の観点による領域識別方法では、微分方向が増えるため、領域の境界の抽出性能を向上できる。
【００１１】
第７の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、最初に作成した２値化微分画像を最初の論理和画像または論理積画像とし、その後で２値化微分画像を作成する毎に最新の論理和画像または論理積画像に逐次論理和または論理積することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第７の観点による領域識別方法では、逐次論理和または論理積するため、使用する記憶容量が少なくて済む。
【００１２】
第８の観点では、本発明は、原画像から関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理手段と、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“１”になるように２値化処理して複数の２値化微分画像をそれぞれ作成する２値化処理手段と、各２値化微分画像の論理和により論理和画像を作成する論理和処理手段と、前記論理和画像を基に延長された領域を抽出する領域抽出手段とを具備したことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第８の観点による領域識別処理装置では、前記第１の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【００１３】
第９の観点では、本発明は、原画像から関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理手段と、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“０”になるように２値化処理して複数の２値化微分画像をそれぞれ作成する２値化処理手段と、各２値化微分画像の論理積により論理積画像を作成する論理積処理手段と、前記論理積画像を基に延長された領域を抽出する領域抽出手段とを具備したことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第９の観点による領域識別処理装置では、前記第２の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【００１４】
第１０の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする３×３の８近傍画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第１０の観点による領域識別処理装置では、前記第３の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【００１５】
第１１の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心として上下左右に隣接する４近傍画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第１１の観点による領域識別処理装置では、前記第４の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【００１６】
第１２の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする５×５の画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第１２の観点による領域識別処理装置では、前記第５の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【００１７】
第１３の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、微分方向が隣接する２つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成することを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第１３の観点による領域識別処理装置では、前記第６の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【００１８】
第１４の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記論理和処理手段は、最初に作成された２値化微分画像を最初の論理和画像または論理積画像とし、その後で作成された２値化微分画像を最新の論理和画像または論理積画像に逐次論理和または論理積することを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第１４の観点による領域識別処理装置では、前記第７の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００２０】
−第１の実施形態−
第１の実施形態は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする３×３の８近傍画素について微分処理を行い、且つ、複数方向の２値化微分画像を全て求めてから論理和を行う実施形態である。
【００２１】
図１は、本発明にかかる医用画像診断装置の構成図である。
この医用画像診断装置１００は、撮像装置１と、領域識別処理装置２とを具備している。
【００２２】
撮像装置１は、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置や超音波診断装置などであり、患者Ｋを撮像して得た原画像ｇを領域識別処理装置２に渡す。
【００２３】
領域識別処理装置２は、関心領域抽出部２ａと、微分処理部２ｂと、２値化処理部２ｃと、論理和処理部２ｄと，領域抽出部２ｅとを具備している。
【００２４】
図２は、領域識別処理装置２における領域識別処理を示すフローチャートである。
ステップＳ０では、原画像ｇから関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像ｇ’を作成する。つまり、関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分以外の部分の画素値は通常あり得ない値とする。
ステップＳ１では、微分処理部２ｂは、微分方向カウンタｋ＝１に初期化する。
【００２５】
ステップＳ２では、微分処理部２ｂは、関心領域を取り出した画像ｇ’を第ｋ方向に微分処理して、第ｋ方向の微分画像ｇｋを作成する。この第ｋ方向の微分処理については、図３を参照して後述する。
ステップＳ３では、２値化処理部２ｃは、第ｋ方向の微分画像ｇｋで領域の延長領域に当たる部分が“１”になるように２値化処理して、第ｋ方向の２値化微分画像ｂｋを作成する。
ステップＳ４，Ｓ５では、ｋ＝１，２，…，ＫまでステップＳ２，Ｓ３を繰り返す。なお、Ｋは、微分方向の数を意味する。そして、ステップＳ６へ進む。
【００２６】
ステップＳ６では、論理和処理部２ｄは、第１方向の２値化微分画像ｂ１〜第Ｋ方向の２値化微分画像ｂＫの論理和により論理和画像Ｂを作成する。
ステップＳ７では、領域抽出部２ｅは、論理和画像Ｂにおいて“１”で区画された各領域を抽出する。そして、処理を終了する。
【００２７】
図３は、微分処理部２ｂによる第ｋ方向の微分処理を示すフローチャートである。
ステップＤ１では、垂直スキャンカウンタｊ＝１に初期化する。
【００２８】
ステップＤ２では、水平スキャンカウンタｉ＝１に初期化する。
【００２９】
ステップＤ３では、次式により第ｋ方向の微分画像ｇｋの画素値ｇｋ（ｉ，ｊ）を算出する。
ｇｋ（ｉ，ｊ）＝ｇ（ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ）−ｇ（ｉ，ｊ）　　　　　　　　　…（１）
ここで、ｇ（＿，＿）は、関心領域を取り出した画像ｇ’の画素値である。
また、ｘ，ｙは、予めテーブルが用意されている。図３には、Ｋ＝８の場合のテーブルが例示してある。
また、ｇ（ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ）が通常ありえない値なら「０」として計算する。
また、ｇ（ｉ，ｊ）が通常ありえない値なら計算しない。
【００３０】
ステップＤ４，Ｄ５では、ｉ＝１，２，…，ＩまでステップＤ３を繰り返す。なお、Ｉは、水平方向の画素数を意味する。そして、ステップＤ６へ進む。
【００３１】
ステップＤ６，Ｄ７では、ｊ＝１，２，…，ＪまでステップＳ２，Ｓ３を繰り返す。なお、Ｊは、垂直方向の画素数を意味する。そして、処理を終了する。
【００３２】
図４の（ａ）は、Ｋ＝８の場合における第１方向の微分処理の説明図である。
第１方向の微分処理は、（ａ）の３×３の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。つまり、画像ｇ’の着目画素（空間フィルタの中心画素）に“−１”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１”の係数を掛けて、加算した和を着目画素の画素値とすることに相当する。
【００３３】
図４の（ｂ）は、Ｋ＝８の場合における第２方向の微分処理の説明図である。
第２方向の微分処理は、（ｂ）の３×３の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【００３４】
図４の（ｃ）は、Ｋ＝８の場合における第３方向の微分処理の説明図である。
第３方向の微分処理は、（ｃ）の３×３の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【００３５】
図４の（ｄ）は、Ｋ＝８の場合における第４方向の微分処理の説明図である。
第４方向の微分処理は、（ｄ）の３×３の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【００３６】
図４の（ｅ）は、Ｋ＝８の場合における第５方向の微分処理の説明図である。
第５方向の微分処理は、（ｅ）の３×３の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【００３７】
図４の（ｆ）は、Ｋ＝８の場合における第６方向の微分処理の説明図である。
第６方向の微分処理は、（ｆ）の３×３の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【００３８】
図４の（ｇ）は、Ｋ＝８の場合における第７方向の微分処理の説明図である。
第７方向の微分処理は、（ｇ）の３×３の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【００３９】
図４の（ｈ）は、Ｋ＝８の場合における第８方向の微分処理の説明図である。
第８方向の微分処理は、（ｈ）の３×３の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【００４０】
図３に示すように、微分処理は、ラスタースキャンの順に画素のアドレスを変えて繰り返すことが出来るため、処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
【００４１】
図５は、ｋ＝１，ｉ＝３，ｊ＝５の場合の（１）式の説明図である。
Ｋ＝８のテーブルよりｘ＝−１，ｙ＝−１であるから、
ｇ１（３，５）＝ｇ（２，４）−ｇ（３，５）
となる。
図５から判るように、第１方向の微分処理は、画像ｇ’を水平方向に＋１画素（右に１画素）ずらし且つ垂直方向に＋１画素（下に１画素）ずらした画像から画像ｇ’を減算することに相当する。
同様に、第２方向の微分処理は、画像ｇ’を垂直方向に＋１画素ずらした画像から画像ｇ’を減算することに相当する。
同様に、第３方向の微分処理は、画像ｇ’を水平方向に−１画素（左に１画素）ずらし且つ垂直方向に＋１画素ずらした画像から画像ｇ’を減算することに相当する。
同様に、第４方向の微分処理は、画像ｇ’を水平方向に＋１画素ずらした画像から画像ｇ’を減算することに相当する。
同様に、第５方向の微分処理は、画像ｇ’を水平方向に−１画素ずらした画像から画像ｇ’を減算することに相当する。
同様に、第６方向の微分処理は、画像ｇ’を水平方向に＋１画素ずらし且つ垂直方向に−１画素（上に１画素）ずらした画像から画像ｇ’を減算することに相当する。
同様に、第７方向の微分処理は、画像ｇ’を垂直方向に−１画素ずらした画像から画像ｇ’を減算することに相当する。
同様に、第８方向の微分処理は、画像ｇ’を水平方向に−１画素ずらし且つ垂直方向に−１画素ずらした画像から画像ｇ’を減算することに相当する。
従って、微分処理を上記のように画素間演算によって実行してもよい。
【００４２】
次に、図６〜図１３により、具体例で領域識別処理を説明する。
図６は、原画像ｇの例である。各画素の位置には画素値を記入してある。
図７は、原画像ｇから関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲（ここでは「１０〜２００」）の部分を取り出した画像ｇ’の例示図である。
図８は、第１方向の微分画像ｇ１の例である。ここでは、画素値が「−１０〜＋１０」の画素を「１」とし、それ以外の画素を「０」にしている。
図９は、第１方向の２値化微分画像ｂ１の例である。
図１０は、第２方向の微分画像ｇ２の例である。
図１１は、第２方向の２値化微分画像ｂ２の例である。
図１２は、第１方向の２値化微分画像ｂ１〜第８方向の２値化微分画像ｂ８の論理和による論理和画像Ｂの例である。
図１３は、論理和画像Ｂから抽出した領域の概念図である。
【００４３】
以上の領域識別処理装置２によれば、次の効果が得られる。
（１）微分処理と２値化処理で演算の繰り返しがあるが、ラスタースキャンの順に画素のアドレスを変えて繰り返すことが出来るため、処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
（２）微分処理を画素間演算によって実行しても処理時間を短縮でき、高速化できる。
（３）操作者が始点画素を指定する必要がない。
（４）操作者が指定した始点画素を含む領域と特性が徐々に変化している領域を他の領域から識別できる。
【００４４】
−第２の実施形態−
第２の実施形態は、着目画素を中心として上下左右に隣接する４画素について微分処理を行う実施形態である。
第２の実施形態は、図３に示すＫ＝８のテーブルの代わりに、図１４に示すＫ＝４のテーブルを用いる以外は、第１の実施形態と同じである。
第２の実施形態における第１方向は図４の（ｄ）に相当し、第２方向は図４の（ｂ）に相当し、第３方向は図４の（ｅ）に相当し、第２方向は図４の（ｇ）に相当する。
第２の実施形態によれば、４方向の微分処理になるため、処理が簡単になる。
【００４５】
−第３の実施形態−
第３の実施形態は、最初に作成した２値化微分画像を最初の論理和画像とし、その後で２値化微分画像を作成する毎に最新の論理和画像に逐次論理和する実施形態である。
第３の実施形態は、図２に示すフローチャートの代わりに、図１５に示すフローチャートの処理を行う以外は、第１の実施形態または第２の実施形態と同じである。
【００４６】
図１５のステップＰ０では、原画像ｇから関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像ｇ’を作成する。つまり、関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分以外の部分の画素値は通常あり得ない値とする。
ステップＰ１では、微分処理部２ｂは、画像ｇ’を第１方向に微分処理して、第１方向の微分画像ｇ１を作成する。
ステップＰ２では、２値化処理部２ｃは、第１方向の微分画像ｇ１で領域の延長領域に当たる部分が“１”になるように２値化処理して、第１方向の２値化微分画像ｂ１を作成する。
ステップＰ３では、第１方向の２値化微分画像ｂ１を最新の論理和画像Ｂとする。
【００４７】
ステップＰ４では、微分方向カウンタｋ＝２に初期化する。
【００４８】
ステップＰ５では、微分処理部２ｂは、画像ｇ’を第ｋ方向に微分処理して、第ｋ方向の微分画像ｇｋを作成する。
ステップＰ６では、２値化処理部２ｃは、第ｋ方向の微分画像ｇｋで領域の延長領域に当たる部分が“１”になるように２値化処理して、第ｋ方向の２値化微分画像ｂｋを作成する。
ステップＰ７では、論理和処理部２ｄは、第ｋ方向の微分画像ｇｋを最新の論理和画像Ｂに論理和し、それを最新の論理和画像Ｂとする。
ステップＰ８，Ｐ９では、ｋ＝２，…，ＫまでステップＰ５〜Ｐ７を繰り返す。なお、Ｋは、微分方向の数を意味する。そして、ステップＰ１０へ進む。
【００４９】
ステップＰ１０では、領域抽出部２ｅは、論理和画像Ｂにおいて“１”で区画された各領域を抽出する。そして、処理を終了する。
【００５０】
第３の実施形態によれば、逐次論理和するため、第ｋ方向の微分画像ｇｋ（途中画像）を記憶していく必要がなく、使用する記憶容量が少なくて済む。
【００５１】
−第４の実施形態−
第４の実施形態は、微分方向が隣接する２つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成する実施形態である。
第４の実施形態は、図２に示すフローチャートの代わりに、図１６に示すフローチャートの処理を行う以外は、第１の実施形態と同じである。
【００５２】
図１６のステップＳ０では、原画像ｇから関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像ｇ’を作成する。つまり、関心のあるＣＴ値もしくは濃度値の範囲の部分以外の部分の画素値は通常あり得ない値とする。
ステップＳ１では、微分方向カウンタｋ＝１に初期化する。
【００５３】
ステップＳ２では、微分処理部２ｂは、画像ｇ’を第ｋ方向に微分処理して、第ｋ方向の微分画像ｇｋを作成する。
ステップＳ３では、２値化処理部２ｃは、第ｋ方向の微分画像ｇｋで微分処理で抽出された領域の境界以外の領域内部に当たる部分が“１”になるように２値化処理して、第ｋ方向の２値化微分画像ｂｋを作成する。
ステップＳ４，Ｓ５では、ｋ＝１，２，…，ＫまでステップＳ２，Ｓ３を繰り返す。なお、Ｋは、微分方向の数を意味する。そして、ステップＳ６’へ進む。
【００５４】
ステップＳ６’では、図１７に示すように、隣接する第１方向の微分画像ｇ１と第２方向の微分画像ｇ２を平均して第９方向の微分画像ｇ９を作成する。また、第２方向の微分画像ｇ２と第３方向の微分画像ｇ３を平均して第１０方向の微分画像ｇ１０を作成する。また、第１方向の微分画像ｇ１と第４方向の微分画像ｇ４を平均して第１１方向の微分画像ｇ１１を作成する。また、第３方向の微分画像ｇ３と第５方向の微分画像ｇ５を平均して第１２方向の微分画像ｇ１２を作成する。また、第４方向の微分画像ｇ４と第６方向の微分画像ｇ６を平均して第１３方向の微分画像ｇ１３を作成する。また、第５方向の微分画像ｇ５と第８方向の微分画像ｇ８を平均して第１４方向の微分画像ｇ１４を作成する。また、第６方向の微分画像ｇ６と第７方向の微分画像ｇ７を平均して第１５方向の微分画像ｇ１５を作成する。また、第７方向の微分画像ｇ７と第８方向の微分画像ｇ８を平均して第１６方向の微分画像ｇ１６を作成する。
【００５５】
ステップＳ６”では、２値化処理部２ｃは、第９方向の微分画像ｇ９〜第１６方向の微分画像ｇ１６で微分処理で抽出された領域の境界以外の領域内部に当たる部分が“１”になるように２値化処理して、第９方向の２値化微分画像ｂ９〜第１６方向の２値化微分画像ｂ１６を作成する。
【００５６】
ステップＳ６では、論理和処理部２ｄは、第１方向の２値化微分画像ｂ１〜第１６方向の２値化微分画像ｂ１６の論理和により論理和画像Ｂを作成する。
ステップＳ７では、領域抽出部２ｅは、論理和画像Ｂにおいて“１”で区画された各領域を抽出する。そして、処理を終了する。
【００５７】
第４の実施形態によれば、微分方向が増えるため、領域の延長領域の抽出精度を向上できる。
【００５８】
−第５の実施形態−
第５の実施形態は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする５×５の画素について微分処理を行う実施形態である。
第５の実施形態は、図４に示す演算係数の代わりに、図１８に示す演算係数を使う以外は、第１の実施形態，第３の実施形態および第４の実施形態と同じである。
【００５９】
図１８の（ａ）は、Ｋ＝８の場合における第１方向の微分処理の説明図である。
第１方向の微分処理は、画像ｇ’の着目画素（５×５の空間フィルタの中心画素）に“−１”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素左で且つ垂直方向に２画素上の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素左で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に２画素上の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１／４”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【００６０】
図１８の（ｂ）は、第２方向の微分処理の説明図である。
第２方向の微分処理は、画像ｇ’の着目画素に“−１”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に２画素上の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に２画素上の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に１画素上の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右で且つ垂直方向に２画素上の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１／６”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【００６１】
図１８の（ｃ）は、第３方向の微分処理の説明図である。
第３方向の微分処理は、画像ｇ’の着目画素に“−１”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素右で且つ垂直方向に２画素上の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素右で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右で且つ垂直方向に２画素上の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１／４”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【００６２】
図１８の（ｄ）は、第４方向の微分処理の説明図である。
第４方向の微分処理は、画像ｇ’の着目画素に“−１”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素左で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素左の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素左で且つ垂直方向に１画素下の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に１画素下の画素に“１／６”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【００６３】
図１８の（ｅ）は、第５方向の微分処理の説明図である。
第５方向の微分処理は、画像ｇ’の着目画素に“−１”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素右で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素右の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素右で且つ垂直方向に１画素下の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右で且つ垂直方向に１画素上の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右で且つ垂直方向に１画素下の画素に“１／６”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【００６４】
図１８の（ｆ）は、第６方向の微分処理の説明図である。
第６方向の微分処理は、画像ｇ’の着目画素に“−１”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素左で且つ垂直方向に２画素下の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素左で且つ垂直方向に１画素下の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に２画素下の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に１画素下の画素に“１／４”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【００６５】
図１８の（ｇ）は、第７方向の微分処理の説明図である。
第７方向の微分処理は、画像ｇ’の着目画素に“−１”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に２画素下の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素左で且つ垂直方向に１画素下の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に２画素下の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に１画素下の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右で且つ垂直方向に２画素下の画素に“１／６”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右で且つ垂直方向に１画素下の画素に“１／６”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【００６６】
図１８の（ｈ）は、第８方向の微分処理の説明図である。
第８方向の微分処理は、画像ｇ’の着目画素に“−１”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素右で且つ垂直方向に２画素下の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に２画素右で且つ垂直方向に１画素下の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右で且つ垂直方向に２画素下の画素に“１／４”の係数を掛け、着目画素より水平方向に１画素右で且つ垂直方向に１画素下の画素に“１／４”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【００６７】
第５の実施形態によれば、微分処理に関わる画素数が増えるため、領域の境界の抽出性能を向上できる。
【００６８】
−第６の実施形態−
第６の実施形態は、各微分画像上で微分処理で抽出された境界以外の領域内部に当たる部分が“０”になるように２値化処理して複数の２値化微分画像をそれぞれ作成し、各２値化微分画像の論理積により論理積画像を作成し、該論理積画像を基に領域を抽出する実施形態である。
第６の実施形態は、図１の論理和処理部２ｄの代わりに、論理積処理部を備えること、図２のステップＳ３、図１５のステップＰ２，Ｐ６及び図１６のステップＳ３，Ｓ６”で、各微分画像上で領域の境界に当たる部分が“１”になるように２値化処理する代わりに、各微分画像上で領域の境界に当たる部分が“０”になるように２値化処理すること、および、図２のステップＳ６，Ｓ７、図１３のステップＰ３，Ｐ７，Ｐ１０及び図１４のステップＳ６，Ｓ７で、「論理和」を「論理積」に読み替えること以外は、第１の実施形態〜第４の実施形態と同じである。
【００６９】
【発明の効果】
本発明の領域識別方法および領域識別処理装置によれば、原画像中の関心領域を延長された領域を含めて高速に識別することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる医用画像診断装置の構成図である。
【図２】第１の実施形態にかかる領域識別処理を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態にかかる第ｋ方向の微分処理を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態にかかる第１方向〜第８方向の微分処理の空間フィルタ（３×３）の説明図である。
【図５】第１の実施形態にかかる第１方向の微分処理の説明図である。
【図６】原画像の例示図である。
【図７】原画像から関心ある部分を取り出した画像の例示図である。
【図８】第１方向の微分画像の例示図である。
【図９】第１方向の２値化微分画像の例示図である。
【図１０】第２方向の微分画像の例示図である。
【図１１】第２方向の２値化微分画像の例示図である。
【図１２】論理和画像の例示図である。
【図１３】領域識別結果の説明図である。
【図１４】第２の実施形態にかかるテーブルの説明図である。
【図１５】第３の実施形態にかかる領域識別処理を示すフローチャートである。
【図１６】第４の実施形態にかかる領域識別処理を示すフローチャートである。
【図１７】第４の実施形態にかかる第１方向〜第１６方向の説明図である。
【図１８】第５の実施形態にかかる第１方向〜第８方向の微分処理の説明図である。
【図１９】従来の領域識別処理を示す説明図である。
【図２０】原画像の例示図である。
【図２１】始点画素の指定を示す説明図である。
【図２２】最初の８個の画素を調べた結果を示す説明図である。
【図２３】次の１６個の画素を調べた結果を示す説明図である。
【図２４】従来の領域識別処理の結果を示す説明図である。
【符号の説明】
１００　　　　　医用画像診断装置
１　　　　　　　撮像装置
２　　　　　　　領域識別処理装置
２ａ　　　　　　関心領域抽出部
２ｂ　　　　　　微分処理部
２ｃ　　　　　　２値化処理部
２ｄ　　　　　　論理和処理部
２ｅ　　　　　　領域抽出部
【図１】
2004065800.tif 000003
【図２】
2004065800.tif 000004
【図３】
2004065800.tif 000005
【図４】
2004065800.tif 000006
【図５】
2004065800.tif 000007
【図６】
2004065800.tif 000008
【図７】
2004065800.tif 000009
【図８】
2004065800.tif 000010
【図９】
2004065800.tif 000011
【図１０】
2004065800.tif 000012
【図１１】
2004065800.tif 000013
【図１２】
2004065800.tif 000014
【図１３】
2004065800.tif 000015
【図１４】
2004065800.tif 000016
【図１５】
2004065800.tif 000017
【図１６】
2004065800.tif 000018
【図１７】
2004065800.tif 000019
【図１８】
2004065800.tif 000020
【図１９】
2004065800.tif 000021
【図２０】
2004065800.tif 000022
【図２１】
2004065800.tif 000023
【図２２】
2004065800.tif 000024
【図２３】
2004065800.tif 000025
【図２４】
2004065800.tif 000026