(57)【要約】【課題】複数の処理に必要な周波数分解レベルを求め必要な周波数分解レベルまでの分解をし、複数の処理を統一的に効率良く行う画像処理装置を提供する。【解決手段】分解レベル決定回路１１４は、周波数処理選択回路１１３で選択された周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し周波数分解レベルを決定する。周波数分解回路１１５は、分解レベル決定回路１１４で決定された周波数分解レベルに基づいて周波数分解する。係数変換回路１１６は、周波数分解回路１１５で分解された画像の周波数成分係数を変換する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し周波数分解レベルを決定する分解レベル決定手段と、
前記分解レベル決定手段で決定された周波数分解レベルに基づいて周波数分解する周波数分解手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
複数の周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し周波数分解レベルを決定する分解レベル決定手段と、
前記分解レベル決定手段で決定された周波数分解レベルに基づいて周波数分解する周波数分解手段と、
前記周波数分解手段で分解された画像の周波数係数に対して複数の周波数処理を周波数係数を変換することで行う係数変換手段と、
前記係数変換手段で変換された画像の周波数係数を復元する復元手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
複数の周波数処理から実施する周波数処理を選択する周波数処理選択手段と、
前記周波数処理選択手段で選択された周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し周波数分解レベルを決定する分解レベル決定手段と、
前記分解レベル決定手段で決定された周波数分解レベルに基づいて周波数分解する周波数分解手段と、
前記周波数分解手段で分解された画像の周波数係数に対して前記周波数処理選択手段によって選択された周波数処理を周波数係数を変換することで行う係数変換手段と、
前記係数変換手段で変換された画像の周波数係数を復元する復元手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記分解レベル決定手段は、複数の周波数処理の周波数分解レベルの最も高いものを選択することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記周波数分解手段は、ウェーブレット変換を用いて周波数分解を行い、
前記復元手段は、ウェーブレット逆変換を用いて復元すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記周波数分解手段は、ラプラシアンピラミッドの変換を用いて周波数分解を行い、
前記復元手段がラプラシアンピラミッドの逆変換を用いて復元すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多重周波数処理を用いた画像処理装置に関し、特に目的とする周波数帯域の異なる複数の周波数処理を統一的に効率よく行う画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年のデジタル技術の進歩により放射線画像をデジタル画像信号に変換し、該デジタル画像信号に対して周波数処理などの画像処理を施し、ＣＲＴ等に表示、あるいはプリント出力することが行われている。
【０００３】
ところで、このような周波数処理は目的に応じて複数の周波数処理があり、例えばダイナミックレンジ圧縮、鮮鋭化処理、ノイズ除去処理等がある。これらの処理方法としては、入力画像をフィルタ処理し平滑化画像を作成し、入力画像から平滑化画像を減算することで高周波成分を抽出し、抽出した高周波成分を増減させることで処理が行われている。ここで各処理は目的とする周波数帯域を抽出するようにマスクサイズを変えて平滑化画像を作成する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の方法では目的とする周波数帯域が異なる複数の周波数処理を同時に行う場合に、各処理に必要なマスクサイズの異なる複数の平滑化画像を作成する必要があり処理時間がかかる。また平滑化画像を保存するためのメモリも多く必要となる。また異なる平滑化画像を用いるため同時に処理が行えず、各処理を独立に行わなければならないという問題があった。
【０００５】
本発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、複数の処理に必要な周波数分解レベルを求め必要な周波数分解レベルまでの分解をし、複数の処理を統一的に効率良く行う画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明は、上述した課題を解決すべくなされたもので、請求項１記載の画像処理装置は、分解レベル決定手段が複数の周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し周波数分解レベルを決定し、周波数分解手段が前記分解レベル決定手段で決定された周波数レベルに基づいて周波数分解するものである。
【０００７】
また、請求項２記載の画像処理装置は、分解レベル決定手段が複数の周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し周波数分解レベルを決定し、周波数分解手段が前記分解レベル決定手段で決定された周波数レベルに基づいて周波数分解し、係数変換手段が前記周波数分解手段で分解された画像の周波数係数に対して複数の周波数処理を周波数係数を変換することで行い、復元手段が前記係数変換手段で変換された画像の周波数係数を復元するものである。
【０００８】
また、請求項３記載の画像処理装置は、周波数処理選択手段が複数の周波数処理から実施する周波数処理を選択し、分解レベル決定手段が前記周波数処理選択手段で選択された周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し周波数分解レベルを決定し、周波数分解手段が前記分解レベル決定手段で決定された周波数レベルに基づいて周波数分解し、係数変換手段が前記周波数分解手段で分解された画像の周波数係数に対して前記周波数処理選択手段で選択された複数の周波数処理を周波数係数を変換することで行い、復元手段が前記係数変換手段で変換された画像の周波数係数を復元するものである。
【０００９】
また、請求項４記載の画像処理装置は、分解レベル決定手段において決定される分解レベルが複数の周波数処理の周波数分解レベルの最も高いものを選択するものである。
【００１０】
また、請求項５記載の画像処理装置は、周波数分解手段及び復元手段にウェーブレットを用いるものである。
【００１１】
また、請求項６記載の画像処理装置は、周波数分解手段及び復元手段にラプラシアンピラミッドを用いるものである。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について説明する。
図１は、この発明の実施の形態１によるＸ線撮影装置１００を示す。すなわち、Ｘ線撮影装置１００は、撮影された画像の周波数処理を行う機能を有するＸ線の撮影装置であり、前処理回路１０６、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、画像表示器１１１、画像処理回路１１２、周波数処理選択回路１１３、分解レベル決定回路１１４、周波数分解回路１１５、係数変換回路１１６、復元回路１１７、特徴量抽出回路１１８、階調変換回路１１９を備えており、ＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受されるようになされている。
【００１３】
また、Ｘ線撮影装置１００は、前処理回路１０６に接続されたデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５に接続された２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１とを備えており、これらの各回路はＣＰＵバス１０７にも接続されている。図２はこの発明の実施の形態によるＸ線撮影装置１００の処理の流れを示すフローチャートである。
【００１４】
上述の様なＸ線撮影装置１００において、まず、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータなどが記憶されるものであると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワークメモリを含む。
【００１５】
ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて、操作パネル１１０からの操作にしたがった装置全体の動作制御等を行う。これによりＸ線撮影装置１００は以下のように動作する。
【００１６】
先ず、Ｘ線発生回路１０１は、被検査体１０３に対してＸ線ビーム１０２を放射する。
Ｘ線発生回路１０１から放射されたＸ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達し、２次元Ｘ線センサ１０４によりＸ線画像として出力される（ｓ１０１）。ここでは、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるＸ線画像を、例えば人体画像等とする。
【００１７】
データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されたＸ線画像を電気信号に変換して前処理回路１０６に供給する。前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からの信号（　Ｘ線画像信号）に対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行う（ｓ１０２）。この前処理回路１０６で前処理が行われたＸ線画像信号は原画像として、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、画像処理回路１１２に転送される。
【００１８】
１１２は画像処理回路の構成を示すブロック図であり、画像処理回路１１２において、１１３は複数の周波数処理から実施する周波数処理を選択する周波数処理選択回路である。１１４は周波数処理選択回路１１３で選択された周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し周波数分解レベルを決定する分解レベル決定回路である。１１５は分解レベル決定回路１１４で決定された周波数分解レベルに基づいて周波数分解する周波数分解回路である。１１６は周波数分解回路１１５で分解された画像の周波数成分係数を変換する係数変換回路である。１１７は係数変換回路１１６で変換された周波数成分係数から画像を復元する復元回路である。
【００１９】
また画像処理回路１１２は、階調変換に必要な特徴量を抽出する（ｓ１０４）特徴量抽出回路１１７と、得られた特徴量に応じて階調変換を行う（ｓ１０５）階調変換回路１１８を備える。
【００２０】
図３は画像処理回路１１２において周波数処理（ｓ１０３）に関する部分についての処理の流れを示すフローチャートである。この図３の処理の流れに従い周波数処理に関する部分について以下に説明する。
前処理回路１０６で前処理された原画像はＣＰＵバス１０７を介して画像処理装置１１２に転送される。画像処理装置１１２では、はじめに周波数処理選択回路１１３が操作パネル１１０の操作に従い複数の周波数処理から実施する周波数処理を決定する（ｓ２０１）。次に分解レベル決定回路１１４がｓ２０１で選択された実施する周波数処理にそれぞれ必要な分解レベルを比較し最も高い分解レベルを選択し（ｓ２０２）、周波数成分分解回路１１３がｓ２０２で選択された分解レベルまで原画像ｆ（ｘ、ｙ）に対して２次元の離散ウェーブレット変換処理を行い、周波数帯毎の高周波係数を計算して出力するものである（ｓ２０３）。
【００２１】
入力された画像信号は遅延素子およびダウンサンプラの組み合わせにより、偶数アドレスおよび奇数アドレスの信号に分離され、２つのフィルタｐおよびｕによりフィルタ処理が施される。図４（ａ）　ｓおよびｄは、各々１次元の画像信号に対して１レベルの分解を行った際のローパス係数およびハイパス係数を表しており、次式により計算されるものとする。
ｄ（ｎ）　＝　ｘ（２＊ｎ＋１）−　ｆｌｏｏｒ（（ｘ（２＊ｎ）＋ｘ（２＊ｎ＋２））／２）　　（式１）
ｓ（ｎ）　＝　ｘ（２＊ｎ）＋　ｆｌｏｏｒ（（ｄ（ｎ−１）＋ｄ（ｎ））／４）　　　　　　　　　（式２）
ただし、ｘ（ｎ）は変換対象となる画像信号である。
【００２２】
以上の処理により、画像信号に対する１次元の離散ウェーブレット変換処理が行われる。２次元の離散ウェーブレット変換は、１次元の変換を画像の水平・垂直方向に対して順次行うものであり、その詳細は公知であるのでここでは説明を省略する。図４（ｂ）は２次元の変換処理により得られる分解レベル２までの変換係数群の構成例であり、画像信号は異なる周波数帯域の各方向の画像成分ＨＨ１、ＨＬ１、ＬＨ１、…、ＬＬに分解される（ｓ２０１）。図４（ｂ）においてＨＨ１、ＨＬ１、ＬＨ１、…、ＬＬ等（以下サブバンドと呼ぶ）が周波数帯毎の画像成分を示す。ここで、ＨＨ、ＨＬ、ＬＨの各サブバンドがそれぞれ対角方向、垂直方向、水平方向の高周波成分係数を保持している。
【００２３】
離散ウェーブレット変換では、ＬＬを順次より低い分解能をもった成分（低周波成分）に分解することでレベルが上がるに従いより低い周波数帯域を持つ複数の周波数成分係数（図５のＬｖ１〜４）に分解することができる。よって目的とする周波数帯域の異なる周波数処理を同時に処理することができる。また、離散ウェーブレット変換では分解された成分は分解レベルが１つ上がるごとに４分の１のサイズになるため処理画像は原画像と同じ画像サイズとなる。よって原画像に１つの周波数処理を行うのと同じ計算量で複数の周波数帯域を処理することができる。また、離散ウェーブレット変換処理を行う前に分解レベル決定回路１１４においてあらかじめ実施する周波数処理の最大分解レベルを求め、最大分解レベルまでの離散ウェーブレット変換を行うため、１つの周波数処理をした後にさらにウェーブレット変換を行う必要がなく周波数分解回路１１５の再ロードが不要で効率が良い。また、最大分解レベルまでウェーブレット変換を行うことでウェーブレット変換後の画像は実施する周波数処理全ての処理の目的とする周波数帯域を含むため、目的の周波数帯域の異なる複数の周波数処理を同時に処理できる。
【００２４】
このようにしてｓ２０３において得られた各周波数帯の周波数成分係数を変換することで複数の周波数処理を行う。以下係数変換について説明する。
【００２５】
係数変換回路１１６では周波数処理選択回路１１３において選択された複数の周波数処理情報に基づいて周波数成分係数を増減させることで処理を行う。どのような周波数処理を行うかは特に限定しないが、本実施例では周波数処理選択回路１１３においてダイナミックレンジ圧縮、鮮鋭化処理、ノイズ除去処理の３つの周波数処理が選択されたものとする。
【００２６】
ダイナミックレンジ圧縮は、Ｘ線が透過しやすい肺野及びＸ線が非常に透過しにくい縦隔部より構成される画素値のレンジが非常に広い胸部画像などにおいて肺野及び縦隔部を同時に観察するための処理である。このダイナミックレンジ圧縮処理の方法は特に限定しないが例えば図６（ａ）のような圧縮テーブルを用いる。横軸が周波数成分係数の絶対値で、縦軸が変更する度合いを示す。例えば値が１．０なら何もせず、０．５なら周波数成分係数を０．５倍にする。図６（ａ）のような圧縮テーブルを用いることで図６（ｂ）のように入力係数に対する出力係数のレンジが圧縮される。また、この圧縮テーブルは低周波帯域に適用する。
【００２７】
一般に低周波成分の係数の値は、原画像の画素値の値と高い相関があり、低周波成分の係数のレンジを圧縮することで、復元した画像のダイナミックレンジも変更できるものである。また、高周波成分の係数には適用しないことで微細構造等の有効成分の情報を保持したままダイナミックレンジを圧縮できる。この圧縮テーブルは圧縮対象の周波数帯域すべてに同じ圧縮テーブルを用いても良いし、各サブバンドに異なる圧縮テーブルを用いても良い。また、圧縮する周波数帯域は経験的に決めても良いし、部位毎の特徴から解析して求めても良い。
【００２８】
次に鮮鋭化処理は、ある特定の周波数帯域の構造を見易くする処理である。この鮮鋭化処理の方法は特に限定しないが例えば図７（ａ）のような強調テーブルを用いる。横軸が周波数成分係数の絶対値で、縦軸が変更する度合いを示す。例えば値が１．０なら何もせず、１．５なら周波数成分係数を１．５倍にする。図７（ａ）のような強調テーブルを特定周波数帯域に用いることで図７（ｂ）のように入力係数に対する出力係数値が増加する。つまり特定周波数帯域が強調される。この強調テーブルは強調したい周波数帯域に適用するもので例えば分解レベル３で抽出される周波数帯域を強調したい場合は分解レベル３の周波数成分係数に適用すればよい。また全ての分解レベルに対して異なる強調テーブルを適用してもよい。
【００２９】
次にノイズ除去は、原画像の処理過程において含まれるノイズを除去する処理である。このノイズ除去処理の方法は特に限定しないが例えば図８（ａ）のような除去テーブルを用いる。横軸が周波数成分係数の絶対値で、縦軸が変更する度合いを示す。例えば値が１．０なら何もせず、０なら周波数成分係数を０倍にする。つまり係数を０にする。これは、いわゆるウェーブレット縮退と言われるものである。図８（ａ）のような除去テーブルを用いることで図８（ｂ）のように出力係数では各周波数帯域に含まれていた微弱な信号（ノイズ）を除去することができる。この除去テーブルはノイズの特性や各サブバンドの特性に応じて異なるテーブルを適用する。
【００３０】
以上のように、複数の処理の各テーブルを目的とする分解レベルのサブバンドに適用することで複数の周波数処理を同時に処理することができる。また、複数の処理の目的とするサブバンドが同じ場合には、各テーブルを掛け合わせた合成テーブルを用いて処理すれば、１回の演算で複数の処理を同時に行える。例えば、鮮鋭化処理とノイズ除去処理の目的とするサブバンドが同じ場合では、図９（ａ）のような図７（ａ）と図８（ｂ）を掛け合わせた合成テーブルを用いれば、図９（ｂ）のように出力係数ではノイズ成分である係数値は除去され、他の有効成分は強調される。
【００３１】
このようにして係数変換回路１１６で係数変換され復元回路１１７によって処理後画像が復元される。以下、復元方法について説明する。
【００３２】
復元回路１１７ではｓ２０４で変更された周波数成分係数に基づき逆離散ウェーブレット変換を行う（ｓ２０５）。入力された画像成分はｕおよびｐの２つのフィルタ処理を施され、アップサンプリングされた後に重ね合わされて画像信号ｘ’が出力される。これらの処理は次式により行われる。
ｘ’（２＊ｎ）　＝　ｓ’（ｎ）−ｆｌｏｏｒ（（ｄ’（ｎ−１）＋ｄ’（ｎ））／４）　　　　（式３）
ｘ’（２＊ｎ＋１）　＝　ｄ’（ｎ）＋　ｆｌｏｏｒ（（ｘ’（２＊ｎ）＋ｘ’（２＊ｎ＋２））／２）　　（式４）
以上の処理により、変換係数に対する１次元の逆離散ウェーブレット変換処理が行われる。２次元の逆離散ウェーブレット変換は、１次元の逆変換を画像の水平・垂直方向に対して順次行うものであり、その詳細は公知であるのでここでは説明を省略する。
【００３３】
なお、本実施例では周波数分解回路１１５、復元回路１１７において離散ウェーブレット変換および逆離散ウェーブレット変換を用いているが、ウェーブレット変換ではなくラプラシアンピラミッド分解を用いても良い。図１０がラプラシアンピラミッドを説明した図である。図１０（ａ）のｇおよびｂはおのおの１レベルの分解を行った際の画像の低解像度近似画像および高周波成分係数を表しており、低解像度近似画像ｇは画像信号ｘをローパスフィルタによりフィルタ処理し、ダウンサンプリングして得られる。また高周波成分係数ｂは画像信号ｘと低解像度近似画像ｇをアップサンプリングしさらにローパスフィルタによりフィルタ処理した画像との差分をとることにより得られる。
【００３４】
ローパスフィルタは例えば図１０（ｂ）に示すようなフィルタを用いる。ラプラシアンピラミッドはこの処理を低解像度近似画像ｇに対して繰り返し行なうことで各周波数帯の画像成分を得るものである。また、画像を復号する場合は入力された高周波成分係数ｂと低解像度近似画像ｇをアップサンプリングしローバスフィルタによりフィルタ処理をしたものを重ね合わせることにより画像信号ｘ’が出力される。この処理を各レベルに対して繰り返し行なうことで画像を復号することができるものであり、その詳細は公知であるのでここでは説明を省略する。
【００３５】
ラプラシアンピラミッドにおいても分解レベルが上がるに従いより低い周波数帯域を持つ複数の周波数成分係数に分解することができる。またダウンサンプリングされることで画像サイズも分解されるごとに縮小されるため、ウェーブレットと同様に複数の周波数帯域への処理を高速に行うことができる。
【００３６】
以上の様にこの実施形態によれば、複数の周波数処理の中から実施する周波数処理を選択できるため、目的に応じた周波数処理を用途に応じて選択できる効果がある。また離散ウェーブレット変換を行う前に実施する複数の周波数処理に必要な分解レベルを算出するため、１つの周波数処理を行いさらにウェーブレット変換を行う必要がないため効率が良い。また、ウェーブレット変換後の画像は実施する複数の周波数処理の目的とする周波数帯域をすべて含んでおり、かつ複数の周波数処理の目的とする周波数帯域が重複している場合には合成テーブルによって係数変換を行うため１回の演算で複数の処理を同時に行える効果がある。
【００３７】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１記載の発明によれば、複数の周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し分解レベルを決定するため、分解前に各周波数処理に必要な分解レベルが分かり複数の周波数処理を行うための周波数分解処理を効率良く行える効果がある。
【００３８】
また、請求項２記載の発明によれば、複数の周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し分解レベルを決定するため、分解前に各周波数処理に必要な分解レベルが分かり複数の周波数処理を行うための周波数分解処理を効率良く行える効果がある。また、複数の周波数処理を周波数係数を変換することで同時に行うため複数の処理を高速に行える効果がある。
【００３９】
また、請求項３記載の発明によれば、複数の周波数処理の中から実施する周波数処理を選択できるため、目的に応じた周波数処理を用途に応じて選択できる効果がある。また、実施する周波数処理にそれぞれ必要な周波数分解レベルを比較し分解レベルを決定するため、分解前に各周波数処理に必要な分解レベルが分かり実施する周波数処理を行うための周波数分解処理を効率良く行える効果がある。また、実施する周波数処理を周波数係数を変換することで同時に行うため複数の処理を高速に行える効果がある。
【００４０】
また、請求項４記載の発明によれば、あらかじめ実施する周波数処理の最大分解レベルを求めて分解するため１つの周波数処理をした後にさらに周波数分解を行う必要がなく効率がよい。また実施する周波数処理の最大分解レベルまで分解することで、複数の周波数処理の目的とする周波数帯域をすべて含んでおり複数の周波数処理を同時に行える効果がある。
【００４１】
また、請求項５記載の発明によれば、ウェーブレット変換を用いることで画像を複数の周波数帯域に分割することができ、目的とする周波数帯域の異なる複数の周波数処理を同時に行える効果がある。また、変換後の画像は原画像を同じサイズであるため原画像に１つの周波数処理を行うのと同じ計算量で複数の周波数帯域を処理することができる効果がある。
【００４２】
また、請求項５記載の発明によれば、ラプラシアンピラミッド分解を用いることで画像を複数の周波数帯域に分割することができ、目的とする周波数帯域の異なる複数の周波数処理を同時に行える効果がある。また、変換後の画像はダウンサンプリングされることで分解レベルが上がるにしたがい画像サイズが縮小されるため、複数の周波数帯域への処理を高速に行える効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態による画像処理装置のブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態による画像処理装置の処理手順を示すフローチャート図である。
【図３】この発明の実施の形態による周波数処理装置の処理手順を示すフローチャート図である。
【図４】離散ウェーブレット変換およびその逆変換の説明図である。
【図５】離散ウェーブレット変換の周波数特性を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態によるダイナミックレンジ圧縮の変換曲線を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態による鮮鋭化処理の変換曲線を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態によるノイズ除去処理の変換曲線を示す図である。
【図９】この発明の実施の形態による鮮鋭化とノイズ除去処理の変換曲線を示す図である。
【図１０】ラプラシアンピラミッドの分解および再構成の説明図である。
【符号の説明】
１００　Ｘ線撮影装置
１０１　Ｘ線発生回路
１０２　Ｘ線ビーム
１０３　被検査体
１０４　２次元Ｘ線センサ
１０５　データ収集回路
１０６　前処理回路
１０８　ＣＰＵ
１０９　メインメモリ
１１０　操作パネル
１１１　画像表示器
１１２　画像処理回路
１１３　周波数処理選択回路
１１４　分解レベル決定回路
１１５　周波数分解回路
１１６　係数変換回路
１１７　復元回路
１１８　特徴量抽出回路
１１９　階調変換回路
【図１】
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【図２】
2004086456.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2004086456.tif 000007
【図６】
2004086456.tif 000008
【図７】
2004086456.tif 000009
【図８】
2004086456.tif 000010
【図９】
2004086456.tif 000011
【図１０】
2004086456.tif 000012