(57)【要約】【課題】　全体的な画質を維持しながら画像構造を表す画素値を差分的に処理するための改良型画像最適化技法を提供する。【解決手段】　ディジタル画像（７６）を処理するための技法であって、撮像域のオペレータ選択（７２）によって収縮率の自動選択（７２）を誘導し、画像処理及び画質がオペレータ選択によらず均一となるようにしている。画像の処理には、この収縮率だけ画像を収縮させること（８０）、画像内で構造的要素を特定すること（８８）、構造要素と非構造要素を差分的に処理すること（９２、９６、９８）、前記収縮率だけ画像を膨張させること（１０８）、この処理画像を原画像とテクスチャ混合すること（１１４）が含まれる。任意選択では、知覚される画質を改良するため高周波数ノイズを処理画像に混合させる（１１８）こともある。【選択図】　　　図１
2004038984.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタル画像（７６）を処理するための方法であって、
　オペレータ選択の撮像域（７２）に基づいて収縮率を設定するステップ（７２）と、
　前記収縮率だけ画像を収縮するステップ（８０）と、
　１つまたは複数の選択領域（６２）が選択的に強調されるように前記画像を処理するステップ（９２、９６、９８）と、
　前記収縮率だけ画像を膨張させるステップ（１０８）と、
　前記膨張画像の１つまたは複数の部分に、初期画像の１つまたは複数の対応部分を混合するステップ（１１４）と、
を含む方法。
【請求項２】
収縮率を設定する前記ステップが自動的に実行されている請求項１に記載の方法。
【請求項３】
高周波数ノイズの分布を前記画像と混合させるステップ（１１８）をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記高周波数ノイズ分布がランダムな数字からなる均一分布（３２６）から導出されている請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記高周波数ノイズ分布の混合ステップが前記１つまたは複数の選択領域に関して差分的に実行されている（１１８）請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記収縮のステップを副次サンプル技法によって達成している請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記収縮のステップをボックスカー・フィルタの使用によって達成している請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記１つまたは複数の選択領域が１つまたは複数の構造領域（６２）を表している請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記１つまたは複数の選択領域が１つまたは複数の傾斜しきい値を用いて選択されている請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
収縮処理前に、収縮を容易にするため画像の１つまたは複数のエッジに埋め込みを行うように画像を前処理するステップ（７４）をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記選択領域（６２）の処理ステップが、優勢な向きと、該優勢な向きと直角な向きとに基づいて画素をスムージングするステップ（９２）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記選択領域の処理ステップが、前記選択領域内の画素の方向鮮鋭化を選択的に適用するステップ（９６）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
画像を膨張させる前記ステップ（１０８）が補間技法を用いて達成されている請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
１つまたは複数の選択領域と１つまたは複数の対応領域との前記混合（１１４）は、異なる選択領域を異なる比率で混合できるように差分的である、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
ディジタル画像を処理するためのシステム（１０）であって、
　画像の収集及び処理を制御するための入力デバイス（２８）と、
　処理した画像データに基づいて再構成画像を生成するための出力デバイス（３２）と、
　処理した画像データを提供するように構成した信号処理回路（２４）であって、オペレータから前記入力デバイスを介して選択撮像域を受け取り（７２）、前記選択撮像域に応答して収縮率を割り当て（７２）、前記収縮率だけ画像を収縮させ（８０）、該画像を処理し（８４、８８、９２、９６、９８、１０４）、かつ該処理画像を前記収縮率だけ膨張させ（１０８）ている信号処理回路（２４）と、
を備えるシステム。
【請求項１６】
前記信号処理回路（２４）は、収縮処理を容易にするため、画像を収縮する前に画像に埋め込みを行っている（７４）、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記信号処理回路（２４）は、画像内で１つまたは複数の構造的要素を特定し（８８）、かつ該１つまたは複数の構造的要素を差分的に強調する（９２、９６、９８）ことによって画像を処理している、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記信号処理回路（２４）は画像にノイズ分布を混合している（１１８）、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記分布が均一である、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記分布は、実質的に高周波数ノイズが含まれるようにフィルタ処理されている、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記信号処理回路（２４）は、画像の１つまたは複数の領域がより大きな比率のノイズを受け取るように画像とノイズ分布を差分的に混合している、請求項１８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明はディジタル・イメージング技法に関する。本発明は、さらに詳細には、全体的な画質を維持しながら画像構造を表す画素値を差分的に処理するための改良型画像最適化技法に関する。
【背景技術】
【０００２】
　多くのディジタル・イメージング技法が知られており、かつ現在使用されている。その範囲は、ディジタル式カメラから、シートや写真用のスキャナ、医学的診断などの分野で使用される精巧なスキャナにまで及んでいる。そのシステム設計に応じて、ディジタル画素データが取得され、有用な画像の作成に使用されている。
【０００３】
　例えば、磁気共鳴（ＭＲ）イメージング技法では、様々な傾斜磁場がその上に重ね合わされているような均一な磁場に対象を置いている。この均一な磁場は、対象内の反応物質のスピンを均一化（ｈｏｍｏｇｅｎｉｚｅ）させ、このスピンを事実上整列させている。反応物質のスピンを均一磁場を横断する面まで「傾ける（ｔｉｐ）」ように励起ＲＦパルスを印加する。励起ＲＦパルスを除去すると、スピンは均一な磁場と再整列し、この過程で共鳴信号が放出される。これらの共鳴信号は、イメージング・システムによって検出され、磁気共鳴画像を作成するように処理を受ける。
【０００４】
　現在のＭＲイメージングやその他ある種のシステムでは、ゼロ埋め込み補間（ＺＩＰ）機能を有する再構成アルゴリズムや同様の技法を用いて検出した共鳴信号を処理している。ＺＩＰを使用することによって、再構成アルゴリズムはオペレータの指定に従ってサイズの異なる補間画像を作成することができる。しかし、補間により画像のノイズ特性や点像分布の範囲が変化し、これにより画質に影響を及ぼす。
【０００５】
　典型的には、画像データは、画質を向上させかつ／または選択した特性を強調するためにフィルタ処理される。こうしたフィルタ処理の一タイプでは、医学的診断分野において担当医や放射線医が診断を行う際に拠り所にしている骨、軟部組織、流体など画像内の特定の構造を差分的に強調することがある。こうした構造は、隣り合うエッジ、コントラスト、テクスチャ、その他によって画像内で物理的に画定することができる。こうした構造強調用フィルタ処理では、構造と周囲の背景を判読できるように非構造テクスチャ及びコントラスト情報を保持していなければならない。
【０００６】
　理想的には、このフィルタ処理技法は算出効率のよい方式でその機能を実行し、これにより、処理時間を短縮させかつ関連するハードウェア要件を軽減させる。しかし、ＭＲイメージングで使用されるツールなど現在の画像フィルタ機構では、補間によるノイズと点像分布関数のばらつきの増加を考慮しておらず、したがって画質並びにフィルタ処理過程の所要時間が最適化されない。画質及びフィルタ処理過程に関連する時間に影響を及ぼす以外に、補間による画像のサイズ変換では、新たに撮像域を選択するごとにフィルタと表示のパラメータをチューニングする必要がある。この再チューニング自体が、追加的な時間を必要とすると共に記憶や処理を要するような追加的データ組を生成させる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
　したがって、これらの問題に対処しているような、補間画像を強調するためのより計算効率のよい技法が必要とされている。理想的には、こうした技法があればその実施が強靱となり、ＭＲやＣＴイメージング・システムなどかなり多数のイメージング・システムにおいてほとんど修正なしに（あったとしても）この技法の使用が可能となる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
　本発明は、ディジタル画像処理のための一技法を提供する。本技法は、収縮率などの処理パラメータを、撮像域などオペレータ選択の基準に基づいて自動的に割り当てる手段を提供する。この自動化によって、選択した撮像域が変動しても同様の品質の画像が得られるように画像の均一処理が可能となる。さらに、この処理は、高周波数ノイズを処理済み画像に選択的に付加することによって知覚される画質を向上するための任意選択の処理法を提供している。
【０００９】
　本技法は、原画像を収縮させる収縮ステップと、この画像内で構造を特定して非構造要素に対して該構造を選択的に強調している処理ステップと、を含む。膨張ステップは、収縮させた画像を元のサイズまで膨張させるためにある。さらに、知覚される画質を向上させるため、膨張に続いて原画像のテクスチャを処理済み画像に混合させることがある。
【００１０】
　本発明の別の態様では、ディジタル画像を処理するための一方法を提供する。本方法は、オペレータ選択の撮像域に基づいて収縮率を設定するステップと、この収縮率だけディジタル画像を収縮させるステップと、を含む。収縮させた画像は、１つまたは複数の選択領域が選択的に強調されるように処理し、前記の収縮率だけ膨張させて画像を元のサイズまで回復させる。次いで、膨張させた画像の１つまたは複数の部分を初期ディジタル画像の１つまたは複数の対応部分と混合する。
【００１１】
　本発明の別の態様では、ディジタル画像を処理するための一方法を提供する。本方法は、オペレータが選択した撮像域に基づいて収縮率を自動的に指定するステップと、この収縮率だけディジタル画像を収縮するステップと、ディジタル画像を処理するステップと、を含む。処理済みディジタル画像は続いて前記の収縮率だけ膨張させる。
【００１２】
　本発明の別の態様では、ディジタル画像の知覚される画質を向上させるための一方法を提供する。本方法は、ランダム・ノイズの分布にアクセスすること、並びにこの分布から取り出した数にある係数を重み付けすることを含む。この係数はディジタル画像の画素の特性に基づいて決定する。次いで、重み付けした数をその画素と結合（ｃｏｍｂｉｎｅ）させる。
【００１３】
　本発明の別の態様では、ディジタル画像を処理するための一システムを提供する。本システムは入力を制御し処理するための入力デバイスを備えている。さらに本システムは、処理済み画像データに基づいて再構成画像を生成するための出力デバイスを備えている。本システムはまた、画像データを処理するように構成した信号処理回路を備えている。この信号処理回路は、入力デバイスを介してオペレータから選択撮像域を受け取り、該撮像域に応答して収縮率を割り当てている。この信号処理回路は、この収縮率だけ画像を収縮させ、収縮させた画像を処理し、さらに処理済み画像を前記の収縮率だけ膨張させている。
【００１４】
　本発明の別の態様では、ディジタル画像を処理するための一システムを提供する。本システムは、ノイズ分布にアクセスし、この分布から１つの数を取得するように構成させた信号処理回路を備えている。この信号処理回路は、ディジタル画像の画素の特性によって決まるある係数によって取得した数に重み付けする。次いで、この信号処理回路はこの重み付けした数とその画素とを結合させる。
【００１５】
　本発明の別の態様では、ディジタル画像を処理するための一システムを提供する。本システムは、１つまたは複数の入力デバイスから信号を受け取ることができる入力回路を備えている。本システムはまた、処理回路から信号を受け取ることができる出力回路を備えている。さらに、本システムは、入力回路から信号を受け取り、出力回路に信号を送ることができる処理回路を備えている。この処理回路は、オペレータが入力回路によって与えた入力に応答してディジタル画像を収縮させる手段を備えている。この処理回路は、収縮させた画像を処理し、処理済みの画像を画像を収縮したときと同じ率で膨張させ、かつ膨張させた画像を出力回路に送っている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
　本発明の上記その他の利点及び特徴は、図面を参照しながら以下の詳細な説明を読むことにより明らかとなろう。
【００１７】
　図１を参照すると、離散画素データを収集し処理する回路と結合させたＭＲスキャナ１２を含むようなＭＲ画像収集システム１０を表している。ＭＲスキャナ１２によって検知された信号は、対象上または対象内の特定の位置に関連した信号を表しているディジタル値を提供するようにエンコードされ、画像収集回路２２に伝送される。画像収集回路２２はさらに、画像収集中のスキャナ動作に関する構成及び連携のための制御信号も提供している。画像収集回路２２はエンコードされた画像信号を画像処理回路２４に伝送している。画像処理回路２４はメモリ回路２６内に格納してある事前確定の制御論理ルーチンを実行し、画像収集回路２２から受け取った信号にフィルタ処理と条件付けを行い、収集画像内の各画素を表すディジタル値を提供している。次いでこれらの値は後続の処理及び表示のためにメモリ回路２６内に格納される。別法として、画像収集回路２２は、エンコードした画像信号をメモリ回路２６に伝送することがある。画像処理回路２４は引き続いて、上述のフィルタ処理及び条件付けのステップを実行するためメモリ回路２６から信号を取得することができる。
【００１８】
　画像処理回路２４は、入力インタフェース回路３０を介して入力デバイス２８から構成及び制御のコマンドを受け取る。入力デバイス２８には、構成パラメータの選択的入力及び特定の画像収集シーケンスの指令のために、オペレータ用ステーション及びキーボードを含むのが普通である。画像処理回路２４はさらに、出力インタフェース回路３４を介して出力デバイス３２にも結合している。出力デバイス３２は、処理回路２４が実施する画像強調処理に基づいて再構成した画像を生成させるためのモニタまたはプリンタを含むのが普通である。
【００１９】
　記載した実施形態では、画像処理回路２４、メモリ回路２６、並びに入力及び出力インタフェース回路３０及び３４は、１つのプログラム式ディジタル計算機内に含まれている。しかし、本明細書に記載した技法を実施するための回路は、特定用途向けマイクロプロセッサ、アナログ回路、あるいはディジタル回路とアナログ回路の組み合わせ内で適当なコーディングとして構成させることがある。
【００２０】
　図２は、画像収集システム１０を介して作成される例示的な離散画素画像５０を表している。この画像５０は、一連の横列５４と縦列５６の形で互いに隣接させて配置した離散画素５２のマトリックスから構成されている。画素のこれらの横列と縦列は、事前確定したマトリックス幅５８とマトリックス高さ６０を備えている。典型的なマトリックスの大きさには、２５６×２５６画素、５１２×５１２画素、１，０２４×１，０２４画素、その他が含まれる。具体的な画像マトリックス・サイズは、入力デバイス２８（図１参照）を介して選択することがあり、撮像の対象や所望の分解能などのファクタによって様々である。
【００２１】
　図２に示すように、この例示画像５０は構造領域６２を含んでおり、隣接する画素によって画定される隣り合った長い線からなるように図示している。画像５０はさらに、構造領域６２の外部の位置に非構造領域６４を含んでいる。画像５０はさらに、様々なサイズの（すなわち、隣接する画素数が様々な）孤立したアーチファクト６６を含むことがあり、このアーチファクトは構造領域と規定される場合や、下記の技法に従って構造と規定させないことがある。この例示画像５０の構造や特徴は、図４に関連して以下で検討すると共に下記の技法に従った特異的な修正画像の特徴でもある。
【００２２】
　以下の検討において例示画像５０などの画像内の強度値に言及しているが、本技法は画像の個別の画素５２に関してコード化した別のパラメータの処理に使用することもあることに留意すべきである。こうしたパラメータとしては、単に強度だけでなく周波数や色相を含むことがある。
【００２３】
　ここで図３及び４を参照すると、画像データに適用する各処理段階からなるシーケンスとして、並びに本技法の各段階から得られる修正画像の推移として、本技法をそれぞれ流れ図としたものである。先ず図３を参照すると、構造領域６２と非構造領域６４を特定し、要約した制御論理に従って強調させている。この制御論理は、メモリ回路２６内に格納した適当なプログラミング・コードに基づいて画像処理回路２４によって実現することが好ましい。この制御論理ルーチンは、その全体を図３の参照番号７０で表しており、ブロック７２に示すように、画像強調処理で利用されるパラメータに対するデフォルトまたはオペレータ選択のいずれかによる初期化で開始される。この初期化ステップは典型的には、収縮の量、補間のタイプ、並びにノイズ軽減に特有のパラメータ（すなわち、フォーカス、エッジ決定及び混合に関するしきい値）を含む。
【００２４】
　これらのパラメータのうちの幾つかの入力は、所望であれば、画像の所望撮像域など幾つかのパラメータ選択肢からの選択をオペレータに要求するような入力デバイス２８を介したプロンプト指示を受けることがある。次いである種のダウンストリーム・パラメータの割り当ては、オペレータ選択のパラメータに応答して自動化させることがある。例えば、処理で使用させようとする収縮量に関連するパラメータ（すなわち、収縮率）は、ある画素が記述する面積の大きさを直接決定するような撮像域のオペレータ選択に応答して自動的に設定することがある。例えば、実施の一形態ではその収縮率を、サイズが２５６×２５６以下の画像では１に、２５６×２５６を超えるが５１２×５１２以下の画像では２に、また５１２×５１２を超える画像では４に設定することがある。
【００２５】
　この収縮率その他の初期化パラメータに対するオペレータ選択パラメータに応答した自動決定によって、異なる撮像域が選択された場合であっても同じ外観や品質を有する均一画像の生成が可能となる。この方式では、オペレータに要求されるのは撮像域の選択だけであり、該当するこれ以外のパラメータは画質及び外観が均一な画像が作成されるように処理回路２４によって割り当てられることになる。収縮率などのパラメータの割り当ては必ずしも自動化する必要はなく、この場合オペレータにすべての画像強調パラメータの割り当てを許可することになるが、フィルタ処理の均一性を強化させると共にオペレータに求められる時間と労力を最小とするにはこうした自動化を提供することが一般に望ましい。
【００２６】
　次に図３のブロック７４に示すように、画像処理回路２４は、Ｉraw（図４参照）で表す入力画像データ７６を前処理する。この未処理入力画像データ７６の前処理では、典型的には、画像のサイズを増大させて、後続の画像収縮の間におけるデータの損失を防止することが不可欠である。詳細には、後続の収縮機能による整数値の処理及び生成を可能にするために境界画像データを鏡映処理（ｍｉｒｒｏｒｉｎｇ）し入力画像７６の該当する境界に埋め込み（ｐａｄ）を行う。前処理の結果、図４のＩpreで表した前処理画像７８となる。
【００２７】
　図３のブロック８０に示すように、次いでこの前処理画像７８を画像処理回路２４によって収縮させる。この前処理画像７８の収縮は、各画素位置の強度を表すディジタル値を読み取った後で一般に１を超える何らかの収縮率Ｘだけ画像を収縮させているような、画素平均化を含む様々な副次サンプル技法によって達成させることがある。好ましい実施形態では、非重複平均を得るために２×２または３×３のボックスカー・フィルタを適用することがある。２×３や３×２のフィルタなど多次元係数を使用することもあるが、多次元係数は、３×１や１×３など次元方向の少なくとも１つにおいて１を超えていなければならない。ブロック７４の前処理技法に関連して述べたように、非重複平均を得るために、必要に応じて境界の位置で画素に鏡映処理を行うことがある。収縮させた画像８２（Ｉshrunk（図４参照））は副次サンプル技法から生成したものである。
【００２８】
　図３のブロック８４に示すように、画像処理回路２４は収縮させた画像８２を規定している画素に対して収集した画像値を正規化する。図示した実施形態では、このステップは、各画素位置の強度を表しているディジタル値を読み取ること、並びにこれらの強度値を所望のダイナミックレンジにわたってスケール調整することを含む。例えば、画像内の最大強度値と最小強度値を決定し、これらを用いて出力デバイス３２の全ダイナミックレンジにわたるスケール調整係数を生成することができる。さらに、収集したデータ内の強度シフトを補正するために、各画素値に対してあるデータオフセット値を加えたり、引き算したりすることがある。したがってブロック８４において、処理回路２４は正規化画像８６（Ｉnormal（図４参照））を生成させるように収縮画像８２を処理する。この正規化画像８６は、収集回路や対象の変動と無関係にダイナミックレンジの所望の部分（例えば、１２ビット）に及ぶようにフィルタ処理した画素値を含む。
【００２９】
　次に図３のブロック８８に示すように、画像処理回路２４は、画像の個々の画素を表すデータによる規定に従って正規化画像８６内で構造６２を特定するための所定の論理ルーチンを実行する。本技法による構造特定の例示的なステップは図５を参照しながら以下で記載する。ステップ８８で特定した構造を用いて構造マスク９０（Ｍstruct（図４参照））を作成する。図３のブロック９２に示すように、この構造マスク９０を用いて続いて、図１０〜１３を参照しながら以下で要約するように向きスムージングさせる構造を特定している。以下で検討するが、この向きスムージングに関しては様々な技法を利用することができる。しかし記載した実施形態では、構造のスパン間のギャップを埋める（ｂｒｉｄｇｅ）傾向にある優勢向きスムージングを実施することや、こうした埋め込みを避けるために局所向きスムージングを利用することがある。このようにして、ブロック９２で実施する向きスムージングにより正規化画像８６をフィルタ処理済みの構造画像９４（Ｉstruct（図４参照））に変換し、さらにフィルタ処理構造画像９４は後続の処理によって改良させる。特定した構造に向きスムージングを実施した後、次いでステップ９６においてこの構造領域に向き鮮鋭化を行いフィルタ処理構造画像９４をさらに改良している。向き鮮鋭化の処理については図１４を参照しながら以下でより完全に記載する。
【００３０】
　ブロック９２及び９６に記載した構造領域の処理と並行して、さらに正規化画像８６の非構造領域も処理する。ブロック９８に示すように、画像処理回路２４は正規化画像８６の非構造領域に対して均一化スムージングを実行する。図１５を参照しながら以下でより完全に記載するが、この等方性スムージングによって特定した構造を取り囲む周囲部分と非構造領域の特徴を混合させ、フィルタ処理済みの非構造画像１００（Ｉnon-struct（図４参照））を生成させる。このフィルタ処理非構造画像１００は、フィルタ処理構造画像９４と共に、合成フィルタ処理画像１０２（Ｉfiltered）の構成要素である。図３のブロック１０４において、このフィルタ処理画像１０２はフィルタ処理後の画素強度値と元の正規化強度レンジとに基づいて再正規化し、再正規化画像１０６（図４参照）を生成させる。
【００３１】
　図３のブロック１０８において、構造マスク９０と再正規化画像１０６の両方を、ブロック８０で前処理画像７８を収縮させたのと同じ率だけ膨張させ、膨張済み構造マスク１１０と膨張済み画像１１２（図４参照）を作成しており、この両者は前処理画像７８と同じ寸法となる。
【００３２】
　図３のブロック１１４において、前処理画像７８に存在するテクスチャを膨張済み画像１１２に戻すように混合させ、混合画像１１６（Ｉblended（図４参照））を生成させる。ブロック１１４の混合処理では、膨張済み構造マスク１１０を利用し構造領域と非構造領域の差分的テクスチャ混合を可能にしている。このテクスチャ混合処理については図１６を参照しながら以下で記載する。ブロック１１８では、ノイズ混合画像１２０（Ｉnoise（図４参照））を生成させるように高周波数を混合画像１１６に差分的に導入している任意選択の追加的混合ステップを行われる。高周波数の付加は、ランダムな数からなる均一分布から強度依存ノイズを少量だけ混合画像１１６に加えることによって達成させる。高周波数ノイズの付加によって、知覚される画質が改善される。このノイズ導入のステップもまた、膨張済み構造マスク１１０を用いて構造領域と非構造領域の差分的ノイズ混合を可能にしている。典型的な一実現形態では、導入するノイズはフィルタ処理済み画素の強度の５パーセント（５％）未満である。ステップ１１８に続いて、最終的な再構成、表示、解析のために得られた画素画像値を最終画像１２２としてメモリ回路２６内に格納する。
【００３３】
　　（構造の特定）
　ここで図５を見ると、正規化画像８６内で構造領域６２を特定し構造領域の規定から微小またはノイズのある孤立領域を除去するための制御論理処理を表している。上述のように、図５の論理は、図３でステップ８８として要約したものであり、正規化画像８６の画素データから開始される。
【００３４】
　ブロック１３０では、ぼけのある、すなわちスムージングされたバージョンの正規化画像８６を形成することが好ましい。図５に示す処理をこのスムージングした画像で開始させることによって、画像の構造的成分をより強化し、ノイズをより受けにくくすることができる。ブロック１３０では適当な任意のスムージング技法を利用することができるが、本実施形態では、ボックスカー・フィルタが各画素の値を近傍画素の値と平均することによって画像のスムージングを行っているようなボックスカー・スムージング技法を使用している。当業者であれば理解するであろうように、各画素を処理し終えるまで画像に沿って水平方向と垂直方向に移動する分離可能（ｓｅｐａｒａｂｌｅ）カーネル（長さ３または５画素）を利用するなど、こうしたフィルタ処理では計算効率のよい方法を実現することができる。
【００３５】
　ブロック１３２では、スムージングしたバージョンの正規化画像８６に基づいて各画素のＸ傾斜成分とＹ傾斜成分を計算する。この目的では幾つかの技法が利用可能であるが、目下のところ好ましい実施形態では、図６に示すような３×３のソーベル・モジュール（すなわち、ソーベル演算子）１３４及び１３６を利用している。当業者であれば理解するであろうように、モジュール１３４はＸ傾斜成分の特定に使用し、一方モジュール１３６は各画素のＹ傾斜成分の特定に使用する。この処理では、モジュール１３４及び１３６は、関心対象画素が３×３モジュールの中心位置に来るようにして関心対象の個々の画素と重ね合わせている。各モジュール内の要素位置での強度値には、対応する要素に含まれるスカラー値を乗算し、得られた値は合算し対応するＸ傾斜成分とＹ傾斜成分に到達させている。
【００３６】
　これらの傾斜成分がこのように計算された状況で、ブロック１３８で傾斜規模（Ｇｍａｇ）と傾斜方向（Ｇｄｉｒ）を計算している。目下のところ好ましい技法では、各画素の傾斜規模はそれぞれの画素のＸ傾斜成分とＹ傾斜成分の絶対値のうち高い方に等しい。傾斜方向は、Ｙ成分をＸ成分で除した値の逆正接（ａｒｃｔａｎｇｅｎｔ）を求めることによって決定する。Ｘ成分がゼロに等しい画素に関しては、その傾斜方向に値π／２を割り当てる。各画素に関する傾斜規模と傾斜方向の値はメモリ回路２６内に保存する。
【００３７】
　Ｘ傾斜成分とＹ傾斜成分を特定し傾斜の規模及び方向を計算するためには別の技法を利用することもできることに留意すべきである。例えば、当業者であれば、ソーベル傾斜モジュール１３４及び１３６の代わりに、Ｒｏｂｅｒｔｓ演算子やＰｒｅｗｉｔｔ演算子などの別のモジュールも利用できることを理解するであろう。さらに、傾斜規模は、Ｘ傾斜成分とＹ傾斜成分の絶対値の合計に等しい値など別の方式によって割り当てることもできる。
【００３８】
　ブロック１３８で決定した傾斜規模値に基づいて、ブロック１４０で示すような傾斜ヒストグラムを作成する。図７は、この種の例示的な傾斜ヒストグラムを図示したものである。このヒストグラムは、参照番号１４２で表しており、特定の傾斜値を有する画素の特定の度数をバーで表したものである。これらの傾斜値は横軸１４４に沿った位置によって示し、また各値の画素度数カウントは、各カウントが１つの離散レベル１４８の位置に来るようにして縦軸１４６に沿って示している。得られた棒グラフは階段状の傾斜分布曲線１５０を形成する。当業者であれば、図７のヒストグラムは実際の実現形態では必ずしもグラフで表現する必要はなく、メモリ回路に格納した値と連携して動作する画像処理回路によって機能的に決定できることを理解するであろう。
【００３９】
　このヒストグラム１４２は、画像の構造的成分を非構造的成分から分離するための傾斜しきい値を特定するために使用する。このしきい値は所望の傾斜規模レベルに設定する。このしきい値以上の傾斜規模を有する画素は、画像内の構造を規定する第１の基準を満たしていると見なし、一方、このしきい値未満の傾斜規模を有する画素は最初は非構造であると見なす。構造を非構造から分離するために使用するこのしきい値は、以下に記載するような自動処理または「オートフォーカス」ルーチンによって設定することが好ましい。しかし、このしきい値はオペレータ関与（例えば、入力デバイス２８を介する）によって設定することもあること、若しくは以下に記載する処理を通じて特定した自動値を最終画像内で特定の情報が提供されるようにオペレータによって無効にさせる場合があることに留意すべきである。
【００４０】
　図５に要約したように、しきい値を特定する処理は初期傾斜しきい値を選択することよってブロック１５２で開始される。この初期傾斜しきい値は、図７の番号１５４で表しており、適宜３０パーセントなど画素度数全体のある百分位数に対応した値に設定する。したがって、ＩＧＴ値１５４の横軸１４４に沿った位置は、図７のヒストグラム１４２の左端から、縦軸１４６に隣接して右に向かって（すなわち、傾斜値が大きくなるように）移動しながら画素度数カウントを足し合わせることによって決定する。所望の百分位数に到達すると、その対応する傾斜規模がＩＧＴに割り当てる値となっている。
【００４１】
　ブロック１５６では、所望の構造のエッジに対する探索を実行する。このエッジ探索は、ブロック１５２で選択したＩＧＴ値を超える傾斜規模を有する画素を見つけ出し、関心対象の当該画素の周りに５×５画素の近傍域を考えることによって進める。各関心対象画素の５×５画素の近傍域内において、ＩＧＴを超える傾斜規模を有しかつ関心対象画素の方向との違いが所定の角度を超えない方向を有する画素をカウントする。目下のところ好ましい実施形態では、この比較ステップに０．３５ラジアンの角度を使用している。この５×５近傍域カウントが事前設定の数（本実施形態では、３）を超えている場合、その関心対象画素は妥当なエッジ画素であると特定する。ブロック１５８において、ブロック１５６で妥当エッジ画素と特定した画素に値１を割り当て、その他の画素にはすべてゼロに等しい値を割り当てているような２値マスク像を作成する。
【００４２】
　ブロック１６０では、構造の候補と成り得ると特定されたセグメントのうち微小またはノイズのあるセグメントを反復除去する。これらのセグメントを除去するための制御論理の処理を図８に要約している。図８を参照すると、この処理は、所望の値以上の傾斜規模値を有する画素に値１を割り当て、これ以外の画素にはすべて値ゼロを割り当てることによって２値画像を得ているブロック１６２で開始される。この２値画像（すなわち、マスク）はブロック１５８（図５参照）で作成したものと実質的に同一である。ブロック１６４では、この２値マスク内で値１を有する各画素に対して、画像の左上隅から開始し右下にまで続く指標番号を割り当てる。この指標番号は、マスク内で値１を有する各画素ごとに繰り上げる。ブロック１６６では、微小近傍域内で画素の指標値を比較することによって、このマスクを左上から開始して横列単位で解析する。例えば、ある画素がある指標番号を有すると特定した場合、関心対象画素の指標番号を、この関心対象画素の直ぐ上、直ぐ下、直ぐ左、直ぐ右にある各画素に対する指標番号（存在する場合）と比較するような４連結比較を実施する。次いで、この連結画素の各々に対する指標番号を連結近傍域内の最小の指標番号に変更する。次いでこの探索、比較及び再割り当てを画素マトリックス全体にわたって継続し、同じ指標番号が割り当てられた近傍画素からなる領域を得ている。この好ましい実施形態では、ブロック１６６の指標番号併合処理は、図８の判断ブロック１６８で示すように何回か実行することがある。後続の各反復は反対方向に（すなわち、上から下と下から上で）実行することが好ましい。
【００４３】
　後続の指標番号の探索及び併合を通じて反復を達成した後では、指標番号画素マトリックスは同じ指標番号を有する画素からなる隣接領域を含むことになる。図８のブロック１７０に示すように、次いでこの指標マトリックス内に現れる各指標番号を有する画素数をカウントすることによって指標マトリックスからヒストグラムを作成する。指標番号を有する画素からなる個別の各隣接領域は一意の指標番号を有することになることは当業者には明らかであろう。ブロック１７２では、所望のしきい値未満の度数を有する指標番号によって表される領域を、図５のブロック１５８での決定による構造との規定から除去する。目下のところ好ましい実施の一形態では、５０画素未満の画素カウントを有する領域をブロック１７２において除去している。しかし、このステップで除去しようとする画素数は、マトリックス・サイズ、並びに最終画像内における構造規定で許容すべき孤立アーチファクトの量及びサイズの関数として選択することがある。
【００４４】
　図５に戻ると、微小セグメントに対する画素をブロック１５８で作成した２値マスクから除去した状況で、ブロック１７４で示すように、この２値マスク内に残った画素数をカウントする。得られた数を用いて最終傾斜しきい値を決定することもできるが、構造を規定するための最終傾斜しきい値を決定するための都合のよい方法は、所望の画素数を得られた画素カウントに加算することを含むことが知られている。例えば目下のところ好ましい実施の一形態では、画像構造規定において所望の画素数に達するようにブロック１７４の処理により得た２値マスクカウントに値４，０００を加えている。このパラメータはデフォルト値として設定する場合や、オペレータによって修正する場合がある。一般に、加算する値が大きいほどより鮮鋭な画像が得られ、一方加算する値が小さいほどより平滑な画像が得られる。このパラメータのことを本実施形態では「フォーカス・パラメータ」と呼んでおり、このパラメータを変更して構造と非構造への画素の分類を規定し直すことができる。
【００４５】
　所望の数の構造画素をこのように特定した状況で、図５のブロック１７６に示すように、図７に示すヒストグラム１４２に基づいて最終傾斜しきい値（すなわち、ＦＧＴ）を決定する。詳細には、ヒストグラム１４２の右端から開始して参照番号１７８で示す左端まで移動させながら各傾斜規模値の度数カウントを合算する。構造画素が所望の数（すなわち、ブロック１７４でカウントした画素数にフォーカス・パラメータを加えた値）に達すると、その対応する傾斜規模値が最終傾斜しきい値１８０と特定される。この目下のところ好ましい実施形態では次いで、自動的に決定する場合やユーザによって設定することがあるようなある値を掛け算することによってこのＦＧＴ値をスケール調整する。例えば、ＦＧＴのスケール調整のために値１．９を利用することがあるが、この値は画像特性、画像内で観察可能な構造のタイプや特徴、その他に応じて異なる。スケール調整可能なしきい値を使用しているため、異なる磁場強度を用いた各システム内で作成したＭＲ画像データなど様々なタイプの画像に対してこの技法を容易かつ迅速に適応させることも可能となる。
【００４６】
　このスケール調整した最終傾斜しきい値に基づいて、ＦＧＴ以上の値を有する画素には値１を割り当て、かつその他の画素にはすべて値ゼロを割り当てることによって新たな２値マスクを規定する。ブロック１８２では、得られた２値マスクを、ブロック１６０及び図８に関して上述した処理と同じ処理によって微小な孤立セグメントを除去するようにフィルタ処理する。しかしブロック１８２では、指標番号併合のステップにおいて、４連結近傍域ではなく８連結近傍域（すなわち、関心対象画素と境を接して辺や隅を共有している画素を含む）を対象とする。
【００４７】
　ブロック１８４では、エッジ及び構造の連続性が得られるように孤立領域のうちの幾つかを元に戻すことがある。本実施形態では、例えば、傾斜画像内のある画素がＧＦＴと呼ぶ第２の傾斜しきい値を超えておりかつＦＧＴを超える画素と連結している（すなわち、直ぐ隣り合っている）場合は、２値画像内の対応する画素を値０から値１に変更する。ＧＦＴの値は、ＦＧＴのある所望のパーセント値に設定する場合や、所望の程度のエッジと構造の連続性を得るように実験的に決定する場合がある。この傾斜追跡ステップは、画素に対する初期分類が決定されるように帰納的に実行することが好ましい。
【００４８】
　図５のブロック１８６では、ここまでの処理を通じて特定した画像内の候補構造を示している特徴エッジに対して２値順位フィルタ処理を行う。特定した候補構造に対するこの強調のためには様々な技法を利用することができるが、２値順位フィルタ処理によれば、構造的要素の規定に使用した隣り合う特徴に対する膨張や適当な幅の規定に関して満足のゆく結果が得られることが知られている。ブロック１８６の２値順位フィルタ処理を実現するための例示的な制御論理における処理を図９に表している。
【００４９】
　図９を参照すると、２値順位フィルタ処理は、ここまでのステップで作成し改良した２値マスクを用いて判断ブロック１８８において開始される。判断ブロック１８８では、処理回路２４は２値マスク内の画素が値１を有するか否かを判定する。マスク内で画素が値１を有すると判定された場合は、ブロック１９０において近傍域カウントを実行する。この近傍域カウントでは、関心対象の構造画素を取り囲む３×３の近傍域内で、２値マスク内で値１を有する画素をカウントする。このカウントには関心対象画素を含む。判断ブロック１９２では、処理回路２４はブロック１９０によるカウントが所望のカウントｍを超えているか否かを判定する。本実施形態では、ブロック１９２で使用するｍの値は２である。カウントが値ｍを超えると判定された場合は、ブロック１９４に示すように関心対象画素に値１を再割り当てする。一方カウントが値ｍを超えないと判定された場合は、ブロック１９６に示すようにこのマスク内でその関心対象画素に値０を割り当てる。ブロック１９４及び１９６の処理の後、あるいはその画素がブロック１８８においてマスク内で最初に値１を有していないと判定された場合、制御は判断ブロック１９８に進む。
【００５０】
　判断ブロック１９８において処理回路２４は、各関心対象画素が値０を有するか否かを判定するために構造マスクを再検討する。値０を有するような画素を位置特定すると、ブロック２００に示すように処理回路２４はブロック１９０に関して上述した計算と同様にして近傍域カウントを計算する。詳細には、関心対象の非構造画素の周りの３×３近傍域を検討し、当該近傍域内でマスク値１を有する画素のカウントを決定する。判断ブロック２０２では、この近傍域カウントをパラメータｎと比較する。そのカウントがパラメータｎを超えると判定された場合は、ブロック２０４においてその画素に関するマスク値を１に変更する。その値がｎを超えないと判定された場合は、ブロック２０６に示すようにそのマスク画素は０の値のままとする。本実施形態では、ブロック２０２で使用するｎの値は２である。ブロック２０４及び２０６の改良の後では、構造マスク９０は関心対象の構造的特徴と非構造領域とを特定する情報を含んでいる。具体的には、構造マスク９０内で値１を有する画素は構造を特定していると見なし、一方、値０を有する画素は非構造を示すと見なす。
【００５１】
　　（構造処理）
　画像の構造をこのように特定した状況で、図１０に線図として示す論理などの論理を通じて、図３のブロック９２に示すような構造に対する向きスムージングを実行する。図１０に示すように、画像構造に対する向きスムージングは、構造マスク９０を正規化画像８６に適用することによって決定される構造画像９４（Ｉstruct）を観察することによって開始され、希望するスムージングのタイプに応じた様々な方式で進めることができる。詳細には、図１０の番号２１０で表したオペレータ入力に基づいて、論理判断ブロック２１２は画像処理回路２４に対して参照番号２１４に示す優勢向きスムージングまたは番号２１６に示す局所向きスムージングのいずれかを実行するように指令する。優勢向きスムージングが選択された場合、構造画素に対する強度値は、２値マスクＭ’を生成させるように図１１に関連して以下で要約するように処理する。図１１を参照しながら以下で概説する手順を反復させた後、ステップ２１８においてマスクＭ’の値を評価すると共に、この構造強度値に対して乗数α及びβを使用してスムージングを実行して値を得て、これらを次いで図１０のブロック２２０、２２２及び２２４に示すと共に以下でより詳細に要約するように合算させている。
【００５２】
　ブロック２１４の優勢向きスムージング処理を説明するため、ここで図１１を参照する。図１１に示すようにブロック２２６において、構造画像９４の各構造画素に方向指標を割り当てることによって優勢向きスムージングが開始される。本実施形態では、図１２に示すように各画素の統計分散に従って４つの方向指標のうちの１つを各構造画素に割り当てる。図１２に示すように、各構造画素を取り囲む局所近傍域２２８内において、４つの方向での画素カーネルの統計分散が周囲の画素の正規化強度値を参照することによって計算される。計算した４つの値の中から分散が最小の方向を選択し、図１２の参照番号２３０で示すようにして対応する方向指標を割り当てる。本実施形態では、４５度に対して「１」、１３５度に対して「２」、９０度に対して「３」、０度に対して「４」のようにしてこれらの方向指標を割り当てている。これらの処理を図１１のブロック２３２及び２３４のように要約している。ブロック２３６では、画像マトリックス・サイズに応じて局所エリアしきい値を割り当てる。本実施形態では、２５６×２５６画素の画像に関しては局所エリアしきい値６を使用し、５１２×５１２画素の画像では値１４．２５を使用し、また１０２４×１０２４画素の画像では値２３を使用している。
【００５３】
　ブロック２３８では、２値マスクＭ’を各画素に関してゼロ値に初期化する。ブロック２４０では、各構造画素を取り囲む局所近傍域内においてブロック２３４で設定した方向指標を検査することによって各構造画素に対する優勢な向きを確定させる。この処理では、局所近傍域内で見出した方向指標をカウントすると共に、関心対象画素に最大カウントを得た方向指標（または、カウントが等しい場合に位置特定した最小指標）を割り当てている。
【００５４】
　本実施形態では、優勢向きスムージング演算において一貫した判定をするために、優勢な方向及びこれと直角な方向の両方向を考慮する。図１２に関しては、これらの方向は１と２、または３と４である。こうしたファクタを考慮することによって、人の視覚系に関して一貫しているという意味で（すなわち、観察者が直感的に満足する再構成画像を提供できるという意味で）優勢向き判定の強靱さが実質的に改善されることが知られている。
【００５５】
　ブロック２４０で実施する一貫した判定は、多くの基準に基づくことができる。本実施形態では、次の基準：（１）最大数が得られる方向のカウント数が総近傍域カウントのある比率（例えば、６７％）を超えており、かつ直角方向で最小カウントが得られる場合、（２）最大カウントが得られる方向のカウント数が総近傍域カウントに対して基準（１）より小さい比率（例えば、４４％）の値を超えており、かつ直角方向で最小数が得られており、かつ優勢な方向とこれに直角な方向でのカウントの比が指定したスカラー値（例えば、５）を超えている場合、（３）優勢な方向のカウントのこれと直角な方向のカウントに対する比が所望のスカラー倍数（例えば、１０）を超えている場合、のいずれか１つを満たす場合に、優勢な方向に沿って（すなわち、近傍域内で最大のカウント数が得られる方向に）画像をスムージングする。
【００５６】
　本実施形態では、ブロック２４０の優勢な向きの方向特定で使用する近傍域サイズは、検討している画像マトリックスの寸法の系列ごとに異なる。詳細には、２５６×２５６画素の画像では３×３の近傍域を使用し、５１２×５１２画素の画像では５×５近傍域を使用し、また１０２４×１０２４画素の画像では９×９近傍域を使用する。
【００５７】
　判断ブロック２４２では、各画素ごとに探索した近傍域内で決定したカウントを局所エリアしきい値と比較する。そのカウントが局所エリアしきい値を超えると判定された場合、画像処理回路２４はブロック２４４の処理を実行する。ブロック２４４の処理では、構造画素に対する強度値を、１×３カーネルの画素の関心対象画素優勢方向での平均強度に等しく設定する。続いてブロック２４６では、２値マトリックスＭ’内の対応する位置にある値を０から１に変更する。ブロック２４２においてある特定の画素に関してそのカウントが局所エリアしきい値を超えないと判定された場合は、その関心対象画素に対する強度値はブロック２４８に示すように加重平均に等しく設定する。この加重平均は次の関係式によって決定する。
【００５８】
　ｗｅｉｇｈｔｅｄ　ａｖｇ＝（１／（１＋ｐ））（ｉｎｐｕｔ）＋（ｐ／（１＋ｐ））（ｓｍｏｏｔｈｅｄ　ｖａｌｕｅ）
上式において、ｉｎｐｕｔの値はルーチン２１４の開始時点の関心対象画素の値であり、ｐは１〜２００の間の加重係数であり、またｓｍｏｏｔｈｅｄ　ｖａｌｕｅは関心対象画素優勢方向における１×３カーネルの平均強度である。ブロック２４６または２４８のいずれかより、処理回路２４は図１０のブロック２１８の機能の実行に戻る。
【００５９】
　再び図１０を参照すると、ブロック２１８において、２値マスクＭ’内の各画素の値を評価する。その値がゼロに等しいと判定された場合、ブロック２２０において対応する強度値と加重係数αを乗算する。本実施形態では、係数αは０．４５に等しく設定している。ブロック２２２では、この得られた値に、ブロック２２４で計算した対応する画素の正規化強度値と加重係数βとの積を加えている。本実施形態では、これらの係数αとβの合計は１に等しいため、βの値は０．５５に等しいことになる。
【００６０】
　ブロック２１８において２値マスクＭ’内のある特定の画素の値が１に等しいと判定された場合、制御は判断ブロック２５０に進む。上述のブロック２２２で実行した加算の後も判断ブロック２５０に続く。本実施形態では、上述の優勢向きスムージングのステップは、十分なスムージングと構造領域間の埋め込み（ｂｒｉｄｇｉｎｇ）が得られるように所望の反復回数にわたって実行する。したがってブロック２５０において、処理回路２４は所望の反復回数が終了したか否かを判定し、終了していなければ、ブロック２１４に戻って構造領域をさらにスムージングする。本実施形態では、オペレータはこうした反復を１回から１０までの範囲で選択することができる。
【００６１】
　上述のように、この向きスムージングは、図１０のブロック２１６で示す局所向きスムージングに関するステップの代替的シーケンスを通るように進めることができる。図１３は、こうした局所向きスムージングに関する制御論理の例示的ステップを表したものである。優勢向きスムージングの場合と同様に、局所向きスムージングも構造画像９４によって提供される構造画素の正規化強度値を用いて開始される。ブロック２６０では、各構造画素の周りの１×３画素カーネルに対する統計分散を、優勢向きスムージング処理に関して上述したような各指標方向（図１２参照）に関して計算する。ブロック２６２では、ブロック２６０で各画素に対して特定した最大／最小統計分散の比を計算する。判断ブロック２６４では、各構造画素に関するこの比を局所向きフィルタ処理に対する緩和係数（ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ　ｆａｃｔｏｒ）を意味するパラメータＲと比較する。本実施形態では、Ｒの値は１〜２００の間で設定することができる。ブロック２６４において、分散の比がＲを超えると判定された場合、局所向きフィルタ処理は、ブロック２６６に示すように関心対象の構造画素の強度値を１×３画素カーネルの最小分散の方向での平均値に等しく設定することによって実現させる。ブロック２６４において関心対象画素の最大分散と最小分散の比がＲを超えないと判定された場合、局所向きスムージングは実行せず、処理回路２４はブロック２６６の処理を終えた点に進む。この点から、制御は図１０のブロック２２０に戻る。
【００６２】
　図１０に示すように、ブロック２２０では、各構造画素の強度値に加重係数αを乗算し、さらにこの値をブロック２２２において、ブロック２２４で作成した対応する画素の正規化強度値と加重係数βとの積と合成させる。上で要約したように、判断ブロック２５０において、処理回路２４は所望の反復回数が終了したか否かを判定し、終了していない場合は、局所向きスムージングのブロック２１６に戻り、図１３のステップを所望の反復回数が完了するまで反復する。所望の反復を実行し終えた後、向きスムージングにより得たフィルタ処理済み構造画像９４を以下に記載する処理によってさらにフィルタ処理する。
【００６３】
　図１４でより詳細に例示しているように、フィルタ処理済み構造画像９４は、特定された構造画素に対する向き鮮鋭化によってさらに処理される。図１４に示すように、本実施形態では、判断ブロック２７０で示すようにその鮮鋭化は、事前設定の下限値を超える強度値を有する画素に対してのみ実行する。この限界値はＦＧＴのある倍数値（例えば、２×ＦＧＴ）に設定することができ、これにより鮮鋭化すべきでないような構造画素が強調されるのを防止している。構造画素がこの限界値を超える値を有している場合、図１２に示す上述した指標方向でこうした構造画素の各々に対するラプラシアン値を計算しているブロック２７２において、向き鮮鋭化シーケンスを開始させる。このラプラシアン値は次式から計算することができる。
【００６４】
　Ｅ（ｋ）＝２．０＊Ｉ（ｋ）−Ｉ（ｋ−１）−Ｉ（ｋ＋１）
上式において、指標ｋは所与の方向に沿った現在の関心対象画素を意味し、「ｋ−１」はこの指標方向で関心対象画素の前にある画素であり、また「ｋ＋１」はこの指標方向で関心対象画素に続く画素である。Ｅ（ｋ）はエッジ強度（ｓｔｒｅｎｇｔｈ）であり、またＩ（ｋ）は関心対象の構造画素の位置における強度値である。ブロック２７２で計算したラプラシアン値は、スムージングした構造値に基づくことに留意すべきである。次いでブロック２７４では、各構造画素に対する４つのラプラシアン値のうちの最大の値を保存してエッジマスク（Ｍedge）を形成させている。Ｍedgeを形成するにあたり、後続のステップに関して所与の画像内の境界画素を０に設定する。
【００６５】
　ブロック２７６では、Ｍedgeの各構造画素ごとに、当該近傍域内の各画素のフィルタ処理済みの値（すなわち、均一化及びスムージングを施した値）を再度用いて、図１２に示す指標方向で３×１画素カーネルに対する統計分散と平均値を計算する。次いで、これらの値から各構造画素ごとに最小分散の方向を特定し、またこの最小分散の方向における平均値は、ブロック２７８に示すようにスムージング済みエッジマスク（Ｍsmooth edge）を形成させるために各画素ごとに保存している。ブロック２８０では、Ｍsmooth edgeの各構造画素ごとの最小分散方向の平均値に構成可能パラメータを乗算する。本実施形態では、その構成可能パラメータ値は、その用途に応じて０を超える任意の数に設定することができる。一般に、選択する構成可能パラメータの値が大きいほど、最終画像における強化エッジの全体的な鮮鋭度が高くなる。
【００６６】
　乗算の後ブロック２８２では、各画素を、最小と最大の両しきい値と比較する。最大しきい値を超える画素は最大しきい値に等しくなるように設定する。同様に、最小しきい値未満の画素は最小しきい値に等しくなるように設定する。ブロック２８４では、得られた重み付け済み値（Ｍsmooth edgeで示す）を対応する構造画素に対する最初のフィルタ処理済み値に加算し鮮鋭化構造画像９４を形成させる。得られた構造画素の強度が０未満の場合は、その強度を０に設定する。この好ましい実施形態では、得られた構造画素の強度が４，０９５を超えている場合は、その強度を４，０９５に設定している。この上限値は０を超える任意の数に構成可能である。上述の操作の効果は、すでに強化されているエッジにはより限定された強調を提供する一方で、より弱いエッジはより強力に強調させることにある。
【００６７】
　　（非構造処理）
　図３を参照しながら上で要約したように、正規化画像８６の特定された構造要素に対する向きスムージング及び鮮鋭化と並行して、特定された非構造要素に対する均一化スムージングを実行する。均一化スムージングの処理を図１５に要約している。図１５に示すように、この処理では、非構造画像１００（Ｉnon-struct）で表すような非構造画素の正規化済み強度値を検討する。ブロック２９０では、各非構造画素に対する平均近傍域強度値を計算する（この際、構造画素が検討対象の近傍域内に含まれる場合は構造画素の正規化値を考慮に入れる）。本実施形態では、ブロック２９０の処理は各非構造画素の周囲の３×３近傍域を基本として進めている。この平均値を関心対象画素に割り当て、制御は判断ブロック２９２に進む。判断ブロック２９２において、処理回路２４は所望の反復回数が終了したか否かを判定する。終了していない場合は、制御はブロック２９０の処理に戻り、非構造画素強度値をさらに均一化させる。所望の反復回数が終了した後、図１５の等方性スムージング・ルーチンは終了する。本実施形態では、オペレータは均一化スムージングの反復回数を１〜１０の範囲で設定することができる。正規化した構造及び非構造要素に対する並列処理によりフィルタ処理済み画像１０２（Ｉfiltered）が得られる。
【００６８】
　画像の構造的特徴の向き鮮鋭化、並びに非構造領域の均一化スムージングの後、図３のステップ１０４に示すように全体画像を再び再正規化する。この再正規化には様々な方法を使用することができるが、本実施形態では、フィルタ処理済み画像１０２のグローバル平均画素強度を計算すると共に、この平均値と上述のフィルタ処理ステップ前（すなわち、ブロック８４の規格化処理時点）の平均値との差に基づいて規格化係数を決定している。次いで、各画素に対するこの新たな正規化強度値は、この規格化係数にフィルタ処理済みの画素強度を乗算し、この積に元のデータからのグローバル最小強度値を加えることによって決定している。
【００６９】
　次いで、前処理画像７８を収縮させたのと同じ比率Ｘだけ、得られた再正規化画像１０６（Ｉrenormal）を膨張させる。構造マスク９０もこの同じ比率だけ膨張させる。この膨張を達成するには、３次元補間など適当な様々な補間技法を用いることができる。ブロック１０８の膨張処理から得られるのは、その各々が前処理した画像７８と同じ寸法を有するような膨張済み構造マスク１１０（Ｍexpanded）と膨張済み画像１１２（Ｉexpanded）である。
【００７０】
　膨張済み画像１１２は、図３のブロック１１４から分かるように、前処理した画像７８からのテクスチャを膨張構造マスク１１０を介して膨張画像１１２と混合させるように処理を受ける。このテクスチャ混合のステップを図１６に要約している。この膨張構造マスク１１０によって、画素が構造に分類されるか非構造に分類されるかに従って、テクスチャを膨張画像１１２からの画素と差分的に混合させることができる。
【００７１】
　一般に図１６の処理は、画素の傾斜規模に応じて元のテクスチャの加算を多くしたり少なくしたりする役割をする。詳細には、判断ブロック３００において、各関心対象画素に対する傾斜規模をしきい値Ｔと比較している。本実施形態では、このしきい値は３００に設定している。傾斜がこのしきい値を超えないと判定された場合は、ブロック３０２においてその画素強度値に値「ａ」を乗算する。ブロック３０４において、得られたこの積は、その画素の未処理強度値（図３のブロック８０での収縮前の値）と「１−ａ」に等しい値とのブロック３０６における積と足し合わせる。得られた加重平均は当該の画素に割り当てる。
【００７２】
　ブロック３００において画素の傾斜規模値がしきい値Ｔを超えると判定された場合、ブロック３０８に示すようにこの画素強度に係数「ｂ」を乗算する。次いでブロック３１０において、この得られた積には、ブロック３１２で決定される当該画素の未処理強度と「１−ｂ」に等しい乗数との積を足し合わせる。本実施形態では、この「ｂ」の値は、「ａ」の値がこの「ｂ」の値の１．５倍に等しく設定されるようにして０〜１の範囲内で設定することができる。図１６で要約したステップで実行する加重平均処理により、上述のように特定した構造に対して分かりやすい背景を提供するようにテクスチャが効果的に付加されることは当業者には明らかであろう。ブロック３００において比較を実行することによって、この処理によるテクスチャの追加を、低い傾斜値を有する画素では元のテクスチャをより少なく、またより大きな傾斜値を有する画素では元のテクスチャをより多くするように効果的に行っている。所望であれば、「ａ」と「ｂ」の値は、この処理機能を強化または軽減させるように設定することができる。処理１１４の差分的テクスチャ混合からは混合画像１１６（Ｉblended）が得られ、この画像は表示したり、メモリに格納したり、あるいはさらに処理し解析することができる。
【００７３】
　例えば、混合画像１１６は、任意選択では、高周波数ノイズを付加して知覚される画質を強調させるようにさらに処理することがある。この任意選択の処理は図３のブロック１１８に示したものであり、さらに図１７において詳説する。図１７では、先ず判断ブロック３２０の処理によって所与の画素が構造に分類されるか非構造に分類されるのかを膨張マスク１１０を用いて判定する。非構造画素と構造画素に対してブロック３２２及び３２４でそれぞれ示すような異なる重み付けをしており、各画素ごとに均一分布３２６から引き出された１つのランダムな数を適当に重み付けすると共にブロック３２８において当該画素値と合成している。この方式では、画像に対するノイズの付与は強度依存的である。例えば、判断ブロック３２０においてある画素が構造であると判定された場合、ブロック３２８においてこの画素値は、均一分布３２６から引き出されたランダム数にブロック３２４で係数ｄだけ重みを付けて合成させる。この均一分布３２６は、知覚される画質を改善させるように高周波数に偏って選択的にフィルタ処理することがある。この好ましい実施形態では、好ましいノイズ量はフィルタ処理画素の強度の５パーセント（５％）未満である。ブロック１１８の処理からはノイズ混合画像１２０が得られる。このノイズ混合画像１２０は表示したり、メモリに格納したり、あるいは最終画像１２２を形成するようにさらに処理し解析することができる。
【００７４】
　以上の検討では本発明の磁気共鳴イメージングに適応した一実施形態に焦点を当てているが、本発明自体は任意のディジタル画像の処理に適用することができる。例えば本発明の別の実施形態は、イメージング・システム１２及び画像収集回路２２の単純な代替形態を伴うことにより、ＣＴ医用イメージング・システムにおける用途で利用することができる。したがって本発明自体が、特に磁気共鳴画像だけではなく、一般のディジタル画像の処理に対して全般的に適用可能であることは容易に理解されよう。本発明は様々な修正形態や代替形態とする余地があるが、具体的な実施形態を一例として図面に示すと共に本明細書で詳細に記載してきた。しかし、本発明を開示した特定の形態に限定しようとする意図ではないことを理解されたい。むしろ、本発明は、添付の特許請求の範囲によって規定した本発明の精神及び趣旨に属するすべての修正形態、等価形態、代替形態に及ぶものである。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】収集した画像の離散画素領域を強調するように適合したＭＲイメージング・システムの線図である。
【図２】構造及び非構造を規定している様々な強度を有するマトリックス状の画素からなる例示的な離散画素画像である。
【図３】画像内の構造領域と非構造領域の両方を強調させるようにディジタル画像を処理するステップを表した流れ図である。
【図４】本技法による強調を通じた画像の推移を表した流れ図である。
【図５】離散画素画像内の構造的特徴を特定するステップを表した流れ図である。
【図６】離散画素画像内の構造的特徴を特定する際に使用するための傾斜成分の計算に使用するエレメントまたはモジュールの図である。
【図７】離散画素画像内の構造的特徴を特定するための傾斜しきい値の特定に使用する、画像から生成した傾斜ヒストグラムである。
【図８】微小領域またはノイズのある領域を構造規定から選択的に除去するステップを表した流れ図である。
【図９】構造マスクを作成するために２値順位フィルタを用いて画像画素を処理するステップを表した流れ図である。
【図１０】構造と特定された画像画素に対して向きスムージングを実行するステップを表した流れ図である。
【図１１】構造と特定された画像画素に対して優勢向きスムージングを実行するステップを表した流れ図である。
【図１２】構造と特定された画像画素に対する向きスムージングで利用される方向指標の図である。
【図１３】構造と特定された画像画素に対して局所向きスムージングを実行するステップを表した流れ図である。
【図１４】構造と特定された画像画素に対する向き鮮鋭化を実行するステップを表した流れ図である。
【図１５】非構造と特定された画像画素に対する均一化スムージングを実行するステップを表した流れ図である。
【図１６】フィルタ処理済み画像に、未処理画像からの重み付けしたテクスチャ特徴を導入するためのステップを表した流れ図である。
【図１７】重み付けしたランダム・ノイズを混合画像に導入するためのステップを表した流れ図である。
【符号の説明】
【００７６】
　１０　ＭＲ画像収集システム
　１２　ＭＲスキャナ
　２２　画像収集回路
　２４　画像処理回路
　２６　メモリ回路
　２８　入力デバイス
　３０　入力インタフェース回路
　３２　出力デバイス
　３４　出力インタフェース回路
　５０　画像
　５２　離散画素
　５４　横列
　５６　縦列
　５８　マトリックス幅
　６０　マトリックス高さ
　６２　構造領域
　６４　非構造領域
　６６　アーチファクト
　１３４　３×３ソーベル演算子
　１３６　３×３ソーベル演算子
　１４２　ヒストグラム
　１４４　横軸
　１４６　縦軸
　１４８　離散レベル
　１５０　傾斜分布曲線
　１５４　初期傾斜しきい値（ＩＧＴ）
　１８０　最終傾斜しきい値（ＦＧＴ）
　２２８　局所近傍域
　２３０　方向指標
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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