(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された放射線画像を担持する入力画像信号に基づいてそれぞれが異なる周波数帯域を有する画像を担持する複数の帯域制限画像信号を作成する帯域制限画像信号作成手段と、前記複数の帯域制限画像信号それぞれに対して平滑化フィルタを用いた平滑化処理を施す平滑化処理手段を具備し、前記平滑化処理により前記放射線画像に含まれるノイズ成分を抑制させるノイズ抑制処理装置において、
前記平滑化処理を施そうとしている帯域制限画像信号である注目帯域制限画像信号毎にノイズ特性を算出するノイズ特性算出手段であって、前記注目帯域制限画像信号および該注目帯域制限画像信号よりも低い周波数帯の帯域制限画像信号を用いて各注目画素の濃度の勾配を表す主ベクトルおよび該主ベクトルに直交する副ベクトルを算出し、前記主ベクトルおよび前記副ベクトルから各注目画素がエッジ位置に存在する確からしさを示すエッジ信頼性と該エッジのエッジ方向をノイズ特性として算出するノイズ特性算出手段を備え、
該ノイズ特性算出手段が、前記放射線画像を得た際の放射線の線量が多い場合は、前記放射線画像を得た際の放射線の線量が少ないときよりも前記注目帯域制限画像信号の割合を高くし、前記放射線画像を得た際の放射線の線量が少なくなるに従って、前記放射線画像を得た際の放射線の線量が多いときよりも前記低い周波数帯の帯域制限画像信号の割合が高くなるような割合で、前記注目帯域制限画像信号および前記低い周波数帯の帯域制限画像信号を用いて前記主ベクトルおよび前記副ベクトルを算出するものであり、
前記平滑化フィルタが、前記各注目画素において前記エッジ方向に沿って平滑化処理を施すものであり、該平滑化フィルタを、前記エッジ信頼性が高い部分ではエッジのボケを抑制するように前記エッジ方向に沿った平滑化の範囲を狭くし、前記エッジ信頼性が低くなるに従って前記平滑化の範囲を広くするように切り替えるものであり、
前記平滑化フィルタの平滑化の範囲は、前記注目画素を中心とした２次元の範囲を表すマスクサイズ、および、該注目画素を通るエッジ方向に延びる軸の左右に拡がる該注目画素を中心とした中心角により決められるものであり、
前記エッジ信頼性が高い部分では前記マスクサイズおよび前記中心角を小さくし、前記エッジ信頼性が低くなるに従って前記マスクサイズおよび前記中心角を大きくするものであることを特徴とするノイズ抑制処理装置。
【請求項２】
前記帯域制限画像信号作成手段が、前記入力画像信号を多重解像度分解することにより前記複数の帯域制限画像信号を作成するものであることを特徴とする請求項１記載のノイズ抑制処理装置。
【請求項３】
前記ノイズ特性算出手段が、前記ノイズ特性を、前記複数の帯域制限画像信号の少なくとも１つについての前記注目画素近傍の値から局所的に計算された情報にも基づいて得るものであることを特徴とする請求項２記載のノイズ抑制処理装置。
【請求項４】
入力された放射線画像を担持する入力画像信号に対して、前記放射線画像に含まれるノイズ成分を抑制させるノイズ抑制処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、前記プログラムが、
前記入力画像信号に基づいて、それぞれが異なる周波数帯域を有する画像を担持する複数の帯域制限画像信号を作成する手順と、
平滑化処理を施そうとしている帯域制限画像信号である注目帯域制限画像信号毎にノイズ特性を算出する手順と、
この算出されたノイズ特性に基づいて、前記複数の帯域制限画像信号それぞれに対して前記平滑化処理を施すために用いられる平滑化フィルタの特性を切り替える手順と、
この切り替えられた平滑化フィルタを用いて前記複数の帯域制限画像信号それぞれに対して前記平滑化処理を施す手順を前記コンピュータに実行させるものであり、
前記ノイズ特性を算出する手順が、前記注目帯域制限画像信号および該注目帯域制限画像信号よりも低い周波数帯の帯域制限画像信号を用いて各注目画素の濃度の勾配を表す主ベクトルおよび該主ベクトルに直交する副ベクトルを算出し、前記主ベクトルおよび前記副ベクトルから各注目画素がエッジ位置に存在する確からしさを示すエッジ信頼性と該エッジのエッジ方向をノイズ特性として算出するものであり、
前記主ベクトルおよび前記副ベクトルが、前記放射線画像を得た際の放射線の線量が多い場合は、前記放射線画像を得た際の放射線の線量が少ないときよりも前記注目帯域制限画像信号の割合を高くし、前記放射線画像を得た際の放射線の線量が少なくなるに従って、前記放射線画像を得た際の放射線の線量が多いときよりも前記低い周波数帯の帯域制限画像信号の割合が高くなるような割合で、前記注目帯域制限画像信号および前記低い周波数帯の帯域制限画像信号を用いて算出されるものであり、
前記平滑化フィルタが、前記各注目画素において前記エッジ方向に沿って平滑化処理を施すものであり、該平滑化フィルタを、前記エッジ信頼性が高い部分ではエッジのボケを抑制するように前記エッジ方向に沿った平滑化の範囲を狭くし、前記エッジ信頼性が低くなるに従って前記平滑化の範囲を広くするように切り替えるものであり、
前記平滑化フィルタの平滑化の範囲は、前記注目画素を中心とした２次元の範囲を表すマスクサイズ、および、該注目画素を通るエッジ方向に延びる軸の左右に拡がる該注目画素を中心とした中心角により決められるものであり、
前記エッジ信頼性が高い部分では前記マスクサイズおよび前記中心角を小さくし、前記エッジ信頼性が低くなるに従って前記マスクサイズおよび前記中心角を大きくするものであることを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、放射線画像を担持する入力画像信号に対して、放射線画像に含まれるノイズ成分を抑制させるノイズ抑制処理を施すノイズ抑制処理装置およびこのノイズ抑制処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
コンピューテッド・ラジオグラフィ装置（以下ＣＲ装置という）などを用いて取得した放射線画像を診断に資するに際しては、得られた放射線画像に対して周波数強調処理や階調処理など所望の画像処理を施して診断に適する画像とした後にＣＲＴモニタにソフトコピーとして表示させたり、フィルムにハードコピーとして出力することが行なわれている。
【０００３】
ここで、放射線画像は、放射線量が少なく濃度が低い部分において、放射線の量子ノイズが目立ってしまうという問題がある。このため、放射線画像を担持する画像信号中に含まれるノイズ成分を抑制させるノイズ抑制処理を施す方法が種々提案されている。
【０００４】
例えば特開平6-96200 号には、画像を一連のデテール像（解像度レベル１〜Ｍ段までの帯域制限画像信号）に多重解像度分解し、各デテール像において注目画素近辺（Ｎ×Ｎ画素分）の領域に対する２乗和（移動平均）を計算し、この２乗和のデテール象に亘るヒストグラムのピークからノイズ分散を算出し、このノイズ分散と各画素に対応する２乗和の値とを比較し、２乗和の値がノイズ分散より小さいときはデテール信号を小さくすることによりデテール像のノイズを抑制し、この後、逆多重解像度変換を行なって画像を復元することにより、ノイズ成分が抑制された画像を得る方法が提案されている。
【０００５】
また、上記特開平6-96200 号には、最高解像度レベルの画像（最も密なデテール像）のノイズ分散に基づいてそれよりも低解像度レベルの画像におけるノイズ分散を計算する手法も提案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特開平6-96200号に記載された方法は、ノイズは画像全体において均一であるという考えに従い、該当解像度信号（デテール像）のみの２乗和（移動平均）とそのヒストグラムから算出したノイズ分散値を用いてノイズ抑制を行なっている。しかし実際の放射線画像は、ある画像の中でも例えば直接Ｘ線があたっている領域はノイズが少なく例えば被写体が写っている領域ではノイズが多くなるというように、画像全体に亘ってノイズが均一であるということはない。したがって、ヒストグラムから算出した閾値を用いてノイズ抑制を行なうならば、ノイズが少ない領域では、ノイズと一緒にエッジ情報までもが抑制されるためエッジ劣化が生じ鮮鋭度の低下した画像となってしまい、ノイズが多い領域ではノイズが十分に抑制できないという問題がある。
【０００７】
また、様々な構造を有する被写体の場合と、多くの横造を有しない被写体とではヒストグラムの形状が異なるものになるから、被写体に応じてノイズとエッジとの分離を最適に行なうことは難しい。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、線量に拘わらずノイズを効果的に抑制あるいは除去するとともに、ノイズが多い画像に対してノイズ除去処理を施した際に生じ得るエッジ劣化を少なくすることができるノイズ抑制処理装置および該ノイズ抑制処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明のノイズ抑制処理装置は、入力された放射線画像を担持する入力画像信号に対して平滑化フィルタを用いた平滑化処理を施す平滑化処理手段を具備し、放射線画像に含まれるノイズ成分を抑制させるノイズ抑制処理装置において、放射線画像を得た際の放射線の線量を示す情報（以下線量情報ともいう）に基づいて、入力画像信号のノイズ特性を算出するノイズ特性算出手段を備え、平滑化処理手段が、この算出されたノイズ特性に基づいて、平滑化処理を施すために用いられる平滑化フィルタの特性を切り替えるものであることを特徴とする。
【００１０】
放射線画像を得た際の放射線の線量を示す情報は、フォトタイマーからの情報など放射線画像を得た際の放射線の線量を直接的に示すものに限らず、撮影メニュー、患者年齢、撮影条件（撮影装置における放射線照射条件）、規格化条件（特開平２−108175号などを参照）、または画像の信号値（濃度値）など、放射線の線量を間接的に示し得るもの（線量相当のもの）であってもよい。
【００１１】
また、本発明のノイズ抑制処理装置においては、入力画像信号に基づいて、それぞれが異なる周波数帯域を有する画像を担持する複数の帯域制限画像信号を作成する帯域制限画像信号作成手段をさらに備えたものとするとともに、平滑化処理手段を、複数の帯域制限画像信号それぞれに対して平滑化フィルタを用いた平滑化処理を施すものとすることが望ましい。
【００１２】
この帯域制限画像信号作成手段としては、入力画像信号を多重解像度分解することにより複数の帯域制限画像信号を作成するものとすることが望ましい。この場合、ノイズ抑制処理が施された帯域制限画像信号に対して逆多重解像度展開を施すことにより画像再構成を行なうこととなる。多重解像度分解としては、例えばラプラシアンピラミッド分解やウェーブレット変換などを用いるとよい。
【００１３】
「放射線画像を得た際の放射線の線量を示す情報に基づいて」とは、少なくとも前記放射線の線量を示す情報に基づいてという意味であり、この放射線の線量を示す情報に加えて、その他の情報を用いるものであってもよいのはいうまでもない。その他の情報としては、例えば注目画素近傍の局所情報（局所的に計算された情報）を用いることができる。すなわち、本発明のノイズ抑制処理装置においては、ノイズ特性算出手段を、複数の帯域制限画像信号の少なくとも１つについての注目画素近傍の値から局所的に計算された情報にも基づいてノイズ特性を得るものとすることが望ましい。
【００１４】
「局所的に計算された情報」としては、エッジらしさを判定し得る情報であればよく、例えばベクトル情報や濃度値の局所平均（移動平均値でもよい）、あるいは局所２乗和などを用いることができる。
【００１５】
この場合、ノイズ特性算出手段を、少なくとも１つの帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の注目画素における画素ベクトルを求め、この画素ベクトルを前記局所的に計算された情報として用いてノイズ特性としてのエッジ方向を検出するものとし、平滑化処理手段を、この検出されたエッジ方向に沿って平滑化処理を施すように平滑化フィルタの特性を切り替えるものとすることが望ましい。
【００１６】
本発明の記録媒体は、入力された放射線画像を担持する入力画像信号に対して、放射線画像に含まれるノイズ成分を抑制させるノイズ抑制処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、前記プログラムが、放射線画像を得た際の放射線の線量を示す情報に基づいて、入力画像信号のノイズ特性を算出する手順と、この算出されたノイズ特性に基づいて、入力画像信号に対して平滑化処理を施すために用いられる平滑化フィルタの特性を切り替える手順と、この切り替えられた平滑化フィルタを用いて入力画像信号に対して平滑化処理を施す手順をコンピュータに実行させるものであることを特徴とする。
【００１７】
本発明の記録媒体は、入力された放射線画像を担持する入力画像信号に対して、放射線画像に含まれるノイズ成分を抑制させるノイズ抑制処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、前記プログラムが、入力画像信号に基づいて、それぞれが異なる周波数帯域を有する画像を担持する複数の帯域制限画像信号を作成する手順と、放射線画像を得た際の放射線の線量を示す情報に基づいて入力画像信号のノイズ特性を算出する手順と、この算出されたノイズ特性に基づいて複数の帯域制限画像信号それぞれに対して平滑化処理を施すために用いられる平滑化フィルタの特性を切り替える手順と、この切り替えられた平滑化フィルタを用いて複数の帯域制限画像信号それぞれに対して平滑化処理を施す手順をコンピュータに実行させるものとすることもできる。
【００１８】
【発明の効果】
本発明のノイズ抑制処理装置および記録媒体によれば、放射線画像を得た際の放射線の線量を示す情報（線量情報）に基づいて入力画像信号のノイズ特性を算出し、この算出されたノイズ特性に基づいて平滑化フィルタの特性を切り替える構成としたので、線量に拘わらずノイズが効果的に抑制・除去された画像を得ることができる。
【００１９】
また、帯域制限画像信号を作成して各帯域制限画像信号に対して平滑化フィルタを用いた平滑化処理を施すものとした場合には、ノイズ抑制処理が施された各帯域制限画像信号に基づいて１つの画像信号を再構成すればよく、この場合にも、線量に拘わらずノイズが効果的に抑制・除去された画像を得ることができる。
【００２０】
また、複数の帯域制限画像信号の少なくとも１つについての注目画素近傍の値から局所的に計算された情報に基づいてノイズ特性を得るものとすれば、エッジの程度と、線量情報とを加味したノイズ特性が得られ、領域ごとのノイズ変化に対応してエッジとノイズの分離が容易となるため、エッジ劣化が少なく、且つノイズが効果的に抑制された画像が得られる。
【００２１】
この場合、特に帯域制限画像の注目画素における画素ベクトルを求め、この画素ベクトルを局所的に計算された情報として用いてノイズ特性としてのエッジ方向を検出し、この検出されたエッジ方向に沿って平滑化処理を施すように平滑化フィルタの特性を切り替える構成とすれば、ノイズが多い画像に対してノイズ抑制を行なった際に生じ得るエッジの劣化を低減し、撮影線量による画質のばらつきを抑制することができる。つまり、エッジ方向に沿って平滑化処理を施すことができるから、エッジ上にのったノイズを適正に抑制することができ、またエッジコントラストを低減することなくエッジ上のノイズを一層効果的に抑制することができるなど、エッジを保存しつつノイズを効果的に抑制することができる。
【００２２】
加えて、各特定方向ごとにそれぞれ平滑化の程度が異なる複数のフィルタを予め用意しておき、算出されたノイズ特性に基づいてこの複数のフィルタの中からいずれかを選択することにより平滑化フィルタの特性を切り替える構成とすれば、上記ノイズ抑制処理を高速に行なうことができ、処理全体のスループットを向上させることができる。
【００２３】
さらに、入力画像信号を多重解像度分解して各帯域制限画像信号を作成する構成とすれば、帯域制限画像信号の作成処理や画像再構成の処理を高速に行なうことができるから、処理全体のスループットを一層向上させることができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２５】
図１は本発明のノイズ抑制処理装置の一実施形態の構成を示す概略ブロック図である。
【００２６】
ノイズ抑制処理装置１００は、図１に示すように、読取装置などにおいて得られた所定の解像度を有する放射線画像を担持する入力画像信号Ｓinに基づいて、それぞれが異なる周波数帯域を有する画像を担持する複数の帯域制限画像信号を作成する帯域制限画像信号作成部１と、放射線画像を得た際の放射線の線量を示す情報に基づいて、放射線量に応じたノイズ成分を抑制させる程度を示す指標値を得る指標値取得部２と、この得られた指標値に基づいて複数の帯域制限画像信号のそれぞれについてノイズ抑制処理を施すノイズ抑制処理部３と、それぞれノイズ抑制処理が施された複数の帯域制限画像信号に基づいてノイズが抑制された放射線画像を担持する処理済画像信号Ｓprocを再構成する画像再構成部４とを有する。
【００２７】
指標値取得部２は、本発明のノイズ特性算出手段として機能するように構成されている。すなわち、この指標値取得部２は、帯域制限画像の注目画素における画素ベクトルを求め、この画素ベクトルを用いてノイズ特性としてのエッジ方向を検出するように構成されている。
【００２８】
また、ノイズ抑制処理部３は、本発明の平滑化処理手段として機能するように構成されている。すなわち、このノイズ抑制処理部３は、指標値取得部２において算出（検出）されたノイズ特性としてエッジ方向に沿って平滑化処理を施すように平滑化フィルタの特性を切り替え、この特性が切り替えられた平滑化フィルタを用いて帯域制限画像信号Ｂk のそれぞれについて平滑化処理を施すように構成されている。
【００２９】
なお、本実施形態は、例えば特開昭55-12429号や同56-11395号などに記載のように、蓄積性蛍光体シートを利用した放射線画像情報記録再生システムにおいて、蓄積性蛍光体シートに記録された人体の放射線画像をレーザビーム走査によりデジタル画像信号として読み取ったものをノイズ抑制処理の対象としている。放射線画像の読み取りは、蓄積性蛍光体シートに対して主走査方向（横方向）にレーザビームを走査させながらシートを副走査方向（縦方向）に移動させてシートを２次元走査することにより行なわれる。
【００３０】
次に上記構成のノイズ抑制処理装置１００の作用について説明する。
【００３１】
最初に図２に示すフローチャートを参照して、処理の概要について説明する。
【００３２】
帯域制限画像信号の作成処理としては、例えば特開平5-244508号、同6-096200号、あるいは特願平 11-363766号および特願 2000-022828号などにおいて本願出願人が提案しているラプラシアンピラミッド分解や、特開平6-274615号や特願平 11-363766号などにおいて本願出願人が提案しているウェーブレット変換などの多重解像度変換の手法を用いるとよい。また、特開平10-75364号などに示されているようにボケマスク信号を用いて取得する方法など、公知のその他の方法を用いてもよい。以下の実施形態では、ラプラシアンピラミッドの手法を用いるものとして説明する。
【００３３】
入力された原画像から、多重解像度変換の一態様であるラプラシアンピラミッド分解を用いて帯域制限画像信号を得る（ステップＳ２１）。そして、本発明の評価値としての、帯域制限画像信号が担持する多重解像度空間に分解された各帯域制限画像の各画素位置におけるベクトル成分を算出する（ステップＳ２２）。なお、ベクトル成分は、後述するDouble-Angle表現にて算出すると、ある画素位置において、４５度ごとの４方向のベクトルを算出することになる。これら４方向ベクトルから、該当画素位置における情報がノイズ成分なのかエッジ成分なのかを識別することができる。
【００３４】
しかしながら、周辺のベクトルに比べて極端に大きなベクトルを持つなどの特異点（局所的なノイズ）が存在すると、その画素位置での局所的なノイズをエッジ信号と間違えるため、１次元フィルタを用いて各ベクトル成分の近傍平均をとることとする（ステップＳ２３）。ベクトル平均は、エッジ信号は連続しているという仮定から成り立っている。本実施形態では、後述するように、等方性の２次元空間フィルタを用いて近傍平均をとる。また、このベクトル平均を、対象解像度より低解像度のベクトル成分を用いて修正する。このとき、原画像を得た際の放射線の線量に応じてベクトル平均を修正する（ステップ２４）。
【００３５】
次に、平均され且つ修正された各ベクトルに基づいて、後述する方法にしたがって、それぞれノイズ抑制度の一態様であるエッジ信頼性Ｃと画素エネルギＥを算出し（ステップ２５）、このエッジ信頼性Ｃと画素エネルギＥを用いて、適応的フィルタリングによるノイズ抑制処理を施す（ステップＳ２６）。そして最後に、逆多重解像度変換の一態様であるラプラシアンピラミッド再構成を行なってノイズが抑制された処理済画像を得る（ステップＳ２７）。
【００３６】
ステップＳ２６における適応的フィルタリングは、異方性フィルタ（方向依存フィルタ）と等方性フィルタ（方向に依存しないフィルタ）に分けて行なう。異方性フィルタは、例えば予め数１０種類の異方性フィルタ係数を算出しておき、ベクトル方向Ｄおよびノイズ量に応じて１種類のフィルタ係数を選択するようにする。一方、等方性フィルタは、単純な非線形変換で実現することとする。
【００３７】
なお、等方性フィルタの作成に当たっては、マスクの中心におけるフィルタ係数を１とし、その他の係数を下記式（１）により算出することとする。そして、係数の総和が１となるように正規化する。
【数１】
0004679710.tif 000002
【００３８】
一方、異方性フィルタの作成に当たっては、下記式（２）により算出することとする。そして、係数の総和が１となるように正規化する。
【数２】
0004679710.tif 000003
【００３９】
次に、各ステップにおいて行なう処理の詳細について説明する。
【００４０】
図３は帯域制限画像信号作成部１の概要を示すブロック図、図４は５段階の帯域制限画像信号作成処理を模式的に示す図である。
【００４１】
例えば上記特開平5-244508号などに示されているように、フィルタリング処理手段１０においては、入力画像信号Ｓinに対して原画像の主副の各走査方向に対してフィルタリング処理を施して入力画像信号Ｓinよりも解像度が低い画像信号Ｌ1 （以下、低解像度画像信号という）を作成し、次にこの低解像度画像信号Ｌ1 に対して同様のフィルタリング処理を施してこの低解像度画像信号Ｌ1 よりもさらに解像度が低い低解像度画像信号Ｌ2 を作成し、以降順次同様のフィルタリング処理を繰り返して各解像度の低解像度画像信号Ｌk （ｋ＝１〜ｎ）を得る。そして、補間処理手段１１において、このフィルタリング処理の各段において得られる低解像度画像信号Ｌk に対して、主副の各走査方向にそれぞれ２倍（全体としては４倍）の画素数となるように補間処理を施して、鮮鋭度が異なる複数のボケ画像信号Ｓus1 〜Ｓusn （以下Ｓusk （ｋ＝１〜ｎ）で代表させる）を得る。この後、減算器１２により互いに対応する画素数を有する低解像度画像信号Ｌk-1 とボケ画像信号Ｓusk および入力画像信号Ｓinとボケ画像信号Ｓus1 との差分を求め、これを帯域制限画像信号Ｂk とする。
【００４２】
次に、上述のようにして求められた帯域制限画像信号Ｂk を用いてノイズ抑制の程度を示す指標値（ノイズ抑制度）を求め、求めた指標値にしたがってノイズ抑制処理を施す過程について説明する。
【００４３】
図５は装置１００の全体構成の詳細を示すブロック図である。図示するように、指標値取得部２は、各帯域制限画像信号Ｂk により表される各帯域制限画像の各画素における画素ベクトル（本発明の評価値の一態様）を得る画素ベクトル取得手段２２と、画素ベクトルの長さおよび／または方向に基づいて、エッジ信頼性、画素エネルギ、およびベクトル方向（それぞれ本発明の指標値の一態様）の少なくとも１つを、帯域制限画像信号Ｂk により表される帯域制限画像の各画素ごとに得る指標値算出手段２４とを各帯域制限画像信号Ｂk ごとに有している。
【００４４】
ノイズ抑制処理部３は、指標値算出手段２４から出力された指標値に基づいて帯域制限画像信号Ｂk に含まれるノイズ成分を抑制する処理を施す抑制処理手段３２を各帯域制限画像信号Ｂk ごとに有している。
【００４５】
本実施形態のノイズ抑制処理は、「線信号は線方向に平滑化し、孤立ノイズは２次元的に平滑化する」という手法を用いるものである。この処理の最大の特徴は、線信号の平滑化による滑らかなエッジ（線）の描出であり、そのために必要な情報をベクトル形式もしくはテンソル形式のみで表現している点である。本実施形態では、処理に用いる情報として、テンソル形式のものではなく、Double‐Angle表現（以下Ｄ−Ａ表現という）という概念のベクトル形式のものを用いる。
【００４６】
ベクトルのＤ−Ａ表現は、線信号を表現するための手法であり、アルゴリズムとしてのメリットは、このＤ−Ａ表現された情報の近傍平均をとるだけで線信号の信頼性（線らしさの指標）が算出できる点である。この点について、図６を参照して簡単に説明する。
【００４７】
図６（Ａ）に示すような画像信号の濃度ベクトルを算出し、通常のベクトル表現（ここではFull-Angle表現；以下Ｆ−Ａ表現という）すると同図（Ｂ）のようになり、中心の低濃度部領域を境にベクトルの向きが正対する。一方、Ｄ−Ａ表現では算出したベクトル角度を２倍するため同図（Ｃ）のようになる。
【００４８】
これらのベクトルの近傍平均によりエッジ信頼性Ｃを算出すると、（Ｂ），（Ｃ）の右側の大矢印のようになり、（Ｃ）に対し（Ｂ）の信頼性はかなり小さくなる。特に図示していないが、ノイズ（近傍べクトルが様々な方向を向く）も信頼性が小さくなることは容易に想像でき、Ｆ−Ａ表現ではノイズと線情報の分離はより困難となる。
【００４９】
これに対して、Ｄ−Ａ表現を用いると、図７に示すように、線方向に対するベクトルを定義することとなる。ｑ０〜ｑ３は、注目画素における各方向成分の大きさを表している。ある画素において、直交する２方向成分の大きさが等しい場合（交点に相当する）、Ｄ−Ａ表現では出力が弱くなり、２つの直交する成分の大きさが異なれば、大きい成分を持つ方向が主方向となる。
【００５０】
したがって、各画素における４方向成分ｑ０〜ｑ３を算出すれば、ベクトルをＤ−Ａ表現することができる。
【００５１】
以下、各方向成分ｑ０〜ｑ３の具体的な算出方法について具体的に説明する。
【００５２】
対象となっている帯域制限画像信号は、ラプラシアンピラミッド分解されたラプラシアン信号であり、図８に示す４種類の２次元空間フィルタとのコンボリューションにより４成分を算出する。フィルタ係数の例として５×５のｑ０フィルタのフィル夕係数を表４−１に示す。ラプラシアン信号とフィルタ係数はどちらも０を中心とした正負の値をとるので、方向成分としてはこれらのコンボリューション積の絶対値を用いる。
【表１】
0004679710.tif 000004
【００５３】
この４種類のフィルタは何れも一種の微分フィルタなので、ラプラシアン信号のように２次微分された信号に対して施す場合、２次微分信号値が大きくてもその傾きが小さい場所ではフィルタ出力が大きくならない。この様子を図９で説明する。
【００５４】
図９は、ラプラシアン信号と１次微分フィルタ出力値（１次微分後の絶対値）との関係を示す図である。図示するように、ラプラシアン信号のＡ点はエッジ端の一部を表し、ラプラシアン信号は最大値となるが、Ａ点での信号の傾きが０のため、１次微分フィルタによる出力値も０になる。
【００５５】
また、エッジと非エッジ境界点であるＣ点では、信号に傾きがあるためＡ点での１次微分フィルタ出力値より大きくなる。この傾向は、マスクサイズが大きいほど顕著となる。また、マスクサイズが大きくなると、微小エッジの追従性が悪くなり、微小エッジがボケることも明らかである。
【００５６】
したがって、パターン画像のように人工的に生成されたノイズがない画像信号であれば、小マスクサイズが適切である。しかし、実際の自然画像では、程度の差はあるものの画像全体にノイズが加わっているため、小マスクサイズでの１次微分は、ノイズの影響を強く受ける。
【００５７】
これらのことは、画素エネルギ（ｑ０〜ｑ３の平均値）を用いた適応的フィルタを施す際、画質に悪影響を与える要因の１つとなる。
【００５８】
しかしながら、ノイズの量が推定できれば、ノイズの量に応じてマスクサイズを変更する、あるいはマスクサイズ変更と同等となるフィルタ係数を設定することで、最適化できる可能性がある。本実施形態のように放射線画像を処理対象画像として取り扱う場合、Ｓ値（読取感度）やＬ値（ラチチュード）からＸ線量とノイズ量を推定し、最適なフィルタ係数を計算することができる。なお、Ｓ値やＬ値に関しては、例えば特開平２−108175号などを参照するとよい。
【００５９】
具体的には、各画素に対して算出したベクトル成分（ｑ０〜ｑ３）を、各成分ごとに近傍平均する。近傍平均には、図１０に示すような等方性の２次元空間フィルタを用いる。
【００６０】
ここで、２次元フィルタのマスクサイズを変えると、当然ベクトル成分の平滑化レベルが変わる。この平滑化レベルは、エッジ信頼性や信号の画素エネルギに反映され、最終画像に与える影響は比較的大きい。マスクサイズを大きくすると、ノイズと比較的大きなエッジ信号は精度良く分離可能となるが、小さなエッジ信号がノイズと見なされる虞れがある。したがって、例えば小児胸部などのように細かな情報がない画像では、大きなマスクサイズでの平滑化が有効である。一方、足画像などの骨画像では、骨梁のような細かな信号が縦横無尽に存在しているため、平滑化レベルを強くすると細かな信号がエッジと認識できないため、小さなマスクサイズを用いることとする。
【００６１】
また、このベクトル平均に関しては、本願出願人が特願2000-022828号 において提案したように、対象画像の解像度よりも低解像度画像のベクトル成分を用いて修正する。ここで、本願発明者らの調査によれば、ベクトル平均時にたった今対象としている帯域制限画像信号（注目帯域制限画像）から算出されたベクトルのほかに、別の（より低解像度の）帯域制限画像信号から算出されたベクトルを利用する際、以下のようなことが分かった。
【００６２】
１）ノイズが少ない画像（Ｘ線が多く照射された画像）は、Ｓ／Ｎが良いため、たった今注目している帯域制限画像信号だけのベクトル平均を用いた方が、細かな信号に対するベクトルの追従性が向上し、エッジ劣化を防止できる。
２）ノイズが多い画像は、Ｓ／Ｎが悪いため、注目している帯域制限画像信号より算出したベクトル（Ｓ／Ｎが悪い）と低周波帯域情報から算出したベクトル（Ｓ／Ｎが向上している）の平均をとることにより、ノイズに埋もれていない比較的大きな信号に対する追従性が増し、大きなノイズ除去効果が得られる。
つまり、画像中に含まれるノイズ量に応じてノイズ抑制の程度をコントロールすることが、画像品質を向上させる上で重要であるということである。
【００６３】
次に、ノイズ抑制の程度をコントロールするに際して必要となるノイズ量を推測する方法について説明する。
【００６４】
Ｘ線画像などの放射線画像の場合、ノイズは主に透過放射線量の減少によりもたらされるため、透過放射線量が分かれば、おおよそのノイズ量を推測できる。
【００６５】
また、周波数帯域が異なるベクトルの平均方法は、注目帯域制限信号でのベクトル平均をＡ、低周波帯域制限信号のベクトル平均をＢとすると、ベクトル平均Ｃは、次式（３）により計算できる。
【数３】
0004679710.tif 000005
【００６６】
ここで、ｘはＸ線量を表し、ｆ（ｘ）はＸ線量に依存した関数を表し、隣り合う解像度レベルの帯域制限画像信号間のベクトル平均の加算比率に相当する。
【００６７】
ノイズ量を推測する手法としては、1)撮影部位や撮影メニュー、2)規格化条件（ＥＤＲ条件）としてのＳ値やＬ値、3)画像の信号値（濃度値）、4)患者年齢あるいは撮影条件など、Ｘ線量を示し得る各種情報を用いることができる。
【００６８】
撮影部位や撮影メニューを用いる場合には、例えば低線量用メニューあるいは小児メニューを用意し、そのメニューに応じて、注目する帯城制限画像信号のベクトルと、より低周波の帯域制限画像信号のベクトルとの加算比率を変えることで対応できる。Ｓ値やＬ値を用いる場合には、Ｓ値が小さいほど（高Ｘ線量）ｆ（ｘ）が大きくなるような関数、例えば次式（４）で示すような関数を用いるとよい。勿論これ以外の関数を用いることもできる。
【数４】
0004679710.tif 000006
【００６９】
画像の信号値を用いる場合には、蓄積性蛍光体シート面上でのＸ線量と画像濃度とに相関があり、画像信号値は相対的にはＸ線量を表すから、加算比率の関数として、例えば次式（５）で示すような関数を用いるとよい。
【数５】
0004679710.tif 000007
【００７０】
なお、ここでは、０≦ｆ（ｘ）≦１．０としたが、例えば、０．５≦ｆ（ｘ）≦１．０の範囲としてもよい。
【００７１】
このように信号値を用いる場合は、ベクトル平均を算出するときに、画素位置の画像信号値を参照し、上記式（５）でＸ線量を推測し、予め定義された関数により求められる加算比率でベクトル平均を算出することになる。
【００７２】
次に、４つのベクトル成分（ｑ０〜ｑ３）を用いて、主ベクトルと副ベクトルのそれぞれ方向と長さを算出する。図７に示すように、各ベクトル成分がＤ−Ａ表現となるように算出されているため、主ベクトル長Ｖ１は、式（６）で算出でき、主ベクトルの単位ベクトル成分（ｅｘ１，ｅｙ１）は、それぞれ式（７）のように算出できる。
【数６】
0004679710.tif 000008
【数７】
0004679710.tif 000009
【００７３】
また、主ベクトルと直交する副ベクトルの単位ベクトル成分（ｅｘ２，ｅｙ２）は、Ｄ−Ａ表現では、主ベクトルと逆方向となるため、式（８）のようになる。
【数８】
0004679710.tif 000010
【００７４】
また該当画素での画素エネルギＶｅは、各成分の平均として式（９）で定義できるため、副ベクトル長Ｖ２は、画素エネルギＶｅと主ベクトル長Ｖ１の割合から式（１０）のように算出できる。
【数９】
0004679710.tif 000011
【数１０】
0004679710.tif 000012
【００７５】
次に、平均され且つノイズ量に応じて修正された互いに直交する２つのベクトル情報Ｖ１，Ｖ２を用いて、それぞれノイズ抑制度の一態様であるエッジ信頼性Ｃと画素エネルギＥ、並びに異方性フィルタの平滑化方向Ｄを以下の式に基づいて決定する。すなわち、画素エネルギＥはある閾値Ｔｈに対して式（１１）で算出し、エッジの信頼性Ｃは主ベクトル長Ｖ１と副ベクトル長Ｖ２とから式（１２）で算出する。
【数１１】
0004679710.tif 000013
【数１２】
0004679710.tif 000014
【００７６】
ただし、０．０≦Ｅ≦１．０、０．０≦Ｃ≦１．０、０≦Ｄ≦３１（Ｄは整数）である。
【００７７】
また、式（１３）に示すように、副ベクトルの単位ベクトル成分から角度θを算出し、算出した角度からさらに規格化された平滑化方向Ｄを算出する。なお、本実施形態では、全３２方向とした。
【数１３】
0004679710.tif 000015
【００７８】
エッジ信頼性Ｃは、エッジらしさを表す指標であり、該当画素位置が直線上であるほど大きな値をとる一方、画素エネルギＥが大きいほど信号であることを示す。エッジ信頼性Ｃと画素エネルギＥとの関係における、直線信号と交点・端点信号およびノイズの認識モデル（適応フィルタの一例）を図１１に示す。
【００７９】
次に、互いに直交する２つのベクトル情報から算出された画素エネルギＥ、エッジ信頼性Ｃ、および平滑化方向Ｄに基づいて、各帯域制限画像信号（ラプラシアン信号）の各画素に対して異方性フィルタを用いた平滑化処理と適応的フィルタリングを用いてノイズ抑制処理を施す。
【００８０】
ここで、エッジ信頼性Ｃが大きいほど直線であるため、本実施形態では、先ず直線方向に沿うように異方性フィルタを用いた平滑化処理を施す。換言すれば、ラプラシアン信号に施す異方性の２次元空間フィルタ（方向依存性フィルタ）は、主ベクトル方向に平滑化を行なうものである。この異方性フィルタは、図１２に示すような形状をなすように係数が設定されている。このような異方性フィルタを用いる意図は、ノイズが多い画像になると、エッジ信号上にもノイズが重畳するため、エッジコントラストを低減することなくエッジ上のノイズを除去するためである。
【００８１】
ここで、図１２に示す各異方性フィルタは、黒ほどフィルタ係数が大きいことを示している。また、左側に示した（ａ）は上下方向に沿った平滑化を実施するためのフィルタであり、中心角θの角度が大きいほど平滑化能力が高いがエッジ信号も平滑化する。さらに、上段に示したものほどマスクサイズが大きいため平滑化能力が高いがエッジ劣化が懸念される一方、下段は逆にマスクサイズが小さく平滑化能力が小さいがエッジ保存の効果がある。
【００８２】
このような２次元の異方性フィルタを用いることにより、ベクトル方向に沿った平滑化処理、すなわちエッジを保存しながらエッジ上のノイズを抑制もしくは除去することが可能となるが、本願発明者らの調査によれば、画像上のノイズ量の大小に応じてフィルタが影響を及ぼす範囲（マスクサイズ）と方向性（中心角）の最適値が以下に示すように異なるということが分かった。つまり、画像中に含まれるノイズ量に応じて異方性フィルタを切り替えることが、エッジを保存しながらエッジ上のノイズを抑制もしくは除去する上で重要であるということである。
１）ノイズが少ない画像（Ｘ線が多く照射された画像）は、細かな信号に対するベクトルの追従性を向上するため、影響範囲が小さく且つ中心角が小さなフィルタ特性とするのがよい。
２）ノイズが多い画像に対し、上記１）と同じ条件で処理すると、ベクトル方向を向いたノイズとなりアーチファクトとなるため、より平滑化能力が高いフィルタ特性が必要である。
【００８３】
次に、異方性フィルタを切り替える際して必要となるノイズ量を推測する方法について説明する。
【００８４】
上述のようにＸ線画像などの放射線画像の場合、ノイズは主に透過放射線量の減少によりもたらされるため、透過放射線量ｆ（ｘ）が分かれば、おおよそのノイズ量を推測できる。
【００８５】
ここで、透過放射線量ｆ（ｘ）を推測する手法としては、1)撮影部位や撮影メニュー、2)規格化条件（ＥＤＲ条件）としてのＳ値やＬ値、3)画像の信号値（濃度値）、4)エッジ信頼性、5)患者年齢あるいは撮影条件など、Ｘ線量を示し得る各種情報を用いることができる。
【００８６】
撮影部位や撮影メニューを用いる場合には、例えば低線量用メニューあるいは小児メニューを用意し、そのメニューに応じて、予めｆ（ｘ）を設定しておくとよい。
【００８７】
Ｓ値やＬ値を用いる場合には、Ｓ値が小さいほど（高Ｘ線量）ｆ（ｘ）が大きくなるような関数、例えば次式（１４）で示すような関数を用いるとよい。勿論これ以外の関数を用いることもできる。
【数１４】
0004679710.tif 000016
【００８８】
画像の信号値を用いる場合には、蓄積性蛍光体シート面上でのＸ線量と画像濃度とに相関があり、画像信号値は相対的にはＸ線量を表すから、透過放射線量ｆ（ｘ）として、下記式（１５）に示すような関数を用いるのがよい。
【数１５】
0004679710.tif 000017
【００８９】
これらの式を用いてフィルタ処理を施す際には、該当画素位置における画像信号を参照して透過放射線量ｆ（ｘ）を算出し、ｆ（ｘ）に依存してフィルタ特性を切り替える。これにより、例えば、信号値が小さい場合（低Ｘ線量領域）、平滑フィルタの中心角は大きくかつ影響範囲も大きくなり、より平滑重視になる。一方、信号値が大きい（高Ｘ線量）領域は、中心角も影響範囲も狭くなり、エッジのボケを抑制できる。
【００９０】
エッジ信頼性は、前記したようにベクトル平均後に求められる指標であり、この値が大きいほど非ノイズ信号であることになる。ノイズが多い画像になるとエッジ信頼性が低下するため、この信頼性もノイズ量を推測する指標として考えることができる。ここで、エッジ信頼性が高いほど平滑化フィルタの影響範囲と中心角を狭くし、逆にエッジ信頼性が低いほど広くすることで、ノイズ除去と先鋭化が両立できる。
【００９１】
なお、異方性フィルタは、エッジに対してはエッジ保存となるが、エッジ交点では平滑化方向に働く。しかし、実際の画像上に見られる交点は、理想的な交点（線がシャープで線が互いに直交している交点）とは異なり、それ程平滑化されない。
【００９２】
次に、ベクトルから算出した平滑化方向Ｄ（θ）とノイズ量とに応じて方向依存性フィルタとしての異方性フィルタを選択し、選択されたフィルタでコンボリューション（畳込み積分）を行なって変換画像信号としてのコンボリューション積を得る。このコンボリューション積（異方性フィルタ信号）が後述する式（１６）や式（１７）に記載されているＡである。
【００９３】
ノイズ抑制処理部３においては、ノイズ成分を抑制するための適応的フィルタリング処理として、上述のように異方性フィルタとラプラシアン信号のコンボリューション積Ａを求め、このコンボリューション積Ａとラプラシアン信号との加算比率を画素エネルギＥおよびエッジ信頼性Ｃに基づいて制御することで、各帯域制限画像信号（ラプラシアン信号）の各画素に対応する処理済帯域制限画像信号ｆＢk（ｋ＝１〜ｎ）（式ではＰroc で代表させる）を算出する。処理済帯域制限画像信号Ｐroc はノイズ成分が抑制された信号となる。この処理済帯域制限画像信号Ｐroc の算出時の定義には、下記１，２がある。
【００９４】
定義１：図１１（ｂ）を直線と定義する場合
図１１（ｂ）を直線と定義する場合であり、ノイズ成分が抑制された処理済帯域制限画像信号Ｐroc は次式（１６）で計算される。
【数１６】
0004679710.tif 000018
【００９５】
エッジ信頼性Ｃが高いときは、エッジなので異方性フィルタ出力を選択し（第１項）、信頼性が低いときはさらに画素エネルギＥによってオリジナルのラプラシアン信号を減衰し、ノイズと交点を分離する（第２項）。
【００９６】
定義２：図１１（ｂ）をノイズと定義する場合
図１１（ｂ）をノイズと定義する場合であり、ノイズ成分が抑制された処理済帯域制限画像信号Ｐroc は次式（１７）で計算される。
【数１７】
0004679710.tif 000019
【００９７】
エッジ信頼性Ｃが高い場合は、画素エネルギＥに依存して異方性フィルタ出力を減衰し、ノイズとエッジを分離する（第１項）。エッジ信頼性Ｃが低い時も画素エネルギＥによってオリジナルのラプラシアン信号を減衰し、ノイズと交点を分離する（第２項）。
【００９８】
ここで、定義１の場合、Ｓ／Ｎが良い画像ではノイズ除去効果があるものの、Ｓ／Ｎが悪い画像になると効果がほとんどない。この結果から、Ｓ／Ｎが悪くなるとノイズでも線の信頼性が高くなるということが考察できる。
【００９９】
また、定義２の場合は、Ｓ／Ｎが悪い画像ほど、不連続感（突然ノイズやエッジが見える現象：局所的な不連続感）を生じアーチファクトとなる。このアーチファクトを消すためには、画素エネルギ算出時の閾値を高くする必要があるが、閾値が高くなると当然エッジもボケることになる。これは、Ｓ／Ｎが悪い画像の場合は、エッジの画素エネルギとノイズの画素エネルギが拮抗しているためであり、画素エネルギを利用している限り必ず生じる問題である。
【０１００】
なお、エッジ信頼性Ｃは非直線信号（交点や端点および点信号など）でも小さな値を有するため、これらの非直線信号とノイズと分離するために、画素エネルギＥを用いて、画素エネルギＥがある値以上であれは信号、以下であればノイズというような判断を行なうこともできる。実際には、任意の非線形関数により連続的にノイズらしさを決定する。例えば、ノイズらしさＮは、閾値ＴＨ、画素エネルギに基づいて、次式（１８）で示すような非線形関数で決定することもできる。
【数１８】
0004679710.tif 000020
【０１０１】
この場合、エッジ信頼性ＣとノイズらしさＮから、上記式（１６）に対応して次式（１９）を用いたり、あるいは上記式（１７）に対応して次式（２０）を用いるとよい。
【数１９】
0004679710.tif 000021
【数２０】
0004679710.tif 000022
【０１０２】
上記式（１８）における閾値ＴＨは、線量相当量に基づいて決まる値であり、線量相当量として画素値を利用するときには画素位置ごとに値が変化する。また、式（１８）で定義される関数は、エネルギが大きくなるにつれて１．０に漸近する関数である。例えば、式（１９）は、エネルギＥが閾値ＴＨに対して十分大きいときにはＮ＝１となり処理済帯域制限画像信号Ｐroc が残るが、エネルギＥが閾値ＴＨに対して十分小さいときにはＮ＝０となるから処理済帯域制限画像信号Ｐroc ＝０となる。
【０１０３】
このようにして、ノイズ抑制処理を各帯域制限画像信号に対して施して処理済帯域制限画像信号Ｐroc を得た後、画像再構成部４において、逆多重解像度変換としてのラプラシアン再構成を行ない、ノイズ成分が抑制された画像を表す処理済画像信号Ｓprocを得る。
【０１０４】
画像再構成部４には、図５に示すように、ノイズ抑制処理が施された帯域制限画像信号に対して補間処理を施す補間処理手段４３と、帯域制限画像信号と補間処理が施された拡大画像信号とを加算する加算器４４とが、解像度レベルの段数に応じて設けられている。
【０１０５】
図１３はラプラシアン再構成を行なう処理を模式的に示す図である。ノイズ成分が抑制された処理済帯域制限画像信号ｆＢk （ｋ＝１〜ｎ）が得られたら、処理済帯域制限画像信号ｆＢk のうち、最低解像度の信号ｆＢn が１段階高解像度の処理済帯域制限画像信号ｆＢk-1 と同一画素数となるように、補間処理手段４３において上記補間処理手段１１と同様の補間処理がなされて拡大画像信号Ｓｎ′が得られる。この後、処理済帯域制限画像信号ｆＢk-1 と拡大画像信号Ｓｎ′とが加算器４４において加算されて、加算画像信号Ｓｎ−１が得られる。このような処理をより高解像度となる方向に繰り返し行なって、最高解像度の加算画像信号Ｓ１を得る。この最高解像度の加算画像信号Ｓ１は、ノイズ成分が抑制された処理済画像信号Ｓprocとなる。
【０１０６】
したがって、この処理済画像信号Ｓprocに基づいて画像出力すれば、画質的には、適応的フィルタなどのパラメータ調整をすることで、「低線量画像を、通常線量画像の高周波成分を少し暈かしたような画像」として得ることができる。つまり、放射線画像を得た際のＸ線量に依存して、注目する帯域制限画像信号の平均ベクトルと、より低周波の帯域制限画像信号の平均ベクトルとの加算比率を制御しているので、高Ｘ線量領域では微細エッジ重視のノイズ抑制処理がなされる一方、低Ｘ線領域では大きなエッジを重視したノイズ抑制処理がなされるから、総合的には、ノイズを効果的に抑制あるいは除去するとともに、ノイズが多い画像に対してノイズ抑制を行なった際に生じ得るエッジの劣化を軽減し、撮影線量による画質のばらつきを抑制することができる。換言すれば、撮影線量にバラ付きがあるなどに起因して画像に含まれるノイズ成分量が異なる場合においても、常にノイズ抑制効果が大きく、唐草模様状のアーチファクト（不自然さ）を低減させ、より自然な画像を得ることができ、また微細信号の劣化が少ない、高画質な画像を得ることができる。
【０１０７】
以上本発明のノイズ抑制処理装置の好ましい実施形態について説明したが、本発明は必ずしも上述した実施形態に限定されるものではない。
【０１０８】
例えば、上記実施形態は、ラプラシアンピラミッドの手法により入力画像信号Ｓinからそれぞれ異なる周波数帯域を有する帯域制限画像信号を得ているが、例えば特開平6-274615号に示すように、ウェーブレット変換により帯域制限画像信号を得るようにしてもよい。
【０１０９】
また、ノイズ成分が抑制された各帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することによりノイズ成分が抑制された画像を得るようにしていたが、例えば本願出願人が特願平 11-363766号に提案しているように、多重解像度信号を用いてノイズ成分ＳＨ１を分離した後、ノイズ分離手段４５により入力画像信号Ｓinからノイズ成分ＳＨ１を差し引くことによってノイズ成分が抑制された画像を得るという構成とすることもできる。図１４は、このような形態の装置１００の詳細を示すブロック図である。
【０１１０】
また、上記実施形態は、注目画素近傍の値から局所的に算出される情報（以下局所情報という）としてベクトル情報を用い、このベクトル情報に基づいてノイズ抑制度を示す指標値を求めたりフィルタ処理を施すようにしていたが、局所情報は、これに限らず、例えば移動平均値を用いることもできる。移動平均値を用いる場合、一の帯域制限画像信号に対する第１の移動平均値算出時に、撮影メニューやＸ線撮影条件およびＸ線相当量などの放射線の線量を示す情報に応じて、より周波数帯域の低い帯域制限画像信号における該当画素における第２の移動平均値を加味するようにしてもよい。
【０１１１】
さらに、平滑化処理として、等方的な（普通の２次元）空間フィルタのフィルタ係数を切り替えたり、マスクサイズを切り替えたりしてもよい。
【０１１２】
さらにまた、例えば上記特開平6-96200 号に記載の方法を利用して、詳細画像の局所２乗和とＸ線量に相当する情報とに基づいて、上記フィルタ特性の切替えを行なうこともできる。ただし、エッジ方向平滑化に比べてエッジ部が劣化しやすくなるため、やはりエッジ方向平滑化の方が好ましい。
【０１１３】
また、上記実施形態は、それぞれが異なる周波数帯域を有する画像を担持する帯域制限画像信号を作成した後、各帯域制限画像信号それぞれに対して平滑化フィルタを用いた平滑化処理を施すに際して、線量情報に基づいて入力画像信号のノイズ特性を算出し、この算出したノイズ特性に基づいて平滑化フィルタの特性を切り替えるようにしていたが、入力された画像信号そのものに対して平滑化フィルタを用いた平滑化処理を施す場合にも上述同様の手法を適用することができる。また、この場合においても、線量情報に加えて、例えばベクトル情報などの局所情報を用いてノイズ特性を求める手法を同様に適用することもできる。
【０１１４】
また、上述したノイズ抑制方法をコンピュータにより実行するものとし、該ノイズ抑制方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のノイズ抑制処理装置の一実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図２】本発明のノイズ抑制処理装置における処理手順を示すフローチャート
【図３】帯域制限画像信号作成部の概要を示すブロック図
【図４】帯域制限画像信号作成処理を模式的に示す図
【図５】ノイズ抑制処理装置の全体構成の詳細を示すブロック図
【図６】  Double-Angle表現を説明する概念図
【図７】  Double-Angle表現の定義を説明する図
【図８】４種類の２次元空間フィルタの例を示す図
【図９】ラプラシアン信号と１次微分フィルタ出力値（１次微分後の絶対値）との関係を示す図
【図１０】等方性の２次元空間フィルタの例を示す図
【図１１】エッジ信頼性と画素エネルギとの関係における、直線信号と交点・端点信号およびノイズの認識モデルを示す図
【図１２】異方性フィルタの一例を示す図
【図１３】ラプラシアン再構成を行なう処理を模式的に示す図
【図１４】本発明のノイズ抑制処理装置の他の実施形態の構成を示す詳細ブロック図
【符号の説明】
１００  ノイズ抑制処理装置
１      帯域制限画像信号作成部
２      指標値取得部（ノイズ特性算出手段）
３      ノイズ抑制処理部（平滑化処理手段）
４      画像再構成部
【図１】
0004679710.tif 000023
【図２】
0004679710.tif 000024
【図３】
0004679710.tif 000025
【図４】
0004679710.tif 000026
【図５】
0004679710.tif 000027
【図６】
0004679710.tif 000028
【図７】
0004679710.tif 000029
【図８】
0004679710.tif 000030
【図９】
0004679710.tif 000031
【図１０】
0004679710.tif 000032
【図１１】
0004679710.tif 000033
【図１２】
0004679710.tif 000034
【図１３】
0004679710.tif 000035
【図１４】
0004679710.tif 000036