(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
頚椎画像から当該画像の特徴量を抽出する領域を解析する画像処理装置であって、
頚椎画像の高画素値領域の重心を起点として、その隣接領域内の高画素値を探索することで首領域を貫通する経路を探索する経路探索手段と、
前記経路探索手段で得られた経路上で画素値が低い領域に基いて、頚椎領域を含む注目領域を抽出する解析手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記高画素値領域の平滑化画像を取得する平滑化手段を含み、
前記経路探索手段は、前記平滑化手段で得られた平滑化画像に対して、前記経路の探索を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
複数の機器が互いに通信可能に接続されてなる画像処理システムであって、
前記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項１または２に記載の画像処理装置の機能を有することを特徴とする画像処理システム。
【請求項４】
頚椎画像から当該画像の特徴量を抽出する領域を解析するための画像処理方法であって、
頚椎画像の高画素値領域の重心を起点として、その隣接領域内の高画素値を探索することで首領域を貫通する経路を探索する経路探索ステップと、
前記経路探索ステップにより得られた経路上で画素値が低い領域に基いて、頚椎領域を含む注目領域を抽出する解析ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
頚椎画像から当該画像の特徴量を抽出する領域を解析させるためのプログラムであって、
頚椎画像の高画素値領域の重心を起点として、その隣接領域内の高画素値を探索することで首領域を貫通する経路を探索する経路探索ステップと、
前記経路探索ステップにより得られた経路上で画素値が低い領域に基いて、頚椎領域を含む注目領域を抽出する解析ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、Ｘ線等の放射線撮影により得られた画像において、階調変換等の画像処理を行うために用いる特徴量（濃度特徴量）を抽出する装置或いはシステムに用いられる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、それを実施するための処理ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読出可能な記憶媒体、及び当該プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より例えば、センサやカメラ等の撮影装置によりＸ線撮影して得られた画像データを、モニタやＸ線診断用フィルム等に出力する場合、当該画像データを観察しやすい濃度値に変換する階調変換処理が行われるのが一般的である。
【０００３】
ところで、上記の階調変換処理では、対象画像から特徴量を抽出し、当該特徴量を用いて対象画像を階調変換する。このときの特徴量を対象画像から抽出する領域（注目領域、以下、「ＲＯＩ」とも言う）の決定方法（特徴量抽出領域決定方法）としては、例えば、頚椎部のＸ線撮影により得られた画像データをＸ線診断用フィルムに出力する場合、特開２０００−０９９７０８号等では、被写体（頚椎部）領域の輪郭形状からＲＯＩを決定する方法が提案されている。また、特開２０００−１６３５６２号等では、首を横切る方向のライン上の画素の平均値からＲＯＩを決定する方法が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような特開２０００−０９９７０８号や特開２０００−１６３５６２号等に記載された特徴量抽出領域決定方法による従来の階調変換処理では、次のような問題点があったので、Ｘ線等の放射線撮影により得られた画像に対して適切な階調変換処理を施すことができなかった。
【０００５】
まず、例えば、対象画像が、図６に示すような、頚椎部のＸ線撮影により得られた画像５００であるものとする。
上記図６において、“５０１”は頭部を示し、“５０２”は肩部を示している。また、“５０３”は、首を横切る方向のライン上の画素の平均値の最大値を示すラインを示している。
【０００６】
そこで、特開２０００−０９９７０８号等に記載された従来の特徴量抽出領域決定方法により、画像５００においてＲＯＩを決定する場合、すなわち被写体領域の輪郭線の窪み形状からＲＯＩを決定する場合、頚椎部のＸ線撮影が頚椎部の正面撮影或いは側面撮影であれば安定してＲＯＩを決定することができるが、頚椎部のＸ線撮影において、頭部５０１の前傾度が急な状態の場合、輪郭線の窪みが生じない場合がある。このような場合、ＲＯＩを精度良く決定することができず、階調変換処理に用いる特徴量を抽出することができない。
【０００７】
また、特開２０００−１６３５６２号等に記載された従来の特徴量抽出領域決定方法により、画像５００においてＲＯＩを決定する場合、すなわち首を横切る方向のラインの平均値からＲＯＩを決定する場合、この場合も上述の特開２０００−０９９７０８号等に記載された従来の特徴量抽出領域決定方法と同様に、頚椎部のＸ線撮影が前屈度の小さい撮影や後屈撮影或いは正面撮影等では安定してＲＯＩを決定することができるが、頚椎部のＸ線撮影において、前屈の度合いが強く（上記図６参照）、首領域が頭部５０１や肩部５０２で囲まれるような撮影体位では、ＲＯＩを精度良く決定することができず、階調変換処理に用いる特徴量を抽出することができない。
【０００８】
そこで、本発明は、上記の欠点を除去するために成されたもので、対象画像に対する階調変換処理で用いる特徴量の抽出領域（ＲＯＩ）を、常に安定して精度良く決定できる構成により、良好な階調変換処理後の画像を提供できる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、それを実施するための処理ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読出可能な記憶媒体、及び当該プログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
斯かる目的下において、本発明は、頚椎画像から当該画像の特徴量を抽出する領域を解析する画像処理装置であって、頚椎画像の高画素値領域の重心を起点として、その隣接領域内の高画素値を探索することで首領域を貫通する経路を探索する経路探索手段と、前記経路探索手段で得られた経路上で画素値が低い領域に基いて、頚椎領域を含む注目領域を抽出する解析手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明は、頚椎画像から当該画像の特徴量を抽出する領域を解析するための画像処理方法であって、頚椎画像の高画素値領域の重心を起点として、その隣接領域内の高画素値を探索することで首領域を貫通する経路を探索する経路探索ステップと、前記経路探索ステップにより得られた経路上で画素値が低い領域に基いて、頚椎領域を含む注目領域を抽出する解析ステップとを有することを特徴とする。
また、本発明は、頚椎画像から当該画像の特徴量を抽出する領域を解析させるためのプログラムであって、頚椎画像の高画素値領域の重心を起点として、その隣接領域内の高画素値を探索することで首領域を貫通する経路を探索する経路探索ステップと、前記経路探索ステップにより得られた経路上で画素値が低い領域に基いて、頚椎領域を含む注目領域を抽出する解析ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００２５】
本発明は、例えば、図１に示すようなＸ線撮影装置１００に適用される。
本実施の形態のＸ線撮影装置１００は、特に、Ｘ線撮影して取得した対象画像の階調変換処理を行うために用いる特徴量（濃度特徴量）を抽出する領域（ＲＯＩ）を決定するにあたって、対象画像における被写体の輪郭線上の画素値の分布に基きＲＯＩを決定する構成を備えている。
以下、本実施の形態のＸ線撮影装置１００の構成及び動作について具体的に説明する。
【００２６】
[Ｘ線撮影装置１００の構成]
Ｘ線撮影装置１００は、階調変換処理を含む画像処理機能を有するものであり、上記図１に示すように、Ｘ線を発生するＸ線発生回路１０１と、被写体１０３を透過したＸ線光が結像される２次元Ｘ線センサ１０４と、２次元Ｘ線センサ１０４から出力される撮像画像を収集するデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５にて収集された撮像画像に前処理を施す前処理回路１０６と、前処理回路１０６での処理後画像（原画像）等の各種情報や各種処理実行のための処理プログラムを記憶するメインメモリ１０９と、Ｘ線撮影実行等の指示や各種設定を本装置に対して行うための操作パネル１１０と、前処理回路１０６での処理後画像（原画像）に対して画像処理を施す画像処理回路１１１と、本装置１００全体の動作制御を司るＣＰＵ１０８とを備えている。
データ収集回路１０５、前処理回路１０６、画像処理回路１１１、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、及び操作パネル１１０はそれぞれ、ＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受できるように接続されている。
【００２７】
画像処理回路１１１は、照射野認識回路１１２、被写体抽出回路１１３、経路探索回路１１４、解析回路１１５、及び階調変換回路１１６を備えている。
【００２８】
照射野認識回路１１２は、原画像（対象画像）において、Ｘ線が２次元Ｘ線センサ１０４に直接照射されている領域（照射領域）を抽出する。
被写体抽出回路１１３は、照射野認識回路１１２で抽出された照射領域から、す抜け領域及び当該す抜け領域と一定幅で接する体領域を削除することで、被写体領域を抽出する。
経路探索回路１１４は、被写体抽出回路１１３で抽出された被写体領域の所定点から一定規則で経路を探索する。
解析回路１１５は、経路探索回路１１４で得られた経路上の画素値を解析して目的とする点を抽出し、当該抽出点に基き注目領域（ＲＯＩ）を抽出し、当該注目領域から特徴量を抽出する。
諧調変換回路１１６は、解析回路１１５で得られた特徴量に基いて、原画像への階調変換処理を実行する。
【００２９】
[Ｘ線撮影装置１００の動作]
図２は、Ｘ線撮影装置１００の動作の一例を示したものである。
例えば、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での各種処理実行に必要なデータや処理プログラム等を予め記憶すると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワークメモリを含んでいる。メインメモリ１０９に記憶される処理プログラム、特に、画像処理プログラムとして、ここでは例えば、上記図２のフローチャートに従った処理プログラムを用いる。
したがって、ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９から上記図２で示される画像処理プログラムを読み出して実行することで、以下に説明するような本装置１００全体の動作制御を行う。
【００３０】
ステップＳ２００：
Ｘ線発生回路１０１は、被写体（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からＸ線画像として出力される。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、頚椎画像とする。
【００３１】
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、これを前処理回路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施す。
前処理回路１０６での処理後画像信号は入力画像（原画像）の情報として、ＣＰＵ１０８の制御によりＣＰＵバス１１５を介して、メインメモリ１０９及び画像処理回路１１１にそれぞれ転送される。
【００３２】
ステップＳ２０１：
画像処理回路１１１において、照射野認識回路１１２は、ＣＰＵ１０８の制御により転送された原画像から照射領域を抽出する。
【００３３】
ステップＳ２０２：
被写体抽出回路１１３は、照射野認識回路１１２により得られた照射領域外及び照射領域内のす抜け領域及び当該す抜け領域と一定間隔内で接する体領域を、例えば、“０”画素で置き換えることで、被写体領域を抽出する。
【００３４】
具体的には例えば、被写体抽出回路１１３は、原画像を”ｆ（ｘ，ｙ）”として、
【００３５】
【数１】
0004669160.tif 000002
【００３６】
なる式（１）により、原画像変換を行い、照射領域外と、す抜け領域及び該す抜け領域と一定間隔内で接する体領域とを削除した画像ｆ１（ｘ，ｙ）を得る。
上記式（１）における”ｓｎｇ（ｘ，ｙ）”は、
【００３７】
【数２】
0004669160.tif 000003
【００３８】
なる式（２）で表される。
上記式（２）において、”Ｔｈ１”は、実験等により予め定められる定数であり、例えば、原画像全体の画素値の最大値の９０％の値とする。”ｄ１”及び”ｄ２”は、す抜け領域と一定間隔内で接する体領域を削除する際の当該一定間隔（幅）を決定する定数である。
【００３９】
ステップＳ２０３：
経路探索回路１１４は、被写体抽出回路１１３で得られた被写体領域（“０”画素に置き換えられなかった画像領域）において、画素値が高いほうから上位３０％の画素値領域の重心を抽出する。
【００４０】
上記の重心は、例えば、原画像が頚椎画像の場合、首領域から抽出されることになる。これは、首領域の画素値は、肩や頭部よりも画素値が高いためである。
具体的には例えば、図３は、原画像の一例としての頚椎画像３００を示したものであり、“３０１”は後述する探索経路である。また、白領域は、主として首領域を示す。頭部や肩部はＸ線の透過率が悪いため、Ｘ線透過率が低い部分を低画素値とし、Ｘ線透過率の高い部分を高画素値とした場合、取得データとしては喉部やす抜け部よりも画素値が低くなる。
【００４１】
尚、ここでは、Ｘ線透過率が低い部分を低画素値とし、X線透過率の高い部分を高画素値としているが、この逆の場合については、当業者にとってその対応は容易である。
【００４２】
ステップＳ２０４、ステップＳ２０５：
経路探索回路１１４は、ステップＳ２０３で取得した重心を原点として、任意の検索規則に基き経路検索する。
【００４３】
経路探索回路１１４で用いる探索規則の一例を、図４を用いて説明する。
上記図４では、黒色部分を原点（ｘ，ｙ）として、左方向に次に進む画素値領域を“１”から“９”の数値で示している。
ここで、原点の画素値を“ｆ１（ｘ、ｙ）”で表すと、画素値領域“１”〜“９”の画素値はそれぞれ、ｆ１（ｘ−１，ｙ−２）、ｆ１（ｘ−１，ｙ−１）、ｆ１（ｘ−１，ｙ）、ｆ１（ｘ−１，ｙ＋１）、ｆ１（ｘ−１，ｙ＋１）、ｆ１（ｘ，ｙ−２）、ｆ１（ｘ，ｙ−１）、ｆ１（ｘ，ｙ＋１）、及びｆ１（ｘ，ｙ＋１）で表される。すなわち、画素値領域“１”〜“５”は、水平軸上で原点（ｘ，ｙ）から１画素左に存在し、画素値領域“６”〜“９”は、水平軸上の座標が原点（ｘ，ｙ）と同一であり、垂直上の座標のみ異なる。
【００４４】
そこで、経路探索回路１１４で用いる探索規則を、以下のようにする。
（１）ｆ１（ｘ−１，ｙ）＝０ならば経路探索を終了する。
（２）画素値領域“１”〜“６”の中の画素値で最大値を示す画素値の座標（ｘ１，ｙ１）を選択する。
（３）座標（ｘ１，ｙ１）の画素値ｆ１（ｘ１，ｙ１）が原点の画素値ｆ１（ｘ，ｙ）（“０”画素に置き換える前の値）よりも大きい否かを判定する。
（３−１）上記の判定の結果、画素値ｆ１（ｘ１，ｙ１）が画素値ｆ１（ｘ，ｙ）よりも大きい場合、その座標（ｘ１，ｙ１）の画素値ｆ１（ｘ１，ｙ１）を“０”画素とする。そして、座標（ｘ１，ｙ１）を次の原点（ｘ，ｙ）として、（１）〜の処理を繰り返し実行する。
（３−２）上記の判定の結果、画素値ｆ１（ｘ１，ｙ１）が画素値ｆ１（ｘ，ｙ）よりも小さい場合、画素値領域“６”〜“７”の画素値の中で最大値を示す画素の座標（ｘ２，ｙ２）を選択し、画素値ｆ１（ｘ１，ｙ１）と画素値ｆ１（ｘ２，ｙ２）を比較する。
（３−３−１）上記の比較の結果、画素値ｆ１（ｘ１，ｙ１）の方が大きい場合、画素値ｆ１（ｘ１，ｙ１）を“０”画素とする。そして、座標（ｘ１，ｙ１）を次の原点（ｘ、ｙ）として、（１）からの処理を繰り返し実行する。
（３−３−２）上記の比較の結果、画素値ｆ１（ｘ２，ｙ２）の方が大きい場合、画素値ｆ１（ｘ２，ｙ２）を“０”画素とする。そして、座標（ｘ２，ｙ２）を次の原点（ｘ，ｙ）として、（１）からの処理を繰り返し実行する。
【００４５】
上述したような原点（起点）から左側に進むアルゴリズムに対して、原点（起点）から右側に進むアルゴリズムについては、座標“ｘ−１”を“ｘ＋１”に置き換え、原点（起点）から左側に進むアルゴリズムと同様の処理を実行すればよい。これにより、次々に画素値の高い領域を選択して探索できる。
【００４６】
したがって、ステップＳ２０３で取得した重心、すなわちここでは首領域内の点を起点として、その隣接領域内の高画素値を探索することで、頭部や肩部の低画素値領域を横切ることなく、首領域を貫通する経路を探索することができる。
このため、頚椎撮影等で前傾度がきつい場合であっても、安定して首領域を貫通する経路を探索することができる。
【００４７】
尚、ステップＳ２０４及びＳ２０５でのアルゴリズムは、画素値の高い点を探索するものであるが、これとは逆に、画素値の低い点を探索するようにしてもよい。この場合、例えば、骨部領域を探索することが可能となる。これは、骨部領域は、周辺画素値よりも画素値が低いためである。
【００４８】
ステップＳ２０６：
解析回路１１５は、経路探索回路１１４で探索された経路上の画素値において、最小値を示す点に基いて、注目領域（ＲＯＩ）を抽出する。例えば、解析回路１１５は、当該点を中心とする一定範囲（例えば、１ｃｍ角）をＲＯＩとして抽出する。
上記の点は、首領域内の骨部領域、すなわち頚椎領域となる。頚椎領域の画素値は頭部や肩部よりも小さいため、上記の探索経路は必ず頚椎領域を横切るためである。
【００４９】
ステップＳ２０７：
解析回路１１５は、ステップＳ２０６で抽出したＲＯＩ内の画素値の平均値等の統計量を特徴量として抽出する。
【００５０】
ステップＳ２０８：
階調変換回路１１６は、解析回路１１５で得られた特徴量に基いて、原画像を階調変換する。
具体的には例えば、階調変換回路１１６は、解析析回路１１５において抽出されたＲＯＩの階調変換後の濃度平均値が“１．２”となるように変換する。
【００５１】
階調変換回路１１４で階調変換処理された画像は、モニタ表示されたり、フィルム上に出力されたりする。このときの画像は、頚椎領域が一定濃度であるため、安定した画像診断等を行うことができる。
【００５２】
上述の本実施の形態によれば、被写体領域の探索経路上の画素値の値に基いて、安定して注目領域（ＲＯＩ）を抽出することができる。これは、例えば、頚椎撮影では、首領域は頭や肩領域よりも画素値が必ず高くなるため、被写体領域の探索経路は必ず頭や肩が首領域にかぶっていない首領域を貫通するためである。したがって、前屈度の強い画像に対しても、安定して首領域内から注目領域を抽出することができる。
【００５３】
尚、本実施の形態において、上記図２に示したステップＳ２０４からの処理を、例えば、次のような処理としてもよい。
【００５４】
先ず、経路探索回路１１４は、画素値ｆ１（ｘ，ｙ）の輪郭を抽出する。具体的には例えば、経路探索回路１１４は、左側輪郭を、所定ｘ座標の画素値ｆ１（ｘ、ｙ）を画像の左端から走査して“０”画素から“０”画素でない値に変化する座標（以下、「変化座標」と言う）により抽出し、また、右側輪郭を、所定ｘ座標の画素値ｆ１（ｘ、ｙ）を画像の右端から走査して“０”画素でない値から“０”画素に変化する座標により出する。このとき、変化座標を検出できなかった場合、便宜上画像端部を輪郭とする（ステップＳ２０４、ステップＳ２０５）。そして、経路探索回路１１４は、左側輪線上の画素値及び右側輪郭線上の画素値を抽出する。
【００５５】
次に、解析回路１１５は、経路探索回路１１４で得られた左側輪郭線上の画素値の最大値を示す点を抽出する（ステップＳ２０５）。また、解析回路１１５は、これと同様にして、右側輪郭線上の最大値を示す点を抽出する（ステップＳ２０６）。さらに、解析回路１１５は、上記の２つの抽出点を結ぶ線上で最小値を示す点を注目領域として抽出する（ステップＳ２０７）。そして、解析回路１１５は、当該注目領域内の平均画素値等の統計量を特徴量として抽出する。
階調変換回路１１６は、解析回路１１５で得られた特徴量に基き原画像の階調変換を行う（ステップＳ２０８）。
【００５６】
また、本実施の形態において、上記図２に示したステップＳ２０２で得られる被写体領域の画像の平滑化画像を作成し、当該平滑化画像に対して、同図に示したステップＳ２０３からの処理を行うようにしてもよい。
【００５７】
被写体領域の平滑化画像は、
【００５８】
【数３】
0004669160.tif 000004
【００５９】
なる式（３）及び式（４）により得られる。
上記式（３）及び式（４）において、“ｄｘ”及び“ｄｙ”はマスクサイズを示す。
【００６０】
上記式（３）及び式（４）により得られた平滑化画像ＳＵＳ（ｘ，ｙ）の検索経路に基いてＲＯＩを決定するように構成した場合、例えば、首領域以外の画像上で局所意的に高画素値を示す点を誤って抽出することもなく、安定してＲＯＩ（注目領域）を抽出することができる。したがって、安定した濃度を示す階調変換後の画像を提供することができる。
【００６１】
また、本発明の目的は、本実施の形態のホスト及び端末の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体及び当該プログラムコードは本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、本実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６２】
図５は、上記コンピュータ機能６００の構成の一例を示したものである。
コンピュータ機能６００は、上記図５に示すように、ＣＰＵ６０１と、ＲＯＭ６０２と、ＲＡＭ６０３と、キーボード（ＫＢ）６０９のキーボードコントローラ（ＫＢＣ）６０５と、表示部としてのＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）６１０のＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）６０６と、ハードディスク（ＨＤ）６１１及びフレキシブルディスク（ＦＤ）６１２のディスクコントローラ（ＤＫＣ）６０７と、ネットワーク６２０との接続のためのネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）６０８とが、システムバス６０４を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
【００６３】
ＣＰＵ６０１は、ＲＯＭ６０２或いはＨＤ６１１に記憶されたソフトウェア、或いはＦＤ６１２より供給されるソフトウェアを実行することで、システムバス６０４に接続された各構成部を総括的に制御する。
すなわち、ＣＰＵ６０１は、所定の処理シーケンスに従った処理プログラムを、ＲＯＭ６０２、或いはＨＤ６１１、或いはＦＤ６１２から読み出して実行することで、本実施の形態での動作を実現するための制御を行う。
【００６４】
ＲＡＭ６０３は、ＣＰＵ６０１の主メモリ或いはワークエリア等として機能する。
ＫＢＣ６０５は、ＫＢ６０９や図示していないポインティングデバイス等からの指示入力を制御する。
ＣＲＴＣ６０６は、ＣＲＴ６１０の表示を制御する。
ＤＫＣ６０７は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び本実施の形態での動作を実現するための処理プログラム等を記憶するＨＤ６１１及びＦＤ６１２とのアクセスを制御する。
ＮＩＣ６０８は、ネットワーク６２０上の装置或いはシステムと双方向にデータをやりとりする。
【００６５】
以上説明したように、本実施の形態では、被写体領域を対象画像から抽出し、当該被写体領域の所定点から一定規則に基いて経路探索し、当該経路上の画素値を解析した結果に基いて、対象画像への階調変換処理に用いる特徴量を抽出する領域（ＲＯＩ）を解析するように構成したので、当該ＲＯＩを常に安定して決定することができる。このため、対象画像への階調変換処理に用いる特徴量も常に安定して抽出することができる。この結果、対象画像にとって適切な特徴量を用いた階調変換処理を常に安定して行うことができるため、常に良好な処理後画像を提供することができる。
【００６６】
また、上記所定点を上記被写体領域の高画素値領域の重心とするように構成した場合、上記所定点（起点）が必ず９分領域から抽出されるため、例えば、対象画像が上記図３に示したような頚椎画像の場合、安定して首領域を横切る経路を探索することができる。このため、当該検索結果により、ＲＯＩをより安定して決定することができる。
【００６７】
また、上記一定規則を、一定領域内の画素値の大小関係で決まる規則とするように構成した場合、隣接領域の画素値の大きさに基き探索経路を決定することになるため、高画素領域や低画素値領域を安定して探索することができる。このため、当該検索結果により、ＲＯＩをより安定して決定することができる。
【００６８】
また、上記被写体領域を平滑化した画像に対して上記経路検索を行うように構成した場合、例えば、対象画像が上記図３に示したような頚椎画像の場合、首領域以外の画像上で局所意的に高画素値を示す点を誤って抽出することもなく、ＲＯＩを安定して決定することができる。
【００６９】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、対象画像への階調変換処理等の画像処理に用いる特徴量を抽出する領域を常に安定して精度良く決定できるため、常に良好な処理後画像を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したＸ線撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図２】上記Ｘ線撮影装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】上記Ｘ線撮影装置において処理対象となるＸ線画像の一例（頚椎画像）を説明するための図である。
【図４】上記Ｘ線撮影装置の経路検索回路の処理を説明するための図である。
【図５】コンピュータ読取可能な記憶媒体から上記Ｘ線撮影装置の機能を実現させるためのプログラムを読み出して実行するコンピュータの構成を示すブロック図である。
【図６】従来の特徴量抽出領域決定方法を説明するための図である。
【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  被写体
１０４  ２次元Ｘ線センサ
１０５  データ収集回路
１０６  前処理回路
１０７  ＣＰＵバス
１０８  ＣＰＵ
１０９  メインメモリ
１１０  操作パネル
１１１  画像処理回路
１１２  照射野認識回路
１１３  被写体抽出回路
１１４  経路検索回路
１１５  解析回路
１１６  階調変換回路
【図１】
0004669160.tif 000005
【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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