(57)【要約】  【課題】  画像のアンダーシュート、オーバーシュートを抑制し、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調処理する。  【解決手段】  第１のローパスフィルタ11および演算素子14a によりオリジナル画像信号Ｓorg の高周波成分（Ｓorg −Ｓus）を得る。モーフォロジーフィルタ12により、所望の画像部分については大きな値を示すがその他の画像部分に対しては小さな値を示すモーフォロジー信号Ｓmor を得、第１の変換テーブル13によりモーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数βｍ（Ｓmor ）を求めて、第１の強調処理により、所望の画像部分だけが強調された処理済画像信号Ｓ′を得る。この信号Ｓ′に対してさらに、演算素子24a ・24b ・24c 、第２のローパスフィルタ21および第２の変換テーブル23により第２の強調処理を行い、上記周波数成分（Ｓorg −Ｓus）とは異なる周波数成分を強調処理する。【選択図】          図１
2005334677.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出し、
前記画像部分を強調するように、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して前記モーフォロジー信号Ｓmor に応じた第１の強調処理を施し、
該第１の強調処理を施して得られた第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの所望の周波数帯域に対応する画像部分を強調するように、該第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた第２の強調処理を施す画像処理方法であって、
前記第１の強調処理により強調処理する第1の周波数帯域と前記第２の強調処理により強調処理する第２の周波数帯域とにおいて、前記第２の周波数帯域＜前記第１の周波数帯域であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出し、
前記オリジナル画像信号Ｓorg の、第１の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓusを求め、
前記モーフォロジー信号Ｓmor に基づく強調係数αｍ（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号に対して下記式（１）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
【数１】
2005334677.tif 000030
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、第２の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求め、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または、前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る画像処理方法であって、
【数２】
2005334677.tif 000031
【数３】
2005334677.tif 000032
前記第２の所定の空間周波数＜前記第１の所定の空間周波数であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出し、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割し、
前記複数の周波数成分Ｓｎにそれぞれ対応する互いに異なる複数の強調係数αｍｎ（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して下記式（４）にしたがった第１の強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
【数４】
2005334677.tif 000033
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（２）にしたがった第２の強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または、前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（３）にしたがった第２の強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る画像処理方法であって、
【数５】
2005334677.tif 000034
【数６】
2005334677.tif 000035
前記第１の強調処理により強調処理する第1の周波数帯域と前記第２の強調処理により強調処理する第２の周波数帯域とにおいて、前記第２の周波数帯域＜前記第１の周波数帯域であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
前記モーフォロジー演算が、下記式（７）〜（12）のうちいずれか１つに示される演算であることを特徴とする請求項１から３のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
【数７】
2005334677.tif 000036
【数８】
2005334677.tif 000037
【数９】
2005334677.tif 000038
【数１０】
2005334677.tif 000039
【数１１】
2005334677.tif 000040
【数１２】
2005334677.tif 000041
【数１３】
2005334677.tif 000042
【請求項５】
画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジー信号演算手段と、
前記画像部分を強調するように、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して前記モーフォロジー信号Ｓmor に応じた第１の強調処理を施す第１の強調手段と、
該第１の強調処理を施して得られた第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの所望の周波数帯域に対応する画像部分を強調するように、該第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた第２の強調処理を施す第２の強調手段とを備え、
前記第１の強調手段により強調する第１の周波数帯域と前記第２の強調手段により強調する第２の周波数帯域とにおいて、前記第２の周波数帯域＜前記第１の周波数帯域であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg の、第１の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓusを求める第１の非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記モーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けて該モーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍ（Ｓmor ）を出力する第１の変換テーブルと、
該第１の変換テーブルにより出力された強調係数αｍ（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号に対して下記式（１）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
【数１４】
2005334677.tif 000043
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、第２の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める第２の非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを、または、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備え、
【数１５】
2005334677.tif 000044
【数１６】
2005334677.tif 000045
前記第２の所定の空間周波数＜前記第１の所定の空間周波数であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割する周波数帯域分割手段と、
前記モーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けて、前記各周波数成分Ｓｎにそれぞれ対応する強調係数αｍｎ（Ｓmor ）を出力する、互いに異なる複数の第１の変換テーブルと、
該複数の第１の変換テーブルによりそれぞれ出力された複数の強調係数αｍｎ（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号に対して下記式（４）にしたがった第１の強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
【数１７】
2005334677.tif 000046
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（２）にしたがった第２の強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを、または、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（３）にしたがった第２の強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備え、
【数１８】
2005334677.tif 000047
【数１９】
2005334677.tif 000048
前記第１の強調処理により強調処理する第1の周波数帯域と前記第２の強調処理により強調処理する第２の周波数帯域とにおいて、前記第２の周波数帯域＜前記第１の周波数帯域であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
前記モーフォロジー信号演算手段による前記モーフォロジー演算が、下記式（７）〜（12）のうちいずれか１つに示される演算であることを特徴とする請求項４から６のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【数２０】
2005334677.tif 000049
【数２１】
2005334677.tif 000050
【数２２】
2005334677.tif 000051
【数２３】
2005334677.tif 000052
【数２４】
2005334677.tif 000053
【数２５】
2005334677.tif 000054
【数２６】
2005334677.tif 000055
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理方法および装置に関し、詳細には画像のうち、異常陰影等の特定の画像部分だけを選択的に強調処理する画像処理方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、種々の画像取得方法により得られた画像を表す画像信号に対して、階調処理や周波数処理等の画像処理を施し、画像の観察読影性能を向上させることが行われている。特に人体を被写体とした放射線画像のような医用画像の分野においては、医師等の専門家が、得られた画像に基づいて患者の疾病や傷害の有無を的確に診断する必要があり、その画像の読影性能を向上させる画像処理は不可欠なものとなっている。
【０００３】
この画像処理のうち、いわゆる周波数強調処理としては、例えば特開昭61-169971 号に示されるように、原画像の濃度値等の画像信号（オリジナル画像信号という）Ｓorg を、
【数１】
2005334677.tif 000003
【０００４】
なる画像信号Ｓprocに変換するものが知られている。ここでβは周波数強調係数、Ｓusは非鮮鋭マスク（いわゆるボケマスク）信号である。このボケマスク信号Ｓusは、２次元に配置された画素に対してオリジナル画像信号Ｓorg を中心画素とするＮ列×Ｎ行（Ｎは奇数）の画素マトリクスからなるマスク、すなわちボケマスクを設定し、
【数２】
2005334677.tif 000004
【０００５】
等として求められる超低空間周波数成分である。
【０００６】
式（13）の第２項括弧内の値（Ｓorg −Ｓus）は、オリジナル画像信号から超低空間周波数成分であるボケマスク信号を減算したものであるから、オリジナル画像信号のうちの、超低空間周波数成分を除去した超低空間周波数よりも高い周波数成分を選択的に抽出することができる。この比較的高い周波数成分に周波数強調係数βを乗じたうえで、オリジナル画像信号を加算することにより、この比較的高い周波数成分を強調することができる。
【０００７】
一方、画像のうち異常な陰影等の特定の画像部分だけを選択的に抽出する、モーフォロジー（Morphology；モフォロジーまたはモルフォロジーとも称する）のアルゴリズムに基づく処理（以下、モーフォロジー演算またはモーフォロジー処理という）が知られている。このモーフォロジー処理は、特に乳癌における特徴的形態である微小石灰化像を検出するのに有効な手法として研究されているが、対象画像としては、このようなマンモグラムにおける微小石灰化像に限るものではなく、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影等）の大きさや形状が予め分かっているものについては、いかなる画像に対しても適用することができる。
【０００８】
以下、このモーフォロジー処理を、マンモグラムにおける微小石灰化像の検出に適用した例により、モーフォロジー処理の概要について説明する。
【０００９】
（モーフォロジーの基本演算）
モーフォロジー処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対象として説明する。
【００１０】
濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここで、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、ＣＲＴに表示するための信号のように、輝度の高いもの程大きな値となる高輝度高信号レベルの信号とする。
【００１１】
まず、簡単のために、その断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モーフォロジー演算に用いる構造要素ｇは次式（15）に示すように、原点について対称な対称関数
【数３】
2005334677.tif 000005
【００１２】
であり、定義域内で値が０で、その定義域Ｇが下記式（16）であるとする。
【数４】
2005334677.tif 000006
【００１３】
このとき、モーフォロジー演算の基本形は式（17）〜（20）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【数５】
2005334677.tif 000007
【００１４】
すなわち、dilation（ダイレーション）処理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じて決定される値）の幅の中の最大値を探索する処理であり（図12（Ａ）参照）、一方、erosion （エロージョン）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最小値を探索する処理である（図12（Ｂ）参照）。また、opening （またはclosing ）処理は最小値（または最大値）の探索の後に、最大値（または最小値）を探索することに相当する。すなわちopening （オープニング）処理は、低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより小さい凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する（図12（Ｃ）参照）。一方、closing （クロージング）処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより小さい凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くことに相当する（図12（Ｄ）参照）。
【００１５】
なお、構造要素ｇが原点に対して対称ではない場合の、式（17）に示すダイレーション演算をMinkowski （ミンコフスキー）和、式（18）に示すエロージョン演算をミンコフスキー差という。
【００１６】
ここで、濃度値ｆ（ｘ）が、ネガフイルムに記録するための信号のように、濃度の高いもの程大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、輝度と濃度との関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号におけるダイレーション処理は、高輝度高信号レベルにおけるエロージョン処理（図12（Ｂ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるエロージョン処理は、高輝度高信号レベルにおけるダイレーション処理（図12（Ａ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるオープニング処理は、高輝度高信号レベルにおけるクロージング処理（図12（Ｄ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるクロージング処理は、高輝度高信号レベルにおけるオープニング処理（図12（Ｃ））と一致する。
【００１７】
なお、本項では高輝度高信号レベルの画像信号（輝度値）の場合について説明する。
【００１８】
（石灰化陰影検出への応用）
石灰化陰影の検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い形状の非石灰化陰影（乳腺、血管および乳腺支持組織等）との識別が困難であるため、東京農工大の小畑らは、多重構造要素を用いたオープニング演算に基づく下記式（21）で表されるモーフォロジーフィルタを提案している（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176  1992年７月等）。
【数６】
2005334677.tif 000008
【００１９】
ここでＢi （ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、例えば図13に示す直線状の４つ（この場合Ｍ＝４）の構造要素（これら４つの構造要素の全体をもって多重構造要素というが、以下、ｉ＝１の場合を含めて単に構造要素という）である。構造要素Ｂi を検出対象である石灰化陰影よりも大きく設定すれば、上記オープニング演算による処理で、構造要素Ｂi よりも細かな凸状の信号変化部分である石灰化陰影は取り除かれる。一方、細長い形状の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂi よりも長く、その傾きが４つの構造要素Ｂi のいずれかに一致すれば、それぞれの構造要素Ｂi に対するオープニング処理の最大値（式（21）の第２項の演算）を求めてもそのまま残る。したがってこのようにして得られた平滑化画像（石灰化陰影のみが取り除かれた画像）を原画像ｆから引き去ることで、小さな石灰化陰影のみが含まれる画像が得られる。これが式（21）の考え方である。
【００２０】
なお、前述したように、高濃度高信号レベルの信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部分よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対して凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理に代えてクロージング処理を適用し、式（21）に代えて式（22）を適用する。
【数７】
2005334677.tif 000009
【００２１】
このように、モーフォロジー処理は、
（１）石灰化陰影そのものの抽出に有効であること
（２）複雑なバックグラウンド情報に影響されにくいこと
（３）抽出した石灰化陰影がひずまないこと
などの特徴がある。すなわち、この手法は一般の微分処理に比べて、石灰化陰影のサイズ・形状・濃度分布などの幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
ところで上述したように、画像の読影性能を向上させるには、対象となる画像に対して画像処理を行うことが不可欠となっているが、特開平２−1078号に開示されているように、単に濃度依存による強調処理では、例えばマンモグラムにおける放射線ノイズ成分のような、画像読影の障害となる成分まで強調されるため、読影性能をむしろ低下させることになる。
【００２３】
また特公昭60−192482号、特開平２−120985号、特表平３−502975号等に開示されているように、画像信号の分散値に依存した強調処理では、局所的に濃度変化の大きい画像部分が強く強調されるため、その付近でアンダーシュート、オーバーシュートが相対的に目立ち、特にＸ線画像に関しては高濃度側でアーチファクトが発生しやすいという問題がある。
【００２４】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調処理し、アーチファクトの発生を抑制した画像処理方法および装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
本発明の第１の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出し、
前記画像部分を強調するように、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して前記モーフォロジー信号Ｓmor に応じた第１の強調処理を施し、
該第１の強調処理を施して得られた第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの所望の周波数帯域に対応する画像部分を強調するように、該第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた第２の強調処理を施すことを特徴とするものである。
【００２６】
なお、構造要素Ｂｉを構成する構造要素Ｂとしては、例えば、正方形、長方形、円形、楕円形、線形または菱形等の上下左右対称の要素が望ましい。以下の発明においても同様である。
【００２７】
また、第１の強調処理により強調処理する周波数帯域と前記第２の強調処理により強調処理する周波数帯域とが互いに異なるものとすることにより、画像の異なる周波数帯域をそれぞれ強調することができるため、より好適であるが、必ずしもそのように異なる周波数帯域とすることに限るものではなく、一部の帯域が重複するものであってもよい。
【００２８】
本発明の第２の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出し、
前記オリジナル画像信号Ｓorg の、第１の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓusを求め、
前記モーフォロジー信号Ｓmor に基づく強調係数αｍ（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号に対して下記式（１）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
【数８】
2005334677.tif 000010
【００２９】
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、第２の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求め、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求めた後に前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して下記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることを特徴とするものである。
【数９】
2005334677.tif 000011
【数１０】
2005334677.tif 000012
【００３０】
ここで、非鮮鋭マスク信号ＳusとＳ′usとを互いに異なる大きさの非鮮鋭マスクに基づくものとすることにより、異なる周波数帯域をそれぞれ強調することができるため、より好適であるが、必ずしもそのように異なる大きさのものとすることに限るものではない。以下の発明においても同様である。
【００３１】
また上記強調係数αｍ（Ｓmor ）としては、例えば図２に示すような関数形状を有するものが望ましい。すなわち、図２に示すような関数形状は、放射線ノイズ領域（粒状領域）であるモーフォロジー信号値Ｓmor が小さい領域についてはその出力を０（ゼロ）とし、石灰化陰影等の所望の画像部分に対応する領域であるモーフォロジー信号値Ｓmor が極端に大きい領域についてはαｍ（Ｓmor ）の上限値に固定し、これらの中間領域についてはモーフォロジー信号値Ｓmor の増大にしたがって単調増加するように設定されている。
【００３２】
同様に、上記強調係数β（Ｓ′）としては、例えば図３に示すような関数形状を有するものが望ましい。以下の発明における強調係数β（Ｓ′us）についても同様である。
【００３３】
さらに、モーフォロジー演算としては、下記式（７）〜（12）で示される種々のものを適用することができる。
【数１１】
2005334677.tif 000013
【数１２】
2005334677.tif 000014
【数１３】
2005334677.tif 000015
【数１４】
2005334677.tif 000016
【数１５】
2005334677.tif 000017
【数１６】
2005334677.tif 000018
【数１７】
2005334677.tif 000019
【００３４】
すなわち、式（７）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも大きく、かつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（例えば、高輝度高信号レベルの画像信号における石灰化陰影）を構成する画素の信号を抽出することができ、この画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００３５】
また、式（８）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも小さく、かつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（例えば、高濃度高信号レベルの画像信号における石灰化陰影）を構成する画素の信号を抽出することができ、この画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００３６】
式（９）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも大きくかつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分や、輝度（濃度）が急激に変化するエッジ部分を構成する画素の信号を抽出することができ、このような画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００３７】
式（10）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも小さくかつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分や、輝度（濃度）が急激に変化するエッジ部分を構成する画素の信号を抽出することができ、このような画像部分を効果的に強調処理することができる。
【００３８】
式（11）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも大きくかつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する、濃度（輝度）変化の大きい画像部分（例えばオリジナルの画像信号Ｓorg が表す画像の骨格部分）を構成する画素の信号を抽出することができ、このような画像部分（骨格部分）を効果的に強調処理することができる。
【００３９】
式（11）を具体的に適用した例を図14に示す。図14は、原画像Ｘに対する構造要素Ｂ（半径ｒの円形構造とする）での、エロージョン処理した画像と、エロージョン処理した画像に対するオープニング処理した画像との差信号のλ（λ＝１，２，…，Ｎ）回までの和集合は、骨格部分ａおよびｂとなることを示している。
【００４０】
また、式（12）で表されるモーフォロジー演算を適用することにより、モーフォロジー信号Ｓmor として、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも小さくかつ前記構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する、濃度（輝度）変化の大きい画像部分（例えばオリジナルの画像信号Ｓorg が表す画像の骨格部分）を構成する画素の信号を抽出することができ、このような画像部分（骨格部分）を効果的に強調処理することができる。以下の発明においても同様である。
【００４１】
なお、式（11）、（12）で表されるモーフォロジー演算を一般にスケルトン処理と称し、このスケルトン処理によれば、特に骨りょう部分の画像信号に適用した場合、骨格要素だけを選択的に、効果的に強調処理することができる。
【００４２】
本発明の第３の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出し、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数（ｎ個）の周波数成分Ｓｎに分割し、
前記複数の周波数成分Ｓｎにそれぞれ対応する互いに異なる複数の強調係数αｍｎ（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して下記式（４）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
【数１８】
2005334677.tif 000020
【００４３】
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または第１の処理済画像信号Ｓ′を求めた後に前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることを特徴とするものである。
【００４４】
なお、上記周波数成分Ｓｎ，強調係数αｍｎ（Ｓmor ）の添字として表記したｎは上記複数の周波数成分数に対応するものである。
【００４５】
本発明の第４の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、大きさおよび／または形状が互いに異なる複数種類の構造要素Ｂｉｎを設定したうえで、この複数種類の構造要素Ｂｉｎおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記各構造要素Ｂｉｎより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor ｎを抽出し、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割し、
前記各モーフォロジー信号Ｓmor ｎに基づく強調係数αｍ（Ｓmor ｎ）により、前記オリジナル画像信号に対して下記式（５）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
【数１９】
2005334677.tif 000021
【００４６】
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求め、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求めた後に前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることを特徴とするものである。
【００４７】
なお、上記構造要素Ｂｉｎ，モーフォロジー信号Ｓmor ｎの添字として表記したｎは上記複数の周波数成分数に対応するものである。
【００４８】
また本発明の第５の画像処理方法は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、大きさおよび／または形状が互いに異なる複数種類の構造要素Ｂｉｎを設定したうえで、この複数種類の構造要素Ｂｉｎおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記各構造要素Ｂｉｎより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor ｎを抽出し、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割し、
前記複数の周波数成分Ｓｎにそれぞれ対応し、前記各モーフォロジー信号Ｓmor ｎにそれぞれ基づく互いに異なる複数の強調係数αｍｎ（Ｓmor ｎ）により、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して下記式（６）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求め、
【数２０】
2005334677.tif 000022
【００４９】
前記第１の処理済画像信号Ｓ′に基づく強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得、または第１の処理済画像信号Ｓ′を求めた後に前記第１の処理済画像信号Ｓ′の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに基づく強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることを特徴とするものである。
【００５０】
本発明の第１の画像処理装置は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジー信号演算手段と、
前記画像部分を強調するように、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して前記モーフォロジー信号Ｓmor に応じた第１の強調処理を施す第１の強調手段と、
該第１の強調処理を施して得られた第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの所望の周波数帯域に対応する画像部分を強調するように、該第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた第２の強調処理を施す第２の強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００５１】
また、本発明の第２の画像処理装置は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg の、第１の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓusを求める第１の非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記モーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けて該モーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍ（Ｓmor ）を出力する第１の変換テーブルと、
該第１の変換テーブルにより出力された強調係数αｍ（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号に対して上記式（１）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、第２の所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める第２の非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備え、またはこの第２の変換テーブルおよび第２の強調手段に代えて、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００５２】
本発明の第３の画像処理装置は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割する周波数帯域分割手段と、
前記モーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けて、前記各周波数成分Ｓｎにそれぞれ対応する強調係数αｍｎ（Ｓmor ）を出力する、互いに異なる複数の第１の変換テーブルと、
該複数の第１の変換テーブルによりそれぞれ出力された複数の強調係数αm ｎ（Ｓmor ）により、前記オリジナル画像信号に対して上記式（４）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備え、またはこの第２の変換テーブルおよび第２の強調手段に代えて、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００５３】
本発明の第４の画像処理装置は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、大きさおよび／または形状が互いに異なる複数種類の構造要素Ｂｉｎを設定したうえで、この複数種類の構造要素Ｂｉｎおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記各構造要素Ｂｉｎより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor ｎを抽出する複数のモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割する周波数帯域分割手段と、
前記各モーフォロジー信号Ｓmor ｎの入力を受けて該各モーフォロジー信号Ｓmor ｎに応じた複数の強調係数αｍ（Ｓmor ｎ）を出力する第１の変換テーブルと、
該第１の変換テーブルにより出力された強調係数αｍ（Ｓmor ｎ）により、前記オリジナル画像信号に対して上記式（５）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備え、またはこの第２の変換テーブルおよび第２の強調手段に代えて、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００５４】
本発明の第５の画像処理装置は、画像を表すオリジナルの画像信号Ｓorg に対して、大きさおよび／または形状が互いに異なる複数種類の構造要素Ｂｉｎを設定したうえで、この複数種類の構造要素Ｂｉｎおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、前記画像信号が空間的に前記各構造要素Ｂｉｎより小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分に対応する画素であることを示す複数のモーフォロジー信号Ｓmor ｎを抽出する複数のモーフォロジー信号演算手段と、
前記オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割する周波数帯域分割手段と、
前記各モーフォロジー信号Ｓmor ｎの入力を受けて、前記各周波数成分Ｓｎにそれぞれ対応する複数の強調係数αｍｎ（Ｓmor ｎ）を出力する、互いに異なる複数の第１の変換テーブルと、
該複数の第１の変換テーブルによりそれぞれ出力された複数の強調係数αｍｎ（Ｓmor ｎ）により、前記オリジナル画像信号に対して上記式（６）にしたがった強調処理を施して第１の処理済画像信号Ｓ′を求める第１の強調手段と、
該第１の処理済画像信号Ｓ′の、所定の空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める非鮮鋭マスク信号演算手段と、
前記第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて該第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数β（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（２）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備え、またはこの第２の変換テーブルおよび第２の強調手段に代えて、
前記非鮮鋭マスク信号Ｓ′usの入力を受けて該非鮮鋭マスク信号Ｓ′usに応じた強調係数β（Ｓ′us）を出力する第２の変換テーブル、および該第２の変換テーブルにより出力された強調係数β（Ｓ′us）により、前記第１の処理済画像信号Ｓ′に対して上記式（３）にしたがった強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る第２の強調手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００５５】
なお、構造要素Ｂi （ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、２次元面内での向きが互いに異なる構造要素Ｂとして準備されたＭ個の構造要素Ｂの集合を意味するものであり、Ｍ＝１の場合は上下左右対称の要素を意味し、本発明においてはｉ≧２である多重構造要素およびｉ＝１の場合も含めて構造要素Ｂi と表記するものとする。また、スケール係数λは上記ミンコフスキー和の演算およびミンコフスキー差の演算を行う回数を意味し、この回数を増加するに応じて平滑化の程度が進む。
【発明の効果】
【００５６】
本発明の第１の画像処理方法・装置は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、画像信号が空間的に構造要素Ｂi より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分だけを抽出する。この抽出された画像部分には所望の画像部分も含まれるが、いわゆる高周波成分である放射線ノイズも含まれる。ここで、放射線ノイズに対応するモーフォロジー信号Ｓmor は微小なものであり、一方、所望の画像部分についてのモーフォロジー信号Ｓmor は、この放射線ノイズについてのモーフォロジー信号Ｓmor より大きな値を示す。
【００５７】
次いで、前記画像信号が空間的に構造要素Ｂi より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分を強調するように、前記オリジナル画像信号Ｓorg に対して前記モーフォロジー信号Ｓmor に応じた第１の強調処理を施すことにより、その画像部分が選択的に強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′を得ることができる。このように第１の処理済画像信号Ｓ′はモーフォロジー信号に依存した強調処理となる。
【００５８】
次に、得られた第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの所望の周波数帯域に対応する画像部分を強調するように、第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた第２の強調処理を施すことにより、例えば濃度値等の第１の処理済画像信号Ｓ′に依存した強調処理を行うことができる。
【００５９】
このように、本発明の第１の画像処理方法および装置によれば、モーフォロジー信号に依存した強調処理（１回目の強調処理という）により、画像読影に不要な放射線ノイズの強調を抑制しつつ、信号成分である空間的に構造要素Ｂi より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分だけを効果的に強調処理することができる。
【００６０】
さらに、第１の処理済画像信号に依存した強調処理（２回目の強調処理という）により、１回目の強調処理では強調することのできない他の周波数帯域の画像信号をも強調処理することができる。
【００６１】
このように、本発明の第１の画像処理方法・装置によれば、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調処理することができる。そして、第１の処理済画像信号に対して濃度等の信号に依存した強調処理を施すことによって、分散値依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制することができる。
【００６２】
なお、第１の強調処理により強調処理する周波数帯域と前記第２の強調処理により強調処理する周波数帯域とが互いに異なるものとすることにより、２つの周波数帯域を強調度合いを変えて強調することができる。
【００６３】
さらに、本発明の第１の画像処理方法・装置によれば、モーフォロジー演算では画像信号の分散値を計算する処理に代えて最大値または最小値を計算する処理を行うため、その演算時間を短縮することができる。
【００６４】
以下に、モーフォロジー演算の一例である式（８）を具体的に説明する。なお、簡単のためλ＝１，ｉ＝１とする。
【００６５】
高濃度高信号レベルの画像信号である濃度値Ｓorg についてのモーフォロジー演算によれば、例えば図15（１）の実線に示すような濃度値Ｓorg の分布を有する画像データに対して、同図（２）に示すような直線状の３画素の構造要素Ｂで、ミンコフスキー和の演算を行うことにより、ある注目画素の濃度値Ｓｉは、その注目画素を中心として互いに隣接する３画素（構造要素Ｂにより決定される）の中の最大値Ｓｉ＋１を採用したＳｉ′に変換される。この演算を全画素について行うことにより、濃度値Ｓorg ′の分布を有する同図（１）の破線で示す画像データに変換される。
【００６６】
次に、このミンコフスキー和の演算で得られた濃度値の構造要素Ｂによるミンコフスキー差を考えると、同図（１）の破線で示された注目画素の濃度値Ｓｉ′は、その注目画素を中心として互いに隣接する３画素の中の最小値Ｓｉ−１′を採用したＳｉ″（＝Ｓｉ）に変換される。この演算を全画素について行うことにより、濃度値Ｓorg ″の分布を有する同図（１）の一点鎖線で示す画像データに変換される。この一点鎖線で示された画像データは、もとの実線のオリジナルの画像データに対して、構造要素Ｂよりも細かい信号値の変化の画像部分が消え、構造要素Ｂよりも大きい信号値の変化の画像部分は演算前の元の状態を保持することを示している。すなわち、以上の処理（クロージング処理）は、画像濃度の分布を高濃度側から平滑化する処理である。
【００６７】
このようにクロージング処理で得られた値を元の画像信号Ｓorg から差し引くことにより得られた値Ｓmor は、上記クロージング処理で消された細かい信号値の変化の画像部分を表す。
【００６８】
ここで、本来、画像信号は２次元の要素である位置（ｘ，ｙ）と、３次元目の要素である信号値ｆ（ｘ，ｙ）を有するが、上記説明においては、理解の容易化のために、この２次元上に展開された画像の所定の断面に現れた、１次元状の画像信号分布曲線について説明した。
【００６９】
したがって、本発明の各画像処理方法・装置は、以上の説明を２次元画像に拡大適用したものであり、式（８）に示した構造要素Ｂi は、このような断面におけるモーフォロジー演算を２次元面に拡大適用する場合に、この２次元面内での向きが互いに異なる構造要素Ｂとして準備されたｉ個の構造要素Ｂの集合を意味するものである。
【００７０】
またこれらすべての構造要素Ｂi についてクロージング処理を行った結果、構造要素Ｂi のうちのいずれかと、その延びる方向が一致し、かつその大きさよりも大きく変化する画像部分については、式（８）の第２項の値がＳorg そのものとなるため、Ｓmor の値はゼロとなり、その部分については強調処理されない。
【００７１】
本発明の第２の画像処理方法・装置は、上記第１の画像処理方法・装置と同様、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂi およびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、画像信号が空間的に構造要素Ｂi より小さく変動する画像部分および／または前記オリジナル画像信号Ｓorg の変化が急峻な画像部分だけを抽出する。
【００７２】
次いで、オリジナル画像信号Ｓorg から、その超低空間周波数成分Ｓusを減算することにより、オリジナル画像信号Ｓorg のうちのその超低空間周波数以下の周波数成分が除かれた比較的高い周波数成分だけを抽出することができる。この抽出された比較的高い周波数成分にも、いわゆる高周波成分である放射線ノイズが含まれる。
【００７３】
ここで、予め設定されたモーフォロジー信号に基づいた強調係数αｍ（Ｓmor ）を、得られたモーフォロジー信号に応じて求め、この求められた強調係数αｍ（Ｓmor ）により、画像信号が強調処理される。
【００７４】
モーフォロジー信号に基づいた強調係数αｍ（Ｓmor ）は、例えば図２に示すように放射線ノイズ（粒状領域）に対応するモーフォロジー信号Ｓmor が小さい範囲では強調係数αｍがゼロであり、一方、所望の画像部分に対応するモーフォロジー信号Ｓmor はある程度大きな値を採るため図２に示す「信号領域」に属すものとなり強調係数αｍは大きな値を示す。
【００７５】
次いでこの強調係数αｍ（Ｓmor ）が式（１）にしたがって前記比較的高い周波数成分に乗じられることにより、オリジナル画像信号は比較的高い周波数成分が強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′として出力される。この比較的高い周波数成分には前述した放射線ノイズなどの画像読影診断には不要な高周波成分も含まれるが、そのような不要な高周波成分に対応する強調係数αｍ（Ｓmor ）がゼロまたは非常に小さい値を採るため、強調係数αｍ（Ｓmor ）が乗じられた結果、画像読影診断には不要な高周波成分は強調処理されない。
【００７６】
これを図解すると図16に示すものとなる。すなわち、図16（Ａ）に示すようなオリジナル画像信号Ｓorg のうち、非鮮鋭マスクの大きさに応じて高周波帯域（lowpas１より空間周波数の高い周波数帯域）の周波数成分が分離され、そのうちの信号成分だけが選択的に強調係数αｍ（Ｓmor ）により強調されて、同図（Ｂ）に示すような信号成分だけが強調された第１の処理済画像信号Ｓ′に変換される。
【００７７】
次いで、第１の処理済画像信号Ｓ′についても、超低空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usが求められ、例えば図３に示す強調係数β（Ｓ′）が式（２）にしたがって第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの比較的高い周波数成分に乗じられることにより、第１の処理済画像信号Ｓ′の比較的高い周波数成分が第１の処理済画像信号Ｓ′の大きさに応じて強調処理された第２の処理済画像信号Ｓprocとして出力される。
【００７８】
これは図16（Ｂ）に示すような第１の処理済画像信号Ｓ′のうち、非鮮鋭マスクの大きさに応じて高周波帯域（lowpas２より空間周波数の高い周波数帯域）の周波数成分が分離されて、その高周波帯域の画像信号全体が強調係数β（Ｓ′）により強調されて、同図（Ｃ）に示すような第２の処理済画像信号Ｓprocに変換されることを示している。
【００７９】
このように、本発明の第２の画像処理方法・装置によれば、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調処理することができる。そして、第１の処理済画像信号に対して濃度等の信号に依存した強調処理を施すことによって、分散値依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制することができる。
【００８０】
なお、オリジナル画像信号Ｓorg に対する非鮮鋭マスク処理と、第１の処理済画像信号Ｓ′に対する非鮮鋭マスク処理とで、両非鮮鋭マスクの大きさを互いに異なるものとすることにより、２つの周波数帯域を強調度合いを変えて強調することができる。
【００８１】
さらに、本発明の第２の画像処理方法・装置によれば、モーフォロジー演算では画像信号の分散値を計算する処理に代えて最大値または最小値を計算する処理を行うため、その演算時間を短縮することができる。
【００８２】
本発明の第３の画像処理方法・装置は、前述の各画像処理方法・装置において，オリジナル画像信号Ｓorg を互いに異なる複数の周波数成分Ｓｎに分割して、その分割して得られた各周波数成分Ｓｎについて、それぞれ別個の強調係数αｍｎ（Ｓmor ）によって強調処理することにより、各周波数成分Ｓｎ内の所望の大きさ、形状の構造物を選択的に強調度合いを調整することができる。そして、この強調処理された後の第一の処理済画像信号Ｓ′に対して信号値（濃度）依存の強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得ることにより、分散値依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制することができる。その他の作用，効果は前述の各方法・装置の発明と同様である。
【００８３】
本発明の第４の画像処理方法・装置は、前述の各画像処理方法・装置において、大きさおよび／または形状の互いに異なる複数種類の構造要素Ｂｉｎを用いることによって、所望とする複数の大きさおよび／または形状の画像部分に対応する複数のモーフォロジー画像信号Ｓmor ｎを得、それによって複数の強調係数αｍ（Ｓmor ｎ）を求め、一方、非鮮鋭マスクも構造要素Ｂｉｎに対応する複数種類の大きさを設定してオリジナル画像信号を複数種類の周波数帯域に分離し、各モーフォロジー画像信号Ｓmor ｎに対応する強調係数αｍ（Ｓmor ｎ）を、対応する周波数帯域の画像信号に乗じて各帯域を各別に強調処理し、その強調されたものの総和を式（５）に示すように求めることによって複数の空間周波数帯域ごとに強調度合いを変化させた第１の処理済画像信号Ｓ′を得る。この得られた第１の処理済画像信号Ｓ′に対して前述の式（２）の信号値（濃度）依存強調処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る。
【００８４】
したがって、強調処理しようとする所望の画像部分が１種類の大きさ・形状ではなく複数種類ある場合にも、各画像部分を所望の強調度でそれぞれ強調処理することができるとともに、前述した本発明の各画像処理方法・装置と同様に、ノイズ成分等の画像読影に不要な成分を強調することなく、注目する特定の画像部分だけを効率よく強調処理することができる。そして、第１の処理済画像信号に対して濃度等の信号に依存した強調処理を施すことによって、分散値依存強調処理で生じるアーチファクトの発生を抑制することができる。また、モーフォロジー演算では画像信号の分散値を計算する処理に代えて最大値または最小値を計算する処理を行うため、その演算時間を短縮することもできる。
【００８５】
本発明の第５の画像処理方法・装置は、上記本発明の第３の画像処理方法・装置と第４の画像処理方法・装置とを組み合わせた構成であって、その作用，効果は、これら第３の画像処理方法・装置と第４の画像処理方法・装置と同様である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８６】
以下、本発明の画像処理方法を具体的に実施するための画像処理装置について図面を用いて説明する。
【００８７】
図１は本実施形態の画像処理装置を示す概略ブロック図である。図示の画像処理装置は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg の、超低空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓusを求める第１のローパスフィルタ（図面上はlowpass １と表記）11と、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモーフォロジー演算を施すことにより、オリジナル画像信号Ｓorg が空間的に構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分に対応する画素であることを示すモーフォロジー信号Ｓmor を抽出するモーフォロジーフィルタ（図面上はMorphology−filterと表記）12と、モーフォロジー信号Ｓmor の入力を受けてモーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍ（Ｓmor ）を出力する第１の変換テーブル13と、第１の変換テーブル13により出力された強調係数αｍ（Ｓmor ）により、オリジナル画像信号Ｓorg に下記式（１）にしたがった演算処理を施す演算素子14a ・14b ・14c と、これらの演算素子により演算を施された結果、多重構造要素Ｂｉより空間的に小さく変動する画像部分が強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′の、超低空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める第２のローパスフィルタ（図面上はlowpass ２と表記）21と、第１の処理済画像信号Ｓ′の入力を受けて第１の処理済画像信号Ｓ′に応じた強調係数βｄ（Ｓ′）を出力する第２の変換テーブル23と、第２の変換テーブルにより出力された強調係数βｄ（Ｓ′）により、第１の処理済画像信号Ｓ′に下記式（２）にしたがった演算処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る演算素子24a ・24b ・24c とを備えた構成である。
【数２１】
2005334677.tif 000023
【数２２】
2005334677.tif 000024
【００８８】
ここで画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg は、予め所定の画像読取装置により放射線画像から読み取られて所定の記憶手段に記憶されたものであってもよいし、画像読取装置から直接入力されたものであってもよい。
【００８９】
また、本実施形態における放射線画像としてはマンモグラムとし、第１のローパスフィルタ11はオリジナル画像信号Ｓorg に対して、例えば３列×３行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、下記式（14）（Ｎ＝３に設定）にしたがって得られたボケマスク信号Ｓusを出力する。
【数２３】
2005334677.tif 000025
【００９０】
なお、ボケマスクとしては上記式（14）に示すようにマスク内の画素値の単純平均を用いるものの他、例えば図６の右下端のマトリクスに示したような、中心画素からの距離に応じてマスク内の画素値の重み付けを変化させたものを用いることもできる。
【００９１】
モーフォロジーフィルタ12はオリジナル画像信号Ｓorg に対して、例えば５列×５行の画素マトリクスからなる構造要素Ｂとスケール係数λとにより下記式（８）に示すクロージング処理にしたがって演算処理することにより、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも小さくかつ構造要素Ｂi より空間的に小さく変動する画像部分（例えばマンモグラムにおいては乳癌であることを示す微小石灰化部分）に対応する画像信号が入力された場合は大きな値のモーフォロジー信号Ｓmor を出力し、一方、オリジナルの画像信号Ｓorg の値が周囲の画像部分よりも大きくまたは構造要素Ｂi より空間的に大きく変動する画像部分に対応する画像信号が入力された場合は極めて小さな値のモーフォロジー信号Ｓmor を出力する。なお、構造要素Ｂは強調処理を施そうとする所望の微小石灰化部分の形状や大きさに応じて予め設定されたものである。
【数２４】
2005334677.tif 000026
【００９２】
第１の変換テーブル13は、例えば図２に示すように放射線ノイズ領域であるモーフォロジー信号値Ｓmor が小さい領域についてはその出力を０（ゼロ）とし、石灰化陰影等の所望の画像部分に対応する領域であるモーフォロジー信号値Ｓmor が極端に大きい領域についてはαｍ（Ｓmor ）の上限値に固定し、これらの中間領域についてはモーフォロジー信号値Ｓmor の増大にしたがって単調増加するように設定されている。
【００９３】
演算素子14a はオリジナル画像信号Ｓorg から第１のローパスフィルタ11の出力Ｓusを減算する演算素子、演算素子14b は演算素子14a の出力と第１の変換テーブル13の出力とを乗算する演算素子、演算素子14c はオリジナル画像信号Ｓorg と演算素子14b の出力とを加算する演算素子である。
【００９４】
第２のローパスフィルタ21は第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、例えば29列×29行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、上記式（14）（Ｎ＝29に設定）にしたがって得られたボケマスク信号Ｓ′usを出力する。
【００９５】
第２の変換テーブル23は、例えば図３に示すように、第１の処理済画像信号Ｓ′がある程度大きい領域についてはβｄ（Ｓ′）の上限値に固定し、第１の処理済画像信号Ｓ′がこれよりも小さい領域においては第１の処理済画像信号Ｓ′の増大にしたがって単調増加するように設定されている。
【００９６】
演算素子24a は第１の処理済画像信号Ｓ′から第２のローパスフィルタ21の出力Ｓ′usを減算する演算素子、演算素子24b は演算素子24a の出力と第２の変換テーブル23の出力とを乗算する演算素子、演算素子24c は第１の処理済画像信号Ｓ′と演算素子24b の出力とを加算する演算素子である。
【００９７】
次に本実施形態の画像処理装置の作用について説明する。
【００９８】
画像処理装置にオリジナル画像信号Ｓorg が入力されると、まず第１のローパスフィルタ11はオリジナル画像信号Ｓorg に対して、３列×３行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、上記式（14）（Ｎ＝３）にしたがった演算を施して第１のボケマスク信号Ｓusを出力する。この第１のボケマスク信号Ｓusは３列×３行の画素マトリクスからなるボケマスクであるため、比較的高い周波数の信号となっている。
【００９９】
演算素子14a は、オリジナル画像信号Ｓorg から第１のローパスフィルタ11の出力である第１のボケマスク信号Ｓusを減算して、オリジナル画像信号Ｓorg うち高周波成分（Ｓorg −Ｓus）だけを出力する。
【０１００】
この第１のローパスフィルタ11および演算素子14a の作用と並行して、モーフォロジーフィルタ12がオリジナル画像信号Ｓorg に対して、５列×５行の画素マトリクスからなる構造要素Ｂとスケール係数λとにより、上記式（８）にしたがった演算処理を施して、その画像部分の特徴的な形状や信号値の変動に応じたモーフォロジー信号Ｓmor を出力する。ここでその画像部分が異常陰影である微小石灰化部分である場合には大きな値のモーフォロジー信号Ｓmor が出力され、その他の場合には極めて小さな値のモーフォロジー信号Ｓmor が出力される。
【０１０１】
モーフォロジーフィルタ12から出力されたモーフォロジー信号Ｓmor は第１の変換テーブル13に入力され、第１の変換テーブル13は、入力されたモーフォロジー信号Ｓmor の大きさに応じた強調係数αｍ（Ｓmor ）を出力する。本実施形態においては、微小石灰化部分においては略上限値が強調係数αｍ（Ｓmor ）として出力され、その他の部分においては略ゼロが強調係数αｍ（Ｓmor ）として出力される。
【０１０２】
演算素子14b は、演算素子14a からの出力（Ｓorg −Ｓus）と、第１の変換テーブル13からの出力αｍ（Ｓmor ）とを乗算処理して高周波成分（Ｓorg −Ｓus）に重み付けを行う。
【０１０３】
次いで演算素子14c は、オリジナル画像信号Ｓorg と演算素子14b からの出力とを加算処理して第１の処理済画像信号Ｓ′を出力する。この出力された第１の処理済画像信号Ｓ′は、上述の処理によりオリジナル画像信号の高周波成分（Ｓorg −Ｓus）のうちの微小石灰化部分が強調処理された信号である。
【０１０４】
次にこの微小石灰化部分が強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′は、第２のローパスフィルタ21がこの微小石灰化部分が強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、29列×29行の画素マトリクスからなるボケマスクを設定し、上記式（14）（Ｎ＝29に設定）にしたがった演算を施して第２のボケマスク信号Ｓ′usを出力する。この第２のボケマスク信号Ｓ′usは29列×29行の比較的大きな画素マトリクスからなるボケマスクであるため、比較的低い周波数の信号となっている。
【０１０５】
演算素子24a は、第１の処理済画像信号Ｓ′から第２のローパスフィルタ21の出力である第２のボケマスク信号Ｓ′usを減算して、第１の処理済画像信号Ｓ′うちの高周波成分（Ｓ′−Ｓ′us）だけを出力する。ただし、この高周波成分は、前述したオリジナル画像信号Ｓorg の高周波成分（Ｓorg −Ｓus）よりは低い周波数成分まで含んでいることとなる。
【０１０６】
この第２のローパスフィルタ21および演算素子24a の作用と並行して、第１の処理済画像信号Ｓ′は第２の変換テーブル23に入力され、第２の変換テーブル23は、入力された第１の処理済画像信号Ｓ′の大きさに応じた強調係数βｄ（Ｓ′）を出力する。
【０１０７】
演算素子24b は、演算素子24a からの出力（Ｓ′−Ｓ′us）と、第２の変換テーブル23からの出力βｄ（Ｓ′）とを乗算処理して高周波成分（Ｓ′−Ｓ′us）に重み付けを行う。次いで演算素子24c は、第１の処理済画像信号Ｓ′と演算素子24b からの出力とを加算処理して第２の処理済画像信号Ｓprocを出力する。この出力された第２の処理済画像信号Ｓprocは、上述の処理により第１の処理済画像信号Ｓ′の高周波成分（Ｓ′−Ｓ′us）が強調処理され、特に第１の処理済画像信号Ｓ′が大きくなるにしたがって（例えばネガ画像においては濃度が高くなるにしたがって）その強調度合いが高いものとなる。
【０１０８】
したがって、本実施形態の画像処理装置によれば、第２のローパスフィルタ21で設定されたボケマスクのサイズに対応する第２の周波数よりも高い周波数の画像部分が強調処理されるとともに、この強調処理された第２の周波数よりも高い周波数帯域のうち第１のローパスフィルタ11で設定されたボケマスクのサイズに対応する第１の周波数（第２の周波数＜第１の周波数）帯域内にある放射線ノイズの強調を抑制しつつ微小石灰化部分をさらに強調処理することができる。これは特に、第１の周波数帯域外である第２の周波数と第１の周波数との間の中間周波数帯域にも強調処理したい画像部分（例えば、乳癌の他の１つの形態的特徴である腫瘤陰影など）が存在する場合に、これらを各別に所望の強調度合いで強調処理することができ、計算機支援画像診断等において非常に有用である。
【０１０９】
なお、本実施形態における第２の変換テーブル23として、第２のローパスフィルタ21から出力された第１の処理済画像信号Ｓ′のボケマスク信号Ｓ′usに応じた出力βｄ（Ｓ′us）を用いてもよく、上記実施形態と同様の作用効果を得ることができる。この場合、図４に示すように、第２の変換テーブル23には第１の処理済画像信号Ｓ′を入力させるのに代えて、第２のローパスフィルタ21からの出力を入力させる構成を採ればよい。
【０１１０】
また、モーフォロジーフィルタ12への入力信号としては上記オリジナル画像信号Ｓorg だけに限らず、オリジナル画像信号Ｓorg と第１のローパスフィルタ13からの出力信号である第１のボケマスク信号Ｓusとの差信号（前述の高周波成分（Ｓorg −Ｓus）に該当）を用いてもよい。この場合、図５に示すように、モーフォロジーフィルタ12へは、演算素子14a の出力値を入力する構成とすればよい。
【０１１１】
さらに、第１の処理済画像信号Ｓ′を得るための１回目の強調処理については、周波数帯域ごとに多段の強調処理を行うようにしてもよい。
【０１１２】
すなわち、例えば図６に示すように同一種類のローパスフィルタ11a ，11b ，11c を直列に３個接続し、各ローパスフィルタ11a ，11b ，11c の出力信号と入力信号との間で演算素子14ａ１，14ａ２，14ａ３によりそれぞれ差の演算を行う。これはローパスフィルタを１つ通過するごとにその出力信号（ボケマスク信号）に含まれる周波数成分が低いものとなるため、１つのローパスフィルタを通過する前後の信号間で差の演算を行うことにより、その通過したローパスフィルタの出力信号に含まれる最高の周波数成分で画像信号を分離することが可能となる。
【０１１３】
具体的には図６に示すように、オリジナル画像信号Ｓorg が最初に通過するローパスフィルタ11a を通過した後のボケマスク信号をＳus１、２番目のローパスフィルタ11b を通過した後のボケマスク信号をＳus２、３番目のローパスフィルタ11c を通過した後のボケマスク信号をＳus３とし、各ローパスフィルタの通過前後の信号間での差を演算する演算素子を14ａ１，14ａ２，14ａ３とすると、各演算素子14ａ１，14ａ２，14ａ３の出力信号ＳＨ，ＳＭ，ＳＬはそれぞれ以下に示すものとなる。
【０１１４】
ＳＨ＝Ｓorg −Ｓus１
ＳＭ＝Ｓus１−Ｓus２
ＳＬ＝Ｓus２−Ｓus３
したがって、出力信号ＳＨにはボケマスク信号Ｓus１が含む周波数（ｆＨとする）以下の周波数成分が除外された比較的高い周波数（ｆ＞ｆＨ成分からなり、出力信号ＳＭにはボケマスク信号Ｓus２が含む周波数（ｆＭとする）以下の周波数成分が除外されるとともにボケマスク信号Ｓus１が含む周波数以上の周波数成分も除外されているために出力信号ＳＭに含まれる周波数成分はｆＨ≧ｆ＞ｆＭとなり、同様に出力信号ＳＬに含まれる周波数成分はボケマスク信号Ｓus３が含む周波数をｆＬとしたときｆＭ≧ｆ＞ｆＬとなる。
【０１１５】
さらにモーフォロジーフィルタ12の出力を受けてこのモーフォロジー信号Ｓmor に応じた前記各周波数帯域ｆＨ，ｆＭ，ｆＬにそれぞれ対応する強調係数αｍ１（Ｓmor ），αｍ２（Ｓmor ），αｍ３（Ｓmor ）（以下、簡単のため単にαｍ１，αｍ２，αｍ３と表記する）を出力する３つの第１変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃと、各変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃから出力された各強調係数αｍ１，αｍ２，αｍ３と演算素子14ａ１，14ａ２，14ａ３からの各出力ＳＨ，ＳＭ，ＳＬとを対応する周波数帯域ごとに乗じる演算を行う演算素子14ｂ１・14ｂ２・14ｂ３と、各演算素子14ｂ１・14ｂ２・14ｂ３の出力と第３のローパスフィルタ11ｃの出力とを加算する演算素子14ｃ１・14ｃ２・14ｃ３とを備えている。
【０１１６】
各第１変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃは、例えば図７に示すように、高周波数帯域ｆＨについては（Ａ）に、中周波帯域ｆＭについては（Ｂ）に、低周波帯域ｆＬについては（Ｃ）にそれぞれ示すように、各周波数帯域に対応してモーフォロジー信号値Ｓmor に応じた出力である強調係数αｍ１，αｍ２，αｍ３を出力する。なお説明の便宜上、以下、変換テーブル13ａを高周波用変換テーブルと、変換テーブル13ｂを中周波用変換テーブルと、変換テーブル13ｃを低周波用変換テーブルと、それぞれ称するものとする。
【０１１７】
モーフォロジーフィルタ12から出力されたモーフォロジー信号Ｓmor は３つの第１変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃにそれぞれ入力される。このうち、高周波用変換テーブル13ａは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の高周波成分ＳＨに対応する強調係数αｍ１を出力し、中周波用変換テーブル13ｂは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の中周波成分ＳＭに対応する強調係数αｍ２を出力し、低周波用変換テーブル13ｃは入力されたモーフォロジー信号Ｓmor に応じて、前述の低周波成分ＳＬに対応する強調係数αｍ３をそれぞれ出力する。
【０１１８】
なお、超低周波成分ＳＬＬ（＝Ｓus３）に対応する強調係数を仮にαｍ４とし、モーフォロジー信号Ｓmor に応じた強調係数αｍ４を出力する超低周波用変換テーブルを設けてもよいが、本実施形態においてはこの超低周波成分ＳＬＬを個別に強調することを要しないため、αｍ４＝１（一定）として省略している。すなわち、ｎ個の周波数成分に分割された信号のうち（ｎ−１）個の周波数成分の強調度を低くして抑制度とすることによって、相対的に残りの１周波数成分の強調度を制御することができるからである。
【０１１９】
各変換テーブル13ａ，13ｂ，13ｃからの出力である強調係数αｍ１，αｍ２，αｍ３はそれぞれ対応する演算素子14ｂ１・14ｂ２・14ｂ３に入力される。一方、この演算素子14ｂ１，14ｂ２，14ｂ３には対応する演算素子14ａ１，14ａ２，14ａ３からそれぞれ前述の高周波成分ＳＨ、中周波成分ＳＭ、低周波成分ＳＬも入力され、演算素子14ｂ１，14ｂ２，14ｂ３はこれらを対応する組ごと（αｍ１とＳＨ，αｍ２とＳＭ，αｍ３とＳＬ）に乗算し、それぞれ演算素子14ｃ１，14ｃ２，14ｃ３に出力する。この作用は各周波数成分ごとにモーフォロジー信号に応じた重み付けを行うことを意味している。
【０１２０】
演算素子14ｃ１，14ｃ２，14ｃ３は演算素子14ｂ１，14ｂ２，14ｂ３からの出力を総和するとともに、第３のローパスフィルタ11ｃからの出力である超低周波成分ＳＬＬを加算し、下記式（23）に示す第１の処理済画像信号Ｓ′を出力する。
【数２５】
2005334677.tif 000027
【０１２１】
この第１の処理済画像信号Ｓ′は、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、各周波数成分ごとにモーフォロジー信号に応じた強調処理を施した信号であり、上述の構造要素Ｂのサイズ、ボケマスクのサイズ、分割する周波数帯域の数などを種々変化させることにより、また変換テーブルによる強調関数の形状を種々変えることにより、各周波数帯域に含まれる所望の信号成分だけを選択的に所望の強調度合いで強調処理を行うことができ、従来の強調処理と比べてよりきめ細かい強調の調節が可能となり、画像診断性能を向上させることができる。
【０１２２】
以下、２回目の強調処理については、この第１の処理済画像信号Ｓ′に対して前記の実施形態のものと同様の処理をなすため説明を省略する。
【０１２３】
なお、上記式（23）は一般式として式（24）のように表すことができる。
【数２６】
2005334677.tif 000028
【０１２４】
すなわち式（23）は式（24）において、超低周波成分ＳＬＬに乗じられるべき強調係数を１（＝一定）として省略したに過ぎない。したがって本実施形態においても上述したように、超低周波成分ＳＬＬに対してモーフォロジー信号に応じた強調係数を例えばαｍ４として設定し、これを超低周波成分ＳＬＬに乗じるようにしてもよい。
【０１２５】
このようにして得られた第２の処理済画像信号Ｓproc（図８（Ｂ）参照）は、図８に示すように、オリジナル画像信号Ｓorg （図８（Ａ）参照）の各周波数成分中の信号成分だけをそれぞれ選択的に、かつ強調度合いを自由に調整して強調処理することができる。
【０１２６】
図９は、図６に示した実施形態の画像処理装置において、モーフォロジー信号に応じた強調係数αｍとオリジナル画像信号に応じた強調係数αｄとを加算した結果の強調係数（αｍ＋αｄ）によりオリジナル画像信号の各周波数成分ＳＨ，ＳＭ，ＳＬを強調するようにした実施形態の画像処理装置を示す概略ブロック図である。
【０１２７】
図示の画像処理装置は、図６に示した実施形態の画像処理装置において、オリジナル画像信号Ｓorg の入力を受けて、オリジナル画像信号Ｓorg に応じた単調増加の強調係数αｄ（Ｓorg ）を出力するオリジナル画像信号依存の第３の変換テーブル16と、この第３の変換テーブル16から出力された、オリジナル画像信号Ｓorg に応じた強調係数αｄ（Ｓorg ）を互いに異なる増幅率で増幅する３つの増幅器15ａ，15ｂ，15ｃと、各増幅器15ａ，15ｂ，15ｃの各出力αｄ１（Ｓorg ），αｄ２（Ｓorg ），αｄ３（Ｓorg ）と周波数帯域がそれぞれ対応するモーフォロジーフィルタ12に基づく強調係数αｍ１（Ｓmor ），αｍ２（Ｓmor ），αｍ３（Ｓmor ）とを対応せしめて加算処理する演算素子14ｄ１，14ｄ２，14ｄ３とをさらに備えた構成である。
【０１２８】
ここで、増幅器15ａ，15ｂ，15ｃは、同一の入力値αｄ（Ｓorg ）が入力されたときに、15ａが最も大きい強調係数αｄ１（Ｓorg ）を出力し、15ｃが最も小さい小さい強調係数αｄ３（Ｓorg ）を出力し、15ｂが15ａと15ｃとの中間の強調係数αｄ２（Ｓorg ）を出力するように設定されている。
【０１２９】
以上のように構成された実施形態に係る画像処理装置によれば、高周波数成分ＳＨは、モーフォロジー信号Ｓmor に基づく強調係数αｍ１（Ｓmor ）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ１（Ｓorg ）との和に応じた強調係数α１で強調処理がなされ、中周波数成分ＳＭは、モーフォロジー信号Ｓmor に基づく強調係数αｍ２（Ｓmor ）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ２（Ｓorg ）との和に応じた強調係数α２で強調処理がなされ、低周波数成分ＳＬは、モーフォロジー信号Ｓmor に基づく強調係数αｍ３（Ｓmor ）とオリジナル画像信号Ｓorg に基づく強調係数αｄ３（Ｓorg ）との和に応じた強調係数α３で強調処理がなされる。
【０１３０】
このように本実施形態の画像処理装置は、モーフォロジー信号に基づく強調処理とオリジナル画像信号値に基づく強調処理とを組み合わせて強調処理を行うため、例えば人工骨等の局所的に濃度変化の激しい部分での過剰な強調（オーバーシュートまたはアンダーシュート）を抑制することができる。
【０１３１】
なお、モーフォロジー信号に基づく強調処理とオリジナル画像信号値に基づく強調処理とを組合わせの方法としては、上記実施形態のように、各強調処理のための強調係数同士の和を用いるものに限らず、これらの対応する強調係数同士を互いに乗じて新たな強調係数αｎを求めるようにしてもよい。
【０１３２】
さらにまた、演算素子14ｃ１，14ｃ２，14ｃ３の配置位置を、ローパスフィルタ11c の出力信号Ｓus３に加算処理する位置ではなく、図９に示すようにオリジナル画像信号Ｓorg と加算処理する位置に設けてもよい。この場合、第１の処理済画像信号Ｓ′は下記式（25）に示すようなものとなる。
【数２７】
2005334677.tif 000029
【０１３３】
この式（25）も式（23）と同様に、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、各周波数成分ごとにモーフォロジー信号に応じて強調度合いを変化させた信号を得ることを意味し、所望の周波数帯域ごとに、各周波数帯域に含まれる所望の大きさの画像部分だけに所望の強調処理を行うことができる。
【０１３４】
上記各実施形態の画像処理装置は、１つのモーフォロジーフィルタ12からの出力を３つの互いに異なる変換テーブルに入力することにより、オリジナル画像信号の各周波数成分に対する強調係数としたが、各周波数成分の周波数帯域に対応させて３つの互いに異なるモーフォロジーフィルタを用いる構成を採用することもできる。
【０１３５】
すなわち、図10はそのようなモーフォロジーフィルタを用いる構成の画像処理装置の概略ブロック図を示すものである。
【０１３６】
図10に示した画像処理装置は、上記図６に示した実施形態の画像処理装置において、１つのモーフォロジーフィルタ12に代えて、オリジナル画像信号Ｓorg の高周波数成分ＳＨに対応して設定された大きさの構造要素ＢＳを用いてオリジナル画像信号Ｓorg の第１のモーフォロジー信号Ｓmor1を求める第１のモーフォロジーフィルタ12ａと、中周波成分ＳＭに対応した大きさの構造要素ＢＭを用いてオリジナル画像信号Ｓorg の第２のモーフォロジー信号Ｓmor2を求める第２のモーフォロジーフィルタ12ｂと、低周波成分ＳＬに対応した大きさの構造要素ＢＬを用いてオリジナル画像信号Ｓorg のモーフォロジー信号Ｓmor3を求める第３のモーフォロジーフィルタ12ｃとを備えるとともに、高周波用変換テーブル13ａは第１のモーフォロジーフィルタ12ａの出力である第１のモーフォロジー信号Ｓmor1の入力を受けて、この第１のモーフォロジー信号Ｓmor1に応じた強調係数αｍ１（Ｓmor1）を出力するように、中周波用変換テーブル13ｂは第２のモーフォロジーフィルタ12ｂの出力である第２のモーフォロジー信号Ｓmor2の入力を受けてこの第２のモーフォロジー信号Ｓmor2に応じた強調係数αｍ２（Ｓmor2）を出力するように、低周波用変換テーブル13ｃは第３のモーフォロジーフィルタ12ｃの出力である第３のモーフォロジー信号Ｓmor3の入力を受けてこの第３のモーフォロジー信号Ｓmor3に応じた強調係数αｍ３（Ｓmor3）を出力するようにそれぞれ構成されている。
【０１３７】
なお各構造要素ＢＬ，ＢＭ，ＢＳは、ＢＬが最も大きく、ＢＳが最も小さく、ＢＭはＢＬとＢＳとの中間の大きさである。
【０１３８】
このように各構造要素ＢＳ，ＢＭ，ＢＬの大きさを設定することにより、各モーフォロジーフィルタ12ａ〜12ｃは、対応する大きさの画像部分については特徴的な値のモーフォロジー信号Ｓmor1，Ｓmor2，Ｓmor3を出力する。この各モーフォロジーフィルタ12ａ〜12ｃから出力されたモーフォロジー信号Ｓmor1，Ｓmor2，Ｓmor3に応じて、対応する各変換テーブル13ａ〜13ｃが強調係数αｍ１（Ｓmor1），αｍ２（Ｓmor2），αｍ３（Ｓmor3）を出力する。
【０１３９】
この出力された各強調係数αｍ１（Ｓmor1），αｍ２（Ｓmor2），αｍ３（Ｓmor3）が、演算素子14ｂ１，14ｂ２，14ｂ３により、対応する各周波数成分ＳＨ，ＳＭ，ＳＬに乗じられることにより、構造要素ＢＳ，ＢＭ，ＢＬの大きさに応じた画像部分を、強調係数αｍ１（Ｓmor1），αｍ２（Ｓmor2），αｍ３（Ｓmor3）に応じた強調度合いで各別に強調処理することができる。以下の作用，効果については前述の実施形態の画像処理装置と同様であるので説明を省略する。
【０１４０】
なお、本実施形態の画像処理装置においても図９に示した形態のものと同様に、図11に示すようにオリジナル画像信号の各周波数成分を、モーフォロジー信号に基づく強調処理とオリジナル画像信号値に基づく強調処理とを組み合わせた強調処理を行う構成とすることもできる。
【０１４１】
また、本発明の画像処理方法，装置においては、図10，11に示したモーフォロジーフィルタを複数個有する構成において、第１の変換テーブルを唯一のものとする構成を採ることもできる。この場合、図６に示した画像処理装置の構成とは逆の構成となり、複数のモーフォロジーフィルタと単数の第１の変換テーブルによって、各周波数成分に対応する強調係数を調整することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１４２】
【図１】本発明の画像処理装置の第１実施形態を示すブロック図
【図２】第１の変換テーブルを表す関数のグラフ
【図３】第２の変換テーブルを表す関数のグラフ
【図４】本発明の画像処理装置の第２実施形態を示すブロック図
【図５】本発明の画像処理装置の第３実施形態を示すブロック図
【図６】本発明の画像処理装置の第４実施形態を示すブロック図
【図７】第１の変換テーブルを表す関数のグラフ  （Ａ）高周波用変換テーブル，（Ｂ）中周波用変換テーブル，（Ｃ）低周波用変換テーブル
【図８】本発明の画像処理方法・装置の作用を示す説明図、（Ａ）オリジナル画像データ、（Ｂ）第２の処理済画像データ
【図９】本発明の画像処理装置の第５実施形態を示すブロック図
【図１０】本発明の画像処理装置の第６実施形態を示すブロック図
【図１１】本発明の画像処理装置の第７実施形態を示すブロック図
【図１２】モーフォロジー演算の基本的な作用を説明する図
【図１３】モーフォロジーフィルタにおける構造要素Ｂi （ｉ＝１，２，…，Ｍ；Ｍ＝４）を示す図
【図１４】スケルトン処理を示す説明図
【図１５】モーフォロジー演算による処理を具体的に説明するための濃度分布図
【図１６】本発明の画像処理方法・装置の作用を示す説明図、（Ａ）オリジナル画像データ、（Ｂ）第１の処理済画像データ、（Ｃ）第２の処理済画像データ
【符号の説明】
【０１４３】
11，21    ローパスフィルタ
12    モーフォロジーフィルタ
13    第１の変換テーブル
14ａ，14ｂ，14ｃ，24ａ，24ｂ，24ｃ    演算素子
23    第２の変換テーブル
Ｓorg   オリジナル画像信号
Ｓus    第１のボケマスク信号
Ｓ′    第１の処理済画像信号
Ｓproc  第２の処理済画像信号
【図１】
2005334677.tif 000056
【図２】
2005334677.tif 000057
【図３】
2005334677.tif 000058
【図４】
2005334677.tif 000059
【図５】
2005334677.tif 000060
【図６】
2005334677.tif 000061
【図７】
2005334677.tif 000062
【図８】
2005334677.tif 000063
【図９】
2005334677.tif 000064
【図１０】
2005334677.tif 000065
【図１１】
2005334677.tif 000066
【図１２】
2005334677.tif 000067
【図１３】
2005334677.tif 000068
【図１４】
2005334677.tif 000069
【図１５】
2005334677.tif 000070
【図１６】
2005334677.tif 000071