(57)【要約】【課題】  個々の画像特性にかかわらず高いマッチング精度を得る。【解決手段】    画像処理部は、ノイズ除去等の画像処理や、撮影部位(胸部、頭部、四肢など)の判別・分類等の認識に必要な処理を実行する。撮影部位判別では、撮影された画像が患者のどの部位であるかを自動的に判別する。画像処理においては、撮影部位について最適化されたパラメータを使用し、あるいは適宜パラメータ調整される。撮影部位の自動判別においては、撮影部位をカテゴリーとした「ボクセルマッチング法」が採用される。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録画像を統計処理することにより正規化の条件を求める手段と、
前記正規化の条件に基づいて前記登録画像を正規化する手段と、
前記登録画像のカテゴリーごとに、前記正規化された登録画像の確率ボクセルデータを求めて、カテゴリー確率ボクセルデータとする手段と、
前記正規化の条件に基づいて認識対象画像を正規化する手段と、
前記正規化された認識対象画像の各画素について、前記カテゴリー確率ボクセルデータのボクセル値を求め、これらボクセル値を足しこむことによりマッチング度を算出する手段と、
前記カテゴリーのうち前記マッチング度が最も高いカテゴリーに、前記認識対象画像を分類する手段と、
を備えた画像認識システム。
【請求項２】
前記正規化の条件は、登録画像の累積ヒストグラムにおける上下限の所定範囲を除去した画素値範囲に、前記認識対象画像の画素値範囲を合致させることを特徴とする請求項１記載の画像認識システム。        
【請求項３】
登録画像を統計処理することにより正規化の条件を求めるステップと、
前記正規化の条件に基づいて前記登録画像を正規化するステップと、
前記登録画像のカテゴリーごとに、前記正規化された登録画像の確率ボクセルデータを求めて、カテゴリー確率ボクセルデータとするステップと、
前記正規化の条件に基づいて認識対象画像を正規化するステップと、
前記正規化された認識対象画像の各画素について、前記カテゴリー確率ボクセルデータのボクセル値を求め、これらボクセル値を足しこむことによりマッチング度を算出するステップと、
前記カテゴリーのうち前記マッチング度が最も高いカテゴリーに、前記認識対象画像を分類するステップと、
を備えた画像認識方法。
【請求項４】
前記正規化の条件は、登録画像の累積ヒストグラムにおける上下限の所定範囲を除去した画素値範囲に、前記認識対象画像の画素値範囲を合致させることを特徴とする請求項３記載の画像認識方法。  
【請求項５】
請求項３または４記載の画像認識方法をコンピュータによって実現させるためのコンピュータ実行可能プログラム。
【請求項６】
請求項５記載のコンピュータ実行可能なプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はディジタル画像処理（コンピュータ画像処理）の分野における、画像認識システムおよび画像認識方法に属し、特に認識対象画像のカテゴリー分類に関する。
【背景技術】
【０００２】
比較的簡易な画像認識手法として、本願発明者は「ボクセルマッチング法」を提案した。
【０００３】
「ボクセルマッチング法」は、特徴量を用いずに確率ボクセルデータによって直接画像相互のマッチングを行うもので、例えば特許文献１において画像解析装置に応用されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２１０４４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、例えば、Ｘ線撮影において、被写体の体格の違い、撮影条件、ポジショニング等の個々の画像の特性により、同一撮影部位についても、撮影画像の画素値分布は異なったものとなる。このように異なる画素値分布の画像をそのまま用いて確率ボクセルデータを作成して、マッチング度を算出すると充分なマッチング精度は達成できない。
【０００６】
本発明はこのような従来の問題点を解消すべく創案されたもので、個々の画像の特性にかかわらずマッチング精度を高めることを目的とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、個々の画像特性にかかわらず高いマッチング精度を得ることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る画像認識システムは、登録画像を統計処理することにより正規化の条件を求める手段と、前記正規化の条件に基づいて前記登録画像を正規化する手段と、前記登録画像のカテゴリーごとに、前記正規化された登録画像の確率ボクセルデータを求めて、カテゴリー確率ボクセルデータとする手段と、前記正規化の条件に基づいて認識対象画像を正規化する手段と、前記正規化された認識対象画像の各画素について、前記カテゴリー確率ボクセルデータのボクセル値を求め、これらボクセル値を足しこむことによりマッチング度を算出する手段と、前記カテゴリーのうち前記マッチング度が最も高いカテゴリーに、前記認識対象画像を分類する手段とを備える。
【０００９】
本発明に係る画像認識システムにおいて、前記正規化の条件は、例えば、登録画像の累積ヒストグラムにおける上下限の所定範囲を除去した画素値範囲に、前記認識対象画像の画素値範囲を合致させるものである。
【００１０】
本発明に係る画像認識方法は、登録画像を統計処理することにより正規化の条件を求めるステップと、前記正規化の条件に基づいて前記登録画像を正規化するステップと、前記登録画像のカテゴリーごとに、前記正規化された登録画像の確率ボクセルデータを求めて、カテゴリー確率ボクセルデータとするステップと、前記正規化の条件に基づいて認識対象画像を正規化するステップと、前記正規化された認識対象画像の各画素について、前記カテゴリー確率ボクセルデータのボクセル値を求め、これらボクセル値を足しこむことによりマッチング度を算出するステップと、前記カテゴリーのうち前記マッチング度が最も高いカテゴリーに、前記認識対象画像を分類するステップとを備える。
【００１１】
本発明に係る画像認識方法において、前記正規化の条件は、例えば、登録画像の累積ヒストグラムにおける上下限の所定範囲を除去した画素値範囲に、前記認識対象画像の画素値範囲を合致させるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
次に本発明に係る画像認識システムおよび画像認識方法の好適な実施例を図面に基づいて説明する。
【実施例】
【００１３】
［画像認識システム］
図１は、本発明に係る画像認識システムを放射線画像処理システムに適用した実施例を示すブロック図である。
【００１４】
図１において、放射線画像処理システムはＸ線源３およびＸ線センサー１を有し、Ｘ線源３から曝射されたＸ線が患者２を透過してＸ線センサー１においてディジタル画像として検出される。
【００１５】
このディジタル画像は、Ｘ線センサー１から画像入力部５に入力され、画像入力部５から画像処理部７に取り込まれる。
【００１６】
放射線画像処理システムは、システム全体を制御するＸ線撮像システム制御部６を備え、Ｘ線撮像システム制御部６には、画像入力部５、画像処理部７の他に、Ｘ線源３を制御するＸ線発生装置制御部４、Ｘ線撮像画像を表示する撮像診断モニタ９、Ｘ線撮像システム制御部６を操作するための操作部１０、ディジタル画像を保存するための画像保存部８、およびネットワーク１１が接続されている。
【００１７】
ネットワーク１１にはプリンター１２、診断ワークステーション１３、画像データベース１４等が接続されている。
【００１８】
画像処理部７は、ノイズ除去等の画像処理や、撮影部位(胸部、頭部、四肢など)の判別・分類等の認識に必要な処理を実行する。
【００１９】
撮影部位判別では、撮影された画像が患者のどの部位であるかを自動的に判別する。画像処理においては、撮影部位について最適化されたパラメータを使用し、あるいは適宜パラメータ調整される。
【００２０】
撮影部位の自動判別においては、撮影部位をカテゴリーとした「ボクセルマッチング法」が採用される。
例えば、カテゴリー1が胸部を表わしているとすれば、過去に撮影された胸部画像を集めて胸部画像確率ボクセルデータを作成する。同様に頭部画像確率ボクセルデータ（カテゴリー２）、四肢画像確率ボクセルデータ（カテゴリー３）等を作成していく。
【００２１】
図２に示すように、ボクセルデータは、一般に、３次元空間を単位立方体もしくは直方体（ＶＯＸＥＬ：ボクセル）に分割して、ボクセルの集合体として立体形状データを表わす。各々のボクセルは、濃度値、密度などのデータを含み、ボクセルデータは２次元の平面画像データを３次元の空間画像に拡張したものとなっている。
【００２２】
ボクセルデータは、相互に直交するＸ軸、Y軸、Z軸によって定義される３次元空間で表現される。
一方、図３に示すように、確率ボクセルデータは、直交するＸ軸、Y軸の両者に直交する濃度値の軸を設け、これら３軸によって定義される３次元空間で定義され、各々のボクセルは存在確率のデータを含む。
【００２３】
図４に示すように、確率ボクセルデータＶＸ４は、画像の各画素（図４で画素Ｃ４のみ示す。）について、対応ボクセルにおける確率分布球ボクセルデータＤ４１を求め、全ての画像について、確率分布球ボクセルデータを足しこんだボクセルデータＤ４２を、全ての画素について足しこむことによって生成される。
【００２４】
図５に示すように、確率分布球ボクセルデータは、画素の存在確率を各ボクセルの中心からの距離の関数として表現したものである。
【００２５】
図９において、「ボクセルマッチング法」によるカテゴリー分類では、各カテゴリー（部位）の登録画像によってカテゴリー確率ボクセルデータを生成しておき、認識対象画像の各画素について、前記カテゴリー確率ボクセルデータのボクセル値を求め、これらボクセル値を足しこんだ後に、全画素数で除算することによりマッチング度を算出する。そして、最もマッチング度の高いカテゴリーに、認識対象画像を分類する。
【００２６】
しかし登録画像は、個々の画像の特性により、本来図６（ａ）のヒストグラムの画像が、図６（ｂ）に示すように画素値範囲が広がり、あるいは本来図７（ａ）のヒストグラムの画像が、図７（ｂ）に示すように画素値範囲がシフトする等、異なる画素値分布となることがある。
このように特性の異なる登録画像によってカテゴリー確率ボクセルデータを生成すると、充分なマッチング精度を得ることはできない。
【００２７】
そこで、１個の登録画像のヒストグラムが図８（ａ）であり、その画素値範囲がｄｗａであったとき、図８（ｂ）に示すように、その画素値範囲を所定画素値範囲ｄｗｂに変換して、登録画像を正規化する。
【００２８】
図８（ａ）ではヒストグラムの画素値範囲ｄｗａが狭いために、確率ボクセルデータの範囲ｗａは確率ボクセルの一部となる。一方、図８（ｂ）ではヒストグラムの画素値範囲が所定範囲ｄｗｂまで広げられたため、確率ボクセルデータの範囲ｗｂは確率ボクセルの全体Ｗにわたる。
【００２９】
このように正規化された画像の確率ボクセルデータは、常に確率ボクセル全体Ｗを占め、確率ボクセル内に占める領域のばらつきは無くなる。これによって、画像の特性にかかわらず、安定した確率ボクセルが得られる。
【００３０】
正規化のための画素値範囲には、登録画像全体の累積ヒストグラムを生成し、この累積ヒストグラムにおける上下限から所定範囲（例えば３％）を除いた画素値範囲を採用する。なお正規化のための画素値範囲は、認識対象画像により最適範囲を設定すべきである。
また正規化方法は、上記に限定されるものではなく、確率ボクセルデータを均一化し得る任意の方法を採用し得る。
［画像認識方法］
図１の画像認識システムによって実行される、画像認識方法を図１０乃至図１２に基づいて説明する。
【００３１】
図１０において、正規化のための画素値範囲の設定は以下の各ステップによって実行される。
【００３２】
ステップＳ１００１：まず登録画像全体の累積ヒストグラムを生成する。
【００３３】
ステップＳ１００２：ステップＳ１００１で生成された累積ヒストグラムにおいて、上限、下限の所定範囲（例えば全画素値範囲の３％）を除去し、ステップＳ１００３に進む。
【００３４】
ステップＳ１００３：ステップＳ１００２で所定範囲を除去され、残った画素値範囲を正規化の画素値範囲とする。
【００３５】
図１１において、カテゴリー確率ボクセルデータを生成するための、新たな登録画像の登録は以下の各ステップにより実行される。
【００３６】
ステップＳ１１０１：新たな登録画像のカテゴリー（部位）を操作部１０から入力し、ステップＳ１１０２に進む。
【００３７】
ステップ１１０３：新たな登録画像における各ボクセルの確立分布球を求め、この確率分布球を対応カテゴリー確率ボクセルデータの対応ボクセルに足しこむ。
【００３８】
図１２において、画像認識のための画像分類の処理は以下の各ステップにより実行される。
【００３９】
ステップＳ１２０１：まず認識対象画像を正規化し、ステップＳ１２０２に進む。
【００４０】
ステップＳ１２０２：認識対象画像の各画素について、各カテゴリー確率ボクセルデータにおける対応ボクセルのデータを求め、これらデータを全画素について積算する。さらに積算値を認識対象画像の全画素数で除算して、マッチング度を算出する。
【００４１】
ステップＳ１２０３：ステップＳ１２０２で算出した、マッチング度をソートする。
【００４２】
ステップＳ１２０４：ステップＳ１２０３のソート結果から、最大マッチング度のカテゴリーを決定し、認識対象画像をそのカテゴリーに分類する。
【００４３】
以上のとおり、正規化した登録画像によりカテゴリ確率ボクセルデータを生成するとともに、認識対象画像を正規化するので、マッチング度は、画像ごとの特性によらない安定したものとなる。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
以上の実施例はＸ線画像について説明し、カテゴリーは撮影部位を分類するものであったが、本発明はこれに限定されず、任意のカテゴリー分類に基づく、任意の画像認識システム、画像認識方法に適用し得ることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明に係る画像認識システムを放射線画像処理システムに適用した実施例を示すブロック図である。
【図２】一般的ボクセルデータを表わす概念図である。
【図３】確率ボクセルデータを表わす概念図である。
【図４】確率ボクセルデータの作成方法を表す概念図である。
【図５】確率分布球を表わす概念図である。
【図６】ヒストグラムの伸張を表わす概念図である。
【図７】ヒストグラムのシフトを表わす概念図である。
【図８】画像の正規化を表わす概念図である。
【図９】カテゴリー確率ボクセルデータを用いた画像分類方法を示す概念図である。
【図１０】本発明に係る画像認識方法の実施例における画素値範囲設定方法を示すフローチャートである。
【図１１】本発明に係る画像認識方法の実施例における、カテゴリー確率ボクセルデータに対する画像登録方法を示すフローチャートである。
【図１２】本発明に係る画像認識方法の実施例における、カテゴリー分類方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４６】
１  Ｘ線センサー
２  患者
３  Ｘ線源
４  Ｘ線発生装置制御部
５  画像入力部
６  Ｘ線撮影システム制御部
７  画像入力部
８  画像保存部
９  診断モニター
１０  操作部
１１  ネットワーク
１２  プリンター
１３  診断ワークステーション
１４  画像データベース
【図１】
2005165965.tif 000003
【図２】
2005165965.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2005165965.tif 000008
【図７】
2005165965.tif 000009
【図８】
2005165965.tif 000010
【図９】
2005165965.tif 000011
【図１０】
2005165965.tif 000012
【図１１】
2005165965.tif 000013
【図１２】
2005165965.tif 000014