(57)【要約】【課題】  イメージセンサを構成する複数の画素の感度ばらつきに基づいて被写体の放射線画像データを補正するのに好適な補正用画像データを、被写体を介さず且つ散乱線除去グリッドを介して放射線撮影して得た画像データから作成し、当該補正用画像データを用いて当該補正を行う放射線画像処理装置等を提供すること。【解決手段】  被写体を介さず且つ前記グリッドを介して放射線撮影して得た第１の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去して、補正用画像データを作成する作成手段と、被写体及び前記グリッドを介して放射線撮影して得た第２の画像データを、前記補正用画像データを用いて補正する補正手段とから放射線画像処理装置を構成する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線画像を処理する放射線画像処理装置であって、
被写体を介さず且つ前記グリッドを介して放射線撮影して得た第１の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去して、補正用画像データを作成する作成手段と、
被写体及び前記グリッドを介して放射線撮影して得た第２の画像データを、前記補正用画像データを用いて補正する補正手段とを有することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項２】
前記作成手段は、画像全体にわたって定常であるという前記画像成分の特徴に基づいて前記第１の画像データから前記画像成分を作成する画像成分作成手段と、該画像成分作成手段により作成された前記画像成分を前記第１の画像データから除去する除去手段とを有することを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装置。
【請求項３】
前記作成手段は、前記画像成分の呈する周期的なパターンの空間周波数及び方向のうち少なくとも該空間周波数を、前記第１の画像データを解析して得る解析手段を有することを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装置。
【請求項４】
前記作成手段は、前記解析手段の解析結果に基づいて前記第１の画像データから前記画像成分を含む所定成分を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により得た前記所定成分を加工して前記画像成分を得る加工手段と、
前記加工手段により得た前記画像成分を前記第１の画像データから除去する除去手段とを有することを特徴とする請求項３記載の放射線画像処理装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、前記第１の画像データから、前記解析手段により得た前記空間周波数を有する成分を前記所定成分として抽出するフィルタリングを行うことを特徴とする請求項４記載の放射線画像処理装置。
【請求項６】
前記加工手段は、前記所定成分の加工処理として、前記所定成分の非定常な部分を、前記所定成分の定常な部分から推定して加工する処理を実行することを特徴とする請求項４記載の放射線画像処理装置。
【請求項７】
前記加工手段は、前記所定成分の包絡線情報に基づいて、前記非定常な部分を検出することを特徴とする請求項６記載の放射線画像処理装置。
【請求項８】
前記加工手段は、前記所定成分の定常な部分及び前記空間周波数に基づいて、前記画像成分に対応する正弦波の振幅及び位相を推定し、当該推定結果に基づいて、前記非定常な部分の補修を行うことを特徴とする請求項６記載の放射線画像処理装置。
【請求項９】
前記加工手段は、前記補修後の前記所定成分に対して、さらなるフィルタリングを行って前記画像成分を得ることを特徴とする請求項８記載の放射線画像処理装置。
【請求項１０】
前記加工手段は、前記非定常な部分のうち所定の条件を満たす前記非定常な部分を所定値に置換して前記画像成分を得ることを特徴とする請求項６記載の放射線画像処理装置。
【請求項１１】
前記作成手段は、前記第１の画像データから選択した所定のラインについて、前記画像成分の作成処理を実行することを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装置。
【請求項１２】
前記作成手段は、複数のラインの平均の結果に対して、前記作成処理を実行することを特徴とする請求項１１記載の放射線画像処理装置。
【請求項１３】
前記作成手段は、前記作成処理を実行しなかったラインの前記画像成分として、当該ライン近隣の前記作成処理の実行されたラインから取得した前記画像成分を用いることを特徴とする請求項１１記載の放射線画像処理装置。
【請求項１４】
前記グリッドの装着を検出する検出手段を備え、前記作成手段は、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記補正用画像データを作成することを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装置。
【請求項１５】
前記被写体及びグリッドを透過した放射線強度の空間分布のうち、撮像対象の該空間分布の範囲以上の大きさの受像面を有する固体撮像素子により前記放射線画像を取得する撮像手段を備えることを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装置。
【請求項１６】
前記画像成分作成手段により作成された前記画像成分を記憶する画像成分記憶手段を備えることを特徴とする請求項２記載の放射線画像処理装置。
【請求項１７】
前記作成手段は、被写体及び前記グリッドを介さずに放射線撮影して得た第３の画像データを用いて前記第１の画像データを補正することにより、前記第１の画像データから前記画像成分を作成する画像成分作成手段と、該画像成分作成手段により作成された前記画像成分を前記第１の画像データから除去する除去手段とを有することを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装置。
【請求項１８】
前記画像成分作成手段は、画像全体にわたって定常であるという前記画像成分の特徴に基づいて、前記第３の画像データによる補正後の前記第１の画像データから前記画像成分を作成することを特徴とする請求項１７記載の放射線画像処理装置。
【請求項１９】
被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線画像を処理する放射線画像処理装置であって、
被写体を介さず且つ前記グリッドを介して放射線撮影して得た第１の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去して、補正用画像データを作成する作成手段と、
被写体及び前記グリッドを介して放射線撮影して得た第２の画像データを、前記補正用画像データを用いて補正する補正手段と、
前記補正手段による補正後の第２の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去する除去手段とを有することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項２０】
複数の機器が互いに通信可能に接続されて構成され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１〜１９の何れかに記載の放射線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２１】
被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線画像を処理する放射線画像処理方法であって、
被写体を介さず且つ前記グリッドを介して放射線撮影して得た第１の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去して、補正用画像データを作成する作成ステップと、
被写体及び前記グリッドを介して放射線撮影して得た第２の画像データを、前記補正用画像データを用いて補正する補正ステップとを有することを特徴とする放射線画像処理方法。
【請求項２２】
被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線画像を処理する放射線画像処理方法であって、
被写体を介さず且つ前記グリッドを介して放射線撮影して得た第１の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去して、補正用画像データを作成する作成ステップと、
被写体及び前記グリッドを介して放射線撮影して得た第２の画像データを、前記補正用画像データを用いて補正する補正ステップと、
前記補正ステップによる補正後の第２の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去する除去手段とを有することを特徴とする放射線画像処理方法。
【請求項２３】
請求項１〜１９の何れかに記載の放射線画像処理装置の機能、又は請求項２０に記載の画像処理システムの機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読出可能な記憶媒体。
【請求項２４】
請求項２１又は２２に記載の放射線画像処理方法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録したコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２５】
請求項１〜１９の何れかに記載の放射線画像処理装置の機能、又は請求項２０に記載の画像処理システムの機能をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【請求項２６】
請求項２１又は２２に記載の放射線画像処理方法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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線画像を処理する放射線画像処理装置、画像処理システム、放射線画像処理方法、当該装置若しくはシステムの機能又は当該方法の処理ステップをコンピュータに実現又は実行させるためのプログラム、及び当該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に関する。
【背景技術】
【０００２】
被写体を透過した、Ｘ線を代表とする放射線の透過分布を検出することにより、被写体、特に人体の内部を観察する場合、近年、フラットパネルＸ線センサと呼ばれる半導体を用いた大判のイメージセンサ（固体撮像素子）で被写体を透過した放射線を直接受けることにより、被写体の放射線画像を取得することが一般化しつつある。
【０００３】
放射線が被写体を透過するときには、一部の放射線が散乱され、その影響で画像のコントラストが低下する。この散乱された放射線（以下、散乱線ともいう）を取り除くための技術には、従来から革新的な進歩がない。依然として、散乱線除去グリッド（以下単にグリッドともいう）と呼ばれる所定の指向性をもって配列された複数の鉛板からなる部材を被写体とイメージセンサとの間に配置し、この散乱線除去グリッドにより所定の指向性をもった放射線のみを透過させることにより、イメージセンサに到達する散乱線を低減させることが行われている。しかし、散乱線除去グリッドを用いると、その陰影が、イメージセンサにより取得された画像の中に縞状の画像情報（以下グリッド像ともいう）として写り込んでしまう。
【０００４】
フラットパネルＸ線センサ等のイメージセンサを用いる場合、当該イメージセンサを構成する複数の画素には感度にばらつきがあるため、当該イメージセンサにより取得された画像データを当該感度ばらつきに基づいて補正することが行われる。例えば、フラットパネルＸ線センサは、半導体製造技術により製造され、平面状に並べられた複数の画素から構成される。当該複数の画素には、半導体製造工程等における製造精度等の影響で、感度にばらつきがあり、よって上述のような画像補正が必要となる。このような画像補正は、一般的には、被写体無しで撮影して得た画像に基づいて基準画像（補正用画像ともいう）を作成し、被写体を撮影して得た画像を当該基準画像で画素毎に除算することにより行われている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
被写体を介さずに且つグリッドを介して得た放射線画像情報に基づいて作成した基準画像により上述の画像補正を行う場合、次のような問題点がある。
【０００６】
第１に、Ｘ線源とイメージセンサとの位置変化により、イメージセンサにより取得された画像におけるグリッド像の位置が変化してしまうため、安定した基準画像を得ることができない。
【０００７】
第２に、被写体及びグリッドを介して撮影して得た放射線画像におけるグリッド像は、そのコントラストが被写体の影響で変化し、基準画像におけるグリッド像と異なるため、やはり安定した基準画像を得ることができない。
【０００８】
グリッド像の位置変化を、図４を用いて説明する。同図において、３０１ａで示す位置にＸ線源があり、３０３で示す位置に複数の鉛箔からなるグリッドが存在し、３０２で示す位置にイメージセンサがあるとする。同図で示すように、あるグリッド箔の陰影は３０４ａの位置に写る。次に同図において、Ｘ線源の位置が３０１ａから距離Ｄだけ離れた３０１ｂの位置に移動したとする。そのときの同じグリッド箔の陰影の位置は３０４ｂの位置に移動する。実際問題として、グリッドとイメージセンサとの距離（隙間）Ｔはゼロにはならず、イメージセンサの保護、機械的取り付けにあたっての要求等から５ｍｍ程度となる。Ｘ線源とグリッドとの距離をＬとすると、Ｘ線源の３０１ａから３０１ｂの移動による、グリッド箔の陰影の移動距離△Ｄは、△Ｄ＝ＤＴ／Ｌで表される。たとえば、距離Ｌを１８００ｍｍ、Ｔを５ｍｍ、Ｄを５０ｍｍとすると、△Ｄ≒０．１４ｍｍとなる。通常人体画像の診断のために用いられるイメージセンサの画素間の距離は０．１〜０．２ｍｍ程度であるため、Ｘ線源の位置が５ｃｍ移動しただけで、グリッド箔の陰影はイメージセンサ上でほぼ１画素分の距離だけ移動してしまう。
【０００９】
通常の医療現場において、基準画像を得るために撮影したときと、被写体画像を得るために撮影したときとの間で、Ｘ線源の位置が５ｃｍ程度移動してしまうことはないとはいえない。また、グリッドは１方向（通常縦方向）の縞模様である（Ｘ線入射方向から見て鉛箔がストライプ状に配列された構造を有する）が、取り付け精度等の影響で、全体が傾く（グリッドのストライプの方向がイメージセンサの画素の配列方向に対して安定しない）可能性もある。
【００１０】
被写体によるグリッド像のコントラスト変化は、被写体によるＸ線吸収、Ｘ線質変化又は散乱線の発生等の影響でグリッド像のコントラストが低下する現象である。この現象により、被写体画像には基準画像におけるグリッド像とは異なるコントラストのグリッド像が重畳される。
【００１１】
このような場合、グリッド像が重畳した被写体画像とグリッド像が存在する基準画像との除算を行っても、グリッド像が消去もしくは低減されるどころか、逆に強調されたり、あるいは、被写体画像中のグリッド像と基準画像中のグリッド像とが相俟って複雑な２次元模様を付与してしまうことが起こり得る。
【００１２】
また、被写体画像上に存在する周期的なグリッド像を空間フィルタリング等の手法により除去する技術が知られている。しかし、基準画像にグリッド像が存在し、上述のように被写体画像を基準画像で除算することにより、グリッド像が除去されずに補正後の画像に複雑なパターンが形成（重畳）されると、当該補正後の画像から空間フィルタリング等の手法により当該パターンを除去することが非常に困難となる。
【００１３】
また、被写体を介さない撮影の場合には散乱線が存在しないため、グリッドを介さずに撮影して基準画像を得ればよい（グリッドを介さずに撮影して基準画像を得るべきである）が、現実問題として、グリッドをその都度取り外して撮影することは煩雑な作業であり、好まれない。
【００１４】
本発明は、以上のような問題点を解決するためになされたものであり、イメージセンサ（固体撮像素子）を構成する複数の画素の感度ばらつきに基づいて被写体の放射線画像データを補正するのに好適な補正用画像データを、被写体を介さず且つ散乱線除去グリッドを介して放射線撮影して得た画像データから作成し、当該補正用画像データを用いて当該補正を行う放射線画像処理装置、画像処理システム、放射線画像処理方法、当該装置若しくはシステムの機能又は当該方法の処理ステップをコンピュータに実現又は実行させるためのプログラム、及び当該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を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上述の目的を達成するために、第１の発明は、被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線画像を処理する放射線画像処理装置であって、被写体を介さず且つ前記グリッドを介して放射線撮影して得た第１の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去して、補正用画像データを作成する作成手段と、被写体及び前記グリッドを介して放射線撮影して得た第２の画像データを、前記補正用画像データを用いて補正する補正手段とを有することを特徴とする。
【００１６】
第２の発明は、前記第１の発明において、前記作成手段は、画像全体にわたって定常であるという前記画像成分の特徴に基づいて前記第１の画像データから前記画像成分を作成する画像成分作成手段と、該画像成分作成手段により作成された前記画像成分を前記第１の画像データから除去する除去手段とを有することを特徴とする。
【００１７】
第３の発明は、前記第１の発明において、前記作成手段は、前記画像成分の呈する周期的なパターンの空間周波数及び方向のうち少なくとも該空間周波数を、前記第１の画像データを解析して得る解析手段を有することを特徴とする。
【００１８】
第４の発明は、前記第３の発明において、前記作成手段は、前記解析手段の解析結果に基づいて前記第１の画像データから前記画像成分を含む所定成分を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により得た前記所定成分を加工して前記画像成分を得る加工手段と、前記加工手段により得た前記画像成分を前記第１の画像データから除去する除去手段とを有することを特徴とする。
【００１９】
第５の発明は、前記第４の発明において、前記抽出手段は、前記第１の画像データから、前記解析手段により得た前記空間周波数を有する成分を前記所定成分として抽出するフィルタリングを行うことを特徴とする。
【００２０】
第６の発明は、前記第４の発明において、前記加工手段は、前記所定成分の加工処理として、前記所定成分の非定常な部分を、前記所定成分の定常な部分から推定して加工する処理を実行することを特徴とする。
【００２１】
第７の発明は、前記第６の発明において、前記加工手段は、前記所定成分の包絡線情報に基づいて、前記非定常な部分を検出することを特徴とする。
【００２２】
第８の発明は、前記第６の発明において、前記加工手段は、前記所定成分の定常な部分及び前記空間周波数に基づいて、前記画像成分に対応する正弦波の振幅及び位相を推定し、当該推定結果に基づいて、前記非定常な部分の補修を行うことを特徴とする。
【００２３】
第９の発明は、前記第８の発明において、前記加工手段は、前記補修後の前記所定成分に対して、さらなるフィルタリングを行って前記画像成分を得ることを特徴とする。
【００２４】
第１０の発明は、前記第６の発明において、前記加工手段は、前記非定常な部分のうち所定の条件を満たす前記非定常な部分を所定値に置換して前記画像成分を得ることを特徴とする。
【００２５】
第１１の発明は、前記第１の発明において、前記作成手段は、前記第１の画像データから選択した所定のラインについて、前記画像成分の作成処理を実行することを特徴とする。
【００２６】
第１２の発明は、前記第１１の発明において、前記作成手段は、複数のラインの平均の結果に対して、前記作成処理を実行することを特徴とする。
【００２７】
第１３の発明は、前記第１１の発明において、前記作成手段は、前記作成処理を実行しなかったラインの前記画像成分として、当該ライン近隣の前記作成処理の実行されたラインから取得した前記画像成分を用いることを特徴とする。
【００２８】
第１４の発明は、前記第１の発明において、前記グリッドの装着を検出する検出手段を備え、前記作成手段は、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記補正用画像データを作成することを特徴とする。
【００２９】
第１５の発明は、前記第１の発明において、前記被写体及びグリッドを透過した放射線強度の空間分布のうち、撮像対象の該空間分布の範囲以上の大きさの受像面を有する固体撮像素子により前記放射線画像を取得する撮像手段を備えることを特徴とする。
【００３０】
第１６の発明は、前記第２の発明において、前記画像成分作成手段により作成された前記画像成分を記憶する画像成分記憶手段を備えることを特徴とする。
【００３１】
第１７の発明は、前記第１の発明において、前記作成手段は、被写体及び前記グリッドを介さずに放射線撮影して得た第３の画像データを用いて前記第１の画像データを補正することにより、前記第１の画像データから前記画像成分を作成する画像成分作成手段と、該画像成分作成手段により作成された前記画像成分を前記第１の画像データから除去する除去手段とを有することを特徴とする。
【００３２】
第１８の発明は、前記第１７の発明において、前記画像成分作成手段は、画像全体にわたって定常であるという前記画像成分の特徴に基づいて、前記第３の画像データによる補正後の前記第１の画像データから前記画像成分を作成することを特徴とする。
【００３３】
第１９の発明は、被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線画像を処理する放射線画像処理装置であって、被写体を介さず且つ前記グリッドを介して放射線撮影して得た第１の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去して、補正用画像データを作成する作成手段と、被写体及び前記グリッドを介して放射線撮影して得た第２の画像データを、前記補正用画像データを用いて補正する補正手段と、前記補正手段による補正後の第２の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去する除去手段とを有することを特徴とする。
【００３４】
第２０の発明は、複数の機器が互いに通信可能に接続されて構成され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、前記第１〜１９の発明の何れかの放射線画像処理装置の機能を有することを特徴とする。
【００３５】
第２１の発明は、被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線画像を処理する放射線画像処理方法であって、被写体を介さず且つ前記グリッドを介して放射線撮影して得た第１の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去して、補正用画像データを作成する作成ステップと、被写体及び前記グリッドを介して放射線撮影して得た第２の画像データを、前記補正用画像データを用いて補正する補正ステップとを有することを特徴とする。
【００３６】
第２２の発明は、被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた放射線画像を処理する放射線画像処理方法であって、被写体を介さず且つ前記グリッドを介して放射線撮影して得た第１の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去して、補正用画像データを作成する作成ステップと、被写体及び前記グリッドを介して放射線撮影して得た第２の画像データを、前記補正用画像データを用いて補正する補正ステップと、前記補正ステップによる補正後の第２の画像データから、前記グリッドに起因する画像成分を除去する除去手段とを有することを特徴とする。
【００３７】
第２３の発明は、前記第１〜１９の発明の何れかの放射線画像処理装置の機能、又は前記第２０の発明の画像処理システムの機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読出可能な記憶媒体である。
【００３８】
第２４の発明は、前記第２１又は２２の発明の放射線画像処理方法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録したコンピュータ読取可能な記憶媒体である。
【００３９】
第２５の発明は、前記第１〜１９の発明の何れかの放射線画像処理装置の機能、又は前記第２０の発明の画像処理システムの機能をコンピュータに実現させるためのプログラムである。
【００４０】
第２６の発明は、前記第２１又は２２の発明の放射線画像処理方法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である。
【発明の効果】
【００４１】
以上説明したように本発明によれば、イメージセンサ（固体撮像素子）を構成する複数の画素の感度ばらつきに基づいて被写体画像データを補正するのに好適な補正用画像データを、被写体を介さず且つ散乱線除去グリッドを介して放射線撮影して得た画像データから作成することのできる放射線画像処理装置、画像処理システム、放射線画像処理方法、当該装置若しくはシステムの機能又は当該方法の処理ステップをコンピュータに実現又は実行させるためのプログラム、及び当該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を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態にかかるＸ線画像撮影装置（放射線画像処理装置）をブロック図として模式的に示したものである。同図において符号１はＸ線発生装置であって、不図示の制御装置により制御されると共に高電圧を供給され、矢印で示す方向にＸ線を発するものである。２は人体で代表される被写体であり、３は被写体２を支持する寝台である。４は被写体から発せられる散乱線を除去し、主として直接線を選択的に透過させる目的で配置される散乱線除去グリッドである。５は被写体を透過したＸ線の強度分布（Ｘ線像）を電気信号に変換する目的で使用されるＸ線イメージセンサ（フラットパネルセンサ）であって、平面状且つマトリックス状に配列された複数の画素から構成される大判の固体撮像素子を用いて構成されるものである。以下、このＸ線イメージセンサをフラットパネルセンサと呼称する。Ｘ線像はフラットパネルセンサ５によって、２次元平面上で空間的にサンプリングされる。通常の人体内部構造（人体部位）を撮影する場合、このサンプリングのピッチは１００〜２００μｍ程度に設定されている。フラットパネルセンサ５は、不図示のコントローラによって制御され、入射したＸ線量に応じて画素毎に生じた電荷が、順次走査されて、電気量（電圧又は電流）に変換されることにより、Ｘ線画像データを電気信号として出力する。
【００４３】
６はフラットパネルセンサ５から出力されるアナログの電気量をデジタル値に変換するＡ／Ｄ変換器である。７はＡ／Ｄ変換されたデジタル値を画像情報として一旦記憶するメモリ（記憶部）である。８は、７のメモリを読み出し、読み出された画像情報を２つのメモリ（記憶部）９又は１０に選択的に記憶させる切替え手段である。メモリ９はＸ線を曝射せずに撮影してフラットパネルセンサから出力される画像信号をオフセット固定パタン画像として記憶するメモリであり、メモリ１０はＸ線を曝射して得られた被写体２の画像を記憶するメモリである。
【００４４】
具体的な撮影は、被写体を透過したＸ線量をモニタする不図示のＸ線量測定装置（通常フォトタイマと呼ばれる）をＸ線曝射制御に用い、曝射されるＸ線量の積算値が所定値になった瞬間にＸ線曝射を停止するようにして行われる。本装置のコントローラは、Ｘ線曝射が停止した直後にフラットパネルセンサ５を走査し、被写体の画像情報をメモリ７に取り込み、切替え手段８をＡ側に設定し、メモリ７の画像情報をメモリ１０に記憶させる。その直後に、Ｘ線曝射を行わずにフラットパネルセンサ５を駆動し、前述のフォトタイマを用いて決定された撮影時間（Ｘ線曝射時間）と同じ時間だけ電荷を蓄積する。その後、フラットパネルセンサ５を走査して出力される画像データをオフセット固定パタンデータとしてメモリ７に記憶させる。オフセット固定パタン画像データは、切替え手段８をＢ側に設定することにより、メモリ９に記憶される。
【００４５】
１１はメモリ９及び１０に記憶される２つの画像間の差分演算を行う差分演算器であり、実質的にメモリ１０の各画素値から、その位置が対応するメモリ９の各画素値を順次差し引く演算を行うものである。１２は差分演算器１１の演算結果を記憶するメモリ（記憶部）である。
【００４６】
１３は、除算を減算により遂行するために、メモリ１２に記憶される画像データをその対数値に変換する参照テーブル（Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ、ＬＵＴ）である。１４はＬＵＴ１３からのデータを２つのメモリ（記憶部）１５又は１６に選択的に記憶させる切替え手段である。メモリ１２に記憶される被写体の画像データは、ＬＵＴ１３により対数変換され、切替え手段１４をＣ側に設定することにより、メモリ１５に記憶される。
【００４７】
メモリ１６は本Ｘ線画像撮影装置でキャリブレーション撮影と呼称される操作を行ったときに得られる画像を記憶するメモリである。キャリブレーション撮影では、上述と同様の動作で画像データを取得し、当該画像データを、切替え手段１４をＤ側に設定することによりメモリ１６に記憶させるが、被写体２を介さずに且つグリッド４を介して撮影を実行することが通常の被写体撮影とは異なる。
【００４８】
通常このキャリブレーション撮影は、例えば始業時等に一日一回程度行われるものであり、この操作によって、フラットパネルセンサを構成する複数の画素の感度ばらつき（ゲインばらつきともいう）に基づく画像補正を行うための基準画像データ（補正用画像データともいう）を取得する。
【００４９】
１７はメモリ１６に記憶された、被写体２を介さずに且つグリッド４を介して撮影して得た画像データから、グリッドに起因する縞状画像成分のみを選択的に除去するグリッド像除去手段（グリッド像除去部）である。１８はグリッド像除去手段１７の処理結果、すなわちフラットパネルセンサを構成する複数の画素の感度ばらつき（ゲインばらつき）データに対応する基準画像データ（補正用画像データ）を記憶するメモリ（記憶部）である。
【００５０】
１９は減算手段（減算部）であり、メモリ１５に記憶された被写体の画像データから、メモリ１８に記憶された基準画像データを減算（各画像データは対数変換ＬＵＴ１３を経ているため、実質的には画像間の除算に相当）する。２０は、減算手段１９によって、フラットパネルセンサを構成する複数の画素の感度ばらつき（ゲインばらつき）に基づく画像補正の行われた後の画像データを記憶するメモリ（記憶部）である。
【００５１】
図２はグリッド像除去手段１７の構成を示すものであり、１７１はメモリ１６に記憶された画像データを一旦記憶するメモリ（記憶部）、１７３はメモリ１７１に記憶された画像データから、グリッドに起因した縞状画像成分の特徴に基づいてグリッドに起因した縞状画像成分のみを抽出するグリッド成分抽出手段（グリッド成分抽出部）、１７４はグリッド成分抽出手段１７３により抽出された、グリッドに起因した縞状画像成分データを記憶するメモリ（記憶部）、１７２は減算手段（減算部）であり、メモリ１７１に記憶された画像データから、メモリ１７４に記憶された画像データを減算することにより、上述の基準画像データ（補正用画像データ）を得るものである。
【００５２】
グリッド成分抽出手段１７３は、その詳細は後述するが、基本的には、グリッド縞（グリッドに起因する画像成分）が、本来一定の空間周波数を有し且つ画像全体にわたって定常であるという性質を利用した処理を行う。すなわち、対象画像から空間フィルタリングによりグリッド縞成分を抽出し、当該グリッド縞成分から非定常な部分を発見し、当該非定常部分を定常なデータに変換することにより、本来のグリッド縞成分を作成する。
【００５３】
図１のメモリ１８に記憶される基準画像データにはキャリブレーション撮影時のグリッドに起因する画像成分が重畳されていないため、メモリ２０に記憶された被写体の画像データには、被写体撮影時のグリッドに起因する画像成分のみが重畳されている。従って、図１の２１はグリッド像除去手段１７と同様のグリッド像除去手段であるが、グリッド像除去手段２１は被写体撮影時に重畳されたグリッド縞成分（グリッドに起因する画像成分）を、グリッド像除去手段１７と同様の作用により除去することができる。
【００５４】
グリッド像除去手段２１によって処理された後の画像データは、更なる処理を施されてもよく、例えば、階調処理、ダイナミックレンジ変更処理又は空間周波数処理等の画像診断に供されるのに適した画像処理を施された後に、ディスプレイ装置、プリント装置又はファイリング装置等に代表される外部機器に転送される。
【００５５】
尚、本実施の形態及び以下の他の実施の形態において、グリッド縞成分が完全には除去されないこと、例えばグリッド縞成分が多少残留するようなことも起こり得る。しかし、そのような場合であっても、グリッド縞成分が十分に低減されていれば、各実施の形態の効果を得ることができ、各実施の形態の目的を達成することができる。
【００５６】
［第２の実施の形態］
図３は、第２の実施の形態にかかるＸ線画像撮影装置（放射線画像処理装置）を示したブロック図であり、図１のＸ線画像撮影装置と同様に動作する構成部には同じ符号を付し、その説明は適宜省略する。
【００５７】
本第２の実施の形態の特徴は、メモリ（記憶部）２２及び差分演算器２３を用いた点にある。メモリ２２には、本Ｘ線画像撮影装置の製造時又は設置時等において、被写体２及びグリッド４を介さずに曝射されたＸ線を撮影して得たフラットパネルセンサの感度ばらつきデータ（ゲインばらつきデータ）が保持されている。尚、この感度ばらつきデータは対数変換を施されたものであり、図１のＸ線画像撮影装置と同様の構成部１、３及び５乃至１６を用いて取得することができ、また、取得されたデータをメモリ２２に記憶するように構成することができる。差分演算器２３は、第１の実施の形態で説明したキャリブレーション撮影において、グリッドを装着し且つ被写体なしで撮影して得られたメモリ１６に記憶される画像データからメモリ２２に記憶される感度ばらつきデータを減算するものである（この減算は、両画像データが対数変換を施されていることから、実質的には画像間の除算に相当する）。この減算処理によって、グリッド縞成分のみが抽出され、得られたグリッド縞成分データがメモリ１８に記憶される。ここで、メモリ１６に記憶される画像データは、グリッドによって変調されたＸ線の強度分布がフラットパネルセンサによって検出されて得られる画像データ、すなわち、フラットパネルセンサの感度ばらつきデータとグリッド縞成分データとが重畳された画像データであるため、メモリ１６に記憶される画像データからメモリ２２に記憶される感度ばらつきデータを減算（実質的には除算）することにより、グリッド縞成分のみが抽出されることになる。尚、メモリ２２に記憶される感度ばらつきデータは、メモリ１６に記憶される画像データにおけるフラットパネルセンサの感度ばらつきデータの成分と実質的に等しい必要があるため、メモリ２２及びメモリ１６に記憶される両画像データを得るときの撮影条件を実質的に等しくする必要がある。
【００５８】
しかし、実際問題としては、本Ｘ線画像撮影装置の製造時又は設置時等メモリ２２に記憶される画像データを得る時とキャリブレーション撮影時との間で、撮影環境又はＸ線照射分布等が異なるため、上述のようにしてグリッド縞成分のみを抽出することが困難な場合も起こり得る。このような場合には、差分演算器２３で得られた画像データからグリッド縞成分のみを抽出する、グリッド成分抽出手段１７３と同様のグリッド成分抽出手段２４を更に設けれることにより、正確にグリッド縞成分を抽出することができる。２５は差分演算器であり、メモリ１６に記憶される画像データから、差分演算器２３又はグリッド成分抽出手段２４で得られた画像データを減算するものである。差分演算器２５によって、フラットパネルセンサの複数の画素の感度ばらつきデータ（ゲインばらつきデータ）のみの画像データが得られ、当該画像データは基準画像データ（補正用画像データ）としてメモリ１８に記憶される。
【００５９】
本第２の実施の形態の主旨は、グリッド縞成分の抽出精度の向上にある。メモリ１６に記憶されている画像データはグリッド縞成分とフラットパネルセンサの複数の画素の感度ばらつきの成分とが加算されたものである。フラットパネルセンサの複数の画素の感度ばらつきは、定常性がなく、その空間的な変化は非常に急峻又はランダムなものである。このため、感度ばらつき成分とグリッド縞成分とを分離することは容易ではない。従って、本実施の形態のように、Ｘ線画像撮影装置の製造時又は設置時等の適宜の時点で取得され記憶されたフラットパネルセンサの感度ばらつき（ゲインばらつき）のみに起因する画像データを用いて、当該感度ばらつきに起因する非定常的な画像成分を除去又は低減することにより、グリッド縞成分の抽出精度を向上させることができる。
【００６０】
本第２の実施の形態において、差分演算器２３の処理のみでグリッド縞成分が十分精度よく抽出できれば、グリッド成分抽出手段２４は省略可能である。
【００６１】
［グリッド成分抽出にかかる第３〜第７の実施の形態］
以下、上述の第１及び第２の実施の形態におけるグリッド像除去手段２１の詳細な構成例を示すための第３〜第７の実施の形態を、図面を用いて説明する。尚、第１の実施の形態におけるグリッド像除去手段１７（第１の実施の形態におけるグリッド成分抽出手段１７３及び第２の実施の形態におけるグリッド成分抽出手段２４も同様）は、上述のように第１及び第２の実施の形態におけるグリッド像除去手段２１と同様の動作を行う構成部であり、処理対象が被写体及びグリッドを介したＸ線画像でなく、被写体を介さず且つグリッドを介したＸ線画像（キャリブレーション撮影画像）となるだけであり、グリッド像除去手段２１と同様に構成できるため、以下の実施の形態における構成例と同様に構成される。
【００６２】
［第３〜第７の実施の形態の概要］
ここでは、本発明の実施の形態として、第３〜第７の実施の形態を例示として挙げる。第３〜第７の実施の形態の具体的な説明の前に、こられの概要について説明する。
【００６３】
尚、ここでは放射線の一例として、Ｘ線を用い、Ｘ線撮影により得られたＸ線画像について処理するものとする。
【００６４】
また、以下に説明する構成は、本発明を適用した一構成例であり、これに限られることはない。
【００６５】
まず、本発明は、特に、特開平３−１２７８５号等に記載されているような従来のフィルタリング処理（単純なフィルタリング処理）によりグリッド縞を除去したときの問題を、次のような構成により解決した。
【００６６】
すなわち、処理対象のＸ線画像の信号（以下、単に「対象画像信号」又は「対象画像」とも言う）に重畳されている、本来画像全体にわたって安定な縞模様として存在するはずである、グリッド縞の成分情報（以下、単に「グリッド縞成分」とも言う）を推定して求める。そして、対象画像からグリッド縞成分を除去する、例えば、対象画像信号が対数変換を施された後の画像信号である場合、求めたグリッド縞情報を対象画像信号から差し引く。これにより、対象画像信号に影響を与えることなく、安定したグリッド縞成分の除去が可能となる。
【００６７】
具体的には例えば、グリッド縞成分が示す空間周波数に基づいて、ほぼ当該グリッド縞成分を含む成分を分離し、分離後の当該成分を、グリッド縞の示すであろう特徴情報に基づいて加工し、当該加工後の情報を、グリッド縞成分と見なし、これを対象画像信号から除去する。
【００６８】
グリッド縞成分は、空間スペクトル表現によれば、かなり強い成分を有し、グリッド縞の空間周波数を適当に選択すれば、サンプリングの際のナイキスト周波数（サンプリング周波数の１／２に相当する空間周波数）近辺に存在させることができる。この結果、図２５（ａ）〜（ｄ）に示すような、グリッド縞成分が通常の画像信号の主成分とは重ならないような状態が容易に得られる。
【００６９】
ここで、対象画像信号中に急峻な変動成分（エッジ部等）が存在する場合に限り、上記図２６（ａ）〜（ｄ）に示されるように、対象画像信号からグリッド縞成分のみを分離することが困難となる。
【００７０】
また、場合によっては、対象画像が、グリッド縞自体が存在しない領域を含む場合も考えられる。これは、Ｘ線をほぼ完全に遮断するような部分を含む被写体をＸ線撮影した場合や、フラットパネルセンサ（以下、単にセンサともいう）のダイナミックレンジで規定される以上の強いＸ線が当該センサの部分的領域に到達した場合に、サチュレーションにより当該領域のグリッド縞成分がなくなる場合である。
【００７１】
尚、通常、Ｘ線画像を取得する場合、被写体内部を透過するＸ線量を重視するため、被写体外部（Ｘ線素抜け領域）では、被写体透過量の数１００倍ものＸ線量になる。一般に、センサ、或いはセンサ用のアンプのダイナミックレンジを、情報のない被写体外部まで考慮して広げることは無意味であり、被写体外部は、ほとんどの場合、センサの入出力特性がサチュレーションによる非線形性を呈する領域に当たり、グリッド縞成分が存在しなくなる、或いはコントラストが落ちた状態となる。
【００７２】
そこで、以下の実施の形態のＸ線画像撮影装置は、対象画像データが、対象画像信号からグリッド成分のみを分離することが困難になるような急峻な変動部分（例えばエッジ部分）を含む場合、又はグリッド縞自体が存在しない領域を含む場合に適応的に対応し、アーチファクトを発生することなく、グリッド縞成分のみを除去することができるように構成される。
【００７３】
以下、その具体的な実施例としての、第３〜第７の実施の形態の概要を説明する。
【００７４】
第３の実施の形態では、対象画像（Ｘ線撮影で得られた画像）の１つのフレームを解析する。そして、グリッド縞に直交する方向の画素の欠陥については、線形予測型の画素欠陥補正処理を施す。
【００７５】
また、グリッド縞成分については、上記解析結果に基いて、一旦低次のＦＩＲフィルタリングにてグリッド縞成分を抽出し、その後、当該フィルタリング結果と、当該フィルタリング結果に別のＦＩＲフィルタリングを施した結果とのベクトル振幅計算により、前者のフィルタリング結果の包絡線情報を取得する。そして、当該包絡線情報に基づいて、グリッド縞成分から非定常な部分を抽出し、当該非定常部分を、その周囲の定常な部分を利用して補修することで、グリッド縞成分を、全体として定常な信号系列として得る。そしてさらに、より適切にグリッド縞成分のみを抽出するために、当該定常な信号系列に対し、グリッド縞成分に対応する空間周波数の画像成分を選択的に抽出するフィルタリング処理を実行し、その結果をグリッド縞成分とする。
【００７６】
上述のようにして取得したグリッド縞成分を、対象画像信号から差し引く。これにより、グリッド縞成分の除去後の画像が得られる。
【００７７】
第４の実施の形態では、対象画像を解析し、この結果に基いて、グリッド縞成分を除去した後の画像に画素欠陥補正を行なう。ここでの画素欠陥補正としては、例えば、周囲画素値の平均による画素欠陥補正を適用可能である。
【００７８】
第５の実施の形態では、グリッドの装着を検知する検知手段を設け、グリッド装着が検知手段により確認された場合に、対象画像を解析し、この結果に基いて、予測型の画素欠陥補正、及びグリッド縞成分の除去を行う。
【００７９】
第６の実施の形態では、Ｘ線照射野が、被写体の撮影対象部位に対応するように絞られている状態の場合、当該照射野に相当する部分画像のみを対象画像として、第３の実施の形態での処理を実行する。
【００８０】
第７の実施の形態では、対象画像の部分的領域にグリッド縞が存在しない場合、グリッド縞が存在しない部分の画像データに対して、グリッド縞除去の処理を行わない方法をとる。
【００８１】
具体的には、作成されたグリッド縞成分データのうち、グリッド縞成分が存在しない部分（領域）のデータを零（“０”）データに置き換えることで、当該部分については、グリッド縞除去の処理を行わないようにする。
【００８２】
尚、第３〜第７の実施の形態において、例えば、抽出されたグリッド縞成分は画像情報であることから、その画像を保持しておくようにしてもよい。これにより、対象画像からグリッド縞成分を除去した場合であっても、その後に、保持しておいたグリッド縞成分の画像情報を用いて、元の対象画像、すなわちグリッド縞を除去する前の画像を復元可能としてもよい。
【００８３】
以下、第３〜第７の実施の形態におけるグリッド縞成分の除去処理について詳細に説明する。
【００８４】
尚、以下の説明では、第３〜第７の実施の形態をまとめて「本実施の形態」とも言う。
【００８５】
グリッド縞成分の除去処理は、主に、次のような第１処理ステップ〜第３処理ステップを含む処理としている。
【００８６】
第１処理ステップ：
グリッド縞成分を含んで得られた対象画像から、グリッド縞に直交する方向のラインデータをサンプル的に抽出し、グリッド縞の空間周波数を割り出す。
【００８７】
第２処理ステップ：
順次対象画像からグリッド縞成分を抽出し、その結果（グリッド縞成分）を対象画像から差し引く際のアーチファクトの発生を考慮して、アーチファクトが発生しても、その影響範囲が小さくなる比較的小さなスパンのＦＩＲフィルタリングにより、グリッド縞を主とした画像成分を抽出する。
【００８８】
第３処理ステップ：
第１処理ステップで得られたグリッド縞の空間周波数に基いて、第２処理ステップで得られたグリッド縞を主とした画像成分の包絡線を、該成分と別のＦＩＲフィルタリングによって該成分の位相を９０°移動させた成分とのベクトル振幅計算を行うことにより求める。
【００８９】
上記の第１処理ステップ〜第３処理ステップを含むグリッド縞成分の除去処理について、さらに具体的に説明すると、まず、第３処理ステップで得られた包絡線情報は、必ず正の値をとり、その特徴としては、次のような特徴（１）及び（２）を有する。
（１）急峻な変動部分（例えばエッジ部）に関しては、非常に大きな値を示す。
（２）グリッド縞が存在しない部分に関しては、ほぼ“０”となるような小さな値を示す。
【００９０】
本実施の形態では、上記の包絡線情報に基いて、特徴（１）により示される値の部分（非常に大きな値の部分）、及び特徴（２）により示される値の部分（非常に小さな値の部分）について、グリッド縞成分を補修することで、より安定したグリッド縞成分の作成を実現する。
【００９１】
グリッド縞成分の補修の方法としては、例えば、上記特徴（１）の部分を、その周辺の安定したグリッド縞の部分から予測した成分に置き換えることで、全体として安定したグリッド縞成分にする方法が挙げられる。
【００９２】
上述のようにして取得した、安定した成分のみが存在するグリッド縞を主とした成分について、ライン全体に対して、通常のフィルタリング処理を行う。このとき、グリッド縞の空間周波数を中心としたより狭い範囲の空間周波数の画像成分のみを抽出するフィルタリングを行う。
【００９３】
上記のフィルタリングの結果（抽出成分）を、対象画像におけるグリッド縞成分とするが、包絡線情報が、特徴（２）を有するものである場合、すなわちグリッド縞を主とした成分にグリッド縞成分が存在しない部分がある場合、その部分にはもともとグリッド縞成分が存在しないのだから、当該部分のグリッド縞成分を“０”に置き換える。
【００９４】
また、対象画像に対してフィルタリング処理を施す際、より急峻なフィルタリング処理を安定に高速に行うために、高速フーリエ変換アルゴリズムを用いる場合があるが、この場合、データ点数が“２”のｎ乗（ｎは正の整数）に限定される。このため、通常データの周辺に“０”を詰めて点数を合わせるようにする。
【００９５】
この“０”を詰めた部分（領域）のデータも、包絡線情報が特徴（２）を示す部分に該当するデータと考えればよい。
【００９６】
尚、グリッド自体の空間周波数として有効な空間周波数としては、ここでは、特願２０００−０２８１６１号等で提案されているようなセンサのサンプリング周波数（空間サンプリングピッチの逆数）の３０％以上４０％以下となるような空間周波数（ナイキスト周波数の６０％以上８０％以下）から選ばれていると有効である。この理由は、一般的にサンプリング周波数の３０％以下に画像の主成分が集中し、サンプリング周波数の４０％以上６０％以下の空間周波数を有する強いグリッド縞の成分は、サンプリング後に線形補間に類する補間処理が施された場合に、別の周期的な振幅変動を起こしたように見え、グリッド縞自体の安定性に欠けるためである。
【００９７】
グリッド自体の空間周波数を“ｆｇ［ｃｙｃ／ｍｍ］”とし、センサのサンプリングのピッチを“Ｔ”とすると、グリッド縞の空間周波数ｆｍは、
【００９８】
【数１】
2005324069.tif 000003
【００９９】
なる式（１）で表される。
【０１００】
本実施の形態では、上記式（１）で表される空間周波数ｆｍに相当する縞模様がグリッド縞成分として対象画像中に存在することを考慮して、上述した第１処理ステップにおいて、グリッド縞を正確に抽出する。すなわち、グリッド縞の空間周波数ｆｇは、予め判明しているため、サンプリングされたラインデータの中から、対象画像の空間周波数ｆｍ近辺を探索し、その探索結果により、ピーク値を示す空間周波数を以って、対象画像におけるグリッド縞の空間周波数ｆｍとみなす。
【０１０１】
また、上述した第２処理ステップにおいて、空間周波数ｆｍに対し、その空間周波数ｆｍを中心として、できるだけ小さなスパンのＦＩＲフィルタリングを行うことで、有効な画像成分を殆ど除去した状態で、且つ、急峻な変動部分（例えばエッジ部分）によるアーチファクトの影響が狭い範囲に収まる状態で、グリッド縞成分を粗く抽出する。
【０１０２】
このとき、位相変動をなくすために、例えば、ＦＩＲフィルタの係数系列を偶関数とし、また、上記の狭い範囲を満たすために、３点若しくは５点のＦＩＲフィルタが望ましい。
【０１０３】
具体的には例えば、対称３点のＦＩＲフィルタとし、その係数を（ａ１，ｂ１，ａ１）とすると、当該係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を求めるためには、空間周波数ｆｍにおけるレスポンスが“１”であるという条件、及び画像情報の中心値である直流成分を“０”にするという条件の２つの条件を用いることができる。
【０１０４】
すなわち、当該係数演算は、
２＊ａ１＋ｂ１＝０
２＊ａ１＊ｃｏｓ（２πｆｍＴ）＋ｂ１＝１
なる式で表される連立方程式であり、
【０１０５】
【数２】
2005324069.tif 000004
【０１０６】
なる式（２）で表される解をとる。
【０１０７】
上記のＦＩＲフィルタリングは、空間周波数ｆｍにおいてレスポンスが“１”であるが、空間周波数がそれ以上になると、レスポンスは次第に上昇していく。
【０１０８】
一般的に、この部分には画像成分が存在しないため、当該ＦＩＲフィルタイリングであってもグリッド縞を充分に抽出できる。
【０１０９】
また、対称５点のＦＩＲフィルタリングとし、その係数を（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２）とすると、当該係数（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２）を求めるためには、空間周波数ｆｍにおけるレスポンスが“１”であるという条件、及び画像情報の中心値である直流成分を“０”にするという条件の２つの条件の外に、空間周波数ｆｍにおけるレスポンスの微分値が“０”（ピーク）を示すという条件をも用いることができる。
【０１１０】
すなわち、当該係数演算は、上記式（２）で表される解から、簡単な演算を行うことで、
（−ａ１２，２ａ１（１−ｂ１），１−２ａ１２−（１−ｂ１）２，２ａ１（１−ｂ１），−ａ１２）なる解が得られる。
【０１１１】
対称５点のＦＩＲフィルタリングのフィルタの求め方としては、例えば、先ず、上記式（２）で表される係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタを、“１”から差し引いた形にすると、空間周波数ｆｍで零点を有するフィルタとなる。
【０１１２】
このフィルタによるフィルタリングを２回施す処理を考慮すると、やはり空間周波数ｆｍで零点を有するが、位相（符号）の反転がなくなる。このようなフィルタが、対称５点のＦＩＲフィルタリングのフィルタであり、“１”から当該フィルタを差し引くことで、目的とする空間周波数ｆｍにおいてピークを有するフィルタを構成できる。
【０１１３】
図５は、上述したような、対称３点のＦＩＲフィルタリング（以下、「３点ＦＩＲフィルタリング」とも言う）、及び対称５点のＦＩＲフィルタリング（以下、「５点ＦＩＲフィルタリング」とも言う）の形状（空間周波数応答特性）の例を示したものである。
【０１１４】
上記図５に示されるＦＩＲフィルタによるフィルタリングの結果は、殆どの場合、主としてグリッド縞成分を抽出した結果となる。これは、上記図５から明らかなように、主に低周波成分からなる有効な画像成分のうちの当該低周波成分の多くが除去されるためである。
【０１１５】
しかしながら、上述したように、ＦＩＲフィルタリングにより抽出した成分の中には、かなりの量の有効画像成分が含まれているのも事実である。本来は、空間周波数ｆｍを中心とする急峻な選択特性（応答特性）を有するフィルタによるフィルタリングを行いたいところであるが、これを行ったとしても、対象画像に含まれる急激な変動部分を構成する周波数成分が含まれてしまうことに変りはない。
【０１１６】
そこで、上記の問題を解決するために、本実施の形態では、上述した第３ステップにおいて、ＦＩＲフィルタリングにより抽出されたグリッド縞成分の局所的な包絡線を求め、その変動から、グリッド縞成分以外の、アーチファクトを発生させる可能性のある成分が含まれる部分を検出することで、グリッド縞成分のみを安定に抽出（作成）する。
【０１１７】
一般の信号の包絡線は、ヒルベルト変換によらなければならないが、単一の正弦波の包絡線は、その周波数におけるレスポンス振幅が“１”であり、当該正弦波に９０°（π／２）の位相変動を起こすような空間フィルタを施し、その結果と元信号とのベクトル振幅（２乗和の平方根）をとれば求まる。
【０１１８】
位相が９０°変動するＦＩＲフィルタによるフィルタリングを、離散的なデータに対して施す場合、当該ＦＩＲフィルタの係数を点対称（奇関数）的なものとする。例えば、この係数を（−ａ３，０，ａ３）とすると、空間周波数ｆｍでレスポンスを“１”にするためには、係数（−ａ３，０，ａ３）は、
２＊ａ３＊ｓｉｎ（２πｆｍＴ）＝１なる式を満たす必要があり、
【０１１９】
【数３】
2005324069.tif 000005
【０１２０】
なる式（３）で表される解が得られる。
【０１２１】
上記式（３）で表される解の係数（−ａ３，０，ａ３）を有するＦＩＲフィルタにより得られた信号系列と元信号系列とのベクトル振幅を求める。
【０１２２】
例えば、図６（ａ）は、上記図２５（ａ）で示した画像信号に対して、上記式（２）で示される解の係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタリングを施した結果を示したものである。上記図６（ａ）から明かなように、グリッド縞成分が殆ど抽出されている。
【０１２３】
また、図７（ａ）は、上記図２６（ａ）で示した画像信号に対して、上記式（２）で示される解の係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタリングを施した結果を示したものである。
【０１２４】
上記図６（ｂ）及び図７（ｂ）で示す波形（太線で示す波形）はそれぞれ、図６（ａ）及び図７（ａ）に示される元画像信号に対して、上記式（３）で示される解の係数（−ａ３，０，ａ３）を有するフィルタリングを施した結果と、当該元画像信号との２乗和の平方根をとった包絡線を示したものである。
【０１２５】
特に、上記図７（ｂ）に示す包絡線において、同図（ｃ）に示す窪み部分に着目すると、当該窪み部分には明らかに非定常な成分が存在している。これは、抽出されたグリッド縞成分は、単純なフィルタリングでは異常に抽出され（対象画像のエッジ成分等を含み）、当該グリッド縞成分を対象画像信号から差し引けば、この処理後の対象画像信号にアーチファクトが発生することを意味する。
【０１２６】
そこで、本実施の形態では、上述のようにして求められた包絡線から、異常な数値を示す範囲を特定し、当該範囲のグリッド縞成分をその周辺のデータ列からの推定値で補正（置換）する。すなわち、本来のグリッド縞成分の特徴である、全ての範囲にわたって定常な周期的成分を有するという性質を利用して、グリッド縞成分を形成（作成）する。
【０１２７】
補正の際に用いる推定値（予測値）は、異常な数値を示す範囲の周辺のデータの統計的性質から求める。例えば、グリッド縞成分の空間周波数ｆｍが既知であるので、この空間周波数ｆｍを統計的性質として用いることができる。
【０１２８】
例えば、グリッド縞の空間周波数ｆｍ、及び位相φを以って、
【０１２９】
【数４】
2005324069.tif 000006
【０１３０】
なる式（４）により表される正弦波を用いて、非定常部のグリッド縞成分を形成する。
【０１３１】
例えば、最も簡便な方法としては、フーリエ変換（フーリエ級数展開）を用い、特定の周波数における２つの係数Ａ及びφを周辺画素から求める方法が挙げられる。
【０１３２】
しかしながら、データに欠陥（非定常部分）が存在する等の問題から、通常のフーリエ変換を用いることができない。したがって、ここでは、フーリエ変換を一般化し、最小２乗の意味で、振幅及び位相情報を求める。このため、上記式（４）を、
【０１３３】
【数５】
2005324069.tif 000007
【０１３４】
なる式（５）に変形する。
【０１３５】
この場合、サンプリング点ｘｉにおけるデータが“ｙｉ”（データ点数ｎ）である時（｛ｘｉ，ｙｉ；ｉ＝０〜ｎ−１｝）の２乗誤差εは、
【０１３６】
【数６】
2005324069.tif 000008
【０１３７】
なる式（６）で表される。
【０１３８】
このとき、注意すべきは、ここで用いられる成分“ｘｉ，ｙｉ”としては、上述した包絡線の成分の検証から、定常な部分であると判断されたデータのみを選択することである。そして、２乗誤差εを最小化するパラメータＲ，Ｉを、次のようにして求める。
【０１３９】
先ず、
【０１４０】
【数７】
2005324069.tif 000009
【０１４１】
なる式（７）は、
【０１４２】
【数８】
2005324069.tif 000010
【０１４３】
なる式（７´）で書き表される。
【０１４４】
上記式（７´）の連立方程式を解くことで、パラメータＲ，Ｉが求まり、位相φと振幅Ａを同時に推定できる。
【０１４５】
ここで、データ系列がｋ／（２・ｆｍ）（ｋは正の整数）の区間を等間隔でｍ等分するものであれば、上記式（７´）は、
【０１４６】
【数９】
2005324069.tif 000011
【０１４７】
なる式（８）で示されるように、特定の周波数の係数を求める離散フーリエ変換（フーリエ級数展開）となる。
【０１４８】
上記式（７´）若しくは上記式（８）により、非定常部分の周辺の定常な適当なデータを用いて、パラメータＲ，Ｉの値を求めることで、不適当であるとして除去された非定常部分の補修（置換）を行う。
【０１４９】
また、その他の補修方法としては、線形予測モデルを考え、グリッド縞の空間周波数を特定せずに、線形予測アルゴリズムによって順次予測して補修を行う方法が挙げられる。
【０１５０】
上述のような補修によって得られた信号波形は、全般的に定常な正弦波であり、グリッド縞成分を非常によく表している成分である。
【０１５１】
しかしながら、上記の信号波形（グリッド縞成分の信号波形）は、もともと上記式（２）で示される係数（ａ１，ｂ１，ａ１）による狭いスパンのＦＩＲフィルタリングの結果であり、上記図５に示したようなフィルタの応答特性を有し、グリッド縞成分以外の画像成分をかなり多く含んでいるものである。
【０１５２】
そこで、本実施の形態では、上記の信号波形に対して、さらに、グリッド縞の空間周波数ｆｍ近辺の成分のみを抽出するフィルタリングを施す。このフィルタリングは、上述したような操作により、既に非定常な成分が補修された成分に対して施されるものであり、当該フィルタリングによるリンギング等のアーチファクトが発生することはない。
【０１５３】
上記のフィルタリング後のグリッド縞成分の信号に対して、上述した包絡線作成を行った際、非常に小さな値（“０”に近い値）が観測された部分が存在した場合、この部分は、元々グリッド縞成分が何らかの理由（例えば、Ｘ線が完全に遮断されている、又はセンサがサチュレーションを起こしている等）で観測されなかった部分であり、グリッド縞成分が元々存在しない部分である。したがって、この部分に関しては、その情報を記録しておき、後段のフィルタリングの後に“０”に置き換える。この処理の結果を、グリッド縞成分として、対象画像信号から差し引く。
【０１５４】
本実施の形態では、対象画像信号から順次対象とするラインデータを１ラインづつ取り出しながら、グリッド縞成分の抽出処理を実行するが、１ラインデータを取り出すときに、その前後の数ラインデータの平均を求め、すなわち画像成分を弱めてから、又はグリッド縞成分を強調してから、グリッド縞成分を抽出することも可能である。
【０１５５】
上記のことは、通常グリッド縞の方向とセンサの画素の並ぶ方向とは、ほぼ平行に配置されており、あるラインのグリッド縞と、その近辺のラインのグリッド縞との各成分は、非常に酷似しているからである。
【０１５６】
したがって、本実施の形態の変形例として、上記の非常に酷似しているという特徴を利用し、グリッド縞成分の抽出のための計算処理回数を減らすために、処理するラインを間引き、あるラインで抽出されたグリッド縞成分を、その近辺のラインのグリッド縞成分とすることもできる。すなわち、グリッド縞成分が抽出されたラインの近辺のラインについてはグリッド縞成分の抽出処理を行なわず、上記のあるラインで抽出されたグリッド縞成分を用いて、その近辺のラインデータからの差し引き処理を行なうこともできる。
【０１５７】
尚、上述の間引きが可能であるか否かを判断するために、上述した第１処理ステップにおいて、グリッド縞の空間周波数を測定する際に、サンプルされた前後のライン若しくはサンプルされたライン同士のグリッド縞の位相差を調べ、グリッド縞の方向がセンサの画素の配列方向に対して傾いていないことを確認するようにしてもよい。
【０１５８】
また、本実施の形態の他の形態としては、上述のようにして、グリッド縞成分を対象画像信号から除去する場合に、信号強度等を検出することで、対象画像信号における照射野を認識し、当該照射野内部の画像データに対してのみ、上述のグリッド縞成分の除去処理を行なうようにしてもよい。
【０１５９】
ところで、例えば、固体撮像素子によりＸ線画像を取得する場合、複数の画素を配列してなる当該固体撮像素子特有の問題として、欠陥画素の問題がある。画像情報の冗長性（空間的に低周波の成分が主成分であること）から、欠陥画素が少量であれば、その周辺画素値の平均値で置換する補間処理等により、殆どの場合、欠陥画素についての修復（補正）が可能である。
【０１６０】
しかしながら、一般的には、欠陥画素周辺の統計的な性質により、予測が必要となってくる。例えば、本実施の形態のように、グリッド縞がナイキスト周波数の５０％以上となると、平均補間では予測が逆転してしまう。
【０１６１】
図８は、１次元において、任意の点を欠陥画素とし、その両側の２点の画素の平均で補間する場合の、フィルタリングとしての応答関数を示したものである。
【０１６２】
上記図８では、空間周波数を横軸で表している。上記図８に示すように、空間周波数が低く、ナイキスト周波数の５０％以下であれば、応答は“正”、すなわち位相が反転しない。これに対して、ナイキスト周波数の５０％以上となると、位相が反転し、期待される補間結果が得られない。
【０１６３】
図９は、欠陥画素補間の一例を示したものである。
【０１６４】
上記図９において、黒丸点は、正常な画素から得られた画素値を表し、矢印で示す点（「欠陥画素位置」）は、データが得られていない欠陥画素を表している。また、上記図９は、グリッド縞が映り込んでいることにより、それぞれの画素データ（黒丸点で示すデータ）が細かく振動している状態を示している。
【０１６５】
また、上記図９の「Ａ：平均による補間値」と指している白丸点は、従来の平均補間により得られた画素値であり、同図の「Ｂ：理想的な補間値」と指してある白丸点は、グリッド縞を考慮した補間値である。
【０１６６】
本実施の形態では、上記図９の「Ｂ：理想的な補間値」で示される理想的な補間値を得るため、次の２つの方法を実施する。
【０１６７】
（方法１：線形予測の方法）
上記図９において、欠陥画素位置のデータを、その周辺の画素から線形予測して求める。
【０１６８】
（方法２）
上述したグリッド縞の除去処理により、元画像信号からグリッド縞成分を除去することで、ナイキスト周波数の５０％以上の主成分（グリッド縞成分）を無くした状態で、従来の方法である平均による補間処理を行なう。
【０１６９】
以下に、（方法１）である線形予測の方法について、その概要を説明する。
【０１７０】
まず、処理対象の画像データ（画素データ）として、データ系列｛Ｘｎ，Ｘｎ−１，Ｘｎ−２，・・・，Ｘｎ−ｐ｝が与えられ、“ｎ”におけるデータＸｎが、
【０１７１】
【数１０】
2005324069.tif 000012
【０１７２】
なる差分方程式（９）で表されるものとする。
【０１７３】
上記式（９）において、“εｎ”は白色雑音系列を表し、“ａｉ｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝”は線形予測係数を表す。このような系列を「自己回帰過程（ＡＲ過程）Ｘｎ」と呼ぶ。
【０１７４】
上記式（９）を、遅延演算子Ｚ−１を用いて書き直すと、
【０１７５】
【数１１】
2005324069.tif 000013
【０１７６】
なる式（１０）となる。
【０１７７】
但し、上記式（１０）は、
【０１７８】
【数１２】
2005324069.tif 000014
【０１７９】
なる式（１０´）で表されるため、ＡＲ過程Ｘｎは、パルス伝達関数１／Ａ（ｚ−１）を有する線形フィルタの入力εｎに対する出力であると定義（スペクトル推定）できる。
【０１８０】
また、上記式（９）は、線形予測係数ａｉ｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝が、信頼できるデータ系列から求まれば、（ｎ−１）点目の画素データから、ｎ点目の画素データが予測可能であることを示している。
【０１８１】
線形予測係数ａｉ｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝の予測は、装置或いはシステムが定常であると過程して、最尤推定（最小２乗推定）を用いれば行える。すなわち、εｎのパワー（分散）を最小にするものを求めることができる。εｎは最小２乗推定によって得られた誤差であるため、その予測次数以下に対応する相関成分を持たない。したがって、必要十分な次数ｐで予測されて得られた予測誤差εｎは式９で定義したように白色雑音となる。
【０１８２】
予測誤差εｎの分散は、２乗平均（平均値“０”）であるため、当該平均を表す関数Ｅ［＊］は、
【０１８３】
【数１３】
2005324069.tif 000015
【０１８４】
なる式（１１）で表される。
【０１８５】
上記式（１１）において、
Ｒ（τ）＝Ｅ［ＸｍＸｍ＋τ］（共分散関数：ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ）であり、最小値を求めるために両辺を係数ａｋで微分して“０”とおくと、
【０１８６】
【数１４】
2005324069.tif 000016
【０１８７】
なる連立方程式（１２）が得られる。これは、正規方程式若しくはＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ方程式と呼ばれるものである。
【０１８８】
実際には、自己相関Ｒ（＊）の演算は、全ての画素点で行うことなく、限られた（与えられた）画素数で演算した推定値を用いる。
【０１８９】
例えば、高速算法であるＬｅｖｉｎｓｏｎアルゴリズムを用いるが、Ｂｕｒｇアルゴリズムを用いるようにしてもよい。このＢｕｒｇアルゴリズムは、さらに少ない画素数のデータで共分散（自己相関）を直接計算せずに求められる最大エントロピー法によるアルゴリズムである。これらのアルゴリズムでは、予測誤差が正規分布であり画素数が多ければ数学的には一致するが、画素数が少ない場合、Ｂｕｒｇアルゴリズム（最大エントロピー法によるアルゴリズム）が有利である。
【０１９０】
上述のような演算により得られる係数ａｋを用いて、欠陥画素の前後の画素から予想される欠陥画素の画素データを求める。
【０１９１】
［第３の実施の形態］
本発明は、例えば、図１０に示すようなＸ線画像取得装置１００に適用される。
【０１９２】
＜Ｘ線画像取得装置１００の全体構成及び動作＞
本実施の形態のＸ線画像取得装置１００は、医療用（画像診断用等）のＸ線画像を取得するための装置であり、上記図１０に示すように、Ｘ線を被写体１０２（ここでは人体）に対して発生するＸ線発生部１０１と、被写体１０２からの散乱Ｘ線を除去するためのグリッド１０３と、被写体１０２を透過したＸ線量の分布を検出する面状のＸ線センサ（フラットパネルセンサ）１０４と、Ｘ線発生部１０１のコントローラ１０５（ＣＯＮＴ）と、Ｘ線センサ１０４から出力される電気信号をディジタルデータに変換するアナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器１０６と、Ａ／Ｄ変換器１０６から出力されるディジタルデータを対象画像データとして一旦蓄積するメモリ１０７と、Ｘ線を放射しない状態での撮影により取得されたディジタルデータを記憶するメモリ１０８と、メモリ１０７内の対象画像データに対してメモリ１０８のデータを用いた演算処理を施す演算器１０９と、演算器１０９での演算処理後の対象画像データを変換する変換テーブル（参照テーブル：ＬｏｏｋＵｐＴａｂｌｅ、以下、「ＬＵＴ」とも言う）１１０と、Ｘ線センサ１０４を構成する画素毎のゲイン（感度）のばらつきを補正するためゲインパタンデータを記憶するメモリ１１１と、ＬＵＴ１１０から出力される変換後の対象画像データに対してメモリ１１１のゲインパタンデータを用いた演算処理を施す演算器１１２と、演算器１１２での演算結果後の対象画像データを一旦記憶するメモリ１１３と、Ｘ線センサ１０４固有の欠陥画素に関しての情報（欠陥画素位置情報等）を記憶するメモリ１１４と、メモリ１１４内の情報を用いてメモリ１１３に記憶された対象画像データに補正処理を施す補正処理部１１５と、メモリ１１３内の補正処理後の対象画像データに対してグリッド縞に関する情報を検出するグリッド縞検出部１１６と、グリッド縞検出部１１６で得られた情報に基いてメモリ１１３内の補正処理後の対象画像データからグリッド縞成分を抽出するグリッド縞成分抽出部１１７と、グリッド縞成分抽出部１１７で抽出されたグリッド縞成分を一時的に記憶するメモリ１１８と、メモリ１１３内の補正処理後の対象画像データからメモリ１１８内のグリッド縞成分を差し引く演算器１１９と、演算器１１９での演算結果（グリッド縞成分除去後の対象画像データ）を一旦記憶するメモリ１２０と、メモリ１２０内の対象画像データに画像処理を施して出力する画像処理部１２１とを備えている。
【０１９３】
上述のようなＸ線画像取得装置１００において、Ｘ線発生部１０１のコントローラ１０５は、不図示の操作部から操作者により発生トリガがかけられると、Ｘ線発生部１０１でのＸ線放射を開始させる。
【０１９４】
これにより、Ｘ線発生部１０１は、人体である被写体１０２に対して、Ｘ線を放射する。
【０１９５】
Ｘ線発生部１０１から放射されたＸ線は、被写体１０２を透過して、被写体１０２からの散乱Ｘ線を除去するグリッド１０３を介して、Ｘ線センサ１０４へと到達する。
【０１９６】
Ｘ線センサ１０４は、被写体１０２を透過したＸ線量の分布を検出する面（受像面）上に、当該Ｘ線強度を検出する複数の検出器（画素）がマトリックス状に配置された構成とされており、このマトリックス状に配置された複数の検出器（画素）により得られたＸ線強度に対応する電気信号を出力する。
【０１９７】
Ｘ線センサ１０４としては、例えば、次のようなセンサ（１）及び（２）を適用可能である。
【０１９８】
センサ（１）：
Ｘ線強度を一旦蛍光に変換し、その蛍光をマトリックス状に配置されている複数の検出器で光電変換して検出するようになされたセンサ。
【０１９９】
センサ（２）：
特定の物体に放射されたＸ線が該物体内で光電変換されて遊離した自由電子を、一様な電界によって引き付けて電荷分布を構成し、その電荷分布を、マトリックス状に配置された複数の電荷検出器（キャパシタ）によって電気信号に変換するようになされたセンサ。
【０２００】
Ａ／Ｄ変換器１０６は、Ｘ線センサ１０４から出力された電気信号をディジタル化して出力する。
【０２０１】
具体的には、Ａ／Ｄ変換器１０６は、Ｘ線発生部１０１のＸ線の放射、若しくはＸ線センサ１０４の駆動に同期して、Ｘ線センサ１０４から出力される電気信号を順次ディジタルデータに変換して出力する。
【０２０２】
尚、上記図１０では、１つのＡ／Ｄ変換器１０６を設ける構成としているが、例えば、複数のＡ／Ｄ変換器を設け、これらを並行に動作させるように構成してもよい。これにより、ディジタル変換速度を早めることができ、効率よく処理を進めることができる。
【０２０３】
Ａ／Ｄ変換器１０６から出力されたディジタルデータは、対象画像データとしてメモリ１０７に一旦記憶される。
【０２０４】
したがって、メモリ１０７には、Ｘ線センサ１０４を構成する複数の画素に対応する複数の画素データの集合であるディジタル画像データ（対象画像データ）が記憶される。
【０２０５】
メモリ１０８には、Ｘ線を放射しない状態での撮影により取得されたディジタルデータが予め記憶されている。このディジタルデータは、メモリ１０７に記憶された対象画像データから、Ｘ線センサ１０４特有のオフセット的に存在する固定パタンノイズを除去するためのデータである。したがって、予め、Ｘ線画像取得装置１００において、Ｘ線発生部１０１によるＸ線を放射しない状態で撮影を行ない、これにより取得されたディジタルデータを画像データとして、メモリ１０８に記憶させておく。
【０２０６】
演算器１０９は、メモリ１０７に記憶された対象画像データ（被写体１０２を透過したＸ線により得られた画像データ）を構成する複数の画素データのそれぞれから、メモリ１０８に記憶された画像データ（Ｘ線なしの撮影により得られた固定パタンノイズの画像データ）を構成する複数の画素データの中の対応する位置の画素データを減算する処理を実行する。
【０２０７】
ＬＵＴ１１０は、演算器１０９での処理後の対象画像データを、その対数に比例した値に変換して出力する。
【０２０８】
メモリ１１１には、ＬＵＴ１１０による変換後の対象画像データに対して、Ｘ線センサ１０４を構成する各画素のゲイン（感度）のばらつきを補正するためゲインパタンデータが記憶されている。このため、予め、Ｘ線画像取得装置１００において、被写体１０２がない状態でＸ線撮影を行ない、これにより得られた画像データから、メモリ１０８に記憶されたディジタルデータを用いて固定パタンノイズを除去し、さらにＬＵＴ１１０によって対数値に比例した値に変換して得られたデータを、ゲインパタンデータとしてメモリ１１１に記憶させておく。
【０２０９】
演算器１１２は、ＬＵＴ１１０から出力された対象画像データから、メモリ１１１のゲインパタンデータを減算（対数変換されていなければ除算に相当）して出力する。
【０２１０】
この演算器１１２での減算処理された対象画像データは、メモリ１１３に一旦記憶される。
【０２１１】
尚、メモリ１１１に記憶させるゲインパタンデータに使用する画像データの取得の際に、グリッド１０３を装着した状態で撮影を行えば、これにより得られるゲインパタンデータ自体に、グリッド縞が写り込むことになる。予想されるのは、演算器１１２により、対象画像データからゲインパタンデータを減算した際に、被写体１０２に写り込んだグリッド縞自体がゲインの変動に近いものであることにより、グリッド縞成分が除去される可能性があることである。しかしながら、被写体１０２なしの撮影で得られたゲインパタンデータは、画像取得毎（実際の撮影毎）に毎回取得される可能性は少なく、殆どの場合、１日一回、或いはさらに低い頻度で得られるものであり、また、Ｘ線発生部１０１とＸ線センサ１０４との位置関係は撮影毎に変化する可能性があるため、グリッド縞成分は上記の減算によって除去されない。また、上記位置関係が不変であっても、被写体１０２ありの撮影と、被写体１０２なしの撮影とでは、一般にＸ線の散乱線量や線質が異なるため、グリッド縞のコントラストが異なり、グリッド縞成分は減算によって除去されない。尚、何れの場合にもグリッド１０３の方向（センサの画素の配列方向に対するグリッドを構成する箔の回転角）が変動しなければ、グリッド縞の空間周波数が変動することはない。従って、好適には、ゲインパタンデータを取得する場合には、グリッド１０３自体を取り外して、グリッド縞がゲインパタンデータに含まれないようにすべきである。
【０２１２】
メモリ１１４には、Ｘ線センサ１０４固有の欠陥画素に関しての情報（欠陥画素位置情報等）が記憶される。
【０２１３】
具体的には例えば、一般に平面状のＸ線センサは、半導体製造技術で製造されるが、その歩留まりは１００％ではなく、製造工程での何らかの原因により、複数の検出器（画素）の内のいくらかは、検出器として正常に機能しない、すなわちその出力が意味を持たない欠陥画素である。ここでは、製造工程において、或いは不図示の手段によって、Ｘ線センサ１０４を予め検査し、その結果得られた欠陥画素の位置情報をメモリ１１４に記憶させておく。
【０２１４】
補正処理部１１５は、メモリ１１４に記憶された欠陥画素の位置情報により、メモリ１１３に記憶された対象画像データを構成する複数の画素データの中の欠陥画素データを補正し、当該補正後の画素データを、再びメモリ１１３の該当する位置に記憶させる。
【０２１５】
グリッド縞検出部１１６は、メモリ１１３内の対象画像データ（補正処理部１１５による補正処理後の画像データ）に対して、グリッド縞の解析を行い、グリッド縞の空間周波数ｆｍ、及びグリッド縞の角度θを検出して出力する。
【０２１６】
グリッド縞成分抽出部１１７は、メモリ１１３内の対象画像データ（補正処理部１１５による補正処理後の画像データ）を読み出し、当該読出画像データから、グリッド縞検出部１１６で得られたグリッド縞の空間周波数ｆｍ及びグリッド縞の角度θに基いて、グリッド縞成分を抽出する。
【０２１７】
グリッド縞成分抽出部１１７で得られたグリッド縞成分は、メモリ１１８に一旦記憶される。
【０２１８】
演算器１１９は、メモリ１１３内の対象画像データ（補正処理部１１５による補正処理後の画像データ）から、メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分を差し引く。
【０２１９】
演算器１１９によりグリッド縞成分が差し引かれた対象画像データは、メモリ１２０に一旦記憶される。
【０２２０】
画像処理部１２１は、メモリ１２０内の対象画像データに対して、観察者が観察しやすいように画像処理を施す。
【０２２１】
ここでの画像処理としては、例えば、次のような処理が挙げられる。
・対象画像からのランダムノイズの除去処理。
・対象画像を表示した際に、観察者が見やすい濃度値になるように、階調を変換する、或いは詳細部分（例えば所定の空間周波数成分）を強調する。
・対象画像から観察者にとって不要な部分を切り取り、対象画像の情報量を減らす、或いは対象画像情報をその冗長性に基づいて圧縮する。
【０２２２】
画像処理部１２１での処理後の対象画像データは、不図示の手段により、外部或いはＸ線画像取得装置１００内において、表示部への表示、記憶部もしくは記憶媒体への格納、記録媒体への記録、又は各種解析等の処理を施される。
【０２２３】
＜Ｘ線画像取得装置１００の具体的な構成及び動作＞
ここでは、上述したＸ線画像取得装置１００において、特に具体的な説明が必要と思われる、次のような構成部分について具体的に説明する。
（１）メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分の画像データ
（２）補正処理部１１５による欠陥画素の補正処理
（３）グリッド縞検出部１１６及びグリッド縞成分抽出部１１７によるグリッド縞成分の検出及び抽出処理
（１）メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分の画像データ
メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分の画像データは、グリッド縞成分が重畳された対象画像データから減算されるデータであるが、本実施の形態のように、メモリ１１８に記憶されるデータを減算後の対象画像データと対応づけて別途記憶する等の構成にすれば、グリッド縞が除去された対象画像データから、元のグリッド縞が重畳された対象画像データを再現できる。これにより、例えば、グリッド除去処理において、何らかの不具合により対象画像データが損傷を受けた場合であっても、上記の再現処理により、元の対象画像データに戻すことが可能となる。
【０２２４】
（２）補正処理部１１５による欠陥画素の補正処理
補正処理部１１５は、以下に説明するような処理を、例えば、マイクロプロセッサを用いたソフトウェアにより実行する。
【０２２５】
図１１〜図１４は、Ｘ線センサ１０４における画素欠陥の分布の例を示したものである。
【０２２６】
ここでは、画素欠陥は基本的に１画素の幅でしか存在しないものとする。これは、大きなかたまりで隣接する複数の画素欠陥を有するＸ線センサは、欠陥画素の補修が困難であり、一般に用いられないためである。
【０２２７】
上記図１１〜図１４において、それぞれの各マス目は画素を表し、黒いマス目は欠陥画素を表している。また、図の下部には、グリッド１０３のグリッド縞の方向（縦方向）を図示している。
【０２２８】
まず、上記図１１に示す欠陥画素は基本的な画素欠陥であり、同図に示すように、欠陥画素（黒マス目）の周囲に、８個の隣接する画素成分ａ１〜ａ８が存在している。
【０２２９】
上記図１１に示す欠陥画素が存在し、グリッド縞成分が存在する対象画像において、当該グリッド縞成分の空間周波数軸上の信号分布を模式的に示したものが、図１５である。
【０２３０】
上記図１５において、横軸は、対象画像の横方向の空間周波数軸ｕを表し、縦軸は、対象画像の縦方向の空間周波数軸ｖを表し、空間周波数軸ｕ及び空間周波数軸ｖの両軸に対して、画素ピッチの逆数である「サンプリング周波数」とその半値である「ナイキスト周波数」を示している。
【０２３１】
グリッド縞は、対象画像の横方向に振動しており、縦方向には一定であるので、グリッド縞の成分は、上記図１５に示すように、空間周波数軸ｕ上に存在することになる（同図白丸参照）。
【０２３２】
通常の画像では、その主成分が、ナイキスト周波数の、さらに半値以下の空間周波数領域に分布しており、グリッド縞成分が存在しなければ、欠陥画素はそれに隣接した任意の両側の画素の平均値により補間できる。これは、当該補間が、例えば、上記図８で示したフィルタリングの応答関数（特性）を示すためである。
【０２３３】
したがって、上記図１１に示す欠陥画素の補正の場合、縦方向にはグリッド縞成分がないことにより、縦方向の画素の平均、すなわち画素成分ａ２及画素成分ａ６の平均、或いは何れか一方の画素成分により、ほぼ満足な補正が可能となる。
【０２３４】
上記図１２に示す欠陥画素は、横長に連結する画素欠陥である（同図中、黒マス目参照）。このような形状の欠陥画素の場合も、上記図１１に示した欠陥画素と同様に、各画素の上下方向がグリッド縞に並行する方向であるため、対象欠陥画素の上下の画素成分により、ほぼ満足な補正が可能となる。
【０２３５】
上記図１３に示す欠陥画素は、縦長に連結する画素欠陥である（同図中、黒マス目参照）。このような形状の欠陥画素の場合、連結欠陥画素の上端の欠陥画素或いは下端の欠陥画素以外については、対象画素の上下に信頼できる値を有する画素が存在しない。このような状態の欠陥画素に対して、隣接する左右画素の単純な平均等で欠陥補正を行えば、上記図９を用いて説明したような、期待しない値の補正結果が得られてしまう。
【０２３６】
そこで、本実施の形態では、対象欠陥画素の右又は左側に連なる正常な画素成分を以って、上記式（１２）で示したような連立方程式を利用し、係数ａｋ（ｋ＝１〜Ｐ）を、対象欠陥画素の左右から求める。
【０２３７】
このとき、例えば、使用する画素数を２０程度とし、次数ｋを５程度とする。
【０２３８】
そして、係数ａｋを以って、上記式（９）により対象欠陥画素値Ｘｎを予測し、この結果得られた全ての欠陥画素値Ｘｎの平均を求める。これにより、上記図９に示したような「Ｂ：理想的な補間値」が得られる。
【０２３９】
尚、本実施の形態では、上記式（１２）を用いて、係数ａｋ（ｋ＝１〜Ｐ）を求めるようにしているが、これに限られることはなく、例えば、最大エントロピー法と呼ばれるアルゴリズム等を用いるようにしてもよい。
【０２４０】
上記図１４に示す欠陥画素は、上記図１２に示した欠陥画素の状態、及び上記図１３に示した欠陥画素の状態を重ね合わせた状態の欠陥画素である。この状態の欠陥画素の中で問題となる画素は、縦方向の連結欠陥画素と、横方向の連結欠陥画素との交わる部分の画素（十字の交点の画素）、すなわち画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４で囲まれた欠陥画素である。
【０２４１】
上記図１４に示すような状態の欠陥画素の補正は、横方向に連なった線状の欠陥画素の補正は、上下画素成分の平均で行い、縦方向に連なった線状の欠陥画素の補正は、上述したような連立方程式を用いて行う。
【０２４２】
具体的には、次の３つの方法〔１〕〜〔３〕が挙げられるが、何れの方法を用いても、ほぼ同じ結果が得られる。
〔１〕画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４に囲まれた欠陥画素の補正を、上下の欠陥補正値（補正された欠陥画素の値）の平均値を用いて行う。
〔２〕画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４に囲まれた欠陥画素の補正を、欠陥補正値である左右画素の値を用いて、上記式（１２）の連立方程式を解くことにより行う。
〔３〕画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４に囲まれた欠陥画素の補正を、〔１〕の結果と〔２〕の結果の平均値を用いて行う。
【０２４３】
以上説明したような処理を実行することで、メモリ１１３に記憶された対象画像データを構成する複数の画素データの中の欠陥画素データが補正される。
【０２４４】
（３）グリッド縞検出部１１６及びグリッド縞成分抽出部１１７によるグリッド縞成分の検出及び抽出処理
グリッド縞検出部１１６は、メモリ１１３内に記憶された対象画像データの一部を読み出し、当該読出データにより、対象画像データに含まれるグリッド縞のスペクトルを調べ、当該グリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θを検出する。このグリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θ（以下、「角度η」とも言う）の情報は、後段のグリッド縞成分抽出部１１７において、グリッド縞成分の抽出処理に使用される。
【０２４５】
図１６（ａ）〜（ｄ）は、グリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θの検出処理を説明するための図である。
【０２４６】
上記図１６（ａ）は、対象画像全体のイメージを示したものであり、“Ｌ１”乃至“Ｌ６”は、対象画像上部からのライン位置を表している。グリッド縞検出部１１６は、ラインＬ１〜Ｌ６をフーリエ変換した結果により、グリッド縞の空間周波数ｆｍを測定する。このとき、グリッド縞検出部１１６は、グリッド縞のスペクトルを検出する際、当該検出能力を上げるために、各ラインＬ１〜Ｌ６の前後数ラインの平均（又はスペクトルの平均）を用いるようにしてもよい。
【０２４７】
上記図１６（ｂ）〜（ｄ）はそれぞれ、ラインＬ１におけるフーリエ変換結果を表したものである。
【０２４８】
すなわち、上記図１６（ｂ）は、振幅スペクトル（又はパワースペクトル）を表し、同図（ｃ）は、フーリエ変換結果の余弦波の係数である実数部の値を表し、同図（ｄ）は、正弦波の係数である虚数部の値を表している。
【０２４９】
図１７は、グリッド縞検出部１１６の上記の処理をフローチャートによって示したものである。
【０２５０】
先ず、グリッド縞検出部１１６は、スペクトルの平均を求めるための変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎをクリアする（ステップＳ２０１）。
【０２５１】
また、グリッド縞検出部１１６は、スペクトルの平均を求める際の対象となるライン数のカウンタ（変数）ｎをクリアする（ステップＳ２０２）。
【０２５２】
また、グリッド縞検出部１１６は、上記図１６（ａ）に示したラインＬ１〜Ｌ６の中から処理対象ライン（選択ライン）を選択する変数ｉを“１”に初期設定する（ステップＳ２０３）。これにより、最初の処理では、ラインＬ１が対象ラインとして選択され処理されることになる。
【０２５３】
そして、グリッド縞検出部１１６は、次のステップＳ２０５〜ステップＳ２１５の処理を、対象画像のラインＬ１〜Ｌ６の全てのラインについて実行し終えたか否かを判別する（ステップＳ２０４）。
【０２５４】
この判別の結果、処理終了した場合のみ、後述するステップＳ２１６へ進み、未だ処理終了していない場合には、次のステップＳ２０５からの処理を実行する。
【０２５５】
ステップＳ２０４の判別の結果、処理未終了の場合、先ず、グリッド縞検出部１１６は、対象画像のラインＬ１〜Ｌ６の中から、変数ｉで示されるラインＬｉを選択し、そのデータ（ラインデータＬｉ）を取得する（ステップＳ２０５）。
【０２５６】
次に、グリッド縞検出部１１６は、ステップＳ２０５で取得したラインデータＬｉに対して、高速フーリエ変換等のフーリエ変換処理を施す（ステップＳ２０６）。
【０２５７】
次に、グリッド縞検出部１１６は、ステップＳ２０６でのフーリエ変換結果（空間周波数領域のデータ）から、パワースペクトル（又は振幅スペクトル）を取得する（ステップＳ２０７）。
【０２５８】
次に、グリッド縞検出部１１６は、ステップＳ２０７で取得したパワースペクトルにおいて、グリッド縞を示す有意なスペクトル（ピーク値）が存在するか否かを判別する（ステップＳ２０８）。
【０２５９】
具体的には例えば、まず、グリッド縞を発生させる原因となるグリッドを構成する鉛箔の絶対的な空間周波数は、グリッド１０３を設置した段階で既知であることにより、その周波数を“ｆｇ”として用いることで、ステップＳ２０８での判別処理を正確に行える。
【０２６０】
すなわち、Ｘ線センサ１０４のサンプリングピッチを“Ｔｓ”とすると、グリッド縞の発生する大まかな空間周波数ｆｍは、
【０２６１】
【数１５】
2005324069.tif 000017
【０２６２】
なる条件式（１３）により特定できる。
【０２６３】
このとき、上記式（１３）において、〔３〕に示される条件を満たしている場合には、〔２〕で得られた空間周波数ｆｍ´を用い、〔３〕に示される条件を満たしていない場合には、「Ｊ←Ｊ＋１」として〔１〕を実行する。
【０２６４】
グリッド縞の正確な空間周波数ｆｍは、上記式（１３）で得られる“ｆｍ´”の近辺に存在するはずであり、ピーク値（グリッド縞を示す有意なスペクトル）が存在するか否かを判断する際に、当該近辺のみを検索すれば、被写体に起因する画像成分やノイズ成分等の影響で異なるピーク値が存在したとしても、その影響を受けることなく、グリッド縞を示す有意なスペクトルであるピーク値の検出を行える。
【０２６５】
また、グリッド１０３は（その鉛箔の空間周波数がグリッド全体に亘って所定のｆｇとなるように）かなり正確に製造されるものであるが、撮影の際に、グリッド１０３とＸ線センサ１０４との間に所定の距離があり、Ｘ線発生部１０１からのＸ線ビームがコーンビーム状であることにより、グリッド１０３の陰影は拡大されてＸ線センサ１０４に到達する。このため、実際に画像中に存在するグリッド縞成分の空間周波数ｆｍは上記式（１３）で得られる“ｆｍ´”とは異なるものになってしまい、簡単に予測することができない。
【０２６６】
したがって、上記式（１３）で得られる“ｆｍ´”近辺の周波数のうち、ピーク値を示す周波数を、空間周波数ｆｍとして求める。
【０２６７】
但し、上記の場合、求められたピーク値に相当するものが、実際に安定して存在する有意なピーク値であるか否かを判断する必要がある。この判断は、通常ノイズレベルを基準に行う。このノイズレベルとしては、予め測定されるものでも構わないし、スペクトルの高域のピーク値以外の成分の平均値を代用するようにしてもよい。例えば、ピーク値を示した近隣のスペクトル値のパワースペクトルの総和（又は平均値）と、ノイズレベルとの比が、１０程度以上あれば、通常有意な安定したピーク値であると判断する。
【０２６８】
上述のようなステップＳ２０８の判別の結果、有意なピーク値が存在しない場合、グリッド縞検出部１１６は、次のラインを処理するために、変数ｉをカウントアップして（ステップＳ２１７）、再びステップＳ２０４へと戻り、これ以降の処理ステップを繰り返し実行する。
【０２６９】
一方、ステップＳ２０８の判別の結果、有意なピーク値が存在する場合、グリッド縞検出部１１６は、当該ピーク値を示す空間周波数をＰｉとして（ステップＳ２０９）、これを変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎに対して加算する（ステップＳｓ２１０）。
【０２７０】
また、グリッド縞検出部１１６は、グリッド縞の位相を求め、変数θｎ及び変数Ｍｎに対して、当該位相及び変数ｉに示されるライン位置を設定し（ステップＳ２１１〜ステップＳ２１４）、変数ｎをインクリメントする（ステップＳ２１５）。
【０２７１】
その後、グリッド縞検出部１１６は、次のラインを処理するために、変数ｉをカウントアップして（ステップＳ２１７）、再びステップＳ２０４へと戻り、これ以降の処理ステップを繰り返し実行する。
【０２７２】
上述のようにして、全てのラインＬ１〜Ｌ６に対してステップＳ２０５〜ステップＳ２１５の処理を実行し終えると、グリッド縞検出部１１６は、現在の変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎの値を、現在の変数ｎの値（有意なピーク値の数）で除算することで、平均的なグリッド縞の空間周波数ｆｍを求める（ステップＳ２１６）。
【０２７３】
また、グリッド縞検出部１１６は、上記図１７の処理実行後、ステップＳ２１３で得られた変数θｎ及びステップＳ２１４で得られたライン位置Ｍｎを用いて、平均的なグリッド縞の角度η（角度θ）を求める。
【０２７４】
すなわち、グリッド縞検出部１１６は、ｉ番目のラインＬｉの位相θｉと、（ｉ＋１）番目のラインＬｉ＋１の位相θｉ＋１との位相差（θｉ−θｉ＋１）によるグリッド縞の位置の差を、グリッド縞の空間周波数ｆｍを以って、
｛（θｉ−θｉ＋１）／２π｝／ｆｍなる式により求め、ラインＬｉとラインＬｉ＋１とのライン位置差（距離）を、
（Ｍｉ＋１）−Ｍｉ
なる式で求め、これらの結果を以って、グリッド縞の角度ηを、
【０２７５】
【数１６】
2005324069.tif 000018
【０２７６】
なる式（１４）により求める。
【０２７７】
そして、グリッド縞検出部１１６は、上記式（１４）により得られた角度ηが所定の角度以下の場合（異常に傾いていない場合）、グリッド縞を抽出する処理を数ライン毎に実行し、これに対して当該角度ηが所定の角度を超える場合（異常に傾いている場合）、グリッド縞を抽出する処理を１ライン毎に実行する。
【０２７８】
尚、上述したグリッド縞検出部１１６が実行する処理では、グリッド縞の方向（縦又は横方向）が既知であることを前提としたが、例えば、グリッド縞の方向も不明である場合、例えば、予め縦方向と横方向の双方に対して同様の処理を実行し、有意なピーク値が検出された方向を、グリッド縞に略直交する方向とすればよい。
【０２７９】
以上説明したような処理をグリッド縞検出部１１６が実行することで、グリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θ（角度η）が求められる。
【０２８０】
グリッド縞成分抽出部１１７は、グリッド縞検出部１１６により得られたグリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θ（角度η）を用いて、メモリ１１３に記憶されている、グリッド縞成分を含む対象画像データから、グリッド縞成分を抽出し、そのグリッド縞成分をメモリ１１８に格納する。
【０２８１】
図１８は、グリッド縞成分抽出部１１７でのグリッド縞成分抽出処理をフローチャートによって示したものである。
【０２８２】
先ず、グリッド縞成分抽出部１１７に対しては、処理パラメータとして、グリッド縞検出部１１６にて得られたグリッド縞の角度θ及びグリッド縞の空間周波数ｆｍが与えられる。
【０２８３】
グリッド縞成分抽出部１１７は、上記処理パラメータ（グリッド縞の角度θ及びグリッド縞の空間周波数ｆｍ）に基いて、以下に説明するステップＳ３００〜ステップＳ３２１の処理を実行する。
【０２８４】
尚、グリッド縞成分抽出部１１７に対して与えられたグリッド縞の空間周波数ｆｍの値が“０”の場合等は、対象画像上にグリッド縞が存在しない、すなわちグリッド１０３を使用せずに撮影が行なわれた場合であるので、この場合、グリッド縞成分抽出部１１７は、上記図１８に示される処理を実行しない。また、例えば、メモリ１１８には、この場合のグリッド縞成分として“０”データが格納される。或いは、演算器１１９が機能しないことにより、メモリ１２０に、メモリ１１３に格納された対象画像データがそのまま格納される。
【０２８５】
グリッド縞検出部１１６からグリッド縞成分抽出部１１７に対して、グリッド縞の角度θ及びグリッド縞の空間周波数ｆｍが与えられると、先ず、グリッド縞成分抽出部１１７は、上記式（２）を用いて、空間周波数ｆｍから係数ａ１，ａ２（又は対称５点フィルタの係数（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２））を求める（ステップＳ３００）。ここで得られた係数に対応するＦＩＲフィルタを「ＦＩＲ１」とする。
【０２８６】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、上記式（３）を用いて、空間周波数ｆｍから係数ａ３を求める（ステップＳ３０１）。ここで得られた係数に対応するＦＩＲフィルタを「ＦＩＲ２」とする。
【０２８７】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、空間周波数ｆｍの領域でのＦＩＲフィルタリングを行うために、空間周波数ｆｍを中心とするウインドウ関数を生成する（ステップＳ３０２）。
【０２８８】
ここでのウインドウ関数としては、例えば、空間周波数ｆｍを中心としたガウス分布形状の関数を適用可能である。
【０２８９】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、グリッド縞の角度θに基いて、対象画像を構成するラインデータに対してグリッド縞の抽出処理を実行するラインの範囲を決定する（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５）。
【０２９０】
具体的には例えば、グリッド縞成分抽出部１１７は、角度θの基準値を「０．１度」とし、グリッド縞検出部１１６で得られたグリッド縞の角度θが基準値０．１度よりも大きいか或いは小さいかを判別する（ステップＳ３０３）。この判別の結果、角度θが基準値０．１度よりも小さい場合、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｓｋｉｐに対して「５」を設定することで、５ライン毎に当該処理を実行することを決定する（ステップＳ３０４）。一方、角度θが基準値０．１度以上の場合、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｓｋｉｐに対して「０」を設定することで、全てのラインに対して当該処理を実行することを決定する（ステップＳ３０５）。
【０２９１】
尚、ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５において、例えば、変数ｓｋｉｐに対する設定だけではなく、角度θに基き、さらに細かな設定を行うようにしてもよい。
【０２９２】
ステップＳ３０４又はステップＳ３０５の処理後、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｃｏｕｎｔに対して、ステップＳ３０４又はステップＳ３０５にて設定が行なわれた変数ｓｋｉｐの値を設定することで、変数ｃｏｕｎｔの初期化を行う（ステップＳ３０６）。
【０２９３】
そして、グリッド縞成分抽出部１１７は、現在の変数ｃｏｕｎｔの値が、変数ｓｋｉｐの値以上であるか否か、すなわち対象ラインデータに対するグリッド縞の抽出処理を実行すべきであるか否かを判別する（ステップＳ３０７）。
【０２９４】
この判別の結果、処理実行する場合には、ステップＳ３１０からの処理に進み、処理実行でない場合には、ステップＳ３０８からの処理に進む。但し、最初に本ステップＳ３０７の実行時には、必ず処理実行と判別されるため、次のステップＳ３１０へ進む。
【０２９５】
ステップＳ３０７の判別の結果、処理実行の場合（ｓｋｉｐ≦ｃｏｕｎｔ）、先ず、グリッド縞成分抽出部１１７は、メモリ１１３に格納されている対象画像データから処理対象となる１ラインのデータ（対象ラインデータ）を取得する（ステップＳ３１０）。
【０２９６】
尚、ステップＳ３１０において、対象画像データから対象ラインデータをそのまま取得するようにしてもよいが、例えば、対象ラインデータの前後数ライン分の平均値（移動平均値）を、実際の処理対象のラインデータとして取得するようにしてもよい。
【０２９７】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１０で取得した対象ラインデータに対して、ステップＳ３００で係数を決定したＦＩＲ１を用いたフィルタリングを施し、ラインバッファ１（不図示）へ格納する（ステップＳ３１１）。
【０２９８】
ここでの処理により、ラインバッファ１に対しては、グリッド縞成分を含む画像成分のデータが格納される。
【０２９９】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラインバッファ１に格納されたラインデータに対して、ステップＳ３０１で係数を決定したＦＩＲ２を用いたフィルタリングを施し、ラインバッファ２（不図示）へ格納する（ステップＳ３１２）。
【０３００】
ここでの処理により、ラインバッファ２に対しては、グリッド縞成分の包絡線を求めるためのデータが格納される。
【０３０１】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、グリッド縞成分の包絡線を求める（ステップＳ３１３）。
【０３０２】
すなわち、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラインバッファ１内のデータと、ラインバッファ２内のデータとを成分とするベクトルの振幅（すなわち２乗和の平方根）を求め、その結果を、ラインバッファ３（不図示）へ格納する。ここでの演算としては、平方根の単調増加性により、平方根を取らない演算であっても適用可能であり、同様の効果が得られる。
【０３０３】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラインバッファ３内のデータ、すなわち包絡線データを調査して、その異常データを検出するためのしきい値の上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２を決定する（ステップＳ３１４）。
【０３０４】
上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２の決定方法としては、様々な方法を適用可能であるが、例えば、平均値と標準偏差値を求め、平均値から標準偏差値のｎ倍（ｎは、例えば、“３”程度の値）以上ずれた値を上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２とする方法や、ラインバッファ３内の包絡線データのヒストグラムを求め、その最頻値を中心として上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２を決定する方法等が挙げられる。
【０３０５】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラインバッファ３内の包絡線データにおいて、値ｔｈ１以上若しくは値ｔｈ２以下のデータを異常データ（画像データが急峻に変動していること等に基づく異常データ）と見なし、その異常データに対応するラインバッファ１内のグリッド縞成分のデータを、当該異常データの周辺のデータから推定して書き換える（ステップＳ３１５）。このとき、全体のグリッド縞成分が周期的な変動パタンを示す安定な状態となるように、データ書き換えを行う。
【０３０６】
尚、ステップＳ３１５の処理については、上記式（７´）等を用いて既に詳細に説明したので、ここではその詳細は省略する。
【０３０７】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１５の処理により、全体的に安定状態となったラインバッファ１内のグリッド縞成分のデータに対して、フーリエ変換処理を施し、グリッド縞成分の空間周波数領域のデータを求める（ステップＳ３１６）。
【０３０８】
尚、ステップＳ３１６での変換処理については、フーリエ変換に限らず、例えば、コサイン変換等の他の直交変換をも適用可能である。
【０３０９】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１６で取得した空間周波数領域のデータに対して、ステップＳ３０２で求めた空間周波数ｆｍを中心とするウインドウ関数によるフィルタリングを施す（ステップＳ３１７）。これにより、グリッド縞成分のデータは、より選択的にグリッド縞を表すようになる。
【０３１０】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１７のフィルタリング処理後のグリッド縞成分のデータに対して、ステップＳ３１６の変換の逆変換処理を施し、この結果を、実際のグリッド縞成分のデータとする（ステップＳ３１８）。
【０３１１】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１８で取得したグリッド縞成分のデータを、メモリ１１８の当該位置へ格納する（ステップＳ３１９）。
【０３１２】
そして、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｃｏｕｎｔに対して“０”を設定し（ステップＳ３２０）、メモリ１１３の対象画像データを構成する全てのラインデータについて、ステップＳ３０７からの処理を行ったか否かを判別する（ステップＳ３２１）。
【０３１３】
この判別の結果、処理が終了した場合のみ、本処理終了とし、未だ処理が終了していない場合には、再びステップＳ３０７へ戻り、以降の処理ステップを繰り返し実行する。
【０３１４】
一方、上述したステップＳ３０７の判別の結果、処理実行でない場合（ｓｋｉｐ＞ｃｏｕｎｔ）、グリッド縞成分抽出部１１７は、メモリ１１８の該当位置に対して、前段で取得したグリッド縞成分のデータをコピーし（ステップＳ３０８）、コピーするラインを示す変数ｃｏｕｎｔをインクリメントして（ステップＳ３０９）、再びステップＳ３０７へ戻り、以降の処理ステップを繰り返し実行する。
【０３１５】
［第４の実施の形態］
本発明は、例えば、図１９に示すようなＸ線画像取得装置４００に適用される。
【０３１６】
本実施の形態のＸ線画像取得装置４００は、上記図１０に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が異なる。
【０３１７】
尚、上記図１９のＸ線画像取得装置４００において、上記図１０のＸ線画像取得装置１００と同様に動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０３１８】
上記図１０に示したＸ線画像取得装置１００では、補正処理部１１５が、メモリ１１３内の対象画像データに対して、メモリ１１４内のデータを用いた欠陥画素の補正処理を施すように構成した。これに対して、本実施の形態のＸ線画像取得装置４００では、上記図１９に示すように、補正処理部１１５が、メモリ１２０内の対象画像データ、すなわちグリッド縞成分の除去後の対象画像データに対して、メモリ１１４内のデータを用いた欠陥画素の補正処理を施すように構成した。
【０３１９】
したがって、本実施の形態のＸ線画像取得装置４００によれば、グリッド縞を考慮した画素欠陥補正が必要なくなるため、従来から知られるような、周辺の欠陥ではない画素の値の平均値を用いて欠陥画素を補正する等のような、単純な欠陥画素補正を適用可能となる。
【０３２０】
［第５の実施の形態］
本発明は、例えば、図２０に示すようなＸ線画像取得装置５００に適用される。
【０３２１】
本実施の形態のＸ線画像取得装置５００は、上記図１０に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が異なる。
【０３２２】
尚、上記図２０のＸ線画像取得装置５００において、上記図１０のＸ線画像取得装置１００と同様に動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０３２３】
本実施の形態のＸ線画像取得装置５００は、上記図２０に示すように、上記図１０のＸ線画像取得装置１００の構成に対して、さらに、グリッド１０３の装着を検知する検知部（スイッチ）１２２を設けた構成としている。
【０３２４】
検知部１２２は、グリッド１０３の装着の検知結果（グリッド装着信号）を、補正処理部１１５及びグリッド縞検出部１１６へそれぞれ供給する。
【０３２５】
補正処理部１１５は、検知部１２２からのグリッド装着信号に基づき、グリッド１０３が装着されている場合、第３の実施の形態で説明したような、グリッド縞を考慮した欠陥画素補正処理を実行する。そうでない場合は、周辺の欠陥でない画素の画素値の平均値等により欠陥画素を補正する。
【０３２６】
グリッド縞検出部１１６も同様に、検知部１２２からのグリッド装着信号に基づき、グリッド１０３が装着されている場合、第３の実施の形態で説明したような、グリッド縞の検出処理（解析処理）を実行する。但し、上記グリッド装着信号に基づき、グリッド１０３が装着されていない場合、グリッド縞検出部１１６は、グリッド縞の検出処理を実行せずに、即座にグリッド縞無しと判断し、これに該当する処理を実行する。
【０３２７】
上述のように、本実施の形態のＸ線画像取得装置５００では、検出部１２２を設け、この検出結果に基づいて、グリッド縞の検出を行うように構成したので、グリッドが装着されていない場合、グリッド縞を検出する処理に要する時間を削減することができる。
【０３２８】
［第６の実施の形態］
本発明は、例えば、図２１に示すようなＸ線画像取得装置６００に適用される。
【０３２９】
本実施の形態のＸ線画像取得装置６００は、上記図１０に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が異なる。
【０３３０】
尚、上記図２１のＸ線画像取得装置６００において、上記図１０のＸ線画像取得装置１００と同様に動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０３３１】
本実施の形態のＸ線画像取得装置６００は、上記図２１に示すように、上記図１０のＸ線画像取得装置１００の構成に対して、さらに、Ｘ線照射野に対応する画像データを格納するためのメモリ１２３を設けた構成としている。
【０３３２】
メモリ１２３には、メモリ１１３に格納された対象画像データのうち、Ｘ線照射野（センサの受像領域中のＸ線が照射された領域）に対応する領域の画像データのみを切り出した画像データ（照射野画像データ）が格納され、このメモリ１２３内の照射野画像データに対して、グリッド縞成分の検出及び抽出が行なわれる。
【０３３３】
具体的には、Ｘ線撮影では一般に、被写体１０２（ここでは、人体）の目的とする撮影対象部位以外の被曝を避けるために、Ｘ線発生部１０１のＸ線発生管球の出口に照射野絞りを設けることが行なわれている。これにより、被写体１０２の必要部分のみにＸ線の照射が行える。
【０３３４】
上記の照射野絞り機能を用いた場合、Ｘ線撮影により得られる画像データも、Ｘ線センサ１０４から得られる画像データ全てが有効（必要）ではなく、照射野絞りによるＸ線照射野に対応する部分画像データのみが有効（必要）になる。
【０３３５】
そこで、本実施の形態では、不図示の計算機手段（ＣＰＵ等）により、メモリ１１３内の対象画像データから、Ｘ線強度（画素値）分布、絞り形状又はその他の情報等に基づいて、Ｘ線照射野に対応する有効な部分画像領域（照射野）を見出し、その照射野部分のデータ（照射野画像データ）のみを、メモリ１２３に格納する。
【０３３６】
上述のように、本実施の形態では、メモリ１２３内の照射野画像データ、すなわち対象画像データ全てではなく、情報量を削減した必要部分の画像データのみを対象とするので、処理時間を短縮することができる。
【０３３７】
尚、本実施の形態では、欠陥画素補正後の対象画像から、照射野を切り出すように構成したが、例えば、当該照射野の切り出し後に、当該照射野に対して欠陥画素補正を行うようにしてもよい。
【０３３８】
［第７の実施の形態］
第３の実施の形態では、上記図１０のＸ線画像取得装置１００において、グリッド縞成分抽出部１１７でのグリッド縞成分抽出処理を、上記図１８のフローチャートに従った処理とした。
【０３３９】
本実施の形態では、グリッド縞成分抽出部１１７でのグリッド縞成分抽出処理を、例えば、図２２に示すフローチャートに従った処理とする。
【０３４０】
尚、上記図２２のグリッド縞成分抽出処理において、上記図１８のグリッド縞成分抽出処理と同様に処理するステップには同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０３４１】
まず、本実施の形態でのグリッド縞成分抽出処理の説明の前に、図２３（ａ）は、グリッド縞成分を含む対象画像の一部分を示したものであり、同図において、“＊”で示す部分は、Ｘ線を遮断する物質が存在する等の原因により、グリッド縞成分が存在しない部分を示している。
【０３４２】
上記図２３（ｂ）は、同図（ａ）の対象画像に対して、第３の実施の形態でのフィルタタリングにより、グリッド縞成分の抽出を行った結果を示したものである。上記図２３（ｂ）に示すように、グリッド縞成分において、対象画像の“＊”で示す部分に対応する部分にアーチファクトが現れるため、第３の実施の形態で説明したように、当該部分を包絡線から抽出し、その前後のデータから推測して全体を安定したグリッド縞になるようにする。この結果を示したものが、上記図２３（ｃ）の図である。このように安定したグリッド縞成分であれば、フーリエ変換等の変換処理により、新たなアーチファクトは発生しない。
【０３４３】
第３の実施の形態では、上記図２３（ｃ）に示されるようなグリッド縞成分を、同図（ａ）に示されるような元の画像（対象画像）から差し引いて、グリッド縞成分を除去するように構成したが、この構成の場合、本来グリッド縞成分が存在しない部分（“＊”で示す部分）に新たな縞成分が現れてしまうことが考えられる。
【０３４４】
そこで、本実施の形態では、上記図２３（ｄ）に示すように、同図（ｃ）に示されるようなグリッド縞成分において、本来グリッド縞成分が存在しない部分（“＊”で示す部分）を“０”に設定する。
【０３４５】
このため、本実施の形態では、グリッド縞成分抽出部１１７は、上記図２２のフローチャートに従ったグリッド縞成分抽出処理を実行する。
【０３４６】
すなわち、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１８の処理実行後、この処理により取得した、安定したグリッド縞成分のデータに対して、ステップＳ３１５により推測で補った部分を“０”に置換する処理を施し（ステップＳ７００）、その後、次のステップＳ３１９へ進む。これにより、もともとグリッド縞成分が存在しない部分であっても、グリッド縞除去処理により新たな縞成分が発生してしまうことを確実に防ぐことができる。
【０３４７】
尚、第１〜第７の実施の形態では、ハードウェア的に構成したが、本装置全体をソフトウェアにより制御することで実現することも可能である。
【０３４８】
また、本発明の目的は、第１〜第７の実施の形態のシステム或いは装置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。
【０３４９】
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第１〜第７の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、及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することとなる。
【０３５０】
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。
【０３５１】
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、第１〜第７の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、その処理によって第１〜第７の実施の形態の機能が実現される場合も、本発明の実施の一態様に含まれることは言うまでもない。
【０３５２】
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機能拡張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、その処理によって第１〜第７の実施の形態の機能が実現される場合も、本発明の実施の一態様に含まれることは言うまでもない。
【０３５３】
図２４は、上記のコンピュータの機能８００の構成例を示したものである。
【０３５４】
コンピュータ機能８００は、上記図２４に示すように、ＣＰＵ８０１と、ＲＯＭ８０２と、ＲＡＭ８０３と、キーボード（ＫＢ）８０９に関する制御を行うキーボードコントローラ（ＫＢＣ）８０５と、表示部としてのＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）８１０に関する制御を行うＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）８０６と、ハードディスク（ＨＤ）８１１及びフレキシブルディスク（ＦＤ）８１２に関する制御を行うディスクコントローラ（ＤＫＣ）８０７と、ネットワーク８４０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）８０８とが、システムバス８０４を介して互いに通信可能に接続された構成とされている。
【０３５５】
ＣＰＵ８０１は、ＲＯＭ８０２或いはＨＤ８１１に記憶されたソフトウェア、或いはＦＤ８１２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８０４に接続された各構成部を総括的に制御する。
【０３５６】
すなわち、ＣＰＵ８０１は、所定の処理シーケンスに従った処理プログラムを、ＲＯＭ８０２、ＨＤ８１１又はＦＤ８１２から読み出して実行することで、第１〜第７の実施の形態の機能を実現するための制御を行う。
【０３５７】
ＲＡＭ８０３は、ＣＰＵ８０１の主メモリ或いはワークエリア等として機能する。
【０３５８】
ＫＢＣ８０５は、ＫＢ８０９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又は入力に基づく制御を行う。
【０３５９】
ＣＲＴＣ８０６は、ＣＲＴ８１０における表示に関する制御を行う。
【０３６０】
ＤＫＣ８０７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又は第１〜第７の実施の形態の機能を実現するための処理プログラム等を記憶するＨＤ８１１又はＦＤ８１２へのアクセス等を制御する。
【０３６１】
ＮＩＣ８０８は、ネットワーク８４０上の他の装置又はシステムとの双方向のデータのやりとりを制御する。
【０３６２】
［実施の形態の放射線画像処理装置の作用・効果］
以上説明した実施の形態の放射線画像処理装置によれば、被写体を介さず且つグリッドを介して放射線撮影して得た画像データから、グリッドに起因する画像成分のみを除去することにより、イメージセンサ（固体撮像素子）を構成する複数の画素の感度ばらつき（ゲインばらつき）に基づいて被写体画像データを補正するのに好適な補正用画像データを得ることができる。
【０３６３】
また、被写体を介さず且つグリッドを介して放射線撮影して得たキャリブレーション用画像データから、グリッドに起因する画像成分のみを除去できるため、グリッドを取り外すことなくキャリブレーション撮影を行うことができ、非常に便利である。
【０３６４】
また、事前に取得した、イメージセンサを構成する複数の画素の感度（ゲイン）ばらつきに基づく画像補正を行うための補正用画像データを用いることにより、キャリブレーション用画像データから、グリッドに起因する画像成分のみを、より精度よく抽出（除去）することができる。
【０３６５】
イメージセンサを構成する複数の画素の感度又はゲインのばらつき（感度画像又はゲイン画像）は、画素間の関連性が少なく、急峻な変動成分を有するものである。従って、感度ばらつきの空間周波数成分は、通常の被写体の画像成分と異なり、広い空間周波数領域にわたって分布する。このため、グリッドに起因する画像成分と感度ばらつきの画像成分とは、周波数領域的にも空間的にも重畳するものとなり、実質的に分離が困難となる場合がある。そのような場合であっても、グリッドに起因する画像成分を含まない（例えば、被写体及びグリッドを介さずに放射線撮影して得られる）感度ばらつき画像データを予め製造工場などで取得し記録しておけば、グリッドに起因する画像成分を含むキャリブレーション用画像データを取得したとき、予め取得した当該感度ばらつき画像データで、キャリブレーション用画像データの感度（ゲイン）補正を行うことにより、キャリブレーション用画像データ中の感度ばらつきに起因する急峻な変動成分が除去又は低減されるため、グリッドに起因する画像成分のみを抽出する精度を向上させることができる。
【０３６６】
更に、グリッドに起因する画像成分を除去した補正用画像データを作成し、当該補正用画像データを用いて、被写体及びグリッドを介して撮影して得た画像データを補正し、当該補正後の画像データからグリッドに起因する画像成分を除去するように構成することにより、撮影中に移動せず固定されたグリッドを介して放射線撮影を行って得られた放射線画像データから、グリッドに起因する画像成分を適切に除去することのできる放射線画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０３６７】
【図１】第１の実施の形態の構成図である。
【図２】第１の実施の形態におけるグリッド像除去部の構成図である。
【図３】第２の実施の形態の構成図である。
【図４】Ｘ線源の位置変化に起因するグリッド像の位相変化を説明する図である。
【図５】第３〜７の実施の形態において、対象画像からグリッド縞成分を抽出するためのフィルタの空間周波数応答特性を説明するための図である。
【図６】図５のフィルタにより対象画像から抽出されたグリッド縞成分の一例を説明するための図である。
【図７】図５のフィルタにより対象画像から抽出されたグリッド縞成分の他の例を説明するための図である。
【図８】対象画像の欠陥画素を補正する補間処理の空間周波数応答特性を説明するための図である。
【図９】グリッド縞成分が存在する対象画像に対する欠陥画素補正を説明するための図である。
【図１０】第３の実施の形態において、本発明を適用したＸ線画像取得装置の構成図である。
【図１１】第３の実施の形態において、対象画像中の欠陥画素分布の一例（例１）を説明するための図である。
【図１２】第３の実施の形態において、対象画像中の欠陥画素分布の一例（例２）を説明するための図である。
【図１３】第３の実施の形態において、対象画像中の上記欠陥画素分布の一例（例３）を説明するための図である。
【図１４】第３の実施の形態において、対象画像中の上記欠陥画素分布の一例（例４）を説明するための図である。
【図１５】第３の実施の形態において、対象画像中のグリッド縞成分の空間周波数分布を説明するための図である。
【図１６】第３の実施の形態において、対象画像中のグリッド縞成分の検出（解析）を説明するための図である。
【図１７】第３の実施の形態において、対象画像中のグリッド縞成分の検出（解析）処理を説明するためのフローチャートである。
【図１８】第３の実施の形態において、対象画像からグリッド縞成分を抽出する処理を説明するためのフローチャートである。
【図１９】第４の実施の形態において、本発明を適用したＸ線画像取得装置の構成図である。
【図２０】第５の実施の形態において、本発明を適用したＸ線画像取得装置の構成図である。
【図２１】第６の実施の形態において、本発明を適用したＸ線画像取得装置の構成図である。
【図２２】第７の実施の形態において、対象画像からグリッド縞成分を抽出する処理を説明するためのフローチャートである。
【図２３】第７の実施の形態において、グリッド縞成分を抽出する処理を、画像データを例示して説明するための図である。
【図２４】第１〜第７の実施の形態の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読出可能な記憶媒体又は記憶部から、当該プログラムを読み出して実行する構成の一例を示す構成図である。
【図２５】放射線撮影で得られた、グリッド縞成分が重畳した画像に対するフィルタリングの効果の一例を説明するための図である。
【図２６】放射線撮影で得られた、グリッド縞成分が重畳した画像に対するフィルタリングの効果の他の例を説明するための図である。
【符号の説明】
【０３６８】
１５  記憶部
１６  記憶部
１７  グリッド像除去部
１８  記憶部
１９  減算部
１７１  記憶部
１７２  減算部
１７３  グリッド成分抽出部
１７４  記憶部
【図１】
2005324069.tif 000019
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
2005324069.tif 000038
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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