(57)【要約】【課題】被写体の体位に依存しないで、比較的容易な方法で最適な特徴量を抽出するができる画像処理装置を提供すること。【解決手段】回転手段が対象画像を回転し少なくとも１つ以上の回転画像を作成し、特徴量抽出手段が前記対象画像と前記回転手段によって回転された回転画像のそれぞれから特徴量を抽出し、特徴量決定手段が前記特徴量抽出手段によって抽出されたそれぞれの特徴量から最適な特徴量を決定する。又、前記特徴量決定手段は、前記対象画像に含まれる所定画像領域の特徴量に基づいて決定される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像から当該画像の特徴量を抽出する画像処理装置において、
前記対象画像を回転し少なくとも１つ以上の回転画像を作成する回転手段と、前記対象画像と前記回転手段によって回転された回転画像のそれぞれから特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段によって抽出されたそれぞれの特徴量から最適な特徴量を決定する特徴量決定手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量決定手段は、前記対象画像から所定画像領域を抽出する領域抽出手段を更に備え、前記領域抽出手段によって抽出された所定画像領域の特徴量に基づいて決定されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴量決定手段は、前記特徴量抽出手段で抽出されたそれぞれの特徴量と所定画像領域の特徴量を比較し誤差が最小なものを最適な特徴量とすることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴量決定手段は、前記特徴量抽出手段で抽出されたそれぞれの特徴量領域の重心と所定画像領域の重心との距離を比較し距離が最小なものを最適な特徴量とすることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記対象画像は被写体を放射線撮影して得られた画像を含み、前記所定画像領域は前記対象画像のうち被写体領域を含むことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば放射線撮影により得られた画像において、階調変換等の画像処理を行うために用いる特徴量を抽出する画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えばセンサやカメラ等の撮影装置により被写体をＸ線撮影して得られた画像データをモニタやフィルム等に出力する場合、当該画像データを観察し易い濃度値に変換する階調変換処理が行われるのが一般的である。
【０００３】
ところで、上記の階調変換処理方法としては、例えば、対象画像における被写体領域全体の２次元的な構造を解析し、当該解析結果に基づき所定領域を抽出し、当該領域内から抽出した特徴量に基づいて対象画像の階調変換を行う方法( 以下、「第１の階調変換処理方法」と言う）（例えば、特許文献１参照) 。
【０００４】
或は、対象画像における被写体のヒストグラム解析を行い、当該解析結果に基づき特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて対象画像の階調変換を行う方法( 以下、「第２に階調変換処理方法」という) がある。ここで、一般的に第２の階調変換処理方法に比べ第１の階調変換処理方法の方が高精度に特徴量を抽出できることが知られており、第１の階調変換処理方法を用いるのが好ましい。
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−３０７０６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、第１の階調変換処理方法は２次元的な構造を解析するため、第２の階調変換処理方法に比べて被写体の回転に対する影響を受け易い。例えば、図３（ａ）のようにセンサに対して被写体が正常位置の場合（ここでの正常位置はセンサの上下方向と被写体の上下方向が一致している場合のことである）は問題ないが、図３（ｂ）のようにセンサに対して被写体が横転している状態で撮影された場合、或は図３（ｃ）のようにセンサに対して被写体の上下が反対になった状態で撮影された場合では、取得される画像も同様に回転してしまう。そのため、被写体内の構造の２次元的な位置関係が想定していたものと異なってしまい特徴量の抽出を失敗する場合がある。
【０００７】
このような問題を解決する手段として、例えば被写体の撮影体位を入力することが考えられる。
【０００８】
しかしながら、この場合では被写体の体位情報を、撮影のたびにユーザ自身が入力する必要があり、大変な労力を要するという問題がある。更に、入力ミスが生じた場合には、特徴量を安定して抽出できないという問題がある。
【０００９】
又、その他の手段として撮影体位を予め自動的に判別することが考えられる。しかしながら、この場合では撮影部位の特徴に応じて、それぞれ異なる判別関数を用意する必要があり、多大な開発コストが掛かるという問題がある。
【００１０】
本発明は上記のような問題を解決するためになされたものであり、被写体の体位に依存しないで、比較的容易な方法で最適な特徴量を抽出するができる画像処理装置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】
【００１１】
請求項１記載の発明は、回転手段が対象画像を回転し少なくとも１つ以上の回転画像を作成し、特徴量抽出手段が前記対象画像と前記回転手段によって回転された回転画像のそれぞれから特徴量を抽出し、特徴量決定手段が前記特徴量抽出手段によって抽出されたそれぞれの特徴量から最適な特徴量を決定するものである。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、前記特徴量決定手段が前記対象画像に含まれる所定画像領域の特徴量に基づいて決定されるものである。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、前記特徴量決定手段が前記特徴量抽出手段で抽出されたそれぞれの特徴量と所定画像領域の特徴量を比較し誤差が最小なものを最適な特徴量とするものである。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、特徴量決定手段が前記特徴量抽出手段で抽出されたそれぞれの特徴量領域の重心と所定画像領域の重心との距離を比較し距離が最小なものを最適な特徴量とするものである。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、前記対象画像が被写体を放射線撮影して得られた画像を含み、前記所定画像領域が前記対象画像のうち被写体領域を含むものである。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１記載の発明によれば、複数の回転画像から特徴量を算出し、その中から最適な特徴量を決定するので、画像の向きが想定しているものと異なる場合においても最適な特徴量を抽出できる効果がある。
【００１７】
請求項２〜５記載の発明によれば、所定画像領域の特徴量に基づいて最適な特徴量を決定するので、画像内の素抜け等の無駄な領域の影響を受けずに最適な特徴量を決定することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、添付の図面を参照して本発明の好適な実施形態について説明する。
【００１９】
＜実施の形態１＞
図１は本実施の形態に係るＸ線撮影装置１００の構成を示すブロック図である。
【００２０】
図１に示すように、Ｘ線撮影装置１００は、撮影された画像をフィルム上又はモニタ上に出力する際の効果的な画像処理を行う機能を有するＸ線の撮影装置である。Ｘ線撮影装置１００は、データ収集回路１０５、前処理回路１０６、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、画像表示器１１１、画像処理回路１１２を備えており、これらはＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受が可能に接続されている。
【００２１】
又、Ｘ線撮影装置１００において、データ収集回路１０５と前処理回路１０６は相互に接続されており、データ収集回路１０５には２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１とが接続されている。更に、画像処理回路１１２は照射野認識回路１１３、回転回路１１４、特徴量抽出回路１１５、特徴量決定回路１１６、階調変換回路１１７を含んで構成されており、各回路はＣＰＵバス１０７に接続されている。
【００２２】
上述の様なＸ線撮影装置１００において、先ず、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータ等が記憶すると共に、ＣＰＵ１０８のワーキング・メモリとして機能する。ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて、操作パネル１１０からの操作に従った装置全体の動作制御等を行う。これによりＸ線撮影装置１００は、以下のように動作する。
【００２３】
先ず、操作パネル１１０を介してユーザから撮影指示が入力されると、この撮影指示はＣＰＵ１０８によりデータ収集回路１０５に伝えられる。データ収集回路１０８は、撮影指示を受けると、Ｘ線発生回路１０１及び２次元Ｘ線センサ１０４を制御してＸ線撮影を実行させる。
【００２４】
Ｘ線撮影では、先ず、Ｘ線発生回路１０１が被検査体１０３に対してＸ線ビーム１０２を放射する。Ｘ線発生回路１０１から放射されたＸ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達する。そして、２次元Ｘ線センサ１０４によりＸ線画像信号が出力される。本実施の形態では、被写体１０３を人体とする。即ち、２次元X 線センサ１０４から出力されるＸ線画像は人体画像となる
データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されたＸ線画像信号を所定のデジタル信号に変換してＸ線画像データとして前処理回路１０６に供給する。前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からの信号（Ｘ線画像データ）に対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行う。この前処理回路１０６で前処理が行われたＸ線画像データは原画像データとして、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、画像処理回路１１２に転送される。
【００２５】
１１２は画像処理回路の構成を示すブロック図であり、１１２において、１１３は入力画像においてＸ線が２次元Ｘ線センサ１０４に直接照射されている領域（照射領域）を抽出する照射野認識回路、１１４は照射野認識回路１１３で抽出された画像を回転する回転回路、１１５は照射野認識回路１１３で抽出された画像及び回転回路１１４で回転された画像からそれぞれ階調変換を行うための特徴量を抽出する特徴量抽出回路、１１６は特徴量抽出回路１１５で抽出された特徴量から最適な特徴量を決定する特徴量決定回路、１１７は特徴量決定回路１１６で決定された特徴量に基づいて入力画像の階調を最適化する階調処理回路を備える。
【００２６】
以上のような構成を備えた本実施の形態に係るＸ線撮影装置の動作について、以下により詳細に説明する。図２は本実施の形態に係るＸ線装置１００の処理の流れを示すフローチャートである。
【００２７】
上述のように、前処理回路１０６によって得られた原画像は、ＣＰＵバス１０７を解して画像処理１１２に転送される。先ず、ステップｓ２０１において、画像処理装置１１２の照射野認識回路１１３が入力画像から照射野領域を抽出する。抽出方法は本出願人により既に提案されている方法を用いれば良い（特開２００１−３０７０６４号公報）。
【００２８】
次に、ステップｓ２０２において回転回路１１４が照射野認識回路１１３で抽出された画像の回転処理を行う。ここでは任意の角度で画像を回転する。本実施の形態では、画像を時計回りに９０・１８０・２７０度回転させた画像を作成する。このように回転することによって入力画像を含め４枚の画像が作成されることになるが、その内の１枚が必ず正常な方向を向いた画像（被写体の上部が上向きの画像）となる。つまり、４枚のうち１つは必ず特徴量抽出処理が推定している正常位値であるため、高精度に特徴量を抽出することができる。逆に、他の３枚は特徴量が推定している正常位置とは異なるため、特徴量を最適に抽出できないものである。尚、本実施の形態では、４枚の画像を作成しているがこれに限定されるものではなく、例えば特徴量抽出処理が被写体の上下方向が画像の縦方向であると推定している場合、つまり被写体の上部が画像の上下どちらに位置しても問題ない場合においては時計回りに９０度回転させた画像を作成するだけで良い。
【００２９】
次に、ステップｓ２０３において特徴量抽出回路１１５が照射野認識回路１１３で抽出された画像及び回転回路１１４で回転された画像それぞれから階調変換のための特徴量を被写体の２次元的な構造を解析することで抽出する。ここで、特徴量とは被写体の注目領域（ＲＯＩ）内の画素値の代表値（例えば、最大値、最小値、中間値等）及び代表値の空間的座標のことを意味する。抽出方法については、部位毎に既に公知である技術を用いて抽出すれば良い。具体的には、例えば頚椎画像の場合では本出願人より既に提案されている頚椎領域から特徴量を抽出する方法（特開２００２−２４５４３号公報）を用いれば良い。この方法によれば、被写体内の首領域の輪郭線を抽出することで高精度に頚椎内の注目領域を抽出することができる。又、胸部画像の場合では本出願人より既に提案されている方法（特開２０００−２７６６０５号公報）を用いることができる。この方法によれば、胸部画像の空間的な位置関係から領域を限定することで高精度に肺野内の注目領域を抽出することができる。
【００３０】
次に、ステップｓ２０４〜ｓ２０６において特徴量決定回路１１６が特徴量抽出回路１１５で抽出されたそれぞれの特徴量から最適な特徴量を決定する。以下にその決定方法について説明する。
【００３１】
先ず、ステップｓ２０４において照射の認識回路１１３で抽出された画像から所定画像領域を抽出する。ここでは、正常位置の画像において特徴量抽出回路１１５で抽出されると期待される注目領域を含む領域を抽出する。例えば、頚椎画像ならば頚椎周辺領域を抽出し、胸部画像であれば肺の周辺領域を抽出する。ここで、抽出方法は被写体の向きに依存しないで一定領域を抽出できる方法を用いれば良い。例えば、ヒストグラム解析によって所定画素値範囲を抽出する。
【００３２】
本実施の形態では、先ず、入力画像全体の画素値から最大画素値の９０％の値をＴｈ１として算出し、次式により入力画像ｆ（ｘ，ｙ）から素抜け及び素抜け領域と一定間隔内で接する体領域を削除した後の画像ｆ１（ｘ，ｙ）を求める。ここで、ｄは入力画像ｆ（ｘ，ｙ）から素抜け領域と一定間隔内で接する体領域を削除する際の一定間隔の幅を決定するための定数を示し、入力画像ｆ（ｘ，ｙ）の大きさ等に基づき設定される。
【００３３】
【数１】
2005270279.tif 000003
以上のように被写体領域を抽出した画像から、更に部位毎に所定画像領域を抽出する。抽出方法は、Ｆ１（ｘ，ｙ）から画素値０を除く領域のヒストグラムを作成し、ヒストグラムの所定範囲以外の画素値を０にすることで行う。例えば、頚椎画像の場合、注目領域を含む頚椎周辺領域（図４の４０１）は頭部（図４の４０２）及び肩部（図４の４０３）に比べてＸ線の透過率が良く取得データとしては画素値が大きくなる傾向がある。よって、被写体のヒストグラム下位数％点（例えば下位３０％点）を閾値として閾値以下の画素値を０にすれば頚椎周辺領域を抽出することができる。
【００３４】
又、胸部画像の場合も注目領域を含む肺野周辺領域（図５の５０１）はその他の領域に比べて画素値が高くなる傾向があるため、頚椎と同様にしてヒストグラムの下位領域を削除すれば良い。ここで、閾値は実験等により定められる定数であり、部位毎に予め設定しておけば良い。
【００３５】
次に、ステップｓ２０５においてｓ２０４で算出した所定領域から基準となる特徴量を算出する。本実施の形態では、特徴量として抽出した所定領域の平均値及び所定領域の座標から重心を算出する。ここで、所定領域の座標は画像を回転した場合に変化するので、回転角度に合わせてそれぞれの重心座標を算出する。
【００３６】
次に、ステップｓ２０６においてｓ２０５で算出した基準特徴量と、特徴量抽出回路１１５で抽出したそれぞれの回転画像の特徴量を比較することで最終的な特徴量を決定する。先ず、ステップｓ２０６で算出した基準特徴量の重心座標と特徴量抽出回路１１５で算出した注目領域との座標間距離を算出する。距離算出方法は既に公知な方法を用いれば良く、例えばユークリッド距離を算出する。ここで、基準特徴量の重心は特徴量抽出回路１１５で抽出される注目領域を含む領域の重心であるため、特徴量抽出回路１１５で最適な注目領域が抽出される場合、重心との距離が比較的近くなる傾向にある。逆に特徴量抽出回路１１５で注目領域が最適に抽出できない場合では距離が遠くなる。例えば、頚椎の場合、図６（ａ）のように画像が正常位置の場合では、頚椎内の領域を注目領域（６０１）として正確に抽出することができるため重心（６０２）との距離が近くなる。逆に図６（ｂ）のように画像が正常位置でない場合では、頚椎以外の領域を注目領域（６０３）として抽出する。この場合においては重心（６０２）との距離が遠くなる。よって、それぞれの回転画像から抽出した特徴量と重心との距離を比較し距離が最小なものを最適な特徴量とすれば良い。ここで、距離が最小のものが複数ある場合、或は距離差が殆どない場合においては、更にステップｓ２０６で算出した所定領域の平均値とそれぞれの回転画像から抽出した特徴量の値から誤差を算出する。誤差は、２つの値の差の絶対値を算出すれば良い。ここで、距離と同様に誤差も注目領域から外れた場合に大きくなる傾向があるので、誤差が最小なものを最適な特徴量とすれば良い。
【００３７】
以上のようにして、ステップｓ２０４〜ｓ２０６において特徴量決定回路１１６で複数の回転画像から抽出した特徴量から最適な特徴量が決定される。
【００３８】
次に、ステップｓ２０７において階調変換回路１１７が、特徴量決定回路１１６で決定された特徴量に基づいて階調変換する。具体的には例えば、特徴量決定回路１１６で決定された特徴量の階調変換後の濃度が１．２となるように変換する。
【００３９】
階調変換回路１１７で階調処理された画像は、モニタ表示されたり、フィルム上に出力されたりする。このときの画像は注目領域が常に一定濃度であるため安定した画像診断等を行うことができる。
【００４０】
以上のように、本実施の形態によれば、複数の回転画像から特徴量を算出し、その中から最適な特徴量を決定するので、画像の向きが想定しているものと異なる場合においても最適な特徴量を抽出できる。このため、常に安定した階調処理を行うことができる効果がある。又、所定画像領域の抽出範囲を変更することで、比較的容易に全部位に対応することができる効果がある。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明は、例えば放射線撮影により得られた画像において、階調変換等の画像処理を行うために用いる特徴量を抽出する画像処理装置に対して適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明に係る画像処理装置のブロック図である。
【図２】本発明に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】センサに対する被写体の向きの違いを説明する図である。
【図４】所定画像領域の抽出方法を説明する図である。
【図５】所定画像領域の抽出方法を説明する図である。
【図６】特徴量の判定方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００４３】
１００  Ｘ線撮影装置
１０１  Ｘ線発生回路
１０２  Ｘ線ビーム
１０３  被検査体
１０４  ２次元Ｘ線センサ
１０５  データ収集回路
１０６  前処理回路
１０７  ＣＰＵバス
１０８  ＣＰＵ
１０９  メインメモリ
１１０  操作パネル
１１１  画像表示器
１１２  画像処理回路
１１３  照射野認識回路
１１４  回転回路
１１５  特徴量抽出回路
１１６  特徴量決定回路
１１７  諧調変換回路
【図１】
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【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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