(57)【要約】【課題】  ラプラシアンフィルタ・差分フィルタによるエッジ検出性能の両方をもったフィルタバンクを構成し、エッジ検出・平滑化能力に優れた多重解像度解析を実現する。【解決手段】  ディジタルデータに対してフィルタ処理を行うフィルタ処理手段を備えた画像処理装置であって、前記フィルタ処理手段は、３チャンネルフィルタバンクの形式に構成されており、異なる特性の複数のフィルタによりディジタルデータの分解を行う分解フィルタ部、および、前記分解フィルタ部の分解出力のそれぞれをダウンサンプリングするダウンサンプリング部、並びに、前記ダウンサンプリング部の出力を受けて前記分解されたディジタルデータを再構成する再構成フィルタ部を有する構成であり、前記分解フィルタ部は、ラプラシアンフィルタ及び差分フィルタ並びに単純平均フィルタで構成されている。【選択図】      図１
2005258773.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタルデータに対してフィルタ処理を行うフィルタ処理手段を備えた画像処理装置であって、
前記フィルタ処理手段は、３チャンネルフィルタバンクの形式に構成されており、異なる特性の複数のフィルタによりディジタルデータの分解を行う分解フィルタ部、および、前記分解フィルタ部の分解出力のそれぞれをダウンサンプリングするダウンサンプリング部、並びに、前記ダウンサンプリング部の出力を受けて前記分解されたディジタルデータを再構成する再構成フィルタ部を有する構成であり、
前記分解フィルタ部は、ラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ並びに単純平均フィルタで構成されている、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記フィルタ処理は、ディジタルデータに含まれる特定の成分の検出を行う信号成分検出であり、
前記信号成分検出は、ラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタの少なくとも一つの処理結果を用いて行われる、
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】
前記信号成分検出は、ディジタルデータに含まれている画像のエッジを検出するエッジ検出である、
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】
前記信号成分検出は、ディジタルデータに含まれる画像の不連続点を検出する特異点検出である、
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】
前記フィルタ処理は、ディジタルデータに含まれるノイズ量の評価であり、
前記評価は、ラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタの少なくとも一つの処理結果を用いて行われる、
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記フィルタ処理は、ディジタルデータの特定の成分についての変換を伴う成分変換処理であり、
前記分解フィルタ部を構成するラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ並びに単純平均フィルタから得られた出力の少なくとも１つに対して前記成分変換処理を施し、該成分変換処理されたディジタルデータを前記再構成フィルタ部で再構成する、
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記成分変換処理は強調処理である、
ことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記成分変換処理はノイズ除去処理である、
ことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項９】
医用画像のディジタルデータに対してフィルタ処理を行う、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は放射線画像を処理する際の画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムに関し、さらに詳しくは、診断等に適した放射線画像を得ることができる画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より画像のエッジを検出するフィルタとして、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタやラプラシアンフィルタ、また平滑化として単純平均フィルタがその優れた性能から多く用いられてきた。
【０００３】
また、Ｗａｖｅｌｅｔ解析に代表されるように高周波フィルタと低周波フィルタの組み合わせによる再構成可能なフィルタバンクも、複数の周波数帯域に渡るエッジ強調などの操作を可能とする多重解像度を構成できる手法として様々な効果的方法が提案されている。なお、フィルタバンクとは、特性の異なる複数のフィルタの集合体のことをいう。
【０００４】
なお、以上述べたフィルタに関しては、以下の特許文献１および特許文献２に記載されている。
【特許文献１】特開平11−272853号公報（第１頁、図１）
【特許文献２】特開平2−12623号公報（第１頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、一般に差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタあるいはラプラシアンフィルタと単純平均フィルタを用いたフィルタバンクは現在まで構成されていなかった。
このため、これらのフィルタの特徴を合わせもったフィルタバンクを構成する場合には、フィルタの再構成性を犠牲にする、あるいはフィルタの形状をある程度犠牲にしなければならなかった。
【０００６】
さらに、通常用いられる２チャンネルのフィルタバンクではエッジフィルタは１つしか使用しないため、Ｓｏｂｅｌ型あるいはラプラシアン型のいずれか一方を選択して、フィルタバンクを構成し、近似的なフィルタバンクを構成しなければならなかった。このため、エッジ検出性能が満足のゆくものではなかった。
【０００７】
本発明は以上のような課題に鑑みてなされたものであって、以上のような問題に対して再構成可能であり、ラプラシアンフィルタ・差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタによるエッジ検出性能の両方をもったフィルタバンクを構成することで、エッジ検出・平滑化能力に優れた多重解像度解析を簡単に高速に扱える画像処理装置を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本件出願の発明者は、以上の問題を解決するため鋭意研究を重ねた結果、ラプラシアンフィルタと差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタとによるエッジ検出性能の両方をもったフィルタバンクによって画像のエッジ検出および平滑化能力に優れた多重解像度解析が可能であることを見いだし、本願発明の完成に至った。
【０００９】
すなわち、前記した課題は、以下に列記する発明により解決される。
（１）請求項１記載の発明は、ディジタルデータに対してフィルタ処理を行うフィルタ処理手段を備えた画像処理装置であって、前記フィルタ処理手段は、３チャンネルフィルタバンクの形式に構成されており、異なる特性の複数のフィルタによりディジタルデータの分解を行う分解フィルタ部、および、前記分解フィルタ部の分解出力のそれぞれをダウンサンプリングするダウンサンプリング部、並びに、前記ダウンサンプリング部の出力を受けて前記分解されたディジタルデータを再構成する再構成フィルタ部を有する構成であり、前記分解フィルタ部は、ラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ並びに単純平均フィルタで構成されている、ことを特徴とする画像処理装置である。
【００１０】
（２）請求項２記載の発明は、前記フィルタ処理は、ディジタルデータに含まれる特定の成分の検出を行う信号成分検出であり、前記信号成分検出は、ラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタの少なくとも一つの処理結果を用いて行われる、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
【００１１】
（３）請求項３記載の発明は、前記信号成分検出は、ディジタルデータに含まれている画像のエッジを検出するエッジ検出である、ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置である。
【００１２】
（４）請求項４記載の発明は、前記信号成分検出は、ディジタルデータに含まれる画像の不連続点を検出する特異点検出である、ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置である。
【００１３】
（５）請求項５記載の発明は、前記フィルタ処理は、ディジタルデータに含まれるノイズ量の評価であり、前記評価は、ラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタの少なくとも一つの処理結果を用いて行われる、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
【００１４】
（６）請求項６記載の発明は、前記フィルタ処理は、ディジタルデータの特定の成分についての変換を伴う成分変換処理であり、前記分解フィルタ部を構成するラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ並びに単純平均フィルタから得られた出力の少なくとも１つに対して前記成分変換処理を施し、該成分変換処理されたディジタルデータを前記再構成フィルタ部で再構成する、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
【００１５】
（７）請求項７記載の発明は、前記成分変換処理は強調処理である、ことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置である。
（８）請求項８記載の発明は、前記成分変換処理はノイズ除去処理である、ことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置である。
【００１６】
（９）請求項９記載の発明は、医用画像のディジタルデータに対してフィルタ処理を行う、ことを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の画像処理装置である。
【発明の効果】
【００１７】
（１）請求項１記載の発明では、ディジタルデータに対してフィルタ処理を行う際に、ラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ並びに単純平均フィルタで構成されている３チャンネルフィルタバンクの形式の分解フィルタ部で、ディジタルデータの分解を行い、前記分解フィルタ部の分解出力のそれぞれをダウンサンプリング部でダウンサンプリングし、前記分解されてダウンサンプリングされたディジタルデータを再構成フィルタ部で再構成する。
【００１８】
ここで、エッジ検出に優れた差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタ、計算の速い単純平均フィルタを用いたフィルタバンクを構成することで、様々な応用が可能であり、高性能かつ高速な画像処理アルゴリズムが可能となる。
【００１９】
すなわち、ラプラシアンフィルタ・差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタによるエッジ検出性能の両方をもち、さらに単純平均フィルタの平滑性能を持った３チャンネルのフィルタバンクを構成することで、エッジ検出・平滑化能力に優れた多重解像度解析を簡単に高速に扱える画像処理装置を実現できる。
【００２０】
（２）請求項２記載の発明では、上記（１）のフィルタ処理として、ディジタルデータに含まれる特定の成分の検出を行う信号成分検出を実行するものであり、この信号成分検出は、ラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタの少なくとも一つの処理結果を用いて行われる。
【００２１】
すなわち、エッジ検出に優れた差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタを用いたフィルタバンクを構成し、それらを組み合わせて利用することで信号の特定の成分（画像の特定の形状など）をより正確に認識することが可能となり、信号の特定の成分の検出に有効である。
【００２２】
（３）請求項３記載の発明では、上記（２）の信号成分検出として、ディジタルデータに含まれている画像のエッジを検出するエッジ検出を実行する。
すなわち、エッジ検出に優れた差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタを用いたフィルタバンクを構成し、それらを組み合わせて利用することで信号の特定の成分（画像の特定の形状など）をより正確に認識することが可能となり、更に、信号の特定の成分の検出としてエッジの検出に関しては、エッジ検出フィルタとして十分な実績をもつ、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタにより分解されているので、その効果は大きい。
【００２３】
（４）請求項４記載の発明では、上記（２）の信号成分検出として、ディジタルデータに含まれる画像の不連続点を検出する特異点検出を実行する。
すなわち、エッジ検出に優れた差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタを用いたフィルタバンクを構成し、それらを組み合わせて利用することで信号の特定の成分（画像の特定の形状など）をより正確に認識することが可能となり、特に画像内の不連続点（欠陥）などの特異点は画素値の急激な変化を伴い、エッジ点となるので本フィルタバンクによる検出は有効である。
【００２４】
（５）請求項５記載の発明では、上記（１）のフィルタ処理として、ディジタルデータに含まれるノイズ量の評価を実行するものであり、この評価は、ラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタの少なくとも一つの処理結果を用いて行われる。
【００２５】
ここで、エッジ検出に優れた差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタを用いたフィルタバンクによって、画像の高周波成分を抽出を利用することで、ノイズなど成分の定量化が可能となる。
【００２６】
（６）請求項６記載の発明では、上記（１）のフィルタ処理として、ディジタルデータの特定の成分についての変換を伴う成分変換処理を実行するものであり、分解フィルタ部を構成するラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ並びに単純平均フィルタから得られた出力の少なくとも１つに対して成分変換処理を施し、該成分変換処理されたディジタルデータを前記再構成フィルタ部で再構成する。
【００２７】
ここで、このフィルタバンクの構成は完全再構成が可能なので、分解後のいずれかの信号成分に成分変換処理を施してから再構成アルゴリズムを行うことで、分解フィルタ部のいずれかのフィルタの結果を特に利用した画像処理を施すことが容易になる。
【００２８】
（７）請求項７記載の発明では、上記（６）の成分変換処理として、強調処理を実行する。
ここで、このフィルタバンクの構成は完全再構成が可能なので、分解後のいずれかの信号成分に成分変換処理を施してから再構成アルゴリズムを行う際に、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタの結果に定数倍を施すなどして、再構成すれば容易に差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタを特に用いた多重スケールの強調処理画像が得られる。
【００２９】
（８）請求項８記載の発明では、上記（６）の成分変換処理として、ノイズ除去処理を実行する。
ここで、このフィルタバンクの構成は完全再構成が可能なので、分解後のいずれかの信号成分に成分変換処理を施してから再構成アルゴリズムを行う際に、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタで得られた画像を用いて画像のノイズ量を測定（ノイズ測定処理）しておき、ノイズが多いと判断された領域の高周波部分を抑制（ノイズ除去処理）し、再構成することでノイズを抑制した画像を得ることができる。
【００３０】
（９）請求項９記載の発明では、上記（１）〜（８）において、医用画像のディジタルデータに対してフィルタ処理を行うようにしている。
ここで、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタは主にディジタル画像処理への利用が中心的なフィルタであり、これらを組み合わせたフィルタバンクはディジタル画像処理に有効である。そして、このフィルタバンクを医用画像に適応することで、医用画像処理で用いられている周波数強調処理などを高速に行うことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、図面を参照して本発明の実施をするための最良の形態の画像処理装置の好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
以下、本発明の実施するための最良の形態（以下、実施形態）の構成および動作について、図１のブロック図、および、その他の説明図を参照しつつ詳細に説明する。
【００３２】
図１は本発明の実施形態の画像処理装置１００の基本構成を機能別に表すブロック図である。
この図１において、１０１は画像処理装置１００の各部を制御する制御手段としての制御部であり、ディジタルデータに対してフィルタ処理を行う際の制御を行う。
【００３３】
１１０はラプラシアンフィルタ及び差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ並びに単純平均フィルタで構成されている３チャンネルフィルタバンクの形式の分解フィルタ部であり、入力されたディジタルデータ（Ｘ（ｎ））の分解を行う。
【００３４】
ここでは、３チャンネルフィルタバンク形式の分解フィルタ部１１０は、ラプラシアンフィルタ（Ｈ0）１１１、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ（Ｈ1）１１２、単純平均フィルタ（Ｈ2）１１３といった複数の異なる特性のフィルタから構成されており、これら異なる特性の複数のフィルタによって分解した成分を出力する。
【００３５】
１２０は分解フィルタ部１１０に対応した３チャンネルのダウンサンプリング部であり、前記分解フィルタ部１２０の分解出力のそれぞれをダウンサンプリングフィルタ１２１〜１２３でダウンサンプリングして出力する。ここでは、３チャンネルであるため、１／３のダウンサンプリングを実行して信号数（画素数）を１／３にする。
【００３６】
１３０は分解されてダウンサンプリングされたディジタルデータを再構成（復元）する再構成フィルタ部であり、３チャンネルの分解フィルタ部１１０とダウンサンプリング部１２０とに対応した状態の、３チャンネルのアップサンプリング部１４０と、３チャンネルのフィルタ部１５０とで構成されている。
【００３７】
ここで、アップサンプリング部１４０は、ダウンサンプリングフィルタ１２１〜１２３での１／３のダウンサンプリングに対応して３倍のアップサンプリングを行うサンプリングフィルタ１４１〜１４３で構成されており、１／３にされた信号数（画素数）を３倍にして元の状態に戻す。
【００３８】
また、フィルタ部１５０は３チャンネルフィルタバンク形式のラプラシアンフィルタ（Ｆ0）１５１、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ（Ｆ1）１５２、単純平均フィルタ（Ｆ2）１５３といった複数の異なる特性のフィルタから構成されており、前記アップサンプリング部１４０との組み合わせにより、分解されてダウンサンプリングされたディジタルデータを再構成（復元）することが可能に構成されている。
【００３９】
すなわち、３チャンネルのフィルタバンクの構成では、３個の特性の異なるフィルタをフィルタバンクとして分解フィルタ部１１０を構成し、ダウンサンプリング部１２０で１／３のダウンサンプリングを行うようにしており、この場合、再構成フィルタ部１３０では、３倍のアップサンプリングを行うアップサンプリング部１４０と、前記分解フィルタ部１１０と同じフィルタバンクの特性を有するフィルタで構成されたフィルタ部１５０とを備えることにより、再構成（復元）を行うことが可能になる。なお、行列を用いた計算により、３倍のアップサンプリングを行うアップサンプリング部１４０と、前記分解フィルタ部１１０と同じフィルタバンクの特性を有するフィルタで構成されたフィルタ部１５０とにより、完全に再構成（復元）を行うことが証明される。
【００４０】
ここで、それぞれのフィルタは、その伝達関数が以下の式のようであるとする。
【００４１】
【数１】
2005258773.tif 000003
【００４２】
で与えられる。
ここで、それぞれのフィルタは、その伝達関数は図９のように表すこともできる。
すると、３チャンネルフィルタバンクの位相遅れゼロでの完全再構成条件は、
【００４３】
【数２】
2005258773.tif 000004
【００４４】
で与えられる。
ラプラシアンフィルタ、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ、単純平均フィルタフィルタが完全再構性可能であることは、
【００４５】
【数３】
2005258773.tif 000005
【００４６】
の計算結果より容易に確認できる。
また、直交性についてはフィルタ係数から明らかである。これらの詳細については、
「ウェーブレット解析とフィルタバンクＩ」（Ｇ.ストラング、Ｔ.グエン共著、高橋進一、池原雅章共訳、培風館）の101〜191頁と、「ウェーブレット解析とフィルタバンクII」（Ｇ.ストラング、Ｔ.グエン共著、高橋進一、池原雅章共訳、培風館）の197〜225頁などに記載がある。
【００４７】
入力されたディジタルデータＸ(ｎ)は、上記の分解フィルタ部１１の各フィルタとダウンサンプリング部１２０のダウンサンプリングフィルタにより、信号サイズ（信号数、あるいは、画素数）が１／３になった３種（３系統）の信号に分解される。
【００４８】
さらに、単純平均フィルタ（Ｈ2）１１３とダウンサンプリングフィルタ１２３とにより得られた信号に対して同様の処理を行えばさらに細かい信号を得ることができ、よく知られているウェーブレットによる２チャンネルフィルタバンクと同様に多重スケールに信号を分解することが可能である。
【００４９】
そして、これらの分解とダウンサンプリングされた３種の信号を、アップサンプリング部１４０によりアップサンプリングした後、フィルタ部１５０でフィルタ処理して加算することで、原信号Ｘ(ｎ)と同様な状態の信号Ｘ'(ｎ)を再構成（復元）することが可能である。
【００５０】
ここで、ダウンサンプリング部１２０の出力をそれぞれＸ1(ｎ)、Ｘ2(ｎ)、Ｘ3(ｎ)とすると、重要なことは、これらのフィルタ処理により得られたＸ1(ｎ)、Ｘ2(ｎ)はそれぞれ原信号Ｘ(ｎ)に信号処理の基本的エッジ抽出フィルタとして用いられるラプラシアンフィルタおよび差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタで処理した信号として与えられ、Ｘ3(ｎ)が高速に非鮮鋭信号を作成する単純平均フィルタで処理した信号として与えられることである。なお、これらのフィルタ処理が信号処理や画像処理で有効なフィルタであることは、各種文献などによっても既に周知の事実である。
【００５１】
ここで、図２（ａ）は実施形態の画像処理装置１００でフィルタ処理する前の原画像の一例である。そして、図２（ｂ）は画像処理装置１００でフィルタ処理した後の画像の様子を示す一例である。
【００５２】
ここで、ダウンサンプリング部１２０の出力（上述した、Ｘ1(ｎ)、Ｘ2(ｎ)、Ｘ3(ｎ)）の部分の画像の例を示している。
図２（ｂ）の右斜め下部分の画像は、原画像に対して、垂直・水平方向にラプラシアンフィルタ１１１にてフィルタ処理されてからダウンサンプリングされた状態の高周波成分を多く含む画像を表している。
【００５３】
図２（ｂ）の中央部分の画像は、原画像に対して、水平・垂直方向に差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ１１２にてフィルタ処理されてからダウンサンプリングされた状態の高周波成分を多く含む画像を表している。
【００５４】
さらに、図２（ｂ）の左斜め上部分の画像は、原画像に対して、垂直・水平方向に単純平均フィルタ１１３にてフィルタ処理されてからダウンサンプリングする処理を２重に繰り返し、多重スケール構造を作成した状態の画像の例である。
【００５５】
以上のようにしてフィルタ処理する画像のディジタルデータに対して、次のような処理を行うことが考えられる。
（１）エッジ検出および強調処理：
分解フィルタ部１１０で分解された画像データのうち、ラプラシアンフィルタ１１１または差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ１１２のいずれかをβ倍してから再構成することで、ラプラシアンフィルタ、または差分（Ｓｏｂｅｌ）１１１フィルタ１１２で得られたエッジ成分を方向および解像度別に強調した信号が得られる。
【００５６】
この場合、図１の構成において制御部１０１の制御によりラプラシアンフィルタ１１１または差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ１１２自体をβを含むように変化させても良いし、図３の構成において制御部１０１の制御により成分変換処理部１６０内の各チャンネルのアンプ１６１〜１６３の増幅度を、通常の１からβに変化させるようにしても良い。
【００５７】
またこの際、単純平均フィルタ１１３で得られた画像の画素値に依存して、図３のように強調補正係数αを決定し、前述した強調係数βに対して強調補正係数αをかけることで得られる強調係数β′を用いることで、Ｘ線画像におけるノイズ成分の多い低線量部の強調を抑制することができる。
【００５８】
（２）信号成分検出処理：
分解フィルタ部１１０で分解されたダウンサンプリングされた画像データの各信号成分を解析することで、ある特定の信号、たとえば急激な信号値の変化（画像のエッジ、画像の特異点（不連続点））などを検出することが可能である。
【００５９】
ここで、たとえば、画像のステップ（エッジ）の場合、濃淡断面での急峻な信号変化は、差分フィルタでは大きな信号値として検出され、ラプラシアンフィルタでは０をまたぐ急激な画素値変化として検出される（図５（ａ））。
【００６０】
また、たとえば、画像のライン（検出方向と直交するライン）の場合、濃淡断面での急峻な信号変化は、差分フィルタでは正と負の大きな信号値の変化として検出され、ラプラシアンフィルタでは２つの正方向の山の間の中心部分に大きな負の谷が生じる画素値変化として検出される（図５（ｂ））。
【００６１】
また、たとえば、画像のルーフ（検出方向と直交する屋根あるいは山脈のような部分）の場合、濃淡断面での緩やか信号変化は、差分フィルタでは正と負の幅広の正と負の信号値として検出され、ラプラシアンフィルタではルーフの開始点と終了点とで２つの正方向の山が現れ、ルーフの頂の部分に大きな負の谷が生じる画素値変化として検出される（図５（ｃ））。
【００６２】
また、たとえば、画像の特異点（画像の不連続点）の場合、濃淡断面では急峻なステップあるいは急峻なラインとして検出される。
以上の場合、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタとラプラシアンフィルタとの単独でも画像の特定の成分を検出することが可能であるが、組み合わせて使用することで、より検出性が向上する。すなわち、以上のように、エッジ検出に優れた差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタを用いたフィルタバンクを構成し、それらを組み合わせて利用することで信号の特定の成分（画像の特定の形状など）をより正確に認識することが可能となり、信号の特定の成分の検出に有効である。更に、信号の特定の成分の検出としてエッジの検出に関しては、エッジ検出フィルタとして十分な実績をもつ、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタにより分解されているので、その効果は大きい。      
【００６３】
また、エッジ検出に優れた差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタを用いたフィルタバンクを構成し、それらを組み合わせて利用することで信号の特定の成分（画像の特定の形状など）をより正確に認識することが可能となり、特に画像内の不連続点（欠陥）などの特異点は画素値の急激な変化を伴い、エッジ点となるので本フィルタバンクによる検出は有効である。
（３）ノイズ評価および抑制：
分解フィルタ部１１０で分解されたダウンサンプリングされた画像データの各信号成分を解析して、まず、単純平均フィルタ１１３の出力である低解像度成分の信号で変化あるいは分散の小さい部分（図６（ｂ）破線部分）を抽出する。
【００６４】
このような部分は、画像において被写体の情報を含まない周辺部分（被写体領域以外の部分）であって、変化のない部分であると考えることができる。たとえば、図７に示す放射線画像においては、放射線の照射されていない照射野外領域、あるいは、被写体の周囲であって放射線が被写体を透過せずに直接受光部に到達した素抜け領域と考えることができる。
【００６５】
そして、その低解像度成分の変化の小さい部分に対応する高解像度成分の信号の分散を調べる。このようにすることで、画像の全体に含まれるであろうノイズ量を評価することが可能である。低解像度部分で変化のない領域の抽出にはたとえば幅Ａ（画像の場合Ａ×Ａ）の固定領域の分散値を信号端から調べて閾値以下となる領域を取ればよい。
【００６６】
この場合も高周波検出に有効な２つのフィルタが使われているので、これらの検出結果を合わせるあるいは別々に使用する方法が考えられる。このような方法は例えばＸ線画像信号における直接放射線照射領域や照射野外の領域のノイズ成分を調べるのに有効で、これらの量により画像のノイズ量を推定（評価）することが可能となる。
【００６７】
また、この判定である閾値以上になった画像の信号成分を縮小してから再構成することで、ノイズの多い画像ではエッジ成分を抑制した画像を得ることも可能になる。
すなわち、このフィルタバンクの構成は完全再構成が可能なので、分解後のいずれかの信号成分に成分変換処理を施してから再構成アルゴリズムを行う際に、差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタおよびラプラシアンフィルタで得られた画像を用いて画像のノイズ量を測定（ノイズ測定処理）しておき、ノイズが多いと判断された領域の高周波部分を図１０（ａ）あるいは図１０（ｂ）のようにして抑制（ノイズ除去処理）し、再構成することでノイズを抑制した画像を得ることができる。
【００６８】
（４）その他の処理：
この他、図８に示すように、ラプラシアンフィルタ１１１または差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ１１２の少なくとも一方から得られた高周波成分の信号に対し、信号値の大きい部分の強調を抑制し、小さい部分に強調がかかるような非線形な変換を施した後、再構成する。このように処理することで、すでに十分なコントラストが得られた領域について必要以上に強調することなく、微小な構造の強調が可能となる。
【００６９】
（５）適用例：
以上の説明において、ラプラシアンフィルタ１１１および差分（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ１１２は主にディジタル画像処理への利用が中心的なフィルタであり、これらを組み合わせた本実施形態のフィルタバンクは各種のディジタル画像処理に有効である。
【００７０】
そして、このフィルタバンクを医用画像に適応することで、医用画像処理で用いられている周波数強調処理などを高速に行うことが可能になる。一般に医用画像では注目しようとする領域の情報が埋もれていて判別しにくい状況になっているが、本実施形態の画像処理装置を適用することで、注目しようとする領域あるいは病変に対してエッジ検出・平滑化能力に優れた多重解像度解析を簡単に高速に扱えるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の実施形態の全体構成を機能的に示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の全体処理の流れを示す処理説明図である。
【図３】本発明の実施形態の全体構成を機能的に示す機能ブロック図である。
【図４】本発明の実施形態における処理の様子を示す説明図である。
【図５】本発明の実施形態における処理の様子を示す説明図である。
【図６】本発明の実施形態における処理の様子を示す説明図である。
【図７】本発明の実施形態における処理の様子を示す説明図である。
【図８】本発明の実施形態における処理の様子を示す説明図である。
【図９】本発明の実施形態における処理の様子を示す説明図である。
【図１０】本発明の実施形態における処理の様子を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７２】
１００  画像処理装置
１０１  制御部
１１０  分解フィルタ部
１２０  ダウンサンプリング部
１３０  再構成フィルタ部
１４０  アップサンプリング部
１５０  フィルタ部
１６０  成分変換処理部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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