(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像に対して階調変換処理を行う画像処理装置であって、
Ｘ線発生回路から照射されたＸ線がセンサー面にあたっている照射範囲を前記原画像の中から照射領域として抽出する照射野認識手段と、
前記原画像を構成する画素がそれぞれ有する画素値の中の最大値から所定範囲の画素値でありかつ前記最大値より小さな値を第一の閾値とし、前記第一の閾値以上の画素値を有する画素及び該画素から所定の距離範囲の画素領域及び前記照射領域外の画素領域を前記原画像から除く領域を、前記原画像の被写体領域として抽出する被写体抽出手段と、
前記抽出された被写体領域に対応する領域を構成する画素がそれぞれ有する画素値の中の最大値から所定範囲の画素値でありかつ該最大値より小さな値を第二の閾値とし、前記第二の閾値以上の画素値を有する画素及該画素から所定の距離範囲の画素領域を前記被写体領域の画素から除く領域を、第二の被写体領域として抽出する領域削除手段と、
前記第二の被写体領域から前記原画像の階調変換のための特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記算出された特徴量に基づいた階調変換処理を前記原画像に対して行う階調変換手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量算出手段は、前記第二の被写体領域からヒストグラムを作成し、該ヒストグラムから前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
原画像を解析し、該原画像の特徴量を求めるものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
図９は被写体として肩が写っている画像であり、図において矢印ａ、ｂ、ｃは画像領域を示す。図１０は図９における領域ａ、ｂ間の画像のヒストグラムを示し、図１１は図９における領域ａ、ｃ間の画像のヒストグラムを示す。図９，１０においてｂ１は骨部領域の分布を示し、骨部領域及び軟骨組織領域の画素値分布を大まかに反映し、ｂ２は肺野領域の分布を示し、肺野内領域の画素値分布を大まかに反映する。
【０００３】
ところで、Ｘ線撮影装置で撮影されたデータを、モニター画面、Ｘ線診断用フィルム等に表示する場合、撮影データに対して階調変換を行い、観察しやすい濃度値に変換することが一般的に行われている。例えば、注目領域（例えば肩画像ならば肩関節領域）の画素値あるいはその画素値と相関の高い画素値を算出し、算出した画素値が一定濃度になるように階調変換を行う。
【０００４】
従来、注目領域である画素値を求めるために、画像全体のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムの形状から注目領域を判別していた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の方法には以下の様な課題がある。肺野などのＸ線の透過がよい領域が含まれる割合が変わることによりヒストグラムの形がことなる。図１０，１１に示すように、骨部領域の分布ｂ１、肺野領域の分布ｂ２が画像毎に異なるので、２つの分布の重ねあわせでできるヒストグラムの形状が変形する。
このヒストグラムの変形を、撮影画像全体のヒストグラムの形状解析や分布解析から解析するのは困難である。そのため、ヒストグラム解析により階調変換のための特徴量を抽出し、その特徴量に基づき階調変換を行った場合に階調変換後の画像がばらつくという問題がある。
【０００６】
また、被写体内の統計量に基づき階調変換を行う場合は、所定領域内に肺野などのＸ線透過率の高い領域が含まれると、肺野領域の画素値の影響で統計量がばらついてしまう。このため、階調変換後の画像がばらつくという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記問題に鑑み、被写体内の画素値分布の変動の影響を受けない、安定して特徴量を算出できるようにすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は以下の構成を有する。
【０００９】
本願請求項１の発明は、原画像を解析し、該原画像の特徴量を求める画像処理装置であって、前記原画像の被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、前記被写体領域を解析し求められた一定範囲の画素値を抽出し、該一定範囲の画素値および該画素値の周辺画素を、前記被写体領域から削除する領域削除手段と、前記領域削除手段によって削除されたなかった被写体領域から特徴量を算出する特徴量算出手段とを有することを特徴とする。
【００１０】
本願請求項７の発明は、原画像を解析し、該原画像の特徴量を求める画像処理方法であって、前記原画像から照射野領域外の領域、す抜け領域および該す抜け領域の周辺領域を削除することにより得られる被写体領域を抽出し、前記被写体領域の高濃度画素値を求め、該高濃度画素を有する高濃度画素および該画素値の周辺画素を、前記被写体領域から削除し、前記削除されなかった被写体領域から特徴量を算出することを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
図１は、本実施形態にかかるＸ線撮影装置１００のブロック図である。Ｘ線撮影装置１００は、画像処理機能を有するＸ線の撮影装置であり、前処理回路１０６、画像処理回路１１３、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、画像表示器１１１を備えており、各回路はＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受することができる。
【００１２】
また、Ｘ線撮影装置１００は、前処理回路１０６に接続されたデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５に接続された２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１とを備えており、これらの各回路もＣＰＵバス１０７に接続されている。
【００１３】
図２は、本実施形態における画像処理の流れを示すフローチャートである。図３（ａ）は肺野領域とともに撮影された肩画像の例を示し、黒色部が直接Ｘ線がセンサー面に当たっているす抜け部を示し、破線が肺野領域を示す。図３（ｂ）は領域削除回路１１５での処理後画像を示し、黒色部が削除された領域を示す。
図４は、図３（ａ）の画像全体のヒストグラムを示し、斜線部がす抜け及びす抜けと一定間隔で接する領域の画素値分布を示し、矢印ｂが斜線部を除去したヒストグラムの最大値ｄを示す。なお、横軸が画素値で縦軸が出現頻度である。図５は、被写体抽出回路１１４で抽出された被写体のヒストグラムを示し、図４での斜線部を除去したヒストグラム形になっている。図６は図３（ｂ）の被写体のヒストグラムであり、骨部領域の分布ｂ１をおおまかに反映している。
【００１４】
上述の様な画像処理装置１００において、まず、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータなどが記憶されるものであると共に、ＣＰＵ１０８の作業用のワークメモリとして使用される。ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて、操作パネル１１０からの操作にしたがって装置全体の動作制御等を行う。
【００１５】
Ｘ線発生回路１０１は、被検査体１０２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に到達し、２次元Ｘ線センサ１０４によりＸ線画像として出力する。ここでは、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるＸ線画像を、例えば肩画像等とする。
【００１６】
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線画像を電気信号に変換して前処理回路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線画像信号）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。前処理が行われたＸ線画像信号は、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、照射領域認識回路１１２、画像処理回路１１３に転送される。
【００１７】
１１３は画像処理回路の構成を示すブロック図であり、１１４は原画像から被写体領域を抽出する被写体抽出回路、１１５は被写体抽出回路１１４で抽出された被写体から算出した画素値に基づき一定範囲の画素値を決定し、決定した画素値範囲の画素及びその画素と一定距離内で接する範囲を削除する領域削除回路、１１６は領域削除回路１１５で削除されなかった領域から階調変換のための特徴量を算出する特徴抽出回路、１１７は特徴抽出回路１１６で算出した特徴量に基づき原画像を階調変換する階調変換回路である。
【００１８】
次に画像処理回路１１３の動作について図２の処理の流れに従い説明する。
【００１９】
照射領域認識回路１１２は原画像を解析して照射領域を抽出する。例えば、特開２０００−７０２４３号公報に記載されているように濃度値の２次差分を求め、該２次差分の変化から照射領域の端部を求めることにより、原画像の照射領域を抽出することができる。
【００２０】
同時に、被写体抽出回路１１４は、原画像（例えば図３（ａ））全体の中から最大値（高濃度部）を算出する（ｓ２０１）。最大値の算出方法はいかなるような方法を用いてもいいのだが、本実施形態では原画像全体の累積ヒストグラムを作成し、作成した累積ヒストグラムの上位５％点を最大値とする。これはノイズ等の影響を避けるためである。
【００２１】
次に、ｓ２０１で算出した最大値の９０％の画素値を閾値Ｔｈ０とする（ｓ２０２）。そして、被写体抽出回路は、照射野抽出回路１１２で抽出した照射領域外の領域とＴｈ０以上の画素及びＴｈ０以上の画素と一定間隔で接する体領域を例えば０画素で置き換える（ｓ２０３）。具体的には以下のような画像の変換を行う。
【外１】
0004574041.tif 000002
【００２２】
ここで、ｆ（ｘ，ｙ）は原画像データを示し、ｆ１（ｘ，ｙ）は照射領域外の領域とＴｈ０以上の画素及びＴｈ０以上の画素と一定間隔で接する体領域を０画素で置き換えた後の画像を示す。ｓｇｎ（ｘ，ｙ）は以下のようにあらわされる。ｄ１、ｄ２は体領域を削除する幅を決める定数であり、例えばｄ１＝ｄ２＝２ｃｍとする。
ｓｇｎ（ｘ，ｙ）＝０  ｆ（ｘ，ｙ）≧Ｔｈ０のとき
ｓｇｎ（ｘ，ｙ）＝１  その他                          （２）
一方、被写体抽出回路１１４ではす抜けと接する領域を２次元上の画像で削除することにより、高精度にす抜けとす抜けに接する領域を削除することができる。よって、領域削除回路１１５は、抽出が困難な被写体内の最大値を正確に算出できる。処理後画像ｆ１（ｘ，ｙ）で０でない画像領域のヒストグラムは図４の斜線部を除く領域となり、図５に示すように骨部領域の分布ｂ１及び肺野領域の分布ｂ２から構成される。
【００２３】
す抜け部と接する被写体領域の画素値は、ほぼす抜けと同一の画素値から被写体内部に向かい急激に画素値が下がるように変化する。そのため、このす抜けと接する領域の画素値は肺内の最大値より高い画素値から骨部に相当する画素値の範囲まで広い画素値幅を持っている。したがって、ヒストグラム上です抜け領域を示す画素値はピークを示すため容易に抽出できるが、す抜けと接する被写体領域の画素値はヒストグラムの形状から解析するのはきわめて困難である。そのため、被写体内の最大値（例えば肺内の最大値）をヒストグラムの形状からのみ抽出するのは困難である。
【００２４】
領域削除回路１１５は、画像ｆ１（ｘ，ｙ）が０でない領域の中から最大画素値（高濃度部）を抽出する（図４の矢印ｄ、ｓ２０４）。この最大画素値は被写体内の最もＸ線の透過量が多かった領域の画素値を示す（センサー面にＸ線が強く当たるほど画素値が高くなる）。例えば、被写体内に肺領域等がある場合は、肺内の最大値に相当する。
【００２５】
領域削除回路１１５は、さらに体内最大値で決まる閾値Ｔｈ１を算出する。例えば、体内最大値の８０％を閾値Ｔｈ１とする。この８０％点は実験的に決められた数値であり、肺野内の画素値がなるべく多く含まれるように決定された値である。肺野領域は空気を多く含むためＸ線の透過がよく高画素値域となるので、閾値Ｔｈ１以上には注目領域である骨部は含まれない。領域削除回路１１５は照射野抽出回路１１２で抽出した照射領域外をＴｈ１以上の画素及びＴｈ１以上の画素と一定間隔で接する体領域を例えば０画素で置き換える（ｓ２０６）。具体的には式（３、４）に示す処理を行う。
【外２】
0004574041.tif 000003
【００２６】
ここで、ｆ（ｘ，ｙ）は原画像データを示し、ｆ２（ｘ，ｙ）は照射領域外とＴｈ１以上の画素及びＴｈ１以上の画素と一定間隔で接する体領域を例えば０画素で置き換えた後の画像を示す。ｓｇｎ（ｘ，ｙ）は以下のようにあらわされる。ｄ１，ｄ２は体領域を削除する幅を決める定数であり、例えばｄ１＝ｄ２＝２ｃｍとする。
ｓｇｎ（ｘ，ｙ）＝０  ｆ（ｘ，ｙ）≧Ｔｈ１のとき
ｓｇｎ（ｘ，ｙ）＝１  その他                                    （４）
ここで得られた画像が図３（ｂ）であり、黒色部が画素値０の領域である。そして、画像ｆ２（ｘ，ｙ）の画素値０でな領域のヒストグラムが図６である。このヒストグラムはほぼ図５の分布ｂ１に近いヒストグラムとなっている。
【００２７】
通常肺野領域の画素値は被写体内では高画素値を示す、しかし、肺領域内にはＸ線の透過の悪い肋骨の重なり部等も存在し、高画素値から低画素値まで広範囲の画素値が存在する。したがって、ヒストグラム形状から分布ｂ１，ｂ２を分離する事は困難である。本実施形態によれば、領域削除回路１１５は肺野域の画素値の多数が閾値Ｔｈ１を超えるようにＴｈ１を設定し、閾値Ｔｈ１以上の画素及び閾値Ｔｈ１以上の画素と一定間隔以内で接する領域を削除するため、ほぼ肺野領域を削除する事ができる。比較的低画素値部である肺野内の肋骨領域もＸ線の透過のよい高画素値部と接しているためである。また、す抜け領域及びす抜け領域と接する領域も同様に削除される。
【００２８】
特徴量抽出回路１１６は、領域削除回路１１５で削除されなかった領域のヒストグラムを作成し（図６、ｓ２０７）、特徴量を計算する。例えばヒストグラムピーク画素値（矢印ｄ）を算出し、ピーク画素値以下の画素値平均を特徴量とする（ｓ２０８、ｓ２０９）。既に、ここで得られた画像は骨部及び骨部周辺の何部組織で構成されるため、図６で示すヒソトグラムのピーク位置は画像に含まれる被写体の面積に影響を受けず安定しており、注目領域と相関の高い特徴量を抽出できる。また、削除されなかった領域の平均画素値を特徴量としてもよい。既に抽出された画像は骨部及び骨部周辺の何部組織のみとなっているため、これら領域の平均画素値も注目領域である肩関節などの骨部と高い相関を示すためである。
【００２９】
階調変換回路１１７は特徴抽出回路１１６で算出された特徴量に基づき原画像の階調変換を行う（ｓ２１０）。
【００３０】
以上の様に本実施形態によれば、す抜けと接する領域を２次元以上の画像で削除するためヒストグラムの形状では抽出が困難な被写体内の最大値を正確に算出することができる。
【００３１】
抽出した被写体から一定画素値範囲の画素及びその画素と一定間隔以内で接する領域を削除するため、被写体内の特定の解剖学的領域（例えば肺野領域）を削除することができる。そのため、注目領域（例えば骨部及び骨部周辺の軟部組織）の画素値のみを抽出することができる。さらに、注目領域のみを抽出でき、注目領域のヒストグラムの形状は定性的に被写体に依存せず一定であるため、注目領域と相関の高い特徴量を安定して算出できる効果がある。
【００３２】
さらに、この特徴量を基準として階調変換を行うため、安定した階調変換後の画像が得られる効果がある。
【００３３】
（実施形態２）
図７は、実施形態２における処理の流れを示すフローチャートである。図８は肺野領域を含む腹部画像であり、四角ａが注目領域である所定領域を示す。実施形態２は実施形態１における特徴抽出回路１１６の特徴量の抽出方法が異なる。
【００３４】
図７の処理の流れに従い本実施形態の処理を説明する。ｓ２０６の処理までは実施形態１と同一なので説明を省略する。本実施形態の特徴抽出回路１１６は閾値Ｔｈ１以上の画素及び閾値Ｔｈ１以上の画素と一定間隔で接する領域を０で置き換える（ｓ２０６）。そして、０で置き換えられなかった領域の重心を式（５，６，７）に従い計算する（ｓ７０１）。ここで（ｘ，ｙ）を重心座標とする。
【外３】
0004574041.tif 000004
【００３５】
ここに、
ｓｇｎ（ｘ）＝１  ｉｆｘ＞０
ｓｇｎ（ｘ）＝０  ｅｌｓｅ                        （７）
次に、重心座標を中心とする所定領域（一辺１０ｃｍ四角形）内の０でない画素値数をカウントする（ｓ７０２）。カウントした画素値数が一定閾値Ｔｈ２に達しているかいないか判定する（ｓ７０３）。達している場合には、所定領域内の平均画素値を特徴量として計算する（ｓ７０５）。０画素値は平均画素値を求めるためには用いない。そして、この特徴量に基づき階調変換回路１１７は原画像を階調変換する。
【００３６】
一方、ｓ７０３で、カウント数が閾値Ｔｈ１に満たない場合には、閾値Ｔｈ１を変更して（ｓ７０４）、例えばＴｈ１を従前のＴｈ１の９０％としてｓ２０６からｓ７０２までの処理を繰り返す。
【００３７】
なお、重心を計算する場合に、被写体抽出回路１１４で抽出した被写体画像を用いて重心を計算してもよい。腹部等の画像では被写体の中心部がほぼ注目領域となるためである。また、不要領域を削除した画像を用いて重心を計算した場合には、不要領域の画素値の影響を受けずに重心を計算するので、被写体全体を用いて重心を計算した場合よりも、不要領域から離れた位置の重心を計算できる。
そのため、不要領域を所定領域として抽出することなく安定した特徴量を抽出できる。
【００３８】
以上の様に本実施形態によれば、所定領域内の統計量を計算する前に不要領域を削除しているため、所定量内の統計量を計算するのに不要領域の画素の影響を受けず安定した特徴量を得ることができる。所定領域を抽出してその領域内の統計量を計算する場合には、直接注目領域の画素値を算出できるため、注目領域の画素値とより相関の高い特徴量を得ることができる。
【００３９】
また、被写体の重心を所定領域としているので、ほぼ被写体の中心に所定領域を求めることができ、注目領域が被写体中心部である画像においては安定して所定領域を抽出することができる。さらに、不要領域を削除した画像を用いて重心を計算するので、不要領域の画素値の影響を受けずに重心を計算することができる。被写体全体を用いて重心を計算した場合よりも、不要領域から離れた位置の重心を計算することができる。そのため、不要領域を所定領域として抽出することなく安定した特徴量を抽出することができる。
【００４０】
【発明の効果】
本発明によれば、被写体内の画素値分布の変動にかかわらず、安定して特徴量を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１の処理の流れを示す図である。
【図３】肩部の画像及び不要領域削除後の画像を示す。
【図４】画像全体のヒストグラムを示す図である。
【図５】す抜け及びす抜けと接する領域を削除後の画像全体のヒストグラムを示す図である。
【図６】一定範囲の画素値及び一定画素値範囲の画素値と接する領域を削除した画像全体のヒストグラムを示す図である。
【図７】実施形態２の処理の流れを示す図である。
【図８】腹部及び所定領域を示す画像である。
【図９】肩画像及び領域を示す図である。
【図１０】領域のヒストグラムを示す図である。
【図１１】領域のヒストグラムを示す図である。
【図１】
0004574041.tif 000005
【図２】
0004574041.tif 000006
【図３】
0004574041.tif 000007
【図４】
0004574041.tif 000008
【図５】
0004574041.tif 000009
【図６】
0004574041.tif 000010
【図７】
0004574041.tif 000011
【図８】
0004574041.tif 000012
【図９】
0004574041.tif 000013
【図１０】
0004574041.tif 000014
【図１１】
0004574041.tif 000015