(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置において、
所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、
前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、
前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行することを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置において、
所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、
前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、
前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、２次以上の高次の予測型補正を用いて算出された予測値に、前記予測型補正における前記欠陥画素の上下又は左右に存する欠陥のない画素の線形予測値の平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行することを特徴とする撮像装置。
【請求項３】
面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置において、
所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、
前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、
前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行することを特徴とする撮像装置。
【請求項４】
被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像装置において、
所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、
前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、
前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行することを特徴とする撮像装置。
【請求項５】
被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像装置において、
所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、
前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、
前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行することを特徴とする撮像装置。
【請求項６】
面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置を用いた撮像方法において、
所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、
前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、
前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行することを特徴とする撮像方法。
【請求項７】
面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置を用いた撮像方法において、
所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、
前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、
前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行することを特徴とする撮像方法。
【請求項８】
被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像方法において、
所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、
前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、
前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行することを特徴とする撮像方法。
【請求項９】
被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像方法において、
所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、
前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、
前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行することを特徴と撮像方法。
【請求項１０】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の撮像装置の各構成要素としてコンピュータを機能させるためのプログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
請求項６〜９のいずれか１項に記載の撮像方法の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮像装置及び方法に関し、特に、Ｘ線照射により被写体内部を透過する透過量を画像化するＸ線撮像装置に適用して好適である。
【０００２】
【従来の技術】
近年、医療用Ｘ線画像は、フィルムによる直接画像化する方式から、一旦画像分布を電気信号などへ変換し、アナログ信号からデジタル値への変換（Ａ／Ｄ変換）により更に数値データへ変換することにより、ファイリング・画像処理・モニタ表示などが低コストで行えるデジタルＸ線画像を用いることが一般化しつつある。
【０００３】
この場合、デジタル画像を取得する手段として有望なのは、大判の固体撮像素子を用いてＸ線の強度分布を平面的に直接取得する方法である。
【０００４】
固体撮像素子によってＸ線画像を取得する場合には、複数の画素を配列してなる固体撮像素子特有の問題に欠陥画素の問題がある。この欠陥画素という問題は撮像素子の製造上発生する場合と、撮像素子に画像情報が至るまでの間にゴミなどの付着により、特定の画素が機能しない場合も含む。
【０００５】
画像情報の冗長性（空間的に低周波成分を主成分とする）から、この欠陥は少量であれば周辺画素値からの平均的な補間によってほとんどの場合修復可能である。 しかし、一般的には周辺の統計的な性質から予測しなければならない。例えば、一般に散乱線除去用のグリッド縞の空間周波数は被写体への影響を減らすため、サンプリングのナイキスト周波数（サンプリング周波数の２分の１）以上に設定される。
【０００６】
グリッド縞がナイキスト周波数の５０％以上になると、平均補間では予測が逆転してしまう。
図１３は、１次元で考え、ある点を欠陥画素として、その両側の２点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見たものであり、横軸を空間周波数にとっている。 空間周波数が低く、ナイキスト周波数の５０％以下であれば、応答は正即ち位相が反転しないが、ナイキスト周波数の５０％以上になると、位相が反転し、期待される補間結果にはならない。
【０００７】
図１３において、黒点は正常な画素から得られた画素値を表し、矢印で「欠陥画素位置」と示してある位置が欠陥画素を表し、データが得られていない。同図において、グリッド縞が映り込んでいるため、データは細かく振動している。 同図の「Ａ：平均による補間値」と指してあるデータは従来の平均によるものである。
【０００８】
画像は本来２次元平面的に値が分布するものであるため、上述のような平均による補間値という観点から補正する画素が散在している場合にはほとんど問題なく補正が行われたように観察される。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、欠陥画素が連結集合として存在する場合には、上述のような補正誤差が欠陥画素の連結に沿って観察されることになり、観察者に違和感を与える。
【００１０】
このような撮像素子の連結する線状の欠陥画素については、例えば特許2,995,996号公報にそのハードウエア的な検出方法が示されているが、独特の補正方法までは言及されていない。
【００１１】
高空間周波数に信号が存在する場合の欠陥補正に対応するためには、画像情報からの予測による補間を行い、高空間周波数までも位相の変動しない欠陥補正を行う必要がある。
【００１２】
予測する方法として、もっとも一般的な方法は線形予測を用いることである。
線形予測の方法を簡単に記述する。
データ系列
【００１３】
【数１】
0004532730.tif 000002
【００１４】
が与えられたときに、ｎにおけるデータＸnが下式のような差分方程式であらわされるとする。
【００１５】
【数２】
0004532730.tif 000003
【００１６】
ここで、εnは白色雑音系列、
【００１７】
【数３】
0004532730.tif 000004
【００１８】
は線形予測係数である。このような系列を自己回帰過程（ＡＲ過程）と呼ぶ。
【００１９】
いま、上式で遅延演算子z-1を用いて書き直せば、
【００２０】
【数４】
0004532730.tif 000005
【００２１】
とかけるため、AR過程Ｘnはパルス伝達関数１／ A(z-1)をもつ線形フィルタの入力εnに対する出力であると定義できる（スペクトル推定）。
【００２２】
また、（式１）は線形予測係数、
【００２３】
【数５】
0004532730.tif 000006
【００２４】
が、信頼できるデータ系列から求まれば、n-1点目のデータから、ｎ点目のデータが予測可能であることを示している。
【００２５】
【数６】
0004532730.tif 000007
【００２６】
の予測は、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（即ち、予測誤差εnのパワー（分散）を最小にするものを求める）。
【００２７】
εnの分散は２乗平均（平均値０）であるので、平均をあらわす関数をE[ ＊ ]と表すと、
【００２８】
【数７】
0004532730.tif 000008
【００２９】
ただし、
【００３０】
【数８】
0004532730.tif 000009
【００３１】
であり、最小値を求めるために両辺をakで微分して０とおくと、
【００３２】
【数９】
0004532730.tif 000010
【００３３】
という連立方程式を得る。これは、正規方程式もしくはYule-Walker方程式と呼ばれる。
【００３４】
実際には自己相関Ｒ（＊）の演算はすべての画像点で行うことなく、限られた（与えられた）点数で演算した推定値を用いる。
【００３５】
具体的な演算は高速算法であるLevinsonアルゴリズムを用いるが、更に少ないデータ点数で共分散（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であるBurgアルゴリズムも用いる事ができる。両者は誤差が正規分布であり点数が多ければ数学的には一致するが、点数が少ない場合にはBurgアルゴリズム(最大エントロピー法)が有利である。
【００３６】
上述の計算で求められた係数akを用いて、欠陥画素の前後の点から予想されるデータを求める。
【００３７】
上記の方法においては、片側のみからの予測を示したが、両側からの予測の式も同様に記述できる。しかし、この計算は一般に単純な平均より時間のかかるものになる。
【００３８】
また、欠陥補正に関してはノイズの平滑化という観点もある。一般にＸ線による画像はＸ線の到達線量分布を画像化しているわけであり、独特の量子モトルによるゆらぎを持ち、更に受像系のシステムノイズによるゆらぎを持つ画像になる。ノイズ分布が正規分布であると仮定すると、上記の平均もしくは線形和により欠陥補正部のノイズのゆらぎが減少することになる。
【００３９】
このゆらぎは、欠陥の補正箇所が散在する場合は統計的にも見た目にも問題はないが、欠陥の補正箇所が連続している場合には、その連続した集合部分の統計的性質の変動により画像自身の欠陥補正が不完全であるという印象を観察者に与える。
【００４０】
即ち従来では、所定の画素に機能的な欠陥が存在する場合に、欠陥画素が散在する場合には単純な平均で補正しても何ら問題は発生しないが、連結する欠陥画素の集合に対しては、その集合を目立たせないために、計算時間のかかる複雑な補正演算処理が必要になる。
【００４１】
そこで本発明は、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置及び撮像方法を提供することを目的とする。
【００４２】
【課題を解決するための手段】
本発明の撮像装置は、面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像装置は、面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、２次以上の高次の予測型補正を用いて算出された予測値に、前記予測型補正における前記欠陥画素の上下又は左右に存する欠陥のない画素の線形予測値の平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像装置は、面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像装置は、被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像装置において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像装置は、被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像装置において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、取得された画像情報に対して、当該欠陥画素の位置に対応した画素情報を補正出力する補正手段を備えており、前記補正手段は、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により補正し、前記補正手段は、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像方法は、面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置を用いた撮像方法において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像方法は、面上に複数の画素を配置してなる撮像素子を有する撮像装置を用いた撮像方法において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像方法は、被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像方法において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値に、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の撮像方法は、被検体を透過した放射線の線量分布を平面上でマトリックス状に画素を配置した撮像素子により電気信号に変換し、被検体内部の画像情報を得る撮像方法において、所定の前記画素に機能的な欠陥が存在する場合に、前記撮像素子内において前記欠陥画素が各々孤立して存在する第１の場合と、複数の前記欠陥画素が連結して存在する第２の場合とに応じて、それぞれ異なる補正方法により、取得された画像情報に対して前記欠陥画素の位置における画素情報を補正出力し、前記第１の場合には、前記欠陥画素の周囲に存する欠陥のない画素の画素情報の平均値を用い、前記第２の場合には、前記欠陥画素に対して点対称に存在する欠陥のない一対の画素の画素情報のうち、当該画素情報の差分量が最も小さな値となる前記一対の画素の平均値に対して、当該平均値から予測されるゆらぎの成分を加算することにより、前記補正を実行する。
本発明の記録媒体は、上記撮像装置の各構成要素としてコンピュータを機能させるためのプログラムを格納したコンピュータ読取り可能なものである。
本発明の記録媒体は、上記撮像方法の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読取り可能なものである。
【００６０】
【発明の実施の形態】
初めに、本発明の主要構成について説明する。
本発明では、画素欠陥を散在する欠陥画素と集合的に存在する欠陥画素に分類し、それぞれ異なる処理を施す。
【００６１】
図２は画素の配列を示す模式図である。
黒く塗りつぶした領域が欠陥画素であり、この位置の画像（画素）情報を用いることができなため、何らかの補正が必要になる。しかし、これらの欠陥は散在しており、平均などのいかなる方法で補正計算しても統計的性質（複数の画素値で求まる）はほとんど変化せず、観察者にも違和感を与えない。
【００６２】
図３は連続する欠陥画素を表示した模式図である。
補正は欠陥画素周囲の正常な画素値を用いて何らかの演算をもって行う。この場合、周囲の平均をもって行うと、ライン状の欠陥であるため、正常な画素値は欠陥画素の周囲６個になる、従って補正が行われた結果のこの欠陥ライン上の画素値の統計値（標準偏差値）は周囲の約４１％程度（理論的には６-1/2）まで低下してしまう。
【００６３】
また、画像情報が、ナイキスト周波数の５０％以上の高周波成分を持つ場合は、このライン状の集合部分が画像情報周波数領域での欠落もしくは位相反転により、正確な補正が行われない。従って、観察者にはこの欠陥画素の集合部分のみがノイズが低下したラインもしくは違和感のある部分のように観察され、欠陥補正が不完全であったような印象を与える。
【００６４】
後述する第１及び第２の実施形態では、図２のように欠陥画素が散在する場合、周囲の平均で行い、図３のように連続する場合のみ高次の予測型補正により欠陥の補正を行う。このようにすべての欠陥補正を演算時間のかかる高次の予測型補正を行わず、連結する欠陥画素の集合のみに限定すれば全体としての補正時間を短縮できる。高次の予測型補正は、２次元的に行うのではなく、欠陥画素系列に直交する方向の1次元情報のみを用いる。一般に高次の予測型補正は系列の平均値を除去してからその変動分に対してのみ行われるため、画素成分の統計的変動は最小限に抑えられると考える。
【００６５】
第３の実施形態では、連結する欠陥画素が連結する集合を形成する場合、平均などの処理によって前述の如くノイズが低下したように観察されることを防ぐ目的で行う。一般に画像がＸ線に代表される放射線画像である場合、信号としては量子的（微弱光画像に相当）であるため、元画像自体に強いノイズ成分が存在するのが通常である。このとき、ある画素の集合だけが、欠陥補正を行ったために、ノイズが低下していては観察者に違和感を持たせ、医療診断に用いる場合には問題になる場合もある。
【００６６】
そこで、第３の実施形態では、連結する欠陥画素の集合に対して、平均に要した画素数に相当する量と、そのために低下したと考えられるゆらぎ成分を加えることによって違和感を減少させた。
【００６７】
第４の実施形態では、少なくとも連結する欠陥画素の集合に対しては、常に２点の周囲の正常な画素値の平均で行うことにより、欠陥部分の画像情報の統計的な性質の変化を防ぐ。  この２点の選択方法は、特公平5−23551号公報で既に述べられていることであるが、欠陥画素を中心とした8個の画素値の内、正常な画素について点対称になるペアを考え、各ペアの内、その画素値の差の最も少ないものの平均値により欠陥画素の補正を行う。
【００６８】
この方法の導出原理を模式的に示したのが図４である。
図４(a)は画像中の画素の並びを想定した図であり、中心に×でマークされた四角形が欠陥画素を示す。
この周囲には図中に(11), (12), (13), (21), (23), (31), (32), (33)で示すような正常な画素値をもつ画素が存在することを考える。
【００６９】
図４（ｂ）では、すべての平均値をもって行う場合であり、図示するように、平均であるため、本来黒くなるべき画素が灰色の画素値をもつもので補正されており、少々違和感を感じる。
【００７０】
図４（ｃ）では先ず、欠陥画素を中心とするペアを考える。この場合のペアは、(11)-(33), (12)-(32), (13)-(31), (21)-(23)の４種のペアが選定される。この場合ペアの中の２画素値の差を考察すると、両者が黒である(11)-(33)ペアがもっとも画素値の差が少なく、補正値としてはこの画素値の平均が用いられる。
【００７１】
図４（ｃ）がこの場合の結果を示す例であり、違和感のない補正が行われる。
この場合は２者の平均であるため、標準偏差値の低下は７１％までで抑えられる。  このことを説明しなおすと、平均を計算するという行為を要素値の分布を考慮しない図４（ｂ）のような例では、結果として無意味な値の画素値を算出してしまうことを防いでいると同時に統計的性質をなるべく変動させないという配慮がなされていると言える。
【００７２】
本発明の各実施形態では、上述の各処理を、連結した欠陥画素の集合のみに用いることを行い、更に、低下したゆらぎ成分を加えて違和感のない処理を実現した。
以下、各実施形態について詳述する。
【００７３】
（第１の実施形態）
図１は、本発明のＸ線画像取得装置の概略構成を示すブロック図である。
同図において、１はＸ線を発生する発生装置を表し、２は被写体であり、この場合医療用を考えて人体を摸している。 ３が被写体からの散乱Ｘ線を除去するためのグリッドであり、４が被写体を透過したＸ線量の分布を検出する面状のＸ線センサを示し、この面上にＸ線強度を検出する複数の検出器がマトリックス状に配置されている。
【００７４】
この面状のＸ線センサには、具体的には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光強度検出器で検出するものもしくは、特定の物体に当たったＸ線によっ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、その電荷をマトリックス状に配置された複数の電荷検出手段（キャパシタ）によって電気信号に変換する方式などがある。 ５はＸ線発生装置のコントローラであり、不図示の手段によって操作者が発生トリガをかけると１のＸ線発生装置からＸ線が放射される。
【００７５】
６はＸ線センサ４から出力される電気信号をデジタル値に変換するアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器であり、Ｘ線の放射もしくはＸ線センサの駆動に同期してセンサから読み出される電気信号を順次デジタル値に変換する。 このＡ／Ｄ変換器も単数ではなく、変換速度を早めるために複数のＡ／Ｄ変換器により、並列に動作させることも可能である。
【００７６】
７はＡ／Ｄ変換されたデジタル値を一旦蓄積するメモリ手段を表し、このメモリには複数のデジタル値の集合であるデジタル画像が記憶される。
【００７７】
８はメモリ手段であるが、センサ特有のオフセット的にある固定パタンノイズを除去するため、本装置を用いてＸ線を放射しない状態で取得されたデジタル値を画像として記録してある。
【００７８】
９で示す演算手段は被写体を透過してメモリ７に記録された画像データから対応する位置のメモリ８の固定パタンノイズを順次減ずるものである。 １０で示すブロックは、参照テーブル（Look Up Table;  ＬＵＴ）であり、９の出力を対数に比例した値に変換する変換テーブルである。
【００７９】
１１に示すブロックはメモリ手段であるが、センサ特有の検出器（画素）ごとにあるゲインのばらつきを補正するために、本装置においてあらかじめ被写体２を置かない状態でＸ線を放射して取得された画像データから、８で示す固定パタンノイズを除去し、更にＬＵＴ１０によって対数値に比例した値に変換したゲインパターンを記憶してあるメモリ手段である。 １２で示す演算手段は、対数変換されたデータから１１のゲインパターンを減ずるもので、実質的に除算を実行している。この除算を実行された結果は、メモリ１３に一旦記憶される。
【００８０】
１５で示すブロックは、画像取得に用いた面状のＸ線センサ上の、製造工程中の検査もしくは本装置にて取得した画像の画素値を検査することにより、マトリックス状に配置された画素の中の欠陥画素の位置情報が格納されているテーブル手段を表し、具体的にはメモリ手段である。
【００８１】
メモリ手段１５は、実際にメモリ１３上の画像データに対して欠陥画素位置の補正を行う補正手段を行う補正処理装置を示す。この処理装置は具体的には計算機の中央制御装置及びその動作のためのプログラミングを実行することで行うことで実施される。
【００８２】
補正処理手段１４で欠陥補正が行われた結果の画像メモリ１３については、不図示ではあるが、医用診断のための画像処理がなされた後、外部機器へ出力される。
【００８３】
本発明の主旨は補正処理手段１４にある。以後、補正処理手段１４の動作について説明する。
ここで、Ｘ線センサの欠陥画素は、基本的に散在するものと、連続していても少なくとも１ライン状にあるもののみを良品として用いることを前提とする。  即ち、欠陥画素の周囲（８方向）のうち少なくとも1点は欠陥ではない正常な画素が存在する。
【００８４】
メモリ手段１５における欠陥画素の位置情報の格納方法は事前の処理で分類されている。図５（a）は模式的に示した欠陥画素位置を示す図であり、横方向(Ｘ)16画素、縦方向（Ｙ）16画素のマトリックスで、×マークで欠陥位置を示している。  具体的には、この状態でメモリ上に欠陥画素位置は‘１’、正常画素位置には‘０’というような1ビット画像情報としてメモリ手段１５のメモリ上に記憶されている。
【００８５】
この欠陥画像情報は事前に不図示の手段で連結解析され、同図（ｂ）で示すように、左上方向のアドレスを開始アドレス、連続する欠陥画素の長さ、方向を指示する表も同時に作成し、メモリ手段１５に格納している。
補正処理手段１４における補正処理の流れを図６のフローチャートに示す。
同図では、図５（ｂ）のテーブルの各レコード＃に相当する情報を読み取り、その属性にそって、平均補正をおこなうか、横方向補正を行うか、縦方向補正を行うかの分岐を行っている。
【００８６】
図６中のサブルーチン平均補正のフローチャートを図７に示す。
この構成によって、欠陥画素の周り8画素の内、欠陥ではない正常画素の画素値の平均が得られ、欠陥画素位置に格納される。
【００８７】
図６中のサブルーチン横方向補正のフローチャートを図８に示す。
この構成によって、横方向のライン状の欠陥列は、上下それぞれの画素値列の情報から、線形予測値を計算した後、平均されてもとまる。  画素値列のなかに欠陥画素があれば、予測演算は行われない。上下とも予測演算が行われない場合、通常の平均補正が施される。
【００８８】
図６中のサブルーチン縦方向補正のフローチャートを図９に示す。
この構成によって、縦方向のライン状の欠陥列は、左右それぞれの画素値列の情報から、線形予測値を計算した後、平均されて求まる。画素値列のなかに欠陥画素があれば、予測演算は行われない。上下とも予測演算が行われない場合、通常の平均補正が施される。
【００８９】
図８，９において、変数定義のｐ及びｍは、ｐは（式１）中の次数ｐに相当し、ｍは（式４）中の自己相関関数R(k)を計算するときに要するデータ点数を表す。  具体的にはｍは２０点程度、ｐは３〜５次程度を用いる。
【００９０】
以上説明したように、本実施形態によれば、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置が実現する。
【００９１】
（第２の実施形態）
本実施形態では、上述の方式とほぼ同様であるが、ライン状の欠陥画素列のうち、長さが短いものについては、観察者にとって、やはり散在する欠陥と同様に単純な平均補正で行うことで十分対処可能であるということから、計算時間のかかる予測型補正は、ある程度ライン状の欠陥画素列の長さが長いもののみに適用する。
【００９２】
構成ブロック図及び全体の流れは、図１及び図６と同様であるため、説明は省略する。異なる部分は、横方向補正と縦方向補正のサブルーチンの中身であり、図１０に本実施形態における横方向補正の方法を、図１１に本実施形態における縦方向補正の方法のフローチャートを示す。
【００９３】
図１０，１１において、サブルーチンの当初にテーブルに記載されている欠陥列長さを判断するブロックがあり、本例では３００以上のラインであれば、高次の予測型補正を行うが、少なければ平均補正を行う。
【００９４】
以上説明したように、本実施形態によれば、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置が実現する。
【００９５】
更に、上述のように欠陥画素列の長さを限定することによって、高次の予測型補正に要する時間を短縮できる。
【００９６】
（第３の実施形態）
本実施形態では、平均によって低下したゆらぎを加えることにより、連続する欠陥画素列の補正の違和感をなくする。
【００９７】
一般に、微弱な放射線は量子的に扱われるため、その平均到達量のゆらぎはポアソン分布に従う。即ち、到達平均放射線量（量子数）をQとすれば、そのゆらぎを分散値であらわすと量子数と同じQになる。即ち、標準偏差はQ1/2であらわされる。更に一般の受像系では、その他のシステムノイズも加わる（Ａ／Ｄ変換の量子化誤差、電気回路の熱雑音など）。
【００９８】
図１で画素欠陥の補正に供される画像データは、除算によるゲイン補正を対数変換によって行っているため、到達した放射線量の対数値に比例したものになっている。  したがって、ゆらぎも同時に対数的に変換されているはずであり、予想するポアソン分布（量子数が多いためにほとんど正規分布と考える）から形状が変化しているはずであるが、変動量が微小であるため、周辺画素値の平均値に依存した標準偏差を持つ正規乱数を加算する。
【００９９】
図２０は横軸に平均画素値の対数値、縦軸にその場合のゆらぎを標準偏差値で示す特性図である。
この場合は放射線画像であるため、同図に実測値（システムノイズあり）と表示されているもののような形状のゆらぎの標準偏差が観測される。これは、同図に「放射線の量子モトルによるゆらぎ」と記した直線（画素値の対数の１／２の直線（平方根に起因する））と常に加算される「システムノイズによるゆらぎ」の合成された直線になっている。
【０１００】
本実施形態では、欠陥画素が連結した集合になっている場合、平均に供された数と求められた平均値から、ここに加えるべきゆらぎの標準偏差を求め、この標準偏差に相当するゆらぎを乱数系列から生成して加える。
【０１０１】
乱数系列は、通常使われる一様分布系列の最大周期系列から擬似乱数として生成したものを、複数加えて擬似的な正規乱数を生成し、この値に標準偏差値をかけることで生成する。
【０１０２】
即ち、具体的な一例を示すと、下式でaとｃ、ｍを適当に選んだ系列Ynを生成する。
【０１０３】
【数１０】
0004532730.tif 000011
【０１０４】
この式の結果を適当に正規化することにより、区間 [0,1] の浮動小数点の乱数系列を発生した後、連続する１２個の乱数Yi 〜Yi+11を加算し、平均値６を差し引くことにより、平均値０、標準偏差１の擬似正規乱数を作成した結果に目標とする標準偏差値を乗じて、乱数を作成する。
【０１０５】
図２１は、本実施形態の図１における欠陥画素補正手段１４の動作を示すフローチャートである。
この場合、画素欠陥の方向がN以外の連結性である場合に限り、ノイズ加算型補正を行う。
【０１０６】
図２２は、ノイズ加算型補正のフローチャートである。
ほとんどの処理は平均値処理と同様であるが、異なる部分は、平均値を求めるために周囲の欠陥画素ではない画素値の数ｎで割ったあと、同図で＊＊１で示すブロックで、ｎに依存する減少分を演算する。
【０１０７】
即ち、ゆらぎが独立していれば、ｎ個の平均によって、分散値が1/nに現象している。この値をもとと同じゆらぎにするためには、もとの分散値に（1−1/n）を乗じた分散値を持つ正規乱数を加えればよい。このブロックでは、具体的には（1−1/n）を計算し、更に、図２０で示したグラフに従って、求められた平均値から元々の分散値（標準偏差の２乗値）を求め（1−1/n）を乗じた分散値を求めて、平方根によって加えるべきゆらぎの標準偏差値を計算する。
【０１０８】
次の＊＊２のブロックで、上述の擬似乱数発生機構（式５を用いる）によって、正規乱数を発生させる。
【０１０９】
次の＊＊３のブロックで、正規乱数に加えるべきゆらぎの標準偏差値を乗じ、平均画素値に加える。
【０１１０】
この操作を連結するすべての欠陥画素値に加える。
【０１１１】
以上説明したように、本実施形態によれば、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置が実現する。
【０１１２】
（第４の実施形態）
本実施形態では、常に２点のペアの平均を選択し、ゆらぎを加算する方式を、連続する欠陥画素列に適用する。
【０１１３】
この方式でも、比較手段などの演算要素の多さから、すべての欠陥に多用することなく、連続する欠陥画素列に適用することで全体としての演算時間を短縮できる。
【０１１４】
図１４は、中心を欠陥画素として、周辺の画素のペアを示す模式図である。
この場合、図示のように▲１▼〜▲４▼の4種のペアが存在する。
本方式は、それぞれのペアに対して、その差の絶対値が最小のものを採用し、その平均値を欠陥補正値として扱う。
【０１１５】
図１５〜図１９は、本実施形態の図１の構成における欠陥画素補正手段１４の動作を示すフローチャートであり、図１５が全体のながれを示す。
同図において、欠陥の種類が散在する（N）である場合とそれ以外の場合で処理が分岐され、散在する（N）場合は通常の平均補正を、それ以外（連続する欠陥画素列が存在する場合）は、選択型補正と呼ぶサブルーチンにて欠陥補正を行う。
【０１１６】
図１６〜図１９が選択型補正の処理の流れを示しており、図１６が図１４における▲１▼のペアについて、図１７が▲２▼のペアについて、図１８が▲３▼のペアについて、図１９が▲４▼のペアについてのそれぞれの処理を行い、差分の絶対値が小さいものを選択する。このとき、仮に差分の絶対値が等しい場合には判断がつかないので、それぞれのペアの平均値の平均を求めて、補正値としてそれぞれの欠陥画素を補正する。このとき、ｋという変数値に平均に供したペアの数が記録される。
【０１１７】
図１９において、＊＊１で示されるブロックは、加えるべきゆらぎの量を計算する部分であり、ｋ個のペアの平均であるため、平均されたのは２ｋ個である、従って第１段階として（１−1/(2k)）を計算し、実施例３と同様に、目標とする標準偏差を図２０から求めた後に、（１−1/(2k)）倍して、加えるべきゆらぎの標準偏差を計算する。
【０１１８】
＊＊２のブロック、第３の実施形態と同様に、擬似正規乱数（平均０、分散１）を発生させ、＊＊３で前述の加えるべきゆらぎの標準偏差を乗じて、加算する。
当然であるが、本実施形態においても、欠陥画素の連結する長さによって、平均補正と選択型補正を切り替えることも可能である。
【０１１９】
以上のようなゆらぎを復元する処理は第１，第２の実施形態で示した予測型の補正結果に対しても適用できる。
この場合には結果の予測値に加算するか、予測フィルタの初期値を擬似乱数とすることでも可能となる。
【０１２０】
本実施形態によれば、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置が実現する。
【０１２１】
ここで、上述した各実施形態の画像読取装置の各機能を実現するため、各種のデバイスを動作させるように、前記各種デバイスと接続された装置あるいはシステム内のコンピュータに対し、各実施形態の機能を実現するためのソフトウェアのプログラムコードを供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）に格納されたプログラムに従って前記各種デバイスを動作させることによって実施したものも、本発明の範疇に含まれる。
【０１２２】
また、この場合、上記ソフトウェアのプログラムコード自体が上述した各実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、およびそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明を構成する。かかるプログラムコードを記憶する記憶媒体としては、例えばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【０１２３】
また、コンピュータが供給されたプログラムコードを実行することにより、上述の各実施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がコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）あるいは他のアプリケーションソフト等の共同して上述の各実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明の各実施形態に含まれることは言うまでもない。
【０１２４】
更に、供給されたプログラムコードがコンピュータの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格納された後、そのプログラムの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した各実施形態の機能が実現される場合にも本発明に含まれる。
【０１２５】
【発明の効果】
本発明によれば、欠陥画素が存在する場合に、当該欠陥画素に対応した画素情報を補正するに際して、補正の計算時間の短縮及び補正精度の向上を図り、信頼性の高い撮像装置及び撮像方法が実現する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のＸ線画像取得装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】単独に散在する欠陥画素の例を示す模式図である。
【図３】連結する欠陥画素列の一例を示す模式図である。
【図４】欠陥画素の補正方法を説明するための模式図である。
【図５】欠陥画素位置を指定する表の一例を示す模式図である。
【図６】第１の実施形態における欠陥画素による画像の補正方法を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態における平均補正を示すフローチャートである。
【図８】第１の実施形態における横方法補正を示すフローチャートである。
【図９】第１の実施形態における縦方向補正を示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態における横方法補正を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態における縦方向補正を示すフローチャートである。
【図１２】平均補正の周波数特性の一例を示す特性図である。
【図１３】欠陥画素補正のエラーを説明するための模式図である。
【図１４】点対称ペアを説明するための模式図である。
【図１５】第４の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図１６】第４の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図１７】第４の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図１８】第４の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図１９】第４の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図２０】平均値に対する画素値のゆらぎの標準偏差を示す特性図である。
【図２１】第３の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【図２２】第３の実施形態における欠陥画素補正手段の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  Ｘ線発生装置
２  被写体
４  面状のＸ線センサ
１４  欠陥画素補正手段
【図１】
0004532730.tif 000012
【図２】
0004532730.tif 000013
【図３】
0004532730.tif 000014
【図４】
0004532730.tif 000015
【図５】
0004532730.tif 000016
【図６】
0004532730.tif 000017
【図７】
0004532730.tif 000018
【図８】
0004532730.tif 000019
【図９】
0004532730.tif 000020
【図１０】
0004532730.tif 000021
【図１１】
0004532730.tif 000022
【図１２】
0004532730.tif 000023
【図１３】
0004532730.tif 000024
【図１４】
0004532730.tif 000025
【図１５】
0004532730.tif 000026
【図１６】
0004532730.tif 000027
【図１７】
0004532730.tif 000028
【図１８】
0004532730.tif 000029
【図１９】
0004532730.tif 000030
【図２０】
0004532730.tif 000031
【図２１】
0004532730.tif 000032
【図２２】
0004532730.tif 000033