(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理方法において、
前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成し、
前記帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出し、
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正し、
該修正された画素ベクトルに基づいて、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得、
該ノイズ信号を前記原画像信号とともに所定の記憶手段に記憶せしめることによって、前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去した後、前記記憶手段に記憶されている前記原画像信号および前記ノイズ信号を使用して、前記原画像信号のノイズ成分を除去し直すことを可能にしたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理方法において、
前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成し、
前記帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出し、
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素を含む所定領域の分散値を算出し、
該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正するか否かを判断し、
前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正し、
該修正された画素ベクトルに基づいて、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得、
該ノイズ信号を前記原画像信号とともに所定の記憶手段に記憶せしめることによって、前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去した後、前記記憶手段に記憶されている前記原画像信号および前記ノイズ信号を使用して、前記原画像信号のノイズ成分を除去し直すことを可能にしたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理方法において、
前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成し、
前記帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出し、
前記画素ベクトルに基づいて前記帯域制限画像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を得、
該平滑化帯域制限画像信号に基づいて、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得、
該ノイズ信号を前記原画像信号とともに所定の記憶手段に記憶せしめることによって、前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去した後、前記記憶手段に記憶されている前記原画像信号および前記ノイズ信号を使用して、前記原画像信号のノイズ成分を除去し直すことを可能にしたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正し、
前記画素ベクトルに代え、前記修正された画素ベクトルに基づいて、前記平滑化帯域制限画像信号を得ることを特徴とする請求項３記載の画像処理方法。
【請求項５】
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素を含む所定領域の分散値を算出し、
該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正するか否かを判断し、
前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正し、
前記画素ベクトルに代え、前記修正された画素ベクトルに基づいて、前記平滑化帯域制限画像信号を得ることを特徴とする請求項３記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記原画像信号を多重解像度変換することにより前記帯域制限画像信号を作成することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記多重解像度変換は、ラプラシアンピラミッド分解による変換、またはウェーブレット変換であることを特徴とする請求項６記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記各画素の近傍の画素における画素ベクトルにも基づいて、前記ノイズ信号を取得することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記ノイズ成分を除去する度合いを示すパラメータの設定値が変更されたときには、前記記憶手段から前記原画像信号およびノイズ信号を読み出し、この読み出した原画像信号およびノイズ信号と変更された前記パラメータとに基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項１０】
原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理装置において、
前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成する帯域制限画像信号作成手段と、
前記帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出する画素ベクトル算出手段と、
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する修正手段と、
修正された画素ベクトルに基づいて、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得るノイズ信号取得手段と、
前記原画像信号を記憶する第１の記憶手段と、
前記ノイズ信号取得手段により取得されたノイズ信号を記憶する第２の記憶手段と、
前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去する手段であって、前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去した後、前記第１の記憶手段に記憶されている原画像信号と前記第２の記憶手段に記憶されているノイズ信号を使用して、前記原画像信号のノイズ成分を除去し直すことが可能なノイズ除去手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理装置において、
前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成する帯域制限画像信号作成手段と、
前記帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出する画素ベクトル算出手段と、
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素を含む所定領域の分散値を算出する分散値算出手段と、
該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正するか否かを判断する判断手段と、
前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する修正手段と、
修正された画素ベクトルに基づいて、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得るノイズ信号取得手段と、
前記原画像信号を記憶する第１の記憶手段と、
前記ノイズ信号取得手段により取得されたノイズ信号を記憶する第２の記憶手段と、
前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去する手段であって、前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去した後、前記第１の記憶手段に記憶されている原画像信号と前記第２の記憶手段に記憶されているノイズ信号を使用して、前記原画像信号のノイズ成分を除去し直すことが可能なノイズ除去手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理装置において、
前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成する帯域制限画像信号作成手段と、
前記帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出する画素ベクトル算出手段と、
前記画素ベクトルに基づいて前記帯域制限画像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を得る平滑化手段と、
前記平滑化帯域制限画像信号に基づいて、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得るノイズ信号取得手段と、
前記原画像信号を記憶する第１の記憶手段と、
前記ノイズ信号取得手段により取得されたノイズ信号を記憶する第２の記憶手段と、
前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去する手段であって、前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去した後、前記第１の記憶手段に記憶されている原画像信号と前記第２の記憶手段に記憶されているノイズ信号を使用して、前記原画像信号のノイズ成分を除去し直すことが可能なノイズ除去手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する修正手段を、さらに備え、
前記平滑化手段が、前記画素ベクトルの代わりに、前記修正手段により修正された画素ベクトルに基づいて、前記平滑化帯域制限画像信号を得るものであることを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１４】
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素を含む所定領域の分散値を算出する分散値算出手段と、
該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正するか否かを判断する判断手段と、
前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する修正手段とを、さらに備え、
前記平滑化手段が、前記画素ベクトルの代わりに、前記修正手段により修正された画素ベクトルに基づいて、前記平滑化帯域制限画像信号を得るものであることを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記帯域制限画像信号作成手段が、前記原画像信号を多重解像度変換することにより前記帯域制限画像信号を作成するものであることを特徴とする請求項１０から１４のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記多重解像度変換は、ラプラシアンピラミッド分解による変換、またはウェーブレット変換であることを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記ノイズ信号取得手段は、前記各画素の近傍の画素における画素ベクトルにも基づいて、前記ノイズ信号を取得するものであることを特徴とする請求項１０から１６のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記ノイズ成分を除去する度合いを示すパラメータを前記ノイズ除去手段に対して設定するためのパラメータ設定手段とをさらに備え、
前記ノイズ除去手段が、前記パラメータ設定手段により前記パラメータの設定値が変更されたときには、前記第１の記憶手段から原画像信号を読み出すとともに、前記第２の記憶手段からノイズ信号を読み出し、この読み出した原画像信号およびノイズ信号と変更された前記パラメータとに基づいて前記原画像のノイズを除去するものであることを特徴とする請求項１０から１７のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１９】
原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理方法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り可能な記録媒体において、前記プログラムが前記コンピュータに実行させる前記画像処理方法が、
前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成する手順と、
前記帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出する手順と、
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する手順と、
該修正された画素ベクトルに基づいて、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得る手順と、
前記原画像信号および前記ノイズ信号を所定の記憶手段に記憶させる手順とを含むことにより、
前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去した後、前記記憶手段に記憶されている前記原画像信号および前記ノイズ信号を使用して、前記原画像信号のノイズ成分を除去し直すことを可能にしたことを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２０】
原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理方法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り可能な記録媒体において、前記プログラムが前記コンピュータに実行させる前記画像処理方法が、
前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成する手順と、
前記帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出する手順と、
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素を含む所定領域の分散値を算出する手順と、
該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正するか否かを判断する手順と、
前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する手順と、
該修正された画素ベクトルに基づいて、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得る手順と、
前記原画像信号および前記ノイズ信号を所定の記憶手段に記憶させる手順とを含むことにより、
前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去した後、前記記憶手段に記憶されている前記原画像信号および前記ノイズ信号を使用して、前記原画像信号のノイズ成分を除去し直すことを可能にしたことを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２１】
原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理方法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り可能な記録媒体において、前記プログラムが前記コンピュータに実行させる前記画像処理方法が、
前記原画像信号から帯域制限画像信号を作成する手順と、
前記帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出する手順と、
前記画素ベクトルに基づいて前記帯域制限画像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を得る手順と、
前記平滑化帯域制限画像信号に基づいて、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得る手順と、
前記原画像信号および前記ノイズ信号を所定の記憶手段に記憶させる手順とを含むことにより、
前記ノイズ信号に基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去した後、前記記憶手段に記憶されている前記原画像信号および前記ノイズ信号を使用して、前記原画像信号のノイズ成分を除去し直すことを可能にしたことを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２２】
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する手順を、さらに有し、
前記平滑化帯域制限画像信号を得る手順が、前記画素ベクトルの代わりに、前記修正された画素ベクトルに基づいて前記平滑化帯域制限画像信号を得ることを特徴とする請求項２１記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２３】
一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素を含む所定領域の分散値を算出する手順と、
該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正するか否かを判断する手順と、
前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する手順とを、さらに有し、
前記平滑化帯域制限画像信号を得る手順が、前記画素ベクトルの代わりに、前記修正された画素ベクトルに基づいて前記平滑化帯域制限画像信号を得ることを特徴とする請求項２１記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２４】
前記帯域制限画像信号を作成する手順は、前記帯域制限画像信号の作成を前記原画像信号を多重解像度変換することにより行なう手順であることを特徴とする請求項１９から２３のいずれか１項記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２５】
前記帯域制限画像信号を作成する手順は、前記多重解像度変換を、ラプラシアンピラミッド分解による変換またはウェーブレット変換により行なう手順であることを特徴とする請求項２４記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２６】
前記ノイズ帯域制限画像信号を得る手順は、前記ノイズ信号の取得を、前記各画素の近傍の画素における画素ベクトルにも基づいて行なう手順であることを特徴とする請求項１９から２５のいずれか１項記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２７】
前記ノイズ成分を除去する度合いを示すパラメータを設定する手順をさらに有し、
前記ノイズ成分を除去する手順は、前記パラメータの設定値が変更されたときには、前記原画像信号およびノイズ信号を前記所定の記憶手段から読み出し、この読み出した原画像信号およびノイズ信号と変更された前記パラメータとに基づいて前記原画像信号のノイズ成分を除去する手順であることを特徴とする請求項１９から２６いずれか１項記載の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、原画像信号に対してノイズを除去する処理を施す画像処理方法および装置並びに画像処理方法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り可能な記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像処理の分野においては、画像信号に対して各周波数帯域毎に異なる画像処理を施すような場合に、画像信号を周波数帯域毎に分類する手段としてウェーブレット変換やラプラシアンピラミッドの手法が用いられている。ここで画像処理としては、例えばノイズ除去のための高周波の分離、さらにはノイズの多い周波数帯域のデータを削減することによる圧縮処理などが挙げられる。本出願人も、ウェーブレット変換を用いて画像中のエッジ成分のみを強調する等の画像処理を行なうようにした画像処理方法を種々提案している（例えば特開平6-274615号、特開平6-350989号等）。
【０００３】
一方、ラプラシアンピラミッドなる方法は例えば特開平5-244508号、特開平6-96200 、特開平6-301766号等に記載されており、このラプラシアンピラミッドは、原画像に対してガウス関数で近似されたようなマスクによりマスク処理を施した後、画像をサブサンプリングして画素数を間引いて半分にすることにより、原画像の１／４のサイズのボケ画像を得、このボケ画像のサンプリングされた画素に値が０の画素を補間して元の大きさの画像に戻し、この画像に対してさらに上述したマスクによりマスク処理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画像から減算して、原画像信号のある限られた周波数帯域の周波数成分を表す、すなわち原画像の複数の周波数帯域毎の周波数応答特性を表す帯域制限画像信号（バンドパス信号）を得るものである。この処理を得られたボケ画像に対して繰り返すことにより原画像の１／２２Ｎのサイズを有する帯域制限画像信号をＮ個作成するものである。なお、最低周波数帯域のボケ画像は原画像の低周波成分を表すものとなる。
【０００４】
ここで、放射線画像においては、放射線量が少なく濃度が低い部分において、放射線の量子ノイズが目立ってしまう。このため、上記特開平6-96200号においては、放射線画像をラプラシアンピラミッドにより複数の周波数帯域の画像に分解して各周波数帯域毎の帯域制限画像信号を得、各帯域制限画像信号の局所分散値を算出し、この局所分散値の大きさに応じて帯域制限画像信号に対してノイズ成分を除去する処理を施し、処理を施した後の帯域制限画像信号を最低周波数帯域のボケ画像を表すボケ画像信号とともに再構成することにより、画像中の周波数帯域に応じたノイズ成分が低減された処理済み画像信号を得るようにした方法が提案されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記特開平6-96200号に記載された方法においては、各周波数帯域の帯域制限画像信号に対してノイズ成分を除去する処理を施しているため、ノイズを除去し過ぎたり、ノイズの除去の程度が不足していた場合には、再度帯域制限画像信号に対してノイズ除去の程度を変更した後に画像を再構成する必要があり、この結果、再処理には長時間を要するものとなる。したがって、ＣＲＴを観察しながらノイズ除去の程度を種々変更して適切にノイズ除去がなされた画像を得るような場合には、処理が施された画像が再生されるまでに長時間を要するものとなり、オペレータのストレスが大きい。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、原画像からノイズ成分を適切に除去することができる画像処理方法および装置並びに画像処理方法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り可能な記録媒体を提供することを目的とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明による画像処理方法は、原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理方法において、原画像信号から帯域制限画像信号（少なくとも１つであればよい）を作成し、作成した帯域制限画像信号に基づいて原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得、該ノイズ信号に基づいて原画像信号のノイズ成分を除去することを特徴とするものである。
【０００８】
ここで、「原画像信号と同一画素数」とは、原画像信号により表される画像とノイズ信号により表されるノイズ画像の画像サイズが同一であることをいう。
【０００９】
また、「ノイズ信号に基づいて、原画像信号のノイズ成分を除去する」とは、再生画像に含まれるノイズ成分が低減されるようにすることを意味し、例えば、原画像信号からノイズ成分、あるいはノイズ成分に所定のノイズ抑制レベルを表す係数を乗算したものを減算するなどして、原画像信号のノイズ成分を除去するとよい。なお、前記係数は原画像信号の信号値に依存して変更してもよい。
【００１０】
本発明による画像処理方法においては、前記原画像信号を多重解像度変換することにより帯域制限画像信号を作成し、該帯域制限画像信号からノイズ成分を分離してノイズ帯域制限画像信号を得、該ノイズ帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより前記ノイズ信号を得るものとすることができる。なお、逆多重解像度変換は、前記多重解像度変換に対応するものであって、この逆多重解像度変換を施すことにより、、元の信号を復元（可逆／非可逆のいずれでもよい）することができるものであることはいうまでもない。
【００１１】
ここで、「原画像信号を多重解像度変換することにより帯域制限画像信号を作成」するに際しては、ラプラシアンピラミッドの手法によるラプラシアンピラミッド分解により、あるいはウェーブレット変換により原画像信号を複数の周波数帯域毎の周波数応答特性を表す信号に変換する方法などを用いることができる。この場合、「逆多重解像度変換」としては、ラプラシアンピラミッド分解により帯域制限画像信号を得た場合はラプラシアンピラミッド再構成の方法が用いられ、ウェーブレット変換により帯域制限画像信号を得た場合は逆ウェーブレット変換が用いられるのはいうまでもない。
【００１２】
また、「ノイズ帯域制限画像信号」とは、帯域制限画像信号に含まれるノイズ成分のみを表す信号のことをいう。
【００１３】
また、本発明による画像処理方法においては、前記ノイズ信号の取得を、アイリスフィルタによるフィルタリング処理に基づいて行なうことが好ましい。
【００１４】
また、本発明による画像処理方法においては、帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出し、ノイズ信号の取得を、該画素ベクトルに基づいて行なうこともできる。
【００１５】
ここで「画素ベクトル」は、周波数帯域画像のある画素を注目画素とした場合、注目画素の画素値の傾斜方向および傾斜の大きさを表すものである。「画素ベクトル」を求めるに際しては、例えば、注目画素を中心とする複数の方向に対して、注目画素の画素値とその近傍の画素の画素値（近傍画素をある方向にある複数の画素とした場合はその平均値）との差を求め、その差が最も大きい方向あるいは最も小さい方向を決定し、その方向およびその差に基づいて画素ベクトルを算出するとよい。
【００１６】
ここで、差が最も大きい方向を画素ベクトルとした場合はその画素ベクトルは信号勾配の方向を表し、差が最も小さい方向を画素ベクトルとした場合はその画素ベクトルは等信号線の方向を表すものとなる。なお、信号勾配の方向に画素ベクトルを求めた場合、その大きさを注目画素とその近傍画素の画素値の差とすれば、画素ベクトルが大きいほどその画素ベクトルを求めた画素はエッジ成分にあるものとなり、画素ベクトルが小さいほどその画素ベクトルを求めた画素は平坦部にあるものと見なせる。逆に、信号勾配の方向に画素ベクトルを求めた場合に、その大きさを注目画素とその近傍画素の画素値の差の逆数とすれば、画素ベクトルが小さいほどその画素ベクトルを求めた画素はエッジ成分にあるものとなり、画素ベクトルが大きいほどその画素ベクトルを求めた画素は平坦部にあるものと見なせる。
【００１７】
さらに、等信号線方向に画素ベクトルを求めた場合、その大きさを注目画素とその近傍画素の画素値の差とすれば、画素ベクトルが小さいほどその画素ベクトルを求めた画素はエッジ成分にあるものとなり、画素ベクトルが大きいほどその画素ベクトルを求めた画素は平坦部にあるものと見なせる。逆に等信号線方向に画素ベクトルを求めた場合に、その大きさを注目画素とその近傍画素の画素値の差の逆数とすれば、画素ベクトルが大きいほどその画素ベクトルを求めた画素はエッジ成分にあるものとなり、画素ベクトルが小さいほどその画素ベクトルを求めた画素は平坦部にあるものと見なせる。
【００１８】
なお、画素ベクトルの方向としては差が最も大きい方向と２番目に差が大きい方向、あるいは差が最も小さい方向と２番目に差が小さい方向の２種類のものを求めてもよく、この場合、画素ベクトルは２つのベクトルからなるものとなる。
【００１９】
さらに、ある注目画素について画素ベクトルを等信号線の方向に求め、画素ベクトルの大きさを上記差の逆数とした場合、上述したように画素ベクトルが大きいほどその注目画素はエッジにあり、画素ベクトルが小さいほどその注目画素は濃度が平坦な部分にあると見なすことができ、平坦な部分においてはその画素はノイズと見なすことができる。
【００２０】
以上のことから、「画素ベクトルに基づいてノイズ信号を取得する」に際しては、画素ベクトルの方向および／または大きさに応じて、その画素がエッジにあるか平坦部にあるかを判断し、その判断結果に応じて、帯域制限画像信号からノイズ信号を取得（ノイズ成分を分離）するとよいということが判る。
【００２１】
なお、「帯域制限画像信号からノイズ信号を取得」するに際しては、例えば、画素ベクトルの大きさに基づいて、帯域制限画像信号のノイズ成分およびエッジ成分を分離し、帯域制限画像信号に対して、ノイズ成分に対する平滑化処理および／またはエッジ成分に対する強調処理を施して処理済帯域制限画像信号を得、該処理済帯域制限画像信号を用いて平滑化前の帯域制限画像信号に含まれるノイズ信号を取得するとよい。ここで、「ノイズ成分に対する平滑化処理」とはノイズ成分に対応する画素の画素値を小さくする処理であり、「エッジ成分に対する強調処理」とはエッジ成分に対応する画素の画素値を大きくする処理である。
【００２２】
なお、このように画素ベクトルに基づいてノイズ信号を取得する場合においては、各画素の近傍の画素における画素ベクトル（周辺画素ベクトル）を算出し、この算出した周辺画素ベクトルにも基づいてノイズ信号を取得することが好ましい。
【００２３】
また、画素ベクトルを算出する場合においては、一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正し、画素ベクトルの代わりに、該修正された画素ベクトルに基づいて、ノイズ信号を取得することが望ましい。
【００２４】
ここで、「画素ベクトルを修正する」とは、一の周波数帯域における一の画素の画素ベクトルの方向を、一の周波数帯域よりも低周波数帯域における一の画素に対応する画素の画素ベクトルの方向と一致させることをいう。
【００２５】
さらに、画素ベクトルを算出する場合においては、一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素を含む所定領域の分散値を算出し、該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正するか否かを判断し、前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正し、画素ベクトルの代わりに、該修正された画素ベクトルに基づいて、ノイズ信号を取得することが望ましい。
【００２６】
ここで、「分散値」とは、上記所定領域の分散値のみならず、画素ベクトルを算出した際の注目画素とその近傍の画素との差分値であってもよい。また、この差分値としては、例えば注目画素近傍８画素から画素ベクトルを求めた場合は、注目画素と近傍８画素の差の和、あるいはこの差の平均値等としてもよい。
【００２７】
また、「分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正するか否かを判断する」とは、ある画素を含む所定領域の分散値が他の領域における分散値よりも小さい場合にはそこを平坦部と見なして低周波数帯域の画像を参照せず、分散値が大きい場合は低周波数帯域の画像を参照するよう判断することをいう。
【００２８】
また、「画素ベクトルを修正する」とは、上述同様に、一の周波数帯域における一の画素の画素ベクトルの方向を、一の周波数帯域よりも低周波数帯域における一の画素に対応する画素の画素ベクトルの方向と一致させることをいう。
【００２９】
なお、「画素ベクトルを修正する」に際しては、周辺画素ベクトルも修正の対象としてもよい。
【００３０】
また、本発明による画像処理方法においては、画素ベクトルに基づいて帯域制限画像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を得、画素ベクトルの代わりに、該平滑化帯域制限画像信号に基づいてノイズ信号を取得することもできる。
【００３１】
この場合、画素ベクトルの代わりに、前述の各方法を用いて修正された画素ベクトルに基づいて、平滑化帯域制限画像信号を得ることが望ましい。
【００３２】
ここで「画素ベクトルに基づいて帯域制限画像信号を平滑化」するとは、画素ベクトル、特に画素ベクトルの方向に基づいて、エッジ成分が保存されつつエッジ成分に含まれるノイズ（エッジ上のノイズ）が抑制されるように帯域制限画像信号を平滑化することを意味する。例えば、画素ベクトルが等信号線方向のベクトルの場合、画素ベクトルを求めた注目画素とそのベクトル方向にある画素さらにはベクトル方向とは反対側にある画素とを用いて平滑化するとよい。また「平滑化」に際しては、画素ベクトル方向にある画素の画素値の平均値を求める方法や、平滑化フィルタを用いて平滑化する方法などを用いることができる。
【００３３】
また「平滑化帯域制限画像信号に基づいてノイズ信号を取得する」に際しては、平滑化帯域制限画像信号を用いて平滑化前の帯域制限画像信号に含まれるノイズ成分を分離してノイズ信号を取得するものである限りどのような方法を用いてもよく、例えば平滑化前の帯域制限画像信号から平滑化帯域制限画像信号を減算してノイズ信号（ノイズ帯域制限画像信号）を得るとよい。また、画素ベクトルの大きさに基づいて、平滑化帯域制限画像信号のノイズ成分およびエッジ成分を分離した後、平滑化帯域制限画像信号に対して、ノイズ成分に対する平滑化処理および／またはエッジ成分に対する強調処理を施して処理済帯域制限画像信号を得、該処理済帯域制限画像信号を用いて平滑化前の帯域制限画像信号に含まれるノイズ信号を取得するようにしてもよい。なお前述同様に「ノイズ成分に対する平滑化処理」はノイズ成分に対応する画素の画素値を小さくする処理であり、「エッジ成分に対する強調処理」はエッジ成分に対応する画素の画素値を大きくする処理である。
【００３４】
また本発明による画像処理方法においては、原画像信号およびノイズ信号を記憶し、ノイズ成分を除去する度合いを示すパラメータの設定値が変更されたときには、原画像信号およびノイズ信号を読み出し、この読み出した原画像信号およびノイズ信号と変更されたパラメータとに基づいて原画像信号のノイズ成分を除去することが望ましい。
【００３５】
本発明による画像処理装置は、原画像を表す原画像信号に対して、前記原画像のノイズを低減する画像処理を施す画像処理装置において、原画像信号から帯域制限画像信号を作成する帯域制限画像信号作成手段と、該帯域制限画像信号に基づいて、原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得を得るノイズ信号取得手段と、該ノイズ信号に基づいて、原画像信号のノイズ成分を除去するノイズ除去手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３６】
なお、本発明による画像処理装置においては、帯域制限画像信号作成手段を原画像信号を多重解像度変換することにより帯域制限画像信号を作成するものとすると共に、ノイズ信号取得手段を帯域制限画像信号からノイズ成分を分離してノイズ帯域制限画像信号を得、該ノイズ帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することによりノイズ信号を得るものとすることができる。ここで、前記多重解像度変換は、ラプラシアンピラミッド分解による変換、またはウェーブレット変換とすることができる。
【００３７】
さらに、本発明による画像処理装置のノイズ信号取得手段は、前記ノイズ信号の取得を、アイリスフィルタによるフィルタリング処理により行なう手段であることが好ましい。
【００３８】
また、本発明による画像処理装置においては、帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出する画素ベクトル算出手段を備えたものとすると共に、ノイズ信号取得手段を、画素ベクトル算出手段により算出された画素ベクトルに基づいてノイズ信号を取得するものとするのが望ましい。
【００３９】
このように画素ベクトル算出手段を備えたものとする場合には、ノイズ信号取得手段は、各画素の近傍の画素における画素ベクトルにも基づいて、ノイズ信号を取得するものであることが望ましい。
【００４０】
また、画素ベクトル算出手段を備えたものとする場合には、一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルを、該一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する修正手段を備えたものとすると共に、ノイズ信号取得手段を、画素ベクトルの代わりに、修正された画素ベクトルに基づいてノイズ信号を取得するものとするのが望ましい。
【００４１】
また、画素ベクトル算出手段を備えたものとする場合には、一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素を含む所定領域の分散値を算出する分散値算出手段と、該分散値に基づいて前記一の画素の画素ベクトルを修正するか否かを判断する判断手段と、前記一の画素の画素ベクトルを修正すると判断された場合は、該一の画素における画素ベクトルを、前記一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における前記一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正する修正手段とを備えたものとすると共に、ノイズ信号取得手段を、画素ベクトルの代わりに、修正された画素ベクトルに基づいてノイズ信号を取得するものとすることが望ましい。
【００４２】
さらに、画素ベクトル算出手段を備えたものとする場合には、画素ベクトルに基づいて帯域制限画像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を得る平滑化手段を備えたものとすると共に、ノイズ信号取得手段を、平滑化帯域制限画像信号に基づいてノイズ信号を取得するものとすることもできる。
【００４３】
この場合、平滑化手段は、画素ベクトルの代わりに、前記修正手段により修正された画素ベクトルに基づいて、平滑化帯域制限画像信号を得るものであることが望ましい。
【００４４】
また、本発明の画像処理装置においては、原画像信号を記憶する第１の記憶手段と、ノイズ信号取得手段により取得されたノイズ信号を記憶する第２の記憶手段（第１の記憶手段との兼用も可能）と、ノイズ成分を除去する度合いを示すパラメータをノイズ除去手段に対して設定するためのパラメータ設定手段とをさらに備えたものとし、
ノイズ除去手段を、パラメータ設定手段によりパラメータの設定値が変更されたときには、第１の記憶手段から原画像信号を読み出すとともに、第２の記憶手段からノイズ信号を読み出し、この読み出した原画像信号およびノイズ信号と変更されたパラメータとに基づいてノイズ除去済画像信号を生成するものとするのが望ましい。
【００４５】
なお、本発明による画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。
【００４６】
【発明の効果】
本発明によれば、原画像信号から帯域制限画像信号を作成し、作成した帯域制限画像信号に基づいて原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得、該ノイズ信号に基づいて原画像信号のノイズ成分を除去するようにしたので、原画像信号の周波数帯域に応じたノイズ成分を除去することができることとなる。
【００４７】
また、原画像信号および生成したノイズ信号を記憶し、ノイズ成分を除去する度合いを示すパラメータの設定値が変更されたときには、原画像信号およびノイズ信号を読み出し、この読み出した原画像信号およびノイズ信号と変更されたパラメータとに基づいて原画像信号のノイズ成分を除去するようにすれば、一旦ノイズ信号を作成した後に再度ノイズ除去済信号に基づいてノイズ除去画像を出力する際には、記憶してあるノイズ信号を読み出して使用することができるので、パラメータを変更してノイズ信号のレベルを変更するのみで、原画像信号からのノイズ除去の程度を任意に変更することができるため、上記特開平6-96200 号に記載された方法と比較して、ノイズ除去の程度を簡易に変更することができ、これにより、ノイズ除去程度が変更された処理済み画像信号を得るための演算時間を短縮して、オペレータのストレスを低減することができる。
【００４８】
また、帯域制限画像信号を生成する方法としては種々の方法を用いることができ、例えば、帯域制限画像信号を原画サイズで持つこともできる。これにより、原画に対して複数サイズのマスクで平滑化し、原画サイズの帯域制限画像信号を得て、各々ノイズ分離したノイズ帯域制限画像信号を全て加算してノイズ信号を生成することもできる。勿論、帯域制限画像信号を生成する方法として、多重解像度変換を利用することもできる。
【００４９】
また、ノイズ信号の取得手法としても種々の方法を用いることもできる。例えば、帯域制限画像信号により表される帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出し、該画素ベクトルに基づいてノイズ成分（ノイズ信号）の分離を行なう方法である。ここで、上述したように、画素ベクトルを等信号線方向に求めるか信号勾配方向に求めるか、さらには上記差として求めるか上記差の逆数として求めるかによって状況が異なるが、例えば画素ベクトルを等信号線方向に求め、画素ベクトルの大きさを上記差の逆数とした場合、エッジ部分においては画素ベクトルは大きく、平坦部すなわちノイズ部分においては画素ベクトルは小さくなる。したがって、この方法を用いると、画素ベクトルの大きさに応じて帯域制限画像のノイズ成分を分離することができる。そして、例えば、分離されたノイズ成分に対する画素の画素値を低減する平滑化処理を施した後、該平滑化処理が施された信号に基づいて帯域制限画像信号からノイズ成分を分離してノイズ信号を得、このノイズ信号に基づいて原画像信号の周波数帯域に応じたノイズ成分を除去できる。
【００５０】
ここで、画素ベクトルを等信号線方向に求め、画素ベクトルの大きさを上記差の逆数とした場合において、画素ベクトルの値が比較的小さい場合は、その画素ベクトルを求めた一の画素は平坦部すなわちノイズにあると見なせるが、画像中の微小なエッジにある可能性もある。一方、その画素がエッジにある場合はその近傍の画素における画素ベクトルは同一の方向を向き、ノイズである場合はその近傍の画素における画素ベクトルはランダムな方向を向く。したがって、各画素の近傍画素の画素ベクトルにも基づくことにより、ある画素がエッジを表すものであるかノイズを表すものであるかの確度を向上させることができ、これによりノイズ成分をより正確に分離することができる。
【００５１】
また、原画像に含まれる比較的大きなエッジは低周波数帯域の画像においても残るが、ノイズについては低周波帯域の画像ほど小さくなるものである。このため、一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルを、一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における一の画素に対応する画素の画素ベクトルの方向と同じにすることにより、その画素がエッジ成分にある場合はその画素ベクトルはよりエッジ成分を表すものとなる。一方、その画素がノイズ成分にある場合は低周波帯域の画像の方が細かなノイズが小さくなることから画素ベクトルはランダムな方向を向きかつ大きさはさらに小さくなるため、その画素ベクトルはより平坦部すなわちノイズ成分を表すものとなる。したがって、一の周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルを、一の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における一の画素に対応する画素の画素ベクトルに基づいて修正することにより、その画素がエッジであるかノイズであるかの確度を向上させることができ、これによりノイズ成分およびエッジ成分の分離をより正確に行なうことができる。
【００５２】
さらに、原画像信号を多重解像度変換した場合、比較的高周波数帯域の画像においては詳細なエッジ情報が表現され、中間周波数帯域の画像においては中間周波数帯域のエッジ情報が、低周波数帯域の画像においては低周波数帯域の大きなエッジ情報が表現されることとなる。一般的に周波数帯域の画像が持っているエネルギは高周波数帯域ほど小さくなるが、ノイズのエネルギは周波数帯域に依存しないという特性があるため、低周波数帯域の画像ほどＳ／Ｎが良好なものとなる。ここで、原画像におけるノイズが混入していない部分（図２７（ａ）参照）は、いずれの帯域制限画像においてもエッジ部分にのみ信号を有することとなるため（図２７（ｂ）〜（ｄ）参照）、比較的高周波数帯域の画像において、画素ベクトルを求めた画素を含む所定領域における画素値の分散値が小さければ、低周波帯域の画像の画素ベクトルを参照しなくてもその画素ベクトルを求めた注目画素は平坦部にあると見なすことができる。
【００５３】
一方、原画像におけるノイズが混入した部分（図２８（ａ））は、高周波数帯域の画像においてはノイズの影響により画素ベクトルの方向が乱されて分散値が大きくなるが（図２８（ｂ））、低周波数帯域となるほど信号に対するノイズの影響が小さくなって分散値が小さくなる（図２８（ｃ）、（ｄ））。したがって、一の帯域制限画像において画素ベクトルを求めた一の画素を含む所定領域における画素値の分散値が大きい場合は、低周波数帯域の画像における対応する画素ベクトルを参照しなければ、その画素ベクトルを求めた画素が平坦部にあるものであるのかエッジ部分にあるものであるのかが分からない。このため、一の帯域制限画像において上記分散値が大きい場合は、低周波数帯域の画像を参照して、画素ベクトルを低周波帯域の画像における対応する画素の画素ベクトルと一致させることにより、平坦部の画素ベクトルはより平坦部を表すものとして、エッジ部分の画素ベクトルはよりエッジ部分を表すものとして修正されることとなる。したがって、修正された画素ベクトルに基づけば、ノイズ成分をより正確に分離することができることとなる。
【００５４】
一方、画像にノイズが混入している場合、画像中のエッジ成分にもノイズが含まれることとなる。そこで、画素ベクトルあるいは前述の各方法を用いて修正された画素ベクトル（の方向）に基づいて帯域制限画像信号を平滑化して平滑化帯域制限画像信号を得、画素ベクトルの代わりに、該平滑化帯域制限画像信号に基づいてノイズ信号を得る方法を用いれば、エッジ成分を失うことなくエッジ上のノイズを抽出でき、またエッジ以外の平坦部のノイズも抽出できるので、最終的には、エッジ上のノイズが目立たなくなるとともに、平坦部におけるノイズも目立たなくなる。
【００５５】
また、画素ベクトルの大きさに基づいて、平滑化帯域制限画像信号のノイズ成分およびエッジ成分を分離した後、平滑化帯域制限画像信号に対して、ノイズ成分に対する平滑化処理および／またはエッジ成分に対する強調処理を施して処理済帯域制限画像信号を得、該処理済帯域制限画像信号を用いて平滑化前の帯域制限画像信号に含まれるノイズ信号を取得するようにすれば、エッジ上のノイズを目立たせることなくエッジ強調を行なうことができ、また平坦部のノイズを一層低減することができるので、一層高画質の画像を再現することができる。
【００５６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による画像処理方法および装置の一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下に示す画像処理装置は、蓄積性蛍光体シートに記録された人体の放射線画像を読み取って得た画像信号に対して、ノイズ除去処理を施すものであり、処理された画像信号は主としてフイルムに記録され、診断に用いられる。
【００５７】
図１は本発明の第１の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。画像処理装置１は、読取装置等において得られた所定の解像度を有する原画像信号Ｓorgから原画像の複数の周波数帯域毎の周波数応答特性を表す帯域制限画像信号を作成する帯域制限画像信号作成手段２と、帯域制限画像信号に基づいて原画像信号Ｓorgに対してノイズを除去する処理を行なって処理済み画像信号Ｓprocを得る処理手段３とを有する。
【００５８】
なお、本実施形態は、例えば特開昭 55-12492号や特開昭56-11395号等に記録されている蓄積性蛍光体シートを利用した放射線画像情報記録再生システムにおいて、蓄積性蛍光体シートに記録された人体の放射線画像をレーザビーム走査によりデジタル画像信号として読み取ったものを対象としている。なお、放射線画像の読み取りは、図２に示すように、蓄積性蛍光体シート１０に対して主走査方向（横方向、Ｘ方向）にレーザビームを走査させながらシート１０を副走査方向（縦方向、Ｙ方向）に移動させてシート１０を２次元走査することにより行なわれたものである。
【００５９】
まず帯域制限画像信号の作成処理について詳細に説明する。図３は帯域制限画像作成処理の概要を示すブロック図、図４は帯域制限画像信号作成処理を模式的に示す図である。なお、本実施形態においては、例えば特開平5-244508号、同 6-96200号に記載されたラプラシアンピラミッドの手法により帯域制限画像信号を作成するものとする。
【００６０】
まず図３に示すように、図１の帯域制限画像信号作成手段２は、フィルタリング処理手段１０において原画像信号Ｓorg に対し、原画像のｘ方向およびｙ方向（図２参照）に対してフィルタリング処理を施して原画像信号Ｓorg よりも解像度が低い画像信号Ｌ１（以下、低解像度画像信号という）を作成し、次にこの低解像度画像信号Ｌ１に対して同様のフィルタリング処理を施してこの低解像度画像信号Ｌ１よりもさらに解像度が低い低解像度画像信号Ｌ２を作成し、以降順次同様のフィルタリング処理を繰り返して各解像度毎の低解像度画像信号Ｌｋ（ｋ＝１〜ｎ）を得るものである。そして、補間処理手段１１において、このフィルタリング処理の各段において得られる低解像度画像信号Ｌｋに対して、それぞれ２倍の画素数となるように補間処理を施して、鮮鋭度が異なる複数のボケ画像信号Ｓus1〜Ｓusｎ（以下Ｓusk（ｋ＝１〜ｎ）で代表させる）を得る。この後、減算器１２により互いに対応する画素数を有する低解像度画像信号Ｌｋ−１とボケ画像信号Ｓuskおよび原画像信号Ｓorgとボケ画像信号Ｓus１との差分を求め、これを帯域制限画像信号Ｂｋとする。
【００６１】
本実施形態においては、上記フィルタリング処理のフィルタとして、１次元ガウス分布に略対応したフィルタを使用する。すなわちフィルタのフィルタ係数を、ガウス信号に関する下記の式（１）にしたがって定める。
【００６２】
【数１】
0003995854.tif 000002
これは、ガウス信号は周波数空間および実空間の双方において局在性がよいためであり、例えば上記（１）式においてσ＝１とした場合の５×１の１次元フィルタは図５に示すようなものとなる。
【００６３】
フィルタリング処理は、図６に示すように、原画像信号Ｓorgに対して、あるいは低解像度画像信号に対して１画素おきに行なう。このような１画素おきのフィルタリング処理をｘ方向、ｙ方向に行なうことにより、低解像度画像信号Ｌ１の画素数は原画像の１／４となり、フィルタリング処理により得られる低解像度画像信号に対して繰り返しこのフィルタリング処理を施すことにより、得られるｎ個の低解像度画像信号Ｌｋ（ｋ＝１〜ｎ）は、それぞれ画素数が原画像信号Ｓorgの１／２２ｋの画像信号となる。
【００６４】
次に、このようにして得られた低解像度画像信号Ｌｋに対して施される補間処理について説明する。補間処理を行なうための補間演算の方法としては、Ｂスプラインによる方法等種々の方法が挙げられるが、本実施形態においては、上記フィルタリング処理においてガウス信号に基づくローパスフィルタを用いているため、補間演算についてもガウス信号を用いるものとする。具体的には、下記の式（２）において、σ＝２ｋ−１  と近似したものを用いる。
【００６５】
【数２】
0003995854.tif 000003
例えば低解像度画像信号Ｌ１を補間する際には、ｋ＝１であるためσ＝１となる。この場合、補間処理を行なうためのフィルタは、図７に示すように５×１の１次元フィルタとなる。この補間処理は、まず低解像度画像信号Ｌ１に対して１画素おきに値が０の画素を１つずつ補間することにより低解像度画像信号Ｌ１を原画像と同一の画素数となるように拡大し、次に、この補間された低解像度画像信号Ｌ１に対して上述した図７に示す１次元フィルタによりフィルタリング処理を施すことにより行なわれる。
【００６６】
同様に、この補間拡大処理を全ての低解像度画像信号Ｌｋに対して行なう。低解像度画像信号Ｌｋを補間する際には、上記式（２）に基づいて、３×２ｋ−１の長さのフィルタを作成し、低解像度画像信号Ｌｋの各画素の間に値が０の画素を１個ずつ補間することにより、１段階高解像度の低解像度画像信号Ｌｋ−１と同一画素数となるように拡大し、この値が０の画素が補間された低解像度画像信号Ｌｋに対して３×２ｋ−１の長さのフィルタにより、フィルタリング処理を施すことにより補間拡大してボケ画像信号Ｓuskを得る。
【００６７】
次に、上記のようにして作成されたボケ画像信号Ｓuskが、対応する画素数を有する低解像度画像信号Ｌｋ−１から減算されて、帯域制限画像信号Ｂｋ（ｋ＝１〜ｎ）が得られる。なお、帯域制限画像信号Ｂｋは下記の式（３）に示すものとなる。
【００６８】
Ｂ１＝Ｓorg−Ｓus１
Ｂ２＝Ｌ１−Ｓus２
Ｂ３＝Ｌ２−Ｓus３
・                                （３）
・
Ｂｋ＝Ｌｋ−Ｓusｋ
具体的には、図４に示すように５段階の低解像度画像信号Ｌ１〜Ｌ５が得られた場合、まず最低解像度の低解像度画像信号Ｌ５に対して補間処理を施して、低解像度画像信号Ｌ４と同一画素数を有するボケ画像信号Ｓus５を作成する。そして、低解像度画像信号Ｌ４からボケ画像信号Ｓus５を減算して帯域制限画像信号Ｂ５を得る。以下順次Ｌ３−Ｓus４、Ｌ２−Ｓus３、Ｌ１−Ｓus２、Ｓorg−Ｓus１の演算を行なって、帯域制限画像信号Ｂ１〜Ｂ５を得る。ここで、最低解像度の低解像度画像信号Ｌｋ（Ｌ５）は、原画像を縮小した低周波の情報を表すものであるが、これ以降の演算において使用することはない。
【００６９】
次に、上述したように算出された帯域制限画像信号Ｂｋを用いて行なわれる処理について説明する。図８は処理手段３の構成を帯域制限画像信号作成手段２とともに示す概略ブロック図である。図８に示すように、帯域制限画像信号作成手段２において作成された帯域制限画像信号Ｂｋは、本発明のノイズ信号生成手段としてのノイズ分離手段２２においてノイズ成分が分離されて、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋが得られる。ここで、ノイズ分離手段２２におけるノイズ成分の分離処理について説明する。
【００７０】
図９はノイズ分離手段２２の構成を示す概略ブロック図である。ノイズ分離手段２２は、アイリスフィルタを用いた処理により、帯域制限画像信号Ｂｋからノイズ成分を分離するものであり、入力された帯域制限画像信号Ｂｋの全画素について、この帯域制限画像信号Ｂｋに基づく各画素毎の信号勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算出手段３１と、全画素のうち１つを順次、注目画素として設定する注目画素設定手段３４と、注目画素設定手段３４により設定された注目画素を中心として、所定の角度間隔（例えば11.25 度間隔）で隣接する複数（例えば32本）の放射状の方向線（図１０参照）を設定する方向線設定手段３３と、設定された各方向線毎に、注目画素から予め定められた所定範囲内にある方向線上の各画素について、各画素の勾配ベクトルとこの方向線の延びる方向とのなす角度θil（32本の方向線のうち第ｉ番目の方向線上における、注目画素から第ｌ番目の画素の勾配ベクトルと、この第ｉ番目の方向線の延びる方向とのなす角度を表す）に基づく指標値cosθilをそれぞれ求める指標値算出手段３５と、注目画素を始点とし、終点を前記予め設定された範囲に応じた大きさまで変化させて、始点から終点の範囲内にある方向線上の各画素の指標値cosθilの平均値Ｃｉ（ｎ）を、各方向線毎に下記の式（４）にしたがって求めるとともに、この平均値のうち最大値Ｃimax（式（５））を抽出する最大値算出手段３６と、各方向線毎に抽出された最大値Ｃimaxを32本の方向線の全てについて加算平均（（ΣＣimax）／32）してこの注目画素についての勾配ベクトル群の集中度の値Ｃ（式（６））を算出する集中度算出手段３７と、
【数３】
0003995854.tif 000004
【数４】
0003995854.tif 000005
集中度の値Ｃが大きいほど注目画素が画像中におけるエッジ上に位置するものとして大きな重み付けとなり、集中度の値Ｃが小さいほど注目画素がエッジ以外に部分に存在するものとして小さな重み付けとなるように、空間フィルタのフィルタ係数を設定するフィルタ設定手段３８と、フィルタ設定手段３８においてフィルタ係数が設定された空間フィルタにより、帯域制限画像信号Ｂｋに対してフィルタリング処理を施してフィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢｋを得るフィルタリング手段３９と、帯域制限画像信号Ｂｋからフィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢｋを減算してノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋを算出する信号算出手段４０とを備える。
【００７１】
なお、アイリスフィルタについては、「小畑他、ＤＲ画像における腫瘤影検出（アイリスフィルタ）、電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.3 P663〜670 1992年３月参照」、「小畑他、アイリスフィルタとその特性解析、計測自動制御学会論文集、1998 VOL.34 No.4、p.326-332」にその詳細が記載されている。このアイリスフィルタ処理は、特に乳癌における特徴的形態の１つである腫瘤陰影を検出するのに有効な手法として研究されており、アイリスフィルタ処理に用いられるアイリスフィルタは、画像信号の勾配を勾配ベクトルとして算出し、その勾配ベクトルの集中度を出力するものであり、アイリスフィルタ処理とはこの勾配ベクトルの集中度を基に腫瘤陰影を検出するものである。本実施形態においては、このアイリスフィルタ処理により、帯域制限画像信号Ｂｋの勾配ベクトルの集中度から各画素がエッジなどの線分上に位置する程度を求めるものである。
【００７２】
勾配ベクトル算出手段３１は、詳しくは例えば図１１に示した縦５画素×横５画素の大きさのマスクの最外周部の画素の画像データ（画素値）を用いて、下記の式（７）にしたがって信号勾配ベクトルの向きθを求める。
【００７３】
【数５】
0003995854.tif 000006
このマスクサイズは縦５画素×横５画素のもの限るものではなく、種々の大きさのものを用いることができる。
【００７４】
方向線設定手段３３が設定する方向線の数は、上記32本に限るものではないが、余りに多く設定すると計算処理に要する負担が急激に増大し、また少な過ぎればエッジ成分を精度よく検出することができないので、32本程度が好ましい。またこの方向線間の角度間隔は等間隔とするのが計算処理等において都合がよい。
【００７５】
集中度算出手段３７において算出される集中度の値Ｃが大きな値となるのは、勾配ベクトルの向きが注目画素に集中する場合である。
【００７６】
フィルタ設定手段３８においては集中度算出手段３７において求められた集中度の値Ｃに応じて平滑化処理を行なうための空間フィルタのフィルタ係数が設定される。すなわち、集中度の値Ｃが大きいほど注目画素はエッジ上に存在し、集中度の値Ｃが小さいほど注目画素はエッジ以外の位置に存在することとなる。したがって、集中度の値Ｃが大きいほど重み付けが大きくなるようなフィルタ係数が定められて、空間フィルタが設定されることとなる。
【００７７】
具体的には、まず集中度の値Ｃが所定の閾値よりも高い画素の値を１、所定の閾値以下の画素の値を０とする２値化処理を行ない、エッジ成分とそれ以外の成分との分離を行なう。ここで、基本となる空間フィルタをＦ０とし、この空間フィルタＦ０が３×３の平滑化フィルタであり、そのフィルタ係数が図１２（ａ）に示すものであるとすると、集中度Ｃの２値化結果に応じてフィルタＦ０のフィルタ係数が重み付けされて帯域制限画像信号Ｂｋに対して施す空間フィルタＦ１のフィルタ係数が設定される。すなわち、ある注目画素がエッジ成分上にあり、この注目画素を中心とする３×３の範囲の集中度Ｃ（２値化後）が図１２（ｂ）に示すものであった場合、空間フィルタＦ１のフィルタ係数は図１２（ｃ）に示すものとなる。また、ある注目画素がエッジ成分以外の部分にあり、注目画素を中心とする３×３の範囲の集中度Ｃが図１２（ｄ）に示すものであった場合、空間フィルタＦ１のフィルタ係数は図１２（ｅ）に示すものとなる。したがって、この空間フィルタＦ１により帯域制限画像信号Ｂｋを平滑化すると、エッジ成分はぼかされることなく、それが存在する方向に対してぼかされることとなる。また、エッジ成分以外の成分は値が０とされることとなる。
【００７８】
フィルタリング手段３９は、フィルタ設定手段３８において設定された空間フィルタＦ１により、帯域制限画像信号Ｂｋに対してフィルタリング処理を施してフィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢｋを得る。このフィルタリング処理により、帯域制限画像信号Ｂｋは平滑化されるが、エッジ成分においては、エッジが存在する方向に平滑化されることとなる。これにより、フィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢｋにおいては、平滑化されたエッジ成分のみが残ることとなる。
【００７９】
信号算出手段４０においては、帯域制限画像信号Ｂｋからフィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢｋを減算してノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋが得られる。ここで、フィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢｋは平滑化されているため、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋは、帯域制限画像信号Ｂｋに含まれるノイズ成分を表すものとなる。とくに、フィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢｋはエッジ成分が存在する方向に平滑化されているため、求められたノイズ成分にはエッジ上におけるノイズも含まれることとなる。
【００８０】
ノイズ分離手段２２に入力された帯域制限画像信号Ｂｋは、まず勾配ベクトル算出手段３１、注目画素設定手段３４、フィルタリング手段３９および信号算出手段４０に入力される。勾配ベクトル算出手段３１は前述したように縦５画素×横５画素の大きさのマスクの最外周部の画素の画像データ（画素値）を用いて、全画素について信号勾配ベクトルの向きθを求める。求められた信号勾配ベクトルの向きθは指標値算出手段３５に入力される。
【００８１】
一方、注目画素設定手段３４は、入力された帯域制限画像信号Ｂｋについて、その全画素のうち１つを順次注目画素として設定し、設定した注目画素を方向線設定手段３３に入力する。方向線設定手段３３は、注目画素を中心として例えば11.25 度の等間隔で隣接する32本の放射状の方向線を設定する。そしてこの設定された方向線は指標値算出手段３５に入力される。
【００８２】
指標値算出手段３５は、勾配ベクトル算出手段３１から入力された勾配ベクトルの向きθが定義された、帯域制限画像信号Ｂｋと同じ２次元に配列された画素に、方向線設定手段３３から入力された32本の方向線を重ねて、この32本の方向線にそれぞれ重なる画素を抽出する。
【００８３】
さらに指標値算出手段３５は、各方向線毎に各画素に定義された勾配ベクトルの向きθとこの方向線の延びる方向とのなす角度θil（32本の方向線のうち第ｉ番目の方向線上における、注目画素から第ｌ（エル）番目の画素の勾配ベクトルと、この第ｉ番目の方向線の延びる方向とのなす角度を表す）に基づく指標値cosθilをそれぞれ求める。
【００８４】
この求められた各方向線上における各画素の指標値cosθilは最大値算出手段３６に入力される。最大値算出手段３６は、上記始点から終点の範囲内にある方向線上の各画素の指標値cosθilの平均値Ｃｉ（ｎ）を、各方向線毎に求めるとともに、この平均値Ｃｉ（ｎ）の最大値Ｃimaxを抽出する。
【００８５】
このように各方向線毎に求められた最大値Ｃimaxは集中度算出手段３７に入力される。集中度算出手段３７は入力された各方向線毎に求められた最大値Ｃimaxを加算平均して、その注目画素についての勾配ベクトル群の集中度の値Ｃを算出する。算出された勾配ベクトル群の集中度の値Ｃはフィルタ設定手段３８に入力される。
【００８６】
以上の作用と同じ作用が、注目画素設定手段３４が設定する注目画素を順次代えてなされ、入力された全ての画素についての上記集中度の値Ｃがフィルタ設定手段３８に入力される。
【００８７】
フィルタ設定手段３８は、集中度の値Ｃが大きいほど大きな重み付けがなされるような空間フィルタＦ１を設定し、フィルタリング手段３９が設定された空間フィルタにより帯域制限画像信号Ｂｋに対してフィルタリング処理を施して、フィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢｋを得、これが信号算出手段４０に入力される。
【００８８】
信号算出手段４０は、帯域制限画像信号Ｂｋからフィルタ処理済み帯域制限画像信号ＦＢｋを減算してノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋを算出する。
【００８９】
このようにしてノイズ分離手段２２において得られたノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋのうち、最低解像度のノイズ帯域制限画像信号ＮＢｎはノイズ信号Ｓｎとされるとともに、ノイズ信号Ｓｎが１段階高解像度のノイズ帯域制限画像信号ＮＢｎ−１と同一画素数となるように、補間処理手段２４において上記補間処理手段１１と同様に補間処理がなされて、拡大ノイズ信号Ｓｎ′が得られる。この後、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢｎ−１と拡大ノイズ信号Ｓｎ′とが加算器２５において加算されて、ノイズ信号Ｓｎ−１が得られる。そして、ノイズ信号Ｓｋ−１の補間拡大による拡大ノイズ信号Ｓｋ−１′の取得、および拡大ノイズ信号Ｓｋ−１′とノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋ−１との加算によるノイズ信号Ｓｋ−２の取得を繰り返し行なって、最高解像度のノイズ信号Ｓ１を得る。
【００９０】
具体的には図１３に示すように、５段階のノイズ帯域制限画像信号ＮＢ１〜ＮＢ５が得られた場合には、まず最低解像度のノイズ帯域制限画像信号ＮＢ５がノイズ信号Ｓ５とされる。そして、ノイズ信号Ｓ５に対して１段階高解像度のノイズ帯域制限画像信号ＮＢ４と同一画素数となるように補間処理が施されて拡大ノイズ信号Ｓ５′が得られる。そして、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢ４と拡大ノイズ信号Ｓ５′とが加算されて、ノイズ信号Ｓ４が得られる。以下同様にしてノイズ信号Ｓ３，Ｓ２が得られ、最終的に最高解像度のノイズ信号Ｓ１が得られる。
【００９１】
このようにして最高解像度のノイズ信号Ｓ１が得られると、本発明に係るノイズ除去手段としての演算器２６において、下記の式（８）に示すようにノイズ信号Ｓ１に対して原画像信号Ｓorgの値に応じた、ノイズ成分を除去する度合いを示すパラメータとしての強調係数α（Ｓorg）が乗じられ、さらにこの強調係数α（Ｓorg）が乗じられたノイズ信号Ｓ１’が原画像信号Ｓorgから減算されて、ノイズ成分が低減された画像を表す処理済み画像信号Ｓprocが得られる。
【００９２】
Ｓproc＝Ｓorg−Ｓ１’＝Ｓorg−α（Ｓorg）・Ｓ１        （８）
（但し、Ｓproc：ノイズが除去された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
α（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数
なお、原画像信号Ｓorgおよびノイズ信号Ｓ１を記憶する記憶手段と、強調係数α（Ｓorg）を演算器２２に対して設定するためのパラメータ設定手段とをさらに備えたものとすれば、強調係数α（Ｓorg）の設定値が変更されたときには、原画像信号およびノイズ信号を読み出し、読み出したノイズ信号に対して変更された強調係数α（Ｓorg）を乗算して再度ノイズ信号Ｓ１’を計算し、再計算したノイズ信号Ｓ１’を読み出した原画像信号Ｓorgから除去することもできる。
【００９３】
次いで、第１の実施形態の動作について説明する。図１４は第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。まず、読取装置等から原画像信号Ｓorgが画像処理装置１に入力される（ステップＳ１）。原画像信号Ｓorgは帯域制限画像信号作成手段２に入力されてここで原画像信号Ｓorgの周波数帯域毎の周波数応答特性を表す帯域制限画像信号Ｂｋが作成される（ステップＳ２）。帯域制限画像信号Ｂｋは、上述したようにノイズ成分が分離され（ステップＳ３）、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋが得られる（ステップＳ４）。この後、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋ′の１段階高周波数帯域への補間処理によるノイズ信号Ｓｋの取得、およびノイズ信号Ｓｋと対応する周波数帯域のノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋとの加算によるノイズ信号Ｓｋ−１の取得を最高周波数帯域のノイズ帯域制限画像信号ＮＢ１まで繰り返し行なって、ノイズ信号Ｓ１を得る（ステップＳ５）。そしてノイズ信号Ｓ１を用いて上記式（８）に示す演算を行なって処理済み画像信号Ｓprocを得（ステップＳ６）、処理済み画像信号Ｓprocを不図示のモニタに表示する（ステップＳ７）。オペレータは表示された画像を観察し、ノイズ除去の程度を変更する必要があれば（ステップＳ８）、どの程度変更するかを処理手段３に入力する。これにより処理手段３においては上記式（８）における強調係数α（Ｓorg）を変更してステップＳ６に戻り、ステップＳ６からステップＳ８の処理を行なう。ノイズ除去の程度が適切なものとなった場合にはステップＳ８が肯定されて処理を終了する。
【００９４】
このように、本実施形態においては、上記式（８）における強調係数α（Ｓorg）の値を変更するのみで、原画像信号Ｓorgから減算するノイズ信号Ｓ１のレベルを任意に変更することができるため、上記特開平6-96200号に記載された方法と比較して、ノイズ除去の程度を簡易に変更することができ、これにより、ノイズ除去程度が変更された処理済み画像信号Ｓprocを得るための演算時間を短縮して、オペレータのストレスを低減することができる。
【００９５】
なお、上記第１の実施形態においては、ラプラシアンピラミッドの手法により原画像信号Ｓorgから各周波数帯域毎の特性を表す帯域制限画像信号を得ているが、例えば特開平6-274615号に示すように、ウェーブレット変換により帯域制限画像信号を得るようにしてもよい。以下ウェーブレット変換を用いた画像処理の実施形態を第２の実施形態として説明する。
【００９６】
図１５は本発明の第２の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。図１５に示すように、本発明の第２の実施形態による画像処理装置５１は、読取装置等において得られた所定の解像度を有する原画像信号Ｓorgをウェーブレット変換するウェーブレット変換手段５２と、ウェーブレット変換により得られた信号に基づいて、原画像信号Ｓorgのノイズを除去する処理を行なって処理済み画像信号Ｓprocを得る処理手段５３とを有する。
【００９７】
図１６はウェーブレット変換手段５２の構成を示す概略ブロック図である。なお、本実施形態においては、ウェーブレット変換の各係数が直交する直交ウェーブレット変換を行なうものである。
【００９８】
まず、図１６に示すように原画像信号Ｓorgに対してウェーブレット変換部６１においてウェーブレット変換が施される。図１７はウェーブレット変換部６１において行なわれる処理を示すブロック図である。図１７に示すように、原画像信号Ｓorg（信号ＬＬｋ）の主走査方向に基本ウェーブレット関数Ｈ，Ｇによりフィルタリング処理を行なうとともに、主走査方向の画素を１画素おきに間引き（図中↓２で表す）、主走査方向の画素数を１／２にする。ここで、関数Ｈはハイパスフィルタであり、関数Ｇはローパスフィルタである。さらに、この画素が間引かれた信号のそれぞれに対して副走査方向に関数Ｈ，Ｇによりフィルタリング処理を行なうとともに、副走査方向の画素を１画素おきに間引き、副走査方向の画素数を１／２にして、ウェーブレット変換係数信号（以下単に信号とすることもある）ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ１，ＬＬ１（ＨＨｋ＋１，ＨＬｋ＋１，ＬＨｋ＋１，ＬＬｋ＋１）を得る。ここで、信号ＬＬ１は原画像の縦横を１／２に縮小した画像を表し、信号ＨＬ１、ＬＨ１およびＨＨ１はそれぞれ原画像の１／２縮小画像において縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分の画像を表すものとなる。
【００９９】
次に、信号ＬＬ１に対してさらにウェーブレット変換部６１においてウェーブレット変換が施されて、信号ＨＨ２，ＨＬ２，ＬＨ２，ＬＬ２が得られる。ここで、信号ＬＬ２は原画像の縦横を１／４に縮小した画像を表し、信号ＨＬ２、ＬＨ２およびＨＨ２はそれぞれ原画像の１／４縮小画像において縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分の画像を表すものとなる。
【０１００】
以下、上記と同様にして、各周波数帯域において得られるウェーブレット変換係数信号ＬＬｋに対するウェーブレット変換をｎ回繰り返すことによりウェーブレット変換係数信号ＨＨ１〜ＨＨｎ，ＨＬ１〜ＨＬｎ，ＬＨ１〜ＬＨｎ，ＬＬ１〜ＬＬｎを得る。ここで、ｎ回目のウェーブレット変換により得られるウェーブレット変換係数信号ＨＨｎ，ＨＬｎ，ＬＨｎ，ＬＬｎは、原画像信号Ｓorgと比較して主副各方向の画素数が(1/2）ｎ  となっているため、各ウェーブレット変換係数信号はｎが大きいほど周波数帯域が低く、原画像データの周波数成分のうち低周波数成分を表すデータとなる。したがって、ウェーブレット変換係数信号ＨＨｋ（ｋ＝０〜ｎ、以下同様）は、原画像信号Ｓorgの主副両方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号となる。またウェーブレット変換係数信号ＨＬｋは原画像信号Ｓorgの主走査方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号となる。さらにウェーブレット変換係数信号ＬＨｋは原画像信号Ｓorg の副走査方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号となる。
【０１０１】
ここで、図１８にウェーブレット変換係数信号を複数の周波数帯域毎に示す。なお、図１８においては便宜上２回目のウェーブレット変換を行った状態までを表すものとする。なお、図１８において信号ＬＬ２は原画像を主副各方向が１／４に縮小した画像を表すものとなっている。
【０１０２】
なお、ウェーブレット変換係数信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋ，ＬＬｋ（ｋ＝１〜ｎ）のうち、信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋはその周波数帯域におけるエッジ成分を表すものであり、換言すれば原画像における特定の周波数帯域（帯域制限画像特性）を有する画像を表すもの、すなわち主にその周波数帯域における画像のコントラストを表すものとなっている。また、ウェーブレット変換係数信号ＬＬｋは上述したように原画像を縮小した画像を表すものとなっている。なお、本実施形態においては、ウェーブレット変換係数信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋを帯域制限画像信号と称し、ウェーブレット変換係数信号ＬＬｋを解像度信号と称し、帯域制限画像信号および解像度信号を総称してウェーブレット変換係数信号と称するものとする。ここで、最低解像度の信号ＬＬｎは上記第１の実施形態と同様にこれ以降の演算において使用することはないため、値を０とする。
【０１０３】
処理手段５３は、上記第１の実施形態における処理手段３と同様にノイズ除去処理を行なうものである。図１９は処理手段５３の構成をウェーブレット変換手段５２とともに示す概略ブロック図である。図１９に示すように、ウェーブレット変換手段５２において得られた帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋ（以下Ｂｋ  で代表させる）が、各帯域制限画像信号Ｂｋ  に対応するように設けられた各ノイズ分離手段６２に入力される。各ノイズ分離手段６２は上記第１の実施形態におけるノイズ分離手段２２と同様の構成を有するものであり、ここで上記第１の実施形態と同様にノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨｋ，ＮＨＬｋ，ＮＬＨｋ（以下ＮＢｋ  で代表させる）が得られる。すなわち、帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋを上記第１の実施形態における帯域制限画像信号Ｂｋ  と見なすことにより、上記と同様にアイリスフィルタによる集中度の算出、空間フィルタの設定、空間フィルタによるフィルタリング処理およびフィルタリング処理後の信号の帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋからの減算を全ての周波数帯域の帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋについて行なうことにより、ノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨｋ，ＮＨＬｋ，ＮＬＨｋを得るものである。
【０１０４】
そして、得られたノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋ  （ＮＨＨｋ，ＮＨＬｋ，ＮＬＨｋ、ｋ＝１〜ｎ）に対して逆ウェーブレット変換手段６４において逆ウェーブレット変換が施される。図２０は、逆ウェーブレット変換手段６４において行なわれる逆ウェーブレット変換を説明するための図である。図２０に示すように、最低周波数帯域のノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨｎ，ＮＨＬｎ，ＮＬＨｎ，ＮＬＬｎ（＝０）に対して逆ウェーブレット変換手段６４において逆ウェーブレット変換を施して処理済み信号ＮＬＬｎ−１を得る。
【０１０５】
図２１は逆ウェーブレット変換手段６４において行なわれる処理を示すブロック図である。図２１に示すようにノイズ帯域制限画像信号ＮＬＬｎ（ＮＬＬｋ，ｋ＝ｎの場合ＮＬＬｎ＝０）およびノイズ帯域制限画像信号ＮＬＨｎ（ＮＬＨｋ）の副走査方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行なうとともに（図中↑２で表す）、関数Ｇ，Ｈに対応する逆ウェーブレット変換関数Ｇ′，Ｈ′によりフィルタリング処理を副走査方向に施してこれらを加算し、さらに加算により得られた信号（第１の加算信号とする）の主走査方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行なうとともに、関数Ｇ′によりフィルタリング処理を主走査方向に施して第１の信号を得る。一方、信号ＮＨＬｎ（ＮＨＬｋ）および信号ＮＨＨｎ（ＮＨＨｋ）の副走査方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行なうとともに、関数Ｇ′，Ｈ′によりフィルタリング処理を副走査方向に施してこれらを加算し、さらに加算により得られた信号（第２の加算信号とする）の主走査方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行なうとともに、関数Ｈ′によりフィルタリング処理を主走査方向に施して第２の信号を得る。そして第１および第２の信号を加算してノイズ帯域制限画像信号ＮＬＬｎ−１（ＮＬＬｋ−１）を得る。なお、最低解像度のウェーブレット変換係数信号ＮＬＬｎは０とされているため、ノイズ帯域制限画像信号ＮＬＬｎ−１は原画像信号Ｓorgの帯域制限画像特性を表すものとなる。
【０１０６】
次に、ノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨｎ−１，ＮＨＬｎ−１，ＮＬＨｎ−１，ＮＬＬｎ−１に対して上記と同様に逆ウェーブレット変換手段６４において逆ウェーブレット変換を行なって、ノイズ帯域制限画像信号ＮＬＬｎ−２を得る。そして、以下上記と同様にして逆ウェーブレット変換を最高周波数帯域まで繰り返し、さらにノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨ１，ＮＨＬ１，ＮＬＬ１を逆ウェーブレット変換することによりノイズ信号Ｓ１が得られる。
【０１０７】
得られたノイズ信号Ｓ１は、演算器６５において上記第１の実施形態と同様に式（８）に示すような演算が行なわれて処理済み画像信号Ｓprocが得られる。
【０１０８】
次いで、第２の実施形態の動作について説明する。図２２は第２の実施形態の動作を示すフローチャートである。まず、読取装置等から原画像信号Ｓorgが画像処理装置５１に入力される（ステップＳ１１）。原画像信号Ｓorgはウェーブレット変換手段５２においてウェーブレット変換が施されて各周波数帯域毎のウェーブレット変換係数信号が得られる（ステップＳ１２）。各ウェーブレット変換係数信号Ｂｋ  はノイズ成分が分離されて（ステップＳ１３）、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋが得られる（ステップＳ１４）。この後、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋが、逆ウェーブレット変換手段６４において逆ウェーブレット変換されてノイズ信号Ｓ１が得られる（ステップＳ１５）。そしてノイズ信号Ｓ１を用いて上記式（８）に示す演算を行なって処理済み画像信号Ｓprocを得（ステップＳ１６）、処理済み画像信号Ｓprocを不図示のモニタに表示する（ステップＳ１７）。オペレータは表示された画像を観察し、ノイズ除去の程度を変更する必要があれば（ステップＳ１８）、どの程度変更するかを処理手段５３に入力する。これにより処理手段５３においては上記式（８）における強調係数α（Ｓorg）を変更してステップＳ１６に戻り、ステップＳ１７からステップＳ１８の処理を行なう。ノイズ除去の程度が適切なものとなった場合にはステップＳ１８が肯定されて処理を終了する。
【０１０９】
このように、第２の実施形態においても、上記式（８）における強調係数α（Ｓorg）の値を変更することにより、原画像信号Ｓorgから減算するノイズ信号Ｓ１のレベルを任意に変更することができ、これにより、原画像信号Ｓorgからのノイズ除去の程度を任意に変更することができる。
【０１１０】
なお、上記各実施形態においては、アイリスフィルタを用いて帯域制限画像信号Ｂｋ  からノイズ成分を分離しているが、これに限定されるものではなく他の任意の手法によりノイズ成分を分離するようにしてもよい。例えば、帯域制限画像信号Ｂｋに対して所定サイズのマスク内の局所的な分散を求め、この分散が小さな値となる画素をノイズと見なす等してノイズ成分を分離してもよい。また、各帯域制限画像信号により表される各帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを算出し、算出した画素ベクトルあるいは該画素ベクトルを修正した修正画素ベクトルを利用してノイズ成分を分離してもよい。以下画素ベクトルあるいは修正画素ベクトルを用いた画像処理の実施形態を第３の実施形態として説明する。
【０１１１】
図２３は本発明の第３の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。この図２３は、上記第２の実施形態における処理手段５３の構成を示した図１９に対応するものであって、ノイズ分離手段６２を有する処理手段５３に代えて、ノイズ分離手段７２を有する処理手段７３を設けている点が異なる。この処理手段７３は、上記第２の実施形態における処理手段５３と同様にノイズ除去処理を行なうものであり、ウェーブレット変換手段６１において得られた帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋ（以下Ｂｋ  で代表させる）が、ノイズ分離手段７２に入力される。
【０１１２】
図２４は、各ノイズ分離手段７２の構成を示す概略ブロック図である。この第３の実施形態によるノイズ分離手段７２は、各帯域制限画像信号Ｂｋ  により表される各帯域制限画像の各画素における画素ベクトルを各画素毎に算出し、算出した画素ベクトルあるいは該画素ベクトルを修正した修正画素ベクトルを利用してノイズ成分としてのノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋ  を分離するものであり、図２４に示すように、ウェーブレット変換手段６１において得られた各帯域制限画像信号Ｂｋ  から後述するようにして画素ベクトルを算出する画素ベクトル算出手段８２と、画素ベクトル算出手段８２において算出された画素ベクトルを修正する画素ベクトル修正手段８３と、修正された画素ベクトルに基づいてノイズ成分ＮＢｋ  を分離して出力する分離手段８５とを備える。
【０１１３】
画素ベクトル算出手段８２においては以下のようにして画素ベクトルが算出される。図２５は画素ベクトルの算出方法を説明するための図である。なお、この画素ベクトルの算出は全周波数帯域の帯域制限画像信号Ｂｋ  （ウェーブレット変換係数信号）により表される画像における全画素について行なわれる。ある画素を注目画素（図２５において黒色で示す）とした場合において、注目画素を中心とした７×７の領域を設定する。そしてこの領域内における注目画素近傍の４８画素について、注目画素を中心とした０〜１５の１６方向における一定長さ分（図２５においては３画素分、例えば２の方向における斜線画素）の画素値の平均値を算出し、この平均値と注目画素の画素値との差が最も小さい方向を決定する。なお、図２６に示すように注目画素の近傍８画素を用いて、８方向における注目画素と隣接画素との差を求め、この差が最も小さい方向を決定してもよい。このようにして求められた方向は濃度の傾きが最も小さい方向であり、等信号線すなわち信号勾配の法線方向を向くものである。そして、この方向と上述したように求められた差の逆数を大きさに持つベクトルを画素ベクトルとして求める。したがって、この画素ベクトルは、等信号線の方向において濃度差が小さいほど大きいものとなる。なお、上記差が０の場合は画素ベクトルの大きさは無限大となってしまうため、画素ベクトルの大きさに上限値（例えば８ビットの場合は２５５）を設定することが好ましい。
【０１１４】
なお、上述した平均値と注目画素の画素値との差（あるいは近傍画素と注目画素との差、以下単に差とする）が最も大きい方向は信号勾配方向となり、この方向に画素ベクトルを求めることもできる。この場合、画素ベクトルの大きさは上記差をそのまま用いることができる。なお、本実施形態においては画素ベクトルは等信号線方向を向き、画素ベクトルの大きさは上記差の逆数として説明する。
【０１１５】
画素ベクトル修正手段８３においては以下のようにして画素ベクトルが修正される。原画像信号をウェーブレット変換した場合、比較的高周波数帯域の画像においては詳細なエッジ情報が表現され、中間周波数帯域の画像においては中間周波数帯域のエッジ情報が、低周波数帯域の画像においては低周波数帯域の大きなエッジ情報が表現されることとなる。一般的に各周波数帯域の画像が持っているエネルギは高周波数帯域ほど小さくなるが、ノイズのエネルギは周波数帯域に依存しないという特性があるため、低周波数帯域の画像ほどＳ／Ｎが良好なものとなる。ここで、原画像におけるノイズが混入していない部分（図２７（ａ）参照）は、いずれの帯域制限画像においてもエッジ部分にのみ信号を有することとなるため（図２７（ｂ）〜（ｄ）参照）、比較的高帯域制限画像において、画素ベクトルを求めた画素を含む所定領域における画素値の分散値が小さければ、低周波帯域の画像の画素ベクトルを参照しなくてもその画素ベクトルを求めた注目画素は平坦部にあると見なすことができる。
【０１１６】
一方、原画像におけるノイズが混入した部分（図２８（ａ））は、高帯域制限画像においてはノイズの影響により画素ベクトルの方向が乱されて分散値が大きくなるが（図２８（ｂ））、低周波数帯域となるほど信号に対するノイズの影響が小さくなって分散値が小さくなる（図２８（ｃ）、（ｄ））。したがって、高帯域制限画像において画素ベクトルを求めた注目画素を含む所定領域における画素値の分散値が大きい場合は、低周波数帯域の画像における対応する画素ベクトルを参照しなければ、その画素ベクトルを求めた注目画素が平坦部にあるものであるのかエッジ部分にあるものであるのかが分からない。
【０１１７】
このため、画素ベクトル修正手段８３は、画素ベクトルを求めた注目画素を中心とする例えば３×３の領域内における画素値の分散値を全画素について求め、分散値が同一周波数帯域の画像における他の領域と比較して相対的に小さい場合には、そこは平坦部と見なして画素ベクトルの修正は行なわないで、画素ベクトル算出手段８２において求められた画素ベクトルをそのまま修正画素ベクトルとする。一方、分散値が同一周波数帯域の画像における他の領域と比較して相対的に大きい場合には、そこは平坦部であるかエッジ部分であるか分からないため、低周波帯域の画像における対応する画素の画素ベクトルをその注目画素の修正画素ベクトルとして、その画素ベクトルを求めた注目画素が平坦部にあるかエッジ部分にあるかの確度を向上させるものである。これにより、平坦部の画素ベクトルはより平坦部を表すものとして、エッジ部分の画素ベクトルはよりエッジ部分を表すものとして修正されることとなる。
【０１１８】
なお、画素ベクトル修正手段８３においては、画素ベクトルを算出した際の注目画素とその近傍の画素との差分値を分散値として求めてもよい。この差分値としては、例えば注目画素近傍８画素から画素ベクトルを求めた場合は、注目画素と近傍８画素の差の和、あるいはこの差の平均値等としてもよい。
【０１１９】
分離手段８５においては以下のようにしてノイズ成分が分離される。上記画素ベクトル修正手段８３において求められた修正画素ベクトルが小さい画素については平坦部にあってノイズ成分を含む画素であると見なすことで各周波数帯域の平滑化信号により表される画像の各画素をラベリングする、すなわち判定対象画素がノイズ成分を表す画素であるのか否かを判断する。
【０１２０】
なお、画素ベクトルが小さい場合には、注目画素は平坦部すなわちノイズ成分にあるものと見なせるが、微小エッジ部分にある可能性もある。このため、分離手段８５においては、画素ベクトルが小さい場合には注目画素の画素ベクトルとその近傍画素の画素ベクトルの方向とを参照し、図２９（ａ）に示すように近傍の画素ベクトルが注目画素の画素ベクトルと同一方向を向いている場合にはその注目画素をエッジ成分にあるものと見なし、図２９（ｂ）に示すように近傍の画素ベクトルが注目画素の画素ベクトルと異なる方向を向いている場合には、その注目画素をノイズ成分にあるものと見なすようにすることが好ましい。なお、図２９においては各画素の数字は画素ベクトルの方向（図２６参照）を示すものである。
【０１２１】
そして、このラベリングの結果に基づいて、ノイズ成分にあると見なされた画素については画素値を小さくする平滑化処理が行なわれる。なお、この処理は上述のようにして求められたノイズ成分に関する情報（ラベリングの結果）により、画素そのものを変更する処理すなわち各帯域制限画像における局所的なコントラストを変更するための処理であるため、各周波数帯域における画像のコントラストを表す帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋに対してのみ処理が行なわれ、処理済み帯域制限画像信号ＨＨｋ′，ＨＬｋ′，ＬＨｋ′（ｋ＝１〜ｎ；以下Ｂｋ  ′で代表させる）が得られる。そして、各帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋから、対応する処理済み帯域制限画像信号Ｂｋ  ′を差し引くことにより、ノイズ成分としてのノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨｋ，ＮＨＬｋ，ＮＬＨｋ（すなわちＮＢｋ  ＝Ｂｋ  −Ｂｋ  ′）が分離される。
【０１２２】
以下、上記第２の実施形態と同様に、得られたノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋ  に対して逆ウェーブレット変換手段６４において逆ウェーブレット変換が最高周波数帯域まで繰り返して行われることによりノイズ信号Ｓ１が得られ、この得られたノイズ信号Ｓ１に基づいて、演算器６５において上記第１の実施形態と同様に式（８）に示すような演算が行なわれて処理済み画像信号Ｓprocが得られる。
【０１２３】
上記第３の実施形態の動作を示すフローチャートを図３０に示す。まず、読取装置等から原画像信号Ｓorg が画像処理装置５１に入力され（ステップＳ２１）、この原画像信号Ｓorg はウェーブレット変換手段５２においてウェーブレット変換が施されて各周波数帯域毎のウェーブレット変換係数信号が得られる（ステップＳ２２）。次に、各ウェーブレット変換係数信号に基づいて画素ベクトル算出手段８２において上述したように画素ベクトルが算出される（ステップ２３）。画素ベクトルの算出の後、画素ベクトル修正手段８３において画素ベクトルが修正されて修正画素ベクトルが求められる（ステップＳ２４）。
【０１２４】
次に分離手段８５において画素ベクトル修正手段８３において求められた修正画素ベクトルに基づいて、ノイズ成分を分離する処理が施されてノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋ  が分離される（ステップＳ２５）。この後、逆ウェーブレット変換手段６４においてノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋ  に対して逆ウェーブレット変換が最高周波数帯域まで繰り返し行なわれてノイズ信号Ｓ１が得られる（ステップＳ２６）。そしてノイズ信号Ｓ１を用いて上記式（８）に示す演算を行なって処理済み画像信号Ｓprocを得（ステップＳ２７）、処理済み画像信号Ｓprocに基づく画像を不図示のモニタに表示する（ステップＳ２８）。オペレータは表示された画像を観察し、ノイズ除去の程度を変更する必要があれば（ステップＳ２９）、どの程度変更するかを処理手段７３に入力する。これにより処理手段７３においては上記式（８）における強調係数α（Ｓorg） を変更してステップＳ２７に戻り、ステップＳ２８からステップＳ２９の処理を行なう。ノイズ除去の程度が適切なものとなった場合にはステップＳ２９が肯定されて処理を終了する。
【０１２５】
このように、第３の実施形態においても、上記式（８）における強調係数α（Ｓorg） の値を変更することにより、原画像信号Ｓorg から減算するノイズ信号Ｓ１のレベルを任意に変更することができ、これにより、原画像信号Ｓorg からのノイズ除去の程度を任意に変更することができる。
【０１２６】
また、各周波数帯域において得られる処理済み信号ＨＨｋ′，ＨＬｋ′，ＬＨｋ′，ＬＬｎ′はノイズ成分が低減される処理が施されているため、最終的に得られる処理済み画像信号Ｓprocにおいても、ノイズ成分が低減されたものとなる。したがって、ノイズが目立たなくなった高画質の画像を再現可能な処理済み画像信号Ｓprocを得ることができる。
【０１２７】
次いで、本発明の第４の実施形態について説明する。図３１は本発明の第４の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。
【０１２８】
この図３１は、上記第３の実施形態におけるノイズ分離手段７２の構成を示した図２４に対応するものであって、分離手段８５に代えて、平滑化手段８４を設けている点が異なる。なお、ウェーブレット変換手段６１、画素ベクトル算出手段８２、画素ベクトル修正手段８３、および逆ウェーブレット変換手段６４は上記第３の実施形態におけるものと同一であるため、ここでは詳細な説明は省略する。
【０１２９】
平滑化手段８４は、画素ベクトル修正手段８３において修正された修正画素ベクトルに基づいてウェーブレット変換係数信号に対して以下のようにして平滑化処理を施して平滑化信号を得るものである。なお、平滑化処理は各周波数帯域の帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋに対して行なわれる。図３２は平滑化手段８４における平滑化処理を説明するための図である。注目画素を中心とする３×３の領域において各画素の画素値が図３２（ａ）に示す値を有する場合、画素ベクトル（修正画素ベクトル）は図３２（ｂ）に示すものとなる。そして、図３２（ｂ）に斜線で示すように注目画素と画素ベクトル方向にある画素および画素ベクトル方向と反対方向にある画素を用いて平滑化フィルタによりフィルタリングを行なう。ここで、平滑化フィルタとしては、方向性を持っているフィルタであればどのようなフィルタを用いてもよく、例えば図３３（ａ）に示す平均値フィルタや図３３（ｂ）に示す平滑化フィルタを用いることができる。図３３（ａ）に示す平均値フィルタを用いた場合、図３２（ａ）に示す画素値は図３４（ａ）に示すように平滑化されて注目画素の画素値は１０１となる。また、図３３（ｂ）に示す平滑化フィルタを用いた場合、図３４（ｂ）に示すように注目画素の画素値は１４１となるように平滑化される。このように平滑化を行なうことにより、例えばエッジ上にノイズが混入されている場合に、そのノイズを目立たなくすることができる。また、エッジ上でなくとも平坦部において平滑化を行なうことにより、平坦部にあるノイズを目立たなくすることができる。なお、平滑化された帯域制限画像信号（ウェーブレット変換係数信号）を平滑化信号（平滑化帯域制限画像信号）とする。
【０１３０】
なお、ここでは画素ベクトル方向にある画素および画素ベクトル方向と反対方向にある画素を用いて平滑化を行なっているが、画素ベクトル方向にある画素のみを用いて平滑化を行なってもよい。この場合、図３２（ａ）に示す注目画素は９９（＝（１０１＋９８）／２）の値を有するように平滑化される。
【０１３１】
また、注目画素の近傍４８画素から画素ベクトルを求めた場合において、画素ベクトルの方向が図３５に示す方向であった場合には、図３５の斜線に示すように注目画素および画素ベクトル方向の画素（さらには画素ベクトルと反対方向の画素）を用いて平滑化を行えばよい。具体的には、図３５に示す斜線で示す全７画素における画素値の平均値を注目画素の画素値とすればよい。
【０１３２】
このようにして各周波数帯域の平滑化信号が求められたら、平滑化前の帯域制限画像信号ＨＨｋ，ＨＬｋ，ＬＨｋから、対応する平滑化信号を差し引くことにより、ノイズ帯域制限画像信号ＮＨＨｋ，ＮＨＬｋ，ＮＬＨｋ（すなわちＮＢｋ  ＝Ｂｋ  −Ｂｋ  ′）を分離する。
【０１３３】
以下、上記第３の実施形態と同様に、得られたノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋ  に対して逆ウェーブレット変換手段６４において逆ウェーブレット変換が最高周波数帯域まで繰り返して行われることによりノイズ信号Ｓ１が得られ、この得られたノイズ信号Ｓ１に基づいて、演算器６５において上記第１の実施形態と同様に式（８）に示すような演算が行なわれて処理済み画像信号Ｓprocが得られる。
【０１３４】
図３６は第４の実施形態の動作を示すフローチャートである。図３６に示すように、まず、原画像信号Ｓorg に対してウェーブレット変換手段６１においてウェーブレット変換が行なわれて各周波数帯域毎のウェーブレット変換係数信号が得られる（ステップＳ３１）。次に、各ウェーブレット変換係数信号に基づいて画素ベクトル算出手段８２において上述したように画素ベクトルが算出される（ステップＳ３２）。画素ベクトルの算出の後、画素ベクトル修正手段８３において画素ベクトルが修正されて修正画素ベクトルが求められる（ステップＳ３３）。そして、修正画素ベクトルに基づいて、各ウェーブレット変換係数信号に対して平滑化手段８４において平滑化処理が施されて平滑化信号が得られた後（ステップＳ３４）、該平滑化信号に基づいてノイズ成分を分離する処理が施されてノイズ帯域制限画像信号ＮＢｋ  が分離される（ステップＳ３５）。以下第３の実施の形態の動作を示すフローチャート（図３０）に示すステップＳ２７〜２９の処理を行なう。
【０１３５】
ここで、原画像にノイズが混入している場合、画像中のエッジ成分にもノイズが含まれることとなる。この場合、画素ベクトルに基づいてノイズ成分を分離してエッジ成分を強調すると、エッジ成分に含まれるノイズをも強調してしまうこととなる。本実施形態においては、画素ベクトルや修正画素ベクトルの方向に基づいて平滑化手段８４において平滑化処理を行っているため、エッジ成分を失うことなくエッジ上のノイズ成分を抽出でき、またエッジ以外の平坦部のノイズも抽出できるので、最終的には、エッジ上のノイズが目立たなくなるとともに、平坦部におけるノイズも目立たなくなり、高画質の画像を再現できる。
【０１３６】
なお、画素ベクトルの大きさに基づいて、平滑化帯域制限画像信号のノイズ成分およびエッジ成分を分離した後、平滑化帯域制限画像信号に対して、ノイズ成分に対する平滑化処理および／またはエッジ成分に対する強調処理を施して処理済帯域制限画像信号を得、該処理済帯域制限画像信号を用いて平滑化前の帯域制限画像信号に含まれるノイズ信号を取得するようにすれば、エッジ上のノイズを目立たせることなくエッジ強調を行なうことができ、また平坦部のノイズを一層低減することができるので、一層高画質の画像を再現することもできる。
【０１３７】
以上、本発明の好ましい実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない限りにおいて、種々変更することが可能である。
【０１３８】
例えば、上記各実施形態においては、上記式（８）においてノイズ信号Ｓ１に乗算する強調係数を原画像信号Ｓorg の関数としているが、これに限定されるものではなく、定数としてもよい。
【０１３９】
また、上記第３および第４の実施形態においては、画素ベクトル算出手段８２において、注目画素の画素値とその近傍画素の画素値の平均値（あるいは近傍画素の画素値）との差が最も小さい方向を画素ベクトルの方向として求めているが、上記差が２番目に小さい方向を第２の画素ベクトルとして求めてもよい。あるいは信号勾配方向に画素ベクトルを求める場合には、上記差が２番目に大きい方向を第２の画素ベクトルとして求めてもよい。このように第２の画素ベクトルを求めることにより、例えば図３７（ａ）に示すようにエッジ成分が屈曲して存在する場合においては図３７（ｂ）に示すように２つの画素ベクトルが求められる。そして、平滑化手段８４において第１および第２の画素ベクトルの双方を用いて平滑化を行なうことにより、エッジ成分をその方向性を維持してより正確に平滑化することができる。
【０１４０】
また、画像に含まれる比較的大きなエッジは低周波帯域の画像においても残るが、ノイズについては低周波帯域の画像ほど小さくなるものである。このため、ある周波数帯域における帯域制限画像の一の画素における画素ベクトルの方向を、低周波数帯域の画像における一の画素に対応する画素の画素ベクトルの方向と同じにすることにより、その画素がエッジ成分にある場合はその画素ベクトルはよりエッジ成分を表すものとなる。一方、その画素がノイズ成分にある場合は低周波帯域の画像の方が細かなノイズが小さくなることから、画素ベクトルはランダムな方向を向きかつ大きさはさらに小さくなるため、その画素ベクトルはより平坦部すなわちノイズ成分を表すものとなる。したがって、上記第３および第４の実施形態においては、画素ベクトル修正手段８３において、上記分散値に基づく処理に代えてある周波数帯域のある画素における画素ベクトルの方向を、さらに低周波数帯域の画像における上記ある画素に対応する画素の画素ベクトルの方向と同じになるように修正することにより、その画素がエッジ成分にあるかノイズ成分にあるかの確度を向上させることができる。特に第３の実施形態においては、これにより分離手段８５におけるノイズ成分およびエッジ成分の分離を正確に行なうことができる。
【０１４１】
さらに、上記第３および第４の実施形態においては、画素ベクトル修正手段８３において画素ベクトルを修正しているが、画素ベクトル算出手段８２において算出された画素ベクトルをそのまま用いて、分離手段８５はノイズ成分の分離を行ない、平滑手段８４は平滑化を行なうものとしていもよい。
【０１４２】
また、例えば人体の胸部のように軟部および骨部から構成された被写体に互いにエネルギの異なる放射線を照射して複数の放射線画像を得、これら複数の放射線画像を読み取ってこれら複数の放射線画像のそれぞれを表す複数の画像信号を得、これら複数の画像信号に基づいてエネルギーサブトラクション処理を行なって被写体の主として軟部が記録された軟部画像を表す軟部画像信号もしくは被写体の主として骨部が記録された骨部画像を表す骨部画像信号を求め、求められた軟部画像もしくは骨部画像を観察の対象とする場合がある。この場合において、軟部画像もしくは骨部画像のノイズ成分を低減するために、骨部画像信号に対して平滑化処理を施して第１の平滑化画像信号を求め、原画像信号から第１の平滑化画像信号を減算することにより軟部画像を表す軟部画像信号を求める第１の処理を行ない、さらに軟部画像信号に対して平滑化処理を施して第２の平滑化画像信号を求め、原画像信号から第２の平滑化画像信号を減算することにより、ノイズが除去された骨部画像信号を求める第２の処理を行ない、上記第１および第２の処理を繰り返すことにより、ノイズ成分を低減するようにしたエネルギーサブトラクション画像生成方法が提案されている（例えば特開平5-236351号）。ここで、このようなエネルギーサブトラクション画像生成方法において、平滑化画像を求める際に、本発明による処理を施すようにしてもよいものである。このように、エネルギーサブトラクション画像生成方法において、本発明による処理を施すことによって平滑化画像信号を求めることにより、ノイズ成分のみが低減されてエッジ成分を目立つものとすることができ、これにより高画質の軟部画像もしくは骨部画像を得ることができる。
【０１４３】
また、上記第２〜第４の実施形態においては、原画像信号Ｓorg に対してウェーブレット変換を施すことにより得られる信号に対して、上述したような画素ベクトルに基づく処理を施しているが、ウェーブレット変換のみならずラプラシアンピラミッド等、原画像信号Ｓorg を多重解像度変換する手法において得られる周波数帯域毎の帯域制限画像信号に対しても、上記と同様に処理を施すことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】原画像の主走査方向および副走査方向を示す図
【図３】帯域制限画像信号作成処理の概要を示すブロック図
【図４】帯域制限画像信号作成処理を模式的に示す図
【図５】フィルタリング処理に使用されるフィルタの一例を示す図
【図６】低解像度画像信号作成処理の詳細を示す図
【図７】補間処理に使用されるフィルタの一例を示す図
【図８】処理手段の構成を帯域制限画像信号作成手段とともに示す概略ブロック図
【図９】ノイズ分離手段の構成を示す概略ブロック図
【図１０】アイリスフィルタを示す概念図
【図１１】アイリスフィルタにおける勾配ベクトルを算出するマスクを示す図
【図１２】空間フィルタの算出を説明するための図
【図１３】変換処理を模式的に示す図
【図１４】第１の実施形態の動作を示すフローチャート
【図１５】本発明の第２の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【図１６】ウェーブレット変換手段の構成を示す概略ブロック図
【図１７】ウェーブレット変換部において行なわれる処理を示すブロック図
【図１８】ウェーブレット変換係数信号を複数の周波数帯域毎に示す図
【図１９】処理手段の構成を帯域制限画像信号作成手段とともに示す概略ブロック図
【図２０】逆ウェーブレット変換を説明するための図
【図２１】逆ウェーブレット変換手段において行なわれる処理を示すブロック図
【図２２】第２の実施形態の動作を示すフローチャート
【図２３】本発明の第３の実施形態による画像処理装置に使用される処理手段の構成を帯域制限画像信号作成手段とともに示す概略ブロック図
【図２４】本発明の第３の実施形態による画像処理装置に使用されるノイズ分離手段の構成を示す概略ブロック図
【図２５】画素ベクトルの算出を説明するための図（その１）
【図２６】画素ベクトルの算出を説明するための図（その２）
【図２７】ウェーブレット変換係数信号を示す図（その１）
【図２８】ウェーブレット変換係数信号を示す図（その２）
【図２９】分離手段における画素ベクトルの参照結果を示す図
【図３０】第３の実施形態の動作を示すフローチャート
【図３１】本発明の第４の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【図３２】平滑化処理を説明するための図（その１）
【図３３】平滑化フィルタの一例を示す図
【図３４】平滑化された画素値を示す図
【図３５】平滑化処理を説明するための図（その２）
【図３６】第４の実施形態の動作を示すフローチャート
【図３７】平滑化処理の他の例を説明するための図
【符号の説明】
１，５１    画像処理装置
２    帯域制限画像信号作成手段
３，５３，７３    処理手段
１０  フィルタリング処理手段
１１，２４  補間処理手段
１２  減算器
２２，６２，７２  ノイズ分離手段
２５  加算器
２６，６５  演算器
５２  ウェーブレット変換手段
６１  ウェーブレット変換部
６４  逆ウェーブレット変換手段
【図１】
0003995854.tif 000007
【図２】
0003995854.tif 000008
【図３】
0003995854.tif 000009
【図４】
0003995854.tif 000010
【図５】
0003995854.tif 000011
【図６】
0003995854.tif 000012
【図７】
0003995854.tif 000013
【図８】
0003995854.tif 000014
【図９】
0003995854.tif 000015
【図１０】
0003995854.tif 000016
【図１１】
0003995854.tif 000017
【図１２】
0003995854.tif 000018
【図１３】
0003995854.tif 000019
【図１４】
0003995854.tif 000020
【図１５】
0003995854.tif 000021
【図１６】
0003995854.tif 000022
【図１７】
0003995854.tif 000023
【図１８】
0003995854.tif 000024
【図１９】
0003995854.tif 000025
【図２０】
0003995854.tif 000026
【図２１】
0003995854.tif 000027
【図２２】
0003995854.tif 000028
【図２３】
0003995854.tif 000029
【図２４】
0003995854.tif 000030
【図２５】
0003995854.tif 000031
【図２６】
0003995854.tif 000032
【図２７】
0003995854.tif 000033
【図２８】
0003995854.tif 000034
【図２９】
0003995854.tif 000035
【図３０】
0003995854.tif 000036
【図３１】
0003995854.tif 000037
【図３２】
0003995854.tif 000038
【図３３】
0003995854.tif 000039
【図３４】
0003995854.tif 000040
【図３５】
0003995854.tif 000041
【図３６】
0003995854.tif 000042
【図３７】
0003995854.tif 000043