(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの信号領域が所定位置に配設された複数の評価領域からなるパターンであって、前記信号領域のサイズおよびコントラストが該各評価領域毎に段階的に異なるパターンについての評価対象画像を表す評価対象画像データの入力を受け付け、
前記評価対象画像および前記パターンについての参照画像のそれぞれの前記評価領域を分割して、前記評価対象画像および前記参照画像のそれぞれの前記評価領域において相対応する複数の分割領域を得、
前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記分割領域内の信号値に基づいて、前記評価対象画像における全ての前記評価領域に存在する前記信号領域の位置を検出し、
該検出結果に基づいて、前記評価対象画像の評価を行うことを特徴とする画像評価方法。
【請求項２】
前記信号領域のサイズに応じて，前記分割領域のサイズを変更することを特徴とする請求項１記載の画像評価方法。
【請求項３】
前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記分割領域毎の複数の相関値を算出し、
該複数の相関値のうち最大相関値を得た前記分割領域の位置を前記信号領域の位置として検出することを特徴とする請求項１または２記載の画像評価方法。
【請求項４】
少なくとも１つの信号領域が所定位置に配設された複数の評価領域からなるパターンであって、前記信号領域のサイズおよびコントラストが該各評価領域毎に段階的に異なるパターンについての評価対象画像を表す評価対象画像データの入力を受け付け、
前記評価対象領域画像の前記評価領域を１つの領域に１つの前記信号領域が含まれるように分割して略同一サイズの複数の分割領域を得、
前記パターンについての参照画像の前記評価領域から、該評価領域に対応する前記評価対象画像の前記評価領域における前記分割領域に対応するサイズを有し、１つの前記信号領域を含む検定領域を得、
前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記評価領域における前記複数の分割領域および前記検定領域の信号値に基づいて、前記信号領域の位置を検出し、
該検出結果に基づいて、前記評価対象画像の評価を行うことを特徴とする画像評価方法。
【請求項５】
前記信号領域のサイズに応じて，前記分割領域のサイズおよび前記検定領域のサイズを変更することを特徴とする請求項４記載の画像評価方法。
【請求項６】
前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記評価領域における前記複数の分割領域および前記検定領域との複数の相関値を算出し、
該複数の相関値のうち最大相関値を得た前記分割領域の位置を前記信号領域の位置として検出することを特徴とする請求項４または５記載の画像評価方法。
【請求項７】
前記参照画像および前記評価対象画像の位置合わせを行った後に、前記信号領域の位置を検出することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の画像評価方法。
【請求項８】
少なくとも１つの信号領域が所定位置に配設された複数の評価領域からなるパターンであって、前記信号領域のサイズおよびコントラストが該各評価領域毎に段階的に異なるパターンについての評価対象画像を表す評価対象画像データの入力を受け付ける入力手段と、
前記評価対象画像および前記パターンについての参照画像のそれぞれの前記評価領域を分割して、前記評価対象画像および前記参照画像のそれぞれの前記評価領域において相対応する複数の分割領域を得、前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記分割領域内の信号値に基づいて、前記評価対象画像における全ての前記評価領域に存在する前記信号領域の位置を検出する検出手段と、
該検出結果に基づいて、前記評価対象画像の評価を行う評価手段とを備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項９】
前記検出手段は、前記信号領域のサイズに応じて，前記分割領域のサイズを変更する手段であることを特徴とする請求項８記載の画像評価装置。
【請求項１０】
前記検出手段は、前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記分割領域毎の複数の相関値を算出し、
該複数の相関値のうち最大相関値を得た前記分割領域の位置を前記信号領域の位置として検出する手段であることを特徴とする請求項８または９記載の画像評価装置。
【請求項１１】
少なくとも１つの信号領域が所定位置に配設された複数の評価領域からなるパターンであって、前記信号領域のサイズおよびコントラストが該各評価領域毎に段階的に異なるパターンについての評価対象画像を表す評価対象画像データの入力を受け付ける入力手段と、
前記評価対象領域画像の前記評価領域を１つの領域に１つの前記信号領域が含まれるように分割して略同一サイズの複数の分割領域を得、前記パターンについての参照画像の前記評価領域から、該評価領域に対応する前記評価対象画像の前記評価領域における前記分割領域に対応するサイズを有し、１つの前記信号領域を含む検定領域を得、前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記評価領域における前記複数の分割領域および前記検定領域の信号値に基づいて、前記信号領域の位置を検出する検出手段と、
該検出結果に基づいて、前記評価対象画像の評価を行う評価手段とを備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項１２】
前記検出手段は、前記信号領域のサイズに応じて，前記分割領域のサイズおよび前記検定領域のサイズを変更する手段であることを特徴とする請求項１１記載の画像評価装置。
【請求項１３】
前記検出手段は、前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記評価領域における前記複数の分割領域および前記検定領域との複数の相関値を算出し、
該複数の相関値のうち最大相関値を得た前記分割領域の位置を前記信号領域の位置として検出する手段であることを特徴とする請求項１１または１２記載の画像評価装置。
【請求項１４】
前記参照画像および前記評価対象画像の位置合わせを行う位置合わせ手段をさらに備え、
前記検出手段は、該位置合わせ手段による位置合わせを行った後に、前記信号領域の位置を検出する手段であることを特徴とする請求項８から１３のいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項１５】
少なくとも１つの信号領域が所定位置に配設された複数の評価領域からなるパターンであって、前記信号領域のサイズおよびコントラストが該各評価領域毎に段階的に異なるパターンについての評価対象画像を表す評価対象画像データの入力を受け付ける手順と、
前記評価対象画像および前記パターンについての参照画像のそれぞれの前記評価領域を分割して、前記評価対象画像および前記参照画像のそれぞれの前記評価領域において相対応する複数の分割領域を得る手順と、
前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記分割領域内の信号値に基づいて、前記評価対象画像における全ての前記評価領域に存在する前記信号領域の位置を検出する手順と、
該検出結果に基づいて、前記評価対象画像の評価を行う手順とを有する画像評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
前記分割領域を得る手順は、前記信号領域のサイズに応じて，前記分割領域のサイズを変更する手順である請求項１５記載のプログラム。
【請求項１７】
前記検出する手順は、前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記分割領域毎の複数の相関値を算出する手順と、
該複数の相関値のうち最大相関値を得た前記分割領域の位置を前記信号領域の位置として検出する手順とを有する請求項１５または１６記載のプログラム。
【請求項１８】
少なくとも１つの信号領域が所定位置に配設された複数の評価領域からなるパターンであって、前記信号領域のサイズおよびコントラストが該各評価領域毎に段階的に異なるパターンについての評価対象画像を表す評価対象画像データの入力を受け付ける手順と、
前記評価対象領域画像の前記評価領域を１つの領域に１つの前記信号領域が含まれるように分割して略同一サイズの複数の分割領域を得る手順と、
前記パターンについての参照画像の前記評価領域から、該評価領域に対応する前記評価対象画像の前記評価領域における前記分割領域に対応するサイズを有し、１つの前記信号領域を含む検定領域を得る手順と、
前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記評価領域における前記複数の分割領域および前記検定領域の信号値に基づいて、前記信号領域の位置を検出する手順と、
該検出結果に基づいて、前記評価対象画像の評価を行う手順とを有する画像評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１９】
前記分割領域を得る手順は、前記信号領域のサイズに応じて，前記分割領域のサイズおよび前記検定領域のサイズを変更する手順である請求項１８記載のプログラム。
【請求項２０】
前記検出する手順は、前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記評価領域における前記複数の分割領域および前記検定領域との複数の相関値を算出する手順と、
該複数の相関値のうち最大相関値を得た前記分割領域の位置を前記信号領域の位置として検出する手順とを有する請求項１８または１９記載のプログラム。
【請求項２１】
前記参照画像および前記評価対象画像の位置合わせを行う手順をさらに有し、
前記検出する手順は、該位置合わせを行った後に、前記信号領域の位置を検出する手順である請求項１５から２０のいずれか１項記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像撮影装置や画像処理装置等において得られる画像を評価する画像評価方法および装置並びに画像評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
周波数強調処理、平滑化処理、ノイズ除去処理のような画像処理アルゴリズムを開発するに当たり、画像処理の効果をどのように評価するかは、開発者にとって大きな問題である。
【０００３】
画像の画質を表す指標としてＤＱＥ値（Detective Quantum Efficiency）が用いられている。ＤＱＥ値とは、下記式により算出される画質を表す値であって、ＤＱＥ値が大きくなるにしたがって画質は向上する。
【０００４】
ＤＱＥ（ｕ）＝｛(log１０ｅ)２×γ２  ×ＭＴＦ２(u)｝／｛ｑ×ＷＳ(u)｝
但し、ＭＴＦ（Modulation Transfer Function）は、ＣＴＦチャート（Contrast Transfer Function Chart）を撮影することにより得られるものであり、各周波数帯域毎の画像信号の解像度の大きさ、すなわち鮮鋭性を表す指標である。また、ＷＳ(u)はウィナースペクトルであり、粒状性を表す指標である。なお、ｕは空間周波数、γは画像を得る際に用いたフイルムの階調特性を示すγ値、ｑは量子数を表す。
【０００５】
ここで、線形的な画像処理の場合、鮮鋭性と粒状性とが同じように改善されるため、ＤＱＥ自体は変化しない。一方、非線形な画像処理の場合、鮮鋭性と粒状性とを独立して処理できるため、鮮鋭性および粒状性についての画像処理の有無により、ＤＱＥを大きく改善することができる。
【０００６】
一方、放射線画像の分野での画像の画質を評価する代表的な方法として、バーガーファントムを用いた視覚評価方法が知られている。バーガーファントムとは、直径および厚さが段階的に変化する複数の円柱状のアクリルを並べて配列したファントムである。このバーガーファントムを撮影することにより得られる画像を観察することにより、システムにおいて得られる画像の空間分解能およびコントラスト分解能の双方を評価することができる。なお、円柱状アクリルの径が空間分解能を評価する指標であり、その厚さがコントラスト分解能を評価する指標となっている。ここで、画質の良好な画像を得ることができるシステムにおいて得られる画像ほど、より径が小さくかつより厚さが小さい円柱状アクリルの像を視認することができる。したがって、画像の評価を行うシステムにおいて、バーガーファントムの画像を得、その画像に含まれる円柱状アクリルに対応する部分が視認できる限界を認識することにより、そのシステムにおいて得られる画像の評価を行うことができる。
【０００７】
しかしながら、バーガーファントムは、予め決められた場所に円柱状アクリルが存在する。したがって、観察者はその場所に円柱状アクリルの像が存在するということを認識しているため、円柱状アクリルの像が見えないのに見えてしまうという観察者の心理的な影響により評価結果が左右されるという問題がある。
【０００８】
このため、バーガーファントムに代えてＣＤＲＡＤファントム（Contrast Detail Digital/Conventional Radiography Phantom, Northwest X-ray Inc.製）を用いた評価が行われている。
【０００９】
ＣＤＲＡＤファントムは、１５×１５の格子状に領域が分割されたアクリル板からなり、各格子領域内に直径および深さを段階的に変更した穴を形成してなるものである。具体的には、上下方向に直径が、左右方向に深さが変化するように穴が形成されている。また、上段の３行目までは１つの格子領域に１つの穴が形成されているが、それ以外の領域は、格子領域の中心および格子領域の４隅のいずれか１箇所に中心と同一の直径および深さを有する穴が形成されている。そして、このＣＤＲＡＤファントムの放射線画像を取得してＣＤＲＡＤファントム画像を得、このＣＤＲＡＤファントム画像の評価を行うことにより、ＣＤＲＡＤファントムの放射線画像を得たシステムにおいて得られる画像の評価を行うことができる。また、ＣＤＲＡＤファントム画像に対して画像処理を行って処理済みのＣＤＲＡＤファントム画像を得ることにより、画像処理を行うシステムにおいて得られる画像の評価も行うことができる。以下、画像の評価について説明する。
【００１０】
図２は、ＣＤＲＡＤファントムの放射線画像（以下ＣＤＲＡＤファントム画像とする）を示す図である。穴の直径は下側ほど小さく、穴の深さは左側ほど小さくなっているため、図２に示すように左下の格子領域ほど穴の像が見えにくくなっている。なお、ＣＤＲＡＤファントム画像において格子領域の左側の数字は穴の直径を、下側の数字は穴の深さを示す。
【００１１】
まず、上側３段の格子領域については、穴の像が見えなくなった限界を指示し、下側１２段の格子領域については、穴の位置を指示する。なお、穴は格子領域の４隅のいずれか１箇所に形成されているため、右上、右下、左上および左下というように指示を行う。
【００１２】
指示の後、全ての格子領域（１５×１５＝２２５）について、指示した結果と正解位置とを比較し、格子領域毎に正誤結果を求める。
【００１３】
なお、１／４の確率により偶然に正解となってしまう場合がある。これを排除するために、以下の（１）から（４）のルールにより正誤結果を補正する。
【００１４】
（１）正誤を判定する格子領域（以下注目格子領域とする）が正解の場合、上下左右の最近傍の４つの格子領域のうち２以上の格子領域が正解であれば、その注目領域も正解とする。なお、注目格子領域がＣＤＲＡＤファントム画像の辺に接している場合には、最近傍の３つの格子領域のうち２以上の格子領域が正解であれば、その注目領域も正解とする。
【００１５】
（２）最近傍の格子領域が２つしかない、すなわち注目格子領域がＣＤＲＡＤファントム画像の４隅にある場合については、注目格子領域が正解の場合、最近傍の格子領域の１つが正解であれば、注目格子領域も正解とする。
【００１６】
（３）注目格子領域が不正解の場合、最近傍の４つまたは３つの格子領域のうち３以上の格子領域が正解であれば、注目格子領域を正解とする。
【００１７】
（４）注目格子領域がＣＤＲＡＤファントム画像の４隅にある場合において、注目格子領域が不正解の場合、最近傍の格子領域の全てが正解であれば、注目格子領域も正解とする。
【００１８】
そして、補正後の正誤結果を参照し、視認可能であった穴の直径および穴の深さの限界値を、穴の深さの対数値を横軸に、穴の直径の対数値を縦軸とした両対数グラフにプロットすることにより、ＣＤ曲線を得る。ここで、ＣはＣｏｎｔｒａｓｔを、ＤはＤｅｔａｉｌを表す。ＣＤ曲線においては、より小さい直径かつより深さが小さい穴が見えるほど、ＣＤＲＡＤファントム画像を得たシステムが良好なものであるということが分かる。
【００１９】
図２に示すように、ＣＤＲＡＤファントムにおいては、格子領域の４隅のいずれかに存在する穴の位置は予め分かっていないため、観察者の主観が入りにくくなり、その結果、バーガーファントムを用いる場合よりも客観的な評価結果を得ることができる。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、ＣＤＲＡＤファントムを用いた画像の評価は、１つの画像について２２５の格子領域の正誤を判定して正誤結果を得、さらにその正誤結果を補正してＣＤ曲線を作成するという手順が必要であり、１画像当たりの評価時間は１５分程度を要する。また、ＣＤＲＡＤファントムを用いた画像の評価においても、バーガーファントムを用いた画像の評価と同様に、評価を行う観察者の主観が入る場合があるため、観察者による統計的な差異を少なくするために、３人以上の観察者が必要となる。また、撮影による条件の差異を統計的に少なくするために、３以上のＣＤＲＡＤファントム画像を撮影して評価を行う必要がある。さらに、画像処理装置において画像データに施す画像処理のパラメータを変化させて画像の評価を行う場合には、変化させたパラメータ毎に３以上のＣＤＲＡＤファントム画像を用意する必要がある。したがって、ＣＤＲＡＤファントム画像を用いて画像の評価を行うには非常に手間がかかり、評価のための人件費等のコストが増大するという問題がある。
【００２１】
さらに、ＣＤＲＡＤファントム画像を用いた画像の評価は、人間による視覚評価であるため、ＣＤＲＡＤファントム画像を観察する環境、すなわち、評価を行う場所の明るさ、評価を行った時刻、評価を行った順番、観察者の体調や精神状態等に依存して評価結果が変化する場合があり、安定した評価結果を得ることができないという問題もある。
【００２２】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、ＣＤＲＡＤファントム等を用いた画像の評価を効率よく行うことを目的とする。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
本発明による画像評価方法は、少なくとも１つの信号領域が所定位置に配設された複数の評価領域からなるパターンであって、前記信号領域のサイズおよびコントラストが該各評価領域毎に段階的に異なるパターンについての評価対象画像を表す評価対象画像データの入力を受け付け、
前記パターンについての参照画像を表す参照画像データおよび前記評価対象画像データに基づいて、前記評価対象画像における全ての前記評価領域に存在する前記信号領域の位置を検出し、
該検出結果に基づいて、前記評価対象画像の評価を行うことを特徴とするものである。
【００２４】
「所定位置」とは、ＣＤＲＡＤファントム画像のように、評価領域としての格子領域の中心位置および４隅のいずれか１箇所の位置のように予め定められた位置のみならず、少なくとも１つの信号領域を評価領域内のランダムな位置に配設したものであってもよい。とくに、信号領域が１つのみしか存在しない場合には、ランダムな位置に配設することが好ましい。
【００２５】
「コントラスト」とは、評価領域内における信号領域と信号領域以外の領域とにおける濃度の差異を表すものであり、濃度差が大きいほどコントラストは大きく、濃度差が小さいほどコントラストは小さいものとなる。
【００２６】
「参照画像データ」とは、評価対象画像と同様のパターンを表す画像データであるが、評価対象画像データよりも、より小さいサイズおよび小さいコントラストの信号領域まで認識可能な信号値を有する画像データをいう。したがって、参照画像データを再生することにより得られる参照画像においては、評価対象画像よりも小さいサイズおよび小さいコントラストの信号領域まで認識することができるものである。もちろん、全てのサイズおよびコントラストの信号領域を認識できるものであってもよい。
【００２７】
なお、本発明による画像評価方法においては、前記参照画像および前記評価対象画像の位置合わせを行った後に、前記信号領域の位置を検出することが好ましい。
【００２８】
また、本発明による画像評価方法においては、前記評価対象画像および前記参照画像のそれぞれの前記評価領域を分割して、前記評価対象画像および前記参照画像のそれぞれの前記評価領域において相対応する複数の分割領域を得、
前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記分割領域内の信号値に基づいて、前記信号領域の位置を検出するようにしてもよい。
【００２９】
この場合、前記信号領域のサイズに応じて，前記分割領域のサイズを変更することが好ましい。
【００３０】
さらにこの場合、前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記分割領域毎の複数の相関値を算出し、
該複数の相関値のうち最大相関値を得た前記分割領域の位置を前記信号領域の位置として検出することが好ましい。
【００３１】
また、本発明による画像評価方法においては、前記評価対象領域画像の前記評価領域を１つの領域に１つの前記信号領域が含まれるように分割して略同一サイズの複数の分割領域を得、
前記参照画像の前記評価領域から、該評価領域に対応する前記評価対象画像の前記評価領域における前記分割領域に対応するサイズを有し、１つの前記信号領域を含む検定領域を得、
前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記評価領域における前記複数の分割領域および前記検定領域の信号値に基づいて、前記信号領域の位置を検出するようにしてもよい。
【００３２】
この場合、前記信号領域のサイズに応じて，前記分割領域のサイズおよび前記検定領域のサイズを変更することが好ましい。
【００３３】
また、この場合、前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記評価領域における前記複数の分割領域および前記検定領域との複数の相関値を算出し、
該複数の相関値のうち最大相関値を得た前記分割領域の位置を前記信号領域の位置として検出するようにしてもよい。
【００３４】
本発明による画像評価装置は、少なくとも１つの信号領域が所定位置に配設された複数の評価領域からなるパターンであって、前記信号領域のサイズおよびコントラストが該各評価領域毎に段階的に異なるパターンについての評価対象画像を表す評価対象画像データの入力を受け付ける入力手段と、
前記パターンについての参照画像を表す参照画像データおよび前記評価対象画像データに基づいて、前記評価対象画像における全ての前記評価領域に存在する前記信号領域の位置を検出する検出手段と、
該検出結果に基づいて、前記評価対象画像の評価を行う評価手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３５】
なお、本発明による画像評価装置においては、前記参照画像および前記評価対象画像の位置合わせを行う位置合わせ手段をさらに備えるものとし、
前記検出手段を、該位置合わせ手段による位置合わせを行った後に、前記信号領域の位置を検出する手段とすることが好ましい。
【００３６】
また、本発明による画像評価装置においては、前記検出手段を、前記評価対象画像および前記参照画像のそれぞれの前記評価領域を分割して、前記評価対象画像および前記参照画像のそれぞれの前記評価領域において相対応する複数の分割領域を得、
前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記分割領域内の信号値に基づいて、前記信号領域の位置を検出する手段としてもよい。
【００３７】
この場合、前記検出手段を、前記信号領域のサイズに応じて，前記分割領域のサイズを変更する手段としてもよい。
【００３８】
またこの場合、前記検出手段を、前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記分割領域毎の複数の相関値を算出し、
該複数の相関値のうち最大相関値を得た前記分割領域の位置を前記信号領域の位置として検出する手段としてもよい。
【００３９】
さらに、本発明による画像評価装置においては、前記検出手段を、前記評価対象領域画像の前記評価領域を１つの領域に１つの前記信号領域が含まれるように分割して略同一サイズの複数の分割領域を得、
前記参照画像の前記評価領域から、該評価領域に対応する前記評価対象画像の前記評価領域における前記分割領域に対応するサイズを有し、１つの前記信号領域を含む検定領域を得、
前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記評価領域における前記複数の分割領域および前記検定領域の信号値に基づいて、前記信号領域の位置を検出する手段としてもよい。
【００４０】
この場合、前記検出手段を、前記信号領域のサイズに応じて，前記分割領域のサイズおよび前記検定領域のサイズを変更する手段としてもよい。
【００４１】
またこの場合、前記検出手段を、前記評価対象画像および前記参照画像の相対応する前記評価領域における前記複数の分割領域および前記検定領域との複数の相関値を算出し、
該複数の相関値のうち最大相関値を得た前記分割領域の位置を前記信号領域の位置として検出する手段としてもよい。
【００４２】
なお、本発明による画像評価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提供してもよい。
【００４３】
【発明の効果】
本発明によれば、評価対象画像データの入力が受け付けられ、参照画像データおよび評価対象画像データに基づいて、評価対象画像における全ての評価領域に存在する信号領域の位置が検出され、検出結果に基づいて評価対象画像の評価が行われる。このため、評価対象画像の評価を行う観察者の主観的な要素や評価環境が評価結果に反映されることがなくなり、その結果、より客観的かつ安定した評価結果を得ることができる。また、評価対象画像データの入力を行うのみで客観性の高い評価結果を得ることができるため、多数の評価対象画像を多数の評価者によって評価する必要がなくなり、その結果、得られる画像の画質の評価を効率よく行うことができる。
【００４４】
また、参照画像と評価対象画像との位置合わせを行った後に、信号領域の位置を検出することにより、信号領域の位置検出の精度を向上させることができる。
【００４５】
さらに、評価対象画像および参照画像のそれぞれの評価領域を分割して複数の分割領域を得、評価対象画像および参照画像の相対応する分割領域内の信号値に基づいて信号領域の位置を検出することにより、より簡易に信号領域の位置検出を行うことができる。
【００４６】
この場合、信号領域のサイズに応じて分割領域のサイズを変更することにより、信号領域検出の精度をより向上させることができる。
【００４７】
またこの場合、評価対象画像および参照画像の相対応する分割領域毎の複数の相関値を算出し、複数の相関値のうち最大相関値を得た分割領域の位置を信号領域の位置として検出することにより、より簡易な演算により信号領域の位置検出を行うことができる。
【００４８】
また、評価対象領域画像の評価領域を１つの領域に１つの信号領域が含まれるように分割して略同一サイズの複数の分割領域を得、参照画像の評価領域から分割領域に対応するサイズを有し、１つの信号領域を含む検定領域を生成し、評価対象画像および参照画像の相対応する評価領域における複数の分割領域および検定領域の信号値に基づいて信号領域の位置を検出することにより、より簡易に信号領域の位置検出を行うことができる。
【００４９】
この場合、信号領域のサイズに応じて分割領域および検定領域のサイズを変更することにより、信号領域検出の精度をより向上させることができる。
【００５０】
またこの場合、評価対象画像および参照画像の相対応する評価領域における複数の分割領域および検定領域との複数の相関値を算出し、複数の相関値のうち最大相関値を得た分割領域の位置を信号領域の位置として検出することにより、より簡易な演算により信号領域の位置検出を行うことができる。
【００５１】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の実施形態による画像評価装置の構成を示す概略ブロック図である。なお、本実施形態による画像評価装置は、被写体を撮影してこの被写体の放射線画像を表す画像データを得る放射線画像撮影装置あるいは放射線画像撮影装置において得られた画像データに対して画像処理を施して処理済み画像データを得る画像処理装置において得られる画像の評価を行うためのものである。また、本実施形態においては、ＣＤＲＡＤファントムを撮影することにより得られたＣＤＲＡＤファントム画像を表す画像データを評価の対象とするものである。
【００５２】
図１に示すように、本実施形態による画像評価装置は、評価の対象となる評価対象画像を表す評価対象画像データＳ０の入力を受け付ける入力手段１、評価を行うための参照画像を表す参照画像データＳ１を記憶した記憶手段２、評価対象画像と参照画像との位置合わせを行う位置合わせ手段３、位置合わせ後の評価対象画像および参照画像について、ＣＤＲＡＤファントムの格子線により区画される複数の格子領域を検出する格子領域検出手段４、各格子領域について信号領域の位置を検出して検出結果を取得する検出手段５、検出手段５における信号領域位置の検出結果から正誤結果を求めて出力する正誤結果出力手段６、および正誤結果に基づいて評価結果を生成してこれを出力する評価結果出力手段７を備える。
【００５３】
入力手段１は、評価対象画像データＳ０の入力を受け付けるものである。具体的には、評価対象画像データＳ０が記憶されたメディアから評価対象画像データＳ０を読み出すメディアドライブ、ネットワーク経由で転送された評価対象画像データＳ０を受け付けるインターフェース等が用いられる。
【００５４】
評価対象画像データＳ０は、ＣＤＲＡＤファントムの放射線画像を撮影することにより得られるものであり、ＣＤＲＡＤファントム画像を表すものである。ＣＤＲＡＤファントム画像を図２に示す。ＣＤＲＡＤファントムに形成されている穴の直径は下側ほど小さく、穴の深さは左側ほど小さいため、図２に示すように左下の格子領域ほど穴の像が見えにくくなっている。なお、ＣＤＲＡＤファントム画像において格子領域の左側の数字は穴の直径を、下側の数字は穴の深さを示す。また、各格子領域においてＣＤＲＡＤファントムの穴の位置に対応する位置が信号領域となっている。
【００５５】
記憶手段２は参照画像データＳ１を記憶するものであり、具体的にはコンピュータに装備されたハードディスクが用いられる。参照画像データＳ１は評価対象画像データＳ０と同様に、ＣＤＲＡＤファントムの放射線画像を撮影することにより取得されるが、評価対象画像データＳ０を取得する場合よりも１０倍以上の高い線量により撮影を行う等して、評価対象画像よりもＳ／Ｎが高いものとなっている。したがって、参照画像は評価対象画像よりもより小さい穴の像およびより深さが小さい穴の像を視認することができる。
【００５６】
なお、参照画像データＳ１は、全ての穴の像を視認可能なように、ＣＤＲＡＤファントムを参照して人為的に作成してもよい。
【００５７】
位置合わせ手段３は、評価対象画像を基準として参照画像と評価対象画像との位置合わせを行う。具体的には、線が交差する位置を検出するクロス型フィルタにより評価対象画像をフィルタリング処理して評価対象画像上の格子点を検出する。そして格子点を基準としたテンプレート領域を設定し、このテンプレート領域を用いて参照画像上においてテンプレートマッチングを行い、参照画像上に評価対象画像の格子点に対応する対応格子点を設定する。そして、アフィン変換により参照画像上における対応格子点の位置を評価対象画像上における格子点の位置に合わせることにより、参照画像および評価対象画像の位置合わせを行う。なお、クロス型フィルタを用いた位置合わせ方法は、特開平８−８３３３６号公報に記載されている。
【００５８】
なお、位置合わせは参照画像を基準とし、評価対象画像を参照画像に合わせるように行ってもよい。
【００５９】
格子領域検出手段４は、以下のようにして格子領域を検出する。まず、図３に示すように、位置合わせされた参照画像を対象として、参照画像の縦方向および横方向における中心付近３行分程度についての、参照画像の平均プロファイルを求める。ＣＤＲＡＤファントムの外側の領域は直接放射線が照射される領域であるためプロファイルの信号値は大きくなり、格子線においてはプロファイルの信号値は小さくなる。また、平均プロファイルを求めることにより、ＣＤＲＡＤファントムの穴の像および画像上のノイズのような局所的な信号は平滑化されるため、ＣＤＲＡＤファントムの表面についての平均プロファイルは、格子線の信号値よりも大きく略一定の信号値を有するものとなる。なお、平均プロファイルは参照画像の全領域について求めてもよいが、演算時間短縮のために中心付近の３行程度の領域における平均プロファイルを求めているものである。
【００６０】
次いで、しきい値Ｔｈ０を用いた２値化処理により、平均プロファイルから格子線の位置を検出する。ＣＤＲＡＤファントムは格子領域が１５×１５存在するため、１６本の格子線が参照画像の縦横においてそれぞれ検出される。しきい値Ｔｈ０は、平均プロファイルの最小値（格子線の最小値）とＣＤＲＡＤファントム表面の平均信号値との中間値を用いる。なお、ＣＤＲＡＤファントムに含まれる文字の部分を誤検出する場合があるため、しきい値Ｔｈ０を設定後、１６本の格子線が検出されるまでしきい値Ｔｈ０の値を段階的に小さく変化させるようにしてもよい。そして、縦横それぞれ１６本の格子線を検出した後、格子線により区画される２２５の領域を格子領域として検出する。なお、格子領域の４隅は、参照画像上に設定される座標値により表すことができる。
【００６１】
なお、評価対象画像についても参照画像と同様に平均プロファイルの算出および格子線の検出を行うことにより格子領域を検出する。
【００６２】
検出手段５は下記のようにして信号領域の位置を検出する。なお、信号領域の位置の検出は、ＣＤＲＡＤファントム画像における下側の１２行、すなわち穴の像を２つ含む格子領域について行われる。まず、評価対象画像および参照画像の相対応する格子領域について、穴の像を表す信号が存在する信号領域を検出する。図４は格子領域を示す図である。評価対象画像および参照画像の格子領域内において信号領域が存在する可能性がある領域は、中心位置を除いては４隅のいずれか１箇所であるため、図４に破線で示すように、評価対象画像および参照画像の格子領域の４隅の近傍に、信号領域検出のための所定範囲を有する検出領域１０Ａ〜１０Ｄ、１１Ａ〜１１Ｄがそれぞれ設定される。なお、検出領域１０Ａ〜１０Ｄ、１１Ａ〜１１Ｄは、格子領域の４隅の座標値を基準として設定される。
【００６３】
そして、図５に示すように、相対応する格子領域における相対応する検出領域１０Ａ〜１０Ｄ、１１Ａ〜１１Ｄ毎に、検出領域１０Ａ〜１０Ｄ、１１Ａ〜１１Ｄ内の信号値の正規化相互相関値Ｃを下記の式（１）により算出し、相関値Ｃが最大となる領域を、その格子領域において穴の像が存在する信号領域として検出する。
【００６４】
【数１】
0003945622.tif 000002
但し、ｆ(x,y)：評価対象画像における検出領域内の信号値
ｆave：評価対象画像における検出領域内の信号値の平均値
ｇ(x,y)：参照画像における検出領域内の信号値
ｇave：参照画像における検出領域内の信号値の平均値
【００６５】
なお、図５に示す格子領域の場合、検出領域１０Ｂについては穴の像が存在するため、検出領域１１Ｂとの相関値Ｃは１に近い値となる。一方、他の検出領域１０Ａ，１０Ｃ，１０Ｄについては、画像中に存在するノイズの影響により、検出領域１１Ａ，１１Ｃ，１１Ｄとの相関値Ｃは０に近い値となる。したがって、図５に示す格子領域の場合、評価対象画像の格子領域における検出領域１０Ｂが信号領域として検出される。
【００６６】
ここで、図６に示すように、評価対象画像の格子領域にゴミが存在する場合、目視評価では検出領域１０Ｂ，１０Ｃのどちらが信号領域であるかが分からない。これに対して、参照画像の対応する格子領域内の検出領域との正規化相互相関値Ｃを求めた場合、検出領域１０Ｂと検出領域１１Ｂとの相関値Ｃは１に近い値となるが、検出領域１０Ｃと検出領域１１Ｃとの相関値は０に近い値となる。したがって、目視により画質を評価する場合よりも精度よく信号領域の位置を検出することができる。
【００６７】
なお、上から３段目までの格子領域については、評価対象画像および参照画像の格子領域の中心位置に検出領域を設定し、相対応する格子領域の検出領域の相関値Ｃを算出する。
【００６８】
一方、信号領域の検出を下記のようにして行ってもよい。以下説明する方法を方法２とし、上述した方法を方法１とする。まず、図７（ａ）に示すように、評価対象画像の格子領域に検出領域１０Ａ〜１０Ｄを設定する。一方、参照画像の格子領域については、図７（ｂ）に示すように、格子領域の中心位置にある穴の像を囲む検出領域１２を設定する。なお、検出領域１０Ａ〜１０Ｄと検出領域１２とは同一の大きさを有する。そして、相対応する格子領域毎に検出領域１０Ａ〜１０Ｄ内の信号値と検出領域１２内の信号値との正規化相互相関値Ｃを上記の式（１）により算出し、相関値Ｃが最大となる検出領域を、その格子領域において穴の像が存在する信号領域として検出する。図７に示す格子領域の場合、評価対象画像の格子領域における検出領域１０Ｂが信号領域として検出される。
【００６９】
ここで、図６に示すように、評価対象画像の格子領域にゴミが存在する場合、検出領域１０Ｂのみならず検出領域１０Ｃと検出領域１２との相関値Ｃが大きくなるため、検出領域１０Ｃを誤って信号領域として検出するおそれがある。したがって、方法２は方法１と比較すると検出精度は落ちる。
【００７０】
また、図８（ａ）に示すように、穴の径が小さくなると検出領域１０Ａ〜１０Ｄに対する信号領域の割合が小さくなるため、算出される相関値Ｃが小さくなり、信号領域を精度よく検出することができなくなる。このため、図８（ｂ）に示すように、検出領域１０Ａ〜１０Ｄのサイズを穴の像の直径すなわち信号領域のサイズに応じて変化させることにより、相関値Ｃを精度よく算出でき、その結果信号領域をより精度よく検出することができる。
【００７１】
そして、全ての格子領域について信号領域を検出し、検出した信号領域の位置を検出結果テーブルとして出力する。図９は検出結果テーブルを示す図である。検出結果テーブルにおいて、各格子領域に記載されている「０」，「１」，「２」，「３」は、検出した信号領域の位置が格子領域の４隅の左上、右上、右下、左下である場合をそれぞれ示す。
【００７２】
ここで、格子領域によっては、複数の検出領域１０Ａ〜１０Ｄにおいて相関値Ｃが同一の値となったり、ノイズ等の影響により相関値Ｃが１よりも大きくなってしまう場合がある。このような場合は、その格子領域については信号領域の位置が検出できなかったものとして、「９」を出力する。なお、上から３段目までの格子領域については、ノイズ等の影響により相関値Ｃが１よりも大きくなってしまった場合に「９」を出力し、それ以外の場合には「０」を出力する。
【００７３】
正誤結果出力手段６は、検出手段５から出力された検出結果テーブルと正解テーブルＴtとを用いて信号検出位置の正誤結果を求める。
【００７４】
図１０は、信号領域の位置の正解位置を表す正解テーブルＴtを示す図である。なお、正解テーブルＴtは、ＣＤＲＡＤファントムを観察することにより、予め人為的に作成されてなり、記憶手段２に記憶されているものである。そして、検出結果テーブルと正解テーブルＴtとを比較し、各格子領域についての正誤結果を図１１に示すような正誤テーブルＴtfとして生成する。図１１においてＴが正解を、Ｆが不正解を示す。
【００７５】
なお、正誤結果においては、１／４の確率により偶然に正解となってしまう場合がある。これを排除するために、以下の（１）から（４）のルールにより正誤結果を補正する。
【００７６】
（１）正誤を判定する格子領域（以下注目格子領域とする）が正解の場合、上下左右の最近傍の４つの格子領域のうち２以上の格子領域が正解であれば、その注目領域も正解とする。なお、注目格子領域がＣＤＲＡＤファントム画像の辺に接している場合には、最近傍の３つの格子領域のうち２以上の格子領域が正解であれば、その注目領域も正解とする。
【００７７】
（２）最近傍の格子領域が２つしかない、すなわち注目格子領域がＣＤＲＡＤファントム画像の４隅にある場合については、注目格子領域が正解の場合、最近傍の格子領域の１つが正解であれば、注目格子領域も正解とする。
【００７８】
（３）注目格子領域が不正解の場合、最近傍の４つまたは３つの格子領域のうち３以上の格子領域が正解であれば、注目格子領域を正解とする。
【００７９】
（４）注目格子領域がＣＤＲＡＤファントム画像の４隅にある場合において、注目格子領域が不正解の場合、最近傍の格子領域の全てが正解であれば注目格子領域も正解とする。
【００８０】
図１２は補正後の正誤テーブルＴtfを示す図である。図１２において太線で囲んだ格子領域が補正された格子領域である。補正された正誤テーブルＴtfは評価結果出力手段７に出力される。
【００８１】
評価結果出力手段７においては、入力された正誤テーブルＴtfに基づいて、正解であった穴の直径および穴の深さの限界値を両対数グラフにプロットしたＣＤ曲線を評価結果として出力する。具体的には、全ての穴の深さについて、正解となった格子領域のうち、最も穴の径が小さい格子領域についてその穴の直径の値（以下限界値とする）を求め、穴の深さの対数値を横軸に、穴の直径の対数値を縦軸にとった両対数グラフ上に、各穴の直径の限界値をプロットすることにより、ＣＤ曲線を作成することができる。
【００８２】
図１３は、図１２に示す正誤テーブルＴtfから求めたＣＤ曲線を示す図である。ＣＤ曲線は、より小さい直径かつより深さが小さい穴が見えるほど、グラフの左下に接近する。したがって、ＣＤ曲線がグラフの左下に接近するほど、評価対象画像データＳ０を得たシステムが高画質の画像を得ることができるものであるということが分かる。
【００８３】
なお、ＣＤ曲線とともに、信号領域の位置の正解率および確信度を評価結果に含めてもよい。ここで、確信度とは、２２５の全ての格子領域において求めた相関値Ｃのうち、正解であった格子領域における相関値の総和、または｛（正解であった格子領域における相関値の総和）／（正解であった格子領域の数）｝×１００として算出される。
【００８４】
次いで、本実施形態の動作について説明する。図１４は本実施形態の動作を示すフローチャートである。まず、評価対象画像データＳ０の入力を受け付け（ステップＳ１）、記憶手段２に記憶された参照画像データＳ１を用いて、位置合わせ手段３において、評価対象画像および参照画像の位置合わせを行う（ステップＳ２）。位置合わせ後、格子領域検出手段４において、評価対象画像および参照画像から格子領域を検出する（ステップＳ３）。次いで、検出手段５において、評価対象画像の各格子領域から信号領域の位置を検出する（ステップＳ４）。そして、正誤結果出力手段６において、検出結果に基づいて信号領域の位置の正誤結果を出力し（ステップＳ５）、評価結果出力手段７において正誤結果に基づいて評価結果を出力し（ステップＳ６）、処理を終了する。
【００８５】
このように、本実施形態によれば、評価対象画像データＳ０および参照画像データＳ１に基づいて放射線画像撮影装置や画像処理装置において得られる画像の評価を行うようにしたため、評価対象画像の評価を行う観察者の主観的な要素や評価環境が評価結果に反映されることがなくなり、その結果、より客観的かつ安定した評価結果を得ることができる。また、評価対象画像データＳ０の入力を行うのみで客観性の高い評価結果を得ることができるため、多数の評価対象画像を多数の評価者によって評価する必要がなくなり、その結果、画像の評価を効率よく行うことができる。
【００８６】
なお、上記実施形態においてはＣＤＲＡＤファントムを撮影することにより、評価対象画像データＳ０を得ているが、画像処理装置において得られる画像の評価を行う場合においては、ＣＤＲＡＤファントム画像を表すＣＤＲＡＤファントム画像データを人為的に生成し、このＣＤＲＡＤファントム画像データに対して、評価を行う画像処理装置において画像処理を施すことにより得られた処理済み画像データを評価対象画像データＳ０として用いることもできる。この場合、参照画像データＳ１としては、画像処理前のＣＤＲＡＤファントム画像データをそのまま用いることができる。
【００８７】
また、上記実施形態においては、ＣＤＲＡＤファントムを撮影することにより評価対象画像データＳ０を得ているが、ＣＤＲＡＤファントムのみならず、例えば、格子領域の４隅のいずれかの位置にのみ穴が形成されたファントムを撮影することにより評価対象画像データＳ０を得てもよい。このように、本実施形態においては、評価対象画像および参照画像としては、少なくとも１つの信号領域が所定位置に配設された複数の評価領域からなるパターンであって、信号領域のサイズおよびコントラストが各評価領域毎に段階的に異なるパターンを有する画像であれば、いかなる画像をも用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施形態による画像評価装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】 ＣＤＲＡＤファントム画像を示す図
【図３】 平均プロファイルの算出を説明するための図
【図４】 格子領域を示す図
【図５】 相関値の算出を説明するための図
【図６】 ゴミが存在する格子領域の例を示す図
【図７】 （ａ）は評価対象画像の格子領域に設定された検出領域を示す図、（ｂ）は参照画像の格子領域に設定された検出領域を示す図
【図８】 信号領域のサイズに応じた検出領域のサイズの変更を説明するための図
【図９】 検出結果テーブルを示す図
【図１０】 正解テーブルを示す図
【図１１】 正誤テーブルを示す図
【図１２】 補正された正誤テーブルを示す図
【図１３】 ＣＤ曲線を示す図
【図１４】 本実施形態の動作を示すフローチャート
【符号の説明】
１    入力手段
２    記憶手段
３    位置合わせ手段
４    格子領域検出手段
５    検出手段
６    正誤結果出力手段
７    評価結果出力手段
１０Ａ〜１０Ｄ，１１Ａ〜１１Ｄ，１２    検出領域
【図１】
0003945622.tif 000003
【図２】
0003945622.tif 000004
【図３】
0003945622.tif 000005
【図４】
0003945622.tif 000006
【図５】
0003945622.tif 000007
【図６】
0003945622.tif 000008
【図７】
0003945622.tif 000009
【図８】
0003945622.tif 000010
【図９】
0003945622.tif 000011
【図１０】
0003945622.tif 000012
【図１１】
0003945622.tif 000013
【図１２】
0003945622.tif 000014
【図１３】
0003945622.tif 000015
【図１４】
0003945622.tif 000016