(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域ごとの細部画像および最低解像度近似画像である残留画像に分解し、
該複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯域の細部画像に対して、該所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の細部画像における信号値の絶対値が比較的大きい部分に対応する部分ほど大きい強調度の強調係数を乗じ、
前記残留画像、該強調係数が乗じられた周波数帯域の細部画像および他の周波数帯域の細部画像を逆多重解像度変換することにより処理済画像を得ることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域ごとの細部画像および最低解像度近似画像である残留画像に分解する画像分解手段と、
該複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯域の細部画像に対して、該所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の細部画像における信号値の絶対値が比較的大きい部分に対応する部分ほど大きい強調度の強調係数を乗じる強調係数乗算手段と、
前記残留画像、該強調係数が乗じられた周波数帯域の細部画像および他の周波数帯域の細部画像を逆多重解像度変換することにより処理済画像を得る逆変換手段とからなることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、原画像における所定の周波数帯域に画像処理を施す画像処理方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像を表す画像信号を得、この画像信号に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示することが種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算したものに強調度を掛けたものを加える処理を施すもので、これにより画像において所定の空間周波数成分を強調するようにしたものである。
【０００３】
また、画像信号に対して周波数処理を施す別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換することにより画像を表す画像信号を複数の周波数帯域の信号に分解し、この分解された信号のうち、所望とする周波数帯域の信号に対して強調等の所定の画像処理を施す方法が提案されている。
【０００４】
また、近年画像処理の分野において、画像を多重解像度に変換する新規な方法としてラプラシアンピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開平6-301766号）。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の所定の周波数帯域の細部画像を得るものである。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の大きさのボケ画像をＮ個作成するものである。ここで、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画像に対してサンプリングを行っているため、実際にはガウシアンフィルタを用いているが、ラプラシアンフィルタをかけた場合と同様の処理画像が得られる。そしてこのように原画像サイズの画像から順に１／２2Nの大きさの低周波数帯域の画像が得られるため、この処理の結果得られた画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。
【０００５】
なお、このラプラシアンピラミッドについては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image Processing ”，Computer Graphics and Image Processing 16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.M.,“Fast Computation of  the Difference of Low・Pass Transform ”IEEETrans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat S.G.,“A Theory for Multiresolution Signal Decomposition ；The Wavelet Representation”IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence 、11巻、７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image compression by Gabor Expansion”，Optical Engineering,30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPieter Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image Contrast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Processing(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
【０００６】
そしてこのようにして得られたラプラシアンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して、画像の値を強調するような処理を施し、この強調処理が施された各周波数帯域の画像を逆変換して処理が施された画像を得る方法が上記特開平6-301766号に記載されている。このように処理が施された画像は、各周波数帯域において画像が強調されているため、実質的に上述したボケマスク処理において複数のサイズのマスクによりボケマスク処理を施したような画像となっている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特開平6-301766号に記載された方法においては、ある周波数帯域の画像に対して強調処理を施す際に、画像中における強調処理が必要な被写体の輪郭等の成分とともにノイズ等の不要な成分をも強調してしまうため、処理の結果得られる画像についても被写体の輪郭等の成分の他ノイズをも強調されたものとなってしまう。このため、画像処理の結果得られた画像はノイズが目立って見にくいものとなってしまっていた。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑み、画像中の必要な成分のみを強調して良質な処理済画像を得ることができる画像処理方法および装置を提供することを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明による画像処理方法および装置は、画像を多重解像度空間に変換することにより、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解し、
該複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯域の画像に対して、該所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における信号値の絶対値が比較的大きい部分に対応する部分ほど大きい強調度の強調係数を乗じ、
該強調係数が乗じられた周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画像を逆多重解像度変換することにより処理済画像を得ることを特徴とするものである。
【００１０】
ここで多重解像度空間に変換するとは、画像をラプラシアンピラミッド、ウェーブレット変換、サブバンド変換等、所定のフィルタにより画像信号を複数の周波数帯域ごとの画像に分解することをいう。
【００１１】
【発明の効果】
画像を多重解像度変換により変換した際に得られる複数の周波数帯域ごとの画像において、原画像に含まれる被写体の輪郭のような成分は、低周波数帯域の画像においてもその画像の成分に含まれるものである。しかしながら、ノイズのような成分は高周波数帯域の画像には含まれるが、比較的低周波数帯域の画像には含まれないものである。したがって、画像の強調を施す所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像において、信号値の絶対値が比較的低い部分は、所定の周波数帯域の画像のその部分に対応する部分が信号値を有するものであっても、その部分の信号により表わされる画像の成分はノイズである可能性が非常に高い。このため、所定の周波数帯域の画像の全体に強調処理を施すと、被写体のように必要な成分のみならず、ノイズのような不要な成分をも強調してしまうこととなる。本発明はこの点に鑑みてなされたものである。
【００１２】
すなわち、本発明による画像処理方法および装置は、多重解像度空間に変換された複数の周波数帯域の画像のうち、強調処理を施す所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像における信号値の絶対値が比較的大きい部分ほどこの部分に対応する所定周波数帯域の画像の部分の強調度を大きくしたものである。これにより、所定周波数帯域においてノイズと見なせる上記低周波数帯域の画像における信号値の絶対値が比較的小さい部分は他の部分と比較して強調度が小さくなる。所定周波数帯域の画像に対してこのように強調処理を施すことにより、この所定周波数帯域の画像におけるノイズ等の不要な成分は他の被写体等の必要な成分よりも強調度が小さくなるため、目立たなくなる。したがって、この強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画像を逆変換することにより得られる処理済画像は、所定周波数帯域の成分のうちノイズ等の不要な成分が目立たなくなり、必要な被写体の輪郭等の成分が強調された良質な画像を得ることができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００１４】
図１は本発明による画像処理方法を実施するための装置の概略を表すブロック図である。図１に示すように本発明による画像処理方法を実施するための装置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重解像度分解処理手段２と、多重解像度分解処理手段２において複数の周波数帯域に分解された画像のうち、所定の周波数帯域の画像に対して後述するような強調処理を施す強調処理手段３と、強調処理手段３により強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画像を復元して処理済画像を得るための復元処理手段４と、復元処理手段４により復元された処理済画像を可視像として再生するための画像出力手段５とからなるものである。
【００１５】
次いで本発明による画像処理方法の作用について説明する。図２は図１における多重解像度画像分解処理手段２において行われる処理を説明するためのブロック図である。なお、本実施の形態においてはラプラシアンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度画像に分解するものとする。図２に示すように原画像を表すデジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２に入力されると、フィルタリング手段10においてローパスフィルタによりフィルタリングされる。このローパスフィルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上の二次元ガウス分布に略対応している。このローパスフィルタは後述するように全ての解像度の画像に対して適用される。
【００１６】
このようなローパスフィルタによりフィルタリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10において１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像ｇ1が得られる。この低解像度近似画像ｇ1 は、原画像の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11において、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされた間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度近似画像ｇ1 の列毎および一行毎に値が０の行および列を挿入することにより行う。このように値が０の画素が補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００１７】
そしてこのようにして補間が行われた後、さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対して図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリング処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低解像度近似画像ｇ1 ′上述した補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなものとなっている。また原画像と比較して周波数帯域的には半分より高い高周波数が消えたような画像となっている。これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値が０の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィルタによりフィルタリング処理を施しているため、ガウス関数により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画像がぼかされたようになっているからである。
【００１８】
次いで減算器12において、原画像から低解像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ1 ′との相対応する画素についての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像を表すものとなっている。
【００１９】
次いで、低解像度近似画像ｇ1 はフィルタリング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタによりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタリング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィルタリング手段10において１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリングされた間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行および列を挿入することにより行う。このように値が０の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはいるものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００２０】
そしてこのようにして補間が行われた後、さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対して図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリング処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなものとなっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えたようになっている。
【００２１】
次いで減算器12において、低解像度近似画像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素についての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたようになっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域のみ、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィルタリング処理を施して細部画像を得るようにしているが、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似画像から減算していることから、実質的にはラプラシアンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同様の結果となる。
【００２２】
そして上述した処理をフィルタリング手段10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk ( ｋ＝１〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くなる、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk はＮ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大きさが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさであるが、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像の大きさの１／４となっている。このように、細部画像が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、また細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質的に同一の画像であることから、本実施の形態による多重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるものである。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに記憶される。
【００２３】
次いでこのようにして得られた細部画像ｂk に対して強調処理手段３において強調処理が施される。以下強調処理の詳細について説明する。
【００２４】
上述したように画像を多重解像度変換することにより得られる複数の周波数帯域ごとの細部画像ｂk において、原画像に含まれる被写体の輪郭のような成分は、低周波数帯域の画像においてもある程度の大きさの信号値を有するものである。しかしながら、ノイズのような成分は高周波数帯域の画像には含まれるが、低周波数帯域の画像においては消えてしまい信号値としては０に近い値となる。例えば図５に示すように細部画像ｂk と細部画像ｂk よりも低周波数帯域の細部画像ｂk+1 とを比較すると、点Ａ，ＢおよびＣにおいては双方の細部画像が信号値を有するものである。しかしながら点Ｄにおいては細部画像ｂk においては信号値を有するが、細部画像ｂk+1 においては信号値が０となっている。したがって、細部画像ｂk の点Ｄはノイズのように不要な部分であり、他の点Ａ，ＢおよびＣは被写体の輪郭のように必要な部分であると見なすことができる。
【００２５】
したがって、画像の強調を施す所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像について、信号値の絶対値が比較的低い部分は所定の周波数帯域の画像のその部分に対応する部分が信号値を有するものであっても、その部分の信号により表される成分はノイズである可能性が非常に高い。よって、強調処理を施したい周波数帯域の細部画像ｂk よりも低周波数帯域の細部画像（本実施の形態においては１レベル周波数帯域が低い細部画像ｂk+1 ）の信号値を検出し、この信号値の検出の結果、細部画像ｂk+1 における信号値の絶対値が比較的小さい部分に対応する細部画像ｂk の部分については、強調係数を他の部分と比較して小さくして強調を行うようにする。すなわち、図６に示すように細部画像ｂk+1 の信号値の絶対値が大きいほど強調度ｆを大きくするものである。そしてこのようにして決定された細部画像ｂk+1 に基づく強調度ｆ（ｂk+1 ）を下記の式（１）に示すように細部画像ｂk に乗じ、強調画像ｂkpを得る。
【００２６】
ｂkp＝ｂk ×ｆ（ｂk+1 ）                        …(1)
このように所定周波数帯域の細部画像ｂk に対して強調処理を施すことにより、この所定周波数帯域の細部画像ｂk におけるノイズ等の不要な成分は他の必要な成分よりも強調度が小さくなるため、目立たなくなる。
【００２７】
なお、この強調処理において、細部画像ｂk+1 の１つの画素に対応する点は細部画像ｂk において４つある。このため、強調処理のための係数を決定する際には、細部画像ｂk の４つの画素に対応する細部画像ｂk+1 の１つの画素値を補間して、４つの画素にそれぞれ対応する値を得、この値に基づいて強調係数を決定するものである。また、細部画像ｂk の４つの画素に対応する細部画像ｂk+1 １つの画素値を代表させて、この１つの画素値に基づいて４つの画素の強調度を決定するようにしてもよい。
【００２８】
次いで、強調処理が施された周波数帯域の細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像を逆変換する。この逆変換の処理は復元処理手段４において以下のようにして行われる。
【００２９】
図７は細部画像の逆変換の詳細を表す図である。まず、残留画像ｇL が補間手段14により各画素の間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｇL ′とされる。次に加算器15においてその補間された画像ｇL ′と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応する画素同志で加算を行い、加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）を得る。次いでこの加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）は補間手段14に入力され、この補間手段14において各画素の間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｂn-1´とされる。
【００３０】
次いでこの画像ｂn-1 ′は、加算器15において細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂn-2 とされる。
【００３１】
以上の処理を繰り返し、強調画像ｂkpについても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′との加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂkp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理をより高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。
【００３２】
このようにして得られた処理済画像信号Ｓ′は画像出力手段５に入力され、可視像として表示される。この画像出力手段５はＣＲＴ等のディスプレイ手段でもよいし、感光フィルムに光走査記録を行う記録装置であってもよいし、あるいはそのために画像信号を一旦光ディスク、磁気ディスク等の画像ファイルに記憶させる装置であってもよい。
【００３３】
このようにしてラプラシアンピラミッドにより多重解像度に変換された細部画像に対して、所望とする周波数帯域の細部画像に対する強調係数をその所望とする周波数帯域よりも低周波数帯域の細部画像の信号に基づいて設定することにより、所望と周波数帯域の画像はノイズ等の不要な成分はそれ程強調されることなく、被写体の輪郭等の必要な成分のみが強調されることとなる。したがって、強調処理が施された細部画像およびそれ以外の細部画像を逆変換することにより得られる処理済画像は、所望とする周波数帯域の画像が強調されているが、この周波数帯域におけるノイズ等の不要な部分は強調されていないため、ノイズが目立たない観察読影に適した良好なものとなる。
【００３４】
なお、上述した実施の形態においては、画像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラミッドの手法を用いているが、これに限定されるものではなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバンド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するようにしてもよいものである。
【００３５】
ここで、ウェーブレット変換は、周波数解析の方法として近年開発されたものであり、ステレオのパターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされているものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wavelets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossings of a   Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991 ）。
【００３６】
このウェーブレット変換は、
【００３７】
【数１】
0004004561.tif 000002
【００３８】
なる式において信号を複数の周波数帯域ごとの周波数信号に変換するものである。すなわち、関数ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させることによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数から粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数信号を作成することができる。
【００３９】
一方、サブバンド変換は、ウェーブレット変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用いて複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変換方法である。
【００４０】
そして、このようにウェーブレット変換あるいはサブバンド変換により得られた複数の周波数帯域ごとの画像に対して上述したラプラシアンピラミッドの場合と同様に、所望とする周波数帯域の画像に対してこの周波数帯域よりも低周波数帯域の画像の信号値に基づいて強調係数を設定して強調処理を行うことにより、所望とする周波数帯域の画像が強調されるが、この周波数帯域におけるノイズ等の不要な部分は強調されないため、ノイズが目立たない観察読影に適した良好な画像を得ることができる。
【００４１】
また、上述した実施の形態においては強調処理を施す所望とする周波数帯域の画像の強調係数をその周波数帯域よりも一段階低周波数帯域の画像の信号値に基づいて決定するようにしているが、一段階低周波数帯域のみではなく、二段階、三段階あるいはそれ以上低周波数帯域の画像に基づいて決定するようにしてもよいものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像処理方法を実施するための装置のブロック図
【図２】多重解像度分解処理手段の詳細を表す図
【図３】ローパスフィルタを表す図
【図４】ラプラシアンピラミッドが施された複数の周波数帯域ごとの細部画像を表す図
【図５】細部画像ｂk および細部画像ｂk+1 の比較図
【図６】強調度を表すグラフ
【図７】復元処理手段の詳細を表す図
【符号の説明】
１    画像入力手段
２    多重解像度分解処理手段
３    強調処理手段
４    復元処理手段
５    画像出力手段
10    フィルタリング手段
11    補間手段
12    減算器
14    補間手段
15    加算器
【図１】
0004004561.tif 000003
【図２】
0004004561.tif 000004
【図３】
0004004561.tif 000005
【図４】
0004004561.tif 000006
【図５】
0004004561.tif 000007
【図６】
0004004561.tif 000008
【図７】
0004004561.tif 000009