(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の画像の各画素における画素値の絶対値が第１の閾値以上となる画素については画素値を抑制し、前記第２の閾値以上第１の閾値未満となる画素については画素値を強調し、前記第２の閾値未満の画素については画素値を変更しない強調抑制処理を施し、
該強調抑制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画像に分解する分解手段と、
該複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯域の画像に対して、該所定の周波数帯域の画像の各画素における画素値の絶対値が第１の閾値以上となる画素については画素値を抑制し、前記第２の閾値以上第１の閾値未満となる画素については画素値を強調し、前記第２の閾値未満の画素については画素値を変更しない強調抑制処理を施す強調抑制処理手段と、
該強調抑制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強調処理などの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乗じ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、画像を多重解像度空間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を表す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 ”SPIE  Vol.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強調処理を施し、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済画像を得る方法が上記特開平6-301766号に記載されている。この方法は、各周波数帯域の画像信号に対して、下記の式
ｙ＝−ｍ×（−ｘ／ｍ）p （ｘ＜０）
ｙ＝ｍ×（−ｘ／ｍ）p （ｘ≧０）
但し、ｘ：画像の各画素における画素値
ｙ：強調処理が施された画像の各画素における画素値
ｍ：画素の取り得る値の範囲（例えば、画素の取り得る値の範囲が１０ビットである場合ｍ＝１０２３となる。）
により画像の強調を行うものである。すなわち、ｐの値が１より小さいければ強調度が大きく、ｐの値が１より大きいほど強調度が小さくされて画像の強調が行われる。そして上記特開平6-301766号に記載されている方法は、上記式におけるｐの値を０から１の範囲で選択し、これにより強調処理を施すべき画像内のすべての画素の画素値に対して強調度を１より大きくして強調処理を施すものである。すなわち、画像の画素値に関わらず、すべての画素値に対して１より大きい強調度となるような強調処理を施すものである。そして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】
上述した多重解像度変換により得られる複数の周波数帯域の画像のうち、比較的高周波数帯域の画像については、観察の対象となるエッジなどの比較的細かい部分を表すものであるため、ある画素における信号値はその画素の比較的近傍の画素とのコントラストの差を表すものとなっている。一方、比較的低周波数帯域の画像ついては、原画像の背景の緩やかな変化を表すため、ある画素における信号値はその画素から比較的離れた画素とのコントラストの差を表すものとなっている。したがって、比較的低周波数帯域の画像における画素値は、高周波数帯域の画像における画素値と比較して値がより大きいものである。
【０００８】
例えば、比較的高濃度の観察の対象となる部分が存在する画像において、その部分の周囲が低濃度の場合は周囲の領域とのコントラストが比較的大きいため観察がし易いものである。しかしながら、その部分の周囲が比較的高濃度の場合は周囲とのコントラストがそれほど大きくないため、観察がしにくいものである。
【０００９】
このような画像において、上述した特開平6-301766号に記載されている方法により強調処理を施すと、周囲とのコントラストがそれほど大きくない観察の対象となる部分については、この部分とともにその周囲も強調されてしまうため、強調処理を施しても観察の対象となる部分は見にくい状態のままであった。
【００１０】
本発明による発明は上記事情に鑑み、周囲の領域とのコントラストがそれほど大きくない部分をより見易くす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。
【００１１】
【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、分解された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の画像の各画素における画素値が所定の閾値以上となる画素に対する強調度を他の画素に対する強調度よりも小さくして強調処理を施し、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処理済画像信号を得ることを特徴とするものである。
【００１２】
ここで、強調度を小さくするとは、強調度を弱める場合、すなわち抑制する場合をも含むものである。
【００１３】
【発明の効果】
画像を多重解像度空間に変換することにより得られる複数の周波数帯域の画像のうち、比較的高周波数帯域の画像については、観察の対象となる比較的細かい部分を表すものであるため、ある画素における信号値はその画素の比較的近傍の画素とのコントラストの差を表すものとなっている。一方、比較的低周波数帯域の画像ついては、原画像の背景の緩やかな変化を表すため、ある画素における信号値はその画素から比較的離れた画素とのコントラストの差を表すものとなっている。したがって、比較的低周波数帯域の画像における画素値は、高周波数帯域の画像における画素値と比較して値がより大きいものである。
【００１４】
本発明による画像処理方法および装置はこの点に鑑みてなされたものであり、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、強調処理を施すべき所定の周波数帯域の画像に対して、各画素における画素値が所定の閾値よりも大きい場合に、その画素における強調度を他の画素における強調度よりも小さくして強調処理を施すようにしたものである。したがって、画素値が比較的大きい値を有する低周波数帯域の画像においては強調度が小さくなり、画素値が比較的小さい高周波数帯域の画像においては強調度が大きくなる。そしてこれにより、観察の対象となる部分の周囲の濃度が比較的大きく、観察対象部分が見にくい場合であっても、観察対象部分の周囲の強調度は小さくされるとともにこの部分が強調されるため、対象とする部分がより観察し易いものとすることができる。
【００１５】
【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。
【００１６】
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、強調処理手段３において施される強調処理の強調度のテーブルを記憶するテーブル記憶手段６とからなるものである。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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 ′は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。
【００２０】
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ｇ 1′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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
例えば、図５(a) に示すような信号値を有する画像において、部分Ａと、部分Ｂとを比較すると、部分Ａの周囲は比較的低濃度であり、部分Ｂの周囲は比較的高濃度であることから、画像上においては部分Ｂは部分Ａと比較して見にくいものとなっている。このような場合、部分Ｂの周囲の濃度を低くすることにより部分Ｂはより見易いものとなる。本発明による画像処理方法および装置はこの点に鑑みてなされたものであり、多重解像度空間に変換された細部画像ｂk のうち強調処理を施すべき所定の周波数帯域のについて、細部画像ｂk の画素値を所定の閾値αと比較し、画素値がこの閾値αより大きい場合は強調度を小さくし、画素値が閾値αよりも小さい場合は強調度を大きくするようにしたものである。例えば、図５(a) に示す信号値を有する画像を上述したラプラシアンピラミッドの手法により多重解像度空間に変換すると、比較的高周波数帯域の信号は図５(b) に、比較的低周波数帯域の信号は図５(c) に示すようなものとなる。ここで、図５(c) に示す低周波数帯域の信号は図５(b) に示す高周波数帯域の信号と比較して、部分Ｂに対応する領域において、信号値が他の領域よりも大きくなっている。そしてこの信号値を閾値αと比較して強調度を決定する。
【００２７】
この強調度を決定するための、テーブル記憶手段６に記憶されたテーブルＴ１を図６に示す。図６に示すようにテーブルＴ１により細部画像ｂｋ  の信号値の絶対値が閾値αよりも大きいときは信号は抑制され、信号値の絶対値が閾値αよりも小さいときは信号は強調される。ここで、図６においてｍは画素の取り得る値の範囲を示し、例えば画素の取り得る値の範囲が１０ビットである場合ｍ＝１０２３となる。そしてこのような場合、閾値αは２５６程度となる。そしてこのテーブルＴ１に基づいて、図５(b) に示す高周波数帯域の画像および図５(c) に示す低周波数帯域の画像に対して強調処理を施す。
【００２８】
このような強調処理により、図５(c) に示す低周波数帯域の画像においては図５(f) に示すように信号が抑制され、図５(b) に示す高周波数帯域の画像においては図５(e) に示すように信号が強調される。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。この処理済画像信号Ｓ′は図５(d) に示すように、部分Ｂの周囲の信号値が原画像と比較して小さくなっている。
【００３３】
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。
【００３４】
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、強調処理を施すべき所望とする周波数帯域の細部画像に対する強調度をその所望とする周波数帯域の画像における画素の画素値に基づき、画素値が所定の閾値αよりも大きい場合は強調度を抑制し、閾値αよりも小さい場合は強調度を大きくするような処理を施すようにしたため、上述した図５(a) に示すように観察の対象となる部分の周囲の濃度が比較的高いような場合であっても、その周囲の濃度が低くなり、したがって、観察の対象となる部分の周囲とのコントラストが明瞭となり、観察がよりし易いものとなる。
【００３５】
なお、上述した実施の形態における閾値αの値は、例えば画素の取り得る値の範囲が１０ビットである場合２５６程度にすればよいが、この閾値αの値はこれに限定されるものではなく、画素の取り得る値の範囲あるいは画像の種類などに応じて種々変更可能なものである。
【００３６】
また、上述した実施の形態においては、強調度を決定するためのテーブルＴ１を図６に示すようなものとしているが、これに限定されるものではなく、例えば図８に示すようなテーブルＴ２を用いるようにしてもよい。図８に示すように、テーブルＴ２は画素値の絶対値が閾値αよりも大きい場合は信号を抑制し、画素値の絶対値が閾値βよりも小さいときは信号に対して強調も抑制も行わないようにしたものである。このようなテーブルＴ２を用いることにより、ノイズと見なせる非常に画素値が小さい部分は強調されないこととなり、ノイズが目立たない高画質の処理済画像を得ることができる。
【００３７】
また、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。
【００３８】
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 ）。
【００３９】
このウェーブレット変換は、
【００４０】
【数１】
0004004562.tif 000002
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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、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。
【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】画像信号値の変化を表す図
【図６】強調度を表すテーブル
【図７】復元処理手段の詳細を表す図
【図８】強調度を表すテーブル
【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
６    テーブル記憶手段
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】
0004004562.tif 000003
【図２】
0004004562.tif 000004
【図３】
0004004562.tif 000005
【図４】
0004004562.tif 000006
【図５】
0004004562.tif 000007
【図６】
0004004562.tif 000008
【図７】
0004004562.tif 000009
【図８】
0004004562.tif 000010