(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を、現在のディテール画像及び少なくとも１個の後続のディテール画像を有する連続的な解像度レベルのディテール画像に分解する段階と、
上記現在のディテール画像の解像度レベルよりも低い解像度レベルを有する上記少なくとも１個の後続のディテール画像の画素値の間の差に依存して上記現在のディテール画像をフィルタ処理する段階であり、それによりフィルタ処理されたディテール画像を生成する段階と、
処理された画像を上記フィルタ処理されたディテール画像から再構築する段階と、
を有する画像処理方法。
【請求項２】
上記現在のディテール画像をフィルタ処理する段階は、上記現在のディテール画像の解像度レベルよりも低い解像度レベルの中で最高の解像度レベルを有する次のディテール画像に依存して行われる、請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
上記現在のディテール画像をフィルタ処理する段階は、上記現在のディテール画像の画素値が加重を付けられた加重平均の計算を含み、
上記加重は、上記後続のディテール画像の画素の画素値の間の差と、上記後続のディテール画像内の上記画素の位置の間の差とに依存する、
請求項１記載の画像処理方法。
【請求項４】
上記加重は、上記後続のディテール画像内の幾つかの位置に関係する上記後続のディテール画像の画素値の勾配に依存する、請求項３記載の画像処理方法。
【請求項５】
上記加重は、上記後続のディテール画像の画素の画素値の間の差と、上記後続のディテール画像内の上記画素の位置の間の差との減少関数として計算される、請求項３記載の画像処理方法。
【請求項６】
上記後続のディテール画像内の夫々の位置での画素値の勾配が、画像のノイズレベルに関係した閾値よりも大きい場合、
上記加重は、主として、上記勾配と上記位置の間の差との間の角度に依存する、請求項３記載の画像処理方法。
【請求項７】
上記現在のディテール画像をフィルタ処理する段階は、最も粗い解像度レベルのディテール画像以外のディテール画像のグループからのディテール画像の画素値の勾配の和に依存して行われる、請求項１又は４記載の画像処理方法。
【請求項８】
上記画像のノイズレベルは、主として上記画像内の画像情報から得られる、請求項１記載の画像処理方法。
【請求項９】
画像を連続的な解像度レベルのディテール画像に分解する分解ユニットと、
上記ディテール画像をフィルタ処理し、それにより、処理されたディテール画像を生成するフィルタであり、現在のディテール画像の解像度レベルよりも低い解像度レベルを有する少なくとも１個の後続のディテール画像の画素値の間の差に依存して調節可能なフィルタと、
処理された画像を上記フィルタ処理されたディテール画像から再構築する統合器と、
を含む画像プロセッサ。
【請求項１０】
請求項９に記載された画像プロセッサを含むＸ線検査装置。
【発明の詳細な説明】
本発明は画像処理方法に関する。本発明は、画像プロセッサ及びＸ線検査装置にも関する。
S.Ranganathによる論文“Image filtering using multiresolution”，IEEE Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence，13(1991)426-440には、画像が連続的な解像度レベルのディテール画像に分解され、フィルタ処理されたディテール画像を生成するためディテール画像がフィルタ処理される画像処理方法が開示されている。処理された画像はフィルタ処理されたディテール画像から再構築される。
引用文献は、多重解像度表現を使用する画像フィルタ処理を開示する。画像フィルタ処理は、画像と２次元マスクのコンボリューションとして突施される。好ましくは、ピラミッド型構造が多重解像度表現に適用される。引用文献において、ピラミッド型構造によって実現された多重解像度表現のディテール画像は、符号化画像と呼ばれる。引用文献には、符号化画像をフィルタ処理することが記載されている。従来の方法は、ノイズ除去と、解像度の損失との間で良好な妥協点を見出すことを目指している。従来の方法は、画像にエッジを残したまま充分にノイズ圧縮できないことが知られている。特に、従来の方法は、高い診断品質を有する処理された医用画像、すなわち、低コントラストを有する小さいディテールが適切に見えるように表示される画像を生成するために適当ではない。
本発明の目的は、従来の方法よりも効果的にノイズを圧縮し、かつ、着目画像情報を保存する画像処理方法を提供することである。
上記本発明の目的は、本発明による画像処理方法によって実現される。本発明の方法は、
画像を連続的な解像度レベルのディテール画像に分解する段階と、
フィルタ処理されたディテール画像を発生させるため上記ディテール画像をフィルタ処理する段階であって、現在のディテール画像の解像度レベルよりも低い解像度レベルを有する少なくとも１個の後続のディテール画像に依存して現在のディテール画像をフィルタ処理する段階と、
処理された画像を上記フィルタ処理されたディテール画像から再構築する段階とを含む。
連続的な解像度レベルのディテール画像は、夫々の空間スケールで画像情報を収容する。ディテール画像は、解像度レベルが低下し、粗さが増大する順序に並べられるので、後続のディテール画像は、現在のディテール画像よりも粗い画像特徴を収容する。精細なディテールは、最も精細な（最高の）解像度レベルを有するディテール画像において顕著であり、粗い特徴は徐々に粗い（低）解像度レベルで顕著になり始める。好ましくは、画像のディテール画像への分解はピラミッド型構造を用いて行われる。かかるピラミッド型構造において、最も精細な解像度レベルはピラミッド型構造の底であり、最も粗い解像度レベルはピラミッド型構造の先端である。ピラミッド型構造において、ディテール画像は、周波数帯域画像、すなわち、空間周波数帯域通過フィルタ処理された画像として導出される。フィルタ処理には、ノイズに起因した画素値の間の差を減少させるようにディテール画像を局所平均化することが含まれる。他の例として、フィルタリング処理は、画素値の非線形変換を含むことがある。画素値は、画像の階調値又は色の値のような輝度値を表す。現在のディテール画像のフィルタリング処理は、１個又は数個の粗い解像度レベルのディテール画像に依存するので、本発明による方法は、数個の解像度レベルで出現する画像構造と、１個又はわずかな数の解像度レベルの画像構造とを識別する。例えば、現在のディテール画像の画素値は、粗い方の解像度レベルに重要な対応した構造が存在する場合に保存されるが、粗い方の解像度レベルに重要な構造が殆ど存在しない場合には、現在のディテール画像の画素値は局所的に平滑化される。とくに、画像の急激なエッジは殆どの解像度レベル毎に出現するが、画像の画素値の広げられた勾配は、殆ど１個又は僅かな数の後続の解像度レベルだけに出現する。数個の低い解像度レベルに依存したフィルタ処理は、フィルタ処理が数個の解像度レベルを有するディテール画像の画素値の勾配の和によって制御されるとき、良好な結果を生ずることが判明した。本発明の方法は、着目画像情報、特に、画像のエッジのような有向構造を保存し、たとえ粗いスケールの画素値の変動を含む画像の部分であってもノイズを圧縮する。フィルタ処理は、現在のディテール画像の空間周波数よりも低い空間周波数を有する画像情報に基づいて調節されるので、このフィルタ処理は、特にノイズに対する感度が無い。この画像処理方法は、特に、Ｘ線画像、磁気共鳴画像若しくは超音波画像のような医用診断画像を処理するために適する。このように処理された医用診断画像は、非常に僅かなノイズ成分を含み、僅かなコントラストしかない微細なディテールを適切に可視化させる。
本発明による方法の有利な実施形態は従属する請求項に記載されている。
本発明による画像処理方法の好ましい一実施例は、次のディテール画像に基づいてフィルタ処理を制御する。着目画像情報に関連する画像構造、例えば、エッジは、次の粗い解像度レベルで非常に強く現れる。現在のディテール画像のフィルタ処理は、現在のディテール画像と次のディテール画像の画像情報間の相関に基づいて制御されるので、現在のディテール画像の着目画像情報を保存したままノイズを圧縮することが効率的に達成される。
本発明による画像処理方法の好ましい一実施例は、後続のディテール画像の画素値の間の差に基づいてフィルタ処理を制御する。画像構造は、主として画素値の間の差によって表現される。特に、エッジの形式の画像構造は、画像の種々の位置に画素値の間の差を生ずる。現在のディテール画像は、画素値の間のかなり小さい局所的な差、特に、画素値の小さい勾配が存在する後続の解像度レベルのディテール画像中の場所に対応した場所で強くフィルタ処理され、すなわち、平滑化される。現在のディテール画像の画素値は、画素値の間のかなり大きい局所的な差、特に、画素値の大きい勾配が存在する後続の解像度レベルのディテール画像中の場所に対応した場所で保存される。画像構造は、主としてエッジ若しくはラインのような有向構造によって表現される。これらの構造は、画像の一方向の強度に強い変動を有し、一方、この方向に対し直角な方向での強度変動は小さい。かかる画像構造の近傍で、画素値の勾配は、高い強度と、画像構造の向きに直交した方向とを有する。勾配と直交した方向、すなわち、画像構造の長手方向の局所平均化は、視覚的に重要な強度変動の大きさに影響を与えず、特に、画像構造方向の変動は主としてノイズに起因する。
エッジ、若しくは、他の急激な変化は、数個の解像度レベルのディテール画像に強い局所的勾配を生じさせる。その上、最大局所変動の方向、すなわち、勾配の方向は、数個の解像度レベルのディテール画像の間で実質的に一致する。勾配の強度は、変化の急峻さ及び構造のサイズに依存してレベルとレベルの間で変わる。したがって、種々の解像度レベルに対する勾配に含まれる情報は隣接した解像度レベルに対する勾配に含まれる情報と類似する。粗い方の解像度レベルに含まれる情報は、ノイズによる影響を殆ど受けないので、非常に信頼性が高い。後続、好ましくは、次のディテール画像内の強い構造は、現在のディテール画像中の着目画像情報が保存されるように画素値を保存すべく現在のディテール画像のフィルタを制御する。
本発明による画像処理方法の好ましい一実施例において、現在のディテール画像のフィルタ処理は、現在のディテール画像の加重平均の計算を含む。現在のディテール画像の画素値のフィルタ処理は、現在のディテール画像の局所加重平均の計算を含む。特に、現在のディテール画像のフィルタ処理は、現在のディテール画像内の隣接した画素の加重平均の計算を含む。加重平均に用いられる加重は、隣接した画素がフィルタ処理されるべき画素に対して現在のディテール画像内で存在する方向を検出し、少なくとも１個の粗い方のレベルでその検出された方向における画素値の間の差の大きさを計算することにより獲得される。この差が大きい程、選択される加重は小さくなる。加重は現在のディテール画像内で画素値が離れるにつれて大きさが低くなるので、現在のディテール画像内の局所平均化が実現される。後続のディテール画像の画素値と、現在のディテール画像の対応した画素値との間の差、特に、勾配の差が大きくなると共に、加重は小さくなるので、現在のディテール画像において、フィルタ処理は現在のディテール画像の画素値を非常に良く保存する。加重は、後続のディテール画像内の画素値の間の差が大きくなると共に、現在のディテール画像の加重平均の計算が考慮する画素値が含まれる領域は狭くなるような性質がある。好ましくは、加重は、現在のディテール画像中の着目位置が離れるにつれて小さい強度を有し、加重は、後続のディテール画像内の勾配が現在のディテール画像内の着目位置に対応した位置で大きい強度を有する程、小さい強度を有する。また、加重は、特に、後続のディテール画像中の着目位置の間の差に関する勾配の着目方向に依存する。したがって、加重は、後続の画像内の画像情報中の有向構造を考慮する。特に、画素値の勾配が後続のディテール画像中の着目位置の間の差に対し横向きになるとともに、加重の大きさは小さくなる。画像のノイズを圧縮するため、個別のディテール画像において、画像値は、着目しているディテール画像の画素値と、隣接した画素に対する対応した値との加重和によって置換される。着目画素から隣接画素の中のある画素に向かうベクトルが、低い方の一つの解像度レベルの対応した勾配と実質的に平行である場合、加重は画像を不鮮明にさせないように小さくなり、上記ベクトルが勾配ベクトルの方向と直交する場合、加重はノイズを圧縮するため大きくなる。かくして、画素値が現在のディテール画像中で局所的に平滑化、すなわち、平均化されるにつれて、後続のディテール画像内の対応した構造が少なくなるので、現在のディテール画像からノイズが除去され、着目画像情報、特に、有向構造が保存される。画像の有向構造は適切に考慮されるので、本発明による画像処理方法は、特に、患者の脈管系を映像化する医用画像、或いは、血管に挿入された薄いカテーテルを映像化する医用画像の処理に適する。
加重は後続のディテール画像の画素値の勾配が画素と画素の間で変化し得ることを考慮する。かくして、特に、画像中の湾曲したエッジは、フィルタ処理を制御するため適切に考慮される。重要な情報を表現する画像中のエッジは湾曲することがあり、このような状況は医用診断画像の場合に屡々起こる。好ましくは、少なくとも１個の粗い方の解像度レベルにおける画素値間の差の大きさは、フィルタ処理されるべき画素と、フィルタ処理に使用される隣接画素との両方に対し計算される。２個の差の中の少なくとも一方が大きい場合、加重は小さくなるよう選択することが好ましい。このような湾曲した構造の場合、勾配の方向は構造の向きに沿って変化する。したがって、フィルタ処理されるべき画素及び隣接画素における勾配は、別々の方向に向く場合がある。すなわち、フィルタ処理されるべき画素における勾配に対し直角方向に在る隣接画素は、隣接画素の勾配の方向に存在することが必要である。
第２に、有向構造がエッジではなくラインである場合、勾配の大きさは、厳密にライン上で最小値に達し、ライン方向に向くことがある。このラインの近傍の画素は、ラインに直交した強い勾配を示す。
上記二つのケースのいずれにおいても、低い方の一つの解像度レベルから計算された勾配が、平均化されるべき画素又は隣接画素において、フィルタ処理されるべき画素から隣接画素に向かうベクトルの方向と実質的に一致するとき、局所平均の計算用の加重は低下される。
本発明による画像処理方法の好ましい一実施例において、加重は、主として、上記の勾配と位置の差との間の角度に依存する。
後続のディテール画像内の勾配が画像のノイズレベルに対し大きい強度を有するとき、加重は、後続のディテール画像内の着目位置の差に対する勾配の方向に非常に実質的に依存することはない。特に、勾配が後続のディテール画像内の着目位置の間の差に厳密に直交することのない方向を有するとき、殆どの全ての加重がゼロに近づくことは防止される。このように、後続のディテール画像のマトリックスに関するスプリアスな感度が防止される。
本発明による画像処理方法の好ましい一実施例において、最も粗い解像度レベルは、フィルタ処理の制御から除外される。最低、すなわち、最も粗い解像度レベルのディテール画像の勾配は、主として、画像中の直線的な勾配、すなわち、画素値が画像内の実質的に一方向で直線的に増加する大領域を表現する。かくして、最も粗い解像度レベルはフィルタ処理の制御から除外されるので、画像内の直線的な勾配によってフィルタ処理に影響が与えられることは回避される。勾配の和は、特に、画像内のエッジの位置及び強度を表現する。
本発明による画像処理方法の好ましい一実施例において、画像のノイズレベルは、主として画像の画像情報から得られる。ノイズレベルが画像内の画素値と共に変化するとき、処理中、特に、フィルタ処理中に自動的に、実際のノイズレベルが考慮される。画像情報からノイズレベルを取得することは、かなり簡単であり、複雑ではない計算を必要とする。屡々、画素値とノイズレベルとの間には、例えば、ノイズを発生させる特定の確率過程に起因して、所定の関係がある。特に、Ｘ線画像の場合、ノイズレベルは画像の画素値に依存する。このノイズレベルの特性は、Ｘ線画像を形成するため利用されたＸ線放射中の量子ショットノイズに起因する。国際特許出願WO 96/01426には、特に、Ｘ線画像のノイズレベルは、本質的に、Ｘ線画像の画像情報だけから獲得し得ることが記載されている。Ｘ線画像を発生させるため利用されたＸ線検査装置のセッティングに関係した数個のパラメータが更に考慮されるとき、屡々、ノイズレベルに対する非常に正確な結果が得られる。
本発明による画像プロセッサは、
画像を連続的な解像度レベルのディテール画像に分解する分解ユニットと、
現在のディテール画像の解像度レベルよりも低い解像度レベルを有する少なくとも１個の後続のディテール画像に依存して調節可能であって、フィルタ処理されたディテール画像を発生させるため上記ディテール画像をフィルタ処理するフィルタと、
処理された画像を上記フィルタ処理されたディテール画像から再構築する統合器とを含む。
本発明による画像プロセッサは、特に、上記の本発明による画像処理方法を実施するため適する。
上記画像処理方法は、特に、コンピュータ断層撮影法を含むＸ線映像化によって発生された画像、並びに、磁気共鳴映像化、超音波又は電子顕微鏡によって発生された画像を処理するため利用される場合に有利であることに注意する必要がある。Ｘ線検査装置は、Ｘ線検出器、特に、画像増倍器−テレビジョン回路又は画像センサマトリックスを含む。Ｘ線検出器は、Ｘ線画像から画像信号、特に電子映像信号を取得する。画像プロセッサは画像信号を処理し、処理された画像信号を発生させる。処理された画像信号は、Ｘ線画像内の画像情報を高い診断品質で表示するため適する。
本発明による画像プロセッサの機能は、適切にプログラムされたコンピュータによって実施してもよい点に注意する必要がある。或いは、画像プロセッサは、画像プロセッサの機能を実施するように設計された専用マイクロプロセッサを具備してもよい。
本発明の上記の面及び他の面は、以下に記載される実施例及び添付図面を参照して説明される。図面中、
図１は、本発明による画像プロセッサの一実施例を概略図であり、
図２は、本発明による画像プロセッサの他の実施例の概略図であり、
図３は、本発明による画像プロセッサの分解ユニットの概略図であり、
図４は、本発明による画像プロセッサの統合器の概略図であり、
図５は、本発明が利用されるＸ線検査装置の概略図である。
図１は、本発明による画像プロセッサの概略図である。入力画像信号ａ0は分解ユニット２に供給され、分解ユニット２は、複数のディテール画像信号、特に、幾つかの解像度レベルの周波数帯域画像信号を発生する。各ディテール画像は、異なる空間スケールの、より低い解像度レベルの画像ディテールを含み、低い解像度レベルの画像は粗いディテールを含む。入力画像信号ａ0の信号レベルは、入力画像の画素値を表現する。分解ユニットの動作は図３を参照して後で詳述される。本例の場合、４個の分解レベルが図示されているが、実際上、より多数の解像度レベルを利用してもよく、例えば、１ｋ×１ｋ（１０２４×１０２４）個の画素を有する入力画像に対し、５又は６個の解像度レベルが使用される。各解像度レベル毎に、ディテール画像信号、特に、高域周波数帯域信号ｈkが形成され、最低の解像度レベルで、低域周波数帯域信号１3が形成される。増加する指数ｋは低い方の解像度レベルを示す。最高の解像度レベル（すなわち、０番目のレベル）で、高域周波数帯域信号ｈ0はフィルタ４１に供給され、フィルタ４１はフィルタ処理されたディテール信号、特に、フィルタ処理された高域周波数帯域信号を統合ユニット３に供給する。低い方の解像度レベルで、高域周波数帯域信号ｈkはフィルタ４２，４３に供給され、フィルタ４２，４３は、フィルタ処理されたディテール画像を統合ユニット３に供給する。また、最低の解像度レベルの低域周波数帯域画像信号１3は統合ユニット３に供給される。処理された画像信号
0004363667.tif 000002
は、夫々の解像度レベルの種々のフィルタ処理されたディテール画像信号から統合ユニット３を用いて再構築される。統合ユニット３の動作は図４を参照して後述される。
フィルタ４１，４２，４３は、夫々の解像度レベルでディテール画像信号ｈ0，ｈ1，ｈ2及びｈ3の画素値の局所加重平均を計算する。フィルタ処理されたディテール画像ｈkを発生する夫々のフィルタ４１，４２及び４３は、次の粗い解像度レベルのディテール画像の勾配ｇk+1に基づいて調節される。
特に、フィルタ処理されたディテール画像の画素値
0004363667.tif 000003
は加重平均
0004363667.tif 000004
として計算される。式中、Ｓは、一般的に位置ｘの周辺の小領域を表し、好ましくは、Ｓは現在のディテール画像内の現在の位置ｘの隣接画素により構成される。加重係数αは正規化され、領域Ｓに関する和は単位元１と一致する。加重係数αは局所勾配及び距離ベクトルΔｘの減少関数であり、加重係数の具体的な形式は、
α（Δｘ，ｘ，ｇk+1）＝β（Δｘ）ｒ［ｇk+1（ｘ），Δｘ］ｒ［ｇk+1（ｘ＋Δｘ），Δｘ］
であり、式中、滑らかな減少関数ｒは、例えば、ガウス関数
0004363667.tif 000005
である。
関数ｒの減少の速度は、分母関数νによって決まる。分母関数は勾配が増加するにつれて増加するので、平均化の影響は、対応した大きい勾配が次の粗い解像度レベルに存在するとき、現在のディテール画像おいてより局所的に強くなる。また、通常、勾配のノイズに起因した寄与分が存在することを考慮する点が有利である。特に、Ｘ線画像の場合、量子ショットノイズは入力画像信号にノイズ成分を生じさせ、このノイズ成分はディテール画像信号に伝播される。分母関数は、非常に大きい勾配に対し平均化が着目位置を越えた広い領域に亘って効果的であるように配置され、勾配がノイズレベルを下回るとき、平均化は着目位置の狭い近傍に効果的に集中される。適当な分母関数は次式で表されることが分かる。
0004363667.tif 000006
式中、σ2（ｇ）は、勾配の分散であり、勾配中のノイズ成分の公正な推定量である。スカラーパラメータのｃ，ｔ及びＬは、分母関数の種々の項の相対的な大きさを設定することができるように調節可能である。スカラーパラメータは、フィルタ処理が画像中の細長い構造を保存するため所望の方向性感度を有するよう経験的に設定可能である。分母関数の方向性感度は、パラメータＬによって制御され、すなわち、非常に大きい勾配に対し、分母関数は、主として、勾配とベクトルΔｘの間の角度に漸近的に依存し、
0004363667.tif 000007
と表される。
図３は、図１の画像プロセッサの分解ユニット２の概略図である。画像信号ａ0は低域ダウンサンプリングフィルタ１０１及び１０２に供給され、低域ダウンサンプリングフィルタ１０１及び１０２は、画像の２方向（ｘ及びｙのように示される）に低域フィルタ処理と、例えば、倍率２のダウンサンプリング演算を実行する。ダウンサンプリングは、画素値を一つおきに取り除くことにより簡単に実行される。低域ダウンサンプリングされた信号ａ1は補間器２００に供給される。補間器２００は、一対の低域アップサンプリングフィルタ１１１及び１１２により形成され、低域アップサンプリングフィルタ１１１及び１１２は、ｘ及びｙの両方向でアップサンプリング演算を実行する。低域アップサンプリングフィルタ１１１及び１１２の補間器としての動作は、信号ａ1の連続した画素値の間にゼロを挿入し、平滑化演算を実行するため役立つ。低域ダウンサンプリングフィルタ１０１及び１０２と、低域アップサンプリングフィルタ１１１及び１１２は、同一若しくは異なるカットオフ周波数を有する。補間器２００は、低域周波数帯域画像信号１0を取り出し、この画像信号１0は減算器１２０によって入力画像信号ａ0から減算され、高域周波数帯域画像信号ｈ0を形成する。信号ａ1及び１0は、低域ダウンサンプリングフィルタ１０１及び１０２のカットオフ周波数に対応した少なくとも１個の空間スケールに関して変化する画像情報を含む。
信号ａ1は、次に、信号ａ2を形成するため、一対の低域ダウンサンプリングフィルタ１０３及び１０４に伝達される。低域周波数帯域画像信号１1は、一対の低域アップサンプリングフィルタ１１３及び１１４により構成された補間器２０１を用いて信号ａ2から取り出される。信号ａ2及び１1は、低域ダウンサンプリングフィルタ１０３及び１０４のカットオフ周波数に対応した少なくとも１個の空間スケールに関して変化する画像信号を含む。減算器１２１を用いることにより、第１の解像度レベルに対する高域周波数帯域画像信号ｈ1が信号ａ1及び１1から導出され、
ｈ1＝ａ1−１1
として表される。
信号ａ2は、次に、信号ａ3を形成するため、一対の低域ダウンサンプリングフィルタ１０５及び１０６に伝達される。低域周波数帯域画像信号１2は、一対の低域アップサンプリングフィルタ１１５及び１１６により構成された補間器２０２を用いて信号ａ3から取り出される。減算器１２２を用いることにより、第２の解像度レベルに対する高域周波数帯域画像信号ｈ2が信号ａ2及び１2から導出される。信号ａ3及び１2は、低域ダウンサンプリングフィルタ１０５及び１０６のカットオフ周波数に対応した少なくとも１個の空間スケールに関して変化する画像信号を含む。
信号ａ3は、次に、信号ａ4を形成するため、一対の低域ダウンサンプリングフィルタ１０７及び１０８に伝達される。低域周波数帯域画像信号１3は、一対の低域アップサンプリングフィルタ１１７及び１１８により構成された補間器２０３を用いて信号ａ4から取り出される。減算器１２３を用いることにより、第３の解像度レベルに対する高域周波数帯域画像信号ｈ3が信号ａ3及び１3から導出される。信号ａ4及び１3は、低域ダウンサンプリングフィルタ１０７及び１０８のカットオフ周波数に対応した少なくとも１個の空間スケールに関して変化する画像信号を含む。
当業者に明らかなように、連続的な解像度レベルに対する周波数帯域画像信号への分解は、図３の実施例に示されるような４レベル（第０レベルから第３レベルまで）を超えて続けることができる。
第４図は、図１の画像プロセッサの統合器５の概略図である。統合器５は、信号
0004363667.tif 000008
を形成するため、最低（本例の場合に第２の）解像度レベルの低域周波数帯域画像信号
0004363667.tif 000009
を高域処理された周波数帯域画像信号
0004363667.tif 000010
に加算する加算器１２９を含む。低域アップサンプリングフィルタ１３９及び１４０によって形成された補間器１４９は第１の解像度レベルの低域処理された周波数帯域画像信号
0004363667.tif 000011
を得る。統合器５は、信号
0004363667.tif 000012
を形成するため、最低から２番目に低い（本例の場合に第２の）解像度レベルの低域周波数帯域画像信号
0004363667.tif 000013
を高域処理された周波数帯域画像信号
0004363667.tif 000014
に加算する加算器１３０を更に有する。低域アップサンプリングフィルタ１４１及び１４２によって形成された補間器１５０は、第１の解像度レベルの低域処理された周波数帯域画像信号
0004363667.tif 000015
を得る。別の加算器１３１は、信号
0004363667.tif 000016
を形成するため、第１の解像度レベルの高域処理された周波数帯域画像信号
0004363667.tif 000017
を信号
0004363667.tif 000018
に加算する。第０番目の解像度レベルの低域処理された周波数帯域画像信号
0004363667.tif 000019
は別の補間器１５１を用いて信号
0004363667.tif 000020
から得られる。最後に、第０番目の解像度レベルのフィルタ処理された出力信号
0004363667.tif 000021
は、更に別の加算器１３２によって形成され、この加算器１３２は、信号
0004363667.tif 000022
と信号
0004363667.tif 000023
を加算する。信号レベル、すなわち、フィルタ処理された出力信号
0004363667.tif 000024
の信号振幅は、フィルタ処理された出力画像の画素値を表現する。補間器１５１は、２個の低域アップサンプリングフィルタ１４３及び１４４を含む。補間器１５０及び１５１は、分解ユニット２の補間器２００及び２０１と同様に動作する。補間器１５０及び１５１の低域アップサンプリングフィルタの周波数特性は、別個の解像度レベルで夫々の対応した解像度レベルの低域アップサンプリングフィルタ１１１乃至１１８の周波数特性に正確に整合しなければならないことに注意する必要がある。この正確な整合は、分解と統合の組み合わされた処理における画像情報の損失を回避するため要求される。
図５は、本発明による画像プロセッサを具備したＸ線検査装置の概略図である。Ｘ線検査装置１１は、例えば、放射線検査を受ける患者のような対象１３をＸ線ビーム１４で照射するＸ線源１２を含む。患者のＸ線吸収率は局部的に変化するため、Ｘ線影像がＸ線検出器１６のＸ線感知面１５に形成される。電子画像信号はＸ線検出器によってＸ線画像から抽出される。特に、Ｘ線検出器は、Ｘ線感知面１５を組み込む入射部１８を有するＸ線画像増倍器１７を含む。入射部１８に入射したＸ線放射は、画像伝搬電子ビームに変換され、個の電子ビームは出射ウィンドウ１９に明度光学画像を発生させる。入射部は、シンチレータースクリーン３０の形状を有するＸ線感知面と、光陰極３１とを有する。入射Ｘ線は、シンチレータースクリーンにおいて、例えば、光陰極３１が感応する青色又は紫外線光に変換される。光陰極３１によって発生された電子ビーム３２は、電子光学系によって、出射ウィンドウ１９に被覆された蛍光スクリーン３３上に映像化される。電子光学系は、光陰極３１と、中空陽極３４と、多数の電極３５とを含む。カメラ２０は明度光学画像をピックアップするように配置され、カメラの端には、カメラ２１を出射ウィンドウ１９に光学的に結合するため光カップリング２１、例えば、レンズ系が設けられている。カメラの出力の電子画像信号は、入力画像信号ａ0として、本発明による画像プロセッサ１に供給される。出力信号
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はフィルタ処理された出力画像を表し、その出力画像中で、ノイズは実質的に圧縮され、微細なディテールが保存されている。実際上、４〜５ｄＢのノイズ圧縮が達成され得る。したがって、フィルタ処理された出力画像は、Ｘ線照射量が少ない場合でも、高い診断品質を有する。
種々の解像度レベルにおけるフィルタの調節を説明するため、再度図１を参照する。次の粗い解像度レベルのフィルタ処理された画像信号から局所差ｄk+1を得る減算器５１，５２，５３が設けられている。例えば、減算器５１は、加算ユニット５４と、アップサンプルラ５６と、低域フィルタ５９と共に、フィルタ４１を制御するため利用され局所勾配ｇ1を得る。そのため、低域フィルタ５９はフィルタ４１の制御入力６１に接続される。詳述すると、減算器は、画素値の間の差を計算し、減算器５１によって発生された差ｄiは、加算ユニット５４によって加算し、アップサンプラ５６によって勾配ｇkを表現する信号にゼロを挿入することにより、次の粗い解像度レベルからの対応した勾配ｇk+1を用いて補間される。アップサンプル処理によって、勾配を表現する信号は、次の低い（より粗い）解像度レベルのフィルタ処理されたディテール画像信号と合成されるため適当になる。さらに、低域フィルタ５９は、隣接した解像度レベルの勾配が徐々に補間されるように、アップサンプル処理された信号を平滑化し、夫々の解像度レベルの異なるディテール画像内の画素の間の有効距離の間の差が補償されるように勾配をある係数で分割する。特に、加算ユニット５４とアップサンプラ５６と低域フィルタ５９は、補間器を形成する。同様に、第１の解像度レベルのフィルタ４２は、第２の解像度レベルの勾配ｇ2に基づいて調節される。この第２の解像度レベルの勾配ｇ2は、減算器５２を、加算ユニット５５とアップサンプラ５７と低域フィルタ６０と共に用いることによって得られる。また、第２の解像度レベル、すなわち、最高の次の（２番目に粗い）解像度レベルのフィルタ４３は、補間されていない最高解像度レベルの勾配ｇ3に基づいて調節される。或いは、局所勾配ｇ1,2は、図１に破線で示されるように高域周波数帯域画像信号ｈ1,2から取り出してもよい。
図２は、本発明による信号プロセッサの他の実施例を示す図である。減算器５１，５２，５３及び補間ユニットは、連続的な解像度レベルでフィルタ処理されたディテール画像の補間の画素値の勾配が計算されるように配置される。かくして、実際上、補間ユニットと減算器は、図１の実施例の場合に対し入れ替えられている。最低レベルにおいて、ディテール画像ｈ3の勾配は、別の減算器６５によって計算される。最も粗い解像度レベルのディテール画像の勾配は、最も粗い解像度レベルに対しフィルタ４４を制御するため使用される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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