(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、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得る画像処理方法において、
前記原画像信号を多重解像度変換することにより複数の周波数帯域に分解して複数の帯域制限画像信号を作成し、
該複数の帯域制限画像信号のそれぞれからノイズ成分を分離して複数のノイズ帯域制限画像信号を得、
該複数の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、前記原画像のエッジ成分以外の高周波成分を表す、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得、
前記複数の帯域制限画像信号のそれぞれに対して所定の変換関数に基づいて変換処理を施して複数の変換帯域制限画像信号を得、
該複数の変換帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより、前記原画像の高周波成分に関する信号を得、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施す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、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得る画像処理方法において、
前記原画像信号を多重解像度変換することにより複数の周波数帯域に分解して複数の帯域制限画像信号を作成し、
該複数の帯域制限画像信号のそれぞれからノイズ成分を分離して複数のノイズ帯域制限画像信号を得、
該複数の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、前記原画像のエッジ成分以外の高周波成分を表す、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得、
前記複数のノイズ帯域制限画像信号および前記複数の帯域制限画像信号のそれぞれに対して所定の変換関数に基づいて変換処理を施して複数の変換ノイズ帯域制限画像信号および複数の変換帯域制限画像信号を得、
該複数の変換ノイズ帯域制限画像信号および前記複数の変換帯域制限画像信号をそれぞれ逆多重解像度変換することにより変換ノイズ信号および変換画像信号を得、
該変換画像信号から前記変換ノイズ信号を減算することにより、前記原画像の高周波成分に関する信号を得、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施す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、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得る画像処理方法において、
前記原画像信号を多重解像度変換することにより複数の周波数帯域に分解して複数の帯域制限画像信号を作成し、
該複数の帯域制限画像信号のそれぞれからノイズ成分を分離して複数のノイズ帯域制限画像信号を得、
該複数の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、前記原画像のエッジ成分以外の高周波成分を表す、前記原画像信号と同一画素数のノイズ信号を得、
前記複数の帯域制限画像信号のそれぞれから前記ノイズ成分を除去して複数のノイズ除去帯域制限画像信号を得、
該複数のノイズ除去帯域制限画像信号のそれぞれに対して所定の変換関数に基づいて変換処理を施して複数の変換ノイズ除去帯域制限画像信号を得、
該複数の変換ノイズ除去帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより、前記原画像の高周波成分に関する信号を得、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施すことを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
前記帯域制限画像信号により表される各周波数帯域の画像が、その周波数帯域に応じた画素数を有することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記高周波成分に関する信号が、前記原画像信号と同一画素数であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項６】
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１から５のいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項７】
最低周波数帯域の帯域制限画像信号以外の帯域制限画像信号から前記ノイズ信号および前記高周波成分に関する信号を得ることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記所定の変換関数は、非線形関数であ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】
前記画像処理は、周波数強調処理であ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】
前記画像処理は、ダイナミックレンジ圧縮処理であることを特徴とする請求項１から９のいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記ノイズ成分の分離を、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うことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項１２】
原画像を表す原画像信号に対して、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得る画像処理装置において、
前記原画像信号を多重解像度変換することにより複数の周波数帯域に分解して複数の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、
該複数の帯域制限画像信号のそれぞれからノイズ成分を分離して複数のノイズ帯域制限画像信号を得、該複数の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、前記原画像のエッジ成分以外の高周波成分を表す、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、
前記複数の帯域制限画像信号のそれぞれに対して所定の変換関数に基づいて変換処理を施して複数の変換帯域制限画像信号を得、該複数の変換帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより、前記原画像の高周波成分に関する信号を得る高周波成分取得手段と、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施す画像処理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】
原画像を表す原画像信号に対して、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得る画像処理装置において、
前記原画像信号を多重解像度変換することにより複数の周波数帯域に分解して複数の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、
該複数の帯域制限画像信号のそれぞれからノイズ成分を分離して複数のノイズ帯域制限画像信号を得、該複数の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、前記原画像のエッジ成分以外の高周波成分を表す、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、
前記複数のノイズ帯域制限画像信号および前記複数の帯域制限画像信号のそれぞれに対して所定の変換関数に基づいて変換処理を施して複数の変換ノイズ帯域制限画像信号および複数の変換帯域制限画像信号を得、該複数の変換ノイズ帯域制限画像信号および前記複数の変換帯域制限画像信号をそれぞれ逆多重解像度変換することにより変換ノイズ信号および変換画像信号を得、該変換画像信号から前記変換ノイズ信号を減算することにより、前記原画像の高周波成分に関する信号を得る高周波成分取得手段と、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施す画像処理手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
原画像を表す原画像信号に対して、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得る画像処理装置において、
前記原画像信号を多重解像度変換することにより複数の周波数帯域に分解して複数の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、
該複数の帯域制限画像信号のそれぞれからノイズ成分を分離して複数のノイズ帯域制限画像信号を得、該複数の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、前記原画像のエッジ成分以外の高周波成分を表す、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、
前記複数の帯域制限画像信号のそれぞれから前記ノイズ成分を除去して複数のノイズ除去帯域制限画像信号を得、該複数のノイズ除去帯域制限画像信号のそれぞれに対して所定の変換関数に基づいて変換処理を施して複数の変換ノイズ除去帯域制限画像信号を得、該複数の変換ノイズ除去帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより、前記原画像の高周波成分に関する信号を得る高周波成分取得手段と、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施す画像処理手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
前記帯域制限画像信号作成手段は、前記帯域制限画像信号により表される各周波数帯域の画像が、その周波数帯域に応じた画素数を有するよう前記帯域制限画像信号を作成する手段であることを特徴とする請求項１２から１４のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記高周波成分取得手段は、前記高周波成分に関する信号が、前記原画像信号と同一画素数となるように、前記高周波成分に関する信号を取得する手段であることを特徴とする請求項１２から１５のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１７】
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１２から１６のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記ノイズ信号取得手段および前記高周波成分取得手段は、最低周波数帯域の帯域制限画像信号以外の帯域制限画像信号から前記ノイズ信号および前記高周波成分に関する信号を得る手段であることを特徴とする請求項１２から１７のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記所定の変換関数は、非線形関数であることを特徴とする請求項１２から１８のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記画像処理は、周波数強調処理であることを特徴とする請求項１２から１９のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記画像処理は、ダイナミックレンジ圧縮処理であることを特徴とする請求項１２から２０のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記ノイズ信号取得手段は、前記ノイズ成分の分離を、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う手段であることを特徴とする請求項１２から２１のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項２３】
原画像を表す原画像信号に対して、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得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、
前記プログラムは、前記原画像信号を多重解像度変換することにより複数の周波数帯域に分解して複数の帯域制限画像信号を作成する手順と、
該複数の帯域制限画像信号のそれぞれからノイズ成分を分離して複数のノイズ帯域制限画像信号を得る手順と、
該複数の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、前記原画像のエッジ成分以外の高周波成分を表す、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、
前記複数の帯域制限画像信号のそれぞれに対して所定の変換関数に基づいて変換処理を施して複数の変換帯域制限画像信号を得る手順と、
該複数の変換帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより、前記原画像の高周波成分に関する信号を得る手順と、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施す手順とを有する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２４】
原画像を表す原画像信号に対して、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得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、
前記プログラムは、前記原画像信号を多重解像度変換することにより複数の周波数帯域に分解して複数の帯域制限画像信号を作成する手順と、
該複数の帯域制限画像信号のそれぞれからノイズ成分を分離して複数のノイズ帯域制限画像信号を得る手順と、
該複数の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、前記原画像のエッジ成分以外の高周波成分を表す、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、
前記複数のノイズ帯域制限画像信号および前記複数の帯域制限画像信号のそれぞれに対して所定の変換関数に基づいて変換処理を施して複数の変換ノイズ帯域制限画像信号および複数の変換帯域制限画像信号を得る手順と、
該複数の変換ノイズ帯域制限画像信号および前記複数の変換帯域制限画像信号をそれぞれ逆多重解像度変換することにより変換ノイズ信号および変換画像信号を得る手順と、
該変換画像信号から前記変換ノイズ信号を減算することにより、前記原画像の高周波成分に関する信号を得る手順と、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施す手順とを有する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２５】
原画像を表す原画像信号に対して、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得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、
前記プログラムは、前記原画像信号を多重解像度変換することにより複数の周波数帯域に分解して複数の帯域制限画像信号を作成する手順と、
該複数の帯域制限画像信号のそれぞれからノイズ成分を分離して複数のノイズ帯域制限画像信号を得る手順と、
該複数の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、前記原画像のエッジ成分以外の高周波成分を表す、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、
前記複数の帯域制限画像信号のそれぞれから前記ノイズ成分を除去して複数のノイズ除去帯域制限画像信号を得る手順と、
該複数のノイズ除去帯域制限画像信号のそれぞれに対して所定の変換関数に基づいて変換処理を施して複数の変換ノイズ除去帯域制限画像信号を得る手順と、
該複数の変換ノイズ除去帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより、前記原画像の高周波成分に関する信号を得る手順と、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施す手順とを有する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２６】
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により表される各周波数帯域の画像が、その周波数帯域に応じた画素数を有するよう前記帯域制限画像信号を作成する手順であることを特徴とする請求項２３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】
前記高周波成分に関する信号を得る手順は、前記高周波成分に関する信号が、前記原画像信号と同一画素数となるように、前記高周波成分に関する信号を得る手順であることを特徴とする請求項２３から２６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２８】
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２３から２７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２９】
前記ノイズ信号を得る手順および前記高周波成分に関する信号を得る手順は、最低周波数帯域の帯域制限画像信号以外の帯域制限画像信号から前記ノイズ信号および前記高周波成分に関する信号を得る手順であることを特徴とする請求項２３から２８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３０】
前記所定の変換関数は、非線形関数であることを特徴とする請求項２３から２９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３１】
前記画像処理は、周波数強調処理であることを特徴とする請求項２３から３０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３２】
前記画像処理は、ダイナミックレンジ圧縮処理であることを特徴とする請求項２３から３１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３３】
前記ノイズ信号を得る手順は、前記ノイズ成分の分離を、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う手順であることを特徴とする請求項２３から３２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。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像信号に対してノイズを除去するとともに、所定の周波数成分を強調する等の画像処理を行うための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号、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、上記特開平5-244508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を非線形関数により変換し、変換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コントラストが強調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】
一方、本出願人により、非鮮鋭マスク画像信号（以下、ボケ画像信号という）を用いて周波数強調処理あるいはダイナミックレンジ圧縮処理等を行って放射線画像の診断性能を向上させる数々の画像処理方法および装置が提案されている（特開昭55-163472号、同55-87953号、特開平3-222577号、特開平10-75395号、同10-75364号、同10-171983号等）。例えば周波数強調処理は、原画像信号Ｓorgからボケ画像信号Ｓusを引いたものに強調係数βを乗じたものを、原画像信号Ｓorgに加算することにより、原画像信号の所定の空間周波数成分を強調するものである。これを式で表すと下記の式（１）のようになる。
【０００６】
Ｓproc＝Ｓorg＋β×（Ｓorg−Ｓus）        （１）
（Ｓproc：周波数強調処理された信号、Ｓorg：原画像信号、Ｓus：ボケ画像信号、β：強調係数）
また、特開平10-75395号には、原画像信号に加算する加算信号の周波数応答特性を調整することにより、周波数強調処理された信号に対してアーチファクトが発生することを防止する方法が提案されている。この方法とは、まず鮮鋭度の異なる、すなわち周波数応答特性の異なる複数のボケ画像信号を作成し、そのボケ画像信号および原画像信号の中の２つの信号の差分をとることにより、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複数の帯域制限画像信号（すなわち帯域制限画像信号）を作成し、さらにその帯域制限画像信号をそれぞれ異なる変換関数によって所望の大きさとなるように変換してから、その複数の抑制された帯域制限画像信号を積算することにより上記加算信号を作成するものである。この処理は例えば下記の式（２）により表すことができる。
【０００７】
Ｓproc＝Ｓorg＋β（Ｓorg）×Ｆusm（Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…Ｓusn）
Ｆusm（Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…Ｓusn）
＝ｆ1(Ｓorg−Ｓus1)＋ｆ2(Ｓus1−Ｓus2)＋…
＋ｆk(Ｓusk-1−Ｓusk)＋…＋ｆn(Ｓusn-1−Ｓusn)    （２）
（但し、Ｓproc：処理済み画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜n）：ボケ画像信号
ｆk(k=1〜n）：各帯域制限画像信号を変換する変換関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
さらに、特開平10-75364号には、ダイナミックレンジ圧縮処理を施す場合において、処理が施された信号に対してアーチファクトが発生することを防止する方法が提案されている。この方法とは、上記特開平10-75395号に記載されたように、複数の帯域制限画像信号を作成し、この帯域制限画像信号に基づいて原画像信号の低周波成分に関する信号（低周波成分信号）を得、原画像信号にこの低周波成分に関する信号を加算することによりダイナミックレンジ圧縮処理を施すようにしたものである。この処理は例えば下記の式（３）により表すことができる。
【０００８】
Ｓproc＝Ｓorg ＋Ｄ（Ｓorg−Ｆdrc（Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…Ｓusn））  （３）
Ｆdrc（Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…Ｓusn）
＝｛ｆd1(Ｓorg−Ｓus1)＋ｆd2(Ｓus1 −Ｓus2)＋…
＋ｆdk(Ｓusk-1−Ｓusk )＋…＋ｆdn(Ｓusn-1−Ｓusn)｝
（但し、Ｓproc：処理済み画像信号
Ｓorg：原画像信号
Ｓusk(k=1〜n）：ボケ画像信号
ｆdk(k=1〜n）：低周波成分信号を得るために使用する変換関数
Ｄ（Ｓorg−Ｆdrc）：低周波成分信号に基づいて定められるダイナミックレンジ圧縮係数（ＤはＳorg−Ｆdrcを変換する関数））
さらにまた、特開平10-171983号には、周波数強調処理とダイナミックレンジ圧縮処理とを同時に施す場合において、処理が施された信号に対してアーチファクトが発生することを防止する方法が提案されている。この方法とは、上記特開平10-75395号に記載されたように、複数の帯域制限画像信号を作成し、この帯域制限画像信号に基づいて原画像信号の高周波成分に関する信号（高周波成分信号）および低周波成分信号を得、原画像信号にこれらの高周波成分に関する信号および低周波成分に関する信号を加算することにより周波数強調処理を施すとともにダイナミックレンジ圧縮処理を施すようにしたものである。この処理は例えば下記の式（４）により表すことができる。
【０００９】
Ｓproc＝Ｓorg ＋β（Ｓorg）・Ｆusm（Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…Ｓusn）
＋Ｄ（Ｓorg−Ｆdrc（Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…Ｓusn））  （４）
Ｆusm（Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…Ｓusn）
＝｛ｆu1(Ｓorg−Ｓus1)＋ｆu2(Ｓus1 −Ｓus2)＋…
＋ｆuk(Ｓusk-1−Ｓusk )＋…＋ｆun(Ｓusn-1−Ｓusn)｝
Ｆdrc（Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…Ｓusn）
＝｛ｆd1(Ｓorg−Ｓus1)＋ｆd2(Ｓus1 −Ｓus2)＋…
＋ｆdk(Ｓusk-1−Ｓusk )＋…＋ｆdn(Ｓusn-1−Ｓusn)｝
（但し、Ｓproc：処理済み画像信号
Ｓorg：原画像信号
Ｓusk(k=1〜n）：ボケ画像信号
ｆuk(k=1〜n）：高周波成分信号を得るために使用する変換関数
ｆdk(k=1〜n）：低周波成分信号を得るために使用する変換関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数
Ｄ（Ｓorg−Ｆdrc）：低周波成分信号に基づいて定められるダイナミックレンジ圧縮係数（ＤはＳorg−Ｆdrcを変換する関数））
これらの周波数強調処理やダイナミックレンジ圧縮処理（以下変換処理とする）においては、帯域制限画像信号を変換する変換関数等の定義を変更することによって原画像信号に加算する加算信号の周波数応答特性を調整することができる。このため、各変換関数の定義次第で、アーチファクトの発生防止等所望の周波数応答特性を有する処理済み画像信号を得ることができる。
【００１０】
一方、上述した変換処理に用いられるボケ画像信号は、まず原画像信号の画素に対して所定間隔毎に所定のフィルタリング処理を施すことによって画素を間引きし、そのようにして得た画像信号に対して同様のフィルタリング処理を繰り返してさらに画素数を少なくした低解像度の画像信号を複数作成し、低解像度画像信号のそれぞれに対して、所定の補間方法により原画像と画素数が同一となるように補間処理を施すことにより作成される。したがって、ボケ画像信号は画素数は原画像信号と同一であるが、原画像信号よりも鮮鋭度が低い画像を表す画像信号となる。
【００１１】
また、帯域制限画像信号は、例えば隣接する周波数帯域のボケ画像信号同士で差分をとって、あるいは原画像信号と各ボケ画像信号の差分をとって作成される。したがって、帯域制限画像信号は画素数は原画像信号と同じであり、原画像信号の周波数帯域毎の周波数応答特性を表す信号となる。
【００１２】
一方、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。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
上記特開平5-244508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非線形関数により変換処理を施し、変換された帯域制限画像信号を再構成して処理済み画像信号を得ているため、変換の程度を修正したい場合には、再度帯域制限画像信号に対して変換処理を施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。また、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、この場合も、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や画像処理の内容を種々変更して適切にノイズ除去がなされかつ最適な画像処理が施された画像を得る場合には、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。
【００１４】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、帯域制限画像信号を用いた周波数強調処理等の画像処理およびノイズ除去を高速に行う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。
【００１５】
【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、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得る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、
該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、
所定の変換関数に基づいて、前記帯域制限画像信号作成から前記原画像の高周波成分に関する信号を得、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施すことを特徴とするものである。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
また、「画像処理」とは、具体的には、原画像信号に含まれる特定の周波数成分を強調する周波数強調処理や、原画像の最高濃度と最低濃度との差すなわちダイナミックレンジを狭めるように高濃度域もしくは低濃度域あるいは高濃度域および低濃度域の双方のコントラストを下げるダイナミックレンジ圧縮処理等が挙げられる。さらには、周波数強調処理とダイナミックレンジ圧縮処理とを同時に行うものが挙げられる。なお、「所定の変換関数」は、画像処理の内容に応じた関数を用いることが好ましい。
【００１９】
なお、本発明による画像処理方法においては、前記帯域制限画像信号により表される各画像が、その周波数帯域に応じた画素数を有することが好ましい。
【００２０】
また、本発明による画像処理方法においては、前記高周波成分に関する信号が、前記原画像信号と同一画素数であることが好ましい。
【００２１】
ここで、「原画像信号と同一画素数」とは、原画像と高周波成分に関する信号により表される画像との画像サイズが同一であることをいう。
【００２２】
さらに、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、前記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ようにすることができる。
【００２３】
この場合、前記帯域制限画像信号に対して前記所定の変換関数に基づいて変換処理を施して変換帯域制限画像信号を得、
該変換帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより、前記高周波成分に関する信号を得ることができる。
【００２４】
また、前記ノイズ帯域制限画像信号に対して前記所定の変換関数に基づいて変換処理を施して変換ノイズ帯域制限画像信号を得、
該変換帯域制限ノイズ信号を逆多重解像度変換することにより変換ノイズ信号を得、
前記帯域制限画像信号に対して前記所定の変換関数に基づいて変換処理を施して変換帯域制限画像信号を得、
該変換帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより変換画像信号を得、
該変換画像信号から前記変換ノイズ信号を減算することにより、前記高周波成分に関する信号を得ることができる。
【００２５】
さらに、前記帯域制限画像信号からノイズ成分を除去してノイズ除去帯域制限画像信号を得、
該ノイズ除去帯域制限画像信号に対して前記所定の変換関数に基づいて変換処理を施して変換ノイズ除去帯域制限画像信号を得、
該変換ノイズ除去帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより、前記高周波成分に関する信号を得ることができる。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
なお、ラプラシアンピラミッド分解やウェーブレット変換などにより原画像信号を多重解像度変換した場合、最低周波数帯域の信号は原画像を縮小した低周波の情報を表すものであり、原画像信号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ではないため、本発明においては処理に使用しないか、または値を０として使用することが好ましい。
【００３０】
また、本発明による画像処理方法においては、前記所定の変換関数は、非線形関数であることが好ましい。
【００３１】
さらに、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うことが好ましい。
【００３２】
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、該原画像のノイズを低減するとともに、該原画像の高周波成分に関する信号に基づく画像処理を施して処理済み画像信号を得る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、
該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、
所定の変換関数に基づいて、前記帯域制限画像信号から前記原画像の高周波成分に関する信号を得る高周波成分取得手段と、
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とともに、前記高周波成分に関する信号に基づいて、前記原画像信号に対して前記画像処理を施す画像処理手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３３】
なお、本発明による画像処理装置においては、前記帯域制限画像信号作成手段は、前記帯域制限画像信号により表される各周波数帯域の画像が、その周波数帯域に応じた画素数を有するよう前記帯域制限画像信号を作成する手段であることが好ましい。
【００３４】
また、本発明による画像処理装置においては、前記高周波成分取得手段は、前記高周波成分に関する信号が前記原画像信号と同一画素数となるように前記高周波成分に関する信号を取得する手段であることが好ましい。
【００３５】
さらに、本発明による画像処理装置においては、前記帯域制限画像信号作成手段は、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手段であり、
前記ノイズ信号取得手段は、前記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手段であり、
前記高周波成分取得手段は、前記帯域制限画像信号に対して前記所定の変換関数に基づいて変換処理を施して変換帯域制限画像信号を得、該変換帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより、前記高周波成分に関する信号を得る手段であることが好ましい。
【００３６】
さらにまた、本発明による画像処理装置においては、前記帯域制限画像信号作成手段は、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手段であり、
前記ノイズ信号取得手段は、前記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手段であり、
前記高周波成分取得手段は、前記ノイズ帯域制限画像信号および前記帯域制限画像信号に対して前記所定の変換関数に基づいて変換処理を施して変換ノイズ帯域制限画像信号および変換帯域制限画像信号を得、該変換ノイズ帯域制限画像信号および該変換帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより変換ノイズ信号および変換画像信号を得、該変換画像信号から前記変換ノイズ信号を減算することにより、前記高周波成分に関する信号を得る手段であることが好ましい。
【００３７】
また、本発明による画像処理装置においては、前記帯域制限画像信号作成手段は、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手段であり、
前記ノイズ信号取得手段は、前記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手段であり、
前記高周波成分取得手段は、前記帯域制限画像信号からノイズ成分を除去してノイズ除去帯域制限画像信号を得、該ノイズ除去帯域制限画像信号に対して前記所定の変換関数に基づいて変換処理を施して変換ノイズ除去帯域制限画像信号を得、該変換ノイズ除去帯域制限画像信号を逆多重解像度変換することにより、前記高周波成分に関する信号を得る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、前記ノイズ信号取得手段および前記高周波成分取得手段は、最低周波数帯域の帯域制限画像信号以外の帯域制限画像信号から前記ノイズ信号および前記高周波成分に関する信号を得る手段であることが好ましい。
【００３９】
さらに、前記所定の変換関数は、非線形関数であることが好ましい。
【００４０】
さらにまた、前記画像処理は、周波数強調処理および／またはダイナミックレンジ圧縮処理であることが好ましい。
【００４１】
さらに、前記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基づいて行う手段であることが好ましい。
【００４２】
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。
【００４３】
【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が作成され、この帯域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が得られる。一方、所定の変換関数に基づいて、帯域制限画像から原画像の高周波成分に関する信号が得られる。そして、ノイズ信号に基づいて原画像信号のノイズ成分が除去されるとともに、原画像の高周波成分に関する信号に基づいて、原画像信号に対して画像処理が施されることとなる。
【００４４】
このため、高周波成分に関する信号のレベルを変更するのみで原画像信号に対する画像処理の程度を任意に変更することができるため、上記特開平5-244508号に記載されたように非線形関数を修正することにより画像処理の程度を変更する方法と比較して、画像処理の程度を簡易に変更することができる。また、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。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る。したがって、画像処理の程度および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。
【００４５】
また、帯域制限画像信号の各周波数帯域の画像を、その周波数帯域に応じた画素数を有するものとすることにより、処理を行う際の演算量を低減することができ、これにより、処理済み画像信号を得るための演算時間を一層短縮することができる。
【００４６】
さらに、高周波成分に関する信号の画素数を、原画像信号と同一の画素数とすることにより、高周波成分に関する信号に対して、サイズを変更する処理を施すことなく、直ちに原画像信号に対して画像処理を施すことができるため、画像処理をより効率よく行うことができる。
【００４７】
【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、その画像が診断に適した画像となるように、周波数強調処理および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ィルムに記録され、診断に用いられる。
【００４８】
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に対して特定の周波数を強調するための周波数強調処理を行うとともに、原画像信号Ｓorgに対してノイズを除去する処理を行って処理済み画像信号Ｓprocを得る処理手段３とを有する。
【００４９】
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２は帯域制限画像信号作成処理の概要を示すブロック図、図３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。まず図２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、原画像読取時の主走査方向であるｘ方向および副走査方向であるｙ方向（図３３参照）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。
【００５０】
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（５）にしたがって定める。
【００５１】
【数１】
0004316106.tif 000002
このようにガウス信号を使用するのは、ガウス信号が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る。ここで、例えば上記（５）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４に示すようなものとなる。
【００５２】
フィルタリング処理は、図５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。
【００５３】
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（６）において、σ＝２k-1 と近似したものを用いる。
【００５４】
【数２】
0004316106.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、補間処理を行うためのフィルタは、図６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６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われる。
【００５５】
同様に、この補間拡大処理を全ての低解像度画像信号Ｌkに対して行う。低解像度画像信号Ｌkを補間する際には、上記式（６）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。
【００５６】
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は下記の式に示すものとなる。
【００５７】
Ｂ1＝Ｓorg−Ｓus１
Ｂ2＝Ｌ1−Ｓus２
Ｂ3＝Ｌ2−Ｓus３
・
・
Ｂk＝Ｌk−Ｓusｋ
具体的には、図３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。
【００５８】
次に、上述したように算出された帯域制限画像信号Ｂkを用いて行われる処理について説明する。まず周波数強調処理を行う部分の構成について説明する。図７は処理手段３の周波数処理を行う部分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、図８はこの処理を模式的に示す図である。図７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が、変換器２２において変換関数ｆ1〜ｆnにより所望の大きさとなるように抑制されて、変換済み信号ｆkＢk（ｋ＝１〜ｎ）が得られる。関数ｆ1の例を図９に示す。この関数ｆ1は、帯域制限画像信号の絶対値が閾値Ｔｈ１よりも小さい場合は傾きが１であり、閾値Ｔｈ１よりも大きい場合は傾きが１よりも小さくなるような非線形関数である。この関数は、各帯域制限画像信号において同一のものであってもよいが、各信号毎に異なるものであってもよい。
【００５９】
そして、この変換済み信号ｆkＢkのうち、最低解像度の変換済み信号ｆnＢnは高周波信号ＳＨｎとされるとともに、高周波信号ＳＨｎが１段階高解像度の変換済み信号ｆn-1Ｂn-1と同一画素数となるように、補間処理手段２３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、拡大高周波信号ＳＨｎ′が得られる。この後、変換済み信号ｆn-1Ｂn-1と拡大高周波信号ＳＨｎ′とが加算器２４において加算されて、高周波信号ＳＨｎ−１が得られる。そして、高周波信号ＳＨｋ−１の補間拡大による拡大高周波信号ＳＨｋ−１′の取得、および拡大高周波信号ＳＨｋ−１′と変換済み信号ｆk-1Ｂk-1との加算による高周波信号ＳＨｋ−２の取得を繰り返し行って、最高解像度の高周波信号ＳＨ１を得る。
【００６０】
具体的には図８に示すように、５段階の帯域制限画像信号Ｂ1〜Ｂ5が得られた場合には、まず変換済み信号ｆ1Ｂ1〜ｆ5Ｂ5が得られ、最低解像度の変換済み信号ｆ5Ｂ5が高周波信号ＳＨ５とされる。そして、高周波信号ＳＨ５に対して１段階高解像度の変換済み信号ｆ4Ｂ4と同一画素数となるように補間処理が施されて拡大高周波信号ＳＨ５′が得られる。そして、変換済み信号ｆ4Ｂ4と拡大高周波信号ＳＨ５′とが加算されて、高周波信号ＳＨ４が得られる。以下同様にして高周波信号ＳＨ３，ＳＨ２が得られ、最終的に最高解像度の高周波信号ＳＨ１が得られる。
【００６１】
なお、変換器２２、補間処理手段２３および加算器２４が本発明による画像処理装置の高周波成分取得手段と観念される。
【００６２】
次に、処理手段３のノイズ除去処理を行う部分の構成について説明する。図１０は処理手段３のノイズ除去処理を行う部分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１０に示すように、処理手段３のノイズ除去処理を行う部分は、ノイズ分離手段２６、補間処理手段２７および加算器２８からなる。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、ノイズ分離手段２６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２６におけるノイズ成分の分離処理について説明する。
【００６３】
図１１はノイズ分離手段２６の構成を示す概略ブロック図である。ノイズ分離手段２６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濃度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つの画素を順次、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１２参照）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（７）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（８））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（９））を算出する集中度算出手段３７と、
【数３】
0004316106.tif 000004
【数４】
0004316106.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。
【００６４】
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、とく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。
【００６５】
勾配ベクトル算出手段３１は、詳しくは例えば図１３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（１０）にしたがって濃度勾配ベクトルの向きθを求める。
【００６６】
【数５】
0004316106.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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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値化処理を行い、エッジ成分とそれ以外の成分との分離を行う。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１４（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１４（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１４（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１４（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１４（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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
ノイズ分離手段２６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、全画素について濃度勾配ベクトルの向きθを求める。求められた濃度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。
【００７４】
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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
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。
【００８０】
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。
【００８１】
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。
【００８２】
このようにしてノイズ分離手段２６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ＳＮｎとされるとともに、ノイズ信号ＳＮｎ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２７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ＳＮｎ′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ＳＮｎ′とが加算器２８において加算されて、ノイズ信号ＳＮｎ−１が得られる。そして、ノイズ信号ＳＮｋ−１の補間拡大による拡大ノイズ信号ＳＮｋ−１′の取得、および拡大ノイズ信号ＳＮｋ−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ＳＮｋ−２の取得を繰り返し行って、最高解像度のノイズ信号ＳＮ１を得る。
【００８３】
具体的には図１５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ＳＮ５とされる。そして、ノイズ信号ＳＮ５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ＳＮ５′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ＳＮ５′とが加算されて、ノイズ信号ＳＮ４が得られる。以下同様にしてノイズ信号ＳＮ３，ＳＮ２が得られ、最終的に最高解像度のノイズ信号ＳＮ１が得られる。
【００８４】
このようにして最高解像度の高周波信号ＳＨ１および最高解像度のノイズ信号ＳＮ１が得られると、本発明の画像処理手段としての演算器２５において、下記の式（１１）に示すように、高周波信号ＳＨ１に対して原画像信号Ｓorg の値に応じた、周波数強調の度合いを表すパラメータとしての強調係数β（Ｓorg）が乗じられ、ノイズ信号ＳＮ１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β（Ｓorg）が乗じられた高周波信号ＳＨ１が原画像信号Ｓorg と加算されるとともに、強調係数α（Ｓorg）が乗じられたノイズ信号ＳＮ１が原画像信号Ｓorgから減算されて、周波数強調処理が施されるとともに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。
【００８５】
Ｓproc＝Ｓorg ＋β（Ｓorg ）・ＳＨ１−α（Ｓorg）・ＳＮ１  （１１）
但し、Ｓproc：処理済み画像信号
Ｓorg ：原画像信号
α（Ｓorg）、β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数
なお、強調係数β（Ｓorg）の値を変更することにより、処理済み画像信号Ｓprocの画像処理の程度を任意に変更することができ、強調係数α（Ｓorg）の値を変更することにより、原画像信号Ｓorgからのノイズ除去の程度を任意に変更することができる。
【００８６】
また、原画像信号Ｓorgおよびノイズ信号ＳＮ１を記憶する記憶手段と、強調係数α（Ｓorg）を演算器２５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ＳＮ１を読み出し、読み出したノイズ信号ＳＮ１に対して変更された強調係数α（Ｓorg）を乗算して再度α（Ｓorg）×ＳＮ１を計算し、再計算した信号を読み出した原画像信号Ｓorgから除去することもできる。
【００８７】
次いで、第１の実施形態の動作について説明する。図１６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、上記図９に示すような変換関数により変換されて変換済み信号ｆkＢkが得られ（ステップＳ３）、さらに変換済み信号ｆkＢkの１段階高周波数帯域への補間処理による高周波信号ＳＨｋの取得、および高周波信号ＳＨｋと対応する周波数帯域の変換済み信号ｆkＢkとの加算による高周波信号ＳＨｋ−１の取得を最高周波数帯域の変換済み信号ｆ1Ｂ1まで繰り返し行って、高周波信号ＳＨ１を得る（ステップＳ４）。
【００８８】
一方、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Ｓ５）、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢkが得られる（ステップＳ６）。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ＳＮｋの取得、およびノイズ信号ＳＮｋ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ＳＮｋ−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まで繰り返し行って、ノイズ信号ＳＮ１を得る（ステップＳ７）。なお、ステップＳ５からＳ７の処理をステップＳ３，Ｓ４の処理よりも先に行ってもよいが、ステップＳ５からＳ７の処理とステップＳ３，Ｓ４の処理とを並列に行うことにより処理を高速に行うことができる。
【００８９】
そして、高周波信号ＳＨ１およびノイズ信号ＳＮ１を用いて上記式（１１）に示す演算を行って処理済み画像信号Ｓprocを得（ステップＳ８）、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Ｓ９）。オペレータは表示された画像を観察し、周波数強調処理の程度および／またはノイズ除去の程度（処理の程度とする）を変更する必要があれば（ステップＳ１０）、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（１１）における強調係数β（Ｓorg）および／またはα（Ｓorg）を変更してステップＳ８に戻り、ステップＳ８からステップＳ１０の処理を行う。周波数強調処理および／または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Ｓ１０が肯定されて処理を終了する。
【００９０】
このように、第１の実施形態においては、強調係数β（Ｓorg），α（Ｓorg）の値を変更するのみで、処理済み画像信号Ｓprocの画像処理の程度および原画像信号Ｓorgから減算するノイズ信号ＳＮ１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5-244508号あるいは特開平6-96200号に記載されたように、非線形関数を修正し、画像を再構成することにより画像処理の程度を変更する方法と比較して、画像処理の程度および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、処理済み画像信号Ｓprocを得るための演算時間を短縮することができる。したがって、例えば画像処理の内容やノイズ除去の程度を切り替えて連続的に処理済み画像信号ＳprocをＣＲＴ等に表示する場合にも、処理時間を低減してオペレータのストレスを低減することができる。
【００９１】
ここで、第１の実施形態における高周波信号ＳＨ１を得る処理の演算量と従来の演算量とを比較する。図１７は例えば上記特開平10-75395号に記載された従来の処理を模式的に示す図である。図１７に示すように、従来の処理は、本実施形態と同様に低解像度画像信号Ｌkを求め、この低解像度画像信号Ｌkに対して補間処理を施すことにより、原画像信号Ｓorgと同一の画素数を有するボケ画像信号Ｓuskを得、このボケ画像信号Ｓusk間および原画像信号Ｓorgとボケ画像信号Ｓus１との減算を行って、原画像と同一画素数の帯域制限画像信号Ｂkを得、各帯域制限画像信号Ｂkに対して変換関数による変換処理を行った後、変換後の帯域制限画像信号に対して強調係数βを乗じたものを原画像信号Ｓorgに加算することにより、処理済み画像信号Ｓprocを得るものである。この処理を下記の式（１２）に示す。
【００９２】
Ｓproc＝Ｓorg ＋β（Ｓorg ）×Ｆusm （Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…Ｓusn）
Ｆusm （Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…Ｓusn）
＝ｆ1(Ｓorg −Ｓus1)＋ｆ2(Ｓus1 −Ｓus2)＋…
＋ｆk(Ｓusk-1−Ｓusk )＋…＋ｆn(Ｓusn-1−Ｓusn)  （１２）
（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜n）：ボケ画像信号（原画像と同一画素数）
ｆk(k=1〜n）：各帯域制限画像信号を変換する変換関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
このような従来の処理においては、低解像度画像信号Ｌkに対して原画像信号Ｓorgと同一画素数となるような補間処理を施しているため、例えば原画像の画素数が１０２４×１０２４であり、この原画像を表す原画像信号Ｓorgから６段階の低解像度画像信号Ｌ1〜Ｌ6を得た場合、補間処理が４×４の範囲における１６画素を用いて１つの画素を求める演算を行うものであるとすると、補間処理の演算量としては、(1024×1024)×16×６＝100663296回の演算が必要となる。これに対して本実施形態においては、ボケ画像信号Ｓuskはその周波数帯域に応じた画素数を有しており、変換済み信号ｆkＢkから得られる高周波信号Ｓｋを拡大するときに補間処理を行うものであるため、その演算量としては、((1024×1024)+(512×512)+(256×256)+(128×128)+(64×64)+(32×32))×16=22364160となる。なお、実際にはボケ画像信号Ｓuskを求める際にも補間処理を行っているため、補間処理のトータル演算量は44728320回となる。この演算量は上記従来の演算量の約２．２５倍少なくなっているため、演算時間を約２．２５倍短縮することができる。
【００９３】
なお、本発明においては、帯域制限画像信号の作成方法としては、上記第１の実施形態において説明した方法に限定されるものではなく、上記特開平10-75395号に記載された方法により帯域制限画像信号を作成してもよいものである。
【００９４】
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。
【００９５】
図１８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１８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とともに、周波数強調処理を行って処理済み画像信号Ｓprocを得る処理手段５３とを有する。なお、第２の実施形態における主走査方向および副走査方向とは、原画像に対して図３３に示す方向とする。
【００９６】
図１９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うものである。
【００９７】
まず、図１９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２０はウェーブレット変換部６１において行われる処理を示すブロック図である。図２０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。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
ここで、図２１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２１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２１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。
【０１０１】
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（バンドパス特性）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。
【０１０２】
処理手段５３は、上記第１の実施形態における処理手段３と同様に周波数強調処理およびノイズ除去処理を行うものである。図２２は処理手段５３の周波数強調処理を行う部分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２２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、変換器６２において周波数帯域毎に異なる変換関数ｆ1〜ｆnにより所望の大きさとなるように抑制されて、変換済み信号Ｂk′（ＨＨｋ′，ＨＬｋ′，ＬＨｋ′、ｋ＝１〜ｎ）が得られる。そして、変換済み信号ＨＨｋ′，ＨＬｋ′，ＬＨｋ′に対して逆ウェーブレット変換手段６３において逆ウェーブレット変換が施される。図２３は、逆ウェーブレット変換手段６３において行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２３に示すように、最低周波数帯域の変換済み信号ＨＨｎ′，ＨＬｎ′，ＬＨｎ′，ＬＬｎ（＝０）に対して逆ウェーブレット変換手段６３において逆ウェーブレット変換を施して処理済み信号ＬＬｎ−１′を得る。
【０１０３】
図２４は逆ウェーブレット変換手段６３において行われる処理を示すブロック図である。図２４に示すように変換済み信号ＬＬｎ′（ＬＬｋ′，ｋ＝ｎの場合ＬＬｎ＝０）および変換済み信号ＬＨｎ′（ＬＨｋ′）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ＨＬｎ′（ＨＬｋ′）および信号ＨＨｎ′（ＨＨｋ′）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の信号を加算して変換済み信号ＬＬｎ−１′（ＬＬｋ−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ＬＬｎは０とされているため、変換済み信号ＬＬｎ−１′は原画像信号Ｓorgのバンドパス特性を表すものとなる。
【０１０４】
次に、変換済み信号ＨＨｎ−１′，ＨＬｎ−１′，ＬＨｎ−１′，ＬＬｎ−１′に対して上記と同様に逆ウェーブレット変換手段６３において逆ウェーブレット変換を行って、変換済み信号ＬＬｎ−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、さらに変換済み信号ＨＨ１′，ＨＬ１′，ＬＬ１′を逆ウェーブレット変換することにより高周波信号ＳＨ１が得られる。
【０１０５】
次に、処理手段５３のノイズ除去処理を行う部分の構成について説明する。図２５は処理手段５３のノイズ除去処理を行う部分の構成を逆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２５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、ノイズ分離手段６５に入力される。ノイズ分離手段６５は上記第１の実施形態におけるノイズ分離手段２６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。
【０１０６】
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６６において逆ウェーブレット変換が施される。図２６は、逆ウェーブレット変換手段６６において行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２６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６６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。
【０１０７】
図２７は逆ウェーブレット変換手段６６において行われる処理を示すブロック図である。図２７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のバンドパス特性を表すものとなる。
【０１０８】
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６６において逆ウェーブレット変換を行って、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ＳＮ１が得られる。
【０１０９】
得られた高周波信号ＳＨ１およびノイズ信号ＳＮ１は、演算器６４において上記第１の実施形態と同様に式（１１）に示すような演算が行われて処理済み画像信号Ｓprocが得られる。
【０１１０】
次いで、第２の実施形態の動作について説明する。図２８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）。次に、各ウェーブレット変換係数信号Ｂkが上述した変換関数により変換されて変換済み信号Ｂk′が得られる（ステップＳ１３）。この後、変換済み信号Ｂk′が、逆ウェーブレット変換手段５２において逆ウェーブレット変換されて高周波信号ＳＨ１が得られる（ステップＳ１４）。
【０１１１】
一方、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Ｓ１５）、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢkが得られる（ステップＳ１６）。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５２において逆ウェーブレット変換されてノイズ信号ＳＮ１が得られる（ステップＳ１７）。なお、ステップＳ１５からＳ１７の処理をステップＳ１３，Ｓ１４の処理よりも先に行ってもよいが、ステップＳ１５からＳ１７の処理とステップＳ１３，Ｓ１４の処理とを並列に行うことにより処理を高速に行うことができる。
【０１１２】
そして、高周波信号ＳＨ１およびノイズ信号ＳＮ１を用いて上記式（１１）に示す演算を行って処理済み画像信号Ｓprocを得（ステップＳ１８）、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Ｓ１９）。オペレータは表示された画像を観察し、周波数強調処理および／またはノイズ除去の程度を変更する必要があれば（ステップＳ２０）、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において上記式（１１）における強調係数β（Ｓorg）および／またはα（Ｓorg）を変更してステップＳ１８に戻り、ステップＳ１８からステップＳ２０の処理を行う。周波数強調処理および／または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Ｓ２０が肯定されて処理を終了する。
【０１１３】
このように、第２の実施形態においても、上記式（１１）における強調係数β（Ｓorg），α（Ｓorg）の値を変更するのみで、処理済み画像信号Ｓprocの画像処理の程度およびノイズ除去の程度を変更することができるため、上記特開平5-244508号、同6-96200号に記載されたように、非線形関数を修正し画像を再構成することにより画像処理の程度を変更する方法と比較して、画像処理の程度および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、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。
【０１１４】
なお、上記第１および第２の実施形態においては、演算器２５，６４において行われる画像処理として周波数強調処理を行っているが、ダイナミックレンジ圧縮処理を行うものであってもよい。この場合、上述したように得られた高周波信号ＳＨ１に対して、下記の式（１２）に示すように演算が施されて、原画像信号Ｓorgのダイナミックレンジが圧縮される。また、式（１２）においては、Ｄ（Ｓorg−ＳＨ１）を変更することにより、処理済み画像信号Ｓprocのダイナミックレンジ圧縮の程度を変更することができる。
【０１１５】
Ｓproc＝Ｓorg ＋Ｄ（Ｓorg−ＳＨ１）−α（Ｓorg）・ＳＮ１  （１２）
但し、Ｄ（Ｓorg−ＳＨ１）：ダイナミックレンジ圧縮係数
（ＤはＳorg−ＳＨ１を変換する関数））
なお、ダイナミックレンジ圧縮処理を行う場合、帯域制限画像信号に変換処理を行う関数ｆkとしては、例えば図２９、図３０に示される変換関数あるいはこれらを組み合わせた関数を使用することが好ましい。
【０１１６】
ここで、図２９に示す変換関数は、振幅の大きな帯域制限画像信号を抑制するような変換を行うものであり、周波数帯域の高い帯域制限画像信号の抑制の度合いを、周波数帯域の低い帯域制限画像信号よりも強くするものであるが、これは実際の放射線画像のエッジに含まれている高周波成分が、低周波成分に比べてその振幅が小さいということを考慮したものである。実際の放射線画像においては、かなり急峻なエッジでさえも正確な階段状にはなっておらず、高周波成分になるほどその振幅が小さくなっていることが多い。このため、各周波数成分の振幅に合わせて、周波数の高い帯域制限画像信号ほど小さい振幅から抑制を行うことが望ましく、本関数によりそれを実現することができる。
【０１１７】
また図３０の関数は、帯域制限画像信号を、帯域制限画像信号の絶対値に基づいて決まる、その絶対値以下の値となるように変換を行うもので、この関数が低周波帯域を処理する関数であるほど、帯域制限画像信号の絶対値が０近傍の所定の範囲内の値である帯域制限画像信号を変換した際に得られる変換画像信号の絶対値が小さい値であることを特徴とするものである。言い換えれば、これらの関数はそれぞれ、原点を通り、関数の傾きがその関数により処理される値に拘わらず１以下であり、その関数の０近傍における傾きが、低周波帯域を処理する関数であるほど小さいことを特徴とするものである。これらの関数は、変換画像信号を積算して得られる信号を、原画像信号Ｓorgに加えた場合、原画像信号Ｓorg と加算された信号とのつなぎ目、すなわち信号の立ち上がりをより自然なものとするという効果がある。
【０１１８】
さらに、演算器２５，６４において、下記の式（１３）に示すように、周波数強調処理、ダイナミックレンジ圧縮処理およびノイズ除去処理を同時に行うようにしてもよい。
【０１１９】
Ｓproc＝Ｓorg ＋β（Ｓorg）・ＳＨ１＋Ｄ（Ｓorg−ＳＨ１′）
−α（Ｓorg）・ＳＮ１        （１３）
この場合、周波数強調処理を行うための高周波信号ＳＨ１は、帯域制限画像信号に対して上記図９に示す変換関数により変換処理を行うことにより得、ダイナミックレンジ圧縮処理を行うための高周波信号ＳＨ１′は、帯域制限画像信号に対して上記図２９，３０に示す変換関数により変換処理を行うことにより得ればよい。
【０１２０】
このように、周波数強調処理とダイナミックレンジ圧縮処理とを行う場合には、補間処理を行うための演算回数は22364160×３＝67092480回となる。この演算量は従来の演算量の約１．５倍少なくなっているため、演算時間を約１．５倍高速化することができる。
【０１２１】
また、ノイズ帯域制限画像信号ＮＢk（ｋ＝１〜ｎ）を算出した後、これを高周波信号ＳＨ１を算出した場合と同様の変換関数ｆkにより変換して変換ノイズ帯域制限画像信号ｆkＮＢkを得、これを変換済み信号ｆkＢkと同様に補間処理および１段階高解像度側の変換ノイズ帯域制限画像信号ｆk-1ＮＢk-1との加算を最高解像度まで繰り返し行って、最高解像度の変換ノイズ信号ＳＮｐ１を得、さらに高周波信号ＳＨ１から変換ノイズ信号ＳＮｐ１を減算してこれを原画像の高周波成分を表す信号として得、これを用いて下記の式（１４）に示す処理を行ってもよい。
【０１２２】
Ｓproc＝Ｓorg ＋β（Ｓorg）・（ＳＨ１−ＳＮｐ１）−α（Ｓorg）・ＳＮ１（１４）
図３１は処理手段３において変換ノイズ信号ＳＮｐ１を算出する部分の構成を示すブロック図である。図３１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、ノイズ分離手段２６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。ノイズ分離手段２６において得られたノイズ帯域制限画像信号ＮＢkは、変換器２２において変換関数ｆ1〜ｆnにより所望の大きさとなるように抑制されて、変換ノイズ帯域制限画像信号ｆkＮＢk（ｋ＝１〜ｎ）が得られる。そして、この変換ノイズ帯域制限画像信号ｆkＮＢkのうち、最低解像度の変換済み信号ｆnＮＢnは変換ノイズ信号ＳＮｐｎとされるとともに、変換ノイズ信号ＳＮｐｎが１段階高解像度の変換ノイズ帯域制限画像信号ｆn-1ＮＢn-1と同一画素数となるように、補間処理手段２３ａにおいて補間処理がなされて、拡大ノイズ信号ＳＮｐｎ′が得られる。この後、変換ノイズ帯域制限画像信号ｆn-1ＮＢn-1と拡大ノイズ信号ＳＮｐｎ′とが加算器２４ａにおいて加算されて、変換ノイズ信号ＳＮｐｎ−１が得られる。そして、変換ノイズ信号ＳＮｐｋ−１の補間拡大による拡大ノイズ信号ＳＮｐｋ−１′の取得、および拡大ノイズ信号ＳＮｐｋ−１′と変換ノイズ帯域制限画像信号ｆk-1ＮＢk-1との加算による変換ノイズ信号ＳＮｐｋ−２の取得を繰り返し行って、最高解像度の変換ノイズ信号ＳＮｐ１を得るものである。なお、変換器２２、補間処理手段２３ａおよび加算器２４ａが本発明による画像処理装置の高周波成分取得手段と観念される。
【０１２３】
このように、変換ノイズ信号ＳＮｐ１を求めた場合、下記の式（１５）に示すように周波数強調処理に加えてダイナミックレンジ圧縮処理を行ってもよい。
【０１２４】
Ｓproc＝Ｓorg ＋β（Ｓorg）・（ＳＨ１−ＳＮｐ１）
＋Ｄ（Ｓorg−ＳＨ１′）−α（Ｓorg）・ＳＮ１  （１５）
さらに、帯域制限画像信号Ｂk（ｋ＝１〜ｎ）からノイズ帯域制限画像信号ＮＢk（ｋ＝１〜ｎ）を減算してノイズ除去帯域制限画像信号ＳＢkを得、これを高周波信号ＳＨ１を算出した場合と同様の変換関数ｆkにより変換して変換ノイズ除去帯域制限画像信号ｆkＳＢkを得、これに対して変換済み信号ｆkＢkと同様に補間処理および１段階高解像度側の変換ノイズ除去帯域制限画像信号ｆk-1ＳＢk-1との加算を繰り返し行って、最高解像度の変換ノイズ除去高周波信号ＳＨａ１を原画像の高周波成分を表す信号として得、これを用いて下記の式（１６）に示す処理を行ってもよい。
【０１２５】
Ｓproc＝Ｓorg ＋β（Ｓorg）・ＳＨａ１−α（Ｓorg）・ＳＮ１  （１６）
図３２は処理手段３において変換ノイズ除去高周波信号ＳＨｐ１を算出する部分の構成を示すブロック図である。図３２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、減算器７０において図３２には不図示のノイズ分離手段２６において得られたノイズ帯域制限画像信号ＮＢkが減算されてノイズ除去帯域制限画像信号ＳＢkが得られる。ノイズ除去帯域制限画像信号ＳＢkは、変換器２２において変換関数ｆ1〜ｆnにより所望の大きさとなるように抑制されて、変換ノイズ除去帯域制限画像信号ｆkＳＢk（ｋ＝１〜ｎ）が得られる。そして、この変換ノイズ除去帯域制限画像信号ｆkＳＢkのうち、最低解像度の変換ノイズ除去帯域制限画像信号ｆnＳＢnは変換ノイズ除去信号ＳＨａｎとされるとともに、変換ノイズ除去信号ＳＨａｎが１段階高解像度の変換ノイズ除去帯域制限画像信号ｆn-1ＳＢn-1と同一画素数となるように、補間処理手段２３ｂにおいて補間処理がなされて、拡大ノイズ除去信号ＳＨａｎ′が得られる。この後、変換ノイズ除去帯域制限画像信号ｆn-1ＳＢn-1と拡大ノイズ除去信号ＳＨａｎ′とが加算器２４ｂにおいて加算されて、変換ノイズ除去信号ＳＨａｎ−１が得られる。そして、変換ノイズ除去信号ＳＨａｋ−１の補間拡大による拡大ノイズ除去信号ＳＨａｋ−１′の取得、および拡大ノイズ除去信号ＳＨａｋ−１′と変換ノイズ除去帯域制限画像信号ｆk-1Ｓk-1との加算による変換ノイズ除去信号ＳＨａｋ−２の取得を繰り返し行って、最高解像度の変換ノイズ除去信号を得、これを変換ノイズ除去高周波信号ＳＨａ１とするものである。なお、変換器２２、補間処理手段２３ｂおよび加算器２４ｂが本発明による画像処理装置の高周波成分取得手段と観念される。
【０１２６】
このように、変換ノイズ除去高周波信号ＳＨａ１を求めた場合、下記の式（１７）に示すように周波数強調処理に加えてダイナミックレンジ圧縮処理を行ってもよい。
【０１２７】
Ｓproc＝Ｓorg ＋β（Ｓorg）・ＳＨａ１
＋Ｄ（Ｓorg−ＳＨ１′）−α（Ｓorg）・ＳＮ１  （１７）
さらに、上記各実施形態においては、変換関数を非線形関数として帯域制限画像信号に対して非線形処理を施しているが、非線形処理に限定されるものではなく、変換関数を線形関数や定数としてもよい。
【０１２８】
また、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からノイズ信号を取得しているが、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信号を取得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帯域制限画像信号Ｂkからノイズ成分を分離してノイズ信号を取得してもよい。
【０１２９】
また、帯域制限画像信号Ｂk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、この画素ベクトルに基づいてノイズ信号を取得してもよい。  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。
【０１３０】
また、画素ベクトルは、帯域制限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ことができる。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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、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、この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Ｂkからノイズ成分を分離してノイズ信号を得ることができる。
【０１３４】
さらに、上記各実施形態においては、上記式（１１）等において高周波信号ＳＨ１およびノイズ信号ＳＮ１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、β、α等の定数としてもよい。
【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】帯域制限画像信号作成処理の概要を示すブロック図
【図３】帯域制限画像信号作成処理を模式的に示す図
【図４】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５】低解像度画像信号作成処理の詳細を示す図
【図６】補間処理に使用されるフィルタの一例を示す図
【図７】処理手段の周波数処理を行う部分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８】処理手段における処理を模式的に示す図
【図９】非線形関数の一例を示す図
【図１０】処理手段のノイズ除去処理を行う部分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１１】ノイズ分離手段の構成を示す概略ブロック図
【図１２】アイリスフィルタを示す概念図
【図１３】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１４】空間フィルタの算出を説明するための図
【図１５】処理手段における処理を模式的に示す図
【図１６】第１の実施形態の動作を示すフローチャート
【図１７】従来の変換処理を模式的に示す図
【図１８】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１９】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２０】ウェーブレット変換部において行われる処理を示すブロック図
【図２１】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２２】処理手段の周波数強調処理を行う部分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２３】逆ウェーブレット変換を説明するための図
【図２４】逆ウェーブレット変換手段において行われる処理を示すブロック図
【図２５】処理手段のノイズ除去処理を行う部分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２６】逆ウェーブレット変換を説明するための図
【図２７】逆ウェーブレット変換手段において行われる処理を示すブロック図
【図２８】第２の実施形態の動作を示すフローチャート
【図２９】ダイナミックレンジ圧縮処理を行う際の非線形関数の例を示す図（その１）
【図３０】ダイナミックレンジ圧縮処理を行う際の非線形関数の例を示す図（その２）
【図３１】処理手段のノイズ除去信号に対して変換処理を行う部分の構成を示す概略ブロック図
【図３２】処理手段の帯域制限画像信号からノイズを除去し、さらに変換処理を行う部分の構成を示す概略ブロック図
【図３３】原画像の主走査方向および副走査方向を示す図
【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    処理手段
１０  フィルタリング処理手段
１１，２３，２７  補間処理手段
１２，７０  減算器
２２，６２  変換器
２４，２８  加算器
２５，６４  演算器
２６，６５  ノイズ分離手段
５２  ウェーブレット変換手段
６１  ウェーブレット変換部
６３，６６  逆ウェーブレット変換手段
【図１】
0004316106.tif 000007
【図２】
0004316106.tif 000008
【図３】
0004316106.tif 000009
【図４】
0004316106.tif 000010
【図５】
0004316106.tif 000011
【図６】
0004316106.tif 000012
【図７】
0004316106.tif 000013
【図８】
0004316106.tif 000014
【図９】
0004316106.tif 000015
【図１０】
0004316106.tif 000016
【図１１】
0004316106.tif 000017
【図１２】
0004316106.tif 000018
【図１３】
0004316106.tif 000019
【図１４】
0004316106.tif 000020
【図１５】
0004316106.tif 000021
【図１６】
0004316106.tif 000022
【図１７】
0004316106.tif 000023
【図１８】
0004316106.tif 000024
【図１９】
0004316106.tif 000025
【図２０】
0004316106.tif 000026
【図２１】
0004316106.tif 000027
【図２２】
0004316106.tif 000028
【図２３】
0004316106.tif 000029
【図２４】
0004316106.tif 000030
【図２５】
0004316106.tif 000031
【図２６】
0004316106.tif 000032
【図２７】
0004316106.tif 000033
【図２８】
0004316106.tif 000034
【図２９】
0004316106.tif 000035
【図３０】
0004316106.tif 000036
【図３１】
0004316106.tif 000037
【図３２】
0004316106.tif 000038
【図３３】
0004316106.tif 000039