(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の撮像素子を有する撮影装置で放射線撮影された画像データを処理する画像処理方法であって、
前記撮像素子の欠陥素子の位置を基準として前記画像データ中から複数の画素を選択する選択工程と、
該選択した画素に対応する画素値を用いて前記欠陥素子に対応する画素の画素値を線形予測式に基づき算出する算出工程と、
前記欠陥素子に対応する画素の画素値を前記算出した画素値とする補正工程とを有し、
前記画像データは被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用して得られた画像データであり、
前記選択工程は前記欠陥素子に対応する画素を基準として、前記グリッドのグリッド縞に直交する方向から前記複数の画素を選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記補正工程で補正された画像データから前記グリッドの画像成分を除去する除去工程を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた画像データを処理する画像処理方法であって、
前記画像データから前記グリッドの画像成分を除去する除去工程と、
前記撮像素子の欠陥素子に対応する画素値を、前記画像成分が除去された画像データにおける、該欠陥画素に隣接する画素に対応する画素値に基づいて算出された値に置換する補正工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
前記除去工程は、
前記グリッドの空間周波数に基づいて前記画像成分を前記画像から分離する分離工程と、
前記分離した画像成分の振幅を計算する振幅算出工程と、
前記振幅の値に基づいて前記画像成分の値を変更する加工工程とを有し、
該加工工程により得た画像成分を前記画像データから除去することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記除去工程は前記画像データから放射線照射野に対応する部分画像データを切り出す切出工程を有し、
前記分離工程は該切出工程により得た前記部分画像データの画像成分を分離することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記分離工程は前記空間周波数を有する成分を前記画像データから抽出するフィルタリングを行うことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項７】
被写体から散乱放射線を除去するためのグリッドが放射線撮影装置に装着されているか否かを検知する検知手段を有し、
前記グリッドが装着されている場合に、請求項１〜６のいずれか１項に記載の前記画像処理方法を実行することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた画像データを処理するためにコンピュータを、
前記画像データを撮像するための撮像素子の欠陥素子に対応する画素値に対して、該欠陥画素の位置を基準として複数の画素を選択する選択手段と、
該選択した画素に対応する画素値を用いて前記欠陥素子に対応する画素の画素値を線形予測式に基づき算出する算出手段と、
前記欠陥素子に対応する画素の画素値を前記算出した画素値とする補正手段として機能させ、
前記選択手段は前記欠陥素子に対応する画素を基準として、前記グリッドのグリッド縞に直交する方向から前記複数の画素を選択するように機能させるためのプログラム。
【請求項９】
被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた画像データを処理するためにコンピュータを、
前記画像データから前記グリッドの画像成分を除去する除去手段と、
前記画像データを撮像するための撮像素子の欠陥素子に対応する画素値を、前記画像成分が除去された画像データにおける、該欠陥画素に隣接する画素に対応する画素値に基づいて算出された値に置換する補正手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
放射線を被写体に照射するＸ線発生回路と、
前記被写体を透過した前記放射線から散乱放射線を除去するためのグリッドと、
前記グリッドを透過した放射線を電気信号に変換する複数の撮像素子で構成されるＸ線センサと、
前記電気信号を画像データに変換するＡ／Ｄ変換器と、
前記撮像素子の欠陥素子に対応する画素値に対して、該欠陥画素の位置を基準として複数の画素を選択する選択手段と、
該選択した画素に対応する画素値を用いて前記欠陥素子に対応する画素の画素値を線形予測式に基づき算出する算出手段と、
前記欠陥素子に対応する画素の画素値を前記算出した画素値とする補正手段とを備え、
前記選択手段は、前記欠陥素子に対応する画素を基準として、前記グリッドのグリッド縞に直交する方向から前記複数の画素を選択することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項１１】
放射線を被写体に照射するＸ線発生回路と、
前記被写体を透過した前記放射線から散乱放射線を除去するためのグリッドと、
前記グリッドを透過した放射線を電気信号に変換する複数の撮像素子で構成されるＸ線センサと、
前記電気信号を画像データに変換するＡ／Ｄ変換器と、
前記画像データから前記グリッドの画像成分を除去する除去手段と、
前記撮像素子の欠陥素子に対応する画素値を、前記画像成分が除去された画像データにおける該欠陥素子に隣接する撮像素子に対応する画素値に基づいて算出された値に置換する補正手段とを備えることを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項１２】
複数の機器が互いに通信可能に接続されている画像処理システムであって、
前記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項１〜６の何れか１項に記載の画像処理方法の機能を備えることを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により被写体の放射線画像を取得する装置或いはシステムに用いられる、画像処理方法、画像処理装置、放射線画像処理装置、画像処理システム及びプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より例えば、Ｘ線に代表される放射線を被写体（物体）に照射し、当該被写体を透過した放射線成分の空間分布（放射線分布）を画像化することで、被写体内部を可視化可能とする技術が用いられているが、放射線は被写体内部で散乱放射線（散乱線）を発生するため、被写体を透過した直接透過放射線（直接線）と共に、散乱放射線（散乱線）も画像化されてしまう。
【０００３】
散乱線の発生過程は、放射線の種類や、被写体の物性、或いは構造等に依存し、通常は予測不可能である。このため、散乱線を除去した放射線画像を得るためには、様々な工夫が必要となってくる。
【０００４】
散乱線を除去した放射線画像を簡便に得る方法において、代表的な方法としては、鉛等の放射線遮蔽物質の壁を放射線の受像面に設け、当該受像面に到達する放射線の角度を規制することで、散乱線成分を遮蔽する方法がある。
【０００５】
具体的には例えば、医療分野におけるＸ線撮影では、人体等の被写体からの散乱Ｘ線を除去するために、「グリッド」と呼ばれる器具を被写体とＸ線の受像面の間に設置することが行われている。
【０００６】
グリッドは、鉛等のＸ線遮蔽物質と、木材や、紙、アルミニウム、或いはカーボン等のＸ線透過物質とが、互いにＸ線発生源（焦点）へ収束する方向を向くように角度を付けて、所定の幅で交互に並べて構成される器具である。
【０００７】
上述のようなグリッドは直接線の一部を除外するため、Ｘ線の受像面でもグリッドの影（グリッドの陰影、以下、「グリッド縞」とも言う）が見られることになるが、「Ｘ線遮蔽物質とＸ線透過物質を交互に配置する空間的な周期を正確にする」、及び「当該周期を比較的高い空間周波数にする」等という構成をとることで、Ｘ線画像の観察者に対して、当該Ｘ線画像上にグリッド縞が存在することの違和感を極力減らしている。
【０００８】
図２４は、グリッド９４０の構成を模式的に示したものである。
上記図２４において、“９１０”はＸ線の発生源を示し、“９２０”はＸ線の放射方向を示す。“９３０”は人体等の被写体を示し、“９５０”はＸ線の受像面を示す。
【０００９】
上記図２４に示すように、グリッド９４０は、その製造のし易さ等の理由から、２次元平面上の１方向のみ（同図の矢印で示す縦方向）に縞構造を成すものが一般的である。
【００１０】
ところで、近年では、医療用等の放射線画像についても、放射線フィルムにより直接画像化する方法よりも、放射線画像をディジタルデータとして扱う方法が一般化しつつある。
【００１１】
この場合、デジタル画像の取得手段として有効なのは、大判の固体撮像素子を用いてＸ線の強度分布を平面的に直接的に取得する方法である。固体撮像素子によってＸ線画像を取得する場合にも、上述のグリッドを用いることに変わりはなく、被写体の画像情報にグリッドの陰影に起因する縞模様（グリッド縞）が重畳することになる。
【００１２】
固体撮像素子によってＸ線画像を取得する場合には、複数の画素を配列してなる固体撮像素子特有の問題として欠陥画素の問題がある。画像情報の冗長性（空間的に低周波成分を主成分とする）から、この欠陥は少量であれば周辺画素値からの平均的な補間によってほとんどの場合修復可能である。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、一般的には、周辺の統計的な性質から予測しなければならない。通常、グリッドの空間周波数は被写体への影響を減らすために、サンプリングのナイキスト周波数（サンプリング周波数の２分の１）以上に設定される。グリッド縞がナイキスト周波数の５０％以上になると、平均補間では予測が逆転してしまう。
【００１４】
図１４は、ある点を欠陥画素として、１次元における両側の２点の平均をとり、その平均値で欠陥画素を補間したときのフィルタリングの応答関数を示しており、横軸を空間周波数にとっている。欠陥画素の空間周波数が低く、その空間周波数がナイキスト周波数の５０％以下であれば応答は正、すなわち位相が反転しないが、欠陥画素の空間周波数がナイキスト周波数の５０％以上になると、位相が反転し、期待される補間結果にはならない。
【００１５】
ここで、図２５において、黒丸点は、正常な画素から得られた画素値を表し、矢印で示す点（「欠陥画素位置」）は、データが得られていない欠陥画素を表している。また、上記図２５は、グリッド縞が映り込んでいることにより、それぞれの画素データ（黒丸点で示すデータ）が細かく振動している状態を示している。
また、上記図２５の「Ａ：平均による補間値」と指している白丸点は、従来の平均補間により得られた画素値であり、同図の「Ｂ：理想的な補間値」と指してある白丸点は、グリッド縞を考慮した補間値である。このように、画像にグリッド縞が写り込んでいる場合、従来の平均による補間値では欠陥画素の理想的な補間値を得ることができない。
【００１６】
そこで、本発明は、上記の欠点を除去するために成されたもので、放射線画像に対して適切な画素欠陥補正を施すことのできる画像処理方法、画像処理装置、放射線画像処理装置、画像処理システム及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法の第１の態様は、複数の撮像素子を有する撮影装置で放射線撮影された画像データを処理する画像処理方法であって、前記撮像素子の欠陥素子の位置を基準として前記画像データ中から複数の画素を選択する選択工程と、該選択した画素に対応する画素値を用いて前記欠陥素子に対応する画素の画素値を線形予測式に基づき算出する算出工程と、前記欠陥素子に対応する画素の画素値を前記算出した画素値とする補正工程とを有し、前記画像データは被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用して得られた画像データであり、前記選択工程は前記欠陥素子に対応する画素を基準として、前記グリッドのグリッド縞に直交する方向から前記複数の画素を選択することを特徴とする。
本発明の画像処理方法の第２の態様は、被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた画像データを処理する画像処理方法であって、前記画像データから前記グリッドの画像成分を除去する除去工程と、前記撮像素子の欠陥素子に対応する画素値を、前記画像成分が除去された画像データにおける、該欠陥画素に隣接する画素に対応する画素値に基づいて算出された値に置換する補正工程とを有することを特徴とする。
本発明のプログラムの第１の態様は、被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた画像データを処理するためにコンピュータを、前記画像データを撮像するための撮像素子の欠陥素子に対応する画素値に対して、該欠陥画素の位置を基準として複数の画素を選択する選択手段と、該選択した画素に対応する画素値を用いて前記欠陥素子に対応する画素の画素値を線形予測式に基づき算出する算出手段と、前記欠陥素子に対応する画素の画素値を前記算出した画素値とする補正手段として機能させ、前記選択手段は前記欠陥素子に対応する画素を基準として、前記グリッドのグリッド縞に直交する方向から前記複数の画素を選択するように機能させることためのプログラムであることを特徴とする。
本発明のプログラムの第２の態様は、被写体からの散乱放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により得られた画像データを処理するためにコンピュータを、前記画像データから前記グリッドの画像成分を除去する除去手段と、前記画像データを撮像するための撮像素子の欠陥素子に対応する画素値を、前記画像成分が除去された画像データにおける、該欠陥画素に隣接する画素に対応する画素値に基づいて算出された値に置換する補正手段として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。
本発明の放射線画像処理装置の第１の態様は、放射線を被写体に照射するＸ線発生回路と、前記被写体を透過した前記放射線から散乱放射線を除去するためのグリッドと、前記グリッドを透過した放射線を電気信号に変換する複数の撮像素子で構成されるＸ線センサと、前記電気信号を画像データに変換するＡ／Ｄ変換器と、前記撮像素子の欠陥素子に対応する画素値に対して、該欠陥画素の位置を基準として複数の画素を選択する選択手段と、該選択した画素に対応する画素値を用いて前記欠陥素子に対応する画素の画素値を線形予測式に基づき算出する算出手段と、前記欠陥素子に対応する画素の画素値を前記算出した画素値とする補正手段とを備え、前記選択手段は、前記欠陥素子に対応する画素を基準として、前記グリッドのグリッド縞に直交する方向から前記複数の画素を選択することを特徴とする。
本発明の放射線画像処理装置の第２の態様は、放射線を被写体に照射するＸ線発生回路と、前記被写体を透過した前記放射線から散乱放射線を除去するためのグリッドと、前記グリッドを透過した放射線を電気信号に変換する複数の撮像素子で構成されるＸ線センサと、前記電気信号を画像データに変換するＡ／Ｄ変換器と、前記画像データから前記グリッドの画像成分を除去する除去手段と、前記撮像素子の欠陥素子に対応する画素値を、前記画像成分が除去された画像データにおける該欠陥素子に隣接する撮像素子に対応する画素値に基づいて算出された値に置換する補正手段とを備えることを特徴とする。
本発明の画像処理システムは、複数の機器が互いに通信可能に接続されている画像処理システムであって、前記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、上記の画像処理方法の第１又は第２の態様の機能を備えることを特徴とする。
【００５６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００５７】
［第１〜第５の実施の形態の概要］
ここでは、本発明の実施の形態として、第１〜第５の実施の形態を一例として挙げる。第１〜第５の実施の形態の具体的な説明の前に、これらの概要について説明する。
【００５８】
尚、ここでは放射線の一例として、Ｘ線を用い、このＸ線撮影により得られたX線画像について処理するものとする。
また、以下に説明する構成は、本発明を適用した一構成例であり、これに限られることはない。
【００５９】
第１の実施の形態では、撮影された画像を解析し、グリッド縞に直交する方向の画素の結果に関して線形予測型補正を施す。必要であれば、放射線画像に重畳するグリッド縞情報について解析した結果に基づき、補正後の放射線画像からグリッド縞情報を除去する。
【００６０】
第２の実施の形態では、放射線画像に重畳するグリッド縞情報について解析し、放射線画像からグリッド縞情報を除去した後の画像に対して、従来から知られる周囲画素値の平均による画素欠陥補正を行う。
【００６１】
第３の実施の形態では、装置がグリッドを装着しているか否かを検知する検知手段を設け、グリッド装着が検知手段により確認された場合に、対象画像を解析し、この結果に基づいて、予測型の画素欠陥補正、及びグリッド縞成分の除去を行う。
【００６２】
第４の実施の形態では、Ｘ線曝射の照射野が、被写体の撮影部位に対応するように絞られている状態の場合、当該照射野に相当する部分画像のみを対象画像として、第１の実施の形態での処理を実行する。
【００６３】
第５の実施の形態では、被写体の状況によっては対象画像の部位的領域にグリッド縞が存在しない場合もあることにより、グリッド縞が存在しない部分の画像に対して、グリッド縞除去の処理を行わない方法をとる。
【００６４】
尚、第１〜第５の実施の形態において、例えば、抽出されたグリッド縞成分は画像情報であることから、その画像を保持しておくようにしてもよい。これにより、対象画像からグリッド縞成分を除去した場合であっても、その後に、保持しておいたグリッド縞成分の画像情報を用いて、元の対象画像、すなわちグリッド縞を除去する前態の画像を復元可能としてもよい。
【００６５】
まず、欠陥画素補正によって理想的な補間値を得るため、図２５において欠陥画素位置のデータを周りから線形予測して求める。
【００６６】
以下に、線形予測の方法についてその概要を説明する。
【００６７】
まず、処理対象の画像データ（画素データ）として、
データ系列｛Ｘn，Ｘn-1，Ｘn-2，・・・，Ｘn-p｝
が与えられ、“ｎ”におけるデータＸnが、
【００６８】
【数１】
0003793039.tif 000002
【００６９】
なる差分方程式（１）で表されるものとする。
上記式（１）において、“εｎ”は白色雑音系列を表し、“ａｉ｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝”は線形予測係数を表す。このような系列を「自己回帰過程（ＡＲ過程）Ｘn」と呼ぶ。
【００７０】
上記式（１）を、遅延演算子Ｚ-1を用いて書き直すと、
【００７１】
【数２】
0003793039.tif 000003
【００７２】
なる式（２）となる。
【００７３】
但し、上記式（２）は、
【００７４】
【数３】
0003793039.tif 000004
【００７５】
なる式（２´）で表されるため、ＡＲ過程Ｘｎは、パルス伝達関数１／Ａ（ｚ-1）を有する線形フィルタの入力εｎに対する出力であると定義（スペクトル推定）できる。
【００７６】
また、上記式（１）は、線形予測係数ａｉ｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝が、信頼できるデータ系列から求まれば、（ｎ−１）点目の画素データから、ｎ点目の画素データが予測可能であることを示している。
【００７７】
線形予測係数ａｉ｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝の予測は、装置或いはシステムが定常であると過程して、最尤推定（最小２乗推定）を用いれば行える。すなわち、εｎのパワー（分散）を最小にするものを求めることができる。εｎは、最小２条推定によって得られた誤差であるため、その予測次数に対応する以下の相関成分を持たない。従って、必要十分な次数ｐで予測されて得られた予測誤差εｎ最小２乗推定によって得られた誤差であるため、その予測次数に対応する以下の相関成分を持たない。従って、必要十分な次数ｐで予測されて得られた予測誤差εｎは式９で定義したように白色雑音となる。
【００７８】
予測誤差εnの分散は、２乗平均（平均値“０”）であるため、当該平均を表す関数Ｅ[＊]は、
【００７９】
【数４】
0003793039.tif 000005
【００８０】
なる式（３）で表される。
【００８１】
上記式（３）において、
Ｒ（τ）＝Ｅ［ＸmＸm+τ］（共分散関数：ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ）
であり、最小値を求めるために両辺を係数ａkで微分して“０”とおくと、
【００８２】
【数５】
0003793039.tif 000006
【００８３】
なる連立方程式（４）が得られる。これは、正規方程式若しくはＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ方程式と呼ばれるものである。
【００８４】
実際には、自己相関Ｒ（＊）の演算は、全ての画素点で行うことなく、限られた（与えられた）画素数で演算した推定値を用いる。
例えば、高速算法であるＬｅｖｉｎｓｏｎアルゴリズムを用いるが、Ｂｕｒｇアルゴリズムを用いるようにしてもよい。このＢｕｒｇアルゴリズムは、さらに少ない画素数のデータで共分散（自己相関）を直接計算せずに求められる最大エントロピー法によるアルゴリズムである。これらのアルゴリズムでは、予測誤差が正規分布であり画素数が多ければ数学的には一致するが、画素数が少ない場合、Ｂｕｒｇアルゴリズム（最大エントロピー法によるアルゴリズム）が有利である。
【００８５】
上述のような演算により得られる係数ａkを用いて、欠陥画素の前後の画素から予想される画素データを求める。
【００８６】
グリッド縞の除去は、通常は空間フィルタで行うが、以下のような問題点がある。特開平３−１２７８５号公報等では、フーリエ変換を用いて、グリッド縞の空間周波数に相当するデータを除去若しくは低減する方法が提案されている。
【００８７】
また、通常のＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｎｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタを用いて、グリッド縞の空間周波数に相当するデータを除去若しくは低減する方法も考えられる。
【００８８】
ところで、グリッド縞の像は、鉛等のＸ線遮蔽物質による放射線の透過率の低減した陰影であるため、信号ではほぼ乗算的に重畳されるが、対数変換を行えば加算的に重畳されることになる。したがって、上述したようなフィルタリングが可能となる。
【００８９】
また、一般的に、散乱線除去のためのグリッドの製造工程は、非常に精度よく管理されており、そのグリッド縞についても、画像全般にわたって均一の空間周波数特性を備えるものが広く用いられている。このため、上述したようなフィルタリングについても、単一の空間周波数に対してのみ行えばよいという可能性がある。
【００９０】
実際には、グリッド縞の像（陰影）の形状は、正確な正弦波状ではないため、逓倍周波数である２倍，３倍，…の空間周波数成分が存在する可能性があるが、この場合、センサでの変換過程（エネルギー変換過程）の２次元空間的な依存性に起因するボケにより、基本波成分のみが受像されると考える。
【００９１】
しかしながら、上述したようなフィルタリングでの問題は、画像成分自体の空間周波数帯域を制限することは不可能に近いということにある。
【００９２】
具体的には例えば、特許第２７５４０６８号や特開平８−０８８７６５号公報等で提案されているものに代表されるように、空間サンプリングピッチを非常に細かくし、当該サンプリング後に有効なナイキスト周波数を高めて、有効な帯域幅（ナイキスト周波数以下の帯域幅）を広くとり、その中で画像成分とグリッド縞成分が完全に分離されれば、何の問題もなく、通常のフィルタリングでグリッド縞の除去が行えることは明確であるが、現実的な問題として、グリッド縞を除去するためだけのために、空間サンプリングピッチを高めることは、半導体プロセスその他の要因によりセンサのコストアップにつながり、さらに、放射線取得効率を落とす原因となり、有効ではない。
【００９３】
したがって、ナイキスト周波数以下の帯域に、有効な画像成分がほぼ収まる程度の空間サンプリングピッチでセンサ自体を構成することが、コスト的及び性能的に有効であるが、このような構成をとった場合、グリッド縞の空間周波数と有効な空間周波数の間にある程度の重畳があるのはやむをえない。
【００９４】
具体的には、例えば、図１（ａ）〜（ｄ）を用いて説明すると、まず、同図（ａ）は、処理対象となる画像（元画像）を１次元で見たときの当該画像信号を示したものであり、当該画像信号は２５６点の数値で構成されている。
【００９５】
上記図１（ｂ）は、同図（ａ）で示される画像信号をフィルタリングする際の、空間周波数領域でのフィルタの応答特性を示したものである。上記図１（ｂ）では、離散フーリエ変換を意識して、周波数領域を“０”〜“１２８”の数値で表しており、空間周波数の値が“１００”の位置での帯域カットフィルタリングとしている。
【００９６】
上記図１（ｃ）は、同図（ｂ）で示されるフィルタリングを、同図（ａ）で示される画像信号に対して施した結果を示したものである。上記図１（ｃ）の画像信号は同図から明らかなように、同図（ａ）で示される画像信号の特性からほとんど変化がない。
上記図１（ｄ）は、確認のために、同図（ａ）で示される画像信号と、同図（ｃ）で示される画像信号との差分を示したものである。上記図１（ｄ）から明らかなように、フィルタリングにより除去された信号成分はほとんどない。
【００９７】
また、図２（ａ）は、上記図１（ａ）で示した画像信号（元画像信号）に対して、中間で急峻に立ち上がる部分（いわゆるエッジ部分）を加えたものを示したものである。
上記図２（ｂ）は、上記図１（ｂ）と同様に、上記図２（ａ）で示される画像信号をフィルタリングする際の、空間周波数領域でのフィルタの応答特性を示したものである。
【００９８】
上記図２（ｃ）は、同図（ｂ）で示されるフィルタリングを、同図（ａ）で示される画像信号に対して施した結果を示したものである。上記図２（ｃ）において、丸で囲った部分から明らかなように、元画像信号から外れて不安定な振動をしていること（アーチファクト）がわかる。
【００９９】
上記図２（ｄ）は、確認のために、同図（ａ）で示される画像信号と、同図（ｃ）で示される画像信号との差分を示したものである。上記図２（ｄ）から明らかなように、急峻に変動する部分（信号の両端部分を含む）に関して、多くの振動成分が現れている。
【０１００】
上記図１（ａ）〜（ｄ）及び図２（ａ）〜（ｄ）に示されるように、通常の画像信号の場合、ナイキスト周波数（同図では空間周波数が“１２８”）以下の、かなり高い周波数の成分については、画像信号の主成分ではなく、ほとんど情報がない成分であるため、この位置で急峻なフィルタリング処理を施しても問題は少ない。これに対して、画像信号が急峻な部分（エッジ部分）を有する場合、上記のナイキスト周波数以下の、かなり高い周波数成分を用いて画像信号が表現されるため、これにフィルタリングを施すと、急峻に変動する部分で問題（アーチファクト）が発生してしまう。
【０１０１】
図３（ａ）〜（ｄ）は、グリッドを摸して、上記図１（ａ）に示される元画像信号に対して、正弦波（ｓｉｎ（２π１００χ／２５６））を加えたもの場合の信号状態を示したものである。上記図３（ａ）〜（ｄ）から明らかなように、同図（ｂ）で示されるフィルタの応答特性を有するフィルタリングにより、グリッド縞がほぼ除去されている（同図（ｃ）参照）。
【０１０２】
図４（ａ）〜（ｄ）は、グリッドを摸して、上記図２（ａ）に示される元画像信号に対して、正弦波（ｓｉｎ（２π１００χ／２５６））を加えたもの場合の信号状態を示したものである。上記図４（ａ）〜（ｄ）から明らかなように、同図（ｂ）で示されるフィルタの応答特性を有するフィルタリングにより、上記図２（ｃ）と同様なアーチファクトが発生している（上記図４（ｃ）参照）。
【０１０３】
すなわち、特開平３−１２７８５号公報等に記載されているような、単純なフィルタリング処理では、グリッド縞の成分を除去すると、上述のようなアーチファクトが強く発生してしまう可能性がある。また、アーチファクトを減らすために、フィルタのインパルス応答の幅を狭くすると、フィルタリングの応答特性が広い範囲で低減するようになってしまい、画像自体が強くなまった形になってしまう。
【０１０４】
本発明は、特に、特開平３−１２７８５公報号等に記載されているような従来のフィルタリング処理（単純なフィルタリング処理）によりグリッド縞を除去したときの問題を、次のような構成により解決した。
【０１０５】
すなわち、処理対象のＸ線画像の信号（以下、単に「対象画像信号」又は「対象画像」とも言う）に重畳されている、本来画像全体にわたって安定な縞模様として存在するはずである、グリッド縞の成分情報（以下、単に「グリッド縞成分」とも言う）を推定して求める。そして、例えば、対象画像信号が対数画像の信号である場合、求めたグリッド縞情報を対象画像信号から差し引く。これにより、対象画像信号に影響を与えることなく、安定したグリッド縞情報の除去が可能となる。
【０１０６】
具体的には例えば、グリッド縞成分が示す周波数から、ほぼ当該グリッド縞成分を含む成分を分離し、分離後の当該成分を、グリッド縞の示すであろう特徴情報に基づいて加工し、当該加工後の情報を、グリッド縞成分と見なし、これを対象画像信号から除去する。
【０１０７】
グリッド縞成分は、空間スペクトル表現によれば、かなり強い成分を有し、グリッド縞の空間周波数を適当に選択すれば、サンプリングの際のナイキスト周波数（サンプリング周波数の１／２に相当する空間周波数）近辺に存在させることができる。この結果、上記図３（ａ）〜（ｄ）に示したような、グリッド縞成分が通常の画像信号の主成分とは重ならないような状態が容易に得られる。
【０１０８】
ここで、対象画像信号に対して、急峻な変動成分が存在する場合に限り、上記図４（ａ）〜（ｄ）を用いて説明したように、グリッド縞成分と対象画像信号の分離が困難となる。
【０１０９】
また、場合によっては、対象画像がグリッド縞自体が存在しない領域を含む場合も考えられる。これは、Ｘ線をほぼ完全に遮断するような部分を含む被写体をＸ線撮影した場合や、センサのダイナミックレンジで規定される以上の強いＸ線が当該センサの部分的領域に到達した場合に、サチュレーションにより当該領域のグリッド縞成分がなくなる場合である。
【０１１０】
尚、通常、Ｘ線画像を取得する場合、被写体内部を透過するＸ線量を重視するため、被写体外部（素抜け部分）では、被写体透過量の数１００倍ものＸ線量になる。一般に、センサ、或いはセンサ用のアンプのダイナミックレンジを、情報のない被写体外部まで考慮して広げることは無意味であり、被写体外部は、ほとんどの場合、センサの入出力特性がサチュレーションによる非線形性を呈する領域に当たり、グリッド縞成分が存在しなくなる、或いはコントラストが落ちた状態となる。
【０１１１】
そこで、本発明では、対象画像において、グリッド縞成分と対象画像信号の分離が困難になるような急峻な変動（例えば、エッジ部分）がある場合、及びグリッド縞自体が存在しない領域を含む場合の双方に適応的に対応し、アーチファクトを発生することなく、グリッド縞成分を除去することを実現した。
【０１１２】
以下、第１〜第５の実施の形態におけるグリッド縞成分の除去処理について詳細に説明する。
尚、以下の説明では、第１〜第５の実施の形態をまとめて「本実施の形態」と言う。
【０１１３】
グリッド縞成分の除去処理は、主に、次のような第１処理ステップ〜第３処理ステップを含む処理としている。
【０１１４】
第１処理ステップ：
グリッド縞成分を含んで得られた対象画像から、グリッド縞に直交する方向のラインデータをサンプル的に抽出し、グリッド縞の空間周波数を割り出す。
【０１１５】
第２処理ステップ：
順次対象画像からグリッド縞成分を抽出し、その結果（グリッド縞成分）を対象画像から差し引くが、このとき、アーチファクトの発生を考慮して、アーチファクトが発生しても、その影響範囲が小さくなる比較的小さなスパンのＦＩＲフィルタリングにより、グリッド縞を主とした成分を抽出する。
【０１１６】
第３処理ステップ：
第１処理ステップで得られたグリッド縞の空間周波数に基いて、第２処理ステップで得られたグリッド縞を主とした成分の包絡線を、該成分と別のＦＩＲフィルタリングによって該成分の位相を９０°移動させた成分とのベクトル振幅計算により求める。
【０１１７】
上記の第１処理ステップ〜第３処理ステップを含むグリッド縞成分の除去処理について、さらに具体的に説明すると、まず、第３処理ステップで得られた包絡線情報は、必ず正の値をとり、その特徴としては、次のような特徴（１）及び（２）を有する。
（１）急峻な変動部分（例えば、エッジ部分）に関してはアーチファクトが存在すれば、非常に大きな値を示す。
（２）グリッド縞が存在しない部分に関しては、ほぼ“０”となるような小さな値を示す。
【０１１８】
本実施の形態では、上記の包絡線情報に基いて、特徴（１）により示される値の部分（非常に大きな値の部分）、及び特徴（２）により示される値の部分（非常に小さな値の部分）について、グリッド縞成分を補修することで、より安定したグリッド縞成分の作成を実現する。
【０１１９】
グリッド縞成分の補修の方法としては、例えば、上記特徴（１）の部分を、その周辺の安定したグリッド縞の部分から予測した成分に置き換えることで、全体として安定したグリッド縞成分にする方法が挙げられる。
【０１２０】
上述のようにして取得した、安定した成分のみが存在するグリッド縞を中心とした成分について、ライン全体に対して、通常のフィルタイリング処理を行う。このとき、グリッド縞の空間周波数を中心としたより狭い範囲の空間周波数のみを抽出するフィルタリングを行う。
【０１２１】
上記のフィルタリングの結果（抽出成分）を、対象画像におけるグリッド縞成分とするが、包絡線情報が、特徴（２）を有するものである場合、すなわちグリッド縞を主とした成分にグリッド縞成分が存在しない部分がある場合、もともとグリッド縞が存在しないのだから、当該部分のグリッド縞を主とした成分を“０”に置き換える。
【０１２２】
また、対象画像に対してフィルタリング処理を施す際、より急峻なフィルタリング処理を安定に高速に行うために、高速フーリエ変換アルゴリズムを用いる場合があるが、この場合、データ点数が“２”のｎ乗（ｎは正の整数）に限定される。このため、通常データの周辺に“０”を詰めて点数を合わせるようにする。この“０”を詰めた範囲のデータも、包絡線情報が特徴（２）を示す部分に該当するデータと考えれば良い。
【０１２３】
尚、グリッド縞自体の空間周波数として有効な空間周波数としては、ここでは、特願２０００−０２８１６１等で提案されているようなサンプリング周波数（空間サンプリングピッチの逆数）の３０％以上４０％以下となるような空間周波数（ナイキスト周波数の６０％以上８０％以下）を有効とする。この理由は、一般的にサンプリング周波数の３０％以下に画像の主成分が集中し、サンプリング周波数の４０％以上６０％以下の強いグリッド縞の成分は、サンプリング後の線形補間に類する補間により、別の周期的な振幅変動を起こしたように見え、グリッド縞自体の安定性に欠けるためである。
【０１２４】
グリッド縞の空間周波数を“ｆｇ[ｃｙｃ／ｍｍ]”とし、センサのサンプリングのピッチを“Ｔ”とすると、グリッド縞の空間周波数ｆｍは、
【０１２５】
【数６】
0003793039.tif 000007
【０１２６】
なる式（５）で表される。ここで、ｆｇは実際に取り付けたグリッドの特性を示し、グリッド自体の型名などから判断できる値である。尚、ＣＸＤＩにおいては規定のグリッドが用いられる。
【０１２７】
本実施の形態では、上記式（５）で表される空間周波数ｆｍに相当する縞模様がグリッド縞成分として対象画像中に存在することを考慮して、上述した第１処理ステップにおいて、グリッド縞を正確に抽出する。すなわち、グリッド縞の空間周波数ｆｇは、予め判明しているため、サンプリングされたラインデータの中から、対象画像の空間周波数ｆｍ近辺を探索し、その検索結果により、ピーク値を示す空間周波数を以って、対象画像におけるグリッド縞の空間周波数ｆｍと見なす。
【０１２８】
また、上述した第２処理ステップにおいて、空間周波数ｆｍに対し、その空間周波数ｆｍを中心として、できるだけ小さなスパンのＦＩＲフィルタリングを行うことで、有効な画像成分を殆ど除去した状態で、且つ、急峻な変動（例えば、エッジ部分）によるアーチファクトが狭い範囲に収まる状態で、グリッド縞成分を粗く抽出する。
【０１２９】
このとき、位相変動をなくすために、例えば、ＦＩＲフィルタの係数系列を偶関数とし、また、上記の狭い範囲を満たすために、３点若しくは５点のＦＩＲフィルタが望ましい。
【０１３０】
具体的には例えば、対称３点のＦＩＲフィルタとし、その係数を（ａ１，ｂ１，ａ１）とすると、当該係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を求めるためには、空間周波数ｆｍにおけるレスポンスが“１”であるという条件、及び画像情報の中心値である直流成分を“０”にするという条件の２つの条件を用いることができる。
【０１３１】
すなわち、当該係数演算は、
２*ａ１＋ｂ１＝０
２*ａ１*ｃｏｓ（２πｆｍＴ）＋ｂ１＝１
なる式で表される連立方程式であり、
【０１３２】
【数７】
0003793039.tif 000008
【０１３３】
なる式（６）で表される解をとる。
【０１３４】
上記のＦＩＲフィルタリングは、空間周波数ｆｍにおいてレスポンスが“１”であるが、空間周波数がそれ以上になると、レスポンスは次第に上昇していく。一般的に、この部分には画像成分が存在しないため、当該ＦＩＲフィルタイリングであってもグリッド縞を充分に抽出できる。
【０１３５】
また、対称５点のＦＩＲフィルタリングとし、その係数を（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２）とすると、当該係数（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２）を求めるためには、空間周波数ｆｍにおけるレスポンスが“１”であるという条件、及び画像情報の中心値である直流成分を“０”にするという条件の２つの条件の外に、空間周波数ｆｍにおけるレスポンスの微分値が“０”（ピーク）を示すという条件をも用いることができる。
【０１３６】
すなわち、当該係数演算は、上記式（６）で表される解から、簡単な演算を行うことで、
（−ａ１2，２ａ１（１−ｂ１），１−２ａ１2−（１−ｂ１）2，
２ａ１（１−ｂ１），−ａ１2）
なる解が得られる。
【０１３７】
対称５点のＦＩＲフィルタリングのフィルタの求め方としては、例えば、先ず、上記式（６）で表される係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタを、“１”から差し引いた形にすると、空間数端数ｆｍで零点を有するフィルタとなる。このフィルタによるフィルタリングを２回施す処理を考慮すると、やはり空間周波数ｆｍで零点を有するが、位相（符号）の反転がなくなる。このようなフィルタが、対称５点のＦＩＲフィルタリングのフィルタであり、“１”から当該フィルタを差し引くことで、目的とする空間周波数ｆｍにおいてピークを有するフィルタを構成できる。
【０１３８】
図５は、上述したような、対称３点のＦＩＲフィルタリング（以下、「３点ＦＩＲフィルタリング」とも言う）、及び対称５点のＦＩＲフィルタリング（以下、「５点ＦＩＲフィルタリング」とも言う）の形状（空間周波数特性）の例を示したものである。
【０１３９】
上記図５に示されるＦＩＲフィルタによるフィルタリングの結果は、殆どの場合、グリッド縞成分のみを抽出した結果となる。これは、上記図５から明かなように、主に低周波成分からなる有効な画像成分の当該低周波成分の多くが除去されるためである。
【０１４０】
しかしながら、上述したように、ＦＩＲフィルタリングにより抽出した成分の中には、かなりの量の有効画像成分が含まれているのも事実である。本来は、空間周波数ｆｍを中心とする急峻な選択特性を有するフィルタによるフィルタリングを行いたいところであるが、これを行ったとしても、対象画像に含まれる急激な変動部分を構成する周波数成分が含まれてしまうことには変わりはない。
【０１４１】
そこで、上記の問題を解決するために、本実施の形態では、上述した第３ステップにおいて、グリッド縞成分の局地的な包絡線を求め、その変動から、グリッド縞成分以外の、アーチファクトを発生させる可能性のある成分が含まれる部分を検出することで、グリッド縞成分のみを安定に抽出（作成）する。
【０１４２】
一般の信号の包絡線は、ヒルベルト変換によらなければならないが、単一の正弦波の包絡線は、その周波数におけるレスポンス振幅が“１”であり、９０°（π／２）の位相変動を起こすような空間フィルタを施し、その結果と元信号とのベクトル振幅（２乗和の平方根）をとれば求まる。
【０１４３】
位相が９０°変動するＦＩＲフィルタによるフィルタリングを、離散的なデータに対して施す場合、当該ＦＩＲフィルタの係数を点対称（奇関数）的なものとする。例えば、この係数を（−ａ３，０，ａ３）とすると、空間周波数ｆｍでレスポンスを“１”にするためには、係数（−ａ３，０，ａ３）は、
２*ａ３*ｓｉｎ（２πｆｍＴ）＝１
なる式を満たす必要があり、
【０１４４】
【数８】
0003793039.tif 000009
【０１４５】
なる式（７）で表される解が得られる。
【０１４６】
上記式（７）で表される解の係数（−ａ３，０，ａ３）を有するＦＩＲフィルタにより得られた信号系列と元信号系列との振幅を求める。
【０１４７】
例えば、図６（ａ）は、上記図３（ａ）で示した元画像信号に対して、上記式（６）で示される解の係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタリングを施した結果を示したものである。上記図６（ａ）から明かなように、グリッド縞成分が殆ど抽出されている。
【０１４８】
また、図７（ａ）は、上記図４（ａ）で示した元画像信号に対して、上記式（６）で示される解の係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタリングを施した結果を示したものである。
【０１４９】
上記図６（ｂ）及び図７（ｂ）で示す波形（太線で示す波形）はそれぞれ、図６（ａ）及び図７（ａ）に示される元画像信号に対して、上記式（７）で示される解の係数（−ａ３，０，ａ３）を有するフィルタリングを施した結果と、当該元画像信号との２乗和の平方根をとった包絡線を示したものである。
【０１５０】
特に、上記図７（ｂ）に示す包絡線における窪み部分に着目すると、当該窪み部分には明らかに非定常な成分が存在している。これは、抽出されたグリッド縞成分は、単純なフィルタリングでは異常に抽出され（対象画像のエッジ成分などを含み）、対象画像信号から差し引けば、この処理後の対象画像信号にアーチファクトが発生することを意味する。
【０１５１】
そこで、本実施の形態では、上述のようにして求められた包絡線から、異常な数値を示す範囲を特定し、当該範囲のグリッド縞成分をその周辺の数値列からの推定値で補正（置換）する。すなわち、本来有するグリッド縞成分の特徴である、全ての範囲にわたって常に定常な成分を有するという性質を利用して、グリッド縞成分を形成（作成）する。
【０１５２】
補正の際に用いる推定値（予測値）は、異常な数値を示す範囲の周辺のデータの統計的性質から求める。例えば、グリッド縞成分の空間周波数ｆｍが既知であるので、この空間周波数ｆｍを統計的性質として用いることができる。
【０１５３】
例えば、グリッド縞の空間周波数ｆｍ、及び位相φを以って、
【０１５４】
【数９】
0003793039.tif 000010
【０１５５】
なる式（８）により表される正弦波を用いて、非定常部のグリッド縞成分を形成する。
【０１５６】
例えば、最も簡便な方法としては、フーリエ変換（フーリエ級数展開）を用い、特定の周波数における２つの係数Ａ及びφを周辺画素から求める方法が挙げられる。
【０１５７】
しかしながら、データに欠陥（非定常部分）が存在する等の問題から、通常のフーリエ変換を用いることができない。したがって、ここでは、フーリエ変換を一般化し、最小２乗の意味で、振幅及び位相情報を求める。このため、上記式（８）を、
【０１５８】
【数１０】
0003793039.tif 000011
【０１５９】
なる式（９）に変形する。
【０１６０】
この場合、サンプリング点ｘｉにおけるデータを“ｙｉ”（データ点数ｎ）である時（｛ｘｉ，ｙｉ；ｉ＝０〜ｎ−１｝）の２乗誤差εは、
【０１６１】
【数１１】
0003793039.tif 000012
【０１６２】
なる式（１０）で表される。
【０１６３】
このとき、注意すべきは、ここで用いられる成分“ｘｉ，ｙｉ”としては、上述した包絡線の成分の検証から、定常な部分であると判断されたデータのみを選択することである。そして、２乗誤差εを最小化するパラメータＲ，Ｉを、次のようにして求める。
【０１６４】
先ず、
【０１６５】
【数１２】
0003793039.tif 000013
【０１６６】
なる式（１１）は、
【０１６７】
【数１３】
0003793039.tif 000014
【０１６８】
なる式（１１´）で書き表される。
上記式（１１´）の連立方程式を解くことで、パラメータＲ，Ｉが求まり、位相φと振幅Ａを同時に推定できる。
【０１６９】
ここで、データ系列がｋ／（２・ｆｍ）（ｋは正の整数）の区間を等間隔でｍ等分するものであれば、上記式（１１´）は、
【０１７０】
【数１４】
0003793039.tif 000015
【０１７１】
なる式（１２）で示されるように、特定の周波数の係数を求める離散フーリエ変換（フーリエ級数展開）となる。
【０１７２】
上記式（１１´）若しくは上記式（１２）により、非定常部分の周辺の定常な適当なデータを用いて、パラメータＲ，Ｉの値を求めることで、不適当であるとして除去された非定常部分の補修（置換）を行う。
【０１７３】
また、その他の補修方法としては、線形予測モデルを考え、グリッド縞の空間周波数を特定せずに、線形予測アルゴリズムによって順次予測して補修を行う方法が挙げられる。
【０１７４】
上述のような補修によって得られた信号波形は、全般的に定常な正弦波であり、グリッド線成分を非常によく表している成分である。
【０１７５】
しかしながら、上記の信号波形（グリッド縞成分の信号波形）は、もともと上記式（６）で示される係数（ａ１，ｂ１，ａ１）による狭いスパンのＦＩＲフィルタリングの結果であり、上記図５に示したようなフィルタの応答特性を有し、グリッド縞成分以外の画像成分をかなり多く含んでいるものである。
【０１７６】
そこで、本実施の形態では、上記の信号波形に対して、さらに、グリッド縞の空間周波数ｆｍ近辺の成分のみを抽出するフィルタリングを施す。このフィルタリングは、上述したような操作により、既に非定常な成分が補修された成分に対して施されるものであり、当該フィルタリングによるリンギング等のアーチファクトが発生することはない。
【０１７７】
上記のフィルタリング後のグリッド縞成分の信号に対して、上述した包絡線作成を行った際、非常に小さな値（“０”に近い値）が観測された部分が存在した場合、この部分は、元々グリッド縞成分が何らかの理由（例えば、Ｘ線が完全に遮断されている、又はセンサがサチュレーションを起こしている等）で観測されなかった部分であり、グリッド縞成分が元々存在しない部分部である。したがって、この部分に関しては、その情報を記録しておき、後段のフィルタリンの後に“０”に置き換える。この処理の結果を、グリッド縞成分として、対象画像信号から差し引く。
【０１７８】
本実施の形態では、対象画像信号から順次対象とするラインデータを１ラインづつ取り出しながら、グリッド縞成分の抽出処理を実行するが、１ラインデータを取り出すときに、その前後の数ラインデータの平均を求め、すなわち画像成分を弱めてから、又はグリッド縞成分を強調してから、グリッド縞成分を抽出することも可能である。
【０１７９】
上記のことは、通常グリッド縞とセンサは、ほぼ平行に配置されており、あるラインのグリッド縞と、その近辺のラインのグリッド縞との各成分は、非常に酷似しているからである。
【０１８０】
したがって、本実施の形態の他の形態として、上記の非常に酷似しているという特徴を利用し、グリッド縞成分の抽出のための計算処理回数を減らすために、処理するラインを間引き、あるラインで抽出されたグリッド縞成分を、その近辺のラインのグリッド縞成分とする。すなわち、グリッド縞成分が抽出されたラインの近辺のラインについてはグリッド縞成分の抽出処理を行なわず、上記のあるラインで抽出されたグリッド縞成分を用いて、その近辺のラインデータからの差し引き処理を行なうこともできる。
【０１８１】
尚、上述の間引きが可能であるか否かを判断するために、上述した第１処理ステップにおいて、グリッド縞の空間周波数を測定する際に、サンプルされた前後のライン若しくはサンプルされたライン同士のグリッド縞の位相差を調べ、グリッド縞がセンサに対して傾いていないことを確認する。
【０１８２】
また、本実施の形態の他の形態としては、上述のようにして、グリッド縞成分を対象画像信号から除去する場合に、信号強度等を検出することで、対象画像信号における照射野を認識し、当該照射野内部の画像データに対してのみ、上述のグリッド縞成分の除去処理を行なうようにしても良い。
【０１８３】
[第１の実施の形態]
本発明は、例えば、図８に示すようなＸ線画像取得装置１００に適用される。
【０１８４】
＜Ｘ線画像取得装置１００の全体構成及び動作＞
本実施の形態のＸ線画像取得装置１００は、医療用（画像診断等）のＸ線画像を取得するための装置であり、上記図８に示すように、Ｘ線を被写体１０２（ここでは人体）に対して発生するＸ線発生部１０１と、被写体１０２からの散乱Ｘ線を除去するためのグリッド１０３と、被写体１０２を透過したＸ線量の分布を検出する面状のＸ線センサ１０４と、Ｘ線発生部１０１のコントローラ１０５（ＣＯＮＴ）と、Ｘ線センサ１０４から出力される電気信号をディジタルデータに変換するアナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器１０６と、Ａ／Ｄ変換器１０６から出力されるディジタルデータを対象画像データとして一旦蓄積するメモリ１０７と、Ｘ線を放射しない状態での撮影により取得されたディジタルデータを記憶するメモリ１０８と、メモリ１０７内の対象画像データに対してメモリ１０８のデータを用いた演算処理を施す演算器１０９と、演算器１０９での演算処理後の対象画像データの変換テーブル（参照テーブル：Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ、以下、「ＬＵＴ」とも言う）１１０と、Ｘ線センサ１０４を構成する画素毎のゲインのばらつきを補正するためゲインパタンデータを記憶するメモリ１１１と、ＬＵＴ１１０から出力される変換後の対象画像データに対してメモリ１１１のゲインパタンデータを用いた演算処理を施す演算器１１２と、演算器１１２での演算結果後の対象画像データを一旦記憶するメモリ１１３と、Ｘ線センサ１０４固有の欠陥画素に関しての情報（欠陥画素位置情報等）を記憶するメモリ１１４と、メモリ１１４内の情報を用いてメモリ１１３に記憶された対象画像データに補正処理を施す補正処理部１１５と、メモリ１１３内の補正処理後の対象画像データに対してグリッド縞に関する情報を検出するグリッド縞検出部１１６と、グリッド縞検出部１１６で得られた情報に基いてメモリ１１３内の補正処理後の対象画像データからグリッド縞成分を抽出するグリッド縞成分抽出部１１７と、グリッド縞成分抽出部１１７で抽出されたグリッド縞成分を一時的に記憶するメモリ１１８と、メモリ１１３内の補正処理後の対象画像データからメモリ１１８内のグリッド縞成分を差し引く演算器１１９と、演算器１１９での演算結果(グリッド縞成分除去後の対象画像データ)を一旦記憶するメモリ１２０と、メモリ１２０内の対象画像データに画像処理を施して出力する画像処理部１２１とを備えている。
【０１８５】
上述のようなＸ線画像取得装置１００において、Ｘ線発生部１０１のコントローラ１０５は、不図示の操作部から操作者により発生トリガがかけられると、Ｘ線発生部１０１でのＸ線放射を開始する。
これにより、Ｘ線発生部１０１は、人体である被写体１０２に対して、Ｘ線を放射する。
【０１８６】
Ｘ線発生部１０１から放射されたＸ線は、被写体１０２を透過して、被写体１０２からの散乱Ｘ線を除去するグリッド１０３を介して、Ｘ線センサ１０４へと到達する。
【０１８７】
Ｘ線センサ１０４は、被写体１０２を透過したＸ線量の分布を検出する面（受像面）上に、当該Ｘ線強度を検出する複数の検出器（画素）がマトリックス状に配置された構成とされており、このマトリックス状に配置された複数の検出器（画素）により得られたＸ線強度に対応する電気信号を出力する。
【０１８８】
Ｘ線センサ１０４としては、例えば、次のようなセンサ（１）及び（２）を適用可能である。
センサ（１）：
Ｘ線強度を一旦蛍光に変換し、その蛍光をマトリックス状に配置されている複数の検出器で光電変換して検出するようになされたセンサ。
センサ（２）：
特定の物体に放射されたＸ線が該物体内で光電変換されて遊離した自由電子を、一様な電界によって引き付けて電荷分布を構成し、その電荷分布を、マトリックス状に配置された複数の電荷検出器（キャパシタ）によって電気信号に変換するようになされたセンサ。
【０１８９】
Ａ／Ｄ変換器１０６は、Ｘ線センサ１０４から出力された電気信号をディジタル化して出力する。
具体的には、Ａ／Ｄ変換器１０６は、Ｘ線発生部１０１のＸ線の放射、若しくはＸ線センサ１０４の駆動に同期して、Ｘ線センサ１０４から出力される電気信号を順次ディジタルデータに変換して出力する。
【０１９０】
尚、上記図８では、１つのＡ／Ｄ変換器１０６を設ける構成としているが、例えば、複数のＡ／Ｄ変換器を設け、これらを並行に動作させるように構成してもよい。これにより、ディジタル変換速度を早めることができ、効率よく処理を進めることができる。
【０１９１】
Ａ／Ｄ変換器１０６から出力されたディジタルデータは、対象画像データとしてメモリ１０７に一旦記憶される。
したがって、メモリ１０７には、Ｘ線センサ１０４を構成する複数の画素に対応する複数の画素データの集合であるディジタル画像データ（対象画像データ）が記憶される。
【０１９２】
メモリ１０８には、Ｘ線を放射しない状態での撮影により取得されたディジタルデータが予め記憶されている。このディジタルデータは、メモリ１０７に記憶された対象画像データから、Ｘ線センサ１０４特有のオフセット的に存在する固定パタンノイズを除去するためのデータである。したがって、予め、Ｘ線画像取得装置１００において、Ｘ線発生部１０１によるＸ線を放射しない状態で撮影を行ない、これにより取得されたディジタルデータを画像データとして、メモリ１０８に記憶させておく。
【０１９３】
演算器１０９は、メモリ１０７に記憶された対象画像データ（被写体１０２を透過したＸ線により得られた画像データ）を構成する複数の画素データのそれぞれに対して、メモリ１０８に記憶された画像データ（Ｘ線なしの撮影により得られた固定パタンノイズの画像データ）を構成する複数の画素データの中の該当する位置の画素データを減算する処理を実行する。
【０１９４】
ＬＵＴ１１０は、演算器１０９での処理後の対象画像データを、その対数に比例した値に変換して出力する。
【０１９５】
メモリ１１１には、ＬＵＴ１１０による変換後の対象画像データに対して、Ｘ線センサ１０４を構成する各画素のゲインのばらつきを補正するためゲインパタンデータが記憶されている。このため、予め、Ｘ線画像取得装置１００において、被写体１０２がない状態でＸ線撮影を行ない、これにより得られた画像データから、メモリ１０８に記憶されたディジタルデータを用いて固定パタンノイズを除去し、さらにＬＵＴ１１０によって対数値に比例した値に変換して得られたデータを、ゲインパタンデータとしてメモリ１１１に記憶させておく。
【０１９６】
演算器１１２は、ＬＵＴ１１０から出力された対象画像データから、メモリ１１１のゲインパタンデータを減算（対数変換されていなければ除算に相当）して出力する。
この演算器１１２での減算処理された対象画像データは、メモリ１１３に一旦記憶される。
【０１９７】
尚、メモリ１１１に記憶させるゲインパタンデータに使用する画像データの取得の際に、グリッド１０３を装着した状態で撮影を行なえば、これにより得られるゲインパタンデータ自体に、グリッド縞が写り込むことになる。予想されるのは、演算器１１２により、対象画像データからゲインパタンデータを除算した際に、被写体１０２に写り込んだグリッド縞自体がゲインの変動に近いものであることにより、グリッド縞成分が除去される可能性があることである。しかしながら、被写体１０２なしの撮影で得られたゲインパタンデータは、画像取得毎（実際の撮影毎）に毎回取得される可能性は少なく、殆どの場合、１日一回、或いはさらに低い頻度で得られるものであり、また、Ｘ線発生部１０１とＸ線センサ１０４との位置関係は撮影毎に変化する可能性があるため、グリッド縞成分は上記の減算によって除去されない。また、上記位置関係が不変であっても、被写体１０２ありの撮影と、被写体１０２なし撮影なしの撮影とでは、一般にＸ線の散乱線量や線質が異なるため、グリッド縞のコントラストが異なり、グリッド縞成分は減算によって除去されない。尚、何れの場合にもグリッド１０３方向が一致していれば、グリッド縞の空間周波数が変動することはない。好適には、ゲインパタンデータを取得する場合には、グリッド１０３自体を取り外して、グリッド縞がゲインパタンデータに含まれないようにすべきである。
【０１９８】
メモリ１１４には、Ｘ線センサ１０４固有の欠陥画素に関しての情報（欠陥画素位置情報等）が記憶される。
具体的には例えば、一般に平面状のＸ線センサは、半導体製造技術で製造されるが、その歩留まりは１００％ではなく、製造工程での何らかの原因により、複数の検出器（画素）の内のいくらかは、検出器としての意味を無さない、すなわちその出力が意味を持たない欠陥画素である。ここでは、製造工程において、或いは不図示の手段によって、Ｘ線センサ１０４を予め検査し、その結果得られた欠陥画素の位置情報をメモリ１１４に記憶させておく。
【０１９９】
補正処理部１１５は、メモリ１１４に記憶された欠陥画素の位置情報により、メモリ１１３に記憶された対象画像データを構成する複数の画素データの中の欠陥画素データを補正し、当該補正後の画素データを、再びメモリ１１３の該当する位置に記憶させる。
【０２００】
グリッド縞検出部１１６は、メモリ１１３内の対象画像データ（補正処理部１１５による補正処理後の画像データ）に対して、グリッド縞の解析を行い、グリッド縞の空間周波数ｆｍ、及びグリッド縞の角度θを検出して出力する。
【０２０１】
グリッド縞成分抽出部１１７は、メモリ１１３内の対象画像データ（補正処理部１１５による補正処理後の画像データ）を読み出し、当該読出画像データから、グリッド縞検出部１１６で得られたグリッド縞の空間周波数ｆｍ及びグリッド縞の角度θに基いて、グリッド縞成分を抽出する。
グリッド縞成分抽出部１１７で得られたグリッド縞成分は、メモリ１１８に一旦記憶される。
【０２０２】
演算器１１９は、メモリ１１３内の対象画像データ（補正処理部１１５による補正処理後の画像データ）から、メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分を差し引く。
演算器１１９によりグリッド縞成分が差し引かれた対象画像データは、メモリ１２０に一旦記憶される。
【０２０３】
画像処理部１２１は、メモリ１２０内の対象画像データに対して、観察者が観察しやすいように画像処理を施す。
ここでの画像処理としては、例えば、次のような処理が挙げられる。
・対象画像からのランダムノイズの除去処理。
・対象画像を表示した際に、観察者が見やすい濃度値になるように、階調を変換する、或いは詳細部分を強調する。
・対象画像から観察者にとって不要な部分を切り取り、対象画像の情報量を減らす、或いは対象画像情報を圧縮する。
【０２０４】
画像処理部１２１での処理後の対象画像データは、不図示の手段により、外部或いはＸ線画像取得装置１００内において、表示部への表示や、記憶部もしくは記憶媒体への格納、記録媒体への記録、或いは解析処理等が施される。
【０２０５】
＜Ｘ線画像取得装置１００の具体的な構成及び動作＞
ここでは、上述したＸ線画像取得装置１００において、特に具体的な説明が必要と思われる、次のような構成部分について具体的に説明する。
（１）メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分の画像データ
（２）補正処理部１１５による欠陥画素の補正処理
（３）グリッド縞検出部１１６及びグリッド縞成分抽出部１１７によるグリッド縞成分の検出及び抽出処理
【０２０６】
（１）メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分の画像データ
メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分の画像データは、グリッド縞成分が重畳された対象画像データから減算されるデータであるが、本実施の形態のように、メモリ１１８に記憶されるデータを減算後の対象画像データと対応付けて別途記憶するなどの構成にすれば、グリッド縞が除去された対象画像データから、元のグリッド縞が重畳された対象画像データを再現できる。これにより、例えば、グリッド除去処理において、何らかの不具合により対象画像データが損傷を受けた場合であっても、上記の再現処理により、元の対象画像データに戻すことが可能となる。
【０２０７】
（２）補正処理部１１５による欠陥画素の補正処理
補正処理部１１５は、以下に説明するような処理を、例えば、マイクロプロセッサを用いたソフトウェアにより実行する。
【０２０８】
図９〜図１２は、Ｘ線センサ１０４における画素欠陥の分布の例を示したものである。
ここでは、画素欠陥は基本的に１画素の幅でしか存在しないものとする。これは、大きなかたまりで隣接する複数の画素欠陥を有するＸ線センサは、欠陥画素の補修が困難であるので一般的に用いないためである。
【０２０９】
上記図９〜図１２において、それぞれの各マス目は画素を表し、黒いマス目は欠陥画素を表している。また、図の下部には、グリッド１０３のグリッド縞の方向（縦方向）を図示している。
【０２１０】
まず、上記図９に示す欠陥画素は基本的な画素欠陥であり、同図に示すように、欠陥画素（黒マス目）の周囲に、８個の隣接する画素成分ａ１〜ａ８が存在している。
【０２１１】
上記図９に示す欠陥画素が存在し、グリッド縞成分が存在する対象画像において、当該グリッド縞成分の空間周波数軸上の信号分布を模式的に示したものが、図１３である。
上記図１３において、横軸は、対象画像の横方向の空間周波数軸ｕを表し、縦軸は、対象画像の縦方向の空間周波数軸ｖを表し、空間周波数軸ｕ及び空間周波数軸ｖの両軸に対して、画素ピッチの逆数である「サンプリング周波数」とその半値である「ナイキスト周波数」を示している。
【０２１２】
グリッド縞は、対象画像の横方向に振動しており、縦方向には一定であるので、グリッド縞の成分は、上記図１３に示すように、空間周波数軸ｕ上に存在することになる（同図白丸参照）。
【０２１３】
通常の画像では、その主成分が、ナイキスト周波数の、さらに半値以下の空間周波数領域に分布しており、グリッド縞成分が存在しなければ、欠陥画素の任意の両側の画素値の平均により補間できる。これは、当該補間の空間スペクトルに与える影響が、例えば、上記図１４で示したフィルタリングの応答関数（特性）を示すためである。
【０２１４】
したがって、上記図９に示す欠陥画素の補正の場合、縦方向にはグリッド縞成分がないことにより、縦方向の画素の平均、すなわち画素成分ａ２及画素成分ａ６の平均、或いは何れか一方の画素成分により、ほぼ満足な補正が可能となる。
【０２１５】
上記図１０に示す欠陥画素は、横長に連結する画素欠陥である（同図中、黒マス目参照）。このような形状の欠陥画素の場合も、上記図９に示した欠陥画素と同様に、各画素の上下方向がグリッド縞に並行する方向であるため、対象欠陥画素の上下の画素成分により、ほぼ満足な補正が可能となる。
【０２１６】
上記図１１に示す欠陥画素は、縦長に連結する画素欠陥である（同図中、黒マス目参照）。このような形状の欠陥画素の場合、連結欠陥画素の上端の欠陥画素或いは下端の欠陥画素以外については、対象画素の上下に信頼できる値を有する画素が存在しない。このような状態の欠陥画素に対して、横方向の単純な平均等で欠陥補正を行えば、上記図２５を用いて説明したような、期待しない値の補正結果が得られてしまう。
【０２１７】
そこで、本実施の形態では、対象欠陥画素の右又は左側に連なる正常な画素成分を以って、上記式（４）で示したような連立方程式を利用し、係数ａk（ｋ＝１〜Ｐ）を、対象欠陥画素の左右から求める。
このとき、例えば、使用する画素数を２０程度とし、次数ｋを５程度とする。
【０２１８】
そして、係数ａkを以って、上記式（１）により対象欠陥画素値Ｘnを予測し、この結果得られた全ての欠陥画素値Ｘnの平均を求める。これにより、上記図２５に示したような「Ｂ：理想的な補間値」が得られる。
【０２１９】
尚、本実施の形態では、上記式（１２）を用いて、係数ａk（ｋ＝１〜Ｐ）を求めるようにしているが、これに限られることはなく、例えば、最大エントロピー法と呼ばれるアルゴリズム等を用いるようにしてもよい。
【０２２０】
上記図１２に示す欠陥画素は、上記図１０に示した欠陥画素の状態、及び上記図１１に示した欠陥画素の状態を重ね合わせた状態の欠陥画素である。この状態の欠陥画素の中で問題となる画素は、縦方向の連結欠陥画素と、横方向の連結欠陥画素との交わる部分の画素（十字に重なった部分の画素）、すなわち画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４で囲まれた欠陥画素である。
【０２２１】
上記図１２に示すような状態の欠陥画素の補正は、横方向に連なった線状の欠陥画素の補正は、上下画素成分の平均で行い、縦方向に連なった線状の欠陥画素の補正は、上述したような連立方程式を用いて行う。
具体的には、次の３つの方法▲１▼〜▲３▼が挙げられるが、何れの方法を用いても、ほぼ同じ結果が得られる。
【０２２２】
▲１▼画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４に囲まれた欠陥画素の補正を、上下の欠陥補正値（補正された欠陥画素の値）の平均値を用いて行なう。
▲２▼画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４に囲まれた欠陥画素の補正を、欠陥補正値である左右画素の値を用いて、上記式（１２）の連立方程式を解くことにより行う。
▲３▼画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４に囲まれた欠陥画素の補正を、▲１▼の結果と▲２▼の結果の平均値を用いて行なう。
【０２２３】
以上説明したような処理を実行することで、メモリ１１３に記憶された対象画像データを構成する複数の画素データの中の欠陥画素データが補正される。
【０２２４】
（３）グリッド縞検出部１１６及びグリッド縞成分抽出部１１７によるグリッド縞成分の検出及び抽出処理
【０２２５】
グリッド縞検出部１１６は、メモリ１１３内に記憶された対象画像データの一部を読み出し、当該読出データにより、対象画像データに含まれるグリッド縞のスペクトルを調べ、当該グリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θを検出する。このグリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θ（以下、「角度η」とも言う）の情報は、後段のグリッド縞成分抽出部１１７において、グリッド縞成分の抽出処理に使用される。
【０２２６】
図１５（ａ）〜（ｄ）は、グリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θの検出処理を説明するための図である。
【０２２７】
上記図１５（ａ）は、対象画像全体のイメージを示したものであり、“Ｌ１”乃至“Ｌ６”は、対象画像上部からのライン位置を表している。グリッド縞検出部１１６は、ラインＬ１〜Ｌ６をフーリエ変換した結果により、グリッド縞の空間周波数ｆｍを測定する。このとき、グリッド縞検出部１１６は、グリッド縞のスペクトルを検出する際、当該検出能力を上げるために、各ラインＬ１〜Ｌ６の前後数ラインの平均（又はスペクトルの平均）を用いるようにしてもよい。
【０２２８】
上記図１５（ｂ）〜（ｄ）はそれぞれ、ラインＬ１におけるフーリエ変換結果を表したものである。
すなわち、上記図１５（ｂ）は、振幅スペクトル（又はパワースペクトル）を表し、同図（ｃ）は、フーリエ変換結果の余弦波の係数である実数部の値を表し、同図（ｄ）は、正弦波の係数である虚数部の値を表している。
【０２２９】
図１６は、グリッド縞検出部１１６の上記の処理をフローチャートによって示したものである。
【０２３０】
先ず、グリッド縞検出部１１６は、スペクトルの平均を求めるための変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎをクリアする（ステップＳ２０１）。
また、グリッド縞検出部１１６は、スペクトルの平均を求める際の対象となるライン数のカウンタ（変数）ｎをクリアする（ステップＳ２０２）。
また、グリッド縞検出部１１６は、上記図１５（ａ）に示したラインＬ１〜Ｌ６の中から処理対象ライン（選択ライン）を選択する変数ｉを“１”に初期設定する（ステップＳ２０３）。これにより、最初の処理では、ラインＬ１が対象ラインとして選択され処理されることになる。
【０２３１】
そして、グリッド縞検出部１１６は、次のステップＳ２０５〜ステップＳ２１５の処理を、対象画像のラインＬ１〜Ｌ６の全てのラインについて実行し終えたか否かを判別する（ステップＳ２０４）。
この判別の結果、処理終了した場合のみ、後述するステップＳ２１６へ進み、未だ処理終了していない場合には、次のステップＳ２０５からの処理を実行する。
【０２３２】
ステップＳ２０４の判別の結果、処理未終了の場合、先ず、グリッド縞検出部１１６は、対象画像のラインＬ１〜Ｌ６の中から、変数ｉで示されるラインＬｉを選択し、そのデータ（ラインデータＬｉ）を取得する（ステップＳ２０５）。
【０２３３】
次に、グリッド縞検出部１１６は、ステップＳ２０５で取得したラインデータＬｉに対して、高速フーリエ変換等のフーリエ変換処理を施す（ステップＳ２０６）。
【０２３４】
次に、グリッド縞検出部１１６は、ステップＳ２０６でのフーリエ変換結果（空間周波数領域のデータ）から、パワースペクトル（又は振幅スペクトル）を取得する（ステップＳ２０７）。
【０２３５】
次に、グリッド縞検出部１１６は、ステップＳ２０７で取得したパワースペクトルにおいて、グリッド縞を示す有意なスペクトル（ピーク値）が存在するか否かを判別する（ステップＳ２０８）。
【０２３６】
具体的には例えば、まず、グリッド縞を発生させる原因となるグリッド鉛の絶対的な空間周波数は、グリッド１０３を設置した段階で既知であることにより、その周波数を“ｆｇ”として用いることで、ステップＳ２０８での判別処理を正確に行える。
【０２３７】
すなわち、Ｘ線センサ１０４のサンプリングピッチを“Ｔｓ”とすると、グリッド縞の発生する大まかな空間周波数ｆｍは、
【０２３８】
【数１５】
0003793039.tif 000016
【０２３９】
なる条件式（１３）により特定できる。
【０２４０】
このとき、上記式（１３）において、▲３▼に示される条件を満たしている場合には、▲２▼で得られた空間周波数ｆｍ´を用い、▲３▼に示される条件を満たしていない場合には、「Ｊ←Ｊ＋１」として▲１▼を実行する。
【０２４１】
グリッド縞の正確な空間周波数ｆｍは、上記式（１３）で得られる“ｆｍ´”の近辺に存在するはずであり、ピーク値（グリッド縞を示す有意なスペクトル）が存在するか否かを判断する際に、当該近辺のみを検索すれば、画像成分やノイズ成分等の影響で異なるピーク値が存在したとしても、その影響を受けることなく、グリッド縞を示す有意なスペクトルであるピーク値の検出を行なえる。
【０２４２】
また、グリッド１０３のグリッド鉛の周波数ｆｇは、かなり正確に製造されるものであるが、撮影の際に、グリッド１０３とＸ線センサ１０４との間に任意の距離以上あると、Ｘ線発生部１０１からのＸ線ビームがコーンビーム状であることにより、当該Ｘ線ビームが拡大されてＸ線センサ１０４に到達してしまう。このため、正確な空間周波数ｆｍが異なるものになってしまい、簡単に予測することができない。
したがって、上記式（１３）で得られる“ｆｍ´”近辺の周波数のうち、ピーク値を示す周波数を、空間周波数ｆｍとして求める。
【０２４３】
但し、上記の場合、求められたピーク値に相当するものが、実際に安定して存在する有意なピーク値であるか否かを判断する必要がある。この判断は、通常ノイズレベルを基準に行う。このノイズレベルとしては、予め測定されるものでも構わないし、スペクトルの高域のピーク値以外の成分の平均値を代用するようにしてもよい。例えば、ピーク値を示した近隣のスペクトル値のパワースペクトルの総和（又は平均値）と、ノイズレベルとの比が、１０程度以上あれば、通常有意な安定したピーク値であると判断する。
【０２４４】
上述のようなステップＳ２０８の判別の結果、有意なピーク値が存在しない場合、グリッド縞検出部１１６は、次のラインを処理するために、変数ｉをカウントアップして（ステップＳ２１７）、再びステップＳ２０４へと戻り、これ以降の処理ステップを繰り返し実行する。
【０２４５】
一方、ステップＳ２０８の判別の結果、有意なピーク値が存在する場合、グリッド縞検出部１１６は、当該ピーク値を示す空間周波数をＰｉとして（ステップＳ２０９）、これを変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎに対して加算する（ステップＳｓ２１０）。
【０２４６】
また、グリッド縞検出部１１６は、グリッド縞の位相を求め、変数θｎ及び変数Ｍｎに対して、当該位相及び変数ｉに示されるライン位置を設定し（ステップＳ２１１〜ステップＳ２１４）、変数ｎをインクリメントする（ステップＳ２１５）。
その後、グリッド縞検出部１１６は、次のラインを処理するために、変数ｉをカウントアップして（ステップＳ２１７）、再びステップＳ２０４へと戻り、これ以降の処理ステップを繰り返し実行する。
【０２４７】
上述のようにして、全てのラインＬ１〜Ｌ６に対してステップＳ２０５〜ステップＳ２１５の処理を実行し終えると、グリッド縞検出部１１６は、現在の変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎの値を、現在の変数ｎの値（有意なピーク値数）で除算することで、平均的なグリッド縞の空間周波数ｆｍを求める（ステップＳ２１６）。
【０２４８】
また、グリッド縞検出部１１６は、上記図１６の処理実行後、ステップＳ２１３で得られた変数θｉ（ｉ＝０〜ｎ−１）を、ステップＳ２１４でのライン位置Ｍｉ（ｉ＝０〜ｎ−１）により、平均的なグリッド縞の角度η（角度θ）を求めることに用いる。
【０２４９】
すなわち、グリッド縞検出部１１６は、ｉ番目のラインＬｉの位相θiと、（ｉ＋１）番目のラインＬ（ｉ＋１）の位相θi+1との位相差（θi−θi+1）によるグリッド１０３の位置の差を、グリッド縞の空間周波数ｆｍを以って、
｛（θi−θi+1）／２π｝／ｆｍ
なる式により求め、ラインＬｉとラインＬ（ｉ＋１）のライン差を、
（Ｍｉ＋１）−Ｍｉ
なる式で求め、これらの結果を以って、グリッド縞の角度ηを、
【０２５０】
【数１６】
0003793039.tif 000017
【０２５１】
なる式（１４）により求める。
【０２５２】
そして、グリッド縞検出部１１６は、上記式（１４）により得られた角度ηが異常に傾いていない場合、グリッド縞を抽出する処理を数ライン毎に実行し、これに対して当該角度ηが異常に傾いている場合、グリッド縞を抽出する処理を１ライン毎を実行する。
【０２５３】
尚、上述したグリッド縞検出部１１６が実行する処理では、グリッド縞の方向（縦又は横方向）が既知であることを前提としたが、例えば、グリッド縞の方向も不明である場合、例えば、予め縦方向と横方向の双方に対して同様の処理を実行し、有意なピーク値が検出された方向を、グリッド縞に略直交する方向とする。
【０２５４】
以上説明したような処理をグリッド縞検出部１１６が実行することで、グリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θ（角度η）が求められる。
グリッド縞成分抽出部１１７は、グリッド縞検出部１１６により得られたグリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θ（角度η）を用いて、実際にメモリ１１３に記憶されている、グリッド縞成分を含む対象画像データから、グリッド縞成分を抽出し、そのグリッド縞成分をメモリ１１８ヘ格納する。
【０２５５】
図１７は、グリッド縞成分抽出部１１７でのグリッド縞成分抽出処理をフローチャートによって示したものである。
【０２５６】
先ず、グリッド縞成分抽出部１１７に対しては、処理パラメータとして、グリッド縞検出部１１６にて得られたグリッド縞の角度θ及びグリッド縞の空間周波数ｆｍが与えられる。
グリッド縞成分抽出部１１７は、上記処理パラメータ（グリッド縞の角度θ及びグリッド縞の空間周波数ｆｍ）に基いて、以下に説明するステップＳ３００〜ステップＳ３２１の処理を実行する。
【０２５７】
尚、グリッド縞成分抽出部１１７に対して与えられたグリッド縞の空間周波数ｆｍの値が“０”の場合等は、対象画像上にグリッド縞が存在しない、すなわちグリッド１０３を使用せずに撮影が行なわれた場合であるので、この場合、グリッド縞成分抽出部１１７は、上記図１７に示される処理を実行しない。また、例えば、メモリ１１８には、この場合のグリッド縞成分として“０”データが格納される。或いは、演算器１１９が機能しないことにより、メモリ１２０に対して、メモリ１１３に格納された対象画像データがそのまま格納される。
【０２５８】
グリッド縞検出部１１６からグリッド縞成分抽出部１１７に対して、グリッド縞の角度θ及びグリッド縞の空間周波数ｆｍが与えられると、先ず、グリッド縞成分抽出部１１７は、上記式（２）を用いて、空間周波数ｆｍから係数ａ１，ａ２（又は対称５点フィルタの係数（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２））を求める（ステップＳ３００）。ここで得られた係数に対応するＦＩＲフィルタを「ＦＩＲ１」とする。
【０２５９】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、上記式（３）を用いて、空間周波数ｆｍから係数ａ３を求める（ステップＳ３０１）。ここで得られた係数に対応するＦＩＲフィルタを「ＦＩＲ２」とする。
【０２６０】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、空間周波数ｆｍの領域でのＦＩＲフィルタリングを行うために、空間周波数ｆｍを中心とするウインドウ関数を生成する（ステップＳ３０２）。
ここでのウィンドウ関数としては、例えば、空間周波数ｆｍを中心としたガウス分布形状の関数を適用可能である。
【０２６１】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、グリッド縞の角度θに基いて、対象画像を構成するラインデータに対してグリッド縞の抽出処理を実行するラインの範囲を決定する（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５）。
【０２６２】
具体的には例えば、グリッド縞成分抽出部１１７は、角度θの基準値を「０．１度」とし、グリッド縞検出部１１６で得られたグリッド縞の角度θが基準値０．１度よりも大きいか或いは小さいかを判別する（ステップＳ３０３）。この判別の結果、角度θが基準値０．１度よりも小さい場合、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｓｋｉｐに対して「５」を設定することで、５ライン毎に当該処理を省くことを決定する（ステップＳ３０４）。一方、角度θが基準値０．１度以上の場合、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｓｋｉｐに対して「０」を設定することで、全てのラインに対して当該処理を実行することを決定する（ステップＳ３０５）。
【０２６３】
尚、ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５において、例えば、変数ｓｋｉｐに対する設定だけではなく、角度θに基き、さらに細かな設定を行なうようにしてもよい。
【０２６４】
ステップＳ３０４又はステップＳ３０５の処理後、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｃｏｕｎｔに対して、ステップＳ３０４又はステップＳ３０５にて設定が行なわれた変数ｋｉｐの値を設定することで、変数ｃｏｕｎｔの初期化を行なう（ステップＳ３０６）。
【０２６５】
そして、グリッド縞成分抽出部１１７は、現在の変数ｃｏｕｎｔの値が、変数ｓｋｉｐの値以上であるか否か、すなわち対象ラインデータに対するグリッド縞の抽出処理を実行すべきであるか否かを判別する（ステップＳ３０７）。
この判別の結果、処理実行する場合には、ステップＳ３１０からの処理に進み、処理実行でない場合には、ステップＳ３０８からの処理に進む。但し、最初に本ステップＳ３０７の実行時には、必ず処理実行と判別されるため、次のステップＳ３１０へ進む。
【０２６６】
ステップＳ３０７の判別の結果、処理実行の場合（ｓｋｉｐ≦ｃｏｕｎｔ）、先ず、グリッド縞成分抽出部１１７は、メモリ１１３に格納されている対象画像データから処理対象となる１ラインのデータ（対象ラインデータ）を取得する（ステップＳ３１０）。
【０２６７】
尚、ステップＳ３１０において、対象画像データから対象ラインデータをそのまま取得するようにしてもよいが、例えば、対象ラインデータの前後数ライン分の平均値（移動平均値）を、実際の処理対象のラインデータとして取得するようにしてもよい。
【０２６８】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１０で取得した対象ラインデータに対して、ステップＳ３００で係数を決定したＦＩＲ１を用いたフィルタリングを施し、ラインバッファ１（不図示）へ格納する（ステップＳ３１１）。
ここでの処理により、ラインバッファ１に対しては、グリッド縞成分を含む画像成分のデータが格納される。
【０２６９】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラインバッファ１に格納されたラインデータに対して、ステップＳ３０１で係数を決定したＦＩＲ２を用いたフィルタリングを施し、ラインバッファ２（不図示）へ格納する（ステップＳ３１２）。
ここでの処理により、ラインバッファ２に対しては、グリッド縞成分の包絡線を求めるためのデータが格納される。
【０２７０】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、グリッド縞成分の包絡線を求める（ステップＳ３１３）。
すなわち、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラインバッファ１内のデータと、ラインバッファ２内のデータとを成分とするベクトルの振幅（すなわち２乗和の平方根）を求め、その結果を、ラインバッファ３（不図示）へ格納する。ここでの演算としては、平方根の単調増加性により、平方根を取らない演算であっても適用可能であり、同様の効果が得られる。
【０２７１】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラインバッファ３内のデータ、すなわち包絡線データを調査して、その異常データを検出するためのしきい値の上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２を決定する（ステップＳ３１４）。
上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２の決定方法としては、様々な方法を適用可能であるが、例えば、平均値と標準偏差値を求め、平均値から標準偏差値のｎ倍（ｎは、例えば、“３”程度の値）以上ずれた値を上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２とする方法や、ラインバッファ３内の包絡線データのヒストグラムを求め、その最頻値を中心として上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２を決定する方法等が挙げられる。
【０２７２】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラインバッファ３内の包絡線データにおいて、値ｔｈ１以上若しくは値ｔｈ２以下のデータを異常データ（画像データが急峻に変動していること等によるデータ）と見なし、その異常データに対応するラインバッファ１内のグリッド縞成分のデータを、当該異常データ周辺のデータから推定して書き換える（ステップＳ３１５）。このとき、全体のグリッド縞成分が周期的な変動パターンを示す安定な状態となるように、データ書き換えを行う。
尚、ステップＳ３１５の処理については、上記式（７´）等の説明部分で説明したので、ここではその詳細は省略する。
【０２７３】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１５の処理により、全体的に安定状態となったラインバッファ１内のグリッド縞成分のデータに対して、フーリエ変換処理を施し、グリッド縞成分の空間周波数領域のデータを求める（ステップＳ３１６）。
尚、ステップＳ３１６での変換処理については、フーリエ変換に限らず、例えば、コサイン変換等の他の直交変換をも適用可能である。
【０２７４】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１６で取得した空間周波数領域のデータに対して、ステップＳ３０２で求めた空間周波数ｆｍを中心とするウインドウ関数によるフィルタリングを施す（ステップＳ３１７）。これにより、グリッド縞成分のデータは、より選択的にグリッド縞を表すようになる。
【０２７５】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１７のフィルタリング処理後のグリッド縞成分のデータに対して、ステップＳ３１６の変換の逆変換処理を施し、この結果を、実際のグリッド縞成分のデータとする（ステップＳ３１８）。
【０２７６】
次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１８で取得したグリッド縞成分のデータを、メモリ１１８の当該位置へ格納する（ステップＳ３１９）。
【０２７７】
そして、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｃｏｕｎｔに対して“０”を設定し（ステップＳ３２０）、メモリ１１３の対象画像データを構成する全てのラインデータについて、ステップＳ３０７からの処理を行ったか否かを判別する（ステップＳ３２１）。
この判別の結果、処理が終了した場合のみ、本処理終了とし、未だ処理が終了していない場合には、再びステップＳ３０７へ戻り、以降の処理ステップを繰り返し実行する。
【０２７８】
一方、上述したステップＳ３０７の判別の結果、処理実行でない場合（ｓｋｉｐ＞ｃｏｕｎｔ）、グリッド縞成分抽出部１１７は、メモリ１１８の該当位置に対して、前段で取得したグリッド縞成分のデータをコピーし（ステップＳ３０８）、コピーするラインを示す変数ｃｏｕｎｔをインクリメントして（ステップＳ３０９）、再びステップＳ３０７へ戻り、以降の処理ステップを繰り返し実行する。
【０２７９】
[第２の実施の形態]
本発明は、例えば、図１８に示すようなＸ線画像取得装置４００に適用される。
本実施の形態のＸ線画像取得装置４００は、上記図８に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が異なる。
【０２８０】
尚、上記図１８のＸ線画像取得装置４００において、上記図８のＸ線画像取得装置１００と同様に動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０２８１】
上記図８に示したＸ線画像取得装置１００では、補正処理部１１５が、メモリ１１３内の対象画像データに対して、メモリ１１４内のデータを用いた欠陥画素の補正処理を施すように構成した。これに対して、本実施の形態のＸ線画像取得装置４００では、上記図１８に示すように、補正処理部１１５が、メモリ１２０内の対象画像データ、すなわちグリッド縞成分の除去後の対象画像データに対して、メモリ１１４内のデータを用いた欠陥画素の補正処理を施すように構成した。
【０２８２】
したがって、本実施の形態のＸ線画像取得装置４００によれば、グリッド縞を考慮した画素欠陥補正が必要なくなるため、従来から知られるような、周辺の欠陥ではない画素値の平均値を用いて欠陥画素を補正する等のような、単純な欠陥画素補正を適用可能となる。
【０２８３】
[第３の実施の形態]
本発明は、例えば、図１９に示すようなＸ線画像取得装置５００に適用される。
本実施の形態のＸ線画像取得装置５００は、上記図８に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が異なる。
【０２８４】
尚、上記図１９のＸ線画像取得装置５００において、上記図８のＸ線画像取得装置１００と同様に動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０２８５】
本実施の形態のＸ線画像取得装置５００は、上記図１９に示すように、上記図６のＸ線画像取得装置１００の構成に対して、さらに、グリッド１０３の装着を検知する検知部（スイッチ）１２２を設けた構成としている。
【０２８６】
検知部１２２は、グリッド１０３の装着の検知結果（グリッド装着信号）を、補正処理部１１５及びグリッド縞検出部１１６へそれぞれ供給する。
【０２８７】
補正処理部１１５は、検知部１２２からのグリッド装着信号により、グリッド１０３が装着されている場合、第１の実施の形態で説明したような、グリッド縞を考慮した欠陥画素補正処理を実行する。そうでない場合は、周辺の欠陥でない画素の画素値の平均値等により欠陥画素を補正する。
【０２８８】
グリッド縞検出部１１６も同様に、検知部１２２からのグリッド装着信号により、グリッド１０３が装着されている場合、第１の実施の形態で説明したような、グリッド縞の検出処理（解析処理）を実行する。但し、上記グリッド装着信号により、グリッド１０３が装着されていない場合、グリッド縞検出部１１６は、グリッド縞の検出処理を実行せずに、即座にグリッド縞無しと判断し、これに該当する処理を実行する。
【０２８９】
上述のように、本実施の形態のＸ線画像取得装置５００では、検出部１２２を設け、この検出結果に基づいて、グリッド縞の検出を行うように構成したので、グリッド縞を検出する処理に要する時間を大幅に短縮できる。
【０２９０】
[第４の実施の形態]
本発明は、例えば、図２０に示すようなＸ線画像取得装置６００に適用される。
本実施の形態のＸ線画像取得装置６００は、上記図８に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が異なる。
【０２９１】
尚、上記図２０のＸ線画像取得装置６００において、上記図８のＸ線画像取得装置１００と同様に動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０２９２】
本実施の形態のＸ線画像取得装置６００は、上記図２０に示すように、上記図８のＸ線画像取得装置１００の構成に対して、さらに、Ｘ線照射領域データを格納するためのメモリ１２３を設けた構成としている。
【０２９３】
メモリ１２３には、メモリ１１３に格納された対象画像データにおいて、Ｘ線が照射された領域部分のみを切り出した画像データ（照射領域データ）が格納され、このメモリ１２３内の照射領域データに対して、グリッド縞成分の検出及び抽出が行なわれる。
【０２９４】
具体的には、まず、Ｘ線撮影では一般に、被写体１０２（ここでは、人体）の目的とする部位以外への被曝を避けるために、Ｘ線発生部１０１のＸ線発生管球の出口に照射野絞りを設けることが行なわれる。これにより、被写体１０２の必要部分のみにＸ線の照射が行える。
【０２９５】
上記の照射野絞り機能を用いた場合、Ｘ線撮影により得られた画像も、Ｘ線センサ１０４から得られる画像信号全てが有効ではなく、照射野絞りによるＸ線照射野に対応する部分画像のみが有効になる。
【０２９６】
そこで、本実施の形態では、不図示の計算機手段（ＣＰＵ等）により、メモリ１１３内の対象画像データから、Ｘ線強度分布や絞り形状、或いはその他の情報に基づいて、Ｘ線照射野に対応する有効な部分画像領域（照射領域）を見出し、その照射領域部分のデータ（照射領域データ）のみを、メモリ１２３に格納する。
【０２９７】
上述のように、本実施の形態では、メモリ１２３内の照射領域データ、すなわち対象画像データ全てではなく、情報量を削減した必要部分のデータのみを対象とするので、処理時間の短縮化を実現できる。
【０２９８】
尚、本実施の形態では、欠陥画素補正後の対象画像から、照射領域を切り出すように構成したが、例えば、当該照射領域の切り出し後に、当該照射領域に対して欠陥画素補正を行うようにしてもよい。
【０２９９】
[第５の実施の形態]
第１の実施の形態では、上記図８のＸ線画像取得装置１００において、グリッド縞成分抽出部１１７でのグリッド縞成分抽出処理を、上記図１７のフローチャートに従った処理とした。
本実施の形態では、グリッド縞成分抽出部１１７でのグリッド縞成分抽出処理を、例えば、図２１に示すフローチャートに従った処理とする。
【０３００】
尚、上記図２１のグリッド縞成分抽出処理において、上記図１７のグリッド縞成分抽出処理と同様に処理するステップには同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０３０１】
まず、本実施の形態でのグリッド縞成分抽出処理の説明の前に、図２２（ａ）は、グリッド縞成分を含む対象画像の一部分を示したものであり、同図において、“＊”で示す部分は、Ｘ線を遮断する物質が存在する等の原因により、グリッド縞成分が存在しない部分を示している。
【０３０２】
上記図２２（ｂ）は、同図（ａ）の対象画像に対して、第１の実施の形態でのフィルタタリングにより、グリッド縞成分の抽出を行った結果を示したものである。上記図２２（ｂ）に示すように、グリッド縞成分において、対象画像の“＊”で示す部分に対応する部分にアーチファクトが現れるため、第１の実施の形態で説明したように、当該部分を包絡線から抽出し、その前後のデータから推測して全体を安定したグリッド縞になるようにする。この結果を示したものが、上記図２２（ｃ）の図である。このように安定したグリッド縞成分であれば、フーリエ変換等の変換処理により、新たなアーチファクトは発生しない。
【０３０３】
第１の実施の形態では、上記図２２（ｃ）に示されるようなグリッド縞成分を、同図（ａ）に示されるような元の画像（対象画像）から差し引いて、グリッド縞成分を除去するように構成したが、この構成の場合、本来グリッド縞成分が存在しない部分（“＊”で示す部分）に新たなグリッド縞成分が現れてしまうことが考えられる。
【０３０４】
そこで、本実施の形態では、上記図２２（ｄ）に示すように、同図（ｃ）に示されるようなグリッド縞成分において、本来グリッド縞成分が存在しない部分（“＊”で示す部分）を“０”に設定する。
【０３０５】
このため、本実施の形態では、グリッド縞成分抽出部１１７は、上記図２１のフローチャートに従ったグリッド縞成分抽出処理を実行する。
すなわち、グリッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１８の処理実行後、この処理により取得した、安定したグリッド縞成分のデータに対して、ステップＳ３１５により推測で補った部分を“０”に置換する処理を施し（ステップＳ７００）、その後、次のステップＳ３１９へ進む。これにより、もともとグリッド縞成分が存在しない部分であっても、グリッド縞除去処理により新たなグリッド縞成分が発生してしまうことを確実に防ぐことができる。
【０３０６】
尚、第１〜第５の実施の形態では、ハードウェア的に構成したが、本装置全体をソフトウェアにより制御することで実現することも可能である。
【０３０７】
また、本発明の目的は、第１〜第５の実施の形態のホスト及び端末の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記録媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が第１〜第５の実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコード、及びそのプログラムコードを記憶した記録媒体は本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記録媒体としては、ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、第１〜第５の実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって第１〜第５の実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって第１〜第５の実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０３０８】
図２３は、上記のコンピュータの機能８００の構成例を示したものである。
コンピュータ機能８００は、上記図２３に示すように、ＣＰＵ８０１と、ＲＯＭ８０２と、ＲＡＭ８０３と、キーボード（ＫＢ）８０９のキーボードコントローラ（ＫＢＣ）８０５と、表示部としてのＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）８１０のＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）８０６と、ハードディスク（ＨＤ）８１１及びフレキシブルディスク（ＦＤ）８１２のディスクコントローラ（ＤＫＣ）８０７と、ネットワーク８４０との接続のためのネットワークインターフェースカードコントローラ（ＮＩＣ）８０８とが、システムバス８０４を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
【０３０９】
ＣＰＵ８０１は、ＲＯＭ８０２或いはＨＤ８１１に記憶されたソフトウェア、或いはＦＤ８１２より供給されるソフトウェアを実行することで、システムバス８０４に接続された各構成部を総括的に制御する。
すなわち、ＣＰＵ８０１は、所定の処理シーケンスに従った処理プログラムを、ＲＯＭ８０２、ＨＤ８１１或いはＦＤ８１２から読み出して実行することで、第１〜第５の本実施の形態での動作を実現するための制御を行う。
【０３１０】
ＲＡＭ８０３は、ＣＰＵ８０１の主メモリ或いはワークエリア等として機能する。
ＫＢＣ８０５は、ＫＢ８０９や図示していないポインティングデバイス等からの指示入力を制御する。
ＣＲＴＣ８０６は、ＣＲＴ８１０の表示を制御する。
ＤＫＣ８０７は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び第１〜第６の実施の形態における所定の処理プログラム等を記憶するＨＤ８１１及びＦＤ８１２へのアクセス等を制御する。
ＮＩＣ８０８は、ネットワーク８４０上の他の装置或いはシステムとの双方向のデータのやりとりを制御する。
【０３１１】
【発明の効果】
本発明によれば、放射線画像に対して適切な画素欠陥補正を施すことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】上記放射線撮影で得られた画像に対してのフィルタリングの効果の一例を説明するための図である。
【図２】上記放射線撮影で得られた画像に対してのフィルタリングの効果の他の例を説明するための図である。
【図３】上記放射線で得られた、グリッド縞成分が重畳した画像に対してのフィルタリングの効果の一例を説明するための図である。
【図４】上記放射線で得られた、グリッド縞成分が重畳した画像に対してのフィルタリングの効果の一例を説明するための図である。
【図５】第１〜第５の実施の形態において、対象画像からグリッド縞成分を抽出するためのフィルタの空間周波数特性を説明するための図である。
【図６】上記フィルタにより対象画像から抽出されたグリッド縞成分の一例を説明するための図である。
【図７】上記フィルタにより対象画像から抽出されたグリッド縞成分の他の例を説明するための図である。
【図８】第１の実施の形態において、本発明を適用したＸ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。
【図９】上記Ｘ線画像取得装置での対象画像において、欠陥画素の様子の一例（例１）を説明するための図である。
【図１０】上記欠陥画素の様子の一例（例２）を説明するための図である。
【図１１】上記欠陥画素の様子の一例（例３）を説明するための図である。
【図１２】上記欠陥画素の様子の一例（例４）を説明するための図である。
【図１３】上記Ｘ線画像取得装置での対象画像において、グリッド縞成分の空間周波数分布を説明するための図である。
【図１４】対象画像の欠陥画素補正における空間周波数特性を説明するための図である。
【図１５】上記Ｘ線画像取得装置での対象画像に対する、グリッド縞成分の検出（解析）を説明するための図である。
【図１６】上記グリッド縞成分の検出（解析）処理を説明するためのフローチャートである。
【図１７】上記グリッド縞成分の検出（解析）処理の結果に基づいて、対象画像からグリッド縞成分を抽出する処理を説明するためのフローチャートである。
【図１８】第２の実施の形態において、本発明を適用したＸ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】第３の実施の形態において、本発明を適用したＸ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】第４の実施の形態において、本発明を適用したＸ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】第５の実施の形態において、上記グリッド縞成分の検出（解析）処理の結果に基づいて、対象画像からグリッド縞成分を抽出する処理を説明するためのフローチャートである。
【図２２】上記グリッド縞成分を抽出する処理を具体例を挙げて説明するための図である。
【図２３】第１〜第５の実施の形態における機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読出可能な記録媒体から当該プログラムを読み出して実行する構成の一例を示すブロック図である。
【図２４】グリッドを用いた放射線撮影を説明するための図である。
【図２５】上記グリッド縞成分が存在する対象画像に対する欠陥画素補正における空間周波数特性を説明するための図である。
【符号の説明】
１００  Ｘ線画像取得装置
１０１  Ｘ線発生部
１０２  被写体
１０３  グリッド
１０４  Ｘ線センサ
１０５  コントローラ
１０６  アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器
１０７  メモリ
１０８  メモリ
１０９  演算器
１１０  変換テーブル
１１１  メモリ
１１２  演算器
１１３  メモリ
１１４  メモリ
１１５  補正処理部
１１６  グリッド縞検出部
１１７  グリッド縞成分抽出部
１１８  メモリ
１１９  演算器
１２０  メモリ
１２１  画像処理部
１２３  フレームメモリ
【図１】
0003793039.tif 000018
【図２】
0003793039.tif 000019
【図３】
0003793039.tif 000020
【図４】
0003793039.tif 000021
【図５】
0003793039.tif 000022
【図６】
0003793039.tif 000023
【図７】
0003793039.tif 000024
【図８】
0003793039.tif 000025
【図９】
0003793039.tif 000026
【図１０】
0003793039.tif 000027
【図１１】
0003793039.tif 000028
【図１２】
0003793039.tif 000029
【図１３】
0003793039.tif 000030
【図１４】
0003793039.tif 000031
【図１５】
0003793039.tif 000032
【図１６】
0003793039.tif 000033
【図１７】
0003793039.tif 000034
【図１８】
0003793039.tif 000035
【図１９】
0003793039.tif 000036
【図２０】
0003793039.tif 000037
【図２１】
0003793039.tif 000038
【図２２】
0003793039.tif 000039
【図２３】
0003793039.tif 000040
【図２４】
0003793039.tif 000041
【図２５】
0003793039.tif 000042