少なくとも1つの整合したターゲット画像を生成するために、複数のターゲット画像を各エネルギーバンドごとの画像に分離することにより、ターゲットを通過した後に検出される少なくとも一つのX線の複数のエネルギーバンドを表す複数のターゲット画像を整合させる画像整合部と、前記整合したターゲット画像内の特定領域を検出し、前記特定領域に対し複数の組織画像に分離するための差分画像係数を決定し、前記整合したターゲット画像の少なくとも1つの組織画像を生成するために、前記差分画像係数を用いて整合したターゲット画像から複数の組織画像を分離する組織分離部とを有することを特徴とするマルチエネルギーX線システム。コントローラの制御下で、同じ所定の時間内で少なくとも二つのエネルギーバンドを有する少なくとも一つのX線を放射する少なくとも一つのX線ソースをさらに有し、前記イメージマッチング部と前記組織分離部は、前記X線ソースとは異なる画像処理/解析部に含まれることを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。コントローラの制御下で、所定の時間内に少なくとも一つのX線の少なくとも二つのエネルギーバンドを検出するX線検出器をさらに有し、前記X線検出器は、X線ソースと画像処理/解析部から区別されることを特徴とする請求項2に記載のマルチエネルギーX線システム。前記X線ソースは、コントローラの制御下で、第1のエネルギーバンドを有するX線を放射する第1X線ソースと第2のエネルギーバンドを有するX線を放射する第2X線ソースとを含み、前記X線ソースは、コントローラの制御下で、同じ所定の時間内にターゲットに向かって前記第1のエネルギーバンドを有するX線と前記第2のエネルギーバンドを有するX線とを放射することを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。前記画像整合部は、複数のエネルギーバンドと特定物質の既知の減衰特性に基づいて、前記特定物質に対するターゲットの初期画像を推定することを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。前記特定領域は、組織分離のために最適である前記組織分離部により決定された領域であり、組織分離のために最適ではない前記組織分離部によって決定された候補領域から前記組織分離部で区別されることを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。前記組織分離部は、硬組織と軟組織を分離するために、前記X線のX線ソースのスペクトル特性又はターゲットの質量減衰曲線に関する情報を使用しないことを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。前記画像整合部は、前記複数のターゲット画像を各エネルギーレベルの画像に分離し、ターゲット画像を整合する決定をするために、画像への加重和スキームを適用することを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。前記特定領域は、フィーチャーモデル格納部に格納されているフィーチャーモデル画像と整合したターゲット画像のパターン解析を実行して得られる結果値とを比較することで検出され、前記パターン解析は、エッジ抽出アルゴリズムと整合したターゲット画像に関する周波数ドメイン解析とよりなることを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。前記特定領域は、ユーザーの入力データに基づいてさらに検出されることを特徴とする請求項9に記載のマルチエネルギーX線システム。前記差分画像係数は、所定の費用関数costfunctionを最小化するための値として決定されることを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。前記費用関数は、前記複数の組織画像の周波数特性によって定義されることを特徴とする請求項11に記載のマルチエネルギーX線システム。前記費用関数は、前記複数の組織画像のエントロピー特性によって定義されることを特徴とする請求項11に記載のマルチエネルギーX線システム。前記ターゲット画像に前処理を実行するための前処理装置をさらに有し、前記前処理は、関心領域ROIの周辺ターゲット画像を別々に格納することを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。分離された組織画像に後処理を実行する後処理部をさらに有し、前記後処理は、X線散乱モデルに基づくぼけ除去de-blurマスクを生成し、前記ぼけ除去マスクを使用して前記差分画像係数に基づいて軟組織画像のコントラストレベルを制御することを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。前記組織分離部は、グローバル領域内の互いに異なる特定領域に対し、それぞれ複数の差分画像係数を決定し、前記特定領域ごとに少なくとも1つの組織画像を生成し、前記特定領域それぞれの各組織画像を1つの画像に組み合わせることにより、グローバル領域画像を生成することを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。前記組織分離部は、グローバル領域内の互いに異なる特定領域に対し、それぞれ複数の差分画像係数を決定し、前記グローバル領域のためのグローバル差分画像係数を決定し、前記複数の差分画像係数を用いて、前記特定領域それぞれごとに少なくとも1つの組織画像を生成し、前記グローバル差分画像係数を用いて生成した組織画像を用いて前記特定領域それぞれの各組織画像を1つの画像に組み合わせることにより、グローバル画像を生成することを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。前記少なくとも1つの組織画像を表示するディスプレイをさらに有することを特徴とする請求項1に記載のマルチエネルギーX線システム。少なくとも一つの整合したターゲット画像を生成するために、複数のターゲット画像を各エネルギーバンドごとの画像に分離することにより、ターゲットを通過した後に検出される少なくとも一つのX線の複数のエネルギーバンドを表す複数のターゲット画像を整合させる段階と、前記整合したターゲット画像内の特定領域を検出する段階と、前記特定領域に含まれる画像を複数の組織画像に分離するための差分画像係数を決定する段階と、前記整合したターゲット画像の少なくとも1つの組織画像を生成するために、前記差分画像係数を用いて整合したターゲット画像から複数の組織画像を分離する段階とを有することを特徴とするマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。同じ所定の時間内で少なくとも二つのエネルギーバンドを有する少なくとも一つのX線を放射する少なくとも一つのX線ソースを制御する段階をさらに有することを特徴とする請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。所定の時間内に少なくとも一つのX線の少なくとも二つのエネルギーバンドを検出するX線検出器を制御する段階をさらに有することを特徴とする請求項20に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。同じ所定の時間内にターゲットに向かって第1のエネルギーバンドを有するX線を放射する第1X線ソースと第2のエネルギーバンドを有するX線を放射する第2X線ソースとを制御する段階をさらに有することを特徴とする請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。複数のエネルギーバンドと特定物質の既知の減衰特性に基づいて、前記特定物質に対するターゲットの初期画像を推定する段階をさらに有することを特徴とする請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。前記特定領域は、組織分離のために最適である前記組織分離部により決定された領域であり、組織分離のために最適ではない前記組織分離部によって決定された候補領域から前記組織分離部で区別されることを特徴とする請求項19記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。硬組織と軟組織を分離するために、前記X線を発生させるX線ソースのスペクトル特性又はターゲットの質量減衰曲線に関する情報を使用しないことを特徴とする請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。前記特定領域は、フィーチャーモデル格納部に格納されているフィーチャーモデル画像と整合したターゲット画像のパターン解析を実行して得られる結果値とを比較することで検出され、前記パターン解析は、エッジ抽出と整合したターゲット画像に関する周波数ドメイン解析とよりなることを特徴とする請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。前記差分画像係数は、所定の費用関数を最小化するための値として決定されることを特徴とする請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。前記ターゲット画像に関心領域ROIの周辺ターゲット画像を別々に格納する前処理を実行する段階をさらに有することを特徴とする請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。分離された組織画像に、X線散乱モデルに基づくぼけ除去de-blurマスクを生成し、前記ぼけ除去マスクを使用して前記差分画像係数に基づいて軟組織画像のコントラストレベルを制御する後処理を実行する段階をさらに有することを特徴とする請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。グローバル領域内の互いに異なる特定領域に対し、それぞれ複数の差分画像係数を決定する段階と、前記特定領域ごとに少なくとも1つの組織画像を生成する段階と、前記特定領域それぞれの各組織画像を1つの画像に組み合わせることにより、グローバル領域画像を生成する段階とをさらに有することを特徴とする請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。グローバル領域内の互いに異なる特定領域に対し、それぞれ複数の差分画像係数を決定する段階と、前記グローバル領域のためのグローバル差分画像係数を決定する段階と、前記複数の差分画像係数を用いて、前記特定領域それぞれごとに少なくとも1つの組織画像を生成する段階と、前記グローバル差分画像係数を用いて生成した組織画像を用いて前記特定領域それぞれの各組織画像を1つの画像に組み合わせることにより、グローバル画像を生成する段階とをさらに有することを特徴とする請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。ディスプレイ上に少なくとも1つの組織の画像を表示する段階をさらに有することを特徴とする請求項19記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法。請求項19に記載のマルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法を実施するために、少なくとも1つの処理装置を制御するコンピュータ読み取り可能なコードが記録されたことを特徴とするコンピュータ読取可能記録媒体。本発明の目的は、X線ソースのスペクトル特性又はターゲットを構成する物質の質量減衰曲線massattenuationcurveの情報がない場合にもターゲットの硬組織及び軟組織を適応的に分離することのできる方法及びこれを採用した装置を提供することにある。本発明の好適な実施形態の一態様は、マルチエネルギーX線システムにおいて、少なくとも1つの整合したターゲット画像を生成するために、複数のターゲット画像を各エネルギーバンドごとの画像に分離することにより、ターゲットを通過した後に検出される少なくとも一つのX線の複数のエネルギーバンドを表す複数のターゲット画像を整合させる画像整合部と、前記整合したターゲット画像内の特定領域を検出し、前記特定領域に対し複数の組織画像に分離するための差分画像係数を決定し、前記整合したターゲット画像の少なくとも1つの組織画像を生成するために、前記差分画像係数を用いて整合したターゲット画像から複数の組織画像を分離する組織分離部とを有することを特徴とする。また、本発明の好適な実施形態の一態様は、マルチエネルギーX線システムにおける画像処理方法において、少なくとも一つの整合したターゲット画像を生成するために、複数のターゲット画像を各エネルギーバンドごとの画像に分離することにより、ターゲットを通過した後に検出される少なくとも一つのX線の複数のエネルギーバンドを表す複数のターゲット画像を整合させる段階と、前記整合したターゲット画像内の特定領域を検出する段階と、前記特定領域に含まれる画像を複数の組織画像に分離するための差分画像係数を決定する段階と、前記整合したターゲット画像の少なくとも1つの組織画像を生成するために、前記差分画像係数を用いて整合したターゲット画像から複数の組織画像を分離する段階とを有することを特徴とする。本発明に係るマルチエネルギーX線システム及びその画像処理方法によれば、マルチエネルギーX線システムで画像情報に基づいて所望する組織の画像を選別的に確保するための画像処理装置及びその方法を提供することができ、特に、硬組織及び軟組織が混在するターゲットに対して、硬組織による軟組織のダイナミックレンジ劣化の影響を最小化することができるという効果がある。また、マルチエネルギーX線システムのX線ソース及びターゲットのマス減衰曲線に関する情報がなくても、硬組織及び軟組織に対する適応的な分離が可能であるという効果がある。次に、本発明に係るマルチエネルギーX線システム及びその画像処理方法を実施するための形態の具体例を図面を参照しながら説明する。ただし、本発明が実施形態によって制限されたり限定されることはない。各図面に提示した同一の参照符号は同一の部材を示す。本明細書に記載するマルチエネルギーX線システムは、2つ以上のX線ソースを利用したり、2つ以上のエネルギーバンドごとの分離可能なX線検出器を用いたり、2つ以上のX線ソースと共に2つ以上のエネルギーバンドごとの分離可能なX線検出器を用いるシステムを意味する。また、ラジオグラフィーRadiographyシステム、トモシンセシスtomosynthesisシステム、コンピュータ断層撮影ComputedTomography;CTシステム、又は、非破壊検査器non-destructedinspectorのいずれか1つで実現され得るシステムを意味する。このような実施形態は一例に過ぎず、本明細書に記載するマルチエネルギーX線システムは様々な形態及び応用例にて実現されることは本発明が属する分野の当業者には自明であろう。図1は、本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーX線画像処理システムを示す図である。図1を参照すると、本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーX線画像処理システム100は、X線ソース110、X線検出器130、制御部140、及び画像処理/分析部150を備える。また、実施形態によってはステージ120をさらに備えてもよい。さらに、表示部160をさらに備えてもよい。X線ソース110は、ターゲット対象体に向かってX線を照射する。X線ソース110から照射されるX線は、複数のエネルギーレベルを有する光子photonを含む。ターゲットを経由したX線はX線検出器130で検出される。X線ソース110から照射されるX線のドーズdose及び電圧、照射時間は後述する制御部140によって制御される。ステージ120は、ターゲットを固定させることのできる装置である。実施形態によって、ターゲットに対する圧着が必要な場合、ターゲットに一定量の圧力を加えて圧着したり、加えられた圧力を解除できるよう設計する。X線検出器130は、X線ソース110からターゲットを経由して形成された複数のターゲット画像を取得する。より詳しくは、X線検出器130は、X線ソース110から入射されるX線光子をエネルギーバンドごとに検出してターゲットを経由した複数のターゲット画像を取得する。制御部140は、X線ソース110を制御してマルチエネルギーX線が選択されたドーズ/電圧により選択された所定の時間の間ターゲットに照射されるよう制御する。また、ステージ120を制御し、ターゲットに加えられる圧力を調整する。画像処理/分析部150は、X線検出器130で所定の時間の間に取得したターゲット画像に対する画像処理を行う。画像処理/分析部150で行われる画像処理方式は下記で詳細に説明する。図2は、本発明の一実施形態に係る画像処理/分析部の構成を示すブロック図である。本発明の一実施形態に係る画像処理/分析部150は、画像整合部202及び組織分離部203を備える。また、実施形態によっては、画像処理/分析部150は、前処理部201及び後処理部204をさらに備えてもよい。以下、各部について詳細に説明する。1ターゲット画像に対する前処理pre-processing前処理部201は、ターゲット画像に対して前処理を行う。前処理方式の一例として、まずターゲットから検査しようとする関心領域RegionofInterest;ROIを予め定義しておいて、ターゲット画像で関心領域を検索し、検索された関心領域周辺のターゲット画像を別に格納して画像を表示部160で表示する時に参照してもよい。前処理方式の他の一例として、ターゲットが人体である場合、測定中に動きによって発生する動きアーチファクトmotionartifactを除去する方式が採用される。2ターゲット画像に対する整合matching画像整合部202は、マルチエネルギーX線スペクトルが1つ以上の物質から構成されたターゲットを経由して発生するエネルギーバンドそれぞれのプロジェクション画像E1~ENの入力を受けてターゲットを構成するM個の物質ごとの初期画像を推定する。複数のターゲット画像をエネルギーレベルごとの画像に区分し、該当画像に対して加重値の和weightedsum方式を適用して整合する。3ターゲット画像に対する組織分離tissuediscrimination組織分離部203は、ターゲット画像に対して下記の方式を適用して硬組織及び軟組織画像を分離する。図3は、本発明の一実施形態に係る画像処理/分析部150の組織分離部203の構成の一例を示すブロック図である。図3を参照すると、組織分離部203は、特定領域検出部301、差分画像係数決定部302、及び組織画像分離部303を備える。特定領域検出部301は、整合したターゲット画像に対する特定領域を検出する。特定領域は組織分離のための最適化されたoptimal領域を意味し、特定領域は、整合したターゲット画像に対して周辺抽出edgeextraction及び周波数ドメイン分析を含むパターン分析を行った結果値とフィーチャーモデルfeaturemodel格納部に記録されたフィーチャーモデル画像を比較して検出される。図4には、特定領域検出部301の具体的な構成の一例を示す。図4を参照すると、特定領域検出部301は、パターン画像受信部401、フィーチャーモデル格納部402、判断部403、及び領域選定部404を備える。パターン画像受信部401は、整合したターゲット画像に対する特定領域の検出において、関心領域ROIのうちから候補画像を選定する。関心領域ROIは、ターゲット画像のうち、ターゲット一部に関するローカル領域又はグローバル領域であってもよい。フィーチャーモデル格納部402は、ユーザセッティングsetting又は本発明の一実施形態に係る画像処理システムの運用によって得られた1つ以上のフィーチャーモデル画像を格納する。判断部403は、パターン画像受信部401から選択された候補画像とフィーチャーモデル格納部402に格納されたフィーチャーモデル画像とを比較し、フィーチャーモデル画像と関係度の高い候補画像を選定することによって領域選定部404で特定領域を検出する。領域選定部404は、ユーザ入力を受信して特定領域を検出するときにユーザ入力によって特定領域を検出する。ユーザ入力は、選択された関心領域に対する画像をどのように見るかに関する入力であってもよい。組織ベースで画像を見たり、その他の参照することのできる要因に対するユーザ入力を受信して領域選定部404の出力を制御する。領域選定部404の出力画像は、パターン画像とフィーチャーモデル画像がマッチングされた画像であってもよい。再び、図3を参照すると、差分difference画像係数決定部302は、特定領域検出部301から検出された特定領域に対する複数の画像を組織画像に分離するために最適な係数を意味する差分画像係数を決定する。差分画像は、エネルギーバンドごとの画像に対する差分画像であってもよい。差分画像係数は、選択された費用関数costfunctionを最小化する値に決定されてもよく、費用関数は組織画像の周波数特性の関数であってもよい。本発明の他の一実施形態面によれば、費用関数は、組織画像のエントロピーentropy特性の関数であってもよい。差分画像係数決定部302は、関心領域に対する関心領域差分画像を生成し、関心領域差分画像に対する費用関数costfunctionを分析する。分析された関心領域差分画像に対して費用関数を最小化する差分画像係数を決定する。周波数特性を利用した費用関数における差分画像係数決定は、高周波特性関数の変化、低周波特性関数の変化、及び全体周波数特性関数の変化を考慮して決定され得る。一例として、費用関数が周波数特性関数である場合、費用関数は、エネルギーバンドごとの画像のうち1つである第1画像を、他の第2画像に未知数のunknown差分画像係数を乗算して差し引いた関数であってもよく、この場合にコサイン変換DiscreteCosineTransform;DCTの最大値に基づいて費用関数を最小化する差分画像係数を決定することができる。組織画像分離部303は、差分画像係数決定部302で決定された差分画像係数に基づいて組織画像を分離する。より詳しくは、組織画像分離部303は、差分画像係数決定部302で決定された差分画像係数に基づいてターゲット画像を最適化し、最適化されたターゲット画像に基づいて硬組織画像及び軟組織画像を生成する。本発明の一実施形態によれば、ターゲット画像を最適化するときユーザ入力によって差分画像係数に対する調整が行われてもよく、ユーザ入力によって調整された差分画像係数に基づいてターゲット画像に対する最適化を行うことができる。生成された硬組織画像及び軟組織画像を合成して最適画像を生成する。最適画像を生成する場合、カラーコーディングcolorcoding又は合成fusionが行われてもよく、ユーザ入力によってユーザが閲覧を所望する硬組織又は軟組織画像のそれぞれに対する個別出力も行われてもよい。5画像後処理post-processing上記で説明した2~4の画像処理方式を介して画像処理されたターゲット画像について後処理を行う。後処理の例として、組織画像分離部303で生成された最適画像に対してX線散乱scatteringモデリングに基づいてぼけ除去de-blurマスクを生成し、ぼけ除去マスクを用いて軟組織画像のコントラストを制御する方式が採用される。上述した画像処理の実行において、本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーX線画像処理システム100は、様々な画像処理組合せを行うことができる。他の実施形態として、上述した1の前処理と5の後処理は選択的に採用してもよい。図5は、本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーX線画像処理システムの画像処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。図5を参照すると、本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーX線画像処理システムは、ターゲットを経由した画像を取得するステップS501。ステップS501において、X線検出器はX線ソースから入射されるX線光子をエネルギーバンドごとに検出してターゲットを経由した複数のターゲット画像を取得する。取得した画像に対する前処理を行うステップS502。ステップS502における前処理方式の一例として、まず、ターゲットで検査しようとする関心領域を予め定義し、ターゲット画像で関心領域を探し、検索された関心領域周辺のターゲット画像を別に格納して画像を表示部160で表示するときに参照してもよい。前処理方式の他の一例として、ターゲットが人体である場合、測定中の動きによって発生する動きアーチファクトを除去する方式が採用される。その後、ターゲット画像を整合するステップS503。ステップS503において、複数のターゲット画像をエネルギーレベルごとの画像に区分し、該当画像に対して加重値の和weightedsum方式を適用して整合する。整合したターゲット画像に対する特定領域を検出し、特定領域に対して組織画像を分離するための差分画像係数を決定して組織画像を分離するステップS504。ステップS504において、ステップS503で整合したターゲット画像に対する特定領域を検出する。特定領域は、組織分離のための最適化された領域を意味し、特定領域は整合したターゲット画像に対して周辺抽出及び周波数ドメイン分析を含むパターン分析を行った結果値と、フィーチャーモデル格納部に記録されたフィーチャーモデル画像とを比較して検出される。特定領域を検出するとき、ユーザ入力によって特定領域を検出してもよい。ユーザ入力は、選択された関心領域に対する画像をどのように見るかに関する入力であってもよい。組織ベースで画像を見たり、その他の参照することのできる要因に対するユーザ入力を受信してもよい。検出された特定領域に対する複数の画像を組織画像に分離するための最適な係数を意味する差分画像係数を決定する。差分画像は、エネルギーバンドごとの画像に対する差分画像であってもよい。差分画像係数は、選択された費用関数を最小化する値に決定されてもよく、費用関数は組織画像の周波数特性の関数であってもよい。本発明の他の実施形態として、費用関数は組織画像のエントロピー特性の関数であってもよい。ステップS504において、差分画像係数に基づいて組織画像を分離する。より詳しくは、上述した差分画像係数に基づいてターゲット画像を最適化し、最適化されたターゲット画像に基づいて硬組織画像及び軟組織画像を生成する。本発明の一実施形態によれば、ターゲット画像を最適化するときユーザ入力によって差分画像係数に対する調整が行われてもよく、ユーザ入力によって調整された差分画像係数に基づいてターゲット画像に対する最適化が行われてもよい。ステップS504において、生成された硬組織画像及び軟組織画像を合成して最適画像を生成する。組織分離が行われた組織画像に対して後処理を行うステップS505。ステップS505において、後処理の例として、組織画像分離部303で生成された最適画像に対してX線散乱モデリングに基づいてぼけ除去de-blurマスクを生成し、ぼけ除去マスクを用いて軟組織画像のコントラストを制御する方式が採用され得る。図5を参照して説明した画像処理方法による本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーX線イメージ処理システムの画像処理方法は、前処理ステップ502及び後処理ステップ505は選択的に採用してもよい。本発明の実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されることができる。コンピュータ読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むことができる。記録媒体に記録されるプログラム命令は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであったあり、コンピュータソフトウェア当業者に公示されて使用可能なものであったりする。上述したように、本発明は、限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明が上述した実施形態に限定されることはなく、本発明が属する分野において通常の知識を有する者であれば、このような記載から多様な修正および変形が可能である。したがって、本発明の範囲は、説明した実施形態に限定されて決定されてはならず、添付する特許請求の範囲だけではなく、この特許請求の範囲と均等なものなどによって定められなければならない。