JP2002133399A - 画像処理装置及びそれを用いたｘ線ｃｔ装置 - Google Patents
画像処理装置及びそれを用いたｘ線ｃｔ装置Info
- Publication number
- JP2002133399A JP2002133399A JP2000322407A JP2000322407A JP2002133399A JP 2002133399 A JP2002133399 A JP 2002133399A JP 2000322407 A JP2000322407 A JP 2000322407A JP 2000322407 A JP2000322407 A JP 2000322407A JP 2002133399 A JP2002133399 A JP 2002133399A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- component
- projection data
- noise component
- noise
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 特定方向に発生するノイズ成分などの低減を
可能にするため高速演算可能な画像処理装置及びこれを
用いたＸ線ＣＴ装置を提供する。 【解決手段】 ウェーブレット変換を用い縦・横等のノ
イズ成分の抽出を行い、このノイズ成分をゼロまたは弱
めて、ウェーブレット再構成することにより、原画像の
特定方向ノイズ成分が低減された画像を得る。Ｘ線ＣＴ
装置に適用する場合、投影データの縦方向の（投影デー
タ角度方向）ノイズ成分を抽出し、これを弱めた投影デ
ータを用いて画像再構成を行うことにより、リングアー
チファクトが低減された画像を得ることができる。
可能にするため高速演算可能な画像処理装置及びこれを
用いたＸ線ＣＴ装置を提供する。 【解決手段】 ウェーブレット変換を用い縦・横等のノ
イズ成分の抽出を行い、このノイズ成分をゼロまたは弱
めて、ウェーブレット再構成することにより、原画像の
特定方向ノイズ成分が低減された画像を得る。Ｘ線ＣＴ
装置に適用する場合、投影データの縦方向の（投影デー
タ角度方向）ノイズ成分を抽出し、これを弱めた投影デ
ータを用いて画像再構成を行うことにより、リングアー
チファクトが低減された画像を得ることができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置に関
し、特にウェーブレット変換を用いた画像処理及びこれ
を用いたＸ線ＣＴ装置に関する。
し、特にウェーブレット変換を用いた画像処理及びこれ
を用いたＸ線ＣＴ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像、各種計測データ処理におけるノイ
ズ低減処理やＸ線ＣＴ装置などにおいて発生するリング
アーチファクトの低減方法はフィル夕処理や複雑な処理
を用いている。
ズ低減処理やＸ線ＣＴ装置などにおいて発生するリング
アーチファクトの低減方法はフィル夕処理や複雑な処理
を用いている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記の処理手段ではノ
イズなどの低減効果を期待することができるが、処理が
複雑で非常に計算機の能力を必要とし、演算時間が長
い。本発明の目的は、単純な処理方法で高速に処理を実
行し、その結果、画像に含まれるノイズ成分や投影デー
タに含まれるアーチファクト成分を低減できる画像処理
装置及びこれを用いたＸ線ＣＴ装置を提供することにあ
る。
イズなどの低減効果を期待することができるが、処理が
複雑で非常に計算機の能力を必要とし、演算時間が長
い。本発明の目的は、単純な処理方法で高速に処理を実
行し、その結果、画像に含まれるノイズ成分や投影デー
タに含まれるアーチファクト成分を低減できる画像処理
装置及びこれを用いたＸ線ＣＴ装置を提供することにあ
る。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、ウェーブレット変換を用いた変換処理に
よりもとの成分から特定方向の成分を抽出する成分抽出
機能を有する画像処理装置であって、処理前の元画像か
ら特定方向成分のノイズを抽出し、このノイズ成分を再
構成する際に０にする、またはそれに近い値に弱め、ウ
ェーブレット逆変換を用い再構成することにより、元画
像から特定方向のノイズ成分が減少した画像を得るよう
に構成した。
に、本発明は、ウェーブレット変換を用いた変換処理に
よりもとの成分から特定方向の成分を抽出する成分抽出
機能を有する画像処理装置であって、処理前の元画像か
ら特定方向成分のノイズを抽出し、このノイズ成分を再
構成する際に０にする、またはそれに近い値に弱め、ウ
ェーブレット逆変換を用い再構成することにより、元画
像から特定方向のノイズ成分が減少した画像を得るよう
に構成した。
【０００５】さらに、本発明は、ウェーブレット変換を
用いた変換処理によりもとの成分から特定方向の成分を
抽出する成分抽出装置を有し、Ｘ線ＣＴ装置の投影デー
タから投影角度方向のノイズ成分を抽出し、この投影デ
ータ方向ノイズ成分を再構成する際に０にする、または
それに近い値に弱め、ウェーブレット逆変換を用い再構
成することにより、もとの投影データから投影角度ノイ
ズ成分が減少した投影データを取得し、この投影データ
を用いて画像再構成処理を行ってリングアーチファクト
の無いＸ線ＣＴ画像を得るように構成した。
用いた変換処理によりもとの成分から特定方向の成分を
抽出する成分抽出装置を有し、Ｘ線ＣＴ装置の投影デー
タから投影角度方向のノイズ成分を抽出し、この投影デ
ータ方向ノイズ成分を再構成する際に０にする、または
それに近い値に弱め、ウェーブレット逆変換を用い再構
成することにより、もとの投影データから投影角度ノイ
ズ成分が減少した投影データを取得し、この投影データ
を用いて画像再構成処理を行ってリングアーチファクト
の無いＸ線ＣＴ画像を得るように構成した。
【０００６】
【発明の実施の形態】（実施例１）ウェーブレット変換
は信号解析、画像処理手法の1つであり、その原理は比
較的単純である。未知の信号をＦ(x)とした時、このＦ
(x)を特殊な性質をもったψ(基底関数)で分解する。式
で示せば下記式（１）のようになる。 Ｆ(x)＝ｗ(ω)ψ(ω)ｄω （１）
は信号解析、画像処理手法の1つであり、その原理は比
較的単純である。未知の信号をＦ(x)とした時、このＦ
(x)を特殊な性質をもったψ(基底関数)で分解する。式
で示せば下記式（１）のようになる。 Ｆ(x)＝ｗ(ω)ψ(ω)ｄω （１）
【０００７】上記式（１）で関数ψの係数ｗの性質を調
べることにより元信号であるＦ(x)の性質を解析するの
がその原理である。同じような解析方法にフーリエ変換
が挙げられるが、ウェーブレット変換は位置・周波数の
両方を同時に解析することができる。実際の画像変換、
信号解析には上記を離散化した離散ウェーブレット変換
・逆変換を用いる。ウェーブレット変換、逆変換につい
ては多くの論文などが既に存在するため本実施例での詳
細な説明は省略する。
べることにより元信号であるＦ(x)の性質を解析するの
がその原理である。同じような解析方法にフーリエ変換
が挙げられるが、ウェーブレット変換は位置・周波数の
両方を同時に解析することができる。実際の画像変換、
信号解析には上記を離散化した離散ウェーブレット変換
・逆変換を用いる。ウェーブレット変換、逆変換につい
ては多くの論文などが既に存在するため本実施例での詳
細な説明は省略する。
【０００８】以下に図を用いて本発明を詳細に説明す
る。ウェーブレット変換は実際には低域フィルタと高域
フィルタと呼ばれるフィルタによるフィルタ処理であ
る。この低域フィルタと高域フィルタは様々提案されて
おり、それぞれに特徴を持っている。
る。ウェーブレット変換は実際には低域フィルタと高域
フィルタと呼ばれるフィルタによるフィルタ処理であ
る。この低域フィルタと高域フィルタは様々提案されて
おり、それぞれに特徴を持っている。
【０００９】本実施例では、Ｈaarというウェーブレッ
ト関数を用いた例について以下に記述する。尚、本発明
はＨaarによるウェーブレット変換に限定されるもので
はない。Ｈaarのウェーブレット変換は次式（２）で示
される。式（２）中のＣはデータ系列を示し、ｋはその
系列番号を示す。ｊは分解のレベルを示す。 Ｃk J-1＝（Ｃ2k J＋Ｃ2k-1 J）/２ Ｄk J-1＝（Ｃ2k J−Ｃ2k+1 J）/２ （２）
ト関数を用いた例について以下に記述する。尚、本発明
はＨaarによるウェーブレット変換に限定されるもので
はない。Ｈaarのウェーブレット変換は次式（２）で示
される。式（２）中のＣはデータ系列を示し、ｋはその
系列番号を示す。ｊは分解のレベルを示す。 Ｃk J-1＝（Ｃ2k J＋Ｃ2k-1 J）/２ Ｄk J-1＝（Ｃ2k J−Ｃ2k+1 J）/２ （２）
【００１０】式（２）によってウェーブレット変換数列
は分解レベルｊ-１の数列Ｃk J-1とＤk J-1に分解され
る。一般的にＣk J-1は平滑化成分、Ｄk J-1を詳細成分と
呼ぶ。このようにある数列を２つの成分に変換するため
式（２）は分解アルゴリズムと呼ばれる。式（２）でわ
かるように分解後の成分の長さはもとの成分の半分の長
さになる。
は分解レベルｊ-１の数列Ｃk J-1とＤk J-1に分解され
る。一般的にＣk J-1は平滑化成分、Ｄk J-1を詳細成分と
呼ぶ。このようにある数列を２つの成分に変換するため
式（２）は分解アルゴリズムと呼ばれる。式（２）でわ
かるように分解後の成分の長さはもとの成分の半分の長
さになる。
【００１１】式（２）で分解された成分を再構成するに
は式（３）の再構成アルゴリズムと呼ばれる演算によっ
て再構成が可能となる。 Ｃ2k J-1＝Ｃk J-1＋Ｄk J-1 Ｃ2k J+1＝Ｃk J-1−Ｄk J-1 （３）
は式（３）の再構成アルゴリズムと呼ばれる演算によっ
て再構成が可能となる。 Ｃ2k J-1＝Ｃk J-1＋Ｄk J-1 Ｃ2k J+1＝Ｃk J-1−Ｄk J-1 （３）
【００１２】前述の説明では１次元のデータ系列の分解
・再構成を説明したが、これを２次元に拡張するために
は種々の方法が提案されている。もっとも頻繁に用いら
れる方法を以下に説明する。
・再構成を説明したが、これを２次元に拡張するために
は種々の方法が提案されている。もっとも頻繁に用いら
れる方法を以下に説明する。
【００１３】２次元画像の各々の行を独立な１次元の信
号とみなして1次元のウェーブレット変換を行う（図１
（ａ））。そして平滑化成分を前半に、詳細成分を後半
においた数列を作り、もとの行と置きかえる。その後に
各々の列を再度１次元のウェーブレット変換を行い、こ
れに対しても平滑化成分を前半に、詳細成分を後半にし
てもとの列データを入れ換える（図１（ｂ）参照）。そ
の結果、分解された４つの部分の画像が図２のように得
られる。図２で分解された画像は一般的にａを平滑化部
分画像、同図のｂを垂直部分画像、同図のｃを水平部分
画像、同図のｄを対角部分画像と呼ぶ。
号とみなして1次元のウェーブレット変換を行う（図１
（ａ））。そして平滑化成分を前半に、詳細成分を後半
においた数列を作り、もとの行と置きかえる。その後に
各々の列を再度１次元のウェーブレット変換を行い、こ
れに対しても平滑化成分を前半に、詳細成分を後半にし
てもとの列データを入れ換える（図１（ｂ）参照）。そ
の結果、分解された４つの部分の画像が図２のように得
られる。図２で分解された画像は一般的にａを平滑化部
分画像、同図のｂを垂直部分画像、同図のｃを水平部分
画像、同図のｄを対角部分画像と呼ぶ。
【００１４】例えば、図３のような元画像３０を上記の
方法でウェーブレット変換を行うと図３の画像３１の結
果が得られる。画像３１のｂの垂直部分画像では画像３
０の垂直成分である縦方向の成分を抽出し、画像３１の
ｃの水平部分画像では横方向の成分を抽出している。ま
た画像３１のｄの対角部分画像には対角成分が抽出さ
れ、画像３１のａには平滑化部分画像として点が抽出さ
れる。図３は元画像から、横、縦、対角の成分を抽出す
ることができるウェーブレット変換の特性を示してい
る。
方法でウェーブレット変換を行うと図３の画像３１の結
果が得られる。画像３１のｂの垂直部分画像では画像３
０の垂直成分である縦方向の成分を抽出し、画像３１の
ｃの水平部分画像では横方向の成分を抽出している。ま
た画像３１のｄの対角部分画像には対角成分が抽出さ
れ、画像３１のａには平滑化部分画像として点が抽出さ
れる。図３は元画像から、横、縦、対角の成分を抽出す
ることができるウェーブレット変換の特性を示してい
る。
【００１５】再構成については式（３）で示した再構成
アルゴリズムを上記４つの部分画像に適用することで可
能である。
アルゴリズムを上記４つの部分画像に適用することで可
能である。
【００１６】この元画像に含まれる様々な成分を取り出
して処理し、再構成することで元画像のノイズ成分や医
用画像上などに現れるアーチファクトを低減させるもの
が本発明の画像処理装置である。この処理方法ついて以
下に説明する。
して処理し、再構成することで元画像のノイズ成分や医
用画像上などに現れるアーチファクトを低減させるもの
が本発明の画像処理装置である。この処理方法ついて以
下に説明する。
【００１７】図４に示す画像は横方向に縞状のノイズ成
分が多く存在している画像である。この図４をＨaarな
どのウェーブレットを使い、式（２）に従って分解を行
う。この分解アルゴリズムによって図４は図５のように
各方向成分の画像に分解される。この図４は横方向に縞
状のノイズ成分が多く含まれているため、図５のｃで示
す水平部分画像に、その横方向の成分が抽出される。こ
の抽出された成分のみを図示したのが図６である。この
抽出した図６の成分を全くゼロにして、式（３）に従っ
て再構成を行えば、元画像から横方向のノイズ成分が除
去された画像を得ることができる。図５に分解された画
像サイズは縦横ともに、元画像である図４の１／４にな
っている。図６は説明のために任意に拡大し、図示し
た。
分が多く存在している画像である。この図４をＨaarな
どのウェーブレットを使い、式（２）に従って分解を行
う。この分解アルゴリズムによって図４は図５のように
各方向成分の画像に分解される。この図４は横方向に縞
状のノイズ成分が多く含まれているため、図５のｃで示
す水平部分画像に、その横方向の成分が抽出される。こ
の抽出された成分のみを図示したのが図６である。この
抽出した図６の成分を全くゼロにして、式（３）に従っ
て再構成を行えば、元画像から横方向のノイズ成分が除
去された画像を得ることができる。図５に分解された画
像サイズは縦横ともに、元画像である図４の１／４にな
っている。図６は説明のために任意に拡大し、図示し
た。
【００１８】図６の成分は図４の横方向の成分を完全に
は抽出しきれていない。つまり図４を図５に分解した時
点で、図５のａに横方向成分を含んで分解されている。
このため、１回の分解、再構成（つまり図４から図５へ
分解して、ノイズ成分を除去し再構成）では、元画像の
ノイズ成分を良好に除くことができない場合がある。こ
れを解決する方法としては図７に示すように分解、再構
成を２回繰り返すことによって解決することができる。
は抽出しきれていない。つまり図４を図５に分解した時
点で、図５のａに横方向成分を含んで分解されている。
このため、１回の分解、再構成（つまり図４から図５へ
分解して、ノイズ成分を除去し再構成）では、元画像の
ノイズ成分を良好に除くことができない場合がある。こ
れを解決する方法としては図７に示すように分解、再構
成を２回繰り返すことによって解決することができる。
【００１９】図７の画像７０の横方向にノイズ成分を多
く含む元画像をまずウェーブレット分解する。画像７１
のように各成分に分割された図が生成される。この画像
７１のｃには画像７０の横方向成分が抽出されるが、画
像７０に含まれる全ての横方向成分ノイズは抽出されて
おらず、画像７１のａにその抽出しきれない横方向成分
の残りが含まれている。この画像７１のａを更にウェー
ブレット分解し、画像７２の分解画像を得る。すると、
画像７１のａの横方向成分が画像７２のｃに抽出され
る。
く含む元画像をまずウェーブレット分解する。画像７１
のように各成分に分割された図が生成される。この画像
７１のｃには画像７０の横方向成分が抽出されるが、画
像７０に含まれる全ての横方向成分ノイズは抽出されて
おらず、画像７１のａにその抽出しきれない横方向成分
の残りが含まれている。この画像７１のａを更にウェー
ブレット分解し、画像７２の分解画像を得る。すると、
画像７１のａの横方向成分が画像７２のｃに抽出され
る。
【００２０】再構成は画像７２ｃをゼロにして行い、画
像７３におい画像７１のａ相当の画像７３のａ'を再構
成する。この画像７３のａ'、ｂ、ｄ、および画像７３
のｃをゼロにした画像から更に再構成を行い、最終的に
横方向のノイズ成分が除去された画像７４を得ることが
できる。このように分解、再構成をより深く行うことに
より、様々なノイズ等を抽出し、これを含めず再構成す
ることで、そのノイズ成分を除去することができる。
像７３におい画像７１のａ相当の画像７３のａ'を再構
成する。この画像７３のａ'、ｂ、ｄ、および画像７３
のｃをゼロにした画像から更に再構成を行い、最終的に
横方向のノイズ成分が除去された画像７４を得ることが
できる。このように分解、再構成をより深く行うことに
より、様々なノイズ等を抽出し、これを含めず再構成す
ることで、そのノイズ成分を除去することができる。
【００２１】この分解の回数を本実施例では２回と説明
したが、２回に限定されるわけではない。
したが、２回に限定されるわけではない。
【００２２】前記の図４を分解し、水平方向成分を抽出
した図６には横方向のノイズ成分以外に本来の信号成分
も含んでいる。このためこの図６の成分を全くゼロして
再構成した場合、本来の信号を欠落した画像を得る可能
性がある。これを解決するため図６で得られた成分を全
くゼロにせず、例えば半分の値に弱めて再構成に用い、
その画像を再構成する方法もある。また得られた水平方
向成分から、ノイズ成分のみを抽出するため閾値処理等
を用い、その処理により得られたノイズ成分をゼロにし
て再構成に用いる方法もある。
した図６には横方向のノイズ成分以外に本来の信号成分
も含んでいる。このためこの図６の成分を全くゼロして
再構成した場合、本来の信号を欠落した画像を得る可能
性がある。これを解決するため図６で得られた成分を全
くゼロにせず、例えば半分の値に弱めて再構成に用い、
その画像を再構成する方法もある。また得られた水平方
向成分から、ノイズ成分のみを抽出するため閾値処理等
を用い、その処理により得られたノイズ成分をゼロにし
て再構成に用いる方法もある。
【００２３】いずれにせよ、本発明はコンピュータ処理
を用いれば並列演算が可能であるため高速に処理を行う
ことが可能であるため、演算時間はきわめて短くて済
む。また様々なノイズ成分を抽出することが可能である
ため、そのノイズ除去能力は極めて高いと言える。 （実施例２）実施例１では主に２次元画像のノイズ成分
を除去するために本実施例を適用する方法を説明した。
実施例２では、本発明を用いて、Ｘ線ＣＴ装置で再構成
画像に現れるリングアーチファクト除去方法について説
明する。
を用いれば並列演算が可能であるため高速に処理を行う
ことが可能であるため、演算時間はきわめて短くて済
む。また様々なノイズ成分を抽出することが可能である
ため、そのノイズ除去能力は極めて高いと言える。 （実施例２）実施例１では主に２次元画像のノイズ成分
を除去するために本実施例を適用する方法を説明した。
実施例２では、本発明を用いて、Ｘ線ＣＴ装置で再構成
画像に現れるリングアーチファクト除去方法について説
明する。
【００２４】Ｘ線ＣＴ装置で得られる再構成画像上には
図８に示すようなリング状のアーチファクト８０が現れ
ることがある。この原因は様々にあるが、原因の一つに
検出器の特性劣化などが挙げられる。このアーチファク
ト８０はファントム８１を用いたときの例を示した。Ｘ
線ＣＴ装置９０はＸ線源９１が被検体９２の回りを回転
しながらＸ線を曝射し、その被検体９２の透過したＸ線
を検出器９３で計測し、投影データと呼ばれる計測デー
タ群を、逆投影法などの再構成処理を用いて画像を得て
いる（図９参照）。
図８に示すようなリング状のアーチファクト８０が現れ
ることがある。この原因は様々にあるが、原因の一つに
検出器の特性劣化などが挙げられる。このアーチファク
ト８０はファントム８１を用いたときの例を示した。Ｘ
線ＣＴ装置９０はＸ線源９１が被検体９２の回りを回転
しながらＸ線を曝射し、その被検体９２の透過したＸ線
を検出器９３で計測し、投影データと呼ばれる計測デー
タ群を、逆投影法などの再構成処理を用いて画像を得て
いる（図９参照）。
【００２５】今、検出器９３のある特定のチャンネルが
劣化している場合、投影データ１００には図１０に示す
ような劣化したチャンネルに混入したノイズ成分１１０
が入りこむ。図１０の横軸ｘはチャンネル、縦軸ｙは投
影データ番号を示す。図１０のような投影データを逆投
影すると、図８に示すようなリングアーチファクト８０
が出現する。つまり投影データ１００上の縦方向のノイ
ズ成分１１０が原因で逆投影再構成画像上にリングアー
チファクト８０が出現する。補正方法としては図１０に
示す投影データ１００からリングアーチファクト８０に
起因するノイズ成分１１０のみを除去することでリング
アーチファクト８０は低減させることができるが、実際
には様々な信号成分を含んでいるため非常に困難であ
る。
劣化している場合、投影データ１００には図１０に示す
ような劣化したチャンネルに混入したノイズ成分１１０
が入りこむ。図１０の横軸ｘはチャンネル、縦軸ｙは投
影データ番号を示す。図１０のような投影データを逆投
影すると、図８に示すようなリングアーチファクト８０
が出現する。つまり投影データ１００上の縦方向のノイ
ズ成分１１０が原因で逆投影再構成画像上にリングアー
チファクト８０が出現する。補正方法としては図１０に
示す投影データ１００からリングアーチファクト８０に
起因するノイズ成分１１０のみを除去することでリング
アーチファクト８０は低減させることができるが、実際
には様々な信号成分を含んでいるため非常に困難であ
る。
【００２６】このリング状アーチファクト８０を除去す
るために、本発明ではウェーブレット変換による除去方
法を適用した。図１１に示した画像１３０の投影データ
には縦方向のリングアーチファクトに起因するノイズ成
分１１０と、本来取り込まれる正しい信号群１２０を模
式的に示した。図１１の投影データにウェーブレット変
換を適用すると画像１４０のような各成分に分割された
投影データが得られる。ａは平滑化された投影データ、
ｂは垂直方向成分を含んだ投影データ、ｃは水平方向成
分を含む投影データ、ｄは対角方向成分を含んでいる投
影データである。
るために、本発明ではウェーブレット変換による除去方
法を適用した。図１１に示した画像１３０の投影データ
には縦方向のリングアーチファクトに起因するノイズ成
分１１０と、本来取り込まれる正しい信号群１２０を模
式的に示した。図１１の投影データにウェーブレット変
換を適用すると画像１４０のような各成分に分割された
投影データが得られる。ａは平滑化された投影データ、
ｂは垂直方向成分を含んだ投影データ、ｃは水平方向成
分を含む投影データ、ｄは対角方向成分を含んでいる投
影データである。
【００２７】再構成画像に発生するリングアーチファク
トは投影データ上では垂直方向（縦方向）にあらわれ
る。これを抽出したものが、図１２である。図１２のｂ
にはリングアーチファクトに起因するノイズ成分１２６
だけでなく、本来取り込まれる正しい信号群１２５が当
然抽出される。図１２ｂからリングアーチファクトに起
因するノイズ成分１２６を例えばしきい値処理等によっ
て抽出し取り除くことは可能である。これを示したもの
が図１２のｂ’である。図１２では抽出した縦方向の成
分を含んだ投影データ１２５からリングアーチファクト
に起因するノイズ成分１２６のみを除去し、本来取り込
まれる正しい信号群はそのまま残す処理とした。図１２
で得られた投影データ１２６’を図１１ｂの投影データ
と置き換えたものが図１３の画像１５０である。画像１
５０の各成分の投影データａ，ｂ’，ｃ，ｄを用いてウ
ェーフレット再構成を用いれば、ノイズ成分が低減され
た画像１５１の正しい信号群２００の投影データ１５２
を得ることができる。この投影データ１５２を用いて画
像再構成処理を実行することにより、再構成された画像
にはリングアーチファクトが低減された臨床的に有利な
画像を得ることになる。
トは投影データ上では垂直方向（縦方向）にあらわれ
る。これを抽出したものが、図１２である。図１２のｂ
にはリングアーチファクトに起因するノイズ成分１２６
だけでなく、本来取り込まれる正しい信号群１２５が当
然抽出される。図１２ｂからリングアーチファクトに起
因するノイズ成分１２６を例えばしきい値処理等によっ
て抽出し取り除くことは可能である。これを示したもの
が図１２のｂ’である。図１２では抽出した縦方向の成
分を含んだ投影データ１２５からリングアーチファクト
に起因するノイズ成分１２６のみを除去し、本来取り込
まれる正しい信号群はそのまま残す処理とした。図１２
で得られた投影データ１２６’を図１１ｂの投影データ
と置き換えたものが図１３の画像１５０である。画像１
５０の各成分の投影データａ，ｂ’，ｃ，ｄを用いてウ
ェーフレット再構成を用いれば、ノイズ成分が低減され
た画像１５１の正しい信号群２００の投影データ１５２
を得ることができる。この投影データ１５２を用いて画
像再構成処理を実行することにより、再構成された画像
にはリングアーチファクトが低減された臨床的に有利な
画像を得ることになる。
【００２８】図１３の画像１５１ではリングアーチファ
クトに起因するノイズ成分は完全に除去することはでき
ていない。これは本実施例２で説明したウェーブレット
分解を１回実行した場合を示したからである。１回のウ
ェーブレット分解では、図１１の画像１４０のａに示す
平滑化成分投影データに、若干リングアーチファクトに
起因するノイズ成分が含まれる。このため画像１４０の
ｂの成分からノイズ成分を完全に除去したとしても、最
終的に得られる図１３の投影データ１５２にはノイズ成
分が残ることになる。
クトに起因するノイズ成分は完全に除去することはでき
ていない。これは本実施例２で説明したウェーブレット
分解を１回実行した場合を示したからである。１回のウ
ェーブレット分解では、図１１の画像１４０のａに示す
平滑化成分投影データに、若干リングアーチファクトに
起因するノイズ成分が含まれる。このため画像１４０の
ｂの成分からノイズ成分を完全に除去したとしても、最
終的に得られる図１３の投影データ１５２にはノイズ成
分が残ることになる。
【００２９】これを回避するには、ウェーブレット分解
を１回のみでなく、２回、３回とくり返し行い、リング
アーチファクトに起因するノイズ成分を除去し、投影デ
ータをウェーブレット再構成すれば、より一層ノイズ成
分の除去効率は向上することになる。これらの処理によ
りリングアーチファクトが著しく低減された再構成画像
を得ることが可能となる。
を１回のみでなく、２回、３回とくり返し行い、リング
アーチファクトに起因するノイズ成分を除去し、投影デ
ータをウェーブレット再構成すれば、より一層ノイズ成
分の除去効率は向上することになる。これらの処理によ
りリングアーチファクトが著しく低減された再構成画像
を得ることが可能となる。
【００３０】以上の処理により、ウェーブレット変換を
Ｘ線ＣＴ装置の投影データに適用することによりリング
アーチファクトを低減させることができる。
Ｘ線ＣＴ装置の投影データに適用することによりリング
アーチファクトを低減させることができる。
【００３１】
【発明の効果】本発明によれば、ウェーブレット変換を
用いることで画像の特定方向のノイズ成分を除去可能で
あり、また、Ｘ線ＣＴ装置の投影データにウェーブレッ
ト変換による処理を用いることでリング状アーチファク
トを低減させることができる。
用いることで画像の特定方向のノイズ成分を除去可能で
あり、また、Ｘ線ＣＴ装置の投影データにウェーブレッ
ト変換による処理を用いることでリング状アーチファク
トを低減させることができる。
【図１】本発明の実施例を説明するための２次元ウェー
ブレット変換説明図である。
ブレット変換説明図である。
【図２】本発明の実施例を説明するためのウェーブレッ
ト変換による分解画像の説明図である。
ト変換による分解画像の説明図である。
【図３】本発明の実施例を説明するための２次元ウェー
ブレット変換説明図である。
ブレット変換説明図である。
【図４】本発明の実施例を説明するための２次元ウェー
ブレット変換説明図である。
ブレット変換説明図である。
【図５】本発明の実施例を説明するための２次元ウェー
ブレット変換説明図である。
ブレット変換説明図である。
【図６】図５の２次元ウェーブレット変換説明図であ
る。
る。
【図７】本発明の実施例を示すブロック図である。
【図８】リングアーチファクト説明図である。
【図９】Ｘ線ＣＴ装置スキャン説明図である。
【図１０】投影データ説明図である。
【図１１】ノイズ混入した投影データのウェーブレット
分解説明図である。
分解説明図である。
【図１２】図１１のノイズ除去説明図である。
【図１３】本発明の他の実施例のウェーブレット再構成
説明図である。
説明図である。
８０ リング状アーチファクト ８１ ファントム ９０ Ｘ線ＣＴ装置 ９１ Ｘ線源 ９２ 被検体 ９３ Ｘ線検出器 １１０ ノイズ成分 １００ 投影データ １２０ 正しい信号群 １２５、１２６’ 投影データ １２６ ノイズ成分 ２００ 正しい信号群
Claims (2)
- 【請求項１】 ウェーブレット変換を用いた変換処理に
よりもとの成分から特定方向の成分を抽出する成分抽出
機能を有する画像処理装置であって、処理前の元画像か
ら特定方向成分のノイズを抽出し、このノイズ成分を再
構成する際に０にする、またはそれに近い値に弱め、ウ
ェーブレット逆変換を用い再構成することにより、元画
像から特定方向のノイズ成分が減少した画像を得るよう
に構成したことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 ウェーブレット変換を用いた変換処理に
よりもとの成分から特定方向の成分を抽出する成分抽出
装置を有し、Ｘ線ＣＴ装置の投影データから投影角度方
向のノイズ成分を抽出し、この投影データ方向ノイズ成
分を再構成する際に０にする、またはそれに近い値に弱
め、ウェーブレット逆変換を用い再構成することによ
り、もとの投影データから投影角度ノイズ成分が減少し
た投影データを取得し、この投影データを用いて画像再
構成処理を行うように構成したことを特徴とするＸ線Ｃ
Ｔ装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000322407A JP2002133399A (ja) | 2000-10-23 | 2000-10-23 | 画像処理装置及びそれを用いたｘ線ｃｔ装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000322407A JP2002133399A (ja) | 2000-10-23 | 2000-10-23 | 画像処理装置及びそれを用いたｘ線ｃｔ装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002133399A true JP2002133399A (ja) | 2002-05-10 |
| JP2002133399A5 JP2002133399A5 (ja) | 2007-11-29 |
Family
ID=18800294
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000322407A Pending JP2002133399A (ja) | 2000-10-23 | 2000-10-23 | 画像処理装置及びそれを用いたｘ線ｃｔ装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002133399A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006068518A (ja) * | 2004-08-31 | 2006-03-16 | Agfa Gevaert Nv | 画像信号内のアーチフアクトを修正する方法 |
| JP2008046967A (ja) * | 2006-08-18 | 2008-02-28 | Nohmi Bosai Ltd | 火災検出装置 |
| CN100401985C (zh) * | 2004-08-06 | 2008-07-16 | 株式会社东芝 | 用于螺旋多切片ct的伴随着恢复噪声的降低螺旋风车伪像的方法 |
| JP2009098100A (ja) * | 2007-10-19 | 2009-05-07 | Shimadzu Corp | 核医学診断装置 |
| WO2009087777A1 (ja) * | 2008-01-11 | 2009-07-16 | Shimadzu Corporation | 画像処理方法、その装置並びに断層撮影装置 |
| US7668360B2 (en) | 2005-09-15 | 2010-02-23 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Image processing method and X-ray CT system |
| JP2010068508A (ja) * | 2008-08-12 | 2010-03-25 | Canon Inc | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム |
| JP2014128576A (ja) * | 2012-11-30 | 2014-07-10 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
| US9245323B2 (en) | 2008-04-14 | 2016-01-26 | Hitachi Medical Corporation | Medical diagnostic device and method of improving image quality of medical diagnostic device |
| US10068332B2 (en) | 2015-06-11 | 2018-09-04 | Shenyang Neusoft Medical Systems Co., Ltd. | Processing a computed tomography image to reduce windmill artifacts |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06274615A (ja) * | 1993-03-18 | 1994-09-30 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法 |
| US5497777A (en) * | 1994-09-23 | 1996-03-12 | General Electric Company | Speckle noise filtering in ultrasound imaging |
| JPH09212623A (ja) * | 1996-01-30 | 1997-08-15 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法 |
| JPH09322166A (ja) * | 1996-05-30 | 1997-12-12 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置 |
| JPH1170106A (ja) * | 1997-08-29 | 1999-03-16 | Hitachi Medical Corp | Ｘ線ｃｔ装置 |
| JPH11206752A (ja) * | 1998-01-26 | 1999-08-03 | Toshiba Corp | Ｘ線ｃｔ装置 |
| JP2000224421A (ja) * | 1999-02-03 | 2000-08-11 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法および装置並びに記録媒体 |
-
2000
- 2000-10-23 JP JP2000322407A patent/JP2002133399A/ja active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06274615A (ja) * | 1993-03-18 | 1994-09-30 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法 |
| US5497777A (en) * | 1994-09-23 | 1996-03-12 | General Electric Company | Speckle noise filtering in ultrasound imaging |
| JPH09212623A (ja) * | 1996-01-30 | 1997-08-15 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法 |
| JPH09322166A (ja) * | 1996-05-30 | 1997-12-12 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置 |
| JPH1170106A (ja) * | 1997-08-29 | 1999-03-16 | Hitachi Medical Corp | Ｘ線ｃｔ装置 |
| JPH11206752A (ja) * | 1998-01-26 | 1999-08-03 | Toshiba Corp | Ｘ線ｃｔ装置 |
| JP2000224421A (ja) * | 1999-02-03 | 2000-08-11 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法および装置並びに記録媒体 |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100401985C (zh) * | 2004-08-06 | 2008-07-16 | 株式会社东芝 | 用于螺旋多切片ct的伴随着恢复噪声的降低螺旋风车伪像的方法 |
| JP2006068518A (ja) * | 2004-08-31 | 2006-03-16 | Agfa Gevaert Nv | 画像信号内のアーチフアクトを修正する方法 |
| US7668360B2 (en) | 2005-09-15 | 2010-02-23 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Image processing method and X-ray CT system |
| JP2008046967A (ja) * | 2006-08-18 | 2008-02-28 | Nohmi Bosai Ltd | 火災検出装置 |
| JP2009098100A (ja) * | 2007-10-19 | 2009-05-07 | Shimadzu Corp | 核医学診断装置 |
| WO2009087777A1 (ja) * | 2008-01-11 | 2009-07-16 | Shimadzu Corporation | 画像処理方法、その装置並びに断層撮影装置 |
| JP5023281B2 (ja) * | 2008-01-11 | 2012-09-12 | 株式会社島津製作所 | 画像処理方法、その装置並びに断層撮影装置 |
| US8520974B2 (en) | 2008-01-11 | 2013-08-27 | Shimadzu Corporation | Image processing method, an apparatus therefor and a tomographic apparatus for removing artifacts from a sectional image |
| US9245323B2 (en) | 2008-04-14 | 2016-01-26 | Hitachi Medical Corporation | Medical diagnostic device and method of improving image quality of medical diagnostic device |
| JP2010068508A (ja) * | 2008-08-12 | 2010-03-25 | Canon Inc | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム |
| US8610800B2 (en) | 2008-08-12 | 2013-12-17 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing device and method for detecting and correcting pattern noise |
| JP2014128576A (ja) * | 2012-11-30 | 2014-07-10 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
| US9953414B2 (en) | 2012-11-30 | 2018-04-24 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
| US10068332B2 (en) | 2015-06-11 | 2018-09-04 | Shenyang Neusoft Medical Systems Co., Ltd. | Processing a computed tomography image to reduce windmill artifacts |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5711241B2 (ja) | コーンビームｃｔ画像におけるアーチファクト低減のための方法 | |
| CN103679642B (zh) | 一种ct图像金属伪影校正方法、装置及ct设备 | |
| JP2005532137A5 (ja) | ||
| CN109074635B (zh) | 用于对向量值图像去噪的设备和方法 | |
| JP2002133399A (ja) | 画像処理装置及びそれを用いたｘ線ｃｔ装置 | |
| US10755449B2 (en) | Tomographic image processing device, tomographic image processing method, and tomographic image processing program | |
| JP4958354B2 (ja) | 画像の高速な階層的逆投影の方法 | |
| Sawant et al. | Ultrasound image enhancement using super resolution | |
| Brun et al. | Effective implementation of ring artifacts removal filters for synchrotron radiation microtomographic images | |
| US7929746B2 (en) | System and method for processing imaging data | |
| CN107203983B (zh) | 用于减少x射线图像中的栅线伪影的方法及系统 | |
| US6845143B2 (en) | CT image reconstruction | |
| WO2021130379A3 (en) | Method of processing computer tomography (ct) data for filter back projection (fbp) | |
| CN106251378B (zh) | 医学图像中边缘伪影的去除方法及装置 | |
| Saoji et al. | Speckle and rician noise removal from medical images and Ultrasound images | |
| KR102486818B1 (ko) | 의료영상의 움직임 보상처리 장치 및 방법 | |
| JPH10295686A (ja) | 物体の画像を再構成する方法及びシステム | |
| Mirzaei et al. | An Efficient Quality Enhancement Method for Low-Dose CBCT Imaging | |
| JP2008123370A (ja) | 独立成分分析（ｉｃａ）法を用いたデジタル画像の画質改善法 | |
| KR102248191B1 (ko) | 콘빔 컴퓨터 단층촬영 영상에서 콘빔아티팩트를 보정하는 방법 및 장치, 그것을 포함하는 콘빔 컴퓨터 단층촬영 장치 | |
| Pereira et al. | Sparse-View Medical Tomosynthesis via Mixed Scale Dense Convolutional Framelet Networks | |
| KR102492950B1 (ko) | 의료영상의 아티팩트 처리장치 및 처리방법 | |
| JPH05237094A (ja) | ストリーク状偽像を低減する画像処理方法と装置 | |
| EP4207076A1 (en) | Machine-learning image processing independent of reconstruction filter | |
| Simon et al. | A novel method of pre-processing using dental x-ray images by adaptive Morpho Histo Wavelet Denoising (AMHW) method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20071009 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20071009 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100323 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100521 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20100927 |