JPH01109483A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、Ｘ線画像データ等をウィンド処理してこの結
果を画像表示する画像処理装置に関する。

（従来の技術） 従来より、被検体の所望診断部位に造影剤が混入する前
に撮影したマスク画像と、前記診断部位に造影剤を混入
した後に撮影したコントラスト像とを引粋器に入力し、
この引ｑ器において前記各画像における各画像ごとの濃
度値を引梓（サブトラクト）すること（より、造影剤が
存在する部位のみの画像すなわちサブトラクション像を
抽出することが行われている。

ところで、Ｘ線を被検体＆−曝射することにより（ｑら
れた被検体Ｘ線情報をディジタルデータに変換し、これ
を画像データとして扱って適当な明度変化（輝度レベル
）に変換した後に画像表示することが行われ、このよう
な変換処理はウィンド処理と称される。従来このような
ウィンド処理を行うには、操作パネル上に：設けられた
スイッチ等を介してオペレータがウィンド値［ウィンド
幅（ＷＷ）、ウィンドレベル（ＷＬ）］を設定するよう
にしていたが、所望のウィンド値に設定するのに時間を
要すると共に、操作が困難になる等の欠点があった。

このためこれらを改善すべく先に本出願人によって、オ
ペレータの介在なしに自動的にウィンド処理条件を設定
できるようにした発明が特願昭６１−４１９３３号とし
て出願されている。この発明は取り込んだ画像データに
ついて画像濃度の出現頻度（ヒストグラム）を算出して
第８図の１５のような出現頻度曲線を求め、次にこれを
基に第８図の１６のような確率積分曲線を求めた後、こ
れをウィンド処理条件として第９図のようにウィンド曲
線として利用することにより前記画像デ７夕の濃度変換
処理を行うようにしたものである。以上のような各動作
を複数の演算手段によって行わせることにより、ウィン
ド処理条件を自動的に設定することができるので、この
結果を速やかに画像表示させることが可能となる。

（発明が解決しようとする問題点） ところで前記発明のように出現頻度曲線１５を基に求め
た確率積分曲線１６を利用して第９図のようなウィンド
曲線を決定する処理方法としてはＡ　ＨＥ　（ａｄａｐ
ｔｉｖｅ　ｈｉｓｔｇｒａａ　ｅｑｕａｌ　１ｚａｔｉ
ｏｎ）と呼ばれる方法がある。ところがこの処理方法に
は次のような欠点がある。

それは画像のかなりの部分がほぼ均一のｍ度である場合
には、その濃度領域が非常に強調されてしまうのでノイ
ズ（例えばＸ線画像であればフォトンノイズ等）が目立
ってしまうことである。すなわち、第８図及び第９図か
ら明らかなように、該当するビクセルの数が多い画像濃
度領域はど、より強調されて表示される傾向にあるので
、濃度的に均一な部分が広ければ広いほどこれらの領域
が濃度的に強調されてしまうことになる。

本発明はこのような問題に対処してなされたもので、画
像の濃度の均一な部分がかなりあっても適切な濃度強調
を行うことによりノイズを目立たせないようにした画像
処理装置を提供することを目的とするものである。

［発明の構成］ （問題点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、画像データに含ま
れるノイズを低減させるノイズ低減手段と、このノイズ
を低減された画像データについて画像濃度に対応する濃
度のばらつきを表す値を算出する第１の演算手段と、こ
の第１の演算手段の出力を基に前記画像濃度のばらつき
を表す値の和の確率積分値を算出する第２の演算手段と
、この第２の演算手段の出力を基に前記画像データの濃
度変換処理を行う第３の演算手段とを備えたことを特徴
とするものである。

（作　用） 先ず、画像データに含まれるノイズ成分を低減させ、次
にビクセルの濃度値から分散値を求める。続いて各ビク
セルの濃度に対応する分散値データ（別個メモリに用意
されている）にその分散値を加えていく。次にこの結果
を基にその和の確率積分値を算出し続いてこの確率積分
値を基にウィンド曲線を決定して濃度変換処理を行う。

これによってノイズを低減させた画像データについて濃
度の均一さ（即ちばらつきの大きさ）に応じて重み付け
を行ったウィンド曲線を決定することができるので、適
切な濃度強調を行うことができる。

（実施例） 第１図は本発明実施例の画像処理装置を示すブロック図
で、パスライン（ａｕｇ＞　ｉ　、演算制御部（ＣＴＲ
Ｌ）　２　、第１の画像メモリ（１８１）３．第２の画
像メモリ（ＩＨ２）　１１　、ディジタル・フィルタ演
算部（Ａ３）１２．演算部（ＡＩ）４　（以下筒１の演
算手段と称する）、確率積分値演詐部（Ａ２）５（以下
筒２の演算手段と称する）１分散ヒストグラムデータ格
納用メモリ（ＨＥＨＩ）６．確率積分値格納用メモリ（
ＨＥｔ４２）　７　、画像濃度変換部（ＧＴＡ）　８　
（第３の演算手段）、Ｄ／Ａコンバータ゛（Ｄ醍）９２
表示装置（ＤＩＳＰ）　１０から構成されている。

パスライン１は各ブロック間でデータのやり取りを行う
ためのライン、演ｎ　！ＩＩ　６０部２はＣＰＬＪ等で
構成されて全体の動作制御を司るものである。

第２の画像メモリ１１は画像データに含まれるノイズを
低減処理つまりフィルタ処理される前のＸ線情報等から
成る各種画像データを格納するためのメモリである。

ノイズ低減手段としてのディジタル・フィルタ演算部（
Ａ３）１２は、第２の画像メモリ１１に記憶されている
画像データと共に演算制御部（ＣＴＲＬ）　２からのデ
ィジタルフィルタ例えばローパスフィルタの係数値とが
入力された際、該画像データに含まれるノイズの低減処
理を行い、演算ｔ１１御部（ＣＴＲＬ）　２により指定
された第１の画像メモリ３に対してノイズの低減処理済
みの画像データを出力する機能を有するものである。

第１の画像メモリ３は演算制御部２の制御によりディジ
タル・フィルタ演算部（Ａ３）１２においてノイズの低
減処理（フィルタ処理）を施された画像データを格納す
るメモリである。

第１の演算手段４は画像データが入力されると、この画
像データを第２図のように複数のブロック例えば６４個
のブロックＢ１，８２　、Ｂ３　、・・・。

Ｂ６４のブロックに分割し、各ブロックが第３図のよう
に複数のビクセル例えば１６個のビクセルＰｌ　、　Ｐ
２　、　Ｐ３　、・・・、Ｐ市から構成されているとす
ると、先ず各ブロックＢ１，８２　、Ｂ３　、・・・。

について画像濃度のばらつきを表す値例えば分散を算出
する。すなわち、１つのブロックにつき１６ビクセルの
濃度値から分散値を算出する。次にこの第１の演算手段
４はこれと共に各ブロックの各ビクセルの濃度に対応す
る分散データ（後述の分散ヒストグラムデータ格納用メ
モリ６に格納されている）にその分散値を加えていく。

即ち、各画像濃度のばらつきを表す値の和を算出する。

分散ヒストグラムデータ格納用メモリ６は前記第１の演
算手段４による算出結果を格納する。これは例えば第４
図に示されるような対応関係で格納される。尚、このメ
モリ６は最初に内容がクリアされた初期状態がセットさ
れる。

第２の演算手段５は前記メモリ６に格納されているデー
タを読み出し、画素濃度値ｄｉに対応ず得る画素濃度値
の数）に対する割合Ｐｉを次式のように算出する。

そして、最小画素濃度から現在の画素濃度までについて
のＰｉの和Ｓｉを次式のように全画素濃度について算出
する。

すなわち、各画ｒａｍ度のばらつきを表す値の和の確率
積分値を算出する。

確率積分値格納用メモリ７は前記第２の演算手段５によ
る締出結果を格納する。これは例えば第５図に示される
ような対応関係で格納される。−例として８ｂｉｔで画
像を構成する場合を示している。

第３の演算手段８は画像データが入力されると、前記メ
モリ７に格納されているデータを読み出し、濃度変換処
理を行って画像の画素濃度値に応じて表示すべき画素濃
度値をＤ／Ａコンバータ９に出力し２表示装置１０に対
応した画像を表示させる。

次に本実施例の作用、効果を説明する。

表示させようとする画像データが第２の画像メモリ（１
８２）　１１に格納されているものとする。

まず、演算制御部２の制御に基づいてディジタル・フィ
ルタ演算部（Ａ３）１２に第２の画像メモリ（１８２）
　１１に格納されている画像データと、ローパスフィル
タの係数値が入力される。ディジタル・フィルタ演算部
（Ａ３）１２では入力された画像データに対してフィル
タ処理を施してその処理結果を第１の画像メモリ（１８
１）　３に出力する。

前記第１の画像メモリ３に格納された画像データは演算
制御部２の制御により第１の演算手段４に入力される。

第１の演算手段４は入力された画像データを第２図のよ
うに複数のブロックに分割して、各ブロックについて第
３図のようにピクセルごとにこの濃度値から分散値を算
出する。次に各ブロックの各ピクセルの濃度に対応する
メモリ６の分散データにその分散値を加え、第４図のよ
うな対応関係で各画像濃度のばらつきを示す和を算出す
る。第６図にこの和１１を示す。尚、図中２２はノイズ
低減手段を設けない場合の各画像濃度のばらつきを示す
和である。続いて第２の演算手段５は前記メモリ６から
データを読み出し、各画像濃度のばらつきを表す値の和
の確率積分値を第５図のような対応関係で算出する。第
６図にこの確率積分−１１２を示す。尚、図中２０はノ
イズ低減手段を設けない場合の確率積分曲線である。

第３の演算手段８はその確率積分値データが格納されて
いるメモリ７からデータを読み出し、第７図に示したよ
うに確率積分曲線１２に基づいてウィンド曲線１３を決
定し、第２の画像メモリ１１に格納されている画像デー
タに対して濃度変換処理を施してＤ／Ａコンバータ９を
介して表示装２ｉ１０に画像を表示する。実際には表示
濃度が０乃至２５５（８ｂｉｔ）であれば、分散相の割
合の積分ＩＳｉに２５５をかけた値が表示用のデータと
なる。

このような本実施例によれば、第６図の確率積分曲線１
２を形成する際に、ノイズに起因するばらつきを低減さ
せた濃度のばらつきに応じて重み付けがなされ、これ（
基いて第７図のウィンド曲線１３が決定されるので、濃
度の均一ざに応じて適当な濃度強調がなされるよう（濃
度変換処理が行われる。尚、図中２）はノイズ低減手段
を設けない場合のウィンド曲線である。従って濃度的に
均一な広い部分があっても、極端な濃度強調が行われる
ことなく適切な濃度強調が行われる。よってノイズが目
立つようなことはないので、診断能を向上させることが
できる。

詳述すると、前記第６図、第７図にはノイズ低減手段を
介さない特性曲線を併記しているが、ビクセル値し近傍
に多くのピクセルがあることがわかる。これらは、ＤＳ
Ａ　（デジタル　サブトラクション　アンギオグラフイ
）におけるサブトラクション像のバックグランド部分を
示すものである。

このサブトラクション像のバックグラウンド部分の値は
マスク像からコントラスト像を引痺した部分であるから
原理的には零であり、またこれは画像中で広い面積を占
める。

ここでノイズ低減手段を介さない場合、各ビクセル値と
分散相との関係は前記第６図に２０で示すように、この
時のウィンド曲線は前記第７図に２）で示すようになる
。この場合バックグラウンド部分にはノイズに起因する
分散相が含まれている。一方、本実施例で示すようにノ
イズ低減手段を介したものでは、バックグラウンド部分
に含まれる上記ノイズに起因する分散相を著しく低減さ
せ、他の濃度領域における分散相と比較して相対的に極
めて小さい値とすることができる。従って、ウィンド曲
線もバックグラウンド部分の濃度強調を更に押えたもの
とすることができる。

ところで、本実施例ではノイズのフィルタ処理を施した
際にもノイズ以外の画像データはほとんど変化しないの
で、ピクセル値あるいはブロック平均値についてもノイ
ズ低減手段を介してフィルタ処理を施した画像データを
用いている。これにより演算時間の短縮を図っている。

他方、このような演算時間を考慮しない場合には表示さ
せようとするもとの画像データのピクセル値あるいはブ
ロック平均値に対して、ノイズの低減処理を施した画像
の該当するブロックの分散値を対応させてもよい。

尚、本発明は前記実施例に限定されず、その要旨の範囲
内で様々に変形実施が可能である。

例えば前記実施例では濃度のばらつきを表す値としては
分散値を示したが、標準偏差値を用いることもできる。

あるいは、隣接するピクセル間のデータの差の絶対値を
用いるようにしてもよい。

要するに濃度のばらつき量を表せるものであれば任意の
値を用いることができる。さらに演算対象は画像全体で
ある必要はなく、一部であってもよい。また、必ずしも
ブロック分けすることは必須ではない。

［発明の効果］ 以上述べたように本発明によれば、画像に濃度の均一な
部分がかなりあっても適切な濃度強調を行うことができ
るので、ノイズを目立たせないようにすることができる
。またこのことから、診断能の向上を図ることもできる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明実施例の画像処理装置を示すブロック図
、第２図及び第３図は本発明の原理を示すデータ配列図
、第４図及び第５図は本実施例のデータ算出例を示す対
応図、第６図及び第７図は本実施例によって得られた特
性曲線図、第８図及び第９図は従来例の特性曲線図であ
る。 ４・・・分散ヒストグラム演算部（第１の演算手段）、
５・・・確率積分値演算部（第２の演算手段）、６・・
・分散ヒストグラムデータ格納用メモリ、７・・・確率
積分値格納用メモリ、８・・・画＊ｍ度変換部（第３の
演算手段）、１１・・・第２の画像メモリ、１２・・・
ディジタル・フィルタ演算部（ノイズ低減手段）。 ７℃・・ツクの吟り９１虻虜−直 １６広ｍｌ’のイ複重糟麹様 ７−Ｃ１ｗ夕の５Ｐツ９壕瘍４亀 第８図 ａＳの　ミオシ虐イ直 第９図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像データをウィンド処理してこの結果を画像表
   示する画像処理装置において、前記画像データに含まれ
   るノイズを低減させるノイズ低減手段と、このノイズを
   低減された画像データについて画像濃度に対応する濃度
   のばらつきを表す値を算出する第１の演算手段と、この
   第１の演算手段の出力を基に前記画像濃度のばらつきを
   表す値の和の確率積分値を算出する第２の演算手段と、
   この第２の演算手段の出力を基に前記画像データの濃度
   変換処理を行う第３の演算手段とを備えたことを特徴と
   する画像処理装置。
2. （２）画像濃度のばらつきを表す値が分散又は標準偏差
   である特許請求の範囲第１項記載の画像処理装置。
3. （３）画像濃度のばらつきを表す値が画像を構成する隣
   接ピクセル間のデータの差の絶対値である特許請求の範
   囲第１項記載の画像処理装置。