JPH09161061A - 画像処理方法および装置 - Google Patents
画像処理方法および装置Info
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- JPH09161061A JPH09161061A JP7323089A JP32308995A JPH09161061A JP H09161061 A JPH09161061 A JP H09161061A JP 7323089 A JP7323089 A JP 7323089A JP 32308995 A JP32308995 A JP 32308995A JP H09161061 A JPH09161061 A JP H09161061A
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Landscapes
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像を多重解像度空間に変換することにより
得られる複数の周波数帯域の画像のうち、画像を得た際
の撮影メニューに応じて最適な強調処理を施す。 【解決手段】 画像入力手段１から入力された画像信号
Ｓを多重解像度分解処理手段２においてラプラシアンピ
ラミッド等の方法により多重解像度の画像に分解する。
撮影メニュー入力手段７から入力された撮影メニューに
応じて、選択手段３において、強調処理を行う周波数帯
域および強調度を選択する。強調処理手段４において選
択された周波数帯域の画像に強調処理を施す。強調処理
が施された画像とそれ以外の画像とを復元処理手段５に
おいて復元し、処理済画像信号Ｓ′を得る。処理済画像
信号Ｓ′は画像出力手段６において可視像として再生さ
れる。
得られる複数の周波数帯域の画像のうち、画像を得た際
の撮影メニューに応じて最適な強調処理を施す。 【解決手段】 画像入力手段１から入力された画像信号
Ｓを多重解像度分解処理手段２においてラプラシアンピ
ラミッド等の方法により多重解像度の画像に分解する。
撮影メニュー入力手段７から入力された撮影メニューに
応じて、選択手段３において、強調処理を行う周波数帯
域および強調度を選択する。強調処理手段４において選
択された周波数帯域の画像に強調処理を施す。強調処理
が施された画像とそれ以外の画像とを復元処理手段５に
おいて復元し、処理済画像信号Ｓ′を得る。処理済画像
信号Ｓ′は画像出力手段６において可視像として再生さ
れる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は原画像における所定
の周波数帯域に強調処理などの画像処理を施す画像処理
方法および装置に関するものである。
の周波数帯域に強調処理などの画像処理を施す画像処理
方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像を表す画像信号を得、この画像信号
に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示すること
が種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断
性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク
処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提
案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理
は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算し
たものに強調度を乗じたものを加える処理を施すもの
で、これにより画像において所定の空間周波数成分を強
調するようにしたものである。
に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示すること
が種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断
性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク
処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提
案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理
は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算し
たものに強調度を乗じたものを加える処理を施すもの
で、これにより画像において所定の空間周波数成分を強
調するようにしたものである。
【０００３】また、画像信号に対して周波数処理を施す
別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、
サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換す
ることにより画像を表す画像信号を複数の周波数帯域の
信号に分解し、この分解された信号のうち、所望とする
周波数帯域の信号に対して強調等の所定の画像処理を施
す方法が提案されている。
別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、
サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換す
ることにより画像を表す画像信号を複数の周波数帯域の
信号に分解し、この分解された信号のうち、所望とする
周波数帯域の信号に対して強調等の所定の画像処理を施
す方法が提案されている。
【０００４】また、近年画像処理の分野において、画像
を多重解像度空間に変換する新規な方法としてラプラシ
アンピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開
平5-244508号、特開平6-301766号）。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の所定の周波
数帯域を表す細部画像を得るものである。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の大きさのボケ画像をＮ個作成するものである。
ここで、ガウス関数で近似されたようなマスクによりマ
スク処理を施した画像に対してサンプリングを行ってい
るため、実際にはガウシアンフィルタを用いているが、
ラプラシアンフィルタをかけた場合と同様の処理済画像
が得られる。そしてこのように原画像サイズの画像から
順に１／２2Nの大きさの低周波数帯域の画像が得られる
ため、この処理の結果得られた画像はラプラシアンピラ
ミッドと呼ばれる。
を多重解像度空間に変換する新規な方法としてラプラシ
アンピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開
平5-244508号、特開平6-301766号）。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の所定の周波
数帯域を表す細部画像を得るものである。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の大きさのボケ画像をＮ個作成するものである。
ここで、ガウス関数で近似されたようなマスクによりマ
スク処理を施した画像に対してサンプリングを行ってい
るため、実際にはガウシアンフィルタを用いているが、
ラプラシアンフィルタをかけた場合と同様の処理済画像
が得られる。そしてこのように原画像サイズの画像から
順に１／２2Nの大きさの低周波数帯域の画像が得られる
ため、この処理の結果得られた画像はラプラシアンピラ
ミッドと呼ばれる。
【０００５】なお、このラプラシアンピラミッドについ
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing ”，Computer Graphics and Image Proces
sing16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation ofthe Difference of Low・Pass
Transform”IEEETrans.on Pattern Analysis andMachi
ne Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat S.
G.,“A Theory forMultiresolution Signal Decomposit
ion ；The Wavelet Representation”IEEETrans.on Pat
tern Analysis and Machine Intelligence 、11巻、７
号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image compre
ssion by Gabor Expansion”，Optical Engineering,30
巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPieter V
uylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image Contr
ast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Processing
(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing ”，Computer Graphics and Image Proces
sing16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation ofthe Difference of Low・Pass
Transform”IEEETrans.on Pattern Analysis andMachi
ne Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat S.
G.,“A Theory forMultiresolution Signal Decomposit
ion ；The Wavelet Representation”IEEETrans.on Pat
tern Analysis and Machine Intelligence 、11巻、７
号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image compre
ssion by Gabor Expansion”，Optical Engineering,30
巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPieter V
uylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image Contr
ast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Processing
(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
【０００６】そしてこのようにして得られたラプラシア
ンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して強調処
理を施し、この強調処理が施された各周波数帯域の画像
を逆変換して処理済画像を得る方法が上記特開平5-2445
08号および特開平6-301766号に記載されている。この方
法は、各周波数帯域の画像信号に対して、下記の式 ｙ＝−ｍ×（−ｘ／ｍ）p （ｘ＜０） ｙ＝ｍ×（−ｘ／ｍ）p （ｘ≧０） 但し、ｘ：画像の各画素における画素値 ｙ：強調処理が施された画像の各画素における画素値 ｍ：画素の取り得る値の範囲（例えば、画素の取り得る
値の範囲が１０ビットである場合ｍ＝１０２３とな
る。）により画像の強調を行うものである。すなわち、
ｐの値が１より小さいければ強調度が大きく、ｐの値が
１より大きいほど強調度が小さくされて画像の強調が行
われる。そして上記特開平5-244508号および特開平6-30
1766号に記載されている方法は、上記式におけるｐの値
を０から１の範囲で選択し、これにより強調処理を施す
べき画像内のすべての画素の画素値に対して強調処理を
施すものである。そしてこのように処理が施された画像
は、各周波数帯域において画像が強調されているため、
実質的に上述したボケマスク処理において複数のサイズ
のマスクによりボケマスク処理を施したような画像とな
っている。
ンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して強調処
理を施し、この強調処理が施された各周波数帯域の画像
を逆変換して処理済画像を得る方法が上記特開平5-2445
08号および特開平6-301766号に記載されている。この方
法は、各周波数帯域の画像信号に対して、下記の式 ｙ＝−ｍ×（−ｘ／ｍ）p （ｘ＜０） ｙ＝ｍ×（−ｘ／ｍ）p （ｘ≧０） 但し、ｘ：画像の各画素における画素値 ｙ：強調処理が施された画像の各画素における画素値 ｍ：画素の取り得る値の範囲（例えば、画素の取り得る
値の範囲が１０ビットである場合ｍ＝１０２３とな
る。）により画像の強調を行うものである。すなわち、
ｐの値が１より小さいければ強調度が大きく、ｐの値が
１より大きいほど強調度が小さくされて画像の強調が行
われる。そして上記特開平5-244508号および特開平6-30
1766号に記載されている方法は、上記式におけるｐの値
を０から１の範囲で選択し、これにより強調処理を施す
べき画像内のすべての画素の画素値に対して強調処理を
施すものである。そしてこのように処理が施された画像
は、各周波数帯域において画像が強調されているため、
実質的に上述したボケマスク処理において複数のサイズ
のマスクによりボケマスク処理を施したような画像とな
っている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平5-244508号および特開平6-301766号に記載された方
法においては、多重解像度変換により得られたすべての
周波数帯域の画像に対して強調処理を施しているため、
画像によっては適切に強調処理が施されないことがあ
る。例えば、放射線の線量を少なくして撮影をすること
により得られた画像においては、放射線の量子ノイズが
目立つため、ノイズ成分を担持する比較的高周波数帯域
の画像に対して他の周波数帯域と同様に強調処理を施す
とノイズが強調されてしまい、その結果得られる画像に
おいてノイズが目立つものとなってしまう。また、エネ
ルギーサブトラクション処理を施すことにより得られた
画像においては、サブトラクション演算時の位置ずれに
よるアーチファクトが目立つのは比較的高周波数帯域の
画像であるため、比較的高周波数帯域の画像に対して他
の周波数帯域と同様に強調処理を施すと、アーチファク
トが強調されてしまい、その結果得られる画像において
アーチファクトが目立つものとなってしまう。このよう
に撮影部位や撮影条件などの撮影メニューによっては、
適切に強調処理を施すことができず、強調処理を施すこ
とにより得られる画像がかえって見にくいものとなって
しまっていた。
開平5-244508号および特開平6-301766号に記載された方
法においては、多重解像度変換により得られたすべての
周波数帯域の画像に対して強調処理を施しているため、
画像によっては適切に強調処理が施されないことがあ
る。例えば、放射線の線量を少なくして撮影をすること
により得られた画像においては、放射線の量子ノイズが
目立つため、ノイズ成分を担持する比較的高周波数帯域
の画像に対して他の周波数帯域と同様に強調処理を施す
とノイズが強調されてしまい、その結果得られる画像に
おいてノイズが目立つものとなってしまう。また、エネ
ルギーサブトラクション処理を施すことにより得られた
画像においては、サブトラクション演算時の位置ずれに
よるアーチファクトが目立つのは比較的高周波数帯域の
画像であるため、比較的高周波数帯域の画像に対して他
の周波数帯域と同様に強調処理を施すと、アーチファク
トが強調されてしまい、その結果得られる画像において
アーチファクトが目立つものとなってしまう。このよう
に撮影部位や撮影条件などの撮影メニューによっては、
適切に強調処理を施すことができず、強調処理を施すこ
とにより得られる画像がかえって見にくいものとなって
しまっていた。
【０００８】本発明は上記事情に鑑み、撮影部位や撮影
条件などの撮影メニューに拘わらず観察に適した画像を
得ることができる画像処理方法および装置を提供するこ
とを目的とするものである。
条件などの撮影メニューに拘わらず観察に適した画像を
得ることができる画像処理方法および装置を提供するこ
とを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明による画像処理方
法および装置は、画像を多重解像度空間に変換すること
により、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解
し、分解された複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯
域の画像に対して撮影メニューに応じて強調処理を施
し、この強調処理が施された周波数帯域の画像および他
の周波数帯域の画像を逆変換することにより処理済画像
を得ることを特徴とするものである。
法および装置は、画像を多重解像度空間に変換すること
により、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解
し、分解された複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯
域の画像に対して撮影メニューに応じて強調処理を施
し、この強調処理が施された周波数帯域の画像および他
の周波数帯域の画像を逆変換することにより処理済画像
を得ることを特徴とするものである。
【００１０】ここで、撮影メニューとは、画像を撮影す
る際の撮影部位、撮影条件、あるいは撮影方法のことを
いうものである。
る際の撮影部位、撮影条件、あるいは撮影方法のことを
いうものである。
【００１１】
【発明の効果】本発明による画像処理方法および装置
は、多重解像度空間に変換された複数の周波数帯域の画
像のうち、撮影メニューに応じて所定の周波数帯域の画
像に対して強調処理を施すようにしたものである。すな
わち、撮影メニューに応じて処理を施す周波数帯域の画
像を選択しおよび／または強調度を変化させて強調処理
を施すようにしたものである。このため、撮影メニュー
に適した処理が各周波数帯域の画像に対して施されるこ
ととなり、これにより撮影メニューに応じた観察に適し
た処理済画像を得ることが可能となる。
は、多重解像度空間に変換された複数の周波数帯域の画
像のうち、撮影メニューに応じて所定の周波数帯域の画
像に対して強調処理を施すようにしたものである。すな
わち、撮影メニューに応じて処理を施す周波数帯域の画
像を選択しおよび／または強調度を変化させて強調処理
を施すようにしたものである。このため、撮影メニュー
に適した処理が各周波数帯域の画像に対して施されるこ
ととなり、これにより撮影メニューに応じた観察に適し
た処理済画像を得ることが可能となる。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
の形態について説明する。
の形態について説明する。
【００１３】図１は本発明による画像処理方法を実施す
るための装置の概略を表すブロック図である。図１に示
すように本発明による画像処理方法を実施するための装
置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、
入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重
解像度分解処理手段２と、撮影メニュー入力手段７から
入力された撮影メニューに応じて、複数の周波数帯域の
画像のうち強調処理を施す周波数帯域および強調度を選
択する選択手段３と、選択手段３において選択された強
調度に基づいて、選択された所定の周波数帯域の画像に
対して強調処理を施す強調処理手段４と、強調処理手段
４により強調処理が施された周波数帯域の画像および他
の周波数帯域の画像を復元して処理済画像を得るための
復元処理手段５と、復元処理手段５により復元された処
理済画像を可視像として再生するための画像出力手段６
とからなるものである。
るための装置の概略を表すブロック図である。図１に示
すように本発明による画像処理方法を実施するための装
置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、
入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重
解像度分解処理手段２と、撮影メニュー入力手段７から
入力された撮影メニューに応じて、複数の周波数帯域の
画像のうち強調処理を施す周波数帯域および強調度を選
択する選択手段３と、選択手段３において選択された強
調度に基づいて、選択された所定の周波数帯域の画像に
対して強調処理を施す強調処理手段４と、強調処理手段
４により強調処理が施された周波数帯域の画像および他
の周波数帯域の画像を復元して処理済画像を得るための
復元処理手段５と、復元処理手段５により復元された処
理済画像を可視像として再生するための画像出力手段６
とからなるものである。
【００１４】次いで本発明による画像処理方法の作用に
ついて説明する。図２は図１における多重解像度分解処
理手段２において行われる処理を説明するためのブロッ
ク図である。なお、本実施の形態においてはラプラシア
ンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度画像
に分解するものとする。図２に示すように原画像を表す
デジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２に入
力されると、フィルタリング手段10においてローパスフ
ィルタによりフィルタリングされる。このローパスフィ
ルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上の二
次元ガウス分布に略対応している。このローパスフィル
タは後述するように全ての解像度の画像に対して適用さ
れる。
ついて説明する。図２は図１における多重解像度分解処
理手段２において行われる処理を説明するためのブロッ
ク図である。なお、本実施の形態においてはラプラシア
ンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度画像
に分解するものとする。図２に示すように原画像を表す
デジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２に入
力されると、フィルタリング手段10においてローパスフ
ィルタによりフィルタリングされる。このローパスフィ
ルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上の二
次元ガウス分布に略対応している。このローパスフィル
タは後述するように全ての解像度の画像に対して適用さ
れる。
【００１５】このようなローパスフィルタによりフィル
タリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10にお
いて１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像
ｇ1が得られる。この低解像度近似画像ｇ1 は、原画像
の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11にお
いて、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされた
間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度
近似画像ｇ1 の一列毎および一行毎に値が０の行および
列を挿入することにより行う。このように値が０の画素
が補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるもの
の一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信
号値の変化が滑らかではないものとなっている。
タリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10にお
いて１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像
ｇ1が得られる。この低解像度近似画像ｇ1 は、原画像
の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11にお
いて、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされた
間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度
近似画像ｇ1 の一列毎および一行毎に値が０の行および
列を挿入することにより行う。このように値が０の画素
が補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるもの
の一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信
号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００１６】そしてこのようにして補間が行われた後、
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ1 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また原画像と比較して周波数帯域的には
半分より高い高周波数が消えたような画像となってい
る。これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値
が０の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィル
タによりフィルタリング処理を施しているため、ガウス
関数により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画
像がぼかされたようになっているからである。
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ1 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また原画像と比較して周波数帯域的には
半分より高い高周波数が消えたような画像となってい
る。これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値
が０の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィル
タによりフィルタリング処理を施しているため、ガウス
関数により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画
像がぼかされたようになっているからである。
【００１７】次いで減算器12において、原画像から低解
像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得
られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ1 ′と
の相対応する画素についての信号間で行われる。ここ
で、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の
空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけ
たようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち
半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。
すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナ
イキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像
を表すものとなっている。
像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得
られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ1 ′と
の相対応する画素についての信号間で行われる。ここ
で、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の
空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけ
たようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち
半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。
すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナ
イキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像
を表すものとなっている。
【００１８】次いで、低解像度近似画像ｇ1 はフィルタ
リング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタ
によりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタ
リング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィル
タリング手段10において１画素おきにサンプリングさ
れ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近
似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち
原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段
11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリング
された間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低
解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行
および列を挿入することにより行う。このように値が０
の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはい
るものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているた
め、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
リング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタ
によりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタ
リング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィル
タリング手段10において１画素おきにサンプリングさ
れ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近
似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち
原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段
11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリング
された間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低
解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行
および列を挿入することにより行う。このように値が０
の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはい
るものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているた
め、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００１９】そしてこのようにして補間が行われた後、
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周
波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えた
ようになっている。
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周
波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えた
ようになっている。
【００２０】次いで減算器12において、低解像度近似画
像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細
部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ
1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素につい
ての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像
ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周
波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたよう
になっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ
1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっ
ている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低
解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域の
み、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４
〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。
このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィル
タリング処理を施して細部画像を得るようにしている
が、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似
画像から減算していることから、実質的にはラプラシア
ンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同
様の結果となる。
像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細
部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ
1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素につい
ての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像
ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周
波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたよう
になっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ
1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっ
ている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低
解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域の
み、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４
〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。
このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィル
タリング処理を施して細部画像を得るようにしている
が、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似
画像から減算していることから、実質的にはラプラシア
ンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同
様の結果となる。
【００２１】そして上述した処理をフィルタリング手段
10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低
解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返
し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk （ｋ＝１
〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。
ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くな
る、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、
原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk は
Ｎ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大き
さが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も
解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさである
が、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像
の大きさの１／４となっている。このように、細部画像
が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、ま
た細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質
的に同一の画像であることから、本実施の形態による多
重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるもの
である。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が
低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合
は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画
像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた
細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに
記憶される。
10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低
解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返
し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk （ｋ＝１
〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。
ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くな
る、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、
原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk は
Ｎ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大き
さが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も
解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさである
が、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像
の大きさの１／４となっている。このように、細部画像
が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、ま
た細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質
的に同一の画像であることから、本実施の形態による多
重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるもの
である。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が
低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合
は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画
像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた
細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに
記憶される。
【００２２】次いでこのようにして得られた細部画像ｂ
k に対して強調処理手段４において強調処理が施され
る。この強調処理は、撮影メニュー入力手段７から入力
された撮影部位、撮影条件あるいは撮影方法などの撮影
メニューに応じて、選択手段３において強調度および強
調する細部画像ｂk の周波数帯域を選択し、この選択さ
れた周波数帯域の画像に対して選択された強調度により
強調処理手段４において強調処理を施すものである。こ
の強調度の選択は、図５に示すような傾斜が異なる非線
形テーブルＴ０，Ｔ１，Ｔ２から撮影メニューに応じた
テーブルを選択することにより行う。非線形テーブルＴ
１，Ｔ２，Ｔ３のうち最も強調度が強いものは非線形テ
ーブルＴ１であり、最も弱いものは非線形テーブルＴ２
である。ここで、図５においてｍは画素の取り得る値の
範囲を示し、例えば画素の取り得る値の範囲が１０ビッ
トである場合ｍ＝１０２３となる。以下、撮影メニュー
に応じた強調度および周波数帯域の選択および強調処理
を例を挙げて説明する。
k に対して強調処理手段４において強調処理が施され
る。この強調処理は、撮影メニュー入力手段７から入力
された撮影部位、撮影条件あるいは撮影方法などの撮影
メニューに応じて、選択手段３において強調度および強
調する細部画像ｂk の周波数帯域を選択し、この選択さ
れた周波数帯域の画像に対して選択された強調度により
強調処理手段４において強調処理を施すものである。こ
の強調度の選択は、図５に示すような傾斜が異なる非線
形テーブルＴ０，Ｔ１，Ｔ２から撮影メニューに応じた
テーブルを選択することにより行う。非線形テーブルＴ
１，Ｔ２，Ｔ３のうち最も強調度が強いものは非線形テ
ーブルＴ１であり、最も弱いものは非線形テーブルＴ２
である。ここで、図５においてｍは画素の取り得る値の
範囲を示し、例えば画素の取り得る値の範囲が１０ビッ
トである場合ｍ＝１０２３となる。以下、撮影メニュー
に応じた強調度および周波数帯域の選択および強調処理
を例を挙げて説明する。
【００２３】放射線量を少なくして撮影を行うことによ
り得られた画像においては、放射線の量子ノイズが目立
つため、ノイズ成分を担持する比較的高周波数帯域の画
像に対して他の周波数帯域と同様に強調処理を施すとノ
イズが強調されてしまい、その結果得られる画像におい
てノイズが目立つものとなってしまう。したがって、最
も高周波数帯域の細部画像ｂ0 に対しては強調処理を行
わないようにすることにより、ノイズが低減された画像
を得ることができる。
り得られた画像においては、放射線の量子ノイズが目立
つため、ノイズ成分を担持する比較的高周波数帯域の画
像に対して他の周波数帯域と同様に強調処理を施すとノ
イズが強調されてしまい、その結果得られる画像におい
てノイズが目立つものとなってしまう。したがって、最
も高周波数帯域の細部画像ｂ0 に対しては強調処理を行
わないようにすることにより、ノイズが低減された画像
を得ることができる。
【００２４】胃の二重造影像を撮影することにより得ら
れた画像においては、胃壁にあるヒダのみを強調するこ
とが望ましいため、胃壁のヒダと略同様の空間周波数で
ある細部画像ｂ0 ，ｂ1 に対してのみ強調処理を施すこ
とにより胃壁のヒダが強調された、より診断に適した画
像を得ることができる。
れた画像においては、胃壁にあるヒダのみを強調するこ
とが望ましいため、胃壁のヒダと略同様の空間周波数で
ある細部画像ｂ0 ，ｂ1 に対してのみ強調処理を施すこ
とにより胃壁のヒダが強調された、より診断に適した画
像を得ることができる。
【００２５】小児を撮影することにより得られた画像
は、撮影時の線量が少なく、また被写体厚も比較的薄い
ためコントラストが低いものとなってしまう。したがっ
て、最も高周波数帯域の細部画像ｂ0 ，ｂ1 に対しては
強調処理を行わないようにするとともに、低周波数帯域
の細部画像ｂ2 〜ｂn-1 に対してはコントラストを大き
くするためにより強調度の高いテーブル（例えば図５に
おける非線形テーブルＴ１）により強調処理を行うこと
により、ノイズが低減されかつコントラストの高い画像
を得ることができる。
は、撮影時の線量が少なく、また被写体厚も比較的薄い
ためコントラストが低いものとなってしまう。したがっ
て、最も高周波数帯域の細部画像ｂ0 ，ｂ1 に対しては
強調処理を行わないようにするとともに、低周波数帯域
の細部画像ｂ2 〜ｂn-1 に対してはコントラストを大き
くするためにより強調度の高いテーブル（例えば図５に
おける非線形テーブルＴ１）により強調処理を行うこと
により、ノイズが低減されかつコントラストの高い画像
を得ることができる。
【００２６】マンモを撮影することにより得られる画像
は、マンモ中の石灰化像や腫瘍を強調することが望まし
いが、石灰化像は比較的高周波数帯域に、腫瘍は比較的
低周波数帯域に現れるものである。このため、石灰化像
および腫瘍とは異なる周波数帯域の細部画像ｂ1 ，ｂ2
に対しては強調処理を行わないようにし、細部画像
ｂ0 ，ｂ3 ，ｂn-1 に対してのみ強調処理を行うことに
より、石灰化像および腫瘍が強調された、診断に適した
画像を得ることができる。
は、マンモ中の石灰化像や腫瘍を強調することが望まし
いが、石灰化像は比較的高周波数帯域に、腫瘍は比較的
低周波数帯域に現れるものである。このため、石灰化像
および腫瘍とは異なる周波数帯域の細部画像ｂ1 ，ｂ2
に対しては強調処理を行わないようにし、細部画像
ｂ0 ，ｂ3 ，ｂn-1 に対してのみ強調処理を行うことに
より、石灰化像および腫瘍が強調された、診断に適した
画像を得ることができる。
【００２７】エネルギーサブトラクション処理を施すこ
とにより得られた画像においては、サブトラクション演
算時の位置ずれによるアーチファクトは比較的高周波数
帯域に現れるものである。このため、比較的高周波数帯
域の画像に対して他の周波数帯域と同様に強調処理を施
すと、アーチファクトが強調されてしまい、その結果得
られる画像においてアーチファクトが目立つものとなっ
てしまう。したがって、最も高周波数帯域の細部画像ｂ
0 に対しては強調処理を行わないようにすることによ
り、アーチファクトの目立たない画像を得ることができ
る。
とにより得られた画像においては、サブトラクション演
算時の位置ずれによるアーチファクトは比較的高周波数
帯域に現れるものである。このため、比較的高周波数帯
域の画像に対して他の周波数帯域と同様に強調処理を施
すと、アーチファクトが強調されてしまい、その結果得
られる画像においてアーチファクトが目立つものとなっ
てしまう。したがって、最も高周波数帯域の細部画像ｂ
0 に対しては強調処理を行わないようにすることによ
り、アーチファクトの目立たない画像を得ることができ
る。
【００２８】次いで、強調処理が施された周波数帯域の
細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像を逆変換
する。この逆変換の処理は復元処理手段５において以下
のようにして行われる。
細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像を逆変換
する。この逆変換の処理は復元処理手段５において以下
のようにして行われる。
【００２９】図６は細部画像の逆変換の詳細を表す図で
ある。まず、残留画像ｇL が補間手段14により各画素の
間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｇL ′
とされる。次に加算器15においてその補間された画像ｇ
L ′と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応する画素
同志で加算を行い、加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）を得
る。次いでこの加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）は補間手段
14に入力され、この補間手段14において各画素の間が補
間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｂn-1′とさ
れる。
ある。まず、残留画像ｇL が補間手段14により各画素の
間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｇL ′
とされる。次に加算器15においてその補間された画像ｇ
L ′と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応する画素
同志で加算を行い、加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）を得
る。次いでこの加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）は補間手段
14に入力され、この補間手段14において各画素の間が補
間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｂn-1′とさ
れる。
【００３０】次いでこの画像ｂn-1 ′は、加算器15にお
いて細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相
対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号
（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間
隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂ
n-2 とされる。
いて細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相
対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号
（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間
隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂ
n-2 とされる。
【００３１】以上の処理を繰り返し、強調画像ｂkpにつ
いても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上
述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′と
の加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂ
kp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間
が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理を
より高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算
器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ
0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。
いても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上
述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′と
の加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂ
kp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間
が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理を
より高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算
器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ
0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。
【００３２】このようにして得られた処理済画像信号
Ｓ′は画像出力手段６に入力され、可視像として表示さ
れる。この画像出力手段６はＣＲＴ等のディスプレイ手
段でもよいし、感光フイルムに光走査記録を行う記録装
置であってもよいし、あるいはそのために画像信号を一
旦光ディスク、磁気ディスク等の画像ファイルに記憶さ
せる装置であってもよい。
Ｓ′は画像出力手段６に入力され、可視像として表示さ
れる。この画像出力手段６はＣＲＴ等のディスプレイ手
段でもよいし、感光フイルムに光走査記録を行う記録装
置であってもよいし、あるいはそのために画像信号を一
旦光ディスク、磁気ディスク等の画像ファイルに記憶さ
せる装置であってもよい。
【００３３】このようにしてラプラシアンピラミッドに
より多重解像度に変換された細部画像に対して、撮影メ
ニューに応じて周波数帯域および強調の程度を選択し
て、強調処理を施すようにしたため、撮影メニューに適
した処理が各周波数帯域の画像に対して施されることと
なり、これにより撮影メニューに応じた観察に適した処
理済画像を得ることが可能となる。
より多重解像度に変換された細部画像に対して、撮影メ
ニューに応じて周波数帯域および強調の程度を選択し
て、強調処理を施すようにしたため、撮影メニューに適
した処理が各周波数帯域の画像に対して施されることと
なり、これにより撮影メニューに応じた観察に適した処
理済画像を得ることが可能となる。
【００３４】なお、上述した実施の形態においては、画
像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラ
ミッドの手法を用いているが、これに限定されるもので
はなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバン
ド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するよう
にしてもよいものである。
像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラ
ミッドの手法を用いているが、これに限定されるもので
はなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバン
ド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するよう
にしてもよいものである。
【００３５】ここで、ウェーブレット変換は、周波数解
析の方法として近年開発されたものであり、ステレオの
パターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされてい
るものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wa
velets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14
-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossingsof
a Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMAT
ION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991）。
析の方法として近年開発されたものであり、ステレオの
パターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされてい
るものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wa
velets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14
-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossingsof
a Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMAT
ION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991）。
【００３６】このウェーブレット変換は、
【００３７】
【数１】
【００３８】なる式において信号を複数の周波数帯域ご
との周波数信号に変換するものである。すなわち、関数
ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させるこ
とによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数か
ら粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数
信号を作成することができる。
との周波数信号に変換するものである。すなわち、関数
ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させるこ
とによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数か
ら粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数
信号を作成することができる。
【００３９】一方、サブバンド変換は、ウェーブレット
変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域
の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用い
て複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変
換方法である。
変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域
の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用い
て複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変
換方法である。
【００４０】そして、このようにウェーブレット変換あ
るいはサブバンド変換により得られた複数の周波数帯域
ごとの画像に対して上述したラプラシアンピラミッドの
場合と同様に、撮影メニューに応じた強調処理を行うこ
とにより、所望とする周波数帯域の画像のみが強調され
るため、より観察読影に適した良好な画像を得ることが
できる。
るいはサブバンド変換により得られた複数の周波数帯域
ごとの画像に対して上述したラプラシアンピラミッドの
場合と同様に、撮影メニューに応じた強調処理を行うこ
とにより、所望とする周波数帯域の画像のみが強調され
るため、より観察読影に適した良好な画像を得ることが
できる。
【図１】本発明による画像処理方法を実施するための装
置のブロック図
置のブロック図
【図２】多重解像度分解処理手段の詳細を表す図
【図３】ローパスフィルタを表す図
【図４】ラプラシアンピラミッドが施された複数の周波
数帯域ごとの細部画像を表す図
数帯域ごとの細部画像を表す図
【図５】強調度を表すテーブル
【図６】復元処理手段の詳細を表す図
１ 画像入力手段 ２ 多重解像度分解処理手段 ３ 選択手段 ４ 強調処理手段 ５ 復元処理手段 ６ 画像出力手段 ７ 撮影メニュー入力手段 10 フィルタリング手段 11 補間手段 12 減算器 14 補間手段 15 加算器
Claims (2)
- 【請求項１】 画像を多重解像度空間に変換することに
より、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解し、 前記画像を得た際の撮影メニューに応じて該複数の周波
数帯域のうち所定の周波数帯域の画像に対して強調処理
を施し、 該強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波
数帯域の画像を逆変換することにより処理済画像を得る
ことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 画像を多重解像度空間に変換することに
より、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解する
分解手段と、 前記画像を得た際の撮影メニューに応じて該複数の周波
数帯域のうち所定の周波数帯域の画像に対して強調処理
を施す強調処理手段と、 該強調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波
数帯域の画像を逆変換することにより処理済画像を得る
逆変換手段とからなることを特徴とする画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7323089A JPH09161061A (ja) | 1995-12-12 | 1995-12-12 | 画像処理方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7323089A JPH09161061A (ja) | 1995-12-12 | 1995-12-12 | 画像処理方法および装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09161061A true JPH09161061A (ja) | 1997-06-20 |
Family
ID=18150960
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7323089A Pending JPH09161061A (ja) | 1995-12-12 | 1995-12-12 | 画像処理方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09161061A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002358518A (ja) * | 2001-06-01 | 2002-12-13 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、記憶媒体、及びプログラム |
| US7123773B2 (en) | 2000-02-09 | 2006-10-17 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Image coding-decoding method, image coding-decoding system, image coder, image decoder, and storage medium |
| JP2007094555A (ja) * | 2005-09-27 | 2007-04-12 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法 |
| CN114441546A (zh) * | 2022-04-08 | 2022-05-06 | 湖南万航科技有限公司 | 一种裂纹测量内窥镜 |
-
1995
- 1995-12-12 JP JP7323089A patent/JPH09161061A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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