JPH09179962A

JPH09179962A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH09179962A
Application number: JP7334570A
Authority: JP
Inventors: Osamu Okamoto; 理岡本; Yoshiteru Mino; 吉輝三野; Hiroshi Kadota; 浩廉田
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1995-12-22
Filing date: 1995-12-22
Publication date: 1997-07-11

Abstract

(57)【要約】【課題】超音波画像処理等により得られるノイズが多
くまた一部情報が欠けた画像入力に対して、より現実に
近い情報を再現する。【解決手段】全ての格子点に対して、複数の探索線分
とこの複数の探索線分を代表する複数の補助点からなる
探索点列を考え、各探索線分において、探索点における
画素データ値を上記各３次元画素データから内挿処理し
た値を全ての探索点について積算する手段と、各格子点
における各探索線分について積算した画素データ値がし
きい値より大きい場合、大きい方からその画素データ値
とその線分を複数選び出す手段と、各格子点におけるし
きい値を越えた画素データ値と上記しきい値を越えた線
分を示す処理結果を対応する格子点における新たな画素
情報として蓄積し、その情報をもとに画像を出力する手
段を備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理技術に関
するもの中で、特に超音波等を使用した医療画像におけ
る画像処理に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】現在、超音波医療画像処理に用いられて
いる画像は、主に２次元に関したものである。しかし、
より正確な情報を得るために３次元の画像処理が主流に
なりつつある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】超音波医療画像におい
ては、MRI画像等と比較して一般的にスペックルノイズ
が多く、また、実際に必要な情報が欠けている場合があ
る。

【０００４】よって、近傍の情報から超音波医療画像よ
りスペックルノイズを除去し、また必要な情報は補間す
ることが必要である。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めに本発明の画像処理装置は、互いに直行するｘ，ｙ，
ｚ座標軸からなる３次元空間領域に格子点を構成し、そ
の領域内に存在する目的物の物理的性質の空間分布に対
応して各格子点で観測される物理量の集合を入力される
３次元画素データとし、この３次元画素データをもとに
すべての格子点における画素データに対して処理を行な
い画像を出力する画像処理装置において、上記３次元空
間の物理量を示すすべての格子点それぞれに対して、上
記格子点を中心とした長さ一定のｘ，ｙ，ｚ軸上の仮想
的な線分をｘ，ｙ，ｚ座標軸に垂直な上記中心点を含む
３つの平面上でそれぞれある一定角度づつ回転した複数
の探索線分とこの複数の探索線分を代表するそれぞれに
位置した複数の補助点からなる探索点列を考え、上記そ
れぞれの探索線分において、この探索線分を代表する探
索点における画素データ値を上記各３次元画素データか
ら内挿処理を行ない探索点におけるデータ値として計算
し、さらにこのデータ値を代表する探索点すべて積算し
探索線分の画素データ値とする特徴量積算手段と、上記
特徴量積算手段からの各格子点における上記複数の各探
索線分について積算した画素データ値を比較し、比較し
た結果があらかじめ決めておいたしきい値より大きい場
合、大きい方からその画素データ値とその線分を複数選
び出す比較手段と、上記比較手段からの各格子点におけ
るしきい値を越えた画素データ値と上記しきい値を越え
た線分を示す処理結果を対応する格子点における新たな
画素情報として蓄積し、すべての格子点情報が得られた
後にその情報をもとに画像出力を行なう画像出力手段を
設けるを特徴とする画像処理装置である。

【０００６】本発明は上記の構成によって、超音波診断
等で得られた十分でない画像から近傍の情報によりスペ
ックルノイズの除去および欠けている必要な情報の補間
を行なうことが可能となる。

【０００７】

【発明の実施の形態】

（実施の形態１）図１は、本発明における第１の実施の
形態の画像処理装置を示す。

【０００８】以下にこの装置の動作を説明する。この説
明では、入力される３次元画素データ５０は、ｘ，ｙ，
ｚ軸それぞれの方向にｘｍａｘ，ｙｍａｘ，ｚｍａｘの
格子点で構成されるとして説明する。

【０００９】まず、代表的な処理する格子点として中心
画素の座標をｘ＝３，ｙ＝３，ｚ＝３とする。

【００１０】この画像処理装置では、３次元画素データ
５０を入力として、それぞれの格子点の画素データを処
理する場合、その格子点を中心とし、この中心を含むそ
れぞれｘ−ｙ平面、ｙ−ｚ平面およびｚ−ｘ平面の近傍
５ｘ５画素の点を特徴量積算手段５２に送る。よって、
ｘ＝３，ｙ＝３，ｚ＝３では、以下のデータが送られ
る。

【００１１】ｘ＝３，ｙ＝１−５，ｚ＝１，５の画素デ
ータｘ＝１−５，ｙ＝３，ｚ＝１−５の画素データｘ＝１−５，ｙ＝１−５，ｚ＝３の画素データ特徴量積算手段５２では、それぞれの平面における図２
（a）に示すように送られてきた中心画素１０２のまわ
りの近傍５ｘ５において、図２（ｂ）に示すようなそれ
ぞれのｘ−ｙ平面，ｙ−ｚ平面，ｚ−ｘ平面に対して４
種類、つまり３平面分の合計１２種類の探索線分に対し
て、代表する探索点の積算を行ない平均値を求めるフィ
ルタ処理をおこない、その１２種類の探索線分に対する
結果を比較手段５４に送る。つまり、図２（b）におい
て、それぞれの探索線分を代表するｘ−ｙ平面の探索点
ｆ３３の画素はｘ−ｙ平面上（ｚ＝３）の中心位置のｘ
＝３，ｙ＝３画素であり、同平面の探索点ｆ１３は、ｘ
＝１，ｙ＝３というような関係を示し、これらの探索点
を積算していくことにより、それぞれの探索線分の画素
データ値が求められる。

【００１２】比較手段５４では、送られてきた１２種類
の探索線分の結果に対して比較を行ない、あらかじめ決
めておいたしきい値より値が大きい順番に、この中から
その値とその方向を決定しその結果を３次元画像出力手
段５６に送る。また、もしもしきい値よりも１２種類の
結果が小さければ、輝度の最小値つまり０としてデータ
が存在しないこととし、その情報を３次元画像出力手段
５６に送る。

【００１３】３次元画像出力手段５６では、送られてき
た探索線分の結果の中から最大の値を中心画素値とし、
さらに大きい順番から最大の線分の方向と２番目の線分
の方向からその中心画素が持つ方向成分として、対応す
る格子点（この場合は、ｘ＝３，ｙ＝３，ｚ＝３）の処
理結果としてこれらの情報を格納する。

【００１４】以上までの処理は、中心画素がｘ＝３，ｙ
＝３，ｚ＝３について行なったが、ｘ，ｙ，ｚを一つず
つ更新していくことによって、すべての格子点の画素デ
ータを処理することになる。簡単に式で説明を行なう
と、以下のようになる。ｆｏｒ（ｚ＝３；ｋ＜ｚｍａｘ−２；＋＋）｛ｆｏｒ（ｙ＝３；ｋ＜ｙｍａｘ−２；ｙ＋＋）｛ｆｏｒ（ｘ＝３；ｋ＜ｘｍａｘ−２；ｘ＋＋）｛Ｆｉｌｔｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）； −＞今まで説明を行なった近傍処理｝｝｝このような操作を繰り返していくと、ほぼすべての３次
元画素データを処理することができる。そして、３次元
画像出力手段５６では、すべての結果を得た後に画像出
力を行なう。また、ここに示した式は計算領域の周辺部
については行なっていないが、これらについては周辺部
にはあまり重要な情報がない場合が多いため入力された
画像をそのまま使うことで対処が可能である。

【００１５】よって、入力された３次元画像データに対
して以上までに述べた処理を行なうと、中心画素周辺情
報から平均値を求めスペックルノイズのように近傍と関
係なく現れる画素データに関してはしきい値を設けノイ
ズ情報を除去し、さらに、近傍にデータありその中心画
素自体はデータが消えている場合には補間が行なえるこ
とが可能となる。

【００１６】なお、今回のフィルタには説明の簡単化の
ために探索線分を代表する探索点を格子点における画素
データそのものを使用して平均をとったが、図３に示す
ごとく、画素の中心１４０からの距離１４２、１４４を
正確に考慮し、そこから細分化された格子点における画
素データ（サブピクセル化）１４６を考慮することによ
り、同様のことができると思われる。図６における、１
５０の直線は図２（ｂ）におけるフィルタ３の処理に対
応し、１４２、１４４と直線１５０の各々の交点１５
２、１５４、１５６、１５８を含む４×４のサブピクセ
ル１６０、１６２、１６６、１６８は画素ｆ５１，ｆ４
２，ｆ２４，ｆ１５と対応し、画素の中心を含むサブピ
クセル４×４はｆ３３と対応する。これを行なえば、図
４のごとく方向について計算処理の程度を考えて細かく
設定することが可能である。

【００１７】（実施の形態２）図１は、本発明における
第２の実施の形態の画像処理装置を示す。この説明で
は、第１の実施の形態と同様に入力される３次元画素デ
ータ５０は、ｘ，ｙ，ｚ軸それぞれの方向にｘｍａｘ，
ｙｍａｘ，ｚｍａｘの格子点で構成されるとして説明す
る。

【００１８】以下にこの装置の動作を説明する。まず、
代表的な処理する格子点として中心画素の座標をｘ＝
３，ｙ＝３，ｚ＝３とする。

【００１９】この画像処理装置では、３次元画素データ
５０を入力として、処理する画素の点を中心とし、この
中心を含むそれぞれｘ−ｙ平面、ｙ−ｚ平面およびｚ−
ｘ平面の近傍５ｘ５画素の点を特徴量積算手段５２に送
る。よって、ｘ＝３，ｙ＝３，ｚ＝３とした場合、以下
の点が送られる。

【００２０】ｘ＝１−５，ｙ＝１−５，ｚ＝１，５の画
素データ特徴量積算手段５２では、図２（ａ）と同様な近傍５ｘ
５の画素における探索円弧に並ぶ画素の平均をとり、図
７（ａ）に示すようなそれぞれのｘ−ｙ平面，ｙ−ｚ平
面，ｚ−ｘ平面に対して８種類、つまり３平面分の合計
２４種類の探索円弧に対して、代表する探索点を積算し
平均値を求めるフィルタ処理を行ない、その２４種類の
結果を比較手段５４に送る。このとき、この２４種類の
フィルタは、図７（ｂ）に示すように７.５画素分の半
径を持つ円の曲率とほぼ同じである。

【００２１】比較手段５４では、送られたきた２４種類
の探索円弧に対して比較を行ない、この中から最大値と
その方向を決定しその結果を３次元画像出力手段５６に
送る。

【００２２】３次元画像出力手段５６では、送られてき
た探索円弧結果の中から最大の値を中心画素値とし、さ
らに大きい順番から最大の円弧と２番目の円弧の方向か
らその中心画素が持つ方向成分として、対応する格子点
（この場合は、ｘ＝３，ｙ＝３，ｚ＝３）の処理結果と
してこれらの情報を格納する。

【００２３】以上までの処理は、中心画素がｘ＝３，ｙ
＝３，ｚ＝３について行なったが、ｘ，ｙ，ｚを一つず
つ更新していくことによって、すべての格子点の画素デ
ータを処理することになる。簡単に式で説明を行なう
と、以下のようになる。ｆｏｒ（ｚ＝３；ｋ＜ｚｍａｘ−２；ｚ＋＋）｛ｆｏｒ（ｙ＝３；ｋ＜ｙｍａｘ−２；ｙ＋＋）｛ｆｏｒ（ｘ＝３；ｋ＜ｘｍａｘ−２；ｘ＋＋）｛Ｆｉｌｔｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）； −＞今まで説明を行なった近傍処理｝｝｝このような操作を繰り返していくと、ほぼすべての３次
元画素データを処理することができる。そして、３次元
画像出力手段５６では、すべての結果を得た後に画像出
力を行なう。また、ここに示した式は計算領域の周辺部
については行なっていないが、これらについては周辺部
にはあまり重要な情報がない場合が多いため入力された
画像をそのまま使うことで対処が可能である。

【００２４】よって、入力された３次元画像データに対
して以上までに述べた処理を行なうと、中心画素周辺情
報から平均値を求めスペックルノイズのように近傍と関
係なく現れる画素データに関してはしきい値を設けノイ
ズ情報を除去し、さらに、近傍にデータありその中心画
素自体はデータが消えている場合には補間が行なえるこ
とが可能となる。

【００２５】なお、今回のフィルタには説明の簡単化の
ために探索円弧を代表する探索点を格子点における画素
データそのものを使用して平均をとったが格子点の画素
データの計算において細分化された格子点における画素
データ（サブピクセル）を考慮することにより、第１の
実施の形態と同様なことが行なえより細かな角度につい
て処理の程度を考え設定することが可能となる。

【００２６】また、曲率に関しても何種類かあらかじめ
用意を行ない、用意した曲率をいくつか行なうことによ
り、よりフィットした曲率により画素を補間することが
可能になる。

【００２７】（実施の形態３）図１は、本発明における
第３の実施の形態の画像処理装置を示す。

【００２８】以下にこの装置の動作を説明する。この説
明では、第１の実施の形態と同様に入力される３次元画
素データ５０は、ｘ，ｙ，ｚ軸それぞれの方向にｘｍａ
ｘ，ｙｍａｘ，ｚｍａｘの格子点で構成されるとして説
明する。

【００２９】まず、代表的な処理する格子点として中心
画素の座標をｘ＝３，ｙ＝３，ｚ＝３とする。

【００３０】この画像処理装置では、３次元画素データ
５０を入力として、処理する画素の点を中心とした近傍
５×５×５画素の点を特徴量積算手段５２に送る。処理
が行なわれる近傍５×５×５は、図６に示すように座標
軸をｘ，ｙ，ｚとした場合に、各々の１から５までの番
号付けが行なえ、これからの説明では各々の画素の位置
をｆ（ｘ，ｙ，ｚ）で説明する。例えば、処理する中心
画素の座標をｘ＝３，ｙ＝３，ｚ＝３とした場合、以下
の点が特徴量積算手段５２に送られる。

【００３１】ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）の画素データｘ＝１−
５，ｙ＝１−５，ｚ＝１，５特徴量積算手段５２では、図６に示すように送られてき
た５×５×５の中の中心画素ｆ（３，３，３）１０２の
まわりの近傍５×５×５において、それぞれの軸方向に
対して仮想平面を４５度ずつ回転させた図７から図１５
に示すような９種類の探索平面に対して、代表する探索
点を積算し平均値を求めるフィルタ処理を行ない、その
９種類の探索平面フィルタに対する結果を比較手段５４
に送る。

【００３２】比較手段５４では、送られたきた９種類の
探索平面の結果に対して比較を行ない、９種類の結果の
中の最大値について、あらかじめ決められたしきい値よ
り値が大きいければ、画素データとその探索平面の方向
を決定しその結果を処理結果蓄積手段５６に送る。ま
た、もしもしきい値よりも９種類の結果が小さければ、
輝度の最小値つまり０としてデータが存在しないことと
し、さらに該当する探索平面がないことを３次元画像出
力手段５６に送る。

【００３３】３次元画像出力手段５６では、比較手段か
ら送られてきた最大値をもとに中心画素の値とし、また
平面があればその情報からその中心画素が持っている方
向成分として、対応する格子点（この場合は、ｘ＝３，
ｙ＝３，ｚ＝３）の処理結果としてこれらの情報を格納
する。

【００３４】以上までの処理は、ｆ（３，３，３）につ
いて行なったが、ｘ，ｙ，ｚを一つずつ更新していくこ
とによって、すべての格子点の画素データを処理するこ
とになる。簡単に式で説明を行なうと、以下のようにな
る。ｆｏｒ（ｚ＝３；ｋ＜ｚｍａｘ−２；ｚ＋＋）｛ｆｏｒ（ｙ＝３；ｋ＜ｙｍａｘ−２；ｙ＋＋）｛ｆｏｒ（ｘ＝３；ｋ＜ｘｍａｘ−２；ｘ＋＋）｛Ｆｉｌｔｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）； −＞今まで説明を行なった近傍処理｝｝｝このような操作を繰り返していくと、ほぼすべての３次
元画素データを処理することができる。そして、３次元
画像出力手段５６では、すべての結果を得た後に画像出
力を行なう。また、ここに示した式は計算領域の周辺部
については行なっていないが、これらについては周辺部
にはあまり重要な情報がない場合が多いため入力された
画像をそのまま使うことで対処が可能である。

【００３５】よって、入力された３次元画像データに対
して以上までに述べた処理を行なうと、中心画素周辺情
報から平均値を求めスペックルノイズのように近傍と関
係なく現れる画素データに関してはしきい値を設けノイ
ズ情報を除去し、さらに、近傍にデータありその中心画
素自体はデータが消えている場合には補間が行なえるこ
とが可能となる。

【００３６】なお、今回のフィルタには説明の簡略化の
ために探索平面を代表する探索点を格子点における画素
データそのものを使用して平均をとったが、図１６に示
すごとく、中心画素１４０からの距離が１である同心円
１４２と距離が２である同心円１４４を正確に考慮し、
そこから細分化された格子点における画素データ（サブ
ピクセル化、各画素をフィルタに対して４×４×４化，
ｚ＝３）１４６を考慮することにより、同様のことがで
きる。図１６は図７におけるフィルタ（２）の処理のｚ
＝３の平面に対応し、例えば、１５２、１５４、１５
６、１５８を含む４×４のサブピクセル１６０、１６
２、１６６、１６８は画素ｆ（５，１，３），ｆ（４，
２，３），ｆ（２，４，３），ｆ（１，５，３）と対応
し、画素の中心を含むサブピクセル４×４はｆ（３，
３，３）と対応する。例えば、図１２のような場合、ｆ
（５，１，３）に対応する値は面積比を考慮して以下の
ように表せる。（４＊ｆ（４，１，３）＋４＊ｆ（５，１，３）＋４＊
ｆ（４，２，３）＋４＊ｆ（５，２，３））/１６これを行なえば、さらに回転させた角度について計算処
理の程度を考えて細かく設定することが可能である。

【００３７】（実施の形態４）図１は、本発明における
第２の実施の形態の画像処理装置を示す。

【００３８】以下にこの装置の動作を説明する。この説
明では、第１の実施の形態と同様に入力される３次元画
素データ５０は、ｘ，ｙ，ｚ軸それぞれの方向にｘｍａ
ｘ，ｙｍａｘ，ｚｍａｘの格子点で構成されるとして説
明する。

【００３９】まず、代表的な処理する格子点として中心
画素の座標をｘ＝３，ｙ＝３，ｚ＝３とする。

【００４０】この画像処理装置では、３次元画素データ
５０を入力として、処理する画素の点を中心とした近傍
５×５×５画素の点を特徴量積算手段５２に送る。この
近傍５×５×５は、実施の形態１と同様に図６に示すよ
うに座標軸をｘ，ｙ，ｚとした場合に、各々の１から５
までの番号付けが行なえ、これからの説明では各々の画
素の位置をｆ（ｘ，ｙ，ｚ）で説明する。よって、例え
ば、処理する中心画素の座標をｘ＝３，ｙ＝３，ｚ＝３
とした場合、以下の点が特徴量積算手段５２に送られ
る。

【００４１】ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）の画素データｘ＝１−
５，ｙ＝１−５，ｚ＝１，５今回の実施の形態の探索曲面のフィルタでは、図１７に
示す中心画素から半径７.５画素の距離を持つ球面に対
応する曲面とする。図１７では、５×５×５でのZ＝３
の場所での位置を示しているが、これを立体的に示した
ものの代表的なものが図１８、図１９、図２０である。

【００４２】図１８、図１９、図２０に示したフィルタ
を各々各軸方向に４５度ずつ回転させたものを用意し
た。よって、以下に示す合計２４種類の探索曲面に対す
るフィルタ処理が必要である。

【００４３】探索曲面のフィルタ（１）は図１８に対応
し、以下探索曲面のフィルタ（２）−（７）はｚ軸に対
して各々４５度ずつ回転させたものである。ここで、各
式に現れる項が、各探索曲面を代表する探索点に該当す
る。 F1 = ( f(1,1,1) + f(2,2,1) + f(2,3,1) + f(3,4,1)+
f(3,5,1)+ f(1,1,2) + f(2,2,2) + f(3,3,2) + f(3,4,
2)+ f(3,5,2)+ f(1,1,3) + f(2,2,3) + f(3,3,3) + f
(3,4,3)+ f(3,5,3)+ f(1,1,4) + f(2,2,4) + f(3,3,4)
+ f(3,4,4)+ f(3,5,4)+ f(1,1,5) + f(2,2,5) + f(2,3,
5) + f(3,4,5)+ f(3,5,5))/25 F2 = ( f(3,1,1) + f(3,2,1) + f(2,3,1) + f(2,4,1)+
f(1,5,1)+ f(3,1,2) + f(3,2,2) + f(3,3,2) + f(2,4,
2)+ f(1,5,2)+ f(3,1,3) + f(3,2,3) + f(3,3,3) + f
(2,4,3)+ f(1,5,3)+ f(3,1,4) + f(3,2,4) + f(3,3,4)
+ f(2,4,4)+ f(1,5,4)+ f(3,1,5) + f(3,2,5) + f(2,3,
5) + f(2,4,5)+ f(1,5,5))/25 F3 = ( f(1,3,1) + f(2,2,1) + f(3,2,1) + f(4,2,1)+
f(5,1,1)+ f(1,3,2) + f(2,2,2) + f(3,3,2) + f(4,2,
2)+ f(5,1,2)+ f(1,3,3) + f(2,2,3) + f(3,3,3) + f
(4,2,3)+ f(5,1,3)+ f(1,3,4) + f(2,2,4) + f(3,3,4)
+ f(4,2,4)+ f(5,1,4)+ f(1,3,5) + f(2,2,5) + f(3,2,
5) + f(4,2,5)+ f(5,1,5))/25 F4 = ( f(1,1,1) + f(2,2,1) + f(3,2,1) + f(4,3,1)+
f(5,3,1)+ f(1,1,2) + f(2,2,2) + f(3,3,2) + f(4,3,
2)+ f(5,3,2)+ f(1,1,3) + f(2,2,3) + f(3,3,3) + f
(4,3,3)+ f(5,3,3)+ f(1,1,4) + f(2,2,4) + f(3,3,4)
+ f(4,3,4)+ f(5,3,4)+ f(1,1,5) + f(2,2,5) + f(3,2,
5) + f(4,3,5)+ f(5,3,5))/25 F5 = ( f(3,1,1) + f(3,2,1) + f(4,3,1) + f(4,4,1)+
f(5,5,1)+ f(3,1,2) + f(3,2,2) + f(3,3,2) + f(4,4,
2)+ f(5,5,2)+ f(3,1,3) + f(3,2,3) + f(3,3,3) + f
(4,4,3)+ f(5,5,3)+ f(3,1,4) + f(3,2,4) + f(3,3,4)
+ f(4,4,4)+ f(5,5,4)+ f(3,1,5) + f(3,2,5) + f(4,3,
5) + f(4,4,5)+ f(5,5,5))/25 F6 = ( f(5,1,1) + f(4,2,1) + f(4,3,1) + f(3,4,1)+
f(3,5,1)+ f(5,1,2) + f(4,2,2) + f(3,3,2) + f(3,4,
2)+ f(3,5,2)+ f(5,1,3) + f(4,2,3) + f(3,3,3) + f
(3,4,3)+ f(3,5,3)+ f(5,1,4) + f(4,2,4) + f(3,3,4)
+ f(3,4,4)+ f(3,5,4)+ f(5,1,5) + f(4,2,5) + f(4,3,
5) + f(3,4,5)+ f(3,5,5))/25 F7 = ( f(5,3,1) + f(5,2,1) + f(3,4,1) + f(2,4,1)+
f(1,5,1)+ f(5,3,2) + f(5,2,2) + f(3,3,2) + f(2,4,
2)+ f(1,5,2)+ f(5,3,3) + f(5,2,3) + f(3,3,3) + f
(2,4,3)+ f(1,5,3)+ f(5,3,4) + f(5,2,4) + f(3,3,4)
+ f(2,4,4)+ f(1,5,4)+ f(5,3,5) + f(5,2,5) + f(3,4,
5) + f(2,4,5)+ f(1,5,5))/25 F7 = ( f(5,1,1) + f(4,2,1) + f(3,4,1) + f(2,3,1)+
f(1,3,1)+ f(5,1,2) + f(4,2,2) + f(3,3,2) + f(2,3,
2)+ f(1,3,2)+ f(5,1,3) + f(4,2,3) + f(3,3,3) + f
(2,3,3)+ f(1,3,3)+ f(5,1,4) + f(4,2,4) + f(3,3,4)
+ f(2,3,4)+ f(1,3,4)+ f(5,1,5) + f(4,2,5) + f(3,4,
5) + f(2,3,5)+ f(1,3,5))/25 F8 = ( f(1,1,1) + f(1,2,1) + f(1,2,3) + f(1,3,4)+
f(1,3,5)+ f(2,1,1) + f(2,2,2) + f(2,3,3) + f(2,3,
4)+ f(2,3,5)+ f(3,1,1) + f(3,2,3) + f(3,3,3) + f
(3,3,4)+ f(3,3,5)+ f(4,1,1) + f(4,2,4) + f(4,3,3)
+ f(4,3,4)+ f(4,3,5)+ f(5,1,1) + f(5,2,5) + f(5,2,
3) + f(5,3,4)+ f(5,3,5))/25 探索曲面のフィルタ（９）は図１９に対応し、以下探索
曲面のフィルタ（１０）−（１６）はｚ軸に対して各々
４５度ずつ回転させたものである。 F9 = ( f(1,1,1) + f(1,2,2) + f(1,2,3) + f(1,3,4)+
f(1,3,5)+ f(2,1,1) + f(2,2,2) + f(2,3,3) + f(2,3,
4)+ f(2,3,5)+ f(3,1,1) + f(3,2,2) + f(3,3,3) + f
(3,3,4)+ f(3,3,5)+ f(4,1,1) + f(4,2,2) + f(4,3,3)
+ f(4,3,4)+ f(4,3,5)+ f(5,1,1) + f(5,2,2) + f(5,2,
3) + f(5,3,4)+ f(5,3,5))/25 F10= ( f(1,1,5) + f(1,2,4) + f(1,2,3) + f(1,3,2)+
f(1,3,1)+ f(2,1,5) + f(2,2,4) + f(2,3,3) + f(2,3,
2)+ f(2,3,1)+ f(3,1,5) + f(3,2,4) + f(3,3,3) + f
(3,3,2)+ f(3,3,1)+ f(4,1,5) + f(4,2,4) + f(4,3,3)
+ f(4,3,2)+ f(4,3,1)+ f(5,1,5) + f(5,2,4) + f(5,2,
3) + f(5,3,2)+ f(5,3,1))/25 F11= ( f(1,1,3) + f(1,2,3) + f(1,3,2) + f(1,4,2)+
f(1,5,1)+ f(2,1,3) + f(2,2,3) + f(2,3,3) + f(2,4,
2)+ f(2,5,1)+ f(3,1,3) + f(3,2,3) + f(3,3,3) + f
(3,4,2)+ f(3,5,1)+ f(4,1,3) + f(4,2,3) + f(4,3,3)
+ f(4,4,2)+ f(4,5,1)+ f(5,1,3) + f(5,2,3) + f(5,3,
2) + f(5,4,2)+ f(5,5,1))/25 F12= ( f(1,1,1) + f(1,2,2) + f(1,3,2) + f(1,4,3)+
f(1,5,3)+ f(2,1,1) + f(2,2,2) + f(2,3,3) + f(2,4,
3)+ f(2,5,3)+ f(3,1,1) + f(3,2,2) + f(3,3,3) + f
(3,4,3)+ f(3,5,3)+ f(4,1,1) + f(4,2,2) + f(4,3,3)
+ f(4,4,3)+ f(4,5,3)+ f(5,1,1) + f(5,2,2) + f(5,3,
2) + f(5,4,3)+ f(5,5,3))/25 F13= ( f(1,3,1) + f(1,3,2) + f(1,4,3) + f(1,4,4)+
f(1,5,5)+ f(2,3,1) + f(2,3,2) + f(2,3,3) + f(2,4,
4)+ f(2,5,5)+ f(3,3,1) + f(3,3,2) + f(3,3,3) + f
(3,4,4)+ f(3,5,5)+ f(4,3,1) + f(4,3,2) + f(4,3,3)
+ f(4,4,4)+ f(4,5,5)+ f(5,3,1) + f(5,3,2) + f(5,4,
3) + f(5,4,4)+ f(5,5,5))/25 F14= ( f(1,5,1) + f(1,4,2) + f(1,4,3) + f(1,3,4)+
f(1,3,5)+ f(2,5,1) + f(2,4,2) + f(2,3,3) + f(2,3,
4)+ f(2,3,5)+ f(3,5,1) + f(3,4,2) + f(3,3,3) + f
(3,3,4)+ f(3,3,5)+ f(4,5,1) + f(4,4,2) + f(4,3,3)
+ f(4,3,4)+ f(4,3,5)+ f(5,5,1) + f(5,4,2) + f(5,4,
3) + f(5,3,4)+ f(5,3,5))/25 F15= ( f(1,5,3) + f(1,4,3) + f(1,3,4) + f(1,2,4)+
f(1,1,5)+ f(2,5,3) + f(2,4,3) + f(2,3,3) + f(2,2,
4)+ f(2,1,5)+ f(3,5,3) + f(3,4,3) + f(3,3,3) + f
(3,2,4)+ f(3,1,5)+ f(4,5,3) + f(4,4,3) + f(4,3,3)
+ f(4,2,4)+ f(4,1,5)+ f(5,5,3) + f(5,4,3) + f(5,3,
4) + f(5,2,4)+ f(5,1,5))/25 F16= ( f(1,5,5) + f(1,4,4) + f(1,3,4) + f(1,2,3)+
f(1,1,3)+ f(2,5,5) + f(2,4,4) + f(2,3,3) + f(2,2,
3)+ f(2,1,3)+ f(3,5,5) + f(3,4,4) + f(3,3,3) + f
(3,2,3)+ f(3,1,3)+ f(4,5,5) + f(4,4,4) + f(4,3,3)
+ f(4,2,3)+ f(4,1,3)+ f(5,5,5) + f(5,4,4) + f(5,3,
4) + f(5,2,3)+ f(5,1,3))/25 探索曲面のフィルタ（１７）は図２０に対応し、以下探
索曲面に対するフィルタ（１８）−（２４）はｚ軸に対
して各々４５度ずつ回転させたものである。 F17= ( f(1,1,1) + f(2,1,2) + f(2,1,3) + f(3,1,4)+
f(3,1,5)+ f(1,2,1) + f(2,2,2) + f(3,2,3) + f(3,2,
4)+ f(3,2,5)+ f(1,3,1) + f(2,3,2) + f(3,3,3) + f
(3,3,4)+ f(3,3,5)+ f(1,4,1) + f(2,4,2) + f(3,4,3)
+ f(3,4,4)+ f(3,4,5)+ f(1,5,1) + f(2,5,2) + f(2,5,
3) + f(3,5,4)+ f(3,5,5))/25 F18= ( f(1,1,5) + f(2,1,4) + f(2,1,3) + f(3,1,2)+
f(3,1,1)+ f(1,2,5) + f(2,2,4) + f(3,2,3) + f(3,2,
2)+ f(3,2,1)+ f(1,3,5) + f(2,3,4) + f(3,3,3) + f
(3,3,2)+ f(3,3,1)+ f(1,4,5) + f(2,4,4) + f(3,4,3)
+ f(3,4,2)+ f(3,4,1)+ f(1,5,5) + f(2,5,4) + f(2,5,
3) + f(3,5,2)+ f(3,5,1))/25 F19= ( f(1,1,3) + f(2,1,3) + f(3,1,2) + f(4,1,2)+
f(5,1,1)+ f(1,2,3) + f(2,2,3) + f(3,2,3) + f(4,2,
2)+ f(5,2,1)+ f(1,3,3) + f(2,3,3) + f(3,3,3) + f
(4,3,2)+ f(5,3,1)+ f(1,4,3) + f(2,4,3) + f(3,4,3)
+ f(4,4,2)+ f(5,4,1)+ f(1,5,3) + f(2,5,3) + f(3,5,
2) + f(4,5,2)+ f(5,5,1))/25 F20= ( f(1,1,1) + f(2,1,2) + f(3,1,2) + f(4,1,3)+
f(5,1,3)+ f(1,2,1) + f(2,2,2) + f(3,2,3) + f(4,2,
3)+ f(5,2,3)+ f(1,3,1) + f(2,3,2) + f(3,3,3) + f
(4,3,3)+ f(5,3,3)+ f(1,4,1) + f(2,4,2) + f(3,4,3)
+ f(4,4,3)+ f(5,4,3)+ f(1,5,1) + f(2,5,2) + f(3,5,
2) + f(4,5,3)+ f(5,5,3))/25 F21= ( f(3,1,1) + f(3,1,2) + f(4,1,3) + f(4,1,4)+
f(5,1,5)+ f(3,2,1) + f(3,2,2) + f(3,2,3) + f(4,2,
4)+ f(5,2,5)+ f(3,3,1) + f(3,3,2) + f(3,3,3) + f
(4,3,4)+ f(5,3,5)+ f(3,4,1) + f(3,4,2) + f(3,4,3)
+ f(4,4,4)+ f(5,4,5)+ f(3,5,1) + f(3,5,2) + f(4,5,
3) + f(4,5,4)+ f(5,5,5))/25 F22= ( f(5,1,1) + f(4,1,2) + f(4,1,3) + f(3,1,4)+
f(3,1,5)+ f(5,2,1) + f(4,2,2) + f(3,2,3) + f(3,2,
4)+ f(3,2,5)+ f(5,3,1) + f(4,3,2) + f(3,3,3) + f
(3,3,4)+ f(3,3,5)+ f(5,4,1) + f(4,4,2) + f(3,4,3)
+ f(3,4,4)+ f(3,4,5)+ f(5,5,1) + f(4,5,2) + f(4,5,
3) + f(3,5,4)+ f(3,5,5))/25 F23= ( f(5,1,3) + f(4,1,3) + f(3,1,4) + f(2,1,4)+
f(1,1,5)+ f(5,2,3) + f(4,2,3) + f(3,2,3) + f(2,2,
4)+ f(1,2,5)+ f(5,3,3) + f(4,3,3) + f(3,3,3) + f
(2,3,4)+ f(1,3,5)+ f(5,4,3) + f(4,4,3) + f(3,4,3)
+ f(2,4,4)+ f(1,4,5)+ f(5,5,3) + f(4,5,3) + f(3,5,
4) + f(2,5,4)+ f(1,5,5))/25 F24= ( f(5,1,5) + f(4,1,4) + f(3,1,4) + f(2,1,3)+
f(1,1,3)+ f(5,2,5) + f(4,2,4) + f(3,2,3) + f(2,2,
3)+ f(1,2,3)+ f(5,3,5) + f(4,3,4) + f(3,3,3) + f
(2,3,3)+ f(1,3,3)+ f(5,4,5) + f(4,4,4) + f(3,4,3)
+ f(2,4,3)+ f(1,4,3)+ f(5,5,5) + f(4,5,4) + f(3,5,
4) + f(2,5,3)+ f(1,5,3))/25 特徴量積算手段５２では、図６と同様な近傍５×５×５
の画素における曲面状に並ぶ画素の平均をとり、以上ま
でに示した２４種類の探索曲面に対して、代表する探索
点を積算し平均値を求めるフィルタ処理を行ない、その
２４種類の結果を比較手段５４に送る。

【００４４】比較手段５４では、送られたきた２４種類
の探索曲面の結果にに対して比較を行ない、この中から
最大値とその方向を決定しその結果を３次元画像出力手
段５６に送る。また、もしもしきい値よりも２４種類の
結果が小さければ、輝度の最小値つまり０としてデータ
が存在しないこととし、さらに探索曲面がないことを３
次元画像出力手段５６に送る。

【００４５】３次元画像出力手段５６では、比較手段か
ら送られてきた最大値をもとに中心画素の値とし、また
探索曲面があればその情報からその中心画素が持ってい
る方向成分として、対応する格子点（この場合は、ｘ＝
３，ｙ＝３，ｚ＝３）の処理結果としてこれらの情報を
格納する。

【００４６】以上までの処理は、ｆ（３，３，３）につ
いて行なったが、ｘ，ｙ，ｚを一つずつ更新していくこ
とによって、すべての格子点の画素データを処理するこ
とになる。簡単に式で説明を行なうと、以下のようにな
る。ｆｏｒ（ｚ＝３；ｋ＜ｚｍａｘ−２；ｚ＋＋）｛ｆｏｒ（ｙ＝３；ｋ＜ｙｍａｘ−２；ｙ＋＋）｛ｆｏｒ（ｘ＝３；ｋ＜ｘｍａｘ−２；ｘ＋＋）｛Ｆｉｌｔｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）； −＞今まで説明を行なった近傍処理｝｝｝このような操作を繰り返していくと、ほぼすべての３次
元画素データを処理することができる。そして、３次元
画像出力手段５６では、すべての結果を得た後に画像出
力を行なう。また、ここに示した式は計算領域の周辺部
については行なっていないが、これらについては周辺部
にはあまり重要な情報がない場合が多いため入力された
画像をそのまま使うことで対処が可能である。

【００４７】よって、入力された３次元画像データに対
して以上までに述べた処理を行なうと、中心画素周辺情
報から平均値を求めスペックルノイズのように近傍と関
係なく現れる画素データに関してはしきい値を設けノイ
ズ情報を除去し、さらに、近傍にデータありその中心画
素自体はデータが消えている場合には補間が行なえるこ
とが可能となる。また、第３実施の形態と違う所は、特
徴量積算手段５２でのフィルタを曲面状にすることによ
り、曲がった形状に対しても補間することが可能となる
ことである。

【００４８】なお、今回のフィルタには説明の簡単化の
ために探索曲面を代表する探索点を格子点における画素
データそのものを使用して平均をとったが格子点の画素
データの計算において細分化された格子点における画素
データ（サブピクセル）を考慮することにより、実施の
形態３と同様なことが行なえより細かな角度について処
理の程度を考え設定することが可能となる。

【００４９】また、曲面に関しても何種類かあらかじめ
用意を行ない、用意した曲率をいくつか行なうことによ
り、スペックルノイズを除去し、さらにフィットした探
索曲面により画素を補間することが可能になる。

【００５０】

【発明の効果】以上のように本発明は、３次元的に近傍
の画素に対して、フィルタ処理を行ない、超音波診断等
で得られる一部必要な画像が欠けているものに対して、
補間処理が行なえ、より現実に近い映像を再現すること
が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態における画像処理装置の説
明図

【図２】本発明の第１の実施の形態におけるフィルタの
説明図

【図３】同実施の形態における拡張したフィルタの説明
図

【図４】同実施の形態におけるフィルタの回転させる角
度の説明図

【図５】本発明の第２の実施の形態におけるフィルタの
説明図

【図６】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタの
説明図

【図７】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタの
説明図

【図８】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタの
説明図

【図９】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタの
説明図

【図１０】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【図１１】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【図１２】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【図１３】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【図１４】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【図１５】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【図１６】本発明の第３の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【図１７】本発明の第４の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【図１８】本発明の第４の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【図１９】本発明の第４の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【図２０】本発明の第４の実施の形態におけるフィルタ
の説明図

【符号の説明】

５０入力する３次元画素データ５２特徴量積算手段５４比較手段５６３次元画像出力手段１０２中心画素１４０画素の中心１４２画素の距離が１であることを示す同心円１４４画素の距離が２であることを示す同心円１４６１つの画素を１６分割（４×４）に細分化した
画素（サブピクセル）１５０補間を行なう直線１５２画素の距離が２における交点１５４画素の距離が１における交点１５６画素の距離が１における交点１６０画素の距離が２におけるサブピクセル（４×
４）１６０画素の距離が２におけるサブピクセル（４×
４）１６２画素の距離が１におけるサブピクセル（４×
４）１６４画素の距離が０におけるサブピクセル（４×
４）１６６画素の距離が１におけるサブピクセル（４×
４）１６８画素の距離が１におけるサブピクセル（４×
４）１８０仮想線分を回転させた角度を示す探索線分その
１１８２仮想線分を回転させた角度を示す探索線分その
２１８４仮想線分を回転させた角度を示す探索線分その
３１８６仮想線分を回転させた角度を示す探索線分その
４１８８仮想線分を回転させた角度を示す探索線分その
５１９０仮想線分を回転させた角度を示す探索線分その
６２０２中心画素

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】互いに直行するｘ，ｙ，ｚ座標軸からなる
３次元空間領域に格子点を構成し、その領域内に存在す
る目的物の物理的性質の空間分布に対応して各格子点で
観測される物理量の集合を入力される３次元画素データ
とし、この３次元画素データをもとにすべての格子点に
おける画素データに対して処理を行ない画像を出力する
画像処理装置において、前記３次元空間の物理量を示すすべての格子点それぞれ
に対して、前記格子点を中心とした長さ一定のｘ，ｙ，
ｚ軸上の仮想的な線分をｘ，ｙ，ｚ座標軸に垂直な前記
中心点を含む３つの平面上でそれぞれある一定角度づつ
回転した複数の探索線分とこの複数の探索線分を代表す
るそれぞれに位置した複数の補助点からなる探索点列を
考え、前記それぞれの探索線分において、この探索線分を代表
する探索点における画素データ値を前記各３次元画素デ
ータから内挿処理を行ない探索点におけるデータ値とし
て計算し、さらにこのデータ値を代表する探索点すべて
積算し探索線分の画素データ値とする特徴量積算手段
と、前記特徴量積算手段からの各格子点における前記複数の
各探索線分について積算した画素データ値を比較し、比
較した結果があらかじめ決めておいたしきい値より大き
い場合、大きい方からその画素データ値とその線分を複
数選び出す比較手段と、前記比較手段からの各格子点におけるしきい値を越えた
画素データ値と前記しきい値を越えた線分を示す処理結
果を対応する格子点における新たな画素情報として蓄積
し、すべての格子点情報が得られた後にその情報をもと
に画像出力を行なう画像出力手段を設けるを特徴とする
画像処理装置。
【請求項２】互いに直行するｘ，ｙ，ｚ座標軸からなる
３次元空間領域に格子点を構成し、その領域内に存在す
る目的物の物理的性質の空間分布に対応して各格子点で
観測される物理量の集合を入力される３次元画素データ
とし、この３次元画素データをもとにすべての格子点に
おける画素データに対して処理を行ない画像を出力する
画像処理装置において、前記３次元空間の物理量を示すすべての格子点それぞれ
に対して、前記格子点を中心とした長さ一定かつ曲率一
定のｘ，ｙ，ｚ軸上の仮想的な円弧をｘ，ｙ，ｚ座標軸
に垂直な前記中心点を含む３つの平面上でそれぞれある
一定角度づつ回転した複数の探索円弧とこの複数の探索
円弧を代表するそれぞれに位置した複数の補助点からな
る探索点列を考え、前記それぞれの探索円弧において、この探索円弧を代表
する探索点における画素データ値を前記各３次元画素デ
ータから内挿処理を行ない探索点におけるデータ値とし
て計算し、さらにこのデータ値を代表する探索点すべて
積算し探索円弧の画素データ値とする特徴量積算手段
と、前記特徴量積算手段からの各格子点における前記複数の
各探索円弧について積算した画素データ値を比較し、比
較した結果があらかじめ決めておいたしきい値より大き
い場合、大きい方からその画素データ値とその円弧を複
数選び出す比較手段と、前記比較手段からの各格子点におけるしきい値を越えた
画素データ値と前記しきい値を越えた円弧を示す処理結
果を対応する格子点における新たな画素情報として蓄積
し、すべての格子点情報が得られた後にその情報をもと
に画像出力を行なう画像出力手段を設けるを特徴とする
画像処理装置。
【請求項３】互いに直行するｘ，ｙ，ｚ座標軸からなる
３次元空間領域に格子点を構成し、その領域内に存在す
る目的物の物理的性質の空間分布に対応して各格子点で
観測される物理量の集合を入力される３次元画素データ
とし、この３次元画素データをもとにすべての格子点に
おける画素データに対して処理を行ない画像を出力する
画像処理装置において、前記３次元空間の物理量を示すすべての格子点それぞれ
に対して、前記格子点を中心としたｘ−ｙ，ｙ−ｚ，ｚ
−ｘ平面上に一辺の長さ一定の仮想的な正方形の平面を
ｘ，ｙ，ｚ座標軸に対してそれぞれある一定角度づつ回
転した複数の探索平面とこの複数の探索平面を代表する
それぞれに位置した複数の補助点からなる探索点を考
え、前記それぞれの探索平面において、この探索平面を代表
する探索点における画素データ値を前記各３次元画素デ
ータから内挿処理を行ない探索点におけるデータ値とし
て計算し、さらにこのデータ値を代表する探索点すべて
積算し探索平面の画素データ値とする特徴量積算手段
と、前記特徴量積算手段からの各格子点における前記複数の
各探索平面について積算した画素データ値を比較し、比
較した結果があらかじめ決めておいたしきい値より大き
い場合、その最大である画素データ値とその平面を選び
出す比較手段と、前記比較手段からの各格子点におけるしきい値を越えた
最大である画素データ値とその平面を示す処理結果を対
応する格子点における新たな画素情報として蓄積し、す
べての格子点情報が得られた後にその情報をもとに画像
出力を行なう画像出力手段を設けるを特徴とする画像処
理装置。
【請求項４】互いに直行するｘ，ｙ，ｚ座標軸からなる
３次元空間領域に格子点を構成し、その領域内に存在す
る目的物の物理的性質の空間分布に対応して各格子点で
観測される物理量の集合を入力される３次元画素データ
とし、この３次元画素データをもとにすべての格子点に
おける画素データに対して処理を行ない画像を出力する
画像処理装置において、前記３次元空間の物理量を示すすべての格子点それぞれ
に対して、前記格子点を中心とした一定面積と一定の曲
率をもつ仮想的な曲面をｘ，ｙ，ｚ座標軸に対してそれ
ぞれある一定角度づつ回転した複数の探索曲面とこの複
数の探索曲面を代表するそれぞれに位置した複数の補助
点からなる探索点を考え、前記それぞれの探索曲面において、この探索曲面を代表
する探索点における画素データ値を前記各３次元画素デ
ータから内挿処理を行ない探索点におけるデータ値とし
て計算し、さらにこのデータ値を代表する探索点すべて
積算し探索曲面の画素データ値とする特徴量積算手段
と、前記特徴量積算手段からの各格子点における前記複数の
各探索曲面について積算した画素データ値を比較し、比
較した結果があらかじめ決めておいたしきい値より大き
い場合、その最大である画素データ値とその曲面を選び
出す比較手段と、前記比較手段からの各格子点におけるしきい値を越えた
最大である画素データ値とその曲面を示す処理結果を対
応する格子点における新たな画素情報として蓄積し、す
べての格子点情報が得られた後にその情報をもとに画像
出力を行なう画像出力手段を設けるを特徴とする画像処
理装置。