JPH0944651A - 画像処理方法および装置 - Google Patents

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、所望とする周
波数帯域の画像に対して強調処理を施す際に、比較的低
濃度の領域の強調度を抑制して、ノイズが目立たない処
理済画像を得る。 【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。
分解された画像の所望とする周波数帯域の強調度を、最
低周波数帯域の濃度が比較的小さい領域に対応する領域
ほど他の領域よりも小さくなるように強調度算出手段６
により決定する。この強調度に基づいて強調処理手段３
において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４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５において可視像として再生される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は原画像における所定
の周波数帯域に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。

【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。

【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の細部画像を
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１／２^2N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１／２^2N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。

【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、画像
の値を強調するような処理を施し、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：画素のとりうる値の範囲（例えば、画素のとりうる
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
が小さいほど強調度が大きく、ｐの値が大きいほど強調
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】上述した特開平6-3017
66号に記載されている方法においては、各周波数帯域の
画像のすべての領域に対して同様の強調度により強調処
理が施すものである。例えば、人体の胸部の放射線画像
に対して強調処理を施す場合を考えると、肺野部のよう
に比較的濃度が高い部分は、Ｘ線量が多く量子ノイズが
少ないが、縦隔部のように比較的濃度が低い部分は、Ｘ
線量が少なく量子ノイズが多い部分である。このため、
特開平6-301766号に記載されている方法により強調処理
を施すと、縦隔部のノイズが目立ってしまい、かえって
見にくい画像となってしまう。

【０００８】本発明は上記事情に鑑み、胸部画像のよう
に画像中に比較的ノイズが多い部分を有する画像であっ
ても、ノイズが目立つことなく良好な強調処理を施すこ
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最も低い最低周
波数帯域画像の濃度に基づいて、所定の周波数帯域の画
像の強調度を、該最低周波数帯域の濃度が比較的小さい
領域に対応する領域ほど他の領域と比較して小さくなる
ように算出し、そして算出された強調係数に基づいて前
記所定の周波数帯域の画像を強調し、強調された周波数
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信号を得ることを特徴とするもので
ある。

【００１０】

【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、強調処理を施すべき所定の周波数帯域の強調
度を、最低周波数帯域の画像の濃度に基づいて、該最低
周波数帯域の濃度が比較的小さい領域に対応する領域ほ
ど他の領域と比較して小さくなるよう算出するようにし
たものである。このため、強調処理を施す際に、強調処
理を施す所定の周波数帯域における比較的濃度が低い領
域は、他の領域と比較して強調度が小さいものとなる。
したがって、ノイズが多い低濃度領域の強調度が低く抑
えられ、ノイズが強調されることなく、所定の周波数帯
域の画像が強調される。例えば、人体の放射線画像の場
合、低濃度の縦隔部のノイズが抑制され、かつ他の比較
的濃度が高い肺野部については画像がより強調され、よ
り観察がし易い処理済画像を得ることができる。

【００１１】

【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。

【００１２】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、多重解像度分解処理手段２に
おいて複数の周波数帯域に分解された画像のうち、所定
の周波数帯域の画像に対して後述するような強調処理を
施す強調処理手段３と、強調処理手段３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４
と、復元処理手段４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５と、強調処理手
段３において施される強調処理の強調度を算出する強調
度算出手段６とからなるものである。

【００１３】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。

【００１４】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。

【００１５】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。

【００１６】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ｇ ₁′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。

【００１７】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。

【００１８】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。

【００１９】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。

【００２０】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ｇ_k （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ｂ_k （ｋ＝１
〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇ_L を得る。
ここで、細部画像ｂ_k 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ｂ_k は
Ｎ／２^k+1 〜Ｎ／２^k の周波数帯域を表し、画像の大き
さが原画像の１／２^2k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ｇ_L 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ｇ_L 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ｂ_k および残留画像ｇ_L は図示しないメモリに
記憶される。

【００２１】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３において強調処理が施され
る。以下強調処理の詳細について説明する。

【００２２】例えば、人体の胸部の放射線画像における
縦隔部のように、画像内において比較的濃度が低い部分
においては、他の領域と比較してノイズが目立つもので
ある。したがって、この縦隔部を肺野部のように濃度が
比較的高い領域と同様の強調度により強調すると、強調
された画像はノイズが目立つものとなってしまう。本発
明による画像処理方法および装置はこの点に鑑みてなさ
れたものであり、強調度算出手段６において、まず多重
解像度に分解された細部画像ｂ_k および残留画像ｇ_L の
うち、最も解像度が低い残留画像ｇ_L の濃度に応じて強
調処理を施すべき細部画像ｂ_k の強調度を算出するもの
である。すなわち、強調度を表す下記の式（１） ｙ＝−ｍ×（−ｘ／ｍ）^p （ｘ＜０） ｙ＝ｍ×（−ｘ／ｍ）^p （ｘ≧０） …（１） 但し、ｘ：細部画像ｂ_k の各画素における画素値 ｙ：強調処理が施された細部画像ｂ_k の各画素における
画素値 ｍ：画素のとりうる値の範囲（例えば、画素のとりうる
値の範囲が１０ビットである場合ｍ＝１０２３とな
る。） において、ｐの値を図５に示すように残留画像ｇ_L の濃
度値が小さいほどｐの値を大きくして、強調度が小さく
なるような強調係数を算出するようにしたものである。

【００２３】このようにして強調度算出手段６において
強調度が算出されると、強調処理手段３において細部画
像ｂ_k に対して強調処理が施される。この強調処理は上
述した式（１）にしたがって行われる。

【００２４】この式（１）に示す強調処理により、強調
処理を施すべき細部画像ｂ_k における最低周波数帯域の
比較的濃度の低い領域に対応する領域については、他の
領域と比較して強調度が低く抑えられる。この一方で、
他の領域については低濃度領域よりも大きい強調度によ
り強調処理が施される。このように、ノイズが目立つ低
濃度領域の強調度が他の領域と比較して低く抑えられて
いるため、例えば、人体の放射線画像の場合、低濃度の
縦隔部のノイズが抑制され、かつ他の比較的濃度が高い
肺野部については画像がより強調されることとなる。

【００２５】なお、この強調処理において、残留画像ｇ
_L の１つの画素に対応する強調処理を施すべき細部画像
ｂ_k の画素は複数ある。このため、強調処理のための係
数を決定する際には、細部画像ｂ_k の複数の画素に対応
する残留画像ｇ_L の画素値を補間して、細部画像ｂ_k の
複数の画素のそれぞれに対応する値を得、この値に基づ
いて強調係数を決定するものである。また、細部画像ｂ
_k の複数の画素に対応する残留画像ｇ_L の１つの画素値
を代表させて、この１つの画素値に基づいて細部画像ｂ
_k の複数の画素の画素値を決定するようにしてもよい。

【００２６】次いで、強調処理が施された周波数帯域の
細部画像ｂ_k 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４において以下
のようにして行われる。

【００２７】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ｇ_L 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ｇ_L ′
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ｂ_n-1 の相対応する画素
同志で加算を行い、加算画像（ｇ_L ′＋ｂ_n-1 ）を得
る。次いでこの加算画像（ｇ_L ′＋ｂ_n-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ｂ_n-1´とさ
れる。

【００２８】次いでこの画像ｂ_n-1 ′は、加算器15にお
いて細部画像ｂ_n-1 の一段階高解像度の画像ｂ_n-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
（ｂ_n-1 ′＋ｂ_n-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ｂ_n-2 の４倍の大きさの画像ｂ
_n-2 とされる。

【００２９】以上の処理を繰り返し、強調画像ｂ_kpにつ
いても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂ_kpと上
述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂ_k-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＋ｂ_k-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ｂ_kp′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。

【００３０】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５に入力され、可視像として表示さ
れる。この画像出力手段５はＣＲＴ等のディスプレイ手
段でもよいし、感光フィ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。

【００３１】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、所望と
する周波数帯域の細部画像に対する強調係数をその所望
とする周波数帯域よりも低周波数帯域の細部画像の信号
に基づいて設定することにより、所望とする周波数帯域
の画像はノイズ等の不要な成分はそれ程強調されること
なく、被写体の輪郭等の必要な成分のみが強調されるこ
ととなる。したがって、強調処理が施された細部画像お
よびそれ以外の細部画像を逆変換することにより得られ
る処理済画像は、所望とする周波数帯域の画像が強調さ
れているが、この周波数帯域におけるノイズ等の不要な
部分は強調されていないため、ノイズが目立たない観察
読影に適した良好なものとなる。

【００３２】なお、上述した実施の形態においては、式
（１）に基づいて細部画像ｂ_k を強調するようにしてい
るが、これに限定されるものではなく、例えば下記の式
（２） ｙ＝ａ×ｘ …（２） に基づいて細部画像ｂ_k を強調するようにしてもよい。
この場合、強調度はａであるが、この強調度ａは、図７
に示すように残留画像ｇ_L の濃度が低いほど小さく、濃
度が大きいほど大きくなるものである。このような式
（２）により強調処理を施しても、上述した式（１）に
より強調処理を施すものと同様に、最低周波数帯域の比
較的濃度の低い領域に対応する領域については、他の領
域と比較して強調度が低く抑えられる。この一方で、他
の領域については低濃度領域よりも大きい強調度により
強調処理が施される。このように、ノイズが目立つ低濃
度領域の強調度が他の領域と比較して低く抑えられてい
るため、例えば、人体の放射線画像の場合、低濃度の縦
隔部のノイズが抑制され、かつ他の比較的濃度が高い肺
野部については画像がより強調されることとなる。

【００３３】また、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。

【００３４】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 INFORM
ATION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991
）。

【００３５】このウェーブレット変換は、

【００３６】

【数１】

【００３７】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。

【００３８】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。

【００３９】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、所望とする周波数帯域の画像に対してこ
の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像の信号値に基づ
いて強調係数を設定して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が強調されるが、この周波数
帯域におけるノイズ等の不要な部分は強調されないた
め、ノイズが目立たない観察読影に適した良好な画像を
得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【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

【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

【図５】強調度を表すグラフ

【図６】復元処理手段の詳細を表す図

【図７】強調度を表すグラフ

【符号の説明】

１ 画像入力手段 ２ 多重解像度分解処理手段 ３ 強調処理手段 ４ 復元処理手段 ５ 画像出力手段 ６ 強調度算出手段 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)

【特許請求の範囲】
1. 【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、 該複数の周波数帯域のうち最も低い最低周波数帯域画像
   の濃度に基づいて、所定の周波数帯域の画像の強調度
   を、該最低周波数帯域の濃度が比較的小さい領域に対応
   する領域ほど他の領域と比較して小さくなるように算出
   し、 該算出された強調係数に基づいて前記所定の周波数帯域
   の画像を強調し、 該強調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信号を得ること
   を特徴とする画像処理方法。
2. 【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多
   重解像度分解手段と、 該複数の周波数帯域のうち最も低い最低周波数帯域画像
   の濃度に基づいて、所定の周波数帯域の画像の強調度
   を、該最低周波数帯域の濃度が比較的小さい領域に対応
   する領域ほど他の領域と比較して小さくなるように算出
   する強調度算出手段と、 該算出された強調度に応じて前記所定の周波数帯域の画
   像を強調する強調手段と、 該強調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信号を得る逆変
   換手段とからなることを特徴とする画像処理装置。