JPS5952359A - 画像間演算時の画像歪み自動補正装置 - Google Patents
画像間演算時の画像歪み自動補正装置Info
- Publication number
- JPS5952359A JPS5952359A JP57151802A JP15180282A JPS5952359A JP S5952359 A JPS5952359 A JP S5952359A JP 57151802 A JP57151802 A JP 57151802A JP 15180282 A JP15180282 A JP 15180282A JP S5952359 A JPS5952359 A JP S5952359A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- distortion
- memory
- picture
- section
- 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.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/80—Geometric correction
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Picture Signal Circuits (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Nuclear Medicine (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、画像間演算時の画像歪み自動補正装置に関す
る。
る。
医学の分野では、被検査体の動態機能像を求め、この動
態機能像を診断に供する。動態機能像は、動態対象とな
る被検査体の同一部位を、異なる２つの時間でそれぞれ
測定し、２つの時間での画像相互間の関係を求める。画
像相互間の関係は、たとえば、対象となる画像相互間の
差分を求め、差分結果を動態機能像として位置付ける処
理を云う。
態機能像を診断に供する。動態機能像は、動態対象とな
る被検査体の同一部位を、異なる２つの時間でそれぞれ
測定し、２つの時間での画像相互間の関係を求める。画
像相互間の関係は、たとえば、対象となる画像相互間の
差分を求め、差分結果を動態機能像として位置付ける処
理を云う。
然るに、動きのある臓器では、目的とする機能情報に動
きの情報が重畳し、本来の動態機能像の信頼性を損ねる
原因となる。
きの情報が重畳し、本来の動態機能像の信頼性を損ねる
原因となる。
本発明の目的は、不必要な動きによる画像への悪影響を
除去してなる画像間演算時の画像歪み自動補正装置を提
供するものである。
除去してなる画像間演算時の画像歪み自動補正装置を提
供するものである。
本発明の要旨は、２つの画像の対応する各部分間の相互
相関を用いて、その部分のずれ量を算出し、このずれ量
をもとに得られる一方の画像の歪みを他方に合せた点に
ある。
相関を用いて、その部分のずれ量を算出し、このずれ量
をもとに得られる一方の画像の歪みを他方に合せた点に
ある。
以下、図面によシ本発明を詳述する。
第１図は本発明の歪み補正装置の実施例を示す。
検出系１は、被検体からの透過Ｘ線の検出を行う。
検出系１でのＸ線検出は、キャノン検出器等による場合
、イメージインテンシファイアによる場合、イメージン
ダプレートによる場合等がある。前処理系２は、アナロ
グ的に処理可能ガ前処理回路であシ、ノイズ処理、波形
整形を行う。ＡＤ変換器３は、前処理系２からの処理出
力を取込みＡＤ変換する。
、イメージインテンシファイアによる場合、イメージン
ダプレートによる場合等がある。前処理系２は、アナロ
グ的に処理可能ガ前処理回路であシ、ノイズ処理、波形
整形を行う。ＡＤ変換器３は、前処理系２からの処理出
力を取込みＡＤ変換する。
メモリ４及び５は画像メモリ（イメージメモリ）であシ
、異なる２つの時間での画像データを記憶する。特にメ
モリ４は、最初の時間での画像Ａを格納し、メモリ５は
後の時間での画像Ｂを格納する。ディジタルフルオログ
ラフィの分野では、前者のメモリ４内に格納する画像を
マスク画像と呼び、後者のメモリ５内に格納する画像を
ライブ画像と呼ぶ。
、異なる２つの時間での画像データを記憶する。特にメ
モリ４は、最初の時間での画像Ａを格納し、メモリ５は
後の時間での画像Ｂを格納する。ディジタルフルオログ
ラフィの分野では、前者のメモリ４内に格納する画像を
マスク画像と呼び、後者のメモリ５内に格納する画像を
ライブ画像と呼ぶ。
歪算出装置６は、メモリ４及び５の画像データＡ、Ｂを
取込み画像歪みの算出を行う。歪み補正装置７は、メモ
リ５の画像に歪算出装置６からの画像歪み量を働きかけ
て、歪み補正を行う０この歪み補正は、後の時間軸での
画像データの歪みを前の時間軸での画像データの歪みに
合せることを云う。
取込み画像歪みの算出を行う。歪み補正装置７は、メモ
リ５の画像に歪算出装置６からの画像歪み量を働きかけ
て、歪み補正を行う０この歪み補正は、後の時間軸での
画像データの歪みを前の時間軸での画像データの歪みに
合せることを云う。
差分演算部８は、メモリ４の画像データと補正装置７で
歪み合せ後のメモリ５の画像データとの差分をとる。こ
の差分け、歪みのないものとなシ、動態機能像となる。
歪み合せ後のメモリ５の画像データとの差分をとる。こ
の差分け、歪みのないものとなシ、動態機能像となる。
歪み算出装置６の実施例を第２図に示す。歪み算出装置
６は、 ■ サンプルウィンドによる分割切出し処理部１０゜１
１、 ＠ 分割切出し処理部の切出し出力をフーリエ変換する
ＦＦＴ演算部１２ 、１３、 ＯＦＦＴ演算部の出力に複素フーリエ空間上でのフィル
タレ−ジョン処理を行うフィルタレ−ジョン部１４，１
５゜ Ｏメモリ４及び５の画像毎に得た空間フィルタレ−ジョ
ン出力相互で相互相関を行う相互相関演算部１６、 ■ 相互相関演算部出力を逆フーリエ変換する逆フーリ
エ変換部１７、 θ 逆フーリエ変換部出力からずれ量を算出するずれ量
算出部１８、 よシ成る。
６は、 ■ サンプルウィンドによる分割切出し処理部１０゜１
１、 ＠ 分割切出し処理部の切出し出力をフーリエ変換する
ＦＦＴ演算部１２ 、１３、 ＯＦＦＴ演算部の出力に複素フーリエ空間上でのフィル
タレ−ジョン処理を行うフィルタレ−ジョン部１４，１
５゜ Ｏメモリ４及び５の画像毎に得た空間フィルタレ−ジョ
ン出力相互で相互相関を行う相互相関演算部１６、 ■ 相互相関演算部出力を逆フーリエ変換する逆フーリ
エ変換部１７、 θ 逆フーリエ変換部出力からずれ量を算出するずれ量
算出部１８、 よシ成る。
■のサンダルウィンドによる分割切出し処理部１０ 、
１１での処理を第３図に示す。処理部１０ 、１１での
処理内容は同一であり、処理対象がメモリ４の画像かメ
モリ５の画像かが違うのみである。処理部１０での処理
を示す。
１１での処理を第３図に示す。処理部１０ 、１１での
処理内容は同一であり、処理対象がメモリ４の画像かメ
モリ５の画像かが違うのみである。処理部１０での処理
を示す。
第３図で、原画像とはメモリ４に格納したデータを云う
。原画像は二次元座標で表示でき、Ｒ（Ｘ。
。原画像は二次元座標で表示でき、Ｒ（Ｘ。
ｙ）とする。原画像Ｒ（ｘ ｒ ｙ ）を、縦サイズｍ
。
。
横サイズｎのｍＸｎなるサイズを１区画りとして、切出
す。この区画の切出しは、左上から右上へ、左上から左
下への順序で行う。この切出し順序はマスクスキャンに
従う。従って、切出しによって、１つの原画像から複数
の区画りを切出すことに々るＯ 各区画は、その区画中心領域と、境界近傍領域とを比べ
ると、境界近傍領域は、区画の境界近くでｓｂ、且つ境
界によって区別した区画をそれぞれ独立して扱うので、
データとしての不連続性が強く、区間中心領域は、区画
境界から遠ざかっているためデータとしての連続性が強
いためによる。
す。この区画の切出しは、左上から右上へ、左上から左
下への順序で行う。この切出し順序はマスクスキャンに
従う。従って、切出しによって、１つの原画像から複数
の区画りを切出すことに々るＯ 各区画は、その区画中心領域と、境界近傍領域とを比べ
ると、境界近傍領域は、区画の境界近くでｓｂ、且つ境
界によって区別した区画をそれぞれ独立して扱うので、
データとしての不連続性が強く、区間中心領域は、区画
境界から遠ざかっているためデータとしての連続性が強
いためによる。
従って、画像切出しによる中心領域外の不連続性による
悪影響を除去するために、中心領域は強調し、境界近傍
領域は圧縮する処理を必要とする。
悪影響を除去するために、中心領域は強調し、境界近傍
領域は圧縮する処理を必要とする。
そこで、切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）を設定し、切
出し区画りと積算する。切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ
）は、中心強調、境界領域圧縮を行う関数であシ、第３
図に示す如くなる。積算によって得る切出し画像Ｑａｂ
（１、ｊ ）は、Ｑｐｑ（ｉ ｅ ｊ ）＝Ｗ（ｉ
、ｊ ）ｘＲ（ｉ＋ｍｐ、ｊ＋ｎｑ）−（１）となる。
出し区画りと積算する。切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ
）は、中心強調、境界領域圧縮を行う関数であシ、第３
図に示す如くなる。積算によって得る切出し画像Ｑａｂ
（１、ｊ ）は、Ｑｐｑ（ｉ ｅ ｊ ）＝Ｗ（ｉ
、ｊ ）ｘＲ（ｉ＋ｍｐ、ｊ＋ｎｑ）−（１）となる。
ここで、ｐは、横方向にみた切出し区画番号、ｑは縦方
向にみた切出し区画番号を示し、ｐとｑとの組合せで区
画番号の特定化をはかる。
向にみた切出し区画番号を示し、ｐとｑとの組合せで区
画番号の特定化をはかる。
従って、Ｒ（ｉ＋ｍｐ、ｊ＋ｎｑ）の意味は、ｐとｑと
で特定できる区画内での画像Ｒを示す。
で特定できる区画内での画像Ｒを示す。
切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）は、後処理における画
像切出しの効果による誤差を低減するためサイドローゾ
が小さい事、及び有限関数であることが必須要件である
。今、切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）を極座標で示す
と、 ｗ（ｉ 、 ｊ ）＝Ｇ（ｒ） ・・・・・・・・
・（２）となる。極座標の原点を各区画での中心位置に
設定すると、ｒは、 となる。
像切出しの効果による誤差を低減するためサイドローゾ
が小さい事、及び有限関数であることが必須要件である
。今、切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）を極座標で示す
と、 ｗ（ｉ 、 ｊ ）＝Ｇ（ｒ） ・・・・・・・・
・（２）となる。極座標の原点を各区画での中心位置に
設定すると、ｒは、 となる。
更に、Ｇ （ｒ ）としては、ブラックマンの関数（最
大サイドローブな一４０ｄＢである）で与えると、とな
る。三角関数で与えた場合には、 Ｇ（ｒ）” ”” ｍｉｎ（ｍ、ｎ））・・・・・・・
・・（５）となる。但し、この場合の最大サイドローブ
は一２８ｄＢである。
大サイドローブな一４０ｄＢである）で与えると、とな
る。三角関数で与えた場合には、 Ｇ（ｒ）” ”” ｍｉｎ（ｍ、ｎ））・・・・・・・
・・（５）となる。但し、この場合の最大サイドローブ
は一２８ｄＢである。
以上の切出し処理部ＩＯでの（１）式の演算は以下とな
る。切出し区画の各座標（ｉ、ｊ）対応に、切出しウィ
ンド関数をメモリ４とは異なるメモリに格納しておく。
る。切出し区画の各座標（ｉ、ｊ）対応に、切出しウィ
ンド関数をメモリ４とは異なるメモリに格納しておく。
このメモリのウィンド関数とメモリ４の区画対応のデー
タとを各座標単位に積算する。この積算結果が（１）式
の演算結果となる。積算結果はバッファメモリに一時格
納し、次の処理にそなえる。
タとを各座標単位に積算する。この積算結果が（１）式
の演算結果となる。積算結果はバッファメモリに一時格
納し、次の処理にそなえる。
切出し処理部１１は、処理対象がメモリ５の画像という
点だけを異にし、他は全く同じ処理となる。
点だけを異にし、他は全く同じ処理となる。
切出しウィンド関数Ｗ（１、ｊ ）も同じ関数値を設定
してよい。
してよい。
＠ＯＦＦ’Ｔ演算部１２ 、１３は、それぞれ切出し処
理部１０ 、１１の出力を取込み、ＦＦＴ演算を行う。
理部１０ 、１１の出力を取込み、ＦＦＴ演算を行う。
これによって周波数領域への変換がなされる。
○の空間フィルタ１４ 、１５は、切出しウィンド関数
の影蕃の除去及び位置合せ要素（注目空間周波数成分）
の強調及びノイズ除去を行う。これによって、次の処理
の部分相関の感度をよくする。 ′第４図に空間フィ
ルタ１４ 、１５の特性図、第５図に空間フィルタ１４
、１５を中心とする詳細実施例図を示す。第４図（イ
）は、周波数ωを横軸に、縦軸に周波数スペクトルＦ（
ω）をとってなる特性図を示す。横軸上のナイキストと
は、表現しうる最大周波数を意味する。この実施例では
、切出した画素空間が表現しうる最大周波数を云う。第
４図（ロ）に切出し画像とナイキストの周波数との関係
を示す。
の影蕃の除去及び位置合せ要素（注目空間周波数成分）
の強調及びノイズ除去を行う。これによって、次の処理
の部分相関の感度をよくする。 ′第４図に空間フィ
ルタ１４ 、１５の特性図、第５図に空間フィルタ１４
、１５を中心とする詳細実施例図を示す。第４図（イ
）は、周波数ωを横軸に、縦軸に周波数スペクトルＦ（
ω）をとってなる特性図を示す。横軸上のナイキストと
は、表現しうる最大周波数を意味する。この実施例では
、切出した画素空間が表現しうる最大周波数を云う。第
４図（ロ）に切出し画像とナイキストの周波数との関係
を示す。
ｒの最大となる場合（＋ｒｆｎａ）Ｃ）の右側の最大周
波数が正のナイキストの周波数を意味する。
波数が正のナイキストの周波数を意味する。
第４図（イ）の特性Ｆ１ で、領域Ｅ１ は切出しウ
ィンドの効果を低減する領域、領域Ｅ２はノイズ除去の
領域を示す。特性Ｅ３ は、注目空間周波数成分を強調
する部分である。但し、０．１〜０．２ＬＰ／ であ
る。ここでＬＰとはライン・ペアを意味する。
ィンドの効果を低減する領域、領域Ｅ２はノイズ除去の
領域を示す。特性Ｅ３ は、注目空間周波数成分を強調
する部分である。但し、０．１〜０．２ＬＰ／ であ
る。ここでＬＰとはライン・ペアを意味する。
更に、第４図（イ）では、切出しウィンドの周波数の低
減をはかつている。０から領域Ｅ、に至る太線のスペク
トルはそのことを意味する。
減をはかつている。０から領域Ｅ、に至る太線のスペク
トルはそのことを意味する。
以上の空間周波数特性を第５図のメモリ２０に格納させ
ておく。第５図で、空間フィルタ１４ 、１５は、掛算
器２１，２２、アドレス発生器２３ 、２３Ａ 、メモ
リ２４．２５、メモリ加よシ成る。メモリ加及びアドレ
ス発生器ｎは空間フィルタ１４ 、１５に互いに共通で
ある。掛算器２１は、ＦＦＴ演算部１２の出力とメモリ
加の出力との複素数掛算を行う。掛算器ｎは、ＦＦＴ演
算部１３の出力とメモリ加の出力との掛算を行う。この
２つの掛算は、ＦＦＴ演算結果である周波スペクトルに
対して複素フーリエ空間上で第４図（イ）に示す如き空
間周波数特性を掛算することであシ、これによりこの特
性の反映した周波数スペクトルを得る。第４図（イ）の
特性の反映した周波数スペクトルとは、切出しウィンド
周波数を低減したものであること、すなわち切出しウィ
ンドの悪影響を除去したものであること、ノイズ除去を
行ったものであること、の諸特徴を持つ。
ておく。第５図で、空間フィルタ１４ 、１５は、掛算
器２１，２２、アドレス発生器２３ 、２３Ａ 、メモ
リ２４．２５、メモリ加よシ成る。メモリ加及びアドレ
ス発生器ｎは空間フィルタ１４ 、１５に互いに共通で
ある。掛算器２１は、ＦＦＴ演算部１２の出力とメモリ
加の出力との複素数掛算を行う。掛算器ｎは、ＦＦＴ演
算部１３の出力とメモリ加の出力との掛算を行う。この
２つの掛算は、ＦＦＴ演算結果である周波スペクトルに
対して複素フーリエ空間上で第４図（イ）に示す如き空
間周波数特性を掛算することであシ、これによりこの特
性の反映した周波数スペクトルを得る。第４図（イ）の
特性の反映した周波数スペクトルとは、切出しウィンド
周波数を低減したものであること、すなわち切出しウィ
ンドの悪影響を除去したものであること、ノイズ除去を
行ったものであること、の諸特徴を持つ。
メモリム、２５は、アドレス発生器２３ 、２３Ａの指
示のもとに掛算器２１．２２の掛算結果を格納する。
示のもとに掛算器２１．２２の掛算結果を格納する。
この格納は、分割区画の座標単位に行う。一方、次段の
相互相関時には、アドレス発生器ｎ及び２３Ａは、メモ
リム及び５に対して分割区画のラスクスキャン的なアド
レス指定を行う。
相互相関時には、アドレス発生器ｎ及び２３Ａは、メモ
リム及び５に対して分割区画のラスクスキャン的なアド
レス指定を行う。
相互相関演算部１６は、演算器が、メモ＋７２７よシ成
る。演算器加は、メモリ必内の格納データとメモリδ内
の格納データの一方を複素共役演算し、他方との掛算を
する。ここで複素共役演算とは、複素数をａ＋ｂｉとす
るとき、ａ−ｂｌとする演算を云う。但し、１は虚数を
示す。メモリ２４内の格納データは格納順序に従って読
出したデータであシ、メモリ５内の格納データも格納順
位に従って読出したデータである。両者を読出し順位に
従って複素共役演算及び掛算する。この演算結果は、メ
モＩ７２７に格納する。部分相互相関は、周波数領域で
行っている故に、メモリｎに格納したデータを逆フーリ
エ変換部１７によシ、元の２次元座標軸上の画像Ａ、Ｂ
間の部分相互相関に変換する。
る。演算器加は、メモリ必内の格納データとメモリδ内
の格納データの一方を複素共役演算し、他方との掛算を
する。ここで複素共役演算とは、複素数をａ＋ｂｉとす
るとき、ａ−ｂｌとする演算を云う。但し、１は虚数を
示す。メモリ２４内の格納データは格納順序に従って読
出したデータであシ、メモリ５内の格納データも格納順
位に従って読出したデータである。両者を読出し順位に
従って複素共役演算及び掛算する。この演算結果は、メ
モＩ７２７に格納する。部分相互相関は、周波数領域で
行っている故に、メモリｎに格納したデータを逆フーリ
エ変換部１７によシ、元の２次元座標軸上の画像Ａ、Ｂ
間の部分相互相関に変換する。
ずれ量算出部１８は、逆フーリエ変換部１７の出力を受
けてずれ量の算出を行う。第６図にずれ量演出部１８及
び歪み補正部７を中心とする実施例を示すＯ 第６図で、ずれ量算出部１８はピーク検出部（９）、メ
モリ３１、補間演算部３２、メモＩＪ ３３よシ、成る
。ピーク検出部（資）は、相互相関の各区分内、・での
ピーク検出を行う。これによって、歪（ずれ）ベクトル
を得る。この歪ベクトルは、各区分毎に１個宛得る。
けてずれ量の算出を行う。第６図にずれ量演出部１８及
び歪み補正部７を中心とする実施例を示すＯ 第６図で、ずれ量算出部１８はピーク検出部（９）、メ
モリ３１、補間演算部３２、メモＩＪ ３３よシ、成る
。ピーク検出部（資）は、相互相関の各区分内、・での
ピーク検出を行う。これによって、歪（ずれ）ベクトル
を得る。この歪ベクトルは、各区分毎に１個宛得る。
補間演算部３２は、区分単位に得られる歪ベクトルを一
画面相当の画像の各画素単位に補間する。
画面相当の画像の各画素単位に補間する。
メモＩ７３３は、各画素単位に補間された歪ベクトル。
即ち歪座標を格納する。
第７図に区分単位の歪ベクトルの説明図、第８図は歪座
標の説明図を示す。第７図でメモＩＪ ２４は、画像Ａ
に対する空間フィルタ出力を格納する。メモリ５は画像
Ｂに対する空間フィルタ出力を格納する。画像Ａの分割
区画を５×５とすると、ＡＩｌ〜ＡＳｌｉは各分割対応
の空間フィルタ出力を示す。
標の説明図を示す。第７図でメモＩＪ ２４は、画像Ａ
に対する空間フィルタ出力を格納する。メモリ５は画像
Ｂに対する空間フィルタ出力を格納する。画像Ａの分割
区画を５×５とすると、ＡＩｌ〜ＡＳｌｉは各分割対応
の空間フィルタ出力を示す。
画像Ｂの分割区画も５×５とすることにより、Ｂ１１−
１３ｓｓは各分割対応の空間フィルタ出力を示す。
１３ｓｓは各分割対応の空間フィルタ出力を示す。
処理部４０は、相互相関演算部加からピーク検出部間に
至る処理系を総称したものである。メモリ３１の区分は
、画像の分割区画相当をなす。従って、５×５の区分を
なす。区分相互の相関は、空間フィルタ出力ＡＩｌ〜Ａ
ｌ１５とＢｌｌ〜１３ｓｓとの相互相関である。Ａｌｌ
とＢｌｌとの相互相関ｅ ＡｌｍとＢ１２ との相互
相関、・・・、Ａｓ２とＢ５１Ｓとの相互相関をとれば
よい。
至る処理系を総称したものである。メモリ３１の区分は
、画像の分割区画相当をなす。従って、５×５の区分を
なす。区分相互の相関は、空間フィルタ出力ＡＩｌ〜Ａ
ｌ１５とＢｌｌ〜１３ｓｓとの相互相関である。Ａｌｌ
とＢｌｌとの相互相関ｅ ＡｌｍとＢ１２ との相互
相関、・・・、Ａｓ２とＢ５１Ｓとの相互相関をとれば
よい。
この区分相互の複素共役および積演算結果は、逆フーリ
エ変換を受け、それぞれ相互相関されピ一り検出がなさ
れる。このピーク検出結果は、歪ベクトルとなる。第７
図の歪ベクトルは％ ｃｔｔ〜ＣＳＳの５×５個の歪ベ
クトルよ構成る。この区分は画像Ａ、Ｂの区分に対応す
る。歪ベクトルＣ１ｌとは、区分の中心を原点とし、原
点からどの方向にどれだけの量の歪みがその区分にある
かを示す量である。他のＣＩ２〜ＣＳＳも同じ扱いをす
る０第８図は、メモリ３１とメモリおとの関係を示す。
エ変換を受け、それぞれ相互相関されピ一り検出がなさ
れる。このピーク検出結果は、歪ベクトルとなる。第７
図の歪ベクトルは％ ｃｔｔ〜ＣＳＳの５×５個の歪ベ
クトルよ構成る。この区分は画像Ａ、Ｂの区分に対応す
る。歪ベクトルＣ１ｌとは、区分の中心を原点とし、原
点からどの方向にどれだけの量の歪みがその区分にある
かを示す量である。他のＣＩ２〜ＣＳＳも同じ扱いをす
る０第８図は、メモリ３１とメモリおとの関係を示す。
メモリ３１は区分単位の歪ベクトルＣを格納する。
メモリおは、この歪ベクトルを使用して区分から画素単
位に補間を加えて得られた正座標上での歪ベクトルＮを
示す。第８図の歪ベクトルＮは代表的な線図のみを示す
が実際は補間演算器３２によ多画素単位に線図が構成さ
れ、よシ密な座標軸で構成される。
位に補間を加えて得られた正座標上での歪ベクトルＮを
示す。第８図の歪ベクトルＮは代表的な線図のみを示す
が実際は補間演算器３２によ多画素単位に線図が構成さ
れ、よシ密な座標軸で構成される。
第６図の説明に戻る。ずれ量算出部７は、補間演算部Ｍ
１メモリ３５よυ成る。補開演算部屑は、メモリ３３の
画素学位の歪ベクトルでメモリ５の画像Ｂを正補間する
。この正補間は、画像Ｂの歪みを池の画像Ａに歪みに合
せる補正である。これによシ、画像Ａと画像Ｂとの歪み
は、一致する。メモ＋７３５には、補間後の画像Ｂのデ
ータが格納される。
１メモリ３５よυ成る。補開演算部屑は、メモリ３３の
画素学位の歪ベクトルでメモリ５の画像Ｂを正補間する
。この正補間は、画像Ｂの歪みを池の画像Ａに歪みに合
せる補正である。これによシ、画像Ａと画像Ｂとの歪み
は、一致する。メモ＋７３５には、補間後の画像Ｂのデ
ータが格納される。
差分演算部８は、メモリあとメモリ４との画像相互の差
分をとる。この差分結果は、画像ＡとＢとの歪みが相互
になくなったものとなる。これによシ、差分結果は、歪
みのない動態機能像となる。
分をとる。この差分結果は、画像ＡとＢとの歪みが相互
になくなったものとなる。これによシ、差分結果は、歪
みのない動態機能像となる。
以上の実施例は、ディジタルラジオグラフィの分野、特
に画像の差分をとって動態機能像を得る事例に好適であ
る。しかし、医学の分野以外にも本発明は適用できる。
に画像の差分をとって動態機能像を得る事例に好適であ
る。しかし、医学の分野以外にも本発明は適用できる。
第１図は本発明の全体実施例図、第２図は歪算出部の実
施例図、第３図は切出しによるウィンド関数との関係を
示す図、第４図（イ）、（ロ）は空間フィルタリングを
説明する図、第５図は空間フィルタリングの実施例図、
第６図は歪算出及び歪補正演算部を中心と実施例図、第
７図は空間フィルタのデータと区分内歪ベクトルを説明
する図、第８図は区分内歪ベクトルと画素単位に補間を
受けた歪座標とを説明する図である。 １・・・検出系、３・・・ＡＤ変換器、４，５・・・メ
モリ、６・・・歪算出部、７・・・歪み補正部、８・・
・差分演算部、１０ 、１１・・・切出し処理部、１２
、１３・・・Ｆ’ＦＴ演算部、１４゜１５・・・空間
フィルタ、１６・・・相互相関演算部、（資）・・・ピ
ーク検出部、３１．３３・・・メモリ、３２ 、３４・
・・補間演算部、あ・・・メモリ。 特許出願人 株式会社 日立メデイコ 代理人 弁理士 秋 本 正 実手続補
正書（自発） 昭和ｓｔｒ年Ｉ年月０月１ １日庁長 官 若杉和夫 殿 １、事件の表示 昭和 ５７ 年特願 第１ｚｉｒｏλ号２、発明の名
称 画像間演算時の画像歪み自動補正装置３、補正を
する者 事件との関係 特許出願人住所（
居所）東京都千代田区内神田−丁目／ ｇｔＵ号氏名（
名称） 株式会社 日立メディコ４、代理人 ５、補正命令の日附 昭和 年 月 ゛
日（補正） 明 細 書 発明の名称 画像間演算時の画像歪み自動補正装置 特許請求の範囲 １、画像間演算時の２つの画像の対応する各部分毎の相
互相関を用いてその部分のずれ量を算出する手段と、こ
の結果をもとにして一方の画像の歪みを他方の画像の歪
みに合わせて歪みを一致させる歪補正手段とより成る画
像間演算時の画像歪み自動補正装置。 ２゜ の複 する 二−ｍ− モリ 定区分と同じ大きさの特定区分の大きさに従って切出し
、該切出し区分毎にフーリエ変換を行い、を行い、該区
分単位の逆フーリエ変換出力の中かピーク値より該ピー
ク値発生の座標を区分毎の歪ベクトルとして得、該歪ベ
クトルをもとに第２０の画像の修正画像を得、該修正画
像を上記第１のメモリの画像との間の画像間演算用に供
する手段歪み自動補正装置。 発明の詳細な説明 本発明に、画像間演算時の画像歪み自動補正装置に関す
る。 医学の分野では、被検査体の動態機能像を求め、この動
態機能像を診断に供する。動態機能像は、動態対象とな
る被検査体の同一部位を、異なる２つの時間でそれぞれ
測定し、２つの時間での画像相互間の関係を求める。画
像相互間の関係は、たとえば、対象となる画像相互間の
差分を求め、差分結果を動態機能像として位置付ける処
理を云う。 然るに、動きのある臓器では、目的とする機能情報の動
きの情報が重畳し、本来の動態機能像の信頼性全損ねる
原因となる。 本発明の目的は、不必要な動きによる画像への悪影響を
除去してなる画像間演算時の画像歪み自動補正装置を提
供するものである。 本発明の要旨は、２つの画像の対応する各部分間の相互
相関を用いて、その部分のずれ量を算出し・このずれ量
をもとに得られる一方の画像の歪みを他方に合せた点に
ある。 第１図は、本発明の実施例図である。検出系１け、例え
ばイメージインテンシファイア及びＴＶモニタとをもっ
て構成した。Ｘ線の検出にはイメージインテンシファイ
アの他にキセノン検出器や通常使用されているＸ線フィ
ルム及びフィルム読取器によっても可能である。前処理
系１０３は、ＴＶモニタ等からのビデオ信号の増巾、該
増巾後のビデオ信号のＤＣレベルクランプの実行、及び
必要な周波数のみを取出すフィルタレ−ジョンを行う。 ＡＤ変換器３は前処理系２のフィルタレ−ジョン出力を
取込みＡＤ変換する。 メモリ４は、ＡＤ変換器３のディジタル出力を取込み第
１の撮像画像を格納する。メモリ５は、ＡＤ変換器３の
ディジタル出力全取込み、第２の撮像画像を格納する。 第１の撮像画像と第２の撮像画像とは、デイジタルサブ
トラクションアンギオグラフイ（ディジタルフルオログ
ラフィ）用の画像全なす＠ デイジタルサブトラクションアンギオグラフイとは以下
となる。測定部位の測定を行って第１の測定画像を得、
更にＸ線に対して吸収を増大せしめる薬剤（例えばヨウ
素系僧形剤であるウログラフイン）を血管内に注入し、
この薬剤が測定画像に僧形効果を及ぼした後、即ち、該
第１の測定画像を得た時間と異なる時間で上記測定部位
と同一測定部位の測定を行って第′２の測定画像を得る
。 次に、第１の測定画像と第２の測定画像との差分をとる
。 この差分け、測定部位の血流に関する注目臓器の機能を
与える像となる。かかる血液像を算出して被検体測定部
位の診断を行う技術がデイジタルサブトラクションアン
ギオグラフイと呼ばれる。 第１．第２の測定画像は、メモリに格納されるのが一般
的であり、前記メモリ１０５が第１の測定画像を格納し
、前記メモＩＪ １０７が第２の測定画像を格納するこ
ととなる。更に、デイジタルサブトラクションアンギオ
グラフイでに、メモリ１０５に格納されるＷ、１の画像
即ち僧形剤を投与する前の画像はマスク画像と呼ばれ、
メモリ１０７に格納される第２の画像即ち僧形剤を投入
した後の画像はライブ画像と呼ばれる。画像処理部１０
８は、メモリ４の第１測定画像とメモリ５の第２測定画
像を取込み、両者の差演算を行う。この差演算結果は、
測定部位での変化量を示す。この差演算は、デイジタル
サブトラクンョンアンギオグラフイでの基本的な演算で
あり、公知である。然るに、本発明では、画像処理部１
０８は、公知の差分機能の他に、歪算出機能、歪による
補正機能を持つ。この歪算出は歪算出部６で行い、歪補
正は歪補正部７で行う。更に差分機能は差分演算部４で
行う。 画像処理は、実空間上で行うこともできるが、フーリエ
空間上で行ってもよい。本実施例では、歪算出機能はフ
ーリエ空間上で行うものとする。 差分機能及び歪による補正機能は実空間上で行うものと
する。 歪みについて述べる。測定部位が動きのある臓器では、
目的とする機能情報（差分情報）に動きの情報が重畳し
、本来の動態機能保全正確に得ることができない。動き
の情報のみを削除できれば、本来の動態機能像のみを得
ることができる。そこで、動きの情報のみを削除するべ
く歪みの考え方を導入した。この歪みとは、差分対象と
なる２つの測定画像相互の動きの情報を示すファクタを
云う。この歪みを第１．第２の測定画像をもとに計算し
、次いで計算結果をなす歪み量に基づき第２の測定画像
の修正を行い、動きの情報を削除する。 次に、第１の測定画像と修正後の第２の測定画像との差
分をとる。かくして得た差分情報は、求めるべき本来の
機能像となる。 メモリ１０９は画像処理部１０８の機能像を格納する。 ＣＲＴ １１０はメモリ１０９の機能像を表示する。
。 この表示画像は、本来の機能像をなし、診断情報となる
。 画像処理部１０８は、歪み算出部２、歪み補正演算部３
、差分演算部４より成る。歪み演算部２はメモリ４，５
に格納してなる第１測定画像、第２測定画像を取込み、
画像歪みの算出を行う。画像歪みの算出は、第１．第２
測定画像を小さい区分で切出し、対応する区分相互で相
互相関演算を行い、区分単位に歪を示す歪ベクトルを算
出することを云う。 歪み補正演算部３は、歪算出部２で算出した歪みベクト
ルをもとに第２の測定画像の歪み補正を行う。 差分演算部４は、メモリ１０５の第１の測定画像と歪み
補正後の第２の測定画像との差分をとる。 この差分出力は、歪みのない動態機能像となる。 歪み算出部２の実施例を第２図に示す。歪み算出部２は
、 （１）サンプルウィンドによる分割切出し処理部１０゜
１１、 ｎｉｌ 分割切出し処理部の切出し出力をフーリエ変
換するＦＦＴ演算部１２ 、１３、 （ｉｉｉ） Ｆ Ｆ Ｔ演算部の出力に複素フーリエ
空間上でのフィルタレ−ジョン処理を行うフィルタレ−
ジョン部（空間フィルタ） １４ 、１５、（１ｖ）
メモリ４及び５の画像毎に得た空間フィルタレ−ジョ
ン出力相互で相互相関を行うフーリエ空間上での相互相
関演算部即ち、複素共役演算部１６、 （ｖ）相互相関演算部出力を逆フーリエ変換する逆フー
リエ変換部１７、 （ｖｉｌ 逆フーリエ変換部出力からずれ量を算出す
るずれ量算出部１８、 より成る。 （１）のサンプルウィンドによる分割切出し処理部１０
゜１１での処理を第３図に示す。処理部１０ 、１１で
の処理内容は同一であり、処理対象がメモリ４の画像か
メモリ５の画像かが違うのみである。そこで処理部１０
での処理の内容を以下に示す。 第３図で、原画像とはメモリ４に格納したデータを云う
。原画像は二次元座標で表示でき、Ｒ（Ｘ。 ｙ）とする。原画像Ｒ（ｘ、ｙ）を、縦サイズｍ。 横サイズｎのｍＸｎなるサイズ（ｍ画素ｘｎ画像との意
）を１区画りとして、切出す。この区画の切出しは、左
上から右上へ、左上から左下への順序で行う。この切出
し順序はラスクスキャンに従う。従って、切出しによっ
て、１つの原画像から複数の区画Ｄｉ切出すことになる
。 各区画は、その区画中心領域と、境界近傍領域とを持つ
。境界近傍領域は、区画の境界近くであり、且つ境界に
よって区別した区画をそれぞれ独立して扱うので、デー
タとしての不連続性が強く、区間中心領域は、区画境界
から遠ざかっているためデータとしての連続性が強い。 従って、画像切出しによる中心領域外の不連続性による
悪影響を除去するために、中心領域は強調し、境界近傍
領域は圧縮する処理を必要とする。 そこで、切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）’＆設定し、
切出し区画りと積算する。切出しウィンド関数ｗ（ｔ、
ｊ）ｕ、中心強調、境界領域圧縮を行う関数であり、第
３図に示す如くなる。積算によって得る切出し画像Ｑｐ
ｑ （ｉ 、 ｊ ）は、Ｑｐ（！（ｉ、ｊ）：Ｗ（１
，ｊ）ＸＲ口＋ｍｐ、ｊ＋ｎｑ） −−・（１）とな
る。ここで、ｐは、横方向にみた切出し区画番号、ｑは
縦方向にみた切出し区画番号を示し、ｐとｑとの組合せ
で区画番号の特定化ヲハかる。 従って・ Ｒ（１＋ｍｐ、ｊ＋ｎｑ）の意味に、ｐとｑ
とで特定できる区画内での画像Ｒを示す。 切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）［、後処理における画
像切出しの効果による誤差（トランケーションエラー）
を低減するためサイドローブが小さい事、及び有限関数
であることが必須要件である。今、切出しウィンド関数
ｗ（ｔ、ｊ）ｋ極座標で示すと、 Ｗ（ｉ 、 ｊ ）＝Ｇ（ｒ） ・・・・・・（２）
となる。極座標の原点を各区画での中心位置に設定する
と、ｒは、 ”” （ｉ４）”＋（ｊ−４）２ ・・・・・・
（３）となる。 更に、Ｇ（ｒ）としては、ブラックマンの関数（最大サ
イドローブ１−４０ｄＢである）で与えると、となる。 三角関数で与えた場合には、 となる。但し、この場合の最大サイドローブは一２８ｄ
Ｂである。以上述べた切出しウィンド関数Ｗ１トランケ
ーションエラー、サイドローブ、有限関数、ブラックマ
ンの関数等のその定義と役割はいずれも公知である。公
知文献には、■「ディジタル信号処理」宮用他著、電子
通信学会、コロナ社昭和５３年発行、■Ｂｉａｃ）ａｎ
ａｎ、 Ｒ，Ｂ ａｎｄ Ｊ、Ｗ、 Ｔｕｋａｙｒ Ｔ
ｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ５
ｐｅｃｔｒａ Ｊ 、 ＮｅｗＹｏｒｋ 、 Ｄｏｖｓ
ｒ 、 １９５８ がある。 以上の切出し処理部１０での（１）式の演算は以下とな
る。切出し区画の各座標（１，ｊ）対応に・切出しウィ
ンド関数をメモリ４とは異なるメモリに４１しておく。 このメモリのウィンド関数とメモＩＪ ４の区画対応の
データとを各座標単位に積算する。この積算結果が（１
）式の演算結果となる。積算結果はバッファメモリに一
時格納し、次の処理にそなえる。 切出し処理部１１は、処理対象がメモリ５の画像という
点だけ異にし、他は全く同じ処理となる。 切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）も同じ関数値を設定し
てよい。 （１１）のＦＦＴ演算部１２ 、１３は、それぞれ切出
し処理部１０ 、１１の出力を取込み、ＦＦＴ （高速
フーリエ変換）演算を行う。これによって周波数領域へ
の変換がなされる。 （１ｉ）の空間フィルタ１４ 、１５は、切出しウィン
ド関数の影響の除去及び位置合せ要素（注目空間周波数
放分）の強調及びノイズ除去を行う。これによって、次
の処理の部分相関の感度をよくするり空間フィルタ１４
．１５Ｕ、実空間上ではなく、フーリエ空間上での空間
フィルタレ−ジョンを行う。 フーリエ空間上での空間フィルタレ−ジョンとは、周波
数領域でフィルタレ−ジョンを行うとの意である。 第４図に空間フィルタ１４ 、１５の特性図、第５図に
空間フィルタ１４ 、１５を中心とする詳細実施例図を
示す。 第４図（イ）は、周波数ωを横軸、縦軸に周波数スベク
トルＦ（ω）をとった。横軸の周波数ωの表示単位は、
Ｌ Ｐ／ｆｆｉとした。ここで、Ｉ、Ｐとは、ラインベ
アを意味する。図で、横軸上に表示しであるナイキスト
周波数ω、とは、表現しつる最大周波数を意味する。こ
の実施例では、切出した画素空間が表現しうる最大周波
数を云う。 第４図（ロ）は、周波数スペクトルＦ（ω）として、Ｆ
ｉｚＦ２ ＊ Ｆ２Ｏ３つのそれぞれ特徴のある特性を
開示した。更に、周波数ωの大きさを大きく３つに分け
、これ’ｋＥｘ ＋ Ｆ２ ＋ Ｅｓとした。領域Ｅ１
は切出しウィンドの効果を低減する領域、領域Ｅ２はノ
イズ除去の領域、領域Ｅ３は注目空間周波数成分を強調
する領域（例えば１．０〜０．２ Ｌ Ｐ／ 国の領域
）である。領域Ｅｌ内の一点鎖線の特性Ｇ（ω）は切出
しウィンド関数Ｗによる周波数スペクトルであり、この
周波数スペクトルを極力少なくするように、理想的には
零にすべく空間フィルタの特性全設定する。 特性Ｆ１は、最も一般的に採用される特性であり、領域
Ｅ１では切出しウィンドの影響を低減するべく設定させ
た。即ち、切出しウィンドの周波数スペクトルＧ（ω）
樟Ｏでない領域Ｅｏでは、特性Ｆ１の周波数スペクトル
をＯにさせた。特性Ｆ２ ＋ Ｆ３でも同様な特性を領
域Ｅ、で持たせた。 特性Ｆ１は、領域Ｅ３でピークを持ち、領域Ｅ２でにゆ
るやかにナイキスト周波数でＯとなるべく下降する特性
を持つ。従って、空間フィルタに特性Ｆｌを持たせた場
合、切出しによる悪影響の除去をはかることができ（領
域Ｅ１）、注目空間周波数の領域ではその周波数全強調
でき（領域Ｅｓ）、高い周波数のノイズに対してはその
レベルを小さくできノイズ低減をはかることができた（
領域Ｅ２）ＣＩ特性Ｆ２は、特性Ｆ！に比べてスペクト
ルピークが右方向に移動した特徴を持ち、特性Ｆ３は、
特性Ｆｌに比べてスペクトルピークが左方向に移動した
特徴を持つ。 特性Ｆ２は、領域Ｅ２で周波数スペクトルがＦ。 に比して大きい。従って、高い周波数でノイズ成分が少
ないとみられる波形に対する空間フィルタの特性として
採用される。 特性Ｆ３は特性Ｆ２と逆に高い周波数ノイズ成分が多く
存在する場合に好適な特性である。 特性Ｆｌ ＊ ｐ、 ｌ Ｆｇのうちのいずれを採用す
るかは、解析すべき波形の性質による。この特性の他に
も種々の特性がある。特性Ｆｌ ＋ Ｆ２ ＋ Ｆ３の
ピークを全て同一としたが異ってもよく、且つ領域Ｅｌ
ｅ Ｆ２ ＊ Ｆ３もそれぞれ任意に設定できる。以
上の空間フィルタの特性及び効果については公知である
。参考文献には、ｒＤｉｇｉｔａｌ Ｆｉｌｔｅｒｓ
Ｊ Ｒ，Ｗ。 Ｈａｍｍｉｎｇ、 Ｂｅ１ｌ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉ
ｅｓ ａｎｄ ＮａｖＩＬｌｐｏａｔｇｒａｄｕａ
ｔ ５ｃｈｏｏ１．１９７７、 Ｐｓｅｎｔｉｃｅ−
ＨａｌｌＩｎｃ、 がある。この文献には前述のウィ
ンド関数の記載もある。 第４図（ロ）は、第４図（イ）の所望の周波数特性を２
次元画像りに適用するに際しての適用の方法を示す図で
ある。即ち、第４図（ロ）の中央点Ｏを零周波数、右端
（十ｒ、ｎ１ｘ）をナイキスト周波数として、各２次元
座標上の点から点０までの距離を周波数ｒとして第４図
０）の特性を表限させた。ここで、点０とは、第４図（
イ）の周波数ωがω＝０となる零周波数の位鎗、即ち原
点Ｏと同一点を意味する。 以上の空間フィルタレ−ジョンは各切出し区分単位に行
う、空間フィルタレ−ジョンは、区分単位のフーリエ変
換像とフィルタ関数との積を行う演算である。この際、
積算すべきフィルタ関数は実数のみ（虚数部はゼロ）ま
たフーリエ変換像は共に複素数で表現されている故に、
その積演算はフーリエ変換後の画像の実数部となる。メ
モリ２４及び５にはこの積演算結果が複素数として格納
さ・れる。 第５図の構成と動作とを説明する。空間フィルタ１４
、１５は、掛算器２１ 、２２、アドレス発生器ｎ。 ２３Ａ１ メモリＵ％５、メモリ加より成る。メモリ加
加及びアドレス発生器２３は空間フィルタ１４ 、１５
に互いに共通である。掛算器２１は、ＦＦＴ演算部１２
の出力とメモリＩの出力との複素数掛算を行う。 掛算器２２ハ、ＦＦＴ演算部１３の出力とメモリ加の出
力との掛算を行う。この２つの掛算は、ＦＦＴ演算結果
である周波数スペクトルに対して複累フーリエ空間上で
第４図（イ）に示す如き空間周波数特性を掛算すること
であり、これによりこの特性の反映した周波数スペクト
ルを得る。第４図（イ）の特性の反映した周波数スペク
トルとは、切出しウィンド周波数を低減したものである
こと、すなわち切出しウィンドの悪影響を除去したもの
であること、ノイズ除去を行ったものであること、の諸
特徴を持つ。 メモリ冴、２５は、アドレス発生器２３ 、２３Ａの指
示のもとに掛算器２１ 、２２の掛算結果を格納する。 この格納は、分割区画の座標単位に行う。一方、次段の
相互相関時には、アドレス発生器お及び２３Ａは、メモ
リ冴及び５に対して分割区画のラスクスキャン的なアド
レス指定を行う。このメモリＵ。 ５それぞれは実数成分と虚数成分とを格納する２つのメ
モリを持つ。 相互相関演算部１６は、演算器が、メモリｎより成る。 演算器部は、メモリ２４内の格納データとメモリδ内の
格納データの一方を複素共役演算し、他方との掛算をす
る。ここで複素共役演算とは、複素数をａ＋ｂｉとする
とき、ａ −ｂｉとする演算を云う。但し、ｉは虚数を
示す。 フーリエ空間上での相互相関とは、互いに相関をとるべ
き関数をプ□、７２とすると、９．×９．の演算を行う
ことを意味する。これは公知の事実でり、７． ｘ
′７．の演算をすることが掛算である。従って、フーリ
エ空間上で相互相関をとるとは、複素共役積演算を行う
ことを意味することになる。 ２つの関数の相互相関金とる理由に、２つの関数相互が
どれだけ類似しているかを定量的にみつけるためである
。 相互相関の演算結果に、メモリ２７に格納する。 この相互相関演算に、切出した区分単位に行う。 逆フーリエ変換部１７ハ、メモリかに格納した相互相関
結果である複素共役積演算結果の逆フーリエ変換を行う
。これによって実空間上での相互相関演算結果を得る。 例えば、切出し区分ｋｍＸｎとする。但し、ｍ、ｎは縦
、横の切出し巾であり、一般にはｍ、ｎは切出した画素
の数を意味する。 −例として、ｍ ＝ ８、ｎ＝８又は、ｍ＝１６、ｎ＝
１６、又はｍ ＝３２ 、 ｎ ＝３２の如き切出し巾
を持つ。 ｍ〜ｎであってもよい。ｍＸｎの区分の切出しでは、相
互相関に、その介座標単位に行われ、１区分でｍＸｎ個
の相互相関値を得る。 尚、相互相関は、フーリエ空間上ではなく、実空間上で
も行いうる。 次に、第２図に示すように逆フーリエ変換部１７の出力
は、ずれ量算出部１８に取り込まれる。このずれ量算出
部１８の構成を第６図に示す。ずれ量算出部１８は、ピ
ーク検出部（９）、メモリ３１、補間部３２、メモリお
より成る。 ピーク検出部Ｉは、各区分毎に得られるｍＸｎ個の相互
相関値の中からピーク値（最大値）を検出する。区切り
の区分数をＭ個とすると、１つの画像に対してＭ個のピ
ーク値を検出できる。１つの区分内でのピーク値とは、
その区分内での相互相関をとる関数が最も類似している
ことを示す。 このピークを与える二次元座標上での座標はずれの方向
を示すものと考えてよい。そこで、本発明ではこのピー
クを与える時の二次元座標上での座標を歪ベクトルと定
義し、各区分毎にこの歪ベクトルを求める。 メモリ３１はこのピーク検出部３０で検出した歪ベクト
ルを格納する。補間演算部３２は、区分毎の歪ベクトル
から全画素の各歪ベクトルを補間によって求める。この
全画素の各歪ベクトルとは、第１゜第２の測定画像間で
の画素毎の歪ベクトルである。 メモリ３３ハ、この全画素について求めた歪ベクトルを
格納する。 第７図に区分単位の歪ベクトルの説明図、第８図は正座
標の説明図を示す。第７図でメモリ２４ハ、画像Ａに対
する空間フィルタ出力を格納する。今画像Ａ、Ｂ共に５
Ｘ５の区分で切出したものとする。更に、１区分は５（
画素）×５（画素）で切出したものとする。メモリ２５
は画像Ｂに対する空間フィルタ出力を格納する。画像Ａ
の分割し７’Ｃ１つの区分の大きさ’ｉ５Ｘ ５とする
と、Ａｌｌ −Ａｓｓは１分割区分の空間フィルタ出力
を示す。画像Ｂの分割した１つの区分の大きさも５Ｘ５
とすることニヨリ、Ｂｌｌ〜Ｂ１１１＋は１分割区分の
窒間フィルタ出力を示す。 処理部４０ハ、相互相関演算部部からピーク検出部（９
）に至る処理系を総称したものである。メモリ３１は１
つの画像の大きさに対応し、５×５の区分で構成した。 区分相互の相関は、空間フィルタ出力、Ａｎ〜Ａ５５と
１３ｏ〜１３ｓｓとの相互相関である。 ＡｌｌとＢｌｌとの相互相関＋ Ａ１２とＢｉｇとの相
互相関。 ・・・、Ａ５５と１３ｓｓとの相互相関をとればよい。 この区分相互の複素共役および積演算結果は、逆フーリ
エ変換を受け、それぞれ相互相関値を得る。相互相関値
Ｆｉ１つの区分でその区分を構成する画素点毎に求まる
。従って、区分が５Ｘ５の画素の組合せであれば、１区
分について５×５個の相互相関値を得る。この５×５個
の相互相関値の中の最大値がその区分でのピーク値とな
る。 各区分毎のピーク値を提供する時の２次元画像での座標
は歪ベクトルとなり、メモリ３１に格納される。ＣＩｌ
〜Ｃｓ５ｔｊ、各区分での歪ベクトルである◎この歪ベ
クトルは、区分内の中心座標全原点として表わす。例え
ば、ＣＯは、第１の区分での歪ベクトルを示し、右斜め
方向の矢印はピーク値を得た座標点と中心の原点とを結
ぶベクトルを示す。 図から明らかなように、区分毎に歪ベクトルを得ること
ができ、且つそれぞれの区分毎にどの方向に画像の移動
があるかがわかることになる。 第８図は、メモリ３１とメモリ３３との関係を示す。 メモリ３１は区分単位の歪ベクトルＣを格納する。 メモリ３３ハ、この歪ベクトルを使用して区分から画素
単位に補間を加えて得られた歪座標Ｎを示す。 第８図の歪座標は代表的な線図のみを示すが実際は補間
演算器３２により画素単位に線図が構成され、より密な
座標軸で構成される。 第６図の説明に戻る。ずれ量算出部７は、補間演算部（
座標変換部）３４、メモリ５より成る。座標変換部３４
は、メモリ３３の画素単位の歪座標でメモリ５の画像Ｂ
を修正する。この座標変換は、画像Ｂの歪みを他の画像
Ａに歪みに合せる修正である。これにより、画像Ａと画
像Ｂとの歪みは、一致する。メモｙ３Ｂには、修正後の
画像Ｂのデータが格納される。 差分演算部８は、メモリあとメモリ４との画像相互の差
分をとる。この差分結果は、画像ＡとＢとの歪みが相互
にな（なったものとなる。これにより、差分結果は、歪
みのない動態機能像となる。 以上の実施例は、ディジタルラジオグラフィの分野、特
に画像の差分をとって動態機能像を得る事例に好適であ
る。しかし、医学の分野以外にも本発明は適用できる。 画像間演算には、２つの画像との間の差をとる演算、２
つの画像との間の積をとる演算、２つの画像の比率（除
算）を求める演算、更には、２つの画像の和をとる演算
等がある。本発明は差演算のみを示したが、以上の演算
種別すべてに適用できる。これらの違いは、第８図でみ
れば差分演算部４の代りに他の演算部を供することにな
る。更に、画像間演算は、ＭＥの分野の他に口がット制
御の分野、パターン認識の分野にも利用できる。 図面の簡単な説明 第１図は本発明の全体実施例図、第２図は歪算出部の実
施例図、第３図は切出し忙よるウィンド関数との関係を
示す図、第４図（イ）、（ロ）は空間フィルタリングを
説明する図、第５図は空間フィルタリングの実施例図、
第６図は歪算出及び歪補正演算部を中心と実施例図、第
７図は空間フィルタのデータと区分内歪ベクトルを説明
する図、第８図は区分内歪ベクトルと画素単位に補間を
受けた歪座標とを説明する図である。 １・・・検出系、３・・・ＡＤ変換器、４，５・・・メ
モリ、６・・・歪算出部、７・・・歪み補正部、８・・
・差分演算部、１０ 、１１・・・切出し処理部、１２
、１３・・・ＦＦＴ演算部、１４゜１５・・・空間フ
ィルタ、１６・・・相互相関演算部、頷・・・ピーク検
出部、３１ 、３３・・・メモリ、３２ 、３４・・・
補間演算部、あ・・・メモリ。 特許出願人 株式会社日立メデイコ 代理人弁理士 秋 本 正 実
施例図、第３図は切出しによるウィンド関数との関係を
示す図、第４図（イ）、（ロ）は空間フィルタリングを
説明する図、第５図は空間フィルタリングの実施例図、
第６図は歪算出及び歪補正演算部を中心と実施例図、第
７図は空間フィルタのデータと区分内歪ベクトルを説明
する図、第８図は区分内歪ベクトルと画素単位に補間を
受けた歪座標とを説明する図である。 １・・・検出系、３・・・ＡＤ変換器、４，５・・・メ
モリ、６・・・歪算出部、７・・・歪み補正部、８・・
・差分演算部、１０ 、１１・・・切出し処理部、１２
、１３・・・Ｆ’ＦＴ演算部、１４゜１５・・・空間
フィルタ、１６・・・相互相関演算部、（資）・・・ピ
ーク検出部、３１．３３・・・メモリ、３２ 、３４・
・・補間演算部、あ・・・メモリ。 特許出願人 株式会社 日立メデイコ 代理人 弁理士 秋 本 正 実手続補
正書（自発） 昭和ｓｔｒ年Ｉ年月０月１ １日庁長 官 若杉和夫 殿 １、事件の表示 昭和 ５７ 年特願 第１ｚｉｒｏλ号２、発明の名
称 画像間演算時の画像歪み自動補正装置３、補正を
する者 事件との関係 特許出願人住所（
居所）東京都千代田区内神田−丁目／ ｇｔＵ号氏名（
名称） 株式会社 日立メディコ４、代理人 ５、補正命令の日附 昭和 年 月 ゛
日（補正） 明 細 書 発明の名称 画像間演算時の画像歪み自動補正装置 特許請求の範囲 １、画像間演算時の２つの画像の対応する各部分毎の相
互相関を用いてその部分のずれ量を算出する手段と、こ
の結果をもとにして一方の画像の歪みを他方の画像の歪
みに合わせて歪みを一致させる歪補正手段とより成る画
像間演算時の画像歪み自動補正装置。 ２゜ の複 する 二−ｍ− モリ 定区分と同じ大きさの特定区分の大きさに従って切出し
、該切出し区分毎にフーリエ変換を行い、を行い、該区
分単位の逆フーリエ変換出力の中かピーク値より該ピー
ク値発生の座標を区分毎の歪ベクトルとして得、該歪ベ
クトルをもとに第２０の画像の修正画像を得、該修正画
像を上記第１のメモリの画像との間の画像間演算用に供
する手段歪み自動補正装置。 発明の詳細な説明 本発明に、画像間演算時の画像歪み自動補正装置に関す
る。 医学の分野では、被検査体の動態機能像を求め、この動
態機能像を診断に供する。動態機能像は、動態対象とな
る被検査体の同一部位を、異なる２つの時間でそれぞれ
測定し、２つの時間での画像相互間の関係を求める。画
像相互間の関係は、たとえば、対象となる画像相互間の
差分を求め、差分結果を動態機能像として位置付ける処
理を云う。 然るに、動きのある臓器では、目的とする機能情報の動
きの情報が重畳し、本来の動態機能像の信頼性全損ねる
原因となる。 本発明の目的は、不必要な動きによる画像への悪影響を
除去してなる画像間演算時の画像歪み自動補正装置を提
供するものである。 本発明の要旨は、２つの画像の対応する各部分間の相互
相関を用いて、その部分のずれ量を算出し・このずれ量
をもとに得られる一方の画像の歪みを他方に合せた点に
ある。 第１図は、本発明の実施例図である。検出系１け、例え
ばイメージインテンシファイア及びＴＶモニタとをもっ
て構成した。Ｘ線の検出にはイメージインテンシファイ
アの他にキセノン検出器や通常使用されているＸ線フィ
ルム及びフィルム読取器によっても可能である。前処理
系１０３は、ＴＶモニタ等からのビデオ信号の増巾、該
増巾後のビデオ信号のＤＣレベルクランプの実行、及び
必要な周波数のみを取出すフィルタレ−ジョンを行う。 ＡＤ変換器３は前処理系２のフィルタレ−ジョン出力を
取込みＡＤ変換する。 メモリ４は、ＡＤ変換器３のディジタル出力を取込み第
１の撮像画像を格納する。メモリ５は、ＡＤ変換器３の
ディジタル出力全取込み、第２の撮像画像を格納する。 第１の撮像画像と第２の撮像画像とは、デイジタルサブ
トラクションアンギオグラフイ（ディジタルフルオログ
ラフィ）用の画像全なす＠ デイジタルサブトラクションアンギオグラフイとは以下
となる。測定部位の測定を行って第１の測定画像を得、
更にＸ線に対して吸収を増大せしめる薬剤（例えばヨウ
素系僧形剤であるウログラフイン）を血管内に注入し、
この薬剤が測定画像に僧形効果を及ぼした後、即ち、該
第１の測定画像を得た時間と異なる時間で上記測定部位
と同一測定部位の測定を行って第′２の測定画像を得る
。 次に、第１の測定画像と第２の測定画像との差分をとる
。 この差分け、測定部位の血流に関する注目臓器の機能を
与える像となる。かかる血液像を算出して被検体測定部
位の診断を行う技術がデイジタルサブトラクションアン
ギオグラフイと呼ばれる。 第１．第２の測定画像は、メモリに格納されるのが一般
的であり、前記メモリ１０５が第１の測定画像を格納し
、前記メモＩＪ １０７が第２の測定画像を格納するこ
ととなる。更に、デイジタルサブトラクションアンギオ
グラフイでに、メモリ１０５に格納されるＷ、１の画像
即ち僧形剤を投与する前の画像はマスク画像と呼ばれ、
メモリ１０７に格納される第２の画像即ち僧形剤を投入
した後の画像はライブ画像と呼ばれる。画像処理部１０
８は、メモリ４の第１測定画像とメモリ５の第２測定画
像を取込み、両者の差演算を行う。この差演算結果は、
測定部位での変化量を示す。この差演算は、デイジタル
サブトラクンョンアンギオグラフイでの基本的な演算で
あり、公知である。然るに、本発明では、画像処理部１
０８は、公知の差分機能の他に、歪算出機能、歪による
補正機能を持つ。この歪算出は歪算出部６で行い、歪補
正は歪補正部７で行う。更に差分機能は差分演算部４で
行う。 画像処理は、実空間上で行うこともできるが、フーリエ
空間上で行ってもよい。本実施例では、歪算出機能はフ
ーリエ空間上で行うものとする。 差分機能及び歪による補正機能は実空間上で行うものと
する。 歪みについて述べる。測定部位が動きのある臓器では、
目的とする機能情報（差分情報）に動きの情報が重畳し
、本来の動態機能保全正確に得ることができない。動き
の情報のみを削除できれば、本来の動態機能像のみを得
ることができる。そこで、動きの情報のみを削除するべ
く歪みの考え方を導入した。この歪みとは、差分対象と
なる２つの測定画像相互の動きの情報を示すファクタを
云う。この歪みを第１．第２の測定画像をもとに計算し
、次いで計算結果をなす歪み量に基づき第２の測定画像
の修正を行い、動きの情報を削除する。 次に、第１の測定画像と修正後の第２の測定画像との差
分をとる。かくして得た差分情報は、求めるべき本来の
機能像となる。 メモリ１０９は画像処理部１０８の機能像を格納する。 ＣＲＴ １１０はメモリ１０９の機能像を表示する。
。 この表示画像は、本来の機能像をなし、診断情報となる
。 画像処理部１０８は、歪み算出部２、歪み補正演算部３
、差分演算部４より成る。歪み演算部２はメモリ４，５
に格納してなる第１測定画像、第２測定画像を取込み、
画像歪みの算出を行う。画像歪みの算出は、第１．第２
測定画像を小さい区分で切出し、対応する区分相互で相
互相関演算を行い、区分単位に歪を示す歪ベクトルを算
出することを云う。 歪み補正演算部３は、歪算出部２で算出した歪みベクト
ルをもとに第２の測定画像の歪み補正を行う。 差分演算部４は、メモリ１０５の第１の測定画像と歪み
補正後の第２の測定画像との差分をとる。 この差分出力は、歪みのない動態機能像となる。 歪み算出部２の実施例を第２図に示す。歪み算出部２は
、 （１）サンプルウィンドによる分割切出し処理部１０゜
１１、 ｎｉｌ 分割切出し処理部の切出し出力をフーリエ変
換するＦＦＴ演算部１２ 、１３、 （ｉｉｉ） Ｆ Ｆ Ｔ演算部の出力に複素フーリエ
空間上でのフィルタレ−ジョン処理を行うフィルタレ−
ジョン部（空間フィルタ） １４ 、１５、（１ｖ）
メモリ４及び５の画像毎に得た空間フィルタレ−ジョ
ン出力相互で相互相関を行うフーリエ空間上での相互相
関演算部即ち、複素共役演算部１６、 （ｖ）相互相関演算部出力を逆フーリエ変換する逆フー
リエ変換部１７、 （ｖｉｌ 逆フーリエ変換部出力からずれ量を算出す
るずれ量算出部１８、 より成る。 （１）のサンプルウィンドによる分割切出し処理部１０
゜１１での処理を第３図に示す。処理部１０ 、１１で
の処理内容は同一であり、処理対象がメモリ４の画像か
メモリ５の画像かが違うのみである。そこで処理部１０
での処理の内容を以下に示す。 第３図で、原画像とはメモリ４に格納したデータを云う
。原画像は二次元座標で表示でき、Ｒ（Ｘ。 ｙ）とする。原画像Ｒ（ｘ、ｙ）を、縦サイズｍ。 横サイズｎのｍＸｎなるサイズ（ｍ画素ｘｎ画像との意
）を１区画りとして、切出す。この区画の切出しは、左
上から右上へ、左上から左下への順序で行う。この切出
し順序はラスクスキャンに従う。従って、切出しによっ
て、１つの原画像から複数の区画Ｄｉ切出すことになる
。 各区画は、その区画中心領域と、境界近傍領域とを持つ
。境界近傍領域は、区画の境界近くであり、且つ境界に
よって区別した区画をそれぞれ独立して扱うので、デー
タとしての不連続性が強く、区間中心領域は、区画境界
から遠ざかっているためデータとしての連続性が強い。 従って、画像切出しによる中心領域外の不連続性による
悪影響を除去するために、中心領域は強調し、境界近傍
領域は圧縮する処理を必要とする。 そこで、切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）’＆設定し、
切出し区画りと積算する。切出しウィンド関数ｗ（ｔ、
ｊ）ｕ、中心強調、境界領域圧縮を行う関数であり、第
３図に示す如くなる。積算によって得る切出し画像Ｑｐ
ｑ （ｉ 、 ｊ ）は、Ｑｐ（！（ｉ、ｊ）：Ｗ（１
，ｊ）ＸＲ口＋ｍｐ、ｊ＋ｎｑ） −−・（１）とな
る。ここで、ｐは、横方向にみた切出し区画番号、ｑは
縦方向にみた切出し区画番号を示し、ｐとｑとの組合せ
で区画番号の特定化ヲハかる。 従って・ Ｒ（１＋ｍｐ、ｊ＋ｎｑ）の意味に、ｐとｑ
とで特定できる区画内での画像Ｒを示す。 切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）［、後処理における画
像切出しの効果による誤差（トランケーションエラー）
を低減するためサイドローブが小さい事、及び有限関数
であることが必須要件である。今、切出しウィンド関数
ｗ（ｔ、ｊ）ｋ極座標で示すと、 Ｗ（ｉ 、 ｊ ）＝Ｇ（ｒ） ・・・・・・（２）
となる。極座標の原点を各区画での中心位置に設定する
と、ｒは、 ”” （ｉ４）”＋（ｊ−４）２ ・・・・・・
（３）となる。 更に、Ｇ（ｒ）としては、ブラックマンの関数（最大サ
イドローブ１−４０ｄＢである）で与えると、となる。 三角関数で与えた場合には、 となる。但し、この場合の最大サイドローブは一２８ｄ
Ｂである。以上述べた切出しウィンド関数Ｗ１トランケ
ーションエラー、サイドローブ、有限関数、ブラックマ
ンの関数等のその定義と役割はいずれも公知である。公
知文献には、■「ディジタル信号処理」宮用他著、電子
通信学会、コロナ社昭和５３年発行、■Ｂｉａｃ）ａｎ
ａｎ、 Ｒ，Ｂ ａｎｄ Ｊ、Ｗ、 Ｔｕｋａｙｒ Ｔ
ｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ５
ｐｅｃｔｒａ Ｊ 、 ＮｅｗＹｏｒｋ 、 Ｄｏｖｓ
ｒ 、 １９５８ がある。 以上の切出し処理部１０での（１）式の演算は以下とな
る。切出し区画の各座標（１，ｊ）対応に・切出しウィ
ンド関数をメモリ４とは異なるメモリに４１しておく。 このメモリのウィンド関数とメモＩＪ ４の区画対応の
データとを各座標単位に積算する。この積算結果が（１
）式の演算結果となる。積算結果はバッファメモリに一
時格納し、次の処理にそなえる。 切出し処理部１１は、処理対象がメモリ５の画像という
点だけ異にし、他は全く同じ処理となる。 切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）も同じ関数値を設定し
てよい。 （１１）のＦＦＴ演算部１２ 、１３は、それぞれ切出
し処理部１０ 、１１の出力を取込み、ＦＦＴ （高速
フーリエ変換）演算を行う。これによって周波数領域へ
の変換がなされる。 （１ｉ）の空間フィルタ１４ 、１５は、切出しウィン
ド関数の影響の除去及び位置合せ要素（注目空間周波数
放分）の強調及びノイズ除去を行う。これによって、次
の処理の部分相関の感度をよくするり空間フィルタ１４
．１５Ｕ、実空間上ではなく、フーリエ空間上での空間
フィルタレ−ジョンを行う。 フーリエ空間上での空間フィルタレ−ジョンとは、周波
数領域でフィルタレ−ジョンを行うとの意である。 第４図に空間フィルタ１４ 、１５の特性図、第５図に
空間フィルタ１４ 、１５を中心とする詳細実施例図を
示す。 第４図（イ）は、周波数ωを横軸、縦軸に周波数スベク
トルＦ（ω）をとった。横軸の周波数ωの表示単位は、
Ｌ Ｐ／ｆｆｉとした。ここで、Ｉ、Ｐとは、ラインベ
アを意味する。図で、横軸上に表示しであるナイキスト
周波数ω、とは、表現しつる最大周波数を意味する。こ
の実施例では、切出した画素空間が表現しうる最大周波
数を云う。 第４図（ロ）は、周波数スペクトルＦ（ω）として、Ｆ
ｉｚＦ２ ＊ Ｆ２Ｏ３つのそれぞれ特徴のある特性を
開示した。更に、周波数ωの大きさを大きく３つに分け
、これ’ｋＥｘ ＋ Ｆ２ ＋ Ｅｓとした。領域Ｅ１
は切出しウィンドの効果を低減する領域、領域Ｅ２はノ
イズ除去の領域、領域Ｅ３は注目空間周波数成分を強調
する領域（例えば１．０〜０．２ Ｌ Ｐ／ 国の領域
）である。領域Ｅｌ内の一点鎖線の特性Ｇ（ω）は切出
しウィンド関数Ｗによる周波数スペクトルであり、この
周波数スペクトルを極力少なくするように、理想的には
零にすべく空間フィルタの特性全設定する。 特性Ｆ１は、最も一般的に採用される特性であり、領域
Ｅ１では切出しウィンドの影響を低減するべく設定させ
た。即ち、切出しウィンドの周波数スペクトルＧ（ω）
樟Ｏでない領域Ｅｏでは、特性Ｆ１の周波数スペクトル
をＯにさせた。特性Ｆ２ ＋ Ｆ３でも同様な特性を領
域Ｅ、で持たせた。 特性Ｆ１は、領域Ｅ３でピークを持ち、領域Ｅ２でにゆ
るやかにナイキスト周波数でＯとなるべく下降する特性
を持つ。従って、空間フィルタに特性Ｆｌを持たせた場
合、切出しによる悪影響の除去をはかることができ（領
域Ｅ１）、注目空間周波数の領域ではその周波数全強調
でき（領域Ｅｓ）、高い周波数のノイズに対してはその
レベルを小さくできノイズ低減をはかることができた（
領域Ｅ２）ＣＩ特性Ｆ２は、特性Ｆ！に比べてスペクト
ルピークが右方向に移動した特徴を持ち、特性Ｆ３は、
特性Ｆｌに比べてスペクトルピークが左方向に移動した
特徴を持つ。 特性Ｆ２は、領域Ｅ２で周波数スペクトルがＦ。 に比して大きい。従って、高い周波数でノイズ成分が少
ないとみられる波形に対する空間フィルタの特性として
採用される。 特性Ｆ３は特性Ｆ２と逆に高い周波数ノイズ成分が多く
存在する場合に好適な特性である。 特性Ｆｌ ＊ ｐ、 ｌ Ｆｇのうちのいずれを採用す
るかは、解析すべき波形の性質による。この特性の他に
も種々の特性がある。特性Ｆｌ ＋ Ｆ２ ＋ Ｆ３の
ピークを全て同一としたが異ってもよく、且つ領域Ｅｌ
ｅ Ｆ２ ＊ Ｆ３もそれぞれ任意に設定できる。以
上の空間フィルタの特性及び効果については公知である
。参考文献には、ｒＤｉｇｉｔａｌ Ｆｉｌｔｅｒｓ
Ｊ Ｒ，Ｗ。 Ｈａｍｍｉｎｇ、 Ｂｅ１ｌ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉ
ｅｓ ａｎｄ ＮａｖＩＬｌｐｏａｔｇｒａｄｕａ
ｔ ５ｃｈｏｏ１．１９７７、 Ｐｓｅｎｔｉｃｅ−
ＨａｌｌＩｎｃ、 がある。この文献には前述のウィ
ンド関数の記載もある。 第４図（ロ）は、第４図（イ）の所望の周波数特性を２
次元画像りに適用するに際しての適用の方法を示す図で
ある。即ち、第４図（ロ）の中央点Ｏを零周波数、右端
（十ｒ、ｎ１ｘ）をナイキスト周波数として、各２次元
座標上の点から点０までの距離を周波数ｒとして第４図
０）の特性を表限させた。ここで、点０とは、第４図（
イ）の周波数ωがω＝０となる零周波数の位鎗、即ち原
点Ｏと同一点を意味する。 以上の空間フィルタレ−ジョンは各切出し区分単位に行
う、空間フィルタレ−ジョンは、区分単位のフーリエ変
換像とフィルタ関数との積を行う演算である。この際、
積算すべきフィルタ関数は実数のみ（虚数部はゼロ）ま
たフーリエ変換像は共に複素数で表現されている故に、
その積演算はフーリエ変換後の画像の実数部となる。メ
モリ２４及び５にはこの積演算結果が複素数として格納
さ・れる。 第５図の構成と動作とを説明する。空間フィルタ１４
、１５は、掛算器２１ 、２２、アドレス発生器ｎ。 ２３Ａ１ メモリＵ％５、メモリ加より成る。メモリ加
加及びアドレス発生器２３は空間フィルタ１４ 、１５
に互いに共通である。掛算器２１は、ＦＦＴ演算部１２
の出力とメモリＩの出力との複素数掛算を行う。 掛算器２２ハ、ＦＦＴ演算部１３の出力とメモリ加の出
力との掛算を行う。この２つの掛算は、ＦＦＴ演算結果
である周波数スペクトルに対して複累フーリエ空間上で
第４図（イ）に示す如き空間周波数特性を掛算すること
であり、これによりこの特性の反映した周波数スペクト
ルを得る。第４図（イ）の特性の反映した周波数スペク
トルとは、切出しウィンド周波数を低減したものである
こと、すなわち切出しウィンドの悪影響を除去したもの
であること、ノイズ除去を行ったものであること、の諸
特徴を持つ。 メモリ冴、２５は、アドレス発生器２３ 、２３Ａの指
示のもとに掛算器２１ 、２２の掛算結果を格納する。 この格納は、分割区画の座標単位に行う。一方、次段の
相互相関時には、アドレス発生器お及び２３Ａは、メモ
リ冴及び５に対して分割区画のラスクスキャン的なアド
レス指定を行う。このメモリＵ。 ５それぞれは実数成分と虚数成分とを格納する２つのメ
モリを持つ。 相互相関演算部１６は、演算器が、メモリｎより成る。 演算器部は、メモリ２４内の格納データとメモリδ内の
格納データの一方を複素共役演算し、他方との掛算をす
る。ここで複素共役演算とは、複素数をａ＋ｂｉとする
とき、ａ −ｂｉとする演算を云う。但し、ｉは虚数を
示す。 フーリエ空間上での相互相関とは、互いに相関をとるべ
き関数をプ□、７２とすると、９．×９．の演算を行う
ことを意味する。これは公知の事実でり、７． ｘ
′７．の演算をすることが掛算である。従って、フーリ
エ空間上で相互相関をとるとは、複素共役積演算を行う
ことを意味することになる。 ２つの関数の相互相関金とる理由に、２つの関数相互が
どれだけ類似しているかを定量的にみつけるためである
。 相互相関の演算結果に、メモリ２７に格納する。 この相互相関演算に、切出した区分単位に行う。 逆フーリエ変換部１７ハ、メモリかに格納した相互相関
結果である複素共役積演算結果の逆フーリエ変換を行う
。これによって実空間上での相互相関演算結果を得る。 例えば、切出し区分ｋｍＸｎとする。但し、ｍ、ｎは縦
、横の切出し巾であり、一般にはｍ、ｎは切出した画素
の数を意味する。 −例として、ｍ ＝ ８、ｎ＝８又は、ｍ＝１６、ｎ＝
１６、又はｍ ＝３２ 、 ｎ ＝３２の如き切出し巾
を持つ。 ｍ〜ｎであってもよい。ｍＸｎの区分の切出しでは、相
互相関に、その介座標単位に行われ、１区分でｍＸｎ個
の相互相関値を得る。 尚、相互相関は、フーリエ空間上ではなく、実空間上で
も行いうる。 次に、第２図に示すように逆フーリエ変換部１７の出力
は、ずれ量算出部１８に取り込まれる。このずれ量算出
部１８の構成を第６図に示す。ずれ量算出部１８は、ピ
ーク検出部（９）、メモリ３１、補間部３２、メモリお
より成る。 ピーク検出部Ｉは、各区分毎に得られるｍＸｎ個の相互
相関値の中からピーク値（最大値）を検出する。区切り
の区分数をＭ個とすると、１つの画像に対してＭ個のピ
ーク値を検出できる。１つの区分内でのピーク値とは、
その区分内での相互相関をとる関数が最も類似している
ことを示す。 このピークを与える二次元座標上での座標はずれの方向
を示すものと考えてよい。そこで、本発明ではこのピー
クを与える時の二次元座標上での座標を歪ベクトルと定
義し、各区分毎にこの歪ベクトルを求める。 メモリ３１はこのピーク検出部３０で検出した歪ベクト
ルを格納する。補間演算部３２は、区分毎の歪ベクトル
から全画素の各歪ベクトルを補間によって求める。この
全画素の各歪ベクトルとは、第１゜第２の測定画像間で
の画素毎の歪ベクトルである。 メモリ３３ハ、この全画素について求めた歪ベクトルを
格納する。 第７図に区分単位の歪ベクトルの説明図、第８図は正座
標の説明図を示す。第７図でメモリ２４ハ、画像Ａに対
する空間フィルタ出力を格納する。今画像Ａ、Ｂ共に５
Ｘ５の区分で切出したものとする。更に、１区分は５（
画素）×５（画素）で切出したものとする。メモリ２５
は画像Ｂに対する空間フィルタ出力を格納する。画像Ａ
の分割し７’Ｃ１つの区分の大きさ’ｉ５Ｘ ５とする
と、Ａｌｌ −Ａｓｓは１分割区分の空間フィルタ出力
を示す。画像Ｂの分割した１つの区分の大きさも５Ｘ５
とすることニヨリ、Ｂｌｌ〜Ｂ１１１＋は１分割区分の
窒間フィルタ出力を示す。 処理部４０ハ、相互相関演算部部からピーク検出部（９
）に至る処理系を総称したものである。メモリ３１は１
つの画像の大きさに対応し、５×５の区分で構成した。 区分相互の相関は、空間フィルタ出力、Ａｎ〜Ａ５５と
１３ｏ〜１３ｓｓとの相互相関である。 ＡｌｌとＢｌｌとの相互相関＋ Ａ１２とＢｉｇとの相
互相関。 ・・・、Ａ５５と１３ｓｓとの相互相関をとればよい。 この区分相互の複素共役および積演算結果は、逆フーリ
エ変換を受け、それぞれ相互相関値を得る。相互相関値
Ｆｉ１つの区分でその区分を構成する画素点毎に求まる
。従って、区分が５Ｘ５の画素の組合せであれば、１区
分について５×５個の相互相関値を得る。この５×５個
の相互相関値の中の最大値がその区分でのピーク値とな
る。 各区分毎のピーク値を提供する時の２次元画像での座標
は歪ベクトルとなり、メモリ３１に格納される。ＣＩｌ
〜Ｃｓ５ｔｊ、各区分での歪ベクトルである◎この歪ベ
クトルは、区分内の中心座標全原点として表わす。例え
ば、ＣＯは、第１の区分での歪ベクトルを示し、右斜め
方向の矢印はピーク値を得た座標点と中心の原点とを結
ぶベクトルを示す。 図から明らかなように、区分毎に歪ベクトルを得ること
ができ、且つそれぞれの区分毎にどの方向に画像の移動
があるかがわかることになる。 第８図は、メモリ３１とメモリ３３との関係を示す。 メモリ３１は区分単位の歪ベクトルＣを格納する。 メモリ３３ハ、この歪ベクトルを使用して区分から画素
単位に補間を加えて得られた歪座標Ｎを示す。 第８図の歪座標は代表的な線図のみを示すが実際は補間
演算器３２により画素単位に線図が構成され、より密な
座標軸で構成される。 第６図の説明に戻る。ずれ量算出部７は、補間演算部（
座標変換部）３４、メモリ５より成る。座標変換部３４
は、メモリ３３の画素単位の歪座標でメモリ５の画像Ｂ
を修正する。この座標変換は、画像Ｂの歪みを他の画像
Ａに歪みに合せる修正である。これにより、画像Ａと画
像Ｂとの歪みは、一致する。メモｙ３Ｂには、修正後の
画像Ｂのデータが格納される。 差分演算部８は、メモリあとメモリ４との画像相互の差
分をとる。この差分結果は、画像ＡとＢとの歪みが相互
にな（なったものとなる。これにより、差分結果は、歪
みのない動態機能像となる。 以上の実施例は、ディジタルラジオグラフィの分野、特
に画像の差分をとって動態機能像を得る事例に好適であ
る。しかし、医学の分野以外にも本発明は適用できる。 画像間演算には、２つの画像との間の差をとる演算、２
つの画像との間の積をとる演算、２つの画像の比率（除
算）を求める演算、更には、２つの画像の和をとる演算
等がある。本発明は差演算のみを示したが、以上の演算
種別すべてに適用できる。これらの違いは、第８図でみ
れば差分演算部４の代りに他の演算部を供することにな
る。更に、画像間演算は、ＭＥの分野の他に口がット制
御の分野、パターン認識の分野にも利用できる。 図面の簡単な説明 第１図は本発明の全体実施例図、第２図は歪算出部の実
施例図、第３図は切出し忙よるウィンド関数との関係を
示す図、第４図（イ）、（ロ）は空間フィルタリングを
説明する図、第５図は空間フィルタリングの実施例図、
第６図は歪算出及び歪補正演算部を中心と実施例図、第
７図は空間フィルタのデータと区分内歪ベクトルを説明
する図、第８図は区分内歪ベクトルと画素単位に補間を
受けた歪座標とを説明する図である。 １・・・検出系、３・・・ＡＤ変換器、４，５・・・メ
モリ、６・・・歪算出部、７・・・歪み補正部、８・・
・差分演算部、１０ 、１１・・・切出し処理部、１２
、１３・・・ＦＦＴ演算部、１４゜１５・・・空間フ
ィルタ、１６・・・相互相関演算部、頷・・・ピーク検
出部、３１ 、３３・・・メモリ、３２ 、３４・・・
補間演算部、あ・・・メモリ。 特許出願人 株式会社日立メデイコ 代理人弁理士 秋 本 正 実
Claims (1)
- 画像間演算時の２つの画像の対応する各部分毎の相互相
関を用いてその部分のずれ量を算出する手段と、この結
果をもとにして一方の画像の歪みを他方の画像の歪みに
合せて歪みを一致させる歪補正手段とよシ成る画像間演
算時の画像歪み自動補正装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57151802A JPS5952359A (ja) | 1982-09-02 | 1982-09-02 | 画像間演算時の画像歪み自動補正装置 |
| US06/528,249 US4558462A (en) | 1982-09-02 | 1983-08-31 | Apparatus for correcting image distortions automatically by inter-image processing |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57151802A JPS5952359A (ja) | 1982-09-02 | 1982-09-02 | 画像間演算時の画像歪み自動補正装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5952359A true JPS5952359A (ja) | 1984-03-26 |
| JPH0233190B2 JPH0233190B2 (ja) | 1990-07-25 |
Family
ID=15526615
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57151802A Granted JPS5952359A (ja) | 1982-09-02 | 1982-09-02 | 画像間演算時の画像歪み自動補正装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4558462A (ja) |
| JP (1) | JPS5952359A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62186381A (ja) * | 1986-02-12 | 1987-08-14 | Hitachi Ltd | 画像位置合わせ方式 |
| JPS62264385A (ja) * | 1985-08-16 | 1987-11-17 | シユルンベルジエ テクノロジ− コ−ポレ−シヨン | 配向パターンの機械的処理方法 |
| JPS63278183A (ja) * | 1987-05-11 | 1988-11-15 | Hitachi Medical Corp | 画像演算時の画像歪み補正装置 |
| JPH01151441A (ja) * | 1987-12-08 | 1989-06-14 | Hitachi Medical Corp | 画像間演算時の画像歪補正装置 |
| DE3915349A1 (de) * | 1988-05-11 | 1989-11-23 | Hitachi Ltd | Kuehlvorrichtung |
| JP2005502369A (ja) * | 2001-09-12 | 2005-01-27 | バースタイン テクノロジーズ，インコーポレイティド | 分画細胞計数方法ならびにそれを実行するための関連する装置およびソフトウェア |
| WO2013099807A1 (ja) | 2011-12-27 | 2013-07-04 | スチールプランテック株式会社 | アーク炉 |
Families Citing this family (46)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59207791A (ja) * | 1983-05-10 | 1984-11-24 | Toshiba Corp | 画像修正装置 |
| US4618990A (en) * | 1984-11-15 | 1986-10-21 | General Electric Company | Edge enhancement filtering for digital fluorography images |
| US4941185A (en) * | 1985-03-18 | 1990-07-10 | Crosfield Electronics | Image processing |
| FR2586120B1 (fr) * | 1985-08-07 | 1987-12-04 | Armines | Procede et dispositif de transformation sequentielle d'image |
| US4852183A (en) * | 1986-05-23 | 1989-07-25 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Pattern recognition system |
| NL8603059A (nl) * | 1986-12-01 | 1988-07-01 | Philips Nv | Inrichting en werkwijze met bewegingsartefactreductie voor verschilbeeldbepaling. |
| JPH02104174A (ja) * | 1988-10-13 | 1990-04-17 | Toshiba Corp | Ｘ線診断装置 |
| JPH0372779A (ja) * | 1989-08-11 | 1991-03-27 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像データの圧縮伸長方法 |
| US5131055A (en) * | 1990-02-16 | 1992-07-14 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Auto and hetero-associative memory using a 2-D optical logic gate |
| JPH04207866A (ja) * | 1990-11-30 | 1992-07-29 | Toshiba Corp | 画像処理装置 |
| US5295200A (en) * | 1991-01-09 | 1994-03-15 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Method and apparatus for determining the alignment of an object |
| JP2983407B2 (ja) * | 1993-03-31 | 1999-11-29 | 三菱電機株式会社 | 画像追尾装置 |
| US5434595A (en) * | 1993-05-24 | 1995-07-18 | Hughes Aircraft Company | System and method for automatically correcting x-y image distortion in a display |
| US5703958A (en) * | 1993-08-27 | 1997-12-30 | Nec Corporation | Picture processing method for correcting distorted pictures and apparatus for executing this method |
| IL107835A (en) * | 1993-12-02 | 1996-07-23 | Genop Ltd | Method and system for testing the performance of a device for use with an electro-optical system |
| US20010041843A1 (en) * | 1999-02-02 | 2001-11-15 | Mark Modell | Spectral volume microprobe arrays |
| JPH0981725A (ja) * | 1995-09-08 | 1997-03-28 | Hamamatsu Photonics Kk | 人物照合装置 |
| US5903648A (en) * | 1996-02-06 | 1999-05-11 | The University Of Connecticut | Method and apparatus for encryption |
| US6031929A (en) * | 1996-07-18 | 2000-02-29 | University Of Pittsburgh | Image facsimile with real time image segmentation |
| US6847490B1 (en) | 1997-01-13 | 2005-01-25 | Medispectra, Inc. | Optical probe accessory device for use in vivo diagnostic procedures |
| US6519340B1 (en) | 1998-03-17 | 2003-02-11 | The University Of Connecticut | Method and apparatus for encryption using partial information |
| US6427082B1 (en) | 1998-12-23 | 2002-07-30 | Medispectra, Incorporated | Optical methods and systems for rapid screening of the cervix |
| US7015954B1 (en) | 1999-08-09 | 2006-03-21 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Automatic video system using multiple cameras |
| US6775400B1 (en) * | 1999-10-29 | 2004-08-10 | Acuson Corporation | Medical diagnostic ultrasonic imaging method and apparatus for suppressing electronic noise |
| US7260248B2 (en) | 1999-12-15 | 2007-08-21 | Medispectra, Inc. | Image processing using measures of similarity |
| US6902935B2 (en) | 1999-12-15 | 2005-06-07 | Medispectra, Inc. | Methods of monitoring effects of chemical agents on a sample |
| US7187810B2 (en) | 1999-12-15 | 2007-03-06 | Medispectra, Inc. | Methods and systems for correcting image misalignment |
| DE10001709A1 (de) * | 2000-01-18 | 2001-07-19 | Philips Corp Intellectual Pty | Verfahren und Anordnung zur Erstellung von Röntgenbildern |
| JP4188532B2 (ja) * | 2000-02-01 | 2008-11-26 | 富士フイルム株式会社 | 画像間演算方法および装置並びに画像表示方法および装置 |
| US6907080B1 (en) * | 2000-06-07 | 2005-06-14 | Intel Corporation | Adaptive early exit techniques in image correlation |
| US6700996B1 (en) * | 2000-06-07 | 2004-03-02 | Intel Corporation | Adaptive early exit techniques in image correlation |
| DE10056457C2 (de) * | 2000-11-14 | 2002-11-07 | Siemens Ag | Verfahren zum Betrieb eines Magnetresonanzgeräts mit funktioneller Bildgebung |
| US20020114077A1 (en) * | 2001-01-23 | 2002-08-22 | Bahram Javidi | Integral three-dimensional imaging with digital reconstruction |
| US20060256436A1 (en) * | 2002-01-23 | 2006-11-16 | The University Of Connecticut | Integral three-dimensional imaging with digital reconstruction |
| US7136518B2 (en) | 2003-04-18 | 2006-11-14 | Medispectra, Inc. | Methods and apparatus for displaying diagnostic data |
| US7309867B2 (en) | 2003-04-18 | 2007-12-18 | Medispectra, Inc. | Methods and apparatus for characterization of tissue samples |
| US7459696B2 (en) * | 2003-04-18 | 2008-12-02 | Schomacker Kevin T | Methods and apparatus for calibrating spectral data |
| US7469160B2 (en) | 2003-04-18 | 2008-12-23 | Banks Perry S | Methods and apparatus for evaluating image focus |
| US7282723B2 (en) | 2002-07-09 | 2007-10-16 | Medispectra, Inc. | Methods and apparatus for processing spectral data for use in tissue characterization |
| US6933154B2 (en) | 2002-07-09 | 2005-08-23 | Medispectra, Inc. | Optimal windows for obtaining optical data for characterization of tissue samples |
| US6768918B2 (en) | 2002-07-10 | 2004-07-27 | Medispectra, Inc. | Fluorescent fiberoptic probe for tissue health discrimination and method of use thereof |
| US7634139B2 (en) * | 2004-03-16 | 2009-12-15 | Sony Corporation | System and method for efficiently performing a pattern matching procedure |
| US7907217B2 (en) * | 2006-10-31 | 2011-03-15 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Systems and methods of subtraction angiography utilizing motion prediction |
| JP5404773B2 (ja) * | 2009-03-31 | 2014-02-05 | パナソニック株式会社 | ステレオ画像処理装置およびステレオ画像処理方法 |
| US9935615B2 (en) * | 2015-09-22 | 2018-04-03 | Intel Corporation | RLS-DCD adaptation hardware accelerator for interference cancellation in full-duplex wireless systems |
| US10193683B2 (en) | 2016-07-20 | 2019-01-29 | Intel Corporation | Methods and devices for self-interference cancelation |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5517428A (en) * | 1978-07-24 | 1980-02-06 | Citizen Watch Co Ltd | Construction of alarm watch |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3905045A (en) * | 1973-06-29 | 1975-09-09 | Control Data Corp | Apparatus for image processing |
| US4049958A (en) * | 1975-03-03 | 1977-09-20 | Texas Instruments Incorporated | Programable filter using chirp-Z transform |
| US4084255A (en) * | 1976-11-02 | 1978-04-11 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Positional, rotational and scale invariant optical correlation method and apparatus |
-
1982
- 1982-09-02 JP JP57151802A patent/JPS5952359A/ja active Granted
-
1983
- 1983-08-31 US US06/528,249 patent/US4558462A/en not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5517428A (en) * | 1978-07-24 | 1980-02-06 | Citizen Watch Co Ltd | Construction of alarm watch |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62264385A (ja) * | 1985-08-16 | 1987-11-17 | シユルンベルジエ テクノロジ− コ−ポレ−シヨン | 配向パターンの機械的処理方法 |
| JPS62186381A (ja) * | 1986-02-12 | 1987-08-14 | Hitachi Ltd | 画像位置合わせ方式 |
| JPS63278183A (ja) * | 1987-05-11 | 1988-11-15 | Hitachi Medical Corp | 画像演算時の画像歪み補正装置 |
| JPH01151441A (ja) * | 1987-12-08 | 1989-06-14 | Hitachi Medical Corp | 画像間演算時の画像歪補正装置 |
| DE3915349A1 (de) * | 1988-05-11 | 1989-11-23 | Hitachi Ltd | Kuehlvorrichtung |
| JP2005502369A (ja) * | 2001-09-12 | 2005-01-27 | バースタイン テクノロジーズ，インコーポレイティド | 分画細胞計数方法ならびにそれを実行するための関連する装置およびソフトウェア |
| WO2013099807A1 (ja) | 2011-12-27 | 2013-07-04 | スチールプランテック株式会社 | アーク炉 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0233190B2 (ja) | 1990-07-25 |
| US4558462A (en) | 1985-12-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPS5952359A (ja) | 画像間演算時の画像歪み自動補正装置 | |
| US4636850A (en) | Apparatus and method for enhancement of video images | |
| JPH02245687A (ja) | 超高分解能合成開口レーダ用自動フォーカス | |
| WO2013033414A1 (en) | Variable scan conversion systems and methods of use | |
| JPH1031745A (ja) | 自動画像解析方法 | |
| JP2000216682A (ja) | 信号処理装置およびその方法 | |
| CN114663519B (zh) | 一种多相机标定方法、装置及相关设备 | |
| US4899393A (en) | Method for image registration | |
| CN114881907B (zh) | 光学显微图像多景深焦点合成方法、系统及图像处理方法 | |
| US4546384A (en) | Test method for workpieces | |
| CN114004738B (zh) | 数字化乳腺断层摄影图像的处理方法、装置、设备和介质 | |
| CN118657847B (zh) | 去相关融合的octa图像处理方法、系统、设备及介质 | |
| JP3540914B2 (ja) | Ｘ線撮影装置 | |
| US20050157916A1 (en) | Image processing device, image processing method, program, storage medium and image processing system | |
| JPS5917332A (ja) | 医用画像重ね合わせ方式 | |
| US20140288845A1 (en) | Technique for Real-Time Removal of Power Line Interference in ECG | |
| CN104463815B (zh) | Dsa图像生成方法及系统 | |
| CN112950468B (zh) | 图像拼接方法、电子设备及可读存储介质 | |
| Shimizu et al. | Super-resolution for X-ray images | |
| EP0113433B1 (en) | X-ray image data processing apparatus | |
| JPS63278183A (ja) | 画像演算時の画像歪み補正装置 | |
| JPS6140678A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH06259533A (ja) | 光学像再構成装置 | |
| JPS62182976A (ja) | 画像間演算時の画像歪み自動補正装置 | |
| JP3176652B2 (ja) | 画像歪補正装置、及び画像間演算装置、画像動き算出装置 |