JPS60261276A - デジタル画像処理方法 - Google Patents
デジタル画像処理方法Info
- Publication number
- JPS60261276A JPS60261276A JP59117992A JP11799284A JPS60261276A JP S60261276 A JPS60261276 A JP S60261276A JP 59117992 A JP59117992 A JP 59117992A JP 11799284 A JP11799284 A JP 11799284A JP S60261276 A JPS60261276 A JP S60261276A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vector
- search
- gradient
- extreme value
- initial point
- 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.)
- Pending
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- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (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】
（イ）産業上の利用分野
本発明は、デジタル画像の特徴パターンを抽出するのに
好適なデジタル画像処理方法に関する。
好適なデジタル画像処理方法に関する。
（ロ）従来技術
一般に、超音波診断装置などにおいては被検体内の情報
がデジタル画像で表示される。このデジタル画像の画質
を改善するためには、従来より画像平滑化、エツジ強調
、各種フィルタリング等の処理により対応して外でいて
る。しかしながら、この種の処理は画像の見易さといっ
た点からは有効であるが画像の構造的な特徴を抽出した
ものではない。
がデジタル画像で表示される。このデジタル画像の画質
を改善するためには、従来より画像平滑化、エツジ強調
、各種フィルタリング等の処理により対応して外でいて
る。しかしながら、この種の処理は画像の見易さといっ
た点からは有効であるが画像の構造的な特徴を抽出した
ものではない。
（ハ）発明が解決しようとする問題点
デジタル画像は所定の階調度でもって濃淡画像で表示さ
れるが、このデジタル画像から画像自体の特徴が抽出で
きれば画像解析の有効な手段となり、超音波診断装置な
どではより一層的確な診断が可能となる。しかしながら
従来、画像の全体の構造的な特徴を把握するためには診
断者の経験に頼るところがおおきく、画面上でその特徴
を抽出して表示することは難しかった。
れるが、このデジタル画像から画像自体の特徴が抽出で
きれば画像解析の有効な手段となり、超音波診断装置な
どではより一層的確な診断が可能となる。しかしながら
従来、画像の全体の構造的な特徴を把握するためには診
断者の経験に頼るところがおおきく、画面上でその特徴
を抽出して表示することは難しかった。
本発明は、従来のかかる問題点を解決し、表示されたデ
ジタル画像の構造的な特徴のみをシンプルに抽出できる
ようにして、画像の構造解析がより一層容易にでとるよ
うにすることを目的とする。
ジタル画像の構造的な特徴のみをシンプルに抽出できる
ようにして、画像の構造解析がより一層容易にでとるよ
うにすることを目的とする。
（ニ）問題点を解決するための手段
本発明は、上述の目的を達成するため、デジタル画像の
表示領域を所定の複数の小領域に分割し、分割された各
小領域内に探索初期点を複数個設定し、この各探索初期
点から非線形関数の極値の直接探索手法を適用して極値
探索を行ない、この極値探索の過程における各単位過程
ごとにまる極大を示す基点を総て記憶し、前記各小領域
の各探索初期点からの極値探索によりめた総ての前記基
点を表示することにより前記デジタル画像のパターンを
抽出するようにしたものである。
表示領域を所定の複数の小領域に分割し、分割された各
小領域内に探索初期点を複数個設定し、この各探索初期
点から非線形関数の極値の直接探索手法を適用して極値
探索を行ない、この極値探索の過程における各単位過程
ごとにまる極大を示す基点を総て記憶し、前記各小領域
の各探索初期点からの極値探索によりめた総ての前記基
点を表示することにより前記デジタル画像のパターンを
抽出するようにしたものである。
（ホ）実施例
以下、本発明を図面に示す実施例に基づいて詳細に説明
する。
する。
第１図は本発明のデンタル画像処理方法を示すフローチ
ャートである。このデジタル画像処理方法では、まず、
画像データをたとえば、超音波診断装置ならばデジタル
スキャンフンバータ等によ））取り込み（ステップＮｌ
）、取り込まれた画像データの内から画像処理すべき表
示領域を決定する（ステップＮ２）。ここでは−例とし
て５１２Ｘ５１２の画素数で６ビツトの２次元画像を画
像処理すべき表示領域とする。ついで、二の表示領域を
所定の複数の小領域に分割する。たとえば、縦横にそれ
ぞれ１６分割し、Ｎ＝２５６の小領域の各１つの小領域
を３２Ｘ３２の画素で構成されるようにする（ステップ
Ｎ３）。そして、１つの探索初期点に対応するカウント
１を韮ず、１に設定する（ステップＮ４）。次いで、各
小領域内に探索初期点ｓｂを複数個設定する（ステップ
Ｎ５）。そして、この各探索初期点ｓｂから非線形関数
の極値の直接探索手法を適用して極値探索を行なう（ス
テップＮ６）。この極値探索は次のようにして行なわれ
る。第２図に示すように、まず、６ビツト画素の場合、
各画素にＯがら６３までの階調度の順位を付ける。つぎ
に、１つの単位過程について、互いに直交する単位ベク
トルｅ１、ｅ２を設定し、探索初期点Ｓ Ｉ）から一方
の単位ベクトルｅ１の示す方向にステップｋ（ｋは整数
値）ずつ増加させながらベクトル和Ｅ＝Ｓｂ＋に−ｅ、
をめ、その都度前後の階調度の順位の大きさを比較する
。即ち、階調度の順位が増加（あるいは減少）傾向にあ
るときにはステップｋを順次増減していく。そして、階
調度の順位が増加（あるいは減少）傾向から減少（増加
）傾向に反転すると、その時点でのベクトルＥ１に対し
、これに直交する単位ベクトルｅ２方向に上記と同様に
して前後の階調度の大きさを逐次比較しながらｋを増減
していく。そして、この単位ベクトルｅ、方向のｋの増
減に伴ない階調度が増加（減少）傾向から減少（増加）
傾向に反転した時点でのその時のベクトルＥ、によって
示される階調度の極大（極小）位置Ｓｌを記憶する。こ
れによって１つの単位過程が終了するので、次９・でＥ
ｌとＥ２を加算合成して得られるベクトルＥ３方向を示
す単位ベクトルｅ３とこれに直交する単位ベクトルｅ、
とを設定し、以下同様な手順でベクトルＥ５をめる。そ
してその終点位置での階調度の極大（極小）値を示す基
点Ｓ２を記憶する。このよう−にして、単位過程毎にま
る基点ｓｂ、ｓ、、Ｓ２、・・・・を順次記憶しつつ極
値Ｓｐをめる。そして、１つの小領域に設定された総て
の初期点Ｓｌｌについて極致探索が終了すると（ステッ
プＮ７）、次に、力・クント数１を分割した小領域の数
Ｎと比較しくステップＮ８）、小領域の総てに渡って極
値探索が終了するまでカウント数１を１つずつ増加させ
ながら上記動作を繰り返す。そして、総ての小領域内の
総ての初期点ｓｂからの極値探索によりめた総、ての基
点Ｓ１、Ｓ７、Ｓ３、・・・・・がまると、即ちカウン
ト数ｌが小領域の数Ｎと一致したとき、この記憶してい
た基点をもとに各小領域ごとに軌跡を再合成しくステッ
プＮ９）、さらに各小領域を１、６ Ｘ １．６個並べ
て画像１画面を構成する（ステップＮ９）。ついで、Ｃ
ＲＴ、プリンタなどの表示機へ再合成した抽出パターン
を出力する（ステップＮ１０）。これにより、第三図か
ら第五図にそれぞれ示すように、極値探索の過程で得ら
れた特徴的パターンが表示される。これらの図中、符号
ｓｂは初期探索点を、ｓｐは極値をそれぞれ示しており
、第３図は郡峰状のパターン、第４図は輪峰状のパター
ン、第５図は尾根状のパターンをそれぞれ抽出した場合
である。なお、この画像抽出の方法は、本例では２次元
画像について説明したが、これ以外の次元の場合も可能
で、領域の分割も任意である。さらに、探索初期点の選
定の方法は、計画的でもよいし、ランダムに選定しても
よい。
ャートである。このデジタル画像処理方法では、まず、
画像データをたとえば、超音波診断装置ならばデジタル
スキャンフンバータ等によ））取り込み（ステップＮｌ
）、取り込まれた画像データの内から画像処理すべき表
示領域を決定する（ステップＮ２）。ここでは−例とし
て５１２Ｘ５１２の画素数で６ビツトの２次元画像を画
像処理すべき表示領域とする。ついで、二の表示領域を
所定の複数の小領域に分割する。たとえば、縦横にそれ
ぞれ１６分割し、Ｎ＝２５６の小領域の各１つの小領域
を３２Ｘ３２の画素で構成されるようにする（ステップ
Ｎ３）。そして、１つの探索初期点に対応するカウント
１を韮ず、１に設定する（ステップＮ４）。次いで、各
小領域内に探索初期点ｓｂを複数個設定する（ステップ
Ｎ５）。そして、この各探索初期点ｓｂから非線形関数
の極値の直接探索手法を適用して極値探索を行なう（ス
テップＮ６）。この極値探索は次のようにして行なわれ
る。第２図に示すように、まず、６ビツト画素の場合、
各画素にＯがら６３までの階調度の順位を付ける。つぎ
に、１つの単位過程について、互いに直交する単位ベク
トルｅ１、ｅ２を設定し、探索初期点Ｓ Ｉ）から一方
の単位ベクトルｅ１の示す方向にステップｋ（ｋは整数
値）ずつ増加させながらベクトル和Ｅ＝Ｓｂ＋に−ｅ、
をめ、その都度前後の階調度の順位の大きさを比較する
。即ち、階調度の順位が増加（あるいは減少）傾向にあ
るときにはステップｋを順次増減していく。そして、階
調度の順位が増加（あるいは減少）傾向から減少（増加
）傾向に反転すると、その時点でのベクトルＥ１に対し
、これに直交する単位ベクトルｅ２方向に上記と同様に
して前後の階調度の大きさを逐次比較しながらｋを増減
していく。そして、この単位ベクトルｅ、方向のｋの増
減に伴ない階調度が増加（減少）傾向から減少（増加）
傾向に反転した時点でのその時のベクトルＥ、によって
示される階調度の極大（極小）位置Ｓｌを記憶する。こ
れによって１つの単位過程が終了するので、次９・でＥ
ｌとＥ２を加算合成して得られるベクトルＥ３方向を示
す単位ベクトルｅ３とこれに直交する単位ベクトルｅ、
とを設定し、以下同様な手順でベクトルＥ５をめる。そ
してその終点位置での階調度の極大（極小）値を示す基
点Ｓ２を記憶する。このよう−にして、単位過程毎にま
る基点ｓｂ、ｓ、、Ｓ２、・・・・を順次記憶しつつ極
値Ｓｐをめる。そして、１つの小領域に設定された総て
の初期点Ｓｌｌについて極致探索が終了すると（ステッ
プＮ７）、次に、力・クント数１を分割した小領域の数
Ｎと比較しくステップＮ８）、小領域の総てに渡って極
値探索が終了するまでカウント数１を１つずつ増加させ
ながら上記動作を繰り返す。そして、総ての小領域内の
総ての初期点ｓｂからの極値探索によりめた総、ての基
点Ｓ１、Ｓ７、Ｓ３、・・・・・がまると、即ちカウン
ト数ｌが小領域の数Ｎと一致したとき、この記憶してい
た基点をもとに各小領域ごとに軌跡を再合成しくステッ
プＮ９）、さらに各小領域を１、６ Ｘ １．６個並べ
て画像１画面を構成する（ステップＮ９）。ついで、Ｃ
ＲＴ、プリンタなどの表示機へ再合成した抽出パターン
を出力する（ステップＮ１０）。これにより、第三図か
ら第五図にそれぞれ示すように、極値探索の過程で得ら
れた特徴的パターンが表示される。これらの図中、符号
ｓｂは初期探索点を、ｓｐは極値をそれぞれ示しており
、第３図は郡峰状のパターン、第４図は輪峰状のパター
ン、第５図は尾根状のパターンをそれぞれ抽出した場合
である。なお、この画像抽出の方法は、本例では２次元
画像について説明したが、これ以外の次元の場合も可能
で、領域の分割も任意である。さらに、探索初期点の選
定の方法は、計画的でもよいし、ランダムに選定しても
よい。
また、その個数も探索の結果に応じて試行錯誤的に繰り
返し、個数を゛増減しながら実行すればよ竜）正確なパ
ターンが得られる。
返し、個数を゛増減しながら実行すればよ竜）正確なパ
ターンが得られる。
（ト）効果
以上のように、本発明によればデジタル画像の表示領域
を所定の複数の小領域に分割し、分割された各小領域内
に探索初期点を複数個設定し、この各探索初期点から非
線形関数の極値の直接探索手法を適用して極値探索を行
ない、この極値探索の過程における各単位過程ごとにま
る極大を示す基点を総て記憶し、前記各小領域の各探索
初期点からの極値探索によりめた総ての前記基点を表示
することにより前記デジタル画像のパターンを抽出する
よう１こしたので、複雑な構成をもつ画像でもその構造
的な特徴を的確に抽出することができる。したがって、
画像の構造解析がより一層容易となり、超音波診断装置
などで用いられる医療用のデジタル画像の診断などに広
く適用することが可能となる。
を所定の複数の小領域に分割し、分割された各小領域内
に探索初期点を複数個設定し、この各探索初期点から非
線形関数の極値の直接探索手法を適用して極値探索を行
ない、この極値探索の過程における各単位過程ごとにま
る極大を示す基点を総て記憶し、前記各小領域の各探索
初期点からの極値探索によりめた総ての前記基点を表示
することにより前記デジタル画像のパターンを抽出する
よう１こしたので、複雑な構成をもつ画像でもその構造
的な特徴を的確に抽出することができる。したがって、
画像の構造解析がより一層容易となり、超音波診断装置
などで用いられる医療用のデジタル画像の診断などに広
く適用することが可能となる。
図面は本考案の実施例を示し、第１図はデジタル画像の
特徴抽出方法を説明するだめのフローチャト、第２図は
極値探索の手法の説明図、第３図ないし第５図はそれぞ
れ特徴抽出したパターンを示す模式図である。 ｓｂ・・・探索初期点、 Ｓ、、Ｓｌ、Ｓｌ・・・基点
・Ｓｐ・・・極値。 出願人 株式会社 島津製作所 代理人 弁理士 岡１）和秀 ｅｌ 第５図 （ａ） （ｂ） 第３図 （ａ） （ｂ） 第４図 （ａ） （ｂ）
特徴抽出方法を説明するだめのフローチャト、第２図は
極値探索の手法の説明図、第３図ないし第５図はそれぞ
れ特徴抽出したパターンを示す模式図である。 ｓｂ・・・探索初期点、 Ｓ、、Ｓｌ、Ｓｌ・・・基点
・Ｓｐ・・・極値。 出願人 株式会社 島津製作所 代理人 弁理士 岡１）和秀 ｅｌ 第５図 （ａ） （ｂ） 第３図 （ａ） （ｂ） 第４図 （ａ） （ｂ）
Claims (1)
- （１）デジタル画像の表示領域を所定の複数の小領域に
分割し、分割された各小領域内に探索初期点を複数個設
定し、この各探索初期点から非線形関数の極値の直接探
索手法を適用して極値探索を行ない、この極致探索の過
程における各単位過程ごとにまる極大を示す基点を総て
記憶し、前記各小領域の各探索初期点からの極値探索に
よりめた総ての前記基点を表示することにより前記デジ
タル画像のパターンを抽出することを特徴とするデジタ
ル画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59117992A JPS60261276A (ja) | 1984-06-07 | 1984-06-07 | デジタル画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59117992A JPS60261276A (ja) | 1984-06-07 | 1984-06-07 | デジタル画像処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60261276A true JPS60261276A (ja) | 1985-12-24 |
Family
ID=14725346
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59117992A Pending JPS60261276A (ja) | 1984-06-07 | 1984-06-07 | デジタル画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60261276A (ja) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5379593A (en) * | 1976-12-24 | 1978-07-14 | Hitachi Ltd | Surface inspecting method of objects and apparatus for the same |
| JPS57147073A (en) * | 1981-03-09 | 1982-09-10 | Mitsubishi Electric Corp | Correlation tracking device |
| JPS5890883A (ja) * | 1981-11-25 | 1983-05-30 | Fujitsu Ltd | 輪郭抽出方式 |
-
1984
- 1984-06-07 JP JP59117992A patent/JPS60261276A/ja active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5379593A (en) * | 1976-12-24 | 1978-07-14 | Hitachi Ltd | Surface inspecting method of objects and apparatus for the same |
| JPS57147073A (en) * | 1981-03-09 | 1982-09-10 | Mitsubishi Electric Corp | Correlation tracking device |
| JPS5890883A (ja) * | 1981-11-25 | 1983-05-30 | Fujitsu Ltd | 輪郭抽出方式 |
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