JP3658324B2 - Image processing apparatus, image processing system, image processing method, and storage medium - Google Patents

Description

【００４３】
なる式（２）で表される。
【００４４】
また、部分画像１の画素値ｘ（ｉ＋ｐ）と、部分画像２の画素値ｘ（ｉ）との、境界をまたいだ差分を、境界に対して対称に考え、ｘ（ｎ＋ｇ）−ｘ（ｎ），ｘ（ｎ＋ｇ＋１）−ｘ（ｎ−１），ｘ（ｎ＋ｇ＋２）−ｘ（ｎ−２），…，ｘ（ｎ＋ｇ＋ｍ）−ｘ（ｎ−ｍ）とする。
この場合、部分画像毎の境界の実質的な段差値ｄは、
【００４５】
【数２】

【００４６】
なる式（３）で表される。
【００４７】
上述のような演算処理により、１つの境界をまたぐラインでの実質的な段差値ｄを得ることができる。また、当該演算処理は、実質的に画素値に規定の係数を乗じて累積をとる累積加算の演算に集約される。
【００４８】
ここで、画像像には複数のライン（０〜Ｌ）が存在するため、実際には、１つの境界で連続する実質的な段差値列ｄ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｌ）が得られることになる。また、部分画像には、隣接する他の部分画像との境界が複数存在するため、段差値列ｄ（ｉ）も、１つの部分画像につき、複数存在することになる。
ここでは、このような段差値列ｄ（ｉ）から、処理対象となる部分画像（対象部分画像）に対する画素値の変更を統計的に求める。
このための処理方法は、対象部分画像の形態により様々な方法が適用可能であり、ケースバイケースで考える必要がある。
【００４９】
その一例として、例えば、１枚のセンサパネルを４つに分割して駆動した場合を考えると、図３に示すように、４つの部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが「田の字」状に接続される。この場合の境界は、上記図３のａ，ｂ，ｃ，ｄで示される４本現われることになる。それぞれの境界ａ，ｂ，ｃ，ｄについて、上述した方法で求めた段差値を、ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））とする。
尚、ここでは、画像中心を原点として、位置を“±”で表す。
【００５０】
このとき、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのデータが、Ｘ線強度に比例するものであれば、段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））は、オフセット値に対応する。したがって、この場合、対数的な変換処理を実行することで、段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））は、ゲインのばらつきに相当することになる。
【００５１】
段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））、すなわちゲインのばらつきを用いた補正方法としては、ケースバイケースで様々な方法が考えられるが、その一例として、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対する補正を一定値の加減算で行う補正方法を、以下に説明する。
【００５２】
一定値を用いる場合、境界ａ，ｂ，ｃ，ｄにおける段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））は、ある１つの値に集約される。このため、段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））からそれぞれ１つづつ、値Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を導き出す。
【００５３】
値Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３の導き方としては、段差値ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））のそれぞれの平均値を、値Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３として求める方法でもよいが、例えば、平均的に補正するのではなく、できるだけ多くの範囲を補正するのであれば、例えば、図４の示すように、値Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３として、最頻値（ヒストグラムのピーク）を用いる。
【００５４】
当然のことながら、
Ｄ０＋Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＝０
となるはずであるが、計算の誤差、画像ノイズの影響、オフセット値が一定ではないこと等により、一般的には、
Ｄ０＋Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＝ε（≠０）
と考える必要がある。
【００５５】
それぞれの部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのデータに対して、補正値Ｆ０，Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を加算することで、境界の段差を補正する。
例えば、部分画像Ａを基準とし、Ｆ０＝０とする。この場合、仮に、
Ｄ０＋Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＝０
であれば、時計周りでも反時計周りで考えても、同様の結果が得られ、補正値Ｆ０，Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３は、
Ｆ０＝０
Ｆ１＝Ｄ１＝−Ｄ０−Ｄ３−Ｄ２
Ｆ２＝Ｄ１＋Ｄ２＝−Ｄ０−Ｄ３
Ｆ３＝Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＝−Ｄ０
で表される。
【００５６】
一方、仮に、
Ｄ０＋Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＝ε（≠０）
である場合、時計周りと反時計周りの平均を以って、この矛盾を回避する。すなわち、この場合の、補正値Ｆ０，Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３は、
Ｆ０＝０
Ｆ１＝（Ｄ１−Ｄ０−Ｄ３−Ｄ２）／２
Ｆ２＝（Ｄ１＋Ｄ２−Ｄ０−Ｄ３）／２
Ｆ３＝（Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３−Ｄ０）／２
で表される。これは、誤差を全体に均一にばらまくことに相当する。
【００５７】
上記の矛盾を回避する方法としては、値Ｄ０〜Ｄ３の中で絶対値が最小のものを、他の値の和の符号を反転させたもので置き換える方法等も適用可能である。また、補正値Ｆ０〜Ｆ３を全て正の値にするようにしたほうが、結果的に画像の画素値を負にする恐れがなくなるため、補正値Ｆ０〜Ｆ３の中で最小の値を全てに加えるようしてもよい。
【００５８】
（２）次に、１枚の画像全体が複数の部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの集合であるという違和感を、ユーザ（観察者）へ与えないようにするための処理を、次のようにして実行する。
【００５９】
まず、当該処理は、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの境界ａ，ｂ，ｃ，ｄ近辺に対する処理であるため、例えば、特開２０００−１３２６６３等に記載の方法のように、境界ａ，ｂ，ｃ，ｄに対して、境界近辺で境界方向につながる特徴を有する成分を抽出し、境界近辺で当該特徴成分を取り除くことで、境界ａ，ｂ，ｃ，ｄを目立たないようにする方法等が適用可能である。しかしながら、特定の画像では問題が発生してしまう場合がある。
【００６０】
例えば、図５（ａ）は、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの中の２つの部分画像（部分画像１、部分画像２とする）に着目して、これらの実質的な境界の段差が残留した様子を模式的に示したものである。
【００６１】
上記図５（ａ）において、“５１”は、部分画像１の断面を示し、“５２”は、部分画像２の断面を示したものである。これらの線５１，５２は、境界方向にある程度の移動平均をとったものであり、段差の形状を示したものになっている。
【００６２】
上記図５（ｂ）は、特開２０００−１３２６６３等に記載の方法により、部分画像１と部分画像２の境界に対して、境界近辺で境界方向につながる特徴を有する成分を抽出し、境界近辺で当該特徴成分を取り除くことで、境界を目立たないようにした場合の、境界の状態を示したものである。
上記図５（ｂ）では、境界方向に並行して細かな画像変動がないことを前提として、“５３”で示されるように補修が行なわれる。しかしながら、上記図５（ｂ）に示すように、移動平均をとった境界方向のデータに細かな変動が残っているため、境界方向に並行した細かな画像変動が生じ、この部分の情報が失われている。
【００６３】
上記図５（ｃ）は、同図の“５４”で示されるように、段差の前後Ｗ画素分だけに滑らかな（同図では直線）修正成分を加え、境界方向に並行した細かな画像変動情報を保持するように、部分画像１と部分画像２を接続した状態を示したものである。
この方法について、以下、具体的に説明する。
【００６４】
先ず、一旦補正処理を施した境界のそれぞれに対して、上記式（３）を用いた、境界の実質的な段差値ｄを求める処理を再度実行する。これにより、再び、ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））で示される段差系列が得られることになる。
【００６５】
今回の段差系列ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））は、平均的に“０”になっているはずであるが、部分的に段差が残存していると共に、画像ノイズが加わっている。
【００６６】
そこで、段差系列ｄ０（０〜Ｌ−１）、ｄ１（０〜（Ｌ−１））、ｄ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄ３（−１〜−（Ｌ−１））の移動平均をとり、この結果を、ｄｍ０（０〜Ｌ−１）、ｄｍ１（０〜（Ｌ−１））、ｄｍ２（−１〜−（Ｌ−１））、及びｄｍ３（−１〜−（Ｌ−１））とする。
尚、移動平均をとった後に、差分演算を行っても同様の結果となる。すなわち、計算順序によらない。
【００６７】
そして、上記図４に示した境界ａに関して、部分画像Ａのデータへ、
Ａ０（ｘ，ｙ）＝ｄｍ０（ｙ）（−ｘ／Ｗ＋１）／２ …（４）
ｘ：０〜Ｗ
なる式（４）で示されるＡ０（ｘ，ｙ）を加える。
また、部分画像Ｄへ、
Ｄ０（ｘ，ｙ）＝ｄｍ０（ｙ）（ｘ／Ｗ＋１）／２ …（５）
ｘ：−１〜Ｗ
なる式（５）で示されるＤ０（ｘ，ｙ）を加える。
【００６８】
また、上記図４に示した境界ｂに関しても同様に、部分画像Ａのデータへ、
Ａ１（ｘ，ｙ）＝ｄｍ１（ｘ）（−ｙ／Ｗ＋１）／２ …（６）
ｙ：０〜Ｗ
なる式（６）で示されるＡ１（ｘ，ｙ）を加える。
また、部分画像Ｂへ、
Ｂ１（ｘ，ｙ）＝ｄｍ１（ｘ）（ｙ／Ｗ＋１）／２ …（７）
ｙ：−１〜Ｗ
なる式（７）で示されるＢ１（ｘ，ｙ）を加える。
【００６９】
また、上記図４に示した境界ｃに関しても同様に、部分画像Ｂのデータへ、
Ｂ２（ｘ，ｙ）＝ｄｍ２（ｙ）（−ｘ／Ｗ＋１）／２ …（８）
ｘ：０〜Ｗ
なる式（８）で示されるＢ２（ｘ，ｙ）を加える。
また、部分画像Ｃへ、
Ｃ２（ｘ，ｙ）＝ｄｍ２（ｙ）（ｘ／Ｗ＋１）／２ …（９）
ｘ：−１〜Ｗ
なる式（９）で示されるＣ２（ｘ，ｙ）を加える。
【００７０】
また、上記図４に示した境界ｄに関しても同様に、部分画像Ｃのデータへ、
Ｃ３（ｘ，ｙ）＝ｄｍ３（ｘ）（−ｙ／Ｗ＋１）／２ …（１０）
ｘ：０〜Ｗ
なる式（１０）で示されるＣ３（ｘ，ｙ）を加える。
また、部分画像Ｂへ、
Ｂ３（ｘ，ｙ）＝ｄｍ３（ｘ）（ｙ／Ｗ＋１）／２ …（１１）
ｘ：−１〜Ｗ
なる式（１１）で示されるＢ３（ｘ，ｙ）を加える。
【００７１】
上述のようにして、Ａ０（ｘ，ｙ）、Ａ１（ｘ，ｙ）、Ｂ１（ｘ，ｙ）、Ｂ２（ｘ，ｙ）、Ｃ２（ｘ，ｙ）、Ｃ３（ｘ，ｙ）、及びＤ３（ｘ，ｙ）、のそれぞれの関数を、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに加えることで、局所的な段差が線形に補正され、境界での段差をなくすことができる。
【００７２】
尚、実質的な段差が、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのデータの傾きが考慮されていることにより、画像自体を損傷する恐れが少ないが、余りに大きな値であれば補正はしないようにする工夫を行なうようにしてもよい。
【００７３】
以上が、本実施の形態のＸ線撮影装置１００で実施される特徴的な機能についての説明である。以下、Ｘ線撮影装置１００の構成及び動作について具体的に説明する。
【００７４】
[Ｘ線撮影装置１００の全体構成]
Ｘ線撮影装置１００は、上記図１に示すように、部分パネル１０１ａ〜１０１ｄ、アンプ１０２ａ〜１０２ｄ、Ａ／Ｄ変換器１０３ａ〜１０３ｄ、ＤＭＡコントローラ１０４ａ〜１０４ｄ、ＣＰＵ１０９、メモリ１０５〜１０８，１１０，１１６、記憶部１１１、及び曝射制御部１１２を備えている。
そして、ＣＰＵ１０９、メモリ１０５〜１０８，１１０，１１６、大容量記憶部１１１、及び曝射制御部１１２は、バス１１５を介して互いに通信可能なように接続されている。
【００７５】
[Ｘ線撮影装置１００の一連の動作]
ＣＰＵ（中央処理装置）１０９は、Ｘ線撮影装置１００全体の動作制御を司るものである。
例えば、メモリ１１６（プログラムメモリ）には、図６のフローチャートに従った処理プログラムが予め格納されている。ＣＰＵ１０９は、プログラムメモリ１１６から当該処理プログラムを読み出して実行することで、Ｘ線撮影装置１００全体の動作を制御する。これにより、以下に説明するような、Ｘ線撮影装置１００の動作が実施される。
【００７６】
ステップＳ２０１：
被写体１１４（ここでは、人体）のＸ線撮影が開始されると、先ず、曝射制御部１１２がＸ線管球１１３を制御することで、Ｘ線管球１１３から放射されたＸ線は、被写体（人体）１１４を透過して、部分パネル１０１ａ〜１０１ｄに対して入射する。
【００７７】
ステップＳ２０２：
部分パネル１０１ａ〜１０１ｄは、１枚のセンサパネルを４分割して得られるパネルであり、Ｘ線管球１１３のＸ線発生のタイミングに基づいて、それぞれ独立して駆動（不図示のスイッチングトランジスタの順次駆動等）される。
これにより、 部分パネル１０１ａ〜１０１ｄからは、画素に対応する電気信号が出力する。
【００７８】
アンプ１０２ａ〜１０２ｄはそれぞれ、部分パネル１０１ａ〜１０１ｄの対応する部分パネルから出力される電気信号を受けて増幅して出力する。
Ａ／Ｄ変換器１０３ａ〜１０３ｄはそれぞれ、アンプ１０２ａ〜１０２ｄの対応するアンプから出力される電気信号を受けてディジタル化して出力する。
【００７９】
ステップＳ２０３：
ＤＭＡコントローラ１０４ａ〜１０４ｄはそれぞれ、Ａ／Ｄ変換器１０３ａ〜１０３ｄの対応するＡ／Ｄ変換器から出力されるデータ（部分画像データ）をメモリ１０５（デュアルポートメモリ）にストアする。
デュアルポートメモリ１０５は、バス１１５を介して、一連のアドレスを以って該当する部分画像データを読み出せるように構成されている。
【００８０】
ステップＳ２０４：
デュアルポートメモリ１０５にストアされた部分画像データは、ＣＰＵ１０９若しくはバス１１５上のＤＭＡコントローラ（不図示）により、メモリ１０６（フレームメモリ）に格納される。
【００８１】
ステップＳ２０５、ステップＳ２０６：
次に、Ｘ線管球１１３でＸ線を曝射しない状態で、上記と同様の動作を行う。これにより得られた部分画像データは、オフセット的な固定パタンのデータとして、デュアルポートメモリ１０５を介して、メモリ１０７に格納される。
【００８２】
ステップＳ２０７、ステップＳ２０８：
このとき、メモリ１０８には、予め、ゲインばらつきの情報が格納されている。
具体的には、被写体１１４が存在しない状態で、Ｘ線管球１１３でＸ線を部分パネル１０１ａ〜１０１ｄに向けて曝射し、これにより得られた部分画像データを、部分パネル１０１ａ〜１０１ｄの画素毎のゲインばらつきの情報として、メモリ１０８に格納する。
【００８３】
したがって、ＣＰＵ１０９は、フレームメモリ１０６内の部分画像データから、メモリ１０７内の固定パタンデータを差し引き、この結果に対して、メモリ１０８内のゲインばらつき情報を用いた画素毎の画像全体に対する補正処理を実行し、この結果を、メモリ１１７に格納する。
【００８４】
尚、上記補正処理には除算処理が含まれるが、当該除算処理を、例えば、参照テーブル（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ：ＬＵＴ）を用いた対数変換による減算処理として扱うようにしてもよい。
【００８５】
また、ＣＰＵ１０９は、上記補正処理において、ゲインばらつき情報では補正できない画素（欠陥画素でありデータが得られないような画素等）の位置に関する情報を、メモリ１１８に格納する。
そして、ＣＰＵ１０９は、メモリ１１７内の補正後の画像データにおいて、メモリ１１８内の情報により示される画素（欠陥画素）の周辺画素（欠陥画素ではない画素）のデータから類推した画素値を、当該欠陥画素の値として決定する。例えば、周辺画素の平均値を、当該欠陥画素の値として決定する。
【００８６】
ステップＳ２０９：
上述のような処理が施された画像データは、被写体１１４の画像データとして、メモリ１１０ヘ格納される。
このとき、メモリ１１０を用いずに、メモリ１１７へ上記画像データを上書きするようにしてもよい。これにより、メモリを有効に使用することができる。
【００８７】
尚、上記画像データは、例えば、記憶部１１１（磁気記憶装置や大容量不揮発性記憶装置等）にファイルとして保存される場合もある。或は、インターフェース（不図示）により、外部の表示装置や記録装置、或は記憶装置等へ出力されることもある。
この場合、上述したような、メモリ１０７内のデータ（オフセット的な固定パタンデータ）及びメモリ１０８内のデータ（ゲインばらつき情報）等を用いた処理により、それぞれ独立して得られた部分画像データが正規化され、部分画像であることがユーザからは認識不能になる。
【００８８】
[Ｘ線撮影装置１００の特徴とする動作]
図７は、上述のような動作により、メモリ１１０に格納された被写体１１４の画像データの状態を示したものである。
上記図２に示すように、メモリ１１０には、部分パネル１０１ａ〜１０１ｄに対応する部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの各でデータが格納されている。また、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの画像間は、ｇ画素分の隙間（以下、「隙間ｇ」と言う）があるものとしている。この隙間は、見方によれば欠陥画素であるが、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの間にオフセット的な段差がある場合、平均的な画素補正を行っても無意味である。本実施の形態では、このような場合に後述する各部分画像毎の補正を行った後、平均値を以って画素の補正を行う。
【００８９】
具体的には、先ず、ここでは一例として、隙間ｇ＝１であるものとする。上述した式（３）式に従って、実質的な段差値ｄを求める。
ここでの式（３）では、ｍ＝３とし、画素値ｘ（ｎ−２）〜ｘ（ｎ＋４）にかかる係数を、図８に示す表に従って求める。当該表では、値ｑにおける微分Ｋを求める係数と、段差値ｄを算出する係数とに分け、最終段で総和をとる。
したがって、実質的な段差値ｄは、
【００９０】
【数３】

【００９１】
なる式（１２）により得られる。
【００９２】
上記式（１２）により、部分画像の境界ｘ（ｎ＋１）をはさむ１次元データ系列に施せば、実質的な段差値列ｄ（ｉ）が、画像データの傾きを考慮した上で得られる。
尚、上記式（１２）における“ｉ”は、部分画像の境界に並行した方向のインデックスである。
【００９３】
図９及び図１０は、上述のような段差値列ｄ（ｉ）を用いた補正処理を示したものである。当該補正処理は、例えば、ＣＰＵ１０９が、プログラムメモリ１１６に予め格納された上記図９及び図１０のフローチャートに従った処理プログラムを実行することで実施される。
【００９４】
ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４：上記図９参照
上記式（１２）により、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの境界におけるｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）、ａ１（ｎ＋２）〜ｄ１（Ｍ−１）、ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）、ｄ３（０）〜ｄ３（ｎ）の４つの系列を作成する。
具体的には例えば、図１１に示すように、“２１”に示す画素のアドレスに従って、境界にまたがって画素値を取り出して上記式（１２）の演算処理を行うことで、段差値列ｄ０（ｉ）を求める。このような演算処理を、全ての境界について実行する。
【００９５】
ステップＳ３０５〜ステップＳ３０８：
ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４で求めたｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）、ａ１（ｎ＋２）〜ｄ１（Ｍ−１）、ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）、ｄ３（０）〜ｄ３（ｎ）のそれぞれの最頻値を、Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３として求める。
尚、Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３としては、例えば、平均値や中央値等の分布を代表する値を用いるようにしてもよい。
【００９６】
ステップＳ３０９〜ステップＳ３１２：
部分画像Ａに加えるオフセット値Ｆ０を“０”とし、その他の部分画像Ｂ，Ｃ，Ｄに加えるオフセット値Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を“（Ｄ１−Ｄ０−Ｄ３−Ｄ２）／２”とする。
【００９７】
ステップＳ３１３〜ステップＳ３１７：
ステップＳ３０９〜ステップＳ３１２でのオフセット値Ｆ０〜Ｆ３を全て正の値とする。これは、画像の画素値は基本的に正の値であるため、演算後も正の値であることを保証するためである。
具体的には例えば、オフセット値Ｆ０〜Ｆ３の最小値を“ＭＶ”として、それぞれの値に“ＭＶ”を加える。
【００９８】
ステップＳ３１８〜ステップＳ３２１：
ステップＳ３１３〜ステップＳ３１７で求めたオフセット値Ｆ０〜Ｆ３を、部分画像Ａ〜Ｄにそれぞれ加える。
この結果をメモリ１１０へ格納する。
【００９９】
上述のようにしてメモリ１１０に格納された画像は、部分画像Ａ〜Ｄ全体にオフセット的な補正のみを行った結果である。しかしながら、実際には、部分画像Ａ〜Ｄの変動は均一なオフセットとは限らず、現状までの補正では不十分である場合が多い。
そこで、以下に説明するステップＳ３２２からの処理により、メモリ１１０へ格納された画像の境界近辺のみの補正を行い、画像全体が複数部分画像の集合であるという違和感を観察者へ与えないような処理を実行する。ここでの補正は、その一例として、上記図５（ｃ）で示される方法を用いる。
【０１００】
ステップＳ３２２〜ステップＳ３２５：上記図１０参照
上記図９のステップＳ３０１〜ステップＳ３０４と同様にして、実質的な段差値列ｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）、ａ１（ｎ＋２）〜ｄ１（Ｍ−１）、ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）、ｄ３（０）〜ｄ３（ｎ）を求める。
【０１０１】
ステップＳ３２６〜ステップＳ３２９：
ステップＳ３２２〜ステップＳ３２５で求めた段差列ｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）、ａ１（ｎ＋２）〜ｄ１（Ｍ−１）、ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）、ｄ３（０）〜ｄ３（ｎ）を、移動平均等により滑らかな数値列に変換する。これは、段差列ｄ０（０）〜ｄ０（ｎ）、ａ１（ｎ＋２）〜ｄ１（Ｍ−１）、ｄ２（ｎ＋２）〜ｄ２（Ｍ−１）、ｄ３（０）〜ｄ３（ｎ）が多くのノイズによる影響を受けているためである。
【０１０２】
ステップＳ３３０〜ステップＳ３３３：
上述した式（４）〜式（１１）により示される、段差成分の局部的な補正処理を実行する。
【０１０３】
すなわち、境界ａに関しては、上記式（４）及び（５）の原点を変更したものを用い、部分画像Ａに対しては、“ｄｍ０（ｙ）（−ｘ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：ｎ＋１〜ｎ＋１＋Ｗ、ｙ：０〜ｎ）を加え、部分画像Ｄに対しては、“ｄｍ０（ｙ）（ｘ／Ｗ＋１）／２” （ｘ：ｎ−Ｗ〜ｎ、ｙ：０〜ｎ）を加える。
また、境界ｂに関しても同様に、上記式（６）及び（７）の原点を変更したものを用い、部分画像Ａに対しては、“ｄｍ１（ｘ）（−ｙ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：ｎ＋１〜Ｍ−１、ｙ：ｎ−Ｗ〜ｎ）を加え、部分画像Ｂに対しては、“Ｂ１（ｘ，ｙ）＝ｄｍ１（ｘ）（ｙ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：ｎ＋１〜Ｍ−１、ｙ：ｎ＋１〜ｎ＋１＋Ｗ）を加える。
また、境界ｃに関しても同様に、上記式（８）及び（９）の原点を変更したものを用い、部分画像Ｂに対しては、“Ｂ２（ｘ，ｙ）＝ｄｍ２（ｙ）（−ｘ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：ｎ＋１〜ｎ＋１＋Ｗ、ｙ：ｎ＋１〜Ｍ−１）を加え、部分画像Ｃに対しては、“Ｃ２（ｘ，ｙ）＝ｄｍ２（ｙ）（ｘ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：ｎ−Ｗ〜ｎ、ｙ：ｎ＋１〜Ｍ−１）を加える。
また、境界ｄに関しても同様に、上記式（１０）及び（１１）の原点を変更したものを用い、部分画像Ｃに対しては、“Ｃ３（ｘ，ｙ）＝ｄｍ３（ｘ）（−ｙ／Ｗ＋１）／２” （ｘ：０〜ｎ、ｙ：ｎ−Ｗ〜ｎ）を加え、部分画像Ｂに対しては、“Ｂ３（ｘ，ｙ）＝ｄｍ３（ｘ）（ｙ／Ｗ＋１）／２”（ｘ：０〜ｎ、ｙ：ｎ＋１〜ｎ＋１＋Ｗ）を加える。
【０１０４】
ステップＳ３３４：
ステップＳ３３０〜ステップＳ３３３により、部分画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄについて、局所的な段差が線形に補正され境界での段差がなくなると、最後に残った境界部分の画素を、近傍の欠陥では無い画素で補間する。ここで補間された画素の領域は、境界部分に１画素分だけ画素のない領域があり、従来では部分画像毎の補正を行わなければ補間処理ができなかった領域である。
【０１０５】
尚、本実施の形態では、上述したような動作を、計算機システムにおけるプログラミングで実現するように構成したが、これに限られることはなく、例えば、ハードウェアにより実現するようにしてもよい。或いは、ハードウェア及びプログラム環境とを混合した構成で実現するようにしてもよい。
【０１０６】
＜第２の実施の形態＞
第１の実施の形態では、１枚のセンサパネルを４分割した部分パネル１０１ａ〜１０１ｄにより得られた４つの部分画像を独立した系で並列に処理する構成としたが、本実施の形態では、さらに多くの部分画像を独立した系で並列に処理する。
【０１０７】
例えば、図１２（ａ）に示すように、９つの部分画像（００），（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）の集合で１枚の画像を構成するものとした場合、部分画像（００），（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）の境界は、１２個存在することになる。
【０１０８】
この場合、部分画像（００），（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）に対して、上記図１２（ｂ）の矢印で示す方向に、実質的な段差値ｄを、第１の実施の形態と同様にして求める。
この段差値ｄは、それぞれ独立して求めたものであり、全てが矛盾ないとは限らない。したがって、あらゆるルートでの段差値の和の平均値から、それぞれの部分画像へ加える補正オフセット値を求める必要がある。
【０１０９】
具体手には、上記図１２（ａ）に示す部分画像（００），（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）のつながりは、同図（ｂ）に示すようなセル（部分画像）間をめぐる巡回問題になる。
ここで、ある１つのセルから出発して、接続線上にある段差値を加算してゆき、元のセルに到達した時の値がどのルートを通っても“０”にならなければ、この系は矛盾していることになる。ここでは、この矛盾を解決する方法を実現する。
【０１１０】
例えば、部分画像（００）に加えるオフセット値を基準としてＦ００＝“０”とする。次の部分画像（０１）のオフセット値Ｆ０１は、部分画像（００）からスタートして部分画像（０１）に至る全てのパスを通るオフセット値の平均で求める。
この場合、上記図１２（ｂ）の破線で示すような４つのルートが、最も少ないルートで全てをカバーするようになると考えられる。このときのオフセット値Ｆ０１は、
Ｆ０１＝（ｄ０００１＋３・ｄ００１０＋２・ｄ１０２０＋２
・ｄ２０２１＋ｄ２１２２−ｄ１２２２−２・ｄ０２１２−２
・ｄ０１０２−ｄ１１２１−ｄ０１１１）／４
なる演算により求めることができる。
【０１１１】
尚、上記の方法では、通るパスによって、何度も用いる段差値があり、平均に偏りができてしまう恐れがある。このパスは、演えき的に考えてもなかなか求まらない。最適なルート（なるべく均等に全てのパスを通過するルート）を求めるには、ダイナミックプログラミング等の特殊な手法を用いることが好ましい。
【０１１２】
上述のようにして、部分画像（００）から他の全ての部分画像（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）にまで至る全てのルートの探索が終了すると、これについての情報を記憶する。そして、段差値を計算した後に、それぞれの部分画像（００），（０１），（０２），（１０），（１１），（１２），（２０），（２１），（２２）に加算する補正オフセット値Ｆ０１，Ｆ０２，Ｆ１０，Ｆ１１，Ｆ１２，Ｆ２０，Ｆ２１，Ｆ２２を矛盾なく求める。最終的に、全ての補正オフセット値が正になるように最小値を加えるようにしてもよい。
その後、全て境界において、第１の実施の形態と同様の段差の補正処理を実行する。
【０１１３】
＜第３の実施の形態＞
本実施の形態では、上記図１のＸ線撮影装置１００により得られた被写体１１４の画像が、すなわちメモリ１１０に格納された画像が、例えば、図１３に示すような画像であるとする。
【０１１４】
上記図１３において、“４１”は、Ｘ線照射がなされていない部分であり、“４２”は、Ｘ線管球１１３から発せられるＸ線をコリメータにより絞った部分であり、“４３”は、被写体１１４が投影された部分である。
すなわち、部分４１には、ほとんど若しくは全くＸ線照射が無い画素が存在し、これとは逆に、部分４２（被写体１１４の無い部分）には、被写体１１４を透過しなかった非常に強いＸ線照射による画素が存在する。そして、部分４３（被写体１１４の部分）には、これらの中間的なＸ線強度による画素が存在する。
【０１１５】
ここで、Ｘ線のセンサパネルの出力（電気信号）では、一般的に、入射したＸ線強度に比例するものとなるが、そのエネルギー変換の過程若しくは電気信号の変換過程（増幅やインピーダンス変換等）において、Ｘ線強度と出力電気信号の線形性（リニアリティー）が、センサパネルの感度領域において全て一定であるとは限らない。
特に、Ｘ線強度が非常に強い部分では、次第に電気系の出力飽和領域に近づくための非線形性が現れる。また、Ｘ線照射が弱い部分では、ノイズの影響や電気回路の超低電圧での挙動の不安定性等からの非線形性が現れる。
【０１１６】
上述のような非線形性が現れる部分の画像情報は、ほとんどの場合、無意味な情報であり、通常では当該画像情報が存在しても問題はない。
しかしながら、部分画像の一部分の統計的な挙動から部分画像全体のオフセット成分（例えば、Ｘ線に比例する画像データであればオフセット、対数に比例する画像データであればゲイン）を導きだす場合において、上述のような非線形性による誤差の大きな部分がかなりの面積を占める場合、その誤差に画像全体の結果が引きずられる結果になり、正確なオフセット成分の抽出には至らない。
【０１１７】
そこで、本実施の形態では、予め、センサパネル１０１ａ〜１０１ｄの感度範囲の中で、リニアリティーが信頼できる区間を定め、実質的な段差値ｄを算出する前、若しくは同時に近辺の平均値等の代表的な値が信頼できる区間にある場合のみ、その段差値ｄを採用することで、必要な領域での段差値ｄを求める。
このため、上記図９のステップＳ３０１〜ステップＳ３０８の処理を、次のような処理とする。
【０１１８】
例えば、医療用Ｘ線撮影の場合、被写体１１４を透過してセンサパネル１０１ａ〜１０１ｄに至るＸ線量は、予めＸ線量を被写体１１４に照射する、或いはフォトタイマーと呼ばれるＸ線量を測定することによって、適当な線量値になった時点でＸ線を遮断するようになされている。これにより、Ｘ線量は、常に最適に調整され、被写体情報がある部分でのリニアリティーが常に最適である場合が多い。
【０１１９】
このため、本実施の形態では、境界をはさむデータの平均値ｍ（ｉ）を、
【０１２０】
【数４】

【０１２１】
なる式（１３）により求め、平均値ｍ（ｉ）が、信頼できる区間の最小値Ｖ０及び最大値Ｖ１を以って、
Ｖ０≦ｍ（ｉ）≦Ｖ１
なる条件を満たす場合に、上述した式（１２）により得られる段差値ｄ（ｉ）を採用してヒストグラム作成に加える。
【０１２２】
尚、本発明の目的は、第１〜第３の実施の形態のホスト及び端末の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が第１〜第３の実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、第１〜第３の実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって第１〜第３の実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって第１〜第３の実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１２３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、複数の部分画像の集合で１枚の画像を構成する場合、部分画像間の境界付近の画素値の統計的性質に基づいて、当該部分画像間の段差を補正するように構成したので、境界部分での実質的な段差値を統計的に処理することができるため、個々の部分画像の変動を安定して補正することができる。したがって、良好な画質の１枚の画像を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態において、本発明を適用したＸ線撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図２】部分画像の段差の様子を１次元で模式的に説明するための図である。
【図３】４枚の部分画像を説明するための図である。
【図４】部分画像の補正方法の一例を模式的に説明するための図である。
【図５】部分画像の境界部分の補修方法の一例を模式的に説明するための図である。
【図６】上記Ｘ線撮影装置の全体動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】上記Ｘ線撮影装置の部分パネルで得られる部分画像を説明するための図である。
【図８】部分画像の実質的な段差を求める際に用いる表を説明するための図である。
【図９】上記Ｘ線撮影装置において、部分画像間のオフセット差を求める処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】上記Ｘ線撮影装置において、部分画像の境界部分の補修を行う処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】上記実質的な段差値の求め方を具体的に説明するための図である。
【図１２】第２の実施の形態における、複数枚の部分画像を説明するための図である。
【図１３】第２の実施の形態における、４枚の部分画像を説明するための図である。
【符号の説明】
１００ Ｘ線撮影装置
１０１ａ〜１０１ｄ 部分パネル
１０２ａ〜１０２ｄ アンプ
１０３ａ〜１０３ｄ Ａ／Ｄ変換器
１０４ａ〜１０４ｄ ＤＭＡコントローラ
１０５〜１０８，１１０，１１６ メモリ
１０９ ＣＰＵ
１１１ 記憶部
１１２ 曝射制御部
１１５ バス[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention provides, for example, an image processing apparatus, an image processing system, an image processing method used in a radiation imaging apparatus or system for imaging an amount of radiation (amount of radiation transmission) transmitted through the inside of a subject, such as X-rays, In addition, the present invention relates to a storage medium in which processing steps for carrying it out are stored in a computer-readable manner.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, for example, as an X-ray imaging apparatus that images an X-ray dose that has passed through a subject (such as the inside of a human body), the spatial distribution of the intensity of the X-ray that has passed through the subject is directly converted into an electric signal by a large-format X-ray sensor panel. By converting the electric signal into a digital value by analog / digital (A / D) conversion, the X-ray image of the subject can be used as a digital image for image storage, image processing, image observation, etc. There is a device made so.
[0003]
As the X-ray sensor panel, for example, when the subject is a human chest and the human chest is to be radiographed at a time, a sensor panel having a size of about 40 cm × 40 cm is used. By making such an X-ray sensor panel almost in contact with the human chest and irradiating the X-ray from the opposite direction of the human body, the intensity distribution of the X-ray transmitted through the human chest in one X-ray imaging A digital image based on the above is obtained.
[0004]
Further, when X-ray imaging is performed on a fine structure of the human body, an X-ray sensor panel having a pixel resolution of about 0.1 to 0.2 mm is used. In this case, the X-ray sensor panel has a very large size of about 2000 × 2000 pixels to 4000 × 4000 pixels.
[0005]
Here, as a method of reading image information at high speed and stably from the large X-ray sensor panel as described above, for example, the following two methods are conceivable.
(1) A relatively large partial sensor panel is combined in a tile shape to constitute one large sensor panel. Each sensor panel is driven in parallel, and image information (electric signal) obtained thereby is digitized by an A / D converter.
(2) Image information obtained by dividing and driving a large sensor panel in small parts in order to collect image information at high speed or to shorten the substantial information wiring length on the sensor panel. The (electrical signal) is digitized by an independent amplifier and A / D converter.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional X-ray imaging apparatus as described above, the sensor panel is driven not by a single system but by a plurality of independent systems, as in the methods (1) and (2), When trying to collect X-ray image information of the subject, the characteristics of the amplifiers, A / D converters, etc. that handle the electrical signals that are the output of each partial panel also vary independently (changes due to the environment, changes over time, etc.) It will be. For this reason, there were the following problems.
[0007]
For example, when one sensor panel is divided into four parts and each part panel is driven independently, first, when X-rays transmitted through the subject are incident on the sensor panel, the sensor panel The electric signals output from the four partial panels are digitized by independent amplifiers and A / D converters and temporarily held as four partial image data.
At this time, the four partial panels of the sensor panel are driven and controlled in accordance with the X-ray emission timing to the subject.
[0008]
Next, in a state where X-rays are not emitted, an operation similar to the above-described imaging operation is performed to hold offset fixed pattern data in the memory.
At this time, the memory stores in advance gain variation data for each pixel in the four partial panels of the sensor panel. This information can be obtained by exposing X-rays toward the sensor panel in the absence of a subject and acquiring the image information.
[0009]
Then, the fixed pattern data held in the memory is subtracted from the previously acquired four partial image data, and further, pixel-by-pixel correction is performed using the gain variation data.
[0010]
Here, the gain variation data for each pixel is obtained by exposing X-rays in the absence of a subject. For example, it is very difficult to obtain for each X-ray imaging in a normal medical field. Therefore, it is acquired by X-ray imaging once a day.
Also, the fixed pattern data is acquired at a time very close to the X-ray imaging, but not at the same time.
[0011]
Due to the time difference in data acquisition as described above, that is, due to the difference in environment (temperature, humidity, etc.) at the time of data acquisition, characteristics of the sensor panel or amplifiers provided for the four parts thereof There is a possibility that a difference will occur.
For this reason, different characteristics appear for each partial image, and a clear boundary is generated for each partial image.
[0012]
In order to solve the above problem, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-132663, etc., extracts a component having a feature connected to the boundary direction in the vicinity of the boundary of the partial image as described above and removes the feature component. Has been proposed. According to this configuration, it is very effective when the variation of the partial image is relatively small, and only the vicinity of the boundary can be smoothed. As a result, correction for the entire image becomes unnecessary.
[0013]
However, in the above configuration, the correction amount becomes large, and there are cases where the entire image cannot be absorbed by only partial correction. In addition, when important image information exists in a form along the boundary in the vicinity of the boundary of the partial image, the image information is damaged.
[0014]
Therefore, the present invention was made to eliminate the above-described drawbacks, and when acquiring a single image from a set of a plurality of partial images, it is preferable to stably correct the variation of the partial images. An object of the present invention is to provide an image processing apparatus, an image processing system, an image processing method, and a storage medium in which processing steps for implementing the image can be read by a computer.
[0015]
[Means for Solving the Problems]
Under such an object, the first invention is an image processing apparatus that executes a process for composing one image from a plurality of partial images that do not overlap with each other, and is adjacent to each other via a boundary partial region. Correction means for calculating a plurality of step values for each partial image, calculating a statistical value from each of the plurality of step values, and correcting the step between the partial images based on the statistical value; To do.
[0016]
According to a second aspect, in the first aspect, the image processing device further includes image acquisition means for acquiring the plurality of partial images independently.
[0017]
According to a third aspect, in the second aspect, the image acquisition means includes a plurality of partial panels constituting one sensor panel.
[0018]
In a fourth aspect based on the third aspect, the sensor panel includes an X-ray sensor panel, and a pixel value constituting an image obtained by the X-ray sensor panel is an X value incident on the X-ray sensor panel. It is proportional to the line intensity.
[0019]
In a fifth aspect based on the third aspect, the sensor panel includes an X-ray sensor panel, and a pixel value constituting an image obtained by the X-ray sensor panel is an X value incident on the X-ray sensor panel. It is proportional to the logarithmic value of the line intensity.
[0020]
In a sixth aspect based on any one of the first to fifth aspects, the step value is an inclination of the partial image on a line segment crossing the adjacent partial images, and the boundary portion of each partial image. It is calculated for each region within a certain distance from one side in contact with the region, and is calculated as the step value based on the inclination.
[0021]
In a seventh aspect based on any one of the first to sixth aspects, the correction means calculates a mode value or an average value for each of the plurality of step values as the statistical value. .
[0022]
In an eighth aspect based on the first aspect, when the correction means obtains a correction value of another partial image with reference to the target partial image, the correction value is adjusted so that the statistical value approaches 0 after correction. A value is calculated.
[0023]
In a ninth aspect based on the eighth aspect, when the total value of the statistical values is not 0, the correction value is calculated so that the absolute value of the corrected statistical value becomes a constant value. Features.
[0024]
In a tenth aspect based on any one of the first to ninth aspects, the correction means uses only the pixel value in a range where the input / output characteristics of the X-ray sensor panel are linear. It is characterized by calculating | requiring.
[0025]
In an eleventh aspect based on the tenth aspect, the correcting means includes a portion where the X-ray sensor panel is not irradiated with X-rays, and the X-rays directly without passing through the subject. The pixel value of the portion excluding the portion irradiated to the sensor panel is set to a pixel value in a range where the input / output characteristics of the X-ray sensor panel are linear.
[0026]
In a twelfth aspect based on the first aspect, when there is a substantial gap in a boundary area between the plurality of partial images, the correction means generates a pixel of the gap after interpolation after interpolation. It is characterized by that.
[0027]
In a thirteenth aspect based on the first aspect, after the correction, the correction means recalculates a step value in the adjacent partial image, and is a pixel on a line segment that crosses the step, and each partial image Correction is performed by adding a correction value to each pixel in a region within a certain distance from one side in contact with the boundary portion.
[0028]
In a fourteenth aspect based on the thirteenth aspect, the correction value is a value determined by the step value calculated again and the distance from the one side, and the absolute value decreases as the distance from the one side increases. It is characterized by that.
[0029]
A fifteenth aspect of the present invention is an image processing system in which a plurality of devices are communicably connected to each other, and at least one of the plurality of devices is described in any one of claims 1 to 14. It has a function of an image processing apparatus.
[0030]
A sixteenth aspect of the invention is an image processing method for constructing one image from a plurality of partial images that do not overlap with each other, and a plurality of step values are set for each of the partial images adjacent to each other through a boundary partial region. And calculating a statistic value from each of the plurality of step values, and correcting a step between the partial images based on the statistic value.
[0031]
A seventeenth aspect of the invention is a computer-readable storage for storing a program for causing a computer to realize the function of the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 14 or the function of the image processing system according to claim 15. It is recorded on a medium.
[0032]
According to an eighteenth aspect, a program for causing a computer to execute the processing steps of the image processing method according to claim 16 is recorded on a computer-readable storage medium.
[0033]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0034]
<First Embodiment>
The present invention is applied to, for example, an X-ray imaging apparatus 100 as shown in FIG.
Prior to specific description of the X-ray imaging apparatus 100 of the present embodiment, characteristic functions implemented by the X-ray imaging apparatus 100 will be described.
[0035]
The X-ray imaging apparatus 100 is an apparatus configured to obtain one image from a set of a plurality of partial images obtained by dividing and driving a single sensor panel. In particular, the X-ray imaging apparatus 100 has a substantial boundary of each partial image. It has a function of statistically interpreting the step value, determining a correction value (offset or gain) for the entire pixel value in the partial image, and correcting the image. In addition, the X-ray imaging apparatus 100 again obtains the step value of the boundary for each partial image after executing the image correction, and corrects the portion that cannot be completely corrected by the image correction, thereby correcting the partial The image boundary is corrected stably.
Hereinafter, functions that are characteristic of the X-ray imaging apparatus 100 will be described in detail.
[0036]
(1) First, a substantial step value at the boundary for each partial image is obtained as follows.
[0037]
Focusing on one dimension of the image, for example, as shown in FIG. 2, it is assumed that there is a gap of g pixels between the partial image 1 and the partial image 2 adjacent to the partial image 1. , X (0), x (1),..., X (n) and pixel values of partial image 2 are x (n + g), x (n + g + 1),.
Further, since the partial image 1 and the partial image 2 are partial images obtained by X-ray imaging of the subject by driving one sensor panel in a divided manner, the pixel n of the partial image 1 and the partial image 2 The pixel (n + g) has an offset value error and may be recognized as a step.
[0038]
However, since both partial images are taken of the same subject, the pixel n of the partial image 1 and the pixel (n + g) of the partial image 2 are in a continuous relationship, so that the pixel value of the partial image 1 The average of the inclination obtained from x (0), x (1),..., x (n) and the inclination obtained from the pixel values x (n + g), x (n + 2),. Let “K” be the slope of the angle.
[0039]
The difference across the boundary between the pixel value x (i + p) of the partial image 1 and the pixel value x (i + p) of the partial image 2 is
x (i + p) −x (i)
The slope is “K” and the expected difference is “pK”. The difference between the value of pK and the value of x (i + p) −x (i) is a substantial step difference. Expected value (step value) d. That is, the substantial step value d of the boundary for each of the partial images 1 and 2 is
d = PK−x (i + P) + x (i) (1)
It is calculated by the following formula (1).
[0040]
As a method of obtaining the step value d, various methods depending on the method of obtaining the differential value can be considered in addition to the above method. An example is given below.
[0041]
For example, the inclination of the partial image 1 is obtained on the basis of the pixel value x (n), the inclination of the partial image 2 is obtained on the basis of the pixel value x (n + g), and each inclination is used as the pixel value of m points. Averaged to be the slope K.
The slope K in this case is
[0042]
[Expression 1]

[0043]
It is represented by the following formula (2).
[0044]
Further, the difference across the boundary between the pixel value x (i + p) of the partial image 1 and the pixel value x (i) of the partial image 2 is considered symmetrically with respect to the boundary, and x (n + g) −x (n ), X (n + g + 1) −x (n−1), x (n + g + 2) −x (n−2),..., X (n + g + m) −x (n−m).
In this case, the substantial step value d of the boundary for each partial image is
[0045]
[Expression 2]

[0046]
It is represented by the following formula (3).
[0047]
By the arithmetic processing as described above, it is possible to obtain a substantial step value d in a line that crosses one boundary. In addition, the calculation process is summarized as a calculation of cumulative addition that is obtained by multiplying the pixel value by a specified coefficient to obtain a cumulative value.
[0048]
Here, since there are a plurality of lines (0 to L) in the image image, a substantial step value sequence d (i) (i = 0 to L) continuous in one boundary is actually obtained. It will be. In addition, since a partial image has a plurality of boundaries with other adjacent partial images, a plurality of step value sequences d (i) also exist for each partial image.
Here, a change in pixel value for a partial image (target partial image) to be processed is statistically obtained from such a step value sequence d (i).
As a processing method for this purpose, various methods can be applied depending on the form of the target partial image, and it is necessary to consider on a case-by-case basis.
[0049]
As an example, for example, when considering a case where one sensor panel is divided into four and driven, as shown in FIG. 3, four partial images A, B, C, and D are in a “field shape”. Connected to. In this case, four boundaries indicated by a, b, c, and d in FIG. 3 appear. For each of the boundaries a, b, c, and d, the step values obtained by the above-described method are expressed as d0 (0 to L-1), d1 (0 to (L-1)), d2 (-1 to-(L -1)), and d3 (-1 to-(L-1)).
Here, the position is represented by “±” with the center of the image as the origin.
[0050]
At this time, if the data of the partial images A, B, C, and D are proportional to the X-ray intensity, the step values d0 (0 to L-1), d1 (0 to (L-1)), d2 (−1 to − (L−1)) and d3 (−1 to − (L−1)) correspond to offset values. Accordingly, in this case, by performing logarithmic conversion processing, the step values d0 (0 to L-1), d1 (0 to (L-1)), d2 (-1 to-(L-1)). , And d3 (−1 to − (L−1)) correspond to variations in gain.
[0051]
Step values d0 (0 to L-1), d1 (0 to (L-1)), d2 (-1 to-(L-1)), and d3 (-1 to-(L-1)), Various correction methods using gain variations are conceivable on a case-by-case basis. As an example, a correction method for correcting the partial images A, B, C, and D by adding and subtracting a constant value is as follows. Explained.
[0052]
When using a constant value, the step values d0 (0 to L-1), d1 (0 to (L-1)), d2 (-1 to-(L-1)) at the boundaries a, b, c and d, And d3 (−1 to − (L−1)) are aggregated into one value. Therefore, the step values d0 (0 to L-1), d1 (0 to (L-1)), d2 (-1 to-(L-1)), and d3 (-1 to-(L-1). ), Values D0, D1, D2 and D3 are derived one by one.
[0053]
As the method of deriving the values D0, D1, D2, and D3, the step values d0 (0 to L-1), d1 (0 to (L-1)), d2 (-1 to-(L-1)), and The average value of each of d3 (−1 to − (L−1)) may be obtained as values D0, D1, D2, and D3. For example, the average value is not corrected on the average, but as many ranges as possible are obtained. For correction, for example, as shown in FIG. 4, mode values (histogram peaks) are used as values D0, D1, D2, and D3.
[0054]
As a matter of course,
D0 + D1 + D2 + D3 = 0
In general, due to calculation error, image noise influence, offset value is not constant, etc.
D0 + D1 + D2 + D3 = ε (≠ 0)
It is necessary to think.
[0055]
The boundary steps are corrected by adding correction values F0, F1, F2, and F3 to the data of the partial images A, B, C, and D, respectively.
For example, the partial image A is used as a reference, and F0 = 0. In this case,
D0 + D1 + D2 + D3 = 0
If this is the case, the same result can be obtained regardless of whether it is clockwise or counterclockwise, and the correction values F0, F1, F2, F3 are
F0 = 0
F1 = D1 = -D0-D3-D2
F2 = D1 + D2 = -D0-D3
F3 = D1 + D2 + D3 = −D0
It is represented by
[0056]
On the other hand,
D0 + D1 + D2 + D3 = ε (≠ 0)
If this is the case, avoid this contradiction with an average of clockwise and counterclockwise. That is, the correction values F0, F1, F2, and F3 in this case are
F0 = 0
F1 = (D1-D0-D3-D2) / 2
F2 = (D1 + D2-D0-D3) / 2
F3 = (D1 + D2 + D3-D0) / 2
It is represented by This corresponds to distributing the error uniformly throughout.
[0057]
As a method for avoiding the above contradiction, a method in which the absolute value among the values D0 to D3 is replaced with a value obtained by inverting the sign of the sum of the other values can be applied. In addition, if all the correction values F0 to F3 are set to positive values, there is no possibility that the pixel values of the image are negative as a result. Therefore, the smallest value among the correction values F0 to F3 is added to all. You may do it.
[0058]
(2) Next, a process for preventing the user (observer) from feeling uncomfortable that an entire image is a set of a plurality of partial images A, B, C, and D is as follows. And run.
[0059]
First, since the process is a process for the vicinity of the boundaries a, b, c, and d of the partial images A, B, C, and D, for example, as in the method described in JP-A-2000-132663, the boundaries a, A method of extracting components having features connected to the boundary direction in the vicinity of the boundary with respect to b, c, and d, and removing the feature components in the vicinity of the boundary, thereby making the boundaries a, b, c, and d inconspicuous. Etc. are applicable. However, there may be a problem with a specific image.
[0060]
For example, in FIG. 5A, focusing on two partial images (partial image 1 and partial image 2) in the partial images A, B, C, and D, the difference in the substantial boundary between them is shown. The state of remaining is schematically shown.
[0061]
In FIG. 5A, “51” indicates a cross section of the partial image 1, and “52” indicates a cross section of the partial image 2. These lines 51 and 52 take a certain moving average in the boundary direction, and show the shape of the step.
[0062]
FIG. 5 (b) is a method in which a component having a feature connected to the boundary direction in the vicinity of the boundary is extracted from the boundary between the partial image 1 and the partial image 2 by the method described in Japanese Patent Laid-Open No. 2000-132663. 3 shows the state of the boundary when the feature component is removed to make the boundary inconspicuous.
In FIG. 5B, the repair is performed as indicated by “53” on the premise that there is no fine image variation in parallel with the boundary direction. However, as shown in FIG. 5B, since fine fluctuations remain in the data in the boundary direction obtained by taking the moving average, fine image fluctuations in parallel with the boundary direction occur, and this portion of information is lost. It has been broken.
[0063]
In FIG. 5C, as indicated by “54” in FIG. 5, a smooth (straight line in FIG. 5) correction component is added only to the W pixels before and after the step, and fine image fluctuations parallel to the boundary direction. A state in which the partial image 1 and the partial image 2 are connected so as to retain information is shown.
This method will be specifically described below.
[0064]
First, the process of obtaining the substantial step value d of the boundary using the above equation (3) is executed again for each of the boundaries once subjected to the correction process. Thereby, d0 (0 to L-1), d1 (0 to (L-1)), d2 (-1 to-(L-1)), and d3 (-1 to-(L-1)) again. ) Will be obtained.
[0065]
The current step series d0 (0 to L-1), d1 (0 to (L-1)), d2 (-1 to-(L-1)), and d3 (-1 to-(L-1)) Should be “0” on average, but a step remains partially and image noise is added.
[0066]
Therefore, the step series d0 (0 to L-1), d1 (0 to (L-1)), d2 (-1 to-(L-1)), and d3 (-1 to-(L-1)). Dm0 (0 to L-1), dm1 (0 to (L-1)), dm2 (-1 to-(L-1)), and dm3 (-1 to-). (L-1)).
It should be noted that the same result can be obtained by calculating the difference after taking the moving average. That is, it does not depend on the calculation order.
[0067]
Then, with respect to the boundary a shown in FIG.
A0 (x, y) = dm0 (y) (− x / W + 1) / 2 (4)
x: 0 to W
A0 (x, y) represented by the following formula (4) is added.
Also, to partial image D,
D0 (x, y) = dm0 (y) (x / W + 1) / 2 (5)
x: -1 to W
D0 (x, y) represented by the following formula (5) is added.
[0068]
Similarly, with respect to the boundary b shown in FIG.
A1 (x, y) = dm1 (x) (− y / W + 1) / 2 (6)
y: 0 to W
A1 (x, y) represented by the following formula (6) is added.
Also, to partial image B,
B1 (x, y) = dm1 (x) (y / W + 1) / 2 (7)
y: -1 to W
B1 (x, y) represented by the following formula (7) is added.
[0069]
Similarly, the boundary c shown in FIG.
B2 (x, y) = dm2 (y) (− x / W + 1) / 2 (8)
x: 0 to W
B2 (x, y) represented by the following formula (8) is added.
Also, to partial image C,
C2 (x, y) = dm2 (y) (x / W + 1) / 2 (9)
x: -1 to W
C2 (x, y) represented by the following formula (9) is added.
[0070]
Similarly, with respect to the boundary d shown in FIG.
C3 (x, y) = dm3 (x) (− y / W + 1) / 2 (10)
x: 0 to W
C3 (x, y) represented by the following formula (10) is added.
Also, to partial image B,
B3 (x, y) = dm3 (x) (y / W + 1) / 2 (11)
x: -1 to W
B3 (x, y) represented by the following formula (11) is added.
[0071]
As described above, A0 (x, y), A1 (x, y), B1 (x, y), B2 (x, y), C2 (x, y), C3 (x, y), and D3 By adding each function of (x, y) to the partial images A, B, C, and D, the local step is corrected linearly, and the step at the boundary can be eliminated.
[0072]
The substantial step is less likely to damage the image itself because the inclination of the data of the partial images A, B, C, and D is taken into account, but if the value is too large, the correction is not performed. You may make it perform the device to do.
[0073]
This completes the description of the characteristic functions performed by the X-ray imaging apparatus 100 of the present embodiment. Hereinafter, the configuration and operation of the X-ray imaging apparatus 100 will be specifically described.
[0074]
[Overall configuration of X-ray imaging apparatus 100]
As shown in FIG. 1, the X-ray imaging apparatus 100 includes partial panels 101a to 101d, amplifiers 102a to 102d, A / D converters 103a to 103d, DMA controllers 104a to 104d, a CPU 109, memories 105 to 108, 110, 116, a storage unit 111, and an exposure control unit 112.
The CPU 109, the memories 105 to 108, 110, 116, the large capacity storage unit 111, and the exposure control unit 112 are connected via a bus 115 so that they can communicate with each other.
[0075]
[A series of operations of the X-ray imaging apparatus 100]
A CPU (central processing unit) 109 controls operation of the entire X-ray imaging apparatus 100.
For example, a processing program according to the flowchart of FIG. 6 is stored in advance in the memory 116 (program memory). The CPU 109 controls the overall operation of the X-ray imaging apparatus 100 by reading out the processing program from the program memory 116 and executing it. Thereby, the operation of the X-ray imaging apparatus 100 as described below is performed.
[0076]
Step S201:
When X-ray imaging of the subject 114 (here, a human body) is started, first, the exposure control unit 112 controls the X-ray tube 113 so that X-rays emitted from the X-ray tube 113 are The light passes through the subject (human body) 114 and enters the partial panels 101a to 101d.
[0077]
Step S202:
The partial panels 101a to 101d are panels obtained by dividing one sensor panel into four, and are driven independently based on the X-ray generation timing of the X-ray tube 113 (switching transistors (not shown)). Sequentially driven).
As a result, electrical signals corresponding to the pixels are output from the partial panels 101a to 101d.
[0078]
Each of the amplifiers 102a to 102d receives and amplifies and outputs an electric signal output from the corresponding partial panel of the partial panels 101a to 101d.
Each of the A / D converters 103a to 103d receives an electrical signal output from a corresponding amplifier of the amplifiers 102a to 102d, digitizes it, and outputs it.
[0079]
Step S203:
Each of the DMA controllers 104a to 104d stores data (partial image data) output from the corresponding A / D converters of the A / D converters 103a to 103d in the memory 105 (dual port memory).
The dual port memory 105 is configured to be able to read the corresponding partial image data through a bus 115 with a series of addresses.
[0080]
Step S204:
The partial image data stored in the dual port memory 105 is stored in the memory 106 (frame memory) by the CPU 109 or the DMA controller (not shown) on the bus 115.
[0081]
Step S205, Step S206:
Next, the same operation as described above is performed in a state where the X-ray tube 113 does not emit X-rays. The partial image data obtained as a result is stored in the memory 107 via the dual port memory 105 as offset fixed pattern data.
[0082]
Step S207, Step S208:
At this time, gain variation information is stored in the memory 108 in advance.
Specifically, in the state where the subject 114 does not exist, the X-ray tube 113 exposes X-rays toward the partial panels 101a to 101d, and the partial image data obtained thereby is displayed on the partial panels 101a to 101d. Information on gain variation for each pixel is stored in the memory 108.
[0083]
Therefore, the CPU 109 subtracts the fixed pattern data in the memory 107 from the partial image data in the frame memory 106, and corrects the entire image for each pixel using the gain variation information in the memory 108 for this result. Execute and store the result in the memory 117.
[0084]
The correction process includes a division process. However, the division process may be handled as a subtraction process by logarithmic conversion using a reference table (Look Up Table: LUT), for example.
[0085]
Further, the CPU 109 stores, in the memory 118, information related to the position of a pixel (such as a pixel that is a defective pixel and for which data cannot be obtained) that cannot be corrected by the gain variation information.
Then, the CPU 109 calculates the pixel value analogized from the data of peripheral pixels (non-defective pixels) of the pixel (defective pixel) indicated by the information in the memory 118 in the corrected image data in the memory 117. Determined as pixel value. For example, the average value of the peripheral pixels is determined as the value of the defective pixel.
[0086]
Step S209:
The image data that has been subjected to the processing described above is stored in the memory 110 as image data of the subject 114.
At this time, the image data may be overwritten in the memory 117 without using the memory 110. Thereby, the memory can be used effectively.
[0087]
The image data may be stored as a file in the storage unit 111 (such as a magnetic storage device or a large-capacity nonvolatile storage device), for example. Alternatively, the data may be output to an external display device, recording device, storage device, or the like through an interface (not shown).
In this case, partial image data obtained independently by the processing using the data in the memory 107 (offset fixed pattern data), the data in the memory 108 (gain variation information), and the like as described above. It is normalized and the user cannot recognize that it is a partial image.
[0088]
[Operations Characteristic of X-ray Imaging Apparatus 100]
FIG. 7 shows the state of the image data of the subject 114 stored in the memory 110 by the operation as described above.
As shown in FIG. 2, the memory 110 stores data for each of the partial images A, B, C, and D corresponding to the partial panels 101a to 101d. Further, it is assumed that there is a gap corresponding to g pixels (hereinafter referred to as “gap g”) between the images of the partial images A, B, C, and D. Although this gap is a defective pixel according to the viewpoint, if there is an offset step between the partial images A, B, C, and D, it is meaningless to perform average pixel correction. In this embodiment, after correcting each partial image described later in such a case, the pixels are corrected using an average value.
[0089]
Specifically, first, as an example, it is assumed that the gap g = 1. A substantial step value d is obtained according to the above-described equation (3).
In the expression (3) here, m = 3, and the coefficients related to the pixel values x (n−2) to x (n + 4) are obtained according to the table shown in FIG. The table is divided into a coefficient for obtaining the differential K at the value q and a coefficient for calculating the step value d, and the sum is obtained at the final stage.
Therefore, the substantial step value d is
[0090]
[Equation 3]

[0091]
The following equation (12) is obtained.
[0092]
By applying the above equation (12) to a one-dimensional data series sandwiching the boundary x (n + 1) of the partial images, a substantial step value sequence d (i) can be obtained in consideration of the inclination of the image data.
Note that “i” in the above equation (12) is an index in a direction parallel to the boundary of the partial images.
[0093]
9 and 10 show the correction process using the step value sequence d (i) as described above. The correction process is performed, for example, by the CPU 109 executing a processing program according to the flowcharts of FIGS. 9 and 10 stored in advance in the program memory 116.
[0094]
Steps S301 to S304: See FIG. 9 above.
From the above equation (12), d0 (0) to d0 (n), a1 (n + 2) to d1 (M-1), d2 (n + 2) to d2 (M−) at the boundaries of the partial images A, B, C, and D. 1) Four series of d3 (0) to d3 (n) are created.
Specifically, for example, as shown in FIG. 11, the step value sequence d0 () is obtained by extracting the pixel value across the boundary according to the address of the pixel indicated by “21” and performing the calculation process of the above equation (12). i). Such a calculation process is executed for all the boundaries.
[0095]
Step S305 to Step S308:
D0 (0) to d0 (n), a1 (n + 2) to d1 (M-1), d2 (n + 2) to d2 (M-1), d3 (0) to d3 (n) obtained in steps S301 to S304. ) Are determined as D0, D1, D2, and D3.
As D0, D1, D2, and D3, for example, a value representing a distribution such as an average value or a median value may be used.
[0096]
Step S309 to Step S312:
The offset value F0 applied to the partial image A is set to “0”, and the offset values F1, F2, and F3 applied to the other partial images B, C, and D are set to “(D1-D0-D3-D2) / 2”.
[0097]
Step S313 to Step S317:
The offset values F0 to F3 in steps S309 to S312 are all positive values. This is because the pixel value of the image is basically a positive value, so that it is ensured that it is a positive value even after the calculation.
Specifically, for example, the minimum value of the offset values F0 to F3 is “MV”, and “MV” is added to each value.
[0098]
Step S318 to Step S321:
The offset values F0 to F3 obtained in steps S313 to S317 are added to the partial images A to D, respectively.
This result is stored in the memory 110.
[0099]
The image stored in the memory 110 as described above is a result of performing only offset correction on the entire partial images A to D. However, in practice, the fluctuations in the partial images A to D are not always uniform offsets, and correction up to the present is often insufficient.
Therefore, the processing from step S322 described below is performed so that only the vicinity of the boundary of the image stored in the memory 110 is corrected so as not to give the observer the uncomfortable feeling that the entire image is a set of a plurality of partial images. Execute. As an example of the correction here, the method shown in FIG. 5C is used.
[0100]
Steps S322 to S325: See FIG. 10 above.
Similar to steps S301 to S304 in FIG. 9 above, substantial step value sequences d0 (0) to d0 (n), a1 (n + 2) to d1 (M-1), d2 (n + 2) to d2 (M -1) and d3 (0) to d3 (n) are obtained.
[0101]
Step S326 to Step S329:
Step sequences d0 (0) to d0 (n), a1 (n + 2) to d1 (M-1), d2 (n + 2) to d2 (M-1), d3 (0) to d3 obtained in steps S322 to S325. (N) is converted into a smooth numerical sequence by moving average or the like. This is because there are many step rows d0 (0) to d0 (n), a1 (n + 2) to d1 (M-1), d2 (n + 2) to d2 (M-1), and d3 (0) to d3 (n). This is because of the influence of noise.
[0102]
Step S330 to Step S333:
The local correction processing of the step component indicated by the above-described equations (4) to (11) is executed.
[0103]
That is, the boundary a is obtained by changing the origins of the above formulas (4) and (5). For the partial image A, “dm0 (y) (− x / W + 1) / 2” (x: n + 1 to n + 1 + W, y: 0 to n), and “dm0 (y) (x / W + 1) / 2” (x: n−W to n, y: 0 to n) is applied to the partial image D. Add.
Similarly, with respect to the boundary b, the above-described equations (6) and (7) with the origin changed are used, and for the partial image A, “dm1 (x) (− y / W + 1) / 2” ( x: n + 1 to M−1, y: n−W to n), and for the partial image B, “B1 (x, y) = dm1 (x) (y / W + 1) / 2” (x: n + 1 to M-1, y: n + 1 to n + 1 + W).
Similarly, for the boundary c, the above-described equations (8) and (9) with the origin changed are used, and for the partial image B, “B2 (x, y) = dm2 (y) (− x / W + 1) / 2 ”(x: n + 1 to n + 1 + W, y: n + 1 to M−1), and for partial image C,“ C2 (x, y) = dm2 (y) (x / W + 1) / 2 ″ (x: n−W˜n, y: n + 1˜M−1) is added.
Similarly, for the boundary d, the above-described equations (10) and (11) with the origin changed are used, and for the partial image C, “C3 (x, y) = dm3 (x) (− y / W + 1) / 2 ”(x: 0 to n, y: n−W to n), and for partial image B,“ B3 (x, y) = dm3 (x) (y / W + 1) / 2 "(x: 0 to n, y: n + 1 to n + 1 + W) is added.
[0104]
Step S334:
When the local steps are linearly corrected in step S330 to step S333 and the step at the boundary disappears, the pixel at the last remaining boundary is not a defect in the vicinity. Interpolate with pixels. The interpolated pixel area is an area where there is no pixel corresponding to one pixel at the boundary, and conventionally, the interpolation processing cannot be performed unless correction for each partial image is performed.
[0105]
In the present embodiment, the above-described operation is configured to be realized by programming in the computer system. However, the present invention is not limited to this, and may be realized by hardware, for example. Or you may make it implement | achieve by the structure which mixed hardware and the program environment.
[0106]
<Second Embodiment>
In the first embodiment, the four partial images obtained by the partial panels 101a to 101d obtained by dividing one sensor panel into four parts are processed in parallel in an independent system. However, in the present embodiment, Furthermore, many partial images are processed in parallel in an independent system.
[0107]
For example, as shown in FIG. 12A, nine partial images (00), (01), (02), (10), (11), (12), (20), (21), (22 ) Is a single image, the partial images (00), (01), (02), (10), (11), (12), (20), (21), There are 12 boundaries of (22).
[0108]
In this case, for the partial images (00), (01), (02), (10), (11), (12), (20), (21), (22), FIG. A substantial step value d is obtained in the direction indicated by the arrow in the same manner as in the first embodiment.
The step values d are obtained independently of each other and are not necessarily consistent. Therefore, it is necessary to obtain a correction offset value to be added to each partial image from the average value of the sum of the step values in all routes.
[0109]
Specifically, the partial images (00), (01), (02), (10), (11), (12), (20), (21), (22) shown in FIG. Is a cyclic problem involving cells (partial images) as shown in FIG.
Here, starting from one cell, the step value on the connection line is added, and if the value when reaching the original cell does not become “0” through any route, this system Are contradictory. Here, a method for solving this contradiction is realized.
[0110]
For example, F00 = “0” is set with reference to the offset value added to the partial image (00). The offset value F01 of the next partial image (01) is obtained as an average of the offset values passing through all the paths starting from the partial image (00) and reaching the partial image (01).
In this case, it is considered that the four routes as shown by the broken lines in FIG. 12B cover all with the least number of routes. The offset value F01 at this time is
F01 = (d0001 + 3 · d0010 + 2 · d1020 + 2
・ D2021 + d2122-d1222-2 ・ d0212-2
D0102-d1121-d0111) / 4
Can be obtained by the following calculation.
[0111]
In the above method, there is a step value that is used many times depending on the path that passes, and there is a risk that the average may be biased. This pass is hard to find even if you think deductively. It is preferable to use a special method such as dynamic programming in order to obtain an optimum route (a route that passes through all the paths as evenly as possible).
[0112]
As described above, from the partial image (00) to all other partial images (01), (02), (10), (11), (12), (20), (21), (22). When the search for all the routes up to is completed, information about this is stored. After the step value is calculated, it is added to each partial image (00), (01), (02), (10), (11), (12), (20), (21), (22). Correction offset values F01, F02, F10, F11, F12, F20, F21, and F22 to be obtained are obtained without contradiction. Finally, a minimum value may be added so that all correction offset values are positive.
Thereafter, the same level difference correction processing as that in the first embodiment is executed at all boundaries.
[0113]
<Third Embodiment>
In the present embodiment, it is assumed that the image of the subject 114 obtained by the X-ray imaging apparatus 100 in FIG. 1, that is, the image stored in the memory 110 is, for example, an image as shown in FIG.
[0114]
In FIG. 13, “41” is a portion where X-ray irradiation is not performed, “42” is a portion where X-rays emitted from the X-ray tube 113 are focused by a collimator, and “43” is This is the portion on which the subject 114 is projected.
That is, in the portion 41, there is a pixel with little or no X-ray irradiation, and on the contrary, the portion 42 (the portion without the subject 114) has a very strong X-ray that has not passed through the subject 114. There are pixels due to irradiation. In the portion 43 (the portion of the subject 114), there are pixels having these intermediate X-ray intensities.
[0115]
Here, the output (electric signal) of the X-ray sensor panel is generally proportional to the incident X-ray intensity, but the energy conversion process or electric signal conversion process (amplification, impedance conversion, etc.) ), The X-ray intensity and the linearity of the output electric signal are not always constant in the sensitivity region of the sensor panel.
In particular, in a portion where the X-ray intensity is very strong, nonlinearity for gradually approaching the output saturation region of the electric system appears. Further, in the portion where the X-ray irradiation is weak, nonlinearity appears due to the influence of noise or the instability of the behavior of the electric circuit at an extremely low voltage.
[0116]
In most cases, the image information where the nonlinearity appears as described above is meaningless information, and there is usually no problem even if the image information exists.
However, in the case of deriving an offset component of the entire partial image from the statistical behavior of a part of the partial image (for example, an offset if the image data is proportional to X-rays, a gain if the image data is proportional to the logarithm), When a large portion of error due to nonlinearity as described above occupies a considerable area, the result of the entire image is dragged to the error, and an accurate offset component cannot be extracted.
[0117]
Therefore, in the present embodiment, a section in which the linearity is reliable is determined in advance in the sensitivity range of the sensor panels 101a to 101d, and a representative value such as an average value in the vicinity is calculated before or at the same time as calculating the substantial step value d. The step value d in the necessary region is obtained by adopting the step value d only when the typical value is in the reliable section.
For this reason, the process of step S301 to step S308 of FIG. 9 is as follows.
[0118]
For example, in the case of medical X-ray imaging, the X-ray dose that passes through the subject 114 and reaches the sensor panels 101a to 101d is obtained by irradiating the subject 114 with the X-ray dose in advance or measuring the X-ray dose called a phototimer. X-rays are cut off when an appropriate dose value is reached. As a result, the X-ray dose is always optimally adjusted, and the linearity in a portion where subject information is present is always optimal.
[0119]
For this reason, in this embodiment, the average value m (i) of the data sandwiching the boundary is
[0120]
[Expression 4]

[0121]
The average value m (i) is obtained by the following equation (13), and the minimum value V0 and the maximum value V1 of the reliable section are obtained.
V0 ≦ m (i) ≦ V1
When the above condition is satisfied, the step value d (i) obtained by the above equation (12) is adopted and added to the histogram creation.
[0122]
An object of the present invention is to supply a storage medium storing software program codes for realizing the functions of the host and terminal according to the first to third embodiments to a system or apparatus, and the computer of the system or apparatus. Needless to say, this can also be achieved by (or CPU or MPU) reading and executing the program code stored in the storage medium.
In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the first to third embodiments, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.
A ROM, floppy disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-ROM, CD-R, magnetic tape, nonvolatile memory card, or the like can be used as a storage medium for supplying the program code.
Further, by executing the program code read by the computer, not only the functions of the first to third embodiments are realized, but also an OS running on the computer based on the instruction of the program code. Needless to say, the present invention includes a case where the functions of the first to third embodiments are realized by performing part or all of the actual processing.
Further, after the program code read from the storage medium is written to the memory provided in the extension function board inserted in the computer or the function extension unit connected to the computer, the function extension is performed based on the instruction of the program code. It goes without saying that the CPU or the like provided in the board or function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the functions of the first to third embodiments are realized by the processing.
[0123]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, when one image is constituted by a set of a plurality of partial images, the level difference between the partial images based on the statistical properties of the pixel values near the boundary between the partial images. Since the substantial step value at the boundary portion can be statistically processed, fluctuations in individual partial images can be stably corrected. Therefore, it is possible to provide a single image with good image quality.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an X-ray imaging apparatus to which the present invention is applied in a first embodiment.
FIG. 2 is a diagram for schematically explaining a level difference of a partial image in one dimension.
FIG. 3 is a diagram for explaining four partial images.
FIG. 4 is a diagram for schematically explaining an example of a partial image correction method;
FIG. 5 is a diagram for schematically explaining an example of a method for repairing a boundary portion of a partial image.
FIG. 6 is a flowchart for explaining the overall operation of the X-ray imaging apparatus.
FIG. 7 is a diagram for explaining a partial image obtained by a partial panel of the X-ray imaging apparatus.
FIG. 8 is a diagram for explaining a table used when obtaining a substantial level difference of a partial image.
FIG. 9 is a flowchart for explaining processing for obtaining an offset difference between partial images in the X-ray imaging apparatus.
FIG. 10 is a flowchart for explaining processing for repairing a boundary portion of a partial image in the X-ray imaging apparatus.
FIG. 11 is a diagram for specifically explaining how to obtain the substantial step value.
FIG. 12 is a diagram for explaining a plurality of partial images in the second embodiment.
FIG. 13 is a diagram for explaining four partial images in the second embodiment;
[Explanation of symbols]
100 X-ray equipment
101a-101d partial panel
102a to 102d amplifier
103a to 103d A / D converter
104a to 104d DMA controller
105-108,110,116 memory
109 CPU
111 storage unit
112 Exposure control unit
115 bus

Claims (18)

An image processing apparatus that executes processing for composing one image from a plurality of partial images that do not overlap each other,
A plurality of step values are calculated for each of the partial images adjacent to each other via the boundary partial region, a statistical value is calculated for each of the plurality of step values, and a step between the partial images is corrected based on the statistical value. An image processing apparatus comprising: a correction unit.   The image processing apparatus according to claim 1, further comprising an image acquisition unit that acquires the plurality of partial images independently.   The image processing apparatus according to claim 2, wherein the image acquisition unit includes a plurality of partial panels constituting one sensor panel.   The sensor panel includes an X-ray sensor panel, and pixel values constituting an image obtained by the X-ray sensor panel are proportional to the X-ray intensity incident on the X-ray sensor panel. The image processing apparatus according to claim 3.   The sensor panel includes an X-ray sensor panel, and a pixel value constituting an image obtained by the X-ray sensor panel is proportional to a logarithmic value of the X-ray intensity incident on the X-ray sensor panel. The image processing apparatus according to claim 3, wherein:   The step value is calculated by calculating the inclination of the partial image on a line segment that crosses the adjacent partial images for each region within a certain distance from one side in contact with the boundary partial region of each partial image. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is calculated as the step value.   The image processing apparatus according to claim 1, wherein the correction unit calculates a mode value or an average value for each of the plurality of step values as the statistical value.   2. The correction unit according to claim 1, wherein the correction value is calculated so that the statistical value approaches 0 after correction when the correction value of another partial image is obtained using the target partial image as a reference. Image processing apparatus.   9. The image processing apparatus according to claim 8, wherein when the total value of the statistical values is not 0, the correction value is calculated so that an absolute value of the corrected statistical value becomes a constant value.   The said correction | amendment means calculates | requires the said level | step difference value only using the pixel value of the range whose input-output characteristic of the said X-ray sensor panel is linear, The any one of Claim 1 thru | or 9 characterized by the above-mentioned. Image processing device.   The correction means is a pixel in a portion excluding a portion where X-ray irradiation is not performed on the X-ray sensor panel and a portion where the X-ray is directly irradiated on the X-ray sensor panel without passing through the subject. The image processing apparatus according to claim 10, wherein the value is a pixel value in a range in which an input / output characteristic of the X-ray sensor panel is linear.   The image processing apparatus according to claim 1, wherein when there is a substantial gap in a boundary partial area of the plurality of partial images, the correction unit generates a pixel of the gap part by interpolation after the correction. .   The correction means, after the correction, recalculates a step value in the adjacent partial images, is a pixel on a line segment that crosses the step, and is an area within a certain distance from one side that contacts the boundary portion of each partial image The image processing apparatus according to claim 1, wherein correction is performed by adding a correction value to each of the pixels.   The image processing apparatus according to claim 13, wherein the correction value is a value determined by the step value calculated again and a distance from the one side, and an absolute value decreases as the distance from the one side increases. . An image processing system in which a plurality of devices are communicably connected to each other,
The image processing system according to claim 1, wherein at least one of the plurality of devices has the function of the image processing apparatus according to claim 1. An image processing method for composing one image from a plurality of partial images that do not overlap each other,
A plurality of step values are calculated for each of the partial images adjacent to each other via the boundary partial region, a statistical value is calculated for each of the plurality of step values, and a step between the partial images is corrected based on the statistical value. An image processing method comprising a correction step.   A computer-readable storage medium storing a program for causing a computer to realize the function of the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 14 or the function of the image processing system according to claim 15.   A computer-readable storage medium storing a program for causing a computer to execute the processing steps of the image processing method according to claim 16.

Images