JP3700798B2

JP3700798B2 - Image processing method and apparatus

Info

Publication number: JP3700798B2
Application number: JP21733596A
Authority: JP
Inventors: 雅彦山田
Original assignee: Fuji Photo Film Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Holdings Corp
Priority date: 1996-08-19
Filing date: 1996-08-19
Publication date: 2005-09-28
Anticipated expiration: 2016-08-19
Also published as: JPH1063839A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像信号の所定の周波数成分を強調するための画像処理方法および装置に関し、特に詳しくは強調処理を行う際の、画像信号に含まれるノイズの除去に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、本出願人により、非鮮鋭マスク画像信号（以下、ボケ画像信号という）を用いて周波数強調処理を行って放射線画像の診断性能を向上させる数々の画像処理方法および装置が提案されている（特開昭55-163472 号、同55-87953号など）。ここで、ボケ画像信号とは、画素数は原画像信号と同じであるが原画像信号よりも鮮鋭度が低い画像を表す画像信号であり、原画像信号の所定の周波数以上の高周波成分が除去された周波数応答特性を有する信号である。
【０００３】
上記周波数強調処理は、原画像信号Ｓorg からボケ画像信号Ｓusを引いたものに強調係数βを乗じたものを、原画像信号Ｓorgに加算することにより、原画像信号の所定の空間周波数成分を強調するものである。これを式で表すと下記の式（１）のようになる。
【０００４】
Ｓproc＝Ｓorg＋β×（Ｓorg−Ｓus） …（１）
（Ｓproc：周波数強調処理された信号、Ｓorg ：原画像信号、Ｓus：ボケ画像信号、β：強調係数）
この際、上記処理では信号を加算することによりアーチファクトが発生してしまうことがあるが、これは、原画像信号Ｓorgに加算する加算信号の周波数応答特性を調整することにより解決でき、そのための具体的な調整方法として、次のような方法が提案されている。（特願平8-182155号など）。
【０００５】
この方法とは、まず鮮鋭度の異なる、すなわち周波数応答特性の異なる複数のボケ画像信号を作成し、そのボケ画像信号および原画像信号の中の２つの信号の差分をとることにより、原画像信号の、ある限られた周波数帯域の周波数成分を表す複数の帯域制限画像信号（以下、バンドパス信号という）を作成し、さらにそのバンドパス信号をそれぞれ所定の関数によって所望の大きさとなるように抑制してから、その複数の抑制されたバンドパス信号を積算することにより上記加算信号を作成するものである。この処理を式として表すと、例えば、下記の式（２）

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：ボケ画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：各バンドパス信号を変換する関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
のようになる。
【０００６】
このような処理において、関数ｆ₁〜ｆ_Nは、バンドパス信号をそのバンドパス信号の大きさに応じて抑制するような関数であり、例えばアーチファクトを防止するためには、アーチファクトの原因となり得る大きなバンドパス信号については強く抑制し、あまり大きくない信号については抑制しないといった変換処理が行われる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記処理のようにバンドパス信号の変換をバンドパス信号の大きさにのみ基づいて行う場合、画像信号中に含まれるノイズ成分もまた本来処理されるべき信号と同じように処理されてしまう。これは、強調のために加算される加算信号の中にノイズ成分が含まれてしまうということ、すなわち強調処理によりノイズ成分が強調されてしまうということであるため望ましくない。
【０００８】
本発明は、上記問題に鑑みて、画像信号の所定の周波数成分を強調する際に、その画像信号中に含まれるノイズ信号を除去することができる画像処理方法および装置を提供することを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、原画像を表す原画像信号に基づいて、互いに解像度が異なる複数の低解像度画像信号を作成し、前記各低解像度画像信号に対して、所定のエッジ検出処理を施すことによって該各低解像度画像信号に対応する、互いに解像度が異なる複数の低解像度エッジ画像信号を作成し、前記各低解像度画像信号を、該低解像度画像信号の画素数が前記原画像信号の画素数と同じになるようにそれぞれ補間拡大して、前記原画像信号の複数の異なるボケ画像信号を作成するとともに、前記各低解像度エッジ画像信号を、該低解像度エッジ画像信号の画素数が前記原画像信号の画素数と同じになるようにそれぞれ補間拡大して、前記原画像信号の複数の異なるエッジ画像信号を作成し、前記原画像信号および前記複数のボケ画像信号に基づいて該原画像信号の複数の周波数帯域ごとの信号を表す複数のバンドパス信号を作成し、該各バンドパス信号を該バンドパス信号の絶対値を抑制するように変換して抑制画像信号を作成し、前記エッジ画像信号を、該エッジ画像信号の絶対値が小さいときにはほぼ０となり、該絶対値が大きいときにはほぼ１となるように変換する非線形関数により変換してエッジ係数を作成し、前記抑制画像信号に前記エッジ係数を乗ずることにより、各周波数帯域ごとの変換画像信号を作成し、該各変換画像信号を積算して得た積算信号を前記原画像信号に加算することにより該原画像信号の所定の周波数成分を強調することを特徴とするものである。
【００１０】
ここで「低解像度画像信号」とは、原画像信号の画素に対して所定間隔ごとに所定のフィルタリング処理を施すことによって画素を間引きして得た画像信号である。フィルタリング処理については、一般に広く使用されている種々の方法を用いることができる。
【００１１】
また、「所定のエッジ検出処理」としては、例えば所定の大きさのマスク内の、最大値と最小値の差、分散値あるいは濃度勾配などを用いてエッジを検出する方法などが適用できる。これは、広く一般的に行われているエッジ検出処理であれば、どのような処理であってもよく、特に限定しない。
【００１２】
また低解像度画像信号および低解像度エッジ画像信号に対して施す「補間拡大」処理とは、所定の補間方法によってそれぞれ原画像と同じ画素数になるように画素を補間して画像を拡大することを意味する。この補間方法についても、Ｂスプライン補間法をはじめ、一般に広く使用されている種々の方法を適用することができる。低解像度画像信号の補間拡大と低解像度エッジ画像信号の補間拡大は同じ方法によって行ってもよいし、それぞれ異なる方法により行ってもよい。
【００１３】
また、「原画像信号の複数の周波数帯域ごとの信号を表す複数のバンドパス信号」は、例えば隣接する周波数帯域のボケ画像信号同士で差分をとって作成してもよいし、原画像信号と各ボケ画像信号の差分をとって作成してもよい。あるいは原画像信号とボケ画像信号の他の組み合わせで差分をとってもよい。また、「所定の周波数成分を強調する」とは、例えば画像のエッジ部を強調するために、高周波成分を強調するといったことを意味する。
【００１４】
なお、前記バンドパス信号の作成、前記変換画像信号の作成、前記積算信号の作成、および該積算信号の前記原画像信号への加算は、具体的には下記の式

（但し、Ｓproc：所定の周波数成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：ボケ画像信号
Ｓedgek(k=1〜N)：エッジ画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：各バンドパス信号を変換して抑制画像信号を作成するための関数
ｇ：各エッジ画像信号を変換してエッジ係数を作成するための関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
にしたがって行うことが望ましい。また、前記エッジ係数の作成に使用する非線形関数は、エッジ画像信号のヒストグラム解析の結果に応じて異なるものとすることが望ましい。
【００１５】
また、本発明の画像処理装置は、上記画像処理方法にしたがって画像処理を行う装置であって、原画像を表す原画像信号に基づいて、互いに解像度が異なる複数の低解像度画像信号を作成する低解像度画像信号作成手段と、前記各低解像度画像信号に対して、所定のエッジ検出処理を施すことによって該各低解像度画像信号に対応する、互いに解像度が異なる複数の低解像度エッジ画像信号を作成する低解像度エッジ信号作成手段と、前記各低解像度画像信号を、該低解像度画像信号の画素数が前記原画像信号の画素数と同じになるようにそれぞれ補間拡大して、前記原画像信号の複数の異なるボケ画像信号を作成するボケ画像信号作成手段と、前記各低解像度エッジ画像信号を、該低解像度エッジ画像信号の画素数が前記原画像信号の画素数と同じになるようにそれぞれ補間拡大して、前記原画像信号の複数の異なるエッジ画像信号を作成するエッジ画像信号作成手段と、前記原画像信号および前記複数のボケ画像信号に基づいて該原画像信号の複数の周波数帯域ごとの信号を表す複数のバンドパス信号を作成し、該各バンドパス信号を該バンドパス信号の絶対値を抑制するように変換して抑制画像信号を作成する抑制画像信号作成手段と、前記エッジ画像信号を、該エッジ画像信号の絶対値が小さいときにはほぼ０となり、該絶対値が大きいときにはほぼ１となるように変換する非線形関数により変換してエッジ係数を作成するエッジ係数作成手段と、前記抑制画像信号に前記エッジ係数を乗ずることにより、各周波数帯域ごとの変換画像信号を作成し、該各変換画像信号を積算して得た積算信号を前記原画像信号に加算することにより該原画像信号の所定の周波数成分を強調する周波数強調処理手段とからなることを特徴とするものである。
【００１６】
なお、上述のように低解像度画像信号および低解像度エッジ画像信号の補間拡大処理は同じ補間拡大方法で行ってもよいため、ボケ画像信号作成手段とエッジ画像信号作成手段は、実質的に同じものであってもよいものとする。
【００１７】
【発明の効果】
本発明の画像処理方法および装置によれば、原画像信号の周波数帯域ごとの信号を表すバンドパス信号を積算して原画像信号に強調のために加算する加算信号を作成する際に、画像信号のエッジ情報を取り出し、このエッジ情報に基づき、エッジ部の信号についてはほぼ１、非エッジ部の信号についてはほぼ０であるようなエッジ係数を定義し、このエッジ係数を信号に乗ずるため、所望の強調処理を行いながら、非エッジ部に含まれる粒状のノイズ信号を除去することができ、高画質な処理済画像信号を得ることができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像処理方法および装置の一実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下に示す画像処理装置は、蓄積性蛍光体シートに記録された人体の放射線画像を読み取って得た画像信号に対して、その画像が診断に適した画像となるように、ボケ画像信号を使用して周波数強調処理を施すものであり、処理された画像信号は主としてフィルムに記録され、診断に用いられる。
【００１９】
図１はこの画像処理装置の概略を表す図である。画像処理装置は、原画像信号Ｓorgにフィルタリング処理を施して低解像度画像信号Ｂ_k（ｋ＝１〜ｎ）を作成するフィルタリング手段１と、フィルタリング処理により得られた低解像度画像信号Ｂ_kのエッジを検出して低解像度エッジ画像信号Ｅ_k（ｋ＝１〜ｎ）を作成するエッジ検出手段２と、低解像度画像信号Ｂ_kと低解像度エッジ画像信号Ｅ_kに対して所定の補間拡大処理を施して、低解像度画像信号Ｂ_kからはボケ画像信号Ｓuskを、また低解像度エッジ画像信号Ｅ_kからはエッジ画像信号Ｓedgeをそれぞれ作成する補間拡大手段３と、原画像信号とボケ画像信号Ｓuskから周波数帯域ごとのバンドパス信号を作成してそのバンドパス信号を所定の関数により変換して抑制画像信号を作成する第１の変換手段４と、エッジ画像信号Ｓedgeからエッジ係数を作成する第２の変換手段５と、エッジ係数と抑制画像信号とにより所定の信号を作成してその信号を原画像信号に加算することにより特定の周波数成分を強調する周波数強調処理手段６とを有する。
【００２０】
なお、ここで、フィルタリング手段１は前記低解像度画像信号作成手段に、エッジ検出手段２は前記低解像度エッジ画像信号作成手段にそれぞれ相当し、補間拡大手段３は前記ボケ画像信号作成手段とエッジ画像信号作成手段の機能を兼ね備えたものに相当する。また、第１の変換手段４は前記抑制画像信号作成手段に、第２の変換手段５は前記エッジ係数作成手段に相当するものである。
【００２１】
上記原画像信号Ｓorg、低解像度画像信号Ｂ_k、低解像度エッジ画像信号Ｅ_k、ボケ画像信号Ｓusk、エッジ画像信号Ｓedgeの５種類の信号は、互いに図２に示すような関係となっている。すなわち低解像度画像信号Ｂ_kは原画像信号Ｓorgの画素数を少なくすることにより解像度を低くした信号であり、ボケ画像信号Ｓuskはその低解像度画像信号Ｂ_kを補間拡大して得た、原画像信号と同じ画素数の画像信号である。また低解像度エッジ画像信号Ｅ_kは低解像度画像信号Ｂ_kからエッジ部分のみを抽出した信号であり、エッジ画像信号Ｓedgeは低解像度エッジ画像信号Ｅ_kを原画像信号と同じ画素数となるように補間拡大した信号である。
【００２２】
次に、上記各信号の作成処理について詳細に説明する。図３はボケ画像信号作成処理の概要を示すブロック図である。図３に示されるように、ボケ画像信号の作成は、まずフィルタリング手段１により、原画像信号Ｓorgに対し、原画像の画素のｘ方向およびｙ方向に対してフィルタリング処理を施して原画像信号よりも解像度が低い低解像度画像信号Ｂ₁を作成し、次にこの低解像度画像信号Ｂ₁に対して同様のフィルタリング処理を施してこの低解像度画像信号Ｂ₁よりもさらに解像度が低い低解像度画像信号Ｂ₂を作成し、以降順次同様のフィルタリング処理を重ねていくものである。そして、補間拡大手段３により、このフィルタリング処理の各段において得られる低解像度画像信号Ｂ_kに対して、それぞれ補間拡大処理を施して、鮮鋭度の異なる複数のボケ画像信号Ｓus1〜ＳusNを得るものである。
【００２３】
本実施の形態においては、上記フィルタリング処理のフィルタとして、一次元ガウス分布に略対応したフィルタを使用する。すなわちフィルタのフィルタ係数を、ガウス信号に関する下記の式（３）
【００２４】
【数１】

【００２５】
にしたがって定める。これは、ガウス信号は周波数空間および実空間の双方において、局在性がよいためであり、例えば上記（３）式においてσ＝１とした場合の５×１の１次元フィルタは図４に示すようなものとなる。
【００２６】
フィルタリング処理は、図５に示すように、原画像信号Ｓorgに対して、あるいは低解像度画像信号に対して１画素おきに行う。このような１画素おきのフィルタリング処理をｘ方向、ｙ方向に行うことにより、低解像度画像信号Ｂ₁の画素数は原画像の１／４となり、フィルタリング処理により得られる低解像度画像信号に対して繰り返しこのフィルタリング処理を施すことにより、得られるｎ個の低解像度画像信号Ｂ_kは、それぞれ、画素数が原画像信号の１／２^2kの画像信号となる。
【００２７】
次に、このようにして得られた低解像度画像信号Ｂ_kに対して施される補間拡大処理について説明する。補間演算の方法としては、Ｂスプラインによる方法など種々の方法が挙げられるが、本実施の形態においては、上記フィルタリング処理においてガウス信号に基づくローパスフィルタを用いているため、補間演算についてもガウス信号を用いるものとする。具体的には、下記の式（４）
【００２８】
【数２】

【００２９】
において、σ＝２^k-1と近似したものを用いる。
【００３０】
画像信号Ｂ₁を補間する際には、ｋ＝１であるためσ＝１となる。この場合、補間処理を行うためのフィルタは、図６に示すように５×１の一次元フィルタとなる。この補間処理は、まず低解像度画像信号Ｂ₁に対して１画素おきに値が０の画素を１つずつ補間することにより低解像度画像信号Ｂ₁を原画像と同一のサイズに拡大し、次に、この補間された低解像度画像信号Ｂ₁に対して上述した図６に示す一次元フィルタによりフィルタリング処理を施すことにより行われる。
【００３１】
同様に、この補間拡大処理を全ての低解像度画像信号Ｂ_kに対して行う。低解像度画像信号Ｂ_kを補間する際には、上記式（４）に基づいて、３×２^k−１の長さのフィルタを作成し、画像信号Ｂ_kの各画素の間に値が０の画素を２^k−１個ずつ補間することにより、原画像と同一サイズに拡大し、この値が０の画素が補間された画像信号Ｂ_kに対して３×２^k−１の長さのフィルタにより、フィルタリング処理を施すことにより補間拡大する。
【００３２】
また、フィルタリング処理により得られた各低解像度画像信号Ｂ_kに対しては、エッジ検出手段２によるエッジ検出処理も施される。本実施の形態では、所定のサイズのマスク内に入る各画素の値のうち最大値と最小値との差が所定の閾値よりも大きければエッジであると判断することにより画像信号のエッジを検出しており、これにより検出されたエッジ情報を上記低解像度エッジ画像信号Ｅ_kとしている。但し、エッジ検出の方法はこれに限らず、例えば最大値と最小値との差の代わりに、分散値あるいは濃度勾配などを用いて検出を行ってもよい。
【００３３】
上記のようにして得られた低解像度エッジ画像信号Ｅ_kもまた、上記低解像度画像信号Ｂ_kと同様に補間拡大される。この補間拡大の方法は、低解像度画像信号の補間拡大方法と同じであっても異なるものであってもよいが、本実施の形態においては同じ方法を用いているため、ここでは説明を省略する。
【００３４】
以上のようにして得られた各画像信号は、下記の式（５）

（但し、Ｓproc：所定の周波数成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：非鮮鋭マスク画像信号
Ｓedgek(k=1〜N)：エッジ画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：各バンドパス信号を変換して抑制画像信号を作成するための関数
ｇ：各エッジ画像信号を変換してエッジ係数を作成するための関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
にしたがって処理される。
【００３５】
ここで、関数ｆ₁〜ｆ_Nは、例えば図７に示すような関数を使用する。ｆ₁〜ｆ_Nは全て同じ関数であってもよいし、各バンドパス信号ごとに異なる関数であってもよい。
【００３６】
また関数ｇとしては、例えば図８に示すような関数を使用する。これは、エッジ信号が大きいときには１、小さいときは０となるようにエッジ係数を定めるものである。これは、エッジ信号が大きい部分は真のエッジであるが、エッジ信号が小さい部分は真のエッジではなく、平坦部に含まれる粒状のノイズ成分がエッジとして検出されてしまったものであるという理由から、そのような粒状ノイズが含まれている部分については、信号を抑制してノイズを低減あるいは除去しようとするものであり、そのために、その部分に対応するエッジ係数を０あるいは０に近い値として、そのような小さな値のエッジ係数を変換されたバンドパス信号に乗算することによって、その部分の信号が強調のための信号として加算されないようにしている。
【００３７】
なお、別途エッジ画像信号のヒストグラム解析を行って、その画像のノイズの量に応じて上記関数ｇを異なるものとしてもよい。すなわち、図９に示されるように、ヒストグラムが広がっている場合（ｂ）は、ヒストグラムが０付近に局在している場合（ａ）よりもノイズが多いということであるため、ノイズの多い画像（ｂ）に対しては、図のように、エッジ画像信号が比較的大きくてもエッジ係数を０とするようにすれば、より適切にノイズを除去することができる。
【００３８】
本発明は、以上のように従来はエッジ画像信号とともに強調してしまっていたノイズ信号を、エッジ画像信号から分離することによって強調されないようにするものであり、これにより、目的の画像信号のみに対して所望の強調処理を施して高画質な処理済画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理装置の概略を示す図
【図２】本発明の画像処理の過程において得られる各種信号の関係を示す図
【図３】ボケ画像信号作成処理の概要を示すブロック図
【図４】フィルタリング処理に使用されるフィルタの一例を示す図
【図５】低解像度画像信号作成処理の詳細を示す図
【図６】補間拡大処理に使用されるフィルタの一例を示す図
【図７】バンドパス信号を抑制するための関数の一例を示す図
【図８】エッジ係数を定めるための非線形関数の一例を示す図
【図９】エッジ画像信号のヒストグラム解析結果とエッジ係数を定めるための非線形関数の関係を示す図
【符号の説明】
１フィルタリング手段
２エッジ検出手段
３補間拡大手段
４変換手段
５変換手段
６周波数強調処理手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method and apparatus for enhancing a predetermined frequency component of an image signal, and more particularly to removal of noise included in an image signal when performing enhancement processing.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, the present applicant has proposed a number of image processing methods and apparatuses that improve the diagnostic performance of a radiographic image by performing frequency enhancement processing using an unsharp mask image signal (hereinafter referred to as a blurred image signal) ( JP, 55-163472, 55-87953, etc.). Here, the blurred image signal is an image signal that represents an image having the same number of pixels as the original image signal but lower sharpness than the original image signal, and removes high-frequency components equal to or higher than a predetermined frequency of the original image signal. Is a signal having a frequency response characteristic.
[0003]
The frequency enhancement process emphasizes a predetermined spatial frequency component of the original image signal by adding the original image signal Sorg, which is obtained by subtracting the blurred image signal Sus, to the original image signal Sorg. To do. This is expressed by the following equation (1).
[0004]
Sproc = Sorg + β × (Sorg−Sus) (1)
(Sproc: frequency enhanced signal, Sorg: original image signal, Sus: blurred image signal, β: enhancement coefficient)
At this time, artifacts may occur due to the addition of signals in the above processing, but this can be solved by adjusting the frequency response characteristics of the addition signal added to the original image signal Sorg. As typical adjustment methods, the following methods have been proposed. (For example, Japanese Patent Application No. 8-182155).
[0005]
In this method, first, a plurality of blurred image signals having different sharpness, that is, different frequency response characteristics are generated, and the difference between two signals in the blurred image signal and the original image signal is obtained, thereby obtaining the original image signal. A plurality of band-limited image signals (hereinafter referred to as band-pass signals) representing frequency components of a certain limited frequency band are generated, and the band-pass signals are each suppressed to a desired magnitude by a predetermined function. Then, the added signal is created by integrating the plurality of suppressed bandpass signals. When this processing is expressed as an equation, for example, the following equation (2)

(Where Sproc: image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: original image signal Susk (k = 1 to N): blurred image signal f _k (k = 1 to N): function β ( Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
become that way.
[0006]
In such processing, the functions f _{1 to} f _N are functions that suppress the band-pass signal according to the magnitude of the band-pass signal. For example, in order to prevent the artifact, it may cause the artifact. A conversion process is performed in which a large band-pass signal is strongly suppressed and a signal that is not very large is not suppressed.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, when the band-pass signal is converted based only on the magnitude of the band-pass signal as in the above-described processing, the noise component included in the image signal is also processed in the same way as the signal to be originally processed. . This is not desirable because a noise component is included in the added signal added for enhancement, that is, the noise component is enhanced by the enhancement processing.
[0008]
In view of the above problems, an object of the present invention is to provide an image processing method and apparatus capable of removing a noise signal included in an image signal when emphasizing a predetermined frequency component of the image signal. To do.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The image processing method of the present invention creates a plurality of low resolution image signals having different resolutions based on an original image signal representing an original image, and performs a predetermined edge detection process on each of the low resolution image signals. Accordingly, a plurality of low-resolution edge image signals having different resolutions corresponding to the respective low-resolution image signals are created, and the number of pixels of the low-resolution image signal is the number of pixels of the original image signal. The plurality of different blurred image signals of the original image signal are created by interpolating and enlarging each to be equal to the number of the original image signals. A plurality of different edge image signals of the original image signal are created by interpolating and enlarging each to be the same as the number of pixels of the image signal, and the original image signal and the plurality of blurred image signals are generated. To generate a plurality of bandpass signals representing signals of a plurality of frequency bands of the original image signal, and convert each bandpass signal so as to suppress the absolute value of the bandpass signal, thereby suppressing the suppressed image signal. The edge image signal is converted by a non-linear function that converts the edge image signal so that it is substantially 0 when the absolute value of the edge image signal is small and is substantially 1 when the absolute value is large, to create an edge coefficient, By multiplying the suppression image signal by the edge coefficient, a converted image signal for each frequency band is created, and an integrated signal obtained by integrating the converted image signals is added to the original image signal. The predetermined frequency component of the image signal is emphasized.
[0010]
Here, the “low-resolution image signal” is an image signal obtained by thinning out pixels by performing predetermined filtering processing at predetermined intervals on the pixels of the original image signal. For the filtering process, various methods that are generally widely used can be used.
[0011]
As the “predetermined edge detection process”, for example, a method of detecting an edge using a difference between a maximum value and a minimum value, a dispersion value, a density gradient, or the like in a mask having a predetermined size can be applied. This may be any process as long as it is an edge detection process that is widely performed in general, and is not particularly limited.
[0012]
The “interpolation enlargement” process performed on the low resolution image signal and the low resolution edge image signal is to enlarge the image by interpolating pixels so that each pixel has the same number of pixels as the original image by a predetermined interpolation method. means. Also for this interpolation method, various generally used methods such as the B-spline interpolation method can be applied. The interpolation expansion of the low resolution image signal and the interpolation expansion of the low resolution edge image signal may be performed by the same method or by different methods.
[0013]
In addition, “a plurality of bandpass signals representing signals of a plurality of frequency bands of the original image signal” may be created by taking a difference between the blurred image signals of adjacent frequency bands, for example, It may be created by taking the difference between the blurred image signals. Alternatively, the difference may be obtained by another combination of the original image signal and the blurred image signal. In addition, “enhance a predetermined frequency component” means, for example, emphasizing a high frequency component in order to emphasize an edge portion of an image.
[0014]
Note that the creation of the bandpass signal, the creation of the converted image signal, the creation of the integration signal, and the addition of the integration signal to the original image signal are specifically performed by the following equations:

(However, Sproc: image signal Sorg in which a predetermined frequency component is emphasized: original image signal Susk (k = 1 to N): blurred image signal Sedgek (k = 1 to N): edge image signal f _k (k = 1) N): a function for converting each bandpass signal to create a suppressed image signal g: a function for converting each edge image signal to create an edge coefficient β (Sorg): based on the original image signal Emphasis coefficient determined)
It is desirable to do according to Further, it is desirable that the non-linear function used for creating the edge coefficient differs depending on the result of the histogram analysis of the edge image signal.
[0015]
An image processing apparatus according to the present invention is an apparatus that performs image processing in accordance with the image processing method described above, and generates a plurality of low-resolution image signals having different resolutions based on an original image signal representing an original image. A plurality of low-resolution edge image signals having different resolutions corresponding to the low-resolution image signals are generated by performing predetermined edge detection processing on the low-resolution image signals and a resolution image signal generation unit. Low resolution edge signal creation means and each of the low resolution image signals are interpolated and enlarged so that the number of pixels of the low resolution image signal is the same as the number of pixels of the original image signal. Blur image signal creation means for creating different blur image signals, and each of the low resolution edge image signals, the number of pixels of the low resolution edge image signal is the number of pixels of the original image signal And edge image signal generating means for generating a plurality of different edge image signals of the original image signal, and the original image based on the original image signal and the plurality of blurred image signals. Suppressed image signal that creates a plurality of bandpass signals representing signals for a plurality of frequency bands of the signal, and converts each bandpass signal to suppress the absolute value of the bandpass signal to create a suppressed image signal An edge for generating an edge coefficient by converting the edge image signal by a non-linear function that converts the edge image signal so that the edge image signal is substantially 0 when the absolute value of the edge image signal is small and approximately 1 when the absolute value is large Coefficient generation means and the suppressed image signal are multiplied by the edge coefficient to generate a converted image signal for each frequency band, and the converted image signal is multiplied by And it is characterized in that comprising a predetermined emphasizing frequency enhancement processing means frequency components of the original image signal by adding the integrated signal obtained by the original image signal.
[0016]
Note that, as described above, the interpolation enlargement processing of the low resolution image signal and the low resolution edge image signal may be performed by the same interpolation enlargement method, so the blur image signal creation means and the edge image signal creation means are substantially the same. It may be.
[0017]
【The invention's effect】
According to the image processing method and apparatus of the present invention, an image signal is generated when a bandpass signal representing a signal for each frequency band of an original image signal is integrated and added to the original image signal for emphasis. Edge coefficient is extracted, and based on this edge information, an edge coefficient is defined such that the signal at the edge part is approximately 1 and the signal at the non-edge part is approximately 0, and this edge coefficient is multiplied by the signal. It is possible to remove the granular noise signal included in the non-edge portion while performing the enhancement processing, and to obtain a processed image signal with high image quality.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an image processing method and apparatus according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The image processing device shown below uses a blurred image signal for an image signal obtained by reading a radiation image of a human body recorded on a stimulable phosphor sheet so that the image is suitable for diagnosis. Thus, the frequency enhancement processing is performed, and the processed image signal is mainly recorded on a film and used for diagnosis.
[0019]
FIG. 1 is a diagram showing an outline of the image processing apparatus. The image processing apparatus performs filtering processing on the original image signal Sorg to create a low resolution image signal B _k (k = 1 to n), and an edge of the low resolution image signal B _k obtained by the filtering processing. Are detected to generate a low resolution edge image signal E _k (k = 1 to n), and a predetermined interpolation enlargement process is performed on the low resolution image signal B _k and the low resolution edge image signal E _k . The interpolation enlargement means 3 for generating the blurred image signal Susk from the low resolution image signal B _k and the edge image signal Sedge from the low resolution edge image signal E _k , the original image signal and the blurred image signal Susk, respectively. A first conversion unit 4 that generates a bandpass signal for each frequency band and converts the bandpass signal by a predetermined function to generate a suppressed image signal; and an edge image signal Sedge. Frequency conversion processing means for enhancing a specific frequency component by creating a predetermined signal from the edge coefficient and the suppression image signal and adding the signal to the original image signal 6.
[0020]
Here, the filtering means 1 corresponds to the low resolution image signal creation means, the edge detection means 2 corresponds to the low resolution edge image signal creation means, and the interpolation enlargement means 3 corresponds to the blur image signal creation means and the edge image. This corresponds to the one having the function of the signal generating means. The first conversion means 4 corresponds to the suppressed image signal creation means, and the second conversion means 5 corresponds to the edge coefficient creation means.
[0021]
The five types of signals of the original image signal Sorg, the low resolution image signal B _k , the low resolution edge image signal E _k , the blurred image signal Susk, and the edge image signal Sedge have a relationship as shown in FIG. That is, the low resolution image signal B _k is a signal whose resolution is lowered by reducing the number of pixels of the original image signal Sorg, and the blurred image signal Susk is an original image obtained by interpolating and enlarging the low resolution image signal B _k. The image signal has the same number of pixels as the signal. The low-resolution edge image signal E _k is a signal _obtained by extracting only the edge portion from the low-resolution image signal B _k , and the edge image signal Sedge is such that the low-resolution edge image signal E _k has the same number of pixels as the original image signal. This is a signal obtained by interpolation expansion.
[0022]
Next, the process of creating each signal will be described in detail. FIG. 3 is a block diagram showing an outline of the blurred image signal creation process. As shown in FIG. 3, the blur image signal is generated by first filtering the original image signal Sorg with respect to the x direction and the y direction of the pixels of the original image by the filtering unit 1 from the original image signal. also creates a low-resolution low-resolution image signal B _1, then the same is subjected to filtering processing the low-resolution image signal B ₁ low-resolution image signal further has lower resolution than for the low resolution image signal B ₁ B ₂ is created, and the same filtering process is sequentially repeated thereafter. Then, the interpolation and expansion means 3, which for low-resolution image signal B _k obtained at each stage of this filtering process, respectively subjected to interpolation enlargement processing to obtain a plurality of different blurred image signal Sus1~SusN sharpness It is.
[0023]
In the present embodiment, a filter substantially corresponding to a one-dimensional Gaussian distribution is used as the filter of the filtering process. That is, the filter coefficient of the filter is expressed by the following equation (3) relating to the Gaussian signal.
[0024]
[Expression 1]

[0025]
Determine according to This is because the Gaussian signal has good localization in both the frequency space and the real space. For example, a 5 × 1 one-dimensional filter in the case where σ = 1 in the above equation (3) is shown in FIG. It will be like that.
[0026]
As shown in FIG. 5, the filtering process is performed on the original image signal Sorg or every other pixel on the low resolution image signal. By performing the filtering processing every other pixel in the x direction and the y direction, the number of pixels of the low resolution image signal B ₁ becomes ¼ of the original image, and the low resolution image signal obtained by the filtering processing is reduced. By repeatedly performing this filtering process, the obtained n low-resolution image signals B _k become image signals whose number of pixels is 1/2 ^2k of the original image signal.
[0027]
Next, a description will be given interpolation enlargement process performed on the low-resolution image signal B _k obtained in this manner. Various methods such as a B-spline method can be used as the interpolation calculation method. In the present embodiment, since a low-pass filter based on a Gaussian signal is used in the filtering process, a Gaussian signal is also used for the interpolation calculation. Shall be used. Specifically, the following formula (4)
[0028]
[Expression 2]

[0029]
In this case, the approximation of σ = 2 ^k−1 is used.
[0030]
When interpolating the image signal B ₁ , since k = 1, σ = 1. In this case, the filter for performing the interpolation process is a 5 × 1 one-dimensional filter as shown in FIG. This interpolation process is to expand the low resolution image signals B ₁ to the original image and the same size by first the value in every other pixel for low resolution image signal B ₁ is interpolated by one pixel of 0, the next Further, the interpolated low-resolution image signal B ₁ is subjected to a filtering process using the above-described one-dimensional filter shown in FIG.
[0031]
Similarly, this interpolation enlargement process is performed for all the low resolution image signals B _k . When interpolating the low-resolution image signal B _k , a filter having a length of 3 × 2 ^k −1 is created based on the above equation (4), and a value of 0 is set between each pixel of the image signal B _k. Are interpolated by 2 ^k -1 pixels each to enlarge to the same size as the original image, and the length is 3 × 2 ^k −1 with respect to the image signal B _k interpolated with pixels having a value of 0. Interpolation enlargement is performed by applying a filtering process by the filter.
[0032]
Further, edge detection processing by the edge detection means 2 is also performed on each low resolution image signal B _k obtained by the filtering processing. In the present embodiment, an edge of an image signal is detected by determining that the edge is an edge if the difference between the maximum value and the minimum value among the values of each pixel that falls within a mask of a predetermined size is greater than a predetermined threshold value. The edge information detected thereby is used as the low-resolution edge image signal E _k . However, the edge detection method is not limited to this. For example, instead of the difference between the maximum value and the minimum value, detection may be performed using a dispersion value or a density gradient.
[0033]
The low resolution edge image signal E _k obtained as described above is also interpolated and enlarged similarly to the low resolution image signal B _k . The interpolation enlargement method may be the same as or different from the interpolation enlargement method of the low-resolution image signal. However, since the same method is used in the present embodiment, the description is omitted here. .
[0034]
Each image signal obtained as described above is expressed by the following equation (5).

(However, Sproc: Image signal Sorg in which a predetermined frequency component is emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal Sedgek (k = 1 to N): Edge image signal f _k (k = 1 to N): Function for converting each bandpass signal to create a suppressed image signal g: Function for converting each edge image signal to create an edge coefficient β (Sorg): Convert to the original image signal Emphasis coefficient determined based on
It is processed according to.
[0035]
Here, as the functions f _{1 to} f _N , for example, functions as shown in FIG. 7 are used. f _{1 to} f _N may all be the same function, or may be different functions for each bandpass signal.
[0036]
As the function g, for example, a function as shown in FIG. 8 is used. This is to determine the edge coefficient so that it is 1 when the edge signal is large and 0 when it is small. This is because the part where the edge signal is large is a true edge, but the part where the edge signal is small is not a true edge, and the granular noise component included in the flat part is detected as an edge. Therefore, for a portion including such granular noise, the signal is suppressed to reduce or eliminate the noise. For this reason, the edge coefficient corresponding to the portion is 0 or a value close to 0. By multiplying the converted band-pass signal by such a small edge coefficient, the signal of that portion is prevented from being added as an enhancement signal.
[0037]
Note that a histogram analysis of the edge image signal may be performed separately, and the function g may be different depending on the amount of noise in the image. That is, as shown in FIG. 9, when the histogram is widened (b), there is more noise than when the histogram is localized near 0 (a). For (b), as shown in the figure, even if the edge image signal is relatively large, noise can be more appropriately removed by setting the edge coefficient to 0.
[0038]
As described above, the present invention prevents the noise signal that has been conventionally enhanced together with the edge image signal from being emphasized by separating it from the edge image signal. On the other hand, it is possible to obtain a high-quality processed image by performing desired enhancement processing.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an outline of an image processing apparatus according to the present invention. FIG. 2 is a diagram showing a relationship between various signals obtained in the process of image processing according to the present invention. FIG. 4 is a diagram showing an example of a filter used for filtering processing. FIG. 5 is a diagram showing details of low-resolution image signal creation processing. FIG. 6 is a diagram showing an example of a filter used for interpolation enlargement processing. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a function for suppressing a bandpass signal. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a nonlinear function for determining an edge coefficient. FIG. 9 is a histogram analysis result of an edge image signal and an edge coefficient. That shows the relationship of the nonlinear function for
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Filtering means 2 Edge detection means 3 Interpolation expansion means 4 Conversion means 5 Conversion means 6 Frequency emphasis processing means

Claims

Based on the original image signal representing the original image, a plurality of low resolution image signals having different resolutions are created,
A plurality of low-resolution edge image signals having different resolutions corresponding to each low-resolution image signal by performing a predetermined edge detection process on each low-resolution image signal,
Each low resolution image signal is interpolated and enlarged so that the number of pixels of the low resolution image signal is the same as the number of pixels of the original image signal, and a plurality of different unsharp mask image signals of the original image signal are obtained. Creating and interpolating and expanding each of the low resolution edge image signals so that the number of pixels of the low resolution edge image signal is the same as the number of pixels of the original image signal. Create an edge image signal,
Based on the original image signal and the plurality of non-sharp mask image signals, a plurality of band limited image signals representing signals of a plurality of frequency bands of the original image signal are created, and the band limited image signals are Create a suppressed image signal by converting to suppress the absolute value of the image signal,
An edge coefficient is generated by converting the edge image signal by a non-linear function that converts the edge image signal so that the absolute value of the edge image signal is approximately 0 and approximately 1 when the absolute value is large,
By multiplying the suppression image signal by the edge coefficient, a converted image signal for each frequency band is created, and an integrated signal obtained by integrating the converted image signals is added to the original image signal. An image processing method comprising emphasizing a predetermined frequency component of an image signal.

Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of the integrated signal, and addition of the integrated signal to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which a predetermined frequency component is emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal Sedgek (k = 1 to N): Edge image signal f _k (k = 1 to N): Function for converting each band limited image signal to create a suppressed image signal g: Function for converting each edge image signal to create an edge coefficient β (Sorg): Original image signal Emphasis coefficient determined based on
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed according to:

3. The image processing method according to claim 1, wherein the non-linear function used for creating the edge coefficient differs according to a result of histogram analysis of the edge image signal.

Low resolution image signal creating means for creating a plurality of low resolution image signals having different resolutions based on the original image signal representing the original image;
Low-resolution edge image signal generating means for generating a plurality of low-resolution edge image signals having different resolutions corresponding to the low-resolution image signals by performing predetermined edge detection processing on the low-resolution image signals. When,
Each low resolution image signal is interpolated and enlarged so that the number of pixels of the low resolution image signal is the same as the number of pixels of the original image signal, and a plurality of different unsharp mask image signals of the original image signal are obtained. A non-sharp mask image signal creating means for creating;
Each low resolution edge image signal is interpolated and enlarged so that the number of pixels of the low resolution edge image signal is the same as the number of pixels of the original image signal, and a plurality of different edge image signals of the original image signal are obtained. Edge image signal creation means for creating;
Based on the original image signal and the plurality of non-sharp mask image signals, a plurality of band limited image signals representing signals of a plurality of frequency bands of the original image signal are created, and the band limited image signals are A suppressed image signal creating means for creating a suppressed image signal by converting so as to suppress the absolute value of the image signal;
Edge coefficient creating means for creating an edge coefficient by converting the edge image signal by a non-linear function for converting the edge image signal so that it is substantially 0 when the absolute value of the edge image signal is small and approximately 1 when the absolute value is large; ,
By multiplying the suppression image signal by the edge coefficient, a converted image signal for each frequency band is created, and an integrated signal obtained by integrating the converted image signals is added to the original image signal. An image processing apparatus comprising frequency enhancement processing means for enhancing a predetermined frequency component of an image signal.

(However, Sproc: Image signal Sorg in which a predetermined frequency component is emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal Sedgek (k = 1 to N): Edge image signal f _k (k = 1 to N): Function for converting each band limited image signal to create a suppressed image signal g: Function for converting each edge image signal to create an edge coefficient β (Sorg): Original image signal Emphasis coefficient determined based on
5. The image processing apparatus according to claim 4, wherein

6. The image processing apparatus according to claim 4, wherein the non-linear function used to create the edge coefficient differs according to a result of histogram analysis of the edge image signal.