JPH02273876A

JPH02273876A - 画像処理方式

Info

Publication number: JPH02273876A
Application number: JP1095123A
Authority: JP
Inventors: Koichi Morishita; 森下　孝一; Satoshi Hanasaka; 智花阪; Tetsuo Yokoyama; 哲夫横山
Original assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 1989-04-17
Filing date: 1989-04-17
Publication date: 1990-11-08
Anticipated expiration: 2014-05-17
Also published as: JP2892677B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、画像の濃度変換方式、及び、画像の背景除去
方式に係り、特に、医用分野の画像診断に適した画像処
理方式に関する。

〔従来の技術〕

従来、ヒストグラムマツチングを用いた画像強調方式に
ついては、［プロシーデイングズ・オブ・ジ・アイ・イ
ー・イー・イー、ＶＯＬ、　６９の＆５゜１９８１１５
、第６５５頁（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ
ＩＥＥＲ，ＶＯＬ、　６９　、　Ｎａ　５　、　Ｍａｙ
　１９８１．　ｐｐ６４３〜６５５）Ｊにおいて論じら
れている。

また、背景除去方式については、「ディジタル画像処理
、近代科学社、１９７８の第２６６頁から第２７６頁」
において論じられている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術では、濃度変換関数の作成に必要な入力ヒ
ストグラム、及び、基準ヒストグラムを画像全体から算
出していた。ここで入力ヒストグラムとは、処理の対象
となる画像（以下、人力画像と呼ぶ）の濃度値ヒストグ
ラムであり、基準ヒストグラムとは、目標となる濃度分
布を持った強調画像（以下、基準画像と呼ぶ）の濃度値
ヒストグラムである。

ここで、入力画像、基準画像のそれぞれの背景、観察対
象領域の大きさが違うにもかかわらず、濃度分布をほぼ
完全に一致させていたことから、出力画像にアーチファ
クトを発生させる、更には、基準画像の対象領域とコン
トラスト・明るさが一致しないといった問題点があった
。

また、背景除去の従来技術としては、背景と対象物とに
濃度差があることを前提として、ヒストグラム上で閾値
を設定し、Ｗ像全体に閾値処理を施して背景除去を行な
う方法がある。この方法では、ヒストグラムに背景、対
象領域に対応した山。

及び、山の間に廟確な谷がある場合には、その谷を自動
的に検出し、閾値を設定できる。しかし、実際には、明
確な谷がある場合は少なく、また、谷に対応する濃度が
背景と対象領域の境界濃度である保証もなく、試行錯誤
で閾値を設定する場合が多く、操作性・信頼性が悪いと
いった問題点があった。

以上のことから、本発明の目的は、入力及び基準画像の
背景領域の面積の違いによる不適切な濃度変換によって
生じるアーチファクトの低減、及び、入力画像と基準画
像のコントラスト、明るさを一致させることにある。

本発明の他の目的は、背景除去の操作性向上、及び、そ
の自動化を行なうことにある。

本発明の更に他の目的は、ヒストグラムのノイズ成分の
影響を変換関数に及ぼさないこと、また、濃度分布を大
まかに合わせ込む方式によりアーチファクトを低減する
ことにある。

（ａＭｆｉを解決するための手段〕上記目的を達成するために、本発明は画像を背景と対象
領域とに分割し、対象領域から、入力・基準ヒストグラ
ムを求め、入力ヒストグラムが基準ヒストグラムに一致
するような濃度変換を行なうものである。

上記他の目的を達成するために、本発明は１画像中に背
景を含まない任意形の枠を設定し、その枠内の最小・数
人濃度を求め１画像中で最小濃度より低い、または、最
大濃度より高い濃度を持つ画像は全て背景と考え１画像
中から除去し、更には、枠サイズの自動設定により自動
的に背景を除去するものである。

上記の更に他の目的を達成するために、ヒストグラムに
平滑化処理を行ない、濃度レベル数を減少して濃度変換
関数を作成した後、該濃度変換関数に補間を行ない、濃
度レベル数を元に戻すことにより濃度変換関数の作成を
行なうものである。

〔作用〕

上記手段により、対象領域のみの濃度分布を用いた濃度
変換が可能となり、適切な濃度変換処理を実現し、アー
チファクトを発生させることなく、入力画像を、基準画
像のコントラスト、明るさに一致させることができる。

また、上記値の手段により、背景は画像の周囲に位置し
、対象領域に較べて、明るいか、又は。

暗いという事実から、適切に画像中の背景領域の除去が
可能である。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を第１図〜第５図により説明する
。

第１図は処理全体の流れを説明する図である。

人力画像１０から、画像中の背景部分を除いた背景除去
入力画像１１を求め、その対象領域から入力ヒストグラ
ム１２を算出する。一方では、入力画像のと同じ種類、
即ち、撮影装置、部位などが一致する画像で１診断向け
に強調された画像、つまり、基準画像１３から背景除去
画像１４を求め。

さらに基準ヒストグラム１５を算出する。そして、入力
ヒストグラムが基準ヒストグラムに一致するような濃度
置換関数１６を求め、入力画像の全ての画素に対して、
この変換関数１６を用いて濃度変換を行なう、この変換
機画像が、出力画像１７である０次に第２図を用い、第
１図における濃度変換関数の作成例を示す。

第２図において、背景除去画像に対する入力。

基準ヒストグラム２１．２３から、それぞれ、濃度に関
する統計量２２，２４を求める。ここで、Ｍｉｎ　、σ
ｉｎはそれぞれ、背景除去入力画像の濃度の平均、標準
偏差である。また、Ｍｒｅｆ、σｒａｆは、背景除去基
準画像の濃度の平均・標準偏差である。

これらの統計量２２．２４から、入力濃度ｘ２５に対す
る出力濃度ｙ２６を求める濃度変換関数２７は次式で与
えられる。

σｉｎただし、ｙが濃度レンジより大きいときは、その最大濃
度に、また、ｙが負になるときは、Ｏにクリッピングさ
れる。

ここで、式（１）は、背景除去入力画像の統計量を背景
除去基準画像の統計量に一致するような区分線形濃度変
換を行なうことを意味する。また、画像の濃度の平均・
標準偏差が合うということは、画像の視覚的特徴社であ
る明るさ、コントラストが合うことに対応する。つまり
、上記例の如く。

画像全体から統計量を求める場合は、画像中の背景領域
が、統計量に反映されてしまうため、観察する領域（背
景を除いた領域）の明るさ、コントラストが合わないと
いった問題が生じる。しかし、背景除去を行なったの後
、統計量を用いれば、背景領域の大きさの差に無関係に
明るさ・コントラストは一致するといえる。このように
、画像中の不必要な情報は使わずに濃度変換を行なうの
が本発明の最大の特徴である０次に、第３図を用い、濃
度変換関数の別の作成例を説明する。

背景除去を行った入力、基準画像からそれぞれのヒスト
グラム）ｆｉｎ　３１　、Ｈｒａｆ　３２を求める。こ
こで、入力ヒストグラムの最小・最大濃度を１ｍ１ｎ３
１１・ｉｍａｘ３１２とし、基準ヒストグラムの最小・
最大濃度をｒｍｉｎ３２１　・ｒｍａｘ３２２とする。

またＨｉｎ−衣１（ｒａｆとでは総頻度数が異なるため
、どちらか一方に総頻度数を一致させる必要がある。

ここでは、Ｈｉｎの総頻度数をＨｒａｆの総頻度数に一
致するよう大きさを変える。さらに、濃度０からヒスト
グラムが頻度を持つように、Ｈｉｎ、　　Ｈｒｅｆを濃
度軸に関してシフトしたＨｉｎ　３３　、）Ｉｒａｆ　
３４を得る。そして、Ｈｉｎ３３　　をＨｒｅｆ　３４
に変換するような濃度変換関数３６をヒストグラムマツ
チング法３５により求める。この濃度変換関数３６は観
察領域の濃度範囲にしか対応していない。そこで背景に
相当する濃度は線形変換３８を行なう、また、観察領域
の濃度は、変換関数３６を求めるためにシフトしたヒス
トグラムのシフト量を、逆に変換関数に対して、逆方向
にシフトした３９の変換関数により得る。最終的に全体
の濃度変換関数３７を得る。

この変換関数３７を用いて、入力画像に対し濃度変換を
行なうと、背景・＊ｍ領域双方とも基準画像の明るさ、
コントラストに近くなる。また、本来、観察領域内の低
濃度領域が、背景濃度に変化され、観察領域内において
も不自然な濃度差（アーチファクト）は生じなくなる。

次に、第４図、第５図を用い、第１図における背景除去
方式の詳細について説明する。

第４図に、胸部単純レントゲン画像を入力画像４１とし
た背景除去方式を示す。

胸部単純レントゲン画像は、背景領域４１１゜肺に相当
する肺野４１２、その他の高濃度領域として縦隔４１３
がある。

この入力画像４１の特徴として、背景以外の領域４１２
，４１３は濃度のばらつきが場所によらずほぼ一定であ
るという特徴から、以下の背景除去方式を適用できる。

つまり、人力画像４１中に背景を含まない、できるだけ
大きい矩形枠４２をセットし、枠内の最小・最大濃度を
算出（４３）する、そして、この最小・最大濃度を閾値
４４として、入力画像４１の枠の外の領域に対して閾値
処理（４５）を行う、詳しくは、枠外の領域内の全ての
画素に対し、その最小濃度より小さい、又は、最大濃度
より大きい濃度を持つ画素は背景として除去する。とい
うことである、このようにして、背景除去入力画像４６
が得られる。

次に、第５図を用い、第４図における枠の自動設定方式
を説明する。

入力画像４１上で、枠サイズ５１１をできるだけ大きい
サイズから、小さいサイズへ連続的に変化させる５１．
このように枠サイズ５１１を変化させたときの最小濃度
の変化５２を観察すると、枠サイズが大きいとき、つま
り、枠内に背景領域を含む場合、その最小濃度は低く、
ゆるやかな変化５３である。そして、枠サイズが、丁度
、背景を含まなくなる箇所５４１で、その最小濃度は急
激に変化５４する。また、さらに枠サイズが小さくなっ
た状態、つまり、背景を全く含まない枠サイズでは、再
び、ゆるやかな変化５５となる。

ここで、枠サイズを大から小に変化させていくときに、
最初の急激な変化５４を検出し、その後のゆるやかな変
化をもつ箇所の枠サイズを閾値算出の領域とする。そし
て、第４図と同様にして閾値処理を行えば、背景除去の
自動化が可能になる。

次に、第６図を用い、第４図における枠設定の他の自動
化法を説明する。

入力画像６上上に、枠サイズ６１を画像をはみ出さない
最大サイズから、小さいサイズへ連続的に変化させ、枠
内の最小、最大濃度の範囲内で画像全体のヒストグラム
を求める。同時に、連続して得られる最も近いヒストグ
ラム６３間の相関値６４を求める。ここで、枠サイズを
大から小に変化させていくとき、最小の大きな谷６５を
検出し。

その後の、ゆるやかな変化をもつ最大枠サイズを閾値算
出の領域とする。そして、第４図と同様にして閾値処理
を行えば、背景除去の自動化が可能となる。尚、上記の
枠自動設定法では、枠サイズを大から小へ変化させてい
るが逆も可能であることは云うまでもない。

次に、第７図を用い、人力画像、基準画像の両画像のヒ
ストグラムを平滑化処理した後、濃度変換関数を作成す
る画像処理方式およびヒストグラム平滑化処理の後、濃
度レベル数を減少させ、減少したレベルでのヒストグラ
ムを用いて、濃度変換間９伴成した後、濃度変換関数を
補間することにより、濃度レベル数を元に戻して濃度変
換関数を作成する画像処理方式の実施例を説明する。

入力ヒストグラム７１に対し、平滑化を行い、濃度レベ
ル数を何分の−かに減少させる（７２）。

本例では、２５５レベルから、８レベルに減少している
。基準ヒストグラム７３に対しても、同様の操作７４を
行う、このようにレンジを縮小したヒストグラム７２．
７４から、ヒストグラムマツチング７５を行い、レンジ
圧縮入力ヒストグラム７２を、レンジ縮小基準ヒストグ
ラム７４に変換させる濃度変換関数７６を得る。さらに
、Ｍ形補間を行い濃度レベル数を元の２５５レベルに戻
すことにより、最終的な濃度変換関数７７を得る。

本方式によれば、ヒストグラムの微小変化の影響を濃度
変換関数に及ぼさず、非線形性の少ない区分線形濃度変
換が実現できる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、背景除去後の画像を用いて濃度変換を
行うことにより、処理画像のアーチファクトを抑制しつ
つ、観察対象とする領域のコントラスト、明るさを基準
画像に一致させることができる。

また、背景除去処理を実現するための適切な枠の事前設
定、または、最適枠の自動設定方式により、操作性の良
い背景領域の除去が可能である。

さらに、ヒストグラムの平滑化、及び、区分線形変換に
より、滑らかな変化を持ち、アーチファクトの低減され
た画像を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は１本発明の全体処理を示す流れ図、第２図、及
び、第３図は、本発明の中で、濃度変換関数作成に係る
実施例の説明図、第４図は、背景除去方式の実施例の説
明図、第５図、及び、第６図は、背景除去方式の自動化
方式の実施例の説明図、第７図は、ヒストグラム平滑化
、及び１区分纏形濃度変換の実施例を示す説明図である
。妬田めムロ盾田

Claims

【特許請求の範囲】１、入力画像の濃度分布をあらかじめ設定した基準画像
の濃度分布に一致させる濃度変換処理において、画像中
の背景部分を除去した後の濃度分布を用いることを特徴
とする画像処理方式。２、画像中に背景を含まない任意の枠を設定し、その枠
内の最小・最大濃度を求め、画像中で最小濃度より低い
、または、最大濃度より高い濃度を持つ画素を背景とし
て、画像中から除去する画像処理式。３、請求項２記載の枠設定において、枠のサイズを、画
像からはみ出さない最大サイズから連続的に縮小して行
くとき、枠内の最小濃度の変化が増加し、その後、定常
状態となる箇所を検知し、枠サイズを自動的に設定する
画像処理方式。４、請求項２記載の枠設定において、枠のサイズを、最
小サイズから連続的に拡大して行くとき、枠内の最小濃
度の変化が増加し、その後、定常状態となる箇所を検知
し、枠サイズを自動的に設定する画像処理方式。５、請求項２記載の枠設定において、枠のサイズを画像
からはみ出さない最大サイズから連続的に縮小して行く
とき、枠内の最小・最大濃度の範囲のヒストグラムと、
隣接した枠内の最小・最大濃度の範囲のヒストグラムと
の相関を連続して調べ、相関が小さくなる谷を検出し、
枠サイズを自動的に設定する画像処理方式。６、請求項２記載の枠設定において、枠のサイズを最小
サイズから連続的に拡大して行くとき、枠内の最小・最
大濃度の範囲のヒストグラムと、隣接した枠内の最小・
最大濃度の範囲のヒストグラムとの相関を連続して調べ
、相関が小さくなる谷を検出し、枠サイズを自動的に設
定する画像処理方式。７、請求項１記載の方式において、入力画像、基準画像
の両画像のヒストグラムを平滑化処理した後、濃度変換
関数を作成する画像処理方式。８、請求項７記載のヒストグラム平滑化処理の後、濃度
レベル数を減少させ、減少したレベルでのヒストグラム
を用いて、濃度変換関数を作成した後、濃度変換関数を
補間することにより、濃度レベル数を元に戻して濃度変
換関数を作成することを特徴とする画像処理方式。