JPS63278183A

JPS63278183A - 画像演算時の画像歪み補正装置

Info

Publication number: JPS63278183A
Application number: JP62112355A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Iwaizumi; 岩泉　敏; Masayoshi Suzuki; 鈴木　正慶; Kazuyuki Oda; 和幸小田
Original assignee: Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 1987-05-11
Filing date: 1987-05-11
Publication date: 1988-11-15

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、Ｘ線フィルムをディジタル化する装置に関し
、特にその好適な画像間演算時の画像歪み補正装置に関
する。

〔従来の技術〕

従来、画像間演算時の２つの画像の対応する各部分毎の
相互相関を用いてその部分のずれ量を算出し、この結果
をもとにして一方の画像の歪みを他方の歪に一致させ補
正を行なう方法が特開昭５９−５２３５９号で提案され
ている。また相互相関により得たずれ量をもとに歪補正
された修正画像が適正なものか否かを判定し、適正でな
い場合は、該修正画像を前記２つの画像のうちの対応す
る一方の画像として代替させ、代替後相互相関用の各部
分の大きさを変更し、再度ずれ量を算出する方法も提案
されている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

前記従来装置は、画像を区分毎に切出してフーリエ変換
を行なう際に、区分の周辺部での画像の連続性を保証す
るためウィンド処理を行なう。然るに、このウィンド処
理を行なった場合、ウィンド巾の影響を受は検出できる
最大位置ずれ量は切出し区分の１辺の画素数ｎに対して
ｎ　／　４までである。従ってｎ　／　４以上の位置ず
れがあった場合、歪補正は誤差の多いものとなり補正で
きなかった。

そこで切出し区分を大きくすることが考えられるが検出
できる最大位置ずれ量は大きくなる利点を持つものの、
逆に細かい歪みが検出できなくなるという問題点を有し
ている。また他の従来装置では前記装置の問題点を、切
出し区間の大きさを吹込に変更せしめると共に各変更区
分毎に歪み検出及びそれに基づく補正を行わせこれをく
りかえすことによって大きなずれ量から小さいずれ量ま
で歪補正が行える。という利点を有している。しかしな
がら本装置が対象とするＸ線フィルム画像データでは位
置ずれの要素として、患者の動きの他、撮影時のフィル
ム自体のずれ、ディジタル化する際のフィルムの位置ず
れなどがあり、その最大ずれ量はＤＳＡより大きな誤差
を含むものになるばかりでなく、分解能の高い膨大なデ
ータ量のＸ線フィルム画像データに使用するには切出し
区間の大きさをさらに大きくしひずみ量が収束するまで
この処理をくりかえさなければならない。これによって
歪算出演算部のメモリ容量を膨大なものにしなければな
らない。また補間処理をくりかえし行なう事によって、
画像の微細なデータ部が劣化されるという欠点がある。

本発明の目的は、ずれ量の大きな画像に対し適正な画像
間演算時の画像歪み補正装置を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記目的は、第１段階としてアニマル操作で画像を見な
がら大きなずれ量を補間処理することなく補正し、ここ
で補正したずれ量をもとに自動補正を行なうことにより
達成される。

〔作用〕

本発明によれば、補間処理による画像劣化を少なくし、
かつ、小容量の歪演算用メモリで画像間演算を行なうこ
とができる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を第１図により説明する。

画像データ取込み系１は、Ｘ線フィルムをディジタル化
するテイジタイザ、外部記憶装置２は、磁気ディスク、
光ディスク、磁気テープなどで、すでにディジタル化し
たデータを貯えている。メモリ３は第１−のディジタル
画像を格納し、メモリ４は第２のディジタル画像を格納
する。第１のディジタル画像、第２のディジタル画像は
サブトラクション用の画像をなす。サブトラクションと
は以下の如くである。測定部位の測定を行って第１の画
像を得、更にＸ線に対して吸収を増大せしめる薬剤（造
影剤）を注入し、該第１の測定画像を得た時間と異なる
時間で上記測定部位と同一部位の測定を行って第２の測
定画像を見る。次に第１の画像と第２の画像の差分をと
る。この差分は注目臓器の機能を与える像となり、これ
がサブトラクション処理画像である。第１．第２のディ
ジタル画像は、メモリに格納されるのが一般的であり、
前記メモリ３が第１のディジタル画像を格納し、前記メ
モリ４が第２のディジタル画像を格納することとなる。

画像処理部１００は、メモリ３の画像とメモリ４の画像
をとり込み、両者の差演算を行なう。この差演算結果は
、測定部位での変化量を示す。ここで画像処理部１００
は歪を算出する歪算出部８と、それを補正する歪み補正
部９を持つ。

次に歪みについて述べる。測定部位が動きのある臓器で
は、目的とする機能情報（差分情報）に動きの情報が重
畳し、本来の動態機能像を正確に得ることができない。

動きの情報のみを削除できれば、本来の動態機態像のみ
を得ることができる。

そこで、動きの情報のみを削除するべく歪みの考え方を
導入した。この歪みとは、差分対象となる２つの測定画
像相互の動きの情報を示すファクタを云う。この歪みを
第１．第２の測定画像をもとに計算し、次いで計算結果
をなす歪み量に基づき第２の測定画像の修正を行い、動
きの情報を削除する。次に、第１の測定画像と修正後の
第２の測定画像との差分をとる。かくして得た差分情報
は、求めるべき本来の機能像となる。

メモリ６は画像処理部１００の機能像を格納する。ＣＲ
Ｔ７はメモリ６の機能像を表示する。この表示画像は、
本来の機能像をなし、診断情報となる。

画像処理部１００は、歪み算出部８、歪み補正演算部９
、差分演算部５より成る。歪み演算部８はメモリ３，４
に格納してなる第１測定画像、第２劃定画像を取込み、
画像歪みの算出を行う。画像歪みの算出は、第１．第２
測定画像を小さい区分で切出し、対応する区分相互で相
互相関演算を行い、区分単位に歪を示す歪ベクトルを算
出することを云う。

歪み補正演算部９は、歪算出部８で算出した歪みベクト
ルをもとに第２の測定画像の歪み補正を行う。

差分演算部５は、メモリ３の第１の測定画像と歪み補正
後の第２の測定画像との差分をとる。この差分出力は、
歪みのない動態機能像となる。

一方、本実施例で特徴とする点は、画像間の歪み又はズ
レ量が大きく、補正不可能な場合に、第１ステツプとし
てマニアルで位置補正を行ないこのズレ量をもとに第２
ステツプで自動位置合せを行わしめるようにした点であ
る。ここでマニアルでの位置合せはＣＲＴ７の表示画像
をオペレーターが見て行なう。つまりマニアルモードと
は、メモリ３、メモリ４の画像を差分器５で単純な差分
を行ないその結果をＣＲＴ７に表示し、その表示画像の
アーチファクトが最小になる様にメモリ４の画像を外部
入力によって動かすモードであり、このマニアルの位置
合せによって歪み量を自動位置合せ可能なずれ量にする
。次にこのモードで決定したズレ量は、歪み補正部９に
送られ、それをもとに補正ライブ像として自動位置合せ
に利用する。

歪み算出部８の実施例を第２図に示す。歪み算出部８は
、（ｉ）サンプルウィンドによる分割切出し処理部１１．
１２、（３ｉ）分割切出し処理部の切出し出力をフーリエ変換
するＦＦＴ演算部１３，１４、（ｉｉｉ）ＦＦＴ演算部の出力に複素フーリエ空間上で
のフィルタレ−ジョン処理を行うフィルタレ−ジョン部
（空間フィルタ）１５，１６、（ｉｖ）メモリ３及び４
の画像毎に得た空間フィルタレ−ジョン出力相互で相互
機関を行うフーリエ空間上での相互相関演算部即ち、複
素共役演算部］７、（ｖ）相互相関演算部出力を逆フーリエ変換する逆フー
リエ変換部１８、（ｖｌ）逆フーリエ変換部出力からずれ量を算出するず
れ量算出部１９より成る。

（ｉ）のサンプルウィンドによる分割切出し処理部１１
，１．２での処理を第３図に示す。処理部１１．１２で
の処理内容は同一であり、処理対象がメモリ３の画像と
、マニアルモードで大まかなズレ補正をしたメモリ４の
画像かが違うだけである。

そこで処理部１２での処理内容を以下に示す。

第３図で、原画像とはメモリに格納したデータを云う。

原画像は二次元座標で表示でき、Ｒ（ｘ。

ｙ）とする。原画像Ｒ（ｘ　ｒ　ｙ）を、縦サイズｍ、
横サイズｎのｍ　Ｘ　ｎなるサイズ（ｍ画素ｘｎ画像と
の意）を１区画りとして、切出す。この区画の切出しは
、左上から右上へ、左下から左下への順序で行う。この
切出し順序はラスクスキャンに従う。従って、切出しに
よって、１つの原画像から複数の区画りを切出すことに
なる。

この切出し区間りは前記特開昭５９−５２３５９号によ
る方法は固定である。本実施例では、前述したようにア
ーチファク１−の発生の様子により区間りの大きさは変
更される。本実施例での区間りの変更をする場合であっ
ても、その変更の各時点では特定した区分であることに
は変りない。その特定した区分のもとての区分に対する
一般的な考え方を以下述べる。

各区画は、その区画中心領域と、境界近傍領域とを持つ
。境界近傍領域は、区画の境界近くであり、且つ境界に
よって区別した区画をそれぞれ独立して扱うので、デー
タとしての不連続性が強く、区間中心領域は、区画境界
から遠ざかっているためデータとしての連続性が強い。

従って、画像切出しによる中心領域外の不連続性による
悪影響を除去するために、中心領域は強調し、境界近傍
領域は圧縮する処理を必要とする。

そこで、切出しウィンド関数Ｗ（ｊ、、ｊ）を設定し、
切出しウィンド関数Ｗ（ＩＴＪ）を設定し、切出し区画
りと積算する。切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）は、中
心強調、境界領域圧縮を行う関数であり、第３図に示す
如くなる。積算によって得る切出し画像Ｑ、、（コ、ｊ
）は、Ｑｐｑ（ｉ＋　ｊ）＝Ｗ（Ｌ　ｊ）ＸＲ（ｉ＋ｍｐ、ｊ
＋ｎｑ）　　・ａ）となる。ここで、ｐは、横方向にみ
た切出し区画番号、ｑは縦方向にみた切出し区画番号を
示し、ｐとｑとの組合せで区画番号の特定化をはかる。

従って、Ｒ（ｉ　＋ｍｐ、　ｊ　＋ｎｑ）の意味は、ｐ
とｑとで特定できる区画内での画像Ｒを示す。

切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）は、後処理における画
像切出しの効果による誤差（トランケーションエラー）
を低減するためサイドローブが小さい事、及び有限関数
であることが必須要件である。

今、切出しウィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）を極座標で示すと
、Ｗ（ｉ、ｊ）＝Ｇ　（ｒ）　　　　　　　　　　　・・
・（２）となる。極座標の原点を各区画での中心位置に
設定すると、ｒは、（］１）となる。

更に、Ｇ（ｒ）としては、ブラックマンの関数（最大サ
イドローブを−４，０ｄ　Ｂである）で与えると、となる。三角関数で与えた場合には、となる。但し、この場合の最大サイドローブは一２８ｄ
Ｂである。以上述べた切出しウィンド関数Ｗ、トランケ
ーションエラー、サイドローブ、有限関数、ブラックマ
ンの関数等のその定義と役割はいずれも公知である。公
知文献には、■「ディジタル信号処理」宮用他著、電子
通信学会、コロナ社　昭和５３年発行、■Ｂ１ａｃｋｍ
ａｎ、Ｒ，Ｂ　ａｎｄＪ　、　　Ｗ、　Ｔｕｋｅｙ　ｒ
Ｔｈｅ　ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ｐｏｗｅｒＳ
ｐｅｃｔｒａｌ　Ｎｅｗ　Ｙｏｒｋ、Ｄｏｖｅｒ、　ｌ
　９８５である。

以上の切出し処理１］−での（１）式の演算は以下とな
る。切出し区画の各座標（ｉ、ｊ）対応に、切出しウィ
ンド関数をメモリ３とは異なるメモリに格納しておく。

このメモリのウィンド関数とメモリ３の区画対応のデー
タとを各座標単位に積算する。この積算結果が（１）式
の演算結果となる。

積算結果はバッファメモリに一時格納し、次の処理にそ
なえる。

第４図（イ）は、周波数ωを横軸、縦軸に周波数スペク
トルＦ（ω）をとった。横軸に周波数ωの表示単位は、
Ｌ　Ｐ　／　ｃｍとした。ここで、ＬＰとは、ラインペ
アを意味する。図で、横軸上に表示しであるティキス１
〜周波数ωＮとは、表現しうる最大周波数を意味する。

この実施例では、切出した画素空間が表現しうる最大周
波数を云う。

第４図（ロ）は、周波数スペクトルＦ（ω）として、Ｆ
□、Ｆ２．Ｆｓの３つのそれぞれ特徴のある特許を開示
した。更に、周波数ωの大きさを大きく３つに分け、こ
れをＥ　工、　Ｅ　２．　Ｅ　３とした。

領域Ｅ１は切出しウィンドの効果を低減する領域、領域
Ｅ２はノイズ除去の領域、領域Ｅ３は注目空間周波数成
分を強調する領域（例えば１．０〜０．２ＬＰ／σの領
域）である。領域Ｅｌ内の一点鎖線の特性Ｇ（ω）は切
出しウィンド関数Ｗによる周波数スペクトルであり、こ
の周波数スペク１〜ルを極力少なくするように、理想的
には零にすへく空間フィルタの特性を設定する。

特性Ｆ１は、最も一般的に採用される特性であり領域Ｅ
工では切出しウィンドの影響を低減するべく設定させた
。即ち、切出しウィンドの周波数スペクトルＧ（ω）≠
Ｏでない領域Ｅｏでは、特性Ｆ１の周波数スペクトルを
Ｏにさせた。特性Ｆ２．Ｆ３でも同様な特性を領域Ｅｏ
で持たせた。

特性Ｆ１は、領域Ｅ３でピークを持ち、領域Ｅ２ではゆ
るやかにナイキスト周波数でＯとなるへく下降する特性
を待つ。従って、空間フィルタに特性Ｆ１を持たせた場
合、切出しによる悪影響の除去をはかることができ（領
域Ｅｌ）、注目空間周波数の領域ではその周波数を強調
でき（領域Ｅ３）、高い周波数のノイズに対してはその
レベルを小さくできノイズ低減をはかることができた（
領域Ｅ２）。

特性Ｆ２は、特性Ｆ１に比べてスペク１−ルピークが右
方向に移動した特徴を持ち、特性Ｆ３は、特性Ｆ１に比
べてスペクトルピークが左方向に移動した特徴を持つ。

特性Ｆ２は、領域Ｅ２で周波数スペクトルがＦ」に比し
て大きい。従って、高い周波数でノイズ成分が少ないと
みられる波形に対する空間フィルタの特性として採用さ
れる。

特性Ｆ３は特性Ｆ２と逆に高い周波数ノイズ成分が多く
存在する場合に好適な特性である。

特性Ｆ１１　Ｆ２１　Ｆ３のうちのいずれを採用するか
は、解析すべき波形の性質による。この特性の他にも種
々の特性がある。特性Ｆｚ、Ｆｉｌ　Ｆｓのピークを全
て同一としたが異ってもよく、且つ領域Ｅ　１１　Ｅ　
２Ｊ　Ｅ　ｓもそれぞれ任意に設定できる。

以上の空間フィルタの特性及び効果については公知であ
る。参考文献には、ｒＤｉｇｉｔａｌ　Ｆｉコｔｅｒｓ
ＪＲ、Ｗ、　Ｈａｍｍｉｎｇ、　Ｂｅ１ｌ　Ｌａｂｏｒ
ａｔｏｒｉｅｓ　ａｎｄ　Ｎａｖａ］ｐｏｓｔｇｒａｄ
ｕａｔ　５ｃｈｏｏ１．　１９７７　、　Ｐｓｅｎｔｉ
ｃｅ−ＨａｌｌＩｎｃ、がある。この文献には前述のウ
ィンド関数の記載もある。

切出し処理部１２は、処理対象がメモリ４の補正画像と
いう点だけ異にし、他は全く同じ処理となる。切出しウ
ィンド関数Ｗ（ｉ、ｊ）も同じ関数値を設定してよい。

切出し処理部１１．１２は、メモリ３，４の読出しデー
タをそのアドレスがどの区分に属するかによって、切出
し分類する。従って区分の変更に際してはそれらのアド
レス管理の内容を変更して区分変更させればよい。

〔…〕のＦＦＴ演算部１３，１４は、それぞれ切出し処
理部１１．１２の出力を取込み、ＦＦＴ（高速フーリエ
変換）演算を行う。これによって周波数領域への変換が
なされる。

第２図の空間フィルタ１５，１．６は、切出しウィンド
関数の影響の除去及び位置合せ要素（注目空間周波数成
分）の強調及びノイズ除去を行う。

これによって、次の処理の部分相関の感度をよくする。

空間フィルタ１５．１６は、実空間上ではなく、フーリ
エ空間上での空間フィルタレ−ジョンを行う。フーリエ
空間」二での空間フィルタレ−ジョンとは、周波数領域
でフィルタレ−ジョンを行うとの意である。

第４図に空間フィルタ１５，１．６の特性図、第５図に
空間フィルタ１５．１６を中心とする詳細実施例図を示
す。

第４図（ロ）は、第４図（イ）の所望の周波数特性を２
次元画像りに適用するに際しての適用の方法を示す図で
ある。即ち、第４図（ロ）の中央点０を零周波数、右端
（＋　ｒ　Ｐａｘ　）をナイキスト周波数として、各２
次元座標上の点から点０までの距離を周波数ｒとして第
４図（イ）の特性を表現させた。ここで、点０とは、第
４図（イ）の周波数ωがω＝０となる零周波数の位置、
即ち原点０と同一点を意味する。

以上の空間フィルタレ−ジョンは各切出し区分単位に行
う、空間フィルタレ−ジョンは、区分単位のフーリエ変
換像とフィルタ関数との積を行う演算である。この際、
積算すべきフィルタ関数は実数のみ（虚数部はゼロ）ま
たフーリエ変換像は共に複素数で表現されている故に、
その積演算はフーリエ変換後の画像の実数部となる。メ
モリ２４及び２５にはこの積演算結果が複素数として格
納される。

次に第５図の構成と動作とを説明する。空間フィルタ１
５．１６は、掛算器２１，２２、アドレス発生器２３．
２３Ａ、メモリ２４．．２５、メモリ２ｏより成る。メ
モリ２０及びアドレス発生器２３は空間フィルタ１５．
１６に互いに共通である。掛算器２１は、ＦＦＴ演算部
１３の出力とメモリ２０の出力との複素数掛算を行う。

掛算器２２は、ＦＦＴ演算部］−３の出力とメモリ２０
の出力との掛算を行う。この２つの掛算は、ＦＦＴ演算
結果である周波数スペクトルに対して複素フーリエ空間
上で第４図（イ）に示す如き空間周波数特性を掛算する
ことであり、これによりこの特性の反映した周波数スペ
クトルを得る。第４図（イ）の特性の反映した周波数ス
ペクトルとは、切出しウィンド周波数を低減したもので
あること、すなわち切出しウィンドの悪影響を除去した
ものであること、ノイズ除去を行ったものであること、
の諸特徴を持つ。

メモリ２４．２５は、アドレス発生器２３゜２３Ａの指
示のもとに掛算器２］、、２２の掛算結果を格納する。

この格納は、分割区画の座標単位に行う。一方、次段の
相互相関時には、アドレス発生器２３及び２３Ａは、メ
モリ２４及び２５に対して分割区画のラスクスキャン的
なアドレス指定を行う。このメモリ２４．２５それぞれ
は実数成分と虚数成分とを格納する２つのメモリを持つ
。

相互相関演算部１７は、演算部２６、メモリ２７より成
る。演算器２６は、メモリ２４内の格納データとメモリ
２５内の格納データの一方を複素共役演算し、他方との
掛算する。ここで複素共役演算とは、複素数をａ＋ｂｉ
とするとき、ａ−ｂｉとする演算を云う。但し、ｊは虚
数を示す。

フーリエ空間」二での相互相関とは、互いに相関をとる
べき関数をＦｌ、Ｆ２とすると、ＦＩＸＦ２の演算を行
うことを意味する。これは公知の事実である。Ｆｌから
Ｆ２を得ることが複素共役演算てあり、ＦＩＸＦ２の演
算をすることが掛算である。従って、フーリエ空間上で
相互相関をとるとは、複素共役積演算を行うことを意味
することになる。

２つの関数の相互相関をとる理由は、２つの関数相互が
どれだけ類似しているかを定量的にみつけるためである
。

相互相関の演算結果は、メモリ２７に格納する。

この相互相関演算は、切出した区分単位に行う。

逆フーリエ変換部１８は、メモリ２７に格納した相互相
関結果である複素共役積演算結果の逆フーリエ変換を行
う。これによって実空間上での相互相関演算結果を得る
。例えば、切出し区分をｍＸｎとする。但し、ｍ、ｎは
縦、横の切出し１］であり、一般にはｍ、ｎは切出した
画素の数を意味する。−例として、ｍ＝８．ｎ＝８又は
、ｍ＝１６、ｎ−１６、又はｍ＝３２．ｎ＝３２の如き
切出し巾を持つ。ｍ≠ｎであってもよい。ｍＸｎの区分
の切出しでは、相互相関は、その介座標単位に行われ、
１区分でｍＸｎ個の相互相関値を得る。

尚、相互相関は、フーリエ空間上ではなく、実空間上で
も行いうる。

次に、第２図に示すように逆フーリエ変換部１８の出力
は、ずれ量算出部１９に取り込まれる。

このずれ量算出部１９の構成を第６図に示す。ずれ量算
出部１９は、ピーク検出部３０、メモリ３１、補間部３
２、メモリ３３より成る。

ピーク検出部３０は、各区分毎に得られるｍ×ｎ個の相
互相関値の中からピーク値（最大値）を検出する。区切
りの区分数をＭ個とすると、１つの画像に対してＭ個の
ピーク値を検出できる。１つの区分内でのピーク値とは
、その区分内での相互相関をとる関数が最も類似してい
ることを示す。

このピークを与える二次元座標上での座標はずれの方向
を示すものと考えてよい。そこで、本発明ではこのピー
クを与える時の二次元座標上での座標を歪ベクトルと定
義し、各区分毎にこの歪ベクトルを求める。

メモリ３１はこのピーク検出部３０で検出した歪ベクト
ルを格納する。補間演算部３２は、区分毎の歪ベクトル
から全画素の各歪ベクトルを補間によって求める。この
全画素の各歪ベクトルとは、第１．第２の測定画像間で
の画素毎の歪ベクＩ・ルである。メモリ３３は、この全
画素について求めた歪ベクｌ〜ルを格納する。

第７図に区分単位の歪ベクトルの説明図、第８図は歪座
標の説明図を示す。第７図でメモリ２４は、画像Ａに対
する空間フィルタ出力を格納する。

分画像Ａ、Ｂ共に５×５の区分で切出したものとする。

更に、１区分は５（画素）×５（画素）で切出したもの
とする。メモリ２５は画像Ｂに対する空間フィルタ出力
を格納する。画像Ａの分割した１つの区分の大きさを５
×５とすると、Ａ工ｔ〜Ａ５５は１分割区分の空間フィ
ルタ出力を示す。画像Ｂの分割した１つの区分の大きさ
も５×５とすることにより、１１３１１〜８５５は１分
割区分の空間フィルタ出力を示す。

処理部４０は、相互相関演算部２６からピーク検出部３
０に至る処理系を総称したものである。

メモリ３１は１つの画像の大きさに対応し、５×５の区
分で構成した。区分相互の相関は、空間フィルタ出力Ａ
１ｓ〜Ａ５５とＢ１１〜Ｂり５との相互相関である。Ａ
ｌｌとＢｌｌとの相互相関、Ａ１２と８１２との相互相
関、　、Ａ５５と８５Ｆ＋との相互相関をとればよい。

この区分相互の複素共役および積演算結果は、逆フーリ
エ変換を受け、それぞれ相互相関値を得る。相互相関値
は１つの区分でその区分を構成する画素点毎に求まる。

従って、区分が５×５の画素の組合せであれば、１区分
について５×５個の相互相関値を得る。この５×５個の
相互相関値の中の最大値がその区分でのピーク値となる
。

各区分毎のピーク値を提供する時の２次元画像での座標
は歪ベクトルとなり、メモリ３１に格納される。６１１
〜Ｃ５１）は各区分での歪ベクトルである。この歪ベク
トルは、区分内の中心座標を原点として表わす。例えば
、Ｃ１１は、第１の区分での歪ベクトルを示し、右斜め
方向の矢印はピーク値を得た座標点と中心の原点とを結
ぶベクトルを示す。図から明らかなように、区分毎に歪
ベクトルを得ることができ、且つそれぞれの区分毎にど
の方向に画像の移動があるかがわかることになる。

第８図は、メモリ３１とメモリ３３との関係を示す。メ
モリ３１は区分単位の歪ベクトルＣを格納する。メモリ
３３は、この歪ベクトルを使用して区分から画素単位に
補間を加えて得られた歪座標Ｎを示す。第８図の歪座標
は代表的な線図のみを示すが実際は補間演算器３２によ
り画素単位に線図が構成され、より密な座標軸で構成さ
れる。

第６図の説明に戻る。ずれ量算出部９は、補間演算部（
座標変換部）３４、メモリ３５、さらに第１ステツプの
マニアルモードで決定したズレ量をメモリ３３の歪ベク
トル座標に加える加算器３６より成る。座標変換部３４
は、自動位置合せで得たメモリ３３の画素単位の歪座標
とマニアルで得た画像全体におｔ−ｉるズレの加算歪座
標によってメモリ４の画素を修正する。この座標変換は
、メモリ４の画像の歪みを他のメモリ３の画像の歪みに
合わせる修正であり、これによって２つの画像の歪みは
一致する。メモリ３５には、修正後のメモリ４の画像デ
ータが格納される。

差分演算部５は、メモリ３５とメモリ３との画像相互の
差分をとる。この差分結果は、画像ＡとＢとの歪みが相
互になくなったものとなる。これにより、差分結果、歪
みのない動態機能像となる。

次に第２の実施例として先に述べたマニアルモード補正
のかわりに第１ステツプの自動位置合せを用いることも
可能である。つまり第１の実施例ではマニアル十自動位
置合せであったのに対し、第２の実施例では自動位置合
せ子自動位置合せとなる。つまり第２の実施例では第９
図に示すようしこ、自動位置合せを行なう７トリンクス
サイズを第１回目の位置合せでは大きくとり、大まかな
画像間のピークのズレを求めこれを補間なしでメモリ１
０に格納し、これをもとに実施例１と同様の自動位置合
せを用いる。このように第］−回目の位置合せでは大き
なズレ量を求めそのズレ量に対し補間することなく第２
の自動位置合せを行なうことによって、補間によって生
じる誤差を少なくし、大きなズレ量を求めることができ
る。

以」二の実施例は、Ｘ線フィルムをディジタル化し画像
の差分をとって動態機能像を得るのに好適であり、特に
Ｘ線フィルムオートチェンジ−等を用いた連続撮影像の
差分に適している。又、本実施例は医学の分野以外にも
適用できる。

画像間演算には、２つの画像との間の差をとる演算、２
つの画像との間の積をとる演算、２つの画像の比率（除
算）を求める演算、更には、２つの画像の和をとる演算
等がある。本発明は差演算のみを示したが、以上の演算
種別すへてに適用できる。これらの違いは、第８図でみ
れば差分演算部４の代りに他の演算部を供することにな
る。更に、画像間演算は、ＭＥの分野の他にロボット制
御の分野、パターン認識の分野にも利用できる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、マニアルモード、オートモードと連続
して歪補正を行なう為、Ｘ線フィルム画像のようなズレ
又は歪の大きな画像についても適切な補正を行なうこと
ができ、歪の少ない画像を得ることができるようになっ
た。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明装置の実施例を説明する図、第２図は第
１図の歪算出部を説明する図、第３図は切出しによるウ
ィンド関数との関係を示す図、第４図（イ）、（ロ）は
空間フィルタリングを説明する図、第５図は第２図の空
間フィルタを説明する図、第６図は第１図の歪算出及び
歪補正演算部を説明する図、第７図は空間フィルタのデ
ータと区分内歪ベクトルを説明する図、第８図は区分内
歪ベクトルと画素単位に補間を受けた歪座標とを説明す
る図である。第９図は７トリツクスを大きくした場合の
歪ベクトルを説明する図である。１・・データ検出系、２・・外部記憶装置、３，４・・
・メモリ、５　差分演算器、６　・ディスプレイメモリ
、７　・ＣＲＴ、８・・歪算出部、９　・歪み補正部、
１０・・・マニアル補正部、１１．１２・・・切り出し
処理部、１３．１４・・・ＦＦＴ演算部、１５．１６・
・・空間フィルタ、１７・・・相互相関演算部、１８・
・・逆フーリエ変換部、１９・・・ずれ量算出部、２０
゜２４．２５．２７・・・メモリ、２１．２２・・・積
算器、２３．２３Ａ・・・アドレス発生器、２６・・・
演算器、３０・・・ピーク検出部、３１，３３．３５・
・・メモリ、第　４　図（４つ（ロ）事　Ｓ　日奉　６　図

Claims

【特許請求の範囲】

１．　画像間演算時において、画像のずれを確認しなが
ら外部入力からパラメーターにより大まかなずれを補正
する第１の手段と、第１の手段で得たずれ量をもとに２
つの画像の対応する各部分ごとの相互相関を用いて細か
い部分のずれ量を算出する第２の手段と、この結果をも
とにして一方の画像の歪みを他方の画像の歪みに合せて
一致させる自動歪補正手段とより成る画像間演算時の画
像歪み補正装置。