本発明は、放射線撮影において画像に写り込む統計ノイズを除去することができる画像処理装置およびそれを備えた放射線撮影装置に関する。

医療機関には放射線で被検体の画像を取得する放射線撮影装置が備えられている。 このような放射線撮影装置は、撮影の際に照射させる放射線の線量は可能な限り抑制される。 被検体に無用な放射線被曝を防ぐ必要があるからである。

したがって、得られた画像には統計ノイズと呼ばれる粒状の偽像が写り込むことがよくある。 この統計ノイズは、例えば、放射線検出器が有する検出素子の各々が有する放射線検出のバラツキに由来し、放射線量が少ないほど顕著に表れる傾向がある。 したがって、この偽像は画像の中でも放射線量が不足しがちな骨部などの部分で顕著に表れる。

統計ノイズは骨部に限らず画像全体に亘って現れる。 したがって、従来から統計ノイズに由来する偽像を画像から除去して画像の視認性を向上させようとする構成が考え出されている（例えば特許文献１，特許文献２参照）。 このような画像処理においては、如何に偽像を除きつつ被検体の本来の画像を残存させるかが問題となる。

従来構成における画像処理のうち高度なものについての二例を示す。 特許文献３の方法によれば、まず、画像を構成するある画素とその周りの画素との間で見られる画素値の変化が被検体の構造体によるものか、それとも統計ノイズによるものかを示す指標であるエッジ信頼度を画素の各々について算出する。 そして、この算出結果から画素の各々について異なる重み付けで画像処理をするようにしている。 すなわち、エッジ信頼度が高く、画素値の変化が被検体の構造体によるものである画素については、異方性フィルタをかけて画像を方向に依存したスムージングを行った異方性フィルタ画像の重みを大きくし、エッジ信頼度が低く画素値の変化が統計ノイズによるものである画素については帯域画像の重みを大きくする。 このようにすると被検体の構造体を残しつつ画像に現れた統計ノイズの由来の偽像を除去することができる。

エッジ信頼度が示すエッジとは、被検体の構造体に由来する筋状の像をいう。 統計ノイズ由来の偽像は粒状なので、画像において筋状には現れない。 そこで、画像における筋状の像は、統計ノイズでなく、被検体の構造体を示すのである。 したがって、画像におけるエッジ信頼度が高い部分では、被検体由来の筋状の構造体が写り込んでいることになる。 したがって、画像処理においては筋状の構造体に異方性フィルタがかけられることになる。

その際、異方性フィルタはこの筋状の構造体に沿ってならされるようにかけられる。 異方性フィルタの向き、すなわちこの筋状の構造体の向きは、近傍の勾配ベクトルを等方的に平均し、かつ、低解像度の勾配ベクトルを用いて修正することにより、ノイズの影響を軽減して正確に算出される。 これにより、筋状の構造体に重畳していた統計ノイズが消去されるものの、筋状の構造自体はぼけることがない。

次に、特許文献４における画像処理方法について説明する。 この方法は、同じ方向であってもエッジ信頼度に応じて用いる異方性フィルタを変更させるようにしている。 すなわち、エッジ信頼度が高いほどより方向依存性が強い異方性フィルタがかけられるようになっている。 この様にすることで、画像において筋がはっきりと写り込んだ構造体については、よりこの構造体を残存させるような画像処理がなされ、逆に、画像においてぼんやりと写り込んだ構造体については、その写り込み方を維持した状態で画像処理がなされる。

しかしながら、従来の構成によれば次のような問題点がある。
すなわち、従来の放射線撮影装置によれば、画像処理を行っても鮮明な画像を取得されないという問題点がある。

すなわち、特許文献３の構成によれば、画像の部分によって、写り込んでいる像の形状が変形してしまう。 図２０は、画像に写り込んだガイドワイヤを表している。 ガイドワイヤは、手術中に被検体に導入されるワイヤであり、被検体由来の構造物でないものの、画像において筋状に写り込む物体であるとともに、術者が視認する必要があるものである。 図２０の上段は、画像処理がかけられる前の状態である。 ガイドワイヤは部分的に太くなっているように表されているが、この部分は血管を拡張するバルーンの位置を示すガイドワイヤに付属のバルーンマーカである。

図２０の中段は図２０の上段の画像に対して作用される画像処理の様子を表している。 画像においてガイドワイヤでない部分は、エッジ信頼度が低いので帯域画像の重みが大きくなる。 一方、画像におけるガイドワイヤの部分は、エッジ信頼度が高いので異方性フィルタの重みが大きくなる。 これにより、画像におけるガイドワイヤの部分は図２０の中段に示すように矢印の方向にボカされる。

このとき、ガイドワイヤのバルーンマーカも同様に矢印の方向にぼかされるので、このバルーンマーカは、図２０の下段に示すように同方向に引き延ばされてしまう。 つまり画像処理を行うと画像におけるバルーンマーカのような点状の構造物の形状が不自然となってしまう。 この問題は、ガイドワイヤの向きを正確に算出したとしても解決されない。

一方、特許文献４の方法によれば、各方向で複数種類の異方性フィルタを有している。 そして、ノイズ信頼度が中間的な値を示す画像における点状の構造物の部分には方向依存性の弱い異方性フィルタがかけられるので、点状の構造物が引き延ばされる現象は軽減される。 しかし、この様な方法においても、診断に最適の画像を取得するには不十分である。

また、画像処理をすることで造影血管の交点などの２つの筋の重なり部分の視認性が悪くなる。 図２１の上段は画像処理を行う前の段階を表している。 画像には濃い筋と薄い筋との２つが交叉した状態となっている。 これに特許文献３に係る画像処理をかけると、画像における筋の部分は、エッジ信頼度が高いので異方性フィルタがかけられる。 これにより、画像における筋の部分は図２１の中段に示すように矢印の方向にボカされる。

筋の交点についてエッジ信頼度に基づいた筋の方向の判定をしようとすると、濃い筋の方向が判定される。 したがって、異方性フィルタがかけられると、図２１の下段に示すように画像おける濃い筋で薄い筋が分断されたような画像となる。 画像における筋の交点は、２つの筋が重なり合って写り込むべきなのであるから、画像処理をすると筋の交点部分が不自然なものとなってしまうことになる。

一方、特許文献４の方法によれば、各方向で複数種類の異方性フィルタを有している。 そして、ノイズ信頼度が中間的な値を示す筋の交点の部分には方向依存性の弱い異方性フィルタがかけられるので、濃い筋と薄い筋が分断される現象は軽減される。 しかし、この様な方法においても、診断に最適の画像を取得するには不十分である。

また、特許文献４の方法によれば各方向で複数の異方性フィルタを保持しておく必要があり、これらを記憶する大規模な記憶装置が必要となり、特にハードウェアに組み込む際に問題となる。 さらに、画像の部分に応じて方向とエッジ信頼度といった複数の条件からどの異方性フィルタを用いるかを判定しなければならないので、画像処理に時間がかかり、特にリアルタイム処理で問題となる。

本発明は、この様な事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、統計ノイズに係る偽像を取り除く際に点状の構造物や２つの筋の重なり部分における視認性が悪化しない高速な画像処理装置およびそれを備えた放射線撮影装置を提供することにある。

本発明は上述の課題を解決するために次のような構成をとる。
すなわち、本発明に係る画像処理装置は、被検体を透視撮影することで得られる画像を処理する画像処理装置であって、（Ａ）被検体の像が写り込んでいる元画像における周波数成分の一部を抽出して帯域画像を生成する帯域画像生成手段と、（Ｂ）帯域画像の画素各々について画素値の勾配の大きさと方向を算出する勾配算出手段と、（Ｃ）帯域画像に等方向性のスムージングフィルタを作用させて、等方向ボカシ画像を生成する等方向ボカシ手段と、（Ｄ）帯域画像に勾配の方向に依存した異方性のスムージングフィルタを作用させて、異方性ボカシ画像を生成する異方性ボカシ手段と、（Ｅ）画素各々について勾配の大きさと、当該画素の周囲における帯域画像の画素値とに基づいて、指標を算出するエッジ信頼度取得手段と、（Ｆ）帯域画像、等方向ボカシ画像、および異方性ボカシ画像とを画素の各々で指標に基づく重み付けにより重ね合わせて、元画像からノイズ成分が除去された処理画像を生成する処理画像生成手段とを備えることを特徴とするものである。

［作用・効果］本発明によれば、統計ノイズに係る偽像を取り除く際に２つの筋の重なり部分における視認性が悪化しない画像処理装置が提供できる。 すなわち、本発明に係る画像処理装置は元画像より等方向ボカシ画像と異方性ボカシ画像を生成する。 等方向ボカシ画像は、元画像において被検体の写り込んでいない部分について適切な偽像除去がされた画像であり、異方性ボカシ画像は、逆に被検体の写り込んでいる部分について適切な偽像除去がされた画像である。 そこで、処理画像生成手段は、この２つの画像を画素毎に重み付けしながら帯域画像に重ね合わせて、帯域画像から偽像成分が抽出されたノイズ帯域画像を生成し、このノイズ帯域画像が元画像に写り込んだ偽像の除去に用いられる。

本発明の最も特徴的なのは、処理画像生成手段が帯域画像、等方向ボカシ画像、および異方性ボカシ画像とを画素の各々でエッジ信頼度に基づき重み付けを変更しながら重ね合わせて画像処理を行うことである。 エッジ信頼度とは、処理対象の画素とその周囲の画素との間に見られる画素値の変異が被検体の像によるものか、偽像によるものかを判断する指標である。 例えば、このエッジ信頼度が中間的な値であると、処理対象の画素は帯域画像に写り込む点状の像または２つの線状の像における交点に位置している。 本発明によれば、この点状の像または交点の部分では異方性ボカシ画像を使用せずに（使用するとしても等方向ボカシ画像に比べて弱い強度で使用することで），ノイズ帯域画像を生成する。 異方性ボカシ画像における点状の像に相当する部分は、特定の方向に引き延ばされて像が不自然になっており、交点に相当する部分は、濃い線状の像の方が極端に強調されて像が不自然となっている。 本発明によれば、ノイズ帯域画像を生成する時にこの様な部分を使用しないのであるから、最終的に取得される処理画像における被検体の点状の構造物または構造物の輪郭が重なった交点の部分は乱れることなく視認性を保持している。 このように、元画像に写り込む被検体の構造物の形状に応じて視認性の高い処理画像が出力できるようになる。

また、本発明によれば、従来構成のように各方向で複数の異方性フィルタを保持しておく必要がなく、これらを記憶する記憶装置は小規模で済む。 さらに、画像の部分に応じて勾配の示す方向のみを条件にどの異方性フィルタを用いるかを判定すればよいので、処理速度が向上された画像処理装置が提供できる。

また、本発明に係る画像処理装置の等方向ボカシ手段を（ｃ）元画像に等方向性に依存しない等方向性のスムージングフィルタを作用させて、等方向ボカシ画像を生成するように構成し、異方性ボカシ手段を（ｄ）元画像に勾配の方向に依存した異方性のスムージングフィルタを作用させて、異方性ボカシ画像を生成するように構成するようにしてもよい。

［作用・効果］上述の構成によっても統計ノイズに係る偽像を取り除く際に点状の構造物や２つの筋の重なり部分における視認性が悪化しない画像処理装置が提供できる。 上述の構成によれば等方向ボカシ手段、および異方性ボカシ手段は帯域画像を介せず直接にボカシ画像を生成する。 この様にすれば、画像処理の速度が向上する。

また、上述の画像処理装置において、処理画像生成手段は、処理対象の画素に対応するエッジ信頼度が高く、この画素が帯域画像に写り込む線状の像に位置することを示すときは、等方向ボカシ画像よりも異方性ボカシ画像が帯域画像から大きく減算されるように画像処理を行えばより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の画像処理装置のより具体的な構成を示すものとなっている。 エッジ信頼度が高い部分において等方向ボカシ画像よりも異方性ボカシ画像が帯域画像から大きく減算されるように画像処理を行えば、帯域画像に写り込む線状の像がボケることがなく視認性の高い処理画像が出力できるようになる。

また、上述の画像処理装置において、処理対象の画素に対応するエッジ信頼度が低く、この画素が帯域画像に写り込む線状の像に位置しないことを示すときは、等方向ボカシ画像および異方性ボカシ画像が帯域画像からより減算されないように処理画像を行えばより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の画像処理装置のより具体的な構成を示すものとなっている。 エッジ信頼度が低い部分においてボカシ画像の減算処理を抑制するように画像処理を行えば、帯域画像にボカシ画像由来の新たな偽像が重ねられることなく視認性の高い処理画像が出力できるようになる。

また、上述の画像処理装置において、処理対象の画素に対応するエッジ信頼度が中間的な値を示すときは、異方性ボカシ画像よりも等方向ボカシ画像が帯域画像から大きく減算されるように画像処理を行えばより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の画像処理装置のより具体的な構成を示すものとなっている。 エッジ信頼度が中間的な値を示す部分において異方性ボカシ画像よりも等方向ボカシ画像が帯域画像から大きく減算されるように画像処理を行えば、帯域画像に写り込む被検体の点状の構造物または構造物の輪郭が重なった交点の部分は乱れることなく視認性の高い処理画像が出力できるようになる。

また、上述の画像処理装置において、処理画像生成手段は、帯域画像の周波数成分を基に重み付けの様式を変更すればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の画像処理装置のより具体的な構成を示すものとなっている。 処理画像生成手段が帯域画像の周波数成分を基に重み付けの様式を変更するようにすれば、周波数成分に応じて適切な偽像除去処理ができるようになる。

また、上述の画像処理装置において、処理画像生成手段は、元画像の撮影時の露光量を示す情報を基に重み付けの様式を変更すればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の画像処理装置のより具体的な構成を示すものとなっている。 処理画像生成手段が露光量を示す情報を基に重み付けの様式を変更するようにすれば、露光量に応じて適切な偽像除去処理ができるようになる。

また、上述の画像処理装置において、等方向ボカシ手段は、元画像の撮影時の露光量を示す情報を基に等方向性のスムージングフィルタの形状や大きさを変更、または、異方性ボカシ手段は、元画像の撮影時の露光量を示す情報を基に異方性のスムージングフィルタの形状や大きさを変更すればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の画像処理装置のより具体的な構成を示すものとなっている。 等方向ボカシ手段が露光量を示す情報を基に等方向性のスムージングフィルタの形状や大きさを変更、または、異方性ボカシ手段が露光量を示す情報を基に異方性のスムージングフィルタの形状や大きさを変更するようにすれば、露光量に応じて適切な偽像除去処理ができるようになる。

また、上述の画像処理装置を搭載した放射線撮影装置において、放射線を照射する放射線源と、放射線源を制御する放射線源制御手段と、照射された放射線を検出して検出信号を出力する検出手段と、検出手段が出力する検出信号を基に元画像を生成する画像生成手段とを備えればより望ましい。

［作用・効果］上述の構成は本発明の画像処理装置が実際の放射線撮影装置に組み込まれた構成を示すものとなっている。 透視撮影において被検体の被曝を抑制しようとすると、得られた画像には統計ノイズ由来の偽像が写り込みやすくなる。 この偽像は、本発明に係る画像処理装置によって消去されるので、撮影のやり直しをしたり、偽像を防ぐ目的で強い線量で撮影をしたりしなくても、視認性の優れた画像が出力できる放射線撮影装置が提供できる。

本発明によれば、統計ノイズに係る偽像を取り除く際に元画像に写り込む被検体の構造物の形状に応じて視認性の高い処理画像が出力できる高速な画像処理装置が提供できる。 すなわち、本発明に係る画像処理装置は元画像より等方向ボカシ画像と異方性ボカシ画像を生成する。 本発明の処理画像生成手段は、帯域画像、等方向ボカシ画像、および異方性ボカシ画像とを画素の各々でエッジ信頼度に基づき重み付けを変更しながら重ね合わせて画像処理を行う。 例えば、異方性ボカシ画像における点状の像に相当する部分は、特定の方向に引き延ばされて像が不自然になっており、交点に相当する部分は、濃い線状の像の方が極端に強調されて像が不自然となっている。 本発明によれば、元画像の偽像除去処理においてこの様な部分を使用しないのであるから、最終的に取得される処理画像における被検体の点状の構造物または構造物の輪郭が重なった交点の部分は乱れることなく視認性を保持している。 このように、元画像に写り込む被検体の構造物の形状に応じて視認性の高い処理画像が出力できるようになる。

また、本発明によれば、各方向で一つの異方性フィルタを保持しておけばよく、これらを記憶する記憶装置は小規模で済む。 さらに、画像の部分に応じて勾配の示す方向のみを条件にどの異方性フィルタを用いるかを判定すればよいので、処理速度が向上された画像処理装置が提供できる。

実施例１に係る画像処理装置の構成を説明する機能ブロック図である。

実施例１に係る帯域画像について説明する模式図である。

実施例１に係る帯域画像について説明する模式図である。

実施例１に係る帯域画像について説明する模式図である。

実施例１に係る帯域画像について説明する模式図である。

実施例１に係る勾配の構成について説明する模式図である。

実施例１に係る勾配の構成について説明する模式図である。

実施例１に係る画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。

実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。

実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。

実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。

実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。

実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。

実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。

実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。

実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。

実施例１に係る画像処理装置の動作を説明する模式図である。

実施例２に係るＸ線撮影装置の構成を説明する機能ブロック図である。

本発明の１変形例に係る構成を説明する機能ブロック図である。

従来構成の課題を説明する模式図である。

従来構成の課題を説明する模式図である。

以降、発明を実施するための形態として具体的な実施例について説明する。

以降、本発明の実施例を説明する。 実施例におけるＸ線は、本発明の放射線に相当する。 またＦＰＤは、フラットパネル・ディテクタの略である。

実施例１に係る画像処理装置１は、図１に示すように、Ｘ線で被検体を透視撮影することによって取得された画像（元画像Ｐ０と呼ぶ）を入力すると、この元画像Ｐ０の全体に写り込んでいる統計ノイズに由来する粒状の偽像が除去された処理画像Ｐ４が出力される構成となっている。 統計ノイズとは、透視撮影をする際にＸ線を検出するＦＰＤが有する検出画素がＸ線を検出するときの強度のバラツキに由来するノイズで、検出素子の検出特性が関係している。 従って、統計ノイズ由来の粒状の偽像は、たとえＦＰＤに均一にＸ線を照射したとしても消えることがないものである。

＜画像処理装置の全体構成＞
実施例１に係る画像処理装置１は、（Ａ）元画像Ｐ０から各帯域の周波数成分が抽出された帯域画像α，β，γ……を生成する帯域画像生成部１２と、（Ｂ）帯域画像α，β，γ……の各々について勾配ｍ（α，β，γ……）を算出する勾配算出部１３と、（Ｃ）帯域画像α，β，γ……の各々について等方向ボカシ画像Ｐ１（α，β，γ……）を生成する等方向ボカシ部１４と、（Ｄ）勾配ｍ（α，β，γ……）を参照して帯域画像α，β，γ……の各々について異方性ボカシ画像Ｐ２（α，β，γ……）を生成する異方性ボカシ部１５と、（Ｅ）勾配ｍ（α，β，γ……）を基にエッジ信頼度Ｅを取得するエッジ信頼度取得部１６と、（Ｆ）エッジ信頼度Ｅに基づいて帯域画像α，β，γ……、等方向ボカシ画像Ｐ１（α，β，γ……），および異方性ボカシ画像Ｐ２（α，β，γ……）を重ね合わせてノイズ帯域画像Ｐ３（α，β，γ……）を生成するノイズ帯域画像生成部１７とを備えている。 勾配算出部１３は、本発明の勾配算出手段に相当する。

帯域画像生成部１２は、本発明の帯域画像生成手段に相当し、勾配算出部１３は、本発明の勾配算出手段に相当する。 また、等方向ボカシ部１４は、本発明の等方向ボカシ手段に相当し、異方性ボカシ部１５は、本発明の異方性ボカシ手段に相当する。 また、エッジ信頼度取得部１６は、本発明のエッジ信頼度取得手段に相当し、ノイズ帯域画像生成部１７および処理画像生成部２２は、本発明の処理画像生成手段に相当する。

また、画像処理装置１は、ノイズ帯域画像Ｐ３（α，β，γ……）を重ね合わせてノイズ画像Ｎを生成する帯域合成部１９と、元画像Ｐ０を参照してノイズ画像Ｎの画素値を調整する画素値調整部２１と、画素値調整後のノイズ画像Ｎを元画像Ｐ０に重ね合わせて処理画像Ｐ４を生成する処理画像生成部２２とを備えている。

帯域画像生成部１２が生成する帯域画像α，β，γ……について説明する。 図２は、元画像Ｐ０を周波数解析した結果である。 元画像Ｐ０は、高周波から低周波まで幅広い周波数成分を有している。 説明の便宜上、各周波数のレスポンスは全て１であるとする。 図３は、帯域画像αを周波数解析した結果である。 図３に示すように、帯域画像αは、元画像Ｐ０の最も高周波側の周波数領域に存する周波数成分を抽出したものとなっている。 図４は、帯域画像βを周波数解析した結果である。 図４に示すように、帯域画像βは、元画像Ｐ０の２番目に高周波側の周波数領域に存する周波数成分を抽出したものとなっている。 図５は、帯域画像γを周波数解析した結果である。 図５に示すように、帯域画像γは、元画像Ｐ０の３番目に高周波側の周波数領域に存する周波数成分を抽出したものとなっている。 このように、帯域画像α，β，γはこの順に高周波の元画像Ｐ０由来の周波数成分を有している。 本実施例の説明においては、説明の簡単のため、元画像Ｐ０は、３つの帯域画像α，β，γに分離されるものとする。 しかしながら、実際は元画像Ｐ０から３以上の帯域画像が生成されることになる。

勾配ｍは、帯域画像上の画素値の変化を表すもので、帯域画像の各画素に対応した特徴値となっているデータが２次元的に配列されたデータセットとなっている。 この勾配ｍを構成するデータは、ベクトル形式となっており、その長さは、帯域画像上における画素の画素値がその周辺の画素の画素値と比べてどれだけ異なっているかを表す値である。 そして、このベクトルの方向は、帯域画像上におけるある画素を中心に周辺の画素を比較したとき、周辺の画素のうち、その中心の画素にとって最も異なった画素値を有しているものが、その中心の画素からどの方向に存しているかを示している。 例えば、全て同じ画素値で埋め尽くされた帯域画像に対する勾配ｍは、隣同士の画素の画素値が全て同じなので、０を表すデータで埋め尽くされていることになる。 このデータの各々には方向も長さもない。

一方、図６の上段に示すように画素値が異なるような部分を中心に有する帯域画像に対応する勾配ｍは図６の下段に表されている。 すなわち、勾配ｍは図６の下段を参照すれば分かるように、図６の上段における帯域画像にリング状に現れている画素値の変わり目の部分でデータのベクトルの長さが長くなっている。 この長さは、帯域画像上の画素と隣の画素との間で異なる画素値差のうち最大のものを意味している。 そして、ベクトルの方向は、その場所に対応する帯域画像上の画素についての特徴を表しており、具体的には、画素から隣の画素に移るときに画素値が最も急峻に変わる方向を意味している。 このように、勾配ｍには、帯域画像において被検体の像の輪郭に沿ってベクトルが現れることになる。 このベクトルの伸びる方向と被検体像の輪郭の伸びる方向とは直交している。

勾配ｍに現れたベクトルの全てが被検体の像の輪郭を表すかというとそうではない。 図７の上段に示す帯域画像は、粒状の偽像が写り込んでいる。 この偽像は統計ノイズに由来している。 この帯域画像に対応する勾配ｍには、図７の下段に示すように、粒状の偽像に由来する短いベクトルが配列される。 これらのベクトルは被検体の像の輪郭を表すものではない。

このように、実際の勾配ｍは、被検体の像の輪郭を表すベクトルと粒状の偽像を表すベクトルとが混合した状態となっている。

エッジ信頼度取得部１６が取得するエッジ信頼度Ｅについて説明する。 エッジ信頼度Ｅとは、勾配ｍにおける各ベクトルが被検体の像の輪郭を表すものなのか、それとも粒状の偽像を表すものなのかを判定する値となっている。 従ってエッジ信頼度は、勾配ｍのベクトルの各々について存在し、帯域画像の各画素に対応した特徴値である。 このエッジ信頼度Ｅが高いほどベクトルが被検体の像の輪郭を表すものである可能性が高いことになる。

画像処理装置１は、ハードウェア資源としてＣＰＵを備え、このＣＰＵが各種プログラムを実行することにより各部１１，１２，１３，１４，１５，１６，１７，１８，１９，２１，２２を実現している。 また、上述の各部は、それらを担当する演算装置に分割されて実行されてもよい。 記憶部２８は、画像処理に用いる各種パラメータ、テーブル、数式を記憶するものである。 ユーザの画像処理の指定も予め記憶させることもできる。

＜画像処理装置の動作＞
次に、画像処理装置１の動作について説明する。 実施例１に係る画像処理装置１を用いて処理画像Ｐ４を生成するには、図８に示す様に、まず帯域画像が生成され（帯域画像生成ステップＳ１），帯域画像の各々について勾配ｍが算出される（勾配算出ステップＳ２）。 次に、帯域画像の各々が等方向にボカされて等方向ボカシ画像Ｐ１が生成される（等方向ボカシステップＳ３），勾配ｍを基に帯域画像の各々が異方性を有するフィルタによりにボカされて異方性ボカシ画像Ｐ２が生成される（異方性ボカシステップＳ４）。 そして、勾配ｍを基にエッジ信頼度Ｅが取得され（エッジ信頼度取得ステップＳ５），帯域画像、等方向ボカシ画像Ｐ１，異方性ボカシ画像Ｐ２，エッジ信頼度Ｅに基づいてノイズ帯域画像Ｐ３が生成される（ノイズ帯域画像生成ステップＳ６）。 そして、ノイズ帯域画像Ｐ３が合成されてノイズ画像Ｎが生成され（ノイズ画像生成ステップＳ７），元画像Ｐ０が参照されてノイズ画像Ｎに画素値調整が施された後（画素値調整ステップＳ８），ノイズ画像Ｎが元画像Ｐ０に重ねられて処理画像Ｐ４が生成される（処理画像生成ステップＳ９）。 以降、これら各ステップについて順を追って説明する。

＜帯域画像生成ステップＳ１＞
帯域画像生成部１２の動作について説明する。 帯域画像生成部１２は、図９に示すように帯域画像α，帯域画像β，帯域画像γをこの順に取得する。 これら各動作について順を追って説明する。 下記の帯域画像α，β，γの生成方法は、従来のラプラシアンピラミッド分解を改良したものとなっている。

まず、帯域画像αの取得について説明する。 元画像Ｐ０は、帯域画像生成部１２に送出される。 帯域画像生成部１２は、元画像Ｐ０を構成する画素の各々に対して、ハイパスフィルタとして機能する行列を作用させる。 図１０は、元画像Ｐ０を構成する画素ｓについて、ハイパスフィルタ処理が行われている時の様子を示している。 帯域画像生成部１２は、例えば、５×５のハイパスフィルタ用の行列を記憶部２８より読み出して、画素ｓに対してこの行列を作用させる。 すると、行列は、図１０に示すように、画素ｓを中心とした５行５列の大きさの画素領域Ｒに作用することになる。 そして、帯域画像生成部１２は、行列を作用させて得られた画素データを帯域画像αにおける画素ｓに相当する位置（画素ｓと同一の位置）に配置する。 帯域画像生成部１２は、同様の動作を元画像Ｐ０を構成する画素ｓ以外の画素の全てについて行い、その度に、取得された画素データを元画像Ｐ０に対応させて帯域画像αにマッピングする。 ハイパスフィルタは、画素領域Ｒに含まれる高周波成分のみを通過させるので、帯域画像αは、画素データが細かく変化するザラついた画像となる。 このハイパスフィルタ処理は、図９においては、記号ＨＰＦで表されている。

次に、帯域画像βの取得について説明する。 帯域画像生成部１２は、まず図９に示すように元画像Ｐ０を例えば縦、横ともに１／２に縮小された縮小画像ｐ１を生成する。 図９においては、この画像縮小処理がＭａｇ（−）で表されている。

そして、帯域画像生成部１２は、縮小画像ｐ１に対してローパスフィルタを施す。 すなわち、帯域画像生成部１２は、ハイパスフィルタ用の行列と同じサイズである５×５のローパスフィルタ用の行列を記憶部２８より読み出して、縮小画像ｐ１を構成する画素の各々に対してこの行列を作用させる。 行列の作用によって得られた画素データは、縮小画像ｐ１に対応させてローパス画像Ｌ１にマッピングされる。 この様子は、図１０を用いた説明と同様である。 異なる点は、用いる行列が違うことと、画像のサイズが小さくなっていることである。 このように、いったん元画像Ｐ０を縮小してローパスフィルタをかけるようにすれば、ローパスフィルタを規定する行列を大きくしなくても、周波数成分を抽出できるので、計算コストを大幅に抑制することができる。 このローパスフィルタ処理は、図９においては、記号ＬＰＦで表されている。

帯域画像生成部１２は、図９に示すようにローパス画像Ｌ１を例えば縦、横ともに２倍に拡大された拡大ローパス画像Ｍ１を生成する。 図９においては、この画像縮小処理がＭａｇ（＋）で表されている。 つまり、拡大ローパス画像Ｍ１と元画像Ｐ０の画像の大きさは、同じである。 帯域画像生成部１２は、元画像Ｐ０から帯域画像αおよび拡大ローパス画像Ｍ１を減算して、帯域画像βを生成する。

この帯域画像βについて説明する。 図１１は、各画像に含まれる周波数成分の範囲を模式的に表したものである。 元画像Ｐ０は、図１１に示すように全てに周波数成分を有している。 そして、帯域画像αは、最も高周波側の成分のみから構成され、拡大ローパス画像Ｍ１は、縮小画像ｐ１の低周波成分のみから構成される。 元画像Ｐ０から帯域画像αおよび拡大ローパス画像Ｍ１が減算された帯域画像βは、図１１に示すように、元画像Ｐ０の全周波数成分のうち、帯域画像αが有する最低の周波数から拡大ローパス画像Ｍ１が有する最高の周波数までに挟まれた区間内の周波数成分を有していることになる。

次に、帯域画像γの取得について説明する。 帯域画像生成部１２は、ハイパスフィルタ用の行列の約２倍の大きさである９×９のバンドパスフィルタ用の行列を記憶部２８より読み出して、縮小画像ｐ１を構成する画素の各々に対してこの行列を作用させる。 行列の作用によって得られた画素データは、縮小画像ｐ１に対応させて帯域画像γにマッピングされる。 この様子は、図１０を用いた説明と同様である。 異なる点は、用いる行列の種類が違うこと、行列の大きさが縦横ともに２倍となっていること、処理対象の縮小画像ｐ１の面積が元画像Ｐ０の１／４となっていることである。 このバンドパスフィルタ処理は、図９においては、記号ＢＰＦで表されている。 こうして生成された帯域画像γは、帯域画像βよりも更に低周波側の帯域について元画像Ｐ０の周波数成分を抽出したものとなっている。

帯域画像生成部１２は、縮小画像ｐ１以外に、縮小画像ｐ１を縦横１／２ずつ縮小した縮小画像ｐ２も生成している。 この縮小画像ｐ２もバンドパスフィルタが施され、帯域画像δが生成される。 こうして生成された帯域画像δは、帯域画像γよりも更に低周波側の帯域について元画像Ｐ０の周波数成分を抽出したものとなっている。 このように、帯域画像生成部１２は、帯域画像γよりも、低周波側の帯域画像を生成するようにしてもよい。 これらの帯域画像も後段の画像処理に用いてもよい。 しかし、実施例１の説明においては、簡単な説明の目的で、帯域画像α，β，γのみで画像処理を行うものとする。

＜勾配算出ステップＳ２＞
帯域画像α，β，γは、勾配算出部１３に送出される。 勾配算出部１３では、帯域画像α，β，γの各々に所定の操作をすることで、勾配ｍ（α，β，γ）を作成する。 図１２，図１３は、この勾配算出部１３が帯域画像αを基に勾配ｍαを作成する様子を表している。 勾配算出部１３は、帯域画像αを構成する対象画素ａの画素値（対象画素値）を読み出す。 この画素値は図１２においては、１１５となっている。 次に、対象画素ａを囲む８つの周囲画素ｂの画素値（周囲画素値）を読み出す。 この画素値は図１２に示す様に様々な値をとっている。 勾配算出部１３は、８つの周囲画素値とを比較し、８つの周囲画素値の中で対象画素値と周囲画素値との差（画素値差）が最も大きい周囲画素ｂを選択する。 選択された周囲画素ｂ（選択画素）は、図１２においては破線で囲んで表されている。

そして、勾配算出部１３は、勾配ｍα上の対象画素ａに対応する位置（対象画素ａと同一の位置）にあるベクトルを配置する。 このベクトルの長さは、選択画素についての画素値差を表しており、ベクトルの方向は、対象画素ａから見たときの選択画素が存する方向を表している。 勾配算出部１３は、対象画素ａを変更しながら帯域画像αの全域について勾配ｍαを算出する。 他の帯域画像についての勾配算出部１３の動作は、この動作と同様である。 このように、勾配算出部１３は、帯域画像α，β，γの画素各々について画素値の勾配の大きさと方向を算出する。

＜等方向ボカシステップＳ３＞
帯域画像α，β，γは、等方向ボカシ部１４にも送出されている。 等方向ボカシ部１４は、帯域画像α，β，γの各々にガウシアンフィルタを施し、等方向ボカシ画像Ｐ１（α，β，γ）を生成する。 等方向ボカシ部１４は、ガウシアンフィルタを規定する行列を作用対象の画素を変更しながら作用させ、このとき得られた値の各々を２次元的に配列することにより画像を生成する。 等方向ボカシ部１４により、被検体の構造体および統計ノイズに由来する粒状の偽像は、ともにぼかされることになる。 他の帯域画像についての等方向ボカシ部１４の動作は、この動作と同様である。

なお、ガウシアンフィルタの形状や大きさは撮影時の露光量を示す情報を基に変更してもよい。 すなわち、照射線量が大きいほど、ガウシアンフィルタの形状や大きさをあらかじめ小さくすることで、照射線量が大きいほどノイズが少ない性質を反映し、ボケの少ない等方向ボカシ画像Ｐ１（α，β，γ）が取得されることになる。

＜異方性ボカシステップＳ４＞
勾配ｍ（α，β，γ）は、異方性ボカシ部１５に送出される。 異方性ボカシ部１５は、帯域画像α，β，γに図１４のような異方性ボカシフィルタを施し、異方性ボカシ画像Ｐ２（α，β，γ）を生成する。 この異方性ボカシフィルタを画像の画素の１つにかけると、その画素がある方向の両側に広がるようにぼかしの効果がかかる。 異方性ボカシ部１５がこのボカシ動作を帯域画像αに施すと異方性ボカシ画像Ｐ２αが生成される。

異方性ボカシフィルタについて説明する。 図１５のように中心に像が写り込んだ画像に対して異方性ボカシフィルタを縦方向にかけると、図１６の左側が示すように、円形だった像は縦方向にボカされて引き延ばされる。 ちなみに、図１６の右側は、図１５の画像に等方向フィルタをかけた場合を示している。 画像に等方向フィルタがかけられると、画像に写り込む像がそのまま広がるようにぼかされる。

異方性ボカシ部１５が異方性ボカシ画像Ｐ２αを生成する際には、画素の各々に異方性ボカシフィルタをかけることになる。 この異方性ボカシフィルタのかける方向は画素の各々で異なっている。 すなわち、異方性ボカシ部１５は、異方性ボカシフィルタを勾配ｍαの各データが示す方向を参照して決定する。 異方性ボカシ部１５が帯域画像αのある画素について異方性ボカシフィルタをかけるとすると、異方性ボカシフィルタはその画素に対応する勾配ｍα上のベクトルデータの方向と直交する方向にかけられる。 他の帯域画像についての異方性ボカシ部１５の動作は、この動作と同様である。

勾配ｍα上のベクトルの方向は、図７で説明したように、帯域画像αにおける被検体の像の輪郭と直交する方向となっているのであるから、異方性ボカシフィルタは、図１７の左側における実線の矢印が示すように、帯域画像αにおける被検体の像の輪郭に沿う方向にかけられることになる。 すると、異方性ボカシフィルタを施しても被検体の像がボケることがない。 一方で、被検体の像の輪郭に重畳していた粒状の偽像はボカされ視認することができなくなっている。

なお、異方性ボカシフィルタの形状や大きさは撮影時の露光量を示す情報を基に変更してもよい。 すなわち、照射線量が大きいほど、異方性ボカシフィルタの形状や大きさをあらかじめ小さくすることで、照射線量が大きいほどノイズが少ない性質を反映し、ボケの少ない異方性ボカシ画像Ｐ２（α，β，γ）が取得されることになる。

上述の説明からすると、異方性ボカシ画像Ｐ２αは、視認性が向上したように思われる。 しかし、図１７の左側における破線の矢印が示すように、異方性ボカシフィルタは、被検体の像の輪郭でない部分にも作用してしまう。 従って、この部分では帯域画像αが有する画素値の僅かな方向性が強調されるので図１７の右側が示すように画像が毛羽立ったようになってしまう。

＜エッジ信頼度取得ステップＳ５＞
勾配ｍ（α，β，γ）はエッジ信頼度取得部１６にも送出される。 エッジ信頼度取得部１６では、勾配ｍ（α，β，γ）上のあるデータとこれに隣接する帯域画像のデータとから、そのデータの示す画素値の差がノイズに由来するものであるかどうか示す指標であるエッジ信頼度Ｅをデータの各々について取得する。 すなわち、エッジ信頼度取得部１６は、勾配ｍを構成する対象データのベクトルの長さ（対象ベクトル長Ｖｔ）を読み出す。 次に、帯域画像の対象データを囲む８つの周囲データにおける画素値を読み出し、対象データの画素値と差分を取り、８つの周囲データにおけるベクトルの長さ（周囲ベクトル長Ｖｎ）を読み出す。 エッジ信頼度取得部１６は、それぞれの値からエッジ信頼度Ｅを次の式に基づいて取得する。 エッジ信頼度Ｅは本発明の指標に相当する。
Ｅ＝Ｖｔ／Ｖｎの平均

すなわちエッジ信頼度Ｅは、対象ベクトルがその周囲のベクトルに対しどの程度長いかを示す指標となっている。 仮に、対象ベクトルに対応する帯域画像の一部分が方向性のない粒状の偽像が写り込んでいるだけであるとすると、対象ベクトルが長くても、周囲ベクトルも長いので、低いエッジ信頼度Ｅしか得られない。

逆に、対象ベクトルに対応する帯域画像の一部分に被検体の輪郭が写り込んでいるとすると、この一部分には方向性を有することになる。 すなわち、被検体の輪郭に位置する対象ベクトルは、周囲ベクトルに比べて顕著に長くなる。 従って、この様な対象ベクトルについては、高いエッジ信頼度Ｅが取得されることになる。

また、帯域画像において被検体の輪郭同士が交叉する交点は、対象ベクトルの方向が濃い線状の像に直交する方向に定められ、ベクトルの長さも抑制される。 従って、この交点におけるエッジ信頼度Ｅは、中間的な値となる。 異方性ボカシ画像Ｐ２（α，β，γ）におけるこの部分は、濃い線状の像の方が極端に強調されているので視認性が悪い。

一方、帯域画像において被検体の点状の構造物が存在する場所は、対象ベクトルの方向が特定の方向に定められ、周囲ベクトル長の平均は大きくなる。 従って、この点状の構造物におけるエッジ信頼度Ｅは、中間的な値となる。 異方性ボカシ画像Ｐ２（α，β，γ）におけるこの部分は、点状の像が特定の方向に引き延ばされているので視認性が悪い。

エッジ信頼度取得部１６は、勾配ｍ（α，β，γ）に対してエッジ信頼度Ｅを別個に算出する。 勾配ｍαが１，０００×１，０００の縦横に配列された画素を有しているとすると、エッジ信頼度Ｅは、３つの勾配ｍ（α，β，γ）について２，２５０，０００回求められることになる。

＜ノイズ帯域画像生成ステップＳ６＞
エッジ信頼度Ｅは、ノイズ帯域画像生成部１７に送出される。 ノイズ帯域画像生成部１７では、このエッジ信頼度Ｅに基づいて帯域画像α，β，γ，等方向ボカシ画像Ｐ１（α，β，γ），および異方性ボカシ画像Ｐ２（α，β，γ）を画素の各々で重み付けを変更しながら重ね合わせて、帯域画像α，β，γからノイズ成分のみが抽出されたノイズ帯域画像Ｐ３（α，β，γ）を生成する。

このノイズ帯域画像生成部１７は、帯域画像α，β，γからノイズ成分でない成分を減算することで、帯域画像α，β，γからノイズ成分を抽出する。 そのとき、ノイズ帯域画像生成部１７は、帯域画像α，β，γ，等方向ボカシ画像Ｐ１（α，β，γ），および異方性ボカシ画像Ｐ２（α，β，γ）上におけるそれぞれ同じ位置に存する３つの画素の画素値を重み付けしながら重ね合わせて新たな画素値を取得する。 つまり、ノイズ帯域画像生成部１７は、この画素値の取得を帯域画像α，β，γ上における画素の位置を変えながら行うことになる。 取得された画素値は帯域画像α，β，γに倣って２次元上に配列されて、ノイズ帯域画像Ｐ３（α，β，γ）が生成される。 すなわち、帯域画像α，β，γ，等方向ボカシ画像Ｐ１（α，β，γ），および異方性ボカシ画像Ｐ２（α，β，γ）が１つの画像に合成されるのである。 このとき生成されるノイズ帯域画像Ｐ３（α，β，γ）は、ちょうど帯域画像α，β，γからノイズのみが抽出されたものとなっている。 以降、帯域画像αについてのノイズ帯域画像Ｐ３αの生成方法について説明する。 その他の帯域画像β，γについても同様の動作により各ノイズ帯域画像Ｐ３（β，γ）が生成される。

ノイズ帯域画像生成部１７が処理対象の画素（対象画素）について画像処理を行うときの具体的な構成について説明する。 ノイズ帯域画像生成部１７が同一位置であって、互いに別種類の３つの画像（帯域画像、等方向ボカシ画像、異方性ボカシ画像）の各々に存する３つの対象画素の画素値から新たな画素値を取得するときの動作は、その画素に対応するエッジ信頼度Ｅの値によって変化する。 すなわち、対象画素に対応するエッジ信頼度Ｅが高く、この画素が帯域画像αに写り込む線状の像に位置することを示すときは、ノイズ帯域画像生成部１７は、等方向ボカシ画像Ｐ１αよりも異方性ボカシ画像Ｐ２αを帯域画像αから大きく減算する。 この部分は、被検体の輪郭が写り込んでいる部分であるから、異方性ボカシ画像Ｐ２αにはノイズが除去された被検体の輪郭がはっきりと写り込んでいる。 従って、ノイズ帯域画像生成部１７が異方性ボカシ画像Ｐ２αを優先して帯域画像αから減算するようにすれば、帯域画像αの被検体の成分が除去され、ノイズ成分が残ることになる。

また、対象画素に対応するエッジ信頼度Ｅが中間的で、この画素が帯域画像αに写り込む２つの線状の像（被検体の輪郭）における交点に位置することを示すときは、ノイズ帯域画像生成部１７は、異方性ボカシ画像Ｐ２αよりも等方向ボカシ画像Ｐ１αが帯域画像αから大きく減算されるように画像処理を行う。 この部分は、被検体の点状の構造物や輪郭の交点が写り込んでいる部分であるから、異方性ボカシ画像Ｐ２αは視認性に適していない。 その一方で、等方向ボカシ画像Ｐ１αには帯域画像αに存していたノイズ成分がボカされ、ノイズ成分が低減されている。 従って、ノイズ帯域画像生成部１７が等方向ボカシ画像Ｐ１αを優先して帯域画像αから減算するようにすれば、帯域画像αの被検体の成分が除去され、ノイズ成分が残ることになる。

また、対象画素に対応するエッジ信頼度Ｅが低く、この画素が前記帯域画像に写り込む線状の像に位置しないことを示すときは、ノイズ帯域画像生成部１７は、エッジ信頼度Ｅが高い場合と比較して、等方向ボカシ画像Ｐ１αおよび異方性ボカシ画像Ｐ２αが帯域画像αからより減算されないように処理画像を行う。 この部分は、被検体の像が写り込んでいない部分であり、帯域画像αにはノイズ成分が多く含まれている。 したがって、この部分においては帯域画像αからさほど減算処理をしなくても、ノイズ成分が取り出せることになる。

この様にしてノイズ帯域画像生成部１７が生成したノイズ帯域画像Ｐ３（α，β，γ）は、帯域画像α，β，γの各々からノイズ成分のみを抽出したものとなっている。

エッジ信頼度Ｅの判定方法について説明する。 エッジ信頼度Ｅが高いかどうかの判定は、ノイズ帯域画像生成部１７が記憶部２８に記憶されているテーブルまたは数式に基づいて行われる。 テーブルは、エッジ信頼度Ｅ，等方向ボカシ画像Ｐ１αをどの程度減算するかを表す係数、および異方性ボカシ画像Ｐ２αをどの程度減算するかを表す係数とが関連したデータセットとなっている。 ノイズ帯域画像生成部１７は、対象画素に対する処理をするときに、これに対応するエッジ信頼度Ｅを読み出して、テーブルよりこれに対応する係数を取得する。 そして、ノイズ帯域画像生成部１７は、取得された係数に基づいて帯域画像αに対する等方向ボカシ画像Ｐ１αおよび異方性ボカシ画像Ｐ２αの減算処理を行うのである。

このテーブルは帯域画像α，β，γの帯域によって変更してもよいし、元画像Ｐ０の撮影時の露光量を示す情報を基に重み付けの様式を変更するようにしてもよい。 ノイズ帯域画像生成部１７が数式を使用する場合の数式は、エッジ信頼度Ｅを代入すると上述の各係数が導出できるものとなっている。

すなわち、帯域画像が低周波であるほどテーブルの値が大きくなるように変更する。 また、あらかじめ元画像Ｐ０の画素値と入射線量の関係を測定しておき、元画像Ｐ０の画素値が大きいほどテーブルの値が大きくなるように変更する。 これらにより、低周波で露光量が大きいほどノイズが少ない性質を反映し、ノイズの少ないノイズ帯域画像Ｐ３（α，β，γ）が取得されることになる。 元画像Ｐ０の画素値の代わりに、ノイズの少ない拡大ローパス画像Ｍ１の画素値を露光量の指標に使ってもよい。

＜ノイズ画像生成ステップＳ７＞
ノイズ帯域画像Ｐ３（α，β，γ）は、帯域合成部１９に送出される。 そして、帯域合成部１９はノイズ帯域画像Ｐ３（α，β，γ）を互いに重み付けを加えながら重ね合わせてノイズ画像Ｎを生成する。 このノイズ画像Ｎは、元画像Ｐ０の全周波数についてのノイズが表されている。 帯域合成部１９がノイズ帯域画像Ｐ３（α，β，γ）を重ね合わせるときの重み付けは、検査目的に応じて変更可能となっている。

＜画素値調整ステップＳ８＞
ノイズ画像Ｎは画素値調整部２１に送出される。 画素値調整部２１では、ノイズ画像Ｎを構成する画素の各々について元画像Ｐ０を参照しながら画素値の調整を行う。 すなわち、画素値調整部２１は、ノイズ画像Ｎ上の処理対象の画素（対象画素）に対応する元画像Ｐ０の画素の画素値を参照して、この画素値に応じて対象画素の画素値を調整する。 この処理を加えることで、最終的に得られる画像の視認性が向上する。 画素値調整部２１が行う画素値を調整の様式は、検査目的に応じて変更可能となっている。

＜処理画像生成ステップＳ９＞
画素値調整が施されたノイズ画像Ｎは、処理画像生成部２２に送出される。 処理画像生成部２２は、元画像Ｐ０からノイズ画像Ｎに重みをかけて減算する。 ノイズ画像Ｎは、元画像Ｐ０からノイズ成分を抽出したものとなっていることからすれば、元画像Ｐ０上のノイズ成分はノイズ画像Ｎの減算処理により消去される。 こうして生成された処理画像Ｐ４には、ノイズ成分が抑制されている。 しかも、元画像Ｐ０（正確には帯域画像α，β，γ）におけるエッジ信頼度Ｅが中間的な値の部分では、異方性ボカシ画像Ｐ２αの影響が抑制されて処理画像Ｐ４が生成されているので、処理画像Ｐ４における点状の構造物や被検体の輪郭が重なった交点の部分において、画像が乱れることがない。 また、ノイズ画像Ｎの重みを調整することで、処理の強さを簡便に調整することができる。 処理画像生成部２２におけるノイズ画像Ｎの重みは、検査目的に応じて変更可能となっている。

以上のように、実施例１の構成によれば、統計ノイズに係る偽像を取り除く際に点状の構造物や２つの筋の重なり部分における視認性が悪化しない高速な画像処理装置１が提供できる。 すなわち、実施例１の構成に係る画像処理装置１は元画像Ｐ０（正確には帯域画像α，β，γ）より等方向ボカシ画像Ｐ１と異方性ボカシ画像Ｐ２を生成する。 等方向ボカシ画像Ｐ１は、元画像Ｐ０において被検体の写り込んでいない部分について適切な偽像除去がされた画像であり、異方性ボカシ画像Ｐ２は、逆に被検体の写り込んでいる部分について適切な偽像除去がされた画像である。 そこで、ノイズ帯域画像生成部１７は、この２つの画像を画素毎に重み付けしながら帯域画像α，β，γに重ね合わせて、帯域画像α，β，γから偽像成分が抽出されたノイズ帯域画像Ｐ３を生成し、このノイズ帯域画像Ｐ３が元画像Ｐ０に写り込んだ偽像の除去に用いられる。

実施例１の構成の最も特徴的なのは、ノイズ帯域画像生成部１７が処理対象の画素に対応するエッジ信頼度Ｅが中間的な場合、異方性ボカシ画像Ｐ２よりも等方向ボカシ画像Ｐ１が帯域画像α，β，γから大きく減算されるように画像処理を行うことである。 エッジ信頼度Ｅとは、処理対象の画素とその周囲の画素との間に見られる画素値の変異が被検体の像によるものか、偽像によるものかを判断する指標である。 このエッジ信頼度Ｅが中間的な値であると、処理対象の画素は帯域画像α，β，γに写り込む点状の構造物や２つの線状の像における交点に位置している。 実施例１の構成によれば、この交点の部分では異方性ボカシ画像Ｐ２を使用せずに（使用するとしても等方向ボカシ画像Ｐ１に比べて弱い強度で使用することで），ノイズ帯域画像Ｐ３を生成する。 異方性ボカシ画像Ｐ２における交点に相当する部分は、僅かな画素値の偏りが極端に強調されて像が不自然となっている。 実施例１の構成によれば、ノイズ帯域画像Ｐ３を生成する時にこの様な部分を使用しないのであるから、最終的に取得される処理画像Ｐ４における被検体の構造物の輪郭が重なった交点の部分は乱れることなく視認性を保持している。

また、実施例１の構成によれば、従来構成のように各方向で複数の異方性フィルタを保持しておく必要がなく、これらを記憶する記憶装置は小規模で済む。 さらに、画像の部分に応じて勾配の示す方向のみを条件にどの異方性フィルタを用いるかを判定すればよいので、処理速度が向上された画像処理装置が提供できる。

また、エッジ信頼度Ｅが高い部分において等方向ボカシ画像Ｐ１よりも異方性ボカシ画像Ｐ２が帯域画像α，β，γから大きく減算されるように画像処理を行えば、帯域画像α，β，γに写り込む線状の像がボケることがなく視認性の高い処理画像Ｐ４が出力できるようになる。

上述のように、エッジ信頼度Ｅが低い部分においてボカシ画像の減算処理を抑制するように画像処理を行えば、帯域画像α，β，γにボカシ画像由来の新たな偽像が重ねられることなく視認性の高い処理画像Ｐ４が出力できるようになる。

また、ノイズ帯域画像生成部１７が帯域画像の周波数成分を基に重み付けの様式を変更するようにすれば、周波数成分に応じて適切な偽像除去処理ができるようになる。

また、ノイズ帯域画像生成部１７が露光量を示す情報を基に重み付けの様式を変更するようにすれば、露光量に応じて適切な偽像除去処理ができるようになる。

また、等方向ボカシ部１４が撮影時の露光量を示す情報を基にガウシアンフィルタの形状や大きさを変更、または、異方性ボカシ部１５が撮影時の露光量を示す情報を基に異方性ボカシフィルタの形状や大きさを変更するようにすれば、露光量に応じて適切な偽像除去処理ができるようになる。

続いて実施例２に係るＸ線撮影装置２０について説明する。 実施例２に係るＸ線撮影装置２０は、図１８に示す様に実施例１に係る画像処理装置１（図１８においては画像処理部３２として表記）を備えた立位撮影用のＸ線撮影装置となっている。 そこで、実施例２に係るＸ線撮影装置２０において、実施例１に係る画像処理部３２の構成および動作説明については省略する。

まず、実施例２に係るＸ線撮影装置２０の構成について説明する。 Ｘ線撮影装置２０は、立位の被検体Ｍの撮影を行うように構成されており、図１８に示すように、床面から鉛直方向ｖに伸びた支柱２と、Ｘ線を照射するＸ線管３と、支柱２に支持されるＦＰＤ４と、鉛直方向ｖに伸びるとともに天井に支持されている懸垂支持体７を有している。 懸垂支持体７は、Ｘ線管３を懸垂支持するものである。 Ｘ線管３は、本発明の放射線源に相当し、ＦＰＤ４は、本発明の本発明の検出手段に相当する。

ＦＰＤ４は、支柱２に対し鉛直方向ｖにスライドすることができる。 また、懸垂支持体７は、鉛直方向ｖに伸縮自在となっており、懸垂支持体７の伸縮に伴ってＸ線管３の鉛直方向ｖにおける位置が変更される。 ＦＰＤ４の支柱２に対する鉛直方向ｖの移動は、両者２，４の間に設けられたＦＰＤ移動機構３５により実行される。 これは、ＦＰＤ移動制御部３６により制御される。

Ｘ線管３の移動について説明する。 Ｘ線管３は、懸垂支持体７に設けられたＸ線管移動機構３３により行われる。 Ｘ線管移動制御部３４は、Ｘ線管移動機構３３を制御する目的で設けられている。 Ｘ線管３は、Ｘ線管移動機構３３により（１）鉛直方向ｖ，（２）ＦＰＤ４に対する接近・離反方向、（３）Ｘ線管３からＦＰＤ４に向かう方向と直交する水平方向Ｓ（図１８における紙面貫通方向、被検体Ｍの体側方向）に移動する。 Ｘ線管３が鉛直方向ｖに移動する場合、懸垂支持体７は、伸縮することになる。

ＦＰＤ４は、Ｘ線を検出する検出面４ａ（図１８参照）を有している。 検出面４ａは、鉛直方向ｖに起立してＸ線撮影装置２０に配置されている。 これにより、起立した被検体Ｍを効率的に撮影できるようになっている。 検出面４ａは、Ｘ線管３のＸ線照射口に面するように配置されている。 いいかえれば、検出面４ａは、水平方向Ｓ，鉛直方向ｖの２方向がなす平面に沿って配置されている。 また、検出面４ａは、矩形となっており、１辺が水平方向Ｓに、その１辺と直交する他の１辺が鉛直方向ｖに一致している。

Ｘ線管制御部６は、Ｘ線管３の管電圧、管電流やＸ線の照射時間を制御するものである。 Ｘ線管制御部６は、所定の管電流・管電圧・パルス幅で放射線を出力するようにＸ線管３を制御する。 管電流等のパラメータは、記憶部３７に記憶されている。 Ｘ線管制御部６は、本発明の放射線源制御手段に相当する。

画像生成部３１は、ＦＰＤ４から出力された検出データを組み立てて、被検体Ｍの投影像が写りこんでいる元画像Ｐ０を生成する。 画像処理部３２は元画像Ｐ０に写り込んだ統計ノイズ由来の偽像を除去して処理画像Ｐ４を生成する。 画像生成部３１は、本発明の画像生成手段に相当する。

操作卓３８は、術者の各指示を入力させる目的で設けられており、画像処理部３２に対する各種指示もこの操作卓３８を通じて行われる。 記憶部３７は、Ｘ線管３の制御情報、Ｘ線管３の位置情報、ＦＰＤ４の鉛直方向ｖの位置情報などのＸ線撮影に用いられる各種パラメータの一切を記憶する。 なお、Ｘ線撮影装置２０は、図１８に示すように、各部６，３４，３６，３１，３２を統括的に制御する主制御部４１を備えている。 この主制御部４１は、ＣＰＵによって構成され、種々のプログラムを実行することにより、各部を実現している。 また、上述の各部は、それらを担当する演算装置に分割されて実行されてもよい。 表示部３９は、撮影された処理画像Ｐ４を表示させる目的で設けられている。

＜Ｘ線撮影装置の動作＞
次に、Ｘ線撮影装置２０の動作について説明する。 撮影に先立って、被検体ＭがＸ線管３とＦＰＤ４とに挟まれる位置に起立される。 これにより、Ｘ線撮影装置２０に被検体Ｍが載置されたことになる。 術者が操作卓３８を通じてＸ線管３およびＦＰＤ４の位置の調整を行うと、Ｘ線管３およびＦＰＤ４はそれぞれの移動を制御する制御部３４，３６の制御に従って、被検体Ｍの撮影領域まで移動する。

術者が操作卓３８を通じて撮影開始の指示を与えると、Ｘ線管制御部６は、記憶部３７に記憶されている照射時間・管電流・管電圧に従い、パルス状のＸ線を照射する。 ＦＰＤ４は、被検体を透過してきたＸ線を検出して検出信号を画像生成部３１に出力する。 画像生成部３１は、各検出信号を基に、被検体Ｍの透視像と統計ノイズ由来の偽像が写り込んだ元画像Ｐ０を生成する。 元画像Ｐ０は、画像処理部３２により偽像が除かれた処理画像Ｐ４に変換される。 この処理画像Ｐ４が表示部３９に表示されてＸ線撮影装置２０による撮影動作は終了となる。

以上のように実施例２の構成は上述の構成は実施例１の構成の画像処理装置１が実際の放射線撮影装置に組み込まれた構成を示すものとなっている。 透視撮影において被検体の被曝を抑制しようとすると、得られた画像には統計ノイズ由来の偽像が写り込みやすくなる。 この偽像は、実施例１の構成に係る画像処理装置１によって消去されるので、撮影のやり直しをしたり、偽像を防ぐ目的で強い線量で撮影をしたりしなくても、視認性の優れた画像が出力できる放射線撮影装置が提供できる。

本発明は、上述の構成に限られず、下記のように変形実施することができる。

（１）上述の実施例によれば、等方向ボカシ部１４および異方性ボカシ部１５には帯域画像α，β，γが入力されていたが、これに代えて図１９に示す様に元画像Ｐ０を入力させるようにしてもよい。 このときの各部１４，１５は、実施例のときと違い、ボカシ処理と同時に元画像Ｐ０における特定の周波数を抽出する処理を行う。 これにより、元画像Ｐ０から等方向ボカシ画像Ｐ１（α，β，γ），および異方性ボカシ画像Ｐ２（α，β，γ）がワンステップで生成されるので、より構成が単純化されて動作が速い画像処理装置が提供できる。

（２）上述した実施例は、医用の装置であったが、本発明は、工業用や、原子力用の装置に適用することもできる。

（３）上述した実施例のいうＸ線は、本発明における放射線の一例である。 したがって、本発明は、Ｘ線以外の放射線にも適応できる。

以上のように、本発明の画像処理装置は、医用分野に適している。

３ Ｘ線管（放射線源）
４ ＦＰＤ（検出手段）
６ Ｘ線管制御部（放射線源制御手段）
ａ 対象画素ｂ 周囲画素ｍ 勾配Ｅ エッジ信頼度Ｐ０ 元画像Ｐ１ 等方向ボカシ画像Ｐ２ 異方性ボカシ画像Ｐ３ ノイズ帯域画像Ｐ４ 処理画像α，β，γ 帯域画像１２ 帯域画像生成部（帯域画像生成手段）
１３ 勾配算出部（勾配算出手段）
１４ 等方向ボカシ部（等方向ボカシ手段）
１５ 異方性ボカシ部（異方性ボカシ手段）
１６ エッジ信頼度取得部（エッジ信頼度取得手段）
１７ ノイズ帯域画像生成部（処理画像生成手段）
２２ 処理画像生成部（処理画像生成手段）
３１ 画像生成部（画像生成手段）