JP3445258B2 - 放射線画像処理装置、画像処理システム、放射線画像処理方法、記憶媒体、プログラム、放射線撮影装置、及び放射線撮影システム - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、被写体からの散乱
放射線を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影
により得られた被写体の放射線画像の処理に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】従来より例えば、Ｘ線に代表される放射
線を被写体（物体）に照射し、当該被写体を透過した放
射線成分の空間分布（放射線分布）を画像化すること
で、被写体内部を可視化可能とする技術が用いられてい
るが、放射線は被写体内部で散乱放射線（散乱線）を発
生するため、被写体を透過した直接透過放射線（直接
線）と共に、散乱放射線（散乱線）も画像化されてしま
う。

【０００３】散乱線の発生過程は、放射線の種類や、被
写体の物性、或いは構造等に依存し、通常は予測不可能
である。このため、散乱線を除去した放射線画像を得る
ためには、様々な工夫が必要となってくる。

【０００４】散乱線を除去した放射線画像を簡便に得る
方法において、代表的な方法としては、鉛等の放射線遮
蔽物質の壁を放射線の受像面に設け、当該受像面に到達
する放射線の角度を規制することで、散乱線成分を遮蔽
する方法がある。

【０００５】具体的には例えば、医療分野におけるＸ線
撮影では、人体等の被写体からの散乱Ｘ線を除去するた
めに、「グリッド」と呼ばれる器具を被写体とＸ線の受
像面の間に設置することが行われている。

【０００６】グリッドは、鉛等のＸ線遮蔽物質と、木材
や、紙、アルミニウム、或いはカーボン等のＸ線透過物
質とが、互いにＸ線発生源（焦点）へ収束する方向を向
くように角度を付けて、所定の幅で交互に並べて構成さ
れる器具である。

【０００７】上述のようなグリッドは直接線の一部を除
外するため、Ｘ線の受像面でもグリッドの影（グリッド
の陰影、以下、「グリッド縞」とも言う）が見られるこ
とになるが、「Ｘ線遮蔽物質とＸ線透過物質を交互に配
置する空間的な周期を正確にする」、及び「当該周期を
比較的高い空間周波数にする」等という構成をとること
で、Ｘ線画像の観察者に対して、当該Ｘ線画像上にグリ
ッド縞が存在することの違和感を極力減らしている。

【０００８】図２１は、グリッド９４０の構成を模式的
に示したものである。上記図２１において、“９１０”
はＸ線の発生源を示し、“９２０”はＸ線の放射方向を
示す。“９３０”は人体等の被写体を示し、“９５０”
はＸ線の受像面を示す。

【０００９】上記図２１に示すように、グリッド９４０
は、その製造のし易さ等の理由から、２次元平面上の１
方向のみ（同図の矢印で示す縦方向）に縞構造を成すも
のが一般的である。

【００１０】また、グリッド縞のコントラストを低減
（除去）する方法としては、Ｘ線曝射中に、グリッドの
みを縞に直交する方向へ移動させ、Ｘ線の受像面でのＸ
線曝射中の積分効果を利用する方法がある。

【００１１】ここでの放射線の受像面（受像部分）とい
うのは、主に、放射線分布を直接感光材料に記録する放
射線フィルムを意味している。

【００１２】ところで、近年では、医療用等の放射線画
像についても、放射線フィルムにより直接画像化する方
法よりも、放射線画像をディジタルデータとして扱う方
法が一般化しつつある。例えば、放射線分布を電気信号
（アナログ信号）へ一旦変換し、当該アナログ信号をデ
ィジタル化（Ａ／Ｄ変換）して数値データ（ディジタル
データ）ヘ変換する。これにより、ディジタル化された
放射線画像（ディジタル放射線画像）に対して、ファイ
リング、画像処理、及びモニタ表示等の処理を低コスト
で行える。

【００１３】しかしながら、ディジタル放射線画像の場
合、必然的に２次元空間的に画像信号をサンプリングす
る必要があるため、当然サンプリング定理に基づくエリ
アシングの問題が顕在化してくる。

【００１４】具体的には、一般の画像の場合、空間にお
けるサンプリング周期を適切な周期（細かい周期等）に
することで、多少のエリアシングが発生しても、画像を
観察するにあたって問題はない。

【００１５】これに対して、グリッドを使用して得られ
たディジタル放射線画像の場合、グリッドによる周期的
な縞模様がエリアシングにより非常に低周波になってし
まう場合や、サンプリング周期によってはエリアシング
は発生しないが低周波の振幅変動が発生してしまう場合
があり、これは、画像の観察者の関知するところとなり
問題である。

【００１６】そこで、エリアシング等による不適切なグ
リッド縞模様を除去する方法としては、次のような方法
が提案されている。ここでは、放射線画像をディジタル
化する方法を大きく２つの方法に分類し、これらの２つ
の方法に対するグリッド縞模様を除去する（方法１）及
び（方法２）を挙げるものとする。

【００１７】（方法１）ここでのディジタル化方法で
は、先ず、放射線分布（放射線強度分布）を一旦別のエ
ネルギー分布（蛍光等のエネルギー分布）に変換し、こ
れを走査することで、画像を１方向にのみ空間サンプリ
ングするアナログ的なビデオ信号（時間信号）を生成
し、当該時間信号を別に用意した時間的な周期に基づい
てＡ／Ｄ変換する。当該ディジタル化方法の代表例とし
ては、輝尽性蛍光体に貯えられたエネルギーをレーザ走
査により逐次蛍光化／集光して、ビデオ信号として取得
し、その後、順次Ａ／Ｄ変換を行う方法が挙げられる。

【００１８】上記のディジタル化方法によりディジタル
的な放射線画像を取得するにあたって、エリアシング等
による不適切なグリッド縞模様を除去する方法として
は、例えば、特許第２５０７６５９号、特許第２７５４
０６８号、及び特開平８−０８８７６５号等に記載され
た方法がある。

【００１９】具体的には、先ず、放射線分布に対応した
別のエネルギー分布に対する走査を、グリッド縞に直交
する方向に行い、グリッド縞をビデオ信号上での周期信
号に変換し、アナログ的な当該周期信号に対して、低域
通過フィルタリングを行った後、時間軸のサンプリング
を行う。このような通常のアンチエリアシングフィルタ
の構成により、不適切なグリッド縞を除去できる。

【００２０】上述のような方法に類する方法として、特
許第２５０７６５９号等には、予備的にサンプリングし
た画像をフーリエ変換することにより、グリッド縞模様
の像の存在及びその周波数を検出し、その検出結果に基
づいた低域通過フィルタを選択し、これを用いて低域通
過フィルタリングを行うことで、不適切なグリッド縞を
除去する方法が提案されている。

【００２１】また、特許第２７５４０６８号や特開平８
−０８８７６５号等には、特許第２５０７６５９号等で
提案されているアナログ的な低域通過フィルタリング処
理ではなく、時間軸のサンプリングを所望の間隔より短
く行い、グリッド縞模様の情報のエリアシングを無くし
てグリッド像を含む画像情報を取得した後に、グリッド
像成分を除去するディジタル的な低域通過フィルタリン
グを行い、その後、ディジタル的に間引いて（再サンプ
リング）、所望のサンプリング間隔による画像を得る方
法が提案されている。

【００２２】（方法２）ここでのディジタル化方法で
は、先ず、放射線強度分布を一旦別のエネルギー分布
（蛍光や電界強度等のエネルギー分布）に変換し、これ
に対して、２次元的に配置された複数の電気信号変換素
子（フォトダイオードやキャパシター等）により直接２
次元サンプリングを行い、各変換素子からの信号を順序
取り出してＡ／Ｄ変換する。当該ディジタル化方法の代
表例としては、近年技術開発が進んでいる大画面平面セ
ンサにより、放射線による大面積にわたる蛍光分布若し
くは電界強度分布を二次元配列された複数の画素毎の変
換素子で電気信号化する、所謂放射線フラットパネルセ
ンサを用いた方法が挙げられる。

【００２３】ところで、この方法2のディジタル化方法
によりディジタル的な放射線画像を取得するにあたっ
て、エリアシング等による不適切なグリッド縞模様を除
去するのは非常に困難となっている。その理由は、放射
線フラットパネルセンサ等（以下、単に「センサ」或い
は「フラットパネルセンサ」とも言う）の複数の電気信
号変換素子により２次元空間上で直接サンプリングされ
るため、方法1のようなアナログ的な電気信号に対する
アンチエリアシングフィルタが適用できないためであ
る。

【００２４】上記の問題を解決するために、センサによ
り２次元空間上でエリアシングを起こさない程度の細か
さで直接サンプリングを行い、ディジタル的なアンチエ
リアシングフィルタを施した上で、上述した再サンプリ
ングを行う方法が考えられるが、このような方法では、
センサの電気信号変換素子の構成上、２次元空間での細
かなサンプリングが困難であり、電気信号変換素子自体
の性能を落とす上に、莫大なコストアップを招いてしま
う。

【００２５】そこで、従来のようにＸ線曝射中にグリッ
ドを移動させる方法が行われている。

【００２６】別の方法として、特開平９−７５３３２号
等では、センサにより２次元空間で直接サンプリングし
てディジタルＸ線画像を取得する際に、グリッド縞を除
去することを目的とし、グリッド縞の間隔とサンプリン
グピッチ（センサの画素ピッチ）を完全に一致させ、グ
リッド縞による直接線を遮断する領域と画素の隙間を一
致させることにより、不適切なグリッド縞を画像上に発
生させないようにする方法が提案されている。

【００２７】また、特開平９−９８９７０号や、Ｕ．
Ｓ．Ｐａｔｅｎｔ５８０１３８５等では、グリッド縞の
間隔をサンプリングピッチより小さくし、１画素（１つ
の電気信号変換素子）の有する受光部の開口の幅と同じ
にする或いはそれに近づけるようにすることで、グリッ
ド縞のコントラストを低減する方法が提案されている。

【００２８】また、Ｕ．Ｓ．Ｐａｔｅｎｔ５．０５０．
１９８等では、複数の撮影条件でグリッド縞模様の像
（グリッド像）を予め記憶しておき、実際にグリッドを
用いた撮影を行ったときに、予め記憶した複数のグリッ
ド像の中で撮影条件の一致又は近似したグリッド像によ
り撮影で得た画像を除算することで、グリッド像を除去
する方法が提案されている。

【００２９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たような従来の放射線画像処理、特に、（方法２）に代
表される、２次元空間上で直接サンプリングするセンサ
及びグリッドを使用して放射線画像を取得した場合の画
像処理では、次のような問題点があった。

【００３０】まず、特開平９−７５３３２号等で提案さ
れている構成において、グリッド縞の間隔とサンプリン
グピッチを完全に一致させることは非常に困難である。
すなわち、一般的に半導体製造工程で作成されるフラッ
トパネルセンサと、比較的厚みのある鉛板の組み合わせ
で作成されるグリッドとは、それぞれ独立して作成作業
が行なわれ、あるいは、グリッド自体は、そのときの状
況により取り外し可能なように作成しなくはいけないた
め、これらの要因により、グリッド縞の間隔とセンサの
画素ピッチ（サンプリングピッチ）を完全に合致させる
ことは非常に困難である。

【００３１】また、特開平９−９８９７０号やＵ．Ｓ．
Ｐａｔｅｎｔ５８０１３８５等で提案されている構成に
おいて、グリッド縞の間隔をサンプリングピッチより細
かくし、１画素の有する受光部の開口の幅と同じにする
或いは近づけるのは有効であるが、センサ（フラットパ
ネルセンサ）が高精細化し、サンプリングピッチが、例
えば、０．１ｍｍ以下になると、グリッド縞の間隔も同
様に、１ｍｍ当たり１０本以上という非常に細かなもの
が要求されるようになる。このような細かな縞のグリッ
ドとなると、散乱線を遮断するための鉛板厚さはほぼ固
定されているため、直接線の通過する領域を狭くするし
かなく、この結果、放射線量の利用効率が極端に低くな
り、良好な放射線撮影を行えなくなる。

【００３２】また、上述したような従来の構成では、放
射線曝射中にグリッド自体を移動させるようになされて
いるが、このグリッドの移動については、グリッド移動
のための駆動系等によりコスト上昇、装置或いはシステ
ムの大型化を招くと共に、駆動タイミングと放射線曝射
タイミングの関係、及び駆動速度の関係等の調整制御等
のための構成等を設ける必要がある。したがって、グリ
ッド移動の構成は、グリッド縞を除去するためには有効
であるが、上述のような制限があり、常に採用できるわ
けではない。

【００３３】そこで、上記の問題点を解決するために、
得られる放射線画像がディジタルデータであることか
ら、ディジタルフィルタリングにより、グリッド縞を除
去する方法が考えられる。この方法によれば、グリッド
縞の空間周波数と被写体に基づく有効な画像情報の空間
周波数成分が完全に分離されていれば、単純なフィルタ
リング構成にてグリッド縞を除去できる。

【００３４】上記の方法の具体例として、特開平３−１
２７８５号等では、フーリエ変換を用いて、グリッド縞
の空間周波数に相当するデータを除去若しくは低減する
方法が提案されている。

【００３５】また、通常のＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｎ
ｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタを用いて、グ
リッド縞の空間周波数に相当するデータを除去若しくは
低減する方法も考えられる。

【００３６】ところで、グリッド縞の像は、鉛等のＸ線
遮蔽物質による放射線の透過率の低減した陰影であるた
め、信号ではほぼ乗算的に重畳されるが、対数変換を行
えば加算的に重畳されることになる。したがって、上述
したようなフィルタリングが可能となる。

【００３７】また、一般的に、散乱線除去のためのグリ
ッドの製造工程は、非常に精度よく管理されており、そ
のグリッド縞についても、画像全般にわたって均一の空
間周波数特性を有するものが広く用いられている。この
ため、上述したようなフィルタリングについても、単一
の空間周波数に対してのみ行えばよいという可能性があ
る。

【００３８】また、実際には、グリッド縞の像（陰影）
の形状は、正確な正弦波状ではないため、逓倍周波数で
ある２倍，３倍，…の空間周波数成分が存在する可能性
があるが、この場合、センサでの変換過程（エネルギー
変換過程）の２次元空間的な依存性に起因するボケによ
り、基本波成分のみが受像されると考える。

【００３９】しかしながら、上述したようなフィルタリ
ングでの問題は、画像成分自体の空間周波数帯域を制限
することは不可能に近いということにある。

【００４０】具体的には例えば、特許第２７５４０６８
号や特開平８−０８８７６５等で提案されているものに
代表されるように、空間サンプリングピッチを非常に細
かくし、当該サンプリング後に有効なナイキスト周波数
を高めて、有効な帯域幅（ナイキスト周波数以下の帯域
幅）を広くとり、その中で画像成分とグリッド縞成分が
完全に分離されれば、何の問題もなく、通常のフィルタ
リングでグリッド縞の除去が行えることは明確である
が、現実的な問題として、グリッド縞を除去するためだ
けに、空間サンプリングピッチを高めることは、半導体
プロセスその他の要因によりセンサの非常なコストアッ
プにつながり、さらに、放射線取得効率を落とす原因と
なり、有効ではない。

【００４１】したがって、ナイキスト周波数以下の帯域
に有効な画像成分がほぼ収まる程度の空間サンプリング
ピッチでセンサ自体を構成することが、コスト的及び性
能的に有効であるが、このような構成をとった場合、グ
リッド縞の空間周波数と有効な画像成分の空間周波数と
の間にある程度の重畳があるのはやむをえない。

【００４２】具体的には、例えば、図２２（ａ）〜
（ｄ）を用いて説明すると、まず、同図（ａ）は、処理
対象となる画像（元画像）を１次元で見たときの当該画
像信号を示したものであり、当該画像信号は２５６点の
数値で構成されている。上記図２２（ｂ）は、同図
（ａ）で示される画像信号をフィルタリングする際の、
空間周波数領域でのフィルタの応答特性を示したもので
ある。上記図２２（ｂ）では、離散フーリエ変換を意識
して、周波数領域を“０”〜“１２８”の数値で表して
おり、空間周波数の値が“１００”の位置での帯域カッ
トフィルタリングとしている。上記図２２（ｃ）は、同
図（ｂ）で示されるフィルタリングを、同図（ａ）で示
される画像信号に対して施した結果を示したものであ
る。上記図２２（ｃ）の画像信号は同図から明らかなよ
うに、同図（ａ）で示される画像信号の特性からほとん
ど変化がない。上記図２２（ｄ）は、確認のために、同
図（ａ）で示される画像信号と、同図（ｃ）で示される
画像信号との差分を示したものである。上記図２２
（ｄ）から明らかなように、フィルタリングにより除去
された信号成分はほとんどない。

【００４３】また、図２３（ａ）は、上記図２２（ａ）
で示した画像信号（元画像信号）に対して、中間で急峻
に立ち上がる部分（いわゆるエッジ部分）を加えたもの
を示したものである。上記図２３（ｂ）は、上記図２２
（ｂ）と同様に、上記図２３（ａ）で示される画像信号
をフィルタリングする際の、空間周波数領域でのフィル
タの応答特性を示したものである。上記図２３（ｃ）
は、同図（ｂ）で示されるフィルタリングを、同図
（ａ）で示される画像信号に対して施した結果を示した
ものである。上記図２３（ｃ）において、丸で囲った部
分から明らかなように、元画像信号から外れて不安定な
振動をしていること（アーチファクト）がわかる。上記
図２３（ｄ）は、確認のために、同図（ａ）で示される
画像信号と、同図（ｃ）で示される画像信号との差分を
示したものである。上記図２３（ｄ）から明らかなよう
に、急峻に変動する部分（信号の両端部分を含む）に関
して、多くの振動成分が現れている。

【００４４】上記図２２（ａ）〜（ｄ）及び図２３
（ａ）〜（ｄ）に示されるように、通常の画像信号の場
合、ナイキスト周波数（同図では空間周波数が“１２
８”）以下の、かなり高い周波数の成分については、画
像信号の主成分ではなく、ほとんど情報がない成分であ
るため、この位置で急峻なフィルタリング処理を施して
も問題は少ない。これに対して、画像信号が急峻な部分
（エッジ部分）を有する場合、上記のナイキスト周波数
以下の、かなり高い周波数成分を用いて画像信号が表現
されるため、これにフィルタリングを施すと、急峻に変
動する部分で問題（アーチファクト）が発生してしま
う。

【００４５】図２４（ａ）〜（ｄ）は、グリッドを摸し
て、上記図２２（ａ）に示される元画像信号に対して、
正弦波（ｓｉｎ（２π１００χ／２５６））を加えた場
合の信号状態を示したものである。上記図２４（ａ）〜
（ｄ）から明らかなように、同図（ｂ）で示されるフィ
ルタの応答特性を有するフィルタリングにより、グリッ
ド縞がほぼ除去されている（同図（ｃ）参照）。

【００４６】図２５（ａ）〜（ｄ）は、グリッドを摸し
て、上記図２３（ａ）に示される元画像信号に対して、
正弦波（ｓｉｎ（２π１００χ／２５６））を加えた場
合の信号状態を示したものである。上記図２５（ａ）〜
（ｄ）から明らかなように、同図（ｂ）で示されるフィ
ルタの応答特性を有するフィルタリングにより、上記図
２３（ｃ）と同様なアーチファクトが発生している（上
記図２５（ｃ）参照）。

【００４７】すなわち、特開平３−１２７８５号等に記
載されているような、単純なフィルタリング処理では、
グリッド縞の成分を除去すると、上述のようなアーチフ
ァクトが強く発生してしまう可能性がある。また、アー
チファクトを減らすために、フィルタのインパルス応答
の幅を狭くすると、フィルタリングの応答特性が広い範
囲で低減するようになってしまい、画像自体が強くなま
った形になってしまう。

【００４８】そこで、本発明は、上記の欠点を除去する
ために成されたもので、グリッドを使用した放射線撮影
により得られた放射線画像から、グリッドに起因する画
像成分が除去された良好な放射線画像を得られるように
することを目的とする。

【００４９】

【課題を解決するための手段】斯かる目的下において、
第１の発明は、被写体からの散乱放射線を除去するため
のグリッドを使用した放射線撮影により得られた被写体
の放射線画像データを処理する放射線画像処理装置であ
って、上記放射線画像データから第１の画像成分のデー
タを抽出し、上記第１の画像成分データに基づいて、上
記放射線画像データに含まれる上記グリッドに起因する
第２の画像成分のデータを生成する生成手段と、上記生
成手段により生成された上記第２の画像成分データを上
記放射線画像データから除去する除去手段とを備えたこ
とを特徴とする。

【００５０】第２の発明は、上記第１の発明において、
上記生成手段は、上記第２の画像成分データが上記放射
線画像データ全体にわたって定常であるという仮定に基
づいて上記第２の画像成分データを生成することを特徴
とする。

【００５１】第３の発明は、上記第１の発明において、
上記生成手段は、上記第２の画像成分データの呈する周
期的なパターンの空間周波数及び角度のうち少なくとも
該空間周波数を、上記放射線画像データを解析して得る
解析手段を有することを特徴とする。

【００５２】第４の発明は、上記第３の発明において、
上記生成手段は、上記解析手段の解析結果に基づいて上
記放射線画像データから第１の上記画像成分を含む所定
成分のデータを抽出する抽出手段と、上記抽出手段によ
り得た上記所定成分データを加工して上記第２の画像成
分データを得る加工手段とを有することを特徴とする。

【００５３】第５の発明は、上記第４の発明において、
上記抽出手段は、上記解析手段により得た上記空間周波
数を有する成分を上記放射線画像データから抽出するフ
ィルタリングを行うことを特徴とする。

【００５４】第６の発明は、上記第４の発明において、
上記加工手段は、上記所定成分データの非定常な部分
を、上記所定成分データの定常な部分に基づいて変更す
ることを特徴とする。

【００５５】第７の発明は、上記第６の発明において、
上記加工手段は、上記所定成分データの包絡線の情報に
基づいて、上記非定常部分を検出することを特徴とす
る。

【００５６】第８の発明は、上記第６の発明において、
上記加工手段は、上記所定成分データの上記定常部分及
び上記空間周波数に基づいて、上記第２の画像成分デー
タに対応する正弦波の振幅及び位相を推定し、当該推定
結果に基づいて、上記非定常部分を変更することを特徴
とする。

【００５７】第９の発明は、上記第８の発明において、
上記加工手段は、上記変更後の所定成分データに対して
フィルタリングを行うことにより上記第２の画像成分デ
ータを得ることを特徴とする。

【００５８】第１０の発明は、上記第７の発明におい
て、上記加工手段は、上記包絡線が所定のしきい値以下
となる上記非定常部分を所定値に置換することを特徴と
する。

【００５９】第１１の発明は、上記第１の発明におい
て、上記生成手段は、上記放射線画像データから選択し
た所定のラインについて、上記第２の画像成分データを
生成することを特徴とする。

【００６０】第１２の発明は、上記第１１の発明におい
て、上記生成手段は、複数の上記ラインの平均の結果に
対して、上記第２の画像成分データを生成することを特
徴とする。

【００６１】第１３の発明は、上記第１１の発明におい
て、上記生成手段は、上記放射線画像データの所定のラ
インの上記第２の画像成分データとして、当該ラインと
は異なるラインから生成した上記第２の画像成分データ
を用いることを特徴とする。

【００６２】第１４の発明は、上記第１の発明におい
て、上記放射線画像データから放射線照射野に対応する
部分画像のデータを切り出す切出手段を有し、上記生成
手段は該切出手段により得た上記部分画像データの上記
第２の画像成分データを生成することを特徴とする。

【００６３】第１５の発明は、上記第１の発明におい
て、上記生成手段は、上記グリッドの使用の検出結果に
基づいて、上記第２の画像成分データを生成することを
特徴とする。

【００６４】第１６の発明は、上記第１の発明におい
て、上記除去手段により上記第２の画像成分データが除
去された放射線画像データを記憶する画像記憶手段を備
えることを特徴とする。

【００６５】第１７の発明は、上記第１の発明におい
て、上記放射線画像データは固体撮像素子を用いて得ら
れたものであることを特徴とする請求項１記載の放射線
画像処理装置。

【００６６】第１８の発明は、上記第１の発明におい
て、上記生成手段により生成された上記第２の画像成分
データを記憶する画像成分記憶手段を備えたことを特徴
とする。

【００６７】第１９の発明は、複数の機器が互いに通信
可能に接続されてなる画像処理システムであって、上記
第１〜１８の発明の何れか１つに記載の放射線画像処理
装置の各手段を有することを特徴とする。

【００６８】第２０の発明は、被写体からの散乱放射線
を除去するためのグリッドを使用した放射線撮影により
得られた被写体の放射線画像データを処理する画像処理
装置に適用される放射線画像処理方法であって、上記放
射線画像データから第１の画像成分のデータを抽出し、
上記第１画像成分データに基づいて、上記放射線画像デ
ータに含まれる上記グリッドに起因する第２の画像成分
のデータを生成する生成ステップと、上記生成ステップ
において生成された上記第２の画像成分データを上記放
射線画像データから除去する除去ステップとを含むこと
を特徴とする。

【００６９】第２１の発明は、上記第２０の発明におい
て、上記生成ステップにおいて、上記第２の画像成分デ
ータが上記放射線画像データ全体にわたって定常である
という仮定に基づいて上記第２の画像成分データを生成
することを特徴とする。

【００７０】第２２の発明は、上記第２０の発明におい
て、上記生成ステップは、上記第２の画像成分データの
呈する周期的なパターンの空間周波数及び角度のうち少
なくとも該空間周波数を、上記放射線画像データを解析
して得る解析ステップを含むことを特徴とする。

【００７１】第２３の発明は、上記第２２の発明におい
て、上記生成ステップは、上記解析ステップにおける解
析結果に基づいて上記放射線画像データから上記第１の
画像成分を含む所定成分のデータを抽出する抽出ステッ
プと、上記抽出ステップにおいて得られた上記所定成分
データを加工して上記第２の画像成分データを得る加工
ステップとを含むことを特徴とする。

【００７２】第２４の発明は、上記第２３の発明におい
て、上記抽出ステップにおいて、上記解析ステップにお
いて得られた上記空間周波数を有する成分を上記放射線
画像データから抽出するフィルタリングを行うことを特
徴とする。

【００７３】第２５の発明は、上記第２３の発明におい
て、上記加工ステップにおいて、上記所定成分データの
非定常な部分を上記所定成分データの定常な部分に基づ
いて変更することを特徴とする。

【００７４】第２６の発明は、上記第２５の発明におい
て、上記加工ステップにおいて、上記所定成分データの
包絡線の情報に基づいて、上記非定常部分を検出するこ
とを特徴とする。

【００７５】第２７の発明は、上記第２５の発明におい
て、上記加工ステップにおいて、上記所定成分データの
上記定常部分及び上記空間周波数に基づいて、上記第２
の画像成分データに対応する正弦波の振幅及び位相を推
定し、当該推定結果に基づいて、上記非定常部分を変更
することを特徴とする。

【００７６】第２８の発明は、上記第２７の発明におい
て、上記加工ステップにおいて、上記変更後の所定成分
データに対してフィルタリングを行うことにより上記第
２の画像成分データを得ることを特徴とする。

【００７７】第２９の発明は、上記第２６の発明におい
て、上記加工ステップにおいて、上記包絡線が所定のし
きい値以下となる上記非定常部分を所定値に置換するこ
とを特徴とする。

【００７８】第３０の発明は、上記第２０の発明におい
て、上記生成ステップにおいて、上記放射線画像データ
から選択した所定のラインについて、上記第２の画像成
分データを生成することを特徴とする。

【００７９】第３１の発明は、上記第３０の発明におい
て、上記生成ステップにおいて、複数の上記ラインの平
均の結果に対して、上記第２の画像成分データを生成す
ることを特徴とする。

【００８０】第３２の発明は、上記第３０の発明におい
て、上記生成ステップにおいて、上記放射線画像データ
の所定のラインの上記第２の画像成分データとして、当
該ラインとは異なるラインから生成した上記第２の画像
成分データを用いることを特徴とする。

【００８１】第３３の発明は、上記第２０の発明におい
て、上記放射線画像データから放射線照射野に対応する
部分画像のデータを切り出す切出ステップを含み、上記
生成ステップにおいて、上記切出ステップにおいて得ら
れた上記部分画像データの上記第２の画像成分データを
生成することを特徴とする。

【００８２】第３４の発明は、上記第２０の発明におい
て、上記生成ステップにおいて、上記グリッドの使用の
検出結果に基づいて、上記第２の画像成分データを生成
することを特徴とする。

【００８３】第３５の発明は、上記第２０の発明におい
て、上記除去ステップにおいて上記第２の画像成分デー
タが除去された放射線画像データを記憶部に記憶させる
画像記憶ステップを含むことを特徴とする。

【００８４】第３６の発明は、上記第２０の発明におい
て、上記放射線画像データは固体撮像素子を用いて得ら
れたものであることを特徴とする。

【００８５】第３７の発明は、上記第２０の発明におい
て、上記生成ステップにおいて生成された上記第２の画
像成分データを記憶部に記憶させる画像成分記憶ステッ
プを含むことを特徴とする。

【００８６】

【００８７】第３８の発明は、上記第２０〜３７の発明
の何れか１つに記載の放射線画像処理方法をコンピュー
タに実行させるためのプログラムをコンピュータ読み取
り可能な記憶媒体に記録したことを特徴とする。

【００８８】

【００８９】第３９の発明は、上記第２０〜３７の発明
の何れか１つに記載の放射線画像処理方法をコンピュー
タに実行させるためのプログラムであることを特徴とす
る。第４０の発明は放射線撮影装置であって、上記第１
〜１８の発明の何れか１つに記載の放射線画像処理装置
と、固体撮像素子により上記放射線画像データを取得す
る撮像手段とを含むことを特徴とする。第４１の発明は
放射線撮影システムであって、上記第１９の発明に記載
の画像処理システムと、固体撮像素子により上記放射線
画像データを取得する撮像手段とを含むことを特徴とす
る。

【００９０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を用いて説明する。

【００９１】[第１〜第５の実施の形態の概要]ここで
は、本発明の実施の形態として、第１〜第５の実施の形
態を例示として挙げる。第１〜第５の実施の形態の具体
的な説明の前に、こられの概要について説明する。

【００９２】尚、ここでは放射線の一例として、Ｘ線を
用い、Ｘ線撮影により得られたＸ線画像について処理す
るものとする。また、以下に説明する構成は、本発明を
適用した一構成例であり、これに限られることはない。

【００９３】まず、本発明は、特に、特開平３−１２７
８５号等に記載されているような従来のフィルタリング
処理（単純なフィルタリング処理）によりグリッド縞を
除去したときの問題を、次のような構成により解決し
た。

【００９４】すなわち、処理対象のＸ線画像の信号（以
下、単に「対象画像信号」又は「対象画像」とも言う）
に重畳されている、本来画像全体にわたって安定な縞模
様として存在するはずである、グリッド縞の成分情報
（以下、単に「グリッド縞成分」とも言う）を推定して
求める。そして、対象画像からグリッド縞成分を除去す
る、例えば、対象画像信号が対数画像の信号である場
合、求めたグリッド縞情報を対象画像信号から差し引
く。これにより、対象画像信号に影響を与えることな
く、安定したグリッド縞情報の除去が可能となる。

【００９５】具体的には例えば、グリッド縞成分が示す
周波数から、ほぼ当該グリッド縞成分を含む成分を分離
し、分離後の当該成分を、グリッド縞の示すであろう特
徴情報に基づいて加工し、当該加工後の情報を、グリッ
ド縞成分と見なし、これを対象画像信号から除去する。

【００９６】グリッド縞成分は、空間スペクトル表現に
よれば、かなり強い成分を有し、グリッド縞の空間周波
数を適当に選択すれば、サンプリングの際のナイキスト
周波数（サンプリング周波数の１／２に相当する空間周
波数）近辺に存在させることができる。この結果、上記
図２４（ａ）〜（ｄ）に示したような、グリッド縞成分
が通常の画像信号の主成分とは重ならないような状態が
容易に得られる。

【００９７】ここで、対象画像信号に対して、急峻な変
動成分が存在する場合に限り、上記図２５（ａ）〜
（ｄ）を用いて説明したように、グリッド縞成分と対象
画像信号との分離が困難となる。

【００９８】また、場合によっては、対象画像がグリッ
ド縞自体が存在しない領域を含む場合も考えられる。こ
れは、Ｘ線をほぼ完全に遮断するような部分を含む被写
体をＸ線撮影した場合や、センサのダイナミックレンジ
で規定される以上の強いＸ線が当該センサの部分的領域
に到達した場合に、サチュレーションにより当該領域の
グリッド縞成分がなくなる場合である。

【００９９】尚、通常、Ｘ線画像を取得する場合、被写
体内部を透過するＸ線量を重視するため、被写体外部
（素抜け部分）では、被写体透過量の数１００倍ものＸ
線量になる。一般に、センサ、或いはセンサ用のアンプ
のダイナミックレンジを、情報のない被写体外部まで考
慮して広げることは無意味であり、被写体外部は、ほと
んどの場合、センサの入出力特性がサチュレーションに
よる非線形性を呈する領域に当たり、グリッド縞成分が
存在しなくなる、或いはコントラストが落ちた状態とな
る。

【０１００】そこで、本発明では、対象画像において、
グリッド縞成分と対象画像信号の分離が困難になるよう
な急峻な変動（例えばエッジ部分）がある場合、及びグ
リッド縞自体が存在しない領域を含む場合の双方に適応
的に対応し、アーチファクトを発生することなく、グリ
ッド縞成分を除去することを実現した。以下、その具体
的な実施例としての、第１〜第５の実施の形態の概要を
説明する。

【０１０１】第１の実施の形態では、対象画像（Ｘ線撮
影で得られた画像）の１つのフレームを解析する。そし
て、グリッド縞に直交する方向の画素の欠陥について
は、線形予測型の画素欠陥補正処理を施す。また、グリ
ッド縞成分については、上記解析結果に基いて、一旦低
次のＦＩＲフィルタリングにて抽出し、その後、該フィ
ルタリング結果と別のＦＩＲフィルタリング結果とのベ
クトル振幅計算により前者のフィルタリング結果の包絡
線情報を取得する。そして、当該包絡線情報に基づい
て、グリッド縞成分から非定常な部分を抽出し、当該非
定常部分を、その周囲の定常な部分を利用して補修する
ことで、グリッド縞成分を、全体として定常な信号系列
に変換する。そしてさらに、より適切にグリッド縞成分
のみを抽出するために、グリッド縞成分に対応する空間
周波数を選択的に抽出するフィルタリング処理を実行
し、その結果をグリッド縞成分とする。上述のようにし
て取得したグリッド縞成分を、対象画像信号から差し引
く。これにより、グリッド縞成分の除去後の画像が得ら
れる。

【０１０２】第２の実施の形態では、対象画像を解析
し、この結果に基いて、グリッド縞成分を除去した後の
画像に画素欠陥補正を行なう。ここでの画素欠陥補正と
しては、例えば、周囲画素値の平均による画素欠陥補正
を適用可能である。

【０１０３】第３の実施の形態では、グリッド装着を検
知する検知手段を設け、グリッド装着が検知手段により
確認された場合に、対象画像を解析し、この結果に基い
て、予測型の画素欠陥補正、及びグリッド縞成分の除去
を行う。

【０１０４】第４の実施の形態では、Ｘ線曝射の照射野
が、被写体の撮影部位に対応するように絞られている状
態の場合、当該照射野に相当する部分画像のみを対象画
像として、第１の実施の形態での処理を実行する。

【０１０５】第５の実施の形態では、対象画像の部分的
領域にグリッド縞が存在しない場合、グリッド縞が存在
しない部分の画像に対して、グリッド縞除去の処理を行
わない方法をとる。具体的には、抽出されたグリッド縞
成分に関して、グリッド縞成分が存在しない部分の情報
を零（“０”）データに置き換えることで、当該部分に
ついては、グリッド縞除去の処理を行わない。

【０１０６】尚、第１〜第５の実施の形態において、例
えば、抽出されたグリッド縞成分は画像情報であること
から、その画像を保持しておくようにしてもよい。これ
により、対象画像からグリッド縞成分を除去した場合で
あっても、その後に、保持しておいたグリッド縞成分の
画像情報を用いて、元の対象画像、すなわちグリッド縞
を除去する前の画像を復元可能としてもよい。

【０１０７】以下、第１〜第５の実施の形態におけるグ
リッド縞成分の除去処理について詳細に説明する。尚、
以下の説明では、第１〜第５の実施の形態をまとめて
「本実施の形態」と言う。

【０１０８】グリッド縞成分の除去処理は、主に、次の
ような第１処理ステップ〜第３処理ステップを含む処理
としている。

【０１０９】第１処理ステップ：グリッド縞成分を含ん
で得られた対象画像から、グリッド縞に直交する方向の
ラインデータをサンプル的に抽出し、グリッド縞の空間
周波数を割り出す。

【０１１０】第２処理ステップ：順次対象画像からグリ
ッド縞成分を抽出し、その結果（グリッド縞成分）を対
象画像から差し引くが、このとき、アーチファクトの発
生を考慮して、アーチファクトが発生しても、その影響
範囲が小さくなる比較的小さなスパンのＦＩＲフィルタ
リングにより、グリッド縞を主とした成分を抽出する。

【０１１１】第３処理ステップ：第１処理ステップで得
られたグリッド縞の空間周波数に基いて、第２処理ステ
ップで得られたグリッド縞を主とした成分の包絡線を、
該成分と別のＦＩＲフィルタリングによって該成分の位
相を９０°移動させた成分とのベクトル振幅計算により
求める。

【０１１２】上記の第１処理ステップ〜第３処理ステッ
プを含むグリッド縞成分の除去処理について、さらに具
体的に説明すると、まず、第３処理ステップで得られた
包絡線情報は、必ず正の値をとり、その特徴としては、
次のような特徴（１）及び（２）を有する。 （１）急峻な変動部分（例えばエッジ部）に関しては、
非常に大きな値を示す。 （２）グリッド縞が存在しない部分に関しては、ほぼ
“０”となるような小さな値を示す。

【０１１３】本実施の形態では、上記の包絡線情報に基
いて、特徴（１）により示される値の部分（非常に大き
な値の部分）、及び特徴（２）により示される値の部分
（非常に小さな値の部分）について、グリッド縞成分を
補修することで、より安定したグリッド縞成分の作成を
実現する。

【０１１４】グリッド縞成分の補修の方法としては、例
えば、上記特徴（１）の部分を、その周辺の安定したグ
リッド縞の部分から予測した成分に置き換えることで、
全体として安定したグリッド縞成分にする方法が挙げら
れる。

【０１１５】上述のようにして取得した、安定した成分
のみが存在するグリッド縞を主とした成分について、ラ
イン全体に対して、通常のフィルタリング処理を行う。
このとき、グリッド縞の空間周波数を中心としたより狭
い範囲の空間周波数のみを抽出するフィルタリングを行
う。

【０１１６】上記のフィルタリングの結果（抽出成分）
を、対象画像におけるグリッド縞成分とするが、包絡線
情報が、特徴（２）を有するものである場合、すなわち
グリッド縞を主とした成分にグリッド縞成分が存在しな
い部分がある場合、もともとグリッド縞が存在しないの
だから、当該部分のグリッド縞を主とした成分を“０”
に置き換える。

【０１１７】また、対象画像に対してフィルタリング処
理を施す際、より急峻なフィルタリング処理を安定に高
速に行うために、高速フーリエ変換アルゴリズムを用い
る場合があるが、この場合、データ点数が“２”のｎ乗
（ｎは正の整数）に限定される。このため、通常データ
の周辺に“０”を詰めて点数を合わせるようにする。こ
の“０”を詰めた範囲のデータも、包絡線情報が特徴
（２）を示す部分に該当するデータと考えればよい。

【０１１８】尚、グリッド自体の空間周波数として有効
な空間周波数としては、ここでは、特願２０００−０２
８１６１号等で提案されているようなサンプリング周波
数（空間サンプリングピッチの逆数）の３０％以上４０
％以下となるような空間周波数（ナイキスト周波数の６
０％以上８０％以下）から選ばれていると有効である。
この理由は、一般的にサンプリング周波数の３０％以下
に画像の主成分が集中し、サンプリング周波数の４０％
以上６０％以下の空間周波数を有する強いグリッド縞の
成分は、サンプリング後に線形補間に類する補間処理が
施された場合に、別の周期的な振幅変動を起こしたよう
に見え、グリッド縞自体の安定性に欠けるためである。

【０１１９】グリッド自体の空間周波数を“ｆｇ[ｃｙ
ｃ／ｍｍ]”とし、センサのサンプリングのピッチを
“Ｔ”とすると、グリッド縞の空間周波数ｆｍは、

【０１２０】

【数１】

【０１２１】なる式（１）で表される。

【０１２２】本実施の形態では、上記式（１）で表され
る空間周波数ｆｍに相当する縞模様がグリッド縞成分と
して対象画像中に存在することを考慮して、上述した第
１処理ステップにおいて、グリッド縞を正確に抽出す
る。すなわち、グリッド縞の空間周波数ｆｇは、予め判
明しているため、サンプリングされたラインデータの中
から、対象画像の空間周波数ｆｍ近辺を探索し、その検
索結果により、ピーク値を示す空間周波数を以って、対
象画像におけるグリッド縞の空間周波数ｆｍと見なす。

【０１２３】また、上述した第２処理ステップにおい
て、空間周波数ｆｍに対し、その空間周波数ｆｍを中心
として、できるだけ小さなスパンのＦＩＲフィルタリン
グを行うことで、有効な画像成分を殆ど除去した状態
で、且つ、急峻な変動（例えばエッジ部分）によるアー
チファクトの影響が狭い範囲に収まる状態で、グリッド
縞成分を粗く抽出する。

【０１２４】このとき、位相変動をなくすために、例え
ば、ＦＩＲフィルタの係数系列を偶関数とし、また、上
記の狭い範囲を満たすために、３点若しくは５点のＦＩ
Ｒフィルタが望ましい。

【０１２５】具体的には例えば、対称３点のＦＩＲフィ
ルタとし、その係数を（ａ１，ｂ１，ａ１）とすると、
当該係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を求めるためには、空間
周波数ｆｍにおけるレスポンスが“１”であるという条
件、及び画像情報の中心値である直流成分を“０”にす
るという条件の２つの条件を用いることができる。

【０１２６】すなわち、当該係数演算は、 ２^*ａ１＋ｂ１＝０ ２^*ａ１^*ｃｏｓ（２πｆｍＴ）＋ｂ１＝１ なる式で表される連立方程式であり、

【０１２７】

【数２】

【０１２８】なる式（２）で表される解をとる。

【０１２９】上記のＦＩＲフィルタリングは、空間周波
数ｆｍにおいてレスポンスが“１”であるが、空間周波
数がそれ以上になると、レスポンスは次第に上昇してい
く。一般的に、この部分には画像成分が存在しないた
め、当該ＦＩＲフィルタイリングであってもグリッド縞
を充分に抽出できる。

【０１３０】また、対称５点のＦＩＲフィルタリングと
し、その係数を（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２）とす
ると、当該係数（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２）を求
めるためには、空間周波数ｆｍにおけるレスポンスが
“１”であるという条件、及び画像情報の中心値である
直流成分を“０”にするという条件の２つの条件の外
に、空間周波数ｆｍにおけるレスポンスの微分値が
“０”（ピーク）を示すという条件をも用いることがで
きる。

【０１３１】すなわち、当該係数演算は、上記式（２）
で表される解から、簡単な演算を行うことで、 （−ａ１²，２ａ１（１−ｂ１），１−２ａ１²−（１−
ｂ１）²，２ａ１（１−ｂ１），−ａ１²） なる解が得られる。

【０１３２】対称５点のＦＩＲフィルタリングのフィル
タの求め方としては、例えば、先ず、上記式（２）で表
される係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタを、
“１”から差し引いた形にすると、空間数端数ｆｍで零
点を有するフィルタとなる。このフィルタによるフィル
タリングを２回施す処理を考慮すると、やはり空間周波
数ｆｍで零点を有するが、位相（符号）の反転がなくな
る。このようなフィルタが、対称５点のＦＩＲフィルタ
リングのフィルタであり、“１”から当該フィルタを差
し引くことで、目的とする空間周波数ｆｍにおいてピー
クを有するフィルタを構成できる。

【０１３３】図１は、上述したような、対称３点のＦＩ
Ｒフィルタリング（以下、「３点ＦＩＲフィルタリン
グ」とも言う）、及び対称５点のＦＩＲフィルタリング
（以下、「５点ＦＩＲフィルタリング」とも言う）の形
状（空間周波数特性）の例を示したものである。

【０１３４】上記図１に示されるＦＩＲフィルタによる
フィルタリングの結果は、殆どの場合、グリッド縞成分
のみを抽出した結果となる。これは、上記図１から明か
なように、主に低周波成分からなる有効な画像成分の当
該低周波成分の多くが除去されるためである。

【０１３５】しかしながら、上述したように、FIRフィ
ルタリングにより抽出した成分の中には、かなりの量の
有効画像成分が含まれているのも事実である。本来は、
空間周波数ｆｍを中心とする急峻な選択特性を有するフ
ィルタによるフィルタリングを行いたいところである
が、これを行ったとしても、対象画像に含まれる急激な
変動部分を構成する周波数成分が含まれてしまうことに
変りはない。

【０１３６】そこで、上記の問題を解決するために、本
実施の形態では、上述した第３ステップにおいて、グリ
ッド縞成分の局所的な包絡線を求め、その変動から、グ
リッド縞成分以外の、アーチファクトを発生させる可能
性のある成分が含まれる部分を検出することで、グリッ
ド縞成分のみを安定に抽出（作成）する。

【０１３７】一般の信号の包絡線は、ヒルベルト変換に
よらなければならないが、単一の正弦波の包絡線は、そ
の周波数におけるレスポンス振幅が“１”であり、９０
°（π／２）の位相変動を起こすような空間フィルタを
施し、その結果と元信号とのベクトル振幅（２乗和の平
方根）をとれば求まる。

【０１３８】位相が９０°変動するＦＩＲフィルタによ
るフィルタリングを、離散的なデータに対して施す場
合、当該ＦＩＲフィルタの係数を点対称（奇関数）的な
ものとする。例えば、この係数を（−ａ３，０，ａ３）
とすると、空間周波数ｆｍでレスポンスを“１”にする
ためには、係数（−ａ３，０，ａ３）は、 ２^*ａ３^*ｓｉｎ（２πｆｍＴ）＝１ なる式を満たす必要があり、

【０１３９】

【数３】

【０１４０】なる式（３）で表される解が得られる。

【０１４１】上記式（３）で表される解の係数（−ａ
３，０，ａ３）を有するＦＩＲフィルタにより得られた
信号系列と元信号系列との振幅を求める。

【０１４２】例えば、図２（ａ）は、上記図２４（ａ）
で示した画像信号に対して、上記式（２）で示される解
の係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタリングを
施した結果を示したものである。上記図２（ａ）から明
かなように、グリッド縞成分が殆ど抽出されている。

【０１４３】また、図３（ａ）は、上記図２５（ａ）で
示した画像信号に対して、上記式（２）で示される解の
係数（ａ１，ｂ１，ａ１）を有するフィルタリングを施
した結果を示したものである。

【０１４４】上記図２（ｂ）及び図３（ｂ）で示す波形
（太線で示す波形）はそれぞれ、図２（ａ）及び図３
（ａ）に示される元画像信号に対して、上記式（３）で
示される解の係数（−ａ３，０，ａ３）を有するフィル
タリングを施した結果と、当該元画像信号との２乗和の
平方根をとった包絡線を示したものである。

【０１４５】特に、上記図３（ｂ）に示す包絡線におい
て、同図（ｃ）に示す窪み部分に着目すると、当該窪み
部分には明らかに非定常な成分が存在している。これ
は、抽出されたグリッド縞成分は、単純なフィルタリン
グでは異常に抽出され（対象画像のエッジ成分等を含
み）、対象画像信号から差し引けば、この処理後の対象
画像信号にアーチファクトが発生することを意味する。

【０１４６】そこで、本実施の形態では、上述のように
して求められた包絡線から、異常な数値を示す範囲を特
定し、当該範囲のグリッド縞成分をその周辺の数値列か
らの推定値で補正（置換）する。すなわち、本来有する
グリッド縞成分の特徴である、全ての範囲にわたって常
に定常な成分を有するという性質を利用して、グリッド
縞成分を形成（作成）する。

【０１４７】補正の際に用いる推定値（予測値）は、異
常な数値を示す範囲の周辺のデータの統計的性質から求
める。例えば、グリッド縞成分の空間周波数ｆｍが既知
であるので、この空間周波数ｆｍを統計的性質として用
いることができる。

【０１４８】例えば、グリッド縞の空間周波数ｆｍ、及
び位相φを以って、

【０１４９】

【数４】

【０１５０】なる式（４）により表される正弦波を用い
て、非定常部のグリッド縞成分を形成する。

【０１５１】例えば、最も簡便な方法としては、フーリ
エ変換（フーリエ級数展開）を用い、特定の周波数にお
ける２つの係数A及びφを周辺画素から求める方法が挙
げられる。

【０１５２】しかしながら、データに欠陥（非定常部
分）が存在する等の問題から、通常のフーリエ変換を用
いることができない。したがって、ここでは、フーリエ
変換を一般化し、最小２乗の意味で、振幅及び位相情報
を求める。このため、上記式（４）を、

【０１５３】

【数５】

【０１５４】なる式（５）に変形する。

【０１５５】この場合、サンプリング点ｘｉにおけるデ
ータを“ｙｉ”（データ点数ｎ）である時（｛ｘｉ，ｙ
ｉ；ｉ＝０〜ｎ−１｝）の２乗誤差εは、

【０１５６】

【数６】

【０１５７】なる式（６）で表される。

【０１５８】このとき、注意すべきは、ここで用いられ
る成分“ｘｉ，ｙｉ”としては、上述した包絡線の成分
の検証から、定常な部分であると判断されたデータのみ
を選択することである。そして、２乗誤差εを最小化す
るパラメータＲ，Ｉを、次のようにして求める。

【０１５９】先ず、

【０１６０】

【数７】

【０１６１】なる式（７）は、

【０１６２】

【数８】

【０１６３】なる式（７´）で書き表される。上記式
（７´）の連立方程式を解くことで、パラメータＲ，Ｉ
が求まり、位相φと振幅Aを同時に推定できる。

【０１６４】ここで、データ系列がｋ／（２・ｆｍ）
（ｋは正の整数）の区間を等間隔でｍ等分するものであ
れば、上記式（７´）は、

【０１６５】

【数９】

【０１６６】なる式（８）で示されるように、特定の周
波数の係数を求める離散フーリエ変換（フーリエ級数展
開）となる。

【０１６７】上記式（７´）若しくは上記式（８）によ
り、非定常部分の周辺の定常な適当なデータを用いて、
パラメータＲ，Ｉの値を求めることで、不適当であると
して除去された非定常部分の補修（置換）を行う。

【０１６８】また、その他の補修方法としては、線形予
測モデルを考え、グリッド縞の空間周波数を特定せず
に、線形予測アルゴリズムによって順次予測して補修を
行う方法が挙げられる。

【０１６９】上述のような補修によって得られた信号波
形は、全般的に定常な正弦波であり、グリッド縞成分を
非常によく表している成分である。

【０１７０】しかしながら、上記の信号波形（グリッド
縞成分の信号波形）は、もともと上記式（２）で示され
る係数（ａ１，ｂ１，ａ１）による狭いスパンのＦＩＲ
フィルタリングの結果であり、上記図１に示したような
フィルタの応答特性を有し、グリッド縞成分以外の画像
成分をかなり多く含んでいるものである。

【０１７１】そこで、本実施の形態では、上記の信号波
形に対して、さらに、グリッド縞の空間周波数ｆｍ近辺
の成分のみを抽出するフィルタリングを施す。このフィ
ルタリングは、上述したような操作により、既に非定常
な成分が補修された成分に対して施されるものであり、
当該フィルタリングによるリンギング等のアーチファク
トが発生することはない。

【０１７２】上記のフィルタリング後のグリッド縞成分
の信号に対して、上述した包絡線作成を行った際、非常
に小さな値（“０”に近い値）が観測された部分が存在
した場合、この部分は、元々グリッド縞成分が何らかの
理由（例えば、Ｘ線が完全に遮断されている、又はセン
サがサチュレーションを起こしている等）で観測されな
かった部分であり、グリッド縞成分が元々存在しない部
分である。したがって、この部分に関しては、その情報
を記録しておき、後段のフィルタリングの後に“０”に
置き換える。この処理の結果を、グリッド縞成分とし
て、対象画像信号から差し引く。

【０１７３】本実施の形態では、対象画像信号から順次
対象とするラインデータを１ラインづつ取り出しなが
ら、グリッド縞成分の抽出処理を実行するが、１ライン
データを取り出すときに、その前後の数ラインデータの
平均を求め、すなわち画像成分を弱めてから、又はグリ
ッド縞成分を強調してから、グリッド縞成分を抽出する
ことも可能である。

【０１７４】上記のことは、通常グリッド縞とセンサ
は、ほぼ平行に配置されており、あるラインのグリッド
縞と、その近辺のラインのグリッド縞との各成分は、非
常に酷似しているからである。

【０１７５】したがって、本実施の形態の他の形態とし
て、上記の非常に酷似しているという特徴を利用し、グ
リッド縞成分の抽出のための計算処理回数を減らすため
に、処理するラインを間引き、あるラインで抽出された
グリッド縞成分を、その近辺のラインのグリッド縞成分
とする。すなわち、グリッド縞成分が抽出されたライン
の近辺のラインについてはグリッド縞成分の抽出処理を
行なわず、上記のあるラインで抽出されたグリッド縞成
分を用いて、その近辺のラインデータからの差し引き処
理を行なうこともできる。

【０１７６】尚、上述の間引きが可能であるか否かを判
断するために、上述した第１処理ステップにおいて、グ
リッド縞の空間周波数を測定する際に、サンプルされた
前後のライン若しくはサンプルされたライン同士のグリ
ッド縞の位相差を調べ、グリッド縞がセンサに対して傾
いていないことを確認する。

【０１７７】また、本実施の形態の他の形態としては、
上述のようにして、グリッド縞成分を対象画像信号から
除去する場合に、信号強度等を検出することで、対象画
像信号における照射野を認識し、当該照射野内部の画像
データに対してのみ、上述のグリッド縞成分の除去処理
を行なうようにしてもよい。

【０１７８】ところで、例えば、固体撮像素子によりＸ
線画像を取得する場合、複数の画素を配列してなる当該
固体撮像素子特有の問題として、欠陥画素の問題があ
る。画像情報の冗長性（空間的に低周波成分を主成分と
する）から、欠陥画素が少量であれば、その周辺画素値
からの平均的な補間により、殆どの場合、欠陥画素につ
いての修復（補正）が可能である。

【０１７９】しかしながら、一般的には、欠陥画素周辺
の統計的な性質により、予測が必要となってくる。例え
ば、本実施の形態のように、グリッド縞がナイキスト周
波数の５０％以上となると、平均補間では予測が逆転し
てしまう。

【０１８０】図４は、１次元において、任意の点を欠陥
画素とし、その両側の２点の画素の平均で補間する場合
の、フィルタリングとしての応答関数を示したものであ
る。上記図４では、空間周波数を横軸で表している。上
記図４に示すように、空間周波数が低く、ナイキスト周
波数の５０％以下であれば、応答は“正”、すなわち位
相が反転しない。これに対して、ナイキスト周波数の５
０％以上となると、位相が反転し、期待される補間結果
が得られない。

【０１８１】図５は、欠陥画素補間の一例を示したもの
である。上記図５において、黒丸点は、正常な画素から
得られた画素値を表し、矢印で示す点（「欠陥画素位
置」）は、データが得られていない欠陥画素を表してい
る。また、上記図５は、グリッド縞が映り込んでいるこ
とにより、それぞれの画素データ（黒丸点で示すデー
タ）が細かく振動している状態を示している。また、上
記図５の「Ａ：平均による補間値」と指している白丸点
は、従来の平均補間により得られた画素値であり、同図
の「Ｂ：理想的な補間値」と指してある白丸点は、グリ
ッド縞を考慮した補間値である。

【０１８２】本実施の形態では、上記図５の「Ｂ：理想
的な補間値」で示される理想的な補間値を得るため、次
の２つの方法を実施する。 （方法１：線形予測の方法）上記図５において、欠陥画
素位置のデータを、その周辺の画素から線形予測して求
める。 （方法２）上述したグリッド縞の除去処理により、元画
像信号からグリッド縞成分を除去することで、ナイキス
ト周波数の５０％以下の主成分を無くした状態で、従来
の方法である平均による補間処理を行なう。

【０１８３】以下に、（方法１）である線形予測の方法
について、その概要を説明する。

【０１８４】まず、処理対象の画像データ（画素デー
タ）として、 データ系列｛Ｘ_n，Ｘ_n-1，Ｘ_n-2，・・・，Ｘ_n-p｝ が与えられ、“ｎ”におけるデータＸ_nが、

【０１８５】

【数１０】

【０１８６】なる差分方程式（９）で表されるものとす
る。上記式（９）において、“ε_n”は白色雑音系列を
表し、“ａｉ｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝”は線形予測係数
を表す。このような系列を「自己回帰過程（ＡＲ過程）
Ｘ_n」と呼ぶ。

【０１８７】上記式（９）を、遅延演算子Ｚ^-1を用いて
書き直すと、

【０１８８】

【数１１】

【０１８９】なる式（１０）となる。

【０１９０】但し、上記式（１０）は、

【０１９１】

【数１２】

【０１９２】なる式（１０´）で表されるため、ＡＲ過
程Ｘ_nは、パルス伝達関数１／Ａ（ｚ_{- 1}）を有する線形
フィルタの入力ε_nに対する出力であると定義（スペク
トル推定）できる。

【０１９３】また、上記式（９）は、線形予測係数ａｉ
｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝が、信頼できるデータ系列から
求まれば、（ｎ−１）点目の画素データから、ｎ点目の
画素データが予測可能であることを示している。

【０１９４】線形予測係数ａｉ｛ｉ＝１，・・・，ｐ｝
の予測は、装置或いはシステムが定常であると過程し
て、最尤推定（最小２乗推定）を用いれば行える。すな
わち、ε_nのパワー（分散）を最小にするものを求める
ことができる。ε_nは最小２乗推定によって得られた誤
差であるため、その予測次数に対応する以下の相関成分
を持たない。 したがって、必要十分な次数ｐで予測さ
れて得られた予測誤差ε_nは式９で定義したように白色
雑音となる。

【０１９５】予測誤差ε_nの分散は、２乗平均（平均値
“０”）であるため、当該平均を表す関数Ｅ[＊]は、

【０１９６】

【数１３】

【０１９７】なる式（１１）で表される。

【０１９８】上記式（１１）において、 Ｒ（τ）＝Ｅ［Ｘ_mＸ_m+τ］（共分散関数：ｃｏｖａｒ
ｉａｎｃｅ） であり、最小値を求めるために両辺を係数ａ_kで微分し
て“０”とおくと、

【０１９９】

【数１４】

【０２００】なる連立方程式（１２）が得られる。これ
は、正規方程式若しくはＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ方程式
と呼ばれるものである。

【０２０１】実際には、自己相関Ｒ（＊）の演算は、全
ての画素点で行うことなく、限られた（与えられた）画
素数で演算した推定値を用いる。例えば、高速算法であ
るＬｅｖｉｎｓｏｎアルゴリズムを用いるが、Ｂｕｒｇ
アルゴリズムを用いるようにしてもよい。このＢｕｒｇ
アルゴリズムは、さらに少ない画素数のデータで共分散
（自己相関）を直接計算せずに求められる最大エントロ
ピー法によるアルゴリズムである。これらのアルゴリズ
ムでは、予測誤差が正規分布であり画素数が多ければ数
学的には一致するが、画素数が少ない場合、Ｂｕｒｇア
ルゴリズム（最大エントロピー法によるアルゴリズム）
が有利である。

【０２０２】上述のような演算により得られる係数ａ_k
を用いて、欠陥画素の前後の画素から予想される画素デ
ータを求める。

【０２０３】[第１の実施の形態]本発明は、例えば、図
６に示すようなＸ線画像取得装置１００に適用される。

【０２０４】＜Ｘ線画像取得装置１００の全体構成及び
動作＞本実施の形態のＸ線画像取得装置１００は、医療
用（画像診断用等）のＸ線画像を取得するための装置で
あり、上記図６に示すように、Ｘ線を被写体１０２（こ
こでは人体）に対して発生するＸ線発生部１０１と、被
写体１０２からの散乱Ｘ線を除去するためのグリッド１
０３と、被写体１０２を透過したＸ線量の分布を検出す
る面状のＸ線センサ１０４と、Ｘ線発生部１０１のコン
トローラ１０５（ＣＯＮＴ）と、Ｘ線センサ１０４から
出力される電気信号をディジタルデータに変換するアナ
ログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器１０６と、Ａ／Ｄ変
換器１０６から出力されるディジタルデータを対象画像
データとして一旦蓄積するメモリ１０７と、Ｘ線を放射
しない状態での撮影により取得されたディジタルデータ
を記憶するメモリ１０８と、メモリ１０７内の対象画像
データに対してメモリ１０８のデータを用いた演算処理
を施す演算器１０９と、演算器１０９での演算処理後の
対象画像データの変換テーブル（参照テーブル：Ｌｏｏ
ｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ、以下、「ＬＵＴ」とも言う）１
１０と、Ｘ線センサ１０４を構成する画素毎のゲインの
ばらつきを補正するためゲインパタンデータを記憶する
メモリ１１１と、ＬＵＴ１１０から出力される変換後の
対象画像データに対してメモリ１１１のゲインパタンデ
ータを用いた演算処理を施す演算器１１２と、演算器１
１２での演算結果後の対象画像データを一旦記憶するメ
モリ１１３と、Ｘ線センサ１０４固有の欠陥画素に関し
ての情報（欠陥画素位置情報等）を記憶するメモリ１１
４と、メモリ１１４内の情報を用いてメモリ１１３に記
憶された対象画像データに補正処理を施す補正処理部１
１５と、メモリ１１３内の補正処理後の対象画像データ
に対してグリッド縞に関する情報を検出するグリッド縞
検出部１１６と、グリッド縞検出部１１６で得られた情
報に基いてメモリ１１３内の補正処理後の対象画像デー
タからグリッド縞成分を抽出するグリッド縞成分抽出部
１１７と、グリッド縞成分抽出部１１７で抽出されたグ
リッド縞成分を一時的に記憶するメモリ１１８と、メモ
リ１１３内の補正処理後の対象画像データからメモリ１
１８内のグリッド縞成分を差し引く演算器１１９と、演
算器１１９での演算結果(グリッド縞成分除去後の対象
画像データ)を一旦記憶するメモリ１２０と、メモリ１
２０内の対象画像データに画像処理を施して出力する画
像処理部１２１とを備えている。

【０２０５】上述のようなＸ線画像取得装置１００にお
いて、Ｘ線発生部１０１のコントローラ１０５は、不図
示の操作部から操作者により発生トリガがかけられる
と、Ｘ線発生部１０１でのＸ線放射を開始する。これに
より、Ｘ線発生部１０１は、人体である被写体１０２に
対して、Ｘ線を放射する。

【０２０６】Ｘ線発生部１０１から放射されたＸ線は、
被写体１０２を透過して、被写体１０２からの散乱Ｘ線
を除去するグリッド１０３を介して、Ｘ線センサ１０４
へと到達する。

【０２０７】Ｘ線センサ１０４は、被写体１０２を透過
したＸ線量の分布を検出する面（受像面）上に、当該Ｘ
線強度を検出する複数の検出器（画素）がマトリックス
状に配置された構成とされており、このマトリックス状
に配置された複数の検出器（画素）により得られたＸ線
強度に対応する電気信号を出力する。

【０２０８】Ｘ線センサ１０４としては、例えば、次の
ようなセンサ（１）及び（２）を適用可能である。 センサ（１）：Ｘ線強度を一旦蛍光に変換し、その蛍光
をマトリックス状に配置されている複数の検出器で光電
変換して検出するようになされたセンサ。 センサ（２）：特定の物体に放射されたＸ線が該物体内
で光電変換されて遊離した自由電子を、一様な電界によ
って引き付けて電荷分布を構成し、その電荷分布を、マ
トリックス状に配置された複数の電荷検出器（キャパシ
タ）によって電気信号に変換するようになされたセン
サ。

【０２０９】Ａ／Ｄ変換器１０６は、Ｘ線センサ１０４
から出力された電気信号をディジタル化して出力する。
具体的には、Ａ／Ｄ変換器１０６は、Ｘ線発生部１０１
のＸ線の放射、若しくはＸ線センサ１０４の駆動に同期
して、Ｘ線センサ１０４から出力される電気信号を順次
ディジタルデータに変換して出力する。

【０２１０】尚、上記図６では、１つのＡ／Ｄ変換器１
０６を設ける構成としているが、例えば、複数のＡ／Ｄ
変換器を設け、これらを並行に動作させるように構成し
てもよい。これにより、ディジタル変換速度を早めるこ
とができ、効率よく処理を進めることができる。

【０２１１】Ａ／Ｄ変換器１０６から出力されたディジ
タルデータは、対象画像データとしてメモリ１０７に一
旦記憶される。したがって、メモリ１０７には、Ｘ線セ
ンサ１０４を構成する複数の画素に対応する複数の画素
データの集合であるディジタル画像データ（対象画像デ
ータ）が記憶される。

【０２１２】メモリ１０８には、Ｘ線を放射しない状態
での撮影により取得されたディジタルデータが予め記憶
されている。このディジタルデータは、メモリ１０７に
記憶された対象画像データから、Ｘ線センサ１０４特有
のオフセット的に存在する固定パタンノイズを除去する
ためのデータである。したがって、予め、Ｘ線画像取得
装置１００において、Ｘ線発生部１０１によるＸ線を放
射しない状態で撮影を行ない、これにより取得されたデ
ィジタルデータを画像データとして、メモリ１０８に記
憶させておく。

【０２１３】演算器１０９は、メモリ１０７に記憶され
た対象画像データ（被写体１０２を透過したＸ線により
得られた画像データ）を構成する複数の画素データのそ
れぞれに対して、メモリ１０８に記憶された画像データ
（Ｘ線なしの撮影により得られた固定パタンノイズの画
像データ）を構成する複数の画素データの中の対応する
位置の画素データを減算する処理を実行する。

【０２１４】ＬＵＴ１１０は、演算器１０９での処理後
の対象画像データを、その対数に比例した値に変換して
出力する。

【０２１５】メモリ１１１には、ＬＵＴ１１０による変
換後の対象画像データに対して、Ｘ線センサ１０４を構
成する各画素のゲインのばらつきを補正するためゲイン
パタンデータが記憶されている。このため、予め、Ｘ線
画像取得装置１００において、被写体１０２がない状態
でＸ線撮影を行ない、これにより得られた画像データか
ら、メモリ１０８に記憶されたディジタルデータを用い
て固定パタンノイズを除去し、さらにＬＵＴ１１０によ
って対数値に比例した値に変換して得られたデータを、
ゲインパタンデータとしてメモリ１１１に記憶させてお
く。

【０２１６】演算器１１２は、ＬＵＴ１１０から出力さ
れた対象画像データから、メモリ１１１のゲインパタン
データを減算（対数変換されていなければ除算に相当）
して出力する。この演算器１１２での減算処理された対
象画像データは、メモリ１１３に一旦記憶される。

【０２１７】尚、メモリ１１１に記憶させるゲインパタ
ンデータに使用する画像データの取得の際に、グリッド
１０３を装着した状態で撮影を行なえば、これにより得
られるゲインパタンデータ自体に、グリッド縞が写り込
むことになる。予想されるのは、演算器１１２により、
対象画像データからゲインパタンデータを減算した際
に、被写体１０２に写り込んだグリッド縞自体がゲイン
の変動に近いものであることにより、グリッド縞成分が
除去される可能性があることである。しかしながら、被
写体１０２なしの撮影で得られたゲインパタンデータ
は、画像取得毎（実際の撮影毎）に毎回取得される可能
性は少なく、殆どの場合、１日一回、或いはさらに低い
頻度で得られるものであり、また、Ｘ線発生部１０１と
Ｘ線センサ１０４との位置関係は撮影毎に変化する可能
性があるため、グリッド縞成分は上記の減算によって除
去されない。また、上記位置関係が不変であっても、被
写体１０２ありの撮影と、被写体１０２なし撮影なしの
撮影とでは、一般にＸ線の散乱線量や線質が異なるた
め、グリッド縞のコントラストが異なり、グリッド縞成
分は減算によって除去されない。尚、何れの場合にもグ
リッド１０３方向が一致していれば、グリッド縞の空間
周波数が変動することはない。好適には、ゲインパタン
データを取得する場合には、グリッド１０３自体を取り
外して、グリッド縞がゲインパタンデータに含まれない
ようにすべきである。

【０２１８】メモリ１１４には、Ｘ線センサ１０４固有
の欠陥画素に関しての情報（欠陥画素位置情報等）が記
憶される。具体的には例えば、一般に平面状のＸ線セン
サは、半導体製造技術で製造されるが、その歩留まりは
１００％ではなく、製造工程での何らかの原因により、
複数の検出器（画素）の内のいくらかは、検出器として
の意味を無さない、すなわちその出力が意味を持たない
欠陥画素である。ここでは、製造工程において、或いは
不図示の手段によって、Ｘ線センサ１０４を予め検査
し、その結果得られた欠陥画素の位置情報をメモリ１１
４に記憶させておく。

【０２１９】補正処理部１１５は、メモリ１１４に記憶
された欠陥画素の位置情報により、メモリ１１３に記憶
された対象画像データを構成する複数の画素データの中
の欠陥画素データを補正し、当該補正後の画素データ
を、再びメモリ１１３の該当する位置に記憶させる。

【０２２０】グリッド縞検出部１１６は、メモリ１１３
内の対象画像データ（補正処理部１１５による補正処理
後の画像データ）に対して、グリッド縞の解析を行い、
グリッド縞の空間周波数ｆｍ、及びグリッド縞の角度θ
を検出して出力する。

【０２２１】グリッド縞成分抽出部１１７は、メモリ１
１３内の対象画像データ（補正処理部１１５による補正
処理後の画像データ）を読み出し、当該読出画像データ
から、グリッド縞検出部１１６で得られたグリッド縞の
空間周波数ｆｍ及びグリッド縞の角度θに基いて、グリ
ッド縞成分を抽出する。グリッド縞成分抽出部１１７で
得られたグリッド縞成分は、メモリ１１８に一旦記憶さ
れる。

【０２２２】演算器１１９は、メモリ１１３内の対象画
像データ（補正処理部１１５による補正処理後の画像デ
ータ）から、メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分
を差し引く。演算器１１９によりグリッド縞成分が差し
引かれた対象画像データは、メモリ１２０に一旦記憶さ
れる。

【０２２３】画像処理部１２１は、メモリ１２０内の対
象画像データに対して、観察者が観察しやすいように画
像処理を施す。ここでの画像処理としては、例えば、次
のような処理が挙げられる。 ・対象画像からのランダムノイズの除去処理。 ・対象画像を表示した際に、観察者が見やすい濃度値に
なるように、階調を変換する、或いは詳細部分を強調す
る。 ・対象画像から観察者にとって不要な部分を切り取り、
対象画像の情報量を減らす、或いは対象画像情報を圧縮
する。

【０２２４】画像処理部１２１での処理後の対象画像デ
ータは、不図示の手段により、外部或いはＸ線画像取得
装置１００内において、表示部への表示や、記憶部もし
くは記憶媒体への格納、記録媒体への記録、或いは解析
処理等が実施される。

【０２２５】＜Ｘ線画像取得装置１００の具体的な構成
及び動作＞ここでは、上述したＸ線画像取得装置１００
において、特に具体的な説明が必要と思われる、次のよ
うな構成部分について具体的に説明する。 （１）メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分の画像
データ （２）補正処理部１１５による欠陥画素の補正処理 （３）グリッド縞検出部１１６及びグリッド縞成分抽出
部１１７によるグリッド縞成分の検出及び抽出処理

【０２２６】（１）メモリ１１８に記憶されたグリッド
縞成分の画像データ メモリ１１８に記憶されたグリッド縞成分の画像データ
は、グリッド縞成分が重畳された対象画像データから減
算されるデータであるが、本実施の形態のように、メモ
リ１１８に記憶されるデータを減算後の対象画像データ
と対応づけて別途記憶する等の構成にすれば、グリッド
縞が除去された対象画像データから、元のグリッド縞が
重畳された対象画像データを再現できる。これにより、
例えば、グリッド除去処理において、何らかの不具合に
より対象画像データが損傷を受けた場合であっても、上
記の再現処理により、元の対象画像データに戻すことが
可能となる。

【０２２７】（２）補正処理部１１５による欠陥画素の
補正処理 補正処理部１１５は、以下に説明するような処理を、例
えば、マイクロプロセッサを用いたソフトウエアにより
実行する。

【０２２８】図７〜図１０は、Ｘ線センサ１０４におけ
る画素欠陥の分布の例を示したものである。ここでは、
画素欠陥は基本的に１画素の幅でしか存在しないものと
する。これは、大きなかたまりで隣接する複数の画素欠
陥を有するＸ線センサは、欠陥画素の補修が困難である
ので一般的に用いないためである。

【０２２９】上記図７〜図１０において、それぞれの各
マス目は画素を表し、黒いマス目は欠陥画素を表してい
る。また、図の下部には、グリッド１０３のグリッド縞
の方向（縦方向）を図示している。

【０２３０】まず、上記図７に示す欠陥画素は基本的な
画素欠陥であり、同図に示すように、欠陥画素（黒マス
目）の周囲に、８個の隣接する画素成分ａ１〜ａ８が存
在している。

【０２３１】上記図７に示す欠陥画素が存在し、グリッ
ド縞成分が存在する対象画像において、当該グリッド縞
成分の空間周波数軸上の信号分布を模式的に示したもの
が、図１１である。上記図１１において、横軸は、対象
画像の横方向の空間周波数軸ｕを表し、縦軸は、対象画
像の縦方向の空間周波数軸ｖを表し、空間周波数軸ｕ及
び空間周波数軸ｖの両軸に対して、画素ピッチの逆数で
ある「サンプリング周波数」とその半値である「ナイキ
スト周波数」を示している。

【０２３２】グリッド縞は、対象画像の横方向に振動し
ており、縦方向には一定であるので、グリッド縞の成分
は、上記図１１に示すように、空間周波数軸ｕ上に存在
することになる（同図白丸参照）。

【０２３３】通常の画像では、その主成分が、ナイキス
ト周波数の、さらに半値以下の空間周波数領域に分布し
ており、グリッド縞成分が存在しなければ、欠陥画素の
任意の両側の画素値の平均により補間できる。これは、
当該補間の空間スペクトルに与える影響が、例えば、上
記図４で示したフィルタリングの応答関数（特性）を示
すためである。

【０２３４】したがって、上記図７に示す欠陥画素の補
正の場合、縦方向にはグリッド縞成分がないことによ
り、縦方向の画素の平均、すなわち画素成分ａ２及画素
成分ａ６の平均、或いは何れか一方の画素成分により、
ほぼ満足な補正が可能となる。

【０２３５】上記図８に示す欠陥画素は、横長に連結す
る画素欠陥である（同図中、黒マス目参照）。このよう
な形状の欠陥画素の場合も、上記図７に示した欠陥画素
と同様に、各画素の上下方向がグリッド縞に並行する方
向であるため、対象欠陥画素の上下の画素成分により、
ほぼ満足な補正が可能となる。

【０２３６】上記図９に示す欠陥画素は、縦長に連結す
る画素欠陥である（同図中、黒マス目参照）。このよう
な形状の欠陥画素の場合、連結欠陥画素の上端の欠陥画
素或いは下端の欠陥画素以がいについては、対象画素の
上下に信頼できる値を有する画素が存在しない。このよ
うな状態の欠陥画素に対して、横方向の単純な平均等で
欠陥補正を行えば、上記図５を用いて説明したような、
期待しない値の補正結果が得られてしまう。

【０２３７】そこで、本実施の形態では、対象欠陥画素
の右又は左側に連なる正常な画素成分を以って、上記式
（１２）で示したような連立方程式を利用し、係数ａ_k
（ｋ＝１〜Ｐ）を、対象欠陥画素の左右から求める。こ
のとき、例えば、使用する画素数を２０程度とし、次数
ｋを５程度とする。

【０２３８】そして、係数ａ_kを以って、上記式（９）
により対象欠陥画素値Ｘ_nを予測し、この結果得られた
全ての欠陥画素値Ｘ_nの平均を求める。これにより、上
記図５に示したような「Ｂ：理想的な補間値」が得られ
る。

【０２３９】尚、本実施の形態では、上記式（１２）を
用いて、係数ａ_k（ｋ＝１〜Ｐ）を求めるようにしてい
るが、これに限られることはなく、例えば、最大エント
ロピー法と呼ばれるアルゴリズム等を用いるようにして
もよい。

【０２４０】上記図１０に示す欠陥画素は、上記図８に
示した欠陥画素の状態、及び上記図９に示した欠陥画素
の状態を重ね合わせた状態の欠陥画素である。この状態
の欠陥画素の中で問題となる画素は、縦方向の連結欠陥
画素と、横方向の連結欠陥画素との交わる部分の画素
（十字に重なった部分の画素）、すなわち画素成分ａ
４，ａ１２，ａ１８，ａ２４で囲まれた欠陥画素であ
る。

【０２４１】上記図１０に示すような状態の欠陥画素の
補正は、横方向に連なった線状の欠陥画素の補正は、上
下画素成分の平均で行い、縦方向に連なった線状の欠陥
画素の補正は、上述したような連立方程式を用いて行
う。具体的には、次の３つの方法〜が挙げられる
が、何れの方法を用いても、ほぼ同じ結果が得られる。

【０２４２】画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４
に囲まれた欠陥画素の補正を、上下の欠陥補正値（補正
された欠陥画素の値）の平均値を用いて行なう。 画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４に囲まれた欠
陥画素の補正を、欠陥補正値である左右画素の値を用い
て、上記式（１２）の連立方程式を解くことにより行
う。 画素成分ａ４，ａ１２，ａ１８，ａ２４に囲まれた欠
陥画素の補正を、の結果との結果の平均値を用いて
行なう。

【０２４３】以上説明したような処理を実行すること
で、メモリ１１３に記憶された対象画像データを構成す
る複数の画素データの中の欠陥画素データが補正され
る。

【０２４４】（３）グリッド縞検出部１１６及びグリッ
ド縞成分抽出部１１７によるグリッド縞成分の検出及び
抽出処理

【０２４５】グリッド縞検出部１１６は、メモリ１１３
内に記憶された対象画像データの一部を読み出し、当該
読出データにより、対象画像データに含まれるグリッド
縞のスペクトルを調べ、当該グリッド縞の空間周波数ｆ
ｍ及び角度θを検出する。このグリッド縞の空間周波数
ｆｍ及び角度θ（以下、「角度η」とも言う）の情報
は、後段のグリッド縞成分抽出部１１７において、グリ
ッド縞成分の抽出処理に使用される。

【０２４６】図１２（ａ）〜（ｄ）は、グリッド縞の空
間周波数ｆｍ及び角度θの検出処理を説明するための図
である。

【０２４７】上記図１２（ａ）は、対象画像全体のイメ
ージを示したものであり、“Ｌ１”乃至“Ｌ６”は、対
象画像上部からのライン位置を表している。グリッド縞
検出部１１６は、ラインＬ１〜Ｌ６をフーリエ変換した
結果により、グリッド縞の空間周波数ｆｍを測定する。
このとき、グリッド縞検出部１１６は、グリッド縞のス
ペクトルを検出する際、当該検出能力を上げるために、
各ラインＬ１〜Ｌ６の前後数ラインの平均（又はスペク
トルの平均）を用いるようにしてもよい。

【０２４８】上記図１２（ｂ）〜（ｄ）はそれぞれ、ラ
インＬ１におけるフーリエ変換結果を表したものであ
る。すなわち、上記図１２（ｂ）は、振幅スペクトル
（又はパワースペクトル）を表し、同図（ｃ）は、フー
リエ変換結果の余弦波の係数である実数部の値を表し、
同図（ｄ）は、正弦波の係数である虚数部の値を表して
いる。

【０２４９】図１３は、グリッド縞検出部１１６の上記
の処理をフローチャートによって示したものである。

【０２５０】先ず、グリッド縞検出部１１６は、スペク
トルの平均を求めるための変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎを
クリアする（ステップＳ２０１）。また、グリッド縞検
出部１１６は、スペクトルの平均を求める際の対象とな
るライン数のカウンタ（変数）ｎをクリアする（ステッ
プＳ２０２）。また、グリッド縞検出部１１６は、上記
図１２（ａ）に示したラインＬ１〜Ｌ６の中から処理対
象ライン（選択ライン）を選択する変数ｉを“１”に初
期設定する（ステップＳ２０３）。これにより、最初の
処理では、ラインＬ１が対象ラインとして選択され処理
されることになる。

【０２５１】そして、グリッド縞検出部１１６は、次の
ステップＳ２０５〜ステップＳ２１５の処理を、対象画
像のラインＬ１〜Ｌ６の全てのラインについて実行し終
えたか否かを判別する（ステップＳ２０４）。この判別
の結果、処理終了した場合のみ、後述するステップＳ２
１６へ進み、未だ処理終了していない場合には、次のス
テップＳ２０５からの処理を実行する。

【０２５２】ステップＳ２０４の判別の結果、処理未終
了の場合、先ず、グリッド縞検出部１１６は、対象画像
のラインＬ１〜Ｌ６の中から、変数ｉで示されるライン
Ｌｉを選択し、そのデータ（ラインデータＬｉ）を取得
する（ステップＳ２０５）。

【０２５３】次に、グリッド縞検出部１１６は、ステッ
プＳ２０５で取得したラインデータＬｉに対して、高速
フーリエ変換等のフーリエ変換処理を施す（ステップＳ
２０６）。

【０２５４】次に、グリッド縞検出部１１６は、ステッ
プＳ２０６でのフーリエ変換結果（空間周波数領域のデ
ータ）から、パワースペクトル（又は振幅スペクトル）
を取得する（ステップＳ２０７）。

【０２５５】次に、グリッド縞検出部１１６は、ステッ
プＳ２０７で取得したパワースペクトルにおいて、グリ
ッド縞を示す有意なスペクトル（ピーク値）が存在する
か否かを判別する（ステップＳ２０８）。

【０２５６】具体的には例えば、まず、グリッド縞を発
生させる原因となるグリッド鉛の絶対的な空間周波数
は、グリッド１０３を設置した段階で既知であることに
より、その周波数を“ｆｇ”として用いることで、ステ
ップＳ２０８での判別処理を正確に行える。

【０２５７】すなわち、Ｘ線センサ１０４のサンプリン
グピッチを“Ｔｓ”とすると、グリッド縞の発生する大
まかな空間周波数ｆｍは、

【０２５８】

【数１５】

【０２５９】なる条件式（１３）により特定できる。

【０２６０】このとき、上記式（１３）において、に
示される条件を満たしている場合には、で得られた空
間周波数ｆｍ´を用い、に示される条件を満たしてい
ない場合には、「Ｊ←Ｊ＋１」としてを実行する。

【０２６１】グリッド縞の正確な空間周波数ｆｍは、上
記式（１３）で得られる“ｆｍ´”の近辺に存在するは
ずであり、ピーク値（グリッド縞を示す有意なスペクト
ル）が存在するか否かを判断する際に、当該近辺のみを
検索すれば、画像成分やノイズ成分等の影響で異なるピ
ーク値が存在したとしても、その影響を受けることな
く、グリッド縞を示す有意なスペクトルであるピーク値
の検出を行なえる。

【０２６２】また、グリッド１０３のグリッド鉛の周波
数ｆｇは、かなり正確に製造されるものであるが、撮影
の際に、グリッド１０３とＸ線センサ１０４との間に任
意の距離以上あると、Ｘ線発生部１０１からのＸ線ビー
ムがコーンビーム状であることにより、当該Ｘ線ビーム
が拡大されてＸ線センサ１０４に到達してしまう。この
ため、正確な空間周波数ｆｍが異なるものになってしま
い、簡単に予測することができない。したがって、上記
式（１３）で得られる“ｆｍ´”近辺の周波数のうち、
ピーク値を示す周波数を、空間周波数ｆｍとして求め
る。

【０２６３】但し、上記の場合、求められたピーク値に
相当するものが、実際に安定して存在する有意なピーク
値であるか否かを判断する必要がある。この判断は、通
常ノイズレベルを基準に行う。このノイズレベルとして
は、予め測定されるものでも構わないし、スペクトルの
高域のピーク値以外の成分の平均値を代用するようにし
てもよい。例えば、ピーク値を示した近隣のスペクトル
値のパワースペクトルの総和（又は平均値）と、ノイズ
レベルとの比が、１０程度以上あれば、通常有意な安定
したピーク値であると判断する。

【０２６４】上述のようなステップＳ２０８の判別の結
果、有意なピーク値が存在しない場合、グリッド縞検出
部１１６は、次のラインを処理するために、変数ｉをカ
ウントアップして（ステップＳ２１７）、再びステップ
Ｓ２０４へと戻り、これ以降の処理ステップを繰り返し
実行する。

【０２６５】一方、ステップＳ２０８の判別の結果、有
意なピーク値が存在する場合、グリッド縞検出部１１６
は、当該ピーク値を示す空間周波数をＰｉとして（ステ
ップＳ２０９）、これを変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎに対
して加算する（ステップＳｓ２１０）。

【０２６６】また、グリッド縞検出部１１６は、グリッ
ド縞の位相を求め、変数θｎ及び変数Ｍｎに対して、当
該位相及び変数ｉに示されるライン位置を設定し（ステ
ップＳ２１１〜ステップＳ２１４）、変数ｎをインクリ
メントする（ステップＳ２１５）。その後、グリッド縞
検出部１１６は、次のラインを処理するために、変数ｉ
をカウントアップして（ステップＳ２１７）、再びステ
ップＳ２０４へと戻り、これ以降の処理ステップを繰り
返し実行する。

【０２６７】上述のようにして、全てのラインＬ１〜Ｌ
６に対してステップＳ２０５〜ステップＳ２１５の処理
を実行し終えると、グリッド縞検出部１１６は、現在の
変数ｃｕｍｕｌａｔｉｏｎの値を、現在の変数ｎの値
（有意なピーク値数）で除算することで、平均的なグリ
ッド縞の空間周波数ｆｍを求める（ステップＳ２１
６）。

【０２６８】また、グリッド縞検出部１１６は、上記図
１３の処理実行後、ステップＳ２１３で得られた変数θ
ｉ（ｉ＝０〜ｎ−１）を、ステップＳ２１４でのライン
位置Ｍｉ（ｉ＝０〜ｎ−１）により、平均的なグリッド
縞の角度η（角度θ）を求めることに用いる。

【０２６９】すなわち、グリッド縞検出部１１６は、ｉ
番目のラインＬｉの位相θ_iと、（ｉ＋１）番目のライ
ンＬ（ｉ＋１）の位相θ_i+1との位相差（θ_i−θ_i+1）
によるグリッド１０３の位置の差を、グリッド縞の空間
周波数ｆｍを以って、 ｛（θ_i−θ_i+1）／２π｝／ｆｍ なる式により求め、ラインＬｉとラインＬ（ｉ＋１）の
ライン差を、 （Ｍｉ＋１）−Ｍｉ なる式で求め、これらの結果を以って、グリッド縞の角
度ηを、

【０２７０】

【数１６】

【０２７１】なる式（１４）により求める。

【０２７２】そして、グリッド縞検出部１１６は、上記
式（１４）により得られた角度ηが異常に傾いていない
場合、グリッド縞を抽出する処理を数ライン毎に実行
し、これに対して当該角度ηが異常に傾いている場合、
グリッド縞を抽出する処理を１ライン毎を実行する。

【０２７３】尚、上述したグリッド縞検出部１１６が実
行する処理では、グリッド縞の方向（縦又は横方向）が
既知であることを前提としたが、例えば、グリッド縞の
方向も不明である場合、例えば、予め縦方向と横方向の
双方に対して同様の処理を実行し、有意なピーク値が検
出された方向を、グリッド縞に略直交する方向とする。

【０２７４】以上説明したような処理をグリッド縞検出
部１１６が実行することで、グリッド縞の空間周波数ｆ
ｍ及び角度θ（角度η）が求められる。グリッド縞成分
抽出部１１７は、グリッド縞検出部１１６により得られ
たグリッド縞の空間周波数ｆｍ及び角度θ（角度η）を
用いて、実際にメモリ１１３に記憶されている、グリッ
ド縞成分を含む対象画像データから、グリッド縞成分を
抽出し、そのグリッド縞成分をメモリ１１８ヘ格納す
る。

【０２７５】図１４は、グリッド縞成分抽出部１１７で
のグリッド縞成分抽出処理をフローチャートによって示
したものである。

【０２７６】先ず、グリッド縞成分抽出部１１７に対し
ては、処理パラメータとして、グリッド縞検出部１１６
にて得られたグリッド縞の角度θ及びグリッド縞の空間
周波数ｆｍが与えられる。グリッド縞成分抽出部１１７
は、上記処理パラメータ（グリッド縞の角度θ及びグリ
ッド縞の空間周波数ｆｍ）に基いて、以下に説明するス
テップＳ３００〜ステップＳ３２１の処理を実行する。

【０２７７】尚、グリッド縞成分抽出部１１７に対して
与えられたグリッド縞の空間周波数ｆｍの値が“０”の
場合等は、対象画像上にグリッド縞が存在しない、すな
わちグリッド１０３を使用せずに撮影が行なわれた場合
であるので、この場合、グリッド縞成分抽出部１１７
は、上記図１４に示される処理を実行しない。また、例
えば、メモリ１１８には、この場合のグリッド縞成分と
して“０”データが格納される。或いは、演算器１１９
が機能しないことにより、メモリ１２０に対して、メモ
リ１１３に格納された対象画像データがそのまま格納さ
れる。

【０２７８】グリッド縞検出部１１６からグリッド縞成
分抽出部１１７に対して、グリッド縞の角度θ及びグリ
ッド縞の空間周波数ｆｍが与えられると、先ず、グリッ
ド縞成分抽出部１１７は、上記式（２）を用いて、空間
周波数ｆｍから係数ａ１，ａ２（又は対称５点フィルタ
の係数（ａ２，ｂ２，ｃ２，ｂ２，ａ２））を求める
（ステップＳ３００）。ここで得られた係数に対応する
ＦＩＲフィルタを「ＦＩＲ１」とする。

【０２７９】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、上
記式（３）を用いて、空間周波数ｆｍから係数ａ３を求
める（ステップＳ３０１）。ここで得られた係数に対応
するＦＩＲフィルタを「ＦＩＲ２」とする。

【０２８０】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、空
間周波数ｆｍの領域でのＦＩＲフィルタリングを行うた
めに、空間周波数ｆｍを中心とするウインドウ関数を生
成する（ステップＳ３０２）。ここでのウインドウ関数
としては、例えば、空間周波数ｆｍを中心としたガウス
分布形状の関数を適用可能である。

【０２８１】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、グ
リッド縞の角度θに基いて、対象画像を構成するライン
データに対してグリッド縞の抽出処理を実行するライン
の範囲を決定する（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０
５）。

【０２８２】具体的には例えば、グリッド縞成分抽出部
１１７は、角度θの基準値を「０．１度」とし、グリッ
ド縞検出部１１６で得られたグリッド縞の角度θが基準
値０．１度よりも大きいか或いは小さいかを判別する
（ステップＳ３０３）。この判別の結果、角度θが基準
値０．１度よりも小さい場合、グリッド縞成分抽出部１
１７は、変数ｓｋｉｐに対して「５」を設定すること
で、５ライン毎に当該処理を省くことを決定する（ステ
ップＳ３０４）。一方、角度θが基準値０．１度以上の
場合、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｓｋｉｐに
対して「０」を設定することで、全てのラインに対して
当該処理を実行することを決定する（ステップＳ３０
５）。

【０２８３】尚、ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５
において、例えば、変数ｓｋｉｐに対する設定だけでは
なく、角度θに基き、さらに細かな設定を行なうように
してもよい。

【０２８４】ステップＳ３０４又はステップＳ３０５の
処理後、グリッド縞成分抽出部１１７は、変数ｃｏｕｎ
ｔに対して、ステップＳ３０４又はステップＳ３０５に
て設定が行なわれた変数ｓｋｉｐの値を設定すること
で、変数ｃｏｕｎｔの初期化を行なう（ステップＳ３０
６）。

【０２８５】そして、グリッド縞成分抽出部１１７は、
現在の変数ｃｏｕｎｔの値が、変数ｓｋｉｐの値以上で
あるか否か、すなわち対象ラインデータに対するグリッ
ド縞の抽出処理を実行すべきであるか否かを判別する
（ステップＳ３０７）。この判別の結果、処理実行する
場合には、ステップＳ３１０からの処理に進み、処理実
行でない場合には、ステップＳ３０８からの処理に進
む。但し、最初に本ステップＳ３０７の実行時には、必
ず処理実行と判別されるため、次のステップＳ３１０へ
進む。

【０２８６】ステップＳ３０７の判別の結果、処理実行
の場合（ｓｋｉｐ≦ｃｏｕｎｔ）、先ず、グリッド縞成
分抽出部１１７は、メモリ１１３に格納されている対象
画像データから処理対象となる１ラインのデータ（対象
ラインデータ）を取得する（ステップＳ３１０）。

【０２８７】尚、ステップＳ３１０において、対象画像
データから対象ラインデータをそのまま取得するように
してもよいが、例えば、対象ラインデータの前後数ライ
ン分の平均値（移動平均値）を、実際の処理対象のライ
ンデータとして取得するようにしてもよい。

【０２８８】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ス
テップＳ３１０で取得した対象ラインデータに対して、
ステップＳ３００で係数を決定したＦＩＲ１を用いたフ
ィルタリングを施し、ラインバッファ１（不図示）へ格
納する（ステップＳ３１１）。ここでの処理により、ラ
インバッファ１に対しては、グリッド縞成分をを含む画
像成分のデータが格納される。

【０２８９】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラ
インバッファ１に格納されたラインデータに対して、ス
テップＳ３０１で係数を決定したＦＩＲ２を用いたフィ
ルタリングを施し、ラインバッファ２（不図示）へ格納
する（ステップＳ３１２）。ここでの処理により、ライ
ンバッファ２に対しては、グリッド縞成分の包絡線を求
めるためのデータが格納される。

【０２９０】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、グ
リッド縞成分の包絡線を求める（ステップＳ３１３）。
すなわち、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラインバッ
ファ１内のデータと、ラインバッファ２内のデータとを
成分とするベクトルの振幅（すなわち２乗和の平方根）
を求め、その結果を、ラインバッファ３（不図示）へ格
納する。ここでの演算としては、平方根の単調増加性に
より、平方根を取らない演算であっても適用可能であ
り、同様の効果が得られる。

【０２９１】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラ
インバッファ３内のデータ、すなわち包絡線データを調
査して、その異常データを検出するためのしきい値の上
限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２を決定する（ステップＳ３
１４）。上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２の決定方法とし
ては、様々な方法を適用可能であるが、例えば、平均値
と標準偏差値を求め、平均値から標準偏差値のｎ倍（ｎ
は、例えば、“３”程度の値）以上ずれた値を上限値ｔ
ｈ１及び下限値ｔｈ２とする方法や、ラインバッファ３
内の包絡線データのヒストグラムを求め、その最頻値を
中心として上限値ｔｈ１及び下限値ｔｈ２を決定する方
法等が挙げられる。

【０２９２】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ラ
インバッファ３内の包絡線データにおいて、値ｔｈ１以
上若しくは値ｔｈ２以下のデータを異常データ（画像デ
ータが急峻に変動していること等によるデータ）と見な
し、その異常データに対応するラインバッファ１内のグ
リッド縞成分のデータを、当該異常データ周辺のデータ
から推定して書き換える（ステップＳ３１５）。このと
き、全体のグリッド縞成分が周期的な変動パタンを示す
安定な状態となるように、データ書き換えを行う。尚、
ステップＳ３１５の処理については、上記式（７´）等
の説明部分で説明したので、ここではその詳細は省略す
る。

【０２９３】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ス
テップＳ３１５の処理により、全体的に安定状態となっ
たラインバッファ１内のグリッド縞成分のデータに対し
て、フーリエ変換処理を施し、グリッド縞成分の空間周
波数領域のデータを求める（ステップＳ３１６）。尚、
ステップＳ３１６での変換処理については、フーリエ変
換に限らず、例えば、コサイン変換等の他の直交変換を
も適用可能である。

【０２９４】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ス
テップＳ３１６で取得した空間周波数領域のデータに対
して、ステップＳ３０２で求めた空間周波数ｆｍを中心
とするウインドウ関数によるフィルタリングを施す（ス
テップＳ３１７）。これにより、グリッド縞成分のデー
タは、より選択的にグリッド縞を表すようになる。

【０２９５】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ス
テップＳ３１７のフィルタリング処理後のグリッド縞成
分のデータに対して、ステップＳ３１６の変換の逆変換
処理を施し、この結果を、実際のグリッド縞成分のデー
タとする（ステップＳ３１８）。

【０２９６】次に、グリッド縞成分抽出部１１７は、ス
テップＳ３１８で取得したグリッド縞成分のデータを、
メモリ１１８の当該位置へ格納する（ステップＳ３１
９）。

【０２９７】そして、グリッド縞成分抽出部１１７は、
変数ｃｏｕｎｔに対して“０”を設定し（ステップＳ３
２０）、メモリ１１３の対象画像データを構成する全て
のラインデータについて、ステップＳ３０７からの処理
を行ったか否かを判別する（ステップＳ３２１）。この
判別の結果、処理が終了した場合のみ、本処理終了と
し、未だ処理が終了していない場合には、再びステップ
Ｓ３０７へ戻り、以降の処理ステップを繰り返し実行す
る。

【０２９８】一方、上述したステップＳ３０７の判別の
結果、処理実行でない場合（ｓｋｉｐ＞ｃｏｕｎｔ）、
グリッド縞成分抽出部１１７は、メモリ１１８の該当位
置に対して、前段で取得したグリッド縞成分のデータを
コピーし（ステップＳ３０８）、コピーするラインを示
す変数ｃｏｕｎｔをインクリメントして（ステップＳ３
０９）、再びステップＳ３０７へ戻り、以降の処理ステ
ップを繰り返し実行する。

【０２９９】[第２の実施の形態]本発明は、例えば、図
１５に示すようなＸ線画像取得装置４００に適用され
る。本実施の形態のＸ線画像取得装置４００は、上記図
６に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が
異なる。

【０３００】尚、上記図１５のＸ線画像取得装置４００
において、上記図６のＸ線画像取得装置１００と同様に
動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は
省略する。

【０３０１】上記図６に示したＸ線画像取得装置１００
では、補正処理部１１５が、メモリ１１３内の対象画像
データに対して、メモリ１１４内のデータを用いた欠陥
画素の補正処理を施すように構成した。これに対して、
本実施の形態のＸ線画像取得装置４００では、上記図１
５に示すように、補正処理部１１５が、メモリ１２０内
の対象画像データ、すなわちグリッド縞成分の除去後の
対象画像データに対して、メモリ１１４内のデータを用
いた欠陥画素の補正処理を施すように構成した。

【０３０２】したがって、本実施の形態のＸ線画像取得
装置４００によれば、グリッド縞を考慮した画素欠陥補
正が必要なくなるため、従来から知られるような、周辺
の欠陥ではない画素値の平均値を用いて欠陥画素を補正
する等のような、単純な欠陥画素補正を適用可能とな
る。

【０３０３】[第３の実施の形態]本発明は、例えば、図
１６に示すようなＸ線画像取得装置５００に適用され
る。本実施の形態のＸ線画像取得装置５００は、上記図
６に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が
異なる。

【０３０４】尚、上記図１６のＸ線画像取得装置５００
において、上記図６のＸ線画像取得装置１００と同様に
動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は
省略する。

【０３０５】本実施の形態のＸ線画像取得装置５００
は、上記図１６に示すように、上記図６のＸ線画像取得
装置１００の構成に対して、さらに、グリッド１０３の
装着を検知する検知部（スイッチ）１２２を設けた構成
としている。

【０３０６】検知部１２２は、グリッド１０３の装着の
検知結果（グリッド装着信号）を、補正処理部１１５及
びグリッド縞検出部１１６へそれぞれ供給する。

【０３０７】補正処理部１１５は、検知部１２２からの
グリッド装着信号により、グリッド１０３が装着されて
いる場合、第１の実施の形態で説明したような、グリッ
ド縞を考慮した欠陥画素補正処理を実行する。そうでな
い場合は、周辺の欠陥でない画素の画素値の平均値等に
より欠陥画素を補正する。

【０３０８】グリッド縞検出部１１６も同様に、検知部
１２２からのグリッド装着信号により、グリッド１０３
が装着されている場合、第１の実施の形態で説明したよ
うな、グリッド縞の検出処理（解析処理）を実行する。
但し、上記グリッド装着信号により、グリッド１０３が
装着されていない場合、グリッド縞検出部１１６は、グ
リッド縞の検出処理を実行せずに、即座にグリッド縞無
しと判断し、これに該当する処理を実行する。

【０３０９】上述のように、本実施の形態のＸ線画像取
得装置５００では、検出部１２２を設け、この検出結果
に基づいて、グリッド縞の検出を行うように構成したの
で、グリッド縞を検出する処理に要する時間を大幅に短
縮できる。

【０３１０】[第４の実施の形態]本発明は、例えば、図
１７に示すようなＸ線画像取得装置６００に適用され
る。本実施の形態のＸ線画像取得装置６００は、上記図
６に示したＸ線画像取得装置１００とは、以下の構成が
異なる。

【０３１１】尚、上記図１７のＸ線画像取得装置６００
において、上記図６のＸ線画像取得装置１００と同様に
動作する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は
省略する。

【０３１２】本実施の形態のＸ線画像取得装置６００
は、上記図１７に示すように、上記図６のＸ線画像取得
装置１００の構成に対して、さらに、Ｘ線照射領域デー
タを格納するためのメモリ１２３を設けた構成としてい
る。

【０３１３】メモリ１２３には、メモリ１１３に格納さ
れた対象画像データにおいて、Ｘ線が照射された領域部
分のみを切り出した画像データ（照射領域データ）が格
納され、このメモリ１２３内の照射領域データに対し
て、グリッド縞成分の検出及び抽出が行なわれる。

【０３１４】具体的には、まず、Ｘ線撮影では一般に、
被写体１０２（ここでは、人体）の目的とする部位以外
への被曝を避けるために、Ｘ線発生部１０１のＸ線発生
管球の出口に照射野絞りを設けることが行なわれる。こ
れにより、被写体１０２の必要部分のみにＸ線の照射が
行える。

【０３１５】上記の照射野絞り機能を用いた場合、Ｘ線
撮影により得られた画像も、Ｘ線センサ１０４から得ら
れる画像信号全てが有効ではなく、照射野絞りによるＸ
線照射野に対応する部分画像のみが有効になる。

【０３１６】そこで、本実施の形態では、不図示の計算
機手段（ＣＰＵ等）により、メモリ１１３内の対象画像
データから、Ｘ線強度分布や絞り形状、或いはその他の
情報に基づいて、Ｘ線照射野に対応する有効な部分画像
領域（照射領域）を見出し、その照射領域部分のデータ
（照射領域データ）のみを、メモリ１２３に格納する。

【０３１７】上述のように、本実施の形態では、メモリ
１２３内の照射領域データ、すなわち対象画像データ全
てではなく、情報量を削減した必要部分のデータのみを
対象とするので、処理時間の短縮化を実現できる。

【０３１８】尚、本実施の形態では、欠陥画素補正後の
対象画像から、照射領域を切り出すように構成したが、
例えば、当該照射領域の切り出し後に、当該照射領域に
対して欠陥画素補正を行うようにしてもよい。

【０３１９】[第５の実施の形態]第１の実施の形態で
は、上記図６のＸ線画像取得装置１００において、グリ
ッド縞成分抽出部１１７でのグリッド縞成分抽出処理
を、上記図１４のフローチャートに従った処理とした。
本実施の形態では、グリッド縞成分抽出部１１７でのグ
リッド縞成分抽出処理を、例えば、図１８に示すフロー
チャートに従った処理とする。

【０３２０】尚、上記図１８のグリッド縞成分抽出処理
において、上記図１４のグリッド縞成分抽出処理と同様
に処理するステップには同じ符号を付し、その詳細な説
明は省略する。

【０３２１】まず、本実施の形態でのグリッド縞成分抽
出処理の説明の前に、図１９（ａ）は、グリッド縞成分
を含む対象画像の一部分を示したものであり、同図にお
いて、“＊”で示す部分は、Ｘ線を遮断する物質が存在
する等の原因により、グリッド縞成分が存在しない部分
を示している。

【０３２２】上記図１９（ｂ）は、同図（ａ）の対象画
像に対して、第１の実施の形態でのフィルタタリングに
より、グリッド縞成分の抽出を行った結果を示したもの
である。上記図１９（ｂ）に示すように、グリッド縞成
分において、対象画像の“＊”で示す部分に対応する部
分にアーチファクトが現れるため、第１の実施の形態で
説明したように、当該部分を包絡線から抽出し、その前
後のデータから推測して全体を安定したグリッド縞にな
るようにする。この結果を示したものが、上記図１９
（ｃ）の図である。このように安定したグリッド縞成分
であれば、フーリェ変換等の変換処理により、新たなア
ーチファクトは発生しない。

【０３２３】第１の実施の形態では、上記図１９（ｃ）
に示されるようなグリッド縞成分を、同図（ａ）に示さ
れるような元の画像（対象画像）から差し引いて、グリ
ッド縞成分を除去するように構成したが、この構成の場
合、本来グリッド縞成分が存在しない部分（“＊”で示
す部分）に新たなグリッド縞成分が現れてしまうことが
考えられる。

【０３２４】そこで、本実施の形態では、上記図１９
（ｄ）に示すように、同図（ｃ）に示されるようなグリ
ッド縞成分において、本来グリッド縞成分が存在しない
部分（“＊”で示す部分）を“０”に設定する。

【０３２５】このため、本実施の形態では、グリッド縞
成分抽出部１１７は、上記図１８のフローチャートに従
ったグリッド縞成分抽出処理を実行する。すなわち、グ
リッド縞成分抽出部１１７は、ステップＳ３１８の処理
実行後、この処理により取得した、安定したグリッド縞
成分のデータに対して、ステップＳ３１５により推測で
補った部分を“０”に置換する処理を施し（ステップＳ
７００）、その後、次のステップＳ３１９へ進む。これ
により、もともとグリッド縞成分が存在しない部分であ
っても、グリッド縞除去処理により新たなグリッド縞成
分が発生してしまうことを確実に防ぐことができる。

【０３２６】尚、第１〜第５の実施の形態では、ハード
ウェア的に構成したが、本装置全体をソフトウェアによ
り制御することで実現することも可能である。

【０３２７】また、本発明の目的は、第１〜第５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５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、及び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、フレキシブ
ルディスク、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５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５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Ｃ
ＰＵ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５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。

【０３２８】図２０は、上記のコンピュータの機能８０
０の構成例を示したものである。コンピュータ機能８０
０は、上記図２０に示すように、ＣＰＵ８０１と、ＲＯ
Ｍ８０２と、ＲＡＭ８０３と、キーボード（ＫＢ）８０
９のキーボードコントローラ（ＫＢＣ）８０５と、表示
部としてのＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）８１０のＣＲ
Ｔコントローラ（ＣＲＴＣ）８０６と、ハードディスク
（ＨＤ）８１１及びフレキシブルディスク（ＦＤ）８１
２のディスクコントローラ（ＤＫＣ）８０７と、ネット
ワーク８４０との接続のためのネットワークインターフ
ェースコントローラ（ＮＩＣ）８０８とが、システムバ
ス８０４を介して互いに通信可能に接続された構成とし
ている。

【０３２９】ＣＰＵ８０１は、ＲＯＭ８０２或いはＨＤ
８１１に記憶されたソフトウェア、或いはＦＤ８１２よ
り供給されるソフトウェアを実行することで、システム
バス８０４に接続された各構成部を総括的に制御する。
すなわち、ＣＰＵ８０１は、所定の処理シーケンスに従
った処理プログラムを、ＲＯＭ８０２、ＨＤ８１１或い
はＦＤ８１２から読み出して実行することで、第１〜第
５の本実施の形態での動作を実現するための制御を行
う。

【０３３０】ＲＡＭ８０３は、ＣＰＵ８０１の主メモリ
或いはワークエリア等として機能する。ＫＢＣ８０５
は、ＫＢ８０９や図示していないポインティングデバイ
ス等からの指示入力を制御する。ＣＲＴＣ８０６は、Ｃ
ＲＴ８１０の表示を制御する。ＤＫＣ８０７は、ブート
プログラム、種々のアプリケーション、編集ファイル、
ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び第
１〜第６の実施の形態における所定の処理プログラム等
を記憶するＨＤ８１１及びＦＤ８１２へのアクセス等を
制御する。ＮＩＣ８０８は、ネットワーク８４０上の他
の装置或いはシステムとの双方向のデータのやりとりを
制御する。

【０３３１】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、グ
リッドを使用した放射線撮影により得られた放射線画像
から、グリッドに起因する画像成分の除去された良好な
放射線画像を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１〜第５の実施の形態において、対象画像か
らグリッド縞成分を抽出するためのフィルタの空間周波
数特性を説明するための図である。

【図２】上記フィルタにより対象画像から抽出されたグ
リッド縞成分の一例を説明するための図である。

【図３】上記フィルタにより対象画像から抽出されたグ
リッド縞成分の他の例を説明するための図である。

【図４】対象画像の欠陥画素補正における空間周波数特
性を説明するための図である。

【図５】上記グリッド縞成分が存在する対象画像に対す
る欠陥画素補正における空間周波数特性を説明するため
の図である。

【図６】第１の実施の形態において、本発明を適用した
Ｘ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。

【図７】上記Ｘ線画像取得装置での対象画像において、
欠陥画素の様子の一例（例１）を説明するための図であ
る。

【図８】上記欠陥画素の様子の一例（例２）を説明する
ための図である。

【図９】上記欠陥画素の様子の一例（例３）を説明する
ための図である。

【図１０】上記欠陥画素の様子の一例（例４）を説明す
るための図である。

【図１１】上記Ｘ線画像取得装置での対象画像におい
て、グリッド縞成分の空間周波数分布を説明するための
図である。

【図１２】上記Ｘ線画像取得装置での対象画像に対す
る、グリッド縞成分の検出（解析）を説明するための図
である。

【図１３】上記グリッド縞成分の検出（解析）処理を説
明するためのフローチャートである。

【図１４】上記グリッド縞成分の検出（解析）処理の結
果に基づいて、対象画像からグリッド縞成分を抽出する
処理を説明するためのフローチャートである。

【図１５】第２の実施の形態において、本発明を適用し
たＸ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。

【図１６】第３の実施の形態において、本発明を適用し
たＸ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。

【図１７】第４の実施の形態において、本発明を適用し
たＸ線画像取得装置の構成を示すブロック図である。

【図１８】第５の実施の形態において、上記グリッド縞
成分の検出（解析）処理の結果に基づいて、対象画像か
らグリッド縞成分を抽出する処理を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図１９】上記グリッド縞成分を抽出する処理を具体的
例を挙げて説明するための図である。

【図２０】第１〜第５の実施の形態の機能をコンピュー
タに実現させるためのプログラムを記録したコンピュー
タ読出可能な記憶媒体から当該プログラムを読み出して
実行する構成の一例を示すブロック図である。

【図２１】グリッドを用いた放射線撮影を説明するため
の図である。

【図２２】上記放射線撮影で得られた画像に対してのフ
ィルタリングの効果の一例を説明するための図である。

【図２３】上記放射線撮影で得られた画像に対してのフ
ィルタリングの効果の他の例を説明するための図であ
る。

【図２４】上記放射線撮影で得られた、グリッド縞成分
が重畳した画像に対してのフィルタリングの効果の一例
を説明するための図である。

【図２５】上記放射線撮影で得られた、グリッド縞成分
が重畳した画像に対してのフィルタリングの効果の一例
を説明するための図である。

【符号の説明】

１００ Ｘ線画像取得装置 １０１ Ｘ線発生部 １０２ 被写体 １０３ グリッド １０４ Ｘ線センサ １０５ コントローラ １０６ アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器 １０７ メモリ １０８ メモリ １０９ 演算器 １１０ 変換テーブル １１１ メモリ １１２ 演算器 １１３ メモリ １１４ メモリ １１５ 補正処理部 １１６ グリッド縞検出部 １１７ グリッド縞成分抽出部 １１８ メモリ １１９ 演算器 １２０ メモリ １２１ 画像処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ Ｇ０６Ｔ 1/00 ２９０ Ｇ０６Ｔ 1/00 ４００Ｂ ４００ Ｈ０４Ｎ 5/32 Ｈ０４Ｎ 1/409 Ａ６１Ｂ 6/00 ３５０Ｎ 5/32 Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１Ｃ

Claims (41)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被写体からの散乱放射線を除去するため
   のグリッドを使用した放射線撮影により得られた被写体
   の放射線画像データを処理する放射線画像処理装置であ
   って、 上記放射線画像データから第１の画像成分のデータを抽
   出し、上記第１の画像成分データに基づいて、上記放射
   線画像データに含まれる上記グリッドに起因する第２の
   画像成分のデータを生成する生成手段と、 上記生成手段により生成された上記第２の画像成分デー
   タを上記放射線画像データから除去する除去手段とを備
   えたことを特徴とする放射線画像処理装置。
2. 【請求項２】 上記生成手段は、上記第２の画像成分デ
   ータが上記放射線画像データ全体にわたって定常である
   という仮定に基づいて上記第２の画像成分データを生成
   することを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装
   置。
3. 【請求項３】 上記生成手段は、上記第２の画像成分デ
   ータの呈する周期的なパターンの空間周波数及び角度の
   うち少なくとも該空間周波数を、上記放射線画像データ
   を解析して得る解析手段を有することを特徴とする請求
   項１記載の放射線画像処理装置。
4. 【請求項４】 上記生成手段は、 上記解析手段の解析結果に基づいて上記放射線画像デー
   タから第１の上記画像成分を含む所定成分のデータを抽
   出する抽出手段と、 上記抽出手段により得た上記所定成分データを加工して
   上記第２の画像成分データを得る加工手段とを有するこ
   とを特徴とする請求項３記載の放射線画像処理装置。
5. 【請求項５】 上記抽出手段は、上記解析手段により得
   た上記空間周波数を有する成分を上記放射線画像データ
   から抽出するフィルタリングを行うことを特徴とする請
   求項４記載の放射線画像処理装置。
6. 【請求項６】 上記加工手段は、上記所定成分データの
   非定常な部分を、上記所定成分データの定常な部分に基
   づいて変更することを特徴とする請求項４記載の放射線
   画像処理装置。
7. 【請求項７】 上記加工手段は、上記所定成分データの
   包絡線の情報に基づいて、上記非定常部分を検出するこ
   とを特徴とする請求項６記載の放射線画像処理装置。
8. 【請求項８】 上記加工手段は、上記所定成分データの
   上記定常部分及び上記空間周波数に基づいて、上記第２
   の画像成分データに対応する正弦波の振幅及び位相を推
   定し、当該推定結果に基づいて、上記非定常部分を変更
   することを特徴とする請求項６記載の放射線画像処理装
   置。
9. 【請求項９】 上記加工手段は、上記変更後の所定成分
   データに対してフィルタリングを行うことにより上記第
   ２の画像成分データを得ることを特徴とする請求項８記
   載の放射線画像処理装置。
10. 【請求項１０】 上記加工手段は、上記包絡線が所定の
    しきい値以下となる上記非定常部分を所定値に置換する
    ことを特徴とする請求項７記載の放射線画像処理装置。
11. 【請求項１１】 上記生成手段は、上記放射線画像デー
    タから選択した所定のラインについて、上記第２の画像
    成分データを生成することを特徴とする請求項１記載の
    放射線画像処理装置。
12. 【請求項１２】 上記生成手段は、複数の上記ラインの
    平均の結果に対して、上記第２の画像成分データを生成
    することを特徴とする請求項１１記載の放射線画像処理
    装置。
13. 【請求項１３】 上記生成手段は、上記放射線画像デー
    タの所定のラインの上記第２の画像成分データとして、
    当該ラインとは異なるラインから生成した上記第２の画
    像成分データを用いることを特徴とする請求項１１記載
    の放射線画像処理装置。
14. 【請求項１４】 上記放射線画像データから放射線照射
    野に対応する部分画像のデータを切り出す切出手段を有
    し、 上記生成手段は該切出手段により得た上記部分画像デー
    タの上記第２の画像成分データを生成することを特徴と
    する請求項１記載の放射線画像処理装置。
15. 【請求項１５】 上記生成手段は、上記グリッドの使用
    の検出結果に基づいて、上記第２の画像成分データを生
    成することを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理
    装置。
16. 【請求項１６】 上記除去手段により上記第２の画像成
    分データが除去された放射線画像データを記憶する画像
    記憶手段を備えることを特徴とする請求項１記載の放射
    線画像処理装置。
17. 【請求項１７】 上記放射線画像データは固体撮像素子
    を用いて得られたものであることを特徴とする請求項１
    記載の放射線画像処理装置。
18. 【請求項１８】 上記生成手段により生成された上記第
    ２の画像成分データを記憶する画像成分記憶手段を備え
    たことを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装
    置。
19. 【請求項１９】 複数の機器が互いに通信可能に接続さ
    れてなる画像処理システムであって、 請求項１〜１８の何れか１項に記載の放射線画像処理装
    置の各手段を有することを特徴とする画像処理システ
    ム。
20. 【請求項２０】 被写体からの散乱放射線を除去するた
    めのグリッドを使用した放射線撮影により得られた被写
    体の放射線画像データを処理する画像処理装置に適用さ
    れる放射線画像処理方法であって、 上記放射線画像データから第１の画像成分のデータを抽
    出し、上記第１画像成分データに基づいて、上記放射線
    画像データに含まれる上記グリッドに起因する第２の画
    像成分のデータを生成する生成ステップと、 上記生成ステップにおいて生成された上記第２の画像成
    分データを上記放射線画像データから除去する除去ステ
    ップとを含むことを特徴とする放射線画像処理方法。
21. 【請求項２１】 上記生成ステップにおいて、上記第２
    の画像成分データが上記放射線画像データ全体にわたっ
    て定常であるという仮定に基づいて上記第２の画像成分
    データを生成することを特徴とする請求項２０記載の放
    射線画像処理方法。
22. 【請求項２２】 上記生成ステップは、上記第２の画像
    成分データの呈する周期的なパターンの空間周波数及び
    角度のうち少なくとも該空間周波数を、上記放射線画像
    データを解析して得る解析ステップを含むことを特徴と
    する請求項２０記載の放射線画像処理方法。
23. 【請求項２３】 上記生成ステップは、 上記解析ステップにおける解析結果に基づいて上記放射
    線画像データから上記第１の画像成分を含む所定成分の
    データを抽出する抽出ステップと、 上記抽出ステップにおいて得られた上記所定成分データ
    を加工して上記第２の画像成分データを得る加工ステッ
    プとを含むことを特徴とする請求項２２記載の放射線画
    像処理方法。
24. 【請求項２４】 上記抽出ステップにおいて、上記解析
    ステップにおいて得られた上記空間周波数を有する成分
    を上記放射線画像データから抽出するフィルタリングを
    行うことを特徴とする請求項２３記載の放射線画像処理
    方法。
25. 【請求項２５】 上記加工ステップにおいて、上記所定
    成分データの非定常な部分を上記所定成分データの定常
    な部分に基づいて変更することを特徴とする請求項２３
    記載の放射線画像処理方法。
26. 【請求項２６】 上記加工ステップにおいて、上記所定
    成分データの包絡線の情報に基づいて、上記非定常部分
    を検出することを特徴とする請求項２５記載の放射線画
    像処理方法。
27. 【請求項２７】 上記加工ステップにおいて、上記所定
    成分データの上記定常部分及び上記空間周波数に基づい
    て、上記第２の画像成分データに対応する正弦波の振幅
    及び位相を推定し、当該推定結果に基づいて、上記非定
    常部分を変更することを特徴とする請求項２５記載の放
    射線画像処理方法。
28. 【請求項２８】 上記加工ステップにおいて、上記変更
    後の所定成分データに対してフィルタリングを行うこと
    により上記第２の画像成分データを得ることを特徴とす
    る請求項２７記載の放射線画像処理方法。
29. 【請求項２９】 上記加工ステップにおいて、上記包絡
    線が所定のしきい値以下となる上記非定常部分を所定値
    に置換することを特徴とする請求項２６記載の放射線画
    像処理方法。
30. 【請求項３０】 上記生成ステップにおいて、上記放射
    線画像データから選択した所定のラインについて、上記
    第２の画像成分データを生成することを特徴とする請求
    項２０記載の放射線画像処理方法。
31. 【請求項３１】 上記生成ステップにおいて、複数の上
    記ラインの平均の結果に対して、上記第２の画像成分デ
    ータを生成することを特徴とする請求項３０記載の放射
    線画像処理方法。
32. 【請求項３２】 上記生成ステップにおいて、上記放射
    線画像データの所定のラインの上記第２の画像成分デー
    タとして、当該ラインとは異なるラインから生成した上
    記第２の画像成分データを用いることを特徴とする請求
    項３０記載の放射線画像処理方法。
33. 【請求項３３】 上記放射線画像データから放射線照射
    野に対応する部分画像のデータを切り出す切出ステップ
    を含み、 上記生成ステップにおいて、上記切出ステップにおいて
    得られた上記部分画像データの上記第２の画像成分デー
    タを生成することを特徴とする請求項２０記載の放射線
    画像処理方法。
34. 【請求項３４】 上記生成ステップにおいて、上記グリ
    ッドの使用の検出結果に基づいて、上記第２の画像成分
    データを生成することを特徴とする請求項２０記載の放
    射線画像処理方法。
35. 【請求項３５】 上記除去ステップにおいて上記第２の
    画像成分データが除去された放射線画像データを記憶部
    に記憶させる画像記憶ステップを含むことを特徴とする
    請求項２０記載の放射線画像処理方法。
36. 【請求項３６】 上記放射線画像データは固体撮像素子
    を用いて得られたものであることを特徴とする請求項２
    ０記載の放射線画像処理方法。
37. 【請求項３７】 上記生成ステップにおいて生成された
    上記第２の画像成分データを記憶部に記憶させる画像成
    分記憶ステップを含むことを特徴とする請求項２０記載
    の放射線画像処理方法。
38. 【請求項３８】 請求項２０〜３７の何れか１項に記載
    の放射線画像処理方法をコンピュータに実行させるため
    のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記
    憶媒体。
39. 【請求項３９】 請求項２０〜３７の何れか１項に記載
    の放射線画像処理方法をコンピュータに実行させるため
    のプログラム。
40. 【請求項４０】 請求項１〜１８の何れか１項に記載の
    放射線画像処理装置と、固体撮像素子により上記放射線
    画像データを取得する撮像手段とを含むことを特徴とす
    る放射線撮影装置。
41. 【請求項４１】 請求項１９記載の画像処理システム
    と、固体撮像素子により上記放射線画像データを取得す
    る撮像手段とを含むことを特徴とする放射線撮影システ
    ム。