JP3816151B2 - Image processing method and apparatus - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To prevent an archifact produced in the vicinity of an edge by obtaining a signal with respect to a high frequency component to be added to an original image signal from at least one of band limit image signals. SOLUTION: A digital original image signal Sorg is given to a filtering processing means 10, in which filtering is conducted and an interpolation arithmetic processing means 11 conducts interpolation arithmetic processing to obtain a fog image of multiple telephone set with the same size as that of the original image. Band image signals are obtained by subtracting fogging image signals Susk between adjacent frequency bands. In response to the obtained band limit image signal, a converter 22 conducts conversion by a function (f). The converted band limit image signal is given to a computing element 23, in which the signal is at first integrated. When the integration signal is obtained, an intensity β in response to the original image signal Sorg is multiplied and the original image signal Sorg is added and a processed image signal Sproc is obtained.

Description

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：前記各帯域制限画像信号を変換する関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
にしたがって行うことが望ましい。
【００１１】
あるいは、下記の式

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=1〜N)：前記各帯域制限画像信号を変換する関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
にしたがって行ってもよい。
【００１２】
また、前記複数の変換画像信号を、前記帯域制限画像信号の絶対値が所定の閾値より大きい帯域制限画像信号について、該帯域制限画像信号の絶対値を小さくするように、該各帯域制限画像信号を変換することにより作成する場合には、前記帯域制限画像信号の作成、前記変換画像信号の作成、前記高周波成分に関する信号の作成、および該高周波成分に関する信号の前記原画像信号への加算を、下記の式

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=2〜N)：前記各帯域制限画像信号を変換する関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
にしたがって行ってもよい。
【００１３】
あるいは、同様に、前記複数の変換画像信号を、前記帯域制限画像信号の絶対値が所定の閾値より大きい帯域制限画像信号について、該帯域制限画像信号の絶対値を小さくするように、該各帯域制限画像信号を変換することにより作成する場合には、上記処理を下記の式

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=2〜N)：前記各帯域制限画像信号を変換する関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
にしたがって行ってもよい。
【００１４】
さらには、上記の変換画像信号の作成は、全て、前記各帯域制限画像信号に対して、前記強調係数に応じた変換処理を施すことにより行ってもよい。この際、この変換処理は、前記各周波数帯域ごとに異なる変換処理であって、前記帯域制限画像信号の周波数帯域が低周波帯域であるほど、該帯域制限画像信号を強く抑制するような変換処理であり、前記強調係数が大きいときほど、高周波帯域の帯域制限画像信号に対する抑制の度合いと、低周波帯域の帯域制限画像信号に対する抑制の度合いの差が大きいことが望ましい。
【００１５】
さらに、前記複数の変換画像信号の作成は、前記帯域制限画像信号を、該帯域制限画像信号の絶対値に基づいて決まる該絶対値以下の値となるように変換することにより抑制画像信号を作成し、前記原画像信号および前記複数の非鮮鋭マスク画像信号に基づいて、前記抑制画像信号の作成に使用された帯域制限画像信号よりも低い周波数帯域の信号を含む補助画像信号を作成し、該補助画像信号を、該補助画像信号の絶対値が小さいほど１に近く、大きいほど０に近い値となるように変換することにより前記抑制画像信号にそれぞれ対応する倍率信号を作成し、前記抑制画像信号に、該抑制画像信号に対応する前記倍率信号を乗ずることにより行ってもよい。
【００１６】
これは、具体的には、前記帯域制限画像信号の作成、前記変換画像信号の作成、前記積算信号の作成、および該積算信号の前記原画像信号への加算を、下記の式

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N+1）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：前記各帯域制限画像信号を変換して前記抑制信号を作成するための関数
ｇ：前記各補助画像信号を変換して前記倍率信号を作成するための関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
にしたがって行うことが望ましい。
【００１７】
あるいは、下記の式

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N+1）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：前記各帯域制限画像信号を変換して前記抑制信号を作成するための関数
ｇ：前記各補助画像信号を変換して前記倍率信号を作成するための関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
にしたがって行ってもよい。
【００１８】
さらに、前記複数の変換画像信号の作成は、変換される帯域制限画像信号である被変換帯域制限画像信号よりも低い周波数帯域の帯域制限画像信号である低周波側帯域制限画像信号を、原点をとおり該原点における傾きがほぼ０で、処理される値が大きくなるにつれて該傾きが漸増する非線形関数に基づいて変換することにより前記被変換帯域制限画像信号の補助画像信号を作成し、該補助画像信号を前記被変換帯域制限画像信号に加算することにより複合帯域制限画像信号を作成し、該複合帯域制限画像信号を、該複合帯域制限画像信号の絶対値に基づいて決まる該絶対値以下の値となるように変換することにより行ってもよい。
【００１９】
具体的には、前記帯域制限画像信号の作成、前記変換画像信号の作成、前記積算信号の作成、および該積算信号の前記原画像信号への加算を、下記の式

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N+1）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：前記各複合帯域制限画像信号を変換するための関数
ｇ：前記各帯域制限画像信号を変換して前記補助画像信号を作成するための関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
にしたがって行うことが望ましい。
【００２０】
また、上記変換画像信号の作成は、全て、前記原画像を撮影した際の撮影部位に応じて、前記各帯域制限画像信号を変換することにより行うことが望ましい。
【００２１】
さらに、前記原画像が断層撮影により得られた流れ像を含むものである場合には、前記複数の非鮮鋭マスク画像信号の作成を、前記原画像信号に対して該流れ像の方向に沿う１次元非鮮鋭マスクによりマスク処理を施すことにより行うことが望ましい。
【００２２】
【発明の効果】
本発明による画像処理方法および装置は、互いに周波数応答特性が異なる複数の非鮮鋭マスク画像信号を作成し、この非鮮鋭マスク画像信号から原画像信号の複数の周波数帯域ごとの信号を表す複数の帯域制限画像信号を作成する。この各帯域制限画像信号は、複数の非鮮鋭マスク画像信号の周波数特性に応じて、原画像をこの周波数特性に対応した周波数帯域の信号として表すものとなる。ここで、この帯域制限画像信号は、原画像の濃度変化が比較的小さいいわゆる平坦部においては、各周波数帯域において値は小さくなるものである。これに対して、濃度が急激に変化するエッジ部近傍においては、帯域制限画像信号が比較的低周波数帯域である場合、すなわち非鮮鋭マスク画像信号を得る際の非鮮鋭マスクのサイズが比較的大きい場合は、そのエッジ部近傍の画素については、非鮮鋭マスクにエッジ部が含まれてしまうため、帯域制限画像信号がエッジ部の影響を受けて信号値の絶対値が比較的大きなものとなる。このように、本来エッジ部でない部分がエッジ部の濃度値の影響を受けることにより、画像処理を行うことにより得られた画像のエッジ部にはオーバーシュート、アンダーシュートなどのアーチファクトが発生してしまう。
【００２３】
本発明はこの点に鑑みてなされたものであり、各帯域制限画像信号のうち少なくとも１つの信号について、該帯域制限画像信号の少なくとも一部を小さくするような変換処理を施して、この変換された各帯域制限画像信号を積算することにより、原画像信号に加算するための高周波成分に関する信号を得るようにしたものである。このため、比較的信号値の絶対値の大きい帯域制限画像信号は、原画像信号に加算するための高周波成分に関する信号に対する影響力が小さくなり実質的の非鮮鋭マスクのサイズを小さくしたものと同様の信号となる。そしてこれにより、濃度が急激に変化するエッジ部近傍においても、アーチファクトの原因となる信号は影響力が弱められるため、処理を施すことにより得られる画像をアーチファクトのない良好なものとすることができる。
【００２４】
この際、帯域制限画像信号の変換方法として、帯域制限画像信号の絶対値が所定の閾値よりも大きい場合に、この絶対値が小さくなるように帯域制限画像信号を変換することにより、特に大きな信号の影響力を弱めることができる。あるいは帯域制限画像信号の絶対値が所定の閾値よりも小さい他の閾値よりも小さいほどこの帯域制限画像信号の絶対値を小さくするように補正する方法を用いれば、画像中においてノイズと見なせるような信号値の絶対値の小さい成分のレスポンスを小さくすることができ、これにより得られる画像のノイズを低減することができる。また、帯域制限画像信号の周波数帯域に応じて帯域制限画像信号の絶対値を変化させるように変換することにより、周波数帯域に応じた強調処理を行うことも可能となる。
【００２５】
また、閾値よりも大きいか否かによらず、周波数帯域に応じて異なる非線形関数によって変換処理を施せば、より適切な処理を施すことが可能となり、これにより、画像処理により生成される処理済画像信号の全体の周波数特性を自在にコントロールすることもできる。これは、上記アーチファクトのみならず、周波数帯域の境界に発生する階段状のアーチファクトをも抑制するという効果を有する。
【００２６】
あるいは、変換する帯域制限画像信号よりも低い周波数帯域の画像信号を用いて、２種類の信号を加算あるいは乗算するなどして変換画像信号を作成することにより、上記階段状のアーチファクトをさらに抑制し、より滑らかな画像信号を作成して良好な処理済画像を得ることができる。さらに、原画像を得た際の撮影部位に応じてこのような変換を行うことにより、各撮影部位に適した高周波成分の強調を行うことができる。
【００２７】
また、上述したように断層撮影を行うことにより得られる流れ像を除去するために、非鮮鋭マスク処理を行う方法が提案されているが（特開平3-276265号）、この場合においても、急激に濃度が変化するエッジ部の近傍においてアーチファクトが発生するという問題がある。この場合、流れ像を除去するためには非鮮鋭マスクを１次元として非鮮鋭マスク画像信号を得て非鮮鋭マスク処理を行うものであるが、この非鮮鋭マスク画像信号を得る際に、互いに周波数応答特性が異なる複数の非鮮鋭マスク画像信号を得、これに基づいて上述したような帯域制限画像信号を得、この帯域制限画像信号の絶対値が比較的大きい場合は、その絶対値が小さくなるように変換してその後の処理を行うことにより、流れ像を除去するとともにアーチファクトのない良好な画像を得ることができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は本発明による画像処理装置の概念を表す図である。図１に示すように本発明による画像処理装置は、入力された原画像信号Ｓorg に基づいて互いに周波数応答特性が異なる多重解像度のボケ画像信号Ｓusk （ｋ＝１〜ｎ）を作成するボケ画像信号作成手段１と、ボケ画像信号作成手段１において作成されたボケ画像信号Ｓusk に基づいて複数の帯域制限画像信号を作成する帯域制限画像信号作成手段２と、帯域制限画像信号作成手段２において作成された複数の帯域制限画像信号のうち少なくとも１つの信号について、該帯域制限画像信号の少なくとも一部を小さくするような変換処理を施す変換手段３と、変換された帯域制限画像信号を積算して積算信号を作成する積算手段４と、積算信号に所定の強調係数を乗じて原画像信号Ｓorg と加算することにより、原画像の高周波成分が強調された処理済画像Ｓprocを得る周波数強調処理手段５とからなる。
【００２９】
はじめに、ボケ画像信号作成手段１において行われる処理について説明する。図２はボケ画像信号作成手段１の処理を示すブロック図である。図２に示すように原画像を表すデジタルの原画像信号Ｓorgがフィルタリング処理手段10においてローパスフィルタによりフィルタリングされる。このローパスフィルタとしては、例えば図３に示すような５×１のグリッド状の１次元ガウス分布に略対応したフィルタＦを用いることができる。このフィルタＦは下記の式（３）
【００３０】
【数１】

【００３１】
において、σ＝１としたものである。ここで、フィルタＦとしてガウス信号を用いるのは、ガウス信号は周波数空間および実空間の双方において、局在性がよいためである。
【００３２】
そして、このフィルタＦにより原画像の画素のｘ方向およびｙ方向に対してフィルタリング処理を施すことにより、原画像信号Ｓorg 全体に対してフィルタリング処理が施される。
【００３３】
フィルタリング処理手段10においては、このようなフィルタＦにより以下のようにしてフィルタリング処理が施される。図４はフィルタリング処理の詳細を表す図である。図４に示すように、原画像信号Ｓorg に対し、図３に示すフィルタＦにより１画素おきにフィルタリング処理が施される。そしてこのフィルタリング処理により、フィルタリング処理画像信号Ｂ₁が得られる。このフィルタリング処理画像信号Ｂ₁は、原画像に対するサイズが１／４（ｘ方向、ｙ方向にそれぞれ１／２）となっている。次いで、再度フィルタＦによりフィルタリング処理画像信号Ｂ₁に対して１画素おきにフィルタリング処理が施される。そしてこのようなフィルタＦによるフィルタリング処理が繰り返し施されることにより、ｎ個のフィルタリング処理画像信号Ｂ_k （k=1〜n）が得られる。このフィルタリング処理画像信号Ｂ_k は、原画像に対してサイズが１／２^2kとなっている。この際、フィルタリング処理画像信号Ｂ_k の周波数特性は図５に示されるようなものとなる。図５に示されるようにフィルタリング処理画像信号Ｂ_k のレスポンスはｋが大きいほど高周波成分が除去されたものとなっている（但し、図５においてはk=1〜3としている）。
【００３４】
なお、上記実施の形態においては、図３に示す１次元フィルタＦにより、原画像のｘ方向およびｙ方向に対してフィルタリング処理が施されるようになっているが、図６に示すような５×５の２次元フィルタにより原画像信号Ｓorg およびフィルタリング処理画像信号に対して一度にフィルタリング処理が施されるようにしてもよい。
【００３５】
次いで、このようにして得られたフィルタリング処理画像信号Ｂ_k に対して図２に示される補間演算処理手段11において補間演算処理が施され、これにより原画像と同一の大きさの多重解像度のボケ画像が得られる。以下この補間演算処理について説明する。
【００３６】
補間演算の方法としては、Ｂスプラインによる方法など種々の方法が挙げられるが、本発明による実施の形態においては、ローパスフィルタとしてガウス信号に基づくフィルタＦを用いているため、補間演算を行うための補間係数としてもガウス信号を用いるものとする。ここで、ガウス信号を用いた補間係数とは、下記の式（４）
【００３７】
【数２】

【００３８】
において、σ＝２^k-1と近似したものを用いる。
【００３９】
フィルタリング処理画像信号Ｂ₁ を補間する際には、ｋ＝１であるためσ＝１となる。上記式（４）において、σ＝１としたときの補間を行うためのフィルタは、図７に示すように５×１の１次元フィルタとなる。まずフィルタリング処理画像信号Ｂ₁ に対して１画素おきに値が０の画素を１つずつ補間することによりフィルタリング処理画像信号Ｂ₁ が原画像と同一のサイズに拡大される。このように値が０の画素が補間されたフィルタリング処理画像信号Ｂ₁ を１次元的に図８に示す。そして、この補間されたフィルタリング処理画像信号Ｂ₁ に対して上述した図７に示すフィルタＦ₁ によりフィルタリング処理が施される。
【００４０】
ここで、図７に示すフィルタＦ₁ は５×１のフィルタであるが、図８に示すようにフィルタリング処理画像信号Ｂ₁ は１画素おきに値が０の画素が補間されている。したがって、フィルタリング処理画像Ｂ₁ に対してフィルタＦ₁ により施されるフィルタリング処理は、実質的には２×１のフィルタ（0.5, 0.5）および３×１のフィルタ（0.1, 0.8, 0.1）の２種類のフィルタにより、施されるフィルタリング処理と等価なものとなる。そしてこのフィルタリング処理により、原画像信号Ｓorg と同一データ数、すなわち原画像と同一サイズのボケ画像の信号Ｓus₁が得られる。
【００４１】
次いで、フィルタリング処理画像信号Ｂ₂ に対してフィルタリング処理が施される。フィルタリング処理画像信号Ｂ₂ を補間する際には、ｋ＝２であるため、σ＝２となる。上記式（４）において、σ＝２としたときの補間を行うためのフィルタは、図９に示すように１１×１の１次元フィルタとなる。そして、まずフィルタリング処理画像信号Ｂ₂ に対して図11のように１画素おきに値が０の画素を３つずつ補間することによりフィルタリング処理画像信号Ｂ₂ が原画像と同一のサイズに拡大される。値が０の画素が補間されたこのフィルタリング処理画像信号Ｂ₂ に対して上述した図９に示すフィルタＦ₂ によるフィルタリング処理が施される。
【００４２】
ここで、図９に示すフィルタＦ₂ は１１×１のフィルタであるが、図10に示すようにフィルタリング処理画像信号Ｂ₂ は１画素おきに値が０の画素が３つずつ補間されている。したがって、フィルタリング処理画像信号Ｂ₂ に対してフィルタＦ₂ により施されるフィルタリング処理は、実質的には２×１のフィルタ（0.5, 0.5）および３×１のフィルタ（0.3, 0.65, 0.05）、（0.13, 0.74, 0.13）および（0.05, 0.65, 0.3）の４種類のフィルタにより施されるフィルタリング処理と等価なものとなる。そしてこのフィルタリング処理により、原画像信号Ｓorg と同一データ数のボケ画像信号Ｓus₂が得られる。
【００４３】
そしてこのようなフィルタリング処理が全てのフィルタリング処理画像信号Ｂ_k に対して行われる。フィルタリング処理画像信号Ｂ_k を補間する際には、上記式（４）に基づいて、３×２^k −１の長さのフィルタを作成し、フィルタリング処理画像信号Ｂ_k の各画素の間に値が０の画素を２^k −１個ずつ補間することにより、原画像と同一サイズに拡大する。この値が０の画素が補間されたフィルタリング処理画像信号Ｂ_k に対して３×２^k −１の長さのフィルタにより、フィルタリング処理が行われる。
【００４４】
ここで、この３×２^k −１の長さのフィルタにより施されるフィルタリング処理は、２^k 周期で長さが２または３のフィルタにより施されるフィルタリング処理と等価なものとなる。そしてこのフィルタリング処理により、ｎ個のボケ画像信号Ｓusk が得られる。このボケ画像信号Ｓusk を可視像として表すと、結果としてそれぞれ解像度が異なる、すなわち周波数応答特性が異なる多重解像度のボケ画像となる。このように、フィルタは長くなるものの、実質的には長さが２または３のフィルタによりフィルタリング処理を施していることと同様であるため、演算量は、フィルタが長くなろうともそれほど多くはならないものである。このため、演算量を減らして、多重解像度のボケ画像信号Ｓusk を高速に作成することが可能となる。
【００４５】
なお、本実施の形態においては、長さが３×２^k −１の１次元のフィルタにより画像のｘ方向およびｙ方向にフィルタリング処理が施されるようになっているが、予め２次元状のフィルタを作成しておき、このフィルタによりフィルタリング処理画像に対するフィルタリング処理を施すことにより、ボケ画像信号Ｓusk が得られるようにしてもよい。この場合、フィルタリング処理画像に対して、補間演算を行うためのフィルタリング処理に使用するフィルタは、（３×２^k −１）×（３×２^k −１）のフィルタとなるが、上述した１次元のフィルタを用いる場合と同様に、これは２^k 周期で２×２または３×３のフィルタにより施されるフィルタリング処理と等価なものとなり、上述した１次元フィルタを用いる場合と同様に、フィルタのサイズが大きくなっても、フィルタリング処理を行うための演算量は実質的にはそれほど大きくならないものである。
【００４６】
このようにして得られたボケ画像信号Ｓusk の周波数特性を図11に示す。図11に示すように、ボケ画像信号Ｓusk のｋの値が大きくなるほど、原画像信号Ｓorg の高周波成分が除去された信号となる。
【００４７】
図12は、上記図２のボケ画像信号作成手段を含む本発明の画像処理装置の一実施の形態について、その全体の構成を示す図であるが、この図に示されるように、ボケ画像信号作成手段１において生成された各ボケ画像信号は、次に、帯域制限画像信号作成手段２および変換手段３において処理される。図12に示すように、まず、原画像信号Ｓorgおよびボケ画像信号作成手段１において作成された複数のボケ画像信号Ｓusk に基づいて帯域制限画像信号が作成されるが、この帯域制限画像信号は減算器21により、互いに隣接する周波数帯域同士のボケ画像信号Ｓusk の減算を行うことにより得られる。すなわち、Ｓorg −Ｓus₁ 、Ｓus₁ −Ｓus₂ 、…Ｓus_N-1 −Ｓus_N を順次計算することにより、複数の帯域制限画像信号が求められる。この帯域制限画像信号の周波数特性を図13に示す。図13に示すように、帯域制限画像信号はボケ画像信号Ｓusk のｋの値が大きくなるほど、原画像信号Ｓorg の低周波数成分の帯域を表す信号となる。
【００４８】
次いで、変換手段３において、このようにして求められた帯域制限画像信号をこの帯域制限画像信号の信号に応じて変換する。この変換は変換器22において、例えば図14に示すような関数ｆにより行う。この関数ｆは、帯域制限画像信号の絶対値が閾値Ｔｈ１よりも小さい場合は傾きが１であり、閾値Ｔｈ１よりも大きい場合は傾きが１よりも小さくなるような関数である。この関数は、各帯域制限画像信号において同一のものであってもよいが、各信号ごとに異なるものであってもよい。
【００４９】
このような関数ｆにより変換された帯域制限画像信号は、上述した積算手段４および周波数強調処理手段５を内包する演算器23に入力される。この演算器23においては下記のような処理が行われる。まず、上述したように関数ｆにより変換された帯域制限画像信号は積算される。そしてこの積算信号が求められると、周波数強調処理手段５において原画像信号Ｓorg の値に応じた強調度βが乗じられ、さらにこの強調度βが乗じられた積算信号が原画像信号Ｓorg と加算されて処理済画像信号Ｓprocが得られる。
【００５０】
以上の帯域制限画像信号作成手段２、変換手段３、積算手段４および周波数強調処理手段５において行われる処理を下記の式（５）に示す。
【００５１】

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：前記各帯域制限画像信号を変換する関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
このようにして得られた処理済画像信号Ｓprocは、例えば図15に示すような周波数応答特性を有するものとなる。すなわち、上述した帯域制限画像信号は、原画像の濃度変化が比較的小さいいわゆる平坦部においては、各周波数帯域において信号値の絶対値は小さくなるものである。これに対して、濃度が急激に変化するエッジ部近傍においては、帯域制限画像信号が比較的低周波数帯域である場合、すなわちボケ画像信号Ｓusk を得る際のマスクのサイズが比較的大きい場合は、図42に示すように、そのエッジ部近傍の画素についておかれたマスクにエッジ部が含まれてしまうため、帯域制限画像信号がエッジ部の影響を受けて信号値の絶対値が比較的大きなものとなる。このように、本来エッジ部でない部分がエッジ部の濃度値の影響を受けることにより、画像処理を行うことにより得られた画像のエッジ部にはオーバーシュート、アンダーシュートなどのアーチファクトが発生してしまう。
【００５２】
そこで、帯域制限画像信号の絶対値が閾値Ｔｈ１よりも大きい場合に、上述した関数ｆによりこの絶対値が小さくなるように帯域制限画像信号を変換し、この変換された各帯域制限画像信号を積算し、さらに所定の強調度で強調することにより、原画像信号Ｓorg に加算するための高周波成分に関する信号を得るようにしたものである。
【００５３】
このため、図15に示すように、エッジ部が存在しない平坦部においては処理済画像信号Ｓprocの周波数特性は実線で示すようなものとなるが、エッジ部近傍の領域においては、処理済画像信号Ｓprocは図15の破線に示すように比較的低い周波数帯域のレスポンスが低下されたような特性を有するものとなる。これは、エッジ部近傍の領域においては、ボケ画像信号（式（１）におけるＳus）を得る際のマスクが実際のマスクよりも小さくされたことと同一の効果を奏するものである。
【００５４】
したがって、エッジ部近傍の領域に対応する比較的信号値の絶対値の大きい帯域制限画像信号は、原画像信号Ｓorg に加算するための高周波成分に関する信号に対する影響力が小さくなる。このため、濃度が急激に変化するエッジ部近傍においても、アーチファクトの原因となる信号は影響力が弱められるため、処理を施すことにより得られる画像をアーチファクトのない良好な画像とすることができる。
【００５５】
なお、上記実施の形態においては、上記式（５）により処理済画像信号Ｓprocを得るようにしているが、下記式（６）により処理済画像信号Ｓprocを得るようにしてもよい。式（５）と式（６）とで異なるのは、帯域制限画像信号を得る際に、式（５）においては隣接する周波数帯域同士で減算を行っているが、式（６）においては、全ての周波数帯域のボケ画像信号Ｓusk と、原画像信号Ｓorg とで減算処理を行っている点が異なるものである。式（６）により得られる処理済画像信号Ｓprocの周波数特性を図16に示す。図16に示すようにエッジ部が存在しない平坦部においては、処理済画像信号Ｓprocの周波数特性は実線で示すようなものとなるが、エッジ部近傍の領域においては、処理済画像信号Ｓprocは図16の破線に示すように比較的低い周波数帯域のレスポンスが低下されたような特性を有するものとなる。これは、エッジ部近傍の領域においては、ボケ画像信号Ｓusk を得る際のマスクが実際のマスクよりも小さくされたことと同一の効果を奏するものである。なお、図15と比較すると、図16の場合は全周波数帯域に亘ってレスポンスが低下したものとなっている。このため、エッジ部の近傍でない平坦部においてもレスポンスが低下したものとなっている。このため、式（５）にしたがって、処理済画像信号Ｓprocを求める方が平坦部のレスポンスは低下されることなくエッジ部近傍のみのレスポンスが低下されるため、より好ましいものである。
【００５６】

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：ボケ画像信号
ｆ_k(k=1〜N)：前記各帯域制限画像信号を変換する関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
さらに、上述した実施の形態においては、帯域制限画像信号を変換するための関数を図14に示すように、閾値Ｔｈ１よりも絶対値が大きい場合に、この絶対値を小さくするような関数を用いているが、例えば図17に示すように、帯域制限画像信号の絶対値が閾値Ｔｈ１よりも大きい場合に、この絶対値を小さくするとともに、閾値Ｔｈ２よりも小さい場合に、絶対値を小さくするような関数を用いるようにしてもよい。
【００５７】
このように、帯域制限画像信号の絶対値が閾値Ｔｈ１よりも小さい閾値Ｔｈ２よりも小さいほど、この帯域制限画像信号の絶対値を小さくするように補正することにより、画像中においてノイズと見なせるような信号値の絶対値の小さい成分のレスポンスを小さくすることができ、これにより処理済画像のノイズを低減することができる。
【００５８】
また、上述した実施の形態においては、上記式（５）または式（６）により処理済画像信号Ｓprocを得るようにしているが、下記式（７）により処理済画像信号Ｓprocを得るようにしてもよい。上述した式（６）においては、帯域制限画像信号を得るために、原画像信号Ｓorg からボケ画像信号Ｓusk を減算するようにしているが、式（７）においては、ボケ画像信号Ｓus1 からボケ画像信号Ｓusk （k=2〜N）を減算するようにしている点が異なるものである。式（７）により得られる処理済画像信号Ｓprocの周波数特性を図18に示す。図18に示すように式（７）により得られる処理済画像信号Ｓprocの周波数特性は高周波成分が除去された特性を有するものとなっている。
【００５９】
式（６）により処理を行うものにおいては、画像中のノイズと見なせる高周波成分をも強調してしまうため、得られる処理済画像にノイズが目立つものとなってしまうことがある。これに対して式（７）により処理を行うものにおいては、図18に示すように処理済画像信号Ｓprocの高周波成分が除去されているため、ノイズが強調されることがなくなりより高画質の処理済画像を得ることができる。
【００６０】
Ｓproc＝Ｓorg ＋β（Ｓorg ）・Ｆusm （Ｓus1,Ｓus2,…ＳusN）

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=2〜N)：前記各帯域制限画像信号を変換する関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
さらに、下記の式（８）により処理を行うようにしてもよい。上述した式（５）においては、帯域制限画像信号（Ｓorg −Ｓus1 ）を用いているのに対して式（８）においては、帯域制限画像信号（Ｓorg −Ｓus1 ）を用いないものである。これにより図13における最高周波数成分が除去されることとなるため、式（７）により処理を行うものと同様に、処理済画像信号Ｓprocの高周波成分が除去されてノイズが強調されることがなくなりより高画質の処理済画像を得ることができる。
【００６１】

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=2〜N)：前記各帯域制限画像信号を変換する関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
なお、原画像を得る際の撮影部位によって、診断に必要な周波数帯域は異なるものである。例えば、肺と胃の二重造影の画像とにおいて、肺は比較的低周波成分を強調するのが好ましく、胃は胃壁のヒダの観察を行うため比較的高周波成分を強調することが好ましい。一方、骨や人工骨等の金属を含む画像においては、これらのエッジ部分が強調すぎることによるアーチファクトを防止する必要があるが、例えばマンモグラフィのように骨などのエッジ部分を含まない画像に対しては、アーチファクトは発生しにくく、骨を含む画像と同様に周波数成分の強調を行うと、観察に必要な部分が逆に見にくくなるという問題もある。したがって、原画像を得る際の撮影部位、あるいは帯域制限画像信号の周波数帯域に応じて図14に示す関数ｆの形状を変化させることが望ましい。
【００６２】
例えば、図19に示すように、骨を含む画像においては関数ｆをＢのようにして帯域制限画像信号の高周波成分を抑制してエッジ部分にアーチファクトを発生しにくくすることが好ましい。逆に、マンモグラフィのように骨を含まない画像においては関数ｆをＡのようにして高周波成分をも強調し、略全周波数帯域に亘って帯域制限画像信号の絶対値が大きくなるように変換処理を行うことが好ましい。
【００６３】
また、胸部画像の場合、全周波数帯域に亘って帯域制限画像信号が強調されることが好ましいため、帯域制限画像信号の周波数帯域に応じて関数ｆを図20に示すように変化させることが好ましい。一方、胃の二重造影像の場合は帯域制限画像信号の高周波成分を強調し、低周波成分を抑制した方が好ましいため、帯域制限画像信号の周波数帯域に応じて関数ｆを図21に示すように変化させることが好ましい。帯域制限画像信号を図20に示す関数ｆにしたがって変換することにより得られた処理済画像信号Ｓprocの周波数特性を図22に、帯域制限画像信号を図21に示す関数ｆにしたがって変換することにより得られた処理済画像信号Ｓprocの周波数特性を図23にそれぞれ示す。図22の胸部の撮影の場合は、略全周波数帯域に亘ってレスポンスが強調されているのに対して、図23の胃の二重造影像の場合は、高周波帯域のレスポンスが他の周波数帯域よりも大きく強調されていることが分かる。
【００６４】
このように、胸部画像の場合に全周波数帯域に亘ってレスポンスが強調されるように処理を施すことにより、肺野がより観察し易いものとなり、胃の二重造影像において高周波帯域のレスポンスが強調されるように処理を施すことにより、胃壁のヒダがより観察し易いものとなる。そしてこのように、帯域制限画像信号の周波数帯域に応じてあるいは撮影部位に応じて帯域制限画像信号の絶対値を変化させるように処理を行うことにより、撮影部位あるいは周波数帯域に応じたより観察に適した画像を得ることができることとなる。
【００６５】
ここで、上記変換手段３における帯域制限画像信号の変換は、上述の閾値Ｔｈ１に制限されることなく、周波数帯域ごとに異なる複数の関数f₁〜f_Nに基づいて、帯域制限画像信号の絶対値に基づいて決まる該絶対値以下の値となるように変換してもよい。この関数f₁〜f_Nは、画像処理の目的に応じて適切な関数の組み合わせを設定することが望ましい。
【００６６】
この閾値にとらわれない実施の形態においては、得られる処理済画像信号Ｓproc の周波数特性は、変換手段３において使用される関数を周波数帯域ごとに異ならしめることにより任意の周波数特性になるように調整可能である。したがって、前記各装置においてそれぞれ処理対象である画像に求められる条件に応じて、処理済画像信号Ｓproc の周波数特性を調整することが可能となる。
【００６７】
以下、前記関数を周波数帯域ごとに異ならしめることにより得られる効果について説明する。図28は、関数f₁〜f_Nを全て同一の関数とする、すなわち全周波数帯域の帯域制限画像信号を同じ変換方法で変換する従来の方法の問題点を示す図である。これは画像の濃度が急激に変化しているエッジ部の近傍における処理を段階的に示したものであるが、階段状の原画像信号とその原画像信号に基づいて作成されたボケ画像信号が(a)であり、これに関する帯域制限画像信号が(b)、変換画像信号が(c)およびこの変換画像信号を積算して得た信号が(d)としてそれぞれ示されている。
【００６８】
この図に示されるように、通常変換画像信号を積算して得た信号は周波数帯域の境界部において不自然なつなぎ目ができてしまい、これがすじ状のアーチファクトの原因となる。これを防止するためには、この境界部ができるだけ自然につながるよう考慮して変換画像信号を作成しなければならない。しかしながら、関数が一意に定められている場合には各帯域制限画像信号に対して境界部の影響を考慮した任意の変換を行うことができず、結果としてすじ状のアーチファクトを防止することができなかった。これに対し、本実施の形態は、前記関数を周波数帯域ごとに異なるものとし、これらの関数を前記周波数帯域の境界部を考慮して設定することにより、このすじ状のアーチファクトを防止するものである。
【００６９】
次に、このような周波数ごとに異なる関数について例を示して説明する。図24は、上述のように変換画像信号の作成に使用される関数の一例であり、横軸に処理される帯域制限画像信号が、縦軸にその帯域制限画像信号が処理された値がそれぞれ対応している。これらの関数は、帯域制限画像信号を、その帯域制限画像信号の絶対値に基づいて決まる、その絶対値以下の値となるように変換するもので、帯域制限画像信号の絶対値が所定の値より大きい帯域制限画像信号については、変換画像信号の値がほぼ一定の値となるように変換を行う関数であり、関数が高周波帯域を処理する関数であるほど、前記所定の値が小さい値であることを特徴とするものである。
【００７０】
言い換えれば、これらの関数はそれぞれ、原点を通り、関数の傾きがその関数により処理される帯域制限画像信号の値にかかわらず１以下であり、その関数により処理される帯域制限画像信号の値の絶対値の増加にともないその関数の傾きが０になるかまたは０に収束するような関数であって、その傾きが０または０に近い所定の値となるときの前記処理される値の絶対値が、高周波帯域を処理する関数であるほど小さい値であることを特徴とする。
【００７１】
この図24の関数は、振幅の大きな帯域制限画像信号を抑制するような変換を行うものであり、周波数帯域の高い帯域制限画像信号の抑制の度合いを、周波数帯域の低い帯域制限画像信号よりも強くするものであるが、これは実際の放射線画像のエッジに含まれている高周波成分が、低周波成分に比べてその振幅が小さいということを考慮したものである。すなわち図29に示されるように、実際の放射線画像においては、かなり急峻なエッジでさえも、図29(a)のように正確な階段状にはなっておらず、同図(b)のように高周波成分になるほどその振幅が小さくなっていることが多い。このため、各周波数成分の振幅に合わせて、周波数の高い帯域制限画像信号ほど小さい振幅から抑制を行うことが望ましく、本関数によりそれを実現することができる。
【００７２】
次に図25の関数について説明する。図25の関数は、帯域制限画像信号を、帯域制限画像信号の絶対値に基づいて決まる、その絶対値以下の値となるように変換を行うもので、この関数が低周波帯域を処理する関数であるほど、帯域制限画像信号の絶対値が０近傍の所定の範囲内の値である帯域制限画像信号を変換した際に得られる変換画像信号の絶対値が小さい値であることを特徴とするものである。
【００７３】
言い換えれば、これらの関数はそれぞれ、原点を通り、関数の傾きがその関数により処理される値にかかわらず１以下であり、その関数の０近傍における傾きが、低周波帯域を処理する関数であるほど小さいことを特徴とするものである。
【００７４】
これらの関数は、図28に示される変換画像信号を積算して得られる信号(d)を、原画像信号Ｓorg に加えた場合、原画像信号Ｓorg と加算された信号とのつなぎ目、すなわち信号の立ち上がりをより自然なものとするという効果がある。
【００７５】
図26に示される関数は、周波数強調処理装置において使用される関数で、図24および図25の関数の両方の特徴を兼ね備えたものであり、両方の関数の効果を得ることができるものである。
【００７６】
以上のように本発明の画像処理方法および装置により、各周波数帯域において使用される関数を目的に応じて異ならしめて全体の周波数特性を任意のものとすることが可能となる。図27はその効果の一例を示すものであるが、この図には本発明の画像処理装置により作成された各周波数帯域ごとの信号の周波数特性(a-1)、(b-1)、(c-1)と、それに対応する全体の周波数特性(a-2)、(b-2)、(c-2)が示されている。(a-1)、(a-2)は全ての周波数帯域で傾き１の関数を設定した場合、(b-1)、(b-2)は低周波帯域ほど傾きを小さく設定した場合、(c-1)、(c-2)は特定の周波数帯域のみ関数の傾きを１とし、それ以外を１より小さくすることにより全体としてバンドパスの周波数特性を得た場合であり(c)の例は、ある特定の周波数帯域の情報のみを得たい場合などに有用である。
【００７７】
なお、上記閾値より大きい値を抑制する実施の形態および閾値によらず全体を抑制する実施の形態の２つの実施の形態では、変換手段３により行う変換処理を強調係数βに応じて異なる処理としてもよい。以下、その効果を閾値によらない関数を用いる場合を例に説明する。
【００７８】
この関数f₁〜f_Nとして、上記強調係数βが比較的小さい場合には図30に示されるような関数を、また強調係数βが大きい場合には図31に示すような関数を用いている。ここで、図中の「高」「低」はそれぞれ、高周波帯域の帯域制限画像信号の変換に使用される関数、低周波帯域の帯域制限画像信号の変換に使用される関数を示している。
【００７９】
これらの関数はいずれも帯域制限画像信号をその帯域制限画像信号の絶対値よりも小さくなるように抑制するものであるが、本実施の形態では、図30および図31とを比較することによりわかるように、強調係数βが大きいときほど、高周波帯域を処理する関数による抑制の度合いと、低周波帯域を処理する関数による抑制の度合いとの差が大きくなるように関数の組み合わせを定義している。具体的には、高周波帯域を処理する関数は強調係数に拘わらず一定とし、低周波帯域を処理する関数の抑制の度合いを強調係数が大きくなるほど強くすることにより差を広げている。但し、これは低周波帯域を処理する関数を一定として高周波帯域を処理する関数の抑制の度合いを緩めてもよく、また全ての関数を抑制の度合いの差が広がるように変化させてもよい。
【００８０】
以上説明したような関数により高周波成分を強調された画像信号を、レスポンスとして示したものが図32および図33である。図32は、上記図30に示される関数の組み合わせを使用した場合であり、図33は図31に示される関数の組み合わせを使用した場合である。これらの図によれば、強調係数を大きくした際に高周波成分のみ強調の度合いが強くなり、低周波成分の強調の度合いは強調係数が小さい場合とそれほど変わらないようになっていることがわかる。
【００８１】
強調係数βによらずに関数の組み合わせを決定する場合には、強調係数を大きくすると全ての周波数帯域において強調の度合いが強くなる。一般に強調係数を大きくするのは、情報量が少ない高周波成分を強調するためであるが、これでは、低周波成分までもが強調されてしまうことになり、その結果コントラストがつきすぎ、アーチファクトとなることがある。したがって、図31に示されるように、強調係数βを大きくしても低周波成分の強調の度合いはあまり変化させないようにすることにより、このアーチファクトの発生を防止することができる。
【００８２】
なお、上記説明においては、強調係数βが小さい場合と大きい場合用に１組ずつ関数の組み合わせを示したが、これは関数の組み合わせが２組であることを意味するものではなく、強調係数βの変化に応じて関数の特徴をどのように変えればよいかを示すための例にすぎない。したがって、強調係数βの変化の度合いを何段階かのレベルに分類し、各レベルに応じて関数の組み合わせを決定するといったことも可能であり、そのような段階をより細かく設定することにより、より高画質な画像が得られることはいうまでもない。
【００８３】
また、上記実施の形態では、強調係数を大きくするのは高周波成分のみを強調したいためであるとの解釈に基づいて非線形関数を決定しているが、強調係数を変化させる目的はこれに限られるものではなく、したがって非線形関数としては目的に応じて様々なものが適用可能である。この際、上記例では非線形関数は各周波数帯域ごとに異なる複数の非線形関数の組としているが、達成したい目的によっては、全ての周波数帯域に同一の非線形関数を用いても本発明の効果を得ることができる。
【００８４】
次に、本発明の画像処理方法および装置の他の実施の形態について説明する。但し、本実施の形態におけるボケ画像信号作成手段１、帯域制限画像信号作成手段２、積算手段４、周波数強調処理手段５の処理は上記実施の形態と同じであるため、ここでは説明を省略し、変換手段３の処理についてのみ、以下説明する。
【００８５】
図34はこの実施の形態における本発明の画像処理装置の全体の構成を示す図である。上記実施の形態と同様、原画像信号Ｓorgおよびボケ画像信号作成手段１において作成された複数のボケ画像信号Ｓusk に基づいて帯域制限画像信号が作成される。この帯域制限画像信号は減算器21により、互いに隣接する周波数帯域の２つのボケ画像信号Ｓusk （但し原画像信号ＳorgについてはＳorgとＳus₁ )の減算を行うことにより得られる。すなわち、Ｓorg −Ｓus₁ 、Ｓus₁ −Ｓus₂ 、…Ｓus_N-1 −Ｓus_N を順次計算することにより、複数の帯域制限画像信号が求められる。本実施の形態では、例えば帯域制限画像信号Ｓus₁ −Ｓus₂ に対し、これに対応する補助画像信号をＳus₂ −Ｓus₃ としている。したがって、帯域制限画像信号作成手段と補助画像信号作成手段は実質的に同一の手段を兼用するものとする。つまり、帯域制限画像信号作成手段により作成された信号は、帯域制限画像信号として処理されると同時に、隣接する帯域制限画像信号に対応する補助画像信号としても処理されるものとする。
【００８６】
上記のようにして求められた帯域制限画像信号は、変換手段３において変換される。この変換は各帯域制限画像信号に対して、図34に示される変換器22および変換器24により、周波数帯域ごとにそれぞれ、変換器22においては関数f₁〜f_Nにより変換処理を施して抑制画像信号を得、変換器24においては関数ｇにより変換処理を施して倍率信号を得て、その抑制画像信号と倍率信号とを乗ずることにより行われる。この際、乗算は、図34に示されるように、例えば帯域制限画像信号Ｓus₁ −Ｓus₂ を変換して得た抑制画像信号と、補助画像信号Ｓus₂ −Ｓus₃ を変換して得た倍率信号というように、隣接した周波数帯域の信号どうしで行われる。ここで、関数ｆ_kにより変換を行う変換器22が、前記抑制画像信号作成手段に相当し、関数ｇにより変換を行う変換器24が、前記倍率信号作成手段に相当し、それらの変換器の出力信号を乗ずる乗算器25が、前記乗算手段に相当する。
【００８７】
関数f₁〜f_Nは、全て同じ関数であってもよいし、異なる関数であってもよく、画像処理の目的に応じて任意に設定可能なものとする。本実施の形態では、この関数f₁〜f_Nとして、帯域制限画像信号をその帯域制限画像信号の絶対値よりも小さくなるように抑制する関数で、周波数帯域ごとに異なる関数を用いており、例えば図24に示されるような関数が使用される。
【００８８】
関数ｇとしては、例えば図35に示されるようなものが用いられる。この図は、この関数ｇによって補助画像信号を変換する場合、補助画像信号の絶対値が小さいときには、変換後の値として１に近い値が得られ、絶対値が大きいほど０に近い値が得られることを示している。なお、Ｋは変換後の値が０となる値のうち最小の値を示している。
【００８９】
上記変換手段３により得られた変換画像信号は、演算器23に入力される。演算器23は、積算手段４および周波数強調処理手段５を内包するものである。演算器23においては、複数の変換画像信号が積算され、この積算により得られた積算値に原画像信号Ｓorgに応じて決定される強調係数βが乗じられ、さらにこの強調係数βが乗じられた積算値が原画像信号Ｓorg と加算されて処理済画像信号Ｓproc が得られる。この処理を、上述した他の処理とともに数式として表すと、下記の式（９）
Ｓproc＝Ｓorg ＋β（Ｓorg ）・Ｆusm （Ｓorg,Ｓus1,Ｓus2,…ＳusN）

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N+1）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：前記各帯域制限画像信号を変換して前記抑制信号を作成するための関数
ｇ：前記各補助画像信号を変換して前記倍率信号を作成するための関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
のようになる。
【００９０】
図36は、上記実施の形態においてエッジ付近の画像信号を処理した際の効果を示す図である。(1)はエッジ付近における階段状の原画像信号と、その原画像信号に基づいて作成されたボケ画像信号を示し、(2)は、(1)の信号の帯域制限画像信号を示し、(3)は(2)の帯域制限画像信号より１つ低い周波数帯域の信号を含む補助画像信号を示し、(4)は(3)の補助画像信号を関数ｇにより処理した際に得られる倍率信号を示し、(5)は(2)の信号を関数ｆで処理した抑制画像信号に(4)の倍率信号を乗じたものを示している。なお(3)に示されている値Ｋは、図35に示した値Ｋであり、(3)の補助画像信号がＫとなる時に(4)の倍率信号が０となることが図示されている。(2)の信号を単に絶対値が小さくなるように変換した場合には、信号のピークの形状は滑らかになるものの、立ち上がり部分は急峻なままとなる。これに対し、(5)に示される処理済信号は立ち上がり部分が滑らかになっている。このように各帯域制限画像信号の立ち上がり部分を滑らかにすることにより、これらの信号を積算して得られる信号の周波数帯域の境界に階段状に生じるアーチファクトを防止することができる。
【００９１】
なお、関数ｇにより処理される補助画像信号は、必ずしも上記のようなものでなくてもよく、本発明の他の実施の形態では、周波数強調処理装置では、下記の式（10）

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N+1）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：前記各帯域制限画像信号を変換して前記抑制信号を作成するための関数
ｇ：前記各補助画像信号を変換して前記倍率信号を作成するための関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
のような式にしたがって画像処理を行っている。
【００９２】
図37は、この式（10）を適用した実施の形態においてエッジ付近の画像信号を処理した際の効果を示す図であり、図36と同様に、(1)はエッジ付近における階段状の原画像信号と、その原画像信号に基づいて作成されたボケ画像信号を示し、(2)は、(1)の信号の帯域制限画像信号を示し、(3)は(2)の帯域制限画像信号より１つ低い周波数帯域の信号を含む補助画像信号を示し、(4)は(3)の信号を関数ｇにより処理した際に得られる倍率信号を示し、(5)は(2)の帯域制限画像信号を関数ｆで処理した抑制画像信号に(4)の倍率信号を乗じたものを示している。この図に示されるように、関数ｇにより処理する値としてＳorg−Ｓuskを用いる場合、コントラストの大きなエッジについては、変換により得られる信号は小さくなり、コントラストの小さなエッジについては変換により得られる信号はもとの帯域制限画像信号に近い大きさとなる。
【００９３】
この信号は積算された後に、強調のために原画像信号に加算される。この場合、コントラストの大きなエッジはほとんど強調されないのに対し、コントラストの小さなエッジはコントラストの大きなエッジに比べると相対的に強く強調されるという効果が得られる。
【００９４】
以上、２種類の式について説明したが、関数ｆおよびｇについて、あるいは関数ｇにより処理する帯域制限画像信号の作成方法については、様々な変更が可能である。
【００９５】
次に、本発明の画像処理方法および装置のさらに他の実施の形態について説明する。但し、この実施の形態についても、ボケ画像信号作成手段１、帯域制限画像信号作成手段２、積算手段４、周波数強調処理手段５の処理は上記実施の形態と同じであるため説明を省略し、変換手段３の処理についてのみ、以下説明する。
【００９６】
図38は本実施の形態における画像処理装置の全体の構成を示す図である。上記実施の形態と同様、原画像信号Ｓorgおよびボケ画像信号作成手段１において作成された複数のボケ画像信号Ｓusk に基づいて帯域制限画像信号が作成される。この帯域制限画像信号は減算器21により、互いに隣接する周波数帯域の２つのボケ画像信号Ｓusk （但し原画像信号ＳorgについてはＳorgとＳus₁ )の減算を行うことにより得られる。すなわち、Ｓorg −Ｓus₁ 、Ｓus₁ −Ｓus₂ 、…Ｓus_N-1 −Ｓus_N を順次計算することにより、複数の帯域制限画像信号が求められる。
【００９７】
上記のようにして求められた帯域制限画像信号は、変換手段３において変換される。この変換では、図38に示されるように、ある周波数帯域の帯域制限画像信号に、その周波数帯域よりも１つ低い周波数帯域の帯域制限画像信号を変換器24により関数ｇを用いて変換したものを加えて、さらにそれを変換器22により関数ｆ_kを用いて変換する。ここで、関数ｇにより変換を行う変換器24が、前記補助画像信号作成手段に相当し、加算器26が前記複合帯域制限画像信号作成手段に相当する。
【００９８】
関数ｇとしては、例えば図39に示されるようなものが用いられる。図39に示される関数は原点をとおり原点における傾きはほぼ０であり、処理される値が大きくなるにつれて傾きが漸増し、最終的に傾きがほぼ１となるような関数である。すなわち、信号の大きさが小さいときには強く抑制し、大きくなるにつれて抑制の度合いを緩めるというものである。上述の処理において、この関数の、原点から徐々に傾きが増加する部分は、補助画像信号の立ち上がりの部分の波形に影響を与える。すなわち、この関数により変換を行うことで、急峻な立ち上がり部分を滑らかにすることができる。ここで、実際の帯域制限画像信号の大きさには限度があるため、関数ｇは原点付近で傾きが０から徐々に増加するような関数であれば、どのようなものでもよく例えば、図40に示されるようなものであってもよい。また、本実施の形態では、信号の増幅は行わないため、傾きは最大１としているが、本発明の効果は関数の傾きが原点付近で漸増することにより得られるものであるため、この条件が満たされていれば、必ずしも傾きを最大１に限定する必要はない。
【００９９】
関数f₁〜f_Nは、全て同じ関数であってもよいし、異なる関数であってもよく、画像処理の目的に応じて任意に設定可能なものとする。本実施の形態では、この関数f₁〜f_Nとして、例えば図24のような関数を使用する。
【０１００】
上記変換手段３により得られた変換画像信号は、演算器23に入力される。演算器23は、積算手段４および周波数強調処理手段５を内包するものである。演算器23においては、複数の変換画像信号が積算され、この積算により得られた積算値に原画像信号Ｓorgに応じて決定される強調係数βが乗じられ、さらにこの強調係数βが乗じられた積算値が原画像信号Ｓorg と加算されて処理済画像信号Ｓproc が得られる。この処理を、上述した他の処理とともに数式として表すと、下記の式（11）

（但し、Ｓproc：高周波成分が強調された画像信号
Ｓorg ：原画像信号
Ｓusk(k=1〜N+1）：非鮮鋭マスク画像信号
ｆ_k(k=1〜N）：前記各複合帯域制限画像信号を変換するための関数
ｇ：前記各帯域制限画像信号を変換して前記補助画像信号を作成するための関数
β（Ｓorg）：原画像信号に基づいて定められる強調係数）
のようになる。
【０１０１】
図41は、この実施の形態においてエッジ付近の画像信号を処理した際の効果を示す図である。(1)はエッジ付近における階段状の原画像信号と、その原画像信号に基づいて作成されたボケ画像信号を示し、(2)および(3)は、(1)の信号にかかる帯域制限画像信号であって、(2)を被変換帯域制限画像信号とした場合の低周波側帯域制限画像信号が(3)である。(4)は(3)の低周波側帯域制限画像信号を関数ｇにより処理した際に得られる補助画像信号を示し、(5)は(2)の被変換帯域制限画像信号と(4)の補助画像信号を加算した複合帯域制限画像信号を示し、(6)は(5)の複合帯域制限画像信号を関数ｆにより処理して得られる変換画像信号を示している。この図において、(2)の信号を単に絶対値が小さくなるように変換した場合には、信号のピークの形状は滑らかになるものの、立ち上がり部分は急峻なままとなる。これに対し、(5)に示される処理済信号は立ち上がり部分が滑らかになっている。このように各帯域制限画像信号の立ち上がり部分を滑らかにすることにより、これらの信号を積算して得られる信号の周波数帯域の境界に階段状に生じるアーチファクトを防止することができる。
【０１０２】
以上、２つの式ついて説明したが、この実施の形態においても、例えば、関数ｆおよびｇについて、様々な変更が可能である。
【０１０３】
なお、本明細書において説明したいくつかの実施の形態は全て、ガウス信号のフィルタを用いて、補間演算処理を行うようにしているが、Ｂスプライン補間演算によりフィルタリング処理画像に対して補間演算処理を施すようにしてもよい。以下このＢスプライン補間演算処理について説明する。
【０１０４】
Ｂスプライン補間演算は、比較的鮮鋭度の低い滑らかな２次画像を再生するための補間画像データを得るための補間演算方法である。このＢスプライン補間演算は、元のサンプル点（画素）を通ることは必要とされない代わりに、第１階微分係数および第２階微分係数（ｆ″（Ｘ）で表す）が各区間間で連続することが必要とされる。
【０１０５】
すなわち、
ｆ_k （ｘ）＝Ａ_k ｘ³ ＋Ｂ_k ｘ² ＋Ｃ_k ｘ＋Ｄ_k …（12）
において（式（12）においてＢ_k は便宜上用いられる係数であり、フィルタリング処理画像とは異なる。）、
ｆ_k ′（Ｘ_k ）＝ｆ_k-1 ′（Ｘ_k ） …（13）
ｆ_k ′（Ｘ_k+1 ）＝ｆ_k+1 ′（Ｘ_k+1 ） …（14）
ｆ_k ″（Ｘ_k ）＝ｆ_k-1 ″（Ｘ_k ） …（15）
ｆ_k ″（Ｘ_k+1 ）＝ｆ_k+1 ″（Ｘ_k+1 ） …（16）
が条件となる。ただし、画素Ｘ_k における第１階微分係数が、その画素Ｘ_k の前後の画素であるＸ_k-1 とＸ_k+1 とについて、これらの画像信号Ｙ_k-1 、Ｙ_k+1 の勾配（Ｙ_k+1 −Ｙ_k-1 ）／（Ｘ_k+1 −Ｘ_k-1 ）に一致することが条件であるから、下記式（17）を満たす必要がある。
【０１０６】
ｆ_k ′（Ｘ_k ）＝（Ｙ_k+1 −Ｙ_k-1 ）／（Ｘ_k+1 −Ｘ_k-1 ） …（17）
同様に、画素Ｘ_k+1 における第１階微分係数が、その画素Ｘ_k+1 の前後の画素であるＸ_k とＸ_k+2 とについて、これらの画像信号Ｙ_k 、Ｙ_k+2 の勾配（Ｙ_k+2 −Ｙ_k ）／（Ｘ_k+2 −Ｘ_k ）に一致することが条件であるから、下記式（18）を満たす必要がある。
【０１０７】
ｆ_k ′（Ｘ_k+1 ）＝（Ｙ_k+2 −Ｙ_k ）／（Ｘ_k+2 −Ｘ_k ） …（18）
また関数ｆ（Ｘ）は一般に下記式（19）に示すもので近似される。
【０１０８】
ｆ（Ｘ）＝ｆ(0) ＋ｆ′(0) Ｘ＋｛ｆ″(0)/２｝Ｘ² …（19）
ここで、各区間Ｘ_k-2 〜Ｘ_k-1 ，Ｘ_k-1 〜Ｘ_k ，Ｘ_k 〜Ｘ_k+1 ，Ｘ_k+1 〜Ｘ_k+2 の間隔（格子間隔という）を１とし、画素Ｘ_k からの画素Ｘ_k+1 方向への補間点Ｘ_p の位置をｔ（０≦ｔ≦１）とすれば、式（13）〜（16）および（19）より、
ｆ_k ′（０）＝Ｃ_k ＝（Ｙ_k+1 −Ｙ_k-1 ）／２
ｆ_k ′（１）＝３Ａ_k ＋２Ｂ_k ＋Ｃ_k ＝（Ｙ_k+2 −Ｙ_k ）／２
ｆ_k ″（０）＝Ｙ_k+1 −２Ｙ_k ＋Ｙ_k-1 ＝２Ｂ
したがって、
Ａ_k ＝（Ｙ_k+2 −３Ｙ_k+1 ＋３Ｙ_k −Ｙ_k-1 ）／６
Ｂ_k ＝（Ｙ_k+1 −２Ｙ_k ＋Ｙ_k-1 ）／２
Ｃ_k ＝（Ｙ_k+1 −Ｙ_k-1 ）／２
ここで、Ｄ_k は未知のため、
Ｄ_k ＝（Ｄ₁ Ｙ_k+2 ＋Ｄ₂ Ｙ_k+1 ＋Ｄ₃ Ｙ_k ＋Ｄ₄ Ｙ_k-1 ）／６
とおく。また、スプライン補間関数ｆ_k （ｘ）は上述の通り、Ｘ＝ｔなる変数変換をしているため、
ｆ_k （ｘ）＝ｆ_k （ｔ）
となる。よって、

となり、これを画像信号Ｙ_k-1 ，Ｙ_k ，Ｙ_k+1 ，Ｙ_k+2 について整理すると、下記式（20）で表すことができる。
【０１０９】

ここで、ｔ＝１とおけば、

次に区間Ｘ_k+1 〜Ｘ_k+2 についての式（17）は、

ここで、ｔ＝０とおけば、

連続性の条件（ｆ_k （１）＝ｆ_k+1 （０））、および各フィルタリング処理画像信号に対応する係数同士が等しいという条件により、Ｄ₄ −１＝０，Ｄ₃ −３＝Ｄ₄ ，Ｄ₂ ＋３＝Ｄ₃ ，Ｄ₁ ＋１＝Ｄ₂ ，Ｄ₁ ＝０、となり、したがって、
Ｄ_k ＝（Ｙ_k+1 ＋４Ｙ_k ＋Ｙ_k-1 ）／６
となる。よって、

したがって、フィルタリング処理画像信号Ｙ_k-1 、Ｙ_k 、Ｙ_k+1 、Ｙ_k+2 にそれぞれ対応する補間係数ｂ_k-1 、ｂ_k 、ｂ_k+1 、ｂ_k+2 は、
ｂ_k-1 ＝（−ｔ³ ＋３ｔ² −３ｔ＋１）／６
ｂ_k ＝（３ｔ³ −６ｔ² ＋４）／６
ｂ_k+1 ＝（−３ｔ³ ＋３ｔ² ＋３ｔ＋１）／６
ｂ_k+2 ＝ｔ³ ／６
となる。
【０１１０】
以上の演算を各区間Ｘ_k-2 〜Ｘ_k-1 ，Ｘ_k-1 〜Ｘ_k ，Ｘ_k 〜Ｘ_k+1 ，Ｘ_k+1 〜Ｘ_k+2 について繰り返すことにより、フィルタリング処理画像信号の全体についてフィルタリング処理画像信号とは間隔の異なる補間画像信号を求めることができる。
【０１１１】
したがって、このＢスプライン補間演算処理を各フィルタリング処理画像信号Ｂ_k に対して施すことにより、各フィルタリング処理画像信号Ｂ_k に対応したボケ画像信号Ｓusk を得ることができる。
【０１１２】
また、上記全ての実施の形態では、原画像信号Ｓorg に対して１画素おきにフィルタリング処理を施し、さらに補間演算を施すことによりボケ画像信号Ｓusk を得るようにしているが、フィルタリング処理についてもこれに限定されるものではなく、複数のサイズのボケマスクを用いて、原画像信号Ｓorg にフィルタリング処理を施すことにより、複数の周波数応答特性が異なるボケ画像信号Ｓusk を得るようにしてもよい。
【０１１３】
さらに、上述した全ての実施の形態における画像処理方法および装置は、断層撮影により画像に現れる流れ像を除去する場合にも適用できる。
【０１１４】
すなわち、断層撮影を行うことにより得られる流れ像を除去するために、ボケマスク処理を行う方法が提案されているが（特開平3-276265号）、この場合においても、急激に濃度が変化するエッジ部の近傍において、アーチファクトが発生するという問題がある。この場合、流れ像を除去するためにはボケマスクを１次元としてボケ画像信号Ｓusk を得てボケマスク処理を行うものであるが、上述した実施の形態における画像処理における互いに周波数応答特性が異なるボケ画像信号Ｓusk を得る際に、流れ像を除去するための１次元ボケマスクによるフィルタリング処理を行い、これに基づいて上述したような帯域制限画像信号を得、この帯域制限画像信号の絶対値が比較的大きい場合は、その絶対値が小さくなるように変換して、その後の処理を行うことにより、流れ像を除去するとともに、アーチファクトのない良好な画像を得ることができる。
【０１１５】
また、流れ像を除去するための１次元ボケマスクによる処理とともに、上述した２次元のボケマスク、あるいは１次元ボケマスクを２次元的の施す処理を同時に行うようにしてもよい。これにより、原画像から流れ像が除去されるとともに、エッジ部近傍のアーチファクトをより一層低減することができるため、より画質のよい処理済画像を得ることができる。
【０１１６】
また、上記一実施の形態において、帯域制限画像信号に対して撮影部位ごとに異なる変換処理を施すことにより得られる効果について説明したが、この撮影部位ごとに処理を変えるという思想は上記全ての実施の形態に適用できるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像処理装置の概念を表す図
【図２】ボケ画像信号作成手段の詳細を表す図
【図３】ボケ画像信号作成手段において用いられるフィルタ（１次元）を表す図
【図４】フィルタリング処理の詳細を表す図
【図５】フィルタリング処理画像信号の周波数特性を表す図
【図６】フィルタリング処理手段において用いられるフィルタ（２次元）を表す図
【図７】フィルタリング処理画像信号Ｂ₁ の補間演算に用いられるフィルタを表す図
【図８】補間演算の詳細を表す図
【図９】フィルタリング処理画像信号Ｂ₂ の補間演算に用いられるフィルタを表す図
【図１０】補間演算の詳細を表す図
【図１１】ボケ画像信号の周波数特性を表す図
【図１２】本発明の画像処理装置の一実施の形態における全体構成を示す図
【図１３】帯域制限画像信号の周波数特性を表す図
【図１４】変換手段における帯域制限画像信号の変換処理の一例を表す図
【図１５】処理済画像信号の周波数特性を表す図
【図１６】処理済画像信号の他の周波数特性を表す図
【図１７】変換手段における帯域制限画像信号の変換処理の他の例を表す図
【図１８】帯域制限画像信号の他の周波数特性を表す図
【図１９】撮影部位に応じた帯域制限画像信号の変換処理を表す図
【図２０】周波数帯域に応じた帯域制限画像信号の変換処理を表す図
【図２１】周波数帯域に応じた帯域制限画像信号の他の変換処理を表す図
【図２２】図２０に示す関数により得られる処理済画像信号の周波数特性を表す図
【図２３】図２１に示す関数により得られる処理済画像信号の周波数特性を表す図
【図２４】変換手段において変換処理に使用される関数の一例を示す図
【図２５】変換手段において変換処理に使用される関数の他の一例を示す図
【図２６】図２４の関数と図２５の関数の特徴を兼ね備えた関数の一例を示す図
【図２７】周波数帯域ごとの周波数特性と全体の周波数特性とを示す図
【図２８】全ての帯域制限画像信号を１種類の関数で変換した際の問題点を示す図
【図２９】理想のエッジと実際のエッジを示す図
【図３０】強調係数が小さい場合に各帯域制限画像信号を変換する関数の一例を示す図
【図３１】強調係数が大きい場合に各帯域制限画像信号を変換する関数の一例を示す図
【図３２】図３０の関数を変換に用いることにより得られる画像信号のレスポンスを示す図
【図３３】図３１の関数を変換に用いることにより得られる画像信号のレスポンスを示す図
【図３４】本発明の画像処理装置の他の実施の形態における全体構成を示す図
【図３５】倍率信号作成手段において使用される関数の一例を示す図
【図３６】図３４に示す実施の形態における効果を示す図
【図３７】図３４に示す実施の形態における効果を示す他の図
【図３８】本発明の画像処理装置のさらに他の実施の形態における全体構成を示す図
【図３９】各帯域制限画像信号を変換して補助画像信号を作成するための関数の一例を示す図
【図４０】各帯域制限画像信号を変換して補助画像信号を作成するための関数の他の例を示す図
【図４１】図３８に示す実施の形態における効果を示す図
【図４２】エッジ部近傍のボケ画像信号の作成処理を示す図
【符号の説明】
１ ボケ画像信号作成手段
２ 帯域制限画像信号作成手段
３ 変換手段
４ 積算手段
５ 周波数強調処理手段
10 フィルタリング処理手段
11 補間演算処理手段
21 減算器
22 変換器
23 演算器
24 変換器
25 乗算手段
26 加算器[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method and apparatus for performing non-sharp mask processing (so-called blur mask processing) for enhancing high-frequency components of an image signal.
[0002]
[Prior art]
In various fields, an image signal representing an image is obtained, and an appropriate image process is performed on the image signal, and then the image is reproduced and displayed. For example, in order to improve the diagnostic performance of a radiographic image, a method of applying frequency enhancement processing to an image signal using an unsharp mask (hereinafter referred to as a blur mask) has been proposed by the present applicant (Japanese Patent Laid-Open No. 55-55). No. 163472, JP-A-55-87953, etc.). In this frequency enhancement process, the read original image signal Sorg is added with the original image signal Sorg minus the unsharp mask image signal (hereinafter referred to as a blurred image signal) Sus multiplied by the enhancement coefficient β. Thus, a predetermined spatial frequency component is emphasized in the image. This is expressed by the following equation (1).
[0003]
Sproc = Sorg + β × (Sorg−Sus) (1)
(Sproc: frequency enhanced signal, Sorg: original image signal, Sus: blurred image signal, β: enhancement coefficient)
Here, the blurred image signal Sus is, for example, about the original image signal Sorg within an M × N range around each pixel every other pixel constituting the image.
Sus = ΣSorg / (M × N) (2)
Is obtained by performing the following calculation.
[0004]
Further, in the central region to be observed in a radiographic image (tomographic image) obtained by so-called tomographic method (see, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 58-67245), in addition to the tomographic plane that is the subject of imaging. An image processing method for removing an obstacle shadow (hereinafter referred to as a flow image) in which an image of a portion where the radiation transmission amount greatly changes exists along the moving direction of the recording sheet is also performed (for example, Japanese Patent Laid-Open No. Hei. 3-276265 etc.). In this method, an image from which a flow image is removed is generated by removing a low spatial frequency component corresponding to the flow image from an image signal of a radiographic image obtained by tomography.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
In the frequency emphasis processing, when a blurred image signal is created in the vicinity of an edge portion where the image density changes rapidly, the edge portion is included in the M × N mask as shown in FIG. The blurred image signal is affected by the density of the edge portion, and artifacts such as overshoot, undershoot, or false contour are generated in the image processed by the blurred image signal, thereby reducing the image quality. There is a problem that it ends up. This is a problem that also occurs when blur mask processing is performed in order to remove a flow image generated in an image by the above-described tomography.
[0006]
In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide an image processing method and apparatus capable of performing a blur mask process for obtaining a good processed image without generating artifacts in the vicinity of an edge portion.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The image processing method and apparatus according to the present invention provides an image processing method for emphasizing a high-frequency component of an original image by adding a signal related to the high-frequency component of the original image to an original image signal representing the original image. A plurality of non-sharp mask image signals having different frequency response characteristics from each other based on the signal, and based on the original image signal and the plurality of non-sharp mask image signals, or the plurality of non-sharp mask image signals, A plurality of band limited image signals representing signals of a plurality of frequency bands of the original image signal are created, and at least a part of the band limited image signal is reduced for at least one of the band limited image signals. The high-frequency component added to the original image signal by adding a plurality of converted image signals to the original image signal by generating a plurality of converted image signals It is characterized in that to obtain that signal.
[0008]
The generation of the plurality of converted image signals is performed for each band-limited image signal so that the absolute value of the band-limited image signal is reduced for a band-limited image signal whose absolute value is larger than a predetermined threshold. It is desirable to do this by converting. At this time, the absolute value of the band limited image signal is reduced as the band limited image signal is larger than a predetermined threshold, and the absolute value of the band limited image signal is smaller than another threshold smaller than the predetermined threshold. Alternatively, the band-limited image signal may be converted so that the absolute value of the band-limited image signal is reduced as the value is smaller. Further, it may be performed by converting each band limited image signal so that the magnitude of the absolute value of each band limited image signal is changed according to the frequency band of each band limited image signal.
[0009]
In addition, the creation of the plurality of converted image signals may be performed based on the band-limited image signals that are less than or equal to the absolute value determined based on the absolute value of the band-limited image signal based on a plurality of functions that differ for each frequency band. You may carry out by converting so that it may become a value. At this time, each function used to create the converted image signal has a value that the value of the converted image signal is substantially constant for a band limited image signal whose absolute value is larger than a predetermined value. It is desirable that the predetermined value is a smaller value as the function converts the band-limited image signal so that the function is a function that processes a high-frequency band. Furthermore, each function used to create the converted image signal is such that the absolute value of the band limited image signal is within a predetermined range near 0 as the function is a function that processes a low frequency band. It is desirable that the absolute value of the converted image signal obtained when the band limited image signal is converted is a small value.
[0010]
The creation of the band-limited image signal, the creation of the converted image signal, the creation of a signal related to the high-frequency component, and the addition of the signal related to the high-frequency component to the original image signal, specifically,

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal
f _k (k = 1 to N): function for converting each band-limited image signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
It is desirable to do according to
[0011]
Or the following formula

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal
f _k (k = 1 to N): function for converting each band-limited image signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
You may go according to.
[0012]
Further, the band-limited image signals of the plurality of converted image signals are reduced so that the absolute value of the band-limited image signal is reduced with respect to the band-limited image signal whose absolute value of the band-limited image signal is larger than a predetermined threshold. In the case of creating by converting, the creation of the band limited image signal, the creation of the converted image signal, the creation of a signal related to the high frequency component, and the addition of the signal related to the high frequency component to the original image signal, The following formula

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal
f _k (k = 2 to N): function for converting each band-limited image signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
You may go according to.
[0013]
Alternatively, similarly, for each of the plurality of converted image signals, for each band-limited image signal in which the absolute value of the band-limited image signal is larger than a predetermined threshold, the absolute value of the band-limited image signal is reduced. When creating a restricted image signal by converting it,

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal
f _k (k = 2 to N): function for converting each band-limited image signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
You may go according to.
[0014]
Furthermore, the creation of the converted image signal may be performed by performing a conversion process according to the enhancement coefficient on each of the band limited image signals. At this time, the conversion process is a conversion process that is different for each frequency band, and the conversion process is such that the band-limited image signal is more strongly suppressed as the frequency band of the band-limited image signal is lower. It is desirable that the difference between the degree of suppression for the band limited image signal in the high frequency band and the degree of suppression for the band limited image signal in the low frequency band is larger as the enhancement coefficient is larger.
[0015]
Further, the plurality of converted image signals are generated by converting the band-limited image signal so that the band-limited image signal is equal to or less than the absolute value determined based on the absolute value of the band-limited image signal. And, based on the original image signal and the plurality of non-sharp mask image signals, create an auxiliary image signal including a signal in a frequency band lower than the band limited image signal used to create the suppressed image signal, The auxiliary image signal is converted so that the smaller the absolute value of the auxiliary image signal is, the closer the value is to 1, and the larger the value is, the closer the value is to 0. The signal may be multiplied by the magnification signal corresponding to the suppressed image signal.
[0016]
Specifically, the creation of the band-limited image signal, the creation of the converted image signal, the creation of the integration signal, and the addition of the integration signal to the original image signal are expressed by the following equations:

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N + 1): unsharp mask image signal
f _k (k = 1 to N): a function for generating the suppression signal by converting each band-limited image signal
g: a function for converting each auxiliary image signal to create the magnification signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
It is desirable to do according to
[0017]
Or the following formula

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N + 1): unsharp mask image signal
f _k (k = 1 to N): a function for generating the suppression signal by converting each band-limited image signal
g: a function for converting each auxiliary image signal to create the magnification signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
You may go according to.
[0018]
Further, the generation of the plurality of converted image signals is performed by setting a low frequency side band limited image signal that is a band limited image signal in a frequency band lower than a converted band limited image signal that is a band limited image signal to be converted, to an origin. As described above, an auxiliary image signal of the converted band-limited image signal is created by performing conversion based on a nonlinear function in which the inclination at the origin is almost zero and the inclination gradually increases as the value to be processed increases, and the auxiliary image A composite band limited image signal is created by adding a signal to the converted band limited image signal, and the composite band limited image signal is a value equal to or less than the absolute value determined based on the absolute value of the composite band limited image signal. You may carry out by converting so that it may become.
[0019]
Specifically, the creation of the band limited image signal, the creation of the converted image signal, the creation of the integration signal, and the addition of the integration signal to the original image signal are performed by the following formulas:

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N + 1): unsharp mask image signal
f _k (k = 1 to N): function for converting each composite band limited image signal
g: a function for converting each of the band-limited image signals to create the auxiliary image signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
It is desirable to do according to
[0020]
In addition, it is desirable that all the converted image signals are created by converting each of the band-limited image signals according to the imaging region when the original image is captured.
[0021]
Further, when the original image includes a flow image obtained by tomography, the plurality of non-sharp mask image signals are generated in a one-dimensional non-directional manner along the direction of the flow image with respect to the original image signal. It is desirable to perform the mask process with a sharp mask.
[0022]
【The invention's effect】
An image processing method and apparatus according to the present invention creates a plurality of non-sharp mask image signals having different frequency response characteristics from each other, and a plurality of bands representing signals for a plurality of frequency bands of an original image signal from the non-sharp mask image signals. Create a restricted image signal. Each of the band limited image signals represents the original image as a signal in a frequency band corresponding to the frequency characteristics in accordance with the frequency characteristics of the plurality of non-sharp mask image signals. Here, the band limited image signal has a smaller value in each frequency band in a so-called flat portion where the density change of the original image is relatively small. On the other hand, in the vicinity of the edge portion where the density rapidly changes, the size of the non-sharp mask is relatively large when the band-limited image signal is in a relatively low frequency band, that is, when the non-sharp mask image signal is obtained. In this case, since the edge portion of the pixel near the edge portion is included in the unsharp mask, the band-limited image signal is affected by the edge portion, and the absolute value of the signal value becomes relatively large. As described above, since the portion that is not originally an edge portion is affected by the density value of the edge portion, artifacts such as overshoot and undershoot occur in the edge portion of the image obtained by performing image processing. .
[0023]
The present invention has been made in view of this point, and at least one signal of each band limited image signal is subjected to a conversion process so as to reduce at least a part of the band limited image signal. Further, by integrating the band limited image signals, a signal related to a high frequency component to be added to the original image signal is obtained. For this reason, the band-limited image signal having a relatively large absolute value of the signal value has a smaller influence on the signal regarding the high-frequency component to be added to the original image signal, and is substantially the same as the size of the non-sharp mask being reduced. Signal. As a result, the influence of the signal causing the artifact is weakened even in the vicinity of the edge portion where the density rapidly changes, so that the image obtained by performing the processing can be improved without the artifact. .
[0024]
At this time, as a method of converting the band-limited image signal, when the absolute value of the band-limited image signal is larger than a predetermined threshold value, the band-limited image signal is converted so that the absolute value becomes small. Can weaken the influence. Alternatively, if a method of correcting the absolute value of the band-limited image signal to be smaller as the absolute value of the band-limited image signal is smaller than another threshold value that is smaller than a predetermined threshold value, noise can be considered in the image. The response of the component having a small absolute value of the signal value can be reduced, and thereby the noise of the obtained image can be reduced. Further, by performing conversion so as to change the absolute value of the band limited image signal according to the frequency band of the band limited image signal, it is possible to perform enhancement processing according to the frequency band.
[0025]
In addition, it is possible to perform more appropriate processing by performing conversion processing using a different nonlinear function depending on the frequency band, regardless of whether or not the threshold value is greater than the threshold value. It is also possible to freely control the overall frequency characteristics of the image signal. This has an effect of suppressing not only the above-mentioned artifacts but also step-like artifacts generated at the boundary of the frequency band.
[0026]
Alternatively, the stepped artifact is further suppressed by creating a converted image signal by adding or multiplying two types of signals using an image signal of a frequency band lower than the band-limited image signal to be converted. A smoother image signal can be created to obtain a good processed image. Furthermore, by performing such conversion according to the imaging region when the original image is obtained, high-frequency components suitable for each imaging region can be emphasized.
[0027]
Further, as described above, a method of performing unsharp mask processing has been proposed in order to remove a flow image obtained by tomography (Japanese Patent Laid-Open No. 3-276265). Another problem is that artifacts occur in the vicinity of the edge where the density changes. In this case, in order to remove the flow image, the non-sharp mask is obtained as a one-dimensional image by obtaining a non-sharp mask image signal and performing non-sharp mask processing. A plurality of non-sharp mask image signals having different response characteristics are obtained, and a band limited image signal as described above is obtained on the basis thereof. When the absolute value of the band limited image signal is relatively large, the absolute value is small. Thus, the flow image is removed and a good image free from artifacts can be obtained by performing the subsequent processing.
[0028]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing the concept of an image processing apparatus according to the present invention. As shown in FIG. 1, the image processing apparatus according to the present invention generates a blurred image signal Susk (k = 1 to n) having multiple frequency responses different from each other based on an input original image signal Sorg. The creation unit 1, the band limited image signal creation unit 2 that creates a plurality of band limited image signals based on the blurred image signal Susk created by the blurred image signal creation unit 1, and the band limited image signal creation unit 2 The conversion means 3 for performing conversion processing for reducing at least a part of the band limited image signal for at least one signal among the plurality of band limited image signals, and the converted band limited image signal are integrated and integrated. Integration means 4 for creating a signal, and processing in which the high frequency component of the original image is enhanced by multiplying the integration signal by a predetermined enhancement coefficient and adding it to the original image signal Sorg. And frequency enhancement processing means 5 for obtaining a finished image Sproc.
[0029]
First, processing performed in the blurred image signal creation unit 1 will be described. FIG. 2 is a block diagram showing the processing of the blurred image signal creating means 1. As shown in FIG. 2, the digital original image signal Sorg representing the original image is filtered by the filtering processing means 10 by a low-pass filter. As this low-pass filter, for example, a filter F substantially corresponding to a 5 × 1 grid-like one-dimensional Gaussian distribution as shown in FIG. 3 can be used. This filter F is expressed by the following equation (3)
[0030]
[Expression 1]

[0031]
In this case, σ = 1. Here, the reason why the Gaussian signal is used as the filter F is that the Gaussian signal has good localization in both the frequency space and the real space.
[0032]
Then, the filtering process is performed on the entire original image signal Sorg by performing the filtering process on the x direction and the y direction of the pixels of the original image by the filter F.
[0033]
In the filtering processing means 10, filtering processing is performed by such a filter F as follows. FIG. 4 shows the details of the filtering process. As shown in FIG. 4, the original image signal Sorg is filtered every other pixel by the filter F shown in FIG. By this filtering process, the filtered image signal B ₁ Is obtained. This filtered image signal B ₁ The size of the original image is 1/4 (1/2 in the x direction and 1/2 in the y direction). Next, the filtered image signal B is again filtered by the filter F. ₁ Is subjected to a filtering process every other pixel. Then, the filtering process by the filter F is repeatedly performed, so that n filtered image signals B _k (K = 1 to n) is obtained. This filtered image signal B _k Is 1/2 the size of the original image ^2k It has become. At this time, the filtered image signal B _k The frequency characteristics are as shown in FIG. Filtered image signal B as shown in FIG. _k In the response, the larger the k, the higher the frequency component is removed (where k = 1 to 3 in FIG. 5).
[0034]
In the above-described embodiment, the one-dimensional filter F shown in FIG. 3 performs the filtering process on the x direction and the y direction of the original image. However, as shown in FIG. A filtering process may be performed on the original image signal Sorg and the filtering process image signal at once by a × 5 two-dimensional filter.
[0035]
Next, the filtered image signal B obtained in this way _k On the other hand, the interpolation calculation processing means 11 shown in FIG. 2 performs the interpolation calculation processing, whereby a multi-resolution blurred image having the same size as the original image is obtained. The interpolation calculation process will be described below.
[0036]
Various methods such as a B-spline method can be used as an interpolation calculation method. In the embodiment according to the present invention, a filter F based on a Gaussian signal is used as a low-pass filter. A Gaussian signal is also used as an interpolation coefficient. Here, the interpolation coefficient using the Gaussian signal is the following equation (4).
[0037]
[Expression 2]

[0038]
Σ = 2 ^k-1 Is used.
[0039]
Filtered image signal B ₁ When k is interpolated, σ = 1 because k = 1. In the above equation (4), the filter for performing interpolation when σ = 1 is a 5 × 1 one-dimensional filter as shown in FIG. First, filtered image signal B ₁ For each other pixel is interpolated one by one for the filtered image signal B ₁ Is enlarged to the same size as the original image. The filtered image signal B in which pixels having a value of 0 are interpolated in this way ₁ Is one-dimensionally shown in FIG. And this interpolated filtered image signal B ₁ In contrast to the filter F shown in FIG. ₁ Thus, filtering processing is performed.
[0040]
Here, the filter F shown in FIG. ₁ Is a 5 × 1 filter, but as shown in FIG. ₁ Are interpolated with pixels having a value of 0 every other pixel. Therefore, the filtered image B ₁ Filter F ₁ Is substantially equivalent to the filtering process performed by two types of filters, a 2 × 1 filter (0.5, 0.5) and a 3 × 1 filter (0.1, 0.8, 0.1). It will be a thing. By this filtering process, the signal Sus of the blurred image having the same number of data as the original image signal Sorg, that is, the same size as the original image. ₁ Is obtained.
[0041]
Next, the filtered image signal B ₂ Is subjected to filtering processing. Filtered image signal B ₂ When k is interpolated, σ = 2 since k = 2. In the above equation (4), a filter for performing interpolation when σ = 2 is an 11 × 1 one-dimensional filter as shown in FIG. First, the filtered image signal B ₂ On the other hand, as shown in FIG. 11, by interpolating three pixels each having a value of 0 every other pixel, the filtered image signal B ₂ Is enlarged to the same size as the original image. This filtered image signal B in which pixels having a value of 0 are interpolated ₂ For the filter F shown in FIG. ₂ Filtering processing is performed.
[0042]
Here, the filter F shown in FIG. ₂ Is an 11 × 1 filter, but as shown in FIG. ₂ Is interpolated by 3 pixels each having a value of 0 every other pixel. Therefore, the filtered image signal B ₂ Filter F ₂ The filtering process performed by is substantially 2 × 1 filter (0.5, 0.5) and 3 × 1 filter (0.3, 0.65, 0.05), (0.13, 0.74, 0.13) and (0.05, 0.65, 0.3 This is equivalent to the filtering process performed by the four types of filters. By this filtering process, the blurred image signal Sus having the same number of data as the original image signal Sorg is obtained. ₂ Is obtained.
[0043]
Such filtering processing is applied to all filtered image signals B _k To be done. Filtered image signal B _k Is interpolated based on the above equation (4), 3 × 2 ^k -1 filter is created and the filtered image signal B _k 2 pixels with a value of 0 between each pixel ^k By interpolation one by one, the image is enlarged to the same size as the original image. Filtered image signal B obtained by interpolating pixels having this value of 0 _k 3x2 for ^k A filtering process is performed by a filter having a length of -1.
[0044]
Here, this 3x2 ^k The filtering process performed by the filter having a length of −1 is 2 ^k This is equivalent to a filtering process performed by a filter having a length of 2 or 3 at a cycle. By this filtering process, n blurred image signals Susk are obtained. When this blurred image signal Susk is represented as a visible image, the result is a multi-resolution blurred image having different resolutions, that is, different frequency response characteristics. As described above, although the filter becomes long, it is substantially the same as the case where the filtering process is performed by the filter having a length of 2 or 3, so that the calculation amount does not increase so much even if the filter becomes long. Is. For this reason, it is possible to reduce the amount of calculation and to create a multi-resolution blurred image signal Susk at high speed.
[0045]
In the present embodiment, the length is 3 × 2 ^k Although a filtering process is performed in the x direction and the y direction of an image by a one-dimensional filter of -1, a two-dimensional filter is created in advance, and a filtering process for a filtering process image is performed by this filter The blurred image signal Susk may be obtained by applying. In this case, the filter used for the filtering process for performing the interpolation operation on the filtered image is (3 × 2). ^k -1) x (3 x 2 ^k -1), which is the same as the case of using the one-dimensional filter described above. ^k This is equivalent to the filtering process performed by a 2 × 2 or 3 × 3 filter in a cycle, and the filtering process is performed even when the size of the filter increases as in the case of using the one-dimensional filter described above. The amount of computation is practically not so large.
[0046]
FIG. 11 shows the frequency characteristics of the blurred image signal Susk obtained in this way. As shown in FIG. 11, the higher the k value of the blurred image signal Susk, the higher the component of the original image signal Sorg is removed.
[0047]
FIG. 12 is a diagram showing the overall configuration of an embodiment of the image processing apparatus of the present invention including the blur image signal creating means of FIG. 2, and as shown in FIG. Each blurred image signal generated by the creating unit 1 is then processed by the band limited image signal creating unit 2 and the converting unit 3. As shown in FIG. 12, first, a band limited image signal is generated based on the original image signal Sorg and a plurality of blurred image signals Susk generated by the blurred image signal generating means 1, and this band limited image signal is subtracted. It is obtained by subtracting the blurred image signal Susk between the frequency bands adjacent to each other by the device 21. That is, Sorg-Sus ₁ , Sus ₁ -Sus ₂ ... Sus _N-1 -Sus _N Are sequentially calculated to obtain a plurality of band-limited image signals. FIG. 13 shows the frequency characteristics of the band limited image signal. As shown in FIG. 13, the band limited image signal becomes a signal representing the band of the low frequency component of the original image signal Sorg as the value of k of the blurred image signal Susk increases.
[0048]
Next, the conversion means 3 converts the band limited image signal thus obtained in accordance with the signal of the band limited image signal. This conversion is performed in the converter 22 by a function f as shown in FIG. 14, for example. This function f is such that the slope is 1 when the absolute value of the band limited image signal is smaller than the threshold Th1, and the slope is smaller than 1 when the absolute value is larger than the threshold Th1. This function may be the same for each band limited image signal, but may be different for each signal.
[0049]
The band-limited image signal converted by such a function f is input to an arithmetic unit 23 that includes the integration means 4 and the frequency enhancement processing means 5 described above. The calculator 23 performs the following processing. First, the band limited image signals converted by the function f as described above are integrated. When this integration signal is obtained, the frequency enhancement processing means 5 multiplies the enhancement level β according to the value of the original image signal Sorg, and further adds the integration signal multiplied by the enhancement level β to the original image signal Sorg. Thus, a processed image signal Sproc is obtained.
[0050]
The processing performed in the above band-limited image signal creation means 2, conversion means 3, integration means 4 and frequency enhancement processing means 5 is shown in the following equation (5).
[0051]

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal
f _k (k = 1 to N): function for converting each band-limited image signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The processed image signal Sproc thus obtained has frequency response characteristics as shown in FIG. 15, for example. That is, the band-limited image signal described above has a small absolute value of the signal value in each frequency band in a so-called flat portion where the density change of the original image is relatively small. On the other hand, in the vicinity of the edge where the density changes rapidly, when the band-limited image signal is in a relatively low frequency band, that is, when the size of the mask for obtaining the blurred image signal Susk is relatively large, As shown in FIG. 42, since the edge portion is included in the mask placed on the pixels near the edge portion, the band-limited image signal is affected by the edge portion, and the absolute value of the signal value is relatively large. It becomes. As described above, since the portion that is not originally an edge portion is affected by the density value of the edge portion, artifacts such as overshoot and undershoot occur in the edge portion of the image obtained by performing image processing. .
[0052]
Therefore, when the absolute value of the band limited image signal is larger than the threshold value Th1, the band limited image signal is converted by the above-described function f so that the absolute value becomes small, and the converted band limited image signals are integrated. In addition, a signal relating to a high-frequency component to be added to the original image signal Sorg is obtained by further emphasizing with a predetermined emphasis degree.
[0053]
For this reason, as shown in FIG. 15, the frequency characteristic of the processed image signal Sproc is as shown by a solid line in a flat portion where no edge portion exists, but in the region near the edge portion, the processed image signal Sproc has characteristics such that the response in a relatively low frequency band is lowered as shown by the broken line in FIG. This has the same effect as the mask for obtaining the blurred image signal (Sus in Expression (1)) smaller than the actual mask in the region near the edge portion.
[0054]
Therefore, the band limited image signal having a relatively large absolute value of the signal value corresponding to the region near the edge portion has less influence on the signal related to the high frequency component to be added to the original image signal Sorg. For this reason, since the influence of the signal causing the artifact is weakened even in the vicinity of the edge portion where the density rapidly changes, the image obtained by performing the processing can be a good image without the artifact.
[0055]
In the above embodiment, the processed image signal Sproc is obtained by the above equation (5), but the processed image signal Sproc may be obtained by the following equation (6). The difference between Expression (5) and Expression (6) is that when obtaining a band limited image signal, subtraction is performed between adjacent frequency bands in Expression (5), but in Expression (6), The difference is that the subtraction processing is performed on the blurred image signal Susk of all frequency bands and the original image signal Sorg. FIG. 16 shows the frequency characteristics of the processed image signal Sproc obtained by Expression (6). As shown in FIG. 16, in the flat portion where the edge portion does not exist, the frequency characteristic of the processed image signal Sproc is as shown by a solid line, but in the region near the edge portion, the processed image signal Sproc is As indicated by the broken line 16, the response of a relatively low frequency band is reduced. This has the same effect as the mask for obtaining the blurred image signal Susk smaller than the actual mask in the region near the edge portion. Compared to FIG. 15, in the case of FIG. 16, the response is reduced over the entire frequency band. For this reason, the response is reduced even in a flat portion that is not in the vicinity of the edge portion. For this reason, (5) Accordingly, it is more preferable to obtain the processed image signal Sproc because the response of only the vicinity of the edge portion is reduced without reducing the response of the flat portion.
[0056]

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N): Blur image signal
f _k (k = 1 to N): function for converting each band-limited image signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
Further, in the above-described embodiment, as shown in FIG. 14, the function for converting the band limited image signal is a function that reduces the absolute value when the absolute value is larger than the threshold Th1. However, for example, as shown in FIG. 17, when the absolute value of the band-limited image signal is larger than the threshold value Th1, the absolute value is decreased, and when the absolute value is smaller than the threshold value Th2, the absolute value is decreased. A simple function may be used.
[0057]
As described above, correction is performed so that the absolute value of the band-limited image signal is smaller as the absolute value of the band-limited image signal is smaller than the threshold value Th2, which is smaller than the threshold value Th1, so that it can be regarded as noise in the image. The response of the component having a small absolute value of the signal value can be reduced, thereby reducing the noise of the processed image.
[0058]
In the embodiment described above, the processed image signal Sproc is obtained by the above equation (5) or (6). However, the processed image signal Sproc is obtained by the following equation (7). Also good. In equation (6), the blurred image signal Susk is subtracted from the original image signal Sorg in order to obtain a band-limited image signal. However, in equation (7), the blurred image signal Sus1 is subtracted from the blurred image signal Sus1. The difference is that the signal Susk (k = 2 to N) is subtracted. FIG. 18 shows the frequency characteristics of the processed image signal Sproc obtained by Expression (7). As shown in FIG. 18, the frequency characteristic of the processed image signal Sproc obtained by the equation (7) has a characteristic from which a high frequency component has been removed.
[0059]
In the case of performing processing according to Expression (6), since a high-frequency component that can be regarded as noise in the image is also emphasized, noise may be conspicuous in the obtained processed image. On the other hand, in the case where the processing is performed according to the equation (7), since the high frequency component of the processed image signal Sproc is removed as shown in FIG. A finished image can be obtained.
[0060]
Sproc = Sorg + β (Sorg) · Fusm (Sus1, Sus2, ... SusN)

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal
f _k (k = 2 to N): function for converting each band-limited image signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
Further, the processing may be performed by the following equation (8). In the above equation (5), the band limited image signal (Sorg−Sus1) is used, whereas in the equation (8), the band limited image signal (Sorg−Sus1) is not used. As a result, the highest frequency component in FIG. 13 is removed, so that the high frequency component of the processed image signal Sproc is removed and noise is not emphasized, as in the case of performing the processing according to Expression (7). A higher quality processed image can be obtained.
[0061]

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal
f _k (k = 2 to N): function for converting each band-limited image signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
Note that the frequency band required for diagnosis differs depending on the imaging region when obtaining the original image. For example, in a double contrast image of the lung and stomach, the lung preferably emphasizes a relatively low frequency component, and the stomach preferably emphasizes a relatively high frequency component in order to observe gastric wall folds. On the other hand, in an image including a metal such as a bone or an artificial bone, it is necessary to prevent artifacts caused by overemphasis of these edge portions. However, for an image that does not include an edge portion such as a bone such as mammography. In other words, artifacts are unlikely to occur, and if frequency components are emphasized in the same manner as an image including bone, there is also a problem that it becomes difficult to see a part necessary for observation. Therefore, it is desirable to change the shape of the function f shown in FIG. 14 in accordance with the imaging part at the time of obtaining the original image or the frequency band of the band limited image signal.
[0062]
For example, as shown in FIG. 19, in an image including bones, it is preferable that the function f is set to B so that the high-frequency component of the band-limited image signal is suppressed so that artifacts are hardly generated at the edge portion. On the contrary, in an image that does not include bones such as mammography, the function f is enhanced as in A to emphasize high-frequency components, and conversion processing is performed so that the absolute value of the band-limited image signal increases over substantially the entire frequency band. It is preferable to carry out.
[0063]
In the case of a chest image, since it is preferable that the band limited image signal is emphasized over the entire frequency band, it is preferable to change the function f as shown in FIG. 20 according to the frequency band of the band limited image signal. . On the other hand, in the case of a double contrast image of the stomach, it is preferable to emphasize the high-frequency component of the band-limited image signal and suppress the low-frequency component, so the function f is shown in FIG. 21 according to the frequency band of the band-limited image signal. It is preferable to change it. The frequency characteristics of the processed image signal Sproc obtained by converting the band-limited image signal according to the function f shown in FIG. 20 are converted into frequency characteristics in FIG. 22, and the band-limited image signal is converted according to the function f shown in FIG. The frequency characteristics of the obtained processed image signal Sproc are shown in FIG. In the case of imaging of the chest in FIG. 22, the response is emphasized over almost the entire frequency band, whereas in the case of the double contrast image of the stomach in FIG. 23, the response in the high frequency band is in other frequency bands. It can be seen that the emphasis is greater.
[0064]
In this way, in the case of a chest image, processing is performed so that the response is emphasized over the entire frequency band, so that the lung field can be more easily observed. By performing the process so as to be emphasized, the folds of the stomach wall can be more easily observed. Thus, by performing processing so as to change the absolute value of the band limited image signal according to the frequency band of the band limited image signal or according to the imaging region, it is more suitable for observation depending on the imaging region or frequency band. It is possible to obtain an image.
[0065]
Here, the conversion of the band-limited image signal in the conversion means 3 is not limited to the above-described threshold value Th1, and a plurality of functions f different for each frequency band are used. ₁ ~ F _N Based on the above, conversion may be performed so as to be a value equal to or smaller than the absolute value determined based on the absolute value of the band limited image signal. This function f ₁ ~ F _N It is desirable to set an appropriate combination of functions according to the purpose of image processing.
[0066]
In an embodiment not limited to this threshold, the frequency characteristic of the processed image signal Sproc obtained can be adjusted to an arbitrary frequency characteristic by making the function used in the converting means 3 different for each frequency band. It is. Therefore, the frequency characteristics of the processed image signal Sproc can be adjusted according to the conditions required for the image to be processed in each device.
[0067]
Hereinafter, effects obtained by making the function different for each frequency band will be described. Figure 28 shows the function f ₁ ~ F _N Are all the same function, that is, a problem of the conventional method of converting band-limited image signals in all frequency bands by the same conversion method. This is a step-by-step process in the vicinity of the edge where the density of the image is changing abruptly. The staircase-shaped original image signal and the blurred image signal created based on the original image signal are (b), a converted image signal (c), and a signal obtained by integrating the converted image signal are shown as (d).
[0068]
As shown in this figure, the signal obtained by integrating the normal conversion image signal has an unnatural joint at the boundary of the frequency band, which causes streak-like artifacts. In order to prevent this, it is necessary to create a converted image signal in consideration of connecting the boundary as naturally as possible. However, when the function is uniquely determined, it is not possible to perform arbitrary conversion considering the influence of the boundary on each band-limited image signal, and as a result, streak-like artifacts can be prevented. There wasn't. In contrast, the present embodiment prevents the streak-like artifacts by setting the functions different for each frequency band and setting these functions in consideration of the boundary of the frequency band. is there.
[0069]
Next, functions different for each frequency will be described with examples. FIG. 24 is an example of a function used to create a converted image signal as described above. The band-limited image signal processed on the horizontal axis is the value obtained by processing the band-limited image signal on the vertical axis. It corresponds. These functions convert the band-limited image signal so that the band-limited image signal is determined based on the absolute value of the band-limited image signal so that the absolute value of the band-limited image signal is a predetermined value or less. A larger band limited image signal is a function that performs conversion so that the value of the converted image signal becomes a substantially constant value. The more the function is a function that processes a high frequency band, the smaller the predetermined value is. It is characterized by being.
[0070]
In other words, each of these functions passes through the origin, and the slope of the function is 1 or less regardless of the value of the band limited image signal processed by the function. The absolute value of the processed value when the slope of the function becomes 0 or converges to 0 as the absolute value increases and the slope becomes 0 or a predetermined value close to 0 Is a smaller value as the function processes the high frequency band.
[0071]
The function of FIG. 24 performs conversion that suppresses a band-limited image signal having a large amplitude, and the degree of suppression of a band-limited image signal having a high frequency band is set higher than that of a band-limited image signal having a low frequency band. This is because the high-frequency component included in the edge of the actual radiographic image has a smaller amplitude than the low-frequency component. That is, as shown in FIG. 29, even in the actual radiographic image, even a steep edge is not an accurate step as shown in FIG. 29 (a), and as shown in FIG. 29 (b). The higher the frequency component, the smaller the amplitude. For this reason, it is desirable that the band-limited image signal with a higher frequency is suppressed from a smaller amplitude in accordance with the amplitude of each frequency component, and this can be realized by this function.
[0072]
Next, the function of FIG. 25 will be described. The function shown in FIG. 25 is a function for converting the band-limited image signal so that the band-limited image signal is determined based on the absolute value of the band-limited image signal. The absolute value of the converted image signal obtained when the band limited image signal whose absolute value is within a predetermined range near 0 is converted is smaller as the absolute value of the band limited image signal is smaller. Is.
[0073]
In other words, each of these functions passes through the origin, the slope of the function is 1 or less regardless of the value processed by the function, and the slope in the vicinity of 0 of the function is a function for processing the low frequency band. It is characterized by being as small as possible.
[0074]
These functions are obtained by adding the signal (d) obtained by integrating the converted image signals shown in FIG. 28 to the original image signal Sorg, that is, the joint between the original image signal Sorg and the added signal, that is, the signal This has the effect of making the rise more natural.
[0075]
The function shown in FIG. 26 is a function used in the frequency emphasis processing apparatus, which has both features of the functions of FIG. 24 and FIG. 25, and can obtain the effects of both functions. .
[0076]
As described above, according to the image processing method and apparatus of the present invention, it is possible to make the overall frequency characteristics arbitrary by making the functions used in each frequency band different according to the purpose. FIG. 27 shows an example of the effect. In this figure, the frequency characteristics (a-1), (b-1), (b) of the signal for each frequency band created by the image processing apparatus of the present invention are shown. c-1) and the corresponding overall frequency characteristics (a-2), (b-2), and (c-2) are shown. When (a-1) and (a-2) are set to a function with a slope of 1 in all frequency bands, (b-1) and (b-2) are set to a lower slope for the lower frequency band, (c-1) and (c-2) are cases where the bandpass frequency characteristics are obtained as a whole by setting the function slope to 1 only in a specific frequency band and making the others smaller than 1. Is useful when only information on a specific frequency band is desired.
[0077]
In the two embodiments, the embodiment for suppressing a value larger than the threshold value and the embodiment for suppressing the whole regardless of the threshold value, the conversion process performed by the conversion means 3 is a process different depending on the enhancement coefficient β. Also good. Hereinafter, the case where a function that does not depend on the threshold value is used will be described as an example.
[0078]
This function f ₁ ~ F _N When the enhancement coefficient β is relatively small, a function as shown in FIG. 30 is used, and when the enhancement coefficient β is large, a function as shown in FIG. 31 is used. Here, “high” and “low” in the figure respectively indicate a function used for conversion of the band limited image signal in the high frequency band and a function used for conversion of the band limited image signal in the low frequency band.
[0079]
Each of these functions suppresses the band-limited image signal to be smaller than the absolute value of the band-limited image signal, but in this embodiment, it can be understood by comparing FIG. 30 and FIG. Thus, the combination of functions is defined so that the difference between the degree of suppression by the function that processes the high frequency band and the degree of suppression by the function that processes the low frequency band increases as the enhancement coefficient β increases. . Specifically, the function for processing the high frequency band is constant regardless of the enhancement coefficient, and the difference is widened by increasing the degree of suppression of the function for processing the low frequency band as the enhancement coefficient increases. However, this may be such that the function for processing the low frequency band is constant and the degree of suppression of the function for processing the high frequency band may be relaxed, or all functions may be changed so that the difference in the degree of suppression is widened.
[0080]
FIG. 32 and FIG. 33 show the image signal in which the high frequency component is emphasized by the function as described above as a response. FIG. 32 shows a case where the combination of functions shown in FIG. 30 is used, and FIG. 33 shows a case where the combination of functions shown in FIG. 31 is used. From these figures, it can be seen that when the enhancement coefficient is increased, only the high-frequency component is enhanced, and the enhancement degree of the low-frequency component is not so different from that when the enhancement coefficient is small.
[0081]
When determining a combination of functions regardless of the enhancement coefficient β, increasing the enhancement coefficient increases the degree of enhancement in all frequency bands. In general, the enhancement factor is increased in order to emphasize high-frequency components with a small amount of information, but this also emphasizes even low-frequency components, resulting in excessive contrast and artifacts. Sometimes. Therefore, as shown in FIG. 31, even if the enhancement coefficient β is increased, the occurrence of this artifact can be prevented by not changing the degree of enhancement of the low frequency component so much.
[0082]
In the above description, a combination of functions is shown for each case where the enhancement coefficient β is small and large, but this does not mean that the combination of functions is two sets, and the enhancement coefficient β It is only an example to show how the characteristics of the function should be changed in accordance with the change of. Therefore, it is also possible to classify the degree of change of the enhancement coefficient β into several levels and determine a combination of functions according to each level. By setting such stages more finely, Needless to say, a high-quality image can be obtained.
[0083]
In the above embodiment, the nonlinear function is determined based on the interpretation that the enhancement factor is increased because only the high frequency component is desired to be enhanced. However, the purpose of changing the enhancement factor is limited to this. Therefore, various nonlinear functions can be applied according to the purpose. In this case, in the above example, the nonlinear function is a set of a plurality of nonlinear functions different for each frequency band. However, depending on the purpose to be achieved, the effect of the present invention can be obtained even if the same nonlinear function is used for all frequency bands. be able to.
[0084]
Next, another embodiment of the image processing method and apparatus of the present invention will be described. However, since the processing of the blurred image signal generation unit 1, the band limited image signal generation unit 2, the integration unit 4, and the frequency enhancement processing unit 5 in the present embodiment is the same as that of the above embodiment, the description thereof is omitted here. Only the processing of the conversion means 3 will be described below.
[0085]
FIG. 34 is a diagram showing the overall configuration of the image processing apparatus of the present invention in this embodiment. As in the above embodiment, a band limited image signal is created based on the original image signal Sorg and the plurality of blurred image signals Susk created by the blurred image signal creating means 1. This band-limited image signal is subtracted by the subtracter 21 so that two blurred image signals Susk in the adjacent frequency bands (however, Sorg and Sus for the original image signal Sorg). ₁ ) Subtraction. That is, Sorg-Sus ₁ , Sus ₁ -Sus ₂ ... Sus _N-1 -Sus _N Are sequentially calculated to obtain a plurality of band-limited image signals. In the present embodiment, for example, the band limited image signal Sus ₁ -Sus ₂ The auxiliary image signal corresponding to this is ₂ -Sus _Three It is said. Therefore, it is assumed that the band-limited image signal creation unit and the auxiliary image signal creation unit also serve as substantially the same unit. In other words, the signal generated by the band limited image signal generating unit is processed as a band limited image signal, and at the same time, is processed as an auxiliary image signal corresponding to the adjacent band limited image signal.
[0086]
The band limited image signal obtained as described above is converted by the conversion means 3. This conversion is performed on each band-limited image signal by the converter 22 and the converter 24 shown in FIG. ₁ ~ F _N The conversion processing is performed to obtain a suppressed image signal, and the converter 24 performs the conversion processing by the function g to obtain a magnification signal, and multiplies the suppression image signal and the magnification signal. At this time, multiplication is performed, for example, as shown in FIG. ₁ -Sus ₂ And the auxiliary image signal Sus obtained by converting ₂ -Sus _Three This is performed between signals in adjacent frequency bands, such as a magnification signal obtained by converting. Where the function f _k The converter 22 that performs conversion according to the above corresponds to the suppression image signal creation means, and the converter 24 that performs conversion according to the function g corresponds to the magnification signal creation means, and a multiplier that multiplies the output signals of these converters. 25 corresponds to the multiplication means.
[0087]
Function f ₁ ~ F _N These may all be the same function or different functions, and can be arbitrarily set according to the purpose of image processing. In this embodiment, this function f ₁ ~ F _N Is a function that suppresses the band-limited image signal to be smaller than the absolute value of the band-limited image signal, and uses a different function for each frequency band. For example, a function as shown in FIG. 24 is used. .
[0088]
For example, the function g shown in FIG. 35 is used. In this figure, when the auxiliary image signal is converted by this function g, when the absolute value of the auxiliary image signal is small, a value close to 1 is obtained as the converted value, and a value close to 0 is obtained as the absolute value is large. It is shown that. Note that K represents the minimum value among the values whose converted values are 0.
[0089]
The converted image signal obtained by the converting means 3 is input to the calculator 23. The computing unit 23 includes the integrating means 4 and the frequency enhancement processing means 5. In the arithmetic unit 23, a plurality of converted image signals are integrated, the integrated value obtained by the integration is multiplied by an enhancement coefficient β determined according to the original image signal Sorg, and further multiplied by the enhancement coefficient β. The integrated value is added to the original image signal Sorg to obtain a processed image signal Sproc. When this process is expressed as an equation together with the other processes described above, the following expression (9)
Sproc = Sorg + β (Sorg) · Fusm (Sorg, Sus1, Sus2, ... SusN)

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N + 1): unsharp mask image signal
f _k (k = 1 to N): a function for generating the suppression signal by converting each band-limited image signal
g: a function for converting each auxiliary image signal to create the magnification signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
become that way.
[0090]
FIG. 36 is a diagram showing an effect when the image signal near the edge is processed in the embodiment. (1) shows a stepwise original image signal near the edge and a blurred image signal created based on the original image signal, (2) shows a band-limited image signal of the signal of (1), ( 3) shows an auxiliary image signal including a signal in a frequency band one lower than the band limited image signal of (2), and (4) shows a magnification signal obtained when the auxiliary image signal of (3) is processed by the function g. (5) shows the result of multiplying the suppressed image signal obtained by processing the signal of (2) with the function f by the magnification signal of (4). The value K shown in (3) is the value K shown in FIG. 35, and it is shown that the magnification signal in (4) becomes 0 when the auxiliary image signal in (3) becomes K. Yes. When the signal of (2) is simply converted so that the absolute value becomes small, the peak shape of the signal becomes smooth, but the rising portion remains steep. In contrast, the processed signal shown in (5) has a smooth rising edge. By smoothing the rising portions of the band-limited image signals in this way, artifacts that occur in a stepped manner at the boundaries of the frequency bands of signals obtained by integrating these signals can be prevented.
[0091]
Note that the auxiliary image signal processed by the function g does not necessarily have to be as described above. In another embodiment of the present invention, the frequency enhancement processing device uses the following equation (10):

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N + 1): unsharp mask image signal
f _k (k = 1 to N): a function for generating the suppression signal by converting each band-limited image signal
g: a function for converting each auxiliary image signal to create the magnification signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
Image processing is performed according to the following formula.
[0092]
FIG. 37 is a diagram showing the effect when the image signal near the edge is processed in the embodiment to which the equation (10) is applied. Like FIG. 36, (1) is a step-like original near the edge. An image signal and a blurred image signal created based on the original image signal are shown. (2) shows a band-limited image signal of the signal of (1). (3) shows a band-limited image signal of (2). (4) shows the magnification signal obtained when the signal of (3) is processed by the function g, and (5) shows the band limitation of (2). The suppression image signal obtained by processing the image signal with the function f is multiplied by the magnification signal (4). As shown in this figure, when Sorg-Susk is used as a value to be processed by the function g, the signal obtained by the conversion is small for an edge with a large contrast, and the signal obtained by the conversion is obtained for an edge with a small contrast. The size is close to the original band-limited image signal.
[0093]
This signal is integrated and then added to the original image signal for enhancement. In this case, an edge having a large contrast is hardly emphasized, whereas an edge having a small contrast is relatively strongly emphasized compared to an edge having a large contrast.
[0094]
Although two types of expressions have been described above, various changes can be made to the functions f and g or the method of creating the band limited image signal processed by the function g.
[0095]
Next, still another embodiment of the image processing method and apparatus of the present invention will be described. However, also in this embodiment, since the processing of the blurred image signal creation unit 1, the band limited image signal creation unit 2, the integration unit 4, and the frequency enhancement processing unit 5 is the same as that of the above embodiment, the description is omitted. Only the processing of the conversion means 3 will be described below.
[0096]
FIG. 38 is a diagram showing the overall configuration of the image processing apparatus according to the present embodiment. As in the above embodiment, a band limited image signal is created based on the original image signal Sorg and the plurality of blurred image signals Susk created by the blurred image signal creating means 1. This band-limited image signal is subtracted by the subtracter 21 so that two blurred image signals Susk in the adjacent frequency bands (however, Sorg and Sus for the original image signal Sorg). ₁ ) Subtraction. That is, Sorg-Sus ₁ , Sus ₁ -Sus ₂ ... Sus _N-1 -Sus _N Are sequentially calculated to obtain a plurality of band-limited image signals.
[0097]
The band limited image signal obtained as described above is converted by the conversion means 3. In this conversion, as shown in FIG. 38, a band-limited image signal of a frequency band one lower than that frequency band is converted into a band-limited image signal of a certain frequency band by the converter 24 using the function g. Is added to the function f by the converter 22 _k Use to convert. Here, the converter 24 that performs conversion using the function g corresponds to the auxiliary image signal generating means, and the adder 26 corresponds to the composite band limited image signal generating means.
[0098]
For example, the function g shown in FIG. 39 is used. The function shown in FIG. 39 is a function in which the slope at the origin passes through the origin and the slope gradually increases as the value to be processed increases, and finally the slope becomes substantially 1. In other words, the signal is strongly suppressed when the signal is small, and the degree of suppression is reduced as the signal becomes large. In the processing described above, the portion of this function whose slope gradually increases from the origin affects the waveform of the rising portion of the auxiliary image signal. That is, by performing conversion using this function, a steep rising portion can be smoothed. Here, since the actual size of the band-limited image signal is limited, the function g may be any function as long as the gradient gradually increases from 0 near the origin, for example, FIG. As shown in FIG. In this embodiment, since the signal is not amplified, the slope is set to 1 at the maximum. However, the effect of the present invention is obtained by gradually increasing the slope of the function near the origin. If satisfied, the inclination need not necessarily be limited to a maximum of 1.
[0099]
Function f ₁ ~ F _N These may all be the same function or different functions, and can be arbitrarily set according to the purpose of image processing. In this embodiment, this function f ₁ ~ F _N For example, a function as shown in FIG. 24 is used.
[0100]
The converted image signal obtained by the converting means 3 is input to the calculator 23. The computing unit 23 includes the integrating means 4 and the frequency enhancement processing means 5. In the arithmetic unit 23, a plurality of converted image signals are integrated, the integrated value obtained by the integration is multiplied by an enhancement coefficient β determined according to the original image signal Sorg, and further multiplied by the enhancement coefficient β. The integrated value is added to the original image signal Sorg to obtain a processed image signal Sproc. When this process is expressed as an equation together with the other processes described above, the following expression (11)

(However, Sproc: Image signal in which high frequency components are emphasized.
Sorg: Original image signal
Susk (k = 1 to N + 1): unsharp mask image signal
f _k (k = 1 to N): function for converting each composite band limited image signal
g: a function for converting each of the band-limited image signals to create the auxiliary image signal
β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
become that way.
[0101]
FIG. 41 is a diagram showing the effect when the image signal near the edge is processed in this embodiment. (1) shows a step-like original image signal near the edge and a blurred image signal created based on the original image signal, and (2) and (3) are band-limited images applied to the signal of (1). (3) is a low frequency side band limited image signal when (2) is a converted band limited image signal. (4) shows the auxiliary image signal obtained when the low frequency side band limited image signal of (3) is processed by the function g. (5) shows the converted band limited image signal of (2) and (4). A composite band limited image signal obtained by adding the auxiliary image signal is shown. (6) shows a converted image signal obtained by processing the composite band limited image signal of (5) by the function f. In this figure, when the signal of (2) is simply converted so that the absolute value is small, the peak shape of the signal becomes smooth, but the rising portion remains steep. In contrast, the processed signal shown in (5) has a smooth rising edge. By smoothing the rising portions of the band-limited image signals in this way, artifacts that occur in a stepped manner at the boundaries of the frequency bands of signals obtained by integrating these signals can be prevented.
[0102]
Although two equations have been described above, in this embodiment, for example, various changes can be made to the functions f and g.
[0103]
Note that all of the embodiments described in this specification perform interpolation calculation processing using a Gaussian signal filter. However, interpolation calculation processing is performed on a filtered image by B-spline interpolation calculation. May be applied. The B-spline interpolation calculation process will be described below.
[0104]
The B-spline interpolation calculation is an interpolation calculation method for obtaining interpolated image data for reproducing a smooth secondary image with relatively low sharpness. In this B-spline interpolation calculation, the first-order differential coefficient and the second-order differential coefficient (represented by f ″ (X)) are continuous between the sections instead of passing through the original sample points (pixels). It is necessary to do.
[0105]
That is,
f _k (X) = A _k x ^Three + B _k x ² + C _k x + D _k (12)
(In formula (12), B _k Is a coefficient used for convenience and is different from the filtered image. ),
f _k ′ (X _k ) = F _k-1 ′ (X _k ) …(13)
f _k ′ (X _{k + 1} ) = F _{k + 1} ′ (X _{k + 1} ) …(14)
f _k ″ (X _k ) = F _k-1 ″ (X _k ... (15)
f _k ″ (X _{k + 1} ) = F _{k + 1} ″ (X _{k + 1} ... (16)
Is a condition. However, pixel X _k Is the first derivative of the pixel X _k X before and after _k-1 And X _{k + 1} And these image signals Y _k-1 , Y _{k + 1} Slope (Y _{k + 1} -Y _k-1 ) / (X _{k + 1} -X _k-1 ) Must satisfy the following formula (17).
[0106]
f _k ′ (X _k ) = (Y _{k + 1} -Y _k-1 ) / (X _{k + 1} -X _k-1 ... (17)
Similarly, pixel X _{k + 1} Is the first derivative of the pixel X _{k + 1} X before and after _k And X _{k + 2} And these image signals Y _k , Y _{k + 2} Slope (Y _{k + 2} -Y _k ) / (X _{k + 2} -X _k ) Must satisfy the following formula (18).
[0107]
f _k ′ (X _{k + 1} ) = (Y _{k + 2} -Y _k ) / (X _{k + 2} -X _k ... (18)
The function f (X) is generally approximated by the equation (19) below.
[0108]
f (X) = f (0) + f ′ (0) X + {f ″ (0) / 2} X ² … (19)
Where each section X _k-2 ~ X _k-1 , X _k-1 ~ X _k , X _k ~ X _{k + 1} , X _{k + 1} ~ X _{k + 2} And the pixel X _k Pixel X from _{k + 1} Interpolation point X in the direction _p If the position of t is t (0 ≦ t ≦ 1), from equations (13) to (16) and (19),
f _k '(0) = C _k = (Y _{k + 1} -Y _k-1 ) / 2
f _k '(1) = 3A _k + 2B _k + C _k = (Y _{k + 2} -Y _k ) / 2
f _k ″ (0) = Y _{k + 1} -2Y _k + Y _k-1 = 2B
Therefore,
A _k = (Y _{k + 2} -3Y _{k + 1} + 3Y _k -Y _k-1 ) / 6
B _k = (Y _{k + 1} -2Y _k + Y _k-1 ) / 2
C _k = (Y _{k + 1} -Y _k-1 ) / 2
Where D _k Is unknown,
D _k = (D ₁ Y _{k + 2} + D ₂ Y _{k + 1} + D _Three Y _k + D _Four Y _k-1 ) / 6
far. The spline interpolation function f _k Since (x) performs variable conversion of X = t as described above,
f _k (X) = f _k (T)
It becomes. Therefore,

And this is the image signal Y _k-1 , Y _k , Y _{k + 1} , Y _{k + 2} If it arranges about, it can represent with the following formula (20).
[0109]

Here, if t = 1,

Next section X _{k + 1} ~ X _{k + 2} Equation (17) for

Here, if t = 0,

Condition of continuity (f _k (1) = f _{k + 1} (0)), and the condition that the coefficients corresponding to the filtered image signals are equal to each other, D _Four -1 = 0, D _Three -3 = D _Four , D ₂ + 3 = D _Three , D ₁ + 1 = D ₂ , D ₁ = 0, and therefore
D _k = (Y _{k + 1} + 4Y _k + Y _k-1 ) / 6
It becomes. Therefore,

Therefore, the filtered image signal Y _k-1 , Y _k , Y _{k + 1} , Y _{k + 2} Interpolation coefficient b respectively corresponding to _k-1 , B _k , B _{k + 1} , B _{k + 2} Is
b _k-1 = (-T ^Three + 3t ² -3t + 1) / 6
b _k = (3t ^Three -6t ² +4) / 6
b _{k + 1} = (-3t ^Three + 3t ² + 3t + 1) / 6
b _{k + 2} = T ^Three / 6
It becomes.
[0110]
Repeat the above calculation for each section X _k-2 ~ X _k-1 , X _k-1 ~ X _k , X _k ~ X _{k + 1} , X _{k + 1} ~ X _{k + 2} By repeating the above, it is possible to obtain an interpolated image signal having a different interval from the filtered image signal for the entire filtered image signal.
[0111]
Therefore, this B-spline interpolation calculation processing is performed for each filtering processing image signal B _k Is applied to each filtering processed image signal B. _k A blurred image signal Susk can be obtained.
[0112]
In all the above embodiments, the original image signal Sorg is subjected to filtering processing every other pixel and further subjected to interpolation calculation to obtain the blurred image signal Susk. The blur image signal Susk having different frequency response characteristics may be obtained by performing filtering processing on the original image signal Sorg using a plurality of size blur masks.
[0113]
Furthermore, the image processing methods and apparatuses in all the embodiments described above can also be applied to the case of removing a flow image that appears in an image by tomography.
[0114]
That is, in order to remove a flow image obtained by tomography, a method of performing a blur mask process has been proposed (Japanese Patent Laid-Open No. 3-276265), but even in this case, an edge whose density rapidly changes There is a problem that artifacts occur in the vicinity of the portion. In this case, in order to remove the flow image, the blur mask is made one-dimensional to obtain the blur image signal Susk and the blur mask processing is performed. However, the blur image signals having different frequency response characteristics in the image processing in the above-described embodiment. When obtaining Susk, a filtering process using a one-dimensional blur mask for removing a flow image is performed, and the band-limited image signal as described above is obtained based on the filtering process, and the absolute value of the band-limited image signal is relatively large By converting the absolute value to be small and performing the subsequent processing, it is possible to remove the flow image and obtain a good image free from artifacts.
[0115]
In addition to the process using the one-dimensional blur mask for removing the flow image, the above-described two-dimensional blur mask or the process of two-dimensionally applying the one-dimensional blur mask may be performed simultaneously. As a result, the flow image is removed from the original image, and artifacts near the edge portion can be further reduced, so that a processed image with better image quality can be obtained.
[0116]
Further, in the above-described embodiment, the effect obtained by performing different conversion processing for each imaging region on the band limited image signal has been described. It is applicable to the form of.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing the concept of an image processing apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing details of a blur image signal creating unit.
FIG. 3 is a diagram illustrating a filter (one-dimensional) used in a blurred image signal creation unit.
FIG. 4 is a diagram showing details of filtering processing
FIG. 5 is a diagram showing the frequency characteristics of a filtered image signal
FIG. 6 is a diagram showing a filter (two-dimensional) used in filtering processing means.
FIG. 7: Filtered image signal B ₁ Of filter used for interpolation calculation
FIG. 8 is a diagram showing details of interpolation calculation
FIG. 9: Filtered image signal B ₂ Of filter used for interpolation calculation
FIG. 10 is a diagram showing details of interpolation calculation
FIG. 11 is a diagram illustrating frequency characteristics of a blurred image signal.
FIG. 12 is a diagram showing the overall configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a diagram illustrating frequency characteristics of a band-limited image signal.
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of conversion processing of a band-limited image signal in a conversion unit.
FIG. 15 is a diagram illustrating frequency characteristics of a processed image signal
FIG. 16 is a diagram illustrating another frequency characteristic of the processed image signal.
FIG. 17 is a diagram illustrating another example of the conversion process of the band limited image signal in the conversion unit.
FIG. 18 is a diagram illustrating another frequency characteristic of the band-limited image signal.
FIG. 19 is a diagram illustrating conversion processing of a band-limited image signal according to an imaging region.
FIG. 20 is a diagram illustrating a band-limited image signal conversion process according to a frequency band.
FIG. 21 is a diagram illustrating another conversion process of a band-limited image signal according to a frequency band.
22 is a diagram showing frequency characteristics of a processed image signal obtained by the function shown in FIG.
FIG. 23 is a diagram showing frequency characteristics of a processed image signal obtained by the function shown in FIG.
FIG. 24 is a diagram showing an example of a function used for conversion processing in the conversion means.
FIG. 25 is a diagram showing another example of a function used for conversion processing in the conversion means.
FIG. 26 is a diagram showing an example of a function having the characteristics of the function of FIG. 24 and the function of FIG. 25;
FIG. 27 is a diagram showing frequency characteristics for each frequency band and overall frequency characteristics.
FIG. 28 is a diagram showing a problem when all band-limited image signals are converted by one type of function.
FIG. 29 is a diagram showing an ideal edge and an actual edge.
FIG. 30 is a diagram illustrating an example of a function for converting each band-limited image signal when the enhancement coefficient is small.
FIG. 31 is a diagram illustrating an example of a function for converting each band-limited image signal when the enhancement coefficient is large.
FIG. 32 is a diagram showing a response of an image signal obtained by using the function of FIG. 30 for conversion;
33 is a diagram showing a response of an image signal obtained by using the function of FIG. 31 for conversion.
FIG. 34 is a diagram showing the overall configuration of another embodiment of the image processing apparatus of the present invention.
FIG. 35 is a diagram showing an example of a function used in the magnification signal creating means
FIG. 36 is a diagram showing effects in the embodiment shown in FIG. 34;
FIG. 37 is another diagram showing the effect of the embodiment shown in FIG.
FIG. 38 is a diagram showing the overall configuration of still another embodiment of the image processing apparatus of the present invention.
FIG. 39 is a diagram showing an example of a function for converting each band limited image signal to create an auxiliary image signal
FIG. 40 is a diagram illustrating another example of a function for converting each band-limited image signal to create an auxiliary image signal.
41 is a diagram showing an effect in the embodiment shown in FIG. 38;
FIG. 42 is a diagram showing a blur image signal creation process in the vicinity of an edge portion;
[Explanation of symbols]
1 Blurred image signal creation means
2 Band-limited image signal creation means
3 Conversion means
4 Accumulation means
5 Frequency enhancement processing means
10 Filtering means
11 Interpolation calculation processing means
21 Subtractor
22 Converter
23 Calculator
24 Converter
25 Multiplication means
26 Adder

Claims (40)

In an image processing method for enhancing a high frequency component of an original image by adding a signal related to the high frequency component of the original image to an original image signal representing the original image,
Based on the original image signal, creating a plurality of non-sharp mask image signals having different frequency response characteristics from each other,
Based on the original image signal and the plurality of non-sharp mask image signals, or the plurality of non-sharp mask image signals, a plurality of band limited image signals representing signals of a plurality of frequency bands of the original image signal are created. ,
For at least one of the band-limited image signals, when the absolute value of the band-limited image signal is a value within a predetermined range, the degree of suppression is greater than when the absolute value is not a value within the predetermined range. A plurality of converted image signals are created by performing a conversion process that suppresses the band-limited image signal ,
An image processing method characterized in that a signal relating to the high frequency component added to the original image signal is obtained by integrating the converted image signals. Each of the band-limited image signals is generated so that the absolute value of the band-limited image signal is reduced with respect to the band-limited image signal in which the absolute value of the band-limited image signal is larger than a predetermined threshold. The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed by converting. In the creation of the plurality of converted image signals, the absolute value of each band limited image signal is decreased as the band limited image signal is larger than a predetermined threshold value, and the absolute value of each band limited image signal is set to the predetermined threshold value. 3. The image processing method according to claim 2, wherein the image processing is performed by converting each band-limited image signal so that the absolute value of the band-limited image signal becomes smaller as the threshold value is smaller than the other threshold value. The generation of the plurality of converted image signals is performed by converting each band limited image signal so that the magnitude of the absolute value of each band limited image signal is changed according to the frequency band of each band limited image signal. The image processing method according to claim 2, wherein the image processing method is performed by: The generation of the plurality of converted image signals, each band limited image signal, based on a plurality of different functions for each frequency band, a value less than the absolute value determined based on the absolute value of the band limited image signal, The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed by performing conversion as follows. Each function used to create the converted image signal is such that, for a band limited image signal whose absolute value of the band limited image signal is greater than a predetermined value, the value of the converted image signal is substantially constant. 6. The image processing method according to claim 5, wherein the predetermined value is a smaller value as the function is a function for converting the band limited image signal, and the function is a function for processing a high frequency band. The band limit in which the absolute value of the band-limited image signal is a value within a predetermined range near 0 as the function used to create the converted image signal is a function that processes a low-frequency band. 7. The image processing method according to claim 5, wherein an absolute value of the converted image signal obtained when the image signal is converted is a small value. Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of a signal related to the high-frequency component, and addition of the signal related to the high-frequency component to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal f _k (k = 1 to N): Convert each band-limited image signal Function β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed according to claim 1. Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of a signal related to the high-frequency component, and addition of the signal related to the high-frequency component to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal f _k (k = 1 to N): Convert each band-limited image signal Function β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed according to claim 1. Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of a signal related to the high-frequency component, and addition of the signal related to the high-frequency component to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal f _k (k = 2 to N): Convert each band-limited image signal Function β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
5. The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed according to claim 1. Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of a signal related to the high-frequency component, and addition of the signal related to the high-frequency component to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal f _k (k = 2 to N): Convert each band-limited image signal Function β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
5. The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed according to claim 1. Creating a plurality of converted image signals, the respective band-limited image signals, according to any one of claims 8 to 11, characterized in that by performing the conversion processing in accordance with the emphasis coefficient Image processing method. The conversion process is a conversion process that is different for each frequency band, and the conversion process is such that the band-limited image signal is strongly suppressed as the frequency band of the band-limited image signal is lower.
13. The image processing method according to claim 12, wherein the difference between the degree of suppression of the band limited image signal in the high frequency band and the degree of suppression of the band limited image signal in the low frequency band increases as the enhancement coefficient increases. . Creating a plurality of converted image signals, creating a suppressed image signal by converting the band limited image signal to be a value equal to or less than the absolute value determined based on the absolute value of the band limited image signal;
Based on the original image signal and the plurality of non-sharp mask image signals, create an auxiliary image signal including a signal in a frequency band lower than the band-limited image signal used to create the suppressed image signal,
A magnification signal corresponding to each of the suppression image signals is created by converting the auxiliary image signal so that the absolute value of the auxiliary image signal is closer to 1 and the value is closer to 0 as the absolute value is larger,
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed by multiplying the suppression image signal by the magnification signal corresponding to the suppression image signal. Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of the integrated signal, and addition of the integrated signal to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N + 1): Unsharp mask image signal f _k (k = 1 to N): Each band-limited image signal A function g for converting the auxiliary image signal to generate the magnification signal by converting each auxiliary image signal β (Sorg): an enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed according to: Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of the integrated signal, and addition of the integrated signal to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N + 1): Unsharp mask image signal f _k (k = 1 to N): Each band-limited image signal A function g for converting the auxiliary image signal to generate the magnification signal by converting each auxiliary image signal β (Sorg): an enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed according to: The generation of the plurality of converted image signals is performed by passing a low-frequency side band-limited image signal, which is a band-limited image signal in a frequency band lower than the converted band-limited image signal, which is a band-limited image signal to be converted, along the origin. Creating an auxiliary image signal of the band-limited image signal to be converted by transforming based on a non-linear function in which the slope at the origin is substantially 0 and the slope gradually increases as the value to be processed increases;
Creating a composite band limited image signal by adding the auxiliary image signal to the converted band limited image signal;
2. The image processing method according to claim 1, wherein the composite band-limited image signal is converted by converting the composite band-limited image signal so that the composite band-limited image signal has a value equal to or less than the absolute value determined based on the absolute value of the composite band-limited image signal. Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of the integrated signal, and addition of the integrated signal to the original image signal

(Where Sproc: image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: original image signal Susk (k = 1 to N + 1): unsharp mask image signal f _k (k = 1 to N): each composite band limited image A function g for converting a signal: a function β (Sorg) for converting each of the band-limited image signals to create the auxiliary image signal: an enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed according to: The creation of the plurality of converted image signals is performed by converting each of the band-limited image signals in accordance with an imaged part when the original image is imaged. An image processing method according to item. The original image includes a flow image obtained by tomography, and the non-sharp mask image signal is generated by a one-dimensional unsharp mask along the direction of the flow image with respect to the original image signal. 20. The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is performed by performing a mask process. In an image processing apparatus that emphasizes a high-frequency component of an original image by adding a signal related to the high-frequency component of the original image to an original image signal representing the original image.
Non-sharp mask image signal creating means for creating a plurality of unsharp mask image signals having different frequency response characteristics from each other based on the original image signal;
Based on the original image signal and the plurality of non-sharp mask image signals, or the plurality of non-sharp mask image signals, a plurality of band limited image signals representing signals of a plurality of frequency bands of the original image signal are created. Band-limited image signal creation means;
For at least one of the band-limited image signals, when the absolute value of the band-limited image signal is a value within a predetermined range, the degree of suppression is greater than when the absolute value is not a value within the predetermined range. Conversion means for creating a plurality of converted image signals by performing conversion processing such that the band-limited image signal is suppressed ;
An image processing apparatus comprising frequency enhancement processing means for obtaining a signal related to the high frequency component to be added to the original image signal by integrating the converted image signals. The converting means converts the plurality of converted image signals so as to reduce the absolute value of the band limited image signal for a band limited image signal whose absolute value of the band limited image signal is greater than a predetermined threshold. 22. The image processing apparatus according to claim 21, wherein the image processing apparatus is a means for creating a restricted image signal by converting it. The conversion means reduces the absolute value of the band limited image signal of the plurality of converted image signals as the band limited image signal is larger than a predetermined threshold, and the absolute value of the band limited image signal The means for generating each band-limited image signal by converting the band-limited image signal so that the absolute value of the band-limited image signal becomes smaller as the threshold value is smaller than another threshold value smaller than a predetermined threshold value. 22. An image processing apparatus according to 22. The converting means converts the plurality of converted image signals into the band-limited image signals so that the magnitudes of the absolute values of the band-limited image signals are changed according to the frequency bands of the band-limited image signals. 24. The image processing apparatus according to claim 22, wherein the image processing apparatus is a means for creating the image by conversion. The converting means is less than the absolute value determined based on the absolute value of the band-limited image signal based on the plurality of converted image signals, the band-limited image signals, and a plurality of functions different for each frequency band. The image processing apparatus according to claim 21, wherein the image processing apparatus is a means for creating the value by converting the value to a value of. Each function used to create the converted image signal is such that, for a band limited image signal whose absolute value of the band limited image signal is greater than a predetermined value, the value of the converted image signal is substantially constant. 26. The image processing apparatus according to claim 25, wherein the image processing apparatus is a function for converting the band limited image signal, and the predetermined value is a smaller value as the function is a function for processing a high frequency band. The band limit in which the absolute value of the band-limited image signal is a value within a predetermined range near 0 as the function used to create the converted image signal is a function that processes a low-frequency band. 27. The image processing apparatus according to claim 25 or 26, wherein an absolute value of the converted image signal obtained when the image signal is converted is a small value. Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of a signal related to the high-frequency component, and addition of the signal related to the high-frequency component to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal f _k (k = 1 to N): Convert each band-limited image signal Function β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The image processing apparatus according to any one of claims 21 to 27, wherein Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of a signal related to the high-frequency component, and addition of the signal related to the high-frequency component to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal f _k (k = 1 to N): Convert each band-limited image signal Function β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The image processing apparatus according to any one of claims 21 to 27, wherein Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of a signal related to the high-frequency component, and addition of the signal related to the high-frequency component to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal f _k (k = 2 to N): Convert each band-limited image signal Function β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The image processing apparatus according to claim 21, wherein the image processing apparatus performs the process according to claim 21. Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of a signal related to the high-frequency component, and addition of the signal related to the high-frequency component to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N): Unsharp mask image signal f _k (k = 2 to N): Convert each band-limited image signal Function β (Sorg): enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The image processing apparatus according to claim 21, wherein the image processing apparatus performs the process according to claim 21. Said conversion means, said plurality of converted image signals, the respective band-limited image signals, from the claims 2 8, characterized in that the means for producing by performing conversion processing in accordance with the emphasis coefficient 31. The image processing apparatus according to any one of 31. The conversion process is a conversion process that is different for each frequency band, and the conversion process is such that the band-limited image signal is strongly suppressed as the frequency band of the band-limited image signal is lower.
33. The image processing apparatus according to claim 32, wherein the difference between the degree of suppression of the band limited image signal in the high frequency band and the degree of suppression of the band limited image signal in the low frequency band increases as the enhancement coefficient increases. . Suppression image signal creating means for creating a suppressed image signal by converting the band limited image signal so that the band limited image signal has a value equal to or less than the absolute value determined based on the absolute value of the band limited image signal; ,
Auxiliary image signal generation for generating an auxiliary image signal including a signal in a frequency band lower than the band-limited image signal used for generating the suppressed image signal based on the original image signal and the plurality of non-sharp mask image signals Means,
Magnification signal generation for generating a magnification signal corresponding to each of the suppression image signals by converting the auxiliary image signal so that it is closer to 1 as the absolute value of the auxiliary image signal is smaller and closer to 0 as it is larger Means,
The image processing apparatus according to claim 21, further comprising multiplication means for multiplying the suppression image signal by the magnification signal corresponding to the suppression image signal. Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of the integrated signal, and addition of the integrated signal to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N + 1): Unsharp mask image signal f _k (k = 1 to N): Each band-limited image signal A function g for converting the auxiliary image signal to generate the magnification signal by converting each auxiliary image signal β (Sorg): an enhancement coefficient determined based on the original image signal)
35. The image processing apparatus according to claim 21, wherein the image processing apparatus is performed according to: Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of the integrated signal, and addition of the integrated signal to the original image signal

(However, Sproc: Image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: Original image signal Susk (k = 1 to N + 1): Unsharp mask image signal f _k (k = 1 to N): Each band-limited image signal A function g for converting the auxiliary image signal to generate the magnification signal by converting each auxiliary image signal β (Sorg): an enhancement coefficient determined based on the original image signal)
35. The image processing apparatus according to claim 21, wherein the image processing apparatus is performed according to: The converting means converts the low-frequency side band-limited image signal, which is a band-limited image signal in a frequency band lower than the converted band-limited image signal, which is the band-limited image signal to be converted, through the origin, and the inclination at the origin is approximately An auxiliary image signal generating means for generating an auxiliary image signal of the band-limited image signal to be converted by performing conversion based on a non-linear function in which the gradient gradually increases as the value to be processed increases at 0;
Decoding band limited image signal creating means for creating a composite band limited image signal by adding the auxiliary image signal to the converted band limited image signal;
A converted image signal generating means for generating the converted image signal by converting the composite band limited image signal so that the composite band limited image signal has a value equal to or less than the absolute value determined based on the absolute value of the composite band limited image signal; The image processing apparatus according to claim 21. Creation of the band-limited image signal, creation of the converted image signal, creation of the integrated signal, and addition of the integrated signal to the original image signal

(Where Sproc: image signal Sorg in which high-frequency components are emphasized: original image signal Susk (k = 1 to N + 1): unsharp mask image signal f _k (k = 1 to N): each composite band limited image A function g for converting a signal: a function β (Sorg) for converting each of the band-limited image signals to create the auxiliary image signal: an enhancement coefficient determined based on the original image signal)
The image processing apparatus according to claim 21 or 37, wherein The conversion means is means for creating the plurality of converted image signals by converting each of the band-limited image signals in accordance with an imaged part when the original image is imaged. 39. The image processing apparatus according to any one of 21 to 38. The original image includes a flow image obtained by tomography, and the non-sharp mask image signal creating means sends the plurality of unsharp mask image signals to the original image signal in the direction of the flow image. 40. The image processing apparatus according to claim 21, wherein the image processing apparatus is a means for performing a mask process using a one-dimensional non-sharp mask along the line.

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