使用兩個圖像的圖像處理設備和方法

2023-07-09 01:33:36 3

專利名稱：使用兩個圖像的圖像處理設備和方法
技術領域：
本發明涉及圖像處理設備和方法，其適用於在利用醫學圖像的CAD(計算機輔助診斷)技術等中作為處理如差處理的目標的兩個圖像的配準。
背景技術：
近年來，在CAD領域，數字圖像的使用得到發展。因此，通過使醫學圖像數位化，出現了在利用銀鹽攝影的傳統診斷中難以進行的診斷形式的可能性。
更具體地說，在傳統診斷中，在觀察患者的狀況期間在不同時間點拍攝的多個X射線照片被比較用於診斷的情況下，其上已分別顯影X射線照片的膠片通常被懸掛在燈箱(schaukasten)上，並且懸掛的膠片被實際地比較及讀取。
同時，在數字圖像被用於診斷的情況下，關於一個患者的在不同時間點拍攝的兩個數字圖像要進行配準(registration)，以使一個數字圖像的正常解剖結構與另一個數字圖像的解剖結構相符，然後，對兩個數字圖像執行相減處理，由此產生並輸出差圖像。隨後，將輸出的差圖像與該對兩個原始數字圖像相比較，由此可以更精確地掌握兩個原始圖像之間的變化。
在例如對應於USP5359513並在下文中被稱作文件1的日本專利申請公開No.H07-037074中公開了這樣一種差圖像產生方法。即，根據文件1中公開的產生方法，在不同時間點分別拍攝的兩個胸部X射線圖像要進行配準，並可產生差圖像。這裡，應當注意，這樣的相減處理被稱作時間相減處理。
隨後，將參照圖25描述如文件1中所公開的實現時間相減處理的設備的示意構成。
在圖25中，首先，由圖像輸入單元1輸入的一對醫學數字圖像通過預處理單元11進行密度校正處理，然後，輸入到ROI(感興趣區域)匹配單元12。在ROI匹配單元12中，通過計算互相關係數對於多個設置的ROI(感興趣區域)執行匹配處理，並且對於每個ROI計算表示該對醫學數字圖像(兩個圖像)的位移量的偏移向量。
然後，在多項式內插單元13中，通過二元n級多項式對計算的偏移向量進行近似內插。隨後，在配準單元5中，對兩個圖像的任意一個應用非線性失真。此外，在相減操作單元6中，在相應位置的像素之間執行相減操作，由此產生差信號。之後，在後處理單元7中，對差信號執行包括灰度處理等的後處理，並且處理的信號被輸出到輸出單元8。
此外，用於胸部X射線圖像的時間相減技術是用於處理作為在不同時間點拍攝的人體的一部分的公用對象的第一和第二圖像的技術。更具體地說，時間相減技術校正肺野的變形，該變形是由於各種因素比如對象的前後及左右移動、對象的呼吸、X射線管照射角度的改變等引起的，時間相減技術執行相減處理，然後提取包括變化的部分作為兩個圖像的差圖像。通過應用上述時間相減技術，可以從第一和第二圖像中提取僅對應於病變位置的變化的圖像分量，而不會涉及一般的正常組織比如骨頭、血管等的圖像分量。因此，特別是在時間相減CAD技術中，可以臨床期待早期病變檢測、早期檢測隱藏在正常組織比如肋骨及血管等之後的病變部位、防止病變的失察以及快速判讀射線照片。
在任何情況下，時間相減技術的主要要素是用於校正在第一和第二圖像之間出現的變形的配準技術。順便地說，對應於美國專利公開No.2001048757並在下文中被稱作文件2的日本專利申請公開No.2002-032735公開了常規的時間相減技術。更具體地說，在這樣的常規時間相減技術中，執行如圖26所示的處理。即，首先讀取第一圖像(原始圖像或過去的圖像)和第二圖像(當前圖像)，然後在第一圖像的肺野區內均勻設置模板ROI。隨後，在第二圖像中，在對應於第一圖像的模板ROI的位置設置搜索ROI。此時，在第二圖像的搜索ROI中，搜索對應於第一圖像的模板ROI的中心的位置，並且，從第一圖像的模板ROI的中心到第二圖像的搜索ROI中的相關位置的轉變作為偏移向量被記錄。
在實際記錄偏移向量的情況下，模板ROI的中心坐標和從模板ROI的中心到搜索ROI中相關位置的轉變被記錄。典型地，在實現ROI的一致性(匹配)的情況下，匹配度被用作偏移向量的權重。然後，通常，在通過利用ROI的互相關實現匹配的情況下，相關係數本身如原樣被用作偏移向量的權重。此外，在通過利用SSDA(序列類似性檢測算法)實現匹配的情況下，通過計算並使殘差的逆數歸一化而獲得的結果被用作偏移向量的權重。之後，通過利用獲得的權重，對偏移向量執行利用多項式的內插，並且第二圖像被捲曲(warp)到第一圖像以獲取差圖像。
然而，在上述文件1中，當通過執行對於多個ROI的每個的匹配(ROI匹配)獲得的偏移向量通過多項式近似被內插時，多項式的係數通過最小二乘法等被確定。為此，存在執行這樣的處理需用較長時間的技術問題。
此外，在ROI匹配中，如果在對象中存在多個類似圖案，則存在匹配精度的限制。因此，根據情況，在偏移向量中不可避免地會包括嚴重誤差。在這樣的情況下，如果偏移向量通過使用最小二乘法被內插，則包括的誤差影響其它的偏移向量，由此整體上發生位移或失配。為此，存在在差圖像中噪聲分量增加的技術問題。
順便提及，如下面所述，胸部簡單X射線攝影包括信息量有別於其它的各種區域。
即，對於鎖骨和身體邊緣部分來說，儘管灰度信息是缺乏或簡單的，但邊緣信息是充分的。在肺野邊緣部分，灰度信息和邊緣信息均是充分的。此外，在心臟和橫膈膜中，灰度信息和邊緣信息均是簡單或缺乏的。因此，例如在文件2中，當通過利用灰度信息或邊緣信息缺乏的ROI執行匹配時，不一定能認為ROI的匹配被精確地執行，即使其偏移向量的權重較高，並且在這種情況下不可能判斷偏移向量的信息是否被正確。為此，存在不利地影響隨後的處理的技術問題。
此外，對於包括灰度信息、邊緣信息等的紋理(texture)充分的ROI的偏移向量，希望執行精度高於紋理低的ROI的偏移向量的內插的內插，由此需要進行更精確的偏移向量內插。

發明內容
本發明被實現以解決上面的技術問題，其目的是提供能夠以高速產生差圖像同時相對減小失配的圖像處理設備和方法，以及計算機使用的用來實現上述圖像處理方法的程序。
用於實現上述目的的根據本發明的圖像處理設備的特性在於一種基於偏移向量將第二圖像與第一圖像相匹配的圖像處理設備，包括匹配度獲取單元，適於獲取第一和第二圖像之間相互對應的相應點的匹配度；紋理估算單元，適於估算相應點外圍的紋理；以及偏移向量加權單元，適於基於匹配度和紋理的估算加權偏移向量。
用於實現上述目的的根據本發明的圖像處理方法的特性在於一種基於偏移向量將第二圖像與第一圖像相匹配的圖像處理方法，包括匹配度獲取步驟，用於獲取第一和第二圖像之間相互對應的相應點的匹配度；紋理估算步驟，用於估算相應點外圍的紋理；以及偏移向量加權步驟，用於基於匹配度和紋理的估算加權偏移向量。
用於實現上述目的的根據本發明的圖像處理設備的特性在於一種輸出第一圖像和第二圖像之間的差圖像的圖像處理設備，包括輸入單元，適於輸入第一圖像和第二圖像；偏移向量計算單元，適於將多個感興趣區域分別設置到第一圖像和第二圖像，並且對於每個感興趣區域計算指示第一圖像和第二圖像之間的失配量的偏移向量；
過濾單元，適於對偏移向量執行過濾處理；內插單元，適於對通過過濾單元進行過濾處理的偏移向量執行內插；配準單元，適於根據通過內插單元內插的偏移向量配準第一圖像和第二圖像；相減操作單元，適於在各配準的圖像上的相應像素之間執行相減操作；以及輸出單元，適於輸出通過相減操作單元獲取的差圖像。
用於實現上述目的的根據本發明的圖像處理方法的特性在於一種輸出第一圖像和第二圖像之間的差圖像的圖像處理方法，包括輸入步驟，輸入第一圖像和第二圖像；偏移向量計算步驟，將多個感興趣區域分別設置到第一圖像和第二圖像，並且對於每個感興趣區域計算指示第一圖像和第二圖像之間的失配量的偏移向量；過濾步驟，對偏移向量執行過濾處理；內插步驟，對在過濾步驟中進行過濾處理的偏移向量執行內插；配準步驟，根據在內插步驟中內插的偏移向量配準第一圖像和第二圖像；相減操作步驟，在各配準的圖像上的相應像素之間執行相減操作；以及輸出步驟，輸出在相減操作步驟中獲取的差圖像。


圖1是示出根據本發明的第一實施例的醫學圖像處理設備的功能構成的功能方框圖；圖2A、2B、2C和2D是示出分別設置在肺野邊緣、肺野中心、縱隔和橫隔膜中的ROI的圖像的示圖；圖3A是示出圖2A的圖像的直方圖的示圖；圖3B是示出圖2B的圖像的直方圖的示圖；
圖3C是示出圖2C的圖像的直方圖的示圖；圖3D是示出圖2D的圖像的直方圖的示圖；圖4是示出由加權處理單元90獲取的偏移向量的權重的示例的示圖；圖5是示出根據本發明的第一實施例的醫學圖像處理設備的操作的流程圖；圖6是示出通過普通的胸部簡單射線攝影檢測的肺野邊緣的典型示圖；圖7是示出根據本發明的第二實施例的醫學圖像處理設備的操作的流程圖；圖8是示出根據本發明的第三實施例的醫學圖像處理設備的操作的流程圖；圖9A、9B、9C和9D是分別示出第三實施例的邊緣檢測結果的示圖；圖10是示出根據本發明的第五實施例的圖像處理設備的構成的方框圖；圖11是示出能夠實現根據本發明的第五實施例的圖像處理設備的計算機系統的構成的示例的方框圖；圖12是示出要由根據本發明的第五實施例的圖像處理設備執行的整個處理的流程圖；圖13是示出根據本發明的第五實施例的灰度轉換特性曲線的示例的示圖；圖14是示出根據本發明的第五實施例的偏移向量計算單元的詳細構成的方框圖；圖15是示出根據本發明的第五實施例的偏移向量計算單元的詳細操作的流程圖；圖16A和16B是用於描述根據本發明的第五實施例的ROI的設置的示圖；圖17A、17B、17C、17D和17E是用於描述根據本發明的第五實施例的胸腔檢測方法的示圖；圖18是示出根據本發明的第五實施例的偏移向量的示例的示圖；圖19是示出根據本發明的第五實施例的過濾單元的詳細操作的流程圖；圖20是示出根據本發明的第五實施例的偏移向量分量的示例的示圖；圖21是示出根據本發明的第五實施例的內插的偏移向量的示例的示圖；圖22是示出要由根據本發明的第六實施例的圖像處理設備執行的整個處理的流程圖；圖23是用於描述根據本發明的第七實施例的區域分割的示例的示圖；圖24是用於描述根據本發明的第八實施例的樣條內插的示圖；圖25是示出常規圖像處理設備的示圖；以及圖26是示出常規圖像處理方法的示圖。
具體實施例方式
下面將參照附圖具體描述本發明的實施例。
第一實施例
首先，下文中將描述本發明的第一實施例。圖1是示出根據本發明的第一實施例的醫學圖像處理設備的功能構成的功能方框圖。順便提及，應當注意，通過實現圖1中所示功能的專用設備或通過使通用計算機執行後面描述的處理的控制程序，可實現根據本實施例的醫學圖像處理設備。然而，應當注意，通過硬體、軟體或硬體和軟體的組合均可實現圖1中所示的每個功能塊。
如圖1中所示，根據本實施例的醫學圖像處理設備裝備有圖像輸入單元10、模板ROI(感興趣區域)設置單元20、搜索ROI匹配單元30、ROI紋理計算單元40、匹配度計算單元50、偏移向量計算單元60、偏移向量加權計算單元70和偏移向量內插單元80。
圖像輸入單元10從圖像存儲單元(未示出)讀取兩個數字圖像(即第一和第二圖像)。例如，圖像輸入單元10讀取在不同時間點分別拍攝的同一對象的相同區域的兩個圖像。然後，模板ROI設置單元20在第一圖像的肺野區域中均勻設置模板ROI，並且搜索ROI匹配單元30在對應於第一圖像的模板ROI的第二圖像的位置設置搜索ROI。這裡，應當注意，搜索ROI被設置為大於模板ROI。
ROI紋理計算單元40計算由模板ROI設置單元20設置的模板ROI的紋理。這裡，應當注意，包括在模板ROI中的紋理被不同地估算，並且模板ROI中像素值的變化被用作一個指標(index)。為此，在本實施例中，ROI紋理計算單元40形成模板ROI的直方圖，並且將非零計數的像素值數Ci設置為紋理。這裡，符號i表示模板ROI數。在任何情況下，通過執行這樣的處理，設置在縱隔、心臟、橫膈膜等區域中的模板ROI的紋理減少。相反，設置在肺野、肺野輪廓等中的模板ROI的紋理增加。
圖2A、2B、2C和2D是示出分別設置在肺野邊緣、肺野中心、縱隔和橫隔膜中的模板ROI的圖像(均具有12位的數據量)的示圖，圖3A是示出圖2A的圖像的直方圖的示圖，圖3B是示出圖2B的圖像的直方圖的示圖，圖3C是示出圖2C的圖像的直方圖的示圖，圖3D是示出圖2D的圖像的直方圖的示圖。這裡，在圖3A-3D的每個圖中，數據量被設置為8位。如圖3A中所示，在設置在肺野邊緣的模板ROI的直方圖中，非零計數的像素值在大致從180延伸到230的約50寬度的範圍內分布。如圖3B中所示，在設置在肺野中心的模板ROI的直方圖中，非零計數的像素值在大致從150延伸到180的約30寬度的範圍內分布。一方面，如圖3C中所示，在設置在縱隔的模板ROI的直方圖中，非零計數的像素值在大致從240延伸到250的約10寬度的範圍內分布。此外，如圖3D中所示，在設置在橫膈膜的模板ROI的直方圖中，非零計數的像素值僅在大致從240延伸到256的約16寬度的範圍內分布。因此，可以理解，設置在肺野邊緣或肺野中心中的模板ROI的可靠性高於設置在縱隔或橫膈膜中的模板ROI的可靠性。
當將模板ROI轉換到第二圖像中的搜索區時匹配度計算單元50計算互相關係數。這裡，應當注意，互相關係數為最大的位置對應於模板ROI的中心。因此，在本實施例中，在模板ROI中心的互相關係數Ri被用作匹配度。
偏移向量計算單元60計算在第二圖像中互相關係數為最大的位置和第一圖像中模板ROI的中心之間的位移(或失配)，並且獲取水平和垂直方向的偏移量作為偏移向量。
根據通過ROI紋理計算單元40獲取的模板ROI的非零計數的像素值數Ci和通過匹配度計算單元50獲取的最大互相關係數Ri，偏移向量加權計算單元70對於所有ROI的每個計算最大互相關係數Ri和模板ROI的紋理Ti的積，並且將通過方程式(1)獲取的歸一化結果設置為每個ROI的權重wi。
Wi=Ti.Rii=1NTiRi...(1)]]>這裡，符號N為ROI的數目，並且在本實施例中滿足Ti＝Ci。
在本實施例中，ROI紋理計算單元40、匹配度計算單元50和偏移向量加權計算單元70共同構成加權處理單元90(圖1)。以這種連接，圖4示出了通過加權處理單元90獲取的偏移向量的權重的示例。這裡，應當注意，圖4中所示的示例從圖26中所示的普通X射線攝影中被獲得。如圖4中所示，設置在胸腔域邊緣附近的ROI的偏移向量具有較大的權重，設置在肺野中心、縱隔、心臟、腹部等附近的ROI的偏移向量具有較小的權重。
偏移向量內插單元80執行通過偏移向量加權計算單元70獲取的偏移向量的權重和通過偏移向量計算單元60計算的偏移向量的多項式內插。因此，第一圖像與第二圖像的變形通過一個二元多項式被表示，第二圖像通過隨後的處理被卷繞(warp)到第一圖像，然後，第一圖像和第二圖像之間的相減處理被執行以獲取差圖像。
隨後，下文中將說明按上述構成的醫學圖像處理設備的操作。圖5是示出根據本發明的第一實施例的醫學圖像處理設備的操作的流程圖。
在本實施例中，首先，圖像輸入單元10將來自未示出的圖像存儲單元的第一圖像讀入存儲器中(步驟S101)。然後，在第一圖像中檢測肺野的邊緣，並且設置肺野區(步驟S102)。圖6是示出通過普通的胸部簡單射線攝影檢測的肺野邊緣的典型示圖。在圖6中，邊緣的最上端、最下端、最左端和最右端的中心被看作肺野的中心，從最上端和最下端延伸距離Δh以及從最左端和最右端延伸距離Δw的矩形區域被看作肺野區10』。然而，如果按上述設置的矩形區超過圖像的邊界，則通過修整超出矩形區的部分而獲取的結果被看作肺野區10』。
在肺野區被設置之後，模板ROI設置單元20通過在肺野區均勻地設置模板ROI中心設置模板ROI(步驟S103)。
隨後，根據統計，ROI紋理計算單元40形成關於每一設置的ROI的圖像直方圖(步驟S104)。然後，ROI紋理計算單元40獲得關於每一直方圖的非零計數的像素值數Ci(步驟S105)。
之後，圖像輸入單元10將來自未示出的圖像存儲單元的第二圖像讀入存儲器中(步驟S106)。隨後，與步驟S102一樣，在第二圖像中檢測肺野的邊緣，並且獲取肺野區的中心，由此設置肺野區(步驟S107)。
下一步，基於在步驟S102和S107的每個中檢測的肺野邊緣的最上端、最下端、最左端和最右端，在第一和第二圖像之間的整個肺野的偏移量和垂直/水平方向的放大/縮小率被計算(步驟S108)。
隨後，搜索ROI匹配單元30通過下面的方程式(2)將對應於步驟S103中設置的模板ROI的中心的位置設置在第二圖像中。然後，搜索ROI匹配單元30根據設置的位置設置搜索ROI(步驟S109)。
x′＝rh·x+ΔHy′＝rv·y+ΔV...(2)這裡，應當注意，(x，y)表示在第一圖像中的肺野中心被設置為原點的情況下模板ROI的中心的坐標，(x』，y』)表示在第二圖像中的肺野中心被設置為原點的情況下搜索ROI的中心的坐標，符號ΔH表示沿水平方向肺野中心的整個偏移量，符號ΔV表示沿垂直方向肺野中心的整個偏移量，符號rh表示水平方向的放大/縮小率，符號rv表示垂直方向的放大/縮小率。
下一步，判斷是否對所有ROI執行了稍後描述的步驟S111、S112、S113、S114和S115的處理(步驟S110)。如果判斷對所有ROI執行了這些處理，則流程進到步驟S116。同時，如果判斷存在未對其執行這些處理的ROI，則流程進到步驟S111。
在步驟S111中，判斷是否對搜索範圍內的所有位置執行了隨後步驟S112中的處理。如果判斷對所有位置執行了有關的處理，則流程進到步驟S113。同時，如果判斷存在未對其執行有關處理的位置，則流程進到步驟S112。
在步驟S112中，匹配度計算單元50計算在模板ROI和搜索ROI中相應區域之間的互相關係數Ri。
在步驟S113中，匹配度計算單元50對於所有搜索位置找出最大互相關係數的位置。然後，偏移向量計算單元60根據在步驟S113中找出的位置計算偏移向量(步驟S114)。隨後，對於所有搜索位置，通過利用在步驟S105中獲取的模板ROI的紋理和在步驟S113中獲取的最大互相關係數，根據方程式(1)分別計算偏移向量的權重(步驟S115)。
然後，偏移向量內插單元80通過利用所有偏移向量執行內插(步驟S116)。隨後，第一圖像和第二圖像之間的相減處理被執行。
根據如上所述的第一實施例，要被給定到紋理充分的ROI的偏移向量的權重高於要被給定到紋理貧乏的ROI的偏移向量的權重，因此，與相關的背景技術相比，可以更精確地執行內插。為此，例如，可以增加在不同時間點分別拍攝的兩個圖像之間的配準的精度。
這裡，應當注意，第一實施例中的處理順序不限於圖5的流程圖中所示的處理順序。即，本實施例的功能也可通過另一個過程來實現。此外，應當注意，方程式(1)可被應用在模板ROI的面積均一致的情況下。即，在ROI的面積各不相同的情況下，可通過使用方程式(3)來執行歸一化。
Wi=TiRi/Sii=1N(TiRi/Si)...(3)]]>這裡，符號Si為第i個ROI的面積，並且與方程式(1)一樣，在本實施例中滿足Ti＝Ci。
此外，除ROI的直方圖的非零計數的像素值數Ci之外，像素值的離差、直方圖的峰度等也可被加權並被添加到紋理中。
第二實施例
接下來，下文中將描述本發明的第二實施例。在第二實施例中，應當注意，功能塊基本上與第一實施例中的功能塊相同，僅ROI紋理計算單元40的功能與第一實施例中的不同。圖7是示出根據本發明的第二實施例的醫學圖像處理設備的操作的流程圖。
在本實施例中，在與第一實施例一樣的對於第一圖像設置ROI(步驟S103)之後，通過方程式(4)獲取FFT(快速傅立葉變換)係數(步驟S201)。
F(p,q)=m=0M-1n=0N-1I(m,n)e-j(2/M)pme-j(2/N)qn...(4)]]>其中p＝0，1，...，M-1，並且q＝0，1，...，N-1這裡，符號M表示模板ROI的水平像素數，符號N表示模板ROI的垂直像素數。
下一步，對於FFT係數，獲取除p＝0，1，...，M/2和q＝0，1，...，N/2的頻率分量之外的高頻分量的絕對值的和SHi(步驟S202)。這裡，符號i表示ROI數。
SHi=p=0M/2q=N/2+1N|F(p,q)|+p=M/2+1Mq=0N|F(p,q)|...(5)]]>隨後，如方程式(6)所示，通過將左上區的頻率分量的絕對值加到和SHi中，獲取整個頻率分量的絕對值的和SAi(步驟S203)。
SAi=p=0Mq=0N|F(p,q)|...(6)]]>之後，通過方程式(7)獲取比率值Rai，並且該獲取的值被設置為ROI的紋理(步驟S204)。
Rai=SHiSAi100%...(7)]]>在任何情況下，在常規的胸部簡單射線攝影中，肺野邊緣的ROI、肺野中心的ROI、縱隔的ROI和橫膈膜的ROI的各高頻分量比率Ra如下所示肺野邊緣的ROI20.73％肺野中心的ROI23.81％縱隔的ROI6.22％橫膈膜的ROI 3.33％如上所述，設置在肺野邊緣或肺野中心的ROI包括較高的紋理。
之後，與第一實施例一樣，步驟S106和下面步驟中的處理被執行。然而，當通過利用方程式(1)執行歸一化時，偏移向量的權重在Ti＝Rai的條件下被計算。
如上所述，在第二實施例中，ROI的FFT(快速傅立葉變換)係數被獲取，並且高頻分量與整個分量的比率被設置為ROI的紋理。因此，與第一實施例一樣，與相關的背景技術相比，可以更精確地執行內插，由此可以增加在不同時間點分別拍攝的兩個圖像之間的配準的精度。
順便提及，在本實施例中，ROI的圖像可通過使用DCT(離散餘弦變換)、小波變換等而非FFT來變換，以將高頻分量與整個頻率分量的比率設置為紋理。此外，在上述說明中，小於預定值的頻率p和q的每一個被設置為低頻。然而，如果(p+q)或(p2+q2)1/2小於預定值，則頻率p和q的每一個可被設置為低頻，以便計算高頻分量比率Ra。此外，當和SHi或SAi被計算時，每個頻率分量的平方和可代替絕對值的和被使用。而且，可以獲取ROI的低頻分量與整個頻率分量的比率RaL，並且隨後將「1-RaL」設置為紋理。
第三實施例
隨後，下文中將說明本發明的第三實施例。在第三實施例中，應當注意，功能塊基本上與第一實施例中的功能塊相同，僅ROI紋理計算單元40的功能與第一和第二實施例中的不同。圖8是示出根據本發明的第三實施例的醫學圖像處理設備的操作的流程圖。
在本實施例中，在與第一實施例一樣的對於第一圖像設置ROI(步驟S103)之後，如方程式(8)所示的水平蘇貝爾算子(Sobel operator)被乘到ROI，從而計算位置(i，j)的圖像的水平邊緣強度(intensity)bx(i，j)(步驟S301)。然後，如方程式(8)所示的垂直蘇貝爾算子被乘到ROI，從而計算位置(i，j)的圖像的垂直邊緣強度by(i，j)(步驟S302)。
-1 0 1水平蘇貝爾算子-2 0 2-1 0 1-1 -2 -1垂直蘇貝爾算子 0 0 01 2 1 ...(8)隨後，根據位置(i，j)的圖像的水平邊緣強度bx(i，j)和垂直邊緣強度by(i，j)計算位置(i，j)的圖像的梯度的強度g(i，j)(步驟S303)。
g2(i，j)＝bx2(i，j)+by2(i，j)...(9)之後，判斷是否對所有像素位置執行了稍後描述的步驟S305、S306、S307和S308的處理(步驟S304)。如果判斷對所有像素位置執行了這些處理，則流程進到步驟S309。同時，如果判斷存在未對其執行這些處理的像素位置，則流程進到步驟S305。
在步驟S305中，判斷梯度的強度g(i，j)是否大於預定閾值。如果判斷強度g(i，j)大於預定閾值，則流程進到步驟S306。同時，如果判斷強度g(i，j)等於或小於預定閾值，則流程返回到步驟S304。
在步驟S306中，如果bx(i，j)＞by(i，j)，則判斷該邊緣為水平邊緣。此外，還判斷水平邊緣強度bx(i，j)是否為最大。如果滿足bx(i，j)＞by(i，j)並且水平邊緣強度bx(i， j)為最大，則流程進到步驟S308。同時，如果不滿足bx(i，j)＞by(i，j)或者水平邊緣強度bx(i，j)不為最大，則流程進到步驟S307。
在步驟S307中，如果by(i，j)＞bx(i，j)，則判斷該邊緣為垂直邊緣。此外，還判斷垂直邊緣強度by(i，j)是否為最大。如果滿足by(i，j)＞bx(i，j)並且垂直邊緣強度by(i，j)為最大，則流程進到步驟S308。同時，如果不滿足by(i，j)＞bx(i，j)或者垂直邊緣強度by(i，j)不為最大，則流程返回到步驟S304。
然後，在步驟S308中，位置(i，j)被檢測為邊緣(步驟S304)，並且流程返回到步驟S304。
此外，在步驟S309中，所檢測邊緣的數量與ROI的面積的比率(邊緣比)Pi被計算，並且比率Pi被設置為ROI的紋理。這裡，符號i表示ROI數。
例如，在一般的胸部簡單射線攝影中，肺野邊緣的ROI、肺野中心的ROI、縱隔的ROI和橫膈膜的ROI的檢測結果分別在圖9A、9B、9C和9D中被示出。順便提及，這些ROI的各邊緣比Pi如下所示肺野邊緣的ROI6.66％肺野中心的ROI6.30％縱隔的ROI0.00％橫膈膜的ROI 0.00％如上所述，對於設置在縱隔或橫膈膜中的ROI，不能執行滿意的匹配。
之後，與第一實施例一樣，步驟S106和下面步驟中的處理被執行。然而，當利用方程式(1)執行歸一化時，偏移向量的權重在Ti＝Pi的條件下被計算。在這種情況下，由於設置在縱隔或橫膈膜中的模板ROI的偏移向量的權重較低，因此計算這樣的權重的處理被省略，從而在通過內插方程式計算偏移向量中不使用相關的權重。
如上所述，在第三實施例中，在每個ROI中邊緣檢測被執行，並且邊緣數量與ROI面積的比率被設置為ROI的紋理。因此，與第一實施例一樣，與相關的背景技術相比，可以更精確地執行內插，從而可以增加在不同時間點分別拍攝的兩個圖像之間的配準的精度。
順便提及，在執行邊緣檢測以計算本實施例的ROI的紋理時，Prewitt法、Roberts法、Canny法等均可代替蘇貝爾(Sobel)算子被使用。
此外，在第一至第三實施例中，在通過偏移向量加權計算單元70計算偏移向量的權重的情況下，ROI的紋理可被歸一化，而非通過使用方程式(3)進行歸一化，以使歸一化紋理和匹配度的加權和被設置為偏移向量的權重。
第四實施例
接下來，在下文中將說明本發明的第四實施例。在第四實施例中，應當注意，功能塊基本上與第一實施例中的功能塊相同，但僅偏移向量加權計算單元70與第一實施例中的不同。
在本實施例中，偏移向量加權計算單元70檢測胸腔(或胸廓)，對設置在胸腔附近的ROI給定較大的權重，對其它ROI給定較小的權重。然後，偏移向量加權計算單元70將給定權重和匹配度的歸一化結果設置給偏移向量。
在這樣的處理中，例如，其中存在胸腔邊緣的模板ROI可被判斷為設置在胸腔附近的ROI。此外，通過計算模板ROI的中心和胸腔邊緣之間的水平及垂直距離，可以基於計算距離的較小的一個判斷在胸腔附近是否存在相關的邊緣。另外，通過計算模板ROI的中心和胸腔的最近邊緣之間的距離，可以基於計算的距離判斷在胸腔附近是否存在相關的邊緣。
根據上述第四實施例，可以具有與第一至第三實施例中的效果一樣的效果。
第五實施例
圖10是示出根據本發明的第五實施例的圖像處理設備的構成的方框圖。
順便提及，應當注意，圖像處理設備的各構成部件可通過專用硬體或通過在通用計算機上操作程序來實現。在後面的情況下，當CPU執行相關程序的模塊時，圖10中所示的各構成部件可被實現。
在下文中，將說明能夠實現根據第五實施例的圖像處理設備的計算機系統的構成的一個示例。
圖11是示出能夠實現根據本發明的第五實施例的圖像處理設備的計算機系統的構成的一個示例的方框圖。
用作根據第五實施例的圖像處理設備的計算機2000可通過網絡1001與用於產生醫學X射線圖像的圖像產生設備1000以及文件伺服器1002相連。然而，當然也可以單獨構成計算機2000。
計算機2000包括加速器2001、硬碟2002、CPU2003、RAM2004和ROM2005，並且與諸如磁光碟2007、滑鼠2008、鍵盤2009、印表機2010和顯示設備2011之類的各種外圍設備相連。這裡應當注意，這樣的構成部件通過總線2006彼此相互連接。
CPU2003控制通過總線2006相連的各構成部件，以實現第五實施例中的圖像處理設備。加速器2001實現各種圖像處理功能，並且還通過與CPU2003合作實現各種處理。硬碟2002存儲涉及實現第五實施例的各種處理的控制程序和諸如要被處理的圖像數據等之類的數據。
RAM2004用作各種數據的工作區和出棧(pull-off)區，ROM2005存儲各種數據，比如控制程序、各種參數等。通常被稱作MO的磁光碟2007存儲控制程序、比如要被處理的圖像數據的各種數據等。滑鼠2008或鍵盤2009用作輸入處理執行指令和各種數據的輸入設備。這裡，除滑鼠2008和鍵盤2009之外，也可使用另外的點擊設備比如筆等。
印表機2010列印各種數據，比如要被處理的圖像數據等。這裡，應當注意，可以使用各種方法作為印表機2010的列印方法，比如噴墨列印方法、雷射束列印方法、熱轉印列印方法等。顯示設備2011顯示用來執行各種處理的操作屏幕，還顯示各種處理結果。這裡，應當注意，作為顯示設備2011，可以使用CRT、LCD(液晶顯示器)等。
此外，計算機2000可通過由接口(未示出)連接的網絡1001將圖像數據傳送到外部設置的圖像產生設備1000和文件伺服器1002，或從外部設置的圖像產生設備1000和文件伺服器1002接收圖像數據。
在這樣的構成中，用於實現根據本發明的圖像處理設備的功能的程序被存儲在例如硬碟2002或通過網絡1001連接的文件伺服器1002中。然後，通過使用輸入設備比如滑鼠2008、鍵盤2009等響應用戶的指示，程序被讀取並被寫入計算機2000的RAM2004中。因此，CPU2003順序讀取並執行程序，從而能夠實現根據本發明的圖像處理設備的功能。
下文中，將參照圖12中所示的流程圖詳細說明圖10中所示的各構成部件的操作。
圖12是示出要由根據本發明的第五實施例的圖像處理設備執行的整個處理的流程圖。
(步驟S100)首先，響應預定的輸入指示，作為相減處理的目標的多個圖像(時間序列圖像)被輸入到圖像輸入單元1。然後，圖像輸入單元1對輸入的圖像執行縮減(reduction)處理，並且將處理的圖像輸出到偏移向量計算單元2。順便提及，從其提供要被輸入到圖像輸入單元1的圖像的圖像輸入設備對應於存儲介質(比如為直接或間接地與計算機2000相連的硬碟2002、磁光碟2007等)或圖像產生設備1000。
此外，用於將時間序列圖像輸入到圖像輸入單元1的預定的輸入指示通過操作相關圖像處理設備的用戶的操作，或通過控制相關圖像處理設備的控制器(未示出)等被給出。
順便提及，例如，如果水平方向的像素數和垂直方向的像素數按照要被應用到輸入圖像的縮減處理中的縮減率分別被設置以具有1/4×1/4尺寸，則從增加處理效率以保持差圖像的必要分辯率的方面來說，該尺寸是所希望的。然而，縮減率不一定是上述值，即，當然也可使用另外的縮減率。
此外，可以將圖像輸出到後面描述的圖像處理單元9，而不用執行縮減處理(即，具有不變的尺寸)。通過這樣的處理，可以在保持高分辯率的同時，將作為要被解釋或讀取的目標的圖像與其中變化被強調的差圖像相比較。
這裡，儘管時間序列圖像通常表示針對同一患者並且在不同時間點拍攝的一組圖像，但在本實施例中，為了簡化說明，僅一對第一和第二圖像(IM1和IM2)被看作時間序列圖像。然而，即使圖像數為三個或更多，從三個或更多個圖像中選擇一對圖像作為一對，並且僅對每對圖像應用後面所述的處理。
在圖10中，第一圖像IM1和第二圖像IM2共同構成要從圖像輸入單元1被輸入的時間序列圖像。在本實施例中，假定第一圖像IM1為晚些拍攝的圖像，第二圖像IM2為第一圖像IM1被拍攝之前拍攝的圖像。順便提及，在下面的說明中，假定圖像IM1和IM2為胸部X射線正面圖像。然而，本發明不限於此。即，在不脫離其目的的情況下，本發明當然也可適用於其它種類的圖像。
此外，例如，第一圖像IM1和第二圖像IM2為通過數字射線攝影系統產生的圖像，所述數字射線攝影系統採用使用平板檢測器或光激勵螢光體的CR(計算機射線攝影)等，並且由這些圖像所指示的圖像數據的特性與拍攝對象時所獲取的相關X射線量的對數成比例。
換句話說，當解釋由數字射線攝影系統拍攝的醫學圖像時，通常執行非線性灰度轉換處理，以便符合已被傳統使用的銀鹽膠片的特性。然而，在本發明中，使用在上述灰度轉換處理被執行之前所獲取的圖像數據。
一方面，第一圖像IM1和第二圖像IM2被輸出到圖像處理單元9。因此，圖像處理單元9對這些圖像執行上述的灰度轉換處理，產生最適於解釋的灰度轉換圖像，然後，將產生的圖像輸出到輸出單元8。這裡，要由圖像處理單元9執行的灰度轉換處理可以是具有如圖13中所示的轉換特性曲線的處理，其類似於傳統的銀鹽膠片。此外，也可附加地執行諸如鈍化掩膜(unsharp mask)處理等之類的頻率加重處理。
在任何情況下，本發明也適用於通過圖像處理單元9灰度轉換處理被事先執行的情況，灰度轉換圖像分別與處理前的圖像相關或相關聯，相關的圖像被存儲在預定的存儲設備(例如硬碟2002)中，此後，當第一圖像IM1和第二圖像IM2被指定時，存儲的圖像與指定的圖像一起被讀取。
(步驟S200)偏移向量計算單元2計算並輸出表示輸入的第一圖像IM1和第二圖像IM2之間的對應像素的物理關係的偏移向量。這裡，將參照圖14說明偏移向量計算單元2的詳細構成，並且將參照圖15說明偏移向量計算單元2的詳細操作。
即，圖14是示出根據本發明的第五實施例的偏移向量計算單元的詳細構成的方框圖，圖15是示出根據本發明的第五實施例的偏移向量計算單元的詳細操作的流程圖。
(步驟S21)從圖像輸入單元1輸入的第一圖像IM1和第二圖像IM2的每個的尺寸通過圖像縮減單元21被縮減到預定尺寸。在本實施例中，每個圖像的水平和垂直方向的尺寸被縮減到1/4×1/4，以產生第一縮減圖像IM1和第二縮減圖像IM2。然後，這些縮減圖像分別被輸入到胸腔(胸廓)檢測單元22。同時，尺寸未被縮減的第一圖像IM1和第二圖像IM2分別被輸入到第二ROI設置單元25。
因此，應當注意，尺寸為原始圖像尺寸1/16×1/16的圖像被輸入到胸腔檢測單元22，尺寸為原始圖像尺寸1/4×1/4的圖像被輸入到第二ROI設置單元25。
(步驟S22)胸腔檢測單元22分析第一縮減圖像IM1和第二縮減圖像IM2，檢測在各圖像中對象的交點，將檢測的交點設置為參考點，然後，基於設置的參考點輸出在兩個圖像之間的對象的大致的失配(或位移)量。
圖16A示出根據後面描述的方法在第一縮減圖像IM1中被檢測的參考點Lm11-Lm18，圖16B示出根據後面描述的方法在第二縮減圖像IM2中被檢測的參考點Lm21-Lm28。
這些參考點基於包括在對象圖像中的固有特性被確定。例如，在所示的胸部X射線正面圖像中，肺的頂點(Lm11、Lm15、Lm21、Lm25)、CP(肋膈)角(Lm14、Lm18、Lm24、Lm28)、胸腔(或胸廓)的外邊緣(Lm12、Lm13、Lm16、Lm17、Lm22、Lm23、Lm26、Lm27)被檢測，並且包含這些參考點的矩形區R1和R2然後被檢測。
更具體地說，CP(肋膈)角對應於胸腔的邊緣外側與隔膜的陰影相交的部分(即對應於圖16A的第一圖像中的Lm14和Lm18的部分)。
在本實施例中，胸腔檢測單元22設置多個矩形區(分析區)，用於從要被處理的圖像中檢測參考點，然後，根據包括在多個矩形區中的圖像數據實際檢測多個參考點。圖17A示出對於胸部正面圖像用於檢測參考點的矩形區被設置的狀態。下面，將說明如何檢測參考點。
然後，胸腔檢測單元22通過在垂直方向累積要被處理的圖像數據產生輪廓(profile)數據PM，然後將產生的輪廓數據PM存儲在內部存儲器比如RAM2004等中。圖17B示出輪廓數據PM的示例。在圖17B中，像素值變為最大的位置的水平坐標Mx被設置為圖17A中的中心線M的水平坐標。
隨後，胸腔檢測單元22將圖17A中所示的多個分析區Rt1-Rt8、Rr1-Rr4和Rc1-Rc8分別設置在基於中心線M近似對稱的位置。這裡，假定各區的尺寸基於要被拍攝的對象的平均尺寸被預定。
之後，對於分析區Rt1-Rt8的每個，胸腔檢測單元22通過沿水平方向累積要被處理的圖像數據產生輪廓數據Pt，並且將產生的輪廓數據Pt存儲在內部存儲器比如RAM2004等中。圖17C示出輪廓數據Pt的示例。在圖17C中，線yt對應於胸部正面圖像中肺野的上邊緣，並且胸腔檢測單元22檢測其中輪廓數據Pt第一個負變化的位置作為垂直方向的上邊緣的候選位置yt。
隨後，對每個區執行與上面一樣的處理，並且對於位於中心線M兩側的四個區Rt1-Rt4和四個區Rt5-Rt8的每個執行二維內插，由此圖16A中所示的點Lm11和Lm15被確定。此外，通過對第二縮減圖像IM2執行類似的處理，圖16A中所示的點Lm21和Lm25被確定。
下面，胸腔檢測單元22解析分析區Rc1-Rc8，從而確定圖16A中所示的點Lm14和Lm18。各區的圖像數據沿水平方向被累積，按如上所述的同樣方式，輪廓數據Pc被產生，並且產生的輪廓數據Pc被存儲在內部存儲器比如RAM2004等中。圖17D示出輪廓數據Pc的示例。在圖17D中，線yc對應於肺野和橫膈膜之間的邊界。然後，胸腔檢測單元22分析輪廓數據Pc，並且確定平均亮度級變化最大的邊界yc。在這樣的確定中，輪廓數據Pc的主差值首先被分析，並且僅需檢測分析值變化最大的位置。
對每個區執行同樣的處理，並且其中邊界yc具有最大值的區被檢測。然後，檢測的區進一步被分成精細區(點)，並且邊界yc具有最大值的點被設置成肺野的最低邊緣(Lm14和Lm18)。
順便提及，如果區域從肺野脫離，則圖17D的輪廓數據Pc不會很大地變化。由於該原因，胸腔檢測單元22將預定閾值與上述的主差值進行比較。然後，如果不存在超過閾值的差值，則認為在相關區域的肺野和橫膈膜之間不存在邊界，從而該區從要被處理的目標中被排除。
通過對第一縮減圖像IM1和第二縮減圖像IM2執行類似的處理，圖16A中所示的點Lm14、Lm18、Lm24和Lm28被檢測。
下面，胸腔檢測單元22通過沿垂直方向累積區域Rr1中的圖像數據產生輪廓數據Pr，並且將產生的輪廓數據Pr存儲在內部存儲器比如RAM2004等中。圖17E示出輪廓數據Pr的示例。如圖17E中所示，在區域Rr1和Rr2中，胸腔檢測單元22將在最左側輪廓數據Pr具有最大值處的坐標xc設置為點Lm11和Lm13的臨時水平坐標值。同時，在區域Rr3和Rr4中，胸腔檢測單元22將在最右側輪廓數據Pr具有最大值處的坐標xc設置為點Lm26和Lm27的臨時水平坐標值。
在檢測在該處輪廓數據具有最大值的位置的情況中，如果封閉相關位置的輪廓數據的值不在預定範圍內，則相關的最大值被排除作為對象和背景之間的邊界。在避免錯誤地檢測對象的邊界方面，希望這樣做。
此外，胸腔檢測單元22將各區域的中心點的垂直坐標設置為點Lm14、Lm18、Lm24和Lm28的臨時垂直坐標。然後，根據由此獲取的臨時參考點Lm14』、Lm18』、Lm24』和Lm28』設置更小的區域，並且對這些區域執行相同的處理，從而確定最終參考點Lm14、Lm18、Lm24和Lm28。
順便提及，本發明不限於上述方法。即，例如對應於USP5790690的日本專利申請公開No.H08-335271所公開的其它方法也可適用。
這裡，在日本專利申請公開No.H08-335271公開的方法中，多個一維輪廓數據從圖像數據中被捕獲並被分析以檢測胸腔(或胸廓)。此外，上述方法的特性在於，基於從部分輪廓數據獲取的特徵點，考慮肺野的整個形狀檢測整個肺野。
(步驟S23)胸腔檢測單元22確定區域R1和R2，其針對由上述方法檢測的參考點被限定並且作為要被進行相減處理的目標。這裡，應當注意，在下文中，區域R1和R2也分別被稱作相減處理目標區R1和R2。圖16A示出分別關於第一縮減圖像IM1和第二縮減圖像IM2被設置的區域R1和R2。如圖16A中所示，每個區域被確定為最大矩形區，其包括各自圖像中檢測的參考點。然後，胸腔檢測單元22將區域R1的左上坐標和右下坐標分別輸出給第一ROI設置單元23和第二ROI設置單元25。
隨後，胸腔檢測單元22計算各區域R1和R2的中心坐標(xc1，yc1)和(xc2，yc2)，通過方程式(10)計算第一縮減圖像IM1和第二縮減圖像IM2之間的整體偏移(或位移)量G，並且將計算的失配量G輸出到第一ROI設置單元23。
G=GxGy=xc2-xc1yc2-yc1...(10)]]>而且，胸腔檢測單元22通過方程式(11)，根據圖16A中所示的區域R1和R2的左上和右下坐標計算包括在第一縮減圖像IM1和第二縮減圖像IM2中的對象的放大率變化M，並且將計算的放大率變化M輸出到第一ROI設置單元23。
M=MxMy=xL2-xU2xL1-xU1xL2-yU2yL1-yU1...(11)]]>(步驟S24)根據通過胸腔檢測單元22輸入的相減處理目標區R1的坐標、整體偏移量G和放大率變化M，第一ROI設置單元23關於第一縮減圖像IM1和第二縮減圖像IM2設置多個ROI。
為了簡化起見，圖16B僅從關於第一縮減圖像IM1和第二縮減圖像IM2設置的ROI中示出左上的三個ROI。在圖16B中，尺寸為Wt×Ht的矩形ROI關於第一縮減圖像IM1被設置，尺寸為Ws×Hs的矩形ROI相對於第二縮減圖像IM2被設置。這裡，關於第一縮減圖像IM1被設置的ROI被稱作模板ROI，關於第二縮減圖像IM2被設置的ROI被稱作搜索ROI。
第一ROI設置單元23排列第一縮減圖像IM1中的第一模板ROI的中心，以便與對應於相減處理目標區R1的左上方的位置重疊。隨後，第一ROI設置單元23以水平間隔Δx和垂直間隔Δy將模板ROI設置在覆蓋整個區域R1的範圍內。
下面，根據設置在第一縮減圖像IM1中的模板ROI的位置、從胸腔檢測單元22輸入的整體偏移量G和放大率變化M，第一ROI設置單元23設置搜索ROI。即，如果假定對應的第n個模板ROI的中心坐標為(xnt1，ynt1)，搜索ROI的中心坐標為(xns1，yns1)，則第n個搜索ROI的中心坐標通過方程式(12)和方程式(13)被計算。
xns1＝xnt1+mod(n，C)MxΔx+Gx(n＝0，...，N-1)...(12)yns1＝ynt1+floor(n/C)MyΔy+Gy(n＝0，...，N-1)...(13)這裡，應當注意，符號N表示模板ROI和對應的搜索ROI的數目，並且數目N根據可被設置在第一縮減圖像IM1的差處理目標區R1中的模板ROI的數目被確定。符號C表示水平方向的ROI的數目，符號mod表示模運算，符號floor表示「地板」函數。
模板ROI的尺寸、搜索ROI的尺寸、水平間隔Δx和垂直間隔Δy被事先確定並被存儲在例如內部存儲器，比如偏移向量計算單元2的RAM2004等中。順便提及，也可根據要被進行相減處理的一種對象事先選擇適當的值作為這些值。
例如，在目標為胸部正面圖像的情況下，最好大約將模板ROI的尺寸設置為25×20(mm)，將搜索ROI的尺寸設置為25×25(mm)，將間隔設置為3(mm)。然而，本發明不限於這些值，即，其它值當然也可適用於本發明。而且，ROI的形狀不限於矩形，即，其它形狀當然也可適用於ROI。
第一ROI設置單元23將按上面設置的模板ROI和搜索ROI的位置和尺寸輸出到第一匹配單元24。
(步驟S25)第一匹配單元24對包括在輸入的模板ROI和對應的搜索ROI中的第一縮減圖像IM1和第二縮減圖像IM2的數據執行匹配處理，計算匹配度為最高處的位置作為關於每一組ROI的偏移向量，然後輸出計算的結果。
順便提及，應當注意，在匹配處理中可使用各種公知的方法。例如，可使用序列類似性檢測算法和互相關法等，其在由東京大學出版社出版的「圖像分析手冊」一書中被描述。在第五實施例中，第一匹配單元24和第二匹配單元26通過互相關法計算偏移向量。然而，由於在上述文件中已描述了互相關法的詳細內容，因此這裡對其的說明將被省略。
圖18示出了通過對於每一組模板ROI和搜索ROI執行匹配處理以獲取偏移向量以及將獲取的偏移向量疊加在第一縮減圖像IM1上所獲取的圖像。而且，儘管圖18通過示例方式示出25個偏移向量，但偏移向量的實際數目取決於模板ROI的尺寸、設置的間隔和相減處理目標區的尺寸。每一偏移向量指示包括在第一縮減圖像IM1中的對象的結構對應於相應的第二縮減圖像IM2的部分，即，每一偏移向量指示在這兩個圖像之間的對象的失配量。
第一匹配單元24將作為第一偏移向量Vn1(n＝0，...，24)的偏移向量輸出到第二ROI設置單元25。
(步驟S26)根據從第一匹配單元24輸入的第一偏移向量Vn1和從胸腔檢測單元22預先輸入的相減處理目標區R1，第二ROI設置單元25將模板ROI和搜索ROI分別設置到第一圖像IM1和第二圖像IM2。
在第一ROI設置單元23的處理中，模板ROI和搜索ROI根據相減處理目標區的位置和尺寸被設置。然而，在第二ROI設置單元25中，ROI根據第一偏移向量Vn1被設置。
首先，根據事先通過圖像縮減單元21所使用的縮減倍率來縮減第一圖像IM1和第二圖像IM2，第二ROI設置單元25將相減處理目標區R1的坐標和從第一匹配單元24輸入的第一偏移向量Vn1轉換為第一圖像IM1或第二圖像IM2中的值。
在第五實施例中，第一縮減圖像IM1和第二縮減圖像IM2分別等於垂直方向和水平方向的第一圖像IM1和第二圖像IM2的1/4。因此，第一偏移向量Vn1和相減處理目標區R1的坐標被分別放大四倍，由此獲取轉換的第一偏移向量Vn1』和相減處理目標區R1的轉換坐標R1』。這裡，應當注意，相減處理目標區R1的轉換坐標R1』也被稱作相減處理目標區R1』。
接下來，以與第一ROI設置單元23所使用的方式相同的方式，第二ROI設置單元25關於第一圖像IM1設置模板ROI。此時，相減處理目標區為相減處理目標區R1』，並且ROI的尺寸和設置間隔僅相對於由第一ROI設置單元23設置的各值被放大四倍。然而，從增加處理效率和抑制由於不必要的匹配出現的誤差的觀點來看，最好將ROI的尺寸設置為小於第一模板ROI中設置的值。
隨後，第二ROI設置單元25根據方程式(14)和(15)關於第二圖像IM2排列搜索ROI。即，如果假定對應的第n個模板ROI的中心坐標為(xnt2，ynt2)，搜索ROI的中心坐標為(xns2，yns2)，並且轉換的第n個第一偏移向量為vn1』＝(xn1』，yn1』)，則第n個搜索ROI的中心坐標位置通過方程式(14)和(15)被計算。
xns2＝xnt2+xn1′(n＝0，...，N-1) ...(14)yns2＝ynt2+yn1′(n＝0，...，N-1) ...(15)第二ROI設置單元25將按上面設置的模板ROI和搜索ROI的位置和尺寸輸出到第二匹配單元26。
(步驟S27)第二匹配單元26對包括在輸入的模板ROI和對應的搜索ROI中的第一圖像IM1和第二圖像IM2的數據執行匹配處理，計算匹配度為最高處的位置作為對於每組ROI的偏移向量Vn2，然後將計算的結果輸出到過濾(filter)單元3(圖10)。這裡，第二匹配單元26的匹配處理與第一匹配單元24的匹配處理相同，因此對其的說明將被省略。
順便提及，在第五實施例中，第一匹配單元24和第二匹配單元26的每個均通過互相關法計算偏移向量。然而，第一匹配單元24和第二匹配單元26的任何一個也可使用另外的方法。例如，如果第一匹配單元24使用序列類似性檢測算法而第二匹配單元26使用互相關法，則有可能在將保持一定程度的匹配的精度同時縮短整個處理時間。
隨後，將參照圖12和19中所示的流程圖說明過濾單元3的詳細操作。
(步驟S300)過濾單元3對輸入的第二偏移向量Vn2執行過濾處理，以消除在匹配中混合的誤差分量，並且輸出誤差分量已從中被消除的第三偏移向量Vn3。在下文中，將參照圖19中所示的流程圖說明過濾單元3的詳細操作。
圖19是示出根據本發明的第五實施例的過濾單元的詳細操作的流程圖。
(步驟S31)過濾單元3對於輸入的偏移向量確定過濾處理的過濾處理間隔。在本實施例中，處理間隔等於整個圖像，即，處理間隔等於包括如圖18中所示的所有25個偏移向量的間隔。
(步驟S32)過濾單元3初始化要被用於後面所述處理的每一偏移向量的權重係數。在本實施例中，通過第二匹配單元26在每一ROI中計算的互相關係數CCn被用作初始值。
(步驟S33)過濾單元3對輸入的第二偏移向量Vn2＝(xn2，yn2)的水平分量xn2執行過濾處理。順便提及，在下列步驟S331-S335中將說明過濾處理的詳細內容。
(步驟S331)過濾單元3僅將水平分量xn2暫時存儲在內部存儲器比如RAM2004中。圖20示出了此時偏移向量的水平分量xn2。然後，過濾單元3通過使用先前輸入的互相關係數CCn作為權重對偏移向量分量執行加權平均處理(或加權平均值處理)，並且將處理結果xn2』暫時存儲在內部存儲器比如RAM2004中。
(步驟S332)過濾單元3通過方程式(16)計算在加權平均處理之前的偏移向量分量和在加權平均處理之後的偏移向量分量之間的殘差rn。
rn＝xn2-xn2′...(16)而且，殘差的中值絕對偏差MAD通過方程式(17)被計算。這裡，應當注意在方程式(17)中符號「median(x)」為「x」的中值。
MAD＝median(|rn|)...(17)(步驟S333)過濾單元3根據方程式(18)計算加權平均處理的權重係數wn。
Wn=CCn(1-(rnkMAD)2)2|rn|kMAD0|rn|kMAD...(18)]]>這裡，符號k表示根據殘差的分布先前確定的值。在本實施例中，例如，k＝6。然而，本發明不限於此，也可使用其它的值。
(步驟S334)過濾單元3通過使用在先前步驟中更新的權重係數wn對偏移向量的水平分量xn2再次執行加權平均處理。
(步驟S335)過濾單元3判斷步驟S332和其後步驟中的處理是否被執行了等於預定的次數T的次數。如果判斷相關的處理被執行了預定的次數T(即步驟S335中的「是」)，則流程進到下一步驟。同時，如果判斷相關的處理未被執行預定的次數(即步驟S335中的「否」)，則流程返回到步驟S332。這裡，預定的次數T可根據過濾處理的處理效率和效果的平衡被確定。然而，最好將T設置為2上下。
(步驟S34)過濾單元3對偏移向量的垂直分量yn2執行如上所述的相同處理。這裡，由於步驟S34中處理的內容與涉及水平分量Xn2的步驟S33中的處理內容基本上相同，因此對其的說明將被省略。
(步驟S35)過濾單元3通過上述方法將對於每一水平和垂直方向已被進行過濾處理的第三偏移向量Vn3＝(xn3，yn3)輸出到樣條內插單元4。
然後，將再次描述圖12。
(步驟S400)樣條內插單元4通過使用公知的三次樣條內插對第三偏移向量Vn3＝(xn3，yn3)執行內插處理，並且將內插處理中獲取的第四偏移向量Vn4＝(xn4，yn4)輸出到配準單元5。在該處理中，樣條內插單元4對第三偏移向量Vn3的條的每一水平和垂直分量應用三次樣條內插。
順便提及，可通過例如1990年IEEE計算機學會出版的G.Wolberg所著「數字圖像卷繞(Digital Image Warping)」等中所述的方法執行三次樣條內插，並且該方法是公知的，因此對其的詳細描述將被省略。
圖21示出了第三偏移向量Vn3的某一條的水平分量的狀態。在圖21中，符號K表示在執行內插前的水平方向的偏移向量數目，符號L表示在執行內插後的偏移向量數目。順便提及，可事先確定一值作為數L，通過該值可在後面描述的差圖像產生中實現充分的圖像質量。例如，如果數L為數K的百倍，就足夠了。
(步驟S500)配準單元5通過利用從樣條內插單元4輸入的第四偏移向量Vn4使第二圖像IM2變形，產生已與第一圖像IM1配準的卷繞圖像IM3，並且隨後將產生的卷繞圖像IM3輸出到相減操作單元6。
即，第四偏移向量Vn4指示分別示出在第一圖像IM1和第二圖像IM2上的公共構成之間的精確的失配(位移)量。由於該原因，通過反向地將第四偏移向量Vn4應用到卷繞的第二圖像IM3，第一圖像上對應的位置被計算，並且通過根據內插處理執行抽樣可確定像素值。
在任何情況下，由於在上述文件中已描述了這樣一種方法的詳細內容，因此對其的詳細說明將被省略。順便提及，作為一種在執行重抽樣情況下的內插方法，考慮到差圖像的圖像質量，最好使用例如雙線性內插法等。
(步驟S600)相減操作單元6在輸入的第一圖像IM1的像素和變形的第二圖像IM3的像素之間執行相減以產生差圖像IMS，並且將產生的差圖像IMS輸出到後處理單元7。
(步驟S700)
後處理單元7對輸入的差圖像IMS執行灰度轉換處理以產生其像素值已被轉換到適於顯示的像素範圍內的差圖像IMS』，並且將產生的差圖像IMS，輸出到輸出單元8。這裡，灰度轉換可根據相減處理之前圖像和相減處理之後圖像的精度來確定。
例如，如果在相減處理被執行之前的圖像的像素值的精度為無符號的12位，則通過相減處理產生具有帶符號的13位大小的差圖像。這裡，如果輸出單元8可顯示的像素值的大小為無符號的8位，則其必須將13位大小轉換為8位大小。因此，對對於對應於X射線圖像的對象X射線照射量具有線性灰度特性的圖像從輸出單元8被輸出。
或者，差圖像的直方圖被計算，並且，基於對應於直方圖中的模值的像素值，預定的大小可被線性地轉換為8位大小。順便提及，應當注意，在輸入和輸出範圍之間的這種轉換函數不一定總是線性的。例如，可使用特性曲線為如圖13中所示的函數。
(步驟S800)輸出單元8以適於解釋內插的形式顯示輸入的灰度轉換的差圖像IMS』連同對原始的第一圖像IM1和第二圖像IM2進行適合的灰度轉換的圖像。例如，第一圖像IM1和第二圖像IM2以及差圖像IMS』被對照地顯示。
輸出單元8例如為顯示設備，比如CRT監視器、LCD等。然而，顯示設備不限於這樣的電子顯示設備，即，輸出單元8也可以是將圖像輸出為硬拷貝的圖像輸出設備，比如雷射成像器等。
而且，在本發明中，輸出單元8可以不一定為顯示設備，即，與計算機連接的硬碟、網絡輸入/輸出設備等也可被應用於輸出單元8。
如上所述，根據第五實施例，在過濾單元3中，指示在輸入的第一圖像IM1和第二圖像IM2之間的對應像素的位置關係的偏移向量通過使用權重係數被進行過濾處理，所述權重係數根據不易受離群值(outlier)影響的中值(即，根據對偏移向量的加權平均處理被執行之前和之後的狀態之間的差的中值絕對偏差)來確定，並且獲取的偏移向量通過樣條內插被內插，由此執行配準。
因此，在後階段的樣條內插中，可以抑制由匹配所引起的誤差的影響，由此可以實現不易受部分離群值影響的高精度的配準。
根據本實施例，可以保證配準的精度以及實現處理的效率，由此可以產生高質量的差圖像。
第六實施例
在第五實施例中，第二圖像IM2僅被變形一次。然而，本發明不限於此。即，如第六實施例中將說明的，可以使第二圖像IM2變形多次並根據這樣的次數改變偏移向量的過濾處理的處理內容。
圖22是示出要由根據本發明的第六實施例的圖像處理設備執行的整個處理的流程圖。
順便提及，在第六實施例中，整個圖像處理設備的構成與圖10中所示的圖像處理設備的構成相同，並且控制單元(未示出)控制整個處理。
與第五實施例中的圖12的流程圖相比，在第六實施例的圖22的流程圖中增加了步驟S900。因此，控制單元(未示出)判斷在步驟S500中的卷繞處理是否被執行了預定次數。如果判斷卷繞處理未被執行預定次數(即步驟S900中的「否」)，則流程返回到步驟S200。與此同時，如果判斷卷繞處理被執行了預定次數(即步驟S900中的「是」)，則流程進到步驟S600。
此外，在第六實施例中，在第二和接下來執行的卷繞處理中，涉及步驟S200的詳細操作的圖15中的步驟S21-S25的處理被省略。然後，在步驟S26的第二ROI設置中，通過使用第三偏移向量Vn3＝(xn3，yn3)，該ROI通過方程式(19)和(20)被設置。
xns2＝xnt2+xn3(n＝0，...，N-1)...(19)yns2＝ynt2+yn3(n＝0，...，N-1)...(20)在這種情況下，如先前所述，不用說偏移向量的尺寸不根據圖像的縮減尺寸而改變。
而且，在第六實施例中，在步驟S300的過濾處理中，過濾單元3根據方程式(21)計算過濾處理的權重係數wn。
WN=CCn(1-(rnkiMAD)2)2|rn|kiMAD0|rn|kiMAD...(21)]]>這裡，符號i表示在相應處理中卷繞的次數。即，相對於中值絕對偏差MAD的係數k根據重複處理的次數被改變。此時，最好根據的重複處理的次數的增加使係數k變小。
例如，在第一重複處理中，與第五實施例一樣，係數k被設置為6，並且在第二重複處理和後面的重複處理中，該係數被設置為更小，比如4或2。因此，在計算權重係數的情況下，離群值的容差變得更小。
通常，隨著卷繞被重複，要被進行配準的兩個圖像之間的失配(位移)量變得較小。因此，根據這一點，如果在過濾處理中離群值的容差被設置得較小，則能夠實現更有效的過濾處理。
如上所述，根據第六實施例，除了上述第五實施例的效果以外，還可以實現比第五實施例中的過濾處理更有效的過濾處理。
第七實施例
在上述第五和第六實施例中，過濾單元3通過方程式(18)計算對於在整個圖像上延伸的偏移向量的權重係數。然而，通過計算對於圖像的每部分的權重係數，也可以執行過濾處理。
在第七實施例中，圖像輸入單元1通過分析第一圖像IM1和第二圖像IM2確定多個局部區，然後將確定的局部區的位置信息輸出到過濾單元3。圖23是用於描述根據本發明的第七實施例的區域分割的示例的示圖。在圖23中，符號A1-A6分別表示基本上對應於根據對象的結構的下列區域的矩形區域。即，區域A1和A2對應於非對象部分，區域A3和A4對應於肺野部分，區域A5對應於縱隔部分，區域A6對應於腹腔部分。
通過根據除區域A1和A2以外的每一區域改變方程式(18)的係數k的值，過濾單元3計算權重係數。例如，係數k＝6被設置到區域A3和A4的肺野部分，係數k＝4被分別設置到區域A5的縱隔部分和區域A6的腹腔部分。
在區域A5的縱隔部分和區域A6的腹腔部分，原始圖像的對比度通常較低。為此，即使相關係數本身較高，偏移向量也可能變化。因此，在過濾單元3中，通過使離群值的容差對於這些區域變小，可以有力地抑制偏移向量中的噪聲分量。
順便提及，過濾處理可以不根據上述的對象的固有區域被分割，而可以對於偏移向量的垂直和水平線的一個被獨立地執行。
如上所述，根據第七實施例，除了上述第五實施例的效果之外，通過使過濾單元3對於要被處理的圖像中的特性部分區的每個執行過濾處理，以實現更適合和更有效的過濾處理。
第八實施例
在上述第五和第六實施例中，對於在整個圖像上延伸的偏移向量執行一個三次樣條內插。然而，也可以對於多個分割的區域的每個執行樣條內插。
這裡，區域可根據如圖23中所示的構造被分割。此外，如圖24中所示，可以通過使用關於每四點的偏移向量分量執行三次樣條內插，並且輸出一部分處理區域。
在圖24中，使用偏移向量的水平分量x12至x42執行三次樣條內插，並且內插結果so2的分量x22和x32之間的結果被給定作為該間隔的最終結果。然後，隨著按一個抽樣移動窗口，相同的處理被執行，由此所有間隔的內插結果被產生並被輸出。順便提及，對於數據兩端僅必須使用常規結果。
如上所述，根據第八實施例，除了上述第五實施例的效果以外，還可以抑制內插結果的振動，即使在圖像等中的偏移向量的變化較大(因為其包括許多噪聲分量)等情況下，由此可以保證配準的精度。
第九實施例
在上述第五-第八實施例中，互相關係數CCn被用作方程式(18)所示的加權平均處理中的權重係數。然而，也可採用其它方法。
即，在第九實施例中，偏移向量計算單元2計算包括在涉及偏移向量計算的ROI中的圖像數據的紋理，並且將計算的紋理輸出到過濾單元3。這裡，儘管可使用各種紋理，但在本實施例中ROI中像素值的變化被用作指標(即紋理的複雜度)。即，在本實施例中，偏移向量計算單元2形成模板ROI的直方圖，並且將頻率為非零的圖像像素值數n設置為紋理。
典型地，在胸部正面圖像中，縱隔部分、心臟部分、橫膈膜部分等的對比度較低，由此這些部分的紋理較低。相反，設置在肺野部分和其周圍部分的模板ROI的紋理較高。因此，很有可能在低紋理ROI中計算的偏移向量包括較多誤差，由此最好降低偏移向量的過濾處理的權重。
由於該原因，在第九實施例中，過濾單元3根據方程式(22)和(23)計算加權平均處理的權重係數wn。
Wn=n(1-(rnkMAD)2)2|rn|kMAD0|rn|kMAD...(22)]]>n=n.CCnn=0N-1n.CCn...(23)]]>這裡，應當注意，方程式(23)計算的值φn表示歸一化的紋理。
如由方程式(18)所示的，用於偏移向量的計算的互相關係數被用作第五實施例中權重的指標(或量度)。然而，如上所述，互相關係數指示較高值，即使對於紋理貧乏的部分，由此有可能較大的權重被給定到包括較大誤差的偏移向量。
與此同時，根據第九實施例，ROI中的紋理(即紋理的複雜度)被用作權重的指標(或量度)，由此較小的權重被給定到位於比如相關信息量較小的縱隔部分、腹腔部分等部分中的偏移向量。因此，可以增加過濾處理的精度。
順便提及，本實施例中的紋理不限於在上述直方圖中頻率為非零的像素值數。即，也可使用其它的指標(或量度)。例如，在要被處理的ROI中的圖像數據被進行頻率變換的情況下，可使用頻率變換的圖像數據的高頻分量的比率。此外，也可使用像素值的離差、直方圖的峰度等。
如上所述，本發明的實施例被詳細說明。順便提及，本發明可被應用於例如系統、設備、方法、程序、存儲介質等。更具體地說，本發明可被應用於由多個儀器組成的系統或應用於由單一儀器組成的設備。
在任何情況下，本發明也適用於這樣一種情況，即用於實現上述實施例的功能的軟體的程序(即在上述實施例中，對應於後附流程圖的程序代碼)被直接或間接地提供給系統或設備，並且系統或設備中的計算機根據提供的實現上述實施例的程序操作各種設備。
就此而言，由於上述實施例的功能通過計算機來實現，因此安裝在相應計算機中的程序代碼本身實現本發明。即，用於實現本發明的功能處理的電腦程式本身也包括在本發明的概念中。
在這種情況下，可使用目標代碼、要由解釋器執行的程序、要被提供給OS的腳本等，只要其具有程序功能。
這裡，作為用於提供程序的存儲介質，可使用例如軟盤、硬碟、光碟、磁光碟、MO、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁帶、非易失性存儲卡、ROM、DVD(DVD-ROM、DVD-R)等。
此外，作為提供程序的方法，存在一種方法，其通過使用客戶計算機的瀏覽器與網際網路上的主頁連接，並將本發明的電腦程式本身或者包括自動安裝功能連同電腦程式的壓縮文件下載到比如硬碟等的記錄介質中。此外，還存在一種方法，其將構成本發明的程序的程序代碼分成多個文件，並且從不同的主頁下載各文件。即，用於利用計算機將實現本發明的處理的功能的程序文件下載給多個用戶的WWW伺服器包括在本發明的範圍內。
而且，可以加密本發明的程序，將加密的程序存儲在比如CD-ROM等的存儲介質中，將獲得的存儲介質分發給用戶，使已滿足預定條件的用戶能夠通過網際網路從主頁下載用於解密加密程序的密鑰信息，使該用戶能夠將解密的程序安裝到適當的計算機中，並因此實現本發明的功能。
而且，本發明不僅包括通過執行由計算機讀取的程序代碼實現上述實施例的功能的情況，也包括運行在計算機上的OS等根據程序代碼的指令執行部分或所有實際處理的情況，由此上述實施例的功能通過該處理被實現。
此外，在從存儲介質讀取的程序被一次寫入設置在功能擴展板(其被插在計算機或與計算機連接的功能擴展單元中)中的存儲器中，並且隨後設置在功能擴展板或功能擴展單元中的CPU等根據程序指令執行部分或所有實際處理的情況下，也可實現上述實施例的功能。
本申請對2004年6月8日申請的日本專利申請No.2004-170231和2005年1月28日申請的日本專利申請No.2005-021827要求優先權，其整個內容以參照的方式被包含在這裡。
權利要求
1.一種圖像處理設備，其基於偏移向量將第二圖像與第一圖像相匹配，包括匹配度獲取單元，適於獲取第一和第二圖像之間相互對應的相應點的匹配度；紋理估算單元，適於估算相應點外圍的紋理；以及偏移向量加權單元，適於基於匹配度和紋理的估算加權偏移向量。
2.根據權利要求1的圖像處理設備，其中，所述紋理估算單元基於關於設置在相應點上的感興趣區域的幾何信息估算紋理。
3.根據權利要求1的圖像處理設備，其中，所述紋理估算單元基於設置在相應點上的感興趣區域內的圖像的直方圖的統計特徵量估算紋理。
4.根據權利要求1的圖像處理設備，其中，所述紋理估算單元基於設置在相應點上的感興趣區域內的圖像的高頻分量的比率估算紋理。
5.根據權利要求4的圖像處理設備，其中，在估算紋理的情況下，所述紋理估算單元通過傅立葉變換、DCT(離散餘弦變換)或小波變換，對感興趣區域內的圖像執行頻率變換。
6.根據權利要求4的圖像處理設備，其中，在估算紋理的情況下，所述紋理估算單元對感興趣區域內的圖像執行頻率變換，並且將由於頻率變換而獲取的高頻分量係數的絕對值或平方和與所有係數的絕對值或平方和的比率設置為紋理。
7.根據權利要求1的圖像處理設備，其中，所述紋理估算單元檢測設置在相應點上的感興趣區域內的圖像的邊緣，並且根據邊緣數量估算紋理。
8.根據權利要求1的圖像處理設備，其中，在相互互相關匹配度和紋理的估算的情況下，所述偏移向量加權單元將匹配度的估算值與紋理複雜度的估算值相乘，並且將乘積歸一化。
9.根據權利要求1的圖像處理設備，其中，在相互互相關匹配度和紋理的估算的情況下，所述偏移向量加權單元將紋理複雜度的估算值歸一化，並且將歸一化結果和匹配度的加權和設置為偏移向量的權重。
10.一種圖像處理方法，其基於偏移向量將第二圖像與第一圖像相匹配，包括匹配度獲取步驟，獲取第一和第二圖像之間相互對應的相應點的匹配度；紋理估算步驟，估算相應點外圍的紋理；以及偏移向量加權步驟，基於匹配度和紋理的估算加權偏移向量。
11.根據權利要求10的圖像處理方法，其中，所述紋理估算步驟適於根據設置在相應點上的感興趣區域內的圖像的直方圖的統計特徵量估算紋理。
12.根據權利要求10的圖像處理方法，其中，所述紋理估算步驟適於根據設置在相應點上的感興趣區域內的圖像的高頻分量的比率估算紋理。
13.根據權利要求12的圖像處理方法，其中，在估算紋理的情況下，所述紋理估算步驟適於對感興趣區域內的圖像執行頻率變換，並且將由於頻率變換而獲取的高頻分量係數的絕對值或平方和與所有係數的絕對值或平方和的比率設置為紋理。
14.根據權利要求10的圖像處理方法，其中，所述紋理估算步驟適於檢測設置在相應點上的感興趣區域內的圖像的邊緣，並且根據邊緣數量估算紋理。
15.一種使計算機執行圖像處理方法的程序，所述方法根據偏移向量將第二圖像與第一圖像相匹配，所述程序使計算機執行匹配度獲取過程，用來獲取第一和第二圖像之間相互對應的相應點的匹配度；紋理估算過程，用來估算相應點外圍的紋理；以及偏移向量加權過程，用來根據匹配度和紋理的估算加權偏移向量。
16.一種存儲介質，其存儲用於使計算機執行圖像處理方法的程序，所述圖像處理方法根據偏移向量將第二圖像與第一圖像相匹配，所述程序使計算機執行匹配度獲取過程，用來獲取第一和第二圖像之間相互對應的相應點的匹配度；紋理估算過程，用來估算相應點外圍的紋理的複雜度；以及偏移向量加權過程，用來基於匹配度和紋理複雜度的相關，加權偏移向量。
17.一種圖像處理設備，其輸出第一圖像和第二圖像之間的差圖像，包括輸入單元，適於輸入第一圖像和第二圖像；偏移向量計算單元，適於將多個感興趣區域分別設置到第一圖像和第二圖像，並且對於每個感興趣區域計算指示第一圖像和第二圖像之間的失配量的偏移向量；過濾單元，適於對偏移向量執行過濾處理；內插單元，適於對通過所述過濾單元進行過濾處理的偏移向量執行內插；配準單元，適於根據通過所述內插單元內插的偏移向量配準第一圖像和第二圖像；相減操作單元，適於在各配準的圖像上的相應像素之間執行相減操作；以及輸出單元，適於輸出通過所述相減操作單元獲取的差圖像。
18.根據權利要求17的圖像處理設備，其中，所述輸入單元輸入對於對象均具有X射線照射量的線性灰度特性的圖像，作為第一圖像和第二圖像。
19.根據權利要求17的圖像處理設備，其中，所述偏移向量計算單元通過互相關法計算感興趣區域之間的偏移向量。
20.根據權利要求19的圖像處理設備，其中，所述過濾單元根據執行加權平均處理之前和之後的狀態之間的差的中值絕對偏差，通過執行預定次數的加權平均處理對偏移向量執行過濾處理。
21.根據權利要求20的圖像處理設備，其中，所述過濾單元根據由所述偏移向量計算單元計算的互相關係數對偏移向量執行加權平均處理。
22.根據權利要求20的圖像處理設備，其中，所述過濾單元根據感興趣區域中紋理的複雜度對偏移向量執行加權平均處理。
23.根據權利要求17的圖像處理設備，其中，所述過濾單元以預定間隔單位對偏移向量執行過濾處理。
24.根據權利要求17的圖像處理設備，其中，所述內插單元對由所述過濾單元進行過濾處理的偏移向量執行樣條內插。
25.根據權利要求17的圖像處理設備，其中，所述內插單元以預定間隔單位對由所述過濾單元進行過濾處理的偏移向量執行樣條內插。
26.根據權利要求17的圖像處理設備，還包括控制單元，適於控制要被重複預定次數的所述偏移向量計算單元、所述過濾單元、所述內插單元和所述配準單元的處理。
27.根據權利要求26的圖像處理設備，其中，在計算關於加權平均處理的權重係數的情況下，所述過濾單元基於由所述控制單元重複處理的次數改變過濾處理的處理內容。
28.一種圖像處理方法，其輸出第一圖像和第二圖像之間的差圖像，包括輸入步驟，輸入第一圖像和第二圖像；偏移向量計算步驟，將多個感興趣區域分別設置到第一圖像和第二圖像，並且對於每個感興趣區域計算指示第一圖像和第二圖像之間的失配量的偏移向量；過濾步驟，對偏移向量執行過濾處理；內插步驟，對在所述過濾步驟中進行過濾處理的偏移向量執行內插；配準步驟，根據在所述內插步驟中內插的偏移向量配準第一圖像和第二圖像；相減操作步驟，在各配準的圖像上的相應像素之間執行相減操作；以及輸出步驟，輸出在所述相減操作步驟中獲取的差圖像。
29.一種程序，用於實現圖像處理以輸出第一圖像和第二圖像之間的差圖像，包括輸入第一圖像和第二圖像的輸入步驟的程序代碼；將多個感興趣區域分別設置到第一圖像和第二圖像，並且對於每個感興趣區域計算指示第一圖像和第二圖像之間的失配量的偏移向量的偏移向量計算步驟的程序代碼；對偏移向量執行過濾處理的過濾步驟的程序代碼；對在所述過濾步驟中進行過濾處理的偏移向量執行內插的內插步驟的程序代碼；根據在所述內插步驟中內插的偏移向量配準第一圖像和第二圖像的配準步驟的程序代碼；在各配準的圖像上的相應像素之間執行相減操作的相減操作步驟的程序代碼；以及輸出在所述相減操作步驟中獲取的差圖像的輸出步驟的程序代碼。
全文摘要
本發明旨在提供能夠以高速產生差圖像而不會出現失配的圖像處理設備和方法。為了實現其，在圖像處理設備和方法中，分別設置多個感興趣區域以輸入第一和第二圖像，對於每個感興趣區域計算表示第一和第二圖像之間的失配量的偏移向量，對偏移向量執行過濾處理，內插過濾處理的偏移向量，根據內插的偏移向量配準第一和第二圖像，以及在各配準的圖像上的相應像素之間執行相減處理以獲取差圖像。
文檔編號G06T7/00GK1964668SQ20058001853
公開日2007年5月16日 申請日期2005年6月3日 優先權日2004年6月8日
發明者佐藤真, 郭睦凌 申請人:佳能株式會社