專利名稱：圖像處理設備、放射線成像系統(tǒng)和圖像處理方法
技術領域：
本發(fā)明涉及圖像的灰度轉換。
背景技術：
灰度轉換是與圖像中的其它帶域相比強調某個像素值帶域的處理。使用灰度轉換以使得圖像的灰度與記錄期間的灰度和顯示裝置的灰度相匹配、并且增大感興趣區(qū)域的灰度。該處理可以防止圖像中強調的細節(jié)的不必要損失或圖像中的陰影細節(jié)的損失。此外，可以獲得更易于查看感興趣區(qū)域的圖像。另一方面，存在諸如大圖像拍攝或分割圖像拍攝等的拍攝方法，在這些拍攝方法中，在將拍攝區(qū)域分割成多個拍攝范圍的情況下，通過拍攝被攝體的拍攝區(qū)域獲得多個部分圖像。使用這些方法來拍攝不適合于單個圖像的大的被攝體。可以通過接合利用大圖像拍攝所獲得的各個部分圖像來獲得整個被攝體的圖像。美國7440559號專利討論用于轉換利用大圖像拍攝所獲得的圖像的灰度的技術。在美國7440559號專利中，討論了基于接合圖像的濃度直方圖、或者基于一個部分圖像來進行灰度轉換的技術。然而，如果使用接合圖像作為分析對象，則處理負荷增大，這使得更難以實現精確分析。另一方面，如果基于一個部分圖像來對大圖像進行灰度轉換，則由于沒有考慮其它部分圖像，因而整個大圖像可能不會具有適當灰度。

發(fā)明內容
根據本發(fā)明的一個方面，一種圖像處理設備，包括圖像獲取部件，用于獲取通過分別拍攝對被攝體的拍攝區(qū)域進行分割得到的多個拍攝范圍所獲得的多個部分圖像；特征量獲取部件，用于獲取所述多個部分圖像中的至少一個部分圖像的特征量；特性獲取部件，用于基于所述拍攝區(qū)域和所述被攝體的感興趣區(qū)域的像素值至少之一以及所述特征量，獲取灰度轉換處理特性；以及轉換部件，用于基于所述灰度轉換處理特性，對通過接合所述多個部分圖像所獲得的被攝體的拍攝區(qū)域的圖像的灰度進行轉換。根據本發(fā)明的其它方面，一種圖像處理方法，包括以下步驟獲取通過分別拍攝對被攝體的拍攝區(qū)域進行分割得到的多個拍攝范圍所獲得的多個部分圖像；獲取所述多個部分圖像中的至少一個部分圖像的特征量；基于所述拍攝區(qū)域和所述被攝體的感興趣區(qū)域的像素值至少之一以及所述特征量，獲取灰度轉換處理特性；以及基于所述灰度轉換處理特性，對通過接合所述多個部分圖像所獲得的被攝體的拍攝區(qū)域的圖像的灰度進行轉換。通過以下參考附圖對典型實施例的詳細說明，本發(fā)明的其它特征和方面將變得明
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包含在說明書中并構成說明書一部分的附圖，示出本發(fā)明的典型實施例、特征和方面，并與說明書一起用來解釋本發(fā)明的原理。
圖1是根據本發(fā)明第一典型實施例的放射線成像系統(tǒng)的結構圖；圖2示出根據第一典型實施例的圖像處理設備的結構；圖3示出根據第一典型實施例的特征量獲取單元的結構；圖4示出通過圖像處理設備所產生的灰度轉換函數的例子；圖5是示出根據第一典型實施例的放射線成像系統(tǒng)所進行的處理的流程的流程圖；圖6示出根據本發(fā)明第五典型實施例的圖像處理設備的結構；圖7是示出根據第五典型實施例的放射線成像系統(tǒng)所進行的處理的流程的流程圖。
具體實施例方式下面參考附圖詳細說明本發(fā)明的各種典型實施例、特征和方面?，F參考圖1 5說明根據本發(fā)明第一典型實施例的放射線成像系統(tǒng)100。首先，參考圖1說明放射線成像系統(tǒng)100的結構。如圖1所示，放射線成像系統(tǒng)100包括放射線源101、檢測器103、圖像處理設備104和顯示單元105。放射線源101由發(fā)射諸如X射線等的放射線的X射線管構成。放射線源101以適當放射劑量照射被攝體102預定時間。檢測器103形成間接型平板檢測器(FPD)，其中，間接型FPD具有將放射線轉換成可見光的熒光發(fā)光體和接收可見光并將可見光轉換成與光量相應的電信號的圖像傳感器?？梢酝ㄟ^檢測器103獲得表示被攝體102的圖像的電信號。檢測器103通過對該電信號進行已知的校正生成被攝體的圖像。由于放射線的透射率依賴于其穿過的物質，因而可以基于由檢測器103所獲得的圖像使被攝體的內部結構可視化。對于檢測器103，還可以使用將X射線直接轉換成電信號的直接型FPD。此外，放射線成像系統(tǒng)100支持大圖像拍攝，在大圖像拍攝中，在將拍攝區(qū)域分割成多個拍攝范圍的情況下，通過拍攝被攝體102的拍攝區(qū)域獲得多個部分圖像。大圖像拍攝是這樣一種拍攝方法在通過未示出的驅動單元改變放射線源101的照射方向的同時，通過沿被攝體102移動檢測器103以多次進行拍攝。因此，可以獲得比檢測器103的有效拍攝區(qū)域大的被攝體的圖像。圖像處理設備104通過接合利用大圖像拍攝所獲得的多個部分圖像生成大圖像。術語“大圖像”是指通過接合利用大圖像拍攝所獲得的多個部分圖像所獲得的圖像。圖像處理設備104還通過分析部分圖像確定灰度轉換處理特性，并且轉換大圖像的灰度。然后，將具有轉換后的灰度的圖像顯示在顯示單元105上。由于通過灰度轉換處理可以以容易理解的方式顯示對診斷重要的圖像信息，因而可以獲得容易查看的圖像。在進行涉及詳細研究的診斷時，這樣的圖像尤其有用。圖像處理設備104包括作為硬件的中央處理單元(CPU) 106、隨機存取存儲器(RAM) 107、只讀存儲器(ROM) 108、硬盤驅動器(HDD) 109、網絡接口(I/F) 112和顯示單元接口 113。鍵盤110和鼠標111與圖像處理設備104連接。將用于實現圖2所示各個功能塊或者用于執(zhí)行下述處理的計算機程序存儲在ROM 108或HDD 109中。通過CPU 106在RAM107中執(zhí)行程序以實現圖像處理設備104的下述功能。盡管在圖1中，僅作為一個塊示出CPU106，但是本發(fā)明不局限于此?？梢园ǘ鄠€CPU 106。
現在將參考圖2更詳細地說明圖像處理設備104的結構。圖像處理設備104包括部分圖像獲取單元201、用于生成大圖像的圖像生成單元202、灰度轉換單元205、輸出單元206、拍攝區(qū)域獲取單元207、特征量獲取單元208、用于獲取灰度轉換處理特性的特性獲取單元209、控制單元210和存儲單元211。圖像生成單元202包括圖像校正單元203和圖像組合單元204，其中，圖像校正單元203用于校正由部分圖像獲取單元201所獲取的部分圖像的像素值，圖像組合單元204用于對部分圖像定位、并且在重疊區(qū)域接合和組合部分圖像。如圖3所示，特征量獲取單元208包括飽和像素值計算單元301、被攝體提取單元302、最大像素值計算單元303、最小像素值計算單元304和感興趣區(qū)域像素值計算單元305。特征量獲取單元208中的這些計算單元基于與通過拍攝區(qū)域獲取單元207所獲得的拍攝區(qū)域有關的信息，通過分析每一部分圖像來計算特征量。這些部分圖像是由部分圖像獲取單元201獲取的、并通過圖像校正單元203校正后的部分圖像。所獲得的特征量包括每一部分圖像的飽和像素值、被攝體中的最大像素值、被攝體中的最小像素值以及感興趣區(qū)域像素值。因而，由于通過對部分圖像執(zhí)行各分析處理來計算特征量，與分析整個大圖像時相比，分析處理的精度更高。此外，可以縮短分析處理所需的時間。特性獲取單元209利用與拍攝區(qū)域相應的方法，根據特征量獲取灰度轉換處理特性。此“處理特性”是諸如灰度轉換中所使用的函數或查找表等的特性。在本典型實施例中，由于使用函數進行灰度轉換，因而獲取定義灰度轉換函數所需的參數作為灰度轉換處理特性。在確定了拍攝區(qū)域時，由于確定了拍攝對象中的像素值的大體趨勢，因而可以進行與拍攝區(qū)域相應的灰度轉換。下面將說明用于獲取灰度轉換處理特性的方法?？刂茊卧?10以集中方式控制上述每一功能。將特征量獲取單元208獲取感興趣區(qū)域像素值所需的與感興趣區(qū)域有關的信息與拍攝區(qū)域相關聯(lián)，并將其存儲在存儲單元211中。特征量獲取單元208通過參考該信息獲取感興趣區(qū)域像素值。此外，將特性獲取單元209基于特征量獲取在灰度轉換中使用的參數所使用的函數的名稱與拍攝區(qū)域相關聯(lián)，并且將其存儲在存儲單元211中?？梢酝ㄟ^特性獲取單元209執(zhí)行用于獲取該參數的函數。特性獲取單元209通過參考該信息，獲取作為灰度轉換用的處理特性的灰度轉換函數?，F參考圖4說明由特性獲取單元209所進行的、用于產生灰度轉換函數的處理的概要。首先，基于作為特征量從每一部分圖像所獲得的飽和像素值，通過與拍攝區(qū)域相應的方法確定整個大圖像的飽和像素值。然后，將具有等于或大于該飽和像素值的像素限幅為圖像中的最大值。接著，從各部分圖像中的最小像素值，確定作為整個大圖像的最小像素值。這里，作為大圖像的最小像素值不必是最小的，也可以是例如對部分圖像的最小像素值進行平均所得到的值。關于該方法，與拍攝區(qū)域相對應地選擇適當的方法。以同樣的方式與拍攝區(qū)域相對應地確定作為整個大圖像的最大像素值和感興趣區(qū)域的像素值。接著，設置轉換后的最小像素值、最大像素值和感興趣區(qū)域像素值的目標值?；谳敵龌叶葦盗亢蛯Ω信d趣區(qū)域要強調的程度設置這些目標值。因此，可以基于拍攝區(qū)域確定目標值，或者可以不考慮拍攝區(qū)域而使用規(guī)定值來設置目標值。因而，確定圖4所示的灰度轉換函數?，F參考圖5說明放射線成像系統(tǒng)100所執(zhí)行的處理的流程。首先，在步驟S501，基于來自鍵盤110和鼠標111的輸入，設置被攝體的拍攝條件。還可以通過從外部信息系統(tǒng)接收拍攝命令信息來設置拍攝條件。這些拍攝條件包括表示要拍攝被攝體的哪個區(qū)域的、與拍攝區(qū)域有關的信息。將拍攝條件存儲在圖像處理設備104的存儲單元211中。在步驟S502，通過基于所設置的拍攝條件驅動放射線源101和檢測器103，拍攝被攝體102。在本典型實施例中，如果被攝體102的拍攝區(qū)域大于檢測器103可拍攝的區(qū)域，則通過將被攝體分割為多個拍攝范圍并進行多次拍攝來進行大圖像拍攝?；诖髨D像拍攝，檢測器103產生通過拍攝被攝體的拍攝區(qū)域的一部分所獲得的多個部分圖像。在步驟S503，圖像處理設備104的部分圖像獲取單元201獲取通過大圖像拍攝所獲得的多個部分圖像。將部分圖像與作為輔助信息的表示拍攝的部分圖像為哪一編號的圖像的信息和表示利用大圖像拍攝所獲得的部分圖像的總數的信息相關聯(lián)。在步驟S504，圖像生成單元202的圖像校正單元203校正所獲取的多個部分圖像的像素值。作為像素值校正方法，可以使用下面的方法，在該方法中，如傳統(tǒng)方法一樣，使用重疊區(qū)域的平均值改變各圖像整體的像素值，然后進行像素值校正以使重疊區(qū)域的像素值大致一致。這里，“大致一致”不必嚴格解釋。例如，“大致一致”可以指使得代表共同區(qū)域的像素值之間的差低于預定閾值。例如，代表共同區(qū)域的像素值是共同區(qū)域中的像素值的平均值。另外，還可以通過使重疊區(qū)域的直方圖的差值最小化來進行像素值校正。在步驟S505，控制單元210開始用于在圖像組合單元204中組合像素校正后的部分圖像的處理。圖像組合單元204定位所拍攝的多個部分圖像，并且組合這些部分圖像以生成大圖像。作為用于組合圖像的方法，使用下面的已知方法，在該方法中，基于與圖像相互重疊的區(qū)域處的連接點的距離，每一圖像的貢獻率階段性改變?？梢酝ㄟ^圖像組合單元204基于圖像特征進行定位，或者可以通過用戶進行手動調整來進行定位。與在步驟S505開始的圖像組合處理并行地進行步驟S506 S509的用于確定灰度轉換函數的處理。因此，可以縮短從拍攝開始直到將具有轉換后的灰度的大圖像顯示在顯示單元105上為止的時間。此外，在對被攝體102的大圖像拍攝期間，可以順次分析通過部分圖像獲取單元201所獲取的部分圖像。以這個方式進行處理使得縮短了處理時間。在步驟S506，拍攝區(qū)域獲取單元207根據存儲在存儲單元211中的與拍攝條件有關的信息獲取拍攝區(qū)域。在步驟S507，特征量獲取單元208通過分析具有轉變后的像素值的部分圖像，獲取特征量。所獲取的特征量是被攝體的最大像素值、最小像素值、感興趣區(qū)域像素值和飽和像素值。對于每一部分圖像獲取這些特征量。飽和像素值計算單元301計算已進行了像素值校正的部分圖像的飽和像素值?？梢允褂美脗鞲衅魈匦缘姆椒ㄟM行飽和像素值的計算。被攝體提取單元302提取在從部分圖像去除X射線在不穿過被攝體的情況下入射至直接型X射線平板檢測器的部分和由準直器等所遮擋的遮擋部分之后剩余的被攝體。可以使用利用直方圖分析和二維分析結果的方法進行被攝體提取方法。最大像素值計算單元303計算被攝體部分中的最大值。作為用于計算最大像素值的方法，可以使用根據圖像的直方圖計算代表值的方法。然而，本發(fā)明不局限于此?？梢詰糜糜谟嬎阕畲笙袼刂档娜魏畏椒?。最小像素值計算單元304與由最大像素值計算單元303所進行的最大值計算處理并行地計算被攝體部分中的最小值。作為用于計算最小像素值的方法，可以使用根據圖像的直方圖計算代表值的方法。感興趣區(qū)域像素值計算單元305計算被攝體的感興趣區(qū)域像素值。作為用于計算像素值的方法，可以使用根據圖像直方圖計算代表值的方法、或者從圖像的二維結構提取感興趣區(qū)域并從中獲取統(tǒng)計值作為代表值的方法。由于對于每一拍攝區(qū)域、將指定感興趣區(qū)域所使用的信息存儲在存儲單元211中，因而感興趣區(qū)域像素值計算單元305通過參考該信息進行處理。對每一部分圖像進行該處理。基于步驟S507中的處理，對于每一部分圖像獲得四種類型的特征量。在步驟S508，特性獲取單元209基于與拍攝區(qū)域有關的信息，根據特征量確定用于獲取在灰度轉換中要使用的參數的方法。如上所述，將與拍攝區(qū)域有關的信息和表示用于從特征量獲取參數的方法的信息彼此相關聯(lián)，并且將其存儲在存儲單元211中。特性獲取單元209參考該信息來確定參數獲取方法。首先，特性獲取單元209基于每一部分圖像中的飽和像素值，獲取大圖像的飽和像素值。例如，當拍攝下肢全長時，在從每一部分圖像所獲得的飽和像素值中，選擇最小值用作為針對組合圖像的飽和像素值。選擇最小值使得可以對具有比作為飽和像素值所計算出的最小像素值大的像素值的像素進行限幅。由于下肢厚度沿其全長不會改變太大，因而將正常像素錯誤地當作飽和像素的可能性極小。因此，通過對大于飽和像素值的像素值限幅，可以降低飽和像素的影響。另一方面，當拍攝整個脊柱時，所使用的方法的例子包括下面的方法計算針對所選擇的多個部分圖像中的各個部分圖像所獲得的飽和像素值的平均像素值、然后將該平均值作為組合圖像的飽和像素值的方法；計算各個部分圖像的飽和像素值的中值的方法；以及使用最大值的方法。如果在各個部分圖像的飽和像素值計算中存在誤差，則使用平均值或中值降低誤差的影響，這使得能夠進行穩(wěn)定的限幅處理。此外，當在諸如拍攝劑量和焦點與傳感器之間的距離等的條件不會針對所拍攝的每一部分圖像而波動的情況下進行拍攝時，計算飽和像素值的平均值或中值的方法是有效的。當拍攝整個脊柱時，由于被攝體的厚度差異大，因而使用最大值使得對正常像素進行限幅的錯誤減少。因而，可以通過基于拍攝條件選擇最佳計算方法來計算最佳飽和像素值。此外，特性獲取單元209基于每一部分圖像中的被攝體最大值，獲取大圖像的最大像素值。當拍攝如整個脊柱一樣的、厚度改變很大的區(qū)域時，特性獲取單元209從各個部分圖像的最大像素值中獲取最大的像素值作為最大像素值。特性獲取單元209還從各個部分圖像的最小像素值中獲取最小的像素值。對于整個脊柱，由于被攝體的厚的部分和薄的部分之間的差異大，因而可以實現反映該變化的灰度。另一方面，當拍攝諸如下肢全長等的、被攝體厚度變化不大的區(qū)域時，計算每一部分圖像的最大像素值的平均值或中值、以及最小像素值的平均值或中值。如果使用平均值或中值，則即使在一些部分圖像的最大像素值/最小像素值的計算中存在誤差，由于可以減少該誤差的影響，因而也可以進行穩(wěn)定的灰度處理。因而，通過基于拍攝區(qū)域選擇計算方法，可以計算適于診斷目的的被攝體最大像素值和被攝體最小像素值。特性獲取單元209還基于每一部分圖像的感興趣區(qū)域像素值選擇中值，并且將該中值設置為組合圖像的感興趣區(qū)域像素值。通過這樣選擇中值，即使在一些部分圖像的感興趣區(qū)域像素值中存在誤差，也可以減少該誤差的影響。此外，計算方法可以使用多個所選擇的感興趣區(qū)域像素值的平均值。另外，通過使用反映多個感興趣區(qū)域像素值的值，即使在部分圖像分析中存在誤差，也可以減少該誤差的影響。例如，當拍攝下肢全長時，如果感興趣區(qū)域是骨骼部分，則在每一部分圖像的感興趣區(qū)域像素值中不存在大的差異。在這種情況下，通過采用通過計算中值或平均值來設置大圖像的感興趣區(qū)域的方法，可以在減少部分圖像分析中的誤差的影響的同時，適當地進行對作為感興趣區(qū)域的骨骼部分的灰度轉換。當感興趣區(qū)域像素值差異很大時，使用從各個部分圖像中選擇一個感興趣區(qū)域像素值的方法。例如，當拍攝整個脊柱時，如果感興趣區(qū)域是腰椎，則根據部分圖像，通過主要拍攝胸椎所獲得的圖像的感興趣區(qū)域像素值和通過主要拍攝腰椎所獲得的圖像的感興趣區(qū)域像素值可能差異很大。在這種情況下，選擇基于通過拍攝腰椎所獲得的圖像計算出的感興趣區(qū)域像素值。相反，如果感興趣區(qū)域是胸椎，則使用根據通過主要拍攝胸椎所獲得的圖像獲得的感興趣區(qū)域像素值，獲取灰度轉換函數。此外，當拍攝整個軀體時，如果感興趣區(qū)域是骨骼部分，則在各個部分圖像的感興趣區(qū)域像素值中通常存在與其它像素值極大不同的像素值。在這種情況下，為了從部分圖像分析中排除異常值，可以通過丟棄各個部分圖像的感興趣區(qū)域像素值中的最大值和最小值、然后基于其余像素值計算平均值，來設置感興趣區(qū)域。因而，通過基于拍攝區(qū)域選擇計算方法，可以計算適于診斷目的的感興趣區(qū)域像素值。在步驟S509，特性獲取單元209基于所獲得的參數，獲取灰度轉換函數。由于該處理與參考圖4所說明的處理相同，因而這里省略對其的說明。在步驟S510，灰度轉換單元205進行大圖像的灰度轉換。當完成了在步驟S505開始的用于組合部分圖像的處理時，控制單元210等待在步驟S509進行的、用于獲取灰度轉換參數的處理的完成，然后指示灰度轉換單元205開始對大圖像的灰度轉換?；谠撝甘荆叶绒D換單元205根據灰度轉換函數來轉換大圖像的灰度。在步驟S511，輸出單元206將具有轉換后的灰度的圖像輸出給顯示單元105，并且顯示單元105顯示該圖像。如上所述，通過分析利用大圖像拍攝所獲得的每一部分圖像來計算特征量，與分析接合圖像時相比，可以增大分析精度，并且可以縮短處理時間。此外，通過利用基于拍攝區(qū)域的方法組合特征量來產生灰度轉換函數，可以實現適于每一拍攝區(qū)域的對大圖像的灰度轉換。在第一典型實施例中，對于每一部分圖像計算四種類型的特征量。然而，在本發(fā)明的第二典型實施例中，僅獲取為獲取感興趣區(qū)域像素值的灰度轉換函數所需的特征量。省略用于從部分圖像獲取特征量中的一些的處理。下面省略對與第一典型實施例相同的構件和處理的說明。僅說明本典型實施例特有的特性。特征量獲取單元208進行用于基于與拍攝區(qū)域有關的信息確定要從每一圖像獲取的特征量的類型的處理。例如，當拍攝下肢全長時，如果感興趣區(qū)域是骨骼部分，則在各個部分圖像的感興趣區(qū)域像素值中不存在大的差異。因而，將用于指定示出骨骼部分的部分圖像中的任一個的信息同與拍攝區(qū)域有關的信息相關聯(lián)，并且將其存儲在存儲單元211中。特征量獲取單元208參考該信息，并且僅從所指定的部分圖像獲取感興趣區(qū)域像素值。作為另一例子，當拍攝整個脊柱時，如上所述，如果感興趣區(qū)域是腰椎，則通過主要拍攝胸椎所獲得的圖像的感興趣區(qū)域像素值和通過主要拍攝腰椎所獲得的圖像的感興趣區(qū)域像素值可能極大不同。因此，如果將腰椎預先設置為感興趣區(qū)域，則僅從通過拍攝腰椎所獲得的部分圖像獲取感興趣區(qū)域像素值。作為再一例子，如果在腰椎或胸椎等的大圖像中存在多個感興趣區(qū)域，并且如果每一感興趣區(qū)域中的像素值分布的寬度大，則僅使用一個圖像對整個感興趣區(qū)域的強調可能不夠、或者圖像可能不自然。因此，通過僅從基于拍攝區(qū)域所指定的部分圖像獲取感興趣區(qū)域像素值、并基于該值進行灰度轉換，可以防止不自然的灰度。因而，通過對基于與拍攝區(qū)域有關的信息所指定的部分圖像進行分析處理，消除了對所有部分圖像進行分析處理的必要。因此，可以縮短處理時間并且可以降低處理負荷。此外，在本典型實施例中，在各個部分圖像中，特征量獲取單元208僅從與其它部分圖像不重疊的區(qū)域提取特征量。這是因為，在大圖像拍攝中，通常通過調整拍攝位置以使得包括大量診斷所需信息的區(qū)域互不重疊來拍攝這些區(qū)域，從而可以通過省略重疊區(qū)域進行分析。另外，在上述典型實施例中，由于并行進行部分圖像的組合處理和分析處理，因而重疊區(qū)域的像素值根據組合處理而改變。因此，分析精度可能劣化。通過僅設置非重疊區(qū)域作為分析對象，可以增大用于獲取灰度轉換函數的分析處理的精度，并且可以縮短處理時間。在本發(fā)明的第三典型實施例中，當拍攝例如整個脊柱時，將一個大圖像中的感興趣區(qū)域分割成諸如腰椎和胸椎等的預定組，并且針對每一組獲取灰度轉換函數。將分組設置同與拍攝區(qū)域有關的信息相關聯(lián)，并且將其預先存儲在存儲單元211中。例如，當拍攝整個脊柱時，由于在腰椎和胸椎之間像素分布存在大的差異，因而將腰椎和胸椎分別設置為獨立的組。相反，當拍攝下肢全長、并且將骨骼部分設置為感興趣區(qū)域時，由于從這多個部分圖像所獲得的感興趣區(qū)域像素值的差異不太大，因而將這些感興趣區(qū)域設置為同一組?？梢詫γ恳慌臄z區(qū)域使用鍵盤110和鼠標111手動設置分組。特征量獲取單元208參考該信息，以從每一部分圖像獲取用于獲取與每一組相對應的灰度轉換函數的特征量。類似于第一典型實施例，特征量的種類包括飽和像素值、被攝體的最小像素值、被攝體的最大像素值和感興趣區(qū)域像素值。特性獲取單元209基于所獲取的特征量獲取灰度轉換函數。現說明該處理的具體例子。對于整個脊柱的大圖像和下肢全長的大圖像兩者，以與第一典型實施例中相同的方式進行對大圖像的最小像素值和最大像素值的處理。對于感興趣區(qū)域像素值，當拍攝整個脊柱時，產生強調從腰椎所獲得的感興趣區(qū)域像素值的灰度轉換函數和強調從胸椎所獲得的感興趣區(qū)域像素值的灰度轉換函數。另一方面，當拍攝下肢全長時，從部分圖像中的一個獲取骨骼部分的像素值，并且獲取用于強調該像素值的灰度轉換函數。因而，通過獲取針對每一組的灰度轉換函數，可以針對具有類似的像素值分布的每一感興趣區(qū)域獲取灰度轉換函數。與產生針對每一部分圖像的灰度轉換函數時相比，當在部分圖像中存在具有極大不同的像素值分布的感興趣區(qū)域時，由于產生與每一感興趣區(qū)域相對應的獨立的灰度轉換函數，因而可以產生適當強調不同的感興趣區(qū)域的圖像。此外，當存在跨多個部分圖像的具有類似像素值分布的感興趣區(qū)域時，由于可以利用一個灰度轉換函數共同地強調這些感興趣區(qū)域，因而可以降低特性獲取單元209所進行的函數產生處理和灰度轉換單元205的處理負荷。此外，代替將感興趣區(qū)域分組，可以將部分圖像分組。在本發(fā)明的第四典型實施例中，基于拍攝區(qū)域獲取多個灰度轉換函數。盡管可以認為利用大圖像拍攝所獲得的大圖像具有包括多個感興趣區(qū)域的寬圖像區(qū)域，但是因為該圖像區(qū)域大，因而動態(tài)范圍也大。因此，需要準備多個灰度轉換函數，并且基于診斷目的使用這些函數。因此，不同于第二典型實施例，但是與第一典型實施例類似，在第四典型實施例中，從每一部分圖像獲取飽和像素值、被攝體的最大像素值和最小像素值、以及感興趣區(qū)域像素值，并且獲取多個灰度轉換函數。在第四典型實施例中，對于感興趣區(qū)域，不管拍攝區(qū)域如何，所產生的將從每一部分圖像所獲得的感興趣區(qū)域像素值用作整個大圖像的感興趣區(qū)域像素值的灰度轉換函數的數量僅是感興趣區(qū)域像素值的數量。在這種情況下，由于不需要基于與拍攝區(qū)域有關的信息改變所獲取的特征量的種類，因而可以簡化設備結構或處理。另外，確定從每一部分圖像所獲得的感興趣區(qū)域像素值的平均值或中值，并且使用該值來獲取灰度轉換函數。當選擇大圖像拍攝時，用戶可能希望查看整個大圖像的趨勢。通過使用示出整個圖像的趨勢的圖像，可以獲得滿足該要求的大圖像。在本典型實施例中，通過省略由灰度轉換單元205所進行的灰度轉換處理，在顯示單元105上顯示灰度轉換前的大圖像。此外，按照產生順序并行顯示所產生的灰度轉換函數，作為順次的選項。控制單元210進行控制，從而基于通過鍵盤110和鼠標111輸入的選擇使該大圖像經過不同的灰度轉換。因而，由于與大圖像的生成處理并行執(zhí)行灰度轉換函數的獲取處理，因而與在生成大圖像之后開始產生灰度轉換函數時相比，可以更快速地向用戶呈現灰度轉換函數選項。在本發(fā)明的第五典型實施例中，不同于上述的典型實施例，在不使用與拍攝區(qū)域有關的信息的情況下，基于部分圖像中感興趣區(qū)域像素值的大小，獲取灰度轉換參數?，F參考圖6說明圖像處理設備600的結構。與上述典型實施例的不同在于圖像處理設備600具有感興趣區(qū)域指定單元608和判斷單元609。接著，參考圖7說明由放射線成像系統(tǒng)100所執(zhí)行的處理的流程。在步驟S701，放射線源101基于外部指示發(fā)射放射線。檢測器103檢測穿過了被攝體102的放射線，并且生成被攝體的放射線圖像。在步驟S702，圖像處理設備600的部分圖像獲取單元601經由I/F 112從檢測器103獲取放射線圖像。通過控制單元611將所獲取的圖像發(fā)送給大圖像生成單元602，并且還將所獲取的圖像存儲在存儲單元612中。在步驟S703中，圖像校正單元603進行校正處理，在該校正處理中，轉變每一圖像的像素值，以使得每一圖像中彼此共同的區(qū)域的像素值水平相一致。由于通過該處理消除了每一圖像中像素值水平之間的差異，因而通過隨后進行的用于組合共同區(qū)域的處理，可以使得整個大圖像上應當具有相同像素值的區(qū)域的像素值大體相同。另外，由于在組合處理中僅重疊區(qū)域是處理對象，因而優(yōu)點在于，在該像素值校正之后且在組合處理之前從每一部分圖像所獲取的特征量，是相對于從組合處理之后的大圖像獲取時大體不變的值。
在步驟S704，控制單元611并行開始由圖像組合單元604所進行的組合處理和由感興趣區(qū)域指定單元608所進行的對感興趣區(qū)域的指定處理?？梢酝瑫r開始這些處理，或者彼此略微提前或推后開始這些處理。在步驟S705，圖像組合單元604組合這多個校正后的圖像共同的區(qū)域。與該處理并行地，在步驟S706，感興趣區(qū)域指定單元608指定感興趣區(qū)域。在步驟S707，判斷單元609計算表示感興趣區(qū)域中的像素值的寬度的值。在本典型實施例中，判斷單元609提取感興趣區(qū)域中的最小像素值和最大像素值，計算這些值之間的差，并且將該差作為像素值寬度。在步驟S708，判斷單元609判斷表示像素值寬度的值是否包括在預定范圍內。通過控制單元611將該預定范圍設置為從0到預先存儲在存儲單元612中的閾值的范圍。如果判斷單元609判斷為像素值寬度的值包括在預定范圍內(步驟S708為“否”)，則處理進入步驟S709。在步驟S709，感興趣區(qū)域指定單元608將整個圖像設置為要強調的區(qū)域，并且獲取通過函數獲取單元610所設置的用于轉換區(qū)域的灰度的函數。另一方面，如果在步驟S708判斷單元609判斷為像素值寬度的值超過預定范圍(步驟S708為“是”)，則處理進入步驟S710。在步驟S710，感興趣區(qū)域指定單元608將圖像分割成多個區(qū)域。通過參考用于設置像素值寬度的值與區(qū)域的數量之間的關聯(lián)的表來設置要分割的區(qū)域的數量，進行該處理。將該表存儲在存儲單元612中。可選地，可以通過確定可利用各灰度轉換強調的像素值寬度、并且將圖像分割成適合于該寬度的區(qū)域，來進行該處理。然后，在步驟S710，函數獲取單元610獲取與每一區(qū)域相對應的灰度轉換的函數。如果存在通過感興趣區(qū)域指定單元608所設置的三個以上的區(qū)域，則如第三典型實施例中一樣，可以將具有類似像素值分布的區(qū)域分為一組，并且可以對每一組進行灰度轉換。在這種情況下，感興趣區(qū)域指定單元608用作將具有類似像素值分布的區(qū)域分為一組的分組處理單元?？梢允褂靡阎木垲惣夹g進行該分組。因此，可以在防止對于各灰度轉換分別生成轉換后的圖像時所引起的復雜性的同時，適當轉換感興趣區(qū)域的灰度。另一方面，在不進行分組的情況下，可以獲取用于分別轉換區(qū)域的灰度的參數。在這種情況下，通過對每一區(qū)域分別生成轉換后的圖像，可以使診斷者關注到每一區(qū)域。在步驟S711，灰度轉換單元605基于所產生的灰度轉換函數轉換圖像的灰度。如果在步驟S710獲取了多個灰度轉換函數，則所獲取的具有轉換后的灰度的圖像的數量與函數的數量相同?；叶绒D換單元605可以基于函數的獲取，進行用于將這些函數應用于大圖像的處理?？蛇x地，通過基于用戶的輸入進行順次的灰度轉換，可以提供在防止執(zhí)行不必要的處理方面易于使用的系統(tǒng)。在步驟S712，輸出單元606將具有校正后的灰度的圖像顯示在顯示單元105上。診斷者可以通過查看所顯示的圖像來進行診斷。因此，從通過圖像校正單元603校正了的多個圖像獲取在灰度轉換中要使用的參數，這使得能夠獲取與從大圖像獲取時大體相同的灰度轉換參數。此外，由于分割了用作分析對象的圖像，因而分析處理負荷不像作為單個圖像分析時那樣大。另外，與獲取灰度轉換參數并行進行圖像的組合處理，這使得處理時間縮短。因此，在拍攝之后可以更快速地輸出具有適當轉換了灰度的感興趣區(qū)域的大圖像，同時還可以縮短處理時間。此外，還可以通過指定感興趣區(qū)域并將該區(qū)域分割成至少一個區(qū)域來去除被攝體
12外部的區(qū)域和被攝體中不太重要的區(qū)域，來轉換灰度。另外，還可以以強調診斷者應當關注的區(qū)域的方式轉換灰度。尤其當感興趣區(qū)域的像素值寬度大時，由于在感興趣區(qū)域被分割成多個區(qū)域并經過強調處理之后生成圖像，因而可以在不損害整個圖像的灰度平衡的情況下，生成具有強調的感興趣區(qū)域的圖像。而且，與在使用與拍攝區(qū)域有關的信息時相比，可以實現更接近地反映被攝體中的差異的灰度。通過在不使用與拍攝區(qū)域有關的信息的情況下、基于與感興趣區(qū)域像素值有關的信息進行第一 第三典型實施例中所述的處理，可以實現反映每一被攝體的各自差異的適當灰度。相反，還可以使用與拍攝區(qū)域相關聯(lián)的表信息進行這樣的處理。在這種情況下，可以基于區(qū)域實現穩(wěn)定的灰度。另外，與拍攝區(qū)域有關的信息和與感興趣區(qū)域像素值有關的信息可以一起使用。根據上述典型實施例，通過從部分圖像獲取特征量、并獲取接合圖像的灰度轉換函數，與分析整個大尺寸的圖像時相比，可以進一步縮短分析處理所需的時間。因此，盡管對于直到顯示所拍攝的圖像為止所需的時間存在時間限制這一事實，但可以同時實現良好的精度和快速的處理時間。此外，通過基于拍攝區(qū)域對部分圖像的特征量進行組合，可以實現與分析整個圖像時相當的精度和處理時間。另外，由于將拍攝區(qū)域與組合方法相關聯(lián)，因而僅通過使用戶指定拍攝區(qū)域，就可以在短時間內獲得高精度的灰度轉換。此外，通過并行進行部分圖像接合處理和用于獲得灰度轉換的部分圖像分析處理，可以縮短處理時間。由于接合處理包括對圖像的分析處理，因而對部分圖像之間的像素值水平的校正和對像素的定位處理的處理負荷高。此外，該處理需要時間。從防止錯誤診斷的角度看，當手動進行像素值水平校正和定位處理以提高精度時，與僅進行自動接合處理時相比需要更多時間。另一方面，由于用于獲得灰度轉換處理特性的分析處理也需要圖像分析，因而該處理需要時間。即使可以手動設置處理特性而無需分析圖像，這仍需要與自動處理中相同的時間。在本典型實施例中，通過并行進行耗時的接合處理和灰度轉換特性獲取處理，可以實質上減少拍攝之后直到顯示大圖像為止的時間滯后。另外，每當拍攝被攝體的部分圖像時，都可以在正拍攝下一個部分圖像的同時，進行對已拍攝的部分圖像的分析處理。當拍攝部分圖像時，由于用于移動X射線管和平板型檢測器的處理需要時間，因而通過與分割拍攝并行進行分析處理，可以大大縮短顯示滯后時間。通過對放射線圖像和X射線圖像使用用于獲取接合圖像的灰度轉換處理特性的上述處理，可以適當設置用于診斷的接合圖像的灰度。特別地，由于以單色顯示X射線圖像，因而使用具有適當調整后的灰度的圖像使得診斷者能夠高效地進行診斷。在上述典型實施例中，通過分析像素值已經過圖像校正單元203的轉變校正的部分圖像，獲取特征量。然而，可以并行進行灰度轉換參數獲取處理和轉變校正處理。在由特性獲取單元209所進行的灰度轉換函數的產生中，除由特征量獲取單元208所獲得的特征量的像素值以外，還可以使用由圖像校正單元203進行的部分圖像的像素值轉變量。不一定基于函數來進行灰度轉換，并且還可以使用用于灰度轉換的查找表。在這種情況下，特性獲取單元209獲取用于轉換大圖像中的每一部分圖像的系數，而不是用于確定函數形式的參數。此外，還可以通過固定灰度轉換的曲線形式、并基于大圖像的特征量轉變該曲線來確定灰度轉換處理特性。例如，可以通過使用感興趣區(qū)域像素值作為基準來進行轉變。
可以將本發(fā)明實現為將圖像處理設備所進行的處理分散在多個設備上的圖像處理系統(tǒng)。還可以通過使組織為單個功能塊的處理分布在多個功能塊上來實現本發(fā)明。此外，可以通過在成像設備或檢測器中包括上述典型實施例中的圖像處理設備和顯示設備的功能的成像設備來實現本發(fā)明?？蛇x地，可以通過將被組織為單個功能塊的處理裝配為一個或多個硬件電路來實現本發(fā)明。本發(fā)明還包括下面的情況，其中，例如，運行在電子計算裝置上的操作系統(tǒng)(OS)等進行部分或全部實際處理，并且通過該處理，實現上述典型實施例的功能。此外，可以在該計算機中包括多個CPU。在這種情況下，可以通過在這多個CPU上分布來實現本發(fā)明。另外，在這種情況下，從存儲介質所讀取的程序代碼本身實現這些典型實施例的功能，因而存儲該程序或程序代碼的存儲介質構成本發(fā)明。以上對典型實施例的說明是圖像處理設備的例子。本發(fā)明不局限于該說明。還可以利用讀出并執(zhí)行記錄在存儲器裝置上的程序以進行上述實施例的功能的系統(tǒng)或設備的計算機(或者CPU或MPU等裝置)和通過下面的方法實現本發(fā)明的方面，其中，利用系統(tǒng)或設備的計算機通過例如讀出并執(zhí)行記錄在存儲器裝置上的程序以進行上述實施例的功能來進行上述方法的步驟。為此，例如，通過網絡或者通過用作存儲器裝置的各種類型的記錄介質(例如，計算機可讀介質)將該程序提供給計算機。盡管參考典型實施例說明了本發(fā)明，但是應該理解，本發(fā)明不局限于所公開的典型實施例。所附權利要求書的范圍符合最寬的解釋，以包含所有這類修改、等同結構和功能。
權利要求
1.一種圖像處理設備，包括圖像獲取部件，用于獲取通過分別拍攝對被攝體的拍攝區(qū)域進行分割得到的多個拍攝范圍所獲得的多個部分圖像；特征量獲取部件，用于獲取所述多個部分圖像中的至少一個部分圖像的特征量；特性獲取部件，用于基于所述拍攝區(qū)域和所述被攝體的感興趣區(qū)域的像素值至少之一以及所述特征量，獲取灰度轉換處理特性；以及轉換部件，用于基于所述灰度轉換處理特性，對通過接合所述多個部分圖像所獲得的被攝體的拍攝區(qū)域的圖像的灰度進行轉換。
2.根據權利要求1所述的圖像處理設備，其特征在于，還包括確定部件，所述確定部件用于根據所述拍攝區(qū)域和所述被攝體的感興趣區(qū)域的像素值至少之一，確定從各個部分圖像所獲取的特征量和用于根據所述特征量獲取所述灰度轉換處理特性的方法。
3.根據權利要求1所述的圖像處理設備，其特征在于，還包括確定部件，所述確定部件用于確定從哪個部分圖像獲取所述被攝體的感興趣區(qū)域的像素值作為所述特征量。
4.根據權利要求2所述的圖像處理設備，其特征在于，所述確定部件確定用于使用從所述多個部分圖像所獲得的被攝體的感興趣區(qū)域的像素值的平均值或中值獲取所述灰度轉換處理特性的方法。
5.根據權利要求1所述的圖像處理設備，其特征在于，所述特征量獲取部件用于從部分圖像的與其它部分圖像不重疊的區(qū)域獲取所述特征量。
6.根據權利要求1所述的圖像處理設備，其特征在于，還包括校正部件，所述校正部件用于轉變所述多個部分圖像中的至少一個部分圖像的像素值，并且使代表所述多個部分圖像共同的區(qū)域的像素值大致一致，其中，所述特性獲取部件用于基于所述部分圖像和所述校正部件所轉變的像素值的轉變量，獲取所述灰度轉換處理特性。
7.根據權利要求1 6中任一項所述的圖像處理設備，其特征在于，所述特性獲取部件用于獲取與各個部分圖像相對應的灰度轉換處理特性，其中，所述圖像處理設備還包括控制部件，所述控制部件用于將所述灰度轉換處理特性作為選項與通過接合所述多個部分圖像所獲得的圖像一起進行顯示，以及其中，所述控制部件用于根據用于選擇所述灰度轉換處理特性的輸入，對通過接合所述多個部分圖像所獲得的圖像進行所選擇的處理特性的灰度轉換，并且顯示處理后的圖像。
8.根據權利要求1 6中任一項所述的圖像處理設備，其特征在于，所述特征量獲取部件用于獲取所述部分圖像中所示的被攝體區(qū)域的最大像素值、最小像素值和感興趣區(qū)域的像素值中的至少一個作為所述特征量。
9.根據權利要求1 6中任一項所述的圖像處理設備，其特征在于，所述灰度轉換處理特性是在灰度轉換中使用的函數或在灰度轉換中使用的查找表。
10.根據權利要求1 6中任一項所述的圖像處理設備，其特征在于，還包括生成部件，用于通過接合通過拍攝所述被攝體所獲得的所述多個部分圖像生成圖像；以及控制部件，用于控制所述生成部件和所述特性獲取部件，其中，所述特性獲取部件用于分析各個部分圖像，以獲取所述灰度轉換處理特性，以及其中，所述控制部件控制所述特性獲取部件，以與所述生成部件生成接合圖像并行地進行所述分析。
11.根據權利要求1 6中任一項所述的圖像處理設備，其特征在于，還包括處理部件，用于根據所述拍攝區(qū)域和所生成的接合圖像中感興趣區(qū)域的像素值分布至少之一，將要基于相同的灰度轉換進行強調的感興趣區(qū)域分為一組，其中，所述特性獲取部件用于獲取與各個組相對應的灰度轉換處理特性。
12.—種放射線成像系統(tǒng)，包括根據權利要求1所述的圖像處理設備；放射線源，用于發(fā)射放射線；檢測器，用于檢測從所述放射線源所發(fā)射的并穿過被攝體的放射線，并且將所檢測到的放射線轉換成表示所述被攝體的圖像的電信號；以及顯示部件，用于顯示灰度轉換后的圖像。
13.一種圖像處理方法，包括以下步驟獲取通過分別拍攝對被攝體的拍攝區(qū)域進行分割得到的多個拍攝范圍所獲得的多個部分圖像；獲取所述多個部分圖像中的至少一個部分圖像的特征量；基于所述拍攝區(qū)域和所述被攝體的感興趣區(qū)域的像素值至少之一以及所述特征量，獲取灰度轉換處理特性；以及基于所述灰度轉換處理特性，對通過接合所述多個部分圖像所獲得的被攝體的拍攝區(qū)域的圖像的灰度進行轉換。
14.根據權利要求13所述的圖像處理方法，其特征在于，還包括以下步驟轉變所述多個部分圖像中的至少一個部分圖像的像素值，并且使所述多個部分圖像共同的區(qū)域中的像素值大致一致；以及通過接合所述多個部分圖像生成圖像，其中，在生成接合圖像的同時，獲取所述灰度轉換處理特性。
全文摘要
本發(fā)明涉及圖像處理設備、放射線成像系統(tǒng)和圖像處理方法。其中，一種圖像處理設備，包括圖像獲取單元，用于獲取通過拍攝對被攝體的拍攝區(qū)域進行分割得到的多個拍攝范圍中的每個拍攝范圍所獲得的多個部分圖像；特征量獲取單元，用于獲取所述部分圖像中的至少一個部分圖像的特征量；特性獲取單元，用于基于所述拍攝區(qū)域和所述被攝體的感興趣區(qū)域的像素值至少之一以及所述特征量，獲取灰度轉換處理特性；以及轉換單元，用于基于所述處理特性，轉換通過接合所述部分圖像所獲得的被攝體的拍攝區(qū)域的圖像的灰度。
文檔編號G06T5/00GK102393954SQ20111018870
公開日2012年3月28日 申請日期2011年7月5日 優(yōu)先權日2010年7月5日
發(fā)明者町田佳士 申請人:佳能株式會社