直線検出装置、直線検出方法およびそのプログラム
【課題】 直線上の点のばらつきが大きい場合でも直線を検出することができるようにする。
【解決手段】 画像データから実空間における直線上の候補点を検出し、候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の曲線ＬＳを求める。ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間ΔＤを複数まとめた検出区間Ｍを複数設定し、各検出区間Ｍ内を通過する曲線ＬＳの数をカウントして、検出区間Ｍ内を通過する曲線ＬＳの数が第１の閾値を越えた検出区間Ｍ内のいずれかの小区間ΔＤの座標値を用いて、実空間上の直線を求める。
【解決手段】 画像データから実空間における直線上の候補点を検出し、候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の曲線ＬＳを求める。ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間ΔＤを複数まとめた検出区間Ｍを複数設定し、各検出区間Ｍ内を通過する曲線ＬＳの数をカウントして、検出区間Ｍ内を通過する曲線ＬＳの数が第１の閾値を越えた検出区間Ｍ内のいずれかの小区間ΔＤの座標値を用いて、実空間上の直線を求める。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線撮影画像の照射野を認識する照射野判定装置、照射野判定方法およびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、記録された放射線撮影画像を読み取って画像データを得、この画像データに適切な画像処理を施した後、処理済みの画像データに基づいて読影に適した可視像を再生することは種々の分野で行なわれている。
【０００３】
ところでＸ線撮影において放射線撮影画像を撮影記録するに際しては、放射線の照射による生体への影響を極力小さくするためや、観察に不要な部分からの散乱光による画質性能の低下等を防止するために、放射線が被写体の必要な部分にのみ照射されるように照射域を制限する鉛などで作られた照射野絞りを使用することが多い。
【０００４】
照射野絞りを用いて撮影を行なった場合、蓄積性蛍光体シート等の記録媒体には、照射野絞りの開口輪郭の内部領域（照射野領域）に被写体等の画像が記録され、開口輪郭の外側領域（照射野外領域）には放射線が到達せず未露光状態となる。つまり、この開口輪郭に対応する画像の照射野輪郭はエッジ線となる。
【０００５】
そして、このように照射野領域内にのみ画像が記録された記録媒体から画像データを読み取って画像処理を行なう場合、照射野領域内の画像データについてのみ階調処理等を施すようにすれば、処理の回数が大幅に低減され処理負荷の低減、処理スピードの向上を図ることができる。
【０００６】
一方、照射野外領域は未露光状態であるため、医用Ｘ線フイルムのようなネガ画像においては最低濃度領域（画素値の低い領域）となるが、例えば医用Ｘ線フイルムをシャーカステンに掛けて蛍光灯の光による透過画像を観察するとき等には、このような最低濃度領域は非常に明るい領域となるため、照射野領域のうち特に照射野外領域に近い部分については照射野外領域の明るさに影響されて読影性能が低下する。同様にＣＲＴ等の画像表示装置にその画像を表示する場合にも、照射野外領域は高輝度となるため照射野内の画像の読影に支障を生じる。
【０００７】
そこで放射線画像記録再生システムにおいては、このような照射野外領域についての各画像データを一律に最高濃度（若しくは最低輝度）に相当する値に強制的に置換する処理が行なわれる。そしてこの処理は一般に黒化処理と呼ばれるが、この黒化処理を行なうためには、照射野輪郭を精度よく認識することが非常に重要である。
【０００８】
例えば、上記照射野輪郭が画像の濃度変化が急峻に変化するエッジ線になることを利用して、画像データの変化が急峻な部分を探索することによって、照射野輪郭を求める方法がよく知られているが、このエッジ線を求める具体的な方法として、画像の所定の点（たとえば画像の中心点等）から画像端部に向かう放射状の複数の直線を設定し、これらの各直線の方向に沿った画像データに基づいて各方向ごとにデータの差分が大きいエッジ上の候補点を検出し、これらの候補点に基づいてエッジとなる線を検出する方法が提案されている（例えば、特許文献１等）。
【０００９】
あるいは、これらのエッジ候補点についてハフ（Hough）変換を適用して直線を求め、この直線で囲まれる領域を照射野領域とする方法を提案したものもある（例えば、特許文献２など）。
【特許文献１】特開昭63-259538 号公報
【特許文献２】特開平10-275213号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述の放射状の方向に沿って得られたエッジ上の候補点に基づいて、ハフ変換を用いて直線を検出して照射野輪郭を認識する場合、エッジ上の候補点が必ずしも一直線上に並んでいるとは限らず、ある程度の幅でばらつきがある。そのため、エッジとなる点が多く検出されても、ばらつきが大きい場合には正しい直線が検出されない場合がある。
【００１１】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、従来の直線検出処理よりも直線の検出確率を向上させた直線検出装置、直線検出方法およびそのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の直線検出装置は、画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影手段と、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定手段と、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウント手段と、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
また、本願発明の直線検出方法は、
画像データを入力する画像データ入力ステップと、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影ステップと、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定ステップと、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウントステップと、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
また、本願発明のプログラムはコンピュータを、
画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影手段と、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定手段と、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウント手段と、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１５】
「候補点」とは、直線上に並んでいる可能性のある点をいい、実際には直線上に並んでいない点も含むものである。
【００１６】
「小区間」とは、ハフ空間を区分けした区間であり、ハフ空間上の複数の曲線が交差する交点の座標値を算出する最小の単位をいう。
【００１７】
また、前記直線検出手段は、前記第１の閾値を越えた検出区間内の小区間のうち、該検出区間内の中心に存在する小区間を通過する曲線の数が第２の閾値を越えたときに、前記検出区間の中心に存在する小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求めることを特徴とするものであってもよい。
【００１８】
さらに、また、前記直線検出手段は、前記第１の閾値を越えた検出区間内の小区間のうち、該小区間を通過する曲線の数が第３の閾値を越えた小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求めることを特徴とするものであってもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、画像データから得たエッジなどの点が一直線上に並んでいるか否かを判定する際に、直線を検出するハフ空間上で広い範囲の検出区間を設定することにより、実空間上の直線の傾きや座標値が少し異なる線をまとめて検出を行い、その中からばらついて並んでいる点を直線で表すのに最も適した直線を求めることができる。
【００２０】
実空間上の点をハフ空間に投影した曲線が、ハフ空間上設定した広い範囲の検出区間の中心部を数多く通過する座標値から直線を求めるようにすれば、ばらついて並んでいる点のほぼ真ん中を通過する直線を求めることができる。
【００２１】
実空間上の点をハフ空間に投影した曲線が、ハフ空間上設定した広い範囲の検出区間の中から数多く通過する座標値直線を求めるようにすれば、一直線上に並んでいる点の数が多い直線を求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の放射線撮影画像の照射野認識辺を構成する直線を検出する直線検出装置の具体的な実施の形態について図面を用いて説明する。図１は本発明の直線検出装置１の一実施形態の構成を示し、図２は照射野絞りを用いた放射線撮影画像の撮影装置を示す図（図２（a）参照）および照射野絞りの開口輪郭に対応する照射野輪郭が形成された蓄積性蛍光体シートを示す図（図２(b)参照）である。
【００２３】
撮影装置で照射野絞りを用いてＸ線撮影を行なう場合には、まず、被写体を撮影した像が放射線撮影画像（画像データ）Ｐの中心なるように配置し、図２(a)に示すように、Ｘ線源と被写体との間に、矩形等の開口部のある照射野絞りを置いて撮影をする。この開口部の外側の部分は、Ｘ線が被写体および蓄積性蛍光体シートにＸ線が到達するのを防止する鉛板である。この状態でＸ線源から被写体にＸ線が照射されると、蓄積性蛍光体シートから得られた放射線撮影画像上には、図２(b)に示すように、照射野絞りの開口部の外側に対応する領域（照射野外領域）Ｐout にはＸ線が照射されず、一方、照射野絞りの開口部より内側に対応する領域（照射野領域）Ｐinには被写体を透過した部分と直接X線が照射された部分が記録される。そして、照射野絞りの開口部に対応する部分は、開口部と略同一形状となり、照射野外領域Ｐoutは高輝度なまぶしい領域となる。照射野領域Ｐinと照射野外領域Ｐoutの境には、濃度が急激に変化する複数のエッジ線からなる照射野輪郭ＰＳが形成される。照射野絞りの開口部は通常矩形であり、照射野輪郭ＰＳは４つの直線の照射野辺で構成される。
【００２４】
本願発明の直線検出装置１は、画像データを入力する画像データ入力手段１０と、入力した画像データから実空間における直線上の候補点を検出する候補点検出手段２０と、候補点の座標値をハフ（Hough）空間に投影して、ハフ空間上の曲線を求める投影手段３０と、ハフ空間内に、このハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定手段４０と、各検出区間内を通過する曲線の数をカウントするカウント手段５０と、検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出手段６０とを備える。
【００２５】
ここで、直線検出装置１の動作を図３のフローチャートに従って説明する。
【００２６】
まず、画像データ入力手段１０より、撮影装置から得られた照射野絞りを用いた放射線撮影画像の画像データＰを入力する（Ｓ１００）。
【００２７】
そこで、候補点検出手段２０は、入力された画像データＰについて、図４（a）に示すように、そのデータが表す画像の中心点Ｋを設定し、中心点Ｋから画像データＰの端部にそれぞれ向う等角度間隔（α＝1.5度）240本の放射状の直線を設定する。この放射状の直線の設定本数および間隔、放射状の直線群の中心の設定位置等は適宜変更することができる。
【００２８】
これらの240本の放射状の直線にそれぞれ沿った方向において互いに隣接する画素間の画像データを比較し、その差分が最も大きい２つの画素をその線上で探索する。この探索された２つの画素間は画素値の差が大きく、エッジ上に存在する点である可能性の高い候補点である。このようにして各直線方向ごとにそれぞれ探索された候補点Ｅを検出し、合計240個の候補点Ｅが得られる（図４(b)参照、Ｓ１０１）。
【００２９】
投影手段３０は、候補点検出手段２０により検出された実空間（ｘ−ｙ空間）上のエッジ上の候補点Ｅをハフ空間（ρθ空間）に投影した曲線を求める（Ｓ１０２）。各候補点Ｅiの、図４(c)に示すｘｙ座標系における座標を（ｘi ，ｙi ）（ i＝１，２，…，240 ）としたとき、これらのｘi ，ｙi を定数として次式（１）で表わされる曲線ＬＳiを各候補点ごとに求める。
ρ＝ｘi cos θ＋ｙi sin θ （１）
この式（１）は、図４(c)に示すように、中心座標を（ｘi ，ｙi ）に固定してこの座標（ｘi ，ｙi ）を通過する直線の式を表し、ρは座標（ｘi ，ｙi）を通る各直線ＬＬとｘｙ座標系の原点Ｏとの距離、θはこの直線ＬＬとｘｙ座標系の原点Ｏとを垂直に結ぶ垂線がｘ軸となす角度を表している。
【００３０】
ここで、座標（ｘi ，ｙi ）を通る各直線ＬＬは式（１）においてρ、θを徐々に変化させた得られるものであり、θρ空間（ハフ空間）では、座標（ｘi ，ｙi ）を通るこれら直線ＬＬは下式（２）に示す１本の曲線として表現される（図４(c)参照）。
ρj ＝ｘcos θj ＋ｙsin θj （２）
各エッジ候補点についてそれぞれ同様の操作を行なうと、ハフ空間に240本の曲線ＬＳi （ i＝１，２，…，240 ）が表される。
【００３１】
そこで、この240本の曲線ＬＳi が交わる各交点位置（ρj ，θj ）を求めて複数の曲線ＬＳiの交点α，βが多く重なる点から実空間上の直線を求めるが、検出区間設定手段４０は、図５に示すように、ハフ空間（ρθ空間）をΔρとΔθで分けた小区間ΔＤに分け、さらに、小区間ΔＤを複数まとめた検出区間Ｍを設定する（Ｓ１０３）。小区間ΔＤ単位でハフ変換した複数の曲線ＬＳiが交差しているか否かを判定する区間であり、この小区間のΔρ，Δθの大きさは検出する画像の分解能に応じて適宜決められ、実空間上で、一直線上に並んでいる点を検出することができるように定められる。しかし、照射野辺を構成する直線は、実際には、照射されたＸ線の強度や照射野辺の境となるところに撮影されている被写体の構造物などに影響されて、エッジとして検出される候補点は、ある程度の幅を持った直線上に並んでいることが多い。そのため、複数の曲線ＬＳi が小区間ΔＤで交差する数（投票数）をカウントすると、所定の小区間ΔＤの近くに投票数の高い小区間ΔＤが多数現れることになる。そこで、図５に示すように、各小区間ΔＤを中心に５×５のマスクを用いて小区間ΔＤをまとめた検出区間Ｍを設定する。各検出区間は、５×５のマスクを全ての小区間ΔＤそれぞれを中心にして設定するようにしてもよいが、図６に示すように、数個おきの小区間ΔＤ（×印）を中心にして設定するようにしてもよい。あるいは、各検出区間Ｍが重ならないようにすることも出来る。
【００３２】
ところで、計算機上で複数の曲線ＬＳiが交差する交点が一致するか否かの判定は、具体的には、計算機上で得られた数値を所定の桁で丸めて判定するが、小区間ΔＤはこの丸め処理をする桁と一致する区間といえる。
【００３３】
具体的に、５×５のマスクを用いた検出区間Ｍは、ρ軸上で10mm以下、θ軸上で10°以下であればよいが、（ρ軸上で4.5mm）×（θ軸上で0.8〜1.7°）程度の矩形領域が望ましい。
【００３４】
カウント手段５０は、この240本の曲線ＬＳi が交わる各交点位置（ρj ，θj ）を求め、各交点位置（ρj ，θj ）で交わる曲線ＬＳiの数（投票数）を、上記検出区間Ｍごとにカウントを行ない（Ｓ１０４）、各検出区間Ｍを通過する個数が第１の閾値を越えた検出区間Ｍを抽出する（Ｓ１０５）。各検出区間Ｍは実空間上である程度の幅を持った直線（つまり、直線の方向と位置がわずかに違う直線をまとめたもの）に対応する。
【００３５】
そこで、この検出区間Ｍの中から実空間の直線と最も一致すると予測される直線を表す小区間を選択する（Ｓ１０６）。実空間上の直線の候補点がある程度の幅でばらつきがある場合には、図７に示めすように、ハフ空間上の曲線ＬＳiが多く交差する小区間ΔＤ（●のところ）は部分的にまとまって数多くあらわれる。このような曲線ＬＳiが多く通過する小区間ΔＤがあらわれる範囲は実空間上の候補点のばらつきに対応する。そこで、実空間上の直線に対応する小区間ΔＤを、検出区間Ｍ内に含まれている小区間ΔＤの中から検出する。
【００３６】
この小区間ΔＤを通過する曲線ＬＳiが多いものほど、実空間上で多くの候補点がきれいに一直線上に並んでいると推定できる。また、第１の閾値を越えた検出区間Ｍ内の中心に存在する小区間ΔＤ（図８の矢印が指す小区間）がばらつきの中心となると思われる。そこで、この検出区間Ｍ内の中心に存在する小区間ΔＤで交差する曲線ＬＳiの数が第２の閾値（＜第１の閾値）を越える場合に、この中心に存在する小区間ΔＤの座標値を用いて実空間上の直線を求める。
【００３７】
あるいは、前記第１の閾値を越えた検出区間Ｍ内の小区間ΔＤのうち、交差する曲線ＬＳiが多いものほど実空間上で多くの候補点がきれいに一直線上に並んでいると推定できる。そこで、各小区間ΔＤで交差する曲線ＬＳiの数をカウントして、各小区間ΔＤで交差する曲線ＬＳiの数が第３の閾値（＜第１の閾値）を越えた小区間の座標値を用いて実空間上の直線を求めるようにしてもよい。
【００３８】
また、図９に示すように、実空間上の直線の候補点がある程度の幅でばらつきがある場合には、ハフ空間上の曲線ＬＳiが多く交差する小区間ΔＤは部分的にまとまって数多くあらわれる。そのため、閾値を少し低くすると、各小区間で交差する曲線ＬＳiＬＳの数が閾値（第４の閾値）を越える小区間ΔＤが連なってあらわれる。そこで、図９に示すように、この第４の閾値を越える小区間ΔＤに対してラベリング処理をして、ハフ空間上で近い位置にある第４の閾値を越えた小区間群（＃1，＃2，＃3，＃4，＃5）をまとめて抽出し、その小区間群（＃1，＃2，＃3，＃4，＃5）の中から交差する曲線ＬＳiの数が最も多い小区間ΔＤを選択し、選択した小区間ΔＤの座標値を用いて実空間上の直線を求める。
【００３９】
さらに、ハフ空間上で近い位置にある直線を比較をするために、図１０に示すように、曲線ＬＳiが交差する数が第４の閾値を越える小区間ΔＤに対して小区間ΔＤを７×１５のマスクを用いて、このマスクでまとめた区間Ｎ内に存在する小区間ΔＤの中から、曲線ＬＳiが最も多く交差する小区間ΔＤを用いて実空間上の直線を求めるようにしてもよい。直線上の候補点Ｅのばらつきが大きい場合には、部分的にまとまって現れずに、異なる２つ照射野辺を表す直線の中間の傾きを持つような直線を検出する場合がある。そこで、それを避けるために、区間Ｎで分けるようにすることで、ラベリング処理した場合にはつながって現れるような小区間群を分けて検出することができる。
【００４０】
具体的に、７×１５のマスクを用いて小区間ΔＤをまとめた区間Ｎは、ρ軸上で10mm以下、θ軸上で10°以下であればよいが、（ρ軸上で6.3mm）×（θ軸上で2.5〜5°）程度の矩形領域が望ましい。
【００４１】
以上、詳細に説明したように、照射野外領域の境となる照射野辺のような、実空間上である程度ばらついて表れる直線上の候補点から照射野辺を表す直線を求めるために、ハフ空間上で、ある程度の幅をもった直線に対応する領域を通過する曲線を検出した後に照射野辺である可能性の高い直線を選択するようにすることで、正確な照射野辺を検出することができる。
【００４２】
また、上記各手段をコンピュータ上に機能させるようなプログラムを記録した媒体を用いてコンピュータにインストールすることによって、照射野判定装置として動作させることができる。また、このプログラムはネットワークを介して提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】直線検出装置の概略構成図
【図２】照射野絞りを用いて撮影する方法を説明するための図
【図３】直線検出装置の動作を説明するためのフローチャート
【図４】直線検出方法を説明するための図
【図５】ハフ空間上の小区間と検出区間を説明するための図
【図６】検出区間を設定する間隔を説明するための図
【図７】ハフ空間上で曲線が多く交差する小区間の分布を表した図
【図８】ハフ空間上の曲線が多く交差する小区間と検出区間を表した図
【図９】ハフ空間上で近くにある曲線が多く交差する小区間をまとめて抽出する方法を説明するための図（その１）
【図１０】ハフ空間上で近くにある曲線が多く交差する小区間をまとめて抽出する方法を説明するための図（その２）
【符号の説明】
【００４４】
１ 直線検出装置
10 画像データ入力手段
20 候補点検出手段
30 投影手段
40 検出区間設定手段
50 カウント手段
60 直線算出手段
Ｐ 画像データ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線撮影画像の照射野を認識する照射野判定装置、照射野判定方法およびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、記録された放射線撮影画像を読み取って画像データを得、この画像データに適切な画像処理を施した後、処理済みの画像データに基づいて読影に適した可視像を再生することは種々の分野で行なわれている。
【０００３】
ところでＸ線撮影において放射線撮影画像を撮影記録するに際しては、放射線の照射による生体への影響を極力小さくするためや、観察に不要な部分からの散乱光による画質性能の低下等を防止するために、放射線が被写体の必要な部分にのみ照射されるように照射域を制限する鉛などで作られた照射野絞りを使用することが多い。
【０００４】
照射野絞りを用いて撮影を行なった場合、蓄積性蛍光体シート等の記録媒体には、照射野絞りの開口輪郭の内部領域（照射野領域）に被写体等の画像が記録され、開口輪郭の外側領域（照射野外領域）には放射線が到達せず未露光状態となる。つまり、この開口輪郭に対応する画像の照射野輪郭はエッジ線となる。
【０００５】
そして、このように照射野領域内にのみ画像が記録された記録媒体から画像データを読み取って画像処理を行なう場合、照射野領域内の画像データについてのみ階調処理等を施すようにすれば、処理の回数が大幅に低減され処理負荷の低減、処理スピードの向上を図ることができる。
【０００６】
一方、照射野外領域は未露光状態であるため、医用Ｘ線フイルムのようなネガ画像においては最低濃度領域（画素値の低い領域）となるが、例えば医用Ｘ線フイルムをシャーカステンに掛けて蛍光灯の光による透過画像を観察するとき等には、このような最低濃度領域は非常に明るい領域となるため、照射野領域のうち特に照射野外領域に近い部分については照射野外領域の明るさに影響されて読影性能が低下する。同様にＣＲＴ等の画像表示装置にその画像を表示する場合にも、照射野外領域は高輝度となるため照射野内の画像の読影に支障を生じる。
【０００７】
そこで放射線画像記録再生システムにおいては、このような照射野外領域についての各画像データを一律に最高濃度（若しくは最低輝度）に相当する値に強制的に置換する処理が行なわれる。そしてこの処理は一般に黒化処理と呼ばれるが、この黒化処理を行なうためには、照射野輪郭を精度よく認識することが非常に重要である。
【０００８】
例えば、上記照射野輪郭が画像の濃度変化が急峻に変化するエッジ線になることを利用して、画像データの変化が急峻な部分を探索することによって、照射野輪郭を求める方法がよく知られているが、このエッジ線を求める具体的な方法として、画像の所定の点（たとえば画像の中心点等）から画像端部に向かう放射状の複数の直線を設定し、これらの各直線の方向に沿った画像データに基づいて各方向ごとにデータの差分が大きいエッジ上の候補点を検出し、これらの候補点に基づいてエッジとなる線を検出する方法が提案されている（例えば、特許文献１等）。
【０００９】
あるいは、これらのエッジ候補点についてハフ（Hough）変換を適用して直線を求め、この直線で囲まれる領域を照射野領域とする方法を提案したものもある（例えば、特許文献２など）。
【特許文献１】特開昭63-259538 号公報
【特許文献２】特開平10-275213号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述の放射状の方向に沿って得られたエッジ上の候補点に基づいて、ハフ変換を用いて直線を検出して照射野輪郭を認識する場合、エッジ上の候補点が必ずしも一直線上に並んでいるとは限らず、ある程度の幅でばらつきがある。そのため、エッジとなる点が多く検出されても、ばらつきが大きい場合には正しい直線が検出されない場合がある。
【００１１】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、従来の直線検出処理よりも直線の検出確率を向上させた直線検出装置、直線検出方法およびそのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の直線検出装置は、画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影手段と、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定手段と、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウント手段と、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
また、本願発明の直線検出方法は、
画像データを入力する画像データ入力ステップと、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影ステップと、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定ステップと、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウントステップと、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
また、本願発明のプログラムはコンピュータを、
画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影手段と、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定手段と、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウント手段と、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１５】
「候補点」とは、直線上に並んでいる可能性のある点をいい、実際には直線上に並んでいない点も含むものである。
【００１６】
「小区間」とは、ハフ空間を区分けした区間であり、ハフ空間上の複数の曲線が交差する交点の座標値を算出する最小の単位をいう。
【００１７】
また、前記直線検出手段は、前記第１の閾値を越えた検出区間内の小区間のうち、該検出区間内の中心に存在する小区間を通過する曲線の数が第２の閾値を越えたときに、前記検出区間の中心に存在する小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求めることを特徴とするものであってもよい。
【００１８】
さらに、また、前記直線検出手段は、前記第１の閾値を越えた検出区間内の小区間のうち、該小区間を通過する曲線の数が第３の閾値を越えた小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求めることを特徴とするものであってもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、画像データから得たエッジなどの点が一直線上に並んでいるか否かを判定する際に、直線を検出するハフ空間上で広い範囲の検出区間を設定することにより、実空間上の直線の傾きや座標値が少し異なる線をまとめて検出を行い、その中からばらついて並んでいる点を直線で表すのに最も適した直線を求めることができる。
【００２０】
実空間上の点をハフ空間に投影した曲線が、ハフ空間上設定した広い範囲の検出区間の中心部を数多く通過する座標値から直線を求めるようにすれば、ばらついて並んでいる点のほぼ真ん中を通過する直線を求めることができる。
【００２１】
実空間上の点をハフ空間に投影した曲線が、ハフ空間上設定した広い範囲の検出区間の中から数多く通過する座標値直線を求めるようにすれば、一直線上に並んでいる点の数が多い直線を求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の放射線撮影画像の照射野認識辺を構成する直線を検出する直線検出装置の具体的な実施の形態について図面を用いて説明する。図１は本発明の直線検出装置１の一実施形態の構成を示し、図２は照射野絞りを用いた放射線撮影画像の撮影装置を示す図（図２（a）参照）および照射野絞りの開口輪郭に対応する照射野輪郭が形成された蓄積性蛍光体シートを示す図（図２(b)参照）である。
【００２３】
撮影装置で照射野絞りを用いてＸ線撮影を行なう場合には、まず、被写体を撮影した像が放射線撮影画像（画像データ）Ｐの中心なるように配置し、図２(a)に示すように、Ｘ線源と被写体との間に、矩形等の開口部のある照射野絞りを置いて撮影をする。この開口部の外側の部分は、Ｘ線が被写体および蓄積性蛍光体シートにＸ線が到達するのを防止する鉛板である。この状態でＸ線源から被写体にＸ線が照射されると、蓄積性蛍光体シートから得られた放射線撮影画像上には、図２(b)に示すように、照射野絞りの開口部の外側に対応する領域（照射野外領域）Ｐout にはＸ線が照射されず、一方、照射野絞りの開口部より内側に対応する領域（照射野領域）Ｐinには被写体を透過した部分と直接X線が照射された部分が記録される。そして、照射野絞りの開口部に対応する部分は、開口部と略同一形状となり、照射野外領域Ｐoutは高輝度なまぶしい領域となる。照射野領域Ｐinと照射野外領域Ｐoutの境には、濃度が急激に変化する複数のエッジ線からなる照射野輪郭ＰＳが形成される。照射野絞りの開口部は通常矩形であり、照射野輪郭ＰＳは４つの直線の照射野辺で構成される。
【００２４】
本願発明の直線検出装置１は、画像データを入力する画像データ入力手段１０と、入力した画像データから実空間における直線上の候補点を検出する候補点検出手段２０と、候補点の座標値をハフ（Hough）空間に投影して、ハフ空間上の曲線を求める投影手段３０と、ハフ空間内に、このハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定手段４０と、各検出区間内を通過する曲線の数をカウントするカウント手段５０と、検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出手段６０とを備える。
【００２５】
ここで、直線検出装置１の動作を図３のフローチャートに従って説明する。
【００２６】
まず、画像データ入力手段１０より、撮影装置から得られた照射野絞りを用いた放射線撮影画像の画像データＰを入力する（Ｓ１００）。
【００２７】
そこで、候補点検出手段２０は、入力された画像データＰについて、図４（a）に示すように、そのデータが表す画像の中心点Ｋを設定し、中心点Ｋから画像データＰの端部にそれぞれ向う等角度間隔（α＝1.5度）240本の放射状の直線を設定する。この放射状の直線の設定本数および間隔、放射状の直線群の中心の設定位置等は適宜変更することができる。
【００２８】
これらの240本の放射状の直線にそれぞれ沿った方向において互いに隣接する画素間の画像データを比較し、その差分が最も大きい２つの画素をその線上で探索する。この探索された２つの画素間は画素値の差が大きく、エッジ上に存在する点である可能性の高い候補点である。このようにして各直線方向ごとにそれぞれ探索された候補点Ｅを検出し、合計240個の候補点Ｅが得られる（図４(b)参照、Ｓ１０１）。
【００２９】
投影手段３０は、候補点検出手段２０により検出された実空間（ｘ−ｙ空間）上のエッジ上の候補点Ｅをハフ空間（ρθ空間）に投影した曲線を求める（Ｓ１０２）。各候補点Ｅiの、図４(c)に示すｘｙ座標系における座標を（ｘi ，ｙi ）（ i＝１，２，…，240 ）としたとき、これらのｘi ，ｙi を定数として次式（１）で表わされる曲線ＬＳiを各候補点ごとに求める。
ρ＝ｘi cos θ＋ｙi sin θ （１）
この式（１）は、図４(c)に示すように、中心座標を（ｘi ，ｙi ）に固定してこの座標（ｘi ，ｙi ）を通過する直線の式を表し、ρは座標（ｘi ，ｙi）を通る各直線ＬＬとｘｙ座標系の原点Ｏとの距離、θはこの直線ＬＬとｘｙ座標系の原点Ｏとを垂直に結ぶ垂線がｘ軸となす角度を表している。
【００３０】
ここで、座標（ｘi ，ｙi ）を通る各直線ＬＬは式（１）においてρ、θを徐々に変化させた得られるものであり、θρ空間（ハフ空間）では、座標（ｘi ，ｙi ）を通るこれら直線ＬＬは下式（２）に示す１本の曲線として表現される（図４(c)参照）。
ρj ＝ｘcos θj ＋ｙsin θj （２）
各エッジ候補点についてそれぞれ同様の操作を行なうと、ハフ空間に240本の曲線ＬＳi （ i＝１，２，…，240 ）が表される。
【００３１】
そこで、この240本の曲線ＬＳi が交わる各交点位置（ρj ，θj ）を求めて複数の曲線ＬＳiの交点α，βが多く重なる点から実空間上の直線を求めるが、検出区間設定手段４０は、図５に示すように、ハフ空間（ρθ空間）をΔρとΔθで分けた小区間ΔＤに分け、さらに、小区間ΔＤを複数まとめた検出区間Ｍを設定する（Ｓ１０３）。小区間ΔＤ単位でハフ変換した複数の曲線ＬＳiが交差しているか否かを判定する区間であり、この小区間のΔρ，Δθの大きさは検出する画像の分解能に応じて適宜決められ、実空間上で、一直線上に並んでいる点を検出することができるように定められる。しかし、照射野辺を構成する直線は、実際には、照射されたＸ線の強度や照射野辺の境となるところに撮影されている被写体の構造物などに影響されて、エッジとして検出される候補点は、ある程度の幅を持った直線上に並んでいることが多い。そのため、複数の曲線ＬＳi が小区間ΔＤで交差する数（投票数）をカウントすると、所定の小区間ΔＤの近くに投票数の高い小区間ΔＤが多数現れることになる。そこで、図５に示すように、各小区間ΔＤを中心に５×５のマスクを用いて小区間ΔＤをまとめた検出区間Ｍを設定する。各検出区間は、５×５のマスクを全ての小区間ΔＤそれぞれを中心にして設定するようにしてもよいが、図６に示すように、数個おきの小区間ΔＤ（×印）を中心にして設定するようにしてもよい。あるいは、各検出区間Ｍが重ならないようにすることも出来る。
【００３２】
ところで、計算機上で複数の曲線ＬＳiが交差する交点が一致するか否かの判定は、具体的には、計算機上で得られた数値を所定の桁で丸めて判定するが、小区間ΔＤはこの丸め処理をする桁と一致する区間といえる。
【００３３】
具体的に、５×５のマスクを用いた検出区間Ｍは、ρ軸上で10mm以下、θ軸上で10°以下であればよいが、（ρ軸上で4.5mm）×（θ軸上で0.8〜1.7°）程度の矩形領域が望ましい。
【００３４】
カウント手段５０は、この240本の曲線ＬＳi が交わる各交点位置（ρj ，θj ）を求め、各交点位置（ρj ，θj ）で交わる曲線ＬＳiの数（投票数）を、上記検出区間Ｍごとにカウントを行ない（Ｓ１０４）、各検出区間Ｍを通過する個数が第１の閾値を越えた検出区間Ｍを抽出する（Ｓ１０５）。各検出区間Ｍは実空間上である程度の幅を持った直線（つまり、直線の方向と位置がわずかに違う直線をまとめたもの）に対応する。
【００３５】
そこで、この検出区間Ｍの中から実空間の直線と最も一致すると予測される直線を表す小区間を選択する（Ｓ１０６）。実空間上の直線の候補点がある程度の幅でばらつきがある場合には、図７に示めすように、ハフ空間上の曲線ＬＳiが多く交差する小区間ΔＤ（●のところ）は部分的にまとまって数多くあらわれる。このような曲線ＬＳiが多く通過する小区間ΔＤがあらわれる範囲は実空間上の候補点のばらつきに対応する。そこで、実空間上の直線に対応する小区間ΔＤを、検出区間Ｍ内に含まれている小区間ΔＤの中から検出する。
【００３６】
この小区間ΔＤを通過する曲線ＬＳiが多いものほど、実空間上で多くの候補点がきれいに一直線上に並んでいると推定できる。また、第１の閾値を越えた検出区間Ｍ内の中心に存在する小区間ΔＤ（図８の矢印が指す小区間）がばらつきの中心となると思われる。そこで、この検出区間Ｍ内の中心に存在する小区間ΔＤで交差する曲線ＬＳiの数が第２の閾値（＜第１の閾値）を越える場合に、この中心に存在する小区間ΔＤの座標値を用いて実空間上の直線を求める。
【００３７】
あるいは、前記第１の閾値を越えた検出区間Ｍ内の小区間ΔＤのうち、交差する曲線ＬＳiが多いものほど実空間上で多くの候補点がきれいに一直線上に並んでいると推定できる。そこで、各小区間ΔＤで交差する曲線ＬＳiの数をカウントして、各小区間ΔＤで交差する曲線ＬＳiの数が第３の閾値（＜第１の閾値）を越えた小区間の座標値を用いて実空間上の直線を求めるようにしてもよい。
【００３８】
また、図９に示すように、実空間上の直線の候補点がある程度の幅でばらつきがある場合には、ハフ空間上の曲線ＬＳiが多く交差する小区間ΔＤは部分的にまとまって数多くあらわれる。そのため、閾値を少し低くすると、各小区間で交差する曲線ＬＳiＬＳの数が閾値（第４の閾値）を越える小区間ΔＤが連なってあらわれる。そこで、図９に示すように、この第４の閾値を越える小区間ΔＤに対してラベリング処理をして、ハフ空間上で近い位置にある第４の閾値を越えた小区間群（＃1，＃2，＃3，＃4，＃5）をまとめて抽出し、その小区間群（＃1，＃2，＃3，＃4，＃5）の中から交差する曲線ＬＳiの数が最も多い小区間ΔＤを選択し、選択した小区間ΔＤの座標値を用いて実空間上の直線を求める。
【００３９】
さらに、ハフ空間上で近い位置にある直線を比較をするために、図１０に示すように、曲線ＬＳiが交差する数が第４の閾値を越える小区間ΔＤに対して小区間ΔＤを７×１５のマスクを用いて、このマスクでまとめた区間Ｎ内に存在する小区間ΔＤの中から、曲線ＬＳiが最も多く交差する小区間ΔＤを用いて実空間上の直線を求めるようにしてもよい。直線上の候補点Ｅのばらつきが大きい場合には、部分的にまとまって現れずに、異なる２つ照射野辺を表す直線の中間の傾きを持つような直線を検出する場合がある。そこで、それを避けるために、区間Ｎで分けるようにすることで、ラベリング処理した場合にはつながって現れるような小区間群を分けて検出することができる。
【００４０】
具体的に、７×１５のマスクを用いて小区間ΔＤをまとめた区間Ｎは、ρ軸上で10mm以下、θ軸上で10°以下であればよいが、（ρ軸上で6.3mm）×（θ軸上で2.5〜5°）程度の矩形領域が望ましい。
【００４１】
以上、詳細に説明したように、照射野外領域の境となる照射野辺のような、実空間上である程度ばらついて表れる直線上の候補点から照射野辺を表す直線を求めるために、ハフ空間上で、ある程度の幅をもった直線に対応する領域を通過する曲線を検出した後に照射野辺である可能性の高い直線を選択するようにすることで、正確な照射野辺を検出することができる。
【００４２】
また、上記各手段をコンピュータ上に機能させるようなプログラムを記録した媒体を用いてコンピュータにインストールすることによって、照射野判定装置として動作させることができる。また、このプログラムはネットワークを介して提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】直線検出装置の概略構成図
【図２】照射野絞りを用いて撮影する方法を説明するための図
【図３】直線検出装置の動作を説明するためのフローチャート
【図４】直線検出方法を説明するための図
【図５】ハフ空間上の小区間と検出区間を説明するための図
【図６】検出区間を設定する間隔を説明するための図
【図７】ハフ空間上で曲線が多く交差する小区間の分布を表した図
【図８】ハフ空間上の曲線が多く交差する小区間と検出区間を表した図
【図９】ハフ空間上で近くにある曲線が多く交差する小区間をまとめて抽出する方法を説明するための図（その１）
【図１０】ハフ空間上で近くにある曲線が多く交差する小区間をまとめて抽出する方法を説明するための図（その２）
【符号の説明】
【００４４】
１ 直線検出装置
10 画像データ入力手段
20 候補点検出手段
30 投影手段
40 検出区間設定手段
50 カウント手段
60 直線算出手段
Ｐ 画像データ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影手段と、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定手段と、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウント手段と、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出手段とを備えたことを特徴とする直線検出装置。
【請求項２】
前記直線検出手段が、前記第１の閾値を越えた検出区間内の小区間のうち、該検出区間内の中心に存在する小区間を通過する曲線の数が第２の閾値を越えたときに、前記検出区間の中心に存在する小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求めることを特徴とする請求項１記載の直線検出装置。
【請求項３】
前記直線検出手段が、前記第１の閾値を越えた検出区間内の小区間のうち、該小区間を通過する曲線の数が第３の閾値を越えた小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求めることを特徴とする請求項１記載の直線検出装置。
【請求項４】
画像データを入力する画像データ入力ステップと、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影ステップと、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定ステップと、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウントステップと、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出ステップとを備えたことを特徴とする直線検出方法。
【請求項５】
コンピュータを、
画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影手段と、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定手段と、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウント手段と、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出手段として機能させるプログラム。
【請求項１】
画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影手段と、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定手段と、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウント手段と、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出手段とを備えたことを特徴とする直線検出装置。
【請求項２】
前記直線検出手段が、前記第１の閾値を越えた検出区間内の小区間のうち、該検出区間内の中心に存在する小区間を通過する曲線の数が第２の閾値を越えたときに、前記検出区間の中心に存在する小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求めることを特徴とする請求項１記載の直線検出装置。
【請求項３】
前記直線検出手段が、前記第１の閾値を越えた検出区間内の小区間のうち、該小区間を通過する曲線の数が第３の閾値を越えた小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求めることを特徴とする請求項１記載の直線検出装置。
【請求項４】
画像データを入力する画像データ入力ステップと、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影ステップと、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定ステップと、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウントステップと、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出ステップとを備えたことを特徴とする直線検出方法。
【請求項５】
コンピュータを、
画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記入力した画像データから実空間における直線上の複数の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記複数の候補点の座標値をハフ空間に投影して、ハフ空間上の複数の曲線を求める投影手段と、
ハフ空間内に、該ハフ空間内を所定の大きさで区分けした小区間を複数まとめた検出区間を複数設定する検出区間設定手段と、
各検出区間内を通過する前記曲線の数をカウントするカウント手段と、
前記検出区間内を通過する曲線の数が第１の閾値を越えた検出区間内のいずれかの小区間の座標値を用いて前記実空間上の直線を求める直線算出手段として機能させるプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２００６−２９３５２２（Ｐ２００６−２９３５２２Ａ）
【公開日】平成１８年１０月２６日（２００６．１０．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１１０８７３（Ｐ２００５−１１０８７３）
【出願日】平成１７年４月７日（２００５．４．７）
【出願人】（０００００５２０１）富士写真フイルム株式会社 (7,609)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年１０月２６日（２００６．１０．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年４月７日（２００５．４．７）
【出願人】（０００００５２０１）富士写真フイルム株式会社 (7,609)
【Ｆターム（参考）】
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