画像処理方法及び装置
【課題】画像の高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去する。
【解決手段】実施形態によれば、画像処理装置は、平均化部１０５と、相関係数算出部１１１と、フィルタ部１１２と、合成部１１３とを含む。平均化部１０５は、第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６を平均化し、平均高周波画像１７を得る。相関係数算出部１１１は、第１の高周波画像１５の各画素の近傍領域と第２の高周波画像１６の各画素の近傍領域との間の相関係数２４を算出する。フィルタ部１１２は、平均高周波画像１７に対して空間フィルタ処理を相関係数２４に基づいて行い、フィルタ処理画像２５を得る。合成部１１３は、フィルタ処理画像２５と平滑化画像１４とを合成し、出力画像２６を得る。
【解決手段】実施形態によれば、画像処理装置は、平均化部１０５と、相関係数算出部１１１と、フィルタ部１１２と、合成部１１３とを含む。平均化部１０５は、第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６を平均化し、平均高周波画像１７を得る。相関係数算出部１１１は、第１の高周波画像１５の各画素の近傍領域と第２の高周波画像１６の各画素の近傍領域との間の相関係数２４を算出する。フィルタ部１１２は、平均高周波画像１７に対して空間フィルタ処理を相関係数２４に基づいて行い、フィルタ処理画像２５を得る。合成部１１３は、フィルタ処理画像２５と平滑化画像１４とを合成し、出力画像２６を得る。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
実施形態は、画像のノイズ除去に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子部品などの検査を自動的に行う外観検査システムは、検査画像に含まれるノイズ成分を適切に除去（抑圧）することによって、高精度な検査が可能となる。同様に、Ｘ線検査システムもまた、検査画像に含まれるノイズ成分を適切に除去することによって、高精度な検査が可能となる。また、画像処理（例えば撮影、符号化、復号化、再生など）を行うときに、画像に含まれるノイズ成分を適切に除去することによって、様々な効果（例えば、符号化効率の向上、再生画像品質の向上など）が得られる。
【０００３】
通常、画像に含まれるノイズ成分は、様々なフィルタリング処理によって除去される。しかしながら、係るフィルタリング処理によって、画像に含まれるノイズ成分だけでなく高周波成分までも除去されることがある。高周波成分が除去されると、ノイズ除去による有利な効果が阻害されるおそれがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２２６６４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従って、実施形態は、画像の高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、画像処理装置は、平滑化部と、第１の減算部と、第２の減算部と、平均化部と、算出部と、フィルタ部と、合成部とを含む。平滑化部は、第１の入力画像及び第２の入力画像の平均画像を平滑化し、平滑化画像を得る。第１の減算部は、第１の入力画像から平滑化画像を減算し、第１の高周波画像を得る。第２の減算部は、第２の入力画像から平滑化画像を減算し、第２の高周波画像を得る。平均化部は、第１の高周波画像及び第２の高周波画像を平均化し、平均高周波画像を得る。算出部は、第１の高周波画像の各画素の近傍領域と第２の高周波画像の各画素の近傍領域との間の相関係数を算出する。フィルタ部は、平均高周波画像に対して空間フィルタ処理を相関係数に基づいて行い、フィルタ処理画像を得る。合成部は、フィルタ処理画像と平滑化画像とを合成し、出力画像を得る。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図。
【図２】図１の水平方向フィルタ部の説明図。
【図３】図１の画像処理装置の動作を例示するフローチャート。
【図４】第３の実施形態に係る外観検査システムを例示するブロック図。
【図５Ａ】フィルタ係数関数の一例の説明図。
【図５Ｂ】フィルタ係数関数の別の例の説明図。
【図５Ｃ】フィルタ係数関数の別の例の説明図。
【図６】第４の実施形態に係るＸ線検査システムを例示するブロック図。
【図７】図１の画像処理装置の効果の説明図。
【図８】第２の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図。
【図９】図１の水平方向フィルタ部の説明図。
【図１０】図１の垂直方向フィルタ部の説明図。
【図１１】図１の平均化部（１０９）の説明図。
【図１２】図８のフィルタ部の説明図。
【図１３】図８の画像処理装置の動作を例示するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して、実施形態について説明する。尚、各実施形態において、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号を付し、重複する説明を基本的に省略する。
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る画像処理装置は、図１に示されるように、平均化部１０１、平滑化部１０２、減算部１０３，１０４、平均化部１０５、相関係数算出部１０６、水平方向フィルタ部１０７、垂直方向フィルタ部１０８、平均化部１０９及び加算部１１０を含む。
【０００９】
図１の画像処理装置は、外部から第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２を取得する。第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２は、典型的には同一の被写体を連続撮影した２枚の画像であるが、これに限られない。また、図１の画像処理装置は、３枚以上の入力画像を取得してもよい。３枚以上の入力画像を取得する場合には、例えば、２枚ずつの入力画像の組み合わせを作成し、これらの各々に対して後述する本実施形態に係る画像処理（フィルタ処理）を行ってから統合（平均化）することによって出力画像を得ることができる。
【００１０】
平均化部１０１は、第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２を取得する。平均化部１０１は、第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２を平均化し、平均画像１３を得る。例えば、平均化部１０１は、第１の入力画像１１の各画素と第２の入力画像１２の各画素との算術平均を算出することにより、平均画像１３を得る。平均化部１０１は、平均画像１３を平滑化部１０２に出力する。
【００１１】
平滑化部１０２は、平均化部１０１から平均画像１３を入力する。平滑化部１０２は、平均画像１３に対して平滑化処理（例えば、公知の平滑化オペレータを用いた平滑化処理）を行い、平滑化画像１４を得る。平滑化画像１４において、入力画像（即ち、第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２）の高周波成分及びノイズ成分は抑圧され、入力画像の低周波成分は維持されている。平滑化部１０２は、平滑化画像１４を減算部１０３，１０４及び加算部１１０にそれぞれ出力する。
【００１２】
減算部１０３は、第１の入力画像１１を取得し、平滑化部１０２から平滑化画像１４を入力する。減算部１０３は、第１の入力画像１１から平滑化画像１４を減算し、第１の高周波画像１５を得る。第１の高周波画像１５において、第１の入力画像１１の高周波成分及びノイズ成分は維持され、第１の入力画像１１の低周波成分は抑圧されている。減算部１０３は、第１の高周波画像１５を平均化部１０５及び相関係数算出部１０６にそれぞれ出力する。
【００１３】
減算部１０４は、第２の入力画像１２を取得し、平滑化部１０２から平滑化画像１４を入力する。減算部１０４は、第２の入力画像１２から平滑化画像１４を減算し、第２の高周波画像１６を得る。第２の高周波画像１６において、第２の入力画像１２の高周波成分及びノイズ成分は維持され、第２の入力画像１２の低周波成分は抑圧されている。減算部１０４は、第２の高周波画像１６を平均化部１０５及び相関係数算出部１０６にそれぞれ出力する。
【００１４】
平均化部１０５は、減算部１０３から第１の高周波画像１５を入力し、減算部１０４から第２の高周波画像１６を入力する。平均化部１０５は、第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６を平均化し、平均高周波画像１７を得る。例えば、平均化部１０５は、第１の高周波画像１５の各画素と第２の高周波画像１６の各画素との算術平均を算出することにより、平均高周波画像１７を得る。平均高周波画像１７において、入力画像の高周波成分及びノイズ成分は維持され、入力画像の低周波成分は抑圧されている。平均化部１０５は、平均高周波画像１７を水平方向フィルタ部１０７及び垂直方向フィルタ部１０８にそれぞれ出力する。
【００１５】
相関係数算出部１０６は、減算部１０３から第１の高周波画像１５を入力し、減算部１０４から第２の高周波画像１６を入力する。相関係数算出部１０６は、第１の高周波画像１５の各画素と第２の高周波画像１６の各画素との間の水平方向の相関係数１８及び垂直方向の相関係数１９を算出する。尚、本実施形態において相関とは、画素の濃度変化（例えば、輝度値、色差値、色相値などの変化）の相関の意味で用いられる。相関係数算出部１０６は、各方向の相関係数を対応するフィルタ部に出力する。具体的には、相関係数算出部１０６は、水平方向の相関係数１８を水平方向フィルタ部１０７に出力し、垂直方向の相関係数１９を垂直方向フィルタ部１０８に出力する。
【００１６】
以下、水平方向の相関係数１８の算出手法について具体例を説明する。垂直方向の相関係数１９は、下記説明を適宜読み替えることで算出することができる。また、下記説明は、他の方向の相関係数を算出する場合にも一般化して適用できる。
水平方向の相関係数１８は、第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６の各画素の座標に対して算出される。相関係数算出部１０６は、注目座標の画素と、この注目座標の左右で（即ち、水平方向上で）隣接する各２画素とからなる計５画素の画素列を第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６からそれぞれ抽出する。相関係数算出部１０６は、第１の高周波画像１５から抽出した第１の画素列内の第１の濃度平均値を算出し、同様に、第２の高周波画像１６から抽出した第２の画素列内の第２の濃度平均値を算出する。相関係数算出部１０６は、第１の画素列内の各画素の濃度値から第１の濃度平均値を減算して残差濃度値を求め、第２の画素列内の各画素の濃度値から第２の濃度平均値を減算して残差濃度値を求める。そして、相関係数算出部１０６は、第１の画素列及び第２の画素列の残差濃度値の相互相関値を注目座標における水平方向の相関係数１８として算出する。以上の処理を全ての座標に対して実施すれば、任意の座標（ｉ，ｊ）における水平方向の相関係数１８を算出することができる。
【００１７】
尚、上記説明において、例えば画素列のサイズ（即ち、画素列を構成する画素数）などの細部を変更してよいことは勿論である。例えば、注目座標の画素と、この注目座標の左右で隣接する各１画素とからなる計３画素の画素列を用いてもよい。また、濃度平均値の減算は、標準化に置き換えられても良い。ここで標準化とは、画素列内の各画素から濃度平均値を減算してから標準偏差で除する演算を意味する。
【００１８】
尚、相関係数算出部１０６を複数の機能部の集合とみなすこともできる。具体的には、相関係数算出部１０６は、水平方向の相関係数１８を算出する第１の算出部と、垂直方向の相関係数１９を算出する第２の算出部との集合であるとみなすことができる。
【００１９】
水平方向フィルタ部１０７は、平均化部１０５から平均高周波画像１７を入力し、相関係数算出部１０６から水平方向の相関係数１８を入力する。水平方向フィルタ部１０７は、水平方向の相関係数１８に基づいて、平均高周波画像１７に対して水平方向の空間フィルタ処理を行う。具体的には、水平方向フィルタ部１０７は、水平方向の相関係数１８によって決まるフィルタ係数を用いて平均高周波画像１７に対して水平方向の空間フィルタ処理を行う。水平方向フィルタ部１０７は、水平方向の空間フィルタ処理の結果、水平方向のフィルタ処理画像２０を得る。フィルタ処理画像２０において、入力画像の水平方向の高周波成分は維持されるが、入力画像の他の成分は抑圧されている。水平方向フィルタ部１０７は、フィルタ処理画像２０を平均化部１０９に出力する。
【００２０】
以下、水平方向フィルタ部１０７における水平方向の空間フィルタ処理を具体的に説明する。尚、後述する垂直方向フィルタ部１０８における垂直方向の空間フィルタ処理は、下記説明を適宜読み替えることで実施することができる。また、下記説明は、他の方向の空間フィルタ処理を実施する場合にも一般化して適用できる。
水平方向フィルタ部１０７は、フィルタ処理画像２０の座標（ｉ，ｊ）の濃度値Ｆ１ｉｊを下記の数式（１）に従って生成する。
【数１】
【００２１】
数式（１）において、Ａｉｊは平均高周波画像１７の座標（ｉ，ｊ）の濃度値を表す。Ｒ１ｉｊは、水平方向の相関係数１８のうち座標（ｉ，ｊ）の値を表す。ｆ（ｘ）は、入力された相関係数値（＝ｘ）に応じたフィルタ係数を設定するフィルタ係数関数を表す。即ち、水平方向フィルタ部１０７は、図２または図９に示されるように、第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６から生成された平均高周波画像１７及び水平方向の相関係数１８に基づいて数式（１）を演算することによって、フィルタ処理画像２０を得る。
【００２２】
一般に、第１の入力画像１１のノイズ成分と第２の入力画像１２のノイズ成分との空間的な相関は比較的低いとみなすことができる。一方、第１の入力画像１１の高周波成分と第２の入力画像１２の高周波成分との空間的な相関は比較的高いとみなすことができる。従って、相関係数の小さな画素には小さなフィルタ係数を設定し、相関係数の大きな画素には大きなフィルタ係数を設定することによって、高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することができる。従って、フィルタ係数関数ｆ（ｘ）は、一般的には、相関係数の増加に応じてフィルタ係数を増加または維持する（即ち、減少させない）単調増加関数であればよい。
【００２３】
フィルタ係数関数ｆ（ｘ）は、例えば下記数式（２）及び図５Ａに示されるように、線形関数を用いて規定されてもよい。
【数２】
【００２４】
また、フィルタ係数関数ｆ（ｘ）は、例えば下記の数式（３）及び図５Ｂに示されるように、シグモイド関数によって規定されてもよい。
【数３】
【００２５】
数式（３）に示されるフィルタ関数ｆ（ｘ）についてパラメータａ，ｂを適切に設計すれば、より効果的に高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することができる。図５Ｂの例であれば、相関係数の絶対値が０．８から１．０程度であればＡｉｊは殆ど維持され、相関係数の絶対値が０．０から０．５程度であればＡｉｊは殆ど除去される。
【００２６】
また、フィルタ係数関数ｆ（ｘ）は、例えば下記の数式（４）及び図５Ｃに示されるように、２値関数によって規定されてもよい。
【数４】
【００２７】
数式（４）に示されるフィルタ関数ｆ（ｘ）について閾値ａを適切に設計すれば、より効果的に高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することができる。具体的には、相関係数の絶対値がａ以上１．０未満であればＡｉｊは完全に維持され、相関係数の絶対値が０．０以上ａ未満であればＡｉｊは完全に除去される。
【００２８】
垂直方向フィルタ部１０８は、平均化部１０５から平均高周波画像１７を入力し、相関係数算出部１０６から垂直方向の相関係数１９を入力する。垂直方向フィルタ部１０８は、垂直方向の相関係数１９に基づいて、平均高周波画像１７に対して垂直方向の空間フィルタ処理を行う。具体的には、垂直方向フィルタ部１０８は、図１０に示されるように、垂直方向の相関係数１９によって決まるフィルタ係数を用いて平均高周波画像１７に対して垂直方向の空間フィルタ処理を行う。垂直方向フィルタ部１０８は、垂直方向の空間フィルタ処理の結果、垂直方向のフィルタ処理画像２１を得る。フィルタ処理画像２１において、入力画像の垂直方向の高周波成分は維持されるが、入力画像の他の成分は抑圧されている。垂直方向フィルタ部１０８は、フィルタ処理画像２１を平均化部１０９に出力する。具体的には、垂直方向フィルタ部１０８は、フィルタ処理画像２１の座標（ｉ，ｊ）の濃度値Ｆ２ｉｊを下記の数式（５）に従って生成する。
【数５】
【００２９】
数式（５）において、Ａｉｊは平均高周波画像１７の座標（ｉ，ｊ）の濃度値を表す。Ｒ２ｉｊは、垂直方向の相関係数１９のうち座標（ｉ，ｊ）の値を表す。ｆ（ｘ）は、入力された相関係数値（＝ｘ）に応じたフィルタ係数を設定するフィルタ係数関数を表す。尚、数式（１）におけるフィルタ係数関数ｆ（ｘ）と、数式（５）におけるフィルタ係数関数ｆ（ｘ）とは同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【００３０】
平均化部１０９は、水平方向フィルタ部１０７からフィルタ処理画像２０を入力し、垂直方向フィルタ部１０８からフィルタ処理画像２１を入力する。平均化部１０９は、フィルタ処理画像２０，２１を平均化し、平均画像２２を得る。例えば、平均化部１０９は、フィルタ処理画像２０の各画素とフィルタ処理画像２１の各画素との二乗平均平方根（ＲＭＳ；Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）を算出することにより、平均画像２２を得る。即ち、平均化部１０９は、平均画像２２の座標（ｉ，ｊ）の濃度値Ｆavgｉｊを下記の数式（６）に従って生成する。
【数６】
【００３１】
平均画像２２において、入力画像の水平方向の高周波成分と、入力画像の垂直方向の高周波成分とが維持されている。平均化部１０９は、平均画像２２を加算部１１０に出力する。尚、算術平均の代わりにＲＭＳを利用することの技術的意義は、以下の通りである。
【００３２】
水平方向の相関係数をｒｈで表し、垂直方向の相関係数をｒｖで表すとする。例えば、注目座標周辺にノイズが混入していない場合、相関係数ｒｈ及び相関係数ｒｖは共に１に近い値となる。係る場合には、算術平均によってもＲＭＳによっても同様の平均画像２２が得られる。一方、ノイズの混入によって注目座標周辺の濃度変化が水平方向の相関が強いものの垂直方向の相関が弱い場合、相関係数ｒｈは１に近い値となるが、相関係数ｒｖは０に近い値となる。即ち、フィルタ処理画像２１における注目座標の濃度値は抑圧されることになる。係る場合に、算術平均を利用すると、フィルタ処理画像２１の影響でフィルタ処理画像２０における注目座標の濃度値（高周波成分）も必要以上に抑圧される（およそ半減する）。一方、ＲＭＳを利用すると、水平方向（または垂直方向）の相関が垂直方向（または水平方向）の相関に比べて弱い場合であっても、図１１に示されるように、垂直方向（または水平方向）の空間フィルタ処理画像において維持される垂直方向（または水平方向）の高周波成分が平均画像２２において必要以上に抑圧される事態を防ぐことができる。但し、平均化部１０９は、ＲＭＳ以外の方法（例えば、算術平均）を利用することも可能である。
【００３３】
加算部１１０は、平滑化部１０２から平滑化画像１４を入力し、平均化部１０９から平均画像２２を入力する。加算部１１０は、平滑化画像１４及び平均画像２２を加算し、出力画像２３を生成する。出力画像２３において、入力画像の低周波成分と水平方向及び垂直方向の高周波成分とは維持され、ノイズ成分は除去されている。
【００３４】
尚、平均化部１０９及び加算部１１０をまとめて合成部とみなすこともできる。合成部は、各フィルタ処理画像２０，２１と平滑化画像１４とを合成し、出力画像２３を生成する。
【００３５】
以下、図３を用いて図１の画像処理装置の動作例を説明する。図３の処理が開始すると、図１の画像処理装置は、第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２を取り込む（ステップＳ３０１）。
【００３６】
平均化部１０１は、ステップＳ３０１において取り込まれた第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２を平均化する（ステップＳ３０２）。平滑化部１０２は、ステップＳ３０２において得られた平均画像１３に対して平滑化処理を行う（ステップＳ３０３）。ステップＳ３０３に続いて、処理はステップＳ３０４に進む。
【００３７】
ステップＳ３０４において、第１の減算部１０３は、ステップＳ３０１において取り込まれた第１の入力画像１１からステップＳ３０３において得られた平滑化画像１４を減算する。同様にステップＳ３０４において、第２の減算部１０４は、ステップＳ３０１において取り込まれた第２の入力画像１２からステップＳ３０３において得られた平滑化画像１４を減算する。
【００３８】
平均化部１０５は、ステップＳ３０４において得られた第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６を平均化する（ステップＳ３０５）。相関係数算出部１０６は、ステップＳ３０４において得られた第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６の間の水平方向の相関係数１８及び垂直方向の相関係数１９を算出する（ステップＳ３０６）。尚、ステップＳ３０５及びステップＳ３０６は、逆順で実施されてもよいし、並行して実施されてもよい。ステップＳ３０５及びステップＳ３０６に続いて、処理はステップＳ３０７に進む。
【００３９】
ステップＳ３０７において、水平方向フィルタ部１０７は、ステップＳ３０６において算出された水平方向の相関係数１８に基づいて、ステップＳ３０５において得られた平均高周波画像１７に対して水平方向の空間フィルタ処理を行う。同様にステップＳ３０７において、垂直方向フィルタ部１０８は、ステップＳ３０６において算出された垂直方向の相関係数１９に基づいて、ステップＳ３０５において得られた平均高周波画像１７に対して垂直方向の空間フィルタ処理を行う。
【００４０】
平均化部１０９は、ステップＳ３０７において得られたフィルタ処理画像２０，２１を平均化する（ステップＳ３０８）。加算部１１０は、ステップＳ３０３において得られた平滑化画像１４と、ステップＳ３０８において得られた平均画像２２を加算し、出力画像２３を生成する（ステップＳ３０９）。図３の処理はステップＳ３０９で終了する。
【００４１】
図１の画像処理装置は、水平方向及び垂直方向の相関係数を用いて水平方向及び垂直方向のフィルタ処理を実施し、両フィルタ処理画像と平滑化画像とを合成している。係る処理を実施することによって、高周波成分とノイズ成分とを効果的に分離し、高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することが可能となる。図７は、図１の画像処理装置の効果を示している。ノイズ成分を含んだ入力画像について、平均化、平滑化及び本実施形態に係る画像処理をそれぞれ行うとする。平均化によって得られる画像３０は、ノイズ成分が十分に抑圧されていない。平滑化によって得られる画像３１は、入力画像の高周波成分の減衰が目立つ。一方、本実施形骸に係る画像処理によって得られる画像３２は、ノイズ成分が十分に抑圧されていると共に入力画像の高周波成分が維持されている。
【００４２】
以上説明したように、第１の実施形態に係る画像処理装置は、複数の入力画像から低周波成分を除去した複数の画像間の１次元方向の相関係数を算出し、係る相関係数を用いて当該複数の画像の平均画像に上記１次元方向の空間フィルタ処理を行う。従って、本実施形態に係る画像処理装置によれば、入力画像に含まれる高周波成分及びノイズ成分を分離して、高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することが可能である。
【００４３】
尚、上記説明では、水平方向の空間フィルタ処理と垂直方向の空間フィルタ処理とを組み合わせて画像の高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することについて述べた。しかしながら、本実施形態はこれに限らず様々な変形が可能である。例えば、水平方向を第１の方向とみなし、垂直方向を第２の方向（第２の方向は、好ましくは第１の方向に略直交するが、略直交しなくてもよい）とみなすことで、本実施形態を一般化してもよい。例えば、第１の方向を右上がり方向とし、第２の方向を右下がり方向と置き換えても本実施形態は適用可能である。更に、被写体の濃度分布次第では、単一方向の空間フィルタ処理を実施してもよいし、３以上の方向の空間フィルタ処理を実施してもよい。
【００４４】
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る画像処理装置は、図８に示されるように、平均化部１０１、平滑化部１０２、減算部１０３，１０４、平均化部１０５、相関係数算出部１１１、フィルタ部１１２及び加算部１１３を含む。
【００４５】
相関係数算出部１１１は、減算部１０３から第１の高周波画像１５を入力し、減算部１０４から第２の高周波画像１６を入力する。相関係数算出部１１１は、第１の高周波画像１５と第２の高周波画像１６との間の各画素の近傍領域の相関係数２４を算出する。相関係数算出部１１１は、相関係数２４をフィルタ部１１２へ出力する。
【００４６】
相関係数２４は、第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６の各画素の座標に対して算出される。相関係数算出部１１１は、注目座標の画素を中心とする３×３画素からなる計９画素の画素領域（近傍領域）を第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６からそれぞれ抽出する。相関係数算出部１１１は、第１の高周波画像１５から抽出した第１の近傍領域内の第１の濃度平均値を算出し、同様に、第２の高周波画像１６から抽出した第２の近傍領域内の第２の濃度平均値を算出する。相関係数算出部１１１は、第１の近傍領域内の各画素の濃度値から第１の濃度平均値を減算して残差濃度値を求め、第２の近傍領域内の各画素の濃度値から第２の濃度平均値を減算して残差濃度値を求める。そして、相関係数算出部１１１は、第１の近傍領域及び第２の近傍領域の残差濃度値の相互相関値を注目座標における相関係数２４として算出する。以上の処理を全ての座標に対して実施すれば、任意の座標（ｉ，ｊ）における相関係数２４を算出することができる。
【００４７】
尚、上記説明において、例えば近傍領域のサイズ（即ち、近傍領域を構成する画素数）または形状などの細部を変更してよいことは勿論である。例えば、近傍領域は、第１の実施形態と同様に１×Ｎ画素（Ｎは２以上の整数）からなる画素列であってもよい。また、濃度平均値の減算は、標準化に置き換えられても良い。
【００４８】
フィルタ部１１２は、平均化部１０５から平均高周波画像１７を入力し、相関係数算出部１１１から相関係数２４を入力する。フィルタ部１１２は、相関係数２４に基づいて、平均高周波画像１７に対して空間フィルタ処理を行う。具体的には、フィルタ部１１２は、図１２に示されるように、相関係数２４によって決まるフィルタ係数を用いて平均高周波画像１７に対して空間フィルタ処理を行う。フィルタ部１１２は、空間フィルタ処理の結果、フィルタ処理画像２５を得る。フィルタ処理画像２５において、入力画像の高周波成分は維持されるが、入力画像の他の成分は抑圧されている。フィルタ部１１２は、フィルタ処理画像２５を加算部１１３へ出力する。具体的には、フィルタ部１１２は、フィルタ処理画像２５の座標（ｉ，ｊ）の濃度値Ｆ３ｉｊを下記の数式（７）に従って生成する。
【数７】
【００４９】
数式（７）において、Ａｉｊは平均高周波画像１７の座標（ｉ，ｊ）の濃度値を表す。Ｒ３ｉｊは、相関係数２４のうち座標（ｉ，ｊ）の値を表す。ｆ（ｘ）は、入力された相関係数値（＝ｘ）に応じたフィルタ係数を設定するフィルタ係数関数を表す。尚、数式（１）または数式（５）におけるフィルタ係数関数ｆ（ｘ）と、数式（７）におけるフィルタ係数関数ｆ（ｘ）とは同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【００５０】
加算部１１３は、平滑化部１０２から平滑化画像１４を入力し、フィルタ部１１２からフィルタ処理画像２５を入力する。加算部１１３は、平滑化画像１４及びフィルタ処理画像２５を加算し、出力画像２６を生成する。出力画像２６において、入力画像の低周波成分と高周波成分とは維持され、ノイズ成分は除去されている。
【００５１】
以下、図１３を用いて図８の画像処理装置の動作例を説明する。図１３の処理のうちステップＳ３０１からステップＳ３０５までの処理は図３のものと同様である。
相関係数算出部１１１は、ステップＳ３０４において得られた第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６の間の各画素の近傍領域の相関係数２４を算出する（ステップＳ３１６）。尚、ステップＳ３０５及びステップＳ３１６は、逆順で実施されてもよいし、並行して実施されてもよい。ステップＳ３０５及びステップＳ３１６に続いて、処理はステップＳ３１７に進む。
【００５２】
ステップＳ３１７において、フィルタ部１１２は、ステップＳ３１６において算出された相関係数２４に基づいて、ステップＳ３０５において得られた平均高周波画像１７に対して空間フィルタ処理を行う。
【００５３】
加算部１１３は、ステップＳ３０３において得られた平滑化画像１４と、ステップＳ３１７において得られたフィルタ処理画像２５を加算し、出力画像２６を生成する（ステップＳ３１９）。図１３の処理はステップＳ３１９で終了する。
【００５４】
以上説明したように、第２の実施形態に係る画像処理装置は、複数の入力画像から低周波成分を除去した複数の画像間の各画素の近傍領域の相関係数を算出し、係る相関係数を用いて当該複数の画像の平均画像に空間フィルタ処理を行う。従って、本実施形態に係る画像処理装置によれば、入力画像に含まれる高周波成分及びノイズ成分を分離して、高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することが可能である。
【００５５】
（第３の実施形態）
第３の実施形態に係る外観検査システムは、図４に示されるように、画像処理装置１００、画像検査装置２００、カメラ２１０及びステージ２２０を含む。
【００５６】
カメラ２１０は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの固体撮像素子を用いたデジタルカメラである。カメラ２１０は、後述するステージ２２０の上方から、ステージ２２０の上面を電子撮影する。カメラ２１０は、撮像素子によって得られた画素情報をマトリックス状（格子状）に配列して映像化した画像データを生成し、後段の画像処理装置１００に出力する。
【００５７】
ステージ２２０は、外観検査の対象となる被測定物ＯＪ（例えば、液晶パネル、集積回路などの電子部品）を載置するためのテーブル状の平面を有するステージである。被測定物ＯＪは、ステージ２２０においてカメラ２１０によって撮影される範囲に載置される。被測定物ＯＪがステージ２２０上で静止した状態で、カメラ２１０による撮影が行われる。
【００５８】
画像処理装置１００は、カメラ２１０によって得られた画像データに対して、第１の実施形態または第２の実施形態と同様のノイズ除去処理を施す。例えば、画像処理装置１００は例えば図１または図８の画像処理装置と同一または類似の構成を備える。即ち、画像処理装置１００は、カメラ２１０によって撮影された２枚分の画像データを第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２としてそれぞれ取り込み、画像処理を行って出力画像２３または出力画像２６を得る。画像処理装置１００は、出力画像２３または出力画像２６を画像検査装置２００に供給する。
【００５９】
画像検査装置２００は、画像処理装置１００によってノイズ除去された画像を検査画像として入力する。画像検査装置２００は、検査画像の画像解析を行う。画像検査装置２００は、係る画像解析の結果、被測定物ＯＪの異常（例えば、被測定物ＯＪの欠陥、被測定物ＯＪに付着した異物など）を検出する。
【００６０】
以上説明したように、第３の実施形態に係る外観検査システムは、第１の実施形態または第２の実施形態に係る画像処理装置と同様のノイズ処理を行って検査画像を得る。従って、本実施形態に係る外観検査システムによれば、高周波成分が維持され、かつ、ノイズが除去された検査画像を利用できるので、高精度な検査が可能となる。
【００６１】
（第４の実施形態）
第４の実施形態に係るＸ線検査システムは、図６に示されるように、画像処理装置１００、画像検査装置４００、Ｘ線源４１０、カーボンステージ４２０及びＸ線イメージセンサ４３０を含む。
【００６２】
カーボンステージ４２０は、Ｘ線検査の対象となる被測定物ＯＪを載置するためのテーブル状の平面を有するステージである。被測定物ＯＪは、カーボンステージ４２０においてＸ線源４１０によってＸ線が照射される範囲に載置される。被測定物ＯＪがカーボンステージ４２０上で静止した状態で、Ｘ線源４１０及びＸ線イメージセンサ４３０によるＸ線撮影が行われる。
【００６３】
Ｘ線源４１０は、カーボンステージ４２０に載置された被測定物ＯＪに対してＸ線を照射する。Ｘ線イメージセンサ４３０は、Ｘ線源４１０によって照射されて被測定物ＯＪを透過したＸ線を検出し、画像データを生成する。Ｘ線イメージセンサ４３０は、画像データを後段の画像処理装置１００に出力する。
【００６４】
画像処理装置１００は、Ｘ線イメージセンサ４３０によって得られた画像データに対して、第１の実施形態または第２の実施形態と同様のノイズ除去処理を施す。例えば、画像処理装置１００は例えば図１または図８の画像処理装置と同一または類似の構成を備える。即ち、画像処理装置１００は、Ｘ線イメージセンサ４３０によって撮影された２枚分の画像データを第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２としてそれぞれ取り込み、画像処理を行って出力画像２３または出力画像２６を得る。画像処理装置１００は、出力画像２３または出力画像２６を画像検査装置４００に供給する。
【００６５】
画像検査装置４００は、画像処理装置１００によってノイズ除去された画像を検査画像として入力する。画像検査装置４００は、検査画像の画像解析を行う。画像検査装置４００は、係る画像解析の結果、被測定物ＯＪの異常を検出する。
【００６６】
以上説明したように、第４の実施形態に係るＸ線検査システムは、第１の実施形態または第２の実施形態に係る画像処理装置と同様のノイズ処理を行って検査画像を得る。従って、本実施形態に係るＸ線検査システムによれば、高周波成分が維持され、かつ、ノイズが除去された検査画像を利用できるので、高精度な検査が可能となる。
【００６７】
尚、本実施形態に係るＸ線検査システムを医療診断などのために適用し、人間（例えば医師）が検査画像の解析を行う場合も考えられる。係る場合には、画像検査装置４００は不要である。人間が検査画像の解析を行う場合にも、高周波成分が維持され、かつ、ノイズが除去された検査画像を利用できるので、高精度な検査が可能となることは明らかである。
【００６８】
上記各実施形態の処理は、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることで実現可能である。上記各実施形態の処理を実現するプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納して提供されてもよい。プログラムは、インストール可能な形式のファイルまたは実行可能な形式のファイルとして記憶媒体に記憶される。記憶媒体としては、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリなど、プログラムを記憶でき、かつ、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、何れの形態であってもよい。また、上記各実施形態の処理を実現するプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ（サーバ）上に格納し、ネットワーク経由でコンピュータ（クライアント）にダウンロードさせてもよい。
【００６９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００７０】
１１・・・第１の入力画像、１２・・・第２の入力画像、１３・・・平均画像、１４・・・平滑化画像、１５・・・第１の高周波画像、１６・・・第２の高周波画像、１７・・・平均高周波画像、１８・・・水平方向の相関係数、１９・・・垂直方向の相関係数、２０，２１・・・フィルタ処理画像、２２・・・平均画像、２３・・・出力画像、２４・・・相関係数、２５・・・フィルタ処理画像、２６・・・出力画像、３０，３１，３２・・・画像、１００・・・画像処理装置、１０１・・・平均化部、１０２・・・平滑化部、１０３，１０４・・・減算部、１０５・・・平均化部、１０６・・・相関係数算出部、１０７・・・水平方向フィルタ部、１０８・・・垂直方向フィルタ部、１０９・・・平均化部、１１０・・・加算部、１１１・・・相関係数算出部、１１２・・・フィルタ部、１１３・・・加算部、２００・・・画像検査装置、２１０・・・カメラ、ＯＪ・・・被測定物、２２０・・・ステージ、４００・・・画像検査装置、４１０・・・Ｘ線源、４２０・・・カーボンステージ、４３０・・・Ｘ線イメージセンサ
【技術分野】
【０００１】
実施形態は、画像のノイズ除去に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子部品などの検査を自動的に行う外観検査システムは、検査画像に含まれるノイズ成分を適切に除去（抑圧）することによって、高精度な検査が可能となる。同様に、Ｘ線検査システムもまた、検査画像に含まれるノイズ成分を適切に除去することによって、高精度な検査が可能となる。また、画像処理（例えば撮影、符号化、復号化、再生など）を行うときに、画像に含まれるノイズ成分を適切に除去することによって、様々な効果（例えば、符号化効率の向上、再生画像品質の向上など）が得られる。
【０００３】
通常、画像に含まれるノイズ成分は、様々なフィルタリング処理によって除去される。しかしながら、係るフィルタリング処理によって、画像に含まれるノイズ成分だけでなく高周波成分までも除去されることがある。高周波成分が除去されると、ノイズ除去による有利な効果が阻害されるおそれがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２２６６４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従って、実施形態は、画像の高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、画像処理装置は、平滑化部と、第１の減算部と、第２の減算部と、平均化部と、算出部と、フィルタ部と、合成部とを含む。平滑化部は、第１の入力画像及び第２の入力画像の平均画像を平滑化し、平滑化画像を得る。第１の減算部は、第１の入力画像から平滑化画像を減算し、第１の高周波画像を得る。第２の減算部は、第２の入力画像から平滑化画像を減算し、第２の高周波画像を得る。平均化部は、第１の高周波画像及び第２の高周波画像を平均化し、平均高周波画像を得る。算出部は、第１の高周波画像の各画素の近傍領域と第２の高周波画像の各画素の近傍領域との間の相関係数を算出する。フィルタ部は、平均高周波画像に対して空間フィルタ処理を相関係数に基づいて行い、フィルタ処理画像を得る。合成部は、フィルタ処理画像と平滑化画像とを合成し、出力画像を得る。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図。
【図２】図１の水平方向フィルタ部の説明図。
【図３】図１の画像処理装置の動作を例示するフローチャート。
【図４】第３の実施形態に係る外観検査システムを例示するブロック図。
【図５Ａ】フィルタ係数関数の一例の説明図。
【図５Ｂ】フィルタ係数関数の別の例の説明図。
【図５Ｃ】フィルタ係数関数の別の例の説明図。
【図６】第４の実施形態に係るＸ線検査システムを例示するブロック図。
【図７】図１の画像処理装置の効果の説明図。
【図８】第２の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図。
【図９】図１の水平方向フィルタ部の説明図。
【図１０】図１の垂直方向フィルタ部の説明図。
【図１１】図１の平均化部（１０９）の説明図。
【図１２】図８のフィルタ部の説明図。
【図１３】図８の画像処理装置の動作を例示するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して、実施形態について説明する。尚、各実施形態において、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号を付し、重複する説明を基本的に省略する。
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る画像処理装置は、図１に示されるように、平均化部１０１、平滑化部１０２、減算部１０３，１０４、平均化部１０５、相関係数算出部１０６、水平方向フィルタ部１０７、垂直方向フィルタ部１０８、平均化部１０９及び加算部１１０を含む。
【０００９】
図１の画像処理装置は、外部から第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２を取得する。第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２は、典型的には同一の被写体を連続撮影した２枚の画像であるが、これに限られない。また、図１の画像処理装置は、３枚以上の入力画像を取得してもよい。３枚以上の入力画像を取得する場合には、例えば、２枚ずつの入力画像の組み合わせを作成し、これらの各々に対して後述する本実施形態に係る画像処理（フィルタ処理）を行ってから統合（平均化）することによって出力画像を得ることができる。
【００１０】
平均化部１０１は、第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２を取得する。平均化部１０１は、第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２を平均化し、平均画像１３を得る。例えば、平均化部１０１は、第１の入力画像１１の各画素と第２の入力画像１２の各画素との算術平均を算出することにより、平均画像１３を得る。平均化部１０１は、平均画像１３を平滑化部１０２に出力する。
【００１１】
平滑化部１０２は、平均化部１０１から平均画像１３を入力する。平滑化部１０２は、平均画像１３に対して平滑化処理（例えば、公知の平滑化オペレータを用いた平滑化処理）を行い、平滑化画像１４を得る。平滑化画像１４において、入力画像（即ち、第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２）の高周波成分及びノイズ成分は抑圧され、入力画像の低周波成分は維持されている。平滑化部１０２は、平滑化画像１４を減算部１０３，１０４及び加算部１１０にそれぞれ出力する。
【００１２】
減算部１０３は、第１の入力画像１１を取得し、平滑化部１０２から平滑化画像１４を入力する。減算部１０３は、第１の入力画像１１から平滑化画像１４を減算し、第１の高周波画像１５を得る。第１の高周波画像１５において、第１の入力画像１１の高周波成分及びノイズ成分は維持され、第１の入力画像１１の低周波成分は抑圧されている。減算部１０３は、第１の高周波画像１５を平均化部１０５及び相関係数算出部１０６にそれぞれ出力する。
【００１３】
減算部１０４は、第２の入力画像１２を取得し、平滑化部１０２から平滑化画像１４を入力する。減算部１０４は、第２の入力画像１２から平滑化画像１４を減算し、第２の高周波画像１６を得る。第２の高周波画像１６において、第２の入力画像１２の高周波成分及びノイズ成分は維持され、第２の入力画像１２の低周波成分は抑圧されている。減算部１０４は、第２の高周波画像１６を平均化部１０５及び相関係数算出部１０６にそれぞれ出力する。
【００１４】
平均化部１０５は、減算部１０３から第１の高周波画像１５を入力し、減算部１０４から第２の高周波画像１６を入力する。平均化部１０５は、第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６を平均化し、平均高周波画像１７を得る。例えば、平均化部１０５は、第１の高周波画像１５の各画素と第２の高周波画像１６の各画素との算術平均を算出することにより、平均高周波画像１７を得る。平均高周波画像１７において、入力画像の高周波成分及びノイズ成分は維持され、入力画像の低周波成分は抑圧されている。平均化部１０５は、平均高周波画像１７を水平方向フィルタ部１０７及び垂直方向フィルタ部１０８にそれぞれ出力する。
【００１５】
相関係数算出部１０６は、減算部１０３から第１の高周波画像１５を入力し、減算部１０４から第２の高周波画像１６を入力する。相関係数算出部１０６は、第１の高周波画像１５の各画素と第２の高周波画像１６の各画素との間の水平方向の相関係数１８及び垂直方向の相関係数１９を算出する。尚、本実施形態において相関とは、画素の濃度変化（例えば、輝度値、色差値、色相値などの変化）の相関の意味で用いられる。相関係数算出部１０６は、各方向の相関係数を対応するフィルタ部に出力する。具体的には、相関係数算出部１０６は、水平方向の相関係数１８を水平方向フィルタ部１０７に出力し、垂直方向の相関係数１９を垂直方向フィルタ部１０８に出力する。
【００１６】
以下、水平方向の相関係数１８の算出手法について具体例を説明する。垂直方向の相関係数１９は、下記説明を適宜読み替えることで算出することができる。また、下記説明は、他の方向の相関係数を算出する場合にも一般化して適用できる。
水平方向の相関係数１８は、第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６の各画素の座標に対して算出される。相関係数算出部１０６は、注目座標の画素と、この注目座標の左右で（即ち、水平方向上で）隣接する各２画素とからなる計５画素の画素列を第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６からそれぞれ抽出する。相関係数算出部１０６は、第１の高周波画像１５から抽出した第１の画素列内の第１の濃度平均値を算出し、同様に、第２の高周波画像１６から抽出した第２の画素列内の第２の濃度平均値を算出する。相関係数算出部１０６は、第１の画素列内の各画素の濃度値から第１の濃度平均値を減算して残差濃度値を求め、第２の画素列内の各画素の濃度値から第２の濃度平均値を減算して残差濃度値を求める。そして、相関係数算出部１０６は、第１の画素列及び第２の画素列の残差濃度値の相互相関値を注目座標における水平方向の相関係数１８として算出する。以上の処理を全ての座標に対して実施すれば、任意の座標（ｉ，ｊ）における水平方向の相関係数１８を算出することができる。
【００１７】
尚、上記説明において、例えば画素列のサイズ（即ち、画素列を構成する画素数）などの細部を変更してよいことは勿論である。例えば、注目座標の画素と、この注目座標の左右で隣接する各１画素とからなる計３画素の画素列を用いてもよい。また、濃度平均値の減算は、標準化に置き換えられても良い。ここで標準化とは、画素列内の各画素から濃度平均値を減算してから標準偏差で除する演算を意味する。
【００１８】
尚、相関係数算出部１０６を複数の機能部の集合とみなすこともできる。具体的には、相関係数算出部１０６は、水平方向の相関係数１８を算出する第１の算出部と、垂直方向の相関係数１９を算出する第２の算出部との集合であるとみなすことができる。
【００１９】
水平方向フィルタ部１０７は、平均化部１０５から平均高周波画像１７を入力し、相関係数算出部１０６から水平方向の相関係数１８を入力する。水平方向フィルタ部１０７は、水平方向の相関係数１８に基づいて、平均高周波画像１７に対して水平方向の空間フィルタ処理を行う。具体的には、水平方向フィルタ部１０７は、水平方向の相関係数１８によって決まるフィルタ係数を用いて平均高周波画像１７に対して水平方向の空間フィルタ処理を行う。水平方向フィルタ部１０７は、水平方向の空間フィルタ処理の結果、水平方向のフィルタ処理画像２０を得る。フィルタ処理画像２０において、入力画像の水平方向の高周波成分は維持されるが、入力画像の他の成分は抑圧されている。水平方向フィルタ部１０７は、フィルタ処理画像２０を平均化部１０９に出力する。
【００２０】
以下、水平方向フィルタ部１０７における水平方向の空間フィルタ処理を具体的に説明する。尚、後述する垂直方向フィルタ部１０８における垂直方向の空間フィルタ処理は、下記説明を適宜読み替えることで実施することができる。また、下記説明は、他の方向の空間フィルタ処理を実施する場合にも一般化して適用できる。
水平方向フィルタ部１０７は、フィルタ処理画像２０の座標（ｉ，ｊ）の濃度値Ｆ１ｉｊを下記の数式（１）に従って生成する。
【数１】
【００２１】
数式（１）において、Ａｉｊは平均高周波画像１７の座標（ｉ，ｊ）の濃度値を表す。Ｒ１ｉｊは、水平方向の相関係数１８のうち座標（ｉ，ｊ）の値を表す。ｆ（ｘ）は、入力された相関係数値（＝ｘ）に応じたフィルタ係数を設定するフィルタ係数関数を表す。即ち、水平方向フィルタ部１０７は、図２または図９に示されるように、第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６から生成された平均高周波画像１７及び水平方向の相関係数１８に基づいて数式（１）を演算することによって、フィルタ処理画像２０を得る。
【００２２】
一般に、第１の入力画像１１のノイズ成分と第２の入力画像１２のノイズ成分との空間的な相関は比較的低いとみなすことができる。一方、第１の入力画像１１の高周波成分と第２の入力画像１２の高周波成分との空間的な相関は比較的高いとみなすことができる。従って、相関係数の小さな画素には小さなフィルタ係数を設定し、相関係数の大きな画素には大きなフィルタ係数を設定することによって、高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することができる。従って、フィルタ係数関数ｆ（ｘ）は、一般的には、相関係数の増加に応じてフィルタ係数を増加または維持する（即ち、減少させない）単調増加関数であればよい。
【００２３】
フィルタ係数関数ｆ（ｘ）は、例えば下記数式（２）及び図５Ａに示されるように、線形関数を用いて規定されてもよい。
【数２】
【００２４】
また、フィルタ係数関数ｆ（ｘ）は、例えば下記の数式（３）及び図５Ｂに示されるように、シグモイド関数によって規定されてもよい。
【数３】
【００２５】
数式（３）に示されるフィルタ関数ｆ（ｘ）についてパラメータａ，ｂを適切に設計すれば、より効果的に高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することができる。図５Ｂの例であれば、相関係数の絶対値が０．８から１．０程度であればＡｉｊは殆ど維持され、相関係数の絶対値が０．０から０．５程度であればＡｉｊは殆ど除去される。
【００２６】
また、フィルタ係数関数ｆ（ｘ）は、例えば下記の数式（４）及び図５Ｃに示されるように、２値関数によって規定されてもよい。
【数４】
【００２７】
数式（４）に示されるフィルタ関数ｆ（ｘ）について閾値ａを適切に設計すれば、より効果的に高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することができる。具体的には、相関係数の絶対値がａ以上１．０未満であればＡｉｊは完全に維持され、相関係数の絶対値が０．０以上ａ未満であればＡｉｊは完全に除去される。
【００２８】
垂直方向フィルタ部１０８は、平均化部１０５から平均高周波画像１７を入力し、相関係数算出部１０６から垂直方向の相関係数１９を入力する。垂直方向フィルタ部１０８は、垂直方向の相関係数１９に基づいて、平均高周波画像１７に対して垂直方向の空間フィルタ処理を行う。具体的には、垂直方向フィルタ部１０８は、図１０に示されるように、垂直方向の相関係数１９によって決まるフィルタ係数を用いて平均高周波画像１７に対して垂直方向の空間フィルタ処理を行う。垂直方向フィルタ部１０８は、垂直方向の空間フィルタ処理の結果、垂直方向のフィルタ処理画像２１を得る。フィルタ処理画像２１において、入力画像の垂直方向の高周波成分は維持されるが、入力画像の他の成分は抑圧されている。垂直方向フィルタ部１０８は、フィルタ処理画像２１を平均化部１０９に出力する。具体的には、垂直方向フィルタ部１０８は、フィルタ処理画像２１の座標（ｉ，ｊ）の濃度値Ｆ２ｉｊを下記の数式（５）に従って生成する。
【数５】
【００２９】
数式（５）において、Ａｉｊは平均高周波画像１７の座標（ｉ，ｊ）の濃度値を表す。Ｒ２ｉｊは、垂直方向の相関係数１９のうち座標（ｉ，ｊ）の値を表す。ｆ（ｘ）は、入力された相関係数値（＝ｘ）に応じたフィルタ係数を設定するフィルタ係数関数を表す。尚、数式（１）におけるフィルタ係数関数ｆ（ｘ）と、数式（５）におけるフィルタ係数関数ｆ（ｘ）とは同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【００３０】
平均化部１０９は、水平方向フィルタ部１０７からフィルタ処理画像２０を入力し、垂直方向フィルタ部１０８からフィルタ処理画像２１を入力する。平均化部１０９は、フィルタ処理画像２０，２１を平均化し、平均画像２２を得る。例えば、平均化部１０９は、フィルタ処理画像２０の各画素とフィルタ処理画像２１の各画素との二乗平均平方根（ＲＭＳ；Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）を算出することにより、平均画像２２を得る。即ち、平均化部１０９は、平均画像２２の座標（ｉ，ｊ）の濃度値Ｆavgｉｊを下記の数式（６）に従って生成する。
【数６】
【００３１】
平均画像２２において、入力画像の水平方向の高周波成分と、入力画像の垂直方向の高周波成分とが維持されている。平均化部１０９は、平均画像２２を加算部１１０に出力する。尚、算術平均の代わりにＲＭＳを利用することの技術的意義は、以下の通りである。
【００３２】
水平方向の相関係数をｒｈで表し、垂直方向の相関係数をｒｖで表すとする。例えば、注目座標周辺にノイズが混入していない場合、相関係数ｒｈ及び相関係数ｒｖは共に１に近い値となる。係る場合には、算術平均によってもＲＭＳによっても同様の平均画像２２が得られる。一方、ノイズの混入によって注目座標周辺の濃度変化が水平方向の相関が強いものの垂直方向の相関が弱い場合、相関係数ｒｈは１に近い値となるが、相関係数ｒｖは０に近い値となる。即ち、フィルタ処理画像２１における注目座標の濃度値は抑圧されることになる。係る場合に、算術平均を利用すると、フィルタ処理画像２１の影響でフィルタ処理画像２０における注目座標の濃度値（高周波成分）も必要以上に抑圧される（およそ半減する）。一方、ＲＭＳを利用すると、水平方向（または垂直方向）の相関が垂直方向（または水平方向）の相関に比べて弱い場合であっても、図１１に示されるように、垂直方向（または水平方向）の空間フィルタ処理画像において維持される垂直方向（または水平方向）の高周波成分が平均画像２２において必要以上に抑圧される事態を防ぐことができる。但し、平均化部１０９は、ＲＭＳ以外の方法（例えば、算術平均）を利用することも可能である。
【００３３】
加算部１１０は、平滑化部１０２から平滑化画像１４を入力し、平均化部１０９から平均画像２２を入力する。加算部１１０は、平滑化画像１４及び平均画像２２を加算し、出力画像２３を生成する。出力画像２３において、入力画像の低周波成分と水平方向及び垂直方向の高周波成分とは維持され、ノイズ成分は除去されている。
【００３４】
尚、平均化部１０９及び加算部１１０をまとめて合成部とみなすこともできる。合成部は、各フィルタ処理画像２０，２１と平滑化画像１４とを合成し、出力画像２３を生成する。
【００３５】
以下、図３を用いて図１の画像処理装置の動作例を説明する。図３の処理が開始すると、図１の画像処理装置は、第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２を取り込む（ステップＳ３０１）。
【００３６】
平均化部１０１は、ステップＳ３０１において取り込まれた第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２を平均化する（ステップＳ３０２）。平滑化部１０２は、ステップＳ３０２において得られた平均画像１３に対して平滑化処理を行う（ステップＳ３０３）。ステップＳ３０３に続いて、処理はステップＳ３０４に進む。
【００３７】
ステップＳ３０４において、第１の減算部１０３は、ステップＳ３０１において取り込まれた第１の入力画像１１からステップＳ３０３において得られた平滑化画像１４を減算する。同様にステップＳ３０４において、第２の減算部１０４は、ステップＳ３０１において取り込まれた第２の入力画像１２からステップＳ３０３において得られた平滑化画像１４を減算する。
【００３８】
平均化部１０５は、ステップＳ３０４において得られた第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６を平均化する（ステップＳ３０５）。相関係数算出部１０６は、ステップＳ３０４において得られた第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６の間の水平方向の相関係数１８及び垂直方向の相関係数１９を算出する（ステップＳ３０６）。尚、ステップＳ３０５及びステップＳ３０６は、逆順で実施されてもよいし、並行して実施されてもよい。ステップＳ３０５及びステップＳ３０６に続いて、処理はステップＳ３０７に進む。
【００３９】
ステップＳ３０７において、水平方向フィルタ部１０７は、ステップＳ３０６において算出された水平方向の相関係数１８に基づいて、ステップＳ３０５において得られた平均高周波画像１７に対して水平方向の空間フィルタ処理を行う。同様にステップＳ３０７において、垂直方向フィルタ部１０８は、ステップＳ３０６において算出された垂直方向の相関係数１９に基づいて、ステップＳ３０５において得られた平均高周波画像１７に対して垂直方向の空間フィルタ処理を行う。
【００４０】
平均化部１０９は、ステップＳ３０７において得られたフィルタ処理画像２０，２１を平均化する（ステップＳ３０８）。加算部１１０は、ステップＳ３０３において得られた平滑化画像１４と、ステップＳ３０８において得られた平均画像２２を加算し、出力画像２３を生成する（ステップＳ３０９）。図３の処理はステップＳ３０９で終了する。
【００４１】
図１の画像処理装置は、水平方向及び垂直方向の相関係数を用いて水平方向及び垂直方向のフィルタ処理を実施し、両フィルタ処理画像と平滑化画像とを合成している。係る処理を実施することによって、高周波成分とノイズ成分とを効果的に分離し、高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することが可能となる。図７は、図１の画像処理装置の効果を示している。ノイズ成分を含んだ入力画像について、平均化、平滑化及び本実施形態に係る画像処理をそれぞれ行うとする。平均化によって得られる画像３０は、ノイズ成分が十分に抑圧されていない。平滑化によって得られる画像３１は、入力画像の高周波成分の減衰が目立つ。一方、本実施形骸に係る画像処理によって得られる画像３２は、ノイズ成分が十分に抑圧されていると共に入力画像の高周波成分が維持されている。
【００４２】
以上説明したように、第１の実施形態に係る画像処理装置は、複数の入力画像から低周波成分を除去した複数の画像間の１次元方向の相関係数を算出し、係る相関係数を用いて当該複数の画像の平均画像に上記１次元方向の空間フィルタ処理を行う。従って、本実施形態に係る画像処理装置によれば、入力画像に含まれる高周波成分及びノイズ成分を分離して、高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することが可能である。
【００４３】
尚、上記説明では、水平方向の空間フィルタ処理と垂直方向の空間フィルタ処理とを組み合わせて画像の高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することについて述べた。しかしながら、本実施形態はこれに限らず様々な変形が可能である。例えば、水平方向を第１の方向とみなし、垂直方向を第２の方向（第２の方向は、好ましくは第１の方向に略直交するが、略直交しなくてもよい）とみなすことで、本実施形態を一般化してもよい。例えば、第１の方向を右上がり方向とし、第２の方向を右下がり方向と置き換えても本実施形態は適用可能である。更に、被写体の濃度分布次第では、単一方向の空間フィルタ処理を実施してもよいし、３以上の方向の空間フィルタ処理を実施してもよい。
【００４４】
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る画像処理装置は、図８に示されるように、平均化部１０１、平滑化部１０２、減算部１０３，１０４、平均化部１０５、相関係数算出部１１１、フィルタ部１１２及び加算部１１３を含む。
【００４５】
相関係数算出部１１１は、減算部１０３から第１の高周波画像１５を入力し、減算部１０４から第２の高周波画像１６を入力する。相関係数算出部１１１は、第１の高周波画像１５と第２の高周波画像１６との間の各画素の近傍領域の相関係数２４を算出する。相関係数算出部１１１は、相関係数２４をフィルタ部１１２へ出力する。
【００４６】
相関係数２４は、第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６の各画素の座標に対して算出される。相関係数算出部１１１は、注目座標の画素を中心とする３×３画素からなる計９画素の画素領域（近傍領域）を第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６からそれぞれ抽出する。相関係数算出部１１１は、第１の高周波画像１５から抽出した第１の近傍領域内の第１の濃度平均値を算出し、同様に、第２の高周波画像１６から抽出した第２の近傍領域内の第２の濃度平均値を算出する。相関係数算出部１１１は、第１の近傍領域内の各画素の濃度値から第１の濃度平均値を減算して残差濃度値を求め、第２の近傍領域内の各画素の濃度値から第２の濃度平均値を減算して残差濃度値を求める。そして、相関係数算出部１１１は、第１の近傍領域及び第２の近傍領域の残差濃度値の相互相関値を注目座標における相関係数２４として算出する。以上の処理を全ての座標に対して実施すれば、任意の座標（ｉ，ｊ）における相関係数２４を算出することができる。
【００４７】
尚、上記説明において、例えば近傍領域のサイズ（即ち、近傍領域を構成する画素数）または形状などの細部を変更してよいことは勿論である。例えば、近傍領域は、第１の実施形態と同様に１×Ｎ画素（Ｎは２以上の整数）からなる画素列であってもよい。また、濃度平均値の減算は、標準化に置き換えられても良い。
【００４８】
フィルタ部１１２は、平均化部１０５から平均高周波画像１７を入力し、相関係数算出部１１１から相関係数２４を入力する。フィルタ部１１２は、相関係数２４に基づいて、平均高周波画像１７に対して空間フィルタ処理を行う。具体的には、フィルタ部１１２は、図１２に示されるように、相関係数２４によって決まるフィルタ係数を用いて平均高周波画像１７に対して空間フィルタ処理を行う。フィルタ部１１２は、空間フィルタ処理の結果、フィルタ処理画像２５を得る。フィルタ処理画像２５において、入力画像の高周波成分は維持されるが、入力画像の他の成分は抑圧されている。フィルタ部１１２は、フィルタ処理画像２５を加算部１１３へ出力する。具体的には、フィルタ部１１２は、フィルタ処理画像２５の座標（ｉ，ｊ）の濃度値Ｆ３ｉｊを下記の数式（７）に従って生成する。
【数７】
【００４９】
数式（７）において、Ａｉｊは平均高周波画像１７の座標（ｉ，ｊ）の濃度値を表す。Ｒ３ｉｊは、相関係数２４のうち座標（ｉ，ｊ）の値を表す。ｆ（ｘ）は、入力された相関係数値（＝ｘ）に応じたフィルタ係数を設定するフィルタ係数関数を表す。尚、数式（１）または数式（５）におけるフィルタ係数関数ｆ（ｘ）と、数式（７）におけるフィルタ係数関数ｆ（ｘ）とは同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【００５０】
加算部１１３は、平滑化部１０２から平滑化画像１４を入力し、フィルタ部１１２からフィルタ処理画像２５を入力する。加算部１１３は、平滑化画像１４及びフィルタ処理画像２５を加算し、出力画像２６を生成する。出力画像２６において、入力画像の低周波成分と高周波成分とは維持され、ノイズ成分は除去されている。
【００５１】
以下、図１３を用いて図８の画像処理装置の動作例を説明する。図１３の処理のうちステップＳ３０１からステップＳ３０５までの処理は図３のものと同様である。
相関係数算出部１１１は、ステップＳ３０４において得られた第１の高周波画像１５及び第２の高周波画像１６の間の各画素の近傍領域の相関係数２４を算出する（ステップＳ３１６）。尚、ステップＳ３０５及びステップＳ３１６は、逆順で実施されてもよいし、並行して実施されてもよい。ステップＳ３０５及びステップＳ３１６に続いて、処理はステップＳ３１７に進む。
【００５２】
ステップＳ３１７において、フィルタ部１１２は、ステップＳ３１６において算出された相関係数２４に基づいて、ステップＳ３０５において得られた平均高周波画像１７に対して空間フィルタ処理を行う。
【００５３】
加算部１１３は、ステップＳ３０３において得られた平滑化画像１４と、ステップＳ３１７において得られたフィルタ処理画像２５を加算し、出力画像２６を生成する（ステップＳ３１９）。図１３の処理はステップＳ３１９で終了する。
【００５４】
以上説明したように、第２の実施形態に係る画像処理装置は、複数の入力画像から低周波成分を除去した複数の画像間の各画素の近傍領域の相関係数を算出し、係る相関係数を用いて当該複数の画像の平均画像に空間フィルタ処理を行う。従って、本実施形態に係る画像処理装置によれば、入力画像に含まれる高周波成分及びノイズ成分を分離して、高周波成分を維持しつつノイズ成分を除去することが可能である。
【００５５】
（第３の実施形態）
第３の実施形態に係る外観検査システムは、図４に示されるように、画像処理装置１００、画像検査装置２００、カメラ２１０及びステージ２２０を含む。
【００５６】
カメラ２１０は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの固体撮像素子を用いたデジタルカメラである。カメラ２１０は、後述するステージ２２０の上方から、ステージ２２０の上面を電子撮影する。カメラ２１０は、撮像素子によって得られた画素情報をマトリックス状（格子状）に配列して映像化した画像データを生成し、後段の画像処理装置１００に出力する。
【００５７】
ステージ２２０は、外観検査の対象となる被測定物ＯＪ（例えば、液晶パネル、集積回路などの電子部品）を載置するためのテーブル状の平面を有するステージである。被測定物ＯＪは、ステージ２２０においてカメラ２１０によって撮影される範囲に載置される。被測定物ＯＪがステージ２２０上で静止した状態で、カメラ２１０による撮影が行われる。
【００５８】
画像処理装置１００は、カメラ２１０によって得られた画像データに対して、第１の実施形態または第２の実施形態と同様のノイズ除去処理を施す。例えば、画像処理装置１００は例えば図１または図８の画像処理装置と同一または類似の構成を備える。即ち、画像処理装置１００は、カメラ２１０によって撮影された２枚分の画像データを第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２としてそれぞれ取り込み、画像処理を行って出力画像２３または出力画像２６を得る。画像処理装置１００は、出力画像２３または出力画像２６を画像検査装置２００に供給する。
【００５９】
画像検査装置２００は、画像処理装置１００によってノイズ除去された画像を検査画像として入力する。画像検査装置２００は、検査画像の画像解析を行う。画像検査装置２００は、係る画像解析の結果、被測定物ＯＪの異常（例えば、被測定物ＯＪの欠陥、被測定物ＯＪに付着した異物など）を検出する。
【００６０】
以上説明したように、第３の実施形態に係る外観検査システムは、第１の実施形態または第２の実施形態に係る画像処理装置と同様のノイズ処理を行って検査画像を得る。従って、本実施形態に係る外観検査システムによれば、高周波成分が維持され、かつ、ノイズが除去された検査画像を利用できるので、高精度な検査が可能となる。
【００６１】
（第４の実施形態）
第４の実施形態に係るＸ線検査システムは、図６に示されるように、画像処理装置１００、画像検査装置４００、Ｘ線源４１０、カーボンステージ４２０及びＸ線イメージセンサ４３０を含む。
【００６２】
カーボンステージ４２０は、Ｘ線検査の対象となる被測定物ＯＪを載置するためのテーブル状の平面を有するステージである。被測定物ＯＪは、カーボンステージ４２０においてＸ線源４１０によってＸ線が照射される範囲に載置される。被測定物ＯＪがカーボンステージ４２０上で静止した状態で、Ｘ線源４１０及びＸ線イメージセンサ４３０によるＸ線撮影が行われる。
【００６３】
Ｘ線源４１０は、カーボンステージ４２０に載置された被測定物ＯＪに対してＸ線を照射する。Ｘ線イメージセンサ４３０は、Ｘ線源４１０によって照射されて被測定物ＯＪを透過したＸ線を検出し、画像データを生成する。Ｘ線イメージセンサ４３０は、画像データを後段の画像処理装置１００に出力する。
【００６４】
画像処理装置１００は、Ｘ線イメージセンサ４３０によって得られた画像データに対して、第１の実施形態または第２の実施形態と同様のノイズ除去処理を施す。例えば、画像処理装置１００は例えば図１または図８の画像処理装置と同一または類似の構成を備える。即ち、画像処理装置１００は、Ｘ線イメージセンサ４３０によって撮影された２枚分の画像データを第１の入力画像１１及び第２の入力画像１２としてそれぞれ取り込み、画像処理を行って出力画像２３または出力画像２６を得る。画像処理装置１００は、出力画像２３または出力画像２６を画像検査装置４００に供給する。
【００６５】
画像検査装置４００は、画像処理装置１００によってノイズ除去された画像を検査画像として入力する。画像検査装置４００は、検査画像の画像解析を行う。画像検査装置４００は、係る画像解析の結果、被測定物ＯＪの異常を検出する。
【００６６】
以上説明したように、第４の実施形態に係るＸ線検査システムは、第１の実施形態または第２の実施形態に係る画像処理装置と同様のノイズ処理を行って検査画像を得る。従って、本実施形態に係るＸ線検査システムによれば、高周波成分が維持され、かつ、ノイズが除去された検査画像を利用できるので、高精度な検査が可能となる。
【００６７】
尚、本実施形態に係るＸ線検査システムを医療診断などのために適用し、人間（例えば医師）が検査画像の解析を行う場合も考えられる。係る場合には、画像検査装置４００は不要である。人間が検査画像の解析を行う場合にも、高周波成分が維持され、かつ、ノイズが除去された検査画像を利用できるので、高精度な検査が可能となることは明らかである。
【００６８】
上記各実施形態の処理は、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることで実現可能である。上記各実施形態の処理を実現するプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納して提供されてもよい。プログラムは、インストール可能な形式のファイルまたは実行可能な形式のファイルとして記憶媒体に記憶される。記憶媒体としては、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリなど、プログラムを記憶でき、かつ、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、何れの形態であってもよい。また、上記各実施形態の処理を実現するプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ（サーバ）上に格納し、ネットワーク経由でコンピュータ（クライアント）にダウンロードさせてもよい。
【００６９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００７０】
１１・・・第１の入力画像、１２・・・第２の入力画像、１３・・・平均画像、１４・・・平滑化画像、１５・・・第１の高周波画像、１６・・・第２の高周波画像、１７・・・平均高周波画像、１８・・・水平方向の相関係数、１９・・・垂直方向の相関係数、２０，２１・・・フィルタ処理画像、２２・・・平均画像、２３・・・出力画像、２４・・・相関係数、２５・・・フィルタ処理画像、２６・・・出力画像、３０，３１，３２・・・画像、１００・・・画像処理装置、１０１・・・平均化部、１０２・・・平滑化部、１０３，１０４・・・減算部、１０５・・・平均化部、１０６・・・相関係数算出部、１０７・・・水平方向フィルタ部、１０８・・・垂直方向フィルタ部、１０９・・・平均化部、１１０・・・加算部、１１１・・・相関係数算出部、１１２・・・フィルタ部、１１３・・・加算部、２００・・・画像検査装置、２１０・・・カメラ、ＯＪ・・・被測定物、２２０・・・ステージ、４００・・・画像検査装置、４１０・・・Ｘ線源、４２０・・・カーボンステージ、４３０・・・Ｘ線イメージセンサ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の入力画像及び第２の入力画像の平均画像を平滑化し、平滑化画像を得ることと、
前記第１の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第１の高周波画像を得ることと、
前記第２の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第２の高周波画像を得ることと、
前記第１の高周波画像及び前記第２の高周波画像を平均化し、平均高周波画像を得ることと、
前記第１の高周波画像の各画素の近傍領域と前記第２の高周波画像の各画素の近傍領域との間の相関係数を算出することと、
前記平均高周波画像に対して空間フィルタ処理を前記相関係数に基づいて行い、フィルタ処理画像を得ることと、
前記フィルタ処理画像と前記平滑化画像とを合成し、出力画像を得ることと
を具備する、画像処理方法。
【請求項２】
第１の入力画像及び第２の入力画像の平均画像を平滑化し、平滑化画像を得ることと、
前記第１の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第１の高周波画像を得ることと、
前記第２の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第２の高周波画像を得ることと、
前記第１の高周波画像及び前記第２の高周波画像を平均化し、平均高周波画像を得ることと、
前記第１の高周波画像の各画素と前記第２の高周波画像の各画素との間の第１の方向の相関係数を算出することと、
前記平均高周波画像に対して前記第１の方向の空間フィルタ処理を前記第１の方向の相関係数によって決まるフィルタ係数を用いて行い、第１のフィルタ処理画像を得ることと、
前記第１のフィルタ処理画像と前記平滑化画像とを合成し、出力画像を得ることと
を具備する、画像処理方法。
【請求項３】
前記第１の高周波画像の各画素と前記第２の高周波画像の各画素との間の第２の方向の相関係数を算出することと、
前記平均高周波画像に対して前記第２の方向の空間フィルタ処理を前記第２の方向の相関係数に基づいて行い、第２のフィルタ処理画像を得ることと
を更に具備し、
前記出力画像は、前記第１のフィルタ処理画像及び前記第２のフィルタ処理画像を平均化してから前記平滑化画像を合成することによって得られる、
請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第２の方向は、前記第１の方向に略直交する、請求項３記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記出力画像は、前記第１のフィルタ処理画像及び前記第２のフィルタ処理画像の二乗平均平方根に前記平滑化画像を合成することによって得られる、請求項４記載の画像処理方法。
【請求項６】
被測定物を撮影して得られた第１の入力画像及び第２の入力画像の平均画像を平滑化し、平滑化画像を得る平滑化部と、
前記第１の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第１の高周波画像を得る第１の減算部と、
前記第２の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第２の高周波画像を得る第２の減算部と、
前記第１の高周波画像及び前記第２の高周波画像を平均化し、平均高周波画像を得る平均化部と、
前記第１の高周波画像の各画素と前記第２の高周波画像の各画素との間の第１の方向の相関係数を算出する第１の算出部と、
前記平均高周波画像に対して前記第１の方向の空間フィルタ処理を前記第１の方向の相関係数に基づいて行い、第１のフィルタ処理画像を得る第１のフィルタ部と、
前記第１のフィルタ処理画像と前記平滑化画像とを合成し、前記被測定物の外観検査のための出力画像を得る合成部と
を具備する、画像処理装置。
【請求項７】
被測定物をＸ線撮影して得られた第１の入力画像及び第２の入力画像の平均画像を平滑化し、平滑化画像を得る平滑化部と、
前記第１の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第１の高周波画像を得る第１の減算部と、
前記第２の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第２の高周波画像を得る第２の減算部と、
前記第１の高周波画像及び前記第２の高周波画像を平均化し、平均高周波画像を得る平均化部と、
前記第１の高周波画像の各画素と前記第２の高周波画像の各画素との間の第１の方向の相関係数を算出する第１の算出部と、
前記平均高周波画像に対して前記第１の方向の空間フィルタ処理を前記第１の方向の相関係数に基づいて行い、第１のフィルタ処理画像を得る第１のフィルタ部と、
前記第１のフィルタ処理画像と前記平滑化画像とを合成し、前記被測定物のＸ線検査のための出力画像を得る合成部と
を具備する、画像処理装置。
【請求項１】
第１の入力画像及び第２の入力画像の平均画像を平滑化し、平滑化画像を得ることと、
前記第１の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第１の高周波画像を得ることと、
前記第２の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第２の高周波画像を得ることと、
前記第１の高周波画像及び前記第２の高周波画像を平均化し、平均高周波画像を得ることと、
前記第１の高周波画像の各画素の近傍領域と前記第２の高周波画像の各画素の近傍領域との間の相関係数を算出することと、
前記平均高周波画像に対して空間フィルタ処理を前記相関係数に基づいて行い、フィルタ処理画像を得ることと、
前記フィルタ処理画像と前記平滑化画像とを合成し、出力画像を得ることと
を具備する、画像処理方法。
【請求項２】
第１の入力画像及び第２の入力画像の平均画像を平滑化し、平滑化画像を得ることと、
前記第１の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第１の高周波画像を得ることと、
前記第２の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第２の高周波画像を得ることと、
前記第１の高周波画像及び前記第２の高周波画像を平均化し、平均高周波画像を得ることと、
前記第１の高周波画像の各画素と前記第２の高周波画像の各画素との間の第１の方向の相関係数を算出することと、
前記平均高周波画像に対して前記第１の方向の空間フィルタ処理を前記第１の方向の相関係数によって決まるフィルタ係数を用いて行い、第１のフィルタ処理画像を得ることと、
前記第１のフィルタ処理画像と前記平滑化画像とを合成し、出力画像を得ることと
を具備する、画像処理方法。
【請求項３】
前記第１の高周波画像の各画素と前記第２の高周波画像の各画素との間の第２の方向の相関係数を算出することと、
前記平均高周波画像に対して前記第２の方向の空間フィルタ処理を前記第２の方向の相関係数に基づいて行い、第２のフィルタ処理画像を得ることと
を更に具備し、
前記出力画像は、前記第１のフィルタ処理画像及び前記第２のフィルタ処理画像を平均化してから前記平滑化画像を合成することによって得られる、
請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第２の方向は、前記第１の方向に略直交する、請求項３記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記出力画像は、前記第１のフィルタ処理画像及び前記第２のフィルタ処理画像の二乗平均平方根に前記平滑化画像を合成することによって得られる、請求項４記載の画像処理方法。
【請求項６】
被測定物を撮影して得られた第１の入力画像及び第２の入力画像の平均画像を平滑化し、平滑化画像を得る平滑化部と、
前記第１の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第１の高周波画像を得る第１の減算部と、
前記第２の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第２の高周波画像を得る第２の減算部と、
前記第１の高周波画像及び前記第２の高周波画像を平均化し、平均高周波画像を得る平均化部と、
前記第１の高周波画像の各画素と前記第２の高周波画像の各画素との間の第１の方向の相関係数を算出する第１の算出部と、
前記平均高周波画像に対して前記第１の方向の空間フィルタ処理を前記第１の方向の相関係数に基づいて行い、第１のフィルタ処理画像を得る第１のフィルタ部と、
前記第１のフィルタ処理画像と前記平滑化画像とを合成し、前記被測定物の外観検査のための出力画像を得る合成部と
を具備する、画像処理装置。
【請求項７】
被測定物をＸ線撮影して得られた第１の入力画像及び第２の入力画像の平均画像を平滑化し、平滑化画像を得る平滑化部と、
前記第１の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第１の高周波画像を得る第１の減算部と、
前記第２の入力画像から前記平滑化画像を減算し、第２の高周波画像を得る第２の減算部と、
前記第１の高周波画像及び前記第２の高周波画像を平均化し、平均高周波画像を得る平均化部と、
前記第１の高周波画像の各画素と前記第２の高周波画像の各画素との間の第１の方向の相関係数を算出する第１の算出部と、
前記平均高周波画像に対して前記第１の方向の空間フィルタ処理を前記第１の方向の相関係数に基づいて行い、第１のフィルタ処理画像を得る第１のフィルタ部と、
前記第１のフィルタ処理画像と前記平滑化画像とを合成し、前記被測定物のＸ線検査のための出力画像を得る合成部と
を具備する、画像処理装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５Ａ】
【図５Ｂ】
【図５Ｃ】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５Ａ】
【図５Ｂ】
【図５Ｃ】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１２−１４６１９０（Ｐ２０１２−１４６１９０Ａ）
【公開日】平成２４年８月２日（２０１２．８．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−４９７２（Ｐ２０１１−４９７２）
【出願日】平成２３年１月１３日（２０１１．１．１３）
【出願人】（３９００１０３０８）東芝デジタルメディアエンジニアリング株式会社 (192)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年８月２日（２０１２．８．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月１３日（２０１１．１．１３）
【出願人】（３９００１０３０８）東芝デジタルメディアエンジニアリング株式会社 (192)
【Ｆターム（参考）】
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