CN111936031B - 医疗图像处理装置 - Google Patents

医疗图像处理装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111936031B
CN111936031B CN201980023192.9A CN201980023192A CN111936031B CN 111936031 B CN111936031 B CN 111936031B CN 201980023192 A CN201980023192 A CN 201980023192A CN 111936031 B CN111936031 B CN 111936031B
Authority
CN
China
Prior art keywords
color
image
color image
adjustment
light
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201980023192.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111936031A (zh
Inventor
青山达也
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Publication of CN111936031A publication Critical patent/CN111936031A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111936031B publication Critical patent/CN111936031B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6027—Correction or control of colour gradation or colour contrast
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B1/00—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor
    • A61B1/00002—Operational features of endoscopes
    • A61B1/00004—Operational features of endoscopes characterised by electronic signal processing
    • A61B1/00009—Operational features of endoscopes characterised by electronic signal processing of image signals during a use of endoscope
    • A61B1/000094—Operational features of endoscopes characterised by electronic signal processing of image signals during a use of endoscope extracting biological structures
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B1/00—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor
    • A61B1/04—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor combined with photographic or television appliances
    • A61B1/045—Control thereof
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B1/00—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor
    • A61B1/06—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor with illuminating arrangements
    • A61B1/063—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor with illuminating arrangements for monochromatic or narrow-band illumination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/141—Control of illumination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/145—Illumination specially adapted for pattern recognition, e.g. using gratings
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/60—Extraction of image or video features relating to illumination properties, e.g. using a reflectance or lighting model
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30024—Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
    • G06V2201/031—Recognition of patterns in medical or anatomical images of internal organs

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Endoscopes (AREA)

Abstract

本发明提供一种使用以特定的单色光拍摄了被摄体的一种特定颜色图像而生成彩色图像的医疗图像处理装置。医疗图像处理装置(10)具备：图像获取部(医疗图像获取部(11))，获取以特定的单色光拍摄了被摄体的特定颜色图像(56)；及彩色图像生成部(12)，对多个颜色通道分配特定颜色图像(56)，且通过调节各颜色通道的平衡，由特定颜色图像生成彩色图像。

Description

医疗图像处理装置
技术领域
本发明涉及一种进行使用了医疗图像的处理的医疗图像处理装置。
背景技术
以往，在医疗所涉及的装置(以下，称为医疗装置)中，获取包含被摄体像的图像(以下，称为医疗图像)的装置将所获取的医疗图像提示给医生。并且，提示彩色图像的医疗装置有时不只是简单地提示所获取的医疗图像，还提示调节了色调等的医疗图像，由此支持诊断。
例如，在医疗装置即内窥镜装置中，当使用两种所谓的窄频带光(具有限制在极窄的波长频带的光)拍摄了被摄体时，显示将粘膜的表层调节成红色系颜色且将存在于粘膜下的深的位置的血管调节成蓝色系颜色的图像(专利文献1)。该图像与使用白色光而自然地拍摄了被摄体的图像(所谓的白色光图像)相比，更容易观察存在于粘膜表层的血管。
已知有如下内容，即，在其他内窥镜装置中，通过顺利地选择对进行显示等的图像的RGB各自的通道分配的图像，提示强调了病变等的图像(专利文献2)。并且，近年来，还已知有通过对具有RGB的各通道分量的彩色图像强调特定色相的差而生成易于观察病变等的图像的内窥镜装置(专利文献3)。
以往技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利3586157号
专利文献2：日本特开平4-357929号公报
专利文献3：日本特开2017-104609号公报
发明内容
发明要解决的技术课题
在内窥镜装置中，如专利文献1～3等的内窥镜装置，通过对RGB各通道分配照明光的波长频带不同的多种图像，生成彩色图像。
但是，当显示彩色图像等时，若使用摄影条件不同的多种图像而生成彩色图像，则有时会导致与彩色图像的生成中所使用的原来的各图像相比，降低观察对象即组织或病变等的视觉辨认度。这是因为，根据摄影条件，描绘出组织或病变的方法不同，在特定的摄影条件下以高视觉辨认度描绘出的组织或病变在使用多种图像而生成的彩色图像中掩埋在其他摄影条件下拍摄的图像的描绘中。
本发明的目的在于提供一种使用以特定的单色光拍摄了被摄体的一种特定颜色图像而生成维持被摄体像的观察容易度或提高了被摄体像的观察容易度的彩色图像的医疗图像处理装置。
用于解决技术课题的手段
医疗图像处理装置具备：图像获取部，获取以特定的单色光拍摄了被摄体的特定颜色图像；及彩色图像生成部，对多个颜色通道分配特定颜色图像，且通过调节各颜色通道的平衡，由特定颜色图像生成彩色图像。
彩色图像生成部优选调节各颜色通道的灰度。
彩色图像生成部优选在对颜色通道分配特定颜色图像时，调节对特定颜色图像施加的增益。
彩色图像生成部优选按每个像素或按包含多个像素的每个区域变更颜色通道的平衡。
彩色图像生成部优选根据被摄体像的浓度调节颜色通道的平衡。
彩色图像生成部优选在L*a*b*颜色空间中，放大被摄体像中的相对低浓度的部分的颜色与被摄体像中的相对高浓度的部分的颜色之间的距离。
彩色图像生成部优选根据被摄体像的频率调节颜色通道的平衡。
彩色图像生成部优选在L*a*b*颜色空间中，放大被摄体像中的相对低频率的分量的颜色与被摄体像中的相对高频率的分量的颜色之间的距离。
当被摄体像包含血管及粘膜时，彩色图像生成部优选对特定颜色图像中的被摄体像放大血管与粘膜的色差。
当被摄体像包含血管及粘膜时，彩色图像生成部优选对特定颜色图像中的被摄体像放大血管与粘膜的亮度之差。
当被摄体像包含粘膜时，优选将粘膜设为绿色。
彩色图像生成部优选在L*a*b*颜色空间中，放大被摄体像中的相对高浓度且高频率的部分的颜色与被摄体像中的相对低浓度且低频率的部分的颜色之间的距离。
单色光优选为紫色光、蓝色光或绿色光。
优选具备：存储部，存储多个颜色通道的平衡所涉及的调节模式；及选择部，选择调节模式，彩色图像生成部按照选择部所选择的调节模式生成彩色图像，且当选择部新选择了调节模式时，彩色图像生成部将颜色通道的调节方法切换为按照选择部新选择的调节模式的调节方法。
发明效果
本发明的医疗图像处理装置能够使用以特定的单色光拍摄了被摄体的一种特定颜色图像而生成维持被摄体像的观察容易度或提高了被摄体像的观察容易度的彩色图像。
附图说明
图1是医疗图像处理装置的框图。
图2是内窥镜装置的框图。
图3是医疗图像分析处理部的框图。
图4是表示图像生成部的作用的说明图。
图5是使用于灰度调节的色调曲线。
图6是表示生成彩色图像的流程的流程图。
图7是L*a*b*颜色空间中的sRGB的色域。
图8是表示灰度调节与颜色变化的关系的说明图。
图9是表示灰度调节与颜色变化的关系的说明图。
图10是对比白色光图像与彩色图像的说明图。
图11是对比白色光图像与彩色图像的说明图。
图12是在变形例中使用于灰度调节的色调曲线。
图13是表示灰度调节与颜色变化的关系的说明图。
图14是表示灰度调节与颜色变化的关系的说明图。
图15是在变形例中使用于灰度调节的色调曲线。
图16是表示灰度调节与颜色变化的关系的说明图。
图17是表示灰度调节与颜色变化的关系的说明图。
图18是在变形例中使用于灰度调节的色调曲线。
图19是表示第3实施方式的使用了增益的灰度调节的内容的图表。
图20是表示第4实施方式的彩色图像生成部的结构的框图。
图21是表示被摄体像的浓度与调节量之间的关系的图表。
图22是表示浓度依赖调节与颜色变化的关系的说明图。
图23是表示浓度依赖调节与颜色变化的关系的说明图。
图24是表示第5实施方式的彩色图像生成部的结构的框图。
图25是表示从被摄体像提取的频率的范围的图表。
图26是表示在变形例中从被摄体像提取的频率的范围的图表。
图27是表示第6实施方式的彩色图像生成部的结构的框图。
图28是变形例中的医疗图像处理装置的框图。
图29是包含医疗图像处理装置的内窥镜装置的框图。
图30是包含医疗图像处理装置的诊断支持装置。
图31是包含医疗图像处理装置的医疗业务支持装置。
具体实施方式
[第1实施方式]
如图1所示，医疗图像处理装置10具备医疗图像获取部11、彩色图像生成部12、显示部13、显示控制部15、输入接收部16、集中控制部17及保存部18。
医疗图像获取部11从医疗装置即内窥镜装置21等直接或经由PACS(Pict ureArchiving and Communication System/图像存储与传输系统)22等管理系统或其他信息系统获取包含被摄体像的医疗图像。医疗图像为静态图像或动态图像(所谓的检查动态图像)。当医疗图像为动态图像时，医疗图像获取部11能够获取检查后构成动态图像的帧图像而作为静态图像。并且，当医疗图像为动态图像时，医疗图像的显示除了包含显示构成动态图像的一个代表帧的静态图像的内容以外，还包含播放一次或多次动态图像的内容。并且，在医疗图像获取部11所获取的医疗图像中，除了医生使用内窥镜装置21等医疗装置拍摄的图像以外，还包含内窥镜装置21等医疗装置不依赖于医生的摄影命令而自动拍摄的图像。
当能够获取多个医疗图像时，医疗图像获取部11能够选择性地获取这些医疗图像中的一个或多个医疗图像。并且，医疗图像获取部11能够获取在多个彼此不同的检查中获取的多个医疗图像。例如，能够获取过去进行的检查中所获取的医疗图像及最新检查中所获取的医疗图像中的一个或两个。即，医疗图像获取部11能够任意地获取医疗图像。
在本实施方式中，医疗图像处理装置10与内窥镜装置21连接，并从内窥镜装置21获取医疗图像。即，在本实施方式中，医疗图像为内窥镜图像。而且，医疗图像获取部11至少作为获取以特定的单色光拍摄了被摄体的特定颜色图像的图像获取部而发挥功能。“特定的单色光”是指，具有被摄体的拍摄中所使用的摄影设备(图像传感器等)作为整体具有灵敏度的波长频带中的一部分波长频带的光。因此，当摄影设备对可见光具有灵敏度时，与红色光、绿色光或蓝色光等可见光整体相比波长频带更窄的光为“特定的单色光”。并且，当摄影设备对紫外光、红外光或X射线等具有灵敏度时，紫外光、红外光或X射线等也可以成为“特定的单色光”。
更具体而言，在本实施方式中，医疗图像获取部11为了从内窥镜装置21生成彩色图像，获取以单色的窄频带光拍摄了被摄体的图像作为特定颜色图像。“单色”是指，在与摄影设备(滤色器的波长频带等)或所实施的图像处理等的关系上，具有视为实质上大致具有一个波长的波长频带。例如，红色光、绿色光、蓝色光及紫色光等分别为单色的光(单色光)。并且，当以一个像素来接收第1单色光及波长频带与第1单色光不同的第2单色光时，第1单色光与第2单色光的混合光为“单色”。
组合了三个以上的单色光的混合光也相同。“窄频带光”是指，例如相对于中心波长例如具有约±20nm，优选具有约±10nm等极窄的波长频带的单色光。另外，当使用混合光时，例如当进行混合的各单色光为窄频带光时，至少混合光是整体上为单色的窄频带光。
如图2所示，在本实施方式中，医疗图像处理装置10连接的内窥镜装置21具有照射白色的波长频带的光或特定的波长频带的光中的至少任一个拍摄被摄体的内窥镜31、经由内窥镜31对被摄体内照射照明光的光源装置32、处理器装置33及显示使用内窥镜31拍摄的内窥镜图像等的监视器34。
内窥镜31具备使用被摄体反射或散射的照明光或者被摄体或对被摄体注射的药剂等发光的荧光等而拍摄被摄体的图像传感器41。图像传感器41例如为CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor/互补金属氧化物半导体)的彩色传感器(具有滤色器的传感器)。在本实施方式中，图像传感器41为按每个像素具有R滤色器(红色滤色器)、G滤色器(绿色滤色器)或B滤色器(蓝色滤色器)中的任一个的原色系的彩色传感器。以下，将具有R滤色器的像素称为R像素，将具有G滤色器的像素称为G像素，将具有B滤色器的像素称为B像素。
另外，作为图像传感器41，能够使用CCD(Charge Coupled Device/电荷耦合器件)图像传感器。并且，图像传感器41可以具备补色系的滤色器，也可以具备不具有滤色器的像素。此外，在图像传感器41中也能够使用不具有滤色器的单色传感器。当在图像传感器41中使用单色传感器时，根据需要，能够并用与图像传感器41分体的滤色器。
光源装置32包含光源部42及光源控制部47。光源部42发射光谱不同的多种照明光。光源部42例如具备LED(Light Emitting Diode/发光二极管)、LD(Laser Diode/激光二极管)或氙气灯等发光设备。并且，光源部42根据需要具备棱镜、反射镜、光纤或者调节波长频带或光量等的滤光器等。在本实施方式中，光源部42具备V-LED43、B-LED44、G-LED45及R-LED46。V-LED43发射中心波长405nm、波长频带380～420nm的紫色光。B-LED44发射中心波长460nm、波长频带420～500nm的蓝色光。G-LED45发射波长频带达到480～600nm的绿色光。R-LED46发射中心波长为620～630nm且波长频带达到600～650nm的红色光。
光源控制部47控制光源部42所包含的发光源，内窥镜31产生被摄体的拍摄中所使用的照明光。并且，当光源部42包含多个发光设备时，光源控制部47能够分别控制各发光设备的发光定时及发光量。因此，光源装置32能够以任意的定时及任意的强度将光谱不同的多种照明光供给至内窥镜31。例如，在本实施方式中，光源装置32通过光源控制部47进行的控制，除了白色光以外，还能够以任意的定时及任意的强度将紫色光、蓝色光、绿色光、红色光或以任意的强度比混合了这些各颜色的光中的两种以上的光等作为照明光来发射。此外，光源装置32根据发光设备的特性或根据滤光器的使用，能够将具有特定的窄波长频带的光(所谓的窄频带光)作为照明光来发射。例如，能够发射比绿色波长频带短的波长频带的光、尤其能够发射可见区域的蓝色频带或紫色频带的光。在本实施方式中，V-LED43发射的紫色光为窄频带光。因此，通过仅点亮V-LED43，光源部42能够发射窄频带的紫色光。另一方面，B-LED44发射的蓝色光、G-LED45发射的绿色光及R-LED46发射的红色光为宽频带光。因此，光源部42并用未图示的滤光器发射蓝色的窄频带光、绿色的窄频带光或红色的窄频带光。宽频带光是指，具有相对于中心波长约大于±20nm的波长频带的光。另外，由V-LED43发射的紫色光(紫色的窄频带光)、B-LED44发射的蓝色光或B-LED44发射的蓝色光生成的蓝色的窄频带光或它们的混合光均由B像素接收，因此在本实施方式中为“单色”的光(单色光)，能够使用于特定颜色图像的拍摄。
处理器装置33具备内窥镜图像生成部48。内窥镜图像生成部48从图像传感器41获取内窥镜图像并生成对从图像传感器41获取的内窥镜图像实施了图像处理的内窥镜图像。图像传感器41及内窥镜图像生成部48在内窥镜装置21中构成“内窥镜图像获取部”。内窥镜图像获取部通过使用照明光拍摄被摄体，获取包含被摄体像的内窥镜图像。医疗图像处理装置10与上述处理器装置33连接。而且，医疗图像获取部11从内窥镜装置21的内窥镜图像生成部48直接获取内窥镜图像。但是，医疗图像获取部11即使在获取内窥镜图像生成部48所生成的内窥镜图像的情况下，至少还获取图像传感器41输出的内窥镜图像(内窥镜图像生成部48在内窥镜图像的生成中所使用的原来的内窥镜图像)。由此，医疗图像获取部11获取以特定的单色光拍摄了被摄体的特定颜色图像。在本实施方式中，当使用包含V-LED43发射的紫色光的照明光拍摄了被摄体时，医疗图像获取部11获取由图像传感器41的蓝色像素(具有蓝色滤色器的像素)的数据构成的单色的内窥镜图像。以下，将该单色的内窥镜图像简称为特定颜色图像56(参考图4)。
彩色图像生成部12通过对多个颜色通道分配医疗图像获取部11所获取的特定颜色图像56，且调节各颜色通道的平衡，由特定颜色图像56生成彩色图像57参考图4)。因此，如图3所示，彩色图像生成部12包含图像生成部51及灰度调节部52。
“由特定颜色图像56生成彩色图像”是指，在生成彩色图像时，实质上使用一种单色图像来生成彩色图像。因此，当不使用摄影条件与特定颜色图像56不同的其他图像而仅使用特定颜色图像56而生成彩色图像时，成为由特定颜色图像56生成彩色图像。并且，即便对特定颜色图像56进行加、减、乘、除摄影条件与特定颜色图像56不同的其他图像或进行其他运算，当仅使用这些运算后的特定颜色图像56而生成彩色图像时，成为实质上使用一种单色图像来生成彩色图像，因此这也包含于“由特定颜色图像56生成的彩色图像”。
颜色通道为构成彩色图像57的颜色通道，例如为红色通道(以下，称为R通道)、绿色通道(以下，称为G通道)及蓝色通道(以下，称为B通道)。除了这些颜色通道或代替这些颜色通道，而使用其他颜色通道构成彩色图像时也相同。在本实施方式中，假设彩色图像57具有R通道、G通道及B通道。图像生成部引对构成彩色图像的多个颜色通道分配特定颜色图像56。即，如图4所示，图像生成部51对彩色图像57的R通道、G通道及B通道分配特定颜色图像56。
彩色图像生成部12进行的调节为各颜色通道的灰度的调节，由灰度调节部52进行。如图5所示，灰度调节部52通过使用所谓的色调曲线而变更彩色图像57的各颜色通道的平衡，调节彩色图像57的灰度。“输入”为原来的特定颜色图像56，“输出”为灰度调节后的彩色图像57。在本实施方式中，使G通道(符号“G”)的输出大于B通道(符号“B”)，且使R通道(符号“R”)的输出大于G通道。即，将色调曲线大致设为B＜G＜R的平衡。由此，彩色图像57成为具有接近白色光图像的色调的图像。
另外，在本实施方式中，灰度调节部52在图像生成部51对各颜色通道分配特定颜色图像56之后，调节彩色图像57的各颜色通道的平衡。但是，灰度调节部52能够在图像生成部51对各颜色通道分配特定颜色图像56之前，对分配到各颜色通道的各特定颜色图像56特定颜色图像56的复制)执行平衡调节。并且，灰度调节部52能够在图像生成部51对各颜色通道分配特定颜色图像56时，即对各颜色通道的特定颜色图像56的分配处理的中途穿插执行平衡调节。
显示部13为显示医疗图像获取部11所获取的医疗图像和/或彩色图像生成部12所生成的彩色图像57等的显示器。能够共用医疗图像处理装置10连接的设备等所包含的监视器或显示器，并用作医疗图像处理装置10的显示部13。
显示控制部15控制显示部13中的医疗图像和/或彩色图像57等的显示方式。显示方式例如为彩色图像57等的显示尺寸、显示位置、显示数量、与其他图像等的并列显示及与被摄体相关的信息的显示或非显示等的方式。
输入接收部16接收来自与医疗图像处理装置10连接的鼠标、键盘及其他操作设备的输入。医疗图像处理装置10的各部的动作能够使用这些操作设备进行控制。
集中控制部17集中控制医疗图像处理装置10的各部的动作。当输入接收部16接收了使用操作设备的操作输入时，集中控制部17按照该操作输入控制医疗图像处理装置10的各部。
保存部18根据需要在医疗图像处理装置10所包含的存储器等的存储设备(未图示)或内窥镜装置21等的医疗装置或PACS22所包含的存储设备(未图示)中保存彩色图像57和/或其他检测结果或鉴别结果等。
以下，对医疗图像处理装置10生成彩色图像57的流程及其作用进行说明。如图6所示，医疗图像处理装置10使用医疗图像获取部11，从内窥镜装置21获取特定颜色图像56(步骤S110)。然后，彩色图像生成部12使用图像生成部51，对R通道、G通道及B通道分配所获取的特定颜色图像56，由此生成彩色图像57(步骤S111)。图像生成部51所生成的彩色图像57虽然说是彩色图像57，但只是对各颜色通道分配了特定颜色图像56，因此是没有色调的单色图像。因此，彩色图像生成部12使用灰度调节部52调节彩色图像57的灰度(步骤S112)。其结果，彩色图像57得到彩色化。
显示部13等电子设备中的与颜色空间相关的国际标准规范为由IEC(国际电工委员会)规定的sRGB(standard(标准)RGB)。另一方面，作为考虑到人的视觉的颜色空间，有L*a*b*颜色空间。如图7所示，能够显示于显示部13等，且通过人的视觉能够识别的颜色的范围为L*a*b*颜色空间中的sRGB的色域80。L*表示明度，取0至100的值。L*轴上的颜色为所谓的灰度。在L*轴上，L*＝0为“黑色”，L*＝100为“白色”。在L*a*b*颜色空间中，a*及b*均可取正、负或0的值。
若假设在使用于彩色图像57生成的特定颜色图像56中所照出的被摄体像中包含粘膜及血管，则血管因血红蛋白而容易吸收窄频带紫色光。因此，在特定颜色图像56中，相对而言粘膜为白色(相对接近白色的明亮的灰色)，且血管为黑色(相对接近黑色的暗灰色)。如图8所示，在色域80中，假设特定颜色图像56中的粘膜的颜色为明灰色86A(○标记)，特定颜色图像56中的血管的颜色为暗灰色87A(◇标记)。在该情况下，在本实施方式中，灰度调节部52进行的灰度调节(参考图5)为将粘膜的颜色转移到明红色86B(●标记)，且将血管的颜色转移到暗红色87B(◆标记)的操作。若从L*＝100(白色)侧观察L*a*b*颜色空间中的sRGB的色域80，则如图9所示，在本实施方式中，灰度调节部52进行的灰度调节例如为将粘膜及血管的颜色从原点(a*＝0且b*＝0)向“红”色方向转移的操作。另外，图9中的粗实线91为L*＝70的sRGB的色域，虚线92为L*＝60的sRGB的色域。
因此，灰度调节后的彩色图像57作为整体具有与白色光图像大致相同的配色。医生等习惯于白色光图像的配色，因此如上所述，具有接近白色光图像的配色的彩色图像57对医生等而言是浅显易懂的图像。
而且，彩色图像57对RGB各颜色通道分配相同的特定颜色图像56而形成，因此不会降低特定颜色图像56中所照出的被摄体像的视觉辨认度。
例如，典型的白色光图像的生成方法中，使用宽频带的白色光，对B通道分配使用B像素拍摄的被摄体的B图像，对G通道分配使用G像素拍摄的被摄体的G图像，且对R通道分配使用R像素拍摄的被摄体的R图像。因此，即使在B图像中照出了表层血管(存在于粘膜下的浅位置的血管)的情况下，因与波长相应的恶化程度的差异引起而在对G通道及R通道分配的G图像及R图像中未照出表层血管，或即便照出，通常视觉辨认度也低于B图像。因此，如上所述，在典型的白色光图像中，在三个颜色通道中只有一个颜色通道(B通道)持有表层血管的信息，因此若与原来的B图像相比，则表层血管的视觉辨认度下降。
另一方面，在本实施方式中，特定颜色图像56中所照出的被摄体像所具有的信息由彩色图像57的所有三个颜色通道持有。因此，在特定颜色图像56中能够视觉辨认的被摄体像的特征在彩色图像57中也同样能够视觉辨认。
如图10所示，若比较具有相同的色调的以往的白色光图像96与彩色图像生成部12所生成的彩色图像57，则白色光图像96及彩色图像57具有彼此接近的色调。而且，即使在白色光图像96中只能视觉辨认较粗的血管97而不易视觉辨认表层血管98的情况下，在彩色图像57中也能够明显地观察表层血管98。
并且，L*a*b*颜色空间中的两点之间的距离越大，考虑到视觉的识别性越高。在本实施方式中，灰度调节后的彩色图像57中的粘膜的明红色86B与血管的暗红色87B之间的距离大于特定颜色图像56中的粘膜的明灰色86A与血管的暗灰色87A之间的距离(参考图8及图9)。在该情况下，彩色图像57与特定颜色图像56相比，粘膜与血管的识别性也得到提高。如此，在区别粘膜和血管的高于特定浓度的部分及低于特定浓度的部分中，以使L*a*b*颜色空间中的两点之间的距离变大的方式进行调整，由此能够生成浅显易懂的图像。
另外，在上述第1实施方式中，特定颜色图像56为使用窄频带的紫色光拍摄了被摄体的图像，但特定颜色图像56只要是至少使用单色光拍摄了被摄体的图像即可。例如，当图像传感器41具有B像素、G像素及R像素时，由B像素接收的光、由G像素接收的光及由R像素接收的光在与图像传感器41的关系上分别为单色光。因此，即使在使用白色光等宽频带的光的情况下，也能够将B图像、G图像或R图像用作特定颜色图像56。若仅在B图像中明显地照出的血管等成为诊断材料，则通过将B图像用作特定颜色图像56，能够生成维持了成为诊断材料的血管等的视觉辨认度的彩色图像57。
彩色图像生成部12所生成的彩色图像57的优点在于，维持使用于彩色图像57生成的特定颜色图像56中的被摄体像的特征(视觉辨认度等)并且能够进行彩色化，因此在特定颜色图像56中越清晰地照出成为诊断材料的被摄体像，越优选。因此，如上所述，当将使用单色光拍摄了被摄体的图像用作特定颜色图像56时，“单色光”优选为紫色光、蓝色光、绿色光或红色光中的任一个。作为单色光、紫色光及蓝色光与其他波长频带的光相比，能够更清晰地拍摄粘膜的表层或存在于表层附近的细血管等组织或凹坑图案等结构。当作为单色光使用绿色光时，与其他波长频带的光相比，能够更清晰地拍摄粘膜的中层等存在于离粘膜表面较深的位置的较粗的血管。并且，当作为单色光使用红色光时，能够拍摄粘膜的深层等存在于离粘膜表面深的位置的粗血管等。尤其在使用了内窥镜图像的诊断中，将存在于粘膜的表层或中深层的血管等状态设为诊断材料之一的情况较多，因此特定颜色图像56尤其优选为使用紫色光、蓝色光或绿色光拍摄的图像。
而且，特定颜色图像56优选为使用窄频带光拍摄的图像。这是因为上述被摄体像的特征更加明显。即，特定颜色图像56优选为使用窄频带紫色光、窄频带蓝色光、窄频带绿色光或窄频带红色光中任一个拍摄了被摄体的图像，尤其优选为使用窄频带紫色光、窄频带蓝色光或窄频带绿色光拍摄的图像。例如，如图11所示，在以往的白色光图像96中，无法观察或不清晰G图像中所照出的中深层血管99。根据将使用绿色光(单色光)或窄频带绿色光拍摄了被摄体的图像用作特定颜色图像56的彩色图像57，能够与G图像相同程度地清晰地观察中深层血管99。
在上述第1实施方式中，灰度调节部52几乎在整个输入输出范围内使用B＜G＜R的平衡的色调曲线而生成具有接近白色光图像的色调的彩色图像57，但能够使用灰度调节部52的色调曲线并不限定于此，能够使用其他方式的色调曲线。例如，如图12所示，通过至少相对于B通道及G通道，加大R通道的输出，使作为所生成的彩色图像57的整体的色调大致与白色光图像96相同。在此基础上，例如，使B通道和G通道的色调曲线中持有交点101，当像素值小于交点101时，设为B＜G的平衡，当像素值大于交点101时，设为B＞G的平衡。如此一来，以交点101为基准，较暗的像素在灰度调节后，绿色调变强，较明亮的像素在灰度调节后，蓝色调变强。
如图13所示，在色域80中，粘膜的明灰色86A及血管的暗灰色87A与第1实施方式相同地，作为整体接近红色系统。另一方面，如图14所示，粘膜的明灰色86A在灰度调节后，转移到以L*轴为中心向蓝色方向(顺时针旋转方向)旋转移动的明红色86C，且血管的颜色在灰度调节后，与粘膜的颜色相反地转移到以L*轴为中向绿色方向(逆时针旋转方向)旋转移动的暗红色87C。因此，与将色调曲线设为B＜G＜R的平衡时(参考图5)的粘膜的明红色86B及血管的暗红色87B(参考图9等)相比，如上所述，当使B通道及G通道的各色调曲线中持有交点101时，灰度调节后的粘膜的颜色与血管的颜色在L*a*b*颜色空间中的距离变大。其结果，灰度调节后的粘膜及血管的彼此相对的视觉辨认度得到提高。如此，相对于与交点101对应的特定浓度，在高于特定浓度的部分及低于特定浓度的部分中，以使L*a*b*颜色空间中的两点之间的距离变大的方式进行调整，由此能够生成浅显易懂的图像。即，对特定的单色光或窄频带光进行光量控制而将希望提高视觉辨认度的例如包含两个观察对象的图像作为适当的亮度的特定颜色图像来拍摄。而且，由彩色图像生成部12进行对多个颜色通道分配所拍摄的特定颜色图像并根据色调曲线等调节所分配的各颜色通道的平衡的处理，生成L*a*b*颜色空间中的两个观察对象之间的颜色的距离成为大于特定颜色图像中的距离的彩色图像。由此，能够生成与特定颜色图像相比观察对象的视觉辨认度提高的彩色图像。另外，当由包含观察对象的图像作为浓度来换算时，特定浓度相当于两个观察对象的浓度之间的浓度。在后述的实施方式中也相同。
[第2实施方式]
在上述第1实施方式及变形例中，生成接近白色光图像96的配色的彩色图像57，但第2实施方式的彩色图像生成部12能够生成与白色光图像96不同的配色的彩色图像57。例如，当将粘膜的颜色设为绿色系统的颜色时，如图15所示，灰度调节部52大致在整个输入输出范围内，使用输入输出的平衡处于R≈B＜G的关系的色调曲线进行灰度调节。例如，在最大像素值为255的输入图像的情况下，在像素值为100～200的范围内，优选G相对于R及B变大1.3～2.0倍左右的色调曲线。
在该情况下，如图16所示，在色域80中，特定颜色图像56中的粘膜的明灰色86A在灰度调节后转移到明绿色86D，且特定颜色图像56中的血管的暗灰色87A在灰度调节后转移到暗绿色87D。而且，当将粘膜的颜色设为绿色系统的颜色时，如图17所示，灰度调节后的粘膜的明绿色86D与血管的暗绿色87D之间的距离变得大于特定颜色图像56中的粘膜的明灰色86A与血管的暗灰色87A之间的距离，至少能够维持和特定颜色图像56中的粘膜的明灰色86A与血管的暗灰色87A之间的距离相同的程度。因此，当使用设为R≈B＜G的平衡的色调曲线进行灰度调节时，能够提高粘膜与血管的相对的视觉辨认度。尤其，如从以粗实线91及虚线92来表示的明度(L*的值)不同的sRGB的色域的差异可知，绿色系统的颜色即使在明度高的情况下也容易保持离原点(a*＝0且b*＝0)的距离，因此也具有彩色图像57的整体上明亮这一优点。整体上明亮的彩色图像57与整体上暗的彩色图像57相比，粘膜与血管等的识别更轻松。
另外，如图18所示，灰度调节部52能够使用设为R＜B≈G的平衡的色调曲线进行彩色图像57的灰度调节。在该情况下，彩色图像57成为青色系统颜色。通过对RGB各颜色通道调节色调曲线的平衡，能够将彩色图像57的整体设为黄色系统颜色、品红色系统颜色或蓝色系统颜色。若要提高粘膜与血管的相对的视觉辨认度，则使粘膜变亮，相反使血管变暗，且粘膜及血管的各颜色在L*a*b*颜色空间中使距离越大越好。因此，若要维持粘膜及彩色图像57整体上的亮度，则优选设为明亮的颜色(明度(L*)大时能够显示的颜色)。具体而言，采用将粘膜及彩色图像57整体着色成即便L*＝80以上也能够颜色表现的绿色系统颜色、黄色系统颜色、品红色系统颜色或青色系统颜色的色调曲线即可。最优选将粘膜及彩色图像57整体设为能够从明亮的颜色表现至暗的颜色的绿色系统颜色。例如，当被摄体像包含粘膜时，优选至少将粘膜设为绿色等绿色系统颜色。
[第3实施方式]
在第1实施方式、第2实施方式及它们的变形例中，彩色图像生成部12使用灰度调节部52并根据色调曲线调节所生成的彩色图像57的灰度，但第3实施方式的彩色图像生成部12或灰度调节部52能够代替使用了色调曲线的灰度调节或并用使用了色调曲线的灰度调节而进行使用了增益的灰度调节。即，彩色图像生成部12或灰度调节部52在对颜色通道分配特定颜色图像56时，能够调节对特定颜色图像56施加的增益。
如图19所示，对R通道乘以大于“1”的增益、对G通道乘以增益“1”且对B通道乘以小于“1”的增益的灰度调节表示与使用了设为B＜G＜R的平衡的色调曲线(参考图5)的彩色图像57的灰度调节类似的作用效果。当组合使用了色调曲线的灰度调节与基于增益的灰度调节时，与本实施方式以及第1实施方式及第2实施方式相比，能够进行更细微的灰度调节。
另外，在第3实施方式中，彩色图像生成部12或灰度调节部52对RGB各颜色通道乘以增益，但彩色图像生成部12或灰度调节部52对彩色图像57的RGB各颜色通道加、减或除以增益等，能够以任意的方式对彩色图像57的RGB各颜色通道施加增益。即，对彩色图像57的RGB各颜色通道“施加”增益是指，对彩色图像57的RGB各颜色通道进行使用了增益的任意的运算。并且，按照上述第3实施方式，能够对RGB各颜色通道施加彼此不同的值的增益。当仅用增益进行灰度调节时，优选对RGB各颜色通道中的至少一个颜色通道施加与其他颜色通道不同的增益。
[第4实施方式]
在上述第1实施方式、第2实施方式、第3实施方式及它们的变形例中，彩色图像生成部12或灰度调节部52按彩色图像57的每个颜色通道一律进行灰度调节，但第4实施方式的彩色图像生成部12能够按每个像素或包含多个像素的每个区域变更颜色通道的平衡。
在本实施方式中，彩色图像生成部12根据被摄体像的浓度并按每个像素调节颜色通道的平衡。在该情况下，如图20所示，彩色图像生成部12除了图像生成部51及灰度调节部52以外，还具备浓度依赖调节部401。浓度依赖调节部401对灰度调节部52进行了灰度调节的彩色图像57进一步进行使用了被摄体像的浓度的颜色通道平衡的调节。并且，浓度依赖调节部401具备将被摄体像的浓度与调节量建立对应关联的调节量表402。
“被摄体像的浓度”为灰度调节后的彩色图像57或特定颜色图像56中的被摄体像的浓度。在被摄体像中，明亮的部分的浓度低，且暗的部分的浓度高。在本实施方式中，使用灰度调节后的彩色图像57的光亮度“Y1”决定被摄体像的浓度。当将灰度调节后的彩色图像57的某一像素中的R通道的值设为R1，将该像素的G通道的值设为G1，且将该像素的B通道的值设为B1时，像素的光亮度Y1例如为Y1＝0.3×R1+0.6×G1+0.1×B1。而且，在灰度调节后的彩色图像57中，当某一像素中的光亮度为“Y1”时，在此，将该像素中的被摄体像的浓度以“1/Y1”来表示。
更具体而言，如图21所示，调节量表402按照特定函数等，将被摄体像的浓度“1/Y1”与调节量D(Y1)建立对应关联。在本实施方式中，被摄体像的浓度“1/Y1”越变高，调节量D(Y1)越大。
当将浓度依赖调节部401进行的浓度依赖调节后的该像素中的R通道的值设为R2，将浓度依赖调节后的该像素中的G通道的值设为G2，且将浓度依赖调节后的该像素中的B通道的值设为B2时，浓度依赖调节部401使用下述式(1)～(3)进行依赖于被摄体像的浓度的调节。在式(1)～(3)中，系数α为浓度依赖调节的强度。
R2＝R1±α×D(Y1)…(1)
G2＝G1±α×D(Y1)…(2)
B2＝B1±α×D(Y1)…(3)
浓度依赖调节所涉及的调节项“α×D(Y1)”的符号(±)按照灰度调节部52中的灰度调节的内容，分别对式(1)～(3)独立地设定。例如，当灰度调节后的彩色图像57为进行了将粘膜设为绿色系统颜色的灰度调节的彩色图像57时(当为第2实施方式中的彩色图像57时)，将R通道中的调节项的符号设为正，将G通道中的调节项的符号设为负，且将B通道中的调节项的符号设为正。即，浓度依赖调节部401使用下述式(4)～(6)进行依赖于被摄体像的浓度的调节。
R2＝R1+α×D(Y1)…(4)
G2＝G1-α×D(Y1)…(5)
B2＝B1+α×D(Y1)…(6)
根据上述式(4)～(6)，当被摄体像为高浓度时，浓度依赖调节后的R通道(R2)及B通道(B2)的值比灰度调节后的彩色图像57更上升，且浓度依赖调节后的G通道(G2)的值比灰度调节后的彩色图像57更减少。并且，被摄体像的浓度越高，其像素的颜色在L*a*b*颜色空间中，大致向a*的正方向的颜色转移。另一方面，被摄体像越是低浓度，调节量D(Y1)的值越变小，因此相对于灰度调节后的彩色图像57的颜色变化少。
因此，例如，被摄体像中的粘膜的部分的明度高，且被摄体像的浓度低，因此如图22及图23所示，在L*a*b*颜色空间的色域80中，浓度依赖调节后的粘膜的颜色(明绿色86E)与灰度调节后的粘膜的颜色(明绿色86D(参考图17))几乎没有变化。另一方面，被摄体像中的血管的部分的明度低，且被摄体像的浓度高，因此在L*a*b*颜色空间的色域80中，从浓度依赖调节后的血管的颜色(暗绿色87D(参考图17))大幅地变化，例如成为暗品红色87E。并且，在特定颜色图像56中，具有粘膜与血管的中间的光亮度的组织的灰色403在浓度依赖调节后，例如成为橙色403E。如此，浓度依赖调节后的粘膜及血管的颜色在色域80中放大。其结果，粘膜与血管的相对的识别性得到提高。如此，相对于与交点101对应的特定浓度，在高于特定浓度的部分及低于特定浓度的部分中，以使L*a*b*颜色空间中的两点之间的距离变大的方式进行调整，由此能够生成浅显易懂的图像。
如上所述，在本实施方式中，彩色图像生成部12使用浓度依赖调节部401而在L*a*b*颜色空间中，放大被摄体像中的与特定浓度相比相对低浓度的部分的颜色和被摄体像中的与特定浓度相比相对高浓度的部分的颜色之间的距离。因此，能够提高被摄体像中的相对低浓度部分与高浓度部分的识别性。
并且，系数α表示色域80中的颜色的位移量，调节项的符号的组合表示色域80中的颜色的位移方向。例如，根据系数α的大小及调节项的符号的组合，在诊断中需相对性地识别的对象(例如粘膜及血管)在色域80中浓度依赖调节后优选为相反色(补色)。在本实施方式中，浓度依赖调节后的粘膜为明绿色86E，且浓度依赖调节后的血管为暗品红色87E，因此通过浓度依赖调节，粘膜与血管的相对的识别性进一步得到提高。
另外，当灰度调节后的彩色图像57为接近白色光图像96的色调时(当为第1实施方式中的彩色图像57时)，例如将R通道中的调节项的符号设为正，将G通道中的调节项的符号设为负，且将B通道中的调节项的符号设为负。即，浓度依赖调节部401使用下述式(7)～(9)进行依赖于被摄体像的浓度的调节。
R2＝R1+α×D(Y1)…(7)
G2＝G1-α×D(Y1)…(8)
B2＝B1-α×D(Y1)…(9)
当灰度调节后的彩色图像57为接近白色光图像96的色调时，若以上述方式设定调节项的符号的组合，则作为整体保持接近白色光图像96的色调，并且低浓度即粘膜的部分在浓度依赖调节后接近L*轴(明灰色86A)，高浓度即血管的部分的红色调进一步增加。因此，与不进行浓度依赖调节的情况相比，提高粘膜与血管的相对的识别性。
另外，在上述第4实施方式中，关于RGB各颜色通道，调节项的系数α为共同，但调节项的系数α也可以按RGB各颜色通道使用不同的值。并且，在上述第4实施方式中，关于RGB各颜色通道，调节量D(Y1)为共同，但调节量D(Y1)也可以按RGB各颜色通道使用不同的值。在该情况下，对各颜色通道使用彼此不同的调节量表。例如，代替调节量表402，使用R通道用调节量表、G通道用调节量表及B通道用调节量表。
并且，在上述第4实施方式中，对灰度调节后的彩色图像57的RGB各颜色通道的值相加或减去依赖于被摄体像的浓度的调节量D(Y1)，但也可以对灰度调节后的彩色图像57的RGB各颜色通道的值，乘以调节量D(Y1)，用调节量D(Y1)进行除法，进行其他运算，或组合加减乘除和/或其他运算方式进行使用了调节量D(Y1)的依赖于被摄体像浓度的调节。
[第5实施方式]
在上述第4实施方式中，彩色图像生成部12根据被摄体像的浓度，按每个像素调节颜色通道的平衡，但第5实施方式的彩色图像生成部12能够根据被摄体像的频率，按每个像素或按由多个像素构成的的每个区域调节颜色通道的平衡。在该情况下，如图24所示，彩色图像生成部12除了图像生成部51及灰度调节部52以外，还具备频率依赖调节部501。
频率依赖调节部501对灰度调节部52进行了灰度调节的彩色图像57进一步进行使用了被摄体像的频率的颜色通道平衡的调节。更具体而言，频率依赖调节部501获取表示特定颜色图像56的光亮度Y0或灰度调节后的彩色图像57的光亮度Y1的图像(以下，称为光亮度图像)。而且，通过从该光亮度图像提取特定的频率分量，获得特定频率分量图像。
在本实施方式中，频率依赖调节部501获取表示灰度调节后的彩色图像57的光亮度Y1的光亮度图像(以下，称为Y1图像)。而且，如图25所示，频率依赖调节部501从Y1图像例如提取具有特定频率ω0以上的频率分量的被摄体像。由此，频率依赖调节部501作为特定频率分量图像获得Y1图像的高频率分量图像。
频率依赖调节部501使用上述特定频率分量图像，并对进行了灰度调节的彩色图像57进行与被摄体像的频率相应的灰度调节。具体而言，当将频率依赖调节后的某一像素中的R通道的值设为R3，将频率依赖调节后的该像素中的G通道的值设为G3，且将频率依赖调节后的该像素中的B通道的值设为B3时，使用下述式(10)～(12)进行灰度调节。F(Y1)为特定频率分量图像中的该像素的像素值(光亮度)，系数β为频率依赖调节的强度。并且，调节项“F(Y1)×β”的符号(±)按照灰度调节部52中的灰度调节的内容，分别对式(10)～(12)独立地设定。
R3＝R1±F(Y1)×β…(10)
G3＝G1±F(Y1)×β…(11)
B3＝B1±F(Y1)×β…(12)
当灰度调节后的彩色图像57为进行了将粘膜设为绿色系统颜色的灰度调节的彩色图像57时(当为第2实施方式中的彩色图像57时)，且作为特定频率分量图像获得Y1图像的高频率分量图像时，例如将R通道中的调节项的符号设为正，将G通道中的调节项的符号设为负，且将B通道中的调节项的符号设为正。即，频率依赖调节部501使用下述式(13)～(15)进行依赖于被摄体像的浓度的调节。
R3＝R1+F(Y1)×β…(13)
G3＝G1-F(Y1)×β…(14)
B3＝B1+F(Y1)×β…(15)
根据上述式(13)～(15)，关于被摄体像中的频率ω0以上的高频率分量，在频率依赖调节后，R通道(R3)及B通道(B3)的值比灰度调节后的彩色图像57更上升，且G通道(G3)的值比灰度调节后的彩色图像57更减少。另一方面，关于被摄体像中的低频率分量(频率小于ω0的分量)，在频率依赖调节后，各颜色通道的值仍与灰度调节后的彩色图像57相等。
例如，在被摄体像中，粘膜的像为低频率分量，血管的像为高频率分量。因此，如上所述，若进行频率依赖调节，则粘膜的颜色维持灰度调节后的粘膜的颜色(明绿色86D(参考图17))，另一方面，血管的颜色例如成为暗品红色。如此，频率依赖调节后的粘膜与血管的颜色的距离在色域80中放大。其结果，粘膜与血管的相对的识别性得到提高。
如上所述，本实施方式中的彩色图像生成部12具备频率依赖调节部501，由此在L*a*b*颜色空间中，放大被摄体像中的与特定频率相比相对低频率的分量的颜色和被摄体像中的与特定频率相比相对高频率的分量的颜色之间的距离。因此，能够提高被摄体像中的相对低频率分量与高频率分量的识别性。
并且，系数β表示色域80中的颜色的位移量，调节项的符号的组合表示色域80中的颜色的位移方向。例如，根据系数β的大小及调节项的符号的组合，在诊断中需相对性地识别的对象(例如粘膜及血管)在色域80中频率依赖调节后优选为相反色(补色)。在本实施方式中，频率依赖调节后的粘膜为明绿色86D，且频率依赖调节后的血管为暗品红色，因此通过频率依赖调节，粘膜与血管的相对的识别性尤其得到提高。
另外，当灰度调节后的彩色图像57为接近白色光图像96的色调时(当为第1实施方式中的彩色图像57时)，例如将R通道中的调节项的符号设为正，将G通道中的调节项的符号设为负，且将B通道中的调节项的符号设为负。即，频率依赖调节部501使用下述式(16)～(18)进行依赖于被摄体像的浓度的调节。
R3＝R1+F(Y1)×β…(16)
G3＝G1-F(Y1)×β…(17)
B3＝B1-F(Y1)×β…(18)
当灰度调节后的彩色图像57为接近白色光图像96的色调时，若以上述方式设定调节项的符号的组合，则作为整体保持接近白色光图像96的色调，并且低频率分量即粘膜的部分维持灰度调节后的彩色图像57的颜色，并且高频率分量即血管的部分的红色调进一步增加。因此，与不进行频率依赖调节的情况相比，粘膜与血管的相对的识别性得到提高。
另外，在上述第5实施方式中，关于RGB各颜色通道，调节项的系数β为共同，但调节项的系数β也可以按RGB各颜色通道使用不同的值。
在上述第5实施方式中，以采用使用窄频带紫色光拍摄了被摄体的特定颜色图像56为前提设定特定频率ω0，但特定频率的值能够根据特定颜色图像56的性质(摄影条件)进行变更。例如，如图26所示，当特定颜色图像56为使用紫色光、蓝色光以及较短的波长的光(在图26中，以符号“B”来表示)拍摄的图像时，能够将特定频率设为“ω1”，当特定颜色图像56为使用绿色光等中波长的光(在图26中，以符号“G”来表示)拍摄的图像时，能够将特定频率设为“ω2”(ω2＜ω1)，且当特定颜色图像56为使用红色光等长波长的光(在图26中，以符号“R”来表示)拍摄的图像时，能够将特定频率设为“ω3”(ω3＜ω2)。如此，若特定颜色图像56的拍摄中所使用的光的波长越是短波长，将特定频率设定为越大，则能够准确地提高粘膜与血管的相对的识别性。特定颜色图像56的拍摄中所使用的光的波长越是短波长，越容易照出在被摄体像中成为高频率分量的细血管，特定颜色图像56的拍摄中所使用的光的波长越是长波长，越容易照出在被摄体像中接近低频率分量的粗血管。
在上述第5实施方式中，使用表示具有特定频率ω0以上的频率分量的被摄体像的Y1图像的高频率分量图像来进行频率依赖调节，但特定频率能够设为规定的范围。例如，能够将从Y1图像提取了频率ω4以上且频率ω5以下的分量的图像(特定频率范围图像)使用于频率依赖调节的调节项中。
在上述第5实施方式中，使用特定频率分量图像进行频率依赖调节，但与第4实施方式的浓度依赖调节的情况相同地，也可以预先准备表示频率依赖的调节量的数值表(调节量表)，并使用该数值表决定频率依赖调节的调节项。在该情况下，也可以对各颜色通道使用彼此不同的调节量表。例如，代替调节量表402，能够使用R通道用调节量表、G通道用调节量表及B通道用调节量表。
[第6实施方式]
在上述第4实施方式中，进行依赖于被摄体像的浓度的浓度依赖调节，在上述第5实施方式中，进行依赖于被摄体像的频率的频率依赖调节，但能够组合进行这些调节。即，第6实施方式的彩色图像生成部12能够同时进行浓度依赖调节与频率依赖调节。
在该情况下，如图27所示，彩色图像生成部12除了图像生成部51及灰度调节部52以外，还具备综合调节部601。综合调节部601进行使用了被摄体像的浓度及频率的颜色通道平衡的调节。综合调节部601与浓度依赖调节部401相同地决定浓度依赖的调节量D(Y1)，且与频率依赖调节部501相同地决定频率依赖的调节量F(Y1)。而且，当将综合调节后的某一像素中的R通道的值设为R4，将综合调节后的该像素中的G通道的值设为G4，且将综合调节后的该像素中的B通道的值设为B4时，使用下述式(19)～(21)进行灰度调节。式(19)～(21)为将第4实施方式的调节项“α×D(Y1)”中的系数α替换为第5实施方式的调节量F(Y1)的式。式(19)～(21)也能够称为将第5实施方式的调节项“F(Y1)×β”中的系数β替换为第4实施方式的调节量D(Y1)的式。因此，调节项“F(Y1)×D(Y1)”的符号(±)的决定方法与第4实施方式和/或第5实施方式相同。
R4＝R1±F(Y1)×D(Y1)…(19)
G4＝G1±F(Y1)×D(Y1)…(20)
B4＝B1±F(Y1)×D(Y1)…(21)
如上所述，当组合浓度依赖调节与频率依赖调节时，通过在区别粘膜与血管的相对的识别性等的比特定浓度或特定频率高的部分与低的部分中，以使L*a*b*颜色空间中的两点之间的距离变大的方式进行调整，能够生成浅显易懂的图像，并且能够准确地提高设为目的的两个组织等之间的相对的识别性。
在本实施方式中，如上所述，彩色图像生成部12在L*a*b*颜色空间中，放大被摄体像中的相对高浓度且高频率的部分的颜色与被摄体像中的相对低浓度且低频率的部分的颜色之间的距离。因此，能够提高高浓度且高频率的部分与低浓度且低频率的部分之间的相对的识别性。在内窥镜图像中，血管为“被摄体像中的相对高浓度且高频率的部分”，粘膜为“被摄体像中的相对低浓度且低频率的部分”。因此，如本实施方式，放大被摄体像中的相对高浓度且高频率的部分的颜色与被摄体像中的相对低浓度且低频率的部分的颜色之间的距离在内窥镜图像中尤其有用。
根据特定颜色图像56的被摄体像的特征，彩色图像生成部12也可以通过本实施方式的综合调节，提高被摄体像中的相对高浓度且“低”频率的部分与被摄体像中的相对低浓度且“高”频率的部分之间的识别性。
另外，当被摄体像包含血管及粘膜时，彩色图像生成部12优选通过上述各实施方式及变形例中所示的灰度调节、浓度依赖调节、频率依赖调节或综合调节，对特定颜色图像56中的被摄体像放大血管与粘膜的色差。这是因为血管与粘膜的色差直接关系到血管与粘膜的识别性，因此在使用了内窥镜图像的诊断中，重要度尤其高。另外，“放大色差”是指，在L*a*b*颜色空间(尤其在sRGB的色域80内)中，放大a*b*面方向的距离。
并且，当被摄体像包含血管及粘膜时，彩色图像生成部12优选通过上述各实施方式及变形例中所示的灰度调节、浓度依赖调节、频率依赖调节或综合调节，对特定颜色图像56中的被摄体像放大血管与粘膜的亮度之差。这是因为血管与粘膜的亮度之差直接关系到血管与粘膜的识别性，因此在使用了内窥镜图像的诊断中，重要度尤其高。另外，“放大亮度之差”是指，在L*a*b*颜色空间(尤其在sRGB的色域80内)中，放大L*轴方向的距离。当然，当被摄体像包含血管及粘膜时，彩色图像生成部12尤其优选放大血管与粘膜的色差，且放大血管与粘膜的亮度之差。
除上述以外，通过用户进行的简单的操作，彩色图像生成部12优选能够轻松地变更生成彩色图像57的方式。在该情况下，如图28所示，医疗图像处理装置10除了彩色图像生成部12等以外，还具备存储部701及选择部702。
存储部701存储多个彩色图像生成部12进行的颜色通道的平衡所涉及的调节模式。调节模式是指，灰度调节中所使用的色调曲线(和/或增益)、决定执行或不执行浓度依赖调节的参数、进行浓度依赖调节时的调节量表402及系数α、决定执行或不执行频率依赖调节的参数、用于提取特定频率图像的特定频率及系数β、决定执行或不执行综合调节的参数、进行综合调节时的浓度依赖的调节量表、用于提取进行综合调节时的特定频率图像的特定频率和/或决定其他颜色通道的平衡的参数等的组合。
在本实施方式中，存储部701具有第1调节模式711、第2调节模式712及第3调节模式713。如第1实施方式，第1调节模式711为用于生成接近白色光图像96的色调的彩色图像57的参数组。如第2实施方式，第2调节模式712为用于将粘膜设为绿色等绿色系统颜色的参数组。如第5实施方式，第3调节模式713为进行使用了被摄体像的浓度及频率的综合调节时所需的参数组。
选择部702通过从输入接收部16获得用户的操作输入，接收调节模式的选择。由此，选择部702选择存储部701所存储的多个调节模式即第1调节模式711、第2调节模式712及第3调节模式713中的任一个。
彩色图像生成部12按照选择部702所选择的调节模式生成彩色图像57。而且，当选择部702新选择了另一调节模式时，彩色图像生成部12将颜色通道的调节方法切换为按照选择部702新选择的调节模式的调节方法。如此，通过将彩色图像57的生成方法设为使用了调节模式的切换式，关于彩色图像57的生成，用户无需进行细微的调节，而能够轻松地获得所期望的方式的彩色图像57。
在上述各实施方式及变形例中，医疗图像处理装置10与内窥镜装置21为独立的装置，但能够使内窥镜装置21包含医疗图像处理装置10。在该情况下，如图29所示的内窥镜装置810，构成医疗图像处理装置10的各部820设置于处理器装置33。但是，显示部13能够共用内窥镜装置21的监视器34。并且，医疗图像获取部11相当于图像传感器41及内窥镜图像生成部48形成的“内窥镜图像获取部”。因此，在处理器装置33中设置除了医疗图像获取部11及显示部13以外的各部即可。其他各部的结构与第1实施方式等相同。并且，能够由上述各实施方式及变形例的医疗图像处理装置10及图2的内窥镜装置21整体构成新的内窥镜装置。
包含医疗图像处理装置10的内窥镜装置810为基本上实时观察被摄体的装置。因此，内窥镜装置810能够拍摄内窥镜图像的同时实时或以由各种操作部等的操作引起的任意的时刻执行彩色图像57的生成及显示等各种处理。
另外，内窥镜装置810包含医疗图像处理装置10，但如图30所示，内窥镜装置21及与其他医学影像设备组合使用的诊断支持装置910能够包含上述实施方式及其他变形例的医疗图像处理装置10。并且，如图31所示，例如经由任意的网络926与包含内窥镜装置21的第1检查装置921、第2检查装置922、……、第N检查装置923等各种检查装置连接的医疗业务支持装置930能够包含上述实施方式及其他变形例的医疗图像处理装置10。
此外，医疗图像处理装置10及包含医疗图像处理装置10的各种装置以及内含医疗图像处理装置10的功能的各种装置或系统能够进行以下各种变更等来使用。
作为医疗图像(包含特定颜色图像56。以下相同)，能够使用照射白色频带的光或作为白色频带的光照射多个波长频带的光而获得的通常光图像。
当作为医疗图像使用照射特定的波长频带的光而获得的图像时，作为特定的波长频带能够使用比白色的波长频带窄的频带。
上述特定的波长频带例如为可见区域的蓝色频带或绿色频带。
当上述特定的波长频带为可见区域的蓝色频带或绿色频带时，优选特定的波长频带包含390nm以上且450nm以下或530nm以上且550nm以下的波长频带，且特定的波长频带的光在390nm以上且450nm以下或530nm以上且550nm以下的波长频带内具有峰值波长。
上述特定的波长频带例如为可见区域的红色频带。
当上述特定的波长频带为可见区域的红色频带时，优选特定的波长频带包含585nm以上且615nm以下或610nm以上且730nm以下的波长频带，且特定的波长频带的光在585nm以上且615nm以下或610nm以上且730nm以下的波长频带内具有峰值波长。
上述特定的波长频带例如包含氧合血红蛋白及还原血红蛋白中吸光系数不同的波长频带，且特定的波长频带的光能够在氧合血红蛋白及还原血红蛋白中吸光系数不同的波长频带中具有峰值波长。
当上述特定的波长频带包含氧合血红蛋白及还原血红蛋白中吸光系数不同的波长频带，且特定的波长频带的光在氧合血红蛋白及还原血红蛋白中吸光系数不同的波长频带中具有峰值波长时，优选特定的波长频带包含400±10nm、440±10nm、470±10nm或600nm以上且750nm以下的波长频带，且特定的波长频带的光在400±10nm、440±10nm、470±10nm或600nm以上且750nm以下的波长频带中具有峰值波长。
当上述医疗图像为照出活体内的活体内图像时，该活体内图像能够具有活体内的荧光物质发出的荧光的信息。
并且，荧光能够利用对活体内照射峰值波长为390nm以上且470nm以下的激励光而获得的荧光。
当医疗图像为照出活体内的活体内图像时，前述的特定的波长频带能够利用红外光的波长频带。
当医疗图像为照出活体内的活体内图像，且作为前述的特定的波长频带利用红外光的波长频带时，优选特定的波长频带包含790nm以上且820nm以下或905nm以上且970nm以下的波长频带，且特定的波长频带的光在790nm以上且820nm以下或905nm以上且970nm以下的波长频带中具有峰值波长。
医疗图像获取部11能够具有特殊光图像获取部，该特殊光图像获取部根据照射白色频带的光或作为白色频带的光照射多个波长频带的光而获得的通常光图像，获取具有特定的波长频带的信号的特殊光图像。在该情况下，作为医疗图像能够利用特殊光图像。
特定的波长频带的信号能够通过基于通常光图像中所包含的RGB或CMY的颜色信息的运算来获得。
能够具备特征量图像生成部，该特征量图像生成部通过基于照射白色频带的光或作为白色频带的光照射多个波长频带的光而获得的通常光图像及照射特定的波长频带的光而获得的特殊光图像中的至少一个的运算，生成特征量图像。在该情况下，作为医疗图像能够利用特征量图像。
关于内窥镜装置21，作为内窥镜31能够使用胶囊型内窥镜。在该情况下，光源装置32及处理器装置33的一部分能够搭载于胶囊型内窥镜。
上述各实施方式及变形例中，医疗图像获取部11、彩色图像生成部12、显示控制部15、输入接收部16、集中控制部17以及内窥镜装置21的内窥镜图像生成部48等执行各种处理的处理部(processing unit)的硬件结构为如下所示的各种处理器(processor)。各种处理器中包含执行软件(程序)而作为各种处理部发挥功能的通用的处理器即CPU(CentralProcessing Unit/中央处理器)、FPGA(Field Programmable Gate Array/现场可编程门阵列)等制造后能够变更电路结构的处理器即可编程逻辑器件(Programmable LogicDevice：PLD)及具有为了执行各种处理而专门设计的电路结构的处理器即专用电气电路等。
一个处理部可以由这些各种处理器中的一个构成，也可以由相同种类或不同种类的两个以上的处理器的组合(例如，多个FPGA或CPU与FPGA的组合)构成。并且，也可以将多个处理部由一个处理器来构成。作为将多个处理部由一个处理器来构成的例子，第1，有如以客户端或服务器等计算机为代表，由一个以上的CPU与软件的组合来构成一个处理器，且该处理器作为多个处理部而发挥功能的方式。第2，有如以片上系统(System On Chip：SoC)等为代表，使用将包含多个处理部的整个系统的功能由一个IC(Integrated Circuit/集成电路)芯片来实现的处理器的方式。如此，各种处理部作为硬件结构使用一个以上上述各种处理器而构成。
而且，更具体而言，这些各种处理器的硬件结构为组合了半导体元件等电路元件的方式的电气电路(circuitry)。
符号说明
10-医疗图像处理装置，11-医疗图像获取部，12-彩色图像生成部，13-显示部，15-显示控制部，16-输入接收部，17-集中控制部，18-保存部，21、810-内窥镜装置，22-PACS，31-内窥镜，32-光源装置，33-处理器装置，34-监视器，41-图像传感器，42-光源部，47-光源控制部，48-内窥镜图像生成部，51-图像生成部，52-灰度调节部，56-特定颜色图像，57-彩色图像，80-L*a*b*颜色空间中的sRGB的色域，86A-明灰色，86B、86C-明红色，86D、86E-明绿色，87A-暗灰色，87B、87C-暗红色，87D-暗绿色，87E-暗品红色，91-粗实线，92-虚线，96-白色光图像，97-粗血管，98-表层血管，99-中深层血管，101-交点，401-浓度依赖调节部，402-调节量表，403-灰色，403E-橙色，501-频率依赖调节部，601-综合调节部，701-存储部，702-选择部，711-第1调节模式，712-第2调节模式，713-第3调节模式，820-构成医疗图像处理装置的各部，910-诊断支持装置，921-第1检查装置，922-第2检查装置，923-第N检查装置，926-网络，930-医疗业务支持装置，S110～S112-动作的步骤。

Claims (12)

1.一种医疗图像处理装置，具备：
图像获取部，获取以特定的单色光拍摄了被摄体的特定颜色图像；及
彩色图像生成部，对多个颜色通道分配所述特定颜色图像，且通过调节各所述颜色通道的平衡，由所述特定颜色图像生成彩色图像，
所述彩色图像生成部按每个像素或按包含多个像素的每个区域变更所述颜色通道的平衡，
当被摄体像包含粘膜时，所述彩色图像生成部生成将所述粘膜设为绿色的彩色图像。
2.根据权利要求1所述的医疗图像处理装置，其中，
所述彩色图像生成部调节各所述颜色通道的灰度。
3.根据权利要求1或2所述的医疗图像处理装置，其中，
当对所述颜色通道分配所述特定颜色图像时，所述彩色图像生成部调节对所述特定颜色图像施加的增益。
4.根据权利要求1所述的医疗图像处理装置，其中，
所述彩色图像生成部根据被摄体像的浓度调节所述颜色通道的平衡。
5.根据权利要求4所述的医疗图像处理装置，其中，
所述彩色图像生成部在L*a*b*颜色空间中，放大所述被摄体像中的相对低浓度的部分的颜色与所述被摄体像中的相对高浓度的部分的颜色的距离。
6.根据权利要求1所述的医疗图像处理装置，其中，
所述彩色图像生成部根据被摄体像的频率调节所述颜色通道的平衡。
7.根据权利要求6所述的医疗图像处理装置，其中，
所述彩色图像生成部在L*a*b*颜色空间中，放大所述被摄体像中的相对低频率的分量的颜色与所述被摄体像中的相对高频率的分量的颜色的距离。
8.根据权利要求1或2所述的医疗图像处理装置，其中，
当被摄体像包含血管及粘膜时，所述彩色图像生成部对所述特定颜色图像中的被摄体像放大所述血管与所述粘膜的色差。
9.根据权利要求1或2所述的医疗图像处理装置，其中，
当被摄体像包含血管及粘膜时，所述彩色图像生成部对所述特定颜色图像中的被摄体像放大所述血管与所述粘膜的亮度之差。
10.根据权利要求1所述的医疗图像处理装置，其中，
所述彩色图像生成部在L*a*b*颜色空间中，放大被摄体像中的相对高浓度且高频率的部分的颜色与所述被摄体像中的相对低浓度且低频率的部分的颜色的距离。
11.根据权利要求1或2所述的医疗图像处理装置，其中，
所述单色光为紫色光、蓝色光或绿色光。
12.根据权利要求1或2所述的医疗图像处理装置，其中，
所述医疗图像处理装置具备：
存储部，存储多个所述颜色通道的平衡所涉及的调节模式；及
选择部，选择所述调节模式，
所述彩色图像生成部按照所述选择部所选择的所述调节模式生成所述彩色图像，且当所述选择部新选择了所述调节模式时，所述彩色图像生成部将所述颜色通道的调节方法切换为按照所述选择部新选择的所述调节模式的调节方法。
CN201980023192.9A 2018-04-11 2019-04-03 医疗图像处理装置 Active CN111936031B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018-076060 2018-04-11
JP2018076060 2018-04-11
PCT/JP2019/014717 WO2019198576A1 (ja) 2018-04-11 2019-04-03 医療画像処理装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111936031A CN111936031A (zh) 2020-11-13
CN111936031B true CN111936031B (zh) 2023-12-15

Family

ID=68163667

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201980023192.9A Active CN111936031B (zh) 2018-04-11 2019-04-03 医疗图像处理装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11979543B2 (zh)
JP (1) JPWO2019198576A1 (zh)
CN (1) CN111936031B (zh)
WO (1) WO2019198576A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3620098B1 (en) * 2018-09-07 2021-11-03 Ambu A/S Enhancing the visibility of blood vessels in colour images
CN114430463B (zh) * 2022-04-01 2022-06-28 青岛大学附属医院 一种自适应医疗级影像效果的优化方法及系统

Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04367189A (ja) * 1991-06-13 1992-12-18 Pioneer Electron Corp ホワイトバランス調整装置
JP2000041942A (ja) * 1998-07-31 2000-02-15 Olympus Optical Co Ltd 内視鏡装置
JP2001136543A (ja) * 1999-11-05 2001-05-18 Mitsubishi Electric Corp 画像データの変換方法および画像データ構成方法
JP2003093338A (ja) * 2001-09-27 2003-04-02 Fuji Photo Optical Co Ltd 電子内視鏡装置
JP2003093342A (ja) * 2001-09-27 2003-04-02 Fuji Photo Optical Co Ltd 電子内視鏡装置
CN1572230A (zh) * 2003-06-17 2005-02-02 奥林巴斯株式会社 电子内窥镜设备
JP2007053499A (ja) * 2005-08-16 2007-03-01 Fujifilm Holdings Corp ホワイトバランス制御装置及び撮像装置
JP2008042273A (ja) * 2006-08-01 2008-02-21 Canon Inc 画像形成装置及び画像形成方法
JP2010036017A (ja) * 2008-07-08 2010-02-18 Hoya Corp 電子内視鏡用信号処理装置および電子内視鏡装置
JP2010051634A (ja) * 2008-08-29 2010-03-11 Fujifilm Corp 電子内視鏡用プロセッサ装置
JP2013042428A (ja) * 2011-08-18 2013-02-28 Fujifilm Corp 撮像装置及び画像処理方法
US8537233B1 (en) * 2008-10-14 2013-09-17 Marvell International Ltd. Preventing color artifacts in overexposed regions and preserving maximum signals in near-overexposed regions of digital images
CN103501681A (zh) * 2011-09-20 2014-01-08 奥林巴斯医疗株式会社 图像处理装置以及内窥镜系统
CN103717118A (zh) * 2012-03-30 2014-04-09 奥林巴斯医疗株式会社 内窥镜装置
CN103795992A (zh) * 2012-10-29 2014-05-14 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 白平衡调整方法
JP2016039485A (ja) * 2014-08-07 2016-03-22 日本電信電話株式会社 画像処理装置、方法、及びプログラム
WO2017104046A1 (ja) * 2015-12-17 2017-06-22 オリンパス株式会社 内視鏡装置
JP2017113185A (ja) * 2015-12-22 2017-06-29 富士フイルム株式会社 内視鏡システム、プロセッサ装置、及び、内視鏡システムの作動方法
CN106999019A (zh) * 2014-11-19 2017-08-01 奥林巴斯株式会社 图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序以及内窥镜装置
WO2017203996A1 (ja) * 2016-05-24 2017-11-30 オリンパス株式会社 画像信号処理装置、画像信号処理方法および画像信号処理プログラム

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2594896B2 (ja) * 1984-03-28 1997-03-26 株式会社日立製作所 画像彩色方法
JP2641653B2 (ja) 1991-07-26 1997-08-20 オリンパス光学工業株式会社 内視鏡装置
JPH06269409A (ja) * 1993-12-08 1994-09-27 Olympus Optical Co Ltd 内視鏡装置
JP3586157B2 (ja) 1999-12-20 2004-11-10 オリンパス株式会社 被検体観察装置
DE10053301A1 (de) 2000-10-27 2002-05-08 Philips Corp Intellectual Pty Verfahren zur farblichen Wiedergabe eines Graustufenbildes
JP5173120B2 (ja) * 2005-05-23 2013-03-27 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 内視鏡装置
JP4835327B2 (ja) * 2006-08-30 2011-12-14 コニカミノルタホールディングス株式会社 映像表示装置、及び頭部装着式映像表示装置
US20100081925A1 (en) * 2008-09-29 2010-04-01 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Histological facilitation systems and methods
JP5669416B2 (ja) * 2010-03-23 2015-02-12 オリンパス株式会社 蛍光観察装置
WO2013084566A1 (ja) * 2011-12-07 2013-06-13 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 内視鏡装置
JP5966537B2 (ja) * 2012-04-10 2016-08-10 セイコーエプソン株式会社 電気光学装置及び電子機器
JP6269409B2 (ja) 2014-09-17 2018-01-31 三菱電機株式会社 軌間計測装置、軌間計測方法
JP6454359B2 (ja) * 2015-01-08 2019-01-16 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、画像処理装置の作動プログラムおよび内視鏡装置
JP6247784B2 (ja) 2017-02-21 2017-12-13 富士フイルム株式会社 医用画像処理装置及び内視鏡システム
JP6839773B2 (ja) * 2017-11-09 2021-03-10 オリンパス株式会社 内視鏡システム、内視鏡システムの作動方法及びプロセッサ

Patent Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04367189A (ja) * 1991-06-13 1992-12-18 Pioneer Electron Corp ホワイトバランス調整装置
JP2000041942A (ja) * 1998-07-31 2000-02-15 Olympus Optical Co Ltd 内視鏡装置
JP2001136543A (ja) * 1999-11-05 2001-05-18 Mitsubishi Electric Corp 画像データの変換方法および画像データ構成方法
JP2003093338A (ja) * 2001-09-27 2003-04-02 Fuji Photo Optical Co Ltd 電子内視鏡装置
JP2003093342A (ja) * 2001-09-27 2003-04-02 Fuji Photo Optical Co Ltd 電子内視鏡装置
CN1572230A (zh) * 2003-06-17 2005-02-02 奥林巴斯株式会社 电子内窥镜设备
JP2007053499A (ja) * 2005-08-16 2007-03-01 Fujifilm Holdings Corp ホワイトバランス制御装置及び撮像装置
JP2008042273A (ja) * 2006-08-01 2008-02-21 Canon Inc 画像形成装置及び画像形成方法
JP2010036017A (ja) * 2008-07-08 2010-02-18 Hoya Corp 電子内視鏡用信号処理装置および電子内視鏡装置
JP2010051634A (ja) * 2008-08-29 2010-03-11 Fujifilm Corp 電子内視鏡用プロセッサ装置
US8537233B1 (en) * 2008-10-14 2013-09-17 Marvell International Ltd. Preventing color artifacts in overexposed regions and preserving maximum signals in near-overexposed regions of digital images
JP2013042428A (ja) * 2011-08-18 2013-02-28 Fujifilm Corp 撮像装置及び画像処理方法
CN103501681A (zh) * 2011-09-20 2014-01-08 奥林巴斯医疗株式会社 图像处理装置以及内窥镜系统
CN103717118A (zh) * 2012-03-30 2014-04-09 奥林巴斯医疗株式会社 内窥镜装置
CN103795992A (zh) * 2012-10-29 2014-05-14 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 白平衡调整方法
JP2016039485A (ja) * 2014-08-07 2016-03-22 日本電信電話株式会社 画像処理装置、方法、及びプログラム
CN106999019A (zh) * 2014-11-19 2017-08-01 奥林巴斯株式会社 图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序以及内窥镜装置
WO2017104046A1 (ja) * 2015-12-17 2017-06-22 オリンパス株式会社 内視鏡装置
JP2017113185A (ja) * 2015-12-22 2017-06-29 富士フイルム株式会社 内視鏡システム、プロセッサ装置、及び、内視鏡システムの作動方法
WO2017203996A1 (ja) * 2016-05-24 2017-11-30 オリンパス株式会社 画像信号処理装置、画像信号処理方法および画像信号処理プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
WO2019198576A1 (ja) 2019-10-17
JPWO2019198576A1 (ja) 2021-04-08
US11979543B2 (en) 2024-05-07
CN111936031A (zh) 2020-11-13
US20200402238A1 (en) 2020-12-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6785948B2 (ja) 医療用画像処理装置及び内視鏡システム並びに医療用画像処理装置の作動方法
CN110325100B (zh) 内窥镜系统及其操作方法
US11089278B2 (en) Image-processing device, fluorescence observation device and method for emulating a first type of fluorescence observation device on a second type of fluorescence observation device
EP1161919B1 (en) Fluorescent-light image display method and apparatus therefor
CN112566537B (zh) 内窥镜系统
JP4327380B2 (ja) 蛍光画像表示方法および装置
CN110337259B (zh) 内窥镜系统、处理器装置及内窥镜系统的工作方法
WO2022014235A1 (ja) 画像解析処理装置、内視鏡システム、画像解析処理装置の作動方法、及び画像解析処理装置用プログラム
CN111936031B (zh) 医疗图像处理装置
JP2022136171A (ja) 医用画像処理装置及び内視鏡システム並びに医用画像処理装置の作動方法
JP2020065685A (ja) 内視鏡システム
JP7063604B2 (ja) 電子式の顕微鏡
US20240320877A1 (en) Image processing apparatus
JP6785990B2 (ja) 医療画像処理装置、及び、内視鏡装置
JP7015382B2 (ja) 内視鏡システム
WO2022071413A1 (ja) 画像処理装置、内視鏡システム、画像処理装置の作動方法、及び画像処理装置用プログラム
JP2003000528A (ja) 蛍光診断画像生成方法および装置
EP4275581A1 (en) Method, processor, and medical fluorescence observation device for toggling images
WO2022009478A1 (ja) 画像処理装置、内視鏡システム、画像処理装置の作動方法、及び画像処理装置用プログラム
EP4275590A1 (en) Data processing device and computer-implemented method combining two images and an overlay color using a uniform color space
JP6866497B2 (ja) 医療画像処理装置、及び、内視鏡装置
WO2021210331A1 (ja) 画像処理装置及びその作動方法
Abdulhadi et al. Analysis of skin color of Malaysian people

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant