JP2000148987A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
は微妙な色調変化等を明瞭に観察することが可能な画像
処理装置を提供する。 【解決手段】 A/D変換されてメモリから読み出され
た内視鏡画像の原画像Rorg(x,y)、Gorg(x,y)、Borg(x,
y)はn個の帯域成分Dri(x,y)、Dgi(x,y)、Dbi(x,y)に分
割して抽出され、さらに重み付け係数Wri、Wgi、Wbiと
の積和により合成帯域成分Rpa(x,y)、Gpa(x,y)、Bpa(x,
y)が求められた後、これらを原画像Rorg(x,y)、Gorg(x,
y)、Borg(x,y)と加算して処理結果画像Ro(x,y)、Go(x,
y)、Bo(x,y)を得る構成にすることより、例えば注目す
る粘膜表面等の微細構造が含まれる部分の帯域成分での
重み付けを大きくすることによりその部分の構造を明瞭
化できるようにすると共に、注目しない部分には不用な
強調を行わないようにする。
Description
適切な処理を施すことにより、認識能を向上させた画像
処理装置に関する。
事により、切開を必要とすることなく、体腔内の患部等
を観察したり、必要に応じ処理具を用いて治療処理ので
きる内視鏡が広く用いられるようになった。
手順に用いた光学式の内視鏡(ファイバースコープ)の
他に、最近CCD等の固体撮像手段を用いた電子式の内
視鏡(以下、電子内視鏡または電子スコープ)が実用化
されるようになった。また、ファイバースコープの接眼
部にCCD等の固体撮像手順を用いた撮像カメラを接続
してモニタでカラー表示できるようにしたものもある。
られる映像信号に対し、様々な処理を施すことにより、
人間の視覚的認識を補助し、診断能を向上させる試みが
なされている。
れば、3原色を表す映像信号RGBを比較的簡単な座標変
換により、HSI(色相、彩度、輝度)と呼ばれる人間
の色知覚に比較的近い信号に変換し、HSIの各信号に
対して適当な強調処理を施した後、逆変換によって再び
映像信号RGBに戻して、画像表示をする装置が開示され
ている。
7号において、映像信号をより人間の色知覚に近いLa
*b*あるいはLu*v*色空間における信号に変換し、そ
の輝度Lに対し強調処理を施す装置を開示している。
輪郭あるいは細かい模様を強調するために、輝度に対す
る高周波成分の強調処理を行っている。これは、輝度、
色相及び彩度を分離する事により、色調を変化させるこ
となく強調を行うことができるからである。
は、挿入性向上のため、小型、細径化を図るなど機材に
対する制約条件のため観察対象によっては、解像力、明
るさ、コントラスト等で十分な観察能が得られないこと
も起こる。特に、良性病変と悪性病変との鑑別診断に重
要な情報となる粘膜表面の微細模様(胃腺、腸腺等の腺
腔、無名溝、毛細血管、あるいは染色剤等により形成さ
れる)の観察のためには、現在最高水準の解像力を有す
る内視鏡を用いても、診断に対し十分な画像は得られな
いことが多い。
の認識においては、わずかな褪色や発赤に見られるよう
な微妙な色調変化に対する観察能が重要となるが、これ
についても画像におけるコントラスト等において十分と
は言えない場合が多い。このため、より優れた性能をも
つ内視鏡が切望されるのは当然のことであるが、さら
に、コントラスト不足、解像力不足を補い、より診断を
容易ならしめる画像処理手法及び装置の開発が望まれて
いる。
と、通常の(染色法を用いない)内視鏡画像においては
その模様を形成する変動情報のほとんどをG,Bの信号の
変動によっている。これは、おそらく血液中のヘモグロ
ビンによる吸光の性質を反映しているものと考えられ
る。さらに、染色法を用いた画像では生体固有の反射、
あるいは吸光に加えて、染色剤による吸光が加わるた
め、これらの性質により画像を形成するデータ変動が決
定される。
は、ヘモグロビン等の吸光物質の種類、量、あるいは吸
光物質の存在する粘膜下の深さ等によりR,G及びBの信
号の変動の違いとして画像に現れているものと考えられ
る。
の画像の強調のために従来試みられてきた色空間におけ
る強調処理を用いても結果は良好ではなかった。この理
由は以下のような事であると推定される。
ータ変動が形成するデータ分布は、当然のことながら人
間の色知覚における輝度、色相、彩度のいずれの変動と
も一致するものではない。観察者は画像からまず大局的
な情報を把握する。次に、画像中に見られる微細模様あ
るいは微妙な色調変化を明瞭に観察することにより、よ
り精細な情報を得ようとする。
観察者の注意はその画像中に認められる生体に起因する
何らかの情報に対して集中的に注意を払うことになる。
これらの情報が輝度により表現されるものであるか、彩
度あるいは色相で表現されるものであるかは、あるいは
その両方であるのかといったことには、観察者にとって
は何ら意味をもたない。
変動は、照明あるいは対象の形状等による大局的な変動
に支配されることが多い。例えば輝度に対する強調は、
この大局的変動により形成される輪郭等をより強く明瞭
にしてしまう傾向があるため、微細な模様等をかえって
観察しづらくしてしまうこともある。
色相あるいは彩度を強調した場合には、画像全体の色調
が著しく不自然なものとなってしまう場合が多々ある。
さらには、ある特定の観察対象に対して良好な強調結果
が得られたとしても、他の対象において同等の効果が得
られるとは限らず、場合によっては微妙な色調変化その
ものを画像から消し去ってしまう場合すらある。
り得る強調手法は、注目しているデータ変動が増幅さ
れ、それ以外は抑制されるものでなければならないが、
前述のように色空間上で処理を行うことは必ずしもこの
条件を満たさない。このため、色空間における強調処理
は、観察者にとって必ずしも最適な強調結果を提供しな
い。
で、粘膜表面の微細構造あるいは微妙な色調変化等を明
瞭に観察することが可能な画像処理装置を提供すること
を目的とする。
処理効果に加え、注目する観察対象あるいは画像の局所
的な明暗の違いに対して適切な制御を適用することによ
り、より診断に有用な画像が得られる画像処理装置を提
供することにある。
を構成する画像信号を処理する画像処理手段を備えた画
像処理装置において、前記画像処理手段は、前記画像信
号の少なくとも一つ以上の所望の周波数帯域成分を抽出
する周波数帯域成分抽出手段と、前記画像を強調または
抑制するために前記周波数帯域成分抽出手段が抽出した
周波数帯域成分の信号レベルの大きさを変更する変更手
段と、を備えることにより、周波数帯域成分抽出手段で
抽出された周波数帯域成分の信号レベルの大きさを変更
手段で変更して、注目する部分の微細構造等を明瞭化す
る。
施の形態を説明する。 (第1の実施の形態)図1ないし図6は本発明の第1の
実施の形態に係り、図1は第1の実施の形態を備えた内
視鏡装置の全体を示し、図2はその内部構成を示し、図
3は第1の実施の形態の画像処理装置の構成を示し、図
4は第1の実施の形態の処理内容を示し、図5は変形例
における帯域を複数に分割した様子を示し、図6は変形
例における処理内容を示す。
内視鏡装置1は、電子内視鏡2を備えている。この電子
内視鏡2は、細長で例えば可撓性の挿入部3を有し、こ
の挿入部3の後端に太幅の操作部4が連設されている。
この操作部4の側部から可撓性のユニバーサルコード5
が延設され、このユニバーサルコード5の端部のコネク
タ5Aは、光源部6A及び信号処理回路部6Bが内蔵さ
れたビデオプロセッサ6に接続されるようになってい
る。さらに、このビデオプロセッサ6には、モニタ7が
接続されるようになっている。
端部9に隣接する後方側に湾曲可能な湾曲部10、この
湾曲部10の後端から操作部4の前端に至る長尺の可撓
部11とが順次設けられている。また、前記操作部4に
設けられた湾曲操作ノブ12を回動操作することによっ
て、湾曲部10を左右方向あるいは上下方向に湾曲でき
るようになっている。また、操作部4には、前記挿入部
3内に設けられた処置具チャンネルに連通する挿入口1
3が設けられている。
の形態の画像処理装置51が接続され、この画像処理装
置51が画像処理された画像信号はI/O52を介して
モニタ53に出力されるようになっている。
3内には、照明光を伝達するライトガイド14が挿通さ
れている。このライトガイド14の先端面は、挿入部3
の先端部9に配置され、この先端部9から照明光を出射
できるようになっている。また、前記ライトガイド14
の入射端側はユニバーサルコード5内を経て光源部6A
に着脱自在のコネクタ5Aに至る。
5が設けられ、この対物レンズ系15の結像位置に、固
体撮像素子16が配設されている。この固体撮像素子1
6は、可視領域を含め紫外領域から赤外領域に至る広い
波長域で感度を有している。この固体撮像素子16に
は、信号線17,18が接続され、これら信号線17,
18は、前記挿入部3及びユニバーサルコード5内に挿
通されて前記コネクタ5Aに接続されている。
には、紫外光から赤外光に至る広帯域の光を発光するラ
ンプ21が設けられている。このランプ21としては、
一般的なキセノンランプやストロボランプ等を用いるこ
とができる。前記キセノンランプやストロボランプは、
可視光のみならず紫外光及び赤外光を大量に発光する。
このランプ21は、電源22から点灯に必要な電力が供
給されるようになっている。
よって回転駆動される回転フィルタ24が配設されてい
る。この回転フィルタ24には、通常観察用の赤
(R),緑(G),青(B)の各波長領域の光を透過する
フィルタ25R,25G,25B が、周方向に沿って配列
されている。
26によって回転が制御され、一定速度で回転駆動され
るようになっている。
の各波長領域の光に時系列的に分離された光は、前記ラ
イトガイド14の入射端に入射され、このライトガイド
14を介して先端部9に導かれ、この先端部9から出射
されて、観察部位を照明するようになっている。
は、対物レンズ系15によって、固体撮像素子16上に
結像され、光電変換されるようになっている。この固体
撮像素子16には、前記信号線17を介して、前記ビデ
オプロセッサ6内のドライブ回路31からの駆動パルス
が印加され、この駆動パルスによって読み出し、転送が
行われるようになっている。この固体撮像素子16から
読み出された映像信号は、前記信号線18を介して、前
記ビデオプロセッサ6内または電子内視鏡2内に設けら
れたプリアンプ32に入力されるようになっている。
は、プロセス回路33に入力され、γ補正及びホワイト
バランス等の信号処理を施され、A/Dコンバータ34
によって、ディジタル信号に変換されるようになってい
る。このディジタルの映像信号は、セレクト回路35に
よって、例えば赤(R),緑(G),青(B)各色に対応
するメモリ(1)36a,メモリ(2)36b,メモリ
(3)36cに選択的に記憶されるようになっている。
6b,メモリ(3)36cは、同時に読み出され、D/
Aコンバータ37によって、アナログ信号に変換され、
入出力インターフェース(図2等ではI/Oと略記)3
8を介して、R,G,B 信号として、カラーモニタ7に入
力され、このカラーモニタ7によって、観察部位がカラ
ー表示されるようになっている。
ステム全体のタイミングを作るタイミングジェネレータ
39が設けられ、このタイミングジェネレータ39によ
って、モータドライバ26、ドライブ回路31、セレク
ト回路35等の各回路間の同期が取られている。
36a〜36cの出力端は、画像処理装置51の入力端
に接続されている。また、この画像処理装置51には、
入出力インターフェース52を介して、モニタ53が接
続され、このモニタ53に、前記画像処理装置51によ
る演算処理結果の画像が表示されるようになっている。
前記画像処理装置51は、図3に示すような構成になっ
ている。
すように、画像処理の演算等を行う中央演算処理装置
(CPUと略記)54、情報入力装置55、RAMから
なる主記憶装置56、画像入力インターフェース57及
び表示インターフェース58を備え、これらは、バス5
9によって互いに接続されている。
あり、電子内視鏡2の種別等のデータを入力したり、画
像処理する際の情報、より具体的には注目する部分を明
瞭化するために重み付け係数の選択設定等の情報を入力
したりすることができるようになっている。
モリ(1)36a,メモリ(2)36b,メモリ(3)
36cに接続され、これらからの画像データの受信を行
うようになっている。また、前記表示インターフェース
58は、入出力インターフェース52に接続され、モニ
タ53に入力する画像データを送るようになっている。
象部位の内視鏡画像に対し、画像処理装置51で処理を
行い、モニタ53に処理結果を出力する。このため、本
実施の形態では、例えばCPU54は後述するように原
画像を複数の周波数帯域成分に分離して各帯域成分を抽
出する複数のディジタルフィルタからなるディジタルフ
ィルタ群を備えている(CPU54の外部にバス59に
接続したディジタルフィルタ群を設けるようにしても良
い)。
えば粘膜表面等の観察対象部分の微細な構造を明瞭化す
るために重み付け係数との積和演算を行い、その積和演
算した成分を原画像に加算することにより原画像に対し
て注目する観察対象部分の微細な構造を明瞭化した処理
結果画像を得るようにしている。
像fをf(x,y)とし、x及びyは画素の位置を表すもの
とする。また、画像の大きさは、特に断りのない場合は
水平及び垂直方向に対しそれぞれISX及びISYであ
るものとする。また、階調数は256とし、0≦f(x,
y)≦255であるものとする。次に、フローチャートを
参照しながら、本発明の第1の実施の形態における前記
画像処理装置51の動作について説明する。
微細な模様(例えば腺腔から構成されるパターン、微細
な毛細血管像)あるいは微妙な色調変化(例えばわずか
な発赤や褪色、病変部と正常部との境界)等は、R,G,B
各映像信号上の様々な変動により構成されている。これ
らは、ディジタル信号処理における周波数成分として扱
うことが可能である。
波数成分の変動により構成されている。また、あまり微
細でないわずかな色調の変化あるいは中〜近距離での観
察時の病変の境界情報等は、比較的低い周波数成分の変
動により構成されている。
は、それらを構成する周波数成分を増幅することで強調
処理結果を得ることが可能となる。さらに、R,G,B 各
映像信号に対して独立に強調処理を適用することによ
り、内視鏡画像に存在する観察対象、すなわち変動がど
のようにR,G,B において構成されていても良好な処理
結果を得ることが可能となる。
視鏡画像における様々な観察対象を常に或いは多くの場
合に好適に強調した処理結果を得ることが可能となる画
像処理装置を実現する。
S1で各メモリ36a、36b、36cから、R,G,B
のディジタルの映像信号を入力する。つまり、R,G,B
の色成分画像を取り込む。上記R,G,B の色成分画像を
原画像Rorg(x,y)、Gorg(x,y)、Borg(x,y)とする。
y)、Gorg(x,y)、Borg(x,y)それぞれをn個(n>0の整
数)の帯域成分Dri(x,y)(i=1,…,n)、Dgi(x,y)
(i=1,…,n)、Dbi(x,y)(i=1,…,n)に分
割して抽出する。なお、上記ステップS2は図4のステ
ップS2a,S2b,S2cを示す。他のステップS3
等も同様である。
すべての周波数帯域を分割するように定めればよく、ま
た、内視鏡画像における観察対象を構成する成分が多く
含まれる周波数帯域等、望まれる処理効果に応じて選択
的に抽出するように定めてもよい。
をそれぞれ通過させる特性を備えるn個のディジタルフ
ィルタ(FIR(finite impulse response)フィルタあ
るいはIIR(infinite impulses response)フィルタ)
を用いたバンドパスフィルタリングにより実現すればよ
い。
に示すようにR,G,B それぞれの帯域成分Dri(x,y)、Dg
i(x,y)、Dbi(x,y)と、その帯域成分Dri(x,y)、Dgi(x,
y)、Dbi(x,y)に対する重み付け係数Wri(i=1,…,
n)、Wgi(i=1,…,n)、Wbi(i=1,…,n)
との積和により合成帯域成分Rpa(x,y)、Gpa(x,y)、Bpa
(x,y)を求める。
り、0より大であれば該当する帯域成分に対する強調作
用をもつ。また、0より小とすれば抑制作用を与えるこ
とが可能となる。つまり、0以外の値に設定すれば、そ
の帯域成分Dri(x,y)、Dgi(x,y)、Dbi(x,y)に変更を加え
ることになり、変更手段として機能する。
場合には、その部分の構造を多く含む周波数帯域に対す
る重み付け係数Wri、Wgi、Wbiの値を少なくとも他の帯
域の場合よりは大きく設定することにより、その部分の
特徴が強調された合成帯域成分Rpa(x,y)、Gpa(x,y)、Bp
a(x,y)を求めることができる。従って、この積和による
合成帯域成分Rpa(x,y)、Gpa(x,y)、Bpa(x,y)を求める処
理は特徴量抽出手段に該当する。
0であれば、強調及び抑制のいずれの効果も与えること
はない。例えばノイズ成分が多く分布する周波数帯域の
帯域成分に対する重み付け係数の値は0より小として、
他の帯域成分に対する強調作用と同時にノイズ成分が多
く分布する周波数帯域成分に対するノイズ抑制作用を得
ることも可能となる。
算された合成帯域成分Rpa(x,y)、Gpa(x,y)、Bpa(x,y)と
原画像Rorg(x,y)、Gorg(x,y)、Borg(x,y)とを加算する
ことにより式(2)に示す処理結果画像Ro(x,y)、Go(x,
y)、Bo(x,y)を生成する。
する部分では大きく設定された重み付け係数Wri、Wgi、
Wbiにより局所的に強調された特徴量が抽出された合成
帯域成分Rpa(x,y)、Gpa(x,y)、Bpa(x,y)を含むものであ
り、注目しない部分は例えば0に設定された全く強調さ
れないままの帯域成分を含む画像となる。このため、注
目する部分が有効に強調され、注目しない部分は画像処
理を行わない前と殆ど変わらない状態に保持することも
できる。
2等に示す入出力インタフェース52を経て、モニタ5
3に出力して、モニタ53の表示面に処理結果画像を表
示してこの画像処理の動作を終了する。なお、以上にお
いては画像から複数の帯域成分を抽出し、原画像に合成
する処理を行う例を説明したが、以下のように変更する
ことも可能である。
周波数にかけて例えば図5に示すように分割帯域Uj
(j=1,…,m,mは分割帯域数)に分割する。この
とき、周波数帯域の分割は強調等の処理を適用する周波
数帯域(すなわち、上述の帯域成分を抽出する周波数帯
域)とそれ以外の周波数帯域(例えば直流成分を含む低
周波数帯域等であり、上述の説明においては原画像に含
まれている)から構成されている。
て抽出した帯域成分Dri(x,y)の各周波数帯域について行
うと、式(1)及び(2)から得られる結果は以下のよ
うに示される。
れていない分割周波数帯域の帯域成分の総和を示す。式
(#1)を用いた処理結果を実現する場合には、図4に
示した各ステップS2、S3、S4における処理を、図
6に示す各ステップS2′、S3′、S4′に変更すれ
ばよい。
(x,y)、Gorg(x,y)、Borg(x,y)をそれぞれ強調等の処理
を適用しない帯域成分の総和R0(x,y)、G0(x,y)、B0(x,
y)と、強調等の処理を適用する周波数帯域Dri(x,y)とに
分割する。
の帯域成分Dri(x,y)、Dgi(x,y)、Dbi(x,y)と重み付け係
数Wri(i=1,…,n)、Wgi(i=1,…,n)、Wb
i(i=1,…,n)との積和により合成帯域成分Rpa
(x,y)、Gpa(x,y)、Bpa(x,y)を次のようにして求める。
域成分Rpa(x,y)、Gpa(x,y)、Bpa(x,y)と原画像Rorg(x,
y)、Gorg(x,y)、Borg(x,y)を加算することにより式(#
3)に示す処理結果画像Ro(x,y)、Go(x,y)、Bo(x,y)を
生成する。
(x,y)でなく、(1+Wri)×Dri(x,y)を採用しているの
は(#3)において、式(2)における原画像Rorg(x,
y)、Gorg(x,y)、Borg(x,y)の代わりにR0(x,y)、G0(x,
y)、B0(x,y)を採用しているからであり、同じ処理結果
画像Ro(x,y)、Go(x,y)、Bo(x,y)を生成する。
の設定及び重み付け係数Wri、Wgi、Wbiの設定により、
内視鏡画像における様々な観察対象を常にないしは多く
の場合に好適に強調した処理結果を得ることが可能とな
る画像処理装置を実現することが可能となる。
うとする場合には、その微細構造が主に含まれる比較的
高い周波数帯域の成分での重み付け係数を大きく設定す
ることにより、明瞭化することができる。
分に対し、それぞれ独立的に注目する部分の周波数帯域
成分を明瞭化させることができる。このため、例えば注
目する部分が主に属する帯域成分をR,G,B の各信号成分
に対し重み付け係数を大きく設定すれば、その部分の微
妙な色変化をより明瞭化することができる。
の重み付け係数をあまり大きくしないようにすれば、注
目する部分の色調を強調するが、他の部分の色調は変化
させることなく自然な色調に保持することもできる。
察対象に対して観察機能を向上でき、かつ観察対象以外
の部分には不用な強調を除外できる適用性の広い画像処
理結果画像を得ることが可能になる。
成分抽出は、公知のフーリエ変換適用後の画像データに
対する空間周波数領域上のフィルタリングにより行って
もよい。
も、並列的に行ってもよい。例えば、図4において、ス
テップS1からステップS2a,S3a,S4aのよう
に行って、処理結果画像Ro(x,y)を得た後、ステップS
2b,S3b,S4bのように行って、処理結果画像Go
(x,y)を得た後、ステップS2c,S3c,S4cのよ
うに行って、処理結果画像Bo(x,y)を逐次得るようにし
ても良いし、ステップS2、ステップS3、ステップS
4の処理をR,G,B 同時に実行し、処理結果画像Ro(x,
y)、Go(x,y)、Bo(x,y)を得るようにしても良い。勿論、
図6の場合にも、逐次的に行っても、並列的に行っても
よい。
強調等の処理を適用する周波数帯域を少なくとも1つと
それ以外の周波数帯域とに分割しても良い。このように
した場合には、強調等の処理を適用する周波数帯域とそ
れ以外の帯域成分との分離が少ないフィルタ処理で容易
に行える場合があり、かつ画像処理も短時間に行える場
合がある。
実施の形態について説明する。本実施の形態において
は、画像処理装置51の構成要素として、ディジタルの
フィルタリングを行うものである。
るために、各周波数帯域を通過させる特性を持つn個の
バンドパスフィルタを用いることが考えられる。しか
し、低周波帯域あるいは狭帯域の通過特性を備えるフィ
ルタ設計においては、マスクサイズの増大などが問題と
なる。
計算量で帯域成分の抽出を行う処理方法について説明す
る。本実施の形態に係る内視鏡装置の構成は第1の実施
の形態と同様である。また、本実施の形態の画像処理装
置51の構成は第1実施の形態と同様であるが、その動
作は図7に示すものとなる。
おけるR の映像信号を用いて説明するが、他の映像信号
成分についても同様の処理を行う。分割帯域数nは4を
例に説明を行うが、nは4に限らずn>0の正整数であ
ればよい。図7のステップS11でメモリ36aから、
R の映像信号を入力する。その画像をRorg(x,y)とす
る。
(A)に示す周波数特性を備える図9(A)のマスクサ
イズ3×3のフィルタh1(p1,q1)(1≦p1≦3,1≦q1
≦3)を用い、式(3)に示す原画像Rorg(x,y)との畳
み込みを行う。 R1(x,y)=Rorg(x,y)*h1(p1,q1)…(3) ここで、*は畳み込み演算を表す。なお、マスクサイズ
3×3のフィルタh1(p1,q1)の成分を図9(A)ではhp1
q1で示している(例えば、h1(1,2)の成分はh12とな
る)。また、式(3)の畳み込み演算は、原画像Rorg
(x,y)をフィルタh1(p1,q1)の中央位置(図9(A)のh2
2)に設定して、3×3の原画像Rorgの画素と3×3の
フィルタh1(p1,q1)との積和演算を行ったものを表し、
その積和演算したものをフィルタ処理結果画像R1(x,y)
とする。
すように原画像Rorg(x,y)からフィルタ処理結果画像R1
(x,y)を減ずることにより、図10(A)に示す帯域成
分Dr1を抽出する。 Dr1(x,y)=Rorg(x,y)−R1(x,y) …(4) 式(3)、(4)により図10(A)の通過帯域を持つ
フィルタリングを行ったのと同様の効果を得ることがで
きる。
(B)に示すように、h1(p1,q1)の係数間に0を挿入
し、マスクサイズ5×5のフィルタh2(p2,q2)(1≦p2
≦5,1≦q2≦5)を作成する。その周波数特性は図8
(B)となる。
み込みを行う。図8(C)に式(5)におけるh1(p1,q
1)*h2(p2,q2)の特性を示す。すなわち、フィルタ処理結
果画像R2(x,y)は原画像Rorg(x,y)に図8(C)の通過帯
域を持つフィルタ処理を行ったのと同等の結果となる。
らR2(x,y)を減算することにより、図10(B)に示す
帯域成分Dr2を抽出する。
2,q2)の係数間に0を挿入し、マスク9×9のフィルタh
3(p3,q3)(1≦p3≦9、1≦q3≦9)を作成する。その
周波数特性は図8(D)のようになる。式(7)によ
り、h3(p3,q3)及びR2(x,y)の畳み込みを行う。
(p3,q3)の特性を図8(E)に示す。つまり、フィルタ
処理結果画像R3(x,y)は原画像Rorg(x,y)に図8(E)の
通過帯域を持つフィルタ処理を行ったのと同等の結果と
なる。 R3(x,y)=R2(x,y)*h3(p3,q3) =Rorg(x,y)*h1(p1,q1)*h2(p2,q2)*h3(p3,q3)…(7) ステップS17において、式(8)のようにR2(x,y)か
らのR3(x,y)を減算することにより、図10(C)に示
す帯域成分Dr3を抽出する。
(p3,q3)の係数間に0を挿入し、マスクサイズ17×1
7のフィルタh4(p4,q4)(1≦p4≦17,1≦q4≦1
7)を作成する。その周波数特性は図8(F)に示すよ
うなものとなる。式(9)により、 h4(p4,q4)及びR3
(x,y)の畳み込みを行い、フィルタ処理結果画像R4(x,y)
を生成する。
(p3,q3)*h4(p4,q4)の特性を図8(G)に示す。つま
り、フィルタ処理結果画像R4(x,y)は原像Rorg(x,y)に図
8(G)の通過帯域を持つフィルタ処理を行ったのと同
等の結果となる。 R4(x,y)=R3(x,y)*h4(p4,q4) =Rorg(x,y)*h1(p1,q1)*h2(p2,q2)*h3(p3,q3)*h4(p4,q4)…(9) ステップS19において、式(10)のようにR3(x,y)
からR4(x,y)を減算することにより、図10(D)に示
す帯域成分Dr4を抽出する。
(x,y)と、それぞれの帯域成分Dri(x,y)(i=1,…,
4)に、重みづけ係数Wri(i=1,…,4)を乗じた積
和結果との加算を行い、処理結果画像Ro(x,y)を生成す
る。
g(x,y)に対しても同様に適用することにより、少ない計
算量で第1の実施の形態と同様に良好な処理結果画像を
得ることが可能となる。また、本実施の形態において用
いた各フィルタにおいては、0である係数の係る画素に
ついては演算を必要としないため、高速な処理が可能と
なる。
実施の形態について説明する。
流れは第2の実施の形態と同様であるが、画像における
明暗の輪郭部あるいはハレーション等に対して不要な強
調を避ける処理を加える。具体的には、画像における変
動の大きさに基づき強調の程度を変更することにより、
良好な処理結果を得ることが可能となる強調処理装置を
実現する。
1の実施の形態と同様である。また、本実施の形態の画
像処理装置51の構成は第1の実施の形態と同様である
が、その処理内容は図11に示すものとなる。
おけるR信号を用いて説明するが、他の信号成分につい
ても同様の処理を行う。分割帯域数nは4を例に説明を
行うが、nはn>0の正整数であればよい。
6aから、R の映像信号を入力する。その画像をRorg
(x,y)とする。ステップS22において、図8(A)に
示す周波数特性を備える図9(A)のマスクサイズ3×
3のフィルタh1(p1,q1)(1≦p1≦3,1≦q1≦3)を
用い、式(12)に示す原画像Rorg(x,y)との畳み込み
を行う。
抽出及び各画素ごとに強調の効果を変更するための強調
の重み付け係数K1(x,y)の算出を行う。
y)からR1(x,y)を減じることにより、帯域成分Dr1(x,y)
を抽出する。また、各面素ごとのDr1(x,y)に対する強調
量を制御する重み付け係数K1(x,y)を求める。K1(x,y)の
算出方法については後述する。
(p1,q1)の係数間に0を挿入し、マスクサイズ5×5の
フィルタh2(p2,q2)(1≦p2≦5,1≦q2≦5)を作成
する。式(14)により、h2(p2,q2)及びR1(x,y)の畳み
込みを行う。
抽出及び各画素ごとに強調の効果を変更するための強調
の重み付け係数K2(x,y)の算出を行う。
(x,y)を減じることにより、帯域成分Dr2(x,y)を抽出す
る。また、各画素ごとのDr2(x,y)に対する強調量を制御す
る重み付け係数K2(x,y)を求める。K2(x,y)の算出方法
については後述する。
(p2,q2)の係数間に0を挿入し、マスクサイズ9×9の
フィルタh3(p3,q3)(1≦p3≦9,1≦q3≦9)を作成
する。式(16)により、h3(p3,q3)及びR2(x,y)の畳み
込みを行う。
抽出及び各画素ごとに強調の効果を変更するための強調
の重み付け係数K3(x,y)の算出を行う。
(x,y)を減じることにより、帯域成分Dr3を抽出する。ま
た、各画素ごとのDr3(x,y)に対する強調量を制御する重
み付け係数K3(x,y)を求める。 K3(x,y)の算出方法に
ついては後述する。
(p3,q3)の係数間に0を挿入し、マスクサイズ17×1
7のフィルタh4(p4,q4)(1≦p4≦17,1≦q4≦1
7)を作成する。式(18)により、h4(p4,q4)及びR3
(x,y)の畳み込みを行う。
抽出及び各画素ごとに強調の効果を変更するため、強調
の重み付け係数K4(x,y)の算出を行う。
(x,y)を減じることにより、帯域成分Dr4(x,y)を抽出す
る。また、各画素ごとのDr4(x,y)に対する強調量を制御す
る重み付け係数K4(x,y)を求める。K4(x,y)の算出方法
については後述する。
ぞれの帯域成分Dri(x,y)(i=1,…,4)に帯域ごと
のWri(i=1,…,4)及びKi(x,y)(i=1,…,
4)と、原画像Rorgとの積和を求めることにより処理結
果画像Ro(x,y)を生成する。
4)の算出方法について説明する。急激な明暗の変動を
ともなうエッジ部あるいはハレーションに対しては、不
要な強調処理を避けるため、重み付け係数Ki(x,y)の値
は小であることが望ましい。そこで、フィルタリング対
象となる領域内における変動の大きさに基づき、強調効
果を抑制するように重み付け係数Ki(x,y)を制御するこ
とを考える。
ルタリング対象画像(例えば、i=1の場合はRorg(x,
y)の最大値Pmax、最小値Pminを求める。その比
α=Pmin/Pmaxを基準として、式(21)によ
り重み付け係数Ki(x,y)を求める。重み付け係数Ki(x,y)
を与える関数の例を図12に示す。
を、他の原画像Gorg(x,y)及びBorg(x,y)に対しても同様
に適用することにより、不要な強調効果を押さえた強調
処理結果を得ることが可能となる。
y)の算出方法はマスク領域内の最大値と最小値の比に基
づくものに限定されるものではなく、例えば、最大値と
最小値の差に基づいて決定してもよい。
も式(21)に示した関数型に限定されるものではな
く、種々の与え方が可能である。また、重み付け係数Ki
(x,y)は演算により求めるのみでなく、ルックアップテ
ーブルの参照により与えることも可能である。
数Ki(x,y)をR,G,B 各原信号から算出したが、輝度信
号を用いて同様の処理を適用してもよい。
数Ki(x,y)を用いた乗算を式(20)で示されるように
ステップS30において適用したが、例えば式(13)
に替えて Dr1(x,y)=K1(x,y)×(Rorg(x,y)−R1(x,y)) …(13′) のように用いても良い。これは、重み付け係数Ki(x,y)
に基づいて抽出成分量を変更することに相当し、画像サ
イズ分の重み付け係数Ki(x,y)の記憶領域を節約するこ
とが可能となる。
の実施の形態について説明する。
流れは第2及び第3の実施の形態と同様であるが、画像
の局所領域ごとに抽出する帯域成分を変更することによ
り画像における明暗の輪郭部あるいはハレーション等に
対して不要な強調を避けることが可能となる画像処理装
置について説明する。
る影響や観察対象の形状に基づく明暗の輪郭部あるいは
ハレーション等に対して強調処理を適用した場合、輪郭
部が不要に際だってしまうことがある。
幅広となり、良好な処理結果を得ることの妨げとなる。
本実施の形態においては上記問題を鑑み、画像の局所的
な変動に応じて抽出する周波数成分の帯域を変更するこ
とにより、良好な処理結果を得ることを可能とする。
1の実施の形態と同様である。また、本実施の形態の画
像処理装置51の構成は第1の実施の形態と同様である
が、その動作は図13に示すものとなる。
おけるR 信号を用いて説明するが、他の信号成分につい
ても同様の処理を行う。分割帯域数nは4を例に説明を
行うが、nはn>0の正整数であればよい。
6aから、R の映像信号を入力する。その画像をRorg
(x,y)とする。
す周波数特性を備える図9(A)のマスクサイズ3×3
のフィルタh1(p1,q1)(1≦p1≦3,1≦q1≦3)を用
い、式(22)に示す原画像Rorg(x,y)との畳み込みを
行う。
抽出と、各画素ごとに抽出する帯域成分及び強調の効果
を変更するための重み付け係数K1(x,y)の算出を行う。
y)からR1(x,y)を減じることにより、帯域成分Dr1(x,y)
を抽出する。また、各画素ごとのDr1(x,y)に対する強調
量を制御する重み付け係数K1(x,y)を求める。K1(x,y)の
算出は、第3の実施の形態と同様に行えばよい。
うに、続くステップS34での畳み込み演算対象となる
R1(x,y)をR1'(x,y)に置き換える処理を適用する。
うに、h1(p1,q1)の係数間に0を挿入し、マスクサイズ
5×5のフィルタh2(p2,q2)(1≦p2≦5,1≦q2≦
5)を作成する。式(25)により、h2(p2,q2)及びR1'
(x,y)の畳み込みを行う。
抽出と、各画素ごとに抽出する帯域成分及び強調の効果
を変更するための重み付け係数K2(x,y)の算出を行う。
(x,y)を減じることにより、帯域成分Dr2(x,y)を抽出す
る。また、各画素ごとのDr2(x,y)に対する強調量を制御
する重み付け係数K2(x,y)を求める 。K2(x,y)の算出
は、第3の実施の形態と同様に行えばよい。
うに、続くステップS36での畳み込み演算対象となる
R2(x,y)をR2'(x,y)に置き換える処理を適用する。
(p2,q2)の係数間に0を挿入し、マスクサイズ9×9の
フィルタh3(p3,q3)(1≦p3≦9,1≦q3≦9)を作成
する。式(28)によりh3(p3,q3)及びR2'(x,y)の畳み
込みを行う。
抽出と、各画素ごとに抽出する帯域成分及び強調の効果
を変更するための重み付け係数K3(x,y)の算出を行う。
(x,y)を減じることにより、帯域成分Dr3(x,y)を抽出す
る。また、各画素ごとのDr3(x,y)に対する強調量を制御
する重み付け係数K3(x,y)を求める。 K3(x,y)の算出
は、第3の実施の形態と同様に行えばよい。
うに、続くステップS38での畳み込み演算対象となる
R3(x,y)をR3'(x,y)に置き換える処理を適用する。
(p3,q3)の係数間に0を挿入し、マスクサイズ17×1
7のフィルタh4(p4,q4)(1≦p4≦17,1≦q4≦1
7)を作成する。式(31)により、h4(p4,q4)及びR3'
(x,y)の畳み込みを行う。
抽出と、各画素ごとに抽出する帯域成分及び強調の効果
を変更するための重み付け係数K4(x,y)の算出を行う。
(x,y)を減じることにより、帯域成分Dr4(x,y)を抽出す
る。また、各画素ごとのDr4(x,y)に対する強調量を制御
する重み付け係数K4(x,y)を求める。 K4(x,y)の算出
は、第3の実施の形態と同様に行えばよい。
ぞれの帯域成分Dri(x,y)(i=1,..,4)に帯域ご
とのWri(i=1,..,4)及びKi(x,y)(i=
1,..,4)と、原画像Rorg(x,y)との積和を求める
ことにより処理結果画像Ro(x,y)を生成する。
0)における置き換えは、各々の次ステップで用いるフ
ィルタリング対象を、画像における局所的な情報(ここ
では急激な、あるいは大きな明暗変化をともなう輪郭部
として認識される度合い)に基づき変更することに相当
する。
れる周波数帯域成分を変更することができる。言い換え
ると、画像における局所ごとに、分割する周波数帯域の
組み合わせを変更することが可能となる。
る周波数帯域が高周波数寄りに移動することとなり、さ
らに重み付け係数が小となることと相まって前述した不
要な強調効果の発生を抑制することが可能となる。
一連の処理を、他の原画像Gorg(x,y)及びBorg(x,y)に対
しても同様に適用することにより、不要な強調効果を押
さえた強調処理結果を得ることが可能となる。また、抽
出周波数帯域の変更のみならず、抽出周波数成分量を変
更してもよい。
示した一連の処理により周波数帯域成分を抽出する場合
について説明したが、原画像に対し直接複数のバンドパ
スフィルタリングを適用する場合においても同様な処理
が可能である。この場合は、局所的な情報に応じて適用
するフィルタを選択的に変更すればよい。
5の実施の形態について説明する。本実施の形態におけ
る基本的な処理は第3の実施の形態と同様であるが、さ
らに計算量の削減を行うことが可能となる画像処理装置
を実現することについて説明する。
1の実施の形態と同様である。また、本実施の形態の画
像処理装置51の構成は第1の実施の形態と同様である
が、その動作は図14に示すものとなる。
おけるR の映像信号を用いて説明するが、他の信号成分
についても同様の処理を行う。分割帯域数nは4を例に
説明を行うが、nはn>0の正整数であればよい。
リ36aから、R の映像信号を入力する。その画像をRo
rg(x,y)とする。
ISYの原画像Rorg(x,y)に対し、図8(A)に示す周
波数特性を備える図9(A)のマスクサイズ3×3のフ
ィルタh1(p1,q1)(1≦p1≦3,1≦q1≦3)を用いた
式(34)に示す畳み込みを行うことによりRav(x,y)を
求める。
くことで、サイズ(ISX/2)×(ISY/2)の間
引き画像Rr(x,y)を作成する。
5)によりRorg(x,y)からRav(x,y)を減じた残差画像Rrs
(x,y)を作成する。
タh1(p1,q1)を再度使用し、式(36)により間引き画
像Rr(x,y)との畳み込みを行う。
は、間引き前のRorg(x,y)に対する図9(B)に示すマ
スクサイズ5×5のフィルタh2(p2,q2)(1≦p2≦5,
1≦q2≦5)の特性と同等となる。
調の効果を変更するため、強調の重み付け係数K1(x,y)
を算出する。重み付け係数K1(x,y)の算出は、第3の実
施の形態と同様に行えばよい。また、式(37)に示す
ように、間引き画像Rr(x,y)からのR1(x,y)を減じるこ
とにより、帯域成分Dr1(x,y)を抽出する。
(p1,q1)の係数間に0を挿入し、マスクサイズ5×5の
フィルタh2(p2,q2)を作成する。式(38)により、h2
(p2,q2)及びR1(x,y)の畳み込みを行う。
のRorg(x,y)に対する図9(C)に示すマスクサイズ9
×9のフィルタh3(p3,q3)(1≦p3≦9,1≦q3≦9)
の特性と同等となる。
調の効果を変更するため、強調の重み付け係数K2(x,y)
を算出する。また、式(39)に示すように、R1(x,y)
からR2(x,y)を減じることにより、帯域成分Dr2(x,y)を
抽出する。
に、h2(p2,q2)の係数間に0を挿入し、サイズ9×9の
フィルタh3(p3,q3)(1≦p3≦9,1≦q3≦9)を作成
する。式(40)により、h3(p3,q3)及びR2(x,y)の畳み
込みを行う。
のRorg(x,y)に対する図9(D)に示すマスクサイズ1
7×17のフィルタh4(p4,q4)(1≦p4≦17,1≦q4
≦17)の特性と同等となる。
調の効果を変更するため、強調の重み付け係数K3(x,y)
を算出する。また、式(41)に示すように、原画像R2
(x,y)からR3(x,y)を減じることにより、帯域成分Dr3(x,
y)を抽出する。
(x,y)と、抽出した帯域成分Dri(i=1,2,3)に重
みづけ係数Wri及びKi(x,y)(i=1,2,3)との乗算
結果の合成を行うことにより、間引き強調画像Ro'(x,y)
を生成する。
る強調画像Ro'(x,y)を拡大することにより、Ro"(x,y)を
作成する。ここでの拡大は、Ro'における各画素Ro'(x,
y)を、Ro" における2×2個の画素の組{Ro"(2x−
1,2y−1),Ro"(2x−1,2y),Ro"(2x,
2y−1),Ro"(2x,2y)}に与える単純な埋め
込みを用いればよく、あるいは公知の線形補間等による
補間を用いてもよい。
れた処理結果であるRo" (x,y)に対し、式(43)に示
すように係数Wrを乗じた残差画像Rr(x,y)を加算する
ことにより、最終的な処理結果画像Ro(x,y)を得る。
原画像Gorg(x,y)及びBorg(x,y)に対しても同様に適用す
る。以上説明したように、画像を間引き縮小して、一連
の処理を実施することにより、演算量を減少させた上で
良好な強調処理結果を得ることが可能となる。
実施の形態について図15を参照して説明する。本実施
の形態においては、画像処理装置51の構成要素とし
て、ディジタルフィルタを扱うものとする。
て、光量が十分でない領域(暗部)、近接等により光量
が過剰となる領域(明部)及び観察に適した光量が得ら
れている領域(中間部)のいずれか、あるいはそれらの
組み合わせから成り立っている。このような暗部または
明部となる画像中の領域は、観察及び診断に適したもの
ではなく、より適切な明るさが望まれる場合が多々あ
る。
るさに応じて強調処理の効果を変更することで、より観
察及び診断に適した明るさを備える処理結果画像を得る
ことが可能となる画像処理装置について説明する。
1の実施の形態と同様である。また、画像処理装置51
の構成は第1実施の形態と同様であるが、その動作は図
15に示すものとなる。ここでは、R,G,B のうちのR
の映像信号を用いて説明するが、他の信号成分について
も同様の処理を行う。分割抽出する帯域数nは4を例に
説明を行っているが、nはn>0の正整数であればよ
い。
ら、R の映像信号を入力する。その画像をRorgとする。
ステップS54において、図8(A)に示すような周波
数特性を備える図9(A)のマスクサイズ3×3のフィ
ルタh1(p1,q1)(1≦p1≦3,1≦q1≦3)を作成し、
式(44)に示す原画像Rorg(x,y)との畳み込みを行
う。
果を変更するため、強調の重み付け係数K1(x,y)を算出
し、また、式(45)に示すように原画像Rorg(x,y)か
らR1(x,y)を減ずることにより、図10(A)に示す帯域
成分Dr1を抽出す る。 Dr1(x,y)=Rorg(x,y)−R1(x,y) …(45) 式(44)及び(45)により図10(A)Dr1の通過
帯域を持つフィルタ処理を行ったのと同じ効果を得るこ
とができる。
示すように、h1(p1,q1)の係数間に0を挿入し、マスク
サイズ5×5のフィルタh2(p2,q2)(1≦p2≦5,1≦q
2≦5)を作成する。その周波数特性は図8(B)に示
すようなものとなる。
の畳み込みを行う。式(46)におけるh1(p1,q1)*h2(p
2,q2)の特性を図8(C)に示す。つまり、R2(x,y)は原
画像Rorgに図8(C)の通過帯域を持つフィルタ処理を
行ったのと同等の結果となる。
更するため、強調の重み付け係数K2(x,y)を算出し、ま
た、式(47)のようにR1(x,y)からR2(x,y)を減算する
ことにより、図10(B)に示す帯域成分Dr2を抽出す
る。
2,q2)の係数間に0を挿入し、マスクサイズ9×9のフ
ィルタh3(p3,q3)(1≦p3≦9,1≦q3≦9)を作成す
る。その周波数特性は図8(D)となる。式(48)に
より、h3(x,y)およびR2(x,y)の畳み込みを行う。
h3(p3,q3)の特性を図8(E)に示す。つまり、R3(x,y)
は原像Rorgに図8(E)の通過帯域を持つフィルタ処理
を行ったのと同等の結果となる。
更するため、強調の重み付け係数K3(x,y)を算出し、ま
た、式(49)のようにR2(x,y)からR3(x,y)を減算する
ことにより、図10(C)に示す帯域成分Dr3を抽出す
る。
(p3,q3)の係数間に0を挿入し、マスクサイズ17×1
7のフィルタh4(p4,q4)(1≦p4≦17、1≦q4≦1
7)を作成する。
ものとなる。式(50)により、h4(p4,q4)およびR3(x,
y)の畳み込みを行う。式(50)におけるh1(p1,q1)*h2
(p2,q2)*h3(p3,q3)*h4(p4,q4)の特性を図8(G)に示
す。つまり、R4(x,y)は原画像Rorgに図8(G)の通過
帯域を持つフィルタ処理を行ったのと同等の結果とな
る。
更するため、強調の重み付け係数K4(x,y)を算出し、ま
た、式(51)のようにR3(x,y)からR4(x,y)を減算する
ことにより、図10(D)に示す帯域成分Dr4を抽出す
る。
像Rorg(x,y)の画素値に基づくバイアス成分の制御後の
帯域成分Dri'(x,y)の算出を行う。バイアス成分は、そ
の値に応じて画像全体の明るさを規定する直流成分の値
を変更する効果を与える。
示す関数f(Rorg(x,y))に基づき、与えるバイアス成
分Kの値を定める。ここでは、Kの値を画像中の暗部にお
いては正の値、すなわち処理結果画像が明るくなるよう
に与える。
た部位のように、画像の極端な明部においては負の値、
すなわち処理結果画像の明るさが観察に適当なものとな
るように与える。また、暗部から明部に移行する中間部
については、適宜連続的に変化するように定めればよ
い。
中間部及び明部を定めることももちろん可能である。
けKri(x,y)と帯域成分ごとの重み付け係数Wriにより係
数倍したのちKを用いた加減算を行う。
で、(54)式のように処理結果出力Ro(x,y)を求め
る。
原画像Gorg(x,y)及びBorg(x,y)に対しても同様に適用す
る。以上説明したように、本実施の形態における一連の
処理を適用することにより、強調処理効果に加えてより
観察に適した明るさを備える処理結果画像を得ることが
可能となる。
分の制御を式(52)に示した関数型に基づき定めるも
のとしたが、ルックアップテーブルにより与えてもよ
い。
ける画素値に基づくものに限定されるものではなく、例
えば局所的な平均値あるいは輝度に基づくもの等、種々
の変更が可能である。
ス成分を制御しない強調処理結果に対する階調変換の適
用により得ることも可能である。
実施の形態について図17を参照して説明する。本実施
の形態においては、画像処理装置51の構成要素とし
て、ディジタルフィルタを扱うものとする。
イアス成分を制御することにより、強調効果を得るとと
もに処理結果画像の明るさをより観察に適したものとす
る画像処理装置について説明した。一方、内視鏡画像の
観察及び診断においては、注目する観察対象となる病変
等が存在する場合にのみ、明るさの変更が望まれる場合
がある。
加え、抽出した周波数帯域成分に応じて画像の明るさを
局所的に変更することで、より観察及び診断に適した処
理結果画像を得ることが可能となる画像処理装置につい
て説明する。
1の実施の形態と同様である。また、画像処理装置51
の構成は第1の実施の形態と同様であるが、その動作は
図17に示すものとなる。ここでは、R,G,B のうちの
R の映像信号を用いて説明するが、他の信号成分につい
ても同様の処理を行う。分割抽出する帯域数nは4を例
に説明を行っているが、nはn>0の正整数であればよ
い。
1は、それぞれ第6の実施の形態において示した図15
におけるステップS53ないしS61と同じであるた
め、その説明は省略する。
プS71においては、局所的な抽出周波数成分の大きさ
を判断する基準として、抽出された成分Dri(x,y)(i=
1,…4)の成分の絶対値を算出する。 Dri(x,y)の局所
的な変化及びその絶対値を求めた結果の例(簡単のた
め、1次元にて示すものとする)を図18(A),
(B)に示す。
に示すように、サイズN×N の局所平均により平滑化す
る。平滑化の結果Dri'(x,y)を図18(C)に示す。な
お、平滑化の手法は局所平均に限定されるものではな
い。
制御適用後の帯域成分Dri"(x,y)を算出する。
明るさに加えて、抽出成分の大きさを表すDri'(x,y)に
基づき、その値が大である場合にはバイアス成分の制御
量も大とし、小である場合には制御量も小とすることに
より、局所的に効果を変更するものとする。
概要を示す関数g(Dri'(x,y))を用意する。関数g(D
ri'(x,y))はDri'(x,y)=0のとき最小(例えば0)と
なり、Dri'(x,y)の値の増大とともに増大し、一定のDr
i'(x,y)以上で最大(例えば1)となるものとする。
(52)に示したKを用いて、バイアス成分制御後の帯
域成分Dri"(x,y)を求める。
に加算することで、式(65)のように処理結果出力Ro
を求める。
な明るさに加え抽出した周波数帯域成分の大きさに応じ
て画像の明るさを局所的に補正することが可能となる。
(x,y))の特性は図19に示したものに限定されるもの
ではなく、適宜定めることが可能である。
i'(x,y))に基づき式(52)において示した関数f(R
org(x,y))によるバイアス成分Kの変更を行ったが、複
数の関数f(Rorg(x,y))を予め用意しておき、Dri'(x,
y)の値に応じて選択することによりKを求めてもよい。
の実施の形態について図20を参照して説明する。本実
施の形態においては、画像処理装置51の構成要素とし
て、ディジタルフィルタを扱うものとする。
るさに関して、光量が十分でない領域(暗部)、近接等
により光量が過剰となる領域(明部)及び観察に適した
光量が得られている領域(中間部)のいずれか、あるい
はそれらの組み合わせから成り立っている。
て、画像の明るさに応じて、抽出した帯域成分に対する
強調量を制御することにより、より観察及び診断に適し
た処理結果画像を得ることが可能となる画像処理装置に
ついて説明する。
は局所的な明暗変動(画素の値の変動)として観察され
る。しかしながら、中間部の明るさにおいては良好に観
察可能である観察対象であっても、暗部においては暗く
つぶれてしまい、また明部においては明るくとんでしま
いコントラストが不十分となることがある。
含まれる領域から抽出した帯域成分については、処理結
果画像において観察対象をより明瞭なものとするため、
図21(A)に示すように正の変動方向を備える成分に
対してより強い強調効果を与える。また、明部に含まれ
る領域から抽出した帯域成分については、処理結果画像
において観察対象がより適切なコントラストをもって観
察可能となるように、図21(B)に示すように負の変
動方向を備える変動成分に対してより強い強調効果を与
える。
1の実施の形態と同様である。また、画像処理装置51
の構成は第1実施の形態と同様であるが、その動作は図
20に示すものとなる。ここでは、R,G,B のうちのR
の映像信号を用いて説明するが、他の信号成分について
も同様の処理を行うことが可能である。分割抽出する帯
域数nは4を例に説明を行っているが、nはn>0の正
整数であればよい。
1は、それぞれ第6の実施の形態において示した図17
におけるステップS53ないしS61と同じであるた
め、その説明は省略する。
プS81においては、Rorg(x,y)の値及び抽出した周波数
成分Dri(x,y)に基づく変動強調係数Kri(x,y)を算出す
る。Kri(x,y)の値は画像の局所的な明るさ及び帯域成分
Dri(x,y)に基づいて決定される強調の重み付け係数であ
り、以下のように定めることができる。
αはRorg(x,y)の値に応じて変化させる係数でありRorg
(x,y)の値が小(すなわち、暗部)から大(明部)にな
るにつれて変化する、例えば図22に示すような特性を
もつ関数により与えられる。
示す演算により、処理結果画像Ro(x,y)を得る。
抽出する周波数帯域ごとに変更してもよい。この場合
は、例えば、式(66)に示したαをαiとして、各周
波数帯域に定める。例えば、抽出する周波数帯域が低い
Dr4(x,y)に対するα4を、他の抽出成分に対するαi
(i=1,2,3)より大とすることにより、低周波成
分により構成される微妙な色調変化等がより観察しやす
いものとなる。
より、画像の明るさに応じて、抽出した帯域成分に対す
る強調量を変更し、より観察及び診断に適した処理結果
画像を得ることが可能となる。
の実施の形態について図23を参照して説明する。本実
施の形態においては、画像処理装置51の構成要素とし
て、ディジタルフィルタを扱うものとする。
いて注目する観察対象を選択的に強調することにより、
より観察及び診断に有用な処理結果が得られる画像処理
装置について説明する。
微弱な変動あるいはノイズ等、強調が望まれない変動が
存在する場合がある。そこで、抽出した帯域成分の値が
微小な場合には強調効果を抑制し、注目する観察対象の
みを強調する効果を得るものとする。
1の実施の形態と同様である。また、画像処理装置51
の構成は第1実施の形態と同様であるが、その動作は図
23に示すものとなる。ここでは、R,G,B のうちのR
の映像信号を用いて説明するが、他の信号成分について
も同様の処理を行うことが可能である。分割抽出する帯
域数nは4を例に説明を行っているが、nはn>0の正
整数であればよい。
1は、それぞれ第6の実施の形態において示した図17
におけるステップS53ないしS61と同じであるた
め、その説明は省略する。
プS91においては、抽出した周波数成分Dri(x,y)に基
づく変動強調係数Kri(x,y)を算出する。
察対象の周波数成分Dri(x,y)の値に基づいて決定される
強調の重み付け係数であり、Dri(x,y)が小である場合は
Kri(x,y)も小となるように定められる。
号)の値が小であれば、Kri(x,y)も相対的に小となり、
ノイズ成分のような微小な変動に対する過剰な強調を避
けることが可能となる。この場合、 Kri(x,y)=c+α×|Dri(x,y)| …(68) (c,αは定数)あるいは Kri(x,y)=c+α×(Dri(x,y)×Dri(x,y)) …(69) のように定めればよい。ここで、cは定数であり、最小
の強調効果を規定する。また、αは適宜定めることが可
能な正の実数である。
示す演算により、処理結果画像Ro(x,y)を得る。
象のみを効果的に強調した処理結果を得ることが可能と
なる。また、Kri(x,y)が取りうる最大値を定めてもよ
い。このような処理の適用により、例えば図24に示す
ように抽出周波数成分の大小に応じて強調効果を変更す
ることが可能となる。
ri(x,y)|<Thiあるいは| Dri(x,y)|>Thi(T
hiはi番目の抽出成分に対する閾値)の場合にはKri
(x,y)=0(あるいは定数c等)としてもよい。これに
より、微小あるいは極端に大きな値の抽出成分に対して
は強調効果を与えない等の選択的処理が可能となる。
(x,y),Dgi(x,y),Dbi(x,y)の大きさに基づいて強調効
果を変更する処理の適用においては、照明光の当たり方
あるいは強弱による抽出成分への影響が無視できない場
合がある。このような場合には、以下のように処理内容
を変更することで照明光の影響を除外した上で同様な効
果を得ることが可能となる。
ーディング補正により除外することが可能である。シェ
ーディングは画像における低周波成分において近似可能
である。本実施の形態においては、図23におけるステ
ップS60に示したR4(x,y)が原画像Rorg(x,y)に対する
狭帯域低周波帯域通過フィルタリングの処理結果に相当
していることから、これを用いた補正を適用することが
できる。
に示す演算を実施することにより、照明光の影響除外後
の抽出周波数成分Dri'(x,y)を求めることが可能とな
る。 Dri'(x,y)=Dri(x,y)/R4(x,y) …(71) 得られたDri'(x,y)を用いて、式(68)または(6
9)におけるDri(x,y)をDri'(x,y)に置き換えてもよ
い。また、|Dri'(x,y)|に対する閾値処理による強調
効果の変更を行えばよい。
で、抽出した周波数成分に基づき強調効果を変更する処
理結果を実現することが可能となる。また、照明光の強
弱による影響は、画像に対する乗数項βとして、式(7
2)のように表される。
ない原画像を示すものとする。そこで、式(72)の両
辺の対数を取ることにより、式(73)に示すように乗
数項βを加算項として扱うことを考える。
において示したRorg(x,y)に置き換えた上で一連の処理
及びそれらに続いて指数変換を適用することにより、照
明光の影響を軽減した処理結果を得ることが可能とな
る。
して同一の値Ki(x,y)として与えてもよく、抽出するす
べての周波数成分に対して共通の値K(x,y)を与える等、
目的に応じて適宜変更可能である。
10の実施の形態について図25を参照して説明する。
内視鏡画像に対する画像処理の適用においては、観察及
び診断上重要な画像に対して特別な処理の適用が望まれ
る場合がある。これは、例えば、動画像での観察におけ
るフリーズまたはレリーズ(写真あるいはディジタル静
止画像の撮影)の場合である。
フリーズまたはレリーズの状態を検出する方法について
説明する。図25のように内視鏡画像内に1個以上の観
察点Piを設定する。画像処理装置51に対し入力され
る映像信号において、同じ位置のPi′の画素値をフレ
ーム周期ごとに、あるいは適当な時間間隔のフレーム周
期ごとに比較する。
おいて、闇値Td以上の相関が検出される点が閾値Tn
個以下しか存在しないならば、画像は静止しておらず、
逆の場合、つまり闇値Td以上の相関が検出される点が
閾値Tn個以上存在する場合はレリーズ又は、フリーズ
により画像が静止していると考えることができる。な
お、相関を取る(相関量を評価する)方法としては公知
の方法を利用すれば良い。
像信号に画像処理を施し、モニタに処理結果画像を表示
する。また、同時に画像をハードディスク等の補助記憶
装置に保存するなどの処理を行ってもよい。このように
検出結果に応じて処理を切り替えることが可能となる。
法について説明する。内視鏡システムにモニタ自動撮像
装置あるいは静止画ファイリング装置等を接続した場合
には、例えばレリーズ数を表す文字情報としてのカウン
タが固定的な位置に表示される。
タを含む小領域Aを切り出し、記憶しておく。次の画像
静止検出時に現在のカウンタを含む小領域Bと、前回の
静止検出時の小領域Aの画素値を比較する、つまり時間
的な変化を検出することで、カウンタが変化したかどう
かが判断できる。
り、変化しないときはフリーズであると考えることがで
きる。これにより、フリーズ時は画像処理結果の表示の
みを行い、レリーズのときは、画像処理結果の表示とと
もに画像を保存するといつたフリーズとレリーズでの処
理の切り替えを行うことができる。
比較に限定されることはなく、例えばカウンタ情報を文
字認識により読み取り、その結果を記憶しておき、認識
した文字を画像静止検出時に比較することで行うことも
可能である。
の画素値に基づき画像の静止状態を検出したが、例えば
Piの近傍領域における平均色調に基づく検出を行う
等、種々の変更が可能である。また、時計表示等の領域
がある場合には、秒の表示領域を認識し、その変化が検
出されなかった場合に画像が静止状態にあるものとして
もよい。
より、診断能を向上させた処理結果画像を得ることが可
能となり、また、診断上重要となる画像に対する選択的
な処理の適用が可能となる。また、本発明における各実
施の形態に示した処理内容は、要求する機能、効果ある
いは目的等に応して適宜組み合わせて使用することが可
能である。
は、複数の色信号から構成される内視鏡画像について説
明したが、各色信号に対する処理は各々独立しており、
単一の信号から構成される画像に対して同様の処理を適
用することももちろん可能である。この場合は、例えば
超音波画像あるいはX線画像に対する処理の適用によ
り、各種画像において注目する観察対象を良好に強調し
た処理結果画像を得ることが可能となる。
る領域については強調効果を抑制することも可能であ
る。その場合は、例えば原画像における局所的な平均値
に基づき、帯域成分の合成量を変更すればよい。
入力する入力手段と、前記入力手段に入力される内視鏡
画像を構成する少なくとも1つの信号に対し処理を適用
する処理適用手段と、前記処理適用手段による処理結果
を出力する出力手段とを備え、前記処理適用手段が前記
信号の局所的特徴量を算出する局所的特徴量算出手段
と、前記信号における周波数帯域成分に対する増幅及び
/又は抑制を行う周波数帯域成分処理手段と、前記周波
数帯域成分処理手段において増幅及び/又は抑制を行う
周波数帯域、及び/又は増幅及び/又は抑制の量を前記
局所的特徴量算出手段による局所的特徴量に基づき変更
する変更手段と、を備えたことを特徴とする内視鏡画像
処理装置。 2.少なくとも1つの信号から構成される内視鏡画像を
入力する入力手段と、前記入力手段に入力される内視鏡
画像を構成する少なくとも1つの信号に対して処理を適
用する処理適用手段と、前記処理適用手段による処理結
果を出力する出力手段とを備え、前記処理適用手段が前
記信号の局所的特徴量を算出する局所的特徴量算出手段
と、前記信号における少なくとも1つの周波数帯域成分
を抽出する周波数帯域成分抽出手段と、前記周波数帯域
成分抽出手段において抽出する周波数帯域を前記局所的
特徴量算出手段による局所的特徴量に基づき変更する変
更手段と、を備えたことを特徴とする内視鏡画像処理装
置。
た周波数帯域成分の少なくとも1つに対し増幅及び/又
は抑制を行う増幅/抑制手段と、前記増幅/抑制手段に
より増幅及び/抑制された周波数帯域成分及び前記信号
を合成する合成手段とを備えたことを特徴とする付記2
記載の内視鏡画像処理装置。 4.前記増幅/抑制手段における増幅及び/又は抑制の
量を前記局所的特徴量算出手段による局所的特徴量に基
づき変更することを特徴とする付記3記載の内視鏡画像
処理装置。
内視鏡画像を入力する入力手段と、前記入力手段に入力
される内視鏡画像を構成する少なくとも1つの信号に対
して処理を適用する処理適用手段と、前記処理適用手段
による処理結果を出力する出力手段とを備え、前記信号
を複数の周波数地域成分に分割する周波数帯域成分分割
手段と、前記周波数帯域成分分割手段において分割され
た周波数帯域成分に対する処理を適用する分割周波数帯
域成分処理手段と、を備えたことを特徴とする内視鏡画
像処理装置。
割された周波数帯域成分の少なくとも1つに対し増幅及
び/又は抑制を行う増幅/抑制手段を備えると共に、前
記増幅及び/又は抑制された周波数帯域成分及びその他
の分割した周波数帯域成分を合成する合成手段とを備え
たことを特徴とする付記5記載の内視鏡画像処理装置。 7.前記信号の局所的な特徴量を算出する局所的特徴量
算出手段と、前記局所的特徴量算出手段による局所的特
徴量に基づき前記周波数帯域成分分割手段が分割する周
波数帯域成分の周波数帯域を変更する分割周波数帯域変
更手段とを備えたことを特徴とする付記5又は6に記載
の内視鏡画像処理装置。
的特徴量に基づき前記増幅/抑制手段における増幅及び
/又は抑制量を変更する増幅/抑制量変更手段を設けた
ことを特徴とする付記6又は7に記載の内視鏡画像処理
装置。 9.前記局所的特徴量算出手段が前記入力手段に入力さ
れる内視鏡画像における形状の輪郭部及び/又はハレー
ション部を検出するための特徴量を算出することを特徴
とする付記1から8のいずれか1つに記載の内視鏡画像
処理装置。
号の局所的変動の大きさに基づく特徴量を算出すること
を特徴とする付記1から9のいずれか1つに記載の内視
鏡画像処理装置。 11.前記局所的特徴量算出手段が前記信号の局所的な
最大値及び最小値に基づく特徴量を算出することを特徴
とする付記10記載の内視鏡画像処理装置。
大値及び最小値の比又は差に基づく値であることを特徴
とする付記11記載の内視鏡画像処理装置。 13.前記周波数帯域成分処理手段がフィルタリング手
段を備えることを特徴とする付記1又は7から12のい
ずれか1つに記載の内視鏡画像処理装置。
ルタリング手段を備えることを特徴とする付記2から4
又は9から12のいずれか1つに記載の内視鏡画像処理
装置。 15.前記周波数帯域成分分割手段がフィルタリング手
段を備えることを特徴とする付記5から8又は9から1
2のいずれか1つに記載の内視鏡画像処理装置。 16.前記フィルタリング手段がディジタルフィルタを
用いたフィルタリングを行うことを特徴とする付記13
から15のいずれか1つに記載の内視鏡画像処理装置。
リエ変換後の周波数空間上におけるフィルタリングを行
うことを特徴とする付記13から15のいずれか1つに
記載の内視鏡画像処理装置。 18.前記局所的特徴量算出手段が算出した特徴量の値
に基づき前記フィルタリング手段が適用するフィルタの
周波数特性を変更することを特徴とする付記13から1
7のいずれか1つに記載の内視鏡画像処理装置。
る内視鏡画像を入力する入力手段と、前記入力手段に入
力される内視鏡画像を構成する少なくとも1つの信号に
対し処理を適用する処理適用手段と、前記処理適用手段
による処理結果を出力する出力手段とを備え、前記処理
適用手段が前記信号の局所的特徴量を算出する局所的特
徴量算出手段と、前記信号から少なくとも1つの周波数
帯域成分を抽出する周波数帯域成分抽出手段と、前記周
波数帯域成分抽出手段において抽出する周波数帯域を前
記局所的特徴量算出手段による局所的特徴量に基づき変
更する変更手段と、前記周波数帯域成分抽出手段におい
て抽出した周波数成分の少なくとも1つに対し増幅及び
/又は抑制を行う増幅/抑制手段と、前記内視鏡画像の
局所的な明るさ及び/又は前記周波数帯域成分抽出手段
において抽出した少なくとも1つの周波数成分の局所的
な量に基づき低周波数帯域成分を変更する局所的低周波
数帯域成分変更手段と、前記増幅及び/又は抑制後の周
波数帯域成分と、前記局所的な低周波数帯域成分変更後
の周波数帯域成分と、前記信号とを合成する合成手段
と、を備えたことを特徴とする内視鏡画像処理装置。
示す値が前記信号における画素の値でことを特徴とする
付記19記載の内視鏡画像処理装置。 21.前記内視鏡画像の局所的な明るさを示す値が前記
信号における画素の局所的な平均値であることを特徴と
する付記19記載の内視鏡画像処理装置。22.前記内
視鏡画像の局所的な明るさを示す値が前記内視鏡画像に
おける局所的な輝度の値に基づくものであることを特徴
とする付記19記載の内視鏡画像処理装置。
段が、局所的低周波数帯域成分に対する加減算又は乗算
であることを特徴とする付記19から22のいずれか1
つに記載の内視鏡画像処理装置。 24.前記局所的低周波数帯域成分変更手段における変
更量が、前記入力された内視鏡画像が局所的に暗いと判
断される場合には明るさを増幅し、局所的に明るいと判
断される場合には明るさを抑制するようにしたことを特
徴とする付記19から23のいずれか1つに記載の内視
鏡画像処理装置。 25.前記局所的低周波数帯域成分変更手段が前記周波
数帯域成分抽出手段の抽出した少なくとも1つの周波数
帯域成分の局所的な量に基づき前記低周波数帯域成分に
対する変更を行うことを特徴とする付記19から24の
いずれか1つに記載の内視鏡画像処理装置。
段が前記周波数帯域成分処理手段の抽出した少なくとも
1つの周波数帯域成分の局所的な量が大である場合には
前記低周波数帯域成分に対する変更を行い、小になると
共に変更の程度を減少させることを特徴とする付記25
記載の内視鏡画像処理装置。 27.少なくとも1つの信号から構成される内視鏡画像
を入力する入力手段と、前記入力手段に入力される内視
鏡画像を構成する少なくとも1つの信号に対し処理を適
用する処理適用手段と、前記処理適用手段による処理結
果を出力する出力手段とを備え、前記処理適用手段が前
記信号の局所的特徴量を算出する局所的特徴量算出手段
と、前記信号から少なくとも1つの周波数帯域成分を抽
出する周波数帯域成分抽出手段と、前記周波数帯域成分
抽出手段において抽出する周波数帯域を前記局所的特徴
量算出手段による局所的特徴量に基づき変更する変更手
段と、前記周波数帯域成分抽出手段において抽出した周
波数成分の少なくとも1つに対し増幅及び/又は抑制を
行う増幅/抑制手段と、前記内視鏡画像の局所的な明る
さ及び/又は前記周波数帯域成分抽出手段において抽出
した周波数成分の局所的な量に基づき増幅及び/又は抑
制の量を変更する増幅/抑制量変更手段と、前記増幅及
び/又は抑制後の周波数帯域成分と、前記信号とを合成
する合成手段と、を備えたことを特徴とする内視鏡画像
処理装置。
変更量が、前記入力された内視鏡画像が局所的に暗いと
判断される場合には明るさの増大に寄与する前記周波数
帯域成分の変動をより増幅し、局所的に明るいと判断さ
れる場合には明るさの抑制に寄与する前記周波数帯域成
分の変動をより増幅するようにしたことを特徴とする付
記27記載の内視鏡画像処理装置。 29.前記増幅/抑制量変更手段が前記周波数帯域成分
抽出手段の抽出した少なくとも1つの周波数帯域成分の
局所的な量に基づき前記増幅/抑制量の変更を行うこと
を特徴とする付記27又は28記載の内視鏡画像処理装
置。 30.前記増幅/抑制量変更手段が前記周波数帯域成分
抽出手段の抽出した少なくとも1つの周波数帯域成分の
局所的な量が大である場合には前記周波数帯域成分に対
する増幅及び/又は抑制の変更量を大とし、小になると
共に変更の程度を減少させることを特徴とする付記29
記載の内視鏡画像処理装置。
示す値が前記信号における画素の値であることを特徴と
する付記27から30のいずれか1つに記載の内視鏡画
像処理装置。 32.前記内視鏡画像の局所的な明るさを示す値が前記
信号の画素の局所的な平均値であることを特徴とする付
記27から30のいずれか1つに記載の内視鏡画像処理
装置。 33.前記内視鏡画像の局所的な明るさを示す値が前記
内視鏡画像における局所的な輝度の値に基づくものであ
ることを特徴とする付記27から30のいずれか1つに
記載の内視鏡画像処理装置。
波数帯域成分抽出手段の抽出した少なくとも1つの周波
数帯域成分の局所的な量が小である場合には前記周波数
帯域成分に対する増幅及び/又は抑制量を減少させるこ
とを特徴とする付記1,3,4,6から33のいずれか
に記載の内視鏡画像処理装置。 35.前記増幅/抑制量変更手段が前記周波数帯域成分
抽出手段が抽出した少なくとも1つの周波数帯域成分に
対するシェーディング補正を適用するシェーディング補
正手段を備えると共に、前記シェーディング補正適用後
の前記周波数帯域成分の量に応じて増幅及び/又は抑制
量の変更を行うことを特徴とする付記29から34のい
ずれか1つに記載の内視鏡画像処理装置。
信号の低域通過フィルタリング適用結果に基づくシェー
ディング補正を行うことを特徴とする付記35記載の内
視鏡画像処理装置。
つの信号に対し対数変換を適用する変換手段と、前記変
換手段の処理結果を前記入力手段に入力すると共に、前
記出力手段の出力を指数変換する逆変換手段とを備えた
ことを特徴とする付記1から36のいずれか1つに記載
の内視鏡画像処理装置。 38.前記内視鏡画像が複数の色信号から構成されるこ
とを特徴とする付記1から37のいずれか1つに記載の
内視鏡画像処理装置。 39.前記複数の色信号がRGB信号であることを特徴
とする付記38記載の内視鏡画像処理装置。
であることを特徴とする付記1から37のいずれか1つ
に記載の内視鏡画像処理装置。 41.少なくとも1つの信号からなる内視鏡画像を入力
する入力手段と、前記入力手段に入力される内視鏡画像
のフリーズ及び/又はレリーズを検出する検出手段と、
前記検出手段の検出結果に基づき処理を適用する処理適
用手段と、を備えたことを特徴とする内視鏡画像処理装
置。 42.前記検出手段が前記入力手段に入力される内視鏡
画像の静止に基づきフリーズ及び/又はレリーズの状態
を検出することを特徴とする付記42記載の画像処理装
置。
像における所定領域の変化を検出する変化検出手段を備
え、前記処理適用手段が前記静止状態検出手段の検出結
果に加え、前記変化検出手段の検出結果に基づき処理を
適用することを特徴とする付記42記載の内視鏡画像処
理装置。 44.前記所定領域が前記入力手段に入力される内視鏡
画像がレリーズによる静止状態にある場合は変化をし、
フリーズによる静止状態にある場合は変化しない情報を
含むことを特徴とする付記43記載の内視鏡画像処理装
置。 45.前記所定領域が含む情報が文字情報であることを
特徴とする付記44記載の内視鏡画像処理装置。
経時的に変化する情報であることを特徴とする付記45
記載の内視鏡画像処理装置。 47.前記静止状態検出手段及び前記変化検出手段が、
前記入力手段に時系列的に入力された2つ以上の内視鏡
画像における少なくとも1つの信号から検出結果を得る
ことを特徴とする付記42から46のいずれか1つに記
載の内視鏡画像処理装置。 48.前記静止状態検出手段が前記入力手段に入力され
る内視鏡画像の少なくとも1つの画素の値の変化に基づ
き静止状態を検出することを特徴とする付記41から4
7のいずれか1つに記載の内視鏡画像処理装置。
画像処理及び/又は画像の記憶であることを特徴とする
付記41から48のいずれか1つに記載の内視鏡画像処
理装置。50.内視鏡画像を構成する画像信号を処理す
る方法において、画像信号入力工程、前記画像信号入力
工程で入力された画像信号の少なくとも一つ以上の所望
の周波数帯域成分を抽出する周波数帯域成分抽出工程、
前記抽出された周波数帯域成分に対して前記内視鏡画像
を強調または抑制するために前記周波数帯域成分の信号
レベルの大きさを変更する変更工程、変更された前記周
波数帯域成分を前記画像信号と合成する画像信号合成工
程、および前記合成された合成結果を出力する合成結果
出力工程を有する特徴とする内視鏡画像処理方法。
る画像を入力する入力手段と、前記入力手段に入力され
る画像を構成する少なくとも1つの信号に対し処理を適
用する処理適用手段と、前記処理適用手段による処理結
果を出力する出力手段とを備え、前記処理適用手段が前
記信号の局所的特徴量を算出する局所的特徴量算出手段
と、前記信号における周波数帯域成分に対する増幅及び
/又は抑制を行う周波数帯域成分処理手段と、前記周波
数帯域成分処理手段において増幅及び/又は抑制を行う
周波数帯域、及び/又は増幅及び/又は抑制の量を前記
局所的特徴量算出手段による局所的特徴量に基づき変更
する変更手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装
置。
る画像を入力する入力手段と、前記入力手段に入力され
る画像を構成する少なくとも1つの信号に対して処理を
適用する処理適用手段と、前記処理適用手段による処理
結果を出力する出力手段とを備え、前記処理適用手段が
前記信号の局所的特徴量を算出する局所的特徴量算出手
段と、前記信号における少なくとも1つの周波数帯域成
分を抽出する周波数帯域成分抽出手段と、前記周波数帯
域成分抽出手段において抽出する周波数帯域を前記局所
的特徴量算出手段による局所的特徴量に基づき変更する
変更手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。 53.少なくとも1つの信号から構成される画像を入力
する入力手段と、前記入力手段に入力される画像を構成
する少なくとも1つの信号に対して処理を適用する処理
適用手段と、前記処理適用手段による処理結果を出力す
る出力手段とを備え、前記信号を複数の周波数地域成分
に分割する周波数帯域成分分割手段と、前記周波数帯域
成分分割手段において分割された周波数帯域成分に対す
る処理を適用する分割周波数帯域成分処理手段と、を備
えたことを特徴とする画像処理装置。
る画像を入力する入力手段と、前記入力手段に入力され
る画像を構成する少なくとも1つの信号に対し処理を適
用する処理適用手段と、前記処理適用手段による処理結
果を出力する出力手段とを備え、前記処理適用手段が前
記信号の局所的特徴量を算出する局所的特徴量算出手段
と、前記信号から少なくとも1つの周波数帯域成分を抽
出する周波数帯域成分抽出手段と、前記周波数帯域成分
抽出手段において抽出する周波数帯域を前記局所的特徴
量算出手段による局所的特徴量に基づき変更する変更手
段と、前記周波数帯域成分抽出手段において抽出した周
波数成分の少なくとも1つに対し増幅及び/又は抑制を
行う増幅/抑制手段と、前記内視鏡画像の局所的な明る
さ及び/又は前記周波数帯域成分抽出手段において抽出
した少なくとも1つの周波数成分の局所的な量に基づき
低周波数帯域成分を変更する局所的低周波数帯域成分変
更手段と、前記増幅及び/又は抑制後の周波数帯域成分
と、前記局所的な低周波数帯域成分変更後の周波数帯域
成分と、前記信号とを合成する合成手段と、を備えたこ
とを特徴とする画像処理装置。
る画像を入力する入力手段と、前記入力手段に入力され
る画像を構成する少なくとも1つの信号に対し処理を適
用する処理適用手段と、前記処理適用手段による処理結
果を出力する出力手段とを備え、前記処理適用手段が前
記信号の局所的特徴量を算出する局所的特徴量算出手段
と、前記信号から少なくとも1つの周波数帯域成分を抽
出する周波数帯域成分抽出手段と、前記周波数帯域成分
抽出手段において抽出する周波数帯域を前記局所的特徴
量算出手段による局所的特徴量に基づき変更する変更手
段と、前記周波数帯域成分抽出手段において抽出した周
波数成分の少なくとも1つに対し増幅及び/又は抑制を
行う増幅/抑制手段と、前記内視鏡画像の局所的な明る
さ及び/又は前記周波数帯域成分抽出手段において抽出
した周波数成分の局所的な量に基づき増幅及び/又は抑
制の量を変更する増幅/抑制量変更手段と、前記増幅及
び/又は抑制後の周波数帯域成分と、前記信号とを合成
する合成手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装
置。 56.少なくとも1つの信号からなる画像を入力する入
力手段と、前記入力手段に入力される画像のフリーズ及
び/又はレリーズを検出する検出手段と、前記検出手段
の検出結果に基づき処理を適用する処理適用手段と、を
備えたことを特徴とする画像処理装置。
力される画像を構成する画像信号を処理する画像処理手
段を備えた画像処理装置において、前記画像処理手段
は、前記画像信号の少なくとも一つ以上の所望の周波数
帯域成分を抽出する周波数帯域成分抽出手段と、前記画
像を強調または抑制するために前記周波数帯域成分抽出
手段が抽出した周波数帯域成分の信号レベルの大きさを
変更する変更手段と、を備えているので、周波数帯域成
分抽出手段で抽出された周波数帯域成分の信号レベルの
大きさを変更手段で変更して、注目する部分の微細構造
等を明瞭化することができる。
の全体図。
ブロック図。
ート図。
す図。
図。
ローチャート図。
フローチャート図。
フローチャート図。
フローチャート図。
フローチャート図。
フローチャート図。
成分の制御を行う関数の例を示す図。
フローチャート図。
明図。
図。
フローチャート図。
を示す説明図。
の説明図。
を、他の原画像Gorg(x,y)及びBorg(x,y)に対しても同様
に適用することにより、不要な強調効果を押さえた強調
処理結果を得ることが可能となる。
な明るさに加え抽出した周波数帯域成分の大きさに応じ
て画像の明るさを局所的に補正することが可能となる。
であることを特徴とする付記1から37のいずれか1つ
に記載の内視鏡画像処理装置。 41.少なくとも1つの信号からなる内視鏡画像を入力
する入力手段と、前記入力手段に入力される内視鏡画像
のフリーズ及び/又はレリーズを検出する検出手段と、
前記検出手段の検出結果に基づき処理を適用する処理適
用手段と、を備えたことを特徴とする内視鏡画像処理装
置。 42.前記検出手段が前記入力手段に入力される内視鏡
画像の静止に基づきフリーズ及び/又はレリーズの状態
を検出することを特徴とする付記41記載の画像処理装
置。
Claims (2)
- 【請求項1】 入力される画像を構成する画像信号を処
理する画像処理手段を備えた画像処理装置において、 前記画像処理手段は、前記画像信号の少なくとも一つ以
上の所望の周波数帯域成分を抽出する周波数帯域成分抽
出手段と、 前記画像を強調または抑制するために前記周波数帯域成
分抽出手段が抽出した周波数帯域成分の信号レベルの大
きさを変更する変更手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項2】 入力される画像を構成する画像信号を処
理する画像処理手段を備えた画像処理装置において、 前記画像処理手段は、前記画像信号の少なくとも一つ以
上の所望の周波数帯域成分を抽出する周波数帯域成分抽
出手段と、 前記画像を強調または抑制するために前記周波数帯域成
分抽出手段が抽出した周波数帯域成分の信号レベルの大
きさを変更する変更手段と、 前記変更手段により変更された前記周波数帯域成分を前
記画像信号と合成する合成手段と、 前記合成手段における合成結果を出力する出力手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
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