JP2010036017A - 電子内視鏡用信号処理装置および電子内視鏡装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明によれば、電子内視鏡装置において、白色光を用いながらも血管を十分に強調した画像を得ることができる。
【解決手段】ライトガイド１８を介して光源部１９からの白色照明光をスコープ部１１の先端から照射する。白色照明光による画像をスコープ部１１の先端に設けられたイメージセンサ１６で検出する。イメージセンサ１６で得られたアナログ画像信号をアナログフロントエンド２０でデジタル信号に変換した後、ＹＣｒＣｂ信号としてプロセッサ部１２に送出する。ＹＣｒＣｂ信号を、プロセッサ部１２のＣＰＵ２４を介してＤＳＰ２５に送り、ＲＧＢ信号に変換後、階調補正処理を行う。階調補正処理においてはＲＧＢ信号毎にトーンカーブを制御して、ＲＧＢヒストグラムの分散を制御し、ヒストグラムの分布をシフトさせる。
【選択図】図１

Description

本発明は、電子内視鏡装置における画像信号の処理に関する。

電子内視鏡装置では、例えば血管や病変部の特徴をより鮮鋭化するために、狭帯域の照明光を用いて、特定帯域の分光画像を得るものが知られている（特許文献１参照）。しかし、このような構成では、特殊な光源を用意する必要があるため、コスト高になるとともに白色光を用いた通常画像との併用観察が困難となる。一方、白色光を用いながらも、このような狭帯域に対応する分光画像を擬似的に再現するために、画像処理に通常用いられる色変換マトリクスに特定の狭帯域に適合されたマトリクスを演算する構成が提案されている（特許文献２参照）。
特開２００６−０６１６２０号公報 特開２００６−２３９２０６号公報

しかし、特許文献２のような構成では、画像処理が複雑な上、線形変換を用いるため所望の分光画像を再現することは困難であり、病変部などのターゲットとする部位や組織などの特徴を必ずしも十分に鮮鋭化して表示することはできない。例えば、内視鏡観察では、血管の分布の仕方から病変部の特定が行われることがあるが、特許文献２の構成では、血管のみを他の部位から十分に際だたせ鮮鋭化することはできず、通常に撮影された画像との見比べを行わないと適切な診断を行うことは困難である。

本発明は、電子内視鏡装置において、白色光を用いながらも血管や病変部を十分に強調した画像を得ることを目的としている。

本発明の電子内視鏡用信号処理装置は、ＲＧＢ信号の入力値と出力値との間の対応をＲＧＢ毎に規定するＲ、Ｇ、Ｂトーンカーブを制御して階調を補正する階調補正手段を備え、Ｒトーンカーブは、Ｒ信号の入力値が相対的に低い低領域で出力値を集約するとともに相対的に高い高領域で出力値を分散することを特徴としている。

また、Ｇ、Ｂトーンカーブは、Ｇ、Ｂ信号の入力値が相対的に低い低領域および高い高領域で出力値を集約するとともに中間領域で出力値を分散する。Ｒ信号の高領域は、Ｇ、Ｂ信号の中間領域よりも高い領域を含む。また少なくとも、Ｂ信号の中間領域がＧ信号の中間領域よりも高い領域、またはＧ信号の中間領域がＢ信号の中間領域よりも低い領域を含む。更にＧ、Ｂ信号の中間領域とＲ信号の高領域との間に共有される領域が存在しない。

あるいは、ＧトーンカーブとＢトーンカーブとは等しく、Ｇ、Ｂ信号の中間領域とＲ信号の高領域との間に共有される領域が存在する。

また本発明の電子内視鏡システムは、上記電子内視鏡信号処理装置を備えたことを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、電子内視鏡装置において、白色光を用いながらも血管を十分に強調した画像を得ることができる。

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施形態である電子内視鏡装置の概略的な構成を示すブロック図である。

電子内視鏡装置１０は、従来周知のように、体内に挿入される可撓管を備えるスコープ部１１と、スコープ部１１が着脱自在とされ、スコープ部１１からの映像信号を受け取り、画像処理を行うプロセッサ部１２と、プロセッサ部１２から出力される映像を表示するモニタ１３や、スチル画像を記録するプリンタ１４などの出力装置（動画記録装置も含む）から主に構成される。

スコープ部１１の可撓管の先端には、撮像レンズ１５とともにイメージセンサ１６が設けられ、その駆動は例えばスコープ部１１内に設けられたタイミングジェネレータ１７によって制御される。イメージセンサ１６による撮像は、例えばプロセッサ部１２に設けられた光源部１９からライトガイド１８を介して供給される白色照明光によって行われる。

イメージセンサ１６で得られた補色のアナログ画像信号は、アナログフロントエンド２０においてデジタル画像信号とされ、色補間回路２１、マトリクス変換回路２２を経てＲＧＢ信号に変換される。その後ＲＧＢ信号はＹＣｒＣｂ変換回路２３においてＹＣｒＣｂ信号に変換され、プロセッサ部１２へと送り出される。

プロセッサ部１２に入力されたＹＣｒＣｂ信号は、例えばＣＰＵ２４を介してＤＳＰ２５に入力される。ＹＣｒＣｂ信号は、ＤＳＰ２５において輪郭強調処理などの画像処理が施された後、ＲＧＢ信号に変換されて画像メモリ（揮発性メモリ）２６に一時的に記憶される。またＲＧＢ信号には、ＣＰＵ２４からの指令に基づいて、メモリＭ（不揮発性メモリ）に格納されたデータを参照してＤＳＰ２５において所定の階調補正が施され、スケール調整回路２７へと順次出力される。スケール調整回路２７では、階調補正を受けたＲＧＢ信号にスケール調整が施され、映像信号としてモニタ１３やプリンタ１４へと出力される。

ＣＰＵ２４には、操作パネル２８や、液晶モニタなどの表示器２９が接続され、例えば操作パネル２８に設けられたキーと表示器２９を用いたＧＵＩが提供される。すなわち、ユーザは、表示器２９を見ながら操作パネル２８を操作してモード選択等、各種設定を行うことができる。

次に、図２、図３を参照して、本実施形態における階調補正処理について説明する。図２は、階調補正処理手順および概念を説明するためのブロック図であり、図３は、階調補正処理を選択するために表示器２９に表示される操作メニュー（設定画面）の一例を示すものである。

階調補正処理では、Ｒ信号ＲＩＮ、Ｇ信号ＧＩＮ、Ｂ信号ＢＩＮの各々に対してそれぞれ独立して階調補正が行われる。すなわち、Ｒ信号ＲＩＮに対してはＲ色階調補正３１Ｒ、Ｇ信号ＧＩＮに対してはＧ色階調補正３１Ｇ、Ｂ信号ＢＩＮに対してはＢ色階調補正３１Ｂが行われる。Ｒ色階調補正３１Ｒ、Ｇ色階調補正３１Ｇ、Ｂ色階調補正３１Ｂは、それぞれ複数の階調補正パターンを備え、これらのパターンは、トーンカーブとしてメモリＭに保持されている。

図２には、例えばＲ色階調補正３１Ｒに対してトーンカーブＴＲ１〜ＴＲ３、Ｇ色階調補正３１Ｇに対してトーンカーブＴＧ１〜ＴＧ３、Ｂ色階調補正３１Ｂに対して、トーンカーブＴＢ１〜ＴＢ３が用意された状態が模式的に示される。図２において、ＲＧＢのトーンカーブはそれぞれ（ＴＲ１、ＴＧ１、ＴＢ１）、（ＴＲ２、ＴＧ２、ＴＢ２）、（ＴＲ３、ＴＧ３、ＴＢ３）を１組として構成され、選択信号ＳＥＬに基づいて択一的にＲＧＢ１組のトーンカーブが選択される。なお、本実施形態では、後述する６つの観察モードに対応する６組以上のトーンカーブが用意される。各トーンカーブは、例えば補正パラメータにより規定される数式として与えられてメモリＭに記憶されるが、ルックアップテーブル等を利用する構成とすることもできる。

Ｒ信号ＲＩＮ、Ｇ信号ＧＩＮ、Ｂ信号ＢＩＮに対しては、選択されたＲＧＢトーンカーブに従って階調補正が施され、それぞれＲ信号ＲＯＵＴ、Ｇ信号ＧＯＵＴ、Ｂ信号ＢＯＵＴとしてスケール調整回路２７（図１参照）に出力される。なお、本実施形態では、観察部位に対応して胃のピットパターンや大腸の血管などを強調する階調補正がＲＧＢ信号毎に行われる。

トーンカーブの選択は、表示器２９に表示される操作メニュー（設定画面）における観察モードの選択に基づく。図３に示されるように、表示器３０の画面Ｓには、複数（例えば６個）の観察モードに対応するのボックスＰ１〜Ｐ６が表示される。ユーザは操作パネル２８（図１参照）に設けられたカーソルキーの操作により、所望の観察モードに対応する何れかのボックスＰ１〜Ｐ６を選択する。本実施形態において、観察モードは、例えば２つのマニュアルモード（Ｐ１、Ｐ２）と、胃、大腸、食道などの特定の器官に対応した胃部モード（Ｐ３）、大腸モード（Ｐ４）、食道モード（Ｐ５）と、観察部位を自動検出し、それに合わせた階調補正を行うオートモード（Ｐ６）である。

マニュアルモード（Ｐ１、Ｐ２）は、それぞれユーザが手動で階調補正を行い、このときの補正パラメータをメモリに記憶させ、記憶された補正パラメータを用いて階調補正を行うモードである。胃部モード（Ｐ３）、大腸モード（Ｐ４）、食道モード（Ｐ５）は、出荷時に予め胃や大腸、食道に合わせた補正パラメータをメモリＭに記憶させておき、これにより階調補正を行うモードである。また、オートモード（Ｐ６）は、撮影中の画像に対して画像処理、パターンマッチング等を施して観察部位を自動的に特定し、特定された部位（器官）に対応した補正パラメータ（予めメモリＭに記憶）を用いて階調補正を行うモードである。なお、胃、大腸、食道以外の器官としては、例えば肺などが挙げられる。

ＣＰＵ２４は、操作パネル２８からの信号に基づいて観察モードを選択し、選択されたモードに対応した選択信号ＳＥＬをＤＳＰ２５に出力する。ＤＳＰ２５は選択信号ＳＥＬに対応する補正パラメータをメモリＭから取得して階調補正を行う。なお、オートモード（Ｐ６）が選択された場合には、ＣＰＵ２４は、画像メモリ２６の画像データに特徴点抽出処理等を施し、そのパターンから観察部位を特定して、特定された観察部位に対応する選択信号ＳＥＬを出力する。なお、部位の特定は、例えば胃であれば内視鏡挿入時の口内の画像やバレット部の画像のパターンを検出し、大腸であればハウストラの画像のパターンを検出するなど、各器官に特徴的なパターンを検出して行われる。

なお、操作パネル２９に設けられたキー操作（例えば、所定ボタンキーの押圧）により、階調補正を行わない観察モードが選択された場合は、上記ＤＳＰ２５におけるＲＧＢ信号に対する階調補正は行われず、ＲＧＢ信号はそのままスケール調整回路２７へと出力される。

次に図４、図５を参照して本実施形態の階調補正処理の原理について説明する。
電子内視鏡で撮影される画像の輝度分布は、正規分布に近いものとなるが、ＲＧＢ色成分毎のヒストグラムの分布パターンは、観察部位毎に異なり、ヒストグラムのパターンは、それぞれの部位に見られるパターン構造や血管構造、その大きさなどに依存する。本実施形態では、ＲＧＢのトーンカーブを制御して、ＲＧＢ各成分のヒストグラムの分布を観察部位に適合させて階調補正を行い、部位特有のパターン構造や血管構造を観察し易くする。

一般に、特定の色成分のヒストグラムの分散が小さくなると、その色成分の画素値は平均値に集約され、全体的にコントラストの高い画像となる。したがって、ある色成分において分散を小さくする変換を行うと、その色成分を主とするパターンが視覚的に強調される。一方、特定の色成分のヒストグラムの分散が大きくなると、その色成分の画像は全体的にコントラスの低い画像となる。したがって、ある色成分において分散を大きくする変換を行うと、その色成分を主とするパターンはメリハリのないものとなり、相対的に他の色成分を主とするパターンを強調する。

本実施形態では、ＲＧＢ各色成分のトーンカーブを制御することにより、各色成分のヒストグラムの分散を変更するとともに分布をシフトさせる。図４、図５は、本実施形態において適用が考えられる２種類のトーンカーブの典型パターンである。本実施形態では、これら２種類の類型のトーンカーブをＲＧＢ成分毎に適宜変形するとともに、適宜組み合わせて使用することにより階調補正を行う。

図４、図５において、直線Ｌは、ｙ＝ｘの直線であり階調補正を行わない場合に対応し、ｘ＝ｘｐ、ｙ＝ｙｐはトーンカーブＴ１、Ｔ２と直線Ｌとの交点Ｐに対応する。また、ｘ＝ｘｍは入力画素値の最大値（例えば２５５）、ｙ＝ｙｍは出力画素値の最大値（例えば２５５）である。

図４、図５からも明らかなように、出力画素値は、トーンカーブの傾きが１よりも小さい点で集約され、傾きが１よりも大きい点で分散される。図４のトーンカーブＴ１をｙ＝ｆ１（ｘ）と表すと、ｆ１（ｘ）は０＜ｘ＜ｘｐにおいてｘ＜ｆ１（ｘ）、ｘｐ＜ｘ＜ｘｍにおいてｘ＞ｆ１（ｘ）となる連続関数である。すなわち、ｆ１（ｘ）のｘ＝ｘｐでの傾きはｆ１’（ｘ）＜１となり、交点Ｐ近傍で出力画素値は集約される。なお、トーンカーブＴ１の場合、ｘ＝０およびｘ＝ｘｍの近傍においてｆ１’（ｘ）＞１となるので、最小画素値、最大画素値の近くでは出力画素値が分散される。

一方、図５のトーンカーブＴ２をｙ＝ｆ２（ｘ）で表すと、ｆ２（ｘ）は０＜ｘ＜ｘｐにおいてｘ＞ｆ２（ｘ）、ｘｐ＜ｘ＜ｘｍにおいてｘ＜ｆ２（ｘ）となる連続関数である。すなわち、ｆ２（ｘ）のｘ＝ｘｐでの傾きはｆ２’（ｘ）＞１となり、交点Ｐ近傍で出力画素値は分散される。なお、トーンカーブＴ２の場合、ｘ＝０およびｘ＝ｘｍの近傍においてｆ２’（ｘ）＜１となるので、最小画素値、最大画素値の近くでは出力画素値が集約される。

次に、図６〜図８を参照して、胃、大腸、食道における病変部を強調するための画像強調処理（色変換処理）の原理について説明する。なお、図６は胃、図７は大腸、図８は食道に対する画像強調処理を説明するための図である。

なお、体内を撮影した画像では、一般に何れの部位においても輝度信号におけるＲ色成分の割合がＧＢ色成分に比べて高いため、本実施形態の画像強調処理では、Ｒ色成分の制御が明度のコントラスト制御に略対応し、ＧＢ色成分の制御が色相（色味）のコントラスト制御に略対応する。

図６（ａ）は、胃の内部を撮影したときに通常得られる画像（通常粘膜画像）のＲＧＢ画素値の分布と、病変部に特徴的な腺かん構造を主に含む画像（腺かん構造画像）のＲＧＢ画素値の分布を模式的に示すものである。すなわち、本実施形態の画像強調処理を施す前の通常粘膜画像および腺かん構造画像のＲＧＢ画素値に対する各ヒストグラムにおいて分布が集中する領域を示している。

Ｒ色の画素値については、通常粘膜画像、腺かん構造画像ともに、画素値は略高領域に集中する。一方、Ｇ色の画素値については、通常粘膜画像の場合、略中領域に画素値が集中する特徴を有し、腺かん構造画像の場合には主に中領域〜高領域に渡って分布が集中する特徴を有する。また、Ｂ色の画素値については、通常粘膜画像の場合、主に低領域〜中領域に渡って分布が集中する特徴を有し、腺かん構造画像の場合には、主に中領域〜高領域に渡って分布が集中する特徴を有する。

図６（ｂ）は、胃部モードにおける本実施形態のＲ成分への画像処理により、図６（ａ）に示す通常粘膜画像および腺かん構造画像のＲＧＢ画素値の分布がどのように変化するかを模式的に示すものである。Ｒ成分の画像処理では、中領域〜高領域のＲ成分の画素値が低領域〜中領域の画素値へと変換（集約）される。胃の通常粘膜画像では、高領域の画素値は略Ｒ成分のみであるため、このような処理を施すと高領域の画素値をもつ画素が略無くなり画像は暗くなる（領域Ａ１）。一方、腺かん構造画像では、高領域の画素値を有するＧ色成分、Ｂ色成分の画素も多く存在するので、Ｒ成分の高領域の画素値が略無くなっても画像は明るい状態に維持される（領域Ａ２）。

したがって、胃の内部を撮影した内視鏡画像に対して、上述のようにＲ成分の中領域〜高領域画素値を低領域〜中領域の画素値に変換（集約）する画像処理を行うと、腺かん構造を主に含む画像領域と、それ以外の通常粘膜を主に含む画像領域との間では、明度のコントラストが強調され、腺かん構造を主に含む画像領域が周辺よりも明るく強調される。

図６（ｃ）は、胃部モードにおける本実施形態のＧＢ成分への画像処理により、図６（ａ）に示す通常粘膜画像および腺かん構造画像のＲＧＢ画素値の分布がどのように変化するかを模式的に示す。本実施形態では、中領域のＧＢ成分の画素値を、低領域および高領域の画素値に変換（分散）する。なお、これは例えば、中領域の所定値を境に画素値を低領域または高領域の画素値へと変換するものである。

通常粘膜画像の中領域においては、ＢＧ色成分の画素値は、主に中領域の相対的に低い方に多く、一方、腺かん構造画像の中領域においては、ＢＧ成分の画素値は、主に中領域の相対的に高い領域に多く存在する。このため、上記所定値を適切に設定すると、通常粘膜画像の中領域のＧＢ成分は低領域の画素値に変換され、腺かん構造画像の中領域のＧＢ成分の画素値は高領域の画素値に変換される。すなわち、胃の内部を撮影した内視鏡画像の中領域のＧＢ成分は、本実施形態のＧＢ成分への画像処理により、通常粘膜画像は主に低領域（領域Ａ３）、腺かん構造画像は主に高領域（領域Ａ４）へと分散される。

これにより、通常粘膜を主に含む画像領域では低領域にＧＢ成分が偏在し、腺かん構造を主に含む画像領域では高領域にＧＢ成分が偏在するため、撮影された内視鏡画像のうち腺かん構造を主に含む領域のＧＢ成分が強調されて色味のコントラストが強調される。

次に、図７を参照して、大腸の画像強調処理について説明する。図７（ａ）は、大腸内部を撮影したときに通常得られる画像（通常粘膜画像）のＲＧＢ画素値の分布と、病変部に特徴的なピット構造を主に含む画像（ピット構造画像）のＲＧＢ画素値の分布を模式的に示すものである。すなわち、本実施形態の画像強調処理を施す前の通常粘膜画像およびピット構造画像のＲＧＢ画素値に対する各ヒストグラムにおいて分布が集中する領域を示している。

大腸の通常粘膜画像のＲ色の画素値は、略中領域〜高領域に分布し、ピット構造画像のＲ色の画素値は、略高領域に集中する。一方、Ｇ色の画素値については、通常粘膜画像の場合、略中領域〜高領域の低い領域に画素値が分布する特徴を有し、ピット構造画像の場合には主に高領域に分布が集中する特徴を有する。また、Ｂ色の画素値については、通常粘膜画像の場合、主に中領域に分布が集中する特徴を有し、ピット構造画像の場合には、主に中領域〜高領域に渡って分布が集中する特徴を有する。

図７（ｂ）は、大腸モードにおける本実施形態のＲ成分への画像処理により、図７（ａ）に示す通常粘膜画像およびピット構造画像のＲＧＢ画素値の分布がどのように変化するかを模式的に示すものである。Ｒ成分の画像処理では、胃部モードのときと略同様に、Ｒ成分の中領域〜高領域の画素値が低領域〜中領域の画素値へと変換（集約）される。大腸の通常粘膜画像では、高領域の画素値はＧ成分もある程度存在するもののその主体は略Ｒ成分であるため、このような処理を施すと高領域の画素値をもつ画素が少なくなり画像は暗くなる（領域Ａ５）。一方、ピット構造画像では、高領域の画素値を有するＧ色成分、Ｂ色成分の画素も多く存在するので、Ｒ成分の高領域の画素値が略無くなっても画像は明るい状態に維持される（領域Ａ６）。

したがって、大腸の内部を撮影した内視鏡画像に対して、上述のようにＲ成分の中領域〜高領域画素値を低領域〜中領域の画素値に変換（集約）する画像処理を行うと、ピット構造を主に含む画像領域と、それ以外の通常粘膜を主に含む画像領域との間では、明度のコントラストが強調され、ピット構造を主に含む画像領域が周辺よりも明るく強調される。

図７（ｃ）は、大腸モードにおける本実施形態のＧＢ成分への画像処理により、図７（ａ）に示す通常粘膜画像およびピット構造画像のＲＧＢ画素値の分布がどのように変化するかを模式的に示す。本実施形態では、中領域のＧＢ成分の画素値を、低領域および高領域の画素値に変換（分散）する。なお、これは例えば、中領域の所定値を境に画素値を低領域または高領域の画素値へと変換するものである。

通常粘膜画像の中領域においては、Ｂ色成分の画素値は、主に中領域の相対的に低い方に多い。また、Ｇ色成分の画素値は、中領域〜高領域に広く分布するものの、分布の中心は中領域の低い領域にある。一方、ピット構造画像のＢ成分の画素値は、中領域〜高領域に分布するものの、分布の主体は中領域の相対的に高い領域よりも上側に存在する。このため、上記所定値を適切に設定すると、通常粘膜画像のＧＢ成分の画素値は主に低領域の画素値に変換され、ピット構造画像のＧＢ成分の画素値は主に高領域の画素値に変換される。すなわち、大腸の内部を撮影した内視鏡画像の中領域のＧＢ成分は、ＧＢ成分に対する本実施形態の画像処理により、通常粘膜画像では主に低領域（領域Ａ７）、ピット構造画像では主に高領域（領域Ａ８）へと分散される。

これにより、通常粘膜を主に含む画像領域では低領域にＧＢ成分が偏在し、ピット構造を主に含む画像領域では高領域にＧＢ成分が偏在するため、撮影された内視鏡画像のうちピット構造を主に含む領域のＧＢ成分が強調されて胃部モードと同様に色味のコントラストが強調される。

次に、図８を参照して、食道の画像強調処理について説明する。図８（ａ）は、食道内部を撮影したときに通常得られる画像（通常粘膜画像）のＲＧＢ画素値の分布と、病変部に特徴的な褪色調を示す部位を主に含む画像（褪色調画像）のＲＧＢ画素値の分布を模式的に示すものである。すなわち、本実施形態の画像強調処理を施す前の通常粘膜画像および褪色調画像のＲＧＢ画素値に対する各ヒストグラムにおいて分布が集中する領域を示している。

食道の通常粘膜画像のＲ色の画素値は、略中領域〜高領域に分布し、褪色調画像のＲ色の画素値は、略高領域に集中する。一方、ＧＢ色の画素値については、通常粘膜画像の場合、略中領域に画素値が集中する特徴を有し、褪色調画像の場合には主に中領域〜高領域に渡って分布が集中する特徴を有する。

図８（ｂ）は、食道モードにおける本実施形態のＲ成分への画像処理により、図８（ａ）に示す通常粘膜画像および褪色調画像のＲＧＢ画素値の分布がどのように変化するかを模式的に示すものである。Ｒ成分の画像処理では、胃部モードや大腸モードのときと略同様に、中領域〜高領域のＲ成分の画素値が低領域〜中領域の画素値へと変換（集約）される。食道の通常粘膜画像では、高領域の画素値をもつ画素としては、略Ｒ成分の画素しか存在しないので、このような処理を施すと高領域の画素値をもつ画素が殆どなくなり画像は暗くなる（領域Ａ９）。一方、褪色調画像では、高領域の画素値のＧ色成分、Ｂ色成分の画素も多く存在するので、Ｒ成分の高領域の画素値が略無くなっても画像は明るい状態に維持される（領域Ａ１０）。

したがって、食道の内部を撮影した内視鏡画像に対して、上述のようにＲ成分の中領域〜高領域画素値を低領域〜中領域の画素値に変換（集約）する画像処理を行うと、褪色調を主に含む画像領域と、それ以外の通常粘膜を主に含む画像領域との間では、明度のコントラストが強調され、褪色調を主に含む画像領域が周辺よりも明るく強調される。なお、食道モードでは、ＧＢ成分の画素値の変換は行われない。

次に図９〜図１１を参照して、上述した各モードにおける画像強調処理を行うためのトーンカーブの具体例について説明する。図９は消化器用（胃部）のトーンカーブの設定例であり、図１０は大腸用のトーンカーブの設定例、図１１は食道用のトーンカーブの設定例である。図９〜図１１の何れにおいても、図４、図５と同様に横軸は入力画素値ｘ、縦軸は出力画素値ｙである。また、直線Ｌはｙ＝ｘを表し、入出力画素値共に最小値０、最大値２５５（ｘｍ）である。

図９、図１０のＲＧＢの各トーンカーブ、および図１１のＲのトーンカーブは、補正パラメータをＡ１、Ａ２、ｘｄ、αとする例えば関数ｆ（ｘ）＝（Ａ１−Ａ２）／（１＋ｅｘｐ［（ｘ−ｘｄ）／α］）＋Ａ２により表される。図９および図１１において、消化器（胃部）用および食道用のＲトーンカーブＴＲ１、ＴＲ３は、補正パラメータ（Ａ１、Ａ２、ｘｄ、α）を（−５、５００、３００、７０）としたものである。また、図９において、ＧトーンカーブＴＧ１は、補正パラメータを（−２８、２５９、１００、４５）、ＢトーンカーブＴＢ１は、補正パラメータを（−１７、２５９、１１０、４０）である。これらの値は、入力値の最小値を０、最大値を２５５にしたときの値である。

ＧトーンカーブＴＧ１はＳ字の曲線であり、直線Ｌと点ＰＧ１（ｘ＝ｘ３）で交わる。ＧトーンカーブＴＧ１をｙ＝ｆｇ１（ｘ）で表すとき（上記ｆ（ｘ）に限定されない）、ｆｇ１（ｘ３）＝ｘ３であり、０＜ｘ＜ｘ３においてｆｇ１（ｘ）＜ｘ、ｘ３＜ｘ＜ｘｍ（＝２５５）においてｆｇ１（ｘ）＞ｘである。また、ｆｇ１（ｘ）の微分値ｆｇ１’（ｘ）に関しては、ｆｇ１’（ｘ１）＝１（０＜ｘ１＜ｘ３）、ｆｇ１’（ｘ５）（ｘ３＜ｘ５＜ｘｍ）となる。したがって、Ｇ信号の出力は、ｘ＝ｘ３を中心（最も分散の強い点）に中間領域ＸＧ１：ｘ１＜ｘ＜ｘ５において分散され、それの両側の入力値の低い領域：０＜ｘ＜ｘ１、および入力値の高い領域：ｘ５＜ｘ＜ｘｍでは集約される。なお、ｘ３はＧ成分のヒストグラムの中央値よりも小さい値に設定される。

ＢトーンカーブＴＢ１もＳ字の曲線であり、直線Ｌと点ＰＢ１（ｘ＝ｘ４＞ｘ３）で交わる。ＢトーンカーブＴＢ１をｙ＝ｆｂ１（ｘ）で表すとき（上記ｆ（ｘ）に限定されない）、ｆｂ１（ｘ４）＝ｘ４であり、０＜ｘ＜ｘ４においてｆｂ１（ｘ）＜ｘ、ｘ４＜ｘ＜ｘｍ（＝２５５）においてｆｂ１（ｘ）＞ｘである。また、ｆｂ１（ｘ）の微分値ｆｂ１’（ｘ）に関しては、ｆｂ１’（ｘ２）＝１（０＜ｘ２＜ｘ４）、ｆｂ１’（ｘ６）（ｘ２＜ｘ６＜ｘｍ）となる。したがって、Ｂ信号の出力は、ｘ＝ｘ４を中心（最も分散の強い点）に中間領域ＸＢ１：ｘ２＜ｘ＜ｘ６において分散され、それの両側の入力値の低い領域：０＜ｘ＜ｘ２、および入力値の高い領域：ｘ６＜ｘ＜ｘｍでは集約される。なお、ｘ４はＢ成分のヒストグラムの中央値よりも小さい値に設定される。

一方、ＲトーンカーブＴＲ１、ＴＲ３は、その関数をｙ＝ｆｒ１（ｘ）と表すとき（上記ｆ（ｘ）に限定されない）、０≦ｘ≦ｘｍの全ての範囲において、ｆｒ１（ｘ）＜ｘとなり、微分値ｆｒ１’（ｘ）に関しては、ｆｒ１’（ｘ７）＝１（ｘ６＜ｘ７＜ｘｍ）となる。したがって、Ｒ信号の出力は、入力値の高い高領域ＸＲ１：ｘ７＜ｘ≦ｘｍにおいて分散され、入力値の低い領域：ｘ＜ｘ７では集約される。なお、本実施形態においては、ｘ１〜ｘ７の大小関係は、添え字の大小に等しい。

すなわち、図９では、少なくとも、Ｂ信号の中間領域ＸＢ１がＧ信号の中間領域ＸＧ１よりも高い領域、またはＧ信号の中間領域ＸＧ１がＢ信号の中間領域ＸＢ１よりも低い領域を含み、かつＲ信号の高領域ＸＲ１が、ＧＢの中間領域ＸＧ１、ＸＢ１よりも高い領域を含む。更に、図９の例では、ＧＢの中間領域ＸＧ１、ＸＢ１とＲ信号の高領域ＸＲ１との間には共通する領域が存在しない。

次に図１０のトーンカーブについて説明する。図１０において、大腸用のＲＧＢトーンカーブＴＲ２、ＴＧ２、ＴＢ２は、上記ｆ（ｘ）の各補正パラメータ（Ａ１、Ａ２、ｘｄ、α）をそれぞれ（０、３００、２００、４０）、（−５、３５０、１２０、３０）、（−５、３５０、１２０、３０）としたものである。すなわち、図１０の例において、ＧトーンカーブＴＧ２とＢトーンカーブＴＢ２は等しい。ただし本実施形態において、ＧＢトーンカーブＴＧ２、ＴＢ２は、ｘ＝ｘ１１でその出力値が最大値２５５に達し、ｘ≧ｘ１１ではｙ＝一定値（最大値２５５）となる。

ＧＢトーンカーブＴＧ２、ＴＢ２はＳ字の曲線であり、直線Ｌと点Ｐ２（ｘ＝ｘ９）で交わる。ＧＢトーンカーブＴＧ２、ＴＢ２をｙ＝ｆ２（ｘ）で表すとき（上記ｆ（ｘ）に限定されない）、ｆ２（ｘ９）＝ｘ９であり、０＜ｘ＜ｘ９においてｆ２（ｘ）＜ｘ、ｘ９＜ｘ＜ｘｍ（＝２５５）においてｆ２（ｘ）＞ｘである。また、ｆ２（ｘ）の微分値ｆ２’（ｘ）に関しては、ｆ２’（ｘ８）＝１（０＜ｘ８＜ｘ９）となり、ｘ１１＜ｘ≦ｘｍでｆ２’＝０である。したがって、ＧＢ信号の出力は、ｘ＝ｘ９を中心（最も分散の強い点）に中間領域ＸＧＢ２：ｘ８＜ｘ＜ｘ１１において分散され、それの両側の入力値の低い領域：０＜ｘ＜ｘ８、および入力値の高い領域：ｘ１１＜ｘ＜ｘｍでは集約される。なお、ｘ９はＧＢ成分のヒストグラムの中央値よりも小さい値に設定される。

ＲトーンカーブＴＲ２は、その関数をｙ＝ｆｒ２（ｘ）と表すとき（上記ｆ（ｘ）に限定されない）、０≦ｘ≦ｘｍの全ての範囲において、ｆｒ２（ｘ）＜ｘとなり、微分値ｆｒ２’（ｘ）に関しては、ｆｒ２’（ｘ１０）＝１（ｘ９＜ｘ１０＜ｘｍ）となる。したがって、Ｒ信号の出力は、入力値の高い高領域ＸＲ２：ｘ１０＜ｘ＜ｘｍにおいて分散され、入力値の低い領域：ｘ＜ｘ１０では集約される。なお、本実施形態においては、ｘ８〜ｘ１１の大小関係は、添え字の大小に等しい。

すなわち、図１０では、少なくとも、Ｒ信号の高領域ＸＲ２が、ＧＢの中間領域ＸＧＢよりも高い領域を含み、更に、図９の例では、ＧＢの中間領域ＸＧＢとＲ信号の高領域ＸＲ２との間に共有する領域が存在する。なお図１１の食道モードにおいて、ＧＢ成分のトーンカーブＴＧ３、ＴＢ３は直線ｙ＝ｘに一致する。

以上のように、本実施形態によれば、ＲＧＢ各成分のヒストグラムの分布を、ＲＧＢ信号のトーンカーブを制御することによりそれぞれの観察部位に見られるパターン構造や血管構造を強調するように変換し、電子内視鏡装置において、白色光を用いながらも患部の特徴を十分に強調した画像を得ることができる。

本実施形態では、ＲＧＢ信号の階調補正処理をプロセッサ部でのＲＧＢ変換後に行ったが、階調補正処理はアナログフロントエンドの後、画像表示までの間の何れで行われてもよい。また、本実施形態において部位の選択は、プロセッサ部にもうけられた表示器を用い行われたが、プロセッサ部に接続されたコンピュータやモニタを用いて行ってもよい。

また、本実施形態の階調補正処理を行わない、通常観察時の画像と切り替えて両者を比較観察する場合においても、輝度や画像の全体的な色合は大きく変化しないので、切り替えた画像に違和感を覚えることなく観察できる。

本発明の一実施形態である電子内視鏡装置の概略を示すブロック図である。 本実施形態の階調補正処理手順、およびその概念を説明するためのブロック図である。 階調補正処理を選択するために表示器に表示される操作メニュー（設定画面）の一例である。 本実施形態において適用が考えられるトーンカーブの典型的なパターンの一例である。 本実施形態において適用が考えられるトーンカーブの典型的なパターンの別の一例である。 胃部モードにおける画像強調処理の原理を説明するための図である。 大腸モードにおける画像強調処理の原理を説明するための図である。 食道モードにおける画像強調処理の原理を説明するための図である。 消化器（胃部）用のトーンカーブの設定例である。 大腸用のトーンカーブの設定例である。 食道用のトーンカーブの設定例である。

符号の説明

１０ 電子内視鏡装置
１１ スコープ部
１２ プロセッサ部
１３ モニタ
１４ プリンタ
１６ イメージングセンサ
２４ ＣＰＵ
２５ ＤＳＰ
２６ 画像メモリ
２８ 操作パネル
２９ 表示器
Ｍ 不揮発性メモリ

Claims (8)

1. ＲＧＢ信号の入力値と出力値との間の対応をＲＧＢ毎に規定するＲ、Ｇ、Ｂトーンカーブを制御して階調を補正する階調補正手段を備え、
   前記Ｒトーンカーブは、前記Ｒ信号の入力値が相対的に低い低領域で出力値を集約するとともに相対的に高い高領域で出力値を分散する
   ことを特徴とする電子内視鏡用信号処理装置。
2. 前記Ｇ、Ｂトーンカーブは、前記Ｇ、Ｂ信号の入力値が相対的に低い低領域および高い高領域で出力値を集約するとともに中間領域で出力値を分散しすることを特徴とする請求項１に記載の電子内視鏡用信号処理装置。
3. 前記Ｒ信号の高領域が、前記Ｇ、Ｂ信号の中間領域よりも高い領域を含むことを特徴とする請求項１に記載の電子内視鏡用信号処理装置。
4. 少なくとも、前記Ｂ信号の中間領域が前記Ｇ信号の中間領域よりも高い領域、または前記Ｇ信号の中間領域が前記Ｂ信号の中間領域よりも低い領域を含むことを特徴とする請求項３に記載の電子内視鏡用信号処理装置。
5. 前記Ｇ、Ｂ信号の中間領域と前記Ｒ信号の高領域との間に共有される領域が存在しないことを特徴とする請求項４に記載の電子内視鏡用信号処理装置。
6. 前記Ｇトーンカーブと前記Ｂトーンカーブとが等しいことを特徴とする請求項３に記載の電子内視鏡用信号処理装置。
7. 前記Ｇ、Ｂ信号の中間領域と前記Ｒ信号の高領域との間に共有される領域が存在することを特徴とする請求項６に記載の電子内視鏡用信号処理装置。
8. 請求項１乃至請求項７の何れか一項に記載の電子内視鏡用信号処理装置を備えた電子内視鏡装置。
   
   

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