JP2010142547A - 内視鏡画像処理装置および方法ならびにプログラム。 - Google Patents

Abstract

【課題】 被写体の種類に応じて波長の異なる分光推定画像を自動的に生成する。
【解決手段】 内視鏡画像Ｐのエッジ成分ＥＰを抽出し、抽出したエッジ成分ＥＰの複雑度ＣＤが検出される。この複雑度ＣＤに応じて、被写体を近接撮影したものであるか遠景撮影したものであるかを判定し、判定した近接撮影と遠景撮影とにおいて、マトリクスパラメータＭを切り替えて内視鏡画像Ｐに対しマトリクス演算を施すことにより分光推定画像ＳＰを生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、内視鏡画像から分光推定画像を生成する内視鏡画像処理装置および方法ならびにプログラムに関するものである。

近年、固体撮像素子を用いた電子内視鏡装置では、消化器官（胃粘膜等）における分光反射率に基づき、狭帯域バンドパスフィルタを組み合わせた分光イメージング、すなわち狭帯域フィルタ内蔵電子内視鏡装置(Narrow Band Imaging-NBl)が注目されている。この装置は、面順次式のＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の回転フィルタの代わりに、３つの狭（波長）帯域のバンドパスフィルタを設け、これら狭帯域バンドパスフィルタを介して照明光を順次出力し、これらの照明光で得られた３つの信号に対しそれぞれの重み付けを変えながらＲ，Ｇ，Ｂ（ＲＧＢ）信号の場合と同様の処理を行うことにより、分光画像を形成するものである。このような分光画像によれば、胃、大腸等の消化器において、従来では得られなかった微細構造等が抽出される。

一方、上記の狭帯域バンドパスフィルタを用いる面順次式のものではなく、白色光で得られた画像信号を基に、演算処理にて分光画像を形成することが提案されている。これは、ＲＧＢのそれぞれのカラー感度特性を数値データ化したものと、特定の狭帯域バンドパスの分光特性を数値データ化したものとの関係をマトリクスデータ（係数セット）として求め、このマトリクスデータとＲＧＢ信号との演算により狭帯域バンドパスフィルタを介して得られる分光画像を推定した分光画像信号を得るものである。このような演算によって分光画像を形成する場合は、所望の波長域に対応した複数のフィルタを用意する必要がなく、またこれらの交換配置が不要となるので、装置の大型化が避けられ、低コスト化を図ることができる。

上述のように、内視鏡を用いた観察モードには白色光を照射したときの被写体を観察する通常観察モード、蛍光を照射したときに被写体から発光する蛍光を観察する蛍光観察モード、狭帯域の光を照射したときの被写体を観察する狭帯域モード等が必要に応じて切り替えられる。ここで、医師による画像診断を効率的に行うために、上述した各種観察モードを自動的に切り替えることが提案されている（たとえば特許文献１参照）。特許文献１において、レンズの倍率に応じて上述した通常観察モード、狭帯域観察モード、蛍光観察モードの各種撮影モードを自動的に切り替えることが提案されている。
特開２００７−２０７２８号公報

上述した特許文献１は各種観察モードを切り替えるものであるが、被写体の種類に応じて分光推定画像の波長セットも切り替える必要がある。そこで、被写体の種類を自動的に認識し、被写体に適した分光推定画像を自動的に出力することが望まれている。

そこで、本発明は、被写体の種類に応じて波長の異なる分光推定画像を生成することができる内視鏡画像処理装置および方法を提供することを目的とするものである。

本発明の内視鏡画像処理装置は、内視鏡画像のエッジ成分を抽出するエッジ抽出手段と、エッジ抽出手段により抽出されたエッジ成分の複雑度を検出する複雑度検出手段と、複雑度検出手段において検出された複雑度に応じて、被写体を近接撮影したものであるか遠景撮影したものであるかを判定する撮影状態判定手段と、内視鏡画像に対しマトリクス演算を施すことにより分光推定画像を生成する分光画像生成手段と、撮影状態判定手段により判定された近接撮影と遠景撮影とにおいて、分光画像生成手段におけるマトリクス演算に使用されるマトリクスパラメータを切り替えるパラメータ切替手段とを備えたことを特徴とするものである。

本発明の内視鏡画像処理方法は、内視鏡画像のエッジ成分を抽出し、抽出したエッジ成分の複雑度を検出し、検出した複雑度に応じて、被写体を近接撮影したものであるか遠景撮影したものであるかを判定し、判定した近接撮影と遠景撮影とにおいて、マトリクスパラメータを切り替えて内視鏡画像に対しマトリクス演算を施すことにより分光推定画像を生成することを特徴とするものである。

本発明の内視鏡画像処理プログラムは、コンピュータに、抽出したエッジ成分の複雑度を検出し、検出した複雑度に応じて、被写体を近接撮影したものであるか遠景撮影したものであるかを判定し、判定した近接撮影と遠景撮影とにおいて、マトリクスパラメータを切り替えて内視鏡画像に対しマトリクス演算を施すことにより分光推定画像を生成することを実行させるものである。

ここで、内視鏡画像は、たとえば被写体に白色光を照射しスコープを用いて撮影したものであればよい。

また、近接撮影とは、被写体とスコープ先端もしくはスコープ先端に取り付けられたフードとが接触しもしくは極めて接触に近い位置で撮影することを意味し、遠景撮影とは、スコープ先端と被写体とが離れた位置で撮影することを意味する。

なお、撮影状態判定手段は、複雑度が設定しきい値以上であるとき近接撮影であると判定し、設定しきい値未満であるとき遠景撮影であると判定するものであってもよい。

また、複雑度検出手段は、エッジ成分の複雑度を検出するものであればその方法を問わず、たとえばエッジ成分のフラクタル次元を複雑度として検出するものであってもよいし、エッジ成分からピットパターンを抽出し、抽出したピットパターンの複雑度を検出するものであってもよい。

さらに、パラメータ切替手段は、近接撮影と遠景撮影とにおいてマトリクスパラメータを切り替えるものであればどのような波長セットにしてもよいが、近接撮影であるとき深達度の浅い波長成分を示すマトリクスパラメータを選択し、遠景撮影であるとき深達度の深い波長成分を示すマトリクスパラメータを選択するものであることが好ましい。

本発明の内視鏡画像処理装置および方法ならびにプログラムによれば、内視鏡画像のエッジ成分を抽出し、抽出したエッジ成分の複雑度を検出し、検出した複雑度に応じて、被写体を近接撮影したものであるか遠景撮影したものであるかを判定し、判定した近接撮影と遠景撮影とにおいて、マトリクスパラメータを切り替えて内視鏡画像に対しマトリクス演算を施すことにより分光推定画像を生成することにより、内視鏡画像から操作者が観察したい被写体を推定し、観察したい部位に適した分光推定画像を生成することができるため、効率的な画像診断を行うことができる。

なお、撮影状態判定手段が、複雑度が設定しきい値以上であるとき近接撮影であると判定し、設定しきい値未満であるとき遠景撮影であると判定するものであるとき、近接撮影のときには内視鏡画像に密集した微細な血管像や被写体表面の凹凸等が映し出され複雑度が高くなることを利用し、精度良く近接撮影であるか否かを判定することができる。

また、複雑度検出手段が、エッジ成分のフラクタル次元を複雑度として検出するものであれば、精度良く複雑度を検出することができる。

さらに、複雑度検出手段が、エッジ成分からピットパターンを抽出し、抽出したピットパターンの複雑度を検出するものであるとき、精度良く複雑度を検出することができる。

さらに、パラメータ切替手段が、近接撮影であるとき深達度の浅い波長成分を示すマトリクスパラメータを選択し、遠景撮影であるとき深達度の深い波長成分を示すマトリクスパラメータを選択するものであれば、近接撮影および遠景撮影に適した分光推定画像を生成することができる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。図１は本発明の内視鏡画像処理装置を用いた内視鏡装置の一例を示すブロック図である。内視鏡装置１は、光源ユニット１０、スコープ２０、内視鏡画像処理装置３０を備えている。光源ユニット１０は内視鏡による観察を行うために被写体に光を照射するものであって、キセノンランプ等の通常観察を行うために白色光を照射するものである。この光源ユニット１０はスコープ２０のライトガイド１５に光学的に接続されており、光源ユニット１０から射出された白色光Ｌ１はライトガイド１５内に入射され観察窓１６から被写体に照射される。したがって、観察窓１６から照射される光の光量は装置コントローラ８０によって制御されることになる。

スコープ２０は、撮像レンズ２１、撮像素子２２、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路２３、Ａ／Ｄ変換器２４、ＣＣＤ駆動部２５、レンズ駆動部２６等を有しており、各構成要素はスコープコントローラ２７により制御されている。撮像レンズ２１はたとえば複数のレンズ群から構成されており、レンズ駆動部２６の駆動により撮影倍率が変更する。撮像素子２２はたとえばＣＣＤやＣＭＯＳ等からなり、撮像レンズ２１により結像された被写体像を光電変換して画像を取得するものである。この撮像素子２２としては、例えば撮像面にＭｇ（マゼンタ），Ｙｅ（イエロー），Ｃｙ（シアン），Ｇ（グリーン）の色フィルタを有する補色型、あるいはＲＧＢの色フィルタを有する原色型が用いられる。なお、撮像素子２２の動作はＣＣＤ駆動部２５により制御されている。撮像素子２２が画像（映像）信号を取得したとき、ＣＤＳ／ＡＧＣ（相関二重サンプリング／自動利得制御）回路２３がサンプリングして増幅し、Ａ／Ｄ変換器２４がＣＤＳ／ＡＧＣ回路１７から出力された内視鏡画像をＡ／Ｄ変換し、内視鏡画像処理装置３０に出力される。

内視鏡画像処理装置３０は、スコープ２０を用いて取得された内視鏡画像を処理するものであって、たとえばＤＳＰ等により構成されている。画像処理装置３０は、画像取得手段３１、前処理手段３２、画像処理手段３４、表示制御手段３５を備えている。画像取得手段３１は、スコープ２０の撮像素子２２により撮影された内視鏡画像Ｐを取得するものである。前処理手段３２は、画像取得手段３１において取得された内視鏡画像Ｐに対し前処理を施すものであって、たとえば内視鏡画像ＰがＹＣＣ表色系からなっている場合にはＲＧＢ表色系に変換し、さらにガンマ変換機能、階調を調整する機能等を有している。画像処理手段３４は前処理された内視鏡画像Ｐに対し強調処理等を施すものであり、表示制御手段３５は画像処理手段３４において画像処理された内視鏡画像Ｐをキャラクタ情報等とともに表示装置３に表示する機能を有している。

分光画像生成手段３３は、内視鏡画像Ｐに対しマトリクスパラメータＭを用いてマトリクス演算を行うことにより分光推定画像ＳＰを生成するものである。なお、分光画像生成手段３３の動作例の詳細については特開２００３−９３３３６号公報に記載されている。

具体的には、分光画像生成手段３３は、用いて下記式（１）に示すマトリクス演算を行うことにより分光推定画像ＳＰを生成する。

なお、式（１）において、ＳＰｒ、ＳＰｇ、ＳＰｂは分光推定画像ＳＰの各ＲＧＢ成分、Ｐｒ、Ｐｇ、Ｐｂは内視鏡画像Ｐの各ＲＧＢ成分、Ｍ_００〜Ｍ_２２からなる３×３行の行列はマトリクス演算を行うためのマトリクスパラメータＭをそれぞれ示している。

ここで、図２に示すように、データベースＤＢにはたとえば４００ｎｍから７００ｎｍの波長域を５ｎｍ間隔で分けた波長域毎にマトリクスパラメータＰi＝（Ｍ_ｊ０，Ｍ_ｊ１，Ｍ_ｊ２）（ｉ＝１〜６１、ｊはマトリクスパラメータＭの行であってｊ＝０〜２）が記憶されている。たとえば、分光推定画像ＳＰを構成する波長域λ１，λ２，λ３としてそれぞれ例えば５００ｎｍ，６２０ｎｍ，６５０ｎｍが選択される場合は、係数（Ｍ_ｊ０，Ｍ_ｊ１，Ｍ_ｊ２）として、表１の６１のパラメータのうち、中心波長５００ｎｍに対応するパラメータｐ２１の係数（-0.00119，0.002346，0.0016）、中心波長６２０ｎｍに対応するパラメータｐ４５の係数（0.004022，0.000068，‐0.00097）、および中心波長６５０ｎｍに対応するパラメータｐ５１の係数（0.005152，-0.00192，0.000088）を用いて上記マトリクス演算がなされる。

このようなパラメータの組み合わせはたとえば血管、生体組織等の観察したい部位毎にデータベースＤＢに記憶されており、各部位にマッチングしたパラメータを用いて分光推定画像ＳＰが生成される。具体的には、マトリクスパラメータＭを設定するための波長セットとして、例えば（λ１，λ２，λ３）＝（４００，５００，６００）の標準セットＣＨ１、血管を描出するための（λ１，λ２，λ３）＝（４７０，５００，６７０）もしくは（４７５，５１０，６８５）の血管セットＣＨ２、ＣＨ３、特定組織を描出するための（λ１，λ２，λ３）＝（４４０，４８０，５２０）もしくは（４８０，５１０，５８０）の組織セットＣＨ５、オキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンとの差を描出するための（λ１，λ２，λ３）＝（４００，４３０，４７５）のヘモグロビンセットＣＨ６、血液とカロテンとの差を描出するための（λ１，λ２，λ３）＝（４１５，４５０，５００）の血液‐カロテンセットＣＨ７、血液と細胞質の差を描出するための（λ１，λ２，λ３）＝（４２０，５５０，６００）の血液‐細胞質セットＣＨ８の８つの波長セットが記憶されている。

図１の画像処理手段３４は内視鏡画像Ｐおよび分光推定画像ＳＰに対し強調処理等を施すものであり、表示制御手段３５は画像処理手段３４において画像処理された内視鏡画像Ｐをキャラクタ情報等とともに表示装置３に表示する機能を有している。

さらに、内視鏡画像処理装置３０は、エッジ抽出手段４０、複雑度検出手段５０、パラメータ切替手段７０を備えている。エッジ抽出手段４０は、前処理手段３２により前処理された内視鏡画像から血管像を抽出するものである。ここで、エッジ抽出手段４０は、たとえば微分フィルタ処理等の公知の技術を用いてエッジ成分を検出する。

複雑度検出手段５０は、エッジ抽出手段４０により抽出されたエッジ成分ＥＰの複雑度ＣＤを検出するものである。具体的には、複雑度検出手段５０は、エッジ成分ＥＰを２値化し、２値化されたエッジ成分についてたとえばボックスカウンティング法等公知の技術を用いてフラクタル次元を複雑度ＣＤとして検出する。この複雑度（フラクタル次元）ＣＤはエッジ成分ＥＰが複雑な構造になればなるほど高い値になり、単純な構造になればなるほど低い値になる（図３、図４参照）。

撮影状態判定手段６０は、複雑度検出手段５０において検出された複雑度ＣＤに応じて被写体を近接撮影したものであるか遠景撮影したものであるかを判定するものである。この近接撮影とはスコープ２０の先端もしくはスコープ２０の先端に取り付けられたフードが被写体に接触しもしくは僅かに離れた状態で撮影を行うことを意味し、遠景撮影とはスコープ２０の先端が被写体から離れた状態で撮影を行うことを意味する。ここで、撮影状態判定手段６０は、複雑度ＣＤが設定しきい値ＣＤｒｅｆ以上であるとき近接撮影であると判定し、設定しきい値ＣＤｒｅｆ未満であるとき遠景撮影であると判定する。このように、近接撮影のときには内視鏡画像Ｐに密集した微細な血管像や被写体表面の凹凸等が映し出され複雑度が高くなることを利用し、精度良く近接撮影であるか否かを判定することができる。

なお、複雑度検出手段５０は、フラクタル解析を行う場合のみならず、ピットパターンを検出することにより複雑度ＣＤを算出するようにしてもよい。具体的には、複雑度検出手段５０は、エッジ成分ＥＰにおいて公知の技術を用いて領域統合処理を行うことによりピットパターンを検出する。そして、ピットパターンの面積、周囲長、主軸長、円形度等を特徴量として抽出し、これらをベクトル成分とする特徴ベクトルを複雑度ＣＤとして生成する。そして、撮影状態判定手段６０は、この特徴ベクトルからベクターサポートマシンやニューラルネットワーク等の公知の識別アルゴリズムにより、ピットパターンの複雑度ＣＤが設定しきい値ＣＤｒｅｆ以上であるか否かを判断する。この場合であっても、近接撮影のときには内視鏡画像Ｐに密集した微細な血管像や被写体表面の凹凸等が映し出され複雑度ＣＤが高くなることを利用し、精度良く近接撮影であるか否かを判定することができる。

パラメータ切替手段７０は、近接撮影であるとき深達度の浅い波長成分を示すマトリクスパラメータ（たとえば４００ｎｍ〜）を選択し、遠景撮影であるとき深達度の深い波長成分を示すマトリクスパラメータを選択するものである。ここで、生体組織への深達度は強い波長依存性を持ち，短波長の光は生体への深達度が浅く表面付近で散乱吸収を受け反射光として観察され、長波長の光は生体深く伝播する。したがって、パラメータ切替手段７０は、近接撮影であるとき深達度の浅い短波長セットのマトリクスパラメータＭを選択し、遠景撮影であるとき深達度の深い長波長セットのマトリクスパラメータＭを選択する。そして、分光画像生成手段３３は、選択された波長セットを用いて式（１）に示すマトリクス演算を行うことにより、分光推定画像ＳＰを生成する。

このように、内視鏡画像Ｐの複雑度ＣＤに応じて撮影モードを自動的に切り替えることにより、操作者が観察したい被写体の部位に適した分光推定画像ＳＰを自動的に生成することができるため、従来のように操作者が波長セットを設定する必要がなく、効率的な内視鏡観察を行うことができる。つまり、一般的に、被写体を近接撮影は局所的な部位を撮影するものであるため、図３に示すように、内視鏡画像には密集した微細な血管像や生体組織の微細な凹凸やピットパターン等が映し出されることになる。したがって、内視鏡画像の複雑度ＣＤは高いものとなる。一方、スコープ２０の先端を被写体から離して撮影した内視鏡画像には、図４に示すように、太い血管や毛細血管あるいは生体組織の輪郭等が映し出されるものであって、上述した近接拡大撮影をした場合に比べて複雑度ＣＤは低いものとなる。そこで、複雑度ＣＤに基づいて操作者が観察したい部位を推定し、推定した部位に最適な波長セットに自動的に切り替える。これにより、操作者の負担を軽減し効率的な内視鏡観察を行うことができる。

図５は本発明の内視鏡画像処理方法の好ましい実施形態を示すフローチャートであり、図１から図５を参照して内視鏡画像処理方法について説明する。まず、スコープ２０が体腔内に挿入さたた状態で撮影を行うことにより、内視鏡画像が取得される（ステップＳＴ１）。そして、エッジ抽出手段４０により内視鏡画像のエッジ成分が抽出される（ステップＳＴ２）。その後、エッジ成分ＥＰの複雑度ＣＤが検出され（ステップＳＴ３）、撮影状態判定手段６０において複雑度ＣＤが設定しきい値以上であるかが判断される（ステップＳＴ４）。

複雑度ＣＤが設定しきい値ＣＤｒｅｆ以上であるとき、撮影状態判定手段６０により近接撮影（近接拡大モード）であると判定される。そして、パラメータ切替手段７０において短波長の波長セットからなるマトリクスパラメータＭが選択された後（ステップＳＴ５）、分光推定画像ＳＰが生成される（ステップＳＴ７）。

一方、複雑度ＣＤが設定しきい値ＣＤｒｅｆ未満であると判定されたとき、撮影状態判定手段６０により遠景撮影であると判定される。パラメータ切替手段７０において長波長の波長セットからなるマトリクスパラメータＭが選択された後（ステップＳＴ６）、分光推定画像ＳＰが生成される（ステップＳＴ７）。

上記実施の形態によれば、内視鏡画像Ｐのエッジ成分ＥＰを抽出し、抽出したエッジ成分ＥＰの複雑度ＣＤを検出し、検出した複雑度ＣＤに応じて、被写体を近接撮影したものであるか遠景撮影したものであるかを判定し、判定した近接撮影と遠景撮影とにおいて、マトリクスパラメータＭを切り替えて内視鏡画像Ｐに対しマトリクス演算を施すことにより分光推定画像ＳＰを生成することにより、内視鏡画像Ｐから操作者が観察したい被写体を推定し、観察したい部位に適した分光推定画像ＳＰを生成することができるため、効率的な画像診断を行うことができる。

なお、撮影状態判定手段６０が、複雑度ＣＤが設定しきい値ＣＤｒｅｆ以上であるとき近接撮影であると判定し、設定しきい値ＣＤｒｅｆ未満であるとき遠景撮影であると判定するものであるとき、近接撮影のときには内視鏡画像Ｐに密集した微細な血管像や被写体表面の凹凸等が映し出され複雑度が高くなることを利用し、精度良く近接撮影であるか否かを判定することができる。

また、複雑度検出手段５０が、エッジ成分ＥＰのフラクタル次元を複雑度ＣＤとして検出するものであれば、精度良く複雑度ＣＤを検出することができる。

さらに、複雑度検出手段５０が、エッジ成分ＥＰからピットパターンを抽出し、抽出したピットパターンの複雑度ＣＤを検出するものであるとき、精度良く複雑度ＣＤを検出することができる。

さらに、パラメータ切替手段７０が、近接撮影であるとき深達度の浅い波長成分を示すマトリクスパラメータＭを選択し、遠景撮影であるとき深達度の深い波長成分を示すマトリクスパラメータＭを選択するものであれば、近接撮影および遠景撮影に適した分光推定画像ＳＰを生成することができる。

本発明の実施形態は、上記実施形態に限定されない。たとえば、図１において、内視鏡画像処理装置３０はＤＳＰ等により構成されている場合について例示しているが、補助記憶装置に読み込まれた放射線画像処理プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現されていてもよい。また、この内視鏡画像処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。

本発明の内視鏡画像処理装置の好ましい実施形態を示すブロック図 図１の分光画像生成手段において使用されるマトリクスパラメータの一例を示す表 図１の内視鏡画像処理装置において近接撮影により取得される内視鏡画像の一例を示す模式図 図１の内視鏡画像処理装置において遠景撮影により取得される内視鏡画像の一例を示す模式図 本発明の内視鏡画像処理方法の好ましい実施形態を示すフローチャート

符号の説明

１ 内視鏡装置
１０ 光源ユニット
２０ スコープ
３０ 内視鏡画像処理装置
３１ 画像取得手段
３２ 前処理手段
３３ 分光画像生成手段
３４ 画像処理手段
４０ エッジ抽出手段
５０ 複雑度検出手段
６０ 撮影状態判定手段
７０ パラメータ切替手段
８０ 装置コントローラ
ＣＤ 複雑度
ＣＤｒｅｆ 設定しきい値
ＤＢ データベース
ＥＰ エッジ成分
Ｌ１ 白色光
Ｍ マトリクスパラメータ
Ｐ 内視鏡画像
ＳＰ 分光推定画像

Claims (7)

1. 内視鏡画像のエッジ成分を抽出するエッジ抽出手段と、
   該エッジ抽出手段により抽出された前記エッジ成分の複雑度を検出する複雑度検出手段と、
   該複雑度検出手段において検出された前記複雑度に応じて、前記被写体を近接撮影したものであるか遠景撮影したものであるかを判定する撮影状態判定手段と、
   前記内視鏡画像に対しマトリクス演算を施すことにより分光推定画像を生成する分光画像生成手段と、
   該撮影状態判定手段により判定された前記近接撮影と前記遠景撮影とにおいて、前記分光画像生成手段におけるマトリクス演算に使用されるマトリクスパラメータを切り替えるパラメータ切替手段と
   を備えたことを特徴とする内視鏡画像処理装置。
2. 前記撮影状態判定手段が、前記複雑度が設定しきい値以上であるとき前記近接撮影であると判定し、前記設定しきい値未満であるとき前記遠景撮影であると判定するものであることを特徴とする請求項１記載の内視鏡画像処理装置。
3. 前記複雑度検出手段が、前記エッジ成分のフラクタル次元を前記複雑度として検出するものであることを特徴とする請求項１または２記載の内視鏡画像処理装置。
4. 前記複雑度検出手段が、前記エッジ成分からピットパターンを抽出し、抽出した該ピットパターンの前記複雑度を検出するものであることを特徴とする請求項１または２記載の内視鏡画像処理装置。
5. 前記パラメータ切替手段が、前記近接撮影であるとき深達度の浅い波長成分を示すマトリクスパラメータを選択し、前記遠景撮影であるとき深達度の深い波長成分を示すマトリクスパラメータを選択するものであることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の内視鏡画像処理装置。
6. 内視鏡画像のエッジ成分を抽出し、
   抽出した前記エッジ成分の複雑度を検出し、
   検出した前記複雑度に応じて、前記被写体を近接撮影したものであるか遠景撮影したものであるかを判定し、
   判定した前記近接撮影と前記遠景撮影とにおいて、マトリクスパラメータを切り替えて前記内視鏡画像に対しマトリクス演算を施すことにより分光推定画像を生成する
   ことを特徴とする内視鏡画像処理方法。
7. コンピュータに、
   内視鏡画像のエッジ成分を抽出し、
   抽出した前記エッジ成分の複雑度を検出し、
   検出した前記複雑度に応じて、前記被写体を近接撮影したものであるか遠景撮影したものであるかを判定し、
   判定した前記近接撮影と前記遠景撮影とにおいて、マトリクスパラメータを切り替えて前記内視鏡画像に対しマトリクス演算を施すことにより分光推定画像を生成する
   ことを実行させるための内視鏡画像処理プログラム。

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