JP2013255656A - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像処理装置1は、画像に映る被写体までの撮像距離を推定する撮像距離推定部110と、上記画像内に検査領域を、該検査領域に映る被写体の撮像距離の分布の広がりを示す指標が所定の範囲内となるように設定する検査領域設定部120と、検査領域に応じて特定される、検査領域に映る被写体の微細構造の異常を識別可能なテクスチャ特徴量を用いて、検査領域に映る被写体の微細構造が異常であるか否かを識別する異常構造識別部130とを備える。
【選択図】図1
Description
図1は、本発明の実施の形態1に係る画像処理装置を示すブロック図である。本実施の形態1に係る画像処理装置1は、一例として、内視鏡又はカプセル型内視鏡(以下、これらをまとめて単に内視鏡という)によって生体の管腔内を撮像することにより取得された管腔内画像(以下、単に画像ともいう)に対し、粘膜表面の微細構造の異常を識別する画像処理を施す装置である。管腔内画像は、通常、各画素位置においてR(赤)、G(緑)、B(青)の波長成分(色成分)に対して、所定の(例えば256階調の)画素レベル(画素値)を有するカラー画像である。
表示部40は、LCDやELディスプレイ等の表示装置によって実現され、制御部10の制御の下で、管腔内画像を含む各種画面を表示する。
図1に示すように、演算部100は、画像に映る被写体までの撮像距離を推定する撮像距離推定部110と、上記画像内に検査領域を、該検査領域に映る被写体の撮像距離の分布の広がりを示す指標が所定の範囲内となるように設定する120と、検査領域に応じて特定される、検査領域に映る被写体の微細構造の異常を識別可能なテクスチャ特徴量を用いて、検査領域に映る被写体の微細構造が異常であるか否かを識別する異常構造識別部130とを備える。
次に、実施の形態1の変形例1−1について説明する。
図8は、変形例1−1に係る画像処理装置が備える演算部の構成を示すブロック図である。図8に示すように、変形例1−1に係る演算部100−1は、撮像距離推定部110と、検査領域設定部140と、異常構造識別部150とを備える。なお、撮像距離推定部110の構成及び動作は、実施の形態1と同様である。また、演算部100−1以外の画像処理装置全体の構成及び動作も、実施の形態1と同様である。
演算部100−1の動作は全体として図2に示すものと同様であり、ステップS13及びS14における詳細な処理が異なる。図9は、検査領域設定部140が実行する処理(ステップS13)を詳細に示すフローチャートである。図10は、検査領域設定部140が実行する処理を説明する模式図である。図11は、異常構造識別部150が実行する処理(ステップS14)を詳細に示すフローチャートである。
ここで、実施の形態1においては、全ての波長成分(R成分、G成分、B成分)における特定空間周波数成分を用いて微細構造の異常を識別した。しかしながら、粘膜表面の微細構造の異常は、毛細血管の形成状態に起因する場合が多い。このため、血液の吸収帯域に近い波長成分ほど顕著な変化が見られる。そこで、本変形例1−1においては、生体内での吸収又は散乱の度合いが高い特定の波長における特定空間周波数成分をテクスチャ特徴量として用いて異常構造の識別を行う。
次に、実施の形態1の変形例1−2について説明する。
図12は、変形例1−2に係る画像処理装置が備える演算部の構成を示すブロック図である。図12に示すように、変形例1−2に係る演算部100−2は、撮像距離推定部110と、検査領域設定部160と、異常構造識別部170とを備える。なお、撮像距離推定部110の構成及び動作は、実施の形態1と同様である。また、演算部100−2以外の画像処理装置全体の構成及び動作も、実施の形態1と同様である。
演算部100−2の動作は全体として図2に示すものと同様であり、ステップS13及びS14における詳細な処理が異なる。図13は、検査領域設定部160が実行する処理(ステップS13)を詳細示すフローチャートである。図14は、異常構造識別部170が実行する処理(ステップS14)を詳細に示すフローチャートである。なお、図13に示すステップS231、S234、及びS235は、図9と対応している。
その後のステップS234、235は変形例1−1と同様である。
ここで、変形例1−1においては、生体内における吸収又は散乱の度合いが高い特定波長における特定空間周波数成分を用いて微細構造の異常を識別した。しかしながら、画像に映った微細構造における画素値変化は撮像距離の影響を受け、遠景部では変化が小さく、近景部では変化が大きくなる。このため、変形例1−1において算出した特定空間周波数成分の平均強度には、撮像距離に応じた画素値変化が含まれてしまい、同一の識別関数を用いて異常構造の識別を行うと、識別精度が低下してしまうおそれがある。そこで、本変形例1−2においては、撮像距離に伴う画素値変化の影響を抑制するため、生体内での吸収又は散乱の度合いが互いに異なる特定波長成分間の比率を算出し、該比率における特定空間周波数成分をテクスチャ特徴量として用いて異常構造の識別を行う。
次に、本発明の実施の形態2について説明する。
図15は、本発明の実施の形態2に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図15に示すように、実施の形態2に係る画像処理装置2は、図1に示す演算部100の代わりに演算部200を備える。演算部200以外の画像処理装置2の各部の構成及び動作は、実施の形態1と同様である。
まず、ステップS21において、演算部200は、記録部50に記録された画像データを読み込むことにより、処理対象の管腔内画像を取得する。
さらに、ステップS28において、演算部200は、異常識別結果を出力する(図2のステップS15参照)。
次に、本発明の実施の形態3について説明する。
図17は、本発明の実施の形態3に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図17に示すように、実施の形態3に係る画像処理装置3は、図1に示す演算部100の代わりに演算部300を備える。演算部300以外の画像処理装置3の各部の構成及び動作は、実施の形態1と同様である。
画像処理装置3の動作は全体として図3に示すものと同様であり、ステップS13及びS14における詳細な処理が異なる。図18は、検査領域設定部310が実行する処理(ステップS13)を詳細に示すフローチャートである。図19は、検査領域設定部310が実行する処理を説明する模式図である。図20は、異常構造識別部320が実行する処理(ステップS14)を詳細に示すフローチャートである。図21は、管腔内画像における撮像距離に応じた周波数成分の強度特性を示す模式図である。
詳細には、ステップS341において、代表撮像距離取得部321は、各検査領域(分割領域)B1〜B4に映る被写体までの代表的な撮像距離を取得する。代表的な撮像距離としては、検査領域B1〜B4に含まれる被写体までの撮像距離の平均値や、検査領域B1〜B4の重心座標における撮像距離等が挙げられる。
ここで、上述したとおり、内視鏡によって撮像される管腔内画像においては、撮像距離に応じて粘膜表面の微細構造の解像度が異なる。具体的には、撮像距離が長くなるほど、解像度が低下する。このため、例えば、図21に示すように、撮像距離が短い場合(近景)に、微細構造の異常を識別可能な特定空間周波数がf1であるとすると、同じ微細構造の異常を識別可能な空間周波数は、撮像距離が長くなると高周波側にシフトする(遠景:空間周波数f2)。
続くステップS142及びS143については、実施の形態1と同様である。
次に、本発明の実施の形態4について説明する。
図22は、本発明の実施の形態4に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図22に示すように、実施の形態4に係る画像処理装置4は、図1に示す演算部100の代わりに演算部400を備える。演算部400以外の画像処理装置4の各部の構成及び動作は、実施の形態1と同様である。
図23は、画像処理装置4の動作を示すフローチャートである。なお、図23に示すステップS11、S12、S14、及びS15は、実施の形態1に対応している(図2参照)。
次に、本発明の実施の形態5について説明する。
図26は、本発明の実施の形態5に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図26に示すように、実施の形態5に係る画像処理装置5は、図1に示す演算部100の代わりに演算部500を備える。演算部500以外の画像処理装置5の各部の構成及び動作は、実施の形態1と同様である。
図27は、画像処理装置5の動作を示すフローチャートである。なお、図27に示すステップS11〜S15は、実施の形態1と対応している(図2参照)。
ここで、上述したとおり、内視鏡によって撮像される管腔内画像において、撮像距離に応じて粘膜表面の微細構造の解像度が異なる。そこで、本実施の形態5においては、設定された検査領域までの撮像距離に応じて、検査領域内の画像を変形し、変形後の画像における特定空間周波数成分をテクスチャ特徴量として用いて微細構造の異常の識別を行うことにより、識別精度を向上させる。
次に、実施の形態5の変形例5−1について説明する。
図30は、変形例5−1における検査領域変形部の構成を示すブロック図である。変形例5−1に係る演算部は、図26に示す検査領域変形部510の代わりに、図30に示す検査領域変形部520を備える。この検査領域変形部520は、検査領域内に映る被写体上の少なくとも3箇所の基準点に対して、撮像距離及び画像内における座標を基に3次元座標を推定する3次元座標推定部521と、上記少なくとも3箇所の基準点によって張られる平面における検査領域を所定の距離から正対して撮像した場合の画像となるように、検査領域に対して画像変換を施す画像変換部522とを備える。
図31は、検査領域変形部520が実行する処理(ステップS51)の詳細を示すフローチャートである。また、図32A及び図32Bは、検査領域変形部520が実行する処理の概念を説明する模式図である。
ここで、実施の形態5においては検査領域のサイズを正規化したが、検査領域内に残る所定範囲内に収まる撮像距離の差は補正されず、同一の検査領域内において撮像距離が短い粘膜表面の微細構造の解像度と、撮像距離が長い粘膜表面の微細構造の解像度との差による影響が生じてしまう。そこで、本変形例5−1においては、図32Aに示すように、管腔7内の粘膜表面8上の3箇所の基準点を含む領域を内視鏡6によって正面から撮像したかのように、検査領域を変形する。
6 内視鏡
7 管腔
8 粘膜表面
10 制御部
20 画像取得部
30 入力部
40 表示部
50 記録部
51 画像処理プログラム
100、100−1、100−2、200、300、400、500 演算部
110 撮像距離推定部
111 低吸収波長選択部
120、140、160、310、410 検査領域設定部
121、141 候補領域設定部
122 領域確定部
122a 撮像距離範囲算出部
130、150、170、320 異常構造識別部
131、152、172、322 特定周波数成分算出部
132、153、173、323 統計分類部
141a、321 代表撮像距離取得部
142a 撮像距離分散算出部
151 特定波長成分選択部
161 候補領域設定部
161a 代表撮像距離勾配算出部
171 特定波長間比率算出部
210 非検査領域除外部
220 繰返し制御部
311 階層分類部
312 領域分割部
411 局所領域設定部
411a 距離変換画像算出部
510、520 検査領域変形部
511 代表撮像距離取得部
512 サイズ正規化部
521 3次元座標推定部
522 画像変換部
Claims (23)
- 画像に映る被写体までの撮像距離を推定する撮像距離推定部と、
前記画像内に検査領域を、該検査領域に映る被写体の撮像距離の分布の広がりを示す指標が所定の範囲内となるように設定する検査領域設定部と、
前記検査領域に応じて特定される、前記検査領域に映る被写体の微細構造の異常を識別可能なテクスチャ特徴量を用いて、前記検査領域に映る被写体の微細構造が異常であるか否かを識別する異常構造識別部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記画像は、複数の波長成分からなり、
前記撮像距離推定部は、前記複数の波長成分のうち、生体内における吸収又は散乱の度合いが最も低い波長成分である低吸収波長成分を選択する低吸収波長選択部を備え、前記低吸収波長成分を基に、前記画像に映る被写体までの撮像距離を推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記検査領域設定部は、
前記画像内に検査候補領域を設定する候補領域設定部と、
前記検査候補領域に映る被写体の撮像距離情報を基に検査領域を確定する領域確定部と、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記候補領域設定部は、前記検査候補領域を設定しようとする位置に映る被写体までの代表的な撮像距離を取得する代表撮像距離取得部を備え、前記代表的な撮像距離に応じたサイズの前記検査候補領域を設定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記候補領域設定部は、前記検査候補領域を設定しようとする位置に映る被写体の代表的な撮像距離勾配を算出する代表撮像距離勾配算出部を備え、前記代表的な撮像距離勾配に応じたサイズの検査候補領域を設定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記領域確定部は、前記検査候補領域内に映る被写体までの撮像距離の分布範囲を算出する撮像距離範囲算出部を備え、前記分布範囲が所定の閾値以下となる検査候補領域を前記検査領域として確定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記領域確定部は、前記検査候補領域内に映る被写体までの撮像距離の分散を算出する撮像距離分散算出部を備え、前記分散が所定の閾値以下となる検査候補領域を前記検査領域として確定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記検査領域設定部は、
前記撮像距離の値を1つ又は複数の階層に分類する階層分類部と、
同一の階層に分類された撮像距離の被写体が映る領域毎に、前記画像を1つ又は複数の領域に分割する領域分割部と、
を備え、前記領域分割部により得られた1つ又は複数の領域の各々を個別の検査領域として設定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記検査領域設定部は、前記同一の階層に分類された撮像距離の被写体が映る領域内に局所領域を設定する局所領域設定部をさらに備え、該局所領域を前記検査領域として設定することを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
- 前記局所領域設定部は、前記同一の階層に分類された撮像距離の被写体が映る領域の境界からの距離を画素値に変換した距離変換画像を算出する距離変換画像算出部を備え、前記距離変換画像を基に前記局所領域を設定することを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。
- 前記検査領域が未設定の領域に対して、前記検査領域設定部による処理を繰返す制御を行う繰返し制御部をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記繰返し制御部は、前記処理の繰返しに応じて、前記検査領域設定部が実行する処理の内容を変更することを特徴とする請求項11に記載の画像処理装置。
- 前記異常構造識別部は、
前記テクスチャ特徴量として、前記検査領域に映る被写体の微細構造の異常を識別可能な特定空間周波数成分を算出する特定周波数成分算出部と、
前記特定空間周波数成分を基に統計分類を行う統計分類部と、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記異常構造識別部は、生体内における吸収又は散乱の度合いに応じて特定される特定波長成分を選択する特定波長成分選択部をさらに備え、
前記特定周波数成分算出部は、前記特定波長成分に対して前記特定空間周波数成分を算出することを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。 - 前記異常構造識別部は、生体内における吸収又は散乱の度合いが異なる特定波長成分間の比率を算出する特定波長間比率算出部をさらに備え、
前記特定周波数成分算出部は、前記特定波長成分間の比率に対して前記特定空間周波数成分を算出することを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。 - 前記異常構造識別部は、前記検査領域に映る被写体までの代表的な撮像距離を取得する代表撮像距離取得部をさらに備え、
前記特定周波数成分算出部は、前記代表的な撮像距離に応じて前記特定空間周波数成分の周波数を特定し、前記特定空間周波数成分を算出することを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。 - 前記検査領域内の画像を変形する検査領域変形部をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記検査領域変形部は、
前記検査領域に映る被写体までの代表的な撮像距離を取得する代表撮像距離取得部と、
前記代表的な撮像距離に応じて前記検査領域のサイズを正規化するサイズ正規化部と、
を備え、
前記異常構造識別部は、前記サイズ正規化部により正規化されたサイズを有する前記検査領域に応じて特定される、前記検査領域に映る被写体の微細構造の異常を識別可能なテクスチャ特徴量を用いて、前記検査領域に映る被写体の微細構造が異常であるか否かを識別することを特徴とする請求項17に記載の画像処理装置。 - 前記検査領域変形部は、
前記検査領域内に映る被写体上の少なくとも3箇所の基準点に対して、撮像距離及び画像内における対応する画素の座標を基に、3次元座標を推定する3次元座標推定部と、
前記少なくとも3箇所の基準点により張られる平面における前記検査領域を所定の距離から正対して撮像した画像となるように、前記検査領域に対して画像変換を施す画像変換部と、
を備えることを特徴とする請求項17に記載の画像処理装置。 - 前記画像内に含まれる非検査対象領域を除外する非検査対象領域除外部をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記非検査対象領域は、前記画像内の暗部領域、明部領域、又は残渣若しくは泡が映った領域の何れかであることを特徴とする請求項20に記載の画像処理装置。
- 画像に映る被写体までの撮像距離を推定する撮像距離推定ステップと、
前記画像内に検査領域を、該検査領域に映る被写体の撮像距離の分布の広がりを示す指標が所定の範囲内となるように設定する検査領域設定ステップと、
前記検査領域に応じて特定される、前記検査領域に映る被写体の微細構造の異常を識別可能なテクスチャ特徴量を用いて、前記検査領域に映る被写体の微細構造が異常であるか否かを識別する異常構造識別ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - 画像に映る被写体までの撮像距離を推定する撮像距離推定ステップと、
前記画像内に検査領域を、該検査領域に映る被写体の撮像距離の分布の広がりを示す指標が所定の範囲内となるように設定する検査領域設定ステップと、
前記検査領域に応じて特定される、前記検査領域に映る被写体の微細構造の異常を識別可能なテクスチャ特徴量を用いて、前記検査領域に映る被写体の微細構造が異常であるか否かを識別する異常構造識別ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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