JP2015118677A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】予め定義されているテンプレートに含まれる画像処理パラメータ群の調整を容易かつ短時間に行うことが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供する。
【解決手段】画像処理装置１００は、処理対象画像の特徴量と選択されたテンプレートを適用した元画像の特徴量との差に基づいてテンプレートに含まれる各パラメータの値を調整する。例えば、元画像と元画像に近似する第１モデル画像とのランドマークの特徴量の差に基づいて選択テンプレートに含まれるパラメータ値を第１モデル画像用に変換する。次に予め算出されているモデル間テンプレート変換データを用いて第１モデル画像用に調整されたパラメータ値を処理対象画像に近似する第２モデル画像用に変換する。更に、第２モデル画像と処理対象画像との特徴量差に基づいて第２モデル画像用に調整されたパラメータ値を処理対象画像用に変換する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に係り、詳細には、画像処理条件（テンプレート）の調整に関する。

従来より、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、Ｘ線診断装置、超音波診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医用画像撮影装置では、疾患や検査目的、或いは患者の画像撮影時の状態等に応じて様々な撮影条件で撮影が行われる。また、医用画像撮影装置により生成された医用画像は、臓器の位置関係や向き、角度、画像濃度、または表示範囲等が画像処理装置を用いて調整され、診断に適した画像（解析結果画像）となるように画像処理される。画像処理装置では、ある患者の画像に対して適用した画像処理条件をテンプレートとして保存しておき、別の患者の画像に同じテンプレートを適用することで、画像処理の作業手順を簡略化しつつ、共通の解析結果画像を得るといった機能が提供されている。

例えば、特許文献１には、画像収集及び表示に関する準備から終了までの一連の作業手順を表すワークフローチャートをグラフィックプロセッサで作成し、表示することで、画像処理作業の支援を行う医用画像診断装置等について記載されている。特許文献１に記載される医用画像診断装置等を使用することで、熟練していない者でも画像処理に必要な作業をある程度手順通りに進めることができる。

特開２００１−０００３９７号公報

しかしながら、画像処理の元となる医用画像は、撮影時の体軸方向の撮影範囲やＦＯＶ（Field Of View）の違い、患者の個人差等によってそれぞれに差異があるため、ある個人の画像に適用したテンプレートをそのまま別の患者の画像に適用しても、全く同様の解析結果画像を得ることは困難であった。特に、体格が大きく異なる等、元の画像の差が大きい場合には、テンプレートの調整作業に多く手間や時間がかかっていた。

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、予め定義されているテンプレートに含まれる画像処理パラメータ群の調整を容易かつ短時間に行うことが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。

前述した目的を達成するために第１の発明は、画像処理のテンプレートと、テンプレートを適用した元画像の情報と、テンプレートで使用する特徴量情報とを関連付けて保持するテンプレートテーブルを記憶する記憶部と、処理対象画像に対して適用する前記テンプレートを選択するテンプレート選択部と、前記処理対象画像の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部により抽出された処理対象画像の特徴量と、前記テンプレート選択部により選択されたテンプレートを適用した前記元画像の特徴量との差に基づいて、前記テンプレートに含まれる各パラメータの値を変換するテンプレート変換部と、前記テンプレート変換部により変換されたパラメータの値を前記処理対象画像に対して適用することにより画像処理を実行する画像処理部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。

第２の発明は、画像処理のテンプレートと、テンプレートを適用した元画像の情報と、テンプレートで使用する特徴量情報とを関連付けて保持するテンプレートテーブルを記憶する記憶部と、処理対象画像に対して適用する前記テンプレートを選択するテンプレート選択部と、前記テンプレート選択部により選択されたテンプレートを適用した元画像を前記テンプレートテーブルから複数取得する元画像取得部と、前記元画像取得部により取得した複数の元画像を合成し、処理対象画像に近似する合成画像を生成する合成画像生成部と、前記合成画像生成部により生成された合成画像における前記元画像の合成比率に基づいて前記テンプレートに含まれる各パラメータ値の調整を行うテンプレート変換部と、前記テンプレート変換部により変換されたパラメータの値を前記処理対象画像に対して適用することにより画像処理を実行する画像処理部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。

第３の発明は、コンピュータが、画像処理のテンプレートと、テンプレートを適用した元画像の情報と、テンプレートで使用する特徴量情報とを関連付けて記憶するステップと、処理対象画像に対して適用する前記テンプレートを選択するステップと、前記処理対象画像の特徴量を抽出するステップと、抽出された前記処理対象画像の特徴量と、選択されたテンプレートを適用した前記元画像の特徴量との差に基づいて、前記テンプレートに含まれる各パラメータの値を変換するステップと、変換されたパラメータの値を前記処理対象画像に対して適用することにより画像処理を実行するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。

第４の発明は、コンピュータが、画像処理のテンプレートと、テンプレートを適用した元画像の情報と、テンプレートで使用する特徴量情報とを関連付けて記憶部に記憶するステップと、処理対象画像に対して適用する前記テンプレートを選択するステップと、選択されたテンプレートを適用した元画像を前記記憶部から複数取得するステップと、取得した複数の元画像を合成し、処理対象画像に近似する合成画像を生成するステップと、前記合成画像における前記元画像の合成比率に基づいて前記テンプレートに含まれる各パラメータの値を変換するステップと、変換されたパラメータの値を前記処理対象画像に対して適用することにより画像処理を実行するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。

本発明の画像処理装置及び画像処理方法により、テンプレートを適用した画像と処理対象となる画像との差を考慮して、予め定義されている画像処理テンプレートのパラメータ値を調整し、容易かつ短時間に所望の解析画像を得ることが可能となる。

画像処理装置１００の全体構成を示す図 画像処理装置１００の機能構成及び記憶部１０３が保持するデータを示す図 パラメータテーブル３１の一例を示す図 テンプレートテーブル３２の一例を示す図 ランドマークテーブル３３の一例を示す図 テンプレート調整データ３４の一例を示す図 モデル間テンプレート変換データ３５の一例を示す図 モデルを介するパラメータ値の調整について説明する図 医用画像処理装置１００が実行する解析画像生成処理の全体の流れを説明するフローチャート 第１の実施形態におけるテンプレート変換処理の流れを説明するフローチャート 第２の実施形態におけるテンプレートテーブル３２ａの一例を示す図 第２の実施形態におけるテンプレート変換処理の流れを説明するフローチャート 複数画像の特徴量差に基づくパラメータ値の調整について説明する図 第３の実施形態におけるテンプレート変換処理の流れを説明するフローチャート 合成画像の合成比率に基づくパラメータ値を調整について説明する図

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。

［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の画像処理装置１００を適用した画像処理システム１の構成について説明する。

図１に示すように、画像処理システム１は、表示装置１０７、入力装置１０９を有する画像処理装置１００と、画像処理装置１００にネットワーク１１０を介して接続される画像データベース１１１と、画像撮影装置１１２とを備える。

本発明に係る画像処理装置１００は、画像生成、画像解析等の処理を行うコンピュータである。画像処理装置１００は、図１に示すように、ＣＰＵ１０１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、主メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０４、表示メモリ１０５、マウス１０８等の外部機器とのインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６を備え、各部はバス１１３を介して接続されている。

ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２または記憶装置１０３等に格納されるプログラムを主メモリ１０２のＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１１３を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置１００が行う各種処理を実現する。

またＣＰＵ１０１は、ある個人用に任意のタイミングで作成されたテンプレートに定義された画像処理条件を別の処理対象画像に適用し、解析画像を生成する解析画像生成処理（図９、図１０参照）を実行する。解析画像生成処理の詳細については後述する。

主メモリ１０２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。ＲＯＭはコンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、ＲＡＭは、ＲＯＭ、記憶装置１０３等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ１０１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶装置１０３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ１０１により必要に応じて読み出されて主メモリ１０２のＲＡＭに移され、各種の処理実行部として実行される。

通信Ｉ／Ｆ１０４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、画像処理装置１００とネットワーク１１０との通信を媒介する。また通信Ｉ／Ｆ１０４は、ネットワーク１１０を介して、画像データベース１１１や、他のコンピュータ、或いは、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等の画像撮影装置１１２との通信制御を行う。
Ｉ／Ｆ１０６は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス１０８やスタイラスペン等のポインティングデバイスをＩ／Ｆ１０６を介して接続させるようにしてもよい。

表示メモリ１０５は、ＣＰＵ１０１から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置１０７に出力される。

表示装置１０７は、液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ１０５を介してＣＰＵ１０１に接続される。表示装置１０７はＣＰＵ１０１の制御により表示メモリ１０５に蓄積された表示データを表示する。

入力装置１０９は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をＣＰＵ１０１に出力する。操作者は、表示装置１０７、入力装置１０９、及びマウス１０８等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置１００を操作する。

ネットワーク１１０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース１１１やサーバ、他の情報機器等と画像処理装置１００との通信接続を媒介する。

画像データベース１１１は、医用画像撮影装置１１２によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図１に示す画像処理システム１では、画像データベース１１１はネットワーク１１０を介して画像処理装置１００に接続される構成であるが、画像処理装置１００内の例えば記憶装置１０３に画像データベース１１１を設けるようにしてもよい。

次に、図２を参照して、本発明に係る画像処理装置１００の機能構成及びデータ構成について説明する。
図２に示すように、画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、画像取得部２１、テンプレート選択部２２、特徴量抽出部２３、テンプレート変換部２４、及び画像処理部２５を備える。また、記憶装置１０３には、パラメータテーブル３１、テンプレートテーブル３２、ランドマークテーブル３３、テンプレート調整データ３４、及びモデル間テンプレート変換データ３５等が記憶されている。

画像取得部２１は、記憶装置１０３から処理対象とする画像（以下、処理対象画像と呼ぶ）を読出し、ＲＡＭ（主メモリ１０２）に保持する。

テンプレート選択部２２は、処理対象画像に対して適用するテンプレートを選択する。

テンプレートとは、画像処理において使用されるパラメータ群及びそれらのパラメータ値を定義したものである。図３は、各テンプレートに含まれるパラメータ群を定義するパラメータテーブル３１の例を示す。図３に示すように、パラメータテーブル３１には、各テンプレートＴ_Ａ、Ｔ_Ｂ、…についてそれぞれ画像処理のパラメータＰ１_Ａ、Ｐ２_ＡやＰ１_Ｂ、Ｐ２_Ｂやその値（パラメータ値）が格納される。画像処理パラメータとは、例えば、画像の拡大や回転、濃度値等といった各種の画像処理項目である。

テンプレート選択部２２は、例えば図４に示すテンプレートテーブル３２のように、過去に操作者により作成され記憶装置１０３に記憶された複数のテンプレートの中から処理対象画像に対して適用するテンプレートを選択する。テンプレート選択部２２による画像処理テンプレートの選択は、例えば、入力装置１０９を介してユーザの操作により行われる。

図４に、テンプレートテーブル３２の一例を示す。テンプレートテーブル３２には、画像処理のテンプレートと、各テンプレートについての関連情報が格納される。関連情報には、テンプレートを適用した画像（以下、元画像という）と、テンプレートを適用する際に参照するランドマーク情報（特徴量情報）とが含まれる。例えば、図４の例では、テンプレートＴ_Ａには元画像ＩＭＧ_Ａとランドマーク情報Ｌ_Ａとが関連付けて記憶される。これは、元画像ＩＭＧ_Ａに対してテンプレートＴ_Ａを適用した際にランドマーク情報Ｌ_Ａに基づいて画像処理が行われたことを示す。同様に、テンプレートＴ_Ｂには元画像ＩＭＧ_Ｂとランドマーク情報Ｌ_Ｂとが関連付けて記憶され、テンプレートＴ_Ｃには元画像ＩＭＧ_Ｃとランドマーク情報Ｌ_Ｃとが関連付けて記憶され、テンプレートＴ_Ｘには元画像ＩＭＧ_Ｘとランドマーク情報Ｌ_Ｘとが関連付けて記憶される。

ランドマーク情報Ｌ_Ａ，Ｌ_Ｂ,Ｌ_Ｃ，…とは、画像の特徴量を表すデータ群である。各ランドマーク情報Ｌ_Ａ，Ｌ_Ｂ,Ｌ_Ｃ，…には、画像に含まれる代表的な部位（骨や臓器等）について夫々どのような量を特徴量ｍ１，ｍ２，…とするかが定義され、図５に示すランドマークテーブル３３のように記憶装置１０３に記憶される。特徴量ｍ１，ｍ２，…の例としては、臓器の向きやサイズに関する量（断面積、周囲長、体積、形状、領域の短径、長径、重心等）や濃度値等がある。図５に示す例では、ランドマーク情報Ｌｘには、特徴量ｍ１、ｍ２が含まれる。また例えば、ランドマーク情報Ｌ_Ｙには、特徴量ｍ１、ｍ３が含まれる。

特徴量抽出部２３は、処理対象画像からテンプレートで使用する特徴量を抽出する。画像処理テンプレートでどの特徴量を使用するかは、ランドマーク情報としてテンプレートテーブル３２（図４参照）に定められている。また、各ランドマーク情報に含まれる特徴量がどの量であるかは、ランドマークテーブル３３（図５参照）に定義される。

テンプレート変換部２４は、特徴量抽出部２３により抽出された処理対象画像の特徴量と、テンプレート選択部２２により選択されたテンプレートを適用した元画像の特徴量との差に基づいて、テンプレートに含まれる各パラメータの値を調整する。

第１の実施の形態においてテンプレート変換部２４は、予め定義されているモデル画像を介してテンプレートの変換を行う。すなわち、テンプレート変換部２４は、元画像と元画像に近似する第１モデル画像を特定する。また、テンプレート変換部２４は、処理対象画像と処理対象画像に近似する第２モデル画像を特定する。そしてまず、元画像と第１モデル画像とのランドマークの特徴量の差に基づいてテンプレート選択部２３により選択されたテンプレートに含まれるパラメータ値を第１モデル画像用に変換する。元画像と第１モデル画像間のテンプレート変換に使用する変換関数は、図６に示すテンプレート調整データ３３として記憶装置１０３に記憶されている。

モデル画像とは、統計的に作成され、骨格や臓器が解剖学的に理想的な配置となっている画像データである。例えば、幼児、子供、成人男性、成人女性等のように年齢、性別、体型毎等に分類される。

図６に示す変換関数Ｆ_Ａ（ａ）、Ｆ_Ｂ（ａ）、Ｆ_Ｃ（ａ）、Ｆ_Ｘ（ａ）は、元画像と元画像に最も近似するモデル画像ＭｏｄｅｌＡ，ＭｏｄｅｌＢ，ＭｏｄｅｌＣ，ＭｏｄｅｌＸとの間でランドマーク情報（特徴量）を一致させるための関数である。具体的には、変換関数は元画像とモデル画像とのランドマークの特徴量の差に基づいて、テンプレートに含まれる各パラメータ値（拡大、縮小、回転、濃度値等）を調整するためのデータ群である。

第１モデル画像用にテンプレートのパラメータ値が調整されると、次にテンプレート変換部２４は、第１モデル画像用に調整されたパラメータ値を処理対象画像に近似する第２モデル画像用に変換する。第１モデル画像と第２モデル画像間のパラメータ変換に使用する変換関数は、図７に示すモデル間テンプレート変換データ３５として記憶装置１０３に記憶されている。

モデル間テンプレート変換データ３５は、あるモデル画像と別のモデル画像との間でランドマーク情報（特徴量）を一致させるための変換関数である。モデル間テンプレート変換データ３５の各変換関数は、モデル間の特徴量の差に基づいて予め算出され、記憶される。

なお、図６及び図７に示す変換関数Ｆ（ａ）の変数ａは、パラメータの種類を表す。調整すべきパラメータが複数ある場合は、パラメータ毎に複数の変換関数がテンプレート調整データ３４（図６）或いはモデル間テンプレート変換データ３５（図７）として格納される。以下の説明では、１つの変換関数Ｆ（ａ）を用いてテンプレートに含まれる１つのパラメータを調整するものとするが、複数のパラメータを調整するための各変換関数がそれぞれ定義されているものとしてもよい。また、複数のパラメータを１つの変換関数で総合的に調整可能な場合は、複数のパラメータを変数とする変換関数として表してもよい。

テンプレート変換部２４は、第２モデル画像用に変換されたパラメータ値を第２モデル画像と処理対象画像との特徴量の差に基づいて処理対象画像用に変換する。

なお、テンプレート変換部２４におけるモデルの特定を高速化するために、モデル画像は、患者の属性やモデル画像の持つ特徴量に基づいて階層化して保存されていることが望ましい。

例えば、モデル画像は医療情報（検査情報：性別・年齢・体型等）に基づいて階層化されることが望ましい。医療情報に基づいて階層化することで、処理対象画像の撮影前に登録された医療情報から、ある程度、処理対象画像に近似するモデル画像に絞り込むことが可能となる。ある程度絞り込んだモデル画像から相関率や類似度を求め、最も近似するモデル画像を特定することで最も近似するモデルを特定する処理を高速化できる。

また、モデル画像の部位（ランドマーク）の特徴量に基づいてモデル画像を階層化してもよい。モデル画像を作成する際、特徴量（断面積、周囲長、体積、形状、領域の短径・長径、重心等）の値から、部位毎にモデル画像をグルーピングしておく。例えば、断面積Ｓについて、小：１≦Ｓ＜９、中：１０≦Ｓ＜１９、大：Ｓ＞２０等のようにグルーピングする。テンプレート変換部２４は、元画像や処理対象画像から抽出した各種の特徴量が、最も多く共通グループに属しているモデル画像を近似するモデル画像として特定すればよい。

このように、本実施形態の画像処理装置１００は、過去に使用した変換関数（テンプレート調整データ３４）や、予め求められているモデル間のテンプレート変換データ３５を用いて、テンプレートを処理対象画像に適用できるように変換する。これにより、体格や年齢や性別等が全く異なる患者の画像に適用したテンプレートを用いる場合にも、テンプレートの変換に要する時間を短縮できる。ユーザによって作成され、保存されたテンプレートを分類が全く異なる画像に適用することは困難を極めるが、予め作成された理想的なモデル画像を介することにより高速にテンプレート変換を行える。このため、高速に解析画像を得ることが可能となる。

図８は、画像の特徴量とパラメータ値との関係について説明する図である。
元画像ＩＭＧ_Ｘに適用した既知のテンプレートＴ_Ｘに含まれるパラメータＰ_Ｘを、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚ用に調整する場合、テンプレート変換部２４は、まず、元画像ＩＭＧ_Ｘに近似するモデル画像ＭｏｄｅｌＸを特定する。そして、モデル画像ＭｏｄｅｌＸの特徴量と元画像ＩＭＧ_Ｘの特徴量との差に基づいてテンプレートＴ_Ｘ内のパラメータ値Ｐ_ＸをＰ_αに変換する。これを全てのパラメータについて行い、テンプレートＴ_Ｘを第１モデル画像用テンプレートＴ_αに変換する。この変換には、図６に示すテンプレート調整データ３４の変換関数Ｆ_Ｘ（ａ）が使用される。

次にテンプレート変換部２４は、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに近似するモデル画像ＭｏｄｅｌＺを特定し、モデル画像ＭｏｄｅｌＺの特徴量とモデル画像ＭｏｄｅｌＸの特徴量との差に基づいてテンプレートＴ_α内のパラメータ値Ｐ_αをＰ_βに変換する。これを全てのパラメータについて行い、テンプレートＴ_αを第２モデル画像用のテンプレートＴ_βに変換する。この変換には、図７に示すモデル間テンプレート変換データ３５の変換関数Ｆ_Ｘ→Ｚ（ａ）が使用される。

更にテンプレート変換部２４は、モデル画像ＭｏｄｅｌＺの特徴量と処理対象画像ＩＭＧ_Ｚの特徴量との差に基づいて、テンプレートＴ_β内のパラメータ値Ｐ_Ｍ２をＰ_Ｚに変換する。これを全てのパラメータについて行い、テンプレートＴ_βを処理対象画像用のテンプレートＴｚに変換する。この変換には、図６に示すテンプレート調整データ３４に記憶されている第２モデル画像ＭｏｄｅｌＺに関する変換関数Ｆ_Ｚ（ａ）の逆関数Ｆ_Ｚ（ａ）^−１が使用される。

画像処理部２５は、テンプレート変換部２４により変換されたテンプレートを処理対象画像に対して適用し、画像処理を実行する。これにより、過去に他の画像に対して適用されたテンプレートに含まれる各パラメータを処理対象画像用に調整したテンプレートを使用して処理対象画像の画像処理を行い、解析画像を生成できる。

次に、画像処理装置１００の動作を説明する。
画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２から図９、図１０に示す解析画像生成処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて処理を実行する。

なお、図９に示す解析画像生成処理の実行開始に際して、処理対象とする画像データは画像データベース１１１等からネットワーク１１０及び通信Ｉ／Ｆ１０４を介して取り込まれ、画像処理装置１００の記憶装置１０３に記憶されているものとする。

まず、画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、処理対象画像を取得する（ステップＳ１０１）。次に、ＣＰＵ１０１は、処理対象画像に対して適用するテンプレートの選択を受け付ける（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、ＣＰＵ１０１は、選択可能なテンプレートを記憶装置１０３から読出し、表示装置１０７に一覧表示し、入力装置１０９からユーザの操作による選択を受け付けてもよい。ステップＳ１０２においてテンプレートが選択されると、ＣＰＵ１０１は処理対象画像の特徴量を抽出する（ステップＳ１０３）。

ステップＳ１０３において、処理対象画像からどの特徴量を抽出するかは、ステップＳ１０２で選択したテンプレートによって異なる。ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３に記憶されているテンプレートテーブル３２を参照し、選択テンプレートで使用するランドマーク情報を取得する。またＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３に記憶されているランドマークテーブル３３を参照し、取得したランドマーク情報でどの特徴量を抽出するかを取得する。ＣＰＵ１０１は、処理対象画像からランドマーク情報で定義されている各特徴量を抽出する。

次に、ＣＰＵ１０１は、テンプレート変換処理を実行する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４のテンプレート変換処理において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０２で選択されたテンプレートＴ_Ｘを、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに適用できるようにテンプレートＴ_Ｘに含まれるパラメータの値を変換する。

ステップＳ１０４のテンプレート変換処理の詳細について図１０のフローチャートを参照して説明する。

テンプレート変換処理において、まずＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０２で選択されたテンプレートＴ_Ｘを適用した元画像ＩＭＧ_Ｘを元画像ＩＭＧ_Ｘに近似するモデル画像ＭｏｄｅｌＸ（第１モデル画像）との特徴量の差に基づいてテンプレートＴ_Ｘに含まれるパラメータ値を調整する（ステップＳ２０１）。

ステップＳ２０１の処理では、ＣＰＵ１０１は、テンプレートテーブル３２からステップＳ１０２で選択されたテンプレートＴ_Ｘに関する関連情報を取得する。そして、テンプレート調整データ３３（図６参照）からテンプレートＴ_Ｘを適用した元画像ＩＭＧ_Ｘと第１モデル画像ＩＭＧ_Ｘのランドマーク情報（特徴量）を一致させるための変換関数Ｆ_Ｘ（ａ）を取得する。そして、取得した変換関数Ｆ_Ｘ（ａ）を使用して、元画像ＩＭＧ_Ｘに適用したテンプレートＴ_Ｘを第１モデル画像ＩＭＧ_Ｘ用のテンプレートＴ_αへ変換する。

次に、ＣＰＵ１０１は、処理対象画像ＩＭＧＺに近似する第２モデル画像ＭｏｄｅｌＺを特定する（ステップＳ２０２）。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０１で変換された第１モデル画像用のテンプレートＴ_αを第２モデル画像ＭｏｄｅｌＺ用に変換する（ステップＳ２０３）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、モデル間テンプレート変換データ３４（図７参照）から第１モデル画像ＭｏｄｅｌＸと第２モデル画像ＭｏｄｅｌＺとの間のモデル間テンプレート変換関数Ｆ_Ｘ→Ｚ（ａ）を取得し、モデル間テンプレート変換関数Ｆ_Ｘ→Ｚ（ａ）を使用して、第１モデル画像用のテンプレートＴ_αを第２モデル画像ＭｏｄｅｌＺ用のテンプレートＴ_βに変換する。

ＣＰＵ１０１は、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚと処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに近似する第２モデル画像ＭｏｄｅｌＺとの特徴量の差に基づいて、第２モデル画像用のテンプレートＴ_βに含まれるパラメータ値を処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに適したものに変換するためのテンプレートＴ_Ｚを求める（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４の処理において、ＣＰＵ１０１は、テンプレート調整データ３４から第２モデル画像ＭｏｄｅｌＺに関連付けられている変換関数Ｆ_Ｚ（ａ）を取得し、Ｆ_Ｚ（ａ）の逆関数を適用することで、モデル画像ＭｏｄｅｌＺから処理対象画像ＩＭＧＺへのパラメータの調整値を推測する。ＣＰＵ１０１は、調整後のテンプレートを新たなテンプレートＴ_Ｚとして、元画像ＩＭＧ_Ｚやランドマーク情報（特徴量）と関連付けてテンプレートテーブル３２に記憶する。

以上のようにしてテンプレート変換処理が行われ、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚ用のテンプレートＴ_Ｚが求められると、ＣＰＵ１０１は求めたテンプレートＴ_Ｚを用いて処理対象画像ＩＭＧ_Ｚの画像処理を行う（ステップＳ１０５）。そして、画像処理により求められた画像を記憶装置１０３に記憶するとともに、表示装置１０７に表示して（ステップＳ１０６）、一連の画像処理を終了する。

本第１の実施の形態のテンプレート変換処理は、理想的な基準画像に基づいて予め作成されたテンプレートを調整するのではなく、ある患者の画像について任意のタイミングでユーザによって作成され保存されたテンプレートを別の画像に対して適用する場合に好適である。元の画像との差が大きい画像に対して同じテンプレートを適用する際に、パラメータ値を調整するのは困難を極めるが、元の画像に近似するモデルと、処理対象画像に近似するモデルとを介してパラメータ値を調整すれば、既知の変換関数を使用できるため、より小さい調整量でテンプレートを変換できる。モデル間のテンプレート変換に必要なデータは予め作成して記憶装置１０３に保存しておくことができるため、テンプレート変換に要する処理時間を短縮できる。

［第２の実施の形態］
次に、図１１〜図１３を参照して、本発明に係る画像処理装置１００の第２の実施の形態について説明する。なお、以下の説明において、第１の実施の形態と同一の構成及び動作については説明を省略し、第１の実施の形態と同一の符号を付して説明する。

第２の実施の形態において、画像処理装置１００は、テンプレート変換処理において、モデル情報を使用せずにテンプレート内のパラメータ値を調整する。

図１１は、第２の実施の形態の画像処理装置１００が保持するテンプレートテーブル３２ａの例である。
第２の実施の形態のテンプレートテーブル３２ａは、各画像処理テンプレートについての関連情報として、テンプレートを適用した元画像と、テンプレートを適用した際に参照したランドマーク情報と、テンプレート変換部２４により変換または調整された調整後パラメータ値が元画像に関連付けて格納される。

例えば、図１１の例では、テンプレートＴ_Ｘには、関連情報として元画像ＩＭＧ_Ａとランドマーク情報Ｌ_Ａとともに、調整後パラメータ値Ｐａが関連付けて記憶される。また、同じテンプレートＴ_Ｘには、別の関連情報として元画像ＩＭＧ_Ｂとランドマーク情報Ｌ_Ｂとともに、調整後パラメータ値Ｐｂが関連付けて記憶される。

第２の実施形態におけるテンプレート変換処理について、図１２を参照して説明する。

ＣＰＵ１０１は、まず、図９のステップＳ１０２で選択されたテンプレートＴ_Ｘを適用した元画像を検索する（ステップＳ３０１）。例えば、テンプレートＴ_Ｘを適用した元画像として、ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃが検索されるものとする。なお、テンプレートＴ_Ｘに含まれるパラメータ値Ｐｘは各元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃの特徴量に応じてそれぞれ調整され、実際には変換後パラメータ値Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃが適用されているものとする。

ＣＰＵ１０１は検索した複数の元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃのランドマーク情報の特徴量をテンプレートテーブル３２ａ（図１１参照）から取得する（ステップＳ３０２）。更にＣＰＵ１０１は、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚから抽出したランドマーク情報の特徴量と、ステップＳ３０２で検索した複数の元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃのランドマーク情報の特徴量との差分を求める（ステップＳ３０３）。

ＣＰＵ１０１は、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚと検索した複数の元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃのランドマーク情報との差分の大きさに基づいて、検索した元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃに適用した各パラメータ値Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃにかける重み係数を求める（ステップＳ３０４）。

ステップＳ３０４において、元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃの各特徴量ｍ_Ａ，ｍ_Ｂ，ｍ_Ｃと処理対象画像ＩＭＧ_Ｚの特徴量ｍ_ｚとの差Ｓ_Ａ，Ｓ_Ｂ，Ｓ_Ｃが、Ｓ_Ａ＜Ｓ_Ｂ＜Ｓ_Ｃの関係である場合は、各画像に適用した変換後パラメータ値Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃにかける重み係数Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３は、Ｗ１＞Ｗ２＞Ｗ３の関係とする。

ＣＰＵ１０１は、各元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃに適用した各調整後パラメータ値Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃをテンプレートテーブル３２ａから取得し（ステップＳ３０５）、ステップＳ３０４で算出した重み係数Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を調整後パラメータ値Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃに加重加算（Ｗ１・Ｐａ＋Ｗ２・Ｐｂ＋Ｗ３・Ｐｃ）することで処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに適用するパラメータ値Ｐｚを算出する（ステップＳ３０６）。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０５〜ステップＳ３０６の処理をテンプレート内の各パラメータについてそれぞれ実行し、テンプレートＴ_Ｘを処理対象画像ＩＭＧ_Ｚ用のテンプレートＴ_Ｚに変換する。

図１３に、重み係数と画像の特徴量の差との関係について示す。
処理対象画像ＩＭＧ_Ｚと元画像ＩＭＧ_Ａとの特徴量の差がＳ_Ａ、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚと元画像ＩＭＧ_Ｂとの特徴量の差がＳ_Ｂ、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚと元画像ＩＭＧ_ｃとの特徴量の差がＳ_Ｃの場合、各元画像に適用したパラメータ値Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃに対してＷ１＞Ｗ２＞Ｗ３の関係を有する重み係数Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３をそれぞれ加重加算する。これにより処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに適用するパラメータ値Ｐｚを算出する。

以上説明したように、第２の実施の形態のテンプレート変換処理においてＣＰＵ１０１は、同じテンプレートを適用した複数の元画像の特徴量と処理対象画像の特徴量との差に基づいてテンプレートに含まれるパラメータに乗ずる重み係数を算出する。そして、算出した重み係数を各元画像に適用された調整後パラメータ値を加重加算することで、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに適用するパラメータ値Ｐｚを求める。

これにより、モデルを持たない簡易な構成で、個人差を考慮したテンプレート変換を行える。複数の画像との特徴量の差の大きさに基づいて処理対象画像に適用するパラメータ値を調整するため、解析画像の精度を向上できる。

［第３の実施の形態］
次に、図１４〜図１５を参照して、本発明に係る画像処理装置１００の第３の実施の形態について説明する。

第３の実施形態の画像処理装置１００は、テンプレート変換処理において、モデル情報を使用せずにテンプレートを変換する。画像処理装置１００は、同じテンプレートを適用した複数の元画像を検索し、これらの複数の元画像を合成して処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに近似する合成画像を生成する。この合成画像における元画像の合成比率に基づいて、テンプレートに含まれるパラメータ値を調整し、処理対象画像に適用する。

第３の実施の形態において、画像処理装置１００は第２の実施の形態におけるテンプレートテーブル３２ａと同様のテンプレートテーブル３２ａを保持する（図１１参照）。

すなわち、第３の実施の形態において画像処理装置１００は、各画像処理テンプレートについての関連情報として、テンプレートを適用した元画像と、テンプレートを適用した際に参照したランドマーク情報と、テンプレート変換部２４により変換または調整された調整後パラメータ値が元画像に関連付けて格納されたテンプレートテーブル３２ａを有する。

第３の実施形態におけるテンプレート変換処理について、図１４を参照して説明する。
ＣＰＵ１０１は、まず、図９のステップＳ１０２で選択したテンプレートＴ_Ｘを適用した元画像を検索し、検索した元画像の画像データを取得する（ステップＳ４０１）。例えば、テンプレートＴ_Ｘを適用した元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃが検索された場合は、これらの各元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃの画像データを記憶装置１０３から取得する。

ＣＰＵ１０１はステップＳ４０１で取得した複数の元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃの合成画像を生成する（ステップＳ４０２）。ステップＳ４０２においてＣＰＵ１０１は、合成の比率を様々に変えて、合成比率が異なる複数の合成画像を生成する。

次にＣＰＵ１０１は、合成比率が異なる複数の合成画像の中から処理対象画像ＩＭＧ_Ｚと最も近似する合成画像を特定する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３における最も近似する画像の特定は、ＣＰＵ１０１の演算処理により行われてもよいし、ステップＳ４０２で作成された複数の合成画像の中から操作者が入力装置１０９を介して選択するようにしてもよい。演算処理により行う場合は、例えば、複数の合成画像と処理対象画像との差分をとり、差分が最も小さいものを選択すればよい。

次に、ＣＰＵ１０１は、元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃに適用した調整後パラメータ値Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃをテンプレートテーブル３２ａから取得し（ステップＳ４０４）、ステップＳ４０３で特定した合成画像における元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃの合成比率で各調整後パラメータ値Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃを加重加算する。例えば、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに最も近似する合成画像における元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃの合成比率がＷａ：Ｗｂ：Ｗｃの場合、この合成比率を重み係数とする。そして、元画像ＩＭＧ_Ａ，ＩＭＧ_Ｂ，ＩＭＧ_Ｃに適用した各調整後パラメータ値Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃにそれぞれ重み係数Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃを乗じ、加算する。これにより、処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに適用するパラメータ値Ｐｚを算出する（ステップＳ４０５）。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０４〜ステップＳ４０５の処理をテンプレート内の各パラメータについてそれぞれ実行し、テンプレートＴ_Ｘを処理対象画像ＩＭＧ_Ｚ用のテンプレートＴ_Ｚに変換する。

図１５に、元画像の合成比率による重み係数の算出について示す。
選択テンプレートＴ_Ｘを適用した元画像ＩＭＧ_Ａ、ＩＭＧ_Ｂ、ＩＭＧ_Ｃが検索された場合、ＣＰＵ１０１はこれらの元画像ＩＭＧ_Ａ、ＩＭＧ_Ｂ、ＩＭＧ_Ｃを様々な合成比率（合成比率Ａ，合成比率Ｂ，…）で合成し、合成画像５Ａ，５Ｂ、…を作成する。そして、これらの合成画像５Ａ，５Ｂ、…の中から処理対象画像ＩＭＧ_Ｚと最も近似する合成画像を特定する。例えば、合成比率Ｂで合成された合成画像５Ｂが処理対象画像ＩＭＧ_Ｚと最も近似する場合、その合成画像５Ｂの合成比率Ｂ（Ｗａ：Ｗｂ：Ｗｃ）を各パラメータ値Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃに掛ける重み係数とする。ＣＰＵ１０１は、各元画像に適用したパラメータ値Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃに対して重み係数Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃをかけ、加算する。これにより処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに適用するパラメータ値Ｐｚを算出する。

以上説明したように、第３の実施の形態のテンプレート変換処理では、ＣＰＵ１０１は、同じテンプレートを適用した複数の元画像から処理対象画像に近似する合成画像を生成し、その合成比率に基づいてテンプレートに含まれるパラメータに乗ずる重み係数を算出する。そして、合成比率に応じて算出した重み係数を用いて各元画像に適用された調整後パラメータ値を加重加算することで、処理対象画像ＩＭＧＺに適用するパラメータ値Ｐｚを求める。

これにより、モデル画像やモデル間テンプレート変換データを持たない場合や、テンプレートのパラメータとランドマーク特徴量との関係が線形の変換関数で表せない場合等でも、処理対象の画像に近似する合成画像を作成することでその合成比率からテンプレートの変化を推測できる。

［第４の実施の形態］
次に、本発明に係る画像処理装置１００の第４の実施の形態について説明する。

処理対象画像ＩＭＧ_Ｚに複数の部位が含まれる場合、それらすべての部位に対応可能なテンプレートを作成することは困難である。そのため、第４の実施の形態の画像処理装置１００は、処理対象の画像に複数の部位が含まれている場合に画像を複数の部位に分け、各部位に最適なテンプレートを適用する。各部位に最適なテンプレートは、各部位に含まれるランドマークの特徴量で判断される。

また、分割された各部位に適用するテンプレートは、第１〜第３の実施の形態のいずれかの方法でテンプレート変換される。つまり、処理対象画像の各部位のランドマークの特徴量に応じて、適切なテンプレート変換が行われる。各部位に適したテンプレートが作成されると、ＣＰＵ１０１は、各部位にテンプレートを適用して画像処理を行い、部位毎の解析画像を作成する。その後、部位毎に作成された解析画像を合成することで最終的な解析画像を得る。

これにより、複数の部位を含む画像であっても、各部位に適切なテンプレートを適用して解析画像を得ることができる。また、各部位に適用するテンプレートは各部位のランドマークの特徴量に応じて調整されるため、患者の個人差を考慮した精度のよい解析画像を作成できる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１・・・・・・・・・画像処理システム
１００・・・・・・・画像処理装置
１０１・・・・・・・ＣＰＵ１０１
１０２・・・・・・・主メモリ
１０３・・・・・・・記憶装置
１０４・・・・・・・通信Ｉ／Ｆ
１０５・・・・・・・表示メモリ
１０６・・・・・・・Ｉ／Ｆ
１０７・・・・・・・表示装置
１０８・・・・・・・マウス
１０９・・・・・・・入力装置
１１０・・・・・・・ネットワーク
１１１・・・・・・・画像データベース
１１３・・・・・・・画像撮影装置
２１・・・・・・・・画像取得部
２２・・・・・・・・テンプレート選択部
２３・・・・・・・・特徴量抽出部
２４・・・・・・・・テンプレート変換部
２５・・・・・・・・画像処理部
３１・・・・・・・・パラメータテーブル
３２・・・・・・・・テンプレートテーブル
３３・・・・・・・・ランドマークテーブル
３４・・・・・・・・テンプレート調整データ
３５・・・・・・・・モデル間テンプレート変換データ

Claims (7)

1. 画像処理のテンプレートと、テンプレートを適用した元画像の情報と、テンプレートで使用する特徴量情報とを関連付けて保持するテンプレートテーブルを記憶する記憶部と、
   処理対象画像に対して適用する前記テンプレートを選択するテンプレート選択部と、
   前記処理対象画像の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   前記特徴量抽出部により抽出された処理対象画像の特徴量と、前記テンプレート選択部により選択されたテンプレートを適用した前記元画像の特徴量との差に基づいて、前記テンプレートに含まれる各パラメータの値を変換するテンプレート変換部と、
   前記テンプレート変換部により変換されたパラメータの値を前記処理対象画像に対して適用することにより画像処理を実行する画像処理部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記記憶部は、
   複数のモデル画像の特徴量の相関に基づいてモデル画像間で前記テンプレートを変換するためのモデル間テンプレート変換データと、前記元画像とモデル画像との特徴量の相関に基づいてテンプレートに含まれるパラメータの値を調整するためのテンプレート調整データと、を予め保持し、
   前記テンプレート変換部は、
   前記テンプレート選択部により選択されたテンプレートに含まれるパラメータ値を前記テンプレート調整データを使用して第１モデル画像用に調整し、第１モデル画像用に調整されたパラメータ値を前記モデル間テンプレート変換データを用いて処理対象画像に近似する第２モデル画像用に変換し、第２モデル画像用に変換されたパラメータ値を第２モデル画像と処理対象画像との特徴量の差に基づいて処理対象画像用に調整することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記テンプレートテーブルは、更に、前記テンプレート変換部により変換または調整された調整後パラメータ値を前記元画像に関連付けて保持し、
   前記テンプレート選択部により選択された画像処理テンプレートを適用した複数の元画像の特徴量を前記テンプレートテーブルから取得する元画像特徴量取得部と、
   前記特徴量抽出部により抽出された処理対象画像の特徴量と、前記元画像特徴量取得部により取得した複数の元画像の各特徴量との差をそれぞれ求め、求めた差の大きさに基づいて前記調整後パラメータ値に乗ずる重み係数を算出する重み係数算出部と、を備え、
   前記テンプレート変換部は、前記重み係数算出部により算出した重み係数を各元画像に適用した調整後パラメータ値に加重加算することにより前記画像処理テンプレートのパラメータ値を調整することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 画像処理のテンプレートと、テンプレートを適用した元画像の情報と、テンプレートで使用する特徴量情報とを関連付けて保持するテンプレートテーブルを記憶する記憶部と、
   処理対象画像に対して適用する前記テンプレートを選択するテンプレート選択部と、
   前記テンプレート選択部により選択されたテンプレートを適用した元画像を前記テンプレートテーブルから複数取得する元画像取得部と、
   前記元画像取得部により取得した複数の元画像を合成し、処理対象画像に近似する合成画像を生成する合成画像生成部と、
   前記合成画像生成部により生成された合成画像における前記元画像の合成比率に基づいて前記テンプレートに含まれる各パラメータ値の調整を行うテンプレート変換部と、
   前記テンプレート変換部により変換されたパラメータの値を前記処理対象画像に対して適用することにより画像処理を実行する画像処理部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
5. 前記テンプレート選択部は、処理対象画像に含まれる部位毎に適用するテンプレートを選択し、
   前記テンプレート変換部は、前記テンプレート選択部により部位毎に選択された各テンプレートに含まれるパラメータ値をそれぞれ各部位の特徴量と元画像の対応部位との特徴量の差に基づいて変換することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の画像処理装置。
6. コンピュータが、
   画像処理のテンプレートと、テンプレートを適用した元画像の情報と、テンプレートで使用する特徴量情報とを関連付けて記憶するステップと、
   処理対象画像に対して適用する前記テンプレートを選択するステップと、
   前記処理対象画像の特徴量を抽出するステップと、
   抽出された前記処理対象画像の特徴量と、選択されたテンプレートを適用した前記元画像の特徴量との差に基づいて、前記テンプレートに含まれる各パラメータの値を変換するステップと、
   変換されたパラメータの値を前記処理対象画像に対して適用することにより画像処理を実行するステップと、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
7. コンピュータが、
   画像処理のテンプレートと、テンプレートを適用した元画像の情報と、テンプレートで使用する特徴量情報とを関連付けて記憶部に記憶するステップと、
   処理対象画像に対して適用する前記テンプレートを選択するステップと、
   選択されたテンプレートを適用した元画像を前記記憶部から複数取得するステップと、
   取得した複数の元画像を合成し、処理対象画像に近似する合成画像を生成するステップと、
   前記合成画像における前記元画像の合成比率に基づいて前記テンプレートに含まれる各パラメータの値を変換するステップと、
   変換されたパラメータの値を前記処理対象画像に対して適用することにより画像処理を実行するステップと、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
   

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