JP5555097B2 - 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像から異常部を検出する画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関するものである。

従来から、内視鏡やカプセル内視鏡等によって撮像した体内管腔内の画像の観察にかかる医師等の負担を軽減するための技術の１つとして、画像から出血部位等の異常部を検出する技術が知られている（例えば特許文献１を参照）。特許文献１の技術では、先ず、画像内の各画素、または画像を矩形分割した各領域を、その色情報（色度＝Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）、Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）、色比＝Ｒ／Ｇ等）に基づく特徴空間に写像する。そして、特徴空間内でクラスタリングを行った後に、各クラスタの大きさや重心座標等の情報をもとに正常粘膜クラスタと異常部クラスタとを特定し、異常部クラスタに属する画素または矩形領域を異常部として検出している。

特開２００５−１９２８８０号公報

ところで、体内管腔内を撮像した画像内において、異常部は、通常周囲の画素と異なる画素値の領域として現れる。しかしながら、特許文献１の技術では、特徴空間に写像する際に画像空間内での位置情報が失われるため、画像空間内では周囲の画素と異なる画素値の異常部であっても、撮像状態や個体差のばらつきにより特徴空間内に広がりをもつ正常粘膜の画素値分布から外れない異常部については検出できないという問題があった。

本発明は、上記に鑑み為されたものであって、周囲の画素と異なる画素値の異常部を精度良く検出することができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上記した課題を解決し、目的を達成するための、本発明のある態様にかかる画像処理装置は、画像内の検査対象領域の画素の画素値をもとに、前記検査対象領域の各画素の画素値に対して、前記検査対象領域内で連続的となる近似値を算出する近似値算出部と、前記近似値が前記検査対象領域の画素値に対して妥当か否かを評価する妥当性評価部と、前記妥当性評価部が前記近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する領域分割部と、前記領域分割部が分割した各領域を新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する対象領域再設定部と、前記画像内の画素の画素値と前記妥当性評価部が妥当と評価した近似値とをもとに異常部を検出する異常部検出部と、を備えることを特徴とする。

この態様にかかる画像処理装置によれば、検査対象領域内において周囲の画素と連続的で、かつ検査対象領域の画素値に対して妥当な近似値が得られるまで検査対象領域を分割しながら近似値を算出する処理を繰返すことができる。そして、実際の画素値と算出した近似値をもとに異常部を検出することができる。したがって、周囲の画素と異なる画素値の異常部を精度良く検出することができる。

また、本発明の別の態様にかかる画像処理方法は、画像内の検査対象領域の画素の画素値をもとに、前記検査対象領域の各画素の画素値に対して、前記検査対象領域内で連続的となる近似値を算出する近似値算出工程と、前記近似値が前記検査対象領域の画素値に対して妥当か否かを評価する妥当性評価工程と、前記妥当性評価工程で前記近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する領域分割工程と、前記領域分割工程で分割した各領域を新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する対象領域再設定工程と、前記画像内の画素の画素値と前記妥当性評価工程で妥当と評価した近似値とをもとに異常部を検出する異常部検出工程と、を含むことを特徴とする。

また、本発明の別の態様にかかる画像処理プログラムは、コンピュータに、画像内の検査対象領域の画素の画素値をもとに、前記検査対象領域の各画素の画素値に対して、前記検査対象領域内で連続的となる近似値を算出する近似値算出ステップと、前記近似値が前記検査対象領域の画素値に対して妥当か否かを評価する妥当性評価ステップと、前記妥当性評価ステップで前記近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する領域分割ステップと、前記領域分割ステップで分割した各領域を新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する対象領域再設定ステップと、前記画像内の画素の画素値と前記妥当性評価ステップで妥当と評価した近似値とをもとに異常部を検出する異常部検出ステップと、を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、周囲の画素と異なる画素値の異常部を精度良く検出することができるという効果を奏する。

図１は、内視鏡によって撮像される管腔内画像の一例を示す模式図である。 図２は、実施の形態１の画像処理装置の主要構成を説明する概略ブロック図である。 図３は、異常部検出の原理を説明する説明図である。 図４は、異常部検出の原理を説明する他の説明図である。 図５は、図１の管腔内画像を処理することで分割された検査対象領域を示す模式図である。 図６は、実施の形態１の画像処理装置が行う処理手順を示す全体フローチャートである。 図７は、実施の形態１における近似値算出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図８は、妥当性評価処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図９は、分割処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図１０−１は、分割処理の原理を説明する説明図である。 図１０−２は、分割処理の原理を説明する他の説明図である。 図１０−３は、分割処理の原理を説明する他の説明図である。 図１１は、異常部検出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、実施の形態２の画像処理装置の主要構成を説明する概略ブロック図である。 図１３は、実施の形態２の画像処理装置が行う処理手順を示す全体フローチャートである。 図１４は、実施の形態２における近似値算出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図１５は、実施の形態３の画像処理装置の主要構成を説明する概略ブロック図である。 図１６は、実施の形態３の画像処理装置が行う処理手順を示す全体フローチャートである。 図１７は、領域統合処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図１８は、領域統合処理の原理を説明する説明図である。 図１９は、本発明を適用したコンピューターシステムの構成を示すシステム構成図である。 図２０は、図１９のコンピューターシステムを構成する本体部の構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照し、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。本実施の形態では、内視鏡によって撮像された管腔内画像（消化管内画像）を処理する画像処理装置について説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、各図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。

本実施の形態では、内視鏡によって撮像された管腔内画像（消化管内画像）を処理する画像処理装置について説明する。ここで、内視鏡は、消化管等のような管腔の内部を観察するための医療機器であり、撮像のための照明系、光学系、撮像系等を先端に内蔵し、管腔内に挿入される挿入部や、挿入部と接続され、光源、画像処理装置等を内蔵する筺体部、撮像した管腔内画像を表示する表示部等からなるシステム機器である。

図１は、内視鏡によって撮像される管腔内画像の一例を示す模式図である。管腔内画像には、基本的に消化管内壁の粘膜５が映り、時として出血部位等の異常部５１が映る。管腔内画像において、異常部５１は、通常、周囲と異なる画素値の領域として現れる。また、管腔内画像には、粘膜５の襞やうねり等によって発生する溝、粘膜５の輪郭等がエッジ５２となって現れる。本実施の形態の画像処理装置は、前述の内視鏡によって撮像された管腔内画像を処理することで、出血部位等の異常部を検出する。

（実施の形態１）
まず、実施の形態１の画像処理装置１０の構成について説明する。図２は、実施の形態１の画像処理装置１０の主要構成を説明する概略ブロック図である。図２に示すように、実施の形態１の画像処理装置１０は、演算部２０と、記録部３０とを含む。この画像処理装置１０は、例えば、上記した内視鏡に組み込まれるものであり、内視鏡によって撮像された管腔内画像が入力され、この管腔内画像を処理することで検出した異常部検出結果を出力する。

演算部２０は、ＣＰＵ等のハードウェアによって実現され、管腔内画像から異常部を検出するための種々の演算処理を行う。この演算部２０は、近似値算出部２１と、妥当性評価部２２と、領域分割部２３と、対象領域再設定部２４と、異常部検出部２５とを含む。

近似値算出部２１は、検査対象領域の画素の画素値をもとに、検査対象領域の各画素の画素値に対して検査対象領域内で連続的となる近似値を算出する。ここで、検査対象領域とは、管腔内画像の全域または管腔内画像の一部の領域のことであり、実施の形態１では、処理の過程で適宜変更されて設定される。具体的には、実施の形態１では、初期時は管腔内画像の全域が検査対象領域として設定され、この検査対象領域を分割した領域が新たな検査対象領域として適宜設定される。この近似値算出部２１は、近似関数算出部２１１を備える。近似関数算出部２１１は、検査対象領域の画素の座標を入力値、この入力値とした座標における画素値を出力値とした場合の出力値に対する入力値の近似関数を算出し、検査対象領域に対する近似関数とする。この近似関数算出部２１１は、検査対象領域の各画素に対して重みを設定する重み設定部２１２を備える。重み設定部２１２は、外れ値検出部２１３と、輪郭画素検出部２１４とを備える。外れ値検出部２１３は、検査対象領域の各画素の中からその画素値が外れ値である画素を外れ値画素として検出する。輪郭画素検出部２１４は、検査対象領域の輪郭を構成する画素（輪郭画素）を検出する。

妥当性評価部２２は、近似値が検査対象領域の画素値に対して妥当か否かを評価する。この妥当性評価部２２は、検査対象領域の画素の画素値に対する近似値の近似度合いを示す評価値を算出する評価値算出部２２１を備える。評価値算出部２２１は、検査対象領域の各画素の画素値と近似値との差の検査対象領域内における分散値を算出する分散値算出部２２２を備える。

領域分割部２３は、妥当性評価部２２が近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する。この領域分割部２３は、画素分類部２３１と、エッジ抽出部２３２とを備える。画素分類部２３１は、検査対象領域の各画素の画素値と近似値とを比較し、検査対象領域の各画素を近似値より高い画素値の画素と近似値より低い画素値の画素とに分類する。エッジ抽出部２３２は、検査対象領域内のエッジを抽出する。

対象領域再設定部２４は、領域分割部２３が分割した各領域のそれぞれを新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する。

異常部検出部２５は、管腔内画像の各画素の画素値と、妥当性評価部２２が妥当と評価した各画素の近似値とをもとに、異常部を検出する。この異常部検出部２５は、管腔内画像の各画素の画素値と近似値との差分値を算出する差分値算出部２５１を備える。

記録部３０は、更新記録可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵或いはデータ通信端子で接続されたハードディスク、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の各種記録媒体およびその読取装置等によって実現される。この記録部３０には、画像処理装置１０を動作させ、この画像処理装置１０が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が記録される。例えば、記録部３０には、内視鏡によって撮像され、画像処理装置１０に入力された管腔内画像の画像データが記録される。また、記録部３０には、実施の形態１の処理を実現して管腔内画像から異常部を検出するための画像処理プログラム３１が記録される。

ここで、実施の形態１における異常部検出の原理について図３を参照して説明する。図３は、異常部検出の原理を説明する説明図である。図３では、管腔内画像の画素値を高度として表した画素値の分布を模式的に示しており、より詳細には、管腔内画像中の所定方向断面における画素値分布Ｄ１を示している。

実施の形態１の近似値算出処理では、まず、管腔内画像の全域を検査対象領域とし、検査対象領域の各画素の画素値に対して、検査対象領域内で連続的となる近似値を算出する。具体的には、まず、各画素の画素値をもとに検査対象領域に対する近似曲面を算出することで各画素の画素値に対する近似値を算出する。例えば、図３に示すように、各画素の画素値を近似した近似曲面Ｌ１を算出し、各画素（座標）における近似曲面Ｌ１上の値を該当する画素の近似値として得る。次に、各画素（座標）における画素値をもとに検査対象領域における近似値が妥当か否かを評価する。詳細は後述するが、検査対象領域における画素値の全体的な変化に適合する近似値が得られていれば、近似値を妥当と評価する。

そして、妥当でないと評価した場合には、検査対象領域を分割することで新たな検査対象領域を設定する。例えば、検査対象領域の各画素を近似値より画素値が高い画素と、近似値より画素値が低い画素とに分類し、検査対象領域を図３中に示す範囲Ｒ１１〜Ｒ１５のそれぞれに相当する領域に分割する。そして、分割した各領域のそれぞれを新たな検査対象領域とし、各画素の近似値を算出する処理をその検査対象領域における近似値を妥当と評価するまで繰返し行う。例えば、図３では、範囲Ｒ１４に相当する検査対象領域が、近似曲面Ｌ１´をもとに得られた近似値と画素値との高低比較によって、さらに範囲Ｒ１４１〜Ｒ１４５に相当する領域に分割されており、各々が検査対象領域とされて個別に近似曲面が算出され、近似値が算出される。

全ての検査対象領域における近似値を妥当と評価した後は、各画素の画素値と近似値との差分値をもとに異常部の画素を検出する。図４は、図３の範囲Ｒ１４４の画素値分布の拡大図であり、範囲Ｒ１４４について妥当と評価された近似値の近似曲面Ｌ２を併せて示している。図４に示すように、検査対象領域の分割を繰返すことで、検査対象領域毎に内部の画素値の全体的な変化に適合した近似値を得ることができ、検査対象領域単位で周囲における画素値をもとにした各画素（座標）における画素値の基準値として近似値を得ることができる。近似値が得られたならば、差分の大きい破線で囲ったような箇所Ｅ２を異常部として検出する。

ところで、実施の形態１では、上記した処理によって近似値を得ることで図４中の破線の箇所Ｅ２のように周囲の画素と異なる画素値の異常部検出を実現している。検査対象領域全体に対してこのＥ２のような周囲の画素と異なる画素値の箇所が少ない場合には、検査対象領域全体の画素値をもとに近似曲面を算出しても、妥当な近似値を得ることができ、異常部検出が実現できる。しかし、Ｅ２のような箇所の画素値を除いて近似曲面を算出すれば、より精度の良い異常部検出が実現できる。そこで、実施の形態１では、箇所Ｅ２のような画素値が大きく外れている画素（外れ値画素）の画素値を除外して近似曲面を算出する。詳細は後述するが、実際の処理では、一端近似曲面を算出して画素値が近似値から大きく外れた画素を外れ値画素とし、外れ値画素を除外した上で再度算出した近似曲面をその検査対象領域に対する近似曲面としている。

一方で、本方法では、分割した検査対象領域毎に近似曲面を算出して近似値を得ているため、例えば図３中に破線で囲って示す検査対象領域の輪郭（検査対象領域間の境界）部分において近似値が連続的に変化しない事態が生じ得る。そこで、実施の形態１では、検査対象領域間で近似値を連続的にするために、検査対象領域の輪郭画素のデータ数を増やして近似曲面を算出する。

図５は、図１の管腔内画像を処理した結果、最終的に分割された検査対象領域を示す模式図である。以上説明したように、実施の形態１では、検査対象領域の内部では外れ値画素を除外した各画素の画素値の全体的な変化に適合した近似値が得られ、検査対象領域の輪郭部分では隣接する他の検査対象領域間で近似値が連続するような近似値が得られる。

次に、実施の形態１の画像処理装置１０が行う具体的な処理手順について説明する。図６は、実施の形態１の画像処理装置１０が行う処理手順を示す全体フローチャートである。ここで説明する処理は、演算部２０が記録部３０に記録された画像処理プログラム３１を実行することにより実現される。

図６に示すように、まず、演算部２０は、処理対象の管腔内画像を取得する（ステップａ１）。ここでの処理によって、例えば内視鏡によって撮像され、記録部３０に記録された管腔内画像が読み出されて取得される。そして、演算部２０は、ステップａ１で取得した処理対象の管腔内画像の全域を検査対象領域として初期設定する（ステップａ３）。

次に、近似値算出部２１が近似値算出処理を実行し、検査対象領域の各画素についてその画素値に対する近似値を算出する（ステップａ５）。図７は、実施の形態１における近似値算出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、実施の形態１の近似値算出処理では、まず、近似値算出部２１は、処理対象の検査対象領域を設定する（ステップｂ１）。近似値算出処理を最初に実行する際には、図６のステップａ３で管腔内画像の全域を検査対象領域としており、図７のステップｂ１では、これを処理対象として設定する。一方、この近似値算出処理を実行することで得た検査対象領域の各画素の画素値に対する近似値が後段の図６のステップａ７で妥当でないと評価され、ステップａ１１で検査対象領域が分割された場合には、検査対象領域は複数存在する。この場合の図７のステップｂ１では、これら複数の検査対象領域を順次処理対象として設定する。

次に、近似関数算出部２１１が、処理対象の検査対象領域に対する近似曲面を表す近似関数を算出する（ステップｂ３）。本例では、近似関数として、次式（１）に示す２次関数を用いる。ここで、ｘ，ｙは画素の座標、ｚは画素値である。画素値は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各成分の値であってもよいし、これらをもとに既に公知の変換により２次的に算出される輝度、色差、色相、彩度、明度等であってもよい。

式（１）の関数式の各係数ａ〜ｆは、最小二乗法により得られる次式（２）に従い、検査対象領域の画素の座標（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１〜ｎ：ｎは画素数）、および画素値ｚｉから求める。

次に、外れ値検出部２１３が、処理対象の検査対象領域の各画素の中から外れ値画素を検出する（ステップｂ５）。具体的な処理手順としては、まず、検査対象領域の各画素の画素値ｚについて、その座標をもとに上記した式（１）に従って近似値ｚ´を算出する。次に、近似値ｚ´と実際の画素値ｚとの差の検査対象領域内における分散値σを算出する。その後、画素値ｚが近似値ｚ´に対してｋσ（ｋは所定値）以上離れた画素を外れ値画素として検出する。

次に、輪郭画素検出部２１４が、処理対象の検査対象領域の輪郭画素を検出する（ステップｂ７）。これは、公知の輪郭追跡（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，ディジタル画像処理，１７８Ｐ，輪郭追跡）を用いることで実現できる。

次に、重み設定部２１２が、外れ値画素の重みを「０」、輪郭画素の重みを「２」に設定する（ステップｂ９）。これは、後段のステップｂ１１で近似関数を算出する際、外れ値画素のデータ（座標および画素値）を除外し、輪郭画素のデータ（座標および画素値）を２倍に増やすために行う。外れ値画素を除外するのは、図３や図４を参照して上記したように、異常部やノイズ等の可能性が高い画素の影響を抑えた近似関数を得るためであり、輪郭画素を２倍に増やすのは、検査対象領域間で近似値をより連続的にするためである。なお、外れ値画素でもなく輪郭画素でもない画素については重みを「１」とする。

次に、近似関数算出部２１１が、ステップｂ９で設定した重みを考慮して処理対象の検査対象領域に対する近似関数を算出する（ステップｂ１１）。具体的には、上記した式（２）に従い、外れ値画素を除外し、輪郭画素を２倍に増やした検査対象領域の画素の座標（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１〜ｎ：ｎは外れ値画素を除外し、輪郭画素を２倍に増やした際の画素数）、および画素値ｚｉより、上記した式（１）の関数式の各係数ａ〜ｆを求める。

次に、近似値算出部２１が、処理対象の検査対象領域の各画素についてその画素値に対する近似値を算出する（ステップｂ１３）。これは、上記したステップｂ５と同様の要領で、検査対象領域の各画素の画素値ｚについて、その座標をもとに上記した式（１）に従って近似値ｚ´を算出すればよい。

その後、近似値算出部２１は、全ての検査対象領域を処理対象として処理したか否かを判定し、処理していない場合には（ステップｂ１５：Ｎｏ）、ステップｂ３〜ステップｂ１３を繰返す。一方、全ての検査対象領域を処理対象として処理した場合には（ステップｂ１５：Ｙｅｓ）、図６のステップａ５にリターンし、その後ステップａ７に移行する。

そして、ステップａ７では、妥当性評価部２２が妥当性評価処理を実行し、検査対象領域における近似値が妥当か否かを評価する。図８は、妥当性評価処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、妥当性評価処理では、まず、妥当性評価部２２は、処理対象の検査対象領域を設定する（ステップｃ１）。次に、分散値算出部２２２が、処理対象の検査対象領域の各画素について図７のステップｂ１３で算出した近似値ｚ´と実際の画素値ｚとの差の検査対象領域内における分散値σを算出する（ステップｃ３）。このとき、該当する検査対象領域について図７のステップｂ９で設定した重みを考慮して分散値σを算出する。具体的には、該当する検査対象領域の各画素の近似値ｚ´と実際の画素値ｚとの差にステップｂ９で設定した重みを乗じることで外れ値画素についての差は除外し、輪郭画素についての差はデータ数を２倍に増やした分散値σを算出する。上記したように、外れ値画素の影響を抑え、隣接する検査対象領域間で連続的な近似値を得たいためである。

次に、評価値算出部２２１が、ステップｃ３で算出した分散値を、処理対象の検査対象領域の画素の画素値に対する近似値の近似度合いを示す評価値とする（ステップｃ５）。そして、妥当性評価部２２が、処理対象の検査対象領域の評価値を閾値処理し、予め設定される所定の閾値よりも評価値が高い場合に処理対象の検査対象領域における近似値を妥当でないと評価し、評価値が閾値以下の場合には処理対象の検査対象領域における近似値を妥当と評価する（ステップｃ７）。

その後、妥当性評価部２２は、全ての検査対象領域を処理対象として処理したか否かを判定し、処理していない場合には（ステップｃ９：Ｎｏ）、ステップｃ３〜ステップｃ７を繰返す。一方、全ての検査対象領域を処理対象として処理した場合には（ステップｃ９：Ｙｅｓ）、図６のステップａ７にリターンし、その後ステップａ９に移行する。

そして、ステップａ９では、全ての検査対象領域における近似値を妥当と評価したか否かを判定し、全て妥当である場合には（ステップａ９：Ｙｅｓ）、後述するステップａ１５に移行する。一方、近似値を妥当でないと評価した検査対象領域がある場合には（ステップａ９：Ｎｏ）、ステップａ１１に移行する。

そして、ステップａ１１では、領域分割部２３が分割処理を実行し、近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する。図９は、分割処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

図９に示すように、分割処理では、まず、領域分割部２３が、処理対象の検査対象領域を設定する（ステップｄ１）。ここでの処理によって、直前に実行された図８の妥当性評価処理で近似値を妥当でないと評価した検査対象領域が順次処理対象として設定される。

次に、画素分類部２３１が、処理対象の検査対象領域の各画素を、近似値より画素値が高い画素と、近似値より画素値が低い画素とに分類する（ステップｄ３）。

次に、エッジ抽出部２３２が、処理対象の検査対象領域内のエッジを抽出する（ステップｄ５）。これは、cannyアルゴリズム（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ境界，ディジタル画像処理，２０９Ｐ，輪郭線検出）等を用いることで実現できる。

次に、領域分割部２３が、ステップｄ３での分類結果が同一となる画素の連結領域を１つの領域とするように処理対象の検査対象領域を分割する（ステップｄ７）。そして、領域分割部２３は、分割した各領域のうち、内部にエッジを含む領域をエッジ位置でさらに分割する（ステップｄ９）。これは、公知のラベリング処理（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，ディジタル画像処理，１８１Ｐ，ラベリング）を用いることで実現できる。この結果、ステップｄ９で最終的に分割した各領域をそれぞれ１つの領域とするように検査対象領域が分割される。

図１０−１，１０−２，１０−３は、分割処理の原理を説明する説明図であり、各図においてエッジ部分Ｐ３を含む領域における画素値分布Ｄ３を図３と同様の要領で模式的に示している。図１０−１に示すように、エッジ部分Ｐ３では、画素値が急峻に変化する。ここで、エッジ部分Ｐ３を含む領域を１つの検査対象領域として近似曲面を算出すると、例えば図１０−２に示すような近似曲面Ｌ４が得られる。この場合、検査対象領域は、図１０−２中に示す範囲Ｒ４１〜Ｒ４５のそれぞれに相当する領域にさらに分割され、エッジ部分Ｐ３を含む検査対象領域について分割が繰返されることとなる。このような事態を防止するため、内部にエッジ部分Ｐ３を含む領域については、図１０−３に示すように、領域をエッジ位置でさらに分割し、範囲Ｒ５１，Ｒ５２に相当する２つの領域を別の検査対象領域として後段の処理を行う。これによれば、前述のように図１０−１の全域を１つの検査対象領域とする場合と比較して処理負荷を軽減できる。

その後、領域分割部２３は、近似値を妥当でないと評価した全ての検査対象領域を処理対象として処理したか否かを判定し、処理していない場合には（ステップｄ１１：Ｎｏ）、ステップｄ１〜ステップｄ９を繰返す。一方、近似値が妥当でないと評価された検査対象領域を全て処理した場合には（ステップｄ１１：Ｙｅｓ）、図６のステップａ１１にリターンし、その後ステップａ１３に移行する。

そして、ステップａ１３では、対象領域再設定部２４が、ステップａ１１での分割後の各領域のそれぞれを新たな検査対象領域に設定し、ステップａ５に戻って処理を繰返す。

そして、ステップａ９において全ての検査対象領域における近似値を妥当であると評価した場合には（ステップａ９：Ｙｅｓ）、異常部検出部２５が異常部検出処理を実行し、処理対象の管腔内画像から異常部を検出する（ステップａ１５）。図１１は、異常部検出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、異常部検出処理では、まず、差分値算出部２５１が、管腔内画像の画素毎に画素値と近似値との差分値を算出する（ステップｅ１）。そして、異常部検出部２５が、差分値を閾値処理し、差分値が予め設定される閾値以上の画素で構成される領域を異常部として検出する（ステップｅ３）。より詳細には、このとき、異常部検出部２５は、差分値が閾値以上の画素で構成される領域のうち、面積が予め設定される閾値以下の領域をノイズと判別する。そして、異常部検出部２５は、ノイズと判別した領域以外の領域（面積が予め設定される閾値より大きい領域）を異常部として検出する。その後、図６のステップａ１５にリターンする。

そして最後に、図６に示すように、演算部２０が異常部検出結果を出力し（ステップａ１７）、画像処理装置１０での処理を終了する。

以上説明したように、実施の形態１によれば、検査対象領域内において周囲の画素と連続的で、かつ検査対象領域における画素値の全体的な変化に適合した近似値が得られるまで検査対象領域を分割しながら近似値算出を繰返し、実際の画素値と妥当と評価した近似値との差分値をもとに異常部を検出することができる。したがって、周囲の画素と異なる画素値の異常部を精度良く検出することができる。

なお、管腔内画像が複数の波長成分からなる画像である場合には、実施の形態１で説明した処理を波長成分毎に行えばよい。例えば、処理対象とする管腔内画像が各画素においてＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の各波長成分に対する画素レベル（画素値）を持つカラー画像である場合には、Ｒ，Ｇ，Ｂの波長成分毎に検査対象領域を分割しながら近似値算出を繰返せばよい。また、この場合の異常部検出処理では、例えば、実際の画素値と妥当と評価した近似値との差分値を波長成分毎に算出し、この波長成分毎の差分値の例えば平均値や最大値を閾値処理することで、差分値の平均値や最大値が所定の閾値以上の画素で構成される領域を異常部として検出すればよい。

（実施の形態２）
まず、実施の形態２の画像処理装置の構成について説明する。実施の形態２では、処理対象の管腔内画像として、各画素においてＲ，Ｇ，Ｂの各波長成分に対する画素値を持つカラー画像を想定している。ここで、Ｒ成分は、血液の吸収帯域から離れる波長成分であり、また長波長の成分であるため、生体における吸収、散乱の影響を受け難く、撮像対象である生体組織の構造に最も対応した画素値を示す。一方で、Ｇ成分やＢ成分は、出血部位等の異常部において照明光に対する血液の吸光の影響を受け易い。そこで実施の形態２では、生体内における吸収または散乱の度合いに応じて特定される特定波長成分をＲ成分として用いる。

図１２は、実施の形態２の画像処理装置１０ａの主要構成を説明する概略ブロック図である。なお、実施の形態１で説明した構成と同一の構成については、同一の符号を付する。実施の形態２の画像処理装置１０ａは、図１２に示すように、演算部２０ａと、記録部３０ａとを備える。この画像処理装置１０ａは、例えば実施の形態１と同様に内視鏡に組み込まれるものであり、内視鏡によって撮像された管腔内画像が入力され、この管腔内画像を処理することで検出した異常部検出結果を出力する。

演算部２０ａは、近似値算出部２１ａと、妥当性評価部２２ａと、領域分割部２３ａと、対象領域再設定部２４と、異常部検出部２５ａとを含む。

近似値算出部２１ａは、検査対象領域の各画素の画素値を波長成分毎に用いて各波長成分に対する近似値を算出する。実施の形態２では、近似値算出部２１ａは、検査対象領域の画素のＲ成分に対する近似値を算出する。この近似値算出部２１ａは、Ｒ成分近似関数算出部２１５ａと、他波長成分近似値算出部としてのＧ，Ｂ成分近似値算出部２１６ａとを備える。

Ｒ成分近似関数算出部２１５ａは、検査対象領域の画素の座標を入力値、この入力値とした座標における画素値のＲ成分を出力値とした場合の出力値に対する入力値の近似関数を算出し、検査対象領域のＲ成分に対する近似関数とする。Ｇ，Ｂ成分近似値算出部２１６ａは、Ｒ成分に対する近似値をもとに、Ｇ成分に対する近似値およびＢ成分に対する近似値を算出する。このＧ，Ｂ成分近似値算出部２１６ａは、他波長成分近似関数算出部としてのＧ，Ｂ成分近似関数算出部２１７ａを備える。Ｇ，Ｂ成分近似関数算出部２１７ａは、検査対象領域の画素のＧ成分およびＢ成分に対する近似関数をそれぞれ算出する。

妥当性評価部２２ａは、検査対象領域の各画素のＲ成分をもとに、特定波長成分に対する近似値が妥当か否かを評価する。この妥当性評価部２２ａは、分散値算出部２２２ａを備えた評価値算出部２２１ａを備え、検査対象領域の各画素のＲ成分をもとに、実施の形態１と同様の要領で処理を行う。

領域分割部２３ａは、妥当性評価部２２ａが近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を、各画素のＲ成分とこのＲ成分に対する近似値とをもとに分割する。この領域分割部２３ａは、画素分類部２３１ａとエッジ抽出部２３２ａとを備え、検査対象領域の各画素のＲ成分とその近似値とをもとに、実施の形態１と同様の要領で処理を行う。

異常部検出部２５ａは、管腔内画像の各画素の画素値の波長成分毎の値と、妥当性評価部２２ａが妥当と評価した各画素の波長成分毎の近似値とをもとに、異常部を検出する。この異常部検出部２５ａは、管腔内画像の各画素の画素値と近似値との差分値をＲ，Ｇ，Ｂの波長成分毎に算出する差分値算出部２５１ａを備える。

また、記録部３０ａには、実施の形態２の処理を実現して管腔内画像から異常部を検出するための画像処理プログラム３１ａが記録される。

次に、実施の形態２の画像処理装置１０ａが行う具体的な処理手順について説明する。図１３は、実施の形態２の画像処理装置１０ａが行う処理手順を示す全体フローチャートである。ここで説明する処理は、演算部２０ａが記録部３０ａに記録された画像処理プログラム３１ａを実行することにより実現される。

図１３に示すように、まず、演算部２０ａは、実施の形態１と同様に、処理対象の管腔内画像を取得する（ステップｆ１）。そして、演算部２０ａは、ステップｆ１で取得した処理対象の管腔内画像の全域を検査対象領域として初期設定する（ステップｆ３）。

次に、近似値算出部２１ａが近似値算出処理を実行し、検査対象領域の各画素の画素値に対する近似値を波長成分毎に算出する（ステップｆ５）。図１４は、実施の形態２における近似値算出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

図１４に示すように、実施の形態２の近似値算出処理では、まず、近似値算出部２１ａは、処理対象の検査対象領域を設定する（ステップｇ１）。

次に、Ｒ成分近似関数算出部２１５ａが、処理対象の検査対象領域の各画素のＲ成分に対する近似関数を算出する（ステップｇ３）。これは、検査対象領域の各画素のＲ成分の値を画素値として用い、実施の形態１で説明した図７のステップｂ３〜ステップｂ１１の処理をＲ成分に対して実施することで実現できる。次に、近似値算出部２１ａが、処理対象の検査対象領域の各画素についてそのＲ成分に対する近似値を算出する（ステップｇ５）。これは、ステップｇ３で算出した近似関数を用い、図７のステップｂ１３の処理をＲ成分に対して実施することで実現できる。

次に、Ｇ，Ｂ成分近似関数算出部２１７ａは、処理対象の検査対象領域のＧ成分およびＢ成分に対する近似関数をそれぞれ算出する（ステップｇ７）。本例では、算出方法として２つの方法を示す。なお、後段の図１３のステップｆ７では、検査対象領域におけるＲ成分の近似値が妥当か否かを評価する。そして、続くステップｆ１１では、Ｒ成分の近似値が妥当でないと評価した検査対象領域について、その各画素のＲ成分とその近似値とをもとに分割する処理を行う。図１４のステップｇ７では、以下説明するいずれの方法を用いた場合も、このようにＲ成分およびその近似値をもとに評価・分割される検査対象領域毎にＧ成分およびＢ成分に対する近似値を算出する。

まず、１つ目の方法では、Ｇ，Ｂ成分近似関数算出部２１７ａは、処理対象の検査対象領域の各画素のＧ成分およびＢ成分に対する近似関数をそれぞれ算出する。これは、検査対象領域の各画素のＧ成分およびＢ成分の値を画素値としてそれぞれ用い、図７のステップｂ３〜ステップｂ１１の処理をＧ成分およびＢ成分に対してそれぞれ実施することで実現できる。

２つ目の方法では、Ｇ，Ｂ成分近似関数算出部２１７ａは、検査対象領域のＲ成分に対する近似値を、検査対象領域の各画素のＧ成分およびＢ成分の値に近似するように変換することで、Ｇ成分およびＢ成分に対する近似関数をそれぞれ算出する。各波長成分は、値の大小は異なるものの、撮像対象の構造に起因する画素値変化は略同様の曲面上で変化する。そこで、実施の形態２では、前述のように撮像対象の構造に最も対応しているＲ成分に対する近似値を用いてＧ，Ｂの近似関数を算出し、その近似値を算出する。具体的には、Ｇ，Ｂ成分近似関数算出部２１７ａは、検査対象領域の画素のＲ成分に対する近似値を入力値、入力値とした近似値の画素におけるＧ成分の画素値を出力値とした場合の出力値に対する入力値の近似関数を算出し、検査対象領域のＧ成分に対する近似関数とする。同様に、検査対象領域の画素のＲ成分に対する近似値を入力値、入力値とした近似値の画素におけるＢ成分の画素値を出力値とした場合の出力値に対する入力値の近似関数を算出し、検査対象領域のＢ成分に対する近似関数とする。

本例では、近似関数として、次式（３），（４）に示す１次関数を用いる。ここで、ｚ´Ｒは検査対象領域の各画素のＲ成分に対する近似値である。また、ｚＧは検査対象領域の各画素のＧ成分の画素値であり、ｚＢは検査対象領域の各画素のＢ成分の画素値である。なお、より高次の近似関数を用いてもよい。

式（３）の関数式の各係数ｇ１，ｈ１は、最小二乗法により得られる次式（５）に従い、検査対象領域の画素のＲ成分の近似値ｚ´Ｒｉ（ｉ＝１〜ｎ：ｎは画素数）、およびＧ成分の画素値ｚＧから求める。同様に、式（４）の関数式の各係数ｇ２，ｈ２は、最小二乗法により得られる次式（６）に従い、検査対象領域の画素のＲ成分の近似値ｚ´Ｒｉ（ｉ＝１〜ｎ：ｎは画素数）、およびＢ成分の画素値ｚＢから求める。

次に、Ｇ，Ｂ成分近似値算出部２１６ａは、処理対象の検査対象領域の各画素についてそのＧ成分およびＢ成分に対する近似値をそれぞれ算出する（ステップｇ９）。これは、ステップｇ７で算出した近似関数を用い、図７のステップｂ１３の処理をＧ成分およびＢ成分に対してそれぞれ実施することで実現できる。

その後、近似値算出部２１ａは、全ての検査対象領域を処理対象として処理したか否かを判定し、処理していない場合には（ステップｇ１１：Ｎｏ）、ステップｇ３〜ステップｇ９を繰返す。一方、全ての検査対象領域を処理対象として処理した場合には（ステップｇ１１：Ｙｅｓ）、図１３のステップｆ５にリターンし、その後ステップｆ７に移行する。

そして、ステップｆ７では、妥当性評価部２２ａが妥当性評価処理を実行し、検査対象領域におけるＲ成分の近似値が妥当か否かを評価する。これは、実施の形態１で説明した図８の妥当性評価処理をＲ成分に対して実施することで実現できる。

そして、この妥当性評価処理の後、全ての検査対象領域におけるＲ成分に対する近似値を妥当と評価したか否かを判定し、全て妥当である場合には（ステップｆ９：Ｙｅｓ）、後述するステップｆ１５に移行する。

一方、Ｒ成分の近似値を妥当でないと評価した検査対象領域がある場合には（ステップｆ９：Ｎｏ）、領域分割部２３ａが分割処理を実行し、この近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する（ステップｆ１１）。実施の形態２の分割処理では、領域分割部２３ａは、近似値が妥当でないと評価した検査対象領域の各画素のＲ成分とその近似値とをもとに分割する。これは、実施の形態１で説明した図９の分割処理をＲ成分に対して実施することで実現できる。

その後、対象領域再設定部２４が、実施の形態１と同様に、ステップｆ１１での分割後の各領域のそれぞれを新たな検査対象領域に設定し（ステップｆ１３）、ステップｆ５に戻って処理を繰返す。

また、ステップｆ９において全ての検査対象領域における近似値を妥当であると評価した場合には（ステップｆ９：Ｙｅｓ）、異常部検出部２５ａが異常部検出処理を実行し、処理対象の管腔内画像から異常部を検出する（ステップｆ１５）。実施の形態２の異常部検出処理では、異常部検出部２５ａは、例えば先ず、管腔内画像の画素毎に画素値と近似値との差分値を波長成分毎に算出する。そして、この波長成分毎の差分値の例えば平均値や最大値を閾値処理し、差分値の平均値や最大値が所定の閾値以上の画素で構成される領域を異常部として検出する。

以上説明したように、実施の形態２によれば、実施の形態１と同様の効果を奏することができるとともに、生体において吸収、散乱し難い波長成分であるＲ成分を特定波長成分とし、Ｒ成分を用いて分割した検査対象領域毎にＧ成分およびＢ成分に対する近似値を算出することができる。したがって、吸光による画素値変化の影響を抑制した近似値を得ることができ、異常部をより精度良く検出することができる。

（実施の形態３）
まず、実施の形態３の画像処理装置の構成について説明する。図１５は、実施の形態３の画像処理装置１０ｂの主要構成を説明する概略ブロック図である。なお、実施の形態１で説明した構成と同一の構成については、同一の符号を付する。実施の形態３の画像処理装置１０ｂは、図１５に示すように、演算部２０ｂと、記録部３０ｂとを備える。この画像処理装置１０ｂは、例えば実施の形態１と同様に内視鏡に組み込まれるものであり、内視鏡によって撮像された管腔内画像が入力され、この管腔内画像を処理することで検出した異常部検出結果を出力する。

演算部２０ｂは、近似値算出部２１と、妥当性評価部２２ｂと、領域分割部２３と、領域統合部２７ｂと、対象領域再設定部２４ｂと、異常部検出部２５とを含む。

妥当性評価部２２ｂは、図１５では図示しないが、実施の形態１と同様に、評価値算出部を備え、評価値算出部は、分散値算出部を備える。

領域統合部２７ｂは、領域分割部２３による分割後の各領域を、各領域のそれぞれが所定の条件を満たすまで統合する。この領域統合部２７ｂは、特徴量算出部２７１ｂと、統合対象領域判定部２７７ｂと、統合先領域特定部２７８ｂとを備える。特徴量算出部２７１ｂは、各領域の特徴量を算出する。特徴量算出部２７１ｂは、面積算出部２７２ｂと、輪郭画素検出部２７３ｂと、隣接領域情報取得部２７４ｂと、エッジ強度算出部２７５ｂと、平均値算出部２７６ｂとを備える。面積算出部２７２ｂは、各領域の面積を算出する。輪郭画素検出部２７３ｂは、各領域の輪郭画素を検出する。隣接領域情報取得部２７４ｂは、輪郭画素に隣接する隣接領域の識別情報を取得する。エッジ強度算出部２７５ｂは、輪郭画素におけるエッジ強度を算出する。平均値算出部２７６ｂは、隣接領域毎に、該当する隣接領域との隣接画素におけるエッジ強度の平均値を算出する。統合対象領域判定部２７７ｂは、各領域の面積を特徴量として用い、各領域が統合対象領域であるか否かを判定する。統合先領域特定部２７８ｂは、統合対象領域を統合する先の統合先領域を特定する。

対象領域再設定部２４ｂは、領域統合部２７ｂが統合した各領域のそれぞれを新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する。

また、記録部３０ｂには、実施の形態３の処理を実現して管腔内画像から異常部を検出するための画像処理プログラム３１ｂが記録される。

次に、実施の形態３の画像処理装置１０ｂが行う具体的な処理手順について説明する。図１６は、実施の形態３の画像処理装置１０ｂが行う処理手順を示す全体フローチャートである。ここで説明する処理は、演算部２０ｂが記録部３０ｂに記録された画像処理プログラム３１ｂを実行することにより実現される。また、図１６において、実施の形態１と同一の処理工程には、同一の符号を付する。

図１６に示すように、実施の形態３では、ステップａ５において近似値算出処理を実行した後、妥当性評価部２２ｂが、妥当性評価処理を実行する（ステップｈ７）。この妥当性評価処理は、図８を参照して実施の形態１で説明したのと同様の処理手順で行うが、図８のステップｃ３において処理対象の検査対象領域における分散値σを算出する際、妥当性評価部２２ｂの分散値算出部は、後段の領域統合処理（図１７を参照）においてステップｉ３で統合対象領域と判定され、ステップｉ１７で統合先領域と統合された領域（統合対象領域）内の画素を、外れ値画素と同様に扱う。すなわち、妥当性評価部２２ｂの分散値算出部は、処理対象の検査対象領域が、統合対象領域と統合先領域とを統合した領域である場合に、統合対象領域内の画素の重みを「０」に設定する。そして、妥当性評価部２２ｂの分散値算出部は、統合対象領域内の各画素の近似値ｚ´と実際の画素値ｚとの差に対して外れ値画素と同様に重み「０」を乗じ、統合対象領域内の画素についての差を除外した上で分散値σを算出する。

また、実施の形態３では、実施の形態１と同様に、ステップａ１１において領域分割部２３が分割処理を実行する。このとき、実施の形態３では、後段の領域統合処理において分割後の各領域を識別するため、公知のラベリング処理を用いて分割後の各領域に識別情報を設定する。

そして、ステップａ１１での分割処理の後、領域統合部２７ｂが領域統合処理を実行し、ステップａ１１での分割後の各領域を統合する（ステップｈ１３）。図１７は、領域統合処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。また、図１８は、領域統合処理の原理を説明する説明図であり、分割後の３つの領域を模式的に示している。

図１７に示すように、領域統合処理では、まず、面積算出部２７２ｂが、分割後の各領域の面積を算出する（ステップｉ１）。次に、統合対象領域判定部２７７ｂが、分割後の各領域の面積を閾値処理し、面積が予め設定される閾値以下である分割後の領域を統合対象領域と判定する（ステップｉ３）。例えば、図１８において、領域Ｅ６１と領域Ｅ６２との間の領域Ｅ６３の面積が所定の閾値以下であるとする。この場合には、ステップｉ３において領域Ｅ６３を統合対象領域と判定する。

次に、領域統合部２７ｂが、統合対象領域があるか否かを判定する。そして、統合対象領域がある場合には（ステップｉ５：Ｙｅｓ）、輪郭画素検出部２７３ｂが、処理対象の統合対象領域の輪郭画素を検出する（ステップｉ７）。これは、公知の輪郭追跡（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，ディジタル画像処理，１７８Ｐ，輪郭追跡）を用いることで実現できる。

次に、隣接領域情報取得部２７４ｂが、検出した輪郭画素に隣接する領域（隣接領域）の識別情報を取得する（ステップｉ９）。例えば、図１８において統合対象領域と判定した領域Ｅ６３の輪郭画素に隣接する隣接領域は、領域Ｅ６１と領域Ｅ６２の２つであり、ステップｉ９では、この領域Ｅ６１，Ｅ６２の識別情報を取得する。

次に、エッジ強度算出部２７５ｂが、輪郭画素のエッジ強度を算出する（ステップｉ１１）。これは、公知の微分フィルタ（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，ディジタル画像処理，１１４Ｐ，微分フィルタ）を用いることで実現できる。次に、平均値算出部２７６ｂが、隣接領域が同じ輪郭画素のエッジ強度の平均値を算出する（ステップｉ１３）。例えば、図１８に示すように、領域Ｅ６３の隣接画素のうち、図１８に向かって左側の一点鎖線で囲った範囲Ｒ６１内の隣接画素が一方の隣接領域である領域Ｅ６１と隣接している。一方、右側の二点鎖線で囲った範囲Ｒ６２内の隣接画素は、他方の隣接領域である領域Ｅ６２と隣接している。この場合、ステップｉ１３では、範囲Ｒ６１内の隣接画素のエッジ強度の平均値と、範囲Ｒ６２内の隣接画素のエッジ強度の平均値とをそれぞれ算出する。

次に、統合先領域特定部２７８ｂが、エッジ強度の平均値の低い隣接領域を統合先領域として特定する（ステップｉ１５）。例えば、図１８において、範囲Ｒ６１内の隣接画素のエッジ強度の平均値よりも範囲Ｒ６２内の隣接画素のエッジ強度の平均値が低い場合には、隣接領域Ｅ６２を統合先領域として特定する。これにより、境界に存在するエッジが少ない方の隣接領域との統合が実現される。なお、統合先領域の特定方法はこれに限らず、例えば、輪郭画素が最も多く隣接する領域を統合先領域として特定する方法でもよい。図１８の例では、範囲Ｒ６１内の輪郭画素数よりも範囲Ｒ６２の輪郭画素数の方が多いため、領域Ｅ６２を統合先領域として特定する。そして、領域統合部２７ｂが、処理対象の統合対象領域を特定した統合先領域と統合する（ステップｉ１７）。また、統合対象領域が他の領域に内包されている場合に、統合対象領域を内包している領域を統合先領域として統合してもよい。内包は、輪郭画素における隣接領域の数が１つであることから判定できる。

その後、ステップｉ１に戻り、統合対象領域がないと判定されるまで、すなわち、面積が所定の閾値以下の領域がなくなるまで統合を繰返す。そして、統合対象領域がないと判定されたならば（ステップｉ５：Ｎｏ）、図１６のステップｈ１３にリターンし、その後ステップｈ１４に移行する。

そして、ステップｈ１４では、対象領域再設定部２４ｂが、ステップｈ１３での統合後の各領域のそれぞれを新たな検査対象領域に設定し、ステップａ５に戻って処理を繰返す。

以上説明したように、実施の形態３によれば、実施の形態１と同様の効果を奏することができるとともに、検査対象領域を分割した後、面積が小さい領域を隣接領域と統合することができる。実施の形態１における外れ値除去を行わないで近似値算出する場合、検査対象領域を分割した結果、異常部の領域が１つの領域として分割され、その画素値変化に適合した近似値が算出されてしまうと、異常部として検出できないという問題が生じ得る。ここで、異常部の領域の面積がある程度小さい場合には、このような小さい面積の領域を隣接領域と統合することで、異常部のみの画素値変化に沿った近似値が算出される事態を抑制することができ、異常部をより精度良く検出することができる。

なお、上記した実施の形態１の画像処理装置１０、実施の形態２の画像処理装置１０ａ、および実施の形態３の画像処理装置１０ｂは、予め用意されたプログラムをパソコンやワークステーション等のコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。以下、各実施の形態１〜３で説明した画像処理装置１０，１０ａ，１０ｂと同様の機能を有し、画像処理プログラム３１，３１ａ，３１ｂを実行するコンピュータシステムについて説明する。

図１９は、本変形例におけるコンピューターシステム４００の構成を示すシステム構成図であり、図２０は、このコンピューターシステム４００を構成する本体部４１０の構成を示すブロック図である。図１９に示すように、コンピューターシステム４００は、本体部４１０と、本体部４１０からの指示によって表示画面４２１に画像等の情報を表示するためのディスプレイ４２０と、このコンピューターシステム４００に種々の情報を入力するためのキーボード４３０と、ディスプレイ４２０の表示画面４２１上の任意の位置を指定するためのマウス４４０とを備える。

また、このコンピューターシステム４００における本体部４１０は、図１９および図２０に示すように、ＣＰＵ４１１と、ＲＡＭ４１２と、ＲＯＭ４１３と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４１４と、ＣＤ−ＲＯＭ４６０を受け入れるＣＤ−ＲＯＭドライブ４１５と、ＵＳＢメモリ４７０を着脱可能に接続するＵＳＢポート４１６と、ディスプレイ４２０、キーボード４３０およびマウス４４０を接続するＩ／Ｏインターフェース４１７と、ローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワーク（ＬＡＮ／ＷＡＮ）Ｎ１に接続するためのＬＡＮインターフェース４１８とを備える。

さらに、このコンピューターシステム４００には、インターネット等の公衆回線Ｎ３に接続するためのモデム４５０が接続されるとともに、ＬＡＮインターフェース４１８およびローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワークＮ１を介して、他のコンピューターシステムであるパソコン（ＰＣ）４８１、サーバ４８２、プリンタ４８３等が接続される。

そして、このコンピューターシステム４００は、記録媒体に記録された画像処理プログラム（例えば実施の形態１の画像処理プログラム３１や実施の形態２の画像処理プログラム３１ａ、実施の形態３の画像処理プログラム３１ｂ）を読み出して実行することで画像処理装置（例えば実施の形態１の画像処理装置１０や実施の形態２の画像処理装置１０ａ、実施の形態３の画像処理装置１０ｂ）を実現する。ここで、記録媒体とは、ＣＤ−ＲＯＭ４６０やＵＳＢメモリ４７０の他、ＭＯディスクやＤＶＤディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、光磁気ディスク、ＩＣカード等を含む「可搬用の物理媒体」、コンピューターシステム４００の内外に備えられるＨＤＤ４１４やＲＡＭ４１２、ＲＯＭ４１３等の「固定用の物理媒体」、モデム４５０を介して接続される公衆回線Ｎ３や、他のコンピューターシステムであるＰＣ４８１やサーバ４８２が接続されるローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワークＮ１等のように、プログラムの送信に際して短期にプログラムを記憶する「通信媒体」等、コンピューターシステム４００によって読み取り可能な画像処理プログラムを記録するあらゆる記録媒体を含む。

すなわち、画像処理プログラムは、「可搬用の物理媒体」「固定用の物理媒体」「通信媒体」等の記録媒体にコンピューター読み取り可能に記録されるものであり、コンピューターシステム４００は、このような記録媒体から画像処理プログラムを読み出して実行することで画像処理装置を実現する。なお、画像処理プログラムは、コンピューターシステム４００によって実行されることに限定されるものではなく、他のコンピューターシステムであるＰＣ４８１やサーバ４８２が画像処理プログラムを実行する場合や、これらが協働して画像処理プログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。

また、上記した各実施の形態では、内視鏡に組み込まれ、内視鏡によって撮像された管腔内画像を処理する画像処理装置について説明したが、本発明の画像処理装置が処理の対象とする管腔内画像は、内視鏡によって撮像された画像に限定されるものではない。例えば、近年では、カプセル型の筐体内部に撮像装置やこの撮像装置によって撮像された画像データを体外に無線送信する通信装置等を備えた飲み込み型の内視鏡（カプセル内視鏡）が開発されており、このカプセル内視鏡によって撮像された管腔内画像を処理する場合にも同様に適用可能である。

また、本発明は、上記した各実施の形態１〜３およびその変形例そのままに限定されるものではなく、各実施の形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成できる。例えば、各実施の形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を除外して形成してもよい。あるいは、異なる実施の形態や変形例に示した構成要素を適宜組み合わせて形成してもよい。

以上のように、本発明の画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムは、周囲の画素と異なる画素値の異常部を精度良く検出するのに適している。

１０，１０ａ，１０ｂ 画像処理装置
２０，２０ａ，２０ｂ 演算部
２１，２１ａ 近似値算出部
２１１ 近似関数算出部
２１２ 重み設定部
２１３ 外れ値検出部
２１４ 輪郭画素検出部
２１５ａ Ｒ成分近似関数算出部
２１６ａ Ｇ，Ｂ成分近似値算出部
２１７ａ Ｇ，Ｂ成分近似関数算出部
２２，２２ａ，２２ｂ 妥当性評価部
２２１，２２１ａ 評価値算出部
２２２，２２２ａ 分散値算出部
２３，２３ａ 領域分割部
２３１，２３１ａ 画素分類部
２３２，２３２ａ エッジ抽出部
２４，２４ｂ 対象領域再設定部
２５，２５ａ 異常部検出部
２５１，２５１ａ 差分値算出部
２７ｂ 領域統合部
２７１ｂ 特徴量算出部
２７２ｂ 面積算出部
２７３ｂ 輪郭画素検出部
２７４ｂ 隣接領域情報取得部
２７５ｂ エッジ強度算出部
２７６ｂ 平均値算出部
２７７ｂ 統合対象領域判定部
２７８ｂ 統合先領域特定部
３０，３０ａ，３０ｂ 記録部
３１，３１ａ，３１ｂ 画像処理プログラム

Claims (22)

1. 画像内の検査対象領域の画素の画素値をもとに、前記検査対象領域の各画素の画素値に対して、前記検査対象領域内で連続的となる近似値を算出する近似値算出部と、
   前記近似値が前記検査対象領域の画素値に対して妥当か否かを評価する妥当性評価部と、
   前記妥当性評価部が前記近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する領域分割部と、
   前記領域分割部が分割した各領域を新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する対象領域再設定部と、
   前記画像内の画素の画素値と前記妥当性評価部が妥当と評価した近似値とをもとに異常部を検出する異常部検出部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記近似値算出部は、前記検査対象領域の各画素の画素値に対する近似曲面を算出し、前記検査対象領域の各画素における前記近似曲面上の値を前記近似値と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. 前記近似値算出部は、前記検査対象領域の画素の座標を入力値、該入力値とした前記座標における画素値を出力値とした場合の前記出力値に対する前記入力値の近似関数を算出する近似関数算出部を備え、前記検査対象領域の画素の座標を入力値とした場合の前記近似関数の前記出力値を、前記画素の画素値に対する近似値と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. 前記近似関数算出部は、前記検査対象領域の画素に対して重みを設定する重み設定部を備え、前記重みを考慮して前記近似関数を算出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記重み設定部は、前記検査対象領域の画素から画素値が外れ値である外れ値画素を検出する外れ値検出部を備え、前記外れ値画素に対して設定する前記重みを、前記外れ値画素以外の画素に対して設定する前記重みより低く設定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記重み設定部は、前記検査対象領域の輪郭画素を検出する輪郭画素検出部を備え、前記輪郭画素に対して設定する前記重みを、前記輪郭画素以外の画素に対して設定する前記重みより高く設定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
7. 前記妥当性評価部は、前記検査対象領域の画素の画素値に対する前記近似値の近似度合いを示す評価値を算出する評価値算出部を備え、前記評価値をもとに前記近似値が妥当か否かを評価することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記評価値算出部は、前記検査対象領域の画素の画素値と該画素値に対する前記近似値との差の前記検査対象領域内における分散値を算出する分散値算出部を備え、該分散値を評価値とすることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記領域分割部は、前記検査対象領域の画素の画素値と該画素値に対する前記近似値とを比較し、前記検査対象領域の画素を前記近似値より高い画素値の画素と前記近似値より低い画素値の画素とに分類する画素分類部を備え、該画素分類部による分類結果が同一となる画素の連結領域を１つの領域とするように前記検査対象領域を分割することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
10. 前記領域分割部は、前記検査対象領域内のエッジを抽出するエッジ抽出部を備え、前記画素分類部による分類結果が同一となる画素の連結領域を該連結領域内の前記エッジ位置で分割し、該分割した領域を１つの領域とするように前記検査対象領域を分割することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記異常部検出部は、前記検査対象領域の画素の画素値と該画素値に対する前記近似値との差分値を算出する差分値算出部を備え、前記差分値を閾値処理して前記異常部を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
12. 前記画像は複数の波長成分から構成され、
    前記近似値算出部は、前記検査対象領域の画素の画素値を前記波長成分毎に用いて各波長成分に対する近似値を算出し、
    前記妥当性評価部は、前記検査対象領域の画素の特定波長成分をもとに、該特定波長成分に対する近似値が妥当か否かを評価し、
    前記領域分割部は、前記妥当性評価部が前記近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を、該検査対象領域の画素の前記特定波長成分と該特定波長成分に対する前記近似値とをもとに分割することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
13. 前記特定波長成分は、生体における吸収、散乱の度合いをもとに特定される波長成分であることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記画像は複数の波長成分から構成され、
    前記近似値算出部は、
    前記検査対象領域の画素の特定波長成分に対する近似値を算出し、
    該特定波長成分に対する近似値をもとに、前記特定波長成分以外の他の波長成分に対する近似値を算出する他波長成分近似値算出部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。
15. 前記他波長成分近似値算出部は、前記検査対象領域の画素の前記特定波長成分に対する近似値を入力値、前記画素における前記他の波長成分の画素値を出力値とした場合の前記出力値に対する前記入力値の近似関数を算出する他波長成分近似関数算出部を備え、前記検査対象領域の画素の前記特定波長成分に対する近似値を入力値とした場合の前記近似関数の出力値を、前記画素の前記他の波長成分に対する近似値とすることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 前記領域分割部が分割した各領域を、該領域のそれぞれが所定の条件を満たすまで統合する領域統合部を備え、
    前記対象領域再設定部は、前記領域統合部が統合した各領域を前記新たな検査対象領域に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。
17. 前記領域統合部は、
    前記各領域の特徴量を算出する特徴量算出部と、
    前記特徴量をもとに前記各領域が統合対象領域であるか否かを判定する統合対象領域判定部と、
    前記統合対象領域を統合する先の統合先領域を特定する統合先領域特定部と、
    を備え、
    前記統合対象領域と判定した前記領域のそれぞれを前記統合先領域特定部が特定した前記統合先領域と統合することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置。
18. 前記特徴量算出部は、前記各領域の面積を算出する面積算出部を備え、
    前記統合対象領域判定部は、前記面積をもとに前記各領域が前記統合対象領域であるか否かを判定することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
19. 前記特徴量算出部は、
    前記各領域の輪郭画素を検出する輪郭画素検出部と、
    前記輪郭画素に隣接する隣接領域の識別情報を取得する隣接領域情報取得部を備え、
    前記統合先領域特定部は、前記隣接領域のうち、前記輪郭画素と最も多く隣接する隣接領域を前記統合先領域と特定することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
20. 前記特徴量算出部は、
    前記輪郭画素におけるエッジ強度を算出するエッジ強度算出部と、
    前記隣接領域毎に、該隣接領域との隣接画素における前記エッジ強度の平均値を算出する平均値算出部と、
    を備え、
    前記領域特定部は、前記隣接領域のうち、前記エッジ強度の平均値が最も低い隣接領域を前記統合先領域と特定することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置。
21. 演算部を備える画像処理装置の作動方法であって、
    前記演算部が、画像内の検査対象領域の画素の画素値をもとに、前記検査対象領域の各画素の画素値に対して、前記検査対象領域内で連続的となる近似値を算出する近似値算出工程と、
    前記演算部が、前記近似値が前記検査対象領域の画素値に対して妥当か否かを評価する妥当性評価工程と、
    前記演算部が、前記妥当性評価工程で前記近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する領域分割工程と、
    前記演算部が、前記領域分割工程で分割した各領域を新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する対象領域再設定工程と、
    前記演算部が、前記画像内の画素の画素値と前記妥当性評価工程で妥当と評価した近似値とをもとに異常部を検出する異常部検出工程と、
    を含むことを特徴とする画像処理装置の作動方法。
22. コンピュータに、
    画像内の検査対象領域の画素の画素値をもとに、前記検査対象領域の各画素の画素値に対して、前記検査対象領域内で連続的となる近似値を算出する近似値算出ステップと、
    前記近似値が前記検査対象領域の画素値に対して妥当か否かを評価する妥当性評価ステップと、
    前記妥当性評価ステップで前記近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する領域分割ステップと、
    前記領域分割ステップで分割した各領域を新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する対象領域再設定ステップと、
    前記画像内の画素の画素値と前記妥当性評価ステップで妥当と評価した近似値とをもとに異常部を検出する異常部検出ステップと、
    を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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