JP5757724B2 - 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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Description
図1は、本発明の実施の形態1に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、画像処理装置1は、画像処理装置1全体の動作を制御する制御部10と、画像取得部11と、入力部12と、表示部13と、記憶部14と、演算部15とを備える。
表示部13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、生体内画像を含む各種画面を表示する。
内部領域抽出部18は、泡候補領域内の所定の領域を内部領域112として抽出する。
rIN=rOUT×K …(1)
式(1)において、rINは同心円の半径であり、Kは所定の係数(0.0<K<1.0)である。
内部領域抽出部18は、半径rINの同心円に内包される領域を内部領域124として抽出する。
まず、ステップS101において、円形状領域検出部161は、生体内画像120の各画素における画素値の勾配強度を算出する(参考:CG−ARTS協会、ディジタル画像処理、p.114〜p.121)。具体的には、各画素に対し、ソーベル(Sobel)フィルタ等の1次微分フィルタや、ラプラシアン(Laplacian)フィルタ等の2次微分フィルタを用いてフィルタリング処理を施す。
次に、本発明の実施の形態2について説明する。図7に示すように、実施の形態2に係る画像処理装置2は演算部21を備える。その他の構成については、図1に示すものと同様である。
Y=0.3×R+0.59×G+0.11×B …(2)
ここで、図2に示すように、内部領域112の一部には、光源が映り込んでハレーションが発生した領域(高輝度領域113)が見られる。このような領域は、非常に高輝度であるという特徴を有する。そこで、内部領域112に高輝度領域が存在するか否かを判定することにより、当該泡候補領域が泡領域であるか否かを判断することができる。
内部領域124の内側から高輝度領域が検出された場合、その輝度値がハレーションによるものか、又はノイズによるものかを判別する必要がある。ここで、ハレーションにより高輝度領域が生じている場合、高輝度領域はある程度の大きさの面積を有する(図2参照)。そこで、判定部25は、高輝度領域として抽出された領域の面積が所定の閾値以上である場合、その領域はハレーションに起因した高輝度領域であり、この場合、当該泡候補領域は泡領域であると判定する。一方、判定部25は、高輝度領域として抽出された領域の面積が所定の閾値より小さい場合、その領域の輝度値はノイズであり、当該泡候補領域は泡領域でないと判定する。
泡領域の内部領域の内側で見られるハレーションの領域は、高輝度且つ白色という特徴を有している。そこで、内部領域における特徴量として、内部領域124の内側から検出された高輝度領域の色特徴量を算出しても良い。具体的には、高輝度領域特徴量算出部242は、高輝度領域として抽出された画素のR値、G値、及びB値を取得し、色成分毎に平均値(平均R値、平均G値、平均B値)を算出する。また、この場合、判定を行う際に参照する教師データとして、生体内において生じたハレーションの色範囲を表すデータを予め作成して記憶部14に格納しておく。判定部25は、平均R値、平均G値、及び平均B値が上記色範囲に含まれる場合、泡候補領域から抽出された高輝度領域はハレーションに起因するものであり、当該泡候補領域は泡領域であると判定する。一方、判定部25は、平均R値、平均G値、及び平均B値が上記色範囲に含まれない場合、抽出された高輝度領域はノイズであり、当該泡候補領域は泡領域ではないと判定する。
次に、本発明の実施の形態3について説明する。図12に示すように、実施の形態3に係る画像処理装置3は演算部30を備える。その他の構成については、図1に示すものと同様である。
境界領域抽出部32は、泡候補領域123の境界近傍の所定の領域を抽出し、これを境界領域として設定する。
まず、ステップS301において、凸部勾配強度算出部331は、境界領域127に含まれる各画素における画素値の勾配強度を算出する。勾配強度の算出方法としては、1次微分(ソーベルフィルタ等)や2次微分等、既知の様々な手法を用いることができる。例えば、2次微分を用いる場合、凸部勾配強度算出部331は、図16に示すように、座標(x,y)に位置する画素の画素値P(x,y)に対し、次式(3)〜式(6)を用いて、水平方向における2次微分dHと、垂直方向における2次微分dVと、第1の斜め方向における2次微分dD1と、第2の斜め方向における2次微分dD2とを算出する。
具体的には、まず、連続性算出部341は、境界領域127において抽出されたエッジ画素GEの個数NEDG1(即ち、エッジの面積に相当)を取得する。
ECON=(NEDG1×(1−k)+NEDG2×k)/N …(8)
ここで、Nは、境界領域127に含まれる全画素数であり、評価値を泡候補領域123のサイズで正規化するために用いられる。また、k(0<k<1)は、連続しているエッジ画素を重み付けするための係数(定数)である。
連続性算出部341は、円弧の連続性を表す評価値として、エッジ画素GEの個数NEDG1及びNEDG2の代わりに、エッジ画素GEの勾配強度を用いて算出しても良い。具体的には、境界領域127において抽出されたエッジ画素GEの最大勾配強度g凸の合計値SUMEDG1を算出する。また、周囲8方向のいずれかに隣接するエッジ画素が存在するエッジ画素GEを検出し、それらのエッジ画素GEの最大勾配強度g凸の合計値SUMEDG2を算出する。そして、合計値SUMEDG1及びSUMEDG2を用いて、次式(9)で与えられる評価値ECON’を算出する。
ECON’=(SUMEDG1×(1−k)+SUMEDG2×k)/(N×gMAX)…(9)
ここで、gMAXは、エッジ画素GEが取りうる勾配強度の最大値(例えば、255)である。
この評価値ECON’は、高勾配のエッジ画素同士が隣接しているほど大きくなり、円弧を形成するエッジ画素GEの連続性が高いことを示す。
図18は、変形例3−2に係る画像処理装置の演算部30−2の構成を示すブロック図である。この演算部30−2において、形状特徴量算出部36は、泡候補領域123の境界の形状情報を表す特徴量として、境界領域127において抽出されたエッジ画素GEの泡候補領域123の中心座標についての相対性を表す評価値を算出する相対性算出部361を備える。
EREL=(NEDG1×(1−k)+NEDG3×k)/N …(10)
EREL’=(SUMEDG1×(1−k)+SUMEDG3×k)/(N×gMAX) …(11)
この評価値EREL’は、高勾配のエッジ画素同士が相対する位置に存在するほど大きくなり、エッジ画素GEの相対性が高いことを示す。
図20は、変形例3−3に係る画像処理装置の演算部30−3の構成を示すブロック図である。この演算部30−3において、形状特徴量算出部38は、泡候補領域123の境界の形状情報を表す特徴量として、境界領域127のエッジ画素の円形性、即ち、幾何学的な円らしさを表す評価値を算出する円形性算出部381を備える。
ECIR={NEDG1×(1−k)+NGC×k}/N …(12)
式(12)において、kは0<k<1を満たす係数(定数)である。
この評価値ECIRは、エッジ画素が円形状をなすほど大きな値となる。
次に、本発明の実施の形態4について説明する。図22に示すように、実施の形態4に係る画像処理装置4は演算部40を備える。その他の構成については、図1に示すものと同様である。
判定部43は、この特徴量に基づいて、当該泡候補領域123が泡領域であるか否かを判定する。
CHR=i×W1+j×W2 …(13)
式(13)において、W1及びW2は、W2>W1を満たす定数であり、判定済みの泡領域の個数i及びjをそれぞれ重み付けするためのものである。
次に、本発明の実施の形態5について説明する。図25に示すように、実施の形態5に係る画像処理装置5は演算部50を備える。その他の構成については、図1に示すものと同様である。
まず、ステップS10において、画像処理装置5は生体内画像を取得する。なお、このステップの詳細については実施の形態1において説明したものと同様である。
10 制御部
11 画像取得部
12 入力部
13 表示部
14 記憶部
141 画像処理プログラム
15、21、30、30−2、30−3、40、50 演算部
16 泡候補領域設定部
161 円形状領域検出部
17、22、31、41 泡領域判定部
18 内部領域抽出部
19 内部領域特徴量算出部
191 テクスチャ算出部
20、25、35、37、39、43 判定部
23 内部領域抽出部
231 輝度値算出部
232 泡候補領域分割部
24 内部領域特徴量算出部
241 高輝度領域抽出部
242 高輝度領域特徴量算出部
32 境界領域抽出部
33 勾配強度算出部
331 凸部勾配強度算出部
332 エッジ抽出部
34、36、38 形状特徴量算出部
341 連続性算出部
361 相対性算出部
381 円形性算出部
42 周囲領域特徴量算出部
51 領域分割部
54 領域判定部
100 泡
101 膜
102 気体
110、134 泡領域
111、127 境界領域
112、124 内部領域
113 高輝度領域
120、130、135 生体内画像
121 粘膜領域
122 領域
123 泡候補領域(円形状領域)
126 円周
131、133、138 泡候補領域
132 範囲
136、137 分割領域
Claims (3)
- 画像に含まれる泡領域を検出する画像処理装置において、
前記画像から、記憶手段に格納された泡領域の形状モデルに対応する形状を有する領域を検出し、該検出した領域を泡候補領域として設定する泡候補領域設定手段と、
前記泡候補領域が有する情報に基づいて、当該泡候補領域が泡領域であるか否かを判定する泡領域判定手段と、
を備え、
前記泡候補領域設定手段は、前記画像から円形状又は円弧形状を有する領域を検出する円形状領域検出手段を備え、
前記泡領域判定手段は、
前記泡候補領域の周囲の所定範囲内に存在する別の泡候補領域と判定済みの泡領域との少なくともいずれかを検出し、該検出結果に基づく特徴量を算出する周囲領域特徴量算出手段と、
前記特徴量に基づいて、当該泡候補領域が泡領域であるか否かを判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 画像に含まれる泡領域を検出する画像処理方法において、
泡候補領域設定手段により、前記画像から、記憶手段に格納された泡領域の形状モデルに対応する形状を有する領域を検出し、該検出した領域を泡候補領域として設定する泡候補領域設定ステップと、
泡領域判定手段により、前記泡候補領域が有する情報に基づいて、当該泡候補領域が泡領域であるか否かを判定する泡領域判定ステップと、
を含み、
前記泡候補領域設定ステップは、前記画像から円形状又は円弧形状を有する領域を検出する円形状領域検出ステップを含み、
前記泡領域判定ステップは、
前記泡候補領域の周囲の所定範囲内に存在する別の泡候補領域と判定済みの泡領域との少なくともいずれかを検出し、該検出結果に基づく特徴量を算出する周囲領域特徴量算出ステップと、
前記特徴量に基づいて、当該泡候補領域が泡領域であるか否かを判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - 画像に含まれる泡領域を検出する画像処理プログラムにおいて、
泡候補領域設定手段により、前記画像から、記憶手段に格納された泡領域の形状モデルに対応する形状を有する領域を検出し、該検出した領域を泡候補領域として設定する泡候補領域設定ステップと、
泡領域判定手段により、前記泡候補領域が有する情報に基づいて、当該泡候補領域が泡領域であるか否かを判定する泡領域判定ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記泡候補領域設定ステップは、前記画像から円形状又は円弧形状を有する領域を検出する円形状領域検出ステップを含み、
前記泡領域判定ステップは、
前記泡候補領域の周囲の所定範囲内に存在する別の泡候補領域と判定済みの泡領域との少なくともいずれかを検出し、該検出結果に基づく特徴量を算出する周囲領域特徴量算出ステップと、
前記特徴量に基づいて、当該泡候補領域が泡領域であるか否かを判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理プログラム。
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