JP5959168B2 - 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理プログラム - Google Patents
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Description
なお、本発明は、管腔内画像に限定されることなく、他の一般的な画像内から特定の領域を検出する画像処理装置に広く適用することが可能である。
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、当該画像処理装置1全体の動作を制御する制御部10と、医用観察装置によって撮像された管腔内画像の画像データを取得する画像取得部11と、外部から入力された入力信号を受け付ける入力部12と、管腔内画像や各種情報を含む画面を表示する表示部13と、記録部14と、管腔内画像から異常部を検出する演算処理を行う演算部100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る。
まず、ステップS100において、演算部100は、記録部14から処理対象の画像を取得する。
暗部は、画像内の画素毎、又は画像を小領域に分割した領域毎に、特徴量として彩度及び輝度を算出し、これらの特徴量を彩度及び輝度の2軸からなる特徴空間に射影し、この特徴空間において、彩度及び輝度が共に所定の閾値よりも低い位置に分布する特徴量の点に対応する画素の領域を抽出することにより検出される。また、ハレーションは、同様の特徴空間において、彩度及び輝度が共に所定の閾値よりも高い位置に分布する特徴量の点に対応する画素の領域を抽出することにより検出される。なお、処理対象が管腔内画像である場合、特徴量として輝度の代わりに、画素値の内で最も分光反射率の高いR成分の値を用いても良い。また、彩度及び輝度の閾値は、予め学習用データとして取得されて記録部14に記録された管腔内画像群に対し、暗部領域及び暗部以外の領域の座標情報をラベル情報として与え、該ラベル情報を基に、彩度及び輝度からなる特徴空間上で暗部領域と暗部以外の領域との境界を設定することにより算出する。ハレーションの閾値についても同様である。
溝は、画像内の画素に対し、方向別二次微分の出力の最大値を閾値処理することによって得られる。具体的には、画像内に注目画素位置、及び該注目画素位置に対する所定サイズのフィルタを設定し、フィルタ内において、注目画素位置を通る縦、横、斜めの4方向における二次微分処理を実行し、これらの二次微分の出力値の内の最大値を算出する。このような処理を、注目画素位置をずらしながら、画像内の各画素に対して実行する。そして、各画素について算出された二次微分の最大値を閾値処理することにより、溝領域を検出する。
残渣は、各画素の画素値から特徴量として色変化成分(色比)G/R及びB/Gを算出し、これらの特徴量をG/R及びB/Gの2軸からなる特徴空間に投影し、この特徴空間上において赤色に対して黄色側に分布する特徴量の点に対応する画素を抽出することにより検出される。この際に用いられる色比の閾値も、暗部の場合と同様に、学習用データとして取得された画像に対してラベル情報を与え、色比の特徴空間において残渣領域と残渣以外の領域との境界を設定することにより算出される。
泡は、画像内において輝度の高周波成分の特徴量を有する画素の領域を抽出することにより検出される。なお、この際に用いられる周波数の閾値も、暗部や残渣と同様に、学習用データとして取得された画像に対してラベル情報を与え、周波数成分の特徴空間において泡領域と泡以外の領域との周波数成分の分布の境界を抽出することにより設定される。
また、泡を検出する別の方法として泡モデルとのコンボリューションによる泡領域検出方法(特開2007−313119号公報参照)を用いても良い。
その後、動作はメインルーチンに戻る。
dPH(x,y)=P(x,y)−PH(x,y) …(3−1)
dPV(x,y)=P(x,y)−PV(x,y) …(3−2)
dPD1(x,y)=P(x,y)−PD1(x,y) …(3−3)
dPD2(x,y)=P(x,y)−PD2(x,y) …(3−4)
外れ値検出部150は、このようにして算出された差分値の最小値が予め設定された閾値よりも大きい画素を、外れ画素として検出する。
次に、実施の形態1の変形例1−1について説明する。
ステップS104において、基準面作成部140は、関数近似により基準面を作成しても良い。以下、具体的な基準面の作成方法について説明する。
z(x)=ax2+bx+c …(4)
式(4)において、xは周辺領域内の画素のX軸における座標値、z(x)は当該画素のプロファイル情報の値である。
上記変形例1−1においては、2次関数による近似曲線を作成したが、非対象領域の周囲における連続性をより正確に判定して、近似曲線の精度を向上させるために、ロバスト推定を用いて近似曲線を作成しても良い。図6は、基準面の作成(ステップS104)を、ロバスト推定を用いて行う場合の基準面作成部140の動作を示すフローチャートである。
基準面作成部140は、これらの処理を、プロファイル情報を取得する座標を変えながら所定数(N回)繰り返すことにより(ステップS123:No)、N個の近似曲線を作成する。
その後、動作はメインルーチンに戻る。
次に、本発明の実施の形態2について説明する。
実施の形態2に係る画像処理装置全体の構成及び動作は、図1及び図2に示すものと同様であり、ステップS103における周辺領域決定部130の詳細な動作、及びステップS104における基準面作成部140の詳細な動作のみが実施の形態1とは異なる。以下、本実施の形態2における周辺領域決定部130及び基準面作成部140の動作を説明する。
図7は、プロファイルPR1に対し、領域S1及びS2に渡ってモフォロジのオープニング処理を施した例を示す模式図である。図7に示すように、構造要素SE1をプロファイルPR1に外接させる処理を例えば領域S1側から施す場合、この処理は、構造要素SE1よりも領域が狭い非対象領域A1を跨いで、領域S2に移行する。このため、この処理により得られる軌跡T1は、領域S1におけるプロファイルPR1と領域S2におけるプロファイルPR1とをなだらかに接続することになる。この結果、軌跡T1は、非対象領域A1の近傍においてプロファイルPR1と乖離してしまう(SERROR)。従って、このような軌跡T1を基準面として用いると、異常部の検出精度が低下してしまう。
次に、本発明の実施の形態3について説明する。
図9は、実施の形態3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。なお、実施の形態3に係る画像処理装置の演算部以外の構成については、図1と同様である。
その後、動作はメインルーチンに戻る。
その後、動作はメインルーチンに戻る。
次に、実施の形態3の変形例3−1について説明する。
ステップS301においては、近似曲線を作成する代わりに、平滑化処理により非対象領域の分類を行っても良い。以下、平滑化処理により非対象領域を分類する方法について説明する。図13は、変形例3−1における非対象領域の分類方法を示すフローチャートである。
次に、実施の形態3の変形例3−2について説明する。
ステップS301においては、近似曲面の係数を用いて非対象領域の分類を行っても良い。以下、近似曲面の係数により非対象領域を分類する方法について説明する。図15は、変形例3−2における非対象領域の分類方法を示すフローチャートである。
z(x,y)=ax2+by2+cxy+dx+ey+f …(6)
次に、実施の形態3の変形例3−3について説明する。
図17は、変形例3−3における周辺領域決定部の構成を示すブロック図である。変形例3−3に係る画像処理装置は、図9に示す周辺領域決定部310の代わりに、図17に示す周辺領域決定部320を備える。周辺領域決定部320は、分類部311及び分類別周辺領域決定部312に加えて、非対象領域の周囲の領域におけるプロファイル情報を用いて、非対象領域におけるプロファイル情報を補正する補正部321を有する。
次に、本発明の実施の形態4について説明する。
図18は、実施の形態4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。なお、実施の形態4に係る画像処理装置の演算部以外の構成については、図9と同様である。
分類部411は、非対象領域の検出方法に応じて非対象領域を複数のカテゴリに分類するカテゴリ分類部411aを含み、非対象領域を暗部、ハレーション、溝、血管、泡といったカテゴリに分類する。なお、カテゴリとしては、これらのカテゴリの内の1つ以上を含んでいれば良く、以下の説明においては全てのカテゴリを含むものとする。
さらに、カテゴリ分類部411aは、各画素に付与されたラベル情報を基に、非対象領域を暗部、ハレーション、溝、残渣、泡、血管等のカテゴリに分類する。
10 制御部
11 画像取得部
12 入力部
13 表示部
14 記録部
14a 画像処理プログラム
100、300、400 演算部
110 非対象領域検出部
120 注目画素領域設定部
130、320、310、410 周辺領域決定部
140 基準面作成部
150 外れ値検出部
311、411 分類部
312、412 分類別周辺領域決定部
311a 連続性判定部
312a 連続性切替部
321 補正部
411a カテゴリ分類部
412a カテゴリ切替部
Claims (21)
- 画像内から検査対象外の領域を非対象領域として検出する非対象領域検出手段と、
前記画像内の注目画素位置を含む所定の範囲に注目画素領域を設定する注目画素領域設定手段と、
前記注目画素位置に関する基準面の作成に用いる情報の取得範囲である周辺領域を、前記非対象領域と前記注目画素位置とに基づいて決定する周辺領域決定手段と、
前記周辺領域内の前記情報に基づいて基準面を作成する基準面作成手段と、
各画素位置における前記基準面と前記画像との間で対応する量の差分に基づいて周囲の値から外れる画素値を有する外れ画素を検出する外れ画素検出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記周辺領域決定手段は、前記非対象領域の分類に応じて前記周辺領域を決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。
- 前記周辺領域決定手段は、
前記非対象領域を分類する分類手段と、
前記非対象領域の分類に応じて設定された方法で前記周辺領域を決定する分類別周辺領域決定手段と、
を有することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記分類手段は、前記非対象領域の周囲の領域と前記非対象領域との連続性を判定する連続性判定手段を含むことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記連続性判定手段は、前記非対象領域の周囲の領域における前記情報を近似する近似面を作成し、該近似面と前記画像とにおいて対応する量を比較することにより前記連続性を判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。
- 前記連続性判定手段は、前記非対象領域及び該非対象領域の周囲の領域における前記情報を基に前記注目画素領域を平滑化した平滑化画像に基づいて前記連続性を判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。
- 前記分類手段は、前記非対象領域の検出方法に応じて前記非対象領域を複数のカテゴリに分類するカテゴリ分類手段を含むことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記カテゴリは、暗部、血管、溝、泡、ハレーションの内の少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記分類別周辺領域決定手段は、前記連続性の有無に応じて前記周辺領域の決定方法を切り替える切替手段を含むことを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記分類別周辺領域決定手段は、前記非対象領域のカテゴリに応じて前記周辺領域の決定方法を切り替える切替手段を含むことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記周辺領域決定手段は、前記非対象領域及び該非対象領域の周囲の領域における前記情報を補正する補正手段をさらに有することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記非対象領域の周囲における前記情報の平均値により前記情報を補間することを特徴とする請求項11に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記非対象領域の周囲における前記情報を用いた関数近似により前記情報を補間することを特徴とする請求項11に記載の画像処理装置。
- 前記周辺領域決定手段は、前記注目画素位置を含む範囲であって、前記非対象領域を超えない前記注目画素領域内の範囲を前記周辺領域として決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。
- 前記切替手段は、前記連続性が無いと前記連続性判定手段が判定した場合、前記注目画素位置を含む範囲であって、前記非対象領域を超えない前記注目画素領域内の範囲を前記周辺領域として決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。
- 前記切替手段は、前記非対象領域のカテゴリが暗部、溝、又は残差である場合、前記注目画素位置を含む範囲であって、前記非対象領域を超えない前記注目画素領域内の範囲を前記周辺領域として決定することを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
- 前記基準面作成手段は、前記周辺領域内の前記情報に対し、前記非対象領域からの距離に応じた重み付け係数を用いた重み付け平均を施すことにより前記基準面を作成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記基準面作成手段は、前記周辺領域内の前記情報に基づく関数近似により前記基準面を作成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記基準面作成手段は、前記周辺領域内の前記情報に対するモフォロジ処理により前記基準面を作成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 非対象領域検出部が、画像内から検査対象外の領域を非対象領域として検出する非対象領域検出ステップと、
注目画素領域設定部が、前記画像内の注目画素位置を含む所定の範囲に注目画素領域を設定する注目画素領域設定ステップと、
周辺領域決定部が、前記注目画素位置に関する基準面の作成に用いる情報の取得範囲である周辺領域を、前記非対象領域と前記注目画素位置とに基づいて決定する周辺領域決定ステップと、
基準面作成部が、前記周辺領域内の前記情報に基づいて基準面を作成する基準面作成ステップと、
外れ値検出部が、各画素位置における前記基準面と前記画像との間で対応する量の差分に基づいて周囲の値から外れる画素値を有する外れ画素を検出する外れ画素検出ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理装置の作動方法。 - 画像内から検査対象外の領域を非対象領域として検出する非対象領域検出ステップと、
前記画像内の注目画素位置を含む所定の範囲に注目画素領域を設定する注目画素領域設定ステップと、
前記注目画素位置に関する基準面の作成に用いる情報の取得範囲である周辺領域を、前記非対象領域と前記注目画素位置とに基づいて決定する周辺領域決定ステップと、
前記周辺領域内の前記情報に基づいて基準面を作成する基準面作成ステップと、
各画素位置における前記基準面と前記画像との間で対応する量の差分に基づいて周囲の値から外れる画素値を有する外れ画素を検出する外れ画素検出ステップと、
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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JP6112879B2 (ja) * | 2013-01-28 | 2017-04-12 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、内視鏡装置、画像処理装置の作動方法及び画像処理プログラム |
JP6176978B2 (ja) * | 2013-01-31 | 2017-08-09 | オリンパス株式会社 | 内視鏡用画像処理装置、内視鏡装置、内視鏡用画像処理装置の作動方法及び画像処理プログラム |
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CN104720835A (zh) * | 2013-12-20 | 2015-06-24 | Ge医疗系统环球技术有限公司 | 显示装置、图像显示方法和计算机化断层扫描设备 |
JP6196922B2 (ja) * | 2014-03-17 | 2017-09-13 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
CN103927767B (zh) * | 2014-04-18 | 2018-05-04 | 北京智谷睿拓技术服务有限公司 | 图像处理方法及图像处理装置 |
US9939253B2 (en) | 2014-05-22 | 2018-04-10 | Brain Corporation | Apparatus and methods for distance estimation using multiple image sensors |
US9713982B2 (en) | 2014-05-22 | 2017-07-25 | Brain Corporation | Apparatus and methods for robotic operation using video imagery |
US10194163B2 (en) * | 2014-05-22 | 2019-01-29 | Brain Corporation | Apparatus and methods for real time estimation of differential motion in live video |
US9848112B2 (en) | 2014-07-01 | 2017-12-19 | Brain Corporation | Optical detection apparatus and methods |
US10057593B2 (en) | 2014-07-08 | 2018-08-21 | Brain Corporation | Apparatus and methods for distance estimation using stereo imagery |
US10032280B2 (en) * | 2014-09-19 | 2018-07-24 | Brain Corporation | Apparatus and methods for tracking salient features |
US10197664B2 (en) | 2015-07-20 | 2019-02-05 | Brain Corporation | Apparatus and methods for detection of objects using broadband signals |
US11087461B2 (en) * | 2016-06-28 | 2021-08-10 | Sony Corporation | Image processing device, image processing method, medical imaging system |
DE102016121668A1 (de) * | 2016-11-11 | 2018-05-17 | Karl Storz Se & Co. Kg | Automatische Identifizierung medizinisch relevanter Videoelemente |
JP6824052B2 (ja) | 2017-01-25 | 2021-02-03 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、その制御方法、及びプログラム |
WO2018159082A1 (ja) | 2017-03-03 | 2018-09-07 | 富士フイルム株式会社 | 内視鏡システム、プロセッサ装置、及び、内視鏡システムの作動方法 |
US11457795B2 (en) * | 2017-11-06 | 2022-10-04 | Hoya Corporation | Processor for electronic endoscope and electronic endoscope system |
US11116420B2 (en) * | 2017-12-26 | 2021-09-14 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Monitoring distance to selected anatomical structures during a procedure |
JP7158471B2 (ja) * | 2018-05-09 | 2022-10-21 | 富士フイルム株式会社 | 検査動画処理装置、検査動画処理装置の作動方法及び検査動画処理プログラム |
JP6531202B2 (ja) * | 2018-05-25 | 2019-06-12 | Hoya株式会社 | 画像処理装置 |
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US11240439B2 (en) * | 2018-12-20 | 2022-02-01 | Canon Kabushiki Kaisha | Electronic apparatus and image capture apparatus capable of detecting halation, method of controlling electronic apparatus, method of controlling image capture apparatus, and storage medium |
US11276174B2 (en) | 2019-02-21 | 2022-03-15 | Medtronic Navigation, Inc. | Method and apparatus for magnetic resonance imaging thermometry |
US11426229B2 (en) | 2019-02-21 | 2022-08-30 | Medtronic Navigation, Inc. | Method and apparatus for magnetic resonance imaging thermometry |
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Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5987172A (en) * | 1995-12-06 | 1999-11-16 | Cognex Corp. | Edge peak contour tracker |
US5771318A (en) * | 1996-06-27 | 1998-06-23 | Siemens Corporate Research, Inc. | Adaptive edge-preserving smoothing filter |
US7155041B2 (en) * | 2000-02-16 | 2006-12-26 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Anomalous shadow detection system |
JP4169967B2 (ja) * | 2001-01-10 | 2008-10-22 | 株式会社日立メディコ | 画像診断支援装置 |
JP4624842B2 (ja) * | 2005-04-13 | 2011-02-02 | オリンパスメディカルシステムズ株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置及びプログラム |
JP4891637B2 (ja) * | 2006-03-14 | 2012-03-07 | オリンパスメディカルシステムズ株式会社 | 画像解析装置 |
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JP5121204B2 (ja) * | 2006-10-11 | 2013-01-16 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム |
JP5106928B2 (ja) * | 2007-06-14 | 2012-12-26 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置および画像処理プログラム |
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JP2010187756A (ja) * | 2009-02-16 | 2010-09-02 | Olympus Corp | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
JP2011024628A (ja) * | 2009-07-21 | 2011-02-10 | Olympus Corp | 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法 |
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