JP6349076B2 - 画像処理装置および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、被検眼画像を処理する画像処理装置および画像処理プログラムに関する。

眼科装置等で撮像された被検眼画像を処理することによって、被検眼の血管を被検眼画像から検出する画像処理装置が知られている。例えば、特許文献１には、前眼部（主に、白眼部分）に存在する血管を、被検眼画像の画像処理によって検出する装置が記載されている。

特開２０１１−０７２４４６号公報

上記に例示される血管の検出を行う画像処理等、血管に関する情報（以下、血管情報という）を被検眼画像から取得する画像処理では、血管部分と血管以外の部分との判別に、被検眼画像の輝度情報が用いられる場合がある。ところが、被検眼画像では、血管部分における輝度情報、および血管以外の部分における輝度情報が、画像毎で、または、画像の位置毎で、必ずしも一様ではなく、画像処理の方法によっては、好適に血管情報を取得することが難しかった。

本発明は、上記事情に鑑み、被検眼画像から血管情報を好適に得ることができる画像処理装置、および画像処理プログラムを提供することを技術課題とする。

本発明の第一態様に係る画像処理装置は、被検眼画像に対して、１又はそれ以上の画素を持つ第１領域と、前記第１領域を囲む第２領域と、を有する判定領域を、設定する領域設定手段と、前記領域設定手段によって設定される判定領域の位置を、前記被検眼画像上で順次変更すると共に、前記第２領域における輝度情報の標準偏差に基づいて、前記判定領域内における血管部分と背景部分との境界の有無を検出し、更に、前記境界が検出される前記判定領域において、前記第１領域と前記第２領域との輝度値の比較に基づいて前記第１領域が血管部分であるか否かを、前記判定領域の位置毎に判定する、判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて前記被検眼画像上の血管情報を取得する血管情報取得手段と、を備える。
本発明の第二態様に係る画像処理装置は、被検眼画像に対して、１又はそれ以上の画素を持つ第１領域と、前記第１領域を囲む第２領域と、を有する判定領域を、設定する領域設定手段と、前記領域設定手段によって設定される判定領域の位置を、前記被検眼画像上で順次変更すると共に、前記第１領域の輝度情報と前記第１領域を囲む前記第２領域の輝度情報とを用いて前記第１領域が血管部分であるか否かを前記判定領域の位置毎に判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて前記被検眼画像上の血管情報を取得する血管情報取得手段であって、前記判定手段によって血管部分であると判定される第１領域が、その第１領域とは異なる位置に設定される他の第１領域であって前記判定手段によって血管部分であると判定される他の第１領域と所定個数以上連続していない場合に、前記判定手段の判定結果にかかわらず、前記第１領域を血管以外の部分とする血管情報を取得する、血管情報取得手段と、を備える。

本発明の第三態様に係る画像処理プログラムは、画像処理装置のプロセッサに実行されることで、被検眼画像に対して、１又はそれ以上の画素を持つ第１領域と、前記第１領域を囲む第２領域と、を有する判定領域を、設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップによって設定される判定領域の位置を、前記被検眼画像上で順次変更すると共に、前記第２領域における輝度情報の標準偏差に基づいて、前記判定領域内における血管部分と背景部分との境界の有無を検出し、更に、前記境界が検出される前記判定領域において、前記第１領域と前記第２領域との輝度値の比較に基づいて前記第１領域が血管部分であるか否かを、前記判定領域の位置毎に判定する、判定ステップと、前記判定ステップによる判定結果に基づいて前記被検眼画像上の血管情報を取得する血管情報取得ステップと、を画像処理装置に実行させる。
本発明の第四態様に係る画像処理プログラムは、画像処理装置のプロセッサに実行されることで、被検眼画像に対して、１又はそれ以上の画素を持つ第１領域と、前記第１領域を囲む第２領域と、を有する判定領域を、設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップによって設定される判定領域の位置を、前記被検眼画像上で順次変更すると共に、前記第１領域の輝度情報と前記第１領域を囲む前記第２領域の輝度情報とを用いて前記第１領域が血管部分であるか否かを前記判定領域の位置毎に判定する判定ステップと、前記判定ステップによる判定結果に基づいて前記被検眼画像上の血管情報を取得する血管情報取得ステップであって、前記判定ステップによって血管部分であると判定される第１領域が、その第１領域とは異なる位置に設定される他の第１領域であって前記判定ステップによって血管部分であると判定される他の第１領域と所定個数以上連続していない場合に、前記判定ステップでの判定結果にかかわらず、前記第１領域を血管以外の部分とする血管情報を取得する、血管情報取得ステップと、を画像処理装置に実行させる。

本発明によれば、被検眼画像から好適な血管情報が得られやすいという効果がある。

ＰＣ１の概略構成を示したブロック図である。 ＣＰＵ２によって実行される血管情報生成・解析処理を示したフローチャートである。 前眼部画像の一例を示した図である。 一部分を拡大した緑色前眼部画像の模式図である。 ＣＰＵ２によって実行される判定処理を示したフローチャートである。 ＣＰＵ２によって実行される血管情報取得処理を示したフローチャートである。 図３の前眼部画像に基づいて生成される判定結果画像の模式図である。

以下、本発明の例示的な実施形態について説明する。まず、図１を参照して、本実施形態の画像処理装置であるパーソナルコンピュータ１（以下、「ＰＣ１」と称す。）の概略構成について説明する。

実施形態において、ＰＣ１は、眼科撮像装置１００で撮像された被検眼の画像を、ネットワークおよび外部メモリ等の少なくともいずれかを介して取得する。ＰＣ１は、取得した画像の処理を行う。例えば、被検眼画像から血管部分を検出する画像処理が、本実施形態のＰＣ１によって行われる。但し、画像処理装置として動作することができるのは、ＰＣ１に限定されない。例えば、眼科撮像装置１００で撮像された画像を、眼科撮像装置１００自身が処理してもよい。この場合、眼科撮像装置１００が画像処理装置として動作する。

図１に示すように、ＰＣ１は、ＣＰＵ２を備える。ＣＰＵ２は、ＰＣ１の各種の処理を実行するための処理装置（プロセッサ）である。ＣＰＵ２には、ＲＯＭ３、ＲＡＭ４、ＨＤＤ５、通信Ｉ／Ｆ６、表示制御部７、操作処理部８、および外部メモリＩ／Ｆ９が、バスを介して接続されている。

ＲＯＭ３は、ＢＩＯＳ等のプログラムが格納された不揮発性の記憶媒体である。ＲＡＭ４は、各種情報を一時的に記憶する揮発性の記憶媒体である。ＨＤＤ５（ハードディスクドライブ５）は、不揮発性の記憶媒体である。なお、不揮発性の記憶媒体として、フラッシュＲＯＭ等の他の記憶媒体を用いてもよい。ＨＤＤ５には、被検眼の画像を処理するための画像処理プログラムが記憶されている。例えば、本実施形態では、図２、図５及び図６のフローチャートに示す処理をＰＣ１に実行させるプログラムが、ＨＤＤ５に記憶されている。また、ＨＤＤ５には、眼科撮像装置１００で撮像された画像のデータが記憶される。

通信Ｉ／Ｆ６は、ＰＣ１を眼科撮像装置１００等の外部機器に接続する。本実施形態のＰＣ１は、眼科撮像装置１００によって撮像された画像のデータを、通信Ｉ／Ｆ６を介して取得することができる。本実施形態では、通信Ｉ／Ｆ６を介して取得された画像は、ＨＤＤ５に記憶される。外部メモリＩ／Ｆ９は、外部メモリ１５をＰＣ１に接続する。外部メモリ１５には、例えばＵＳＢメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の種々の記憶媒体を使用することができる。本実施形態のＰＣ１は、眼科撮像装置１００によって撮像された画像のデータを、外部メモリ１５を介して取得することもできる。例えば、ユーザ（操作者）は、外部メモリ１５を眼科撮像装置１００に装着し、眼科撮像装置１００によって撮像された画像のデータを外部メモリ１５に記憶させる。次いで、ユーザは、外部メモリ１５をＰＣ１に装着し、外部メモリ１５に記憶された画像のデータをＰＣ１に読み込ませる。その結果、眼科撮像装置１００によって撮像された画像のデータをＰＣ１が取得する。

眼科撮像装置１００としては、本実施形態に示すように、細隙灯顕微鏡（スリットランプ）を用いてもよい。細隙灯顕微鏡の詳細構成は、特開２００２−２２４０４１号公報等によって例示することができる。本実施形態の眼科撮像装置１００は、前眼部から眼底までの間にある部位を、フォーカスの位置に応じて選択的に撮像できる。また、本実施形態の眼科撮像装置１００では、前眼部反射像および徹照像の少なくとも２種類の前眼部画像を、カラー画像として撮像できる。前眼部反射像は、眼科撮像装置１００から被検眼へ照射される照明光の前眼部反射光に基づいて撮像される。徹照像は、眼科撮像装置１００からの照明光が眼底において散乱・反射され、その光によって眼科撮像装置１００の受光素子へ投影される前眼部投影像に基づいて撮像される。本実施形態では、眼科撮像装置１００によって撮像される前眼部画像を、ＰＣ１が処理する場合について説明する。なお、細隙灯顕微鏡に限らず、被検眼において血管部分を含む部位を撮像可能な種々の装置が、眼科撮像装置１００として用いられてもよい。また、本実施形態では、カラー画像の前眼部画像が、眼科撮像装置１００によって撮像される場合について説明するが、眼科撮像装置１００で撮像される前眼部画像はモノクロ画像であってもよい。

表示制御部７は、モニタ１３の表示を制御する。操作処理部８は、操作部１４（例えば、キーボード、マウス等）に接続されている。操作処理部８は、ユーザによる操作部１４の操作を検知して操作信号をＣＰＵ２へ出力する。これにより、操作部１４に対するユーザの操作がＣＰＵ２に受け付けられる。なお、本実施形態では、外付けのモニタ１３および操作部１４が用いられる。しかし、モニタ１３および操作部１４の少なくとも一部がＰＣ１に組み込まれていてもよい。

次に、図２以下を参照して、ＰＣ１の動作について説明する。

図２のフローチャートに示した血管情報生成・解析処理では、ＨＤＤ５又は外部メモリ１５に予め記憶されている前眼部画像から、血管が検出されて血管情報が取得（生成）される。また、血管に関する解析が血管情報に基づいて行われる。ここで、血管情報は、前眼部画像に対する画像処理の結果を示す。本実施形態の血管情報生成・解析処理では、一例として、前眼部画像に含まれる血管の位置を示す画像データが、血管情報として生成される。

まず、ＣＰＵ２は、ＨＤＤ５又は外部メモリ１５から１つの前眼部画像の画像データを読み出し、ＲＡＭ４に記憶する。また、ＣＰＵ２は、読み出した画像データを、表示制御部７へ出力することによって、モニタ１３に前眼部画像を表示させる（Ｓ１）。

次に、ＣＰＵ２は、前眼部画像において血管情報が取得（生成）される範囲（処理範囲（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ））の設定を行う（Ｓ２）。本実施形態では、Ｓ２の処理によって設定される処理範囲を対象として、後述の画像処理が行われる。処理範囲を指定する情報（以下、範囲指定情報と称す）は、例えば、操作部１４の操作によってユーザが指定する前眼部画像上の領域を示していてもよい。また、範囲指定情報は、前眼部画像に対するＰＣ１の画像処理によって自動的に決定された処理範囲を示していてもよい。例えば、前眼部画像に対する本装置１の画像処理によって角膜部分の位置および大きさが特定される場合は、ＣＰＵ２は、角膜部分の位置および大きさを示す情報を範囲指定情報として用いることで、角膜部分に対して処理範囲を設定できる。

ここで、図３を参照して、本実施形態において前眼部画像に設定される処理範囲Ｒを説明する。本実施形態では、角膜Ｑに対して処理範囲Ｒが設定されたものとして説明する。ここで、図３では、ハッチングを付した領域によって、角膜Ｑを示している。また、想像線で囲んだ範囲によって、処理範囲Ｒを示している。なお、角膜Ｑの内側にある輝点Ｓは、前眼部画像の撮像時に、眼科撮像装置１００からの照明光の照射位置付近に生じる角膜反射像である。一般に、輝点Ｓは、極めて明るい輝度情報を示す。故に、仮に輝点Ｓ上に血管が存在していても、画像処理によって血管を検出することは難しい。このため、前眼部画像には、予め輝点Ｓを除外する処理範囲Ｒが設定されてもよい。

通常、角膜には血管が無い。しかし、例えば、角膜移植手術によって被検眼に移植された角膜に、角膜周囲の血管が血管新生することで、角膜に血管が侵入する場合があることが知られている。本実施形態では、角膜Ｑに対して処理範囲Ｒを設定することで、角膜Ｑに侵入した血管ｂｖの検出等が行われる。

なお、血管を検出するうえで、Ｓ２の処理は必ずしも実行されなくても良い。Ｓ２の処理を実行しない場合は、例えば、画像の全範囲が処理範囲Ｒとされてもよい。

次に、ＣＰＵ２は、Ｓ１の処理によってＲＡＭ４に記憶した前眼部画像の画像データを用いて、緑色前眼部画像を生成する（Ｓ３）。緑色前眼部画像は、Ｓ１の処理によって読み出された前眼部画像（カラー画像）を、Ｒ（赤色）、Ｇ（緑色）、およびＢ（青色）の３色で色分解したときのＧ画像である。血管は赤系の色なので、血管部分ｂｖにおける緑色成分および青色成分の輝度値は、赤色成分に比べて低い。このため、緑色前眼部画像は、血管部分ｂｖと血管以外の部分（以下、背景部分という）とのコントラストが、赤色成分を含むカラー画像よりも大きくなる。よって、画像の輝度情報に基づいて血管部分ｂｖを検出するうえで、より良好な画像が得られる。なお、Ｓ３の処理では、赤色成分の影響がカラー画像よりも少ない前眼部画像が生成されればよく、必ずしも緑色前眼部画像が生成されなくても良い。例えば、前眼部画像（カラー画像）を、Ｒ（赤色）、Ｇ（緑色）、およびＢ（青色）の３色で色分解したときのＢ画像である青色前眼部画像を生成してもよく、Ｂ画像とＧ画像との平均画像を生成してもよい。なお、Ｂ画像とＧ画像とを比べた場合、Ｇ画像のほうが血管部分ｂｖと背景部分とのコントラストの良好な画像が得られやすく、後述の画像処理によって良好な検出結果が得られやすい。

判定領域設定処理では、ＣＰＵ２が判定領域Ｊを設定する（Ｓ４）。ここで、図４を参照して、判定領域Ｊについて説明する。図４では、点線で示した格子の１マスが、前眼部画像の１画素に対応している。また、図４において、血管部分ｂｖにはハッチングが施されている。図４に示すように、判定領域Ｊは、第１領域ｊ１と第２領域ｊ２とを持つ。第１領域ｊ１は、血管部分ｂｖの有無がＣＰＵ２によって判定される領域である。本実施形態において、第１領域ｊ１は、１画素分の大きさを有する。また、第２領域ｊ２は、第１領域ｊ１を囲んで設定される。第１領域ｊ１における血管部分ｂｖの有無を判定する際に、第２領域ｊ２の輝度情報が参照される。本実施形態において、第２領域ｊ２は、縦横にそれぞれ９画素分ずつの大きさを持つ。なお、第１領域ｊ１および第２領域ｊ２は、かならずしも上記例示した大きさに限定されるものではない。例えば、Ｓ４の処理において、第１領域ｊ１および第２領域ｊ２の少なくとも一方の大きさが、ユーザからの指示に基づいて設定されてもよい。例えば、Ｓ４の処理では、操作部１４（例えば、テンキー）を介して予めＣＰＵ２が受け付けた、サイズ指示情報に基づいて、第１領域ｊ１および第２領域ｊ２の少なくとも一方の大きさを設定しても良い。なお、サイズ指示情報としては、第１領域ｊ１又は第２領域ｊ２の幅（ｍ）、画素数（個）及び、画角（°）等を適宜用いることができる。また、本実施形態では、第１領域ｊ１および第２領域ｊ２は、矩形状の領域として説明するが、矩形以外の多角形、円形等の形状であってもよい。

また、Ｓ４の処理において、ＣＰＵ２は、第１領域ｊ１が処理範囲Ｒの内側に位置するように、判定領域Ｊの初期位置を設定する。例えば、本実施形態のＳ４の処理では、処理範囲Ｒの最上段にある画素列の最も左側の画素に第１領域ｊ１が位置するように、判定領域Ｊの初期位置が設定される。

次に、ＣＰＵ２は、判定処理を実行する（Ｓ５）。判定処理では、Ｓ４の処理によって設定される判定領域Ｊの位置が、ＣＰＵ２によって、所定の走査手順に沿って処理範囲Ｒの中で順次変更される。また、判定領域Ｊの位置毎に、第１領域ｊ１の輝度情報と第２領域ｊ２の輝度情報とを用いて、第１領域ｊ１の位置する画素が血管部分ｂｖであるか否かが、ＣＰＵ２によって判定される。なお、本実施形態では、輝度情報として、輝度値が用いられる。

ここで、図５を参照して、判定処理（Ｓ５）の詳細を説明する。まず、ＣＰＵ２は、Ｓ１１からＳ１５の処理を実行して、第１領域ｊ１の位置する画素が血管部分ｂｖであるか否かを判定し、判定結果をＲＡＭ４へ記憶する。Ｓ１１の処理においてＣＰＵ２は、判定領域Ｊ内の各画素の輝度値を用いて、判定領域Ｊの平均輝度値Ａと、判定領域Ｊにおける輝度値の標準偏差Ｂと、を算出する（Ｓ１１）。ところで、前眼部画像には、撮像に用いられた照明光の偏りに起因する明暗のムラが生じている。また、特に前眼部画像の角膜部分には、虹彩の紋様および中間透光体の混濁等に起因する複雑な明暗のムラ（即ち、被検眼の位置による明暗のムラ）も生じている。本発明者は、照明光の光量の偏り等に起因する明暗のムラが、血管部分ｂｖと背景部分との境界部分に比べてなだらかな輝度変化を持つ傾向があることを見出した。このため、判定領域Ｊ内に血管部分ｂｖと背景部分との境界が含まれている場合は、判定領域Ｊ内に背景部分または血管部分のみが含まれている場合に比べて、標準偏差Ｂの値が大きくなる。

次に、ＣＰＵ２は、判定領域Ｊの中に血管部分ｂｖと背景部分との境界が含まれているか否かを判定する（Ｓ１２）。この判定は、本実施形態では、標準偏差Ｂと基準値Ｃとが比較されることによって行われる。ここでの基準値Ｃは、判定領域Ｊ内に血管部分ｂｖと背景部分との境界が含まれている場合と、判定領域Ｊ内に背景部分のみが含まれている場合とを区別し得る値であればよい。基準値Ｃは、例えば、角膜に血管が侵入していない被検眼を使用して求められてもよい。例えば、新生血管の無い角膜に対して複数の位置に判定領域Ｊを設定し、各判定領域Ｊについて求めた輝度値の標準偏差のうち、最も大きな値が、基準値Ｃとして用いられてもよい。

標準偏差Ｂが基準値Ｃよりも小さいとＣＰＵ２によって判定される場合は（Ｓ１２：Ｎｏ）、判定領域Ｊの中に血管部分ｂｖと背景部分との境界が含まれていないと考えられる。この場合は、Ｓ１３の処理に移行し、背景部分を示す情報（以下、背景部分情報という）を、第１領域ｊ１の位置情報（又は、判定領域Ｊの位置情報）と対応付けてＲＡＭ４に記憶する（Ｓ１３）。

ここで、本実施形態では、各々の第１領域ｊ１に対する判定結果が、前眼部画像と同じサイズでＲＡＭ４に設定されるモノクロ画像（以下、二値化画像という）の内容に反映される。本実施形態において、二値化画像の各画素には、「０（黒）」又は「２５５（白）」のいずれかの輝度値がそれぞれ設定される。本実施形態では、血管部分ｂｖの画素に対して「０」が設定され、背景部分の画素に対して「２５５」が設定される。当初、二値化画像の各画素の輝度値は、「２５５（白）」で初期化されている。本実施形態では、Ｓ１３の処理において、第１領域ｊ１と同じ位置座標にある二値化画像の画素の輝度値に、背景部分情報として「２５５」が設定される。次に、ＣＰＵ２は、Ｓ１６の処理を実行する。

一方、標準偏差Ｂが基準値Ｃ以上であるとＣＰＵ２によって判定される場合は（Ｓ１２：Ｙｅｓ）、血管部分ｂｖと背景部分との境界が判定領域Ｊ内に含まれていると考えられる。この場合は、次に、第１領域ｊ１が血管部分ｂｖに位置しているか否かが、ＣＰＵ２によって判定される（Ｓ１４）。本実施形態では、第１領域ｊ１の輝度値Ｄと平均輝度値Ａとが比較されることで、第１領域ｊ１が血管部分ｂｖに位置しているか否かの判定が行われる。血管部分ｂｖは、背景部分に対して輝度値が低いので、第１領域ｊ１の輝度値Ｄが平均輝度値Ａ以上である場合は（Ｓ１４：Ｎｏ）、第１領域ｊ１は背景部分に位置していると考えられる。この場合、ＣＰＵ２は、前述のＳ１３の処理によって背景部分情報（本実施形態では、輝度値「２５５」）をＲＡＭ４に記憶してから、Ｓ１６の処理に移行する。

一方、Ｓ１４の処理によって、第１領域ｊ１の輝度値Ｄが平均輝度値Ａよりも低い場合は（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、第１領域ｊ１は血管部分ｂｖに位置していると考えられる。この場合は、Ｓ１５の処理に移行し、血管部分ｂｖを示す情報（以下、血管部分情報という）を、第１領域ｊ１の位置情報（又は、判定領域Ｊの位置情報）と対応付けてＲＡＭ４に記憶する（Ｓ１５）。例えば本実施形態では、第１領域ｊ１と同じ位置座標にある二値化画像の画素の輝度値に、ＣＰＵ２が「０」を設定する。次に、ＣＰＵ２は、Ｓ１６の処理を実行する。

Ｓ１６の処理では、処理範囲Ｒの全画素に対してＳ１１からＳ１５の処理を実行したか否かが、ＣＰＵ２によって判定される（Ｓ１６）。Ｓ１１からＳ１５の処理が行われていない画素（より具体的には、第１領域ｊ１が配置されたことの無い画素）が処理範囲Ｒの中に残っている場合は（Ｓ１６：Ｎｏ）、Ｓ１７の処理に移行する。Ｓ１７の処理では、所定の走査手順に沿って判定領域Ｊの位置が移動される。本実施形態の操作手順では、Ｓ１７の処理が実行される度に、処理範囲Ｒに第１領域ｊ１が含まれる範囲で判定領域Ｊが左から右に１画素分移動される。但し、第１領域ｊ１が処理範囲Ｒの右端まで移動しているときは、Ｓ１７の処理では、１画素分下の列にある処理範囲Ｒの左端の画素に第１領域ｊ１が配置されるように、判定領域Ｊが移動される。前述したように、本実施形態における判定領域Ｊの初期位置では、第１領域ｊ１が処理範囲Ｒの最上段にある画素列の最も左側の画素に位置する。よって、本実施形態では、Ｓ１１からＳ１７の処理が繰り返し行われることで、処理範囲Ｒの全ての画素が判定領域Ｊを用いて判定される。また、血管部分情報または背景部分情報が、処理範囲Ｒに含まれる各画素の位置情報と対応付けてＲＡＭ４に記憶される。これにより、本実施形態では、ＲＡＭ４には、前眼部画像において血管部分ｂｖと判定される画素の位置に黒色、背景部分と判定される画素の位置に白色が設定される二値化画像が生成される。

Ｓ１６の処理において、処理範囲Ｒの全画素に対してＳ１１からＳ１５の処理が完了したと判定された場合（Ｓ１６：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２は、血管情報取得処理（Ｓ６）を実行する（図２参照）。

次に、図６を参照して、血管情報取得処理（Ｓ６）を説明する。血管情報取得処理（Ｓ６）では、処理範囲Ｒにおける血管情報が、判定処理（Ｓ５）の判定結果に基づいて取得（生成）される。例えば、本実施形態の血管情報取得処理では、判定処理によって生成された二値化画像に対して画像処理が行われることによって、血管情報が取得される。本実施形態において、血管情報取得処理（Ｓ６）によって取得される血管情報は、前眼部画像および二値化画像と同じサイズの判定結果画像（本実施形態では、モノクロ画像）としてＲＡＭ４に記憶される。なお、当初、判定結果画像の各画素の輝度値は、背景部分情報を示す「２５５」で初期化されているものとする。なお、本実施形態において、二値化画像および判定結果画像は、血管部分と判定された画素には輝度値「０」が設定され、背景部分と判定された画素には輝度値「２５５」が設定されるものとして説明される。しかし、本実施形態に示した輝度値の組み合わせは、あくまで一例に過ぎず、血管部分および背景部分の輝度値が互いに異なる値となる他の組み合わせであってもよい。また、必ずしもモノクロ二値の画像で判定結果画像等が示されなくてもよい。例えば、血管部分と背景部分との色相が互いに異なるカラー画像で判定結果画像等が示されてもよい。

また、血管部分ｂｖには連続性があるため、二値化画像において、血管部分を示す箇所は、血管部分情報を持つ画素が連続していると考えられる。そこで、本実施形態の血管情報取得処理（Ｓ６）では、二値化画像の中で血管部分情報を持つ画素（即ち、本実施形態では、輝度値に「０」が設定されている画素）のうち、他の血管部分情報を持つ画素と所定個数以上（本実施形態では２個以上）連続していない画素については、背景部分を示しているものとして、ＣＰＵ２が血管情報（背景結果画像）へ反映する。但し、それぞれが血管部分情報を持ち所定個数未満の数で連続する画素を、背景部分を示しているものとして血管情報へ反映させる処理は、必ずしも行われなくてもよい。

血管情報取得処理（Ｓ６）では、初めに、ＣＰＵ２が、二値化画像の中で血管部分情報（輝度値「０」）を持つ画素を１つ選択する（Ｓ２１）。次に、ＣＰＵ２は、二値化画像の中で選択画素と隣接する画素に、血管部分情報を持つ画素があるか否かを判定する（Ｓ２２）。なお、本実施形態において、選択画素と隣接する画素とは、二値化画像において選択画素の上、下、左、右に配置される４つの画素を指す。なお、４つの画素に加えて選択画素の左上、右上、左下、右下に配置される４つの画素が隣接画素に含まれてもよい。血管部分ｂｖには連続性があるので、選択画素と選択画素の隣接画素とが血管部分情報を持つ場合は、選択画素は、血管部分ｂｖに対応している可能性が高いと考えられる。一方、選択画素に隣接するいずれの画素も血管部分情報を持っていない場合は、選択画素は、背景部分である可能性が高いと考えられる。ところで、二値化画像において血管部分情報を持つ画素は、判定処理（Ｓ５）によって血管部分ｂｖであると判定される第１領域ｊ１に対応する。よって、本実施形態では、二値化画像の中で選択画素とその隣接画素との両方が血管部分情報を持っているか否かを判定することによって、判定処理（Ｓ５）によって血管部分ｂｖであると判定される第１領域ｊ１が、血管部分ｂｖであると判定される他の第１領域ｊ１と所定個数以上連続しているか否かを調べている。

Ｓ２２の処理において、選択画素と隣接する画素の中に、血管部分情報を持つ画素があると判定された場合は（Ｓ２２：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４内の判定結果画像において選択画素と同じ座標にある画素の輝度値に、血管部分情報「０」を記憶する。次に、ＣＰＵ２は、Ｓ２４の処理に移行する。

一方、Ｓ２２の処理において、選択画素と隣接する画素の中に、血管部分情報を持つ画素がないと判定された場合は（Ｓ２２：Ｎｏ）、ＣＰＵ２は、Ｓ２３の処理をスキップする。この場合、ＲＡＭ４内の判定結果画像において選択画素と同じ座標にある画素の輝度値には、初期値であり背景部分を示す「２５５」が記憶されることになる。次にＣＰＵ２は、Ｓ２４の処理を実行する。なお、本実施形態では、選択画素に連続して血管部分情報を持つ画素が１つも無い場合に、選択画素が背景部分であるとして血管情報に反映されるが、選択画素と連続する画素が所定個数以上（例えば２個以上）無い場合に、選択画素が背景部分であるとして血管情報に反映されてもよい。

Ｓ２４の処理では、二値化画像の中で血管部分情報を持つ全ての画素に対してＳ２２の判定が行われたか否かが、ＣＰＵ２によって判定される（Ｓ２４）。Ｓ２２の判定処理が行われていない画素がある場合（Ｓ２４：Ｎｏ）、ＣＰＵ２は、二値化画像において血管部分情報を持つ未処理の画素を選択し（Ｓ２５）、Ｓ２２からＳ２４の処理を繰り返し実行する。そして、二値化画像において血管部分情報を持つ全ての画素に対してＳ２２からＳ２５の処理が行われる結果、前眼部画像に含まれる血管を示す画像データ（判定結果画像の画像データ）が、本実施形態における血管情報としてＲＡＭ４に取得される。

一方、二値化画像において血管部分情報を持つ全ての画素に対してＳ２２の判定処理が行われていると判定される場合は（Ｓ２４：Ｙｅｓ）、Ｓ２６の処理に移行して、ＲＡＭ４の血管情報（判定結果画像の画像データ）を出力する（Ｓ２６）。例えば、ＣＰＵ２は、血管情報を表示制御部７に出力することで、図７に示す判定結果画像をモニタ１３に表示することができる。前述したように、判定結果画像は、血管部分が黒色、背景部分が白色で示されるモノクロ画像である。よって、判定結果画像がモニタ１３に表示されることで、検者（ユーザ）は、処理範囲内の血管の分布等を容易に把握することができる。特に、角膜部分は、色が暗く、更に、虹彩の紋様および中間透光体の混濁等に起因する複雑な明暗のムラがあるため、通常の前眼部画像から角膜部分における血管の分布等を検者が把握することは難しかった。これに対し、本実施形態の判定結果画像では、角膜部分であっても血管の分布等を検者が把握しやすい。

図２に戻って説明を続ける。ＣＰＵ２は、Ｓ６の処理で取得した血管情報の解析を行う（Ｓ７）。例えば、Ｓ７の処理では、画像処理によって、血管と処理領域との面積比、血管の長さ等を求めても良い。また、ＣＰＵ２は、解析結果をモニタ１３へ出力してもよい。解析結果は、数値で示されてもよく、図表で示されてもよい。これにより、処理範囲における血管の分布の度合いを示す情報をモニタ１３に表示できる。このため、ＰＣ１によれば、角膜部分における血管の分布度合いを、検者が好適に把握できる。

以上の通り、本実施形態のＰＣ１によれば、判定領域設定処理（Ｓ４）によって、第１領域ｊ１と第２領域ｊ２とを有する判定領域Ｊが処理範囲Ｒに設定される。また、判定処理（Ｓ５）において、第１領域ｊ１が血管部分ｂｖであるか否かが、第１領域ｊ１の輝度情報と第２領域ｊ２の輝度情報とを用いてＣＰＵ２によって判定される。ところで、照明光の偏りおよび被検眼の位置等に起因する輝度変化（明暗のムラ）が、判定領域Ｊの中で一様に生じているときは、判定領域Ｊの中で最も高輝度の領域、および、最も低輝度な領域は、いずれも、判定領域Ｊ（第２領域ｊ２）の外縁側に生じやすい。一方、判定領域Ｊの内側にある第１領域ｊ１は、判定領域Ｊ（第２領域ｊ２）の各画素に対して中間的な輝度変化の影響を受ける。このため、第１領域ｊ１が血管部分ｂｖであるか否かに応じて、第１領域ｊ１の輝度情報が判定領域Ｊの輝度分布の高輝度側又は低輝度側の一方に含まれやすい。例えば、上記実施形態では、前眼部画像における血管部分ｂｖの輝度値が背景部分よりも低い。この場合、第１領域ｊ１が血管部分ｂｖであれば、第１領域ｊ１の輝度情報は、判定領域Ｊにおける輝度分布の高輝度側に含まれやすい。一方、第１領域ｊ１が背景部分であれば、第１領域ｊ１の輝度情報は、判定領域Ｊにおける輝度分布の低輝度側に含まれやすい。このため、判定処理（Ｓ５）では、第１領域ｊ１が血管部分ｂｖであるか否かが、適正に判定されやすい。

また、判定処理（Ｓ５）では、判定領域Ｊの位置が所定の走査手順に基づいて処理範囲Ｒの中で順次変更されつつ、上述の判定が判定領域Ｊの位置毎に行われる。よって、処理範囲Ｒの各位置についての血管部分ｂｖの有無が、適正に判定される。従って、判定処理（Ｓ５）の判定結果に基づく血管情報には、処理範囲内の各位置における血管の有無が正確に反映されやすい。

また、血管情報取得処理（Ｓ６）では、判定処理（Ｓ５）によって血管部分ｂｖであると判定される第１領域ｊ１が、異なる位置に設定される他の第１領域ｊ１であって血管部分ｂｖであると判定されるものと所定個数以上（本実施形態では１つ以上）連続していない場合は、判定処理（Ｓ５）での判定結果に関わらず、第１領域ｊ１を背景部分とする血管情報が取得される。これにより、連続性の無い部分が血管として検出されることを抑制できるので、ＰＣ１は、より適正な血管情報を得ることができる。

このように、本実施形態のＰＣ１は、虹彩の紋様よび中間透光体の混濁等によって複雑な輝度変化を持つ角膜であっても、適正に血管を検出できる。

以上、実施形態に基づき説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、様々な変形が可能である。

例えば、上記実施形態における血管情報生成・解析処理のアルゴリズムを適宜変更できることは言うまでもない。例えば、判定処理（Ｓ５）において、第１領域ｊ１が血管部分ｂｖであるか否かを判定する場合には、第１領域ｊ１の輝度情報と、第２領域ｊ２の輝度情報とが用いられればよく、判定領域Ｊにおける平均輝度値Ａと輝度値の標準偏差Ｂとが必ずしも判定に用いられなくてもよい。例えば、判定領域Ｊの平均輝度値Ａよりも一定値だけ少ない輝度値Ｅが判定の閾値として使用されてもよい。この場合、例えば、ＣＰＵ２は、第１領域ｊ１における輝度値Ｄが閾値Ｅよりも低い場合に、第１領域ｊ１は血管部分ｂｖであると判定することができる。また、判定処理（Ｓ５）では、判定領域Ｊにおける平均輝度値Ａと輝度値の標準偏差Ｂとの代わりに、第２領域ｊ２における平均輝度値と標準偏差とが用いられてもよい。この場合にも、第１領域ｊ１の輝度情報と第２領域ｊ２の輝度情報とを用いて、第１領域ｊ１が血管部分であるか否かが、判定処理によって適正に判定され得る。また、上記実施形態における血管情報取得処理（Ｓ６）では、判定処理（Ｓ５）によって生成された二値化画像とは別の判定結果画像を用いて血管情報をＲＡＭ４に取得する場合について説明したが、二値化画像そのものを加工する（書き換える）ことによって、ＲＡＭ４に血管情報を取得しても良い。

また、上述したように、判定領域設定処理（Ｓ４）によって設定される判定領域Ｊ（第１領域ｊ１および第２領域ｊ２）は、本実施形態において例示される形状および大きさに限定されるものではない。例えば、第１領域ｊ１は、画素２つ分以上の大きさを持つ領域であってもよい。第１領域ｊ１の縦および横の幅は、前眼部画像の中で最も細い血管の幅（太さ）以下とすることが好ましい。そのため、前眼部画像の中で最も細い血管の幅が画素３個分である場合は、第１領域ｊ１の縦および横の幅を、画素１個分ないしは画素３個分とすることが好ましい。また、第２領域ｊ２が完全に血管の内側に設定されてしまうと、第１領域ｊ１と第２領域ｊ２とにおける輝度変化が少ないので、判定処理（Ｓ５）において、第１領域ｊ１に血管部分ｂｖがあると判定され難くなってしまう。このため、第２領域ｊ２の縦および横の幅は、血管の幅よりも広く設定されることが好ましい。但し、血管の幅に対して第２領域ｊ２が大きすぎると、照明ムラ等に起因する輝度値のばらつきが第２領域ｊ２において大きくなるので、第１領域ｊ１における血管の有無が適正に判定され難くなってしまう。このため、第２領域ｊ２の縦および横の幅は、処理範囲Ｒに含まれる最も太い血管数本分の幅以下とすることが好ましい。但し、第１領域ｊ１および第２領域ｊ２の大きさは、必要とされる血管の検出精度との関係で設定されればよく、上記例示した範囲に限定されない。

また、判定領域設定処理（Ｓ４）によって設定される判定領域Ｊに、第１領域ｊ１と第２領域ｊ２との他に、第３領域が含まれていても良い。ここでいう第３領域は、処理範囲Ｒよりも小さく第２領域ｊ２とは異なる大きさを持つ。この場合、判定処理（Ｓ５）において、第１領域ｊ１の輝度情報と第２領域ｊ２の輝度情報とを用いた血管部分ｂｖに関しての判定だけでなく、第１領域ｊ１の輝度情報と第３領域の輝度情報とを用いた血管部分ｂｖに関しての判定が、判定領域Ｊの位置毎に行われてもよい。この場合、第３領域は、第２領域ｊ２とは大きさが異なるので、第１領域ｊ１の輝度情報と第２領域ｊ２の輝度情報とを用いる判定では血管部分として判定されない箇所においても、第１領域ｊ１の輝度情報と第３領域の輝度情報とを用いる判定では、血管部分ｂｖであると判定される場合がある。よって、この場合、ＣＰＵ２によって所定範囲の中で血管部分と判定される範囲が、適正に増大される。よって、第２領域ｊ２を用いて検出される血管部分ｂｖと、第３領域を用いて検出される血管部分ｂｖとが、ＣＰＵ２によって足し合わされることで、より適正な血管情報を得ることができる。

また、判定領域設定処理（Ｓ４）において、判定領域Ｊの他に、判定領域Ｊと同様のはたらきをする第２判定領域が設定されても良い。第２判定領域は、第４領域と、第５領域とを有する。第４領域および第５領域のそれぞれは、判定領域Ｊの第１領域ｊ１および第２領域ｊ２のそれぞれと同様のはたらきをする。即ち、第４領域は、１以上の画素を持ち、血管部分ｂｖの有無が判定される。また、第５領域は、第４領域を囲む。また、第４領域において血管部分ｂｖの有無が判定される際に、第５領域の輝度情報が参照される。但し、第５領域は、処理範囲Ｒよりも小さく第２領域ｊ２とは異なる大きさを持つ。この場合、判定処理（Ｓ５）において、第４領域の輝度情報と第５領域の輝度情報とを用いて第４領域が血管部分ｂｖであるか否かの判定が、第２判定領域の位置毎に行われるとよい。判定領域Ｊを用いて検出される血管部分ｂｖと、第２判定領域を用いて検出される血管部分ｂｖとが、ＣＰＵ２によって足し合わされることで、より適正な血管情報を得ることができる。

１ ＰＣ
２ ＣＰＵ
Ｊ 判定領域
ｊ１ 第１領域
ｊ２ 第２領域

Claims (4)

1. 被検眼画像に対して、１又はそれ以上の画素を持つ第１領域と、前記第１領域を囲む第２領域と、を有する判定領域を、設定する領域設定手段と、
   前記領域設定手段によって設定される判定領域の位置を、前記被検眼画像上で順次変更すると共に、
   前記第２領域における輝度情報の標準偏差に基づいて、前記判定領域内における血管部分と背景部分との境界の有無を検出し、更に、
   前記境界が検出される前記判定領域において、前記第１領域と前記第２領域との輝度値の比較に基づいて前記第１領域が血管部分であるか否かを、前記判定領域の位置毎に判定する、判定手段と、
   前記判定手段の判定結果に基づいて前記被検眼画像上の血管情報を取得する血管情報取得手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 被検眼画像に対して、１又はそれ以上の画素を持つ第１領域と、前記第１領域を囲む第２領域と、を有する判定領域を、設定する領域設定手段と、
   前記領域設定手段によって設定される判定領域の位置を、前記被検眼画像上で順次変更すると共に、前記第１領域の輝度情報と前記第１領域を囲む前記第２領域の輝度情報とを用いて前記第１領域が血管部分であるか否かを前記判定領域の位置毎に判定する判定手段と、
   前記判定手段の判定結果に基づいて前記被検眼画像上の血管情報を取得する血管情報取得手段であって、
   前記判定手段によって血管部分であると判定される第１領域が、その第１領域とは異なる位置に設定される他の第１領域であって前記判定手段によって血管部分であると判定される他の第１領域と所定個数以上連続していない場合に、前記判定手段の判定結果にかかわらず、前記第１領域を血管以外の部分とする血管情報を取得する、血管情報取得手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
3. 画像処理プログラムであって、画像処理装置のプロセッサに実行されることで、
   被検眼画像に対して、１又はそれ以上の画素を持つ第１領域と、前記第１領域を囲む第２領域と、を有する判定領域を、設定する領域設定ステップと、
   前記領域設定ステップによって設定される判定領域の位置を、前記被検眼画像上で順次変更すると共に、
   前記第２領域における輝度情報の標準偏差に基づいて、前記判定領域内における血管部分と背景部分との境界の有無を検出し、更に、
   前記境界が検出される前記判定領域において、前記第１領域と前記第２領域との輝度値の比較に基づいて前記第１領域が血管部分であるか否かを、前記判定領域の位置毎に判定する、判定ステップと、
   前記判定ステップによる判定結果に基づいて前記被検眼画像上の血管情報を取得する血管情報取得ステップと、
   を画像処理装置に実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
4. 画像処理プログラムであって、画像処理装置のプロセッサに実行されることで、
   被検眼画像に対して、１又はそれ以上の画素を持つ第１領域と、前記第１領域を囲む第２領域と、を有する判定領域を、設定する領域設定ステップと、
   前記領域設定ステップによって設定される判定領域の位置を、前記被検眼画像上で順次変更すると共に、前記第１領域の輝度情報と前記第１領域を囲む前記第２領域の輝度情報とを用いて前記第１領域が血管部分であるか否かを前記判定領域の位置毎に判定する判定ステップと、
   前記判定ステップによる判定結果に基づいて前記被検眼画像上の血管情報を取得する血管情報取得ステップであって、
   前記判定ステップによって血管部分であると判定される第１領域が、その第１領域とは異なる位置に設定される他の第１領域であって前記判定ステップによって血管部分であると判定される他の第１領域と所定個数以上連続していない場合に、前記判定ステップでの判定結果にかかわらず、前記第１領域を血管以外の部分とする血管情報を取得する、血管情報取得ステップと、を画像処理装置に実行させることを特徴とする画像処理プログラム。