JP6608138B2 - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びそのプログラムを格納した記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、断層像撮影装置などで撮影した医用画像を処理して読影用画像に適した高品質の画像を生成するための画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びそのプログラムを格納した記録媒体に関する。

眼科診断機の一つで、網膜の断層像を撮影するＯＣＴ(Optical Coherence Tomography)という断層像撮影装置がある。一般的なＯＣＴの撮影を行えば、得られる断層像は，例えば４０枚/秒の速度で撮影され、一度の検査（網膜中のある一部分での撮影）で１００枚以上画像が取得され、撮影済画像群が作成される。

しかしこれらの撮影済画像は、ノイズ等が多く含まれているので、そのままの画像、一枚一枚では読影に適していないので、撮影済画像群の画像に対して加算平均処理をして、読影用画像を作成するという処理が行われる。

この時に問題となるのは、撮影中のわずか数秒の時間であっても、被検眼は固視微動を起こすので、検者が同一箇所を撮影しているつもりであっても、実際には、それぞれの画像では、微妙に異なる位置を撮影する結果となる。

そのため、わずかな（非常に小さい）病変部などは、撮影済画像のうち、一部の画像にしか、例えば１００枚中１０枚ぐらいにしか、写っていないという事態が起こりうる。

そうなると、撮影された画像のうち大きく位置ずれを起こした明らかな撮影エラー画像を除いて、残りの有用と思われる画像に対して、すべて単純に加算平均処理をすると、そのわずかな病変部の情報が、平均処理により消されてしまう可能性がある。

特許文献１には、同一患者の過去の撮影画像の中から、最新のものを、あるいはサムネイル表示してその一つを参照画像として読み出し、現在の撮影画像とを同時に表示させ、病変の経時変化を観察する構成が開示されている。

特許文献２には、ＣＴ画像の内で観察個所の画像の重み係数を、他の個所の重み係数より大きくしてＣＴ画像を加算処理し、観察個所を強調して加算画像を作成する構成が開示されている。

特許文献３には、２次元断層像において特徴部を検出し、その特徴部が検出された２次元断層像を基準断層像として複数の２次元断層間の位置ずれを補正する技術が開示されている。

特許文献４には、撮影した２次元断層像の全体を加算平均してノイズの少ない断層画像を生成する技術が開示されている。

特許文献５には、基準となる２次元断層画像に対して他の２次元断層画像の位置合わせを行った後、断層画像間の類似度を判定し、類似度の高い２次元断層画像を抽出して重ね合わせ処理を行い、位置ずれが補正された高品質の断層画像を生成する技術が開示されている。

特許文献６には、複数の断層画像から一枚を基準画像として取り出すとともに、所定枚数の断層画像を選択し、基準画像と選択画像をそれぞれ同数の複数の領域に分割して、基準画像と選択画像間の位置ずれを分割領域毎に補正する技術が開示されている。

非特許文献１には、一連のＢスキャンの対応する網膜部位からの個々のＡスキャンを位置合わせして、補正されたＢスキャンを作成しそれを平均する技術が開示されている。

特開２００６−５５３２６号公報 特開２００１−９５７６５号公報 特開２０１１−１９５７６号公報 特開２００８−２３７２３８号公報 特開２０１１−２５４９５９号公報 特開２０１０−１１０３９２号公報

「Enhanced optical coherence tomography imaging by multiple scan averaging」 British Journal of Ophthalmology, 2005 February; 89(2): 207-212

特許文献１〜３に示された技術は、参照画像として挙げられた画像と撮影画像とを比較しながら診断するときに使用されるもので、ノイズを含むあるいは位置ずれを起こした画像を除去して読影用の高品質の画像を作成するものではない。

また、特許文献４では、複数の画像を加算平均してノイズを低減した画像を生成しているだけなので、複数の画像にノイズが多い場合、あるいは位置ずれを起こした画像が多数含まれる場合には高品質の画像を生成することができない。

これに対して、特許文献５に開示された技術では、基準画像と類似度が高い画像が抽出されて加算処理が行われるので、ノイズが多いあるいは位置ずれを起こした画像が排除されることから、特許文献４の技術で生成された画像よりは画質は高品質になるが、画像の品質が基準画像の選択に依存する、という欠点がある。

また、特許文献６に開示された技術では、選択画像だけでなく、基準画像も選択画像と同数の領域に分割され、基準画像と選択画像の対応する分割領域毎に位置ずれが検出されるので、被検眼の固視微動が顕著であると、選択画像の分割領域の画像が対応する基準画像の分割領域内に存在しなくなる場合があり、良好に位置ずれが検出できなくなる、という欠点がある。

また、非特許文献１に開示された技術では、個々のＡスキャン信号差で相関を見ているので、位置合わせを行う領域が狭く、Ｂスキャンの位置ずれを精度よく補正できない、という問題がある。

本発明は、このような点に鑑みてなされたもので、同一箇所を複数枚撮影した画像からノイズが少なくしかも撮影対象物の読影に適した高品質の画像を生成することが可能な画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びそのプログラムを格納した記録媒体を提供することを目的とする。

本発明（請求項１、６）は、
同一箇所を撮影した複数の画像を基準画像と比較して基準画像との位置ずれを検出し、位置ずれが補正された画像を生成する画像処理装置及び方法であって、
前記複数の画像の全部あるいはその内の所定枚数の画像を選択すること、
前記選択された画像を複数の領域に分割すること、
分割された領域毎に、分割された領域の画像に対応する画像を基準画像の中から探索し、該探索された画像に分割された領域の画像を加算すること、
前記加算された画像を平均して位置ずれが補正された画像を生成すること、
を特徴とする。

本発明（請求項２、７）は、
同一箇所を撮影した複数の画像を基準画像と比較して基準画像との位置ずれを検出し、位置ずれが補正された画像を生成する画像処理装置及び方法であって、
前記複数の画像の全部あるいはその内の所定枚数の画像を選択すること、
前記基準画像を複数の領域に分割すること、
分割された領域毎に、分割された領域の画像に対応する画像を選択画像の中から探索し、該探索された画像を分割された領域の画像に加算すること、
前記加算された画像を平均して位置ずれが補正された画像を生成すること、
を特徴とする。

また、本発明（請求項８、１８）は、
同一箇所を撮影した複数枚の画像の中から基準画像を選択あるいは作成すること、
前記選択あるいは作成された基準画像と他の画像との類似度を算出すること、
算出した類似度が設定値を満たす画像を選別すること、
選別された画像を加算平均して読影用画像を生成すること、
を特徴としている。

具体的には、同一箇所を撮影した複数の画像（例えば１００枚）の中から基準画像を定めるために、ある一枚または複数の画像が選択される。基準画像として一枚が選択された場合はその画像をそのまま基準画像とする。複数の画像が選択された場合は、選択された画像同士で位置合わせ、および加算平均処理を行い、基準画像を作成する。選択される画像は、その画像内に注目領域や特徴部が撮影されている画像が好ましく、画像が例えば、被検眼網膜の断層画像である場合には、病変部が撮影されている画像あるいは網膜上皮の位置が平均的なものである画像が基準画像を定めるための画像に選択される。

請求項１、６の発明では、選択された画像が複数の領域に分割され、分割領域毎に、分割領域の画像が基準画像のどの部分の画像に対応するかが探索される。選択画像の分割領域の画像が探索された基準画像の画像部分に加算され、位置ずれが補正された画像が生成される。

請求項２、７の発明では、基準画像が複数の領域に分割され、分割領域毎に、分割領域の画像が選択画像のどの部分の画像に対応するかが探索される。探索された選択画像の画像部分が基準画像の分割領域の画像に加算され、位置ずれが補正された画像が生成される。

好ましくは、分割領域の画像を含み該分割領域より大きな評価領域が設定される。この評価領域を用いて、分割領域の画像に対応する画像の探索が行われる。また、評価領域より大きな探索領域が設定され、該探索領域内で分割領域の画像に対応する画像の探索が行われる。

請求項８、１８の発明では、基準画像が作成されたら、他の撮影画像一枚一枚との類似度を算出し、類似度が設定値を満たす画像を選別する。そして、選別された画像を加算平均して読影用画像を生成する。

本発明（請求項１、２、６、７）では、選択画像あるいは基準画像が複数の領域に分割され、分割された領域毎に、分割領域の画像に対応する画像が基準画像あるいは選択画像の中から探索されるので、広い範囲で探索を行い位置ずれ量を検出することができる。従って、被写体に顕著な動きがあっても、良好に位置ずれを検出して位置ずれが補正された画像を生成することができる。

本発明（請求項８、１８）では、基準画像を選択あるいは作成できるので、注目領域（例えば病変部）が撮影されている画像を選択して基準画像としたり、あるいは注目領域が撮影されている各画像から基準画像を作成したりすることにより、注目領域が写った画像を選別して画像処理を行うことができるので、高品質の読影用画像を生成できる、という優れた効果が得られる。

被検眼眼底の断層画像を取得して画像処理するシステム全体を示すブロック図である。 眼底を信号光で走査する状態を示した説明図である。 複数枚の断層画像を取得する状態を示した説明図である。 本発明の画像処理の流れを示したフローチャート図である。 複数の断層画像から平均画像を作成する過程を説明する説明図である。 基準画像を作成する過程を説明する説明図である。 基準画像と類似度のある画像を選別する過程を説明する説明図である。 選別された画像を加算処理する過程を説明する説明図である。 選別された画像を加算処理する過程を説明する説明図である。 リアルタイムで画像処理する流れを示したフローチャート図である。 動画表示を行う流れを示したフローチャート図である。 動画表示を説明する説明図である。 動画表示を説明する説明図である。 被検眼眼底の断層画像を取得して画像処理する他の実施例のシステム全体を示すブロック図である。 図１１のシステムで行われる複数の断層画像から平均画像を作成する方法を説明する説明図である。 図１１のシステムで行われる工程を説明するフローチャートである。 図１１のシステムで行われる複数の断層画像から平均画像を作成する他の方法を説明する説明図である。

以下、図面を参照しながら実施例に基づいて本発明を詳細に説明する。ここでは、処理の対象となる画像は、被検眼眼底の断層画像を例にして説明するが、本発明における処理の対象となる画像は、眼底の断層画像に限定されるものでなく、他の画像にも適用されるものである。

図１は、被検眼眼底の断層画像を取得して画像処理するシステム全体を示すブロック図である。符号１で示すものは、被検眼Ｅの眼底（網膜）Ｅｆを観察及び撮像する眼底カメラユニット１であり、照明光学系４、撮影光学系５、走査ユニット６を備えている。

照明光学系４は、ハロゲンランプ等の観察光源とキセノンランプ等の撮影光源を備え、これらの光源からの光は照明光学系を介して眼底Ｅｆに導かれて眼底を照明する。撮影光学系５は、対物レンズ、撮影レンズなどの光学系、ＣＣＤ等の撮像装置を備え、眼底Ｅｆにより反射された撮影光を撮影光路に沿って撮像装置に導き、眼底Ｅｆの画像を撮影する。また、撮影光学系５は後述する眼底Ｅｆにより反射されたＯＣＴユニット２から信号光をＯＣＴユニット２に導く。走査ユニット６は、ＯＣＴユニット２からの信号光を図１のＸ方向及びＹ方向に走査するためのガルバノミラーなどを備えた機構である。

眼底カメラユニット１は、コネクタ７及び接続線８を介して眼底Ｅｆの断層画像を撮像するＯＣＴユニット２と光学的に接続されている。

ＯＣＴユニット２は、例えばタイムドメイン方式あるいはフーリエドメイン方式で動作する公知のもので、波長が７００ｎｍ〜１１００ｎｍで数μｍ〜数十μｍ程度の時間的コヒーレンス長の光を発光する低コヒーレンス光源２０を有する。低コヒーレンス光源２０からの光は、参照光と信号光に分割され、参照光は参照光路をたどって参照ミラーで反射される。一方、信号光は、接続線７、コネクタ８を介して眼底カメラユニット１に導かれ、走査ユニット６により眼底Ｅｆ上でＸ、Ｙ方向に走査される。眼底Ｅｆで反射してＯＣＴユニット２に戻ってきた信号光は、参照ミラーで反射した参照光と重畳され干渉光を発生する。干渉光はＯＣＴ信号検出装置２１内で分光されて眼底の深度方向（Ｚ方向）の情報を示すＯＣＴ信号が発生する。

画像処理装置３は、例えば、眼底カメラユニット１に内蔵されたマイクロコンピュータ、あるいは眼底カメラユニット１と接続されたパーソナルコンピュータ等によって構成される。画像処理装置３には、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどで構成された制御部３０が設けられ、制御部３０は画像処理プログラムを実行することにより全体の画像処理を制御する。

表示部３１は、例えば、ＬＣＤなどのディスプレイ装置によって構成され、画像処理装置３で生成あるいは処理された画像や、被検者に関する情報などの付随する情報を表示する。

操作部３２は、例えば、マウスやキーボード、操作パネル等を有し、操作者が画像処理装置３などに指示を与えるために用いられる。

断層画像形成部４１は、フーリエドメイン法（スペクトラルドメイン法）などの公知の解析方法を実行する専用の電子回路、または、前述のＣＰＵが実行する画像処理プログラムにより実現され、ＯＣＴ信号検出装置２１が検出したＯＣＴ信号に基づいて、眼底Ｅｆの断層画像を形成する。断層画像形成部４１で形成された断層画像は、例えば半導体メモリ、ハードディスク装置等により構成された記憶部４２に格納される。記憶部４２は、さらに上述した画像処理プログラムなども格納する。

画像処理部５０は、基準画像作成手段５１、算出手段５２、選別手段５３、生成手段５４を有し、基準画像作成手段５１は撮影された複数枚の断層画像から基準画像を選択ないし作成し、算出手段５２は、基準画像と他の画像との類似度あるいは位置ずれ量を算出する。選別手段５３は、算出された類似度あるいは位置ずれ量が設定値を満たす画像を判別ないし選別し、生成手段５４は判別ないし選別された画像を加算平均して読撮用画像を生成する。画像処理部５０における各手段あるいは各画像処理は、専用の電子回路を用いることにより、あるいは画像処理プログラムを実行することにより実現される。

次に、本実施例での画像処理を図４に示すフローチャートを参照しながら説明する。この画像処理は、制御部３０が記憶部４２に格納された画像処理プログラムを読み出して実行することにより行われる。

まず、ステップＳ１において、被検眼の眼底の撮影を行う。被検眼Ｅと眼底カメラユニット１の位置合わせ（アライメント）を行ったあと、低コヒーレンス光源２０をオンにして、ＯＣＴユニット２からの信号光を走査ユニット６でＸ，Ｙ方向に掃引し、眼底Ｅｆを走査する。この状態が図２に図示されており、網膜の黄斑部が存在する領域Ｒが、Ｘ軸と平行な方向に、それぞれｎ本の走査線ｙ_１、ｙ_２、・・・、ｙ_ｎで走査される。

眼底Ｅｆで反射された信号光は、ＯＣＴユニット２で参照ミラーで反射された参照光と重畳される。それにより干渉光が発生し、ＯＣＴ信号検出装置２１からＯＣＴ信号が発生する。断層画像形成部４１はＯＣＴ信号をフーリエ変換して眼底Ｅｆの断層画像を生成する。断層画像形成部４１で生成された断層画像は記憶部４２に格納される。

走査ユニット６による走査は、各走査線ｙ_ｉ（ｉ＝１〜ｎ）毎に断層画像を形成するスライススキャンと、一つの走査線ｙ_ｊ（ｉ＝ｊ）による断層画像を形成するシングルスキャンがあり、スライススキャンの場合は、走査線ｙ_ｎによる走査が終わった後走査線ｙ_１による走査に戻り、これを繰り返す。一方シングルスキャンの場合は、一つの走査線ｙ_ｊ（ｉ＝ｊ）に沿った走査だけなので、ｙ方向に信号光を掃引する走査ユニット６のガルバノミラーは固定され、ｘ方向に信号光を掃引するガルバノミラーは、ｘ方向に終端まで信号光を走査したら、開始端に戻って再び同じｘ方向に走査を開始しこれを繰り返す。

本実施例では、シングルスキャンで得られた断層画像の処理が行われるが、スライススキャンで行われた各断層画像は、異なる走査線でのシングルスキャンの断層画像の集合であるので、シングルスキャンで得られた断層画像の処理を、それぞれのスライススキャンで得られた断層画像に適用して同様の処理を行うことができる。

図３には、網膜の黄斑部のほぼ中心を通過する走査線ｙ_ｊで得られたｘｚ断層画像（Ｂ−スキャン像）の異なる時間ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）での断層画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）が図示されている。ｔ_ｉとｔ_ｉ＋１の時間間隔は走査線ｙ_ｊでのｘ方向の走査に要する時間に相当する。これらの断層画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）は、断層画像形成部４１で時間ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）毎に形成され、記憶部４２に順次格納される。

被検眼は固視微動を起こすので、検者が同一箇所を撮影しているつもりであっても、実際には、それぞれの画像では、微妙に異なる位置を撮影する結果となる。従って、上記格納された同じ箇所の各断層画像は、ｘｚ方向に位置ずれを起こしている場合があり、構築される３次元断層画像の品質が劣化する。

そこで、本実施例では、Ｎを１００から３００として異なる時間での同一箇所のＮ枚の断層画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）から基準画像を作成し、その基準画像に基づいて読影用の断層画像を生成する。なお、断層画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）は、以下では、単に画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）という。

基準画像を作成するために、ステップＳ２において、図５ａに示したようにＮ枚の画像Ｔ_ｉを記憶部４２から読み出し、その平均画像Ｔ_Ａを作成する。平均画像Ｔ_Ａは、例えば、画素ごとの画素値の平均値、中央値、あるいは最頻出値により作成する。なお、平均画像Ｔ_ＡはＮ枚の画像全部を用いるのではなく、その内の所定枚数の画像を選択し、その選択された画像を用いて平均画像を作成することもできる。なお、平均画像作成のために選択される画像は、病変部が撮影されている画像あるいは網膜上皮の位置が所定の範囲内にある画像とするのが好ましい。

続いて、ステップＳ３で、各画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）と平均画像Ｔ_Ａの類似度を算出手段５２で算出する。この類似度を示す評価関数として例えば数１に示した相関係数を用いることができる。

ここで，Ｔ（ｋ）は画素値の集合（画素数ｎ）、Ｔ（上に横線）は画素値の平均である。なお、各画像Ｔ_ｉとの類似度は、各画像を平行移動、回転、拡大縮小して平均画像Ｔ_Ａとの位置合わせを行って相関係数を求めることにより行われるが、位置合わせを行わず相関係数を求めるようにしてもよい。また、類似度は相関係数でなく、各画像Ｔ_ｉと平均画像Ｔ_Ａの対応する画素値の差（位置ずれ量）を用いて算出することもできる。また、相関係数あるいは位置ずれ量は画像全体で求めてもよいし、その一部領域（例えば病変部、特徴部のある領域）で求めるようにしてもよい。

ステップＳ４では、最大類似度を算出した画像を基準画像とする。このようにして作成された基準画像が図５ｂで符号Ｔ_Ｒで示されている。

なお、基準画像Ｔ_Ｒは、平均画像Ｔ_Ａとの類似度が最大の画像ではなく、平均画像Ｔ_Ａそのものを基準画像Ｔ_Ｒとしてもよく、あるいはステップＳ３で所定のしきい値を超える類似度を有する複数枚の画像を抽出し、その加算平均画像を基準画像とするようにしてもよい。

あるいは、全画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）あるいはそのうち選択された画像を表示部３１に表示し、操作者が基準画像を選択するようにしてもよい。操作者が一つだけ選択した場合にはその画像を、また複数選択した場合にはその加算平均画像を基準画像Ｔ_Ｒとする。この場合、病変部が撮影されている画像あるいは網膜上皮の位置が所定の範囲内にある画像を選択するようにする。

あるいは、撮影開始直後では固視微動は少ないので、最初の画像Ｔ_１を基準画像としたり、最初の複数枚の画像Ｔ_ｉ（例えば、ｉ＝１〜１０）の加算平均画像を基準画像としたりするようにしてもよい。

なお、上述したように平均画像に基づいて基準画像を作成するか、あるいは操作者が画像を指定することにより基準画像を作成するかを、操作部３２で選択できるようにしてもよい。

このようにして基準画像Ｔ_Ｒが選択あるいは作成されたら、それを記憶部４２に記憶するとともに、図５ｂに示したように、基準画像Ｔ_Ｒの特徴領域Ｃを決定する（ステップＳ５）。特徴領域Ｃとしては、合計輝度値が大きくなるか、輝度値のコントラスト（最大値、最小値）が大きいか、あるいはエッジ強度の合計値が大きくなる網膜層の領域あるいは病変のある領域を選択する。

続いて、ステップＳ６において、基準画像Ｔ_Ｒの特徴領域Ｃで各画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）との全体の位置ずれ量、類似度を算出手段５２で算出する。この状態が図６に図示されている。位置ずれ量は各画像をｘ、ｚ方向に移動させて基準画像Ｔ_Ｒの特徴領域Ｃとの類似度が最大になるｘ、ｚ方向の移動量を求めることにより、また類似度は数１で相関係数を求めることにより算出する。なお、ステップＳ６の処理は特徴領域Ｃにおいて位置ずれ量、類似度を算出するのでなく、画像全体に基づいて位置ずれ量、類似度を算出するようにしてもよい。

次に、ステップＳ７において、設定値を満たす類似度を算出した画像を複数枚（Ｍ枚、Ｍは例えば３０）を選別する。設定値は類似度しきい値として、所定の類似度しきい値を超える類似度を有する画像を選別手段５３で判別ないし選別する。選別された各画像は記憶部４２に格納しておく。なお、選別された画像枚数が少ない場合には、類似度しきい値を小さくして、Ｍが３０近くなるようにする。図６には、ステップＳ７で行われる処理が図示されている。また、選別する画像を類似度でなく、基準画像Ｔ_Ｒが得られる時間の前後の所定時間帯内の画像としてもよい。例えば基準画像Ｔ_Ｒが時間ｔ_Ｒで得られた場合、時間ｔ_{（Ｒ−ｋ）}からｔ_{（Ｒ＋ｋ）}内の画像を選別するようにしてもよい。

続いて、ステップＳ６で算出した位置ずれ量に基づき各画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）の位置合わせを行い（ステップＳ８）、基準画像Ｔ_Ｒと各画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）との局所領域毎の類似度と位置ずれ量を算出手段５２で算出する（ステップＳ９）。局所領域は、ｘ方向に所定画素数の幅を、ｚ方向に定められた画素数の長さを有する領域であり、例えば図７ａで示したようにｚ方向に延びるライン（幅が１画素分の幅）でＡスキャン線Ａ_ｉ（ｉ＝１〜k）と呼ばれるラインである。図７ａに示したように、基準画像Ｔ_Ｒと各画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）との類似度と位置ずれ量を、各Ａスキャン線Ａ_ｉ（ｉ＝１〜k）毎に算出する。類似度の計算には、数１に示したような相関係数を用いることができる。

このようにして基準画像Ｔ_Ｒと各画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）とのＡスキャン線Ａ_ｉ（ｉ＝１〜k）ごとの類似度と位置ずれ量を算出したら、生成手段５４でＡスキャン線Ａ_ｉ毎にその位置ずれ量を補正して各画像Ｔ_ｉを基準画像に加算し（ステップＳ１０）、加算枚数（Ｍ）＋１で除算してその平均を求めることにより図７ｂに示したような読影用画像Ｔ_Ｄを生成する。

また、Ａスキャン線Ａ_ｉはｘ方向に全体に設定されているが、その本数を限定して一部の領域、例えば特徴領域Ｃだけに設定するようにしてもよい。また、Ａスキャン線は、ｚ方向に延びるラインであるが、そのラインを中心にしてｘ方向に幅を有する矩形状（短冊状）の領域とし、その領域に基づいて類似度、位置ずれ量を算出することもできる。

また、ステップＳ１０で補正、加算する画像を、基準画像との局所領域毎の類似度あるいは位置ずれ量が所定の設定値を満たす画像に制限するようにしてもよい。たとえば、局所領域毎の類似度が所定の類似度しきい値より大きな画像、あるいは局所領域毎の位置ずれ量が所定の位置ずれ量しきい値より小さな画像に対してステップＳ１０で補正、加算を行い、その他の画像は加算しないようにすることができる。また、制限しすぎて最低加算枚数が得られない場合には、類似度しきい値を小さく、また位置ずれ量しきい値を大きくして加算枚数を増加させることができる。

本実施例では、基準画像を選択ないし作成し（ステップＳ２〜Ｓ４）、その基準画像と類似度の大きい画像を選別することにより（ステップＳ７）、固視微動などに基づく位置ずれ量が大きな画像が除去され、更に選別された画像に対しては、Ａスキャン線ごとの位置ずれ量を補正して加算し（ステップＳ１０）、最終的に一枚の画像を生成するようにしているので、高品質の読影用画像を生成することができる。

図７ａ、図７ｂに示した実施例では、基準画像Ｔ_Ｒと各画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）との位置ずれ量を、各Ａスキャン線Ａ_ｉ（ｉ＝１〜k）毎に算出し、各画像Ｔ_ｉをＡスキャン線毎に位置ずれ量を補正しているので、Ａスキャン線毎に補正された画像Ｔ_ｉが作成される。これに対して、画像Ｔ_ｉの各Ａスキャン線毎にＡスキャン線の画像に類似する、あるいは該画像と同一の画像を基準画像の中から探索し、各Ａスキャン線の画像を基準画像内の探し出した画像に加算平均して各画像の位置ずれを補正するようにすることができる。この例が図１１から図１３に図示されている。

図１１は、画像処理部６０を除き図１と同様な構成であるので、図１と同じあるいは同様な構成についてはその説明を省略する。

画像処理部６０は、基準画像作成手段６１、画像選択手段６２、画像分割手段６３、領域設定手段６４、位置ずれ量検出手段６５、加算平均手段６６を有する。基準画像作成手段６１は、基準画像作成手段５１と同様に、同一箇所を撮影した複数枚の断層画像から基準画像を選択ないし作成する。画像選択手段６２は、同一箇所を撮影した複数の画像からその全部あるいはその内の所定枚数の画像を選択する。画像分割手段６３は、画像選択手段６２により選択された断層画像を複数の領域に分割し、領域設定手段６４は、後述するように選択画像内に評価領域Ａを設定し、基準画像内に探索領域Ｂを設定する。位置ずれ量検出手段６５は、画像分割手段６３により分割された領域毎に、分割領域の画像に対応する画像を基準画像の中から探索し、分割領域の画像と該画像に対応する基準画像内の画像との位置ずれ量を検出する。加算平均手段６６は、検出された位置ずれ量に基づいて分割領域毎に、分割領域の画像を基準画像内の対応する画像に加算平均して位置ずれが補正された画像を生成する。画像処理部６０における各手段あるいは各画像処理は、専用の電子回路を用いることにより、あるいは画像処理プログラムを実行することにより実現される。

図１２には、基準画像作成手段６１により選択ないし作成された基準画像Ｔ_Ｒと、画像選択手段６２により選択された複数の画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ、以下選択画像という）が図示されている。好ましくは、選択画像Ｔ_ｉは、同一箇所を撮影した多数の画像のうち基準画像Ｔ_Ｒとの類似度が大きなＭ枚の画像が選択される。基準画像Ｔ_Ｒと選択画像Ｔ_ｉはそれぞれｎ×ｋ（例えばｎ＝１０００、ｋ＝２０４８）の画素からなる画像とて描かれている。

本実施例では、画像分割手段６３により各選択画像Ｔ_ｉはＡスキャン線に沿ってｘ方向がＡスキャン線の幅（１画素）、ｚ方向がｋ画素の長さのｎ個の領域に分割される。位置ずれ量検出手段６５は、このｎ個の分割領域のそれぞれに対して、分割領域の画像に対応する画像を位置ずれ補正の基準となる基準画像Ｔ_Ｒの中から探索し、探し出した画像と該分割領域の画像との位置ずれ量を検出する。１ｘｋ画素の分割領域の画像を以下ではＡスキャン画像という。以下、この位置ずれ量の検出を図１３のフローチャートを用いて説明する。

図１３のステップＳ５１、Ｓ５３では変数が初期化され（ｉ＝１、ｊ＝１）、ステップＳ５２で選択画像Ｔ_ｉに対する処理が行われているものとする。ステップＳ５４で選択画像Ｔ_ｉのｊ番目のＡスキャン画像Ｓ_ｊが取得される。選択画像Ｔ_ｉの分割並びにｊ番目のＡスキャン像Ｓ_ｊが図１２の下段中央に図示されている。

図１２の下段右に示したように、選択画像Ｔ_ｉには、そのｊ番目のＡスキャン画像Ｓ_ｊ（幅１画素）を中心にｘ方向左右にそれぞれ所定画素付加した、例えば幅２１画素×高さ３００画素の相関を評価する評価領域Ａが設定される。この評価領域Ａは、眼底の深さ方向の網膜組織が撮影されている領域を含むように設定される。一方、基準画像Ｔ_Ｒには、選択画像の評価領域Ａに対応する評価領域Ａ’が設定される。選択画像Ｔ_ｉの評価領域Ａにある４隅の画素の座標値は分かるので、その４つの座標値をもつ画素の位置を基準画像Ｔ_Ｒに求めれば、基準画像Ｔ_Ｒ内に評価領域Ａ’を設定することができる。また、基準画像Ｔ_Ｒには、評価領域Ａ’を含みそれより大きな、例えば幅３１画素×高さ４００画素の相関を評価する探索領域Ｂが設定される。

選択画像Ｔ_ｉの評価領域Ａの画像を基準画像Ｔ_Ｒの探索領域Ｂ内で、相関値が最大になるようにｘ、ｚ方向にずらして評価領域Ａの画像に対応する画像を基準画像Ｔ_Ｒの中から探索する。相関値が最大となるようなずれ量を求めることによりＡスキャン画像Ｓ_ｊの基準画像Ｔ_Ｒに対するｘ、ｚ方向の位置ずれ量Δｘ、Δｚが検出される。この工程が図１２のステップＳ５５、Ｓ５６に図示されている。相関値の計算は、例えば数１の式と同様な式を用いることができる。

このように、ｘ、ｚ方向の位置ずれ量Δｘ、Δｚを求めたら、選択画像Ｔ_ｉの（ｊ、ｚ_ａ）座標の画素値を基準画像Ｔ_Ｒの｛（ｊ＋Δｘ）、（ｚ_ａ＋Δｚ）｝座標（ａ＝１〜ｋ）の画素値に加算する（ステップＳ５７）。この加算処理は、選択画像Ｔ_ｉのｊ番目のＡスキャン画像Ｓ_ｊを、そのＡスキャン画像に類似する、又はほぼ同一の基準画像部分に加算する（重ね合わせる）処理であり、これにより、選択画像内に被検眼の固視微動による画像のずれがあっても、そのずれを良好に補正できることが可能になる。また、評価領域ＡをＡスキャン画像Ｓ_ｊを中心にｘ方向左右にそれぞれ所定画素付加した大きな領域とすることにより、ｘ方向の位置ずれも精度よく検出でき、さらに、基準画像Ｔ_Ｒの探索領域Ｂを選択画像Ｔ_ｉの評価領域Ａより大きくすることにより大きな位置ずれも良好に補正することができる。

ｊ番目のＡスキャン画像Ｓ_ｊの基準画像への加算が終了すると、ｊが＋１増分され（ステップＳ５８）、次の（ｊ＋１）番目のＡスキャン画像Ｓ_ｊ＋１が取得され、同様な処理で評価領域Ａ、探索領域Ｂが設定されるとともに、基準画像Ｔ_Ｒに対するずれ量Δｘ、Δｚが検出され、基準画像Ｔ_Ｒへの加算処理が行われる（ステップＳ５４〜Ｓ５７）。

このような処理がｎ番目の最終Ａスキャン画像Ｓ_ｎまで終了すると、選択画像Ｔ_ｉのすべての分割画像に対する位置ずれ検出並びにその補正が終了するので、ｉが＋１増分され（ステップＳ５９、Ｓ６０）、次の選択画像Ｔ_ｉ＋１に対して、ステップＳ５３〜Ｓ５９の処理が行われる。

最後の選択画像Ｔ_Ｍまで処理が終了すると（ステップＳ６１の肯定）、全ての選択画像に対して上記加算処理が終了するので、加算平均手段６６は基準画像Ｔ_Ｒの各画素の画素値の加算合計値を（加算回数＋１）で除算して平均値を求める（ステップＳ６２）。各選択画像のＡスキャン画像のずれ次第で、複数の選択画像の異なる位置のＡスキャン画像の画素値が、基準画像の同じＡスキャン画像の画素値に加算される場合があるので、選択画像がＭ枚であっても、全ての画素に対して（Ｍ＋１）で除算が行われるわけではない。

このように、各選択画像Ｔ_ｉの分割領域の画像（Ａスキャン画像）毎に位置ずれ検出と補正が行われ、選択画像内に被検眼の固視微動による画像のずれがあっても、そのずれを良好に補正できることが可能になる。また、Ａスキャン画像を中心にｘ方向左右にそれぞれ所定画素付加した大きな領域を評価領域Ａとし、評価領域Ａの画像に対応する画像を基準画像の中から探索することにより、各方向の位置ずれも精度よく検出でき、さらに、基準画像に設定される探索領域Ｂを評価領域Ａに対応する領域Ａ’より大きくすることにより大きな位置ずれにも対処できるようになる。また、探索領域Ｂは限定した領域であるので、探索領域を超えては位置ずれ検出は行われず、検出できないような大きなずれを不必要に検出すること防止して画像処理速度が低下することを防止できる。

なお、選択画像Ｔ_ｉの各Ａスキャン画像に設定される評価領域Ａは、眼底の深さ方向の網膜組織が撮影されている領域を含むように設定されるが、深さ方向の組織領域はｘ方向で異なるので、ｘ方向の走査に従って変化させると好ましい。図１２に示した例では、網膜組織は右に行くにしたがい下方に延びているので、評価領域Ａも下方に設定される。

上述した例では、選択された画像が複数の領域に分割され、選択画像の分割領域毎に、分割領域の画像が基準画像のどの部分の画像に対応するかが探索され、選択画像の分割領域の画像が探索された基準画像の画像部分に加算され、位置ずれが補正された画像が生成されている。

これに対して、基準画像のある画像が選択画像のどの部分の画像に対応するかを探索して位置ずれを検出し、補正を行うようにしてもよい。この場合には、図１４に示したように、基準画像が複数の領域に分割され、基準画像の分割領域毎に、分割領域の画像が選択画像のどの部分の画像に対応するかが探索される。

図１４に示す実施例では、画像分割手段６３は、断層画像の基準となる基準画像Ｔ_Ｒを複数の領域に分割し、領域設定手段６４は、基準画像内に評価領域Ａを設定し、選択画像Ｔ_ｉ内に評価領域Ａより大きな探索領域Ｂを設定する。位置ずれ量検出手段６５は、基準画像Ｔ_Ｒの分割された領域毎に、分割領域の画像に対応する画像を選択画像Ｔ_ｉの中から探索し、分割領域の画像と該画像に対応する選択画像Ｔ_ｉ内の画像との位置ずれ量を検出する。加算平均手段６６は、検出された位置ずれ量に基づいて分割領域毎に、基準画像Ｔ_Ｒの分割領域の画像に選択画像Ｔ_ｉ内の対応する画像を加算平均して位置ずれが補正された画像を生成する。平均画像の形成は、図１３に示す流れと同様な流れで行われる。選択画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）に対して、基準画像の各分割領域の画像に対応する画像が選択画像内でそれぞれ探索され、探索された選択画像の各画像が基準画像の対応する分割領域の画像にそれぞれ加算され、平均化が行われる。

また、上述した実施例では、選択画像あるいは基準画像は１画素幅のＡスキャン画像に細分されたが、Ａスキャン線を中心にしてｘ方向に幅を有する矩形状（短冊状）の領域、つまりｘ方向に２画素以上の幅を有し、長さがｋ画素の領域に細分するようにしてもよい。その場合も、評価領域Ａはｘ方向に細分した領域より大きな幅を有する領域に設定し、基準画像あるいは選択画像に設定される探索領域Ｂは、その領域を含む更に大きな領域に設定することはもちろんである。

上述した処理は、時間が異なる走査線ｙ_ｊでの同じ断層画像Ｎ枚から高品質の断層画像を生成するものであったが、他の走査線ｙ_ｉ（ｉ＝ｊを除くｉ＝１〜ｎ）での断層画像でも同様な処理を行って該走査線での高品質の断層画像を生成することもできる。従って、全ての走査線ｙ_ｉ（ｉ＝１〜ｎ）での断層画像に対して高品質の断層画像が生成され、最終的に高品質の３次元断層画像を生成することができる。

上述した図１に示す実施例では、時間が異なるＮ枚の画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）を取得し、これらの画像Ｔ_ｉを一旦記憶部４２に格納し、格納された画像から基準画像を作成しているので、撮影を行いながら画像処理を行うことができない。

これに対して、撮影を行いながらリアルタイムで画像処理を行う実施例が図８にフローチャートの形で図示されている。以下、図８を参照してこの実施例を説明する。

まず、ステップＳ２０で変数ｉが１に設定される。図４のステップＳ１で説明したように、一つの走査線ｙ_ｊでシングルスキャンが行われ、被検眼眼底が撮影されて（ステップＳ２１）、時間ｔ_１の画像Ｔ_１が断層画像形成部４１で形成される。時間ｔ_１での撮影は、固視が安定した状態で行うようにする。

実施例２では、この１枚目の画像Ｔ_１が基準画像Ｔ_Ｒに定められ（ステップＳ２２）、記憶部４２に記憶される。続いて、基準画像Ｔ_Ｒの特徴領域Ｃが設定される（ステップＳ２３）。特徴領域Ｃとしては、ステップＳ５で説明したように、合計輝度値が大きくなるか、輝度値のコントラスト（最大値、最小値）が大きいか、あるいはエッジ強度の合計値が大きくなる網膜層の領域あるいは病変のある領域が選択される。

ステップＳ２４でｉが＋１され、ｉがＮ（例えばＮ＝１００）を超えたかが判断される（ステップＳ２５）。ｉ＝２なので、判断が否定され、２回目の撮影（シングルスキャン）が行われ（ステップＳ２７）、画像Ｔ_２が形成される。

続いて、ステップＳ２８で基準画像Ｔ_Ｒと画像Ｔ_ｉ（ｉ＝２）の特徴領域Ｃでの全体の位置ずれ量、類似度が算出される。この処理は図４のステップＳ６と同様に行われる。

続くステップＳ２９で、画像Ｔ_ｉ（ｉ＝２）の基準画像Ｔ_Ｒに対する類似度が設定値を満たすかが判断される。設定値を満たす場合（例えば類似度が所定の類似度しきい値を超えている場合）には、ステップＳ８〜Ｓ１０と同様なステップＳ３０〜Ｓ３２の処理が行われる。

そのあと、ステップＳ２４に戻り、ｉが増分される。ステップＳ２９において画像Ｔ_ｉの類似度が設定値を満たさない場合も、その画像が不採用となり、ステップＳ２４に戻る。

以下、ｎが増分される毎に同様な処理が画像Ｔ_Ｎまで行われ、その後ステップＳ２５の判断が満たされ、処理が終了する（ステップＳ２６）。その段階で、ステップＳ２９で採用された全ての画像が補正されて基準画像に加算されているので、その平均を求めることにより高品質の読影用画像を生成することができる。

この実施例では、ステップＳ２８からステップＳ３２までの処理に要する時間が一回のｘ方向のスキャンに要する時間より短い場合はそのまま、一方、長い場合にはｘ方向のスキャンに要する時間を長くすることにより、つまり走査ユニット６のｘ方向走査用のガルバノミラーの走査速度を遅くすることにより、撮影を行いながらリアルタイムで画像処理を行うことができ、短時間で高品質の画像を生成することができる。

上記実施例１における異なる時間ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）での各画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）（図３）、あるいは基準画像との類似度が大きいＭ枚の画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）（図６）は、それぞれ群をなした静止画像の集まりであり、個々の画像を表示して読影することは、Ｎ、Ｍの数が大きくなるほど困難になる。

そこで、各画像Ｔ_ｉをコマ撮りした静止画像（フレーム画像）として扱いアニメーション化して動画表示させるようにする。

その流れが図９にフローチャートの形で図示されており、記憶部４２に格納されている動画表示プログラムを制御部３０のＣＰＵが実行することにより動画表示が行われる。

図１０ａに示したように、表示部３１のモニタに現れる「開始」ボタン３１ａをクリックすると、変数ｉが初期化され（ステップＳ４０）、画像Ｔ_１が記憶部４２から読み出され（ステップＳ４１）、画像Ｔ_１が表示部３１のモニタ画面に表示される（ステップＳ４２）。この表示は時間Ｔ_ｔｉｍｅが所定の時間Ｔｏを超えるまで継続され、時間Ｔｏ経過後（ステップＳ４３のＹＥＳ）、変数ｉが＋１増分されてｉ＝２となり（ステップＳ４４）、ステップＳ４５の判断が否定されて、次の画像Ｔ_２が読み出されて表示される（ステップＳ４１、Ｓ４２）。以後、同様なループを繰り返し、ｉ＞Ｎとなった時点（ステップＳ４５のＹＥＳ）で処理が終了する。

制御部３０は、所定時間Ｔｏ毎に順次表示される画像が疑似的に動画として表示されるように、所定時間Ｔｏを短い時間（例えば、１／１０〜１／６０ｓｅｃ）に設定し、また順次表示される画像の表示位置を図１０ａ、図１０ｂに示した位置に制御する。図１０ａに示した例では、前の画像Ｔ_ｉ−１が消去され、同じ位置に次の画像Ｔ_ｉが表示される。図１０ｂに示した例では、前の画像Ｔ_ｉ−１に対してｘ方向及び／又はｚ方向に所定量（例えば１０画素程度）ずらした位置に次の画像Ｔ_ｉが表示される。いずれの表示を行うかは、操作部３２により選択できるようにしておく。

このような制御部３０の制御により、一連の画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）が所定時間Ｔｏ毎に順次読み出されアニメーション化されて動画として表示される。

このような動画表示において、画像Ｔ_ｉに時間的な変化があれば、その変化が疑似的に動きとして表示されるので、例えば、固視微動があったときには、その固視微動が動画表示されることになる。従って、検者は、固視微動のあった画像（動きが現れた画像）を視認した場合には、「停止」ボタン３１ｃをクリックして動画表示を一時停止させることができる。何番目の画像が表示されているかは、右上のボタン３１ｆに時間Ｔｏごとに表示されるので、検者は、固視微動のあった画像を特定することができ、図４のステップＳ２の平均画像作成時に除外するなどして、より高品質の基準画像を作成することができる。

また、動画として表示される画像は、断層画像形成部４１で形成された生の画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）だけでなく、各画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）に対してノイズ除去、位置ずれ補正などの画像処理を行った一連の画像でもよく、その場合には、動画表示を行うことにより、目的とする画像処理が行われたかを確認することができる。

また、基準画像との類似度が大きいＭ枚の画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）を、図９のフローチャートに従って動画表示すると、理想的には、各画像間Ｔ_ｉとＴ_ｉ−１には殆ど変化が現れないので、動画表示を行っても、動きは検出されず、検者は、基準画像との類似度が大きい画像が選別されたこと（ステップＳ７）を確認することができ、高品質の読影画像の生成に役立てることができる。また、動きが視認された場合には、「停止」ボタン３１ｃを操作し、その画像を特定して、排除するようにすることもできる。

以上は、「開始」ボタン３１ａを操作した時の例であったが、「繰返」ボタン３１ｂを操作すると、ステップＳ４５の判断が肯定された場合、再びステップＳ４０に戻る無限ループが実行され、画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）が繰り返し動画表示される。この繰り返し表示を一時停止する場合には、「停止」ボタン３１ｃを、終了させる場合は「終了」ボタン３１ｅを操作する。「再開」ボタン３１ｄは、一時停止した動画表示を再開する場合に用いられる。

なお、動画表示させる画像は、すべての画像Ｔ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ、１〜Ｎ）ではなく、飛び飛びの画像、つまり画像_ｉの次に画像Ｔ_ｉ＋ｋ（ｋ＝２、３、．．．．．）の画像を順次表示するようにしてもよい。

１ 眼底カメラユニット
２ ＯＣＴユニット
３ 画像処理装置
４ 照明光学系
５ 撮影光学系
６ 走査ユニット
７ コネクタ
８ 接続線
２０ 低コヒーレンス光源
２１ ＯＣＴ信号検出装置
３０ 制御部
３１ 表示部
３２ 操作部
４１ 断層画像形成部
４２ 記憶部
５０、６０ 画像処理部
５１、６１ 基準画像作成手段
５２ 算出手段
５３ 選別手段
５４ 生成手段
６２ 画像選択手段
６３ 画像分割手段
６４ 領域設定手段
６５ 位置ずれ量検出手段
６６ 加算平均手段

Claims (8)

1. 同一箇所を撮影した複数の画像を基準画像と比較して基準画像との位置ずれを検出し、位置ずれが補正された画像を生成する画像処理装置であって、
   前記複数の画像の全部あるいはその内の所定枚数の画像を選択する画像選択手段と、
   前記選択された画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、
   分割された領域毎に、分割された領域の画像に対応する画像を基準画像の中から探索し、該探索された画像に分割された領域の画像を加算する加算手段と、を備え、
   前記画像はＯＣＴ装置により取得された被検眼の断層画像であり、
   前記分割された領域に含まれる被検眼の深さ方向の被検眼組織が撮影されている領域を中心にして左右にそれぞれ所定画素付加した領域であって、前記分割された領域よりも大きな幅を有する領域を評価領域として設定し、該評価領域の画像に対応する画像を前記基準画像の中から探索することにより、分割された領域の画像に対応する画像の探索が行われ、
   前記加算された画像を平均して位置ずれが補正された画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
2. 同一箇所を撮影した複数の画像を基準画像と比較して基準画像との位置ずれを検出し、位置ずれが補正された画像を生成する画像処理装置であって、
   前記複数の画像の全部あるいはその内の所定枚数の画像を選択する画像選択手段と、
   前記基準画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、
   分割された領域毎に、分割された領域の画像に対応する画像を選択画像の中から探索し、該探索された画像を分割された領域の画像に加算する加算手段と、を備え、
   前記画像はＯＣＴ装置により取得された被検眼の断層画像であり、
   前記分割された領域に含まれる被検眼の深さ方向の被検眼組織が撮影されている領域を中心にして左右にそれぞれ所定画素付加した領域であって、前記分割された領域よりも大きな幅を有する領域を評価領域として設定し、該評価領域の画像に対応する画像を前記選択画像の中から探索することにより、分割された領域の画像に対応する画像の探索が行われ、
   前記加算された画像を平均して位置ずれが補正された画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
3. 前記評価領域を含み該領域より大きな探索領域が設定され、該探索領域内で分割された領域の画像に対応する画像の探索が行われることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記断層画像がＡスキャン画像に分割されて画像の探索が行われることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 同一箇所を撮影した複数の画像を基準画像と比較して基準画像との位置ずれを検出し、位置ずれが補正された画像を生成する画像処理方法であって、
   前記複数の画像の全部あるいはその内の所定枚数の画像を選択する画像選択工程と、
   前記選択された画像を複数の領域に分割する画像分割工程と、
   分割された領域毎に、分割された領域の画像に対応する画像を基準画像の中から探索し、該探索された画像に分割された領域の画像を加算する加算工程と、を備え、
   前記画像はＯＣＴ装置により取得された被検眼の断層画像であり、
   前記分割された領域に含まれる被検眼の深さ方向の被検眼組織が撮影されている領域を中心にして左右にそれぞれ所定画素付加した領域であって、前記分割された領域よりも大きな幅を有する領域を評価領域として設定し、該評価領域の画像に対応する画像を前記基準画像の中から探索することにより、分割された領域の画像に対応する画像の探索が行われ、
   前記加算された画像を平均して位置ずれが補正された画像を生成することを特徴とする画像処理方法。
6. 同一箇所を撮影した複数の画像を基準画像と比較して基準画像との位置ずれを検出し、位置ずれが補正された画像を生成する画像処理方法であって、
   前記複数の画像の全部あるいはその内の所定枚数の画像を選択する画像選択工程と、
   前記基準画像を複数の領域に分割する画像分割工程と、
   分割された領域毎に、分割された領域の画像に対応する画像を選択画像の中から探索し、該探索された画像を分割された領域の画像に加算する加算工程と、を備え、
   前記画像はＯＣＴ装置により取得された被検眼の断層画像であり、
   前記分割された領域に含まれる被検眼の深さ方向の被検眼組織が撮影されている領域を中心にして左右にそれぞれ所定画素付加した領域であって、前記分割された領域よりも大きな幅を有する領域を評価領域として設定し、該評価領域の画像に対応する画像を前記選択画像の中から探索することにより、分割された領域の画像に対応する画像の探索が行われ、
   前記加算された画像を平均して位置ずれが補正された画像を生成することを特徴とする画像処理方法。
7. 請求項５又は６に記載の画像処理方法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。
8. 請求項７に記載の画像処理プログラムを格納したコンピュータにより読み取り可能な記録媒体。

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