JP6707533B2 - 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

画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム Download PDF

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Description

本発明は、生体内を観察する内視鏡により取得された画像に対する画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
内視鏡により生体内を照射する照明光としては、白色光や狭帯域光が用いられる。狭帯域光は波長帯域によって吸収散乱特性が異なるため、使用する狭帯域光を適宜選択することにより、波長帯域に応じた被写体の特徴を抽出することができる。例えば、青色の狭帯域光はヘモグロビンに吸収され易いため、青色の狭帯域光を使用して撮像された狭帯域画像には、粘膜下表層の微細血管等が鮮明に表れる。このような狭帯域光の吸収散乱特性に応じて被写体で生じる吸光変化は、白色光により撮像された白色画像には表れ難い。そのため、狭帯域画像及び白色画像の両者の特徴を併せ持つ画像を生成することで、より詳細な内視鏡観察が可能になる。
例えば特許文献１には、白色光により撮像された画像に対し、狭帯域光により撮像された画像に周波数フィルタリング処理を施した画像を合成することによって、両画像の特徴を併せ持つ画像を作成している。
特開２０１２−１２５４６１号公報
上述した狭帯域画像には、微細な血管の他にも、血管増生によって生じる領域的な吸光変化等、様々な形状や大きさの吸光変化が現れる。そのため、これらの吸光変化を上記特許文献１に開示された手法により網羅的に抽出することは困難である。これらの吸光変化を網羅的に抽出するためには、例えば狭帯域画像に周波数フィルタリングを施す際の周波数帯域を広くすることも考えられる。しかし、この場合には、吸光変化以外に、粘膜形状等の構造も抽出され易くなる。そのため、狭帯域画像から抽出した吸光変化を他の画像に合成した際に、画像の視認性が低下するといった影響を与えてしまう。
本発明は、上記に鑑みて為されたものであって、狭帯域光の吸収散乱特性に応じて狭帯域画像に現れる吸光変化を網羅的に抽出すると共に、抽出した吸光変化を他の画像に合成した際に視認性に影響を与えることのない表示画像を作成することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、少なくとも１つの狭帯域画像を含み、波長成分の分布が互いに異なる複数の画像を取得する画像取得部と、前記複数の画像のうちの狭帯域画像である第１の画像における特定の周波数成分、及び、前記複数の画像のうちの前記第１の画像と異なる第２の画像と前記第１の画像との間の相関に基づいて、前記第１の画像の撮像に用いられた狭帯域光を吸光体が吸収することによって生じた吸光変化を表す画像情報である吸光情報を前記第１の画像から抽出する吸光情報抽出部と、前記複数の画像のうちの少なくともいずれかの画像に前記吸光情報を合成することにより表示画像を作成する表示画像作成部と、を備えることを特徴とする。
本発明に係る画像処理方法は、少なくとも１つの狭帯域画像を含み、波長成分の分布が互いに異なる複数の画像を取得する画像取得ステップと、前記複数の画像のうちの狭帯域画像である第１の画像における特定の周波数成分、及び、前記複数の画像のうちの前記第１の画像と異なる第２の画像と前記第１の画像との間の相関に基づいて、前記第１の画像の撮像に用いられた狭帯域光を吸光体が吸収することによって生じた吸光変化を表す画像情報である吸光情報を前記第１の画像から抽出する吸光情報抽出ステップと、前記複数の画像のうちの少なくともいずれかの画像に前記吸光情報を合成することにより表示画像を作成する表示画像作成ステップと、を含むことを特徴とする。
本発明に係る画像処理プログラムは、少なくとも１つの狭帯域画像を含み、波長成分の分布が互いに異なる複数の画像を取得する画像取得ステップと、前記複数の画像のうちの狭帯域画像である第１の画像における特定の周波数成分、及び、前記複数の画像のうちの前記第１の画像と異なる第２の画像と前記第１の画像との間の相関に基づいて、前記第１の画像の撮像に用いられた狭帯域光を吸光体が吸収することによって生じた吸光変化を表す画像情報である吸光情報を前記第１の画像から抽出する吸光情報抽出ステップと、前記複数の画像のうちの少なくともいずれかの画像に前記吸光情報を合成することにより表示画像を作成する表示画像作成ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明によれば、狭帯域画像である第１の画像における特定の周波数成分及び第１の画像と第２の画像との相関を用いることにより、様々な形状や大きさの吸光変化を網羅的に抽出することができると共に、粘膜形状等の構造の抽出を抑制することができるので、狭帯域画像から抽出した吸光変化を他の画像に合成した際に視認性に影響を与えることのない表示画像を作成することが可能となる。
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２は、図１に示す画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 図３は、λ415画像を示す模式図である。 図４は、本発明の実施の形態１における吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。 図５Ａは、高周波成分画像を示す模式図である。 図５Ｂは、相対強度画像を示す模式図である。 図６は、抑制関数の例を示すグラフである。 図７は、本発明の実施の形態１の変形例１に係る画像処理装置が備える合成部の構成を示す模式図である。 図８は、本発明の実施の形態１の変形例１における吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。 図９は、本発明の実施の形態２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。 図１０は、本発明の実施の形態２における吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の実施の形態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。 図１２は、本発明の実施の形態３に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 図１３は、図１２の吸光情報を抽出する抽出処理を示すフローチャートである。 図１４は、本発明の実施の形態３の変形例１に係る演算部の周波数成分抽出部の構成を示すブロック図である。 図１５は、本発明の実施の形態３の変形例１に係る吸光情報を抽出する抽出処理を示すフローチャートである。 図１６は、本発明の実施の形態３の変形例２に係る演算部の周波数成分抽出部の構成を示すブロック図である。 図１７は、本発明の実施の形態３の変形例２に係る吸光情報を抽出する抽出処理を示すフローチャートである。 図１８は、本発明の実施の形態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。 図１９は、本発明の実施の形態４に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 図２０は、図１９の吸光情報を抽出する抽出処理を示すフローチャートである。 図２１は、本発明の実施の形態４の変形例１に係る吸光情報を抽出する抽出処理を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施の形態に係る画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムについて、図面を参照しながら説明する。なお、これら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。
（実施の形態１）
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。本実施の形態１に係る画像処理装置１は、内視鏡により取得された複数の画像をもとに、白色画像には現れ難い吸光変化を抽出し、抽出した吸光変化を１つ又は複数の画像と合成して表示用の画像を作成する装置である。
以下の説明においては、ビデオスコープと呼ばれる一般的な内視鏡又はカプセル型内視鏡によって生体の管腔内を撮像することにより取得された狭帯域画像及び白色画像を含む内視鏡画像を処理対象とする。
図１に示すように、画像処理装置１は、該画像処理装置１全体の動作を制御する制御部１０と、内視鏡画像の画像データを取得する画像取得部２０と、外部からの操作により入力信号を発生させる入力部３０と、各種表示を行う表示部４０と、画像取得部２０によって取得された画像データや種々のプログラムを格納する記憶部５０と、画像データに対して所定の画像処理を実行する演算部１００とを備える。
制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の汎用プロセッサやＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の機能を実行する各種演算回路等の専用プロセッサを用いて構成される。制御部１０が汎用プロセッサである場合、記憶部５０が記憶する各種プログラムを読み込むことによって画像処理装置１を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、画像処理装置１全体の動作を統括して制御する。また、制御部１０が専用プロセッサである場合、プロセッサが単独で種々の処理を実行しても良いし、記憶部５０が記憶する各種データ等を用いることで、プロセッサと記憶部５０が協働又は結合して種々の処理を実行してもよい。
画像取得部２０は、内視鏡を含むシステムの態様に応じて適宜構成される。例えば、ビデオスコープを体内に挿入する一般的な内視鏡システムに画像処理装置１に接続する場合、画像取得部２０は、内視鏡システムにおいて生成された画像データを取り込むインタフェースによって構成される。また、内視鏡システムにおいて生成された画像データを保存するサーバを設置する場合、画像取得部２０は、サーバと接続される通信装置等で構成され、サーバとの間でデータ通信を行って画像データを取得する。或いは、生体内を移動しながら撮像を行うカプセル型内視鏡を用いる場合には、カプセル型内視鏡との間で可搬型の記憶媒体を用いて画像データを受け渡ししても良く、この場合、画像取得部２０は、可搬型の記憶媒体を着脱自在に装着し、記憶された画像の画像データを読み出すリーダ装置によって構成される。
入力部３０は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の入力デバイスによって構成され、これらの入力デバイスに対する外部からの操作に応じて発生させた入力信号を制御部１０に出力する。
表示部４０は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ等の表示装置によって構成され、制御部１０の制御の下で、内視鏡画像を含む各種画面を表示する。
記憶部５０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、内蔵若しくはデータ通信端子で接続されたハードディスク若しくはＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶装置及び該情報記憶装置に対する情報の書込読取装置等によって構成される。記憶部５０は、画像取得部２０によって取得された内視鏡画像の画像データの他、画像処理装置１を動作させると共に、種々の機能を画像処理装置１に実行させ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を格納する。具体的には、記憶部５０は、内視鏡によって取得された少なくとも１つの狭帯域画像を含み、波長成分の分布が互いに異なる複数の画像に基づき、該１つの狭帯域画像から抽出した吸光変化を他の画像と合成した表示画像を作成する画像処理を当該画像処理装置１に実行させる画像処理プログラムを記憶するプログラム記憶部５１を有する。
演算部１００は、ＣＰＵ等の汎用プロセッサやＡＳＩＣ等の特定の機能を実行する各種演算回路等の専用プロセッサを用いて構成される。演算部１００が汎用プロセッサである場合、プログラム記憶部５１が記憶する画像処理プログラムを読み込むことにより、内視鏡によって取得された少なくとも１つの狭帯域画像を含み、波長成分の分布が互いに異なる複数の画像に基づき、該１つの狭帯域画像から抽出した吸光変化を他の画像と合成した表示画像を作成する画像処理を実行する。また、演算部１００が専用プロセッサである場合、プロセッサが単独で種々の処理を実行してもよいし、記憶部５０が記憶する各種データ等を用いることで、プロセッサと記憶部５０が協働又は結合して画像処理を実行してもよい。
次に、演算部１００の構成について説明する。図１に示すように、演算部１００は、画像取得部２０が取得した複数の画像から吸光情報を抽出する吸光情報抽出部１１０と、抽出した吸光情報を画像と合成した表示用の画像を作成する表示画像作成部１２０とを備える。以下においては、一例として、中心波長が互いに異なる複数の狭帯域画像を取得した場合の処理を説明する。
ここで、吸光情報とは、狭帯域画像の撮像に用いられた狭帯域光が被写体内の吸光体に吸収されることによって当該狭帯域画像に現れる吸光変化を表す画像情報のことである。狭帯域画像に現れる吸光変化は、狭帯域光の吸収散乱特性に応じて異なる。例えば、中心波長が４１５ｎｍ近傍の狭帯域光はヘモグロビンに吸収され易いため、ヘモグロビンを含む血液が流れる血管や血管増生領域において狭帯域光の吸収量が増加することにより、狭帯域画像に吸光変化が現れる。この吸光が変化した領域の画素位置と、該画素位置における狭帯域光の吸光変化量を表す値とが、吸光情報に含まれる。吸光が変化した領域においては、狭帯域光が吸収されて輝度が低下するので、吸光変化量を表す値は負の値となる。吸光変化量を表す値は、吸光体による狭帯域光の吸収量が多いほど値が小さくなる。即ち、絶対値が大きくなる。
吸光情報抽出部１１０は、狭帯域光の吸収散乱特性に基づいて狭帯域画像に現れる吸光情報を抽出する。具体的には、中心波長が４１５ｎｍ近傍の狭帯域光は、ヘモグロビンに吸収され易く、且つ管腔内の粘膜に散乱され易いという特性がある。反対に、中心波長が６３０ｎｍ近傍の狭帯域光は、ヘモグロビンに吸収され難く、粘膜にも散乱され難いため、管腔内の奥まで到達し易いという特性がある。吸光情報抽出部１１０は、このような狭帯域光の特性の違いに基づき、粘膜下表層の微細血管や、血管増生によって生じる領域的な吸光変化等の画像情報を、吸光情報として狭帯域画像から抽出する。以下、吸光情報を取得する狭帯域画像のことを、特定狭帯域画像という。
吸光情報抽出部１１０は、周波数成分抽出部１１１と、相対強度算出部１１２と、合成部１１３とを備える。周波数成分抽出部１１１は、特定狭帯域画像（第１の画像）にハイパスフィルタを適用することにより、特定の周波数成分として高周波数成分を抽出した高周波数成分画像を作成する。
相対強度算出部１１２は、複数の狭帯域画像間における相対強度を算出する。詳細には、複数の狭帯域画像のうち特定狭帯域画像以外の狭帯域画像の中で、特定狭帯域画像に表れる吸光体に対して吸収が最も少ない狭帯域光、具体的には中心波長６３０ｎｍ近傍の狭帯域光によって撮像された狭帯域画像（第２の画像）と、特定狭帯域画像との間の相対強度を算出する。以下、上記吸光体に対する吸収が最も少ない狭帯域光によって撮像された狭帯域画像を、低吸光画像という。相対強度算出部１１２は、低吸光画像の強度を特定狭帯域画像の強度に合わせて補正する強度補正部１１２ａと、特定狭帯域画像の強度から補正済みの低吸光画像の強度を減算することにより、両画像間の相対強度を求める減算部１１２ｂとを備える。
合成部１１３は、周波数成分抽出部１１１が抽出した高周波数成分の強度と、相対強度算出部１１２が算出した相対強度とに基づき、特定狭帯域画像に現れる吸光情報を網羅的に取得する。詳細には、合成部１１３は、同一の画素位置における高周波数成分の強度と相対強度とを加算する加算部１１３ａと、この加算結果に応じて出力値を抑制する抑制部１１３ｂとを備える。
表示画像作成部１２０は、複数の狭帯域画像から白色画像を作成する白色画像作成部１２１と、吸光情報抽出部１１０が抽出した吸光情報を白色画像に合成する画像合成部１２２とを備える。
次に、画像処理装置１の動作について説明する。図２は、画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１０において、画像取得部２０は、中心波長が互いに異なる少なくとも２つの狭帯域画像を含む複数の画像を取得する。この複数の画像には、ＲＧＢそれぞれの波長帯域に相当する画像を含めるものとする。具体的には、吸光情報を抽出する中心波長４１５ｎｍの狭帯域画像と、ＲＧＢの波長帯域に相当する中心波長４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、及び６３０ｎｍの３つの狭帯域画像と、を取得する。或いは、吸光情報を抽出する中心波長４１５ｎｍの狭帯域画像と、中心波長４１５ｎｍの狭帯域光を吸収する吸光体に対して吸収が少ない波長帯域である中心波長６３０ｎｍの狭帯域画像と、ＲＧＢの波長帯域を含む白色画像とを取得しても良い。本実施の形態１においては、前者である４つの狭帯域画像を取得することとする。
狭帯域画像を取得する方法は特に限定されない。内視鏡による狭帯域画像の取得方法の一例として、複数の狭帯域の波長ピークを有する光を発光するＬＥＤを用いる方法が挙げられる。例えば、ＲＧＢの波長帯域に相当する波長４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６３０ｎｍを中心とするピークを有する光を発光するＬＥＤと、波長４１５ｎｍを中心とするピークを有する光を発光するＬＥＤとを内視鏡に設け、これらのＬＥＤを交互に発光させて生体内を照射し、生体内からの反射光をカラーの撮像素子により、Ｒ（赤色）成分、Ｇ（緑色）成分、Ｂ（青色）成分別に取得する。それにより、４１５ｎｍ、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６３０ｎｍをそれぞれ中心波長とする４種類の狭帯域画像を得ることができる。
或いは、狭帯域画像の取得方法の別の例として、キセノンランプ等の白色光源の前方に狭帯域フィルタを配置し、該狭帯域フィルタにより狭帯域化された光で生体内を順次照射する方法や、中心波長が互いに異なる狭帯域光をそれぞれ発光する複数のレーザーダイオードを順次駆動する方法も挙げられる。さらには、生体内を白色光により照射し、生体からの反射光を、狭帯域フィルタを介して撮像素子に入射させることにより、狭帯域画像を取得しても良い。
以下においては、中心波長が４１５ｎｍ、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６３０ｎｍの狭帯域画像をそれぞれ、λ415画像、λ460画像、λ540画像、λ630画像と記す。なお、これらの狭帯域画像を取得する際の狭帯域光の実際の中心波長は、上述した４１５ｎｍ、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６３０ｎｍの各値の近傍の値であっても良い。
続くステップＳ１１において、吸光情報抽出部１１０は、λ415画像から吸光情報を抽出する。図３は、λ415画像を示す模式図である。図３に示すλ415画像Ｍ１においては、粘膜下表層から中層に存在する微細血管ｍ１１や少し太い血管ｍ１２による吸光変化や、血管増生による吸光変化が領域的に表れる吸光変化領域ｍ１３等が観察される。本実施の形態１においては、これらの吸光変化を表す画像情報を吸光情報として抽出する。
図４は、ステップＳ１１における吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。また、図５Ａ及び図５Ｂは、吸光情報の抽出処理を説明するための模式図である。
ステップＳ１１１において、周波数成分抽出部１１１は、λ415画像にハイパスフィルタを適用することにより、高周波数成分を抽出する。抽出された高周波数成分のうち、強度が負の値となる画素位置が、狭帯域光の吸光変化が生じた領域であり、この高周波数成分の強度が吸光変化量を表す。
図５Ａに示す画像Ｍ２は、ハイパスフィルタ処理により抽出された高周波数成分をもとに作成した高周波成分画像である。図５Ａに示すように、ハイパスフィルタを適用する場合、微細血管ｍ１１や少し太い血管ｍ１２のように比較的細かい吸光変化はλ415画像から抽出され易いが、吸光変化領域ｍ１３（図３参照）のような領域的な、即ち、あまり細かくない吸光変化は抽出され難い。
そこで、次のステップＳ１１２以降において、中心波長６３０ｎｍの狭帯域光はヘモグロビンに吸収され難いという特性を利用して、λ630画像に対するλ415画像の相対的な強度変化を吸光変化として抽出する。
ステップＳ１１２において、相対強度算出部１１２は、λ415画像及びλ630画像の平均強度を算出する。つまり、λ415画像内の画素の画素値の平均値Ａｖｇ415と、λ630画像内の画素の画素値の平均値Ａｖｇ630とを算出する。ここで、画素値を取得する画素は、各画像内の全画素であっても良いし、所定の関心領域内の画素であっても良い。
続くステップＳ１１３において、強度補正部１１２ａは、平均値の比Ａｖｇ415／Ａｖｇ630をλ630画像内の各画素の画素値に積算することにより、λ630画像の強度レベルをλ415画像の強度レベルに合わせる補正を行う。
続くステップＳ１１４において、減算部１１２ｂは、λ415画像から補正後のλ630画像を減算することにより、相対強度を求める。詳細には、λ415画像内の画素の画素値から、同一の画素位置における補正後のλ630画像内の画素の画素値を減算する。それによって得られた相対強度のうち、強度が負の値となる画素位置が、狭帯域光の吸光変化が生じた領域であり、この相対強度が吸光変化量を表す。
図５Ｂに示す画像Ｍ３は、λ415画像から補正後のλ630画像を減算することにより得られた相対強度をもとに作成された相対強度画像である。図５Ｂに示すように、相対強度画像においては、少し太い血管ｍ１２や吸光変化領域ｍ１３のようにあまり細かくない吸光変化は抽出され易い一方、微細血管ｍ１１（図５Ａ参照）のような細かな吸光変化は抽出され難くなる。これは、補正後のλ630画像をλ415画像から減算することにより、強度レベルが近い粘膜等の構造が相殺される一方、λ630画像における強度のばらつきにより、補正後のλ630画像において強度が部分的にλ415画像の強度よりも小さくなってしまうことがあり、そのような部分においてはλ415画像における細かな吸光変化が相殺され易いからである。
そこで、続くステップＳ１１５において、合成部１１３は、λ415画像から抽出した高周波数成分の強度と、λ415画像とλ630画像との相対強度とを加算し、さらに抑制処理を行う。つまり、図５Ａに示す高周波数成分画像と図５Ｂに示す相対強度画像との間で同じ画素位置の高周波数成分の強度と相対強度とを加算することにより、λ415画像内の吸光情報を網羅的に抽出する。
この際、少し太い血管ｍ１２のように、高周波数成分としても抽出され、相対強度としても抽出された吸光変化は、高周波数成分の強度と相対強度とを加算することにより２重抽出されることになる。上述したように、吸光変化量を表す値は負の値となるので、吸光変化の２重抽出を防ぐため、加算結果における負の値が大きくなりすぎないように抑制処理を行う。
具体的には、同じ画素位置における高周波数成分の強度と相対強度との加算値Ｉaddに対し、図６に示すように、絶対値｜Ｉadd｜が大きいほど負の出力値Ｉoutを抑制する抑制関数Iout＝ｆ（｜Ｉadd｜）を適用する。この抑制処理後の加算値が、λ415画像から抽出された吸光情報として出力される。その後、処理はメインルーチンに戻る。
ステップＳ１１に続くステップＳ１２において、表示画像作成部１２０は、白色画像に吸光情報を合成した表示画像を作成する。詳細には、まず、白色画像作成部１２１が、ステップＳ１０において取得したＲＧＢそれぞれの波長帯域に相当するλ460画像、λ540画像、及びλ630画像を用いて白色画像を作成する。即ち、λ460画像をＢ成分、λ540画像をＧ成分、λ630画像をＲ成分とすることにより、白色画像内の各画素の画素値を決定する。そして、この白色画像に、ステップＳ１１において取得した吸光情報をＢ成分として合成する。なお、吸光情報の合成方法はこれに限定されず、例えば、吸光情報をＧ成分として合成しても良い。また、ステップＳ１０において白色画像そのものを取得した場合には、この白色画像に吸光情報を直接合成すれば良い。
以上説明したように、本発明の実施の形態１によれば、λ415画像から抽出した高周波数成分と、λ630画像に対するλ415画像の相対強度とを組み合わせることにより、吸光変化を表す吸光情報をλ415画像から網羅的に抽出し、抽出漏れを抑制することが可能になる。従って、このような吸光情報を白色画像と合成して表示することで、ユーザにとって多くの有用な情報を提示することが可能となる。
なお、上記実施の形態１のステップＳ１１５（図４参照）においては、吸光変化量を表す値が負の値であることを前提として抑制処理を行っている。しかしながら、高周波数成分の強度や相対強度の正負を反転したり、規格化するなどして、吸光変化量を表す値を正の値として処理を行っても良い。この場合には、上記ステップＳ１１５において、加算結果における絶対値が大きいほど正の出力値を抑制する関数を用いれば良い。抑制関数としては、例えば、図６に示すグラフIout＝ｆ（｜Ｉadd｜）を｜Ｉadd｜軸に対して反転させた形状となる。
（実施の形態１の変形例１）
次に、本発明の実施の形態１の変形例１について説明する。図７は、本変形例１に係る画像処理装置が備える合成部の構成を示す模式図である。本変形例１に係る画像処理装置は、図１に示す合成部１１３の代わりに、図７に示す合成部１２３を備える。
合成部１２３は、高周波数成分の強度と相対強度とを加算する加算部１２３ａと、高周波数成分の強度と相対強度とのうちのいずれかの値を選択する選択部１２３ｂとを備える。なお、合成部１２３以外の演算部の各部の構成及び動作、並びに演算部以外の画像処理装置の各部の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
図８は、本変形例１における吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。なお、図８に示すステップＳ１１１〜Ｓ１１４は、実施の形態１と同様である（図４参照）。
ステップＳ１１４に続くステップＳ１３１において、合成部１２３は、ステップＳ１１１において抽出された高周波数成分の強度と、ステップＳ１１４において算出された相対強度との間で、同一の画素位置における高周波数成分の強度及び相対強度が共に負であるか否かを判定する。上述したように、吸光変化量を表す値は負の値となるため、同一の画素位置における高周波数成分の強度と相対強度とが共に負である場合、その画素位置における吸光変化が高周波数成分として抽出され、さらに相対強度としても抽出されたことを意味する。
高周波数成分の強度及び相対強度が共に負であった場合（ステップＳ１３１：Ｙｅｓ）、選択部１２３ｂは、２重に吸光変化を抽出しないよう、高周波数成分の強度と相対強度とのうち小さい方の値、即ち絶対値が大きい方の値を選択する（ステップＳ１３２）。この選択された値が、吸光情報として出力される。
一方、高周波数成分の強度及び相対強度の少なくとも一方が正であった場合（ステップＳ１３１：Ｎｏ）、加算部１２３ａは、高周波数成分の強度と相対強度とを加算する（ステップＳ１３３）。この加算された値が、吸光情報として出力される。その後、処理はメインルーチンに戻る。
以上説明したように、本変形例１によれば、吸光変化の２重抽出をより精度良く抑制することができる。
なお、上記変形例１においては、吸光変化量を表す値が負の値であることを前提として、吸光変化の２重抽出の抑制処理を行っている。しかしながら、高周波数成分の強度や相対強度の正負を反転したり、規格化するなどして、吸光変化量を表す値を正の値として処理を行っても良い。
この場合には、図８のステップＳ１３１において、高周波数成分の強度及び相対強度が共に正であるか否かを判定し、共に正であるときには高周波数成分の強度と相対強度とのうち大きい方の値を選択し（ステップＳ１３２参照）、少なくとも一方が負であるときには高周波数成分の強度と相対強度とを加算する（ステップＳ１３３参照）ことにより、吸光情報を抽出する。要は、高周波数成分の強度及び相対強度の正負の符号が共に吸光変化量を表す値の符号と同一である場合には絶対値が大きい方の値を選択し、それ以外の場合には高周波数成分の強度と相対強度との加算値を算出すれば良い。
（実施の形態１の変形例２）
次に、本発明の実施の形態１の変形例２について説明する。上記実施の形態１においては、λ415画像から抽出した高周波数成分の強度と、λ415画像とλ630画像との相対強度とを合成する際に単純に加算したが、高周波数成分の強度と相対強度とにそれぞれ適宜重みをつけた上で加算しても良い。この際、微細な吸光変化は視認性が低いので、高周波数成分の強度に対する重みを、相対強度に対する重みよりも大きく設定すると良い。
（実施の形態１の変形例３）
次に、本発明の実施の形態１の変形例３について説明する。上記実施の形態１においては、狭帯域画像を複数取得した場合の処理を説明したが、狭帯域画像は少なくとも１つあれば良い。例えば、中心波長が４１５ｎｍの狭帯域画像と広帯域の白色画像とを取得し、白色画像を構成する各画素の画素値のＲ成分を、上記実施の形態１における中心波長が６３０ｎｍの狭帯域画像の画素値の代わりに用いても良い。
（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２について説明する。図９は、本実施の形態２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、演算部以外の画像処理装置の各部の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
図９に示すように、本実施の形態２に係る画像処理装置が備える演算部２００は、吸光情報抽出部２１０及び表示画像作成部１２０を備える。このうち、表示画像作成部１２０の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
吸光情報抽出部２１０は、各狭帯域画像における特定の周波数成分を抽出する周波数成分抽出部２１１と、複数の狭帯域画像間における上記特定の周波数成分の相対的な強度を算出する相対周波数成分算出部２１２とを備える。
次に、本実施の形態２に係る画像処理装置の動作を説明する。本実施の形態２に係る画像処理装置の動作は、全体として図２と同様であり、このうち、ステップＳ１１における吸光情報の抽出処理の詳細が実施の形態１と異なる。
図１０は、本実施の形態２における吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。以下においても、実施の形態１と同様に、λ415画像から吸光情報を抽出する場合を説明する。
ステップＳ１０（図２参照）に続くステップＳ２１１において、周波数成分抽出部２１１は、λ415画像及びλ630画像にバンドパスフィルタを適用することにより、特定の周波数成分を抽出する。抽出する周波数成分としては、ある程度大きな領域の吸光変化も抽出できるように、実施の形態１において用いたハイパスフィルタよりも低周波側に帯域を拡げる。
λ415画像にバンドパスフィルタを適用することにより作成された特定周波数成分画像においては、図３に示すような微細な血管ｍ１１や少し太い血管ｍ１２に加えて、吸光変化領域ｍ１３のような領域的な吸光変化も抽出され易くなる。一方で、帯域を低周波側に拡げたことにより、粘膜形状等の構造も抽出される可能性が生じる。
これに対し、λ630画像には血管等の吸光体が写り難いため、λ630画像にバンドパスフィルタを適用することにより作成された特定周波数成分画像においては、主に粘膜形状等の構造が抽出される。
続くステップＳ２１２において、相対周波数成分算出部２１２は、λ415画像から抽出された特定の周波数成分の強度から、λ630画像から抽出された特定の周波数成分の強度を減算することにより、特定の周波数成分の強度の相対値を求める。
詳細には、まず、もとのλ415画像内の画素の画素値の平均値Ａｖｇ415と、もとのλ630画像内の画素の画素値の平均値Ａｖｇ630とを算出する。なお、画素値を取得する画素は、各画像内の全画素であっても良いし、所定の関心領域内の画素であっても良い。そして、これらの平均値の比Ａｖｇ415／Ａｖｇ630を、λ630画像に基づく特定周波数成分画像内の各画素の画素値に積算することにより、λ630画像に基づく特定周波数成分画像の強度レベルをλ415画像に基づく特定周波数成分画像の強度レベルに合わせる補正を行う。このように、特定周波数成分画像同士の強度レベルを揃えた上で、λ415画像に基づく特定周波数成分画像の画素値から、同一画素位置におけるλ630画像に基づく特定周波数成分画像の画素値を減算することにより相対値を求める。
それにより、λ415画像から抽出された特定の周波数成分に含まれる粘膜形状等の構造を表す情報を除去することができる。吸光情報抽出部２１０は、この減算処理に得られた相対値を吸光情報として出力する。その後、処理はメインルーチンに戻る。
以上説明したように、本発明の実施の形態２によれば、λ415画像及びλ630画像から特定の周波数成分をそれぞれ抽出し、抽出された特定の周波数成分の間の相対値を取るという簡単な演算処理によって吸光情報を取得することができる。
なお、上記実施の形態２においても、必ずしも複数の狭帯域画像を取得する必要はない。例えば、上述した変形例３と同様に、中心波長が４１５ｎｍの狭帯域画像と広帯域の白色画像とを取得し、白色画像を構成する各画素の画素値のＲ成分を、中心波長が６３０ｎｍの狭帯域画像の画素値の代わりに用いても良い。
（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３について説明する。図１１は、本実施の形態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、演算部以外の画像処理装置の各部の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
図１１に示すように、本実施の形態３に係る画像処理装置が備える演算部３００は、吸光情報抽出部３１０及び表示画像作成部１２０を備える。このうち、表示画像作成部１２０の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
吸光情報抽出部３１０は、各狭帯域画像における特定の周波数成分を抽出する周波数成分抽出部３１１と、複数の狭帯域画像間における上記特定の周波数成分の相対的な強度を算出する相対周波数成分算出部３１２と、を備える。
周波数成分抽出部３１１は、第１の画像の強度レベルと前記第２の画像の強度レベルとを合わせるよう補正を行う強度補正部３１１ａを有する。
相対周波数成分算出部３１２は、第１及び第２の画像における上記特定の周波数成分の正負の符号が共に吸光変化を表す値の符号と同一であるか否かを判定する判定部３１２ａと、第１及び第２の画像における上記特定の周波数成分の差分を算出する差分算出部３１２ｂと、を有する。
次に、本実施の形態３に係る画像処理装置の動作を説明する。図１２は、本実施の形態３に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。本実施の形態３に係る画像処理装置の動作は、全体として上述した実施の形態１の図２と同様であり、このうち、ステップＳ３０及びステップＳ３２は、上述した実施の形態１の図２のステップＳ１０及びステップＳ１２と同様の処理のため、説明を省略する。また、以下においては、実施の形態１と同様に、λ415画像から吸光情報を抽出する場合について説明する。
図１２に示すように、まず、吸光情報抽出部３１０は、λ415画像から吸光情報を抽出する（ステップＳ３１）。実施の形態１において上述したように、λ415画像には、粘膜下表層から中層における吸光変化が表れる。この中には、λ460画像等の波長帯域が近い画像に表れる吸光変化と共通する吸光変化が含まれる。また、後述する処理で作成するベース画像には、λ460画像が含まれているため、λ415画像から網羅的に抽出した吸光変化をベース画像に合成した場合、ベース画像に表れている血管の色に変化が生じる場合がある。このため、本実施の形態３では、λ460画像に対する相対強度を用いることによって、λ460画像と共通する吸光変化を除外し、λ415画像にのみ強く表れる吸光変化を抽出する。
図１３は、図１２のステップＳ３１の吸光情報を抽出する抽出処理を示すフローチャートである。
図１３に示すように、まず、強度補正部３１１ａは、λ415画像及びλ460画像（以下、単に「両画像」という）から画像中の平均強度を算出する（ステップＳ３１１）。
続いて、強度補正部３１１ａは、平均強度に基づいて、両画像の強度（強度レベル）が同等となるように補正する（ステップＳ３１２）。
その後、周波数成分算出部３１１は、強度補正部３１１ａによって補正された両画像それぞれから周波数成分を算出する（ステップＳ３１３）。この後、上述した実施の形態２のように、λ415画像における周波数成分からλ460画像における周波数成分を減算した場合、λ415画像に表れず、λ460画像のみに表れる吸光変化が差分画像において正の振幅として表れる。この算出された差分画像は、吸光情報としてベース画像に合成されるため、ベース画像に正の振幅がある場合、ベース画像における吸光変化を打ち消し、血管のコントラストを下げる等の恐れがある。そこで、本実施の形態１では、λ415画像における周波数成分とλ460画像における周波数成分が共に負である、つまり、λ415画像及びλ460画像に共通して吸光変化が表れる領域のみで減算する。即ち、判定部３１２ａは、両画像における周波数成分が共に負であるか否かを判定する（ステップＳ３１４）。判定部３１２ａが両画像における周波数成分が共に負であると判定した場合（ステップＳ３１４：Ｙｅｓ）、画像処理装置１は、後述するステップＳ３１５へ移行する。これに対して、判定部３１２ａが両画像における周波数成分の少なくとも一方が正であると判定した場合（ステップＳ３１４：Ｎｏ）、画像処理装置１は、後述するステップＳ３１６へ移行する。
ステップＳ３１５において、差分算出部３１２ｂは、両画像の周波数成分の差分を算出する。ステップＳ３１５の後、画像処理装置１は、図１２のメインルーチンへ戻る。
ステップＳ３１６において、相対周波数成分算出部３１２は、λ415画像における周波数成分を吸光情報とする。ステップＳ３１６の後、画像処理装置１は、図１２のメインルーチンへ戻る。
以上説明した本実施の形態３によれば、ヘモグロビンの吸光が十分ある画像同士の相関を利用することによって、特定の狭帯域画像のみで強く表れる吸光変化を抽出することができる。
なお、本実施の形態３では、吸光情報抽出部３１０がλ460画像に対する相対強度を用いて吸光情報を抽出していたが、白色のＢ（青色）からＧ（緑色）の帯域に相当する画像は、類似した吸光特性を示すため、λ540画像等をＢからＧの帯域に相当する他の画像を用いてもよい。
（実施の形態３の変形例１）
次に、本発明の実施の形態３の変形例１について説明する。図１４は、本変形例１に係る演算部の周波数成分抽出部の構成を示すブロック図である。本変形例１に係る画像処理装置は、図１１に示す相対周波数成分算出部３１２に換えて、図１４に示す相対周波数成分算出部３１３を備える。
相対周波数成分算出部３１３は、複数の狭帯域画像間における上記特定の周波数成分の相対的な強度を算出する。相対周波数成分算出部３１３は、第１及び第２の画像を撮影した光の波長帯域に基づいて、第１及び第２の画像に対して重みを設定する波長重み設定部３１３ａと、第１及び第２の画像における上記特定の周波数成分の正負の符号が共に前記吸光変化を表す値の符号と同一であるか否かを判定する判定部３１３ｂと、波長重み設定部３１３ａが設定した重みに基づいて、第１及び第２の画像における周波数成分の差分を算出する差分算出部３１３ｃと、を有する。本変形例１に係る画像処理装置は、図１１に示す相対周波数成分算出部３１２以外の演算部の各部の構成及び動作、並びに演算部以外の画像処理装置の各部の構成及び動作は、実施の形態３と同様である。
図１５は、本変形例１に係る吸光情報を抽出する抽出処理を示すフローチャートである。
図１５に示すように、まず、波長重み設定部３１３ａは、両画像に対して重みを設定する（ステップＳ４１１）。具体的には、λ460の光は、λ415の光よりヘモグロビンにおける吸収量が小さいため、λ460画像とλ415画像に共通する吸光変化があった場合、λ460画像に表れる変化量がλ415画像より小さくなり易い。このため、波長重み設定部３１３ａは、両画像に対して、λ460画像の重みがλ415画像の重みより大きくなるように重みを設定する。設定方法は、例えば、波長重み設定部３１３ａが、記憶部５０に記録された波長毎の重み係数を示すテーブルを参照して重みを設定する。ステップＳ４１２〜ステップＳ４１４は、上述した図１３のステップＳ３１１〜ステップＳ３１３それぞれに対応するため、説明を省略する。
ステップＳ４１５において、判定部３１３ｂは、両画像における周波数成分が共に負であるか否かを判定する。判定部３１３ｂが両画像における周波数成分が共に負であると判定した場合（ステップＳ４１５：Ｙｅｓ）、画像処理装置１は、後述するステップＳ４１６へ移行する。これに対して、判定部３１３ｂが両画像における周波数成分の少なくとも一方が正であると判定した場合（ステップＳ４１５：Ｎｏ）、画像処理装置１は、後述するステップＳ４１７へ移行する。
ステップＳ４１６において、差分算出部３１３ｃは、両画像の周波数成分に重みを乗算した後に差分を算出する。ステップＳ４１６の後、画像処理装置１は、図１２のメインルーチンへ戻る。
ステップＳ４１７において、差分算出部３１３ｃは、λ415画像における周波数成分を吸光情報とする。ステップＳ４１７の後、画像処理装置１は、図１２のメインルーチンへ戻る。
以上説明した本実施の形態３の変形例１によれば、波長帯域に応じた重みを設定することによって、特定の狭帯域画像のみで強く表れる吸光変化をより精度良く抽出することができる。
なお、本実施の形態３の変形例１では、波長重み設定部３１３ａが記憶部５０に記録された波長毎の重み係数を示すテーブルを参照して重みを設定していたが、例えばλ460画像とλ415画像それぞれの特定の周波数成分の平均値に基づく重みを設定したり、λ460画像とλ415画像それぞれの特定の周波数成分の平均値からの差に基づく重みを設定したりしてもよい。もちろん、波長重み設定部３１３ａは、指数的に増加する係数やリニアに増加する係数を用いて重み付けを行ってもよい。
（実施の形態３の変形例２）
次に、本発明の実施の形態３の変形例２について説明する。図１６は、本変形例２に係る演算部の周波数成分抽出部の構成を示すブロック図である。本変形例２に係る画像処理装置は、図１１に示す相対周波数成分算出部３１２に換えて、図１６に示す相対周波数成分算出部３１４を備える。
相対周波数成分算出部３１４は、複数の狭帯域画像間における上記特定の周波数成分の相対的な強度を算出する。相対周波数成分算出部３１４は、複数の周波数帯域毎に重みを設定する周波数重み設定部３１４ａと、周波数重み設定部３１４ａが設定した上記重みに基づいて、第１及び第２の画像における複数の周波数帯域における周波数成分を加算する重み加算部３１４ｂと、第１及び第２の画像における上記周波数成分の加算結果における正負の符号が共に前記吸光変化を表す値の符号と同一であるか否かを判定する判定部３１４ｃと、第１及び第２の画像における上記周波数成分の加算結果の差分を算出する差分算出部３１４ｄと、を有する。本変形例２に係る画像処理装置は、図１１に示す相対周波数成分算出部３１２以外の演算部の各部の構成及び動作、並びに演算部以外の画像処理装置の各部の構成及び動作は、実施の形態３と同様である。
図１７は、本変形例２に係る吸光情報を抽出する抽出処理を示すフローチャートである。図１７において、ステップＳ５１１及びステップＳ５１２は、上述した図１３のステップＳ３１１及びステップＳ３１２それぞれと同様の処理であるため、説明を省略する。
ステップＳ５１３において、周波数成分算出部３１１は、補正後の両画像にから複数帯域の周波数成分を算出する。実施の形態１で述べたように、λ415画像には、粘膜下表層から中層における吸光変化が表れ、これらの内で微細血管による吸光変化が高周波成分に、領域的な吸光変化が中周波成分に表れる。ただし、微細血管による変化量は領域的な吸光変化による変化量に比べて小さくなり易い。そのため、単純に高周波から中周波に相当する帯域の周波数成分を抽出した場合、高周波成分が中周波成分に埋もれてしまい、微細血管による変化量を抽出できない可能性がある。そこで、本変形例２では、周波数重み設定部３１４ａは、周波数帯域に応じて重みを設定し、この設定した重みを利用して上述したステップＳ５１３において算出した各周波数成分を合成する（ステップＳ５１４）。この重みは、高周波側の周波数帯域であるほど大きくなるように設定する。例えば、周波数重み設定部３１４ａは、記憶部５０に記録された周波数毎の重み係数を示すテーブルを参照して重みを設定する。ステップＳ５１５〜ステップＳ５１７は、上述した図１３のステップＳ３１４〜ステップＳ３１６それぞれと同様の処理であるため、説明を省略する。
以上説明した本実施の形態３の変形例２によれば、周波数帯域に応じた重みを設定することによって、特定の狭帯域画像のみで強く表れる吸光変化をより精度良く抽出することができる。
（実施の形態４）
次に、本発明の実施の形態４について説明する。図１８は、本実施の形態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、演算部以外の画像処理装置の各部の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
図１８に示すように、本実施の形態４に係る画像処理装置が備える演算部４００は、吸光情報抽出部４１０及び表示画像作成部１２０を備える。このうち、表示画像作成部１２０の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
吸光情報抽出部４１０は、各狭帯域画像における特定の周波数成分を抽出する周波数成分抽出部４１１と、複数の狭帯域画像間における上記特定の周波数成分の相対的な強度を算出する相対周波数成分算出部４１２と、上記相対周波数成分を基に特定の狭帯域画像における周波数成分の強度を補正する周波数成分補正部４１３と、を備える。
周波数成分抽出部４１１は、第１の画像の強度レベルと前記第２の画像の強度レベルとが同等になるよう補正を行う強度補正部４１１ａを有する。
相対周波数成分算出部４１２は、第１及び第２の画像における上記特定の周波数成分の比率を算出する比率算出部４１２ａを有する。
周波数成分補正部４１３は、第１及び第２の画像における上記特定の周波数成分の正負の符号が共に吸光変化を表す値の符号と同一であるか否かを判定する判定部４１３ａを有する。
次に、本実施の形態４に係る画像処理装置の動作を説明する。図１９は、本実施の形態４に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。本実施の形態４に係る画像処理装置の動作は、全体として上述した実施の形態１の図２と同様であり、このうち、ステップＳ６０及びステップＳ６２は、上述した実施の形態１の図２のステップＳ１０及びステップＳ１２と同様の処理のため、説明を省略する。また、以下においては、実施の形態１と同様に、λ415画像から吸光情報を抽出する場合について説明する。
図２０は、図１９のステップＳ６１の吸光情報を抽出する抽出処理を示すフローチャートである。
図２０に示すように、まず、強度補正部４１１ａは、λ415画像及びλ460画像（以下、単に「両画像」という）から画像中の平均強度を算出する（ステップＳ６１１）。
続いて、強度補正部４１１ａは、平均強度に基づいて、両画像の強度（強度レベル）が同等となるように補正する（ステップＳ６１２）。
その後、周波数成分算出部４１１は、強度補正部４１１ａによって補正された両画像それぞれから周波数成分を算出する（ステップＳ６１３）。そして、比率算出部４１２ａが、λ460画像の周波数成分に対するλ415画像の周波数成分の比率を算出する（ステップＳ６１４）。比率を算出した後は、実施例３と同様に、判定部４１３ａは、両画像における周波数成分が共に負であるか否かを判定する（ステップＳ６１５）。判定部３１２ａが両画像における周波数成分が共に負であると判定した場合（ステップＳ６１５：Ｙｅｓ）、画像処理装置１は、後述するステップＳ６１６へ移行する。これに対して、判定部４１３ａが両画像における周波数成分の少なくとも一方が正であると判定した場合（ステップＳ６１５：Ｎｏ）、画像処理装置１は、後述するステップＳ６１７へ移行する。
ステップＳ６１６において、周波数成分補正部４１３は、ステップＳ６１４で算出された比率を基に、比率が小さいほどλ415画像の周波数成分の絶対値が小さくなるよう補正する。補正方法は、例えば、記憶部５０に記録された係数テーブルを参照し、得られた係数とλ415画像の周波数成分を乗算することで行う。ステップＳ６１６の後、画像処理装置１は、図１９のメインルーチンへ戻る。
ステップＳ６１７において、吸光情報抽出部４１０は、λ415画像における周波数成分を吸光情報とする。ステップＳ６１７の後、画像処理装置１は、図１９のメインルーチンへ戻る。
以上説明した本実施の形態４によれば、ヘモグロビンの吸光が十分ある画像同士の相関を利用して特定の狭帯域画像における周波数成分を補正することにより、特定の狭帯域画像のみで強く表れる吸光変化を抽出することができる。
（実施の形態４の変形例１）
次に、本発明の実施の形態４の変形例１について説明する。図２１は、本変形例１における吸光情報を抽出する抽出処理を示すフローチャートである。また、以下においては、λ600画像から吸光情報を抽出する場合について説明する。
図２１に示すように、まず、強度補正部４１１ａは、λ540画像、λ600画像、λ630画像から画像中の平均強度を算出する（ステップＳ７１１）。
続いて、強度補正部４１１ａは、平均強度に基づいて、λ540画像、λ600画像、λ630画像の強度（強度レベル）が同等となるように補正する（ステップＳ７１２）。
その後、周波数成分算出部４１１は、強度補正部４１１ａによって補正されたλ540画像、λ600画像、λ630画像から周波数成分を算出する（ステップＳ７１３）。そして、比率算出部４１２ａが、λ630画像の周波数成分に対するλ600画像の周波数成分の比率を算出する（ステップS７１４）。比率を算出した後は、判定部４１３ａは、λ630画像とλ600画像における周波数成分が共に負であるか否かを判定する（ステップＳ７１５）。判定部３１２ａがλ630画像とλ600画像における周波数成分が共に負であると判定した場合（ステップＳ７１５：Ｙｅｓ）、画像処理装置１は、後述するステップＳ７１６へ移行する。これに対して、判定部４１３ａがλ630画像とλ600画像における周波数成分の少なくとも一方が正であると判定した場合（ステップＳ７１５：Ｎｏ）、画像処理装置１は、後述するステップＳ７１７へ移行する。
ステップＳ７１６において、周波数成分補正部４１３は、ステップＳ７１４で算出された比率を基に、比率が小さいほどλ600画像の周波数成分の絶対値が小さくなるよう補正し、補正結果を仮吸光情報する。補正方法は、例えば、記憶部５０に記録された係数テーブルを参照し、得られた係数とλ600画像の周波数成分を乗算することで行う。
ステップＳ７１７において、吸光情報抽出部４１０は、λ600画像における周波数成分を仮吸光情報とする。
続いて、比率算出部４１２ａが、λ540画像の周波数成分に対するλ600画像の周波数成分の比率を算出する（ステップＳ７１８）。比率を算出した後、判定部４１３ａは、λ540画像とλ600画像における周波数成分が共に負であるか否かを判定する（ステップＳ７１９）。判定部３１２ａがλ540画像とλ600画像における周波数成分が共に負であると判定した場合（ステップＳ７１５：Ｙｅｓ）、画像処理装置１は、後述するステップＳ７２０へ移行する。これに対して、判定部４１３ａがλ540画像とλ600画像における周波数成分の少なくとも一方が正であると判定した場合（ステップＳ７１５：Ｎｏ）、画像処理装置１は、後述するステップＳ７２１へ移行する。
ステップＳ７２０において、周波数成分補正部４１３は、ステップＳ７１８で算出された比率を基に、比率が小さいほど仮吸光情報の絶対値が小さくなるよう補正し、補正結果を吸光情報する。補正方法は、例えば、記憶部５０に記録された係数テーブルを参照し、得られた係数と仮吸光情報を乗算することで行う。ステップＳ７２０の後、画像処理装置１は、図１９のメインルーチンへ戻る。
ステップＳ７２１において、吸光情報抽出部４１０は、仮吸光情報を吸光情報とする。ステップＳ７２１の後、画像処理装置１は、図１９のメインルーチンへ戻る。
以上説明した本実施の形態４の変形例１によれば、画像同士の相関を複数利用して特定の狭帯域画像における周波数成分を補正することにより、より精度良く特定の狭帯域画像のみで強く表れる吸光変化を抽出することができる。
以上説明した実施の形態１〜４、実施の形態１の変形例１〜３及び実施の形態３の変形例１〜２、実施の形態４の変形例１は、記憶装置に記憶された画像処理プログラムをパーソナルコンピュータ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。また、このようなコンピュータシステムを、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域エリアネットワーク（ＷＡＮ）、又は、インターネット等の公衆回線を介して、他のコンピュータシステムやサーバ等の機器に接続して使用しても良い。この場合、実施の形態１〜４、実施の形態１の変形例１〜３及び実施の形態３の変形例１〜２、実施の形態４の変形例１に係る画像処理装置は、これらのネットワークを介して管腔内画像の画像データを取得したり、これらのネットワークを介して接続された種々の出力機器（ビュアーやプリンタ等）に画像処理結果を出力したり、これらのネットワークを介して接続された記憶装置（記憶媒体及びその読取装置等）に画像処理結果を格納するようにしても良い。
本発明は、実施の形態１〜４、実施の形態１の変形例１〜３及び実施の形態３の変形例１〜２、実施の形態４の変形例１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良いし、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良い。
１ 画像処理装置
１０ 制御部
２０ 画像取得部
３０ 入力部
４０ 表示部
５０ 記憶部
５１ プログラム記憶部
１００、２００、３００、４００ 演算部
１１０、２１０、３１０、４１０ 吸光情報抽出部
１１１、２１１、２１２、４１１ 周波数成分抽出部
１１２、３１２、３１３、３１４、４１２ 相対周波数成分算出部
４１３ 周波数成分補正部
１１２ａ、３１１ａ、４１１ａ 強度補正部
１１２ｂ 減算部
１１３、１２３ 合成部
１１３ａ、１２３ａ 加算部
１１３ｂ 抑制部
１２１ 白色画像作成部
１２２ 画像合成部
１２３ｂ 選択部
１２０ 表示画像作成部
３１２ａ、３１３ｂ、３１４ｃ、４１３ａ 判定部
３１２ｂ、３１３ｃ、３１４ｄ 差分算出部
３１３ａ 波長重み設定部
３１４ａ 周波数重み設定部
３１４ｂ 重み加算部
４１２ａ 比率算出部

Claims (23)

  1. 少なくとも１つの狭帯域画像を含み、波長成分の分布が互いに異なる複数の画像を取得する画像取得部と、
    前記複数の画像のうちの狭帯域画像である第１の画像における特定の周波数成分、及び、前記複数の画像のうちの前記第１の画像と異なる第２の画像と前記第１の画像との間の相対強度に基づいて、前記第１の画像の撮像に用いられた狭帯域光を吸光体が吸収することによって生じた吸光変化を表す画像情報である吸光情報を前記第１の画像から抽出する吸光情報抽出部と、
    前記複数の画像のうちの少なくともいずれかの画像に前記吸光情報を合成することにより表示画像を作成する表示画像作成部と、
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記第２の画像は、前記第１の画像の撮像に用いられた狭帯域光よりも、前記吸光体に対する吸収が少ない光によって撮像された狭帯域画像である、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 前記吸光情報抽出部は、
    前記第１の画像における前記特定の周波数成分を抽出する周波数成分抽出部と、
    前記第１の画像と前記第２の画像との相対強度を算出する相対強度算出部と、
    前記周波数成分抽出部が抽出した前記特定の周波数成分の強度と、前記相対強度算出部が算出した前記相対強度とを合成する合成部と、
    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。
  4. 前記相対強度算出部は、
    前記第１の画像の強度レベルと前記第２の画像の強度レベルとを合わせる補正を行う強度補正部と、
    強度レベルの補正後の前記第１の画像と前記第２の画像との間で画像の強度を減算することにより、前記相対強度を求める減算部と、
    を備えることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
  5. 前記合成部は、同一の画素位置における前記特定の周波数成分の強度と前記相対強度とを加算する加算部を備えることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
  6. 前記吸光情報は、前記吸光変化が生じている画素位置と、該画素位置における前記吸光変化の量を表す値とを含み、
    前記合成部は、前記加算部による加算結果に対し、絶対値が大きいほど出力値を抑制する抑制部をさらに備えることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
  7. 前記吸光情報は、前記吸光変化が生じている画素位置と、該画素位置における前記吸光変化の量を表す値とを含み、
    前記合成部は、
    同一の画素位置における前記特定の周波数成分の強度と前記相対強度とを加算する加算部と、
    同一の画素位置における前記特定の周波数成分の強度と前記相対強度とのうちのいずれかの値を選択する選択部と、
    を備え、
    前記特定の周波数成分の強度及び前記相対強度の正負の符号が共に前記吸光変化の量を表す値の符号と同一である場合に前記選択部による選択結果を出力し、前記特定の周波数成分の強度と前記相対強度との間で正負の符号が異なる場合又は前記特定の周波数成分の強度及び前記相対強度の正負の符号が共に前記吸光変化の量を表す値の符号と異なる場合に前記加算部による加算結果を出力し、
    ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
  8. 前記選択部は、前記特定の周波数成分の強度と前記相対強度とのうち絶対値が大きい方を選択する、ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
  9. 前記吸光情報抽出部は、
    前記第１及び第２の画像における前記特定の周波数成分を抽出する周波数成分抽出部と、
    前記第２の画像における前記特定の周波数成分の強度に対する前記第１の画像における前記特定の周波数成分の強度の相対値を算出する相対周波数成分算出部と、
    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。
  10. 前記複数の画像は、ＲＧＢそれぞれの波長帯域に相当する複数の狭帯域画像を含み、
    前記表示画像作成部は、前記複数の狭帯域画像に基づいて白色画像を作成し、該白色画像に対して前記吸光情報を合成する、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
  11. 前記複数の画像は白色画像を含み、
    前記表示画像作成部は、前記白色画像に対して吸光情報を合成する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
  12. 前記複数の画像は、生体の管腔内を撮像することにより取得された画像である、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
  13. 前記相対周波数成分算出部は、前記第１及び第２の画像における前記特定の周波数成分の差分を算出する差分算出部を備えることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
  14. 前記相対周波数成分算出部は、前記第１及び第２の画像における前記特定の周波数成分の正負の符号が共に前記吸光変化を表す値の符号と同一であるか否かを判定する判定部を備え、
    前記差分算出部は、前記判定部によって共に同一であると判定された領域のみ前記差分を算出することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
  15. 前記相対周波数成分算出部は、
    前記第１及び第２の画像を撮影した光の波長帯域に基づいて前記第１及び第２の画像に対して重みを設定する波長重み設定部と、
    を備え、
    前記差分算出部は、前記波長重み設定部が設定した前記重みに基づいて、前記第１及び第２の画像における周波数成分の差分を算出することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
  16. 前記相対周波数成分算出部は、
    前記特定の周波数成分を複数の周波数帯域に分割して算出し、
    前記差分算出部は、
    前記複数の周波数帯域毎に重みを設定する周波数重み設定部と、
    前記周波数重み設定部が設定した前記重みに基づいて、前記第１及び第２の画像における前記複数の周波数帯域における周波数成分を加算する重み加算部と、
    を備え、
    前記差分算出部は、前記重み加算部が加算した前記第１及び第２の画像における周波数成分の差分を算出することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
  17. 前記吸光情報抽出部は、
    前記特定の周波数成分の強度に基づいて前記第１の画像における周波数成分の強度を補正する周波数成分補正部を更に備えることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
  18. 前記相対周波数成分算出部は、前記第１及び第２の画像における前記特定の周波数成分の比率を算出する比率算出部を備えることを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
  19. 前記相対周波数成分算出部は、前記第１と第２の画像に加えて更に１以上の画像を用いて、前記第１の画像と前記第１の画像以外の画像における周波数成分を基に複数の相対周波数成分を算出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. 前記周波数成分補正部は、前記第１の画像と前記第１の画像以外の画像における周波数成分の正負の符号が共に前記吸光変化を表す値の符号と同一であるか否かを判定する判定部を備え、前記判定部によって共に同一であると判定された領域のみ前記補正を行うことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置。
  21. 前記周波数成分抽出部は、前記第１の画像の強度レベルと前記第２の画像の強度レベルとを合わせる補正を行う強度補正部を備えることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
  22. 少なくとも１つの狭帯域画像を含み、波長成分の分布が互いに異なる複数の画像を取得する画像取得ステップと、
    前記複数の画像のうちの狭帯域画像である第１の画像における特定の周波数成分、及び、前記複数の画像のうちの前記第１の画像と異なる第２の画像と前記第１の画像との間の相対強度に基づいて、前記第１の画像の撮像に用いられた狭帯域光を吸光体が吸収することによって生じた吸光変化を表す画像情報である吸光情報を前記第１の画像から抽出する吸光情報抽出ステップと、
    前記複数の画像のうちの少なくともいずれかの画像に前記吸光情報を合成することにより表示画像を作成する表示画像作成ステップと、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
  23. 少なくとも１つの狭帯域画像を含み、波長成分の分布が互いに異なる複数の画像を取得する画像取得ステップと、
    前記複数の画像のうちの狭帯域画像である第１の画像における特定の周波数成分、及び、前記複数の画像のうちの前記第１の画像と異なる第２の画像と前記第１の画像との間の相対強度に基づいて、前記第１の画像の撮像に用いられた狭帯域光を吸光体が吸収することによって生じた吸光変化を表す画像情報である吸光情報を前記第１の画像から抽出する吸光情報抽出ステップと、
    前記複数の画像のうちの少なくともいずれかの画像に前記吸光情報を合成することにより表示画像を作成する表示画像作成ステップと、
    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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