JP7097199B2 - 画像解析装置、画像解析方法、及び眼科装置 - Google Patents

Description

本発明は、被検眼に投影された測定パターンの反射光に基づくリング像の解析を行う画像解析装置及び画像解析方法と、この画像解析装置を備える眼科装置と、に関する。

被検眼の眼特性として眼屈折力（球面度数、円柱度数、及び乱視軸角度等）を測定する眼科装置が良く知られている。この眼科装置では、被検眼にリング状の測定用パターンを投影することで、被検眼にて反射された測定用パターンの反射光に基づくリング像を撮影し、このリング像を画像解析してリング像に近似する近似楕円を求め、この近似楕円の形状（長径、短径、及び軸角度）に基づき被検眼の眼屈折力を演算する。

ところで、白内障等により被検眼の中間透光体に混濁が生じている場合、リング像の線幅、リング輝度、及び形状等に劣化が生じるため、眼科装置では被検眼の眼屈折力を正確に演算することができない。

そこで、特許文献１には、リング像に対する第１仮近似楕円を求める処理と、リング像から第１仮近似楕円の内外に所定幅を有する領域を抽出する処理と、この領域に近似する第２仮近似楕円を求める処理と、この第２仮近似楕円の形状に基づき被検眼の眼屈折力を演算する処理と、を実行する眼科装置が開示されている。

また、特許文献２には、リング像をその周方向に沿って分割した複数の分割領域ごとに、リング像の位置検出により得られる実測線と、この実測線を近似処理した近似曲線とのずれを示す信頼係数を演算して、分割領域ごとの信頼係数をモニタ等に出力する眼科装置が開示されている。この眼科装置によれば、検者がリング像の各分割領域の中で異常領域を容易に特定することができる。

特開２０１７－５１４３０号公報 特許第５５７８５４２号公報

上記特許文献１及び特許文献２の眼科装置ではリング像の楕円近似を行っているが、この楕円近似の方法としては、最初に近似楕円の中心位置を決定し、次いで近似楕円の形状（長径、短径、及び軸角度）を決定する方法が一般的である。しかし、この従来方法では、リング像上の異常な検出点（異常点）の影響を受けた場合に、近似楕円の中心位置を正確に設定することができず、さらに設定後に中心位置を補正することもできない。このため、従来方法では、リング像に対して高精度な楕円近似を行うことができないので正確な眼屈折力を求めることができない。また、従来方法では、リング像の輝度（リング輝度）が所定の閾値以上ない場合、リング像の楕円近似を行うことができないという問題もある。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、リング像に対して高精度な楕円近似が可能な画像解析装置及び画像解析方法と、この画像解析装置を備える眼科装置とを提供することを目的とする。

本発明の目的を達成するための画像解析装置は、被検眼に投影されたリング状の測定用パターンの戻り光に基づくリング像を取得する画像取得部と、画像取得部により取得されたリング像のエッジを検出するエッジ検出部と、エッジ検出部の検出結果に基づき、リング像の周方向に沿った複数の位置でリング像の位置を検出して、複数の検出点を得る位置検出部と、位置検出部により検出された複数の検出点の位置関係に基づいて、複数の検出点の中から異常点を検出する異常点検出部と、異常点検出部の検出結果に基づき、複数の検出点の中から異常点を除去する異常点除去部と、異常点除去部による異常点の除去後の複数の検出点に対して近似楕円を設定する楕円近似部と、を備える。

この画像解析装置によれば、リング像の線幅、リング輝度、及び形状等に劣化が発生している場合でも、高精度な楕円近似が可能となる。

本発明の他の態様に係る画像解析装置において、位置検出部が、エッジ検出部の検出結果に基づき、リング像の仮中心を通る複数の経線方向ごとに、経線方向に沿ったリング像のエッジ強度を検出するエッジ強度検出部と、エッジ強度検出部の検出結果に基づき、複数の検出点の位置として、経線方向ごとに、リング像のエッジ強度の変曲点の位置を決定する位置決定部と、を含む。これにより、リング像に対する楕円近似を行う場合に、近似楕円の中心位置を最初に決定する必要がなくなるので、従来の楕円近似法よりも高精度に近似楕円の設定を行うことができる。

本発明の他の態様に係る画像解析装置において、異常点検出部が、複数の検出点の全体の位置関係に基づき、複数の検出点の中から異常点として第１異常点を検出する第１異常点検出部を有し、異常点除去部が、第１異常点検出部の検出結果に基づき、複数の検出点の中から第１異常点を除去する。これにより、リング像に対してより高精度な楕円近似が可能となる。

本発明の他の態様に係る画像解析装置において、第１異常点検出部が、複数の検出点に対する第１仮近似楕円を設定し、複数の検出点の中から第１仮近似楕円に対する残差が予め定められた許容範囲を超える点を第１異常点として検出する。これにより、リング像に対してより高精度な楕円近似が可能となる。

本発明の他の態様に係る画像解析装置において、第１異常点検出部による第１異常点の検出と、第１異常点除去部による第１異常点の除去と、を繰り返し実行させる繰り返し制御部を備える。これにより、第１異常点を確実に検出及び除去することができる。

本発明の他の態様に係る画像解析装置において、異常点検出部による第１異常点の除去後の複数の検出点を複数の第１検出点とした場合、異常点検出部が、複数の第１検出点の中で周方向に沿って並んだ一群の第１検出点の位置関係に基づき、複数の第１検出点の中から異常点として第２異常点を検出する第２異常点検出部を有し、異常点除去部が、第２異常点検出部による検出結果に基づき、複数の第１検出点の中から第２異常点を除去し、異常点検出部による第２異常点の除去後の複数の第１検出点を複数の第２検出点とした場合、楕円近似部が、複数の第２検出点に基づき近似楕円を設定する。これにより、リング像に対してより高精度な楕円近似が可能となる。

本発明の他の態様に係る画像解析装置において、第２異常点検出部が、複数の第１検出点に対する第２仮近似楕円を設定し、複数の第１検出点の一点ごとに第２仮近似楕円の中心から一点までの距離を検出する距離検出部と、距離検出部の検出結果に基づき、複数の第１検出点の中で周方向に沿って並んだ一群の第１検出点ごとに、距離の統計値を演算する統計値演算部と、統計値演算部の演算結果に基づき、一群の第１検出点の中で距離と統計値との差が予め定められた許容範囲を超える第１検出点を第２異常点として決定する処理を行う異常点決定部と、を含む。これにより、リング像に対してより高精度な楕円近似が可能となる。

本発明の他の態様に係る画像解析装置において、エッジ検出部が、リング像に対して微分フィルタ処理を施すことによりリング像のエッジの検出を行う。これにより、リング像のリング輝度の大小に関係なくリング像の位置検出が可能となる。

本発明の他の態様に係る画像解析装置において、楕円近似部が設定した近似楕円に基づき、被検眼の眼特性を演算する眼特性演算部を備える。

本発明の目的を達成するための眼科装置は、被検眼にリング状の測定用パターンを投影する投影光学系と、被検眼に投影された測定用パターンの戻り光に基づくリング像を取得する測定光学系と、上述の画像解析装置と、を備える。この眼科装置によれば、被検眼の眼特性を正確に測定することができる。

本発明の目的を達成するための画像解析方法は、被検眼に投影されたリング状の測定用パターンの戻り光に基づくリング像を取得する画像取得ステップと、画像取得ステップで取得されたリング像のエッジを検出するエッジ検出ステップと、エッジ検出ステップの検出結果に基づき、リング像の周方向に沿った複数の位置でリング像の位置を検出して、複数の検出点を得る位置検出ステップと、位置検出ステップで検出された複数の検出点の位置関係に基づいて、複数の検出点の中から異常点を検出する異常点検出ステップと、異常点検出ステップの検出結果に基づき、複数の検出点の中から異常点を除去する異常点除去ステップと、異常点除去ステップでの異常点の除去後の複数の検出点に対して近似楕円を設定する楕円近似ステップと、を有する。

本発明は、リング像に対して高精度な楕円近似を行うことができる。

眼科装置の概略図である。 眼科装置の光学系及び制御装置の概略構成を示すブロック図である。 画像解析回路の機能ブロック図である。 エッジ検出部によるリング像のエッジ検出処理を説明するための説明図である。 位置検出部によるリング像の位置検出を説明するための説明図である。 エッジ強度検出部によるエッジ強度の検出と、位置決定部による変曲点位置の決定と、を説明するための説明図である。 位置決定部により決定されたリング像の経線方向ごとの検出点を説明するための説明図である。 第１異常点検出部による第１異常点の検出と、第１異常点除去部による第１異常点の除去とを説明するための説明図である。 第２異常点検出部による第２異常点の検出と、第２異常点除去部による第２異常点の除去とを説明するための説明図である。 楕円近似部による近似楕円の設定処理を説明するための説明図である。 眼科装置による被検眼の眼特性の測定処理、特に撮影画像の画像データの解析処理の流れを示すフローチャートである。

［眼科装置の構成］
図１は、本発明の眼科装置１０の概略図である。図１に示すように、眼科装置１０は、被検眼Ｅの眼特性として眼屈折力を測定可能なレフラクトメータ及びオートレフケラトメータ等であり、ベース１２と、顔受け部１３と、架台１４と、測定ヘッド１５と、を備える。

なお、図中のＸ軸方向は被検者を基準とした左右方向（被検眼Ｅの眼幅方向）であり、Ｙ軸方向は上下方向であり、Ｚ軸方向は被検者に近づく前方向と被検者から遠ざかる後方向とに平行な前後方向（作動距離方向ともいう）である。

顔受け部１３は、測定ヘッド１５のＺ軸方向の前方向側の位置において、ベース１２と一体に設けられている。この顔受け部１３は、Ｙ軸方向に位置調整可能な顎受け１３ａ及び額当て１３ｂを有しており、眼科装置１０による測定時に被検者の顔を支持する。

架台１４は、ベース１２上に設けられており、ベース１２に対してＸＺ軸の各方向（前後左右方向）に移動可能である。この架台１４上には、測定ヘッド１５及び操作レバー１６が設けられている。

操作レバー１６は、架台１４上で且つ測定ヘッド１５のＺ軸方向の後方向側（オペレータ側）の位置に設けられており、測定ヘッド１５をＸＹＺ軸の各方向に移動させる際に操作される操作部材である。例えば、操作レバー１６がＺ軸方向（前後方向）又はＸ軸方向（左右方向）に傾倒操作されると、不図示の電動駆動機構により測定ヘッド１５がＺ軸方向又はＸ軸方向に移動される。また、操作レバー１６がその長手軸周りに回転操作されると、その回転操作方向に応じて、上述の電動駆動機構により測定ヘッド１５がＹ軸方向（上下方向）に移動される。なお、操作レバー１６の頂部には、眼科装置１０による被検眼Ｅの測定を開始させるための測定ボタンが設けられている。

測定ヘッド１５は、被検眼Ｅの眼屈折力の測定機能を有している。この測定ヘッド１５のＺ軸方向後方側の面にはモニタ１７が設けられている。また、測定ヘッド１５内には、眼屈折力の測定に対応した光学系１８（撮像素子、各種光源、及び各種駆動部を含む）と、制御装置２０とが設けられている。

モニタ１７は、例えばタッチパネル式の液晶表示装置である。このモニタ１７は、測定ヘッド１５のアライメント等に利用される被検眼Ｅの前眼部の観察像、測定ヘッド１５により得られた被検眼Ｅの眼屈折力の測定結果、及び測定に係る操作（設定）を行うための入力画面等を表示する。

図２は、光学系１８及び制御装置２０の概略構成を示すブロック図である。図２に示すように、光学系１８は、固視標投影光学系２２と、観察光学系２４と、アライメント光学系２６と、測定用パターン投影光学系２８と、測定光学系３０と、を備える。なお、これら各光学系の詳細構成については公知技術であるので、ここでは具体的な説明を省略する。

固視標投影光学系２２は、被検眼Ｅを固視又は雲霧させるために、被検眼Ｅの眼底に固視標の視標光を投影する。観察光学系２４は、被検眼Ｅの前眼部の観察するためのものであり、前眼部を撮影して得られた観察像の画像データを制御装置２０に出力する。これにより、制御装置２０によってモニタ１７に前眼部の観察像が表示される。

アライメント光学系２６は、被検眼Ｅに対する測定ヘッド１５のアライメント状態を検出するために設けられている。このアライメント光学系２６は、各種のアライメント視標光（ケラトリング像、輝点像）を被検眼Ｅに向けて投影する。これにより、被検眼Ｅの角膜にて反射されたアライメント視標光の戻り光が既述の観察光学系２４により撮影される。そして、この観察光学系２４により得られた戻り光の画像データ（図示は省略）に基づき、検者による手動アライメント、又は制御装置２０による自動アライメントが実行される。

測定用パターン投影光学系２８は、本発明の投影光学系に相当するものであり、被検眼Ｅの眼底にリング状の測定用パターンを投影する。測定光学系３０は、被検眼Ｅの眼底に投影されたリング状の測定用パターンの戻り光（反射光）を撮影する。これにより、測定用パターンの戻り光に基づくリング像３４を含む撮影画像３２の画像データが得られる。そして、測定光学系３０は、撮影画像３２の画像データを制御装置２０へ出力する。

制御装置２０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等を含む各種の演算部及びメモリ等から構成された演算回路である。この制御装置２０は、統括制御回路３６と画像解析回路３８とを含む。

統括制御回路３６は、記憶部４０に予め記憶されたプログラム４２を実行することにより、光学系１８を含む眼科装置１０の各部の動作（例えば、前眼部の観察像の取得と表示、自動アライメント、及び撮影画像３２の取得等）を統括制御する。

画像解析回路３８は、本発明の画像解析装置に相当するものであり、記憶部４０内のプログラム４２を実行することにより、被検眼Ｅの撮影画像３２の画像解析、すなわちリング像３４に対する楕円近似と、被検眼Ｅの眼屈折力の演算とを実行する。

この画像解析回路３８は、リング像３４の線幅、リング輝度、及び形状等に劣化（以下、単にリング像３４の劣化という）が生じている場合でも、このリング像３４に対して高精度に近似する楕円を演算することが可能な構成（画像解析法）を採用している。具体的に画像解析回路３８は、エッジ検出されたリング像３４の周方向に沿った複数の位置で複数の検出点Ｐ０（図７参照）を検出し、これら複数の検出点Ｐ０の中から異常な点を除去して、残った検出点Ｐ０に対して楕円近似を行うことにより、リング像３４に高精度に近似した楕円を求める。

［画像解析回路の構成］
図３は、画像解析回路３８の機能ブロック図である。図３に示すように、画像解析回路３８は、既述のプログラム４２を実行することにより、画像取得部４６、エッジ検出部４８、位置検出部５０、第１異常点検出部５２、第１異常点除去部５４、第２異常点検出部５６、第２異常点除去部５８、楕円近似部６０、及び眼特性演算部６２として機能する。

画像取得部４６は、測定光学系３０に有線接続又は無線接続された不図示の画像入力インターフェースを介して、測定光学系３０から撮影画像３２の画像データを取得し、この画像データをエッジ検出部４８へ出力する。

図４は、エッジ検出部４８によるリング像３４のエッジ検出処理を説明するための説明図である。図３及び図４に示すように、エッジ検出部４８は、撮影画像３２の画像データに対してエッジ検出処理を施すことにより、リング像３４のエッジを検出する。

具体的にエッジ検出部４８は、撮影画像３２の画像データに対して、平滑化及び微分を行うフィルタ、例えばラプラシアンガウシアンフィルタ［以下、ＬｏＧ（Laplacian of Gaussian）フィルタ］６６を用いたフィルタ処理を施す。これにより、リング像３４の平滑化（例えばガウシンアンフィルタ）と、２次の微分フィルタ（例えばラプラシアンフィルタ）によるリング像３４のエッジ検出とが実行される。このラプラシアンフィルタによるエッジ検出では、画像データの隣り合う画素同士の画素値の差分を演算するため、リング像３４の輝度（リング輝度）が低い場合でも、リング像３４のエッジが検出可能となる。そして、エッジ検出部４８は、リング像３４のエッジ検出結果を位置検出部５０へ出力する。

図５は、位置検出部５０によるリング像３４の位置検出を説明するための説明図である。図３及び図５に示すように、位置検出部５０は、エッジ検出部４８によるリング像３４のエッジ検出結果に基づき、リング像３４のリング位置を複数の経線方向ｄごとに検出する。この位置検出部５０は、エッジ強度検出部５０ａ及び位置決定部５０ｂを含む。

なお、複数の経線方向ｄとは、位置検出部５０によりリング像３４の内側に設定されたリング像３４の仮中心ＶＣを通り且つリング像３４と交わる複数の方向（直径方向）、換言すると仮中心ＶＣからリング像３４に向かって放射状に延びた複数の方向である。

図６は、エッジ強度検出部５０ａによるエッジ強度の検出と、位置決定部５０ｂによる変曲点位置ＴＰの決定と、を説明するための説明図である。図７は、位置決定部５０ｂにより決定されたリング像３４の経線方向ｄごとの検出点Ｐ０を説明するための説明図である。

図６に示すように、エッジ強度検出部５０ａは、エッジ検出部４８によるリング像３４のエッジ検出結果に基づき、既述の図５に示した複数の経線方向ｄごとに、経線方向ｄに沿ったリング像３４のエッジ強度を検出する。なお、図中の符号Ｅは、リング像３４のエッジ位置を示す。

位置決定部５０ｂは、エッジ強度検出部５０ａによる経線方向ｄごとのエッジ強度の検出結果に基づき、経線方向ｄごとに、リング像３４のエッジ強度を微分して変曲点位置ＴＰを決定する。そして、図７に示すように、位置決定部５０ｂは、リング像３４の経線方向ｄごとの変曲点位置ＴＰを、リング像３４の経線方向ｄごとの検出点Ｐ０の位置（ｘｙ座標）として決定する。これにより、リング像３４の周方向に沿って複数の検出点Ｐ０が検出される。各検出点Ｐ０の位置検出結果は、位置決定部５０ｂ（位置検出部５０）から第１異常点検出部５２へ出力される。

なお、位置決定部５０ｂは、検出点Ｐ０（経線方向ｄ）ごとのリング像３４のエッジ強度に基づき、検出点Ｐ０ごとのリング像３４の幅を求める。そして、位置決定部５０ｂは、各検出点Ｐ０の中からリング像３４の幅が所定の基準範囲外となる検出点Ｐ０を全て除去し、この除去後の各検出点Ｐ０の検出結果を第１異常点検出部５２へ出力する。

図８は、第１異常点検出部５２による第１異常点Ｅ１の検出と、第１異常点除去部５４による第１異常点Ｅ１の除去とを説明するための説明図である。なお、第１異常点検出部５２は、後述の第２異常点検出部５６と共に本発明の異常点検出部を構成する。また、第１異常点除去部５４は、後述の第２異常点除去部５８と共に本発明の異常点除去部を構成する。

図８に示すように、第１異常点検出部５２は、位置検出部５０により検出された複数の検出点Ｐ０の中から、本発明の異常点として第１異常点Ｅ１を検出する。第１異常点Ｅ１は、例えばリング像３４の劣化に起因して発生する異常点（外れ点）であって、且つ各検出点Ｐ０の全体的な位置関係（配置関係）から推定可能な異常点である。

具体的に、第１異常点検出部５２は、位置検出部５０による各検出点Ｐ０の位置検出結果（ｘｙ座標）に基づき、例えば最小二乗法による楕円近似法を用いて、各検出点Ｐ０に対する第１仮近似楕円ＡＥ１を設定する。この楕円近似法によれば、最初に第１仮近似楕円ＡＥ１の中心位置を決定することなく、各検出点Ｐ０に位置に基づき、第１仮近似楕円ＡＥ１の中心位置及びその形状（長径、短径、及び軸角度等）を決定することができる。

また、第１異常点検出部５２は、第１仮近似楕円ＡＥ１に対する各検出点Ｐ０の残差（近似残差）をそれぞれ演算する。そして、第１異常点検出部５２は、各検出点Ｐ０の中で第１仮近似楕円ＡＥ１に対する残差が予め定めた許容範囲を超える点を第１異常点Ｅ１として検出し、その検出結果を第１異常点除去部５４へ出力する。

第１異常点除去部５４は、第１異常点検出部５２の検出結果に基づき、各検出点Ｐ０の中から第１異常点Ｅ１を除去する。これにより、第１異常点Ｅ１の除去後の各検出点Ｐ０として、複数の第１検出点Ｐ１（図９参照）が得られる。そして、第１異常点除去部５４は、各第１検出点Ｐ１に関する情報を第２異常点検出部５６へ出力する。

なお、上述の第１異常点検出部５２による第１異常点Ｅ１の検出と、第１異常点除去部５４による第１異常点Ｅ１の除去とを複数回繰り返してもよい。この場合、既述の統括制御回路３６は、モニタ１７へのタッチ入力操作等で設定された繰り返し回数に基づき、第１異常点検出部５２及び第１異常点除去部５４を制御して、第１異常点検出部５２による第１異常点Ｅ１の検出と、第１異常点除去部５４による第１異常点Ｅ１の除去とを繰り返し実行させる。従って、統括制御回路３６は本発明の繰り返し制御部として機能する。

図９は、第２異常点検出部５６による第２異常点Ｅ２の検出と、第２異常点除去部５８による第２異常点Ｅ２の除去とを説明するための説明図である。図３及び図９に示すように、第２異常点検出部５６は、距離検出部５６ａと統計値演算部５６ｂと異常点決定部５６ｃとを含み、複数の第１検出点Ｐ１の中から第２異常点Ｅ２を検出する。ここで第２異常点Ｅ２は、例えばリング像３４の劣化に起因して発生する異常点（外れ点）であって、且つリング像３４の周方向に沿って互いに隣り合う第１検出点Ｐ１間の局所的な位置関係から推定可能な異常点である。

距離検出部５６ａは、各第１検出点Ｐ１の位置（ｘｙ座標）に基づき、例えば最小二乗法による楕円近似法を用いて、各第１検出点Ｐ１に対する第２仮近似楕円ＡＥ２を設定する。次いで、距離検出部５６ａは、各第１検出点Ｐ１の一点ごとに、第２仮近似楕円ＡＥ２の中心ＣＥから一点までの距離ｒ（径）を検出する。そして、距離検出部５６ａは、各第１検出点Ｐ１の一点ごとの距離ｒの検出結果を統計値演算部５６ｂへ出力する。

統計値演算部５６ｂは、距離検出部５６ａによる各距離ｒの検出結果に基づき、各第１検出点Ｐ１の中において、リング像３４の周方向に沿って並んだ一群の第１検出点Ｐ１（例えば任意の一点を基準とした片側５点程度の群）ごとに、距離ｒの統計値を演算する。この統計値は、例えば一群の第１検出点Ｐ１ごとの距離ｒの中央値又は平均値である。そして、統計値演算部５６ｂは、一群の第１検出点Ｐ１ごとの距離ｒの統計値の演算結果を異常点決定部５６ｃへ出力する。

異常点決定部５６ｃは、統計値演算部５６ｂから入力される距離ｒの統計値の演算結果に基づき、一群の第１検出点Ｐ１ごとに、一群の第１検出点Ｐ１の各々の距離ｒと統計値とを比較して、一群の第１検出点Ｐ１内の各第１検出点Ｐ１が第２異常点Ｅ２であるか否かの決定を行う。

具体的に、一群の第１検出点Ｐ１の一点ごとに、一点の距離ｒと統計値との差が予め定められた許容範囲を超えるか否かを判定し、一群の第１検出点Ｐ１の中で上述の差が許容範囲内である点については第２異常点Ｅ２ではない旨の決定を行う。一方、異常点決定部５６ｃは、一群の第１検出点Ｐ１の中で上述の差が許容範囲を超える点については第２異常点Ｅ２である旨の決定を行う。

異常点決定部５６ｃは、一群の第１検出点Ｐ１ごとに上記の決定処理を繰り返し行うことにより、複数の第１検出点Ｐ１の中から第２異常点Ｅ２を検出し、その検出結果を第２異常点除去部５８へ出力する。

第２異常点除去部５８は、第２異常点検出部５６の検出結果に基づき、各第１検出点Ｐ１の中から第２異常点Ｅ２を除去する。これにより、第２異常点Ｅ２の除去後の各第１検出点Ｐ１として、複数の第２検出点Ｐ２（図１０参照）が得られる。そして、第２異常点除去部５８は、各第２検出点Ｐ２の位置に関する情報を楕円近似部６０へ出力する。

図１０は、楕円近似部６０による近似楕円ＡＥ３の設定処理を説明するための説明図である。図１０に示すように、楕円近似部６０は、第２異常点除去部５８から入力される各第２検出点Ｐ２の位置（ｘｙ座標）に基づき、例えば最小二乗法による楕円近似法を用いて、各第２検出点Ｐ２に対する最終的な近似楕円ＡＥ３を設定する。この場合にも、最初に近似楕円ＡＥ３の中心位置を決定することなく、各第２検出点Ｐ２に位置に基づき、近似楕円ＡＥ３の中心位置及びその形状（長径、短径、及び軸角度）を決定することができる。

図３に戻って、眼特性演算部６２は、公知の手法（特許2937373号公報）を用いて楕円近似部６０が設定した近似楕円ＡＥ３の形状（長径、短径、及び軸角度）を解析し、この形状解析結果に基づき被検眼Ｅの眼屈折力を演算する。そして、眼特性演算部６２は、被検眼Ｅの眼屈折力の演算結果を、統括制御回路３６等を介して、モニタ１７及び記憶部４０へそれぞれ出力する。

［眼科装置の作用］
図１１は、上記構成の眼科装置１０による被検眼Ｅの眼屈折力の測定処理、特に撮影画像３２の画像データの解析処理（本発明の画像解析方法）の流れを示すフローチャートである。なお、測定光学系３０による撮影画像３２の撮影までの処理の流れは公知技術であるので、ここでは説明を省略する。

図１１に示すように、測定光学系３０による撮影画像３２の撮影が実行されると（ステップＳ１）、測定光学系３０から画像解析回路３８の画像取得部４６に対して撮影画像３２の画像データが出力される。これにより、画像取得部４６が撮影画像３２の画像データを取得して、この画像データをエッジ検出部４８へ出力する（ステップＳ２、本発明の画像取得ステップに相当）。

エッジ検出部４８は、既述の図３及び図４に示したように、撮影画像３２の画像データが入力されると、この画像データに対してＬｏＧフィルタ６６を用いたフィルタ処理を施すことにより、リング像３４のエッジを検出する（ステップＳ３、本発明のエッジ検出ステップに相当）。このようにＬｏＧフィルタ６６を用いたエッジ検出を行うことにより、リング像３４のリング輝度の大小に関係なくリング像３４の位置検出が可能となる。そして、エッジ検出部４８は、リング像３４のエッジ検出結果を位置検出部５０へ出力する。

位置検出部５０にリング像３４のエッジ検出結果が入力されると、既述の図５から図７に示したように、複数の経線方向ｄごとに、エッジ強度検出部５０ａによるリング像３４のエッジ強度の検出と、位置決定部５０ｂによる変曲点位置ＴＰの決定とが実行される。これにより、リング像３４の経線方向ｄごとの検出点Ｐ０が位置検出部５０によって検出され、この位置検出部５０から第１異常点検出部５２に対して、各検出点Ｐ０の位置検出結果が出力される（ステップＳ４、本発明の位置検出ステップに相当）。

第１異常点検出部５２に各検出点Ｐ０の位置の検出結果が入力されると、第１異常点検出部５２において、既述の図８に示したように、各検出点Ｐ０に対する第１仮近似楕円ＡＥ１の設定と、この第１仮近似楕円ＡＥ１に対する各検出点Ｐ０の残差の演算とが実行される。

このように第１異常点検出部５２では、検出点Ｐ０の全体的な位置関係（配置関係）に基づき、各検出点Ｐ０に含まれる第１異常点Ｅ１を検出することができる（ステップＳ５、本発明の異常点検出ステップの一部に相当）。そして、第１異常点検出部５２は、第１異常点Ｅ１の検出結果を第１異常点除去部５４へ出力する。

次いで、第１異常点除去部５４が、第１異常点検出部５２による第１異常点Ｅ１の検出結果に基づいて各検出点Ｐ０の中から第１異常点Ｅ１を除去し、第１異常点Ｅ１の除去後の各第１検出点Ｐ１の位置に関する情報を第２異常点検出部５６へ出力する（ステップＳ６、本発明の異常点除去ステップの一部に相当）。

なお、第１異常点Ｅ１の検出及び除去の繰り返し回数が設定されている場合、統括制御回路３６の制御の下、第１異常点検出部５２による第１異常点Ｅ１の検出と、第１異常点除去部５４による第１異常点Ｅ１の除去とが、繰り返し回数の設定値分だけ繰り返し実行される（ステップＳ７）。

第２異常点検出部５６に各第１検出点Ｐ１の位置検出結果が入力されると、既述の図９に示したように、距離検出部５６ａによる各第１検出点Ｐ１の一点ごとの距離ｒの検出（ステップＳ８）と、一群の第１検出点Ｐ１ごとの距離ｒの統計値の演算（ステップＳ９）と、異常点決定部５６ｃによる第２異常点Ｅ２の決定（ステップＳ１０）と、が行われる。なお、ステップＳ８からステップＳ１０は本発明の異常点検出ステップの一部に相当する。

このように第２異常点検出部５６では、互いに隣り合う第１検出点Ｐ１間の局所的な位置関係に基づき、複数の第１検出点Ｐ１に含まれる第２異常点Ｅ２を検出することができる。そして、第２異常点検出部５６は、第２異常点Ｅ２の検出結果を第２異常点除去部５８へ出力する。

次いで、第２異常点除去部５８が、第２異常点Ｅ２の検出結果に基づいて各第１検出点Ｐ１の中から第２異常点Ｅ２を除去し、第２異常点Ｅ２の除去後の各第２検出点Ｐ２の位置に関する情報を楕円近似部６０へ出力する（ステップＳ１１、本発明の異常点除去ステップの一部に相当）。

そして、楕円近似部６０は、第２異常点除去部５８から各第２検出点Ｐ２の位置に関する情報の入力を受けると、既述の図１０に示したように、各第２検出点Ｐ２の位置に基づき、各第２検出点Ｐ２に対する近似楕円ＡＥ３を設定する（ステップＳ１２、本発明の楕円近似ステップに相当）。これにより、楕円近似部６０は、各第２検出点Ｐ２の位置に基づき、近似楕円ＡＥ３の中心位置及びその形状（長径、短径、及び軸角度）を決定することができる。その結果、最初に近似楕円ＡＥ３の中心位置を決定してから各第２検出点Ｐ２に対する楕円近似を行う従来の楕円近似法と比較して、より高精度な近似楕円ＡＥ３を求めることができる。なお、既述の第１仮近似楕円ＡＥ１及び第２仮近似楕円ＡＥ２の設定についても同様である。

楕円近似部６０による近似楕円ＡＥ３の設定が完了すると、眼特性演算部６２が、公知の手法により近似楕円ＡＥ３の形状を解析すると共に、この解析結果に基づき被検眼Ｅの眼屈折力を演算する（ステップＳ１３）。眼特性演算部６２による演算結果は、被検眼Ｅの眼屈折力の測定結果として記憶部４０に記憶されると共に、モニタ１７に表示される。

［本実施形態の効果］
以上のように本実施形態では、リング像３４のエッジ検出によってリング輝度に依存しないリング像３４のリング位置の検出（各検出点Ｐ０の検出）を実行し、各検出点Ｐ０の中から第１異常点Ｅ１及び第２異常点Ｅ２を除去して、残りの各第２検出点Ｐ２に対して近似楕円ＡＥ３を設定することにより、劣化しているリング像３４に対しても高精度な楕円近似が可能となる。その結果、本実施形態では、白内障等が生じている被検眼Ｅであってもその眼屈折力を正確に測定することができる。

以下、本実施形態の効果について下記の表１を用いて説明する。下記の表１では、サンプル１からサンプル３の被検眼Ｅの眼屈折力測定の結果について記載している。ここで、サンプル１の被検眼Ｅは、リング像３４の劣化が生じない正常な被検眼Ｅである。サンプル２の被検眼Ｅは、白内障等の原因により矢状収差が生じている被検眼Ｅである。サンプル３の被検眼Ｅは、矢状収差に加えて乱視が発生している被検眼Ｅである。

そして、各サンプルについて撮影画像３２を取得して、「本実施例」、「比較例１」、「比較例２」の３つの画像解析方法でリング像３４に対する楕円近似及び被検眼Ｅの眼屈折力の測定を行った。「本実施例」では、上述の眼科装置１０（画像解析回路３８）による画像解析を行うことにより、各サンプルについて、近似楕円ＡＥ３の中心位置（ｃｘ、ｃｙ）、長径の長さ（ｌｏｎｇ）、短径の長さ（ｓｈｏｒｔ）、軸角度（ａｘｉｓ）、及び眼屈折力（球面度数Ｓ及び円柱度数Ｃ）を演算した。

「比較例１」では、エッジ検出を行わずにリング像３４の輝度重心を演算し、この輝度重心を近似楕円の中心位置として楕円近似を行った結果に基づき各サンプルの眼屈折力を演算した。また、「比較例２」では、リング像３４の各検出点Ｐ０の検出までは「本実施例」と同様の方法で行い、各検出点Ｐ０の検出結果に基づき公知のＲＡＮＳＡＣ（Random Sampling Consensus）を用いて各検出点Ｐ０に対する楕円近似を行った結果に基づき各サンプルの眼屈折力を演算した。

また、各サンプルの撮影画像３２のリング像３４に対してゼルニケ多項式を用いたフィッティングを行って各サンプルにおける眼屈折力の「理論値」を演算した。

上記表１に示すように、正常なサンプル１では、「本実施例」、「比較例１」、及び「比較例２」の各々の眼屈折力等の演算結果と、「理論値」との間に有意な差が生じていないことが確認された。一方、異常のあるサンプル２及びサンプル３では、「本実施例」の眼屈折力等の演算結果が、「比較例１」及び「比較例２」の双方の眼屈折力等の演算結果よりも「理論値」に近づくことが確認された。その結果、「本実施例」では、白内障等が生じている被検眼Ｅであってもその眼屈折力を正確に測定可能であること、すなわち劣化しているリング像３４に対しても高精度な楕円近似が可能であることが確認された。

［その他］
上記実施形態の位置検出部５０は、リング像３４の経線方向ｄごとにリング像３４のリング位置を検出、すなわち、リング像３４の周方向に沿って略等間隔でリング位置を検出しているが、リング像３４の周方向に沿って不等間隔でリング位置の検出を行ってもよい。また、楕円近似が可能であれば必ずしもリング像３４の全周に亘ってリング位置の検出を行わなくてもよい。また、上記実施形態では、経線方向ｄごとに、リング像３４のエッジ強度の変曲点位置ＴＰを検出点Ｐ０の位置として決定しているが、例えば経線方向ｄにおける両エッジ（図６中の「Ｅ」参照）の中間位置を検出点Ｐ０の位置として決定してもよく、検出点Ｐ０の位置の決定方法は特に限定はされない。

上記実施形態のエッジ検出部４８は、ＬｏＧフィルタ６６を用いてリング像３４のエッジ検出を行っているが、他の公知のフィルタ又は公知の解析方法を用いてリング像３４のエッジ検出を行ってもよい。

上記実施形態では、各近似楕円ＡＥ１～ＡＥ３を最小二乗法による楕円近似法で求めているが、各検出点Ｐ０～Ｐ２の位置に基づき近似楕円を求めることが可能な楕円近似法であれば特に限定はされない。

上記実施形態は、第１異常点Ｅ１の検出及び除去と、第２異常点Ｅ２の検出及び除去とを行っているが、例えば、第１異常点Ｅ１の検出及び除去のみを行ってもよい。この場合、第２仮近似楕円ＡＥ２が近似楕円ＡＥ３となる。また、各検出点Ｐ０内から異常点を検出する方法は、第１異常点検出部５２及び第２異常点検出部５６の検出方法に限定されるものではなく、各検出点Ｐ０の位置関係に基づき異常点を検出する方法であれば特に限定はされない。

上記実施形態では、本発明の画像解析装置に相当する画像解析回路３８が眼科装置１０内に組み込まれているが、画像解析回路３８が眼科装置１０とは別体の演算装置（パーソナルコンピュータ及び携帯端末等）に組み込まれていてもよい。すなわち、演算装置のＣＰＵ等を本発明の画像解析回路３８として機能させてもよい。また、上記実施形態では、画像解析回路３８に被検眼Ｅの眼屈折力（眼特性）の演算まで実行させているが、眼屈折力（眼特性）の演算については別の回路又は装置で行ってもよい。

上記実施形態では、被検眼Ｅの眼特性として眼屈折力を測定する眼科装置１０を例に挙げて説明したが、被検眼Ｅの各種撮影画像に含まれるリング像を画像解析して被検眼Ｅの眼屈折力以外の各種眼特性を測定する眼科装置に対しても本発明を適用可能である。

１０…眼科装置，
２８…測定用パターン投影光学系，
３０…測定光学系，
３２…撮影画像，
３４…リング像，
３８…画像解析回路，
４６…画像取得部，
４８…エッジ検出部，
５０…位置検出部，
５０ａ…エッジ強度検出部，
５０ｂ…位置決定部，
５２…第１異常点検出部，
５４…第１異常点除去部，
５６…第２異常点検出部，
５６ａ…距離検出部，
５６ｂ…統計値演算部，
５６ｃ…異常点決定部，
５８…第２異常点除去部，
６０…楕円近似部，
６２…眼特性演算部，
６６…ＬｏＧフィルタ

Claims (7)

1. 被検眼に投影されたリング状の測定用パターンの戻り光に基づくリング像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部により取得された前記リング像のエッジを検出するエッジ検出部と、
   前記エッジ検出部の検出結果に基づき、前記リング像の周方向に沿った複数の位置で前記リング像の位置を検出して、複数の検出点を得る位置検出部と、
   前記位置検出部により検出された前記複数の検出点の位置関係に基づいて、前記複数の検出点の中から異常点を検出する異常点検出部と、
   前記異常点検出部の検出結果に基づき、前記複数の検出点の中から前記異常点を除去する異常点除去部と、
   前記異常点除去部による前記異常点の除去後の前記複数の検出点に対して近似楕円を設定する楕円近似部と、
   を備え、
   前記異常点検出部が、前記複数の検出点の全体の位置関係に基づき、前記複数の検出点の中から前記異常点として第１異常点を検出する第１異常点検出部を有し、
   前記異常点除去部が、前記第１異常点検出部の検出結果に基づき、前記複数の検出点の中から前記第１異常点を除去し、
   前記第１異常点検出部が、前記複数の検出点に対する第１仮近似楕円を設定し、前記複数の検出点の中から前記第１仮近似楕円に対する残差が予め定められた許容範囲を超える点を前記第１異常点として検出し、
   前記異常点検出部による前記第１異常点の除去後の前記複数の検出点を複数の第１検出点とした場合、前記異常点検出部が、前記複数の第１検出点の中で前記周方向に沿って並んだ一群の第１検出点の位置関係に基づき、前記複数の第１検出点の中から前記異常点として第２異常点を検出する第２異常点検出部を有し、
   前記異常点除去部が、前記第２異常点検出部による検出結果に基づき、前記複数の第１検出点の中から前記第２異常点を除去し、
   前記異常点検出部による前記第２異常点の除去後の前記複数の第１検出点を複数の第２検出点とした場合、前記楕円近似部が、前記複数の第２検出点に基づき前記近似楕円を設定し、
   前記第２異常点検出部が、
   前記複数の第１検出点に対する第２仮近似楕円を設定し、前記複数の第１検出点の一点ごとに前記第２仮近似楕円の中心から前記一点までの距離を検出する距離検出部と、
   前記距離検出部の検出結果に基づき、前記複数の第１検出点の中で前記周方向に沿って並んだ一群の第１検出点ごとに、前記距離の統計値を演算する統計値演算部と、
   前記統計値演算部の演算結果に基づき、前記一群の第１検出点の中で前記距離と前記統計値との差が予め定められた許容範囲を超える第１検出点を前記第２異常点として決定する処理を行う異常点決定部と、
   を含む画像解析装置。
2. 前記位置検出部が、
   前記エッジ検出部の検出結果に基づき、前記リング像の仮中心を通る複数の経線方向ごとに、前記経線方向に沿った前記リング像のエッジ強度を検出するエッジ強度検出部と、
   前記エッジ強度検出部の検出結果に基づき、前記複数の検出点の位置として、前記経線方向ごとに、前記リング像のエッジ強度の変曲点の位置を決定する位置決定部と、
   を含む請求項１に記載の画像解析装置。
3. 前記第１異常点検出部による前記第１異常点の検出と、第１異常点除去部による前記第１異常点の除去と、を繰り返し実行させる繰り返し制御部を備える請求項１又は２に記載の画像解析装置。
4. 前記エッジ検出部が、前記リング像に対して微分フィルタ処理を施すことにより前記リング像のエッジの検出を行う請求項１から３のいずれか１項に記載の画像解析装置。
5. 前記楕円近似部が設定した前記近似楕円に基づき、前記被検眼の眼特性を演算する眼特性演算部を備える請求項１から４のいずれか１項に記載の画像解析装置。
6. 被検眼にリング状の測定用パターンを投影する投影光学系と、
   前記被検眼に投影された前記測定用パターンの戻り光に基づくリング像を取得する測定光学系と、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の画像解析装置と、
   を備える眼科装置。
7. 被検眼に投影されたリング状の測定用パターンの戻り光に基づくリング像を取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップで取得された前記リング像のエッジを検出するエッジ検出ステップと、
   前記エッジ検出ステップの検出結果に基づき、前記リング像の周方向に沿った複数の位置で前記リング像の位置を検出して、複数の検出点を得る位置検出ステップと、
   前記位置検出ステップで検出された前記複数の検出点の位置関係に基づいて、前記複数の検出点の中から異常点を検出する異常点検出ステップと、
   前記異常点検出ステップの検出結果に基づき、前記複数の検出点の中から前記異常点を除去する異常点除去ステップと、
   前記異常点除去ステップでの前記異常点の除去後の前記複数の検出点に対して近似楕円を設定する楕円近似ステップと、
   を有し、
   前記異常点検出ステップが、前記複数の検出点の全体の位置関係に基づき、前記複数の検出点の中から前記異常点として第１異常点を検出する第１異常点検出ステップを有し、
   前記異常点除去ステップが、前記第１異常点検出ステップの検出結果に基づき、前記複数の検出点の中から前記第１異常点を除去し、
   前記第１異常点検出ステップが、前記複数の検出点に対する第１仮近似楕円を設定し、前記複数の検出点の中から前記第１仮近似楕円に対する残差が予め定められた許容範囲を超える点を前記第１異常点として検出し、
   前記異常点検出ステップによる前記第１異常点の除去後の前記複数の検出点を複数の第１検出点とした場合、前記異常点検出ステップが、前記複数の第１検出点の中で前記周方向に沿って並んだ一群の第１検出点の位置関係に基づき、前記複数の第１検出点の中から前記異常点として第２異常点を検出する第２異常点検出ステップを有し、
   前記異常点除去ステップが、前記第２異常点検出ステップによる検出結果に基づき、前記複数の第１検出点の中から前記第２異常点を除去し、
   前記異常点検出ステップによる前記第２異常点の除去後の前記複数の第１検出点を複数の第２検出点とした場合、前記楕円近似ステップが、前記複数の第２検出点に基づき前記近似楕円を設定し、
   前記第２異常点検出ステップが、
   前記複数の第１検出点に対する第２仮近似楕円を設定し、前記複数の第１検出点の一点ごとに前記第２仮近似楕円の中心から前記一点までの距離を検出する距離検出ステップと、
   前記距離検出ステップの検出結果に基づき、前記複数の第１検出点の中で前記周方向に沿って並んだ一群の第１検出点ごとに、前記距離の統計値を演算する統計値演算ステップと、
   前記統計値演算ステップの演算結果に基づき、前記一群の第１検出点の中で前記距離と前記統計値との差が予め定められた許容範囲を超える第１検出点を前記第２異常点として決定する処理を行う異常点決定ステップと、
   を有する画像解析方法。

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