JP7284103B2 - 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

Description

本発明は、ノイズを含む画像を処理してノイズを低減した画像を生成するための画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。

シグナルとノイズの比（Ｓ／Ｎ）が良好でない画像には白色点や黒色点からなるノイズが多く含まれる。これらのノイズは、例えば画像を分析・解析して何らかの情報を得るために行う画像処理の過程において、間違った分析・解析結果が導かれる原因となったり、得られた結果のばらつきを増大させる原因となったりする。特に医療分野において、観察部位の二次元画像や断層画像を得て画像診断を行う場合、異常とみなす注目する構造物は非常に小さかったり、不鮮明であったり、あるいは、幅が狭かったりする。そのような場合、ノイズ点が間違って着目する対象の構造物として抽出されてしまったり、ノイズ成分が着目する構造物を分断してしまうことにより、本来一つの構造物であったものを複数の構造物として認識させてしまったりする原因となる。そのため、いかにしてノイズを除去するかは画像処理の過程において非常に重要な課題となっている。

従来、単一の画像に対してノイズを低減すべく行う処理としては、注目画素周辺の画素に着目して平均値をとったり、あるいは、中央値をとったりする方法が広く用いられている。これは、これらの処理により白色点や黒色点の寄与が薄まり、結果的にその領域の平均値から大きく外れるノイズが除去されることになるためである。また、連続する複数枚の画像を処理する分野、例えば眼底断層画像を扱う分野においては、例えば特許文献１に開示されているように、隣接する二枚以上の画像間において同様に画素の平均値や中央値を用いて移動平均をとることによりノイズを低減する方法がとられてきた。

国際公開公報ＷＯ２０１４／１１２６１１Ａ１

しかしながら、従来のこれらの方法では、画像中の注目画素の周辺情報を一律に平均化することから、画像中の構造物の輪郭をぼかしてしまったり、構造物の輝度を下げてしまったりする結果となり、注目する構造物と背景とのコントラストを下げてしまうばかりか、構造物の形、明るさ、色などの特徴そのものを損なってしまうという問題点があった。

また、断層画像などを扱う分野においては、上述のように注目する構造物の特徴を損なってしまうという問題点に加え、さらに次のような問題点もある。すなわち、連続する断層画像間の移動平均をとる方法では、複数の画像の画素を平均化することによりノイズと判断される画素を容易に除去することができ、滑らかな連続断層像を生成することはできるものの、連続する画像間で平均化処理をすることにより、注目する断層画像には含まれないがその前後の断層画像に含まれている構造物が処理後の注目する断層画像に映りこんでしまうという問題点があった。

本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、画像中の構造物の特徴を維持したまま、画像中のノイズを低減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。

上記目的を達成するために、第一に本発明は、注目画素と、前記注目画素の周囲に位置する複数の隣接画素とを、それぞれの輝度値の大小にしたがって順に並べる整列手段と、前記注目画素が、前記整列手段によって並べた前記注目画素及び前記複数の隣接画素における中間の所定の範囲にあるかどうかを判断する判断手段と、前記注目画素が前記所定の範囲にない場合には、前記所定の範囲にある画素の輝度値に基づいて前記注目画素の輝度値を置き換える置換手段と、を備える画像処理装置を提供する（発明１）。

上記発明（発明１）によれば、単純に注目画素の輝度値を周辺画素（注目画素の周囲に位置する隣接画素）の輝度値を用いて平均化するのではなく、注目画素と周辺画素とを輝度値の大小の順に並べ、注目画素が中間の所定の範囲に含まれている場合には何もせず、含まれていない場合にのみ当該所定の範囲にある画素の輝度値に基づいて注目画素の輝度値を置き換えるため、画像中のノイズのみを除去することができる。その結果、画像中に存在する特徴的な構造物の形、明るさ、色などの特徴を損なうことなく、ノイズの低減処理を行うことができる。

上記発明（発明１）においては、前記所定の範囲が、前記整列手段によって並べた前記注目画素及び前記複数の隣接画素の中央に位置する画素からその前後の同数の画素を含むように設定されることが好ましい（発明２）。

上記発明（発明１，２）においては、前記置換手段が、前記所定の範囲にある画素の輝度値の平均値で前記注目画素の輝度値を置き換えることが好ましい（発明３）。

上記発明（発明１～３）においては、前記注目画素の存する画像が連続する複数の断層画像のうちの一の断層画像であり、前記複数の隣接画素が、前記一の断層画像及びその前後の断層画像において空間的に前記注目画素の周囲に位置する複数の隣接画素であってもよい（発明４）。

上記発明（発明４）によれば、連続する断層画像を扱う場合においても注目する構造物の特徴を損なわず、かつ前後の断層画像中に含まれる構造物が処理後の注目する断層画像に映り込むこともなく、ノイズ低減処理を行うことができる。

第二に本発明は、注目画素と、前記注目画素の周囲に位置する複数の隣接画素とを、それぞれの輝度値の大小にしたがって順に並べる整列工程と、前記注目画素が、前記整列工程において並べた前記注目画素及び前記複数の隣接画素における中間の所定の範囲にあるかどうかを判断する判断工程と、前記注目画素が前記所定の範囲にない場合には、前記所定の範囲にある画素の輝度値に基づいて前記注目画素の輝度値を置き換える置換工程と、を備える画像処理方法を提供する（発明５）。

上記発明（発明５）によれば、単純に注目画素の輝度値を周辺画素（注目画素の周囲に位置する隣接画素）の輝度値を用いて平均化するのではなく、注目画素と周辺画素とを輝度値の大小の順に並べ、注目画素が中間の所定の範囲に含まれている場合には何もせず、含まれていない場合にのみ当該所定の範囲にある画素の輝度値に基づいて注目画素の輝度値を置き換えるため、画像中のノイズのみを除去することができる。その結果、画像中に存在する特徴的な構造物の形、明るさ、色などの特徴を損なうことなく、ノイズの低減処理を行うことができる。

上記発明（発明５）においては、前記所定の範囲が、前記整列工程において並べた前記注目画素及び前記複数の隣接画素の中央に位置する画素からその前後の同数の画素を含むように設定されることが好ましい（発明６）。

上記発明（５，６）においては、前記置換工程において、前記所定の範囲にある画素の輝度値の平均値で前記注目画素の輝度値を置き換えることが好ましい（発明７）。

上記発明（５～７）においては、前記注目画素の存する画像が連続する複数の断層画像のうちの一の断層画像であり、前記複数の隣接画素が、前記一の断層画像及びその前後の断層画像において空間的に前記注目画素の周囲に位置する複数の隣接画素であってもよい（発明８）。

上記発明（発明８）によれば、連続する断層画像を扱う場合においても注目する構造物の特徴を損なわず、かつ前後の断層画像中に含まれる構造物が処理後の注目する断層画像に映り込むこともなく、ノイズ低減処理を行うことができる。

第三に本発明は、コンピュータを発明１～４のいずれか１つに係る画像処理装置として機能させるための、あるいはコンピュータに発明５～８のいずれか１つに係る画像処理方法を実行させるための画像処理プログラムを提供する（発明９）。

本発明の画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムによれば、画像中の構造物の特徴を維持したまま、画像中のノイズを低減することができる。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。 眼底をスキャンすることにより眼底断層画像を取得する状態を示す説明図である。 本実施形態に係る画像処理装置により単一の画像を処理する場合の注目画素と隣接画素の関係を模式的に示す説明図である。 本実施形態における画像処理の流れを示すフロー図である。 本実施形態に係る画像処理装置により、注目画素の輝度値を置き換える様子を模式的に示す説明図である。 本実施形態に係る画像処理装置により連続する複数の断層画像を処理する場合の注目画素と隣接画素の関係を模式的に示す説明図（その１）である。 本実施形態に係る画像処理装置により連続する複数の断層画像を処理する場合の注目画素と隣接画素の関係を模式的に示す説明図（その２）である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。ここでは、断層像撮影装置により被検眼の眼底Ｅの断層画像を取得し、この断層画像からノイズを除去する例について説明するが、本発明における処理の対象となる画像は眼底断層画像に限定されるものでなく、他の種類の装置で他の対象を撮影した場合にも適用することができる。

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。断層像撮影装置１０は、被検眼の眼底の断層像を撮影する装置（ＯＣＴ：Optical Coherence Tomography）であり、例えばフーリエドメイン方式で動作する。断層像撮影装置１０は公知であるので、その詳細な説明は省略するが、断層像撮影装置１０には、低コヒーレンス光源が設けられ、低コヒーレンス光源からの光が参照光と信号光に分割される。信号光は、図２に図示したように、眼底Ｅ上で、例えばＸ、Ｙ方向にラスタースキャンされる。眼底Ｅで走査され反射された信号光は、参照ミラーで反射した参照光と重畳され干渉光を発生し、該干渉光に基づいて眼底の深度方向（Ｚ方向）の情報を示すＯＣＴ信号が発生する。

画像処理装置２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどで構成されたコンピュータで実現される制御部２１を有し、制御部２１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。また、画像処理装置２０には、断層画像形成部２２が設けられる。

断層画像形成部２２は、フーリエドメイン方式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、断層像撮影装置１０で生成されたＯＣＴ信号に基づいて、被検眼眼底の断層画像を形成する。

例えば、図２に示したように、眼底Ｅがｙ方向にｙ_Ｎ（Ｎ＝１、２、・・・・・、ｎ）の位置で、ｘ方向にスキャンされた場合、当該スキャン時に複数回（ｍ回）サンプリングが行われる。このｘ方向の各サンプリング時点でそれぞれｚ方向の断層画像（Ａスキャン画像）Ａ_ｈ（ｈ＝１、２、・・・・・、ｍ）が取得され、これらのＡスキャン画像Ａ_ｈから断層画像Ｂ_Ｎ（Ｎ＝１、２、・・・・・、ｔ）が形成される。Ａスキャン画像は、例えば、ｘ方向に１画素幅、ｚ方向にｎ画素の長さで格納されるので、断層画像Ｂ_Ｎはｍ×ｎ画素の大きさをもつ画像となり、Ｂスキャン画像とも呼ばれる。

断層画像形成部２２で形成されたｔ枚の断層画像Ｂ_Ｎ、あるいはこれらｔ枚の断層画像Ｂ_Ｎから構築される３次元のボリューム画像は、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２３に格納される。記憶部２３は、さらに上述した画像処理プログラムなども格納する。

画像処理装置２０には、画像処理部３０が設けられる。画像処理部３０は、整列手段３１、判断手段３２、置換手段３３を備えている。後述するように、整列手段３１は、処理対象となる画像中の注目画素と、当該注目画素の周囲に位置する複数の隣接画素とを、それぞれの輝度値の大小にしたがって順に並べ、判断手段３２は、注目画素が、整列手段によって並べた注目画素及び複数の隣接画素における中間の所定の範囲にあるかどうかを判断し、置換手段３３は、注目画素が所定の範囲にない場合には、所定の範囲にある画素の輝度値に基づいて注目画素の輝度値を置き換える。画像処理部３０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実現される。

表示部２４は、例えば、ＬＣＤなどのディスプレイ装置によって構成され、記憶部２３に格納された断層画像、画像処理装置２０で生成あるいは処理された画像、被験者に関する情報などの付随する情報などを表示する。

操作部２５は、例えば、マウスやキーボード、操作ペン、ポインター、操作パネル等を有し、表示部２４に表示された画像の選択、あるいは操作者が画像処理装置２０などに指示を与えるために用いられる。

続いて、断層像撮影装置１０により被検眼の眼底Ｅの断層像を撮影し、撮影した断層像を元に断層画像形成部２２によって生成された被検眼眼底の断層画像中のノイズを、画像処理部３０による画像処理により除去する流れを説明する。まず、得られたｔ枚の断層画像Ｂ_Ｎのうちの一枚を処理対象画像Ｂ_Ｔとして、この単一の処理対象画像Ｂ_Ｔからノイズを除去する流れを説明する。

処理対象画像Ｂ_Ｔは、図３の（Ａ）に示すように、ｍ×ｎ画素の大きさをもつ画像である。この処理対象画像Ｂ_Ｔからノイズを除去する流れを図４に示す。なお、図４中のＳ１０１～Ｓ１０６が以下に述べる流れの説明におけるステップ１０１～１０６に相当する。図４に示す流れにおいて、まず整列手段３１は、この処理対象画像Ｂ_Ｔにおいて注目する画素を注目画素Ｐとして一つ設定し、その注目画素Ｐの周囲に位置する画素、すなわち注目画素Ｐの上下左右に位置する画素と注目画素Ｐの四隅に接するように位置する画素の合計８個の画素を隣接画素ｐ_ｉ（ｉ＝１～８）として設定する（ステップ１０１）。図３（Ｂ）に、処理対象画像Ｂ_Ｔの左から４列目、上から３行目に設定された注目画素Ｐと、その周囲に位置する８個の隣接画素ｐ_ｉの関係を示す。

なお、処理対象画像Ｂ_Ｔにおいて注目画素Ｐを端部に設定する場合には必ずしも隣接画素が８個設定されるわけではなく、注目画素Ｐが処理対象画像Ｂ_Ｔにおいて端部に設定される場合、隣接画素はその注目画素の位置に合わせて適宜８個以内で設定されてよい。例えば注目画素が処理対象画像Ｂ_Ｔの左から１列目、上から３行目に設定された場合には、図３（Ｃ）に示すように、注目画素Ｐの上、下、右、右斜め上、右斜め下に位置する５個の画素が隣接画素として設定される。

また、処理する画像の種類やノイズ除去の目的等に応じて注目画素の上下左右に位置する４個のみを隣接画素として設定するようにしてもよいし、注目画素の上下左右に位置する画素と注目画素の四隅に接するように位置する８個の画素に加えて、更にその外側に位置する１６個の画素を併せた２４個の画素を隣接画素として設定する等、隣接画素の設定の方法を適宜変更してもよい。

続いて整列手段３１は、注目画素Ｐの輝度値Ｄと、８つの隣接画素ｐ_ｉの輝度値ｄ_ｉ（ｉ＝１～８）を処理対象画像Ｂ_Ｔの原画像データから取得する（ステップ１０２）。

注目画素Ｐの輝度値Ｄ及び隣接画素ｐ_ｉの輝度値ｄ_ｉを取得した後、整列手段３１は、注目画素Ｐの輝度値Ｄと各隣接画素ｐ_ｉの輝度値ｄ_ｉとに基づき、注目画素Ｐと隣接画素ｐ_ｉとを輝度値の大小にしたがって順に並べる（ステップ１０３）。

続いて判断手段３２が、注目画素Ｐが、整列手段３１によって並べた注目画素Ｐ及び隣接画素ｐ_ｉにおける中間の所定の範囲にあるかどうかを判断する（ステップ１０４）。所定の範囲は、整列手段３１によって並べた注目画素Ｐ及び隣接画素ｐ_ｉの中央に位置する画素からその前後の同数の画素を含むように設定される。

具体的には、図５（Ａ）に示すように、例えば注目画素Ｐの輝度値Ｄが３５、隣接画素ｐ_ｉの輝度値ｄ_ｉが順に１７８、１８７、９７、１４１、２５４、２０９、１３４、１５７である場合を想定すると、注目画素Ｐと隣接画素ｐ_ｉとを輝度値の小さい方から順に左から並べると、左から注目画素Ｐ、隣接画素ｐ_３、隣接画素ｐ_７、隣接画素ｐ_４、隣接画素ｐ_８、隣接画素ｐ_１、隣接画素ｐ_２、隣接画素ｐ_６、隣接画素ｐ_５、の順に各画素が並ぶことになる。ここで、所定の範囲を、整列手段３１によって並べた注目画素Ｐ及び隣接画素ｐ_ｉにおける中央に位置する画素、すなわち隣接画素ｐ_８からその前後の２つの画素を含む合計５つの画素からなる範囲Ｗに設定すると、注目画素Ｐはその範囲Ｗにはないと判断手段３２によって判断される。一方、図５（Ｂ）に示すように、注目画素Ｐの輝度値Ｄと隣接画素ｐ_１の輝度値ｄ_１とが図５（Ａ）とは逆になっており、注目画素Ｐの輝度値Ｄが１７８、隣接画素ｐ_ｉの輝度値ｄ_ｉが順に３５、１８７、９７、１４１、２５４、２０９、１３４、１５７である場合を想定すると、注目画素Ｐと隣接画素ｐ_ｉとを輝度値の小さい方から順に左から並べると、左から隣接画素ｐ_１、隣接画素ｐ_３、隣接画素ｐ_７、隣接画素ｐ_４、隣接画素ｐ_８、注目画素Ｐ、隣接画素ｐ_２、隣接画素ｐ_６、隣接画素ｐ_５、の順に各画素が並ぶ。この場合には注目画素Ｐはその範囲Ｗにあると判断手段３２によって判断される。

判断手段３２が、注目画素Ｐが範囲Ｗにないと判断した場合、置換手段３３は、範囲Ｗにある５つの画素の平均値を算出する（ステップ１０５）。そして、算出した平均値をもって注目画素Ｐの輝度値を置き換えた画像を生成し（ステップ１０６）、記憶部２３に保存する。例えば、図５（Ａ）に示す例では、注目画素は範囲Ｗの範囲外にあり、範囲Ｗにある５つの画素の平均値は１５９であるので、注目画素Ｐの輝度値を１５９に置き換えた画像が生成される。

一方、判断手段３２が、注目画素Ｐが範囲Ｗにあると判断した場合は、注目画素Ｐの輝度値は平均値に置き換えることなく、そのままとする。例えば、図５（Ｂ）に示す例では、注目画素は範囲Ｗの範囲内にあるので、注目画素Ｐの輝度値を１７８のままとなる。

なお、本実施形態では、置換手段３３が、所定の範囲Ｗにある５つの画素の輝度値の平均値で注目画素Ｐの輝度値を置き換えたが、これに限られるものではなく、画像の質や抽出したい構造物の性状（形、明るさ、大きさ等）によっては、例えば、範囲Ｗの中央に位置する画素の輝度値で注目画素Ｐの輝度値を置き換えたり、範囲Ｗの中央３画素の平均値に基づいて置き換えたりしてもよい。

上述の処理を、処理対象画像Ｂ_Ｔにおいて、例えば左上端の画素から順に全ての画素を注目画素として設定しながら繰り返し、最終的に処理対象画像Ｂ_Ｔの全体においてノイズ除去処理を行った画像が生成される。

このように本発明は、処理対象となる画像中の注目画素の輝度値をその周囲に位置する隣接画素の輝度値を用いて単純に平均化するのではなく、注目画素及びその周囲に位置する隣接画素をその輝度値の大小の順に並べ、注目画素が中間の所定の範囲に含まれている場合には何もせず、含まれていない場合にのみ当該所定の範囲にある画素の輝度値に基づいて注目画素の輝度値を置き換えるものである。その結果、画像中に存在する特徴的な構造物の形、明るさ、色などの特徴を損なうことなく、ノイズの低減処理を行うことができる。

つまり、注目画素が白色点や黒色点からなるノイズであれば、その周囲に位置する隣接画素の輝度値とは大きく異なる輝度値を有している可能性が高く、このような周囲の傾向からずれた輝度値を有する画素は、注目画素及び隣接画素をその輝度値の大小の順に並べれば、その並びの中で端に位置することになる。そこで本発明は、注目画素が所定の範囲内にあれば、その注目画素はノイズでないと考えられるため、注目画素の輝度値を置き換えず、注目画素が所定の範囲内になければ、注目画素がノイズである可能性が高いため、注目画素の輝度値を周囲の傾向に合わせた輝度値に置き換えることで、画像中のノイズのみを除去することができる。その結果、画像中に存在する特徴的な構造物の形、明るさ、色などの特徴を損なうことなく、ノイズの低減処理を行うことができる。

なお、本実施形態では断層像撮影装置１０により取得した断層画像Ｂ_Ｎのうちの一枚を処理対象画像Ｂ_Ｔとしたが、走査型レーザー検眼鏡（ＳＬＯ：Scanning Laser Ophthalmoscope）により取得した眼底平面画像を処理対象画像としてここまでと同様の画像処理を行い、ノイズを除去することもできる。

＜第１変形例＞
ここまで単一の処理対象画像Ｂ_Ｔからノイズを除去する流れを説明したが、以下においては、図２に示すように空間的に連続しているところから得られたｔ枚の断層画像Ｂ_Ｎのうちの一枚を処理対象画像Ｂ_Ｔとして、その前後の断層画像Ｂ_Ｔ－１及び断層画像Ｂ_{Ｔ＋ １}も併せて用いて、注目画素及び隣接画素を設定する方法を説明する。断層画像Ｂ_Ｔ－１及び断層画像Ｂ_Ｔ＋１は、図２に示したｙ方向において処理対象画像Ｂ_Ｔに連続する断層画像であり、処理対象画像Ｂ_Ｔと同様にｍ×ｎ画素の大きさをもつ画像である。本変形例における画像処理に用いられる断層像撮影装置１０や画像処理装置２０は、前述のものと同じ構成を有するため、詳細な説明は省略するが、断層画像Ｂ_Ｔ－１、処理対象画像Ｂ_Ｔ及び断層画像Ｂ_Ｔ＋１はいずれも記憶部２３に格納されている。

本変形例においては、処理対象画像Ｂ_Ｔにおいて注目する画素を注目画素Ｑとして一つ設定し、当該処理対象画像Ｂ_Ｔ及びその前後の断層画像Ｂ_Ｔ－１及び断層画像Ｂ_Ｔ＋１において空間的に注目画素の周囲に位置する合計２６個の画素を隣接画素ｑ_ｉ（ｉ＝１～２６）として設定する。

すなわち、本変形例における隣接画素ｑ_ｉは、処理対象画像Ｂ_Ｔにおいて注目画素Ｑの上下左右に位置する画素及び注目画素の四隅に接するように位置する画素の合計８個の画素に加え、断層画像Ｂ_Ｔ－１及び断層画像Ｂ_Ｔ＋１を処理対象画像Ｂ_Ｔに並べたときに空間的に注目画素Ｑの周囲に位置することとなる合計１８個の画素を含めた合計２６個の画素である。図６に、処理対象画像Ｂ_Ｔの左から４列目、上から３行目に設定された注目画素Ｑと、当該処理対象画像Ｂ_Ｔ及びその前後の断層画像Ｂ_Ｔ－１及び断層画像Ｂ_Ｔ＋１において空間的に注目画素Ｑの周囲に位置する２６個の隣接画素ｑ_ｉの関係を示す。また、処理対象画像Ｂ_Ｔ及びその前後の断層画像Ｂ_Ｔ－１及び断層画像Ｂ_Ｔ＋１を並べた状態から注目画素Ｑと隣接画素ｑ_ｉだけを切り出した状態を図７に示す。

なお、処理対象画像Ｂ_Ｔにおいて注目画素Ｑを端部に設定する場合には必ずしも隣接画素が２６個設定されるわけではなく、注目画素Ｑが処理対象画像Ｂ_Ｔにおいて端部に設定される場合、隣接画素はその注目画素の位置に合わせて適宜２６個以内で設定されてよい。また、前後に連続する断層画像が存在しない場合も隣接画素はその注目画素の位置に合わせて適宜２６個以内で設定されてよい。さらに、処理する画像の種類やノイズ除去の目的等に応じて隣接画素の設定の方法を適宜変更してもよい。

このように注目画素Ｑと隣接画素ｑ_ｉを設定した場合にも、図４に示した流れに沿って、画像処理部３０による画像処理によりノイズを除去することができる。画像処理の流れは単一の処理対象画像Ｂ_Ｔからノイズを除去する流れと同様であるため省略する。

このように連続する断層画像を扱う場合においても、本実施形態に係る画像処理装置及び画像処理方法を適用することにより、画像中のノイズのみを除去することができる。その結果、画像中に存在する特徴的な構造物の形、明るさ、色などの特徴を損なうことなく、かつ前後の断層画像中に含まれる構造物が処理後の注目する断層画像に映り込むこともなく、ノイズ低減処理を行うことができる。

＜第２変形例＞
ここまでは断層像撮影装置１０により取得した断層画像Ｂ_Ｎを処理対象としてきたが、ＯＣＴアンギオグラフィ（ＯＣＴＡ：Optical Coherence Tomography Angiography）を用いて生成された網膜血管の正面画像（En Face画像）に対して画像処理を行ない、当該画像からノイズを除去することもできる。ＯＣＴアンギオグラフィは、蛍光剤を使用せずに血管造影のような画像を生成するものであり、上記実施形態において説明した断層像撮影装置１０を用いて被検眼の眼底Ｅの同一箇所を連続で複数枚撮影し、取得された数ｍｓの時間差断層画像（Ｂスキャン画像）における変化を血流変化とみなして正面画像を生成する。

具体的には、被検眼の眼底Ｅの同一箇所を連続で複数枚撮影したＢスキャン画像群に対し、公知の変化検出方法、例えば、ＯＭＡＧ（Optical Microangiography）法や、ＳＳＡＤＡ（Split-spectrum Amplitude-decorrelation Angiography）法等を適用して一の血流断層画像を生成する。これを観察対象領域に対してｙ方向にスキャン位置を変えながら繰り返し、得られた連続する複数の血流断層画像から一つの三次元データセットを生成する。すなわち、三次元データセットは被検眼の眼底Ｅの観察対象領域を立体的にモデル化したデータである。

Ｂスキャン画像群を構成するそれぞれのＢスキャン画像が図２におけるｘｚ平面の断層画像である場合、当該Ｂスキャン画像群から生成される血流断層画像もｘｚ平面の断層画像となるが、三次元データセットから今度はｚ方向に連続する複数のｘｙ平面の断層画像として血流断層画像を生成する。このｚ方向に連続する複数のｘｙ平面の血流断層画像を重層することにより網膜血管の正面画像が生成される。

重層される複数のｘｙ平面の血流断層画像のうちの一枚の血流断層画像を第１変形例における処理対象画像Ｂ_Ｔとし、その血流断層画像を挟むように重なる前後の血流断層画像を断層画像Ｂ_Ｔ－１及び断層画像Ｂ_Ｔ＋１とすれば、前述の第１変形例において説明したものと同様の画像処理方法をＯＣＴアンギオグラフィにより生成された網膜血管の正面画像に適用することができ、当該正面画像中のノイズのみを除去することができる。

以上、本発明に係る画像処理装置及び画像処理方法について図面に基づいて説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されることはなく、種々の変更実施が可能である。

例えば、処理対象画像Ｂ_Ｔに対して、前後の断層画像Ｂ_Ｔ＋１、Ｂ_Ｔ－１だけではなく、更にその前後の断層画像Ｂ_Ｔ＋２、Ｂ_Ｔ－２に含まれる画素も隣接画素として設定してもよい。あるいは、あえて前後の断層画像Ｂ_Ｔ＋１、Ｂ_Ｔ－１に含まれる画素は隣接画素として設定せずに断層画像Ｂ_Ｔ、Ｂ_Ｔ＋２、Ｂ_Ｔ－２に含まれる画素のみで隣接画素を設定してもよい。逆に計算の簡略化のため、処理対象画像Ｂ_ＴおよびＢ_Ｔ対して片側に隣接する断層画像Ｂ_Ｔ＋１、の２枚の画像の中からのみ隣接画素を設定してもよい。

本発明はシグナルとノイズの比（Ｓ／Ｎ）が良好でない画像を用いる画像診断においてノイズを効率よく除去する方法として利用することが可能である。特に、強力な光源を照明光として利用することが困難な眼底画像診断、および、眼底断層像診断においてはＳ／Ｎが不良の画像中の微小な構造物の形状、ならびに、個数を診断しなくてはならないケースが多いため、本発明は強力な画像ノイズ除去法として利用できることが期待できる。

１０ 断層像撮影装置
２０ 画像処理装置
２１ 制御部
２２ 断層画像形成部
２３ 記憶部
２４ 表示部
２５ 操作部
３０ 画像処理部
３１ 整列手段
３２ 判断手段
３３ 置換手段

Claims (7)

1. 注目画素と、前記注目画素の周囲に位置する複数の隣接画素とを、それぞれの輝度値の大小にしたがって順に並べる整列手段と、
   前記注目画素が、前記整列手段によって並べた前記注目画素及び前記複数の隣接画素における中間の所定の範囲にあるかどうかを判断する判断手段と、
   前記注目画素が前記所定の範囲にない場合には、前記所定の範囲にある画素の輝度値に基づいて前記注目画素の輝度値を置き換える置換手段と、を備え、
   前記置換手段が、前記所定の範囲にある画素の輝度値の平均値で前記注目画素の輝度値を置き換えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記所定の範囲が、前記整列手段によって並べた前記注目画素及び前記複数の隣接画素の中央に位置する画素からその前後の同数の画素を含むように設定されることを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記注目画素の存する画像が連続する複数の断層画像のうちの一の断層画像であり、
   前記複数の隣接画素が、前記一の断層画像及びその前後の断層画像において空間的に前記注目画素の周囲に位置する複数の隣接画素であ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. 注目画素と、前記注目画素の周囲に位置する複数の隣接画素とを、それぞれの輝度値の大小にしたがって順に並べる整列工程と、
   前記注目画素が、前記整列工程において並べた前記注目画素及び前記複数の隣接画素における中間の所定の範囲にあるかどうかを判断する判断工程と、
   前記注目画素が前記所定の範囲にない場合には、前記所定の範囲にある画素の輝度値に基づいて前記注目画素の輝度値を置き換える置換工程と、を備え、
   前記置換工程において、前記所定の範囲にある画素の輝度値の平均値で前記注目画素の輝度値を置き換えることを特徴とする画像処理方法。
5. 前記所定の範囲が、前記整列工程において並べた前記注目画素及び前記複数の隣接画素の中央に位置する画素からその前後の同数の画素を含むように設定されることを特徴とする、請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記注目画素の存する画像が連続する複数の断層画像のうちの一の断層画像であり、
   前記複数の隣接画素が、前記一の断層画像及びその前後の断層画像において空間的に前記注目画素の周囲に位置する複数の隣接画素であることを特徴とする、請求項４又は５に記載の画像処理方法。
7. コンピュータを請求項１～３のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させるための、あるいはコンピュータに請求項４～６のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行させるための画像処理プログラム。

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