JP7303896B2 - 情報処理システム、内視鏡システム、学習済みモデル、情報記憶媒体及び情報処理方法 - Google Patents
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Description
上述したように、機械学習を用いた超解像において、適切な低解像画像を生成できないと超解像の精度が低下するという課題がある。この課題について、内視鏡システムを例にとって説明する。
第2実施形態では、第2撮像系は同時式撮像素子を含み、その撮像素子の形式を考慮した低解像度化処理を行う。具体的には、ベイヤ配列を有する撮像素子により処理対象画像が撮影され、デモザイク処理による解像度低下を考慮した低解像度化処理を行う。以下では、ベイヤ型撮像素子を例に説明するが、同時式撮像素子はベイヤ型撮像素子に限定されない。なお、第1実施形態と同様な構成及び処理については説明を省略する。
第3実施形態では、処理対象画像を撮像した撮像系の種類を検出し、その検出結果に対応した解像復元を行う。以下では撮像系の種類に応じて撮像方式が異なる場合を例に説明するが、これに限定されず、撮像系の種類に応じて処理対象画像の解像度が異なっていればよい。例えば、撮像系の種類に応じて画素数、光学系等が異なってもよい。なお、第1、第2実施形態と同様な構成及び処理については説明を省略する。
第4実施形態では、情報処理システムを内視鏡システムに用いる。内視鏡システムは、各種の内視鏡スコープを着脱可能である。第4実施形態では、内視鏡システムに装着された内視鏡スコープに応じて解像復元を行う。具体的には、内視鏡スコープの撮像系の種類を検出し、その検出結果に対応した解像復元を行う。以下では撮像系の種類に応じて撮像方式が異なる場合を例に説明するが、これに限定されず、撮像系の種類に応じて処理対象画像の解像度が異なっていればよい。例えば、撮像系の種類に応じて画素数、光学系等が異なってもよい。なお、第1~第3実施形態と同様な構成及び処理については説明を省略する。
以下、種々の変形実施例について説明する。
図17は、上述したモデル作成処理を実行する学習装置350の構成例である。学習装置350は、処理部351と記憶部352と操作部353と表示部354とを含む。例えば、学習装置350はPC又はサーバ等の情報処理装置である。処理部351はCPU等のプロセッサである。処理部351は、学習モデルに対する機械学習を行って学習済みモデルを生成する。記憶部352は半導体メモリ又はハードディスクドライブ等の記憶装置である。操作部353はマウス又はタッチパネル、キーボード等の種々の操作入力装置である。表示部354は液晶ディスプレイ等の表示装置である。なお学習装置350は、ネットワークで接続された複数の情報処理装置が並列処理を行うクラウドシステムであってもよい。或いは、図1等の情報処理システム100が学習装置を兼ねてもよい。この場合、処理部3、記憶部2が、それぞれ学習装置350の処理部351、記憶部352を兼ねる。
Claims (18)
- 学習済みモデルを記憶する記憶部と、
処理部と、
第1撮像方式の第1撮像素子を含む第1撮像系よりも低画素数であり且つ前記第1撮像方式と異なる第2撮像方式の第2撮像素子を含む第2撮像系によって撮像される処理対象画像を、前記処理部に入力する入力部と、
を含み、
前記学習済みモデルは、
低解像学習用画像を高解像学習用画像に解像復元するように学習された学習済みモデルであり、
前記高解像学習用画像は、所定被写体が前記第1撮像系により撮影された高解像の画像であり、
前記低解像学習用画像は、前記高解像学習用画像を、低解像度化処理することで生成され、
前記低解像度化処理は、前記所定被写体が前記第2撮像系により撮像されたかのような低解像の画像を生成する処理及び前記第2撮像方式をシミュレートする撮像方式シミュレート処理であって、前記第2撮像系の光学系の解像特性をシミュレートする光学系シミュレート処理を含み、
前記処理部は、
前記学習済みモデルを用いて、前記処理対象画像を、前記第1撮像系で撮像されたときの解像度に解像復元することを特徴とする情報処理システム。 - 請求項1において、
前記低解像度化処理は、前記光学系シミュレート処理において、前記第2撮像系の伝達関数に基づいて前記解像特性をシミュレートすることを特徴とする情報処理システム。 - 請求項2において、
前記低解像度化処理は、前記高解像学習用画像に前記第1撮像系のPSF(PSF: Point Spread Function)をデコンボリューション演算及び前記第2撮像系のPSFをコンボリューション演算することで、前記解像特性をシミュレートすることを特徴とする情報処理システム。 - 請求項2において、
前記低解像度化処理は、前記高解像学習用画像をフーリエ変換し、前記フーリエ変換の結果である前記高解像学習用画像の周波数特性を、前記第1撮像系のOTF(Optical Transfer Function)で除算及び前記第2撮像系のOTFで乗算を行い、算出された、周波数特性を逆フーリエ変換することで、前記解像特性をシミュレートすることを特徴とする情報処理システム。 - 請求項1において、
前記第2撮像素子は、内視鏡の撮像素子であることを特徴とする情報処理システム。 - 請求項1において、
前記処理対象画像は、前記第2撮像方式の画像を画像処理することで生成された画像であり、
前記低解像度化処理は、前記第1撮像方式の前記高解像学習用画像を縮小処理し、縮小処理後の画像に前記撮像方式シミュレート処理を行う処理であり、
前記撮像方式シミュレート処理は、前記縮小処理後の画像から前記第2撮像方式の画像を生成し、生成した前記第2撮像方式の画像に対して、前記画像処理と同じ画像処理を実施することで、前記低解像学習用画像を生成する処理であることを特徴とする情報処理システム。 - 請求項1において、
前記第1撮像系は、複数の波長帯域の光が順次に照射される場合において各波長帯域の光が照射されるタイミングでモノクロ撮像素子により撮像することで、複数の画像を取得し、
前記高解像学習用画像は、前記複数の画像が合成された面順次式画像であり、
前記第2撮像系は、互いに色が異なる複数の画素を有し且つ各画素に1色が割り当てられた同時式撮像素子を用いて、各画素に1色が割り当てられたモザイク画像を取得し、
前記低解像度化処理は、前記面順次式画像の画素数を減らす縮小処理を行い、縮小処理後の画像に対して前記撮像方式シミュレート処理を行う処理であり、
前記撮像方式シミュレート処理は、前記縮小処理後の画像から前記モザイク画像を構成し、前記モザイク画像をデモザイキング処理することで前記低解像学習用画像を生成する処理であることを特徴とする情報処理システム。 - 請求項7において、
前記撮像方式シミュレート処理は、前記モザイク画像に対するノイズリダクション処理を更に含むことを特徴とする情報処理システム。 - 請求項1において、
前記処理対象画像は、前記第1撮像系が撮像する際に用いた光源に対応した画像処理によって生成され、
前記低解像度化処理は、前記光源に対応した前記画像処理を含むことを特徴とする情報処理システム。 - 請求項1において、
前記第1撮像系は、複数の波長帯域の光が順次に照射される場合において各波長帯域の光が照射されるタイミングでモノクロ撮像素子により撮像することで、複数の画像を取得し、
前記高解像学習用画像は、前記複数の画像が合成された面順次式画像であり、
前記学習済みモデルは、
前記面順次式画像における色ずれ量が、予め設定された閾値以下である前記面順次式画像を用いて学習されることを特徴とする情報処理システム。 - 請求項1において、
前記低解像学習用画像は、前記高解像学習用画像を、前記低解像度化処理及びグレースケール化処理することで生成されることを特徴とする情報処理システム。 - 請求項1において、
前記記憶部は、前記第2撮像系に対応した前記学習済みモデルである第1学習済みモデルと、前記第1撮像系より低解像の撮像を行う第3撮像系に対応した第2学習済みモデルと、を記憶し、
前記入力部は、前記第2撮像系によって撮像される第1処理対象画像、又は前記第3撮像系によって撮像される第2処理対象画像を、前記処理対象画像として前記処理部に入力し、
前記処理部は、
前記第1処理対象画像に対する前記解像復元を、前記第1学習済みモデルを用いて行い、前記第2処理対象画像に対する前記解像復元を、前記第2学習済みモデルを用いて行うことを特徴とする情報処理システム。 - 請求項12において、
前記処理部は、
前記処理対象画像を撮像した撮像系の種類を、前記処理対象画像から検出し、検出結果に基づいて前記第1処理対象画像が入力されたと判断したとき、前記第1学習済みモデルを選択し、前記検出結果に基づいて前記第2処理対象画像が入力されたと判断したとき、前記第2学習済みモデルを選択することを特徴とする情報処理システム。 - 請求項12に記載の情報処理システムを有するプロセッサユニットと、
前記プロセッサユニットに着脱可能であり、前記処理対象画像を撮像して前記入力部に送信する内視鏡スコープと、
を含み、
前記処理部は、
前記プロセッサユニットに接続された前記内視鏡スコープのID情報を検出し、前記ID情報に基づいて前記内視鏡スコープが前記第2撮像系を含むと判断したとき、前記第1学習済みモデルを選択し、前記ID情報に基づいて前記内視鏡スコープが前記第3撮像系を含むと判断したとき、前記第2学習済みモデルを選択することを特徴とする内視鏡システム。 - 請求項1に記載の情報処理システムを有するプロセッサユニットと、
前記プロセッサユニットに接続され、前記処理対象画像を撮像して前記入力部に送信する内視鏡スコープと、
を含むことを特徴とする内視鏡システム。 - 第1撮像系よりも低解像の撮像を行う第2撮像系によって撮像される処理対象画像を、前記第1撮像系で撮像されたときの解像度に解像復元するように、コンピュータを機能させる学習済みモデルであって、
前記学習済みモデルは、
低解像学習用画像を高解像学習用画像に解像復元するように学習され、
前記高解像学習用画像は、第1撮像方式の第1撮像素子を含む前記第1撮像系により所定被写体が撮影された高解像の画像であり、
前記低解像学習用画像は、前記高解像学習用画像を、低解像度化処理することで生成され、
前記低解像度化処理は、低画素数であり且つ前記第1撮像方式と異なる第2撮像方式の第2撮像素子を含む前記第2撮像系により前記所定被写体が撮像されたかのような低解像の画像を生成する処理及び前記第2撮像方式をシミュレートする撮像方式シミュレート処理であって、前記第2撮像系の光学系の解像特性をシミュレートする光学系シミュレート処理を含むことを特徴とする学習済みモデル。 - 請求項16に記載の学習済みモデルを記憶した情報記憶媒体。
- 学習済みモデルを用いて解像復元を行う情報処理方法であって、
前記学習済みモデルは、
低解像学習用画像を高解像学習用画像に解像復元するように学習され、
前記高解像学習用画像は、第1撮像方式の第1撮像素子を含む第1撮像系により所定被写体が撮影された高解像の画像であり、
前記低解像学習用画像は、前記高解像学習用画像を、低解像度化処理することで生成され、
前記低解像度化処理は、低画素数であり且つ前記第1撮像方式と異なる第2撮像方式の第2撮像素子を含む第2撮像系により前記所定被写体が撮像されたかのような低解像の画像を生成する処理及び前記第2撮像方式をシミュレートする撮像方式シミュレート処理であって、前記第2撮像系の光学系の解像特性をシミュレートする光学系シミュレート処理を含み、
前記学習済みモデルを用いて、前記第1撮像系よりも低解像の撮像を行う前記第2撮像系によって撮像される処理対象画像を、前記第1撮像系で撮像されたときの解像度に解像復元することを特徴とする情報処理方法。
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