JPH03105483A - 内視鏡装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、病変部の認識機能を向上させる内視鏡装置に
閏する。

［従来の技術］ 近年、体腔内に細長の挿入部を挿入することにより、体
腔内臓器等を観察したり、必要に応じ処置具チャンネル
内に挿通した処置具を用いて各種治療処置のできる内視
鏡が広く利用ざれている。

また、電荷結合素子（ＣＯＤ）等の固体１１ｉｉ１１１
素子を紺像手段に用いた電子内祝鏡も種々提案されてい
る。

ところで、実体顕微鏡観察あるいは拡大内視鏡観察に関
する論文に、胃粘膜の実体顕微鏡レベルにおける観察最
小単位として、腺管を中心とする微細構造に関する観察
所見を取り上げたものが幾つかある。例えば、実体顕微
鏡観察に関する論文「ＧＡＳＴＲＯＥＮＴＥＲＬＯＧ［
ＣＡＬ　ＥＮＤＯＳＣＯＰＹＪ誌．第１５巻．第６＠，
第６３９ページ，「胃ＩＩ瘍及び胃癌の実体顕微鏡的研
究（松本〉」によると、正常部の胃粘膜は腺管を中心と
する径４０μ程度の比較的規則正しい構造で覆われてい
る。前記論文では、この構造をバビラと呼んでいる。慢
性胃炎の進行により萎縮の進んだ状態においても腺管配
列を基本とする同程度の細かさの規則正しい構造が見ら
れる。

これに対し、胃潰瘍，胃癌等の病変部では、これらの規
則構造に著しい変動が生じ、腺菅を中心としない偽微細
構造（前記論文ではこれを偽パビラと呼んでいる。）が
表れる。この偽パピラの形態は、例えば胃潰瘍の冶癩過
程であれば、その粘膜部位の過程に従い、再生上皮の欄
状構造を示す短冊状であるとか、粗大であるが比較的円
形で形状の揃った構造等の異なった形態を示す。

これら偽バビラの大きさは、形状，大小とも多様である
が総じて本来のバビラに比べると大きく、５倍から１０
ｆ８以上の径を持つ構造単位となる。

通常の内視鏡では、これら偽微細構造観察に対しても完
全な観察能を持たない。これは、対象自体の分光的コン
トラストの低さと、内視鏡の分解能がこれら微細構造観
察に対して不十分であるためである。前者の問題に閏し
ては、発赤を伴う病変の場合、発赤部と小満部とのコン
トラストの差により観察可能である。しかし、正常部あ
るいは発赤を伴わない異常構造の場合、染色法の併用に
よらないと画像化されない場合もある。ただし、高階調
化とコントラスト変換の併用により若干の改善は見込め
ると思われる。後者の問題に関しては、拡大内視鏡の狭
角側で近接観察を行った場合には、前記偽微細構３！観
察は可能である。前記拡大内視鏡によれば、正常粘膜上
の小溝模様，微細構造等についても観察可能である場合
もあるが、見えないことも多い。これらの状況から推察
するに、従来のファイバスコープにより得られていた解
像度のイ８以上の解像度が得られれば、異常部の微細構
造の詳Ｉｌｌ？Ａ察が可能であり、正常部の微細構造観
察のためには、それを更に上回る解像力を必要とする。

これらのことより、次のことが推察される。

（１）正常部の固有粘膜パターンは、内祝鏡による通常
観察では識別できない。拡大内視鏡観察においては認識
可能であることもある。

（２）病変部の粘膜バータンは、正常部より粗い構造で
あり、拡大内視鏡観察においては認識可能である。通常
観察においてもその概要は認識できる。

（３〉異常粘膜部の微細構造は、正常部より粗構造であ
り、空間周波数的に分離することである程度の識別が可
能である。

［発明が解決しようとする課題］ このように、粘膜上の構造の変化を観窄することによっ
て病変部を認識（存在診断）することが可能であると考
えられるが、そのＷ１識には相当の注意力と熟練を要し
、そのため見落し易かった。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、病変
に伴う構造的変化の認識を容易にし、病変部のｗａｎ能
を向上できる内視ｌ１装置を提供することを目的として
いる。

［課題を解決するための手段］ 本発明の内視鏡装置は、内視鏡画像を電気信号として得
る随像手段を備えたものにおいて、前記ＩＩ像手段によ
って得られた内視鏡画像内から、病変部粘膜構造に対応
する空間周波数帯域成分を抽出する抽出手段を備えたも
のである。

［作用］ 本発明では、ｍＩＩＩ手段によって内視鏡画像が得られ
、抽出手段によって、前記内視鎖画像内から、病変部粘
ｌＩＩａ造に対応する空間周波数帯域成分が抽出される
。

［実施例］ 以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。

第１図ないし第７図は本発明の第１実施例に係り、第１
図は内視鏡装置の構成を示すブロック図、第２図は画像
処理装置の構或を示すブロック図、第３図は内視鏡装置
の全体を示す側面図、第４図は画像処理装置の動作を説
明するためのフローチャート、第５図は画像処理の各過
程における画像を示す説明図、第６図はテクスチャーエ
ッジ保存の平滑化処理における平均化を行う区域を示す
説明図、第７図は第６図の各区域の非一様性を求めるた
めの４つの部分を示す説明図である。

本実施例の内視鏡装置は、第３図に示すように、電子内
視鏡１を備えている。この電子内祝ＩＩ１は、細長で例
えば可撓性の挿入部２を有し、この挿入部２の後端に大
径の操作部３が連設されている。

前記操作部３の後端部からは側方に可撓性のユニバーサ
ルコード４が延設され、この，ユニバーサルコード４の
先端部にコネクタ５が設けられている。

前記電子内視！［１は、前記コネクタ５を介して、光源
装置及び信号処理回路が内蔵されたビデオブロセッサ６
に接続されるようになっている。さらに、前記ビデオプ
ロヒッサ６には、モニタ７が接続されるようになってい
る。

前記挿入部２の先端側には、硬性の先端部９及びこの先
端部９に隣接する後方側に湾曲可能な湾曲部１０が順次
設けられている。また、前記操作部３に設けられた湾曲
操作ノブ１１を回動操作することによって、前記湾曲部
１０を左右方向あるいは上下方向に湾曲できるようにな
っている。また、前記操作部３には、前記挿入部２内に
設けられた処置具チャンネルに連通ずる挿入口１２が設
けられている。

第１図に示すように、電子内視鏡１の挿入部２内には、
照明光を伝達するライトガイド１４が挿通されている。

このライトガイド１４の先端面は、仲人部２の先端部９
に配首され、この先端部９から照明光を出割できるよう
になっている。また、前記ライトガイド１４の入躬端側
は、ユニバーサルコード４内に挿通されてコネクタ５に
接続されている。また、前記先端部９には、対物レンズ
系１５が設けられ、この対物レンズ系１５の結像位置に
、固体囮像素子１６が配設されている。この固休梶８ｌ
素子１６は、可視領域を含め紫外領域から赤外領域に至
る広い波長域で感度を有している。

前記固体ｌｍ素子１６には、信号線２６．２７が接続さ
れ、これら信号１２６．２７は、前記挿入部２及びユニ
バーサルコード４内に挿通されて前記コネクタ５に接続
されている。

一方、ビデオプロセッサ６内には、紫外光から赤外光に
至る広帯域の光を発光するランブ２１が設けられている
。このランブ２１としては、一般的なキセノンランプや
ストロボランプ等を用いることができる。前記キセノン
ランプやストロボランプは、可視光のみならず紫外光及
び赤外光を大品に発光ずる。このランブ２１は、電源部
２２によって電力が供給されるようになっている。前記
ランブ２１の前方には、モータ２３によって回転駆動さ
れる回転フィルタ５０が配設されている。

この回転フィルタ５０には、通常観察用の赤（Ｒ），緑
（Ｇ），青（Ｂ）の各波長領域の光を透過するフィルタ
が、周方向に沿って配列されている。

また、前記モータ２３は、モータドライバ２５によって
回転が制御されて駆動されるようになっている。

前記回転フィルタ５０を透過し、Ｒ．Ｇ．Ｂの各波長領
域の光に時系列的に分離された光は、前記ライトガイド
１４の入躬端に入躬され、このライトガイド１４を介し
て先端部９に導かれ、この先端部９から出躬されて、観
察部位を照明するようになっている。

この照明光による観察部位からの戻り光は、対物レンズ
系１５によって、固休撮像素子１６上に結像され、光電
変換されるようになっている。この固体戯像素子１６に
は、前記信号線２６を介して、前記ビデオプロセッサ６
内のドライバ回路３１からの駆動パルスが印加され、こ
の駆動パルスによって読み出し，転送が行われるように
なっている。この固休Ｍｒｉ（ＩＩ素子１６から読み出
された映像信号は、前記信号線２７を介して、前記ビデ
オプロセッサ６内または電子内視鏡１内に設けられたプ
リアンプ３２に入力されるようになっている。

このプリアンプ３２で増幅された映像信目は、プロセス
回路３３に入力ざれ、γ捕正及びホワイトバランス等の
信号処理を施され、Ａ／Ｄコンバータ３４によって、デ
ジタル信号に変換ざれるようになっている。このデジタ
ルの映像信号は、セレクト回路３５によって、例えば赤
（Ｒ），緑（Ｇ）．青（Ｂ）の各色に対応するメモリ（
１）３６ａ，メモリ（２）３６ｂ，メモリ（３）３６ｃ
に選択的に記憶されるようになっている。前記メモリ（
１）３６ａ，メ−Ｅ’Ｊ　（２）３６ｂ，　メＥ！，＋
　（３）３６ｃは、同時に読み出され、Ｄ／Δコンバー
タ３７によって、アナログ信号に変換ざれ、人出力イン
ターフェース３８を介して、Ｒ．Ｇ．Ｂ信号として、カ
ラーモニタ７に入力され、このカラーモニタ７によって
、観察部位がカラー表示されるようになっている。

また、前記ビデオプロセッサ６内には、システム全体の
タイミングを作るタイくングジェネレータ４２が設けら
れ、このタイミングジェネレータ４２によって、モータ
ドライバ２５．ドライバ回路３１，セレクト回路３５等
の各回路間の同期が取られている。

本実施例では、前記メモリ（１〜３）３６ａ〜３６ｃの
出力端は、画像処理装置１０４に接続されている。また
、前記画像処理装置１０４には、入出力インターフェー
ス１０５を介して、モニタ１０６が接続され、このモニ
タ１０６に、前記画像処］！Ｌ！装置１０４による演鋒
処理結果が表示されるようになっている。

前記ｉｉ！ｉｆＩＩ処理装置１０４は、第２図に示すよ
うな構成になっている。

すなわち、画像処理装置１０４は、ＣＰＬＪ１２１，情
報入力装ｆｆｌ２２，ＲＡＭからなる主記憶装置１２３
．画像入力インターフェース１２５及び表示インターフ
ェース１２８を備え、これらは、バスによって互いに接
Ｖｔされている。前記情報入力装置１２２は、キーボー
ド等であり、電子内視ｌ！１の種別等のデータを入力で
きるようになっている。前記画像入力インターフェース
１２５は、メモリ（１　）３６ａ，メモリ（２）３６ｂ
．メモリ（３）３６ｃに接続され、これらからの画像デ
ータの受信を行うようになっている。また、前記表示イ
ンターフェース１２８は、入出力インターフェース１０
５に接続され、モニタ１０６に入力する画像データを送
るようになっている。

本実施例では、電子内視ｔｉ１で得た対象部位の画像に
対し、画像処理装置１０４で処理を行い、モニタ１０６
に処理結果を出力する。

次に、前記画像処理装置１０４の処理について説明する
。

第４図に示すように、前記画像処理装ｔｆｆ１０４にお
ける処理は、ノイズ除去のステップＳ　１　、Ｒ’ｔ域
抽出のステップＳ２、一次微分のステップＳ３、平滑化
のステップＳ４、疑似カラー化のステップＳ５の５つの
ステップからなる。

この画像処理装置１０４における処理では、メモリ（１
〜３）３６ａ〜３６ｃからのＲ．Ｇ．Ｂ画像のうち、例
えばＧ画像に対して処理を行う。

しかし、これは、ＲまたはＢ画像を用いても良い。

また、ノイズ除去後のデータに対し画像間演算により、
Ｇ／Ｒ，ｊ）ｏｐ　（Ｇ／Ｒ），ａｒｃｔａｎ（Ｇ／Ｒ
）等を算出して、帯域抽出以下の処理に用いでも良い。

更に、Ｒ，Ｇ，Ｂｌｍ像によるカラ一画像を、いわゆる
色の３属性と呼ばれる色相．彩度，明度に変換し、彩度
，明度に対して、第４図に示す処理を行っても良い。

第５図（ａ）は原画Ｑ（カラ一画像）を示し、第５図（
ｂ）は原画像のＧ成分、すなわちＧｉｌｊ像を示してい
る。これらの図から分るように、原画像に比べてＧ画像
の方が粘膜上の微細構造６０が明確になっている。尚、
各図において、おおよそ２点鎖線より左側の部分は暗部
である。

次に、前記各ステップについて順に説明する。

まず、ノイズ除去のステップＳ１では、原画像Ｒ．Ｇ，
Ｂに対して公知のメディアン（中央値）フィルタを適用
する。メディアンフィルタによるノイズ除去は、局所領
域中のＦＩＪ度値の中央値を、領域中央の画素の出力Ｆ
ＩＡ度とすることにより行われる。すなわち、画像ｆ’
（ｉ．ｊ）に対するメディアンフィルタの出力ｏ（ｉ．
Ｊ）は、と表される。尚、Ｒは画素（ｔ，ｊ）とその近
傍画素の集合（局所領域）である。このメディアンフィ
ルタによる処理は非線形処理であり、後述り゛る移動平
均法に比べてかなりエッジがぼけるのを防ぐことができ
る。尚、木処理系では、３×３の局所領域を用いている
。

次に、帯域抽出のステップＳ２は、ステップＳ１による
ノイズ除去後のデータから病変部のデータを抽出ゴるも
の、言い換えると非病変部のデータを選択的に除外する
ものである。前述のように、正常部粘膜の構造パターン
と病変部粘膜のｍ造パターンとでは、その細かさが異な
る。対象の変化の細かさは、画像上においては空間周波
数の変化として与えることができる。そこで、ここでは
、ノイズ除去後の画像から、病変部粘膜の構造パターン
に対応する空間周波数帯域成分を抽出する。

ここで、通常内視鏡と拡大内視鏡とでは、同一の構造パ
ターンであってもその空間周波数帯域は異なる。そこで
、通常内視鏡と拡大内視鏡のそれぞれの場合について、
帯域抽出処理を説明づる。

まず、通常内視鏡の場合は、通常内視鏡における視野か
ら観察される画像においては、正常粘膜の固有構造パタ
ーンは解像力の点で限界を超えるため認識できない。一
方、病変部の粘膜構造は空間周波数的に言う高周波成分
として認識可能である。従って、いわゆるハイパスフィ
ルタによって、病変部粘膜の構造パターンに対応する空
間周波数帯域或分を抽出することができる。ここで、原
画像を０１平滑化処理結果をａｖ（Ｇ）とすると、ハイ
バスフィルタはＧとａｖ（Ｇ）との画像間減ｎＧ−ａＶ
　（Ｑ）により疑似的に実現できる。本処理系では、平
滑化処理として移動平均法を用いる。

前記移動平均法は、入力画像ｆ（ｉ．ｊ）における点（
ｉ，ｊ）の近傍の平均濃度を出力画像Ｑ（ｉ　　ｊ）の
点（ｉ，ｊ）の値とするものである。

すなわち、 と表される。尚、Ｒは画素（ｉ，ｊ）とその近傍画素の
集合（近傍領域）であり、ｎ　ｉｔ　Ｒに属づる画素の
個数である。近傍領域の形としては正方形や円形が用い
られる。

本処理系では、ａｖ（Ｇ）で用いる近傍領域の大きさと
して例えば１　１Ｘ１　１の正方形を用い、Ｇ−ａｖ　
（Ｇ）により病変部粘膜の構造パターンに対応する空間
周波数帯域成分を抽出する。

次に、拡大内視鏡の場合は、拡大内視鏡における視野か
ら得られる画像においては、正常粘膜の構造パターンを
認め得る場合がある。この場合、これらのパターンは画
像内の非常に細かい変化として認識されるため、空間周
波数的には高周波或分として区別することができる。ま
た、拡大内視鏡の視野においては病変部粘膜の構造パタ
ーンは、中程度の空間周波数成分を強く持つ領域として
認識可能である。そこで、バンドバスフィルタにより高
周波分及び低周波分を抑圧することにより、病変部粘膜
の構造パターンに対応する空間周波数帯域成分を抽出す
ることができる。

本処理系では、７×７の近傍領域を用いる移動平均法に
よる平一滑化処理結果ａｖ７　（Ｇ）から、２１Ｘ２１
の近傍領域を用いる移動平均法による平滑化処理処理結
果ａｖ２１　（Ｇ）を画像間減粋ずることにより、疑似
的にバンドパスフィルタを実現している。

尚、ハイバスフィルタ，バンドバスフィルタについては
、フーリエ変換等の手法を用いて直接的に周波数成分に
変換し、フィルタ処理を行っても良い。

また、抽出すべき帯域については、光学系の解像力，画
角あるいは固休撮像素子の画素数、内視鏡先端と対象と
の距離が関連する。本処理については、使用する各内視
鏡について最も良いＭ像度が得られる状況を場定してい
る。尚、本処理系は、使用する光学系の特性に合わせて
自由に設定し得る。

尚、この帯域抽出の画像をモニタ１０６に表示して観察
を行っても良い。また、帯域抽出の結果を、原画像に加
棹し、強調効果を得た画像をモニタ１０６に表示して観
察しても良い。

次に、一次微分のステップＳ３では、前記帯域抽出処理
によって得られた画像内の各点における変化徂（勾配〉
を障出する。

この変化量は、画像のく空間）微分によって求められる
。本処理系で用いられようなデジタル画像の場合、微分
は差分て表現される。例えば、Ｘ方向，ｙ方向の一次の
偏微分は次のように定義ずることができる。

Δｘ　ｆ　（ｉ，ｊ）＝ｆ　（ｉ．ｊ）−ｆ　（ｉ−１
，ｊ）Δｙ　ｆ　（ｉ，　ｊ）ミｆ　（ｉ．ｊ＞−ｆ　
（ｉ，ｊ−１＞本処理では、変化量として勾配の大きさ
を用いる。この勾配は、一次の偏微分が最大値をとる方
向とその大きさを表し、その大きさと方向は、それぞれ
、次のように定義される。

ΔＸ　　　Ｉ．Ｊ　　　＋（Δｙｆ（ｉ．ｊ））２ｔａ
ｎ−１（Δｙ　ｆ　（ｉ，　ｊ）／ΔＸｆ（ｉ．ｊ））
尚、計算を簡単にするために、勾配の大きさは、次のよ
うに絶対値や最大値で近似されたオペレータを用いるこ
ともある。

１ΔＸ　ｆ　（ｉ，　ｊ）　ｌ＋ｌΔｙ　ｆ　（ｉ，　
ｊ）または、 ｍａｘ（ｌΔｘ　ｆ　（ｉ．ｊ）ｌ．ｌΔｙ　ｆ　（ｉ
，ｊ） また、斜め方向の偏微分を用いた勾配の計算法として、
次のようなＲｏｂｅｒｔｓのオペレータがある。

（（ｆ　　（ｉ．　　ｊ）−ｆ　　（ｉ＋１，　　ｊ＋
１）　　＞　　２＋　（ｆ　（ｉ＋１．ｊ）−ｆ　（ｉ
．ｊ＋１）　〉２）”また、その簡易形として絶対値近
似や最大値近似がある。

また、更に別の勾配の計算法として、 ｍａｘｌｆ（ｉ．ｊ＞−ｆ（ｕ．ｖ） ＬＩＶ を用いるものもある。ここで、点（Ｕ，Ｖ）は、点（ｉ
．ｊ）の近傍、例えば上下左右の４点あるいは対角方向
も合わせた８点を表す。

こうした勾配の計算は全て２Ｘ２または３Ｘ３のマスク
を用いた非線形な空間フィルタリングとなっており、画
像全体を微分するには、これらの非線形なオペレータを
各画素毎に並列に適用づれば良い。

この一次微分のステップＳ３で得られる画像は、第５図
（Ｃ）に示すようになる。

次に、平滑化のステップＳ４では、領域における特ｒ１
１ｍを求めるため、前記一次微分処理で求めた各点の特
ＩＩ（勾配）を平滑化し、各点の近傍におけるｆｒ４ｉ
ｌ１の特徴を求める。

本処理では、３２Ｘ３２の近傍領域を用いる移動平均法
による平滑化処理を行う。ここでは、帯域抽出で抽出し
た周波数分の下限以下の低周波分を抽出すれば良い。

尚、本処理における平滑化では、テクスチャーエッジ保
存の平滑化処理を用いるとより良い結果が得られること
も多い。このテクスチャーエッジ保存の平滑化処理は、
なるべくエッジを含まない領域を選択してその領域で平
均化するもので、これによりテクスチャーエッジが保存
される。尚、テクスチｐ−は、濃度の変化パターンが一
様なものとして特徴づけることができる。

このテクスチャーエッジ保存の平滑化処理について、第
６図及び第７図を参照して簡単に説明する。

平均化に用いる正方形領域の一辺の長さの最大値をＫＭ
ＡＸ、平均化に用いる正方形領域の一辺の長さの最小値
をＫＭＩＮ、平滑化の繰り返しの回数をＮＴＩＭＥ、平
滑化の方法をＩ　Ｔ　Ｈ　Ｄと寸る。尚、平滑化の方法
は、次のように定義する。

ＩＴＨＤ＜Ｏの場合、全ての点を平均化ＩＴＨＤ＝Ｏの
場合、非一様性が平均以上の点を平均化 ＩＴＨＤ＞０の場合、非一様性がＩ　Ｔ　＋ｌＤ以上の
点を平均化 また、平均化領域が画像外部にはみ出る点については入
力ｉｉＩｊ像の値を出力するものとする。

処理のアルゴリズムは、次のように、画像の各点につい
て、選択された区域で平均化することにより、テクスチ
ャーエッジを保存する平滑化処理を行うものである。す
なわち、第６図に示すように、画像■ｋの各点（ｘ．ｙ
）のまわりに５つの区域Ｎ２ｏ（Ｘ，ｙ），Ｎ２ｏ（Ｘ
＋ｎ，Ｖ＋ｎ＞，Ｎ２ｏ（ｘ−ｎ，ｙ十ｎ）．Ｎ２ｏ（
ｘ−ｎ，　ｙ−ｎ），Ｎ２ｎ（Ｘ十ｎ．ｙ−ｎ）を考え
る。各領域の非一様性として、第７図に示すような４つ
の部分の平均値Ａ１．Ａ２　．Ａ３　．Ａ４に勾配オペ
レータｈ＝　ｌ　Ａ１＋Ａ２−Ａ３−Ａ４ ＋　ｌ　Ａｔ　＋Ａ３　−Ａ２　−Ａ４を適用する。そ
して、最小の微分値（非一様性〉＊ ｈ　を有する区域の平均値をＡ＊とすると、次のいずれ
かの場合、画像Ｉ　　にＡ＊を出力し、そｋ＋１ の他の場合は画像Ｉ，の値をそのまま出力する。

ＩＴＨＤ＜Ｏのとき、条件なし ＩＴＨＤ＝Ｏの場合、ｈ＊≧ｈ（ｈは画像の各点でのｈ
の平均値） Ｉ　Ｔ｝−１０＞０の場合、ｈ＊≧ＩＴ｝−１０以上の
処理をｋ＝１　（２ｎ＝ＫＭＡＸ＞，ｋ＝２　（２ｎ−
ＫＭＡＸ／２）．−，ｋ−ＮＴＩＭＥ（２ｎ＝ＫＭＩＮ
）のように繰り返す。このようにして非一様性の小さい
、すなわち一様性の大きい区域を選択してその区域で平
均化することにより、第６図に示すような領ｔａＲｔ．
８２間のエッジを保存しながら平滑化処理できる。

次に、疑似カラー化のステップＳ５では、前記平滑化処
理で得られた各点の値を、指定した階調の色に割り当て
てカラー表示によりモニタ１０６に表示する。

以上の処理の結果得られる画像は、第５図（ｄ）に示す
ようになる。尚、この図において、線で区切られた領域
内は同じ色で表されている。この図において、符号６１
で示す領域の近傍が、病変部の粘膜構造が多い部分であ
る。

このように、本実施例によれば、病変部の粘膜構造に特
徴的な空間周波数帯域或分が抽出され、その檄に応じた
領域に分けられた画麺が得られるので、病変に伴う構造
的変化の認識が容易になり、病変部の認識機能を向上す
ることができる。

第８図は本発明の第２実施例における画像処理装置の動
作を説明するための７ローチＶ一トである。

本実施例では、画像処理装置１０４における処理は、ノ
イズ除去のステップＳ１、帯域抽出のステップＳ２、局
所領域分散算出のステップ８１３、疑似カラー化のステ
ップＳ５の４つのステップからなる。局所領域分散算出
のステップ８１３以外は、第１実施例と同様である。

前記局所領域分散算出のステップ８１３では、帯域抽出
後の画像内の全ての点について、各点を中心とする局所
領域中の点の値の分散を求める。

局所領域の大きさとしでは、帯域抽出で抽出した周波数
成分の下限に対して十分大きい局所領域（本処理の場合
、例えば３２Ｘ３２）を用いる。

分散は、次のようにして求められる。

（１／ｎ）Σ（ｆ（ｋ，Ｉ）−ｆ）２ （ｋ，　ＩＩＣＲ 尚、ｆは、局所領域Ｒ内における全画素の値の平均埴で
あり、ｎはＲに属する画素の個数である。

帯域抽出処理によって病変部の粘膜構造が抽出されるの
で、局所領域分散算出処理の結果は、病変部ほど分散が
大きくなる。

本実施例では、局所領域分散算出処理の結果は、近接画
Ｍ間の変化が小さいので、平滑化処理は行わず、ステッ
プＳ５で疑似カラー化される。

その他の構或，作用及び効果は、第１実施例と同様であ
る。

尚、本発明は、上記各実施例に限定されず、例えば、通
常内祝鏡と拡大内祝鏡等、使用される内視鏡の種類を識
別する手段を設け、その識別結果により、帯域抽出処理
で抽出づ′る空間周波数帯域、あるいは画像を強調する
空間周波数帯域を変化させても良い。また、画角切換手
段（ズーム機能〉を有する内視鏡が使用可能な場合に、
選択されている画角を識別する手段を設け、その識別結
果により、帯域抽出処理で抽出する空間周波数帯域、あ
るいは画像を強調する空間周波数帯域を変化させても良
い。具体的には、内視鏡側に、その種類を示す手段や画
角の情報を出力サる手段を設け、内視鏡が接続されるビ
デオブロセッナ６等の装置側に、前記種類や画角を識別
する手段を設け、その識別出力により、画像処理装置１
０４の帯域抽出処理で用いるバイパスフィルタやバンド
バスフィルタの特性を切り換える． また、本発明は、挿入部の先端部に固体園像素子を有タ
る電子内祝鏡に限らず、ファイバスコープ等肉眼観察が
可能な内視鏡の接眼部に、あるいは、前記接眼部と交換
して、テレビカメラを接続して使用する内視鏡装置にも
適用することができる。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、内視鏡画像内から
、病変部粘膜構造に対応する空間周波数帯域成分が抽出
されるので、病変に伴う構造的変化の認識が容易になり
、病変部の認識機能を向上することができるという効果
がある。

【図面の簡単な説明】

第１図ないし第７図は本発明の第１実施例に係り、第１
図は内視鏡装置の構成を示すプロック図、第２図は画像
処理装置の構成を示すブロック図、第３図は内視鏡装置
の全体を示す側面図、第４図は画像処理装置の動作を説
明づるためのフローチャート、第５図は画像処理の各過
程における画像を示？ｌ説明図、第６図はテクスチャ−
エッジ保存の平滑化処理における平均化を行う区域を示
す説明図、第７図は第６図の各区域の非一様性を求める
ための４つの部分を示す説明図、第８図は本発明の第２
実施例における画像処理装置の動作を説明するためのフ
ローチャートである。 １・・・電子内８！鏡　　　１６・・・固体瞳像素子１
０４・・・画像処理装置 第２図 ３６０ ３６ｂ ３６Ｃ 第３図 第５図 （ａ） （ｂ） （Ｃ） （ｄ） 第４図 第８図 第６図 手続ネｉｌ３正書（自発） １．事件の表示 平成１年特許願第２４４８１１号 ２．発明の名称 内視鏡装置 ３．補正をする者 事件との関係

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 内視鏡画像を電気信号として得る撮像手段を備えた内視
   鏡装置において、前記撮像手段によつて得られた内視鏡
   画像内から、病変部粘膜構造に対応する空間周波数帯域
   成分を抽出する抽出手段を備えたことを特徴とする内視
   鏡装置。