JPH04314181A

JPH04314181A - 内視鏡画像の処理方法

Info

Publication number: JPH04314181A
Application number: JP3079606A
Authority: JP
Inventors: Hiroichi Nishimura; 博一西村; Masakazu Nakamura; 雅一中村; Tetsuo Nonami; 徹緒野波
Original assignee: Olympus Optical Co Ltd
Current assignee: Olympus Corp
Priority date: 1991-04-12
Filing date: 1991-04-12
Publication date: 1992-11-05
Anticipated expiration: 2016-01-22
Also published as: JP3126996B2

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】

【０００１】

【産業上の技術分野】本発明は、画素を複数の色信号に
分解し、分解した色信号に対して適当な処理を施す事に
より、認識能を向上させた内視鏡画像の処理方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】近年、細長の奏入部を体腔内に挿入する
事によって、切開を必要とすること無く、体腔内の患部
等を観察したり、必要に応じ処理具を用いて治療処理の
できる内視鏡が広く用いられるようになった。

【０００３】上記内視鏡には、イメージガイドを像伝送
手順に用いた光学式の内視鏡（ファイバースコープ）の
他に、最近ＣＣＤ等の固体撮像手順を用いた電子式の内
視鏡（以下、電子内視鏡又は電子スコープ）が実用化さ
れるようになった。

【０００４】また、ファイバースコープの接眼部にＣＣ
Ｄ等の固体撮像手順を用いた撮像カメラを接続してモニ
タでカラー表示できるようにしたものもある。

【０００５】さらに、最近ではこの様な内視鏡から得ら
れる映像信号に対し、様々な処理を施すことにより、人
間の視覚的認識を補助し、診断能を向上させる試みが成
されている。

【０００６】例えば、米国特許第４８１９０７７　号に
よれば、３原色を現す映像信号ＲＧＢを比較的簡単な座
標変換により、ＨＳＩ（色相、彩度、輝度）と呼ばれる
人間の色知覚に比較的近い信号に変換し、ＨＳＩの各信
号に対して適当な強調処理を施した後、逆変換によって
再び映像信号ＲＧＢに戻して、画像表示をする装置が開
示されている。

【０００７】また、例えば、特願昭６２−２９６１４３
　号によれば、画像信号をより人間の色知覚に近いＬｕ
＊ｖ＊色空間に変換してから各種強調を行ない、逆変化
を行なう装置が開示されている。

【０００８】本出願人もまた特願昭６１−１６９０５７
　号おいて映像信号をＬａ＊ｂ＊、あるいはＬｕ＊ｖ＊
色空間における信号に変換し、その輝度Ｌに対し強調処
理を施す装置を開示している。

【０００９】これらの従来例においては、カラー画像の
輪郭あるいは細かい模様を強調する為に、輝度に対する
高周波成分の強調処理を行なっている。これは輝度と色
相、彩度を分離する事により、色調を変化させること無
く、強調を行なうことができるからである。これに対し
、ＲＧＢ各プレーンに対して独立した強調処理を行なう
と色調が変化して不自然な画像になることがあった。

【００１０】ところで、内視鏡による生体観察において
は、挿入性向上のため、小形・細径化を図るなど機材に
対する制約条件のため観察対象によっては、解像力、明
るさ、コントラスト等で十分な観察能が得られないこと
も起こる。特に良性病変と悪性病変との鑑別診断に重要
な情報となる粘膜表面の微細模様（胃線、腸線等の腺腔
、無名溝、毛細血管、あるいは、染色剤等により形成さ
れる）の観察の為には、現在最高水準の解像力を有する
内視鏡を用いても、診断に対し十分な画像は得られない
ことが多い。

【００１１】この為、より優れた解像力をもつ内視鏡が
切望されるのは当然のことであるが、さらに、コントラ
スト不足、解像力不足を補い、より診断を容易ならしめ
る画像処理手法、及び装置の開発が望まれている。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】例えば通常の（染色法
を用いない）内視鏡画像における粘膜表面の微細模様は
、その模様を形成する変動情報の殆どをＧ，Ｂの信号の
変動によっている。これはおそらく、血液中のヘモグロ
ビンによる吸光の性質を反映しているものと考えられて
いる。

【００１３】また、染色法を用いた画像では生体固有の
反射、あるいは吸光に加えて、染色剤による吸光が加わ
るため、これらの性質により画像を形成するデータ変動
が決定される。

【００１４】これらの画像の強調の為には、従来試みら
れてきた色空間における高周波強調処理を用いても結果
は良好ではなかった。この理由は以下の様な事であると
推定される。

【００１５】微細模様を形成するデータ変動が形成する
データ分布は、当然のことながら人間の色知覚における
輝度、色相、彩度の何れかの変動と一致するものではな
い。観察者は画像からまず大局的な情報を把握する。次
に微細模様を明瞭に観察することにより、より精細な情
報を得ようとする。そして、精細な情報を得ようとする
場合、観察者の注意は、その画像中に認められる生体に
起因する何等かの情報に対して、集中的に注意を払うこ
とになる。これらの情報が輝度により表現されるもので
あるか、彩度あるいは色相で表現されるものであるか、
あるいはその両方であるのかといったことは、観察者に
とっては何等意味をもたない。

【００１６】もっとも良好に受入れられ、観察の補助と
なり得る強調手法は、関心領域内で注目しているデータ
変動が増幅され、それ以外は抑制されるものでなければ
ならないが、色空間上で処理を行なうことは必ずしもこ
の条件を満たさない。

【００１７】このため、色空間における強調処理は、微
細模様の観察者にとって、必ずしも最適な強調結果を提
供しない。

【００１８】さらに、内視鏡画像全体におけるデータの
変動は照明あるいは対象の形状等による大局的な変動に
支配されることが多い。輝度に対する強調は、この大局
的変動により形成される輪郭等をより強く明瞭にしてし
まう傾向があるため、微細な模様は却って観づらい状況
になってしまうこともある。

【００１９】本発明は上述した点に鑑みてなされたもの
で、粘膜表面の微細模様を明瞭に観察することの可能な
内視鏡画像の処理方法を提供することを目的とする。

【００２０】

【課題を解決するための手順及び作用】複数の色信号に
分割された内視鏡画像の各信号の各画素情報に関する統
計的特徴に基づいて複数の座標を設定する手順と、前記
座標を設定する手順で設定した前記複数の座標軸に基づ
き、前記内視鏡画像の各信号の各画素情報に対して座標
変換を行う座標変換手順と、前記座標変換手順による座
標変換後の各画素情報に対して、所定のフィルタ処理を
施すフィルタ処理手順と、前記フィルタ処理手順により
フィルタ処理された座標変換後の各画素情報に対して、
前記座標変換手順と逆の変換を行う逆変換手順とを備え
て、前記複数の色信号に分割された内視鏡画像の各信号
に対して、微細模様の観察に良好な画像処理を施す。

【００２１】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。図１は内視鏡装置の構成を示すブロック図、図２
は画像処理装置の構成を示すブロック図、図３は内視鏡
装置の全体を示す側面図、図４及び図５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、図６は特徴領
域の自動設定の一例を示すフローチャート、図７は帯域
通過フィルタリング処理の動作を説明するためのフロー
チャート、図８は画像上におけるＲ及びＧデータの値の
相関の分布を示す概念図、図９は図８の分布に対し、帯
域通過フィルタリング後の相関の分布の例を示す概念図
、図１０はｃｏｓ関数を用いた重み付けの説明図、図１
１及び図１２は帯域通過フィルタリング処理の説明図、
図１３はフィルタリングを行うのに用いる重み付け関数
を示す説明図、図１４は特徴領域の自動設定の一例を示
す説明図である。

【００２２】本実施例に係る内視鏡装置は、第３図に示
すように、電子内視鏡１を備えている。この電子内視鏡
１は、細長で例えば可撓性の挿入部２を有し、この挿入
部２の後端に太径の操作部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。前記電子内視鏡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
蔵されたビデオプロセッサ６へ接続されるようになって
いる。さらに、前記ビデオプロセット６には、モニタ７
が接続されるようになっている。

【００２３】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する挿
入口１２が設けられている。

【００２４】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、挿入部２
の先端部９に配置され、この先端部９から照明光を出射
できるようになっている。また、前記ライトガイド１４
の入射端側は、ユニバーサルコード４内を挿通されてコ
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
結像位置に固体撮像素子１６が配設されている。この固
体撮像素子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。前記固体撮像
素子１６には信号線２６，２７が接続され、これら信号
線２６，２７は、前記挿入部２及びユニバーサルコード
４内を挿通されて前記コネクタ５に接続されている。

【００２５】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プ２１が設
けられている。このランプ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量に発光する。このランプ２
１は、電源２２によって電力が供給されるようになって
いる。前記ランプ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。

【００２６】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。

【００２７】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の入射端に入射され、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
射されて、観察部位を照明するようになっている。

【００２８】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、固体撮像素子１６上に結
像され、光電変換されるようになっている。この固体撮
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内のドライブ回路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。この固体撮像素子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へ入力されるようになっている。この
プリアンプ３２で増幅された影像信号は、プロセス回路
３３へ入力され、γ補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
ル信号に変換されるようになっている。このデジタルの
影像信号は、セレクト回路３５によって、例えば赤（Ｒ
），緑（Ｇ），青（Ｂ）各色に対応するメモリ（１）３
６ａ，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）３
６ａ，メモリ（２）３６ｂ，メモリ（３）３６ｃは、同
時に読み出され、Ｄ／Ａコンバータ３７によって、アナ
ログ信号に変換され、入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ
）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。

【００２９】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ミングジェネレータ
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、ドライブ回路３１、セレク
ト回路３５等の各回路間の同期が取られている。

【００３０】本実施例では、前記メモリ（１〜３）３６
ａ〜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（Ｉ／Ｏ）１０５を介して、モニタ１０
６が接続され、このモニタ１０６に、前記画像処理装置
１０４による演算処理結果が表示されるようになってい
る。

【００３１】前記画像処理装置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１０
４は、ＣＰＵ１０８、情報入力装置１０９、ＲＡＭから
なる主記憶装置１１０、画像入力インターフェース（Ｉ
／Ｆ）１１１及び表示インターフェース１１２を備え、
これらは、バスによって互いに接続されている。前記情
報入力装置１０９は、キーボード等であり、電子内視鏡
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１１１は、メモリ（１）３
６ａ，メモリ（２）３６ｂ，メモリ（３）３６ｃに接続
され、各メモリ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（Ｉ／Ｆ）
１１２は、入出力インターフェース１０５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。

【００３２】本実施例では、電子内視鏡１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へ処理結果を出力する。

【００３３】次に、フローチャートを参照し、前記画像
処理装置１０４の処理について説明する。前記画像処理
装置１０４は、図４のステップＳ１で各メモリ３６ａ，
３６ｂ，３６ｃから、それぞれＲＧＢ映像信号を入力す
る。そして、画像処理装置１０４は、図４に示すように
、ＲＧＢ画像に対する座標軸変換を行うステップＳ２、
２次元離散的フーリエ変換の処理を行うステップＳ４、
いわゆるフィルタリングを行うステップＳ５、２次元離
散的フーリエ逆変換を行うステップＳ７、座標軸逆変換
を行うステップＳ９等を含む処理群と、図５に示すよう
に、座標軸変換を行うための３×３行列及びその逆列を
導出する各ステップＳ１１ないしＳ１６等を含む処理群
を備えている。この画像処理装置１０４は、メモリ（１
〜３）３６ａ〜３６ｃからのＲ，Ｇ，Ｂ各画像信号に対
して処理を行う。尚、本実施例における２次元離散的フ
ーリエ変換及び逆変換はすべて中心部に直流成分が配置
される、いわゆる光学的フーリエ変換に相当する係数配
置がなされているものとする。

【００３４】一般に非染色の内視鏡撮像画像を構成する
濃度値情報の変動は、Ｒ画像において大であるが、それ
らは主として、低周波成分におけるものである。そして
、実際の臓器粘膜表面の微細な特徴に関する情報は、Ｇ
画像及びＢ画像に依存する傾向が強い。また、濃度値の
情報は、各画像により異なった分布を示し、例えばイン
ジゴ・カルミン染色を行った場合等、前記特徴に関する
情報がＲ画像に多く含まれるものも存在する。

【００３５】図８は、例として２５６階調画像の各画素
におけるＲ及びＧデータの相関の分布の概念を示したも
のである。ここでは簡単のため濃度値を２次元データと
して扱うが、実際の（図示しない）ＢデータはＧデータ
と類似性を有している。図８に示される濃度情報の分布
には、画像における低周波成分及び高周波成分をすべて
含んでいるが、臓器粘膜表面の特徴を示す情報（以下、
特徴成分と記す）は、主にある帯域の高周波成分に存在
する。本実施例においては、この点に着目し、帯域通過
フィルタリングの適用により前記特徴成分を含むと思わ
れる帯域を抽出する。

【００３６】図９は、図８のＲ及びＧデータに対する帯
域通過フィルタリング適用後の相関の分布の概念を示す
ものである。通常の内視鏡撮像画像において、前記特徴
を構成する高周波成分は、主にＧ（及びＢ）画像に多く
存在するため、帯域ィルタリング通過後においてはＲデ
ータに比較してＧデータの変動に片寄る相関の分布を示
す。また、この相関の分布は画像により異なり、特に染
色剤（例えばインジゴ・カルミン）を使用した撮像画像
においては、染色剤がＲに対して吸収される性質を持つ
ため、特徴成分はＧ及びＢ画像よりもＲ画像に多く含ま
れる。各処理対象原画像に対し、特徴成分を効果的に強
調するためには、抽出された特徴成分の統計的分布を求
め、ＲＧＢに替わる新たな３軸を設定し、それらの各座
標軸に関して原画像を変換した結果に対して強調処理を
行う。以下に、具体的な処理内容の例を提示する。

【００３７】ＲＧＢ原画像に対し、最もその画像の特徴
的な部位あるいは強調処理が望まれる部位を中心部に含
む例えば、２５６×２５６のサイズの領域（以下、特徴
領域と記す）を図５のステップＳ１１において設定する
。尚、２５６×２５６の大きさを持つ画像の中心点は、
（１２８，１２８）の点に該当する画素とする。この特
徴領域の設定は、操作者の主観に基づく選出のみではな
く、自動的に行うことも可能である。図６に示すフロー
チャートに従う特徴領域の自動設定処理は、その一例で
ある。

【００３８】通常の内視鏡画像における特徴成分は、Ｇ
画像において最も多く含まれているという性質を利用す
ることにより、効果的な強調処理を可能とする座標変換
行列の導出に用いる特徴領域の設定を行う。まず、原画
像におけるＧ画像を、図６に示すように、ステップＳ３
１において例えば６４×６４の大きさのブロックに分割
する。これらのブロック群から、あるブロックを特徴領
域の中心部として抽出する処理を行う。すなわち、ステ
ップＳ３２で、ハレーションが一定の割合以上含まれる
ブロックを特徴領域の中心部位候補から除外する。そし
て、ステップＳ３３で除外対象外であった各ブロック内
のハレーション部を除いた濃度平均値を求める。続いて
、ステップＳ３４で、濃度平均値がある一定の値を満た
さない、すなわち画像の暗部であり、特徴領域として抽
出することに不適当と判断し得るブロックを中心部位候
補から除外する。図１４の例においては、太線で示され
るブロック群Ｄが暗部の対象となる。前記の一連の処理
後、除外されなかった各ブロック内の濃度平均値をステ
ップＳ３５において求め、得られた値に最も近い濃度平
均値を持つブロックを特徴領域の中心部位と規定する。ステップＳ３６で、前記ブロックを中心部位に含む２５
６×２５６の特徴領域を抽出する。画像の端部等、２５
６×２５６の大きさを満たす領域が得られないブロック
が選択された場合には、次いで前述の値に近い濃度平均
値を持つ、特徴領域を抽出し得るブロックを中心部位と
する。

【００３９】次に、図５のステップＳ１２での特徴領域
における各画素のＲＧＢデータそれぞれに対し、ステッ
プＳ１３で画像の中心を１とし、中心からの距離（画素
数に相当する）ｎに関して減少し、ｎ＝１２８で０とな
る、次式に示すｃｏｓ関数による重み関数の乗算を適用
する。

【００４０】　　　　ｗｃ（ｎ）＝０．５×ｃｏｓ（ｎπ／１２８）
＋０．５　　　　……（１）図１０（ａ）は特徴領域画
像の中心を通る線分上の各画素に対する重み付けの値の
変化を示す。また、図１０（ｂ）において斜線部に示さ
れるｎ＞１２８となる領域については、すべての重み付
けの値を０とする。つまり、式（１）に示す重み付け関
数ｗｃ（ｎ）は、画像の中心点に関して同心円状に同じ
値が適用される。第１０図（ｂ）において示されている
円は、ｎ＝１２８の点を示しており、斜線部はｎ＞１２
８となる部位を表しています。すなわち、式（１）によ
る重みはｎ≦１２８において適用され、該当しない点に
は無条件に０を乗じている。この処理は、後述の帯域通
過フィルタリングにおける処理での、周辺部の不連続性
による帯域通過画像の歪の発生を低減する働きを有する
。

【００４１】さらに、図５のステップＳ１３で、ｃｏｓ
関数による重み付け処理を施した特徴領域画像に対し、
ステップＳ１４で、帯域通過フィルタリングを施す。図
７はこの帯域通過フィルタリングの処理の具体例を示す
フローチャートである。ＲＧＢ各画像に対し、図７のス
テップＳ２１で２次元離散的フーリエ変換を施した後、
ステップＳ２２において例えば図１２に示す通過特性を
有するフィルタリングを行う。ここで通過させる帯域は
、前述の、内撮像画像において最も特徴成分を含むと思
われる周波数帯域に設定する。次に、図７のステップＳ
２３で、２次元離散的フーリエ変換を行う。座標変換行
列の導出には、図１１に示すように、前述した処理によ
り得られる画像の中心部を含む１２８×１２８の領域画
像（以下、特徴画像と記す）を用いる。得られた画像は
、原画像から特徴成分のみを抽出したものであり、ＲＧ
Ｂ各データの相関の分布の概念は、例えば図９に準ずる
ものとなる。そして、図５のステップＳ１５で特徴領域
のＲＧＢ全画像にわたって処理したか否かを判断し、処
理終了の場合、次のステップに移る。

【００４２】そして、前述した処理の適用により得られ
た特徴画像に対し、特徴成分におけるＲＧＢデータの統
計的分布を求めるために、図５のステップＳ１６におい
てＫＬ変換を用いた座標変換・逆変換行列決定処理を適
用する。ＫＬ変換は、入力画像データの統計的分布に基
づき、適合する新たな直交関数系を機械的に導出する処
理である。なお、ＫＬ変換については、文献（ディジタ
ル画像処理長尾真近代科学社）に詳しいので詳細は省略
する。ステップＳ１６を経ることにより、座標軸変換に
利用される３個の３次元ベクトルが得られる。変換後の
座標軸となるＸ，Ｙ，Ｚ各軸は、これらの３個のベクト
ルの固有値が最大であるものをＸ軸、最小であるものを
Ｚ軸として規定される。ＸＹＺ各軸を規定する各ベクト
ルを、それぞれベクトルａｘ（ａ１１，１２，ａ１３）
、ベクトルａｙ（ａ２１，ａ２２，ａ２３）、ベクトル
ａｚ（ａ３１，ａ３２，ａ３３）とすると、ＲＧＢ空間
から新たな３軸によるＸＹＺ空間への座標軸変換は、下
記の式（２）に示される行列演算により実現される。

【００４３】

【００４４】ここで、式（２）における３×３ベクトル
行列を行列Ｍ１とすると、座標軸逆変換は、ＸＹＺデー
タに対する行列Ｍ１の逆行列の乗算により実現される。

【００４５】図４のステップＳ２では、ステップＳ１６
において生成された座標軸変換行列を用いて式（２）に
示した演算を行い、ＲＧＢ原画像における各画素の（ｒ
，ｇ，ｂ）データを（ｘ，ｙ，ｚ）データに変換する。

【００４６】図４のステップＳ４においては、ステップ
Ｓ３でのＸＹＺ各画素に対し、２次元離散的フーリエ変
換を行う。

【００４７】ステップＳ５におけるフィルタリングは、
ステップＳ４での２次元離散的フーリエ変換によって生
成されるデータの実数項ａｒ　（ｔ）及び虚数項ａｉ　
（ｔ）に対する、後述するステップＳ６での重み付け関
数との乗算によって実現される。この重み付け関数は、
Ｘ，Ｙ，Ｚ各画素に対し、各々に適当なものを与える。具体的には、例えば特徴成分を多く含むＸ画像に対し強
調効果を持つフィルタリングを行い、Ｙ及びＺ画像に対
してはノイズ抑制効果を持つフィルタリングを行うよう
な重み付け関数を適用する。ステップＳ５でフィルタリ
ング終了後、ステップＳ７における２次元離散的フーリ
エ変換により、強調処理結果適用後のＸ，Ｙ，Ｚ各画素
が得られるようになっている。

【００４８】ステップＳ６におけるフィルタリングに使
用する重み付け関数を作成する処理は、以下のように行
う。いわゆる光学的フーリエ変換では、画像の全体的な
濃度値を決定する直流成分が空間周波数閉面上の中心に
位置し、その近辺に空間周波数的にいうところの低周波
成分が存在する。作成するフィルタは、中心からある距
離だけ離れた点を強調の最高点とし、その点を境界とし
て、低周波成分及び高周波成分に対する重み付けの値を
減少させるようなものとする。このような性質を持つ重
み付け関数は種々のものが考えられ、以下に示すフィル
タはその一例である。

【００４９】空間周波数平面の中心Ｏの座標を（ｕ０，
ｖ０　）、同平面上の注目点Ｐの座標を（ｕ，ｖ）とす
ると、ＯＰの距離ｘは

【００５０】

【００５１】で表される。また、重み付けの値をｗとす
ると、ｗはｘについての関数ｗ（ｘ）として表され、そ
の値は、０≦ｗ（ｘ）≦αを満たす。αは重みの最大値
である。ここで作成するフィルタリングは、Ｏを中心と
し、ｗ（ｘ）の最大値を与える点の集合からなる円の直
径をｐとすると、０≦ｘ＜ｐ／２及びｐ／２≦ｘのそれ
ぞれの場合に対して別個の関数から成るもので、０≦ｘ
＜ｐ／２おいては、ｃｏｓ関数、ｐ／２≦ｘにおいては
正規分布関数を利用する。

【００５２】作成するフィルタのｃｏｓ関数部において
、その振幅をＡとする。ｃｏｓ関数部は正規分布関数部
とｘ＝ｐ／２において連続であり、ｗ（ｐ／２）＝αで
あるものとする。また、ｘ＝０で極小値をとらねばなら
ない。これらの条件を満たす関数として、下記の式（３
）を得る。

【００５３】ｗ（ｘ）＝α−Ａ−Ａ・ｃｏｓ｛ｘ・π／（ｐ／２）｝
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　，（０≦ｘ＜ｐ／２）………（３）式（３）
の関数は、ｘ＝ｐ／２において最大値α、ｘ＝０（空間
周波数領域上の中心）において最小値αをとり、ｃｏｓ
関数部と連結する。このような関数において標準偏差を
σとすると、下記の式（４）が得られる。

【００５４】

【００５５】式（４）においてσは、σ＝（ＣＴＲ−（
ｐ／２））／ｒ（ＣＴＲ：中心のｘ座標の値、ｒ：実数
）で与えられる。なお、ｐ＝０の場合は式（３）のみを
適用する。　　式（３）及び式（４）において、α，Ａ
，ｐ及びｒをパラメータとすることにより強調の程度の
異なるフィルタを得ることができる。図１２は前記の条
件により作成されるフィルタの特性の例であり、α＝４
，Ａ＝１．５，ｐ＝６０，ｒ＝４が与えられている。ノイズ抑制効果を持つフィルタリングを実現するには、
ノイズ成分が多く含まれていると考えられる高周波成分
を抑制するようにし、例えばα＝１，Ａ＝０，ｐ＝０，
ｒ＝３に設定すればよい。また、画像強調効果を持つフ
ィルタリングを実現するためには、原画像の構造パター
ンの情報を多く含むと考えられる周波数帯域を強調し、
その帯域より高周波の成分を抑制し、例えばα＝３，Ａ
＝１，ｐ＝５０，ｒ＝４〜７に設定すればよい。

【００５６】図４のステップＳ８で、Ｘ，Ｙ，Ｚ各画素
に対するステップＳ７までのすべての処理が終了か否か
判断する。終了後、ステップＳ９で座標軸逆変換を行っ
て、強調処理結果ＲＧＢ画像が得られる。具体的には行
列Ｍ１の逆行列Ｍ２により、下記の式（５）に示すよう
に、前述した処理が施された各画素の（ｘ′，ｙ′，ｚ
′）データに関して適用すれば良い。

【００５７】

【００５８】再びＲＧＢ画像に戻り、図４のステップＳ
１０で、前述した処理によって各画素の（ｒ′，ｇ′，
ｂ′）データが得られる。そして、モニタ１０６により
、ＲＧＢ処理結果を画像として表示する。

【００５９】本実施例では、画像処理装置１０４におい
て、ＲＧＢ原画に対して、粘膜表面の微細模様を強調す
ると共に、ノイズを抑制した明瞭な画像を得ることがで
きる。

【００６０】尚、以上の処理を行うに際し、原画像に対
する前処理として、ノイズ除去処理（例えば、３×３の
マスクサイズを持つメディアンフィルタ）を施しても良
い。特徴領域の自動設定方法は、本実施例に示した例に
限定されるものではなく、種々の方法が考えられるもの
である。また、図５のステップＳ１６における座標変換
行列決定を行う手法は、ＫＬ変換利用によるものに限定
されるものではなく、処理対象画像に対し適応的に座標
変換行列を導出するものであれば適宜使用可能である。さらに、本実施例における各処理は、並列処理として実
現し得るものである。

【００６１】本実施例における行列は、画像により逐一
求めるものではなく、例えばＲ画像に関する分散の違い
により、あらかじめ導出しておいたものを適用すること
も可能である。また、本実施例における一連の２次元離
散的フーリエ変換、フィルタリング、２次元フーリエ逆
変換の処理部は、畳み込みによるマスク演算としても実
現可能である。

【００６２】

【発明の効果】本発明の内視鏡画像の処理方法は、前述
したように、粘膜表面の微細模様を明瞭に観察すること
ができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】内視鏡装置の構成を示すブロック図。

【図２】画像処理装置の構成を示すブロック図。

【図３】内視鏡装置の全体を示す側面図。

【図４】画像処理装置の動作を説明するためのフローチ
ャート。

【図５】画像処理装置の動作を説明するためのフローチ
ャート。

【図６】特徴領域の自動設定の一例を示すフローチャー
ト。

【図７】帯域通過フィルタリング処理の動作を説明する
ためのフローチャート。

【図８】図８は画像上におけるＲ及びＧデータの値の相
関の分布の例を示す概念図。

【図９】図９は図８の分布に対し、帯域通過フィルタリ
ング後の相関の分布の例を示す概念図。

【図１０】ｃｏｓ関数を用いた重み付けの説明図。

【図１１】帯域通過フィルタリング処理の説明図。

【図１２】帯域通過フィルタリング処理の説明図。

【図１３】フィルタリングを行うのに用いる重み付け関
数を示す説明図。

【図１４】特徴領域の自動設定の一例を示す説明図

【符号の説明】

１…電子内視鏡１６…固体撮像素子１０４…画像処理装置１０６…モニタ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の色信号に分割された内視鏡画像の各
信号に対し所定の画像処理を施す内視鏡画像の処理方法
において、前記内視鏡画像の各信号の各画素情報に関す
る統計的特徴に基づいて複数の座標を設定する手順と、
前記座標を設定する手順で設定した前記複数の座標に基
づき、前記内視鏡画像の各信号の各画素情報に対して座
標変換を行う座標変換手順と、前記座標変換手順による
座標変換後の各画素情報に対して、所定のフィルタ処理
を施すフィルタ処理手順と、前記フィルタ処理手順によ
りフィルタ処理された座標変換後の各画素情報に対して
、前記座標変換手順と逆の変換を行う逆変換手順と、を
備えていることを特徴とする内視鏡画像の処理方法。