JPH08313823A - 内視鏡画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 内視鏡画像に対し、画像ごとに最適な画像処
理を適用することを可能とするとともに、ハードウェア
化においても低コストでの実現を可能とする。 【構成】 Ｒ，Ｇ及びＢ画像データをｕ，ｖ及びｗ画像
データに変換する座標軸変換回路５３と、ｕ，ｖ及びｗ
画像データをフィルタリングするためのフィルタリング
回路５４ａ，５４ｂ及び５４ｃと、フィルタリング後の
ｕ，ｖ及びｗ画像データをＲ，Ｇ及びＢ画像データに逆
変換する座標軸逆変換回路５５と、逆変換後のＲ，Ｇ及
びＢ画像データを変換し処理結果画像データとして出力
するデータ変換回路５６ａ，５６ｂ及び５６ｃと、座標
軸変換行列Ａ及び座標軸逆変換行列Ａ-1を設定する変換
／逆変換行列設定回路５７と、フィルタを設定するフィ
ルタ設定回路５８と、強調処理の処理モードを決定する
ためのモード決定回路５９とからなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像を複数の色信号に
分解し、分解した色信号に対して適切な処理を施すこと
により、認識能を向上させた内視鏡画像処理装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】近年、細長の挿入部を体腔内に挿入する
ことにより、切開を必要とせず体腔内の患部等を観察し
たり、必要に応じ処置具を用いて治療処理のできる内視
鏡が広く用いられている。

【０００３】上記内視鏡においては、像伝送手順にイメ
ージガイドを用いた光学式の内視鏡（ファイバースコー
プ）の他に、ＣＣＤ等の固体撮像手順を用いた電子式の
内視鏡（以下、電子内視鏡または電子スコープ）が実用
化されている。

【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すること
により、モニタ上でのカラー表示ができるものもある。

【０００５】さらに、最近ではこのような内視鏡装置か
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
みがなされている。

【０００６】本出願人も、特開平４−３１４１８１号公
報において、内視鏡画像内の関心領域における粘膜表面
等の微細模様を形成するデータ変動を画像ごとに統計的
手法により抽出し、前記データ変動を最適に強調するこ
とにより明瞭な観察が可能となる内視鏡画像処理装置及
び方法を提案している。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところで、本出願人が
特開平４−３１４１８１号公報において提案した内視鏡
画像強調処理（以下、強調処理）は、画像中に関心領域
を自動的に設定し、関心領域内における微細構造成分を
形成するデータ変動を抽出し、統計的手法を用いてデー
タ変動の方向に基づく座標軸変換行列及び座標軸逆変換
行列を導出している。これらの座標軸変換行列及び座標
軸逆変換行列は画像ごと求めるため、それぞれの画像に
対しては最適な強調処理結果画像を得ることが可能であ
る。一方、関心領域の自動設定、データ変動を抽出する
ための統計的手法等においては、その処理内容は比較的
複雑であることから、強調処理のより低コストでのハー
ドウェア実現に対する要望が強まっていた。

【０００８】本発明は、上記事情に鑑みてなされたもの
であり、内視鏡画像に対し、画像ごとに最適な画像処理
を適用することが可能であるとともに、ハードウェア化
においても低コストでの実現が可能な内視鏡画像処理装
置を提供することを目的としている。

【０００９】

【課題を解決するための手段及び作用】本発明の内視鏡
画像処理装置は、内視鏡撮像装置により入力される、複
数の色信号に分割された内視鏡画像に対し、所定の画像
処理を施す内視鏡画像処理装置において、少なくとも１
組の変換行列及び逆変換行列を設定する変換／逆変換行
列設定手段と、フィルタを設定するフィルタ設定手段
と、前記変換／逆変換行列設定手段により設定された変
換行列を用いて前記複数の色信号を新たな複数の色信号
に変換する変換手段と、前記変換手段により得られた前
記新たな複数の色信号の少なくとも１つに前記フィルタ
設定手段により設定されたフィルタを用いたフィルタリ
ングを適用するフィルタリング手段と、前記変換／逆変
換行列設定手段により設定された逆変換行列を用いて前
記フィルタリング手段によるフィルタリング適用後の前
記新たな色信号を前記複数の色信号に逆変換する逆変換
手段とを備え、前記フィルタ設定手段は内視鏡画像を構
成する前記複数の色信号に基づきフィルタを設定するこ
とで、内視鏡画像に対し、画像ごとに最適な画像処理を
適用することを可能とするとともに、ハードウェア化に
おいても低コストでの実現を可能とする。

【００１０】

【実施例】以下、図面を参照しながら本発明の実施例に
ついて述べる。

【００１１】図１ないし図１８は本発明の第１実施例に
係わり、図１は画像処理装置を備えた電子内視鏡システ
ムの構成を示す構成図、図２は図１の内視鏡システムの
詳細な構成を示すブロック構成図、図３は図１の画像処
理装置の構成を示す構成図、図４は図３の画像処理部の
構成を示すブロック図、図５は図４の画像処理部におけ
る強調処理非適用時のフィルタを説明するための説明
図、図６は図４の画像処理部での処理の流れを示すフロ
ーチャート、図７は図４の画像処理部における画素のサ
ンプリング動作を説明するための説明図、図８は図４の
画像処理部におけるサンプリングを説明するための説明
図、図９は図６の明部画素除外処理の処理の流れを示す
フローチャート、図１０は図６の暗部画素除外処理の処
理の流れを示すフローチャート、図１１は図６のモード
設定処理の処理の流れを示すフローチャート、図１２は
図１１のモード設定処理を説明するための説明図、図１
３は図４のフィルタリング回路に適用するフィルタＦｅ
及びノイズ抑制フィルタＦｎｒの周波数伝達特性の概要
を示す説明図、図１４は図１１のモード設定処理におい
て使用する２次元配列の第１の作成方法の流れを示す第
１のフローチャート、図１５は図１１のモード設定処理
において使用する２次元配列の第１の作成方法の流れを
示す第２のフローチャート、図１６は図１１のモード設
定処理において使用する２次元配列の第２の作成方法の
流れを示す第１のフローチャート、図１７は図１１のモ
ード設定処理において使用する２次元配列の第２の作成
方法の流れを示す第２のフローチャート、図１８は図１
１のモード設定処理において使用する２次元配列の第２
の作成方法の流れを示す第３のフローチャートである。

【００１２】図１に示すように内視鏡システム１は撮像
手段を備えた電子内視鏡装置２と、撮像された画像に対
して、強調処理を行う画像処理装置３と、画像を記録す
る画像記録装置４から構成される。

【００１３】電子内視鏡装置２は、被写体を撮像する撮
像手段である電子内視鏡６と、この電子内視鏡６に照明
光を供給する光源部７Ａ及び撮像手段に対する信号処理
を行う信号処理部７Ｂを内蔵した観察装置７と、この観
察装置７から出力される画像信号を表示する観察用モニ
タ８とからか構成される。

【００１４】上記電子内視鏡６は生体９内に挿入される
細長に挿入部１１と、この挿入部１１の後端に形成され
た操作部１２と、この操作部１２から延出されたユニバ
ーサルケーブル１３とから構成され、このユニバーサル
ケーブル１３の先端に設けたコネクタ１４を観察装置７
に接続することができる。

【００１５】上記挿入部１１内にはライトガイド１５が
挿通され（図１の円内の電子内視鏡６の先端拡大図参
照）、コネクタ１４を観察装置７に接続することによ
り、光源部７Ａから照明光が入射端面に供給される。そ
して照明光がライトガイド１５によって伝送され、先端
部１６側の端面から前方に出射され、生体９内の対象部
位を照明する。この照明された対象部位は先端部１６に
設けた対物レンズ１７によってその結像位置に配置され
たＣＣＤ１８に結像され、光電変換される。この対物レ
ンズ１７とＣＣＤ１８とで撮像手段としての撮像部１９
を形成する。

【００１６】上記ＣＣＤ１８で光電変換された画像信号
は観察装置７内の信号処理部７Ｂにより、信号処理され
て画像信号が生成され、この画像信号は観察用モニタ８
に出力されると共に、画像処理装置３に出力され、画像
処理装置３により画像処理された画像が内視鏡画像記録
装置４に記録される。

【００１７】次に、観察装置７における光源部７Ａと信
号処理部７Ｂの構成について説明する。

【００１８】図２に示すように、光源部７Ａ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を備
えている。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。上記
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生する。

【００１９】このランプ２１は、電源２２によって電力
が供給されて発光するようになっている。上記ランプ２
１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２４が配設されている。この回転フィルタ２４
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。

【００２０】また、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。
上記回転フィルタ２４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、さらにライトガイ
ド１５の入射端に入射され、このライトガイド１５を介
して先端部１６側の出射端面に導かれ、この出射端面か
ら前方に出射されて、観察部位等を照明するようになっ
ている。

【００２１】この照明光による観察部位等の被験体（被
写体）からの戻り光は、対物レンズ１７によって、ＣＣ
Ｄ１８上に結像され、光電変換されるようになってい
る。このＣＣＤ１８には、信号線２６を介して、信号処
理部７Ｂ内のドライバ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光電変換された被検体の画
像に対応した電気信号（映像信号）の読み出しが行われ
るようになっている。

【００２２】このＣＣＤ１８から読み出された電気信号
は、信号線２７を介して、電子内視鏡６内または観察装
置７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号
は、プロセス回路３３に入力され、γ補正、ホワイトバ
ランス及び色調の調整等の信号処理を施され、Ａ／Ｄコ
ンバータ３４によって、ディジタル信号に変換されるよ
うになっている。プロセス制御回路５０はプロセス回路
３３に接続され、プロセス回路３３において適用するプ
ロセスの制御を行うようになっている。

【００２３】このディ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３つのメモリ（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。上記メモリ（１）３６ａ、メモリ
（２）３６ｂ、メモリ（３）３６ｃに記憶されたＲ，
Ｇ，Ｂ色信号は、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３８を介してＲ，Ｇ，Ｂ色信号としてカラー
モニタ８に出力され、このカラーモニタ８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。なお、以
下ではインターフェースという表現をＩ／Ｆと表す。

【００２４】また、観察装置７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、ドライバ３１、セレクト回路３５等の各
回路間の同期がとられている。

【００２５】この実施例ではメモリ（１）３６ａ、メモ
リ（２）３６ｂ、メモリ（３）３６ｃの出力端、タイミ
ングジェネレータ４２の同期信号出力端及びプロセス制
御手段５０の制御信号出力端は画像処理装置３と接続さ
れている。

【００２６】次に、画像処理装置３の構成を説明する。
図３に示すように、画像処理装置３は、プログラム等が
格納されたＲＯＭ４５と、このＲＯＭ４５に格納された
プログラムにしたがって処理を実行する中央処理装置４
０と、中央処理装置４０に対してデータ等を入力する情
報処理装置４１と、中央処理装置４０の処理によるデー
タ等の格納を行うＲＡＭより構成される主記憶装置４２
と、信号処理部７ＢからのＲ，Ｇ及びＢ画像データを入
力する画像入力Ｉ／Ｆ４３と、画像処理装置３により画
像処理されたデータを記憶する外部記憶装置４４と、内
視鏡画像を記録する内視鏡画像記録装置４と接続されデ
ータの入出力を行う画像記録装置Ｉ／Ｆ４６とを備えて
構成され、これらの各層値はバス４８によって接続され
ている。

【００２７】上記情報入力装置４１はキーボード等で構
成され、電子内視鏡６の種別等のデータ等を入力できる
ようになっている。画像入力インターフェース４３はメ
モリ（１）３６ａ、メモリ（２）３６ｂ、メモリ（３）
３６ｃに接続され、タイミングジェネレータ３９によっ
て同期がとられ、これらの画像データの受信を行うよう
になっている。

【００２８】また、プロセス制御回路５０のプロセス制
御信号出力端は、バス４８を介して中央処理装置４０に
対しプロセス回路３３において適用するプロセスに関す
る情報を通信することが可能となっている。

【００２９】中央処理装置４０は、ＲＯＭ４５に記憶さ
れたプログラムにより動作する画像処理部４７を有して
いる。画像処理部４７においては入力される内視鏡画像
に対し、所定の画像処理を適用することができるように
なっている。

【００３０】なお、本実施例において、画像入力インタ
ーフェース４３を介して入力される内視鏡画像のＲ，Ｇ
及びＢ画像データの値はすべて０ないし２５５の範囲に
ある整数値のいずれかにディジタル化されているものと
する。

【００３１】図４に示すように、画像処理部４７は、画
像入力Ｉ／Ｆ４３を介して入力されたＲ，Ｇ及びＢ画像
データに対してγ補正の除去等をそれぞれ適用すること
ができるデータ変換回路６０ａ，６０ｂ及び６０ｃと、
データ変換回路６０ａ，６０ｂ及び６０ｃに接続されデ
ータ変換回路６０ａないしｃによるデータ変換後のＲ，
Ｇ及びＢ画像データを記憶するＲＡＭ５１と、バス４８
及び画像処理部４７を構成する各ブロックに接続され該
各ブロックを制御するための制御部５２と、画像入力Ｉ
／Ｆ４３を介して入力されたＲ，Ｇ及びＢ画像データを
新たなｕ，ｖ及びｗ画像データに変換するための座標軸
変換回路５３（変換手段）と、座標軸変換回路５３にそ
れぞれ接続され変換後のｕ，ｖ及びｗ画像データをそれ
ぞれフィルタリングするためのフィルタリング回路５４
ａ，５４ｂ及び５４ｃ（フィルタリング手段）と、フィ
ルタリング回路５４ａ，５４ｂ及び５４ｃに接続されフ
ィルタリング後のｕ，ｖ及びｗ画像データをＲ，Ｇ及び
Ｂ画像データに逆変換する座標軸逆変換回路５５（逆変
換手段）と、座標軸逆変換回路５５にそれぞれ接続され
逆変換後のＲ，Ｇ及びＢ画像データをそれぞれ変換し処
理結果画像データとして出力するためのデータ変換回路
５６ａ，５６ｂ及び５６ｃと、座標軸変換回路５３及び
座標軸逆変換回路５５に接続され座標軸変換回路５３及
び座標軸逆変換回路５５においてそれぞれ適用する座標
軸変換行列Ａ及び座標軸逆変換行列Ａ-1を設定する変換
／逆変換行列設定回路５７（変換／逆変換行列設定手
段）と、フィルタリング回路５４ａ，５４ｂ及び５４ｃ
に接続されフィルタリング回路５４ａ，５４ｂ及び５４
ｃにおいてそれぞれ適用するフィルタを設定するフィル
タ設定回路５８（フィルタ設定手段）と、ＲＡＭ５１、
変換／逆変換行列設定回路５７及びフィルタ設定回路５
８に接続され画像処理部４７における強調処理の処理モ
ードを決定するためのモード決定回路５９とから構成さ
れている。

【００３２】なお、本実施例においては、モード１ない
し３のいずれを選択するかにより、フィルタリング回路
５４ａ，５４ｂ及び５４ｃにおいてそれぞれ用いるフィ
ルタＦ１，Ｆ２及びＦ３を変更するものとする。

【００３３】また、フィルタリング回路５４ａ，５４ｂ
及び５４ｃにおいて適用するフィルタは、ＦＩＲ（Fini
te Impulse Response)フィルタあるいはＩＩＲ（Infini
te Impulse Response)フィルタのようなディジタルフィ
ルタを使用するが、公知のフーリエ変換適用後の画像デ
ータに対する空間周波数領域上でのフィルタリングによ
り実現してもよいことはもちろんである。

【００３４】はじめに、本実施例における画像処理部４
７の基本動作について説明する。

【００３５】入力されたＲ，Ｇ及びＢ画像データは、そ
れぞれデータ変換回路６０ａ，６０ｂ及び６０ｃによる
データ変換処理適用後、座標軸変換回路５３に入力さ
れ、変換／逆変換行列設定回路５７において設定される
３次元正則行列である座標軸変換行列によりＲ，Ｇ及び
Ｂ画像データからｕ，ｖ及びｗ画像データに変換され
る。変換後のｕ，ｖ及びｗ画像データはそれぞれフィル
タリング回路５４ａ，５４ｂ及び５４ｃに入力され、フ
ィルタ設定回路５８により設定されたフィルタＦ１ない
しＦ３によるフィルタリングを適用され、座標軸逆変換
回路５５に入力される。座標軸逆変換回路５５におい
て、フィルタリング回路５４ａ，５４ｂ及び５４ｃによ
るフィルタリング適用後のｕ，ｖ及びｗ画像データに対
し、変換／逆変換行列設定回路５７において設定される
３次元正則行列である逆変換行列によりＲ，Ｇ及びＢ画
像データに逆変換する。座標軸逆変換回路５５において
逆変換されたＲ，Ｇ及びＢデータは、それぞれデータ変
換回路５６ａ，５６ｂ及び５６ｃに入力され、γ補正等
のデータ変換処理を適用され、強調処理結果画像として
出力される。

【００３６】次に、入力された内視鏡画像中の画素の色
調に基づき観察状況を判定し、処理の内容を制御する強
調処理について説明する。

【００３７】ここで、本実施例における色調とは、Ｒ，
Ｇ及びＢ画像データの値の大小に基づく赤みあるいは青
みの強さの度合いを表す。

【００３８】また、本実施例においては、入力された内
視鏡画像の観察状況が、通常観察画像（以下、通常画
像）、染色剤散布観察画像（以下、染色画像）、通常画
像及び染色画像のいずれでもない画像（その他画像）の
３つに分類し、それぞれに対して適応的にモード１，２
及び３を選択・適用する。

【００３９】さらに、適用する処理のモード１，２及び
３の選択は、定期的あるいは任意の時点において更新さ
れるものとする。

【００４０】なお、本実施例においては青系の染色剤
（例えばインジゴカルミン、メチレンブルー）が散布さ
れた画像を染色画像として取り扱う。また、その他画像
とは、本来は通常画像あるいは染色画像であっても、色
ずれの発生、内視鏡本体あるいは処置具鉗子等の映り込
みが存在する画像も含むものとする。

【００４１】また、本実施例においては、変換／逆変換
行列設定回路５７は、強調処理適用時においては３次元
正則行列である座標軸変換行列Ａ及び座標逆変換行列Ａ
-1をそれぞれ座標軸変換回路５３及び座標軸逆変換回路
５５に対して出力するものとする。

【００４２】この座標軸変換行列Ａは、以下に示すよう
に決定される。座標軸変換行列Ａを用いた、Ｒ，Ｇ及び
Ｂ画像データをｕ，ｖ及びｗ画像データへの変換は、式
（１）により表される。

【００４３】

【数１】 ただし、式（１）において、

【数２】 である。

【００４４】また、ｒｉ，ｇｉ及びｂｉは入力される画
像データにおけるｉ番目の画素のＲ，Ｇ及びＢ画像デー
タの値を示す。また、ｕｉ，ｖｉ及びｗｉは変換後の
ｕ，ｖ及びｗ画像データのｉ番目の画素のｕ，ｖ及びｗ
画像データの値を示す。

【００４５】一般に、通常画像においては、Ｒ画像デー
タは大域的な明暗の変動を構成する成分が主として含ま
れている。一方、注目する構造成分すなわち強調対象と
する構造成分を構成する成分は、Ｇ及びＢ画像データに
多く含まれている。

【００４６】また、青系の色素を散布した染色画像にお
いては、Ｒ画像データにおいても強調対象とすべき成分
が含まれるようになる。

【００４７】そこで、ｕ画像データを主としてＧ及びＢ
画像データによる成分、ｖ画像データに主としてＲ画像
データによる成分による変換データとし、通常画像に対
する強調処理適用においてはｕ画像データを、染色画像
に対する強調処理適用においてはｕ及びｖ画像データを
それぞれ強調し、強調しない画像データに対してはノイ
ズ抑制処理を適用することにより、画像に適応した良好
な強調処理結果を得ることが可能となる。

【００４８】また、その他画像に対しては、本実施例に
おいてはｕ，ｖ及びｗ画像データすべてを強調するもの
とする。

【００４９】具体的には、式（１）における座標軸変換
行列Ａの要素ａ１１ないしａ３３を、例えば式（３）に
示すものに設定すればよい。

【００５０】

【数３】 ｕ画像データを構成する座標軸（要素ａ１１，ａ１２及
びａ１３により決定）を主としてＧ及びＢ画像データを
多く含む方向に、それと直交し、ｖ画像データを構成す
る座標軸（要素ａ２１，ａ２２及びａ２３により決定）
をＲ画像データを多く含む方向に、さらに前記２つの方
向と直交する方向にｗ画像データを構成する座標軸（要
素ａ３１，ａ３２及びａ３３により決定）を定める。

【００５１】また、式（４）に示すように、座標軸逆変
換行列Ａ-1は、Ａ・Ａ^-1＝Ｉ（ただし、Ｉは３次元正則
行列である単位行列）となる、座標軸変換行列Ａの逆行
列を用いる。

【００５２】

【数４】 また、強調処理非適用時においては、３次元正則行列で
ある単位行列Ｉを座標軸変換回路５３及び座標軸逆変換
回路５５双方に出力する。また、強調処理非適用時にお
いては、フィルタ設定回路５８は図５に示す、全周波数
帯域に渡り１．０の周波数伝達特性を備えるフィルタＦ
ｔｒｕ、すなわち入力信号における周波数成分に対して
何もしないフィルタを出力するものとする。強調処理適
用または非適用の認識は、制御回路５２における制御に
より行う。

【００５３】まず、本実施例におけるモード決定回路５
９及びフィルタ設定回路５８の動作について説明する。

【００５４】図６は本実施例におけるモード決定回路５
９及びフィルタ設定回路５８の動作であるパラメータ設
定処理を説明するためのフローチャートである。

【００５５】図６においては、ステップＳ１の画像取り
込み処理はＲＡＭ５１において、ステップＳ２ないしＳ
５のサンプリング処理、明部画素除外処理、暗部画素除
外処理及び強調モード決定処理はモード決定回路５９に
おいて、ステップＳ６のフィルタ設定処理はフィルタ設
定回路５８においてそれぞれ実行される。

【００５６】また、本実施例における強調処理は、パラ
メータ設定処理を時系列的に入力される画像に対し毎フ
レームごとあるいは例えば０．１秒おきに適用すること
により、処理のパラメータの更新を行う。さらに、例え
ば情報入力装置４１による入力情報に応じて任意の時点
で処理のパラメータの更新を行うようにしてもよい。

【００５７】図６において、まずステップＳ１でデータ
変換回路６０ａ，６０ｂ及び６０ｃを介して入力された
動画像１フレーム分のＲ，Ｇ及びＢ画像データをＲＡＭ
５１に取り込む。

【００５８】次に、ステップＳ２においては、モード決
定回路５９において、ＲＡＭ５１に取り込んだＲ，Ｇ及
びＢ各画像データ中のｍ１個の画素Ｐ１（ｒ１，ｇ１，
ｂ１）、……、Ｐｎ（ｒｍｌ，ｇｍｌ，ｂｍｌ）をサン
プリングする。ただし、ｍ１は１以上の整数である。

【００５９】図７にステップＳ２におけるサンプリング
のｍ１＝９の場合における画像Ｊを示す。つまり、ステ
ップＳ２では、図７に示す画像Ｊにおける９点のＲ，Ｇ
及びＢ画像データをそれぞれＲ１（ｒ１，ｇ１，ｂ
１，）、Ｐ２（ｒ２，ｇ２，ｂ２）、……、Ｐ９（ｒ
９，ｇ９，ｂ９）としてサンプリングする。

【００６０】さらに、１フレームあたりｍ１画素のサン
プリングを、動画像において時系列的に入力されるｍ２
フレームについて実施することにより、ノイズ等による
誤情報に対しても安定的な動作が実現可能となる。ただ
し、ｍ２は１以上の整数である。具体的には、図８に示
すような大きさｍ２×ｍ１×３の３次元配列Ｓｍｐ
（ｉ，ｊ，ｋ）を用意する。配列Ｓｍｐ（ｉ，ｊ，ｋ）
の各要素は、ｉ番目のフレームのｊ番目のサンプリング
画素に対応し、ｋ＝１がＲ、ｋ＝２がＧ、ｋ＝３がＢの
値を格納するものとする。したがって、ｍ２フレーム分
のｍ１個のサンプリング画素のＲ，Ｇ及びＢの各値を、
配列Ｓｍｐ（ｉ，ｊ，ｋ）を参照することにより使用す
ることができる。ただし、ここでは、最新のサンプリン
グを実施したフレーム番号をｍ２とし、ｉ＝１に対応す
るフレームが最も以前のサンプリング実施フレームであ
るものとする。

【００６１】また、新たな１フレームに対するサンプリ
ング実施時においては、配列Ｓｍｐ（ｉ，ｊ，ｋ）にお
いて最も以前のフレームとなるＳｍｐ（１，ｊ，ｋ）の
値を消去する。具体的には、ｉ＝１，２，……，ｍ２−
１において、代入処理Ｓｍｐ（ｉ，ｊ，ｋ）＝Ｓｍｐ
（ｉ＋１，ｊ，ｋ）を実施し、配列Ｓｍｐ（ｉ，ｊ，
ｋ）の要素のシフトを行えばよい。最新フレームにおけ
るサンプリング画素は配列要素Ｓｍｐ（ｍ２，ｊ，ｋ）
に格納する。

【００６２】さらに、ｍ２フレームのサンプリング画素
を得るにあたり、時系列的に入力される連続したｍ２フ
レームではなく、例えば５フレームおきといったよう
に、時間的間隔を開けてｍ２フレーム分のデータを得て
もよい。

【００６３】以上の説明より、合計ｎ＝ｍ１×ｍ２個の
サンプリング画素についてステップＳ３以後の処理を適
用することとなる。

【００６４】続いて、ステップＳ３において、内視鏡画
像中に発生する極端な明部からサンプリングした画素を
ステップＳ４以後の処理対象から除外する処理をモード
決定回路５９において適用する。

【００６５】一般に、ハレーション等による極端な明部
に含まれる画素は色調を判定するのに適切ではない。

【００６６】図９は、図６のステップＳ３における明部
画素除外処理の例を説明するためのフローチャートであ
る。図６のステップＳ３においては、図９に示すステッ
プＳ２２ないしステップＳ２８における処理を、サンプ
リング画素数であるｎ回繰り返す。

【００６７】まず、ステップＳ２１で図６のステップＳ
３における処理により除外されないサンプリング画素数
をカウントする変数ｎ１及びｎ回の処理の繰り返しをカ
ウントする変数ｉをそれぞれ１に初期化する。

【００６８】続いて、サンプリング画素Ｐｉ（ｒｉ，ｇ
ｉ，ｂｉ）に対してステップＳ２２ないしＳ２４におい
て閾値ＴＨＲ，ＴＨＧ及びＴＨＢとの比較を適用し、ｒ
ｉ，ｇｉまたはｂｉのすべてが閾値以上の値を有してい
ればステップＳ２７に進む。一方、ｒｉ，ｇｉ及びｂｉ
のいずれかが閾値未満の値を有していれば、ステップＳ
２５に進む。ステップＳ２５においては、除外されなか
った画素を新たにＰｎ１と置き直す。続いてステップＳ
２６においてｎ１をｎ１＋１としてステップＳ２７に進
む。

【００６９】ステップＳ２７においては、繰り返し回数
がサンプリング画素数ｎに達したかどうかを判定し、ｉ
≠ｎであればステップＳ２８に、ｉ＝ｎであればステッ
プＳ２９に進む。

【００７０】ステップＳ２８においてはｉ＝ｉ＋１とし
て、ステップＳ２２に戻る。

【００７１】ステップＳ２９においてはｎ１＝ｎ１−１
とすることにより、ｎ１をステップＳ３における明部画
素除外処理において除外されなかった画素数に合致さ
せ、図６におけるステップＳ４へと進む。

【００７２】続いて、図６のステップＳ４において、内
視鏡画像中に発生する極端な暗部からサンプリングした
画素をステップＳ４以降の処理対象から除外する処理を
モード決定回路５９において適用する。

【００７３】一般に、光量不足による遠景等の極端な暗
部に含まれる画素は色調を判定するのに適切ではない。

【００７４】図１０は図６のステップＳ４における暗部
画素除外処理の例を説明するためのフローチャートであ
る。図６のステップＳ４においては、図１０に示すステ
ップＳ３２ないしステップＳ３８における処理を、図６
のステップＳ３における明部画素除外処理で除外されな
かったサンプリング画素数であるｎ１回繰り返す。

【００７５】まず、ステップＳ３１で図６のステップＳ
４における処理により除外されないサンプリング画素数
をカウントする変数ｎ２及びｎ１回の処理の繰り返しを
カウントする変数ｉをそれぞれ１に初期化する。

【００７６】続いて、サンプリング画素Ｐｉ（ｒｉ，ｇ
ｉ，ｂｉ）に対してステップＳ３２ないしＳ３４におい
て閾値ＴＬＲ，ＴＬＧ及びＴＬＢとの比較を適用し、ｒ
ｉ，ｇｉまたはｂｉのすべてが閾値以下の値を有してい
ればステップＳ３７に進む。一方、ｒｉ，ｇｉ及びｂｉ
のいずれかが閾値を超える値を有していれば、ステップ
Ｓ３５に進む。ステップＳ３５においては、除外されな
かった画素を新たにＰｎ２と置き直す。続いてステップ
Ｓ３６においてｎ２をｎ２＋１としてステップＳ３７に
進む。

【００７７】ステップＳ３７においては、繰り返し回数
がサンプリング画素数ｎ１に達したかどうか判定し、ｉ
≠ｎ１であればステップＳ３８に、ｉ＝ｎ１であればス
テップＳ３９に進む。

【００７８】ステップＳ３８においてはｉ＝ｉ＋１とし
て、ステップＳ３２に戻る。

【００７９】ステップＳ３９においてはｎ２＝ｎ２−１
とすることにより、ｎ２をステップＳ４における暗部画
素除外処理において除外されなかった画素数に合致さ
せ、図６におけるステップＳ５へと進む。

【００８０】図６において、ステップＳ５では、ステッ
プＳ３における明部画素除外処理及びＳ４における暗部
画素除外処理を経て除外されなかったｎ２個のサンプリ
ング画素に基づく強調モード決定処理をモード決定回路
５９において適用する。

【００８１】図１１は、図６のステップＳ５における強
調モード決定処理の詳細を説明するためのフローチャー
トである。

【００８２】まず、図１１のステップＳ４１において、
ステップＳ４２ないしステップＳ４７までの一連の処理
をｎ２回繰り返すためのカウントを行うための変数ｉの
値を１に、後に詳述するモード１，２及び３のいずれか
を決定するためのカウンタＣｎｔ１，Ｃｎｔ２及びＣｎ
ｔ３の値を０にそれぞれ初期化する。

【００８３】次に、ステップＳ４２において、画素Ｐｉ
（ｒｉ，ｇｉ，ｂｉ）における色調を判定するためのパ
ラメータｘ及びｙを算出する。パラメータｘ及びｙは、
例えば以下に示す説明のように算出する。

【００８４】内視鏡画像における画素のＲ，Ｇ及びＢ画
像データの値は、一般に通常画像ではＲ画像データの値
がＧ及びＢ画像データの値に対して大きい。また、染色
画像における画素のＲ，Ｇ及びＢ画像データの値の相違
は通常画素のＲ，Ｇ及びＢ画像データの相違と比較して
小になる。これは、Ｒ画像データにおいて染色剤の吸収
が顕著であることによるものである。したがって、入力
された内視鏡画像が通常または染色画像のいずれである
かは、サンプリングした画素におけるＧ及びＢ画像デー
タに対するＲ画像データの比、すなわち色調に基づくパ
ラメータにより決定すればよい。

【００８５】サンプリングした画素Ｐ（ｒ，ｇ，ｂ）に
おける色調を表すパラメータとしては、ｇ／ｒ，ｂ／
ｒ，ｌｏｇ（ｇ／ｒ），ｌｏｇ（ｂ／ｒ），ａｔａｎ
（ｇ／ｒ），ａｔａｎ（ｂ／ｒ）等、種々が考えられ
る。ただし、ａｔａｎはｔａｎ^-1を表すものとする。

【００８６】本実施例においては、ａｔａｎ（ｇ／ｒ）
及びａｔａｎ（ｂ／ｒ）を用い、ステップＳ４２におい
てパラメータｘ及びｙを決定することとする。

【００８７】パラメータｘ及びｙの算出に関するより具
体的な実現手段としては、表１に示すように、例えばａ
ｔａｎ（ｖ１／ｖ２）の値を、０≦ｖ１≦２５５及び、
０≦ｖ２≦２５５において２次元の配列ｔａｂｌｅ１
（ｖ１，ｖ２）として用意しておけばよい。

【００８８】

【表１】 なお、一般にａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）においては、０≦
ａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）＜９０を満たす範囲の実数値を
とるが、本実施例においては処理の簡単化のため、前記
範囲を９０分割した近似値を適用する。例えば、小数点
第１位における四捨五入によりａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）
の値を０，１，２，……，８９のそれぞれに離散化して
おく。

【００８９】ステップＳ４２において画素Ｐｉ（ｒｉ，
ｇｉ，ｂｉ）に基づいてｘ＝ｔａｂｌｅ１（ｂｉ，ｒ
ｉ）及びｙ＝ｔａｂｌｅ１（ｇｉ，ｒｉ）を求めればよ
く、処理の高速化を実現することが可能となる。ｒｉ＝
０の場合については、ｔａｂｌｅ１（ｖ１，０）＝０と
する等の例外処理を適用すればよい。

【００９０】続いて、ステップＳ４３において、ステッ
プＳ４２で算出したパラメータｘ及びｙに基づき、画素
Ｐｉ（ｒｉ，ｇｉ，ｂｉ）が通常画像、染色画像及びそ
の他画像のいずれから発生したものであるかを判定する
処理を適用する。

【００９１】一般に、ａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）は、ｖ１
＞０かつｖ２＞０の条件の下で０≦ａｔａｎ（ｖ１／ｖ
２）＜９０の値をとる。また、パラメータｘ及びｙの
値、すなわちａｔａｎ（ｇｉ／ｒｉ）及びａｔａｎ（ｂ
ｉ／ｒｉ）の値は、ｒｉの値に対してｇｉ及びｂｉの値
が大であるほど大きい。したがって、通常画像及び染色
画像における画素のとり得るパラメータｘ及びｙの範囲
の概念を、パラメータｘ及びｙのとり得る範囲の２次元
領域に示せば、例えば図１２に示すようなものになる。

【００９２】図１２においては、パラメータｘ及びｙの
とり得る範囲の領域は領域１，領域２及び領域３で示す
３つの領域に分割されている。図１２において、領域１
はサンプリング画素Ｐが通常画像からサンプリングされ
た場合に高い頻度で分布する範囲、領域２はサンプリン
グ画素Ｐが染色画像からサンプリングされた場合に高い
頻度で分布する範囲を示している。また、領域３はサン
プリング画素Ｐが、通常画像、染色画像のいずれからサ
ンプリングされた場合においても比較的低い頻度で分布
する範囲あるいはほとんど分布しない範囲を示してお
り、例えば内視鏡画像において発生する色ずれ領域の画
素等が含まれる。また、サンプリング画素Ｐが青系以外
の染色剤（コンゴレッド、ルゴール等）が散布された画
像からサンプリングされた場合にも領域３で示される範
囲に分布する場合がある。

【００９３】したがって、サンプリング画素Ｐにおける
パラメータｘ及びｙが図１２における領域１，領域２及
び領域３で示される領域のいずれに属するかを調べるこ
とにより、画素Ｐ（ｒ，ｇ，ｂ）が通常画像、染色画像
及びその他画像のいずれから発生したものであるかを判
定することが可能となる。

【００９４】続いて、サンプリング画素Ｐｉが通常画
像、染色画像及びその他画像のいずれから発生したもの
であるかを判定する処理の詳細について説明する。

【００９５】図１１のステップＳ４３においては、ステ
ップＳ４２において算出したパラメータｘ及びｙに対
し、サンプリング画素Ｐｉが通常画像、染色画像及びそ
の他画像のいずれから発生したものであるかを示す値で
ある、表２を参照した値を変数ｓｔａｔｅに代入する処
理を適用する。

【００９６】

【表２】 表２は、０ないし８９の範囲に含まれる整数ｘ及びｙに
関する２次元の配列ｔａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）である。表
２に示した配列ｔａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）の各要素には、
図１２において示した領域１，領域２及び領域３にそれ
ぞれ対応する値として、変数ｓｔａｔｅに１，２または
３のいずれかを代入しておく。配列ｔａｂｌｅ２（ｘ，
ｙ）の各要素に値１，２及び３のいずれを代入するか
は、図１２において座標（ｘ，ｙ）に対応する点が領域
１，領域２及び領域３のいずれに属するかによればよ
い。

【００９７】続いて、図１１のステップＳ４４におい
て、ステップＳ４３において得られた変数ｓｔａｔｅの
値が１であるかどうかを判定する。変数ｓｔａｔｅの値
が１であることは、サンプリング画素Ｐｉは通常画像か
ら発生したものである確率が高いことを示している。変
数ｓｔａｔｅの値が１であればステップＳ４９に進み、
カウンタＣｎｔ１の値をＣｎｔ１＋１とし、ステップＳ
４７に進む。

【００９８】ステップＳ４４において変数ｓｔａｔｅの
値が１でないと判定された場合には、ステップＳ４５に
進む。ステップＳ４５においては、変数ｓｔａｔｅの値
が２であるかどうかを判定する。変数ｓｔａｔｅが２で
あることは、サンプリング画素Ｐｉは染色画像から発生
したものである確率が高いことを示している。変数ｓｔ
ａｔｅの値が２であればステップＳ５０に進み、カウン
タＣｎｔ２の値をＣｎｔ２＋１とし、ステップＳ４７に
進む。ステップＳ４５において変数ｓｔａｔｅの値が２
でないと判定された場合には、ステップＳ４６に進む。

【００９９】ステップＳ４６においては、ステップＳ４
４及びＳ４５における変数ｓｔａｔｅの値に対する判定
が１及び２でないことが、変数ｓｔａｔｅの値が３であ
ることと同様であるため、カウンタＣｎｔ３をＣｎｔ３
＋１とし、ステップＳ４７に進む。

【０１００】ステップＳ４７においては、ステップＳ４
２ないしステップＳ５０における一連の処理が、処理対
象であるすべてのサンプリング画素Ｐ１ないしＰｎ２に
対して適用されたかどうかを変数ｉとｎ２との比較によ
り判定する。ｉ≠ｎ２であれば、ステップＳ４８に進
み、ｉをｉ＋１としてステップＳ４２に戻る。

【０１０１】ステップＳ４７においてｉ＝ｎ２と判定さ
れれば、ステップＳ５１に進む。

【０１０２】ステップＳ５１においては、カウンタＣｎ
ｔ３の値が閾値Ｔ３以上であるかどうかを判定する。カ
ウンタＣｎｔ３の値が閾値Ｔ３以上であれば、ステップ
Ｓ５５に進み、図６におけるステップＳ５の処理結果と
して強調モードを表す変数ｍｏｄｅにその他画像に対す
る強調処理であるモード３を実施することを示す値３を
代入し、図６におけるステップＳ６に進む。

【０１０３】ステップＳ５１においてカウンタＣｎｔ３
の値が閾値Ｔ３未満であると判定された場合には、ステ
ップＳ５２に進む。

【０１０４】ステップＳ５２においては、カウンタＣｎ
ｔ２の値が閾値Ｔ２以上であるかどうかを判定する。カ
ウンタＣｎｔ２の値が閾値Ｔ２以上であれば、ステップ
Ｓ５６に進み、図６におけるステップＳ５の処理結果と
して強調モードを表す変数ｍｏｄｅに染色画像に対する
強調処理であるモード２を実施することを示す値２を代
入し、図６におけるステップＳ６に進む。

【０１０５】ステップＳ５２においてカウンタＣｎｔ２
の値が閾値Ｔ２未満であると判定された場合には、ステ
ップＳ５３に進む。

【０１０６】ステップＳ５３においては、カウンタＣｎ
ｔ１の値が閾値Ｔ１以上であるかどうかを判定する。カ
ウンタＣｎｔ１の値が閾値Ｔ１以上であれば、ステップ
Ｓ５７に進み、図６におけるステップＳ５の処理結果と
して強調モードを表す変数ｍｏｄｅに通常画像に対する
強調処理であるモード１を実施することを示す値１を代
入し、ステップＳ５８に進み図６におけるステップＳ６
に進む。

【０１０７】ステップＳ５３においてカウンタＣｎｔ１
の値が閾値Ｔ１未満であると判定された場合には、ステ
ップＳ５４に進む。

【０１０８】ステップＳ５４においては、ステップＳ５
１ないしステップＳ５３における処理の適用において、
モード１ないし３のいずれに対する判定結果も得られな
かった場合のために、強調モードを表す変数ｍｏｄｅに
判定保留を表す値０を代入し、ステップＳ５８に進み図
６におけるステップＳ６に進む。

【０１０９】なお、閾値Ｔ１，Ｔ２及びＴ３の値は、あ
らかじめ定めた値を用いればよく、例えばサンプリング
画素数ｎに対してそれぞれ５０％、３０％及び６０％等
に相当する値に設定する。この例では、すべてのサンプ
リング画素において、染色画像から発生した可能性が高
い画素の割合が３０％を超えれば入力された画像データ
は染色画像と判定し、モード２を適用することになる。

【０１１０】また、閾値Ｔ１，Ｔ２及びＴ３の値を、図
６におけるステップＳ３及びＳ４における処理の適用に
よって除外されなかったサンプリング画素数ｎ２に対し
て決定してもよい。

【０１１１】図６のステップＳ６は、モード決定回路５
９より処理される。ステップＳ５における処理の適用後
得られた変数ｍｏｄｅの値に基づき、フィルタリング回
路５４ａ，５４ｂ及び５４ｃにおいてそれぞれ用いるフ
ィルタＦ１，Ｆ２及びＦ３の設定をフィルタ設定回路５
８において行う。フィルタＦ１，Ｆ２及びＦ３は、それ
ぞれｕ，ｖ及びｗ画像データに対して適用される。

【０１１２】なお、ｍｏｄｅに対して判定保留を示す値
０が代入された場合には、ｕ，ｖ及びｗ画像データに対
して、前回のパラメータ設定処理において適用している
フィルタＦ１，Ｆ２及びＦ３をそれぞれ変更しないもの
とすればよい。

【０１１３】図１３は本実施例においてフィルタリング
回路５４ａ，５４ｂ及び５４ｃで適用するフィルタＦｅ
及びノイズ抑制フィルタＦｎｒの周波数伝達特性の概要
を示す説明図である。

【０１１４】フィルタＦｅは注目する構造成分を構成す
る周波数帯域を強調する周波数伝達特性を備える（以
下、このようなフィルタを強調フィルタとする）。ま
た、フィルタＦｎｒはノイズ成分が増加する高周波帯域
に近づくにしたがって周波数成分を抑制する周波数伝達
特性を備える（以下、このようなフィルタをノイズ抑制
フィルタとする）。

【０１１５】本実施例におけるステップＳ６の処理にお
いては、フィルタＦ１，Ｆ２及びＦ３として上記フィル
タＦｅ及びＦｎｒのいずれかを選択し、適用するものと
する。

【０１１６】具体的には、モード１の場合には、フィル
タＦ１としてフィルタＦｅ，フィルタＦ２及びＦ３とし
てフィルタＦｎｒを選択・適用する。また、モード２の
場合は、フィルタＦ１及びＦ２としてフィルタＦｅ、フ
ィルタＦ３としてフィルタＦｎｒを選択・適用する。モ
ード３の場合には、フィルタＦ１ないしＦ３としてフィ
ルタＦｅを選択・適用する。

【０１１７】以上説明した図６におけるステップＳ１な
いしＳ６による一連の処理から構成されるパラメータ設
定処理を経て設定されたフィルタＦ１ないしＦ３は、そ
れぞれフィルタリング回路５４ａ，５４ｂ及び５４ｃに
対して出力され、ｕ，ｖ及びｗ画像データに対し適用す
るフィルタとして用いられる。

【０１１８】なお、ステップＳ４３において使用した、
領域１，領域２及び領域３（図１２参照）を判定するた
めの表２は、以下の説明に示す処理によりあらかじめ作
成しておく。

【０１１９】図１４ないし図１８は、本実施例における
表２の作成方法を説明するためのフローチャートであ
る。

【０１２０】はじめに、図１４及び図１５を参照して、
表２における領域１を示す値１の設定方法を説明する。

【０１２１】図１４において用いられる変数ｔｅｍｐ３
（ｘ，ｙ）は、大きさ９０×９０の２次元配列であり、
各要素の番地ｘ及びｙはそれぞれ表２の配列ｔａｂｌｅ
２（ｘ，ｙ）の番地ｘ及びｙに対応している。

【０１２２】以下の説明においては、ｔｅｍｐ３（ｘ．
ｙ）の各要素の値はすべて０に初期化した上で、図１４
における各ステップの処理を適用するものとする。ま
た、表２のすべての要素に対しては、通常領域及び染色
領域のいずれでもないその他領域であることを示す値３
を初期値として代入しておくものとする。

【０１２３】まず、ｓ枚（ｓは１以上の整数）の通常画
像と判定されるべき内視鏡静止画像である、画像Ｓｊ
（ｊ＝１，２，……，ｓ）を用意する。各画像Ｓｊは、
Ｒ，Ｇ及びＢ画像データから構成されるサイズＩＳＸ×
ＩＳＹのカラー画像であり、γ補正は除去されているも
のとする。

【０１２４】図１４に示すように、はじめに、ステップ
Ｓ６１において、用意したｓ枚の画像の中から何枚目の
画像を処理しているかを示す変数ｊを１に、ｓ枚の画像
において、後述するステップＳ６３及びＳ６４での明部
画素及び暗部画素除外処理を経て除外されなかった画素
数をカウントする変数ｎ３を０に初期化する。

【０１２５】次いで、ステップＳ６２において、画像Ｓ
ｊにおいて何画素目を処理しているかを示す変数ｉを１
に初期化する。

【０１２６】次に、用意した各画像Ｓｊにおける各画素
Ｐｉ（ｉ＝１，２，……，Ｎ１）、（ただしＮ１はＩＳ
Ｘ×ＩＳＹ）のＲ，Ｇ及びＢ画像データ、ｒｉ，ｇｉ及
びｂｉに関し、ステップＳ３及びＳ４において詳細に説
明した明部画素除外処理及び暗部画素除外処理をそれぞ
れステップＳ６３及びＳ６４において適用する。

【０１２７】ステップＳ６３における明部画素除外処理
において、画素Ｐｉが除外すべき画素、すなわちＰｉ＝
明部画素と判定された場合には、後述するステップＳ６
８へと進む。そうでなければ、続くステップＳ６４へと
進む。

【０１２８】ステップＳ６４における暗部画素除外処理
において、画素Ｓｉが除外すべき画素、すなわちＰｉ＝
暗部画素と判定された場合には、後述するステップＳ６
８へと進む。そうでなければ、続くステップＳ６５へと
進む。

【０１２９】明部画素及び暗部画素として除外されなか
った画素Ｐｉに対しては、ステップＳ６５においてｘｉ
＝ｔａｂｌｅ１（ｂｉ，ｒｉ）及びｙｉ＝ｔａｂｌｅ１
（ｇｉ，ｒｉ）を算出し、続くステップＳ６６へと進
む。なお、ステップＳ６５において使用するｔａｂｌｅ
１（ｘ，ｙ）は、図１１のステップＳ４２において説明
した処理で算出されたものと同様のものである。

【０１３０】ステップＳ６６においては、ステップＳ６
３及びＳ６４における明部画素及び暗部画素除外処理に
おいて除外されなかった画素数をカウントする変数ｎ３
をｎ３＋１とし、ステップＳ６７へと進む。

【０１３１】次いで、ステップＳ６７においてｔｅｍｐ
３（ｘｉ，ｙｉ）の値をｔｅｍｐ３（ｘｉ，ｙｉ）＋１
とする。

【０１３２】ステップＳ６８においては、ステップＳ６
３ないしＳ６７における一連の処理を画像Ｓｊにおいて
処理対象とする画素数Ｎ１に相当する回数分繰り返され
たか否かを判定する。判定結果がｎｏであればステップ
Ｓ７０においてｉをｉ＋１と置き換え、ステップＳ６３
へと戻る。

【０１３３】ステップＳ６８における判定結果がＹｅｓ
であれば、ステップＳ６９に進み、ｓ枚すべての画像に
対してステップＳ６２ないしステップＳ７０における一
連の処理を適用したか否かを判定する。判定結果がＮｏ
であれば、ステップＳ７１に進み、ｊをｊ＋１としてス
テップＳ６２へと戻る。

【０１３４】ステップＳ６９の判定結果がＹｅｓであれ
ば、図１５のステップＳ７２へと進む。

【０１３５】図１５に示すように、ステップＳ７２及び
Ｓ７３においては、ステップＳ７４ないしＳ８１におけ
る一連の処理を、２次元の配列ｔａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）
（表２参照）の大きさである９０×９０回分繰り返すた
めの２重ループを実現するための変数ｘ及びｙをそれぞ
れ０に初期化する。

【０１３６】ステップＳ７４においては、ｓ枚のすべて
の画像Ｓｊにおける画素により作成したｔｅｍｐ３
（ｘ，ｙ）の要素を処理対象として使用した画素数ｎ３
で除することにより、通常画像における画素の色調の発
生確率に相当する値を算出する。

【０１３７】続いて、ステップＳ７５において、ｔａｂ
ｌｅ２（ｘ，ｙ）に対して領域１（図１２参照）に対応
する値である１を代入するか否かを示す判定を実施す
る。これは、例えばあらかじめ定めておいた閾値Ｔｓ
（例えば、Ｔｓ＝０．０１０）とｔｅｍｐ３（ｘ，ｙ）
の要素の値との比較を実施する。

【０１３８】ｔｅｍｐ３（ｘ，ｙ）≧Ｔｓであれば、続
くステップＳ７６において、対応する配列ｔａｂｌｅ２
（ｘ，ｙ）に対して領域１であることを示す値１を代入
する。この例では、ステップＳ７５における分岐条件を
ｔｅｍｐ３（ｘ，ｙ）≧０．０１０とすることにより、
処理対象とした画素の総数の１％がｔａｂｌｅ２（ｘ，
ｙ）の番地に対応する色調に分布したことを示す。

【０１３９】したがって、ステップＳ７５における判定
結果がＹｅｓであれば、続くステップＳ７６へと進み、
ｔｅｍｐ３（ｘ，ｙ）に対応するｔａｂｌｅ２（ｘ，
ｙ）に１を代入し、ステップＳ７７へと進む。

【０１４０】ステップＳ７５における判定結果がｎｏで
あれば、ステップＳ７７へと進む。

【０１４１】ステップＳ７７においては、ステップＳ７
４ないしステップＳ７６における一連の処理が９０回繰
り返されたか否かを判定する。判定結果がＮｏであれ
ば、ステップＳ８１へと進み、ｘをｘ＋１としてステッ
プＳ７４に戻る。

【０１４２】ステップＳ７７における判定結果がｙｅｓ
であれば、ステップＳ７８へと進む。

【０１４３】ステップＳ７８においては、ステップＳ７
３ないしステップＳ８１における一連の処理が９０回繰
り返されたか否かを判定する。判定結果がＮｏであれ
ば、ステップＳ８０へと進み、ｙをｙ＋１としてステッ
プＳ７３に戻る。

【０１４４】ステップＳ７８における判定結果がＹｅｓ
であれば、図１４及び図１５における一連の処理を終了
する。

【０１４５】次に、図１６ないし図１８を参照して、ｔ
ａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）における領域２を示す値２の設定
方法を説明する。

【０１４６】図１６においてステップＳ９１ないしＳ１
０１は、図１４におけるステップＳ６１ないしＳ７１に
各々対応する処理と同じであるので説明は省略する。

【０１４７】ただし、図１６におけるｔｅｍｐ４（ｘ，
ｙ）は、図１４におけるｔｅｍｐ３（ｘ，ｙ）に対応す
る大きさ９０×９０の２次元配列であり、各要素の番地
ｘ及びｙはそれぞれ配列ｔａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）の番地
ｘ及びｙに対応している。

【０１４８】以下の説明においては、ｔｅｍｐ４（ｘ，
ｙ）の各要素の値はすべて０に初期化した上で、図１４
における各ステップの処理を適用する。

【０１４９】また、ｔａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）のすべての
要素に対しては、通常領域及び染色領域のいずれでもな
いその他領域であることを示す値３を初期値として代入
後、さらに図１４における各処理を経て領域１を示す値
１を代入がなされているものとする。

【０１５０】なお、図１６における処理における変数ｎ
４は、図１４における変数ｎ３に対応する。

【０１５１】まず、ｔ枚（ｔは１以上の整数）の通常画
像と判定されるべき内視鏡静止画像である、画像Ｔｊ
（ｊ＝１，２，……，ｔ）を用意する。各画像Ｔｊは
Ｒ，Ｇ及びＢ画像データから構成されるサイズＩＳＸ×
ＩＳＹのカラー画像であり、γ補正は除去されているも
のとする。

【０１５２】ステップＳ９１ないしＳ１０１における一
連の処理適用後、ｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）における各要素
には、用意したｔ枚の染色画像において発生した色調分
布に応じた画素数が格納されている。

【０１５３】ところで、染色画像においては、染色剤の
散布にも関わらず粘膜上の粘液等により染色されない部
位が発生する。これらの画素は通常画像から発生した画
素と分類されるべき色調を備えているため、染色画像に
よる画素の分布を表す領域２を構成するデータとしては
不適切である。

【０１５４】そこで、ｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）及び前述の
一連の処理により作成したｔｅｍｐ３（ｘ，ｙ）とにお
ける各要素間の差分としてｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）＝ｔｅ
ｍｐ４（ｘ，ｙ）−ｔｅｍｐ３（ｘ，ｙ）を算出する。
この差分演算適用後のｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）の各要素に
おいては、染色画像において染色剤が吸収されたことに
より発生した色調、すなわち通常画像中においては発生
頻度が小である色調に関する分布情報が多く含まれてい
ることになる。

【０１５５】次に、ｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）における各要
素の総和が１．０となるように正規化し、閾値Ｔｔ以上
の値を持つｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）に対応するｔａｂｌｅ
２（ｘ，ｙ）の値を領域２であることを表す値２とす
る。

【０１５６】具体的には、図１６のステップＳ１０２に
おいて後述する図１７のステップＳ１１６での正規化を
実施するための変数ｔｏｔａｌを０に初期化する。

【０１５７】次いで、図１７に示すように、２重ループ
を実現するための変数ｘ及びｙをそれぞれステップＳ１
０４及びＳ１０３において０に初期化する。

【０１５８】ステップＳ１０５においては、図１４にお
けるステップＳ７４に対応する処理を適用する。

【０１５９】さらに、ステップＳ１０６において、前述
の差分演算ｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）＝ｔｅｍｐ４（ｘ，
ｙ）−ｔｅｍｐ３（ｘ，ｙ）を適用する。

【０１６０】ステップＳ１０７においてはステップＳ１
０６における差分演算の適用後のｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）
の値が０未満であるか否かを判定する。判定結果がｙｅ
ｓであれば、続くステップＳ１０８へと進み、ｔｅｍｐ
４（ｘ，ｙ）＝０としてステップＳ１０９へと進む。

【０１６１】ステップＳ１０７における判定結果がＮｏ
であれば、ステップＳ１０９に進む。ステップＳ１０９
においては、得られたｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）の値をｔｏ
ｔａｌに加算する。

【０１６２】次いで、ステップＳ１０５ないしＳ１０９
における一連の処理を繰り返すための２重ループを構成
するための処理であるステップＳ１１０ないしステップ
Ｓ１１３を経て、図１８のステップＳ１１４へと進む。

【０１６３】図１８のステップＳ１１５及びステップＳ
１１４においては、それぞれステップＳ１０４及びＳ１
０３と同様に２重ループを実現するための変数ｘ及びｙ
をそれぞれ初期化する。

【０１６４】ステップＳ１１６においては、ｔｅｍｐ４
（ｘ，ｙ）をｔｏｔａｌで除算する。この処理を適用す
ることにより、ｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）における各要素の
値の合計が１となるため、各要素の値は染色画像におけ
る色調の発生確率を表す値と考えることが可能となる。

【０１６５】続いて、ステップＳ１１７において、ｔａ
ｂｌｅ２（ｘ，ｙ）に対して領域２に対応する値である
２を代入するか否かを示す判定を実施する。これは、例
えばあらかじめ定めておいた閾値Ｔｔ（例えば、Ｔｔ＝
０．０１０）とｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）の要素の値との比
較を実施する。ｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）≧Ｔｔであれば、
続くステップＳ１１８において、対応する配列ｔａｂｌ
ｅ２（ｘ，ｙ）に対して領域（２）であることを示す値
２を代入する。この例では、ステップＳ１１７における
分岐条件をｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）≧０．０１０とするこ
とにより、処理対象とした画素の総数の１％がｔａｂｌ
ｅ２（ｘ，ｙ）の番地に対応する色調に分布したことを
示す。

【０１６６】したがって、ステップＳ１１７における判
定結果がＹｅｓであれば、続くステップＳ１１８へと進
み、ｔｅｍｐ４（ｘ，ｙ）に対応するｔａｂｌｅ２
（ｘ，ｙ）に２を代入し、ステップＳ１１９へと進む。

【０１６７】ステップＳ１１７における判定結果がＮｏ
であれば、ステップＳ１１９へと進む。

【０１６８】次いで、ステップＳ１１６ないしＳ１１８
における一連の処理を繰り返すための２重ループを構成
するための処理であるステップＳ１１９ないしステップ
Ｓ１２２を経て、ｔａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）の作成処理を
終了する。

【０１６９】以上詳細に説明したように、第１実施例に
よれば、入力された内視鏡画像中の画素の色調に基づき
観察状況を判定し、通常画像及び染色画像それぞれに最
適な強調処理を選択・適用することが可能となる。

【０１７０】また、本実施例における各動作はすべて実
現容易なものであるため、動画像に対する処理の適用に
関する処理速度あるいはハードウェア構成においてはな
んら問題はなく、処理のハードウェア化における低コス
ト化が実現される。

【０１７１】また、本実施例における各動作の一部ある
いはすべてをソフトウェアによる処理により実現しても
よい。

【０１７２】なお、本実施例においては、判定する処理
のモードとして通常画像、青色系の染色画像及びその他
の画像について説明したが、さらに異なるモードの導入
についても容易に拡張が可能である。例えば、赤色系の
染色剤（例えばコンゴレッド）に対するモードを設定す
るならば、ｔａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）において赤色系染色
剤による染色画素が多く分布する色調にあたる要素の値
に対応する値（例えば４）を代入しておく。対応するモ
ードへの切り換えのためには、図１１を参照して詳細に
説明したモード決定処理において新たなモードについて
追加実施すればよい。

【０１７３】また、本実施例においてはｔａｂｌｅ１
（ｘ，ｙ）においてパラメータｘ及びｙがそれぞれとり
得る値の範囲である０以上９０未満の値の範囲を９０分
割したが、これは例えば４５分割あるいは１８０分割と
いうように任意の決定が可能である。その場合には、ｔ
ａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）、ｔｅｍｐ３（ｘ，ｙ）、ｔｅｍ
ｐ４（ｘ，ｙ）等の配列の大きさを分割数に応じた値に
変更すればよい。

【０１７４】さらに、本実施例においては、座標軸変換
行列及び座標軸逆変換行列を固定的に用いた強調処理に
ついて説明したが、これに限定されるものではない、例
えば、通常画像及び染色画像それぞれにより適した座標
軸変換行列及び座標軸逆変換行列を個別に用意してお
き、図１１におけるモード決定処理の結果に応じて適宜
選択すればよい。

【０１７５】また、本実施例において説明した通常、染
色及びその他画像以外の画像（例えば青色系以外の染色
剤散布画像）に対応するモードを設定し、そのモードに
おける処理の適用時に専用に使用する座標軸変換行列及
び座標軸逆変換行列を用意していてもよい。

【０１７６】次に第２実施例について説明する。図１９
及び図２０は本発明の第２実施例に係わり、図１９は調
色機能を説明するための説明図、図２０は図１９の調色
機能における色調パラメータによる２次元領域分布を説
明する説明図である。第２実施例は第１実施例とほとん
ど同じであるので異なる点のみ説明する。

【０１７７】第１実施例においては、入力された内視鏡
画像中の画素の色調に基づき観察状況をモード判定回路
５９において判定し、処理の内容を制御する強調処理に
ついて説明した。すなわち、通常画像及び染色画像にお
ける画素がそれぞれ高頻度で分布する色調範囲を示すｔ
ａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）を用意しておき、サンプリングし
た各画素の分布状態からモード１，２ないし３を選択す
るものである。

【０１７８】一方、図１に示す信号処理部７Ｂにおいて
は、観察画像の色調を観察者の好みに一致させるための
調色機能が備えられている場合がある。これは、図２に
おけるプロセス回路３３において、Ｒ，Ｇ及びＢ画像デ
ータに対し各々係数を乗ずることにより実現される。こ
の調色機能として、例えばＲ及びＢをそれぞれ増減の各
方向に調整可能であるものとすれば、「非常に青みがか
った通常画像」あるいは「赤が強めの染色画像」が発生
することとなる。ｔａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）においては、
前者は本来領域１に分布すべきものが領域２あるいは領
域３に、後者は本来領域２に分布すべきものが領域１あ
るいは領域３に分布し、結果として誤判定を生ずる原因
となり得る。

【０１７９】そこで、第２実施例では、モード決定回路
５９において複数のｔａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）を用意し、
調色によるホワイトバランスの変化に応じて１つを選択
し、適用することにより前述した誤判定の防止を図るこ
とを可能とする。

【０１８０】図１９に示すように、内視鏡を用いる観察
装置７における調色機能能として、Ｒ及びＢ画像データ
をそれぞれ独立に±４段階に設定可能であり、＋方向で
増幅、一方向で抑制することができる。図１９に示す調
色機能においては、Ｒ及びＢ画像データに対して、それ
ぞれカーソル移動部６３及び６４を操作することによ
り、調色設定部６１及び６２の設定を行う。

【０１８１】なお、図１９においては、設定状況の例と
して調色設定部６１及び６２はそれぞれ斜線部で示した
＋３及び−２に設定されているものとする。この場合、
Ｒ及びＢの画像データはそれぞれ増幅及び抑制されるた
め、図１２で示した色調パラメータによる２次元領域分
布は、例えば図２０に示すようなものとなる。

【０１８２】各調色設定段階においては、図１に示した
プリアンプ３２を経てプロセス回路３３に入力されるＲ
及びＢの原信号に対し、表３に示す係数Ｗを乗ずること
により、調色機能を実現する。

【０１８３】

【表３】 また、設定が０であれば乗ずる係数Ｗは１となり、原信
号がそのままＡ／Ｄコンバータ３４に対して出力され
る。以後の説明においては、調色機能の設定がＲ及びＢ
に対して例えばそれぞれ＋３及び−２であれば、〔＋
３，−２〕と示すこととする。

【０１８４】図１９に示した調色機能の例においては、
Ｒ及びＢの設定状態に応じて、９×９＝８１通りの場合
が考えられる。したがって、第１実施例において図１４
ないし図１８を用いて詳細に説明したｔａｂｌｅ２
（ｘ，ｙ）の作成を、８１通りの各調色設定状況におい
て得られた内視鏡画像に対して適用し、ｔａｂｌｅ２−
ｋ（ｘ，ｙ）を作成する。ただし、ｋ＝１，２，……，
８１とする。表４はＲ及びＢの調色設定状況とｋとの対
応を示す表である。ｋの値は表４に示すように１ないし
８１の番号で各設定状況に対応しているものとする。

【０１８５】

【表４】 ８１個のｔａｂｌｅ２−ｋ（ｘ，ｙ）を作成するにあた
っては、各調色設定状況において撮像された内視鏡画像
を用意し、図１４ないし図１８において説明した一連の
処理を適用すればよい。また、設定〔０，０〕で撮像さ
れた画像に対して表３で示した係数ＷをＲ及びＢ画像デ
ータに対して乗じた擬似調色画像を作成し、図１４ない
し図１８において説明した一連の処理を適用してもよ
い。

【０１８６】調色状況に応じて用意した複数のｔａｂｌ
ｅ２−ｋ（ｘ，ｙ）の中から、いずれかを選択・適用す
る方法については、以下に示す処理により実現可能であ
る。

【０１８７】まず、調色設定状況を、プロセス制御回路
５０からのプロセス制御情報から察知あるいは情報入力
装置４１より入力し、表４を参照することにより決定す
ればよい。

【０１８８】例えば、設定状況が〔−２，＋１〕であれ
ば、ｋ＝４８すなわちｔａｂｌｅ２−４８を使用するこ
とになる。

【０１８９】以上説明したように、本実施例によれば、
第１実施例の効果に加え、調色状況に対応した複数のｔ
ａｂｌｅ２−ｋ（ｘ，ｙ）を用意し、選択・適用するこ
とにより、安定して処理モードを決定することが可能と
なる。

【０１９０】また、すべての設定状況に応じた数のｔａ
ｂｌｅ２（ｘ，ｙ）を用意するのではなく、類似の色調
設定ごとのブロック分けを行い、各ブロックごとに使用
するｔａｂｌｅ２（ｘ，ｙ）を決定してもよい。表５は
表４において示した例に対し、このようなブロック分け
を適用した場合の表である。

【０１９１】

【表５】 表５においては、Ｒ及びＢに対して可能なそれぞれ±４
の調色設定を、９個のブロックに分割し、各ブロックご
とに同じｔａｂｌｅ２−ｋ（ｘ，ｙ）を適用することを
示す。ただし、ｋ＝１，２，……，９である。

【０１９２】さらに、表５に示した例においては、調色
設定範囲を等分するようなブロックに分割したが、これ
に限定されるものではなく、任意の分割が可能である。
表６はこのような非等分の分割の一例である。

【０１９３】

【表６】 この表６の例では１０個のブロックに分割し、各ブロッ
クごとに同じｔａｂｌｅ２−ｋ（ｘ，ｙ）を適用するこ
とを示す。ただし、ｋ＝１，２，……，１０である。

【０１９４】また、ホワイトバランス設定時に撮像さ
れ、画像処理装置３に入力される画像は一般に白画像で
あることから、白画像におけるＲ，Ｇ及びＢ画像データ
の平均レベルＲｍｅａｎ，Ｇｍｅａｎ及びＢｍｅａｎに
基づき決定してもよい。この場合は、プロセス制御回路
５０からのプロセス制御情報からホワイトバランスが行
われていることを検知し、Ｇ画像データに対するＲ及び
Ｂ画像データの平均レベルの比に基づきｔａｂｌｅ２−
ｋ（ｘ，ｙ）を選択する。

【０１９５】例えば、Ｒｍｅａｎ／Ｇｍｅａｎ＝１．
４，Ｂｍｅａｎ／Ｇｍｅａｎ＝０．６であれば、表３よ
り設定状況は〔＋２，−２〕と判断でき、表４，表５及
び表６において示した各表を参照し、適用するｔａｂｌ
ｅ２−ｋ（ｘ，ｙ）を決定する。

【０１９６】次に第３実施例について説明する。第３実
施例は第１実施例とほとんど同じであるので異なる点の
み説明する。

【０１９７】第１実施例においては、モード２を指定す
るにあたり、図１１に示したステップＳ５２において、
領域２に分布すると判定されたサンプリング画素の総数
を示すカウンタＣｎｔ２及び閾値Ｔ２との比較を実施し
ている。

【０１９８】一般に、散布開始直後においては画像全体
にわたり染色剤による色調変化が現れるため、カウンタ
Ｃｎｔ２の値は大になる。一方、時間の経過にしたが
い、同一視野内において染色剤によるＲ画像データの変
動が顕著な部位とそうでない部位とが明確に現れるよう
になる。このような場合においては、モード２の適用が
望ましいにもかかわらず、Ｃｎｔ２＜Ｔ２となることか
らモード１すなわち通常画像に対する強調処理モードが
適用される結果となる可能性がある。

【０１９９】そこで、本実施例においては、モード決定
回路５９において閾値Ｔ１及びＴ２の値を以下の説明に
示すように設定することにより、前述のモード２から１
への誤変更を防止する強調処理を実現する。

【０２００】表７は、本実施例における閾値Ｔ１及びＴ
２の設定方法に関する表である。以下、表７を参照して
説明を行う。

【０２０１】

【表７】 前述した通り、染色剤を散布した時点においては、画像
全体において染色剤による色調変化が現れるため、カウ
ンタＣｎｔ２の値は大になる。したがって、閾値Ｔ２の
値も比較的大であってよい。一方、染色剤の希薄化にと
もない、カウンタＣｎｔ２の値は小になっていく。そこ
で、モード１から２への変更にともない、閾値Ｔ２の値
をより小である値に変更する。また、モード１から２へ
の変更にともない、閾値Ｔ１の値をより大である値に変
更する。このように閾値Ｔ１及びＴ２をモードの変更と
ともに変更することにより、モード２から１への移行を
遅らせることが可能となる。

【０２０２】より具体的には、例えばサンプリング画素
数ｎ＝１００の場合を想定し、表７に示すように閾値Ｔ
１及びＴ２を設定する。表７において、モード１及びモ
ード２と記述される欄は、それぞれ現在適用している処
理のモード、すなわち前回の判定結果に対応するモード
を示している。この表７により、モード１に対応する強
調処理を適用しているのであれば、図１１におけるステ
ップＳ５２及びＳ５３において、閾値Ｔ２及びＴ１をそ
れぞれ４０及び７０と設定する。また、モード２に対応
する強調処理を適用しているのであれば、同様に閾値Ｔ
２及びＴ１をそれぞれ２０及び９０に設定する。

【０２０３】以上説明したように、適用中のモードに応
じて各閾値を変更することにより、染色剤散布後の経時
的変化により染色剤が希薄化しても、染色画像に対応す
るモード２を安定的に維持することが可能となる強調処
理が実現可能となる。

【０２０４】また、本実施例においては、閾値Ｔ１及び
Ｔ２をモード１及び２の変更に応じて変更したが、同様
の変更を閾値Ｔ３及びモード３に対しても適用可能であ
ることはもちろんである。この場合は、例えば表８に示
すような設定が考えられる。

【０２０５】

【表８】 さらに、他のモード４、閾値Ｔ４等を導入した場合にお
いて容易に拡張可能であることはいうまでもない。すな
わち、各閾値を、適用中のモードに応じて優先するモー
ドに変更されやすいように設定すればよい。

【０２０６】次に第４実施例について説明する。図２１
及び図２２は本発明の第４実施例に係わり、図２１は画
像処理部のフィルタリング回路に適用するフィルタＦｅ
及びノイズ抑制フィルタＦｎｒの周波数伝達特性の概要
を示す説明図、図２２は図２１の特性を有するフィルタ
を設定するフィルタ設定回路の動作を説明するフローチ
ャートである。第４実施例は第１実施例とほとんど同じ
であるので異なる点のみ説明する。

【０２０７】第１ないし第３実施例においては、座標軸
変換回路５３から出力されるｕ，ｖ及びｗ画像データ各
々に対して適用するフィルタの特性を変更することによ
り各モードに対応している。すなわち、モード１におい
てはｕ画像データに対しては注目する構造成分を構成す
る周波数帯域を強調する周波数伝達特性を備えるフィル
タＦｅを、ｖ及びｗ画像データに対してはノイズ成分が
増加する高周波帯域に近づくにしたがって周波数成分を
抑制する周波数伝達特性を備えるフィルタＦｎｒを適用
し、モード２においてはｕ及びｖ画像データに対してフ
ィルタＦｅを、ｗ画像データに対してフィルタＦｎｒを
適用する。この場合、モード１及び２における処理の相
違は、ｖ画像データに対し適用するフィルタの特性であ
ることがわかる。

【０２０８】表９において、ｍｏｄｅ結果は、処理モー
ド判定結果によるｍｏｄｅを時系列的に列挙している。

【０２０９】

【表９】 表９に示すように、モード変化例１は、判定結果のほと
んどがモード１であり、判定回数ｋにおいてのみモード
２が判定されている。このような場合、判定回数ｋにお
ける判定結果は、誤判定である可能性が考えられる。モ
ード変化例１においては、２画像データに対して、判定
回数ｋ−１においてはフィルタＦｎｒ、判定回数ｋにお
いてはフィルタＦｅ、判定回数ｋ＋１においては再びフ
ィルタＦｎｒが適用される。その結果、判定回数ｋ−１
からｋ＋１にかけて２画像データに適用するフィルタの
特性変化が急なものとなり、処理結果画像において観察
者に不自然な印象を与える恐れが生ずる。

【０２１０】そこで、本実施例においては、注目する周
波数帯域を強調するためのフィルタＦｅを段階的に設定
することによる上記の問題点を解決可能とした強調処理
について説明する。

【０２１１】はじめに、注目する周波数帯域を強調する
特性を有するフィルタＦｅ及びノイズ抑制特性を有する
フィルタＦｎｒにおいて、双方の周波数伝達特性の間を
徐々に遷移するような複数のフィルタ群Ｆｅ１ないしＦ
ｅｊをあらかじめ用意しておく。ただし、ｊは２以上の
整数である。

【０２１２】図２１は、ｊ＝５とした場合におけるこの
ようなフィルタ群（以下、フィルタ群の各々を段階フィ
ルタとする）の設定例である。段階フィルタＦｅｊはフ
ィルタＦｅに相当する強調のレベルを備えている。ま
た、添え字が隣接する各段階フィルタ間（例えば段階フ
ィルタＦｅｊ及びＦｅｊ−１）の周波数伝達特性に関し
ては、その処理結果における目視上の差異は、ほとんど
感じられない程度のものとなるように設定する。

【０２１３】また、フィルタＦｎｒ及び各段階フィルタ
を導入するために、あらかじめモード遷移階数ｄを決定
しておく。モード遷移階数ｄは、例えばモード１から２
あるいはその逆にｍｏｄｅが完全変更されるのに最低限
必要な判定回数を示す。なお、モード遷移階数ｄについ
ては、詳細に後述する。

【０２１４】次に、フィルタＦｎｒ及び前記段階フィル
タＦｅ１ないしＦｅ５を用いた。モード遷移階数ｄに対
応するフィルタ適用テーブルについて説明する。フィル
タ適用テーブルはあらかじめ作成されており、フィルタ
設定回路５８において参照される。本実施例において
は、モード遷移階数ｄの設定例として、ｄ＝１０とす
る。

【０２１５】表１０は、フィルタ適用テーブルの作成例
である。フィルタ適用テーブルは、０ないしｄ、すなわ
ち０ないし１０にわたる判定段階と、各判定段階におい
て適用するフィルタとの対応を示すものである。適用フ
ィルタ名については、判定段階０においてフィルタＦｎ
ｒを、判定段階１ないし１０については徐々に強調レベ
ルが増大し、最終的に段階フィルタＦｅ５，すなわちフ
ィルタＦｅが選択されるように各段階フィルタを設定す
る。

【０２１６】

【表１０】 続いて、前記段階フィルタを用いた強調処理の動作を説
明する。

【０２１７】図２２は本発明の第４実施例におけるフィ
ルタ設定回路５８の動作を説明するためのフローチャー
トである。本実施例においては、ｖ画像データに対し適
用するフィルタを表１０におけるフィルタ適用テーブル
を参照した上で決定する例を示す。

【０２１８】はじめに、ステップＳ１３０において、モ
ード決定回路５９の出力である、モード判定結果を示す
変数ｍｏｄｅが入力される。本実施例においては、変数
ｍｏｄｅに代入される値として、前述したモード１，２
及び３をそれぞれ表す値１，２及び３と、判定保留を表
す値０を想定している。

【０２１９】続いてステップＳ１３１において、ｍｏｄ
ｅ＝１、すなわちモード判定結果がモード１であるかど
うかを判定する。ｍｏｄｅ＝１であれば、ステップＳ１
３２へ、そうでなければステップＳ１３５へ進む。

【０２２０】ステップＳ１３２においては、表１０にお
いて示した判定段階に対応する変数Ｃ１をＣ１−１とす
る。すなわち、モード判定結果がモード１であれば、ｖ
画像データに対して適用するフィルタをより強調レベル
の低い段階フィルタへと移行することとなる。

【０２２１】続くステップＳ１３３においては、Ｃ１が
０未満であるか否かを判定する。Ｃ１＜０であればステ
ップＳ１３４へ、そうでなければステップＳ１３９へ進
む。

【０２２２】続くステップＳ１３４においては、Ｃ１が
０未満になった場合の補正を行う。この補正により、Ｃ
１＝０が維持され、モード判定結果がモード１である期
間はｖ画像データに対しては判定段階０に対応するフィ
ルタＦｎｒが適用されることとなる。

【０２２３】ステップＳ１３５においては、ｍｏｄｅ＝
２またはｍｏｄｅ＝３であるか否かの判定を行う。ｍｏ
ｄｅ＝２またはｍｏｄｅ＝３であれば、ステップＳ１３
６へ進む。また、そうでない場合はｍｏｄｅ＝０、すな
わちモード決定回路５９の出力が判定保留を示してお
り、適用するフィルタは変更しない。したがって、変数
Ｃ１は変更せず、ステップＳ１３９へと進む。

【０２２４】ステップＳ１３６においては、ｖ画像デー
タに対して適用するフィルタをより強調レベルの高いフ
ィルタへと移行するため、Ｃ１＝Ｃ１＋１とする。

【０２２５】続くステップＳ１３７においては、Ｃ１が
１０を超過したか否かを判定する。Ｃ１＞１０であれば
ステップＳ１３８へ、そうでなければステップＳ１３９
へ進む。

【０２２６】ステップＳ１３８においては、Ｃ１が１０
を超過した場合の補正を行う。この補正により、Ｃ１＝
１０が維持され、モード判定結果がモード２または３で
ある期間はｖ画像データに対しては判定段階１０に対応
する段階フィルタＦｅ５、すなわちフィルタＦｅが適用
されることとなる。

【０２２７】ステップＳ１３９においては、前述したス
テップＳ１３０ないしＳ１３８における一連の処理を適
用した結果得られた変数Ｃ１の値と表１０に示したフィ
ルタ適用テーブルに基づき、ｖ画像データに対し適用す
るフィルタを選択する。

【０２２８】表１１は、前述の段階フィルタ（ｊ＝５）
及び表１０に示したフィルタ適用テーブルを用い、図２
２に示した処理を適用した場合の強調処理の動作例を示
す表である。

【０２２９】

【表１１】 表１１においては、判定回数０ないしｋ＋１４における
処理モード判定結果とｖ画像データに対し適用するフィ
ルタを表している。また、判定回数０においては、判定
段階は０であるものとする。判定回数０ないし２におい
ては、判定結果はモード１であり、ｖ画像データに対し
適用するフィルタはフィルタＦｎｒで安定している。一
方、判定回数３においては、判定結果はモード２とな
り、判定段階が１となるため段階フィルタＦｅ１が選択
されるが、判定回数４において再び判定結果がモード１
となるため判定段階は０となり、フィルタＦｎｒが再選
択される。フィルタＦｎｒ及び段階フィルタＦｅ１との
処理結果上の差異はフィルタＦｎｒ及びフィルタＦｅ、
すなわち段階フィルタＦｅ５との差異ほど大ではないよ
うに設定されており、観察者に対して処理モードが一時
的に変更されたことをほとんど感知させることはない。

【０２３０】また、判定回数５ないし１４においては、
判定結果が連続してモード２となり、判定段階の増加に
ともなって段階フィルタが徐々に段階フィルタＦｅ５へ
と移行し、判定段階１０で安定する。

【０２３１】さらに、判定回数ｋ＋２以後は判定結果が
安定してモード１となり、判定段階の減少にともない適
用するフィルタを段階フィルタＦｅ５から徐々にフィル
タＦｎｒに近付け、判定回数ｋ＋１２以後フィルタＦｎ
ｒで安定する。

【０２３２】以上の説明において示したように、段階的
な強調レベルを備えた複数のフィルタ群を用意し、モー
ドの変更が安定的に行われた時点でフィルタＦｅまたは
フィルタＦｎｒを適用するように制御することにより、
処理におけるモードの変更にともなう処理結果画像の変
化を、より自然なものとすることが可能となる。

【０２３３】また、本実施例においては、段階フィルタ
の数ｊ＝５としたが、ｊを任意の他の整数に設定するこ
とに関して何等問題はない。また、例えばｊ＝１０とし
た上で１０種類の段階フィルタを作成し、１段階おきに
５種類使用する等、任意の組み合わせで使用することも
考えられる。

【０２３４】また、本実施例においては、モード遷移階
数ｄ＝１０としたが、ｄを任意の他の整数に設定するこ
とに関しても何等問題はない。

【０２３５】さらに、本実施例においてはｖ画像データ
に対し適用するフィルタの設定を例として説明したが、
モード３におけるｗ画像データへのフィルタ適用に関し
ても同様な制御が可能であることは明白である。その場
合は、図２２におけるステップＳ１３１の判定式を「ｍ
ｏｄｅ＝１またはｍｏｄｅ＝２？」、ステップＳ１３５
の判定式を「ｍｏｄｅ＝３？」とすればよい。

【０２３６】なお、ｕ画像データに対しては、常にフィ
ルタＦｅに相当する段階フィルタの適用を維持しておけ
ばよい。

【０２３７】また、サンプリング画素ｎ２個または現フ
レームのサンプリング画素ｍ１個のデータの平均値によ
り、適用する段階フィルタの上限を与えてもよい。すな
わち、前記平均値が大である場合はＳ／Ｎ比が良好であ
ることを示しているため、強調レベルの強いフィルタＦ
ｅを与える。一方、前記平均値が小である場合はＳ／Ｎ
比が良好でないことを示しており、強調レベルを抑制す
なわち例えば段階フィルタＦｅ２等を与える。これらは
前記平均値に対する閾値処理により容易に実現可能であ
る。

【０２３８】さらに本実施例の拡張として、処理画像の
鮮鋭感を常にほぼ一定にするために、客観的鮮鋭度評価
尺度を導入し、原画像における客観的鮮鋭度評価尺度の
算出結果に基づき、処理画像における客観的鮮鋭度評価
尺度が一定になるように適用する段階フィルタを選択し
てもよい。客観的鮮鋭度評価尺度は例えば以下の式
（５）におけるエッジシャープネスＥＳf のように定義
することが可能である。

【０２３９】

【数５】 なお、式（５）中のｆ（ｘ，ｙ）は入力画像、Ｅ（ｆ）
は入力画像のエッジ領域を表し、ＡＥ（ｆ）はＥ（ｆ）
の面積を示す。ｓｓ（ｘ，ｙ）は各空間周波数の主観的
な鮮鋭さに対する重みを表す高周波数帯域フィルタの逆
フーリエ変換を示す。

【０２４０】また、式（５）におけるエッジシャープネ
スＥＳf は「井上，田島；“エッジシャープネスを用い
た最適鮮鋭化”，第２３回画像工学コンファレンス論文
集，ｐｐ２５−２６，１９９２」に詳しい。

【０２４１】すなわち、前記エッジシャープネスＥＳf
の値が強調処理結果である画像においてはほぼ一定にな
るように、段階フィルタを選択する。

【０２４２】次に本発明の第５実施例について説明す
る。図２３及び図２４は本発明の第５実施例に係わり、
図２３は画像処理部の強調処理の動作の概念を説明する
ためのフローチャート、図２４は図２３の画像変化量算
出方法の具体例を説明するためのフローチャートであ
る。第５実施例は第１実施例とほとんど同じであるので
異なる点のみ説明する。

【０２４３】内視鏡検査にあたる医師は、一般に重要な
部位については内視鏡の移動量を少なくし、ほぼ同一の
視野を維持することにより、慎重な観察を行う。また、
特に病変等の存在が疑われる部位については、静止観
察、近接観察及び拡大観察（拡大内視鏡使用時）等を行
う。一方、観察部位の移動等による視野の変更時におい
ては、慎重な観察が行われることは比較的少なくなる。

【０２４４】ところで、本発明において説明される一連
の強調処理は、注目する構造成分を強調することを目的
としている。したがって、上述の説明における前者、す
なわち医師が慎重な観察を行っている時点においては強
調処理が非常に有効となる。一方、後者、すなわちさほ
ど慎重でない観察状況にある場合には、前者ほど強調処
理の望まれる状況ではないと考えられる。特に強調処理
を強めに設定している場合には画像の変化が急であれ
ば、構造成分よりもむしろノイズや色ずれ等を強調する
結果となり、強調処理結果がかえって受け入れにくいも
のとなる可能性が生ずる。

【０２４５】そこで、本発明の第５実施例においては、
内視鏡の移動による視野内の変化量に基づき強調のレベ
ルを変化させることにより、より良好な処理結果画像を
供することが可能である強調処理について説明する。

【０２４６】図２３は、本実施例における強調処理の動
作の概念を説明するためのフローチャートである。図２
３における一連の処理は、モード決定回路５８において
適用されるものとする。

【０２４７】はじめに、ステップＳ１４０で画像変化量
算出処理を適用する。画像変化量は、主として単位時間
あたりの内視鏡の移動量を評価するパラメータである。

【０２４８】ステップＳ１４１においては、ステップＳ
１４０において算出した画像変化量の値の大小を評価す
る。画像変化量が小であれば、強調処理が効果的である
観察状況にあると判断でき、大であればその逆の観察状
況にあるものと考えられる。ステップＳ１４１における
評価結果が、画像の変化量小であればステップＳ１４２
に進む。そうでなければステップＳ１４３に進む。

【０２４９】ステップＳ１４２においては、強調処理が
効果的な観察状況にあることから、強調効果を強める、
あるいは持続するようなフィルタ設定を行うパラメータ
をフィルタ設定回路５８に出力する。

【０２５０】ステップＳ１４３においては、強調処理が
それほど効果的でない観察状況下にあることから、強調
処理を抑制する、あるいは弱い強調効果を持続するよう
なフィルタ設定を行うパラメータをフィルタ設定回路５
８に出力する。

【０２５１】図２３において示した一連の処理は、前述
のようにモード決定回路５９において実施され、例えば
図６におけるステップＳ５の次に実行すればよい。

【０２５２】次に、ステップＳ１４０における画像変化
量算出の具体的実現手段について説明する。

【０２５３】図２４は画像変化量算出方法の具体例を説
明するためのフローチャートである。ここでの説明にお
いては、ＲＡＭ５１において取り込まれたＲ，Ｇ及びＢ
画像データの中で、Ｇ画像データに着目し、前回のモー
ド判定時におけるＧ画像データとの、ｋ個のサンプリン
グ画素の値に関する比較に基づく画像変化量算出を適用
する。ただし、ｋは１以上の任意の整数である。

【０２５４】図２４において、はじめにステップＳ１４
５においてＧ画像データにおけるサンプリング画素数を
カウントするための変数ｉを１に、画像変化量を示す値
ｖａｌを０にそれぞれ初期化する。

【０２５５】続いて、ステップＳ１４６において、ＲＡ
Ｍ５１において取り込まれたＧ画像データ内の所定位置
にあたる画素の値を、データｇｉとしてサンプリングす
る。

【０２５６】次いで、ステップＳ１４７において、前回
のモード判定処理時にステップＳ１４６においてサンプ
リングしたデータｇ′ｉとデータｇｉとの差の二乗を、
値ｖａｌに加算する。データｇ′ｉとデータｇｉは、と
もに同じ位置からサンプリングされた画素の値である。

【０２５７】ステップＳ１４８においては、次回のモー
ド判定処理に備え、データｇｉをデータｇ′ｉに置き換
える処理を適用する。

【０２５８】ステップＳ１４９において、所定のサンプ
リング画素数ｋ個についてステップＳ１４６ないしＳ１
４８における一連の処理を適用したかどうかを変数ｉと
ｋとの比較により判定し、ｉ＝ｋであれば図２３におけ
るステップＳ１４１へ、そうでなければ続くステップＳ
１５０においてｉ＝ｉ＋１とし、ステップＳ１４６へ戻
る。

【０２５９】次に、図２３におけるステップＳ１４１な
いしＳ１４３における一連の処理に関し、より具体的な
処理内容を説明する。

【０２６０】図２４における一連の処理の適用結果であ
る画像変化量の評価値ｖａｌに対し、ステップＳ１４１
において閾値Ｔｖａｌとの比較を実施する。閾値Ｔｖａ
ｌはあらかじめ定められた値であり、サンプリング画素
数ｋの値に応じて任意あるいは経験的に設定してよい。
例えば、ｋ＝２５とし、Ｔｖａｌ＝２５００とすればよ
い。

【０２６１】ステップＳ１４２及びＳ１４３において
は、フィルタ設定回路５９に対し、それぞれ、強調効果
を抑制あるいは弱い効果を維持するようなフィルタ設定
を行うか、強調効果を増強あるいは強い効果を維持する
ようなフィルタ設定を行うか、どうかを示すパラメータ
Ｌの値を決定する。

【０２６２】本実施例においては、パラメータＬに対
し、ステップＳ１４２においては値０を、ステップＳ１
４３においては値１を代入し、モード判定結果に基づく
強調モードを示す変数ｍｏｄｅとともにフィルタ設定回
路５９に出力する。

【０２６３】ステップＳ１４２またはＳ１４３によるパ
ラメータＬの値に対し、図６において示したステップＳ
６では、パラメータＬの値に基づき、例えば以下の説明
に示すように、ｕ，ｖ及びｗ画像データに対してそれぞ
れ適用するフィルタを設定する。

【０２６４】もし、パラメータＬの値が０であれば、変
数ｍｏｄｅ＝１であればｕ画像データに対し図５におい
て示したフィルタＦｔｒｕを、ｖ及びｗ画像データに対
してはフィルタＦｎｒを適用する。変数ｍｏｄｅ＝２で
あれば、ｕ及びｗ画像データに対してはフィルタＦｔｒ
ｕを、ｖ画像データに対してはフィルタＦｎｒを適用す
る。また、変数ｍｏｄｅ＝３であればｕ，ｖ及びｗ画像
データに対してフィルタＦｔｒｕを適用する。変数ｍｏ
ｄｅ＝０であれば、前回までのモード判定結果により設
定されているモードに基づき、前述のフィルタ変更を実
施すればよい。

【０２６５】また、フィルタＦｔｒｕを用いるのではな
く、本発明の第４実施例において説明した段階フィルタ
を適用してもよい。すなわち、フィルタＦｔｒｕの代わ
りに、段階フィルタＦｅ１等、強調効果の比較的弱いフ
ィルタを適用する。

【０２６６】一方、パラメータＬの値が１であれば、変
数ｍｏｄｅの各値に対応するフィルタをｕ，ｖ及びｗ画
像データに対して適用すればよい。

【０２６７】また、本発明の第４実施例において説明し
た段階フィルタを適用する強調処理においては、前回ま
でのモード判定結果に基づく判定段階が段階フィルタＦ
ｅｊの適用に達していない時点においても、図２２にお
いて説明したカウンタＣ１の値を１０とし、最も強調効
果の強いフィルタを適用するように制御してもよい。

【０２６８】なお、本実施例において説明した画像変化
量算出において、画像変化量を示す値ｖａｌの算出方法
は図２４を用いて説明した一連の処理によるものに限定
されない。例えば、関心領域を画像中央部に定め、時系
列的に得られたＧ画像データに対する前記関心領域にお
ける公知の相互相関値を用いてもよい。また、使用する
画像はＧ画像データのみではなく、Ｒ，Ｇ及びＢ画像デ
ータのいずれかあるいは任意の組み合わせにより実施可
能であることは明らかである。

【０２６９】以上詳細に説明したように、観察している
画像の変化量に基づき強調のレベルを変化させることに
より、より良好な処理結果画像を供することが可能とな
る。

【０２７０】次に本発明の第６実施例について説明す
る。図２５は本発明の第６実施例に係る強調処理におけ
るモード決定回路及びフィルタ設定回路の動作を説明す
るためのフローチャートである。第６実施例は第１実施
例とほとんど同じであるので異なる点のみ説明する。

【０２７１】一般に、観察装置７においては、動画像観
察時においても任意の時点で画像を静止させることによ
り精密な診断を行うことが可能となるフリーズ機能を備
えている。また、同様に観察装置７においては、Ｒ，Ｇ
及びＢ画像データからなるカラー画像の観察中において
も任意の時点でモノクロ画像を表示させることが可能で
あるモノクロ観察機能を備えている。モノクロ観察機能
は、通常Ｒ，Ｇ及びＢ各画像データが各々出力される３
出力に対して例えばすべてＧ画像データを出力すること
により実現される。これらの観察機能はいずれも観察者
の任意のタイミングでの適用が可能であるため、画像処
理装置３に対しては常に割り込み処理的に発生するもの
である。一方、フリーズ機能、モノクロ観察機能等を用
いて得られた入力画像に対しても、強調処理は最適な処
理のモードにて適用されることが望ましい。

【０２７２】そこで、本発明の第６実施例においては、
前述した割り込み処理により発生する入力画像に対して
も、該画像に最適な処理のモードを適用し、良好な処理
結果画像を得ることが可能となる強調処理について説明
する。

【０２７３】本実施例において説明する強調処理は、割
り込み処理による入力画像に対して最適な処理のモード
を与える各パラメータの値を即時に設定する。また、モ
ノクロ観察機能に対し、割り込み処理解除後においては
前記各パラメータを必要に応じて割り込み処理直前の値
に復帰させることにおいて特徴を有する。

【０２７４】図２５は本実施例において説明する強調処
理におけるモード決定回路５９及びフィルタ設定回路５
８の動作を説明するためのフローチャートである。以
下、図２５を参照して、本実施例における強調処理の動
作を説明する。なお、本実施例においては、前述した割
り込み処理が適用されていない場合の処理のモードとし
て、本発明の第１実施例において説明したモード１，２
及び３を想定する。

【０２７５】本実施例における強調処理は、図６におい
て示したパラメータ設定処理におけるステップＳ１によ
る画像取り込み処理に続き、図２５におけるステップＳ
１５１を適用する。

【０２７６】ステップＳ１５１においては、モノクロ観
察機能が適用されているかどうかを判定する。ステップ
Ｓ１５１における判定は、プロセス制御回路５０からの
プロセス制御情報を受けた、制御回路５２から得られる
情報を参照することにより行う。

【０２７７】モノクロ観察機能が適用されている場合に
は、モノクロの画像である入力画像に対して適切な座標
軸変換行列及び座標軸逆変換行列を適用し、ｕ，ｖ及び
ｗ画像データそれぞれに対してモノクロ画像の強調に適
切なフィルタを設定する。また、入力される画像がカラ
ー画像からモノクロ画像に変更された直後においては、
変更直前において適用されていた処理のパラメータであ
る、ｍｏｄｅ及びフィルタＦ１，Ｆ２及びＦ３を待避す
る。モノクロ観察機能が解除された時点で、待避したパ
ラメータの設定状態に復帰する。

【０２７８】ステップＳ１５１における判定結果がＹｅ
ｓ、すなわちモノクロ画像が画像処理装置３に入力され
ている状況であれば、ステップＳ１５８に進む。

【０２７９】ステップＳ１５８においては、前回の処理
モード決定時における入力画像がモノクロ画像であった
か否かを判定する。すなわち、現在の判定処理が、入力
画像がカラー画像からモノクロ画像に変化した直後に行
われているものかどうかを判定する。この判定について
は、例えば制御回路５２より前回の判定処理時がモノク
ロ観察機能適用時に実施されたか否かを示す情報をモー
ド決定回路５９に対して出力するようにすればよい。ス
テップＳ１５８における判定結果がＹｅｓであれば、ス
テップＳ１６０に進む。

【０２８０】ステップＳ１５８における判定結果がＮｏ
であれば、ステップＳ１５９において、前回までの判定
処理の結果として設定されている処理のパラメータであ
るｍｏｄｅ、フィルタＦ１，Ｆ２及びＦ３をそれぞれ待
避し、ステップＳ１５９に進む。各パラメータの待避は
制御回路５２において実行すればよい。また、ｍｏｄｅ
はモード決定回路５９、フィルタＦ１，Ｆ２及びＦ３は
フィルタ設定回路５８において待避してもよい。

【０２８１】続くステップＳ１６０においては、変換／
逆変換行列設定回路５７において、モノクロ画像強調に
対して適切な座標軸変換行列及び座標軸逆変換行列の設
定を行う。

【０２８２】観察用モニタ８における３系統の入力信号
は、カラー画像観察時においてはＲ，Ｇ及びＢ画像デー
タから構成される。一方、モノクロ観察機能適用時にお
いては、３系統の入力信号としてすべて同じデータ（例
えばＧ画像データ）が入力される。したがって、処理結
果画像において前記３系統の入力信号の値が等しくなく
なれば、偽色が発生することとなる。したがって、モノ
クロ画像に対しては、３系統の入力信号に対する各処理
結果が等しくなるように座標軸変換行列及び座標軸逆変
換行列を設定する必要がある。

【０２８３】このような強調処理を実現するために、第
１実施例において示した式（１）における座標軸変換行
列Ａにおいて、ａ１１＝０．３、ａ１２＝０．５９、ａ
＝１３＝０．１１を設定することが考えられる。すなわ
ち、ｕ画像データとして、輝度信号である０．３Ｒ＋
０．５９Ｇ＋０．１１Ｂを用いることとする。輝度信号
に対する強調処理の適用は、処理適用前の画像における
色調を保存する。また、ａ２１ないしａ２３に対して
は、ａ１１ないしａ１３に直交する方向の任意の単位ベ
クトル、ａ３１ないしａ３３に対してはａ１１ないしａ
１３及びａ２１ないしａ２３双方に直交する単位ベクト
ルを設定する。また、座標軸逆行列としては、座標軸変
換行列Ａの逆行列Ａ-1を適用すればよい。

【０２８４】続くステップＳ１６１においては、フィル
タ設定回路５８において、モノクロ画像を強調するため
のフィルタ設定を行う。ステップＳ１６０において設定
した座標軸変換行列により算出されるｕ画像データに対
してはフィルタＦｅを適用し、ｖ及びｗ画像データに対
してはフィルタＦｔｒｕまたはフィルタＦｎｒを適用す
ればよい。ステップＳ１６１における処理適用後、パラ
メータ設定処理を終了する。

【０２８５】ステップＳ１５１における判定結果がＮｏ
であれば、ステップＳ１５７に進む。

【０２８６】ステップＳ１５７においては、フリーズ機
能が適用されているかどうかを判定する。ステップＳ１
５７における判定は、プロセス制御回路５０からのプロ
セス制御情報を受けた。制御回路５２から得られる情報
を参照することにより行う。

【０２８７】フリーズ機能が適用されている場合には、
フリーズ中の画像である入力画像に対してモード１，２
及び３のいずれが適切であるかを判定し、各モードに基
づくフィルタの設定をステップＳ１５２ないしＳ１５６
に示す一連の処理により実施する。

【０２８８】ステップＳ１５７における判定結果がＹｅ
ｓ、すなわちフリーズ画像が画像処理装置３に入力され
ている状況であれば、ステップＳ１５２に進む。ステッ
プＳ１５２においては、図６において示したステップＳ
２と同様に、モード決定回路５９において、ＲＡＭ５１
に取り込んだＲ，Ｇ及びＢ各画像データ中のｍ１個の画
素Ｐ１（ｒ１，ｇ１，ｂ１），……，Ｐｍ１（ｒｍ１，
ｇｍ１，ｂｍ１）をサンプリングする。ただし、ｍ１は
１以上の整数である。

【０２８９】続くステップＳ１５３及びＳ１５４におい
ては、本発明の第１実施例において詳細に説明した、図
６におけるステップＳ３及びＳ４における明部画素除外
処理及び暗部画素除外処理と同様の処理をそれぞれ適用
する。ただし、ステップＳ１５３においては、図９にお
ける一連の処理を、ステップＳ１５２においてサンプリ
ングしたｍ１個の画素に対してのみ適用する。したがっ
て、図９におけるステップＳ２７にて適用する処理は、
ｉ＝ｍ１か否か判定するように変更する。

【０２９０】ステップＳ１５５においては、第１の実施
例において図１１を参照して説明した強調モード決定処
理を適用する。ただし、本実施例においては、入力画像
からサンプリングされたｍ１個の画素に基づくモード判
定処理を適用するため、ステップＳ５１ないしＳ５３に
おいて適用する各判定処理にそれぞれ用いる閾値Ｔ１，
Ｔ２及びＴ３の値を、それぞれＴ１′，Ｔ２′及びＴ
３′に変更する。Ｔ１′，Ｔ２′及びＴ３′の値は、例
えば、第１の実施例では強調モード決定処理において、
動画像において時系列的に入力されるｍ２フレームにつ
いてサンプリングしたｎ＝ｍ１×ｍ２個の画素を用いた
ことから、それぞれＴ１′＝Ｔ１／ｍ２、Ｔ２′＝Ｔ２
／ｍ２及びＴ３′＝Ｔ３／ｍ２と設定すればよい。

【０２９１】続くステップＳ１５６においては、ステッ
プＳ１５５において適用した強調モード決定処理に基づ
き、フィルタ設定回路段５８においてｕ，ｖ及びｗ画像
データに対してそれぞれ適用するフィルタＦ１，Ｆ２及
びＦ３を決定する。なお、ステップＳ１５６におけるフ
ィルタ設定においては、フリーズ機能動作時の強調処理
の即時対応として、本発明の第４実施例において説明し
た段階フィルタによる遷移的なフィルタの変更は適用せ
ず、ｕ，ｖ及びｗ画像データ各々に対し、各モードにし
たがってフィルタＦｅまたはフィルタＦｎｒを設定す
る。ステップＳ１５６における処理適用後、パラメータ
設定処理を終了する。

【０２９２】ステップＳ１５７における判定結果がＮｏ
であれば、ステップＳ１６２に進む。

【０２９３】ステップＳ１６２においては、ステップＳ
１５８と同様にして、前回の処理モード決定時におい
て、モノクロ観察機能が適用されていたか否かを判定す
る。ステップＳ１６２における判定結果がＹｅｓである
ことは、モノクロ観察機能が解除されたことを示す。ス
テップＳ１６２における判定結果がＹｅｓであれば、ス
テップＳ１６３へ、Ｎｏであれば図６におけるステップ
Ｓ２へ進む。

【０２９４】ステップＳ１６３においては、前回までの
処理におけるステップＳ１５９で待避した処理のパラメ
ータを、復帰させる。すなわち、ｍｏｄｅ、フィルタＦ
１，Ｆ２及びＦ３をモノクロ観察機能割り込み発生直前
の適用状態に再設定することになる。また、座標軸変換
行列及び座標軸逆変換行列を、第１実施例において示し
たものに戻す。ステップＳ１６３における処理適用後、
パラメータ設定処理を終了する。

【０２９５】なお、ステップＳ１６０において設定する
モノクロ画像用座標軸変換行列及び座標軸逆変換行列と
して、３次元正則行列である単位行列Ｉを設定してもよ
い。その場合には、ステップＳ１６１において、ｕ，ｖ
及びｗ画像データ各々に対してフィルタＦｅを適用する
ように設定する。

【０２９６】以上詳細に説明したように、本発明の第６
実施例における一連の処理を適用することにより、観察
装置７の備えるフリーズ機能、モノクロ観察機能等の割
り込み処理により発生する画像データに対しても良好な
強調処理が即時に適用可能となる。また、割り込み処理
解除後においては、割り込み処理発生直前の処理のパラ
メータの設定状況に復帰することにより、良好な強調処
理が実現可能となる。

【０２９７】次に本発明の第７実施例について説明す
る。図２６ないし図３０は本発明の第７実施例に係わ
り、図２６は画像処理部の構成を示すブロック図、図２
７は図２６のフィルタリング回路に適用するフィルタＦ
ｅＡ，ＦｅＢ，ＦｅＣの周波数伝達特性の概要を示す説
明図、図２８は図２６の構造成分量算出回路の動作を説
明するためのフローチャート、図２９は図２６の構造成
分量算出回路の処理において適用されるフィルタＦｂｐ
Ａ，ＦｂｐＢ及びＦｂｐＣと対応するフィルタＦｅＡ，
ＦｅＢ及びＦｅＣとの周波数伝達特性との間の関係の概
念を説明するための説明図、図３０は図２６の画像処理
部で処理される内視鏡画像の周波数成分量の分布量の概
念を示す説明図である。第７実施例は第１実施例とほと
んど同じであるので異なる点のみ説明する。

【０２９８】内視鏡検査においては、観察する対象と内
視鏡先端部の距離は常に一定の状況下にあるとは限らな
い。したがって、画像内における注目する構造成分の大
きさも変化することとなる。その結果、前記構造成分を
構成する成分を多く含む周波数帯域が変化することとな
り、特定の周波数帯域を強調する特性を備えるフィルタ
１種類のみでは対応しきれない可能性が生ずる。このよ
うな現象は、例えば拡大内視鏡を高倍率で用い、さらに
近接観察を行った場合に顕著となることが予測される。

【０２９９】そこで、本実施例においては、強調する周
波数帯域が異なる複数のフィルタを用意し、それらの中
から画像処理装置３に入力される画像に対して自動的に
選択・適用することが可能となる強調処理について説明
する。

【０３００】図２６は本実施例における画像処理部４７
の構成を示すブロック図である。なお、図２６において
は、本実施例における画像処理部４７が本発明の第１実
施例における画像処理部４７において説明したＲＡＭ５
１ないしデータ変換回路６０ａ，６０ｂ及び６０ｃに関
しては共通の構成を備えることにより、同一の番号を付
して示すこととする。

【０３０１】本実施例における画像処理装置４７は、図
２６に示すように、構造成分量算出回路７０を備える。
構造成分量算出回路７０はＲＡＭ５１に接続され、ＲＡ
Ｍ５１において取り込まれたＲ，Ｇ及びＢ画像データよ
り、後述する構造成分量を表す１つ以上のパラメータを
算出する。また、構造成分量算出回路７０はフィルタ設
定回路５８に接続され、算出した構造成分量を表すパラ
メータを出力する。

【０３０２】また、本実施例におけるフィルタ設定回路
５８は、モード決定回路５９及び構造成分量算出回路７
０の出力を受けて、フィルタリング回路５４ａないし５
４ｃにおいてそれぞれｕ，ｖ及びｗ画像データに対して
適用するフィルタを決定する。本実施例においては、フ
ィルタＦｎｒに加え、強調する周波数帯域が異なる複数
のフィルタとして、図２７に示す３種類のフィルタＦｅ
Ａ，ＦｅＢ及びＦｅＣを用意することとする。なお、フ
ィルタＦｅＡ，ＦｅＢ及びＦｅＣにおいては、フィルタ
ＦｅＡが最も低周波数よりの周波数帯域を、フィルタＦ
ｅＣが最も高周波数よりの周波数帯域をそれぞれ強調す
る周波数伝達特性を備えるものとする。

【０３０３】次に、構造成分量算出回路７０の動作につ
いて説明する。

【０３０４】本実施例においては、ＲＡＭ５１において
取り込まれたＲ，Ｇ及びＢ画像データの中から、Ｇ画像
データを用いた構造成分量の算出を行う。図２８は、本
実施例における構造成分量算出回路７０の動作を説明す
るためのフローチャートである。

【０３０５】まず、図２８に示すステップＳ１７０Ａ，
Ｓ１７０Ｂ及びＳ１７０Ｃにおいて、ＲＡＭ５１におい
て取り込んだＧ画像データに対し、３種類のフィルタＦ
ｂｐＡ，ＦｂｐＢ及びＦｂｐＣを用いた帯域通過フィル
タリングをそれぞれ適用する。

【０３０６】図２９は、本実施例の構造成分量算出回路
７０におけるステップＳ１７０Ａ，Ｓ１７０Ｂ及びＳ１
７０Ｃにおいてそれぞれ適用されるフィルタＦｂｐＡ，
ＦｂｐＢ及びＦｂｐＣと、各々に対応する前述のフィル
タＦｅＡ，ＦｅＢ及びＦｅＣとの周波数伝達特性との間
の関係の概念を説明するための説明図である。図２９に
示すように、各帯域通過フィルタリングにおいて適用す
るフィルタＦｂｐＡ，ＦｂｐＢ及びＦｂｐＣは、それぞ
れ異なる周波数帯域を通過させる周波数伝達特性を備
え、各々が通過させる周波数帯域は、前述のフィルタＦ
ｅＡ，ＦｅＢ及びＦｅＣが強調する周波数帯域に即して
いる。

【０３０７】続いて、ステップＳ１７１Ａ，Ｓ１７１Ｂ
及びＳ１７１Ｃにおいて、ステップＳ１７０Ａ，Ｓ１７
０Ｂ及びＳ１７０Ｃにおけるそれぞれの帯域通過フィル
タリングを適用後のＧ画像から、各通過帯域における構
造成分量Ａ，Ｂ及びＣを算出する。構造成分量Ａ，Ｂ及
びＣとしては、本実施例においては帯域通過フィルタリ
ング適用後のＧ画像データにおける各画素の二乗和を用
いることとする。

【０３０８】ステップＳ１７１Ａ，Ｓ１７１Ｂ及びＳ１
７１Ｃにおいてそれぞれ算出した構造成分量Ａ，Ｂ及び
Ｃは、フィルタ設定手段５８に対して出力される。

【０３０９】フィルタ設定回路５８は、第１ないし６実
施例において説明したように、モード決定回路５９から
得られる処理のモードにしたがい、ｕ，ｖ及びｗ画像デ
ータに対してそれぞれ構造成分を強調する周波数伝達特
性を備えるフィルタＦｅと、ノイズを抑制する周波数伝
達成分を備えるフィルタＦｎｒのいずれを適用するかを
決定する。さらに、構造成分量算出回路７０から得られ
た構造成分量Ａ，Ｂ及びＣを基に、以下に示す説明にお
ける処理により、フィルタＦｅとして、フィルタＦｅ
Ａ，ＦｅＢ及びＦｅＣのいずれを適用するかを決定す
る。

【０３１０】ステップＳ１７０Ａ，Ｓ１７０Ｂ及びＳ１
７０Ｃにおける帯域通過フィルタリング適用後のＧ画像
データは、Ｇ画像データが各帯域通過フィルタの通過帯
域においてどれだけの構造成分を含んでいたかを反映す
るものとなっている。通常、内視鏡画像の周波数成分量
は、高周波帯域になるほど減少する。よって、構造成分
量Ａ，Ｂ及びＣの値は、通常構造成分量Ａが最も大であ
り、構造成分量Ｃが最も小となる。

【０３１１】周波数成分量の分布量の概念は、例えば図
３０（ｂ）に示すようなものとなる。一方、構造成分が
より高周波数帯域に多く含まれるようになると、周波数
成分量の概念は、例えば図３０（ｃ）に示すようなもの
となる。逆に、拡大内視鏡を用いた拡大かつ近接観察時
に見られるように、高周波数帯域における構造成分量が
減少すれば、周波数成分の概念は、例えば図３０（ａ）
に示すようなものとなる。

【０３１２】構造成分量Ａ，Ｂ及びＣは、その大小関係
が変わることは少ないが、その値の差は変化する。した
がって、この差に基づき適用するフィルタＦｅをフィル
タＦｅＡ，ＦｅＢ及びＦｅＣのいずれにするかを判定す
ることが可能となる。

【０３１３】具体的には、例えば構造成分量Ｃの値が構
造成分量Ｂの値の１／３以上であればフィルタＦｅＣ
を、そうでない場合には、構造成分量Ｂの値が構造成分
量Ａの値の１／１０未満であればフィルタＦｅＡを選択
する。また、いずれの場合でもなければフィルタＦｅＢ
を選択すればよい。

【０３１４】以上に説明した一連の処理の適用により、
注目する構造成分の分布量に基づき、強調する周波数帯
域の異なる複数のフィルタの中から適切なフィルタを自
動で選択・適用することが可能となる。

【０３１５】したがって、本発明の第７実施例における
強調処理を適用することにより、注目する構造成分を構
成する成分を多く含む周波数帯域が変化した場合におい
ても、良好な観察画像を得ることが可能となる。

【０３１６】なお、本実施例においては、強調する周波
数帯域が異なるフィルタ数を３としたが、これに限定さ
れるものではない。また、各フィルタに対して本発明の
第４実施例において説明した段階的な周波数伝達特性を
備えるフィルタ群を用意してもよい。

【０３１７】また、本実施例における帯域通過フィルタ
リングは、ディジタルフィルタを用いたフィルタリング
あるいはフーリエ変換を用いた空間周波数領域上におけ
るフィルタリングのいずれにより実現してもよい。

【０３１８】また、本実施例における構造成分量は、帯
域通過フィルタリング後のＧ画像データにおけるパワー
スペクトル密度に使用してもよい。

【０３１９】本実施例においては、構造成分量をＧ画像
データから算出したが、これに限定されるものではな
く、ＲＡＭ５１において取り込まれたＲ，Ｇ，及びＢ画
像データのいずれかあるいは任意の組み合わせにおいて
適用可能である。また、例えば適用している処理がモー
ド１である場合はＧ画像データ、モード２である場合は
Ｒ画像データを使用するように、動的に変更してもよ
い。

【０３２０】次に本発明の第８実施例について説明す
る。図３１ないし図３３は本発明の第８実施例に係わ
り、図３１は画像処理部の構成を示すブロック図、図３
２は図３１のフィルタリング回路に適用するフィルタＦ
ｅＡ，ＦｅＢ，ＦｅＣの周波数伝達特性の概要を示す説
明図、図３３は図３１の構造／ノイズ成分比算出回路の
動作を説明するためのフローチャートである。第８実施
例は第１実施例とほとんど同じであるので異なる点のみ
説明する。

【０３２１】本発明の第１ないし７実施例においては、
第１実施例において説明したように、青系の色素を散布
した染色画像においては、Ｒ画像データにおいても強調
対象とすべき成分が含まれるようになることから、ｖ画
像データに対して強調フィルタを適用する。

【０３２２】一方、経時的な変化により染色剤が希薄に
なった場合等においては、ｖ画像データにおいて構造成
分を構成する周波数成分とノイズによる周波数成分との
比が徐々に小になる。

【０３２３】このような場合においては、モード２の適
用を維持するべきではあるが、過度な強調効果はかえっ
てノイズの増加を生ずる原因となる場合が発生し得る。

【０３２４】そこで、本実施例においては、モード２の
適用において、ｖ画像データにおける注目する構造成分
を構成する周波数成分と、ノイズによる周波数成分との
割合に応じて強調フィルタを自動で変更することによ
り、より観察する良好な処理結果画像を得ることが可能
となる強調処理について説明する。

【０３２５】本実施例における画像処理装置４７は、図
３１に示すように、構造／ノイズ成分比算出回路７１を
備える。以下、図３１を参照して本実施例における強調
処理の動作について説明する。

【０３２６】図３１において、構造／ノイズ成分比算出
手段回路はＲＡＭ５１に接続され、ＲＡＭ５１において
取り込まれたＲ，Ｇ及びＢ画像データより、後述する構
造／ノイズ成分比を表す１つ以上のパラメータを算出す
る。また、構造／ノイズ成分比算出回路７１はフィルタ
設定回路５８に接続され、算出した構造／ノイズ成分比
を表すパラメータを出力する。

【０３２７】また、本実施例におけるフィルタ設定回路
５８は、本発明の第４実施例において図２１を参照して
説明した、強調のレベルの異なる複数のフィルタ群を備
えており、モード決定回路５９及び構造／ノイズ成分比
算出回路７１の出力を受けて、フィルタリング回路５４
ａ，５４ｂ及び５４ｃにおいてそれぞれｕ，ｖ及びｗ画
像データに対して適用するフィルタを決定する。本実施
例においては、モード２における処理実行時のｖ画像デ
ータへ適用するフィルタの強調のレベルを、構造／ノイ
ズ成分比算出回路７１から得られるパラメータにより制
御する。

【０３２８】構造／ノイズ成分比算出回路７１において
は、構造／ノイズ成分比を表すパラメータを算出するた
め、通過帯域が異なる複数の帯域通過フィルタとして、
図３２に示す２種類のフィルタＦｂｐ１及びＦｂｐ２を
用意することとする。フィルタＦｂｐ１及びＦｂｐ２に
おいては、フィルタＦｂｐ１が適用するフィルタＦｅが
最も強調する周波数帯域を、フィルタＦｂｐ２はノイズ
成分が主として分布する、より高周波数よりの周波数帯
域をそれぞれ通過する周波数伝達特性を備えるものとす
る。なお、内視鏡画像におけるノイズ成分が多く分布す
る周波数帯域は安定しているため、あらかじめノイズ画
像のスペクトルを解析することによりフィルタＦｂｐ２
の特性を決定しておけばよい。

【０３２９】次に、構造／ノイズ成分比算出回路７１の
動作について説明する。

【０３３０】本実施例においては、ＲＡＭ５１において
取り込まれたＲ，Ｇ及びＢ画像データの中から、Ｒ画像
データを用いた構造成分量の算出を行う。図３３は、本
実施例における構造／ノイズ成分比算出回路７１の動作
を説明するためのフローチャートである。

【０３３１】以下、図３３を参照して、本実施例におけ
る構造／ノイズ成分比算出回路７１及びフィルタ設定回
路５８の動作を説明する。

【０３３２】ＲＡＭ５１において取り込まれたＲ画像デ
ータに対して、ステップＳ１７５Ａ及びＳ１７５Ｂにお
いてフィルタリング１及びフィルタリング２をそれぞれ
適用する。ステップＳ１７５Ａにおけるフィルタリング
１においては、前述のフィルタＦｂｐ１を用いた帯域通
過フィルタリングを適用する。ステップＳ１７５Ｂにお
いては、前述のフィルタＦｂｐ２を用いた帯域通過フィ
ルタリングを適用する。

【０３３３】続くステップＳ１７６Ａ及びＳ１７６Ｂに
おいては、ステップＳ１７５Ａ及びＳ１７５Ｂにおける
帯域通過フィルタリング適用後のＲ画像データに対し、
本発明の第７実施例において説明した、図２８における
ステップＳ１７１Ａ，Ｓ１７１Ｂ及びＳ１７１Ｃにおけ
る構造成分量算出処理と同様の手法により、構造成分量
及びノイズ成分量を算出する。

【０３３４】ステップＳ１７７においては、ステップＳ
１７６Ａ及びＳ１７６Ｂにおいて算出した構造成分量及
びノイズ成分量に基づき、構造／ノイズ成分比算出処理
を適用する。

【０３３５】ステップＳ１７７における構造／ノイズ成
分比算出処理は、ノイズ成分を構造成分で除した値を算
出すればよい。

【０３３６】ステップＳ１７７における算出された構造
／ノイズ成分比の値は、フィルタ設定回路５８に出力さ
れる。

【０３３７】フィルタ設定回路５８は、第１ないし７実
施例において説明したように、モード決定回路５９から
得られる処理のモードにしたがい、ｕ，ｖ及びｗ画像デ
ータに対してそれぞれ構造成分を強調する周波数伝達特
性を備えるフィルタＦｅと、ノイズを抑制する周波数伝
達特性を備えるフィルタＦｎｒのいずれを適用するかを
決定する。さらに、本実施例においては、モード２にお
ける処理の適用時に、ｖ画像データに対して適用するフ
ィルタを、構造／ノイズ成分比算出回路７１から得られ
た構造／ノイズ成分比を基に、以下に示す説明における
処理により選択する。

【０３３８】Ｒ画像データにおいて、構造成分量が大で
ある場合は、構造／ノイズ成分比算出回路７１より得ら
れる構造／ノイズ成分比の値は小になる。一方、構造成
分量が小である場合には、構造／ノイズ成分比の値は大
になる。したがって、得られた構造／ノイズ成分比の値
をある値ごとに分割し、適用するフィルタの強調のレベ
ルの段階を決定すればよい。例えば、段階フィルタとし
て、図２１におけるフィルタＦｅ１ないしＦｅ５を適用
する場合には、構造／ノイズ成分比の値が０以上０．１
未満である場合にフィルタＦｅ５を、０．１以上０．２
未満である場合にはフィルタＦｅ４を、以下、構造／ノ
イズ成分比の値を０．１ずつの刻みでフィルタＦｅ３及
びＦｅ２を適用し、０．４以上ではフィルタＦｅ１を２
画像データに対して適用する。

【０３３９】以上詳細に説明したように、本実施例にお
ける強調処理により、経時的な変化により染色剤が希薄
になった場合等におけるモード２の適用時においても、
過度な強調効果を回避することが可能となる。したがっ
て、常に観察においてノイズ感の良好な処理結果画像が
得られる。

【０３４０】次に本発明の第９実施例について説明す
る。図３４ないし図３９は本発明の第９実施例に係わ
り、図３４はサンプリング画素Ｐの色調を判定するため
のパラメータｘ及びｙの取り得る２次元領域を説明する
説明図、図３５は図３４の２次元領域に対するモード決
定処理の詳細を説明するための第１のフローチャート、
図３６は図３４の２次元領域に対するモード決定処理の
詳細を説明するための第２のフローチャート、図３７は
図３４の２次元領域に対する画素値の変動が少ないとい
うことを利用したモード４の判定方法を説明するフロー
チャート、図３８はサンプリング画素が図３４における
領域４へ時間的に安定して集中するためフィルタ設定モ
ードの変化が少ないことを利用したモード４の設定方法
を説明するフローチャート、図３９は図３６の処理にお
いて設定された変数ｍｏｄｅの配列ｍｏｄｅ〔ｉ〕への
格納方法を説明するフローチャートである。第９実施例
は第１実施例とほとんど同じであるので異なる点のみ説
明する。

【０３４１】内視鏡が検査に用いられていない、すなわ
ち未使用の状態で、例えば内視鏡用ハンガー等に吊るさ
れたときに得られる内視鏡画像（以下、体腔外画像とす
る）においては、当然画像内には強調すべき構造成分は
存在せず、むしろノイズのみが強調される。

【０３４２】そこで、本実施例では、体腔外画像に対し
ては、不要な強調処理を避けることが可能となる強調処
理について説明する。

【０３４３】本実施例においては、第１ないし第８実施
例において説明した図４におけるフィルタ設定回路５８
及びモード決定回路５９におけるモード１ないし３に加
えて、体腔外画像に対する処理としてモード４を設定す
るものとする。また図４におけるフィルタリング回路５
４ａないしｃ、フィルタ設定回路５８及びモード決定回
路５９以外の各回路の動作は、第１実施例における各々
の動作と同じである。以下、本実施例におけるフィルタ
リング回路５４ａないしｃ、フィルタ設定回路５８及び
モード決定回路５９の動作について説明する。

【０３４４】図３４は、第１実施例における図１１に示
すステップＳ４２と同様に、サンプリング画素Ｐの色調
を判定するためのパラメータｘ及びｙの取り得る範囲を
２次元領域に示した例である。領域１ないし領域３は第
１実施例の図１２における領域１ないし領域３に相当す
る。領域４は、体腔外画像からのサンプリング画素Ｐが
高い頻度で分布する範囲を示す。

【０３４５】図３５は本実施例における、図６において
示したステップＳ５におけるモード決定処理の詳細を説
明するためのフローチャートである。

【０３４６】まず図４におけるモード決定回路５９にお
いて、体腔外画像に対する処理モード決定に係わる動作
を説明する。

【０３４７】体腔外画像においては、外光の入射、光源
部７Ａにおける自動調光機能による照射光の減少により
画像全体が体腔外画像特有の色調を呈する。本実施例に
おいては、画像の色調に基づき、体腔外画像が入力され
たことを検知し、強調処理の適用を停止し、または抑制
することとする。

【０３４８】第１実施例において説明したように、図６
のステップＳ１ないしステップＳ４によって、サンプリ
ング画素ｎ個からステップＳ３における明部画素除外処
理及びステップＳ４における暗部画素除外処理を経て除
外されなかったｎ２個のサンプリング画素を得る。

【０３４９】続く図６におけるステップＳ５は、モード
決定回路５９において適用され、ｎ２個のサンプリング
画素を用いてモード決定処理を行う。

【０３５０】以下、図３５及び図３６のフローチャート
を用いて図６のステップＳ５における本実施例のモード
決定処理の詳細を説明する。

【０３５１】まず、ステップＳ２０１において、ステッ
プＳ２０２ないしステップＳ２０９までの一連の処理を
ｎ２回繰り返すためにカウントを行うための変数ｉの値
を１に、第１実施例で説明したモード１，２，３及び後
述するモード４のいずれかを決定するために用いるカウ
ンタＣｎｔ１，Ｃｎｔ２，Ｃｎｔ３及びＣｎｔ４の値を
０にそれぞれ初期化する。

【０３５２】ステップＳ２０２ないしステップＳ２０５
における一連の処理内容と、ステップＳ２１１及びステ
ップＳ２１２の処理内容は、第１実施例において示した
図１１におけるステップＳ４２ないしステップＳ４５に
おける一連の処理内容と、ステップＳ４９及びステップ
Ｓ５０の処理内容に、それぞれ同じである。

【０３５３】本実施例においては、図３５におけるステ
ップＳ２０５によって変数ｓｔａｔｅが２でないと判断
された後には、ステップＳ２０６へ進む。

【０３５４】ステップＳ２０６においては、変数ｓｔａ
ｔｅが３であるかどうかを判定する。変数ｓｔａｔｅの
値が３であればステップＳ２０７に進み、カウンタＣｎ
ｔ３の値をＣｎｔ３＋１に変更し、ステップＳ２０９に
進む。

【０３５５】ステップＳ２０６において変数ｓｔａｔｅ
が３であると判定されなかった場合には、ステップＳ２
０８に進む。ステップＳ２０４、ステップＳ２０５及び
ステップＳ２０６における変数ｓｔａｔｅの値の判定が
１，２及び３でないことは、変数ｓｔａｔｅの値が４で
あることと同義であるため、ステップＳ２０８において
カウンタＣｎｔ４をＣｎｔ４＋１に変更し、ステップＳ
２０９へ進む。

【０３５６】ステップＳ２０９においては、ｉ＝ｎ２で
あると判定されなければ、ステップＳ２１０においてｉ
をｉ＋１と置き換えてステップＳ２０２へ進み、ｉ＝ｎ
２であると判定されれば図３６のステップＳ２１３へ進
む。

【０３５７】ステップＳ２１３においては、カウンタＣ
ｎｔ４の値が閾値Ｔ４以上であるかどうかを判定する。
カウンタＣｎｔ４の値が閾値Ｔ４以上であれば、ステッ
プＳ２１４に進み、図６におけるステップＳ５の処理結
果として変数ｍｏｄｅに、体腔外画像に対する処理を行
うモード４を示唆する値４を代入し、図６におけるステ
ップＳ６へ進む。閾値Ｔ４としては、例えば処理対象画
素数ｎ２の７０％に相当する値を与える。

【０３５８】ステップＳ２１３においてカウンタＣｎｔ
４の値が閾値Ｔ４以上であると判定されなければ、ステ
ップＳ２１５へ進む。

【０３５９】ステップＳ２１５ないしステップＳ２２２
における一連の処理内容は、第１実施例において示した
図１１のステップＳ５１ないしステップＳ５８における
一連の処理内容と同様である。

【０３６０】以上に説明した一連の動作により、本実施
例における処理のモード１，２，３及び４の選択・適用
を決定する。

【０３６１】次に本実施例におけるフィルタ設定回路５
８の動作について説明する。

【０３６２】図６におけるステップＳ６は、フィルタ設
定回路５８において適用される。

【０３６３】図６におけるステップＳ５の処理結果がモ
ード１ないし３のとき、図６におけるステップＳ６にお
けるフィルタ設定は、第１実施例で説明したモード１な
いし３に対するフィルタ設定と同様である。

【０３６４】図６におけるステップＳ５の処理結果がモ
ード４のとき、図６におけるステップＳ６において設定
されるフィルタは、フィルタリング回路５４ａないしｃ
においてそれぞれ用いるフィルタＦ１，Ｆ２及びＦ３の
全てに対して、図５に示した周波数特性をもつフィルタ
Ｆｔｒｕとする。フィルタＦｔｒｕの適用によって式
（１）におけるｕ，ｖ及びｗ画像データの各周波数成分
は変化しない。したがって体腔外画像に対する不要な強
調処理を回避することが可能となる。

【０３６５】さらに、図４におけるモード決定回路５９
において、体腔外画像に対する処理モード４の決定に関
し、以下の説明による方法を用いることも可能である。

【０３６６】図３７は、内視鏡が未使用であるときに得
られる体腔外画像は内視鏡が静止状態にあり、画像の変
化が乏しいため、画素値の変動が少ないということを利
用したモード４の判定方法を説明するフローチャートで
ある。図３７における一連の処理を、図３６におけるス
テップＳ２１４と置き換えることにより、より良好なモ
ード決定処理を実現することが可能となる。図３６にお
いては、ステップＳ２１４が図３７におけるステップＳ
２３１ないしステップＳ２４１に代替されるのみで、ス
テップＳ２０１ないしステップＳ２１３及びステップＳ
２１５ないしステップＳ２２２はそのまま以下に示す動
作説明に用いられるものとする。

【０３６７】図３５におけるステップＳ２０１ないしス
テップＳ２１２の一連の処理を経て、ステップＳ２１３
において、変数ｓｔａｔｅが４となるサンプリング画素
数Ｃｎｔ４が、閾値Ｔ４以上であると判定されなけれ
ば、図３６におけるステップＳ２１５へ進む。

【０３６８】図３６におけるステップＳ２１３におい
て、変数ｓｔａｔｅが４となるサンプリング画素数Ｃｎ
ｔ４が、閾値Ｔ４以上であると判定されれば、図３７に
おけるステップＳ２３１へ進む。

【０３６９】図３７における動作説明に、第１実施例に
おける図６に示したステップＳ１における動作説明の具
体例を示した図８を用いることとする。

【０３７０】図３７におけるステップＳ２３１において
は、ステップＳ２３２ないしステップＳ２３５までの一
連の処理を、モード設定回路５９において１フレームあ
たりのサンプリング画素数分（ｍ１回）行うためにカウ
ントを行うカウンタ変数ｉを１に、また図８に示すよう
に、第１実施例における図６に示したステップＳ２にお
いて格納されるｍ２（例えばｍ２＝１０とする）フレー
ム分のサンプリング画素データより、時系列的に最新の
サンプリングを実施したフレーム（以下、現フレームと
する）ｍ２と、最古のフレーム（以下、フレーム１）間
のサンプリング画素値の比較を行い、サンプリング画素
値の変動量が少ない画素数をカウントするためのカウン
タ変数Ｃｎｔを０に初期化する。ステップＳ２３１実行
後はステップＳ２３２へ進む。

【０３７１】図３７におけるステップＳ２３２において
は、現フレームｍ２におけるｉ番目のサンプリング画素
のＲデータを示すＳｍｐ（ｍ２，ｉ，１）とフレーム１
におけるｉ番目のサンプリング画素のＲデータを示すＳ
ｍｐ（１，ｉ，１）の差の絶対値を算出し、変数ＡＤＲ
に代入する。同様に現フレームｍ２におけるｉ番目のサ
ンプリング画素のＧデータを示すＳｍｐ（ｍ２，ｉ，
２）とフレーム１におけるｉ番目のサンプリング画素の
Ｇデータを示すＳｍｐ（１，ｉ，２）の差の絶対値を算
出し、変数ＡＤＧに代入し、現フレームｍ２におけるｉ
番目のサンプリング画素のＢデータを示すＳｍｐ（ｍ
２，ｉ，３）とフレーム１におけるｉ番目のサンプリン
グ画素のＢデータを示すＳｍｐ（１，ｉ，３）の差の絶
対値を算出し、変数ＡＤＧに代入する。ここで配列Ｓｍ
ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）の各要素は、ｉ番目のフレームのｊ番
目のサンプリング画素に対応し、ｋ＝１がＲ、ｋ＝２が
Ｇ、ｋ＝３がＢの値を格納するものとする。

【０３７２】ステップＳ２３４においては、変数ＡＤＲ
が閾値ＡＤＲｔｈよりも小さく、かつ変数ＡＤＧが閾値
ＡＤＧｔｈよりも小さく、さらに変数ＡＤＢが閾値ＡＤ
Ｂｔｈよりも小さいかどうかを判定する。

【０３７３】変数ＡＤＲ，ＡＤＧ及びＡＤＢは、フレー
ム１及びｍ２の間におけるＲＧＢ各データの変動を表し
ており、これが小であることは、内視鏡が静止状態にあ
ることを示している。

【０３７４】ステップＳ２３４において、変数ＡＤＲが
閾値ＡＤＲｔｈよりも小さく、かつ変数ＡＤＧが閾値Ａ
ＤＧｔｈよりも小さく、さらに変数ＡＤＢが閾値ＡＤＢ
ｔｈよりも小さいと判定されれば、ステップＳ２３６へ
進む。またステップＳ２３４において、変数ＡＤＲが閾
値ＡＤＲｔｈよりも小さく、かつ変数ＡＤＧが閾値ＡＤ
Ｇｔｈよりも小さく、さらに変数ＡＤＢが閾値ＡＤＢｔ
ｈよりも小さいと判定されなければ、ステップＳ２３５
へ進む。各閾値は、例えばＡＤＲｔｈ＝ＡＤＧｔｈ＝Ａ
ＤＢｔｈ＝１０とする。

【０３７５】ステップＳ２３５においては、変数ｉが１
フレームあたりのサンプリング画素数ｍ１に等しいかど
うかを判定する。

【０３７６】ステップＳ２３５において、変数ｉがサン
プリング画素数ｍ１に等しいと判定されなければ、ステ
ップＳ２３７へ進む。またステップＳ２３５において、
変数ｉがサンプリング画素数ｍ１に等しいと判定されれ
ば、ステップＳ２３８へ進む。

【０３７７】ステップＳ２３６において、変数Ｃｎｔに
Ｃｎｔ＋１を代入し、ステップＳ２３５へ進む。

【０３７８】ステップＳ２３７において、変数ｉにｉ＋
１を代入し、ステップＳ２３２へ進む。

【０３７９】ステップＳ２３８においては、変数Ｃｎｔ
を１フレームあたりのサンプリング数ｍ１で除した値が
閾値Ｒｔｈよりも大きいかどうかを判定する。閾値Ｒｔ
ｈを例えば０．７とする。

【０３８０】ステップＳ２３８において、変数Ｃｎｔを
サンプリング数ｍ１で除した値が閾値Ｒｔｈよりも大き
いと判定されなければ、ステップＳ２３９へ進む。また
ステップＳ２３８において、変数Ｃｎｔをサンプリング
数ｍ１で除した値が閾値Ｒｔｈよりも大きいと判定され
れば、ステップＳ２４０へ進む。

【０３８１】ステップＳ２３９においては、図３４にお
ける領域４が領域２に包含されていることから、現フレ
ームが染色画像である可能性があるため、フィルタ設定
のモードを示す変数ｍｏｄｅに２を代入し、図３６にお
けるステップＳ２２２へ進む。

【０３８２】ステップＳ２４０においては、変数ｍｏｄ
ｅに４を代入し、図３６におけるステップＳ２２２へ進
む。

【０３８３】以上に説明した一連の動作により、モード
決定回路５９におけるｍｏｄｅをモード４に決定するこ
とも可能である。

【０３８４】また図３７におけるステップＳ２３９にお
ける変数ｍｏｄｅへは、判定保留を示す０を代入しても
よい。

【０３８５】さらに、図３７のステップＳ２３４におけ
る判定条件は、３つの判定条件のうちのいずれか１つ、
例えばＡＤＧが閾値ＡＤＧｔｈ以下である、あるいはい
ずれか２つ、例えばＡＤＲが閾値ＡＤＲｔｈ以下で、か
つＡＤＧが閾値ＡＤＧｔｈ以下である、のように変更し
てもよい。

【０３８６】さらに、図４におけるモード決定回路５９
における体腔外画像に対する処理のモード４の決定には
以下の方法を用いることも可能である。

【０３８７】図３８は、内視鏡が未使用であるときに得
られる体腔外画像が画像の変化が乏しく、サンプリング
画素が図３４における領域４へ時間的に安定して集中す
るため、フィルタ設定モードの変化が少ないことを利用
したモード４の設定方法を説明するフローチャートであ
る。

【０３８８】図３９は、図３６におけるステップＳ２１
８ないしステップＳ２２１において設定された変数ｍｏ
ｄｅの、配列ｍｏｄｅ〔ｉ〕への格納方法を説明するフ
ローチャートである。

【０３８９】図３８における一連の処理を図３６におけ
るステップＳ２１４と、また図３９における処理を図３
６におけるステップＳ２２２とそれぞれ置き換えること
により、より良好なモード決定処理を実現することが可
能となる。図３６においては、ステップＳ２１４が図３
８に、またステップＳ２２２が図３９に代替されるのみ
で、ステップＳ２０１ないしステップＳ２１３及びステ
ップＳ２１５ないしステップＳ２２１はそのままに以下
に示す動作説明に用いられるものとする。

【０３９０】図３６におけるステップＳ２１３におい
て、変数ｓｔａｔｅが４となるサンプリング画素数Ｃｎ
ｔ４が、閾値Ｔ４以上であれば、現フレームはモード４
であると判定され、図３８におけるステップＳ２５１へ
進む。

【０３９１】図３８のステップＳ２５１においては、ス
テップＳ２５２及びステップＳ２５３の処理を、第１実
施例における図６に示したステップＳ２において格納さ
れるフレーム数分（ｍ２回）行うためにカウントを行う
カウンタ変数ｉを１に初期化する。ステップＳ２５１の
実行後はステップＳ２５２へ進む。

【０３９２】ステップＳ２５２においては、現フレーム
よりもｍ２フレーム前までの各フレームに対して、図３
６のステップＳ２１３及びステップＳ２１５ないしステ
ップＳ２１８においてそれぞれモード４，３，２，１及
び０と判定されたモードを格納する、ｍ２個の要素から
なる配列ｍｏｄｅ〔ｉ〕（ｉ＝１，……，ｍ２）が、モ
ード４を意味する４に等しいかどうかを判定する。

【０３９３】ステップＳ２５２において、配列ｍｏｄｅ
〔ｉ〕が４に等しいと判定されなければ、ステップＳ２
５６へ進む。またステップＳ２５２において、配列ｍｏ
ｄｅ〔ｉ〕が４に等しいと判定されれば、ステップＳ２
５３へ進む。

【０３９４】ステップＳ２５３においては、ｉ＝ｍ２で
あるかどうかを判定する。

【０３９５】ステップＳ２５３において、ｉ＝ｍ２であ
ると判定されなければ、ステップＳ２５４へ進む。また
ステップＳ２５３において、ｉ＝ｍ２であると判定され
れば、ステップＳ２５７へ進む。ステップＳ２５４にお
いて、変数ｉにｉ＋１を代入し、ステップＳ２５２へ進
む。

【０３９６】ステップＳ２５６においては、現フレーム
に対するｍｏｄｅを２に設定するため、変数ｍｏｄｅに
２を代入して、ステップＳ２５８へ進む。

【０３９７】ステップＳ２５７においては、現フレーム
に対するｍｏｄｅを４に設定するため、変数ｍｏｄｅに
４を代入して、ステップＳ２５８へ進む。

【０３９８】ステップＳ２５８においては、現フレーム
に対して図３６におけるステップＳ２１３で判定された
モード４を格納するために、配列ｍｏｄｅの１番目の要
素値に、配列ｍｏｄｅの２番目の要素値を代入するとい
うように、配列ｍｏｄｅ〔ｉ〕に配列ｍｏｄｅ〔ｉ＋
１〕の要素値を代入するシフト操作を、ｉ＝１からｉ＝
（ｍ２−１）まで行う。ステップＳ２５８の実行後はス
テップＳ２５９へ進む。

【０３９９】ステップＳ２５９においては、配列ｍｏｄ
ｅの最後の配列要素ｍｏｄｅ〔ｍ２〕に現フレームに対
する図３６のステップＳ２１３において判定されたモー
ド４を示す４の値を代入し、図３６におけるステップＳ
２２２へ進む。

【０４００】上述したように、図３６におけるステップ
Ｓ２２２は図３９におけるステップＳ２７１ないしステ
ップＳ２７４に代替される。

【０４０１】図３９におけるステップＳ２７１は、図３
６におけるステップＳ２１８ないしステップＳ２２１あ
るいは図３８におけるステップＳ２５９に続き、変数ｍ
ｏｄｅが図３６におけるステップＳ２１８ないしステッ
プＳ２２１において設定されたことと同義な判定条件、
変数ｍｏｄｅが４ではなく、かつ配列ｍｏｄｅ〔ｍ２〕
が４でないかどうかを判定する。

【０４０２】ステップＳ２７２においては、配列ｍｏｄ
ｅ〔ｉ〕に配列ｍｏｄｅ〔ｉ＋１〕の要素値を代入する
シフト操作をｉ＝１からｉ＝（ｍ２−１）まで行う。ス
テップＳ２７２の実行後はステップＳ２７３へ進む。

【０４０３】ステップＳ２７３においては、配列ｍｏｄ
ｅの最後の配列ｍｏｄｅ〔ｍ２〕に現フレームに対して
図３６におけるステップＳ２１８ないしステップＳ２２
１において設定された変数ｍｏｄｅの値を代入する。

【０４０４】ステップＳ２７３の実行後は、図６におけ
るステップＳ６へ進む。

【０４０５】なお配列ｍｏｄｅ〔ｉ〕は、図６における
ステップＳ２において、ｍ２個の要素の初期値として−
１が格納され、また図３８におけるステップＳ２５８及
びステップＳ２５９あるいは図３９におけるステップＳ
２７２及びステップＳ２７３において示すように、時系
列的に古いフレームに対して判定されたモードから順に
格納されるものとする。

【０４０６】以上に説明した一連の動作により、モード
決定回路５９におけるｍｏｄｅをモード４に決定するこ
とも可能である。

【０４０７】また図３８におけるステップＳ２５６にお
ける変数ｍｏｄｅへは、判定保留を示す０を代入しても
よい。

【０４０８】あるいは図４におけるモード決定回路５９
における体腔外画像に対する処理のモード４の決定には
以下の方法を用いてもよい。

【０４０９】つまり、図３７を用いて説明した方法と、
図３８及び図３９を用いて説明した方法を組み合わせた
方法を用いてもよい。つまり、図３７におけるステップ
Ｓ２４０を、図３８におけるステップＳ２５１ないしス
テップＳ２５７に、また図３７におけるステップＳ２４
１を図３８におけるステップＳ２５８ないしステップＳ
２６０にそれぞれ代替した図３７を、図３６におけるス
テップＳ２１４に代替し、また図３６におけるステップ
Ｓ２２２を図３９におけるステップＳ２７１ないしステ
ップＳ２７４２に代替することの他は図３５及び図３６
における各ステップを用いることで表される説明図に従
って処理することで、モード決定回路５９におけるｍｏ
ｄｅをモード４に決定することも可能である。

【０４１０】また図３７におけるステップＳ２３９及び
図３８におけるステップＳ２５６における変数ｍｏｄｅ
へは、共に、判定保留を示す０を代入してもよい。

【０４１１】また図４におけるフィルタ設定回路５８に
おけるモード４に対して設定されるフィルタＦ１，Ｆ２
及びＦ３は、それぞれ図１３に示したノイズ制御フィル
タＦｎｒであってもよい。

【０４１２】あるいは図４におけるフィルタ設定回路５
８におけるモード４に対して設定されるフィルタＦ１，
Ｆ２及びＦ３は、適用フィルタの周波数伝達特性の急変
を避けて、処理画像からより自然な印象を得るために、
例えば図２１に示したような周波数伝達特性をもつ複数
のフィルタを用いて、例えばＦｅ３からＦｅ２へ１段階
ずつ、あるいはＦｅ３からＦｅ１へ数段階ずつ下げるよ
うに、段階的に変化させてもよい。

【０４１３】以上に説明したように、本実施例における
強調処理により、内視鏡が未使用の場合において、不要
な強調処理を避けることが可能となる。

【０４１４】［付記］ （付記項１）内視鏡撮像装置により入力される、複数の
色信号に分割された内視鏡画像に対し、所定の画像処理
を施す内視鏡画像処理装置において、少なくとも１組の
変換行列及び逆変換行列を設定する変換／逆変換行列設
定手段と、フィルタを設定するフィルタ設定手段と前記
変換／逆変換行列設定手段により設定された前記変換行
列を用いて前記複数の色信号を新たな複数の色信号に変
換する変換手段と、前記変換手段により得られた前記新
たな複数の色信号の少なくとも１つに前記フィルタ設定
手段により設定された前記フィルタを用いたフィルタリ
ングを適用するフィルタリング手段と、前記変換／逆変
換行列設定手段により設定された前記逆変換行列を用い
て前記フィルタリング手段によるフィルタリング適用後
の前記新たな色信号を前記複数の色信号に逆変換する逆
変換手段とを備え、前記フィルタ設定手段は、前記内視
鏡画像を構成する前記複数の色信号に基づきフィルタを
設定することを特徴とする内視鏡画像処理装置。

【０４１５】（付記項２）前記変換／逆変換行列設定手
段が前記複数の色信号に基づき、前記変換行列及び前記
逆変換行列を設定することを特徴とする付記項１に記載
の内視鏡画像処理装置。

【０４１６】（付記項３）内視鏡撮像装置により入力さ
れる、複数の色信号に分割された内視鏡画像に対し、所
定の画像処理を施す内視鏡画像処理装置において、少な
くとも１組の変換行列及び逆変換行列を設定する変換／
逆変換行列設定手段と、フィルタを設定するフィルタ設
定手段と前記変換／逆変換行列設定手段により設定され
た前記変換行列を用いて前記複数の色信号を新たな複数
の色信号に変換する変換手段と、前記変換手段により得
られた前記新たな複数の色信号の少なくとも１つに前記
フィルタ設定手段により設定された前記フィルタを用い
たフィルタリングを適用するフィルタリング手段と、前
記変換／逆変換行列設定手段により設定された前記逆変
換行列を用いて前記フィルタリング手段によるフィルタ
リング適用後の前記新たな色信号を前記複数の色信号に
逆変換する逆変換手段とを備え、前記変換／逆変換行列
設定手段は、前記内視鏡画像を構成する前記複数の色信
号に基づき前記変換行列及び前記変換逆行列を設定する
ことを特徴とする内視鏡画像処理装置。

【０４１７】（付記項４）内視鏡撮像装置により入力さ
れる、複数の色信号に分割された内視鏡画像に対し、所
定の画像処理を施す内視鏡画像処理装置において、前記
内視鏡画像における少なくとも染色剤散布画像及び染色
剤非散布画像の別を検出する画像検出手段を備え、少な
くとも１組の変換行列及び逆変換行列を設定する変換／
逆変換行列設定手段と、フィルタを設定するフィルタ設
定手段と前記変換／逆変換行列設定手段により設定され
た前記変換行列を用いて前記複数の色信号を新たな複数
の色信号に変換する変換手段と、前記変換手段により得
られた前記新たな複数の色信号の少なくとも１つに前記
フィルタ設定手段により設定された前記フィルタを用い
たフィルタリングを適用するフィルタリング手段と、前
記変換／逆変換行列設定手段により設定された前記逆変
換行列を用いて前記フィルタリング手段によりフィルタ
リング適用後の前記新たな色信号を前記複数の色信号に
逆変換する逆変換手段とを備え、前記フィルタ設定手段
は、前記画像検出手段の検出結果に基づき前記フィルタ
を設定することを特徴とする内視鏡画像処理装置。

【０４１８】（付記項５）前記変換／逆変換行列設定手
段が前記画像検出手段の検出結果に応じて設定する前記
変換行列及び前記逆変換行列を変更することを特徴とす
る付記項４に記載の内視鏡画像処理装置。

【０４１９】（付記項６）内視鏡撮像装置により入力さ
れる、複数の色信号に分割された内視鏡画像に対し、所
定の画像処理を施す内視鏡画像処理装置において、前記
内視鏡画像における少なくとも染色剤散布画像及び染色
剤非散布画像の別を検出する画像検出手段を備え、少な
くとも１組の変換行列及び逆変換行列を設定する変換／
逆変換行列設定手段と、フィルタを設定するフィルタ設
定手段と前記変換／逆変換行列設定手段により設定され
た前記変換行列を用いて前記複数の色信号を新たな複数
の色信号に変換する変換手段と、前記変換手段により得
られた前記新たな複数の色信号の少なくとも１つに前記
フィルタ設定手段により設定された前記フィルタを用い
たフィルタリングを適用するフィルタリング手段と、前
記変換／逆変換行列設定手段により設定された前記逆変
換行列を用いて前記フィルタリング手段によるフィルタ
リング適用後の前記新たな色信号を前記複数の色信号に
逆変換する逆変換手段とを備え、前記変換／逆変換行列
設定手段は、前記画像検出手段の検出結果に基づき前記
変換行列及び前記逆変換行列を設定することを特徴とす
る内視鏡画像処理装置。

【０４２０】（付記項７）前記画像検出手段が前記複数
の色信号からなる前記内視鏡画像における色調を表すデ
ータに基づく検出を行うことを特徴とする付記項４ない
し６のいずれか１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４２１】（付記項８）内視鏡撮像装置により入力さ
れる、複数の色信号に分割された内視鏡画像に対し、所
定の画像処理を施す内視鏡画像処理装置において、前記
複数の色信号に分割された前記内視鏡画像に対し、適用
する処理のモードを設定するモード設定手段と、少なく
とも１組の変換行列及び逆変換行列を設定する変換／逆
変換行列設定手段と、フィルタを設定するフィルタ設定
手段と前記変換／逆変換行列設定手段により設定された
前記変換行列を用いて前記複数の色信号を新たな複数の
色信号に変換する変換手段と、前記変換手段により得ら
れた前記新たな複数の色信号の少なくとも１つに前記フ
ィルタ設定手段により設定された前記￥フィルタを用い
たフィルタリングを適用するフィルタリング手段と、前
記変換／逆変換行列設定手段により設定された前記逆変
換行列を用いて前記フィルタリング手段によるフィルタ
リング適用後の前記新たな色信号を前記複数の色信号に
逆変換する逆変換手段とを備え、前記フィルタ設定手段
は、前記モード設定手段により設定された前記モードに
応じて前記フィルタを設定することを特徴とする内視鏡
画像処理装置。

【０４２２】（付記項９）前記変換／逆変換行列設定手
段が前記モード設定手段により設定された前記モードに
応じて前記変換行列及び前記逆変換行列を設定すること
を特徴とする付記項８に記載の内視鏡画像処理装置。

【０４２３】（付記項１０）内視鏡撮像装置により入力
される、複数の色信号に分割された内視鏡画像に対し、
所定の画像処理を施す内視鏡画像処理装置において、前
記複数の色信号に分割された前記内視鏡画像に対し、適
用する処理のモードを設定するモード設定手段と、少な
くとも１組の変換行列及び逆変換行列を設定する変換／
逆変換行列設定手段と、フィルタを設定するフィルタ設
定手段と前記変換／逆変換行列設定手段により設定され
た前記変換行列を用いて前記複数の色信号を新たな複数
の色信号に変換する変換手段と、前記変換手段により得
られた前記新たな複数の色信号の少なくとも１つに前記
フィルタ設定手段により設定された前記フィルタを用い
たフィルタリングを適用するフィルタリング手段と、前
記変換／逆変換行列設定手段により設定された前記逆変
換行列を用いて前記フィルタリング手段によるフィルタ
リング適用後の前記新たな色信号を前記複数の色信号に
逆変換する逆変換手段とを備え、前記変換／逆変換行列
設定手段は、前記モード設定手段により設定された前記
モードに応じて前記変換行列及び前記逆変換行列を設定
することを特徴とする内視鏡画像処理装置。

【０４２４】（付記項１１）前記モード設定手段が第１
のモードから第２のモードへの変更において適用する処
理と、前記第２のモードから前記第１のモードへの変更
において適用する処理とを異なるものとすることを特徴
とする付記項８ないし１０のいずれか１つに記載の内視
鏡画像処理装置。

【０４２５】（付記項１２）前記モード設定手段が前記
複数の色信号からなる前記内視鏡画像における色調を表
すデータに基づき前記モードを設定することを特徴とす
る付記項８ないし１１のいずれか１つに記載の内視鏡画
像処理装置。

【０４２６】（付記項１３）前記複数の色信号からなる
前記内視鏡画像に対し、少なくとも染色剤散布画像及び
染色剤非散布画像の別を検出する画像検出手段を備え、
前記モード設定手段が前記画像検出手段の検出結果に対
応する前記モードを設定することを特徴とする付記項８
ないし１１のいずれか１つに記載の内視鏡画像処理装
置。

【０４２７】（付記項１４）前記画像検出手段が前記複
数の色信号からなる前記内視鏡画像における色調を表す
データに基づく検出を行うことを特徴とする付記項１３
に記載の内視鏡画像処理装置。

【０４２８】（付記項１５）前記複数の色信号において
少なくとも１つの色信号の経時的変化量を検出する変化
量検出手段を備え、前記フィルタ設定手段が前記変化量
検出手段の検出結果に基づき前記フィルタを設定するこ
とを特徴とする付記項１ないし１４のいずれか１つに記
載の内視鏡画像処理装置。

【０４２９】（付記項１６）割り込み処理の発生及び／
または解除を検知する検知手段を備え、前記変換／逆変
換行列設定手段が前記検出手段の検知結果に基づき設定
する前記変換行列及び前記逆変換行列を変更することを
特徴とする付記項１ないし１５のいずれか１つに記載の
内視鏡画像処理装置。

【０４３０】（付記項１７）割り込み処理の発生及び／
または解除を検知する検知手段を備え、前記フィルタ設
定手段が前記検知手段の検知結果に基づき設定する前記
フィルタを変更することを特徴とする付記項１ないし１
６のいずれか１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４３１】（付記項１８）割り込み処理の発生及び／
または解除を検知する検知手段を備え、前記モード設定
手段が前記検知手段の検知結果に基づき前記モードを変
更することを特徴とする付記項８ないし１７のいずれか
１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４３２】（付記項１９）前記検知手段の検知結果が
割り込み処理の発生を検知した時点における前記変換行
列及び前記逆変換行列及び／または前記フィルタを格納
する格納手段を備え、前記変換／逆変換行列設定手段が
前記検知手段が割り込み処理の解除を検知した時点で前
記格納手段に格納した前記変換行列及び前記逆変換行列
を設定すること及び／または前記フィルタ設定手段が前
記検知手段が割り込み処理の解除を検知した時点で前記
格納手段に格納した前記フィルタを設定することを特徴
とする付記項１６ないし１８のいずれか１つに記載の内
視鏡画像処理装置。

【０４３３】（付記項２０）前記検知手段の検知結果が
割り込み処理の発生を検知した時点における前記モード
を格納するモード格納手段を備え、前記モード設定手段
が前記検知手段が割り込み処理の解除を検知した時点で
前記モード格納手段に格納したモードを設定することを
特徴とする付記項１８に記載の内視鏡画像処理装置。

【０４３４】（付記項２１）前記割り込み処理が内視鏡
撮像装置におけるフリーズ機能による静止画像発生処理
であることを特徴とする付記項１６ないし２０のいずれ
か１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４３５】（付記項２２）前記割り込み処理が内視鏡
撮像装置におけるモノクロ観察機能によるモノクロ画像
発生処理であることを特徴とする付記項１６ないし２０
のいずれか１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４３６】（付記項２３）前記フィルタ設定手段が前
記新たな複数の色信号の少なくとも１つに対して特定の
周波数帯域を強調する特性を備える前記フィルタを設定
することを特徴とする付記項１ないし２２のいずれか１
つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４３７】（付記項２４）前記フィルタ設定手段が前
記新たな複数の色信号の少なくとも１つに対して特定の
周波数帯域を抑制する特性を備える前記フィルタを設定
することを特徴とする付記項１ないし２３のいずれか１
つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４３８】（付記項２５）前記フィルタ設定手段が強
調の程度が異なる複数の前記フィルタを段階的に設定す
ることを特徴とする付記項１ないし２４のいずれか１つ
に記載の内視鏡画像処理装置。

【０４３９】（付記項２６）前記複数の色信号からなる
前記内視鏡画像に対し、特徴量を算出する特徴量算出手
段を備え、前記フィルタ設定手段が前記特徴量算出手段
により算出された特徴量に基づき前記フィルタを設定す
ることを特徴とする付記項１ないし２５のいずれか１つ
に記載の内視鏡画像処理装置。

【０４４０】（付記項２７）前記特徴量算出手段が前記
複数の色信号における少なくとも１つの色信号の濃度値
に基づく特徴量を算出することを特徴とする付記項２６
に記載の内視鏡画像処理装置。

【０４４１】（付記項２８）前記特徴量算出手段が前記
複数の色信号における少なくとも１つの色信号の周波数
成分に基づく特徴量を算出することを特徴とする付記項
２６または２７記載の内視鏡画像処理装置。

【０４４２】（付記項２９）前記特徴量算出手段が通過
帯域の異なる複数の帯域通過フィルタリングによる処理
結果に基づく特徴量を算出することを特徴とする付記項
２６ないし２８のいずれか１つに記載の内視鏡画像処理
装置。

【０４４３】（付記項３０）前記特徴量算出手段により
算出された特徴量に基づき、前記フィルタリング手段が
設定する前記フィルタの強調する周波数帯域を変更する
ことを特徴とする付記項２６ないし２９のいずれか１つ
に記載の内視鏡画像処理装置。

【０４４４】（付記項３１）内視鏡が体腔内に挿入され
ているか否かを検出する検出手段を備え、前記フィルタ
設定手段が前記検出手段の検出結果に基づき前記フィル
タを変更することを特徴とする付記項１ないし３０のい
ずれか１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４４５】（付記項３２）前記検出手段が前記複数の
色信号からなる前記内視鏡画像における色調に基づき前
記内視鏡が体腔内に挿入されているか否かを検出するこ
とを特徴とする付記項３１に記載の内視鏡画像処理装
置。

【０４４６】（付記項３３）前記検出手段が前記複数の
色信号における少なくとも１つの色信号の経時的変化量
に基づき前記内視鏡が体腔内に挿入されているか否かを
検出することを特徴とする付記項３１または３２記載の
内視鏡画像処理装置。

【０４４７】（付記項３４）前記複数の色信号からなる
前記内視鏡画像において、前記複数の色信号を構成する
各色信号の値の比に基づく値を用いて前記フィルタ及び
／または前記変換行列及び／または前記逆変換行列及び
／または前記モードを設定することを特徴とする付記項
１ないし３３のいずれか１つに記載の内視鏡画像処理装
置。

【０４４８】（付記項３５）前記複数の色信号がＲＧＢ
画像データからなることを特徴とする付記項１ないし３
４のいずれか１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４４９】（付記項３６）前記フィルタリング手段が
ディジタルフィルタリング実行手段からなることを特徴
とする付記項１ないし３５のいずれか１つに記載の内視
鏡画像処理装置。

【０４５０】（付記項３７）前記フィルタリング手段が
空間周波数領域上におけるフィルタリング実行手段から
なることを特徴とする付記項１ないし３６のいずれか１
つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４５１】（付記項３８）内視鏡撮像装置における色
調設定手段の設定状況を検知する色調設定検知手段を備
え、前記フィルタ設定手段が前記色調設定検知手段の検
知結果に基づき前記フィルタを設定することを特徴とす
る付記項１ないし３７のいずれか１つに記載の内視鏡画
像処理装置。

【０４５２】（付記項３９）内視鏡撮像装置における色
調設定手段の設定状況を検知する色調設定検知手段を備
え、前記変換／逆変換行列設定手段が前記色調設定検知
手段の検知結果に基づき前記変換行列及び前記逆変換行
列を設定することを特徴とする付記項１ないし３８のい
ずれか１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４５３】（付記項４０）複数の画像検出手段と、内
視鏡撮像装置における色調設定手段の設定状況を検知す
る色調設定検知手段とを備え、前記色調設定検知手段の
検知結果に基づき前記複数の画像検出手段の少なくとも
１つを選択して使用することを特徴とする付記項４ない
し７及び１３のいずれか１つに記載の内視鏡画像処理装
置。

【０４５４】（付記項４１）内視鏡撮像装置における前
記色調検知設定手段が前記内視鏡画像を構成する前記複
数の色信号の少なくとも１つの色信号において、内視鏡
画像処理装置への出力レベルを変更する出力レベル変更
手段であることを特徴とする付記項３８ないし４０のい
ずれか１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４５５】（付記項４２）前記変換／逆変換行列設定
手段が大きさ３×３の行列である前記変換行列及び前記
逆変換行列を設定することを特徴とする付記項１ないし
４１のいずれか１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４５６】（付記項４３）前記画像検出手段が前記複
数の色信号からなる前記内視鏡画像において、前記複数
の色信号を構成する各色信号の値の比に基づく値を用い
て検出を行うことを特徴とする付記項１４及び４０のい
ずれか１つに記載の内視鏡画像処理装置。

【０４５７】（付記項４４）内視鏡撮像装置により入力
される、複数の色信号に分割された内視鏡画像に対し、
所定の画像処理を施す内視鏡画像処理方法において、少
なくとも１組の変換行列及び逆変換行列を設定する変換
／逆変換行列設定ステップと、フィルタを設定するフィ
ルタ設定ステップと前記変換／逆変換行列設定ステップ
により設定された前記変換行列を用いて前記複数の色信
号を新たな複数の色信号に変換する変換ステップと、前
記変換ステップにより得られた前記新たな複数の色信号
の少なくとも１つに前記フィルタ設定ステップにより設
定された前記フィルタを用いたフィルタリングを適用す
るフィルタリングステップと、前記変換／逆変換行列設
定ステップにより設定された前記逆変換行列を用いて前
記フィルタリングステップによるフィルタリング適用後
の前記新たな色信号を前記複数の色信号に逆変換する逆
変換ステップとを備え、前記フィルタ設定ステップは内
視鏡画像を構成する前記複数の色信号に基づきフィルタ
を設定することを特徴とする内視鏡画像処理方法。

【０４５８】

【発明の効果】以上説明したように本発明の内視鏡画像
処理装置によれば、フィルタ設定手段が内視鏡画像を構
成する複数の色信号に基づきフィルタを設定するので、
内視鏡画像に対し、画像ごとに最適な画像処理を適用す
ることができるとともに、ハードウェア化においても低
コスト化を図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】本発明の第１実施例に係る画像処理装置を備え
た電子内視鏡システムの構成を示す構成図

【図２】図１の内視鏡システムの詳細な構成を示すブロ
ック構成図

【図３】図１の画像処理装置の構成を示す構成図

【図４】図３の画像処理部の構成を示すブロック図

【図５】図４の画像処理部における強調処理非適用時の
フィルタを説明するための説明図

【図６】図４の画像処理部での処理の流れを示すフロー
チャート

【図７】図４の画像処理部における画素のサンプリング
動作を説明するための説明図

【図８】図４の画像処理部におけるサンプリングを説明
するための説明図

【図９】図６の明部画素除外処理の処理の流れを示すフ
ローチャート

【図１０】図６の暗部画素除外処理の処理の流れを示す
フローチャート

【図１１】図６のモード設定処理の処理の流れを示すフ
ローチャート

【図１２】図１１のモード設定処理を説明するための説
明図

【図１３】図４のフィルタリング回路に適用するフィル
タＦｅ及びノイズ抑制フィルタＦｎｒの周波数伝達特性
の概要を示す説明図

【図１４】図１１のモード設定処理において使用する２
次元配列の第１の作成方法の流れを示す第１のフローチ
ャート

【図１５】図１１のモード設定処理において使用する２
次元配列の第１の作成方法の流れを示す第２のフローチ
ャート

【図１６】図１１のモード設定処理において使用する２
次元配列の第２の作成方法の流れを示す第１のフローチ
ャート

【図１７】図１１のモード設定処理において使用する２
次元配列の第２の作成方法の流れを示す第２のフローチ
ャート

【図１８】図１１のモード設定処理において使用する２
次元配列の第２の作成方法の流れを示す第３のフローチ
ャート

【図１９】本発明の第２実施例に係る調色機能を説明す
るための説明図

【図２０】図１９の調色機能における色調パラメータに
よる２次元領域分布を説明する説明図

【図２１】本発明の第４実施例に係る画像処理部のフィ
ルタリング回路に適用するフィルタＦｅ及びノイズ抑制
フィルタＦｎｒの周波数伝達特性の概要を示す説明図

【図２２】図２１の特性を有するフィルタを設定するフ
ィルタ設定回路の動作を説明するフローチャート

【図２３】本発明の第５実施例に係る画像処理部の強調
処理の動作の概念を説明するためのフローチャート

【図２４】図２３の画像変化量算出方法の具体例を説明
するためのフローチャート

【図２５】本発明の第６実施例に係る強調処理における
モード決定回路及びフィルタ設定回路の動作を説明する
ためのフローチャート

【図２６】本発明の第７実施例に係る画像処理部の構成
を示すブロック図

【図２７】図２６のフィルタリング回路に適用するフィ
ルタＦｅＡ，ＦｅＢ，ＦｅＣの周波数伝達特性の概要を
示す説明図

【図２８】図２６の構造成分量算出回路の動作を説明す
るためのフローチャート

【図２９】図２６の構造成分量算出回路の処理において
適用されるフィルタＦｂｐＡ，ＦｂｐＢ及びＦｂｐＣと
対応するフィルタＦｅＡ，ＦｅＢ及びＦｅＣとの周波数
伝達特性との間の関係の概念を説明するための説明図

【図３０】図２６の画像処理部で処理される内視鏡画像
の周波数成分量の分布量の概念を示す説明図

【図３１】本発明の第８実施例に係る画像処理部の構成
を示すブロック図

【図３２】図３１のフィルタリング回路に適用するフィ
ルタＦｅＡ，ＦｅＢ，ＦｅＣの周波数伝達特性の概要を
示す説明図

【図３３】図３１の構造／ノイズ成分比算出回路の動作
を説明するためのフローチャート

【図３４】本発明の第９実施例に係るサンプリング画素
Ｐの色調を判定するためのパラメータｘ及びｙの取り得
る２次元領域を説明する説明図

【図３５】図３４の２次元領域に対するモード決定処理
の詳細を説明するための第１のフローチャート

【図３６】図３４の２次元領域に対するモード決定処理
の詳細を説明するための第２のフローチャート

【図３７】図３４の２次元領域に対する画素値の変動が
少ないということを利用したモード４の判定方法を説明
するフローチャート

【図３８】サンプリング画素が図３４における領域４へ
時間的に安定して集中するためフィルタ設定モードの変
化が少ないことを利用したモード４の設定方法を説明す
るフローチャート

【図３９】図３６の処理において設定された変数ｍｏｄ
ｅの配列ｍｏｄｅ〔ｉ〕への格納方法を説明するフロー
チャート

【符号の説明】

１…電子内視鏡システム ２…電子内視鏡装置 ３…画像処理装置 ４…内視鏡画像記録装置 ６…電子内視鏡 ７…観測装置 ７Ａ…光源部 ７Ｂ…信号処理部 ８…観察用モニタ ４０…中央処理装置 ４１…情報入力装置 ４２…主記憶装置 ４３…画像入力Ｉ／Ｆ ４４…外部記憶装置 ４５…ＲＯＭ ４６…画像記憶装置Ｉ／Ｆ ４７…画像処理部 ５０…プロセス制御回路 ５１…ＲＡＭ ５２…制御回路 ５３…座標軸変換回路 ５４ａ，５４ｂ，５４ｃ…フィルタリング回路 ５５…座標軸逆変換回路 ５６ａ，５６ｂ，５６ｃ，６０ａ，６０ｂ，６０ｃ…デ
ータ変換回路 ５７…変換／逆変換行列設定回路 ５８…フィルタ設定回路 ５９…モード決定回路

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 内視鏡撮像装置により入力される、複数
   の色信号に分割された内視鏡画像に対し、所定の画像処
   理を施す内視鏡画像処理装置において、 少なくとも１組の変換行列及び逆変換行列を設定する変
   換／逆変換行列設定手段と、 フィルタを設定するフィルタ設定手段と、 前記変換／逆変換行列設定手段により設定された前記変
   換行列を用いて前記複数の色信号を新たな複数の色信号
   に変換する変換手段と、 前記変換手段により得られた前記新たな複数の色信号の
   少なくとも１つに前記フィルタ設定手段により設定され
   た前記フィルタを用いたフィルタリングを適用するフィ
   ルタリング手段と、 前記変換／逆変換行列設定手段により設定された前記逆
   変換行列を用いて前記フィルタリング手段によるフィル
   タリング適用後の前記新たな色信号を前記複数の色信号
   に逆変換する逆変換手段とを備え、 前記フィルタ設定手段は内視鏡画像を構成する前記複数
   の色信号に基づき前記フィルタを設定することを特徴と
   する内視鏡画像処理装置。