JPWO2016117117A1 - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

画像処理装置は、管内画像において深部領域を検出する深部領域検出部と、管内壁の輪郭エッジを抽出する輪郭エッジ抽出部と、輪郭エッジにおける凸形状領域及びその凸方向を解析する凸形状領域解析部と、深部領域の方向に対して凸となる凸形状領域を異常領域として検出する異常領域検出部と、を備える。

Description

本発明は、管内画像に対して画像処理を施す画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

従来、内視鏡画像内のエッジ線とエッジ周辺の画素データに基づき、そのエッジが異常組織のエッジであるか否かを判定する技術が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、エッジ線がなす弧の内側周辺位置における画素値勾配ベクトル（画素値低下方向）とエッジ線との交差の有無によって異常組織のエッジであるか否かを判定する。具体的には、画素値勾配ベクトルとエッジ線とが交差する場合にはポリープと判定し、画素値勾配ベクトルとエッジ線とが交差しない場合には正常な輪郭と判定する。

特開２００７−２４４５１８号公報

ところで、内視鏡画像における粘膜襞エッジの近傍では陰影による画素値低下が生じるため、その奥に映る粘膜面の方が、画素値が高くなることが多い。このため、上述した特許文献１に記載の技術のみを使用する場合には、正常な粘膜襞エッジであっても、弧の内側周辺位置すなわち奥に映る粘膜面における画素値勾配ベクトルと該粘膜襞エッジとが交差してしまい、異常組織のエッジと誤判定されてしまう場合もある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、正常なエッジを異常と誤判定することを抑制しながら、異常組織のエッジを精度良く検出することができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、管内画像において深部領域を検出する深部領域検出部と、管内壁の輪郭エッジを抽出する輪郭エッジ抽出部と、前記輪郭エッジにおける凸形状領域及びその凸方向を解析する凸形状領域解析部と、前記深部領域の方向に対して凸となる凸形状領域を異常領域として検出する異常領域検出部と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、管内画像において深部領域を検出する深部領域検出ステップと、管内壁の輪郭エッジを抽出する輪郭エッジ抽出ステップと、前記輪郭エッジにおける凸形状領域及びその凸方向を解析する凸形状領域解析ステップと、前記深部領域の方向に対して凸となる凸形状領域を異常領域として検出する異常領域検出ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る画像処理プログラムは、管内画像において深部領域を検出する深部領域検出ステップと、管内壁の輪郭エッジを抽出する輪郭エッジ抽出ステップと、前記輪郭エッジにおける凸形状領域及びその凸方向を解析する凸形状領域解析ステップと、前記深部領域の方向に対して凸となる凸形状領域を異常領域として検出する異常領域検出ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、管腔深部領域の方向に対して凸形状となる輪郭エッジ領域を異常領域として検出することにより、正常な輪郭エッジを異常と誤検出することを抑制しながら、異常領域を精度良く検出することができる。

図１は、本発明の実施の形態の概要を説明するための図である。 図２は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。 図３は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の凸形状領域解析部が行う処理の概要を模式的に示す図である。 図４は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図５は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の管腔深部領域検出部が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図６は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の凸形状領域解析部が行う凸形状領域解析処理の概要を示すフローチャートである。 図７は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の異常領域検出部が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図８は、本発明の実施の形態１の変形例１に係る画像処理装置が備える凸形状領域解析部の機能構成を示すブロック図である。 図９は、本発明の実施の形態１の変形例１に係る画像処理装置の分割部が行う輪郭エッジの分割処理の概要を模式的に示す図である。 図１０は、本発明の実施の形態１の変形例１に係る画像処理装置が備える凸形状領域解析部が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の実施の形態１の変形例２に係る画像処理装置が備える異常領域検出部の機能構成を示すブロック図である。 図１２は、本発明の実施の形態１の変形例２に係る画像処理装置が備える異常領域検出部が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１３は、本発明の実施の形態２に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。 図１４は、本発明の実施の形態２に係る画像処理装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１５は、本発明の実施の形態３に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。 図１６は、本発明の実施の形態３に係る画像処理装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１７は、本発明の実施の形態４に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。 図１８は、本発明の実施の形態４に係る画像処理装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１９は、別な実施の形態に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。 図２０は、別な実施の形態に係る画像処理装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。

以下に、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。

図１は、本発明の実施の形態の概要を説明するための図である。具体的には、図１は、管内画像の一例として、生体内に導入されて生体内を観察する内視鏡により撮像される管腔内画像を模式的に示す図である。通常、内視鏡は管腔内壁の粘膜面を斜めから撮像する。このため、内視鏡により撮像される画像には、図１に示すように、撮像距離が近い管腔手前の粘膜面から撮像距離が遠い管腔深部の粘膜面までが映り、時として異常領域が映る。粘膜襞による輪郭エッジは、基本的に管腔深部方向と逆側に凸となる形状を有し、異常領域の輪郭エッジには管腔深部方向に対して凸となる形状が生じる。本実施の形態に係る画像処理装置は、これらの凸形状の違いに注目して異常領域を検出することを特徴とする。なお、内視鏡により撮像される管腔内画像は、通常、各画素位置においてＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各波長成分に対する画素値を持つカラー画像であるが、これに限定されるわけではない。

（実施の形態１）
図２は、本実施の形態１に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。同図に示す画像処理装置１は、演算部２と、記憶部３とを有する。

演算部２は、撮像距離と相関を有する情報を基に管腔深部領域を検出する管腔深部領域検出部２１（深部領域検出部の一例）と、管腔粘膜壁の輪郭エッジを抽出する輪郭エッジ抽出部２２と、輪郭エッジにおける凸形状領域およびその凸方向を解析する凸形状領域解析部２３と、管腔深部領域の方向に対して凸となる凸形状領域を異常領域として検出する異常領域検出部２４と、を有する。

管腔深部領域検出部２１は、生体内での吸収・散乱の度合いが最も低い低吸収波長成分を選択する低吸収波長成分選択部２１１と、低吸収波長成分の画像内のエッジ周辺領域の画素を除外するエッジ周辺領域除外部２１２と、エッジ周辺領域の画素を除外した後の低吸収波長成分の画像において相対的に画素値が低い領域を検出する低画素値領域検出部２１３とを有する。

一般に、低画素値領域検出部２１３によって検出された画素がまとまって存在する領域が管腔深部領域と考えられる。管腔深部領域検出部２１は、低画素値領域検出部２１３が検出した画素に対して、公知のラベリング処理（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会：ディジタル画像処理：１８１Ｐ、ラベリング）を行い、連結する画素を１つの領域としてまとめた後、最も面積が大きな領域を管腔深部領域として検出する。

低吸収波長成分選択部２１１は、例えばＲ、Ｇ、Ｂ成分からなる画像の場合、血液の吸収帯域から離れており、かつ長波長である成分であって、生体内での吸収、散乱の影響を受け難い成分であるＲ成分を選択する。低吸収波長成分選択部２１１がこのような選択を行うことにより、粘膜表面に映る血管等による画素値低下を抑え、最も粘膜表面との撮像距離に相関する画素値情報を得ることができる。

エッジ周辺領域除外部２１２は、例えば公知のエッジ抽出処理（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会：ディジタル画像処理：１１４Ｐ、エッジ抽出：２０９Ｐ、輪郭線検出）を適用してエッジ領域を特定した後、そのエッジ領域に対して公知の膨張処理（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会：ディジタル画像処理：１７９Ｐ、収縮・膨張処理）を行うことによって周辺領域を特定して除外する。エッジ周辺領域除外部２１２がエッジ周辺領域を除外することにより、粘膜襞による輪郭エッジ周辺に生じる陰影部分のように、管腔深部の粘膜（照明光が届き難く低吸収波長成分の画素値が低下する粘膜）と誤検出されてしまうおそれのある領域を除外することができる。

低画素値領域検出部２１３は、エッジ周辺領域を除外した後の低吸収波長成分の画像内において、画素値が相対的に低い、所定の面積割合の画素を検出する。なお、低画素値領域検出部２１３は、エッジ周辺領域を除外した後の低吸収波長成分の画像内において、該画像内の画素がとる画素値範囲を基に設定された閾値以下の画素値を有する画素を検出するようにしてもよい。

輪郭エッジ抽出部２２は、生体内での吸収、散乱の度合いが最も低い低吸収波長成分（例えばＲ成分）を選択し、この波長成分の画像に対してエッジ抽出処理を行う。このエッジ抽出処理も、上述した公知のエッジ抽出処理を適用することができる。輪郭エッジ抽出部２２が低吸収波長成分を選択することにより、粘膜表面の血管等によるエッジを輪郭エッジと誤抽出しないようにすることができる。なお、本実施の形態１における輪郭エッジ抽出処理に、例えば特開２０１４−１０４２９３号公報で開示されている輪郭エッジ抽出法や、特開２０１２−１１１３７号公報で開示されている３次元画素値情報を求め、これに対してエッジ抽出処理を適用することも可能である。

凸形状領域解析部２３は、輪郭エッジにおいて弧形状を成す領域を検出する弧形状領域検出部２３１と、検出された弧形状領域の凸方向を算出する弧形状凸方向算出部２３２とを有する。図３は、凸形状領域解析部２３が行う処理の概要を模式的に示す図である。画像中に図３に示すような波形の輪郭エッジがあった場合、弧形状領域検出部２３１は弧形状領域を順次検出しながら３つの凸形状領域として解析を行い、凸形状領域解析部２３が３つの凸形状領域の凸方向をそれぞれ求める。

弧形状領域検出部２３１は、連結する輪郭エッジが同一のラベルとなるようにラベリングするラベリング部２３１ａと、同一ラベルの輪郭エッジ内の画素を基にロバスト推定による弧形状（＝凸形状）領域の検出を行うロバスト推定部２３１ｂと、弧形状領域として検出した領域以外の輪郭エッジ領域の面積と所定の閾値との大小を判定する繰返し制御部２３１ｃとを有する。

ラベリング部２３１ａは、後段の弧形状領域の検出で処理対象とする輪郭エッジ画素を、連結するもの同士でまとめる。ラベリング部２３１ａは、例えば上述した公知のラベリング処理を行う。これにより、検出精度の向上や、処理速度の向上を図ることができる。

ロバスト推定部２３１ｂは、例えば同一ラベルの輪郭エッジ内の画素を少なくとも３点以上をランダムに抽出し、抽出した画素の座標に対して、最小二乗法により、円を当て嵌める。そして、ロバスト推定部２３１ｂは、その円と同一ラベルの輪郭エッジ内の各画素との距離を求め、該距離が所定値以下の画素の個数（画素数）を算出する。これら“画素の抽出”、“円の当て嵌め”、および“距離が所定値以下の画素数算出”を、所定の回数繰返し実行した後、最終的に距離が所定値以下の画素数が最も多くなった円を選択し、該円との距離が所定値以下の画素を弧形状領域として検出する。なお、ロバスト推定部２３１ｂが行うロバスト推定の方法は、ここで説明したものに限られるわけではなく、他の公知のロバスト推定方法を採用することも可能である。

弧形状凸方向算出部２３２は、検出した全ての弧形状領域に対して、弧形状領域の弦から弧へ向かう方向を該弧形状領域の凸方向とする。弧形状凸方向算出部２３２は、より好ましくは、弧形状領域の曲率中心から弧形状領域の弧の中点への方向を算出し、この方向を弧形状領域の凸方向とする。なお、弧形状凸方向算出部２３２は、弧の中点から弧形状領域の曲率中心への方向を算出し、算出した方向と逆方向を凸方向とするようにしてもよい。

異常領域検出部２４は、管腔深部領域の検出結果と凸形状領域の解析結果を基に管腔深部方向を算出する管腔深部方向算出部２４１（深部方向算出部の一例）と、管腔深部方向に対して凸となる凸形状領域を判定する領域判定部２４２とを有する。

管腔深部方向算出部２４１は、管腔深部領域（深部領域の一例）の代表位置を算出する深部領域代表位置算出部２４１ａと、各凸形状領域の代表位置から管腔深部領域の代表位置への方向を代表位置方向として算出する代表位置方向算出部２４１ｂとを有する。

深部領域代表位置算出部２４１ａや代表位置方向算出部２４１ｂが算出する代表位置は、画像内における管腔深部領域や各凸形状領域を代表する位置であればどのような位置でもよい。このような代表位置として、例えば各領域の重心や、各領域に外接する矩形領域の中心等を採用することができる。

領域判定部２４２は、各凸形状領域に対して、凸形状領域の凸方向と、管腔深部方向とが成す角度（≦１８０°）を算出する角度算出部２４２ａを有する。

演算部２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の汎用プロセッサやＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の機能を実行する各種演算回路等の専用プロセッサを用いて構成される。演算部２が汎用プロセッサである場合、記憶部３が記憶する各種プログラムを読み込むことによって画像処理装置１を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、画像処理装置１全体の動作を統括して制御する。また、演算部２が専用プロセッサである場合、プロセッサが単独で種々の処理を実行してもよいし、記憶部３が記憶する各種データ等を用いることで、プロセッサと記憶部３が共同または結合して種々の処理を実行してもよい。

記憶部３は、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（Random Access Memory）等の各種ＩＣメモリ、内蔵若しくはデータ通信端子で接続されたハードディスク、またはＣＤ−ＲＯＭ等の情報記録装置及びその読取装置等によって実現される。記憶部３は、画像処理装置１が取得した管腔内画像の画像データの他、画像処理装置１を動作させると共に、種々の機能を画像処理装置１に実行させるためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等を記憶する。具体的には、記憶部３は、本実施の形態に係る画像処理プログラムや、該画像処理において用いられる閾値等の各種パラメータを記憶する。

記憶部３が記録する画像処理プログラム等の各種プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも可能である。また、各種プログラムの記憶部３または記録媒体への記録は、コンピュータまたは記録媒体を製品として出荷する際に行ってもよいし、通信ネットワークを介したダウンロードにより行ってもよい。ここでいう通信ネットワークは、例えば既存の公衆回線網、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などによって実現されるものであり、有線、無線を問わない。

以上の構成を有する画像処理装置１は、１つのコンピュータを用いて実現してもよいし、複数のコンピュータを用いて実現してもよい。後者の場合には、通信ネットワークを介してデータの送受信を行いながら、互いに連携して処理を行うようにすることも可能である。なお、ここでいうコンピュータは、汎用のパーソナルコンピュータやサーバ等によって構成することができる。

なお、以上説明した画像処理装置１の機能を、被検体内に導入されて該被検体内を観察する内視鏡システムの一部をなし、該内視鏡システム全体を制御するプロセッサに具備させることも可能である。

図４は、画像処理装置１が実行する処理の概要を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１において、演算部２は処理対象である管腔内画像を取得する（ステップＳ１）。

ステップＳ２において、管腔深部領域検出部２１は、管腔深部領域を検出する（ステップＳ２）。図５は、管腔深部領域検出部２１が行う処理の概要を示すフローチャートである。以下、図５を参照して管腔深部領域検出部２１の処理を説明する。

図５において、まず、低吸収波長成分選択部２１１は、生体内での吸収、散乱の度合いが最も低い低吸収波長成分を選択する（ステップＳ２０１）。例えばＲ、Ｇ、Ｂ成分からなる画像の場合、低吸収波長成分選択部２１１は、上述したようにＲ成分を選択する。

その後、エッジ周辺領域除外部２１２は、低吸収波長成分の画像内のエッジ周辺領域の画素を除外する（ステップＳ２０２）。これにより、エッジ周辺領域が管腔深部領域と誤検出されるのを防止することができる。

この後、低画素値領域検出部２１３が、除外後の低吸収波長成分の画像において、相対的に画素値が低い領域を検出する（ステップＳ２０３）。

続いて、管腔深部領域検出部２１が、低画素値領域検出部２１３によって検出された領域を基に、公知のラベリング処理等を行うことによって管腔深部領域を検出する（ステップＳ２０４）。これにより、管腔深部領域検出部２１による管腔深部領域検出処理が終了する。

ステップＳ２に続くステップＳ３において、輪郭エッジ抽出部２２は、管腔粘膜壁の輪郭エッジを抽出する（ステップＳ３）。輪郭エッジ抽出部２２は、生体内での吸収、散乱の度合いが最も低い低吸収波長成分（例えばＲ成分）を選択し、この波長成分の画像に対して、上述したエッジ抽出処理を行う。

ステップＳ４において、凸形状領域解析部２３は、輪郭エッジにおける凸形状領域及びその凸方向を解析する（ステップＳ４）。図３に示す輪郭エッジが画像中に存在した場合には、上述した通り、弧形状領域検出部２３１は弧形状領域を順次検出しながら３つの凸形状領域として解析を行った後、凸形状領域解析部２３が３つの凸形状領域の凸方向をそれぞれ求める。

図６は、凸形状領域解析部２３が行う凸形状領域解析処理の概要を示すフローチャートである。以下、図６を参照して凸形状領域解析処理の概要を説明する。まず、ラベリング部２３１ａは、連結する輪郭エッジが同一のラベルとなるようにラベリングを行う（ステップＳ４０１）。

続いて、ロバスト推定部２３１ｂは、同一ラベルの輪郭エッジ内の画素を基にロバスト推定による弧形状（＝凸形状）領域の検出を行う（ステップＳ４０２）。ロバスト推定部２３１ｂは、ラベリングした全ての輪郭エッジに対して弧形状領域の検出を行う。

この後、繰返し制御部２３１ｃは、弧形状領域として検出した領域以外の輪郭エッジ領域の面積と所定の閾値との大小を判定する（ステップＳ４０３）。判定の結果、輪郭エッジ領域の面積が閾値より大きい場合（ステップＳ４０３：Ｙｅｓ）、凸形状領域解析部２３は、弧形状領域として検出した領域以外の輪郭エッジ領域を新たな処理対象とし（ステップＳ４０４）、ステップＳ４０１へ戻る。一方、弧形状領域として検出した領域以外の輪郭エッジ領域の面積が所定の閾値以下の場合（ステップＳ４０３：Ｎｏ）には、凸形状領域解析部２３は弧形状領域の検出を終了し、ステップＳ４０５へ移行する。

ステップＳ４０５において、弧形状凸方向算出部２３２は、検出した弧形状（＝凸形状）領域の凸方向を算出する（ステップＳ４０５）。これにより、凸形状領域解析部２３による凸形状領域解析処理が終了する。

なお、本実施の形態１では、弧形状領域の検出にラベリングとロバスト推定を用いる方法を示したが、ラベリングを行わずに全ての輪郭エッジ画素を対象にロバスト推定を繰り返しても良い。また、特願２００７−２４４５１９号公報に開示されている円のハフ変換を利用しても良い。また、ロバスト推定の際に円ではなく楕円の当て嵌めを行うようにしても良い。

ステップＳ４に続くステップＳ５において、異常領域検出部２４は、管腔深部領域の方向に対して凸となる凸形状領域を異常領域として検出する（ステップＳ５）。図７は、異常領域検出部２４が行う処理の概要を示すフローチャートである。以下、図７を参照して異常領域検出部２４の処理を説明する。

まず、管腔深部方向算出部２４１の深部領域代表位置算出部２４１ａは、ステップＳ２で求めた管腔深部領域の代表位置を算出する（ステップＳ５０１）。

続いて、代表位置方向算出部２４１ｂは、ステップＳ４で求めた各凸形状領域の代表位置から管腔深部領域の代表位置への方向を管腔深部方向として算出する（ステップＳ５０２）。なお、凸形状領域の代表位置としては、上述した重心以外にも、例えば弧の中点や、弦の中点を挙げることができる。

この後、領域判定部２４２の角度算出部２４２ａが、各凸形状領域に対して、凸形状領域の凸方向と、管腔深部方向とが成す角度を算出する（ステップＳ５０３）。

続いて、領域判定部２４２は、角度算出部２４２ａによって算出された角度が所定の閾値以下である領域を凸形状領域として判定する（ステップＳ５０４）。この閾値は、例えば９０°以下の値として設定される。

最後に、異常領域検出部２４は、判定した凸形状領域を異常領域として検出する（ステップＳ５０５）。これにより、異常領域検出部２４による異常領域検出処理が終了する。

ステップＳ５に続くステップＳ６において、演算部２は、異常領域検出結果を出力する（ステップＳ６）。これにより、画像処理装置１が行う一連の処理が終了する。

以上説明した本発明の実施の形態１によれば、管腔深部領域の方向に対して凸形状となる輪郭エッジ領域を異常領域として検出することにより、正常な輪郭エッジを異常と誤検出することを抑制しながら、異常領域すなわち異常組織のエッジを精度良く検出することができる。

また、本実施の形態１によれば、低吸収波長成分を選択し、エッジ周辺領域を除外した上で、低画素値領域を検出することにより、血管や、襞縁の陰影による影響を抑制しながら、管腔深部領域を精度良く検出することができる。

また、本実施の形態１によれば、輪郭エッジ内の弧形状領域を検出し、その方向を算出することにより、輪郭エッジ内の凸形状領域の検出と、その方向の算出を精度良く行うことができる。

また、本実施の形態１によれば、輪郭エッジのラベリングとロバスト推定を繰繰り返すことにより、輪郭エッジ内の複数の弧形状を精度良く高速に検出することができる。

なお、本実施の形態１では、撮像距離と相関する画素値に基づいて管腔深部領域を検出する方法を示したが、例えば特開２００３−９３３２８号公報に開示された管腔方向検出方法を用いることによって管腔深部領域を検出するようにしても良い。

（変形例１）
図８は、本実施の形態１の変形例１に係る画像処理装置が備える凸形状領域解析部の機能構成を示すブロック図である。同図に示す凸形状領域解析部２６は、輪郭エッジの曲がり方向を基に輪郭エッジを分割するエッジ分割部２６１と、分割後の各エッジ（分割エッジ）の凸方向を算出する分割エッジ凸方向算出部２６２とを有する。凸形状領域解析部２６を除く画像処理装置の機能構成は、実施の形態１で説明した画像処理装置１の機能構成と同様である。

エッジ分割部２６１は、エッジを構成する各画素の座標を連結順に取得するエッジ座標取得部２６１ａと、取得したエッジ座標に沿った所定間隔のサンプル画素の座標を基に、輪郭エッジに対する符号付曲率の変化を解析する曲率変化解析部２６１ｂと、符号付曲率の符号反転位置にて輪郭エッジを分割する分割部２６１ｃとを有する。

エッジ座標取得部２６１ａは、例えば公知の輪郭追跡処理（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会：ディジタル画像処理：１７８Ｐ、輪郭追跡）を用いることによってエッジ座標を取得する。

曲率変化解析部２６１ｂが解析する符号付曲率ｋは、所定間隔（等間隔）で並ぶ３つのサンプル画素の座標（ｘ０，ｙ０）、（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）を基に、以下に示す式（１）によって算出される。

符号付曲率ｋの符号が反転することは、輪郭エッジの曲り方向が変化することに相当する。曲率変化解析部２６１ｂは、エッジ座標に沿って順次シフトしながらサンプル画素の座標を算出することで、結果的に符号付曲率ｋの変化を解析する。なお、隣接するサンプル画素の間隔を、例えば低吸収波長成分の明るさを基に求められる撮像面からの距離に応じて適応的に決定するようにしてもよい。

図９は、分割部２６１ｃが行う輪郭エッジの分割処理の概要を模式的に示す図である。図９に示すような波形の輪郭エッジが存在した場合、分割部２６１ｃは波の節に相当する２つの点Ａ、Ｂを境界として３つの領域に輪郭エッジを分割する。

分割エッジ凸方向算出部２６２は、全ての分割エッジに対して、エッジ両端を結ぶ線分から分割エッジを通過する方向を分割エッジの凸方向として算出する。分割エッジ凸方向算出部２６２は、より好ましくは、エッジ両端を結ぶ線分の中点から分割エッジ上の中点（分割エッジの長さの中間点）への方向を、分割エッジの凸方向として算出する。例えば、図９に示す輪郭エッジの場合、分割エッジ凸方向算出部２６２は、分割された３つの凸形状領域に対してそれぞれ解析を行い、各凸形状領域の凸方向を求める。

図１０は、凸形状領域解析部２６が行う処理の概要を示すフローチャートである。まず、エッジ座標取得部２６１ａが、エッジを構成する各画素の座標を連結順に取得する（ステップＳ４１１）。

続いて、曲率変化解析部２６１ｂは、取得したエッジ座標に沿った所定間隔で並ぶ３つのサンプル画素の座標を基に、輪郭エッジに対する符号付曲率の変化を解析する（ステップＳ４１２）。

その後、分割部２６１ｃが、符号付曲率の符号反転位置にて輪郭エッジを分割する（ステップＳ４１３）。

凸形状領域解析部２６は、ステップＳ４１１〜Ｓ４１３の処理を、全ての輪郭エッジに対して行う。

続いて、分割エッジ凸方向算出部２６２が、分割エッジの凸方向を算出する（ステップＳ４１４）。これにより、凸形状領域解析部２６による凸形状領域解析処理が終了する。

なお、本変形例１では符号付曲率ｋを基にエッジを分割する方法を示したが、３点（ｘ０，ｙ０）、（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）のうち、点（ｘ１，ｙ１）を基点とし、点（ｘ０，ｙ０）を終点とするベクトルと、点（ｘ１，ｙ１）を基点とし、点（ｘ２，ｙ２）を終点とするベクトルをそれぞれ求め、該２つのベクトルの外積の変化を基に、分割位置を求めるようにしても良い。

また、本変形例１において、凸形状領域の代表位置として、例えば分割エッジ上の中間点や、分割エッジ上で最も曲率が大きい点、分割エッジ端点を結んだ線分の中点を挙げることができる。

以上説明した本実施の形態１の変形例１によれば、管腔深部領域の方向に対して凸形状となる輪郭エッジ領域を異常領域として検出することにより、正常な輪郭エッジを異常と誤検出することを抑制しながら、異常領域を精度良く検出することができる。

また、本変形例１によれば、輪郭エッジを曲がり方向を基に分割し、各分割エッジで凸方向を算出することにより、輪郭エッジ内に複数の凸形状があった場合でも、凸形状領域の検出と、その方向の算出を精度良く行うことができる。

（変形例２）
図１１は、本実施の形態１の変形例２に係る画像処理装置が備える異常領域検出部の機能構成を示すブロック図である。同図に示す異常領域検出部２７は、管腔深部領域の検出結果と凸形状領域の解析結果を基に管腔深部方向を算出する管腔深部方向算出部２７１と、管腔深部方向に対して凸となる凸形状領域を判定する領域判定部２７２とを有する。異常領域検出部２７を除く画像処理装置の機能構成は、実施の形態１で説明した画像処理装置１の機能構成と同様である。

管腔深部方向算出部２７１は、管腔深部領域からの距離変換画像を作成する距離変換画像作成部２７１ａと、各凸形状領域の代表位置での距離変換画像の勾配方向を管腔深部方向として算出する勾配方向算出部２７１ｂとを有する。

距離変換画像作成部２７１ａは、例えば公知の距離変換（参考：東京大学出版会：画像解析ハンドブック：５７６Ｐ、距離変換とスケルトン抽出）を用いることによって距離変換画像を作成する。

領域判定部２７２は、各凸形状領域に対して、凸形状領域の凸方向と、管腔深部方向の２つの方向の単位方向ベクトルの内積を算出する内積算出部２７２ａを有する。単位方向ベクトルの内積は、同一方向である場合に１、直交する場合に０、正反対方向である場合に−１となる。

図１２は、異常領域検出部２７が行う処理の概要を示すフローチャートである。距離変換画像作成部２７１ａが、管腔深部領域からの距離変換画像を作成する（ステップＳ５１１）。

続いて、勾配方向算出部２７１ｂが、各凸形状領域の代表位置での距離変換画像の勾配方向を管腔深部方向として算出する（ステップＳ５１２）。

この後、内積算出部２７２ａが、各凸形状領域に対して、凸形状領域の凸方向と、管腔深部方向の２つの方向の単位方向ベクトルの内積を算出する（ステップＳ５１３）。

続いて、領域判定部２７２が、内積が所定の閾値以上の凸形状領域を判定する（ステップＳ５１４）。

最後に、異常領域検出部２７は、判定した凸形状領域を異常領域として検出する（ステップＳ５１５）。これにより、異常領域検出部２７による異常領域検出処理が終了する。

以上説明した本実施の形態１の変形例２によれば、管腔深部領域からの距離変換画像を利用して管腔深部方向を求めることにより、管腔深部の形状が細長い場合などにおいても、管腔深部方向を精度良く求めることができる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２では、輪郭エッジに含まれる凸形状領域の大きさの違いに着目することによって異常領域の検出精度を一層高める。

図１３は、本実施の形態２に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。同図に示す画像処理装置４は、演算部５と、記憶部３とを備える。以下、実施の形態１に係る画像処理装置１の演算部２が有する構成部位と同様の構成部位については、同じ符号を付して説明する。

演算部５は、管腔深部領域検出部２１と、輪郭エッジ抽出部２２と、凸形状領域解析部２３と、異常領域検出部５１とを有する。異常領域検出部５１は、管腔深部方向算出部２４１と、領域判定部２４２と、凸形状領域の特徴量を算出する凸形状領域特徴量算出部５１１とを有する。

凸形状領域特徴量算出部５１１が算出する凸形状の特徴量とは、凸形状領域の長さ、面積、凸量に相関する値等である。ここで、凸量に相関する値は、凸形状領域の両端を結ぶ線分と、これに平行で凸形状領域に接する線分との距離や、凸形状領域に弧形状を当て嵌めた場合の曲率、曲率半径等である。凸形状領域の長さが短いもの、面積が小さいもの、凸形状領域の凸量が小さいもの等は、ノイズである可能性が高い。そこで、これらの領域を誤って異常領域として検出しないために、凸形状領域特徴量算出部５１１は上述した凸形状の特徴量を算出する。

図１４は、画像処理装置４が行う処理の概要を示すフローチャートである。ステップＳ１１〜Ｓ１４の処理は、図４におけるステップＳ１〜Ｓ４とそれぞれ同様である。

ステップＳ１５において、凸形状領域特徴量算出部５１１は、管腔深部方向に対して凸となる凸形状領域の特徴量を算出し、異常領域検出部５１が、算出された凸形状領域の特徴量が所定の範囲となる領域を異常領域として検出する（ステップＳ１５）。以下、ステップＳ１５をより詳細に説明する。

管腔深部方向算出部２４１および領域判定部２４２は、実施の形態１のステップＳ５０１〜Ｓ５０５（図７を参照）または実施の形態１の変形例１のステップＳ５１１〜Ｓ５１５（図１２を参照）と同様の処理を行うことにより、管腔深部方向に対して凸となる凸形状領域を判定する。その後、凸形状領域特徴量算出部５１１が、凸形状領域の特徴量を算出する。異常領域検出部５１は、特徴量が所定の範囲となる凸形状領域を異常領域として検出する。

ステップＳ１５に続くステップＳ１６において、演算部５は、異常領域検出結果を出力する（ステップＳ１６）。これにより、本実施の形態２に係る画像処理装置が行う一連の処理が終了する。

以上説明した本発明の実施の形態２によれば、管腔深部領域の方向に対して凸形状となる輪郭エッジ領域を異常領域として検出することにより、正常な輪郭エッジを異常領域と誤検出することを抑制しながら、異常領域を精度良く検出することができる。

また、本実施の形態２によれば、管腔深部方向と凸形状領域の凸方向から検出される領域のうち、比較的小さいものを除外することにより、輪郭エッジにおける異常領域の誤検出を一段と抑制することができる。

（実施の形態３）
本発明の実施の形態３では、粘膜襞の管腔深部側ではない縁の輪郭エッジが管腔深部方向に対して凸となる場合と異常領域とでは、凸形状領域周辺の画素値情報に違いがあることを利用して異常領域の検出精度を一層高める。より具体的には、本実施の形態３では、粘膜襞の管腔深部側ではない縁の輪郭エッジが管腔深部方向に対して凸となる場合、凸形状領域の凸方向側の襞上の粘膜の方が反対側の襞下（縁）の粘膜より撮像距離が近いため画素値が高くなる一方、異常領域の画素値ではそれと逆の傾向にあることを利用して、異常領域の検出精度を一層高める。

図１５は、本実施の形態３に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。同図に示す画像処理装置６は、演算部７と、記憶部３とを備える。以下、実施の形態１に係る画像処理装置１の演算部２が有する構成部位と同様の構成部位については、同じ符号を付して説明する。

演算部７は、管腔深部領域検出部２１と、輪郭エッジ抽出部２２と、凸形状領域解析部２３と、異常領域検出部７１とを有する。異常領域検出部７１は、管腔深部方向算出部２４１と、領域判定部２４２と、凸形状領域の周辺の画素値情報を算出する周辺画素値情報算出部７１１とを有する。

周辺画素値情報算出部７１１は、凸形状領域の凸方向側に位置する領域の画素値と、該領域に対し凸形状領域を間にして対向する方向に位置する領域の画素値の変化量を算出する。周辺画素値情報算出部７１１は、例えば凸形状領域の凸方向側に位置する領域の画素値から、該領域に対し凸形状領域を間にして対向する側に位置する領域の画素値を減じた差を算出する。なお、周辺画素値情報算出部７１１が画素値を算出する際には、撮像距離と相関の高い低吸収波長成分の画素値を用いた方が比較的高い精度が得られるのでより好ましい。

図１６は、画像処理装置６が行う処理の概要を示すフローチャートである。ステップＳ２１〜Ｓ２４の処理は、図４におけるステップＳ１〜Ｓ４とそれぞれ同様である。

ステップＳ２５において、異常領域検出部７１は、輪郭エッジにおける凸形状領域及びその凸方向を解析した後、管腔深部方向に対して凸となる凸形状領域のうち、周辺画素値情報が所定の範囲となる領域を異常領域として検出する（ステップＳ２５）。

管腔深部方向算出部２４１および領域判定部２４２は、実施の形態１のステップＳ５０１〜Ｓ５０５（図７を参照）または実施の形態１の変形例１のステップＳ５１１〜Ｓ５１５（図１２を参照）と同様の処理を行うことにより、管腔深部方向に対して凸となる凸形状領域を判定する。

その後、周辺画素値情報算出部７１１が、凸形状領域の周辺の画素値情報を算出する。周辺画素値情報算出部７１１が上述した差を算出する場合、正常な輪郭エッジ領域と異常領域とでは差の正負が異なる。具体的には、正常な輪郭エッジ領域では差が正となる一方、異常領域では差が負となる。

異常領域検出部７１は、周辺画素値情報算出部７１１の算出結果に基づいて、例えば上述した差が負である領域を異常領域として検出する。

ステップＳ２５に続くステップＳ２６において、演算部７は、異常領域検出結果を出力する（ステップＳ２６）。これにより、本実施の形態３に係る画像処理装置が行う一連の処理が終了する。

以上説明した本発明の実施の形態３によれば、管腔深部領域の方向に対して凸形状となる輪郭エッジ領域を異常領域として検出することにより、正常な輪郭エッジを異常と誤検出することを抑制しながら、異常領域を精度良く検出することができる。

また、本実施の形態３によれば、凸形状領域周辺の画素値変化も考慮して異常領域を検出することにより、更に異常領域を精度良く検出することができる。

（実施の形態４）
本発明の実施の形態４では、輪郭エッジ抽出を行う前に、管腔内画像に含まれる管腔深部等の暗部、鏡面反射等の明部、残渣、および泡等の非粘膜領域を非検査領域として除外することによって異常領域の検出精度を一層高める。

図１７は、本実施の形態４に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。同図に示す画像処理装置８は、演算部９と、記憶部３とを備える。以下、実施の形態１に係る画像処理装置１の演算部２が有する構成部位と同様の構成部位については、同じ符号を付して説明する。

演算部９は、管腔深部領域検出部２１と、非検査領域除外部９１と、輪郭エッジ抽出部２２と、凸形状領域解析部２３と、異常領域検出部２４とを有する。

非検査領域除外部９１は、色、周波数、形状情報等を基に非粘膜領域（暗部、明部、残渣、泡等）を特定し、この特定した非粘膜領域を非検査領域として除外する。非検査領域除外部９１は、例えば特開２０１１−２３４９３１号公報（暗部、明部）、特開２０１２−１４３３４０号公報（残渣）、特開２００７−３１３１１９号公報（泡）に開示されている技術を適用することによって非粘膜領域を特定する。

図１８は、画像処理装置８が行う処理の概要を示すフローチャートである。ステップＳ３１、Ｓ３２は、図４におけるステップＳ１、Ｓ２にそれぞれ対応している。

ステップＳ３２の後、非検査領域除外部９１は、色、周波数、形状情報等を基に非粘膜領域（暗部、明部、残渣、泡等）を特定し、特定した領域を非検査領域として除外する（ステップＳ３３）。

ステップＳ３４〜Ｓ３７の処理は、図４におけるステップＳ３〜Ｓ６の処理に順次対応している。

以上説明した本発明の実施の形態４によれば、管腔深部領域の方向に対して凸形状となる輪郭エッジ領域を異常領域として検出することにより、正常な輪郭エッジを異常と誤検出することを抑制しながら、異常領域を精度良く検出することができる。

また、本実施の形態４によれば、輪郭エッジ領域を抽出する前に非検査領域を除外することにより、異常領域を一段と精度良く検出することができる。

なお、非検査領域除外部９１の機能構成を、上述した実施の形態１〜３に係る画像処理装置に具備させることも可能である。

（その他の実施の形態）
ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態１〜４によってのみ限定されるべきものではない。例えば、異常領域を検出する際には、弧形状領域の弦を通過する直線に対して管腔深部領域と同じ側に存在する弧形状領域を異常領域として検出してもよい。

また、生体用の内視鏡画像以外にも、ＣＴコロノグラフィにおいて生成されるバーチャル内視鏡の管腔内画像や、工業用内視鏡によって撮像された管内画像に対して適用することも可能である。

図１９は、別な実施の形態に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。同図に示す画像処理装置１０は、演算部１１と、記憶部３とを備える。以下、画像処理装置１の演算部２が有する構成部位と同様の構成部位については、同じ符号を付して説明する。

演算部１１は、輪郭エッジ抽出部２２と、凸形状領域解析部１０１と、異常領域検出部１０２とを有する。凸形状領域解析部１０１は、弧形状領域検出部２３１を有する。弧形状領域検出部２３１は、ラベリング部２３１ａと、ロバスト推定部２３１ｂと、繰返し制御部２３１ｃとを有する。異常領域検出部１０２は、凸形状領域特徴量算出部５１１を有する。

図２０は、画像処理装置１０が行う処理の概要を示すフローチャートである。ステップＳ４１、Ｓ４２の処理は、図４におけるステップＳ１、Ｓ３の処理とそれぞれ同様である。

ステップＳ４３において、凸形状領域解析部１０１の弧形状領域検出部２３１は、輪郭エッジにおける凸形状領域を解析する（ステップＳ４３）。弧形状領域検出部２３１は、図６に示すステップＳ４０１〜Ｓ４０４の処理を順次行った後、凸形状領域の解析処理を終了する。

ステップＳ４４において、凸形状領域特徴量算出部５１１が凸形状領域の特徴量を算出し、異常領域検出部１０２が算出された凸形状領域の特徴量が所定の範囲となる領域を異常領域として検出する（ステップＳ４４）。

ステップＳ４５において、演算部１１は、異常領域検出結果を出力する（ステップＳ４５）。これにより、画像処理装置１０が行う一連の処理が終了する。

以上説明した画像処理装置１０によれば、１つの輪郭エッジを複数の弧形状に分割して異常領域の判定を行うため、異常組織のエッジを精度良く検出することができる。

なお、画像処理装置１０における凸形状領域解析部として、図８に示す凸形状領域解析部２６から分割エッジ凸方向算出部２６２を除いたものを採用することも可能である。すなわち、この場合の凸形状領域解析部は、エッジ分割部２６１を有する。エッジ分割部２６１は、エッジ座標取得部２６１ａ、曲率変化解析部２６１ｂおよび分割部２６１ｃを有する。

また、画像処理装置１０における異常領域検出部が、図１５に示す周辺画素値情報算出部７１１の機能をさらに備えてもよい。この場合、異常領域検出部は、周辺画素値情報も加味して異常領域を検出することができる。

また、画像処理装置１０に対して、実施の形態４で説明した非検査領域除外部９１の機能をさらに具備させてもよい。これにより、異常領域を一段と精度良く検出することができる。

１、４、６、８、１０ 画像処理装置
２、５、７、９、１１ 演算部
３ 記憶部
２１ 管腔深部領域検出部
２２ 輪郭エッジ抽出部
２３、２６、１０１ 凸形状領域解析部
２４、２７、５１、７１、１０２ 異常領域検出部
９１ 非検査領域除外部
２１１ 低吸収波長成分選択部
２１２ エッジ周辺領域除外部
２１３ 低画素値領域検出部
２３１ 弧形状領域検出部
２３１ａ ラベリング部
２３１ｂ ロバスト推定部
２３１ｃ 繰返し制御部
２３２ 弧形状凸方向算出部
２４１、２７１、５４１ 管腔深部方向算出部
２４２、２７２、５４２ 領域判定部
２４１ａ 深部領域代表位置算出部
２４１ｂ 代表位置方向算出部
２４２ａ 角度算出部
２６１ エッジ分割部
２６１ａ エッジ座標取得部
２６１ｂ 曲率変化解析部
２６１ｃ 分割部
２６２ 分割エッジ凸方向算出部
２７１ａ 距離変換画像作成部
２７１ｂ 勾配方向算出部
２７２ａ 内積算出部
５１１ 凸形状領域特徴量算出部
７１１ 周辺画素値情報算出部

Claims (19)

1. 管内画像において深部領域を検出する深部領域検出部と、
   管内壁の輪郭エッジを抽出する輪郭エッジ抽出部と、
   前記輪郭エッジにおける凸形状領域及びその凸方向を解析する凸形状領域解析部と、
   前記深部領域の方向に対して凸となる凸形状領域を異常領域として検出する異常領域検出部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記凸形状領域解析部は、
   前記輪郭エッジにおいて弧形状を成す領域を検出する弧形状領域検出部と、
   前記弧形状領域の凸方向を算出する弧形状凸方向算出部と、
   を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記弧形状領域検出部は、
   前記輪郭エッジ内の画素を基にロバスト推定による弧形状領域の検出を行うロバスト推定部と、
   検出された前記弧形状領域以外の領域に対して、前記ロバスト推定による前記弧形状領域の検出を繰返すよう制御する繰返し制御部と、
   を有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記弧形状領域検出部は、
   連結する前記輪郭エッジのみが同一のラベルとなるようにラベリングするラベリング部をさらに有し、
   前記ロバスト推定部は、
   同一ラベルとなる前記輪郭エッジ内の画素を基に前記弧形状領域の検出を行い、
   前記繰返し制御部は、
   検出された前記弧形状領域以外の領域に対して、前記ラベリングと前記弧形状領域の検出を繰返すよう制御する、ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記凸形状領域解析部は、
   前記輪郭エッジの曲がり方向を基に該輪郭エッジを分割するエッジ分割部と、
   各分割エッジの凸方向を算出する分割エッジ凸方向算出部と、
   を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記エッジ分割部は、
   エッジを構成する各画素の座標であるエッジ座標を連結順に取得するエッジ座標取得部と、
   取得したエッジ座標に沿った所定間隔のサンプル画素の座標を基に、前記輪郭エッジに対する符号付曲率の変化を解析する曲率変化解析部と、
   前記符号付曲率の符号反転位置にて前記輪郭エッジを分割する分割部と、
   を有することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記異常領域検出部は、
   前記深部領域の検出結果と前記凸形状領域の解析結果を基に深部方向を算出する深部方向算出部と、
   前記深部方向に対して凸となる前記凸形状領域を判定する領域判定部と、を有し、
   前記領域判定部で判定された凸形状領域を異常領域として検出する、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記深部方向算出部は、
   前記深部領域の代表位置を算出する深部領域代表位置算出部と、
   各凸形状領域の代表位置から前記深部領域の代表位置への方向を算出する代表位置方向算出部と、
   を有することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記深部方向算出部は、
   前記深部領域からの距離変換画像を作成する距離変換画像作成部と、
   前記距離変換画像における各凸形状領域の代表位置での勾配方向を算出する勾配方向算出部と、
   を有することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
10. 前記領域判定部は、
    前記凸形状領域の凸方向と、前記深部方向の２つの方向が成す角度を算出する角度算出部を有し、
    前記角度が所定の閾値以下の場合に、前記深部方向に対して凸となる凸形状領域であると判定する、ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
11. 前記領域判定部は、
    前記凸形状領域の凸方向と、前記深部方向の２つの方向の単位方向ベクトルの内積を算出する内積算出部を有し、
    前記内積が所定の閾値以上の場合に、前記深部方向に対して凸である凸形状領域であると判定する、ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
12. 前記異常領域検出部は、
    前記凸形状領域の特徴量を算出する凸形状領域特徴量算出部をさらに有し、
    前記深部方向に対して凸である凸形状領域のうち、該凸形状領域の特徴量が所定の範囲となる領域を異常領域として検出する、ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
13. 前記凸形状領域特徴量算出部は、
    前記凸形状領域の特徴量として、前記凸形状領域の長さ、面積、凸量に相関する値のいずれか一つを算出する、ことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記異常領域検出部は、
    前記凸形状領域の周辺の画素値情報を算出する周辺画素値情報算出部をさらに有し、
    前記深部方向に対して凸である凸形状領域のうち、周辺画素値情報が所定の範囲となる領域を異常領域として検出する、ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
15. 前記周辺画素値情報算出部は、
    前記凸形状領域の凸方向側に位置する領域と、該領域に対し前記凸形状領域を間にして対向する方向に位置する領域の画素値の変化を算出する、ことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 前記深部領域検出部は、
    生体内での吸収・散乱の度合いが最も低い波長成分である低吸収波長成分の画像を選択する低吸収波長成分選択部と、
    前記低吸収波長成分の画像内のエッジ周辺領域の画素を除外するエッジ周辺領域除外部と、
    前記エッジ周辺領域の画素を除外後の前記低吸収波長成分の画像において相対的に画素値が低い領域を検出する低画素値領域検出部と、を有し、
    前記低画素値領域検出部の結果を基に前記深部領域を検出する、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
17. 前記管内画像において、鏡面反射、暗部、泡、残渣領域のいずれかを除外する非検査領域除外部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
18. 管内画像において深部領域を検出する深部領域検出ステップと、
    管内壁の輪郭エッジを抽出する輪郭エッジ抽出ステップと、
    前記輪郭エッジにおける凸形状領域及びその凸方向を解析する凸形状領域解析ステップと、
    前記深部領域の方向に対して凸となる凸形状領域を異常領域として検出する異常領域検出ステップと、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
19. 管内画像において深部領域を検出する深部領域検出ステップと、
    管内壁の輪郭エッジを抽出する輪郭エッジ抽出ステップと、
    前記輪郭エッジにおける凸形状領域及びその凸方向を解析する凸形状領域解析ステップと、
    前記深部領域の方向に対して凸となる凸形状領域を異常領域として検出する異常領域検出ステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

Images