WO2006117932A1

WO2006117932A1 - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム

Info

Publication number: WO2006117932A1
Application number: PCT/JP2006/305024
Authority: WO
Inventors: Ryoko Inoue; Tetsuo Nonami
Original assignee: Olympus Medical Systems Corp.
Priority date: 2005-04-27
Filing date: 2006-03-14
Publication date: 2006-11-09
Also published as: US20100316273A1; KR20080002893A; EP1875855B1; EP2224400A2; EP2224400B1; EP1875855A4; US20090196495A1; US7907775B2; EP1875855A1; US8204287B2; KR100943367B1; EP2224400A3

Abstract

　出血性エッジ候補領域抽出部は、生体を撮像した複数の色信号からなる医療用画像の画像信号に基づき、出血性領域の輪郭部の候補領域を抽出する。特徴量算出部は、医療用画像を分割した複数の小領域における前記候補領域を含む小領域における前記画像信号の変動量の算出に基づき、前記出血性領域が持つ特徴量を算出する。出血性エッジ判定部は、特徴量に基づき、前記候補領域が前記出血性領域の輪郭部であるか否かを判定する。

Description

明細書

画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム

技術分野

[0001] 本発明は、内視鏡装置などにより得られる医用画像を基に出血性エッジを抽出するための画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。

背景技術

[0002] 医療分野にぉレ、ては、 X線、 CT、 MRI、超音波観測装置、内視鏡装置等の画像撮像機能を有する医療機器を用いた体腔内臓器の観察及び診断が広く行われている。

[0003] 例えば内視鏡装置は、細長の挿入部を体腔内に挿入し、その挿入部の先端部に設けられた対物光学系により取り込んだ体腔内臓器像を固体撮像素子等の撮像手段により撮像し、その撮像信号を基にモニタ画面に体腔内臓器の内視鏡画像を表示する。そして、術者は、そのモニタ画面に表示された内視鏡画像力観察及び診断を行っている。

[0004] 内視鏡装置は、消化管粘膜像を直接的に撮像することが可能であることから、術者は粘膜の色調、病変形状、粘膜表面の微細な構造等の様々な所見を総合的に観察することが可能となっている。

[0005] 近年、この内視鏡装置と同様に有用性が期待できる新しい画像撮像機能を有する医療機器として、カプセル型内視鏡装置が開発されている。カプセル型内視鏡装置は、被検者がカプセル型内視鏡を経口的に飲み込んでから体外に排出されるまでの間、体腔内を撮像し、その撮像した撮像信号を体外に設けられたレシーバに送信する。カプセル型内視鏡を被検者が飲み込んでから、カプセル型内視鏡が体腔内の食道、胃、十二指腸、小腸、及び大腸の各消化管を通過して体外に排出されるまでには数時間を要する。

[0006] カプセル型内視鏡力例えば、毎秒 2枚（フレーム）の画像を撮像して体外のレシ一バに送信する場合には、カプセル型内視鏡を飲み込んでから体外に排出するまで 6 時間かかったとすると、カプセル型内視鏡が体腔内を進行する間に撮像される画像数は、 43200枚と膨大な量となる。

[0007] この膨大な数の画像を観察装置に表示して観察及び診断する場合、例えば、毎秒

10枚の画像を表示したとしても全画像数を表示するには 72分間と比較的長時間要する。この長時間にわたり表示される撮像画像を術者が観察することになるが、術者にとつて時間的負荷が多大であるということが大きな問題になっている。

[0008] また、カプセル内視鏡や通常の内視鏡装置を用いた内視鏡検查における最終的な診断は、医師の主観に依存している部分が多大であり、診断の品質がばらつくという問題もあった。このため、画像診断の品質の向上と内視鏡画像の読影時間の短縮とを目的とし、出血、発赤、異常血管、ポリープなどの病巣の存在を、内視鏡画像から自動的に検出するコンピュータ診断支援（CAD)の実現が望まれていた。

[0009] コンピュータ診断支援（CAD)は、内視鏡診断支援装置により実現される。内視鏡診断支援装置は、画像内における関心領域 (R〇I)から算出された様々な特徴量を用レ、、閾値処理あるいは統計的'非統計的識別器を用いて診断対象とする画像がそのような所見に分類されるのかを医師に提示することにより、客観的'数値的な診断の支援を行うものである。また、内視鏡診断支援装置は、病変が疑われる画像を選択して提示することで、医師の読影負担を軽減するものである。

[0010] 一方、出血には様々な病理学的な理由が考えられるため、出血の検出についてはレ、くつかのアプローチが用いられてきた。その中の一つのアプローチとして、 PCT WO 02/073507 A2号公報には、上述した内視鏡診断支援装置を用レ、、内視鏡画像における観察対象領域の色相、彩度、明度に基づいて、出血を自動的に検出する手法が提案されてレ、る。

[0011] しかし、上記公報に記載された手法は、観察対象領域の色相、彩度、明度の値を、あらかじめ内視鏡診断支援装置に設定されている、通常粘膜の色相、彩度、明度のサンプル値、及び出血部の色相、彩度、明度のサンプル値と比較し、サンプル値に力の距離によって、観察対象領域が通常粘膜であるか出血部であるかを判別する

[0012] このため、判別結果が内視鏡診断支援装置に設定されたサンプル値に依存してしまうという問題があった。 [0013] そこで、本発明においては、出血性領域の輪郭部における画像信号若しくは色信号の変化量を用いて、出血性領域を検出することが可能な、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。

発明の開示

課題を解決するための手段

[0014] 本発明の第 1の形態の画像処理装置は、生体を撮像した複数の色信号からなる医療用画像の画像信号に基づき、出血性領域の輪郭部の候補領域を抽出する出血性エッジ候補領域抽出部と、

前記医療用画像を分割した複数の小領域における前記候補領域を含む小領域における前記画像信号の変動量の算出に基づき、前記出血性領域が持つ特徴量を算出する特徴量算出部と、

前記特徴量に基づき、前記候補領域が前記出血性領域の輪郭部であるか否かを判定する出血性エッジ判定部と、

を備えたことを特徴とする。

[0015] 本発明の第 2の形態の画像処理装置は、生体を撮像した複数の色信号からなる医療用画像信号に対応する医療用画像を複数の小領域に分割して、前記複数の小領域に対して少なくとも 1つの前記色信号から、出血性領域の輪郭部を含む小領域を抽出し、抽出された該小領域を出血性評価領域として設定し、かつ前記出血性評価領域の周辺に、複数の前記小領域からなる評価対象領域を設定する評価領域設定部と、

前記評価対象領域における前記色信号の変動量に基づき、前記評価対象領域から出血性エッジ候補領域を抽出し、前記評価対象領域に対する前記出血性エッジ候補領域の割合力前記出血性評価領域が出血性候補領域か否力を判定する出血性候補領域判定部と、

前記出血性エッジ候補領域における 2つ以上の前記色信号の変動に基づき、前記出血性エッジ候補領域から出血性領域の輪郭部を抽出し、前記出血性エッジ候補領域に対する前記出血性領域の前記輪郭部の割合から前記出血性候補領域が前記出血性領域か否かを判定する出血性領域判定部と、を備えたことを特徴とする。

図面の簡単な説明

[図 1]図 1は、本発明の第 1の実施の形態に係わる画像処理装置と関連システムとのネットワーク構成を概略的に示す図。

[図 2]図 2は、画像処理装置の全体構成を概略的に示す図。

[図 3]図 3は、画像処理プログラムによる画像解析処理の手順を説明するフローチヤート。

[図 4]図 4は、出血部エッジ候補抽出処理の手順を説明するフローチャート。

[図 5]図 5は、解析データを説明する概略図であり、図 5 (a)は、原画像を説明する概略図、図 5 (b)は、出血部エッジ候補画像を説明する概略図、図 5 (c)は、形状エッジ画像を説明する概略図、図 5 (d)は、出血部エッジ画像を説明する概略図。

[図 6]図 6は、形状エッジ抽出処理の手順を説明するフローチャート。

[図 7]図 7は、 R変動の算出方法を説明する図。

[図 8]図 8は、出血部エッジ決定処理の手順を説明するフローチャート。

[図 9]図 9は、本発明の第 2の実施の形態における画像処理プログラムによる画像解析処理の手順を説明するフローチャート。

[図 10]図 10は、カラーエッジ特徴量の算出手順を説明するフローチャート。

[図 11]図 11は、 R変動及び G変動の算出方法を説明する図。

[図 12]図 12は、本発明の第 3の実施の形態における画像処理プログラムによる画像解析処理の手順を説明するフローチャート。

[図 13]図 13は、出血部エッジ候補領域と背景領域との関係を説明する概略図。

[図 14]図 14は、図 13における C— C'線上に位置する画素の R信号の値を概略的に示すものであり、図 14 (a)は、出血部エッジ候補領域が出血部エッジである場合の R 信号の値の変化を、図 14 (b)は、出血部エッジ候補領域が出血以外の要素からなるエッジである場合の R信号の値の変化を示す図。

[図 15]図 15は、本発明の第 4の実施の形態における画像処理プログラムによる画像解析処理の手順を説明するフローチャート。

[図 16]図 16は、出血部エッジ候補領域と内部領域との関係を説明する概略図。 [図 17]図 17は、本発明の第 5の実施の形態の画像処理装置の全体構成を概略的に示した図。

[図 18]図 18は、画像処理プログラムによる画像解析処理の手順を説明するフローチヤート。

[図 19]図 19は、エッジ抽出処理の手順を説明するフローチャート。

[図 20]図 20は、 G変動の算出方法を説明する図。

[図 21]図 21は、出血部候補抽出処理の手順を説明するフローチャート。

[図 22]図 22は、出血部候補抽出処理を説明する図。

[図 23]図 23は、出血部候補の判定方法を説明する図。

[図 24]図 24は、出血部決定処理の手順を説明するフローチャート。

[図 25]図 25は、 R変動及び G変動の算出方法を説明する図。

[図 26]図 26は、第 2の実施の形態における出血部エッジ候補判定処理の手順を説明するフローチャート。

[図 27]図 27は、第 5の実施の形態における周辺領域の設定位置を説明する図。

[図 28]図 28は、第 5の実施の形態における出血部候補判定処理を説明する図。

[図 29]図 29は、第 6の実施の形態における周辺領域の配置パターンを説明する図。発明を実施するための最良の形態

[0017] 以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。

[0018] (第 1の実施の形態）

以下、図 1から図 8を参照して本発明の第 1の実施の形態を説明する。本実施の形態は、出血性領域の輪郭部（以下、出血性エッジと示す)における色信号の変化量を用レ、、出血性エッジか否力、を相対的に判断して検出することが可能な、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。

[0019] 出血性領域としては、粘膜から実際に出血が生じている領域である出血部領域や、粘膜表面が充血などによって赤くなつている領域である発赤部領域などがあげられる。本実施の形態においては、例えば出血部領域の輪郭部（以下、出血部エッジと示す)を検出する場合について説明する。

[0020] まず、図 1に基づき、本発明の第 1の実施の形態に係わる画像処理装置 1の関連システムとのネットワーク構成について説明する。図 1は、本発明の第 1の実施の形態に係わる画像処理装置 1と関連システムとのネットワーク構成を概略的に示した図である。

[0021] 図 1に示すように、各種画像処理や情報処理を行う画像処理装置 1は、 TCP/IP を通信プロトコルとする LAN2に接続されている。一方、生体内の粘膜等を撮像して医療用画像の画像信号を出力する内視鏡観察装置 3も、内視鏡フアイリング装置 4を介して LAN2に接続されてレ、る。

[0022] 内視鏡フアイリング装置 4は、内視鏡観察装置 3から画像信号を受信或いは取り込み画像データを生成するとともに、生成された画像データを蓄積する。そして、画像処理装置 1は、内視鏡フアイリング装置 4に蓄積されている画像データを、 LAN2経由で取得する。

[0023] 次に、画像処理装置 1の全体構成について説明する。画像処理装置 1は、図 2に示すように、汎用のパーソナルコンピュータ 11を中心に構成されており、キーボードとマウスとからなる操作装置 12と、ハードディスクからなる記憶装置 13と、 CRTからなる表示装置 14とを備えている。

[0024] 図 2は、画像処理装置 1の全体構成を概略的に示した図である。操作装置 12、記憶装置 13、及び表示装置 14は、それぞれパーソナルコンピュータ 11と電気的に接続されている。処理対象となる画像データの指定、指定された画像データの取得表示、処理実行の指示は、操作装置 12から入力される。また、画像処理装置 1で行われる各種処理の結果は表示装置 14に表示される。

[0025] パーソナルコンピュータ 11は、各種プログラムの実行処理や制御を行う CPU21と、各種処理プログラムやデータを記憶するメモリ 22と、記憶装置 13に対して情報の読み書きを行う外部記憶 I/F23と、外部機器との間で情報の通信を行うネットワーク力ード 24と、操作装置 12から入力された操作信号を受信して必要なデータ処理を行う操作 I/F25と、表示装置 14へビデオ信号を出力するグラフィックボード 26とを有する。パーソナルコンピュータ 11を構成するこれら CPU21 ,メモリ 22，外部記憶 IZF 23、ネットワークカード 24、操作 IZF25、及びグラフィックボード 26は、それぞれバス 27を介して電気的に接続されている。従って、パーソナルコンピュータ 11におけるこれらの各構成要素は、バス 27を介して相互に情報の送受信を行うことができる。

[0026] ネットワークカード 24は、 LAN2と電気的に接続されており、同じく LAN2に接続されている内視鏡フアイリング装置 4との間で情報を送受信する。

[0027] 外部記憶 I/F23は、記憶装置 13に格納されている画像処理プログラム 28を読み込んでメモリ 22に記憶させる。尚、画像処理プログラム 28は、画像解析処理を実行するプログラムであって、複数の実行ファイル、又は動的リンクライブラリファイル、又は設定ファイルから構成される。メモリ 22に記憶された画像処理プログラム 28が実行されることで、 CPU21が動作する。

[0028] CPU21は、内視鏡フアイリング装置 4から取得した画像データに対し、後述する出血性領域の輪郭部（エッジ部）の検出若しくは判定等の画像解析処理を行う。 CPU2 1における各処理によって取得、生成される解析データ 29は、メモリ 22に記憶される。この解析データ 29には、内視鏡フアイリング装置 4から取得した画像データである原画像 31が含まれる。

[0029] 更に、解析データ 29には、後述の各種処理によって生成される出血部エッジ候補画像 32と、形状エッジ画像 33と、出血部エッジ画像 34とが含まれる。これらの各画像 32〜34については、後で詳述する。なお、 CPU21は、以下に説明する図 3の機能、つまり、出血部エッジ候補抽出機能、特徴量算出の機能、出血部エッジ判定機能を有する。

[0030] 上述のように構成された、画像処理装置 1の作用について説明する。本実施の形態においては、例えば出血部領域の輪郭部（以下、出血部エッジと示す）を検出する場合について、図 3のフローチャートを用いて説明する。

[0031] 図 3は、画像処理プログラム 28による画像解析処理の手順を説明するフローチヤ一トである。まず、ステップ S1の原画像取得ステップにおいて CPU21は、操作装置 12 から指定された画像データを、画像フアイリング装置 4から取得し、原画像 31としてメモリ 22に記憶させる。原画像 31は、赤 (R)、緑 (G)、青（B)の 3プレーンからなるカラ一画像であり、各プレーンの画素の階調数は、 8bit、すなわち 0〜255の値をとるものとする。

[0032] 次に、ステップ S2の画像解析処理ステップにおいて CPU21は、ステップ S1で取得した原画像 31に各種処理を施し、出血部エッジ候補画像 32と、形状エッジ画像 33と

、出血部エッジ画像 34とを生成する。

[0033] この画像解析処理ステップ (ステップ S2)は、原画像 31から出血部エッジ候補画像

32を生成する出血部エッジ候補抽出処理 (ステップ S10)と、出血部エッジ候補画像

32から特徴量算出の処理に基づき、形状エッジ画像 33を生成する形状エッジ抽出処理 (ステップ S20)と、出血部エッジ候補画像 32と形状エッジ画像 33とから出血部エッジ画像 34を生成する出血部エッジ決定処理 (ステップ S40)とから構成される。

[0034] なお、上記特徴量算出の処理により、形状エッジ画像 33と出血部エッジ候補画像 3

2とが混ざった状態で生成される可能性があり、出血部エッジ処理により出血部エツジ画像 34が生成される。

[0035] 上記ステップ S10、 S20、 S40の順番で各処理が実行される。画像解析処理ステツプ (ステップ S2)における上述の各処理について、処理順序に従って説明する。

[0036] 最初に、ステップ S10の出血部エッジ候補抽出処理について、図 4を用いて説明する。図 4は、出血部エッジ候補抽出処理の手順を説明するフローチャートである。まず

、ステップ S11において CPU21は、原画像 31を N X N個の小領域に分割する。本実施の形態においては、例えば N = 36に設定している。

[0037] 尚、ステップ S 11の前処理として、原画像 31に対する逆ガンマ補正ゃシエーデイング補正を追加してもよい。この場合、これらの補正処理が行われた補正画像を小領域に分割して、以降の処理を行う。

[0038] 次に、ステップ S12において CPU21は、解析対象となる分割された小領域 (以下、分割領域と示す)を特定する番号を示す iを 1に初期化する。尚、分割領域 43を特定する番号 iは、 1以上、 N X N以下の整数値である。

[0039] 次に、ステップ S13において CPU21は、 i番目の分割領域 43に含まれる画素の R 信号、 G信号、 B信号の値 (輝度値)を取得し、 i番目の分割領域 43における各色信号の平均値 Ra、 Ga、 Baを算出する。

[0040] 続いて、ステップ S14において CPU21は、予め設定された出血部領域色調空間と

、ステップ S 13で算出した各色信号の平均値 Ra、 Ga、 Baとを比較する。

[0041] 出血部領域色調空間とは、 R信号、 G信号、 B信号の各輝度レベルをそれぞれ X軸、 y軸、 z軸とする 3次元空間において、出血部が存在しうる R信号の輝度レベルの範囲（Rmin≤x≤Rmax)、 G信号の輝度レベルの範囲（Gmin≤y≤Gmax)、 B信号の輝度レベルの範囲（Bmin≤z≤Bmax)で区切られた内部空間である。

[0042] ステップ S14において CPU21は、ステップ S13で算出された各色信号の平均値 R a、 Ga、 Baが出血部領域色調空間内に存在するか否力、を判定し、これに該当する i 1 1

場合にはステップ SI 5に移る。

[0043] つまり算出された各色信号の平均値 Ra、 Ga、 Baが出血部領域色調空間内の場

1 1 1

合、すなわち、 Rmin≤Ra≤Rmax、かつ、 Gmin≤Ga≤Gmax、かつ、 Bmin≤Ba

i i

≤Bmaxである場合には、ステップ SI 5の処理に移る。そしてこのステップ S 15にお i

いて CPU21は、 i番目の分割領域 43が出血部エッジ候補であると判定する。

[0044] 一方、ステップ S13で算出された各色信号の平均値 Ra、 Ga、 Baが出血部領域色調空間内に存在しない場合、すなわち、 Rmin>Ra、 Ra >Rmax、 Gmin>Ga、 G a >Gmax、 Bmin>Ba、 Ba >Bmaxのいずれかに該当する場合には、ステップ S1 i i i

6の処理に移る。そしてこのステップ S16において CPU21は、 i番目の分割領域 43 が出血部エッジ候補でないと判定する。

[0045] 尚、出血部エッジ候補を判定するのに、 G/R, B/Gの色調空間を利用してもよい。つまり、（G/R) min≤Ga /Ra≤ (G/R) maxかつ（B/G) min≤Ba /Ga≤ (B

i i i i

/G) maxである場合、 CPU21は、 i番目の分割領域 43は出血部エッジ候補であると判定する。

[0046] ここで、（G/R) min及び（G/R) maxは、それぞれ G/Rの最小値及び最大値を表す。また、（B/G) min及び（B/G) maxは、それぞれ B/Gの最小値及び最大値を表す。

[0047] ステップ S15、またはステップ S16の処理が終了すると、続いてステップ S17において CPU21は、全ての分割領域 43について出血部エッジ候補判定を行ったか否かを判定する。

[0048] 具体的には、 iく N X Nである場合、ステップ S18において CPU21は、分割領域 4 3を特定する番号 iに 1を加算（i = i+ 1)してステップ S13へ戻り、残りの分割領域に対して出血部エッジ候補判定の処理を行う。 i = N X Nである場合、 CPU21は、図 4 の処理（つまり図 3のステップ S10の出血部エッジ候補抽出処理）を終了し、続く図 3 のステップ S20の形状エッジ抽出処理へと移行する。

[0049] 出血部エッジ候補抽出処理が終了すると、図 5 (a)に示すような原画像 31から、図

5 (b)に示すような出血部エッジ候補画像 32が生成される。図 5は、解析データ 29を説明する概略図である。

[0050] つまり、図 5 (a)は、原画像 31を説明する概略図、図 5 (b)は、出血部エッジ候補画像 32を説明する概略図、図 5 (c)は、形状エッジ画像 33を説明する概略図、図 5 (d) は、出血部エッジ画像 34を説明する概略図である。

[0051] 図 5 (a)の原画像 31には、粘膜表面に形成された溝などの粘膜形状領域 41と、出血部領域 42とが存在している。この原画像 31を基にして得られた図 5 (b)に示す出血部エッジ候補画像 32では、全ての分割領域 43が、出血部エッジ候補領域 44 (斜線部）、又は非出血部エッジ候補領域 45のいずれかに分類され、出血部エッジ候補領域 44には、粘膜形状領域 41と出血部領域 42とが含まれる。

[0052] 次に、形状エッジ抽出処理について、図 6を用いて説明する。図 6は、図 3のステツプ S20の形状エッジ抽出処理の手順を説明するフローチャートである。

[0053] この形状エッジ抽出処理において CPU21は、粘膜形状領域 41の輪郭部（以下、形状エッジと示す）が、複数の分割領域 43が連結された大領域で形成される形状ェッジ領域として抽出する処理を行うものである。まず、ステップ S21において CPU21 は、解析対象となる分割領域 43を特定する番号を示す iを 1に初期化する。尚、分割領域 43を特定する番号 iは、 1以上、 N X N以下の整数値である。

[0054] 次に、ステップ S22において CPU21は、 i番目の分割領域 43における R信号の値の変動（以下、 R変動と示す）を算出する。 R変動は、 i番目の分割領域 43における特定の画素の R信号の値 (_R1)と、同じ分割領域 43における別の特定の画素の R信号の値 (R2)とから算出される。具体的には、 CPU21は、 R変動 = log (R2) -log (R

e e

1)で計算する。

[0055] 本実施の形態では、図 7に示すように、分割領域 43における上下、左右方向及び対角線方向の八つの方向について、 CPU21はそれぞれ R変動を算出する。図 7 (a) 〜 (h)は、 R変動の算出方法を説明する図である。 [0056] 第 1の R変動は、図 7 (a)に示すように上方向への R変動であり、中央下部の画素の R信号の値を Rl、中央上部の画素の R信号の値を R2として算出される。第 2の R変動は、図 7 (b)に示すように対角線右上方向への R変動であり、左下部の画素の R信号の値を Rl、右上部の画素の R信号の値を R2として算出される。第 3の R変動は、図 7 (c)に示すように右方向への R変動であり、左中央部の画素の R信号の値を Rl、右中央部の画素の R信号の値を R2として算出される。

[0057] 第 4の R変動は、図 7 (d)に示すように対角線右下方向への R変動であり、左上部の画素の R信号の値を Rl、右下部の画素の R信号の値を R2として算出される。第 5の R変動は、図 7 (e)に示すように下方向への R変動であり、中央上部の画素の R信号の値を Rl、中央下部の画素の R信号の値を R2として算出される。第 6の R変動は、図 7 (f)に示すように対角線左下方向への R変動であり、右上部の画素の R信号の値を Rl、左下部の画素の R信号の値を R2として算出される。

[0058] 第 7の R変動は、図 7 (g)に示すように左方向への R変動であり、右中央部の画素の R信号の値を Rl、左中央部の画素の R信号の値を R2として算出される。第 8の R変動は、図 7 (h)に示すように対角線左上方向への R変動であり、右下部の画素の R信号の値を Rl、左上部の画素の R信号の値を R2として算出される。

[0059] 次に、ステップ S23において CPU21は、ステップ S22で算出した第 1〜第 8の R変動における最大値を、エッジ特徴量 Aとして取得する。次に、ステップ S24において CPU21は、 i番目の分割領域 43がエッジであるか否かを判定する。具体的には、ェッジ特徴量力 A >Thlであれば i番目の分割領域 43はエッジであると判定する。

[0060] ここで、 Thlはエッジ判定を行うための基準とする閾値であり、本実施の形態においては、例えば Thl =0. 14に設定している。 A >Thlの場合、ステップ S25において CPU21は、 i番目の分割領域 43はエッジであると判定し、ステップ S27の処理へ進む。 A≤Thlの場合、ステップ S26において CPU21は、 i番目の分割領域 43はェッジでないと判定し、ステップ S27の処理へ進む。

[0061] ステップ S27において CPU21は、全ての分割領域 43についてエッジ判定を行つたか否かを判定する。具体的には、 i< N X Nである場合、ステップ S28において CP U21は、分割領域 43を特定する番号 iに 1を加算（i = i+ l)してステップ S22へ戻り、残りの分割領域 43に対してステップ S22〜S26のエッジ判定を行う。 i=N X Nである場合、 CPU21は、エッジ判定の処理を終了し、ステップ S29の処理へ進む。

[0062] ステップ S29において CPU21は、 N X N個の分割領域 43のうち、ステップ S25においてエッジであると判定された領域について、ラベリング処理を行う。本実施の形態におけるラベリング処理は次のように行われる。

[0063] CPU21は、画像データを左上から右下へ順次走査し、ラベル付けされておらず、かつエッジ領域であると判定された分割領域 43を見つけ、ラベル値として所定の番号を付与する。

[0064] この時、 CPU21は、他の分割領域 43に対して既に付与されているラベル値は使用せず、既に付与されているラベル値の最大値に 1を加算した値を、当該分割領域 4 3に付与する。

[0065] 尚、どの分割領域 43にもラベル値が付与されていない場合、 CPU21は、当該分割領域 43にはラベル値として例えば 1を付与する。次に、ラベル値が付与された分割領域 43と連結されており、かつエッジ領域であると判定された全ての分割領域 43 に対して、 CPU21は同じラベル値を付与する。

[0066] エッジ領域であると判定された全ての分割領域 43に対してラベル値が付与されるまで、 CPU21は上記の走査とラベル値付与を繰り返す。つまり、ラベリング処理によつて、同一の連結部分に属している分割領域 43には同一のラベル値が付与され、かつ、連結部分ごとに異なったラベル値が付与される。

[0067] 次に、ステップ S30において CPU21は、ステップ S29で N X N個の分割領域 43に付与されたラベル値の最大値を Lとして取得する。続いて、ステップ S31において CP U21は、解析対象となる、連結された分割領域 43を特定するラベル値を示す jを 1に初期化する。尚、連結された分割領域 43を特定するラベル値 jは、 1以上、 L以下の整数値を取る。次に、ステップ S32において CPU21は、ラベル値 jを持つ分割領域 4 3の数をカウントし、カウントした領域数 Mを取得する。

J

[0068] 続いて、ステップ S33において CPU21は、ラベル値 jが、形状エッジラベルと出血部エッジラベルとのいずれであるかを判定する、ラベル分類判定を行う。具体的には、 CPU21は、領域数 Mが、 M >Th2であればラベル値 jは形状エッジラベルであると判定する。ここで、 Th2は形状エッジラベルと出血部エッジラベルとを判別する際の基準値となる閾値であり、本実施の形態においては、例えば Th2 = 10に設定している。 M >Th2の場合、ステップ S34において CPU21は、ラベル値 jは形状エッジラベ j

ルであると判定し、ステップ S36の処理へ進む。 M≤Th2の場合、ステップ S35にお

j

いて CPU21は、ラベル値 jは出血部エッジラベルであると判定し、ステップ S36の処理へ進む。

[0069] ステップ S36において CPU21は、エッジであると判定された全ての分割領域 43にっレ、て、ラベル分類判定を行ったか否かを判定する。

[0070] 具体的には、 j <Lである場合、ステップ S37において CPU21は、連結された分割領域を特定するラベル tjに 1を加算 (j叫 + 1)してステップ S 32へ戻り、残りの領域に対してステップ S32〜S35のラベル分類判定を行う。 j =Lである場合、図 6の処理を終了し、続いて図 3のステップ S40の出血部エッジ決定処理へと移行する。

[0071] 図 6の形状エッジ抽出処理が終了すると、図 5 (c)に示すような形状エッジ画像 33 が生成される。図 5 (c)に示す形状エッジ画像 33では、形状エッジラベルに分類されているラベル値を付与されている分割領域 43が、形状エッジ領域 46 (斜線部）として示されている。この形状エッジ領域 46は、図 5 (b)に示す出血部エッジ候補画像 32 の出血部エッジ候補領域 44のうち、粘膜形状領域 41の輪郭部に対応する分割領域 43と一致する。

[0072] 次に、図 3のステップ S40の出血部エッジ決定処理について、図 8を用いて説明する。図 8は、出血部エッジ決定処理の手順を説明するフローチャートである。

[0073] 出血部エッジ決定処理において CPU21は、出血部エッジ候補抽出処理において抽出された、出血部エッジ候補領域 44から、出血部エッジ領域 47を決定する処理を行う。まず、ステップ S41において CPU21は、解析対象となる分割領域 43を特定する番号を示す iを 1に初期化する。

[0074] 尚、分割領域 43を特定する番号 iは、 1以上、 N X N以下の整数値である。次に、ステツプ S42において CPU21は、 i番目の分割領域 43が出血部エッジ候補領域 44か否かを判定する。

[0075] ステップ S42における判定処理は、図 3のステップ S10の出血部エッジ候補抽出処理の結果に基づいて行われる。 CPU21は、 i番目の分割領域 43が出血部エッジ候補領域 44である場合、ステップ S43の処理へ進み、 i番目の分割領域 43に付与されているラベル値が出血部エッジラベルか否かを判定する。 i番目の分割領域 43が出血部エッジ候補領域 44でない場合、ステップ S45において CPU21は、当該分割領域は出血部エッジ領域 47でないと判定し、ステップ S46へ進む。

[0076] ステップ S43における判定は、図 3のステップ 20の形状エッジ抽出処理の結果に基づいて行われる。 i番目の分割領域 43に付与されているラベル値が出血部エッジラベルである場合、ステップ S44において CPU21は、 i番目の分割領域 43が出血部ェッジ領域 47であると判定し、ステップ S46へ進む。

[0077] i番目の分割領域 43に付与されているラベル値が出血部エッジラベルでない場合、すなわち、 i番目の分割領域 43に付与されているラベル値が形状エッジラベルであるか、ラベルが付与されていない場合、ステップ S45において CPU21は、当該分割領域は出血部エッジ領域 47でないと判定し、ステップ S46へ進む。

[0078] ステップ S46において CPU21は、全ての分割領域 43について、出血部エッジ領域判定を行ったか否かを判定する。具体的には、 i< N X Nである場合、ステップ S4 7において CPU21は、分割領域 43を特定する番号 iに 1を加算（i=i+ l)してステツプ S42へ戻り、残りの分割領域 43に対して出血部エッジ領域判定を行う。 i=N X N である場合、 CPU21は図 8の出血部エッジ決定処理を終了する。

[0079] 出血部エッジ決定処理が終了すると、図 5 (d)に示すような出血部エッジ画像 34が生成される。図 5 (d)に示す出血部エッジ画像 34では、図 5 (a)に示す原画像 31の出血部領域 42の輪郭部、すなわち出血部エッジが、出血部エッジ領域 47 (斜線部）として表示されている。

[0080] 以上の処理によって、画像処理装置 1は、内視鏡観察装置 3で撮像された原画像 3 1を、画像フアイリング装置 4を介して取得し、原画像 31における出血部エッジを検出すること力 Sできる。

[0081] このように、本実施の形態の画像処理装置 1では、出血部エッジにおける特定の色信号の変化量を用いることで、出血部エッジか否力 ^相対的に判断して検出することができる。また、本実施の形態は、エッジの大きさに基づき形状エッジか出血部エツジかを判別するため、出血部エッジを精度よく抽出することができる。更に、本実施の形態によれば、術者は出血部エッジ画像 34を観察対象とすることで、画像診断の品質が向上し、内視鏡画像の読影時間の短縮を図ることができる。

[0082] (第 2の実施の形態）

次に、本発明の第 2の実施の形態を説明する。上述した第 1の実施の形態では、 R 信号の変動の最大値であるエッジ特徴量 Aを用いてエッジ領域を抽出し、エッジ領域の大きさから出血部エッジか否かを判定した。これに対して、本実施の形態では、 R信号、 G信号、 B信号のうちの 2つ以上の色信号の変動に基づくカラーエッジ特徴量 Bを算出し、カラーエッジ特徴量 Bを用いて出血部エッジか否かを判定する。

[0083] 本実施の形態の画像処理装置 1は、そのハードウェア上の構成は、図 2の画像処理装置 1と同じ構成である。そして、図 2の記憶装置 13に格納されている画像処理プログラム 28とは異なる画像処理プログラム 51が格納されている。また、メモリ 22に記憶される解析データが図 2の場合と異なり、原画像 31と出血部エッジ画像 34との二種類の画像データとなる。

[0084] つまり、本実施の形態の画像処理装置 1は、画像処理プログラム 51の処理内容が異なる点と、画像処理プログラム 51を実行することによって取得、生成され、メモリ 22 に記憶される解析データ 52が、原画像 31と出血部エッジ画像 34との二種類の画像データであり、出血部エッジ候補画像 32と形状エッジ画像 33とは含まれていない点とを除き、第 1の実施の形態と同一である。このため、本実施の形態では、特徴となる作用についてのみ説明し、同じ構成要素については同じ符号を付して、その説明は省略する。

[0085] 本実施の形態においては、第 1の実施の形態と同様に、例えば出血部エッジを検出する処理について、図 9のフローチャートを用いて説明する。図 9は、画像処理プログラム 51による画像解析処理の手順を説明するフローチャートである。

[0086] まず、ステップ S110において CPU21は、操作装置 12から指定された画像データを、画像ファィリング装置 4から取得し、原画像 31としてメモリ 22に記憶させる。次に、ステップ S120において CPU21は、ステップ S 110で取得した原画像 31を分割し、 N X N個の分割領域 43を生成する。次に、ステップ S130において CPU21は、解析対象となる分割領域 43を特定する番号を示す iを 1に初期化する。尚、分割領域 43を特定する番号 iは、 1以上、 N X N以下の整数値である。

[0087] 次に、ステップ S140において CPU21は、 i番目の分割領域 43におけるカラーエツジ特徴量 Bを算出する。ステップ S140におけるカラーエッジ特徴量の算出手順を、図 10のフローチャートを用いて説明する。図 10は、カラーエッジ特徴量の算出手順を説明するフローチャートである。

[0088] まず、ステップ S141において CPU21は、 i番目の分割領域 43における R信号の値の変動 (以下、 R変動と示す）と、 G信号の値の変動 (以下、 G変動と示す)とを算出する。 R変動は、第 1の実施の形態と同様に、分割領域 43における特定の画素 P1の R 信号の値 (R1)と、同じ分割領域 43における別の特定の画素 P2の R信号の値 (R2) とから算出される。具体的には、 CPU21は、 R変動 = log (R2)—log (R1)で計算 e e

する。

[0089] また、 G変動は、 R変動を算出する際に用いた画素 P1の G信号の値 (G1)と、画素 P2の G信号の値 (G2)とから算出される。具体的には、 G変動 =log (G2) -log (G

e e

1)で CPU21により計算される。本実施の形態では、図 11に示すように、分割領域 4 3における上下、左右方向及び対角線方向の八つの方向について、 CPU21はそれぞれ R変動と G変動とを算出する。図 11 (a)〜 (h)は、 R変動及び G変動の算出方法を説明する図である。図 11 (a)〜（h)に示す、第 1〜第 8の R変動の算出方法は、図 7 (a)〜 (h)に示す第 1〜第 8の R変動の算出方法と同様であるので、その説明を省略する。

[0090] 図 11 (a)〜（h)に示す、第 1〜第 8の G変動の算出方法は、第 1〜第 8の R変動を算出する際に用いた画素と同じ画素を用いており、 R信号の値である Rl、 R2を、それぞれ G信号の値である Gl、 G2と置き換えれば、第 1〜第 8の R変動の算出方法と同様であるので、その説明を省略する。

[0091] 次に、ステップ S142において CPU21は、第 1〜第 8の G変動をそれぞれ第 1〜第

8の R変動で割り、第 1〜第 8の変動比を求める。続くステップ S143において CPU21 は、ステップ S142で求めた第 1〜第 8の変動比のうちの最大値を、カラーエッジ特徴量 Bとして取得する。 [0092] 周辺粘膜と出血部との境界領域付近、すなわち、出血部エッジ付近は、一般的に、 R信号や B信号の変化に比べて G信号の変化が大きい。従って、本実施の形態においては、 G変動/ R変動の最大値をカラーエッジ特徴量 Bとする。尚、カラーエッジ特徴量 Bとして、 CPU21は、 B変動 ZG変動の最大値を用いるようにしてもよい。

[0093] 次に、図 9のステップ S150において CPU21は、 i番目の分割領域 43が出血部エツジであるか否かを判定する。具体的に CPU21は、カラーエッジ特徴量が、 B >Th 3であれば i番目の分割領域 43は出血部エッジであると判定する。

[0094] ここで、 Th3は出血部エッジであると判定する際の基準値となる閾値であり、本実施の形態においては、例えば Th3 = 0. 1に設定している。 B >Th3の場合、ステップ S 160において CPU21は、 i番目の分割領域 43は出血部エッジであると判定し、ステップ S 180の処理へ進む。

[0095] B≤Th3の場合、ステップ S170において CPU21は、 i番目の分割領域 43は出血

i

部エッジでないと判定し、ステップ S 180へ進む。

[0096] ステップ S180において CPU21は、全ての分割領域 43について出血部エッジ判定を行ったか否かを判定する。具体的には、 i< N X Nである場合、ステップ S190において CPU21は、分割領域 43を特定する番号 iに 1を加算（i=i+ 1)してステップ S 140へ戻り、残りの分割領域に対して出血部エッジ判定を行う。 i = N X Nである場合、 CPU21は、図 9の処理を終了する。

[0097] このように、本実施の形態の画像処理装置 1では、 R信号、 G信号、 B信号のうちの 2つ以上の色信号の変動に基づいて算出されたカラーエッジ特徴量 Biを用いて出血部エッジか否力を判定するため、出血部エッジか否力を相対的に判断して検出すること力 Sできる。また、本実施の形態は、面積の広い出血部や、エッジが分割して抽出された出血部など、多様な大きさの出血部エッジを抽出することができるため、出血部エッジの検出精度がさらに向上する。

[0098] (第 3の実施の形態）

次に、本発明の第 3の実施の形態を説明する。上述した第 1の実施の形態では、出血部エッジにおける色信号の変化量を反映したエッジ特徴量を用いて出血部エッジか否かを判定したのに対して、本実施の形態は、周辺領域においてもエッジ特徴量を算出し、周辺領域から出血部エッジにかけてのエッジ特徴量の連続性を評価することで、出血部エッジか否かを判定する。

[0099] 本実施の形態の画像処理装置 1は、図 2の画像処理装置 1の画像処理プログラムとは処理内容が異なる画像処理プロダラ 61が用いられる。また、本実施の形態の画像処理装置 1は、画像処理プログラム 61を実行することによって取得、生成され、メモリ 22に記憶される解析データ 62が、原画像 31と出血部エッジ画像 34との二種類の画像データであり、出血部エッジ候補画像 32と形状エッジ画像 33とは含まれていない点を除き、第 1の実施の形態と同一である。このため、ここでは、特徴となる作用につレ、てのみ説明し、同じ構成要素については同じ符号を付してその説明を省略する。

[0100] 本実施の形態においては、第 1の実施の形態と同様に、例えば出血部エッジを検出する処理について、図 12のフローチャートを用いて説明する。図 12は、画像処理プログラム 61による画像解析処理の手順を説明するフローチャートである。

[0101] まず、ステップ S201において CPU21は、操作装置 12から指定された画像データを、画像フアイリング装置 4から取得し、原画像 31としてメモリ 22に記憶させる。次のステップ S202において CPU21は、ステップ S201で取得した原画像 31から N X N個の分割領域 43を生成し、出血部エッジ候補領域 44を抽出する。ステップ S202における処理は、第 1の実施の形態において、図 4を用いて説明した出血部エッジ候補抽出処理と同様の処理であるので、その説明を省略する。

[0102] 次のステップ S203において CPU21は、解析対象となる出血部エッジ候補領域 44 を特定する番号を示す iを 1に初期化する。尚、出血部エッジ候補領域 44を特定する番号 iは、 1以上、 M以下の整数値である。ここで、 Mは、ステップ S202において、出血部エッジ候補領域 44として抽出された分割領域 43の数である。

[0103] 続くステップ S204におレヽて CPU21は、 i番目の出血部エッジ候補領域 44における、第 1〜第 8の R変動を算出する。ステップ S204における R変動の算出方法は、第 1の実施の形態において、図 7を用いて説明した方法と同様であるので、その説明を省略する。

[0104] 次のステップ S205において CPU21は、ステップ S204で算出した、第 1〜第 8の R 変動における最大値をエッジ特徴量 A1とし、その R変動が最大となる方向を Dとして算出する。例えば、第 4の R変動が最大である場合、方向 Diは図 7 (d)に示すように対角線右下方向となる。尚、エッジ特徴量 A1と方向 Dとの二つの特徴量を包括して、候補領域連続性特徴量と呼ぶ。

[0105] 続いて、ステップ S206において CPU21は、図 13に示すように、 i番目の出血部ェッジ候補領域 44に関する背景領域 63を設定する。図 13は、出血部エッジ候補領域 44と背景領域 63との関係を説明する概略図である。

[0106] 背景領域 63とは、エッジ特徴量の連続性を評価するために必要な領域であり、 i番目の出血部エッジ候補領域 44の中心から見て、ステップ S205で求めた方向 Dと反対の方向に隣接して位置する。また、背景領域 63は、出血部エッジ候補領域 44と 1 : kの相似関係にあり、本実施の形態においては、図 13に示すように、例えば k = 2に設定している。

[0107] 次のステップ S207において CPU21は、背景領域 63における方向 Dの R変動を算出し、背景領域連続性特徴量 A2として算出する。 R変動の算出方法は、出血部エツジ候補領域 44における R変動の算出方法と同様であるので、その説明を省略する。

[0108] 次のステップ S208において CPU21は、 i番目の出血部エッジ候補領域 44が出血部エッジであるか否かを判定する。具体的には、背景領域連続性特徴量 A2をエツジ特徴量 A1で割った値を連続性評価特徴量 Cとし、 C≤Th4であれば i番目の出血部エッジ候補領域 44は出血部エッジであると判定する。ここで、 Th4は出血部エツジであることを判定する際の基準値となる閾値であり、本実施の形態においては、例えば Th4 = 0. 2に設定している。

[0109] 図 14 (a)に示すように、 C≤Th4の場合、ステップ S209において CPU21は、 i番目の出血部エッジ候補領域 44は出血部エッジであると判定し、ステップ S211へ進む。図 14 (b)に示すように、 C >Th4の場合、ステップ S210において CPU21は、 i 番目の出血部エッジ候補領域 44は出血以外の要素からなるエッジであり、出血部ェッジではないと判定し、ステップ S211の処理へ進む。

[0110] なお、図 14は、連続性評価特徴量 Cによる出血部エッジ判定を説明する概略図である。図 14は、図 13における C— C'線上に位置する画素の R信号の値を概略的に示したものである。 [0111] 図 14 (a)は、出血部エッジ候補領域 44が出血部エッジである場合の R信号の値の変化を、図 14 (b)は、出血部エッジ候補領域 44が出血以外の要素からなるエッジである場合の R信号の値の変化を、それぞれ示している。

[0112] 図 14 (a)に示すように、出血部エッジ候補領域 44が出血部エッジである場合、背景領域 63では R信号の値がほぼ一定であるのに対し、出血部エッジ候補領域 44では R信号の値が大きく変化する。

[0113] 一方、図 14 (b)に示すように、出血部エッジ候補領域 44が出血以外の要素からなるエッジである場合、背景領域 63から出血部エッジ候補領域 44にかけて、 R信号の値はゆるやかに変化していく。

[0114] この背景領域 63から出血部エッジ候補領域 44にかけての R信号の値の変化の違いを、双方の R変動比である連続性評価特徴量 Cとして捉ることで、連続性評価特徴量 Cを用いて出血部エッジであるか否かを判定することができる。

[0115] ステップ S211において CPU21は、全ての出血部エッジ候補領域 44についてエツジ判定を行ったか否かを判定する。具体的には、 i< Mである場合、ステップ S212にぉレ、て CPU21は、出血部エッジ候補領域 44を特定する番号 iに 1を加算（i = i + 1 ) してステップ 204へ戻り、残りの出血部エッジ候補領域 44に対して出血部エッジ判定を行う。一方、 i=Mである場合、 CPU21は、図 12の処理を終了する。

[0116] このように、本実施の形態の画像処理装置 1では、出血部エッジにおける色信号の変化量であるエッジ特徴量を用いることで、出血部エッジか否かを相対的に判断して検出すること力 Sできる。

[0117] また、本実施の形態は、出血部エッジの周辺領域においてもエッジ特徴量を算出し、周辺部領域から出血部エッジにかけてのエッジ特徴量の連続性を評価して出血部エッジか否力、を判定するため、出血部エッジと類似したエッジ特徴量を有する形状変化や腸液などを、出血部エッジであるとして誤検出するのを防ぐことができる。従って、本実施の形態によれば、出血部エッジの検出精度がさらに向上する。

[0118] 尚、エッジ特徴量の替わりに、第 2の実施の形態において説明した、カラーエッジ特徴量を用いて出血部エッジ候補領域 44を抽出してもよい。

[0119] 具体的には、 CPU21は、図 12のステップ S202における出血部エッジ候補領域 44 の抽出処理（つまり第 1の実施の形態における図 4を用いて説明した出血部エッジ候補抽出処理）を行う替わりに、第 2の実施の形態における図 9を用いて説明した出血部エッジ抽出処理と同様の処理を行う。この場合、第 2の実施の形態において出血部エッジとして抽出された領域が、本実施の形態にぉレ、ては出血部エッジ候補領域 44となる。

[0120] (第 4の実施の形態）

次に、本発明の第 4の実施の形態を説明する。上述した第 3の実施の形態では、出血部エッジ候補領域の周辺領域においてもエッジ特徴量を算出し、周辺領域力出血部エッジ候補領域にかけてのエッジ特徴量の連続性を評価することで、出血部ェッジか否力、を判定したのに対して、本実施の形態では、出血部エッジ候補領域の内部領域の液面色調に基づき、出血部エッジか否かを判定する。

[0121] 画像処理装置 1の全体構成は、画像処理プログラム 71の処理内容が異なる点を除き、第 3の実施の形態と同一であるため、ここでは、特徴となる作用についてのみ説明し、同じ構成要素については同じ符号を付して、その説明を省略する。

[0122] 本実施の形態においては、第 3の実施の形態と同様に、例えば出血部エッジを検出する処理について、図 15のフローチャートを用いて説明する。図 15は、画像処理プログラム 71による画像解析処理の手順を説明するフローチャートである。

[0123] まず、ステップ S301において CPU21は、操作装置 12から指定された画像データを、画像フアイリング装置 4から取得し、原画像 31としてメモリ 22に記憶させる。次のステップ S302において CPU21は、ステップ S301で取得した原画像 31から N X N個の分割領域 43を生成し、出血部エッジ候補領域 44を抽出する。

[0124] 次のステップ S303において CPU21は、解析対象となる出血部エッジ候補領域 44 を特定する番号を示す iを 1に初期化する。尚、出血部エッジ候補領域 44を特定する番号 iは、 1以上、 M以下の整数値である。ここで、 Mは、ステップ S302において、出血部エッジ候補領域 44として抽出された分割領域 43の数である。

[0125] 続くステップ S304におレ、て CPU21は、 i番目の出血部エッジ候補領域 44における、第 1〜第 8の R変動を算出する。尚、上述したステップ S301〜ステップ S304の各処理は、図 12におけるステップ S201〜ステップ S204の各処理と同様の処理である [0126] 次のステップ S305において CPU21は、ステップ S304で算出した、第 1〜第 8の R 変動が最大となる方向を、候補領域特徴量 D 'とする。例えば、第 4の R変動が最大である場合、候補領域特徴量 D 'は図 7 (d)に示すように対角線右下方向となる。

[0127] 続くステップ S306におレ、て CPU21は、図 16に示すように、 i番目の出血部エッジ候補領域 44に関する内部領域 72を設定する。図 16は、出血部エッジ候補領域 44と内部領域 72との関係を説明する概略図である。

[0128] 内部領域 72とは、エッジ内側の液面色調を評価する領域であり、 i番目の出血部ェッジ候補領域 44の中心から見て、ステップ S305で求めた候補領域特徴量 D 'の方向に隣接して位置する。また、内部領域 72は、出血部エッジ候補領域 44と同じ形状 •面積を有する。

[0129] 次に、ステップ S307におレ、て CPU21は、内部領域 72に含まれる画素の R信号、 G信号、 B信号の値を取得し、内部領域 72における各色信号の平均値 Ra '、 Ga '、

Ba 'を算出する。続くステップ S308において CPU21は、予め設定された、出血部領域色調空間と、ステップ S307で算出した各色信号の平均値 Ra '、 Ga '、 Ba 'とを比較する。

[0130] 尚、ステップ S307, S308の処理は、図 3におけるステップ S13, S14の処理と同様の処理である。ステップ S307で算出された各色信号の平均値 Ra '、 Ga '、 Ba 'が出血部領域色調空間内に存在する場合、ステップ S309において CPU21は、 i番目の出血部エッジ候補領域 44は出血部エッジであると判定し、ステップ S311の処理へ進む。

[0131] 一方、ステップ S307で算出した各色信号の平均値 Ra '、 Ga '、 Ba 'が出血部領域色調空間内に存在しない場合、ステップ S310において CPU21は、 i番目の出血部エッジ候補領域 44は出血部エッジでないと判定し、ステップ S311の処理へ進む。

[0132] なお、出血部エッジを判定するのに、 G/R, B/G色調空間を利用しても良い。つまり、（GZR) min≤Ga ZRa≤ (0/1 ) 111& かっ（：6/0) 11^1≤8& /0&≤ (B/ G) maxである場合、 CPU21は、 i番目の分割領域 43は出血部エッジ候補であると判定する。 [0133] ステップ S311において CPU21は、全ての出血部エッジ候補領域 44についてエツジ判定を行ったか否かを判定する。具体的には、 i< Mである場合、ステップ S311にぉレ、て CPU21は、出血部エッジ候補領域 44を特定する番号 iに 1を加算（i = i + 1 ) してステップ 304へ戻り、残りの出血部エッジ候補領域 44に対して出血部エッジ判定を行う。一方、 i = Mである場合には CPU21は、図 15の処理を終了する。

[0134] このように、本実施の形態の画像処理装置 1では、出血部エッジにおける色信号の変化量であるエッジ特徴量を用いることで、出血部エッジか否かを相対的に判断して検出すること力 Sできる。

[0135] また、本実施の形態は、出血部エッジの内部領域において液面色調を評価して出血部エッジか否かを判定するため、周辺粘膜から出血部へかけて、出血部エッジと類似したエッジ特徴量変化を有する異物や腸液などを、出血部エッジであるとして誤検出するのを防ぐことができる。従って、本実施の形態によれば、出血部エッジの検出精度がさらに向上する。

[0136] 尚、本実施の形態においても第 3実施の形態と同様に、エッジ特徴量の替わりに、第 2の実施の形態において説明した、カラーエッジ特徴量を用いて出血部エッジ候補領域 44を抽出してもよい。

[0137] 以上のように、上記 4つの実施の形態では、出血部エッジを抽出する場合を例にとつて説明したが、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなぐ本発明の要旨を変えない範囲において、種々の変更、改変等が可能である。例えば粘膜表面の発赤部の輪郭部を抽出する場合にも適用可能である。

[0138] (第 5の実施の形態）

次に図 1、図 17〜図 25を参照して本発明の第 5の実施の形態を説明する。

[0139] 本実施の形態は、出血性領域の輪郭部（以下、出血性エッジと示す)における色信号の変化量を用いて出血性エッジか否力、を相対的に判断し、出血性エッジに囲まれた出血性領域を検出することが可能な、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。

[0140] 第 1の実施の形態において説明したように、出血性領域としては、粘膜から実際に出血が生じている領域である出血部や、粘膜表面が充血などによって赤くなつている領域である発赤部などがあげられる。

[0141] 本実施の形態においては、例えば出血部を検出する場合について説明する。本発明の第 5の実施の形態に係わる画像処理装置 1の関連システムとのネットワーク構成は、図 1と同じ構成である。

[0142] 図 1に示すように、各種画像処理や情報処理を行う画像処理装置 1は、 TCP/IP を通信プロトコルとする LAN2に接続されている。一方、生体内を撮像して画像信号を出力する内視鏡観察装置 3も、内視鏡フアイリング装置 4を介して LAN2に接続されている。

[0143] 内視鏡フアイリング装置 4は、内視鏡観察装置 3から画像信号を受信して画像データを生成するとともに、生成された画像データを蓄積する。すなわち、画像処理装置 1は、内視鏡フアイリング装置 4に蓄積されている画像データを、 LAN2経由で取得する。

[0144] また、本実施の形態の画像処理装置 1は、図 17に示す構成になっている。この画像処理装置 1は、図 2の画像処理装置 1とハードウェア上の構成は同じである。このため、図 2と同じ構成要素には、同じ符号が付けてある。本実施の形態の画像処理装置 1は、図 2の画像処理プログラム 28とは異なる画像処理プログラム 128が採用されている。また、本実施の形態では、メモリ 22に格納される解析データ 29は、図 2のメモリ 22に格納される解析データ 29と異なる画像が格納される。

[0145] 図 17に示すように、本実施の形態の画像処理装置 1は、汎用のパーソナルコンビュータ 11を中心に構成されており、キーボードとマウスとからなる操作装置 12と、ハードディスクからなる記憶装置 13と、 CRTからなる表示装置 14とを備えている。

[0146] 操作装置 12、記憶装置 13、及び表示装置 14は、それぞれパーソナルコンピュータ 1 1と電気的に接続されている。処理対象となる画像データの指定、指定された画像データの取得表示、処理実行の指示は、操作装置 12から入力される。また、画像処理装置 1で行われる各種処理の結果は表示装置 14に表示される。

[0147] パーソナルコンピュータ 11は、各種プログラムの実行処理や制御を行う CPU21と、各種処理プログラムやデータを記憶するメモリ 22と、記憶装置 13との間で情報の読み書きを行う外部記憶 I/F23と、外部機器との間で情報の通信を行うネットワーク力ード 24と、操作装置 12から入力された操作信号を受信して必要なデータ処理を行う操作 I/F25と、表示装置 14へビデオ信号を出力するグラフィックボード 26とを有しており、それぞれバス 27と電気的に接続されている。従って、パーソナルコンビユータ 11の各構成要素は、バス 27を介して相互に情報の送受信を行うことができる。

[0148] ネットワークカード 24は、 LAN2と電気的に接続されており、同じく LAN2に接続されている内視鏡フアイリング装置 4との間で情報を送受信する。

[0149] 外部記憶 I/F23は、記憶装置 13に格納されている画像処理プログラム 128を読み込んでメモリ 22に記憶させる。尚、画像処理プログラム 128は、画像解析処理を実行するプログラムであって、複数の実行ファイル、又は動的リンクライブラリファイル、又は設定ファイルから構成される。

[0150] メモリ 22に記憶された画像処理プログラム 128が実行されることで、 CPU21が動作する。 CPU21は、内視鏡フアイリング装置 4から取得した画像データに対し、画像解析処理を行う。 CPU21における各処理によって取得、生成される解析データ 29は、メモリ 22に記 '隠される。

[0151] この解析データ 29には、内視鏡フアイリング装置 4から取得した画像データである原画像 31が含まれる。更に、解析データ 29には、後述する各種処理によって生成されるエッジ画像 132と、出血部候補画像 133と、出血部画像 134とが含まれる。

[0152] この場合、 CPU21は、以下に説明するように原画像 31を複数の小領域に分割し、各小領域における色信号力出血性領域の輪郭部を含む領域を抽出して、抽出された小領域を出血性評価領域と設定する処理を行う評価領域設定の処理機能を持つ。

[0153] また、 CPU21は、評価領域設定の処理の際に、この出血性評価領域の近傍若しくは周辺の複数の小領域を評価対象領域として設定する。そして、 CPU21は、複数の評価対象領域における色信号の変動量を算出して、この変動量に基づき、出血性ェッジ候補領域を抽出し、設定された評価対象領域と抽出された出血性エッジ候補領域との割合力出血性評価領域が出血性候補領域か否かの判定を行う出血性候補領域判定の処理機能を有する。

[0154] また、この CPU21は、出血性エッジ候補領域における 2つ以上の色信号の変動量に基づき、出血性候補領域が出血性領域か否力を判定する出血性領域判定の処理機能を持つ。

[0155] 上述のように構成された、画像処理装置 1の作用について説明する。本実施の形態においては、例えば出血部領域を検出する場合について、図 18のフローチャートを用いて説明する。

[0156] 図 18は、画像処理プログラム 128による画像解析処理の手順を説明するフローチヤートである。まず、ステップ S401の原画像取得ステップにおいて CPU21は、操作装置 12から指定された画像データを、画像ファィリング装置 4から取得し、原画像 31 としてメモリ 22に記'慮させる。

[0157] 原画像 31は、赤 (R)、緑 (G)、青（B)の 3プレーンからなるカラー画像であり、各プレーンの画素の階調数は、 8bit、すなわち 0〜255の値をとるものとする。次に、ステップ S402の画像解析処理ステップにおいて CPU21は、ステップ S401で取得した原画像 31に各種処理を施し、出血部候補画像 133と、エッジ画像 132と、出血部画像 134とを生成する。

[0158] この画像解析処理ステップ (ステップ S402)は、原画像 31からエッジ画像 132を生成する、エッジ抽出処理 (ステップ S410)と、原画像 31から出血部候補画像 133を生成する出血部候補抽出処理 (ステップ S420)と、エッジ画像 132と出血部候補画像 133とから出血部画像 134を生成する出血部決定処理 (ステップ S440)と力構成される、この順番で各処理が実行される。画像解析処理ステップ (ステップ S402) における上述の各処理について、処理順序に従って説明する。

[0159] 最初に、エッジ抽出処理について、図 19を用いて説明する。図 19は、エッジ抽出処理の手順を説明するフローチャートである。

[0160] まず、ステップ S411において CPU21は、原画像 31を N X N個の小領域に分割する。本発明の実施の形態においては、例えば N = 36に設定している。尚、ステップ S 411の前処理として、原画像 31に対する逆ガンマ補正やシェーディング補正を追加してもよレ、。この場合、これらの補正処理が行われた補正画像を小領域に分割して、以降の処理を行う。

[0161] 次に、ステップ S412において CPU21は、解析対象となる分割された小領域（以下、分割領域と示す）を特定する番号を示す iを 1に初期化する。尚、分割領域 141を特定する番号 iは、 1以上、 N X N以下の整数値を取る。

[0162] 次に、ステップ S413において CPU21は、 i番目の分割領域 141における G信号の値の変動（以下、 G変動と示す）を算出する。 G変動は、分割領域 141における特定の画素の G信号の値 (G1)と、同じ分割領域 43における別の特定の画素の G信号の値 (G2)とから算出される。具体的には、 CPU21は、 G変動 =log (G2) -log (Gl) e e で計算する。

[0163] 本実施の形態では、図 20に示すように、 CPU21は分割領域 141における上下、左右方向及び対角線方向の八つの方向について、それぞれ G変動を算出する。図 2 0 (a)〜（h)は、 G変動の算出方法を説明する図である。

[0164] 第 1の G変動は、図 20 (a)に示すように上方向への G変動であり、中央下部の画素の G信号の値を Gl、中央上部の画素の G信号の値を G2として算出される。第 2の G 変動は、図 20 (b)に示すように対角線右上方向への G変動であり、左下部の画素の G信号の値を Gl、右上部の画素の G信号の値を G2として算出される。第 3の G変動は、図 20 (c)に示すように右方向への G変動であり、左中央部の画素の G信号の値を Gl、右中央部の画素の G信号の値を G2として算出される。

[0165] 第 4の G変動は、図 20 (d)に示すように対角線右下方向への G変動であり、左上部の画素の G信号の値を Gl、右下部の画素の G信号の値を G2として算出される。第 5 の G変動は、図 20 (e)に示すように下方向への G変動であり、中央上部の画素の G 信号の値を Gl、中央下部の画素の G信号の値を G2として算出される。第 6の G変動は、図 20 (f)に示すように対角線左下方向への G変動であり、右上部の画素の G信号の値を G1、左下部の画素の G信号の値を G2として算出される。

[0166] 第 7の G変動は、図 20 (g)に示すように左方向への G変動であり、右中央部の画素の G信号の値を Gl、左中央部の画素の G信号の値を G2として算出される。第 8の G 変動は、図 20 (h)に示すように対角線左上方向への G変動であり、右下部の画素の G信号の値を G1、左上部の画素の G信号の値を G2として算出される。

[0167] 次に、ステップ S414において CPU21は、ステップ S413で算出した第 1〜第 8の G 変動における最大値を E1とし、 G変動が最大となる方向を D1として算出する。例えば、第 4の G変動が最大である場合、方向 Dl_fは図 20 (d)に示すように対角線右下方向となる。尚、 G変動の最大値 E1と方向 D1との二つの特徴量を包括して、エッジ特徴量と呼ぶ。

[0168] 次に、ステップ S415において CPU21は、 i番目の分割領域 141がエッジである力、否かを判定する。具体的には、 G変動の最大値 El† El >Thrlあれば、 CPU21 は i番目の分割領域 141はエッジであると判定する。ここで、 Thrlは閾値であり、本発明の実施の形態においては、例えば Thrl = 0. 3に設定している。

[0169] El >Thrlの場合、ステップ S416において CPU21は、 i番目の分割領域 141は

i

エッジであると判定し、ステップ S418へ進む。 El≤Thrlの場合、ステップ S417において CPU21は、 i番目の分割領域 141はエッジでないと判定し、ステップ S418へ進む。

[0170] ステップ S418において CPU21は、全ての分割領域 141についてエッジ判定を行つたか否かを判定する。具体的には、 i< N X Nである場合、ステップ S419において CPU21は、分割領域 141を特定する番号 iに 1を加算（i = i + 1 )してステップ S413 へ戻り、残りの分割領域 141に対してエッジ判定を行う。 i = N X Nである場合、 CPU 21は、図 19の処理を終了して続く出血部候補抽出処理へと移行する。

[0171] 次に、出血部候補抽出処理について、図 21を用いて説明する。図 21は、出血部候補抽出処理の手順を説明するフローチャートである。出血部候補抽出処理において、 CPU21はエッジ抽出処理において抽出されたエッジの配置に基づき出血部候補と出血部エッジ候補とを抽出する。

[0172] まず、 CPU21は評価領域設定手段としてのステップ S421〜ステップ S423の処理を実行し、出血性評価領域としての i番目の分割領域 141に関し、評価対象領域としての周辺領域 143を設定する。

[0173] ここで、周辺領域 143は、 i番目の分割領域 141の外周を取り囲む閉曲線上に設定される。ステップ S421において CPU21は、解析対象となる分割領域 141を特定する番号を示す iを 1に初期化する。尚、分割領域 141を特定する番号 iは、 1以上、 N X N以下の整数値を取る。

[0174] 次に、ステップ S422において CPU21は、図 22 (a)に示すように、 i番目の分割領域 141を中心とする M X M個の分割領域 141を、 i番目の分割領域 141における配置評価領域 142として取得する。

[0175] 図 22は出血部候補抽出処理を説明する図である。本実施の形態において CPU2 1は、例えば M = 5とした。続いて、ステップ S423において CPU21は、ステップ S42 2において取得した配置評価領域 142において、当該領域の外郭に接する分割領域 141を周辺領域 143 (斜線部）として取得する。

[0176] 本実施の形態においては、図 22 (a)に示すように、潘目の分割領域 141に関する周辺領域 143の個数 C1は 16個となる。

[0177] 次に、 CPU21は出血性候補領域判定手段としてのステップ S424〜ステップ S43 2の処理を実行する。まず、ステップ S424において CPU21は、解析対象となる周辺領域 143を特定する番号を示す jを 1に、周辺領域 143における出血部エッジ候補領域数をカウントするカウンタ Cntlを 0に、それぞれ初期化する。

[0178] 尚、周辺領域 143を特定する番号 jとカウンタ Cntlとは、 1以上、 C1以下の整数値を取る。続いて、ステップ S425において CPU21は、 j番目の周辺領域 143から i番目の分割領域 141に向力う方向を D2とする。次に、ステップ S26において CPU21は、j番目の周辺領域 43において八方向の G変動を算出し、 G変動が最大となる方向を D3とする。ステップ S426における G変動の算出方法は、ステップ S413における G変動の算出方法と同様である。

[0179] 続いて、ステップ S427において CPU21は、ステップ S425において取得した方向 D2と、ステップ S426において取得した方向 D3との成す角度 Θ を求める（図 22 (b )参照）。次に、ステップ S428におレ、て CPU21は、 j番目の周辺領域 143が出血部エッジ候補であるか否かを判定する。具体的には、 CPU21はステップ S427におレヽて算出した角度 Θ が、 Θ ≤Thr2であるか否かを判定する。ここで、 Thr2は閾値で

ij ij

あり、本発明の実施の形態においては、例えば Thr2 = 45 (度）に設定している。尚、ステップ S428における出血部エッジ候補判定は仮の（暫定的な）判定であり、後述する処理によって i番目の分割領域 141が出血部候補領域であると判定された場合に、初めて本ステップにおける判定結果が採用される。

[0180] Θ ≤Thr2の場合、 CPU21は j番目の周辺領域 143は出血部エッジ候補であると半 IJ定し、ステップ S429におレヽて Cntlに 1をカロえ、ステップ S430へ進む。 Θ >Thr2 の場合、ステップ S428において CPU21は、 j番目の周辺領域 143は出血部エッジ候補でないと判定し、ステップ S430へ進む。

[0181] ステップ S430において CPU21は、 i番目の分割領域 141に関する全ての周辺領域 143について出血部エッジ候補判定を行ったか否かを判定する。具体的には、 jく C1である場合、ステップ S431において CPU21は、周辺領域 143を特定する番号 j に 1を加算 (j叫 + 1)してステップ S425へ戻り、残りの周辺領域 143に対して出血部エッジ候補判定を行う。 j = Clである場合、 CPU21は、ステップ S432へ進む。

1

[0182] ステップ S432において CPU21は、 i番目の分割領域 41が出血部候補であるか否かを判定する。具体的には、周辺領域 143の個数 C1に対する出血部エッジ候補領域数 Cntlの割合を算出し、 Cntl/Cl >Thr3であるか否かを判定する。ここで、 T

i

hr3は閾値であり、本発明の実施の形態においては、例えば Thr3 = 0. 7に設定している。

[0183] 図 23に示すように、 Cntl/Cl >Thr3の場合、ステップ S433において CPU21 は i番目の分割領域 141は出血部候補であると判定する。また、ステップ S428におレ、て CPU21は、出血部エッジ候補であると仮判定された周辺領域 143、すなわち、 i 番目の分割領域 141に関する周辺領域 143であって、 Θ ≤Thr2である周辺領域 1 43を、出血部エッジ候補であると正式に判定する。図 23は、出血部候補の判定方法を説明する図である。

[0184] 図 23においては、例えば i番目の分割領域 141に関する 16個の周辺領域 143のうち、周辺領域 143の中にエッジ特徴量である方向 D1を矢印で記載した 14個の周辺領域 143がエッジであると判定されている。更に、エッジと判定された 14個の周辺領域のうちの 12個が、 Θ ≤Thr2を満たしているため、 Cntl/Clは 0. 75となる。

ij i

[0185] Cntl/Clの値が Thr3として設定されている 0. 7以上であるため、 i番目の分割領

i

域 141は出血部候補と判定され、 Θ ≤Thr2を満たす 12個の周辺領域 143は出血

1J

部エッジ候補と判定される。（図 23において網掛けされている周辺領域 143が、出血部エッジ候補と判定された領域である。 )

CPU21はステップ S433が終了すると、ステップ S434へ進む。 CntlZCl≤Thr 3の場合、 CPU21は i番目の分割領域 141は出血部候補でないと判定し、ステップ S 434へ進む。

[0186] ステップ S434において CPU21は、全ての分割領域 141について、出血部候補判定を行ったか否かを判定する。具体的には、 i< N X Nである場合、ステップ S435において CPU21は、分割領域 141を特定する番号 iに 1を加算（i = i+ 1)してステップ S422へ戻り、残りの分割領域 141に対して出血部候補判定を行う。 i = N X Nである場合、 CPU21は図 21の処理を終了し、続く出血部決定処理へと移行する。

[0187] 次に、出血性領域判定手段としての出血部決定処理について、図 24を用いて説明する。図 24は、出血部決定処理の手順を説明するフローチャートである。出血部決定処理においては、 CPU21は出血部候補抽出処理により抽出された出血部エツジ候補の周辺領域 143について、 R信号、 G信号、 B信号のうちの 2つ以上の色信号の変動の比に基づくカラーエッジ特徴量を算出し、カラーエッジ特徴量に基づき出血部エッジか否かを判定する。更に、 CPU21は抽出された出血部エッジ領域を基に、出血部領域を決定する。

[0188] まず、ステップ S441において CPU21は、出血部候補抽出処理において出血部候補であると判定された分割領域 141を取得する。また、出血部候補である分割領域 1 41の個数を Hとする。次に、ステップ S442において CPU21は、解析対象となる分割領域 141を特定する番号を示す kを 1に初期化する。尚、解析対象となる分割領域 141は、ステップ S441で取得した出血部候補である H個の分割領域 141である。従つて、分割領域 141を特定する番号 kは、 1以上、 H以下の整数値を取る。

[0189] 続いて、ステップ S443において CPU21は、出血部候補抽出処理において、 k番目の分割領域 141における出血部エッジ候補であると判定された周辺領域 143を取得する。また、出血部エッジ候補である周辺領域 143の個数を C2とする。次に、ステ

k

ップ S444において CPU21は、解析対象となる周辺領域 143を特定する番号を示す 1を 1に、周辺領域 143における出血部エッジ領域数をカウントするカウンタ Cnt2を 0に、それぞれ初期化する。尚、周辺領域 143を特定する番号 1とカウンタ Cnt2とは、 1以上、 C2以下の整数値を取る。

k

[0190] 次に、ステップ S445において CPU21は、 1番目の周辺領域 143における R信号の値の変動 (以下、 R変動と示す）と、 G信号の値の変動 (以下、 G変動と示す)とを算出する。 R変動は、周辺領域 143における特定の画素 P1の R信号の値 (R1)と、同じ周辺領域 143における別の特定の画素 P2の R信号の値 (R2)とから算出され、具体的には、 R変動 =log (R2) -log (R1)で計算される。

e e

[0191] また、 G変動は、 R変動を算出する際に用いた画素 P1の G信号の値 (G1)と、画素 P2の G信号の値 (G2)とから算出され、具体的には、 G変動 =log (G2) -log (Gl) e e で計算される。本実施の形態では、図 25に示すように、周辺領域 143における上下左右方向及び対角線方向の八つの方向について、それぞれ R変動と G変動とを算出している。

[0192] 図 25 (a)〜（h)は、 R変動及び G変動の算出方法を説明する図である。図 25 (a)〜

(h)に示す、第 1〜第 8の G変動の算出方法は、ステップ S413において算出した、図 20 (a)〜（h)に示す第 1〜第 8の G変動の算出方法と同様であるので、詳細な説明は省略する。

[0193] 図 25 (a)〜 (h)に示す、第 1〜第 8の R変動の算出方法は、第 1〜第 8の G変動を算出する際に用いた画素と同じ画素を用いており、 G信号の値である Gl、 G2を、それぞれ R信号の値である Rl、 R2と置き換えれば、第 1〜第 8の G変動の算出方法と同様であるので、詳細な説明は省略する。

[0194] 次に、ステップ S446において CPU21は、第 1〜第 8の G変動をそれぞれ第 1〜第 8の R変動で割り、第 1〜第 8の変動比を求める。更に、 CPU21はステップ S426において算出した、 1番目の周辺領域 143において G変動が最大となる方向 D3 にお

kl ける、 R変動に対する G変動の変動比の値をカラーエッジ特徴量 B1とする。

1

[0195] 周辺粘膜と出血部との境界領域付近、すなわち、出血部エッジ付近は、一般的に、 R信号や B信号の変化に比べて G信号の変化が大きい。従って、 G変動/ R変動の最大値をカラーエッジ特徴量とする。尚、カラーエッジ特徴量は、 G変動 ZB変動の最大値を用いてもよい。

[0196] 次に、ステップ S447において CPU21は、 1番目の周辺領域 143が出血部エッジであるか否かを判定する。具体的には、カラーエッジ特徴量 B1力 Bl >Thr4であれ

1 1

ば、 CPU21は 1番目の周辺領域 143は出血部エッジであると判定する。尚、ステップ S447における出血部エッジ判定は仮の判定であり、後述する処理によって k番目の分割領域 141が出血部領域であると判定された場合に、初めて本ステップにおける判定結果が採用される。

[0197] ここで、 Thr4は閾値であり、本発明の実施の形態においては、例えば Thr4 = l . 0 に設定している。 Bl >Thr4の場合、 CPU21は 1番目の周辺領域 143は出血部エツ

1

ジであると半 IJ定し、ステップ S448におレヽて Cnt2に 1をカロえ、ステップ S449へ進む。

[0198] Bl≤Thr4の場合、 CPU21は 1番目の周辺領域 143は出血部エッジでないと判定

1

し、ステップ S449へ進む。

[0199] ステップ S449において CPU21は、 k番目の分割領域 141に関する全ての周辺領域 143について出血部エッジ判定を行ったか否かを判定する。具体的には、 K C2 k である場合、ステップ S450において CPU21は、周辺領域 143を特定する番号 1に 1 を加算（1 = 1 + 1)してステップ S445へ戻り、残りの周辺領域 143に対して出血部エツジ判定を行う。

[0200] j = C2である場合、 CPU21は出血部エッジ判定の処理を終了し、ステップ S451 k

へ進む。

[0201] ステップ S451において CPU21は、 k番目の分割領域 141が出血部であるか否かを判定する。具体的には、 CPU21は周辺領域 143の個数 C2に対する出血部エツ k

ジ領域数 Cnt2の割合を算出し、 Cnt2/C2 >Thr5であるか否かを判定する。

k

[0202] ここで、 Thr5は閾値であり、本発明の実施の形態においては、例えば Thr5 = 0. 7 に設定している。 Cnt2/C2 >Th5の場合、ステップ S452において CPU21は、 k k

番目の分割領域 141は出血部であると判定する。

[0203] また、ステップ S447において CPU21は、出血部エッジであると仮判定された周辺領域 143、すなわち、 k番目の分割領域 141に関する周辺領域 143であって、 B1 >

1

Th4である周辺領域 143を、出血部エッジであると正式に判定する。

[0204] ステップ S452が終了すると、 CPU21はステップ S453へ進む。 Cnt2ZC2≤Th5 k の場合、 CPU21は k番目の分割領域 141は出血部でないと判定し、ステップ S453 へ迪む。

[0205] ステップ S453において CPU21は、出血部候補である全ての分割領域 141について、出血部判定を行ったか否かを判定する。具体的には、 k< Hである場合、ステツプ S454において CPU21は、分割領域 141を特定する番号 kに 1を加算（k=k+ l ) してステップ S443へ戻り、残りの出血部候補である分割領域 141に対して出血部判定を行う。 k=Hである場合、 CPU21は処理を終了する。

[0206] このように、本実施の形態の画像処理装置 1では、出血部エッジ候補の配置に基づき出血部候補を抽出し、更に、出血部エッジ候補において異なる色信号の変化量比 (カラーエッジ特徴量）に基づき出血部エッジか否力、を相対的に判断し、出血部エツジに囲まれた領域を出血部として検出するため、小面積の出血部も精度よく検出すること力 Sできる。

[0207] (第 6の実施の形態）

次に、本発明の第 6の実施の形態を説明する。上述した第 5の実施の形態では、配置評価領域 142の外郭に接する分割領域 141を周辺領域 143としたが、本実施の形態では、配置評価領域 142の内部にも周辺領域 143を設け、出血性エッジ候補の評価対象領域に幅を持たせている。これにより、より多様な形状の出血部を検出することが可能になる。

[0208] 画像処理装置 1の全体構成は、画像処理プログラム 81の処理内容が第 5の実施の形態における画像処理プログラム 128と異なる点を除き、第 5の実施の形態と同一である。このため、ここでは、特徴となる作用についてのみ説明し、同じ構成要素については同じ符号を付して説明は省略する。また、本実施の形態においては、第 5の実施の形態と同様に、例えば出血部を検出する場合について説明する。

[0209] 本実施の形態における画像解析処理は、出血部候補抽出処理のステップ S423〜ステップ S431、すなわち出血部エッジ候補判定の処理内容が異なる点を除き、第 5 の実施の形態と同一である。本実施の形態における出血部エッジ候補判定処理を、図 26のフローチャートを用いて説明する。

[0210] 図 26は、第 6の実施の形態における出血部エッジ候補判定処理の手順を説明するフローチャートである。

[0211] 図 18のステップ S401において CPU21は原画像 31を取得し、ステップ S410におけるエッジ抽出処理を終了した後、図 21のステップ S421〜S422におレヽて i番目の分割領域 141における配置評価領域 142を取得する。引き続き、図 26に示す出血部エッジ候補判定処理が実行される。

[0212] 出血部エッジ候補判定処理では、まず、ステップ S523において CPU21は、ステツプ S22において取得した配置評価領域 142において、外郭部から Z個内側の分割領域 141の個数を周辺領域 143の個数 C3とする。本実施の形態においては、例えば配置評価領域 142として 5 X 5 = 25個の分割領域 141を取得し、周辺領域 143の幅に相当する Zを Z = 2と設定した。この場合、図 27に示すように、周辺領域 143の個数 C3は 8個となる。図 12は、第 2の実施の形態における周辺領域 143の設定位置を説明する図である。

[0213] 次に、ステップ S524において CPU21は、解析対象となる周辺領域 143を特定する番号を示す mを 1に、周辺領域 143における出血部エッジ候補領域数をカウントするカウンタ Cnt3を 0に、それぞれ初期化する。

[0214] 尚、周辺領域 143を特定する番号 mとカウンタ Cnt3とは、 1以上、 C3以下の整数値を取る。続いて、ステップ S525において CPU21は、 m番目の周辺領域 143に含まれる分割領域 141を取得する。

[0215] 具体的には、配置評価領域 142の中心に位置する i番目の分割領域 141から、配置評価領域 142の外郭から Z個分内側に位置する分割領域 141を通って配置評価領域 142の外郭まで達する半直線を引き、半直線上に位置する分割領域 141を周辺領域 143として取得する（図 27参照）。

[0216] 本実施の形態の場合、 Z = 2と設定しているため、 1つの周辺領域 143に含まれる分割領域 141は 2個となる。すなわち、図 27において、線分で連結されている 2個の分割領域 141は、同じ周辺領域 143に属する。

[0217] 続いて、ステップ S526において CPU21は、 m番目の周辺領域 143における分割領域 141を特定する番号を示す nを 1に初期化する。尚、分割領域 141を特定する番号 nは、 1以上、 Z以下の整数値を取る。

[0218] 次に、ステップ S527において CPU21は、 m番目の周辺領域 143における n番目の分割領域 141から i番目の分割領域 141に向力方向を D4 とする。続いて、ステップ S528におレ、て CPU21は、ステップ S14において取得した、 m番目の周辺領域 143における n番目の分割領域 141のエッジ特徴量の方向 D1 と、ステップ S527 imn

において取得した方向を D4 との成す角度 Θ を求める。

[0219] 続いて、ステップ S529において CPU21は、 m番目の周辺領域 143が出血部エツジ候補であるか否かを判定する。具体的には、 CPU21はステップ S528において算出した角度 Θ が、 Θ ≤Thr6であるか否かを判定する。

imn imn

[0220] ここで、 Thr6は閾値であり、本発明の実施の形態においては、例えば Thr6 = 45 ( 度）に設定している。尚、第 5の実施の形態におけるステップ S428と同様に、ステツプ S529における出血部エッジ候補判定は仮の判定であり、後述する処理によって i 番目の分割領域 141が出血部候補領域であると判定された場合に、初めて本ステツプにおける判定結果が採用される。 Θ ≤Thr6の場合、 CPU21は m番目の周辺領域 143は出血部エッジ候補であると判定し、ステップ S530において Cnt3に 1を加え、ステップ S533へ進む。

[0221] Θ >Thr6の場合、ステップ S531において CPU21は、 m番目の周辺領域 143 imn

に含まれる全ての分割領域 141につレ、て出血部エッジ候補判定を行ったか否かを判定する。具体的には、 n<Zである場合、ステップ S532において CPU21は、 m番目の周辺領域 143における分割領域 141を特定する番号 nに 1を加算（n=n+ 1)してステップ S527へ戻り、残りの分割領域 141に対して出血部エッジ候補判定を行う。

[0222] n=Zである場合、 CPU21は m番目の周辺領域 143は出血部エッジ候補でないと判定し、ステップ S533へ進む。すなわち、 m番目の周辺領域に含まれる Z個の分割領域 141のうち、 1つでも出血部エッジ候補の判定条件である Θ ≤Th6を満たす領域があれば、 CPU21は m番目の周辺領域は出血部エッジ候補であると判定する

[0223] ステップ S533において CPU21は、 i番目の分割領域 141に関する全ての周辺領域 143について出血部エッジ候補判定を行ったか否かを判定する。具体的には、 m く C3である場合、ステップ S534において CPU21は、周辺領域 143を特定する番 i

号 mに 1を加算（m=m+ 1)してステップ S525へ戻り、残りの周辺領域 143に対して出血部エッジ候補判定を行う。

[0224] m = C3である場合、 CPU21は処理を終了し、ステップ S32へ進む。ステップ S32 i 以降の処理は、第 5の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。

[0225] ステップ S34において出血部候補判定処理が終了すると、例えば図 28に示すように出血部候補が抽出される。図 28は、出血部候補判定処理を説明する図である。図 28においては、例えば i番目の分割領域 141に関する 8個の周辺領域 143のうち、分割領域 141の中にエッジ特徴量である方向 D1 を矢印で記載した 8個の周辺領域 143がエッジであると判定されている。

[0226] 更に、エッジと判定された 8個の周辺領域 143全てが、 Θ ≤Thr6を満たしている

imn

ため、 Cnt3/C3は 1となる。 Cnt3/C3の値が Thr3として設定されている 0. 7以

i i

上であるため番目の分割領域 141は出血部候補と判定され、 Θ ≤Thr6を満たす 8個の周辺領域 143は出血部エッジ候補と判定される。

[0227] 以上のようにして抽出した出血部候補に関する出血部決定処理では、第 5の実施の形態と同様に、出血部エッジ候補のカラーエッジ特徴量を基に出血部の判定が行われる。

[0228] このように、本実施の形態の画像処理装置 1では、出血部エッジ候補の評価対象となる周辺領域 143に幅を持たせているので、小面積の出血部に加えて楕円形ゃァメーバ形状など多様な形状を有する出血部も検出することができ、出血部の検出精度が更に向上する。

[0229] (第 7の実施の形態）

次に、本発明の第 7の実施の形態を説明する。上述した第 5の実施の形態では、配置評価領域 142の外郭の全周方向に接する分割領域 141を周辺領域 143とした。これに対して、本実施の形態では、配置評価領域 142の外郭の対向する 2辺、及び、対角線を挟んで対向する 2直線上に配置される分割領域 141を周辺領域 143としている。

[0230] これにより、出血部が帯状であって、内視鏡画像に出血部の一部のみが映し出されている場合にも、本実施の形態によれば出血部を検出することが可能になる。

[0231] 画像処理装置 1の全体構成は、画像処理プログラム 91の処理内容が第 5の実施の形態における画像処理プログラム 128と異なる点を除き、第 5の実施の形態と同一である。このため、ここでは、特徴となる作用についてのみ説明し、同じ構成要素については同じ符号を付して説明は省略する。また、本実施の形態においては、第 5の実施の形態と同様に、例えば出血部を検出する場合について説明する。

[0232] 本実施の形態における画像解析処理は、出血部候補抽出処理のステップ S423において設定する周辺領域 143の位置が異なることと、 1つの分割領域 141に対して設定する周辺領域 143の配置パターンが、図 29 (a)〜（d)に示すように、複数設けられている点を除くと第 5の実施の形態と同一である。

[0233] すなわち、ステップ S423において CPU21は、図 29 (a)に示すように、ステップ S4 22において取得した配置評価領域 142において、上下方向に対向する外郭の 2辺に接する分割領域 141を周辺領域 143として取得し、ステップ S424〜ステップ S43 3の出血部エッジ候補判定及び出血部候補判定処理を行う。

[0234] ステップ S433力 S終了すると CPU21はステップ S423に戻り、図 29 (b)に示すように、配置評価領域 142において、左右方向に対向する外郭の 2辺に接する分割領域 1 41を周辺領域 143として取得し、出血部エッジ候補判定及び出血部候補判定処理を行う。

[0235] 同様に、図 29 (c)に示すように、左上から右下方向の対角線を挟む 2直線上に位置する分割領域 141を周辺領域 143とするパターン、図 29 (d)に示すように、右上から左下方向対角線を挟む 2直線上に位置する分割領域 141を周辺領域 143とするパターンについても、 CPU21は出血部エッジ候補判定及び出血部候補判定処理を行う。

[0236] CPU21は全ての周辺領域 143配置パターンについて出血部エッジ候補判定及び出血部候補判定処理を行った後、ステップ S434へ進み、このステップ S434以降の処理を行う。

[0237] 以上のようにして抽出した出血部候補に関する出血部決定処理では、第 5の実施の形態と同様に、出血部エッジ候補のカラーエッジ特徴量を基に出血部の判定が行われる。

[0238] このように、本実施の形態の画像処理装置 1では、出血部候補の評価対象となる分割領域 141を挟んで対向する 2直線上に配置された分割領域 141を、出血部エッジ候補の評価対象となる周辺領域 143として用いるようにしているので、出血部が帯状であって、内視鏡画像に出血部の一部のみが映し出されている場合にも、出血部を検出すること力 Sでき、出血部の検出精度が更に向上する。

[0239] 以上のように、上記第 5から第 7の 3つの実施の形態では、出血性領域として出血部を抽出する場合を例にとって説明したが、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなぐ本発明の要旨を変えない範囲において、種々の変更、改変等が可能である。例えば粘膜表面の発赤部を抽出する場合にも適用可能である。

産業上の利用可能性

[0240] 生体粘膜を内視鏡等により撮像した医療用画像に対して、画像処理により、その複数の色情報を利用して出血性領域を客観的に検出することができ、術者による診断を支援すること力 Sできる。

[0241] 本出願は、 2005年 4月 27日に日本国に出願された特願 2005— 130229号、 200

5年 4月 27日に日本国に出願された特願 2005— 130231号を優先権主張の基礎として出願するものであり、上記の開示内容は、本願明細書、請求の範囲、図面に引用されたものとする。

Claims

請求の範囲

[1] 生体を撮像した複数の色信号力なる医療用画像の画像信号に基づき、出血性領域の輪郭部の候補領域を抽出する出血性エッジ候補領域抽出部と、

を備えたことを特徴とする画像処理装置。

[2] 前記出血性エッジ候補領域抽出部は、前記医療用画像を分割した複数の小領域における前記画像信号を構成する複数の色信号の平均値がそれぞれ所定の範囲内に存在するか否か、若しくは 2つの色信号の平均値の比の値が所定の範囲内に存在するか否かの判定を行う判定部を有し、前記判定部の結果に基づいて前記出血性領域の輪郭部の候補領域を抽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。

[3] 前記特徴量算出部は、前記小領域内における少なくとも 1つの色信号の輝度値が最大に変動する変動量の値に基づき、前記特徴量を算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。

[4] 前記出血性エッジ判定部は、前記特徴量に基づき前記候補領域が、前記出血性領域以外の形状領域の輪郭部であるか否かを判定する形状エッジ判定部と、前記特徴量に基づき前記候補領域が、前記出血性領域の輪郭部であるか否力、を判定するエッジ判定部とを含むことを特徴とする請求項 1に記載の画像処理装置。

[5] 前記出血性エッジ判定部は、前記候補領域に隣接する隣接領域における前記特徴量を算出する隣接領域特徴量算出部を更に含み、前記候補領域の前記特徴量と前記隣接領域の前記特徴量との比に基づき、前記候補領域が前記出血性領域の輪郭部であるか否力を判定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] 前記出血性エッジ判定部は、前記候補領域に隣接する隣接領域における前記画像信号に基づき、前記候補領域が前記出血性領域の輪郭部であるか否力を判定することを特徴とする請求項 1に記載の画像処理装置。

[7] 生体を撮像した複数の色信号力もなる医療用画像の画像信号に基づき、出血性領域の輪郭部の候補領域を抽出する出血性エッジ候補領域抽出ステップと、

前記医療用画像を分割した複数の小領域における前記候補領域を含む小領域における前記画像信号の変動量の算出に基づき、前記出血性領域が持つ特徴量を算出する特徴量算出ステップと、

前記特徴量に基づき、前記候補領域が前記出血性領域の輪郭部であるか否かを判定する出血性エッジ判定ステップと、

を備えたことを特徴とする画像処理方法。

[8] 前記出血性エッジ候補領域抽出ステップは、前記医療用画像を分割した複数の小領域における前記画像信号を構成する複数の色信号の平均値が、それぞれ所定の範囲内に存在するか否か、若しくは 2つの色信号の平均値の比の値が所定の範囲内に存在するか否かの判定を行う判定ステップを有し、前記判定ステップの結果に基づいて前記出血性領域の輪郭部の候補領域を抽出することを特徴とする請求項 7 に記載の画像処理方法。

[9] 前記特徴量算出ステップは、前記小領域内における 1つの色信号の輝度値が最大に変動する変動量に基づき、前記特徴量を算出することを特徴とする請求項 7に記載の画像処理方法。

[10] 前記特徴量算出部は、前記小領域における 2つの色信号の変動量の割合が最大に変動する変動量の算出の結果に基づき、前記特徴量を算出することを特徴とする請求項 7に記載の画像処理方法。

[11] 前記変動量の算出に用レ、られる 2つの色信号は、少なくとも Gの色信号を用いる変動量であることを特徴とする請求項 10に記載の画像処理方法。

[12] 前記出血性エッジ判定ステップは、前記出血性領域以外の形状領域の輪郭部を判定する形状エッジ判定ステップを有し、前記形状エッジ判定ステップにより判定された前記形状領域の輪郭部を除外して前記出血性領域の輪郭部であるか否力、を判定することを特徴とする請求項 7に記載の画像処理方法。

[13] 前記出血性エッジ判定ステップは、前記出血性領域の輪郭部を判定するためのサィズの閾値を用いて前記出血性領域の輪郭部に対する判定を行うことを特徴とする請求項 7に記載の画像処理方法。

[14] 前記出血性エッジ判定ステップは、抽出された前記候補領域の周辺領域にぉレ、て算出された周辺領域情報に基づき、抽出された前記候補領域が前記出血性領域の輪郭部であるか否力、を判定することを特徴とする請求項 7に記載の画像処理方法。

[15] 前記出血性エッジ判定ステップは、抽出された前記候補領域の周辺領域において算出された周辺領域特徴量と、前記候補領域において算出された特徴量との連続性の評価結果に基づき、前記出血性領域の輪郭部であるか否力、を判定することを特徴とする請求項 7に記載の画像処理方法。

[16] 前記出血性エッジ判定ステップは、抽出された前記候補領域の内側において算出された内側領域の色調評価結果に基づき、抽出された前記候補領域が前記出血性領域の輪郭部であるか否力 ^判定することを特徴とする請求項 7に記載の画像処理方法。

[17] 前記出血性エッジは、発赤部のエッジの場合を含むことを特徴とする請求項 1に記載の画像処理方法。

[18] コンピュータに、

生体を撮像した複数の色信号力もなる医療用画像の画像信号に基づき、出血性領域の輪郭部の候補領域を抽出する出血性エッジ候補領域抽出手順と、

前記医療用画像を分割した複数の小領域おける前記候補領域を含む小領域における前記画像信号の変動量の算出に基づき、出血性領域が持つ特徴量を算出する特徴量算出手順と、

前記特徴量に基づき、前記候補領域が前記出血性領域の輪郭部であるか否かを判定する出血性エッジ判定手順と、

を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

[19] 生体を撮像した複数の色信号からなる医療用画像信号に対応する医療用画像を複数の小領域に分割して、前記複数の小領域に対して少なくとも 1つの前記色信号から、出血性領域の輪郭部を含む小領域を抽出し、抽出された該小領域を出血性評価領域として設定し、かつ前記出血性評価領域の周辺に、複数の前記小領域からなる評価対象領域を設定する評価領域設定部と、

前記評価対象領域における前記色信号の変動量に基づき、前記評価対象領域から出血性エッジ候補領域を抽出し、前記評価対象領域に対する前記出血性エッジ候補領域の割合力前記出血性評価領域が出血性候補領域か否力 ^判定する出血性候補領域判定部と、

前記出血性エッジ候補領域における 2つ以上の前記色信号の変動に基づき、前記出血性エッジ候補領域から出血性領域の輪郭部を抽出し、前記出血性エッジ候補領域に対する前記出血性領域の前記輪郭部の割合から前記出血性候補領域が前記出血性領域か否かを判定する出血性領域判定部と、

を備えたことを特徴とする画像処理装置。

[20] 前記評価領域設定部は、前記小領域内における前記色信号の輝度値の変動量の最大値を算出し、該最大値が所定値を超える場合の小領域を前記出血性評価領域として設定することを特徴とする請求項 19に記載の画像処理装置。

[21] 前記評価領域設定部は、前記評価対象領域を前記出血性評価領域の外周を取り囲む閉曲線上に設定することを特徴とする請求項 19に記載の画像処理装置。

[22] 前記評価領域設定部は、前記出血性評価領域の外周を取り囲む前記閉曲線として、前記小領域複数個分の幅を有するように設定することを特徴とする請求項 21に記載の画像処理装置。

[23] 前記評価領域設定部は、前記評価対象領域を前記出血性評価領域を挟むように対向する 2つの直線上に設定することを特徴とする請求項 19に記載の画像処理装置。

[24] 前記出血性候補領域判定部は、前記評価対象領域における前記色信号の輝度値が最大に変化する第 1の方向を算出し、該第 1の方向と該評価対象領域力前記出血性評価対象領域に向力第 2の方向とのなす角度が所定値以下となる該評価対象領域を前記出血性エッジ候補領域として算出することを特徴とする請求項 19に記載の画像処理装置。

[25] 前記出血性候補領域判定部は、前記評価対象領域として設定された小領域の数に対して、前記出血性エッジ候補領域として算出された小領域の数の割合が所定値を超えたか否かにより前記出血性評価領域が出血性候補領域か否かを判定することを特徴とする請求項 24に記載の画像処理装置。

[26] 前記出血性領域判定部は、前記出血性エッジ候補領域における少なくとも Gの色信号を含む 2つの色信号の輝度値の変動量を算出し、前記 2つの色信号の変動量の割合が最大となる最大値を算出し、前記最大値が所定値を超えたか否かに基づき、前記出血性候補領域が前記出血性領域か否かを判定するために使用する暫定領域を算出することを特徴とする請求項 19に記載の画像処理装置。

[27] 前記出血性領域判定部は、前記暫定領域の数が出血性エッジ候補領域の数に対して所定値を超える割合となるか否かにより、前記出血性候補領域が前記出血性領域か否力、を判定することを特徴とする請求項 26に記載の画像処理装置。

[28] 生体を撮像した複数の色信号からなる医療用画像信号に対応する医療用画像を複数の小領域に分割して、前記複数の小領域に対して少なくとも 1つの前記色信号から、出血性領域の輪郭部を含む小領域を抽出し、抽出された該小領域を出血性評価領域として設定し、かつ前記出血性評価領域の周辺に、複数の小領域からなる評価対象領域を設定する評価領域設定ステップと、

前記評価対象領域における前記色信号の変動量に基づき、前記評価対象領域から出血性エッジ候補領域を抽出し、前記評価対象領域に対する前記出血性エッジ候補領域の割合力前記出血性評価領域が出血性候補領域か否力を判定する出血性候補領域判定ステップと、

前記出血性エッジ候補領域における 2つ以上の前記色信号の変動に基づき、前記出血性エッジ候補領域から出血性領域の輪郭部を抽出し、前記出血性エッジ候補領域に対する前記出血性領域の前記輪郭部の割合から前記出血性候補領域が前記出血性領域か否かを判定する出血性領域判定ステップと、

を備えたことを特徴とする画像処理方法。

[29] 前記評価領域設定ステップは、前記小領域内における前記色信号の輝度値の変動量の最大値を算出し、該最大値が所定値を超える場合の小領域を前記出血性評価領域として設定することを特徴とする請求項 28に記載の画像処理方法。

[30] 前記評価領域設定部は、前記評価対象領域を前記出血性評価領域の外周を取り囲む閉曲線上に設定することを特徴とする請求項 28に記載の画像処理方法。コンピュータに、

生体を撮像した複数の色信号からなる医療用画像信号に対応する医療用画像を複数の小領域に分割して、前記複数の小領域に対して少なくとも 1つの前記色信号から、出血性領域の輪郭部を含む小領域を抽出し、抽出された該小領域を出血性評価領域として設定し、かつ前記出血性評価領域の周辺に、複数の前記小領域からなる評価対象領域を設定する評価領域設定手順と、

前記評価対象領域における前記色信号の変動量に基づき、前記評価対象領域から出血性エッジ候補領域を抽出し、前記評価対象領域に対する前記出血性エッジ候補領域の割合力前記出血性評価領域が出血性候補領域か否力 ^判定する出血性候補領域判定手順と、

前記出血性エッジ候補領域における 2つ以上の前記色信号の変動に基づき、前記出血性エッジ候補領域から出血性領域の輪郭部を抽出し、前記出血性エッジ候補領域に対する前記出血性領域の前記輪郭部の割合から前記出血性候補領域が前記出血性領域か否力を判定する出血性領域判定手順と、

を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。