JP2000172829A - 領域抽出手法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】関心領域の抽出処理において、領域拡張法を用
いる際に使用する拡張条件を容易に求めることができる
領域抽出方法を提供することにある。 【解決手段】指定した位置の近傍の所定の領域にある画
素の濃度値から特徴量を検出し、この特徴量を用いて領
域拡張を行い、拡張された領域について新たに特徴量を
検出し、拡張された領域が収束条件を満たすときの特徴
量によって拡張条件を決定する。ここで、特徴量は、例
えば、指定した位置を含む周囲の画素の濃度値の最小・
最大値および隣接する画素との濃度差の平均誤差若しく
は最大誤差である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、体内画像データ，
特に、３次元的に撮像された断層像を用い、個別臓器や
病巣（以下、「関心領域」と称する）などを抽出する領
域抽出方法に係り、特に、関心領域を抽出するためのパ
ラメータを自動的に検出する領域抽出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】関心領域を３次元表示するためには、ま
ず、その関心領域を画像データから抽出しておくことが
必要である。関心領域の抽出の一般的な方法としては、 関心領域の輪郭を追跡していく方法 画素値の度数グラフを用いて関心領域の濃度しきい値
を設定して領域抽出する方法 関心領域の内部の点から領域拡張を行う方法 等が知られている。この中で、関心領域の内部の点か
ら領域拡張を行う方法は、一般的には、リージョン・グ
ローイング（Region Growing）と称されており、関心領
域内のある一点を選び、次いでそれに連結している点を
隣接画素の中から探しだし、その連結点を取り込んで領
域を拡大することにより関心領域を抽出するものであ
り、最も信頼性が高いものである。関心領域の内部の
点から領域拡張を行う方法については、例えば、アズリ
ール・ローゼンフェルド（Azriel Rosenfeld）著（長尾
真訳），「ディジタル・ピクチャー・プロセッシング
（Digital Picture Processing）」，ｐ．３３５に記載
されている。また、３次元データによる関心領域抽出法
の例として、電子情報通信学会論文誌，D-II No.2 Vol.
J76- D-II（１９９３年２月），ｐｐ．３５０−３５８
に記載されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】電子情報通信学会論文
誌，D-II No.2 Vol.J76- D-II（１９９３年２月），ｐ
ｐ．３５０−３５８では、「リージョングローイングを
ベースにした対話型３次元領域抽出法」として、領域の
連結性の判定基準を大域的変化と局所的変化とからなる
拡張条件を設定して領域抽出を行うようにしている。

【０００４】しかしながら、この拡張条件の設定におい
てはユーザが試行錯誤で行っているため、最適な拡張条
件を得るために、多大な労力を要するという問題があっ
た。

【０００５】本発明の目的は、関心領域の抽出処理にお
いて、領域拡張法を用いる際に使用する拡張条件を容易
に求めることができる領域抽出方法を提供することにあ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】（１）上記目的を達成す
るために、本発明は、元画像データの画素の濃度値の局
所的変化と大域的変化の拡張条件を用いて領域拡張し、
関心領域を抽出する領域抽出方法において、指定した位
置の近傍の所定の領域にある画素の濃度値から特徴量を
検出し、この特徴量を用いて拡張条件を決定するように
したものである。かかる方法により、拡張条件を容易に
求め得るものとなる。

【０００７】（２）上記（１）において、好ましくは、
上記特徴量は、指定した位置を含む周囲の画素の濃度値
の最小・最大値および隣接する画素との濃度差の平均誤
差若しくは最大誤差であり、この特徴量を用いて領域拡
張を行い、拡張された領域について新たに特徴量を検出
し、拡張された領域が収束条件を満たすときの特徴量に
よって拡張条件を決定するようにしたものである。かか
る方法により、順次領域を拡張しながら、特徴量を求
め、拡張条件を求めるようにしているため、拡張条件を
容易に求め得るものとなる。

【０００８】（３）上記（１）において、好ましくは、
上記特徴量は、指定した位置を含む周囲の画素の濃度値
の最小・最大値および隣接する画素との濃度差の平均誤
差若しくは最大誤差であり、この特徴量を用いて関心領
域の境界点を求め、この境界点に基づいて設定された拡
張サイズの領域ついて新たに特徴量を検出し、拡張サイ
ズに変化がないときの領域の特徴量によって拡張条件を
決定するようにしたものである。かかる方法により、境
界点を用いて領域を拡張しながら、特徴量を求め、拡張
条件を求めるようにしているため、拡張条件を容易に求
め得るものとなる。

【０００９】（４）上記（１）において、好ましくは、
指定した位置を通る少なくとも１つの直線上の画素の濃
度値の変化を用いて拡張条件を決定するようにしたもの
である。かかる方法により、拡張条件を容易に求め得る
ものとなる。

【００１０】（５）上記（１）において、好ましくは、
拡張条件の複数の検出パラメータを設定し、それぞれの
検出パラメータ毎に拡張条件を検出し、任意の検出パラ
メータを選択可能としたものである。かかる方法によ
り、検出パラメータの設定が容易となるものである。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、図１〜図６を用いて、本発
明の第１の実施形態による領域抽出方法について説明す
る。最初に、図１を用いて、本実施形態による領域抽出
方法を実施するための領域抽出システムの構成について
説明する。

【００１２】本実施形態による領域抽出システムは、Ｉ
／Ｏ装置１０と、メモリ１１と、ＣＰＵ１２と、ＣＲＴ
１３とから構成されている。Ｉ／Ｏ装置１０は、Ｘ線Ｃ
Ｔ，ＭＲＩなどの断層イメージング装置とメモリ１１間
での画像のやり取りを行うものである。メモリ１１は、
Ｉ／Ｏ装置１０より入力した断層像を格納する。この
時、各々の断面画像をそれぞれの位置関係を正確に保ち
ながら重ねあわせることにより、３次元データとして格
納する。また、メモリ１１は、拡張条件や領域抽出した
結果を格納する。

【００１３】ＣＰＵ１２は、メモリ１１に格納された３
次元データに対して、拡張条件設定断面画像を指定して
拡張条件を検出し、メモリ１１に格納する。次に、ＣＰ
Ｕ１２は、メモリ１１の３次元データから拡張条件によ
り領域抽出を行い、抽出結果をメモリ１１に格納する。
さらに、メモリ１１の３次元データと抽出結果を用いて
特定領域の３次元画像を作成する。ＣＲＴ１３は、ＣＰ
Ｕ１２によって作成された３次元画像を表示する。ま
た、原データのチェック，拡張条件を検出過程のチェッ
ク，領域抽出過程のチェックを行うためにも用いられ
る。

【００１４】次に、図２を用いて、本実施形態による領
域抽出方法を実施する領域抽出システムの処理手順につ
いて説明する。なお、以下の実施形態においては、頭部
のＭＲＩ像を用い、疾患部領域を抽出するものとする。
図２は、本発明の第１の実施形態による領域抽出システ
ムによって領域抽出方法を実施する際の処理手順を示す
フローチャートである。

【００１５】ステップ２０において、ＣＰＵ１２は、Ｍ
ＲＩによって撮像された複数枚の断面画像データを、Ｉ
／Ｏ装置１０を介してメモリ１１に積み上げる。これに
より、メモリ１１上でのデータは、３次元構造を有する
ことになる。次に、ステップ２１において、オペレータ
は、メモリ１１の断面画像データの各断面画像を参照し
ながら、拡張条件を設定する断面画像（１枚または複数
枚）を指定する。ここで、指定する断面画像は、抽出す
べき疾患部のある断面画像である。次に、ステップ２２
において、オペレータは、ステップ２１で指定した断面
画像データを参照して、抽出すべき疾患部の内部の点
（１点または複数点）の座標を指定する。ここで、指定
した点が、拡張条件検出および領域拡張の開始点とな
る。

【００１６】次に、ステップ２３において、ＣＰＵ１２
は、ステップ２２で指定した各断面画像の開始点に関連
した画素値の特徴量を求めて疾患部領域の境界点を検出
し、この境界点を用いて拡張条件検出領域を設定し、局
所・大域パラメータの拡張条件を検出して、メモリ１１
上に登録する。ここで、領域を開始点から拡張する際の
領域の連結性の判定基準としては、大域的変化と、局所
的変化がある。大域的変化とは、同じ領域内では、各画
素の濃度値はある濃度範囲に属することである。また、
局所的変化とは、隣接点同士の濃度差は小さいことこと
である。大域的変化を判定する基準が大域パラメータで
あり、局所的変化を判定する基準が局所パラメータであ
る。なお、ステップ２２の処理が、本実施形態による領
域抽出の際のパラメータである拡張条件を検出処理であ
り、その詳細については、図３以降を用いて、後述す
る。

【００１７】次に、ステップ２４において、ＣＰＵ１２
は、ステップ２２で指定した開始点から、ステップ２３
で検出した局所・大域パラメータの拡張条件を領域拡張
の制約条件として領域抽出を行い、疾患部を抽出して、
メモリ１１上に登録する。

【００１８】次に、図３〜図６を用いて、図２のステッ
プ２３における拡張条件検出処理の手順について説明す
る。図３は、本実施形態による拡張条件検出処理の処理
手順を示すフローチャートであり、図４は、拡張条件検
出処理の対象となる画像データにおける各領域等の説明
図である。

【００１９】ステップ１１０において、ＣＰＵ１２は、
指定した断面画像を、指定したサイズにより周囲の画素
値を加算し、平均値を算出した平滑化処理をして、メモ
リ１１に格納する。

【００２０】次に、ステップ１１１において、ＣＰＵ１
２は、関心領域１２０内の開始点１２１を中心に、予め
指定した初期サイズ１２２を用いて初期領域１２３を設
定し、平滑化画像を用いて初期領域１２３内における濃
度値の最小・最大値および隣接画素の誤差の平均値（平
均誤差）に重み係数を掛けたものを、特徴量として算出
する。ここで、重み係数としては、例えば、２．０を用
いる。また、隣接画素の誤差の平均値に重み係数を掛け
たものに代えて、隣接画素の最大誤差値を特徴量として
算出するようにしてもよいものである。

【００２１】ここで、図５を用いて、開始点１２１，初
期サイズ１２２，初期領域１２３について説明する。図
５は、本発明の第１の実施形態による拡張条件検出処理
に用いる開始点，初期サイズ，初期領域の概念説明図で
ある。

【００２２】断面画像は、画素であるドットの集合体で
あり、座標によってそれぞれの画素を特定することがで
きる。例えば、図５に示す例において、開始点１２１
を、座標（ｊ，ｋ）の画素とする。ここで、初期サイズ
１２２を、例えば、９ドットとすると、初期領域１２３
は、座標（ｊ＋４，ｋ＋４）と、座標（ｊ＋４，ｋ−
４）と、座標（ｊ−４，ｋ＋４）と、座標（ｊ−４，ｋ
−４）とによって囲まれた領域であり、８１ドットの画
素から構成されることになる。

【００２３】各画素は、濃度値Ｇを有している。例え
ば、入力データが１２ビットの場合、濃度値Ｇは、２¹²
階調のグレイスケールの値を有している。なお、入力デ
ータとしては、１０ビットでも、８ビットでもよいもの
である。

【００２４】従って、初期領域１２３内の８１ドットの
画素の濃度を、Ｇ(j+4,k+4)，…，Ｇ(j+4,k-4)，…，Ｇ
(j-4,k+4)，…，Ｇ(j-4,k-4)とすると、これらの濃度値
の最大値Ｇmx及び最小値Ｇmnを求めることにより、これ
らの値は、初期領域１２３全体の傾向を示すものである
ため、初期領域１２３内の大域的変化を判定するための
初期的な基準値となる。

【００２５】また、初期領域１２３内の８１ドットの画
素の濃度Ｇ(j+4,k+4)，…，Ｇ(j+4,k-4)，…，Ｇ(j-4,k
+4)，…，Ｇ(j-4,k-4)に対して、隣接画素間の誤差を求
めることにより、局所的な変化を判定することができる
ので、これらの誤差の平均値（平均誤差）に重みを掛け
た値Ｇｅによって、局所的変化を判定するための初期的
な基準値となる。

【００２６】次に、ステップ１１２において、ＣＰＵ１
２は、開始点１２１を領域拡張のためのスタートポイン
トとして、ステップ１１１において求めた特徴量を用い
て、領域拡張の処理を行い、領域を抽出する。

【００２７】ここで、図６を用いて、領域拡張処理を概
要について説明する。図６は、本発明の第１の実施形態
による拡張条件検出処理における領域拡張処理の概要の
説明図である。

【００２８】座標（ｊ．ｋ）の開始点１２１から領域拡
張をスタートすると、最初に、座標（ｊ，ｋ）の４方向
に隣接する４つの画素（ｊ＋１，ｋ），（ｊ，ｋ＋
１），（ｊ，ｋ−１），（ｊ−１，ｋ）の濃度値Ｇ（ｊ
＋１，ｋ），Ｇ（ｊ，ｋ＋１），Ｇ（ｊ，ｋ−１），Ｇ
（ｊ−１，ｋ）が、特徴量である濃度値の最大値Ｇmx及
び最小値Ｇmnの範囲内にあるか否かを判定する。また、
元の画素（ｊ，ｋ）と判定対象の画素（ｊ＋１，ｋ），
（ｊ，ｋ＋１），（ｊ，ｋ−１），（ｊ−１，ｋ）の差
が、特徴量である平均誤差Ｇｅ以内であるか否かを判定
する。そして、これらの両方の特徴量の条件を満たす場
合に、それらの画素（ｊ＋１，ｋ），（ｊ，ｋ＋１），
（ｊ，ｋ−１），（ｊ−１，ｋ）まで、領域が拡張され
る。

【００２９】次に、画素（ｊ＋１，ｋ），（ｊ，ｋ＋
１），（ｊ，ｋ−１），（ｊ−１，ｋ）を、それぞれ基
準として、隣接する画素まで領域が拡張可能か否かを判
定する。即ち、画素（ｊ＋１，ｋ）に対しては、画素
（ｊ＋２，ｋ），（ｊ＋１，ｋ＋１）及び（ｊ＋１，ｋ
−１）が隣接する画素となるので、これらの濃度Ｇが、
特徴量である濃度値の最大値Ｇmx及び最小値Ｇmnの範囲
内にあるか否か、また、基準となる画素（ｊ＋１，ｋ）
との間で、特徴量である平均誤差Ｇｅ以内であるか否か
を判定して、領域を拡張するか否かを判定する。同様に
して、基準となる（ｊ，ｋ＋１），（ｊ，ｋ−１），
（ｊ−１，ｋ）の画素についても、これらに隣接する画
素（ｊ＋１，ｋ＋１），（ｊ，ｋ＋２），（ｊ−１，ｋ
＋１），（ｊ−２，ｋ），（ｊ−１，ｋ−１），（ｊ，
ｋ−２），（ｊ＋１，ｋ−１）に対しても、特徴量であ
る濃度値の最大値Ｇmx及び最小値Ｇmnの範囲内にあるか
否か、基準となる画素との間で、特徴量である平均誤差
Ｇｅ以内であるか否かを判定して、領域を拡張するか否
かを判定する。

【００３０】以上の繰り返しにより、領域拡張を行い、
例えば、図４に示した領域拡張によって抽出された領域
１２４を得る。そして、特徴量である濃度値の最大値Ｇ
mx及び最小値Ｇmnの範囲内になく、また、隣接する画素
との間で、特徴量である平均誤差Ｇｅ以内でない場合に
は、領域を拡張しないものとして、領域拡張を終了す
る。

【００３１】次に、ステップ１１３において、ＣＰＵ１
２は、ステップ１１２で抽出した領域の周辺画素が、関
心領域１２０内に含まれる画素か判定し、判定を満たす
画素を抽出して領域を拡張する。関心領域１２０内の画
素の判定方法について、以下に説明する。最初に、次の
ようにして、前処理を行う。即ち、ステップ１１２で領
域拡張の処理時に拡張される画素が関心領域の場合、拡
張する画素との画素値の差の絶対値を累積し、平均値を
算出して平均誤差を検出する。平均誤差が１より小さい
時は、平均誤差を１に補正する。

【００３２】以上の前処理後、以下の２条件が満たされ
た時、関心領域１２０内の画素と判定する。 １）ステップ１１２で抽出した画素が対象画素の隣接し
た画素中に在る画素数を検出し、予め指定した画素数よ
り検出された画素数が多い場合。 例えば、予め指定した画素数を２とする。図６に示す例
において、例えば、画素（ｊ＋１，ｋ＋１）が抽出した
画素である場合、その隣接する画素中にある画素は、
（ｊ＋１，ｋ）と（ｊ，ｋ＋１）であり、その個数は２
個である。従って、この場合は、条件１）を満たすもの
とする。しかし、画素（ｊ，ｋ＋２）の場合には、隣接
する画素は（ｊ，ｋ＋１）のみであり、１個であるた
め、条件１）を満たさないと判断する。なお、予め指定
した画素数は、通常１としておくことにより、隣接する
画素は全て抽出できる。通常は、指定した画素数を１と
しておくことにより、条件１）はクリアできる。

【００３３】２）検出した画素値の平均値を算出して対
象画素の画素値との差の絶対値を算出し、予め指定した
重み係数に該平均誤差を乗じた値より算出した絶対値が
小さい場合。である。

【００３４】次に、ステップ１１４において、ＣＰＵ１
２は、ステップ１１２及びステップ１１３で抽出された
領域から、改めて特徴量を算出する。即ち、ステップ１
１２及びステップ１１３の領域拡張処理により、領域
は、少なくとも、初期領域１２３よりも広くなってい
る。そこで、この拡張された領域に対して、改めて、濃
度値の最大値Ｇmx及び最小値Ｇmn及び隣接画素間の誤差
の平均値（平均誤差）に重みを掛けた値Ｇｅからなる特
徴量を算出することにより、この特徴量は、拡張された
領域を表す特徴量に変更されることになる。

【００３５】次に、ステップ１１５において、ＣＰＵ１
２は、収束条件を満すか否かを判定する。満たさない場
合には、ステップ１１２に戻り、ステップ１１２，１１
３，１１４を繰り返すことにより、さらに、領域を拡張
する。

【００３６】ここで、収束条件について、以下に説明す
る。収束条件は、以下の条件を組み合わせて行う。ただ
し、ステップ１１２で領域拡張の処理を行って領域を拡
張した画素数を、抽出画素数とする。

【００３７】（１）抽出画素数が、前回の抽出画素数と
同じ場合。 対象となる画像の画素の濃度の中で、境界が明確な病巣
のような関心領域の場合には、関心領域とその外側の領
域の間で、濃度の変化が大きいため、この境界まで領域
が拡張されると、それ以上の領域の拡張が行われないた
め、「（１）抽出画素数が、前回の抽出画素数と同じ場
合」の条件を満たすため、これを第１の収束条件とす
る。一方、関心領域とその隣接領域の境界が明確でない
場合には、領域拡張処理は、収束するよりは発散してい
く傾向がある。そこで、以下の（２）〜（４）の条件に
より、発散傾向にあるかどうかを判定し、発散傾向にあ
るときは、適当な位置で、収束と見なすようにしてい
る。

【００３８】（２）抽出画素数が、前回抽出画素数に予
め指定した重み係数を乗じた値を超えた場合。 （３）抽出画素数と前回抽出画素数の差が、前回抽出画
素数と前前回抽出画素数の差に予め指定した重み係数を
乗じた値よりを超えた場合。 （４）前抽出画素数の差を抽出画素数差の履歴として保
存し、今回抽出画素数と前回の抽出画素数の差が前回ま
での予め指定した抽出画素数差の平均に予め指定した重
み係数を乗じた数を超えた場合。

【００３９】そして、（１）条件を満たすか、（２）〜
（４）のいずれかの条件を満たす場合に収束条件を満た
すと判定する。 ［組み合わせ例１］（１）若しくは（２）が成立する時
収束条件とする。この判定条件は、関心領域の境界で抽
出画素数の変化が大き時に有効であるとともに、処理が
簡単に行えるものである。 ［組み合わせ例２］（１）若しくは（３）が成立する時
収束条件とする。この判定条件は、関心領域内で抽出画
素数の変化が大き時に有効である。 ［組み合わせ例３］（１）若しくは（４）が成立する時
収束条件とする。この判定条件は、関心領域内で抽出画
素数の変化にバラツキがある時に有効である。

【００４０】次に、ステップ１１６において、ＣＰＵ１
２は、収束条件を満たした直前の特徴量を用いて領域拡
張を行い、領域拡張による抽出された拡張領域１２０内
から最終的な拡張条件を決定する。

【００４１】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、初期領域の特徴量に基づいて領域を拡張し、拡張さ
れた領域について新たに特徴量を求め、再び、新たな特
徴量に基づいて領域を拡張し、拡張された領域が収束条
件を満たすときに、求められた特徴量を、拡張条件とす
ることにより、領域拡張法を用いる際に使用する拡張条
件を容易に求めることができる。

【００４２】次に、図７及び図８を用いて、本発明の第
２の実施形態による領域抽出方法について説明する。な
お、本実施形態による領域抽出方法を実施するための領
域抽出システムの構成は、図１に示したものと同様であ
る。また、本実施形態による領域抽出システムによって
領域抽出方法を実施する際の全体的な処理手順は、図２
に示したフローチャートと同様である。図７は、図２の
ステップ２３における拡張条件検出処理の本実施形態に
よる処理手順を示すフローチャートであり、図８は、拡
張条件検出処理の対象となる画像データにおける各領域
等の説明図である。

【００４３】なお、本実施形態においては、指定した位
置を中心に予め指定したサイズの領域を対象に特徴量を
検出し、検出した特徴量にもとづいて上下左右に関心領
域の境界点を検出し、検出した境界点を用いたひし形領
域を用いて拡張条件を決定するようにしている。

【００４４】最初に、ステップ４０において、ＣＰＵ１
２は、指定した断面画像を指定したサイズにより周囲の
画素値を加算し、平均値を算出した平滑化処理をして、
メモリ１２に格納する。次に、ステップ４１において、
ＣＰＵ１２は、図８に示した指定した初期サイズ３２
を、最初の拡張サイズとして設定する。ここで、初期サ
イズ３２は、例えば、５ドットとする。次に、ステップ
４２において、ＣＰＵ１２は、図８に示すように、関心
領域３０内に開始点３１を指定する。そして、この開始
点３１を中心に、拡張サイズ３５を用いて、ひし形の検
出領域３３を設定する。ステップ４０において得られた
平滑化画像を用いて、検出領域３３内における濃度値の
最小・最大値Ｇmn，Ｇmxおよび隣接画素の最大誤差値Ｇ
ｅを、特徴量として算出する。

【００４５】次に、ステップ４３において、ＣＰＵ１２
は、図８に示すように、ステップ４２で算出した特徴量
を用いて、検出ライン３６に沿って、境界点３４を検出
する。ここで、検出ライン３６は、図８に示すように、
直交する２軸方向，即ち、４方向に設定されている。従
って、境界点３４の検出は、この検出ライン３６に沿っ
て行われるため、例えば、図５に示す例でいうと、開始
点の画素（ｊ，ｋ）から開始すると、画素（ｊ＋４，
ｋ）の方向に並んでいる画素，画素（ｊ，ｋ＋４）の方
向に並んでいる画素，画素（ｊ，ｋ−４）の方向に並ん
でいる画素，画素（ｊ−４，ｋ）の方向に並んでいる画
素のみが対象となる。なお、（ｊ＋４，ｋ＋４）や、
（ｊ＋４，ｋ−４）や、（ｊ−４，ｋ＋４）や、（ｊ−
４，ｋ−４）などの画素は対象とならないため、対象画
素の個数が少なくなり、処理が容易になるものである。

【００４６】ここで、ステップ４３によって最終的な境
界点３４を検出する方法を説明する。境界点は、以下の
境界点検出方法を、単独あるいは組み合わせて行う。

【００４７】（１）隣接画素の誤差値を用いる方法 この方法は、以下の式（１）により、境界点を検出す
る。

【００４８】

【数１】

【００４９】ここで、パラメータとして、濃度差重みａ
と濃度差画素間隔ｂを与え、境界点判定画素の濃度値Ｇ
iと濃度差画素間隔ｂだけ先の濃度値Ｇi+1の誤差値｜Ｇ
i−Ｇi+1｜が、検出された特徴量の平均誤差または最大
誤差値Ｇｅに、濃度差重みａを乗じた値（ａ・Ｇｅ）を
超えた時、境界点とする。

【００５０】（２）濃度値の最小・最大値を用いる方法 この方法は、以下の式（２），（３），（４）により、
境界点を検出する。

【００５１】

【数２】

【００５２】ここで、パラメータとして、濃度補正値ｃ
を与え、検出された特徴量の濃度最小Ｇmnを、濃度補正
値ｃで補正して、補正された特徴量の最小値Ｇmnaを求
める。

【００５３】

【数３】

【００５４】ここで、パラメータとして、濃度補正値ｃ
を与え、検出された特徴量の濃度最大Ｇmxを、濃度補正
値ｃで補正して、補正された特徴量の最大値Ｇmxaを求
める。

【００５５】

【数４】

【００５６】さらに、境界点判定画素の濃度値Ｇiが、
補正した濃度最小・最大値（Ｇmna，Ｇmxa）の範囲外に
なった時、境界点とする。

【００５７】そして、（１）若しくは（２）の方法を組
み合わせて、境界点を検出する。 ［組み合わせ例１］（１）と（２）が両方成立する点を
境界点とする。この境界点検出条件は、対象領域内の濃
度差が大きく、境界が不明瞭な場合に有効である。 ［組み合わせ例２］（１）と（２）のどちらかが成立す
る点を境界点とする。この境界点検出条件は、対象領域
内の濃度差が大きく、境界が明瞭な場合に有効である。 ［組み合わせ例３］（１）が成立する時は除外し、
（２）が成立する点を境界点とする。この境界点検出条
件は、対象領域内の濃度差が小さく、境界が不明瞭な場
合に有効である。 ［組み合わせ例４］（２）が成立する時は除外し、
（１）が成立する点を境界点とする。この境界点検出条
件は、対象領域内の濃度差が小さく、境界が明瞭な場合
に有効である。

【００５８】次に、ステップ４４において、ＣＰＵ１２
は、ステップ４３で検出した境界点３４の中から開始点
３１から最短の境界点３４を選んで拡張サイズ３５に設
定する。即ち、４方向の検出ライン３６に沿って境界点
３４を求めることにより、４個の境界点３４が求められ
るので、開始点３１からの距離が最も短い境界点を選択
した上で、その境界点までの距離を新しい拡張サイズ３
５とする。

【００５９】次に、ステップ４５において、ＣＰＵ１２
は、新たな拡張サイズ３５が、前回検出した値と異なる
か否かを判定して、異なる場合には、ステップ４２に戻
り、ステップ４２，４３，４４の処理を繰り返す。

【００６０】次に、ステップ４５の判定で、拡張サイズ
に変更がない場合には、ステップ４６において、ＣＰＵ
１２は、断面画像の検出領域３３内における濃度値の最
小・最大値および隣接画素の最大誤差値を、最終的な拡
張条件として決定する。

【００６１】以上説明したように、本実施形態の方法に
よれば、初期の特徴量に基づいて境界点を検出して領域
を拡張し、拡張された領域について新たに特徴量を求
め、再び、新たな特徴量に基づいて境界点を求めて領域
を拡張し、拡張された領域が収束条件を満たすときに、
求められた特徴量を、拡張条件とすることにより、領域
拡張法を用いる際に使用する拡張条件を容易に求めるこ
とができる。

【００６２】次に、図９及び図１０を用いて、本発明の
第３の実施形態による領域抽出方法について説明する。
なお、本実施形態による領域抽出方法を実施するための
領域抽出システムの構成は、図１に示したものと同様で
ある。また、本実施形態による領域抽出システムによっ
て領域抽出方法を実施する際の全体的な処理手順は、図
２に示したフローチャートと同様である。図９は、図２
のステップ２３における拡張条件検出処理の本実施形態
による処理手順を示すフローチャートであり、図１０
は、拡張条件検出処理の対象となる画像データにおける
各領域等の説明図である。なお、本実施形態において
は、指定した位置を中心に予め指定したサイズの領域を
対象に特徴量を検出し、検出した特徴量にもとづいて放
射線上に関心領域の境界点を検出して拡張条件を決定す
るようにしている。

【００６３】最初に、ステップ５０において、ＣＰＵ１
２は、指定した断面画像を指定したサイズにより周囲の
画素値を加算し、平均値を算出した平滑化処理をして、
メモリ１２に格納する。次に、ステップ５１において、
ＣＰＵ１２は、図１０に示したように、関心領域３０内
に開始点３１を指定し、開始点３１を中心に初期サイズ
３２を用いて矩形の検出領域３３を設定し、平滑化画像
を用いて検出領域３３内における濃度値の最小・最大値
および隣接画素の最大誤差値を特徴量として算出する。

【００６４】次に、ステップ５２において、ＣＰＵ１２
は、ステップ５１で算出した特徴量を用いて、放射線状
の検出ライン３７に沿って境界点３４を検出する。次
に、ステップ５３において、ＣＰＵ１２は、ステップ５
１で検出した各検出ラインの境界点までの断面画像の画
素を用いて、濃度値の最小・最大値および隣接画素の最
大誤差値を拡張条件として検出する。

【００６５】以上説明したように、本実施形態の方法に
よれば、初期の特徴量に基づいて境界点を検出して領域
を拡張し、拡張された領域について新たに特徴量を求
め、拡張条件とすることにより、領域拡張法を用いる際
に使用する拡張条件を容易に求めることができる。

【００６６】次に、本発明の第４の実施形態による領域
抽出方法について説明する。なお、本実施形態による領
域抽出方法を実施するための領域抽出システムの構成
は、図１に示したものと同様である。また、本実施形態
による領域抽出システムによって領域抽出方法を実施す
る際の全体的な処理手順は、図２に示したフローチャー
トと同様である。さらに、図２のステップ２３における
拡張条件検出処理の本実施形態による処理手順は、図９
に示すフローチャートと同様である。なお、本実施形態
においては、図９のステップ５２における境界点の検出
処理を、一部変更している。

【００６７】第３の実施形態において、関心領域と、そ
の外側の領域との境界が不明瞭な場合には、境界点が、
関心領域よりも外側に検出される場合も生じてくる。そ
こで、図９のステップ５２の処理において、ＣＰＵ１２
は、ステップ５１で算出した特徴量を用いて、放射線状
の検出ライン３７に沿って複数の境界点３４を検出す
る。これらの複数の境界点の内、所定の境界点のデータ
を除いくようにする。例えば、図１０に示した例では、
８本の検出ライン３７を用いるため、８カ所の境界点３
４が検出されるが、これらの境界点の内、開始点３１か
らの距離が遠い，例えば、２つの境界点を削除し、残り
の６個の境界点について、ステップ５３の処理を行うよ
うにする。これによって、検出ライン上の境界領域が不
明瞭で、その検出ライン上で求められた境界点が、他の
境界点よりも離れた位置に検出されたような場合でも、
他の境界点を用いて、ステップ５３において、より正確
に、濃度値の最小・最大値および隣接画素の最大誤差値
を拡張条件として検出することができる。

【００６８】以上説明したように、本実施形態の方法に
よれば、関心領域の境界が不明瞭な場合でも、容易に拡
張条件を求めることができる。

【００６９】次に、本発明の第５の実施形態による領域
抽出方法について説明する。なお、本実施形態による領
域抽出方法を実施するための領域抽出システムの構成
は、図１に示したものと同様である。また、本実施形態
による領域抽出システムによって領域抽出方法を実施す
る際の全体的な処理手順は、図２に示したフローチャー
トと同様である。さらに、図２のステップ２３における
拡張条件検出処理の本実施形態による処理手順は、図９
に示すフローチャートと同様である。

【００７０】本実施形態においては、関心領域内に異な
る濃度値の領域が複数ある場合、濃度値の領域毎に開始
点を指定して、断面画像の画素を用いて濃度値の最小・
最大値および隣接画素の最大誤差値を算出し、各開始点
で算出した最大濃度値の最大の値を拡張条件の濃度最大
値に、また各開始点で算出した最小濃度値の最小の値を
拡張条件の濃度最小値に、また各開始点で算出した隣接
画素の最大誤差値の最大の値を拡張条件の隣接画素の最
大誤差値として検出する。以上説明したように、本実施
形態の方法によれば、関心領域内に異なる濃度値の領域
が複数ある場合でも、拡張条件を検出することができ
る。

【００７１】次に、図１１〜図１３を用いて、本発明の
第６の実施形態による領域抽出方法について説明する。
なお、本実施形態による領域抽出方法を実施するための
領域抽出システムの構成は、図１に示したものと同様で
ある。また、本実施形態による領域抽出システムによっ
て領域抽出方法を実施する際の全体的な処理手順は、図
２に示したフローチャートと同様である。図１１は、図
２のステップ２３における拡張条件検出処理の本実施形
態による処理手順を示すフローチャートであり、図１２
は、拡張条件検出処理の対象となる画像データにおける
各領域等の説明図であり、図１３は、抽出領域を抽出す
るための原理説明図である。なお、本実施形態において
は、指定した位置を通る直線上の画素値の変化を用いて
拡張条件を決定するようにしている。

【００７２】最初に、ステップ７０において、オペレー
タは、図１２に示すように、指定した断面画像の関心領
域６０内に、開始点６１を指定する。次に、ステップ７
１において、ＣＰＵ１２は、開始点６１を通る検出ライ
ン６２の画素値のラインプロファイル６３を検出し、Ｃ
ＲＴ１３上に表示する。ここで、ラインプロファイル６
３は、例えば、図１３に示すように、横軸が開始点６１
を含む検出ライン６２上の各点を示し、縦軸が各画素の
濃度値を表すものとなる。

【００７３】次に、ステップ７２において、オペレータ
は、検出されたラインプロファイル６３を用い、抽出領
域６４を指定し、分離する。即ち、図１３に示すような
ラインプロファイル６４を見て、開始点６１を含む領域
の濃度値のレベルよりも高いレベル（若しくは低いレベ
ル）にスライスレベルを設けた考え、このスライスレベ
ルと濃度値のラインプロファイル６３が交差する位置の
範囲内を、視覚的に判断して、抽出領域６４として指定
する。次に、ステップ７３において、ＣＰＵ１２は、抽
出領域６４内の濃度値を用い、領域内の濃度値の最小・
最大値および隣接画素の最大誤差値を算出して、特徴量
である拡張条件を検出する。

【００７４】次に、ステップ７４において、ＣＰＵ１２
は、拡張条件を用いて、開始点６１より拡張処理を行
い、抽出画像を作成し、表示する。次に、ステップ７５
において、オペレータは、ステップ７４によって抽出さ
れた抽出画像と、関心領域６０とをＣＲＴ１３上で比較
し、正しく抽出されていなければ、ステップ７２に戻
り、ステップ７２，７３，７４を繰り返す。

【００７５】以上説明したように、本実施形態の方法に
よれば、ラインプロファイルを用いて視覚的に抽出領域
を指定できるので、拡張条件を容易に求めることができ
る。

【００７６】次に、本発明の第７の実施形態による領域
抽出方法について説明する。なお、本実施形態による領
域抽出方法を実施するための領域抽出システムの構成
は、図１に示したものと同様である。また、本実施形態
による領域抽出システムによって領域抽出方法を実施す
る際の全体的な処理手順は、図２に示したフローチャー
トと同様である。さらに、図２のステップ２３における
拡張条件検出処理の本実施形態による処理手順は、図１
１に示すフローチャートと同様である。なお、本実施形
態においては、図１１のステップ７１におけるラインプ
ロファイルの検出処理を、一部変更している。

【００７７】第６の実施形態のステップ７１において、
開始点６１を通る検出ライン６２の画素値のラインプロ
ファイル６３を検出する際に、検出ライン６２内の各画
素の濃度値Ｇiを用いて、以下の式（５）に基づいて指
定した長さＬｅｎ（例えば、９ドット分）毎の平均値Ｇ
ａを求める。

【００７８】

【数５】

【００７９】さらに、平均値Ｇａから以下の式（６）に
基づいて、分散値Ｇｄを算出し、算出した分散値のライ
ンプロファイル６３を、ＣＲＴ１３上に表示する。

【００８０】

【数６】

【００８１】そして、ステップ７２において、検出した
ラインプロファイル６３を用いて抽出領域６４を分離す
る。

【００８２】以上説明したように、本実施形態の方法に
よれば、ラインプロファイルの分散値を用いて、容易に
拡張条件を求めることができる。

【００８３】次に、図１４及び図１２を用いて、本発明
の第８の実施形態による領域抽出方法について説明す
る。なお、本実施形態による領域抽出方法を実施するた
めの領域抽出システムの構成は、図１に示したものと同
様である。また、本実施形態による領域抽出システムに
よって領域抽出方法を実施する際の全体的な処理手順
は、図２に示したフローチャートと同様である。図１４
は、図２のステップ２３における拡張条件検出処理の本
実施形態による処理手順を示すフローチャートである。
なお、本実施形態においては、指定した位置を通る複数
の直線上の画素値の変化を用いて拡張条件を決定するよ
うにしている。

【００８４】最初に、ステップ８０において、オペレー
タは、図１２に示すように、指定した断面画像の関心領
域６０内に、開始点６１を指定する。次に、ステップ８
１において、ＣＰＵ１２は、図１２に示すように、開始
点６１を中心に放射線状に複数の検出ライン６２を設定
する。

【００８５】次に、ステップ８２において、ＣＰＵ１２
は、開始点６１を通る検出ライン６２の濃度値のライン
プロファイル６３を検出する。次に、ステップ８３にお
いて、オペレータは、図１１のステップ７２と同様にし
て、検出されたラインプロファイル６３を用い、抽出領
域６４を分離する。

【００８６】次に、ステップ８４において、ＣＰＵ１２
は、抽出領域６４内の濃度値を用い、領域内の濃度値の
最小・最大値および隣接画素の最大誤差値を算出して、
特徴量である拡張条件を検出する。

【００８７】次に、ステップ８５において、ＣＰＵ１２
は、未処理の検出ライン６２があるか否かを判断して、
あればステップ８２に戻り、ステップ８２，８３，８４
を繰り返して、全ての検出ライン６２について、拡張条
件を検出する。次に、ステップ８６において、ＣＰＵ１
２は、検出された複数の拡張条件を用いて拡張処理を行
い、それぞれの拡張条件に対する抽出画像を作成し、表
示する。オペレータは、表示された抽出画像の中から関
心領域に近い、最適な拡張条件を選択する。

【００８８】以上説明したように、本実施形態の方法に
よれば、複数の検出ラインを用いて、複数の拡張条件を
検出し、それらの中から抽出画像を用いて、容易に適切
な拡張条件を求めることができる。

【００８９】次に、図１５及び図１０を用いて、本発明
の第９の実施形態による領域抽出方法について説明す
る。なお、本実施形態による領域抽出方法を実施するた
めの領域抽出システムの構成は、図１に示したものと同
様である。また、本実施形態による領域抽出システムに
よって領域抽出方法を実施する際の全体的な処理手順
は、図２に示したフローチャートと同様である。図１５
は、図２のステップ２３における拡張条件検出処理の本
実施形態による処理手順を示すフローチャートである。
なお、本実施形態においては、検出ライン３７の画素値
を用いて濃度ヒストグラムを作成し、濃度ヒストグラム
用いて拡張条件を決定するようにしている。

【００９０】最初に、ステップ００において、オペレー
タは、図１０に示すように、指定した断面画像の関心領
域３０内に、開始点３１を指定する。次に、ステップ９
１において、ＣＰＵ１２は、図１０に示すように、開始
点３１を複数の検出ライン３７の画素の濃度値を用い
て、濃度ヒストグラムを作成する。

【００９１】次に、ステップ９２において、ＣＰＵ１２
は、濃度ヒストグラムを、予め指定したサイズ毎に、平
滑化処理する。次に、ステップ９３において、ＣＰＵ１
２は、ステップ９２で作成した濃度ヒストグラムの開始
点３１の位置より、度数の極小の位置を探して濃度最小
・最大値を検出する。

【００９２】次に、ステップ９４において、ＣＰＵ１２
は、ステップ９３で検出した濃度最小・最大値を用い
て、検出ライン３７の境界点３４を検出する。次に、ス
テップ９５において、ＣＰＵ１２は、境界点３４間の画
素の濃度値を用いて、領域内の濃度値の最小・最大値お
よび隣接画素の最大誤差値を算出して、特徴量である拡
張条件を検出する。

【００９３】以上説明したように、本実施形態の方法に
よれば、濃度ヒストグラムを用いて、拡張条件を容易に
求めることができる。

【００９４】次に、図１６を用いて、本発明の第１０の
実施形態による領域抽出方法について説明する。なお、
本実施形態による領域抽出方法を実施するための領域抽
出システムの構成は、図１に示したものと同様である。
また、本実施形態による領域抽出システムによって領域
抽出方法を実施する際の全体的な処理手順は、図２に示
したフローチャートと同様である。図１６は、図２のス
テップ２３における拡張条件検出処理の本実施形態によ
る処理手順を示すフローチャートである。なお、本実施
形態においては、複数の拡張条件検出パラメータを用い
て拡張条件を決定するようにしている。

【００９５】最初に、ステップ２１０において、オペレ
ータは、式（１）や式（２）に用いられている濃度差重
みａや濃度補正値ｂの拡張条件検出パラメータを、複数
個設定する。例えば、濃度差重みａとして、ａ＝２．
０，ａ＝３．０，ａ＝４．０のように、複数個設定す
る。次に、ステップ２１１において、オペレータは、指
定した断面画像の関心領域６０内に開始点６１を指定す
る。

【００９６】次に、ステップ２１２において、ＣＰＵ１
２は、設定された内の１つの拡張条件検出パラメータを
用い、抽出対象領域を指定する。次に、ステップ２１３
において、ＣＰＵ１２は、抽出対象領域より、対象画素
の濃度値を用いて、領域内の濃度値の最小・最大値およ
び隣接画素の最大誤差値を算出して、特徴量である拡張
条件を検出する。

【００９７】次に、ステップ２１４において、ＣＰＵ１
２は、設定された全ての拡張条件検出パラメータについ
て、処理が終了したか否かを判定し、未処理の拡張条件
検出パラメータがあれば、ステップ２１２に戻り、ステ
ップ２１２，２１３，２１４の処理を繰り返して、それ
ぞれ、設定された全ての拡張条件検出パラメータ毎の拡
張条件を検出する。次に、ステップ２１５において、Ｃ
ＰＵ１２は、全ての拡張条件を提示し、オペレータは、
その中から最適な拡張条件を選択する。

【００９８】以上説明したように、本実施形態の方法に
よれば、複数の拡張条件検出パラメータに対する拡張条
件を検出することにより、最適な拡張条件を容易に求め
ることができる。

【００９９】次に、図１７及び図１８を用いて、本発明
の第１１の実施形態による領域抽出方法について説明す
る。なお、本実施形態による領域抽出方法を実施するた
めの領域抽出システムの構成は、図１に示したものと同
様である。また、本実施形態による領域抽出システムに
よって領域抽出方法を実施する際の全体的な処理手順
は、図２に示したフローチャートと同様である。図１７
は、図２のステップ２３における拡張条件検出処理の本
実施形態による処理手順を示すフローチャートであり、
図１２は、拡張条件検出処理の対象となる画像データに
おける各領域等の説明図である。なお、本実施形態にお
いては、指定した位置を通る直線上の画素値の変化を用
いて拡張条件を決定するようにしている。

【０１００】最初に、ステップ２３０において、ＣＰＵ
１２は、図１８に示すように、指定された断面画像２２
０の関心領域内２２１に指定された開始点２２２に対し
て、拡張条件を検出する。拡張条件の検出方法として
は、上述した第１〜第１０実施形態のいずれの方法を用
いてもよいものである。次に、ステップ２３１におい
て、ＣＰＵ１２は、直前に検出した拡張条件を用い、図
１８に示すように、断面画像２２０の上に位置する断面
画像において、開始点２２２の真上の位置の点（開始点
同一座標点）２２３の画素が拡張可能か検出する。

【０１０１】そして、ステップ２３２において、ＣＰＵ
１２は、拡張が不可能かどうかを判定する。不可能であ
れば、ステップ２３５にジャンプする。

【０１０２】不可能でない場合には、ステップ２３３に
おいて、ＣＰＵ１２は、さらに、上の断面画像の指定位
置の真上の位置の点（開始点同一座標点）２２３を指定
し、対象領域を設定して、抽出対象領域より、対象画素
の濃度値を用いて、領域内の濃度値の最小・最大値およ
び隣接画素の最大誤差値を算出して、特徴量である拡張
条件を検出する。

【０１０３】次に、ステップ２３４において、ＣＰＵ１
２は、上の断面画像が最上位断層像であるか否かを判定
する。最上位の断層像でなければ、ステップ２３１に戻
り、ステップ２３１，２３２，２３３の処理を繰り返
し、最上位断層像まで、それぞれの拡張条件を検出す
る。そして、ステップ２３５において、ＣＰＵ１２は、
断層像の関心領域抽出処理を、各々の拡張条件を用いて
行う。なお、以上の処理を、下側の断面画像についても
同じように行う。

【０１０４】以上説明したように、本実施形態の方法に
よれば、３次元の断層画像についても、拡張条件を容易
に求めることができる。

【０１０５】

【発明の効果】本発明によれば、領域拡張法を用いる際
に使用する拡張条件を容易に求めることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態による領域抽出方法を
実施するための領域抽出システムの構成を示すシステム
構成図である。

【図２】本発明の第１の実施形態による領域抽出システ
ムによって領域抽出方法を実施する際の処理手順を示す
フローチャートである。

【図３】本発明の第１の実施形態による領域抽出方法の
中の拡張条件検出処理を実施する際の処理手順を示すフ
ローチャートである。

【図４】本発明の第１の実施形態による領域抽出方法の
中の拡張条件検出処理の対象となる画像データにおける
各領域等の説明図である。

【図５】本発明の第１の実施形態による拡張条件検出処
理に用いる開始点，初期サイズ，初期領域の概念説明図
である。

【図６】本発明の第１の実施形態による拡張条件検出処
理における領域拡張処理の概要の説明図である。

【図７】本発明の第２の実施形態による拡張条件検出処
理の処理手順を示すフローチャートである。

【図８】本発明の第２の実施形態による拡張条件検出処
理の対象となる画像データにおける各領域等の説明図で
ある。

【図９】本発明の第３の実施形態による拡張条件検出処
理の処理手順を示すフローチャートである。

【図１０】本発明の第３の実施形態による拡張条件検出
処理の対象となる画像データにおける各領域等の説明図
である。

【図１１】本発明の第６の実施形態による拡張条件検出
処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図１２】本発明の第６の実施形態による拡張条件検出
処理の対象となる画像データにおける各領域等の説明図
である。

【図１３】本発明の第６の実施形態による拡張条件検出
処理における抽出領域を抽出するための原理説明図であ
る。

【図１４】本発明の第８の実施形態による拡張条件検出
処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図１５】本発明の第９の実施形態による拡張条件検出
処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図１６】本発明の第１０の実施形態による拡張条件検
出処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図１７】本発明の第１１の実施形態による拡張条件検
出処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図１８】本発明の第１１の実施形態による拡張条件検
出処理の対象となる画像データにおける各領域等の説明
図である。

【符号の説明】

１０…Ｉ／Ｏ装置 １１…メモリ １２…ＣＰＯＵ １１…ＣＲＴ １２０…関心領域 １２１…開始点 １２２…初期サイズ １２３…初期領域 １２４…領域拡張による抽出領域

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 15/70 ３３０Ｚ ９Ａ００１ (72)発明者 瀬戸 洋一 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 Ｆターム(参考） 4C093 AA26 CA15 CA17 FF06 FF15 FF16 FF19 FF27 FG13 4C096 AB36 AB38 DC09 DC18 DC19 DC21 DC27 DD13 4C301 EE13 JC07 JC08 JC20 KK27 5B057 AA08 AA09 CC03 DA08 DB02 DC22 5L096 BA06 BA13 EA35 FA14 9A001 GG16

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】元画像データの画素の濃度値の局所的変化
   と大域的変化の拡張条件を用いて領域拡張し、関心領域
   を抽出する領域抽出方法において、 指定した位置の近傍の所定の領域にある画素の濃度値か
   ら特徴量を検出し、この特徴量を用いて拡張条件を決定
   することを特徴とする領域抽出方法。
2. 【請求項２】請求項１記載の領域抽出方法において、 上記特徴量は、指定した位置を含む周囲の画素の濃度値
   の最小・最大値および隣接する画素との濃度差の平均誤
   差若しくは最大誤差であり、 この特徴量を用いて領域拡張を行い、拡張された領域に
   ついて新たに特徴量を検出し、拡張された領域が収束条
   件を満たすときの特徴量によって拡張条件を決定するこ
   とを特徴とする領域抽出方法。
3. 【請求項３】請求項１記載の領域抽出方法において、 上記特徴量は、指定した位置を含む周囲の画素の濃度値
   の最小・最大値および隣接する画素との濃度差の平均誤
   差若しくは最大誤差であり、 この特徴量を用いて関心領域の境界点を求め、この境界
   点に基づいて設定された拡張サイズの領域ついて新たに
   特徴量を検出し、拡張サイズに変化がないときの領域の
   特徴量によって拡張条件を決定することを特徴とする領
   域抽出方法。
4. 【請求項４】請求項１記載の領域抽出方法において、 指定した位置を通る少なくとも１つの直線上の画素の濃
   度値の変化を用いて拡張条件を決定することを特徴とす
   る領域抽出方法。
5. 【請求項５】請求項１記載の領域抽出方法において、 拡張条件の複数の検出パラメータを設定し、それぞれの
   検出パラメータ毎に拡張条件を検出し、任意の検出パラ
   メータを選択可能としたことを特徴とする領域抽出方
   法。