JP2009297450A - 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】***形状推定部751および沈降形状推定部752は、体内管空内を撮像した管空内画像内の画素値をもとに、前記画像内の画素値の勾配変化をモデル化する。異常部候補検出部755は、管空内画像を構成する各画素の画素値と、モデル化された画素値の勾配変化によって定まる各画素の推定画素値との差分をもとに、管空内画像に映る異常部の候補領域を検出する。
【選択図】図2
Description
図1は、本実施の形態の画像処理装置70を含む画像処理システムの全体構成を示す概略模式図である。図1に示すように、画像処理システムは、被検体1の体内の管空内の画像(以下、「管空内画像」と呼ぶ。)を撮像するカプセル型内視鏡3、カプセル型内視鏡3から無線送信される管空内画像の画像データを受信する受信装置4、受信装置4によって受信された管空内画像を画像処理する画像処理装置70等を備える。受信装置4と画像処理装置70との間の画像データの受け渡しには、例えば可搬型の記録媒体(可搬型記録媒体)5が使用される。
Eu=α1Einternal+α2Eexternal+α3Eimage ・・・(1)
Ed=α5Einternal_d+α6Eexternal_d+α7Eimage_d ・・・(2)
4 受信装置
A1〜An 受信アンテナ
5 可搬型記録媒体
70 画像処理装置
71 外部インターフェース
72 入力部
73 表示部
74 記憶部
741 画像処理プログラム
75 演算部
751 ***形状推定部
751a ***頂上推定部
751b 画素***モデル推定部
751c 画素***モデル修正部
752 沈降形状推定部
752a 沈降領域抽出部
752b 沈降領域分割部
752c 画素沈降モデル推定部
752d 画素沈降モデル修正部
753 ***頂上異常判定部
754 分割沈降領域異常判定部
755 異常部候補検出部
756 異常判定部
76 制御部
1 被検体
Claims (25)
- 対象物を撮像した画像内の画素値をもとに、前記画像内の画素値の勾配変化をモデル化するモデル推定部と、
前記画像を構成する各画素の画素値と、前記モデル化された画素値の勾配変化によって定まる前記各画素の推定画素値との差分をもとに、前記画像に映る前記対象物上の異常部の候補領域を検出する異常部候補検出部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記モデル推定部は、前記対象物の***形状を映した前記画像内の***領域における画素値の勾配変化をモデル化し、前記***領域に***勾配モデルを設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。
- 前記モデル推定部は、
前記***勾配モデルの初期***勾配モデルを設定する初期***勾配モデル設定部と、
前記初期***勾配モデルが設定された前記画像内の領域を構成する画素の画素値をもとに、前記初期***勾配モデルを初期状態とした前記***勾配モデルの修正を行う***勾配モデル修正部と、
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。 - 前記***形状の頂上領域を検出し、前記***形状を映した前記画像内の***領域の概略位置として推定する***頂上推定部を備えることを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記初期***勾配モデル設定部は、前記頂上領域をもとに前記初期***勾配モデルを設定することを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記***頂上推定部は、前記画像内を画素値をもとに領域分割する領域分割部を有し、前記領域分割部によって分割された領域毎に画素値を比較して、周囲の領域よりも画素値が大きい領域を前記頂上領域として検出することを特徴とする請求項4または5に記載の画像処理装置。
- 前記領域分割部は、前記画像内の画素値をクラスタリングして領域分割を行うことを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記領域分割部は、k−means法を適用して前記画素値のクラスタリングを行うことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記領域分割部は、前記画像内の画素値の分布を混合分布によって推定し、前記画素値のクラスタリングを行うことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記***勾配モデル修正部は、動的輪郭モデルを用いて前記***勾配モデルを変形させることを特徴とする請求項3〜9のいずれか1つに記載の画像処理装置。
- 前記頂上領域の特徴量を算出し、該算出した特徴量が所定の異常部候補条件を満たす頂上領域を前記異常部の候補領域として検出する***頂上異常判定部を備えることを特徴とする請求項4〜10のいずれか1つに記載の画像処理装置。
- 前記異常部候補検出部は、前記***領域を構成する各画素の画素値と、該***領域に設定された***勾配モデルによって定まる前記***領域を構成する各画素の推定画素値との差分をもとに、該差分が所定の異常基準値範囲内である画素を前記異常部の候補領域の構成画素として検出することを特徴とする請求項2〜11のいずれか1つに記載の画像処理装置。
- 前記モデル推定部は、前記対象物の沈降形状を映した前記画像内の沈降領域における画素値の勾配変化をモデル化し、前記沈降領域に沈降勾配モデルを設定することを特徴とする請求項2〜12のいずれか1つに記載の画像処理装置。
- 前記モデル推定部は、
前記沈降勾配モデルの初期沈降勾配モデルを設定する初期沈降勾配モデル設定部と、
前記初期沈降勾配モデルが設定された前記画像内の領域を構成する画素の画素値をもとに、前記初期沈降勾配モデルを初期状態とした前記沈降勾配モデルの修正を行う沈降勾配モデル修正部と、
を有することを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。 - 前記画像内の前記沈降領域を抽出する沈降領域抽出部を備えることを特徴とする請求項13または14に記載の画像処理装置。
- 前記沈降領域抽出部は、前記***勾配モデルが設定された***領域を除外した前記画像内の領域を前記沈降領域として抽出することを特徴とする請求項15に記載の画像処理装置。
- 前記沈降領域を構成する各画素についてそれぞれ最も近傍する***領域を選出し、選出した***領域が異なる境界位置を分割位置として前記沈降領域を分割する沈降領域分割部を備えることを特徴とする請求項13〜16のいずれか1つに記載の画像処理装置。
- 前記***領域の輪郭位置に所定数または所定間隔で設定点を配置する設定点配置部を備え、
前記沈降領域分割部は、前記分割された沈降領域を構成する各画素について選出された***領域について前記設定点配置部が設定した前記設定点を用い、前記分割された沈降領域をさらに分割することを特徴とする請求項17に記載の画像処理装置。 - 前記モデル推定部は、前記沈降領域分割部によって分割された沈降領域毎に前記沈降勾配モデルを設定することを特徴とする請求項17または18に記載の画像処理装置。
- 前記沈降勾配モデル修正部は、動的輪郭モデルを用いて前記沈降勾配モデルを変形させることを特徴とする請求項14〜19に記載の画像処理装置。
- 前記沈降領域の特徴量を算出し、該算出した特徴量が所定の異常部候補条件を満たす分割沈降領域を前記異常部の候補領域として検出する沈降領域異常判定部を備えることを特徴とする請求項14〜20のいずれか1つに記載の画像処理装置。
- 前記異常部候補検出部は、前記沈降領域を構成する各画素の画素値と、該沈降領域に設定された沈降勾配モデルによって定まる前記沈降領域を構成する各画素の推定画素値との差分をもとに、該差分が所定の異常基準値範囲内である画素を前記異常部の候補領域の構成画素として検出することを特徴とする請求項14〜21のいずれか1つに記載の画像処理装置。
- 前記異常部の候補領域の特徴量を算出し、該算出した特徴量が所定の異常部条件を満たす前記異常部の候補領域を前記対象物上の異常部と判定する異常判定部を備えることを特徴とする請求項1〜22のいずれか1つに記載の画像処理装置。
- コンピュータに、
対象物を撮像した画像内の画素値をもとに、前記画像内の画素値の勾配変化をモデル化するモデル推定手順と、
前記画像を構成する各画素の画素値と、前記モデル化された画素値の勾配変化によって定まる前記各画素の推定画素値との差分をもとに、前記画像に映る前記対象物上の異常部の候補領域を検出する異常部候補検出手順と、
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 対象物を撮像した画像内の画素値をもとに、前記画像内の画素値の勾配変化をモデル化するモデル推定ステップと、
前記画像を構成する各画素の画素値と、前記モデル化された画素値の勾配変化によって定まる前記各画素の推定画素値との差分をもとに、前記画像に映る前記対象物上の異常部の候補領域を検出する異常部候補検出ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
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