JP2014128390A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 画像処理装置は、第1〜第Nの画像を有する画像列を取得する画像列取得部200と、第1〜第Nの画像の一部を削除して画像要約処理を行う処理部100を含み、処理部100は、第s(sは0≦s≦N+1を満たす整数)の画像を仮定要約画像として選択し、第t(tは0≦t≦s−1を満たす整数)の画像を仮定直前要約画像として選択し、第u(uはt<u<sを満たす整数)の画像を判定対象画像として選択し、仮定要約画像と判定対象画像の間、及び仮定直前要約画像と判定対象画像の間の変形情報に基づいて、要約区間評価値G(t,s)を求めて画像要約処理を行う。
【選択図】 図1
Description
まず本実施形態の手法について説明する。時間的或いは空間的に連続する大量の画像から構成される画像列が取得された場合、当該画像列を用いてユーザが何らかの処理(例えば内視鏡画像列であれば診断等の医療行為)を行う際に、画像要約処理を行うことが望ましい。なぜなら、画像列に含まれる画像の枚数は非常に多く、ユーザがその全てを見た上で判断を行うことは多大な労力を要するためである。また、画像列に含まれる画像の中には、互いに似通った画像が存在する可能性が高く、そのような似通った画像を全てチェックしたとしても取得できる情報量は限られ、労力に見合わない。
=(N+2)(N+1)/2個のGを求めることで、入力画像列全体を考慮した画像要約処理が可能になる。ただし計算量等を考慮して、一部のGについては算出処理をスキップしてもよく、詳細については後述する。
本実施形態では、被覆率を用いた手法について説明する。具体的には、まず動的計画法について簡単に説明し、画像要約処理への適用手法について述べる。次に画像処理装置のシステム構成例を説明し、フローチャートを用いて処理の流れを説明する。その後、図5(A)〜図8(B)を用いて本実施形態の処理の具体例について説明し、計算量の削減を考慮した変形例についても述べる。
動的計画法は最適経路の探索やマッチング等、種々の手法で用いられる。例えば、図12において、点Aから点Bまでの最適経路を求める場合に用いることができる。図12の例では、点Aから点Bまでは右方向、上方向、或いは右上方向のいずれかに移動するものであり、後戻りは考えない。そして、各ノード間には、当該ルートを移動する場合の評価値(ここでは大きいほどよい)がp1〜p12等のように設定されているものとする。この場合、点Aから点Bまでの最適経路とは、例えば当該経路をたどった場合に通過する各枝の評価値の総和を最大にするものと定義することが可能である。
図1に本実施形態における画像処理装置のシステム構成例を示す。画像処理装置は、処理部100と、画像列取得部200と、記憶部300を含む。
図4のフローチャートを用いて、本実施形態の画像要約処理の流れを説明する。この処理が開始されると、まず変形推定処理が行われる(S101)。これは例えば、入力画像列において隣り合う画像間の変形情報を取得する処理となる。
本実施形態の具体的な処理の例について、図5(A)〜図8(B)を用いて説明する。ここでは、第1〜第6の画像から構成される画像列が入力された場合を例にとる。図面下部の0〜7の数字は入力画像列の構成画像を表し、その下の数字は当該画像の累計評価値を表す。また図面上部の格子は、各交点に付された値が当該交点から右下及び左下に位置する2つの画像間の要約区間評価値を表すものとする。また太い直線は仮定要約画像から最適直前要約画像を経由して第0の画像に至るルートを表す。
図4のフローチャート等を用いて説明した上述の処理は、画像要約処理の対象となる画像列全体を入力画像列としていた。しかし動的計画法の処理時間は処理区間長(例えば経路長により決定される値であり、本実施形態であれば入力画像列に含まれる画像枚数により決定される)の2乗に比例して増加することが知られている。つまり、本実施形態のように画像要約処理の対象である画像列に含まれる画像枚数が非常に多い場合には、動的計画法を用いたとしても現実的な処理時間で最適解を求めることが困難となる可能性も考えられる。
次に構造要素を用いた収縮処理に基づいて、注目領域の見逃し可能性を判定する手法について説明する。
具体的な処理の流れを説明する。注目領域見逃し判定部1011は、注目領域(カプセル内視鏡であれば見逃しが望ましくない病変部等)に基づいて構造要素を生成しておく。ここでは、注目領域の典型的な大きさ等を考慮して、見逃すことが好ましくないサイズ、形状の領域を構造要素として設定する。例えば、注目領域が病変部であり、画像上で直径30ピクセルの円よりも大きい病変は深刻度が高く見逃すべきではない、ということがわかっているのであれば、構造要素は直径30ピクセルの円を設定することになる。
第2の実施形態の画像要約処理の流れを図16のフローチャートを用いて説明する。この処理のS201〜S204については、図4のS101〜S104と同様である。そして、S204で判定対象画像が選択された後は、図15(A)〜図15(E)を用いて説明したように注目領域の見逃し可能性を判定する。削除可能である(残留領域がない)場合にはS204に戻る。そして、削除不可(残留領域がある)場合には要約区間評価値として十分小さい値を設定し、S203に戻って仮定直前要約画像の更新処理を行う。
なお、構造要素による収縮処理の対象は非被覆領域に限定されるものではない。例えば、図17(A)に示したように、判定対象画像を対象として構造要素による収縮処理を行ってもよい。この場合、収縮処理により削られる領域内に注目領域が完全に収まってしまわないように設定する(典型的には構造要素として注目領域の2倍のサイズの要素を設定する)ことで、図17(B)に示したように、残存領域は基準画像により被覆されることが求められる要被覆領域となる。つまりこの場合、要被覆領域全体が仮定要約画像と仮定直前要約画像の少なくとも一方により被覆されているか否かにより削除可否判定を行えばよく、具体的には図18に示したように、仮定要約画像と仮定直前要約画像を変形情報により変形して被覆領域を求め、被覆領域と要被覆領域を用いた包含判定を行えばよい。要被覆領域が被覆画像に包含される場合には、判定対象画像は削除可能となり、包含されない部分があれば判定対象画像は削除不可となる。
300 記憶部、1001 変形推定部、1002 仮定要約画像選択部、
1003 仮定直前要約画像選択部、1004 判定対象画像選択部、
1005 被覆率算出部、1006 要約区間評価値算出部、
1007 仮定累計評価値算出部、1008 最適直前要約画像決定部、
1009 累計評価値更新部、1010 要約画像列決定部、
1011 注目領域見逃し判定部
Claims (14)
- 第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像を構成画像として有する画像列を取得する画像列取得部と、
前記画像列取得部が取得した前記画像列の前記第1〜第Nの画像の一部を削除して要約画像列を生成する画像要約処理を行う処理部と、
を含み、
前記処理部は、
前記入力画像列の第s(sは0≦s≦N+1を満たす整数)の画像を仮定要約画像として選択し、
前記入力画像列の第t(tは0≦t≦s−1を満たす整数)の画像を仮定直前要約画像として選択し、
前記入力画像列の第u(uはt<u<sを満たす整数)の画像を判定対象画像として選択し、
前記仮定要約画像と前記判定対象画像の間の変形情報、及び前記仮定直前要約画像と前記判定対象画像の間の前記変形情報に基づいて、前記判定対象画像の削除評価値を求め、
第t+1〜第s−1の画像の前記削除評価値に基づいて、前記第t+1〜第s−1の画像を削除した場合の評価値である要約区間評価値G(t,s)を求め、
前記要約区間評価値に基づいて、前記画像要約処理を行うことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1において、
前記処理部は、
前記要約区間評価値に基づいて、前記第1〜第Nの画像の各画像の累計評価値E(1)〜E(N)を求め、前記累計評価値に基づいて前記画像要約処理を行うことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項2において、
前記処理部は、
仮想画像である第0の画像の前記累計評価値をE(0)=0とし、
第v(vは1≦v≦N+1を満たす整数)の画像の前記累計評価値を、第w(wは0≦w≦v−1を満たす整数)の画像の前記累計評価値E(w)、及び第w+1〜第v−1の画像を削除した場合の前記要約区間評価値G(w,v)を用いて、
E(v)=max(E(w)+G(w,v))
として求めることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項4において、
前記処理部は、
前記仮想画像である第N+1の画像の前記累計評価値E(N+1)を求め、
前記第N+1の画像を要約画像列決定処理における最初の処理対象画像とし、
前記処理対象画像の前記最適直前要約画像が前記第0の画像でない場合には、前記最適直前要約画像を前記要約画像列に含める処理を行うとともに、前記最適直前要約画像を新たな前記処理対象画像とする更新処理を行って前記要約画像列決定処理を継続し、
前記処理対象画像の前記最適直前要約画像が前記第0の画像である場合には、前記要約画像列決定処理を終了することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1乃至5のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記第sの画像と前記第uの画像の間の前記変形情報、及び前記第tの画像と前記第uの画像の間の前記変形情報に基づいて、前記第sの画像及び前記第tの画像により前記第uの画像が被覆される割合である前記第uの画像の被覆率を算出し、
前記被覆率に基づいて前記削除評価値を算出し、
前記第t+1〜第s−1の画像についての前記削除評価値を合計した値を前記第t+1〜第s−1の画像を削除した場合の前記要約区間評価値G(t,s)として求めることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1乃至6のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記第sの画像と前記第uの画像の間の前記変形情報、及び前記第tの画像と前記第uの画像の間の前記変形情報に基づいて、前記第uの画像の削除可否の判定を行い、
前記第t+1〜第s−1の画像のうち、少なくとも1枚の前記構成画像が削除不可と判定された場合は、前記第t+1〜第s−1の画像を削除した場合の前記要約区間評価値G(t,s)として、第1の値を設定することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項7において、
前記処理部は、
前記第t+1〜第s−1の画像の全てが削除可能と判定された場合は、前記第t+1〜第s−1の画像の画像枚数に基づいて、前記第t+1〜第s−1の画像を削除した場合の前記要約区間評価値G(t,s)を求めることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1乃至8のいずれかにおいて、
前記処理部は、
t=s−1からt=0まで、−1ずつtを更新しながら前記第tの画像を前記仮定直前要約画像として選択し、
前記第tの画像と前記第uの画像の間の前記変形情報、及び前記第sの画像と前記第uの画像の間の前記変形情報に基づいて打ち切り判定処理を行い、
前記打ち切り判定処理によって打ち切り判定されたtについて、第x(xは0≦x≦tを満たす整数)の画像と前記第sの画像との間の前記構成画像を削除したときの前記要約区間評価値G(x,s)として、第1の値を設定し、
前記第sの画像を前記仮定要約画像とした処理を終了することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項7乃至9のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記第1の値として、負の無限大、又は前記累計評価値に基づいて決定される所与の閾値以下の値を設定することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1乃至10のいずれかにおいて、
前記処理部は、
第0〜第s−1の画像のうち、第s−α〜第s−1の画像(αは正の整数)の画像を前記仮定直前要約画像として選択することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1乃至11のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記画像列からシーンチェンジを検出し、
前記画像列から第i(iは整数)のシーンチェンジと、前記第iのシーンチェンジの次の第i+1のシーンチェンジを検出した場合に、
前記画像列の複数の前記構成画像のうち、前記第iのシーンチェンジの後方で、且つ前記第i+1のシーンチェンジの前方の前記構成画像を部分画像列として設定し、
設定した前記部分画像列に対して前記画像要約処理を行うことを特徴とする画像処理装置。 - 第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像を構成画像として有する画像列を取得し、
前記入力画像列の第s(sは0≦s≦N+1を満たす整数)の画像を仮定要約画像として選択し、
前記入力画像列の第t(tは0≦t≦s−1を満たす整数)の画像を仮定直前要約画像として選択し、
前記入力画像列の第u(uはt<u<sを満たす整数)の画像を判定対象画像として選択し、
前記仮定要約画像と前記判定対象画像の間の変形情報、及び前記仮定直前要約画像と前記判定対象画像の間の前記変形情報に基づいて、前記判定対象画像の削除評価値を求め、
第t+1〜第s−1の画像の前記削除評価値に基づいて、前記第t+1〜第s−1の画像を削除した場合の評価値である要約区間評価値G(t,s)を求め、
前記要約区間評価値に基づいて、前記画像列の前記第1〜第Nの画像の一部を削除して要約画像列を生成する画像要約処理を行うことを特徴とする画像処理方法。 - 第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像を構成画像として有する画像列を取得する画像列取得部と、
前記画像列取得部が取得した前記画像列の前記第1〜第Nの画像の一部を削除して要約画像列を生成する画像要約処理を行う処理部として、
コンピュータを機能させ、
前記処理部は、
前記入力画像列の第s(sは0≦s≦N+1を満たす整数)の画像を仮定要約画像として選択し、
前記入力画像列の第t(tは0≦t≦s−1を満たす整数)の画像を仮定直前要約画像として選択し、
前記入力画像列の第u(uはt<u<sを満たす整数)の画像を判定対象画像として選択し、
前記仮定要約画像と前記判定対象画像の間の変形情報、及び前記仮定直前要約画像と前記判定対象画像の間の前記変形情報に基づいて、前記判定対象画像の削除評価値を求め、
第t+1〜第s−1の画像の前記削除評価値に基づいて、前記第t+1〜第s−1の画像を削除した場合の評価値である要約区間評価値G(t,s)を求め、
前記要約区間評価値に基づいて、前記画像要約処理を行うことを特徴とするプログラム。
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