JP2017029549A - 内視鏡画像処理装置、内視鏡画像処理方法及び内視鏡画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本実施形態に係る内視鏡画像処理装置について、図1ないし図4を用いて説明する。本実施形態に係る内視鏡画像処理装置は、白色光照明を用いて撮像されたカラーの内視鏡画像やレーザ光源を用いて撮像されたカラーの内視鏡画像の色空間を、撮像元の光源に応じた所定の色空間に変換し、Curvelet変換やWavelet変換を用いてコントラストが強調された画像を作成するものである。
本実施形態に係る内視鏡画像処理装置について、図5ないし図8を用いて説明する。本実施形態に係る内視鏡画像処理装置は、上記第1の実施形態において低値化された画像情報における複雑性を視覚化し、その複雑性が高い箇所の癌の病変箇所として出力するものである。なお、本実施形態において前記第1の実施形態と重複する説明は省略する。
本実施形態に係る内視鏡画像処理装置について、図9及び図10を用いて説明する。本実施形態に係る内視鏡画像処理装置は、上記各実施形態において、色空間変換処理にYCbCr色空間を用い、周波数変換処理に離散ウェーブレット変換(以下、DWTという)を用い、演算時間を短縮するための前処理を加えたものである。なお、本実施形態において前記各実施形態と重複する説明は省略する。
(1)FICE画像、CIE L*a*b*色空間、離散Cuevelet変換
上記第1の実施形態で説明した手法に基づいて実験を行った。実験にはMATLABのツールボックスで、2,3次元での高速離散Curvelet変換できるCurveLabを用いた。CurveletLabを使用して、離散Curvelet変換及び離散Curvelet逆変換を適用した。内視鏡画像は早期食道癌患者のものを使用した。
上記第3の実施形態で説明した手法に基づいて、以下の環境で実験を行った。
白色光で撮像された画像をHSV色空間に変換し、ダイアディックウェーブレット変換で周波数変換を行った。図14は、本実施例における第3の実験結果を示す図である。図14(A)は原画像、図14(B)は専門医によるマーキング画像、図14(C)はダイアディックウェーブレット変換でコントラスト強調した画像、図14(D)は閾値処理により2値化した画像、図14(E)はフラクタル次元を求めて可視化した画像である。
FICE画像をHSV色空間に変換し、ダイアディックウェーブレット変換で周波数変換を行った。図15は、本実施例における第4の実験結果を示す図である。図15(A)は原画像、図15(B)は専門医によるマーキング画像、図15(C)はダイアディックウェーブレット変換でコントラスト強調した画像、図15(D)は閾値処理により2値化した画像、図15(E)はフラクタル次元を求めて可視化した画像である。
白色光画像をHSV色空間に変換し、ダイアディックウェーブレット変換で周波数変換を行った。図16は、本実施例における第5の実験結果を示す図である。図16(A)は原画像、図16(B)は専門医によるマーキング画像、図16(C)はダイアディックウェーブレット変換でコントラスト強調した画像、図16(D)は閾値処理により2値化した画像、図16(E)はフラクタル次元を求めて可視化した画像である。
NBI画像をHSV色空間に変換し、ダイアディックウェーブレット変換で周波数変換を行った。図17は、本実施例における第6の実験結果を示す図である。図17(A)は原画像、図17(B)は専門医によるマーキング画像、図17(C)はダイアディックウェーブレット変換でコントラスト強調した画像、図17(D)は閾値処理により2値化した画像、図17(E)はフラクタル次元を求めて可視化した画像である。
低値化処理について、以下の実験を行った。ここでは、256階調の画像を所定の階調をもつ閾値画像に変換する。この変換処理について、図18の例で説明する。例えば、256階調の画像を8階調の閾値画像に変換する場合、図18(A)の画像は[0,31]→1とし、それ以外の[32,255]→0とする。図18(B)の画像も同様の手法で[32,63]→1とし、それ以外の[0,31]及び[64,255]→0とする。図18(C)〜(H)も同様の手法で順次8階調の閾値画像に変換する。これらの各画像のフラクタル次元を計算すると、図19に示すような画像(A)〜(H)(図18の(A)〜(H)に対応)が得られる。計算されたフラクタル次元から下位25%(図19の場合は、(A)と(B)の画像であり、異常部位にあたる部分が集中している)を足し合わせることで、間引きされたフラクタル次元を計算することができる。
ビットプレーン分解処理について、以下の実験を行った。ここでは、256階調の画像をビットプレーン分解する。この分解処理について、図24の例で説明する。例えば、180という値を持つピクセルは、180=10110100となり、図24(A:第8ビットプレーン)における当該ピクセルは0、図24(B:第7ビットプレーン)における当該ピクセルは0、図24(C:第6ビットプレーン)における当該ピクセルは1、図24(D:第5ビットプレーン)における当該ピクセルは0、図24(E:第4ビットプレーン)における当該ピクセルは1、図24(F:第3ビットプレーン)における当該ピクセルは1、図24(G:第2ビットプレーン)における当該ピクセルは0、図24(H:第1ビットプレーン)における当該ピクセルは1となる。このような手法で図24(A)〜(G)のようなビットプレーン分解画像(最上位ビットが第1ビットプレーン、最下位ビットが第8ビットプレーン)を作成する。
11 CPU
12 RAM
13 ROM
14 HD
15 通信I/F
16 入出力I/F
20 内視鏡システム
21 画像入力部
22 色空間変換部
23 周波数変換部
24 コントラスト強調部
25 周波数逆変換部
26 低値化処理部
27 表示制御部
28 ディスプレイ
51 複雑性演算部
52 病変特定部
91 前処理部
Claims (6)
- カラーの内視鏡画像を任意の色空間に変換する色空間変換手段と、
変換後の画像情報に対して周波数分解の処理を行う周波数変換処理手段と、
前記周波数分解の処理における係数に前記画像情報のエッジを強調するコントラスト強調処理を適用するコントラスト強調処理手段とを備えることを特徴とする内視鏡画像処理装置。 - 請求項1に記載の内視鏡画像処理装置において、
コントラストが強調された前記画像情報を低値化又はビットプレーン分解する低値化処理手段を備えることを特徴とする内視鏡画像処理装置。 - 請求項2に記載の内視鏡画像処理装置において、
低値化された前記画像情報における複雑性が高い箇所を抽出する複雑性抽出手段を備えることを特徴とする内視鏡画像処理装置。 - 請求項3に記載の内視鏡画像処理装置において、
前記画像情報における複雑性が高い箇所を癌の病変箇所として出力することを特徴とする病変出力手段を備えることを特徴とする内視鏡画像処理装置。 - コンピュータが、
カラーの内視鏡画像を任意の色空間に変換する色空間変換ステップと、
変換後の画像情報に対して周波数分解の処理を行う周波数変換処理ステップと、
前記周波数分解の処理における係数に前記画像情報のエッジを強調するコントラスト強調処理を適用するコントラスト強調処理ステップとを実行することを特徴とする内視鏡画像処理方法。 - カラーの内視鏡画像を任意の色空間に変換する色空間変換手段、
変換後の画像情報に対して周波数分解の処理を行う周波数変換処理手段、
前記周波数分解の処理における係数に前記画像情報のエッジを強調するコントラスト強調処理を適用するコントラスト強調処理手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする内視鏡画像処理プログラム。
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