JP4652694B2 - 画像処理方法 - Google Patents
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Description
前記ステップS3の前処理が終了すると、ステップS4において、画像をN×M個の矩形領域に分割する領域分割を行う。ここで、1≦N≦ISX、1≦M≦ISYであり、N=ISX、かつM=ISYのときは、各画素をそのままの領域として用いることとなる。例えばISX=640、ISY=480である場合、各ブロックの大きさを10×10となるように設定すると、N=64、M=48となる。
以上詳述した本発明の実施形態によれば、以下のごとき構成を得ることができる。
前記画像データが有する色調情報に基づいて所定の特徴に関する特徴量を算出する算出ステップと、
あらかじめ設定した所定の色調情報に基づいて決められた基準特徴量と、前記算出ステップにおいて算出された特徴量とを比較する比較ステップと、
を有することを特徴とした画像処理方法。
前記画像データを複数の領域に分割して、複数の分割領域を生成する分割ステップと、
前記分割領域が有する色調情報に基づいて、所定の特徴に関する特徴量を前記分割領域毎に算出する算出ステップと、
あらかじめ設定した所定の色調情報に基づいて決められた基準特徴量と、前記算出ステップにおいて算出された特徴量とを比較する比較ステップと、
を有することを特徴とした画像処理方法。
前記画像データから該画像が有する輪郭形状に関する輪郭情報を抽出する抽出ステップと、
あらかじめ設定した所定の輪郭形状に基づいてあらかじめ設定された基準輪郭情報と、前記抽出ステップにおいて抽出した前記輪郭情報とを比較する比較ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
2 患者
3 カプセル型内視鏡
4 アンテナユニット
5 外部装置
6 クレードル
7 端末装置
8c ディスプレイ
9 端末本体
11 受信アンテナ
17 電荷結合素子(CCD)
18 LED
19 処理回路
20 通信処理回路
23 送信アンテナ
代理人 弁理士 伊藤 進
Claims (6)
- 医療機器によって画像を検出する画像処理方法であって、
前記医療機器が、体腔内を撮像した複数の色信号からなる複数の画像を順次入力するステップと、
前記医療機器が、前記入力された各画像の各領域毎に色調に基づく特徴量を算出するステップと、
前記医療機器が、前記算出された特徴量に基づき前記各画像の各領域をクラスタリングするステップと、
前記医療機器が、前記クラスタリング結果の各クラスタの1つを当該クラスタに含まれる領域数に基づいて正常な色調に対応するクラスタと判定し、前記正常な色調に対応するクラスタと他の各クラスタとの位置関係に基づいて、前記他の各クラスタが正常な色調に対応するクラスタであるか異常な色調に対応するクラスタであるかを判定するステップと、
前記医療機器が、前記入力された複数の画像のうち前記異常な色調に対応するクラスタが存在する画像について異常所見領域を含む画像として検出するステップと
からなることを特徴とする画像処理方法。 - 前記特徴量を算出するステップは、前記入力された各画像をそれぞれ複数の分割領域に分割して、前記分割領域毎に色調に基づく特徴量を算出し、
前記判定するステップは、前記算出された特徴量に基づき前記分割領域毎にクラスタリングを行うことを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。 - 前記特徴量は、複数の色信号の比に基づくものであることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理方法。
- 前記画像は、RGB画像であることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1に記載の画像処理方法。
- 前記入力される画像がカプセル型内視鏡による撮像画像であることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1に記載の画像処理方法。
- 前記入力される画像が内視鏡による撮像画像であることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1に記載の画像処理方法。
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