JP5278984B2 - 画像解析装置及び画像解析プログラム - Google Patents

Description

本発明は、異なる位置から測定対象物を撮影して得られるステレオ画像に基づいて、測定対象物の３次元形状を再現するための画像解析装置と画像解析プログラムに関する。特に、眼底を撮影したステレオ画像の情報を解析し、視神経乳頭の３次元形状を正確に再現する３次元情報を得るための画像解析装置と画像解析プログラムに関する。

眼底を撮影して得られる眼底画像は、眼の検査や疾病の診断に広く用いられている。特に、眼底画像から視神経乳頭の形状の観察を行うことは、緑内障の有無やその進行度を確認する上で非常に有益である。このため、視神経乳頭の正確な３次元形状を観察できる技術が求められている。視神経乳頭の３次元形状を観察する一つの手段として、眼底を異なる位置から撮影して得られるステレオ画像に基づいて、視神経乳頭の３次元形状を再現する試みが種々行われている。

眼底の３次元形状を示す情報を得ることを目的として、被験者の眼底のステレオ画像を撮影する場合の、基本的な撮影位置を図１に模式的に示す。撮影は、基線長Ｌとなる位置２２と位置２４において、光軸が互いに平行になるようになされる。位置２２での撮影によって第１の眼底画像２６が撮影され、位置２４のカメラによって第２の眼底画像２８が撮影される。位置２２のカメラと位置２４のカメラの焦点距離は、眼底画像２６によって決定される平面と眼底画像２８によって定義される平面とが同一となるように調整されている。

画像２６と画像２８を解析して、眼底の形状を示す３次元の座標値を得る方法について、簡単に説明する。ステレオ画像の解析では、最初に、第１の画像２６の点Ｐ_Ｌと、第２の画像２８の点Ｐ_Ｒのように、実空間で同一の位置にある測定対象点Ｐが撮影されている画像上の点の位置を決定する必要がある。このような点は、対応点と称される。通常、画像上の対応点を探索するために、画素ごとの画素値の特性を比較するマッチングが行われる。そしてマッチングの結果、最も画素値の特性が類似している箇所が、対応点に決定される。

対応点である点Ｐ_Ｌと点Ｐ_Ｒの画像内の位置が決定されると、点Ｐ_Ｌの画像の座標系で示される座標値Ｐ_Ｌ（ｘ_Ｌ，ｙ_Ｌ）と、点Ｐ_Ｒの画像の座標系で示される座標値Ｐ_Ｒ（ｘ_Ｒ，ｙ_Ｒ）を用いて、実空間の全体座標系で示される点Ｐの座標（ｘ，ｙ，ｚ）を求めることができる。点Ｐの座標値は、以下に示す既知の式（１）（２）（３）に、座標値Ｐ_Ｌ（ｘ_Ｌ，ｙ_Ｌ）と座標値Ｐ_Ｒ（ｘ_Ｒ，ｙ_Ｒ）を代入して方程式を解くことによって得られる。特に、測定対象点の奥行き情報であるｚの値は、カメラの基線長Ｌと、カメラの焦点距離ｆと、第１の画像と第２の画像間の撮影位置の違いに起因する対応点のずれ量ｘ_Ｌ−ｘ_Ｒとから、容易に計算することができる。尚、ｘ_Ｌ−ｘ_Ｒの値のように、第１の画像と第２の画像間の撮影位置の違いに起因する対応点のずれ量は、視差と称される。

ステレオ画像は、カメラのレンズを通して画像が得られているために、測定対象物はレンズの光学的な特性に由来する歪みを含んだ形状で画像に記録されている。このため、正確な対応点の位置を計測し、視差を求めるためには、画像の歪みの補正が必要となる。特に、眼底のステレオ画像は、眼底が眼球の水晶体レンズや角膜を通して撮影されるために、これらの影響が加わってより多くの要因からなる歪みを含んだ画像が撮影されることになる。眼球の水晶体レンズや角膜の形状には個人差があるために、一般的な光学計算による補正だけでは正確な眼底の形状を知ることができず、対応点を正確に求めることが困難であった。

このため、眼底のステレオ画像に含まれる歪みを補正したうえで対応点を決定し、正確な３次元形状を決定しようとする試みが種々なされている。例えば、ステレオ画像の上下三分の一の赤、青、緑の情報を用いて画像の位置の補正を行って対応点を決定する技術が、特許文献１に開示されている。又、特許文献２には、眼球を楕円球面と仮定し、２次曲面を当てはめて画像の補正を行う技術が、開示されている。
特開２０００−２４５７００号公報 特開２００２−３４９２４号公報

しかしながら、これら従来の技術は、画像間の位置の補正を行うために、画像全体、あるいは画像の三分の二の領域を対象として画素データの解析を行って補正を行うものであり、補正のための画像処理に非常に時間を要していた。

また眼底のステレオ画像に固有の事例として、水晶体や角膜を通過する光量や光の波長が照明条件や撮影方向によって変化し、測定対象物の同一箇所を撮影しているはずの箇所の画素値が、画像によって異なることがある。このような画素値の変化量は、特に撮影領域の周辺部である網膜領域において大きくなっており、網膜領域では対応点の抽出が正確に行われないことがあった。そして、このような誤った対応点の情報を元に眼底の３次元形状を解析したために、実際には凹凸がないなめらかな平面であっても、凹凸が大きな構造として認識して結果を表示してしまうことが屡々あり、その改善が求められていた。

本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであって、眼底のステレオ画像から、正確な視差の値を求めて視神経乳頭の３次元形状を効率よく、しかも正確に解析する画像解析装置と画像解析プログラムを提供することを課題としてなされたものである。

更に本発明は、眼底のステレオ画像間に、照明条件などに起因する画素値の変化が存在した場合であっても、視神経乳頭の３次元形状を正確に解析する画像解析装置と画像解析プログラムを提供することを課題としてなされたものである。

請求項１の発明は、被験者の眼底を撮影したステレオ画像から、視神経乳頭の３次元形状を解析する画像解析装置に関する。本発明の画像解析装置は、ステレオ画像の画素データを入力する画像入力手段と、ステレオ画像毎に視神経乳頭の領域と視神経乳頭以外の領域とを識別する領域識別手段と、ステレオ画像の視神経乳頭以外の領域の画素データを解析して、視神経乳頭の領域を含む画像全体の位置合わせを行う画像補正手段と、画像補正手段によって位置合わせをされたステレオ画像の視神経乳頭の領域の画素データを解析して、視神経乳頭の中の同一箇所を撮影している対応点を決定する対応点決定手段と、対応点決定手段によって決定された対応点の各画像における位置情報から、視神経乳頭の奥行き情報を計算する奥行き情報決定手段とを含んでいることを特徴とする。

眼底のステレオ画像には、主に、視神経乳頭と、網膜と、網膜上を走行する複数の血管が撮影される。種々の検討の結果、発明者は、眼底のステレオ画像を、視神経乳頭以外の領域、即ち網膜と網膜上を走行する複数の血管とが撮影されている領域の画素データを解析して画像の位置の補正を行うことにより、視神経乳頭の３次元形状を効率よく、しかも正確に解析できることを見いだした。視神経乳頭は、中心部が陥凹した円錐型になっており、その円錐の頂点は、画像の奥側に位置している。網膜は、眼球の形状に沿って湾曲しているが、その径が比較的大きいために、画像とほぼ平行な略平面として撮影される。発明者は、このような視神経乳頭と網膜の形状の違いに着目し、視神経乳頭以外の領域を解析することで、画像全体の位置合わせを効率よく行うことができることを見いだし、更に位置合わせ後のステレオ画像を用いて視神経乳頭の領域の対応点を決定して解析を行うことにより、視神経乳頭の奥行き情報を正確に計算することを可能とした。

請求項２の発明の画像補正手段は、ステレオ画像間における同位置の画素値の差分の合計値を評価して、画像間の縦方向の移動量と、横方向の移動量と、横方向の拡大縮小率を求めることによって画像の位置補正を行うことを特徴とする。

発明者は、多くの画像を解析して補正方法を検討した結果、眼底のステレオ画像の位置の補正が、画像の縦方向及び横方向の移動と、横方向の拡大縮小を行うことで可能となることを見いだした。画像の移動量と拡大縮小率は、ステレオ画像間における同位置の画素値の差分の合計値を求めて、この値に基づいて計算することが可能であるので、補正は効率的で迅速に行われる。

請求項３の対応点決定手段は、基準とする画像の視神経乳頭の領域中に基準点を設定し、この基準点の周囲の特定の範囲に関心領域を設定し、他の画像の視神経乳頭の領域から、関心領域の画素データに最も類似する画素データの配列を有する領域を検索し、他の画像の視神経乳頭の領域に、関心領域と充分に類似する画素データの配列が得られない場合には、他の画像の視神経乳頭の領域の横方向の拡大若しくは縮小を行って、関心領域の画素データに最も類似する画素データの配列を有する領域を検索し、検索の結果に基づいて基準とする画像と他の画像の対応点を決定することを特徴とする。

本発明の対応点決定手段は、視神経乳頭の領域で対応点を抽出する際に、基準とする画像の視神経乳頭の領域に関心領域を定め、他の画像の視神経乳頭の領域から、関心領域の画素データと類似する画素データの配列を検索する。そして、類似する画素データの配列が得られない場合には、他の画像の視神経乳頭の領域の横方向の拡大若しくは縮小を行って、類似する画素データの配列を有する領域を検索することができる。視神経乳頭の領域の画像には、周辺部の領域外の画像とは異なる横方向の歪みが生じることがあるが、本発明の対応点決定手段は、この歪みにも対応することができるため、より精度高く画像内に対応点を設定することができる。

請求項４の発明は、被験者の眼底を撮影したステレオ画像の画素データから、視神経乳頭の３次元形状を解析する画像解析プログラムに関する。本発明の画像解析プログラムは、ステレオ画像毎に視神経乳頭の領域と視神経乳頭以外の領域の各画素データを識別し、
ステレオ画像の視神経乳頭以外の領域の画素データを解析して、視神経乳頭の領域を含む画像全体の位置合わせを行い、位置合わせされたステレオ画像の視神経乳頭の領域の画素データを解析して、視神経乳頭の中の同一箇所を撮影している対応点を決定し、対応点の各画像における位置情報から、視神経乳頭の奥行き情報を計算する処理をコンピュータに実行させるものである。

本発明の画像解析装置及び画像解析プログラムによって、眼底を撮影したステレオ画像の画素データを効率よく解析し、乳頭視神経の３次元形状を正確に再現可能な３次元情報を得ることができる。

本発明の画像解析装置及び画像解析プログラムによって、ステレオ画像間に照明条件などに起因する画素値の変化が存在する場合であっても、視神経乳頭の３次元形状を正確に解析することができる。

以下、本発明の画像解析装置の好ましい実施の形態の一例として、眼底を撮影したステレオ画像から視神経乳頭の三次元形状を再現する画像解析装置について、図面を参照しつつ詳細に説明する。

本実施形態における画像解析装置は１台のコンピュータで構成されている。画像解析装置のステレオ画像の画素データを入力する画像入力手段と、ステレオ画像毎に視神経乳頭の領域と視神経乳頭以外の領域を識別する領域識別手段と、ステレオ画像の視神経乳頭以外の領域の画素データを解析して、視神経乳頭の領域を含む画像全体の位置合わせを行う画像補正手段と、位置合わせをされたステレオ画像の視神経乳頭の領域の画素データを解析して、視神経乳頭の中の同一箇所を撮影している対応点を決定する対応点決定手段と、決定された対応点の各画像における位置情報から、視神経乳頭の奥行き情報を計算する奥行き情報決定手段とは、コンピュータの記憶部（ＲＯＭ，ＲＡＭ等）に記憶されている。これらの手段が、コンピュータのＣＰＵを用いてステレオ画像の画素データの演算を適宜行うことにより、解析が進められる。

本実施形態の画像解析装置によって解析される視神経乳頭と網膜について、その形状の一般的な特徴を説明する。網膜は眼球の一番奥にある膜であり、眼球の表面に沿って湾曲した形状となっている。視神経乳頭は眼球の奥の中心窩からやや離れた位置にあり、中央の円錐型の陥凹部と、陥凹部の周囲の乳頭辺縁部からなる。すなわち、陥凹部の円錐の頂点は、最も奥側に位置している。視神経乳頭の陥凹部の大きさは個人差が大きく、又疾患の有無等によってもその大きさが変わるが、一般的にその径は、眼球の径の数パーセントである。

眼底のステレオ画像は、眼球の正面から光を眼球に通し、画像毎にわずかに異なる撮影位置から撮影される。本実施形態で解析するステレオ画像は、図２（ａ）に示される眼底を左側から撮影した画像２（以下、左画像とも言う）と、図２（ｂ）に示される眼底を右側から撮影した画像４（以下、右画像とも言う）の２枚で構成されている。眼底のステレオ画像には、視神経乳頭領域６と、網膜領域８と、網膜上を走行する複数の血管１０が撮影される。

眼底のステレオ画像２，４は、本実施形態では視神経乳頭領域６が画像のほぼ中央に配置されるように撮影される。図２のステレオ画像の中で、視神経乳頭領域６の乳頭辺縁部１２は、明るいオレンジ色で撮影されており、陥凹部１４は乳頭辺縁部１２よりも更に輝度の高い薄いオレンジ色で撮影されている。図２のステレオ画像に褐色から暗褐色の色調で撮影されている網膜領域８は、実際には画像に対して奥行き方向に凸となるように湾曲しているが、湾曲の曲率が大きい一方で撮影範囲が相対的に狭いために、撮影範囲における奥行き方向の変化量は非常に少なく、画像の面とほぼ平行な平面として取り扱うことができる。

このような２枚の眼底のステレオ画像２，４から視神経乳頭領域６の３次元形状を解析するために、画像解析装置が実施する解析のフローを図３に示し、詳細な解析内容の説明を行う。画像解析装置の画像入力手段は、まず最初にステップｓ２において、２枚のステレオ画像２，４の画素データを入力する。本実施形態におけるステレオ画像の画素データは、画素毎にＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のデータを含んでいる。

次に画像解析装置は、ステップｓ４において、領域識別手段を用いて、ステレオ画像ごとに視神経乳頭領域６の輪郭抽出を行う。ステレオ画像２，４において、視神経乳頭領域６の乳頭辺縁部１２は、網膜領域８と比較すると、Ｒ、Ｇ、Ｂ値に基づいて算出される輝度値が高くなる。又、視神経乳頭領域６と網膜領域８が隣りあう部分では輝度値の変化量が大きく、その境界（以下、エッジともいう）は明瞭である。そこで、輝度値の変化が大きい領域の画素毎の画素データを評価し、所定のしきい値以上の輝度を有する画素を選択して、この画素の閉じた列を連ねることにより、視神経乳頭領域６の輪郭を決定することができる。この輪郭の決定は、動的輪郭抽出法を適用することによって、精度良く行うことができる。

領域識別手段が、動的輪郭抽出法によって視神経乳頭領域６の輪郭を抽出する方法を、更に詳細に説明する。まず前処理として、ステレオ画像２，４の中に撮影されている複数の血管１０を、一旦画像から消去する処理を行う。これは、輝度値の変化量即ちエッジ強度が高くなる血管１０と網膜領域８の境界が、誤って視神経乳頭領域６の境界であると誤抽出されることを避けるための処理である。この処理は、血管１０の画素値が周囲の網膜領域８の画素値よりも輝度の低いことを利用し、周囲よりも輝度の低い画素値を持つ画素を、周囲の画素値で塗りつぶすというモルフォロジ演算に基づく処理を適用することにより実行することができる。

領域識別手段が、血管１０の画素値が網膜領域８の画素値で置き換えられたステレオ画像２，４から視神経乳頭領域６の輪郭を抽出するために行う次の処理は、大まかな視神経乳頭領域６の輪郭の初期値を定めるために、複数の画像上の制御点で構成される初期輪郭を定義する処理である。ここで初期輪郭を構成する制御点は、以下の処理によって決定することができる。即ち、ステレオ画像２，４の画素値のヒストグラムを作成し、ステレオ画像２，４に対して所定の輝度値をしきい値とするしきい値処理を施し、しきい値処理によって２値化された領域のうち視神経乳頭領域６に相当する領域の中心点を求め、中心点から所定の距離にある円上に等間隔で配置されるように決定する。

最初の制御点によって視神経乳頭領域６の初期輪郭を定義すると、領域識別手段は、制御点の周囲のエッジ強度の値と、制御点間の距離と、制御点間の傾きを項とし、各項にステレオ画像のエッジ強度の特性を考慮した重み付けがなされている条件式を適用して、この条件式の値を最小化する制御点の最適な位置を求めるための演算を行う。制御点の位置は、繰り返し演算を行う間に移動しつつ収束し、最終的な制御点の配置が輪郭抽出結果となる。こうして決定された視神経乳頭領域６の輪郭を適用し、視神経乳頭領域６を白色で示し、視神経乳頭領域６以外の網膜領域８と血管１０を黒色で示した眼底のステレオ画像を、図４に示す。

次に画像解析装置は、ステップｓ６において、画像補正手段を用いて、ステレオ画像２，４の網膜領域８と血管１０の画素データを解析し、ステレオ画像２，４全体の位置合わせを行う。図２の左画像２と右画像４の比較から明らかであるように、ステレオ画像には視神経乳頭領域６の位置と形状が画像毎に大きく異なるように撮影される一方で、網膜領域８と網膜上の血管１０は、ほぼ同じ位置に撮影される。画像解析装置の画像補正手段は、網膜領域８と血管１０の画素データを解析することで、非常に精度高く位置あわせの補正を進めることができる。

画像補正手段は、左画像２に対して右画像４を垂直方向に一画素ずつ十数画素の範囲で平行移動して重ね合わせ、網膜領域８と血管１０における２枚の画像間の画素値の相互相関特徴量を計算する。同様に、水平方向に一画素ずつ十数画素の範囲で平行移動して重ね合わせ、網膜領域８と血管１０における２枚の画像間の画素値の相互相関特徴量を計算する。ここで、相互相関特徴量は、ＲＧＢ値やＲＧＢ値に基づいて算出される輝度、彩度、明度などの色情報、若しくはエッジ強度を用いた相互相関関数を計算することで求められる。相互相関特徴量が、所定の基準値よりも高い値をとるとき、２枚のステレオ画像の位置あわせの補正が達成できたとみなすことができる。画像補正手段は、位置あわせの補正が達成されたときの水平方向と垂直方向の移動量を補正値として平行移動させる。

画像補正手段は、画像の平行移動によって得られた相互相関特徴量を評価した上で、より好ましい位置あわせが必要であると判断される場合には、ステレオ画像の右画像４を所定の倍率で水平方向に拡大又は縮小した後に平行移動を行って、左画像２との相互相関特徴量を計算することもできる。一方の画像に横方向の拡大又は縮小を行うことで、相互相関特徴量の高い値を得ることができる場合があるからである。右画像４の拡大縮小率は、領域識別手段によって識別された視神経乳頭領域６の大きさを指標することができる。画像補正手段は、右画像４を横方向に拡大する場合には、画像を構成する画素の水平方向の列の間に所定の間隔で新たな画素の列を挿入し、挿入された新たな画素の列に対して、隣り合う既存の画素値を線形補間して定義する。又、右画像４を縮小する場合には、所定の間隔で水平方向の画素の列を削除する。

このように、本実施形態の画像補正手段は、ステレオ画像２，４の網膜領域８と血管１０の画素値を用いて、２枚の画像間の画素値の相互相関特徴量を計算し、画像の位置あわせを実施することができる。ステレオ画像２，４に占める網膜領域８と血管１０の範囲は、約２分の１から約３分の２であるため、画像全体を解析して補正を行う従来の場合と比較すると、非常に効率よく解析が進められる。図５に、位置あわせの補正が行われた右画像１６を示す。

本実施形態で使用した相互相関関数によって計算される相互相関特徴量は、２枚のステレオ画像２，４の間で輝度が線形変換されているような場合であっても値の変化がないため、照明条件の違いなどに由来してコントラストが異なるような画像であっても位置あわせの補正が可能となる。

次に、画像解析装置は、ステップｓ８において、対応点決定手段によって、位置合わせされたステレオ画像２，１６の各々の視神経乳頭領域６の画素データを解析して、視神経乳頭領域６の中の同一箇所を撮影している対応点を抽出し、決定する。対応点決定手段は、左画像２の視神経乳頭領域６の全域に亘って基準点１８を設定し、右画像４の中の基準点１８に対応する点を検索する。図６（ａ）に、視神経乳頭領域６に設定された基準点の一例を示す。

対応点決定手段は、基準点１８に対応する点を検索するために、左画像２の中の基準点１８を中心として、一辺が数十画素の矩形領域を関心領域１９として設定する。次に、図６（ｂ）に示すように、右画像１６の視神経乳頭領域６の中に、左画像２の関心領域１９の近辺に同じ大きさの対応領域２０を設定する。そして、対応領域２０と関心領域１９の画素値との画素値のパターンの類似度を評価する。最初に設定した対応領域２０の画素値のパターンが、関心領域１９の画素値のパターンと充分に類似していない場合には、対応領域２０を画像１６上で移動させて、再度類似度を評価する。そして、関心領域１９と充分に類似する画素値のパターンを有する対応領域２０を検索し、対応領域２０の中心を対応点２１として決定する。対応点決定手段は、最小２乗マッチングの手法を用いて関心領域１９の画素値と対応領域２０の画素値の相互相関特徴量を計算して類似度を評価することができ、ステレオ画像間で色調の線形変化がある場合にも、妥当なマッチングが可能である。

対応点決定手段は、ステップｓ１０において画像１６上で対応領域２０を移動させて、関心領域１９と対応領域２０の画素値の相互相関特徴量を評価する。しかし、このような移動によっても、相互相関特徴量が充分に大きな対応領域２０が得られない場合には、処理はステップｓ１２に進み、右画像１６の視神経乳頭６の領域の補正を更に行う。対応点決定手段は、右画像１６の視神経乳頭６の横方向の拡大若しくは縮小を行った後に、再度関心領域１９と類似する画素データのパターンを有する対応領域２０を検索する。視神経乳頭領域６の画像には、横方向の歪みが生じることがある。このような歪みに対応するために、対応点決定手段は、右画像１６の視神経乳頭領域６の横方向の拡大又は縮小を行うことにより、より精度高く対応点を決定することができる。視神経乳頭領域６を横方向に拡大する場合には、画像を構成する画素の水平方向の列の間に所定の間隔で新たな画素の列を挿入し、挿入された新たな画素の列に対して、隣り合う既存の画素値を線形補間して定義する。又、視神経乳頭領域６を縮小する場合には、所定の間隔で水平方向の画素の列を削除する。

このように、対応点決定手段は、必要に応じて右画像１６の視神経乳頭領域６の補正を行って、左画像２に設定した基準点１８の関心領域１９について、右画像１６から相互相関特徴量が充分に高い対応領域２０を検索し、対応点２１を決定する（ステップｓ１４）。対応点決定手段は、視神経乳頭領域６の全域に亘って左画像２の基準点１８と右画像１６の対応点２１の組を決定して記憶する。

次に画像解析装置は、ステップｓ１６において、奥行き情報決定手段を用いて、記憶された基準点と対応点の組の各画像における位置情報から、視神経乳頭の奥行き情報を計算する。奥行き情報の計算には、三角測量法の原理を適用した計測方法が最も一般的に適用される。

図７に、奥行き情報決定手段によって計算された奥行き情報に基づいて、画像解析装置が構築した視神経乳頭領域６の３次元画像の出力例を示す。図７の３次元画像では、視神経乳頭領域６の周囲の網膜領域８と血管１０の画像に左画像２の画像を適用している。網膜領域８と血管１０では、対応点の抽出と奥行き情報の計算を行っていないために、正確な視神経乳頭領域６の形状を含む眼底画像の出力が非常に迅速に行われる。又、網膜領域８の表示においては、従来対応点が正確に行われないことに由来して、実際には凹凸がないなめらかな平面であっても、凹凸が大きな構造が表示されることがあったが、一方の画像を適用して効率よくなめらかな表示を行うことが可能となっている。

このように、本実施形態の画像解析装置によれば、眼底を撮影したステレオ画像２，４の画素データを解析することにより、乳頭視神経領域６の３次元形状を正確に、しかも効率よく迅速に再現可能な３次元情報を得ることができる。また、本実施形態の画像解析装置は、解析するステレオ画像２，４に照明条件などに起因する画素値の変化が存在する場合であっても、視神経乳頭領域６の３次元形状を正確に解析することができる。

更に、ステレオ画像の位置合わせを行う場合には、画像の平行移動と拡大縮小に加えて、画像全体の回転あるいは変形処理を行うことにより、充分な水準の相互相関特徴量を得ることもできる。また、３枚以上のステレオ画像を用いて、３次元形状を示す情報をより正確に信頼性高く求めることも可能である。

以上、実施形態において本発明の一実施形態を詳細に説明したが、これは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。例えば、本実施形態における画像解析装置は、同一の工程をコンピュータに実行させることのできる画像解析プログラムに置き換えることが可能である。また、本実施形態の画像解析装置のそれぞれの手段は、それぞれモジュール化されてコンピュータに接続される外部装置として構成することができる。更に、画像解析装置の領域識別手段と、画像補正手段と、対応点決定手段と、奥行き情報決定手段が採用している画像解析の幾何学的な手法は、画像の内容と測定対象物の特性等に合わせて、適宜選択と変更が可能である。

被験者の眼底のステレオ画像を撮影する場合の、基本的な撮影位置を示す図。 解析するステレオ画像２，４の一例を示す図である。 本発明の一実施形態の画像解析装置による画像処理の内容を示すフロー図である。 領域識別処理によって視神経乳頭領域６が白色で示され、視神経乳頭領域６以外の網膜領域８と血管１０が黒色で示された眼底のステレオ画像図である。 位置あわせの補正が行われた右画像１６を示す図である。 関心領域１９が配置された左画像２と、対応領域２０が配置された右画像４を示す図である。 画像解析装置が構築した視神経乳頭領域６の３次元画像の出力例を示す図である。

符号の説明

２ 左画像
４，１６ 右画像
６ 視神経乳頭領域
８ 網膜領域
１０ 血管
１２ 乳頭辺縁部
１４ 陥凹部
１８ 基準点
１９ 関心領域
２０ 対応領域
２１ 対応点
２２，２４ 撮影位置
２６，２８ 画像

Claims (4)

1. 被験者の眼底を撮影したステレオ画像から、視神経乳頭の３次元形状を解析する画像解析装置であって、
   前記ステレオ画像の画素データを入力する画像入力手段と、
   前記ステレオ画像毎に視神経乳頭の領域と視神経乳頭以外の網膜領域とを識別する領域識別手段と、
   前記ステレオ画像の視神経乳頭の領域及び視神経乳頭以外の網膜領域のうち、視神経乳頭以外の網膜領域の画素データを解析して、視神経乳頭の領域を含む画像全体の位置合わせを行う画像補正手段と、
   前記画像補正手段によって位置合わせをされたステレオ画像の視神経乳頭の領域及び視神経乳頭以外の網膜領域のうち、視神経乳頭の領域の画素データを解析して、視神経乳頭の中の同一箇所を撮影している対応点を決定する対応点決定手段と、
   前記対応点決定手段によって決定された対応点の各画像における位置情報から、視神経乳頭の奥行き情報を計算する奥行き情報決定手段とを含んでいることを特徴とする画像解析装置。
2. 前記画像補正手段は、前記ステレオ画像の一方の画像を横方向に拡大又は縮小し、前記ステレオ画像間における同位置の画素値の差分の合計値を評価して、画像間の縦方向の移動量と、横方向の移動量と、横方向の拡大縮小率を求めることによって画像の位置補正を行うものであり、
   画像の横方向の拡大は、画像を構成する画素の横方向の列の間に新たな画素の列を挿入することにより行い、画像の横方向の縮小は、画像を構成する画素の横方向の列の一部を削除することにより行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
3. 前記対応点決定手段は、基準とする画像の視神経乳頭の領域中に基準点を設定し、この基準点の周囲の特定の範囲に関心領域を設定し、他の画像の視神経乳頭の領域から、前記関心領域の画素データに最も類似する画素データの配列を有する領域を検索し、
   他の画像の視神経乳頭の領域に、前記関心領域と充分に類似する画素データの配列が得られない場合には、他の画像の視神経乳頭の領域の横方向の拡大若しくは縮小を行って、前記関心領域の画素データに最も類似する画素データの配列を有する領域を検索し、
   検索の結果に基づいて基準とする画像と他の画像の対応点を決定するものであり、
   視神経乳頭の領域における画像の横方向の拡大は、画像を構成する画素の横方向の列の間に新たな画素の列を挿入することにより行い、視神経乳頭の領域における画像の横方向の縮小は、画像を構成する画素の横方向の列の一部を削除することにより行う
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像解析装置。
4. 被験者の眼底を撮影したステレオ画像の画素データから、視神経乳頭の３次元形状を解析させるための画像解析プログラムであって、
   前記ステレオ画像毎に視神経乳頭の領域と視神経乳頭以外の網膜領域の各画素データを識別し、
   前記ステレオ画像の視神経乳頭の領域及び視神経乳頭以外の網膜領域のうち、視神経乳頭以外の網膜領域の画素データを解析して、視神経乳頭の領域を含む画像全体の位置合わせを行い、
   前記位置合わせされたステレオ画像の視神経乳頭の領域及び視神経乳頭以外の網膜領域のうち、視神経乳頭の領域の画素データを解析して、視神経乳頭の中の同一箇所を撮影している対応点を決定し、
   前記対応点の各画像における位置情報から、視神経乳頭の奥行き情報を計算する処理をコンピュータに実行させるための画像解析プログラム。