JP6704933B2 - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
〔画像処理装置の構成〕
図1は、本発明の実施の形態1に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態1に係る画像処理装置1は、一例として、内視鏡(内視鏡スコープ)またはカプセル型内視鏡(以下、これらをまとめて単に「内視鏡」という)によって、生体の管腔を撮像することにより取得された管腔内画像に対し、粘膜表面から認識可能な異常領域(異常部)または粘膜上に存在する異常領域(異常部)(以下、単に「粘膜表面から認識可能な異常領域」という)を検出する画像処理を施す装置である。また、以下において、管腔内画像は、通常、各画素位置において、R(赤)、G(緑)およびB(青)の各々の波長成分(色成分)に対して、所定(例えば256階調)の画素レベル(画素値)を有するカラー画像である。
次に、演算部7の詳細な構成について説明する。
演算部7は、異常候補領域検出部10と、異常領域特定部11と、を備える。
このように構成された画像処理装置1が実行する管腔内画像に対して異常領域を検出する画像処理方法について説明する。図2は、画像処理装置1が実行する処理の概要を示すフローチャートである。
ステップS103において、情報算出領域設定部20は、異常候補領域検出部10によって検出された異常候補領域のテクスチャ情報(模様)を算出するためのテクスチャ情報算出領域設定処理を実行する。
ステップS104において、テクスチャ情報算出部21は、テクスチャ情報算出領域のテクスチャ情報を算出するテクスチャ情報算出処理を実行する。
ステップS105において、識別部22は、吸光変化構造特徴量に基づいて、異常領域を識別する異常領域識別処理を実行する。
ステップS106において、演算部7は、異常領域の特定結果を表示部4に出力する。ステップS106の後、画像処理装置1は、本処理を終了する。
次に、本実施の形態1に係る変形例1について説明する。本実施の形態1に係る変形例1は、情報算出領域設定部20の構成が異なるうえ、実行する処理が異なる。以下においては、本実施の形態1の変形例1に係る情報算出領域設定部の構成を説明後、本実施の形態1の変形例1に係る情報算出領域設定部が実行する処理について説明する。なお、上述した実施の形態1に係る画像処理装置1と同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
次に、本発明の実施の形態1の変形例2について説明する。本実施の形態1の変形例2は、情報算出領域設定部の構成が異なるうえ、情報算出領域設定部が実行する処理が異なる。以下においては、本実施の形態1の変形例2に係る情報算出領域設定部の構成を説明後、本実施の形態1の変形例2に係る情報算出領域設定部が実行する処理について説明する。
次に、本発明の実施の形態1の変形例3について説明する。本実施の形態1の変形例3は、テクスチャ情報算出部の構成が異なるうえ、実行する処理が異なる。以下においては、本実施の形態1の変形例3に係るテクスチャ情報算出部の構成を説明後、本実施の形態1の変形例3に係るテクスチャ情報算出部が実行する処理について説明する。なお、上述した実施の形態1に係る画像処理装置1と同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
次に、本発明の実施の形態1の変形例4について説明する。本実施の形態1の変形例4は、異常候補領域検出部10が実行する異常候補領域検出処理が異なる。以下においては、本実施の形態1の変形例4に係る異常候補領域検出部10が実行する異常候補領域検出処理について説明する。
次に、本発明の実施の形態1の変形例5について説明する。本実施の形態1の変形例5は、異常候補領域検出部10が実行する異常候補領域検出処理が異なる。以下においては、本実施の形態1の変形例5に係る異常候補領域検出部10が実行する異常候補領域検出処理について説明する。
次に、本発明の実施の形態1の変形例6について説明する。本実施の形態1の変形例6は、異常候補領域検出部10が実行する異常候補領域検出処理が異なる。以下においては、本実施の形態1の変形例6に係る異常候補領域検出処理について説明する。
次に、本発明の実施の形態2について説明する。本実施の形態2は、上述した実施の形態1に係る演算部の構成が異なる。以下においては、本実施の形態2に係る演算部の構成について説明する。なお、上述した実施の形態1に係る画像処理装置1と同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
本発明では、記録装置に記録された画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。また、このようなコンピュータシステムを、ローカルエリアネットワーク(LAN)、広域エリアネットワーク(WAN)、または、インターネット等の公衆回線を介して、他のコンピュータシステムやサーバ等の機器に接続して使用しても良い。この場合、実施の形態1〜2およびこれらの変形例に係る画像処理装置は、これらのネットワークを介して管腔内画像の画像データを取得したり、これらのネットワークを介して接続されたビュアーやプリンタ等の種々の出力機器に画像処理結果を出力したり、これらのネットワークを介して接続された記憶装置、例えばネットワークに接続された読取装置によって読み取り可能な記録媒体等に画像処理結果を格納するようにしても良い。
2 画像取得部
3 入力部
4 表示部
5 記録部
6 制御部
7,7c 演算部
10 異常候補領域検出部
11 異常領域特定部
12 解像度変更部
20,20a,20b 情報算出領域設定部
21,21a テクスチャ情報算出部
22 識別部
51 画像処理プログラム
201 輪郭エッジ抽出部
202 幾何形状当て嵌め部
203 画素値勾配強度算出部
204 動的輪郭抽出部
205 側面領域除外部
206 鏡面反射領域除外部
211,213 撮像距離正規化部
211a 撮像距離推定部
211b 領域サイズ変更部
212 吸光変化構造特徴量算出部
212a 吸光変化情報算出部
212b 管構造領域特定部
212c 斑点構造領域特定部
213a パラメータ変更部
Claims (17)
- 生体の管腔内画像において、粘膜壁の輪郭エッジまたは粘膜壁の表面形状に基づいて、異常候補領域を検出する異常候補領域検出部と、
前記異常候補領域のテクスチャ情報に基づいて、異常領域を特定する異常領域特定部と、
を備え、
前記異常領域特定部は、
前記テクスチャ情報を算出するための算出領域を設定する情報算出領域設定部と、
前記算出領域において前記テクスチャ情報を算出するテクスチャ情報算出部と、
前記テクスチャ情報に基づいて、前記異常領域を識別する識別部と、
を有し、
前記テクスチャ情報算出部は、
前記算出領域までの撮像距離に応じた正規化を行う撮像距離正規化部と、
前記算出領域内の吸光変化構造に基づく特徴量を算出する吸光変化構造特徴量算出部と、
を有し、
前記吸光変化構造特徴量算出部は、
前記算出領域内の吸光変化情報を算出する吸光変化情報算出部と、
前記吸光変化情報に基づいて、管構造領域を特定する管構造領域特定部と、
前記吸光変化情報に基づいて、斑点構造領域を特定する斑点構造領域特定部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記情報算出領域設定部は、
管腔粘膜壁の輪郭エッジを抽出する輪郭エッジ抽出部と、
前記輪郭エッジに対して、幾何形状を当て嵌める幾何形状当て嵌め部と、
を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記情報算出領域設定部は、
前記異常候補領域内の画素値勾配強度を算出する画素値勾配強度算出部と、
前記画素値勾配強度を基に、動的輪郭抽出を行う動的輪郭抽出部と、
を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記情報算出領域設定部は、
前記異常候補領域内の粘膜壁を斜めから撮像した側面領域を除外する側面領域除外部を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記情報算出領域設定部は、
前記異常候補領域内の鏡面反射領域を除外する鏡面反射領域除外部を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記撮像距離正規化部は、
撮像距離を推定する撮像距離推定部と、
前記撮像距離に基づいて、前記算出領域の領域サイズを変更する領域サイズ変更部と、
を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記撮像距離正規化部は、
撮像距離を推定する撮像距離推定部と、
前記撮像距離に基づいて、前記テクスチャ情報を算出するためのパラメータを変更するパラメータ変更部と、
を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記識別部は、斑点構造の割合が多い場合に前記異常候補領域を異常と判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。
- 前記異常候補領域検出部は、画素値勾配情報に基づいて、前記異常候補領域を検出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記異常候補領域検出部は、管腔の深部領域および粘膜壁の輪郭エッジに基づいて、前記異常候補領域を検出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記異常候補領域検出部は、管腔の深部領域と、画素値勾配情報に基づいて、前記異常候補領域を検出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記異常候補領域検出部および前記異常領域特定部において処理する管腔内画像の解像度を変更する解像度変更部をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 生体の管腔内画像において、粘膜壁の輪郭エッジまたは粘膜壁の表面形状に基づいて、異常候補領域を検出する異常候補領域検出部と、
前記異常候補領域のテクスチャ情報に基づいて、異常領域を特定する異常領域特定部と、
を備え、
前記異常候補領域検出部および前記異常領域特定部において処理する管腔内画像の解像度を変更する解像度変更部をさらに備え、
前記解像度変更部は、前記異常領域特定部で処理する管腔内画像の解像度を、前記異常候補領域検出部で処理する管腔内画像の解像度より大きくすることを特徴とする画像処理装置。 - 生体の管腔内画像において、粘膜壁の輪郭エッジまたは粘膜壁の表面形状に基づいて、異常候補領域を検出する異常候補領域検出ステップと、
前記異常候補領域のテクスチャ情報に基づいて、異常領域を特定する異常領域特定ステップと、
を含み、
前記異常領域特定ステップは、
前記テクスチャ情報を算出するための算出領域を設定する情報算出領域設定ステップと、
前記算出領域において前記テクスチャ情報を算出するテクスチャ情報算出ステップと、
前記テクスチャ情報に基づいて、前記異常領域を識別する識別ステップと、
を含み、
前記テクスチャ情報算出ステップは、
前記算出領域までの撮像距離に応じた正規化を行う撮像距離正規化ステップと、
前記算出領域内の吸光変化構造に基づく特徴量を算出する吸光変化構造特徴量算出ステップと、
を含み、
前記吸光変化構造特徴量算出ステップは、
前記算出領域内の吸光変化情報を算出する吸光変化情報算出ステップと、
前記吸光変化情報に基づいて、管構造領域を特定する管構造領域特定ステップと、
前記吸光変化情報に基づいて、斑点構造領域を特定する斑点構造領域特定ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - 生体の管腔内画像において、粘膜壁の輪郭エッジまたは粘膜壁の表面形状に基づいて、異常候補領域を検出する異常候補領域検出ステップと、
前記異常候補領域のテクスチャ情報に基づいて、異常領域を特定する異常領域特定ステップと、
前記異常候補領域検出ステップおよび前記異常領域特定ステップにおいて処理する管腔内画像の解像度を変更する解像度変更ステップと、
を含み、
前記解像度変更ステップは、前記異常領域特定ステップで処理する管腔内画像の解像度を、前記異常候補領域検出ステップで処理する管腔内画像の解像度より大きくすることを特徴とする特徴とする画像処理方法。 - 生体の管腔内画像において、粘膜壁の輪郭エッジまたは粘膜壁の表面形状に基づいて、異常候補領域を検出する異常候補領域検出ステップと、
前記異常候補領域のテクスチャ情報に基づいて、異常領域を特定する異常領域特定ステップと、
を画像処理装置に実行させ、
前記異常領域特定ステップは、
前記テクスチャ情報を算出するための算出領域を設定する情報算出領域設定ステップと、
前記算出領域において前記テクスチャ情報を算出するテクスチャ情報算出ステップと、
前記テクスチャ情報に基づいて、前記異常領域を識別する識別ステップと、
を含み、
前記テクスチャ情報算出ステップは、
前記算出領域までの撮像距離に応じた正規化を行う撮像距離正規化ステップと、
前記算出領域内の吸光変化構造に基づく特徴量を算出する吸光変化構造特徴量算出ステップと、
を含み、
前記吸光変化構造特徴量算出ステップは、
前記算出領域内の吸光変化情報を算出する吸光変化情報算出ステップと、
前記吸光変化情報に基づいて、管構造領域を特定する管構造領域特定ステップと、
前記吸光変化情報に基づいて、斑点構造領域を特定する斑点構造領域特定ステップと、
を含むことを特徴とするプログラム。 - 生体の管腔内画像において、粘膜壁の輪郭エッジまたは粘膜壁の表面形状に基づいて、異常候補領域を検出する異常候補領域検出ステップと、
前記異常候補領域のテクスチャ情報に基づいて、異常領域を特定する異常領域特定ステップと、
前記異常候補領域検出ステップおよび前記異常領域特定ステップにおいて処理する管腔内画像の解像度を変更する解像度変更ステップと、
を実行させ、
前記解像度変更ステップは、前記異常領域特定ステップで処理する管腔内画像の解像度を、前記異常候補領域検出ステップで処理する管腔内画像の解像度より大きくすることを特徴とする特徴とするプログラム。
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