WO2016006429A1 - 画像処理装置および方法、プログラム、並びに内視鏡システム - Google Patents

画像処理装置および方法、プログラム、並びに内視鏡システム Download PDF

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image processing
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菊地　大介
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    • H04N23/555—Constructional details for picking-up images in sites, inaccessible due to their dimensions or hazardous conditions, e.g. endoscopes or borescopes

Definitions

  • the present disclosure relates to an image processing apparatus and method, a program, and an endoscope system, and more particularly, to an image processing apparatus and method, a program, and an endoscope system that can obtain an image with high color discrimination.
  • setting values of conversion parameters are generally determined in advance.
  • the environment such as the type of input image or lighting changes
  • the user manually sets the setting values. It was switched with. Since setting values are set manually in advance, it is difficult to set the optimum parameters according to the situation, and it is difficult to obtain an output image adjusted to the optimum color. There was a need to obtain images.
  • Patent Document 1 There are proposals to change the color reproduction depending on the light source type (see Patent Document 1) and proposals to switch the system color tone for each organ under observation (see Patent Document 2). ).
  • the color distribution of biological images is biased, and almost the same color often occupies the screen. For example, if it is within the abdominal cavity, the red color occupies most of the image, and if it is an orthopedic region, the white color occupies most of the image. For this reason, tissue identification is forced among similar colors, and color discrimination is often poor. Therefore, in the endoscope apparatus, in addition to the above proposal, further improvement in color discrimination has been demanded.
  • the present disclosure has been made in view of such a situation, and can obtain an image with high color discrimination.
  • An image processing apparatus is based on a histogram generation unit that generates a histogram of pixel values for an input image that is biased in a specific color system, and a histogram generated by the histogram generation unit.
  • a parameter generation unit configured to generate color conversion parameters for color conversion processing on the input image by arranging grid points in a 3D LUT space;
  • a histogram correction unit that corrects the histogram generated by the histogram generation unit using a standard histogram of pixel values obtained from statistics of an image having a bias in the specific color system can be further provided.
  • a foreign object detection unit for detecting a foreign object from the image is further provided, and the histogram correction unit can correct the histogram generated by the histogram generation unit by removing the foreign object detected by the foreign object detection.
  • the light source estimation unit further estimates a light source from the histogram generated by the histogram generation unit, and the histogram correction unit generates a histogram generated by the histogram generation unit according to the light source estimated by the light source estimation unit. Can be corrected.
  • the pixel value histogram is at least a color histogram.
  • the pixel value histogram is a histogram relating to hue, saturation, and luminance.
  • the histogram correction unit can correct the histogram generated by the histogram generation unit by obtaining a product of the histogram generated by the histogram generation unit and the standard histogram and applying a weight.
  • the parameter generation unit can densely arrange grid points in the space of the LUT with respect to high-frequency parts.
  • the input image is an image in which the red color system is biased, and the parameter generation unit can densely arrange grid points in the LUT space with respect to the red color system.
  • the input image is an image in which the white system is biased, and the parameter generation unit can densely arrange grid points in the LUT space with respect to the white system.
  • the input image is an image in which the yellow system is biased, and the parameter generation unit can densely arrange grid points in the LUT space with respect to the yellow system.
  • the parameter generation unit can generate the color conversion parameter by displacing the distribution of grid points arranged in the space of the LUT.
  • a foreign object detection unit for detecting a foreign object from the image may be further provided, and the histogram correction unit may correct the histogram generated by the histogram generation unit after removing the foreign object detected by the foreign object detection.
  • the foreign object detection unit can detect a foreign object from the image using the histogram generated by the histogram generation unit and the standard histogram.
  • a standard histogram selection unit that selects the standard histogram according to a light source is further included, and the histogram correction unit uses the standard histogram selected by the standard histogram selection unit to generate the histogram generated by the histogram generation unit. It can be corrected.
  • a color conversion processing unit that performs color conversion processing on the input image according to the parameter generated by the parameter generation unit can be further provided.
  • an image processing apparatus generates a histogram of pixel values for an input image having a bias in a specific color system, and based on the generated histogram, a 3D LUT A color conversion parameter for color conversion processing for the input image is generated by arranging grid points in the space.
  • a program includes a histogram generation unit that generates a histogram of pixel values for an input image having a bias in a specific color system, and a 3D image based on the histogram generated by the histogram generation unit.
  • the computer is caused to function as a parameter generation unit that generates color conversion parameters for color conversion processing on the input image.
  • An endoscope system generates a histogram of pixel values for an input image having a bias in a specific color system input from the camera head through the scope, the camera head, and the scope. And generating color conversion parameters for color conversion processing for the input image by arranging grid points in the space of the 3D LUT based on the histogram generated by the histogram generation unit A parameter generation unit that generates a color conversion parameter for the color conversion process to be performed.
  • a histogram of pixel values is generated for an input image in which a specific color system is biased.
  • the generated histogram is then corrected by placing grid points in the 3D LUT space based on the standard histogram of pixel values obtained by statistics of images with bias in the particular color system.
  • a color conversion parameter for color conversion processing for the input image is generated using the corrected histogram.
  • color conversion can be performed on an image.
  • an image with high color discrimination can be obtained.
  • First embodiment endoscope system
  • Second embodiment computer
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an endoscope system to which the present technology is applied.
  • the endoscope system 11 includes an integrated scope (endoscope) 21, a camera head 22, a light source unit 23, a CCU (camera control unit) 24, and a monitor 25.
  • the CCU 24 is configured to include a signal processing unit 31 that controls the light source unit 23 and performs signal processing, a detection unit 32 that detects image characteristics from an input image, and a memory 33 that stores conversion parameters and signal processing results. Yes.
  • the light source unit 23 outputs illumination of certain specific light (for example, white light) under the control of the signal processing unit 31.
  • the illumination output from the light source unit 23 is input to the camera head 22 and irradiated to the subject through the scope 21.
  • the camera head 22 images a subject. That is, the camera head 22 inputs the light emitted to the subject via the scope 21 and supplies the light to the signal processing unit 31 of the CCU 24 as an image.
  • the signal processing unit 31 performs image processing on the image from the camera head 22 based on image feature data detected by the detection unit 32 and data read from the memory 33.
  • the image input from the camera head 22 is a biological image, and its color distribution is biased, and almost the same color occupies the screen. That is, this image is an image with a bias in a specific color system. For example, if it is in the abdominal cavity, the color is almost red, and if it is an orthopedic region, the color of the white color, the color of gallbladder and fat, etc. occupy most of the image. For this reason, tissue identification is performed in similar colors, so that the color discrimination is poor.
  • the signal processing unit 31 performs image processing for improving color discrimination on an image having a bias in a specific color system as described above. Details of the image processing will be sequentially described later.
  • the signal processing unit 31 outputs the image after image processing to the monitor 25.
  • the monitor 25 is composed of an LCD or the like, and outputs an image from the signal processing unit 31.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the signal processing unit.
  • the signal processing unit 31 includes a histogram generation unit 51, a light source estimation unit 52, a biological image standard histogram selection unit 53, a foreign object detection unit 54, a histogram correction unit 55, a conversion parameter generation unit 56, and a conversion processing unit. 57 is included.
  • the histogram generation unit 51 generates a histogram of pixel values for the input image with respect to luminance Y, saturation S, and hue H.
  • the image is input in RGB and converted to YCbCr.
  • the saturation S and the hue H are obtained by the following expression (1) from Cb, Cr of the input pixel values (Y, Cb, Cr).
  • FIGS. 3 to 5 show examples of histograms.
  • the histogram in FIG. 3 is a histogram representing the frequency of hues.
  • the histogram in FIG. 4 is a histogram representing the frequency of luminance.
  • the histogram in FIG. 5 is a histogram representing the frequency of saturation.
  • the histogram generation unit 51 supplies the input image and each generated histogram to the light source estimation unit 52.
  • the light source estimation unit 52 estimates the type of light source based on the generated histogram.
  • the light source includes a normal white light source and special light. Since special light irradiates only light of a specific wavelength, it can be determined from a hue histogram.
  • the light source estimation unit 52 supplies information on the estimated type of light source to the biological image standard histogram selection unit 53.
  • the light source estimation unit 52 supplies the input image and the histogram generated by the histogram generation unit 51 to the foreign object detection unit 54 after the light source estimation.
  • the biological image standard histogram selection unit 53 has a different standard histogram of biological images for each light source obtained as a statistical value of biological images.
  • the standard histogram is determined by the type of light source.
  • the biological image standard histogram selection unit 53 selects a standard histogram based on the light source estimated by the light source estimation unit 52 and supplies the selected standard histogram to the foreign object detection unit 54 and the histogram correction unit 55.
  • This standard histogram may be provided separately for each department (that is, for each biased color system) because, for example, the surgical image is biased to red and the brain surgery image is biased to white.
  • the foreign object detection unit 54 detects a foreign object from the generated histogram using the histogram generated by the histogram generation unit 51 and the standard histogram from the biological image standard histogram selection unit 53.
  • the foreign substance refers to a non-living tissue such as gauze, forceps, or a mask portion of a rigid endoscope. In many cases, it is not necessary to improve color reproducibility or color discrimination, and can be estimated from the difference between the standard histogram and the generated histogram. This is because, when a distribution that is clearly different from the standard histogram is included in the generated histogram, it is very likely that the distribution is not a living tissue.
  • the foreign object detection unit 54 supplies the input image, the generated histogram, and information of the detected foreign object to the histogram correction unit 55.
  • the histogram correction unit 55 corrects the histogram by combining the standard histogram selected by the biometric image standard histogram selection unit 53 and the histogram excluded by foreign object detection.
  • the histogram correction unit 55 subtracts the saturation, luminance, and hue components of the portion where the foreign object has been determined from the generated histogram related to saturation, luminance, and hue, and then weights them according to the values of the standard histogram. I do. This is because a portion having a larger value in the standard histogram is more likely to be a biological image, and it is desired to perform processing for improving the visibility with emphasis on that portion.
  • the histogram correction unit 55 calculates the product of the generated histogram and the standard histogram and regards this as a weighted histogram. By this processing, the histogram is corrected to a histogram in which important portions in saturation, luminance, and hue are heavily weighted.
  • the histogram correction unit 55 supplies the input image and the corrected histogram to the conversion parameter generation unit 56.
  • the conversion parameter generation unit 56 generates color conversion parameters for conversion processing by the conversion processing unit 57.
  • the conversion processing unit 57 performs 3D-LUT in a cylindrical HSL space as shown in FIG. In this 3D-LUT, the conversion parameter generation unit 56 determines the location of the grid and the displacement parameter at each lattice point. These determined by the conversion parameter generation unit 56 are collectively referred to as a color conversion parameter.
  • the conversion parameter generation unit 56 performs the grid placement so that the grids are densely arranged in the high frequency portion in the histogram corrected by the histogram correction unit 55. Specifically, the conversion parameter generation unit 56 arranges the grid intervals so as to be the reciprocal of the histogram frequency for each of hue, saturation, and luminance, and normalizes the overall length.
  • the conversion parameter generation unit 56 obtains the position of the grid with respect to each axis from the above formula, and normalizes the overall distance with respect to each of luminance, saturation, and hue. Thereby, as shown on the left side of FIG. 6, grids are densely arranged with respect to an important part (a part with high frequency) in the space.
  • the conversion parameter generation unit 56 generates a displacement parameter for each lattice point.
  • a displacement parameter that approximates the target color space may be given to each lattice point obtained above.
  • the grid is densely arranged with respect to the high-frequency part, but as the displacement parameter, the grid is densely arranged as shown on the right side of FIG. 6. What is necessary is just to displace a lattice point so that a dense part is extended, so that a lattice point is.
  • the distribution can be expanded in the color space for colors that are poorly distinguishable because they occupy many parts of the image.
  • the difference is widened, and the discrimination can be improved.
  • the displacement parameter of each lattice point can be obtained by obtaining the position of each lattice point after displacement by taking the difference from the position before displacement by the above equation (3).
  • the conversion parameter generation unit 56 supplies the input image and the color conversion parameter obtained as described above to the conversion processing unit 57.
  • the conversion processing unit 57 When the conversion processing unit 57 performs the 3D-LUT processing on the cylinder side in the HSL space in accordance with the color conversion parameter generated by the conversion parameter generation unit 56 on the input image, the color conversion as shown in FIG. Processing is performed. In other words, a process of expanding the distribution in the color space is performed on the more frequently colored pixels, and the color discrimination is improved.
  • the conversion processing unit 57 outputs the image on which the color conversion process has been performed to the monitor 25.
  • step S ⁇ b> 11 the light source unit 23 outputs a specific light illumination under the control of the signal processing unit 31.
  • the illumination output from the light source unit 23 is input to the camera head 22 and irradiated to the subject through the scope 21.
  • step S12 the camera head 22 images the subject. That is, the camera head 22 inputs the light emitted to the subject via the scope 21 and supplies the light to the signal processing unit 31 of the CCU 24 as an image.
  • the signal processing unit 31 performs image processing on the image from the camera head 22 in step S13. Details of this image processing will be described later with reference to FIG.
  • the image subjected to the image processing in step S13 is output to the monitor 25.
  • step S14 the monitor 25 displays an image from the signal processing unit 31.
  • step S13 in FIG. 7 will be described with reference to the flowchart in FIG.
  • the image from the camera head 22 is input to the histogram generation unit 51.
  • the histogram generation unit 51 performs histogram calculation on the input image.
  • the histogram generation unit 51 generates a histogram of pixel values for the input image with respect to luminance Y, saturation S, and hue H.
  • the histogram generation unit 51 supplies the input image and each generated histogram to the light source estimation unit 52.
  • step S32 the light source estimation unit 52 performs light source determination based on the histogram generated in step S31, and estimates the type of light source.
  • the light source estimation unit 52 supplies information on the estimated type of light source to the biological image standard histogram selection unit 53.
  • the light source estimation unit 52 supplies the input image and the histogram generated by the histogram generation unit 51 to the foreign object detection unit 54 after the light source is estimated.
  • step S33 the biological image standard histogram selection unit 53 selects a standard histogram using the light source estimated by the light source estimation unit 52, and supplies the selected standard histogram to the foreign matter detection unit 54 and the histogram correction unit 55.
  • step S34 the foreign object detection unit 54 detects the foreign object from the histogram generated in step S32. This foreign object detection is performed using the histogram generated by the histogram generation unit 51 and the standard histogram from the biological image standard histogram selection unit 53. The foreign object detection unit 54 supplies the input image, the generated histogram, and information of the detected foreign object to the histogram correction unit 55.
  • step S35 the histogram correction unit 55 corrects the histogram. That is, the histogram correction unit 55 excludes the foreign matter detected in step S34 from the histogram generated in step S32, and combines the standard histogram selected in step S34 with the histogram excluded by foreign matter detection. , Correct the histogram.
  • the histogram correction unit 55 supplies the input image and the corrected histogram to the conversion parameter generation unit 56.
  • step S36 the conversion parameter generation unit 56 calculates and generates color conversion parameters for the conversion processing by the conversion processing unit 57.
  • the conversion processing unit 57 performs 3D-LUT in a cylindrical HSL space as shown in FIG.
  • the conversion parameter generation unit 56 determines the location of the grid and the displacement parameter at each lattice point. These determined by the conversion parameter generation unit 56 are collectively referred to as a color conversion parameter.
  • the conversion parameter generation unit 56 supplies the input image and the color conversion parameters obtained as described above with reference to FIG. 6 to the conversion processing unit 57.
  • step S37 the conversion processing unit 57 performs color conversion processing on the input image by performing cylinder-side 3D-LUT processing in the HSL space according to the color conversion parameter generated in step S36.
  • the conversion processing unit 57 outputs the image on which the color conversion process has been performed to the monitor 25.
  • the signal processing unit 31 that controls the light source unit 23 may hold the light source information in advance.
  • the light source estimation unit 52 may be omitted from the signal processing unit 31.
  • the detection may be performed by a general image detection method.
  • color conversion using the HSL space has been described, but color conversion can be similarly performed using a cubic 3D-LUT in other color spaces such as YCbCr and RGB.
  • color spaces such as YCbCr and RGB.
  • YCbCr space the color is divided into two axes.
  • HSL space since the hue is on one axis, the color can be easily understood and color conversion can be easily performed. it can.
  • color conversion parameters that increase color discrimination are generated according to the color distribution of the light source and subject, and are usually occupied by similar colors, resulting in poor color discrimination
  • an image with high color discrimination is output by processing that widens a minute change in color.
  • these processes are adaptively changed according to the conversion of the input image, and the processes can always be performed with the optimum color conversion parameters.
  • the present technology can be applied not only to an endoscope system but also to any device for medical use and non-medical use as long as it is a device that processes an image with a bias in a specific color system.
  • the series of processes described above can be executed by hardware or software.
  • a program constituting the software is installed in the computer.
  • the computer includes a computer incorporated in dedicated hardware, a general-purpose personal computer capable of executing various functions by installing various programs, and the like.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of a computer that executes the above-described series of processing by a program.
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • An input / output interface 205 is further connected to the bus 204.
  • An input unit 206, an output unit 207, a storage unit 208, a communication unit 209, and a drive 210 are connected to the input / output interface 205.
  • the input unit 206 includes a keyboard, a mouse, a microphone, and the like.
  • the output unit 207 includes a display, a speaker, and the like.
  • the storage unit 208 includes a hard disk, a nonvolatile memory, and the like.
  • the communication unit 209 includes a network interface and the like.
  • the drive 210 drives a removable recording medium 211 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory.
  • the CPU 201 loads the program stored in the storage unit 208 to the RAM 203 via the input / output interface 205 and the bus 204 and executes it, thereby executing the above-described series of processing. Is done.
  • the program executed by the computer (CPU 201) can be provided by being recorded in a removable recording medium 211 such as a package medium.
  • the program can be provided via a wired or wireless transmission medium such as a local area network, the Internet, or digital broadcasting.
  • the program can be installed in the storage unit 208 via the input / output interface 205 by attaching the removable recording medium 211 to the drive 210.
  • the program can be received by the communication unit 209 via a wired or wireless transmission medium and installed in the storage unit 208.
  • the program can be installed in the ROM 202 or the storage unit 208 in advance.
  • the program executed by the computer may be a program that is processed in time series in the order described in this specification, or in parallel or at a necessary timing such as when a call is made. It may be a program for processing.
  • system means an overall device configured by a plurality of devices, blocks, means, and the like.
  • this technique can also take the following structures.
  • a histogram generation unit that generates a histogram of pixel values for an input image having a bias in a specific color system
  • a parameter generation unit that generates color conversion parameters for color conversion processing for the input image by arranging grid points in a 3D LUT space based on the histogram generated by the histogram generation unit
  • An image processing apparatus (2)
  • the image processing apparatus further includes a histogram correction unit that corrects the histogram generated by the histogram generation unit using a standard histogram of pixel values obtained by statistics of an image having a bias in the specific color system. ).
  • a light source estimation unit that estimates a light source from the histogram generated by the histogram generation unit, The image processing apparatus according to (1) or (2), wherein the histogram correction unit corrects the histogram generated by the histogram generation unit in accordance with the light source estimated by the light source estimation unit.
  • the image processing device according to any one of (1) to (4), wherein the pixel value histogram is a histogram relating to at least a color.
  • the image processing device according to any one of (1) to (4), wherein the pixel value histogram is a histogram related to hue, saturation, and luminance.
  • the histogram correction unit corrects the histogram generated by the histogram generation unit by obtaining a product of the histogram generated by the histogram generation unit and the standard histogram and adding a weight to the product.
  • the image processing apparatus according to any one of 1) to (6).
  • (8) The image processing device according to any one of (1) to (7), wherein the parameter generation unit densely arranges grid points in the space of the LUT with respect to a high-frequency portion.
  • the input image is an image in which the red system is biased, The image processing apparatus according to (8), wherein the parameter generation unit densely arranges grid points in the space of the LUT with respect to the red system.
  • the input image is an image in which the white system is biased, The image processing apparatus according to (8), wherein the parameter generation unit densely arranges grid points in the space of the LUT with respect to the white system.
  • the input image is an image having a bias in the yellow system, The image processing apparatus according to (8), wherein the parameter generation unit densely arranges grid points in the space of the LUT with respect to the yellow system.
  • the parameter generation unit generates the color conversion parameter by displacing a distribution of points of a grid arranged in the space of the LUT.
  • the method according to any one of (1) to (11), Image processing device. (13) The image processing apparatus according to any one of (3) to (11), wherein the foreign matter detection unit detects foreign matter from the image using the histogram generated by the histogram generation unit and the standard histogram. . (14) It further includes a standard histogram selection unit that selects the standard histogram according to the light source, The image processing apparatus according to any one of (1) to (13), wherein the histogram correction unit corrects the histogram generated by the histogram generation unit using the standard histogram selected by the standard histogram selection unit. .
  • a light source estimation unit that estimates the light source from a histogram generated by the histogram generation unit
  • the image processing apparatus according to (14), wherein the standard histogram selection unit selects the standard histogram according to the light source estimated by the light source estimation unit.
  • the image processing device according to any one of (1) to (15), further including a color conversion processing unit that performs color conversion processing on the input image in accordance with the parameter generated by the parameter generation unit.
  • the image processing apparatus Generate a histogram of pixel values for an input image with a bias in a specific color system, An image processing method for generating a color conversion parameter for color conversion processing for the input image by arranging grid points in a 3D LUT space based on a generated histogram.
  • a histogram generation unit that generates a histogram of pixel values for an input image having a bias in a specific color system
  • a parameter generation unit that generates color conversion parameters for color conversion processing on the input image by arranging grid points in a 3D LUT space based on the histogram generated by the histogram generation unit.
  • a program that causes a computer to function.
  • Scope A camera head, A histogram generation unit that generates a histogram of pixel values for an input image that is biased in a specific color system input from the camera head through the scope; A parameter generation unit that generates color conversion parameters for color conversion processing for the input image by arranging grid points in a 3D LUT space based on the histogram generated by the histogram generation unit; An endoscope system provided.
  • 11 endoscope system 21 scope, 22 camera head, 23 light source unit, 24 CCU, 25 monitor, 31 signal processing unit, 32 detection unit, 33 memory, 51 histogram generation unit, 52 light source estimation unit, 53 biological image standard histogram Selection unit, 54 Foreign object detection unit, 55 Histogram generation unit, 56 Conversion parameter generation unit, 57 Conversion processing unit

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Abstract

　本開示は、色識別性の高い画像を得ることができるようにする画像処理装置および方法、プログラム、並びに内視鏡システムに関する。 ヒストグラム生成部は、入力された画像に対し、画素値のヒストグラムを輝度Y、彩度S、色相Hに関して生成する。ヒストグラム修正部は、ヒストグラム生成部により生成された彩度、輝度、色相に関するヒストグラムから、異物検出部により異物を判定された部分の彩度、輝度、色相それぞれの成分を減算し、次に、標準ヒストグラムの値によって重み付けを行う。本開示は、例えば、スコープを通して、カメラヘッドから入力される画像に対して色変換を行う内視鏡システムに適用することができる。

Description

画像処理装置および方法、プログラム、並びに内視鏡システム
　本開示は、画像処理装置および方法、プログラム、並びに内視鏡システムに関し、特に、色識別性の高い画像を得ることができるようにした画像処理装置および方法、プログラム、並びに内視鏡システムに関する。
　LUTなどの色変換処理を有する内視鏡装置において、変換パラメータの設定値は予め決めるのが一般的であり、入力画像の種類や照明などの環境が変わったときには、ユーザが設定値などを手動で切り替えていた。予め手動で設定値を設定するため、状況に応じて最適なパラメータを設定することが難しく、それによって最適な色に調整された出力画像を得ることが困難であり、自動で色識別性の高い画像を得ることが求められていた。
　このような状況に応じて、光源種類により色再現を変更するようにした提案（特許文献１参照）や、観察中の臓器毎にシステム色調を切り替えるようにした提案があった（特許文献２参照）。
特開２００８－１３２３２１号公報 特開２００５－３４８９０２号公報
　ここで、生体画像は、その色分布が偏っており、画面内をほぼ同じような色が占めることが多くある。例えば、腹腔内であれば、ほぼ赤系の色、整形外科領域であれば、白系の色が画像の大部分を占める。そのため、似たような色の中で組織の識別を強いられ、色識別性が悪くなることが多い。したがって、内視鏡装置において、上記提案の他に、さらに、色識別性の向上が求められていた。
　本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、色識別性の高い画像を得ることができるものである。
　本開示の一側面の画像処理装置は、特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成するパラメータ生成部とを備える。
　前記特定の色系統に偏りがある画像の統計により得られた画素値の標準のヒストグラムを用いて、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正するヒストグラム修正部をさらに備えることができる。
　前記画像から異物を検出する異物検出部をさらに備え、前記ヒストグラム修正部は、前記異物検出により検出された異物を除くことにより、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正することができる。
　光源を、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムから推定する光源推定部をさらに備え、前記ヒストグラム修正部は、前記光源推定部により推定された光源に応じて、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正することができる。
　前記画素値のヒストグラムは、少なくとも色に関するヒストグラムである。
　前記画素値のヒストグラムは、色相、彩度、および輝度に関するヒストグラムである。
　前記ヒストグラム修正部は、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムと前記標準のヒストグラムとの積を求めて、重みを付けることで、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正することができる。
　前記パラメータ生成部は、頻度の高い部分に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置することができる。
　前記入力画像は、赤色の系統に偏りがある画像で、前記パラメータ生成部は、前記赤色の系統に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置することができる。
　前記入力画像は、白色の系統に偏りがある画像で、前記パラメータ生成部は、前記白色の系統に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置することができる。
　前記入力画像は、黄色の系統に偏りがある画像で、前記パラメータ生成部は、前記黄色の系統に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置することができる。
　前記パラメータ生成部は、前記LUTの空間内に配置されたグリッドのポイントの分布を変位することにより、前記色変換パラメータを生成することができる。
　前記画像から異物を検出する異物検出部をさらに備え、前記ヒストグラム修正部は、前記異物検出により検出された異物を除いてから、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正することができる。
　前記異物検出部は、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムおよび前記標準ヒストグラムを用いて、前記画像から異物を検出することができる。
　光源に応じて、前記標準ヒストグラムを選択する標準ヒストグラム選択部をさらに備え、前記ヒストグラム修正部は、前記標準ヒストグラム選択部により選択された標準ヒストグラムを用いて、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正することができる。
　前記光源を、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムから推定する光源推定部をさらに備え、前記標準ヒストグラム選択部は、前記光源推定部により推定された光源に応じて、前記標準ヒストグラムを選択することができる。
　前記パラメータ生成部により生成されたパラメータに応じて、前記入力画像に対する色変換処理を行う色変換処理部をさらに備えることができる。
　本開示の一側面の画像処理方法は、画像処理装置が、特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成し、生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成する。
　本開示の一側面のプログラムは、特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成するパラメータ生成部として、コンピュータを機能させる。
　本開示の一側面の内視鏡システムは、スコープと、カメラヘッドと、前記スコープを通して、前記カメラヘッドから入力される特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成する色変換処理のための色変換パラメータを生成するパラメータ生成部とを備える。
　本開示の一側面においては、特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムが生成される。そして、前記特定の色系統に偏りがある画像の統計により得られた画素値の標準のヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、生成されたヒストグラムが修正され、修正されたヒストグラムを用いて、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータが生成される。
　本開示によれば、画像に対する色変換を行うことができる。特に、色識別性の高い画像を得ることができる。
　なお、本明細書に記載された効果は、あくまで例示であり、本技術の効果は、本明細書に記載された効果に限定されるものではなく、付加的な効果があってもよい。
本技術を適用した内視鏡システムの構成例を示すブロック図である。 信号処理部の構成例を示すブロック図である。 色相の頻度を表すヒストグラムの例を示す図である。 輝度の頻度を表すヒストグラムの例を示す図である。 彩度の頻度を表すヒストグラムの例を示す図である。 3D-LUTの例を示す図である。 内視鏡システムの処理を説明するフローチャートである。 図７のステップＳ１３の画像処理について説明するフローチャートである。 コンピュータの構成例を示すブロック図である。
　以下、本開示を実施するための形態（以下実施の形態とする）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（内視鏡システム）
２．第２の実施の形態（コンピュータ）
＜第１の実施の形態＞
　＜システムの構成例＞
　図１は、本技術を適用した内視鏡システムの構成例を示すブロック図である。
　図１の例において、内視鏡システム１１は、一体型のスコープ（内視鏡）２１とカメラヘッド２２、光源ユニット２３、CCU（カメラコントロールユニット）２４、およびモニタ２５から構成される。
　CCU２４は、光源ユニット２３の制御や信号処理を行う信号処理部３１、入力画像から画像の特徴を検出する検出部３２、および変換パラメータや信号処理結果を記憶するメモリ３３を含むように構成されている。
　光源ユニット２３は、信号処理部３１からの制御のもと、ある特定の光（例えば、白色光）の照明を出力する。光源ユニット２３から出力された照明は、カメラヘッド２２に入力され、スコープ２１を通して被写体に照射される。カメラヘッド２２は、被写体を撮像する。すなわち、カメラヘッド２２は、被写体に照射された光を、スコープ２１を介して入力し、画像としてCCU２４の信号処理部３１に供給する。
　信号処理部３１は、カメラヘッド２２からの画像に対して、検出部３２により検出された画像の特徴データやメモリ３３から読み込んだデータに基づいて画像処理を行う。
　カメラヘッド２２より入力された画像は、生体画像であり、その色分布が偏り、画面内をほぼ同じような色が占めることが多くある。すなわち、この画像は、ある特定の色系統に偏りがある画像である。例えば、腹腔内であれば、ほぼ赤系の色、整形外科領域であれば、白系の色、胆のうや脂肪などは黄色系の色が画像の大部分を占める。そのため、似たような色の中で組織の識別を行うので、色識別性が悪くなる。
　これに対して、信号処理部３１は、上述したような特定の色系統に偏りのある画像について、色識別性を向上するための画像処理を行う。画像処理の詳細については、順次後述される。信号処理部３１は、画像処理後の画像を、モニタ２５に出力する。モニタ２５は、LCDなどにより構成され、信号処理部３１からの画像を出力する。
　図２は、信号処理部の構成例を示すブロック図である。
　図２の例において、信号処理部３１は、ヒストグラム生成部５１、光源推定部５２、生体画像標準ヒストグラム選択部５３、異物検出部５４、ヒストグラム修正部５５、変換パラメータ生成部５６、および変換処理部５７を含むように構成されている。
　ヒストグラム生成部５１は、入力された画像に対し、画素値のヒストグラムを輝度Y、彩度S、色相Hに関して生成する。画像は、RGBで入力されて、YCbCrに変換される。そして、彩度Sおよび色相Hは、入力画素値(Y,Cb,Cr)のCb,Crから次の式（１）によって求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、図３乃至図５には、ヒストグラムの例が示されている。図３のヒストグラムは、色相について、その頻度を表すヒストグラムである。図４のヒストグラムは、輝度について、その頻度を表すヒストグラムである。図５のヒストグラムは、彩度について、その頻度を表すヒストグラムである。
　ヒストグラム生成部５１は、入力された画像と生成された各ヒストグラムとを、光源推定部５２に供給する。光源推定部５２は、生成されたヒストグラムに基づいて光源の種類を推定する。光源には、通常の白色光源と、特殊光がある。特殊光は、特定の波長の光のみを照射するものなので、色相のヒストグラムから判定可能である。光源推定部５２は、推定された光源の種類の情報を、生体画像標準ヒストグラム選択部５３に供給する。また、光源推定部５２は、光源推定後、入力された画像とヒストグラム生成部５１により生成されたヒストグラムとを、異物検出部５４に供給する。
　生体画像標準ヒストグラム選択部５３は、生体画像の統計値として得られる光源毎に異なる生体画像の標準ヒストグラムを有している。標準ヒストグラムは、光源の種類によって定まるものである。生体画像標準ヒストグラム選択部５３は、光源推定部５２により推定された光源により標準ヒストグラムを選択し、選択した標準ヒストグラムを、異物検出部５４およびヒストグラム修正部５５に供給する。
　この標準ヒストグラムは、例えば、外科の画像が赤系に偏り、脳外科の画像が白系に偏るため、診療科毎（すなわち、偏る色系統毎）にわけて持つようにしてもよい。
　異物検出部５４は、ヒストグラム生成部５１により生成されたヒストグラムと生体画像標準ヒストグラム選択部５３からの標準ヒストグラムとを用いて、生成されたヒストグラムから異物を検出する。ここでいう異物とは、ガーゼや鉗子、硬性鏡のマスク部分などの生体組織ではないものをいう。これらは、特に色再現性や色識別性を向上させる必要のない場合が多く、また、標準ヒストグラムと生成されたヒストグラムとの差分より推定することができる。それは、標準ヒストグラムと明らかに異なる分布が生成されたヒストグラムに含まれる場合、その分布が生体組織ではない可能性が非常に高いからである。
　以上の理由により、生成された彩度、輝度、色相それぞれのヒストグラムから、明らかに生体組織ではない部分に関しては、次のヒストグラム修正部５５により除外される。異物検出部５４は、入力された画像、生成されたヒストグラム、および検出した異物の情報を、ヒストグラム修正部５５に供給する。
　ヒストグラム修正部５５は、生体画像標準ヒストグラム選択部５３により選択された標準ヒストグラムと、異物検出によって除外されたヒストグラムとを合わせることで、ヒストグラムを修正する。
　すなわち、ヒストグラム修正部５５は、生成された彩度、輝度、色相に関するヒストグラムから、異物を判定された部分の彩度、輝度、色相それぞれの成分を減算し、次に、標準ヒストグラムの値によって重み付けを行う。これは、標準ヒストグラムでの値の大きい部分の方が、生体画像である可能性が高く、そこを重視して視認性の向上する処理にしたいからである。
　具体的には、ヒストグラム修正部５５は、生成されたヒストグラムと標準ヒストグラムとの積を求め、これを重み付けしたヒストグラムとみなす。この処理によって、ヒストグラムは、彩度、輝度、色相において重要な部分に大きな重みがついたヒストグラムに修正される。ヒストグラム修正部５５は、入力された画像と修正したヒストグラムとを、変換パラメータ生成部５６に供給する。
　変換パラメータ生成部５６は、変換処理部５７による変換処理のための色変換パラメータを生成する。変換処理部５７は、図６に示されるような円柱型のHSL空間において3D-LUTを行う。変換パラメータ生成部５６は、この3D-LUTにおいて、グリッドの配置個所と、それぞれの格子点における変位パラメータを決定する。変換パラメータ生成部５６において決定されるこれらをまとめて色変換パラメータと称する。
　変換パラメータ生成部５６は、グリッドの配置個所について、ヒストグラム修正部５５により修正されたヒストグラムにおいて、頻度の高い部分に対して密にグリッドが配置されるように行う。具体的には、変換パラメータ生成部５６は、色相、彩度、輝度それぞれに対して、グリッドの間隔がヒストグラム頻度の逆数になるように配置し、全体の長さを正規化する。
　ヒストグラムの頻度をf(x)、n番目のグリッドの配置座標をP(n)、基準のグリッド間隔をdとしたとき、次の式（２）が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ここで、αは、効果の強弱を調整する係数である。
　変換パラメータ生成部５６は、以上の式から各軸に対してグリッドの位置を求めて、全体距離で正規化するということを輝度・彩度・色相それぞれに対して行う。これにより、図６の左側に示されるように、空間内で重要な部分（頻度の高い部分）に対して、密にグリッドが配置される。
　次に、変換パラメータ生成部５６は、各格子点の変位パラメータを生成する。これについては、色再現を重視する場合には、上記で求めたそれぞれの格子点に対して、ターゲットの色空間に近づくような変位パラメータを与えればよい。
　例えば、図６の左側に示されるように、頻度の高い部分に対して密にグリッドが配置されるが、変位パラメータとしては、図６の右側に示されるように、密にグリッドが張られた格子点ほど、密な部分を広げるように格子点を変位させればよい。
　このようにすることで、画像の多くの部分を占めるために識別性の悪くなっている色に対して、分布を色空間内で広げてやることができるので、それぞれ微妙な色が異なる部分同士の差が広がり、識別性を向上させることができる。
　具体的には、先ほどと逆の処理を行えばよいので、Q(n)をn番目の格子点の変位後の位置、P(n)をn番目の格子点の変位前の位置、強弱を調整する係数をβとすると、次の式（３）のような式が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　以上の式（３）によって、変位後の各格子点の位置を求め、変位前の位置との差分をとることで、各格子点の変位パラメータを求めることができる。
　変換パラメータ生成部５６は、入力された画像と、以上のようにして求められた色変換パラメータとを、変換処理部５７に供給する。
　変換処理部５７は、入力された画像に対して、変換パラメータ生成部５６により生成された色変換パラメータに従って、HSL空間の円柱側3D-LUT処理を行うと、図６に示したような色変換処理が施される。すなわち、より頻度の高い色の画素に対して、色空間内での分布を広げてあげる処理が行われ、色識別性が向上する。変換処理部５７は、色変換処理が施された画像を、モニタ２５に出力する。
　＜処理の例＞
　次に、図７のフローチャートを参照して、内視鏡システムの処理について説明する。
　ステップＳ１１において、光源ユニット２３は、信号処理部３１からの制御のもと、ある特定の光の照明を出力する。光源ユニット２３から出力された照明は、カメラヘッド２２に入力され、スコープ２１を通して被写体に照射される。
　ステップＳ１２において、カメラヘッド２２は、被写体を撮像する。すなわち、カメラヘッド２２は、被写体に照射された光を、スコープ２１を介して入力し、画像としてCCU２４の信号処理部３１に供給する。
　信号処理部３１は、ステップＳ１３において、カメラヘッド２２からの画像に対して、画像処理を行う。この画像処理の詳細は、図８を参照して後述される。ステップＳ１３により画像処理された画像は、モニタ２５に出力される。
　ステップＳ１４において、モニタ２５は、信号処理部３１からの画像を表示する。
　次に、図８のフローチャートを参照して、図７のステップＳ１３の画像処理について説明する。
　カメラヘッド２２からの画像は、ヒストグラム生成部５１に入力される。ステップＳ３１において、ヒストグラム生成部５１は、入力された画像に対し、ヒストグラム計算を行う。
　すなわち、ヒストグラム生成部５１は、入力された画像に対し、画素値のヒストグラムを輝度Y、彩度S、色相Hに関して生成する。ヒストグラム生成部５１は、入力された画像と生成された各ヒストグラムとを、光源推定部５２に供給する。
　ステップＳ３２において、光源推定部５２は、ステップＳ３１により生成されたヒストグラムに基づいて光源判定を行い、光源の種類を推定する。光源推定部５２は、推定された光源の種類の情報を、生体画像標準ヒストグラム選択部５３に供給する。また、光源推定部５２は、光源推定後、入力された画像と、ヒストグラム生成部５１により生成されたヒストグラムとを、異物検出部５４に供給する。
　ステップＳ３３において、生体画像標準ヒストグラム選択部５３は、光源推定部５２により推定された光源により標準ヒストグラムを選択し、選択した標準ヒストグラムを、異物検出部５４およびヒストグラム修正部５５に供給する。
　ステップＳ３４において、異物検出部５４は、ステップＳ３２により生成されたヒストグラムから異物を検出する。この異物検出は、ヒストグラム生成部５１により生成されたヒストグラムと生体画像標準ヒストグラム選択部５３からの標準ヒストグラムとを用いて行われる。異物検出部５４は、入力された画像、生成されたヒストグラム、および検出した異物の情報を、ヒストグラム修正部５５に供給する。
　ステップＳ３５において、ヒストグラム修正部５５は、ヒストグラムを修正する。すなわち、ヒストグラム修正部５５は、ステップＳ３２により生成されたヒストグラムから、ステップＳ３４により検出された異物を除外し、ステップＳ３４により選択された標準ヒストグラムと、異物検出によって除外されたヒストグラムとを合わせることで、ヒストグラムを修正する。
　ヒストグラム修正部５５は、入力された画像と修正したヒストグラムとを、変換パラメータ生成部５６に供給する。
　変換パラメータ生成部５６は、ステップＳ３６において、変換処理部５７による変換処理のための色変換パラメータを計算し、生成する。
　具体的には、変換処理部５７においては、図６に示されるような円柱型のHSL空間において3D-LUTが行われる。変換パラメータ生成部５６は、この3D-LUTにおいて、グリッドの配置個所と、それぞれの格子点における変位パラメータを決定する。変換パラメータ生成部５６において決定されるこれらをまとめて色変換パラメータと称する。変換パラメータ生成部５６は、入力された画像と、図６を参照して上述したようにして求められた色変換パラメータとを、変換処理部５７に供給する。
　変換処理部５７は、ステップＳ３７において、入力された画像に対して、ステップＳ３６により生成された色変換パラメータに従って、HSL空間の円柱側3D-LUT処理を行うことで、色変換処理を行う。
　以上により、より頻度の高い色(系統)の画素に対して、色空間内での分布を広げてあげる処理が行われ、色識別性が向上する。変換処理部５７は、色変換処理が施された画像を、モニタ２５に出力する。
　なお、上記説明においては、入力された画像から光源を推定する例を説明したが、光源ユニット２３を制御する信号処理部３１において予め光源の情報を保持するようにしてもよい。この場合、信号処理部３１から光源推定部５２は除かれてもよい。
　また、上記説明においては、ヒストグラム生成部５１およびヒストグラム修正部５５において、３種類の１次元ヒストグラムを用いる例について説明したが、それを３次元にした３次元ヒストグラムを直接用いて計算を行ってもよい。
　さらに、上記説明においては、変換パラメータ生成部５６および変換処理部５７において、自動でグリッドの配置を決定する例について説明したが、特に処理を重視したいポイントを設定し、手動で決定するようにしてもよい。
　また、上記説明においては、異物検出部５４において、ヒストグラムから推定する例を説明したが、一般的な画像検出方法により検出するようにしてもよい。
　さらに、上記説明においては、変換パラメータ生成部５６において、色識別性を向上させるための処理の例を説明したが、それぞれのポイントに対して特定の色空間をターゲットにした色変換を行うようにしてもよい。この場合、ターゲットの色空間に対する色再現性が向上する。
　また、上記説明においては、HSL空間を用いての色変換の例について説明したが、YCbCrやRGBなどの他の色空間でも立方体の3D-LUTを用いて、同様に色変換を行うことができる。ただし、例えば、YCbCr空間の場合、色が２軸に分かれてしまうが、これに対して、HSL空間の場合、色相が１軸にあるので、色がわかりやすく、容易に色変換を行うことができる。
　以上のように、本技術によれば、環境や被写体に応じて、色再現が最適化された画像や色識別性が向上した画像を得ることが可能である。
　色再現が最適化された画像については、被写体や環境が変化しても、その時々で最適な色再現を行うための色変換パラメータが生成され、最適な色再現を有する出力画像を保持することが可能である。
　色識別性が向上した画像については、光源や被写体の色分布に応じて色識別性が高くなるような色変換パラメータが生成され、通常は似たような色で占められ、色識別性が悪い画像に対しても、色の微小な変化を広げるような処理によって、色識別性が高い画像が出力される。また、これらの処理が入力画像の変換に応じて適応的に変化し、常に最適な色変換パラメータによって処理を行うことが可能である。
　なお、本技術は、特定の色系統に偏りのある画像を処理する機器であれば、内視鏡システムに限らず、医療用途および非医療用途のいずれの機器にも適用することができる。
　上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
＜第２の実施の形態＞
[コンピュータの構成例]
　図９は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
　コンピュータ２００において、CPU(Central Processing Unit)２０１、ROM(Read Only Memory)２０２、RAM(Random Access Memory)２０３は、バス２０４により相互に接続されている。
　バス２０４には、さらに、入出力インタフェース２０５が接続されている。入出力インタフェース２０５には、入力部２０６、出力部２０７、記憶部２０８、通信部２０９、およびドライブ２１０が接続されている。
　入力部２０６は、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる。出力部２０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部２０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部２０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ２１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体２１１を駆動する。
　以上のように構成されるコンピュータでは、CPU２０１が、例えば、記憶部２０８に記憶されているプログラムを入出力インタフェース２０５及びバス２０４を介してRAM２０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
　コンピュータ（CPU２０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブル記録媒体２１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
　コンピュータでは、プログラムは、リムーバブル記録媒体２１１をドライブ２１０に装着することにより、入出力インタフェース２０５を介して、記憶部２０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部２０９で受信し、記憶部２０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM２０２や記憶部２０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
　なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
　また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置、ブロック、手段などにより構成される全体的な装置を意味するものである。
　なお、本開示における実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、開示はかかる例に限定されない。本開示の属する技術の分野における通常の知識を有するであれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例また修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
　（１）　特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
　前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成するパラメータ生成部と
　を備える画像処理装置。
　（２）　前記特定の色系統に偏りがある画像の統計により得られた画素値の標準のヒストグラムを用いて、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正するヒストグラム修正部を
　さらに備える前記（１）に記載の画像処理装置。
　（３）　前記画像から異物を検出する異物検出部を
　さらに備え、
　前記ヒストグラム修正部は、前記異物検出により検出された異物を除くことにより、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正する
　前記請求項（１）または（２）に記載の画像処理装置。
　（４）　　光源を、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムから推定する光源推定部を
　さらに備え、
　前記ヒストグラム修正部は、前記光源推定部により推定された光源に応じて、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正する
　前記（１）または（２）に記載の画像処理装置。
　（５）　前記画素値のヒストグラムは、少なくとも色に関するヒストグラムである
　前記（１）乃至（４）のいずれかに記載の画像処理装置。
　（６）　前記画素値のヒストグラムは、色相、彩度、および輝度に関するヒストグラムである
　前記（１）乃至（４）のいずれかに記載の画像処理装置。
　（７）　前記ヒストグラム修正部は、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムと前記標準のヒストグラムとの積を求めて、重みを付けることで、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正する
　前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
　（８）　前記パラメータ生成部は、頻度の高い部分に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置する
　前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の画像処理装置。
　（９）　前記入力画像は、赤色の系統に偏りがある画像で、
　前記パラメータ生成部は、前記赤色の系統に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置する
　前記（８）に記載の画像処理装置。
　（１０）　前記入力画像は、白色の系統に偏りがある画像で、
　前記パラメータ生成部は、前記白色の系統に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置する
　前記（８）に記載の画像処理装置。
　（１１）　前記入力画像は、黄色の系統に偏りがある画像で、
　前記パラメータ生成部は、前記黄色の系統に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置する
　前記（８）に記載の画像処理装置。
　（１２）　前記パラメータ生成部は、前記LUTの空間内に配置されたグリッドのポイントの分布を変位することにより、前記色変換パラメータを生成する
　前記（１）乃至（１１）のいずれかに記載の画像処理装置。
　（１３）　前記異物検出部は、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムおよび前記標準ヒストグラムを用いて、前記画像から異物を検出する
　前記（３）乃至（１１）のいずれかに記載の画像処理装置。
　（１４）　光源に応じて、前記標準ヒストグラムを選択する標準ヒストグラム選択部を
　さらに備え、
　前記ヒストグラム修正部は、前記標準ヒストグラム選択部により選択された標準ヒストグラムを用いて、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正する
　前記（１）乃至（１３）のいずれかに記載の画像処理装置。
　（１５）　前記光源を、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムから推定する光源推定部を
　さらに備え、
　前記標準ヒストグラム選択部は、前記光源推定部により推定された光源に応じて、前記標準ヒストグラムを選択する
　前記（１４）に記載の画像処理装置。
　（１６）　前記パラメータ生成部により生成されたパラメータに応じて、前記入力画像に対する色変換処理を行う色変換処理部を
　さらに備える前記（１）乃至（１５）のいずれかに記載の画像処理装置。
　（１７）　画像処理装置が、
　特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成し、
　生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成する
　画像処理方法。
　（１８）　特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
　前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成するパラメータ生成部と
　して、コンピュータを機能させるプログラム。
　（１９）　スコープと、
　カメラヘッドと、
　前記スコープを通して、前記カメラヘッドから入力される特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
　前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成するパラメータ生成部と
　を備える内視鏡システム。
　１１　内視鏡システム，　２１　スコープ，　２２　カメラヘッド，　２３　光源ユニット，　２４　CCU，　２５　モニタ，　３１　信号処理部，　３２　検出部，　３３　メモリ，　５１　ヒストグラム生成部，　５２　光源推定部，　５３　生体画像標準ヒストグラム選択部，　５４　異物検出部，　５５　ヒストグラム生成部，　５６　変換パラメータ生成部，　５７　変換処理部

Claims (19)

  1.   特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
    　前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成するパラメータ生成部と
    　を備える画像処理装置。
  2. 　前記特定の色系統に偏りがある画像の統計により得られた画素値の標準のヒストグラムを用いて、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正するヒストグラム修正部を
    　さらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 　前記画像から異物を検出する異物検出部を
    　さらに備え、
    　前記ヒストグラム修正部は、前記異物検出により検出された異物を除くことにより、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正する
    　請求項２の記載の画像処理装置。
  4. 　光源を、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムから推定する光源推定部を
    　さらに備え、
    　前記ヒストグラム修正部は、前記光源推定部により推定された光源に応じて、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正する
    　請求項２の記載の画像処理装置。
  5. 　前記画素値のヒストグラムは、少なくとも色に関するヒストグラムである
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  6. 　前記画素値のヒストグラムは、色相、彩度、および輝度に関するヒストグラムである
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  7. 　前記ヒストグラム修正部は、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムと前記標準のヒストグラムとの積を求めて、重みを付けることで、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正する
    　請求項２に記載の画像処理装置。
  8. 　前記パラメータ生成部は、頻度の高い部分に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置する
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  9. 　前記入力画像は、赤色の系統に偏りがある画像で、
    　前記パラメータ生成部は、前記赤色の系統に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置する
    　請求項８に記載の画像処理装置。
  10. 　前記入力画像は、白色の系統に偏りがある画像で、
    　前記パラメータ生成部は、前記白色の系統に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置する
    　請求項８に記載の画像処理装置。
  11. 　前記入力画像は、黄色の系統に偏りがある画像で、
    　前記パラメータ生成部は、前記黄色の系統に関して、前記LUTの空間内のグリッドのポイントを密に配置する
    　請求項８に記載の画像処理装置。
  12. 　前記パラメータ生成部は、前記LUTの空間内に配置されたグリッドのポイントの分布を変位することにより、前記色変換パラメータを生成する
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  13. 　前記異物検出部は、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムおよび前記標準ヒストグラムを用いて、前記画像から異物を検出する
    　請求項３の記載の画像処理装置。
  14. 　光源に応じて、前記標準ヒストグラムを選択する標準ヒストグラム選択部を
    　さらに備え、
    　前記ヒストグラム修正部は、前記標準ヒストグラム選択部により選択された標準ヒストグラムを用いて、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムを修正する
    　請求項２の記載の画像処理装置。
  15. 　前記光源を、前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムから推定する光源推定部を
    　さらに備え、
    　前記標準ヒストグラム選択部は、前記光源推定部により推定された光源に応じて、前記標準ヒストグラムを選択する
    　請求項１４の記載の画像処理装置。
  16. 　前記パラメータ生成部により生成されたパラメータに応じて、前記入力画像に対する色変換処理を行う色変換処理部を
    　さらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
  17. 　画像処理装置が、
      特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成し、
    　生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成する
    　画像処理方法。
  18.   特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
    　前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成するパラメータ生成部と
    　して、コンピュータを機能させるプログラム。
  19. 　スコープと、
    　カメラヘッドと、
    　前記スコープを通して、前記カメラヘッドから入力される特定の色系統に偏りがある入力画像に対して、画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
    　前記ヒストグラム生成部により生成されたヒストグラムに基づいて、3DのLUTの空間内のグリッドのポイントを配置することにより、前記入力画像に対する色変換処理のための色変換パラメータを生成するパラメータ生成部と
    　を備える内視鏡システム。
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