WO2018198251A1

WO2018198251A1 - 画像処理装置、画像処理装置の作動方法及び画像処理装置の作動プログラム

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Publication number: WO2018198251A1
Application number: PCT/JP2017/016628
Authority: WO
Inventors: 順平高橋
Original assignee: オリンパス株式会社
Priority date: 2017-04-26
Filing date: 2017-04-26
Publication date: 2018-11-01
Also published as: US20200058131A1; US11341666B2

Abstract

本発明にかかる画像処理装置は、互いに照明光の波長帯域が異なり、かつ互いに画角が同じである複数の画像を用いて吸光体の吸光情報を抽出する画像処理装置において、複数の画像を取得する画像取得部と、複数の画像のうちの第１の画像、及び該第１の画像とは異なる第２の画像に基づいて、画像における生体内の深さ方向に沿って、第１の画像に写る第１の吸光体と、第２の画像に写る第２の吸光体とが重なって存在しているか否かを判定する重なり判定部と、第１及び第２の画像と、重なり判定部の判定結果とを用いて、第１の吸光体の吸収によって生じた吸光情報を抽出する吸光情報抽出部と、を備える。

Description

画像処理装置、画像処理装置の作動方法及び画像処理装置の作動プログラム

　本発明は、例えば、内視鏡により撮像された画像に対する画像処理を行う画像処理装置、画像処理装置の作動方法及び画像処理装置の作動プログラムに関する。

　従来、医療分野及び工業分野において、各種検査のために内視鏡装置が広く用いられている。このうち、医療用の内視鏡装置は、患者等の被検体内に、複数の画素を有する撮像素子が先端に設けられた細長形状をなす可撓性の挿入部を挿入することによって、被検体を切開しなくても被検体内の体内画像を取得できるため、被検体への負担が少なく、普及が進んでいる。

　医療用の内視鏡装置を用いた診断では、診断の目的に応じて、粘膜表面から特定の深さの血管を観察する。例えば、消化管の癌は、粘膜の表層から深層に向けて発育するものが多い。このため、早期癌のスクリーニングでは、粘膜の表層の血管像を観察することが重要である。これに対し、病変を切除する際には、切除時の出血を抑えるため、粘膜の深層の太い血管（動脈）像を観察する。

　特許文献１では、赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）及び青色（Ｂ）の三バンドを用いた内視鏡画像において、各色の波長間の相関に基づいて特定の深さの血管を抽出する方法が開示されている。例えば、短波長の青色の光は、粘膜の表層で反射するため、この青色の光に基づく画像には、粘膜の表層の血管が描出される。これに対し、青色よりも長波長側の緑色の光は、青色の光よりも深層で反射するため、この緑色の光に基づく画像には、粘膜の中層の血管が描出される。このような光の反射の特徴に基づき、各色の画像の相関を用いることによって特定の深さの血管を描出することができる。

特許第５３９３５２５号公報

　ところで、生体内には、様々な深さに血管が存在している。特許文献１が開示する技術では、内視鏡画像において同一の位置に異なる深さの血管が存在すると、画像上で重複する部分において、例えば粘膜の表層の血管の一部が描出されない場合があった。

　本発明は、上記に鑑みて為されたものであって、画像の同一位置に異なる深さの血管が存在する場合であっても、特定の深さの血管を描出することができる画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理装置の作動プログラムの提供を目的とする。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、互いに照明光の波長帯域が異なり、かつ互いに画角が同じである複数の画像を用いて吸光体の吸光情報を抽出する画像処理装置において、前記複数の画像を取得する画像取得部と、前記複数の画像のうちの第１の画像、及び該第１の画像とは異なる第２の画像に基づいて、画像における生体内の深さ方向に沿って、前記第１の画像に写る第１の吸光体と、前記第２の画像に写る第２の吸光体とが重なって存在しているか否かを判定する重なり判定部と、前記第１及び第２の画像と、前記重なり判定部の判定結果とを用いて、前記第１の吸光体の吸収によって生じた吸光情報を抽出する吸光情報抽出部と、を備えることを特徴とする。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置の作動方法は、互いに照明光の波長帯域が異なり、かつ互いに画角が同じである複数の画像を用いて吸光体の吸光情報を抽出する画像処理装置の作動方法において、画像取得部が、前記複数の画像を取得する画像取得ステップと、重なり判定部が、前記複数の画像のうちの第１の画像、及び該第１の画像とは異なる第２の画像に基づいて、画像における生体内の深さ方向に沿って、前記第１の画像に写る第１の吸光体と、前記第２の画像に写る第２の吸光体とが重なって存在しているか否かを判定する重なり判定ステップと、吸光情報抽出部が、前記第１及び第２の画像と、前記重なり判定ステップの判定結果とを用いて、前記第１の吸光体の吸収によって生じた吸光情報を抽出する吸光情報抽出ステップと、を含むことを特徴とする。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置の作動プログラムは、互いに照明光の波長帯域が異なり、かつ互いに画角が同じである複数の画像を用いて吸光体の吸光情報を抽出する画像処理装置の作動プログラムにおいて、画像取得部が、前記複数の画像を取得する画像取得ステップと、重なり判定部が、前記複数の画像のうちの第１の画像、及び該第１の画像とは異なる第２の画像に基づいて、画像における生体内の深さ方向に沿って、前記第１の画像に写る第１の吸光体と、前記第２の画像に写る第２の吸光体とが重なって存在しているか否かを判定する重なり判定ステップと、吸光情報抽出部が、前記第１及び第２の画像と、前記重なり判定ステップの判定結果とを用いて、前記第１の吸光体の吸収によって生じた吸光情報を抽出する吸光情報抽出ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

　本発明によれば、画像の同一位置に異なる深さの血管が存在する場合であっても、特定の深さの血管を描出することができるという効果を奏する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。図２は、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置が行う画像処理を説明するフローチャートである。図３Ａは、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置が行う画像処理において取得される画像を説明する図である。図３Ｂは、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置が行う画像処理において取得される画像を説明する図である。図３Ｃは、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置が行う画像処理において取得される画像を説明する図である。図４は、本発明の一実施の形態における吸光体情報の重なり判定処理を示すフローチャートである。図５は、本発明の一実施の形態における吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。図６は、本発明の一実施の形態における表層の吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。図７は、本発明の一実施の形態における表層の吸光情報の抽出処理を説明するための図である。図８は、本発明の一実施の形態における深層の吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。図９は、本発明の一実施の形態における深層の吸光情報の抽出処理を説明するための図である。図１０は、本発明の実施の形態の変形例に係る吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。図１１は、本発明の一実施の形態における深層の吸光情報の抽出処理の他の例を説明するための図である。図１２は、本発明の一実施の形態における深層の吸光情報の抽出処理の他の例を説明するための図である。

　以下、本発明の実施の形態に係る画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理装置の作動プログラムについて、図面を参照しながら説明する。なお、これら実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、各図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。

（実施の形態）
　図１は、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る画像処理装置１は、内視鏡により取得された複数の画像を基に、白色画像には表れ難い吸光変化を抽出し、抽出した吸光変化を１つ又は複数の画像と合成して表示用の画像を作成する装置である。本実施の形態では、吸光体である血管の吸収による吸光変化を吸光情報として抽出する。

　以下の説明においては、ビデオスコープと呼ばれる一般的な内視鏡又はカプセル型内視鏡によって生体内、例えば生体の管腔内を撮像することにより取得された中心波長の異なる複数の画像を含む内視鏡画像を処理対象とする。以下においては、一例として、中心波長が互いに異なる複数の波長帯域の画像を取得した場合の処理を説明する。

　本実施の形態では、４１５ｎｍ、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６００ｎｍ及び６３０ｎｍを中心波長とする五つの波長帯域の光を順次照射して内視鏡画像が取得されるものとして説明する。本明細書では、異なる中心波長の狭帯域光により得られた、狭帯域光の種類が異なる複数の画像が取得されるものとして説明する。以下、Ｘｎｍを中心波長とする波長帯域の光により撮像された画像をλ_X画像と記載する。具体的に、中心波長が４１５ｎｍの画像をλ₄₁₅画像、中心波長が４６０ｎｍの画像をλ₄₆₀画像、中心波長が５４０ｎｍの画像をλ₅₄₀画像、中心波長が６００ｎｍの画像をλ₆₀₀画像、中心波長が６３０ｎｍの画像をλ₆₃₀画像とする。λ₄₆₀画像、λ₅₄₀画像及びλ₆₃₀画像は、ＲＧＢの波長帯域に相当する白色画像作成用の画像である。λ₄₁₅画像及びλ₆₀₀画像は、合成用の画像である。λ₄₁₅画像、λ₄₆₀画像、λ₅₄₀画像、λ₆₀₀画像及びλ₆₃₀画像は、画角が同じ画像である。ここで、４１５ｎｍ近傍の光は、ヘモグロビンに吸収され易く、かつ管腔内の粘膜に散乱され易いという特性がある。また、６３０ｎｍ近傍の光は、ヘモグロビンに吸収され難く、粘膜にも散乱され難いため、管腔内の奥まで到達し易いという特性がある。このように、特定の帯域の光の特性の違いに基づき、粘膜表層の微細血管や、粘膜深層の動脈によって生じる領域的な吸光変化等に応じた信号値の変化を吸光情報として画像から抽出することができる。これらの画像は、例えば、各中心波長を中心とする波長帯域の光を発光するＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）を順次発光させて、被検体内を照明することによって内視鏡により取得される。なお、照明光はＬＥＤに限らない。例えば、白色光源と、特定の波長帯域を透過するフィルタとを用いて各中心波長の画像を取得してもよいし、各中心波長を中心とする波長帯域の光を出射するレーザ光源を用いてもよい。

　図１に示すように、画像処理装置１は、該画像処理装置１全体の動作を制御する制御部１０と、内視鏡画像の画像データを取得する画像取得部２０と、外部からの操作により入力信号を発生させる入力部３０と、各種表示を行う表示部４０と、画像取得部２０によって取得された画像データや種々のプログラムを格納する記憶部５０と、画像データに対して所定の画像処理を実行する演算部１００とを備える。

　制御部１０は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）等の汎用プロセッサやＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）等の特定の機能を実行する各種演算回路等の専用プロセッサを用いて構成される。制御部１０が汎用プロセッサである場合、記憶部５０が記憶する各種プログラムを読み込むことによって画像処理装置１を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、画像処理装置１全体の動作を統括して制御する。また、制御部１０が専用プロセッサである場合、プロセッサが単独で種々の処理を実行しても良いし、記憶部５０が記憶する各種データ等を用いることで、プロセッサと記憶部５０が協働又は結合して種々の処理を実行してもよい。

　画像取得部２０は、内視鏡を含むシステムの態様に応じて適宜構成される。例えば、ビデオスコープを体内に挿入する一般的な内視鏡システムの画像処理装置１に接続する場合、画像取得部２０は、内視鏡システムにおいて生成された画像データを取り込むインタフェースによって構成される。また、内視鏡システムにおいて生成された画像データを保存するサーバを設置する場合、画像取得部２０は、サーバと接続される通信装置等で構成され、サーバとの間でデータ通信を行って画像データを取得する。或いは、生体内を移動しながら撮像を行うカプセル型内視鏡を用いる場合には、カプセル型内視鏡との間で可搬型の記憶媒体を用いて画像データを受け渡ししてもよく、この場合、画像取得部２０は、可搬型の記憶媒体を着脱自在に装着し、記憶された画像の画像データを読み出すリーダ装置によって構成される。

　入力部３０は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の入力デバイスによって構成され、これらの入力デバイスに対する外部からの操作に応じて発生させた入力信号を制御部１０に出力する。

　表示部４０は、ＬＣＤ（Liquid　Crystal　Display）やＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイ等の表示装置によって構成され、制御部１０の制御の下で、内視鏡画像を含む各種画面を表示する。

　記憶部５０は、更新記録可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵若しくはデータ通信端子で接続されたハードディスク又はＣＤ－ＲＯＭ等の情報記憶装置及び該情報記憶装置に対する情報の書込読取装置等によって構成される。記憶部５０は、画像取得部２０によって取得された内視鏡画像の画像データの他、画像処理装置１を動作させると共に、種々の機能を画像処理装置１に実行させるためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等を格納する。具体的に、記憶部５０は、内視鏡によって取得された、波長成分の分布が互いに異なる複数の狭帯域画像に基づき、１つ又は複数の狭帯域画像を強調して強調画像を作成する画像処理を当該画像処理装置１に実行させる画像処理装置１の作動プログラムを記憶するプログラム記憶部５１を有する。

　演算部１００は、ＣＰＵ等の汎用プロセッサやＡＳＩＣ等の特定の機能を実行する各種演算回路等の専用プロセッサを用いて構成される。演算部１００が汎用プロセッサである場合、プログラム記憶部５１が記憶する画像処理プログラムを読み込むことにより画像処理を実行する。また、演算部１００が専用プロセッサである場合、プロセッサが単独で種々の処理を実行してもよいし、記憶部５０が記憶する各種データ等を用いることで、プロセッサと記憶部５０が協働又は結合して画像処理を実行してもよい。

　次に、演算部１００の構成について説明する。図１に示すように、演算部１００は、画像取得部２０が取得した内視鏡画像から描出される対象が重なって存在しているか否かを判定する重なり判定部１１０と、粘膜からの特定深度の吸光情報を抽出する吸光情報抽出部１２０と、取得した内視鏡画像と、抽出された吸光情報に基づいて表示画像を作成する表示画像作成部１３０とを備える。

　重なり判定部１１０は、各画像の画素ごとにエッジ方向を判別するエッジ方向判定部１１１と、エッジ方向判定部１１１の判定結果に基づいて、λ₄₁₅画像とλ₅₄₀画像とにおける生体内の深さ方向の対象（ここでは血管に相当）が重なって存在しているか否か、及び、λ₅₄₀画像とλ₆₀₀画像とにおける生体内の深さ方向の対象（ここでは血管に相当）が重なって存在しているか否かを判定する判定部１１２とを備える。なお、ここでいう画像における生体内の深さ方向とは、撮像面と直交する方向に相当する方向をさす。

　吸光情報抽出部１２０は、表層の吸光情報を抽出する表層吸光情報抽出部１２１と、深層の吸光情報を抽出する深層吸光情報抽出部１２２とを備える。

　表層吸光情報抽出部１２１は、λ₄₁₅画像の平均強度をλ₅₄₀画像の平均強度に応じて補正する平均強度補正部１２１１と、λ₄₁₅画像とλ₅₄₀画像との各強度を用いて表層の吸光情報を抽出する抽出部１２１２とを備える。

　深層吸光情報抽出部１２２は、λ₆₀₀画像の平均強度をλ₅₄₀画像の平均強度に応じて補正する平均強度補正部１２２１と、λ₆₀₀画像とλ₅₄₀画像との各強度を用いて深層の吸光情報を抽出する抽出部１２２２とを備える。

　表示画像作成部１３０は、中心波長が互いに異なる複数の画像から白色画像を作成する白色画像作成部１３１と、吸光情報抽出部１２０が抽出した吸光情報に対応する画像を白色画像に合成する合成部１３２とを備える。

　次に、画像処理装置１の動作について説明する。図２は、画像処理装置１が行う画像処理を説明するフローチャートである。まず、ステップＳ１０において、画像取得部２０は、中心波長が互いに異なる複数の画像を取得する。具体的には、画像取得部２０は、４１５ｎｍ、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６００ｎｍ及び６３０ｎｍを中心波長とする五つの波長帯域の光によりそれぞれ撮像された五つの画像であるλ₄₁₅画像、λ₄₆₀画像、λ₅₄₀画像、λ₆₀₀画像及びλ₆₃₀画像を順次取得する。

　この際の内視鏡による画像の取得方法の一例として、ＬＥＤを用いて照明する方法が挙げられる。例えば、４１５ｎｍ、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６００ｎｍ及び６３０ｎｍを中心波長とする五つの波長帯域の光をそれぞれ出射する五つのＬＥＤを設け、これらのＬＥＤを順次発光させて生体内を照射し、生体内からの反射光をカラーの撮像素子により、狭帯域光ごとに取得する。それにより、４１５ｎｍ、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６００ｎｍ及び６３０ｎｍをそれぞれ中心波長とする五つの画像を得ることができる。なお、これらの画像を取得する際の光の実際の中心波長は、上述した４１５ｎｍ、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６００ｎｍ、６３０ｎｍの各値の近傍の値であってもよい。

　ここで、λ₄₁₅画像、λ₅₄₀画像及びλ₆₀₀画像に描出される血管像について、図３Ａ～３Ｃを参照して説明する。図３Ａ～図３Ｃは、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置が行う画像処理において取得される画像を説明する図である。図３Ａは、λ₄₁₅画像を示す。図３Ｂは、λ₅₄₀画像を示す。図３Ｃは、λ₆₀₀画像を示す。４１５ｎｍ近傍の光は、上述したように、ヘモグロビンに吸収され易く、かつ管腔内の粘膜に散乱され易いという特性があるために、この光に基づくλ₄₁₅画像Ｗ₁には、表層血管Ｖ_Sが明瞭に描出され、中層血管Ｖ_Mも不明瞭ではあるが描出されている（図３Ａ参照）。これに対し、６３０ｎｍ近傍の光は、ヘモグロビンに吸収され難く、粘膜にも散乱され難いため、管腔内の奥まで到達し易いという特性があるために、この光に基づくλ₆₀₀画像Ｗ₃には、深層血管Ｖ_Dが明瞭に描出され、中層血管Ｖ_Mも不明瞭ではあるが描出されている（図３Ｃ参照）。また、４１５ｎｍと６００ｎｍとの間の５４０ｎｍの光に基づくλ₅₄₀画像Ｗ₂には、中層血管Ｖ_Mが明瞭に描出され、表層血管Ｖ_S及び深層血管Ｖ_Dも不明瞭ではあるが描出されている（図３Ｂ参照）。なお、λ₄₁₅画像Ｗ₁には深層血管Ｖ_Dが描出されておらず、λ₆₀₀画像Ｗ₃には表層血管Ｖ_Sが描出されていない。

　続くステップＳ２０において、重なり判定部１１０は、吸光情報の重なり、具体的には、λ₄₁₅画像とλ₅₄₀画像とにおける深さ方向の血管の重なり、及び、λ₅₄₀画像とλ₆₀₀画像とにおける深さ方向の血管の重なりを判定する。図４は、本発明の一実施の形態における吸光体情報の重なり判定処理を示すフローチャートである。

　ステップＳ２１において、エッジ方向判定部１１１は、λ₄₁₅画像、λ₅₄₀画像及びλ₆₀₀画像の画素ごとのエッジ方向を判定する。エッジ方向判定部１１１は、例えば、各画素のエッジ判定結果を、水平方向（Hor）、垂直方向（Ver）、左斜め上方向（Hv1）、右斜め上方向（Hv2）、平坦（エッジなし）の五つに分類する。エッジ方向判定部１１１は、まず、下式（１）で各方向のエッジ量Tmpを算出する。以下、
　　Tmp__Hor＝｜Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ）－Ｉ₄₁₅（ｘ－１，ｙ）｜
　　　　　　　　　　　　　＋｜Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ）－Ｉ₄₁₅（ｘ＋１，ｙ）｜
　　Tmp__Ver＝｜Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ）－Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ－１）｜
　　　　　　　　　　　　　＋｜Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ）－Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ＋１）｜
　　Tmp__Hv1＝｜Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ）－Ｉ₄₁₅（ｘ－１，ｙ＋１）｜
　　　　　　　　　　　　　＋｜Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ）－Ｉ₄₁₅（ｘ＋１，ｙ－１）｜
　　Tmp__Hv2＝｜Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ）－Ｉ₄₁₅（ｘ－１，ｙ－１）｜
　　　　　　　　　　　　　＋｜Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ）－Ｉ₄₁₅（ｘ＋１，ｙ＋１）｜
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・（１）
　ここで、画像の水平座標をＸ（右向きを正）、垂直座標をＹ(下向きを正)とする。
　|ａ|：ａの絶対値
　Ｉ₄₁₅（ｘ，ｙ）：λ₄₁₅画像の座標（ｘ，ｙ）の信号値
　なお、エッジ方向判定部１１１は、λ₅₄₀画像、λ₆₀₀画像についても同様に、エッジ量の算出を行う。

　その後、エッジ方向判定部１１は、上述した四種類のエッジ量の最大値に基づいて、座標（ｘ，ｙ）におけるエッジ方向を判定し、以下に示す条件にしたがって判定したエッジ方向に対応するエッジ判定値（Ori₄₁₅（ｘ，ｙ））を付与する。
　　　最大エッジ量　　　エッジ判定値（Ｏri₄₁₅（ｘ，ｙ））
　　　　Tmp__Hor　　　　　　　０（エッジ方向：水平方向）
　　　　Tmp__Ver　　　　　　　１（エッジ方向：垂直方向）
　　　　Tmp__Hv1　　　　　　　２（エッジ方向：左斜め上方向）
　　　　Tmp__Hv2　　　　　　　３（エッジ方向：右斜め上方向）
　但し、エッジ量の最大値が閾値を下回る場合、エッジ方向判定部１１１は、エッジ無し（平坦部）と判定し、エッジ判定値Ori₄₁₅（ｘ，ｙ）を４とする。
　なお、エッジ方向判定部１１１は、λ₅₄₀画像、λ₆₀₀画像についても同様に、エッジ方向を判定して、エッジ判定値Ori₅₄₀（ｘ，ｙ）、Ori₆₀₀（ｘ，ｙ）を付与する。

　続くステップＳ２２において、判定部１１２が、エッジ判定値Ori₄₁₅（ｘ，ｙ）、Ｏri₅₄₀（ｘ，ｙ）を用いてλ₄₁₅画像とλ₅₄₀画像とにおける深さ方向の血管（この場合は表層血管及び中層血管）が重なって存在しているか否かを判定する。具体的に、判定部１１２は、エッジ判定値に基づいて、以下のように血管の重なりを判定する。
・表層血管と中層血管との重なりなし
　判定部１１２は、判定値Ori₄₁₅（ｘ，ｙ）、Ori₅₄₀（ｘ，ｙ）を参照し、エッジ判定値が同じであるか、少なくとも一方のエッジ判定値が４であれば、その座標において表層血管と中層血管とは重なっていないと判定する。
・表層血管と中層血管との重なりあり
　判定部１１２は、エッジ判定値が０～３であって、互いに異なるエッジ判定値であれば、その座標において表層血管と中層血管とが重なって存在していると判定する。

　判定部１１２は、λ₄₁₅画像及びλ₅₄₀画像において、表層血管及び中層血管が重なっていないと判定した場合、重なり判定値Flag₄₁₅（ｘ，ｙ）を０とし、中層血管と深層血管とが重なって存在していると判定した場合、重なり判定値Flag₄₁₅（ｘ，ｙ）を１とする。

　続くステップＳ２３において、判定部１１２が、エッジ判定値Ori₅₄₀（ｘ，ｙ）、Ｏri₆₀₀（ｘ，ｙ）を用いてλ₅₄₀画像とλ₆₀₀画像とにおける深さ方向の血管（この場合は中層血管及び深層血管）の重なりを判定する。具体的に、判定部１１２は、エッジ判定値に基づいて、以下のように血管の重なりを判定する。
・中層血管と深層血管との重なりなし
　判定部１１２は、判定値Ori₅₄₀（ｘ，ｙ）、Ori₆₀₀（ｘ，ｙ）を参照し、エッジ判定値が同じであるか、少なくとも一方のエッジ判定値が４であれば、その座標において血管は重なっていないと判定する。
・中層血管と深層血管との重なりなし
　エッジ判定値が０～３であって、互いに異なるエッジ判定値であれば、その座標においてλ₅₄₀画像とλ₆₀₀画像とが重なっていると判定する。

　判定部１１２は、血管が重なっていないと判定した場合、重なり判定値Flag₆₀₀（ｘ，ｙ）を０とし、血管が重なって存在していると判定した場合、重なり判定値Flag₆₀₀（ｘ，ｙ）を１とする。

　図２に戻り、ステップＳ３０において、吸光情報抽出部１２０は、粘膜の表層及び深層の吸光情報を抽出する。図５は、本発明の一実施の形態における吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。

　ステップＳ３１において、吸光情報抽出部１２０は、λ₄₁₅画像の平均強度、λ₅₄₀画像の平均強度、及びλ₆₀₀画像の平均強度を算出する。なお、吸光情報抽出部１２０は、画像全体から平均強度を算出してもよいし、予め設定された領域から平均強度を算出してもよい。

　続くステップＳ３２において、平均強度補正部１２１１は、λ₄₁₅画像の強度をλ₅₄₀画像の平均強度に応じて補正する。平均強度補正部１２１１は、λ₅₄₀画像の平均強度に対するλ₄₁₅画像の平均強度の比率に基づいて、λ₄₁₅画像の強度を補正する。これにより、λ₄₁₅画像の明るさが補正される。また、ステップＳ３２では、平均強度補正部１２２１が、λ₆₀₀画像の強度をλ₅₄₀画像の平均強度に応じて補正する。平均強度補正部１２２１は、λ₅₄₀画像の平均強度に対するλ₆₀₀画像の平均強度の比率に基づいて、λ₆₀₀画像の強度を補正する。これにより、λ₆₀₀画像の明るさが補正される。本実施の形態では、明るさを各画素における画素値とする。

　続くステップＳ３３において、抽出部１２１２が、表層の吸光情報を抽出する。図６は、本発明の一実施の形態における表層の吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。

　ステップＳ３３１において、抽出部１２１２は、判定部１１２による判定結果（重なり判定値Flag₄₁₅（ｘ，ｙ））を参照し、座標（ｘ，ｙ）において重なりがあるか否かを判断する。抽出部１２１２は、表層血管と中層血管とが重なっていない、すなわち重なり判定値Flag₄₁₅（ｘ，ｙ）＝０である場合（ステップＳ３３１：Ｙｅｓ）、ステップＳ３３２に移行する。一方、抽出部１２１２は、重なりがある、すなわち重なり判定値Flag₄₁₅（ｘ，ｙ）＝１である場合（ステップＳ３３１：Ｎｏ）、ステップＳ３３３に移行する。

　ステップＳ３３２において、抽出部１２１２は、吸光情報を抽出するための係数αをα₁に設定する。本実施の形態では、α₁は予め設定されており、α₁＝１とする。

　ステップＳ３３３において、抽出部１２１２は、吸光情報を抽出するための係数αをα₂に設定する。本実施の形態では、α₂は予め設定されており、α₂＞１とする。なお、α₂は、α₁より大きければよい。また、α₂は、設定対象のλ₅₄₀画像の画素の画素値と、その周辺の画素値とから算出するようにしてもよい。例えば、λ₅₄₀画像における、設定対象の画素の画素値と、周辺（例えば、設定対象の画素を中心とする５×５の画素）の画素値（例えば平均値）との比を求め、その比を設定対象の画素における係数α₂に設定したり、設定対象の画素の画素値と、重なりなしと判定された周辺の画素の画素値と、の比を係数α₂に設定したりする。

　上述した処理を各画素位置（座標（ｘ，ｙ））について行うことによって、各画素位置に係数α（α₁又はα₂）が付与される。

　ステップＳ３３２又はステップＳ３３３において係数αが設定されると、抽出部１２１２は、吸光情報を算出する（ステップＳ３３４）。抽出部１２１２は、強度補正後のλ₄₁₅画像及びλ₅₄₀画像をもとに、λ₄₁₅画像の画素値から、α（α₁又はα₂）を乗じたλ₅₄₀画像の画素値を減算し、減算結果が負の値を有する画素を抽出する。これにより表層の吸光情報が抽出される。

　図７は、本発明の一実施の形態における表層の吸光情報の抽出処理を説明するための図である。図７では、あるライン（ここでは図３Ａに示す破線Ｑ₁）上の画素位置と、その画素位置における画素値との関係の一例を示す図である。図７の（ａ）では、曲線Ｌ₄₁₅はλ₄₁₅画像の画素値を示し、曲線Ｌ₅₄₀は係数αを乗じる前のλ₅₄₀画像の画素値を示し、曲線Ｌ₅₄₀´は係数α（α₁又はα₂）を乗じた後のλ₅₄₀画像の画素値を示している。曲線Ｌ₅₄₀´に乗じた係数α₂は、その画素位置の画素値に応じて適応的に設定された値（例えば上述した比）とした。λ₄₁₅画像の画素値（曲線Ｌ₄₁₅）から、係数α（α₁又はα₂）を乗じたλ₅₄₀画像の画素値（曲線Ｌ₅₄₀´）を減算すると、λ₄₁₅画像の吸光情報抽出曲線Ｌ₄₁₅´が得られる（図７の（ｂ）参照）。係数α（α₁又はα₂）を乗じたλ₅₄₀画像では、上述したステップＳ３３１において重なりがあると判定され、係数がα₂に設定された画素値が、λ₄₁₅画像の画素値より大きくなる。抽出部１２１２は、この吸光情報抽出曲線Ｌ₄₁₅´から、負の値を有する画素を抽出する。この際、予め閾値を設け、この閾値以下の画素を抽出するようにしてもよい。図７の（ｂ）に示す吸光情報抽出曲線Ｌ₄₁₅´では、画素Ｐ_Aから画素Ｐ_Bまでが抽出され、抽出部１２１２は、抽出された画素位置と、その画素位置における値（負値）とを対応付けた吸光情報を生成する。図７の（ｂ）では、抽出された画素Ｐ_Aから画素Ｐ_Bまでが、表層血管と中層血管とが重なっている部分として抽出される。

　一方、従来では、λ₅₄₀画像の重なり部分の画素値に係数（＞１）を乗じず、λ₄₁₅画像の画素値からλ₅₄₀画像の画素値（例えば曲線Ｌ₅₄₀）を一律に減算するため、重なり部分が負の値として抽出されずに、重なり部分が欠落した吸光情報となる場合がある。

　続くステップＳ３４において、抽出部１２２２が、深層の吸光情報を抽出する。図８は、本発明の一実施の形態における深層の吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。

　ステップＳ３４１において、抽出部１２２２は、判定部１１２による判定結果（重なり判定値Flag₆₀₀（ｘ，ｙ））を参照し、座標（ｘ，ｙ）において重なりがあるか否かを判断する。抽出部１２２２は、中層血管と深層血管とが重なっていない、すなわち重なり判定値Flag₆₀₀（ｘ，ｙ）＝０である場合（ステップＳ３４１：Ｙｅｓ）、ステップＳ３４２に移行する。一方、抽出部１２２２は、重なりがある、すなわち重なり判定値Flag₆₀₀（ｘ，ｙ）＝１である場合（ステップＳ３４１：Ｎｏ）、ステップＳ３４３に移行する。

　ステップＳ３４２において、抽出部１２２２は、吸光情報を抽出するための係数αをα₃に設定する。本実施の形態では、α₃は予め設定されており、α₃＝１とする。

　ステップＳ３４３において、抽出部１２２２は、吸光情報を抽出するための係数αをα₄に設定する。本実施の形態では、α₄は予め設定されており、α₄＞１とする。なお、α₄は、α₃より大きければよい。また、α₄は、α₂と同様に、設定対象の画素の画素値と、周辺の画素値とから算出するようにしてもよい。

　上述した処理を各画素位置（座標（ｘ，ｙ））について行うことによって、各画素位置に係数α（α₃又はα₄）が付与される。

　ステップＳ３４２又はステップＳ３４３において係数αが設定されると、抽出部１２１２は、吸光情報を算出する（ステップＳ３４４）。抽出部１２２２は、強度補正後のλ₅₄₀画像及びλ₆₀₀画像をもとに、λ₆₀₀画像の画素値から、α（α₃又はα₄）を乗じたλ₅₄₀画像の画素値を減算し、負の値を有する画素を抽出する。これにより深層の吸光情報が抽出される。抽出部１２２２は、抽出部１２１２と同様にして、抽出された画素位置と、その画素位置における値（負値）とを対応付けた吸光情報を生成する。

　図９は、本発明の一実施の形態における表層の吸光情報の抽出処理を説明するための図である。図９では、あるライン（ここでは図３Ｃに示す破線Ｑ₂）上の画素位置と、その画素位置における画素値との関係の一例を示す図である。図９の（ａ）では、曲線Ｌ₆₀₀はλ₆₀₀画像の画素値を示し、曲線Ｌ₅₄₀はλ₅₄₀画像の画素値を示し、曲線Ｌ₅₄₀´は係数α（α₃又はα₄）を乗じた後のλ₅₄₀画像の画素値を示している。曲線Ｌ₅₄₀´に乗じた係数α₄は、その画素位置の画素値に応じて適応的に設定された値とした。λ₆₀₀画像の画素値から、係数α（α₃又はα₄）を乗じたλ₅₄₀画像の画素値（曲線Ｌ₅₄₀´）を減算すると、λ₆₀₀画像の吸光情報抽出曲線Ｌ₆₀₀´が得られる（図９の（ｂ）参照）。係数α（α₃又はα₄）を乗じたλ₅₄₀画像では、上述したステップＳ３３１において重なりがあると判定され、係数がα₄に設定された画素値は、λ₆₀₀画像の画素値より大きくなる。抽出部１２２２は、この吸光情報抽出曲線Ｌ₆₀₀´から、負の値を有する画素を抽出する。この際、予め閾値を設け、この閾値以下の画素を抽出するようにしてもよい。図９の（ｂ）に示す吸光情報抽出曲線Ｌ₆₀₀´では、画素Ｐ_Cから画素Ｐ_Dまでが抽出され、抽出部１２１２は、抽出された画素位置と、その画素位置における値（負値）とを対応付けた吸光情報を生成する。図９の（ｂ）では、抽出された画素Ｐ_Cから画素Ｐ_Dまでが、中層血管と深層血管との重なりを含み、深層血管に対応する部分として抽出される。具体的には、減算値が小さい凸部分が、重なり部分に対応する。

　なお、上述したステップＳ３３及びステップＳ３４は、ステップＳ３４を先に行ってもよいし、ステップＳ３３及びステップＳ３４を同時に行ってもよい。

　ステップＳ３０に続くステップＳ４０において、表示画像作成部１３０は、白色画像に吸光情報を合成した表示画像を作成する。詳細には、まず、白色画像作成部１３１が、ステップＳ１０において取得したＲＧＢそれぞれの波長帯域に相当するλ₄₆₀画像、λ₅₄₀画像及びλ₆₃₀画像を用いて白色画像を作成する。白色画像作成部１３１は、λ₄₆₀画像をＢ成分、λ₅₄₀画像をＧ成分、λ₆₃₀画像をＲ成分とすることにより、白色画像内の各画素の画素値を決定する。そして、合成部１３２は、この白色画像に、ステップＳ３０において取得した吸光情報のうち、λ₄₁₅画像の吸光情報をＢ成分として合成し、λ₆₀₀画像の吸光情報をＲ成分として合成する。この際、例えば表層の吸光情報（λ₄₁₅画像の吸光情報）をＢ成分に合成すると、当該位置のＢ成分が減少して、青色から黄色に近づくように色が変化して、表層の血管が描出される。一方、深層の吸光情報（λ₆₀₀画像の吸光情報）をＲ成分に合成すると、当該位置のＲ成分が減少して、赤色からシアン色に近づくように色が変化して、深層の血管が描出される。なお、吸光情報の合成方法はこれに限定されず、例えば、吸光情報のいずれかをＧ成分として合成しても良いし、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分に予め設定された割合で合成しても良い。また、ステップＳ１０において白色画像そのものを取得した場合、合成部１３２は、この白色画像に吸光情報を直接合成する。

　以上説明した本実施の形態では、λ₄₁₅画像とλ₅₄₀画像とにおける血管の重なり、及びλ₅₄₀画像とλ₆₀₀画像とにおける血管の重なりを判定し、この判定結果に基づいて抽出に用いる係数αを決定し、この決定されたαを用いて減算処理を行うようにした。本実施の形態によれば、画像上で異なる深さの血管が存在する場合であっても、特定の深さの血管を欠落なく描出することができる。

　一方、従来処理では吸光情報の重なりの有無に関係なく、一律に処理を施していた。具体的には、例えば、表層の吸光情報を抽出する際には、λ₄₁₅画像からλ₅₄₀画像を減算した結果が負値（マイナス）になる座標を表層の吸光情報として抽出する。そのため、従来画像では、表層血管Ｖ_Sと中層血管Ｖ_Mとが重なる領域、例えば図７の（ａ）に示す画素Ｐ_Aから画素Ｐ_Bまでの間において、結果が負値とならず表層血管Ｖ_Sの一部が欠落してしまう。

　なお、照射する光の波長帯域や照射順序、撮像手段は、上述した実施の形態１に限定されるものではなく、強調に利用されない画像を撮像しても構わない。例えば、４１５ｎｍ、５４０ｎｍ、６３０ｎｍを中心波長とする各波長帯域の光の同時発光と、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６００ｎｍを中心波長とする各波長帯域の光の同時発光とを交互に繰り返し、ベイヤセンサや三板センサ等で撮像された画像を取得してもよい。また、使用される光源も限定されるものでなく、ＬＥＤやキセノン光源、レーザ光源などを用いることができる。

　また、狭帯域画像の取得方法の別の例として、キセノンランプ等の白色光源の前方にフィルタを配置し、該フィルタにより波長帯域が制限された光で生体内を順次照射する方法や、中心波長が互いに異なる光をそれぞれ発光する複数のレーザーダイオードを順次駆動する方法も挙げられる。さらには、生体内を白色光により照射し、生体からの反射光を、フィルタを介して撮像素子に入射させることにより画像を取得してもよい。

（実施の形態の変形例）
　次に、本発明の実施の形態の変形例について説明する。本変形例では、上述した吸光情報の重なり判定において、前処理としてバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を用いる。図１０は、本発明の実施の形態の変形例に係る画像処理装置１が行う吸光情報の抽出処理を示すフローチャートである。

　ステップＳ２４において、判定部１１２は、バンドパスフィルタを用いて、λ₄₁₅画像、λ₅₄₀画像及びλ₆₀₀画像から特定周波数成分を抽出する。一般に、画像にはノイズ成分が含まれるためエッジ方向を誤検出するリスクがある。バンドパスフィルタを用いれば、血管に対応する周波数帯域以外の成分（ノイズ）を除去できるため、エッジ方向の検出精度向上が期待できる。本変形例では、バンドパスフィルタの周波数帯域が、画像毎に異なる。例えば、λ₄₁₅画像で描出される表層血管は細い（細かい）ものが多いため、バンドパスの帯域を高周波域に設定することで、表層血管の特徴をより抽出しやすくなる。一方、λ₆₀₀画像で抽出される深層血管は太いものが多いため、バンドパスの帯域も低周波域に設定することで、深層血管の特徴をより抽出しやすくなる。なお、ノイズの除去のみを目的として、共通のバンドパスの帯域を有するバンドパスフィルタを用いてもよい。

　続くステップＳ２５以降の処理は、上述したステップＳ２１～Ｓ２３の処理と同じである。具体的には、ステップＳ２５において、エッジ方向判定部１１１は、λ₄₁₅画像、λ₅₄₀画像及びλ₆₀₀画像の画素ごとのエッジ方向を判定して、エッジ判定値Ori₄₁₅（ｘ，ｙ）、Ori₅₄₀（ｘ，ｙ）及びOri₆₀₀（ｘ，ｙ）を付与する。

　続くステップＳ２６において、判定部１１２が、エッジ判定値Ori₄₁₅（ｘ，ｙ）、Ｏri₅₄₀（ｘ，ｙ）を用いてλ₄₁₅画像とλ₅₄₀画像とにおける深さ方向の血管の重なりを判定し、重なり判定値Flag₄₁₅（ｘ，ｙ）を付与する。

　続くステップＳ２７において、判定部１１２が、エッジ判定値Ori₅₄₀（ｘ，ｙ）、Ｏri₆₀₀（ｘ，ｙ）を用いてλ₅₄₀画像とλ₆₀₀画像とにおける深さ方向の血管の重なりを判定し、重なり判定値Flag₆₀₀（ｘ，ｙ）を付与する。

　以上説明した本変形例によれば、吸光情報の重なり判定において、前処理としてバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を用いるようにしたので、エッジ方向を一層正確に検出することが可能となる。

　ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。例えば、実施の形態では、４１５ｎｍ、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６００ｎｍ及び６３０ｎｍを中心波長とする五つの波長帯域の光により取得される画像を用いるものとして説明したが、種類が互いに異なる光により取得される画像であれば適用可能である。具体的には、波長成分の分布、例えば中心波長が互いに異なる光により取得される画像であればよい。本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含み得るものである。

　また、上述した実施の形態では、画素ごとに重なり判定を行うものとして説明したが、複数画素からなる判定領域を設定し、判定領域ごとに重なり判定を行うようにしてもよい。

　また、上述した実施の形態では、λ₄₁₅画像、λ₄₆₀画像、λ₅₄₀画像、λ₆₀₀画像及びλ₆₃₀画像が、４１５ｎｍ、４６０ｎｍ、５４０ｎｍ、６００ｎｍ及び６３０ｎｍを中心波長とする五つの波長帯域の光によりそれぞれ順次撮像されるものとして説明したが、これらの画像のうちの少なくとも二つの画像を同時に撮像するものであってもよい。例えば、ＲＧＢの色フィルタを備えたベイヤー型の撮像素子を用いて画像を取得してもよい。この場合、第１のタイミングで４１５ｎｍ、５４０ｎｍ及び６００ｎｍを中心波長とする光を照射し、続く第２のタイミングで４６０ｎｍ及び６３０ｎｍを中心波長とする光を照射することで一連の画像を取得できる。色フィルタはこれに限定されず、例えば、光源波長に対応する５種類の色フィルタを備える撮像素子を用いても良い。この場合、全帯域の画像を同時取得できる。

　また、上述した実施の形態では、エッジ方向の一致／不一致により血管の重なりを判定するものとして説明したが、例えば、各波長の画像間の差分をもとに、局所領域毎にＳＡＤ（差分絶対値和：Sum　of　Abusolute　Difference）値を、各画像に写る被写体の形状情報として求め、その相関の有無に応じて重なりの有無を判定できる。具体的には、判定部１１２は、ＳＡＤが低いと重なりなしと判定し、ＳＡＤが高いと重なりがあると判定する。他にも、ＳＳＤ（差の二乗和：Sum　of　Squared　Difference）や正規化相互相関（ＮＣＣ）、ゼロ平均正規化相互相関（ＺＮＣＣ）などを用いてもよい。他にも、ヘッセ行列を用いて、波長毎に局所領域毎の固有ベクトルを形状情報として算出し、これらのベクトル差分を用いて重なり判定をしてもよい。この場合、差分が小さければ重なりなしと判定し、差分が大きければ重なりがあると判定する。

　上述した吸光情報の抽出処理のほか、上述した実施の形態にかかる吸光情報の抽出処理において、重なりありと判定されたλ₅₄₀画像の値を近傍の重なり無し画素から補間した後、吸光情報を抽出してもよい。図１１は、本発明の一実施の形態における深層の吸光情報の抽出処理の他の例を説明するための図である。図１１の（ａ）に示す曲線Ｌ₅₄₀は、図７の（ａ）に示す曲線Ｌ₅₄₀と対応している。例えば、図１１の（ａ）に示す曲線Ｌ₅₄₀の場合、重なりありと判定された画素Ｐ_Aから画素Ｐ_Bにおいて、λ₅₄₀画像の注目画素（ここでは画素Ｐ_Aから画素Ｐ_Bのまでの補間対象の画素）周囲の５×５の画素の領域を参照し、領域内の重なりなしと判定された画素の平均値を補間値として用いればよい。例えば、λ₄₁₅画像の吸光情報を抽出する場合、補間によりλ₅₄₀画像において中層血管と表層血管とが重なる位置の画素値が、重なっていない場合の画素値に置き換わった曲線Ｌ₅₄₀´が得られる（図１１の（ｂ）参照）。図１１の（ｂ）において、一点鎖線は、図１１の（ａ）に示す曲線₅₄₀を示している。この曲線Ｌ₅₄₀´では中層血管の情報の一部が消えているため、λ₄₁₅画像からλ₅₄₀画像を減算した際に、表層血管の吸光情報（負値）を抽出することができる。

　また、その他、従来の方法を用いて吸光情報を抽出した後、吸光情報の抽出結果に対し、重なりありと判定された部分の吸光情報の補間処理を行ってもよい。図１２は、本発明の一実施の形態における深層の吸光情報の抽出処理の他の例を説明するための図である。図１２に示す曲線Ｌ_415Aは、図７の（ａ）に示す曲線Ｌ₄₁₅から、係数を乗じていない曲線Ｌ₅₄₀を減算して得られたものである。本抽出処理では、まず、従来の方法により一旦吸光情報を抽出する。従来の抽出処理の場合、抽出すべき部分（図１２では画素Ｐ_Aと画素Ｐ_Bとの間）がゼロ又は正の値となり、血管が重なっている部分において表層血管の像が抜けた状態となる。その後、異なる層の血管が重なって存在すると判定された画素に対して、近傍の重なりなしと判定された画素の抽出結果を補間することにより、表層血管の吸光情報（負値）を抽出することができる。この際、演算部１００では、エッジ方向判定部１１１が、上述したようにエッジ方向を判定し、吸光情報抽出部１２０が、このエッジ方向の判定結果から血管が延びる方向を判定して、λ₄₁₅画像における、この血管が延びる方向に沿った画素の画素値を用いて補間処理を行うことによって、補間した吸光情報を生成する。例えば、画像の水平ライン方向に沿って延びる血管であれば、水平ラインに沿った画素を用いて補間処理を行う。

　また、上述した実施の形態では、画像間の減算処理により任意の深さの吸光情報を抽出するものとして説明したが、これに限らず、例えば、画像間の比率を用いて吸光情報を抽出してもよい。例えば、表層の吸光情報を抽出する際、λ₄₁₅画像／（α×λ₅₄₀画像）の値が１よりも小さくなる画素を抽出することで表層の吸光情報を抽出可能である。

　また、上述した実施の形態では、λ₅₄₀画像に乗じる係数を、重なり判定結果に基づいて設定するものとして説明したが、λ₄₁₅画像及びλ₆₀₀画像に係数を乗じるようにしてもよい。この際、重なりなしの場合は係数を１に設定し、重なりありの場合は係数を１より小さい値に設定する。このように、本発明では、重なりありの場合のλ₅₄₀画像（第２の画像）の寄与率が、λ₄₁₅画像及びλ₆₀₀画像（第１の画像）の寄与率よりも大きくなるようにすればよい。

　また、上述した実施の形態では、表層及び深層の吸光情報を抽出して、各層の血管を描出するものとして説明したが、ユーザからの入力に応じて、いずれか一方の層の血管を描出するようにしてもよいし、中層の吸光情報を抽出するようにしてもよい。中層の血管を抽出する場合、例えば、λ₅₄₀画像から、λ₄₁₅画像及びλ₆₀₀画像を減算する等して吸光情報を抽出する。

　以上のように、本発明にかかる画像処理装置、画像処理装置の作動方法及び画像処理装置の作動プログラムは、画像の同一位置に異なる深さの血管が存在する場合であっても、特定の深さの血管を描出するのに有用である。

　１　画像処理装置
　１０　制御部
　２０　画像取得部
　３０　入力部
　４０　表示部
　５０　記憶部
　５１　プログラム記憶部
　１００　演算部
　１１０　重なり判定部
　１１１　エッジ方向判定部
　１１２　判定部
　１２０　吸光情報抽出部
　１２１　表層吸光情報抽出部
　１２２　深層吸光情報抽出部
　１３０　表示画像作成部
　１３１　白色画像作成部
　１３２　合成部
　１２１１、１２２１　平均強度補正部
　１２１２、１２２２　抽出部

Claims

　互いに照明光の波長帯域が異なり、かつ互いに画角が同じである複数の画像を用いて吸光体の吸光情報を抽出する画像処理装置において、
　前記複数の画像を取得する画像取得部と、
　前記複数の画像のうちの第１の画像、及び該第１の画像とは異なる第２の画像に基づいて、画像における生体内の深さ方向に沿って、前記第１の画像に写る第１の吸光体と、前記第２の画像に写る第２の吸光体とが重なって存在しているか否かを判定する重なり判定部と、
　前記第１及び第２の画像と、前記重なり判定部の判定結果とを用いて、前記第１の吸光体の吸収によって生じた吸光情報を抽出する吸光情報抽出部と、
　を備えることを特徴とする画像処理装置。
　前記吸光情報抽出部は、前記重なり判定部が、前記第１及び第２の吸光体が重なって存在していると判定した場合に、前記吸光情報を抽出する前記第２の画像の寄与率を、第１の画像の寄与率に対して相対的に大きくすることによって前記前記吸光情報を抽出する
　ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
　前記吸光情報抽出部は、前記第１の画像の画素値から、前記係数を乗じた前記第２の画像の画素値を減算することによって前記吸光情報を抽出する
　ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
　前記吸光情報抽出部は、前記第１の画像の画素値から、前記係数を乗じた前記第２の画像の画素値を除算することによって前記吸光情報を抽出する
　ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
　前記吸光情報抽出部は、前記重なり判定部が、前記第１及び第２の吸光体が重なって存在していると判定した場合に、補間処理により前記第１の吸光体の吸光情報を抽出する
　ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
　前記吸光情報抽出部は、前記重なり判定部が、前記第１及び第２の吸光体が重なって存在していると判定した場合に、前記第２の画像の画素の画素値を、この画素の周囲の画素のうちの重なっていないと判定された画素の画素値を用いて補間し、前記第１の画像の画素値と、補間後の前記第２の画像の画素値とを用いて、前記第１の吸光体の吸光情報を抽出する
　ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
　前記吸光情報抽出部は、前記第１及び第２の画像を用いて、前記第１の吸光体の吸収によって生じた吸光情報を抽出し、この抽出結果と、前記重なり判定部の判定結果とに基づいて、重なっていると判定された画素に対応する吸光情報を、この画素の周囲の画素であって、重なっていないと判定された画素の画素値を用いて補間することによって、前記第１の吸光体の吸光情報を抽出する
　ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
　前記吸光情報抽出部は、前記重なっていると判定された画素に対応する吸光情報を、前記第１の吸光体が延びる方向に沿った画素であって、前記重なっていないと判定された画素の画素値を用いて補間することによって、前記第１の吸光体の吸光情報を抽出する
　ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
　前記重なり判定部は、前記第１の画像と第２の画像との間の形状の相関に基づいて、前記第１及び第２の吸光体が重なって存在しているか否かを判定する
　ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
　前記重なり判定部は、前記第１及び第２の画像に写る被写体の形状情報を生成し、この形状情報に基づいて、前記第１及び第２の吸光体が重なって存在しているか否かを判定する
　ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
　前記重なり判定部は、前記第１及び第２の画像のエッジ方向を判定し、この判定結果に基づいて、前記第１及び第２の吸光体が重なって存在しているか否かを判定する
　ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
　前記重なり判定部は、バンドパスフィルタを用いて予め設定した周波数成分を抽出し、周波数成分抽出後の前記第１及び第２の画像のエッジ方向を判定し、この判定結果に基づいて、前記第１及び第２の吸光体が重なって存在しているか否かを判定する
　ことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
　前記重なり判定部は、前記第１の画像と第２の画像との差分に基づいて、前記第１及び第２の吸光体が重なって存在しているか否かを判定する
　ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
　前記複数の画像のうち少なくとも一つの画像と、前記吸光情報とを用いて表示画像を作成する表示画像作成部、
　をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
　互いに照明光の波長帯域が異なり、かつ互いに画角が同じである複数の画像を用いて吸光体の吸光情報を抽出する画像処理装置の作動方法において、
　画像取得部が、前記複数の画像を取得する画像取得ステップと、
　重なり判定部が、前記複数の画像のうちの第１の画像、及び該第１の画像とは異なる第２の画像に基づいて、画像における生体内の深さ方向に沿って、前記第１の画像に写る第１の吸光体と、前記第２の画像に写る第２の吸光体とが重なって存在しているか否かを判定する重なり判定ステップと、
　吸光情報抽出部が、前記第１及び第２の画像と、前記重なり判定ステップの判定結果とを用いて、前記第１の吸光体の吸収によって生じた吸光情報を抽出する吸光情報抽出ステップと、
　を含むことを特徴とする画像処理装置の作動方法。
　互いに照明光の波長帯域が異なり、かつ互いに画角が同じである複数の画像を用いて吸光体の吸光情報を抽出する画像処理装置の作動プログラムにおいて、
　画像取得部が、前記複数の画像を取得する画像取得ステップと、
　重なり判定部が、前記複数の画像のうちの第１の画像、及び該第１の画像とは異なる第２の画像に基づいて、画像における生体内の深さ方向に沿って、前記第１の画像に写る第１の吸光体と、前記第２の画像に写る第２の吸光体とが重なって存在しているか否かを判定する重なり判定ステップと、
　吸光情報抽出部が、前記第１及び第２の画像と、前記重なり判定ステップの判定結果とを用いて、前記第１の吸光体の吸収によって生じた吸光情報を抽出する吸光情報抽出ステップと、
　をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理装置の作動プログラム。