图像处理装置和图像处理方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供在管腔内图像内存在粘膜等检查对象的轮廓边缘的情况下也能够高精度地识别检查对象表面的微细构造的异常的图像处理装置等。图像处理装置(1)具有：轮廓边缘区域提取部(110)，其从对活体的管腔内进行摄像而得到的图像中提取检查对象的轮廓边缘区域；检查区域设定部(120)，其在上述图像内以不内包轮廓边缘区域的方式设定检查区域；以及异常构造识别部(130)，其根据该检查区域的纹理信息来识别检查对象的表面的微细构造是否异常。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及识别对活体的管腔内进行摄像而得到的图像中映出的检查对象表面 的微细构造的异常的图像处理装置、图像处理方法和图像处理程序。
技术介绍
作为针对通过内窥镜或胶囊型内窥镜等医用观察装置对活体的管腔内进行摄像 而得到的图像（以下称为管腔内图像或简称为图像）的图像处理，例如在专利文献1中公 开了基于粘膜表面的微细构造或血管行进方式从图像内检测异常部的技术。更详细地讲， 在管腔内图像中提取出由包含较多与粘膜的微细构造或血管像有关的信息的G(绿）成分 构成的图像后，计算对粘膜表面的像素值图案进行数值化而得到的特征量（例如参照专利 文献2和3)，使用该特征量和根据作为正常和异常观察结果的管腔内图像而事前生成的线 性判别函数，判别该管腔内图像中映出的被摄体（粘膜）是正常还是异常。另外，在专利文 献2中公开了对特定空间频率成分的图像进行二值化并提取的区域的形状特征量（面积、 沟宽、周长、圆形度、分支点、端点、分支率等）。并且，在专利文献3中公开了基于利用Gabor 滤波器等的空间频率解析的特征量。 现有技术文献 专利文献 专利文献1 :日本特开2005-192880号公报 专利文献2 :日本特许第2918162号公报 专利文献3 :日本特开2002-165757号公报
技术实现思路
专利技术要解决的课题 但是，在通过内窥镜进行摄像而得到的管腔内图像中，对作为检查对象的管腔内 壁的粘膜进行倾斜摄像而得到的图像较多，所以，存在由于粘膜褶皱的重合而产生的粘膜 的轮廓边缘。因此，如现有技术那样，当针对图像整体计算基于空间频率的特征量时，由于 这些轮廓边缘的影响而无法计算适当的特征量，存在无法高精度地判别正常和异常的问 题。 本专利技术是鉴于上述情况而完成的，其目的在于，在管腔内图像内存在粘膜等检查 对象的轮廓边缘的情况下也能够高精度地识别检查对象表面的微细构造的异常的图像处 理装置、图像处理方法和图像处理程序。 用于解决课题的手段为了解决上述课题并实现目的，本专利技术的图像处理装置处理对活体的管腔内进行 摄像而得到的图像，其特征在于，所述图像处理装置具有：轮廓边缘区域提取部，其从所述 图像中提取检查对象的轮廓边缘区域；检查区域设定部，其在所述图像内以不内包所述轮 廓边缘区域的方式设定检查区域；以及异常构造识别部，其根据所述检查区域的纹理信息 来识别所述检查对象的表面的微细构造是否异常。 本专利技术的图像处理方法是处理对活体的管腔内进行摄像而得到的图像的图像处 理装置执行的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括以下步骤：轮廓边缘区域 提取步骤，从所述图像中提取检查对象的轮廓边缘区域；检查区域设定步骤，在所述图像内 以不内包所述轮廓边缘区域的方式设定检查区域；以及异常构造识别步骤，根据所述检查 区域的纹理信息来识别所述检查对象的表面的微细构造是否异常。 本专利技术的图像处理程序是使处理对活体的管腔内进行摄像而得到的图像的图像 处理装置执行的图像处理程序，其特征在于，所述图像处理程序包括以下步骤：轮廓边缘区 域提取步骤，从所述图像中提取检查对象的轮廓边缘区域；检查区域设定步骤，在所述图像 内以不内包所述轮廓边缘区域的方式设定检查区域；以及异常构造识别步骤，根据所述检 查区域的纹理信息来识别所述检查对象的表面的微细构造是否异常。 专利技术效果 根据本专利技术，以不包含检查对象的轮廓边缘区域的方式设定检查区域，针对所设 定的检查区域识别微细构造的异常，所以，在图像内存在检查对象的轮廓边缘的情况下，也 能够高精度地识别检查对象表面的微细构造的异常。【附图说明】 图1是示出本专利技术的实施方式1的图像处理装置的结构的框图。 图2是示出图1所示的图像处理装置的动作的流程图。 图3是示出通过内窥镜对管腔内进行摄像的状况的示意图。 图4是示出通过内窥镜进行摄像而得到的管腔内图像的示意图。 图5是示出图1所示的轮廓边缘区域提取部执行的处理的详细情况的流程图。 图6是示出图1所示的检查区域设定部执行的详细处理的流程图。 图7是用于说明图1所示的检查区域设定部执行的处理的示意图。 图8是示出图1所示的异常构造识别部执行的处理的详细情况的流程图。 图9是示出本专利技术的实施方式1的变形例1-2的图像处理装置所具有的运算部的 结构的框图。 图10是示出图9所示的轮廓边缘区域提取部执行的处理的流程图。 图11是示出图9所示的检查区域设定部执行的处理的流程图。 图12是用于说明图9所示的检查区域设定部执行的处理的示意图。 图13是用于说明图9所示的检查区域设定部执行的处理的示意图。 图14是示出图9所示的异常构造识别部执行的处理的流程图。 图15是示出本专利技术的实施方式1的变形例1-3的图像处理装置所具有的运算部 的结构的框图。 图16是示出图15所示的检查区域设定部执行的处理的流程图。 图17是示出图15所示的异常构造识别部执行的处理的流程图。 图18是示出本专利技术的实施方式1的变形例1-4的图像处理装置所具有的检查区 域设定部的结构的框图。 图19是示出图18所示的检查区域设定部执行的处理的流程图。 图20是用于说明图18所示的检查区域设定部执行的处理的示意图。 图21是示出本专利技术的实施方式1的变形例1-5的图像处理装置所具有的检查区 域设定部的结构的框图。 图22是示出图21所示的检查区域设定部执行的处理的流程图。 图23是用于说明图21所示的检查区域设定部执行的处理的示意图。 图24是示出本专利技术的实施方式2的图像处理装置的结构的框图。 图25是示出图24所示的图像处理装置的动作的流程图。 图26是示出本专利技术的实施方式3的图像处理装置的结构的框图。 图27是示出图26所示的图像处理装置的动作的流程图。 图28是示出图26所示的检查区域设定部执行的处理的详细情况的流程图。 图29是示出根据图4所示的图像生成的距离转换图像的示意图。 图30是示出图26所示的异常构造识别部执行的处理的详细情况的流程图。 图31是示出管腔内图像中的与摄像距离对应的频率成分的强度特性的示意图。【具体实施方式】 下面，参照附图对本专利技术的实施方式的图像处理装置、图像处理方法和图像处理 程序进行说明。另外，本专利技术不被这些实施方式限定。并且，在各附图的记载中，对相同部 分标注相同标号示出。 并且，在以下说明的各实施方式中，作为一例，说明将通过内窥镜进行摄像而得到 的活体的管腔内图像（以下简称为图像）作为处理对象、从该管腔内图像识别作为检查对 象的粘膜的表面中的微细构造的异常的图像处理。管腔内图像通常是在各像素位置处针对 R(红）、G(绿）、B (蓝）的波长成分（颜色成分）具有规定（例如256灰度的）像素级别 (像素值）的彩色图像。 (实施方式1) 图1是示出本专利技术的实施方式1的图像处理装置的框图。如图1所示，图像处理 装置1具有对该图像处理装置1整体的动作进行控制的控制部10、取得与通过内窥镜进行 摄像而得到的图像对应的图像数据的图像取得部20、受理从外部输入的输入信号的输入部 30、进行各种显示的显示部40、存储由图像取得部20取得的图像数据和各种程序的记录部 50、以及对图像数据执行规定的图像处理的运算部100。 控制部10由CPU等硬件实现，通过读入记录部50中记录的各种程序本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理装置，其处理对活体的管腔内进行摄像而得到的图像，其特征在于，所述图像处理装置具有：轮廓边缘区域提取部，其从所述图像中提取检查对象的轮廓边缘区域；检查区域设定部，其在所述图像内以不内包所述轮廓边缘区域的方式设定检查区域；以及异常构造识别部，其根据所述检查区域的纹理信息来识别所述检查对象的表面的微细构造是否异常。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：神田大和，北村诚，河野隆志，弘田昌士，上山都士也，
申请(专利权)人：奥林巴斯株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP