[发明专利]图像处理装置及图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及对拍摄体腔内得到的、由多个波长成分构成的图像进行处理的图像处理装置及图像处理方法。

背景技术

作为从对体腔内进行拍摄得到的图像中检测出关注对象部位的图像处理装置，例如公知有从胶囊型内窥镜拍摄的消化管内图像中检测异常部位的图像处理装置(参照日本特开2005-192880号公报)。在该日本特开2005-192880号公报公开的技术中，首先将胶囊型内窥镜拍摄的体腔内的RGB图像的各像素、或将该体腔内的RGB图像矩形分割后的各区域，映射到基于其颜色信息(色度＝R/(R+G+B)、G/(R+G+B)、颜色对比度＝R/G等)的特征空间。并且，在特征空间内进行聚类后，基于各类的大小或重心坐标等的信息确定正常粘膜类和异常部位类，并将属于异常部位类的像素或矩形区域检测为异常部位。

在日本特开2005-192880号公报中，在基于颜色信息的特征空间内，对图像内整个区域的像素或矩形分割后的区域进行划一处理。其中，胶囊型内窥镜通过管内的内液对消化管内的近景至远景进行拍摄。此处，拍摄近景时和拍摄远景时，光通过的内液的量不同，且图像内的摄像对象的颜色信息也发生变化。例如，通过以胆汁为代表的黄色内液进行拍摄时，正常粘膜和异常部位(病变部位)的颜色都在远景时比近景时泛黄。即、在基于颜色信息的特征空间中，用于判别近景处的正常部位与病变部位之间的边界，不一定与用于判别远景处的正常部位与病变部位之间的边界一致。因此，如日本特开2005-192880号公报中所述，对从近景到远景映射的图像内整个区域，在颜色信息的特征空间内进行划一处理的方法中，存在不能高精度地判别正常粘膜和病变部位的问题。另外，虽然在此对判别正常粘膜和病变部位的情况进行了叙述，但不限于此，例如在想要判别粘膜和内容物的情况下等也同样不能高精度地判别粘膜和内容物。

发明内容

作为本发明的一方式的图像处理装置，该图像处理装置对通过拍摄体腔内得到的由多个波长成分构成的图像进行处理，该图像处理装置的特征在于，所述图像处理装置包括：区域分割部，其根据特定波长成分的值，将所述图像分割为1个以上的区域，其中，所述特定波长成分是根据生物体内的吸收或散射的程度从所述多个波长成分或通过变换所述多个波长成分得到的波长成分中确定的；以及关注对象部位确定部，其使用与通过所述区域分割部进行分割得到的区域相应的判别基准，确定所述区域内的关注对象部位。

并且，作为本发明的另一方式的图像处理方法，该图像处理方法对通过拍摄体腔内得到的由多个波长成分构成的图像进行处理，该图像处理方法的特征在于，所述图像处理方法包括执行如下处理的步骤：根据特定波长成分的值，将所述图像分割为1个以上的区域，其中，所述特定波长成分是根据生物体内的吸收或散射的程度从所述多个波长成分或通过变换所述多个波长成分得到的波长成分中确定的；以及使用与通过进行分割得到的所述区域相应的判别基准，确定所述区域内的关注对象部位。

如果参照附图阅读以下本发明的详细说明，则可以进一步地理解，上述的内容、本发明的其它目的、特征、优点以及技术上和产业上的意义。

附图说明

图1是表示包含图像处理装置的图像处理系统的整体结构的概略示意图。

图2是表示腔内图像的一例的示意图。

图3是说明实施方式1的图像处理装置的功能结构的框图。

图4是表示实施方式1的图像处理装置进行的处理步骤的整体流程图。

图5是表示直方图的计算例的图。

图6是说明层级分类的原理的说明图。

图7是表示对图2所示的腔内图像的区域分割结果的一例的示意图。

图8是说明利用聚类的分类效果的示意图。

图9是表示训练数据的一例的图。

图10是表示发生概率/系数表的数据结构例的图。

图11是表示训练数据的规定层级与基于处理图像的直方图的层级重叠的例子的图。

图12是说明实施方式2的图像处理装置的功能结构的框图。

图13是表示实施方式2的图像处理装置进行的处理步骤的整体流程图。

具体实施方式

以下，参照附图详细说明本发明的优选实施方式。另外，本发明不受该实施方式的限定。并且，在各附图的记载中，对同一部分附上同一标号来表示。