[发明专利]图像处理装置以及图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及将图像分割为多个区域的图像处理装置以及图像处理方法。

背景技术

一直以来，作为导入到患者等被检体的体内对管腔内进行非侵袭观察的医用观察装置，内窥镜得到广泛普及。近年来，还使用了在胶囊型壳体内部收纳摄像装置和通信装置等并向体外无线发送由该摄像装置拍摄的图像数据的吞入型内视镜(胶囊型内窥镜)。

通过这种医用观察装置取得的图像的观察和诊断是需要较多的经验和精力的困难的作业。尤其是，在胶囊型内窥镜的情况下，通过一次检查取得的一系列图像(管腔内图像)高达巨大的数量(几万张以上)，因此进行诊断的医师的负担也较大。因此，希望具有辅助医师进行诊断的医疗诊断支援功能。作为这种功能之一，提出了根据管腔内图像自动检测异常部等，示出应重点诊断的图像的图像识别技术。

但是，在通过图像识别检测异常部等时，作为预处理，比较重要的是去除拍摄了残渣等的不需要观察的区域，并提取粘膜区域。作为与图像的区域分割(segmentation)相关的技术，例如在日本特开2007-172224号公报中公开了如下方法：根据构成图像的各像素的颜色信息和边缘信息，提取具有预定特征的片段。更详细地说，在日本特开2007-172224号公报中，根据表示像素数据示出的颜色为预定片段内的颜色的概率、和相互邻接的像素的像素数据的关系(在相邻的像素之间是否存在边缘)取得能量函数，并对该能量函数进行最小化，从而提取出预定的片段。

但是，在通过内窥镜取得的管腔内图像的情况下，除了想检测的特定区域的轮廓(残渣区域与粘膜区域的边界)以外，还会检测出粘膜的褶间的槽或阴影等作为边缘。因此，在日本特开2007-172224号公报所公开的方法中，由于这些边缘的影响，特定区域的检测性能有可能降低。

发明内容

本发明正是鉴于上述问题而作出的，其目的在于提供在从管腔内图像分割残渣区域等特定区域时，能够抑制边界的检测性能降低的图像处理装置以及图像处理方法。

本发明的一个方式的图像处理装置将图像分割为多个区域，其中，该图像处理装置具有：概率值计算部，其根据包含在所述图像中的像素的颜色特征量，计算所述像素属于所述多个区域中的各个的概率；加权边缘强度计算部，其根据包含在所述图像中的像素和与该像素相邻的像素的像素值以及颜色特征量，计算相邻像素之间的加权边缘强度；能量函数制成部，其使用所述概率和所述加权边缘强度，制成将所述像素的区域判别结果作为变量的能量函数；以及区域分割部，其根据所述能量函数，将该图像分割为所述多个区域。

本发明的另一个方式的图像处理方法是将图像分割为多个区域的图像处理装置进行的图像处理方法，该图像处理方法包含：概率值计算步骤，根据包含在所述图像中的像素的颜色特征量，计算所述像素属于所述多个区域的各个的概率；加权边缘强度计算步骤，根据包含在所述图像中的像素以及与该像素相邻的像素的像素值以及颜色特征量，计算相邻像素之间的加权边缘强度；能量函数制成步骤，使用所述概率和所述加权边缘强度，制成将所述像素的区域判别结果作为变量的能量函数；以及区域分割步骤，根据所述能量函数，将该图像分割为所述多个区域。

如果将以下本发明的详细说明与附图对照着进行阅读，则能够进一步理解以上所述的情况以及本发明的其它目的、特征、优点和技术及产业上的意义。

附图说明

图1是示出本发明实施方式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是示出作为图像处理对象的管腔内图像的一例的示意图。

图4是示出概率值计算部的动作的流程图。

图5A是示出色调分布的直方图。

图5B是示出粘膜区域和残渣区域的色调分布的图。

图6是示出加权边缘强度计算部的动作的流程图。

图7是示出根据色调分布制成的权重分布的图。

图8A是示出图分害法中的有向图的图。

图8B是说明赋予给各节点的成本的图。

图8C是示出将有向图分割为两个集合后的状态的图。

图9是示出去除残渣区域后的管腔内图像的示意图。

图10是示出本发明实施方式2的图像处理装置的运算部的结构的框图。

图11是示出图10所示的运算部的动作的流程图。

图12是示出作为图像处理对象的管腔内图像的一例的示意图。

图13是说明边缘强度图像的制成方法的图。

图14是示出强边缘像素的图像的示意图。

具体实施方式