專利名稱：圖像處理裝置及圖像處理方法
技術領域：
本發(fā)明涉及對拍攝管腔內(nèi)部而得到的管腔內(nèi)部圖像進行處理的圖像處理裝置及圖像處理方法。
背景技術：
日本特開2007-236629號公報中公開了這樣的方法根據(jù)管腔內(nèi)部圖像(內(nèi)窺鏡圖像)推斷活體組織的三維形狀，并以推斷的三維形狀的各位置的曲率等形狀特征量為基礎，對息肉等具有隆起形狀的病變部位進行檢測。在此，在推斷三維形狀時，需要從管腔內(nèi)部圖像獲取與拍攝對象的三維形狀對應的像素值，但在上述的日本特開2007-2366 號公報中，將管腔內(nèi)部圖像的亮度信息看作對應于該三維形狀的像素值，通過進行基于該像素值的幾何學的轉換處理來推斷三維形狀。但是，存在這樣的問題管腔內(nèi)部圖像中會包含亮度值與三維形狀不對應的區(qū)域。 例如，管腔內(nèi)部圖像中有時會映出存在于活體組織的表層的血管，而在這樣的部分中，由于受到血液對照明光吸光的影響，亮度值會降低。此外，在產(chǎn)生鏡面反射的區(qū)域(鏡面反射部)，亮度值上升而與拍攝對象的三維形狀無關。因此，在處理這樣的含有與三維形狀不對應的區(qū)域的管腔內(nèi)部圖像時，即使應用例如上述的日本特開2007-236629號公報，有時也會無法適當獲取與拍攝對象的三維形狀對應的像素值。并且，其結果是，進而有時會在后階段的處理中無法準確地推斷形狀。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明就是鑒于上述情況而作出的，其目的在于提供一種能夠在管腔內(nèi)部圖像中確定像素值與拍攝對象的三維形狀不對應的區(qū)域的圖像處理裝置、圖像處理方法以及圖像處理程序。本發(fā)明的圖像處理裝置具有區(qū)域提取部，其基于拍攝管腔內(nèi)部而得到的管腔內(nèi)部圖像的像素值或相對于周邊像素的像素值變化的信息，提取內(nèi)部的像素值與拍攝對象的三維形狀不對應的分類對象區(qū)域的候選區(qū)域；以及區(qū)域分類部，其基于所述候選區(qū)域的內(nèi)部、所述候選區(qū)域的邊界部、或者所述候選區(qū)域的周邊部的像素值，從所述候選區(qū)域中對所述分類對象區(qū)域進行分類。此外，本發(fā)明的圖像處理方法包含區(qū)域提取步驟，在該步驟中，基于拍攝管腔內(nèi)部而得到的管腔內(nèi)部圖像的像素值或相對于周邊像素的像素值變化的信息，提取內(nèi)部的像素值與拍攝對象的三維形狀不對應的分類對象區(qū)域的候選區(qū)域；以及區(qū)域分類步驟，在該步驟中，基于所述候選區(qū)域的內(nèi)部、所述候選區(qū)域的邊界部、或者所述候選區(qū)域的周邊部的像素值，從所述候選區(qū)域中對所述分類對象區(qū)域進行分類。關于以上所述的內(nèi)容以及本發(fā)明的其它目的、特點、優(yōu)點和技術性及產(chǎn)業(yè)性的意義，通過參照附圖來閱讀下面的本發(fā)明的詳細說明，將得到更進一步的理解。


圖1是通過內(nèi)窺鏡拍攝的管腔內(nèi)部圖像的示意圖。圖2是圖1中的管腔內(nèi)部圖像的三維像素值信息的示意圖。圖3是說明實施方式1的圖像處理裝置的主要結構的概要框圖。圖4是示出實施方式1的圖像處理裝置進行的處理過程的整體流程圖。圖5是示出血管、鏡面反射部、顏色變化病變、粘膜起伏的截面方向的圖。圖6A是示出沿著圖5中的截面方向a的鏡面反射部的區(qū)域內(nèi)部的像素值變化的示意圖。圖6B是示出沿著圖5中的截面方向b的白色病變的區(qū)域內(nèi)部的像素值變化的示意圖。圖6C是示出沿著圖5中的截面方向c的血管的區(qū)域內(nèi)部的像素值變化的示意圖。圖6D是示出沿著圖5中的截面方向d的紅色、黑色病變的區(qū)域內(nèi)部的像素值變化的示意圖。圖6E是示出沿著圖5中的截面方向e的粘膜階梯差的區(qū)域內(nèi)部的像素值變化的示意圖。圖6F是示出沿著圖5中的截面方向f的粘膜槽的區(qū)域內(nèi)部的像素值變化的示意圖。圖7是示出實施方式1的區(qū)域分類處理的詳細的處理過程的流程圖。圖8是采用形態(tài)學開運算(Opening)處理的像素值增補的概念圖。圖9是采用形態(tài)學閉運算(Closing)處理的像素值增補的概念圖。圖10是示出實施方式1的像素值增補處理的詳細的處理過程的流程圖。圖11是說明實施方式2的圖像處理裝置的主要結構的概要框圖。圖12是示出實施方式2的圖像處理裝置進行的處理過程的整體流程圖。圖13是不同方向的差分值計算的概念圖。圖14是示出血管、鏡面反射部、顏色變化病變、粘膜起伏的截面方向的圖。圖15A是示出沿著圖14中的截面方向a的鏡面反射部的區(qū)域邊界部的像素值變化的示意圖。圖15B是示出沿著圖14中的截面方向b的血管的區(qū)域邊界部的像素值變化的示意圖。圖15C是示出沿著圖14中的截面方向c的顏色變化病變的區(qū)域邊界部的像素值變化的示意圖。圖15D是示出沿著圖14中的截面方向d的形狀變化病變的區(qū)域邊界部的像素值變化的示意圖。圖15E是示出沿著圖14中的截面方向e的粘膜階梯差的區(qū)域邊界部的像素值變化的示意圖。圖15F是示出沿著圖14中的截面方向f的粘膜槽的區(qū)域邊界部的像素值變化的示意圖。圖16是示出實施方式2的區(qū)域分類處理的詳細的處理過程的流程圖。圖17是采用函數(shù)近似的像素值增補的概念圖。
圖18是示出實施方式2的像素值增補處理的詳細的處理過程的流程圖。圖19是說明實施方式3的圖像處理裝置的主要結構的概要框圖。圖20是示出實施方式3的圖像處理裝置進行的處理過程的整體流程圖。圖21A是示出沿著圖5中的截面方向a的鏡面反射部的區(qū)域周邊部的像素值變化的示意圖。圖21B是示出沿著圖5中的截面方向b的白色病變的區(qū)域周邊部的像素值變化的示意圖。圖21C是示出沿著圖5中的截面方向c的血管的區(qū)域周邊部的像素值變化的示意圖。圖21D是示出沿著圖5中的截面方向d的紅色、黑色病變的區(qū)域周邊部的像素值變化的示意圖。圖21E是示出沿著圖5中的截面方向e的粘膜階梯差的區(qū)域周邊部的像素值變化的示意圖。圖21F是示出沿著圖5中的截面方向f的粘膜槽的區(qū)域周邊部的像素值變化的示意圖。圖22是示出實施方式3的區(qū)域分類處理的詳細處理過程的流程圖。圖23是示出應用了本發(fā)明的計算機系統(tǒng)的結構的系統(tǒng)結構圖。圖M是示出構成圖23中的計算機系統(tǒng)的主體部的結構的框圖。
具體實施例方式下面，參照附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實施方式進行詳細說明。在本實施方式中，關于對通過內(nèi)窺鏡拍攝的管腔內(nèi)部圖像(消化管內(nèi)部圖像)進行處理的圖像處理裝置進行說明。 內(nèi)窺鏡是用于對消化管等這樣的管腔的內(nèi)部進行觀察的醫(yī)療設備，內(nèi)窺鏡是一種系統(tǒng)設備，其由插入部、殼體部以及顯示部等構成，所述插入部被插入到管腔內(nèi)部，在該插入部的前端內(nèi)設有用于攝像的照明系統(tǒng)、光學系統(tǒng)以及攝像系統(tǒng)等，所述殼體部與插入部連接，光源、圖像處理裝置等設在該殼體部內(nèi)，所述顯示部用于顯示拍攝到的管腔內(nèi)部圖像。另外， 本發(fā)明不被該實施方式限定。此外，在各個附圖的記述中對相同部分標注相同的標號。圖1是通過內(nèi)窺鏡拍攝的管腔內(nèi)部圖像的示意圖。此外，圖2是圖1中的管腔內(nèi)部圖像的三維像素值信息的示意圖。如圖1所示，管腔內(nèi)部圖像中基本上映出了消化管內(nèi)壁的粘膜1，但有時也會映出粘膜表層下的血管2、鏡面反射部3、病變4等。在病變4中具有幾乎沒有發(fā)紅等粘膜表面的形狀變化而僅僅顏色發(fā)生變化的顏色變化病變5、以及息肉等粘膜表面形狀有變化的形狀變化病變6。除此以外，在管腔內(nèi)部圖像中映有由于粘膜結構的層疊或起伏等產(chǎn)生的粘膜階梯差或粘膜槽這樣的粘膜起伏7，并且管腔的里側(離攝像系統(tǒng)遠的位置的粘膜)映成暗部區(qū)域8。在此，除了粘膜1及暗部區(qū)域8以外，形狀變化病變6、粘膜階梯差及粘膜槽等粘膜起伏7的像素值的變化與三維的形狀對應。而粘膜表層下的血管2、鏡面反射部3、顏色變化病變5是強烈受到吸光及鏡面反射等影響的區(qū)域，且是像素值的變化與三維的形狀不對應的部分。具體來說，如上所述，血管2的亮度值受到血液對照明光吸光的影響而降低。此外，顏色變化病變5的亮度值也同樣地受到血液對照明光吸光的影響而降低。另一方面，在鏡面反射部3，亮度值上升而與活體組織的三維形狀無關。再者，通過內(nèi)窺鏡拍攝的管腔內(nèi)部圖像通常是在各像素位置具有針對R(紅色)、G (綠色)、B(藍色)的各波長成分的像素值的彩色圖像。本實施方式的圖像處理裝置對上述的管腔內(nèi)部圖像進行處理，并根據(jù)管腔內(nèi)部圖像算出對應于作為活體組織的粘膜的三維形狀的像素值(下面稱為“三維像素值信息”)， 首先，對像素值不對應于拍攝對象(活體組織)的三維形狀的血管2、鏡面反射部3、顏色變化病變5的區(qū)域進行分類。然后，對分類的血管2、鏡面反射部3、顏色變化病變5的區(qū)域以其周圍的像素值為基礎進行增補，從而算出三維像素值，對其以外的粘膜1、形狀變化病變 6、粘膜起伏7、暗部區(qū)域8的區(qū)域，以其像素值為基礎算出三維像素值，從而算出如圖2所示的三維像素值信息。

實施方式1
首先，對實施方式1的圖像處理裝置10的結構進行說明。圖3是說明實施方式1 的圖像處理裝置10的主要結構的概要框圖。如圖3所示，實施方式1的圖像處理裝置10 包含運算部20和記錄部30。該圖像處理裝置10例如是組裝于上述的內(nèi)窺鏡中的裝置，輸入通過內(nèi)窺鏡拍攝的管腔內(nèi)部圖像，輸出通過對該管腔內(nèi)部圖像進行處理而算出的三維像
素值信息。運算部20通過CPU等硬件來實現(xiàn)，該運算部20進行各種運算處理，用來根據(jù)管腔內(nèi)部圖像算出三維像素值信息。該運算部20包含區(qū)域提取部21、區(qū)域分類部22、像素值計算部23、像素值增補部M。區(qū)域提取部21具有特定顏色區(qū)域提取部211。該區(qū)域提取部21是從管腔內(nèi)部圖像提取分類對象區(qū)域的候選區(qū)域(分類對象候選區(qū)域)的功能部，在實施方式1中，特定顏色區(qū)域提取部211以像素值為基礎提取特定顏色的區(qū)域作為分類對象候選區(qū)域。區(qū)域分類部22以由分類對象候選區(qū)域的內(nèi)部的像素值表示的分類對象候選區(qū)域的曲面形狀的凹凸信息以及平滑度為基礎，從分類對象候選區(qū)域中將血管、鏡面反射部、顏色變化病變的區(qū)域分類為分類對象區(qū)域。該區(qū)域分類部22具有二次微分計算部221、內(nèi)部凹凸判定部222、以及內(nèi)部平滑性判定部223。二次微分計算部221針對分類對象候選區(qū)域的內(nèi)部的像素應用二次微分濾波器，從而算出二次微分值。內(nèi)部凹凸判定部222基于分類對象候選區(qū)域的內(nèi)部的像素的二次微分值的符號，對分類對象候選區(qū)域的曲面形狀(像素值變化)的凹凸進行判定。內(nèi)部平滑性判定部223以分類對象候選區(qū)域的內(nèi)部的像素的二次微分值的絕對值為基礎，對分類對象候選區(qū)域的曲面形狀(像素值變化)的平滑度進行判定。像素值計算部23算出在分類對象區(qū)域以外的區(qū)域中根據(jù)活體內(nèi)的吸收或散射的程度而確定的特定波長成分的像素值作為三維像素值。該像素值計算部23具有R成分選擇部231，該R成分選擇部231將R成分作為特定波長成分，對分類對象區(qū)域以外的區(qū)域的 R成分的像素值進行選擇。像素值增補部M以分類對象區(qū)域以外的區(qū)域的特定波長成分的像素值為基礎， 對作為分類對象區(qū)域的血管、鏡面反射部、顏色變化病變的區(qū)域的三維像素值進行增補。該像素值增補部M具有形態(tài)學處理部MI，該形態(tài)學處理部MI以分類對象區(qū)域的周邊的特定波長成分的像素值為基礎進行形態(tài)學處理。該形態(tài)學處理部241具有結構要素生成部 M2，該結構要素生成部M2以分類對象區(qū)域的特征量為基礎生成形態(tài)學處理中使用的結
8構要素。記錄部30通過能更新記錄的閃存器等ROM、RAM這樣的各種IC存儲器、內(nèi)置或通過數(shù)據(jù)通信端子連接的硬盤、例如CD-ROM等各種記錄介質(zhì)及其讀取裝置等來實現(xiàn)。該記錄部30中記錄有用來使圖像處理裝置10動作并實現(xiàn)該圖像處理裝置10具有的各種功能的程序、以及該程序執(zhí)行中使用的數(shù)據(jù)等。例如，在記錄部30中記錄有通過內(nèi)窺鏡拍攝并被輸入到圖像處理裝置10中的管腔內(nèi)部圖像的圖像數(shù)據(jù)。此外，在記錄部30中記錄有用于根據(jù)管腔內(nèi)部圖像算出三維像素值信息的圖像處理程序31。下面，對實施方式1的圖像處理裝置10進行的具體的處理過程進行說明。圖4是示出實施方式1的圖像處理裝置10進行的處理過程的整體流程圖。在這里說明的處理是通過運算部20執(zhí)行記錄在記錄部30中的圖像處理程序31來實現(xiàn)的。如圖4所示，首先，運算部20獲取處理對象的管腔內(nèi)部圖像(步驟al)。通過在這里的處理，能讀取并獲得例如通過內(nèi)窺鏡拍攝并記錄到記錄部30中的管腔內(nèi)部圖像。然后，在區(qū)域提取部21中，特定顏色區(qū)域提取部211以像素值為基礎從處理對象的管腔內(nèi)部圖像中提取特定顏色的區(qū)域作為分類對象候選區(qū)域(步驟a3)。上述的血管、鏡面反射部、顏色變化病變的區(qū)域示出各個特定的顏色。例如，血管示出紅色或赤紫色，鏡面反射部示出白色，顏色變化病變示出紅色、黑色或白色等。在此，在實施方式1中，通過提取特定顏色的區(qū)域，提取成為血管、鏡面反射部、顏色變化病變的候選的分類對象候選區(qū)域。存在有各種提取特定顏色區(qū)域的方法，在這里示出了這樣的方法通過隨機模型對事先的抽樣數(shù)據(jù)的分布進行近似，并根據(jù)采用此方式進行的判別來進行提取。具體來說， 事先對屬于血管、鏡面反射部、顏色變化病變的各類別的多個像素進行抽樣，并求出其像素的顏色特征量。在此，顏色特征量是指R、G、B的各成分的像素值、或以它們?yōu)榛A通過已經(jīng)公知的轉換而二次算出的值、色差(YCbCr轉換)、色調(diào)、彩度(HIS轉換)、色比(G/R、B/G) 等。然后，算出由抽樣的像素的顏色特征量構成的特征矢量而=(fn_l, fn_2, . . .，fn_k) t。在此，fn_j是第η個抽樣像素的第j個顏色特征量，k是顏色特征量的個數(shù)。并且，以該特征矢量而為基礎，根據(jù)下式(1)求出平均矢量μ、方差與協(xié)方差矩陣Ζ，并將其記錄到記錄部30中。其中，ND是抽樣數(shù)據(jù)數(shù)。
權利要求
1.一種圖像處理裝置，其具有區(qū)域提取部，其基于拍攝管腔內(nèi)部而得到的管腔內(nèi)部圖像的像素值或相對于周邊像素的像素值變化的信息，對內(nèi)部的像素值與拍攝對象的三維形狀不對應的分類對象區(qū)域的候選區(qū)域進行提?。灰约皡^(qū)域分類部，其基于所述候選區(qū)域的內(nèi)部、所述候選區(qū)域的邊界部、或者所述候選區(qū)域的周邊部的像素值，從所述候選區(qū)域中對所述分類對象區(qū)域進行分類。
2.根據(jù)權利要求1所述的圖像處理裝置，其中，所述區(qū)域分類部基于所述候選區(qū)域內(nèi)部的像素值所表示的所述候選區(qū)域的曲面形狀的凹凸信息以及平滑度，從所述候選區(qū)域中對所述分類對象區(qū)域進行分類。
3.根據(jù)權利要求1所述的圖像處理裝置，其中，所述區(qū)域分類部基于所述候選區(qū)域的邊界部的像素值變化的陡峭性，從所述候選區(qū)域中對所述分類對象區(qū)域進行分類。
4.根據(jù)權利要求1所述的圖像處理裝置，其中，所述區(qū)域分類部基于所述候選區(qū)域的周邊部的像素值所表示的所述候選區(qū)域的曲面形狀的連續(xù)性，從所述候選區(qū)域中對所述分類對象區(qū)域進行分類。
5.根據(jù)權利要求1所述的圖像處理裝置，其中，該圖像處理裝置具有像素值增補部，該像素值增補部基于該分類對象區(qū)域以外的區(qū)域的像素值，對所述分類對象區(qū)域的像素值進行增補。
6.根據(jù)權利要求1所述的圖像處理裝置，其中，該圖像處理裝置具有像素值計算部，該像素值計算部計算在所述分類對象區(qū)域以外的區(qū)域中根據(jù)活體內(nèi)的吸收或散射的程度而確定的特定波長成分的像素值。
7.根據(jù)權利要求5所述的圖像處理裝置，其中，該圖像處理裝置具有像素值計算部，該像素值計算部計算在所述分類對象區(qū)域以外的區(qū)域中根據(jù)活體內(nèi)的吸收或散射的程度而確定的特定波長成分的像素值，所述像素值增補部基于所述像素值計算部所計算出的所述特定波長成分的像素值，對所述分類對象區(qū)域的像素值進行增補。
8.根據(jù)權利要求1所述的圖像處理裝置，其中，所述區(qū)域提取部具有特定顏色區(qū)域提取部，該特定顏色區(qū)域提取部提取表現(xiàn)出特定顏色像素值的特定顏色區(qū)域作為所述候選區(qū)域。
9.根據(jù)權利要求1所述的圖像處理裝置，其中， 所述區(qū)域提取部具有凹凸區(qū)域提取部，該凹凸區(qū)域提取部提取凹區(qū)域以及凸區(qū)域作為所述候選區(qū)域，該凹區(qū)域表現(xiàn)出比周邊像素的像素值的平均值小的像素值，該凸區(qū)域示出比周邊像素的像素值的平均值大的像素值。
10.根據(jù)權利要求9所述的圖像處理裝置，其中，所述凹凸區(qū)域提取部具有不同方向差分計算部，其在多個方向上計算關注像素與以該關注像素為中心在預定方向上相對的周邊像素間的平均值的差分值；最大最小值計算部，其計算所述多個方向上的所述差分值的最大值及最小值；以及閾值處理部，其對所述差分值的最大值及最小值進行閾值處理，所述凹凸區(qū)域提取部基于所述閾值處理部的閾值處理結果，提取所述凹區(qū)域以及所述凸區(qū)域。
11.根據(jù)權利要求2所述的圖像處理裝置，其中， 所述區(qū)域分類部具有二次微分計算部，其針對所述區(qū)域提取部所提取的所述候選區(qū)域內(nèi)部的像素應用二次微分濾波器，計算二次微分值；內(nèi)部凹凸判定部，其基于所述候選區(qū)域內(nèi)部的像素的二次微分值的符號，對所述候選區(qū)域內(nèi)部的像素值所表示的所述候選區(qū)域的曲面形狀的凹凸進行判定；以及內(nèi)部平滑性判定部，其基于所述候選區(qū)域內(nèi)部的像素的二次微分值的絕對值，對內(nèi)部的像素值所表示的所述候選區(qū)域的曲面形狀的平滑度進行判定，所述區(qū)域分類部基于所述內(nèi)部凹凸判定部及所述內(nèi)部平滑性判定部的判定結果，對所述分類對象區(qū)域進行分類。
12.根據(jù)權利要求3所述的圖像處理裝置，其中， 所述區(qū)域分類部具有一次微分計算部，其針對所述候選區(qū)域邊界部的像素應用一次微分濾波器，計算一次微分值；以及邊界陡峭性判定部，其基于所述候選區(qū)域邊界部的像素的一次微分值，對所述候選區(qū)域邊界部的像素值變化的陡峭性進行判定，所述區(qū)域分類部基于所述邊界陡峭性判定部的判定結果，對所述分類對象區(qū)域進行分類。
13.根據(jù)權利要求4所述的圖像處理裝置，其中， 所述區(qū)域分類部具有周邊區(qū)域函數(shù)近似部，其對隔著所述候選區(qū)域而對置的至少兩個區(qū)域周邊部的像素值所表示的所述候選區(qū)域的曲面形狀進行函數(shù)近似；以及周邊連續(xù)性判定部，其通過比較針對所述兩個區(qū)域周邊部的函數(shù)近似結果，對所述兩個區(qū)域周邊部間的連續(xù)性進行判定，所述區(qū)域分類部基于所述周邊連續(xù)性判定部的判定結果，對所述分類對象區(qū)域進行分類。
14.根據(jù)權利要求6所述的圖像處理裝置，其中， 所述管腔內(nèi)部圖像由多個波長成分構成，所述像素值計算部具有特定波長成分選擇部，該特定波長成分選擇部從所述多個波長成分或對多個波長成分進行轉換后得到的波長成分中選擇所述特定波長成分。
15.根據(jù)權利要求6所述的圖像處理裝置，其中， 所述管腔內(nèi)部圖像由多個波長成分構成，所述像素值計算部具有分光信息推斷部，其基于所述多個波長成分對活體組織的分光信息進行推斷；以及特定波長成分計算部，其基于所述分光信息計算所述特定波長成分的像素值。
16.根據(jù)權利要求5所述的圖像處理裝置，其中，所述像素值增補部具有形態(tài)學處理部，該形態(tài)學處理部基于所述分類對象區(qū)域周邊的像素值進行形態(tài)學處理，所述像素值增補部基于該形態(tài)學處理部的形態(tài)學處理結果，對所述分類對象區(qū)域的像素值進行增補。
17.根據(jù)權利要求16所述的圖像處理裝置，其中，所述形態(tài)學處理部具有結構要素生成部，該結構要素生成部基于所述分類對象區(qū)域的特征量生成形態(tài)學處理的結構要素，所述形態(tài)學處理部采用該結構要素生成部生成的結構要素進行形態(tài)學處理。
18.根據(jù)權利要求5所述的圖像處理裝置，其中，所述像素值增補部具有函數(shù)近似部，該函數(shù)近似部基于所述分類對象區(qū)域周邊的像素值進行函數(shù)近似，所述像素值增補部基于該函數(shù)近似部的函數(shù)近似結果對所述分類對象區(qū)域的像素值進行增補。
19.根據(jù)權利要求18所述的圖像處理裝置，其中，所述函數(shù)近似部具有抽樣像素選擇部，該抽樣像素選擇部分別從隔著所述分類對象區(qū)域而對置的至少兩個周邊區(qū)域選擇用于函數(shù)近似的至少一個抽樣像素，所述函數(shù)近似部基于所述抽樣像素進行所述函數(shù)近似。
20.一種圖像處理方法，該圖像處理方法包含如下步驟區(qū)域提取步驟，在該步驟中，基于拍攝管腔內(nèi)部而得到的管腔內(nèi)部圖像的像素值或相對于周邊像素的像素值變化的信息，對內(nèi)部的像素值與拍攝對象的三維形狀不對應的分類對象區(qū)域的候選區(qū)域進行提??；以及區(qū)域分類步驟，在該步驟中，基于所述候選區(qū)域的內(nèi)部、所述候選區(qū)域的邊界部、或者所述候選區(qū)域的周邊部的像素值，從所述候選區(qū)域中對所述分類對象區(qū)域進行分類。
全文摘要
本發(fā)明提供一種圖像處理裝置及圖像處理方法。該圖像處理裝置具有區(qū)域提取部，其以拍攝管腔內(nèi)部而得到的管腔內(nèi)部圖像的像素值或相對于周邊像素的像素值變化的信息為基礎，對內(nèi)部像素值與拍攝對象的三維形狀不對應的分類對象區(qū)域的候選區(qū)域進行提取；以及區(qū)域分類部，其以候選區(qū)域的內(nèi)部、候選區(qū)域的邊界部、或者候選區(qū)域的周邊部的像素值為基礎，從候選區(qū)域中將分類對象區(qū)域進行分類。
文檔編號G06T7/00GK102332160SQ201110187370
公開日2012年1月25日 申請日期2011年7月5日 優(yōu)先權日2010年7月5日
發(fā)明者北村誠, 弘田昌士, 松田岳博, 河野隆志, 神田大和 申請人:奧林巴斯株式會社