的图像的矩阵运算处理。
[0128]平滑化处理部34进行使图像平滑化而降低在图像的平坦部中醒目的噪声的处理。这里，例如通过检测噪声像素的附近像素(例如左右的像素或者上下的像素)的亮度级别、计算附近像素的亮度平均值并将其作为校正值并且将噪声像素的像素值替换成校正值来进行平滑化处理。但是，平滑化处理不限定于该例，也能够应用其它的各种技术。
[0129]图像强调处理部35对图像实施强调处理，进行使图像的轮廓或边缘鲜明的处理。
[0130]光源装置4是光源部，该光源部具有发出白色光(WLI光)的WLI光源4a和发出窄带光(NBI光)的NBI光源4b。
[0131]图10是示出图像处理装置2的结构的详情的框图。
[0132]更详细地说，平滑化处理部34具有使构成图像的彩色分量中的R(红)分量的图像平滑化的R平滑化处理部34r、使构成图像的彩色分量中的G(绿)分量的图像平滑化的G平滑化处理部34g以及使构成图像的彩色分量中的B (蓝)分量的图像平滑化的B平滑化处理部34b。
[0133]另外，更详细地说，图像强调处理部35具有强调构成图像的彩色分量中的R分量的图像的R图像强调处理部35r、强调构成图像的彩色分量中的G分量的图像的G图像强调处理部35g以及强调构成图像的彩色分量中的B分量的图像的B图像强调处理部35b。
[0134]接着，图11是示出图像中的周期性噪声的一例的图，图12是示出图像中的周期性噪声的其它例的图。
[0135]在图11和图12中，在监视器的画面5a中显示有被摄体的内窥镜像61，并且显示有周期性噪声62。
[0136]这里，在图11所示的例子中，周期性噪声62成为在水平方向上具有恒定的空间周期的纵条纹。
[0137]另外，在图12所示的例子中，周期性噪声62成为在从左上向右下的倾斜方向上具有恒定的空间周期的线段状的横条纹。
[0138]此外，作为周期性噪声的其它例，能够列举出斜条纹、点等。
[0139]接着，图13是示出内窥镜系统中的周期性噪声去除处理的流程图。
[0140]当从未图示的主处理等调用该处理并开始执行时，CPU 30从ROM 16获取包括周期性噪声信息在内的镜体信息(步骤S51)。
[0141]另外，周期性噪声检测部31检测由摄像元件15获取的图像的周期性噪声(步骤S52)。
[0142]而且，CPU 30判定在步骤S52中检测到的周期性噪声的噪声方向是否与从在步骤S51中获取的周期性噪声信息中获得的噪声方向一致(步骤S53)。
[0143]这里，在判定为一致的情况下，CPU 30还判定在步骤S52中检测到的周期性噪声的噪声周期是否与从在步骤S51中获取的周期性噪声信息中获得的噪声周期一致(步骤S54)。
[0144]这里，在判定为一致的情况下，CPU 30判定由明亮度检测部32获得的图像的明亮度是否在规定的明亮度以上(步骤S55)。
[0145]这里，在判定为在规定的明亮度以上的情况下，如后述的图14所示那样进行周期性噪声缓和处理(步骤S56)。
[0146]在步骤S56的处理结束、或者在步骤S53中判定为噪声方向不一致的情况下、在步骤S54中判定为噪声周期不一致的情况下以及在步骤S55中判定为明亮度不在规定的明亮度以上的情况下，从该处理返回到未图示的主处理。
[0147]在步骤S56的周期性噪声缓和处理中，如后述那样提高平坦化处理的强度，使强调处理的强度降低，但这样的处理虽然能够降低周期性噪声，但是另一方面，图像的图像质量却稍微劣化。因此，为了避免不需要的图像处理，进行步骤S53?S55的判定处理。S卩，在步骤S53和步骤S54的条件的双方不一致的情况下，判定为不是周期性噪声，跳过步骤S56的处理。另外，周期性噪声虽然在图像的明亮的部分醒目，但在较暗的部分比较不醒目。因此，进行步骤S55的判定，仅在图像的明亮的部分进行步骤S56的处理。
[0148]因此，图13(和图14)的处理虽然可以按照图像单位进行，但为了尽量避免不需要的周期性噪声缓和处理，只要按照图像中的关注像素单位(或者关注像素块单位等)进行即可。
[0149]图14是示出图13的步骤S56中的周期性噪声缓和处理的详情的流程图。
[0150]若进入该处理，则CPU 30获取当前的观察模式(步骤S61)。
[0151]而且，CPU 30判定当前的观察模式是否是NBI模式(步骤S62)。
[0152]这里，在判定为不是NBI模式而是WLI模式的情况下，CPU 30进行设定以使得增大基于G平滑化处理部34g的平滑化强度(即，使图像更平坦)(步骤S63)。这里，周期性噪声在电平较高的信号(例如，图像的明亮部分)中醒目。因此，为了能够在后级的平滑化处理中使噪声分量不醒目，而在进行平滑化处理的前级仅将RGB分量中的电平最高的G分量的平滑化强度设定成较高。此外，考虑被摄体是生物体的情况，对于作为血管中的主要颜色分量的R分量，不变更平滑化强度。
[0153]之后，实施平滑化处理部34的平滑化处理(步骤S64)。
[0154]而且，CPU 30进行设定以使得降低G图像强调处理部35g的图像强调的强度(步骤S65)。这里，为了通过后级的强调处理也强调噪声分量，而在进行强调处理的前级仅将RGB分量中的电平最高的G分量的图像强调的强度设定成较低。此外，考虑被摄体是生物体的情况，对于作为血管中的主要颜色分量的R分量，不变更图像强调的强度。
[0155]而且，实施图像强调处理部35的图像的强调处理(步骤S66)。
[0156]另一方面，当在步骤S62中判定为是NBI模式的情况下，CPU 30进行设定以使得增大基于B平滑化处理部34b的平滑化强度(步骤S67)。
[0157]这里，光向摄像元件15的入射效率、或摄像元件15中的光的转换效率有时根据光的波长而不同。例如，在白色光(WLI光)和窄带光(NBI光)中，因为波段不同，因此周期性噪声的表现方式也不同。尤其在NBI光中，具有如下倾向:波长较短的B分量相比于G分量，周期性噪声容易发现。因此，当是NBI模式时，仅将RGB分量中的B分量的平滑化强度设定成较高，极力抑制图像的劣化并且有效地降低了周期性噪声。
[0158]之后，实施平滑化处理部34的平滑化处理(步骤S68)。
[0159]而且，CPU 30进行设定以使得降低B图像强调处理部35b的图像强调的强度(步骤S69)。这里，由于也与步骤S67中叙述的理由同样的理由，当是NBI模式时，仅将RGB分量中的B分量的图像强调的强度设定成较低，极力抑制图像的劣化并且有效地降低了周期性噪声。
[0160]而且，实施图像强调处理部35的图像的强调处理(步骤S70)。
[0161]这样，当进行了步骤S66或者步骤S70的处理后则返回。
[0162]根据参照图9?图14而说明的结构，针对由摄像元件15引起的周期性噪声，极力抑制基于图像处理的图像劣化，并且根据观察模式和噪声的产生状况来自动地选择适当的处理，能够实现噪声降低。
[0163]另外，在内窥镜中设置有用于显示静止图像的冻结开关，在正在观察动态图像的过程中想要观察静止图像的情况下，通过操作者操作该冻结开关而产生冻结指示信号，显示出信号产生时刻的静止图像。
[0164]此时，若直接显示产生冻结指示信号时刻的静止图像，则在所获取的静止图像中存在图像模糊的情况下，会显示出模糊的图像。因此，为了使显示的静止图像的模糊尽量小，提出了被称为预冻结的功能。
[0165]在该预冻结中，首先，预先使由内窥镜动态拍摄被摄体所获得的帧图像与获取图像时的模糊量信息相关联地在存储器中始终储存最新的多个帧的量。而且，当产生冻结指示信号时，将该冻结指示信号作为触发，从储存于存储器的多个帧图像中检索模糊量最少的帧图像(最小模糊图像)，将检索而得的帧图像选择为静止图像并显示。
[0166]而且，在该预冻结功能中，提出操作者能够按照期望设定预冻结级别的技术。这里，预冻结级别表示将从产生冻结指示信号的时刻开始回溯多长的时间长度的图像作为要被当作静止图像显示的图像的检索对象，具体地说，表示从最新的帧图像开始向过去回溯多少帧的量的帧图像成为检索对象。
[0167]当使用这样的预冻结功能时，若切换观察模式，则有时冻结图像会混乱。参照图15和图16对此进行说明。
[0168]图15是用于说明当使用预冻结功能时在观察模式切换后的冻结图像中产生的混乱的时序图，图16是用于说明在观察模式切换后的冻结图像中是否产生混乱是根据预冻结级别而变化的情况的时序图。此外，在图15、图16以及后述的图17中，排列多个的四边形的1个表示1张帧图像。
[0169]若从WLI模式、NBI模式、AFI模式(自身荧光观察模式)等多个观察模式中的任意一个观察模式向任意其它的观察模式切换时进行冻结操作，则存在如下可能:通过上述的预冻结功能将在模式切换中获取的帧图像(在图15?图17中是标注阴影的帧图像)中的1个(在图15中例如稍微靠上记载的标注阴影的帧图像)选择作为最小模糊图像，显示出颜色或亮度混乱的静止图像。
[0170]因此，在执行切换观察模式的一系列的处理的期间和切换观察模式的一系列的处理完成后的规定的期间(以下称为冻结禁止期间)，即使进行冻结开关的冻结操作，也可以认为不受理所产生的冻结指示信号。
[0171]具体地说，如图15所示，从开始切换观察模式的处理，进行光源装置内的滤波器的切换、在图像处理的矩阵运算中使用的彩色矩阵的切换等直至完成切换观察模式的处理需要例如1.0秒。此时，考虑将完成切换观察模式的处理后的例如0.3秒作为冻结禁止期间。
[0172]但是，在能够设定预冻结级别的情况下，也考虑作为检索对象而回溯的时间长度超过0.3秒的情况，此时，也能够存在如下情况:如图15所示，将在执行观察模式切换处理中所获取的帧图像选择为最小模糊图像。
[0173]如图16所示，设预冻结级别能够设定为例如级别