专利名称：图像处理装置、电子设备、程序和图像处理方法
技术领域：
本发明涉及图像处理装置、电子设备、程序和图像处理方法等。
背景技术：
以往，广泛使用如下的面次序式的内窥镜系统针对体腔内的组织，使用旋转滤镜依次照射Rl、G1、B1这3种颜色的光，使用根据它们的反射光图像而生成的图像(通常光图像)进行诊断。进而，提出了如下的内窥镜系统针对体腔内的组织，依次照射特性与所述3种颜色的光不同的2种窄带光G2和B2，使用根据它们的反射光图像而生成的窄带光图像进行诊断(例如专利文献I)。并且，提出了如下的内窥镜系统针对体腔内的组织照射窄带的激励光，取得通过激励光而从组织产生的自体荧光或药剂荧光，使用所生成的荧光图像 进行诊断(例如专利文献2)。现有技术文献专利文献专利文献I :日本特开2006-68113号公报专利文献2 日本特开2007-229053号公报专利文献3 :日本特开2000-115553号公报
发明内容
发明要解决的课题通过使用上述专利文献I的取得窄带光图像的内窥镜系统进行诊断，例如，很难通过通常光图像而视觉辨认的扁平上皮癌等病变部被描绘成与正常部不同的褐色区域。因此，可知病变部的发现变得容易。并且，在使用上述专利文献2的取得荧光图像的内窥镜系统进行诊断的情况下，对肿瘤等病变部使用具有特殊积累的性质的荧光药剂，仅肿瘤等病变部产生荧光，发现变得容易。但是，这些窄带图像或荧光图像(将它们统称为特殊光图像)一般具有与通常光图像大大不同的色调。进而，由于照明光不足而成为非常暗的图像，所以很难仅使用特殊光图像进行诊断。根据这种理由，为了提高医生的诊断精度，例如考虑同时取得通常光图像和特殊光图像进行显示。但是，并列地同时显示这些图像时，医生始终一边关注于多个图像一边进行诊断，医生的负担增大。并且，认为临时仅关注于I个图像会遗漏病变部。根据本发明的几个方式，能够提供如下的图像处理装置、电子设备、程序和图像处理方法等取得与白色光的波长区域对应的第I图像和与特定波长区域对应的第2图像，判别第2图像内的被摄体像的种类，根据种类对第I图像实施强调处理。并且，根据本发明的几个方式，能够提供如下的图像处理装置、电子设备、程序和图像处理方法等在使用通常光图像和特殊光图像进行诊断时，降低医生的负担并防止病变部的遗漏。用于解决课题的手段
本发明的一个方式涉及一种图像处理装置，该图像处理装置包括第I图像取得部，其取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像；第2图像取得部，其取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像；种类判别部，其根据所述第2图像内的像素的特征量，判别摄入到所述第2图像内的被摄体像的种类；以及强调部，其根据所述判别的被摄体像的种类，对所述第I图像实施强调处理。在本发明的一个方式中，取得与白色光的波长区域对应的第I图像和与特定波长区域对应的第2图像，判别第2图像内的被摄体像的种类，根据种类对第I图像实施强调处理。因此，能够根据状况实施各种强调处理。本发明的另一个方式涉及一种图像处理装置，其特征在于，该图像处理装置包括第I图像取得部，其取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像；第2图像取得部，其取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像；以及强调部，其根据所述取得的第2图像的种类，对所述第I图像实施强调处理。 根据本发明的另一个方式，取得与白色光的波长区域对应的第I图像和与特定波长区域对应的第2图像，根据第2图像对第I图像实施强调处理。因此，在第2图像的种类存在多个的情况下，也能够根据状况实施各种强调处理。
图I是种类判别和强调处理的方法的说明图。图2是本实施方式的系统结构例。图3是滤色镜r、g、b的分光特性。图4是滤色镜g2、b2的说明图。图5是滤色镜g2、b2的分光特性。图6是通常光图像取得部的结构例。图7是特殊光图像取得部的结构例。图8是滤色镜g2、b2的说明图。图9是区域种类判别部的结构例。图10是局部区域的分割方法的说明图。图11是在软件处理中使用的计算机的结构例。图12是在软件处理中使用的计算机的结构例。图13是用于说明本实施方式的处理的流程图。图14是用于说明区域种类判别处理的流程图。图15是种类判别和强调处理的另一个方法的说明图。图16是区域种类判别部的另一个结构例。图17是强调部的结构例。图18是高频分量计算部的结构例。图19是基于小波转换的多分辨率转换图像的说明图。图20是内窥镜图像的说明图。图21是多分辨率转换图像中的血管与粘膜的对应图。图22是用于说明区域种类判别处理的另一个流程图。
图23是用于说明强调处理的流程图。图24是种类判别和强调处理的另一个方法的说明图。图25是区域种类判别部的另一个结构例。图26是强调部的另一个结构例。图27是用于说明区域种类判别处理的另一个流程图。图28是本实施方式的另一个系统结构例。图29是特殊光图像取得部的另一个结构例。图30是种类判别和强调处理的另一个方法的说明图。图31是本实施方式的另一个系统结构例。图32是旋转滤镜的结构例。图33是滤镜Fl的分光特性。图34是滤镜F2的分光特性。图35是滤色镜g3、r3的说明图。图36是滤色镜g3、r3的分光特性。图37是滤色镜g3、r3的说明图。图38是各定时的滤镜和所得到的图像的组合的例子。图39是通常光图像和特殊光图像的取得定时的例子。图40是用于说明本实施方式的处理的另一个流程图。图41是用于说明区域种类判别处理的另一个流程图。图42是种类判别和强调处理的另一个方法的说明图。图43是本实施方式的另一个系统结构例。图44是旋转滤镜的结构例。图45是旋转滤镜的结构例。图46是滤镜F3的分光特性。图47是滤镜F4的分光特性。图48是滤色镜g4、b4的说明图。图49是滤色镜g4的分光特性。图50是滤色镜b4的分光特性。图51是强调部的另一个结构例。图52是用于说明本实施方式的处理的另一个流程图。
图53是用于说明强调处理的另一个流程图。
具体实施例方式I.第I实施方式参照图I对第I实施方式的概要进行说明。本申请人提出了根据第2图像内的被摄体像的种类来变更对第I图像实施的强调处理的方法。在第I实施方式中，如Al所示,第2图像是NBI (Narrow Band Imaging :窄带成像)图像。判别该第2图像内的被摄体像的种类(A2)。这里，用于种类判别的特征量是色相H。如A3所示，将H为5 35的范围的种类设为第I种类，将H为170 200的范围的种类设为第2种类。并且，将不符合任意一方的种类设为第3种类。这里，第I种类对应于表层的血管，第2种类对应于深层的血管。第3种类对应于除此之外的部分、例如粘膜
坐寸o在种类的判别后，决定强调范围。在本实施方式中，强调范围为第I种类和第2种类(即表层血管和深层血管)(A4)。由此，第I图像(狭义为通常光图像)中被强调的范围为A5所示的范围。然后，利用规定方法对所设定的强调范围实施强调处理。在本实施方式中，如A6所示，强调处理的方法为颜色转换处理。具体而言，使用后述的式子(9)、(10)。通过对在第
I种类和第2种类中使用的目标颜色和参数gain进行变更，能够实施与种类对应的强调处理。作为结果，如A7所示，能够取得对血管进行了强调的通常光图像。在图I的A7中没有图示，但是，在第I种类和第2种类中，由于目标颜色不同，所以利用不同的色调表现表层血 管和深层血管。并且，能够根据要观察的部位对强调处理的方法进行变更。接着，参照图2对第I实施方式的内窥镜系统进行说明。本实施方式的内窥镜系统具有光源部100、摄像部200、图像处理部300、显示部400、外部I/F部500。光源部100具有产生白色光的白色光源110以及用于将白色光会聚在光导纤维210中的会聚透镜120。摄像部200例如形成为细长且能够弯曲，以使得能够插入体腔内。并且，摄像部200具有能够装卸的构造，根据要观察的部位而使用不同的摄像部。一般地，在内窥镜领域中，摄像部200被称为镜体，具体而言，作为所使用的镜体，可以举出上部消化器用镜体和下部消化器用镜体等。摄像部200具有用于引导由光源部100会聚后的光的光导纤维210、使通过该光导纤维210引导到前端的光扩散并照射到被检体的照明透镜220、使从被检体返回的反射光会聚的物镜230、将会聚后的反射光分离成2个部分的半透半反镜240、以及用于检测分离后的反射光的第I摄像元件250和第2摄像元件260。第I摄像元件250是用于拍摄通常光图像的具有拜耳排列的滤色镜的摄像元件。第I摄像元件250的滤色镜R、G、B例如具有图3所示的分光特性。例如如图4所示，第2摄像元件260是将2种滤色镜g2、b2配置成方格状的摄像元件。这里，2种滤色镜g2、b2例如如图5所示，b2具有透射390 445nm的波段的光的特性，g2具有透射530 550nm的波段的光的特性。进而，摄像部200在内部具有存储器280，存储器280保持各镜体固有的识别编号。存储器280与控制部360连接，控制部360通过参照在存储器280中保持的各镜体固有的识别编号，能够识别正在使用的镜体。并且，通过识别正在使用的镜体，能够识别观察部位。图像处理部300具有2个AD转换部310和311、通常光图像取得部320、特殊光图像取得部330、区域种类判别部340、强调部350、控制部360。控制部360与通常光图像取得部320、特殊光图像取得部330、区域种类判别部340、强调部350连接，并对它们进行控制。外部I/F部500是用于供用户对该图像处理装置进行输入等的接口，构成为包括用于进行电源的接通/断开的电源开关、用于开始摄影操作的快门按钮、用于切换摄影模式和其他各种模式的模式切换按钮等。而且，该外部I/F部500向控制部360输出所输入的信息。AD转换部310将从第I摄像元件250输出的模拟图像信号转换为数字图像信号并输出，AD转换部311将从第2摄像元件260输出的模拟图像信号转换为数字图像信号并输出。通常光图像取得部320根据从AD转换部310输出的数字图像信号取得通常光图像。特殊光图像取得部330根据从AD转换部311输出的数字图像信号取得特殊光图像。通常光图像取得部320和特殊光图像取得部330的详细情况在后面叙述。由通常光图像取得部320取得的通常光图像被输出到强调部350。并且，由特殊光图像取得部330取得的特殊光图像被输出到区域种类判别部340。区域种类判别部340判别摄入到特殊光图像内的被检体的种类，将其判别结果输出到强调部350。强调部350根据从区域种类判别部340输出的判别结果对通常光图像实施强调处理，输出到显示部400。区域种类判别部340和强调部350的详细情况在后面叙述。
常光图像生成部321和通常光图像存储部322。通常光图像生成部321对由AD转换部310输出的数字图像信号进行图像处理，生成通常光图像。具体而言，进行现有的插值处理、白平衡、颜色转换、灰度转换等处理，生成通常光图像并输出。这里，通常光图像为RGB图像。通常光图像存储部322在存储器中存储从通常光图像生成部321输出的通常光图像。接着，使用图7对特殊光图像取得部330进行说明。特殊光图像取得部330具有特殊光图像生成部331和特殊光图像存储部332。特殊光图像生成部331对由AD转换部311输出的数字图像信号进行图像处理，生成特殊光图像。在本实施例中，特殊光图像为窄带光图像。另外，窄带光图像为RGB图像。这里，对利用特殊光图像生成部331生成窄带光图像的方法进行说明。如上所述，如图4所示，第2摄像元件260是将2种滤色镜g2、b2配置成方格状的摄像元件。因此，对特殊光图像生成部331输入图8所示的数字图像信号。这里，G2 (x，y)表示g2滤镜的信号值，B2 (x，y)表示b2滤镜的信号值。并且，x，y是图像坐标。首先对这种图像信号进行插值处理，生成在全部像素中具有g2滤镜的信号值的G2图像和在全部像素中具有b2滤镜的信号值的B2图像。在插值处理中计算的信号值例如是周边4个像素的信号值的平均值即可，例如，使用下式(1)、(2)计算图8的G2 (1，1)位置的b2滤镜的信号值B2 (1，1)和B2 (1，2)位置的g2滤镜的信号值G2 (1，2)。B2 (I, I) =[B2 (0,1) +B2 (1,0) +B2 (1,2) +B2 (2,1) ]/4...... (I)G2 (1,2) =[G2 (0,2) +G2 (I, I) +G2 (1,3) +G2 (2,2) ]/4...... (2)接着，根据通过所述插值处理而生成的G2图像和B2图像，与通常光图像同样，生成具有R、G、B这3种信号值的彩色图像。这里，通过对所述彩色图像的坐标(x，y)中的R信号输入G2 &，7)，对6、8信号输入82 (x，y)，生成彩色图像。特殊光图像生成部331进一步对所生成的所述彩色图像进行白平衡、灰度转换等处理，生成窄带光图像。所生成的窄带光图像被输出到特殊光图像存储部332。特殊光图像存储部332在存储器中存储从特殊光图像生成部331输出的窄带光图像。接着，对区域种类判别部340进行详细说明。图9是说明第I实施方式中的区域种类判别部340的结构的一例的框图。区域种类判别部340具有局部区域设定部341、特征量计算部342、种类判别部343、区域选出部344。控制部360与局部区域设定部341、特征量计算部342、种类判别部343、区域选出部344连接，并对它们进行控制。局部区域设定部341针对从特殊光图像取得部330输出的窄带光图像设定多个局部区域。这里，以将窄带光图像分割成矩形区域、并将分割后的各区域设定为局部区域的情况为例进行说明。具体而言，例如如图10所示，设5X5个像素为I个局部区域。这里，设窄带光图像由MXN个局部区域构成，利用(m，n)表示各区域的坐标。并且，坐标(m，n)的局部区域表示为a (m，n)。这里，将位于图像的左上方的局部区域的坐标设为(0，0)，将右方向定义为m的正方向，将下方向定义为n的正方向。局部区域不一定必须是矩形，当然可以将窄带光图像分割成任意多边形，将分割后的各个区域设定为局部区域。并且，可以根据用户的指示，任意设定局部区域。并且，这里，为了削减此后的计算量，将由多个相邻的像素群构成的区域作为I个局部区域，但是，也可以将I个像素作为I个局部区域。该情况下，以后的处理完全相同。 特征量计算部342针对由局部区域设定部341设定的全部局部区域计算特征量。在本实施例中，对使用色相作为特征量的情况进行说明。这里,将局部区域a (m, n)的色相表记为H (m, n)。为了计算H (m, n),首先,计算各局部区域中的R、G、B信号的平均值R_ave、G_ave、B_ave。这里,设平均值R_ave为各局部区域中包含的全部像素中的R信号的平均值。并且，G_aVe、B_aVe也同样，设为各局部区域中包含的全部像素中的G、B信号的平均值。另外，设各信号值为8比特(0 255)。接着，根据平均值R_aVe、G_aVe、B_aVe，例如使用以下的式子(3) (8)计算各局部区域的色相 H (m,n)。Max=MAX (R_ave, G_ave, B_ave) ...... (3)这里，设MAX函数是输出多个变量中的最大变量的函数。在max为0的情况下，H=O...... (4)在max为0以外的情况下，d=MAX (R_ave, G_ave, B_ave) -MIN (R_ave, G_ave, B_ave) ...... (5)这里，设MIN函数是输出多个变量中的最小变量的函数。进而,在R_ave、G_ave、B_ave中的R_ave为最大的情况下，H=60* (G_ave-B_ave) /d...... (6)在R_ave、G_ave、B_ave中的G_ave为最大的情况下，H=60*{2+ (B_ave-R_ave) }/d...... (7)在R_ave、G_ave、B_ave中的B_ave为最大的情况下，H=60*{4+ (R_ave-G_ave) }/d...... (8)另外，在H〈0的情况下，在H中加上360。并且，在H=360的情况下，设H=0。接着，种类判别部343使用对全部局部区域计算出的色相H，判别摄入到局部区域中的被检体的种类，将判别结果输出到区域选出部344。在将活体作为被检体的情况下，从光源部100对活体照射的光具有如下特性短波长的光在活体表面附近反射，与此相对，长波长的光到达活体深部。另一方面，如上所述，在本实施方式中，拍摄窄带光图像的摄像元件所使用的2种滤色镜具有如下特性b2透射390 445nm的波段的光，g2透射530 550nm的波段的光。因此，透射b2滤镜的光是在活体表层反射的短波长的光，透射g2滤镜的光是在活体深层反射的长波长的光。并且，这些滤色镜的透射波段的波长具有容易被血液中大量包含的血红蛋白吸收的特征。因此，在B2图像中描绘出活体表层的血管，在G2图像中描绘出活体深层的血管。在本实施方式中，在根据B2、G2图像生成所述彩色图像时，如上所述，对所述彩色图像的坐标(x，y)的R信号输入G2 (x，y)信号，对G、B信号输入B2 (x，y)信号。因此，在窄带光图像的R信号中包含活体深层的血管信息，在G、B信号中包含活体表层的血管信肩、O 因此，在窄带光图像上，具有如下特征活体表层的血管被描绘成褐色的区域，活体深层的血管被描绘成青绿色的区域。由此，活体表层的血管和活体深层的血管被描绘成不同的色相，所以，通过使用色相H作为特征量，能够判别活体表层的血管和活体深层的血管。这里，例如，将色相H为5 35的范围内的区域判别为活体表层的血管、将色相H为170 200的范围内的区域判别为活体深层的血管即可。种类判别部343对区域选出部344输出由局部区域设定部341设定的局部区域中的判别为活体表层的血管或活体深层的血管的全部局部区域的坐标、以及表示该局部区域的种类判别的结果的标签信息。这里，关于标签信息，例如在判别为活体表层的血管的情况下，设标签的值为1，在判别为活体深层的血管的情况下，设标签的值为2即可。区域选出部344根据由种类判别部343判别为活体表层或深层的血管的局部区域a (m, n)的坐标和各局部区域所包含的像素的信息，计算所述局部区域中包含的全部像素的位置，对计算出的像素位置信息附加所述标签信息，输出到强调部350。接着，对强调部350进行详细说明。强调部350对与从区域种类判别部340输出的像素位置对应的通常光图像的全部像素实施强调处理。这里，在强调处理中，例如针对判别为活体表层的血管的像素、即标签的值为I的像素，进行下式(9)所示的颜色转换处理，针对判别为活体深层的血管的像素、即标签的值为2的像素，进行下式(10)所示的颜色转换处理即可。R_out (X，y) =gain*R (x, y) + (1-gain) *T_R1G_out (x，y) =gain*G (x, y) + (1-gain) *T_G1B_out (x, y) =gain*B (x, y) + (1-gain)(9)R_out (x, y) =gain*R (x, y) + (1-gain) *T_R2G_out (x, y) =gain*G (x, y) + (1-gain) *T_G2B_out (x, y) =gain*B (x, y) + (1-gain) *T_B2... (10)其中，在上式(9)、(10)中，R (x，y)、G (x，y)、B (x，y):颜色转换处理前的通常光图像的坐标(x，y)中的RGB
信号值R_out (x,y)、G_out (x, y)、B_out (x, y):颜色转换处理后的通常光图像的坐标(x，y)中的RGB信号值T_RUT_GUT_B1 :活体表层的血管的目标颜色的RGB信号值T_R2、T_G2、T_B2 :活体深层的血管的目标颜色的RGB信号值这里，通过使各个目标颜色为不同的值，能够将活体表层的血管和活体深层的血管描绘成不同的颜色。并且，gain为O I的任意系数。另外，活体表层的血管的目标颜色T_R1、T_G1、T_B1、活体深层的血管的目标颜色T_R2、T_G2、T_B2和gain参数可以通过外部I/F部500由用户设定，也可以根据观察部位而预先设定不同的参数。这里，如上所述，控制部360通过参照在存储器280中保持的各镜体固有的识别编号能够识别观察部位，也可以构成为通过外部I/F部500由用户指定观察部位。通过进行这种处理，活体表层的血管和活体深层的血管被描绘成不同的颜色，所以，容易区别活体表层的血管和活体深层的血管，在使用通常光图像和窄带光图像进行诊断时，能够降低医生的负担并防止病变部的遗漏。另外，在本实施方式中，示出了单独对判别为活体表层的血管和活体深层的血管的区域实施强调处理的例子，但是本发明不限于此，也可以构成为仅对活体表层的血管和活体深层的血管中的任意一方进行强调。
上述结构可以通过如下方式来实现预先对活体表层的血管或活体深层的血管等被检体的种类设置优先顺序，在区域种类判别部340中检测到多个种类的被检体的情况下，按照所述优先顺序最高的被检体的种类，决定强调处理的方法。例如，在大肠部位的诊断中发现肿瘤的情况下，肿瘤表面的血管构造成为判断该肿瘤的良性、恶性的重要信息。因此，在大肠部位的诊断时，通过提高活体表层的血管的优先顺序，在由区域种类判别部340检测到多个种类的被检体的情况下，也能够仅对判别为活体表层的血管的区域进行强调处理。由此，活体表层的血管的视觉辨认性提高，能够防止病变的遗漏。并且，在食道部位的诊断时，担心食道静脉瘤等疾患，但是，食道静脉瘤存在于活体的比较深的深部，所以，活体深层的血管成为诊断的重要信息。因此，在食道部位的诊断中，通过提高活体深层的血管的优先顺序，能够仅对判别为活体深层的血管的区域进行强调处理，所以，活体深层的血管的视觉辨认性提高，有效防止食道静脉瘤的遗漏。另外，所述优先顺序可以通过外部I/F部500由用户设定，也可以根据观察部位预先设定优先顺序。这里，如上所述，控制部360通过参照在存储器280中保持的各镜体固有的识别编号能够决定观察部位，也可以由用户通过外部I/F部500指定观察部位。并且，强调部350中的强调处理不限于所述颜色转换处理，当然也可以使用任意的亮度转换或任意的颜色转换处理。并且，在本实施方式中，构成图像处理部300的各部由硬件构成，但是不限于此，例如也可以构成为，针对使用胶囊内窥镜等摄像元件预先取得的图像，CPU进行各部的处理，通过CPU执行程序，也可以利用软件来实现。或者，也可以利用软件构成各部进行的处理的一部分。在独立于摄像部而作为软件来实现图像处理部300的各部进行的处理的情况下，能够将工作站或个人计算机等公知的计算机系统用作图像处理装置。而且，也可以预先准备用于实现图像处理部300的各部进行的处理的程序(图像处理程序)，通过计算机系统的CPU执行该图像处理程序来实现。图11是示出本变形例中的计算机系统600的结构的系统结构图，图12是示出该计算机系统600中的主体部610的结构的框图。如图11所示,计算机系统600具有主体部610、用于根据来自主体部610的指示而在显示画面621中显示图像等信息的显示器620、用于对该计算机系统600输入各种信息的键盘630、用于指定显示器620的显示画面621上的任意位置的鼠标640。并且，如图12所示，该计算机系统600中的主体部610具有CPU 611、RAM 612、ROM 613、硬盘驱动器(HDD)614、收纳⑶-ROM 660的⑶-ROM驱动器615、以能够装卸的方式与USB存储器670连接的USB端口 616、连接显示器620、键盘630和鼠标640的I/O接口617、以及用于与局域网或广域网(LAN/WAN)N1连接的LAN接口 618。进而，在该计算机系统600中连接有用于与因特网等公共线路N3连接的调制解调器650，并且，经由LAN接口 618和局域网或广域网NI连接有作为其他计算机系统的个人计算机(PC) 681、服务器682、打印机683等。
而且,该计算机系统600通过读出在规定记录介质中记录的图像处理程序(例如用于参照图13 图14实现后述处理顺序的图像处理程序)并执行，实现图像处理装置。这里，关于规定记录介质，除了⑶-ROM 660和USB存储器670以外,还包括如下介质等记录可通过计算机系统600读取的图像处理程序的所有记录介质包含MO盘、DVD盘、软盘(FD)、光磁盘、IC卡等的“可移动用的物理介质”;计算机系统600内外具有的HDD 614,RAM 612、ROM 613等的“固定用的物理介质”;如经由调制解调器650连接的公共线路N3、连接有其他计算机系统(PC)681或服务器682的局域网或广域网NI等那样，在发送程序时在短期内存储程序的“通信介质”。S卩，图像处理程序以计算机可读取的方式记录在“可移动用的物理介质”、“固定用的物理介质”、“通信介质”等记录介质中，计算机系统600通过从这种记录介质读出图像处理程序并执行，实现图像处理装置。另外，图像处理程序不限于由计算机系统600执行，在其他计算机系统(PC) 681或服务器682执行图像处理程序的情况下、或者在它们协作执行图像处理程序的情况下，也能够同样应用本发明。作为利用软件构成各部进行的处理的一部分的情况的一例，使用图13的流程图说明针对预先取得的通常光图像和窄带光图像利用软件实现图2的区域种类判别部340和强调部350的处理的情况下的处理顺序。该情况下，首先将窄带光图像读入存储器中(St印1)，接着，将与该窄带光图像同时取得的通常光图像读入存储器中(St印2)。接着，使用所读入的窄带光图像判别被检体的种类(Step3)。区域种类判别步骤(Step3)在后面详细叙述。然后，根据判别结果对通常光图像实施强调处理，输出强调处理后的图像作为显示图像(St印4)。使用所述式9和10进行强调处理。在针对所有图像完成了一连串处理的情况下，结束处理，在残留有未处理的图像的情况下，继续进行同样的处理(Step5 )。接着，使用图14的流程图对图13的区域种类判别步骤(Step3)的详细处理顺序进行说明。在局部区域设定步骤中，如所述图10所示，对窄带光图像设定多个局部区域(St印31)。接着，对所设定的全部局部区域计算特征量(St印32)。这里，作为特征量的一例，使用所述上式(3) (8)所示的色相H。然后，根据在全部局部区域中计算出的色相H进行种类判别处理(St印33)。具体而言，将色相H为5 35的区域判别为活体表层的血管，将色相为170 200的区域判别为活体深层的血管。进而，根据判别为活体表层、深层的血管中的任意一方的局部区域a (m，n)的坐标、以及各局部区域所包含的像素的信息，计算所述区域中包含的全部像素的位置，附加计算出的像素的位置信息和表示该像素的判别结果的标签信息并输出(Step34)。通过进行这种处理，活体表层的血管和活体深层的血管被显示成不同的颜色，所以，容易区别活体表层的血管和活体深层的血管，在使用通常光图像和窄带光图像进行诊断时，能够降低医生的负担并防止病变部的遗漏。在以上的本实施方式中，第I图像取得部(狭义上为通常光图像取得部320)取得与白色光的波段对应的第I图像(狭义上为白色光图像)，第2图像取得部(狭义上为特殊光图像取得部330)取得与特定波段(狭义上为窄带光或荧光等的波段)对应的第2图像(狭义上为窄带图像或荧光图像等特殊光图像)。然后，种类判别部343使用第2图像内的像素的特征量，判别摄入到第2图像内的被检体像的种类。强调部350根据种类判别部343的判另U，对第I图像实施强调处理。这里，如后所述，种类为与病变有关的种类和与血管有关的种类。具体而言，例如，第I种类为病变部，第2种类为正常部。并且，还考虑第I种类为表层血管、第2种类为深层血管、第3种类为血管以外(粘膜等)的情况。 并且，具体而言，考虑像素的特征量为色相H、边缘量E、信号值(R、G、B)等，根据要观察的对象(希望实施强调处理的对象)而选择适当的特征量。由此，在取得通常光图像(白色光图像)和特殊光图像(NBI图像或荧光图像等)后，能够在特殊光图像中判别被检体像的种类。然后，根据判别出的种类，能够变更针对通常光图像的强调处理的方法。由此，具体而言，例如进行病变部和正常部的判别，能够仅对病变部实施强调处理等。并且，也可以进行表层血管和深层血管的判别，在表层血管和深层血管中改变强调处理的方法等。并且，强调部350也可以根据被检体像所属的部位，对强调处理的方法进行变更。由此，在观察部位不同的情况下，能够对强调处理的方法进行变更。具体而言，例如，考虑第I种类为表层血管、第2种类为深层血管、第3种类为血管以外(粘膜等)的情况。这里，在对大肠进行观察的情况下，肿瘤的表层血管成为判断病变的良性/恶性的重要信息。因此，考虑优先对作为第I种类的表层血管进行强调显示。例如，在第I种类的颜色转换处理中，与第2种类的颜色转换处理相比，考虑将目标颜色设定为更加显眼的颜色等。并且，第2种类也可以不进行强调显示。并且，在食道静脉瘤中，由于深层血管为重要的诊断信息，所以在食道观察时，优先对第2种类进行强调显示即可。并且，第I图像和第2图像中的至少一方可以通过设于图像处理装置外部的摄像装置摄像。该情况下，根据与摄像装置有关的信息，决定被检体像所属的部位。由此，作为决定部位的手段，可以使用与摄像装置有关的信息。这里，摄像装置例如对应于内窥镜的插入部(镜体)。具体而言，具有上部消化器用镜体和下部消化器用镜体等。镜体具有固有的识别编号，例如通过在存储器中存储识别编号，能够识别所使用的镜体。如上所述，所使用的镜体由于观察部位而不同，所以，通过识别镜体，能够确定观察部位。并且，可以在第2图像内存在多个被检体像。该情况下，种类判别部343判别各被检体像属于第I 第N (N为2以上的整数)种类中的哪个种类。然后，强调部350根据判别结果决定强调处理的方法。由此，即使一次性检测到多个被检体像，也能够在分别判别为适当种类后，根据判别结果决定强调处理的方法。具体而言，如图I的Al所示，在血管为2条、且观察到作为背景的粘膜时，被检体像共存在3个。该情况下，预先决定N=3，分别判别3个被检体像属于第I 第3种类中的哪个种类。在图I的A3的情况下，左侧的血管是表层血管，所以判别为第I种类，右侧的血管是深层血管，所以判别为第2种类，粘膜判别为第3种类。这里，在I个种类中对应有I个被检体像，但是，本领域技术人员能够容易地理解到也可以在I个种类中对应有多个被检体像，在某个种类中不存在对应的被检体像。
而且，强调部350可以根据种类决定强调处理的方法。具体而言，例如如图I的A6所示，考虑如下方法第I种类和第2种类使用分别不同的参数进行颜色转换，不对第3种类实施强调处理。并且，也可以在第I 第N种类的各种类中设定与种类对应的优先度。然后，也可以根据优先度决定强调处理的方法。具体而言，可以根据被检体像所属的部位，通过强调部350设定优先度。由此，可以进行基于优先度的强调处理。然后，可以根据被检体像所属的部位决定优先度的设定。具体而言，如上所述，在大肠的观察中，表层血管是重要的，在食道的观察中，深层血管是重要的。由此，在对属于大肠的被检体像进行观察的情况下，将表层血管所属的种类(在图I的例子中为第I种类)的优先度设定得较高，在对食道进行观察的情况下，将深层血管所属的种类(第2种类)的优先度设定得较高即可。并且，强调部350也可以对属于优先度最高的种类的被检体，使用与该种类对应的强调方法进行强调处理。由此，仅对优先度最高的种类进行强调处理，不对其他种类进行强调处理，由此，能够使属于优先度最高的种类的被检体像相对显眼。并且，强调部350也可以利用第i强调方法对属于第I 第N种类中的第i种类的被检体像进行强调处理，利用第j强调方法对属于第j种类的被检体像进行强调处理。由此，在第I 第N种类中，针对2个以上的任意数量的种类，能够使用各自的方法进行强调处理。在所述表层血管和深层血管的例子中，可以说，在双方的血管成为诊断的重要信息的情况下等，发挥效果。并且，作为第2图像的种类，也可以存在多个种类。该情况下，根据被检体像的种类和第2图像的种类决定强调处理的方法。具体而言，在第2图像的种类为NBI图像、被检体像的种类是否为血管的情况下，对与血管对应的区域即对应关注区域实施强调处理(对应于图I)。这里，对应关注区域是通过区域选出部344从第I图像内选出的区域，是第2图像中的与关注区域(包含被检体像的区域)对应的区域。由此，不仅考虑被检体像的种类，还能够考虑第2图像的种类，然后决定强调处理的方法。具体而言，如图I所示，在血管+NBI图像的组合的情况下，考虑对血管进行强调。并且，特征量可以是边缘量、色相、彩度等。由此，能够根据观察对象等，使用各种特征量判别被检体像的种类。
并且，被检体像的种类可以是与病变有关的种类和与血管有关的种类中的至少I个种类。由此，能够将是否是血管、血管是表层血管还是深层血管、是否是病变作为种类进行判别。并且，特定波段是比白色光的波段窄的波段。具体而言，第I图像和第2图像是活体内图像，特定波段是被血液中的血红蛋白吸收的波长的波段。更具体而言为390nm 445nm 或 530nm 550nm 的波段。由此，能够观察活体的表层 部和位于深部的血管的构造。并且，通过将所得到的信号输入特定通道(R、G、B)，能够利用褐色等显示扁平上皮癌等的通常光中很难视觉辨认的病变等，能够抑制病变部的遗漏。另外，390nm 445nm或530nm 550nm是根据被血红蛋白吸收这样的特性和分别到达活体的表层部或深部这样的特性而得到的数字。但是，该情况下的波段不限于此，例如由于与基于血红蛋白的吸收和到达活体的表层部或深部有关的实验结果等的变动原因，考虑波段的下限值减少0 10%左右，上限值上升0 10%左右。并且，第I图像和第2图像也可以是拍摄了活体内的活体内图像。而且，活体内图像中包含的特定波段也可以是荧光物质发出的荧光的波段。具体而言为490nm 625nm的波段。由此，能够进行被称为AFI的荧光观察。通过照射激励光(390nm 470nm)，能够对来自骨胶原等荧光物质的自体荧光进行观察。在这种观察中，能够利用与正常粘膜不同的色调对病变进行强调显示，能够抑制病变部的遗漏等。另外，490nm 625nm这样的数字表示在照射所述激励光时骨胶原等荧光物质发出的自体荧光的波段。但是，该情况下的波段不限于此，例如由于与荧光物质发出的荧光的波段有关的实验结果等的变动原因，考虑波段的下限值减少0 10%左右，上限值上升0 10%左右。并且，也可以同时照射被血红蛋白吸收的波段(540nm 560nm),生成虚拟彩色图像。并且，第I图像和第2图像也可以是拍摄了活体内的活体内图像。而且，活体内图像中包含的特定波段也可以是红外光的波段。具体而言为790nm 820nm或905nm 970nm的波段。由此，能够进行被称为IRI的红外光观察。在静脉注射了容易吸收红外光的作为红外指示药剂的ICG (吲哚菁绿)后，通过照射上述波段的红外光，能够对人类眼睛很难视觉辨认的粘膜深部的血管或血流信息进行强调显示，能够进行胃癌的深度诊断和治疗方针的判定等。另外，790nm 820nm这样的数字是根据红外指示药剂的吸收最强这样的特性而求出的，905nm 970nm这样的数字是根据红外指示药剂的吸收最弱这样的特性而求出的。但是，该情况下的波段不限于此，例如由于与红外指示药剂的吸收有关的实验结果等的变动原因，考虑波段的下限值减少0 10%左右，上限值上升0 10%左右。并且，本实施方式还能够应用于包含图像处理装置(图像处理部)的电子设备。例如，除了内窥镜以外，本实施方式的图像处理装置还能够搭载于数字照相机、数字摄像机、个人计算机等各种类型的电子设备(以电压、电流等动力源进行动作的设备)。并且，本实施方式也可以是程序，该程序使计算机作为第I图像取得部、第2图像取得部、种类判别部343、强调部350发挥功能。第I图像取得部取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像作为第I图像，第2图像取得部取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像作为第2图像。种类判别部343根据第2图像内的像素的特征量，判别被检体像的种类。强调部350根据基于区域种类判别部340的判别的被检体像的种类，对第I图像实施强调处理。由此，例如如胶囊型内窥镜等那样，首先，蓄积图像数据，然后，能够利用PC等计算机系统以软件方式对所蓄积的图像数据进行处理。并且，本实施方式也可以是程序，该程序使计算机作为第I图像取得部、第2图像取得部、强调部350发挥功能。第I图像取得部取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像作为第I图像，第2图像取得部取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像作为第2图像。强调部350根据第2图像的种类，对第I图像实施强调处理。由此，例如如胶囊型内窥镜等那样，首先，蓄积图像数据，然后，能够利用PC等计算机系统以软件方式对所蓄积的图像数据进行处理。特别地，不是根据被检体像的种类，而是能够根据第2图像的种类进行强调处理。并且，本实施方式也可以是如下的图像处理方法取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像，取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像，根据第2图像内的像素的特征量，判别被检体像的种类，根据被检体像的种类，对第I图像实施强调处理。由此，能够实现可执行本实施方式的处理的图像处理方法。并且，本实施方式也可以是如下的图像处理方法取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像，取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像，根据第2图像的种类，对第I图像实施强调处理。由此，能够实现可执行本实施方式的处理的图像处理方法。特别地，不是根据被检体像的种类，而是能够根据第2图像的种类进行强调处理。并且，本实施方式还能够应用于记录有实现本实施方式的各部(第I图像取得部、第2图像取得部、区域种类判别部、强调部)的程序代码的计算机程序产品。这里，程序代码实现第I图像取得部，其取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像；第2图像取得部，其取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像；种类判别部，其根据所述第2图像内的像素的特征量，判别摄入到所述第2图像内的被摄体像的种类；以及强调部，其根据所述判别的被摄体像的种类，对所述第I图像所包含的信号实施强调处理。并且，计算机程序产品例如是记录有程序代码的信息存储介质(DVD等光盘介质、硬盘介质、存储器介质等)、记录有程序代码的计算机、记录有程序代码的因特网系统(例如包含服务器和客户终端的系统)等装入有程序代码的信息存储介质、装置、设备或系统等。该情况下，本实施方式的各结构要素和各处理过程通过各模块安装，由这些所安装的模块构成的程序代码记录在计算机程序产品中。
2.第2实施方式参照图15对第2实施方式的概要进行说明。目的与第I实施方式相同，判别第2图像内的被摄体像的种类，根据种类对第I图像实施强调处理。在第2实施方式中，如BI所示，第2图像是NBI图像。判别该第2图像内的被摄体像的种类(B2)。这里，用于种类判别的特征量是色相H。如B3所示，H为5 35的范围，将规定阈值以上的大小的种类设为第I种类，将除此之外的种类设为第2种类。这里，第I种类对应于病变部，第2种类对应于除此之外的部分(正常部)。在种类的判别后，决定强调范围。在本实施方式中，以检测到第I种类(病变部)为条件，对第I图像全体进行强调处理。由此，第I图像中被强调的范围为B5所示的范围。并且，在没有检测到第I种类的情况下，不进行强调处理。然后，利用规定方法对所设定的强调范围实施强调处理。在本实施方式中，强调处理的方法为高频分量的相加。具体而言，使用后述的小波转换等(B6)。通过根据是否检测到第I种类而对强调处理进行变更，能够实施与种类对应的强调处理。作为结果，如B7所示，能够取得对血管和病变部进行了强调的通常光图像。另外，高频分量的相加对应于对血管进行强调，但是，病变部具有血管密集这样的特性，所以病变部也被强调。接着，对第2实施方式的内窥镜系统进行说明。本实施方式的内窥镜系统的结构如图2所示。并且，区域种类判别部340和强调部350以外的处理与第I实施方式相同。
对本实施方式中的区域种类判别部340的具体结构进行说明。基本结构与图9所示的区域种类判别部340相同，对同一结构分配同一名称和编号。下面，仅对不同的部分进行说明。图16是示出本实施方式中的区域种类判别部340的结构的一例的框图。区域种类判别部340具有局部区域设定部341、特征量计算部342、种类判别部343。从特殊光图像取得部330输出的窄带光图像被输出到局部区域设定部341。控制部360与局部区域设定部341、特征量计算部342、种类判别部343连接，并对它们进行控制。并且,种类判别部343与强调部350连接。另外，局部区域设定部341、特征量计算部342的处理与第I实施方式相同。种类判别部343使用由特征量计算部342计算出的全部局部区域中的色相H，判别各局部区域是否是疑似病变的区域，将该结果输出到强调部350。在本实施方式中使用的窄带光图像中，扁平上皮癌等病变部被描绘成褐色的区域，所以，通过使用色相H作为特征量，能够判别是否是疑似病变的区域。具体而言，将色相H为5 35的区域判别为疑似病变的区域即可。种类判别部343将在窄带光图像内是否存在疑似病变的区域的标志信息输出到强调部350。关于标志信息，例如在全部局部区域中存在规定数以上的疑似病变的区域的情况下，设标志信息为1，在不存在的情况下，设标志信息为0即可。另外，在第I实施方式中叙述了局部区域设定部341设定的局部区域不限于5X5的矩形区域。在本实施方式中，例如考虑设定为16X16这样的较大的区域作为局部区域。这是基于病变部的血管比正常部密集这样的特性。即，在5X5的小区域中，即使血管不密集(例如仅I条)，色相H也进入5 35的区域。因此，需要根据疑似病变的区域是否密集的判定，进行图像内的区域是否是病变的判定。即，如上所述，在设定了适当的阈值后，需要判断疑似病变的区域是否为阈值以上。与此相对，在设定16X16的较大的区域作为局部区域的情况下，由于在局部区域内具有大量血管进入的空间，所以为了使H成为5 35，需要使血管密集。因此，能够通过疑似病变的区域是否为I个，来判定图像内的区域是否为病变。接着，对强调部350的结构进行说明。图17是示出本实施方式中的强调部350的结构的一例的框图。强调部350具有YC分离部351、高频分量计算部352、高频分量加法部353、YC合成部354。从通常光图像取得部320输出的通常光图像被输出到YC分离部351。并且，从区域种类判别部340输出的标志信息被输出到高频分量加法部353。控制部360与YC分离部351、高频分量计算部352、高频分量加法部353、YC合成部354连接，并对它们进行控制。并且，YC合成部354与显示部400连接。YC分离部351利用公知的YC分离处理将从通常光图像取得部320输出的通常光图像转换成亮度色差信号。向亮度色差信号的转换例如使用下式(11)即可。在下式(11)中，Y是通常光图像的亮度信号，Cb、Cr是色差信号。
YC分离部351将转换成亮度色差信号后的通常光图像输出到高频分量计算部352和高频分量加法部353。这里，对高频分量计算部352仅输出亮度色差信号中的亮度信号，对高频分量加法部353输出亮度色差信号的双方。[数式I]
II" I —0.2126 0.7152 0J722 I fR0—1146 0.3854 0.5000 Ir； ■ - - ■ (I 1)
[CVj 0.5000 - 0.4542 - 0.0458 [b高频分量计算部352例如利用公知的小波转换对通常光图像的亮度信号进行多分辨率转换，从多分辨率转换后的亮度信号中提取高频分量并输出到高频分量加法部353。高频分量计算部352的处理在后面叙述。高频分量加法部353根据从区域种类判别部340输出的标志信息，在从YC分离部351输出的通常光图像的亮度信号中加上从高频分量计算部352输出的高频分量，输出到YC合成部354。YC合成部354对从高频分量加法部353输出的通常光图像实施公知的YC合成处理，转换成RGB图像，输出到显示部400。YC合成处理例如使用下式(12)即可。[数式2]
'Rl Fl,0000 0.0000 1.5748 ^fflC； = 1.0000 - 0.1 7J -0.4681 i€h\ .....(12)
JJ 1.0000 1.8556 -0.045Sj|_Crj这里，对高频分量计算部352的处理进行详细说明。图18是示出本实施方式中的高频分量计算部352的结构的一例的图。高频分量计算部352包括多分辨率转换部3521和高频分量提取部3522。控制部360与多分辨率转换部3521、高频分量提取部3522连接，并对它们进行控制。并且，高频分量提取部3522与高频分量加法部353连接。从YC分离部351输出的通常光图像被输出到多分辨率转换部3521。多分辨率转换部3521利用公知的小波转换对从YC分离部351输出的通常光图像的亮度信号进行多分辨率转换。这里，将多分辨率转换后的图像表记为多分辨率转换图像。能够使用通常光图像的坐标(x，y)中的亮度信号Y (x，y)和多分辨率转换图像的坐标(i，j)中的信号值S (i，j)，利用下式(13)表示小波转换。其中，设通常光图像的图像宽度为ImW，设图像高度为ImH。[数式3]
_9]刺.,印
权利要求
1.ー种图像处理装置，其特征在于，该图像处理装置包括 第I图像取得部，其取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像； 第2图像取得部，其取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像； 种类判别部，其根据所述第2图像内的像素的特征量，判别摄入到所述第2图像内的被摄体像的种类；以及 强调部，其根据所述判别的被摄体像的种类，对所述第I图像实施强调处理。
2.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述种类判别部根据所述被检体像所属的部位，对所述特征量的计算处理进行变更。
3.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述强调部根据所述被检体像所属的部位，对所述强调处理的方法进行变更。
4.根据权利要求2或3所述的图像处理装置，其特征在干， 所述第I图像和所述第2图像中的至少一方是由设于该图像处理装置外部的摄像装置拍摄的， 所述强调部根据与拍摄所述第I图像和所述第2图像中的至少一方的所述摄像装置有关的信息，决定所述被检体像所属的部位。
5.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 作为所述被检体像，在所述第2图像内存在多个被检体像， 所述种类判别部判别所述多个被检体像中的各被检体像属于第I 第N (N为2以上的整数)种类中的哪个种类， 所述强调部根据所述种类判别部的判别结果，决定强调处理的方法。
6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在干， 对于所述第I 第N种类中的各种类设定了与种类对应的优先度， 所述强调部根据按照所述被摄体像的种类而设定的所述优先度，决定强调处理的方法。
7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在干， 所述强调部根据所述被检体像所属的部位，设定与所述被检体像的种类相应的所述优先度。
8.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在干， 所述强调部针对属于所述优先度最高的种类的所述被检体像，使用与所述被检体像的种类对应的强调方法进行强调处理。
9.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在干， 所述强调部针对属于所述第I 第N种类中的第i(l g i兰N)种类的所述被检体像，使用与所述第i种类对应的强调方法进行强调处理，针对属于第j (I g j g N、jデi)种类的所述被检体像，使用与所述第j种类对应的强调方法进行强调处理。
10.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 作为所述第2图像的种类，存在多个种类， 所述强调部根据所述被检体像的种类和所述第2图像的种类，决定所述强调处理的方法。
11.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在干， 所述图像处理装置包括区域选出部，该区域选出部从所述第I图像中选出所述第2图像内的与具有所述被检体像的关注区域对应的对应关注区域， 在所述被检体像的种类为血管、且所述第2图像的种类为NBI图像的情况下，所述强调部将作为与所述血管对应的区域的所述对应关注区域决定为实施所述强调处理的范围。
12.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在干， 在所述被检体像的种类为病变、且所述第2图像的种类为NBI图像的情况下，所述强调部将所述第I图像全体决定为实施所述强调处理的范围。
13.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 作为所述强调处理，所述强调部针对所述第I图像全体，对该第I图像的空间频率中的特定频率成分进行强调。
14.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述图像处理装置包括区域选出部，该区域选出部从所述第I图像中选出所述第2图像内的与具有所述被检体像的关注区域对应的对应关注区域， 作为所述强调处理，所述强调部根据从所述第2图像计算出的边缘量，对所述第I图像内的所述对应关注区域中包含的信号的亮度分量或顔色分量进行强调。
15.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述图像处理装置包括区域选出部，该区域选出部从所述第I图像中选出所述第2图像内的与具有所述被检体像的关注区域对应的对应关注区域， 作为所述强调处理，所述强调部根据从所述第2图像计算出的与顔色有关的特征量，对所述第I图像内的所述对应关注区域中包含的信号的亮度分量或顔色分量进行强调。
16.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述特征量是表示边缘、色相或彩度的量。
17.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述被检体像的种类包括与病变有关的种类和与血管有关的种类中的至少ー个种类。
18.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述特定波段是比所述白色光的波段窄的波段。
19.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述第I图像和所述第2图像是对活体内进行拍摄而得的活体内图像， 所述活体内图像中包含的所述特定波段是容易被血液中的血红蛋白吸收的波长的波段。
20.根据权利要求19所述的图像处理装置，其特征在干， 所述特定波段为390纳米 445纳米或530纳米 550纳米。
21.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述第I图像和所述第2图像是对活体内进行拍摄而得的活体内图像， 所述活体内图像中包含的所述特定波段是荧光物质发出的荧光的波段。
22.根据权利要求21所述的图像处理装置，其特征在干， 所述特定波段是490纳米 625纳米的波段。
23.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述第I图像和所述第2图像是对活体内进行拍摄而得的活体内图像， 所述活体内图像中包含的所述特定波段是红外光的波段。
24.根据权利要求23所述的图像处理装置，其特征在干， 所述特定波段是790纳米 820纳米或905纳米 970纳米的波段。
25.根据权利要求I所述的图像处理装置，其特征在干， 所述第2图像取得部根据所述取得的第I图像，生成所述第2图像。
26.根据权利要求25所述的图像处理装置，其特征在干， 所述第2图像取得部包括信号提取部，该信号提取部从所述取得的第I图像中提取白色光波段中的信号， 所述第2图像取得部根据所述提取出的信号，生成包含所述特定波段中的信号的所述第2图像。
27.根据权利要求26所述的图像处理装置，其特征在干， 所述第2图像取得部包括矩阵数据设定部，该矩阵数据设定部根据所述白色光波段中的信号，设定用于计算所述特定波段中的信号的矩阵数据， 所述第2图像取得部使用所述设定的矩阵数据，根据所述白色光波段中的信号计算所述特定波段中的信号，生成所述第2图像。
28.—种电子设备,其特征在于,该电子设备包括权利要求I 27中的任意一项所述的图像处理装置。
29.ー种图像处理装置，其特征在于，该图像处理装置包括 第I图像取得部，其取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像； 第2图像取得部，其取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像；以及 强调部，其根据所述取得的第2图像的种类，对所述第I图像实施强调处理。
30.根据权利要求29所述的图像处理装置，其特征在干， 所述第2图像的种类包括NBI图像和AFI图像的种类。
31.根据权利要求30所述的图像处理装置，其特征在干， 所述强调部根据所述第2图像的种类是NBI图像还是AFI图像，对强调处理的方法进行变更。
32.—种程序，其特征在于，该程序使计算机作为以下部分发挥功能 第I图像取得部，其取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像； 第2图像取得部，其取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像； 种类判别部，其根据所述第2图像内的像素的特征量，判别摄入到所述第2图像内的被摄体像的种类；以及 强调部，其根据所述判别的被摄体像的种类，对所述第I图像实施强调处理。
33.ー种程序，其特征在于，该程序使计算机作为以下部分发挥功能第I图像取得部，其取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像； 第2图像取得部，其取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像；以及 强调部，其根据所述取得的第2图像的种类，对所述第I图像实施强调处理。
34.ー种图像处理方法，其特征在干， 取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像； 取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像； 根据所述第2图像内的像素的特征量，判别摄入到所述第2图像内的被摄体像的种类；以及 根据所述判别的被摄体像的种类，对所述第I图像实施强调处理。
35.ー种图像处理方法，其特征在干， 取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第I图像； 取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像；以及 根据所述取得的第2图像的种类，对所述第I图像实施强调处理。
全文摘要
本发明提供如下的图像处理装置、电子设备、程序和图像处理方法等能够取得与白色光的波长区域对应的第1图像和与特定波长区域对应的第2图像，判别第2图像内的被摄体像的种类，根据种类对第1图像实施强调处理。图像处理装置包括第1图像取得部，其取得包含具有白色光波段中的信息的被摄体像的图像，作为第1图像；第2图像取得部，其取得包含具有特定波段中的信息的被摄体像的图像，作为第2图像；种类判别部，其根据第2图像内的像素的特征量，判别摄入到第2图像内的被摄体像的种类；以及强调部，其根据判别的被摄体像的种类，对第1图像实施强调处理。
文档编号A61B1/00GK102695446SQ201080059610
公开日2012年9月26日 申请日期2010年12月8日 优先权日2009年12月28日
发明者高桥顺平 申请人:奥林巴斯株式会社