(57)【要約】      （修正有）【課題】眼底画像における静脈の識別処理をより高い精度で行うことが可能な眼底画像処理装置を提供する。【解決手段】ＲＧＢの３色成分で構成されるカラー眼底画像のＲ成分を用いてＲ成分主体のグレースケール眼底画像を作成するとともに、Ｇ成分を用いてＲ成分主体のグレースケール眼底画像を作成するグレースケール変換手段１０と、Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像とＧ成分主体のグレースケール眼底画像を基に、血管領域である確率が高いほど高い輝度値が設定されたＲ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像を得る血管領域強調手段２０と、Ｒ成分主体の血管強調画像を基に静脈である確率が高い部分が強調された静脈強調画像を得る静脈強調画像作成手段３０と、Ｇ成分主体の血管強調画像を基に動脈である確率が高い部分が強調された動脈強調画像を得る動脈強調画像作成手段４０を有する。【選択図】図２
2020110250.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー眼底画像を処理して血管領域を強調するための装置であって、
ＲＧＢの３色成分で構成されるカラー眼底画像のＲ成分を用いてＲ成分主体のグレースケール眼底画像を作成するグレースケール変換手段と、
前記Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像を基に、血管領域である確率が高いほど高い輝度値が設定されたＲ成分主体の血管強調画像を得る血管領域強調手段と、
前記Ｒ成分主体の血管強調画像を基に静脈である確率が高い部分が強調された静脈強調画像を得る静脈強調画像作成手段と、
を有する眼底画像処理装置。
【請求項２】
前記グレースケール変換手段は、さらにＧ成分を用いてＧ成分主体のグレースケール眼底画像を作成し、
前記血管領域強調手段は、さらに前記Ｇ成分主体のグレースケール眼底画像を基に前記Ｇ成分主体の血管強調画像を得て、
前記静脈強調画像作成手段は、
前記Ｒ成分主体の血管強調画像と前記Ｇ成分主体の血管強調画像との間で所定の積演算を行うことにより、前記静脈強調画像を得るようにしている請求項１に記載の眼底画像処理装置。
【請求項３】
前記静脈強調画像作成手段により作成された前記静脈強調画像と前記Ｇ成分主体の血管強調画像との間で所定の差分演算を行うことにより、動脈である確率が高い部分が強調された動脈強調画像を得る動脈強調画像作成手段と、
前記動脈強調画像をＲ成分に、前記静脈強調画像をＢ成分に割り当ててカラーの動静脈識別画像を作成する動静脈識別画像作成手段と、
を有する請求項２に記載の眼底画像処理装置。
【請求項４】
前記グレースケール変換手段は、さらにＧ成分を用いてＧ成分主体のグレースケール眼底画像を作成し、
前記血管領域強調手段は、さらに前記Ｇ成分主体のグレースケール眼底画像を基に前記Ｇ成分主体の血管強調画像を得て、
前記静脈強調画像作成手段により作成された前記静脈強調画像と前記Ｇ成分主体の血管強調画像との間で所定の差分演算を行うことにより、動脈である確率が高い部分が強調された動脈強調画像を得る動脈強調画像作成手段と、
前記動脈強調画像をＲ成分に、前記静脈強調画像をＢ成分に割り当ててカラーの動静脈識別画像を作成する動静脈識別画像作成手段と、
を有する請求項１に記載の眼底画像処理装置。
【請求項５】
前記Ｒ成分主体の血管強調画像と前記Ｇ成分主体の血管強調画像との間で所定の差分演算を行うことにより、動脈である確率が高い部分が強調された動脈強調画像を得る動脈強調画像作成手段と、
前記動脈強調画像をＲ成分に、前記静脈強調画像をＢ成分に割り当ててカラーの動静脈識別画像を作成する動静脈識別画像作成手段と、
を有する請求項２に記載の眼底画像処理装置。
【請求項６】
前記グレースケール変換手段は、さらにＧ成分を用いてＧ成分主体のグレースケール眼底画像を作成し、
前記血管領域強調手段は、さらに前記Ｇ成分主体のグレースケール眼底画像を基に前記Ｇ成分主体の血管強調画像を得て、
前記Ｒ成分主体の血管強調画像と前記Ｇ成分主体の血管強調画像との間で所定の積演算を行うことにより得られた積演算画像と、前記Ｇ成分主体の血管強調画像との間で所定の差分演算を行うことにより、動脈である確率が高い部分が強調された動脈強調画像を得る動脈強調画像作成手段と、
前記動脈強調画像をＲ成分に、前記静脈強調画像をＢ成分に割り当ててカラーの動静脈識別画像を作成する動静脈識別画像作成手段と、
を有する請求項１に記載の眼底画像処理装置。  
【請求項７】
前記グレースケール変換手段は、
前記Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像として、前記カラー眼底画像のＲ成分より前記カラー眼底画像のＢ成分を所定の割合だけ減算した画像に対してネガポジ反転して作成し、
前記Ｇ成分主体のグレースケール眼底画像として、前記カラー眼底画像のＧ成分の画像に対してネガポジ反転して作成する請求項２から請求項６のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項８】
前記血管領域強調手段は、
前記Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像、前記Ｇ成分主体のグレースケール眼底画像の各画素に対して、所定の範囲に含まれる近傍画素の画素値の平均値を算出し、当該画素の画素値より前記平均値を減算し所定の値を加算することにより、前記Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像、前記Ｇ成分主体のグレースケール眼底画像それぞれの平坦化画像を作成する画像平坦化手段と、
各前記平坦化画像に対して、所定の構造要素を用いてオープニング処理を行い血管候補領域の輝度を一定以上に揃えたそれぞれの線状成分強調画像を作成する線状成分強調手段と、
各前記線状成分強調画像において、所定の条件を満たさない画素値を、変換後の血管強調画像の階調の最小値になるように置き換え、前記所定の条件を満たす画素値が、階調の最小値付近の値から最大値の範囲になるように画素の階調を補正し、前記Ｒ成分主体の血管強調画像、前記Ｇ成分主体の血管強調画像を作成する画素階調変換手段と、
を有する請求項２から請求項７のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項９】
前記線状成分強調手段は、前記平坦化画像に対して、前記所定の構造要素として、方向が異なる線形の構造要素である線形構造要素を複数個用いてオープニング処理を行い複数の線形オープニング画像を作成し、得られた複数の線形オープニング画像より画素ごとの最大値を画素値として与えることにより、前記線状成分強調画像を作成する請求項８に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１０】
前記線形構造要素は、所定の半径をＮとし（Ｎは１以上の整数）、前記オープニング処理の際に参照される参照画素が定義された（２Ｎ＋１）×（２Ｎ＋１）画素の２値画像で、前記半径の円形内部に参照画素が定義され、２Ｎ＋１の長さで画素幅が１画素であって、２２．５度間隔の直線の少なくとも近傍に参照画素が配置され、８方向を定義している請求項９に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１１】
前記静脈強調画像作成手段または前記動脈強調画像作成手段は、
前記Ｒ成分主体の血管強調画像と前記Ｇ成分主体の血管強調画像に対して各々、血管領域に含まれる画素の画素値の平均値を算出し、算出した平均値を各々Ｒ成分平均値およびＧ成分平均値とすると、
前記Ｒ成分主体の血管強調画像の各画素の画素値にＧ成分平均値／Ｒ成分平均値なる値を乗算する補正を行った上で、
前記静脈強調画像または前記動脈強調画像の作成を行うようにしている請求項３から請求項６のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１２】
前記静脈強調画像作成手段は、
前記所定の積演算として、
前記Ｒ成分主体の血管強調画像の画素の画素値と前記Ｇ成分主体の血管強調画像の当該画素に対応する画素の画素値との幾何平均をとるようにしている請求項２、３、５、６のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１３】
前記静脈強調画像作成手段は、前記静脈強調画像の各画素の画素値に所定の倍率ＶＥを乗算し、
前記動脈強調画像作成手段は、前記動脈強調画像の各画素の画素値に所定の倍率ＡＲを乗算することにより、
前記静脈強調画像および前記動脈強調画像の画素値の最大値を一致させる処理を行う請求項３から請求項６のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１４】
前記動静脈識別画像作成手段は、
前記動脈強調画像をＲ成分に、前記静脈強調画像をＢ成分に割り当てる際、
前記動脈強調画像、前記静脈強調画像それぞれの画素の画素値に前記Ｇ成分主体の血管強調画像を乗算するようにしている請求項３から請求項６のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項１５】
コンピュータを、請求項１から請求項１４のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１６】
コンピュータが、カラー眼底画像を処理して血管領域を強調した画像を作成するための方法であって、
ＲＧＢの３色成分で構成されるカラー眼底画像のＲ成分を用いてＲ成分主体のグレースケール眼底画像を作成するとともに、Ｇ成分を用いてＧ成分主体のグレースケール眼底画像を作成するステップと、
前記Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像と前記Ｇ成分主体のグレースケール眼底画像を基に、血管領域である確率が高いほど高い輝度値が設定されたＲ成分主体の血管強調画像と前記Ｇ成分主体の血管強調画像を得るステップと、
前記Ｒ成分主体の血管強調画像を基に静脈である確率が高い部分が強調された静脈強調画像を得るステップと、
前記Ｇ成分主体の血管強調画像を基に動脈である確率が高い部分が強調された動脈強調画像を得るステップと、
前記動脈強調画像をＲ成分に、前記静脈強調画像をＢ成分に割り当ててカラーの動静脈識別画像を作成するステップと、
を有する画像作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眼底画像の処理技術に関し、特に、眼底画像を用いて、動静脈を識別可能な画像を得るための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
生活習慣病として代表的な高血圧・脂質異常症・糖尿病・動脈硬化など、いわゆるメタボリックシンドロームにおいて、血圧・脂質・血糖は簡便に計測でき自己検診も可能である。しかし、動脈硬化の計測（通称：血管年齢検査）については、現状ではPWV検査（脈波伝播速度）、ABI検査（足関節上腕血圧比）、頚動脈エコー検査など、検査設備を備えた循環器専門のクリニックでないと計測ができない。
【０００３】
これに対して、眼科クリニックが保有する眼底カメラを用いて眼底血管口径を計測することにより、高血圧や動脈硬化を簡便に計測する手法も知られている。眼底は人体の中で唯一血管を直接観察できる箇所であり、眼底動脈の硬化が全身の動脈と同様に進行すると仮定すれば、眼底写真の撮影により動脈硬化の計測が可能になる。眼底カメラは小型化・低価格化が進み、海外では既にスマートフォンでも撮影できる特殊なレンズが販売されており、眼底写真の自己撮影のインフラも整いつつある。
【０００４】
このような状況に鑑み、出願人は、撮影により得られた眼底画像から血管部分を強調する技術（特許文献１参照）や、特定された血管領域を動静脈のいずれかに分類する技術（特許文献２参照）を提案した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１８−２３６０２号公報
【特許文献２】特開２０１８−１０２５８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献２に記載の技術では、特許文献１にも用いられている眼底血管の特定技術を用いた後、特定された血管領域の各画素に対して色相値を算出し、画素ごとに固定のしきい値により動静脈の属性分けを行う方法をとっていた。このため、画素ごとに判定される属性にバラツキが生じ易い。また、眼底領域は物理的には球面であり、単一光源で２次元的に撮影される眼底画像の中心部と周辺部とで輝度や色相に顕著なムラが生じるため、固定のしきい値では中心部の血管は動脈と判定されやすく周辺部の血管は静脈と判定されやすく、動静脈を判定するしきい値を手動で調整しても適切に分離が難しい領域が生じていた。そのため、動静脈判定された画像に対して、手動で修正する操作が必要となる場合があった。
【０００７】
そこで、本発明は、眼底画像における静脈の識別処理をより高い精度で行うことが可能な眼底画像処理装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、
カラー眼底画像を処理して血管領域を強調するための装置であって、
ＲＧＢの３色成分で構成されるカラー眼底画像のＲ成分を用いてＲ成分主体のグレースケール眼底画像を作成するグレースケール変換手段と、
前記Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像を基に、血管領域である確率が高いほど高い輝度値が設定されたＲ成分主体の血管強調画像を得る血管領域強調手段と、
前記Ｒ成分主体の血管強調画像を基に静脈である確率が高い部分が強調された静脈強調画像を得る静脈強調画像作成手段と、
を有する。
【０００９】
また、本開示は、
コンピュータが、カラー眼底画像を処理して血管領域を強調した画像を作成するための方法であって、
ＲＧＢの３色成分で構成されるカラー眼底画像のＲ成分を用いてＲ成分主体のグレースケール眼底画像を作成するとともに、Ｇ成分を用いてＧ成分主体のグレースケール眼底画像を作成するステップと、
前記Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像と前記Ｇ成分主体のグレースケール眼底画像を基に、血管領域である確率が高いほど高い輝度値が設定されたＲ成分主体の血管強調画像と前記Ｇ成分主体の血管強調画像を得るステップと、
前記Ｒ成分主体の血管強調画像を基に静脈である確率が高い部分が強調された静脈強調画像を得るステップと、
前記Ｇ成分主体の血管強調画像を基に動脈である確率が高い部分が強調された動脈強調画像を得るステップと、
前記動脈強調画像をＲ成分に、前記静脈強調画像をＢ成分に割り当ててカラーの動静脈識別画像を作成するステップと、
を有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、眼底画像における静脈の識別処理をより高い精度で行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置１００のハードウェア構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置の処理概要を示すフローチャートである。
【図４】血管領域強調手段２０の詳細を示す機能ブロック図である。
【図５】グレースケール眼底画像上の画素（ｘ，ｙ）と平均値Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）を算出するための近傍画素との関係を示す図である。
【図６】ステップＳ３００の線状成分強調処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】オープニング処理で用いる線形構造要素の一例を示す図である。
【図８】オープニング処理で用いる円形構造要素の一例を示す図である。
【図９】方向ｄ＝１の場合の線形構造要素の具体的な画素値を示す図である。
【図１０】方向ｄ＝２の場合の線形構造要素の具体的な画素値を示す図である。
【図１１】本実施形態に係る眼底画像処理装置の処理過程により得られたグレースケール眼底画像、血管強調画像を示す図である。
【図１２】本実施形態に係る眼底画像処理装置の処理過程により得られた静脈強調画像、動脈強調画像、動静脈識別画像を示す図である。
【図１３】正常者の場合における従来技術と本実施形態により得られた動静脈識別画像を比較するための図である。
【図１４】緑内障の場合における従来技術と本実施形態により得られた動静脈識別画像を比較するための図である。
【図１５】白内障の場合における従来技術と本実施形態により得られた動静脈識別画像を比較するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
＜１．装置構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置のハードウェア構成図である。本実施形態に係る眼底画像処理装置１００は、汎用のコンピュータで実現することができ、図１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１と、コンピュータのメインメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）２と、ＣＰＵ１が実行するプログラムやデータを記憶するためのハードディスク、フラッシュメモリ等の大容量の記憶装置３と、キーボード、マウス等の指示入力Ｉ／Ｆ（インターフェース）４と、データ記憶媒体等の外部装置とデータ通信するためのデータ入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）５と、液晶ディスプレイ等の表示デバイスである表示部６と、を備え、互いにバスを介して接続されている。
【００１３】
図２は、本実施形態に係る眼底画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図２において、１０はグレースケール変換手段、２０は血管領域強調手段、３０は静脈強調画像作成手段、４０は動脈強調画像作成手段、５０は動静脈識別画像作成手段、６０は眼底画像記憶手段、７０は動静脈識別画像記憶手段である。
【００１４】
グレースケール変換手段１０は、カラー眼底画像に対し、ＲＧＢ３原色成分に所定の演算を施し、血管候補領域が高い輝度になるようにネガポジ反転させることにより、２種類のグレースケール眼底画像に変換する処理を行う。血管領域強調手段２０は、Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像とＧ成分主体のグレースケール眼底画像の各々に対して血管領域を強調し、血管領域である確率が高いほど高い輝度値が設定されたＲ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像を得る処理を行う。
【００１５】
静脈強調画像作成手段３０は、Ｒ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間での所定の積演算を行い、グレースケールの静脈強調画像を作成する処理を行う。動脈強調画像作成手段４０は、Ｒ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間で所定の差分演算を行い、グレースケールの動脈強調画像を作成する処理を行う。動静脈識別画像作成手段５０は、グレースケールの動脈強調画像をＲ成分に、グレースケールの静脈強調画像をＢ成分に割り当ててカラーの動静脈識別画像を作成する処理を行う。
【００１６】
グレースケール変換手段１０、血管領域強調手段２０、静脈強調画像作成手段３０、動脈強調画像作成手段４０、動静脈識別画像作成手段５０は、ＣＰＵ１が、記憶装置３に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。眼底画像記憶手段６０は、可視光・光源方式の眼底カメラを用いてカラーで撮影された、血管領域の抽出対象となるカラー眼底画像を記憶した記憶手段であり、記憶装置３により実現される。眼底画像処理装置にカラー眼底画像を読み込ませて、そのまま処理を行う場合は、ＲＡＭ２が眼底画像記憶手段６０としての役割を果たす。カラー眼底画像とは、ＲＧＢの３成分により記録された画像データであり、被験者の眼底が撮影されたものである。本実施形態では、ＲＧＢ各色８ビット２５６階調で記録されたフルカラー眼底画像を用いている。動静脈識別画像記憶手段７０は、動静脈識別画像作成手段５０により生成された動静脈識別画像を記憶する記憶手段であり、記憶装置３により実現される。
【００１７】
図２に示した各構成手段は、現実には図１に示したように、コンピュータおよびその周辺機器等のハードウェアに専用のプログラムを搭載することにより実現される。すなわち、コンピュータが、専用のプログラムに従って各手段の内容を実行することになる。なお、本明細書において、コンピュータとは、ＣＰＵ等の演算処理部を有し、データ処理が可能な装置を意味し、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータだけでなく、スマートフォン、タブレット等の携帯型端末も含む。
【００１８】
図１に示した記憶装置３には、ＣＰＵ１を動作させ、コンピュータを、眼底画像処理装置として機能させるための専用のプログラムが実装されている。この専用のプログラムを実行することにより、ＣＰＵ１は、グレースケール変換手段１０、血管領域強調手段２０、静脈強調画像作成手段３０、動脈強調画像作成手段４０、動静脈識別画像作成手段５０としての機能を実現することになる。また、記憶装置３は、眼底画像記憶手段６０、動静脈識別画像記憶手段７０として機能するだけでなく、眼底画像処理装置としての処理に必要な様々なデータを記憶する。
【００１９】
＜２．処理動作＞
＜２．１．前処理＞
まず、処理対象とするカラー眼底画像を用意する。カラー眼底画像としては、デジタル方式の眼底カメラによりカラーで撮影した画像ファイルがあれば、そのまま使用できる。また、アナログ方式の眼底カメラにより写真媒体に記録された古いものであれば、保管されていたアナログのカラーのネガ・ポジフィルム、印画紙、インスタント写真等をスキャナによりカラーで読み取る等してデジタルのカラー眼底画像ファイルを取得する。一般には、可視光・光源方式の眼底カメラを用いてカラーで撮影することによりカラー眼底画像が得られる。取得したカラー眼底画像は、眼底画像処理装置の眼底画像記憶手段６０に記憶させる。本実施形態では、カラー眼底画像としてＲ，Ｇ，Ｂ各成分８ビット２５６階調のフルカラー画像を用意する。
【００２０】
＜２．２．処理概要＞
次に、図１、図２に示した眼底画像処理装置の処理動作とともに、本発明の一実施形態に係る画像作成方法について説明する。本発明の一実施形態に係る画像作成方法は、眼底画像を処理して静脈強調画像、動脈強調画像、動静脈識別画像等の画像を作成する。図３は、本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置の処理概要を示すとともに、本発明の一実施形態に係る画像作成方法を示すフローチャートである。上述のように、処理対象であるカラー眼底画像は、ＲＧＢ各色８ビット２５６階調のフルカラーの画像データである。したがって、ｘ方向の画素数Ｘｓ、ｙ方向の画素数Ｙｓのカラー眼底画像は、色成分を示す変数ｃ＝０（Ｒｅｄ），１（Ｇｒｅｅｎ），２（Ｂｌｕｅ）とすると、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，ｃ）＝０〜２５５（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１；ｃ＝０，１，２）と定義される。
【００２１】
まず、グレースケール変換手段１０が、カラー眼底画像に対して、グレースケール変換を行い、グレースケール眼底画像を作成する（ステップＳ１００）。
【００２２】
グレースケール変換手段１０は、カラー眼底画像Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，ｃ）に対して、一般に以下の〔数式１〕に従った処理を実行することによりグレースケール変換する。
【００２３】
〔数式１〕
Ｇｒ（ｘ，ｙ）＝Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，０）・Ｗｒ＋Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）・Ｗｇ＋Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，２）・Ｗｂ
【００２４】
上記〔数式１〕において、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，０）は、カラー眼底画像のうち、Ｒ（レッド、赤）の成分を示しており、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，２）は、カラー眼底画像のうち、Ｂ（ブルー、青）の成分を示している。また、ＷｒはＲ成分の重み、ＷｇはＧ成分の重み、ＷｂはＢ成分の重み、をそれぞれ示している。Ｗｒ、Ｗｇ、Ｗｂはいずれも実数値である。
【００２５】
さらに、グレースケール変換手段１０は、グレースケール形式の画像Ｇｒ（ｘ，ｙ）に対して、一般に以下の〔数式２〕に従った処理を実行することによりネガポジ反転して、グレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。ネガポジ反転とは、元の画素値の大きいもの程小さい値に変換する処理を意味する。ここで、眼底画像に対してネガポジ反転させる理由は、血管候補領域の輝度を高くし背景の非血管候補領域の輝度を低くすることにより、グレースケール眼底画像の血管候補領域を疑似カラーで着色し易くするためである。ネガポジ反転することにより、複数のグレースケール眼底画像を合成しても背景部（非血管候補領域）が混ざり合わないため、血管候補領域の位置関係が把握し易くなる。
【００２６】
〔数式２〕
Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）＝２５５−Ｇｒ（ｘ，ｙ）
【００２７】
眼底血管の壁は殆ど透明なため、中に流れている血液の色の違いにより動静脈が異なる色を呈す。動脈血は、肺において酸素を吸着した赤血球のヘモグロビンにより鮮やかな赤色を示し、静脈血は、末梢においてガス交換後に赤血球のヘモグロビンから酸素が外され、血液中に二酸化炭素が溶解して青紫色を示す。一般に健常者のＲＧＢフルカラーの眼底画像では、分色成分の輝度がＲ＞Ｇ＞＞Ｂの順に顕著な差があり、最も強いＲ成分では赤色に富む動脈のコントラストが低いという特徴があり、逆に最も弱いＢ成分では赤色に富む動脈のコントラストが比較的高いという特徴がある。従って、Ｒ成分とＢ成分の差分成分をとると、動脈のコントラストが抑圧され静脈パターンが強調された画像になる。一方、中間のＧ成分は動静脈を問わず全ての血管のコントラストが高いという特徴があり、全ての眼底血管を一様に抽出するにはＧ成分が最も適している。ただし、白内障の患者の眼底画像は、Ｒ成分およびＧ成分の血管像が健常者に比べて不鮮明になり、代わりにＢ成分が増強されるため、Ｇ成分およびＲ成分からＢ成分を減算すると血管パターンのコントラストが改善することがある。（白内障の病態が進むとカラー眼底画像では血管パターンの抽出や動静脈の識別は困難になり、血管造影検査などが必要になる）。本実施形態では、カラー眼底画像から２種類のグレースケール眼底画像を作成する。１つ目はＧ成分主体のグレースケール眼底画像、２つ目はＲ成分主体のグレースケール眼底画像である。
【００２８】
１つ目のＧ成分主体のグレースケール眼底画像の作成について説明する。「Ｇ成分主体」とは、主として元のカラー眼底画像のＧ成分を含むことを意味する。そのため、他のＲ成分やＢ成分を含んでいてもよい。本実施形態では、Ｇ成分主体のグレースケール眼底画像として、Ｒ成分やＢ成分を含まないＧ成分のみによるグレースケール眼底画像を作成する。上記〔数式１〕において、本実施形態では、各成分の重みをそれぞれＷｒ＝０．０、Ｗｇ＝１．０、Ｗｂ＝０．０として算出したグレースケール画像Ｇｒ（ｘ，ｙ）をＧ成分主体のグレースケール画像Ｇｒｇ（ｘ，ｙ）としている。Ｗｇ＝１．０であるため、グレースケール画像Ｇｒｇ（ｘ，ｙ）においては、Ｇ成分はそのまま反映される。Ｗｒ＝Ｗｂ＝０．０であるため、グレースケール画像Ｇｒｇ（ｘ，ｙ）においては、Ｒ成分およびＢ成分は一切反映されない。したがって、上記〔数式１〕においては、各画素のＧ成分のみを抽出し、グレースケール形式の画像Ｇｒｇ（ｘ，ｙ）を得ている。前述の通り、一般に健常者の眼底画像では、Ｇ成分に全ての血管像が現れる。
【００２９】
さらに、グレースケール変換手段１０は、上記〔数式２〕のグレースケール形式の画像Ｇｒ（ｘ，ｙ）としてＧ成分主体のグレースケール形式の画像Ｇｒｇ（ｘ，ｙ）を与えることにより、ネガポジ反転されたＧ成分主体のグレースケール眼底画像Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）を得る。ネガポジ反転することにより、周囲に比べ輝度が低い血管領域の画素値が高い状態に変換される。
【００３０】
２つ目のＲ成分主体のグレースケール眼底画像の作成について説明する。「Ｒ成分主体」とは、主として元のカラー眼底画像のＲ成分を含むことを意味する。そのため、他のＧ成分やＢ成分を含んでいてもよい。本実施形態では、Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像として、Ｂ成分を逆方向に反映させたＲ成分主体のグレースケール眼底画像を作成する。グレースケール変換手段１０は、カラー眼底画像Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，ｃ）に対して、同様に上記〔数式１〕に従った処理を実行することによりグレースケール変換する。
【００３１】
上記〔数式１〕において、本実施形態では、各成分の重みをそれぞれＷｒ＝１．０、Ｗｇ＝０．０とし、Ｗｂは−２．０〜０．０の範囲の負値として算出したグレースケール画像Ｇｒ（ｘ，ｙ）をＲ成分主体のグレースケール画像Ｇｒｒ（ｘ，ｙ）としている。グレースケール画像Ｇｒｒ（ｘ，ｙ）においては、Ｗｂが小さいほど動脈が強調される。Ｗｒ＝１．０であるため、グレースケール画像Ｇｒｒ（ｘ，ｙ）においては、Ｒ成分はそのまま反映される。Ｗｇ＝０であるため、グレースケール画像Ｇｒｒ（ｘ，ｙ）においては、Ｇ成分は一切反映されない。Ｗｂは負値であるため、グレースケール画像Ｇｒｒ（ｘ，ｙ）においては、Ｂ成分が逆方向に反映される。Ｗｂは−２．０という値もとることがあり、この場合、Ｂ成分の２倍の値が削減されることになる。しかし、元のカラー眼底画像においてＢ成分の値は、小さいため、２倍にしてもグレースケール画像Ｇｒｒ（ｘ，ｙ）の値は負値にならないことが多い。
【００３２】
すなわち、ステップＳ１００において、グレースケール変換手段１０は、カラー眼底画像のＲ成分よりカラー眼底画像のＢ成分を所定の割合Ｗｂだけ減算することによりＲ成分主体のグレースケール画像として作成するようにしている。
【００３３】
さらに、グレースケール変換手段１０は、上記〔数式２〕のグレースケール形式の画像Ｇｒ（ｘ，ｙ）としてＲ成分主体のグレースケール形式の画像Ｇｒｒ（ｘ，ｙ）を与えることにより、ネガポジ反転されたＲ成分主体のグレースケール眼底画像Ｇｒａｙｒ（ｘ，ｙ）を得る。
【００３４】
上記〔数式２〕に従った処理を実行して、ネガポジ反転することにより、周囲に比べ輝度が低い血管領域の画素値が高い状態に変換される。このようにして、Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像Ｇｒａｙｒ（ｘ，ｙ）が得られる。
【００３５】
２種類のグレースケール眼底画像が得られたら、血管領域強調手段２０が、Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像とＧ成分主体のグレースケール眼底画像の各々に対して血管領域を強調し、血管領域である確率が高いほど高い輝度値が設定されたＲ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像を作成する処理を行う。図４は、血管領域強調手段２０の詳細を示す機能ブロック図である。図４において、２１は画像平坦化手段、２２は線状成分強調手段、２３は画素階調変換手段である。図４に示すように、血管領域強調手段２０は、画像平坦化手段２１、線状成分強調手段２２、画素階調変換手段２３を備えている。
【００３６】
画像平坦化手段２１は、グレースケール眼底画像の各画素に対して、所定の範囲に含まれる近傍画素の画素値（輝度値）の平均値を算出し、当該画素の画素値に所定の値から平均値を減算した値を加算することにより、全ての血管候補領域の輝度を一定以上に揃えた平坦化画像を作成する。線状成分強調手段２２は、平坦化画像に対して、所定の構造要素を用いてオープニング処理を行い全ての血管候補領域に含まれる線状成分を強調するとともに血管候補領域に含まれない粒状成分を抑圧した線状成分強調画像を作成する処理を行う。画素階調変換手段２３は、線状成分強調画像において、所定の条件を満たさない画素値、即ち所定のしきい値以下の血管候補領域に含まれない背景部の画素の画素値を、変換後の血管強調画像の階調の最小値になるように置き換え、所定の条件を満たす血管候補領域に含まれる画素の画素値、即ち所定のしきい値を超える画素値が、階調の最小値付近の値から最大値の範囲になるように画素の階調を補正し、血管強調画像（Ｔｒａｙ）を作成する処理を行う。
【００３７】
まず、画像平坦化手段２１が、所定の範囲に含まれる近傍画素の画素値の平均値を算出し、その画素の画素値から平均値を減算し、所定の均一な値Ｍｉｄを加算することにより、平坦化画像を作成する（ステップＳ２００）。所定の均一な値Ｍｉｄを加算するのは画素値が負値にならないようにするためである。ステップＳ２００においては、Ｇ成分主体のグレースケール眼底画像Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）、Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像Ｇｒａｙｒ（ｘ，ｙ）の双方に対して同一の処理が行われる。以降、Ｇ成分主体グレースケール眼底画像Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）、Ｒ成分主体のグレースケール眼底画像Ｇｒａｙｒ（ｘ，ｙ）を総称してグレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）と表現する。以降の処理において、Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して行われる処理は、Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）、Ｇｒａｙｒ（ｘ，ｙ）それぞれに対して行われる処理を示す。ステップＳ２００においては、以下の〔数式５〕に従った処理を実行することにより、グレースケールの平坦化画像Ｇｒａｙ´（ｘ，ｙ）を得る。
【００３８】
〔数式５〕
Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）＝[Σj=-m+1,mΣi=-m+1,mＧｒａｙ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）｝／（４ｍ2）
Ｇｒａｙ´（ｘ，ｙ）＝Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）−Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）＋Ｍｉｄ
【００３９】
上記〔数式５〕において、ｍは１以上の整数であり、Σの添え字の“ｊ＝−ｍ＋１，ｍ” “ｉ＝−ｍ＋１，ｍ”は、ｊが−ｍ＋１からｍまで、およびｉが−ｍ＋１からｍまでの４ｍ2個の画素の総和を求めることを示している。すなわち、Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）は、画素（ｘ，ｙ）から前後左右ｍ画素の範囲に含まれる近傍画素の画素値の平均値を示している。近傍画素の画素数としては、画像の全画素の１／３０００〜１／７０００の範囲とすることが好ましい。本実施形態では、ｍ＝８として近傍画素を２５６（＝４ｍ2＝２ｍ×２ｍ）個としている。これは、グレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）が１２８０×１０２４画素の場合、約１／５００００に相当する。
【００４０】
この平均値Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）を用いて、〔数式５〕の第２式により、各画素（ｘ，ｙ）の画素値Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）から平均値Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）を減算した値に所定の値Ｍｉｄを加算することにより、平坦化画像Ｇｒａｙ´（ｘ，ｙ）が得られる。所定の値Ｍｉｄは、画素が取り得る階調の中央値である。本実施形態では、画像が０〜２５５の値を取り得るため、中央値としては、１２７、１２８の２つがあるが、便宜上Ｍｉｄ＝１２８としている。
【００４１】
上記平均値Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）を算出する際、上記〔数式５〕の第１式に示したように、直接近傍画素の画素値の総和を求めるようにしてもよいが、この手法だと、演算処理の負荷が高い。そのため、本実施形態では、画像平坦化手段２１は、以下の〔数式６〕に従った処理を実行することにより、少ない処理負荷で高速に平均値Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）を算出するようにしている。
【００４２】
〔数式６〕
ｊ＝０の場合、Ｓ（ｉ，０）＝Σii=0,iＧｒａｙ（ｉｉ，０）
ｊ＞０の場合、Ｓ（ｉ，ｊ）＝Ｓ（ｉ，ｊ−１）＋Σii=0,iＧｒａｙ（ｉｉ，ｊ）
Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）＝[Ｓ（ｘ＋ｍ，ｙ＋ｍ）−Ｓ（ｘ−ｍ，ｙ＋ｍ）−Ｓ（ｘ＋ｍ，ｙ−ｍ）＋Ｓ（ｘ−ｍ，ｙ−ｍ）］／（４ｍ2）
【００４３】
上記〔数式６〕の第１式において、Ｓ（ｉ，ｊ）は、先頭の画素（画像の左上端ｘ＝０、ｙ＝０）から画素（ｉ，ｊ）までの矩形領域の画素値Ｇｒａｙ（ｉｉ，ｊｊ）の（ｉ＋１）×（ｊ＋１）個の総和値である。
【００４４】
図５は、グレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）上の画素（ｘ，ｙ）と平均値Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）を算出するための近傍画素との関係を示す図である。大きな太枠で囲ったように、平均値Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）を算出するために、左上方の画素（ｘ−ｍ＋１，ｙ−ｍ＋１）〜右下方の画素（ｘ＋ｍ，ｙ＋ｍ）の全２ｍ×２ｍ個の画素値を加算する必要がある。この際、画像の先頭の画素から画素（ｘ，ｙ）までの（ｘ＋１）×（ｙ＋１）個の矩形領域の画素の画素値の総和値Ｓ（ｘ，ｙ）を〔数式６〕の第１式を用いて算出しておく。すると、この２ｍ×２ｍ個の矩形領域の画素値の総和は、先頭画素（０，０）〜右下方の画素（ｘ＋ｍ，ｙ＋ｍ）の（ｘ＋ｍ＋１）×（ｙ＋ｍ＋１）個の矩形領域の画素値の総和Ｓ（ｘ＋ｍ，ｙ＋ｍ）から、先頭画素（０，０）〜右上方の画素（ｘ＋ｍ，ｙ−ｍ）までの（ｘ＋ｍ＋１）×（ｙ−ｍ＋１）個の矩形領域の画素値の総和Ｓ（ｘ＋ｍ，ｙ−ｍ）と、先頭画素（０，０）〜左下方の画素（ｘ−ｍ，ｙ＋ｍ）までの（ｘ−ｍ＋１）×（ｙ＋ｍ＋１）個の矩形領域の画素値の総和Ｓ（ｘ−ｍ，ｙ＋ｍ）を減算し、先頭画素（０，０）〜左上方の画素（ｘ−ｍ，ｙ−ｍ）までの（ｘ−ｍ＋１）×（ｙ−ｍ＋１）個の矩形領域の画素値の総和Ｓ（ｘ−ｍ，ｙ−ｍ）を加算したものと等価である。
【００４５】
そうすると、平均値Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）は、〔数式６〕の第２式に示すように、先頭画素（０，０）から指定された４つの画素までの矩形領域の画素の総和値を加減算するだけの少ない処理負荷で高速に算出することができる。ここで、総和値を加減算する４つの矩形領域の末端の画素は、図５に、小さい太枠で囲った（ｘ＋ｍ，ｙ＋ｍ）、（ｘ−ｍ，ｙ＋ｍ）、（ｘ＋ｍ，ｙ−ｍ）、（ｘ−ｍ，ｙ−ｍ）の４画素である。グレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）の各画素（ｘ，ｙ）から近傍画素の平均値Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）をし所定の値Ｍｉｄを加算することにより、平坦化画像Ｇｒａｙ´（ｘ，ｙ）が得られる。すなわち、Ｇ成分主体の平坦化画像Ｇｒａｙｇ´（ｘ，ｙ）、Ｒ成分主体の平坦化画像Ｇｒａｙｒ´（ｘ，ｙ）が得られる。なお、図３においては、それぞれ平坦化画像（Ｇ）、平坦化画像（Ｒ）と表記している。
【００４６】
結局、〔数式６〕に従った処理を実行することにより、画像平坦化手段２１は、画像のサイズがＸｓ×Ｙｓであるグレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、あらかじめ（０，０）から各画素（ｘ，ｙ）までの（ｘ＋１）×（ｙ＋１）個の矩形領域の画素値の総和値Ｓ（ｘ，ｙ）を算出する処理を行い、Ｓ（ｘ＋ｍ，ｙ＋ｍ）−Ｓ（ｘ−ｍ，ｙ＋ｍ）−Ｓ（ｘ＋ｍ，ｙ−ｍ）＋Ｓ（ｘ−ｍ，ｙ−ｍ）の値を、２ｍ×２ｍで除算した値を平均値として算出している。各画素（ｘ，ｙ）における累積値Ｓ（ｘ，ｙ）を事前に算出する処理が余分に加わるが、この計算はＸｓ×Ｙｓ回の加算演算だけで行える。これに対して、累積値Ｓ（ｘ，ｙ）を用いずに、各画素（ｘ，ｙ）における平均値Ｍｅａｎ（ｘ，ｙ）を算出しようとすると、各画素ごとに２ｍ×２ｍ回の加算演算が必要となり、トータルＸｓ×Ｙｓ×２ｍ×２ｍ回の加算演算が必要となる。これに対して、累積値Ｓ（ｘ，ｙ）を用いれば、各画素ごとに４回の加減算で済み、事前の画像全体の累積値計算を含めてトータルＸｓ×Ｙｓ×５回の加減算で完結する。
【００４７】
平坦化画像が得られたら、次に、線状成分強調手段２２が、平坦化画像に対して、オープニング処理（収縮・膨張処理）を行って線状成分の強調を行い、線状成分強調画像を得る（ステップＳ３００）。図６は、ステップＳ３００における線状成分強調の処理動作を示すフローチャートである。
【００４８】
まず、線状成分強調手段２２は、画像平坦化手段２１により得られた平坦化画像に対して、８種の線形構造要素によるオープニング処理を行う（ステップＳ３１０）。ステップＳ３１０のオープニング処理では、線形構造要素を複数個用いて、複数の線形オープニング画像を作成する。本実施形態では、指定構造要素として８個の線形構造要素を用いる。これは、方向が８方向に異なる線形の構造要素である線形構造要素である。図７は、本実施形態で用いる線形構造要素の一例を示す図である。
【００４９】
図７に示す線形構造要素は、マスクとしての役割を果たすものであるため、二値画像である。そのため、図７において、“０”と表記された画素の値は“０”であるが、“０”以外の数値が表記された画素の値は、８種類の各方向ｄに応じて“１”となり、他の方向のとき“０”である。図７における“０”以外の数字は方向を示している。“１”は水平方向（図面左右方向）であり、以後数字が１増えるに従って２２．５度間隔で方向が変化する。“２” “４”“６”“８”については、画素の格子状配置の関係から、同一数字の列が直線上に配列することができないため、近傍の区画に配置されている。“２３４”や“６７８”などの３桁の数字は、それぞれ“２” “３”“４”の３方向、“６”“７”“８”の３方向のいずれかの方向の場合に、画素値が“１”となることを示している。なお、“９”は中心となる画素を示しており、中心となる画素の値は常に“１”である。
【００５０】
図７に示すように、線形構造要素は、円形構造要素の半径Ｎの２倍の長さで画素幅が１画素であって、２２．５度間隔の直線の少なくとも近傍に配置され、８方向を定義したものとなる。実際には、各方向において画素値“１”が与えられる連続する画素は、直線となることが好ましいが、線形構造要素の全体画素数が少ない場合は、必ずしも直線にならない。そのため、図７の例では、“２” “４”“６”“８”で示す方向については、直線ではなく、画素値“１”となる画素は、２２．５度間隔の直線の近傍に配置されることになる。
【００５１】
実際に用いる線形構造要素は、中心から半径７画素の条件を追加したものとなる。すなわち、図７に示した線形構造要素と、図８に示した円形構造要素の論理積（ＡＮＤ）をとったものとなる。図８は、本実施形態で用いる円形構造要素の一例を示す図である。図８に示すように、本実施形態では、半径７画素、すなわち中心から距離７画素以下を有効とした１５×１５のマスク画像の形態である円形構造要素を用いる。図８に示すように、１５×１５の画素のうち、中心から距離７画素以下の画素値は“１”、その他の中心から距離７を超える画素の画素値は“０”である。図７に示した線形構造要素と、図８に示した円形構造要素の論理積（ＡＮＤ）をとることにより、例えば、方向ｄ＝１の場合は、図９に示したような二値のマスク画像が得られる。また、方向ｄ＝２の場合は、図１０に示したような二値のマスク画像が得られる。図９、図１０において、“１”と示されている画素が参照画素である。すなわち、オープニング処理の際に参照される参照画素が定義された（２Ｎ＋１）×（２Ｎ＋１）画素の２値画像で、半径Ｎの円形内部に参照画素が定義され、２Ｎ＋１の長さで画素幅が１画素であって、２２．５度間隔の直線の少なくとも近傍に配置されることにより、８方向が定義されることになる。
【００５２】
図７に示した線形構造要素はＭ（ｄ，ｕ，ｖ）＝｛０，１｝（ｄ＝１，・・・，８；ｕ＝−Ｎ，・・・，０，・・・，Ｎ；ｖ＝−Ｎ，・・・，０，・・・，Ｎ）と定義することができる。なお、Ｎは有効とする半径を示しており、図７の例では、Ｎ＝７である。また、ｕは図７における横軸、ｖは図７における縦軸を、それぞれ示す。線状成分強調手段２２は、線形構造要素Ｍ（ｄ，ｕ，ｖ）を用いて、上記〔数式５〕に従った処理を実行して得られた平坦化画像Ｇｒａｙ´（ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式７〕に従った処理を実行し、収縮画像Ｅｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【００５３】
〔数式７〕
Ｅｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）＝ＭＩＮu=-N,N;v=-N,N［（２５５−Ｍ（ｄ，ｕ，ｖ）×２５４）×（Ｇｒａｙ´（ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ）＋１）−１］
【００５４】
上記〔数式７〕において、ＭＩＮは最小値をとることを示しており、ＭＩＮの添え字の“ｕ＝−Ｎ，Ｎ；ｖ＝−Ｎ，Ｎ”は、ｕ，ｖが−ＮからＮの範囲における演算を行うことを示している。すなわち、“ｘ＝Ｎ，・・・，Ｘｓ−Ｎ−１；ｙ＝Ｎ，・・・，Ｙｓ−Ｎ−１“の各画素Ｇｒａｙ´（ｘ，ｙ）に対して、“ｕ＝−Ｎ，Ｎ；ｖ＝−Ｎ，Ｎ”の隣接画素内でＭ（ｕ，ｖ）＝１である画素値の最小値に変換を行っている。したがって、図７の例では、線形構造要素の（２Ｎ＋１）×（２Ｎ＋１）画素でＮ＝７として２２５画素を用いて演算を行い、その最小値がＥｒａｙ（ｘ，ｙ）として与えられることになる。
【００５５】
上記〔数式７〕に従った処理を実行して収縮画像Ｅｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）が得られたら、このＥｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）をＧｒａｙ´（ｘ，ｙ）に置き換えて、上記〔数式７〕に従った処理を繰り返し実行することもできる。繰り返しの回数は、適宜設定することが可能である。ただし、通常は画質劣化を抑えるため、１回に設定し繰り返しは行わない。８つの各方向ｄについて行うことにより、ｄ＝１〜８の８種の収縮画像Ｅｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）が得られる。
【００５６】
収縮処理を繰り返し実行して８種の収縮画像Ｅｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）が得られたら、次に、線状成分強調手段２２は、収縮処理に用いた線形構造要素を指定構造要素として用いて膨張処理を行う。具体的には、線形構造要素Ｍ（ｄ，ｕ，ｖ）を用いて、収縮画像Ｅｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式８〕に従った処理を実行し、膨張後の画像Ｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）を得る。
【００５７】
〔数式８〕
Ｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）＝ＭＡＸu=-N,N;v=-N,N［Ｍ（ｄ，ｕ，ｖ）×Ｅｒａｙ（ｄ，ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ）］
【００５８】
上記〔数式８〕において、ＭＡＸは最大値をとることを示しており、ＭＡＸの添え字の“ｕ＝−Ｎ，Ｎ；ｖ＝−Ｎ，Ｎ”は、ｕ，ｖが−ＮからＮの範囲における演算を行うことを示している。すなわち、“ｘ＝Ｎ，・・・，Ｘｓ−Ｎ−１；ｙ＝Ｎ，・・・，Ｙｓ−Ｎ−１“の各画素Ｅｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）に対して、“ｕ＝−Ｎ，Ｎ；ｖ＝−Ｎ，Ｎ”の隣接画素内でＭ（ｄ，ｕ，ｖ）＝１である画素値の最大値に変換を行っている。したがって、図７の例では、線形構造要素の（２Ｎ＋１）×（２Ｎ＋１）画素として２２５画素を用いて演算を行い、その最大値がＤｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）として与えられることになる。
【００５９】
上記〔数式８〕に従った処理を実行して膨張後の画像Ｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）が得られたら、このＤｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）をＥｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）に置き換えて、上記〔数式８〕に従った処理を繰り返し実行することもできる。繰り返しの回数は、収縮処理の繰り返しの回数と同じ回数にする必要があり、通常は収縮処理とも１回に設定し繰り返しは行わない。８つの各方向ｄについて行うことにより、ｄ＝１〜８の８種の膨張後の画像Ｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）が得られる。収縮および膨張を行った結果得られる画像は、線形オープニング画像Ｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）として得られる。
【００６０】
次に、線状成分強調手段２２は、８種の線形オープニング画像の最大値の画像を作成する処理を行う（ステップＳ３２０）。具体的には、以下の〔数式９〕に従った処理を実行し、最大値の画像であるグレースケールの線状成分強調画像Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【００６１】
〔数式９〕
Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）＝ＭＡＸd=1,8Ｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）
【００６２】
上記〔数式９〕において、ＭＡＸは最大値をとることを示しており、ＭＡＸの添え字の“ｄ＝１，８”は、８種の全ての線形オープニング画像Ｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）における演算を行うことを示している。すなわち、各画素（ｘ，ｙ）について、８種の線形オープニング画像Ｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）の最大値を取得する処理を行っている。この結果、最大値の画像である線状成分強調画像Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られる。すなわち、Ｇ成分主体の線状成分強調画像Ｌｒａｙｇ（ｘ，ｙ）、Ｒ成分主体の線状成分強調画像Ｌｒａｙｒ（ｘ，ｙ）が得られる。なお、図３においては、それぞれ線状成分強調画像（Ｇ）、線状成分強調画像（Ｒ）と表記している。本実施形態では、８種類の方向に従って８種の線形オープニング画像に対して処理を行うため、２２．５度の均等間隔で変更させた各方向に均等に粒状成分の抽出を抑えることができる。作成する画像の数も方向に応じた８個だけであるため、演算処理の負荷を抑えることができる。
【００６３】
線状成分強調画像が得られたら、次に、画素階調変換手段２３が、線状成分強調画像に対して、階調変換（コントラスト補正）を行い、血管強調画像を得る（ステップＳ４００）。具体的には、まず、画素階調変換手段２３は、０〜２５５の値をもつ、線状成分強調画像Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）のＸｓ×Ｙｓ個の全画素について、画素値ｖｂの度数分布Ｈ（ｖｂ）（ｖｂ＝０，・・・，２５５）を求める。そして、以下の〔数式１０〕に示す条件を満たす最小値ｖｂｍｉｎを求める。
【００６４】
〔数式１０〕
Σvb=0,vbminＨ（ｖｂ）≧（Ｘｓ×Ｙｓ）×α
【００６５】
上記〔数式１０〕において、Σの添え字の“ｖｂ＝０，ｖｂｍｉｎ”は、ｖｂが０からｖｂｍｉｎまでの総和を求めることを示している。したがって、上記〔数式１０〕に示す条件とは、全画素数（Ｘｓ×Ｙｓ）のうち、およそ比率α×１００％の画素が、画素値ｖｂｍｉｎ以下の画素値となることを示している。比率αとしては、眼底画像中に含まれる血管以外の領域の比率を与える必要があり、この比率は取得された眼底画像ごとに変動するが、平均的には０．７〜０．９、典型的な例として０．８と設定することが好ましい。結局、〔数式１０〕を用いることにより、線状成分強調画像に含まれる非血管候補領域と血管候補領域とを判別する画素値のしきい値として、線状成分強調画像の最小画素値ｖｂ＝０から数えて画素数の総和が線状成分強調画像の全画素数の所定の比率αを超える画素値のうち最小の画素値ｖｂｍｉｎを特定することができる。
【００６６】
上記〔数式１０〕に示す条件を満たす最小値ｖｂｍｉｎが求められたら、次に、画素階調変換手段２３は、ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１の全画素に対して、以下の〔数式１１〕に従った処理を実行し、コントラスト補正を行い、血管強調画像Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【００６７】
〔数式１１〕
Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）＝｛Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）−ｖｂｍｉｎ｝×２５５×β／（２５５−ｖｂｍｉｎ）
【００６８】
上記〔数式１１〕において、βは輝度スケーリング値である。輝度スケーリング値βとしては、任意に設定することができるが、設定された比率αに依存するため、α＝０．８に設定した場合、好ましくは７０〜９０、特に好ましい例として８０とすることができる。すなわち、βはαの１００倍程度に設定することが好ましい。
【００６９】
Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）は画素値であるため、〔数式１１〕の結果が負の値となった場合には、Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）＝０と置き換え、〔数式１１〕の結果が２５５を超えた場合には、Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）＝２５５と置き換える。したがって、所定の条件Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）＞ｖｂｍｉｎを満たさない画素は、最小値“０”に置き換えられ、所定の条件Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）＞ｖｂｍｉｎを満たす画素は、最小値“０”より大きい値“１”から最大値の範囲になるようにＴｒａｙ（ｘ，ｙ）の画素値が設定される。Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）においては、階調の最小値である“０”が血管候補領域外を示し、血管候補領域は“１”以上、“２５５”以下となる。血管候補領域の最小値は、階調の最小値付近の値が設定される。本実施形態では、階調の最小値付近の値として、階調の最小値＋１を設定しているが、それ以上であってもよい。もちろん、血管領域のコントラストを高くするため、階調の最小値＋１であることが好ましい。このようにして得られた血管強調画像Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）は、血管領域である確率が高い画素ほど高い値をもつグレースケールの画像となる。
【００７０】
所定の条件Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）＞ｖｂｍｉｎを満たさない画素を最小値に設定する場合、上述のように“０”とすることが好ましいが、“０”以外の値であってもよい。眼底領域は一般に円形をしているため、矩形形状の眼底画像には非眼底領域も含まれるため、非眼底領域を“０”に設定し、眼底領域内の非血管候補領域を“１”に設定し、眼底領域内の血管候補領域を“２”〜“２５５”に設定することもできる。コントラストを高くすることが目的であるため、当然のことながら、血管候補領域における最小値は“０”に近い値にすることが好ましい。
【００７１】
ステップＳ４００における処理の結果、いずれもグレースケール画像であるＧ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）、Ｒ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）が得られる。なお、図３においては、それぞれ血管強調画像（Ｇ）、血管強調画像（Ｒ）と表記している。
【００７２】
次に、静脈強調画像作成手段３０が、Ｇ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）とＲ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）を用いて、静脈強調画像を作成する（ステップＳ５００）。静脈強調画像とは、静脈である可能性が高い部分が強調された画像、すなわち静脈である確率が高い部分が強調された画像である。Ｒ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間での所定の積演算を行って得られる画像は、静脈である確率が高い部分が強調された静脈強調画像となる。静脈強調画像は、Ｒ成分主体の血管強調画像を基に得ることができる。Ｒ成分主体の血管強調画像をそのまま静脈強調画像とすることも可能である。上述のように、静脈血は、末梢においてガス交換後に赤血球のヘモグロビンから酸素が外され、血液中に二酸化炭素が溶解して青紫色を示すため、Ｒ成分主体の血管強調画像をそのまま静脈強調画像としても使用に耐え得る。特に動脈成分が目立つＢ成分を減算したＲ成分主体の血管強調画像は殆ど静脈成分とみなすことができるが、残留している動脈成分を抑圧するためには、全ての血管成分を含むＧ成分主体の血管強調画像とＡＮＤをとる方法が有効である。
【００７３】
そこで、本実施形態では、より的確な静脈強調画像を作成するため、以下のように、Ｒ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間での所定の積演算を行って作成する。静脈強調画像を作成するにあたり、まず、Ｇ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）における所定値以上の画素値の平均値Ａｖｒｇ、Ｒ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）における所定値以上の画素値の平均値Ａｖｒｒを算出する。所定値としては、適宜設定することができるが、本実施形態では、Ｇ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）、Ｒ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）のいずれにおいても、０〜２５５の値をとる場合のほぼ中央となる値である１２８としている。したがって、本実施形態では、画素値が１２８以上となる画素についての、画素値の平均値がＡｖｒｇ、Ａｖｒｒとして算出されることになる。
【００７４】
次に、以下の〔数式１２〕に従った処理を実行し、静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）を得る。
【００７５】
〔数式１２〕
Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）＝｛Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）・Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）・Ａｖｒｇ／Ａｖｒｒ｝1/2
【００７６】
上記〔数式１２〕においては、Ｇ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）とＲ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）の積演算を行い、積演算の値にＡｖｒｇ／Ａｖｒｒを乗じた後、平方根を求めることにより、静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）の各画素の値を求めている。すなわち、ステップＳ５００において、静脈強調画像作成手段３０は、Ｒ成分主体の血管強調画像と前記Ｇ成分主体の血管強調画像に対して各々、血管領域に含まれる画素の画素値の平均値を算出し、算出した平均値を各々Ｒ成分平均値ＡｖｒｒおよびＧ成分平均値Ａｖｒｇとすると、Ｒ成分主体の血管強調画像の各画素の画素値に（Ｇ成分平均値Ａｖｒｇ／Ｒ成分平均値Ａｖｒｒ）なる値を乗算する補正を行った上で、所定の積演算を行うようにしている。また、ステップＳ５００において、静脈強調画像作成手段３０は、所定の積演算として、Ｒ成分主体の血管強調画像の画素の画素値とＧ成分主体の血管強調画像の当該画素に対応する画素の画素値との幾何平均をとっている。
【００７７】
後述する動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）の画素値とレベル合わせを行うため、続いて、静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）の各画素値の最大値を所定の値（２５５）に正規化する処理を行う。具体的には、まず、静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）における画素値の最大値ＭＡＸｖを求める。そして、以下の〔数式１３〕に従った処理を実行し、０〜２５５の範囲に正規化された静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）を得る。
【００７８】
〔数式１３〕
Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）←５１２・Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）／ＭＡＸｖ
演算の結果、Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）＞２５５となった場合は、Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）＝２５５に設定
【００７９】
〔数式１３〕においては、階調２５６の２倍である５１２を乗じて最大値ＭＡＸｖで除した値である所定の倍率ＶＥ（＝５１２／ＭＡＸｖ）を乗算することにより、静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）の各画素値を正規化しており、取り得る画素値の最大値２５５を超える画素について場合は、全て最大値２５５となるようにしている。以上のようにして、正規化された静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）が得られる。
【００８０】
次に、動脈強調画像作成手段４０が、Ｇ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）とＲ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）を用いて、動脈強調画像を作成する（ステップＳ６００）。動脈強調画像とは、動脈である可能性が高い部分が強調された画像、すなわち動脈である確率が高い部分が強調された画像である。Ｒ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間で所定の差分演算を行って得られる画像は、動脈である確率が高い部分が強調された動脈強調画像となる。動脈強調画像は、静脈強調画像のように単一の色成分の血管強調画像から得ることは困難で、全ての血管成分を含むＧ成分主体の血管強調画像から静脈強調画像を減算することにより得ることができる。例えば、静脈強調画像作成手段３０により算出された静脈強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間で所定の差分演算を行うことにより得ることもできる。ただし、本実施形態では、より的確な動脈強調画像を作成するため、以下のように、Ｒ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間での所定の差分演算を行って作成する。静脈強調画像作成手段３０の処理と、動脈強調画像作成手段４０の処理は、どちらを先に実行してもよい。既に静脈強調画像作成手段３０が処理を実行している場合は、算出されたＧ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）における所定値以上の画素値の平均値Ａｖｒｇ、Ｒ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）における所定値以上の画素値の平均値Ａｖｒｒを利用する。動脈強調画像作成手段４０が静脈強調画像作成手段３０より先に処理を行う場合は、Ｇ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）における所定値以上の画素値の平均値Ａｖｒｇ、Ｒ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）における所定値以上の画素値の平均値Ａｖｒｒを算出する。
【００８１】
次に、以下の〔数式１４〕に従った処理を実行し、動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）を得る。
【００８２】
〔数式４〕
Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）＝Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）−Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）・Ａｖｒｇ／Ａｖｒｒ
演算の結果、Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）＜０となった場合は、Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）＝０に設定する。
【００８３】
上記〔数式４〕においては、Ｒ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）にＡｖｒｇ／Ａｖｒｒを乗じた後、Ｇ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）からＲ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｒ（ｘ，ｙ）を減じる差分演算を行い、動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）の各画素の値を求めている。すなわち、ステップＳ６００において、動脈強調画像作成手段４０は、Ｒ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像に対して各々、血管領域に含まれる画素の画素値の平均値を算出し、算出した平均値を各々Ｒ成分平均値ＡｖｒｒおよびＧ成分平均値Ａｖｒｇとすると、Ｒ成分主体の血管強調画像の各画素の画素値に（Ｇ成分平均値Ａｖｒｇ／Ｒ成分平均値Ａｖｒｒ）なる値を乗算する補正を行った上で、所定の差分演算を行うようにしている。
【００８４】
動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）についても、静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）の場合と同様、各画素値の最大値を所定の値（２５５）に正規化する処理を行う。具体的には、まず、動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）における画素値の最大値ＭＡＸａを求める。そして、以下の〔数式１５〕に従った処理を実行し、０〜２５５の範囲に正規化された動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）を得る。
【００８５】
〔数式１５〕
Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）←５１２・Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）／ＭＡＸａ
演算の結果、Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）＞２５５となった場合は、Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）＝２５５
【００８６】
〔数式１５〕においては、階調２５６の２倍である５１２を乗じて最大値ＭＡＸａで除した値である所定の倍率ＡＲ（＝５１２／ＭＡＸａ）を乗算することにより、動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）の各画素値を正規化しており、取り得る画素値の最大値２５５を超える画素について場合は、全て最大値２５５となるようにしている。以上のようにして、正規化された動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）が得られる。このようにして、ステップＳ５００において、静脈強調画像作成手段３０は、グレースケールの静脈強調画像の各画素の画素値に所定の倍率ＶＥを乗算し、ステップＳ６００において、動脈強調画像作成手段４０は、動脈強調画像の各画素の画素値に所定の倍率ＡＲを乗算している。ステップＳ５００における〔数式１３〕において、グレースケールの静脈強調画像の各画素の画素値に所定の倍率ＶＥを乗算し、ステップＳ６００における〔数式１５〕において、グレースケールの動脈強調画像の各画素の画素値に所定の倍率ＡＲを乗算することにより、動脈強調画像および静脈強調画像の画素値の最大値を一致させる処理を行っている。
【００８７】
静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）、動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）が得られたら、次に、動静脈識別画像作成手段が動静脈識別画像を作成する（ステップＳ７００）。具体的には、グレースケールの静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）と動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）を用いて、カラーの動静脈識別画像ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，ｃ）（ｃ＝０（Ｒｅｄ），１（Ｇｒｅｅｎ），２（Ｂｌｕｅ））を作成する。この際、まず、以下の〔数式１６〕に従った処理を実行し、色相変換画像Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）を得る。
【００８８】
〔数式１６〕
Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）＝Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）−Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）
【００８９】
〔数式１６〕に示すように、Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）は、動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）から静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）を減じる差分演算により得られるグレースケール画像である。色相変換画像Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）は、動脈の場合、０より大きな値となり、静脈の場合、０より小さい値となる傾向がある。
【００９０】
動静脈識別画像作成手段５０は、さらに、以下の〔数式１７〕に従った処理を実行することにより動静脈判定結果画像ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，ｃ）を得る。
【００９１】
〔数式１７〕
ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，１）＝Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）／４
Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）＞０のとき（動脈の可能性が高い場合）
ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，０）＝（Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）／２＋Ｌ／２）・Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）／（Ｌ−１）
ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，２）＝Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）／４
Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）≦０のとき（静脈の可能性が高い場合）
ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，２）＝（−Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）／２＋Ｌ／２）・Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）／（Ｌ−１）
ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，０）＝−Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）／４
【００９２】
〔数式１７〕において、Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）はＧ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）で、Ｌは画素値の階調数を与え例えば２５６である。〔数式１７〕に示すように、動静脈識別画像作成手段５０は、動脈強調画像をＲ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，０）に、静脈強調画像をＢ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，２）に割り当ててカラー動静脈識別画像ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，ｃ）を作成する。まず、ステップＳ７００において、動静脈識別画像作成手段５０は、Ｇ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，１）として、Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）を４で除して縮小した値を固定で与える。これは動静脈識別画像ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，ｃ）よりＧｒａｙｇ（ｘ，ｙ）を取得できるようにするためである。次に、動脈の可能性が高いＨｕｅｓ（ｘ，ｙ）＞０のとき、Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）の値をＬ／２〜Ｌ−１になるように底上げ変換し、更に画素の最大値（Ｌ−１）で除算して正規化したＧ成分主体の血管強調画像Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）を乗算したものをＲ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，０）として与える。併せて、Ｂ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，２）にはＨｕｅｓ（ｘ，ｙ）を４で除して縮小した値を固定で与える。これは動静脈識別画像ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，ｃ）よりＨｕｅｓ（ｘ，ｙ）を取得できるようにするためである。以上によりＲ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，０）の値がＧ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，１）およびＢ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，２）に比べ、顕著に大きくなり赤色になるが、Ｒ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，０）の値にはＧ成分主体の血管強調画像が乗算されているため、非血管候補領域では暗いグレーになる。また、静脈の可能性が高いＨｕｅｓ（ｘ，ｙ）≦０のとき、Ｈｕｅｓ（ｘ，ｙ）の符号を反転した値をＬ／２〜Ｌ−１になるように底上げ変換し、更に画素の最大値（Ｌ−１）で除算して正規化したＧ成分主体の血管強調画像Ｇｒａｙｇ（ｘ，ｙ）を乗算したものをＢ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，２）として与える。併せて、Ｒ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，０）にはＨｕｅｓ（ｘ，ｙ）の符号を反転した値を４で除して縮小した値を固定で与える。これも動静脈識別画像ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，ｃ）よりＨｕｅｓ（ｘ，ｙ）を取得できるようにするためである。以上によりＢ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，２）の値がＧ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，１）およびＲ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，０）に比べ、顕著に大きくなり青色になるが、Ｂ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，２）の値にはＧ成分主体の血管強調画像が乗算されているため、非血管候補領域では暗いグレーになる。結局、動静脈識別画像作成手段５０は、上記〔数式１７〕に従った処理を実行することにより動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）をＲ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，０）に、静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）をＢ成分ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，２）に割り当てる際、動脈強調画像Ｇｒａｙａ（ｘ，ｙ）、静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）それぞれの画素の画素値にＧ成分主体の血管強調画像Ｔｒａｙｇ（ｘ，ｙ）を乗算するようにしている。
【００９３】
動静脈判定結果画像ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，ｃ）においても、カラー眼底画像Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，ｃ）と同様、色成分を示す変数ｃ＝０（Ｒｅｄ），１（Ｇｒｅｅｎ），２（Ｂｌｕｅ）となっている。動脈の場合はＲｅｄ成分が大きくなるとともにＢｌｕｅ成分が小さくなり、静脈の場合はＢｌｕｅ成分が大きくなるとともに、Ｒｅｄ成分が大きくなり、Ｇｒｅｅｎ成分には血管強調画像の値が設定されているが、動脈と静脈の視覚的な識別を容易にするため、血管強調画像の画素値を大きく削減して与えている。そのため、血管候補領域であるか否かの判別は、Ｇｒｅｅｎ成分より血管強調画像の値が乗算されているＲｅｄ成分またはＧｒｅｅｎ成分の方が明確に行える。得られた動静脈判定結果画像ＡＶｓｅｐ（ｘ，ｙ，ｃ）において、Ｌ＝２５６の場合、一般的なフルカラー画像として表示させることができ、動脈、静脈の別を視覚的に把握することができる。
【００９４】
＜３．画像の表示例＞
本実施形態に係る眼底画像処理装置により作成された画像の表示例について説明する。図１１、図１２は、本実施形態に係る眼底画像処理装置の処理過程により得られた画像を示す図である。図１１（ａ）は、グレースケール変換手段１０により作成されたＧ成分主体のグレースケール眼底画像であり、図１１（ｂ）は、グレースケール変換手段１０により作成されたＲ成分主体のグレースケール眼底画像である。図１１（ａ）、（ｂ）に示すＷｒ、Ｗｇ、Ｗｂは〔数式１〕に示した各色成分の重みである。図１１（ｃ）は、血管領域強調手段２０により得られたグレースケールのＧ成分主体の血管強調画像であり、図１１（ｄ）は、血管領域強調手段２０により得られたグレースケールのＲ成分主体の血管強調画像である。
【００９５】
図１２（ａ）は、静脈強調画像作成手段３０により所定の積演算を用いて作成されたグレースケールの静脈強調画像である。図１２（ｂ）は、動脈強調画像作成手段４０により所定の差分演算を用いて作成されたグレースケールの動脈強調画像である。図１２（ｃ）は、動静脈識別画像作成手段５０により作成されたカラーの動静脈識別画像である。
【００９６】
図１３〜図１５は、いずれも従来技術で得られた動静脈識別画像と本実施形態により得られた動静脈識別画像を比較するための図である。図１３〜図１５のいずれにおいても（ａ）は処理対象のカラー眼底画像、（ｂ）は従来技術で得られた動静脈識別画像、（ｃ）は本実施形態により得られた動静脈識別画像を示している。図１３は、正常な被験者に対して得られた画像である。図１３（ｂ）の従来技術と図１３（ｃ）の本実施形態を比較すると、図１３（ｂ）の従来技術では、眼底の中心部と周辺部で色相成分が異なり、血管属性が中心部は動脈に周辺部は静脈に偏って分離され易い傾向があったのに対し、図１３（ｃ）の本実施形態では、そのような傾向は解消されている。
【００９７】
図１４は、緑内障の被験者に対して得られた画像である。図１４（ｂ）の従来技術と図１４（ｃ）の本実施形態を比較すると、図１４（ｂ）の従来技術では、眼底の中心部と周辺部で色相成分が異なり、特に上側の血管属性が静脈に偏って分離され易い傾向があったのに対し、図１４（ｃ）の本実施形態では、そのような傾向は解消されている。図１５は、白内障の被験者に対して得られた画像である。図１５（ｂ）の従来技術と図１５（ｃ）の本実施形態を比較すると、図１５（ｂ）の従来技術では、眼底の中心部と周辺部で色相成分が異なり、特に右側の血管属性が動脈に偏って分離され易い傾向があったのに対し、図１５（ｃ）の本実施形態では、そのような傾向は解消されている。
【００９８】
＜４．変形例等＞
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、静脈強調画像作成手段３０は、Ｒ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間での所定の積演算を行い、グレースケールの静脈強調画像を作成する処理を行っているが、Ｒ成分主体の血管強調画像をそのままグレースケールの静脈強調画像として与えても良い。また、動脈強調画像作成手段４０は、Ｒ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間で所定の差分演算を行い、グレースケールの動脈強調画像を作成する処理を行っているが、上記所定の積演算により算出されたグレースケールの静脈強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間で所定の差分演算を行うようにしても良い。具体的には、上記所定の積演算により算出されたグレースケールの静脈強調画像を、Ｇ成分主体の血管強調画像から減算する処理を行う。
【００９９】
また、Ｒ成分主体の血管強調画像をそのままグレースケールの静脈強調画像とした場合、動脈強調画像作成手段４０は、Ｒ成分主体の血管強調画像とＧ成分主体の血管強調画像との間で所定の積演算を行ってグレースケールの積演算画像を得た後、得られた積演算画像とＧ成分主体の血管強調画像との間で所定の差分演算を行うようにしても良い。具体的には、上記所定の積演算により算出されたグレースケールの積演算画像を、Ｇ成分主体の血管強調画像から減算する処理を行う。この際、グレースケールの積演算画像としては、例えば上記実施形態において静脈強調画像作成手段３０により算出された静脈強調画像Ｇｒａｙｖ（ｘ，ｙ）と略同一の画像を用いることができる。
【０１００】
また、上記実施形態では、動脈強調画像、動静脈識別画像を作成するようにしたが、これらは必ずしも作成する必要はなく、静脈強調画像のみを作成するようにしてもよい。動脈強調画像、動静脈識別画像により、動脈を含め眼底の状態をより詳細に把握することができるが、静脈強調画像のみであっても、眼底の状態を把握するのに役立つ。
【符号の説明】
【０１０１】
１・・・ＣＰＵ（Central Processing Unit）
２・・・ＲＡＭ（Random Access Memory）
３・・・記憶装置
４・・・指示入力Ｉ／Ｆ
５・・・データ入出力Ｉ／Ｆ
６・・・表示部
１０・・・グレースケール変換手段
２０・・・血管領域強調手段
２１・・・画像平坦化手段
２２・・・線状成分強調手段
２３・・・画素階調変換手段
３０・・・静脈強調画像作成手段
４０・・・動脈強調画像作成手段
５０・・・動静脈識別画像作成手段
６０・・・眼底画像記憶手段
７０・・・動静脈識別画像記憶手段
１００・・・眼底画像処理装置
【図１】
2020110250.tif 000003
【図２】
2020110250.tif 000004
【図３】
2020110250.tif 000005
【図４】
2020110250.tif 000006
【図５】
2020110250.tif 000007
【図６】
2020110250.tif 000008
【図７】
2020110250.tif 000009
【図８】
2020110250.tif 000010
【図９】
2020110250.tif 000011
【図１０】
2020110250.tif 000012
【図１１】
2020110250.tif 000013
【図１２】
2020110250.tif 000014
【図１３】
2020110250.tif 000015
【図１４】
2020110250.tif 000016
【図１５】
2020110250.tif 000017