(57)【要約】【課題】特定の被写体を認識した際、撮像間隔を変更して複数枚の画像を撮像し、取得された複数枚の画像を用いて高精細な画像を構成することのできる撮像装置及び撮像方法を提供する。【解決手段】撮像手段で撮像された画像から注目被写体候補を検出する注目被写体候補検出手段１と、前記被写体候補検出手段が注目被写体候補を検出した際、前記撮像手段が前記注目被写体候補を撮影する間隔を長時間撮像間隔から短時間撮像間隔へ変更する撮像間隔設定手段２と、前記短時間撮像間隔で撮像された複数枚の画像を用いて高精細画像を構成する高精細画像構成手段３とを有する撮像装置１０である。【選択図】    図２
2010110500.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段で撮像された画像から注目被写体候補を検出する注目被写体候補検出手段と、
前記被写体候補検出手段が注目被写体候補を検出した際、前記撮像手段が前記注目被写体候補を撮影する間隔を長時間撮像間隔から短時間撮像間隔へ変更する撮像間隔設定手段と、
前記短時間撮像間隔で撮像された複数枚の画像を用いて高精細画像を構成する高精細画像構成手段と、
を有することを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
前記注目被写体候補検出手段は、注目被写体を含む教師画像を用いて、撮像された前記画像に対してテンプレートマッチングを実行して前記注目被写体候補を検出することを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記高精細画像構成手段は、
複数の前記注目被写体候補画像それぞれについて所定の特徴点を抽出し、
抽出したそれぞれの注目被写体候補画像の前記特徴点を同じ座標値とする画像処理を実行し、
画像処理したそれぞれの注目被写体候補画像の対応する画素値を加算して高精細画像を生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記画像処理は、画像の拡大縮小処理、射影変換、アフィン変換のうち少なくとも一つ含むことを特徴とする請求項３に記載の撮像装置。
【請求項５】
前記高精細画像構成手段は、
短時間撮像間隔で撮像された前記複数枚の画像の内から基準となる基準画像を選定し、
基準画像中の注目被写体候補画像と他の画像中のそれぞれの注目被写体候補画像とが最も近似するそれぞれの変形モーションパラメータを同定し、
同定されたそれぞれの変形モーションパラメータに基づいて他の画像中のそれぞれの注目被写体候補画像を変形して基準画像中の注目被写体候補画像と近似するそれぞれの近似注目被写体候補画像を求め、
これら複数の近似注目被写体候補画像及び基準画像中の注目被写体候補画像を加算平均処理または加重平均処理を実行して高精細画像を生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の撮像装置。
【請求項６】
前記撮像装置は、体内の病変を観察する為に用いられることを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項７】
前記注目被写体候補検出手段は、病変あるいは病変の候補を認識する認識手段を備えたことを特徴とする請求項６に記載の撮像装置。
【請求項８】
前記注目被写体候補検出手段は、出血部位を認識する血流認識手段を備えたことを特徴とする請求項６に記載の撮像装置。
【請求項９】
前記注目被写体候補検出手段は、血管を認識する血管認識手段を備えたことを特徴とする請求項６に記載の撮像装置。
【請求項１０】
前記短時間撮像間隔で撮像することによって得られる前記複数枚の画像には、前記注目被写体候補が互いに略同じ、画角、撮像位置、撮像方向で撮像されていることを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項１１】
前記高精細画像構成手段は、複数枚の画像を用いて高精細画像を構成する機能、撮像間隔を短くして被写体及び撮像装置のブレを低減する機能、画像を加算してノイズを低減し画像のダイナミックレンジを向上させる機能のうち、少なくとも１つの機能を有することを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項１２】
撮像手段で撮像された画像から注目被写体候補を検出する注目被写体候補検出ステップと、
前記被写体候補検出手段が注目被写体候補を検出した際、前記撮像手段が前記注目被写体候補を撮影する間隔を長時間撮像間隔から短時間撮像間隔へ変更する撮像間隔設定ステップと、
前記短時間撮像間隔で撮像された複数枚の画像を用いて高精細画像を構成する高精細画像構成ステップと、
を有することを特徴とする撮像方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定の被写体を認識した際、撮像間隔を変更して複数枚の画像を撮像し、取得された複数枚の画像を用いて高精細な画像を構成する撮像装置及び撮像方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野における診断技術は年々進歩しており、近年ではカプセル内視鏡が実用化されている。カプセル内視鏡は、カプセルに撮像装置と撮影された画像の送信装置とを組み込んだ構成である。嚥下されたカプセルから送信される体内の画像を直接観察等することによって体内の病変の有無などを早期に検知することが可能となる。  
このカプセル内視鏡では、病変有無の検知をより的確に実施できることが常に要請されている。そのため、病変個所を更に詳細に撮影でき、更なる高精度の画像を提供できる撮像技術が望まれている。
【０００３】
このようなニーズに応える撮像技術の一つとして、特許文献１には、撮像したオブジェクトの重要度によって撮像間隔を変更する発明が開示されている。
【特許文献１】特開２００７−１５０９９３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、撮像間隔を変更する方法に関しては記載されているが、撮像間隔を変更するためのオブジェクトかどうかを判断する方法については記載されていない。また、撮影した画像が、診断に不十分な、例えば、解像度の低い画像であった場合の対応についても記載がされていない。
【０００５】
本発明は、このような点に鑑みてなされたもので、特定の被写体を認識した際、撮像間隔を変更して複数枚の画像を撮像し、取得された複数枚の画像を用いて高精細な画像を構成することのできる撮像装置及び撮像方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための請求項１記載の撮像装置は、撮像手段で撮像された画像から注目被写体候補を検出する注目被写体候補検出手段と、前記被写体候補検出手段が注目被写体候補を検出した際、前記撮像手段が前記注目被写体候補を撮影する間隔を長時間撮像間隔から短時間撮像間隔へ変更する撮像間隔設定手段と、前記短時間撮像間隔で撮像された複数枚の画像を用いて高精細画像を構成する高精細画像構成手段とを有する。
【０００７】
また請求項２に記載の撮像装置は、上記記載の発明である撮像装置において、前記注目被写体候補検出手段は、注目被写体を含む教師画像を用いて、撮像された前記画像に対してテンプレートマッチングを実行して前記注目被写体候補を検出する。
【０００８】
また請求項３に記載の撮像装置は、上記記載の発明である撮像装置において、前記高精細画像構成手段は、複数の前記注目被写体候補画像それぞれについて所定の特徴点を抽出し、抽出したそれぞれの注目被写体候補画像の前記特徴点を同じ座標値とする画像処理を実行し、画像処理したそれぞれの注目被写体候補画像の対応する画素値を加算して高精細画像を生成する。
【０００９】
また請求項４に記載の撮像装置は、上記記載の発明である撮像装置において、前記画像処理は、画像の拡大縮小処理、射影変換、アフィン変換のうち少なくとも一つ含む。
【００１０】
また請求項５に記載の撮像装置は、上記記載の発明である撮像装置において、前記高精細画像構成手段は、短時間撮像間隔で撮像された前記複数枚の画像の内から基準となる基準画像を選定し、基準画像中の注目被写体候補画像と他の画像中のそれぞれの注目被写体候補画像とが最も近似するそれぞれの変形モーションパラメータを同定し、同定されたそれぞれの変形モーションパラメータに基づいて他の画像中のそれぞれの注目被写体候補画像を変形して基準画像中の注目被写体候補画像と近似するそれぞれの近似注目被写体候補画像を求め、これら複数の近似注目被写体候補画像及び基準画像中の注目被写体候補画像を加算平均処理または加重平均処理を実行して高精細画像を生成する。
【００１１】
また請求項６に記載の撮像装置は、上記記載の発明である撮像装置において、前記撮像装置は、体内の病変を観察する為に用いられる。
【００１２】
また請求項７に記載の撮像装置は、上記記載の発明である撮像装置において、前記注目被写体候補検出手段は、病変あるいは病変の候補を認識する認識手段を備えた。
【００１３】
また請求項８に記載の撮像装置は、上記記載の発明である撮像装置において、前記注目被写体候補検出手段は、出血部位を認識する血流認識手段を備えた。
【００１４】
また請求項９に記載の撮像装置は、上記記載の発明である撮像装置において、前記注目被写体候補検出手段は、血管を認識する血管認識手段を備えた。
【００１５】
また請求項１０に記載の撮像装置は、上記記載の発明である撮像装置において、前記短時間撮像間隔で撮像することによって得られる前記複数枚の画像には、前記注目被写体候補が互いに略同じ、画角、撮像位置、撮像方向で撮像されている。
【００１６】
また請求項１１に記載の撮像装置は、上記記載の発明である撮像装置において、前記高精細画像構成手段は、複数枚の画像を用いて高精細画像を構成する機能、撮像間隔を短くして被写体及び撮像装置のブレを低減する機能、画像を加算してノイズを低減し画像のダイナミックレンジを向上させる機能のうち、少なくとも１つの機能を有する。
【００１７】
また請求項１２に記載の撮像方法は、撮像手段で撮像された画像から注目被写体候補を検出する注目被写体候補検出ステップと、前記被写体候補検出手段が注目被写体候補を検出した際、前記撮像手段が前記注目被写体候補を撮影する間隔を長時間撮像間隔から短時間撮像間隔へ変更する撮像間隔設定ステップと、前記短時間撮像間隔で撮像された複数枚の画像を用いて高精細画像を構成する高精細画像構成ステップとを有する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、特定の被写体を認識した際、撮像間隔を変更して複数枚の画像を撮像し、取得された複数枚の画像を用いて高精細な画像を構成する撮像装置及び撮像方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
［第１の実施の形態］  
図１は、本発明の第１の実施形態に係る撮像装置１０の構成を示す図である。撮像装置１０は、注目被写体候補検出手段１、撮像間隔設定手段２、高精細画像構成手段３を備えている。
【００２０】
注目被写体候補検出手段１は、図示しない撮像部（カメラ）により取得した画像に注目被写体の候補となる部分画像が含まれているかどうかを検出する。撮像間隔設定手段２は、注目被写体候補検出手段１が注目被写体候補を検出した場合、長時間撮像間隔から短時間撮像間隔へ撮像間隔を変更する。高精細画像構成手段３は、撮像間隔設定手段２によって変更された撮像間隔で撮像部によって撮影された複数枚の画像を取得し、その複数枚の画像に基づいて高精細な一枚の画像を生成する。
【００２１】
ここで注目被写体とは、操作者が注目する特定の被写体のことをいう。また注目被写体候補とは、取得した画像中に含まれる複数の被写体の内、注目被写体候補検出手段１が注目被写体であると判定した被写体のことをいう。従って、注目被写体候補には、注目被写体でない被写体が含まれる場合がある。
【００２２】
短時間撮像間隔とは、取得した画像中に注目被写体候補が含まれていた場合、それまでの（注目被写体候補が検知されない状態での）撮像間隔よりも短い間隔で撮像を行うとして予め定められた間隔のことをいう。そして、注目被写体候補が検知されない状態での撮像間隔を長時間撮像間隔という。  
従って、「長時間撮像間隔」、「短時間撮像間隔」は、それぞれ「所定の撮像間隔」、「前記所定の撮像間隔よりも短い撮像間隔」と言い換えることができる。
【００２３】
図２は、本発明の第１実施形態に係る撮像装置１０の動作を示すフロー図である。  
ステップＳ２１において、注目被写体候補検出手段１は、撮像部から取得した画像の中に注目被写体候補となる部分画像が含まれているかどうかの認識動作を実行する。この認識動作は、複数の基準となる注目被写体の画像と対比することによって実行される。そして、ステップＳ２２において、上述の対比結果から画像に注目被写体候補となり得る部分画像が含まれているかどうかを判断する。
【００２４】
ステップＳ２２でＮｏの場合、即ち、１つの注目被写体候補が含まれていることが認識されなければ、他の注目被写体候補が含まれているかどうかの認識動作を繰り返して実行する。  
ステップＳ２２でＹｅｓの場合、即ち、１つの注目被写体候補が含まれていることが認識されたときは、次のステップＳ２３を実行する。
【００２５】
図３は、注目被写体候補が含まれているかどうかを認識する方法を説明する図である。  
注目被写体を含む教師画像が予め複数、データベースに保存されている。その各々の教師画像を用いて、取得した画像に対してテンプレートマッチングを実行する。そして、その結果、教師画像とのマッチング指数が所定の閾値を超えた場合に、取得した画像を注目被写体候補画像とする。  
図３では、取得した画像を複数の教師画像とテンプレートマッチングした結果、１枚の教師画像に類似していると判断されている。従って、取得した画像には注目被写体候補が含まれていると判断される。
【００２６】
図２のステップＳ２３において、撮像間隔設定手段２は撮像部に対して、撮像間隔を短く変更するように指示する。例えば、撮像間隔が１／２秒であった場合、１／１５秒に変更するように指示する。そして、変更した撮像間隔で所定時間あるいは所定枚数撮影した後、元の撮像間隔に戻すように指示する。
【００２７】
ステップＳ２４において、撮像部は、変更された短時間撮像間隔で複数枚の画像を撮像する。ステップＳ２５において、高精細画像構成手段３は、撮像された複数枚の画像を用いて高精細な画像を生成する。
【００２８】
次に、複数枚の画像に基づいて高精細画像構成手段３が実行する、高精細化処理について説明する。  
上述のようにして撮影された複数の画像には、注目被写体候補が含まれている。ここで、撮像間隔を１／２秒から１／１５秒に変更する場合などのように撮像間隔を適切に設定することで、撮像される複数枚画像には、互いに略同じ、画角、撮像位置、撮像方向で注目被写体が撮像されていることが期待される。しかしながら、一般に注目被写体候補は動いているため、その画像は変化していることが考えられる。そこで、高精細画像構成手段３はこの動きを補正して高精細化処理を実行する。
【００２９】
図４は、高精細画像構成手段３の構成を示す図である。高精細画像構成手段３は、モーション推定部３Ａ及び超解像処理部３Ｂを備えている。モーション推定部３Ａは、被写体の動きを推定する。超解像処理部３Ｂは、推定された被写体の動きを補正した画像を合成して高精細の画像を生成する。
【００３０】
図５は、モーション推定部３Ａでの動き推定の処理手順の一例を示す図である。  
ステップＳ３１において、モーション推定部３Ａは動き推定の基準となる注目被写体候補画像（以下、基準画像と称する）を１枚読み込む。ここで、基準画像は、複数の注目被写体候補画像から所定の基準で選択することができる。例えば、最初の撮影画像としても良く、中間の撮影画像としても良い。あるいは、ノイズの少ない画像としても良い。
【００３１】
ステップＳ３２において、基準画像を複数の動きで変形させる。ここで、基準画像の複数変形は、例えば、水平、垂直、回転方向に対して、±１ピクセルの動きパラメータで基準画像を１９通り（なお、２７通り中８通りは同じ変形パターン）に変形させる。
【００３２】
ステップＳ３３において、基準画像以外の他の複数の注目被写体候補画像（以下、参照画像と称する）を１枚読み込む。ステップＳ３４において、基準画像を複数変形させた上記それぞれの画像と参照画像との間の類似度値を算出する。そして、ステップＳ３５において、基準画像を変形させた動きのパラメータ（変形モーションパラメータ）と算出した類似度値との関係を用いて、離散的な類似度マップを作成する。ステップＳ３６において、作成した離散的な類似度マップを補完することで、類似度マップの極値を探索し、類似度マップの極値を求める。
【００３３】
図６は、動き推定をパラボラフッティングで行う具体的方法の一例を示す図である。図６において、縦軸は類似度値の二乗偏差を表している。縦軸の二乗偏差の値が小さいほど類似度が高いといえる。横軸は変形モーションパラメータを示している。この図において、ステップＳ３５において求めた離散的な点にフィットするパラボラ曲線を推定する。そして、このフィットしたパラボラ曲線を用いて二乗偏差が最小（極値）となる変形モーションパラメータを求める。  
この極値で定められる変形の動きが動き推定値となる。即ち、極値で定められる変形モーションパラメータで基準画像を変形すると、参照画像に最も近似した画像を得ることができる。
【００３４】
なお、図６に示した横軸の変形モーションパラメータは次のように割り付けることができる。  
例えば、変形モーションパラメータを水平方向，垂直方向，回転方向の組み合わせであると考えると、横軸の負の方から（−１，＋１，−１）、（−１，＋１，０）、（−１，＋１，＋１）の各離散類似度値をプロットする。また、水平方向，垂直方向，回転方向の各変形方向を個別独立と考えると、負の方向から（−１），（０），（＋１）となり、水平方向，垂直方向，回転方向について別々にプロットする。
【００３５】
なお、類似度マップの極値の探索法としては、上述のパラボラフィッティングに限られず、スプライン補間法等の公知の技術を用いても良い。
【００３６】
図５のステップＳ３７において、対象となる全ての参照画像に対して動き推定を実行したかどうかを判定する。  
ステップＳ３７でＮｏの場合、即ちまだ動き推定を実行していない参照画像が存在する場合は、ステップＳ３８において、参照画像のフレーム番号を１つ増加させて、ステップＳ３３へ戻る。これにより、全ての参照画像において動き推定が行われるまで、ステップＳ３３乃至ステップＳ３８の処理が繰り返し行われることとなる。  
ステップＳ３７でＹｅｓの場合、即ち全ての参照画像において動き推定が行われたと判定されると、当該動き推定の処理を終了する。
【００３７】
その後、超解像処理部３Ｂが、画像処理を行って高精細画像を生成する。  
図７は、参照画像から基準画像への変形方法を示す図である。上述のように、極値で定められる変形モーションパラメータで基準画像を変形すると、参照画像に最も近似した画像を得ることができる。従って、それぞれの参照画像を、変形モーションパラメータの符号を反転した値で変形することによって、基準画像に最も近似した画像を得ることができる。  
超解像処理部３Ｂは、このようにして得られた複数枚の画像を用いて、例えば、加算平均処理あるいは加重平均処理を実行することによって、高精細な画像を構成する。
【００３８】
図８は、加算平均処理を示す図である。この加算平均法では、全画像（基準画像及び基準画像に近似した複数の画像）について各画素位置の画素値を加算平均し、その値を新画素値とする加算平均画像を生成する。この加算平均手法は、ノイズが残りにくいという特徴がある。
【００３９】
図９は、加重平均処理の一例を示す図である。加重平均処理は、画像毎に重みをつけた画素値を加算して平均化する処理である。図９に示す加重平均法では、先ず２枚の画像について加算平均画像を生成し、生成した加算平均画像と別の画像との間で更に加算平均画像を生成する。そして、この処理を全画像について適用する。
【００４０】
［第２実施形態］  
第２の実施形態では、高精細画像構成手段３の処理内容が第１の実施形態と異なっている。従って、第１の実施形態と同一の部位には同一の符号を付してその詳細の説明は省略する。
【００４１】
図１０は、第２の実施形態の高精細画像を生成する方法を説明する図である。  
まず注目被写体候補を認識した後、撮像間隔を短くし、また露光時間を短くし、複数枚撮影する。例えば、連写が４枚の場合、このようにして画像（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）を得る。  
次に、それぞれの画像（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）に対して、特徴点抽出を実行する。特徴点抽出方法には、種々の手法が知られているが、例えば、それぞれの画像（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）に対して、注目被写体候補の角を検出して特徴点とする。
【００４２】
そして、それぞれの画像の注目被写体候補の特徴点が同じ座標値となるように画像処理を実行する。この際必要ならば、画像の拡大縮小処理、射影変換、アフィン変換を行う。このようにして、画像（Ａ’）、（Ｂ’）、（Ｃ’）、（Ｄ’）が得られる。続いて、これらの画像の対応する画素の画素値を合計する。  
撮像一回あたりの露光時間を減らして短時間間隔で連射することにより、被写体のブレ、撮像装置のブレ低減した画像ブレが少ない画像が複数枚得られる。但し、露光時間を減らすことにより、一枚あたりのノイズが大きく、また十分なダイナミックレンジは得られない。しかし、上述の座標変換した画像を足し合わせることによりノイズを低減し、被写体のダイナミックレンジを向上させることが可能となる。
【００４３】
即ち、前記高精細画像構成手段は、複数枚の画像を用いて高精細画像を構成する機能、撮像間隔を短くして被写体及び撮像装置のブレを低減する機能、画像を加算してノイズを低減し画像のダイナミックレンジを向上させる機能のうち、少なくとも１つの機能を有する。
【００４４】
次に上述の各実施の形態の撮像装置を適用した例を説明する。
【００４５】
［適用例１］  
図１１は、病変を検出した例を説明する図である。  
はじめはフレームレートａで各部位の撮像を継続する。撮像された画像から病変であると疑いのある部分（注目被写体候補）を検出したときは、フレームレートａよりも短い周期のフレームレートｂに変更して複数（ｎ）枚撮像する。この時点では、病変と確定できなくても良い。こうして得られた複数枚の画像に対して、高精細化処理を施す。そして、高精細化した画像に基づいて病変かどうかが判断される。
【００４６】
図１２は、注目被写体候補を検出する方法を示す図である。ここでは、病変であると疑いのある部分を抽出する方法として、特徴点抽出処理を実行した。そして、一定範囲内の特徴点の数が閾値より大きい部分が存在する場合に病変候補であると判断した。理由としては、病変の無い部分に関しては殆どテクスチャがない状態であるが、病変に関しては何らかのテクスチャが存在し特徴点が複数抽出されると考えられからである。  
なお、得られた高精細画像に基づいて、最終的に病変を判断する手法は、上述のように複数枚の教師画像に対してテンプレートマッチングを行っても良いし、専門の医師の判断にゆだねても良い。
【００４７】
［適用例２］  
血管から血が流出している部分を病変とみなして検出した例を説明する。  
図１３は、流血部分のない血管画像（Ａ）と、流血部分のある血管画像（Ｂ）を示す図である。この例では、血管自体には異常がないため、上述の方法をそのまま適用することは困難である。  
そこで、図１４に示すように、複数の血管の教師画像に対してテンプレートマッチングを行い画像内の血管部分を抽出した。次に、その血管の近傍を対象として、複数の流血状態を表す教師画像に対してテンプレートマッチングを行って、血管からの流血の有無を検出した。そして、病変候補が検出されたときは、フレームレートを変更して複数枚撮影し高解像度処理を実行した。  
また得られた高精細画像に基づいて、実際に出血部位があるかどうかを判断する手法は、さらに出血部位に関してテンプレートマッチングを用いても良いし、専門の医師の判断にゆだねても良い。
【００４８】
なお、上記実施の形態では、医療分野における適用例として、カプセル内視鏡などの小型撮像装置に対して本願発明を適用する場合を説明した。しかし本願発明は、この実施例に限定されるものではない。医療分野に限られず、研究開発分野、アミューズメント分野など撮像装置を利用している産業の各分野に広く適用することができる。
【００４９】
なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の第１実施形態に係る撮像装置の構成を示す図。
【図２】本発明の第１実施形態に係る撮像装置の動作を示すフロー図。
【図３】注目被写体候補が含まれているかどうかを認識する方法を説明する図。
【図４】高精細画像構成手段の構成を示す図。
【図５】モーション推定部での動き推定の処理手順の一例を示す図。
【図６】動き推定をパラボラフッティングで行う具体的方法の一例を示す図。
【図７】参照画像から基準画像への変形方法を示す図。
【図８】加算平均処理を示す図。
【図９】加重平均処理の一例を示す図。
【図１０】第２の実施形態の高精細画像を生成する方法を説明する図。
【図１１】病変を検出した例を説明する図。
【図１２】注目被写体候補を検出する方法を示す図。
【図１３】流血部分のない血管画像と、流血部分のある血管画像を示す図。
【図１４】血管の教師画像と流血状態の教師画像とを示す図。
【符号の説明】
【００５１】
１…注目被写体候補検出手段、２…撮像間隔設定手段、３…高精細画像構成手段、３Ａ…モーション推定部、３Ｂ…超解像処理部、１０…撮像装置。
【図１】
2010110500.tif 000003
【図２】
2010110500.tif 000004
【図３】
2010110500.tif 000005
【図４】
2010110500.tif 000006
【図５】
2010110500.tif 000007
【図６】
2010110500.tif 000008
【図７】
2010110500.tif 000009
【図８】
2010110500.tif 000010
【図９】
2010110500.tif 000011
【図１０】
2010110500.tif 000012
【図１１】
2010110500.tif 000013
【図１２】
2010110500.tif 000014
【図１３】
2010110500.tif 000015
【図１４】
2010110500.tif 000016