(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の撮像された画像を入力する第１のステップと、
入力された前記画像に対し、３点以上の前記対象物の特徴点を入力する第２のステップと、
入力された特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成する第３のステップと、
前記特徴点の位置を変化させずに、前記対象物の輪郭形状の特徴量と前記画像の特徴量と必要に応じて与えられる前記初期輪郭の変化量との総和が最小になるように前記初期輪郭を変形することにより、前記画像中の対象物の輪郭を抽出する第４のステップと、
を有し、
前記第３のステップは、
前記第４のステップで抽出された過去の複数のサンプル輪郭のそれぞれから、当該サンプル輪郭を抽出する際に入力された隣り合う特徴点間を結んで得られる各線分上の点から当該サンプル輪郭までの方向と距離を示すベクトルを求めるステップと、
前記複数のサンプル輪郭のそれぞれから求めた複数の前記ベクトルを統計処理して、前記各線分に対応し、当該線分を外側に広げる広げ方を定める代表ベクトルを生成するステップと、
前記代表ベクトルを記憶手段に記憶するステップと、
前記第２のステップで入力された隣り合う特徴点間を結んで得られる各線分上の点を、前記記憶手段で記憶された当該線分に対応する前記代表ベクトルの示す方向へ当該代表ベクトルの示す距離だけ移動させて、前記初期輪郭を生成するための各点を求めるステップと、
前記第２のステップで入力された各特徴点と、求めた各点を通る円弧とをつないで前記初期輪郭を生成するステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
対象物の撮像された連続する複数の画像を入力する第１のステップと、
入力された前記複数の画像のうちの１枚目の画像と最後の画像のそれぞれに対し、３点以上の前記対象物の特徴点を入力する第２のステップと、
前記１枚目の画像及び前記最後の画像の間に挟まれる各画像上の前記対象物の特徴点を前記１枚目の画像及び前記最後の画像上の対応する特徴点間で線形補間により求める第３のステップと、
前記複数の画像のうちの１つの第１の画像上の前記特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成する第４のステップと、
前記特徴点の位置を変化させずに、前記対象物の輪郭形状の特徴量と前記第１の画像の特徴量と必要に応じて与えられる前記初期輪郭の変化量との総和が最小になるように前記初期輪郭を変形することにより、前記第１の画像中の対象物の輪郭を抽出する第５のステップと、
抽出された前記対象物の輪郭を後続の画像の初期輪郭に設定する第６のステップと、
を有し、
前記第４のステップは、
前記第５のステップで抽出された過去の複数のサンプル輪郭から、当該サンプル輪郭を抽出する際に入力された隣り合う特徴点間を結んで得られる各線分上の点から当該サンプル輪郭までの方向と距離を示すベクトルを求めるステップと、
前記複数のサンプル輪郭のそれぞれから求めた複数の前記ベクトルを統計処理して、前記各線分に対応し、当該線分を外側に広げる広げ方を定める代表ベクトルを生成するステップと、
前記代表ベクトルを記憶手段に記憶するステップと、
前記第１の画像上の隣り合う特徴点間を結んで得られる各線分上の点を、前記記憶手段で記憶された当該線分に対応する前記代表ベクトルの示す方向へ当該代表ベクトルの示す距離だけ移動させて、前記初期輪郭を生成するための各点を求めるステップと、
前記第１の画像上の各特徴点と、求めた各点を通る円弧とをつないで前記初期輪郭を生成するステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
対象物の撮像された画像を入力する画像入力手段と、
入力された前記画像に対し、３点以上の前記対象物の特徴点を入力する特徴点入力手段と、
入力された特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成する初期輪郭生成手段と、
前記特徴点の位置を変化させずに、前記対象物の輪郭形状の特徴量と前記画像の特徴量と必要に応じて与えられる前記初期輪郭の変化量との総和が最小になるように前記初期輪郭を変形することにより、前記画像中の対象物の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
を備え、
前記初期輪郭生成手段は、
前記輪郭抽出手段で抽出された過去の複数のサンプル輪郭のそれぞれから、当該サンプル輪郭を抽出する際に入力された隣り合う特徴点間を結んで得られる各線分上の点から当該サンプル輪郭までの方向と距離を示すベクトルを求めて、前記複数のサンプル輪郭のそれぞれから求めた複数の前記ベクトルを統計処理し、前記各線分に対応し、当該線分を外側に広げる広げ方を定める代表ベクトルを生成する代表ベクトル生成手段と、
前記代表ベクトルを記憶する記憶手段と、
前記特徴点入力手段で入力された隣り合う特徴点間を結んで得られる各線分上の点を、前記記憶手段で記憶された当該線分に対応する前記代表ベクトルの示す方向へ当該代表ベクトルの示す距離だけ移動させて、前記初期輪郭を生成するための各点を求めて、当該特徴点入力手段で入力された各特徴点と、求めた各点を通る円弧とをつないで前記初期輪郭を生成する手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
対象物の撮像された連続する複数の画像を入力する画像入力手段と、
入力された前記複数の画像のうちの１枚目の画像と最後の画像のそれぞれに対し、３点以上の前記対象物の特徴点を入力する特徴点入力手段と、
前記１枚目の画像及び前記最後の画像の間に挟まれる各画像上の前記対象物の特徴点を前記１枚目の画像及び前記最後の画像上の対応する特徴点間で線形補間により求める特徴点生成手段と、
前記複数の画像のうちの１つの第１の画像上の前記特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成する初期輪郭生成手段と、
前記特徴点の位置を変化させずに、前記対象物の輪郭形状の特徴量と前記第１の画像の特徴量と必要に応じて与えられる前記初期輪郭の変化量との総和が最小になるように前記初期輪郭を変形することにより、前記第１の画像中の対象物の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
を備え、
前記輪郭抽出手段は、前記抽出された輪郭を後続の画像の初期輪郭として用い、
前記初期輪郭生成手段は、
前記輪郭抽出手段で抽出された過去の複数のサンプル輪郭のそれぞれから、当該サンプル輪郭を抽出する際に入力された隣り合う特徴点間を結んで得られる各線分上の点から当該サンプル輪郭までの方向と距離を示すベクトルを求めて、前記複数のサンプル輪郭のそれぞれから求めた複数の前記ベクトルを統計処理し、前記各線分に対応し、当該線分を外側に広げる広げ方を定める代表ベクトルを生成する代表ベクトル生成手段と、
前記代表ベクトルを記憶する記憶手段と、
前記第１の画像上の隣り合う特徴点間を結んで得られる各線分上の点を、前記記憶手段で記憶された当該線分に対応する前記代表ベクトルの示す方向へ当該代表ベクトルの示す距離だけ移動させて、前記初期輪郭を生成するための各点を求めて、当該第１の画像上の各特徴点と、求めた各点を通る円弧とをつないで前記初期輪郭を生成する手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像中の対象物の輪郭を抽出する画像処理方法及びそれを用いた画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像情報から物体の輪郭を抽出する方法としては、Ｓｎａｋｅｓ：Ａｃｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｏｕｒ  Ｍｏｄｅｌｓ（Ｍ．Ｋａｓｓ，ｅｔ．ａｌ：  Ｉｎｔ．Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，１，３２１−３３１，１９８８）が提案されている。この方法は、複数個の離散点が有する弾性エネルギーと、画像エネルギーとの和を最小にするように離散点を移動させることにより、物体の輪郭を抽出する方法である。
【０００３】
具体的には図１１に示すように、輪郭抽出の対象とする物体２２の例えば外側に閉輪郭２３を定義する。この閉輪郭２３の弾性エネルギーは次式（１）で表される。
【０００４】
【数１】
0003641126.tif 000002
【０００５】
式（１）において、α、βはそれぞれ弾性エネルギーの一次および二次の項の重みで、それぞれ閉輪郭２３の収縮および滑らかさに関与している。ｓは閉輪郭２３上での座標である。また画像エネルギーとしては次式（２）のＥimage のようなエッジなどの画像の特徴を表すものが用いられる。
【０００６】
【数２】
0003641126.tif 000003
これらのエネルギーの総和をＥall とすると、次式（３）のようになる。
【０００７】
【数３】
0003641126.tif 000004
【０００８】
ただし、ｗimage は画像エネルギーＥimage の重みである。このＥall が最小になるように、閉輪郭２３を移動させることにより、対象物体２２の輪郭を抽出する。
【０００９】
しかしながら、この方式では、輪郭の初期値が対象物の輪郭に十分近くなく、また、初期値の近傍に対象物の輪郭ではない間違ったエッジが存在する場合には、近くのエッジで止まってしまうという問題点があった。
【００１０】
特に、心臓部の画像からの左室壁の輪郭を抽出することは、近年、虚血性心疾患による死亡者の増加等により、それらの疾患の診断のために、画像による心壁の動きの解析が行なわれるようになってきているため、非常に重要である。心臓部の画像から左室壁の輪郭を抽出する場合、心腔内のノイズなどの問題より、初期輪郭を適切に設定しないと高精度な輪郭抽出結果は得られないが、心臓断面の形には個人差があるため効果的な初期輪郭を少ない手間で設定することは困難である。また、エネルギー関数には多くのパラメータが含まれているが、これらのパラメータを適切に設定する必要があるという問題点があった。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来、動的輪郭モデルによる輪郭抽出方法には、各種パラメータの設定等、初期輪郭の適切な設定が難しいという問題点があった。
そこで、本発明は、上記問題点に鑑み、画像中の対象物の動的輪郭抽出の際に、精確な初期輪郭の設定が容易に行え、その結果、正確で効率的な輪郭抽出が可能となる画像処理方法およびそれを用いた画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
（１）本発明の画像処理方法は、入力された画像に対し入力された該画像中の対象物の１または複数の特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成し、前記特徴点の位置を変化させずに、前記対象物の輪郭形状の特徴量と前記画像の特徴量と必要に応じて与えられる前記初期輪郭の変化量との総和が最小になるように前記初期輪郭を変形することにより、前記画像中の対象物の輪郭を抽出することを特徴とする。
【００１３】
本発明によれば、予め指定された特徴点の位置は保存したまま、画像中の対象物の動的輪郭抽出を行うことにより、より輪郭に近い初期輪郭の設定が容易に行え、正確で効率的な輪郭抽出が可能となる。
【００１４】
（２）本発明の画像処理方法は、入力された連続する複数の画像のうちの少なくとも１つの画像に対し入力された該画像中の対象物の１または複数の特徴点に基づき他の画像中の特徴点を算出し、
前記複数の画像のうちの少なくとも１つの画像から前記特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成し、
前記特徴点の位置を変化させずに、前記対象物の輪郭形状の特徴量と前記画像の特徴量と必要に応じて与えられる前記初期輪郭の変化量との総和が最小になるように前記初期輪郭を変形することにより、前記画像中の対象物の輪郭を抽出し、この抽出された前記対象物の輪郭を後続の画像の初期輪郭とすることを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、入力された連続する複数の画像のうちの少なくとも１つの画像に対し入力された該画像中の対象物の１または複数の特徴点に基づき他の画像中の特徴点を算出し、また、直前の画像の輪郭抽出結果を初期輪郭として用いて、各画像から特徴点の位置は保存したまま、画像中の対象物の動的輪郭抽出を行うことにより、動画像中の対象物の動的輪郭抽出の際にも、より輪郭に近い初期輪郭の設定が容易に行え、正確で効率的な輪郭抽出が可能となる。
【００１６】
（３）上記画像処理方法において、複数のサンプル輪郭に基づきそのサンプル輪郭上の特徴点と該サンプル輪郭とを関係付ける操作量を算出し、必要に応じて調整された該操作量と前記入力された画像中の特徴点とに基づき前記対象物の初期輪郭を生成することを特徴とする。
【００１７】
本発明によれば、過去の輪郭抽出結果に基づき特徴点と輪郭とを関係付ける操作量（代表ベクトル）を予め算出しておき、この操作量を必要に応じて調整しながら、これから輪郭を抽出しようとしている画像中の対象物の１または複数の特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成することにより、より精度の高い初期輪郭を生成することができる。
【００１８】
（４）本発明の画像処理装置は、入力された画像に対し入力された該画像中の対象物の１または複数の特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成する生成手段と、
前記特徴点の位置を変化させずに、前記対象物の輪郭形状の特徴量と前記画像の特徴量と必要に応じて与えられる前記初期輪郭の変化量との総和が最小になるように前記初期輪郭を変形することにより、前記画像中の対象物の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
を具備したことを特徴とする。
【００１９】
本発明によれば、予め指定された特徴点の位置は保存したまま、画像中の対象物の動的輪郭抽出を行うことにより、より輪郭に近い初期輪郭の設定が容易に行え、正確で効率的な輪郭抽出が可能となる。
【００２０】
（５）本発明の画像処理装置は、入力された連続する複数の画像のうちの少なくとも１つの画像に対し入力された該画像中の対象物の１または複数の特徴点に基づき他の画像中の特徴点を算出する算出手段と、
前記複数の画像のうちの少なくとも１つの画像から前記特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成する生成手段と、
前記特徴点の位置を変化させずに、前記対象物の輪郭形状の特徴量と前記画像の特徴量と必要に応じて与えられる前記初期輪郭の変化量との総和が最小になるように前記初期輪郭を変形することにより、前記画像中の対象物の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
を具備し、
前記輪郭抽出手段で抽出された前記対象物の輪郭を後続の画像の初期輪郭とすることを特徴とする。
【００２１】
本発明によれば、入力された連続する複数の画像のうちの少なくとも１つの画像に対し入力された該画像中の対象物の１または複数の特徴点に基づき他の画像中の特徴点を算出し、また、直前の画像の輪郭抽出結果を初期輪郭として用いて、各画像から特徴点の位置は保存したまま、画像中の対象物の動的輪郭抽出を行うことにより、動画像中の対象物の動的輪郭抽出の際にも、より輪郭に近い初期輪郭の設定が容易に行え、正確で効率的な輪郭抽出が可能となる。
【００２２】
（６）上記画像処理装置において、前記生成手段は、複数のサンプル輪郭に基づきそのサンプル輪郭上の特徴点と該サンプル輪郭とを関係付ける操作量を算出し、必要に応じて調整された該操作量と前記入力された画像中の特徴点とに基づき前記対象物の初期輪郭を生成することを特徴とする。
【００２３】
本発明によれば、過去の輪郭抽出結果に基づき特徴点と輪郭とを関係付ける操作量（代表ベクトル）を予め算出しておき、この操作量を必要に応じて調整しながら、これから輪郭を抽出しようとしている画像中の対象物の１または複数の特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成することにより、より精度の高い初期輪郭を生成することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の構成例を概略的に示したものである。
【００２５】
画像入力部１は処理対象の画像を入力するものである。画像表示部２は画像入力部１で入力された画像を表示するものである。特徴点入力部３は例えばマウス、トラックボール、レバー、キーボードなどから構成され、画像入力部１で入力された対象物の特徴点の座標を入力するものである。ここでは特徴点として例えば３点を入力するものとする。また、特徴点を入力する際には、画像表示部２で表示された画像中に、その位置を直接指示するようにしてもよいし、座標値で入力するようにしてもよい。
【００２６】
初期輪郭生成部４では、入力された特徴点Ａ、Ｂ、Ｃを補間することにより、図３に示すような初期輪郭を生成するようになっている。
例えば、図１０に示すように、特徴点Ａ、Ｂ、Ｃからなる各辺ｒ１１、ｒ１２、ｒ１３のそれぞれの中点を外側に垂直に一定距離移動した点ｙ１、ｙ２、ｙ３を求め、特徴点とこれら各点を通る円弧とをつないだものを初期輪郭としてもよい。
【００２７】
また、各辺ｒ１１、ｒ１２、ｒ１３のそれぞれの中点を外側に垂直に移動する際の距離の調整は、ユーザによってなされることが望ましい。
初期輪郭生成部４で生成される初期輪郭は、図３に示すように、複数の離散点（特徴点Ａ、Ｂ、Ｃを含む）の座標値にて特定されるものである。
【００２８】
輪郭抽出部５の構成例を図２に示す。
離散点移動部７では式（４）においてＥall で表される全エネルギーが最小になるように初期輪郭を特定する特徴点以外の複数個の離散点を移動させる。ただし、特徴点入力部３で入力した特徴点については移動させないこととする。例えば、図３において、二重丸で表される特徴点Ａ、Ｂ、Ｃの座標値はそのままにしてそれ以外の点（黒丸で表された点）のみを移動させる。
【００２９】
【数４】
0003641126.tif 000005
【００３０】
式（４）において、ｉは図４で表されるような複数個の離散点（特徴点を含む）の番号である。ｗimage （ｉ）、ｗext （ｉ）は重み係数である。Ｅint （ｉ）は初期輪郭の形状の特徴量を表す内部エネルギーであり、本実施形態では次式（５）を用いるものとする。
【００３１】
【数５】
0003641126.tif 000006
ただし、Ｖi ＝（ｘi 、ｙi ）は離散点（特徴点を含む）の位置座標である。Ｅimage （ｉ）は処理対象の画像の特徴量を表す画像エネルギーであり、ここでは式（６）を用いる。
【００３２】
【数６】
0003641126.tif 000007
【００３３】
Ｅext （ｉ）は必要に応じて付加する外部エネルギーで、具体的には、例えば、式（７）で表すことができる。すなわち、式（７）は離散点をある点Ｖ0 から遠ざけたり、Ｖ0 に近付けたりするエネルギーである。遠ざけるか近付けるかは係数ｋの正負によって決まる。
【００３４】
【数７】
0003641126.tif 000008
【００３５】
エネルギーの総和が最小となるような離散点の位置を求める解法として、変分法による方法を用いる。変分法によれば式（４）が最小となるためには式（８）のような連立方程式が成り立つことが必要である。
【００３６】
【数８】
0003641126.tif 000009
ただし、
【００３７】
【数９】
0003641126.tif 000010
とする。
今、ｘ座標のみを考えるとすると、式（８）の連立方程式はベクトル表示で次式のように表すことができる。
【００３８】
【数１０】
0003641126.tif 000011
ただし、
【００３９】
【数１１】
0003641126.tif 000012
である。
この連立方程式をヤコビ法を用いて逐次近似法で解く。Ａを次式（１２）のように対角行列Ｄとそれ以外の部分Ｆに分ける。
【００４０】
【数１２】
0003641126.tif 000013
ｎ回目の近似解をｘn とすると、ｎ＋１回目の近似解ｘn+1 は、
【００４１】
【数１３】
0003641126.tif 000014
となる。ただし、γは収束速度パラメータである。
【００４２】
以上の計算過程において、先に入力された特徴点については移動を行なわないものとする。
図２の離散点移動部７の構成例を図５に示す。
【００４３】
画像エネルギー算出部９、外部エネルギー算出部１０では、それぞれ式（４）におけるＥimage （ｉ）、Ｅext （ｉ）を算出する。パラメータ記憶部１２には各エネルギーの重み係数、式（１３）における行列Ｄ、Ｆの要素の値、γ等が記憶されている。次座標算出部１１では、式（１３）を用いて各離散点の次座標を計算して、離散点を移動させる。
【００４４】
離散点を移動させるごとに、図２の収束判定部８で収束条件を満たすかどうかを判定し、収束条件を満たさない場合には再び離散点移動部７で離散点の移動を行ない、収束条件を満たすまで繰り返す。
【００４５】
収束条件としては、本実施形態では式（１４）で表されるようなｎ回目の繰り返しでのエネルギーの変化量ΔＥall n がある一定値より小さくなったときとする。
【００４６】
【数１４】
0003641126.tif 000015
【００４７】
図２の収束判定部８の構成例を図６に示す。エネルギー算出部１３では、式（４）のＥall を算出する。それをｎ回目の値Ｅall n として、記憶部１４に記憶しておく。そしてエネルギー比較部１５で、記憶部１４にあらかじめ記憶しておいたｎ−１回目の値Ｅall n-1 との差の絶対値ΔＥall n を求めて、それが一定量εより小さければ収束したと判定し、大きければ収束していないと判定する。
【００４８】
図１の出力部６では、輪郭抽出部６での輪郭抽出結果を、例えば、ディスプレイ装置に表示するようになっている。
以上説明したように、上記第１の実施形態によれば、予め指定された特徴点の位置は保存したまま、画像中の対象物の動的輪郭抽出を行うことにより、画像中の対象物の動的輪郭抽出の際に、より輪郭に近い初期輪郭の設定が容易に行え、正確で効率的な輪郭抽出が可能となる。
（第２の実施形態）
図７は、本発明の第２の実施形態に係る入力画像が動画像の場合の画像処理装置の構成例を概略的に示したものである。なお、図１と同一部分には同一符号を付し、異なる部分について説明する。すなわち、図７では、特徴点生成部１６をさらに具備している。
【００４９】
特徴点入力部３からは、入力される動画像の最初の１枚目の画像と、最後の画像に対し特徴点が入力される。特徴点が入力される動画像中の第１枚目の画像と最後の画像をここでは、代表画像と呼ぶことにする。
【００５０】
特徴点生成部１６では、代表画像以外の画像についての特徴点を生成するものである。すなわち、２枚の代表画像間に挟まれる代表画像でない各画像中の特徴点は、２枚の代表画像中の対応し合う特徴点の間で線形補間して求める。なお、特徴点の指定された画像（代表画像）は、１枚のみでも３枚以上あってもよい。代表画像が１枚のみの場合は、他の画像の特徴点についても、この指定された特徴点と同じとしてもよい。代表画像が３枚以上である場合も、上記同様、その間を線形補間して他の画像の特徴点を求めるようにしてもよい。
【００５１】
輪郭抽出の際に使用する初期輪郭は、１枚目以外については、前時相の輪郭抽出結果を利用する。輪郭抽出方法については、第１の実施形態と同様、初期輪郭上の特徴点以外の離散点を収束条件を満たすまで移動させて輪郭抽出を行えばよい。
【００５２】
以下、図７の画像処理装置の処理動作を概略的に説明する。
一枚目の画像について、
画像入力部１では目的とする画像を入力する。画像表示部２では目的とする画像を表示する。特徴点入力部３では、特徴点の座標を入力する。ここでは３点を入力するものとする。入力する手段としては、マウス、トラックボール、レバー、キーボードなどを用いる。初期輪郭生成部４では、入力された特徴点を補間することにより、初期輪郭を生成する。輪郭抽出部５については第１の実施形態と同様とする。
【００５３】
一枚目ではない代表画像について、
画像入力部１では目的とする画像を入力する。画像表示部２では目的とする画像を表示する。特徴点入力部３では、特徴点の座標を入力する。ここでは３点を入力するものとする。入力する手段としては、マウス、トラックボール、レバー、キーボードなどを用いる。輪郭抽出部５については第１の実施形態と同様とするが、初期輪郭としては、直前の画像の輪郭抽出結果を用いる。
【００５４】
代表画像ではない画像について、
画像入力部１では目的とする画像を入力する。特徴点生成部１６において、特徴点の座標を算出する。輪郭抽出部５については第１の実施形態と同様とするが、初期輪郭としては、直前の画像の輪郭抽出結果を用いる。
【００５５】
以上説明したように、上記第２の実施形態によれば、連続する複数の画像のうちの少なくとも１枚の代表画像（例えば、１枚目の画像と最後の画像）に対し入力された該画像中の対象物の１または複数の特徴点から他の画像中の特徴点を求め、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像（例えば、１枚目の画像）から指定された特徴点に基づき該対象物の初期輪郭を生成して特徴点の位置を保存したまま該初期輪郭を変形することにより該対象物の輪郭を抽出したら、それを後続の画像の初期輪郭として用いて、以下同様に各画像から該対象物の輪郭を抽出することにより、動画像中の対象物の動的輪郭抽出の際にも、より輪郭に近い初期輪郭の設定が容易に行え、正確で効率的な輪郭抽出が可能となる。
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置は図１、図７と同様であり、初期輪郭生成部４の構成および処理動作が異なる。
【００５６】
図８は、初期輪郭生成部４の構成例を示したものでる。
特徴点記憶部１７には、図１および図７の特徴点入力部３から入力された特徴点（例えば３点）の座標データを記憶する。例えば、図９に示すように、特徴点Ａ、Ｂ、Ｃが指定されたとする。
【００５７】
代表ベクトル生成部１８では、すでに輪郭の抽出されている複数のサンプル輪郭データから、その各サンプル輪郭データ中の特徴点（その輪郭を抽出する際にユーザにより指定されたもの）と該輪郭形状とを関係付けるための操作量として代表ベクトルを生成する。すなわち、各サンプル輪郭データのそれぞれから、１または複数の隣り合う特徴点間を結んで作られる単純図形（特徴点の数により定まり、例えば、特徴点が３点であるなら３角形）の各辺（特徴点と特徴点とを結ぶ線分）上の点（特徴点と特徴点とを結ぶ線分の中点あるいは、該線分上の複数のサンプル点のそれぞれ）から該輪郭までの距離値を１次元のベクトルの集合として求める。例えば、図９において、特徴点Ａ、Ｂ、Ｃでつくられる線分ＡＢ、ＢＣ（図９中、線分ｍ１、ｍ２）の中点あるいは各線分ｍ１、ｍ２上の複数のサンプル点のそれぞれから輪郭までの距離を求め、それを１次元のベクトルで表す。その際、必要に応じて線分ｍ１、ｍ２の長さで正規化を行ってもよい。そして、例えば、複数のサンプルデータ内で対応し合う線分どうしで距離の平均値をとる、すなわち、ベクトルの平均値を求める、あるいは複数のサンプルデータベクトルに対して主成分分析を行い、第１主成分ベクトルのみを取り出すといった統計処理により、各線分を外側に広げる広げ方を定める代表ベクトルを生成する。このようにして生成された代表ベクトルは代表ベクトル記憶部１９で記憶される。
【００５８】
パラメータ入力部２０には、代表ベクトルをこれから輪郭を抽出しようとしている画像中の対象物の形状の特徴に適合させるべく、そのためにユーザにより選択された調整量としてのパラメータが入力するようになっている。このパラメータとしては、例えば、図９の特徴点を結ぶ線分ｍ１、ｍ２を外側に広げる際の広げ方の程度を定める任意の定数であってもよい。
【００５９】
パラメータ入力部２０を介してパラメータが入力されると、輪郭生成部２１では、代表ベクトル記憶部１９に記憶されている代表ベクトルに該パラメータを乗じて、初期輪郭を生成する。
【００６０】
輪郭生成部２１では、例えば、図１０に示すように、特徴点Ａ、Ｂ、Ｃからなる各辺ｒ１１、ｒ１２、ｒ１３のそれぞれの中点を代表ベクトルの向き（すなわち、各辺から外側に向く方向）へ該代表ベクトルの大きさに上記パラメータを乗じた値だけ移動した点ｙ１、ｙ２、ｙ３を求め、特徴点とこれら各点を通る円弧とをつないて初期輪郭を生成する。
【００６１】
以上説明したように、上記第３の実施形態によれば、過去の輪郭抽出結果に基づき特徴点と輪郭とを関係付ける操作量（代表ベクトル）を予め算出しておき、この操作量を必要に応じて調整しながら、これから輪郭を抽出しようとしている画像中の対象物の１または複数の特徴点に基づき前記対象物の初期輪郭を生成することにより、より精度の高い初期輪郭を生成することができる。
【００６２】
本発明は上記第１〜第３実施形態に限定されるものではない。
収束判定部８における収束条件としては、エネルギーの変化量による方法をあげたが、複数個の離散点の移動量がある一定値より小さくなったとき、あるいはこのような条件で収束しない場合もあることを考慮して、繰り返しの回数で収束させる、すなわち、ある一定回数収束演算を行なったら収束したとみなすようにすることもできる。
【００６３】
また、エネルギー最小化の方法として、変分法による方法を使用したが、他の方法、例えば動的計画法を用いても差し支えない。
また、エッジ検出方法としては、グラディエント法を用いたが、他のエッジ検出方法を用いても差し支えない。例えば、ソーベルオペレータを用いる方法、グラディエントを求めた後、２値化する方法などが考えられる。
【００６４】
また、特徴点として上記第１〜第３の実施形態では、３点の場合について示したが、それ以上あるいはそれ以下であっても差し支えない。
特に、画像入力部１から入力される処理対象の画像が、Ｘ線、ＭＲＩ、聴音波診断装置等から得られる心臓部左心室像であるとき、特徴点は、心尖部１点、弁輪部両端の２点とすることが望ましい。
【００６５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像中の対象物の動的輪郭抽出の際に、より輪郭に近い初期輪郭の設定が容易に行え、正確で効率的な輪郭抽出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示した図。
【図２】輪郭抽出部の構成例を示した図。
【図３】入力された特徴点の一例を示した図。
【図４】複数の離散点（特徴点を含む）から構成される初期輪郭の一例を示した図。
【図５】離散点移動部の構成例を示した図。
【図６】収束判定部の構成例を示した図。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示した図。
【図８】本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置の初期輪郭生成部の構成例を示した図。
【図９】代表ベクトルの生成方法を説明するための図。
【図１０】初期輪郭生成方法を説明するための図。
【図１１】従来の輪郭抽出処理について説明するための図で、輪郭抽出の対象となる物体の外側に閉輪郭を定義して初期値としていた場合を示している。
【符号の説明】
１…画像入力部
２…画像表示部
３…特徴点入力部
４…初期輪郭生成部
５…輪郭抽出部
６…出力部
７…離散点移動部
８…収束判定部
９…画像エネルギー算出部
１０…外部エネルギー算出部
１１…次座標算出部
１２…記憶部
１３…エネルギー算出部
１４…記憶部
１５…エネルギー比較部
１６…特徴点生成部
１７…特徴点記憶部
１８…代表ベクトル生成部
１９…代表ベクトル記憶部
２０…パラメータ入力部
２１…輪郭生成部
２２…輪郭抽出の対象となる物体
２３…閉輪郭
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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