(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分する画像処理装置であって、
前記入力画像を分割して得られる分割領域毎の画素値の統計量を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された分割領域毎の統計量に基づいて、前記入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分する区分手段と、
前記区分手段で区分されたカラー領域とモノクロ領域の境界からモノクロ領域側に所定距離だけ離れた領域である境界近傍領域の輝度値が所定値より低い場合に、当該境界近傍領域内を通るように前記境界を移動させる移動手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記境界近傍領域は、前記境界に隣接する分割領域内の領域である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記境界近傍領域は、前記入力画像を前記分割領域よりも細かく分割することにより得られる複数の細分割領域のうち、前記境界からモノクロ領域側に前記所定距離だけ離れた細分割領域である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記細分割領域は、前記分割領域を２行２列の４つに分割して得られる領域であり、
前記境界近傍領域は、前記境界に隣接する分割領域内の細分割領域のうち、前記境界に隣接しない細分割領域である
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記区分手段で区分されたカラー領域とモノクロ領域の境界が複数存在する場合に、前記移動手段は、境界毎に、その境界を移動させる処理を行う
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分する画像処理装置の制御方法であって、
前記入力画像を分割して得られる分割領域毎の画素値の統計量を取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された分割領域毎の統計量に基づいて、前記入力画像をカラー
領域とモノクロ領域に区分する区分ステップと、
前記区分ステップで区分されたカラー領域とモノクロ領域の境界からモノクロ領域側に所定距離だけ離れた領域である境界近傍領域の輝度値が所定値より低い場合に、当該境界近傍領域内を通るように前記境界を移動させる移動ステップと、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項７】
前記境界近傍領域は、前記境界に隣接する分割領域内の領域である
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項８】
前記境界近傍領域は、前記入力画像を前記分割領域よりも細かく分割することにより得られる複数の細分割領域のうち、前記境界からモノクロ領域側に前記所定距離だけ離れた細分割領域である
ことを特徴とする請求項６または７に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項９】
前記細分割領域は、前記分割領域を２行２列の４つに分割して得られる領域であり、
前記境界近傍領域は、前記境界に隣接する分割領域内の細分割領域のうち、前記境界に隣接しない細分割領域である
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１０】
前記区分ステップで区分されたカラー領域とモノクロ領域の境界が複数存在する場合に、前記移動ステップでは、境界毎に、その境界を移動させる処理を行う
ことを特徴とする請求項６〜９のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力画像をモノクロ領域（モノクロ画像の領域）とカラー領域（カラー画像の領域）に区分し、モノクロ領域とカラー領域に対し、個別にγ補正する画像処理装置が提案されている。例えば、モノクロ領域にＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ＣＯｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）Ｐａｒｔ１４で規定されたγ補正（以下、「ＤＩＣＯＭγ補正」と呼ぶ）を施し、カラー領域にγ＝２．２のγ補正（以下、「２．２γ補正」と呼ぶ）を施す画像処理装置が提案されている。このような画像処理装置を用いれば、レントゲン画像などのモノクロ画像と、内視鏡画像などのカラー画像とを表示した場合に、モノクロ画像にはＤＩＣＯＭγ補正が、カラー画像には２．２γ補正が施され、各画像を適切な階調で表示することができる。
【０００３】
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する方法は、例えば特許文献１に開示されている。具体的には、特許文献１には、入力画像を複数の矩形ブロックに分割し、矩形ブロック毎にモノクロ領域かカラー領域かを判定することが開示されている。
【０００４】
ここで、モノクロ領域かカラー領域かを判定する際には、以下の点を注意しなければならない。
モノクロ画像（例えば、レントゲン画像）中にカラーの注釈など多少のカラー画素が存在する場合がある。しかし、カラー画素が含まれてもモノクロ画像はＤＩＣＯＭγ補正を施して表示する必要がある。そのため、モノクロ領域を判定する際に、領域内に多少のカラー画素が存在してもその領域をモノクロ領域と判定する必要がある。
【０００５】
しかしながら、上記注意点を考慮して特許文献１に開示の技術を用いた場合、カラー画像の縁部の領域が、カラー領域であるにも拘らずモノクロ領域であると誤判定される場合があった。具体的には、背景がモノクロのカラー画像の縁部では、矩形ブロック内に多少のカラー画素しか含まれなくなる。そのため、上記注意点を考慮したことによりカラー画像の縁部の領域がモノクロ領域と誤判定されてしまう。カラー領域は２．２γ補正を適用すべき画像であるが、モノクロ領域と誤判定されるとＤＩＣＯＭγ補正が適用されてしまう。その結果、正しくカラー領域と判定されたカラー画素とモノクロ領域と誤判定されたカラー画素との間に輝度差が生じ、画質が劣化してしまう（画質的な妨害が生じてしまう）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２４４４６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、カラー領域をモノクロ領域と誤判定することによる画質の劣化を低減することのできる技術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】
【０００８】
本発明の画像処理装置は、
入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分する画像処理装置であって、
前記入力画像を分割して得られる分割領域毎の画素値の統計量を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された分割領域毎の統計量に基づいて、前記入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分する区分手段と、
前記区分手段で区分されたカラー領域とモノクロ領域の境界からモノクロ領域側に所定距離だけ離れた領域である境界近傍領域の輝度値が所定値より低い場合に、当該境界近傍領域内を通るように前記境界を移動させる移動手段と、
を有する。
【０００９】
本発明の画像処理装置の制御方法は、
入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分する画像処理装置の制御方法であって、
前記入力画像を分割して得られる分割領域毎の画素値の統計量を取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された分割領域毎の統計量に基づいて、前記入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分する区分ステップと、
前記区分ステップで区分されたカラー領域とモノクロ領域の境界からモノクロ領域側に所定距離だけ離れた領域である境界近傍領域の輝度値が所定値より低い場合に、当該境界近傍領域内を通るように前記境界を移動させる移動ステップと、
を有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、カラー領域をモノクロ領域と誤判定することによる画質の劣化を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例１，２に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図２】実施例１〜３のモノクロ／カラー判定部の詳細の一例を示すブロック図
【図３】実施例１，３のモノクロ／カラー判定部の処理フローの一例を説明する図
【図４】実施例１，２の輝度検出部の詳細の一例を示すブロック図
【図５】実施例１の細分割領域の一例を示す図
【図６】実施例１，２の領域検出部の詳細の一例を示すブロック図
【図７】実施例１〜３の水平統合部と垂直統合部の処理フローの一例を説明する図
【図８】実施例１の境界移動部の処理フローの一例を説明する図
【図９】実施例２のモノクロ／カラー判定部の処理フローの一例を説明する図
【図１０】実施例２の細分割領域の一例を示す図
【図１１】実施例２の水平統合部の処理結果の一例を示す図
【図１２】実施例２の境界移動部の処理フローの一例を説明する図
【図１３】実施例３に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図１４】実施例３の領域検出部の詳細の一例を示すブロック図
【図１５】実施例３の境界移動部の境界近傍領域決定処理の一例を説明する図
【図１６】実施例３の輝度検出部の詳細の一例を示すブロック図
【図１７】実施例３の境界移動部の処理結果の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜実施例１＞
以下、本発明の実施例１に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。
本実施例に係る画像処理装置は、入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分し、カラー領域とモノクロ領域に対して個別に画像処理を施す。本実施例では、モノクロ領域にＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ＣＯｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）Ｐａｒｔ１４で規定されたγ補正（ＤＩＣＯＭγ補正）が適用され、カラー領域にγ＝２．２のγ補正（２．２γ補正）が適用される。
図１は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置は、モノクロ／カラー判定部１、輝度検出部２、領域検出部３、γ補正部４、表示パネル５などを有する。本実施例に係る画像処理装置には、不図示のパーソナル・コンピューターから画像データｓ０（入力画像）が入力される。そして、本実施例に係る画像処理装置は、画像データｓ０にγ補正を施すことにより画像データｓ１を生成し、画像データｓ１に基づく画像を表示パネル５で表示する。本実施例では、画像データｓ０，ｓ１はＲＧＢデータであるものとする。
なお、本実施例では、表示パネル５が画像処理装置の一部である場合の例を説明するが、表示パネル５は画像処理装置と別体の装置であってもよい。
また、画像データはＲＧＢデータでなくてもよい。例えば、画像データはＹＣｂＣｒデータであってもよい。
【００１３】
モノクロ／カラー判定部１は、入力画像（画像データｓ０）を分割して得られる分割領域（矩形ブロック）毎のモノクロ判定信号ｍｃを生成し、出力する。モノクロ判定信号ｍｃは、対応する分割領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかを示す信号である。
図２は、モノクロ／カラー判定部１の詳細を示すブロック図である。モノクロ／カラー判定部１は、分割座標指定部１００、カウント部１０１、判定部１０２から構成される。
図３（ａ）〜３（ｃ）は、モノクロ／カラー判定部１の処理フローを説明する図である。
以下、図２，３（ａ）〜３（ｃ）を用いてモノクロ／カラー判定部１の処理について説明する。
【００１４】
図３（ａ）は画像データｓ０の一例である。図３（ａ）の例では、画像データｓ０は、左側に内視鏡画像１５０、右側にレントゲン画像１５１が配置された画像のデータである。レントゲン画像１５１はモノクロ画像（Ｒ値＝Ｇ値＝Ｂ値の画素からなる画像）である。また、内視鏡画像１５０は、内視鏡で撮影された画像の領域である前景部１５２と、それ以外の領域である背景部１５３から成るものとする。前景部１５２の画素は全てカラー画素であり、背景部１５３の画素は低輝度値（本実施例ではＲ値＝Ｇ値＝Ｂ値＝０）の画素である。本実施例では、画像データｓ０の画像サイズは水平方向１９２０画素×垂直方向１２００画素とする。
【００１５】
分割座標指定部１００は、複数の分割領域を決定し、各分割領域を表す座標情報（分割座標情報ｂ０）をカウント部１０１へ出力する。本実施例では、複数の分割領域は、画像データｓ０を水平方向５個×垂直方向３個に分割して得られる１５個の領域であるものとする。なお、分割領域の数は１５個に限らない。分割領域の数は１０個や２０個など、１５個より多くても少なくてもよい。
図３（ｂ）は、分割座標指定部１００により決定される１５個の分割領域Ａ（０，０）〜Ａ（４，２）の一例を示す図である。本実施例では、分割領域のサイズは、水平方向３８４（＝１９２０÷５）画素×垂直方向４００（＝１２００÷３）画素となる。
【００１６】
カウント部１０１は、分割領域毎の画素値の統計量を取得する。具体的には、カウント部１０１は、分割座標指定部１００で決定された分割領域毎に、その分割領域内のモノクロ画素の数（以下、「モノクロ度数」と呼ぶ）をカウントし、分割領域毎のモノクロ度数を表すモノクロ度数データｍ０を出力する。本実施例では、カウント部１０１は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値が全て等しい画素をモノクロ画素と判定し、モノクロ度数をカウントする。但し、モノクロ画素か否かの判定方法はこれに限らない。例えば、ＲＧＢデータが輝度データ（Ｙ）と色差データ（Ｃｂ，Ｃｒ）に変換され、色差データ（Ｃｂ，Ｃｒ）が０である画素がモノクロ画素と判定されてもよい。モノクロ度数データｍ０は、分割領域毎に１つのモノクロ度数を表すデータである。そのため、本実施例では、モノクロ度数データｍ０は、１フレームの画像データｓ０に対して１５個のモノクロ度数を表すデータとなる。
なお、本実施例では、統計量がモノクロ度数であるものとしたが、統計量はこれに限らない。統計量は、例えば、モノクロ画素とカラー画素を含めた全画素の画素値であってもよいし、カラー画素の数であってもよいし、色差値（Ｃｂ，Ｃｒ）毎のヒストグラム（８ｂｉｔ：−１２８〜１２７）であってもよい。分割領域がモノクロ領域かカラー領域かを判定することのできる統計量であれば、どのような統計量であってもよい。
また、統計量は外部から取得されてもよい。
【００１７】
判定部１０２は、モノクロ度数データｍ０から、分割領域毎に、その分割領域がモノクロ領域かカラー領域かを判定する。そして、判定部１０２は、分割領域毎の判定結果を表すモノクロ判定信号ｍｃを出力する。モノクロ判定信号ｍｃは、分割領域毎に１つの判定結果を表すデータである。そのため、本実施例では、モノクロ判定信号ｍｃは、１フレームの画像データｓ０に対して１５個の判定結果を表すデータとなる。
本実施例では、判定部１０２は、分割領域の総画素数に対するモノクロ度数の割合が９５％以上ある分割領域をモノクロ領域と判定し、上記割合が９５％未満である分割領域をカラー領域と判定する。ここでは、モノクロ画像中のカラー注釈などを考慮し、多少のカラー画素が存在してもモノクロ領域と判定するために、閾値を１００％ではなく９５％としている。
本実施例では、分割領域のサイズは、水平方向３８４画素×垂直方向４００画素である。そのため、モノクロ度数が１４５９２０（＝３８４×４００×０．９５）以上の分割領域はモノクロ領域、モノクロ度数が１４５９２０未満の分割領域はカラー領域と判定される。
図３（ｃ）は、判定部１０２の判定結果の一例を示す図である。白で示された分割領域はモノクロ領域と判定された分割領域であり、斜線でハッチングされた分割領域はカラー領域と判定された分割領域である。図３（ｃ）の破線で囲んだ５つの分割領域１６０は、分割領域内の一部にカラー画素が存在するがモノクロ領域と判定されている。これは、上述したように多少のカラー画素が存在してもモノクロ領域と判定するように閾値を９５％に設定しているためである。
【００１８】
モノクロ判定信号ｍｃのみに応じて、モノクロ領域にＤＩＣＯＭγ補正、カラー領域に２．２γ補正を適用した場合、５つの分割領域１６０に含まれるカラー画素（前景部１５２の画素）にもＤＩＣＯＭγ補正が適用される。一方、カラー領域と判定された４つの分割領域には２．２γ補正が適用される。それにより、前景部１５２内に表示輝度の段差が生じ、画質が劣化してしまう（画質的な妨害が生じてしまう）。具体的には、モノクロ領域と判定された領域と、カラー領域と判定された領域との境界において表示輝度の段差が生じてしまう。
そこで、本実施例では、カラー領域とモノクロ領域の境界付近に低輝度の領域（以下、「低輝度領域」と呼ぶ）がある場合に、境界を低輝度領域内を通るように移動させる。低輝度領域では、ＤＩＣＯＭγ補正を適用したときの表示輝度と、２．２γ補正を適用したときの表示輝度の差は小さい。そのため、境界を低輝度領域内に移動させることにより、上記誤判定による画質の劣化を低減することができる（画質妨害を低減することができる）。特に、医療診断画像であるカラー画像は背景が黒である場合が多い。黒色の領域では上記表示輝度の差は特に小さくなるため、カラー画像が医療診断画像である場合には、本発明により上記画質の劣化を大きく低減することができる。
【００１９】
輝度検出部２は、画像データｓ０を分割領域よりも細かく分割することにより得られる細分割領域毎に、その細分割領域の平均輝度値を算出する。平均輝度値は、後述する領域検出部３で低輝度領域を検出するために用いられる。
図４は、輝度検出部２の詳細を示すブロック図である。輝度検出部２は、分割座標指定部２００、平均輝度検出部２０１から構成される。
以下、図４を用いて輝度検出部２の処理について説明する。
【００２０】
分割座標指定部２００は、複数の細分割領域を決定し、各細分割領域を表す座標情報（分割座標情報ｂ１）を平均輝度検出部２０１へ出力する。本実施例では、複数の細分割領域は、画像データｓ０を水平方向１０個×垂直方向６個に分割して得られる６０個の領域であるものとする。即ち、本実施例では、細分割領域は、分割領域を２行２列の４つに分割して得られる領域である。なお、細分割領域の数は４０個や８０個など、６０個より多くても少なくてもよい。
図５は、分割座標指定部２００により決定される６０個の細分割領域Ｂ（０，０）〜Ｂ（９，５）の一例を示す図である。本実施例では、細分割領域のサイズは、水平方向１９２（＝１９２０÷１０）画素×垂直方向２００（＝１２００÷６）画素となる。即ち、細分割領域の水平方向及び垂直方向のサイズは、分割領域の１／２となる。
【００２１】
平均輝度検出部２０１は、細分割領域毎に、その細分割領域の平均輝度値を検出（算出）し、細分割領域毎の平均輝度値を表す平均輝度データＡＰＬを出力する。本実施例では、細分割領域内の画素毎に、式１を用いて、その画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値から画素平均値が算出される。そして、細分割領域内の画素毎の画素平均値の平均値が、当該細分割領域の平均輝度値とされる。
画素平均値＝（Ｒ値＋Ｇ値＋Ｂ値）／３    ・・・（式１）
平均輝度データＡＰＬは、細分割領域毎に１つの平均輝度値を表すデータである。そのため、本実施例では、平均輝度データＡＰＬは、１フレームの画像データｓ０に対して６０個の平均輝度値を表すデータとなる。
また、本実施例では画像データｓ０（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）は８ｂｉｔ（０〜２５５）のデータであり、平均輝度値も０〜２５５の範囲で表されるものとする。なお、本実施例では、輝度検出部２が平均輝度値を検出するものとしたが、この構成に限らない。輝度のヒストグラムなど、低輝度領域か否かを判断できる情報が得られればよい。
【００２２】
領域検出部３は、入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分する。具体的には、領域検出部３は、モノクロ判定信号ｍｃと平均輝度データＡＰＬからカラー領域を決定し、カラー領域を表す座標情報ｐｏをγ補正部４に出力する。本実施例では、座標情報ｐｏは、カラー領域の始点である左上座標（ｘ，ｙ）と終点である右下座標（ｘ，ｙ）を含むものとする。本実施例では、画像データｓ０の左上座標が原点（０，０）、右下座標が（１９１９，１１９９）であるものとする。
なお、座標情報ｐｏは、左上座標（ｘ，ｙ）と右下座標（ｘ，ｙ）を含む情報に限らない。例えば、座標情報ｐｏは、左上座標（ｘ，ｙ）と、カラー領域の水平方向及び垂直方向のサイズとを含む情報であってもよい。
図６は、領域検出部３の詳細を示すブロック図である。領域検出部３は水平統合部３００、垂直統合部３０１、境界移動部３０２から構成される。
【００２３】
水平統合部３００は、水平方向に連続する複数のカラー領域（カラー領域と判定された複数の分割領域）を統合して１つのカラー領域とする。そして、水平統合部３００は、統合されたカラー領域の左端および右端の水平方向座標（ｘ座標）を表す座標情報Ｈ（Ｌ）を出力する（Ｌは行番号）。
垂直統合部３０１は、垂直方向に連続する複数のカラー領域（水平統合部３００で統合して得られた複数のカラー領域）を統合して１つのカラー領域とする。そして、垂直統合部３０１は、統合されたカラー領域の左上座標および右下座標を表す座標情報ＨＶを出力する。
なお、本実施例では、カラー領域以外の領域はモノクロ領域とされる。
水平統合部３００と垂直統合部３０１による統合の結果、入力画像の領域が分割領域単位でカラー領域とモノクロ領域に区分される。
ただし、本発明は、分割領域単位でカラー領域とモノクロ領域に区分する構成に限定さ
れるものではない。つまり、分割座標指定部１００が決定した分割領域間の境界と、カラー領域とモノクロ領域の境界とが一致していなくてもよい。入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分する方法であれば、どのような方法であっても本発明に適用可能である。例えば、分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを判定するための閾値として、多少のカラー画素が存在してもモノクロ領域と判定されるような閾値を用いた場合、モノクロ領域と判定された分割領域に内にカラー画像の縁部の画素が含まれる可能性が高い。そのため、カラー分割領域（カラー領域と判定された分割領域）に隣接するモノクロ分割領域（モノクロ領域と判定された分割領域）内に境界が位置するように、入力画像がカラー領域とモノクロ領域に区分されてもよい。
【００２４】
図７（ａ）〜７（ｃ）は、水平統合部３００と垂直統合部３０１の処理フローを説明する図である。図７において白で示された分割領域はモノクロ領域、斜線でハッチングされた分割領域はカラー領域である。
水平統合部３００の処理を説明する。
まず、水平統合部３００は、１行目（最も上側の行）の分割領域Ａ（０，０）〜Ａ（４，０）を左から右へ走査し、連続したカラー領域があれば統合する。図７（ａ）の例では、分割領域Ａ（０，０）〜Ａ（４，０）の中にカラー領域は存在しないため、統合は行われない。本実施例ではカラー領域が存在しなかった場合、座標情報Ｈ（１）は以下の値とされる。
Ｈ（１）＝（左端のｘ座標，右端のｘ座標）＝（−１，−１）    ・・・（式２）
次に、水平統合部３００は、２行目の分割領域Ａ（０，１）〜Ａ（４，１）を走査する。図７（ａ）の例では、分割領域Ａ（０，１），Ａ（１，１）がカラー領域である。そのため、水平統合部３００は、これら２つの分割領域Ａ（０，１）、Ａ（１，１）を統合し、１つのカラー領域とする。図７（ａ）において点線で示した領域３２０が、分割領域Ａ（０，１）、Ａ（１，１）を統合したカラー領域である。統合されたカラー領域３２０の座標情報Ｈ（２）は以下のようになる。
Ｈ（２）＝（０，７６７）    ・・・（式３）
ここで、式３の右端のｘ座標＝７６７は、２つ分の分割領域の水平方向サイズ＝３８４×２＝７６８から１を引いた値である。
そして、水平統合部３００は、３行目の分割領域Ａ（０，２）〜Ａ（４，２）について同様の処理を行う。図７（ａ）の例では、分割領域Ａ（０，２），Ａ（１，２）がカラー領域である。そのため、水平統合部３００は、これら２つの分割領域Ａ（０，２）、Ａ（１，２）を統合し、１つのカラー領域とする。図７（ｂ）において点線で示した領域３２１が、分割領域Ａ（０，２）、Ａ（１，２）を統合したカラー領域である。統合されたカラー領域３２１の座標情報Ｈは以下のようになる。
Ｈ（３）＝（０，７６７）    ・・・（式４）
【００２５】
垂直統合部３０１の処理を説明する。
垂直統合部３０１は、水平統合部３００から出力された３つの座標情報Ｈ（１）〜Ｈ（３）を用いて、垂直方向に連続するカラー領域を統合する。
Ｈ（１）より、１行目にはカラー領域が存在しないことが判断される。そして、Ｈ（２）とＨ（３）から、２行目と３行目でカラー領域の水平位置及び水平サイズが等しい（Ｈ（２）＝Ｈ（３）である）と判断される。垂直統合部３０１は、このように水平位置及び水平サイズが互いに等しく、且つ、垂直方向に連続する複数のカラー領域を１つに統合する。垂直統合部３０１による統合の結果、図７（ｃ）の点線で示すように、分割領域Ａ（０，１）、Ａ（１，１）、Ａ（０，２）、Ａ（１，２）の４つが１つのカラー領域３２２に統合される。そして、垂直統合部３０１は統合されたカラー領域３２２の左上座標および右下座標を表す座標情報ＨＶを出力する。図７（ｃ）の場合、座標情報ＨＶは以下のようになる。
ＨＶ＝（（左上座標），（右下座標））
＝（（０，４００），（７６７，１１９９））    ・・・（式５）
【００２６】
境界移動部３０２は、境界近傍領域の輝度値が所定値より低い場合に、水平統合部３００と垂直統合部３０１により区分されたカラー領域とモノクロ領域の境界を、境界近傍領域内を通るように移動させる。境界近傍領域は、水平統合部３００と垂直統合部３０１により区分されたカラー領域とモノクロ領域の境界からモノクロ領域側に所定距離だけ離れた領域である。
【００２７】
図８（ａ），８（ｂ）は境界移動部３０２の処理フローを説明する図である。図８（ａ）は、垂直統合部３０１で統合されたカラー領域と、細分割領域Ｂ（０，０）〜Ｂ（９，５）を重ねて示したものである。図８（ａ）の点線で囲んだ領域（斜線でハッチングされた領域）３２２は、垂直統合部３０１で統合されたカラー領域である。
【００２８】
本実施例では、境界移動部３０２は、カラー領域３２２の上、下、左、右の４方向のそれぞれについて、その方向に所定画素数だけ離れた領域が低輝度領域（輝度が所定値より低い領域）か否かを判定する。そして、低輝度領域が存在する場合には、境界移動部３０２は、その方向に境界を移動させる。
本実施例では、上記所定画素数を１細分割領域分の画素数（水平方向の場合は１９２画素、垂直方向の場合は２００画素）とする。そのため、本実施例では、上記境界に隣接する分割領域内の４つの細分割領域のうち、上記境界に隣接しない細分割領域が境界近傍領域とされる。そして、上、下、左、右の４方向のそれぞれについて、その方向の境界近傍領域である細分割領域の平均輝度値の平均値Ｌが算出される。算出された平均値Ｌが所定の閾値ｔｈより小さい場合、その境界近傍領域が低輝度領域と判定される。本実施例では所定の閾値ｔｈは３であるものとする。但し、閾値ｔｈはこの値に限らない。閾値ｔｈの値は、どの程度の明るさの領域を低輝度領域とするかなど、目的に応じて適宜設定、変更されるものである。
【００２９】
図８（ａ）の例では、カラー領域３２２の左方向と下方向には画像が無いため、これら２方向については境界近傍領域は設定されない。
一方、カラー領域３２２の上方向については、カラー領域３２２の上端から上方向に１細分割領域分離れた位置にある４つの細分割領域Ｂ（０，０）〜Ｂ（３，０）が境界近傍領域とされる。図５に示すように、細分割領域Ｂ（０，０）〜Ｂ（３，０）は背景部１５３の画素のみを含むため、細分割領域Ｂ（０，０）〜Ｂ（３，０）の平均輝度値は全て０である。従って、細分割領域Ｂ（０，０）〜Ｂ（３，０）の平均輝度値の平均値Ｌ＝０となる。この平均値Ｌ（＝０）は閾値ｔｈ（＝３）よりも小さいため、カラー領域３２２の上方向の境界近傍領域は低輝度領域であると判定される。
本実施例において、カラー領域から所定距離（１細分割領域分）離れた細分割領域を境界近傍領域とする理由は以下のとおりである。カラー領域に隣接する細分割領域（図８（ａ）の例では、細分割領域Ｂ（０，１）〜Ｂ（３，１））の平均輝度値には、カラー画素（本実施例では、図３（ａ）の前景部１５２）の画素値が含まれている可能性がある。そのため、カラー領域に隣接する細分割領域内に低輝度領域が存在していたとしても、そのような細分割領域の平均値Ｌは、必ずしも閾値ｔｈ以下になるとは限らない。そこで、本実施例では、カラー領域から所定距離離れた細分割領域を境界近傍領域とする。
【００３０】
同様に、カラー領域３２２の右方向については、カラー領域３２２の右端から右方向に１細分割領域分離れた位置にある４つの細分割領域Ｂ（５，２）〜Ｂ（５，５）が境界近傍領域とされる。図５に示すように、細分割領域Ｂ（５，２）〜Ｂ（５，５）は背景部１５３の画素のみを含むため、細分割領域Ｂ（５，２）〜Ｂ（５，５）の平均輝度値の平均値Ｌは０となる。この平均値Ｌは閾値ｔｈよりも小さいため、カラー領域３２２の右方向の境界近傍領域は低輝度領域であると判定される。
【００３１】
そして、カラー領域３２２の上方向と右方向の境界近傍領域が低輝度領域であるため、境界移動部３０２は、カラー領域３２２の上側の境界と右側の境界とを、それぞれ、上方向、右方向に移動させる。本実施例では、境界の移動量は水平方向、垂直方向ともに３００画素とする。但し、移動量はこれに限るものではなく、境界が低輝度領域内を通れば、どのような値であってもよい。更に、本実施例では、カラー領域が矩形領域となるように、カラー領域３２２の上側、下側、左側、右側の４つの境界の長さが調整される。
【００３２】
境界を移動したことにより、図８（ｂ）の点線で囲んだ領域（斜線でハッチングされた領域）３２３が最終的なカラー領域となる。その結果、カラー画像の前景部（カラー画素からなる領域）をすべて含むように、入力画像がカラー領域とモノクロ領域に区分される。
境界移動部３０２は、このカラー領域３２３の左上座標と右下座標を示す座標情報ｐｏを出力する。カラー領域３２３の座標情報ｐｏは以下のようになる。
ｐｏ＝（左上座標，右下座標）
（（０，１００），（１０６７，１１９９））    ・・・（式６）
式６において右下座標のｘ座標値＝１０６７は、２つの分割領域の水平方向サイズ（３８４×２）に３００を足し、そこから１を引いた値である。
【００３３】
γ補正部４は、座標情報ｐｏに基づいて、カラー領域とモノクロ領域に対し、個別にγ補正を施す。座標情報ｐｏにより指定された領域はカラー領域であるため、γ＝２．２のγ補正が適用され、それ以外の領域はモノクロ領域と判断され、ＤＩＣＯＭγが適用される。
【００３４】
以上述べたように、本実施例によれば、境界近傍領域が低輝度領域である場合に、当該低輝度領域内を通るように、モノクロ領域とカラー領域の境界が移動される。低輝度領域では、画像処理の違いによる輝度の差が小さいため、カラー領域をモノクロ領域と誤判定することによる画質の劣化（輝度の段差）を低減することができる。特に医療の診断画像は背景が黒である場合が多い。黒色の領域では画像処理の違いによる輝度の差が特に小さいため、本発明は特に医療画像を表示する際に有効である。
【００３５】
なお、本実施例では、複数の細分割領域の平均輝度値の平均値Ｌを閾値ｔｈと比較し、当該複数の細分割領域が低輝度領域か否かを判定するものとしたが、この構成に限らない。例えば、上記複数の細分割領域のうち１つの細分割領域の平均輝度値を、閾値ｔｈと比較し、当該複数の細分割領域が低輝度領域か否かが判定されてもよい。また、境界近傍領域である細分割領域毎に、その細分割領域の平均輝度値を閾値ｔｈと比較し、当該細分割領域が低輝度領域か否かを判定してもよい。
なお、本実施例では、水平統合部３００及び垂直統合部３０１において、カラー領域と判定された分割領域を統合することによりカラー領域を検出し、他の領域をモノクロ領域とする構成としたが、この構成に限らない。例えば、水平統合部３００及び垂直統合部３０１において、モノクロ領域と判定された分割領域を統合することによりモノクロ領域を検出し、他の領域がカラー領域とされてもよい。カラー領域と判定された分割領域を統合することによりカラー領域を検出し、モノクロ領域と判定された分割領域を統合することによりモノクロ領域を検出する構成であってもよい。
なお、本実施例では、カラー領域とモノクロ領域に個別に施す画像処理がγ補正である場合の例を示したが、画像処理はこれに限らない。画像処理は明るさ調整処理や色温度調整処理などであってもよい。
なお、本実施例では、境界近傍領域が、境界に隣接する分割領域内の領域である場合の例について説明しが、境界近傍領域はこれに限らない。境界近傍領域は、境界のモノクロ領域側に隣接する分割領域よりさらにモノクロ領域側に設定されてもよい。例えば、境界
からモノクロ領域側に２細分割領域分離れた細分割領域が境界近傍領域とされてもよい。境界近傍領域は、水平統合部３００と垂直統合部３０１により区分されたカラー領域とモノクロ領域の境界からモノクロ領域側に所定距離だけ離れた領域であればよく、当該所定距離はどのような値であってもよい。但し、低輝度領域としてカラー領域の背景を検出する目的から、境界近傍領域は、境界に隣接する分割領域内の領域であることが好ましい。
なお、本実施例では、細分割領域が分割領域を２行２列の４つに分割して得られる領域である場合の例を説明したが、細分割領域はこれに限らない。細分割領域は、入力画像を分割領域よりも細かく分割して得られる領域であればよい。例えば、細分割領域のサイズは、分割領域のサイズの整数分の１のサイズでなくてもよい。
なお、本実施例では、カラー画像とモノクロ画像が医療画像である場合の例を説明したが、カラー画像とモノクロ画像はこれに限らない。例えば、カラー画像は、画像を表示するためのアプリケーションの画像、アイコン、グラフィックなどであってもよい。
【００３６】
＜実施例２＞
以下、本発明の実施例２に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。なお、以下では、実施例１と異なる点について詳しく説明し、実施例１と同様の機能や構成についての説明は省略する。
実施例２では、実施例１とは異なる画像データｓ０の例について説明する。本実施例の画像データｓ０を図９（ａ）に示す。本実施例の画像データｓ０では、内視鏡画像１５０の前景部１５２の形状が実施例１と異なる。前景部１５２の形状以外は実施例１の画像データｓ０（図３（ａ））と同じであるものとする。
図９（ｂ）は、分割領域を示した図である。本実施例では、実施例１と同様に１５個の分割領域が設定される。
図９（ｃ）は、判定部１０２の判定結果（分割領域毎のモノクロ領域かカラー領域かの判定結果）を示した図である。
図１０は、細分割領域を示した図である。本実施例では、実施例１と同様に６０個の細分割領域が設定される。
【００３７】
図１１は、水平統合部３００で統合されたカラー領域を示している。本実施例では、水平統合部３００で統合されたカラー領域３５０の座標情報Ｈは以下となる。
Ｈ（２）＝（０，１１５１）    ・・・（式７）
ここで、式７の右端のｘ座標＝１１５１は、３つ分の分割領域の水平方向サイズ＝３８４×３＝１１５２から１を引いた値である。
また、カラー領域３５１の座標情報Ｈは以下となる。
Ｈ（３）＝（０，７６７）    （式８）
本実施例では、カラー領域３５０とカラー領域３５１の座標情報Ｈが一致していないため、垂直統合部３０１ではこれら２つのカラー領域は統合されない。従って、垂直統合部３０１の出力である座標情報ＨＶは以下のように２つのカラー領域の左上座標と右下座標を表す座標情報となる。
ＨＶ１＝（（０，４００），（１１５１，７９９））    ・・・（式９）
ＨＶ２＝（（０，８００），（７６７，１１９９））    ・・・（式１０）
【００３８】
このように、本実施例では複数のカラー領域が設定されるため、カラー領域とモノクロ領域の境界が複数存在することとなる。本実施例では、そのような場合に、境界移動部３０２は、境界毎に、その境界を移動させる処理を行う。具体的には、図１１の例では、カラー領域３５０とモノクロ領域の境界を移動させる処理と、カラー領域３５１とモノクロ領域の境界を移動させる処理とが行われる。モノクロ領域を検出して境界を移動させる構成において、モノクロ領域が複数設定される場合も同様である。
【００３９】
カラー領域３５０とモノクロ領域の境界を移動させる処理について説明する。
カラー領域３５０の上方向については、図１０に示す６つの細分割領域Ｂ（０，０）〜Ｂ（５，０）が境界近傍領域とされる。細分割領域Ｂ（０，０）〜Ｂ（５，０）は、背景部１５３の画素のみを含むため、平均値Ｌは０となる。この平均値Ｌは閾値ｔｈ（＝３）より小さいため、カラー領域３５０の上方向の境界近傍領域は低輝度領域であると判定される。その結果、カラー領域３５０の上側の境界が、上方向に３００画素移動される。
【００４０】
カラー領域３５０の下方向については、図１０に示す６つの細分割領域Ｂ（０，５）〜Ｂ（５，５）が境界近傍領域とされる。細分割領域Ｂ（０，５）〜Ｂ（５，５）は背景部１５３の画素のみを含むため、平均値Ｌは０となる。この平均値Ｌは閾値ｔｈより小さいため、カラー領域３５０の下方向の境界近傍領域は低輝度領域であると判定される。その結果、カラー領域３５０の下側の境界が、下方向に３００画素移動される。
【００４１】
カラー領域３５０の右方向については、図１０に示す２つの細分割領域Ｂ（７，２）、Ｂ（７，３）が境界近傍領域とされる。しかし、図１０に示すように、細分割領域Ｂ（７，２），Ｂ（７，３）はレントゲン画像１５１の画素のみを含むため、平均値Ｌは閾値ｔｈ以上となり、カラー領域３５０の右方向の境界近傍領域は低輝度領域でないと判定される。そのため、境界移動部３０２はカラー領域３５０の右側の境界を移動させない。
また、カラー領域３５０の左方向には画像が存在しないため、境界移動部３０２は左方向について境界近傍領域を設定せず、カラー領域３５０の左側の境界を移動させない。
【００４２】
図１２（ａ）は、境界移動部３０２によりカラー領域３５０の境界を移動した様子を示す図である。図１２（ａ）に示すように、境界移動部３０２によりカラー領域３５０の上側と下側の境界が、それぞれ上方向と下方向に移動され、カラー領域３５０が最終的にカラー領域３６０とされる。
【００４３】
境界移動部３０２は、カラー領域３５１に対しても同様に境界を移動させる処理を行う。その結果、カラー領域３５１の右側の境界が右方向に３００画素移動される。その結果、図１２（ｂ）に示すようにカラー領域３５１はカラー領域３６１となる。なお、カラー領域３５１の上側の境界（カラー領域３５０とカラー領域３５１の境界）については、低輝度領域が存在するか否かの検証（境界近傍領域の設定、平均値Ｌと閾値の比較など）を行ってもよいし、行わなくてもよい。
【００４４】
領域検出部３は上記２つのカラー領域３６０，３６１を表す座標情報ｐｏを出力する。γ補正部４は、この座標情報ｐｏで表される領域に２．２γ補正を適用する。なお、カラー領域３６０とカラー領域３６１が重複する領域については、２．２γ補正が１回だけ適用されるように（２．２γ補正が２回適用されないように）、γ補正が行われる。
【００４５】
以上述べたように、本実施例によれば、複数の境界が存在する場合に、各境界を移動させる処理が行われる。そのため、１つの境界のみを移動させるよりも画質の劣化（輝度の段差）を低減することができる。
【００４６】
＜実施例３＞
以下、本発明の実施例３に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。
実施例１，２では、複数の細分割領域を設定し、複数の細分割領域の中から境界近傍領域を選択する構成とした。本実施例では、細分割領域を設定せずに境界近傍領域を設定する構成について説明する。なお、以下では実施例１と異なる点について説明し、実施例１と同様の機能や構成についての説明は省略する。
【００４７】
図１３は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置は、実施例１，２と同様に、モノクロ／カラー判定部１、輝度
検出部２、領域検出部３、γ補正部４、表示パネル５から構成されている。
本実施例では図３（ａ）の画像データｓ０を処理する例を説明する。
モノクロ／カラー判定部１は、実施例１と同様の機能を有する。そのため、図３（ａ）の画像データｓ０に対するモノクロ／カラー判定部１の判定結果は、図３（ｃ）に示すものとなる。
【００４８】
図１４は、領域検出部３の詳細を示すブロック図である。本実施例の領域検出部３は、実施例１と同様に、水平統合部３００、垂直統合部３０１、境界移動部３０２から構成される。
水平統合部３００と垂直統合部３０１の機能は、実施例１と同様である。
本実施例の境界移動部３０２は、まず、境界近傍領域を決定し、境界近傍領域を表す座標情報ａｒを輝度検出部２に出力する。その後、境界移動部３０２は、境界近傍領域の平均輝度値を表す平均輝度データＡＰＬを輝度検出部２から受け取る。そして、平均輝度値が所定の閾値ｔｈより小さい場合には、境界移動部３０２は、境界近傍領域が低輝度領域であると判定し、境界近傍領域内を通るように境界を移動させる。
【００４９】
図１５は、境界移動部３０２が境界近傍領域を決定する処理（境界近傍領域決定処理）を説明する図である。
境界移動部３０２には、垂直統合部３０１からカラー領域の座標情報ＨＶが入力される。境界移動部３０２は、座標情報ＨＶで表されるカラー領域の上、下、左、右の４方向のそれぞれについて、所定画素数離れた領域を境界近傍領域として決定する。本実施例では、１つの方向について、カラー領域３２２との間隔が１００画素で、当該方向の幅が２００画素の領域が境界近傍領域とされるものとする。
具体的には、画像データｓ０が図３（ａ）であった場合、図１５に示すように、２つの領域３７０，３７１が境界近傍領域とされる。領域３７０は、カラー領域３２２の上端との間隔が１００画素で、水平方向７６８画素×垂直方向２００画素の領域である。領域３７１は、カラー領域３２２の右端との間隔が１００画素で、水平方向２００画素×垂直方向８００画素の領域である。なお、カラー領域３２２の左方向と下方向については、画像が無いため、境界近傍領域は設定されない。この場合、座標情報ａｒは、以下のように、領域３７０，３７１を表す情報となる。
ａｒ１＝（領域３７０の左上座標，領域３７０の右下座標）
＝（（０，１０１），（７６７，３００））    ・・・（式１１）
ａｒ２＝（領域３７１の左上座標，領域３７１の右下座標）
＝（（４６７，４００），（６６６，８００））    ・・・（式１２）
【００５０】
図１６は、本実施例の輝度検出部２の詳細を示すブロック図である。
本実施例の輝度検出部２は平均輝度検出部２０１から構成される。
平均輝度検出部２０１には、画像データｓ０と座標情報ａｒが入力される。平均輝度検出部２０１は、座標情報ａｒにより指定された領域（境界近傍領域）の平均輝度値を検出（算出）する。画像データｓ０が図３（ａ）であった場合、図１５に示す領域３７０，３７１の２つの領域の平均輝度値が検出される。そして、平均輝度検出部２０１は、検出した２つの平均輝度値を表す平均輝度データＡＰＬを領域検出部３に出力する。
【００５１】
上述したように、境界移動部３０２では、平均輝度検出部２０１で検出された平均輝度値から、境界近傍領域が低輝度領域か否かを判定する。この判定は実施例１と同様である。図１５の領域３７０，３７１は、どちらも背景部１５３の画素のみを含む領域であるため、平均輝度値は０である。そのため、領域３７０，３７１はどちらも低輝度領域と判定され、領域３７０，３７１内に境界が移動される。本実施例では、境界の移動量は２００画素とする。この結果、カラー領域３２０は図１７の領域３２３となる。
【００５２】
以上述べたように、本実施例の構成によれば、細分割領域を設定することなく、境界近傍領域を設定することができ、実施例１，２と同様の効果を得ることができる。
【符号の説明】
【００５３】
１０１  カウント部
３００  水平統合部
３０１  垂直統合部
３０２  境界移動部
【図１】
0005911352.tif 000002
【図２】
0005911352.tif 000003
【図３】
0005911352.tif 000004
【図４】
0005911352.tif 000005
【図５】
0005911352.tif 000006
【図６】
0005911352.tif 000007
【図７】
0005911352.tif 000008
【図８】
0005911352.tif 000009
【図９】
0005911352.tif 000010
【図１０】
0005911352.tif 000011
【図１１】
0005911352.tif 000012
【図１２】
0005911352.tif 000013
【図１３】
0005911352.tif 000014
【図１４】
0005911352.tif 000015
【図１５】
0005911352.tif 000016
【図１６】
0005911352.tif 000017
【図１７】
0005911352.tif 000018