(57)【要約】【課題】  画像の特徴から決定した画像処理条件を用いて画像処理する際に、画像処理条件を高精度に求めて設定する。【解決手段】  被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理装置であって、前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出手段３１と、前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出手段３２と、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件の調整に使用される加工情報を取得する加工情報取得手段４０と、前記加工情報を前記画像データに付加する加工情報付加手段５０と、前記加工情報が付された前記画像データに対して、前記加工情報を参照して画像処理を実行する画像処理手段７０と、を備える。【選択図】      図１
2006122445.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理方法であって、
前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出し、
前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出し、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて画像処理条件の調整に使用される加工情報を取得し、
前記加工情報を前記画像データに付加し、
前記加工情報が付された前記画像データに対して、前記加工情報を参照して画像処理を実行する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理方法であって、
前記画像データを解析することにより暫定的画像処理条件を決定し、
前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出し、
前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出し、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件を調整する指標となる基準である画像処理条件調整基準を加工情報として抽出し、
前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とを加工情報として前記画像データに付加し、
前記画像データに付加された前記加工情報に含まれる前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とに応じて画像処理条件を決定し、
前記決定された前記画像処理条件に基づいて、前記画像データに対して画像処理を実行する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理方法であって、
前記画像データを解析することにより画像処理条件を決定し、
前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出し、
前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出し、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、前記被写体の特徴を表す画像付帯情報を抽出し、
前記画像処理条件に基づいて前記画像データに対して画像処理を実行し、
前記画像処理が施された画像データを前記付帯情報と共に画像表示し、
前記画像処理における前記画像処理条件を調整するために操作入力を受付け、
前記操作入力に応じて前記画像処理における前記画像処理条件を調整する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理装置であって、
前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出手段と、
前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出手段と、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件の調整に使用される加工情報を取得する加工情報取得手段と、
前記加工情報を前記画像データに付加する加工情報付加手段と、
前記加工情報が付された前記画像データに対して、前記加工情報を参照して画像処理を実行する画像処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理装置であって、
前記画像データを解析することにより暫定的画像処理条件を決定する暫定的画像処理条件決定手段と、
前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出手段と、
前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出手段と、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件を調整する指標となる基準である画像処理条件調整基準を加工情報として抽出する画像処理条件調整基準抽出手段と、
前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とを加工情報として前記画像データに付加する加工情報付加手段と、
前記画像データに付加された前記加工情報に含まれる前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とに応じて画像処理条件を決定する画像処理条件決定手段と、
前記画像処理条件決定手段で決定された前記画像処理条件に基づいて、前記画像データに対して画像処理を実行する画像処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理装置であって、
前記画像データを解析することにより画像処理条件を決定する画像処理条件決定手段と、
前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出手段と、
前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出手段と、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、前記被写体の特徴を表す画像付帯情報を抽出する付帯情報抽出手段と、
前記画像処理条件に基づいて前記画像データに対して画像処理を実行する画像処理手段と、
前記画像処理手段で画像処理が施された画像データを前記付帯情報と共に画像表示する画像表示手段と、
前記画像処理手段での画像処理における前記画像処理条件を調整するための操作入力手段と、
操作入力手段からの操作入力に応じて前記画像処理における前記画像処理条件を調整する画像処理条件調整手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記第１特徴量抽出手段は、前記第１特徴量として前記構造物の信号値コントラストを抽出し、
前記第２特徴量抽出手段は、前記第２特徴量として前記構造物の前記被写体における面積の割合を抽出する、
ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１特徴量抽出手段は、前記第１特徴量として前記構造物の信号値コントラストを抽出し、
前記第２特徴量抽出手段は、前記第２特徴量として前記構造物の前記被写体における面積の割合を抽出し、
前記画像処理条件決定手段は、前記構造物の信号値コントラストが低く、前記構造物の面積の割合が大きい場合には出力濃度もしくは階調曲線の最大の傾きまたは周波数強調処理の強調度を調整する、
ことを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第１特徴量抽出手段は、前記第１特徴量として前記構造物の信号値コントラストを抽出し、
前記第２特徴量抽出手段は、前記第２特徴量として前記構造物の形状の複雑さを抽出する、
ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記第１特徴量抽出手段は、前記第１特徴量として前記構造物の信号値コントラストを抽出し、
前記第２特徴量抽出手段は、前記第２特徴量として前記構造物の形状の複雑さを抽出し、
前記画像処理条件決定手段は、前記構造物の信号値コントラストが低く、前記構造物の形状が単純な場合には出力濃度もしくは階調曲線の最大の傾きまたは周波数強調処理の強調度を調整する、
ことを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記第１特徴量抽出手段は、前記第１特徴量として前記構造物の信号値コントラストを抽出し、
前記第２特徴量抽出手段は、前記第２特徴量として前記構造物の前記被写体における面積の割合と前記構造物の形状の複雑さとを抽出し、
前記付帯情報抽出手段は、前記構造物の信号値コントラストによる前記第１特徴量と、前記構造物の前記被写体における面積の割合および前記構造物の形状の複雑さによる前記第２特徴量とに基づいて、前記被写体の特徴を表す画像付帯情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項１２】
被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理プログラムであって、
前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出ルーチンと、
前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出ルーチンと、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件の調整に使用される加工情報を取得する加工情報取得ルーチンと、
前記加工情報を前記画像データに付加する加工情報付加ルーチンと、
前記加工情報が付された前記画像データに対して、前記加工情報を参照して画像処理を実行する画像処理ルーチンと、
を備えることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１３】
被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理プログラムであって、
前記画像データを解析することにより暫定的画像処理条件を決定する暫定画像処理条件決定ルーチンと、
前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出ルーチンと、
前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出ルーチンと、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件を調整する指標となる基準である画像処理条件調整基準を加工情報として抽出する画像処理条件調整基準抽出ルーチンと、
前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とを加工情報として前記画像データに付加する加工情報付加ルーチンと、
前記画像データに付加された前記加工情報に含まれる前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とに応じて画像処理条件を決定する画像処理条件決定ルーチンと、
前記画像処理条件決定ルーチンで決定された前記画像処理条件に基づいて、前記画像データに対して画像処理を実行する画像処理ルーチンと、
を備えることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１４】
被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理プログラムであって、
前記画像データを解析することにより画像処理条件を決定する画像処理条件決定ルーチンと、
前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出ルーチンと、
前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出ルーチンと、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、前記被写体の特徴を表す画像付帯情報を抽出する付帯情報抽出ルーチンと、
前記画像処理条件に基づいて前記画像データに対して画像処理を実行する画像処理ルーチンと、
前記画像処理ルーチンで画像処理が施された画像データを前記付帯情報と共に画像表示する画像表示ルーチンと、
前記画像処理ルーチンでの画像処理における前記画像処理条件を調整するための操作入力ルーチンと、
操作入力ルーチンからの操作入力に応じて前記画像処理における前記画像処理条件を調整する画像処理条件調整ルーチンと、
を備えることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は医用画像などの各種画像を処理する際の画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムに関し、さらに詳しくは、画像の特徴から決定した画像処理条件を用いて画像処理する際に、画像処理条件を高精度に求めて設定できる画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、放射線画像などの医用画像を直接デジタル画像として撮影できる装置が開発されている。
たとえば、被写体に照射された放射線量を検出し、その検出量に対応して形成される放射線画像を電気信号として得る装置としては、輝尽性蛍光体を用いたディテクタを用いる方法が特開昭55-12429号公報、特開昭63-189853号公報など、多数開示されている。
【０００３】
このような装置では、シート状の基板に輝尽性蛍光体を塗布、あるいは蒸着等によって固着したディテクタに、いったん被写体を透過した放射線を照射して輝尽性蛍光体に放射線を吸収させる。
【０００４】
その後、この輝尽性蛍光体を光または熱エネルギーで励起することにより、この輝尽性蛍光体が上記吸収によって蓄積している放射線エネルギーを蛍光として放射させ、この蛍光を光電変換して画像データを得るようにしている。
【０００５】
一方、照射された放射線の強度に応じた電荷を光導電層に生成し、生成された電荷を二次元的に配列された複数のコンデンサに蓄積し、それら蓄積された電荷を取り出すことにより得られる放射線画像検出装置が提案されている。
【０００６】
このような放射線画像検出装置では、フラットパネルディテクタ（ＦＰＤ）と呼ばれるものを使用している。この種のＦＰＤは、特開平9-90048号公報に記載されているように、照射された放射線強度に応じた蛍光を発する蛍光体と、蛍光体から発する蛍光を直接または縮小光学系を介して受光して光電変換を行うフォトダイオードやＣＣＤのような光電変換素子の組み合わせによって実現されるものが知られている。
【０００７】
また特開平6-342098号公報に記載されているように、照射された放射を直接電荷に変換するものも知られている。
これらの放射線画像検出装置においては、取得した画像に対して、診断に適した画像となるよう、階調変換処理やエッジ強調処理などの画像処理を行うことが一般的に行われている。
【０００８】
一方、これらの画像処理について、画像取得後に一々手動で行うことは煩雑である。特に撮影数の多い病院などでは、このように画像取得後に手動で画像処理条件の設定を行うとすると、放射線技師や医師の負担が大きくなりすぎる。
【０００９】
そこで、これらの装置では、頭部や、胸部、腹部など撮影部位や撮影方向に応じて、最適と思われる画像処理条件を予め設定しておき、画像取得時に条件を指定して、自動的に画像処理を行う構成となっている。
【００１０】
また、このような画像処理条件の設定については、一般部位の画像処理として特許文献１に、乳房の画像処理としては特許文献２に、周波数処理としては特許文献３に、記載がなされている。
【特許文献１】特開２００１−２１２１１８号公報（第１頁、図１）
【特許文献２】特開２００１−２３８８６８号公報（第１頁、図１）
【特許文献３】特開２００１−２９３３５号公報（第１頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
なお、従来は、画像処理条件の決定方法について、画像を構成する信号値のヒストグラムの特徴から画像処理条件を決定していた。
しかし、画像によっては、類似した信号値ヒストグラム分布であるにもかかわらず、実際には異なるタイプの画像であって、最適な処理条件が異なることがある。すなわち、信号値のヒストグラム分布の特徴からは、異なるタイプであることが識別できず、画像処理条件を決定するには不十分である場合があった。
【００１２】
例えば、撮影部位が乳房であった場合、画像処理条件を決定する上で注目する構造である乳腺の信号値のヒストグラム形状に基づいて処理条件を決定していたが、ヒストグラムの形状は類似していても、乳腺構造の広がり方や乳腺内のコントラストの違いなどにより処理結果が安定しないことがあることを、本件出願の発明者が新たに見いだした。
【００１３】
また、乳腺の量に応じて乳腺タイプが分類されているが、乳腺の量だけでは不十分であり、乳腺の量はほぼ同程度でも乳腺構造の広がり方や乳腺内のコントラストの違いなどにより処理結果が安定しないことがあることも、本件出願の発明者が新たに見いだした。
【００１４】
そして、これらの以上のような特徴は、従来知られている累積ヒストグラムの解析結果からは推測することができないということも本件出願の発明者が新たに見いだした。
本発明は以上のような課題に鑑みてなされたものであって、画像の特徴から決定した画像処理条件を用いて画像処理する際に、画像処理条件を高精度に求めて設定することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
以上の従来の問題点について鋭意研究を重ねた結果、以下のような新規な発想に基づいた解決手段により、解決が可能であることを見いだした。
すなわち、信号値のヒストグラムや乳腺の量だけでなく、複数の信号値の特徴と複数の２次元的な広がり方の特徴量を抽出し、これらの特徴量を組み合わせることによってより正確な画像情報を入手することができるため、類似した信号値のヒストグラム分布であってもそれぞれに適した画像処理条件を決定することができる。
【００１６】
また、この特徴量から被写体の体型などを判別し付帯情報として画像に付加することもできる。
これにより、例えば撮影された部位が乳房である場合には被写体の乳腺の構造の様子を情報とすることができる。
【００１７】
乳腺の構造の様子とは、乳腺の量や形、広がり方、それらの特徴から判断される乳腺タイプなど乳腺構造の持つ特徴のことをいう。
ただし、ここで付帯する情報は乳腺構造の特徴のみに限定されず、これらの特徴から最終的な画像処理条件を操作者が手動で修正を行う際の指標を伝えるものであっても良い。
なお、乳腺タイプとは、乳房内の乳腺量と脂肪の混在する程度に関して分類される乳房の構成に関する指標であり、以下のような分類がある。
・脂肪性：乳房がほぼ脂肪に置き換えられている。
・乳腺散在：脂肪に置き換えられた乳房内に乳腺実質が散在している。
・不均一高濃度：乳腺実質内に脂肪が混在し、不均一な濃度を呈する。
・高濃度：乳腺実質内に脂肪はほとんど無い。
【００１８】
すなわち、前記した課題を解決は、以下に列記する発明により解決される。
（１）第１の発明は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理方法であって、前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出し、前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出し、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件の調整に使用される加工情報を取得し、前記加工情報を前記画像データに付加し、前記加工情報が付された前記画像データに対して、前記加工情報を参照して画像処理を実行する、ことを特徴とする画像処理方法である。
【００１９】
また、第１の発明は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理装置であって、前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出手段と、前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出手段と、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件の調整に使用される加工情報を取得する加工情報取得手段と、前記加工情報を前記画像データに付加する加工情報付加手段と、前記加工情報が付された前記画像データに対して、前記加工情報を参照して画像処理を実行する画像処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００２０】
また、第１の発明は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理プログラムであって、前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出ルーチンと、前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出ルーチンと、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件の調整に使用される加工情報を取得する加工情報取得ルーチンと、前記加工情報を前記画像データに付加する加工情報付加ルーチンと、前記加工情報が付された前記画像データに対して、前記加工情報を参照して画像処理を実行する画像処理ルーチンと、を備えることを特徴とする画像処理プログラムである。
【００２１】
ここで、前記第１特徴量抽出手段は、前記第１特徴量として前記構造物の信号値コントラストを抽出し、前記第２特徴量抽出手段は、前記第２特徴量として前記構造物の前記被写体における面積の割合を抽出する、ことを特徴とする。
【００２２】
ここで、前記第１特徴量抽出手段は、前記第１特徴量として前記構造物の信号値コントラストを抽出し、前記第２特徴量抽出手段は、前記第２特徴量として前記構造物の形状の複雑さを抽出する、ことを特徴とする。
【００２３】
（２）第２の発明は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理方法であって、前記画像データを解析することにより暫定的画像処理条件を決定し、前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出し、前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出し、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件を調整する指標となる基準である画像処理条件調整基準を加工情報として抽出し、前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とを加工情報として前記画像データに付加し、前記画像データに付加された前記加工情報に含まれる前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とに応じて画像処理条件を決定し、前記決定された前記画像処理条件に基づいて、前記画像データに対して画像処理を実行する、ことを特徴とする画像処理方法である。
【００２４】
また、第２の発明は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理装置であって、前記画像データを解析することにより暫定的画像処理条件を決定する暫定的画像処理条件決定手段と、前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出手段と、前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出手段と、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件を調整する指標となる基準である画像処理条件調整基準を加工情報として抽出する画像処理条件調整基準抽出手段と、前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とを加工情報として前記画像データに付加する加工情報付加手段と、前記画像データに付加された前記加工情報に含まれる前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とに応じて画像処理条件を決定する画像処理条件決定手段と、前記画像処理条件決定手段で決定された前記画像処理条件に基づいて、前記画像データに対して画像処理を実行する画像処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００２５】
また、第２の発明は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理プログラムであって、前記画像データを解析することにより暫定的画像処理条件を決定する暫定画像処理条件決定ルーチンと、前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出ルーチンと、前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出ルーチンと、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、画像処理条件を調整する指標となる基準である画像処理条件調整基準を加工情報として抽出する画像処理条件調整基準抽出ルーチンと、前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とを加工情報として前記画像データに付加する加工情報付加ルーチンと、前記画像データに付加された前記加工情報に含まれる前記暫定的画像処理条件と前記画像処理条件調整基準とに応じて画像処理条件を決定する画像処理条件決定ルーチンと、前記画像処理条件決定ルーチンで決定された前記画像処理条件に基づいて、前記画像データに対して画像処理を実行する画像処理ルーチンと、を備えることを特徴とする画像処理プログラムである。
【００２６】
ここで、前記第１特徴量抽出手段は、前記第１特徴量として前記構造物の信号値コントラストを抽出し、前記第２特徴量抽出手段は、前記第２特徴量として前記構造物の前記被写体における面積の割合を抽出し、前記画像処理条件決定手段は、前記構造物の信号値コントラストが低く、前記構造物の面積の割合が大きい場合には出力濃度もしくは階調曲線の最大の傾きまたは周波数強調処理の強調度を調整する、ことを特徴とする。
請求項５記載の画像処理装置である。
【００２７】
また、ここで、前記第１特徴量抽出手段は、前記第１特徴量として前記構造物の信号値コントラストを抽出し、前記第２特徴量抽出手段は、前記第２特徴量として前記構造物の形状の複雑さを抽出し、前記画像処理条件決定手段は、前記構造物の信号値コントラストが低く、前記構造物の形状が単純な場合には出力濃度もしくは階調曲線の最大の傾きまたは周波数強調処理の強調度を調整する、ことを特徴とする。
請求項５記載の画像処理装置である。
【００２８】
（３）第３の発明は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理方法であって、前記画像データを解析することにより画像処理条件を決定し、前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出し、前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出し、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、前記被写体の特徴を表す画像付帯情報を抽出し、前記画像処理条件に基づいて前記画像データに対して画像処理を実行し、前記画像処理が施された画像データを前記付帯情報と共に画像表示し、前記画像処理における前記画像処理条件を調整するために操作入力を受付け、前記操作入力に応じて前記画像処理における前記画像処理条件を調整する、ことを特徴とする画像処理方法である。
【００２９】
また、第３の発明は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理装置であって、前記画像データを解析することにより画像処理条件を決定する画像処理条件決定手段と、前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出手段と、前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出手段と、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、前記被写体の特徴を表す画像付帯情報を抽出する付帯情報抽出手段と、前記画像処理条件に基づいて前記画像データに対して画像処理を実行する画像処理手段と、前記画像処理手段で画像処理が施された画像データを前記付帯情報と共に画像表示する画像表示手段と、前記画像処理手段での画像処理における前記画像処理条件を調整するための操作入力手段と、操作入力手段からの操作入力に応じて前記画像処理における前記画像処理条件を調整する画像処理条件調整手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００３０】
また、第３の発明は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理プログラムであって、前記画像データを解析することにより画像処理条件を決定する画像処理条件決定ルーチンと、前記画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出ルーチンと、前記構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を前記画像データから抽出する第２特徴量抽出ルーチンと、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに応じて、前記被写体の特徴を表す画像付帯情報を抽出する付帯情報抽出ルーチンと、前記画像処理条件に基づいて前記画像データに対して画像処理を実行する画像処理ルーチンと、前記画像処理ルーチンで画像処理が施された画像データを前記付帯情報と共に画像表示する画像表示ルーチンと、前記画像処理ルーチンでの画像処理における前記画像処理条件を調整するための操作入力ルーチンと、操作入力ルーチンからの操作入力に応じて前記画像処理における前記画像処理条件を調整する画像処理条件調整ルーチンと、を備えることを特徴とする画像処理プログラムである。
【００３１】
ここで、前記第１特徴量抽出手段は、前記第１特徴量として前記構造物の信号値コントラストを抽出し、前記第２特徴量抽出手段は、前記第２特徴量として前記構造物の前記被写体における面積の割合と前記構造物の形状の複雑さとを抽出し、前記付帯情報抽出手段は、前記構造物の信号値コントラストによる前記第１特徴量と、前記構造物の前記被写体における面積の割合および前記構造物の形状の複雑さによる前記第２特徴量と、に基づいて、前記被写体の特徴を表す画像付帯情報を抽出する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３２】
以上、説明したように、本発明によれば、以下のような効果が得られる。
（１）第１の発明では、画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出し、構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を画像データから抽出し、第１特徴量と第２特徴量とに応じて、画像処理条件の調整に使用される加工情報を取得し、加工情報を画像データに付加し、加工情報が付された画像データに対して、加工情報を参照して画像処理を実行する。
【００３３】
ここで、第１特徴量として構造物の信号値コントラストを抽出し、第２特徴量として構造物の被写体における面積の割合を抽出する。また、ここで、第１特徴量として構造物の信号値コントラストを抽出し、第２特徴量として構造物の形状の複雑さを抽出する。
【００３４】
すなわち、信号値のヒストグラムや乳腺の量だけでなく、複数の信号値の特徴と複数の２次元的な広がり方の特徴量を抽出し、これらの特徴量を組み合わせることによってより正確な画像情報としての加工情報を入手することができるようになるため、類似した信号値のヒストグラム分布であってもそれぞれに適した画像処理条件を決定することができる。
【００３５】
この結果、画像の特徴から決定した画像処理条件を用いて画像処理する際に、画像処理条件を高精度に求めて設定することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現できる。
【００３６】
（２）また、第２の発明は、画像データを解析することにより暫定的画像処理条件を決定し、画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出し、構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を画像データから抽出し、第１特徴量と第２特徴量とに応じて、画像処理条件を調整する指標となる基準である画像処理条件調整基準を加工情報として抽出し、暫定的画像処理条件と画像処理条件調整基準とを加工情報として画像データに付加し、画像データに付加された加工情報に含まれる暫定的画像処理条件と画像処理条件調整基準とに応じて画像処理条件を決定し、決定された画像処理条件に基づいて、画像データに対して画像処理を実行する。
【００３７】
ここで、第１特徴量として構造物の信号値コントラストを抽出し、第２特徴量として構造物の被写体における面積の割合を抽出し、構造物の信号値コントラストが低く、構造物の面積の割合が大きい場合には出力濃度もしくは階調曲線の最大の傾きまたは周波数強調処理の強調度を調整するように画像処理条件決定を実行する。また、ここで、第１特徴量として構造物の信号値コントラストを抽出し、第２特徴量として構造物の形状の複雑さを抽出し、構造物の信号値コントラストが低く、構造物の形状が単純な場合には出力濃度もしくは階調曲線の最大の傾きまたは周波数強調処理の強調度を調整するように画像処理条件決定を実行する。
【００３８】
すなわち、信号値のヒストグラムや乳腺の量だけでなく、複数の信号値の特徴と複数の２次元的な広がり方の特徴量を抽出し、これらの特徴量を組み合わせることによってより正確な画像情報を入手することができるようになり、これにより、暫定的画像処理条件を加工情報によって調整して最終的な画像処理条件を求めることが可能になるため、類似した信号値のヒストグラム分布であってもそれぞれに適した画像処理条件を決定することができる。
【００３９】
この結果、画像の特徴から決定した画像処理条件を用いて画像処理する際に、画像処理条件を高精度に求めて設定することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現できる。
【００４０】
（３）第３の発明は、画像データを解析することにより画像処理条件を決定し、画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量を抽出し、構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量を画像データから抽出し、第１特徴量と第２特徴量とに応じて、被写体の特徴を表す画像付帯情報を抽出し、画像処理条件に基づいて画像データに対して画像処理を実行し、画像処理が施された画像データを付帯情報と共に画像表示し、画像処理における画像処理条件を調整するために操作入力を受付け、操作入力に応じて画像処理における画像処理条件を調整する。
【００４１】
ここで、第１特徴量として構造物の信号値コントラストを抽出し、第２特徴量として構造物の被写体における面積の割合と構造物の形状の複雑さとを抽出し、構造物の信号値コントラストによる第１特徴量と、構造物の被写体における面積の割合および構造物の形状の複雑さによる第２特徴量と、に基づいて、被写体の特徴を表す画像付帯情報の抽出を実行する。
【００４２】
すなわち、信号値のヒストグラムや乳腺の量だけでなく、複数の信号値の特徴と複数の２次元的な広がり方の特徴量を抽出し、これらの特徴量を組み合わせることによってより正確な画像情報を入手することができるようになり、被写体の特徴を適切に表す付帯情報を画像と共に表示できるため、類似した信号値のヒストグラム分布であってもそれぞれに適した画像処理条件を決定することができる。
【００４３】
この結果、画像の特徴から決定した画像処理条件を用いて画像処理する際に、画像処理条件を高精度に求めて設定することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
以下、図面を参照して本発明の実施をするための最良の形態を詳細に説明する。
本発明の実施をするための最良の形態の画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムの好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００４５】
〈第１の実施形態〉
この第１の実施形態の各手段は、ハードウェアやファームウェア、またはソフトウェアで構成することが可能である。このため、各ステップ，各手段，各ルーチンの処理手順に沿った機能ブロック図としての図１を示す。
【００４６】
また、この機能ブロック図である図１は、画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムの各実施形態を理解するためのフローチャートとしても用いることができる。
【００４７】
全体構成：
図１に示す画像処理装置は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理装置である。そして、画像データ取得部１０、特徴量抽出部３０（第１特徴量抽出部３１、第２特徴量抽出部３２）、加工情報取得部４０、加工情報付加部５０、画像処理部７０、表示部８０が、図１に示すように接続され、構成される。
【００４８】
なお、以上の図１における各部（各手段）は、画像処理装置を構成する構成要素であるが、画像処理方法の各ステップ、画像処理プログラムの各ルーチンを構成するものでもある。また、以上の画像処理装置は、ＣＰＵやメモリなどと処理プログラムを組み合わせて構成することも可能であるが、プログラマブルなゲートアレイなどを用いて構成することも可能である。
【００４９】
処理の流れ：
（１ａ）画像データ取得：
画像データ取得部１０では、放射線撮影などによって得られた各種医用画像についての画像データが取得される。取得された画像データは、特徴量抽出部３０へ送信される。すなわち、画像データ取得ステップに用いられる画像データ取得部１０では、例えば、被写体を透過した放射線を検知して、画像データとして取得する（図２Ｓ１）。
【００５０】
具体的な構成例としては、輝尽性蛍光体プレートを用いたものとして、特開平１１-１４２９９８号公報や特開２００２-１５６７１６号公報に記載されたものがある。また、フラットパネルディテクタ（ＦＰＤ）を入力装置として用いるものには、特開平６-３４２０９８号公報に記載された、検出したＸ線を直接電荷に変換し、画像データとして取得するものや、特開平９-９００４８号公報に記載された、検出したＸ線を一旦光に変換した後、その光を受光して電荷に変換する、間接方式のものがある。
【００５１】
なお、被写体を構成している構造物の信号値とは、被写体を構成している特定の構造物に相当する信号値のことである。ここで、構造物の抽出方法は、特開２００１−２３８８６８号公報で知られている方法などを適用することができる。
【００５２】
被写体が乳房である具体例では、乳房領域を認識し、この認識された乳房領域内を解析することによって、乳房領域を特徴的な領域に分類し、この分類結果に基づいて基準信号値を決定し、この基準信号値に基づいて画像処理をする。この手法によれば、被写体である乳房領域内を解析し、診断上必要な領域で基準信号値を決定することによって、安定した画像処理を施すことが可能となる。また、被写体を解析し、その解析結果により基準信号値を決定する方法は、被写体領域全体の累積ヒストグラム等により基準信号値を決定する場合より、基準信号値を正確に定めたいポイントに設定できる。
【００５３】
なお、以上の乳房領域内の解析は、局所領域において閾値を決定する。この手法によれば、局所領域における閾値を決定し二値化することによって、特に、濃度が大きく変化するエッジ部の検出精度が高くなり、乳腺領域の辺縁部や、胸筋領域等を的確に抽出できる。
【００５４】
また、以上の基準信号値は、乳腺領域周辺の画素に基づいて決定される。この手法によれば、濃度が大きく変化するエッジ部の検出精度が高いため、乳腺領域の辺縁部を的確に抽出することができる。このため、乳腺領域辺縁部分に基準信号値を設定することによって安定した濃度で出力することができる。
【００５５】
また、以上の基準信号値は、胸筋領域に基づいて決定される。この手法によれば、濃度が大きく変化するエッジ部の検出精度が高いため、胸筋領域の辺縁部を的確に抽出することができる。このため、胸筋領域に基準信号値を設定することによって安定した濃度で出力することができる。
【００５６】
また、以上の基準信号値は、脂肪領域に基づいて決定される。この手法によれば、濃度が大きく変化するエッジ部の検出精度が高いため、脂肪領域を的確に抽出することができる。このため、脂肪領域に基準信号値を設定することによって安定した濃度で出力することができる。
【００５７】
また、以上の基準信号値は、乳房辺縁付近に基づいて決定される。この手法によれば、濃度が大きく変化するエッジ部の検出精度が高いため、乳房辺縁部付近を的確に抽出することができる。このたの、乳腺領域辺縁部分に基準信号値を設定することによって安定した濃度で出力することができる。
【００５８】
また、以上の基準信号値のうち、画像の特徴に応じて１つ以上の基準信号値を決定する領域を自動的に決定する。この手法によれば、基準信号値のうち、画像の特徴に応じて１つ以上の基準信号値を決定する領域を自動的に決定でき、安定した濃度と階調で出力することができる。
【００５９】
また、以上の基準信号値のうち、１つ以上の基準信号値決定領域を手動で決定できる。この手法によれば、基準信号値のうち、１つ以上の基準信号値決定領域を手動で決定でき、読影する医師が自由に基準信号値を決定するポイントを変更できるため、読影する医師の好みの画像を出力することができる。
【００６０】
また、あらかじめ前記基準信号値を決定する領域を決定し、決定した基準信号値を求める領域から基準信号値を求める。この手法によれば、あらかじめ基準信号値を決定する領域を記憶することができるため、あらかじめわかっている診断したい領域に応じた画像処理ができるため、より正確な画像処理が行える。
【００６１】
また、乳房を通過した放射線に基づいて生成された放射線画像を処理する画像処理装置において、乳房領域を認識する乳房領域認識手段と、前記乳房領域認識手段によって認識された乳房領域内を解析することによって乳房領域内を特徴的な領域に分類する乳房領域内分類手段と、前記乳房領域内分類手段によって分類した結果に基づいて基準信号値を決定する基準信号値決定手段を有し、前記基準信号値に基づいて画像処理を行う。この手法によれば、被写体である乳房領域内を解析し、診断上必要な領域で基準信号値を決定することによって、安定した画像処理を施すことが可能となる。また、被写体を解析し、その解析結果により基準信号値を決定する方法は、被写体領域全体のヒストグラム等により基準信号値を決定する場合より、基準信号値を正確に定めたいポイントに設定できる。
【００６２】
（１ｂ）特徴量抽出：
特徴量抽出ステップで使用される特徴量抽出部３０では、画像データから特徴量が抽出される。ここで、第１特徴量抽出部３１では、画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量が抽出される（図２Ｓ２）。また、第２特徴量抽出部３２では、構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量が抽出される（図２Ｓ３）。なお、第１特徴量抽出と第２特徴量抽出とはどちらを先に実行してもよいし、また、第１特徴量抽出と第２特徴量抽出とを並行して実行してもよい。
【００６３】
ここで、 構造物の信号値に関する少なくとも１つないし複数の特徴量（第１特徴量）とは、特定の構造物内の信号値の平均値、分散値、微分値、低信号値と高信号値の差分、など信号値に基づいて得られる特徴的な量のことであるが、ここに示した具体例に限ったものではない。
【００６４】
また、ここで、構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つないし複数の特徴量（第２特徴量抽出）とは、特定構造物の面積、形状、複雑度、など２次元的な広がり方に基づいて得られる特徴的な量のことであるが、ここに示した具体例に限ったものではない。
【００６５】
（１ｃ）加工情報取得：
加工情報取得ステップで使用される加工情報取得部４０では、上記第１特徴量と上記第２特徴量とに応じて、画像処理条件の調整に使用される加工情報が取得される（図２Ｓ４）。ここで、加工情報とは、画像処理条件の調整を行うための各種情報や、被写体の特徴を抽出して画像に付加するための情報のことをいう。
【００６６】
（１ｄ）加工情報付加：
加工情報付加ステップで使用される加工情報付加部５０では、加工情報取得部４０で取得された加工情報が画像データに付加される（図２Ｓ５）。ここで、加工情報の付加とは、画像データのヘッダ部分などに付加情報を埋め込むことや、付加情報の存在するアドレスや付加情報のファイル名などの情報を画像データに埋め込むことなどが該当する。
【００６７】
（１ｅ）画像処理：
画像処理ステップで使用される画像処理部７０では、上述した加工情報が付された画像データに対して、加工情報が参照され、その加工情報に応じて定められる状態の画像処理条件で画像処理が実行される（図２Ｓ６）。画像処理された画像データは表示部８０に送られる。
【００６８】
（１ｆ）画像表示：
画像表示ステップで使用される表示部８０では、加工情報が付された画像データであって、該加工情報に応じた画像処理が施された画像データが表示画面上に表示される（図２Ｓ７）。この場合、画像データの画像表示に伴い、表示画面の一部に加工情報が文字情報やグラフなどで表示されていてもよい。
【００６９】
以上の（１ａ）〜（１ｆ）のようにして画像処理を実行することで、画像データの信号値のヒストグラムや乳腺の量だけでなく、複数の信号値の特徴と複数の２次元的な広がり方の特徴量を抽出し、これらの特徴量を組み合わせることによってより正確な画像情報としての加工情報を入手することができるようになるため、類似した信号値のヒストグラム分布であってもそれぞれに適した画像処理条件を決定することができる。この結果、画像の特徴から決定した画像処理条件を用いて画像処理する際に、画像処理条件を高精度に求めて設定することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現できる。
【００７０】
〈第２の実施形態〉
この第２の実施形態の各手段は、ハードウェアやファームウェア、またはソフトウェアで構成することが可能である。このため、各ステップ，各手段，各ルーチンの処理手順に沿った機能ブロック図としての図３を示す。
【００７１】
また、この機能ブロック図である図３は、画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムの各実施形態を理解するためのフローチャートとしても用いることができる。
【００７２】
全体構成：
図３に示す画像処理装置は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理装置である。そして、画像データ取得部１０、暫定的画像処理条件決定部２０、特徴量抽出部３０（第１特徴量抽出部３１、第２特徴量抽出部３２）、加工情報取得部４０、画像処理条件決定部６０、画像処理部７０、表示部８０が、図３に示すように接続され、構成される。
【００７３】
なお、以上の図３における各部（各手段）は、画像処理装置を構成する構成要素であるが、画像処理方法の各ステップ、画像処理プログラムの各ルーチンを構成するものでもある。また、以上の画像処理装置は、ＣＰＵやメモリなどと処理プログラムを組み合わせて構成することも可能であるが、プログラマブルなゲートアレイなどを用いて構成することも可能である。
【００７４】
処理の流れ：
（２ａ）画像データ取得：
画像データ取得部１０では、放射線撮影などによって得られた各種医用画像についての画像データが取得される。取得された画像データは、特徴量抽出部３０へ送信される。すなわち、画像データ取得ステップに用いられる画像データ取得部１０では、例えば、被写体を透過した放射線を検知して、画像データとして取得する（図４Ｓ１）。具体的な内容は、上述した第１の実施形態と同様であるため重複説明は省略する。
【００７５】
（２ｂ）特徴量抽出：
特徴量抽出ステップで使用される特徴量抽出部３０では、画像データから特徴量が抽出される。ここで、第１特徴量抽出部３１では、画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量が抽出される（図４Ｓ２）。
【００７６】
また、第２特徴量抽出部３２では、構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量が抽出される（図４Ｓ３）。なお、第１特徴量抽出と第２特徴量抽出とはどちらを先に実行してもよいし、また、第１特徴量抽出と第２特徴量抽出とを並行して実行してもよい。
【００７７】
ここで、 構造物の信号値に関する少なくとも１つないし複数の特徴量（第１特徴量）とは、特定の構造物内の信号値の平均値、分散値、微分値、低信号値と高信号値の差分、など信号値に基づいて得られる特徴的な量のことであるが、ここに示した具体例に限ったものではない。
【００７８】
また、ここで、構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つないし複数の特徴量（第２特徴量抽出）とは、特定構造物の面積、形状、複雑度、など２次元的な広がり方に基づいて得られる特徴的な量のことであるが、ここに示した具体例に限ったものではない。
【００７９】
（２ｃ）暫定的画像処理条件決定：
暫定的画像処理条件決定ステップで使用される暫定的画像処理条件決定部２０では、画像データを解析することにより暫定的画像処理条件を決定する（図４Ｓ４）。
【００８０】
なお、この暫定的画像処理条件決定部２０は、第１特徴量抽出部３１で抽出された第１特徴量から、従来の画像処理条件と同じようにして、暫定的画像処理条件を決定するようにしてもよい。なお、この暫定的画像処理条件決定に使用できる技術としては、本件出願の出願人が既に出願した特開２００１−２１２１１８号公報（第１頁、図１）などにも詳細に記載されている。
【００８１】
また、この暫定的画像処理条件の決定は、上述した第１特徴量抽出、第２特徴量抽出、加工情報取得、のいずれを先に実行してもよいし、また、並行して実行してもよい。但し、従来技術の特徴量に相当する第１特徴量から求める場合には、第１特徴量を先に求めておくことが望ましい。
【００８２】
（２ｄ）加工情報（画像処理条件調整基準）取得：
加工情報取得ステップで使用される加工情報取得部４０では、上記第１特徴量と上記第２特徴量とに応じて、画像処理条件の調整に使用される加工情報（画像処理条件調整基準）が取得（決定）される（図４Ｓ５）。ここで、加工情報とは、画像処理条件の調整を行うための各種情報のことであり、画像処理条件を調整するための基準となる画像処理条件調整基準が該当する。
【００８３】
（２ｅ）画像処理条件決定：
画像処理条件決定ステップで使用される画像処理条件決定部６０では、加工情報取得部４０で取得された加工情報（画像処理条件調整基準）を参照し、暫定的画像処理条件決定部２０で暫定的に決定された暫定的画像処理条件から、最終的な画像処理条件が決定される（図４Ｓ６）。
【００８４】
（２ｆ）画像処理：
画像処理ステップで使用される画像処理部７０では、上述した加工情報が付された画像データに対して、加工情報が参照され、その加工情報に応じて定められる状態の画像処理条件で画像処理が実行される（図４Ｓ７）。画像処理された画像データは表示部８０に送られる。
【００８５】
（２ｇ）画像表示：
画像表示ステップで使用される表示部８０では、加工情報が付された画像データであって、該加工情報に応じた画像処理が施された画像データが表示画面上に表示される（図４Ｓ８）。この場合、画像データの画像表示に伴い、表示画面の一部に加工情報が文字情報やグラフなどで表示されていてもよい。
【００８６】
以上の（２ａ）〜（２ｇ）のようにして画像処理を実行することで、画像データの信号値のヒストグラムや乳腺の量だけでなく、複数の信号値の特徴と複数の２次元的な広がり方の特徴量を抽出し、これらの特徴量を組み合わせることによってより正確な画像情報を入手することができるようになり、これにより、暫定的画像処理条件を加工情報によって調整して最終的な画像処理条件を求めることが可能になるため、類似した信号値のヒストグラム分布であってもそれぞれに適した画像処理条件を決定することができる。この結果、画像の特徴から決定した画像処理条件を用いて画像処理する際に、画像処理条件を高精度に求めて設定することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現できる。
【００８７】
なお、以上の第２の実施形態において、第１特徴量と第２特徴量とに応じて求められる加工情報は画像処理条件調整基準であり、この画像処理条件調整基準は、画像処理条件を調整する指標となる基準である。ここで、 画像処理条件を調整する指標とは、画像に処理を施す際に基準となる信号値を出力する出力濃度や、階調曲線の傾き、周波数強調処理の強調度のことをいい、その他画像処理結果に変化をもたらす要因となる処理パラメータであってもよい。
【００８８】
なお、第１特徴量と第２特徴量に基づいて、画像処理条件を調整する指標となる基準を抽出する方法には、それぞれの特徴量を閾値によって区切り、第１特徴量と第２特徴量を組み合わせることで調整する処理条件と調整の大きさを決定する方法がある。また、上記に限らず、第１特徴量と第２特徴量から主成分分析の手法を用いて調整する処理条件と調整の大きさを決定する方法があり、第１特徴量と第２特徴量のそれぞれの結果を反映できる手法であればよい。
【００８９】
例えば、撮影する被写体がマンモグラフィであった場合には、第１特徴量として、乳腺構造内の信号値コントラストを抽出し、第２特徴量として、乳腺構造の画像全体もしくは被写体における面積の割合を抽出する。そして、乳腺構造内の信号値コントラストが所定の基準より低く、乳腺構造の画像全体もしくは被写体における面積の割合が所定の基準より大きい場合には信号値差の少ない乳腺構造が乳房領域に広く分布しているという情報を取得することができる。この情報に基づいて、画像を解析して得られた暫定画像処理条件の出力濃度を上げる、またはコントラストを上げる、または周波数強調処理の強調度を上げるという指標が得られ、暫定的に決定された画像処理条件を調整して、最適な状態の最終的な画像処理条件を決定することができる。ここで、上記の調整はいずれか一つを実行することもできるし、いくつかを組み合わせて実行することもできる。
【００９０】
また、 特徴量の所定の基準とは、マンモグラフィ画像のサンプルとして集められた複数の画像から特徴量のデータを統計してあらかじめ閾値を算出しておくことで求めたり、被写体ごとに変化する動的閾値を用いる方法で求めることができる。なお、閾値を決定する方法としては、多変量解析や移動平均法などが知られている。
【００９１】
〈第３の実施形態〉
この第３の実施形態の各手段は、ハードウェアやファームウェア、またはソフトウェアで構成することが可能である。このため、各ステップ，各手段，各ルーチンの処理手順に沿った機能ブロック図としての図５を示す。
【００９２】
また、この機能ブロック図である図５は、画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムの各実施形態を理解するためのフローチャートとしても用いることができる。
【００９３】
全体構成：
図５に示す画像処理装置は、被写体を構成している構造物を撮影して得た画像データに画像処理を施す画像処理装置である。そして、画像データ取得部１０、特徴量抽出部３０（第１特徴量抽出部３１、第２特徴量抽出部３２）、加工情報（付帯情報）取得部４０、画像処理条件決定部６０、画像処理部７０、表示部８０、操作入力部９０、画像処理条件調整部１００が、図５に示すように接続され、構成される。
【００９４】
なお、以上の図５における各部（各手段）は、画像処理装置を構成する構成要素であるが、画像処理方法の各ステップ、画像処理プログラムの各ルーチンを構成するものでもある。また、以上の画像処理装置は、ＣＰＵやメモリなどと処理プログラムを組み合わせて構成することも可能であるが、プログラマブルなゲートアレイなどを用いて構成することも可能である。
【００９５】
処理の流れ：
（３ａ）画像データ取得：
画像データ取得部１０では、放射線撮影などによって得られた各種医用画像についての画像データが取得される。取得された画像データは、特徴量抽出部３０へ送信される。すなわち、画像データ取得ステップに用いられる画像データ取得部１０では、例えば、被写体を透過した放射線を検知して、画像データとして取得する（図６Ｓ１）。具体的な内容は、上述した第１の実施形態と同様であるため重複説明は省略する。
【００９６】
（３ｂ）特徴量抽出：
特徴量抽出ステップで使用される特徴量抽出部３０では、画像データから特徴量が抽出される。ここで、第１特徴量抽出部３１では、画像データの信号値に関する少なくとも１つの特徴量である第１特徴量が抽出される（図６Ｓ２）。
【００９７】
また、第２特徴量抽出部３２では、構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つの特徴量である第２特徴量が抽出される（図６Ｓ３）。なお、第１特徴量抽出と第２特徴量抽出とはどちらを先に実行してもよいし、また、第１特徴量抽出と第２特徴量抽出とを並行して実行してもよい。
【００９８】
ここで、 構造物の信号値に関する少なくとも１つないし複数の特徴量（第１特徴量）とは、特定の構造物内の信号値の平均値、分散値、微分値、低信号値と高信号値の差分、など信号値に基づいて得られる特徴的な量のことであるが、ここに示した具体例に限ったものではない。
【００９９】
また、ここで、構造物の２次元的な広がり方に関する少なくとも１つないし複数の特徴量（第２特徴量抽出）とは、特定構造物の面積、形状、複雑度、など２次元的な広がり方に基づいて得られる特徴的な量のことであるが、ここに示した具体例に限ったものではない。
【０１００】
（３ｃ）加工情報（付帯情報）取得：
加工情報取得ステップで使用される加工情報取得部４０では、上記第１特徴量と上記第２特徴量とに応じて、画像処理条件の調整に使用される加工情報として、ここでは、付帯情報が取得される（図６Ｓ４）。
【０１０１】
ここで、加工情報とは、ユーザが画像処理条件の調整を行うため指標となる各種情報のことであり、画像処理条件を調整するための指標となる付帯情報が該当する。さらに、付帯情報とは、被写体の特徴を表す画像に関する情報であり、被写体の体型や被写体の身体的な特徴などを示す情報のことである。
【０１０２】
（３ｄ）画像処理条件決定：
画像処理条件決定ステップで使用される画像処理条件決定部６０では、画像データを解析することにより、まず暫定的な画像処理条件を決定する（図６Ｓ５）。
【０１０３】
なお、この画像処理条件決定部６０は、第１特徴量抽出部３１で抽出された第１特徴量から、従来の画像処理条件と同じようにして、暫定的な画像処理条件を決定するようにしてもよい。なお、この暫定的な画像処理条件決定に使用できる技術としては、本件出願の出願人が既に出願した特開２００１−２１２１１８号公報（第１頁、図１）などにも詳細に記載されている。
【０１０４】
また、この暫定的画像処理条件の決定は、上述した第１特徴量抽出、第２特徴量抽出、加工情報（付帯情報）取得、のいずれを先に実行してもよいし、また、並行して実行してもよい。但し、従来技術の特徴量に相当する第１特徴量から求める場合には、第１特徴量を先に求めておくことが望ましい。
【０１０５】
（３ｅ）画像処理：
画像処理ステップで使用される画像処理部７０では、画像データに対して、画像処理条件決定部６０で決定された画像処理条件で画像処理が実行される（図６Ｓ６）。画像処理された画像データは表示部８０に送られる。
【０１０６】
（３ｆ）画像表示：
画像表示ステップで使用される表示部８０では、画像処理が施された画像データが、付帯情報と共に、表示画面上に表示される（図６Ｓ７）。この場合、画像データの画像表示に際して、画像領域の余白部分などにの表示画面の一部に付帯情報が文字情報やグラフなどで表示されていることが望ましい。また、その時点で実行されている画像処理に関する画像処理条件があわせて表示されることも望ましい。このような画像表示の一例を図７に示す。この図７では、画像処理条件として、濃度とコントラストとが示されており、濃度値とコントラスト値と、これらを調整する調整アイコンとが表示されている。また、この図７では、付帯情報として、乳腺量、乳腺密度、乳腺タイプとが表示されている。
【０１０７】
（３ｇ）画像処理条件調整操作入力受付：
画像処理条件調整操作入力受付ステップで使用される操作入力部９０では、表示部８０に表示されている画像と付帯情報とに応じてユーザからの画像処理条件の調整のための入力を受け付ける（図６Ｓ８）。
【０１０８】
すなわち、付帯情報を参照したユーザが、より適した画像処理条件が存在すると考えた場合に、そのような画像処理条件の調整のための操作や入力が、操作入力部９０に入力される（図５破線）。
【０１０９】
たとえば、付帯情報として、「乳腺タイプ:高濃度」と表示されている場合には、画像処理条件のコントラスト（階調曲線の傾き）を上げるように調整するための操作の入力が操作入力部９０に入力される。
【０１１０】
また、付帯情報として、「乳腺タイプ:脂肪性」と表示されている場合には、画像処理条件の濃度（基準信号値の出力濃度）を上げるように調整するための操作の入力が操作入力部９０に入力される。
【０１１１】
（３ｈ）画像処理条件の調整：
画像処理条件調整ステップで使用される画像処理条件調整部１００では、操作入力部９０に入力された画像処理条件の調整のための入力に応じて、画像処理条件決定部６０で決定する画像処理条件の調整を行う（図６Ｓ９）。そして、この調整を受ける画像処理条件決定部６０では、調整に応じた画像処理条件を決定する（図６Ｓ５）。そして、その調整に応じた画像処理条件による画像処理が画像処理部７０で実行されて（図６Ｓ６）、表示部８０に表示される（図６Ｓ７）。この場合、調整を受けた画像処理条件が表示部８０に表示あわせて表示されることが望ましい。そして、必要に応じて、ユーザからの操作入力部９０への入力〜画像処理条件の調整が繰り返される。
【０１１２】
以上の（３ａ）〜（３ｈ）のようにして画像処理を実行することで、画像データの信号値のヒストグラムや乳腺の量だけでなく、複数の信号値の特徴と複数の２次元的な広がり方の特徴量を抽出し、これらの特徴量を組み合わせることによってより正確な画像情報を入手することができるようになり、被写体の特徴を適切に表す付帯情報を画像と共に表示できるため、類似した信号値のヒストグラム分布であってもそれぞれに適した画像処理条件をユーザの操作によって調整しつつ決定することができる。この結果、画像の特徴から決定した画像処理条件を用いて画像処理する際に、画像処理条件を高精度に求めて設定することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現できる。
【実施例】
【０１１３】
以上説明した画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムの実施形態について、以下、具体例を挙げて、実施例として動作をより具体的に説明する。
〈第１実施例〉
例えば、図８に示すような乳腺タイプが高濃度である被写体Ａを撮影して放射線画像の画像データを得た場合を考える。ここで、乳腺構造は乳房領域内の一部に固まって分布しているため、乳腺構造分布領域には同程度の濃度が集中することになり、乳腺分布領域内の濃度差が少なく、詳細な構造物の違いを見分けるのが難しく観察が困難である。
【０１１４】
また乳腺の出力濃度は比較的低濃度なので、この図８のように乳腺分布領域が広い面積を持っていると、シャーカステンの発光によって眩しく感じられ、観察しにくいことがあった。
【０１１５】
そこで、後述する方法を用いて乳腺分布領域内の信号値に関する特徴量として、第１特徴量を乳腺構造内の信号値の差（コントラスト）、第２特徴量を乳腺構造の被写体（乳房領域）における面積の割合、として画像処理条件の調整を行うことができる。
【０１１６】
まず、画像データに含まれる乳腺構造内の信号値の差（コントラスト）を第１特徴量として調べる。例えば、乳腺構造内の高濃度側１０％の平均信号値と乳腺構造内の低濃度側１０％の平均信号値の差分を取ることでコントラストを求める。なお、上記の方法以外でも、構造物内の信号値のコントラストを表す方法であればよい。
【０１１７】
そして、乳腺構造内の信号値の差分より乳腺内のコントラストを３段階で評価する。信号値の差が大きいほどコントラストは高いと評価される。
２点：大変コントラストが低い，
１点：ややコントラストが低い，
０点： 標準またはそれよりコントラストが低い，
ここで、３段階の分別はあらかじめ定めた基準値によって行われる。
【０１１８】
そして、第２特徴量として、画像データに含まれる乳腺構造の被写体（乳房領域）における面積の割合を調査する。ここでは、画像の中から乳房領域と乳腺領域を識別し、乳房領域の画素数と乳腺領域の画素数の比率を調査する。なお、画像の中から乳房領域と乳腺領域を識別する方法は、特開平２００１-２３８８６８号公報に記載の技術で知られている方法がある。
【０１１９】
このようにして得られた第２特徴量を、以下の基準によって振り分ける。この基準はこれまでに収集したデータを解析した結果に基づいて得られたものである。
２点：９０％〜１００％ ，
１点：８０％〜９０％，
０点：８０％以下，
この第１実施例では、以上のように、乳腺構造内のコントラスト（第１特徴量）と、乳腺分布領域の割合（第２特徴量）とを組み合わせることで、出力濃度を調整する際の指標としての加工情報を決めることができる。
【０１２０】
以上のような第１特徴量と第２特徴量とを解析した結果、図８に示す被写体Ａの画像では、コントラストの評価結果は２点、乳腺分布面積の割合の評価結果は２点となり、合計得点は４点となる。
【０１２１】
ここで総合得点に基づいてあらかじめ定めた以下の基準によって出力濃度の調整の指標を決める。この基準はこれまでに収集したデータを解析した結果に基づいて得られたものである。
４点：出力濃度を０.２上げる，
３点：出力濃度を０.１５上げる，
２点：出力濃度を０.１０上げる，
以上の結果としての加工情報をそれぞれの画像処理条件に反映し、最終的な画像処理条件は以下のように変更される。
【０１２２】
前記画像データを解析することにより暫定的画像処理条件決定部２０で得られた暫定的画像処理条件での基準となる信号値の出力濃度１．３０が、第１特徴量と第２特徴量との合計点４点によって濃度が＋０．２され、出力濃度１．５０と画像処理条件が決定される。
【０１２３】
このような画像処理条件の調整により、乳腺の出力濃度は比較的低濃度であり、この図８のように乳腺分布領域が広い面積を持っている場合でも、シャーカステンの発光によって眩しく感じられる程度が小さくなり、観察しにくさが大幅に低減される効果が得られた。
【０１２４】
〈第２実施例〉
例えば、図８に示すような被写体Ａと被写体Ｂの２つの異なる被写体を放射線画像撮影などにより撮影した場合、２つの被写体Ａ／Ｂが持つ乳腺構造の量は同程度であるため同様なヒストグラムの形状を持ち、従来の画像処理であれば、同一の画像処理条件が決定されていた。
【０１２５】
しかし、２つの被写体では乳腺構造の形状の特徴（複雑度）が異なり、同一の画像処理条件で処理を施しても、得られた画像全体としての見え方が異なり、診断しにくいことがあった。
【０１２６】
この図９の被写体Ａの場合、乳腺構造は乳房領域内の一部に固まって分布しているため、乳腺構造分布領域には同程度の濃度が集中することになる。一方、図９の被写体Ｂの場合、乳腺構造は乳房領域内の全体に広がって分布しているため、乳腺構造分布領域には脂肪領域の濃度と乳腺領域の異なる濃度が混在することになる。
【０１２７】
すなわち、被写体Ａの場合、同程度の濃度が集中しているので乳腺分布領域内の濃度差が少なく、詳細な構造物の違いを見分けるのが難しく観察が困難である。一方、被写体Ｂの場合、乳腺領域に脂肪領域の濃度が混在しているので被写体Ａと比較すると乳腺分布領域内の観察は比較的行いやすい。
【０１２８】
そこで、後述する方法を用いて乳腺分布領域内の信号値に関する特徴量として、第１特徴量を乳腺構造内の信号値の差（コントラスト）、第２特徴量を乳腺構造の形状に関する特徴量として、乳腺構造の円形度（複雑さ）を用いて画像処理条件の調整を行うことができる。
【０１２９】
まず、第１特徴量として、画像データに含まれる乳腺構造内の信号値の差（コントラスト）を調べる。例えば乳腺構造内の高濃度側１０％の平均信号値と乳腺構造内の低濃度側１０％の平均信号値の差分を取ることでコントラストを求める。なお、上記の方法以外でも、構造物内の信号値のコントラストを表す方法であればよい。
【０１３０】
そして、第２特徴量として、ここでは、乳腺構造の円形度を調べる。円形度を調べる方法は従来までに知られている画像解析方法であり、構造物の面積と周囲長を基に構造物の複雑さを測るものである。
【０１３１】
以上のようにして求められた第１特徴量としての乳腺構造内の信号値の差分より乳腺内のコントラストを５段階で評価する。信号値の差が大きいほどコントラストは高いと評価される。
５点：大変コントラストが低い，
４点：ややコントラストが低い，
３点： 標準，
２点： ややコントラストが高い，
１点： 大変コントラストが高い，
なお、５段階の分別はあらかじめ定めた基準値によって行われる。
【０１３２】
また、第２特徴量としての乳腺構造の円形度より乳腺構造の複雑さをコントラストと同様に５段階で評価する。ここでは、円形度が大きいほど構造物の形は単純（丸い）と評価される。
５点： 大変単純，
４点： やや単純，
３点： 標準，
２点： やや複雑，
１点： 大変複雑，
なお、５段階の分別はあらかじめ定めた基準値によって行われる。
【０１３３】
以上のように、第１特徴量としての乳腺構造内のコントラストと、第２特徴量としての乳腺構造の複雑さとを組み合わせることで、階調曲線の傾きの調整の指標を決めるための加工情報を得ることができる。
【０１３４】
以上のような第１特徴量と第２特徴量とを組み合わせての解析の結果、被写体Ａの画像では、コントラストの評価結果は５点、複雑さの評価結果は４点となり、合計得点は９点となる。また、同様に、被写体Ｂの画像では、コントラストの評価結果は３点、複雑さの評価結果は２点となり、合計得点は５点となる。
【０１３５】
ここで、総合得点に基づいて、あらかじめ定めた以下の基準によって階調曲線の傾きの調整の指標としての加工情報を決める。この基準はこれまでに収集したデータを解析した結果に基づいて得られたものである。
９〜１０点：階調曲線の最大の傾きを２０％上げる，
７〜８ 点：階調曲線の最大の傾きを１０％上げる，
５〜６点：変更なし，
３〜４点：階調曲線の最大の傾きを１０％下げる，
２点：階調曲線の最大の傾きを２０％上げる，
以上の結果としての加工情報をそれぞれの画像処理条件に反映し、最終的な画像処理条件は、以下のように変更される。
【０１３６】
前記画像データを解析することにより暫定的画像処理条件決定部２０で得られた暫定的画像処理条件での階調曲線の最大の傾きが、
被写体Ａ：６.９０→８.２８，
被写体Ｂ：６.９０→６.９０，
のように変更されて、最終的な画像処理条件が決定される。
【０１３７】
以上のような画像処理条件の調整の結果、被写体Ａの場合、同程度の濃度が集中しているので乳腺分布領域内の濃度差が少なく、従来は詳細な構造物の違いを見分けるのが難しく観察が困難であったものの、この第２実施例によって詳細な構造物の違いを見分けるのが容易になるという効果が得られた。また、もともと観察しやすかった被写体Ｂの場合には画像処理条件に変更は加えられていない。
【０１３８】
〈第３実施例〉
本発明では、第１特徴量として画像データに含まれる乳腺分布領域内の信号値に関する特徴量として乳腺構造内のコントラスト、乳腺構造の形状に関する第２特徴量として、乳腺構造の被写体（乳房領域）における面積の割合、乳腺構造の複雑度を用いて乳腺タイプの特徴を加工情報（付帯情報）として抽出することができる。
【０１３９】
例えば、図１０に示すような被写体Ａ、被写体Ｂ、被写体Ｃ、被写体Ｄの４つの異なる被写体を撮影した画像データを得た場合の、乳腺タイプの特徴の抽出方法について説明する。
【０１４０】
まず、画像データに含まれる乳腺構造の被写体（乳房領域）における面積の割合を調査する。これらの画像の中から乳房領域と乳腺領域を識別し、乳房領域の画素数と乳腺領域の画素数の比率を調査する。なお、画像の中から乳房領域と乳腺領域を識別する方法は、特開平２００１-２３８８６８号公報で知られている方法がある。
【０１４１】
例えば、この乳房領域の画素数と乳腺領域の画素数の比率の結果が、被写体Ａ：９０％、被写体Ｂ：６０％、被写体Ｃ：５０％、被写体Ｄ：１０％、のようになった場合を具体例に挙げて説明する。
【０１４２】
これを、以下の基準、
９０％〜１００％：乳房領域のほぼ全域が乳腺分布領域→高濃度，
２０％〜９０％：乳房領域の一部が乳腺分布領域→不均一高濃度または乳腺散在，
１ ％〜２０％：乳房領域にほとんど乳腺分布領域は含まれない→脂肪性，
によって振り分ける。この基準はこれまでに収集した画像に基づいて得られたものである。
【０１４３】
そして、以上の基準によって被写体Ａ〜Ｄが、
被写体Ａ：高濃度，
被写体Ｂ：不均一高濃度または乳腺散在，
被写体Ｃ：不均一高濃度または乳腺散在，
被写体Ｄ：脂肪性，
のように振り分けられたとする。
【０１４４】
ここで、被写体Ｂと被写体Ｃに注目して乳腺構造内のコントラスト、乳腺構造の複雑さを用いて乳腺タイプの特徴量をさらに抽出する。
まず、第１特徴量として、乳腺構造内の信号値の差（コントラスト）を調べる。例えば、乳腺構造内の高濃度側１０％の平均信号値と乳腺構造内の低濃度側１０％の平均信号値の差分を取ることでコントラストを求める。なお、上記の方法以外でも、構造物内の信号値のコントラストを表す方法であればよい。
【０１４５】
また、第２特徴量として、乳腺構造の円形度を調べる。ここで、円形度を調べる方法は従来までに知られている画像解析方法であり、構造物の面積と周囲長を基に構造物の複雑さを測るものである。
【０１４６】
そして、以上のようにして求められた第１特徴量としての乳腺構造内の信号値の差分より乳腺内のコントラストを５段階で評価する。ここで、信号値の差が大きいほどコントラストは高いと評価される。
５ 点：大変コントラストが低い，
４点：ややコントラストが低い，
３点： 標準，
２点： ややコントラストが高い，
１点： 大変コントラストが高い，
なお、５段階の分別はあらかじめ定めた基準値によって行われる。
【０１４７】
また、第２特徴量としての乳腺構造の円形度より乳腺構造の複雑さをコントラストと同様に５段階で評価する。なお、円形度が大きいほど構造物の形は単純（丸い）と評価される。
５点： 大変単純，
４点： やや単純，
３点： 標準，
２点： やや複雑，
１点： 大変複雑，
なお、５段階の分別はあらかじめ定めた基準値によって行われる。
【０１４８】
以上のように、第１特徴量として乳腺構造内のコントラストと、第２特徴量として乳腺構造の複雑さ、とを組み合わせることで、階調曲線の傾きの調整の指標としての加工情報を決めることができる。
【０１４９】
以上のような第１特徴量と第２特徴量とを組み合わせての解析の結果、被写体Ｂの画像では、コントラストの評価結果は４点、複雑さの評価結果は４点となり、合計得点は８点となる。また、被写体Ｃの画像では、コントラストの評価結果は２点、複雑さの評価結果は２点となり、合計得点は４点となる。
【０１５０】
ここで総合得点に基づいてあらかじめ定めた以下の基準によって乳腺タイプの分類を決定する。なお、この基準はこれまでに収集したデータを解析した結果に基づいて得られたものである。
７〜１０点：不均一高濃度，
２〜６点：乳腺散在，
以上より、被写体Ｂと被写体Ｃとを識別したうえで、
被写体Ａ：高濃度，
被写体Ｂ：不均一高濃度，
被写体Ｃ：乳腺散在，
被写体Ｄ：脂肪性，
という乳腺タイプを表す情報を、加工情報（付帯情報）として、抽出することができる。
【０１５１】
この加工情報（付帯情報）を表示部８０での画像表示に付帯させて、画像の乳腺タイプを明示したり、これに基づいてユーザが画像処理パラメータの調整を行う際の指標を明示することもできる。
【０１５２】
例えば、高濃度であるとの付帯情報が示された画像の場合、コントラストを上げる、周波数強調処理の強調度を上げる、といった画像処理条件の調整が適しているとの、従来よりも適切かつ詳細な情報を与えることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０１５３】
【図１】本発明の第一の実施形態の全体構成あるいは全体処理の流れを示すブロック図である。
【図２】本発明の第一の実施形態における処理例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第二の実施形態の全体構成あるいは全体処理の流れを示すブロック図である。
【図４】本発明の第二の実施形態における処理例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第三の実施形態の全体構成あるいは全体処理の流れを示すブロック図である。
【図６】本発明の第三の実施形態における処理例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第三の実施形態における表示画面の例を示す説明図である。
【図８】本発明の実施例における画像の様子を示す説明図である。
【図９】本発明の実施例における画像の様子を示す説明図である。
【図１０】本発明の実施例における画像の様子を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１５４】
１０  画像データ取得部
２０  暫定的画像処理条件決定部
３０  特徴量抽出部
３１  第１特徴量抽出部
３２  第２特徴量抽出部
４０  加工情報取得部
５０  加工情報付加部
６０  画像処理条件決定部
７０  画像処理部
８０  表示部
９０  操作入力部
１００  画像処理条件調整部
【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】
2006122445.tif 000009
【図８】
2006122445.tif 000010
【図９】
2006122445.tif 000011
【図１０】
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