(57)【要約】【課題】被写体を撮像した画像が観察及び診断に不適切な画像であるか否かを判定し、不適切な画像であると判定された画像を表示もしくは保存しないことによって、観察及び診断の効率性を向上させることができる画像処理方法を提供する。【解決手段】本発明の画像処理方法は、被写体を撮像して得られた、複数の色信号を含む複数の画像について、各画像の特徴量を算出する特徴量算出工程と、前記各画像について、算出された前記特徴量と、予め設定された画像の良否を決定する撮像状態の閾値と比較することによって、前記各画像の撮像状態を判定する撮像状態判定工程と、を備えている。【選択図】図１０
2006122502.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮像して得られた、複数の色信号を含む複数の画像について、各画像の特徴量を算出する特徴量算出工程と、
前記各画像について、算出された前記特徴量に基づき前記画像の撮像状態を判定する撮像状態判定工程と、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記特徴量算出工程は、前記画像の明るさ及び／または色調及び／または周波数成分量に基づく特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記撮像状態判定工程は、撮像状態として、前記画像の生体粘膜表面に対する撮像状態及び／または生体粘膜表面以外の撮像対象物を含む撮像状態に対する判定を行うことを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記撮像状態判定工程は、生体粘膜表面に対する撮像状態として、暗部、及び／またはハレーション、及び／または過剰な近接、水没若しくは移動による焦点外れを判定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記撮像状態判定工程は、生体粘膜表面以外の撮像対象物として、消化管内の残渣及び／または泡及び／または液体を判定することを特徴とする請求項３又は請求項４のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項６】
被写体を撮像して複数の色信号を含む複数の画像を生成する画像生成手段と、
前記画像について、各画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記各画像について、算出された前記特徴量に基づき前記画像の撮像状態を判定する撮像状態判定手段と、
前記撮像状態判定手段における判定結果に基づき処理の制御を行う制御手段と、
を備えたことを特徴とするカプセル型内視鏡装置。
【請求項７】
前記画像を保存する保存手段と、
前記画像を表示する表示手段とをさらに備えるとともに、
前記制御手段は、前記画像の保存手段及び／または表示手段に関する処理を制御するとともに、前記撮像状態判定手段が生体粘膜表面以外を含む撮像状態にあるものと判定した画像について保存及び／または表示を行わないよう制御することを特徴とする請求項６記載のカプセル型内視鏡装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内視鏡装置により撮像した体腔内の内視鏡画像から、診断に不適切な画像を検出し、不適切な画像の表示及び／又は保存を制御する、画像処理方法及びカプセル型内視鏡装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野においては、Ｘ線、ＣＴ、ＭＲＩ、超音波観測装置、内視鏡装置等の画像撮像機能を有する医療機器を用いた体腔内臓器の観察及び診断が広く行われている。このような画像撮像機能を有する医療機器において、例えば、内視鏡装置は、細長の挿入部を体腔内に挿入し、その挿入部の先端部に設けられた対物光学系により取り込んだ体腔内臓器像を固体撮像素子等の撮像手段により撮像し、その撮像信号を基にモニタ画面に体腔内臓器の内視鏡画像を表示させ、そのモニタ画面に表示された内視鏡画像から術者が観察及び診断を行っている。
【０００３】
この内視鏡装置は、消化管粘膜像を直接的に撮像することが可能であることから、粘膜の色調、病変形状、粘膜表面の微細な構造等の様々な所見を総合的に観察することが可能となっている。
【０００４】
近年、この内視鏡装置と同様に有用性が期待できる新しい画像撮像機能を有する医療機器として、カプセル型内視鏡装置が開発されている。一般に、カプセル型内視鏡装置は、被検者が口から飲み込み体内の消化管内を進行させる過程中に消化管内を撮像し、その撮像された撮像信号を体外に送信するカプセル型内視鏡と、送信された撮像信号を体外において受信し、その受信した撮像信号を記録蓄積するレシーバと、このレシーバに記録蓄積された撮像信号を基にモニタに撮像画像を表示させる観察装置とから構成されている。このような構成のカプセル型内視鏡装置は、例えば特開２０００−２３９８０号公報に開示されているものがある。
【特許文献１】特開２０００−２３９８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記カプセル型内視鏡装置は、被検者がカプセル型内視鏡を経口的に飲み込んでから体外に排出されるまでの間、体腔内を撮像し、その撮像した撮像信号を体外に設けられたレシーバに送信する。このカプセル型内視鏡を被検者が飲み込んでから体腔内の食道、胃、十二指腸、小腸、及び大腸の各消化管を通過して体外に排出されるまでには数時間を要する。例えば、カプセル型内視鏡は、毎秒２枚（フレーム）の画像を撮像して体外のレシーバに送信するとし、このカプセル型内視鏡を飲み込んでから体外に排出するまで６時間かかったとすると、カプセル型内視鏡が体腔内を進行する間に撮像される画像数は、４３２００枚と膨大な量となる。これらの画像をすべて記録すると、記録装置には非常に大きな容量が必要となり、装置のコストが増大するという問題があった。この問題に対処するものとして、例えば画像圧縮処理を用いて画像の容量を削減することが考えられるが、記録された画像の画質が劣化してしまい、粘膜表面の微細な構造や、微妙な色調の変化を観察することが困難になってしまうという問題があった。
【０００６】
また、この膨大な数の画像を観察装置に表示して観察及び診断する場合、例えば、毎秒１０枚の画像を表示したとしても全画像数を表示するには７２分間と比較的長時間要する。この長時間にわたり表示される撮像画像を術者が観察することになるが、術者にとって時間的負荷が多大であるという問題があった。この問題に対処するものとして、例えば単位時間あたりに表示する画像数を増加させることで観察時間を短縮することが考えられるが、病変部の見落とし防止と、正確な観察診断の実現という点から単位時間当たりの表示画像数には限界があり、術者による観察時間の短縮は困難となる問題があった。
【０００７】
一方、カプセル型内視鏡装置により撮像される体腔内臓器の画像は、それらの全てが必ずしも診断に適切な画像とは限らない。例えば、極端な暗部やハレーションが視野の大部分を占めた画像や、生体粘膜に過剰に近接したり接触したりした場合に見られる、視野全体が赤色・黄色などの色調である画像（内視鏡医の間で俗に「赤玉」などと呼ばれる画像）、大腸における便等の残渣（異物）が映された画像などが挙げられる。これらの診断に適切でない画像（以下、不適切画像と示す）は、通常の内視鏡観察においてもしばしば観察されるものであるが、食物と同様に基本的に消化管の蠕動運動を利用して、移動したり視野変化を得たりしているカプセル型内視鏡においては、停留によって、同じような不適切画像が連続して出現することがあり得る。
【０００８】
そこで、本発明においては、被写体を撮像した画像が観察及び診断に不適切な画像であるか否かを判定し、不適切な画像であると判定された画像を表示、保存等しないことによって、観察及び診断の効率性を向上させることができる、画像処理方法、画像処理プログラム、カプセル型内視鏡装置及びカプセル型内視鏡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】
【０００９】
本発明の画像処理方法は、被写体を撮像して得られた、複数の色信号を含む複数の画像について、各画像の特徴量を算出する特徴量算出工程と、前記各画像について、算出された前記特徴量に基づき前記画像の撮像状態を判定する撮像状態判定工程と、を備えている。
【発明の効果】
【００１０】
被写体を撮像した画像が観察及び診断に不適切な画像であるか否かを判定し、不適切な画像であると判定された画像を表示、保存等しないことによって、観察及び診断の効率性を向上させることができる、画像処理方法、画像処理プログラム、カプセル型内視鏡装置及びカプセル型内視鏡を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００１２】
（第１の実施の形態）
まず、本発明の第１の実施の形態に係るカプセル型内視鏡装置、及び画像処理方法について、図面を用いて説明する。最初に、本発明の第１の実施の形態に係るカプセル型内視鏡装置について、図１乃至図９を用いて説明する。図１は本発明に係る画像処理方法を用いるカプセル型内視鏡装置１の概略構成を示すブロック図、図２はカプセル型内視鏡装置１のカプセル型内視鏡３の概略構造を説明する説明図、図３はカプセル型内視鏡装置１の概略内部構成を示すブロック図、図４はカプセル型内視鏡３から送信される信号構成を説明する説明図、図５はカプセル型内視鏡３の位置検出を説明する説明図、図６はカプセル型内視鏡装置１のアンテナユニット４を説明する説明図、図７はカプセル型内視鏡装置１のシールドジャケット７２を説明する説明図、図８はカプセル型内視鏡装置１の外部装置５の被検体への装着状態を説明する説明図、図９はカプセル型内視鏡３の構成を示すブロック図である。
【００１３】
本発明の画像処理方法を用いるカプセル型内視鏡装置１は、図１（Ａ）に示すように、カプセル型内視鏡３、アンテナユニット４、及び外部装置５からなっている。カプセル型内視鏡３は、詳細は後述するが、被検体である患者２の口から体腔内に飲み込まれて蠕動運動により消化管内を進行する形状に形成され、かつ、内部に消化管内を撮像し、その撮像画像情報を生成する撮像機能と、その撮像画像情報を体外に送信する送信機能とを有している。アンテナユニット４は、詳細は後述するが、患者２の身体表面上に設置され、前記カプセル型内視鏡３から送信される撮像画像情報を受信する複数の受信アンテナ１１を有している。外部装置５は、外形が箱形形状に形成されており、詳細は後述するが、前記アンテナユニット４が受信した撮像画像情報の各種処理、撮像画像情報の記録、及び撮像画像情報による撮像画像表示等の機能を有している。この外部装置５の外装の表面に前記撮像画像を表示させる液晶モニタ１２と、各種機能の操作指示を行う操作部１３が設けられている。
【００１４】
また、この外部装置５は、駆動電源用の電池の残量に関する警告表示用のＬＥＤ、操作部１３として電源スイッチが設けられている。又、カプセル型内視鏡３の内部には、ＣＰＵ及びメモリを用いた演算実行部を備え、受信及び記録した撮像画像情報に対して後述する本発明に係る画像処理方法を実行させるようにしても良い。
【００１５】
この外部装置５は、患者２の身体に装着されると共に、図１（Ｂ）に示すように、クレードル６に装着されることにより端末装置７に接続されるようになっている。この端末装置７は、たとえば、パーソナルコンピュータが用いられ、各種データの処理機能や記憶機能を有する端末本体９、各種操作処理入力用のキーボード８ａとマウス８ｂ、及び各種処理結果を表示するディスプレイ８ｃからなっている。この端末装置７の基本的機能としては、前記外部装置５に記録されている撮像画像情報をクレードル６を介して取り込み、端末本体９に内蔵されている書き換え可能なメモリ、或いは端末本体９に着脱自在な書き換え可能な半導体メモリ等の可搬型メモリに書込記録させ、かつ、その記録した撮像画像情報をディスプレイ８ｃに表示する画像処理を行う。なお、前記外部装置５に記憶されている撮像画像情報は、前記クレードル６に代えて、ＵＳＢケーブル等によって端末装置７に取り込まれるようにしても良い。このようなクレードル６等が、カプセル型内視鏡３により撮像された画像を入力する画像入力手段である。
【００１６】
この端末装置７の画像処理では、前記外部装置５から取り込み記録した撮像画像情報から経過時間に応じて表示させる画像の選択や、及び後述する本実施の形態に係る画像処理方法によって診断に不適切な画像の検出等を行う。
【００１７】
次に、前記カプセル型内視鏡３の外形と内部構造について、図２を用いて説明する。カプセル型内視鏡３は、断面がＵ字状の外装部材１４と、この外装部材１４の先端側の開放端に接着剤により水密装着された透明部材により形成された略半球形状のカバー部材１４ａとからなるカプセル形に形成されている。
【００１８】
この外装部材１４とカバー部材１４ａからなるカプセル形状の内部中空部には、前記カバー部材１４ａの半球の円弧の中央部分の内部には、カバー部材１４ａを介して入射された観察部位像を取り込む対物レンズ１５がレンズ枠１６に収納されて配置されている。この対物レンズ１５の結像位置には、撮像素子である電荷結合素子（以下、ＣＣＤと称する）１７が配置されている。また、前記対物レンズ１５を収納するレンズ枠１６の周囲には、照明光を発光放射させる４つの白色系のＬＥＤ１８が同一平面上に配置されている（図中には２つのＬＥＤのみを表記している）。前記ＣＣＤ１７の後端側の前記外装部材１４の中空部には、前記ＣＣＤ１７を駆動制御して光電変換された撮像信号の生成と、その撮像信号に所定の信号処理を施して撮像画像信号を生成する撮像処理と、及び前記ＬＥＤ１８の点灯・非点灯の動作を制御するＬＥＤ駆動の処理とを行う処理回路１９、この処理回路１９の撮像処理により生成された撮像画像信号を無線信号に変換して送信する通信処理回路２０、この通信処理回路２０からの無線信号を外部に送信する送信アンテナ２３、前記処理回路１９と通信処理回路２０の駆動用電源を供給する複数のボタン型の電池２１が配置されている。
【００１９】
なお、ＣＣＤ１７、ＬＥＤ１８、処理回路１９、通信処理回路２０、及び送信アンテナ２３は、図示しない基板上に配置され、それらの基板の間は、フレキシブル基板にて接続されている。また、前記処理回路１９には、後述する画像処理を行うための図示していない演算回路を備えている。つまり、前記カプセル型内視鏡３は、図３に示すように、前記ＣＣＤ１７、ＬＥＤ１７、及び処理回路１９からなる撮像装置４３と、前記通信処理回路２０を含む送信器３７と、並びに送信アンテナ２３からなる。
【００２０】
次に、前記カプセル型内視鏡３の撮像装置４３の詳細構成について、図９を用いて説明する。撮像装置４３は、ＬＥＤ１８の点灯及び非点灯の動作を制御するＬＥＤドライバ１８Ａ、ＣＣＤ１７の駆動を制御して光電変換された電荷の転送を行う為のＣＣＤドライバ１７Ａ、前記ＣＣＤ１７から転送された電荷を用いて撮像信号を生成し、かつ、その撮像信号に所定の信号処理を施して撮像画像信号を生成する処理回路１９Ａ、前記ＬＥＤドライバ１８ＡとＣＣＤドライバ１７Ａと処理回路１９Ａと及び送信器３７に電池２１からの駆動電源を供給するスイッチ１９、並びに前記スイッチ１９とＣＣＤドライバ１７Ａにタイミング信号を供給するタイミングジェネレータ１９Ｂからなっている。なお、スイッチ１９は、電池２１から前記ＬＥＤドライバ１８Ａへの電源供給をオン・オフをするスイッチ１９Ｃと、前記ＣＣＤ１７、ＣＣＤドライバ１７Ａ、及び処理回路１９Ａへの電源供給をオン・オフするスイッチ１９Ｄ、並びに、前記送信器３７への電源供給をオン・オフするスイッチ１９Ｅからなっている。前記タイミングジェネレータ１９Ｂには、電池２１から常時駆動電源が供給されるようになっている。
【００２１】
このような構成のカプセル型内視鏡３の撮像装置４３は、スイッチ１９Ｃ〜１９Ｅがオフ状態であると、タイミングジェネレータ１９Ｂ以外は非動作状態である。このタイミングジェネレータ１９Ｂからのタイミング信号により、前記スイッチ１９Ｄがオンされると、ＣＣＤ１７、ＣＣＤドライバ１７Ａ、処理回路１９Ａへ電池２１から電源が供給されて動作状態となる。
【００２２】
前記ＣＣＤ１７の駆動初期時に、ＣＣＤ１７の電子シャッターを動作させて、不要な暗電流を除去した後、タイミングジェネレータ１９Ｂは、スイッチ１９ＣをオンさせてＬＥＤドライバ１８Ａを駆動させてＬＥＤ１８を点灯させＣＣＤ１７を露光する。ＬＥＤ１８は、ＣＣＤ１７の所定の露光時間の間点灯させた後、消費電力低減の為にスイッチ１９ＣをオフさせてＬＥＤ１８を消灯される。
【００２３】
前記ＣＣＤ１７の露光期間に蓄えられた電荷は、ＣＣＤドライバ１７Ａの制御により処理回路１９Ａへ転送される。処理回路１９Ａでは、ＣＣＤ１７から転送された電荷を基に撮像信号を生成し、その撮像信号に所定の信号処理を施して内視鏡画像信号を生成する。ＣＣＤ１７、ＣＣＤドライバ１７Ａ及び処理回路１９Ａは、画像生成手段を構成する。この内視鏡画像信号は、送信器３７から送信する信号が、例えば、アナログ無線方式ならＣＤＳ出力信号に対して複合同期信号を重畳させたアナログ撮像画像信号を生成して送信器３７へ出力する。また、デジタル無線方式ならアナログ／デジタルコンバータで撮像画像信号をデジタル信号に変換した後、シリアル信号に変換し、スクランブル等の符号化処理を施してデジタル撮像画像信号を送信器３７へ出力する。
【００２４】
この送信器３７は、前記処理回路１９Ａから供給されたアナログ、又はデジタル撮像画像信号に対して変調処理を施して送信アンテナ２３から外部へ無線送信する。この時、スイッチ１９Ｅは、タイミングジェネレータ１９Ｂにより前記処理回路１９Ａから撮像画像信号が出力された時のみ送信器３７に駆動電力が供給するようにオン・オフ操作される。
【００２５】
なお、スイッチ１９Ｅは、処理回路１９Ａから撮像画像信号が出力されてから所定時間経過後に、送信器３７に駆動電力を供給するように制御しても良い。また、カプセル型内視鏡３に設けられた、図示しないｐＨセンサーにより、所定値のｐＨ値を検出したり、湿度センサーにより、所定値以上の湿度を検出したり、又は圧力センサー、或いは加速度センサーにより所定値以上の圧力、或いは加速度を検出したりすることにより被検体である患者２の体腔内に挿入されたことを検出して、この検出信号に基づいて、送信器３７に電源を供給するようにスイッチ１９Ｅを制御するようにしても良い。
【００２６】
なお、前記カプセル型内視鏡３の撮像装置４３は、通常毎秒２枚の画像（毎秒２フレーム＝２ｆｐｓ）を撮像するものであるが、例えば、食道の検査の場合は、毎秒１５〜３０枚の画像（１５ｆｐｓ〜３０ｆｐｓ）を撮像できるようにする。具体的には、カプセル型内視鏡３に、図示しないタイマー回路を設け、このタイマー回路によるタイマーカウントが所定時間以内においては毎秒当たりの撮像枚数の多い高速撮像とし、所定時間が経過した後は、毎秒当たりの撮像枚数の少ない低速撮像となるよう撮像装置４３の駆動を制御させる。或いは、カプセル型内視鏡３の電源の投入と共にタイマー回路を作動させて、患者２が飲み込んだ直後の食道を通過するまでの時間は、高速撮像となるように制御することも可能である。さらに、低速撮像用カプセル型内視鏡と高速撮像用カプセル型内視鏡とを個別に設けて、観察対象部位に応じて使い分けるようにしても良い。
【００２７】
次に、前記患者２の身体表面上に設置されるアンテナユニット４について説明する。図１（Ａ）に示すようにカプセル型内視鏡３を飲み込んで内視鏡検査を行う場合、患者２は、複数の受信アンテナ１１からなるアンテナユニット４が設置されたジャケット１０を装着する。このアンテナユニット４は、図６に示すように、たとえば、ＧＰＳに使用されているパッチアンテナのような単方向の指向性を有する複数の受信アンテナ１１を患者２の身体内方向にその指向性を向けて配置する。つまり、カプセル型内視鏡３のカプセル本体３Ｄは、身体内に留置されるわけであるから、その身体内のカプセル本体３Ｄを取り囲むように前記複数のアンテナ１１が配置させる。この指向性の高いアンテナ１１を使用することで、身体内のカプセル本体３Ｄ以外からの電波による干渉妨害の影響を受けにくくしている。
【００２８】
前記ジャケット１０は、図７に示すように、患者２の身体表面に設置する前記アンテナユニット４と、ベルトにより患者２の腰に設置された外部装置５の本体部５Ｄを覆うように電磁シールド繊維で形成されたシールドジャケット７２である。このシールドジャケット７２を形成する電磁シールド繊維は、金属繊維、金属化学繊維、硫化銅含有繊維等が用いられている。なお、このシールドジャケット７２は、ジャケット形状以外に、ベスト、及びワンピース形状でも良い。
【００２９】
又、前記シールドジャケット７２に前記外部装置５を装着する例として、図８に示すように、前記外部装置５の外部本体５Ｄに鍵穴７４を設け、前記シールドジャケット７２に設けた鍵７５を前記鍵穴７４に差し込むことにより、ベルト７３に着脱自在に装着できるようにする。或いは、単にシールドジャケット７２に図示しないポケットを設けて、そのポケットに外部本体５Ｄを収納したり、又は、外部装置５の外部本体５Ｄとシールドジャケット７２にマジックテープ（登録商標）を設置して、そのマジックテープ（登録商標）により取り付け固定したりしても良い。
【００３０】
つまり、アンテナユニット４が配置された身体にシールドジャケット７２を装着することにより、アンテナユニット４に対する外部からの電波がシールド遮蔽されて、外部電波による干渉妨害の影響を一層受けにくくしている。
【００３１】
次に、前記アンテナユニット４と外部装置５の構成について、図３を用いて説明する。前記アンテナユニット４は、前記カプセル型内視鏡３の送信アンテナ２３から送信された無線信号を受信する複数の受信アンテナ１１ａ〜１１ｄ、このアンテナ１１ａ〜１１ｄを切り替えるアンテナ切替スイッチ４５からなる。前記外部装置５は、アンテナ切替スイッチ４５からの無線信号を撮像画像信号に変換及び増幅等の受信処理を行う受信回路３３、この受信回路３３から供給された撮像画像信号に所定の信号処理を施して、撮像画像の表示用信号と、撮像画像データを生成する信号処理回路３５、この信号処理回路３５により生成された撮像画像表示用信号により、撮像画像を表示させる液晶モニタ１２、前記信号処理回路３５により生成された撮像画像データを記憶するメモリ４７、及び前記受信回路３３により受信処理された無線信号の大きさにより前記アンテナ切替スイッチ４５を制御するアンテナ選択回路４６とからなる。
【００３２】
前記アンテナユニット４の図中受信アンテナ１１ａ〜１１ｄとして示した複数の受信アンテナ１１は、前記カプセル型内視鏡３の送信アンテナ２３から一定の電波強度により送信された無線信号を受信する。この複数の受信アンテナ１１ａ〜１１ｄは、前記外部装置５のアンテナ選択回路４６からのアンテナ選択信号によりアンテナ切替スイッチ４５が制御されて、前記無線信号を受信する受信アンテナを順次切り替える。つまり、前記アンテナ切替スイッチ４５により順次切り替えられた受信アンテナ１１ａ〜ｄ毎に受信した無線信号が前記受信回路３３に出力される。この受信回路３３において、受信アンテナ１１ａ〜１１ｄ毎の無線信号の受信強度を検出して、各受信アンテナ１１ａ〜１１ｄとカプセル型内視鏡３の位置関係を算出すると共に、その無線信号を復調処理して撮像画像信号を信号処理回路３５へと出力する。前記アンテナ選択回路４６は、前記受信回路３３からの出力によって制御される。
【００３３】
前記アンテナ選択回路４６によるアンテナ切替スイッチ４５の動作について説明する。前記カプセル型内視鏡３から送信される無線信号は、図４に示すように、撮像画像信号の１フレームの送信期間に、無線信号の受信強度を示す受信強度信号の送信期間である強度受信期間と、撮像画像信号の送信期間である映像信号期間とが順次繰り返されて送信されるとする。
【００３４】
前記アンテナ選択回路４６は、前記受信回路３３を介して、各受信アンテナ１１ａ〜１１ｄが受信した受信強度信号の受信強度が供給される。前記アンテナ選択回路４６は、前記受信回路３３からの供給された各アンテナ１１ａ〜１１ｄの受信強度信号の強度を比較して、映像信号期間の撮像画像信号を受信する最適な受信アンテナ、つまり、受信強度信号の強度が最も高いアンテナ１１ｉ（ｉ＝ａ〜ｄ）を決定して、アンテナ切替回路４５をそのアンテナ１１ｉに切り替えるための制御信号を生成出力する。これにより、現在画像信号を受信しているアンテナよりも、他のアンテナの受信強度信号の受信強度が高い場合には、映像信号期間の受信アンテナを次フレーム分から切り替えるようにする。
【００３５】
このように、カプセル型内視鏡３からの無線信号を受信するたびに、撮像画像信号、又は受信強度信号の受信強度を比較し、この比較結果を受けたアンテナ選択回路４６によって受信強度が最大となるアンテナ１１ｉを画像信号受信用のアンテナとを指定するようにしている。これにより、カプセル型内視鏡３が患者２の体内で移動しても、その移動位置において最も受信強度の高い信号を検出できるアンテナ１１により取得した画像信号を受信することができる。また、体内でのカプセル型内視鏡３の移動速度は非常に遅い部分と早い部分に分かれるので、撮像動作１回につき常にアンテナ切替動作を１回行うとは限らず、高速撮像モードなどでは複数回の撮像動作に対してアンテナ切替動作を１回行うようにしてもよい。
【００３６】
なお、カプセル型内視鏡３は、患者２の体内を移動しているので、適宜の時間間隔で外部装置５から電波強度を検出した結果である検出結果信号を送り、その信号に基づいてカプセル型内視鏡３が送信する際のその出力を更新するようにしてもよい。このようにすれば、カプセル型内視鏡３が患者２の体内を移動した場合にも、適切な送信出力に設定でき、電池２１のエネルギを無駄に消費すること等を防止でき、信号の送受信状態を適切な状態に維持できるようになる。
【００３７】
次に、前記複数の受信アンテナ１１とカプセル型内視鏡３の位置関係を示す情報の取得方法について、図５を用いて説明する。なお、図５において、カプセル型内視鏡３を３次元座標Ｘ、Ｙ、Ｚの原点に設定した場合を例に説明する。又、前記複数の受信アンテナ１１ａ〜１１ｄのうち、説明を簡単化するために、３つの受信アンテナ１１ａ、１１ｂ、１１ｃを用い、受信アンテナ１１ａと受信アンテナ１１ｂとの間の距離をＤａｂ、受信アンテナ１１ｂと受信アンテナ１１ｃとの間の距離をＤｂｃ、受信アンテナ１１ａと受信アンテナ１１ｃとの間の距離Ｄａｃとしている。さらに、この受信アンテナ１１ａ〜１１ｃとカプセル型内視鏡３の間は、所定の距離関係としている。
【００３８】
カプセル型内視鏡３の送信された一定の送信強度の無線信号は、各受信アンテナ１１ｊ（ｊ＝ａ、ｂ、ｃ）で受信した場合の受信強度は、カプセル型内視鏡３（カプセル型内視鏡３の送信アンテナ２３）からの距離Ｌｉ（ｉ＝ａ，ｂ，ｃ）の関数となる。具体的には電波減衰量が伴う距離Ｌｉに依存する。従って、カプセル型内視鏡３から送信された無線信号の受信アンテナ１１ｊにより受信した受信強度からカプセル型内視鏡３と各受信アンテナ１１ｊとの間の距離Ｌｉを算出する。この距離Ｌｉの算出には、前記カプセル型内視鏡３と受信アンテナ１１ｊの間の距離による電波の減衰量などの関係データを事前に前記アンテナ選択回路４６に設定する。又、その算出されたカプセル型内視鏡３と各受信アンテナ１１ｊの位置関係を示す距離データは、前記メモリ４７にカプセル型内視鏡３の位置情報として記憶させる。このメモリ４７に記憶された撮像画像情報及びカプセル型内視鏡３の位置情報を基に、前記端末装置７による後述する画像処理方法において、内視鏡観察所見の位置設定に有用となる。
【００３９】
次に、本発明の第１の実施の形態に係わるカプセル型内視鏡装置１の作用及び画像処理方法について、図１０乃至図２１を用いて説明する。図１０は暗部画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャート、図１１はハレーション画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャート、図１２は異物画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャート、図１３は画素の色調を表すパラメタの算出に用いる配列表を説明する説明図、図１４は画素の色調を表す二つのパラメタを軸とした二次元領域における、生体粘膜表面画素及び異物画素の分布領域を説明する説明図、図１５は暗部画像、ハレーション画像、及び異物画像を一連の手続きで判定する場合の処理動作を説明するフローチャート、図１６は過剰近接画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャート、図１７はその他の観察不適切画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャート、図１８は本実施の形態で使用するデジタルフィルタの周波数特性を説明する概略図、図１９はハレーション辺縁境界部における帯域フィルタリング結果の変動を説明する図であり、図１９（ａ）は画像中のハレーションの位置を説明する説明図、図１９（ｂ）は図１９（ａ）のａ―ａ´断面における画素値を説明するプロファイル、図１９（ｃ）は図１９（ａ）の画像に帯域フィルタリングを適用した結果を説明する説明図、図１９（ｄ）は図１９（ｃ）のｂ―ｂ´断面における画素値を説明するプロファイル、図２０は不適切画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャート、図２１は端末装置７における画像表示動作を説明するフローチャートである。
【００４０】
本実施の形態に係る画像処理方法は、カプセル型内視鏡３から得られた一連の画像から、観察及び診断に不適切な画像を検出するものである。また、本実施の形態に係るカプセル型内視鏡装置１は、上記画像処理方法を適用することにより不適切と認識された画像を、出力手段としての端末装置７に表示等の出力をさせないように動作する。不適切と判定された画像を端末装置７に表示等の出力をさせないことによって、観察に要する時間を削減することが可能になる。尚、これらの不適切な画像は、端末装置７に表示して観察するのに不適切であるだけでなく、各種画像処理を施す対象画像としても不適切であるので、本実施の形態の画像処理方法を、画像処理の対象から不適切な画像を除外するために用いてもよい。
【００４１】
これから説明する画像処理方法は、ソフトウェアにより実現されるもので、前記カプセル型内視鏡３、外部装置５、または端末装置７のいずれにおいてもこの画像処理方法を用いることができるが、ここでは、パーソナルコンピュータを用いた端末装置７に適用した例を用いて説明する。また、画像処理方法の説明において、画像の大きさは、ＩＳＸ×ＩＳＹ（１≦ＩＳＸ、ＩＳＹ。例えばＩＳＸ＝６４０、ＩＳＹ＝４８０）の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３プレーンからなり、各プレーンの画素の階調数は、８ｂｉｔ、すなわち０乃至２５５の値をとるものとする。
【００４２】
カプセル型内視鏡３においては、生体粘膜表面あるいは生体粘膜表面以外の撮像対象物も含むように撮像した場合に、観察及び診断に利用可能な画像に混じり、不適切画像が撮像される。これらは、視野内に生体粘膜表面の情報が乏しいか、存在しないかであるため、本来は保存したり観察したりする意味のない画像であって、通常の内視鏡検査においてもしばしば観察される画像である。不適切画像は大きく以下の五種類に分類される。
【００４３】
一種類目は、暗部画像である。暗部画像とは、照明光量の不足等により、画像全体もしくは大部分が暗くなり、生体粘膜表面の観察が困難な画像、あるいは明るさの不足した画像である。二種類目は、ハレーション画像である。ハレーション画像とは、照明と生体粘膜とが正対近接した場合、あるいは粘膜や泡状の液体等が存在した場合に生ずるハレーションが画像中の大部分を占めた画像、あるいはハレーションの多い画像である。三種類目は、異物画像である。異物画像とは、内視鏡観察の前処置の不良や、加齢による蠕動運動の低下等により、大腸における、生体粘膜表面以外の撮像対象物としての便等の残渣（異物）が画像中の大部分を占めた画像、あるいは視野内に異物の多い画像である。また、生体粘膜表面以外の撮像対象物としては、消化管内の水分や液体、例えば消化液等による泡等も含まれる。四種類目は、過近接画像である。過近接画像は、生体粘膜に過剰に近接もしくは接触した場合に見られる、視野全体が赤色や黄色等になる画像（内視鏡医の間で俗に「赤玉」などと呼ばれる画像）である。過近接によって焦点が外れるとともに、視野範囲が狭くなることから、病変の発見や血管像等の観察所見を得ることができない。五種類目は、その他の観察不適切画像である。その他の観察不適切画像としては、消化管内に貯留している水分にカプセル型内視鏡が水没した状態で撮像された水没画像や、カプセル型内視鏡が移動、例えば瞬間的に高速移動したり、拍動もしくは何らかの理由により激しい蠕動が起きたりした状態で撮像された視野流れ画像などがあげられる。これらは概ね焦点が外れた画像となり、血管像や生体粘膜表面構造の観察が困難である。このように、観察に不適切な、すなわち観察するには画像の撮像状態が良くない画像は、観察及び診断の効率向上の妨げになる場合がある。
【００４４】
暗部画像、ハレーション画像、及び異物画像については、それぞれ暗部、ハレーション及び異物の画素と領域とを検出し、その画素数、又は画像中の全画素数に占める割合、あるいはそれら画素の位置に基づいて不適切画像か否かを判定する。また、過近接画像とその他の観察不適切画像とについては、画像全体の色調や輪郭などの生体粘膜表面構造成分量を算出し、この値に基づいて不適切画像か否かを判定する。これらの不適切画像を検出するための具体的な画像処理方法について、以下に不適切画像の種類毎に説明する。尚、Ｒ画像、Ｇ画像、及びＢ画像の各画像におけるi番目の画素の色信号の値をｒi、ｇi、及びｂiと表記する。また、各画像については、前処理として公知の逆γ補正が適用されているものとする。
【００４５】
まず始めに、図１０を用いて、暗部画像を判定するための処理動作を説明する。暗部画像の判定は、ここでは、暗部の画素が画像中の全画素数に占める割合に基づいて行われる。前記カプセル型内視鏡３により撮像されて、外部装置５に送信された撮像画像信号は、前記外部装置５において所定の信号処理が施されて、撮像画像信号データとして記憶される。この外部装置５に記憶された撮像画像信号データは、端末装置７に転送記憶される。この端末装置７は、記憶している撮像画像信号データを基に暗部画像の判定動作を行う。
【００４６】
まず始めに、ステップＳ１において、処理対象となるｊ番目（ｊは１以上の整数）の画像の撮像画像信号データにおいて画素を特定する番号を示すｉを１に初期化する。また、暗部と判定された画素の数をカウントするためのカウンタＣｎｔを０に初期化する。更に、ｊ番目の画像が暗部画像か否かの判定結果を示すフラグＤ［ｊ］をＦＡＬＳＥに初期化する。尚、画素を特定する番号ｉとカウンタＣｎｔとは、１以上ＩＳＸ×ＩＳＹ以下の整数値を取り、フラグＤ［ｊ］の値には暗部画像と判定されたことを示すＴＲＵＥ、もしくは、暗部画像でないと判定されたことを示すＦＡＬＳＥのいずれかが設定される。
【００４７】
次に、ステップＳ２において、ｉ番目の画素が暗部に属するか否かを判定する。具体的には、Ｒ画像、Ｇ画像、及びＢ画像の各画像におけるｉ番目の画素の値をｒｉ、ｇｉ、及びｂｉに対して、ｒｉ≦Ｔｄ、ｇｉ≦Ｔｄ、及びｂｉ≦Ｔｄであれば暗部に属する画素と判定する。ここで、Ｔｄは各色の閾値であり、本発明の実施の形態においては、例えばＴｄ＝５０に設定している。尚、Ｒ画像、Ｇ画像、及びＢ画像ともＴｄは同じ値としているが、生体粘膜は総じてＲ画像が最も明るい傾向にあるため、例えばｒｉに対する閾値を、ｇｉ、ｂｉに対する閾値よりも高く設定してもよい。また、ｒｉ、ｇｉ、ｂｉのそれぞれに対する閾値を異なる値に設定してもよい。ｉ番目の画素が暗部に属する画素であると判定された場合、ステップＳ３に進み、ｉ番目の画素が暗部に属さない画素である判定された場合、ステップＳ６に進む。ステップＳ２及びＳ３が、画素の値、すなわち画像の明るさに基づく特徴量を算出する特徴量算出工程あるいは特徴量算出手段を構成する。
【００４８】
ステップＳ３においては、Ｃｎｔの値を１増加させる。続いてステップＳ４において、ｊ番目の画像が暗部画像か否かを判定する。具体的には、Ｃｎｔ≧αであれば暗部画像であると判定する。ここでαは、全画素数に対して暗部画素がどれだけ存在したら暗部画像と判定するかを定める閾値、すなわち画像の良否を決定する撮像状態の閾値であり、本実施の形態においては、例えばα＝０．７×ＩＳＸ×ＩＳＹ、すなわち全画素数の７０％の画素数に設定している。Ｃｎｔ≧αである場合はステップＳ５に進み、Ｃｎｔ＜αである場合はステップＳ６に進む。
【００４９】
ステップＳ５においては、処理対象画像であるｊ番目の画像を暗部画像と判定し、Ｄ［ｊ］＝ＴＲＵＥとして処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。ステップＳ４及びＳ５が、撮像状態判定工程あるいは撮像状態判定手段を構成する。
【００５０】
ステップＳ６においては、全ての画素について、ステップＳ２における暗部画素判定を行ったか否かを判定する。具体的には、ｉ＜ＩＳＸ×ＩＳＹである場合、ステップＳ７において、画素を特定する番号ｉに１を加算（ｉ＝ｉ＋１）して、次の画素に対して前記ステップＳ２〜ステップＳ６を実行し、残りの画素に対して暗部画素判定を行う。ｉ＝ＩＳＸ×ＩＳＹである場合、処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。
【００５１】
以上に説明したように、ステップＳ１〜Ｓ７の一連の処理により、撮像画像の各画素の画素値に基づき、処理対象画像が暗部画像か否かを判定することができる。
【００５２】
次に、図１１を用いて、ハレーション画像を判定するための処理動作を説明する。ハレーション画像の判定は、ここでは、ハレーション画素が画像中の全画素数に占める割合に基づいて行われる。
【００５３】
まず始めに、ステップＳ１１において、処理対象となるｊ番目（ｊは１以上の整数）の画像の撮像画像信号データにおいて画素を特定する番号を示すｉを１に初期化する。また、暗部と判定された画素の数をカウントするためのカウンタＣｎｔを０に初期化する。更に、ｊ番目の画像がハレーション画像か否かの判定結果を示すフラグＨ［ｊ］をＦＡＬＳＥに初期化する。尚、画素を特定する番号ｉとカウンタＣｎｔとは、１以上ＩＳＸ×ＩＳＹ以下の整数値を取り、フラグＨ［ｊ］の値にはハレーション画像と判定されたことを示すＴＲＵＥ、もしくは、ハレーション画像でないと判定されたことを示すＦＡＬＳＥのいずれかが設定される。
【００５４】
次に、ステップＳ１２において、ｉ番目の画素が、極端に明るい画素、すなわちハレーション画素に属するか否かを判定する。具体的には、Ｒ画像、Ｇ画像、及びＢ画像の各画像におけるｉ番目の画素の値をｒｉ、ｇｉ、及びｂｉに対して、ｒｉ≧Ｔｈ、ｇｉ≧Ｔｈ、及びｂｉ≧Ｔｈであればハレーション画素と判定する。ここで、Ｔｈは各色の閾値であり、本発明の実施の形態においては、例えばＴｈ＝２４０に設定している。尚、Ｒ画像、Ｇ画像、及びＢ画像ともＴｈは同じ値としているが、生体粘膜は総じてＲ画像が最も明るい傾向にあるため、例えばｒｉに対する閾値を、ｇｉ、ｂｉに対する閾値よりも高く設定してもよい。また、ｒｉ、ｇｉ、ｂｉのそれぞれに対する閾値を異なる値に設定してもよい。ｉ番目の画素がハレーション画素であると判定された場合、ステップＳ１３に進み、ｉ番目の画素がハレーション画素でない判定された場合、ステップＳ１６に進む。
【００５５】
ステップＳ１３においては、Ｃｎｔの値を１増加させる。続いてステップＳ１４において、ｊ番目の画像がハレーション画像か否かを判定する。具体的には、Ｃｎｔ≧βであればハレーション画像であると判定する。ここでβは、全画素数に対してハレーション画素がどれだけ存在したらハレーション画像と判定するかを定める閾値、すなわち画像の良否を決定する撮像状態の閾値であり、本実施の形態においては、例えばβ＝０．５×ＩＳＸ×ＩＳＹ、すなわち全画素数の５０％の画素数に設定している。Ｃｎｔ≧βである場合はステップＳ１５に進み、Ｃｎｔ＜βである場合はステップＳ１６に進む。ステップＳ１２及びＳ１３が、画素の値、すなわち画像の明るさに基づく特徴量を算出する特徴量算出工程あるいは特徴量算出手段を構成する。ステップＳ１４及びＳ１５が、撮像状態判定工程あるいは撮像状態判定手段を構成する。
【００５６】
ステップＳ１５においては、処理対象画像であるｊ番目の画像をハレーション画像と判定し、Ｈ［ｊ］＝ＴＲＵＥとして処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。
【００５７】
ステップＳ１６においては、全ての画素について、ステップＳ１２におけるハレーション画素判定を行ったか否かを判定する。具体的には、ｉ＜ＩＳＸ×ＩＳＹである場合、ステップＳ１７において、画素を特定する番号ｉに１を加算（ｉ＝ｉ＋１）して、次の画素に対して前記ステップＳ１２〜ステップＳ１６を実行し、残りの画素に対してハレーション画素判定を行う。ｉ＝ＩＳＸ×ＩＳＹである場合、処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。
【００５８】
以上に説明したように、ステップＳ１１〜Ｓ１７の一連の処理により、撮像画像の各画素の画素値に基づき、処理対象画像がハレーション画像か否かを判定することができる。
【００５９】
尚、以上においては、暗部画像とハレーション画像を個別に判定する処理動作について説明したが、一度の処理動作で双方の画像を判定することも可能である。例えば、図１０を用いて説明した暗部画像の判定処理のステップＳ２において、ｉ番目の画素が暗部に属するか否かを判定するかわりに、ｉ番目の画素が適切な撮像状態の画素、すなわち暗部画素でもなくハレーション画素でもない画素であるか否かを判定し、ステップＳ４において、ｊ番目の画像が暗部画像であるか否かを判定するかわりに、ｊ番目の画像が適切な撮像状態の画像、すなわち暗部画像でもなくハレーション画像でもない画像であるか否かを判定する。言い換えれば、上述した例では、画素値が所定の閾値以上あるいは以下であるかを判断基準としていたが、画素値が所定の閾値以上でもなく、かつ以下でもないかを判断基準としてもよい。具体的には、ステップＳ２において、Ｔｄ＜ｒｉ＜Ｔｈ、Ｔｄ＜ｇｉ＜Ｔｈ、及びＴｄ＜ｂｉ＜Ｔｈである場合、ｉ番目の画素を適切な撮像状態の画素と判定し、ステップＳ３に進み、そうでない場合はステップＳ６に進む。また、ステップＳ４において、Ｃｎｔ＞ＩＳＸ×ＩＳＹ―αである場合、ｊ番目の画像が適切な撮像状態の画像であると判定し、ステップＳ５に進み、そうでない場合はステップＳ６に進む。以上の処理動作によって、一度の処理動作で暗部画像またはハレーション画像であって観察に不適切な画像を検出することができる。尚、上述した例においては、フラグＤ［ｊ］にＴＲＵＥが設定された場合、ｊ番目の画像が適切な撮像状態の画像と判定されたことを示し、ＦＡＬＳＥが設定された場合、ｊ番目の画像が暗部画像もしくはハレーション画像であると判定されたことを示すものとする。
【００６０】
次に、図１２を用いて、異物画像を判定するための処理動作を説明する。診断に関係しない代表的な異物は、大腸における便等の残渣である。通常、下部消化器検査においては、検査前日あるいは当日に食物繊維量の少ない食事を摂取したり、多量の緩下剤を服用したりして、大腸の便等を排泄させるための前処置を行う。しかしながら、便等が完全に排泄されずに大腸に残存することもあり、これが残渣となる。このような残渣は、加齢による蠕動運動の低下等によっても生ずる。通常の内視鏡検査は病院内で行われるため、看護師等が被検査者の排泄状態を確認しながら検査が行われる。一方、カプセル型内視鏡３を用いた消化管検査は、通常の内視鏡検査に比べて、前処置が被検査者に委ねられる割合が高いため、十分な排泄が行われない等の理由によって、残渣が生ずる可能性が高くなる。
【００６１】
本実施の形態においては、便の色調に基づいて、画像中に残渣が存在するか否かの判定、すなわち異物画像の判定を行う。まず、ステップＳ２１において、処理対象となるｊ番目（ｊは１以上の整数）の画像の撮像画像信号データにおいて画素を特定する番号を示すｉを１に初期化する。また、異物が撮像されていると判定された画素の数をカウントするためのカウンタＣｎｔを０に初期化する。更に、ｊ番目の画像が異物画像か否かの判定結果を示すフラグＡ１［ｊ］をＦＡＬＳＥに初期化する。尚、画素を特定する番号ｉとカウンタＣｎｔとは、１以上ＩＳＸ×ＩＳＹ以下の整数値を取り、フラグＡ１［ｊ］の値には異物画像と判定されたことを示すＴＲＵＥ、もしくは、異物画像でないと判定されたことを示すＦＡＬＳＥのいずれかが設定される。
【００６２】
次に、ステップＳ２２において、ｉ番目の画素Ｐｉの色調を表すパラメタを算出する。Ｒ画像、Ｇ画像、及びＢ画像の各画像におけるｉ番目の画素の値をｒｉ、ｇｉ、及びｂｉとすると、画素Ｐｉにおける色調を表すパラメタは、ｒｉ、ｇｉ、及びｂｉの何れか一つ、もしくは二つ以上の組み合わせによって表現することができる。ここで、生体粘膜表面をカプセル型内視鏡３で撮像して得られた画像における画素ｒｉ、ｇｉ、及びｂｉの値は、一般的に、ｇｉの値、及びｂｉの値に対してｒｉの値が大きくなっている。これは、生体粘膜の色調にはヘモグロビンが大きく影響しており、ヘモグロビンはＲ画像を形成する長波長帯域の光をほとんど吸収せずに反射し、Ｇ画像及びＢ画像を形成する中〜短波長帯域の光を吸収する特性があることに起因している。一方、便による残渣は、胆汁等の消化液の影響等によって、一般的に黄色ないし黄土色となっている。すなわち、画素Ｐｉにおける色調としては、ｂｉの値に対してｇｉの値、及びｒｉの値が大きくなっている。つまり、便による残渣の色調は、生体粘膜表面の色調に比べてｇｉの値が相対的に大きくなっていると言える。以上から、画素Ｐｉが生体粘膜表面を撮像した画素であるか、便などの異物を撮像した画素であるかは、当該画素の色調によって判定すればよく、具体的には、画素Ｐｉにおけるｇｉ、及びｂｉ対するｒｉの比に基づく色調を表すパラメタを用いればよい。画素Ｐｉにおける、上述の比に基づく色調を表すパラメタとしては、ｇｉ／ｒｉ、ｂｉ／ｒｉ、ｌｏｇ（ｇｉ／ｒｉ）、ｌｏｇ（ｂｉ／ｒｉ）、ａｔａｎ（ｇｉ／ｒｉ）、ａｔａｎ（ｂｉ／ｒｉ）、・・・などが挙げられる。ただし、ａｔａｎはｔａｎ−１を表すものとする。本実施の形態においては、ａｔａｎ（ｇｉ／ｒｉ）とａｔａｎ（ｂｉ／ｒｉ）とを色調を表すパラメタとして用い、それぞれをパラメタｘ、パラメタｙと示す。
【００６３】
ステップＳ２２における、画素Ｐｉのパラメタｘとパラメタｙの算出方法としては、画素Ｐｉにおけるｒｉ、ｇｉ、及びｂｉの値を、直接パラメタｘとパラメタｙの式、すなわち、ａｔａｎ（ｇｉ／ｒｉ）とａｔａｎ（ｂｉ／ｒｉ）に代入して計算してもよいが、本実施の形態においては、０≦ｖ１≦２５５の範囲の任意の整数値をとるｖ１と、０≦ｖ２≦２５５の範囲の任意の整数値をとるｖ２とを定義し、任意のｖ１とｖ２とに対するａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）の値を予め算出し、図１３に示すような、二次元の配列表として用意しておく。パラメタｘを算出する場合は、画素Ｐｉにおけるｇｉの値をｖ１とし、ｒｉの値をｖ２として、上記配列表において、これに対応するａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）を検索し、表の当該箇所に表記されている数値をもってパラメタｘの値とする。例えば、画素Ｐｉにおけるｇｉの値が０であって、ｒｉの値の値が３である場合、ｖ１＝０、ｖ２＝３となる。図１３の配列表において、これに対応するａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）は上から四行目であり、その値は０である。よって、この場合のパラメタｘの値は０となる。パラメタｙを算出する場合は、画素Ｐｉにおけるｂｉの値をｖ１とし、ｒｉの値をｖ２として、上記配列表において、これに対応するａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）を検索し、表の当該箇所に表記されている数値をもってパラメタｙの値とする。尚、ａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）は、０≦ａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）＜９０の範囲の実数値をとるが、本実施の形態においては、処理の簡略化のために、前記範囲を９０分割して離散化した近似値を適用する。例えば、小数点第１位を四捨五入することで、ａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）の値を０から８９までの整数値に近似する。例えば、画素Ｐｉにおけるｂｉの値が２５５であって、ｒｉの値の値が２５４である場合、ｖ１＝２５５、ｖ２＝２５４となる。図１３の配列表において、これに対応するａｔａｎ（ｖ１／ｖ２）は下から二行目であり、その値は４５．１１２である。よって、４５．１１２の小数第1位を四捨五入して得られた４５を、パラメタｙの値とする。
【００６４】
次に、ステップＳ２３において、ｉ番目の画素Ｐｉの色調を表すパラメタを用いて、画素Ｐｉが異物を撮像した画素か否かを判定する。本実施の形態における異物画素の判定には、異物画素の判定に先立って予め準備された、異物画素の分布領域が定義された領域図を用いる。この領域図は、パラメタｘをｘ軸、パラメタｙをｙ軸とする二次元の図であって、既に撮像された多くの画像における、異物と判定された画素と、生体粘膜表面と判定された画素とがプロットされる位置を基に、それぞれの分布領域が定義されている。便等の残渣は黄色調が強い色調を持っており、ｇｉの値が相対的に大きな値をとるため、異物画素は、例えば図１４における領域（１）に示したような領域に分布するものと定義されている。また、通常の生体粘膜表面は、例えば図１４における領域（２）に示したような領域に分布するものと定義されている。ｘ軸とｙ軸とは、パラメタｘ及びパラメタｙの値としてとることができる９０個の離散値を用いて、それぞれ９０分割されており、これによって、領域図が９０×９０区画に分割されている。更に、各区画には次のような値が付与されている。すなわち、領域（１）に含まれる区画には１が付与されており、領域（２）に含まれる区画には２が付与されており、どちらの領域にも含まれない区画には０が付与されている。尚、どちらの領域にも含まれない区画に付与されている値は１でなければよく、例えば２が付与されていてもよい。
【００６５】
画素Ｐｉが異物を撮像した画素か否かの判定は、上述した領域図において、ステップＳ２２において得られた画素Ｐｉの色調を表すパラメタｘの値及びパラメタｙの値によって決定される位置座標が、異物画素の分布領域に含まれるか否か、すなわち、値として１が付与されている区画に属するか否かによって行われる。よって、分布領域の境界が、色調の閾値を構成する。値として１が付与されている区画に属する場合、画素Ｐｉは異物を撮像した画素であると判定し、ステップＳ２４へ進む。その他の値が付与されている区画に属する場合、画素Ｐｉは異物を撮像した画素でないと判定し、ステップＳ２７へ進む。ステップＳ２２、Ｓ２３及びＳ２４が、画像の色調に基づく特徴量を算出する特徴量算出工程あるいは特徴量算出手段を構成する。
【００６６】
ステップＳ２４においては、Ｃｎｔの値を１増加させる。続いてステップＳ２５において、ｊ番目の画像が異物画像か否かを判定する。具体的には、Ｃｎｔ≧γであれば異物画像であると判定する。ここでγは、全画素数に対して異物画素がどれだけ存在したら異物画像と判定するかを定める閾値、すなわち画像の良否を決定する撮像状態の閾値であり、本実施の形態においては、例えばγ＝０．５×ＩＳＸ×ＩＳＹ、すなわち全画素数の５０％の画素数に設定している。Ｃｎｔ≧γである場合はステップＳ２６に進み、Ｃｎｔ＜γである場合はステップＳ２７に進む。
【００６７】
ステップＳ２６においては、処理対象画像であるｊ番目の画像を異物画像と判定し、Ａ１［ｊ］＝ＴＲＵＥとして処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。ステップＳ２５及びＳ２６が、撮像状態判定工程あるいは撮像状態判定手段を構成する。
【００６８】
ステップＳ２７においては、全ての画素について、ステップＳ２３における異物画素判定を行ったか否かを判定する。具体的には、ｉ＜ＩＳＸ×ＩＳＹである場合、ステップＳ２８において、画素を特定する番号ｉに１を加算（ｉ＝ｉ＋１）して、次の画素に対して前記ステップＳ２２〜ステップＳ２７を実行し、残りの画素に対して異物画素判定を行う。ｉ＝ＩＳＸ×ＩＳＹである場合、処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。
【００６９】
以上に説明したように、ステップＳ２１〜Ｓ２８の一連の処理により、撮像画像の各画素の画素値に基づき、処理対象画像が異物画像か否かを判定することができる。
【００７０】
尚、以上においては、暗部画像、ハレーション画像、及び異物画像を個別に判定する処理動作について説明したが、一度の処理動作でこれら三種類の不適切画像を判定することも可能である。図１５を用いて、上述した三種類の不適切画像を判定するための処理動作の一例を説明する。
【００７１】
まず始めに、ステップＳ３１において、処理対象となるｊ番目（ｊは１以上の整数）の画像の撮像画像信号データにおいて画素を特定する番号を示すｉを１に初期化する。また、暗部と判定された画素の数をカウントするためのカウンタＣｎｔＤと、ハレーションと判定された画素の数をカウントするためのカウンタＣｎｔＨと、異物が撮像されていると判定された画素の数をカウントするためのカウンタＣｎｔＡとを０に初期化する。更に、ｊ番目の画像が不適切画像か否かの判定結果を示すフラグＮ［ｊ］と、をＦＡＬＳＥに初期化する。尚、画素を特定する番号ｉとカウンタＣｎｔＤ、ＣｎｔＨ、及びＣｎｔＡとは、１以上ＩＳＸ×ＩＳＹ以下の整数値を取り、フラグＮ［ｊ］の値には不適切画像と判定されたことを示すＴＲＵＥ、もしくは、不適切画像でないと判定されたことを示すＦＡＬＳＥのいずれかが設定される。
【００７２】
次に、ステップＳ３２において、ｉ番目の画素が暗部に属するか否かを判定する。ステップＳ３２における処理は、ステップＳ２における処理と同様であるので、処理の詳細については記載を省略する。ｉ番目の画素が暗部に属する画素であると判定された場合、ステップＳ３３に進み、ｉ番目の画素が暗部に属さない画素である判定された場合、ステップＳ３５に進み、ハレーション画素判定を行う。
【００７３】
ステップＳ３３においては、ＣｎｔＤの値を１増加させる。続いてステップＳ３４において、ｊ番目の画像が暗部画像か否かを判定する。ステップＳ３４における処理は、ステップＳ４における処理と同様であるので、処理の詳細については記載を省略する。ｊ番目の画像が暗部画像であると判定された場合、ステップＳ４２に進み、ｊ番目の画像が暗部画像でないと判定された場合、ステップＳ３５に進む。
【００７４】
ステップＳ３５においては、ｉ番目の画素がハレーション画素に属するか否かを判定する。ステップＳ３５における処理は、ステップＳ１２における処理と同様であるので、処理の詳細については記載を省略する。ｉ番目の画素がハレーション画素に属する画素であると判定された場合、ステップＳ３６に進み、ｉ番目の画素が暗部に属さない画素である判定された場合、ステップＳ３８に進み、異物画素判定を行う。
【００７５】
ステップＳ３６においては、ＣｎｔＨの値を１増加させる。続いてステップＳ３７において、ｊ番目の画像がハレーション画像か否かを判定する。ステップＳ３７における処理は、ステップＳ１４における処理と同様であるので、処理の詳細については記載を省略する。ｊ番目の画像がハレーション画像であると判定された場合、ステップＳ４２に進み、ｊ番目の画像がハレーション画像でないと判定された場合、ステップＳ３８に進む。
【００７６】
ステップＳ３８においては、ｉ番目の画素Ｐｉの色調を表すパラメタを算出する。ステップＳ３８における処理は、ステップＳ２２における処理と同様であるので、処理の詳細については記載を省略する。続いてステップＳ３９において、ｉ番目の画素Ｐｉの色調を表すパラメタを用いて、画素Ｐｉが異物を撮像した画素か否かを判定する。ステップＳ３９における処理は、ステップＳ２３における処理と同様であるので、処理の詳細については記載を省略する。ｉ番目の画素Ｐｉが異物を撮像した画素であると判定された場合、ステップＳ４０へ進む。ｉ番目の画素Ｐｉが異物を撮像した画素でないと判定された場合、ステップＳ４３へ進む。
【００７７】
ステップＳ４０においては、ＣｎｔＡの値を１増加させる。続いてステップＳ４１において、ｊ番目の画像が異物画像か否かを判定する。ステップＳ４１における処理は、ステップＳ２５における処理と同様であるので、処理の詳細については記載を省略する。ｊ番目の画像が異物画像であると判定された場合、ステップＳ４２に進み、ｊ番目の画像が異物画像でないと判定された場合、ステップＳ４３に進む。
【００７８】
ステップＳ４２においては、処理対象画像であるｊ番目の画像を不適切画像と判定し、Ｎ［ｊ］＝ＴＲＵＥとして処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。
【００７９】
ステップＳ４３においては、全ての画素について、不適切画素判定を行ったか否かを判定する。具体的には、ｉ＜ＩＳＸ×ＩＳＹである場合、ステップＳ４４において、画素を特定する番号ｉに１を加算（ｉ＝ｉ＋１）して、残りの画素に対して不適切画素判定を行う。ｉ＝ＩＳＸ×ＩＳＹである場合、処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。
【００８０】
以上に説明したように、ステップＳ３１〜Ｓ４４の一連の処理により、撮像画像の各画素の画素値に基づき、処理対象画像が、暗部画像、ハレーション画像、異物画像の何れかに分類される不適切画像であるか否かを判定することができる。尚、上述の例では、処理対象画像の各画素について、暗部画素、ハレーション画素、異物画素の順に、これらの画素に属するか否かを判定したが、判定する順序はこれに限られるものではなく、例えば異物画素やハレーション画素から判定してもよい。また、一つのステップで暗部画素、ハレーション画素、異物画素の判定を行ってもよい。
【００８１】
次に、図１６を用いて、過近接画像を判定するための処理動作を説明する。カプセル型内視鏡３が、生体粘膜に過剰に近接もしくは接触した場合には、撮像された画像全体が赤色・黄色等になってしまう。また、接触せずとも、生体粘膜に過近接した場合、撮像された画像は焦点が外れてしまい、病変を発見したり血管像などの観察所見を得たりすることが困難な画像となってしまう。
【００８２】
本実施の形態においては、画像全体の色調の平均値、及び標準偏差を特徴量として、これらの特徴量に基づいて過近接画像の判定を行う。まず、ステップＳ５１において、処理対象となるｊ番目（ｊは１以上の整数）の画像が過近接画像か否かの判定結果を示すフラグＡ２［ｊ］をＦＡＬＳＥに初期化する。尚、フラグＡ２［ｊ］の値には過近接画像と判定されたことを示すＴＲＵＥ、もしくは、過近接画像でないと判定されたことを示すＦＡＬＳＥのいずれかが設定される。
【００８３】
次に、ステップＳ５２において、処理対象となるｊ番目の画像における全ての画素について、暗部画素、もしくはハレーション画素であるか否かを判定する。本ステップにおける暗部画素の判定は、図１０のステップＳ２における判定処理を、１≦ｉ≦ＩＳＸ×ＩＳＹの範囲にある全ての画素Ｐｉについて実施すればよい。また、本ステップにおけるハレーション画素の判定は、図１１のステップＳ１２における判定処理を、１≦ｉ≦ＩＳＸ×ＩＳＹの範囲にある全ての画素Ｐｉについて実施すればよい。
【００８４】
続いて、ステップＳ５３において、ステップＳ５２において暗部画素、もしくはハレーション画素と判定された画素を除く、全ての画素について、ｇｉ／ｒｉ、及びｂｉ／ｒｉの値を算出し、算出対象画素における平均値と標準偏差とを算出する。本実施の形態においては、ｇｉ／ｒｉの平均値、ｇｉ／ｒｉの標準偏差、ｂｉ／ｒｉの平均値、及びｂｉ／ｒｉの標準偏差の４つの値を特徴量として識別分類を行い、過近接画像の判定を行う。
【００８５】
続いて、ステップＳ５４において、公知の線形判別関数を用いて、処理対象画像を識別分類する。識別分類とは、クラスと呼ばれる複数の分類が予め定義されており、これら複数のクラスの何れかに分類されている、教師データと呼ばれる既知のデータから算出した特徴量を用いて線形判別関数が作成され、この線形判別関数に分類対象となるデータの特徴量を入力することで、対象データを何れかのクラスに分類するもの、すなわち画像の良否を決定する撮像状態の閾値である。識別分類の手法としては、線形判別関数の他に、ニューラルネットワーク等の識別器があげられる。
【００８６】
本実施の形態においては、クラスとして、生体粘膜表面を正常に撮像した画像と、生体粘膜表面に過剰に近接もしくは接触して撮像した過近接画像との二つを定義し、教師データとして、例えば各々のクラスに分類された百枚の画像を用い、線形判別関数が作成されている。過近接画像は画像全体が赤色もしくは黄色となることから、識別分類の精度を向上させるために、過近接画像クラスをその平均色調を基にして、赤色調の過近接画像クラスと黄色調の過近接画像クラスとの二つのクラスに細分化し、正常画像クラスと合わせて三つのクラスとしてもよい。尚、過近接画像においては、画像全体が赤色となる場合は、ｒｉに比べてｇｉとｂｉとの値が小さくなるため、ｇｉ／ｒｉの平均値とｂｉ／ｒｉの平均値とはいずれも低い値をとり、画像全体が黄色となる場合は、ｇｉ／ｒｉの平均値がｂｉ／ｒｉの平均値に比べて大きな値をとる。また、カプセル型内視鏡３が生体粘膜表面へ過近接することによって焦点が外れたり、生体粘膜表面へ接触したりすることによって、画像全体がぼけた状態となるために、ｇｉ／ｒｉの標準偏差とｂｉ／ｒｉの標準偏差とは、共に小さな値をとる。線形判別関数は、各クラスにおけるこれらの特徴量の分布の違いに基づき、処理対象となる画像をいずれかのクラスへ分類する。ステップＳ５２、Ｓ５３及びＳ５４が、特徴量算出工程あるいは特徴量算出手段を構成する。
【００８７】
次に、ステップＳ５５において、ステップＳ５４における識別分類結果に基づき、処理対象画像が過近接画像であるか否かを判定する。ステップＳ５４において、処理対象画像が過近接画像クラス、あるいは過近接画像クラスを細分化した赤色調の過近接画像クラスと黄色調の過近接画像クラスのいずれかに分類された場合、処理対象画像が過近接画像であると判定し、ステップＳ５６へ進む。ステップＳ５４において、処理対象画像が正常画像クラスに分類された場合、処理対象画像が過近接画像でないと判定し、処理を終了して続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。ステップＳ５６においては、Ａ２［ｊ］＝ＴＲＵＥとして処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。ステップＳ５５及びＳ５６が、撮像状態判定工程あるいは撮像状態判定手段を構成する。
【００８８】
以上に説明したように、ステップＳ５１〜Ｓ５６の一連の処理により、撮像画像の各画素の画素値から特徴量を算出して識別分類することで、処理対象画像が過近接画像か否かを判定することができる。
【００８９】
次に、図１７を用いて、その他の観察不適切画像を判定するための処理動作を説明する。消化管内には水分が滞留している箇所が存在する場合があり、そのような箇所にカプセル型内視鏡３が水没すると、生体粘膜表面が観察困難な画像が撮像されることがある。また、カプセル型内視鏡３が、消化管内で高速に移動したり、拍動等の何らかの理由によって激しい蠕動を起こしたりする場合には、瞬間的に視野が流れた画像が撮像されることがある。これらの画像は概ね焦点が外れた画像であり、血管像や生体粘膜表面の構造を観察することが困難になる。
【００９０】
本実施の形態においては、画像に含まれる周波数成分量に基づいて、その他の観察不適切画像の判定を行う。尚、生体粘膜表面の構造成分を最も多く反映している画像がＧ画像であることから、画像の判定にはＧ画像のみを使用するものとする。まず、ステップＳ６１において、処理対象となるｊ番目（ｊは１以上の整数）の画像が、その他の観察不適切画像か否かの判定結果を示すフラグＡ３［ｊ］をＦＡＬＳＥに初期化する。尚、フラグＡ３［ｊ］の値には、その他の観察不適切画像と判定されたことを示すＴＲＵＥ、もしくは、その他の観察不適切画像でないと判定されたことを示すＦＡＬＳＥのいずれかが設定される。
【００９１】
次に、ステップＳ６２において、処理対象となるｊ番目の画像における全ての画素について、暗部画素もしくはハレーション画素であるか否かを判定し、暗部画素もしくはハレーション画素であると判定された画素の位置を記憶する。本ステップにおける暗部画素の判定は、図１０のステップＳ２における判定処理を、１≦ｉ≦ＩＳＸ×ＩＳＹの範囲にある全ての画素Ｐｉについて実施すればよい。また、本ステップにおけるハレーション画素の判定は、図１１のステップＳ１２における判定処理を、１≦ｉ≦ＩＳＸ×ＩＳＹの範囲にある全ての画素Ｐｉについて実施すればよい。暗部画素もしくはハレーション画素と判定された画素の位置は、次のように記憶する。すなわち、予めメモリにＩＳＸ×ＩＳＹのサイズの二次元配列領域を確保しておき、暗部画素判定された画素の座標位置に対応する配列要素の値を１に、ハレーション画素と判定された画素の座標位置に対応する配列要素の値を２に、それ以外の画素の座標位置に対応する配列要素の値を０にセットする。
【００９２】
続いてステップＳ６３において、画像全体に対して帯域通過フィルタリングを適用する。帯域通過フィルタリングとしては、公知のデジタルフィルタ（ＦＩＲフィルタ）を用い、畳み込み演算処理によって、血管像等の生体粘膜表面構造を構成する周波数帯域成分のみを抽出する。本実施の形態において使用するデジタルフィルタの周波数特性は、図１８に示すように、画像中の最高周波数πに対してf＝π／３をピークとし、低周波数成分と高周波数成分とを抑制する特性を備えている。
【００９３】
次に、ステップＳ６４において、ステップＳ６３において得られた帯域通過フィルタリングの結果に対して、ステップＳ６２において判定及び記憶した、暗部画素とハレーション画素との位置情報に基づき、画素が極端に暗かったり明るかったりすることに起因する帯域通過フィルタリング結果への影響を除外するための修整処理を行う。暗部画素、すなわち極端に暗い画素ではＳ／Ｎ比が悪化するために、生体粘膜表面構造に起因する成分よりもノイズに起因する成分のほうが、帯域通過フィルタリング結果に大きな影響を及ぼす。よって、暗部画像では生体粘膜表面構造の成分が正しく抽出できない。
【００９４】
また、ハレーション画素は極端に明るい画素であり、ハレーション領域の辺縁境界の画素は急激に画素値が変化しているため、帯域通過フィルタリング結果に大きな変動を生じてしまう。例えば、図１９（ａ）に示すように、画像の中心近傍に略楕円形状のハレーション領域Ｈ１が存在し、ハレーション領域Ｈ１を通る画像の水平方向の軸ａ―ａ´上に位置する画素の画素値が、図１９（ｂ）に示すような変動（プロファイル）を示すとする。この画像に、帯域通過フィルタリングを施すと、図１９（ｃ）に示すように、ハレーション領域の辺縁境界において影響領域Ｈ２が発生し、その水平方向のプロファイルは、図１９（ｄ）に示すように、影響領域Ｈ２ではごく短い距離の間に激しい変動が生じてしまう。影響領域Ｈ２の広がり度合いは、帯域通過フィルタリングに用いるデジタルフィルタのフィルタサイズに依存し、フィルタサイズをＮ×Ｎとすると｜Ｎ／２｜となる。ここで、｜｜はガウス記号であって、小数点以下を切り捨てることを表している。尚、本実施の形態における帯域フィルタリングでは、直流成分の振幅を０とする特性を有しており、従って、処理結果においては負値も取りうる。
【００９５】
帯域通過フィルタリングの結果に対する修整処理は、次のように行う。まず、暗部画素とハレーション画素の位置を記憶している二次元配列領域において、ハレーション画素領域に対して公知の膨張処理を適用することで、ハレーションにより発生する影響領域Ｈ２に該当する画素の位置座標に対応する配列要素の値を、ハレーション画素を表す２に置き換える。次に、膨張処理適用後の二次元配列領域において、配列要素の値として１又は２が付与されている画素について、帯域通過フィルタリングを適用して得られた抽出成分の値を０に置き換える。また、抽出成分の値を０に置き換えた画素の数を、カウンタＣｎｔにより記憶する。以上の処理によって、帯域通過フィルタリングによって得られた結果から暗部画素とハレーション画素との影響を排除し、血管像等の生体粘膜表面構造を構成する周波数帯域成分のみを抽出したものに修整することができる。
【００９６】
次に、ステップＳ６５において、ステップＳ６４までの処理で得られた構造成分抽出結果に基づき、構造成分特徴量を算出する。本実施の形態においては、抽出された構造成分の二乗平均値を、構造成分特徴量と定義する。二乗平均値μは、一般に周波数パワーと呼ばれるもので、画像から抽出された構造成分が多い程、言い換えると周波数成分が多い程高い値をとり、次の数（１）にて算出される。
【数１】
2006122502.tif 000003
【００９７】
数（１）において、ｈ（ｉ、ｊ）はステップＳ６４において得られた、暗部画素、ハレーション画素、及びハレーションの影響を受けた画素を除外した後の、各画素の構造成分抽出結果であり、ＣｎｔはステップＳ６４において抽出成分の値を０に置き換えた画素の数である。ステップＳ６２からＳ６５が、特徴量算出工程あるいは特徴量算出手段を構成する。特に、ステップＳ６５とＳ６６が、画像の周波数成分量あるいは構造成分に基づく特徴量を算出する特徴量算出工程あるいは特徴量算出手段を構成する。
【００９８】
次に、ステップＳ６６において、ステップＳ６５において得られた構造成分特徴量に基づき、処理対象画像が、その他の観察不適切画像であるか否かを判定する。具体的には、μ≦Ｔｆであれば、処理対象画像は構造成分が少なく焦点が外れた画像、すなわちその他の観察不適当画像であると判定し、ステップＳ６７へ進む。μ＞Ｔｆであれば、処理対象画像は、その他観察不適切画像でないと判定し、処理を終了して続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。ここでＴｆは、その他の観察不適切画像を判定するために予め値が決められた閾値、すなわち画像の良否を決定する撮像状態の閾値である。ステップＳ６７においては、Ａ３［ｊ］＝ＴＲＵＥとして処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。ステップＳ６６及びＳ６７が、撮像状態判定工程あるいは撮像状態判定手段を構成する。
【００９９】
以上に説明したように、ステップＳ６１〜Ｓ６７の一連の処理により、撮像画像に含まれる生体粘膜表面構造を構成する周波数帯域成分のみを抽出し、抽出結果から算出した構造成分特徴量に基づき、処理対象画像が、その他観察不適切画像か否かを判定することができる。
【０１００】
本実施の形態においては、生体粘膜表面構造を構成する周波数帯域成分を抽出するための手法として、デジタルフィルタを用いた帯域通過フィルタリングを適用したが、ラプラシアン等の公知のエッジ検出フィルタを適用してもよい。また、構造成分特徴量として、抽出された構造成分の二乗平均値を用いたが、Ｇ画像における画素値の標準偏差や分散などを用いてもよい。標準偏差や分散は、生体粘膜表面構造が少ないほどこれらの値は小さな値をとる。
【０１０１】
また、以上に説明した、その他の観察不適切画像を判定するための一連の処理は、前述した、過近接画像を判定するための処理として用いることも可能である。本実施の形態においては、過近接画像と、その他観察不適切画像とを異なる撮像状態にある画像と分類したが、双方ともに、画像の焦点が外れているために生体粘膜表面構造が少ないか存在しない画像であると定義できることから、上述した処理で一度に判定することも可能である。この場合、処理の高速化が図れる。
【０１０２】
次に、図２０を用いて、カプセル型内視鏡装置１における不適切画像の判定方法を説明する。不適切画像の判定とは、処理対象の画像が五つに分類される不適切画像の何れかに属するか否かを判定することであり、判定には前述した五種類の不適切画像の判定処理を用いる。言い換えると、図２０に示す各ステップによりなる処理は、それぞれの画像の撮像状態に基づき分類する分類手段を構成する。
【０１０３】
まず、ステップＳ７１において、処理対象となるｊ番目（ｊは１以上の整数）の画像が、不適切画像か否かの判定結果を示すフラグＣ［ｊ］を０に初期化する。尚、フラグＣ［ｊ］の値には、不適切画像と判定されたことを示す１〜４、もしくは、不適切画像でないと判定されたことを示す０のいずれかの値が設定される。次に、ステップＳ７２において、処理対象画像が暗部画像であるか否かを判定する。ステップＳ７２の処理には、図１０を用いて説明した、暗部画像の判定処理であるステップＳ１〜Ｓ７の一連の処理が用いられる。暗部画像の判定処理の結果、Ｄ［ｊ］＝ＴＲＵＥ、すなわち、処理対象画像が暗部画像であると判定された場合、引き続きステップＳ７３において、Ｃ［ｊ］＝１として不適切画像の処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。暗部画像の判定処理の結果、Ｄ［ｊ］＝ＦＡＬＳＥ、すなわち、処理対象画像が暗部画像でないと判定された場合、ステップＳ７４へ進む。
【０１０４】
ステップＳ７４においては、処理対象画像がハレーション画像であるか否かを判定する。ステップＳ７４の処理には、図１１を用いて説明した、ハレーション画像の判定処理であるステップＳ１１〜Ｓ１７の一連の処理が用いられる。ハレーション画像の判定処理の結果、Ｈ［ｊ］＝ＴＲＵＥ、すなわち、処理対象画像がハレーション画像であると判定された場合、引き続きステップＳ７５において、Ｃ［ｊ］＝２として不適切画像の処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。ハレーション画像の判定処理の結果、Ｈ［ｊ］＝ＦＡＬＳＥ、すなわち、処理対象画像がハレーション画像でないと判定された場合、ステップＳ７６へ進む。
【０１０５】
ステップＳ７６おいては、処理対象画像が異物画像であるか否かを判定する。ステップＳ７６の処理には、図１２を用いて説明した、異物画像の判定処理であるステップＳ２１〜Ｓ２８の一連の処理が用いられる。異物画像の判定処理の結果、Ａ１［ｊ］＝ＴＲＵＥ、すなわち、処理対象画像が異物画像であると判定された場合、引き続きステップＳ７７において、Ｃ［ｊ］＝３として不適切画像の処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。異物画像の判定処理の結果、Ａ１［ｊ］＝ＦＡＬＳＥ、すなわち、処理対象画像が異物画像でないと判定された場合、ステップＳ７８へ進む。
【０１０６】
ステップＳ７８おいては、処理対象画像が過近接画像であるか否かを判定する。ステップＳ７８の処理には、図１６を用いて説明した、過近接画像の判定処理であるステップＳ５１〜Ｓ５６の一連の処理が用いられる。過近接画像の判定処理の結果、Ａ２［ｊ］＝ＴＲＵＥ、すなわち、処理対象画像が過近接画像であると判定された場合、引き続きステップＳ７９において、Ｃ［ｊ］＝４として不適切画像の処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。過近接画像の判定処理の結果、Ａ２［ｊ］＝ＦＡＬＳＥ、すなわち、処理対象画像が過近接画像でないと判定された場合、ステップＳ８０へ進む。
【０１０７】
ステップＳ８０おいては、処理対象画像がその他の観察不適切画像であるか否かを判定する。ステップＳ８０の処理には、図１７を用いて説明した、過近接画像の判定処理であるステップＳ６１〜Ｓ６７の一連の処理が用いられる。その他の観察不適切画像の判定処理の結果、Ａ３［ｊ］＝ＴＲＵＥ、すなわち、処理対象画像がその他の観察不適切画像であると判定された場合、引き続きステップＳ８１において、Ｃ［ｊ］＝５として不適切画像の処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。その他の不適切画像の判定処理の結果、Ａ３［ｊ］＝ＦＡＬＳＥ、すなわち、処理対象画像がその他の不適切画像でないと判定された場合、不適切画像の処理を終了し、続く（ｊ＋１）番目の画像に対する判定処理へと移行する。
【０１０８】
以上に説明した不適切画像の判定処理は、ソフトウェアプログラムとして実装されており、本実施の形態においては端末装置７において実行される。端末装置７は、カプセル型内視鏡３により撮像されて外部装置５に記録されている一連の画像を、クレードル６を介して取り込むが、この画像取り込み時にステップＳ７１〜Ｓ８１に示した不適切画像の判定処理を実行し、判定結果と取り込んだ画像とを関連付けて保存しておく。保存されている判定結果を用いて、端末装置７に取り込まれた一連の画像から不適切画像を除き、残りの観察及び診断に適した画像のみをディスプレイ８ｃに表示させることで、観察効率を向上させることができる。
【０１０９】
図２１を用いて、一連の画像から不適切画像を除いて、残りの画像をディスプレイ８ｃに表示させる画像表示方法を説明する。尚、本実施の形態においては、端末装置７に取り込まれた最初の一枚目の画像から最後の画像までを、取り込まれた画像の順番に従って静止画として表示させる、あるいは、スライドショーのように連続して表示させるものとする。端末装置７は、図示しない中央処理装置（ＣＰＵ）とメモリを含み、以下に説明する処理を実行する。従って、端末装置７は、その処理を実行するためのプログラムを有し、そのプログラムと併せて制御手段を構成し、表示手段としてのディスプレイ８ｃに関する以下の処理を制御する。
【０１１０】
端末装置７は、プログラムの実行において、まず、ステップS９１において、処理対象となる画像を識別する番号であって、当該画像が端末装置７に取り込まれた順番を表すｊを１に初期化し、１枚目に取り込まれた画像を処理対象とする。次に、ステップS９２において、図２０を用いて説明した、不適切画像の判定結果から、ｊ番目の画像に対応付けて記録されているＣ［ｊ］の値を参照する。Ｃ［ｊ］＝０、すなわち、ｊ番目の画像が不適切画像ではないと判定されている場合、ステップＳ９３に進んでディスプレイ８ｃにｊ番目の画像を表示し、引き続きステップＳ９４へ進む。Ｃ［ｊ］≠０、すなわち、ｊ番目の画像が不適切画像であると判定されている場合、ｊ番目の画像をディスプレイ８ｃに表示せずに、ステップＳ９４へ進む。
【０１１１】
ステップＳ９４においては、ｊ番目の画像に続いて端末装置７に取り込まれた画像を処理対象とするため、ｊ＝ｊ＋１とする。引き続き、ステップＳ９５において、端末装置７に取り込まれた全画像に対して、上述した画像表示可否判定及び画像表示処理が行われたか否かを判定する。例えば、端末装置７に取り込まれた画像の総数をＮとすると、ｊ≦Ｎである場合ステップＳ９２へ戻り、残りの画像に対して同様の処理を行う。ｊ＞Ｎである場合、処理を終了する。以上のステップＳ９１からＳ９５が、表示制御手段及び表示制御工程を構成する。
【０１１２】
以上の処理によって、端末装置７では、カプセル型内視鏡３によって撮像され、外部装置５を介して取り込んだ画像から、不適切画像を除去して観察及び診断に適切な画像のみをディスプレイ８ｃに表示することができる。
【０１１３】
このように、本実施の形態のカプセル型内視鏡装置１及び画像処理方法では、観察及び診断に不適切な画像を判定することができ、また、不適切と判定した画像を表示しないことで、観察及び診断に要する時間を削減することができ、作業の効率性が向上する。
【０１１４】
尚、万が一の病変の見落としを防止するために、不適切画像と判定された画像をディスプレイ８ｃなどで確認する必要が生ずる場合も考えられる。これに対応するものとして、端末装置７において動作する観察用プログラムにおいて、一括して、もしくは分類された種類毎に、不適切画像を一覧表示させる機能を追加することも可能である。例えば、観察プログラムが、ウィンドウ及びＧＵＩ（グラフィックユーザインタフェース）を備えているとすると、ウィンドウ及びＧＵＩ上に、暗部画像表示ボタン等、不適切画像の一覧を表示させるためのボタンを設け、マウス８ｂによって当該ボタンがクリックされた場合に、不適切画像全部、もしくは暗部画像等特定の分類に属する不適切画像を、縮小して一覧表示させる。これによって、不適切画像の効率的に確認することが可能となる。
【０１１５】
また、本実施の形態においては、画像中の全画素を同等に扱って不適切画像の判定を行ったが、例えば、良好な撮像条件が得られる画像中央部領域の画素を、それ以外の周辺領域の画素よりも重み付けして判定を行ってもよい。具体的には、画像全体を九分割した場合に中央に位置する区画を画像中央部領域と設定し、例えば暗部画像の判定処理のステップＳ２において、画像中央部領域に属する画素に対して暗部画素か否かを判定するための閾値を、他の領域に属する画素に対する閾値の１．１倍とするなど、高い値に設定し、暗部画素の判定条件を厳しくしてもよい。あるいは、暗部画像の判定処理のステップＳ２において、画像中央部領域に属する画素が暗部画素であると判定された場合、続くステップＳ３において、暗部画素をカウントするＣｎｔの増分を、周辺領域に属する画素は１であるのに対し、１．５にすることによって重み付けを行ってもよい。また、画像中央部領域をピークとする二次元正規分布関数等による重み付けをしてもよい。
【０１１６】
更に、本実施の形態においては、カプセル型内視鏡３によって撮像され、端末装置７に取り込まれた画像について、不適切画像の判定を行ったが、例えば、間引き等による縮小画像に対して不適切画像の判定を行ってもよい。また、本実施の形態においては、画像中の全画素を用いて不適切画像の判定を行ったが、画像から適宜サンプリングした画素を用いて不適切画像の判定を行ってもよい。この場合、画像の周辺領域に属する画素よりも、良好な撮像条件が得られる画像中央領域に属する画素から多くの画素をサンプリングし、不適切画像の判定を行うことも可能である。また更に、本実施の形態においては、端末装置７において不適切画像の判定と、ディスプレイ８ｃへの表示可否の判定とを行ったが、外部装置５でこれらの判定を行ってもよい。また、本実施の形態においては、観察及び診断に適切な画像と不適切な画像とに分類したが、例えば暗部画素の割合に応じて観察及び診断への適切性を連続的に評価して記憶しておき、必要に応じて参照できるようにしてもよい。この場合、端末装置７において、当該画像を保存するか否かを判定するための閾値を設定しておき、評価値と閾値とを比較することで保存可否を判定することも可能である。
【０１１７】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について、図２２を用いて説明する。図２２は、端末装置７における画像保存動作を説明するフローチャートである。本実施の形態に係る画像処理方法は、カプセル型内視鏡４から得られた一連の画像から、観察及び診断に不適切な画像を検出し、不適切画像と判定された画像を端末本体９に内蔵されている出力手段としての大容量記憶装置（通常、ハードディスクドライブが用いられる）に保存しないようにすることで、記録装置に保存するデータ量を削減して装置のコストを低減したり、観察に要する時間を削減したりすることができるものである。本実施の形態における、カプセル型内視鏡装置１の全体構成は、第１の実施の形態と同様であるので同じ構成については同じ符号を付して説明は省略する。また、本実施の形態における各種の不適切画像の判定処理は、図１０乃至図２０を用いて説明した第１の実施の形態における処理と同様であるので、同じ構成には同じ符号を付して説明は省略する。ここでは特徴となる、一連の画像から不適切画像を除いて残りの画像を記憶装置に保存させる、画像保存方法についてのみ説明する。
【０１１８】
尚、本実施の形態においては、第１の実施の形態と同様に、一連の不適切画像の判定処理はソフトウェアプログラムとして実装され、端末装置７において実行される。端末装置７は、カプセル型内視鏡３により撮像されて外部装置５に記録されている一連の画像を、クレードル６を介して取り込むが、この画像取り込み時に、図２０を用いて説明したステップＳ７１〜Ｓ８１に示した不適切画像の判定処理を実行し、判定結果と取り込んだ画像とを関連付けて保存しておく。保存されている判定結果を用いて、端末装置７に取り込まれた一連の画像から不適切画像を除き、残りの観察及び診断に適した画像のみを端末本体９の記憶装置に保存することで、記憶装置に保存されるデータ量を削減して装置コストを低減し、かつ、観察効率を向上させることができる。
【０１１９】
図２２を用いて、一連の画像から不適切画像を除いて、残りの画像を端末装置７に保存させる画像保存方法を説明する。尚、本実施の形態においては、第１の実施の形態と同様に、端末装置７に取り込まれた最初の一枚目の画像から最後の画像までを、取り込まれた画像の順番に従って静止画として表示させる、あるいは、スライドショーのように連続して表示させるものとする。端末装置７は、図示しない中央処理装置（ＣＰＵ）とメモリを含み、以下に説明する処理を実行する。従って、端末装置７は、その処理を実行するためのプログラムを有し、そのプログラムと併せて制御手段を構成し、保存手段としてのハードディスクなどの記憶装置（図示せず）に関する以下の処理を制御する。
【０１２０】
端末装置７は、プログラムの実行において、まず、ステップS１０１において、処理対象となる画像を識別する番号であって、当該画像が端末装置７に取り込まれた順番を表すｊを１に初期化し、１枚目に取り込まれた画像を処理対象とする。次に、ステップS１０２において、図２０を用いて説明した、不適切画像の判定結果から、ｊ番目の画像に対応付けて記録されているＣ［ｊ］の値を参照する。Ｃ［ｊ］＝０、すなわち、ｊ番目の画像が不適切画像ではないと判定されている場合、ステップＳ１０３に進んで端末本体９に内蔵されている大容量記憶装置（通常、ハードディスクドライブが用いられる）にｊ番目の画像を保存し、引き続きステップＳ１０４へ進む。Ｃ［ｊ］≠０、すなわち、ｊ番目の画像が不適切画像であると判定されている場合、ｊ番目の画像を端末本体９に内蔵されている大容量記憶装置に保存せずに、ステップＳ１０４へ進む。
【０１２１】
ステップＳ１０４においては、ｊ番目の画像に続いて端末装置７に取り込まれた画像を処理対象とするため、ｊ＝ｊ＋１とする。引き続き、ステップＳ１０５において、端末装置７に取り込まれた全画像に対して、上述した画像表示可否判定及び画像保存処理が行われたか否かを判定する。例えば、端末装置７に取り込まれた画像の総数をＮとすると、ｊ≦Ｎである場合ステップＳ１０２へ戻り、残りの画像に対して同様の処理を行う。ｊ＞Ｎである場合、処理を終了する。以上のステップＳ１０１からＳ１０５が、保存制御手段及び保存制御工程を構成する。
【０１２２】
以上の処理によって、端末装置７では、カプセル型内視鏡３によって撮像され、外部装置５を介して取り込んだ画像から、不適切画像を除去して観察及び診断に適切な画像のみを端末本体９に内蔵されている大容量記憶装置に保存することができる。
【０１２３】
このように、本実施の形態のカプセル型内視鏡装置１及び画像処理方法では、観察及び診断に不適切な画像を判定することができ、また、不適切と判定した画像を保存しないことで、記憶装置に保存させるデータ量を削減し、装置コストを低減できる。また、観察及び診断に要する時間を削減することができ、作業の効率性が向上する。
【０１２４】
尚、本実施の形態においては、不適切画像であると判定された画像を端末本体９に内蔵されている大容量記憶装置に保存させないようにしたが、不適切画像に対して高圧縮率の圧縮処理を施してから大容量記憶装置に保存させるようにしてもよい。この場合においても、記憶装置に保存させるデータ量を削減することができ、装置コストを低減できる。
【０１２５】
また、本実施の形態においては、端末装置７において不適切画像の判定と端末本体９に内蔵されている大容量記憶装置への保存可否の判定とを行ったが、外部装置５でこれらの判定を行ってもよい。
【０１２６】
以上の実施の形態から、次の付記項に記載の点に特徴がある。
【０１２７】
（付記項１）複数の色信号からなる画像を入力する画像入力ステップと、前記入力された画像の撮像状態を表す特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量に基づき前記入力された画像を分類する分類ステップとからなる画像処理方法。
【０１２８】
（付記項２）前記特徴量算出ステップは、前記入力された画像の画素の値を特徴量とすることを特徴とする付記項１記載の画像処理方法。
【０１２９】
（付記項３）前記特徴量算出ステップは、前記入力された画像の画素の値に基づく特徴量を算出することを特徴とする付記項１または２いずれか１つに記載の画像処理方法。
【０１３０】
（付記項４）前記分類ステップは、前記入力された画像が適切な撮像状態である画像か否かに基づく分類を行うことを特徴とする付記項ないし３いずれか１つに記載の画像処理方法。
【０１３１】
（付記項５）前記特徴量算出手段は前記入力された画像の明るさに基づく特徴量を算出するとともに、前記分類ステップは前記入力された画像の明るさに基づく分類を行うことを特徴とする付記項４記載の画像処理方法。
【０１３２】
（付記項６）前記特徴量算出手段は前記入力された画像の色調に基づく特徴量を算出するとともに、前記分類ステップは、前記入力された画像の色調に基づく分類を行うことを特徴とする付記項４記載の画像処理方法。
【０１３３】
（付記項７）前記分類ステップは、前記入力された画像において所定の値より小である画素の画素数または画像における割合の少なくともいずれか１つを算出する算出ステップと、前記特徴量算出ステップの算出した特徴量に基づき前記入力された画像を不適切な撮像状態にある画像として分類することを特徴とした付記項５記載の画像処理方法。
【０１３４】
（付記項８）前記分類ステップは、前記入力された画像において所定の値より大である画素の画素数または画像における割合の少なくともいずれか１つを算出する算出ステップと、前記特徴量算出ステップの算出した特徴量に基づき前記入力された画像を不適切な撮像状態にある画像として分類することを特徴とする付記項５記載の画像処理方法。
【０１３５】
（付記項９）前記分類ステップは、前記入力された画像において所定の色調を有する画素の画素数または割合の少なくともいずれか１つを算出する算出ステップと、前記特徴量算出ステップの算出した特徴量に基づき前記入力された画像を不適切な撮像状態にある画像として分類することを特徴とする付記項６記載の画像処理方法。
【０１３６】
（付記項１０）前記特徴量算出ステップは、前記入力された画像の構造成分に基づく特徴量を算出するとともに、前記の分類ステップは、前記特徴量算出ステップの算出した特徴量に基づき前記入力された画像を不適切な撮像状態にある画像として分類することを特徴とする付記項６記載の画像処理方法。
【０１３７】
（付記項１１）前記分類ステップは、不適切な撮像状態にある画像として明るさの不足した画像と分類することを特徴とする付記項７記載の画像処理方法。
【０１３８】
（付記項１２）前記分類ステップは、不適切な撮像状態にある画像としてハレーションの多い画像と分類することを特徴とする付記項８記載の画像処理方法。
【０１３９】
（付記項１３）前記分類ステップは、不適切な撮像状態にある画像として視野内に異物の多い画像と分類することを特徴とする付記項９記載の画像処理方法。
【０１４０】
（付記項１４）前記分類ステップは、不適切な撮像状態にある画像として撮像対象に過剰に近接した画像と分類することを特徴とする付記項９または１０いずれか１つに記載の画像処理方法。
【０１４１】
（付記項１５）前記特徴量算出ステップが、前記入力された画像の周波数成分を抽出する周波数成分抽出ステップをさらに含み、前記周波数成分から構造成分に基づく特徴量を算出することを特徴とする付記項１０記載の画像処理方法。
【０１４２】
（付記項１６）前記周波数成分抽出ステップが前記画像における生体粘膜表面構造成分を構成する周波数成分を抽出する帯域通過フィルタリングを適用するフィルタリングステップと、前記抽出された周波数成分の周波数パワーを算出する周波数パワー算出ステップとをさらに含み、前記特徴量算出ステップは前記周波数パワー算出ステップによる算出結果を特徴量とすることを特徴とする付記項１５記載の画像処理方法。
【０１４３】
（付記項１７）前記分類ステップは、不適切な撮像状態にある画像としてぼけた画像と分類することを特徴とした付記項１５または１６いずれか１つに記載の画像処理方法。
【０１４４】
（付記項１８）前記分類ステップが前記特徴量を所定の閾値と比較することにより前記画像が不適切な撮像状態にあるか否かを判定することを特徴とする付記項１ないし１７いずれか１つに記載の画像処理方法。
【０１４５】
（付記項１９）前記分類ステップが前記特徴量を用いた識別器により前記画像が不適切な撮像状態にあるか否かを判定することを特徴とする付記項１ないし１７いずれか１つに記載の画像処理方法。
【０１４６】
（付記項２０）前記特徴量算出ステップは前記入力された画像を構成する複数の色信号の少なくとも１つの明るさに基づく特徴量を算出することを特徴とする付記項１ないし１９いずれか１つに記載の画像処理方法。
【０１４７】
（付記項２１）前記複数の色信号はＲＧＢ色信号であることを特徴とする付記項２０記載の画像処理方法。
【０１４８】
（付記項２２）前記特徴量算出ステップは、各画素のＲ，Ｇ及びＢの画素値の比に基づく特徴量を算出することを特徴とする付記項２１記載の画像処理方法。
【０１４９】
（付記項２３）前記分類ステップにおける識別器は線形判別関数であることを特徴とする付記項１９記載の画像処理方法。
【０１５０】
（付記項２４）前記入力される画像はカプセル内視鏡画像であることを特徴とする付記項１ないし２３いずれか１つに記載の画像処理方法。
【０１５１】
（付記項２５）カプセル内視鏡により撮像された画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段に入力された画像から特徴量を算出する算出手段と、前記特徴量に基づき前記入力された画像を撮像状態に基づき分類する分類手段と、前記画像を表示する表示手段とを備えるとともに、前記分類手段による分類結果に基づき前記入力された画像を表示するか否かを決定する表示制御手段とを備えたことを特徴とするカプセル型内視鏡装置。
【０１５２】
（付記項２６）カプセル内視鏡により撮像された画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段に入力された画像から特徴量を算出する算出手段と、前記特徴量に基づき前記入力された画像を撮像状態に基づき分類する分類手段と、前記画像を保存する保存手段とを備えるとともに、前記分類手段による分類結果に基づき前記入力された画像を保存するか否かを決定する保存制御手段とを備えたことを特徴とするカプセル型内視鏡装置。
【０１５３】
（付記項２７）前記分類手段が前記入力された画像が不適切な撮像状態にあるか否かに基づく分類を行うことを特徴とした付記項２５または２６いずれか１つに記載のカプセル型内視鏡装置。
【０１５４】
（付記項２８）前記表示制御手段が、前記分類手段による分類結果が不適切な撮像状態にあると分類された画像を表示しないことを特徴とした付記項２７記載のカプセル型内視鏡装置。
【０１５５】
（付記項２９）前記保存制御手段が、前記分類手段による分類結果が不適切な撮像状態にあると分類された画像を表示しないことを特徴とする付記項２７のカプセル型内視鏡装置。
【０１５６】
（付記項３０）コンピュータに、複数の色信号からなる画像を入力する機能と、前記入力された画像の撮像状態を表す特徴量を算出する特徴量算出機能と、前記特徴量算出機能により算出された特徴量に基づき前記入力された画像を観察に適切な画像とそれ以外の画像に分類する分類機能とを実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【０１５７】
（付記項３１）前記分類機能による分類結果に基づき前記画像を表示するか否かを判定する判定機能をさらに備え、前記判定結果に基づき前記画像の表示を制御させることを特徴とする付記項３０記載の画像処理プログラム。
【０１５８】
（付記項３２）前記分類機能による分岐結果に基づき前記画像を保存するか否かを判定する判定機能をさらに備え、前記判定結果に基づき前記画像を保存させることを特徴とする付記項３０記載の画像処理プログラム。
【図面の簡単な説明】
【０１５９】
【図１】本発明に係る画像処理方法を用いるカプセル型内視鏡装置１の概略構成を示すブロック図である。
【図２】カプセル型内視鏡装置１のカプセル型内視鏡３の概略構造を説明する説明図である。
【図３】カプセル型内視鏡装置１の概略内部構成を示すブロック図である。
【図４】カプセル型内視鏡３から送信される信号構成を説明する説明図である。
【図５】カプセル型内視鏡３の位置検出を説明する説明図である。
【図６】カプセル型内視鏡装置１のアンテナユニット４を説明する説明図である。
【図７】カプセル型内視鏡装置１のシールドジャケット７２を説明する説明図である。
【図８】カプセル型内視鏡装置１の外部装置５の被検体への装着状態を説明する説明図である。
【図９】カプセル型内視鏡３の構成を示すブロック図である。
【図１０】暗部画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャートである。
【図１１】ハレーション画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャートである。
【図１２】異物画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャートである。
【図１３】画素の色調を表すパラメタの算出に用いる配列表を説明する説明図である。
【図１４】画素の色調を表す二つのパラメタを軸とした二次元領域における、生体粘膜表面画素及び異物画素の分布領域を説明する説明図である。
【図１５】暗部画像、ハレーション画像、及び異物画像を一連の手続きで判定する場合の処理動作を説明するフローチャートである。
【図１６】過剰近接画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャートである。
【図１７】その他の観察不適切画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャートである。
【図１８】本実施の形態で使用するデジタルフィルタの周波数特性を説明する概略図である。
【図１９】ハレーション辺縁境界部における帯域フィルタリング結果の変動を説明する図であり、図１９（ａ）は画像中のハレーションの位置を説明する説明図、図１９（ｂ）は図１９（ａ）のａ―ａ´断面における画素値を説明するプロファイル、図１９（ｃ）は図１９（ａ）の画像に帯域フィルタリングを適用した結果を説明する説明図、図１９（ｄ）は図１９（ｃ）のｂ―ｂ´断面における画素値を説明するプロファイルである。
【図２０】不適切画像の判定に関する処理動作を説明するフローチャートである。
【図２１】端末装置７における画像表示動作を説明するフローチャートである。
【図２２】端末装置７における画像保存動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【０１６０】
１    カプセル型内視鏡装置、
２    患者
３    カプセル型内視鏡、
４    アンテナユニット、
５    外部装置、
６    クレードル、
７    端末装置、
８ａ    キーボード、
８ｂ    マウス、
８ｃ    ディスプレイ、
９    端末本体
１０    ジャケット、
１１    受信アンテナ、
１２    液晶モニタ、
１３    操作部、
代理人    弁理士    伊  藤    進
【図１】
2006122502.tif 000004
【図２】
2006122502.tif 000005
【図３】
2006122502.tif 000006
【図４】
2006122502.tif 000007
【図５】
2006122502.tif 000008
【図６】
2006122502.tif 000009
【図７】
2006122502.tif 000010
【図８】
2006122502.tif 000011
【図９】
2006122502.tif 000012
【図１０】
2006122502.tif 000013
【図１１】
2006122502.tif 000014
【図１２】
2006122502.tif 000015
【図１３】
2006122502.tif 000016
【図１４】
2006122502.tif 000017
【図１５】
2006122502.tif 000018
【図１６】
2006122502.tif 000019
【図１７】
2006122502.tif 000020
【図１８】
2006122502.tif 000021
【図１９】
2006122502.tif 000022
【図２０】
2006122502.tif 000023
【図２１】
2006122502.tif 000024
【図２２】
2006122502.tif 000025