(57)【要約】【課題】対象物の画像から観測者が注目すべき領域を抽出するための画像処理方法を提供する。【解決手段】本発明の一態様の画像処理方法は、（ａ）対象物の画像を取得するステップＳ１と、（ｂ）画像の画素毎の特徴量を求めるステップＳ２と、（ｃ）画素毎の特徴量から所定の識別関数を用いて画素毎の事後確率を求めるステップＳ３と、（ｄ）画素毎の事後確率を輝度値に変換して、対象物の画像の尤度マップを作成するステップＳ４と、（ｅ）尤度マップを各々が輝度値の類似度が高い画素を含む複数の領域に分割するステップＳ５と、（ｆ）分割した領域毎に自動診断を行うステップＳ７とを含み、さらにその分割後または自動診断後の尤度マップを表示手段に表示するステップＳ６も選択的に含むことができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理方法であって、
対象物の画像を取得するステップと、
前記画像の画素毎の特徴量を求めるステップと、
前記画素毎の特徴量から所定の識別関数を用いて画素毎の事後確率を求めるステップと、
前記画素毎の事後確率を輝度値に変換して、前記対象物の画像の尤度マップを作成するステップと、
前記尤度マップを各々が輝度値の類似度が高い画素を含む複数の領域に分割するステップと、
分割後の領域毎に自動診断を行うステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項２】
前記画像の画素毎の特徴量を求めるステップは、
所定のマスクパターンを用いた前記画像のマスク走査により、画素毎の高次局所テクスチャ情報を得るステップを含む、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記画素毎の事後確率を求めるステップは、
前記対象物の他の画像を教師データとし、当該教師データの画素毎の特徴量を用いて機械学習器により得られた識別関数に、前記画素毎の高次局所テクスチャ情報を入力して、前記画素毎の事後確率を求めるステップを含む、請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記機械学習器は、サポートベクトルマシンを含む、請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記尤度マップを各々が輝度値の類似度が高い画素を含む複数の領域に分割するステップは、スーパーピクセル法を用いて前記尤度マップを複数の領域に分割するステップを含む、請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記対象物の画像を取得するステップは、前記対象物を異なる条件で撮影して少なくとも２種類の画像を取得するステップを含む、請求項２〜４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記所定のマスクパターンは、前記少なくとも２種類の画像に対応するように選択されたマスクパターンを含む、請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記対象物の画像を取得するステップは、人体の部位の断層画像を前記画像として取得するステップを含む、請求項１〜７のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記人体の部位の断層画像は、ＣＴ、ＭＲＩ、またはＰＥＴを用いて撮影される、請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
画像処理を行うためのコンピュータ・プログラムであって、コンピュータに、
メモリに対象物の画像を保管するステップと、
前記メモリから読み出した前記画像の画素毎の特徴量を求めるステップと、
前記画素毎の特徴量から所定の識別関数を用いて画素毎の事後確率を求めるステップと、
前記画素毎の事後確率を輝度値に変換して、前記対象物の画像の尤度マップを作成するステップと、
前記尤度マップを各々が輝度値の類似度が高い画素を含む複数の領域に分割するステップと、
分割後の領域ごとに自動診断を行うステップと、
分割後または自動診断後の前記尤度マップをディスプレイに表示するステップと、
を実行させるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法に関し、より具体的には、テクスチャ解析の手法を用いて、対象物の画像から観測者が注目すべき領域を抽出し、その抽出された領域についての観測者による各種の認識や判断等を容易にするための画像処理方法／自動診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像のパターン認識のための画像処理が多く提案されている。例えば、古くは、特許文献１では、画像から所定のマスクを用いて抽出した特徴量を多変量解析の手法を用いて選別分類してパターン（文字）を読み取る方法が提案されている。また、例えば、特許文献２では、テクスチャ解析に利用可能な高次局所自己相関（ＨＬＡＣ）特徴量を拡張した高次局所共起特徴の導出およびそれを用いたテクスチャ認識方法を開示している。
【０００３】
一方、テクスチャ解析の手法を用いた画像認識の適用例として、医療分野での画像診断があり、例えば、人体の部位をＣＴやＭＲＩ等によって撮影した断層画像を用いた画像診断が広く行われている。そうした医用画像を用いた診断では、画像を観る医師の診断がより的確であることのみならず、限られた時間で診断を行わなければならない医療現場の状況下ではできるだけ迅速かつ容易に診断できることも求められている。すなわち、病変の有無の診断（存在診断）よりも病変の部位の診断（局在診断）の臨床上の意義が大きくなってきている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許公報昭５８−４７０６４号
【特許文献２】特開２００８−２１０４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、対象物の画像を用いた観測者による各種の認識や判断がより容易に行えるように、対象物の画像から観測者が注目すべき領域を抽出するための画像処理方法／自動診断方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様の画像処理方法は、（ａ）対象物の画像を取得するステップと、（ｂ）画像の画素毎の特徴量を求めるステップと、（ｃ）画素毎の特徴量から所定の識別関数を用いて画素毎の事後確率を求めるステップと、（ｄ）画素毎の事後確率を輝度値に変換して、対象物の画像の尤度マップを作成するステップと、（ｅ）尤度マップを各々が輝度値の類似度が高い画素を含む複数の領域に分割するステップ、（ｆ）分割後の領域毎に自動診断を行うステップとを含む。なお（ｆ）の自動診断ステップでは、分割領域内の尤度のみならず、例えば尤度から導出した統計量やテクスチャ特徴などの二次特徴量、さらに位置情報などを用いて診断を行うことを含むことができる。
【０００７】
本発明の他の一態様の画像処理を行うためのコンピュータ・プログラムは、コンピュータに、（ａ）メモリに対象物の画像を保管するステップと、（ｂ）メモリから読み出した画像の画素毎の特徴量を求めるステップと、（ｃ）画素毎の特徴量から所定の識別関数を用いて画素毎の事後確率を求めるステップと、（ｄ）画素毎の事後確率を輝度値に変換して、対象物の画像の尤度マップを作成するステップと、（ｅ）尤度マップを各々が輝度値の類似度が高い画素を含む複数の領域に分割するステップと、（ｆ）分割後の領域毎に自動診断を行うステップ、（ｇ）分割後または自動診断後の尤度マップをディスプレイに表示するステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、対象物の画像の画素単位のテクスチャ特徴を反映し、輝度値に変換された尤度マップにおいて、輝度値の類似度が高い画素を含む複数の領域を個別に診断し自動診断を行うことが可能となる。さらに尤度マップを見ることで各領域での各種の認識や判断を視覚的に容易に行うことも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態の画像処理システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態の画像処理装置の構成を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態の画像処理方法のフローを示す図である。
【図４】本発明の一実施形態の画像処理方法のフローを示す図である。
【図５】本発明の一実施形態のＨＬＡＣマスクパターンを示す図である。
【図６】本発明の一実施形態のＨＬＴＩマスクパターンを示す図である。
【図７】本発明の一実施形態のマルチシークエンス対応の拡張マスクパターンを示す図である。
【図８】本発明の一実施形態の画像から尤度マップを求める際のイメージを示す図である。
【図９】本発明の一実施例の分割後の尤度マップを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態の画像処理システムの構成を示す図である。画像処理システム１は、対象物の画像を取得する画像取得装置２と、通信回線３を介して装置２と相互に通信可能な画像処理装置４を含む。画像取得装置２は、基本的に対象物の画像を画素データ（輝度情報）の集合として得ることができる装置であれば良く、例えば、対象物の画像を撮像するカメラ等の撮像装置、医療診断あるいは非破壊検査等に用いられるＸ線撮像装置や超音波診断装置、主に医療診断用の断層画像を得るためのＣＴスキャン、ＭＲＩ、あるいはＰＥＴ等を含むことができる。また、画像取得装置２は、通信可能に接続された他の画像撮像装置からの各種画像データを集約的に保管し、画像処理装置４によって指定された画像データを出力するための１つのデータ保管庫（記憶装置）であってもよい。
【００１１】
通信回線３は有線または無線の通信経路を含み、画像取得装置２から画像データを画像処理装置４へ送るため、及び画像処理装置４から画像取得装置２へ各種の制御信号あるいは画像処理結果等を送るために用いられる。なお、画像処理装置４は、画像取得装置２の一部として画像取得装置２に内蔵、あるいは付随する形で使用することもでき、その場合通信回線３は画像取得装置２に内蔵する形で用いられる。
【００１２】
画像処理装置４は、本発明の画像処理方法を所定のソフトウェアによって実行するための機能を有し、例えば図２に示すように、１つのコンピュータ（ＰＣ）として構成することができる。画像処理装置（ＰＣ）４は、バス４２を介して相互に接続された演算処理装置（ＣＰＵ）４０、記憶手段４１、各種Ｉ／Ｆ４３を含む。各種Ｉ／Ｆ４３は、入力Ｉ／Ｆ、出力Ｉ／Ｆ、外部記憶Ｉ／Ｆ、外部通信Ｉ／Ｆ等を含む総称として用いられる。各Ｉ／Ｆは、それぞれ対応するキーボード、マウス、通信ポート等の入出力手段４４、ＣＲＴ、ＬＣＤ等の表示手段４５、ＵＳＢ接続の半導体メモリやＨＤＤ等の外部記憶手段４６等に接続する。記憶手段４１は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体メモリ、ＨＤＤ等を含むことができる。
【００１３】
画像処理装置（ＰＣ）４において、画像取得装置２からの画像データは、通信ポート等の入出力手段４４を介して記憶手段４１あるいは外部記憶手段４６に保管される。演算処理装置（ＣＰＵ）４０は、所定のソフトウェアを実行し、保管された画像データを読み出して、詳細は下記に述べる画像処理フローによって画像データを処理する。その処理結果は、記憶手段４１あるいは外部記憶手段４６に保管された後、表示手段４５において画像として表示される。
【００１４】
図３は、本発明の一実施形態の画像処理方法のフローを示す図である。図３の処理フローは、例えば図１及び図２に例示される画像処理システムにおいて、対応する各種のソフトウェア（コピュータプログラム）によって実行される。以下の説明では、ＭＲＩによって撮像された断層画像（前立腺の断層画像）を処理する場合を例にとり各処理フローの説明を行う。なお、他の種類の画像の処理においても基本的に同様な処理フローを適用することができる。
【００１５】
図３のステップＳ１において、対象物の画像を取得する。具体的には、本例では画像取得装置２であるＭＲＩによって撮像された前立腺の断層画像を取得する。ＭＲＩによる前立腺の断層画像の撮像では、磁気共鳴画像を得るために前立腺に与える磁場のパルスシークエンスを変えた異なる種類の複数の断層画像を取得することができる。例えば、Ｔ２強調像（Ｔ２ＷＩ）、拡散強調像（ＤＷＩ）、拡散係数像（ＡＤＣ）、ダイナミック造影像（ＤＣＥＩ）、Ｔ１強調像（Ｔ１ＷＩ）、拡散尖度画像（ＤＫＩ）などがある。本例では、前立腺の断層画像として、このうちの少なくとも２種類の画像、例えば、Ｔ２強調像（Ｔ２ＷＩ）と拡散係数像（ＡＤＣ）を取得する。取得した前立腺の断層画像は、画像処理装置（ＰＣ）４の記憶手段４１あるいは外部記憶手段４６に保管される。
【００１６】
ステップＳ２において、画像の画素毎の特徴量を求める。本例では具体的に以下のようにして特徴量を求める。ＭＲＩによる前立腺の断層画像は、画像データとして画像中の各画素の輝度値を情報（データ）として含んでいる。この画素の輝度値はテクスチャ情報（特徴）を含んでいるわけではないので、輝度値の境界が必ずしもテクスチャの境界と一致する訳ではない。そこで、本発明では画素毎のテクスチャ情報を表現する方法として、高次局所自己相関特徴（ＨＬＡＣ：Higher-order Local Auto-Correlation）を拡張し、自己相関以外の特徴量を追加することにより多彩にテクスチャを表現できる特徴量を採用する。この拡張した特徴量を本明細書では高次局所テクスチャ情報量（ＨＬＴＩ：Higher-order Local Textural Information）と呼ぶ。さらに従来のＨＬＡＣでは画像内で各特徴量を合算して用いられるところを、本発明では画素単位でＨＬＴＩを算出する。
【００１７】
高次局所自己相関特徴（ＨＬＡＣ）は、局所的な形状特徴を表し位置不変でノイズにも頑健であり計算負荷も比較的小さい特徴量である。マスクサイズを３×３とした場合、マスクを走査しながら図５に示す３５種類のマスクパターンの黒色部分に当てはまる画素の輝度値の積を加算することでＨＬＡＣは算出される。なお、図５中のマスクパターンＭ２６〜Ｍ３５における参照点の数字（２、３）は、同一画素の輝度値の乗算回数を意味する。
【００１８】
本発明で採用する高次局所テクスチャ情報量（ＨＬＴＩ）は、このＨＬＡＣをベースとして画素の輝度値を掛け合わせるAuto-Correlation以外に画素の輝度値の差分を用いるContrastとHomogeneityを加える。マスクパターン上の参照点の輝度値をｉ、ｊ、ｋ（２点の場合はｉ、ｊ、１点の場合はｉ）とすると、Auto-Correlation、Contrast及びHomogeneityは、下記の式（１）〜（７）のように計算される。ただし参照点が１点であるマスクパターンの場合（図６のＭ１、Ｍ３８、Ｍ３９）はContrast、Homogeneityは定義されない。
Auto-Correlation：
【数１】
2019028887.tif 000003
ただし、参照点に乗算数が付記されているマスクパターン（図６のＭ４０〜Ｍ４７）は下記（２）のように定義する。
【数２】
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【数３】
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参照点が１点のみであるマスクパターンである図６のＭ１、Ｍ３８、Ｍ３９の場合、Auto-Corrrelationはそれぞれｉ、ｉ2、ｉ3とする。
Contras：
【数４】
2019028887.tif 000006
【数５】
2019028887.tif 000007
Homogeneity：
【数６】
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【数７】
2019028887.tif 000009
【００１９】
従来のＨＬＡＣの算出の場合のように領域内で特徴量を合算する場合はマスク走査によって重複するパターンは除外される。本発明では、画素単位で特徴量を算出するため、これらのパターンも考慮に入れる必要がある。したがって、本発明で採用する高次局所テクスチャ情報量（ＨＬＴＩ）のマスクパターンは、図６に示すＭ１〜Ｍ４７の４７種類のパターンとなる。図６中のマスクパターンＭ３８〜Ｍ４７における参照点の数字（２、３）は、同一画素の輝度値の乗算回数を意味する。ただし、ContrastとHomogeneityの計算についてはマスクパターン内に同一点をとるＭ１及びＭ３８〜Ｍ４７のパターンは除外する。
【００２０】
さらに、本発明では、パルスシークエンスの異なる２種類の画像である、Ｔ２強調像（Ｔ２ＷＩ）と拡散係数像（ＡＤＣ）を用いるので、これらに対応したマルチシークエンシャルＨＬＴＩ（ｍｓＨＬＴＩ）の拡張マスクパターンを利用する。図７にこのＴ２ＷＩ・ＡＤＣ間におけるｍｓＨＬＴＩの拡張マスクパターンを示す。拡張マスクパターンはＦ１〜Ｆ１１の１１種類あり、各種類はＴ２強調像に対応したパターンＴ２と拡散係数像に対応したパターンＡＤＣを含む。Ｆ３のパターンＡＤＣにおける参照点の数字（２）は、同一画素の輝度値の乗算回数を意味する。
【００２１】
一般的にＴ２ＷＩに比べてＡＤＣは低解像度であり（例えば、Ｔ２ＷＩ:５１２×５１２ｐｘ、ＡＤＣ:１２８×１２８ｐｘ）、画素あたりの占有面積に大きな違いがあるため、ＡＤＣから２点以上とるマスクパターンは除外する。また、ContrastとHomogeneityではＦ２とＦ３のパターンは除外する。この拡張によりｍｓＨＬＴＩのマスクパターンは、図６のＨＬＴＩの４７パターンに加え、ＡＤＣのＭ１、Ｍ３８、Ｍ３９の３パターン、及び拡張１１パターン（図４）を合わせて合計６１種類のマスクパターンに増加する。このｍｓＨＬＴＩの６１種類のマスクパターンを走査しながら上記の（１）〜（６）式の各パラメータを計算して、Ｔ２強調像（Ｔ２ＷＩ）と拡散係数像（ＡＤＣ）の各画像の画素毎のｍｓＨＬＴＩの特徴量（特徴ベクトル）を求める。また、マスクパターン内の参照点のうち、中心画素と辺縁画素との距離（相関幅）を変化させることによりさらにマスクパターンを拡大させることが可能である。
【００２２】
次に、図３のステップＳ３において、得られた画素毎の特徴量（特徴ベクトル）から所定の識別関数を用いて画素毎の事後確率（尤度）を算出する。ここで、画素毎の事後確率（尤度）は、画素（対応する特徴ベクトル）が特徴空間上のクラス（領域）Ｒｍに属する確率を意味する。この画素毎の事後確率（尤度）によって、テクスチャ情報を含む各画素がどの領域に属するのか、及びその境界を明らかにすることができる。そのためには、予め関数を求めておく必要がある。その予め求めた識別関数を用いて、得られた画素毎の特徴量（特徴ベクトル）から画素毎の事後確率（尤度）を算出する。
【００２３】
図４に識別関数を求める方法のフローを示す。本発明では、その識別関数を教師データを用いたいわゆる機械学習法（カーネル学習法）によって得る。機械学習法は、例えばサポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ニューラルネットワーク、あるいはアダブースト（ＡｄａＢｏｏｓｔ）等の数学モデル（アルゴリズム）を用いることができる。ステップＳ１０において、対象物の画像の教師データを取得する。対象物の画像の教師データは、図３のステップＳ１の場合と同様に取得された、対象物の画像、すなわち本例では画像取得装置２であるＭＲＩによって撮像された前立腺の断層画像の中で、病変（病巣）部が特定され、画素ごとにラベルづけされている画像を意味する。撮像された前立腺の断層画像は、パルスシークエンスの異なる２種類の画像、Ｔ２強調像（Ｔ２ＷＩ）と拡散係数像（ＡＤＣ）を含む。
【００２４】
図４のステップＳ１１において、取得した対象物の画像の教師データの画素毎の特徴量を算出する。その算出は、図３のステップＳ２の場合と同様に、例えば合計６１種類のマスクパターンの走査を用いて画素単位でマルチシークエンシャルＨＬＴＩ（ｍｓＨＬＴＩ）を算出する。ステップＳ１２において、得られた教師データの画素毎の特徴量（特徴ベクトル）を用いて機械学習器により識別関数を取得する。その際、病変（病巣）部の情報を含む教師データによって、特徴空間上の各クラス（領域）を病変（病巣）部の有無でラベリングすることができる。なお、識別関数は事後確率を求めるための関数なので事後確率変換関数とも呼ぶこともできる。機械学習器としては、上述したサポートベクターマシン（ＳＶＭ）、Fisherの線形判別分析、ニューラルネットワーク、あるいはアダブースト（ＡｄａＢｏｏｓｔ）等の数学モデル（アルゴリズム）を用いることができる。
【００２５】
図３に戻って、ステップＳ４において尤度マップを作成する。尤度マップは、ステップＳ３において得られた画素毎の事後確率を対応する輝度値に変換し、断層画像全体の輝度分布として表したものである。すなわち、対象物のテクスチャ特徴を反映した画素毎の事後確率が対応する画像上の輝度値として表わされることになる。作成された尤度マップは、画像処理装置（ＰＣ）４の記憶手段４１あるいは外部記憶手段４６に保管される。尤度マップは、画像処理装置（ＰＣ）４の表示手段４５において画像として表示することができる。
【００２６】
図８に上述した図３のステップＳ１〜Ｓ４までの処理フローのイメージを示す。図８の左下のステップＳ１で得た画像の画素１０の各々について、ステップＳ２で特徴量を表す特徴ベクトル（Ｍ１、Ｍ２・・・、Ｍ４７、・・Ｈ２・・、Ｈ３７、Ｃ２、・・、Ｃ３７、ＦM１、・・、ＦM１１、ＦH１、ＦH４、・・、ＦH１１、ＦC１、ＦC４、・・、ＦC１１）を求める。ステップＳ３でその特徴ベクトルを識別関数（事後確率変換関数）にかけて、画素毎の事後確率（尤度）を求める。ステップＳ４で画素毎の事後確率（尤度）を輝度値１０´に変換して、図８の右下の画像全体についての尤度マップを作成する。なお事後確率を複数の事後確率変換関数を用いて尤度ベクトルとして算出して複数のチャネルを持つ画素値として算出することも可能である。
【００２７】
図３のステップＳ５において、得られた尤度マップを各々が輝度値の類似度が高い画素を含む複数の領域に分割する。分割には例えばスーパーピクセル法を用いることができる。スーパーピクセル法は、画像のｘｙ平面上の座標と輝度値の三次元(カラー画像ではｘｙ座標と色空間（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の五次元)空間内でのｋ近傍法を用いた画像領域分割法であり、スーパーピクセル内の収容画素の輝度値の類似性が高くなるため、病変（病巣）組織の選択性を高めることできる。
【００２８】
ステップＳ６において、分割された尤度マップは、画像処理装置（ＰＣ）４の記憶手段４１あるいは外部記憶手段４６に保管され、表示手段４５において画像として表示することができる。次のステップＳ７において、分割後の尤度マップを自動診断し、病巣（本例で前立腺の癌）のある領域の特定（局在診断）を行う。なお、その判断を本発明の方法に追加可能なアルゴリズムによって得る事もできる。具体的には、例えば、分割された各領域内の尤度（確率）の平均が０.５以上となる領域を癌であると診断することができる。この場合、中央値や分散や尖度、歪度などの他の統計量や位置情報や形状、尤度マップからさらにテクスチャ特徴を抽出する二次特徴量などを用いて領域ごとに機械学習を用いた診断を行うこともできる。さらに、その診断結果を表示手段４５上に表示した分割後の尤度マップの画像上に色分け等により癌部が分かるように再表示することができる。以上が、本発明の方法の各フローの説明である。
【実施例】
【００２９】
図９を参照しながら本発明の一実施例について説明する。図９は、本発明の一実施例の分割後の尤度マップを示す図である。図９では、本発明の上述した方法フローにより得られた３つの前立腺の断層画像（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の分割後の尤度マップが示されている。なお、本実施例は、事後確率／識別関数を得るための機械学習法としてＳＶＭ（ＲＢＦカーネル）を用い、尤度マップの分割にはスーパーピクセル法を用いている。図上段は領域内の尤度平均値を用いた前立腺癌の自動診断の結果を示す。上段の各図では領域ごとに自動癌診断を行い、癌と診断された領域同士とそうでない領域同士を連結したものである。図下段は分割後の前立腺内の各領域を示したものである。下段の各図の内部において黒線で区分けされた複数の領域が尤度マップの分割された領域である。すなわち、各画像において、前立腺の癌細胞が含まれている確率の高い領域とそうでない領域が黒線によって区分けされている。医師は各画像から癌の有無を判断することができる。
【００３０】
本発明の実施形態について、図を参照しながら説明をした。しかし、本発明はこれらの実施形態に限られるものではない。さらに、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲で当業者の知識に基づき種々なる改良、修正、変形を加えた態様で実施できるものである。
【符号の説明】
【００３１】
１：画像処理システム
２：画像取得装置
３：通信回線
４：画像処理装置
１０：画素
４０：演算処理装置（ＣＰＵ）
４１：記憶手段
４２：バス
４３：各種Ｉ／Ｆ
４４：入出力手段
４５：表示手段
４６：外部記憶手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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