(57)【要約】【課題】画像から検出対象領域の画像を抽出すること。【解決手段】画像内の複数の画素それぞれの画素値に基づき、各画素を複数のクラスタのいずれかに分類し、前記複数のクラスタの間における、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の画素値の関係に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが、前記画像内の複数の領域のうち検出対象領域の一部となる画素を含む特定クラスタであるか否かを判定し、前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力する。【選択図】図１
2019180749.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内の複数の画素それぞれの画素値に基づき、各画素を複数のクラスタのいずれかに分類し、
前記複数のクラスタの間における、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の画素値の関係に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが、前記画像内の複数の領域のうち検出対象領域の一部となる画素を含む特定クラスタであるか否かを判定し、
前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータはさらに、前記特定クラスタに含まれる各画素の位置に基づいて、所定の位置にある画素を除去することを特徴とする請求項１記載の画像処理プログラム。
【請求項３】
前記所定の位置にある画素は、前記画像の中心から所定の距離以上離れた画素、または前記画像のいずれかの端から他の所定の距離以内に位置する画素であることを特徴とする請求項２記載の画像処理プログラム。
【請求項４】
前記判定する処理は、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第１の成分の平均値または合計値、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第２の成分の平均値または合計値、または前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第３の成分の平均値または合計値の前記複数のクラスタの間における順位に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが前記特定クラスタであるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項５】
前記出力する処理は、前記所定の位置にある画素が除去された前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力することを特徴とする請求項２または３記載の画像処理プログラム。
【請求項６】
画像内の複数の画素それぞれの画素値に基づき、各画素を複数のクラスタのいずれかに分類する分類部と、
前記複数のクラスタの間における、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の画素値の関係に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが、前記画像内の複数の領域のうち検出対象領域の一部となる画素を含む特定クラスタであるか否かを判定する判定部と、
前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力する合成部と、
を備える画像処理装置。
【請求項７】
コンピュータが
画像内の複数の画素それぞれの画素値に基づき、各画素を複数のクラスタのいずれかに分類し、
前記複数のクラスタの間における、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の画素値の関係に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが、前記画像内の複数の領域のうち検出対象領域の一部となる画素を含む特定クラスタであるか否かを判定し、
前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力する
ことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
舌の診断に際して、舌撮影機器により撮影された画像から、コンピュータが特定のエリアをクリッピングする場合がよくある。
【０００３】
例えば、舌撮影機器により撮影された初期舌画像には舌以外の皮膚、口唇、歯などの不要な部分も含まれているため、直接に舌体および舌苔の色や形状の分析を行うことが困難である。また、舌体の形状分析の場合、舌体の周辺部における歯痕の有無の判別には、正確な舌の輪郭を有する舌エリアを抽出することが重要となる。
【０００４】
この様な舌色と舌形状の分析を可能にするために、初期舌画像内の舌エリアのみを抽出することが望ましい。
【０００５】
撮影時の舌の撮影距離や向きが毎回異なってもそれに影響されない安定した舌画像を撮影して適切な舌診断を行える技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。胸部ＣＴ画像の肺部位を分割する技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。診断の対象を撮影した画像から表面の色分布を精度良く抽出し、抽出した色分布から対象の状態を診断する技術が知られている（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−２２６１５４号公報
【特許文献２】特表２００３−５２３８０１号公報
【特許文献３】特開２００３−１８７２２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の輪郭抽出技術（例えば、閾値法（threshold method）、histogram method、Snake法、Active Contour Method (ACM)など）では、舌と舌以外の部分も含む画像から適切に舌エリアを抽出することは困難である。
【０００８】
なお、かかる問題は、画像から舌エリアの画像を抽出する場合に限らず、他の特定の領域の画像を抽出する場合においても生ずるものである。
【０００９】
１つの側面において、本発明は、画像から検出対象領域の画像を抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施の形態の画像処理プログラムは、コンピュータに、画像内の複数の画素それぞれの画素値に基づき、各画素を複数のクラスタのいずれかに分類させる。
【００１１】
前記画像処理プログラムは、前記コンピュータに、前記複数のクラスタの間における、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の画素値の関係に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが、前記画像内の複数の領域のうち検出対象領域の一部となる画素を含む特定クラスタであるか否かを判定させる。
【００１２】
前記画像処理プログラムは、前記コンピュータに、前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力させる。
【発明の効果】
【００１３】
実施の形態によれば、画像から検出対象領域の画像を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施の形態に係る画像処理装置の構成図である。
【図２】舌エリアを示す図である。
【図３】実施の形態に係る画像処理方法のフローチャートである。
【図４】画像処理方法の例（その１）を説明する図である。
【図５】画像処理方法の例（その１）を説明する図である。
【図６】画像処理方法の例（その２）を説明する図である。
【図７】画像処理方法の例（その２）を説明する図である。
【図８】離散化処理の詳細なフローチャートである。
【図９】他の離散化処理の詳細なフローチャートである。
【図１０】情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら実施の形態について説明する。
【００１６】
舌エリアの画素は皮膚部や口唇部と近い彩度と輝度を有する場合が多い。また、舌の形態や色は、人によって異なり、同じ人でも身体状態によって変化する。そのため、閾値法（threshold method）、histogram method、Snake法、またはActive Contour Method (ACM)等を用いた従来の輪郭抽出技術では、初期舌画像から適切に舌エリアを抽出することは困難である。
【００１７】
また、モデルに基づく手法は予め舌エリアの特徴（色分布、エリアサイズ、位置情報など）の抽出・学習又はモデルのトレーニングなど煩雑な予備作業を必要とするものの、良い結果が得られていない。理由としては、舌エリアの画素は皮膚部や口唇部と近い彩度と輝度を有する場合が多くあり、また、舌の形態、色は人によって異なり、同じ人物であってもその日の身体状態によって、舌の色が異なるなどの複雑性があるためである。
【００１８】
カラー画像から特定エリアを自動的に抽出する場合、特定エリア以外の画像が特定エリアと同じ色特徴を有するケースがある。また、特定エリアの色特徴が画像によって変わったり、画像毎に特定エリアとその周辺エリアの色特徴との関係性が常に変動したりするケースもある。これらのケースに対して、従来の輪郭抽出技術では対処することが難しい。
【００１９】
言い換えると、以下のケース（１）〜（３）に対して一括で自律的に対処するアルゴリズムが望ましい。
（１）周辺部に特定エリアの画素の色特徴と近い画素が存在する。例えば、舌診画像の場合、皮膚色や口唇色がそれぞれ舌苔、舌体の色と近い、微分処理やハイパスフィルターなど単純な技術では完璧に抽出することが困難である。
（２）特定エリアの色特徴が画像によって違う。例えば、人の舌がカバーする色空間が人によって違い、時々の身体状況によって違う。画像毎に自律的な対応が求められる。
（３）個々の画像において、特定エリアの形状が異なったり、特定エリアと周辺エリアの色特徴の関係性が変わったりする。例えば、人によって、個々の舌の形状が異なるし、舌色と皮膚色との違う度合も変わるので、教師データを用いた機械学習手法では大量の学習が発生する上に、十分な性能を得ることが困難である。
【００２０】
つまり上述の様なケースは、予めエリア抽出のためのテンプレートや閾値を用意することや、教師データを用いた学習を行うことでは、自律的に対処し切れない課題がある。
【００２１】
図１は、実施の形態に係る画像処理装置の構成図である。
【００２２】
画像処理装置１０１は、処理部２０１および記憶部３０１を有する。画像処理装置１０１は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ、舌撮影機器、または携帯端末などである。
【００２３】
処理部２０１は、入力された画像から検出対象である特定の領域を抽出し、抽出した領域の画像を出力し、記憶部３０１に記憶する。すなわち、処理部２０１は、入力された画像から特定の領域以外の領域を削除した画像を出力し、記憶部３０１に記憶する。処理部２０１は、入力部２１１、エリア同定部２２１、影除去部２３１、クラスタリング部２４１、離散部除去部２５１、合成部２６１、および補完部２７１を有する。クラスタリング部２４１は、分類部の一例である。離散部除去部２５１は、判定部および除去部の一例である。
【００２４】
記憶部３０１は、画像処理装置１０１が使用するデータやプログラム、および画像処理装置１０１の処理結果などを記憶する。
【００２５】
実施の形態において、特定の領域は、入力された画像における舌の領域（舌エリア）である。
【００２６】
図２は、舌エリアを示す図である。
【００２７】
舌エリア４０１は舌苔エリア４０２と非舌苔エリア４０３を含む。すなわち、「舌エリア４０１＝舌苔エリア４０２＋非舌苔エリア４０３」である。図２において、舌苔エリア４０２は白色、非舌苔エリア４０３は灰色で示されている。舌苔エリア４０２は、舌エリア４０１のうち舌苔がある領域である。非舌苔エリア４０３は、舌エリア４０１のうち舌苔エリア４０２の周囲の舌苔がない領域である。
【００２８】
次に実施の形態に係る画像処理方法を図３〜５を用いて説明する。
【００２９】
図３は、実施の形態に係る画像処理方法のフローチャートである。図４、５は、画像処理方法の例（その１）を説明する図である。
【００３０】
ステップＳ５０１において、入力部２１１に初期画像６０１が入力される。例えば、初期画像６０１は、画像処理装置１０１が有するカメラ（不図示）が撮影した画像であり、入力部２１１は、当該カメラから撮影した初期画像６０１を受信する。また、入力部２１１は、ネットワークを介して接続された装置から初期画像６０１を受信してもよく、予め記憶部３０１に記憶された初期画像６０１を読み出してもよい。初期画像６０１は、診断対象の患者の舌を撮影した画像であり、舌、皮膚、口唇、および歯などを含む。
【００３１】
ステップＳ５０２において、エリア同定部２１１は、初期画像６０１において特定エリアが含まれるエリアを同定し、処理対象となるエリアを縮小する。詳細には、エリア同定部２１１は、例えば、watershedアルゴリズムを用いて、初期画像６０１において舌エリアが含まれる矩形のエリア（処理エリア）を同定する。図４において、初期画像６０１の点線で示されるエリアが処理エリアとなる。エリア同定部２１１は、初期画像６０１から処理エリアを抽出して処理エリア画像を生成する。
【００３２】
ステップＳ５０３において、影除去部２３１は、処理エリア画像において、影が映って暗くなっている部分（影部）を除去する影除去処理を行う。詳細には、影除去部２３１は、処理エリア画像をＨＳＶ空間またはＬａｂ空間の画素に変換し、ＨＳＶ空間のＶ成分またはＬａｂ空間のＬ成分の値が閾値以下である画素を除去（黒色または白色の画素に置き換え）する。例えば、図４の初期画像６０１の処理エリアにおいて、斜線で示されている影部を黒色の画素に置き換えることにより、影部が除去された処理エリア画像６０２が得られる。影部は、後のクラスタリングにより画素を複数のクラスタのいずれかに分類する際にノイズとなる場合があるため、影部を除去することにより影の影響を低減できる。
【００３３】
ステップＳ５０４において、クラスタリング部２４１は、処理エリア画像６０２の画素をある色空間の軸でクラスタリングすることにより、複数の画像に分離する（離散化処理）。尚、離散化処理の詳細は、後述する。例えば、処理エリア画像６０２の各画素を画素値に基づいてクラスタリングすることにより、４つクラスタのいずれかに分類する。クラスタリング部２４１は、各クラスタに分類された画素を用いて、各クラスタを示す複数の画像（離散化画像）を生成する。各クラスタに分類された画素を示す画像として、図４に示すように背景クラスタ６１１、非舌苔クラスタ６１２、舌の色特徴と遠い周辺クラスタ（舌エリアと背景の中間クラスタ）６１３、および舌苔クラスタ６１４が得られる。クラスタリングの手法としては、例えば、Ｋ−ｍｅａｎｓ法やＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）法が用いられる。
【００３４】
ステップＳ５０５において、離散部除去部２５１は、クラスタそれぞれが特定エリアに含まれる画素を含む特定クラスタであるか判定する。例えば、離散部除去部２５１は、複数のクラスタのうち、クラスタに含まれる画素のＬａｂ空間のＬ成分の平均値または合計値が最も低いクラスタを背景（特定エリア（舌エリア）の画素を含まない、すなわち特定クラスタでない）、クラスタに含まれる画素のＬａｂ空間のｂ成分の平均値または合計値が最も大きいクラスタを皮膚（特定エリア（舌エリア）の近傍クラスタ、特定エリアの画素を含まない、すなわち特定クラスタでない）と判定する。離散部除去部２５１は、残りのクラスタを特定エリアに含まれる画素を含む特定クラスタと判定する。また、離散部除去部２５１は、各クラスタの画素のＬａｂ空間のａ成分の平均値または合計値を算出し、算出した平均値または合計値の大きさの順に、非舌苔クラスタ、中間のクラスタ、舌苔クラスタ、背景クラスタと判定しても良い。尚、非舌苔クラスタおよび舌苔クラスタは特定エリアに含まれる画素を含む特定クラスタ、中間のクラスタおよび背景クラスタは特定エリアの画素を含まないクラスタである。
【００３５】
図４では、背景クラスタ６１１および周辺クラスタ６１３が特定エリアの画素を含まないクラスタであると判定される。また、非舌苔クラスタ６１２および舌苔クラスタ６１４は、特定エリアに含まれる画素を含む特定クラスタと判定される。
【００３６】
最初に合成対象は全てのクラスタを含んでおり、離散部除去部２５１は、特定エリアの画素を含まないと判定されたクラスタを合成対象から削除する。それにより、特定クラスタと判定されたクラスタのみが合成対象に含まれる。
【００３７】
診断対象の患者の舌の撮影時には、舌が所定のエリアに入るように撮影される。それにより、初期画像６０１において、舌エリアは、半円状で初期画像６０１のほぼ中央に位置する。また、Ｓ５０２のエリア同定部２１１による処理により、舌エリアは、半円状で処理エリア画像６０２のほぼ中央に位置する。したがって、処理エリア画像６０２において、舌エリア、すなわち特定エリアの大体の位置は予め分かっている。よって、特定エリアに含まれるクラスタにおいて、画像の端や角に近い位置ある画素は、特定エリアの画素ではないと考えられる。
【００３８】
よって、離散部除去部２５１は、特定エリアに含まれる画素を含む特定クラスタから、特定エリアが存在すると考えられる所定の位置から遠い位置にある画素（離散部）を除去する。離散部除去部２５１は、例えば、離散化画像の中心から所定の距離以上離れた位置の画素を当該離散化画像から除去する。例えば、非舌苔クラスタ６１２において、上部の点線で囲まれた画素は、中心から遠いため、離散部として非舌苔クラスタ６１２から除去される。また、舌苔クラスタ６１４において、上部の点線で囲まれた画素、左下の点線で囲まれた画素、および右下の点線で囲まれた画素は、中心から遠いため離散部として舌苔クラスタ６１４から除去される。非舌苔クラスタ６１２から離散部が除去されると図５に示すような離散部が除去された非舌苔クラスタ６２２が得られる。舌苔クラスタ６１４から離散部が除去されると図５に示すような離散部が除去された舌苔クラスタ６２４が得られる。また、離散部除去部２５１は、離散化画像の上下左右のいずれかの端から所定の距離以内の位置の画素を当該離散化画像から除去してもよい。
【００３９】
ステップＳ５０６において、合成部２６１は、合成対象の離散部が除去されたクラスタの画素を合成して、合成画像６３１を生成し、補完部２７１に出力する。図５に示すように、非舌苔クラスタ６２２の画素および舌苔クラスタ６２４の画素を合成することにより、合成画像６３１が生成される。
【００４０】
ステップＳ５０７において、補完部２７１は、合成画像６３１に対して輪郭抽出処理を行い、最も大きい面積の輪郭以外を合成画像６３１から除去し、最も大きい面積の輪郭内の穴を初期画像６０１の当該穴の位置の画素を用いて補完する。これにより、図５に示すような舌エリアを示す舌エリア画像６４１が得られる。
【００４１】
上述の画像処理方法では、初期画像の画素を４つのクラスタに分類していたが、４つに限られず、３つや５つなど任意の複数のクラスタに分類してもよい。
【００４２】
図６、７は、画像処理方法の例（その２）を説明する図である。画像処理方法は、例えば、図６、７に示すように、５つのクラスタに分類してもよい。
【００４３】
上述の画像処理方法と同様に、初期画像７０１から、エリア同定部２１１により処理エリアが同定され、影除去部２３１により影部が除去され、処理エリア画像７０２が生成される。
【００４４】
クラスタリング部２４１により、処理エリア画像７０２の各画素は、５つのクラスタ分類される。図６では、処理エリア画像７０２の各画素は、背景クラスタ７１１、非舌苔クラスタ７１２、非舌苔と舌苔の中間のクラスタ７１３、舌の色特徴と遠い周辺クラスタ（舌エリアと背景の中間クラスタ）７１４、および舌苔クラスタ７１５に分類される。
【００４５】
離散部除去部２５１により、背景クラスタ７１１および周辺クラスタ７１４は、特定エリアの画素を含まないクラスタと判定され、合成対象から除去される。離散部除去部２５１により、特定エリアに含まれる画素を含む特定クラスタと判定された非舌苔クラスタ７１２、中間のクラスタ７１３、および舌苔クラスタ７１５それぞれから離散部が除去され、離散部が除去された非舌苔クラスタ７２２、離散部が除去された中間のクラスタ７２３、および離散部が除去された舌苔クラスタ７２５が得られる。
【００４６】
合成部２６１により、非舌苔クラスタ７２２、中間のクラスタ７２３、および舌苔クラスタ７２５が合成され、合成画像７３１が得られる。
【００４７】
補完部２７１により、合成画像７３１において舌エリア内の穴が補完され、舌エリアを示す舌エリア画像７４１が得られる。
【００４８】
実施の形態の画像処理方法において、一つの初期画像を複数の画像に分割し、各分割された画像ごとに上述の画像処理方法を適用し、各分割された画像ごとの処理結果を合成して最終結果（舌エリア画像）としても良い。
【００４９】
また、離散化処理の精度を上げるために、１回の離散化処理に用いるクラスタ数（例えば、３または４クラスタ）を限定して、離散化処理の複数回繰り返しても良い。
【００５０】
図８は、離散化処理の詳細なフローチャートである。
【００５１】
図８は、図３のステップＳ５０４に相当する。
【００５２】
ステップＳ５１１において、クラスタリング部２４１は、処理エリア画像６０２において、特定エリアと特定エリア外の画素をそれぞれ１画素以上特定する。クラスタリング部２４１は、特定した画素の画素値に基づく特徴値をそれぞれのクラスタの特徴値の初期値とする。実施の形態において、特徴値は、Ｌａｂ色空間の彩度Ｔ（＝（■２＋■２）１／２）を用いる（ａは画素のＬａｂ色空間のａ成分の値、ｂは画素のＬａｂ色空間のｂ成分の値である）。また、特徴値として、Ｌａｂ色空間のＬ成分，ａ成分，およびｂ成分の全部の値を用いても良い。また、他の色空間を用いても良い。例えば、ＨＳＶ色空間の成分や、ＹＩＱなどの色空間の成分を使っても良い。場合によって、特徴値の式を新たに定義/作成しても良い。
【００５３】
上述のように、処理エリア画像６０２において、舌エリア、すなわち特定エリアの大体の位置は予め分かっている。よって、例えば、クラスタリング部２４１は、処理エリア画像６０２の中心の画素を特定エリアとして特定し、処理エリア画像６０２の中心から遠い位置の画素（例えば、処理エリア画像６０２の四隅の画素）を特定エリア外の画素として特定する。特定エリアの画素と特定エリア外の画素それぞれの特徴値をクラスタの特徴値の初期値とすることで、画素を特定エリアのクラスタまたは特定エリア外のクラスタに適切に分類しやすくなる。
【００５４】
ステップＳ５１２において、クラスタリング部２４１は、処理エリア画像６０２において、特定エリアと特定エリアと近接する画素をそれぞれ１画素以上特定する。クラスタリング部２４１は、特定した画素の特徴値をそれぞれの中間クラスタの特徴値の初期値とする。クラスタリング部２４１は、例えば、処理エリア画像６０２の中心から所定の距離離れた画素を特定エリアと近接する画素として特定する。
【００５５】
例えば、画素を図４に示すように４つのクラスタに分類する場合は、ステップＳ５１１で２つのクラスタの特徴値の初期値を設定し、ステップＳ５１２で２つのクラスタの特徴値の初期値をすることで、合計４つのクラスタの特徴値の初期値が設定される。
【００５６】
ステップＳ５１３において、クラスタリング部２４１は、各クラスタの特徴値を用いて、各画素に対してクラスタリング分析を行う。クラスタリング部２４１は、各画素の特徴値とクラスタの特徴値との距離を計算し、一番近いクラスタを同定し、各画素にラベルを付与（すなわち、いずれかクラスタに分類）する。クラスタリング部２４１は、各クラスタ内で、重心の位置にある画素（重心画素）の特徴値を算出する。
【００５７】
ステップＳ５１４において、クラスタリング部２４１は、各クラスタ内で、重心画素の特徴値とクラスタの特徴値との差△を計算し、差△＜閾値を満たすか判定する。全てのクラスタにおいて、差△＜閾値を満たす場合、制御はステップＳ５１６に進む。クラスタのいずれかにおいて、差△＜閾値を満たさない場合、制御はステップＳ５１５に進む。
【００５８】
ステップＳ５１５において、クラスタリング部２４１は、差△＜閾値を満たさないクラスタの特徴値を当該クラスタの重心画素の特徴値で更新する。
【００５９】
ステップＳ５１６において、クラスタリング部２４１は、クラスタリングの結果を記憶部３０１に保存し、離散化除去部２５１に出力する。詳細には、クラスタリング部２４１は、各クラスタを示す複数の離散化画像を生成し、記憶部３０１に保存し、離散化除去部２５１に出力する。
【００６０】
また、離散化処理は、下記のような方法を用いてもよい。
【００６１】
図９は、他の離散化処理の詳細なフローチャートである。
【００６２】
図９は、図３のステップＳ５０４に相当する。
【００６３】
ステップＳ５２１において、クラスタリング部２４１は、処理エリア画像６０２において、各画素の特徴値を算出し、ヒストグラムを生成する（ヒストグラム分析）。生成したヒストグラムにおいて、複数（例えば、４つ）のピークを抽出する、すなわち頻度の大きい順に複数の特徴値を抽出する。抽出されたピークごとに、各ピークの画素を少なくとも１つ以上特定する。特定された画素は抽出ピーク画素と称する。
【００６４】
ステップＳ５２２において、クラスタリング部２４１は、抽出ピーク画素がそれぞれ特定エリア、特定エリア外、中間エリアであることを同定する。抽出されたピークの値それぞれをクラスタそれぞれの特徴値の初期値とする。
【００６５】
ステップＳ５２３において、クラスタリング部２４１は、各クラスタの特徴値を用いて、各画素に対してクラスタリング分析を行う。クラスタリング部２４１は、各画素の特徴値とクラスタの特徴値との距離を計算し、一番近いクラスタを同定し、各画素にラベルを付与（すなわち、いずれかクラスタに分類）する。クラスタリング部２４１は、各クラスタ内で、重心の位置にある画素（重心画素）の特徴値を算出する。
【００６６】
ステップＳ５２４において、クラスタリング部２４１は、各クラスタ内で、重心画素の特徴値とクラスタの特徴値との差△を計算し、差△＜閾値を満たすか判定する。全てのクラスタにおいて、差△＜閾値を満たす場合、制御はステップＳ５２６に進む。クラスタのいずれかにおいて、差△＜閾値を満たさない場合、制御はステップＳ５２５に進む。
【００６７】
ステップＳ５２５において、クラスタリング部２４１は、差△＜閾値を満たさないクラスタの特徴値を当該クラスタの重心画素の特徴値で更新する
ステップＳ５２６において、クラスタリング部２４１は、クラスタリングの結果を記憶部３０１に保存し、離散化除去部２５１に出力する。詳細には、クラスタリング部２４１は、各クラスタを示す複数の離散化画像を生成し、記憶部３０１に保存し、離散化除去部２５１に出力する。
【００６８】
上述の実施の形態の画像処理方法では、舌エリアを抽出する場合を説明したが、これに限られず、例えば、手のひらと背景を含む画像から手のひらの部分を抽出したり、顔の画像から口唇、皮膚、または髪の毛の部分を抽出するなど、種々の画像に適用することができる。
【００６９】
実施の形態の画像処理装置１０１によれば、画像から検出対象領域の画像を抽出することができる。
【００７０】
実施の形態の画像処理装置１０１によれば、予め特定エリア抽出のためのテンプレートや閾値を用意することなく、大量な教師データによる学習をせずに、特定エリアの輪郭を自律的に抽出できる。
【００７１】
実施の形態の画像処理装置１０１によれば、舌および舌以外（口唇、歯、皮膚など）を含む画像の処理の場合、非舌苔および舌苔の色や形状の分析を可能にするために、自律的に初期画像から舌エリア以外の部分を削除し舌エリアのみを抽出することができる。
【００７２】
図１０は、情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。
【００７３】
実施の形態の画像処理装置１０１は、例えば、図１０に示すような情報処理装置（コンピュータ）１によって実現可能である。
【００７４】
情報処理装置１は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）２、メモリ３、入力部４、出力部５、記憶部６、記録媒体駆動部７、及びネットワーク接続装置８を備え、それらはバス９により互いに接続されている。
【００７５】
ＣＰＵ２は、情報処理装置１全体を制御する中央処理装置（プロセッサ）である。ＣＰＵ２は、入力部２１１、エリア同定部２２１、影除去部２３１、クラスタリング部２４１、離散部除去部２５１、合成部２６１、および補完部２７１として動作する。
【００７６】
メモリ３は、プログラム実行の際に、記憶部６（あるいは可搬記録媒体１０）に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納するRead Only Memory(ＲＯＭ)やRandom Access Memory(ＲＡＭ)等のメモリである。ＣＰＵ２は、メモリ３を利用してプログラムを実行することにより、上述した各種処理を実行する。
【００７７】
この場合、可搬記録媒体１０等から読み出されたプログラムコード自体が実施の形態の機能を実現する。
【００７８】
入力部４は、ユーザ又はオペレータからの指示や情報の入力、情報処理装置１で用いられるデータの取得等に用いられる。入力部４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カメラ、またはセンサ等である。
【００７９】
出力部５は、ユーザ又はオペレータへの問い合わせや処理結果を出力したり、ＣＰＵ２による制御により動作する装置である。出力部５は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、またはスピーカ等である。
【００８０】
記憶部６は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、テープ装置等である。情報処理装置１は、記憶部６に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ３に読み出して使用する。記憶部６は、記憶部３０１に対応する。
【００８１】
記録媒体駆動部７は、可搬記録媒体１０を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体としては、メモリカード、フレキシブルディスク、Compact Disk Read Only Memory(ＣＤ−ＲＯＭ)、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。ユーザは、この可搬記録媒体１０に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ３に読み出して使用する。
【００８２】
ネットワーク接続装置８は、Local Area Network（ＬＡＮ）やWide Area Network（ＷＡＮ）等の任意の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インターフェースである。ネットワーク接続装置８は、通信ネットワークを介して接続された装置へデータの送信または通信ネットワークを介して接続された装置からデータを受信する。
【００８３】
なお、情報処理装置１が図１０のすべての構成要素を含む必要はなく、用途や条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、ユーザ又はオペレータからの指示や情報の入力を行わない場合は、入力部４を省略してもよく、ユーザ又はオペレータへの問い合わせや処理結果の出力を行わない場合は、出力部５を省略してもよい。情報処理装置１が可搬型記録媒体１０にアクセスしない場合は、記録媒体駆動部７を省略してもよい。
【００８４】
以上の実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
画像内の複数の画素それぞれの画素値に基づき、各画素を複数のクラスタのいずれかに分類し、
前記複数のクラスタの間における、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の画素値の関係に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが、前記画像内の複数の領域のうち検出対象領域の一部となる画素を含む特定クラスタであるか否かを判定し、
前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
（付記２）
前記コンピュータはさらに、前記特定クラスタに含まれる各画素の位置に基づいて、所定の位置にある画素を除去することを特徴とする付記１記載の画像処理プログラム。
（付記３）
前記所定の位置にある画素は、前記画像の中心から所定の距離以上離れた画素、または前記画像のいずれかの端から他の所定の距離以内に位置する画素であることを特徴とする付記２記載の画像処理プログラム。
（付記４）
前記判定する処理は、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第１の成分の平均値または合計値、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第２の成分の平均値または合計値、または前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第３の成分の平均値または合計値の前記複数のクラスタの間における順位に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが前記特定クラスタであるか否かを判定することを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
（付記５）
前記出力する処理は、前記所定の位置にある画素が除去された前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力することを特徴とする付記２または３記載の画像処理プログラム。
（付記６）
画像内の複数の画素それぞれの画素値に基づき、各画素を複数のクラスタのいずれかに分類する分類部と、
前記複数のクラスタの間における、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の画素値の関係に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが、前記画像内の複数の領域のうち検出対象領域の一部となる画素を含む特定クラスタであるか否かを判定する判定部と、
前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力する合成部と、
を備える画像処理装置。
（付記７）
前記特定クラスタに含まれる各画素の位置に基づいて、所定の位置にある画素を除去する除去部をさらに備えることを特徴とする付記４記載の画像処理装置。
（付記８）
前記所定の位置にある画素は、前記画像の中心から所定の距離以上離れた画素、または前記画像のいずれかの端から他の所定の距離以内に位置する画素であることを特徴とする付記５記載の画像処理装置。
（付記９）
前記判定部は、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第１の成分の平均値または合計値、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第２の成分の平均値または合計値、または前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第３の成分の平均値または合計値の前記複数のクラスタの間における順位に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが前記特定クラスタであるか否かを判定することを特徴とする付記６乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（付記１０）
前記合成部は、前記所定の位置にある画素が除去された前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力することを特徴とする付記７または８記載の画像処理装置。
（付記１１）
コンピュータが
画像内の複数の画素それぞれの画素値に基づき、各画素を複数のクラスタのいずれかに分類し、
前記複数のクラスタの間における、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の画素値の関係に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが、前記画像内の複数の領域のうち検出対象領域の一部となる画素を含む特定クラスタであるか否かを判定し、
前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力する
ことを特徴とする画像処理方法。
（付記１２）
前記コンピュータはさらに、前記特定クラスタに含まれる各画素の位置に基づいて、所定の位置にある画素を除去することを特徴とする付記１１記載の画像処理方法。
（付記１３）
前記所定の位置にある画素は、前記画像の中心から所定の距離以上離れた画素、または前記画像のいずれかの端から他の所定の距離以内に位置する画素であることを特徴とする付記１２記載の画像処理方法。
（付記１４）
前記判定する処理は、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第１の成分の平均値または合計値、前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第２の成分の平均値または合計値、または前記複数のクラスタそれぞれに含まれる画素の第３の成分の平均値または合計値の前記複数のクラスタの間における順位に基づいて、前記複数のクラスタそれぞれが前記特定クラスタであるか否かを判定することを特徴とする付記１１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
（付記１５）
前記出力する処理は、前記所定の位置にある画素が除去された前記特定クラスタに含まれる画素を合成した画像を出力することを特徴とする付記１２または１３記載の画像処理プログラム。
【符号の説明】
【００８５】
１０１    画像処理装置
２０１    処理部
２１１    入力部
２２１    エリア同定部
２３１    影除去部
２４１    クラスタリング部
２５１    離散部除去部
２６１    合成部
２７１    補完部
３０１    記憶部
【図１】
2019180749.tif 000003
【図２】
2019180749.tif 000004
【図３】
2019180749.tif 000005
【図４】
2019180749.tif 000006
【図５】
2019180749.tif 000007
【図６】
2019180749.tif 000008
【図７】
2019180749.tif 000009
【図８】
2019180749.tif 000010
【図９】
2019180749.tif 000011
【図１０】
2019180749.tif 000012