(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の眼底画像に対して、眼底に対応する領域である眼底領域を含む範囲を抽出し、所定の画素数になるように縦横同一倍率で変倍処理を施し、前記眼底領域以外の画素を削除または付加しながら、画素数が統一された眼底画像に変換する眼底画像前処理手段と、
前記画素数が統一された眼底画像の各々を、グレースケール形式に変換した後、血管候補領域を強調し、血管強調画像を作成する血管強調画像変換手段と、
前記複数の血管強調画像の中で１つを基準血管強調画像に設定し、前記基準血管強調画像以外の血管強調画像の各々を補正血管強調画像に設定し、各補正血管強調画像について、前記基準血管強調画像と倍率、角度および位置を整合させる補正を行う血管強調画像整合手段と、
前記血管強調画像整合手段による補正後の各補正血管強調画像と、前記基準血管強調画像との整合性指標を算出する整合性指標算出手段と、
を有することを特徴とする眼底画像処理装置。
【請求項２】
複数の眼底画像のうち写真記録媒体で記録されている眼底画像をデジタル化する画像デジタル化手段をさらに有し、
前記デジタル化された後の眼底画像に対して、前記眼底画像前処理手段が処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の眼底画像処理装置。
【請求項３】
前記眼底画像前処理手段は、前記眼底領域内で、輝度が所定値より大きい領域である乳頭領域を認識し、前記乳頭領域が前記眼底領域内の上方または下方に位置する場合、前記眼底画像が左眼に対応する場合は左方に、前記眼底画像が右眼に対応する場合は右方に位置するように、前記眼底画像に対して所定の角度単位で回転させるようにしていることを特徴とする請求項１に記載の眼底画像処理装置。
【請求項４】
前記眼底画像前処理手段は、前記眼底領域に外接する矩形領域の高さ方向の画素数Ｈが所定の画素数Ｓｙになるようにするとともに、前記矩形領域の幅方向の画素数Ｗに対してＷ×Ｓｙ／Ｈになるように変倍処理を施し、変倍処理後の前記矩形領域の幅Ｗ’が所定の画素数Ｓｘに対して、Ｗ’＜Ｓｘの場合、前記矩形領域の幅がＳｘになるように、前記矩形領域の両端に背景画素を付加し、Ｗ’＞Ｓｘの場合、前記矩形領域の幅がＳｘになるように、前記矩形領域の両端より背景画素を削除するようにしていることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項５】
前記血管強調画像整合手段は、ＲＧＢの３つの色成分の中でいずれかの色成分を前記基準血管強調画像に割り当て、前記基準血管強調画像に割り当てた色成分と異なる色成分を前記補正血管強調画像に割り当て、各々の色成分で擬似的に着色された前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像を合成してカラー合成画像を作成することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置。
【請求項６】
複数の眼底画像の各々を、グレースケール形式に変換した後、血管候補領域を強調し、血管強調画像を作成する血管強調画像変換手段と、
前記複数の血管強調画像の中で１つを基準血管強調画像に設定し、前記基準血管強調画像以外の血管強調画像の各々を補正血管強調画像に設定し、各補正血管強調画像について、前記基準血管強調画像と倍率、角度および位置を整合させる補正を行う血管強調画像整合手段と、
前記血管強調画像整合手段による補正後の各補正血管強調画像と、前記基準血管強調画像との整合性指標を算出する整合性指標算出手段と、を有し、
前記血管強調画像変換手段は、
カラー形式の眼底画像に対し、各色成分に所定の演算を施し、第１の色成分が大きい程、画素値が小さくなるように変換してグレースケール形式に変換するグレースケール変換手段と、
前記グレースケール形式の変換された眼底画像に対して、所定の構造要素を用いてオープニング処理を行い血管候補領域の輝度を一定以上に揃えた線状成分強調画像を作成する線状成分強調手段と、
前記線状成分強調画像において、所定の条件を満たす画素値を、変換後の血管強調画像の階調の最小値付近の値になるように置き換え、前記所定の条件を満たす画素値以上となる前記線状成分強調画像の画素値が、階調の最小値付近の値から最大値の範囲になるように画素の階調を補正し、血管強調画像を作成する画素階調変換手段と、
を有することを特徴とする眼底画像処理装置。
【請求項７】
複数の眼底画像の各々を、グレースケール形式に変換した後、血管候補領域を強調し、血管強調画像を作成する血管強調画像変換手段と、
前記複数の血管強調画像の中で１つを基準血管強調画像に設定し、前記基準血管強調画像以外の血管強調画像の各々を補正血管強調画像に設定し、各補正血管強調画像について、前記基準血管強調画像と倍率、角度および位置を整合させる補正を行う血管強調画像整合手段と、
前記血管強調画像整合手段による補正後の各補正血管強調画像と、前記基準血管強調画像との整合性指標を算出する整合性指標算出手段と、を有し、
前記整合性指標算出手段は、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像において所定のしきい値を超える画素値をもつ画素の画素値の総和Ｃ１、Ｃ２とし、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像の双方において同一位置で前記しきい値を超える画素値をもつ画素の各々の画素値の相乗平均値の総和をＣ３とするとき、Ｃ１≦Ｃ２ならばＣ３／Ｃ１に比例する値を、Ｃ１＞Ｃ２ならばＣ３／Ｃ２に比例する値を、整合性指標として算出することを特徴とする眼底画像処理装置。
【請求項８】
複数の眼底画像の各々を、グレースケール形式に変換した後、血管候補領域を強調し、血管強調画像を作成する血管強調画像変換手段と、
前記複数の血管強調画像の中で１つを基準血管強調画像に設定し、前記基準血管強調画像以外の血管強調画像の各々を補正血管強調画像に設定し、各補正血管強調画像について、前記基準血管強調画像と倍率、角度および位置を整合させる補正を行う血管強調画像整合手段と、
前記血管強調画像整合手段による補正後の各補正血管強調画像と、前記基準血管強調画像との整合性指標を算出する整合性指標算出手段と、を有し、
前記整合性指標算出手段は、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像において所定のしきい値を超える画素値をもつ画素の数をＣ１'、Ｃ２'とし、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像の双方において同一位置で前記しきい値を超える画素値をもつ画素の数をＣ３'とするとき、Ｃ１’≦Ｃ２’ならばＣ３'／Ｃ１'に比例する値を、Ｃ１’＞Ｃ２’ならばＣ３’／Ｃ２’に比例する値を、整合性指標として算出することを特徴とする眼底画像処理装置。
【請求項９】
複数の眼底画像の各々を、グレースケール形式に変換した後、血管候補領域を強調し、血管強調画像を作成する血管強調画像変換手段と、
前記複数の血管強調画像の中で１つを基準血管強調画像に設定し、前記基準血管強調画像以外の血管強調画像の各々を補正血管強調画像に設定し、各補正血管強調画像について、前記基準血管強調画像と倍率、角度および位置を整合させる補正を行う血管強調画像整合手段と、
前記血管強調画像整合手段による補正後の各補正血管強調画像と、前記基準血管強調画像との整合性指標を算出する整合性指標算出手段と、を有し、
前記整合性指標算出手段は、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像において所定のしきい値を超える画素値をもつ画素の数をＣ１ａ、Ｃ２ａとするとき、Ｃ１ａ≦Ｃ２ａならば、前記基準血管強調画像において前記しきい値を超える画素値をもつＣ１ａ個の画素群と対応する前記補正血管強調画像におけるＣ１ａ個の画素群どうしの相関係数を整合性指標として算出し、Ｃ１ａ＞Ｃ２ａならば、前記補正血管強調画像において前記しきい値を超える画素値をもつＣ２ａ個の画素群と対応する前記基準血管強調画像におけるＣ２ａ個の画素群どうしの相関係数を整合性指標として算出することを特徴とする眼底画像処理装置。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の眼底画像処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眼底画像の処理技術に関し、特に、過去に撮影された複数の眼底画像の整合性を得るための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
眼科疾患でポピュラーな近視の中に、眼球後極の組織が変性して眼軸が伸び、強度な近視の症状を呈し、場合により失明に至る重篤な疾患「強度近視」が知られている。本疾患は２０年以上の長期に渡るタイムスパンで病態が徐々に進行するため、長期経過の観察が重要である。しかし、眼科分野で２０年以上前に撮影された医用画像としては眼底写真しかなく、仮に眼底写真が残っていたとしても、現在のようなデジタル方式の眼底カメラではなく、フィルムやポラロイド（登録商標）写真などのアナログ記録媒体であるため、撮影条件が全く異なり、比較照合が困難であった。
【０００３】
これに対して、同一患者で撮影年代が数１０年程度の開きがある複数の眼底画像どうしを整合させ、各種眼底部位の寸法比較等を可能にする技術が開発されている（特許文献１参照）。整合するにあたっては、種々の眼科疾患を患っても、ヒトの網膜の主要血管の走行形態は一生涯変化しないという前提のもと、視神経乳頭（以下、単に「乳頭」という）の中心と血管を基準に倍率・角度・位置の補正を行っている。しかし、照合対象の２種の眼底画像に対してグレースケール変換して擬似カラーでオーバーレイ画像を画面上で観察しながら、倍率・角度・位置を調整する方法をとっていたため、眼底画像によっては、整合作業には困難を伴うことがあった。特に出血を伴う眼底写真では、たとえコントラスト補正を加えても、血管が不鮮明で、血管を基準に整合させることが難しい場合があった。
【０００４】
また、強度近視疾患など眼球形状の３次元的な変形に伴い、一部の血管走行が変化したり、病気の進行に伴い新生血管が出現したりすることもあり、血管走行の適合性を評価するにあたり、擬似カラーのオーバーレイ画像では、見た目の定性的な評価しか行えず、定量解析が困難であった。
【０００５】
眼底血管の走行変化を正確に解析する方法として、患者に蛍光剤を投与し赤外線で血管を蛍光させて血管像を描出し、血管像で比較する手法が考えられる（特許文献２参照）。しかし、新規撮影単独で解析する場合であればともかく、過去にこのような方法で撮影された眼底画像が基本的に存在しないため、本願が目的とする過去画像との比較照合には、用いることができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−８５５８３号公報
【特許文献２】特開２００１−１３７１９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、本発明は、精度の高い眼底画像の整合処理を行い、整合処理後の整合度合いを定量的に提示することが可能な眼底画像処理装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明第１の態様では、
複数の眼底画像の各々を、グレースケール形式に変換した後、血管候補領域を強調し、血管強調画像を作成する血管強調画像変換手段と、
前記複数の血管強調画像の中で１つを基準血管強調画像に設定し、前記基準血管強調画像以外の血管強調画像の各々を補正血管強調画像に設定し、各補正血管強調画像について、前記基準血管強調画像と倍率、角度および位置を整合させる補正を行う血管強調画像整合手段と、
前記血管強調画像整合手段による補正後の各補正血管強調画像と、前記基準血管強調画像との整合性指標を算出する整合性指標算出手段と、
を有することを特徴とする眼底画像処理装置を提供する。
【０００９】
本発明第１の態様によれば、複数の眼底画像の各々を、グレースケール形式に変換し、血管候補領域を強調して血管強調画像を作成し、複数の血管強調画の中で１つを基準血管強調画像に設定し、基準血管強調画像以外の血管強調画像の各々を補正血管強調画像に設定し、各補正血管強調画像について、前記基準血管強調画像と倍率、角度および位置を整合させる補正を行い、補正後の各補正血管強調画像と、基準血管強調画像との整合性指標を算出するようにしたので、精度の高い整合処理を行うことが可能となる。整合処理後、撮影時期の異なる複数の画像を比較することにより、血管走行変化の定量解析を実現することができる。
【００１０】
また、本発明第２の態様では、
複数の眼底画像のうち写真記録媒体で記録されている眼底画像をデジタル化する画像デジタル化手段と、
前記デジタル化された眼底画像に対して、眼底に対応する領域である眼底領域を抽出し、所定の画素数になるように縦横同一倍率で変倍処理を施し、眼底領域以外の画素を削除または付加しながら、画素数が統一された眼底画像に変換する眼底画像前処理手段と、をさらに有し、
前記画素数が統一された後の眼底画像に対して、前記血管強調画像変換手段が処理を行うことを特徴とする。
【００１１】
本発明第２の態様によれば、複数の眼底画像のうち写真記録媒体（ポジ／ネガフィルム、印画紙など、学会発表用の３５ｍｍスライドやポラロイド（登録商標）などのインスタントプリントの形態で保管されている場合が多い）で記録されている眼底画像をデジタル化し、デジタル化された眼底画像に対して、眼底に対応する領域である眼底領域を抽出し、所定の画素数になるように縦横同一倍率で変倍処理を施し、眼底領域以外の画素を削除または付加しながら、画素数が統一された眼底画像に変換するようにしたので、様々な形態の画像を、比較に適した最適な形態に統一することが可能となる。
【００１２】
また、本発明第３の態様では、前記眼底画像前処理手段は、前記眼底領域内で、輝度が所定値より大きい領域である乳頭領域を認識し、前記乳頭領域が前記眼底領域内の上方または下方に位置する場合、前記眼底画像が左眼に対応する場合は左方に、前記眼底画像が右眼に対応する場合は右方に位置するように、前記眼底画像に対して所定の角度単位（例えば９０度）で回転させるようにしていることを特徴とする。
【００１３】
本発明第３の態様によれば、前処理の際、眼底領域内で、輝度が所定値より大きい領域である乳頭領域を認識し、乳頭領域が眼底領域内の上方または下方に位置する場合、眼底画像が左眼に対応する場合は左方に、眼底画像が右眼に対応する場合は右方に位置するように、眼底画像に対して所定の角度単位（例えば９０度）で回転させるようにしたので、撮影アングルやデジタル化のスキャン方向がまちまちであっても、眼底画像の方向をヒトの左右の眼球内を対面から観察した方向に揃えることができ、比較の際に大きな影響を与える乳頭を基準に、的確に画像の位置を整えることが可能となる。
【００１４】
また、本発明第４の態様では、前記眼底画像前処理手段は、前記眼底領域に外接する矩形領域の高さ方向の画素数Ｈが所定の画素数Ｓｙになるようにするとともに、前記矩形領域の幅方向の画素数Ｗに対してＷ×Ｓｙ／Ｈになるように変倍処理を施し、変倍処理後の前記矩形領域の幅Ｗ’が所定の画素数Ｓｘに対して、Ｗ’＜Ｓｘの場合、前記矩形領域の幅がＳｘになるように、前記矩形領域の両端に背景画素を付加し、Ｗ’＞Ｓｘの場合、前記矩形領域の幅がＳｘになるように、前記矩形領域の両端より背景画素を削除するようにしていることを特徴とする。
【００１５】
本発明第４の態様によれば、前処理の際、眼底領域に外接する矩形領域の高さ方向の画素数Ｈが所定の画素数Ｓｙになるようにするとともに、矩形領域の幅方向の画素数Ｗに対してＷ×Ｓｙ／Ｈになるように変倍処理を施し、変倍処理後の矩形領域の幅Ｗ’が所定の画素数Ｓｘに対して、Ｗ’＜Ｓｘの場合、矩形領域の幅がＳｘになるように、矩形領域の両端に背景画素を付加し、Ｗ’＞Ｓｘの場合、矩形領域の幅がＳｘになるように、矩形領域の両端より背景画素を削除するようにしたので、前記補正血管強調画像について前記基準血管強調画像と主として倍率を整合させる補正を容易かつ高精度にすることが可能となる。
【００１６】
また、本発明第５の態様では、前記血管強調画像変換手段は、
カラー形式の眼底画像に対し、各色成分に所定の演算を施し、第１の色成分が大きい程、画素値が小さくなるように変換してグレースケール形式に変換するグレースケール変換手段と、
前記グレースケール形式の変換された眼底画像に対して、所定の構造要素を用いてオープニング処理を行い血管候補領域の輝度を一定以上に揃えた線状成分強調画像を作成する線状成分強調手段と、
前記線状成分強調画像において、所定の条件を満たす画素値を、変換後の血管強調画像の階調の最小値付近になるように置き換え、前記所定の条件を満たす画素値以上となる前記線状成分強調画像の画素値が、階調の最小値付近の値から最大値の範囲になるように画素の階調を補正し、血管強調画像を作成する画素階調変換手段と、
を有することを特徴とする。
【００１７】
本発明第５の態様によれば、血管強調画像への変換の際、カラー形式の眼底画像に対し、各色成分に所定の演算を施し、第１の色成分が大きい程、画素値が小さくなるように変換してグレースケール形式に変換し、グレースケール形式の変換された眼底画像に対して、所定の構造要素を用いてオープニング処理を行い血管候補領域の輝度を一定以上に揃えた線状成分強調画像を作成し、線状成分強調画像において、所定の条件を満たす画素値を、変換後の血管強調画像の階調の最小値付近になるように置き換え、前記所定の条件を満たす画素値以上となる前記線状成分強調画像の画素値が、階調の最小値付近の値から最大値の範囲になるように画素の階調を補正し、血管強調画像を作成するようにしたので、血管領域が抽出された画像として血管強調画像が得られ、眼底画像から血管径などの血管微細形状を維持したまま血管領域を自動的に抽出することが可能となる。
【００１８】
また、本発明第６の態様では、前記血管強調画像整合手段は、ＲＧＢの３つの色成分の中でいずれかの色成分を前記基準血管強調画像に割り当て、前記基準血管強調画像に割り当てた色成分と異なる色成分を前記補正血管強調画像に割り当て、各々の色成分で擬似的に着色された前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像を合成してカラー合成画像を作成することを特徴とする。
【００１９】
本発明第６の態様によれば、血管強調画像の整合の際、ＲＧＢの３つの色成分の中でいずれかの色成分を前記基準血管強調画像に割り当て、基準血管強調画像に割り当てた色成分と異なる色成分を補正血管強調画像に割り当て、各々の色成分で擬似的に着色された基準血管強調画像と補正血管強調画像を合成してカラー合成画像を作成するようにしたので、比較対象の両画像の血管候補領域を明確に区別しながら両者の整合性度合い表示することが可能となる。
【００２０】
また、本発明第７の態様では、前記整合性指標算出手段は、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像において所定のしきい値を超える画素値をもつ画素の画素値の総和をＣ１、Ｃ２とし、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像の双方において同一位置で前記しきい値を超える画素値をもつ画素の各々の画素値の相乗平均値の総和をＣ３とするとき、Ｃ１≦Ｃ２ならばＣ３／Ｃ１に比例する値を、Ｃ１＞Ｃ２ならばＣ３／Ｃ２に比例する値を、整合性指標として算出することを特徴とする。
【００２１】
本発明第７の態様によれば、整合性指標の算出の際、基準血管強調画像と補正血管強調画像において所定のしきい値を超える画素値をもつ画素の画素値の総和をＣ１、Ｃ２とし、基準血管強調画像と補正血管強調画像の双方において同一位置でしきい値を超える画素値をもつ画素の各々の画素値の相乗平均値の総和をＣ３とするとき、Ｃ１≦Ｃ２ならばＣ３／Ｃ１に比例する値を、Ｃ１＞Ｃ２ならばＣ３／Ｃ２に比例する値を、整合性指標として算出することを特徴とするようにしたので、たとえ画素値総和が大きい方の血管強調画像において血管以外の領域の画素が過剰に抽出されていても整合性指標に影響を与えずに、定量的に精度の高い整合性指標を得ることが可能となる。
【００２２】
また、本発明第８の態様では、前記整合性指標算出手段は、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像において所定のしきい値を超える画素値をもつ画素の数をＣ１’、Ｃ２’とし、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像の双方において同一位置で前記しきい値を超える画素値をもつ画素の数をＣ３’とするとき、Ｃ１’≦Ｃ２’ならばＣ３’ ／Ｃ１’に比例する値を、Ｃ１’＞Ｃ２’ならばＣ３’／Ｃ２’に比例する値を、整合性指標として算出することを特徴とする。
【００２３】
本発明第８の態様によれば、整合性指標の算出の際、基準血管強調画像と補正血管強調画像において所定のしきい値を超える画素値をもつ画素の数をＣ１’、Ｃ２’とし、基準血管強調画像と補正血管強調画像の双方において同一位置でしきい値を超える画素値をもつ画素の数をＣ３’とするとき、Ｃ１’≦Ｃ２’ならばＣ３’／Ｃ１’に比例する値を、Ｃ１’＞Ｃ２’ならばＣ３’／Ｃ２’に比例する値を、整合性指標として算出するようにしたので、たとえ画素値総和が大きい方の血管強調画像において血管以外の領域の画素が過剰に抽出されていても整合性指標に影響を与えずに、定量的に精度の高い整合性指標を得ることが可能となる。
【００２４】
また、本発明第９の態様では、前記整合性指標算出手段は、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像において所定のしきい値を超える画素値をもつ画素の数をＣ１ａ、Ｃ２ａとするとき、Ｃ１ａ≦Ｃ２ａならば、前記基準血管強調画像において前記しきい値を超える画素値をもつＣ１ａ個の画素群と対応する前記補正血管強調画像におけるＣ１ａ個の画素群どうしの相関係数を整合性指標として算出し、Ｃ１ａ＞Ｃ２ａならば、前記補正血管強調画像において前記しきい値を超える画素値をもつＣ２ａ個の画素群と対応する前記基準血管強調画像におけるＣ２ａ個の画素群どうしの相関係数を整合性指標として算出することを特徴とする。
【００２５】
本発明第９の態様によれば、前記基準血管強調画像と前記補正血管強調画像において所定のしきい値を超える画素値をもつ画素の数をＣ１ａ、Ｃ２ａとするとき、Ｃ１ａ≦Ｃ２ａならば、前記基準血管強調画像において前記しきい値を超える画素値をもつＣ１ａ個の画素群と対応する前記補正血管強調画像におけるＣ１ａ個の画素群どうしの相関係数を整合性指標として算出し、Ｃ１ａ＞Ｃ２ａならば、前記補正血管強調画像において前記しきい値を超える画素値をもつＣ２ａ個の画素群と対応する前記基準血管強調画像におけるＣ２ａ個の画素群どうしの相関係数を整合性指標として算出するようにしたので、たとえ画素値総和が大きい方の血管強調画像において血管以外の領域の画素が過剰に抽出されていても整合性指標に影響を与えずに、定量的に精度の高い整合性指標を得ることが可能となる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、精度の高い眼底画像の整合処理を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置１００のハードウェア構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置の処理概要を示すフローチャートである。
【図４】前処理によるカラー眼底画像の変化の様子を示す図である。
【図５】基準血管強調画像と補正血管強調画像の整合処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】整合処理による補正血管強調画像の変化の様子を示す図である。
【図７】基準血管強調画像と補正血管強調画像のオーバーレイ表示の一例を示す図である。
【図８】血管強調画像変換手段３０の詳細な構成を示す機能ブロック図である。
【図９】血管強調画像変換手段３０の処理概要を示すフローチャートである。
【図１０】ステップＳ７００の線状成分強調処理の第１の手法の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】ステップＳ７１０の円形構造要素によるオープニング処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】線状成分強調処理の第１の手法で用いる円形構造要素の一例を示す図である。
【図１３】ステップＳ７００の線状成分強調処理の第２の手法の詳細を示すフローチャートである。
【図１４】ステップＳ７５０の線形構造要素によるオープニング処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】線状成分強調処理の第２の手法で用いる線形構造要素の一例を示す図である。
【図１６】方向ｄ＝１の場合の線形構造要素の具体的な画素値を示す図である。
【図１７】方向ｄ＝２の場合の線形構造要素の具体的な画素値を示す図である。
【図１８】第１の手法の線状成分強調を用いた画像変換事例を示す図である。
【図１９】第２の手法の線状成分強調を用いた画像変換事例を示す図である。
【図２０】従来技術による整合処理前の例を示す図である。
【図２１】従来技術による整合処理後の例を示す図である。
【図２２】本発明による整合処理前の例を示す図である。
【図２３】本発明による整合処理後の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
＜１．装置構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置のハードウェア構成図である。本実施形態に係る眼底画像処理装置１００は、汎用のコンピュータで実現することができ、図１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１と、コンピュータのメインメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）２と、ＣＰＵ１が実行するプログラムやデータを記憶するためのハードディスク、フラッシュメモリ等の大容量の記憶装置３と、キーボード、マウス等のキー入力Ｉ／Ｆ（インターフェース）４と、３Ｄプリンタやデータ記憶媒体等の外部装置とデータ通信するためのデータ入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）５と、液晶ディスプレイ等の表示デバイスである表示部６と、を備え、互いにバスを介して接続されている。
【００２９】
イメージスキャナ７は、汎用のイメージスキャナであり、フィルム、印画紙、インスタント写真等から記録された画像を読み取り、デジタルの画像データとして取得するデジタル化装置である。イメージスキャナ７は、データ入出力Ｉ／Ｆ５に接続されており、イメージスキャナ７が出力する画像データを、データ入出力Ｉ／Ｆ５から入力するようになっている。イメージスキャナ７としては、フラットベッド型、35mmスライド専用、その他放射線診断用フィルムに特化した形態のもの等様々な形態のものを用いることができる。
【００３０】
図２は、本実施形態に係る眼底画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図２において、１０は画像デジタル化手段、２０は眼底画像前処理手段、３０は血管強調画像変換手段、４０は血管強調画像整合手段、５０は整合性指標算出手段である。
【００３１】
画像デジタル化手段１０は、複数の眼底画像の中でフィルム等の写真記録媒体で記録されている眼底画像をデジタル化し、カラーのデジタル画像データを作成する処理を行う。眼底画像前処理手段２０は、デジタル化された眼底画像に対して、眼底に対応する領域である眼底領域を含む範囲を抽出し、所定の画素数になるように縦横同一倍率で変倍処理を施し、眼底領域以外の画素を削除または付加しながら、画素数が統一された眼底画像に変換する処理を行う。血管強調画像変換手段３０は、変換された複数の眼底画像データの各々を、グレースケール形式に変換した後、血管候補領域を強調し、血管強調画像を作成する処理を行う。血管強調画像整合手段４０は、同一患者に対して異なる時期に撮影された複数の血管強調画像の中で１つを基準血管強調画像に設定し、基準血管強調画像以外の血管強調画像の各々を補正血管強調画像に設定し、各補正血管強調画像について、前記基準血管強調画像と倍率、角度および位置を整合させる補正を行う。この時、基準血管強調画像として、通常は最近にデジタルカメラで撮影された眼底画像に基づく血管強調画像を設定する。理由は過去に撮影された画像は撮影条件が不明なものが多く、特にアナログカメラで撮影された場合は、縦横スケールが等倍とは限らないためである。整合性指標算出手段５０は、血管強調画像整合手段４０による補正後の各補正血管強調画像と、前記基準血管強調画像との整合性指標を算出する処理を行う。
【００３２】
画像デジタル化手段１０、眼底画像前処理手段２０、血管強調画像変換手段３０、血管強調画像整合手段４０、整合性指標算出手段５０は、ＣＰＵ１が、記憶装置３に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。
【００３３】
図２に示した各構成手段は、現実には図１に示したように、コンピュータおよびその周辺機器等のハードウェアに専用のプログラムを搭載することにより実現される。すなわち、コンピュータが、専用のプログラムに従って各手段の内容を実行することになる。なお、本明細書において、コンピュータとは、ＣＰＵ等の演算処理部を有し、データ処理が可能な装置を意味し、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータだけでなく、タブレット等の携帯型端末も含む。
【００３４】
図１に示した記憶装置３には、ＣＰＵ１を動作させ、コンピュータを、眼底画像処理装置として機能させるための専用のプログラムが実装されている。この専用のプログラムを実行することにより、ＣＰＵ１は、画像デジタル化手段１０、眼底画像前処理手段２０、血管強調画像変換手段３０、血管強調画像整合手段４０、整合性指標算出手段５０としての機能を実現することになる。また、記憶装置３は、眼底画像処理装置としての処理に必要な様々なデータを記憶する。
【００３５】
＜２．処理概要＞
次に、図１、図２に示した眼底画像処理装置の処理動作について説明する。図３は、本発明の一実施形態に係る眼底画像処理装置の処理概要を示すフローチャートである。まず、画像デジタル化手段１０が、撮影により得られた眼底画像のデジタル化を行って、デジタルのカラー眼底画像を得る（ステップＳ１００）。カラー眼底画像としては、必ずしもフルカラーでなくてもよいが、フルカラーであることが好ましい。
【００３６】
具体的には、フィルムの形態で存在する眼底画像については、スキャナ等で読み取り、画像デジタル化手段１０が、デジタル化を行う。本実施形態では、カラー眼底画像としてＲ，Ｇ，Ｂ各成分８ビット２５６階調のフルカラー画像を用意する。可視光・光源方式の眼底カメラを用いてフルカラーで撮影することにより得られたデジタルのカラー眼底画像については、デジタル化と並行して読み込みが行われる。すなわち、データ入出力Ｉ／Ｆ５を介して、画像データであるカラー眼底画像を入力し、記憶装置３に記憶する。
【００３７】
次に、眼底画像前処理手段２０が、カラー眼底画像に対する前処理を行う（ステップＳ２００）。具体的には、デジタル画像として得られたカラー眼底画像に対して、眼底に対応する領域である眼底領域を抽出し、所定の画素数で構成されるカラー眼底画像になるよう縦横同一倍率で変倍処理を施し、背景画素を削除または付加しながら、サイズ（＝縦および横の画素数）が統一されたカラー眼底画像に変換する処理を行う。
【００３８】
図４は、前処理によるカラー眼底画像の変化の様子を示す図である。図４（ａ）は、スキャニング等によるデジタル化後のカラー眼底画像を示している。図４（ａ）の例では、画像のサイズが横５９０５画素、縦４０３２画素となっている。眼底画像前処理手段２０は、まず、略円形の眼底領域内において、さらに明るい略楕円形の乳頭を特定する。現実には、眼底領域は、背景の黒い部分との画素値の差が大きいため明確であるが、眼底領域内における乳頭とその他の部分との画素値の差は、健常者では比較的明確であるが、炎症や出血を伴う病態を抱えている場合にはそれほど大きくない。そのため、事前に試験を行い、想定されるしきい値を設定しておく。そして、眼底画像前処理手段２０は、事前に設定されたしきい値より画素値が大きい画素の集合部分を乳頭として特定する。図４（ａ）の上方における黒円で囲まれた部分が、乳頭として特定される部分である。
【００３９】
眼底画像前処理手段２０は、特定された乳頭の眼底領域における相対的位置を特定する。相対的位置を特定する手法としては、様々な手法を用いることができるが、例えば、乳頭の中心となる座標が、眼底領域を上方、右方、下方、左方の４領域に区分した際の、どの位置に属するかを求めることにより特定することができる。まれに、乳頭中心アングルで撮影される場合があり、その場合は中央付近に位置するため、乳頭の位置だけで上記４領域のいずれかに区分するかは判定できず、乳頭から出ている主要血管の方向も考慮する必要がある。即ち、主要血管が出ている方向が下方、左方、上方、右方であれば、各々、乳頭位置が上方、右方、下方、左方の４領域にあると特定できる。
【００４０】
乳頭の位置が、眼底領域における上方または下方に属する場合、眼底画像前処理手段２０は、カラー眼底画像を(９０度回転する。この際、事前にそのカラー眼底画像が右眼を撮影したものであるか、左眼を撮影したものであるかの情報もともに記録されているため、右眼に対応したものである場合は、乳頭が右方に位置するように、左眼に対応したものである場合は、乳頭が左方に位置するように、９０度回転する。即ち、乳頭の位置が上方で左眼の場合、９０度回転（反時計回り）させ、乳頭の位置が上方で右眼の場合、−９０度回転（時計回り）させ、乳頭の位置が下方で左眼の場合、−９０度回転させ、乳頭の位置が下方で右眼の場合、９０度回転させる。図４の例は、右眼のカラー眼底画像であり、図４（ａ）に示すように乳頭が眼底領域の上方に位置しているため、右方向（時計回り）に９０度回転する。この結果、図４（ｂ）に示すように、乳頭が右方に位置するカラー眼底画像が得られる。回転を行っただけであるため、回転後のカラー眼底画像のサイズは横４０３２画素、縦５９０５画素となっている。
【００４１】
乳頭の位置が左端または右端に寄っていて各々左眼または右眼である場合は、回転を行う必要はない。すなわち、デジタル化後、カラー眼底画像が、図４（ｂ）のような状態で得られる場合があるので、その場合は回転を行わない。
【００４２】
次に、眼底画像前処理手段２０は、カラー眼底画像のトリミングを行う。具体的には、画像全体が、眼底領域を全て含む最小の矩形状となるように、背景領域の画素を削除する。眼底領域の画素値は高く、背景領域の画素値は原則“０”に近い低い値であるので、しきい値を容易に設定することができる。したがって、眼底画像前処理手段２０は、眼底領域と背景領域を明確に特定し、眼底領域を全て含む最小の矩形状となるように、背景領域の画素を削除する。トリミングの結果、図４（ｃ）に示すようなカラー眼底画像が得られる。背景領域の画素が削除されたため、トリミング後のカラー眼底画像のサイズ（横の画素数Ｗ×縦の画素数Ｈ）は、横３５４５画素、縦３７８９画素となっている。インスタント写真をスキャンした場合、背景のエッジ部にプリントの支持体（通常白色）の一部が映り込んでいたり、フィルムのエッジ部の患者ＩＤなどのメモ書きが映り込んだりする場合があり、背景領域に眼底領域の画素値より高い画素が混入することがある。このような場合、事前に、手作業で眼底領域の画素値より高い画素が存在する背景領域を部分的に削除しておく。
【００４３】
次に、眼底画像前処理手段２０は、カラー眼底画像の縦方向の画素数が所定値になるように画像の拡大または縮小を行う。カラー眼底画像としては、フィルムをスキャニングしてデジタル化したものや、様々な機種により撮像されて得られたものが存在する。そのため、ここでは、カラー眼底画像のサイズを統一するため、横Ｓｘ×縦Ｓｙの所定画素数になるように拡大または縮小を行うのである。横の画素数Ｓｘ、縦の画素数Ｓｙとしては、適宜設定することが可能であるが、本実施形態では、Ｓｘ＝１２８０、Ｓｙ＝１０２４としている。Ｓｙ＝１０２４にした理由は、最近の眼底用デジタルカメラの走査線数が１０２４〜１６００に設定されることが多いためで、Ｓｘ＝１２８０のように横長にした理由は次の通りである。眼底像は通常円形であるため、眼底画像は基本的に正方形で良いが、血管が乳頭を起点に左右方向に分布していて、眼底の上端または下端は診断上重要でないため、上下をカットして横長にアップで撮影される場合が少なくない。また、後述するように２つの血管強調画像のカラー合成を行う際、横方向にずらしてオーバーラップさせることが多く、正方形であると左右が切れてしまう。このような経験から若干横長の画素構成に設定した。カラー眼底画像を拡大する場合は、画素を補間する処理を行い、画像を縮小する場合には、画素を間引く処理を行う。図４の例では、図４（ｃ）に示した画像の縦方向の画素数が３７８９画素、設定された縦方向の画素数がＳｙ＝１０２４画素であるので、眼底画像前処理手段２０は、カラー眼底画像の縮小を行う。当然のことながら、画像の縦横の比率は維持したまま、縮小する。カラー眼底画像の縮小の結果、図４（ｄ）に示すようなカラー眼底画像が得られる。カラー眼底画像の縮小が行われたため、縮小後のカラー眼底画像のサイズは横９５８（Ｗ’＝Ｗ×Ｓｙ／Ｈ）画素、縦１０２４（Ｓｙ）画素となっている。
【００４４】
図４（ｄ）に示したように、画像の縦方向の画素数は、所定値Ｓｙに変更されたため、次に横方向の画素数も所定値Ｓｘになるように変更する。このため、眼底画像前処理手段２０は、カラー眼底画像の横方向の画素数が所定値Ｓｘになるように、背景の画素を追加する。背景の画素としては、既に存在する背景の画素値と同一値とすると容易に処理を行うことができる。背景の追加の結果、図４（ｅ）に示すようなカラー眼底画像が得られる。背景の追加が行われたため、処理後のカラー眼底画像のサイズは横１２８０（Ｓｘ）画素、縦１０２４（Ｓｙ）画素となっている。図４（ｅ）の例では、Ｗ’＜Ｓｘであるため、背景画素を追加する処理を行ったが、Ｗ’＞Ｓｘの場合、カラー眼底画像の横方向の画素数がＳｘになるように、カラー眼底画像の両端より背景画素を削除する。
【００４５】
眼底画像前処理手段２０によるステップＳ２００の前処理を終えたら、次に、血管強調画像変換手段３０が、カラー眼底画像を血管強調画像に変換する（ステップＳ３００）。血管強調画像への変換処理の詳細については、後述する。
【００４６】
血管強調画像変換手段３０によるステップＳ３００の血管強調画像変換処理により、血管強調画像が得られたら、次に、血管強調画像整合手段４０が、血管強調画像の整合を行う（ステップＳ４００）。血管強調画像の整合とは、１つを基準の画像として、他の画像を基準の画像に合うように倍率・角度・位置の変更を行う処理である。異なる条件で撮影された画像を整合させることにより、経年変化を診断することが容易になる。
【００４７】
まず、血管強調画像整合手段４０は、血管強調画像変換手段３０により得られた血管強調画像のうち、１つを基準血管強調画像として設定し、その他を補正血管強調画像として設定する。基準血管強調画像の決定の手法としては、様々な手法を用いることができる。例えば、画像が撮影された日時が最新のものを基準血管強調画像とすることができる。そして、基準血管強調画像と複数の各補正血管強調画像の整合を行う。図５は、基準血管強調画像と補正血管強調画像の整合処理の詳細を示すフローチャートである。
【００４８】
基準血管強調画像に、補正血管強調画像を合わせるため、まず、血管強調画像整合手段４０は、補正血管強調画像の倍率補正を行う（ステップＳ４０１）。倍率補正の具体的な手法としては、様々なものがあるが、特許文献１に示した手法を用いることができる。倍率補正は基本的にＸ方向とＹ方向とで異なる倍率補正パラメータを設定して倍率補正を行う。理由は、撮影時に眼球とカメラの光軸が傾いていると（強度近視では自然な状態でも左右に傾いていることが多い）、画像が縦長（左右に傾いている場合）または横長に記録されてしまうためで、過去にアナログカメラで撮影された画像の画素のアスペクト比率は最近のデジタルカメラで撮影された画像のように必ずしも１対１ではないという可能性もある。すなわち、自動的な手法として、まず、基準血管強調画像、補正血管強調画像それぞれの血管領域の横方向の画素数、縦方向の画素数を求め、両画像の比率をＸ方向およびＹ方向の倍率補正パラメータとして求める。そして、Ｘ方向およびＹ方向の倍率補正パラメータに従って補正血管強調画像の倍率を補正する。ただし、この方法は、基準血管強調画像と補正血管強調画像とで血管領域の抽出割合に顕著な差があったり、基準血管強調画像と補正血管強調画像との間に顕著な角度差がある場合には適正な倍率補正パラメータを得ることができず高精度な補正を行えない。そこで、補正血管強調画像と補正血管強調画像を表示部６に並べて表示し、利用者がキー入力Ｉ／Ｆ４を用いて指示を行うことにより、対話的に行ってもよい。対話的に行う手法としては、特許文献１に示した手法を用いることができる。
【００４９】
次に、血管強調画像整合手段４０は、補正血管強調画像の角度補正を行う（ステップＳ４０２）。角度補正の具体的な手法としては、様々なものがあるが、特許文献１に示した手法を用いることができる。具体的には、血管強調画像整合手段４０が、基準血管強調画像と倍率補正後の補正血管強調画像の血管領域の長尺をそれぞれ求め、両画像の長尺の方向が一致するための角度を角度補正パラメータとして求める。そして、角度補正パラメータに従って補正血管強調画像の角度を補正する。ただし、この方法は、基準血管強調画像と補正血管強調画像とで血管領域の抽出割合に顕著な差がある場合には適正な角度補正パラメータを得ることができず高精度な補正を行えない。そこで、基準血管強調画像と補正血管強調画像を表示部６に並べて表示し、利用者がキー入力Ｉ／Ｆ４を用いて指示を行うことにより、対話的に行ってもよい。対話的に行う手法としては、特許文献１に示した手法を用いることができる。
【００５０】
次に、血管強調画像整合手段４０は、基準血管強調画像の特徴点を特定する（ステップＳ４０３）。特徴点を特定する手法としても、様々な手法を用いることができる。例えば、自動的に行う場合には、血管強調画像整合手段４０が、所定の値以上となる画素による領域を乳頭と認識し、その乳頭の重心を特徴点として特定する。乳頭の重心は、例えば、乳頭領域の画素のｘ座標値およびｙ座標値の平均値となる座標に決定することができる。ただし、乳頭領域は血管等に比べ真円から楕円になるなど病態進行に伴って変形が顕著なため、乳頭領域の中心（座標値の最小値から最大値の中央をとる方法）は経時的にずれてしまい、重心もずれる場合が多い。そこで、次に述べるように、乳頭領域の変形による影響を受けにくい、乳頭領域内の血管の分岐部、交叉部、曲がり部などを特徴点に使用する方法を用いることができる。
【００５１】
基準血管強調画像を表示部６に表示し、利用者がキー入力Ｉ／Ｆ４を用いて指示を行うことにより、対話的に行える。この場合、血管強調画像整合手段４０は、基準血管強調画像を表示部６に表示して、乳頭内の比較的暗い血管の特徴的な１点（分岐部、交叉部、曲がり部など）を特徴点として指示するよう、メッセージを表示して利用者に指示を促し、利用者に指定された１点を特徴点として特定する。
【００５２】
次に、血管強調画像整合手段４０は、補正血管強調画像の特徴点を特定する（ステップＳ４０４）。これは、ステップＳ４０３における基準血管強調画像に対する処理と同様にして、行うことができる。対話的に行う場合、基準血管強調画像と補正血管強調画像を同時に、表示部６に表示し、それぞれについて特徴点（乳頭領域内の血管の特徴的な１点（分岐部、交叉部、曲がり部など））を指定させるようにしてもよい。
【００５３】
基準血管強調画像、補正血管強調画像それぞれの特徴点が特定されたら、次に、血管強調画像整合手段４０は、双方の特徴点に基づいて、補正血管強調画像の位置補正を行う（ステップＳ４０５）。具体的には、血管強調画像整合手段４０が、基準血管強調画像の特徴点の同画像内における相対座標と、補正血管強調画像の特徴点の同画像内における相対座標の差分を算出し、位置補正パラメータとして求める。そして、位置補正パラメータに従って、補正血管強調画像の全体を元のＳｘ×Ｓｙの補正血管強調画像の領域内で移動させる処理を行う。例えば、Ｘ軸方向にｄｘ画素だけ右に移動させ、Ｙ軸方向にｄｙ画素だけ上に移動させる場合、右端にはみ出すｄｘ×Ｓｙ画素の領域は削除され、代わりに左端のｄｘ×Ｓｙ画素の領域は空白になるため背景画素を埋め、上端にはみ出すＳｘ×ｄｙ画素の領域は削除され、代わりに下端のＳｘ×ｄｙ画素の領域は空白になるため背景画素を埋める。
【００５４】
図６は、整合処理による補正血管強調画像の変化の様子を示す図である。図６は、図５におけるステップＳ４０１〜Ｓ４０５までの処理の結果を示している。図６上段に示すように、基準血管強調画像については、変化はないが、図６下段に示すように、補正血管強調画像については、倍率・角度・位置の補正が行われる。
【００５５】
補正血管強調画像の位置補正が行われたら、次に、血管強調画像整合手段４０は、基準血管強調画像と補正血管強調画像を重ねた状態で表示する（ステップＳ４０６）。すなわち、基準血管強調画像と補正血管強調画像をオーバーレイ表示する。具体的には、グレースケール画像である基準血管強調画像、補正血管強調画像それぞれにＲＧＢ３原色のいずれかのプレーン（いずれかの１または複数成分）を割り当て、擬似的にカラー変換を行って１つのカラー合成画像を作成し、このカラー合成画像をオーバーレイ画像として表示部６に表示する。このカラー合成画像は、本来の眼底画像や血管強調画像が備えている自然なカラーとは異なり、表示識別の都合上、人工的に着色された擬似カラーである。ここでは、基準血管強調画像をＲ（赤）成分、補正血管強調画像をＧ（緑）成分に割り当てている。
【００５６】
グレースケール画像である基準血管強調画像、補正血管強調画像をそれぞれＵｒａｙ１（ｘ，ｙ）、Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１，ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１）とし、フルカラー画像であるカラー合成画像をＩｍａｇｅＳ（ｘ，ｙ，ｃ）（ｃ＝０，１，２）として、血管強調画像整合手段４０は、以下の〔数式１〕に従った処理を実行することによりカラー合成画像ＩｍａｇｅＳ（ｘ，ｙ，ｃ）を算出する。
【００５７】
〔数式１〕
ＩｍａｇｅＳ（ｘ，ｙ，０）＝ｒ１×Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）＋ｒ２×Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）
ＩｍａｇｅＳ（ｘ，ｙ，１）＝ｇ１×Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）＋ｇ２×Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）
ＩｍａｇｅＳ（ｘ，ｙ，２）＝ｂ１×Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）＋ｂ２×Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）
ただし、０≦ｒ１，ｇ１，ｂ１，ｒ２，ｇ２，ｂ２≦１であり、ｒ１＋ｒ２≦１、ｇ１＋ｇ２≦１、ｂ１＋ｂ２≦１
【００５８】
上記〔数式１〕における係数ｒ１，ｇ１，ｂ１，ｒ２，ｇ２，ｂ２は、いずれも事前に設定された実数である。前述の例では、ｒ１＝１．０、ｇ１＝０．０、ｂ１＝０．０、ｒ２＝０．０、ｇ２＝１．０、ｂ２＝０．０であるが、ｒ１＋ｒ２≦１、ｇ１＋ｇ２≦１、ｂ１＋ｂ２≦１の条件を満たせば、ｒ１＝１．０、ｇ１＝１．０、ｂ１＝０．０、ｒ２＝０．０、ｇ２＝０．０、ｂ２＝１．０のように一方の画像にＲＧＢの２成分を割り当てても良く、ｒ１＝０．９、ｇ１＝０．５、ｂ１＝０．１、ｒ２＝０．１、ｇ２＝０．５、ｂ２＝０．９のように双方の画像にＲＧＢの３成分を割り当てても良い。
【００５９】
血管強調画像整合手段４０により作成されたカラー合成画像は、表示部６に表示される。図７は、カラー合成画像によるオーバーレイ表示の一例を示す図である。図面左側に示す基準血管強調画像、補正血管強調画像を用いて、ステップＳ４００の整合処理を行うことにより、図面左側に示すようなカラー合成画像が表示される。上述のように、基準血管強調画像がＲ（赤）、補正血管強調画像がＧ（緑）に割り当てられているので、フルカラー画像であるカラー合成画像においては、基準血管強調画像の血管候補領域が赤、補正血管強調画像の血管候補領域が緑で表示される。図７においては、カラー合成画像においては、赤い部分を濃い網掛けで、緑の部分を薄い網掛けで示している。
【００６０】
次に、整合性が合格（ＯＫ）か否かの判定を行う。具体的には、表示の結果、利用者が確認し、整合性が高いと判断すれば、キー入力Ｉ／Ｆ４を用いて合格である旨の指示を行う。合格である旨の指示が行われたら、血管強調画像整合手段４０は、このときの補正血管強調画像の倍率補正パラメータ、角度補正パラメータ、位置補正パラメータを出力する。逆に、合格でない旨の指示が行われたら、血管強調画像整合手段４０は、ステップＳ４０１に戻って、補正血管強調画像に対する処理を繰り返す。
【００６１】
全ての補正血管強調画像に対して、図５に示した整合処理を実行し、各補正血管強調画像について、倍率補正パラメータ、角度補正パラメータ、位置補正パラメータを取得し、各補正血管強調画像と対応付けて、ＲＡＭ２または記憶装置３に記憶させておく。
【００６２】
血管強調画像整合手段４０によるステップＳ４００の血管強調画像の整合処理により、倍率補正パラメータ、角度補正パラメータ、位置補正パラメータが得られたら、次に、整合性指標算出手段５０が、整合性指標の算出を行う（ステップＳ５００）。整合性指標としては、画素値適合比率、画素適合比率、相関係数を算出することにより行う。整合性指標の算出は、各補正血管強調画像について、倍率補正パラメータ、角度補正パラメータ、位置補正パラメータを用いて補正を行った状態で行う。
【００６３】
まず、画素値適合比率を算出する。上記〔数式１〕と同様、基準血管強調画像、補正血管強調画像をそれぞれＵｒａｙ１（ｘ，ｙ）、Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１，ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１）と定義し、整合性指標算出手段５０が、以下の〔数式２〕に従った処理を実行することにより、基準血管強調画像、補正血管強調画像それぞれにおける血管候補領域の画素値総和Ｃ１、Ｃ２を算出する。
【００６４】
〔数式２〕
Ｃ１＝ΣUray1(x,y)>SAＵｒａｙ１（ｘ，ｙ）／２５５
Ｃ２＝ΣUray2(x,y)>SAＵｒａｙ２（ｘ，ｙ）／２５５
【００６５】
上記〔数式２〕において、Σの添え字の“Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）＞ＳＡ”、“Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）＞ＳＡ”は、基準血管強調画像、補正血管強調画像における画素値がしきい値ＳＡを超える画素全てについて、画素値（画素値を０から１の実数値に正規化した値）の総和を求めることを示している。上記〔数式２〕において、ＳＡは、基準血管強調画像、補正血管強調画像に共通のしきい値であり、このしきい値より値の大きい画素を血管候補領域として、画素値総和Ｃ１、Ｃ２を算出している。
【００６６】
続いて、整合性指標算出手段５０が、血管候補領域の画素値総和Ｃ１またはＣ２、基準血管強調画像Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）または補正血管強調画像Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）を用いて、以下の〔数式３〕に従った処理を実行することにより、画素値適合比率Ｒ１を算出する。
【００６７】
〔数式３〕
Ｃ１≦Ｃ２である場合
Ｒ１＝｛ΣUray1(x,y)>SA;Uray2(x,y)>SA｛Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）×Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）｝1/2／２５５｝×１００／Ｃ１
Ｃ１＞Ｃ２である場合
Ｒ１＝｛ΣUray1(x,y)>SA;Uray2(x,y)>SA｛Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）×Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）｝1/2／２５５｝×１００／Ｃ２
【００６８】
上記〔数式３〕に従った処理を実行することにより、ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１，ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１の範囲で、Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）＞ＳＡかつＵｒａｙ２（ｘ，ｙ）＞ＳＡを満たす画素値の相乗平均値の総和の、血管候補領域が小さい方の画素値総和Ｃ１またはＣ２に対する比率として、画素値適合比率Ｒ１が算出される。上記〔数式３〕において、“ΣUray1(x,y)>SA;Uray2(x,y)>SAＵｒａｙ１（ｘ，ｙ）”、“ΣUray1(x,y)>SA;Uray2(x,y)>SAＵｒａｙ２（ｘ，ｙ）”は、基準血管強調画像と補正血管強調画像の双方においてしきい値ＳＡを超える画素値をもつ画素と同一位置における画素値の相乗平均値の総和Ｃ３を示している。この場合、画素値適合比率Ｒ１は、Ｃ３／Ｃ１またはＣ３／Ｃ２に比例する値となる。
【００６９】
上記〔数式２〕〔数式３〕に従った処理では、画素値総和Ｃ１、Ｃ２を用いているが、画素値総和Ｃ１、Ｃ２に代えて画素数Ｃ１'、Ｃ２'を用いるようにして、以下の〔数式４〕に従った処理を実行することにより、画素適合比率Ｒ１'を算出する。
【００７０】
〔数式４〕
Ｃ１'≦Ｃ２'である場合
Ｒ１'＝｛ΣUray1(x,y)>SA;Uray2(x,y)>SA１｝×１００／Ｃ１'
Ｃ１'＞Ｃ２'である場合
Ｒ１'＝｛ΣUray1(x,y)>SA;Uray2(x,y)>SA１｝×１００／Ｃ２' 
【００７１】
上記〔数式４〕において、画素数Ｃ１'、Ｃ２'は、それぞれ基準血管強調画像、補正血管強調画像の血管候補領域の面積に相当する。この場合、“ΣUray1(x,y)>SA;Uray2(x,y)>SA１”は、基準血管強調画像と補正血管強調画像の双方においてしきい値ＳＡを超える画素値をもつ画素と同一位置における画素数Ｃ３'を示す。この際、画素適合比率Ｒ１'は、Ｃ３'／Ｃ１' またはＣ３'／Ｃ２'に比例する値となる。画素値適合比率Ｒ１と画素適合比率Ｒ１'のどちらか一方だけでなく、画素値適合比率Ｒ１と画素適合比率Ｒ１'の双方を算出するようにすることも可能である。
【００７２】
画素値適合比率Ｒ１が算出されたら、次に、整合性指標算出手段５０は、相関係数を算出する。相関係数とは、二つの配列要素の関連性の強弱を示す指標である。ここでは、血管候補領域における基準血管強調画像と補正血管強調画像の類似性の強弱を判定するために用いる。まず、以下の〔数式５〕に従った処理を実行することにより、基準血管強調画像、補正血管強調画像における血管候補領域の面積に相当する画素数Ｃ１ａ、Ｃ２ａを算出する。
【００７３】
〔数式５〕
Ｃ１ａ＝ΣUray1(x,y)>SA１
Ｃ２ａ＝ΣUray2(x,y)>SA１
【００７４】
上記〔数式５〕に示すように、画素数Ｃ１ａおよびＣ２ａは、単純に、各々“Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）＞ＳＡ”および “Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）＞ＳＡ”を満たす画素の数を計数したものである。次に、整合性指標算出手段５０は、以下の〔数式６〕に従った処理を実行することにより、基準血管強調画像、補正血管強調画像それぞれにおける血管候補領域の画素値平均Ａ１、Ａ２を算出する。
【００７５】
〔数式６〕
Ｃ１ａ≦Ｃ２ａである場合
Ａ１＝ΣUray1(x,y)>SAＵｒａｙ１（ｘ，ｙ）／Ｃ１ａ
Ａ２＝ΣUray1(x,y)>SAＵｒａｙ２（ｘ，ｙ）／Ｃ１ａ
Ｃ１ａ＞Ｃ２ａである場合
Ａ１＝ΣUray2(x,y)>SAＵｒａｙ１（ｘ，ｙ）／Ｃ２ａ
Ａ２＝ΣUray2(x,y)>SAＵｒａｙ２（ｘ，ｙ）／Ｃ２ａ
【００７６】
上記〔数式６〕に従った処理により算出される画素値平均Ａ１は、基準血管強調画像における血管候補領域についてのものであるが、画素値平均Ａ２は、基準血管強調画像の血管候補領域と同一位置となる補正血管強調画像の領域についてのものとなる。そして、整合性指標算出手段５０が、画素値平均Ａ１、Ａ２を用いて、以下の〔数式７〕に従った処理を実行することにより、相関係数Ｒ２を算出する。
【００７７】
〔数式７〕
Ｒ２＝｛ΣUray1(x,y)>SA（Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）−Ａ１）×（Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）−Ａ２）｝×１００／［｛ΣUray1(x,y)>SA（Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）−Ａ１）2｝1/2×｛ΣUray1(x,y)>SA（Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）−Ａ２）2｝1/2］
【００７８】
上記〔数式７〕に従った処理の結果、基準血管強調画像における血管候補領域における、基準血管強調画像の画素群と、補正血管強調画像の画素群の相関係数が、相関係数Ｒ２として得られる。相関係数Ｒ２の値が大きければ大きい程、基準血管強調画像と補正血管強調画像の整合性が高いことになる。
【００７９】
上記〔数式７〕において、Σの添え字の“Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）＞ＳＡ”は、基準血管強調画像における画素値がしきい値ＳＡを超える画素全てについて、総和を求めることを示している。相関係数Ｒ２は、血管候補領域における基準血管強調画像の画素群Ｕｒａｙ１（ｘ，ｙ）、Ｕｒａｙ２（ｘ，ｙ）の共分散を、それぞれの標準偏差で除したものとなっている。上記〔数式７〕の演算のように、分母の平方根の除算を２回行うのは一般に処理負荷が高い。このため、画像処理の分野においては、分子の積和演算だけで済ますものを「相関係数」と呼び、上記〔数式７〕に示したＲ２を「正規化相関係数」と呼ぶ習慣もある。
【００８０】
整合性の判定としては、画素値適合比率Ｒ１、画素適合比率Ｒ１'、相関係数Ｒ２の整合性指標のうち、１つ以上３つ以下の整合性指標を組み合わせて条件を設定することができる。各整合性指標に所定のしきい値を設定しておき、所定の条件を満たす場合に、基準血管強調画像と補正血管強調画像が整合すると判定するようにすることができる。例えば、いずれか１つの整合性指標が条件を満たしている場合に、整合していると判定してもよいし、３つの整合性指標全てが条件を満たしている場合に、整合していると判定してもよい。
【００８１】
＜３．ステップＳ３００の血管強調画像への変換処理の詳細＞
次に、ステップＳ３００の血管強調画像への変換処理の詳細について説明する。  図８は、血管強調画像変換手段３０の詳細な構成を示す機能ブロック図である。図８において、３１はグレースケール変換手段、３２は線状成分強調手段、３３は画素階調変換手段である。
【００８２】
グレースケール変換手段３１は、カラー眼底画像に対し、ＲＧＢ３原色成分に所定の演算を施し、血管候補領域が高い輝度になるようにネガポジ反転させたグレースケール眼底画像に変換する処理を行う。線状成分強調手段３２は、グレースケール眼底画像に対して、所定の構造要素を用いてオープニング処理を行い全ての血管候補領域の輝度を一定以上に揃えた線状成分強調画像を作成する処理を行う。画素階調変換手段３３は、線状成分強調画像において、所定の条件を満たす画素値を、変換後の血管強調画像の階調の最小値付近の値になるように置き換え、所定の条件を満たす画素値以上となる前記線状成分強調画像の画素値が、階調の最小値付近の値から最大値の範囲になるように画素の階調を補正し、血管強調画像（Ｕｒａｙ）を作成する処理を行う。
【００８３】
次に、血管強調画像変換手段３０によるステップＳ３００の血管強調画像への変換処理の詳細について説明する。図９は、血管強調画像変換手段３０の処理概要を示すフローチャートである。まず、グレースケール変換手段３１が、カラー眼底画像に対して、グレースケール変換を行い、グレースケール眼底画像を得る（ステップＳ６００）。
【００８４】
上述のように、処理対象であるカラー眼底画像は、各色８ビット２５６階調の画像データである。したがって、ｘ方向の画素数Ｘｓ、ｙ方向の画素数Ｙｓの規制画像は、色成分を示す変数ｃ＝０（Ｒｅｄ），１（Ｇｒｅｅｎ），２（Ｂｌｕｅ）とすると、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，ｃ）＝０〜２５５（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１；ｃ＝０，１，２）と定義される。
【００８５】
グレースケール画像への変換の際、従来は、カラー眼底画像Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，ｃ）に対してＧｒｅｅｎ成分のみを使用する。即ち、Ｇｒ（ｘ，ｙ）＝Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）により変換する方法が最良であることが知られている（特許文献１参照）。理由は、眼底カメラで使用されている３原色フィルタではＧｒｅｅｎ成分に比べＲｅｄとＢｌｕｅ成分の解像度が低く、これらの分色画像では血管の輪郭が不鮮明になりがちであるためである。しかし、本願発明者は、多くの眼底カメラ画像を分析した結果、Ｇｒｅｅｎ成分は照明光が十分にあたっている中央付近では鮮明であるが、照明光が弱い周辺部ではＧｒｅｅｎ成分よりむしろＢｌｕｅ成分の方が鮮明であり、更にＢｌｕｅ成分はＧｒｅｅｎ成分と異なり、血管部の輝度が周囲に比べて高くなるという反転現象を見出した（眼底画像全般に血管部の輝度は周囲に比べて低くなる）。そこで、本実施形態では、以下の〔数式８〕に従った処理を実行することによりグレースケール変換する手法を提案する。ただし、〔数式８〕は全てのカラー眼底画像に適用になるわけではなく、従来から言われているＧｒ（ｘ，ｙ）＝Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）により変換する方法の方が適切な眼底画像も少なからず存在するため、これらは与えられた眼底画像ごとに適宜選択する必要がある。グレースケール変換手段３１は、以下の〔数式８〕に従った処理を実行することによりグレースケール変換する。
【００８６】
〔数式８〕
Ｇｒ（ｘ，ｙ）＝[Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）×（２５５−Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，２））]1/2
【００８７】
上記〔数式８〕において、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，１）は、カラー眼底画像のうち、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ、緑）の成分を示し、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ，２）は、カラー眼底画像のうち、Ｂ（Ｂｌｕｅ、青）の成分を示している。したがって、上記〔数式８〕においては、各画素のＧ成分と、Ｂ成分をネガポジ反転したものの相乗平均値を求め、グレースケール形式の画像Ｇｒ（ｘ，ｙ）を得ている。さらに、グレースケール変換手段３１は、グレースケール形式の画像Ｇｒ（ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式９〕に従った処理を実行することによりネガポジ反転してグレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【００８８】
〔数式９〕
Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）＝２５５−Ｇｒ（ｘ，ｙ）
【００８９】
上記〔数式９〕に従った処理を実行して、ネガポジ反転することにより、周囲に比べ輝度が低い血管候補領域の画素値が高い状態に変換される。ここで、ネガポジ反転とは、元の画素値の大きいもの程小さい値に変換する処理を意味する。
【００９０】
グレースケール眼底画像が得られたら、次に、線状成分強調手段３２が、グレースケール眼底画像に対して、トップハット変換を用いて線状成分の強調を行い、線状成分強調画像を得る（ステップＳ７００）。ステップＳ７００におけるトップハット変換については、２通りの手法が存在するので、詳細については後述する。
【００９１】
線状成分強調画像が得られたら、次に、画素階調変換手段３３が、線状成分強調画像に対して、階調変換（コントラスト補正）を行い、血管強調画像を得る（ステップＳ８００）。具体的には、まず、画素階調変換手段３３は、０〜２５５の値をもつ、線状成分強調画像Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）のＸｓ×Ｙｓ個の全画素について、画素値ｈの度数分布Ｈ（ｈ）（ｈ＝０，・・・，２５５）を求める。そして、以下の〔数式１０〕に示す条件を満たす最小値ｈｍｉｎを求める。
【００９２】
〔数式１０〕
Σh=0,hminＨ（ｈ）≧（Ｘｓ×Ｙｓ）×α
【００９３】
上記〔数式１０〕において、Σの添え字の“ｈ＝０，ｈｍｉｎ”は、ｈが０からｈｍｉｎまでの総和を求めることを示している。したがって、上記〔数式１０〕に示す条件とは、全画素数（Ｘｓ×Ｙｓ）のうち、およそ比率α×１００％の画素が、画素値ｈｍｉｎ以下の画素値となることを示している。比率αとしては、眼底画像中に含まれる血管以外の領域の割合を与える必要があり、この比率は取得された眼底画像ごとに変動するが、平均的には０．７〜０．９、典型的な例として０．８と設定することができる。
【００９４】
上記〔数式１０〕に示す条件を満たす最小値ｈｍｉｎが求められたら、次に、画素階調変換手段３３は、ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１の全画素に対して、以下の〔数式１１〕に従った処理を実行し、コントラスト補正を行う。
【００９５】
〔数式１１〕
Ｕｒａｙ（ｘ，ｙ）＝｛Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）−ｈｍｉｎ｝×２５５×β／（２５５−ｈｍｉｎ）
【００９６】
上記〔数式１１〕において、βは輝度スケーリング値である。輝度スケーリング値βとしては、設定された比率αに依存し、任意に設定することができるが、α＝０．８に設定した場合、好ましくは１８．０〜２２．０、特に好ましい例として２０．０とすることができる。Ｕｒａｙ（ｘ，ｙ）においては、階調の最小値である“０”が血管候補領域外を示し、血管候補領域は“１”以上、“２５５”以下となる。血管候補領域の最小値は、階調の最小値付近の値が設定される。本実施形態では、階調の最小値付近の値として、階調の最小値＋１を設定しているが、それ以上であってもよい。もちろん、血管候補領域のコントラストを高くするため、階調の最小値＋１であることが好ましい。
【００９７】
＜３．１．線状成分強調＞
線状成分強調は、トップハット変換を用いて行う。トップハット変換とは、一般に、オープニング処理により得られたオープニング画像を元画像から減じる処理を意味し、撮影時の光源ムラの均一化などに利用される。次に、ステップＳ７００におけるトップハット変換の２つの各手法について詳細に説明する。
【００９８】
＜３．１．１．第１の手法＞
図１０は、ステップＳ７００における線状成分強調の第１の手法の処理動作を示すフローチャートである。まず、線状成分強調手段３２は、グレースケール変換手段３１により得られたグレースケール眼底画像に対して、円形構造要素によるオープニング処理を行う（ステップＳ７１０）。一般に、オープニング処理とは、収縮処理および膨張処理の各々を同一回数だけ繰り返し行う処理を意味する。白と黒の二値画像で白を対象としたとき、収縮処理とは、注目画素の周辺に黒い画素があれば黒に置き換えることにより白い画素を削減する処理であり、膨張処理とは、注目画素の周辺に白い画素があれば白に置き換えることにより白い画素を増大させる処理である。
【００９９】
図１１は、円形構造要素によるオープニング処理の詳細を示すフローチャートである。まず、線状成分強調手段３２は、指定構造要素を用いて収縮処理を行う（ステップＳ７１１）。ステップＳ７１１の収縮処理では、指定構造要素として円形構造要素を用いる。
【０１００】
図１２は、第１の手法で用いる円形構造要素の一例を示す図である。図１２に示すように、第１の手法では、半径７画素、すなわち中心から距離７画素以下を有効とした１５×１５のマスク画像の形態である円形構造要素を用いる。図１２に示すように、１５×１５の画素のうち、中心から距離７画素以下の画素値は“１”、その他の中心から距離７を超える画素の画素値は“０”である。
【０１０１】
図１２に示した円形構造要素はＭ（ｕ，ｖ）＝｛０，１｝（ｕ＝−Ｒ，・・・０，・・・Ｒ；ｖ＝−Ｒ，・・・０，・・・Ｒ）と定義することができる。なお、Ｒは有効とする半径を示しており、図１２の例では、Ｒ＝７である。半径Ｒとしては適宜設定することができるが、グレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）が１０２４画素に対しては、Ｒ＝７程度が好ましい。また、ｕは図１２における横軸、ｖは図１２における縦軸を、それぞれ示す。線状成分強調手段３２は、円形構造要素Ｍ（ｕ，ｖ）を用いて、上記〔数式９〕に従った処理を実行して得られたグレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式１２〕に従った処理を実行し、収縮画像Ｅｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【０１０２】
〔数式１２〕
Ｅｒａｙ（ｘ，ｙ）＝ＭＩＮu=-R,R;v=-R,R［（２５５−Ｍ（ｕ，ｖ）×２５４）×（Ｇｒａｙ（ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ）＋１）−１］
【０１０３】
上記〔数式１２〕において、ＭＩＮは最小値をとることを示しており、ＭＩＮの添え字の“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”は、ｕ，ｖが−ＲからＲの範囲における演算を行うことを示している。すなわち、“ｘ＝Ｒ，・・・，Ｘｓ−Ｒ−１；ｙ＝Ｒ，・・・，Ｙｓ−Ｒ−１“の各画素Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”の隣接画素内でＭ（ｕ，ｖ）＝１である画素値の最小値に変換を行っている。したがって、図１２の例では、円形構造要素の（２Ｒ＋１）×（２Ｒ＋１）画素として２２５画素を用いて演算を行い、その最小値がＥｒａｙ（ｘ，ｙ）として与えられることになる。
【０１０４】
上記〔数式１２〕に従った処理を実行して収縮画像Ｅｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られたら、このＥｒａｙ（ｘ，ｙ）をＧｒａｙ（ｘ，ｙ）に置き換えて、上記〔数式１２〕に従った処理を繰り返し実行することもできる。すなわち、ステップＳ７１１における収縮処理を繰り返し実行しても良い。繰り返しの回数は、適宜設定することが可能である。ただし画質劣化を抑えるため、通常は１回に設定し繰り返しを行わない。
【０１０５】
収縮処理を繰り返し実行して収縮画像Ｅｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られたら、次に、線状成分強調手段３２は、指定構造要素を用いて膨張処理を行う（ステップＳ７１２）。ステップＳ７１２の膨張処理では、収縮処理に用いた円形構造要素を指定構造要素として用いる。すなわち、図１２に示した円形構造要素を用いる。線状成分強調手段３２は、円形構造要素Ｍ（ｕ，ｖ）を用いて、収縮画像Ｅｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式１３〕に従った処理を実行し、膨張後の画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【０１０６】
〔数式１３〕
Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）＝ＭＡＸu=-R,R;v=-R,R［Ｍ（ｕ，ｖ）×Ｅｒａｙ（ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ）］
【０１０７】
上記〔数式１３〕において、ＭＡＸは最大値をとることを示しており、ＭＡＸの添え字の“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”は、ｕ，ｖが−ＲからＲの範囲における演算を行うことを示している。すなわち、“ｘ＝Ｒ，・・・，Ｘｓ−Ｒ−１；ｙ＝Ｒ，・・・，Ｙｓ−Ｒ−１“の各画素Ｅｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”の隣接画素内でＭ（ｕ，ｖ）＝１である画素値の最大値に変換を行っている。したがって、図１２の例では、円形構造要素の（２Ｒ＋１）×（２Ｒ＋１）画素として２２５画素を用いて演算を行い、その最大値がＦｒａｙ（ｘ，ｙ）として与えられることになる。
【０１０８】
上記〔数式１３〕に従った処理を実行して膨張後の画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られたら、このＦｒａｙ（ｘ，ｙ）をＥｒａｙ（ｘ，ｙ）に置き換えて、上記〔数式１３〕に従った処理を繰り返し実行することもできる。すなわち、ステップＳ７１２における膨張処理を繰り返し実行しても良い。繰り返しの回数は、ステップＳ７１１の収縮処理の繰り返しの回数と同じ回数に設定する必要があり、通常は収縮処理とも１回に設定し、繰り返しは行わない。
【０１０９】
収縮処理を所定回数繰り返し実行して得られた膨張後の画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）は、微細な粒状ノイズが削除され、線状成分などの特徴パターンが強調されたオープニング画像となる。ただし、この段階では光源ムラなどの低周波成分が残留する。このオープニング画像が得られたら、次に、線状成分強調手段３２は、グレースケール眼底画像からの減算処理を行う（ステップＳ７２０）。これにより、グレースケール眼底画像およびオープニング画像に含まれる光源ムラなどの低周波成分がキャンセルされ、オープニング画像で強調された特徴パターンが主として残留する。具体的には、線状成分強調手段３２は、元のグレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）、オープニング画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）を用いて、以下の〔数式１４〕に従った処理を実行し、線状成分強調画像Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【０１１０】
〔数式１４〕
Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）＝Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）−Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）＋１２８
【０１１１】
上記〔数式１４〕に示すように、線状成分強調画像Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）は、元のグレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）、オープニング画像Ｆｒａｙ（ｘ，ｙ）の各画素（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１）に対して差分演算を行い、１２８だけオフセットを加えたものである。このオフセット加算する整数値は、画素値が０から２５５の範囲に収まるように画像の階調値２５６の１／２の値としている。このオフセット加算は、単に差分演算を行うと、画素値が０近傍に集中し一部の画素は負値になるため、画素値が０から２５５の範囲に収まるように行っている。
【０１１２】
＜３．１．２．第２の手法＞
図１３は、ステップＳ７００における線状成分強調の第２の手法の処理動作を示すフローチャートである。まず、線状成分強調手段３２は、グレースケール変換手段３１により得られたグレースケール眼底画像に対して、線形構造要素によるオープニング処理を行う（ステップＳ７５０）。
【０１１３】
図１４は、線形構造要素によるオープニング処理の詳細を示すフローチャートである。まず、線状成分強調手段３２は、８種の線形構造要素によるオープニング処理を行う（ステップＳ７５１）。ステップＳ７５１のオープニング処理では、指定構造要素として８種の線形構造要素を用いる。図１５は、第２の手法で用いる線形構造要素の一例を示す図である。図１５に示すように、第２の手法では、半径７画素、すなわち中心から距離７画素以下を有効とした１５×１５のマスク画像の形態である線形構造要素を用いる。
【０１１４】
図１５に示す線形構造要素は、マスクとしての役割を果たすものであるため、二値画像である。そのため、図１５において、“０”と表記された画素の値は“０”であるが、“０”以外の数値が表記された画素の値は、８種類の各方向ｄに応じて“１”となり、他の方向のとき“０”である。図１５における“０”以外の数字は方向を示している。“１”は水平方向（図面左右方向）であり、以後数字が１増えるに従って２２．５度間隔で方向が変化する。“２” “４”“６”“８”については、画素の格子状配置の関係から、同一数字の列が直線上に配列することができないため、近傍の区画に配置されている。“２３４”や“６７８”などの３桁の数字は、それぞれ“２” “３”“４”の３方向、“６” “７”“８”の３方向のいずれかの方向の場合に、画素値が“１”となることを示している。なお、“９”は中心となる画素を示しており、中心となる画素の値は常に“１”である。
【０１１５】
図１５に示すように、線形構造要素は、円形構造要素の半径Ｒの２倍の長さで画素幅が１画素であって、２２．５度間隔の直線の少なくとも近傍に配置され、８方向を定義したものとなる。実際には、各方向において画素値“１”が与えられる連続する画素は、直線となることが好ましいが、線形構造要素の全体画素数が少ない場合は、必ずしも直線にならない。そのため、図１５の例では、“２” “４”“６”“８”で示す方向については、直線ではなく、画素値“１”となる画素は、２２．５度間隔の直線の近傍に配置されることになる。
【０１１６】
実際に用いる線形構造要素は、中心から半径７画素の条件を追加したものとなる。すなわち、図１５に示した線形構造要素と、図１６に示した円形構造要素の論理積（ＡＮＤ）をとったものとなる。例えば、方向ｄ＝１の場合は、図１６に示したような二値のマスク画像が得られる。また、方向ｄ＝２の場合は、図１７に示したような二値のマスク画像が得られる。
【０１１７】
図１５に示した線形構造要素はＭ（ｄ，ｕ，ｖ）＝｛０，１｝（ｄ＝１，・・・，８；ｕ＝−Ｒ，・・・，０，・・・，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，・・・，０，・・・，Ｒ）と定義することができる。なお、Ｒは有効とする半径を示しており、図１５の例では、Ｒ＝７である。また、ｕは図１５における横軸、ｖは図１５における縦軸を、それぞれ示す。線状成分強調手段３２は、線形構造要素Ｍ（ｄ，ｕ，ｖ）を用いて、上記〔数式９〕に従った処理を実行して得られたグレースケール眼底画像Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式１５〕に従った処理を実行し、収縮画像Ｅｄｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【０１１８】
〔数式１５〕
Ｅｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）＝ＭＩＮu=-R,R;v=-R,R［（２５５−Ｍ（ｄ，ｕ，ｖ）×２５４）×（Ｇｒａｙ（ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ）＋１）−１］
【０１１９】
上記〔数式１５〕において、ＭＩＮは最小値をとることを示しており、ＭＩＮの添え字の“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”は、ｕ，ｖが−ＲからＲの範囲における演算を行うことを示している。すなわち、“ｘ＝Ｒ，・・・，Ｘｓ−Ｒ−１；ｙ＝Ｒ，・・・，Ｙｓ−Ｒ−１“の各画素Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”の隣接画素内でＭ（ｕ，ｖ）＝１である画素値の最小値に変換を行っている。したがって、図１５の例では、線形構造要素の（２Ｒ＋１）×（２Ｒ＋１）画素として２２５画素を用いて演算を行い、その最小値がＥｄｒａｙ（ｘ，ｙ）として与えられることになる。
【０１２０】
上記〔数式１５〕に従った処理を実行して収縮画像Ｅｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）が得られたら、このＥｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）をＧｒａｙ（ｘ，ｙ）に置き換えて、上記〔数式１５〕に従った処理を繰り返し実行することもできる。すなわち、第１の手法のステップＳ７１１における収縮処理と同様、繰り返し実行しても良い。繰り返しの回数は、適宜設定することが可能である。ただし、通常は画質劣化を抑えるため、１回に設定し繰り返しは行わない。８つの各方向ｄについて行うことにより、ｄ＝１〜８の８種の収縮画像Ｅｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）が得られる。
【０１２１】
収縮処理を繰り返し実行して８種の収縮画像Ｅｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）が得られたら、次に、線状成分強調手段３２は、収縮処理に用いた線形構造要素を指定構造要素として用いて膨張処理を行う。具体的には、線形構造要素Ｍ（ｄ，ｕ，ｖ）を用いて、収縮画像Ｅｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式１６〕に従った処理を実行し、膨張後の画像Ｆｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）を得る。
【０１２２】
〔数式１６〕
Ｆｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）＝ＭＡＸu=-R,R;v=-R,R［Ｍ（ｄ，ｕ，ｖ）×Ｅｄｒａｙ（ｄ，ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ）］
【０１２３】
上記〔数式１６〕において、ＭＡＸは最大値をとることを示しており、ＭＡＸの添え字の“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”は、ｕ，ｖが−ＲからＲの範囲における演算を行うことを示している。すなわち、“ｘ＝Ｒ，・・・，Ｘｓ−Ｒ−１；ｙ＝Ｒ，・・・，Ｙｓ−Ｒ−１“の各画素Ｅｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）に対して、“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”の隣接画素内でＭ（ｄ，ｕ，ｖ）＝１である画素値の最大値に変換を行っている。したがって、図１５の例では、線形構造要素の（２Ｒ＋１）×（２Ｒ＋１）画素として２２５画素を用いて演算を行い、その最大値がＦｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）として与えられることになる。
【０１２４】
上記〔数式１６〕に従った処理を実行して膨張後の画像Ｆｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）が得られたら、このＦｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）をＥｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）に置き換えて、上記〔数式１６〕に従った処理を繰り返し実行することもできる。すなわち、ステップＳ７１２における膨張処理と同様、繰り返し実行しても良い。繰り返しの回数は、収縮処理の繰り返しの回数と同じ回数にする必要があり、通常は収縮処理とも１回に設定し繰り返しは行わない。８つの各方向ｄについて行うことにより、ｄ＝１〜８の８種の膨張後の画像Ｆｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）が得られる。収縮および膨張を行った結果得られる画像は、線形オープニング画像Ｆｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）として得られる。
【０１２５】
次に、線状成分強調手段３２は、８種の線形オープニング画像の最大値画像を作成する処理を行う（ステップＳ７５２）。具体的には、以下の〔数式１７〕に従った処理を実行し、最大値画像Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【０１２６】
〔数式１７〕
Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）＝ＭＡＸd=1,8Ｆｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）
【０１２７】
上記〔数式１７〕において、ＭＡＸは最大値をとることを示しており、ＭＡＸの添え字の“ｄ＝１，８”は、８種の全ての線形オープニング画像Ｆｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）における演算を行うことを示している。すなわち、各画素（ｘ，ｙ）について、８種の線形オープニング画像Ｆｄｒａｙ（ｄ，ｘ，ｙ）の最大値を取得する処理を行っている。この結果、最大値の画像である代表線形オープニング画像Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られる。
【０１２８】
次に、線状成分強調手段３２は、ステップＳ７５０において得られた代表線形オープニング画像Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、円形構造要素によるオープニング処理を行う（ステップＳ７６０）。具体的には、第１の手法におけるステップＳ７１０と同様の処理を行う。まず、線状成分強調手段３２は、指定構造要素である円形構造要素を用いて収縮処理を行う。ステップＳ７６０における収縮処理でも、図１２に示した円形構造要素Ｍ（ｕ，ｖ）を用いる。線状成分強調手段３２は、円形構造要素Ｍ（ｕ，ｖ）を用いて、線状成分強調画像Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式１８〕に従った処理を実行し、収縮画像ＥＬｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【０１２９】
〔数式１８〕
ＥＬｒａｙ（ｘ，ｙ）＝ＭＩＮu=-R,R;v=-R,R［（２５５−Ｍ（ｕ，ｖ）×２５４）×（Ｌｒａｙ（ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ）＋１）−１］
【０１３０】
上記〔数式１８〕において、ＭＩＮは最小値をとることを示しており、ＭＩＮの添え字の“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”は、ｕ，ｖが−ＲからＲの範囲における演算を行うことを示している。すなわち、“ｘ＝Ｒ，・・・，Ｘｓ−Ｒ−１；ｙ＝Ｒ，・・・，Ｙｓ−Ｒ−１“の各画素Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”の隣接画素内でＭ（ｕ，ｖ）＝１である画素値の最小値に変換を行っている。したがって、図１２の例では、円形構造要素の（２Ｒ＋１）×（２Ｒ＋１）画素として２２５画素を用いて演算を行い、その最小値がＥＬｒａｙ（ｘ，ｙ）として与えられることになる。
【０１３１】
上記〔数式１８〕に従った処理を実行して収縮画像ＥＬｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られたら、このＥＬｒａｙ（ｘ，ｙ）をＬｒａｙ（ｘ，ｙ）に置き換えて、上記〔数式１８〕に従った処理を繰り返し実行することもできる。すなわち、収縮処理を繰り返し実行しても良い。繰り返しの回数は、適宜設定することが可能である。ただし、通常は画質劣化を抑えるため１回に設定し、繰り返しは行わない。
【０１３２】
収縮処理を繰り返し実行して収縮画像ＥＬｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られたら、次に、線状成分強調手段３２は、指定構造要素である円形構造要素を用いて膨張処理を行う。ステップＳ７６０における膨張処理でも、収縮処理に用いた図１２に示す円形構造要素Ｍ（ｕ，ｖ）を用いる。線状成分強調手段３２は、円形構造要素Ｍ（ｕ，ｖ）を用いて、収縮画像ＥＬｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、以下の〔数式１９〕に従った処理を実行し、膨張後の画像ＦＬｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【０１３３】
〔数式１９〕
ＦＬｒａｙ（ｘ，ｙ）＝ＭＡＸu=-R,R;v=-R,R［Ｍ（ｕ，ｖ）×ＥＬｒａｙ（ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ）］
【０１３４】
上記〔数式１９〕において、ＭＡＸは最大値をとることを示しており、ＭＡＸの添え字の“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”は、ｕ，ｖが−ＲからＲの範囲における演算を行うことを示している。すなわち、“ｘ＝Ｒ，・・・，Ｘｓ−Ｒ−１；ｙ＝Ｒ，・・・，Ｙｓ−Ｒ−１“の各画素ＥＬｒａｙ（ｘ，ｙ）に対して、“ｕ＝−Ｒ，Ｒ；ｖ＝−Ｒ，Ｒ”の隣接画素内でＭ（ｕ，ｖ）＝１である画素値の最大値に変換を行っている。したがって、図１２の例では、円形構造要素の（２Ｒ＋１）×（２Ｒ＋１）画素として２２５画素を用いて演算を行い、その最大値がＦｒａｙ（ｘ，ｙ）として与えられることになる。
【０１３５】
上記〔数式１９〕に従った処理を実行して膨張後の画像ＦＬｒａｙ（ｘ，ｙ）が得られたら、このＦＬｒａｙ（ｘ，ｙ）をＥＬｒａｙ（ｘ，ｙ）に置き換えて、上記〔数式１９〕に従った処理を繰り返し実行することもできる。すなわち、膨張処理を繰り返し実行しても良い。繰り返しの回数は、収縮処理の繰り返しの回数と同じ回数に設定する必要があるが、通常は収縮処理とも１回に設定し繰り返しは行わない。
【０１３６】
収縮処理を所定回数繰り返し実行して得られた膨張後の画像ＦＬｒａｙ（ｘ，ｙ）は、微細な粒状ノイズが削除された円形オープニング画像となる。この円形オープニング画像が得られたら、次に、線状成分強調手段３２は、代表線形オープニング画像からの減算処理を行う（ステップＳ７７０）。具体的には、線状成分強調手段３２は、代表線形オープニング画像Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）、円形オープニング画像ＦＬｒａｙ（ｘ，ｙ）を用いて、以下の〔数式２０〕に従った処理を実行し、線状成分強調画像Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【０１３７】
〔数式２０〕
Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）＝Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）−ＦＬｒａｙ（ｘ，ｙ）＋１２８
【０１３８】
上記〔数式２０〕に示すように、線状成分強調画像Ｔｒａｙ（ｘ，ｙ）は、代表線形オープニング画像Ｌｒａｙ（ｘ，ｙ）、円形オープニング画像ＦＬｒａｙ（ｘ，ｙ）の各画素（ｘ＝０，・・・，Ｘｓ−１；ｙ＝０，・・・，Ｙｓ−１）に対して差分演算を行い、１２８を加算したものである。オフセット加算する整数値は、画素値０から２５５の範囲に収まるように画像の階調値２５６の１／２の値としている。単に差分演算を行うと、画素値が０近傍に集中し一部の画素が負値になる。したがって、画素値０から２５５の範囲に収まるようにオフセットを加えている。
【０１３９】
第２の手法では、８種類の方向に従って８種の線形オープニング画像に対して処理を行うため、２２．５度の均等間隔で変更させた各方向に均等に粒状成分の抽出を抑えることができる。作成する画像の数も方向に応じた８個だけであるため、演算処理の負荷を抑えることができる。
【０１４０】
＜３．２．血管強調事例＞
図１８、図１９を用いて血管強調事例について説明する。図１８は、血管強調画像変換手段３０において、第１の手法の線状成分強調を行った血管強調事例を示す図である。図１８（ａ）は、撮影により得られたカラー眼底画像である。図１８（ｂ）は、図１８（ａ）に示したカラー眼底画像を、グレースケール変換手段３１により変換して得られたグレースケール眼底画像Ｇｒａｙである。図１８（ｃ）は、図１８（ｂ）に示したグレースケール眼底画像Ｇｒａｙを、線状成分強調手段３２（ステップＳ７１０，Ｓ７２０）により変換して得られた線状成分強調画像Ｔｒａｙである。図１８（ｄ）は、図１８（ｃ）に示した線状成分強調画像Ｔｒａｙを、画素階調変換手段３３により変換して得られた血管強調画像Ｕｒａｙである。図１８（ｄ）に示した血管強調画像Ｕｒａｙでは、血管が適切に抽出されているが、粒状成分の残留が目立つ。
【０１４１】
図１９は、血管強調画像変換手段３０において、第２の手法の線状成分強調を行った血管強調事例を示す図である。図１９（ａ）は、図１８（ａ）と同じものであり、撮影により得られたカラー眼底画像である。図１９（ｂ）は、図１９（ａ）に示したカラー眼底画像を、グレースケール変換手段３１により変換して得られたグレースケール眼底画像Ｇｒａｙであり、図１８（ｂ）と同一である。図１９（ｃ）は、図１９（ｂ）に示したグレースケール眼底画像Ｇｒａｙを、線状成分強調手段３２（ステップＳ７５０〜Ｓ７７０）により変換して得られた線状成分強調画像Ｔｒａｙである。図１９（ｄ）は、図１９（ｃ）に示した線状成分強調画像Ｔｒａｙを、画素階調変換手段３３により変換して得られた血管強調画像Ｕｒａｙである。図１９（ｄ）に示した血管強調画像Ｕｒａｙでは、血管が適切に抽出されており、図１８（ｄ）に比べ残留する粒状成分が低減していることがわかる。
【０１４２】
＜４．整合処理事例＞
図２０〜図２３を用いて整合処理事例について説明する。図２０、図２１は、特許文献１として示した従来技術による整合処理の事例を示す図である。図２０は、整合処理前、図２１は整合処理後を示している。図２０、図２１のいずれにおいても、左側の画像は、２０１１年撮影のものであり、右側の画像は、１９８５年撮影のものである。図２０、図２１の例では、整合処理、すなわち倍率・角度・位置の補正を行うことにより、図２０においてオーバーレイ表示における両画像の血管部の色が赤と緑に明確に分離されていたのに対し、図２１では同血管部の殆どが赤と緑の混合色である黄色に変わり、血管部の位置ずれが小さくなっていることがわかる。しかし、図２１のオーバーレイ表示の左端部を良く観察すると、赤と緑に分離している血管も部分的に残留している様子が何となく分かるが、全体的にオーバーレイ像が不鮮明なため、どの程度の位置ずれがあるか明確に解析できず、ましては定量的に解析することは難しい。これは、従来の処理では、整合度合いを視覚的に明確に提示できないため、整合処理を精度良く行えないことを示している。
【０１４３】
図２２、図２３は、図２０、図２１に使用されているのと全く同じ眼底画像を用いて、本発明による整合処理を行った事例を示す図である。図２２は、整合処理前、図２３は整合処理後を示している。図２２、図２３のいずれにおいても、図２０、図２１と同様に、左側の画像は、２０１１年撮影のものであり、右側の画像は、１９８５年撮影のものである。本発明では、血管強調処理を行った後、整合処理を行っているため、整合処理前の図２２と整合処理後の図２３との差が明瞭で、図２３に示すように、整合処理を行うことにより、オーバーレイ表示における両画像の血管部が重なった部分の色が赤と緑の混合色である黄色に明確に変わり、顕著に位置ずれが小さくなっていることがわかる。図２１では不鮮明であった、オーバーレイ表示の左端部については、赤と緑に分離している血管も明瞭に識別でき、約２６年の歳月により部分的に血管走行が変化している様子が明瞭に分かり、描出されている全血管の中で整合している血管領域の割合も定量的に算出可能である。これは、血管候補領域を基準にして整合処理を行うことにより整合の精度が高まるとともに、整合処理後の不整合の度合いを定量的に把握でき、経年により血管走行の変化や新生血管の発生を分析できることを示している。
【０１４４】
＜５．変形例等＞
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、線形構造要素においてｄ＝１・・・８として８方向を設定したが、図１５に示す線形構造要素を７方向以下に削減するか９方向以上に拡充し、より粗いまたは細かい角度ステップで線形オープニング画像を作成するようにしてもよい。
【０１４５】
また、上記実施形態では、撮影により得られた眼底画像としてフルカラー画像を用いたが、近年業務用のデジタルカメラの階調は１０ビット以上に拡大しており、各色１０２４階調等のフルカラー画像を取得することも可能になっており、より階調数の多いカラー画像を用いてもよい。
【０１４６】
また、上記実施形態では、血管強調画像整合手段４０により、合格と判定された際の補正パラメータを用いて、整合性指標算出手段５０により整合性指標を算出するようにしたが、算出した整合性指標が所定の条件を満たした場合に、自動的に合格と判定するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１４７】
１・・・ＣＰＵ（Central Processing Unit）
２・・・ＲＡＭ（Random Access Memory）
３・・・記憶装置
４・・・キー入力Ｉ／Ｆ
５・・・データ入出力Ｉ／Ｆ
６・・・表示部
７・・・イメージスキャナ
１０・・・画像デジタル化手段
２０・・・眼底画像前処理手段
３０・・・血管強調画像変換手段
３１・・・グレースケール変換手段
３２・・・線状成分強調手段
３３・・・画素階調変換手段
４０・・・血管強調画像整合手段
５０・・・整合性指標算出手段
１００・・・眼底画像処理装置
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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