(57)【要約】【課題】ＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下を改善する画像処理方法を実現する【解決手段】Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとってＯＣＴ干渉信号平滑化手段１６で平滑化し、該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ検出手段１７でスペクトルエンベロープ信号を求め、スペクトルエンベロープ信号に基づき、逆フィルター作成手段１８でスペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求め、エンベロープ補正手段１９において逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正して、光源のスペクトルに由来するＯＣＴ画像の深さ方向の分解の低下を改善する。【選択図】図４
2008175698.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法において、
前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化し、又はヒルベルト変換やフーリエ変換を用いて平滑化し、
該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求め、
該スペクトルエンベロープ信号に基づき、該スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求め、
該逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正して、光源のスペクトルに由来するＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下を改善することを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法。
【請求項２】
光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法において、
前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化し、又はヒルベルト変換やフーリエ変換を用いて平滑化し、
該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求め、
該スペクトルエンベロープ信号に基づき、該スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求め、
該逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正し、ＯＣＴ画像を得、
そのＯＣＴ画像の情報エントロピーを評価関数とし、画像の位相を操作しながら評価関数の値をもとめ、その値を最小化するように、位相を操作するというステップを繰り返し、
情報エントロピーの値が最小となった画素それぞれの位相を最適位相とし、ＯＣＴ画像の位相を最適化することによって、ＯＣＴ画像の鮮明度及び分解能を向上させることを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法。
【請求項３】
光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法において、
前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化し、
該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求め、
ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）からスペクトルエンベロープを差し引き、干渉成分のみをぬきだし、干渉成分のみから成るＯＣＴ干渉信号を得て、２次元画像のプレビューの高速化をすることを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法。
【請求項４】
光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法において、
前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化し、又はヒルベルト変換やフーリエ変換を用いて平滑化し、  該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求め、
該スペクトルエンベロープ信号に基づき、該スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求め、
該逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正し、ＯＣＴ画像を得、
そのＯＣＴ画像の、光源のコヒーレンスに起因するスペックルを除去するために、注目している画素における光強度の値を、
その画素の周囲の画素における光強度の値のうち、もっとも大きな値で置き換えることにより、
画像のスペックルを除去し、ＯＣＴ画像の出力を向上させることを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法。
【請求項５】
光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法において、
前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化し、又はヒルベルト変換やフーリエ変換を用いて平滑化し、
該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求め、
該スペクトルエンベロープ信号に基づき、該スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求め、
該逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正し、ＯＣＴ画像を得、
該ＯＣＴ画像を高コントラスト化するために、そのＯＣＴ画像の、位相情報を無視し、強度情報のみを用い、被計測物体の散乱光強度に対応した画素を抽出し、３次元マスクを作成し、そのマスクがかかっている部分のＯＣＴ画像を抽出することにより、ＯＣＴ画像から特定の構造物を抽出して、ＯＣＴ画像の位相を最適化することによって、ＯＣＴ画像の鮮明度及び分解能を向上させることを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法。
【請求項６】
光コヒーレンストモグラフィーによって、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を形成する光コヒーレンストモグラフィーの画像を処理する光コヒーレンストモグラフィー画像処理装置において、
前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化する又はヒルベルト変換やフーリエ変換を用いて平滑化するＯＣＴ干渉信号平滑化手段と、
該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求めるエンベロープ検出手段と、
該スペクトルエンベロープ信号に基づき、該スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求める逆フィルター作成手段と、
該逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正するエンベロープ補正手段と、
を備えており、光源のスペクトルに由来するＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下を改善することを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光コヒーレンストモグラフィー（ＯＣＴ）の画像処理方法及び画像処理装置に関し、特に、ＯＣＴの光源のスペクトルに由来するＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）におけるノイズを補正する画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【０００２】
より詳細には、本発明は、半導体製品の製造等の工業分野、動物、昆虫の生体観察や植物の構造観察のような動植物の研究・観察分野、各種文化財の解析・鑑定技術の分野、ロボット技術分野（ここでは、植物、昆虫、動物、人等の各部器官を観察し、その構造・機能をロボットの機能として応用するための技術）、医療用検査装置等、各種の技術分野で利用される光コヒーレンストモグラフィー（ＯＣＴ）装置で取得した画像データの画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
従来、各種被計測物体の非破壊断層計測技術の１つとして、光断層画像装置「光コヒーレンストモグラフィー」（ＯＣＴ）がある（特許文献１参照）。ＯＣＴは、光を計測プローブとして用いるため、被計測物体の屈折率分布、分光情報、偏光情報（複屈折率分布）等が計測できるという利点がある。
【０００４】
基本的なＯＣＴ４３は、マイケルソン干渉計を基本としており、その原理を図６で説明する。光源４４から射出された光は、コリメートレンズ４５で平行化された後に、ビームスプリッター４６により参照光と物体光に分割される。物体光は、物体アーム内の対物レンズ４７によって被計測物体４８に集光され、そこで散乱・反射された後に再び対物レンズ４７、ビームスプリッター４６に戻る。
【０００５】
一方、参照光は参照アーム内の対物レンズ４９を通過した後に参照鏡５０によって反射され、再び対物レンズ４９を通してビームスプリッター４６に戻る。このようにビームスプリッター４６に戻った物体光と参照光は、物体光とともに集光レンズ５１に入射し光検出器５２（フォトダイオード等）に集光される。
【０００６】
ＯＣＴの光源４４は、時間的に低コヒーレンスな光（異なった時刻に光源から出た光同士は極めて干渉しにくい光）の光源を利用する。時間的低コヒーレンス光を光源としたマイケルソン型の干渉計では、参照アームと物体アームの距離がほぼ等しいときにのみ干渉信号が現れる。この結果、参照アームと物体アームの光路長差（τ）を変化させながら、光検出器５２で干渉信号の強度を計測すると、光路長差に対する干渉信号（インターフェログラム）が得られる。
【０００７】
そのインターフェログラムの形状が、被計測物体４８の奥行き方向の反射率分布を示しており、１次元の軸方向走査により被計測物体４８の奥行き方向の構造を得ることができる。このように、ＯＣＴ４３では、光路長走査により、被計測物体４８の奥行き方向の構造を計測できる。
【０００８】
このような軸方向の走査のほかに、横方向の機械的走査を加え、２次元の走査を行うことで被計測物体の２次元断面画像が得られる。この横方向の走査を行う走査装置としては、被計測物体を直接移動させる構成、物体は固定したままで対物レンズをシフトさせる構成、被計測物体も対物レンズも固定したままで、対物レンズの瞳面付近においたガルバノミラーの角度を回転させる構成等が用いられている。
【０００９】
以上の基本的なＯＣＴが発展したものとして、分光器を用いてスペクトル信号を得るスペクトルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）と、光源の波長を走査してスペクトル干渉信号を得る波長走査型ＯＣＴ（Swept Source OCT、略して「ＳＳ−ＯＣＴ」という。）がある。ＳＤ−ＯＣＴには、フーリエドメインＯＣＴ（Fourier Domain OCT、略して「ＦＤ−ＯＣＴ」という。特許文献２参照）、及び偏光感受型ＯＣＴ（Polarization-Sensitive OCT、略して「ＰＳ−ＯＣＴ」という。特許文献３参照）がある。
【００１０】
フーリエドメインＯＣＴは、被計測物体からの反射光の波長スペクトルを、スペクトロメーター（スペクトル分光器）で取得し、このスペクトル強度分布に対してフーリエ変換することで、実空間（ＯＣＴ信号空間）上での信号を取り出すことを特徴とするものであり、このフーリエドメインＯＣＴは、奥行き方向の走査を行う必要がなく、ｘ軸方向の走査を行うことで被計測物体の断面構造を計測可能である。
【００１１】
波長走査型ＯＣＴは、高速波長スキャニングレーザーにより光源の波長を変え、スペクトル信号と同期取得された光源走査信号を用いて干渉信号を最配列し、信号処理を加えることで３次元光断層画像を得るものである。なお、光源の波長を変える手段として、モノクロメーターを利用したものでも、波長走査型ＯＣＴとして利用可能である。
【００１２】
【特許文献１】特開２００２−３１０８９７号公報
【特許文献２】特開平１１−３２５８４９号公報
【特許文献３】特開２００４−０２８９７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
ところで、ＯＣＴの光源のスペクトルは、一般的に、きれいなガウシアンエンベロープ（正規分布）ではなく、形状が不定で、多くのリップルのピークを持っている。これはＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下をもたらす。
【００１４】
また、光源のスペクトル分布がガウシアンエンベロープの場合は（図７（ａ）参照）、光学系の性能を評価する点応答関数（ＰＳＦ）は対称であり１山である（図７（ｂ）参照）。しかし、光源のスペクトル分布が非対称の場合（図７（ｃ）参照）は、複数の山ができたり（図７（ｄ）参照）、サイドローブ（山の裾野の方の持ち上がり）の原因となり、画像の劣化およびクロストークの原因となる。
【００１５】
本発明は、このような問題点を解決することを目的とするものであり、ＯＣＴ干渉信号からＯＣＴの光源のスペクトル分布及びそのエンベロープを求め、このエンベロープから被計測物体の計測で得られたＯＣＴ干渉信号を補正可能なフィルターを作成し、ＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下を改善する画像処理方法及び画像処理装置を実現することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は上記課題を解決するために、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法において、前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化し、又はヒルベルト変換やフーリエ変換を用いて平滑化し、該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求め、該スペクトルエンベロープ信号に基づき、該スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求め、該逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正して、光源のスペクトルに由来するＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下を改善することを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法を提供する。
【００１７】
本発明は上記課題を解決するために、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法において、前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化し、又はヒルベルト変換やフーリエ変換を用いて平滑化し、該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求め、該スペクトルエンベロープ信号に基づき、該スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求め、該逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正し、ＯＣＴ画像を得、そのＯＣＴ画像の情報エントロピーを評価関数とし、画像の位相を操作しながら評価関数の値をもとめ、その値を最小化するように、位相を操作するというステップを繰り返し、情報エントロピーの値が最小となった画素それぞれの位相を最適位相とし、ＯＣＴ画像の位相を最適化することによって、ＯＣＴ画像の鮮明度及び分解能を向上させることを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法を提供する。
【００１８】
本発明は上記課題を解決するために、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法において、前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化し、該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求め、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）からスペクトルエンベロープを差し引き、干渉成分のみをぬきだし、干渉成分のみから成るＯＣＴ干渉信号を得て、２次元画像のプレビューの高速化をすることを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法を提供する。
【００１９】
本発明は上記課題を解決するために、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法において、前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化し、又はヒルベルト変換やフーリエ変換を用いて平滑化し、該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求め、該スペクトルエンベロープ信号に基づき、該スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求め、該逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正し、ＯＣＴ画像を得、そのＯＣＴ画像の、光源のコヒーレンスに起因するスペックルを除去するために、注目している画素における光強度の値を、その画素の周囲の画素における光強度の値のうち、もっとも大きな値で置き換えることにより、
画像のスペックルを除去し、ＯＣＴ画像の出力を向上させることを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法を提供する。
【００２０】
本発明は上記課題を解決するために、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法において、前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化し、又はヒルベルト変換やフーリエ変換を用いて平滑化し、該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求め、該スペクトルエンベロープ信号に基づき、該スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求め、該逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正し、ＯＣＴ画像を得、該ＯＣＴ画像を高コントラスト化するために、そのＯＣＴ画像の、位相情報を無視し、強度情報のみを用い、被計測物体の散乱光強度に対応した画素を抽出し、３次元マスクを作成し、そのマスクがかかっている部分のＯＣＴ画像を抽出することにより、ＯＣＴ画像から特定の構造物を抽出して、ＯＣＴ画像の位相を最適化することによって、ＯＣＴ画像の鮮明度及び分解能を向上させることを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法を提供する。
【発明の効果】
【００２１】
以上のような構成から成る本発明に係る光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法及び画像処理装置によれば、ＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下を改善することができ、画像の劣化を防止できるという効果が生じる。
【００２２】
本発明は上記課題を解決するために、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数の１次元断層画像を取得して被計測物体の奥行き方向の軸に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を取得し、さらに、該２次元断層画像に垂直方向（Ｃスキャン方向）に位置をずらしながら複数２次元断層画像を取得し３次元画像を形成する光コヒーレンストモグラフィーの画像を処理する光コヒーレンストモグラフィー画像処理装置において、前記Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を、Ｂスキャン方向に合計してその平均をとって平滑化する又はヒルベルト変換やフーリエ変換を用いて平滑化するＯＣＴ干渉信号平滑化手段と、該平滑化したＯＣＴ干渉信号についてスペクトルエンベロープ信号を求めるエンベロープ検出手段と、該スペクトルエンベロープ信号に基づき、該スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるように補正するための逆フィルターを求める逆フィルター作成手段と、該逆フィルターにより、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）を補正するエンベロープ補正手段とを備えており、光源のスペクトルに由来するＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下を改善することを特徴とする光コヒーレンストモグラフィーの画像処理装置を提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明に係る光コヒーレンストモグラフィー（以下、「ＯＣＴ」と言う。）の画像処理方法及び画像処理装置を実施するための最良の形態を実施例に基づいて図面を参照して、以下に説明する。
【００２４】
まず、本発明の画像処理方法及び画像処理装置を実施するための前提となるスペクトルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）としてフーリエドメインＯＣＴ（ＦＤ−ＯＣＴ）を概略説明する。また、波長走引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）について概略説明する。
【００２５】
（ＦＤ−ＯＣＴ）
図１は、ＦＤ−ＯＣＴ１の全体構成を示す図である。広帯域光源２、低コヒーレンス干渉計３、及び分光器４（スペクトロメーター）とを備えている。このＦＤ−ＯＣＴ１は、低コヒーレンス干渉の原理を用いて奥行き方向の分解能を得ているため、光源として、ＳＬＤ（スーパールミネツセントダイオード）や超短パルスレーザー等の広帯域光源２が用いられる。
【００２６】
広帯域光源２から出た光は、まずビームスプリッター５で物体光と参照光に分割される。このうち物体光は、レンズ６を通してガルバノミラー７で反射され被計測物体８（眼底などの生体試料）を照射し、そこで反射、散乱された後に分光器４に導かれる。一方、参照光はレンズ９を通して参照鏡１０（平面鏡）で反射された後に物体光と並行に分光器４に導かれる。これらの二つの光は分光器４の回折格子１１によって同時に分光され、スペクトル領域で干渉し、結果、スペクトル干渉縞がＣＣＤ１２によって計測される。
【００２７】
このスペクトル干渉縞に対して適当な信号処理を行うことで、被計測物体８のある点における深さ方向１次元の屈折率分布の微分、つまり、反射率分布を得ることが可能となる。さらに、被計測物体８上の計測点をガルバノミラー７を駆動し１次元走査することにより２次元断層画像（ＦＤ−ＯＣＴ画像）を得ることができる。
【００２８】
通常のＯＣＴでは、２次元断層画像を得るために、深さ（光軸）方向の走査（この走査を「Ａ−スキャン」と言い、この方向を「Ａ−方向」、「Ａスキャン方向」とも言う。）と、縦方向の操作（この走査を「Ｂ−スキャン」と言い、この方向を「Ｂ−方向」、「Ｂスキャン方向」とも言う。）の２次元の機械的走査が必要なのに対して、ＦＤ−ＯＣＴ１では、Ａ−スキャンは不要で一回の測定で深さ方向の後方散乱データを取得することができるから、Ｂ−スキャンの１次元の機械的走査しか必要とされない。
【００２９】
なお、Ａ−方向とＢ−方向で形成される平面に垂直な方向のスキャンを「Ｃ−スキャン」と言い、この方向を「Ｃ−方向」、「Ｃスキャン方向」とも言う。要するに、ＦＤ−ＯＣＴ１では、面内に２次元走査（Ｂ−スキャンおよびＣ−スキャン）をすることにより高速な断層計測が可能で、被計測物体８内部の２次元および３次元情報を得ることができる。
【００３０】
図２は、本発明の光断層画像の処理方法の実施例３の補正方法を適用する波長走査型ＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）２４の全体構成を示す図である。波長走査型光源２５から出射された出力光を、ファイバー２６を通してファイバーカップラー２７に送る。この出力光を、ファイバーカップラー２７において、ファイバー２８を通して被計測物体２９への照射する物体光と、ファイバー３０を通して固定参照鏡３１に照射する参照光に分割する。
【００３１】
物体光は、ファイバー２８、レンズ３２、角度が可変な走査鏡３３及びレンズ３４を介して、被計測物体２９に照射、反射され、同じルートでファイバーカップラー２７に戻る。参照光は、ファイバー３０、レンズ３５及びレンズ３６を介して固定参照鏡３１に照射、反射されて同じルートでファイバーカップラー２７に戻る。
【００３２】
そして、これらの物体光と参照光はファイバーカップラー２７で重ねられ、ファイバー３７を通して光検知器３８（ＰＤ（フォトダイオード）等のポイントセンサが使用される。）に送られ、スペクトル干渉信号として検出され、コンピュータ３９に取り込まれる。光検知器３８における検知出力に基づいて、被計測物体２９の奥行き方向（Ａ方向）と走査鏡の走査方向（Ｂ方向）の断面画像が形成される。コンピュータ３９にはディスプレー４０が接続されている。
【００３３】
ここで、波長走査型光源２５は、時間的に波長を変化させて走査する光源であり、即ち波長が時間依存性を有する光源である。これにより、固定参照鏡３１を走査（移動。Ａ−スキャン）することなく、 被計測物体２９の奥行き方向の反射率分布を得て奥行き方向の構造を取得することができ、１次方向の走査（Ｂ−スキャン）をするだけで、二次元の断層画像を形成することができる。
【００３４】
以上のようなＳＤ−ＯＣＴ（上記ＦＤ−ＯＣＴ等）やＳＤ−ＯＣＴによって得られるＯＣＴ画像は、光源のスペクトルにより影響を受ける。即ち、ＯＣＴの光源のスペクトルは、一般的に、きれいなガウシアンエンベロープ（正規分布）ではなく、形状が不定で、多くのリップルのピークを持っている。これはＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下をもたらす。
【００３５】
本発明は、このような光源のスペクトルに由来するＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下を補正することで、特に被計測物体の奥行き方向の分解能の低下による画像の劣化を防止することを特徴とする画像処理方法及び画像処理装置である。
【００３６】
（原理等）                                            
本発明に係る画像処理方法及び画像処理装置の原理を図３により説明する。光源のスペクトル分布は、一例を図３（ａ）に波長（λ）と光強度（Ｉ）の関係で示すように、ガウシアンエンベロープ（正規分布）ではない。
【００３７】
この光源を使用したＯＣＴで、被計測物体をＢ方向（被計測物体の奥行き方向であるＡスキャン方向に直角な方向）にスキャンしたときのＯＣＴ干渉信号を、図３（ｂ）に示す。図３（ｂ）において、横軸はＡスキャン方向を示し、縦軸は光強度（Ｉ）を示している。なお、ＯＣＴ信号を平均化することで、被測定物体の特性はなくなるので、被計測物体としては、特に校正用試料を用いなくても光源の特性のみ残る。但し、校正用として一定の被計測体を決めておいて、それを標準試料として用いてもよい。
【００３８】
この図３（ｂ）に示すように、ＯＣＴ干渉信号は、主に光源のスペクトル分布、さらにＯＣＴの光学系（ＯＣＴを構成するファイバー、レンズ等の機器）の特性の影響を受け、対称状態（ガウシアン等の正規分布状態）とならない。そこで、本発明では、図３（ｂ）に示すＯＣＴ干渉信号について、エンベロープ（包絡線）信号を検出する。
【００３９】
Ｂスキャン方向にわたった複数の点におけるＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉信号）（図３（ｂ）参照）を合計して平均をとって得られた平滑化されたエンベロープ信号を図３（ｃ）に示す。図３（ｃ）において、横軸は、Ａスキャン方向（奥行き方向）を示しているが、これは、スペクトルの波長方向に対応している。縦軸は光強度（Ｉ）を示している。このエンベロープ信号は、光源のスペクトルだけでなく、ＯＣＴの光学系の特性を含んだスペクトル特性を示すものである。
【００４０】
そして、本発明では、図３（ｃ）で示すエンベロープ信号が、図３（ｄ）に示すようなガウシアン分布となるようなフィルター（このようなフィルターを「逆フィルター」という。）を作成する。この逆フィルター作成は、図３（ｃ）に示すエンベロープ信号と、図３（ｄ）に示すガウシアン分布に基づき、作成する。例えば、逆フィルターは、図３（ｄ）を図３（ｃ）で割り算したもの、あるいはウィナーフィルターを用いる。
【００４１】
このような逆フィルターにより、被計測物体の計測で得られたＯＣＴ干渉信号を補正すれば、Ｂスキャン方向の各点で得られるＯＣＴ干渉信号を合計して平均した平滑されたＯＣＴ干渉信号は、例えば、図３（ｅ）（横軸はＡスキャン方向、縦軸は光強度）に示すようになる。このＯＣＴ干渉信号のエンベロープ信号は、ガウシアン分布となる。
【００４２】
なお、図３（ｅ）に示すエンベロープ信号のガウシアン分布の形状は、理論的、理想的には被測定物体に異存しない。しかし、現実的には、例えば、皮膚と眼底では被測定対象までの光路の光吸収率などが異なる。このような違いをＯＣＴの光学系の特性と見なせば、測定対象に応じた補正が必要となる。
【実施例】
【００４３】
図４は、本発明に係る画像処理方法及び画像処理装置を実施するための画像処理装置１３の基本構成を示す図である。この画像処理装置１３は、ＯＣＴを構成するＣＣＤ光検出器１４に接続されたコンピュータから成る。
【００４４】
この画像処理装置１３は、ＯＣＴ干渉信号入力部１５、ＯＣＴ干渉信号平滑化手段１６、エンベロープ検出手段１７、逆フィルター作成手段１８、エンベロープ補正手段１９、及びＯＣＴ干渉信号出力部２０（補正されたＯＣＴ画像信号の出力部）を備えている。
【００４５】
この画像処理装置１３では、ＯＣＴ干渉信号入力部で入力されたＯＣＴ干渉信号を利用して、ＯＣＴ干渉信号平滑化手段１６、エンベロープ検出手段１７及び逆フィルター作成手段１８により逆フィルターを作成し、これをエンベロープ補正手段１９に送信する。
【００４６】
この画像処理装置１３で、被計測物体を計測し、そのＯＣＴ画像を補正する場合は、ＯＣＴ干渉信号入力部１５で取得したＯＣＴ干渉信号をエンベロープ補正手段１７に送り、ここで逆フィルターで補正してＯＣＴ干渉信号出力部２０から出力する。なお、通常、光コーヒレントトモグラフィーのＯＣＴ干渉信号を補正することがない場合は、ＯＣＴ干渉信号入力部１５から入力したＯＣＴ干渉信号の生信号をＯＣＴ干渉信号出力部２０から出力してＯＣＴ画像を得る。
【００４７】
画像処理装置１３によって、ＯＣＴ干渉信号を補正する画像処理の方法を、以下、順次説明する。
【００４８】
（スペクトルエンベロープ信号を取得する方法）
本発明に係る画像処理方法及び画像処理装置は、ＯＣＴ干渉信号から、光源のスペクトルエンベロープ信号（「スペクトル包絡線」又は「分光分布特性」ともいう。）を取得することが基本となる。このスペクトルエンベロープ信号に基づいて、逆フィルターを作成したり、後述するプレビューの高速化処理を行う。
【００４９】
従って、まず光源のスペクトルエンベロープ信号を取得する方法を、ＦＤ−ＯＣＴのようなスペクトルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）の場合と、波長走引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）の場合を例に挙げて説明する。
【００５０】
（１）スペクトルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）の場合        
スペクトルドメインＯＣＴの場合は、図４において、図３（ａ）に示すようなスペクトルを有する光源を用い、ＣＣＤ光検出器１４で検出したＡスキャン方向（被計測物体の奥行き方向）のＯＣＴ干渉信号を、画像処理装置１３のＯＣＴ干渉信号入力部に入力する。そして、ＯＣＴ干渉信号平滑化手段において、Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号をＢスキャン方向で合計して平均をとり（アンサンブル平均をとり）、図３（ｂ）に示すような、平滑化されたＯＣＴ干渉信号を取得する。
【００５１】
即ち、ＯＣＴ干渉信号平滑化手段１６は、Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号を、Ｂスキャン方向の全ての点について合計し、その平均をとり、Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号成分のばらつきをなくし、平滑化する処理を行う。
【００５２】
なお、Ｂスキャン方向のかわりに、上記同様にＣスキャン方向（Ａスキャン方向及びＢスキャン方向に直交する方向）でアンサンブル平均をとり、ＯＣＴ干渉信号成分を平滑化し、スペクトルエンベロープ信号を抽出するような方法でもよい。また、Ｂスキャン方向およびＣスキャン方向でアンサンブル平均をとり、ＯＣＴ干渉信号成分を平滑化し、スペクトルエンベロープ信号を抽出するような方法でもよい。
【００５３】
上記のとおり、ＯＣＴ干渉信号平滑化手段１６で平滑化されたＯＣＴ干渉信号（図３（ｂ）参照）は、エンベロープ検出手段１７において、そのエンベロープ（包絡線）を検出する処理が行われ、図３（ｃ）に示すようなスペクトルエンベロープ信号（「スペクトルエンベロープ情報」とも言う。）が形成される。
【００５４】
（２）波長走引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）の場合
波長走引型ＯＣＴの場合も、基本的には、画像処理装置によってスペクトルドメインＯＣＴの場合と同様に、ＯＣＴ干渉信号からスペクトルエンベロープ信号を検出し、このスペクトルエンベロープ信号に基づいて逆フィルターを作成したり、後述するプレビューの高速化処理を行うものである。しかし、波長走引型ＯＣＴの場合は、下記に説明するように、ＯＣＴ干渉信号を取得及び画像処理について、ＳＳ−ＯＣＴとは若干異なる。
【００５５】
波長走引型ＯＣＴの場合は、ＳＳ−ＯＣＴにおいてＯＣＴ干渉信号を取得するに際して、光源の相対強度雑音（ＲＩＮ）の影響を減らすため、光ファイバー及びカプラで２つに分けられた信号強度をそれぞれＣＣＤで検出して、両者の信号強度差を検出（これを「バランス検出」と言う。）する。
【００５６】
この信号強度差がＯＣＴ干渉信号として検出される。そのため、ＯＣＴ信号のエンベロープは、光源のスペクトルのエンベロープと光ファイバーなどの光学系のスペクトル透過特性などが重ね合わされる。
【００５７】
上記取得したＯＣＴ干渉信号を、図５に示す画像処理装置２１のＯＣＴ干渉信号入力部に入力し、スペクトルエンベロープ信号を取得する処理を行うのであるが、波長走引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）の場合は、スペクトルドメインＯＣＴで説明したような単純な平滑化処理では、スペクトルエンベロープ信号に、ファイバーやカプラ等の光学素子のスペクトル特性が乗せられたものが抽出されてしまい、光源のみのスペクトルエンベロープ信号を求めることはできない。
【００５８】
そこで、図４のＯＣＴ干渉信号平滑化手段１６及びエンベロープ検出手段１７に替えて、図５に示すように、干渉信号変換エンベロープ検出手段２２において、下記のイ．ロ．又はハ．のいずれか方法を用いて、ＯＣＴ干渉信号からスペクトルエンベロープ信号を取得する。
【００５９】
イ．ヒルベルト変換（Hilbert変換）を用いる方法
ヒルベルト変換を用いる方法を図８を参照して説明する。Ｂ又はＣスキャン方向のある１点において、Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号Ｓ（ｋ）に注目する（図８（ａ）参照）。ここで、ｋは光源のスペクトルの波数に対応している。ここで、ｋは波数であり、波長λの逆数×２π、即ちｋ＝２π／λで表されるので、Ａスキャン方向の深さ方向の位置に対応している。
【００６０】
Ｂ又はＣスキャン方向の上記ある１点において、ｋについてのアンサンブル平均値＜Ｓ（ｋ）＞（Ａスキャン方向の値を合算の平均値。図８（ｂ）参照）を、それぞれのデータから減じ、Ｓ’（ｋ）＝Ｓ（ｋ）−＜Ｓ（ｋ）＞を求める（図８（ｃ）参照）。
【００６１】
ＯＣＴ干渉信号のスペクトルエンベロープ信号は、次の数式１で表すことができる。ここで、ＮはＡスキャン方向のデータ総数、ｊはＡスキャン方向のデータ番号、Ｈはヒルベルト変換である。このスペクトルエンベロープ信号が求まる処理はエンベロープ検出手段で行われる。
【００６２】
【数１】
2008175698.tif 000003
【００６３】
ロ．フーリエ変換（fast Fourier transform: FFT変換）を用いる方法
フーリエ変換を用いる方法を図９を参照して説明する。Ｂ又はＣスキャンのある１点において、Ａスキャン方向のＯＣＴ干渉信号Ｓ（ｋ）に注目する（図９（ａ）参照）。この信号をフーリエ変換し（図９（ｂ）参照）、周波数領域の信号を計算する。
【００６４】
この信号において、エンベロープ信号に対応した周波数成分のみを抽出する（図９（ｃ）参照）ような、ローパスフィルター又はバンドパスフィルターをかけ、再び、逆フーリエ変換を行うことで、ＯＣＴ干渉信号のエンベロープ信号を抽出することができる（図９（ｄ）参照）。
【００６５】
ハ．スペクトルを２乗して平均化する方法
より高速な方法として、スペクトルを２乗して平均化する方法がある。Ｓ（ｋ）は包絡線成分Ｅ（ｋ）とＯＣＴ干渉信号成分ｃｏｓ（αｋ）の成分の積で表される。
即ち、Ｓ（ｋ）＝Ｅ（ｋ）ｃｏｓ（αｋ）である。Ｓ（ｋ）２ のアンサンブル平均をとり、ＯＣＴ干渉信号成分を平均化する。
【００６６】
つまり、
＜Ｓ（ｋ）２ ＞＝＜Ｅ（ｋ）２ ｃｏｓ２（αｋ）＞＝Ｅ（ｋ）２＜ ｃｏｓ２（αｋ）＞
＝１／２Ｅ（ｋ）２
となるため、
Ｅ（ｋ）＝（＜Ｓ（ｋ）２ ＞×２）１／２  で、ＯＣＴ干渉信号のエンベロープ信号を求めることができる。
【００６７】
なお、Ｓ（ｋ）２ を求めるとき、あらかじめ変換テーブル(look-up table)を作成しておき、それを参照すると演算時間を短縮することができる。ここで、ルックアップテーブルとは、コンピュータで大きな負担がかかる処理をコンピュータに行わせる場合、予め先に計算できるデータは計算しておき、その値を配列として保存しておき、この配列から目的のデータを取り出すことによって、計算の負担を軽減し効率アップを図るが、このような配列を言う。
【００６８】
また、整数演算に限定することで、たとえば、１４ビットの整数の二乗であれば、事前に１６３８４回の計算を行い、変換テーブルを作成しておけば、アドレス変換のみで二乗演算を行うことができ、大幅な処理の高速化が実現される。
【００６９】
（ウィナーフィルターの利用による点応答関数形状の改善）
以上の説明のようにして取得したスペクトルエンベロープ信号に基づき、スペクトルエンベロープ信号がガウス分布となるような逆フィルターを作成し、ＯＣＴで取得したＯＣＴ干渉信号をこの逆フィルターにかけて補正（較正）することで、光源のスペクトルに由来するＯＣＴ画像の深さ方向の分解能の低下を改善する。
【００７０】
具体的には、図４又は図５において、逆フィルター作成手段１８において、逆フィルターとして機能するウィナーフィルター（Wiener filter）を作成し、このウィナーフィルターを利用することで、点応答関数（point spread function: ＰＳＦ）形状を改善することができる。
【００７１】
ＰＳＦの形状が広がったり、サイドローブが生じたり、複数のピークを持つと、点状の物体の像の形状が広がったり、サイドローブが生じたり、複数の点として観測されるため、ＯＣＴ画像の画質が低下する。従って光学系などで発生するＰＳＦの形状の劣化を補正することにより画質が向上する。
【００７２】
ウィナーフィルターは、通常の逆フィルターに信号と雑音のパワーを考慮し雑音を含んだ画像の回復に用いられるものである。信号強度Ｓ（ｋ）はスペクトル干渉信号Ｆ（ｋ）と雑音（ノイズ）Ｎ（ｋ）を用いてＳ（ｋ）＝Ｆ（ｋ）Ｅ（ｋ）＋Ｎ（ｋ）となる。ここで、Ｅ（ｋ）はスペクトルエンベロープである。単純な逆フィルターは、Ｗ（ｋ）＝１／Ｅ（ｋ）となるが、ウィナーフィルターは、ノイズのパワースペクトルＰＮ（ｋ）とノイズのパワースペクトルＰＳ（ｋ）を用いてＷ（ｋ）＝１／（Ｅ（ｋ）＋ＰＮ（ｋ）＋ＰＳ（ｋ））
であらわされ、劣化信号の復元に広く用いられている。
【００７３】
以下、この方法について、上記同様に、スペクトルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）、フーリエドメインＯＣＴ（ＦＤ−ＯＣＴ）の場合、及び波長走引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）の場合について、それぞれ説明する。
【００７４】
観測される生のＯＣＴ干渉信号Ｓ（ｋ）（図１０（ａ）参照）は、光源や光学系のスペクトル特性が理想的であった時のＯＣＴ干渉信号Ｆ（ｋ）（図１０（ｂ）参照）と光源や光学系のスペクトル特性Ｅ（ｋ）（図１０（ｃ）参照）の積で表される。つまり、Ｓ（ｋ）＝Ｆ（ｋ）×Ｅ（ｋ）となる。
【００７５】
光源や光学系のスペクトル特性が理想的であった時のＯＣＴ干渉信号が最も分解能が高く、ＰＳＦの形も理想的で、雑音が最小の画像が得られる。観測される生のＯＣＴ干渉信号から光源や光学系のスペクトル特性が理想的であった時のＯＣＴ干渉信号を求める発明が以下のものである。
【００７６】
（１）スペクトルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）の場合
（ｉ）図３（ａ）〜（ｃ）により説明した上記方法で、スペクトルエンベロープ信号を抽出する。
（ii ）抽出されたエンベロープ信号に基づいて、ウィナーフィルター（Wiener filter）などの逆フィルターを作成する。
【００７７】
（iii）この逆フィルターを、スペクトルエンベロープ信号を抽出するために使用したもとのＯＣＴ干渉信号（平滑化される前のＯＣＴ信号）に乗ずることにより、光源のスペクトル分布を補正することができる。これにより、測定光学系の点応答関数（point spread function：ＰＳＦ）の形状を改善することができる。このＰＳＦの形を改善することにより、ＯＣＴ画像のクロストークやボケを改善することができる。
【００７８】
（２）波長走引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）の場合 
（ｉ）上記イ．またはロ．の方法で、スペクトルエンベロープ信号を抽出する。
（ii ）抽出されたエンベロープ信号において、スペクトル変換フィルターを設計する。
【００７９】
スペクトル変換フィルターは、上記ウィナーフィルター（Wiener filter）などの逆フィルターを用いる。また、スペクトル変換フィルターは、Ｗ（ｋ）＝＜Ｓ（ｋ）＞／（＜Ｓ（ｋ）２＞＋ｎｃ）×Ｇａｕｓｓ（ｋ）を用いることもできる。ここで、ｎｃはシステム感度に依存する定数でスペクトルの形状をより平坦化するように決める。Ｇａｕｓｓ（ｋ）はガウシアン窓関数である。
【００８０】
スペクトルフィルターはｋを変数とする関数（Ｗ（ｋ））（図１０（ｅ）参照）になる。理想的な（スペクトルエンベロープが補正された）干渉信号Ｆ（ｋ）（図１０（ｆ）参照）は、計測した生のＯＣＴ信号Ｓ（ｋ）（図１０（ｄ）参照）と、ウィナーフィルター（Ｗｉｅｎｅｒ  ｆｉｌｔｅｒ）などの逆フィルター、又は上記Ｗ（ｋ）＝＜Ｓ（ｋ）＞／（＜Ｓ（ｋ）２＞＋ｎｃ）×Ｇａｕｓｓ（ｋ）で示されるスペクトル変換フィルターの積で計算される。つまり、図１０（ｄ）〜（ｆ）に示すように、Ｆ（ｋ）＝Ｓ（ｋ）×Ｗ（ｋ）で計算される。
【００８１】
このスペクトル変換フィルターを、スペクトルエンベロープ信号を抽出するために使用したもとのＯＣＴ干渉信号に乗ずることにより、光源のスペクトル分布と光学系のスペクトル透過特性を補正することができる。
【００８２】
ＰＳＦは点物体の結像特性を示すもので、ＰＳＦの広がりが小さいほど、よい光学系とされる。ＯＣＴシステムにおけるＰＳＦは光学系の特性と光源のスペクトルエンベロープの形状のガウシアンからのずれにより劣化する。本方法により光源のスペクトル分布と光学系のスペクトル透過特性を補正することにより、測定光学系のＰＳＦの形状を改善することができる。
【００８３】
そして、ＰＳＦの形を改善することにより、ＯＣＴ画像のクロストークやボケを改善することができる。ＰＳＦの形状が広がったり、サイドローブが生じたり、複数のピークを持つと、点状の物体の像の形状が広がったり、サイドローブが生じたり、複数の点として観測されるため、ＯＣＴ画像の画質が低下する。従って光学系などで発生するＰＳＦの形状の劣化を補正することにより画質が向上する。
【００８４】
（情報エントロピーを利用した分散補正）
従来、ＯＣＴ画像の位相情報の最適化による後処理による画像の改善の方法はいくつか提案されている。その一例を挙げると、次のとおりである。
【００８５】
例えば、マサチューセッツ総合病院（ＭＧＨ）の方法（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｐｔｉｃｓｉｎｆｏｂａｓｅ．ｏｒｇ／ａｂｓｔｒａｃｔ．ｃｆｍ？ｉｄ＝８０１５０）は、眼の網膜における黄斑部のくぼみの形状を最適化するように画像処理を行う。この方法ではこのくぼみがＯＣＴ像に写っていないと適用できない。
【００８６】
また、マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）の方法（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｐｔｉｃｓｉｎｆｏｂａｓｅ．ｏｒｇ／ａｂｓｔｒａｃｔ．ｃｆｍ？ｉｄ＝８０１４７）では、画像鮮明度（ｓｈａｐｎｅｓｓ）を評価関数とし、それを最大化する。この評価関数は多くのローカルミニマム（局所的な最適解）を持つため最適化が困難である。
【００８７】
そこで、本発明者は、画像の情報エントロピーを評価関数とし、その値を最小化するように画像の位相情報を最適化する方法を発明した。これについて説明する。
【００８８】
（ａ）まず本実施例の上記「スペクトルエンベロープ信号を取得する方法」で説明した方法で光源および光学系のスペクトル特性を補正されたＯＣＴ画像を得る。この画像には、光源や光学系の位相特性が線形でないことに起因する高次の位相分散が含まれている。位相分散はＯＣＴ画像に対して、画質の劣化や分解能の低下などをもたらす。
【００８９】
本発明の画像の位相情報を最適化する方法は、この位相分散を自動的に補償する方法である。ＯＣＴ画像の位相の２次の分散を補償することによって、ＯＣＴ画像の画質を向上させることができ、分解能も向上する。
【００９０】
（ｂ）ＯＣＴ画像の位相の２次の分散量を変化させると、ＯＣＴ画像の画質を変えることができる。ＯＣＴ画像の情報エントロピー量を、画像の２次の位相量の繰り返し最適化のための評価関数として用いる。情報エントロピーは、数式２で表される。ここで、数式３は、Ａ−，Ｂ−スキャン画像Ｉ（ｘ、ｚ）を規格化したものである。
【００９１】
【数２】
2008175698.tif 000004
【００９２】
【数３】
2008175698.tif 000005
【００９３】
この情報エントロピーの値は、画像の２次の位相分散量を変化させたときなめらかに、かつ単調に変化するため、上記マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）の方法のように、他の評価関数などを用いる場合と比較して、ローカルミニマムに陥ることなく、位相の補正係数についてグローバルな最適解を求めることができる。
【００９４】
本発明では、最適値は繰り返し最適化法で求める。２次の位相分散量を微小に変化させ、評価関数を計算し、評価関数の値が小さくなれば、前記２次の位相分散量の変化を容認し、大きくなる場合は、前記２次の位相分散変化量を取り消し逆方向に変化させ、再び評価関数を計算し、その値について同様の手順で、位相分散変化量を繰り返し変化させていき、その値が最小値となる２次の位相分散量を求める（図１１（ａ）参照）。
【００９５】
情報エントロピー関数は、ローカルミニマムを持たないため、２次の位相分散量である変化量の初期値がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄいずれの場合でも、評価関数の値を小さくするように変化量を変えていった場合最適値に到達することができる。
【００９６】
上記他の評価関数を用いる場合に到達するローカルミニマムとは、真の最小値ではなく、周囲より値の小さい局所的な最小値のことであり（図１１（ｂ）参照）、この値を用いても最適な画質改善は得られない。つまり、変化量の初期値がＣあるいはＤであれば、評価関数の値を小さくするように変化量を変えていった場合最適値に到達するが、変化量の初期値がＡあるいはＢの場合、評価関数の値を小さくするように変化量を変えていった場合、最終的にローカルミニマムに落ちいって安定してしまう。
【００９７】
これに対して、情報エントロピー関数は、ローカルミニマムを持たないため、繰り返し回数も少なくてすみ、高速にＯＣＴ画像の最適化を行うことができる。
【００９８】
なお、３次元の体積画像の最適化を行う場合は、上記「位相の補正係数」は、最初のフレーム（Ａ、Ｂスキャン２次元画像）について計算されたものを、すべてのフレーム（Ｃスキャン方向の画像）に適用すればよい。このため、計算量が少なく、高速な画像補整が可能である。
【００９９】
（ＯＣＴの２次元画像のプレビュー方法）
ところで、ＯＣＴの２次元画像をプレビューする場合は、画像は、ある程度大まかでもよいが、高速にプレビュー画像が得られることが望ましい。
【０１００】
従来、ＯＣＴの２次元画像のプレビュー方法として、ＯＣＴ信号をＡスキャン方向（深さ方向）に積分して、干渉信号を平均化し、強度反射・散乱画像を得るという方法が知られている（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｐｔｉｃｓｉｎｆｏｂａｓｅ．ｏｒｇ／ａｂｓｔｒａｃｔ．ｃｆｍ？ｉｄ＝８２３８１参照）
【０１０１】
しかしながら、従来技術では、大まかな２次元画像のプレビューしかできない。そこで、本発明に係る方法で取得したスペクトルエンベロープ信号を利用すれば、光源のスペクトルに影響されず、ノイズの少ないＯＣＴの２次元画像を高速でプレビューすることが可能となる。
【０１０２】
ＯＣＴ信号は、反射・散乱光と参照光の干渉信号に、光源や光学系のスペクトルエンベロープが加算されたものとなっている。従って被測定試料の情報は干渉信号にのみ含まれていると考えられる。この２次元画像のプレビュー方法では、ＯＣＴで得たＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉縞）から、本発明に係る方法で取得したスペクトルエンベロープ信号を差し引き、干渉成分のみをぬきだし、干渉成分のみから成るＯＣＴ干渉信号を得る。
【０１０３】
ＯＣＴ干渉信号は正負の値を持っているので、干渉信号から反射・散乱強度情報を取り出すためには正の符号のみにする必要がある。また、プレビュー画面では半透明被測定試料の反射・散乱体の情報を奥行き方向（Ａスキャン方向）を圧縮して、ＢおよびＣスキャン２次元画像が確認できればよいので、奥行き方向に積分してり和をとって情報を圧縮する。ＯＣＴ干渉信号を二乗し奥行き方向に対して積分する（和をとる）ことで、光源のスペクトルに影響されずノイズの少ない２次元のプレビュー画像を高速に得ることができる。
【０１０４】
なお、２次元画像のプレビュー方法では、ＳＤ−ＯＣＴの場合は、ＯＣＴ干渉信号（スペクトル干渉縞）からスペクトルエンベロープ信号を差し引けばよいが、ＳＳ−ＯＣＴの場合は、前記したとおりのバランス検出されたＯＣＴ干渉信号から平均化されたＯＣＴ干渉信号を差し引いてもよい。
【０１０５】
また、上記処理のうち、二乗処理が一番時間のかかる処理である。そこで、計算時間を短縮することを目的として、次のような処理をしてもよい。
（イ）上記のような二乗処理をすることなく、ＯＣＴ干渉信号の絶対値を積分してもよい。
【０１０６】
（ロ）ルックアップテーブル（look-up table）を利用することで上記処理の処理時間を短縮することができる。
【０１０７】
さらに、この２次元画像のプレビュー方法において上記信号処理の高速化を図る手段ととして、次のような手段がある。
（ハ）上記信号処理では、浮動小数点・固定小数点を使用することで行うことができるが、するために、上記信号処理を整数型で行う（浮動小数点演算を使わない）ことで、高速化を図る。
【０１０８】
（ニ）上記スペクトルエンベロープ信号を差し引き干渉成分のみから成るＯＣＴ干渉信号の一部分のみを用いることで、高速に２次元画像を表示することができる。この一部分としては、例えば、以下の部分を抽出して表示する。
・ＯＣＴ干渉信号のモジュレーションの大きい部分。モジュレーションとは干渉縞の山の光強度をＩｍａｘ、谷の光強度Ｉｍｉｎをとすると、（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ）／（Ｉｍａｘ＋Ｉｍｉｎ）で定義される値である。
・光源のスペクトルの中心付近に対応した画像
・散乱が大きいなど、ＯＣＴ干渉信号の強度が大きい部分
・画像のＢあるいはＣスキャンラインを規則的に間引く
【０１０９】
（デスペックルフィルター）
ＯＣＴ画像には、光源のコヒーレンスに起因するスペックルパターンが重畳することが多い。これを低減するために、注目している画素の付近の、異なるＢスキャン画像の、対応する画素を複数個選択し、その中で最大値（もっとも明るいデータ）で注目している画素における光強度の値を置き換える。
【０１１０】
このような画素の置き換え処理を、本発明では、前記情報エントロピーを利用した分散補正をした後で行うと、光源のコヒーレンスに起因するスペックルパターンが取り除かれたよりノイズのないＯＣＴ画像を得ることができる。
【０１１１】
（本発明の応用例）
本発明は、各種の工業分野、動植物の研究・観察分野、各種文化財の解析・鑑定技術の分野、ロボット技術分野、医療用検査装置等の各種の技術分野に応用可能である。近年、ロボット技術が急速に発展し、植物、昆虫、動物、人等の器官（一例として、昆虫、動物、人の眼、皮膚、鼻等）の構造及び機能の研究を目的として、人間型ロボットに適用する技術開発も行われてる。例えば、人の眼の構造物の観察に本発明を適用する例として、眼底血管を造影する場合について本発明を適用する場合について説明する。
【０１１２】
眼底には、網膜、脈絡膜などがあり、それぞれ別個の血管網がある。従来の眼底写真では、それらが重なって撮影されてしまう。そのために、それぞれの血管について蛍光造影剤を注入し造影する方法が行われているが、これは人体への負担が大きい。
【０１１３】
このような従来の眼底血管を造影する場合について、本発明はきわめて有用である。ここでは、散乱光ＯＣＴを利用したＯＣＡ（Optical coherence angiography：光コヒーレンス血管造影法）において、本発明の画像処理方法及び画像処理装置を適用し、眼底の３次元ＯＣＴ画像から各層内の血管網（特定の構造物）を抽出する方法及びそれに必要な装置を説明する。
【０１１４】
まず、眼底血管の位置する部位を被計測物体としたＯＣＴ計測を行いＯＣＴ信号を得て、このＯＣＴ信号を利用して、上記本発明の画像処理方法及び画像処理装置により、スペクトルエンベロープを補正したＯＣＴ画像を得る。
【０１１５】
次に、このＯＣＴ画像について、その層構造を自動的に分離する。この方法は、本願出願人の出願した先願発明である特願２００６−４４５６７に係る発明を利用する。この先願発明の詳細の説明はここでは省略するが、その概要は、光コヒーレンストモグラフィーを用いて、被計測物体の奥行き方向の軸（Ａスキャン軸）に平行な２次元断層画像（Ｂスキャン画像）を、該２次元断層画像に垂直方向（Ｂスキャン方向）に位置をずらしながら複数取得し３次元画像を構成する光コヒーレンストモグラフィーによる光断層画像化を得る技術手段であって、被計測物体の表面の抽出および平面化の技術手段であり、また被計測物体の層構造を分離する技術手段である。
【０１１６】
表面の抽出および平面化の技術手段では、上記取得した３次元画像から、被計測物体表面を、深さ方向の画像強度の最初のピーク位置から自動抽出し、抽出された表面形状を、多項式関数でフィッティングを行い、それを平面化することにより、内部の構造を非可燃体表面からの深さ情報３次元画像に自動変換する構成を特徴とする。
【０１１７】
また、層構造を分離する技術手段では、その取得画像から、被計測物体内部の表面下の層構造の厚みの分布を、表面による信号のピークから深さ方向に向かって最初のピークまでの極小値の位置から自動抽出する。これにより、表面に近い層とその下の層に分離することができる構成を特徴とする。
【０１１８】
上記技術手段、あるいは他の技術手段を用いて、分離した複数の層のそれぞれの層内で層表面からの深さｚ’の面での画素の光強度の平均値μｚ’と標準偏差σｚ’を求める。血管の散乱光は小さく、ＯＣＴ信号は小さいので、Ｉｎ＜Ｉｚ’（ｘ、ｙ）＜μｚ’−１／２σｚ’の光強度を持つ画素Ｉｚ’（ｘ、ｙ）、即ち、被計測物体のＯＣＴ画像の、位相情報を無視し、散乱光強度に対応した画素を抽出する。
【０１１９】
ここで、Ｉｎはノイズレベルで決まる定数である。ｚ’はＡスキャン方向の特定の深さ、ｘ、ｙはＢおよびＣスキャン方向である。ｚ’をＡスキャン方向に動かして、３次元画像内のすべての体積中を上記の手順を繰り返し、抽出された画素を求めると、３次元体積内の血管網を構築することができる。
【０１２０】
抽出された３次元分布について、３次元のマスクを作成し、そのマスクがかかっている部分のＯＣＴ画像の部分を元のＯＣＴ３次元画像から抽出して、ＯＣＴ画像の位相を最適化することによって、ＯＣＴ画像の鮮明度及び分解能を向上させ、血管の３次元的な分布が高いコントラストで得られる。
【０１２１】
以上、本発明を実施するための最良の形態を実施例に基づいて説明したが、本発明はこのような実施例に限定されることなく、特許請求の範囲記載の技術的事項の範囲内で、いろいろな実施例があることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１２２】
本発明に係る光コヒーレンストモグラフィーの画像処理方法及び画像処理装置は、以上のような構成であるから、被計測物体の奥行方向に高精度な分解能が要求される各種の技術分野、例えば、半導体製品の製造等の工業分野、動物の生体観察や植物の構造観察のような動植物の研究・観察分野、各種文化財の解析・鑑定技術の分野、ロボット技術分野（植物、昆虫、動物、人等の各部器官を観察し、その構造・機能をロボット技術に応用するための技術）、医療用検査装置等の各種の技術分野で利用される被計測物体の光断層画像取得用ＯＣＴに有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１２３】
【図１】本発明の前提となるＦＤ−ＯＣＴの全体構成を説明する図である。
【図２】本発明の前提となるＳＳ−ＯＣＴの全体構成を説明する図である。
【図３】本発明の原理を説明する図である。
【図４】本発明の実施例を説明する図である。
【図５】本発明の実施例を説明する図である。
【図６】従来の基本的なＯＣＴを説明する図である。
【図７】光源スペクトルの点応答関数を説明する図である。
【図８】本発明におけるヒルベルト変換（Hilbert変換）を用いる方法を説明する図である。
【図９】本発明におけるフーリエ変換を用いる方法を説明する図である。
【図１０】本発明におけるスペクトル変換フィルターを説明する図である。
【図１１】本発明における画像の情報エントロピーを評価関数として用い、画像の位相情報を最適化する方法を説明する図である。
【符号の説明】
【０１２４】
１  ＦＤ−ＯＣＴ                                   
２  広帯域光源                                     
３  低コヒーレンス干渉計                           
４  分光器                                         
５  ビームスプリッター                             
６、９、３２、３４、３５、３６  レンズ       
７  ガルバノミラー                                 
８  被計測物体                                     
１０  参照鏡                                       
１１  回折格子                                     
１２  ＣＣＤ 
１３、２１  画像処理装置
１４  ＣＣＤ光検出器
１５  ＯＣＴ干渉信号入力部
１６  ＯＣＴ干渉信号平滑化手段
１７  エンベロープ検出手段
１８  逆フィルター作成手段
１９  エンベロープ補正手段
２０  ＯＣＴ干渉信号出力部
２２  干渉信号変換エンベロープ検出手段                                      
２４  波長走査型ＯＣＴ                             
２５  波長走査型光源                               
２６、２８、３７  ファイバー                         
２７  ファイバーカップラー                           
２９、４８  被計測物体                             
３０  ファイバー                                     
３１  固定参照鏡                                   
３３  走査鏡                                       
３８  光検知器                                     
３９  コンピュータ                                 
４０  ディスプレー 
４３  ＯＣＴ                                          
４４  光源                                            
４５  コリメートレンズ                               
４６  ビームスプリッター                             
４７  物体アーム内の対物レンズ                       
４９  参照アーム内の対物レンズ                     
５０  参照鏡                                       
５１  集光レンズ                                      
５２  （フォトダイオード等）光検出器  
【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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