(57)【要約】【課題】歯牙画像における歯牙の輪郭の検出の精度を向上させた輪郭検出装置を提供する。【解決手段】歯牙画像の歯牙、歯肉、背景を推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する。また矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと矩形範囲内の各画素以外の歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、矩形範囲内の各画素以外の歯牙画像中の画素が、歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する。また、マスク処理やスムージング処理や隣接歯牙分離処理を行う。【選択図】図１
2008228818.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写した歯牙画像において少なくとも前記歯牙の輪郭を検出する輪郭検出装置であって、
前記歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像の指定に応じて前記歯牙画像の上部または下部の所定の範囲の位置を歯肉と推定し、前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、または前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する矩形範囲指定手段と、
前記矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を前記歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する部位推定手段と、
を備えることを特徴とする輪郭検出装置。
【請求項２】
前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理と、また、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理と、を別々に行う
ことを特徴とする請求項１に記載の輪郭検出装置。
【請求項３】
前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と歯肉の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理を行い、
当該処理を、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す
ことを特徴とする請求項２に記載の輪郭検出装置。
【請求項４】
前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と背景の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理を行い、
当該処理を、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す
ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の輪郭検出装置。
【請求項５】
前記歯牙の近傍の画素から前記歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲に向けて、前記歯牙の範囲と推定された画素であるか否かを順次判定し、最初に前記歯牙の範囲と推定された画素から、前記歯牙の範囲と推定された他の画素であって、かつ、歯牙以外の部位と推定された画素に接する境界画素を順次特定し、該境界画素の集合を輪郭線と判定する輪郭算出部と、を備えることを特徴とする請求項２から請求項４の何れかに記載の輪郭検出装置。
【請求項６】
前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲または前記新矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定する
ことを特徴とする請求項１から請求項５の何れかに記載の輪郭検出装置。
【請求項７】
少なくとも歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写した歯牙画像において少なくとも前記歯牙の輪郭を検出する輪郭検出方法であって、
前記歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像の指定に応じて前記歯牙画像の上部または下部の所定の範囲の位置を歯肉と推定し、前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、または前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する矩形範囲指定過程と、
前記矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を前記歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する部位推定過程と、
を備えることを特徴とする輪郭検出方法。
【請求項８】
前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理と、また、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理と、を別々に行う過程を備える
ことを特徴とする請求項７に記載の輪郭検出方法。
【請求項９】
前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と歯肉の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理を行い、
当該処理を、前記輪郭検出装置の前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す過程を備える
ことを特徴とする請求項８に記載の輪郭検出方法。
【請求項１０】
前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と背景の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理を行い、
当該処理を、前記輪郭検出装置の前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す過程を備える
ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の輪郭検出方法。
【請求項１１】
前記歯牙の近傍の画素から前記歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲に向けて、前記歯牙の範囲と推定された画素であるか否かを順次判定し、最初に前記歯牙の範囲と推定された画素から、前記歯牙の範囲と推定された他の画素であって、かつ、歯牙以外の部位と推定された画素に接する境界画素を順次特定し、該境界画素の集合を輪郭線と判定する輪郭算出過程を備えることを特徴とする請求項８から請求項１０の何れかに記載の輪郭検出方法。
【請求項１２】
前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲または前記新矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定する過程を備える
ことを特徴とする請求項７から請求項１１の何れかに記載の輪郭検出方法。
【請求項１３】
少なくとも歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写した歯牙画像において少なくとも前記歯牙の輪郭を検出する輪郭検出装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像の指定に応じて前記歯牙画像の上部または下部の所定の範囲の位置を歯肉と推定し、前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、または前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する矩形範囲指定処理と、
前記矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を前記歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する部位推定処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歯牙画像において歯牙の輪郭を検出する輪郭検出装置および輪郭検出方法ならびにそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
歯科の分野では、セラミッククラウン法などによる治療が行われている。このセラミッククラウン法は、患者の元の歯の色に近い色のクラウン（セラミック製の歯冠補綴物）を作成し、このクラウンを患者の歯にかぶせることにより行われる。セラミッククラウン法による治療においては、補綴物であるクラウンの作成が必須となる。
【０００３】
ここで、クラウンの作成にあたり患者の歯牙画像を撮影して、歯科医師や歯科技工士に対して歯牙の色や形状を正確に検討させるためのアプリケーションソフトが必要となる。そして、このようなアプリケーションにおいては歯牙の輪郭を正確に検出する技術が必要である。なお、本発明に関連する技術として内視鏡により撮影した画像において、生態粘膜表面の境界を検出して、性状の異なる生体粘膜の存在を検出する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００６−１６６９９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述の特許文献１の技術においては、エッジ（Edge）検出等により輪郭の検出を行っているが、ノイズ等の影響により輪郭の誤認識が多い。特に歯牙の色は単調に見えるが、実際には細かい模様が多数あり、歯牙の中央付近にもエッジが検出されてしまう。
【０００５】
そこでこの発明は、歯牙画像における歯牙の輪郭の検出の精度を向上させた輪郭検出装置および輪郭検出方法ならびにそのプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明は、少なくとも歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写した歯牙画像において少なくとも前記歯牙の輪郭を検出する輪郭検出装置であって、前記歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像の指定に応じて前記歯牙画像の上部または下部の所定の範囲の位置を歯肉と推定し、前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、または前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する矩形範囲指定手段と、前記矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を前記歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する部位推定手段と、を備えることを特徴とする輪郭検出装置である。
【０００７】
また本発明は上述の輪郭検出装置において、前記部位推定手段が、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理と、また、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理と、を別々に行うことを特徴とする。
【０００８】
また本発明は上述の輪郭検出装置において、前記部位推定手段が、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と歯肉の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理を行い、当該処理を、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返すことを特徴とする。
【０００９】
また本発明は上述の輪郭検出装置において、前記部位推定手段が、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と背景の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理を行い、当該処理を、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返すことを特徴とする。
【００１０】
また本発明は上述の輪郭検出装置において、前記歯牙の近傍の画素から前記歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲に向けて、前記歯牙の範囲と推定された画素であるか否かを順次判定し、最初に前記歯牙の範囲と推定された画素から、前記歯牙の範囲と推定された他の画素であって、かつ、歯牙以外の部位と推定された画素に接する境界画素を順次特定し、該境界画素の集合を輪郭線と判定する輪郭算出部と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また本発明は上述の輪郭検出装置において、前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲または前記新矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定することを特徴とする。
【００１２】
また本発明は、少なくとも歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写した歯牙画像において少なくとも前記歯牙の輪郭を検出する輪郭検出方法であって、前記歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像の指定に応じて前記歯牙画像の上部または下部の所定の範囲の位置を歯肉と推定し、前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、または前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する矩形範囲指定過程と、前記矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を前記歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する部位推定過程と、を備えることを特徴とする輪郭検出方法である。
【００１３】
また本発明は、上述の輪郭検出方法であって、前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理と、また、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理と、を別々に行う過程を備えることを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、上述の輪郭検出方法であって、前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と歯肉の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理を行い、当該処理を、前記輪郭検出装置の前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す過程を備えることを特徴とする。
【００１５】
また本発明は、上述の輪郭検出方法であって、前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と背景の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理を行い、当該処理を、前記輪郭検出装置の前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す過程を備えることを特徴とする。
【００１６】
また本発明は、上述の輪郭検出方法であって、前記歯牙の近傍の画素から前記歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲に向けて、前記歯牙の範囲と推定された画素であるか否かを順次判定し、最初に前記歯牙の範囲と推定された画素から、前記歯牙の範囲と推定された他の画素であって、かつ、歯牙以外の部位と推定された画素に接する境界画素を順次特定し、該境界画素の集合を輪郭線と判定する輪郭算出過程を備えることを特徴とする。
【００１７】
また本発明は、上述の輪郭検出方法であって、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲または前記新矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定する過程を備えることを特徴とする。
【００１８】
また本発明は、少なくとも歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写した歯牙画像において少なくとも前記歯牙の輪郭を検出する輪郭検出装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、前記歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像の指定に応じて前記歯牙画像の上部または下部の所定の範囲の位置を歯肉と推定し、前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、または前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する矩形範囲指定処理と、前記矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を前記歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する部位推定処理と、をコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、歯牙画像における歯牙の輪郭の検出の精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の一実施形態による輪郭検出装置を図面を参照して説明する。図１は同実施形態による輪郭検出装置の構成を示すブロック図である。この図において、符号１は輪郭検出装置である。そして輪郭検出装置１は、歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写した歯牙画像のデータを読み込む画像読込部１１、歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する矩形範囲指定処理部１２、歯牙画像における歯牙の光が正反射している領域に含まれる画素を特定する正反射領域特定部１３、歯牙画像の各画素が歯牙、歯肉、背景のどの部位に該当する画素であるかを推定する部位推定処理部１４、位置的に歯牙であると誤認識した範囲を歯肉の範囲へと補正するマスク処理部１５、歯牙の輪郭を算出する輪郭算出部、隣接する歯牙の分離と輪郭を滑らかな線へと補正するスムージング処理部１７と、輪郭を表示した歯牙画像を出力する出力部１８と、を有している。
【００２１】
そして、輪郭検出装置１においては、まず、矩形範囲指定処理部１２が、歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像の指定に応じて歯牙画像の上部または下部の所定の範囲の位置を歯肉と推定し、歯肉と推定した位置が歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲の位置を背景と推定し、または歯肉と推定した位置が歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲の位置を背景と推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する。なお、矩形範囲指定処理部１２は、正反射領域特定部１３が歯牙において光が正反射している領域であると特定した箇所以外で矩形範囲を指定する。そして、部位推定処理部１４が、矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を前記歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと矩形範囲内の各画素以外の歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する。またマスク処理部１５、輪郭算出部１６、スムージング処理部１７の処理によって輪郭が補正され、出力部１８によって出力される。これにより、歯牙画像における歯牙の輪郭の検出の精度を向上させることができる。
【００２２】
図２は輪郭検出装置の処理フローを示す図である。
次に、輪郭検出装置１の処理の詳細について順を追って説明する。
まず、画像読込部１１は歯牙画像を読み込む（ステップＳ１）。この歯牙画像は歯牙画像撮影装置によって撮影された画像であり、少なくとも歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写したものである。また歯牙画像には各画素の情報としてＲ（Ｒｅｄ），Ｇ（Ｇｒｅｅｎ），Ｂ（Ｂｌｕｅ）や輝度などの情報を保持している。また歯牙画像撮影装置は、７種類の波長帯域の照明光（７色の照明光；７バンド）を被写体（患者の歯）に順次照射して、７枚の被写体分光画像を静止画として取り込んでおり（マルチバンド撮影）、歯牙画像の各画素には、これら７枚の被写体分光画像の情報が格納されているものとする。そして、画像読込部１１は歯牙画像を読み込むと、当該歯牙画像を矩形範囲指定処理部１２と、正反射領域特定部１３に転送する。なお、本実施形態においては一つの歯牙画像のデータにマルチバンド撮影した７枚の被写体分光画像のデータが格納されているものとするが、歯牙画像のデータには、ＲＧＢの値や輝度の値を格納した一枚の通常の撮影画像と、７枚の被写体分光画像のデータがそれぞれ格納されているようにしても良い。
【００２３】
次に、正反射領域特定部１３が、歯牙画像を構成する各画素のデータに基づいて、歯牙、歯肉、背景における正反射領域の位置を検出する（ステップＳ２）。正反射領域とは、照明光などの光が歯牙等の表面から正反射した領域であるが、正反射でなくても、一定の明るさ以上の領域も正反射領域の概念に含まれるものとしてもよい。詳細は後述するが、正反射領域の検出において、歯牙画像内の各画素のデータの示す値が閾値を超えた場合に、そのデータに係る画素が正反射領域内の画素として検出される。
【００２４】
上記の閾値を固定的に設定してもよいが、画像データの信号値が全体的に増加または減少する場合には、上記の閾値を、画像内の各画素のデータの統計量（平均値と標準偏差）に基づいて設定してもよい。例えば、歯牙画像撮影装置へ外光が入射した場合には、画像データの信号値が全体的に上昇することがある。このような場合に閾値が固定されていると、抽出されるべきではない領域が正反射領域として誤認識されることがある。一方で、照明光の光量が経時変化により低下する場合には、画像データの信号値が全体的に減少する。このような場合にも、閾値が固定されていると、抽出されるべき領域が正反射領域として認識されないことがある。そのため、各画素のデータの統計量に基づいて閾値を設定することにより、正反射領域を正確に認識することができるようになる。
【００２５】
正反射領域特定部１３は正反射領域の位置を検出し、歯牙画像内における正反射領域の位置の分布を示す正反射マップを生成する。本実施形態では、７バンド（バンド１；青紫，バンド２；青，バンド３；水色，バンド４；青緑，バンド５；緑，バンド６；オレンジ，バンド７；赤）のうち、バンド１、バンド５、バンド７の３つのバンドを選択して正反射領域の抽出を行う。着色抽出にはバンド１が必要であり、バンド１でしか抽出できない正反射領域もある。バンド５では、歯牙と歯肉の識別が最も明確となり、歯牙上の正反射領域の大部分が抽出できる。バンド７では、歯牙と歯肉がほとんど区別されないため、歯肉上の広域正反射抽出効率が良い。
【００２６】
そして正反射領域特定部１３は、歯牙画像における７バンドのデータから上記の３つのバンド（バンド１，バンド５，バンド７）のデータを抽出し、各画像を８×８画素の領域に分割し、各領域の画素値の標準偏差と平均値を３つのバンドそれぞれについて算出する。これは、処理の高速化を目的とした前処理である。続いて、広域正反射抽出として、バンド１，７について画像全体の画素値の標準偏差と平均値を算出し、それらの値から、正反射領域を抽出するための閾値Ｔ１を算出する。そして、各画素について画素値を閾値Ｔ１と比較し、画素値が閾値Ｔ１を超えた画素を正反射領域内の画素として抽出し、当該画素を正反射領域に含まれる画素と特定する。
【００２７】
また、小領域上の正反射抽出として、バンド１，５，７について、各画像を６４×６４画素の領域に分割して領域毎に画素値の標準偏差と平均値を算出し、それらの値から領域毎にしきい値Ｔ２を算出する。そして、算出したしきい値Ｔ２を用いて各領域の中央の３２×３２画素の領域で同様に正反射領域内の画素を抽出し、当該画素を正反射領域に含まれる画素と特定する。
【００２８】
また正反射領域特定部１３は、暗着色部抽出として、バンド１，５，７のデータを抽出し、各画像を６４×６４画素の領域に分割して領域毎に画素値の標準偏差と平均値を算出し、それらの値から領域毎に閾値Ｔ３を算出する。そして、算出した閾値Ｔ３を用いて各領域の中央の３２×３２画素の領域で同様に暗着色部内の画素を抽出し、当該画素を暗着色部領域に含まれる画素と特定する。そして、正反射領域または暗着色領域内の画素として抽出された画素の位置のデータを格納した正反射マップを生成する（ステップＳ３）。なお、正反射領域外または暗着色領域外の画素の位置データを格納した情報を正反射マップとしてもよい。そして正反射領域特定部１３は、正反射マップを矩形範囲指定処理部１２に転送する。
【００２９】
図３は初期認識用の矩形範囲の指定方法の概略を説明する図である。
正反射マップを受信すると、次に矩形範囲指定処理部１２が、歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、当該中心部の画素を含む矩形範囲から当該矩形範囲を左右方向に移動させ、正反射マップにおいて正反射を示す画素であると特定されている画素を含まない矩形範囲を、歯牙における初期認識用の矩形範囲と指定する（ステップＳ４）。また矩形範囲指定処理部１２は、読み込んだ歯牙画像が上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像のどちらであるかの情報の入力を受け付けており、その情報に応じて歯牙画像の上部または下部の所定の範囲（例えば、画像の上部１／５の範囲）の位置であって、正反射マップにおいて正反射を示す画素であると特定されている画素を含まない矩形範囲を、歯肉における初期認識用の矩形範囲と指定する（ステップＳ５）。なお、歯肉の初期認識用の矩形範囲は歯牙画像のデータに基づいて『赤みが強い』と判定される画素を示す範囲を指定してもよい。
【００３０】
また、矩形範囲指定処理部１２は、歯肉と推定した位置が歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲（例えば、画像の下部１／５の範囲）の位置を背景と推定し、または歯肉と推定した位置が歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲（例えば、画像の上部１／５の範囲）の位置を背景と推定し、当該背景に含まれる画素のうち、正反射マップにおいて暗着色部と特定されていない画素を含む矩形範囲を、背景における初期認識用の矩形範囲と指定する（ステップＳ６）。なお、背景における初期認識用の矩形範囲は、暗着色部でなく、かつ、『明度が低い』と判定される画素を示す範囲であってもよい。ここで、歯牙、歯肉、背景のそれぞれにおいて指定された初期認識用の矩形範囲は、例えば、縦横１２×１２画素ずつの正方形の矩形範囲であるが、特にこれに限定されるものではない。そして、歯牙、歯肉、背景それぞれにおいて初期認識用の矩形範囲を指定することにより、当該矩形範囲に類似する色の画素を、初期認識用の矩形範囲が指定された部位と同一の部位と判定することとなるが、この処理の詳細についてはは後述する。
【００３１】
矩形範囲指定処理部１２の処理が終了すると次に、部位推定処理部１４が、歯牙と歯肉の分離処理（ステップＳ７）と、歯牙の切縁（歯牙の先端）と背景の分離処理（ステップＳ８）を別々に行う。この処理において、矩形範囲指定処理部１２は、歯牙と推定した位置の一部における初期認識用の矩形範囲と、歯肉と推定した位置の一部における初期認識用の矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する（歯牙と歯肉の分離処理）。また、部位推定処理部１４は、歯牙と推定した位置の一部における初期認識用の矩形範囲と、背景と推定した位置の一部における初期認識用の矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の歯牙画像中の画素が、歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する（歯牙の切縁と背景の分離処理）。この処理において部位推定処理部１４は、初期認識用の矩形範囲に含まれる画素のデータから特徴量（上記７バンドのデータ）を取得し、フィッシャー比（＝２クラス間分散÷２クラス内分散）を最大にする分類ベクトルを求める。そして求めた分類ベクトルと画素値ベクトルとの内積と、閾値とを比較して、全ての画素について歯牙と歯肉のどちらに位置するか、または歯牙の切縁と背景のどちらに位置するかを、２つの分離処理で判定している。
【００３２】
部位推定処理部１４における分離処理は、まず、当該分離処理が歯牙と歯肉の分離処理である場合には、歯牙画像のデータにおける歯牙における初期認識用の矩形範囲内の画素のバンド１の情報を読み込んでクラス１の画素とし、また歯牙画像のデータにおける歯肉における初期認識用の矩形範囲内の画素のバンド１の情報を読み込んでクラス２の画素とする。または、分離処理が歯牙の切縁と背景の分離処理である場合には、歯牙画像のデータにおける歯牙における初期認識用の矩形範囲内の画素のバンド１の情報を読み込んでクラス１の画素とし、また歯牙画像のデータにおける背景における初期認識用の矩形範囲内の画素のバンド１の情報を読み込んでクラス２の画素とする。
【００３３】
そして、クラス１とクラス２の画素ごとに輝度成分を抽出する。そして、クラス１に含まれる画素のバンド１の輝度の平均値を検出する。ここでクラス１に含まれる画素のバンド１の輝度の平均値をデータｄａ1，クラス２の画素のバンド１の輝度をｄｂ1 とする。また同様にクラス１に含まれる画素のバンド２〜バンド７の輝度の平均値をｄａ２〜ｄａ７と、クラス２の画素のバンド２〜バンド７の輝度をｄｂ２〜ｄｂ７とする。そして、部位推定処理部１４は、この一連の処理で、輝度成分メモリＡにはデータｄａｉ（但し、ｉ＝１〜７）を、輝度成分メモリＢにはデータｄｂｉ（ｉ＝１〜７）を書き込む。
【００３４】
また部位推定処理部１４は、歯牙画像データから歯牙画像を撮影した際に、歯牙画像撮影装置が取得した参照板Ｒの撮影データから、バンド１〜バンド７のデータを読み取り、輝度成分メモリＷにデータｄｗｉ（ｉ＝１〜７）として書き込む。その後、部位推定処理部１４は、クラス１については輝度成分メモリＡと輝度成分メモリＷから、またクラス２については輝度成分メモリＢと輝度成分メモリＷから、データを読み出して補正を行なう。この補正は、まずフィルタ成分ごとに輝度成分メモリＡのデータを輝度成分メモリＷのデータで次式のように除算する。
【００３５】
【数１】
2008228818.tif 000003
【数２】
2008228818.tif 000004
【００３６】
この演算により、異なる光源（ベクトル特性）の影響を除去できる。ここで、ｉはフィルタ番号、ｍはサンプル番号を示す。 さらに、部位推定処理部１４は、上記除算されたデータのパワー値が一定化されるように、パワー値Ｃａm 及びＣｂm により次式の演算を行う。
【００３７】
【数３】
2008228818.tif 000005
【数４】
2008228818.tif 000006
【００３８】
ここで、パワー値Ｃａm 及びＣｂm は、
【００３９】
【数５】
2008228818.tif 000007
【００４０】
または、 
【００４１】
【数６】
2008228818.tif 000008
【００４２】
である。このパワー正規化により、光源の輝度が異なる場合の影響を除去できる。
【００４３】
部位推定処理部１４は、このようにして求めたｄａmｉ"及びｄｂmｉ"を、輝度ベクトルとして輝度ベクトルメモリに書き込む。以上の補正を、対象物（本実施形態においては歯牙と歯肉または歯牙の切縁（歯牙の先端）と背景）の２つのサンプル数Ｎだけ行なう。
【００４４】
次に、部位推定処理部１４では、輝度ベクトルメモリからそれぞれクラス１及びクラス２に係る輝度ベクトルデータを読み出し、ＦＳ（Foley Sammon）変換を用いて分類ベクトルｄ１ｉ（但し、ｉ＝１〜７）、及びこれに直交するｄ２ｉ（ｉ＝１〜７）を求め、それぞれ分類ベクトルメモリに書き込む。
【００４５】
次に、部位推定処理部１４は、輝度ベクトルメモリから輝度ベクトルデータｄａｍｉ"を、また分類ベクトルメモリから分類ベクトルデータｄ１ｉを読み出して、内積演算 
【００４６】
【数７】
2008228818.tif 000009
【００４７】
を行なう。また、部位推定処理部１４は、輝度ベクトルメモリから輝度ベクトルデータｄｂｍｉ"を、また分類ベクトルメモリから分類ベクトルデータｄ１ｉを読み出して、同様に内積演算
【００４８】
【数８】
2008228818.tif 000010
【００４９】
を行なう。また、部位推定処理部１４は、輝度ベクトルメモリから輝度ベクトルデータｄａｍｉ"を、また分類ベクトルメモリから分類ベクトルデータｄ２ｉを読み出して、内積演算
【００５０】
【数９】
2008228818.tif 000011
【００５１】
を行なう。また、部位推定処理部１４は、輝度ベクトルメモリから輝度ベクトルデータｄｂｍｉ"を、また分類ベクトルメモリから分類ベクトルデータｄ２ｉを読み出して、内積演算
【００５２】
【数１０】
2008228818.tif 000012
【００５３】
を行なう。そして、部位推定処理部１４は、式（７）〜（１０）で得た分積値を分類境界メモリに書き込む。
【００５４】
次に、部位推定処理部１４は、上記と同様に、輝度成分メモリに輝度ベクトルｄｘｉ（但し、ｉ＝１〜７）を書き込む。続いて、参照板Ｒの撮影データから読み取った情報に基づいて、輝度成分メモリに輝度ベクトルｄｗｉ（但し、ｉ＝１〜７）を書き込む。そして、これら輝度成分メモリからデータを読み込んで
【００５５】
【数１１】
2008228818.tif 000013
【００５６】
の除算を行い、当該除算されたデータのパワー値が正規化されるように
【００５７】
【数１２】
2008228818.tif 000014
【００５８】
を行い、輝度ベクトルメモリに輝度ベクトルｄｘｉ"を書き込む。次に部位推定処理部１４は、輝度ベクトルメモリから輝度ベクトルｄｘｉ"を、また分類ベクトルメモリから分類ベクトルデータｄ１ｉを読み出して内積演算
【００５９】
【数１３】
2008228818.tif 000015
【００６０】
を行なう。 次に部位推定処理部１４は、輝度ベクトルメモリから輝度ベクトルｄｘｉ"を、また分類ベクトルメモリから分類ベクトルデータｄ２ｉを読み出して、内積演算
【００６１】
【数１４】
2008228818.tif 000016
【００６２】
を行なう。そして部位推定処理部１４は、分類境界メモリから分類境界を読み出して、このデータより、上記算出した内積値ｔｘ１，ｔｘ２が分類境界のどちら側にあるかを判定し、分類結果を出力する。
【００６３】
以上のように、本実施例では、初期認識用の矩形範囲に含まれる画素のデータから特徴量（上記７バンドのデータ）を取得し、フィッシャー比（＝２クラス間分散÷２クラス内分散）を最大にする分類ベクトルを求める。そして求めた分類ベクトルと画素値ベクトルとの内積と、閾値とを比較して、全ての画素について歯牙と歯肉のどちらに位置するか、また歯牙の切縁と背景のどちらに位置するかを判定している。そして光源のベクトル特性の相違を除算の処理にて、また輝度の相違をパワー正規化により補正するために、異なる光源についても良好な分類を行うことができる。
【００６４】
そして部位推定処理部１４は、『歯牙と歯肉の分離処理』と『歯牙の切縁と背景の分離処理』のそれぞれにおいて、上記分離処理を行い、歯牙画像における各画素が歯牙と歯肉のどちらに位置するか、また歯牙の切縁と背景のどちらに位置するかを判定する。
【００６５】
図４は分離処理の処理概要を示す図である。
図４においてＡはクラス１の集合（例えば歯牙上の画素値）、Ｂはクラス２の集合（例えば背景の画素値）、Ｘは分類ベクトル、Ｙは閾値と分類ベクトルによる分類境界の線、Ｚはクラス１の平均座標とクラス２の平均座標を結ぶ線分の垂直二等分線による分類境界の線、分類境界の線Ｙを境にしたＰの領域はクラス１と判定される領域、分類境界の線Ｙを境にしたＱの領域はクラス２と判定される領域、ＡおよびＢにおける黒十字は画素平均値（重心）である。この図では、クラスの画素値の値が２次元の場合を示しているが、実際には７バンドであるので７次元である。この図において、Ｚの分類境界の線を用いて判定する方法では、クラス１の１部分がＺの分類境界の線を越えてしまい、クラス２であると誤判定されてしまうが、Ｙの分類境界線（本実施形態）を用いた場合には、誤判定を避けることができる。このように歯牙画像では歯牙などの口内の色の変化に対して、照明の当たり具合による色の変化がはるかに大きいため（例えば歯牙における光の正反射など）、歯牙の画素も背景の画素も７バンドの座標上にプロットした場合には、クラスの領域が原点から遠方に伸びた極端な楕円形になり、従来によるＺの分類境界線を用いた判定方法による画像認識はほとんど困難となる。しかしながら本発明のようにＹの分類境界線を用いた場合には、この問題を解決することができる。
【００６６】
部位推定処理部１４は、次に、歯牙画像において、歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲と、歯肉と推定した位置の一部における矩形範囲とを用いて歯牙と歯肉の境界を推定する際に、歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、歯肉と推定した位置の一部における矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理（上記分離処理と同様の処理）を行う（ステップＳ９）。この時、各新矩形範囲は、複数（本実施形態では２つとする）指定してもよい。また更に、当該分離処理を、歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、歯肉と推定した位置の一部における矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す（本実施形態では２回とする）。
【００６７】
また部位推定処理部１４は、歯牙画像において、歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲と、背景と推定した位置の一部における矩形範囲とを用いて歯牙と背景の境界を推定する際に、歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、背景と推定した位置の一部における矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の歯牙画像中の画素が、歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理（上記分離処理）を行う（ステップＳ１０）。この時、各新矩形範囲は、複数（本実施形態では２つとする）指定してもよい。また更に、当該分離処理を、歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、背景と推定した位置の一部における矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す（本実施形態では２回とする）。
【００６８】
図５は新矩形範囲の設定例を示す第１の図である。
この図が示すように、部位推定処理部１４は、歯肉における初期認識用の矩形範囲を歯牙側に移動させて２つの異なる位置の新矩形範囲を指定し、また歯牙における初期認識用の矩形範囲を歯肉側に移動させて２つの異なる位置の新矩形範囲を指定している。これにより、矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する分離処理を行っている。また同様に、背景における初期認識用の矩形範囲を歯牙側に移動させて２つの異なる位置の新矩形範囲を指定し、また歯牙における初期認識用の矩形範囲を歯牙の背景側（切縁側）に移動させて２つの異なる位置の新矩形範囲を指定している。これにより、矩形範囲内の各画素以外の歯牙画像中の画素が、歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する分離処理を行っている。
【００６９】
図６は新矩形範囲の設定例を示す第２の図である。
図６で示すように、部位推定処理部１４は、歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、背景と推定した位置の一部における矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分、分離処理を行っている（ステップＳ１１）。また、同様に、歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、背景と推定した位置の一部における矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分、分離処理を行っている（ステップＳ１２）。そして、本実施形態においては２回の新矩形範囲の指定を繰り返して最終的な境界を定めている。なお新矩形範囲の指定は移動前の矩形範囲の位置から設定された画素数分だけ移動するようにすればよい。そして、部位推定処理部１４は、歯牙画像の各画素について歯牙、歯肉、背景のどの部位に位置する画素かの情報をメモリ等に記録する。
【００７０】
図７は新矩形範囲の設定例を示す第３の図である。
なお新矩形範囲の設定は図５や図６で示した例以外の処理であってもよい。
例えば、図７で示すように、歯牙と歯肉とを分離する処理においては、歯牙画像が上顎側の歯牙画像である場合には、最初に歯牙として設定した矩形から、ステップＳ７やステップＳ８の初回の分離処理によって検出された輪郭線Ｌへの垂直線ＡＢを、所定の比（例えば３：１）に内部する位置を新矩形範囲と設定する。このようにすれば、新矩形範囲を徐々に移動する上述の例に比べて、その新矩形範囲を少ない処理量で輪郭線近くに移動させることができるため、その処理を高速化することができる。なお、適当な比率で内分して新矩形範囲の位置を設定することにより、初回の分離処理によって検出された輪郭線に誤差があっても、その輪郭線を越えることがなく新矩形範囲の位置を設定することができるので、輪郭検出の制度を落とすことなく処理することができる。
【００７１】
図８は新矩形範囲の設定例を示す第４の図である。
図７で説明した新矩形範囲の設定例においては、ステップＳ７やステップＳ８の初回の分離処理によって検出された輪郭線Ｌが、図８で示すように実際とはかなりの誤差が生じてしまった場合に、新矩形範囲の設定位置が歯肉側に入ってしまう可能性が出てきてしまう。このような新矩形範囲の設定とならないようにするために、新矩形範囲が歯肉領域に入ったか否かの判定処理を行って、歯肉領域に入った場合には、最初に歯牙として設定した矩形から輪郭線Ｌへの垂直線ＡＢの内分比を変更する処理を行うようにしてもよい。
【００７２】
この場合、新矩形範囲が歯肉領域に入ったか否かの判定処理は、まず、
・最初に歯牙として設定した矩形範囲内の画素の平均信号をＶ１ａｖｅ（ｉ）（ｉ＝１〜７）
・最初に歯肉として設定した矩形範囲内の画素の平均信号をＶ２ａｖｅ（ｉ）（ｉ＝１〜７）
・新矩形範囲内の画素の平均信号をＶ３ａｖｅ（ｉ）（ｉ＝１〜７）
とする。ここで、歯牙は白色に近いことから矩形範囲内の画素の色の各波長成分がそれぞれ一定値以上ある。また歯肉は赤色に近いことから赤成分Ｖ２ａｖｅ（７）の値がある一定値以上であり、かつ青成分Ｖ２ａｖｅ（１）の値が少ない。そこで、バンド７に対するバンド１の比を比較するため、
・Ｐ１＝Ｖ１ａｖｅ（１）／Ｖ１ａｖｅ（７）
・Ｐ２＝Ｖ２ａｖｅ（１）／Ｖ２ａｖｅ（７）
・Ｐ３＝Ｖ３ａｖｅ（１）／Ｖ３ａｖｅ（７）
を定義する。
【００７３】
そして、ＪＧ＝｜Ｐ３−Ｐ２｜／｜Ｐ１−Ｐ２｜で示される演算値ＪＧが、閾値と比較して大きい場合は新矩形範囲の位置が正しい歯牙の位置にあり、閾値と比較して小さい場合は誤った歯肉の位置にあると判断する。
例えば演算値ＪＧが０．５以上の時には新矩形範囲の位置が正しい歯牙の位置にあり、０．５未満の場合には誤った歯肉の位置にあると判断する。なお演算値ＪＧの値は、新矩形範囲が歯牙内に位置するときには１に近づき、歯肉内に位置するときには０に近づく演算値である。そして以上の判断処理を行った後、新矩形範囲の位置が誤った位置にあると判断された場合にのみ、最初に歯牙として設定した矩形から輪郭線Ｌへの垂直線ＡＢの内分比を切り替えることにより、高速かつ高精度に輪郭検出を行うことができる。
【００７４】
部位推定処理部１４の処理が終了すると、次にマスク処理部１５がマスク処理を行う（ステップＳ１３）。上記部位推定処理部１４の処理において、歯牙画像に歯肉の下がり気味の歯牙の両脇に歯肉の明度が滑らかに変化する場所が現れるため、歯牙の両脇の歯肉と認識した箇所よりも垂直歯肉側（上顎の歯牙画像では上側、下顎の歯牙画像では下側）に歯牙と認識されてしまう箇所が円形状に現れる場合がある。これは明らかに誤認識であるので、マスク処理部１５は、歯肉の部位にあたると部位推定処理部１４で指定された矩形範囲の垂直歯肉側の領域は無条件に歯肉と判定し、歯牙の領域と判定されている場合には、その画素についての情報を歯肉の一部であると更新する。この処理を行うことで円形状の誤認識領域が除かれる（図９：マスク処理部の処理概要を示す図参照）。
【００７５】
次に輪郭算出部１６が、歯牙の切縁側に近い背景の一点の画素から歯牙の領域として指定された矩形範囲の方向に向けて順次歯牙の範囲と推定されたか否かを判定していき（切縁側はノイズが少ないため歯牙の切縁側から輪郭を判定することが適している）、最初に歯牙と推定された画素から反時計回りに順に歯牙と推定された他の画素であって、かつ、他の部位（背景または歯肉）と推定された画素に接する境界画素を順次特定し、その境界画素の集合を輪郭線と判定する（ステップＳ１４）。なお歯牙画像の縁は無条件に背景とみなすことで条件分岐を減らし処理の高速化を図っている（図１０：輪郭算出部の処理概要を示す図参照）。
【００７６】
ここで、輪郭算出部１６の処理によって計算された輪郭線は、領域判定によって歯牙と判定された境界線に沿ったものとなっているが、歯牙と判定された色の集合の境界はギザギザになっていることが多い。従って輪郭線は滑らかな線で結ばれていないので、スムージング処理部１７が、輪郭線を滑らかに補正するスムージング処理を行う（ステップＳ１５）。また、輪郭算出部１６の処理によって計算された輪郭線は隣り合う歯牙が分離していない。従って、輪郭線上の全ての『２点間距離ＳＱＲＴ（Ｄｘ×Ｄｘ＋Ｄｙ×Ｄｙ）』と『道のりＤindex』を求める。そして、輪郭線上の全ての２点について『２点間道のり／２点間距離』の比率が、所定の閾値より大きいか否かを判断する。そして、当該比率が所定の閾値よりも大きければ、その２点間を直接結び隣接歯牙の分離処理を行う。また閾値よりも小さければ隣接歯牙の分離処理を行わない。このように２点間を直線で結ぶことにより隣接歯牙の分離処理を行う（ステップＳ１６）。
【００７７】
図１１は隣接歯牙の分離処理の概要を示す図である。
この図において実線は歯牙の輪郭を示している。そして破線が隣接歯牙の分離線である。当該分離線における両端の点うちの一方の点から他方の点への輪郭線上の道のりは、左側の歯牙の輪郭線の上をなぞると、右側の歯牙の輪郭線の上をなぞるよりも短い。また破線で示された隣接歯牙の分離線の長さは、分離線における両端の点うちの一方の点から他方の点への輪郭線上の道のりと比べて非常に短い。図１１の例では、破線で示された隣接歯牙の分離線の長さは、分離線における両端の点のうちの一方の点から他方の点への輪郭線上の道のりの長さの４倍以上ある。従って、隣接歯牙の分離線の長さと、分離線における両端の点うちの一方の点から他方の点への輪郭線上の道のりの長さの閾値を４．０とすれば、隣接歯牙の分離の処理が実行され、分離線を導くことができる。なお、『２点間道のり／２点間距離』の比率が、閾値を下回るまで繰り返し行い、閾値を下回った２点間を結ぶことにより分離線を導いている。そして出力部１８がスムージング処理部１７の処理後の情報、つまり歯牙画像において算出された輪郭の情報を、例えば表示画面に出力して歯牙画像上に輪郭線を合成表示する。
【００７８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明によれば、歯牙画像における歯牙の輪郭の検出の精度を向上させることができる。
【００７９】
なお、上述の輪郭検出装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００８０】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】輪郭検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】輪郭検出装置の処理フローを示す図である。
【図３】初期認識用の矩形範囲の指定方法の概略を説明する図である。
【図４】分離処理の処理概要を示す図である。
【図５】新矩形範囲の設定例を示す第１の図である。
【図６】新矩形範囲の設定例を示す第２の図である。
【図７】新矩形範囲の設定例を示す第３の図である。
【図８】新矩形範囲の設定例を示す第４の図である。
【図９】マスク処理部の処理概要を示す図である。
【図１０】輪郭算出部の処理概要を示す図である。
【図１１】隣接歯牙の分離処理の概要を示す図である。
【符号の説明】
【００８２】
１・・・輪郭検出装置
１１・・・画像読込装置
１２・・・矩形範囲指定処理部
１３・・・正反射領域特定部
１４・・・部位推定処理部
１５・・・マスク処理部
１６・・・輪郭算出部
１７・・・スムージング処理部
１８・・・出力部
【図１】
2008228818.tif 000017
【図２】
2008228818.tif 000018
【図３】
2008228818.tif 000019
【図４】
2008228818.tif 000020
【図５】
2008228818.tif 000021
【図６】
2008228818.tif 000022
【図７】
2008228818.tif 000023
【図８】
2008228818.tif 000024
【図９】
2008228818.tif 000025
【図１０】
2008228818.tif 000026
【図１１】
2008228818.tif 000027
【手続補正書】
【提出日】平成20年6月26日(2008.6.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写した歯牙画像において少なくとも前記歯牙の輪郭を検出する輪郭検出装置であって、
前記歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像の指定に応じて前記歯牙画像の上部または下部の所定の範囲の位置を歯肉と推定し、前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、または前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する矩形範囲指定手段と、
前記矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を前記歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する部位推定手段と、
を備えることを特徴とする輪郭検出装置。
【請求項２】
前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理と、また、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理と、を別々に行う
ことを特徴とする請求項１に記載の輪郭検出装置。
【請求項３】
前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と歯肉の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理を行い、
当該処理を、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す
ことを特徴とする請求項２に記載の輪郭検出装置。
【請求項４】
前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と背景の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理を行い、
当該処理を、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す
ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の輪郭検出装置。
【請求項５】
前記歯牙の近傍の画素から前記歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲に向けて、前記歯牙の範囲と推定された画素であるか否かを順次判定し、最初に前記歯牙の範囲と推定された画素から、前記歯牙の範囲と推定された他の画素であって、かつ、歯牙以外の部位と推定された画素に接する境界画素を順次特定し、該境界画素の集合を輪郭線と判定する輪郭算出部と、を備えることを特徴とする請求項２から請求項４の何れかに記載の輪郭検出装置。
【請求項６】
前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定する
ことを特徴とする請求項１から請求項５の何れかに記載の輪郭検出装置。
【請求項７】
少なくとも歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写した歯牙画像において少なくとも前記歯牙の輪郭を検出する輪郭検出方法であって、
前記歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像の指定に応じて前記歯牙画像の上部または下部の所定の範囲の位置を歯肉と推定し、前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、または前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する矩形範囲指定過程と、
前記矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を前記歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する部位推定過程と、
を備えることを特徴とする輪郭検出方法。
【請求項８】
前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理と、また、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理と、を別々に行う過程を備える
ことを特徴とする請求項７に記載の輪郭検出方法。
【請求項９】
前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と歯肉の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理を行い、
当該処理を、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す過程を備える
ことを特徴とする請求項８に記載の輪郭検出方法。
【請求項１０】
前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と背景の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理を行い、
当該処理を、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す過程を備える
ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の輪郭検出方法。
【請求項１１】
前記歯牙の近傍の画素から前記歯牙と推定した位置の一部における矩形範囲に向けて、前記歯牙の範囲と推定された画素であるか否かを順次判定し、最初に前記歯牙の範囲と推定された画素から、前記歯牙の範囲と推定された他の画素であって、かつ、歯牙以外の部位と推定された画素に接する境界画素を順次特定し、該境界画素の集合を輪郭線と判定する輪郭算出過程を備えることを特徴とする請求項８から請求項１０の何れかに記載の輪郭検出方法。
【請求項１２】
前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定する過程を備える
ことを特徴とする請求項７から請求項１１の何れかに記載の輪郭検出方法。
【請求項１３】
少なくとも歯牙と、歯肉と、当該歯牙と歯肉以外の口内を示す背景とを写した歯牙画像において少なくとも前記歯牙の輪郭を検出する輪郭検出装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記歯牙画像の中心部を歯牙と推定し、上顎側の歯牙画像または下顎側の歯牙画像の指定に応じて前記歯牙画像の上部または下部の所定の範囲の位置を歯肉と推定し、前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の上部である場合には下部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、または前記歯肉と推定した位置が前記歯牙画像の下部である場合には上部の所定の範囲の位置を前記背景と推定し、それら歯牙、歯肉、背景と推定した位置の一部に所定の画素数の矩形範囲を指定する矩形範囲指定処理と、
前記矩形範囲内の各画素の色情報に基づく特徴量を前記歯牙画像のデータから取得し、当該取得した特徴量によりフィッシャー比を最大にする分類ベクトルを求め、当該分類ベクトルと前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素の色情報に基づく画素値ベクトルとの内積と所定閾値との比較に応じて、前記矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉、背景のどの範囲に位置するかを推定する部位推定処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１４】
前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記新矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定する
ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の輪郭検出装置。
【請求項１５】
前記歯牙と推定した位置の一部における前記新矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定する過程を備える
ことを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の輪郭検出方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
また本発明は上述の輪郭検出装置において、前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定することを特徴とする。
また本発明は上述の輪郭検出装置において、前記部位推定手段は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記新矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
また本発明は、上述の輪郭検出方法であって、前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と歯肉の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、歯肉のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と歯肉の境界を推定する処理を行い、当該処理を、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯肉側に移動させた新矩形範囲と、前記歯肉と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す過程を備えることを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
また本発明は、上述の輪郭検出方法であって、前記部位推定過程は、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲とを用いて歯牙と背景の境界を推定する際に、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲と、を用いて、再度、それら矩形範囲内の各画素以外の前記歯牙画像中の画素が、前記歯牙、背景のどちらの範囲に位置するかに応じて歯牙と背景の境界を推定する処理を行い、当該処理を、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を背景側に移動させた新矩形範囲と、前記背景と推定した位置の一部における前記矩形範囲を歯牙側に移動させた新矩形範囲とを、徐々に近づかせてその近づかせた回数分繰り返す過程を備えることを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
また本発明は、上述の輪郭検出方法であって、前記歯牙と推定した位置の一部における前記矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定する過程を備えることを特徴とする。
また本発明は、上述の輪郭検出方法であって、前記歯牙と推定した位置の一部における前記新矩形範囲を、当該歯牙において光が正反射している領域以外において指定する過程を備えることを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３６】
この演算により、異なる光源（ベクトル特性）の影響を除去できる。ここで、ｉはフィルタ番号、ｍはサンプル番号を示す。 さらに、部位推定処理部１４は、上記除算されたデータのパワー値が一定化されるように、パワー値Ｃａｍ及びＣｂｍにより次式の演算を行う。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
ここで、パワー値Ｃａｍ及びＣｂｍは、
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４３】
部位推定処理部１４は、このようにして求めたｄａｍｉ"及びｄｂｍｉ"を、輝度ベクトルとして輝度ベクトルメモリに書き込む。以上の補正を、対象物（本実施形態においては歯牙と歯肉または歯牙の切縁（歯牙の先端）と背景）の２つのサンプル数Ｎだけ行なう。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４５】
次に、部位推定処理部１４は、輝度ベクトルメモリから輝度ベクトルデータｄａｍｉ"を、また分類ベクトルメモリから分類ベクトルデータｄ１ｉを読み出して、内積演算 
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
を行なう。また、部位推定処理部１４は、輝度ベクトルメモリから輝度ベクトルデータｄｂｍｉ"を、また分類ベクトルメモリから分類ベクトルデータｄ１ｉを読み出して、同様に内積演算
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４９】
を行なう。また、部位推定処理部１４は、輝度ベクトルメモリから輝度ベクトルデータｄａｍｉ"を、また分類ベクトルメモリから分類ベクトルデータｄ２ｉを読み出して、内積演算
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
を行なう。また、部位推定処理部１４は、輝度ベクトルメモリから輝度ベクトルデータｄｂｍｉ"を、また分類ベクトルメモリから分類ベクトルデータｄ２ｉを読み出して、内積演算
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７７】
図１１は隣接歯牙の分離処理の概要を示す図である。
この図において実線は歯牙の輪郭を示している。そして破線が隣接歯牙の分離線である。当該分離線における両端の点うちの一方の点から他方の点への輪郭線上の道のりは、左側の歯牙の輪郭線の上をなぞると、右側の歯牙の輪郭線の上をなぞるよりも短い。また破線で示された隣接歯牙の分離線の長さは、分離線における両端の点うちの一方の点から他方の点への輪郭線上の道のりと比べて非常に短い。図１１の例では、分離線における両端の点のうちの一方の点から他方の点への輪郭線上の道のりの長さは、破線で示された隣接歯牙の分離線の長さの４倍以上ある。従って、隣接歯牙の分離線の長さと、分離線における両端の点うちの一方の点から他方の点への輪郭線上の道のりの長さの閾値を４．０とすれば、隣接歯牙の分離の処理が実行され、分離線を導くことができる。なお、『２点間道のり／２点間距離』の比率が、閾値を下回るまで繰り返し行い、閾値を下回った２点間を結ぶことにより分離線を導いている。そして出力部１８がスムージング処理部１７の処理後の情報、つまり歯牙画像において算出された輪郭の情報を、例えば表示画面に出力して歯牙画像上に輪郭線を合成表示する。