(57)【要約】【課題】画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う際に、その処理時間の更なる短縮を実現できるようにする。【解決手段】画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う画像処理装置１００において、ＣＰＵ１０１は、画像の特徴量に基づいて輪郭の成長速度を計算し、当該輪郭の成長速度に応じて、特定の画像領域を調整するようにする。この際、特定の画像領域の調整においては、例えば、輪郭からの距離を定めることによって行う。【選択図】図１
2009258926.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う画像処理装置であって、
前記画像の特徴量に基づいて輪郭の成長速度を計算する計算手段と、
前記輪郭の成長速度に応じて、前記特定の画像領域を調整する調整手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記調整手段は、前記輪郭からの距離を定めることによって、前記特定の画像領域を調整することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像の特徴量は、前記画像の輝度値および前記輪郭の曲率のうちの少なくとも一方であることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う画像処理方法であって、
前記画像の特徴量に基づいて輪郭の成長速度を計算する計算ステップと、
前記輪郭の成長速度に応じて、前記特定の画像領域を調整する調整ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
前記調整ステップでは、前記輪郭からの距離を定めることによって、前記特定の画像領域を調整することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記画像の特徴量は、前記画像の輝度値および前記輪郭の曲率のうちの少なくとも一方であることを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記画像の特徴量に基づいて輪郭の成長速度を計算する計算ステップと、
前記輪郭の成長速度に応じて、前記特定の画像領域を調整する調整ステップと
をコンピュータに実行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、画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う画像処理装置及び画像処理方法、並びに、当該画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、２次元画像や３次元のボリュームデータなどの空間から、特定の領域を抽出する手法の１つとしてレベルセット法（等高面法）が提案されている（例えば、下記の非特許文献１参照）。具体的に、この手法は、空間内で閉じた境界線（輪郭）を時連続的に移動させ、対象となる領域の境界でその変化を停止させることで領域を抽出する、いわゆる動的輪郭モデルを利用した手法の１つである。
【０００３】
また、レベルセット法では、対象とする空間に対して１つ次元の高い空間を設定し、変形させる輪郭をその高次元空間で定義されたレベルセット関数と呼ばれる補助関数の断面として考え、発展方程式に基づいてこの関数を更新することで輪郭の制御を行う。この手法では、１次元高いレベルセット関数を用いることで、輪郭が変形する過程においてトポロジーの変化に対応できる。
【０００４】
ここで、このレベルセット関数は、時刻ｔ≧０における輪郭Ｃ（ｔ）＝｛Ｃ（ｓ，ｔ）；０≦ｔ≦１｝に対し、その内側では負、外側では正となるような符号付距離関数であり、以下の（１）式で表される。
【０００５】
【数１】
2009258926.tif 000003
【０００６】
但し、（１）式において、ｄ（ｘ，ｔ）は点ｘから輪郭Ｃ（ｔ）までの最短距離を表す。このレベルセット関数のゼロ等高線が輪郭Ｃ（ｔ）に相当する。この輪郭Ｃ（ｔ）を変形させるために、以下の（２）式に示すレベルセット方程式に基づいて、（１）式に示すレベルセット関数φ（ｘ，ｔ）を更新する。
【０００７】
【数２】
2009258926.tif 000004
【０００８】
ここで、（２）式において、φtはレベルセット関数を時間軸方向に１次微分した値を表し、｜▽φ｜はレベルセット関数の勾配の絶対値を表している。また、Ｆは成長速度と呼ばれ、輪郭Ｃ（ｔ）が変形する際に有する速度を表す。最終的に輪郭の変形を停止させ、抽出する領域を決定する要因となるのがＦの値である。また、Ｆの値は、輪郭を膨張させる方向に変形するときは正の値、収縮させる方向に変形するときは負の値を有する。
【０００９】
このとき、下記の非特許文献２等によれば、画像上から領域を抽出する際の成長速度が以下のように定義されている。具体的に、時刻ｔ＞０での輪郭Ｃ（ｔ）上の任意の点ｐ（ｔ）における成長速度Ｆ（ｐ）は、以下の（３）式で表される。
【００１０】
【数３】
2009258926.tif 000005
【００１１】
ここで、（３）式において、κ（ｐ）は点ｐ（ｔ）における曲率を表し、ａは一定な移流項（ａの符号によって輪郭が膨張するか収縮するかが決定される）、ｂは曲率の強さを決定する係数を表す。また、ｇ（  ）は、以下の（４）式で画像から得られるエッジ停止関数である。
【００１２】
【数４】
2009258926.tif 000006
【００１３】
（４）式において、 Ｉ（ｘ）は、輝度値である。輝度勾配が大きい領域の境界付近では、Ｆは０に収束し、輪郭の動きが止まる。（４）式のＧはガウシアンフィルタである。ここでは、画像にノイズが乗っている場合、望ましくない場所において輝度勾配が大きくなってしまい、その結果、その地点で輪郭が停止してしまうことがあるので、ガウシアンフィルタをかけることで画像を予め平滑化する。この際、ガウシアンフィルタの標準偏差が大きいほど輪郭は止まりにくくなる。ここで、輪郭上のどのＦ（ｐ）の値も基本的に同じ符号（ａの符号）を有するが、輪郭の曲率κ（ｐ）による影響により、一部の輪郭点で符号の逆転が起きる場合がある。例えば、ａの符号が負の場合、基本的に輪郭は収縮するが、曲率の値がκ（ｐ）≧ａ／ｂとなると、Ｆ（ｐ）がａとは逆の符号を有することとなり、そのときの点ｐ（ｔ）においては、成長する方向が逆になるという現象が起こる。
【００１４】
また、（２）式のレベルセット方程式を計算するためには、全ての計算領域で成長速度が必要となる（拡張速度）。そのために、輪郭上にない格子点での成長速度を輪郭上の最も近い点（最近傍輪郭点と呼ぶ）での成長速度と同じにする方法が取られている（拡張成長速度場）。
【００１５】
さらに、レベルセット関数を（２）式に基づいて更新する際、更新と共に積分誤差も積算されるため、レベルセット関数が有する符号付距離関数としての性質が失われてしまう。そこで、定期的にレベルセット関数を符号付距離関数として定義し直す再初期化処理が必要となる。この処理において、各格子点に関して現在の輪郭からの距離を求めるには、上述した拡張成長速度の計算と同様、各格子点における最近傍輪郭点を探索する必要がある。
【００１６】
レベルセット法の課題として、レベルセット関数の計算における拡張成長速度場の構築や再初期化処理のために、全領域に対する最近傍輪郭点探索を行う必要があり、計算コストが大きいという問題点が挙げられる。例えば、対象領域が３次元の場合、各座標方向に格子点がｎ個とすると、輪郭点の数がｎ2、全格子点の数がｎ3に比例するので、計算量がＯ（ｎ2×ｎ3）＝Ｏ（ｎ5）となる。
【００１７】
この問題点に対し、Narrow Band Method（ＮＢ）と呼ばれる手法が、下記の非特許文献３に提案されている。この手法は、レベルセット法が対象領域の全域でレベルセット関数の計算を行うのに対し、輪郭の内外に一定幅δのバンド領域を構築し、その領域のみをレベルセット関数の計算対象とする手法である。この手法により、レベルセット法に比べて計算領域の削減を実現できる。さらに、この手法では、輪郭がバンド領域の境界に近づいたときのみ、バンド領域内で再初期化処理を行うことで、さらに計算コストが削減できる。
【００１８】
【非特許文献１】Osher, S. and Sethian, J. and Vemuri, B. C., "Shape Modeling with Front Propagation: A level Set Approach, IEEE Tranaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 17, No.2, pp.158-175, 1995.，Sethian, J., Level Set Methods, and Fast Marching Methods, Cambride University Press, 1999.
【非特許文献２】Malladi（R. Malladi, J.A. Sethian, and B.C. Vemuri, "Shape-modeling with front propagation: A level set approach", IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol.17, no.2, pp.158-175, Feb. 1995.）
【非特許文献３】Chop, D., "Computing Minimal Surfaces via level Set Curvature Flow", Journal of Computational Physics, Vol. 106, pp.77-91, 1993.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
しかしながら、上述したＮＢでは、輪郭の成長する度合いとは無関係に一定幅のバンド領域を構築するものであるため、輪郭がすぐにバンド領域の端に追いつかないように十分なバンド幅を取ると、輪郭上の成長が遅い箇所に余分な領域を確保することになる。その結果、当該余分な領域の処理に時間が掛かってしまうという問題が生じる。
【００２０】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う際に、その処理時間の更なる短縮を実現する画像処理装置及び画像処理方法、並びに、プログラムを適用することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明の画像処理装置は、画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う画像処理装置であって、前記画像の特徴量に基づいて輪郭の成長速度を計算する計算手段と、前記輪郭の成長速度に応じて、前記特定の画像領域を調整する調整手段とを有する。
【００２２】
本発明の画像処理方法は、画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う画像処理方法であって、前記画像の特徴量に基づいて輪郭の成長速度を計算する計算ステップと、前記輪郭の成長速度に応じて、前記特定の画像領域を調整する調整ステップとを有する。
【００２３】
本発明のプログラムは、画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記画像の特徴量に基づいて輪郭の成長速度を計算する計算ステップと、前記輪郭の成長速度に応じて、前記特定の画像領域を調整する調整ステップとをコンピュータに実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う際に、その処理時間の更なる短縮を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付の図面を参照して説明する。
【００２６】
図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の内部構成の一例を示す模式図である。
図１に示す画像処理装置１００としては、コンピュータ等の情報処理装置を用いることができ、特に、一般のＰＣやＷＳなどの適用が可能である。
【００２７】
図１に示すように、画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０１と、ＲＡＭ１０２と、外部記憶装置１０３と、表示装置１０４と、入力装置１０５と、通信装置１０６と、バス１０７を有して構成されている。
【００２８】
ＣＰＵ１０１は、画像処理装置１００における動作を統括的に制御するものであり、バス１０７を介して、画像処理装置１００の各構成部（１０２〜１０６）を制御する。具体的に、ＣＰＵ１０１は、例えば、ＲＡＭ１０２に記憶されているプログラムや、各種の情報或いは各種のデータを用いて、画像処理装置１００全体の制御を行うと共に、後述する各処理を実行する。
【００２９】
ＲＡＭ１０２は、外部記憶装置１０３からロードされたプログラムや、各種の情報或いは各種のデータを一時的に記憶するための記憶エリアを備えると共に、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する際に使用するワークエリアを備える。
【００３０】
外部記憶装置１０３は、例えば、ハードディスクドライブ装置などの大容量情報記憶装置等により構成されている。この外部記憶装置１０３には、例えば、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、ＣＰＵ１０１が後述する図２及び図３に示す各処理を実行するためのプログラムや、各種の情報或いは各種のデータが記憶され保存されている。そして、外部記憶装置１０３に記憶されている情報等のうち、一部もしくは全部がＣＰＵ１０１の制御に従ってＲＡＭ１０２にロードされ、ＣＰＵ１０１による処理対象となる。
【００３１】
表示装置１０４は、例えば、ＣＲＴや液晶画面などにより構成されており、例えば、ＣＰＵ１０１による処理の結果を画像や文字などで表示することが可能に構成されている。
【００３２】
入力装置１０５は、例えば、キーボードやマウスなどのデバイスにより構成されており、ユーザ等からの各種の指示をＣＰＵ１０１に対して入力することが可能に構成されている。
【００３３】
通信装置１０６は、例えば、ネットワーク等を介して外部装置から各種の情報や各種のデータを受信したり、逆に、送信したりする処理を行うインターフェース装置として機能するものである。
【００３４】
バス１０７は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、外部記憶装置１０３、表示装置１０４、入力装置１０５及び通信装置１０６を相互に通信可能に接続するためのバスである。なお、図１には不図示であるが、例えば、ＲＯＭを更に構成する形態であっても良い。
【００３５】
図２は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。具体的に、図２に示す処理は、入力画像から特定の画像領域を抽出する処理手順を示している。また、図２に示す処理は、ＣＰＵ１０１が外部記憶装置１０３に記憶されているプログラムや情報等をＲＡＭ１０２にロードし、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０２にロードされたプログラムや情報等を用いた処理を実行することによってなされる。
【００３６】
なお、本フローチャートに従った処理を行う前段において、特定の画像領域の抽出対象となる入力画像の画像データが予め外部記憶装置１０３に記憶・保存されており、この画像データを予めＲＡＭ１０２にロードしておく。また、外部記憶装置１０３に記憶されている入力画像の画像データは、例えば、通信装置１０６を介して入力されたものである。
【００３７】
まず、図２のステップＳ２０１において、ＣＰＵ１０１は、レベルセット関数の初期化処理を行う。具体的には、時刻ｔ＝０として、ある適当な初期輪郭Ｃ（０）を設定し、上述した（１）式に基づきレベルセット関数を計算して、レベルセット関数の初期化を行う。このとき、初期輪郭Ｃ（０）からの距離がδ以内である領域（バンド領域）に、処理領域内であることを示すフラグＳを設定する。
【００３８】
続いて、ステップＳ２０２において、ＣＰＵ１０１は、フラグＳの設定された領域に関して、入力画像の特徴量に基づき決定される輪郭の成長速度Ｆを計算する。この際、入力画像の特徴量としては、画像の輝度値（Ｉ（ｘ））および輪郭の曲率（κ（ｐ））のうちの少なくとも一方を用いることが可能である。
【００３９】
続いて、ステップＳ２０３において、ＣＰＵ１０１は、フラグＳの設定された領域に関して、（２）式に示すレベルセット方程式に基づき、レベルセット関数の値を更新する。
【００４０】
続いて、ステップＳ２０４において、ＣＰＵ１０１は、更新後のレベルセット関数のゼロレベルセットである輪郭Ｃ（ｔ）の検出を行う。
【００４１】
続いて、ステップＳ２０５において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０４で検出した輪郭Ｃ（ｔ）がバンド領域の端に達したか否かを判断する。
【００４２】
ステップＳ２０５の判断の結果、輪郭Ｃ（ｔ）がバンド領域の端に達した場合（Ｓ２０５／ＹＥＳ）には、ステップＳ２０６に進む。ステップＳ２０６に進むと、ＣＰＵ１０１は、レベルセット関数の再初期化処理を行う。このステップＳ２０６の処理の詳細については、図３を用いて後述する。
【００４３】
ステップＳ２０６の処理が終了した場合、或いは、ステップＳ２０５で輪郭Ｃ（ｔ）がバンド領域の端に達していないと判断された場合（Ｓ２０５／ＮＯ）には、ステップＳ２０７に進む。ステップＳ２０７に進むと、ＣＰＵ１０１は、その時点の輪郭上の成長速度が全て閾値以下であるか否かの判断を行う。
【００４４】
ステップＳ２０７の判断の結果、その時点の輪郭上の全ての成長速度については閾値以下ではない場合には、ステップＳ２０２に戻り、ステップＳ２０２〜ステップＳ２０７の処理を再度行う。このとき、ステップＳ２０６の再初期化処理において、レベルセット関数を計算するバンド領域を設定し直す処理を行う。
【００４５】
一方、ステップＳ２０７の判断の結果、その時点の輪郭上の成長速度が全て閾値以下である場合には、処理を終了し、特定の画像領域の抽出を完了する。
【００４６】
図３は、図２に示すステップＳ２０６のレベルセット関数の再初期化処理における詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００４７】
図２に示すステップＳ２０６のレベルセット関数の再初期化処理が開始されると、まず、ステップＳ３０１において、ＣＰＵ１０１は、現在の輪郭Ｃ（ｔ）からの距離がδ以内であるバンド領域に、処理領域内であることを示すフラグを設定する。このとき、輪郭Ｃ（ｔ）の周辺の点に対して、その点からの最近傍輪郭点を求める処理を行う。その結果、最近傍輪郭点からの距離がδ以内となる点に対してフラグを設定することで、バンド領域の構築を実現している。この領域が、既存手法であるＮＢのバンド領域に相当する。
【００４８】
続いて、ステップＳ３０２において、ＣＰＵ１０１は、輪郭Ｃ（ｔ）上の成長速度の大きさに応じて、輪郭Ｃ（ｔ）からの距離に基づくバンド幅δの調整を行う。このステップＳ３０２における処理の詳細については、後述する。
【００４９】
続いて、ステップＳ３０３において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０２でバンド幅δを調整した後のバンド領域を対象として、符号付距離関数であるレベルセット関数の値を計算し、レベルセット関数の再構築を行う。このとき、ステップＳ３０１において、バンド領域内の任意の点における最近傍輪郭点が判明しているため、２点間の距離の値に符号を付けることで、再構築に係るレベルセット関数の値を算出することができる。
【００５０】
次に、図３に示すステップＳ３０２の具体的なバンド幅δの調整に係る計算方法について、図４及び５を用いて説明する。
【００５１】
図４は、図３に示すステップＳ３０１で設定されたＮＢのバンド領域を説明するための模式図である。
【００５２】
図４において、輪郭４０１は、上述した画像の輪郭Ｃ（ｔ）を表している。バンド領域４０２は、輪郭４０１（輪郭Ｃ（ｔ））が成長する方向と同じ側のバンド領域を表しており、これを「バンドＡ」とする。バンド領域４０３は、輪郭４０１（輪郭Ｃ（ｔ））が成長する方向と反対側のバンド領域を表しており、これを「バンドＢ」とする。また、バンド幅４０４は、上述したバンド幅δを表している。矢印４０５及び４０６は、それぞれ、輪郭Ｃ（ｔ）上の成長速度の大きさを表しており、成長速度の値が大きいものを矢印４０５で示し、成長速度の値が小さいものを矢印４０６で示している。
【００５３】
図５は、図３に示すステップＳ３０２でバンド幅の調整を行った後のバンド領域を説明するための模式図である。
【００５４】
図４において、輪郭５０１は、画像の輪郭Ｃ（ｔ）を表している。バンド領域５０２はバンドＡを表し、バンド領域５０３はバンドＢを表している。矢印５０４は、成長速度の値の大きいものを示し、矢印５０５は、成長速度の値が小さいものを表している。この際、例えば、図５に灰色で示した領域（バンド領域５０２及びバンド領域５０３の領域）は、抽出対象の特定の画像領域となる。このとき、バンドＡ及びバンドＢの調整は、それぞれ、以下に示す式に従って行う。
【００５５】
まず、バンドＡに関しては、時刻ｔ＞０での輪郭Ｃ（ｔ）上の任意の点ｐ（ｔ）に対応するバンド幅をδA（ｐ）としたとき、δA（ｐ）を、点ｐ（ｔ）における成長速度Ｆ（ｐ）を用いて、以下の（５）式で与える。
【００５６】
【数５】
2009258926.tif 000007
【００５７】
ここで、（５）式において、δmax及びδminは、それぞれ、バンド幅の最大値と最小値を表す定数である。具体的に、δmaxは、ステップＳ３０１におけるＮＢのバンド幅δに相当する。また、δminは、最低限確保すべきバンド幅を表す。ここでは、δminとして、δmin＝１を用いる。これは、レベルセット方程式の更新を行う際に、全ての輪郭点の周辺１ピクセルにおけるレベルセット関数値を用いるため、最低限、１ピクセル分の幅を持たせる必要があるためである。
【００５８】
また、（５）式において、ＦH及びＦLは、それぞれ、成長速度の上限と下限の閾値（正の定数）を表している。｜Ｆ（ｐ）｜の値が上限の閾値ＦHを上回る場合には、バンド幅はδmaxとなり、逆に、｜Ｆ（ｐ）｜の値が下限の閾値ＦLを下回る場合には、バンド幅はδminとなる。これらのＦH及びＦLの値は、Ｆ（ｐ）の値の分布に応じて決定する。ここでは、全てのＦ（ｐ）の値に関して、上位１０％の値の集合を分離するようなＦ（ｐ）の値をＦH、下位１０％を分離するようなＦ（ｐ）の値をＦLと定める。｜Ｆ（ｐ）｜の値がＦLからＦHの間に収まる場合には、その間における｜Ｆ（ｐ）｜の比率が、δminからδmaxの範囲内で正規化された値がバンド幅となる。
【００５９】
図４に示すバンド領域４０２（バンドＡ）では、成長速度が小さい箇所においてもバンド幅がδ＝δmaxであるために余分に領域を確保してしまうことになる。これに対して、本実施形態では、ステップＳ３０２の処理を行うことにより、図５に示すバンド領域５０２（バンドＡ）のように成長速度が小さい箇所の計算領域（抽出領域）を削減することができる。
【００６０】
次に、バンドＢに関しては、点ｐ（ｔ）に対応するバンド幅をδB（ｐ）としたとき、δB（ｐ）を、以下の（６）式で与える。
【００６１】
【数６】
2009258926.tif 000008
【００６２】
（６）式では、バンド幅δB（ｐ）を、バンドＡにおける最小値δminとする。図４に示すバンド領域４０３（バンドＢ）では、輪郭が成長する方向とは逆側であるにもかかわらず、δ＝δmaxの幅を確保しており、余分に領域を確保してしまうことになる。これに対して、本実施形態では、ステップＳ３０２の処理において最低限必要なバンド幅δminを確保することで、図５のバンド領域５０３（バンドＢ）のように計算領域（抽出領域）を削減することができる。
【００６３】
また、前述したように、輪郭Ｃ（ｔ）の曲率の影響によって、点ｐ（ｔ）上の成長速度Ｆ（ｐ）の符号の逆転が生じる場合がある。ここで、成長速度Ｆ（ｐ）の符号の逆転が生じると、点ｐ（ｔ）の成長する方向がバンドＡではなく、バンドＢの方向を向くことになる。従って、その点ｐ（ｔ）におけるバンドＡとバンドＢの計算処理を入れ替える必要がある。この場合、具体的に、バンドＡの計算式は、（６）式においてδB（ｐ）の代わりにδA（ｐ）を適用した式を用いて算出される。また、バンドＢの計算式は、（５）式においてδA（ｐ）の代わりにδB（ｐ）を適用した式を用いて算出される。
【００６４】
以上説明したように、本実施形態によれば、レベルセット関数を計算する計算領域を、従来例よりも削減することができる。これにより、画像から特定の画像領域を抽出する処理を行う際に、その処理時間の更なる短縮を実現することができる。
【００６５】
本実施形態は、例えば、医用画像における血管領域などの細長く伸びた画像領域を抽出対象としたときなどに、特に大きな効果を発揮する。このような画像領域に対して、内部から輪郭を膨張させて抽出を行う場合、輪郭の変形過程において、ほとんどの輪郭点は成長を止めているが、血管の伸びる方向に面するごく一部の輪郭点だけが成長するという状態になる。このとき、従来例を用いた場合は、成長を止めている輪郭の周辺においてもバンド領域を確保し続けるが、本実施形態の場合は、成長を止めている輪郭周辺にはバンドを構築しない。そのため、従来例に対して大幅に計算領域を削減可能となる。
【００６６】
前述した本実施形態に係る画像処理装置の画像処理方法を示す図２及び図３の各ステップは、コンピュータのＣＰＵ（ＣＰＵ１０１）等が、ＲＡＭなど（ＲＡＭ１０２或いは外部記憶装置１０３）に記憶されたプログラムを実行することによって実現できる。このプログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明に含まれる。
【００６７】
具体的に、前記プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭのような記憶媒体に記録し、或いは各種伝送媒体を介し、コンピュータに提供される。前記プログラムを記録する記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、不揮発性メモリカード等を用いることができる。他方、前記プログラムの伝送媒体としては、プログラム情報を搬送波として伝搬させて供給するためのコンピュータネットワーク（ＬＡＮ、インターネットの等のＷＡＮ、無線通信ネットワーク等）システムにおける通信媒体を用いることができる。また、この際の通信媒体としては、光ファイバ等の有線回線や無線回線などが挙げられる。
【００６８】
また、本発明は、コンピュータが供給されたプログラムを実行することにより本実施形態に係る画像処理装置の機能が実現される態様に限られない。そのプログラムがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）或いは他のアプリケーションソフト等と共同して本実施形態に係る画像処理装置の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発明に含まれる。また、供給されたプログラムの処理の全て、或いは一部がコンピュータの機能拡張ボードや機能拡張ユニットにより行われて本実施形態に係る画像処理装置の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発明に含まれる。
【００６９】
また、前述した本実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術的思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置の内部構成の一例を示す模式図である。
【図２】本発明の実施形態に係る画像処理装置の画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】図２に示すステップＳ２０６のレベルセット関数の再初期化処理における詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】図３に示すステップＳ３０１で設定されたＮＢのバンド領域を説明するための模式図である。
【図５】図３に示すステップＳ３０２でバンド幅の調整を行った後のバンド領域を説明するための模式図である。
【符号の説明】
【００７１】
１００  画像処理装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＡＭ
１０３  外部記憶装置
１０４  表示装置
１０５  入力装置
１０６  通信装置
１０７  バス
【図１】
2009258926.tif 000009
【図２】
2009258926.tif 000010
【図３】
2009258926.tif 000011
【図４】
2009258926.tif 000012
【図５】
2009258926.tif 000013