生体組織を撮像して得た画像の中から所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を検出する領域検出部と、前記候補領域の境界に相当する境界画素を検出する境界画素検出部と、前記境界画素の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域を少なくとも1つずつ設定する領域設定部と、前記領域設定部により設定された各局所領域の画素単位毎に得られる所定の値に基づいて所定の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記境界画素からみて一方の側の近傍領域に設定された第1の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、前記境界画素からみて他方の側の近傍領域に設定された第2の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、に基づき、これら2つの前記所定の特徴量の算出結果の差異を判別可能とするための判別値を算出する判別値算出部と、前記判別値の算出結果に基づき、前記領域検出部による前記候補領域の検出結果を補正する候補領域補正部と、を有することを特徴とする画像処理装置。前記第1の局所領域群及び前記第2の局所領域群は、前記境界画素の勾配方向に基づいてそれぞれ設定されることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記特徴量算出部は、前記領域設定部により設定された各局所領域の画素単位毎に得られる画素値、画素値の比、輝度値、及び、勾配強度のうちの少なくとも1つに基づいて前記所定の特徴量を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記特徴量算出部は、前記所定の値の平均値、最大値、または、最小値のいずれか1つを前記所定の特徴量として算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記所定の形状は、線状であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、前記注目画素の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域を少なくとも1つずつ設定する領域設定部と、前記領域設定部により設定された各局所領域の画素単位毎に得られる所定の値に基づいて所定の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記注目画素からみて一方の側の近傍領域に設定された第1の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、前記注目画素からみて他方の側の近傍領域に設定された第2の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、に基づき、これら2つの前記所定の特徴量の算出結果の差異を判別可能とするための判別値を算出する判別値算出部と、前記判別値の算出結果に基づき、所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から検出する候補領域検出部と、を有することを特徴とする画像処理装置。前記第1の局所領域群及び前記第2の局所領域群は、前記注目画素の勾配方向に基づいてそれぞれ設定されることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。前記特徴量算出部は、前記領域設定部により設定された各局所領域の画素単位毎に得られる画素値、画素値の比、輝度値、及び、勾配強度のうちの少なくとも1つに基づいて前記所定の特徴量を算出することを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。前記特徴量算出部は、前記所定の値の平均値、最大値、または、最小値のいずれか1つを前記所定の特徴量として算出することを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。前記所定の形状は、線状であることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。生体組織を撮像して得た画像の中から所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を検出する領域検出ステップと、前記候補領域の境界に相当する境界画素を検出する境界画素検出ステップと、前記境界画素の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域を少なくとも1つずつ設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップにより設定された各局所領域の画素単位毎に得られる所定の値に基づいて所定の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記境界画素からみて一方の側の近傍領域に設定された第1の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、前記境界画素からみて他方の側の近傍領域に設定された第2の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、に基づき、これら2つの前記所定の特徴量の算出結果の差異を判別可能とするための判別値を算出する判別値算出ステップと、前記判別値の算出結果に基づき、前記領域検出ステップによる前記候補領域の検出結果を補正する候補領域補正ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。前記第1の局所領域群及び前記第2の局所領域群は、前記境界画素の勾配方向に基づいてそれぞれ設定されることを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。前記特徴量算出ステップは、前記領域設定ステップにより設定された各局所領域の画素単位毎に得られる画素値、画素値の比、輝度値、及び、勾配強度のうちの少なくとも1つに基づいて前記所定の特徴量を算出することを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。前記特徴量算出ステップは、前記所定の値の平均値、最大値、または、最小値のいずれか1つを前記所定の特徴量として算出することを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。前記所定の形状は、線状であることを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択ステップと、前記注目画素の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域を少なくとも1つずつ設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップにより設定された各局所領域の画素単位毎に得られる所定の値に基づいて所定の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記注目画素からみて一方の側の近傍領域に設定された第1の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、前記注目画素からみて他方の側の近傍領域に設定された第2の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、に基づき、これら2つの前記所定の特徴量の算出結果の差異を判別可能とするための判別値を算出する判別値算出ステップと、前記判別値の算出結果に基づき、所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から検出する候補領域検出ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。前記第1の局所領域群及び前記第2の局所領域群は、前記注目画素の勾配方向に基づいてそれぞれ設定されることを特徴とする請求項16に記載の画像処理方法。前記特徴量算出ステップは、前記領域設定ステップにより設定された各局所領域の画素単位毎に得られる画素値、画素値の比、輝度値、及び、勾配強度のうちの少なくとも1つに基づいて前記所定の特徴量を算出することを特徴とする請求項16に記載の画像処理方法。前記特徴量算出ステップは、前記所定の値の平均値、最大値、または、最小値のいずれか1つを前記所定の特徴量として算出することを特徴とする請求項16に記載の画像処理方法。前記所定の形状は、線状であることを特徴とする請求項16に記載の画像処理方法。本発明の画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の中から所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を検出する領域検出部と、前記候補領域の境界に相当する境界画素を検出する境界画素検出部と、前記境界画素の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域を少なくとも1つずつ設定する領域設定部と、前記領域設定部により設定された各局所領域の画素単位毎に得られる所定の値に基づいて所定の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記境界画素からみて一方の側の近傍領域に設定された第1の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、前記境界画素からみて他方の側の近傍領域に設定された第2の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、に基づき、これら2つの前記所定の特徴量の算出結果の差異を判別可能とするための判別値を算出する判別値算出部と、前記判別値の算出結果に基づき、前記領域検出部による前記候補領域の検出結果を補正する候補領域補正部と、を有する。本発明の画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、前記注目画素の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域を少なくとも1つずつ設定する領域設定部と、前記領域設定部により設定された各局所領域の画素単位毎に得られる所定の値に基づいて所定の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記注目画素からみて一方の側の近傍領域に設定された第1の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、前記注目画素からみて他方の側の近傍領域に設定された第2の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、に基づき、これら2つの前記所定の特徴量の算出結果の差異を判別可能とするための判別値を算出する判別値算出部と、前記判別値の算出結果に基づき、所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から検出する候補領域検出部と、を有する。本発明の画像処理方法は、生体組織を撮像して得た画像の中から所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を検出する領域検出ステップと、前記候補領域の境界に相当する境界画素を検出する境界画素検出ステップと、前記境界画素の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域を少なくとも1つずつ設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップにより設定された各局所領域の画素単位毎に得られる所定の値に基づいて所定の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記境界画素からみて一方の側の近傍領域に設定された第1の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、前記境界画素からみて他方の側の近傍領域に設定された第2の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、に基づき、これら2つの前記所定の特徴量の算出結果の差異を判別可能とするための判別値を算出する判別値算出ステップと、前記判別値の算出結果に基づき、前記領域検出ステップによる前記候補領域の検出結果を補正する候補領域補正ステップと、を有する。本発明の画像処理方法は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択ステップと、前記注目画素の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域を少なくとも1つずつ設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップにより設定された各局所領域の画素単位毎に得られる所定の値に基づいて所定の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記注目画素からみて一方の側の近傍領域に設定された第1の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、前記注目画素からみて他方の側の近傍領域に設定された第2の局所領域群における前記所定の特徴量の算出結果と、に基づき、これら2つの前記所定の特徴量の算出結果の差異を判別可能とするための判別値を算出する判別値算出ステップと、前記判別値の算出結果に基づき、所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から検出する候補領域検出ステップと、を有する。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ説明を行う。第1の実施例図1から図11は、本発明の第1の実施例に係るものである。内視鏡装置1は、図1に示すように、被検者の体腔内に挿入され、該体腔内の生体組織101等の被写体を撮像して得た画像を信号出力する内視鏡2と、生体組織101を照明するための照明光を発する光源装置3と、内視鏡2からの出力信号に対して種々の処理を施すプロセッサ4と、プロセッサ4からの映像信号に応じた画像を表示する表示装置5と、プロセッサ4における処理結果に応じた出力信号を記憶する外部記憶装置6と、を有して構成されている。内視鏡2は、被検者の体腔内に挿入可能な形状及び寸法を備えた挿入部21aと、挿入部21aの先端側に設けられた先端部21bと、挿入部21aの基端側に設けられた操作部21cと、を有して構成されている。また、挿入部21aの内部には、光源装置3において発せられた照明光を先端部21bへ伝送するためのライトガイド7が挿通されている。ライトガイド7の一方の端面光入射端面は、光源装置3に着脱自在に接続される。また、ライトガイド7の他方の端面光出射端面は、内視鏡2の先端部21bに設けられた図示しない照明光学系の近傍に配置されている。このような構成によれば、光源装置3において発せられた照明光は、光源装置3に接続された状態のライトガイド7、及び、先端部21bに設けられた図示しない照明光学系を経た後、生体組織101に対して出射される。内視鏡2の先端部21bには、被写体の光学像を結像する対物光学系22と、対物光学系22により結像された光学像を撮像して画像を取得するCCD23と、が設けられている。また、内視鏡2の操作部21cには、観察モードを通常光観察モードまたは狭帯域光観察モードのいずれかに切り替えるための指示を行うことが可能な観察モード切替スイッチ24が設けられている。光源装置3は、キセノンランプ等からなる白色光源31と、白色光源31から発せられた白色光を面順次な照明光とする回転フィルタ32と、回転フィルタ32を回転駆動させるモータ33と、回転フィルタ32及びモータ33を白色光源31の出射光路に垂直な方向に移動させるモータ34と、プロセッサ4の制御に基づいてモータ33及び34を駆動させる回転フィルタ駆動部35と、回転フィルタ32を通過した照明光を集光してライトガイド7の入射端面に供給する集光光学系36と、を有している。回転フィルタ32は、図2に示すように、中心を回転軸とした円板状に構成されており、内周側の周方向に沿って設けられた複数のフィルタを具備する第1のフィルタ群32Aと、外周側の周方向に沿って設けられた複数のフィルタを具備する第2のフィルタ群32Bと、を有している。そして、モータ33の駆動力が前記回転軸に伝達されることにより、回転フィルタ32が回転する。なお、回転フィルタ32において、第1のフィルタ群32A及び第2のフィルタ群32Bの各フィルタが配置されている部分以外は、遮光部材により構成されているものとする。第1のフィルタ群32Aは、各々が回転フィルタ32の内周側の周方向に沿って設けられた、赤色の波長帯域の光を透過させるRフィルタ32rと、緑色の波長帯域の光を透過させるGフィルタ32gと、青色の波長帯域の光を透過させるBフィルタ32bとを有して構成されている。Rフィルタ32rは、例えば図3に示すように、主に600nmから700nmまでの光R光を透過させるような構成を有している。また、Gフィルタ32gは、例えば図3に示すように、主に500nmから600nmまでの光G光を透過させるような構成を有している。さらに、Bフィルタ32bは、例えば図3に示すように、主に400nmから500nmまでの光B光を透過させるような構成を有している。すなわち、白色光源31において発せられた白色光が第1のフィルタ群32Aを経ることにより、通常光観察モード用の広帯域光が生成される。第2のフィルタ群32Bは、各々が回転フィルタ32の外周側の周方向に沿って設けられた、青色かつ狭帯域な光を透過させるBnフィルタ321bと、緑色かつ狭帯域な光を透過させるGnフィルタ321gと、を有して構成されている。Bnフィルタ321bは、例えば図4に示すように、中心波長が415nm付近に設定され、かつ、B光に比べて狭い帯域の光Bn光を透過させるように構成されている。また、Gnフィルタ321gは、例えば図4に示すように、中心波長が540nm付近に設定され、かつ、G光に比べて狭い帯域の光Gn光を透過させるように構成されている。すなわち、白色光源31において発せられた白色光が第2のフィルタ群32Bを経て離散化されることにより、狭帯域光観察モード用の複数の帯域の狭帯域光が生成される。プロセッサ4は、画像処理装置としての機能を備えて構成されている。具体的には、プロセッサ4は、画像処理部41と、制御部42と、を有して構成されている。また、画像処理部41は、画像データ生成部41aと、演算部41bと、映像信号生成部41cと、を有して構成されている。画像処理部41の画像データ生成部41aは、制御部42の制御に基づき、内視鏡2からの出力信号に対してノイズ除去及びA/D変換等の処理を施すことにより、CCD23において得られた画像に応じた画像データを生成する。画像処理部41の演算部41bは、画像データ生成部41aにより生成された画像データを用いた所定の処理を行うことにより、血管等の所定の構造を該画像データの中から検出する。なお、前述の所定の処理の詳細については、後程詳述するものとする。画像処理部41の映像信号生成部41cは、画像データ生成部41aにより生成された画像データに対してガンマ変換及びD/A変換等の処理を施すことにより、映像信号を生成して出力する。制御部42は、観察モード切替スイッチ24の指示に基づき、通常光観察モードに切り替える指示が行われたことが検出された場合、通常光観察モード用の広帯域光を光源装置3から出射させるための制御を回転フィルタ駆動部35に対して行う。そして、回転フィルタ駆動部35は、制御部42の制御に基づき、白色光源31の出射光路上に第1のフィルタ群32Aを介挿させ、かつ、白色光源31の出射光路上から第2のフィルタ群32Bを退避させるように、モータ34を動作させる。また、制御部42は、観察モード切替スイッチ24の指示に基づき、狭帯域光観察モードに切り替える指示が行われたことが検出された場合、狭帯域光観察モード用の複数の帯域の狭帯域光を光源装置3から出射させるための制御を回転フィルタ駆動部35に対して行う。そして、回転フィルタ駆動部35は、制御部42の制御に基づき、白色光源31の出射光路上に第2のフィルタ群32Bを介挿させ、かつ、白色光源31の出射光路上から第1のフィルタ群32Aを退避させるように、モータ34を動作させる。すなわち、以上に述べた内視鏡装置1の構成によれば、通常光観察モードが選択された場合には、対象物を肉眼で見た場合と略同様の色合いを有する画像通常光画像を表示装置5に表示させ、さらに、外部記憶装置6に記憶させることができる。また、以上に述べた内視鏡装置1の構成によれば、狭帯域光観察モードが選択された場合には、生体組織101に含まれる血管が強調された画像狭帯域光画像を表示装置5に表示させ、さらに、外部記憶装置6に記憶させることができる。ここで、内視鏡装置1の作用について説明を行う。まず、術者は、内視鏡装置1の各部の電源を投入した後、観察モード切替スイッチ24において通常光観察モードを選択する。そして、術者は、通常光観察モードを選択した際に表示装置5に表示される画像、すなわち、対象物を肉眼で見た場合と略同様の色合いを有する画像を見ながら内視鏡2を体腔内に挿入してゆくことにより、観察対象の生体組織101が存在する部位に先端部21bを近接させる。観察モード切替スイッチ24において通常光観察モードが選択されると、R光、G光及びB光の各色の光が光源装置3から生体組織101へ順次出射され、内視鏡2において該各色の光に応じた画像がそれぞれ取得される。画像処理部41の画像データ生成部41aは、R光に応じた画像、G光に応じた画像、及び、B光に応じた画像が入力されると、各画像に対応する色成分の画像データをそれぞれ生成する図5のステップS1。なお、本実施例においては、説明の簡単のため、例えば図6に模式的に示すような、検出対象となる所定の構造に相当する血管と、生体組織表面の段差の縁等である非血管構造と、背景粘膜と、を含む画像データに対して処理を行うものとして説明を進める。領域検出部の機能を備えた演算部41bは、画像データ生成部41aにより生成された画像データに対して公知の血管検出手法を用いた処理を施すことにより、血管が存在すると推定される候補領域としての血管候補領域を該画像データの中から検出した図5のステップS2後、該血管候補領域の検出結果を一時的に保持する。具体的には、演算部41bは、図6に模式的に示した画像データに対して公知の血管検出手法を用いた処理を施すことにより、例えば図7に示すような血管候補領域の検出結果を得る。なお、本実施例においては、図7の斜線模様の部分を血管候補領域であるとして説明を進める。なお、前述のような検出結果を得るための公知の血管検出手法として、例えば、バンドパスフィルタを用いた血管検出手法、または、ベクトル集中度による線分検出手法等の種々の手法を適用することができる。一方、境界画素検出部の機能を備えた演算部41bは、図5のステップS2の処理により得られた血管候補領域の検出結果に基づき、この検出結果に閾値処理等を施して二値化した画像を用いて該血管候補領域の縁部の画素に相当する境界画素を探索する図5のステップS3。演算部41bは、図5のステップS3の処理により得られた境界画素に対してSobelフィルタ等のフィルタを適用することにより、該境界画素の勾配方向を算出する図5のステップS4。演算部41bは、互いの勾配方向のなす角度が180°または略180°であり、かつ、互いに最も近い位置に存在する2つの境界画素を1つの境界画素対として検出する処理を、図5のステップS4の処理により得られた境界画素に対して行う図5のステップS5。演算部41bは、図5のステップS5の処理により検出された境界画素対に基づき、一方の境界画素から勾配方向に向かって所定の距離だけ離れた位置の画素を中心とする領域AR1と、他方の境界画素から勾配方向に向かって該所定の距離だけ離れた位置の画素を中心とする領域AR2と、をそれぞれ設定する図5のステップS6。具体的には、例えば、前述の所定の距離を2画素分の距離とし、かつ、領域AR1及びAR2をいずれも3×3画素の矩形領域とした場合、1つの境界画素対をなす2つの境界画素と、領域AR1及びAR2との間の位置関係は、図8に模式的に示すようなものとなる。なお、領域AR1及びAR2は、いずれも1画素以上の面積の領域として設定される限りにおいては、どのような形状の領域であってもよい。また、1つの境界画素対に対して領域AR1及びAR2がそれぞれ複数設定されるものであってもよい。さらに、前述の所定の距離は、任意の距離としてもよい。すなわち、領域設定部の機能を備えた演算部41bは、1つの境界画素対の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域としての領域AR1及びAR2を設定する。特徴量算出部の機能を備えた演算部41bは、図5のステップS6の処理結果に基づき、領域AR1における色調特徴量Va1を算出するとともに、領域AR2における色調特徴量Va2を算出する図5のステップS7。具体的には、例えば、緑色の画素値をGaとし、かつ、赤色の画素値をRaとした場合、演算部41bは、領域AR1において設定された画素単位毎に得られるGa/Raの値の平均値を色調特徴量Va1として算出する。また、演算部41bは、領域AR2において設定された画素単位毎に得られるGa/Raの値の平均値を色調特徴量Va2として算出する。なお、演算部41bは、各画素のGa/Raの値の平均値を色調特徴量Va1及びVa2として算出するものに限らず、例えば、各画素のGa/Raの値の最大値を取得して色調特徴量Va1及びVa2とするものであってもよく、または、各画素のGa/Raの値の最小値を取得して色調特徴量Va1及びVa2とするものであってもよい。また、演算部41bは、後述の図9及び図10のような値の変動を示すものを用いる限りにおいては、例えば、Ga/Raの値と、RGBのいずれかの色成分の画素値と、輝度値白黒の階調値と、を単独でまたは複数組み合わせて用いて色調特徴量Va1及びVa2を算出してもよい。一方、演算部41bは、境界画素対をなす2つの境界画素の間に存在する、血管候補領域の中央部の画素におけるGa/Raの値を色調特徴量Vsとして算出する。その後、演算部41bは、色調特徴量Va1またはVa2が色調特徴量Vs以下であるか否かの判定を行う図5のステップS8。そして、演算部41bは、色調特徴量Va1またはVa2の少なくともいずれか一方が色調特徴量Vs以下であるとの判定結果を得た場合、領域AR1側の境界画素と領域AR2側の境界画素との間の血管候補領域における重み係数W1を1とした図5のステップS9後、図5のステップS11の処理を引き続き行う。また、演算部41bは、色調特徴量Va1及びVa2の両方が色調特徴量Vsよりも大きいという判定結果を得た場合、下記数式1を用いた演算を行って重み係数W1を算出する図5のステップS10。なお、色調特徴量Vsとして他の値例えば血管候補領域の中央部の画素におけるRaの値を算出した場合には、図5のステップS8の判定処理における大小関係を適宜逆転させて重み係数W1を算出すればよい。また、本実施例によれば、色調特徴量Va1=Va2の場合に重み係数W1が最大値となるような数式を用いる限りにおいては、下記数式1とは異なる数式を用いて重み係数W1を算出するものであってもよい。上記数式1におけるThreは、例えば、Thre=0.4として予め設定される閾値であるとする。ここで、領域AR1の中心C1から領域AR2の中心C2に至るまでにおいてGa/Raの値を順番に算出した際に、図9のグラフに示すような値の変動が得られた場合、すなわち、領域AR1と領域AR2との間に色調の差異が略生じていない場合には、領域AR1側の境界画素と領域AR2側の境界画素との間の血管候補領域に実際に血管が存在するものと推定される。その一方で、領域AR1の中心C1から領域AR2の中心C2に至るまでにおいてGa/Raの値を順番に算出した際に、図10のグラフに示すような値の変動が得られた場合、すなわち、領域AR1と領域AR2との間に明らかな色調の差異が生じている場合には、領域AR1側の境界画素と領域AR2側の境界画素との間の血管候補領域に非血管構造が存在するものと推定される。そして、色調特徴量Va1及びVa2の比を用いて構成された上記数式1によれば、領域AR1側の境界画素と領域AR2側の境界画素との間の血管候補領域に実際に血管が存在すると推定される場合には相対的に大きな値となり、かつ、該血管候補領域に非血管構造が存在すると推定される場合には相対的に小さな値となるような重み係数W1を、図5のステップS8の判定処理における判定条件に適合しない場合に得ることができる。すなわち、判別値算出部の機能を備えた演算部41bは、領域AR1における色調特徴量Va1の算出結果と、領域AR2における色調特徴量Va2の算出結果と、に基づき、これら2つの色調特徴量の算出結果の差異を判別可能とするための判別値としての重み係数W1を算出する。また、例えば、領域AR1またはAR2のいずれかに血管の分岐点等に相当する画素が含まれる場合においても、領域AR1と領域AR2との間に明らかな色調の差異が生じると考えられる。そのため、領域AR1またはAR2のいずれかに血管の分岐点等に相当する画素が含まれる場合には、上記数式1を用いた演算により重み係数W1を算出することができない。そこで、本実施例においては、図5のステップS8の判定条件に適合した場合に、領域AR1側の境界画素と領域AR2側の境界画素との間の血管候補領域における重み係数W1を1とすることにより、図5のステップS2において得られた血管候補領域の検出結果が保持されるようにしている。一方、候補領域補正部の機能を備えた演算部41bは、図5のステップS9及びS10の処理により得られた重み係数W1を用い、図5のステップS2の処理により得られた血管候補領域の検出結果を補正する図5のステップS11。具体的には、例えば、血管候補領域の画素群において一様に高い評価値となり、かつ、血管候補領域以外の画素群において一様に低い評価値となるような検出結果が図5のステップS2の処理を経て得られた場合、この検出結果に対して重み係数W1を重畳する乗じることにより、各血管候補領域に属する画素群のうち、非血管構造が存在すると推定される画素群の評価値を、血管候補領域以外の画素群における評価値と略同程度の大きさまで低下させることができる。そして、演算部41bは、図5のステップS11の処理結果として、例えば図11に示すように補正された血管候補領域の検出結果を得ることができる。従って、本実施例によれば、非血管構造が存在すると推定される画素群が血管候補領域の検出結果として含まれてしまっている場合に、図5に示した一連の処理を行うことにより、該画素群を極力取り除くように該検出結果を補正することができる。なお、本実施例の処理は、血管に対してのみ適用されるものに限らず、例えばピットパターンのような、血管以外の構造に対しても略同様に適用することができる。また、本実施例によれば、上記数式1の演算を経て得られる重み係数W1の逆数を利用した処理を行うことにより、例えば、生体組織表面の段差の縁、及び、該段差に起因して生じた影に相当する部分を画像内から検出することもできる。そのため、本実施例によれば、生体組織を撮像して得られた画像に含まれる血管等の所定の構造の検出精度を従来に比べて向上させることができる。また、本実施例によれば、公知の手法を用いて得られた血管候補領域の検出結果に重み係数W1を適用して該検出結果を補正するような処理を行うものに限らず、例えば、画像データの各画素毎に重み係数W1を算出した算出結果を血管候補領域の検出結果として得るような処理を行うものであってもよい。ここで、図12及び図13を主に参照しつつ、本実施例の変形例に係る処理についての説明を行う。なお、以上までに既に述べたものと略同様の処理等を適用可能な部分については、適宜省略しつつ以降の説明を進めてゆくものとする。画像処理部41の画像データ生成部41aは、R光に応じた画像、G光に応じた画像、及び、B光に応じた画像が入力されると、各画像に対応する色成分の画像データをそれぞれ生成する図12のステップS21。画素選択部の機能を備えた演算部41bは、画像データ生成部41aにより生成された画像データの各画素の中から、注目画素を1つ選択する図12のステップS22。演算部41bは、図12のステップS22の処理において選択された注目画素に対してSobelフィルタ等のフィルタを適用することにより、該注目画素の勾配方向を算出する図12のステップS23。演算部41bは、図12のステップS23の処理において算出された勾配方向に基づき、注目画素から勾配方向に向かって所定の距離だけ離れた位置の画素を中心とする領域AR1と、注目画素から勾配方向の逆方向勾配方向に対して180°または略180°の角度をなす方向に向かって該所定の距離だけ離れた位置の画素を中心とする領域AR2と、をそれぞれ設定する図12のステップS24。具体的には、例えば、領域AR1及びAR2をいずれも3×3画素の矩形領域とした場合、注目画素と、領域AR1及びAR2との間の位置関係は、図13に模式的に示すようなものとなる。すなわち、領域設定部の機能を備えた演算部41bは、注目画素の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域としての領域AR1及びAR2を設定する。演算部41bは、図12のステップS24の処理結果に基づき、領域AR1における色調特徴量Va1を算出するとともに、領域AR2における色調特徴量Va2を算出する図12のステップS25。演算部41bは、図12のステップS25において算出された色調特徴量Va1及びVa2を上記数式1に適用して重み係数W1を算出した図12のステップS26後、画像データに含まれる全画素において重み係数W1を算出したか否かの判定を行う図12のステップS27。その後、演算部41bは、重み係数W1を算出していない画素がなくなるまで、図12のステップS22からステップS26までの処理を繰り返し行う。そして、候補領域検出部の機能を備えた演算部41bは、画像データに含まれる全画素における重み係数W1の算出が完了すると、重み係数W1の算出結果に基づき、重み係数W1が所定の閾値以上となる画素群を血管候補領域として検出する図12のステップS28。なお、本変形例の処理は、血管に対してのみ適用されるものに限らず、例えばピットパターンのような、血管以外の構造に対しても略同様に適用することができる。また、本変形例によれば、上記数式1の演算を経て得られる重み係数W1の逆数を利用した処理を行うことにより、例えば、生体組織表面の段差の縁、及び、該段差に起因して生じた影に相当する部分を画像内から検出することもできる。そのため、前述の実施例の処理の代わりに本変形例の処理を用いた場合であっても、生体組織を撮像して得られた画像に含まれる血管等の所定の構造の検出精度を従来に比べて向上させることができる。第2の実施例図14から図17は、本発明の第2の実施例に係るものである。なお、本実施例においては、第1の実施例と同様の構成の内視鏡装置1を用いて処理を行う。そのため、本実施例においては、内視鏡装置の構成に関しての詳細な説明を省略する。ここで、本実施例の作用について説明を行う。なお、第1の実施例において既に述べたものと略同様の処理等を適用可能な部分については、適宜省略しつつ以降の説明を進めてゆくものとする。画像処理部41の画像データ生成部41aは、R光に応じた画像、G光に応じた画像、及び、B光に応じた画像が入力されると、各画像に対応する色成分の画像データをそれぞれ生成する図14のステップS41。なお、本実施例においては、説明の簡単のため、例えば図6に模式的に示すような、検出対象となる所定の構造に相当する血管と、生体組織表面の段差の縁等である非血管構造と、背景粘膜と、を含む画像データに対して処理を行うものとして説明を進める。演算部41bは、画像データ生成部41aにより生成された画像データに対して公知の血管検出手法を用いた処理を施すことにより、血管が存在すると推定される候補領域としての血管候補領域を該画像データの中から検出した図14のステップS42後、該血管候補領域の検出結果を一時的に保持する。具体的には、演算部41bは、図6に模式的に示した画像データに対して公知の血管検出手法を用いた処理を施すことにより、例えば図7に示すような血管候補領域の検出結果を得る。なお、本実施例においては、図7の斜線模様の部分を血管候補領域であるとして説明を進める。なお、前述のような検出結果を得るための公知の血管検出手法として、例えば、バンドパスフィルタを用いた血管検出手法、または、ベクトル集中度による線分検出手法等の種々の手法を適用することができる。一方、演算部41bは、図14のステップS42の処理により得られた血管候補領域の検出結果に基づき、この検出結果に閾値処理等を施して二値化した画像を用いて該血管候補領域の縁部の画素に相当する境界画素を探索する図14のステップS43。演算部41bは、図14のステップS43の処理により得られた境界画素に対してSobelフィルタ等のフィルタを適用することにより、該境界画素の勾配方向を算出する図14のステップS44。演算部41bは、互いの勾配方向のなす角度が180°または略180°であり、かつ、互いに最も近い位置に存在する2つの境界画素を1つの境界画素対として検出する処理を、図14のステップS44の処理により得られた境界画素に対して行う図14のステップS45。演算部41bは、図14のステップS45の処理により検出された境界画素対に基づき、一方の境界画素から勾配方向に向かって所定の距離だけ離れた位置の画素を中心とする領域AR3と、他方の境界画素から勾配方向に向かって該所定の距離だけ離れた位置の画素を中心とする領域AR4と、をそれぞれ設定する図14のステップS46。具体的には、例えば、前述の所定の距離を1.5画素分の距離とし、かつ、領域AR3及びAR4をいずれも3×3画素の矩形領域とした場合、1つの境界画素対をなす2つの境界画素と、領域AR3及びAR4との間の位置関係は、図15に模式的に示すようなものとなる。なお、領域AR3及びAR4は、いずれも境界画素の少なくとも一部を含む1画素以上の面積の領域として設定される限りにおいては、どのような形状の領域であってもよい。図15に示した領域AR3及びAR4は、3×3画素の矩形領域内に境界画素を0.5画素分含むように設定される場合を例に挙げている。また、1つの境界画素対に対して領域AR3及びAR4がそれぞれ複数設定されるものであってもよい。さらに、前述の所定の距離は、領域AR3の内部に一方の境界画素の少なくとも一部が含まれ、かつ、領域AR4の内部に他方の境界画素の少なくとも一部が含まれるように設定される限りにおいては、任意の距離としてもよい。すなわち、領域設定部の機能を備えた演算部41bは、境界画素対の近傍かつ両側に存在する2つの近傍領域において、1画素以上の面積を具備する局所領域としての領域AR3及びAR4を設定する。特徴量算出部の機能を備えた演算部41bは、図14のステップS46の処理結果に基づき、領域AR3における勾配特徴量Vb1を算出するとともに、領域AR4における勾配特徴量Vb2を算出する図14のステップS47。具体的には、演算部41bは、例えば、領域AR3において設定された画素単位毎にSobelフィルタを適用して得られる勾配強度の平均値を勾配特徴量Vb1として算出する。また、演算部41bは、例えば、領域AR4において設定された画素単位毎にSobelフィルタを適用して得られる勾配強度の平均値を勾配特徴量Vb2として算出する。なお、演算部41bは、画素単位毎にSobelフィルタを適用して勾配強度を得るものに限らず、他の手法を用いて画素単位毎の勾配強度を得るものであってもよい。一方、演算部41bは、図14のステップS47の処理により得られた勾配特徴量Vb1及びVb2を下記数式2に適用することにより、重み係数W2を算出する図14のステップS48。なお、本実施例によれば、勾配特徴量Vb1=Vb2の場合に重み係数W2が最大値となるような数式を用いる限りにおいては、下記数式2とは異なる数式を用いて重み係数W2を算出するものであってもよい。ここで、領域AR3の中心C3から領域AR4の中心C4に至るまでにおいて勾配強度を順番に算出した際に、図16のグラフに示すような値の変動が得られた場合、すなわち、領域AR3と領域AR4との間に勾配強度の差異が略生じていない場合には、領域AR3側の境界画素と領域AR4側の境界画素との間の血管候補領域に実際に血管が存在するものと推定される。その一方で、領域AR3の中心C3から領域AR4の中心C4に至るまでにおいて勾配強度を順番に算出した際に、図17のグラフに示すような値の変動が得られた場合、すなわち、領域AR3と領域AR4との間に明らかな勾配強度の差異が生じている場合には、領域AR3側の境界画素と領域AR4側の境界画素との間の血管候補領域に非血管構造が存在するものと推定される。そして、勾配特徴量Vb1及びVb2の比を用いて構成された上記数式2によれば、領域AR3側の境界画素と領域AR4側の境界画素との間の血管候補領域に実際に血管が存在すると推定される場合には相対的に大きな値となり、かつ、該血管候補領域に非血管構造が存在すると推定される場合には相対的に小さな値となるような重み係数W2を得ることができる。すなわち、判別値算出部の機能を備えた演算部41bは、領域AR3における勾配特徴量Vb1の算出結果と、領域AR4における勾配特徴量Vb2の算出結果と、に基づき、これら2つの勾配特徴量の算出結果の差異を判別可能とするための判別値としての重み係数W2を算出する。候補領域補正部の機能を備えた演算部41bは、図14のステップS48の処理により得られた重み係数W2を用い、図14のステップS42の処理により得られた血管候補領域の検出結果を補正する図14のステップS49。具体的には、例えば、血管候補領域の画素群において一様に高い評価値となり、かつ、血管候補領域以外の画素群において一様に低い評価値となるような検出結果が図14のステップS42の処理を経て得られた場合、この検出結果に対して重み係数W2を重畳する乗じることにより、各血管候補領域に属する画素群のうち、非血管構造が存在すると推定される画素群の評価値を、血管候補領域以外の画素群における評価値と略同程度の大きさまで低下させることができる。そして、演算部41bは、図14のステップS49の処理結果として、例えば図11に示すように補正された血管候補領域の検出結果を得ることができる。従って、本実施例によれば、非血管構造が存在すると推定される画素群が血管候補領域の検出結果として含まれてしまっている場合に、図14に示した一連の処理を行うことにより、該画素群を極力取り除くように該検出結果を補正することができる。なお、本実施例の処理は、血管に対してのみ適用されるものに限らず、例えばピットパターンのような、血管以外の構造に対しても略同様に適用することができる。また、本変形例によれば、上記数式2の演算を経て得られる重み係数W2の逆数を利用した処理を行うことにより、例えば、生体組織表面の段差の縁、及び、該段差に起因して生じた影に相当する部分を画像内から検出することもできる。そのため、本実施例によれば、生体組織を撮像して得られた画像に含まれる血管等の所定の構造の検出精度を従来に比べて向上させることができる。本発明は、上述した各実施例に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変更や応用が可能であることは勿論である。本出願は、2010年7月21日に日本国に出願された特願2010-164238号を優先権主張の基礎として出願するものであり、上記の開示内容は、本願明細書、請求の範囲、図面に引用されたものとする。