"医用画像に対する領域分割処理を行うことが可能な医用画像処理装置であって、前記医用画像から少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量算出部により算出された特徴量に基づき、前記医用画像において複数のカテゴリを設定するカテゴリ設定部と、前記特徴量算出部により算出された特徴量に基づき、前記カテゴリ設定部により設定されたカテゴリにそれぞれ分類される前記医用画像の各領域毎に母数を設定する母数設定部と、前記カテゴリ設定部により設定されたカテゴリの数と、前記母数設定部により設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づき、前記医用画像に対する領域分割処理を行う領域分割部と、を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。前記医用画像に含まれる構造成分に対応する領域を抽出する構造成分領域抽出部をさらに有し、前記特徴量算出部は、前記構造成分領域抽出部により抽出された各領域から少なくとも1つの特徴量を算出し、前記カテゴリ設定部は、前記特徴量算出部により算出された特徴量に基づき、前記構造成分領域抽出部により抽出された各領域に対応する複数のカテゴリを設定することを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。前記カテゴリ設定部は、前記特徴量算出部により算出された特徴量の分布状態に基づき、前記複数のカテゴリに対してクラスタリング処理を施し、前記母数設定部は、前記特徴量算出部により算出された特徴量に基づき、前記クラスタリング処理の処理結果により設定されたカテゴリにそれぞれ分類される各領域毎に母数を設定し、前記領域分割部は、前記クラスタリング処理の処理結果により設定されたカテゴリの数と、前記母数設定部により設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づいて領域分割処理を行うことを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。前記領域分割部は、前記医用画像を前記カテゴリ設定部により設定された各カテゴリに対応する複数の領域に分割するとともに、前記複数の領域各々において前記特徴量に基づいて算出される母数が、前記母数設定部により設定された母数に近付くように領域分割処理を行うことを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。前記医用画像は、内視鏡画像であることを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。前記カテゴリ設定部により設定されるカテゴリには、血管及び腺構造のうちの少なくとも1つが含まれることを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。医用画像に対する領域分割処理を行うことが可能な医用画像処理装置であって、前記医用画像から少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出部と、前記医用画像に含まれる構造成分に対応する複数の構造成分領域を設定する構造成分領域設定部と、前記複数の構造成分領域各々において、前記特徴量が相互に類似する領域同士を統合する領域統合部と、前記領域統合部による統合結果に基づいてカテゴリを設定するカテゴリ設定部と、前記領域統合部による統合結果として得られた構造成分領域各々における前記特徴量に基づき、該統合結果として得られた構造成分領域毎にそれぞれ母数を設定する母数設定部と、前記カテゴリ設定部により設定されたカテゴリの数と、前記母数設定部により設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づき、前記医用画像に対する領域分割処理を行う領域分割部と、を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。前記医用画像は、内視鏡画像であることを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理装置。前記カテゴリ設定部により設定されるカテゴリには、血管及び腺構造のうちの少なくとも1つが含まれることを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理装置。医用画像に対する領域分割処理を行うための医用画像処理方法であって、前記医用画像から少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量に基づき、前記医用画像において複数のカテゴリを設定するカテゴリ設定ステップと、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量に基づき、前記カテゴリ設定ステップにより設定されたカテゴリにそれぞれ分類される前記医用画像の各領域毎に母数を設定する母数設定ステップと、前記カテゴリ設定ステップにより設定されたカテゴリの数と、前記母数設定ステップにより設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づき、前記医用画像に対する領域分割処理を行う領域分割ステップと、を備えたことを特徴とする医用画像処理方法。前記医用画像に含まれる構造成分に対応する領域を抽出する構造成分領域抽出ステップをさらに有し、前記特徴量算出ステップは、前記構造成分領域抽出ステップにより抽出された各領域から少なくとも1つの特徴量を算出し、前記カテゴリ設定ステップは、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量に基づき、前記構造成分領域抽出ステップにより抽出された各領域に対応する複数のカテゴリを設定することを特徴とする請求項10に記載の医用画像処理方法。前記カテゴリ設定ステップは、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量の分布状態に基づき、前記複数のカテゴリに対してクラスタリング処理を施し、前記母数設定ステップは、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量に基づき、前記クラスタリング処理の処理結果により設定されたカテゴリにそれぞれ分類される各領域毎に母数を設定し、前記領域分割ステップは、前記クラスタリング処理の処理結果により設定されたカテゴリの数と、前記母数設定ステップにより設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づいて領域分割処理を行うことを特徴とする請求項10に記載の医用画像処理方法。前記領域分割ステップは、前記医用画像を前記カテゴリ設定ステップにより設定された各カテゴリに対応する複数の領域に分割するとともに、前記複数の領域各々において前記特徴量に基づいて算出される母数が、前記母数設定ステップにより設定された母数に近付くように領域分割処理を行うことを特徴とする請求項10に記載の医用画像処理方法。前記医用画像は、内視鏡画像であることを特徴とする請求項10に記載の医用画像処理方法。前記カテゴリ設定ステップにより設定されるカテゴリには、血管及び腺構造のうちの少なくとも1つが含まれることを特徴とする請求項10に記載の医用画像処理方法。医用画像に対する領域分割処理を行うための医用画像処理方法であって、前記医用画像から少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記医用画像に含まれる構造成分に対応する複数の構造成分領域を設定する構造成分領域設定ステップと、前記複数の構造成分領域各々において、前記特徴量が相互に類似する領域同士を統合する領域統合ステップと、前記領域統合ステップによる統合結果に基づいてカテゴリを設定するカテゴリ設定ステップと、前記領域統合ステップによる統合結果として得られた構造成分領域各々における前記特徴量に基づき、該統合結果として得られた構造成分領域毎にそれぞれ母数を設定する母数設定ステップと、前記カテゴリ設定ステップにより設定されたカテゴリの数と、前記母数設定ステップにより設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づき、前記医用画像に対する領域分割処理を行う領域分割ステップと、を備えたことを特徴とする医用画像処理方法。前記医用画像は、内視鏡画像であることを特徴とする請求項16に記載の医用画像処理方法。前記カテゴリ設定ステップにより設定されるカテゴリには、血管及び腺構造のうちの少なくとも1つが含まれることを特徴とする請求項16に記載の医用画像処理方法。本発明の医用画像処理装置は、医用画像に対する領域分割処理を行うことが可能な医用画像処理装置であって、前記医用画像から少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量算出部により算出された特徴量に基づき、前記医用画像において複数のカテゴリを設定するカテゴリ設定部と、前記特徴量算出部により算出された特徴量に基づき、前記カテゴリ設定部により設定されたカテゴリにそれぞれ分類される前記医用画像の各領域毎に母数を設定する母数設定部と、前記カテゴリ設定部により設定されたカテゴリの数と、前記母数設定部により設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づき、前記医用画像に対する領域分割処理を行う領域分割部と、を備えている。本発明の医用画像処理装置は、医用画像に対する領域分割処理を行うことが可能な医用画像処理装置であって、前記医用画像から少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出部と、前記医用画像に含まれる構造成分に対応する複数の構造成分領域を設定する構造成分領域設定部と、前記複数の構造成分領域各々において、前記特徴量が相互に類似する領域同士を統合する領域統合部と、前記領域統合部による統合結果に基づいてカテゴリを設定するカテゴリ設定部と、前記領域統合部による統合結果として得られた構造成分領域各々における前記特徴量に基づき、該統合結果として得られた構造成分領域毎にそれぞれ母数を設定する母数設定部と、前記カテゴリ設定部により設定されたカテゴリの数と、前記母数設定部により設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づき、前記医用画像に対する領域分割処理を行う領域分割部と、を備えている。本発明の医用画像処理方法は、医用画像に対する領域分割処理を行うための医用画像処理方法であって、前記医用画像から少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量に基づき、前記医用画像において複数のカテゴリを設定するカテゴリ設定ステップと、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量に基づき、前記カテゴリ設定ステップにより設定されたカテゴリにそれぞれ分類される前記医用画像の各領域毎に母数を設定する母数設定ステップと、前記カテゴリ設定ステップにより設定されたカテゴリの数と、前記母数設定ステップにより設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づき、前記医用画像に対する領域分割処理を行う領域分割ステップと、を備えている。本発明の医用画像処理方法は、医用画像に対する領域分割処理を行うための医用画像処理方法であって、前記医用画像から少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記医用画像に含まれる構造成分に対応する複数の構造成分領域を設定する構造成分領域設定ステップと、前記複数の構造成分領域各々において、前記特徴量が相互に類似する領域同士を統合する領域統合ステップと、前記領域統合ステップによる統合結果に基づいてカテゴリを設定するカテゴリ設定ステップと、前記領域統合ステップによる統合結果として得られた構造成分領域各々における前記特徴量に基づき、該統合結果として得られた構造成分領域毎にそれぞれ母数を設定する母数設定ステップと、前記カテゴリ設定ステップにより設定されたカテゴリの数と、前記母数設定ステップにより設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づき、前記医用画像に対する領域分割処理を行う領域分割ステップと、を備えている。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10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、生体組織101を撮像して得た画像データに対する領域分割処理を行う。なお、本実施例においては、前記画像データに血管が含まれているものとし、さらに、前記画像データにおいて血管が存在する領域とそれ以外の領域とを区別するような領域分割処理を行うものとする。このような領域分割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、かつまたは、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に表示表示させ、かつまたは、外部記憶装置6に記憶させることができる。次に、本実施例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、R、G及びBの3つのプレーンからなり、水平方向ISX及び垂直方向ISYの画像サイズを備え、さらに、各画素の階調が0~255の8bitであるような画像データが画像データ生成部41aにより生成されるものとする。また、以降においては、R、G及びBの各プレーンにおけるj番目1≦j<ISX×ISYの画素の画素値をそれぞれrj、gj及びbjとして説明を進めるものとする。画像処理部41の演算部41bは、画像データ生成部41aにおいて生成された画像データに基づき、以降の処理に用いる所定の色調特徴量を該画像データの各画素毎に算出する図5のステップS2。より具体的には、本実施例の演算部41bは、前述の所定の色調特徴量通常光観察モードが選択された際に生成される画像データに基づいて算出する色調特徴量として、Rプレーンのj番目の画素の画素値rjとGプレーンのj番目の画素の画素値gjとの比である、gj/rjの値を各画素毎に1番目~ISX×ISY番目の画素全てにおいて算出する。なお、本実施例においては、画素値rj≠0が常に成り立つものと仮定し、さらに、前述の所定の色調特徴量の生起頻度が正規分布多変量正規分布に従うものと仮定して以降の説明を行う。その後、画像処理部41の演算部41bは、図5のステップS2において算出した所定の色調特徴量を用い、生体組織101において血管が存在する領域とそれ以外の領域とを区別するような領域分割処理を行う。ここで、本実施例の領域分割処理の詳細について述べる。なお、以降においては、説明の簡単のため、例えば図6のような、血管の内部血管の内側に相当する領域をドット模様とし、背景粘膜血管の外側に相当する領域を白とし、かつ、これら2つの領域の境界線を細い実線として示した、模式的な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。なお、図6は、拡大内視鏡を用いて観察される、胃粘膜の集合細静脈と呼ばれる複雑な形状を示す血管を模式的に示したものである。実際の内視鏡画像によれば、血管及び背景粘膜領域のみを含むものに限らず、例えば、集合細静脈から分岐して表層粘膜に向かって走行する微細血管及び胃底腺腺口等の各種構造をさらに含むような画像データが取得される。そして、これらの各種構造を、血管及び背景粘膜領域のいずれとも異なる他のカテゴリに属するものとみなして適宜カテゴリ数を増やすことにより、以下に説明する一連の処理を適用することができる。演算部41bは、前述の非特許文献3ChristopheSamson,LaureBlanc-Feraud,GillesAubert,andJosianeZerubia:MultiphaseEvolutionandVariationalImageClassification,INRIASophiaAntipolisに開示されたMumford-Shahモデルに類する動的輪郭モデルを用いた輪郭検出法の演算におけるカテゴリ数、及び、各カテゴリ毎の母数を推定するための演算を行う図5のステップS3。このような母数の推定方法の具体例を以下に述べる。はじめに、明瞭な各種構造成分を有する領域と間質部等の背景領域とを画像から抽出し、カテゴリ数、及び、これらの領域の特徴量に基づくカテゴリ毎の母数を求めるための処理について説明する。演算部41bは、図6の模式的な画像データのGプレーンに対して公知のエッジ検出フィルタ例えば、図7に示すサイズ5×5のフィルタを用いた畳み込み演算を適用することにより、大きなエッジを有する領域画素値の変動が大きく、長いエッジを有する領域、及び、大域的な背景領域エッジがほとんどない領域を抽出する。具体的には、エッジ検出フィルタリング適用後の画像をGaとし、さらに、画像Gaにおけるj番目1≦j<ISX×ISYの画素の画素値をgajとした場合、演算部41bは、例えば、|gaj|>0||は絶対値を表すである各画素を二値化して抽出した後、連結成分ごとに公知のラベリングを適用することによりエッジマップMを作成する。なお、このようにして作成されたエッジマップMにおいて、ラベリングされたC個1≦Cの連結成分が存在するものとし、さらに、各連結成分をmc1≦c≦Cとして以降の説明を続ける。染色剤等を用いていない場合の、通常の内視鏡画像における粘膜表面の微細構造に基づいて得られた画像Gaにおいては、G光に含まれる波長成分をヘモグロビンが吸収するため、血管の画素値が周辺粘膜の画素値に対して相対的に小さくなる。また、前述の画像Gaにおいては、G光に含まれる波長成分を反射することから、pitの画素値が周辺粘膜の画素値に対して相対的に大きくなる。そして、このような特性を利用することにより、種々のカテゴリを抽出することができる。一方、演算部41bは、明瞭な血管のエッジを抽出するために、エッジマップMとは異なる大エッジマップLを作成する。具体的には、演算部41bは、|gaj|>Th1例えばTh1=10である各画素を二値化して抽出することにより、前述の大エッジマップLを作成する。なお、前述の閾値Th1は、固定値として設定されるものに限らず、例えば、画素値gajに係るヒストグラムのうち、上位20の画素値を含むように適応的に決定されるものであってもよい。なお、大エッジマップLを作成する理由は、以下の通りである。図6の模式的な画像データによれば、画像中には血管及び背景領域のみが存在しているが、実際の内視鏡画像によれば、様々な血管及びその他の構造成分、さらにはノイズ成分も含まれ得る。そのため、エッジマップMの作成時に、それらのエッジも|gaj|>0であるとして抽出される。このような事情を鑑み、エッジマップMとは異なる大エッジマップLを作成することにより、閉領域を構成する、または、閉領域の少なくとも一部分を構成する大きなエッジが特定される。そして、後述する処理を行うことにより、値が小のエッジのみで構成される構造成分及びノイズ成分を除外でき、すなわち、比較的明瞭な構造成分のみを特定することができる。続いて、演算部41bは、エッジマップM及び大エッジマップLを相互に参照することにより、エッジマップMの各連結成分m1~mCのうち、大エッジマップLにおいて大きなエッジが存在すると判定されている画素と重複する1または複数の連結成分mcを選択する処理を行う。このような処理により、エッジマップMの各連結成分のうち、大きなエッジを有する領域に相当する、血管が撮像されている可能性が高い1または複数の連結成分のみを抽出することができる。さらに、演算部41bは、前述の処理の処理結果に基づき、大きなエッジを有する連結成分と判定された各連結成分mcにより構成される各々の閉領域を、例えば、特開平11-003428号公報に開示されている閉領域検出手法を用いて抽出する。このようにして抽出された代表領域Ad1≦d≦Dは、画像における領域分割の対象となる各種の構造成分を含む領域であるとともに、該各種の構造成分のうちの比較的明瞭なものを含む領域として抽出される。また、演算部41bは、エッジマップMにおいてエッジとして抽出されていない画素群を、大域的な背景領域とみなして抽出する。その後、演算部41bは、抽出した各代表領域Adにおいて、色調特徴量gj/rjの値が相互に類似する領域同士を統合して1つのカテゴリとする処理を繰り返すことにより、図6の模式的な画像データに含まれる全カテゴリ数K1≦Kを推定する。なお、このような処理としては、例えば特開2007-175432号公報に開示されているような、色調特徴量及びそのヒストグラムを用いたクラスタリングに係る処理を適用することができる。続いて、演算部41bは、以上に述べた処理により得られたK個のカテゴリ各々において、色調特徴量gj/rjの値の平均値及び標準偏差であるμGRi及びσGRi1≦i≦Kを算出する。なお、前述のカテゴリ数及び母数の算出については、術者等による手動操作に応じたものとして処理対象の領域を設定することもできる。このような場合、演算部41bは、図示しない入力インターフェースにおいてなされた入力操作に基づいて血管等の構造成分を含む領域及び背景粘膜領域を設定し、設定した各領域に対してカテゴリ番号i1≦i≦K、Kはカテゴリ数を付与し、さらに、カテゴリ番号が付与された各領域毎に色調特徴量gj/rjの平均値及び標準偏差を算出した算出結果を取得すればよい。なお、以上に列挙した推定方法においては、母数を推定する事前に、複数のカテゴリに重複して生起し得るような色調特徴量の値を有する画素を除外しておくことにより、母数の推定精度を向上させることができる。また、十分な明るさでない画素及びハレーション等の高輝度画素等の、色調特徴量の算出に適さない画素については、閾値処理により除外した上で母数の推定を行うようにしてもよい。さらに、以上に述べた一連の処理においては、Gプレーンに対してエッジ検出フィルタを適用した画像Gaに基づいて母数の推定を行うもの限らず、例えば、各画素の色調特徴量gj/rjの値を直接用いて母数の推定を行うものであってもよい。そして、色調特徴量gj/rjの値を直接用いて母数の推定を行う場合においては、画素値を乗数的に変動させる要因となり得る、光量の大小及びシェーディング等による影響を軽減することができる。また、色調特徴量gj/rjの値を直接用いて母数の推定を行う場合には、通常の内視鏡画像におけるgj/rjの値が0<gj/rj<1の範囲内に略収まることを考慮した上で、一連の閾値を適宜決定すればよい。なお、血管及びpit等の粘膜微細構造においては、どのような組織性状を有しているか、及び、粘膜下のどの程度深い位置に存在するか等の要因により、組織学的な構造として同一のカテゴリに属するにもかかわらず相互に色調が異なる、といった場合が多々発生し得る。このような場合においては、例えば、血管1及び血管2等の複数のカテゴリに分離し、該複数のカテゴリ毎にそれぞれ母数を推定すればよい。具体的には、代表領域Adの統合を行う際の統合基準、または、代表領域Adの統合を行った後の各領域に対する分離基準を適宜定めて最終的なカテゴリ数を推定した後、各カテゴリ毎に母数を推定することにより実現できる。また、以上に述べた一連の処理においては、gj/rjの値を色調特徴量として用いるものに限らず、例えば、gj/rjの値またはbj/gjの値のうちの一方を、抽出対象となるカテゴリに応じた色調特徴量として適宜選択しつつ用いるものであってもよい。すなわち、以上に述べた推定方法によれば、図6の模式的な画像データに全部でK個のカテゴリ数が含まれているという推定結果を得ることができる。さらに、以上に述べた推定方法によれば、全K個のカテゴリのうちのi番目のカテゴリにおける所定の色調特徴量gj/rjの値の平均値μGRi及び標準偏差σGRiを、前述の母数の推定結果として得ることができる。なお、以降においては、説明の簡単のため、血管の内部血管の内側に相当する領域と、間質部等の背景粘膜血管の外側に相当する領域と、の2つのカテゴリのみが図6の模式的な画像データに含まれるK=2であるとともに、i=1または2のいずれかであるものとして説明を進める。一方、演算部41bは、図5のステップS3において得られたカテゴリ数及び母数の推定結果をM-S法の輪郭検出式に適用することにより、領域分割に係る演算を行う図5のステップS4。なお、本実施例においては、前述の輪郭検出式として、前述の非特許文献3ChristopheSamson,LaureBlanc-Feraud,GillesAubert,andJosianeZerubia:MultiphaseEvolutionandVariationalImageClassification,INRIASophiaAntipolisに開示された、下記数式1を用いるものとする。上記数式1におけるΦi1≦i≦Kは、距離関数と呼ばれるものであり、Φi=0となる画素が領域の境界となり、その他の画素におけるΦiの値については境界からの距離に応じて設定される。具体的には、Φiの値は、前記境界の内部領域の内側に存在する画素については前記境界からの距離に応じた正の値をとり、前記境界の外部領域の外側に存在する画素については前記境界からの距離に応じた負の値をとる。また、上記数式1におけるFαΦ1,,ΦKは、全K個のカテゴリを含む全領域Ωを領域分割した際の評価値を示すものである。すなわち、FαΦ1,,ΦKの値を最小化する境界を例えば後述の繰り返し処理を経て求めることにより、画像の領域分割を実現することができる。なお、上記数式1における右辺の3つの項は、それぞれ順に、分割された領域内の特徴量の母数がμi及びσiに近いほど小となる項、境界線の長さが短いほど複雑でないほど小となる項、及び、領域の重複等を制御する項、をそれぞれ意味している。一方、M-S法を用いた領域分割においては、評価値FαΦ1,,ΦKを最小化する距離関数Φiを、下記数式2の繰り返し処理を経て求めることができる。上記数式2におけるtは、繰り返し処理における繰り返し回数0≦tを示す添え字である。なお、上記数式2におけるt=0は、境界が初期解であることを意味する。そして、演算部41bは、上記数式2を用いた繰り返し処理において、t回目及びt1回目の繰り返し回数に達した際にそれぞれ得られる距離関数Φiを用いて算出した評価値FαΦ1,,ΦKの値が0あるいは0.01等の微小な変化となったことを検出した場合、または、所定の繰り返し回数t=所定値に達したことを検出した場合の処理結果を、最終的な境界に収束した領域分割結果として取得する。なお、本実施例においては、演算時間削減のため、所定の繰り返し回数に達した場合の処理結果距離関数Φi及び評価値FαΦ1,,ΦKを領域分割結果として取得するものとする。なお、上記数式1及び2におけるλは、所定の定数正の実数を示す。具体的には、本実施例においては、λ=1.0として定められる。また、上記数式1及び2におけるei及びγiは、それぞれ各カテゴリの右辺第一項及び第二項の重み係数を示す。具体的には、本実施例においては、e1=e2=...=eK=1.0、かつ、γ1=γ2=...=γK=1.0として定められる。さらに、本実施例によれば、これらの重み係数の値を適宜変更することにより、右辺各項または各カテゴリ毎の重要度が変更され、すなわち、領域境界の収束結果領域分割結果を制御することができる。また、上記の数式1及び2におけるδα及びHαは、Diracのデルタ関数及びHeaviside分布をそれぞれ近似した関数を示す。一方、演算部41bは、図5のステップS4において、図5のステップS2の処理結果として得られた各画素毎の所定の色調特徴量gj/rjを上記数式2のu0に代入して演算を行うことにより、距離関数Φiを更新する。また、演算部41bは、図5のステップS4において、図5のステップS3の処理により推定した全カテゴリ数=2、及び、推定した母数平均値μGRi及び標準偏差σGRi分散σGRi2を上記の数式2に代入して演算を行う。その後、演算部41bは、図5のステップS4の演算回数が所定の演算回数例えば2000回に達したか否かの判定を行う図5のステップS5。そして、演算部41bは、図5のステップS4の演算回数が所定の演算回数に達していないことを検出した場合、図5のステップS4に戻り、次の繰り返し回数における距離関数Φiを算出する。また、演算部41bは、図5のステップS5において、図5のステップS4の演算回数が所定の演算回数に達したとの判定結果が得られるまでの間、図5のステップS4の処理を繰り返す。そして、演算部41bは、図5のステップS5において、図5のステップS4の演算回数が所定の演算回数に達したとの判定結果が得られた場合に、領域分割に係る演算を含む一連の処理を終了する。ここで、図8は、図6の模式的な画像データにおいて、太い実線を用いて描かれた複数の円を領域分割に係る演算の初期解として設定した場合を示す図である。このような初期解が設定された場合において、図5のステップS4における演算回数が100回に達した際には、例えば図9に示すような演算結果を得ることができる。そして、前述のような初期解が設定された場合において、図5のステップS4における演算回数が所定の演算回数に達した際には、例えば図10に示すような、血管の内部血管の内側に相当する領域と、背景粘膜血管の外側に相当する領域と、の2つの領域が太い実線により示される境界線を境に完全に分割された、最終的な領域分割結果を得ることができる。すなわち、本実施例によれば、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て以上に述べたような領域分割処理を行うことにより、生体組織101において血管が存在する領域とそれ以外の領域とを明確に区別することができる。その結果、本実施例によれば、生体組織101に存在する血管の検出精度を従来に比べて向上させることができる。なお、本実施例の領域分割処理は、通常光観察モードが選択された場合に得られる画像を用いて行われるものに限らず、例えば、狭帯域光観察モードが選択された場合に得られる画像Bn光に応じた画像及びGn光に応じた画像を用いても略同様に行うことができる。また、本実施例の領域分割処理は、所定の色調特徴量として、G光に応じた画像データの画素値からR光に応じた画像データの画素値を除して得た値を用いて行われるものに限らず、例えば、B光に応じた画像データの画素値からG光に応じた画像データの画素値を除して得た値を用いて行われるものであっても良い。また、本実施例の領域分割処理は、所定の色調特徴量として、R光、G光、及び、B光に応じた画像データのうち、いずれか一の画像データの画素値を用いて行われるものであっても良い。さらに、本実施例の領域分割処理は、所定の色調特徴量として、RGB表色系の画素値をHSI表色系またはLab表色系に変換することにより得られる変換後の値を用いて行われるものであっても良い。また、本実施例の領域分割処理においては、所定の色調特徴量として、生起頻度が正規分布に従う1つの特徴量のみを用いるものに限らず、生起頻度が多変量正規分布にそれぞれ従う複数の特徴量を同時に用いてもよい。なお、この場合においては、分散σi2の代わりに、分散共分散行列Σを上記数式1の母数として用いればよい。また、本実施例の領域分割処理によれば、血管が存在する領域と、背景粘膜に相当する領域と、の2つのカテゴリのみに基づいて領域分割が行われるものに限らず、例えば、大腸のピット、MCEMarginalCryptEpithelium、白苔及び粘液等の、内視鏡画像に含まれ得る要素に相当する各カテゴリに基づいて領域分割が行われるものであっても良い。また、本実施例においては、色調特徴量の生起頻度が正規分布多変量正規分布に従うものと仮定して領域分割処理を行うものに限らず、例えば、分割対象となる各領域における色調特徴量の分布状態に応じ、正規分布と正規分布以外の他の確率分布とのうちのいずれか1つを適宜選択及び設定して領域分割処理を行うものであってもよい。また、本実施例においては、代表的な構造成分に基づいて母数を推定するために、大きなエッジを有する領域の各画素に対してクラスタリングを行う処理を例に挙げて説明したが、これに限らず、背景領域も含めた全画素の特徴量を用いて直接クラスタリングを行うものであってもよい。第2の実施例次に、本発明の第2の実施例の説明を行う。図11から図13は、本発明の第2の実施例に係るものである。本実施例においては、第1の実施例とは異なり、明瞭なエッジをともなう構造成分が少ない画像、すなわち、エッジに基づいて構造成分を代表する領域を決定することが困難な画像においても、良好にカテゴリ数及び各カテゴリの母数を推定することが可能な医用画像処理装置について説明する。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。また、本実施例と第1の実施例との間においては、上記数式1の演算に用いるカテゴリ数、及び、各カテゴリ毎の母数の推定方法が主に異なっている。そのため、本実施例においては、第1の実施例と異なる部分についての説明を主に行うとともに、第1の実施例と同様の部分については適宜省略しつつ説明を行う。ここで、本実施例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、各画像に対応する画像データをそれぞれ生成する図11のステップS11。演算部41bは、画像データ生成部41aにおいて生成された画像データに基づき、以降の処理に用いる所定の色調特徴量gj/rjの値を該画像データの各画素毎に算出する図11のステップS12。その後、演算部41bは、図6の模式的な画像データ内に存在する全領域1回目の処理の場合は画像全域のうち、後述の所定の条件を満たさない各領域において、クラス数が2に設定されたEMアルゴリズムを適用する図11のステップS13ことにより、2つのクラス各々における母数所定の色調特徴量の平均値μi及び分散σi2を推定する図11のステップS14。なお、EMアルゴリズムは、混合正規分布における複数の母数を推定することが可能な公知の手法である。そのため、EMアルゴリズムに関する詳細な説明は省略する。また、EMアルゴリズムの適用においては、クラス数カテゴリ数と同義が既知であることが前提条件となる。そのため、本実施例においては、2つのクラスでの分類を十分な回数分繰り返し、得られた結果を統合することにより画像中に存在するカテゴリ数の推定及び各カテゴリの母数を推定する処理にEMアルゴリズムを適用するものとして説明を行う。ところで、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における所定の色調特徴量例えばG光に応じた画像データの画素値からR光に応じた画像データの画素値を除した値の生起頻度が正規分布に従うことを前提とした場合、2つのクラスの正規分布が合成された混合正規分布は、例えば図12のようなものとして示される。そして、演算部41bは、EMアルゴリズムのEステップ及びMステップに係る演算を、演算停止条件例えば2つのクラスの尤度改善が閾値以下となった場合。具体的には閾値を0.01とすればよいを満たすまで繰り返し行うことにより、頻度のピークが相対的に低い値となる第1の正規分布を規定する母数所定の色調特徴量の平均値及び分散と、頻度のピークが相対的に高い値となる第2の正規分布を規定する母数所定の色調特徴量の平均値及び分散と、をそれぞれ推定する図11のステップS13及びステップS14。なお、前述の第1の正規分布及び第2の正規分布は、例えば図13のようなものとして示される。次に、演算部41bは、図11のステップS14の演算結果として得られた母数による正規分布を用い、図6の模式的な画像データにおける各画素の色調特徴量gj/rjの値が前述の第1及び第2の正規分布のいずれに近いものであるかを判別し、各画素にクラスカテゴリを表すラベル1または2を付与する図11のステップS15。具体的には、演算部41bは、例えば、公知のユークリッド距離またはマハラノビス距離多次元特徴量を用いる場合を用い、各画素の色調特徴量gj/rjの値が前述の第1及び第2の正規分布における各平均値μpp=1または2のいずれに近いかを判定する。以上の処理により、図6の模式的な画像データにおける各画素は、所定の色調特徴量gj/rjの値に基づき、クラスカテゴリ1または2のいずれかに分類される。続いて、演算部41bは、図11のステップS15の処理結果として得られた、クラスカテゴリ1及び2の各々に分類された画素群に対し、再度ステップS13乃至S15の一連の処理を適用するか否かの判定を行う図11のステップS16。1回目の図11のステップS15の分類処理により、画像に含まれる各画素は、基本的に2つのクラスカテゴリに分類される。しかし、実際に画像に含まれる構造成分に応じたクラスカテゴリ数、または、領域分割処理を行う際に最適なクラスカテゴリ数については、別途指定しない限りは不明である。そのため、1回目の図11のステップS15の分類処理により得られた分類結果においては、本来であれば異なるクラスカテゴリに分類されるはずの画素群を含んだまま、2つのクラスカテゴリに分類されている可能性がある。そこで、本実施例の演算部41bは、図11のステップS16において、所定の条件を満たしたか否かに応じ、クラスカテゴリ1及び2を表すラベルが付与された画素群領域をさらに複数のクラスカテゴリに分割するべきか否かを判定する処理を行っている。具体的には、演算部41bは、クラスカテゴリ1及び2を表すラベルが付与された2つの画素群領域間における平均値μpの差が閾値例えば閾値を0.1とする以下となった場合、分類結果として得られたいずれかの画素群領域に含まれる画素数が閾値例えば閾値を0.1×ISX×ISYとする以下となった場合、または、ステップS13乃至S15の一連の処理の繰り返し回数が所定の回数に達した場合等に、所定の条件を満たしたものと判定する。そして、演算部41bは、クラスカテゴリ1及び2を表すラベルが付与された画素群領域のうちの少なくともいずれか一方が所定の条件を満たさない場合には、該所定の条件を満たさない各画素群領域に対して再度ステップS13乃至S15の一連の処理を適用することにより、該各画素群領域をさらに2つのクラスカテゴリに分類する、という処理を繰り返し行う。一方、演算部41bは、図11のステップS15の処理結果として得られた全領域全画素群が所定の条件を満たした場合、該全領域のうち、所定の色調特徴量gj/rjの分布状態が相互に一部重複する領域同士を統合する、または、所定の色調特徴量gj/rjの分布状態が相互に一部重複する各領域を除外することにより、上記数式1の演算に用いる全カテゴリ数を推定する図11のステップS17。また、演算部41bは、各カテゴリ毎に所定の色調特徴量gj/rjの平均値及び分散を算出した算出結果を、上記数式1の演算に用いる母数として推定する図11のステップS17。ここで、図11のステップS17の処理により、血管の内部血管の内側に相当する領域と、間質部等の背景粘膜血管の外側に相当する領域と、の2つのカテゴリのみが図6の模式的な画像データに含まれるという推定結果が得られたものとする。このような推定結果が得られた場合、演算部41bは、第1の実施例の説明において述べた、図5のステップS4及びS5の処理と同じ処理を、図11のステップS18及びS19の処理として行うことにより、例えば図10に示すような、血管の内部血管の内側に相当する領域と、背景粘膜血管の外側に相当する領域と、の2つの領域が太い実線により示される境界線を境に完全に分割された、最終的な領域分割結果を得ることができる。すなわち、本実施例によれば、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て以上に述べたような領域分割処理を行うことにより、生体組織101において血管が存在する領域とそれ以外の領域とを明確に区別することができる。その結果、本実施例によれば、生体組織101に存在する血管の検出精度を従来に比べて向上させることができる。なお、図11のステップS13乃至S15の一連の処理が繰り返し行われた後、図11のステップS16において所定の条件を満たしたものと判定された場合に、本来であれば同一のカテゴリに分類されるはずの画素群が過度に分割されてしまっているような処理結果を得る場合があり得る。このような場合においては、図11のステップS17の処理を行う事前に、例えば、特開2007-175432号公報に開示されているようなクラスタリングに係る処理を前記処理結果に対して適用することにより、母数の値が近い領域同士を再統合するものであってもよい。なお、以上に述べた各実施例においては、所定の色調特徴量の平均値及び分散の推定結果を上記数式1の母数として用いて演算を行ったが、これ以外の方法により領域分割処理を行うことも可能である。具体的には、例えば、IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING,VOL.10,NO.22001年2月のActiveContoursWithoutEdgesに開示された輪郭検出法によれば、所定の色調特徴量の平均値の推定結果のみを母数として用いて演算を行うことにより、以上に述べた各実施例と略同様の領域分割処理結果を得ることができる。また、以上の各実施例において述べた一連の処理は、内視鏡画像に対して適用されるものに限らず、例えば、カプセル内視鏡により得られた画像に対して適用されるものであってもよく、または、モノクロ画像等の各種の医用画像に対して適用されるものであってもよい。また、以上に述べた各実施例においては、特徴量として色調特徴量を用いた処理を例に挙げて説明したが、分割対象となる構造成分に応じ、色調特徴量以外の他の特徴量を適宜選択して、または、色調特徴量と該他の特徴量とを適宜組み合わせて用いて処理を行うものであってもよい。具体的には、前記他の特徴量として、例えば、公知のGaborフィルタを画像に適用して得られるGabor特徴のような構造特徴量等を用いてもよい。また、以上に述べた各実施例においては、1画素毎に算出された色調特徴量を用いて処理を行うものであってもよく、または、複数画素例えば4×4画素からなる小領域毎に算出された色調特徴量を用いて処理を行うものであってもよい。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4月12日に日本国に出願された特願2010-91671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。"