内視鏡画像を入力する第1のステップと、前記内視鏡画像に基づき内視鏡の挿入方向を検出する第2のステップと前記検出された挿入方向に関する情報を生成する第3のステップと備え、前記挿入方向を検出するための検出アルゴリズムを複数備えるとともに、前記内視鏡画像に応じて前記検出アルゴリズムを選択適用することを特徴とする内視鏡挿入方向検出方法。内視鏡画像を入力する内視鏡画像入力手段と、前記内視鏡画像から内視鏡の挿入方向を検出するための複数の検出アルゴリズムを備える挿入方向検出手段と、前記検出された挿入方向に基づく挿入補助情報を生成する挿入補助情報生成手段とを備えた内視鏡挿入方向検出装置であって、前記挿入方向検出手段が適用する検出アルゴリズムを前記内視鏡画像に基づき変更する検出アルゴリズム変更手段と、を備えたことを特徴とする内視鏡挿入方向検出装置。前記挿入補助情報を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項2に記載の内視鏡挿入方向検出装置。しかしながら、熟練していない医師にとってはどのような情報を用いてどのように判断するかという知識や経験が乏しく、管腔を再度視野にとらえるために内視鏡を引き戻す操作等が必要となり、検査時間の遅延や患者の苦痛等が発生する原因となっていた。また、工業分野における配管検査においても、配管を構成するパイプの複雑な屈曲等の理由により、挿入における操作者への負担が大きくなっていた。一方、挿入方向検出手法として、特許第2710384号及び特許第2680111号が開示されているが、これらは画像視野内に存在する管腔を検出することを主眼としたものであり、視野内から管腔が外れた場合等において挿入方向を検出するという効果は得られなかった。本発明は、挿入検出処理結果に基づき操作者に挿入方向情報を提示することによりスムーズな内視鏡検査を実現することのできる内視鏡挿入方向検出方法または内視鏡挿入方向検出装置を提供することを目的とする。本発明の一態様の内視鏡挿入方向検出方法は、内視鏡画像を入力する第1のステップと、前記内視鏡画像に基づき内視鏡の挿入方向を検出する第2のステップと前記検出された挿入方向に関する情報を生成する第3のステップと備え、前記挿入方向を検出するための検出アルゴリズムを複数備えるとともに、前記内視鏡画像に応じて前記検出アルゴリズムを選択適用する。本発明の一態様の内視鏡挿入方向検出装置は、内視鏡画像を入力する内視鏡画像入力手段と、前記内視鏡画像から内視鏡の挿入方向を検出するための複数の検出アルゴリズムを備える挿入方向検出手段と、前記検出された挿入方向に基づく挿入補助情報を生成する挿入補助情報生成手段とを備えた内視鏡挿入方向検出装置であって、前記挿入方向検出手段が適用する検出アルゴリズムを前記内視鏡画像に基づき変更する検出アルゴリズム変更手段と、を備える。本発明によれば、挿入検出処理結果に基づき操作者に挿入方向情報を提示することによりスムーズな内視鏡検査を実現することのできる内視鏡挿入方向検出方法または内視鏡挿入方向検出装置を提供することができる。以下、図を用いて本発明の実施形態について説明する。なお、以下においては大腸への内視鏡の挿入に対する挿入方向の検出に関して説明するが、工業分野における配管等、管状の挿入対象に対して同様の処理を適用することが可能である。一般にパイプ等は体腔内臓器である大腸に比べ、剛性体であること、拍動等による対象の動きがないことから挿入方向の検出における条件は緩いため、良好な効果を得ることができる。また、本発明における一連の実施の形態においては挿入方向の検出に基づく操作者への内視鏡挿入補助情報提示を主な目的としているが、内視鏡操作の自動化との組み合わせによる自動挿入への応用が当然可能である。この場合は検出した挿入方向に進行するように内視鏡自動操作を制御する。第1の実施の形態:図1ないし図16は本発明の第1の実施の形態に係わり、図1は内視鏡装置の全体構成を示す構成図、図2は図1の内視鏡の挿入を説明するための説明図、図3は図1の挿入方向検出装置の構成を示す構成図、図4は図3の挿入方向検出装置の表示装置における挿入方向の表示を説明する図、図5は図3の挿入方向検出装置における挿入方向判断対象となる内視鏡像の例を示す第1の説明図、図6は図3の挿入方向検出装置における挿入方向判断対象となる内視鏡像の例を示す第2の説明図、図7は図1の内視鏡の挿入状態を説明する図、図8は図3の挿入方向検出装置における挿入方向検出処理を説明するためのフローチャート、図9は図8の処理での管腔方向検出におけるサンプリング画素の設定を説明するための説明図、図10は図8の処理での勾配ベクトル算出のための空間微分処理を説明する図、図11は図8の処理での勾配ベクトルに基づく管腔方向検出を説明するための第1の説明図、図12は図8の処理での勾配ベクトルに基づく管腔方向検出を説明するためsの第2の説明図、図13は図8の処理でのサンプリング画素の他の設定を説明するための説明図、図14は図8の処理における領域分割を用いた処理を説明する図、図15は図8の処理における画像最外周を管腔方向と関連付けるための分割を説明するための説明図、図16は図8の処理におけるベクトルの射影に関する説明図である。本発明の第1の実施の形態においては、画像視野内から管腔が外れた場合等において明暗の勾配方向に基づき管腔方向を決定する挿入方向検出手法と、該手法による処理結果に基づき操作者に挿入方向情報を提示することによりスムーズな内視鏡検査を実現することが可能となる挿入方向検出装置について説明する。はじめに、図1を用いて本実施の形態における内視鏡装置について説明する。図1において、本実施の形態の内視鏡装置は、内視鏡1と、制御装置6と、観察用モニタ9と、挿入方向を検出及び表示する挿入方向検出装置12と、A/D変換器11を備えている。内視鏡1は、操作部2と、可撓性を有する挿入部3とを備えるとともに、挿入部3の先端に図示しない固体撮像素子CCD及び照射光を発するライトガイド端を備え、ライトガイド制御装置8とコネクタ5を介して接続される。また、内視鏡1は、照射光を伝達するファイバと映像信号及び各種制御情報を送受信するためのユニバーサルコード4とを備えており、挿入部3を大腸13に挿入することで体腔内の画像情報を得る。また、制御装置6は、内視鏡1に対する照射光を発生するための光源部7と、内視鏡1から入力される映像信号に対する信号処理を行うための映像信号処理回路8とを備えている。制御装置6により映像化された体腔内の画像情報は、アナログRGB信号として観察モニタ9に入力されるとともに、A/D変換機11を介してディジタル化され、挿入方向検出装置12に入力される。次に、図2を用いて内視鏡の挿入について、大腸検査を例に説明する。内視鏡1による大腸検査では、図2に示すように、内視鏡1の細長で可僥性を有する挿入部3を大腸13に挿入することにより、体腔内の観察を行うようになっている。挿入においては、操作者である医師は操作部2に備えられた図示しないアングルノブ挿入部3に内蔵されたワイヤ等を介し内視鏡先端を上下左右に湾曲させるための操作部による先端の湾曲操作、挿入部3の押し引き及び捻り等の手技を駆使し、肛門から最深部である回盲部小腸と大腸の連結する部位までの観察を行う。次に、図3を用いて本実施の形態における挿入方向検出装置12の構成について説明する。図3に示すように、挿入方向検出装置12は、A/D変換器11より入力されるRGB画像信号に対し挿入方向検出に関わる一連の処理を実行するためのコンピュータ20と、挿入方向検出結果を表示するための表示装置21とを備えている。さらに、コンピュータ20は挿入方向検出を行うためのメインプログラム26を記憶した記憶装置25と、メインプログラム26を用いた挿入方向検出処理を実行するためのCPU中央処理装置23及びメインメモリ24と、A/D変換器11及び記憶装置25及び表示装置21とCPU23との間での各入出力を制御するためのI/O制御回路22とを備えている。メインプログラム26は、本実施の形態における挿入方向検出にともなう一連の処理を実行するプログラムであるとともに、I/O制御回路22に対するA/D変換器11からの画像信号の取得要求、表示装置21への挿入方向検出処理結果表示要求等を行うようになっている。なお、本実施の形態においては、内視鏡画像はA/D変換器11によりRGB各プレーンが0から255の値をとる8bitに量子化され、その画像サイズは水平及び垂直方向に対して各々ISX及びISYであるものとする。また、以降の説明においては、内視鏡画像を構成する画素の位置について画像左上端点を0、0、右下端点をISX1、ISY1とした座標系に基づき表示する。次に、挿入方向検出装置12の表示装置21における挿入方向検出結果表示例について説明する。大腸のような管腔臓器に対しては、管腔の伸びている方向に向けて内視鏡を挿入する。このような場合、常に画像の視野内に管腔を捉えながら、確実かつ安全に挿入して行く必要がある。しかしながら、後述する様々な理由により視野内から管腔が外れることが多々あり、また、経験の浅い医師にはどの方向に管腔が存在するかを判断することが困難にである状況が頻繁に発生する。このような場合、視野内に管腔が入るよう一度内視鏡1を後退引き抜く操作:以下、PullBack操作と称するさせる必要があり、検査時間の遅延等の原因となっている。本実施の形態における挿入方向検出装置12は、内視鏡画像中に明確な管腔が存在しない場合において挿入方向を画像処理手法の適用により検出し、検査を行う医師に対して挿入方向情報を提示することで、スムーズな内視鏡検査を実現する。具体的な挿入方向情報としては、図4に示すように、内視鏡画像上に45°ごとの8方向のいずれかの矢印を重畳表示する。内視鏡検査を実施する医師は重畳された矢印の方向に内視鏡が進むように、アングル操作、押し引き、捻じり等の操作を行うことにより管腔を視野内に捉えることが可能となる。なお、本実施の形態においては説明の便宜上、挿入方向を8方向のいずれかとするが、22.5°ごとの16方向等より細分化して表示することも可能であり、検査を実施する医師の熟練度や必要に応じて適宜設定することができる。次に、本実施の形態における挿入方向検出手法について説明する。大腸検査における挿入手技は難易度が高く、非常に熟練を要するものとなっているが、その原因としては大腸の形状の複雑さ、管腔の狭さ、さらにはそれらの個人差があげられる。また、挿入は確実かつ慎重に行う必要があるため、経験の浅い医師には非常に負担がかかるものとなっている。内視鏡の挿入は基本的に管腔の伸びる方向に向けて行われるが、常に内視鏡装置の視野内に管腔方向が存在しているとは限らず、大腸の屈曲する部位シグモイド、肝湾曲、牌湾曲等や腸壁襞ひだ、foldに対する内視鏡の過接近等においては操作者である医師の経験及び知識に基づき挿入方向を判断する必要がある。このような条件下において、医師は多くの検査経験を積み、様々な判断要素を用いて挿入方向を決定して行く。具体的には、例えば図5に示す内視鏡像においては、視野内に存在する明瞭な管腔から、直進方向に挿入を継続するものと判断できる。一方、図6に示す内視鏡像においては、視野内に管腔は存在しないため何らかの情報に基づき挿入方向、すなわち管腔の存在する方向を判断することとなる。本実施の形態では、視野内に管腔が存在しない場合等において挿入方向を決定するための技術として、明暗勾配Gradientと呼ばれる方向を用いた方向検出方法について説明する。視野内に管腔が存在しない場合の挿入方向の判断要素の一つとして、画像中の明暗変化方向があげられる。例えば大腸13と内視鏡の挿入部3の先端との位置関係が図7のような場合、内視鏡先端に近い位置から遠くなる位置にかけて大域的な明暗の変化が生ずる。挿入方向は内視鏡先端から遠い方向となることより、画像中の明部から暗部への変化方向の検知に基づき、挿入方向を検出することが可能となる。図8に本実施の形態の挿入方向検出における一連の処理の流れを示す。ここではA/D変換器11を経由して入力される内視鏡画像信号の各フレームに対して処理を適用する。図8のステップS1において、入力される内視鏡画像のRGB画像の中で、R画像を取得する。本実施の形態においてはR画像を用いた処理について説明するが、G、B画像あるいは輝度画像=0.3R0.6G0.1B等を用いて同様の処理を適用することも可能である。続くステップS2において、R画像上にM個Mは1以上の整数のサンプリング画素を設定する。サンプリング画素は画像全体をサンプルするように定める。サンプリング画素の設定例を図9に示す。ステップS3においては、各サンプリング画素の明暗勾配方向を得るための勾配ベクトルの算出を行う。本実施の形態においては、勾配ベクトルの算出手法として空間微分処理を使用する。図10は空間微分処理を用いた勾配ベクトル算出方法を説明するための説明図である。まず、図10に示すようにサンプリング画素Pを中心とする大きさN×N図10ではN=5の近傍画素を抽出し、その水平、垂直及び対角方向端に位置する画素をA、B、C、D、E、F、G、Hとする。これらの画素の値より、水平及び水平方向の各空間微分値SX及びSYを、以下のように求める。[数1]SX=CEH-ADF1[数2]SY=FGH-ABC2なお、式1及び2においてはA、B、C、D、E、F、G、Hは各画素の濃度値を表すものとする。得られたSX及びSYを用いて、勾配ベクトルV下線はVがベクトルであることを表すは[数3]V=SX、SY3と表される。また、Vの大きさ|V|及び勾配方向Vθは以下のように算出することができる。[数4][数5]Vθ=tan-1SY/SX5以上に説明した勾配ベクトルVを、M個のサンプリング画素についてVii=1、2、...、Mとして算出する。続いて、ステップS4において、管腔方向検出を行う。本実施の形態における管腔方向検出の処理内容について、図11及び12を用いて説明する。図4を用いて説明した8方向に対応する画像外周上の点をQkk=1、2、...、8とし、画像サイズISX×ISYに対する各々の座標を図11のように定める。Qkの座標をqx、qy、サンプリング画素Piの座標をpx、pyとすると、QkとPiとを結ぶベクトルQkは[数6]Qk=qx-px、qy-py6により得られる。管腔は画像において明から暗に変化する方向に存在することから、サンプリング画素Piの明暗勾配Viの逆方向ベクトルV’θi式5により算出される勾配方向は暗から明の方向を表すので反転させるに最も近いQkが管腔方向となる。具体的には図12に示すφikを各Qkについて式7より求める。ここでφikはV’θiとQkのなす角である。[数7]φik=cos-1{QkV’θi/|Qk|×|V’θi|}7ただし、はベクトルの内積、||はベクトルの大きさを示す。φikは-180<φik≦180の値をとり、点Qkの方向に管腔が存在する場合、すなわち勾配方向がQkの方向に近い場合0に近づく単位は度。したがって、管腔方向全サンプリング画素についてφikを算出し、以下の誤差評価値を最小とするkを求めることにより、明暗勾配が明から暗に変化する最も確実な方向を得ることができる。[数8]ステップS5においては、得られた管腔方向に対応する方向を挿入方向として、図4に示した矢印情報を画像に重畳し、表示装置21に表示の上、ステップS1に戻り次のフレームに対し一連の処理を繰り返す。なお、本実施の形態においては図10に示した近傍領域の大きさを決定するNについてN=5としたが、より大きな値例えばN=17等を用いて大域的な明暗勾配を検出することも可能である。さらに、各サンプル画素からの勾配ベクトル算出に先立ち、前処理として低減通過フィルタリングいわゆるぼけマスクを適用することにより、ノイズや血管等の粘膜構造による影響を除外し、挿入方向検出精度の向上を図ることができる。また、誤差評価においては式8に示したなす角φikの大きさの総和を用いたが、φikに関する他の関数に置きかえることは当熱可能である。また、図10におけるサンプル画素P及び勾配ベクトル算出のための近傍画素A~Hに対し、ハレーションによる影響を除去し、誤検出の防止を図るための閏値処理を行うこともできる。具体的には、A~H及びPを含む大きさN×Nの局所領域に含まれる各画素に対し、閏値THL例えばTHL=250とするとの比較を行い、いずれかの画素がTHLを超えるようであればサンプル画素Pの位置を変更する、あるいは挿入方向検出に使用しないようにする。なお、大きさ|Vi|=0である場合には明暗勾配がないことを示すので、挿入方向検出には使用しないようにする。具体的には該当するViについて、式7に代えて、すべてのkに対しφikをφi1=φi2==φiK=0とすればよい大きさ|Vi|=0のサンプリング画素は式8の結果に寄与しなくなる。また、ステップS4における管腔方向検出においては明暗変化の勾配ベクトルVの方向角度Vθを用いたが、内視鏡画像においては明暗変化の大きさが大きい方向に管腔が存在する確率が高いことから、さらに大きさ|V|の利用を図ることができる。具体的には、M個のサンプリング画索について算出したVi1≦i≦Mについて、大きさの最大値max|Vi|を求める。次いで、すべてのViに対し[数9]αi=|Vi|/max|Vi|9で表される正規化を行う。式9におけるαiはmax|Vi|を与えるi番目の勾配ベクトルViについてαi=1となり、その他ただし、|Vi|≠0では0<αi≦1の値をとる。αiを重み係数として利用するため式8を[数10]と置きかえる。また、サンプリング画素については、図9に示すように画像全体に均等に設定する例について説明したが、例えば図13に示すように、画像中央部付近を除き、管腔方向に向かう明暗変化情報をより多く含む画像周辺部のみに設定してもよい。また、図14に示すように、画像を領域分割し、各領域に対応する方向について以下の処理に基づき挿入方向を検出してもよい。図14においては画像周辺部の分割領域にサンプリング画素を設定する。これらの分割領域は、図11及び図15の設定に基づき、1つの領域が1つの方向に対応している画像中央部は除く。図15において、U1ないしU8は水平及び垂直方向の長さの3等分割に基づき設定される画像最外周上の点であり、U1-U3、U1-U2、U2-U4、U3-U5、U4-U6、U5-U7、U7-U8及びU6-U8の組み合せにより決定される最外周上の区間が、それぞれ図11におけるQ1、Q2、、Q7及びQ8の示す各方向と対応する。各領域において、対応する方向への明暗変化の大きさが最大の領域を検出し、対応する方向を挿入方向と決定する。具体的には領域k1≦k≦K内のMk個のサンプリング画素について、方向ベクトルの各領域kに対応する点Qkに向かう方向への射影の大きさ図16に例を示すの総和[数11]を算出する。すべての領域に対しξkを求め、最大のξkを与えるkに対応する方向を挿入方向とする。以上説明したように、本発明の第1の実施の形態における挿入方向検出手法と、該手法による処理結果に基づき操作者に挿入方向情報を提示する挿入方向検出装置によれば、内視鏡検査に熟練していない操作者に対する挿入補助情報の提供が可能となり、スムーズな内視鏡検査を実現することが可能となる。第2の実施の形態:図17ないし図25は本発明の第2の実施の形態に係わり、図17は円弧形状を有するハレーションを説明する図、図18は図17のハレーションに対応した挿入方向検出処理を説明するためのフローチャート、図19は図18の処理での細線化処理を説明する図、図20は図18の処理でのサンプリングを説明する図、図21は図18の処理でのハレーションの形状に対する円弧近似を説明するための説明図、図22は図18の処理での近似のための円弧中心の探索範囲を説明するための説明図、図23は図18の処理での管腔方向の決定方法を説明するための説明図、図24は図18の処理での膨張処理を説明する図、図25は図18の処理でのハレーションが複数存在する場合の処理内容を説明するための説明図である。第2の実施の形態は、第1の実施の形態とほとんど同じであるので、異なる点のみ説明し、同一の構成には同じ符号をつけ説明は省略する。本発明の第2の実施の形態においては、画像視野内から管腔が外れた場合等において、粘膜表面等の反射により発生するハレーションの形状特徴を用いて管腔方向を決定する挿入方向検出手法と、該手法による処理結果に基づき操作者に挿入方向情報を提示することによりスムーズな内視鏡検査を実現することが可能となる挿入方向検出装置について説明する。内視鏡検査においては、内視鏡先端に正対した粘膜表面等の強い鏡面反射により、CCDからの出力信号が飽和あるいは周辺に比して明らかに大となる現象が発生し、一般にハレーションとして知られている。管腔形状を有する大腸等に対する内視鏡観察像においては、このようなハレーションが円弧の形状を形成する場合がある。例えば、図7に示した挿入状態においては、図17のような円弧状のハレーションが発生する。熟練した医師は、円弧の中心方向が管腔方向と一致することから、円弧状ハレーションを挿入の補助情報として利用しており、図17の例においては画像視野の右方向に挿入を進める。本実施の形態のおいては、画像処理手法の適用により、画像内に発生したハレーションが円弧形状を形成しているかどうかを判定し、形成している場合には円弧の中心方向を推定し、挿入方向情報とする。本実施の形態における内視鏡装置及び挿入方向検出装置の構成は第1の実施の形態と同様であり、メインプログラム26の内容が異なるものであるため、メインプログラム26において実行する画像処理内容の詳細について説明する。図18は本実施の形態のメインプログラム26における挿入方向検出処理を説明するためのフローチヤートである。ステップS11において、第1の実施の形態の説明における図8に示したステップS1と同様に、入力される内視鏡画像のRGB画像の中で、R画像を取得する。同様の処理をG、B画像あるいは輝度画像等を用いて同様の処理を適用することも可能である。続くステップS12において、入力されたR画像の各面素に対する閾値を用いた2値化処理により、ハレーション画素を抽出する。具体的には、座標x、y0≦x<ISX、0≦y<ISYにおける画素の値rx、yに基づき、2値画像Hを作成する。Hにおける各面素hx、yの値は[数12]hx、y=1ifrx、y≧THLhx、y=0ifrx、y<THL12により決定する。ここで、閾値THLはTHL=255とするか、若干の余裕を見てTHL=240等、適宜設定を変更する。これは、画素の値としては最大値の255に達していなくても視覚上ハレーションと認識される場合があることへの対応となる。次に、ステップS13においては、ハレーションは常に円弧形状を構成するとは限らないため、挿入方向検出に利用可能であるかどうかを判定する必要があることから、2値画像Hを用いたハレーションの円弧形状判定処理を行う。本実施の形態においては、抽出したハレーションを近似するための円を、中心及び半径をパラメータとして変更することにより探索的に決定し、処理対象であるハレーションの形状と方程式により規定される円弧との誤差を評価する。はじめに、ハレーション画像Hに対する前処理として公知の細線化処理小分岐等が発生する場合はさらに縮退処理を加えるを適用する。図19にハレーションに対する細線化処理結果例を示す図19においては黒色が画素値1に対応している。なお、縮退処理についても、例えばコンピュータ画像処理入門P75P83、田村秀行監修、日本工業技術センター編、総研出版発行、星雲社発売に開示されている。続いて、細線化後のハレーションを構成するhx、yについて、サンプリングを行う。サンプリングはハレーションの両端点及びその延長画素数において中点となる画素を決定後、ほぼ等間隔となるようにNS個のhx、yを抽出する。以下、抽出後のNs個のhx、yを新たにhjxj、yj、1≦j≦Nsとして説明する。図20にサンプリングの例を示す。このサンプリングは計算時間の短縮のためのものであり、CPU23の性能が十分であれば省略できる。次に、細線化及びサンプリングにより抽出した画素hjxj、yjについて、以下に示す一連の処理によりハレーションが円弧形状を形成しているかどうかを判定する。はじめに、近似するための円の中心及び半径の探索範囲を設定する。図21に示すように、h1x1、y1、hNs2xNs2、yNs2及びhNsxNs、yNsにより構成される三角形PQRを定め、Qから辺PRに直交する半直線τを求める。次に、図22に示すように、τ上でPS1=QS1、RS2=QS2となる点S1及びS2を求める。S1及びS2の中点S座標をxs、ysとするを中心とし、半径r=s/2の円内ここで、sはS1S2の長さを中心の探索範囲と定め、K個の中心候補点Ckを設定する1≦K、1≦k≦K。中心候補点Ckを中心とする円の半径rkはCkに基づき決定し、rk=CkQと定める。Ckの座標をcxk、cykとすると、円Ckに対するNs個のhjxj、yjとの誤差評価値は、[数13]により得ることができる。式13に基づきK個のεkを算出し、その最小値であるminεkと、円弧形状と認識できるか否かを判定するための閾値THEとを比較し、[数14]minεk<THE14であれば円弧形状であるものと判定する。ステップS14においては、式14を満たした場合はステップS15に進み、満たさない場合はステップS11に戻り次のフレームに対する処理を実行するための分岐判定を行う。ステップS15においては、管腔方向を決定する。管腔方向はハレーション形状を近似する円弧の中心方向に存在することから、minεkを与える円Ckの中心Ckと図21における点Qとを結ぶ半直線τkを図23のように定め直線の方程式は2点の座標により容易に求まるため詳細な説明は省略する、画像最外周との交点Tを求める。画像最外周の4辺については、図15に示したように水平垂直方向の長さをそれぞれ3等分ISX/3、ISY/3し、図4に示した8方向に対応付け、交点Tがいずれに位置するかに基づき挿入方向を決定する。図23においては交点Tは左下方向図11におけるQ6の方向となる。ステップS16においては第1の実施の形態におけるステップS5と同様にして、得られた入方向を示す矢印情報を画像に重畳し、表示装置21に表示の上、ステップS11に戻り次のフレームに対し一連の処理を繰り返す。以上説明したように、本発明の第2の実施の形態における挿入方向検出手法と、該手法による処理結果に基づき操作者に挿入方向情報を提示する挿入方向検出装置によれば、内視鏡検査に熟練していない操作者に対する挿入補助情報の提供が可能となり、スムーズな内視鏡検査を実現することが可能となる。また、ハレーションの形状が管腔方向の検出に適切であるか否かを判定するため、誤った挿入方向補助情報を表示することがない。なお、ハレーションの2値化画像Hは図24aに示すように、複雑な外周形状となる場合があり、細線化処理適用後に不要な分岐等を多く発生する原因となる。このような場合は公知の膨張処理を適用することで、図24bに示すように外周形状を滑らかにしてから細線化処理を適用する膨張処理及び細線化処理については、例えばコンピュータ画像処理入門P75P83、田村秀行監修、日本工業技術センター編、総研出版発行、星雲社発売に開示されている。また、本実施の形態においては探索的に円弧の中心Ckを決定したが、Houghハフ変換等の形状抽出手法の適用も可能である。また、図25aに示すように、画像に複数のハレーションが存在した場合は、図25bに示すように細線化後の各ハレーションの端点hk及びhk1の連結したものとして本実施の形態に示した一連の処理を適用すればよい。連結の可否の判定については、例えば端点hkの座標に基づき、hk1がhkを中心とする半径rhkrhkは適宜定める。例えばrhk=20とするの円領域内に存在するかどうかにより判定することができる。第3の実施の形態:図26ないし図28は本発明の第3の実施の形態に係わり、図26は挿入方向検出処理を説明するためのフローチャート、図27は図26の処理での管腔方向の決定方法を説明するための説明図、図28は図26の処理での円弧形状判定を説明するための説明図である。第3の実施の形態は、第1の実施の形態とほとんど同じであるので、異なる点のみ説明し、同一の構成には同じ符号をつけ説明は省略する。本発明の第3の実施の形態においては、画像視野内から管腔が外れた場合等において、本発明の第2の実施の形態に示したハレーションの形状特徴を利用した挿入方向検出の他の手法及び該手法による処理結果に基づき操作者に挿入方向情報を提示することによりスムーズな内視鏡検査を実現することが可能となる挿入方向検出装置について説明する。本実施の形態における内視鏡装置及び挿入方向検出装置の構成は第1の実施の形態と同様であり、メインプログラム26の内容が異なるものであるため、メインプログラム26において実行する画像処理内容の詳細について説明する。図26は本実施の形態のメインプログラム26における挿入方向検出処理を説明するためのフローチャートである。ステップS21において、第1の実施の形態の説明における図8に示したステップS1と同様に、入力される内視鏡画像のRGB画像の中で、R画像を取得する。同様の処理をG、B画像あるいは輝度画像等を用いて同様の処理を適用することも可能である。ステップS22においては第2の実施の形態において示したステップS12と同様の処理の適用により、ハレーション画素を抽出し、2値画像Hを作成する。続くステップS23では、第2の実施の形態におけるステップS13と同様に、図19及び図20を用いて説明した、ハレーション画像Hに対する細線化処理の適用によりhx、yの生成及びサンプリングを行う。サンプリングはハレーションの両端点及びほぼ等間隔となるようにNs個のhx、yを抽出する。以下、抽出後のNs個のhx、yを新たにhjxj、yj、1≦j≦Nsとして説明する。本実施の形態においては、抽出されたhjxj、yjからNs-1通りの画素の組h1x1、y1、h2x2、y2、h2x2、y2、h3x3、y3、、hNs2xNs2、yNs2、hNs1xNs1、yNs1、hNs1xNs1、yNs1、hNsxNs、yNsの各々を結ぶ線分に対する垂直二等分線Lkを求める。ここで、1≦k≦Ns-1である。図27にLk及び管腔方向候補の算出例を示す。得られたLkは、hjxj、yjが正しく円弧上に存在している場合には円弧の中心Cで交わる。したがって、Cの位置を図4に示した8方向と対応付けることにより、管腔方向候補を定めることができる。また、Lkが一点で交わらない場合においては、図28に示すように複数の交点により構成される閉領域R内の画素の重心CRを求め、中心Cに代用する。重心CRの座標Xc、Ycは[数14]となる。ここで、Nrは領域R内の画素数、xri及びyriはR内のi番目の画素の水平及び垂直方向における座標である。続くステップS24においては、得られた管腔方向候補が信頼できるものであるか、すなわちハレーションが円弧形状を形成しているものとしてよいか否かを判定する。具体的には図28に示した閉領域Rの面積画素数Raを閾値THRと比較し、Ra≦THRならば円弧形状であり、信頼できるものと判定する。Ra>THRであれば、円弧形状ではないため信頼できないものと判定する。ステップS25においてはステップS24における判定結果により管腔方向候補が信頼できるものである場合はステップS26に進み、そうでない場合はステップS21に戻り次のフレームに対する処理を実行するための分岐判定を行う。ステップS26においては第1の実施の形態におけるステップS5と同様にして、得られた入方向を示す矢印情報を画像に重畳し、表示装置21に表示の上、ステップS21に戻り次のフレームに対し一連の処理を繰り返す。以上説明したように、本発明の第3の実施の形態における挿入方向検出手法と、該手法による処理結果に基づき操作者に挿入方向情報を提示する挿入方向検出装置によれば、内視鏡検査に熟練していない操作者に対する挿入補助情報の提供が可能となり、スムーズな内視鏡検査を実現することが可能となる。また、ハレーションの形状が管腔方向の検出に適切であるか否かを判定するため、誤った挿入方向補助情報を表示することがない。なお、以上の説明においてステップS23での管腔方向候補の推定にLkの交点座標に基づく処理を適用したが、図15に示したように場合分けされた画像最外周とLkとの交点を求め、最も多くのLkと交わる方向を管腔方向候補と定めることも可能である。第4の実施の形態:図29ないし図33は本発明の第4の実施の形態に係わり、図29は挿入方向検出処理を説明するためのフローチャート、図30は図29の処理での管腔方向の決定方法を説明するための第1の説明図、図31は図29の処理での管腔方向の決定方法を説明するための第2の説明図、図32は図29の処理での管腔方向の決定方法を説明するための第3の説明図、図33は図29の処理での管腔方向の決定方法を説明するための第4の説明図である。第4の実施の形態は、第1の実施の形態とほとんど同じであるので、異なる点のみ説明し、同一の構成には同じ符号をつけ説明は省略する。本発明の第4の実施の形態においては、画像視野内から管腔が外れた場合等において、視野内に管腔が存在していた状態からの視野の時系列的な移動状態に基づき管腔方向を決定する挿入方向検出手法と、該手法による処理結果に基づき操作者に挿入方向情報を提示することによりスムーズな内視鏡検査を実現することが可能となる挿入方向検出装置について説明する。図29は本実施の形態のメインプログラム26における挿入方向検出処理を説明するためのフローチヤートである。ステップS31において、第1の実施の形態の説明における図8に示したステップS1と同様に、入力される内視鏡画像のRGB画像の中で、R画像を取得する。同様の処理をG、B画像あるいは輝度画像等を用いて同様の処理を適用することも可能である。ステップS32においては、視野内に存在する管腔検出のため、閾値処理THDを用いた2値化による暗部画素の抽出を行う。具体的には、座標x、y0≦x<ISX、0≦y<ISYにおける画素の値rx、yに基づき、2値画像Dを作成する。Dにおける各画素dx、yの値は[数15]dx、y=1ifrx、y≦THDdx、y=0ifrx、y>THD15により決定する。ここで、閾値THDは例えばTHD=20と設定する。続くステップS33では、2値画像Dにおいて値1を有する画素、すなわち抽出した暗部画素の数Ndを算出する。ステップS34においては、視野内に管腔が存在していると判断するのに十分な暗部画素数が得られているか否かを判定するため、ステップS33で求めたNdと閾値THCとの比較を行う。THCは本実施の形態においては全画素数の10であるものとして[数16]THC=ISX×ISY/1016と定める。Nd≧THCであればステップS35へ、そうでなければステップS37に進む。ステップS35においては、視野内に存在する管腔により抽出されたNd個の暗部画素について、その重心Rを求める。図30に重心Rの例を示す。図30aに示す原画像R画像に対し、閏値処理による暗部画素抽出を行い図30bの斜線部の管腔領域を得、重心Rを求める。ステップS36においては、以前のフレームに対する重心Rとの位置変化に基づきRの移動ベクトルの推定を行う。以下、図31を用いて説明する。図31において、F1、F2及びF3は時系列的に入力される画像のフレームを示す。フレームF1において得られた管腔暗部領域の重心位置をR1、その座標をxr1、yr1とする。同様にフレームF2において得られた重心位置をR2、その座標をxr2、yr2とすると、視野内における管腔の移動を追跡する移動ベクトルv1は[数17]v1=xr2-xr1、yr2-yr117より算出できる。同様にして、フレームF2からF3に対する移動ベクトルv2を求める。以降、重心位置Ri及び移動ベクトルviiは1以上の整数を記憶することにより、図32のように管腔の重心位置を追跡することができる。画像視野内に管腔が存在しない場合においては、ステップS34からステップS37に進み、管腔方向の推定を行う。フレームFiにおいて管腔が存在しており、Fi1において視野から外れた場合、直前の移動ベクトルviの方向に管腔が存在する。したがって、移動ベクトルviの方向に最も近い方向を挿入方向とすることで、管腔を視野内に入れることが可能となる。例えば、図32におけるF5に示す状態にある場合には図11におけるQ8に対応する右下方向とする。riに最も近い方向を決定するには、第1の実施の形態に示した式7に類するなす角の評価を行う。ステップS38においては、第1の実施の形態におけるステップS5と同様にして、得られた挿入方向を示す矢印情報を画像に重畳し、表示装置21に表示の上、ステップS21に戻り次のフレームに対し一連の処理を繰り返す。以上説明したように、本発明の第4の実施の形態における挿入方向検出手法と、該手法による処理結果に基づき操作者に挿入方向情報を提示する挿入方向検出装置によれば、視野の時系列的な移動状態に基づいて、画像視野内から管腔が外れた場合等の管腔方向を検出し、操作者に挿入方向情報を提示することができるため、内視鏡検査に熟練していない操作者に対する挿入補助情報の提供が可能となり、スムーズな内視鏡検査を実現することが可能となる。なお、ステップS33における抽出画素数Ndのカウントにあたり、管腔領域以外の例えば画像辺縁郎等照明むらにより暗部として抽出された画素を除外するための前処理として、ラベリング及び収縮膨張処理を適用し、微小な抽出画素領域を除去してもよい。また、ラベリングについても、例えばコンピュータ画像処理入門P75P83、田村秀行監修、日本工業技術センター編、総研出版発行、星雲社発売に開示されている。第5の実施の形態:図34ないし図36は本発明の第5の実施の形態に係わり、図34は挿入方向検出処理を説明するためのフローチャート、図35は図34の処理での移動ベクトルに基づく管腔方向検出が不適と判定される場合を説明するための説明図、図36は図34の処理での挿入方向検出が不適あるいは不能である場合の結果表示を説明するための説明図である。第5の実施の形態は、第1の実施の形態とほとんど同じであるので、異なる点のみ説明し、同一の構成には同じ符号をつけ説明は省略する。本発明の第5の実施の形態においては、処理対象とする内視鏡画像に応じて最適な挿入方向検出手法を選択的に適用することにより精度向上を図ることができる挿入方向検出手法と挿入方向検出装置に関する。本発明の第1ないし第4の実施の形態においては、画像視野内の明暗勾配、ハレーションの形状特徴及び視野移動追跡に基づく各種の管腔方向検出手法について説明した。一方、内視鏡画像において現れる観察シーンは多種多様であり、これらの検出手法を有効に利用するには各々の観察シーンに応じて適切に用いることが重要となる。以下、図面を参照して本実施の形態における挿入方向検出手法及び挿入方向検出装置について説明する。図34は本実施の形態における挿入方向検出装置12の動作を説明するためのフローチャートである。ステップS41において、第1の実施の形態の説明における図8に示したステップS1と同様に、入力される内視鏡画像のRGB画像の中で、R画像を取得する。同様の処理をG、B画像あるいは輝度画像等を用いて同様の処理を適用することも可能である。ステップS42においては、入力された内視鏡画像が視野内の管腔もしくは管腔方向の検出を行うことが可能であるか否かについての判定を行う。大腸内視鏡検査においては、粘膜への過近接状態により焦点が外れるとともに画像全体が赤一色となるシーンが発生する内視鏡医の間では赤玉と呼ぱれている。このような画像においては挿入方向を表示することは不適切であり第4の実施の形態において示した移動ベクトル追跡を用いた手法により検出可能であるが、確実な挿入状態の確保に対する配慮を優先するべきである、視野内に管腔が入るよう一度内視鏡1を後退PullBack操作させる必要がある。赤玉の状態は非常に特異であり、R画像全体の平均値、標準偏差のとり得る範囲から判定することができる。また、G画像を併用し、画像全体のR/G等の色調の平均値、標準偏差から判定してもよい。ステップS42において検出不能状態であると判定された場合はステップS53へ、そうでない場合はステップS43に進む。ステップS43においては視野内に存在する管腔の検出を行う。ここでは第4の実施の形態において図29のステップS32及びS33に示した一連の暗部画素抽出に基づく処理の適用により管腔検出を行う。続くステップS44においては、図29のステップS34と同様に検出結果に対する判定を行い、視野内に管腔が存在すると判定された場合にはステップS45に進み、第4の実施の形態におけるステップS35及びS36と同様の処理により移動ベクトル算出を行いステップS41に戻る。一方、視野内に管腔が存在しないと判定された場合にはステップS46に進む。ステップS46においては、第1の実施の形態における図8のステップS2、S3及びS4を用いて説明した一連の処理による明暗勾配に基づく管腔方向の検出を適用し、ステップS47に進む。ステップS47においては、ステップS46における明暗勾配に基づく管腔方向の検出が成功したかどうかを判定する。ここでは、式8に示した誤差評価式において最小値minεk及びその次に小となる値sminεk管腔方向候補として第2位の比minεk/sminεkを閾値THGと比較する。minεk>sminεkであり、比minεk/sminεkの値が小であるほど検出結果の信頼性が高いことに対応する。閾値THGは0≦THG≦1であり、ここではTHG=0.5であるものとする。minεk/sminεk≦THGであれば検出成功と判定し、ステップS52へ、そうでなければステップS48に進む。ステップS48においては、第2または第3の実施の形態において説明したハレーションの形状特徴に基づく管腔方向検出処理を適用する。具体的には図18のステップS12ないしS15または図26のステップS22ないしS25を用いて説明した一連の処理を適用し、ステップS49に進む。ステップS49においては、ハレーションの形状特徴による検出が成功したか否かに基づく分岐を行う。ここでの判定はステップS14またはS25におけるハレーションが円弧を形成しているか否かに基づくものと同様である。成功と判定されていればステップS52へ、そうでなければステップS50に進む。ステップS50においては、第4の実施の形態において説明した移動ベクトルに基づく管腔方向検出処理を適用する。具体的には図29のステップS37と同様の処理の適用により、以前のフレームにおいて視野内に存在した管腔の移動方向に基づく検出を行い、ステップS51に進む。ステップS51においてはステップS50における管腔方向の検出が成功したか否かを判定する。例えば体位の変更や拍動による影響等により大腸の形状変化、調光による光量の変化による暗部の増加、あるいは急激なアングル操作等による連続するフレームのレート通常1/30秒を超える視野変化等により移動ベクトルが誤検出される場合がある。このような場合、例えば図35に示すように、移動ベクトルviは視野中央部にあるにも関わらず、管腔は移動ベクトルからは推定できない方向の視野外に存在することとなる。そこで、図35に示すように、画像中央部付近に検出除外領域を定め、移動ベクトルviがこの範囲内にあるときは検出を行わないものと判定する。ステップS51において、移動ベクトルによる管腔方向検出が成功と判定されていればステップS52へ、そうでなければステップS53に進む。ステップS52においては、明暗勾配方向、ハレーションの形状特徴または移動ベクトルに基づく検出のいずれかにより得られた管腔方向の検出結果に基づき、第1の実施の形態におけるステップS5と同様にして、得られた挿入方向を示す矢印情報を画像に重畳し、表示装置21に表示の上、ステップS41に戻り次のフレームに対し一連の処理を繰り返す。ステップS53においては、処理対象となる画像が管腔方向の検出が不能であることから移動ベクトルの追跡を中止するための初期化それまでの移動ベクトル情報の破棄を適用し、ステップS53に進む。ステップS54においては、内視鏡1を一度後退させ管腔を視野内に確保する等の安全かつ確実な挿入手技を医師に促すため、表示装置21に図36に示すPullBack等のメッセージを表示しステップS41に戻り、一連の処理を繰り返す。以上に説明したように、本発明の第5の実施の形態における挿入方向検出手法の適用及び該手法を用いた挿入方向検出装置によれば、処理対象とする内視鏡画像に応じて最適な挿入方向検出手法を選択的に適用することによりスムーズな内視鏡検査を実現することが可能となる。