"生体組織を撮像して得た画像の各画素毎に、注目画素及び該注目画素の近傍の各画素を含む局所領域がどのような形状をなしているかの指標を示す第1の特徴量を算出する第1の特徴量算出部と、前記画像の各画素毎に、前記局所領域における勾配方向の分布状態を示す第2の特徴量を算出する第2の特徴量算出部と、前記第1の特徴量及び前記第2の特徴量の算出結果に基づき、前記画像に含まれる所定の形状の構造を判別可能とするための形状評価値を前記画像の各画素毎に算出する評価値算出部と、前記形状評価値の算出結果に基づき、前記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抽出する領域抽出部と、を有することを特徴とする画像処理装置。前記形状評価値は、前記画像に含まれる線状の構造と塊状の構造とをそれぞれ判別可能な値として算出され、前記領域抽出部は、前記形状評価値の算出結果に基づき、前記線状の構造が存在すると推定される前記候補領域と、前記塊状の構造が存在すると推定される前記候補領域と、を前記画像の中から個別に抽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。前記第1の特徴量は、ヘッセ行列を用いた演算により得られる固有値に基づいて算出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。前記第2の特徴量は、前記局所領域における勾配方向の集中度として算出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。生体組織を撮像して得た画像の各画素毎に、注目画素及び該注目画素の近傍の各画素を含む局所領域がどのような形状をなしているかの指標を示す第1の特徴量を算出する第1の特徴量算出ステップと、前記画像の各画素毎に、前記局所領域における勾配方向の分布状態を示す第2の特徴量を算出する第2の特徴量算出ステップと、前記第1の特徴量及び前記第2の特徴量の算出結果に基づき、前記画像に含まれる所定の形状の構造を判別可能とするための形状評価値を前記画像の各画素毎に算出する評価値算出ステップと、前記形状評価値の算出結果に基づき、前記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抽出する領域抽出ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。前記形状評価値は、前記画像に含まれる線状の構造と塊状の構造とをそれぞれ判別可能な値として算出され、前記領域抽出ステップは、前記形状評価値の算出結果に基づき、前記線状の構造が存在すると推定される前記候補領域と、前記塊状の構造が存在すると推定される前記候補領域と、を前記画像の中から個別に抽出することを特徴とする請求項5に記載の画像処理方法。前記第1の特徴量は、ヘッセ行列を用いた演算により得られる固有値に基づいて算出されることを特徴とする請求項5に記載の画像処理方法。前記第2の特徴量は、前記局所領域における勾配方向の集中度として算出されることを特徴とする請求項5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各画素毎に、注目画素及び該注目画素の近傍の各画素を含む局所領域がどのような形状をなしているかの指標を示す第1の特徴量を算出する第1の特徴量算出部と、前記画像の各画素毎に、前記局所領域における勾配方向の分布状態を示す第2の特徴量を算出する第2の特徴量算出部と、前記第1の特徴量及び前記第2の特徴量の算出結果に基づき、前記画像に含まれる所定の形状の構造を判別可能とするための形状評価値を前記画像の各画素毎に算出する評価値算出部と、前記形状評価値の算出結果に基づき、前記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抽出する領域抽出部と、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各画素毎に、注目画素及び該注目画素の近傍の各画素を含む局所領域がどのような形状をなしているかの指標を示す第1の特徴量を算出する第1の特徴量算出ステップと、前記画像の各画素毎に、前記局所領域における勾配方向の分布状態を示す第2の特徴量を算出する第2の特徴量算出ステップと、前記第1の特徴量及び前記第2の特徴量の算出結果に基づき、前記画像に含まれる所定の形状の構造を判別可能とするための形状評価値を前記画像の各画素毎に算出する評価値算出ステップと、前記形状評価値の算出結果に基づき、前記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抽出する領域抽出ステップと、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。図1から図7は、本発明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、所定の形状の粘膜微細構造組織学的構造が存在すると推定される候補領域を前記画像データの中から抽出する。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、以降においては、説明の簡単のため、例えば図6のような、線状の粘膜微細構造組織学的構造に相当する領域をドット模様とし、塊状の粘膜微細構造組織学的構造に相当する領域を斜線模様とし、背景粘膜に相当する領域を白とし、かつ、これら3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。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ヘッセ行列を用いた演算を行うことにより、該ヘッセ行列に対応する固有値を各画素毎に算出する図5のステップS2。具体的には、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、下記の数式1に示すヘッセ行列Hを用い、AlejandroF.Frangi等による論文MultiscaleVesselEnhancementFilteringLNCS,vol.1496,SpringerVerlag,Berlin,Germany,pp.130-137に開示された演算を行うことにより、固有値λ1及びλ2但し、|λ1|≧|λ2|とするを算出する。なお、下記の数式1の右辺に含まれる符号Lは、画像内の局所的な位置における画像強度を示し、すなわち、AlejandroF.Frangi等による上記の論文におけるLx0δx0,sに相当する。その後、第1の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S2の処理により算出した固有値λ1及びλ2に基づき、注目画素及び該注目画素の近傍の各画素を含む局所領域がおおよそどのような形状をなしているかの指標を示す形状特徴量を各画素毎に算出する図5のステップS3。具体的には、演算部41bは、下記の数式2を用いた演算を行うことにより、注目画素sにおける形状特徴量shapesを算出する。上記数式2において、Rβはλ2/λ1により得られる値を示し、βは例えばβ=0.5の定数として経験的に設定されるパラメータを示すものとする。一方、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Sobelフィルタ等の1次微分フィルタを適用して得られた出力値を用いた演算を行うことにより、勾配方向及び勾配強度を各画素毎に算出する図5のステップS4。その後、第2の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S4の処理により算出した勾配方向及び勾配強度から決定される勾配ベクトルに基づき、局所領域における勾配方向の分布状態を示す勾配ベクトル集中度を各画素毎に算出する図5のステップS5。具体的には、例えば図7に示すように、注目画素sを中心とした半径rの円である領域Rを探索領域として設定し、さらに、該領域R内の画素jの勾配方向及び勾配強度から決定される勾配ベクトルが画像のx軸方向紙面左側から紙面右側へ向かう軸方向に対してなす角度をθjとした場合、演算部41bは、下記の数式3を用いた演算を行うことにより、注目画素sにおける勾配ベクトル集中度GCsを算出する。上記数式3におけるMは、領域R内に含まれる各画素のうち、勾配強度が0よりも大きくなる画素の数を示すものとする。なお、本実施例においては、図5に示すように、形状特徴量shapesを算出する処理ステップS2及びS3の処理と、勾配ベクトル集中度GCsを算出する処理ステップS4及びS5の処理とを並行して進めるようにしているが、これに限らず、一方の値を先に算出してから他方の値を算出するように処理を進めるものであってもよい。評価値算出部の機能を備えた演算部41bは、図5のステップS2及びS3の処理を経て算出した形状特徴量shapesと、図5のステップS4及びS5の処理を経て算出した勾配ベクトル集中度GCsと、を用いた演算を行うことにより、線状及び塊状の粘膜微細構造を判別可能とするための形状評価値を各画素毎に算出する図5のステップS6。具体的には、演算部41bは、下記の数式4を用いた演算を行うことにより、注目画素sにおける形状評価値v0sを算出する。上記数式4におけるγは、例えばγ=0.5の定数として経験的に設定されるパラメータを示すものとする。そして、上記数式4を用いた演算により、線状の粘膜微細構造組織学的構造が存在する画素群と、塊状の粘膜微細構造組織学的構造が存在する画素群と、背景粘膜に相当する画素群と、の間において、各々異なる範囲の値となるような形状評価値v0sが算出される。なお、上記数式4においては、λ1≧0であるか否かに応じて形状評価値v0sの演算式を変更することにより、画像内の相対的に明るい領域、すなわち、局所的に隆起した線状及び/または塊状の粘膜微細構造が存在する領域を検出できるようにしている。但し、これに限らず、例えば、上記数式4において、λ1≦0であるか否かに応じて形状評価値v0sの演算式を変更するようにした場合には、画像内の相対的に暗い領域、すなわち、局所的に陥凹した粘膜微細構造が存在する領域を検出することもできる。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に対し、図5のステップS2及びS3の処理を経て得られる形状特徴量shapesを単独で用いて粘膜微細構造の検出を試みた場合、注目画素sを含む局所領域が線状または塊状のどちらの形状をなしているかをおおまかに検出できる反面、例えば、粘膜微細構造の尾根線と、生体組織表面の段差例えば血管の縁等に起因して生じるステップエッジと、を混同したような検出結果が得られてしまう。また、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、図5のステップS4及びS5の処理を経て得られる勾配ベクトル集中度GCsを単独で用いて粘膜微細構造の検出を試みた場合、注目画素sを含む局所領域が隆起形状または陥凹形状をなしているか否かを画像のコントラストに依存せずに検出できる反面、該局所領域が線状または塊状のどちらの形状をなしているかを判別可能な検出結果を得ることができない。これに対し、本実施例においては、上記数式4に示すように、形状特徴量shapes及び勾配ベクトル集中度GCsの2つの値を組み合わせて形状評価値v0sを算出している。そのため、本実施例によれば、前述のステップエッジを粘膜微細構造の尾根線として誤検出してしまう可能性を低減しつつ、注目画素sを含む局所領域が線状または塊状のどちらの形状をなしているかを画像のコントラストに依存せずに検出することができる。一方、領域抽出部の機能を備えた演算部41bは、各画素毎に算出した形状評価値v0sを用い、線状の粘膜微細構造と、塊状の粘膜微細構造が存在すると推定される候補領域と、を画像データの中から個別に抽出する図5のステップS7。そして、以上に述べた一連の処理を行うことにより、図6に示したような画像内において、粘膜微細構造における線状構造または塊状構造であるピットパターンが存在すると推定される領域と、血管等における線状構造が存在すると推定される領域と、を判別可能な状態でそれぞれ抽出することができる。なお、本実施例によれば、線状及び塊状の粘膜微細構造を両方含む画像に対して処理を行うものに限らず、線状または塊状の粘膜微細構造のいずれか一方を含む画像に対して処理を行うものであってもよい。以上に述べたように、本実施例によれば、画像のコントラストに依存しない値としての形状評価値v0sを用い、線状の粘膜微細構造が存在すると推定される領域と、塊状の粘膜微細構造が存在すると推定される領域と、を個別に抽出するような構成及び作用を有している。そのため、本実施例によれば、生体組織を撮像して得た画像のコントラストが大きく変動するばらつくような場合であっても、所定の形状の構造を安定的に検出することができる。なお、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6月30日に日本国に出願された特願2010-149971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。"