"グレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理方法において、前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行するステップと、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有することを特徴とする画像処理方法。前記線分要素を抽出するステップは、前記モルフォロジー処理された画像の比較的高い第1の輝度レベル以上の前記比較的高いコントラスト比の領域を抽出し、比較的低い第2の輝度レベル以上の前記比較的低いコントラスト比の領域を抽出するステップと、前記比較的高いコントラスト比の領域と重複する前記比較的低いコントラスト比の領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップとを有することを特徴とする請求項1の画像処理方法。前記線分要素を抽出するステップは、前記撮像画像に従う画像のコントラストの高い可能性のある領域を指定するステップと、前記モルフォロジー処理された画像の前記指定された領域に対し、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出するステップと、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有することを特徴とする請求項1の画像処理方法。グレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理装置において、被検体を撮像する撮像装置と、前記撮像装置が撮像した前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行し、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出する線分抽出装置を有することを特徴とする画像処理装置。前記線分抽出装置は、前記撮像画像に従う画像のコントラストの高い可能性のある領域を指定して、前記モルフォロジー処理された画像の前記指定された領域に対し、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出することを特徴とする請求項4の画像処理装置。前記線分抽出装置は、前記抽出された線分要素を平滑化し、且つエッジ強調処理し、前記平滑化且つエッジ強調された線分要素を2値化して、線分データを作成することを特徴とする請求項4の画像処理装置。グレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理プログラムであって、前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行するステップと、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップとを、コンピュータに実行させる画像処理プログラム。しかしながら、モルフォロジー処理は、連結した線分抽出に有効であるが、画像のコントラストが低いと、連結しない線分も抽出してしまい、線分抽出精度の低下をもたらすという問題がある。従って、本発明の目的は、画像にコントラストの差があっても、画像のグレースケールデータからモルフォロジー処理を用いて、連結した線分を抽出するための画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することにある。又、本発明の他の目的は、撮像環境に影響されず、画像のグレースケールデータからモルフォロジー処理を用いて、連結した線分を抽出するための画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することにある。更に、本発明の他の目的は、生体撮像画像のグレースケールデータからモルフォロジー処理を用いて、連結した線分を抽出するのに好適な画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することにある。この目的の達成のため、本発明のグレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理方法は、前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行するステップと、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有する。又、本発明のグレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理装置は、被検体を撮像する撮像装置と、前記撮像装置が撮像した前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行し、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出する線分抽出装置を有する。更に、本発明では、好ましくは、前記撮像画像に従う画像を2値化して、前記モルフォロジー処理を実行する前記撮像画像の抽出領域を選択するステップを更に有する。更に、本発明では、好ましくは、前記グレースケールの撮像画像を、平滑化し、且つエッジ強調処理して、前記撮像画像に従う画像を作成するステップを更に有する。更に、本発明では、好ましくは、前記抽出された線分要素を平滑化し、且つエッジ強調処理するステップと、前記平滑化且つエッジ強調された線分要素を2値化して、線分データを作成するステップを更に有する。更に、本発明では、好ましくは、前記モルフォロジー処理を実行するステップは、前記オペレータを、複数方向に走査し、各方向のオープン処理画像を作成するステップと、前記撮像画像に従う画像から前記各方向のオープン処理画像とから前記各方向のトップハット処理画像を作成するステップと、前記各方向のトップハット処理画像を加算して、前記線状要素を抽出するステップからなる。更に、本発明では、好ましくは、前記線分要素を抽出するステップは、前記撮像画像に従う画像のコントラストの高い可能性のある領域を指定するステップと、前記モルフォロジー処理された画像の前記指定された領域に対し、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出するステップと、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有する。更に、本発明では、好ましくは、前記領域を抽出するステップは、前記指定された領域の輝度の頻度ヒストグラムを計算するステップと、前記頻度ヒストグラムから前記比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出するステップとを有する。更に、本発明では、好ましくは、前記抽出ステップは、前記頻度ヒストグラムから比較的コントラスト比の低い領域として、比較的輝度レベルの低いマスク領域と、比較的コントラスト比の高い領域として、比較的輝度レベルの高いマーカー領域を抽出するステップとを有する。更に、本発明では、好ましくは、前記線分要素として抽出するステップは、前記マーカー領域を有するマスク領域を、前記線分要素として、抽出するステップからなる。本発明では、抽出対象領域選択処理により、コントラスト比の高い部分から線分の成長方向に連続するコントラスト比の低い部分も、1つの線分として、抽出するため、コントラスト比によらず、精度良く線分抽出できる。以下、本発明の実施の形態を、画像処理装置、画像処理方法、他の実施の形態の順で説明する。画像処理装置図1は、本発明の一実施の形態の画像処理装置の構成図、図2は、図1の線分抽出部の構成図、図3乃至図9は、図2の線分抽出部の画像処理例の説明図である。尚、図3乃至図9は、被検体画像として、肌表面の紋様の線分抽出処理を例に示すが、網膜血管像等の生体の線分抽出にも適用できる。図1に示すように、撮像装置2は、被検体5を撮像する。撮像装置2は、被検体5に、所望の波長の光を照射する光照射部3と、被検体5からの反射光を受光し、電気信号画像信号に変換する光学系撮像部4とを有する。光学系撮像部4は、例えば、レンズ等の光学機構と、受光像を画像信号に変換するイメージセンサ例えば、CMOSイメージセンサとから構成される。光学系撮像部4のイメージセンサは、例えば、横640画素、縦480画素のイメージセンサで構成され、各画素の受光量に応じた大きさの電気信号を、線分抽出部1に出力する。線分抽出部1は、光学系撮像部4のイメージセンサからの画像信号アナログ信号を、グレースケールのデジタル信号に変換し、変換したデジタル画像信号から線分を抽出する。図2により、線分抽出部1の線分抽出処理を説明する。撮像画像は、グレースケールのデジタル信号で格納されている。LOGFilter処理40は、グレースケール画像データを、平滑化し、ノイズを除去し、且つ2回微分して、画像のエッジを強調する。例えば、図3のようなグレースケールの撮像画像例えば、肌表面の撮像画像G1に、LOGFilter処理40を実行すると、平滑化積分により、ノイズが除去され、且つ微分により、画像のエッジが強調され、図4のような画像ぼんやりとした線分画像G2が得られる。2値化による領域選択処理42は、この画像G2を、所定の閾値で、2値化し、後述するモルフォロジー処理の一つであるトップハットサイメンション処理を行う領域を選択する。例えば、図4に示すような、LOGFilter処理された画像G2を2値化すると、図5のような領域選択画像が得られる。図5では、黒い部分が、トップハットサイメンション処理44を行う領域として、選択される。次に、トップハットサイメンション処理44は、LOGFilter処理された画像G2から、連続した線状成分を抽出する。このため、トップハットサイメンション処理44は、画像G2に対し、所定長の画素エレメント又はオペレータというを所定方向に走査して、オペレータが輝度レベルの高い方向に侵入できる上部包絡線画像を作成するオープニング処理44-1と、元の画像G2から上部包絡線画像を差し引き、トップハット画像を作成し、複数の走査方向のトップハット画像を画素単位に加算するトップハットサイメンション処理44-2とからなる。例えば、図4の画像G2をトップハットサイメンション処理すると、図6に示すように、孤立した線分は、除去され、連続した線状成分図6の白い部分のみの画像G4が得られる。ここで、本実施例では、前述の領域選択された部分図5のみ、即ち、連続した線分が存在する可能性がある領域に対し、トップハットサイメンション処理44を実施する。モルフォロジー処理であるトップハットサイメンション処理44を、画像全体前述の例では、30万画素分に、複数方向で行うと、処理時間が長くなる。線分の方向は、不特定多数であるため、連続線分の抽出を精度良く行うには、走査方向は多い程、好ましく、例えば、12方向30度毎のの走査を行うと良い。この場合には、連続した線分の抽出処理の時間が長くなる。この抽出処理時間を短くするため、この実施の形態のように、連続した線分が存在する可能性がある領域に対し、トップハットサイメンション処理44を実施することは、有効である。次に、グレースケールデータを対象とすると、連続した線分内で、コントラスト比が異なる部分が存在する場合がある。このため、このトップハットサイメンション処理した線分画像を、2値化して、線分抽出する場合には、コントラスト比の低い部分は、コントラスト比の高い部分と連続しているにもかかわらず、線分の一部として、抽出されない。この実施の形態では、このようなコントラスト比が異なる部分を有する連続線分を抽出するため、抽出対象領域選択処理46を実施する。抽出対象領域選択処理46は、コントラスト比の高い部分から線分の成長方向に連続するコントラスト比の低い部分も、1つの線分として、抽出処理である。このため、抽出対象領域選択処理46は、トップハットサイメンション処理44を実施した画像G4のコントラスト比の比較的高い領域を抽出範囲として選択する抽出範囲選択処理46-1と、抽出範囲選択処理46-1で選択した抽出範囲のヒストグラムを作成するヒストグラム作成処理46-2と、このヒストグラムから比較的輝度レベルの高い領域をマスク領域に選択し、且つマスク領域内で、更に輝度レベルの高い領域をマーカー領域に選択するマスク領域/マーカー領域選択処理46-3と、画像G4の線分から、選択されたマスク領域内で、マーカー領域から成長方向に連続する線分を再構成する再構成処理46-4からなる。例えば、図6の画像G4の線分を抽出対象選択処理すると、図7の画像G5に示すように、連続した線分のコントラスト比の高い部分に連続するコントラスト比の低い部分も、同じ連続線分図7の白い部分として、再構築される。ここで、本実施例では、この処理46を行うことにより、コントラスト比が同じ連続線分が得られる。この再構築された画像G5に対し、再度、LoGFilter処理47を実施し、平滑化、エッジ強調し、図8の平滑化し、エッジ強調した線分画像G6を得る。この線分画像G6を、2値化処理48により、所定の閾値で、2値化して、図9に示す2値の線分画像G9を得る。そして、ある幅のある線分を、細線化処理49で、細線化し、所定幅例えば、1画素の線分画像を得る。このように、モルフォロジー処理して、連続線分を抽出する際に、モルフォロジー処理する範囲を、画像の連続線分が存在する可能性がある領域に制限することで、時間のかかるモルフォロジー処理の処理時間を短縮できる。又、モルフォロジー処理して、得た線分画像から、線分を抽出する際に、コントラスト比の低い領域も、コントラスト比の高い領域に連続している場合に、連続線分として、再構築するため、コントラスト比によらず、正確に連続した線分を抽出できる。画像処理方法次に、図2で説明した線分抽出処理を説明する。図10は、図2のLoGFilter処理40の説明図である。以下、LoGFilter処理40を、入力画像をfとし、xy座標イメージセンサ面上での画像輝度を、fx,yとして説明する。2次元ガウス関数Gx,yは、下記式1で定義される。ガウス関数Gと、入力画像fの畳み込みにより、下記2式により、平滑化画像Fx,yを得る。この平滑化画像Fx,yを2回偏微分して、LoGFilterの出力gx、yは、下記3式により、得られる。式3において、∇ナブラは、偏微分を示し、式3では、平滑化画像Fx,yを、2回微分することを示す。即ち、LoGFilter処理40は、周知のように、積分により、画像を平滑化し、且つ2回微分で、エッジを強調する。このLoGFilter処理40の動作を、図10で説明する。図10は、説明の簡単のため、モデル図で説明する。3次元座標のx軸、y軸は、2次元平面座標、s軸は、輝度レベルである。入力画像A1fに、LoGFilter処理40を施すと、平滑化され、エッジが強調された3次元画像A2gが得られる。この画像例は、図3、図4で示してある。次に、2値化による領域選択処理42、トップハットサイメンション処理44を、説明する。図11は、2値化による領域選択処理42とトップハットサイメンション処理44の処理フロー図、図12は、図11の2値化による領域選択処理動作の説明図、図13は、トップハットサイメンション処理のオープニング処理の説明図、図14は、トップハットサイメンション処理の説明図、図15は、トップハット処理の説明図である。図12乃至図15を参照して、図11の処理を説明する。S10前述のように、入力画像に、LoGFilter処理40を実行し、LoGFilter画像を得る。S12次に、この画像を、所定の輝度スライス値Thで、2値化して、オープニング処理の対象領域を選択する。図12では、説明の簡単化のため、2次元座標x又はyとsで示す。入力画像に対し、所定の輝度スライス値Thで、スライスし、スライス値以上の領域を、オープニング処理範囲に決定する。即ち、対象とする線分の輝度レベルが高い場合には、輝度レベルの低い領域は、対象線分が存在する可能性がほとんどなく、逆に、輝度レベルが高い領域は、対象線分が存在する可能性が高い。このため、線分抽出するハットトップサイメンション処理46の処理範囲を、画像全体でなく、画像の輝度レベルの高い領域のみとして、処理時間のかかるハットトップサイメンション処理に要する時間を短縮する。S14指定されたオープニング領域図5では、黒い部分で、LoGFilter処理後の画像をオープニング処理する。オープニング処理は、周知であるが、図13、図15のモデル図で簡単に説明する。図13に示すように、入力画像A3fxに対し、オペレータ又はエレメントBを走査する。オペレータBは、所定長の長さを有する。図13では、3方向にオペレータBを走査する例を示す。図15に示すように、オペレータBを入力画像fxに対し、x軸方向に走査すると、入力画像fxに、オペレータBが入り込める部分と、入り込めない部分とに分かれる。このオペレータBが入り込める部分の包絡線γBfxを得る処理を、リニアーオープニング処理という。S16このリニアーオープニングした画像を用いて、入力画像をトップハット処理する。トップハット処理は、次式4の演算で行う。fx-γBfx..................4即ち、図15のオペレータBが入り込めない部分これをトップハットというの関数が得られる。S18各方向にオペレータを走査して得たトップハット処理後の画像を、画素単位に加算する。このオープニング処理及びトップハットサイメンション処理を、図14の画像例で説明する。図14は、説明の簡単化のため、画像B1を2値化した画像データを対象に、且つx、y方向に伸びる線状成分の抽出例で説明する。画像B1において、斜線部分が、輝度レベルの高い領域である。この画像を2値化すると、2値化された入力画像が得られる。ここで、横軸をx、縦軸をyとする。又、x方向のオペレータBxを、x方向3画素長のオペレータ、y方向のオペレータByを、y方向の3画素長のオペレータとして、説明する。先ず、入力画像のx方向に、オペレータBxを走査し、前述の説明のように、オペレータBxが、侵入できる軌跡を求めると、x軸リニアーオープニング画像が得られる。即ち、入力画像のx軸方向で、3画素1が連続する部分に、画素値1が割り当てられ、その他は、画素値0である。このx軸リニアーオープニング画像と入力画像を用いて、画素単位に、式4により、x軸トップハット画像を得る。元画像B1と対比すると、この画像は、x軸方向で、連続した線状成分の輪郭を示す。同様に、先ず、入力画像のy方向に、オペレータByを走査し、前述の説明のように、オペレータByが、侵入できる軌跡を求めると、y軸リニアーオープニング画像が得られる。即ち、入力画像のy軸方向で、3画素1が連続する部分に、画素値1が割り当てられ、その他は、画素値0である。このy軸リニアーオープニング画像と入力画像を用いて、画素単位に、式4により、y軸トップハット画像を得る。元画像B1と対比すると、この画像は、y軸方向で、連続した線状成分を示す。このx軸トップハット画像と、y軸トップハット画像とを、画素単位に、加算して、トップハットサイメンション画像を得る。元画像B1と対比すると、画像B1の黒丸で示す孤立した線状成分は除去され、元画像B1の連続した線状成分が抽出される。次に、抽出対象領域選択処理46を、図16乃至図19で説明する。図16は、抽出対象領域選択処理フロー図、図17は、図16の抽出範囲選択処理の説明図、図18は、図16のヒストグラム作成処理及びマスク/マーカー領域選択処理の説明図、図19は、図16の再構築処理の説明図である。以下、図17乃至図19を用いて、図16の抽出対象領域選択処理を説明する。S20トップハットサイメンション処理44を実施した画像G4のコントラスト比の比較的高い領域を抽出範囲Xとして選択する。図17に示すように、画像Yの周辺部分より中央部分が、コントラスト比が高い傾向にある。これは、撮像条件と関連する。即ち、光学系の性能や、被検体の光照射状態、撮像装置の外部光の状況により、周辺部分は、像がぼやけがちとなる傾向にある。このため、抽出範囲選択処理46-1は、図17のように、画像Yの周辺部分を除いた中央部分を含む領域Xを、対象領域に選択する。S22次に、抽出範囲選択処理46-1で選択した抽出範囲Xのヒストグラムを計算する。図18に示すように、横軸に輝度レベルを、縦軸に画素の頻度をとり、各輝度レベルの画素数を輝度ヒストグラムとして、計算する。S24図18に示すように、この輝度ヒストグラム分布から、全体の頻度数に対し、頻度数が約半分となる輝度レベルM1をマスク領域の閾値に設定し、ヒストグラム上での輝度レベルM1以上の画素を、マスク領域に選択する。次に、全体の頻度数に対し、更に、頻度数が約半分となる輝度レベルM2をマーカー領域の閾値に設定し、ヒストグラム上での輝度レベルM2以上の画素を、マーカー領域に選択する。即ち、ヒストグラムから比較的輝度レベルの高い領域をマスク領域に選択し、且つマスク領域内で、更に輝度レベルの高い領域をマーカー領域に選択する。S26このマスク領域とマーカー領域を用いて、トップハットサイメンション処理された画像を再構築する。即ち、図19に示すように、選択されたマスク領域と、マーカー領域の画素を画像化すると、マスク領域C1,C3と、マーカー領域C2を有する画像B3となる。再構築は、図19のように、マーカー領域C2の存在するマスク領域C1を線分D1として、再構築する。ここでは、マーカー領域のない線分C3は、除去される。このように、コントラスト比線分部分とそれ以外の部分のレベル差が低いものも、コントラスト比が高い線分要素と連結している場合には、1つの線分として抽出する。このような処理46を実行しない場合には、図19で説明すると、抽出線分が、C1とC3となるか、C2のみとなり、コントラスト比に応じて、抽出線分が異なることになる。又、マーカー領域とマスク領域を、コントラスト比の高い領域Xの画素レベルで決定しているので、コントラスト比の低い周辺部分のノイズの影響を除去して、マーカー領域やマスク領域を決定できる。更に、マーカー領域とマスク領域を、画像の画素の輝度レベルの頻度ヒストグラムで決定しているため、画像の線分パターンが異なっても、その画像に対応した、即ち、相対的なマーカー領域とマスク領域を選択できる。次に、LoGFilter処理47を、図20、図21で説明する。このLoGFilter処理47は、LoGFilter処理40の内容と同一であり、積分して、微分してエッジ強調する。但し、この線分抽出後の後段でのLoGFilter処理47は、図21に示すように、図19のように得られた線分D1を滑らかにし、エッジ強調することを目的とする。即ち、図20に示すように、積分後の元画像を1回、2回と微分し2回微分する。これにより、図21のように、線分D1内の周辺のぎざぎざした部分D3が平滑化され、滑らかな線分要素D2を抽出できる。この滑らかな線分要素を、2値化処理48し、更に、細線化処理49して、スケルトン化した線分を得る。前述のLoGFilter処理47は、2値化して、細線化するのに、有効であり、容易に細線化できる。他の実施の形態上述の実施の形態では、トップハットサイメンション処理44のオペレータを、幅1画素、長さ3画素のもので説明したが、オペレータの長さや幅は、抽出対象とする線分や、必要とされる精度に応じて、適宜選択でき、例えば、20画素程度であっても良い。又、オペレータの形状は、矩形のみならず、楕円等の他の形状も適用できる。オペレータの走査方向の数は、抽出対象とする線分の方向や精度、処理時間に応じて、種々選択でき、4つ以上が望ましい。しかも、走査方向が少なく、処理時間に余裕がある場合には、2値化による領域選択処理42を省いても良い。同様に、コントラスト比が同じものを対象とする場合には、抽出対象選択処理46を省くこともできる。更に、モルフォロジー処理として説明したトップハットサイメンション処理は、要するエレメント又はオペレータを画像に対し、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するものであれば、他の方法も適用できる。更に、適用分野は、肌の表面に限らず、生体の血管像や、生体の紋様等にも、適用できる。以上、本発明を実施の形態により説明したが、本発明の趣旨の範囲内において、本発明は、種々の変形が可能であり、本発明の範囲からこれらを排除するものではない。付記1グレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理方法において、前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行するステップと、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有することを特徴とする画像処理方法。付記2前記撮像画像に従う画像を2値化して、前記モルフォロジー処理を実行する前記撮像画像の抽出領域を選択するステップを更に有することを特徴とする付記1の画像処理方法。付記3前記グレースケールの撮像画像を、平滑化し、且つエッジ強調処理して、前記撮像画像に従う画像を作成するステップを更に有することを特徴とする付記1の画像処理方法。付記4前記抽出された線分要素を平滑化し、且つエッジ強調処理するステップと、前記平滑化且つエッジ強調された線分要素を2値化して、線分データを作成するステップを更に有することを特徴とする付記1の画像処理方法。付記5前記モルフォロジー処理を実行するステップは、前記オペレータを、複数方向に走査し、各方向のオープン処理画像を作成するステップと、前記撮像画像に従う画像から前記各方向のオープン処理画像とから前記各方向のトップハット処理画像を作成するステップと、前記各方向のトップハット処理画像を加算して、前記線状要素を抽出するステップからなることを特徴とする付記1の画像処理方法。付記6前記線分要素を抽出するステップは、前記撮像画像に従う画像のコントラストの高い可能性のある領域を指定するステップと、前記モルフォロジー処理された画像の前記指定された領域に対し、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出するステップと、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有することを特徴とする付記1の画像処理方法。付記7前記領域を抽出するステップは、前記指定された領域の輝度の頻度ヒストグラムを計算するステップと、前記頻度ヒストグラムから前記比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出するステップとを有することを特徴とする付記6の画像処理方法。付記8前記抽出ステップは、前記頻度ヒストグラムから比較的コントラスト比の低い領域として、比較的輝度レベルの低いマスク領域と、比較的コントラスト比の高い領域として、比較的輝度レベルの高いマーカー領域を抽出するステップとを有することを特徴とする付記7の画像処理方法。付記9前記線分要素として抽出するステップは、前記マーカー領域を有するマスク領域を、前記線分要素として、抽出するステップからなることを特徴とする付記8の画像処理方法。付記10グレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理装置において、被検体を撮像する撮像装置と、前記撮像装置が撮像した前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行し、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出する線分抽出装置を有することを特徴とする画像処理装置。付記11前記線分抽出装置は、前記撮像画像に従う画像を2値化して、前記モルフォロジー処理を実行する前記撮像画像の抽出領域を選択することを特徴とする付記10の画像処理装置。付記12前記線分抽出装置は、前記グレースケールの撮像画像を、平滑化し、且つエッジ強調処理して、前記撮像画像に従う画像を作成することを特徴とする付記10の画像処理装置。付記13前記線分抽出装置は、前記抽出された線分要素を平滑化し、且つエッジ強調処理し、前記平滑化且つエッジ強調された線分要素を2値化して、線分データを作成することを特徴とする付記10の画像処理装置。付記14前記線分抽出装置は、前記オペレータを、複数方向に走査し、各方向のオープン処理画像を作成し、前記撮像画像に従う画像から前記各方向のオープン処理画像とから前記各方向のトップハット処理画像を作成し、前記各方向のトップハット処理画像を加算して、前記線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行することを特徴とする付記10の画像処理装置。付記15前記線分抽出装置は、前記モルフォロジー処理された画像の前記撮像画像のコントラスト比の高い可能性がある領域に対し、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出することを特徴とする付記10の画像処理装置。付記16前記線分抽出装置は、前記指定された領域の輝度の頻度ヒストグラムを計算し、前記頻度ヒストグラムから前記比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出することを特徴とする付記15の画像処理装置。付記17前記線分抽出装置は、前記頻度ヒストグラムから比較的コントラスト比の低い領域として、比較的輝度レベルの低いマスク領域と、比較的コントラスト比の高い領域として、比較的輝度レベルの高いマーカー領域を抽出することを特徴とする付記16の画像処理装置。付記18前記線分抽出装置は、前記マーカー領域を有するマスク領域を、前記線分要素として、抽出することを特徴とする付記17の画像処理装置。"