"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、前記注目画素を含む所定の範囲に存在する画素群の色調情報を取得するとともに、前記色調情報に基づいて前記注目画素の特徴量を1つ以上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各特徴量に基づき、前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定部と、前記評価値判定部の判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出部と、を有し、前記特徴量算出部は、前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造における色調の変動に応じた前記注目画素の特徴量を算出することを特徴とする医用画像処理装置。前記特徴量算出部は、前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造の走行方向の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出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。前記特徴量算出部は、前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造の幅の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出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。前記特徴量算出部は、前記注目画素を含む局所領域の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記局所領域の各画素において取得された前記色調情報に基づき、前記線状構造の色調の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出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。前記注目画素を含む局所領域の構造がノイズに起因して生じたものであるか否かを判定するとともに、この判定結果に基づいて前記注目画素の評価値を補正するための補正値を算出するノイズ除去部をさらに有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。前記線状構造検出部は、所定の条件を満たすまでの間、前記画素選択部、前記特徴量算出部、前記評価値算出部、及び、前記評価値判定部による処理を繰り返し実施させるとともに、前記所定の条件を満たした際の前記評価値判定部の判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出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。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、前記注目画素を含む所定の範囲に存在する画素群の色調情報を取得するとともに、前記色調情報に基づいて前記注目画素の特徴量を1つ以上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各特徴量に基づき、前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、前記評価値算出ステップにより算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定ステップと、前記評価値判定ステップの判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出ステップと、を有し、前記特徴量算出ステップは、前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造における色調の変動に応じた前記注目画素の特徴量を算出することを特徴とする医用画像処理方法。前記特徴量算出ステップは、前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造の走行方向の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出することを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理方法。前記特徴量算出ステップは、前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造の幅の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出することを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理方法。前記特徴量算出ステップは、前記注目画素を含む局所領域の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記局所領域の各画素において取得された前記色調情報に基づき、前記線状構造の色調の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出することを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理方法。前記注目画素を含む局所領域の構造がノイズに起因して生じたものであるか否かを判定するとともに、この判定結果に基づいて前記注目画素の評価値を補正するための補正値を算出するノイズ除去ステップをさらに有することを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理方法。前記線状構造検出ステップは、所定の条件を満たすまでの間、前記画素選択ステップ、前記特徴量算出ステップ、前記評価値算出ステップ、及び、前記評価値判定ステップによる処理を繰り返し実施させるとともに、前記所定の条件を満たした際の前記評価値判定ステップの判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出することを特徴とする請求項7に記載の医用画像処理方法。本発明の一態様の医用画像処理装置は、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、前記注目画素を含む所定の範囲に存在する画素群の色調情報を取得するとともに、前記色調情報に基づいて前記注目画素の特徴量を1つ以上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各特徴量に基づき、前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定部と、前記評価値判定部の判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出部と、を有し、前記特徴量算出部は、前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造における色調の変動に応じた前記注目画素の特徴量を算出する。本発明の一態様の医用画像処理方法は、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、前記注目画素を含む所定の範囲に存在する画素群の色調情報を取得するとともに、前記色調情報に基づいて前記注目画素の特徴量を1つ以上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各特徴量に基づき、前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、前記評価値算出ステップにより算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定ステップと、前記評価値判定ステップの判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出ステップと、を有し、前記特徴量算出ステップは、前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造における色調の変動に応じた前記注目画素の特徴量を算出する。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6は、本発明の実施例に係るものである。図1は、本発明の実施例に係る医用画像処理装置を具備する医用システムの要部の構成を示す図である。医用システム1は、図1に示すように、体腔内の被写体としての生体組織を撮像して映像信号を出力する医用観察装置2と、パーソナルコンピュータ等により構成され、医用観察装置2から出力される映像信号に対して画像処理を行うとともに、該画像処理を行った後の映像信号を画像信号として出力する医用画像処理装置3と、医用画像処理装置3から出力される画像信号に基づく画像を表示するモニタ4と、を有して構成されている。また、医用観察装置2は、体腔内に挿入されるとともに、該体腔内の被写体を撮像して撮像信号として出力する内視鏡6と、内視鏡6により撮像される被写体を照明するための照明光例えばRGB光を供給する光源装置7と、内視鏡6に対する各種制御を行うとともに、内視鏡6から出力される撮像信号に対して信号処理を施すことにより映像信号を生成して出力するカメラコントロールユニット以降、CCUと略記する8と、CCU8から出力される映像信号に基づき、内視鏡6により撮像された被写体の像を画像表示するモニタ9と、を有して構成されている。医用撮像装置としての内視鏡6は、体腔内に挿入される挿入部11と、挿入部11の基端側に設けられた操作部12と、を有して構成されている。また、挿入部11の基端側から先端側の先端部14にかけての内部には、光源装置7から供給される照明光を伝送するためのライトガイド13が挿通されている。ライトガイド13は、先端側が内視鏡6の先端部14に配置されるとともに、後端側が光源装置7に接続可能に構成されている。そして、このような構成によれば、光源装置7から供給される照明光は、ライトガイド13により伝送された後、挿入部11の先端部14の先端面に設けられた照明窓図示せずから出射される。そして、前述の照明窓から出射される照明光により、被写体としての生体組織等が照明される。内視鏡6の先端部14には、前述の照明窓に隣接する位置に配置された観察窓図示せずに取り付けられた対物光学系16と、対物光学系16の結像位置に配置されたCCD等からなる撮像素子15と、を有する撮像部17が設けられている。撮像素子15は、信号線を介してCCU8に接続されている。そして、撮像素子15は、CCU8から出力される駆動信号に基づいて駆動するとともに、対物光学系16により結像された被写体を撮像して得た撮像信号をCCU8へ出力する。CCU8に入力された撮像信号は、CCU8の内部に設けられた信号処理回路図示せずにおいて信号処理されることにより、映像信号に変換されて出力される。そして、CCU8から出力された映像信号は、モニタ9及び医用画像処理装置3に入力される。これにより、モニタ9には、CCU8から出力される映像信号に基づく被写体の画像が表示される。医用画像処理装置3は、医用観察装置2から出力される映像信号にA/D変換等の処理を施して画像データを生成する画像入力部21と、CPU等を具備して構成され、画像入力部21から出力される画像データ等に対して種々の処理を行う演算処理部22と、演算処理部22において実施される処理に関するプログラム及びソフトウェア等が格納されているプログラム記憶部23と、画像入力部21から出力される画像データ等を記憶可能な画像記憶部24と、演算処理部22の処理結果を一時的に格納可能な情報記憶部25と、を有している。また、医用画像処理装置3は、後述のデータバス30に接続されている記憶装置インターフェース26と、記憶装置インターフェース26を介して出力される演算処理部22の処理結果を保存可能なハードディスク27と、演算処理部22の処理結果等をモニタ4に画像表示するための画像信号を生成して出力する表示処理部28と、キーボード等の入力装置を具備して構成され、演算処理部22の処理におけるパラメータ及び医用画像処理装置3に対する操作指示等を入力可能な入力操作部29と、を有している。なお、医用画像処理装置3の画像入力部21、演算処理部22、プログラム記憶部23、画像記憶部24、情報記憶部25、記憶装置インターフェース26、表示処理部28、及び、入力操作部29は、データバス30を介して相互に接続されている。図2は、本実施例の医用画像処理装置が具備する演算処理部の構成の一例を示す図である。一方、演算処理部22は、図2に示すように、プログラム記憶部23に格納されているプログラムまたはソフトウェア等の実行により実現される機能に相当する、前処理部221と、血管フラグ設定部222と、画素選択部223と、評価値算出部224と、評価値判定部225と、処理終了条件判定部226と、を有して構成されている。図3は、本実施例の演算処理部が具備する評価値算出部の構成の一例を示す図である。また、演算処理部22の評価値算出部224は、図3に示すように、プログラムまたはソフトウェア等の実行により実現される機能に相当する、第1の特徴量算出部224aと、第2の特徴量算出部224bと、第3の特徴量算出部224cと、第4の特徴量算出部224dと、ノイズ除去部224eと、を有して構成されている。なお、演算処理部22の各部の機能については、後程述べるものとする。次に、以上に述べたような構成を具備する医用システム1の作用について説明を行う。まず、ユーザは、医用システム1の各部の電源を投入した後、例えば、被検体の胃の内部に先端部14が達するまで挿入部11を挿入する。これに応じ、先端部14から出射される照明光RGB光により照明された胃の内部の被写体が撮像部17により撮像されるとともに、該撮像した被写体に応じた撮像信号がCCU8へ出力される。CCU8は、信号処理回路図示せずにおいて撮像部17の撮像素子15から出力される撮像信号に対して信号処理を施すことにより、該撮像信号を映像信号に変換して医用画像処理装置3及びモニタ9へ出力する。そして、モニタ9は、CCU8から出力される映像信号に基づき、撮像部17により撮像された被写体を画像表示する。図4は、本実施例の医用画像処理装置により行われる処理の一例を示すフローチャートである。一方、医用画像処理装置3の画像入力部21は、入力された映像信号に対してA/D変換等の処理を施すことにより画像データを生成し、生成した画像データを演算処理部22へ出力する図4のステップS1。なお、本実施例の画像入力部21において生成される画像データは、縦×横=ISX×ISY=640×480のサイズを具備するとともに、各画素のR赤成分、G緑成分、及び、B青成分が8bitの階調256階調を有するものであるとする。演算処理部22の前処理部221は、デガンマ処理、及び、メディアンフィルタによるノイズ除去処理等の前処理を画像入力部21から入力される画像データに対して施す図4のステップS2。演算処理部22の血管フラグ設定部222は、前処理部221により前処理が施された画像データにおいて、血管が存在し得る領域としての血管候補領域の初期設定を行う図4のステップS3。具体的には、血管フラグ設定部222は、前処理部221により前処理が施された画像データに含まれる各画素毎に、初期状態における血管候補領域のフラグをオンまたはオフのいずれかに設定する。ここで、本実施例の血管フラグ設定部222は、前述の初期設定において、例えば、画像データ内の全画素のフラグを一様にオンまたはオフにするものであってもよく、画像データ内の各画素のフラグのオンオフをランダムに決定するものであってもよく、あるいは、画像データ内の各画素の色調等に関する特徴量に対する閾値処理の結果に応じてフラグのオンオフを決定するものであってもよい。演算処理部22の画素選択部223は、画像データ内の各画素の中から、画素位置i,jにおける注目画素Pi,jを選択する図4のステップS4。なお、前述にて例示した画像データのサイズISX×ISY=640×480を考慮した場合には、0≦i≦639、及び、0≦j≦479となる。また、画素選択部223は、例えば、画像データの左上の画素から右下の画素にかけて1画素ずつ走査しながら注目画素Pi,jを選択してもよく、または、画像データ内の各画素の中からランダムに注目画素Pi,jを選択してもよい。演算処理部22の評価値算出部224は、下記数式1を用いた演算を行うことにより、図4のステップS4において選択された注目画素Pi,jの評価値Vi,jを算出する図4のステップS5。なお、上記数式1の右辺のw1、w2、w3、w4及びw5の値は、fsv、fd、fw、fGR、及び、fnの各項に対してそれぞれ設定される重み係数であるとする。具体的には、上記数式1の右辺のw1、w2、w3、w4及びw5の値は、例えば、w1=3、w2=5、w3=1、w4=1及びw5=1のような値として設定される。ここで、上記数式1に示したfsv、fd、fw、fGR、及び、fnの各値の具体的な算出方法等について述べる。評価値算出部224の第1の特徴量算出部224aは、図4のステップS4において選択された注目画素Pi,jの特徴量fsvを算出する。具体的には、まず、第1の特徴量算出部224aは、G成分の画素値からR成分の画素値を除した値以降、G/R値と称するを画像データ内の各画素毎に算出する。その後、第1の特徴量算出部224aは、画像データ内の各画素の色調情報に相当するG/R値の算出結果のうち、注目画素Pi,jのG/R値色調情報と、注目画素Pi,jを中心として左右方向、上下方向、第1の斜め方向45°及び225°方向、及び、第2の斜め方向135°及び315°方向の各方向に直線状に連続する所定数の画素のG/R値色調情報と、に対し、下記に例示するフィルタ係数を備えた一次元フィルタF1、F2及びF3をそれぞれ適用する。F1={0.182375、0.32356、0.1682、-0.3481、-0.652、-0.3481、0.1682、0.32356、0.18238}F2={0.19347、0.28177、0.24509、-0.0356、-0.4009、-0.5676、-0.4009、-0.0356、0.24509、0.28177、0.19347}F3={0.16261、0.18215、0.2109、0.20337、0.08723、-0.1554、-0.4214、-0.5389、-0.4214、-0.1554、0.08723、0.20337、0.2109、0.18215、0.16261}上記の一次元フィルタF1は、G/R値の算出結果に対して適用された場合に、5画素分の幅を有する血管を好適に検出できるように設計されたマッチドフィルタであって、9画素分のフィルタ係数を有して構成されている。すなわち、第1の特徴量算出部224aは、注目画素Pi,jと、注目画素Pi,jを中心として両方向両側に連続する4画素と、からなる9画素分のG/R値と上記の一次元フィルタF1の各フィルタ係数との積和演算を前述の各方向毎に行うことにより、5画素分の幅を有する血管の存在の有無を判別可能な4個の出力値を得る。また、上記の一次元フィルタF2は、G/R値の算出結果に対して適用された場合に、7画素分の幅を有する血管を好適に検出できるように設計されたマッチドフィルタであって、11画素分のフィルタ係数を有して構成されている。すなわち、第1の特徴量算出部224aは、注目画素Pi,jと、注目画素Pi,j中心として両方向両側に連続する5画素と、からなる11画素分のG/R値と上記の一次元フィルタF2の各フィルタ係数との積和演算を前述の各方向毎に行うことにより、7画素分の幅を有する血管の存在の有無を判別可能な4個の出力値を得る。また、上記の一次元フィルタF3は、G/R値の算出結果に対して適用された場合に、9画素分の幅を有する血管を好適に検出できるように設計されたマッチドフィルタであって、15画素分のフィルタ係数を有して構成されている。すなわち、第1の特徴量算出部224aは、注目画素Pi,jと、注目画素Pi,jを中心として両方向両側に連続する7画素と、からなる15画素分のG/R値と上記の一次元フィルタF3の各フィルタ係数との積和演算を前述の各方向毎に行うことにより、9画素分の幅を有する血管の存在の有無を判別可能な4個の出力値を得る。ところで、赤血球内のヘモグロビンは、RGB光を構成する各波長帯域のうち、G緑色光の帯域において強い吸収特性を有している。そのため、例えば、血管を含む被写体にRGB光が照射された際に得られた画像データにおいては、血管が存在する領域のG成分の濃度値が、血管が存在しない領域のG成分の濃度値に比べて相対的に低くなる傾向にある。そして、このような傾向に基づくG成分の濃度値の変動を血管の横断面方向に沿って示した場合、図5のような下に凸の形状となる。すなわち、上記の一次元フィルタF1~F3は、図5に例示したようなG成分の濃度値の変動を勘案したフィルタ係数を有するように設計されているとともに、G/R値の算出結果に対して適用されることにより、撮像条件照明光の光量等に略依存せずに所定の画素数分の幅の血管を検出できるように設計されている。なお、本実施例によれば、G/R値を色調情報として用いるものに限らず、例えば、G値G成分の画素値、G/RGB値G成分の画素値からR成分、G成分及びB成分の画素値の和を除した値、または、輝度値等の他の値を色調情報として用いてもよい。そして、第1の特徴量算出部224aは、以上のような一次元フィルタF1、F2及びF3を用いた演算により得られる合計12個の出力値のうち、最も大きな出力値を注目画素Pi,jの特徴量fsvとする。また、第1の特徴量算出部224aは、注目画素Pi,jの特徴量fsvを得た際のフィルタ適用方向に直交する方向を、注目画素Pi,jの血管走行方向に関する方向情報として保持する。さらに、第1の特徴量算出部224aは、注目画素Pi,jの特徴量fsvを得た際のフィルタの検出対象となる血管の幅の画素数の情報を、注目画素Pi,jの血管幅に関する幅情報として保持する。なお、本実施例の第1の特徴量算出部224aは、以上のような一次元フィルタF1、F2及びF3の出力値を用いて注目画素Pi,jの特徴量fsvを得るものに限らず、例えば、血管に適合するように設計されたGaborフィルタ等の出力値を用いて注目画素Pi,jの特徴量fsvを得るものであってもよい。評価値算出部224の第2の特徴量算出部224bは、図4のステップS4において選択された注目画素Pi,jの血管走行方向に関する方向情報と、注目画素Pi,jの近傍画素Px,yの血管走行方向に関する方向情報と、に基づき、血管走行方向の拘束条件に係る特徴量fdを算出する。なお、以降においては、簡単のため、8近傍の近傍画素Px,yの場合、すなわち、i-1≦x≦i1、及び、j-1≦y≦j1の場合を例に挙げて説明を行う。また、x=y=0の場合においては、後述のvalue_dx,y及びvalue_wx,yの値を算出しないものとする。具体的には、まず、第2の特徴量算出部224bは、近傍画素Px,yにおけるG/R値色調情報の算出結果に対し、例えば、前述の一次元フィルタF1~F3のうちのいずれか1つを、近傍画素Px,yを中心として左右方向、上下方向、第1の斜め方向45°及び225°方向、及び、第2の斜め方向135°及び315°方向の各方向に適用して第1の特徴量算出部224aと同様の演算を行うことにより、近傍画素Px,yにおける特徴量fsv1を算出するとともに、当該特徴量fsv1を得た際のフィルタ適用方向に直交する方向を、近傍画素Px,yの血管走行方向に関する方向情報として保持する。なお、第2の特徴量算出部224bによる特徴量fdの算出処理においては、近傍画素Px,yの特徴量fsv1を算出する際のフィルタ適用方向が、前述の左右方向、上下方向、第1の斜め方向45°及び225°方向、及び、第2の斜め方向135°及び315°方向の各方向から増減されるものであってもよい。また、第2の特徴量算出部224bは、近傍画素Px,yにおける特徴量fsv1を算出する際に、前述の一次元フィルタF1~F3のうちのいずれか1つを用いるものに限らず、例えば、血管に適合するように設計されたバンドパスフィルタを用いてもよい。その後、第2の特徴量算出部224bは、近傍画素Px,yにおける特徴量fsv1を下記数式2に適用することにより、注目画素Pi,jと近傍画素Px,yとの間における、方向に関する拘束値value_dx,yを算出する。ここで、第2の特徴量算出部224bは、注目画素Pi,j及び近傍画素Px,yの血管走行方向に関する方向情報に基づき、例えば、近傍画素Px,yにおける血管候補領域のフラグがオンであり、かつ、近傍画素Px,yの方向情報の方向に対する延伸方向に注目画素Pi,jが位置し、かつ、注目画素Pi,jの方向情報の方向と近傍画素Px,yの方向情報の方向とが一致した場合には、上記数式2におけるweight1の値を0.2に設定する。具体的には、例えば、図6の注目画素Pi,jに対する右下の近傍画素Px,yの血管候補領域のフラグがオンであるとした場合には、前述の条件に合致することにより、weight1の値が0.2に設定される。そのため、図6の注目画素Pi,jに対する右下の近傍画素Px,yの特徴量fsv1が3.1である場合には、拘束値value_dx,y=0.62となる。また、第2の特徴量算出部224bは、注目画素Pi,j及び近傍画素Px,yの血管走行方向に関する方向情報に基づき、例えば、近傍画素Px,yにおける血管候補領域のフラグがオンであり、かつ、近傍画素Px,yの方向情報の方向に対する延伸方向に注目画素Pi,jが位置し、かつ、注目画素Pi,jの方向情報の方向と近傍画素Px,yの方向情報の方向とが互いに直交する場合には、上記数式2におけるweight1の値を-0.2に設定する。具体的には、例えば、図6の注目画素Pi,jに対する右上の近傍画素Px,yの血管候補領域のフラグがオンであるとした場合には、前述の条件に合致することにより、weight1の値が-0.2に設定される。そのため、図6の注目画素Pi,jに対する左下の近傍画素Px,yの特徴量fsv1が3.2である場合には、拘束値value_dx,y=-0.64となる。さらに、第2の特徴量算出部224bは、注目画素Pi,j及び近傍画素Px,yの血管走行方向に関する方向情報に基づき、以上に述べた2つの条件のいずれにも合致しない場合には、上記数式2におけるweight1の値を0に設定することにより、拘束値value_dx,y=0という算出結果を得る。なお、上記数式2におけるweight1の値は、以上に述べたような値として設定されるものに限らず、他の値に設定されるものであってもよい。そして、第2の特徴量算出部224bは、拘束値value_dx,yの算出結果に基づいて下記数式3の演算を行うことにより、注目画素Pi,jの特徴量fdを算出する。なお、本実施例においては、注目画素Pi,jに対する8近傍の近傍画素Px,yについて拘束値value_dx,yを算出しているため、上記数式3の右辺のNの値が1に設定される。また、上記数式3の右辺の分母のTBは、0より大きな数値であるとともに、8近傍の近傍画素Px,yのうち、拘束値value_dx,y=0以外の算出結果を得た画素の数と同数の数値に設定されるものとする。さらに、例えば、各近傍画素Px,yの血管候補領域のフラグがオフであること等に起因し、各近傍画素Px,yの拘束値value_dx,yが全て0になるような場合上記数式3のTBの値が0となるような場合において、第2の特徴量算出部224bは、上記数式3の演算を行わずに、注目画素Pi,jの特徴量fdの値を0に設定する。以上に述べた特徴量fdによれば、色調の淡さ等に起因した血管の途切れが生じていると推定される画素の特徴量fdが他の画素の特徴量fdに比べて相対的に大きな値となる。そのため、以上に述べた特徴量fdによれば、画像データ内において血管の途切れが生じていると推定される領域を血管候補領域として抽出することができる。評価値算出部224の第3の特徴量算出部224cは、図4のステップS4において選択された注目画素Pi,jの血管幅に関する幅情報と、注目画素Pi,jの近傍画素Px,yの血管幅に関する幅情報と、に基づき、血管幅の拘束条件に係る特徴量fwを算出する。具体的には、まず、第3の特徴量算出部224cは、近傍画素Px,yにおけるG/R値色調情報の算出結果に対し、例えば、前述の一次元フィルタF1~F3を、近傍画素Px,yを中心として左右方向、上下方向、第1の斜め方向45°及び225°方向、及び、第2の斜め方向135°及び315°方向の各方向にそれぞれ適用して第1の特徴量算出部224aと同様の演算を行うことにより、近傍画素Px,yにおける特徴量fsv2を算出するとともに、当該特徴量fsv2を得た際のフィルタの検出対象となる血管の幅の画素数の情報を、近傍画素Px,yの血管幅に関する幅情報として保持する。なお、第3の特徴量算出部224cは、近傍画素Px,yにおける特徴量fsv2を算出する際に、前述の一次元フィルタF1~F3を用いるものに限らず、検出対象となる血管幅の画素数毎に構成された複数のバンドパスフィルタを用いてもよい。その後、第3の特徴量算出部224cは、近傍画素Px,yにおける特徴量fsv2を下記数式4に適用することにより、注目画素Pi,jと近傍画素Px,yとの間における、幅に関する拘束値value_wx,yを算出する。ここで、第3の特徴量算出部224cは、注目画素Pi,j及び近傍画素Px,yの血管幅に関する幅情報に基づき、例えば、近傍画素Px,yにおける血管候補領域のフラグがオンであり、かつ、注目画素Pi,jの幅情報に含まれる血管の幅の画素数から、近傍画素Px,yの幅情報に含まれる血管の幅の画素数を減算した減算結果の絶対値が2より大きい場合には、上記数式4におけるweight2の値を-0.2に設定する。また、第3の特徴量算出部224cは、注目画素Pi,j及び近傍画素Px,yの血管幅に関する幅情報に基づき、以上に述べた条件に合致しない場合には、上記数式4におけるweight2の値を0に設定することにより、拘束値value_wx,y=0という算出結果を得る。なお、上記数式4におけるweight2の値は、以上に述べたような値として設定されるものに限らず、他の値に設定されるものであってもよい。そして、第3の特徴量算出部224cは、拘束値value_wx,yの算出結果に基づいて下記数式5の演算を行うことにより、注目画素Pi,jの特徴量fwを算出する。なお、本実施例においては、注目画素Pi,jに対する8近傍の近傍画素Px,yについて拘束値value_wx,yを算出しているため、上記数式5の右辺のNの値が1に設定される。また、上記数式5の右辺の分母のTCは、0より大きな数値であるとともに、8近傍の近傍画素Px,yのうち、拘束値value_wx,y=0以外の算出結果を得た画素の数と同数の数値に設定されるものとする。さらに、例えば、各近傍画素Px,yの血管候補領域のフラグがオフであること等に起因し、各近傍画素Px,yの拘束値value_wx,yが全て0になるような場合上記数式5のTCの値が0となるような場合において、第3の特徴量算出部224cは、上記数式5の演算を行わずに、注目画素Pi,jの特徴量fwの値を0に設定する。以上に述べた特徴量fwによれば、不自然な血管幅の変動が生じていると推定される画素の特徴量fwが他の画素の特徴量fdに比べて相対的に小さな値となる。そのため、以上に述べた特徴量fwによれば、画像データ内において不自然な血管幅の変動が生じていると推定される領域を血管候補領域から除外することができる。評価値算出部224の第4の特徴量算出部224dは、図4のステップS4において選択された注目画素Pi,jの色調と、注目画素Pi,jの周辺画素の色調との間の相関を示す色調情報に基づき、色調の拘束条件に係る特徴量fGRを算出する。具体的には、第4の特徴量算出部224dは、注目画素Pi,jを中心とした51×51のサイズの矩形領域に含まれる全画素のG/R値色調情報を算出し、さらに、各G/R値の平均値GRAvgi,jを算出する。なお、平均値GRAvgi,jの算出に用いられる領域は、51×51のサイズの矩形領域に限らず、他のサイズ及びまたは形状を有する領域であってもよい。また、第4の特徴量算出部224dは、画像データ内の所定の領域の中から、実際に血管が存在する可能性が高い画素群のみを抽出して平均値GRAvgi,jを算出するものであってもよい。具体的には、第4の特徴量算出部224dは、例えば、第1の特徴量算出部224aの演算結果に基づき、特徴量fsvの値が所定値以上となる画素群を51×51のサイズの矩形領域から抽出し、抽出した画素群に属する各画素のG/R値に基づいて平均値GRAvgi,jを算出するものであってもよい。そして、第4の特徴量算出部224dは、注目画素Pi,jのG/R値であるGRi,jと、前述の平均値GRAvgi,jの算出結果と、を下記数式6に適用することにより特徴量fGRを算出する。なお、上記数式6におけるweight3は、例えば10.0等の任意の数値に設定される定数である。また、第4の特徴量算出部224dは、平均値GRAvgi,jに標準偏差を加算または減算して得られた値を、平均値GRAvgi,jの代わりに上記数式6に適用して特徴量fGRを算出するものであってもよい。以上に述べた特徴量fGRによれば、実際に血管が存在する可能性が高い画素の特徴量fGRの値が正の値になる一方で、実際に血管が存在する可能性が低い画素の特徴量fGRの値が負の値になる。そのため、以上に述べた特徴量fGRによれば、画像データ内において血管の分岐または交差が生じていると推定される領域を血管候補領域として抽出することができる。評価値算出部224のノイズ除去部224eは、図4のステップS4において選択された注目画素Pi,jを含む局所領域の構造がノイズに起因して生じたものであるか否か孤立点であるか否かを判定し、この判定結果に基づいて評価値Vi,jを補正するための補正値fnを算出する。具体的には、ノイズに起因して生じた構造孤立点のサイズをM×M画素未満であるとした場合、ノイズ除去部224eは、注目画素Pi,jを含むM2×M2の矩形領域内において血管候補領域のフラグがオンである画素数Csと、注目画素Pi,jを含むM4×M4の矩形領域内において血管候補領域のフラグがオンである画素数Ctと、をそれぞれカウントする。そして、ノイズ除去部224eは、Cs=Ctである場合には、注目画素Pi,jを含む局所領域の構造がノイズに起因して生じたものであると判定するとともに、第1の特徴量算出部224aの演算結果により得られた特徴量fsvに対し、例えば-10.0等の任意の数値に設定される定数weight4を乗ずることにより、注目画素Pi,jの補正値fnを算出する。また、ノイズ除去部224eは、Cs≠Ctである場合には、注目画素Pi,jを含む局所領域の構造がノイズに起因して生じたものではないと判定するとともに、注目画素Pi,jの補正値fnを0とする。ところで、現在の処理状況が後述の図4のステップS9における処理終了条件から大幅に離れている場合においては、血管候補領域のフラグのオンオフの信頼性が低いものと考えられる。このような事情を考慮し、ノイズ除去部224eは、現在の処理状況と図4のステップS9における処理終了条件との間の相関に基づいて補正値fnの重み付けを変化させるものであってもよい。具体的には、例えば、図4のステップS9における処理終了条件が処理回数により定められているとともに、Cs=Ctである場合において、ノイズ除去部224eは、現在の処理回数から処理終了回数を除することによりweight_numの値を取得するとともに、得られたweight_numの値を下記数式7に適用することにより補正値fnを算出してもよい。そして、演算処理部22の評価値算出部224は、以上に述べたような処理により得られたfsv、fd、fw、fGR、及び、fnの各値を上記数式1に適用することにより、図4のステップS4において選択された注目画素Pi,jの評価値Vi,jを算出する。なお、演算処理部22の評価値算出部224は、上記数式1を用いて注目画素Pi,jの評価値Vi,jを算出する際に、fsv、fd、fw、fGR、及び、fnの各値を上記数式1の分子に適用するものに限らず、例えば、上記数式1の分子に適用する値を前述の各値の中から1つ以上選択して演算を行うものであってもよく、または、前述の各値以外の他の項を上記数式1の分子に加えて演算を行うものであってもよい。但し、補正値fnの性質上、補正値fnを単独で用いて評価値Vi,jを算出することができないため、補正値fnについては他の値と一緒に上記数式1に適用する必要がある。演算処理部22の評価値判定部225は、図4のステップS5において算出された評価値Vi,jが閾値Thre以上であるか否かの判定を行う図4のステップS6。そして、血管フラグ設定部222は、評価値Vi,jが閾値Thre以上であるとの判定結果、すなわち、注目画素Pi,jが血管を構成する画素であるとの判定結果が評価値判定部225により得られた場合には、注目画素Pi,jの血管候補領域のフラグをオンに設定更新する図4のステップS7。一方、血管フラグ設定部222は、評価値Vi,jが閾値Thre未満であるとの判定結果、すなわち、注目画素Pi,jが血管を構成する画素ではないとの判定結果が評価値判定部225により得られた場合には、注目画素Pi,jの血管候補領域のフラグをオフに設定更新する図4のステップS8。処理終了条件判定部226は、現在の処理状況が予め設定された処理終了条件を満たすか否かの判定を行う図4のステップS9。具体的には、処理終了条件判定部226は、例えば、図4のステップS4からステップS8までに係る処理が画像データ内の各画素に対して10回ずつ行われたか否か、または、画像データ内の各画素における血管候補領域のフラグのオンオフの変更回数更新頻度が所定の閾値未満であるか否かの判定を行う。そして、演算処理部22は、現在の処理状況が予め設定された処理終了条件を満たさないとの判定結果が処理終了条件判定部226により得られた場合には、画素選択部223、評価値算出部224、評価値判定部225、及び、処理終了条件判定部226の各部において、図4のステップS4からステップS9までの処理を再度実施する。また、演算処理部22は、現在の処理状況が予め設定された処理終了条件を満たすとの判定結果が処理終了条件判定部226により得られた場合には、この判定結果を得た時点において血管候補領域のフラグがオンである各画素からなる領域を、実際に血管が存在するとみなすことが可能な血管領域として検出する図4のステップS10。一方、表示処理部28は、画像入力部21から入力される画像データに含まれる各画素のうち、図4の一連の処理により検出された血管領域に相当する画素群に対して着色等の処理を施すことにより、血管領域に相当する画素群が可視化された画像をモニタ4に表示させるための画像信号を生成して出力する。以上に述べた本実施例によれば、体腔内の生体組織を撮像して得た画像データに含まれる各画素のうち、評価値Vi,jの高い画素を血管領域として検出することができる。そのため、以上に述べた本実施例によれば、画像に含まれる血管を精度よく検出することができる。なお、以上に述べた実施例は、血管の検出に限らず、例えば、大腸pitまたは上皮構造等のような、線状構造を有する組織の検出に広く応用可能である。但し、例えば、ピオクタニン染色を施された状態の大腸pitを撮像して得た画像データに対して本実施例の処理を適用する場合においては、血管の横断面方向に沿った場合のG成分の濃度値の変動が、図5に例示したような下に凸の形状ではなく、上に凸の形状となることを鑑みて色調情報として用いる値及び判定条件等を適宜変更する必要がある。また、以上に述べた実施例は、内視鏡により撮像して得られた画像データに対して適用されるものに限らず、例えば、眼底を撮像して得られた画像データに含まれる血管等の線分を検出する際にも用いることができる。本発明は、上述した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、2011年2月22日に日本国に出願された特願2011-036168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。"