"画像データ格納部に格納されている画像内の各画素の第1の画素値に対してスケール変換処理を実施して各前記画素の第2の画素値を生成し、データ格納部に格納するステップと、前記データ格納部に格納されている、前記画像内のある領域における各前記画素の第2の画素値に対して、拡散項と少なくとも抽出領域の種類数に応じて設定される反応項とを含む反応拡散方程式を所定回数適用して、各前記画素の第3の画素値を生成し、前記データ格納部に格納する領域抽出ステップと、前記データ格納部に格納されている各前記画素の第3の画素値に対して、前記スケール変換処理の逆変換であるスケール逆変換処理を実施して各前記画素の第4の画素値を算出し、出力データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるための画像処理プログラム。ユーザから、前記画像データ格納部に格納されている画像において、画素の指定を受け付けるステップと、指定された画素の画素値に類似する画素値を有する画素の連続領域に対して、前記抽出領域のうちのいずれかを代表する画素値を設定するステップと、をさらに前記コンピュータに実行させ、前記ある領域が、前記連続領域以外の領域である請求項1記載の画像処理プログラム。前記連続領域にマスクを設定するステップをさらに前記コンピュータに実行させ、前記領域抽出ステップを、前記マスクが設定されている領域以外の領域内の画素について実行する請求項2記載の画像処理プログラム。前記スケール変換処理が、前記画素値の値域を-1乃至1の範囲に対応付けて前記画素値を-1乃至1の範囲内の値に変換する処理であり、前記スケール逆変換処理が、-1乃至1の範囲を前記画素値の値域に対応付けて-1乃至1の範囲内の値を前記画素値の値域における値に変換する処理である請求項1乃至3のいずれか1つ記載の画像処理プログラム。画像データ格納部に格納されている画像内の各画素の第1の画素値に対してスケール変換処理を実施して各前記画素の第2の画素値を生成し、データ格納部に格納するステップと、前記データ格納部に格納されている、前記画像内のある領域における各前記画素の第2の画素値に対して、拡散項と少なくとも抽出領域の種類数に応じて設定される反応項とを含む反応拡散方程式を所定回数適用して、各前記画素の第3の画素値を生成し、前記データ格納部に格納する領域抽出ステップと、前記データ格納部に格納されている各前記画素の第3の画素値に対して、前記スケール変換処理の逆変換であるスケール逆変換処理を実施して各前記画素の第4の画素値を算出し、出力データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータに実行される画像処理方法。前記反応項の一部の閾値パラメータに、適用回数に応じて変化する関数が含まれている請求項1記載の画像処理プログラム。画像データ格納部に格納されている画像内の各画素の第1の画素値に対してスケール変換処理を実施して各前記画素の第2の画素値を生成し、データ格納部に格納するスケール変換部と、前記データ格納部に格納されている、前記画像内のある領域における各前記画素の第2の画素値に対して、拡散項と少なくとも抽出領域の種類数に応じて設定される反応項とを含む反応拡散方程式を所定回数適用して、各前記画素の第3の画素値を生成し、前記データ格納部に格納する領域抽出部と、前記データ格納部に格納されている各前記画素の第3の画素値に対して、前記スケール変換処理の逆変換であるスケール逆変換処理を実施して各前記画素の第4の画素値を算出し、出力データ格納部に格納するスケール逆変換部と、を有する画像処理装置。従って、本技術の目的は、一側面において、画像データから複数の領域を一括して抽出するための新規な技術を提供することである。本画像処理方法は、A画像データ格納部に格納されている画像内の各画素の第1の画素値に対してスケール変換処理を実施して各画素の第2の画素値を生成し、データ格納部に格納するステップと、Bデータ格納部に格納されている、前記画像内のある領域における各画素の第2の画素値に対して、拡散項と少なくとも抽出領域の種類数に応じて設定される反応項とを含む反応拡散方程式を所定回数適用して、各画素の第3の画素値を生成し、データ格納部に格納する領域抽出ステップと、Cデータ格納部に格納されている各画素の第3の画素値に対して、スケール変換処理の逆変換であるスケール逆変換処理を実施して各画素の第4の画素値を算出し、出力データ格納部に格納するステップとを含む。画像データから複数の領域を一括して抽出することができるようになる。図1に、画像処理装置100は、画像データ格納部110と、マスク処理部111と、スケール変換部112と、データ格納部113と、領域抽出部114と、スケール逆変換部115と、出力データ格納部116と、入出力部117とを有する。図示していないが、画像処理装置100は、例えばLANLocalAreaNetworkを介して例えばCTやMRI、超音波エコー等の医療用画像機器に接続されており、当該医療用画像機器から画像データを取得して、画像データ格納部110に格納する場合もある。また、オフラインで画像データを取得して、画像データ格納部110に格納するようにしても良い。さらに、画像データ格納部110は、画像データを格納している各種記憶メディアの読み取り装置の場合もある。入出力部117は、画像データ格納部110に格納されている画像データ及び出力データ格納部116に格納されている画像データを出力する。また、入出力部117は、ユーザからの入力をマスク処理部111等に出力する。マスク処理部111は、入出力部117により入力されたデータに応じて、画像データ格納部110に格納されている画像データからマスクデータを生成し、データ格納部113に格納する。また、スケール変換部112は、画像データ格納部110に格納されている画像データの画素値に対してスケール変換処理を実施し、処理結果をデータ格納部113に格納する。領域抽出部114は、データ格納部113に格納されているスケール変換処理の処理結果に対して、以下で述べる領域抽出処理を実施し、処理結果をデータ格納部113に格納する。スケール逆変換部115は、データ格納部113に格納されている領域抽出処理の処理結果に対して、スケール変換処理の逆処理であるスケール逆変換処理を実施し、処理結果を出力データ格納部116に格納する。なお、各処理部が用いるパラメータの値等については、データ格納部113に格納されている場合もあれば、メインメモリなどの記憶装置に格納する場合もある。また、画像データ格納部110には、例えば医療用画像が格納される。医療用画像は、例えばDICOMDigitalImagingandCOmmunicationinMedicineという画像フォーマットに従った画像データである。DICOMフォーマットの画像データは、画像の解像度例えば画素の間隔。や精度を表すヘッダ情報と、輝度値情報とを含む。ヘッダ情報には患者情報、医療用測定装置の種類なども含まれる。輝度値情報については、MRIや超音波診断装置であれば、図2に示すように、各画素についてR赤、G緑及びB青各8ビットのデータである。また、CTであれば、図3に示すように、CT値HousfieldUnitと呼ばれる値である。最小値は-1000で、最大値は3095である。但し、ファイル内では、12ビットではなく16ビットで表される。図2及び図3において矢印で表すように、順番に値が配置される。画像上では、図4Aにおいて矢印で示すように、左上隅から列方向に連続し、右端で折り返して次の行に移るといったような順番で、RGBの値1001図2又はCT値1002図3を配置するようになっている。本実施の形態では、RGBの場合にはそれらのいずれか1つグレイスケールの場合にはRGB全て同じ値のため又はCT値の場合にはCT値そのものを演算する。以下の説明では、これらのいずれかであることを示すため画素値と呼ぶことにする。なお、CTやMRI、超音波診断装置は、空間を示すために画像を複数枚出力する。出力された画像を、ヘッダ情報に含まれる画像間の距離で積み重ねると、自動的に3次元の臓器を含むデータを生成することができる。これをボリュームデータと呼ぶ。枚数は、装置や臓器によって異なる。このようなデータが、画像データ格納部110に格納される。次に、図4B乃至図17を用いて、画像処理装置100の処理内容を説明する。以下では、心臓を含む断層画像を処理する場合を一例として説明する。例えば図4Bに示すような、心臓と肺を含む断層画像において、灰色の心筋その他の筋肉の領域と、白味のかかった血流部分及び骨部分の領域とが、アーチファクトや輝度むら、ノイズ、造影剤のむらなどによって不明瞭になってしまっている。本例では、心筋その他の筋肉と、血流部分及び骨部分の領域と、その他の領域との3領域に、それぞれ1の画素値を割り当てて、各領域の境界を明瞭化する。まず、入出力部117は、画像データ格納部110に格納されている、処理対象の画像データを読み出して、表示装置等に表示すると共に、ユーザに対してアーチファクト等の指定を促す。そして、ユーザは、マウスその他によってアーチファクト等の修正すべき連続領域の一部の画素を指定し、入出力部117は、ユーザからの画素の指定を受け付け、指定された画素の情報を、マスク処理部111に出力する図5:ステップS1。例えば、図6に模式的に示すように、心筋の領域Z内に血流の領域Mが存在している。図4Bでも示したように、心筋の領域Zは低輝度であり、血流の領域Mは高輝度となる。しかし、血流の領域M内に、アーチファクトXや、心臓の弁や輝度むらYなどの低輝度の領域が現れてしまう場合がある。このようなアーチファクトや輝度むらについては、本来存在しないものであり、心臓の弁の場合にも臓器の外形を特定する場合には不要である。従って、ユーザは、本来高輝度であるが低輝度となっている領域X及びYを見つけて、領域毎に1点を指定する。例えば、図7に模式的に示すように、領域X内の1画素Xaを指定したものとする。そうすると、入出力部117は、この画素Xaの画素値及び位置データを、マスク処理部111に出力する。マスク処理部111は、入出力部117から、ユーザによって指定された画素のデータを受け取る。次に、マスク処理部111は、ユーザによって指定された画素を含み、当該画素と類似の画素値を有する連続画素領域に対してマスクデータを設定するマスク設定処理を実施し、マスクデータをデータ格納部113に格納するステップS3。図8に模式的に示すように、指定画素Xaのまわりを順次探索してゆく。なお、アーチファクト等の画素値の標準偏差SDを予め算出しておき、探索時には、指定画素Xaの画素値RXaの/-SDの範囲に、探索先の画素Cijの画素値RCijが入っているかを確認する。すなわち、RXa-SD≦RCVSCij≦RXaSDとなっているかを確認する。この条件を満たす画素については、MCij=1と設定する。MCijは、初期的には全て0であり、この条件を満たす画素については1が設定されることになる。そして、この条件から外れる画素が検出された場合には、それ以上外側への探索は行わないようにする。そうすれば、領域Xに含まれる画素についてのみマスク1が設定されることになる。マスクデータとしては、例えば図4Aで説明した画素の順番で、図9に示すように、該当する画素については1、該当しない画素については0が設定されることになる。マスクデータの設定であるから、画素値自体はこの時点では変更しない。但し、以下で示す処理で、図10で点線で示すように、領域X及びYには、血流領域Mの画素値が割り当てられるようにする。次に、スケール変換部112は、画像データ格納部110に格納されている、処理対象の画像データに対してスケール変換処理を実施し、処理結果スケール変換後の画素値をデータ格納部113に格納するステップS5。その後、領域抽出部114は、データ格納部113に格納されている、スケール変換処理後の画像データに対して領域抽出処理を実施し、処理結果をデータ格納部113に格納するステップS7。さらに、スケール逆変換部115は、データ格納部113に格納されている、領域抽出処理の処理結果スケール変換及び領域抽出処理後の画素値に対して、スケール変換処理の逆変換処理であるスケール逆変換処理スケール逆変換後の画素値を実施し、処理結果を出力データ格納部116に格納するステップS9。スケール変換処理及びスケール逆変換処理は、領域抽出処理に密接に関連しているので、先に領域抽出処理の概要について説明する。本実施の形態では、画像データに対する領域抽出処理に、反応拡散方程式例えばAllenCahn方程式を利用する。以下に反応拡散方程式の一般的な形式を示す。左辺の項は時間項、右辺の第1項は拡散項、右辺の第2項は反応項と呼ばれる。拡散項は、画素値分布を拡散させる機能、すなわち平滑化を行う機能を有し、反応項は、抽出すべき複数の領域の画素値を指定した代表値に集め、結果として複数領域に分離させる機能、すなわちエッジ形状を保存する機能を有する。なお、α,β,a,b,cは定数である。また、経験的に、CT画像の場合には、α=0.001乃至0.1、β=1乃至10が好ましいことが分かった。図11Aに、反応項についてまとめておく。2値分離を行う場合、典型的な反応項の形はuu2-1となっており、a=1である。なお、反応項の根は、0、-1及び1である。このような反応項を用いると、グラフの部分で示すように、黒丸で示される-1以上白丸で示される0未満の値であれば黒丸で示される-1に値が集まり、白丸で示される0以上黒丸で示される1以下であれば黒丸で示される1に値が集まる。例えば、血流領域及び骨領域とそれ以外の領域とに分離する場合には、血流領域造影剤が充填された部分及び骨領域の最低画素値とされる値を、閾値0に対応付ける。また、3値分離を行う場合、典型的な反応項の形はuu2-1u2-1/22となっており、a=1及びb=1/22である。なお、反応項の根は、0、-1及び1、並びに/-1/2である。ここでは、-1/2をth1と示し、1/2をth2と示す。このような反応項を用いると、グラフの部分で示すように、黒丸で示される-1以上白丸で示されるth1未満の値については黒丸で示される-1に集まり、白丸で示されるth1以上th2未満の値については黒丸で示される0に集まり、白丸で示されるth2以上黒丸で示される1以下の値については黒丸で示される1に集まる。例えば、心筋領域及び血管を含む第1の領域と、血流領域造影剤が充填された部分及び骨領域を含む第2の領域と、それ以外の領域とに分離する場合には、第1の領域の最低画素値とされる値をth1に対応付け、第2の領域の最低画素値とされる値をth2に対応付ける。さらに、4値分離を行う場合、典型的な反応項の形はuu2-1u2-1/9u2-4/9となっており、a=1、b=1/3及びc=2/3である。なお、反応項の根は、0、-1及び1、/-1/3、/-2/3である。ここでは、-2/3をth1と示し、2/3をth3と示す。なお、th2は0である。このような反応項を用いると、グラフの部分で示すように、黒丸で示される-1以上白丸で示されるth1未満の値については黒丸で示される-1に集まり、白丸で示されるth1以上th2未満の値については黒丸で示される-1/3に集まり、白丸で示されるth2以上th3未満の値については黒丸で示される1/3に集まり、白丸で示されるth3以上黒丸で示される1以下の値については黒丸で示される1に集まる。例えば、心筋領域及び血管を含む第1の領域と、造影剤が充填されたがむらが発生して低い輝度値となっている領域を含む第2の領域と、造影剤が充填された血流領域及び骨領域とが含まれる第3の領域と、それ以外の領域とを分離する場合には、第1の領域の最低画素値とされる値をth1に対応付け、第2の領域の最低画素値とされる値を0に対応付け、第3の領域の最低画素値とされる値をth3に対応付ける。いずれのケースについても、反応拡散方程式では、変数uは、-1乃至1の値となるので、画素値を-1乃至1にマッピングするスケール変換処理を実施することになる。スケール逆変換処理は、-1乃至1の範囲内の値を、画素値の値域内の値にマッピングする処理である。上で示した典型的な反応項の形をそのまま採用する場合には、以下のようなスケール変換処理を実施することになる。3値分離を行う場合を例に説明する。この場合、上で述べたようにth1=-0.5であり、心筋領域及び血管の最低画素値とされる値minpvalue1とth1とを対応付ける。また、th2=0.5であり、血流領域及び骨領域の最低画素値とされる値minpvalue2とth2とを対応付ける。また、-1と画素値の値域の最小値Bminとを対応付け、1と画素値の値域の最大値Bmaxとを対応付ける。よって、Bminからminpvalue1までを、-1から-0.5に線形にマッピングし、minpvalue1からminpvalue2までを、-0.5から0.5に線形にマッピングし、minpvalue2からBmaxまでを、0.5から1に線形にマッピングする。逆方向も同じようにマッピングする。このように、典型的な反応項の形を採用する場合には、各区間内においては線形のマッピングを行うが、全体については線形とはなっていない。2値分離や4値分離についても同様である。一方、画素値の値域の上限値から下限値までの区間を、-1乃至1の範囲に線形にマッピングする場合には、反応項の形を変形することになる。例えば、図11Bに示すように、3値分離の場合には、uu2-1u-b1u-b2という形の反応項を採用する。この場合、反応項の根b1及びb2を以下のように決定する。具体的には、-1からb1までの区間長:-1からb2までの区間長:全区間長=Bminからminpvalue1までの画素値区間長:Bminからminpvalue2までの画素値区間長:BminからBmaxまでの画素値区間長、から算出する。b1--1:b2--1:1--1=minpvalue1-Bmin:minpvalue2-Bmin:BmaxBminb1=2minpvalue1-Bmin/Bmax-Bmin-1b2=2minpvalue2-Bmin/Bmax-Bmin-1なお、画素値xをuの値にマッピングする関数は、2x-Bmin/Bmax-Bmin-1となる。一方、uの値を画素値Xにマッピングする場合には、X=1/2Bmax-Bminu1Bminとなる。このようにして反応項の形を変形すれば、スケール変換処理及びスケール逆変換処理は、線形変換となる。2値分離や4値分離についても同様である。本実施の形態では、いずれの方式を採用しても良い。従って、上で述べたステップS5及びS9については、上で述べたように反応項をどのような形にするかに依存してマッピングの形態が異なる。次に、ステップS7の領域抽出処理について図12を用いて詳細に説明する。領域抽出部114は、時間n=1を設定するステップS21。そして、領域抽出部114は、データ格納部113に格納されている画像データスケール変換処理後の画素値を含む。における未処理の画素を特定するステップS23。領域抽出部114は、データ格納部113に格納されているマスクデータにおいて、特定された画素に対応するマスクがセットされているか判断するステップS25。マスクがセットされている場合には、領域抽出部114は、特定された画素の画素値スケール変換後の画素値を所定値γだけ増加させ、データ格納部113に格納するステップS27。そしてステップS31に移行する。一番画素値を高くすべき領域におけるアーチファクト等についてマスクを設定しているので、このように単純に所定値γを加算している。なお、上限値である1に達した場合にはそれ以上の値にはならないようにする。一方、マスクがセットされていない場合には、領域抽出部114は、特定された画素について反応拡散方程式で画素値を更新し、データ格納部113に格納するステップS29。上で述べた反応拡散方程式を離散的に表すと以下のとおりになる。この式において、uijnが時刻nにおけるステップS23で特定された画素の画素値を表す。α及びβは定数であるが、例えばノイズが多い画像の場合には拡散項の効果を上げて平滑化するためα>βとして設定する。ノイズが少ない場合には反応項の効果を上げて領域分離を進めるためα<βとして設定される。また、Δtは、ピクセル幅Δhとの比であるΔt/Δhが0.8程度になるように決定することが好ましいことが実験的に分かっている。また、定数a、b及びcは、上で述べたように決定されているものとする。さらに、この式の第2項では、図13に模式的に示すように、ステップS23で特定された位置i,jの画素の左右の画素qi-1,j及びsi1,jの画素値と、上下の画素pi,j1及びri,j-1の画素値とを用いるようになっている。反応拡散方程式で演算した結果、時刻n1における画素値uijn1が、データ格納部113に格納される。そして、領域抽出部114は、データ格納部113において未処理の画素が存在しているか判断するステップS31。未処理の画素が存在している場合には、ステップS23に戻る。一方、全ての画素について処理が完了した場合には、領域抽出部114は、nがnmaxユーザ指定値又はシステムの所定値まで処理したか判断するステップS33。nがnmaxに達していない場合には、領域抽出部114は、全ての画素を未処理に設定しステップS35、ステップS23に戻る。一方、nがnmaxに達した場合には元の処理に戻る。図5の処理に戻って、上で述べたように、領域抽出部114は、データ格納部113に格納されている領域抽出処理の処理結果に対して、スケール逆変換処理を実施し、出力データ格納部116に格納するステップS9。なお、スケール変換処理において、DICOMフォーマットのヘッダ部分をデータ格納部113に格納しておき、スケール逆変換処理において、このヘッダ部分も出力データ格納部116に格納する。ステップS9を実施すると、-1乃至1までの範囲内の値を、画素値の元の値域内の値にマッピングされたことになる。例えば図14のような画像を入力すると、従来技術のフィルタ処理を実施する場合には、単にエッジを平滑化するだけなので、おおよその外形は変化することなく、図15に示すような画像が得られる。一方、上で述べたような反応拡散方程式を使用する場合には、時刻nmaxに達すると図16のような画像が得られる。拡散項及び反応項が係数α及びβに応じた強さで作用するため、単純な外形の平滑化ではなく、境界の単純化又は強調も行われるようになる。さらに、上で述べたように、例えば3値分離、4値分離であっても、nmax回同じ反応拡散方程式を繰り返し同じ計算を行うだけで、それぞれの画素値の領域に分離されてゆく。一方、フィルタ処理を行う場合には、それぞれの領域に合わせたフィルタ処理を領域数分実施することになる。そして、入出力部117は、出力データ格納部116に格納されている画像データを、表示装置等の出力装置に出力するステップS11。ネットワークに接続されている他のコンピュータに出力するようにしてもよい。例えば図4Bに示した断層画像を処理すると、図17のような処理後の画像データが得られるようになる。図17の例では、心筋及びその他の筋肉の領域、骨及び血流の領域、その他の領域がくっきりと分かれており、領域の選択を簡単に行うことができるようになっている。なお、ボリュームデータとして複数の断層画像を処理する場合には、図5に示した処理を、各断層画像について実施する。以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、図1に示した機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成と一致しない場合もある。また、データ保持態様についても、図1は一例を示しているに過ぎず、他の保持態様を採用するようにしても良い。さらに、複数のコンピュータで画像処理装置100の機能を分担して実現するようにしても良いまた、上では最も画素値が高くなる領域における低画素値の領域についてマスクを設定する例を示したが、他の領域におけるノイズやアーチファクト等についてもマスクを設定するようにしても良い。このような場合には、マスクを設定した領域の画素値を最終的にどのような値に設定するかに応じてマスク値に異なる値を設定する。そして、例えばステップS27において、マスク値に応じて、最終的な画素値になるように設定する。例えば-1乃至1の範囲において、最終的な画素値に対応する値を固定的に設定するようにしても良い。なお、複数のマスク値を採用する場合には、ステップS3で用いる標準偏差値についてもそれぞれ予め用意しておく。さらに、ステップS1では、画像中の1点又は数点を指定するようなユーザインタフェースを前提とした例を示したが、座標値をそのまま入力するようにしても良い。さらに、上で述べた処理における各種パラメータについて入出力部117を介して各処理部に設定するようにしても良い。また、上で述べた離散化した反応拡散方程式では、2次元空間を前提に注目画素の上下左右の画素の画素値を用いるようになっているが、3次元空間を前提として、上の画像の対応画素の画素値及び下の画像の対応画素の画素値等を用いるように反応拡散方程式を変形することも可能である。ボリュームデータとして断層画像を複数枚有している場合には、このような処理も可能である。さらに、反応拡散方程式については、様々な変形が可能である。例えば、以下のような式も効果的であることが分かっている。上記式の第2項は、境界付近の輝度が揺らぐような画像に対して有効である。なお、実験的にγ=0.01、η=0.001、Δt=0.001乃至0.1、ω=4π乃至8πが好ましい値として特定された。このような反応拡散方程式を用いる場合、反応拡散過程の時間経過初期t=0においては、閾値パラメータbγsinの値が小さくなっているが、時間tが増えていくとこの閾値は増加してゆく。すなわち、サインカーブは一例であるが好ましいカーブを描くように適用回数に応じて変化する関数を閾値パラメータに採用することも可能である。これは、始めは心筋部分が広めに取れるようにし、後で徐々に領域を絞っていくように作用することで、高精度化を図ることができる。さらに、上では医療用画像を一例として述べたが、他の画像でも同様に処理できる場合もある。なお、上で述べた画像処理装置100は、コンピュータ装置であって、図18に示すように、メモリ2501とCPU2503とハードディスクドライブHDD2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブルディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティングシステムOS:OperatingSystem及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーションプログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーションプログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブルディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーションプログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。本実施の形態に係る画像処理方法は、A画像データ格納部に格納されている画像内の各画素の第1の画素値に対してスケール変換処理を実施して各画素の第2の画素値を生成し、データ格納部に格納するステップと、Bデータ格納部に格納されている、画像内のある領域における各画素の第2の画素値に対して、拡散項と少なくとも抽出領域の種類数に応じて設定される反応項とを含む反応拡散方程式を所定回数適用して、各画素の第3の画素値を生成し、データ格納部に格納する領域抽出ステップと、Cデータ格納部に格納されている各画素の第3の画素値に対して、スケール変換処理の逆変換であるスケール逆変換処理を実施して各画素の第4の画素値を算出し、出力データ格納部に格納するステップとを含む。このように反応拡散方程式を導入することで、抽出領域の種類が複数であっても一括して領域を抽出できるようになる。なお、反応拡散方程式には様々な形の式を採用することができ、例えば反応項の一部の閾値パラメータに、適用回数に応じて変化する関数が含まれている場合もある。例えば、サインカーブなどの関数を採用するような場合もある。本実施の形態に係る画像処理方法は、Dユーザから、画像データ格納部に格納されている画像において、画素の指定を受け付けるステップと、E指定された画素の画素値に類似する画素値を有する画素の連続領域に対して、抽出領域のうちのいずれかを代表する画素値を設定するステップとをさらに含むようにしても良い。このような場合、上記ある領域が、上で述べた連続領域以外の領域である場合もある。このようにすれば、アーチファクトやノイズなどを容易に除去できるようになる。また、本実施の形態に係る画像処理方法は、F連続領域にマスクを設定するステップをさらに含むようにしても良い。この場合、上で述べた領域抽出ステップを、マスクが設定されている領域以外の領域内の画素について実行するようにしてもよい。アーチファクトやノイズなどにどのような画素値を設定すべきか分かっている場合には、マスクを設定すれば容易に、設定すべき画素値を割り当てることができるようになる。設定すべき画素値は複数種類であってもよい。さらに、上で述べたスケール変換処理が、画素値の値域を-1乃至1の範囲に対応付けて画素値を-1乃至1の範囲内の値に変換する処理である場合もある。一方、スケール逆変換処理が、-1乃至1の範囲を画素値の値域に対応付けて-1乃至1の範囲内の値を画素値の値域における値に変換する処理である場合もある。反応拡散方程式の形式に合わせて変換を行うものである。なお、X反応項の根のうち領域抽出のための閾値に相当する根を所定の定数例えば典型的な反応拡散方程式の定数値に設定する場合には、上記スケール変換処理が、画素値の値域を、画素値の下限値及び上限値と画素値の値域内における領域抽出のための閾値とで分割することで得られる区間と、-1乃至1の範囲を、1及び-1と所定の定数とで分割することで得られる区間とを対応付けて、区間内において線形にマッピングする処理である場合もある。また、スケール逆変換処理が、各区間内において線形に逆マッピングする処理である場合もある。反応拡散方程式自体は単純化されるが、スケール変換処理及びスケール逆変換処理については、区間毎にマッピングが異なる。一方、Yスケール変換処理が、画素値の値域を-1乃至1の範囲に対応付けて画素値を-1乃至1の範囲内の値に線形に変換する処理であり、スケール逆変換処理が、-1乃至1の範囲を画素値の値域に対応付けて-1乃至1の範囲内の値を画素値の値域における値に線形に変換する処理である場合、反応項の根のうち領域抽出のための閾値に相当する根が、画素値の値域内における領域抽出のための閾値をスケール変換処理で処理した結果の値として設定されている場合もある。スケール変換処理及びスケール逆変換処理を単純化する場合には、反応拡散方程式を閾値に合わせて変形することになる。なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、CD-ROMなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ例えばROM、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、RAM等の記憶装置に一時保管される。以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1画像データ格納部に格納されている画像内の各画素の第1の画素値に対してスケール変換処理を実施して各前記画素の第2の画素値を生成し、データ格納部に格納するステップと、前記データ格納部に格納されている、前記画像内のある領域における各前記画素の第2の画素値に対して、拡散項と少なくとも抽出領域の種類数に応じて設定される反応項とを含む反応拡散方程式を所定回数適用して、各前記画素の第3の画素値を生成し、前記データ格納部に格納する領域抽出ステップと、前記データ格納部に格納されている各前記画素の第3の画素値に対して、前記スケール変換処理の逆変換であるスケール逆変換処理を実施して各前記画素の第4の画素値を算出し、出力データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるための画像処理プログラム。付記2ユーザから、前記画像データ格納部に格納されている画像において、画素の指定を受け付けるステップと、指定された画素の画素値に類似する画素値を有する画素の連続領域に対して、前記抽出領域のうちのいずれかを代表する画素値を設定するステップと、をさらに前記コンピュータに実行させ、前記ある領域が、前記連続領域以外の領域である付記1記載の画像処理プログラム。付記3前記連続領域にマスクを設定するステップをさらに前記コンピュータに実行させ、前記領域抽出ステップを、前記マスクが設定されている領域以外の領域内の画素について実行する付記2記載の画像処理プログラム。付記4前記スケール変換処理が、前記画素値の値域を-1乃至1の範囲に対応付けて前記画素値を-1乃至1の範囲内の値に変換する処理であり、前記スケール逆変換処理が、-1乃至1の範囲を前記画素値の値域に対応付けて-1乃至1の範囲内の値を前記画素値の値域における値に変換する処理である付記1乃至3のいずれか1つ記載の画像処理プログラム。付記5前記反応項の根のうち前記領域抽出のための閾値に相当する根を所定の定数に設定する場合には、前記スケール変換処理が、前記画素値の値域を、前記画素値の下限値及び上限値と前記画素値の値域内における前記領域抽出のための閾値とで分割することで得られる区間と、-1乃至1の範囲を、1及び-1と前記所定の定数とで分割することで得られる区間とを対応付けて、区間内において線形にマッピングする処理であり、前記スケール逆変換処理が、各前記区間内において線形に逆マッピングする処理である付記1乃至3のいずれか1つ記載の画像処理プログラム。付記6前記スケール変換処理が、前記画素値の値域を-1乃至1の範囲に対応付けて前記画素値を-1乃至1の範囲内の値に線形に変換する処理であり、前記スケール逆変換処理が、-1乃至1の範囲を前記画素値の値域に対応付けて-1乃至1の範囲内の値を前記画素値の値域における値に線形に変換する処理である場合、前記反応項の根のうち前記領域抽出のための閾値に相当する根が、前記画素値の値域内における前記領域抽出のための閾値を前記スケール変換処理で処理した結果の値として設定されている付記1乃至3のいずれか1つ記載の画像処理プログラム。付記7画像データ格納部に格納されている画像内の各画素の第1の画素値に対してスケール変換処理を実施して各前記画素の第2の画素値を生成し、データ格納部に格納するステップと、前記データ格納部に格納されている、前記画像内のある領域における各前記画素の第2の画素値に対して、拡散項と少なくとも抽出領域の種類数に応じて設定される反応項とを含む反応拡散方程式を所定回数適用して、各前記画素の第3の画素値を生成し、前記データ格納部に格納する領域抽出ステップと、前記データ格納部に格納されている各前記画素の第3の画素値に対して、前記スケール変換処理の逆変換であるスケール逆変換処理を実施して各前記画素の第4の画素値を算出し、出力データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータに実行される画像処理方法。付記8画像データ格納部に格納されている画像内のある領域における各画素の第1の画素値に対してスケール変換処理を実施して各前記画素の第2の画素値を生成し、データ格納部に格納するスケール変換部と、前記データ格納部に格納されている各前記画素の第2の画素値について、拡散項と少なくとも抽出領域の種類数に応じて設定される反応項とを含む反応拡散方程式を所定回数適用して、各前記画素の第3の画素値を生成し、前記データ格納部に格納する領域抽出部と、前記データ格納部に格納されている各前記画素の第3の画素値に対して、前記スケール変換処理の逆変換であるスケール逆変換処理を実施して各前記画素の第4の画素値を算出し、出力データ格納部に格納するスケール逆変換部と、を有する画像処理装置。付記9前記反応項の一部の閾値パラメータに、適用回数に応じて変化する関数が含まれている付記1記載の画像処理プログラム。"