"画像を複数の領域に分割する画像処理装置において、前記画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、前記画素が前記複数の領域の各々に属する確率を算出する確率値算出手段と、前記画像に含まれる画素及び該画素に隣接する画素の画素値及び色特徴量に基づいて、隣接画素間における重み付きエッジ強度を算出する重み付きエッジ強度算出手段と、前記確率及び前記重み付きエッジ強度を用いて、前記画素の領域判別結果を変数とするエネルギー関数を作成するエネルギー関数作成手段と、前記エネルギー関数に基づいて、当該画像を前記複数の領域に分割する領域分割手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。前記確率値算出手段は、前記画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、前記複数の領域の各々に属する画素の色特徴量の分布を推定する分布推定手段を有し、前記複数の領域に対応する複数の前記色特徴量の分布の頻度に基づいて前記確率を算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。前記分布推定手段は、前記画像に含まれる画素の色特徴量の分布に対して混合正規分布を当てはめることにより、前記複数の色特徴量の分布を推定することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記重み付きエッジ強度算出手段は、前記画像に含まれる画素及び該画素に隣接する画素の画素値に基づいて、隣接画素間のエッジ強度を算出するエッジ強度算出手段と、前記画像に含まれる画素及び該画素に隣接する画素の色特徴量に基づいて、前記隣接画素間のエッジ強度に与えられる重みを算出する重み算出手段と、を備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記重み算出手段は、前記画像に含まれる画素の色特徴量の分布に基づいて、該色特徴量と前記重みとの関係を示す重み関数を作成し、前記重み関数を用いて前記重みを算出することを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。前記重み算出手段は、前記画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、前記複数の領域の各々に属する画素の色特徴量の分布を推定する分布推定手段と、前記複数の領域に対応する複数の前記色特徴量の分布の内、互いに隣接する分布間の境界を検出する境界検出手段と、前記境界において値が最大となる重み分布を設定する重み分布設定手段と、を備え、前記重み分布に対応する関数を重み関数とすることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。前記重み分布設定手段は、前記重み分布として、前記境界における色特徴量を平均とする正規分布を設定することを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。前記重み分布設定手段は、前記重み分布として、前記境界に対して非対称な分布を設定することを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。前記重み算出手段は、予め作成された色特徴量と前記重みとの関係を示すデータテーブルに基づいて、前記重みを算出することを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。前記重み付きエッジ強度算出手段は、前記画像に含まれる画素の画素値に基づいて、エッジ強度が所定の閾値よりも高い画素群からなる強エッジ領域を検出する強エッジ領域検出手段と、前記重み算出手段によって算出された重みの内、前記強エッジ領域に含まれる隣接画素間のエッジ強度に与えられる重みに基づいて、当該強エッジ領域内の隣接画素間のエッジ強度に与えられる重みを再算出する重み再算出手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。前記強エッジ領域検出手段は、前記隣接画素間のエッジ強度に基づいてエッジ強度画像を作成するエッジ強度画像作成手段と、前記エッジ強度画像から、エッジ強度が所定の閾値よりも高い画素である強エッジ画素を検出する強エッジ画素検出手段と、前記強エッジ画素にラベリング処理を施すことにより、互いに近接する前記強エッジ画素同士を結合するラベリング手段と、を備えることを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。前記重み再算出手段は、前記強エッジ領域に含まれる隣接画素間のエッジ強度に与えられる重みの内から最大値を算出し、該最大値を、当該強エッジ領域に含まれる全ての隣接画素間のエッジ強度に与えられる重みとすることを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。前記エネルギー関数は、前記画像に含まれる画素が最も確からしい領域に属する場合に最小となる関数であり、前記領域分割手段は、前記エネルギー関数を最小化させることにより、前記画像を分割することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記エネルギー関数作成手段は、前記複数の領域の内で最も確からしい領域に属する画素が多いほど値が小さくなる第1のエネルギー関数を作成する第1のエネルギー関数作成手段と、前記複数の領域相互の境界が存在すると判別された隣接画素間における前記重み付きエッジ強度が高いほど値が小さくなる第2のエネルギー関数を作成する第2のエネルギー関数作成手段と、を備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記色特徴量は色相であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記複数の領域は、特定の検出対象が存在する特定領域と、前記特定の検出対象が存在しない非特定領域とを含むことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記画像は、被検体の体内を撮像した管腔内画像であることを特徴とする請求項16に記載の画像処理装置。前記特定領域は、前記管腔内画像において粘膜に対応する領域であることを特徴とする請求項17に記載の画像処理装置。画像を複数の領域に分割する画像処理装置が行う画像処理方法において、前記画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、前記画素が前記複数の領域の各々に属する確率を算出する確率値算出ステップと、前記画像に含まれる画素及び該画素に隣接する画素の画素値及び色特徴量に基づいて、隣接画素間における重み付きエッジ強度を算出する重み付きエッジ強度算出ステップと、前記確率及び前記重み付きエッジ強度を用いて、前記画素の領域判別結果を変数とするエネルギー関数を作成するエネルギー関数作成ステップと、前記エネルギー関数に基づいて、当該画像を前記複数の領域に分割する領域分割ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。画像を複数の領域に分割する画像処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムにおいて、前記画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、前記画素が前記複数の領域の各々に属する確率を算出する確率値算出ステップと、前記画像に含まれる画素及び該画素に隣接する画素の画素値及び色特徴量に基づいて、隣接画素間における重み付きエッジ強度を算出する重み付きエッジ強度算出ステップと、前記確率及び前記重み付きエッジ強度を用いて、前記画素の領域判別結果を変数とするエネルギー関数を作成するエネルギー関数作成ステップと、前記エネルギー関数に基づいて、当該画像を前記複数の領域に分割する領域分割ステップと、を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。しかしながら、内視鏡によって取得された管腔内画像の場合、検出したい特定領域の輪郭残渣領域と粘膜領域との境界の他にも、粘膜の襞間の溝や陰影等もエッジとして検出される。そのため、特許文献1に開示された方法では、これらのエッジの影響により、特定領域の検出性能が低下してしまう。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、管腔内画像から残渣領域等の特定領域を分割する際に、境界の検出性能の低下を抑制することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、画像を複数の領域に分割する画像処理装置において、前記画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、前記画素が前記複数の領域の各々に属する確率を算出する確率値算出手段と、前記画像に含まれる画素及び該画素に隣接する画素の画素値及び色特徴量に基づいて、隣接画素間における重み付きエッジ強度を算出する重み付きエッジ強度算出手段と、前記確率及び前記重み付きエッジ強度を用いて、前記画素の領域判別結果を変数とするエネルギー関数を作成するエネルギー関数作成手段と、前記エネルギー関数に基づいて、当該画像を前記複数の領域に分割する領域分割手段とを備えることを特徴とする。本発明に係る画像処理方法は、画像を複数の領域に分割する画像処理装置が行う画像処理方法において、前記画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、前記画素が前記複数の領域の各々に属する確率を算出する確率値算出ステップと、前記画像に含まれる画素及び該画素に隣接する画素の画素値及び色特徴量に基づいて、隣接画素間における重み付きエッジ強度を算出する重み付きエッジ強度算出ステップと、前記確率及び前記重み付きエッジ強度を用いて、前記画素の領域判別結果を変数とするエネルギー関数を作成するエネルギー関数作成ステップと、前記エネルギー関数に基づいて、当該画像を前記複数の領域に分割する領域分割ステップとを含むことを特徴とする。本発明に係る画像処理プログラムは、画像を複数の領域に分割する画像処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムにおいて、前記画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、前記画素が前記複数の領域の各々に属する確率を算出する確率値算出ステップと、前記画像に含まれる画素及び該画素に隣接する画素の画素値及び色特徴量に基づいて、隣接画素間における重み付きエッジ強度を算出する重み付きエッジ強度算出ステップと、前記確率及び前記重み付きエッジ強度を用いて、前記画素の領域判別結果を変数とするエネルギー関数を作成するエネルギー関数作成ステップと、前記エネルギー関数に基づいて、当該画像を前記複数の領域に分割する領域分割ステップとを実行させることを特徴とする。本発明によれば、画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、各画素が各領域に属する確率を算出すると共に、画素の色特徴量に基づき隣接画素間のエッジ強度に重みを与えて、分割対象領域の輪郭に相当するエッジを強調するので、それ以外のエッジからの影響を軽減することができ、境界の検出性能の低下を抑制することが可能となる。以下、本発明の実施の形態に係る画像処理装置について、図面を参照しながら説明する。なお、これら実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、各図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。以下に説明する実施の形態に係る画像処理装置は、例えば内視鏡やカプセル内視鏡等の医用観察装置によって被検体の体内管腔内を撮像した管腔内画像を、特定領域及び非特定領域に領域分割する処理を行うものである。具体的には、例えば医療診断において観察対象とする粘膜領域を特定領域、観察対象としない残渣領域を非特定領域として処理する。残渣領域とは、粘膜に付着した残渣や、粘膜から離れて浮遊する残渣が、管腔内画像の画面において粘膜に重なって即ち、粘膜よりも手前側に映し出された領域のことである。また、以下の実施の形態において画像処理を施される管腔内画像は、例えば、各画素においてR赤、G緑、B青の各色成分に対する画素レベル画素値を持つカラー画像である。実施の形態1図1は、本発明の実施の形態1に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、画像処理装置1は、当該画像処理装置1全体の動作を制御する制御部10と、医用観察装置によって撮像された管腔内画像の画像データを取得する画像取得部11と、外部から入力された入力信号を受け付ける入力部12と、管腔内画像や各種情報を含む画面を表示する表示部13と、記録部14と、残渣領域及び粘膜領域を互いに領域分割する演算処理を行う演算部15とを備える。制御部10は、CPU等のハードウェアによって実現され、記録部14に格納された各種プログラムを読み込むことにより、画像取得部11から入力される画像データや入力部12から入力される操作信号等に従って、画像処理装置1を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、画像処理装置1全体の動作を統括的に制御する。画像取得部11は、医用観察装置を含むシステムの態様に応じて適宜構成される。例えば、医用観察装置がカプセル内視鏡であり、医用観察装置との間の画像データの受け渡しに可搬型の記録媒体が使用される場合、画像取得部11は、この記録媒体を着脱自在に装着し、保存された管腔内画像の画像データを読み出すリーダ装置で構成される。また、医用観察装置によって撮像された管腔内画像の画像データを保存しておくサーバを設置する場合、画像取得部11は、サーバと接続される通信装置等で構成され、サーバとデータ通信を行って管腔内画像の画像データを取得する。或いは、画像取得部11を、内視鏡等の医用観察装置から、ケーブルを介して画像信号を入力するインターフェース装置等で構成しても良い。入力部12は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等によって実現され、外部から受け付けた入力信号を制御部10に出力する。表示部13は、LCDやELディスプレイ等の表示装置によって実現される。記録部14は、更新記録可能なフラッシュメモリ等のROMやRAMといった各種ICメモリ、内蔵若しくは外付けハードディスク、又は、CD-ROM等の情報記録媒体及びその読取装置等によって実現される。記録部14は、画像取得部11によって取得された管腔内画像の画像データの他、画像処理装置1を動作させると共に、種々の機能を画像処理装置1に実行させるためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等を格納する。例えば、記録部14は、残渣領域及び粘膜領域を互いに領域分割する画像処理プログラム141を格納する。演算部15は、CPU等のハードウェアによって実現され、画像処理プログラム141を読み込むことにより、管腔内画像の画像データを処理し、残渣領域及び粘膜領域を識別して領域分割するための種々の演算処理を行う。演算部15は、確率値算出部16と、重み付きエッジ強度算出部17と、エネルギー関数作成部18と、領域分割部19とを有する。確率値算出部16は、管腔内画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、各画素が当該画像内の残渣領域に属する確率及び粘膜領域に属する確率をそれぞれ算出する。より詳細には、確率値算出部16は、画素の色特徴量に基づいて、残渣領域に属する画素の色特徴量の分布と、粘膜領域に属する画素の色特徴量の分布とを推定する分布推定部161を有し、推定された2つの色特徴量の分布頻度に基づいて、各画素が残渣領域及び粘膜領域の各々に属する確率を算出する。重み付きエッジ強度算出部17は、管腔内画像に含まれる画素及び当該画素に隣接する画素隣接画素の画素値及び色特徴量に基づいて、互いに隣接する画素の間における重み付きエッジ強度を算出する。より詳細には、重み付きエッジ強度算出部17は、管腔内画像に含まれる画素及びその隣接画素の画素値に基づいてエッジ強度を算出するエッジ強度算出部171と、算出されたエッジ強度に与えられる重みを、当該管腔内画像に含まれる画素及びその隣接画素の色特徴量に基づいて算出する重み算出部172とを有する。重み算出部172は、管腔内画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて、残渣領域に属する画素の色特徴量の分布及び粘膜領域に属する画素の色特徴量の分布を推定する分布推定部172aと、残渣領域及び粘膜領域の色特徴量の分布の境界を検出する境界検出部172bと、該分布の境界において重みの値が最大となるような重み分布を設定する重み分布設定部172cとを含み、設定された重み分布に対応する関数を重み関数として設定する。エネルギー関数作成部18は、管腔内画像100内の各画素が残渣領域及び粘膜領域の各々に属する確率と、各画素とその隣接画素との間の重み付きエッジ強度とを用いて、各画素がいずれの領域に属するかの領域判別結果によって表されるエネルギー関数を作成する。より詳細には、エネルギー関数作成部18は、各画素について算出された確率に基づく第1エネルギー関数を作成する第1エネルギー関数作成部181と、隣接画素間の重み付きエッジ強度に基づく第2エネルギー関数を作成する第2エネルギー関数作成部182とを有し、これらの第1及び第2エネルギー関数の和をエネルギー関数として設定する。領域分割部19は、上記エネルギー関数を最小化させる領域判別結果を算出して、当該管腔内画像を残渣領域と粘膜領域とに分割する。次に、画像処理装置1の動作について、図2及び図3を参照しながら説明する。図2は、画像処理装置1の動作を示すフローチャートである。また、図3は、カプセル内視鏡によって撮像され、画像処理装置1によって処理される管腔内画像の一例を示す模式図である。まず、ステップS10において、演算部15は、記録部14から処理対象の管腔内画像100を取得する。図3は、処理対象である管腔内画像の一例を示す模式図である。以下においては、図3に示す管腔内画像100に対する処理を説明する。管腔内画像100は、残渣領域101及び粘膜領域102を含む。なお、管腔内画像100の4隅は、被検体に関する有効な情報を含まないため、予めマスキングされている。ステップS11において、確率値算出部16は、管腔内画像100に含まれる画素の色特徴量に基づいて、管腔内画像100内の各画素が残渣領域及び粘膜領域の各々に属する確率を算出する。実施の形態1においては、色特徴量として色相値を用いる。図4は、ステップS11における確率値算出部16の詳細な動作を示すフローチャートである。ステップS110において、確率値算出部16は、管腔内画像100内の各画素のRGB値を色相値に変換する。色相値への変換方法としては、HSI変換における公知の変換式を用いれば良い参考:CG-ARTS協会ディジタル画像処理、第64~67頁参照。続くステップS111において、確率値算出部16は、各画素の色相値に基づいて、RGB値を色相1軸からなる特徴空間色相空間に投影した色相分布を生成する。図5Aは、そのようにして生成された色相分布を示すヒストグラムである。ここで、通常、残渣は主に黄色を示し、粘膜は主に赤色を示すため、管腔内画像100内に残渣領域101及び粘膜領域102の両方が存在する場合、色相分布DTOTは残渣の中心色相HY及び粘膜の中心色相HRに対応する2つのピークピーク1及びピーク2を有する双峰形状になる可能性が高い。ステップS112において、分布推定部161は、色相分布DTOTに、2つの正規分布からなる混合正規分布を当てはめることにより、残渣領域101に属する画素の色相分布及び粘膜領域102に属する画素の色相分布を推定する。混合正規分布は、例えば、EMアルゴリズム等の公知の方法を用いて求めることができる。EMアルゴリズムとは、あるパラメータに基づくモデルの尤度の期待値の算出と、算出された期待値を最大化するパラメータの算出とを繰り返すことによりパラメータを推定する演算方法である。図5Bは、色相分布DTOTに対して推定された各領域の色相分布以下、推定分布というを示す。このうち、色相値HY’HY’≒HYを平均とする推定分布DResは、残渣領域101に属すると推定される画素の色相分布である。一方、色相値HR’HR’≒HRを平均とする推定分布DMemは、粘膜領域102に属すると推定される画素の色相分布である。分布推定部161は、これらの推定分布DRes及びDMemを記録部14に記録する。続いて、確率値算出部16は、管腔内画像100に含まれる各画素について、ループAの処理を実行する。まず、ステップS113において、確率値算出部16は、各画素の色相値に対応する2つの推定分布DRes及びDMemにおける頻度値を取得する。続くステップS114において、確率値算出部16は、取得された頻度値の比率に基づいて、当該画素が残渣領域及び粘膜領域の各々に属する確率を算出する。例えば、色相値Huを有する画素uuは各画素を識別するインデックスの場合、推定分布DResにおける頻度値はzResであり、推定分布DMemにおける頻度値はzMemである。これより、画素uが残渣領域101に属する確率PuRes及び粘膜領域102に属する確率PuMemは、次式1及び2によってそれぞれ与えられる。PuRes=zRes/zMemzRes...1PuMem=zMem/zMemzRes...2確率値算出部16が管腔内画像100内の全ての画素についてループAの処理を実行した後、動作はメインルーチンに戻る。図2のステップS12において、重み付きエッジ強度算出部17は、管腔内画像100内の各画素の画素値及び色特徴量に基づいて、互いに隣接する画素間隣接画素間における重み付きエッジ強度を算出する。ここで、隣接画素間におけるエッジ強度に重みを与えるのは、以下の理由による。即ち、一般的なソーベルフィルタ等によりエッジ強度を算出する場合、残渣領域101と粘膜領域102との境界以下、残渣境界という103以外にも、粘膜間の溝104等を示すエッジが高い強度で検出される。そのため、残渣境界103のエッジ強度が相対的に弱くなり、残渣境界103を適切に検出することができなくなってしまう。そこで、本実施の形態においては、残渣領域101と粘膜領域102との色の違いに着目し、色特徴量実施の形態1においては色相に基づいてエッジ強度を重み付けすることにより、残渣境界103を示すエッジを他のエッジよりも高い値にして強調することとしている。図6は、ステップS12における重み付きエッジ強度算出部17の詳細な動作を示すフローチャートである。ステップS120において、分布推定部172aは、管腔内画像100内の画素の色相値に基づいて、残渣領域101に含まれると推定される画素の色相分布、及び粘膜領域102に含まれると推定される画素の色相分布を取得する。本実施の形態においては、確率値算出部16によって既に推定処理が行われているため、分布推定部172aは、推定済みの色相分布即ち、図5Bに示す推定分布DMem及びDResを記録部14から取得する。なお、確率値算出部16によって未だ推定処理が行われていない場合には、図4のステップS110~S112と同様の処理により、分布推定部172aが残渣領域101及び粘膜領域102における色相分布を推定しても良い。ステップS121において、境界検出部172bは、推定分布DResとDMemとで頻度値が同程度となる境界以下、色相境界というBORを検出する図7。これは、実際の画像空間における残渣境界103の色相値は、色相境界BORにおける色相値HBORと近い値になる可能性が高いからである。なお、色相値HBORを閾値として画像空間を残渣領域と粘膜領域とに分割した場合、両者の境界が実際の残渣境界103と必ずしも一致するわけではない。ステップS122において、重み分布設定部172cは、色相境界BORにおける値が最大となる重み分布DWを作成し、この重み分布DWに対応する関数を重み関数fWとして設定する。重み分布DWは、色相境界BORにおいて最大値を取り、且つ色相空間における色相境界BORからの距離に応じて値少なくとも2値が変化する分布であれば、どのような分布であっても良い。例えば、色相値HBORを平均とする正規分布でも良いし、色相境界BORにおいて最大値となる階段状の分布でも良いし、色相境界BORにおいてピークとなる三角形状の分布でも良い。実施の形態1においては、図7に示すように、色相値HBORを平均とする正規分布を重み分布DWとして作成する。この場合、重み分布DWの分散は、推定分布DRes及びDMemの分散の平均値を適用する等、推定分布DRes及びDMemの分散に基づいて算出すれば良い。或いは、重み分布DWの分散として、予め任意の値を決定しておいても良い。また、重み分布DWは、色相境界BORに対して対称な形状であっても良いし、非対称な形状であっても良い。後者の場合、例えば、色相境界BORを境界として、推定分布DRes側においては、平均が色相値HBORであり、且つ推定分布DResの分散と等しい分散を有する正規分布であり、推定分布DMem側においては、平均が色相値HBORであり、且つ推定分布DMemの分散と等しい分散を有する正規分布であるような分布を作成しても良い。続いて、重み付きエッジ強度算出部17は、管腔内画像100に含まれる各画素について、ループBの処理を実行する。まず、ステップS123において、エッジ強度算出部171は、管腔内画像100内の画素uとその隣接画素vとの間のR値の差分Diffu,vを算出するvは隣接画素を識別するインデックス。ここで、R値の差分を算出するのは、残渣領域101及び粘膜領域102は、R値に対応する波長に対して互いに異なる吸光度を有するため、R値がこれらの領域の差異を表し易いからである。続くステップS124において、エッジ強度算出部171は、画素uの色相値Huと、その隣接画素vの色相値Hvとの平均値HAVE=HuHv/2を算出する。さらに、ステップS125において、平均値HAVEに対応する重みWu,vを重み関数fWから算出し、この重みWu,vと差分Diffu,vとを用いて、次式3により与えられる重み付きエッジ強度Edgeu,vを算出する。Edgeu,v=Wu,v×Diffu,v...3重み付きエッジ強度算出部17が管腔内画像100内の全ての画素についてループBの処理を実行した後、動作はメインルーチンに戻る。図2のステップS13において、エネルギー関数作成部18は、ステップS11において算出された確率PuRes及びPuMemと、ステップS12において算出された重み付きエッジ強度Edgeu,vとに基づいて、エネルギー関数EXを作成する。ここで、エネルギー関数EXは、管腔内画像100内の全画素に対するクラス判別結果Xを変数とする関数である。クラス判別結果とは、各画素が粘膜領域と残渣領域との内のいずれに属するかの判別結果であり、管腔内画像100内の画素数をn個とする場合、2n通りの組み合わせが存在する。エネルギー関数EXは、次式4に示すように、各画素が各領域に含まれる確率に基づいて算出される第1エネルギー関数E1Xと、各画素の重み付きエッジ強度に基づいて算出される第2エネルギー関数E2Xの総和によって表される。EX=αE1XβE2X...4式4において、α及びβは任意の係数定数である。第1エネルギー関数E1Xは、次式5によって与えられる。式5の右辺において、Xuは画素uに対するクラス判別結果を示し、PuXuは画素uがクラスXuである確率を示し、Uは管腔内画像100内の全画素の集合を示す。例えば、画素uが粘膜領域102に属すると判別された場合、PuXu=PuResとなる。反対に、画素uが粘膜領域102に属すると判別された場合、PuXu=PuMemとなる。これより、式5の要素{-lnPuXu}は、画素uがより確からしい領域確率PuMem、PuResの内、値が大きい方の領域に属すると判別された場合に小さくなる。従って、第1エネルギー関数E1Xは、より確からしい領域に属する画素数が多いほど、トータルの値が小さくなる。一方、第2エネルギー関数E2Xは、次式6によって与えられる。式6の右辺において、Dは全ての隣接画素u,vの組み合わせを示す。また、δXu,Xvは、隣接画素における判別結果の組み合わせを示す関数であり、次式7によって与えられる。式6の右辺の要素exp{-Edgeu,v}は、隣接画素間の重み付けエッジ強度Edgeu,vの値が大きいほど、値が小さくなる。従って、第2エネルギー関数E2Xは、残渣境界が存在すると判別Xu≠Xvされた隣接画素間における差分Diffu,vが大きいほど、或いは、残渣境界が存在すると判別された隣接画素u,vと色相境界BORとが近接しているほど、トータルの値が小さくなる。ステップS14において、領域分割部19は、エネルギー関数EXを最適化最小化するクラス判別結果Xを求め、このクラス判別結果Xに基づいて管腔内画像100を領域分割する。それにより、例えば図9に示すように、残渣領域101が除去された管腔内画像100を得ることができる。エネルギー関数の最適化問題の解法としては、スネークSnakes法及びレベルセットLebelSet法等の動的輪郭モデルや、グラフカットGraphCut法等、種々の手法が知られている。実施の形態1においては、一例として、グラフカット法による解法を説明する参考:YBoykovMJollyInteractiveGraphCutsforOptimalBoundaryRegionSegmentationofObjectsinNDImagesProceedingofInternationConferenceonComputerVisionJuly2001vol1pp105112。グラフカット法においては、まず、図8Aに示すように、管腔内画像100内の各画素に対応するノードNu、各画素が取り得るクラス残渣領域又は粘膜領域の判別結果に対応するノードS及びT、ノードNuと隣接するノードNvとを接続するNリンクn-link、ノードNuとノードSとを接続するSリンクs-link、及び、ノードNuとノードTとを接続するTリンクt-linkによって構成される有向グラフを作成する。実施の形態1においては、ノードSを残渣領域、ノードTを粘膜領域と設定する。次いで、各リンクに対し、S11において算出された確率、及びS12において算出された重み付きエッジ強度に基づくコストを付与する。具体的には、図8Bに示すように、Nリンクに対しては、隣接画素間の重み付けエッジ強度Edgeu,vに基づくコストβexp{-Edgeu,v}が付与される。また、Sリンクに対しては、画素uが粘膜領域に属する確率PuT=PuMemに基づくコストα{-lnPuT}が付与される。さらに、Tリンクに対しては、画素uが残渣領域に属する確率PuS=PuResに基づくコストα{-lnPuS}が付与される。このような有向グラフを、いくつかのリンクをカットすることにより、ノードS及びTをそれぞれ含む2つの集合に分割する。このとき、カットされたリンクに与えられたコストの総和が最小となるようにする。これは、ノードSからノードTに向かうフローが最大となる経路を探索し、経路の余剰容量がなくなったリンクをカットすることに相当する最小コスト最大フローアルゴリズム。それにより、例えば図8Cに示すように、ノードSに接続されたノードNuの集合と、ノードTに接続されたノードNuの集合とが得られる。このようにカットされたリンクに付与されたコストの総和は、この分割結果に対応するクラス判別結果Xを入力した場合のエネルギー関数EXの値に相当する。従って、コストの総和が最小となるように有向グラフをカットすることにより、エネルギー関数EXを最小とする領域分割結果を得ることができる。以上説明したように、実施の形態1においては、管腔内画像に含まれる画素の色特徴量に基づいて各画素が各領域に属する確率を算出すると共に、検出されたエッジに対して色特徴量色相に応じた重みを与え、残渣境界に対応するエッジを強調する。そのため、残渣境界以外例えば、粘膜領域内の溝等において検出されたエッジの影響を軽減することができる。従って、残渣境界の検出性能の低下を抑制し、管腔内画像を残渣領域と粘膜領域とに精度良く分割することが可能となる。なお、実施の形態1においては、第1エネルギー関数E1Xの要素として{-lnPuXuを用いたが、確率PuXuを変数とする減少関数であれば、他の関数逆数等を用いても良い。また、実施の形態1においては、第2エネルギー関数E2Xの要素としてexp{-Edgeu,v}を用いたが、重み付きエッジ強度Edgeu,vを変数とする減少関数であれば、他の関数逆数や負の対数等を用いても良い。変形例上記ステップS11においては、推定分布DRes及びDMemを用いて、各画素が残渣領域及び粘膜領域の各々に属する確率PuRes及びPuMemを算出したが、色特徴量に基づく確率を取得することができれば、これ以外の方法を用いても良い。例えば、画素値RGB値又はこれを変換した色相値と、確率PuRes及びPuMemとが対応付けられたテーブルデータを予め記録部14に記録しておき、このテーブルデータを参照することにより、管腔内画像100内の各画素における確率PuRes及びPuMemを取得しても良い。実施の形態2次に、本発明の実施の形態2について説明する。実施の形態2に係る画像処理装置は、図1に示す演算部15の代わりに、図10に示す演算部20を備える。その他の構成は、図1に示すものと同様である。演算部20は、確率値算出部16と、重み付きエッジ算出部21と、エネルギー関数作成部18と、領域分割部19とを備える。この内、確率値算出部16、エネルギー関数作成部18、及び領域分割部19の構成及び動作は、実施の形態1と同様である。重み付きエッジ算出部21は、エッジ強度算出部171及び重み算出部172に加えて、強エッジ領域検出部211及び重み再算出部212をさらに備える。なお、エッジ強度算出部171及び重み算出部172の構成及び動作は、実施の形態1と同様である。強エッジ領域検出部211は、管腔内画像100に含まれる画素の画素値に基づいて、エッジ強度の高い強エッジ領域を検出する。より詳細には、強エッジ領域検出部211は、隣接画素間のエッジ強度に基づいてエッジ強度画像を作成するエッジ強度画像作成部211aと、エッジ強度画像からエッジ強度が高い強エッジ画素を検出する強エッジ画素検出部211bと、近接する強エッジ画素同士を結合してラベル付けを行うラベリング部211cとを有し、結合された強エッジ画素を強エッジ領域として検出する。重み再算出部212は、重み算出部172によって算出された重みに対し、強エッジ領域内における隣接画素間のエッジ強度に与えられる重みを再算出する。次に、演算部20の動作を説明する。演算部20の動作は、全体として図2に示すものと同様であり、ステップS12の隣接画素間の重み付きエッジ強度の算出処理の内容が異なる。図11は、ステップS12における演算部20の動作を示すフローチャートである。また、以下においては、一例として、図12に示す管腔内画像110に対する処理を説明する。管腔内画像110は、残渣領域111及び粘膜領域112を含む。また、管腔内画像110には、残渣境界113の他、粘膜間の溝114も映されている。まず、ステップS220において、重み付きエッジ強度算出部17は、隣接画素間における差分Diffu,v及びこの差分Diffu,vに与えられる重みWu,vを算出する。このステップS220における動作は、図6に示すステップS120~S125と同様である。続くステップS221において、エッジ強度画像作成部211aは、管腔内画像110内の画素uとその隣接画素vとの差分Diffu,vに基づいて、エッジ強度画像を作成する。具体的には、図13に示すように、画素uと、画素uの右側に存在する画素v1及び画素uの上側に存在する画素v2との差分Diffu,v1及びDiffu,v2をそれぞれ算出し、さらに、次式8によって与えられるエッジ強度Iuを算出する。このエッジ強度Iuを画素uの画素値とする画像が、エッジ強度画像である。ステップS222において、強エッジ画素検出部211bは、エッジ強度画像に対して閾値処理を施すことにより、エッジ強度が所定の閾値よりも高い強エッジ画素を検出する。図14は、そのようにして検出された強エッジ画素の画像を示している。強エッジ画素の画像120において、強エッジ画素群121は、図12に示す残渣境界113に対応するものであり、強エッジ画素群122a~122cは、図12に示す溝114に対応するものである。また、残渣領域111内からは、色相の部分的な変化に起因して、強エッジ画素群123a~123cが検出されている。続くステップS223において、ラベリング部211cは、強エッジ画素の画像120に対してラベリング処理を施し、互いに近接する強エッジ画素に対して同じラベルを付与することにより、強エッジ領域を設定する。具体的には、図14に示す強エッジ画素群121、122a~122c、123a~123cに対して、互いに異なるラベルがそれぞれ付与される。その結果、これらの強エッジ画素群121、122a~122c、123a~123cが、それぞれ、強エッジ領域として設定される。続いて、重み再算出部212は、各強エッジ領域について、ループCの処理を実行する。まず、ステップS224において、最大値取得部212aは、管腔内画像110における強エッジ領域毎に、当該強エッジ領域内において隣接する画素間の重みWu,vの内で最大となる重みWMAXを取得する。続くステップS225において、重みの最大値WMAXを、その強エッジ領域内の全ての隣接画素間のエッジ強度に与えられる重みとして再設定する。ここで、このようにして重みを再設定する理由を説明する。図12に示すように、残渣領域111内において色相が変化している場合、色相がHBOR近傍である領域例えば領域131の境界に対応する画素例えば図14に示す強エッジ画素群121の上部や強エッジ画素群123aに対し、エッジ強度に与えられる重みは高く設定される。反対に、色相がHBORから離れている領域例えば領域132の境界に対応する画素例えば強エッジ画素群121の下部に対しては、エッジ強度に与えられる重みが低く設定される。このような場合、強エッジ画素群121の下部に対応する領域は残渣領域113とは認識されず、代わりに、重みが高く設定された強エッジ画素群123aに対応する領域が残渣領域として誤検出されてしまうおそれがある。そこで、実施の形態2においては、残渣境界113の連続性に着目し、同じ連結成分を構成する画素に対して重みの最大値WMAXを一律に設定することにより、エッジ強度に与えられる重みを補っている。重み再算出部212が全ての強エッジ領域についてループCの処理を実行した後、動作はメインルーチンに戻る。このようにして再設定された重みWu,v=WMAXが、隣接画素間の差分Diffu,vに与えられる重みとして用いられる。以上説明したように、実施の形態2においては、検出すべき残渣境界のエッジの連続性に着目し、検出した強エッジ画素をラベリング処理により統合して強エッジ領域を設定し、強エッジ領域内における重みの最大値を、同じ強エッジ領域内の他の隣接画素間のエッジ強度に与えられる重みに適用する。従って、残渣境界以外において検出されたエッジの影響を軽減して、管腔内画像を粘膜領域と残渣領域とに精度良く分割することが可能となる。以上においては、管腔内画像を残渣領域及び粘膜領域に分割する場合を説明したが、画像の種類や検出対象とする領域は上記実施の形態1及び2に限定されず、色情報の特徴に差異が存在する領域であれば、領域分割することが可能である。また、本願発明は、画像を3つ以上の領域に分割する場合にも適用することができる。例えば、複数の検出対象の間に色情報の特徴の明確な差異が存在している場合には、それぞれの検出対象の色特徴量に基づき、各画素がそれぞれの領域に属する確率やエッジ強度に与えられる重みを算出して、多値の最小化問題とすれば良い例えば、コンピュータビジョン最先端ガイド1、八木靖史、他編、アドコムメディア株式会社、第54~59頁参照。或いは、上記実施の形態1及び2において説明した2つの領域への領域分割を、色特徴量のパラメータを変化させて繰り返し実行することにより、画像を3つ以上の領域に分割しても良い。さらに、上記実施の形態1及び2においては、色特徴量として色相を用いたが、それ以外の色特徴量彩度、明度、色差等を用いても良い。以上説明した実施の形態1及び2に係る画像処理装置は、記録媒体に記録された画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータシステムで実行することにより実現することができる。また、このようなコンピュータシステムを、ローカルエリアネットワーク、広域エリアネットワークLAN/WAN、又は、インターネット等の公衆回線を介して、他のコンピュータシステムやサーバ等の機器に接続して使用しても良い。この場合、実施の形態1及び2に係る画像処理装置は、これらのネットワークを介して管腔内画像の画像データを取得したり、これらのネットワークを介して接続された種々の出力機器ビュアーやプリンタ等に画像処理結果を出力したり、これらのネットワークを介して接続された記憶装置記録媒体及びその読取装置等に画像処理結果を格納するようにしても良い。なお、本発明は、実施の形態1及び2並びにその変形例に限定されるものではなく、各実施の形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成できる。例えば、各実施の形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を除外して形成しても良いし、異なる実施の形態や変形例に示した構成要素を適宜組み合わせて形成しても良い。"