JP5800549B2 - 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像から異常部を検出する画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関するものである。

従来から、内視鏡やカプセル内視鏡等によって被検者の体内（管腔内）を撮像した生体内画像の観察にかかる医師等の負担を軽減するための技術の１つとして、画像から出血部位等の異常部を検出する技術が知られている（例えば特許文献１を参照）。特許文献１においては、先ず、画像内の各画素、または画像を矩形分割した各領域を、その色情報（色度＝Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）、Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）、色比＝Ｒ／Ｇ等）に基づく特徴空間に写像する。そして、特徴空間内でクラスタリングを行った後に、各クラスタの大きさや重心座標等の情報をもとに正常粘膜クラスタと異常部クラスタとを特定し、異常部クラスタに属する画素または矩形領域を異常部として検出している。

特開２００５−１９２８８０号公報

ところで、特徴空間において、正常粘膜の画素値分布は、撮影状態や個体差のばらつき等により、ある程度の広がりを持っている。一方、生体内画像の中には、このような正常粘膜の画素値分布から外れない画素値を有しつつ、画素値変化（画像の座標の変化に伴う画素値の変化）が周囲（正常粘膜領域）における画素値変化とは異なる異常部も存在する。ところが、特徴空間においては、写像の際に画像空間における位置情報が失われるため、このような異常部を検出することができない。

本発明は、上記に鑑みて為されたものであって、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出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、画像内の検査対象領域に含まれる画素の画素値を近似する複数の近似面を算出する近似面算出手段と、前記検査対象領域内の画素の画素値と前記複数の近似面との関係に基づいて、前記複数の近似面の内から少なくとも１つの近似面を選択する近似面選択手段と、前記少なくとも１つの近似面によって前記画素の画素値が近似される近似領域を決定する近似領域決定手段と、前記近似領域内の画素の画素値と、該画素の座標における前記少なくとも１つの近似面上の値とに基づいて異常部を検出する異常部検出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、画像内の検査対象領域に含まれる画素の画素値を近似する複数の近似面を算出する近似面算出ステップと、前記検査対象領域内の画素の画素値と前記複数の近似面との関係に基づいて、前記複数の近似面から少なくとも１つの近似面を選択する近似面選択ステップと、前記少なくとも１つの近似面によって前記画素の画素値が近似される近似領域を決定する近似領域決定ステップと、前記近似領域内の画素の画素値と、該画素の座標における前記少なくとも１つの近似面上の値とに基づいて異常部を検出する異常部検出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、画像内の検査対象領域に含まれる画素の画素値を近似する複数の近似面を算出する近似面算出ステップと、前記検査対象領域内の画素の画素値と前記複数の近似面との関係に基づいて、前記複数の近似面から少なくとも１つの近似面を選択する近似面選択ステップと、前記少なくとも１つの近似面によって前記画素の画素値が近似される近似領域を決定する近似領域決定ステップと、前記近似領域内の画素の画素値と、該画素の座標における前記少なくとも１つの近似面上の値とに基づいて異常部を検出する異常部検出ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、検査対象領域に含まれる画素の画素値を近似する近似面と、該近似面によって近似される近似領域とを取得し、近似領域内の画素の画素値と、該画素の座標における近似面上の値とに基づいて異常部を検出するので、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出することが可能となる。

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２は、図１に示す画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 図３は、図１に示す画像処理装置に取り込まれた画像の一例を示す模式図である。 図４は、図３に示すｙ＝ｙ_Ａにおけるｘ方向に沿った画素値ｚを表すグラフである。 図５は、近似面の算出処理を説明する図である。 図６は、近似面の選択及び近似領域の決定処理を説明する図である。 図７は、近似面の選択処理を説明する図である。 図８は、近似領域の決定処理を説明する図である。 図９は、異常部の検出処理を説明する図である。 図１０は、近似面算出部の動作を示すフローチャートである。 図１１は、近似面選択部の動作を示すフローチャートである。 図１２は、近似領域決定部の動作を示すフローチャートである。 図１３は、変形例１−１における近似面選択部の構成を示すブロック図である。 図１４は、変形例１−１における近似面選択部の動作を示すフローチャートである。 図１５は、変形例１−２における近似面選択部の構成を示すブロック図である。 図１６は、変形例１−２における近似面選択部の動作を示すフローチャートである。 図１７は、変形例１−３における近似領域決定部の構成を示すブロック図である。 図１８は、変形例１−３における近似領域決定部の動作を示すフローチャートである。 図１９は、変形例１−４における近似領域決定部の構成を示すブロック図である。 図２０は、変形例１−４における近似領域決定部の動作を示すフローチャートである。 図２１は、実施の形態２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 図２２は、図２１に示す近似面算出部の動作を示すフローチャートである。 図２３は、変形例２−１における算出回数設定部の構成を示すブロック図である。 図２４は、変形例２−２における画素抽出部の構成を示すブロック図である。 図２５は、実施の形態３に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 図２６は、実施の形態３に係る画像処理を説明する図である。 図２７は、図２５に示す画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 図２８は、図２５に示す近似面再算出部の動作を示すフローチャートである。

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者の体内（管腔内）を撮像した生体内画像を処理するものであり、具体的には、生体内画像から、周囲の画素における画素値変化とは異なる変化を示す領域（異常部）を検出する処理を行う。また、以下の実施の形態において画像処理を施される生体内画像は、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に示す画像処理装置１は、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生体内画像の画像データを取得する画像取得部１１と、外部から入力される入力信号を受け付ける入力部１２と、各種表示を行う表示部１３と、画像取得部１１によって取得された画像データや種々のプログラムを格納する記憶部１４と、画像データに対して所定の画像処理を実行する演算部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、記憶部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、保存された生体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生体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生体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、各種スイッチ等の入力デバイスによって実現され、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、制御部１０の制御の下で、生体内画像を含む各種画面を表示する。

記憶部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、内蔵若しくはデータ通信端子で接続されたハードディスク、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。記憶部１４は、画像取得部１１によって取得された生体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。具体的には、記憶部１４は、生体内画像から異常部を検出する処理を実行するための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って生体内画像の画像データを処理し、生体内画像から異常部を検出するための種々の演算処理を行う。

次に、演算部１５の詳細な構成について説明する。
演算部１５は、生体内画像内の検査対象領域に含まれる画素の画素値（例えば、Ｇ成分の画素値）に基づいて、検査対象領域に含まれる画素の画素値を近似する複数の近似面を算出する近似面算出部１６と、複数の近似面から少なくとも１つの近似面を選択する近似面選択部１７と、選択された近似面によって近似される近似領域を決定する近似領域決定部１８と、決定された近似領域以外の生体内画像内の領域を新たな検査対象領域に設定して、近似面の算出から近似領域の決定に至る一連の処理の繰り返しを制御する対象領域再設定部１９と、近似領域内の画素の画素値と、この画素の座標における近似面上の値とに基づいて、生体内画像から異常部を検出する異常部検出部２０とを備える。

近似面算出部１６は、近似面の算出回数を設定する算出回数設定部１６１と、各近似面の算出に用いる複数の画素を検査対象領域内から抽出する画素抽出部１６２と、抽出された複数の画素の画素値を近似する近似関数を算出する近似関数算出部１６３とを有し、算出された近似関数に基づいて近似面を取得する。

近似面選択部１７は、検査対象領域内の画素の画素値と、各画素の座標における近似面上の値（以下、単に近似値という）とが近接する領域（以下、近似面近接領域という）を、近似面毎に検出する近似面近接領域検出部１７１と、近似面近接領域における近似面の近似度合いを評価するための評価値を算出する近似評価値算出部１７２とを有し、算出された評価値に基づいて、複数の近似面の内から少なくとも１つの近似面を選択する。上記近似面近接領域検出部１７１は、画素値と近似値との差分値を算出する差分値算出部１７１ａを含み、この差分値に基づいて近似面近接領域を検出する。また、上記近似評価値算出部１７２は、近似面近接領域の面積を算出する面積算出部１７２ａを含み、この面積を評価値として用いる。

近似領域決定部１８は、検査対象領域内から所定の画素の領域を近似領域の候補領域（以下、近似候補領域という）として検出する候補領域検出部１８１と、近似候補領域内の特定の領域や、近似候補領域に隣接する近似候補領域外の領域を含むように、近似候補領域を変形する候補領域変形部１８２とを有し、変形された近似候補領域を近似領域として決定する。候補領域検出部１８１は、各画素の座標における近似値ｚ’との差分値Δｚを算出する差分値算出部１８１ａを含み、この差分値に基づいて候補領域を検出する。この候補領域変形部１８２は、候補領域に対してモルフォロジ処理を行うモロフォロジ処理部１８２ａを含む。

異常部検出部２０は、画素値と近似値との差分値を算出する差分値算出部２０１を含み、この差分値に基づいて異常部を検出する。

次に、画像処理装置１の動作について説明する。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。
まず、ステップＳ１０１において、画像取得部１１は、外部から生体内画像群を取得し、記憶部１４に格納する。演算部１５は、画像処理を施す画像を記憶部１４から順次読み出す。図３は、記憶部１４から読み出された画像の一例を示す模式図である。以下において、図３に示す画像１００を構成する各画素の座標を（ｘ，ｙ）によって示す。また、図４は、図３のｙ＝ｙ_Ａにおけるｘ方向に沿った画素値ｚを表すグラフである。以下においては、動作原理の理解を助けるために、画素の１次元座標（ｘ座標）及び画素値ｚからなる２次元表示した図を参照しながら説明する。なお、画素値ｚは、最大値が１となるように規格化されている。

ステップＳ１０２において、近似面算出部１６は、図５に示すように、検査対象領域内の画素の画素値を近似する複数の近似面Ｓ_１、Ｓ_２、…を算出する。なお、初回は、画像１００の全体（ｘ方向においては領域Ｒ_０で示す）が検査対象領域に設定される。近似面の算出処理の詳細については後述する。

続くステップＳ１０３において、近似面選択部１７は、検査対象領域内の画素の画素値と、各画素の座標における近似値とが近接する領域ができるだけ広くなるような少なくとも１つの近似面を、複数の近似面の内から選択する。例えば、図５に示す近似面Ｓ_１〜Ｓ_Ｎの内では、図６に示す近似面Ｓ_Ａが選択される。

ステップＳ１０４において、近似領域決定部１８は、近似面選択部１７によって選択された近似面毎に、検査対象領域内の画素の画素値が近似される近似領域を決定する。例えば、図６に示す近似面Ｓ_Ａについては、領域Ｒ_１が近似領域となる。

ステップＳ１０５において、対象領域再設定部１９は、近似領域決定部１８によって決定された近似領域が、検査対象領域全体と一致するか否かを判定する。近似領域が検査対象領域と一致しない場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、対象領域再設定部１９は、決定された近似領域以外の領域を、新たな検査対象領域に設定する（ステップＳ１０６）。例えば、近似領域として決定された領域Ｒ_１は、当初設定された検査対象領域Ｒ_０の一部である（Ｒ_１≠Ｒ_０）。従って、この場合、領域Ｒ_２及びＲ_３が、次の検査対象領域として設定される。

その後、動作はステップＳ１０２に戻る。それにより、新たに設定された領域Ｒ_２及びＲ_３の各々について、複数の近似面Ｓ_１’、Ｓ_２’、…（図７参照）が算出され、そこから少なくとも１つの近似面（例えば近似面Ｓ_Ｂ）を選択する処理が行われる。さらに、この近似面Ｓ_Ｂによって近似される近似領域Ｒ_４を決定する処理が行われる（図８参照）。

このような動作を繰り返すことにより、画像１００を構成する画素の画素値ｚを近似する近似面Ｓ_Ａ（領域Ｒ_１）、近似面Ｓ_Ｂ（領域Ｒ_４）、近似面Ｓ_Ｃ（領域Ｒ_３）、近似面Ｓ_Ｄ（領域Ｒ_５）、及び近似面Ｓ_Ｅ（領域Ｒ_６）を得ることができる。これらの近似面及び近似領域に関する情報は、記憶部１４に格納される。

近似領域が検査対象領域と一致する場合、即ち、画像１００内の全ての領域に対して近似領域が決定された場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、異常部検出部２０は、生体内画像から異常部を検出する処理を行う（ステップＳ１０７）。

具体的には、異常部検出部２０は、近似領域内の画素の画素値ｚと、各画素の座標における近似値ｚ’との差分値Δｚ（Δｚ＝ｚ−ｚ’）を算出する（図９参照）。その結果、差分値が所定の閾値以上であった領域を、異常部として検出する。
なお、差分値Δｚは、新たに算出しても良いし、先の処理によって算出された値が記憶部１４に格納されている場合には、記憶部１４から取得しても良い。

ステップＳ１０８において、演算部１５は、異常部の検出結果を出力して記憶部１４に格納する。また、表示部１３は、制御部１０の制御の下で、出力された検出結果を所定の形式で画面表示しても良い。

次に、複数の近似面の算出処理（ステップＳ１０２）について、詳細に説明する。図１０は、近似面算出部１６の動作を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１１１において、算出回数設定部１６１は、近似面の算出回数Ｎを設定する。この回数Ｎとしては、予め設定された固定値を毎回用いても良いし、初回のみ予め設定された値を用い、その後は、後述するステップＳ１０６において、新たに検査対象領域が設定される度に、算出回数Ｎの値を減少させても良い。これは、図５に示すように、画像１００全体が検査対象領域（領域Ｒ_０）である場合と比較して、図７に示すように、新たに設定された検査対象領域（領域Ｒ_２、Ｒ_３）が狭くなることにより、少ない算出回数でも、良好な近似面が算出され易くなるためである。
続くステップＳ１１２において、近似面算出部１６は、処理回数を示すカウンタｉを１に設定する。

ステップＳ１１３において、画素抽出部１６２は、検査対象領域内から複数の画素を抽出する。これらの画素は、後で近似関数の算出に用いられるものである。従って、近似関数における未知数の数以上の画素を抽出する。例えば、２つの変数を含む２次関数の場合、算出すべき未知数（係数）は６個であるため、６個以上の画素を抽出する。

ステップＳ１１４において、近似関数算出部１６３は、抽出された画素の座標（ｘ，ｙ）及び画素値ｚを用いて近似関数を算出する。具体的には、所望の関数に抽出された画素の座標及び画素値（ｘ_１，ｙ_１、ｚ_１）、（ｘ_２，ｙ_２，ｚ_２）、…を代入することにより、連立方程式又は過剰条件方程式を作成し、この連立方程式又は過剰条件方程式を解くことにより、関数に含まれる係数を推定する。なお、画素値ｚとしては、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値、輝度、色差、色相、彩度、明度等を用いることができる。

例えば、次式（１）によって与えられる２次関数を算出する場合、係数（定数）ａ〜ｆが、求めるべき未知数である。
ｚ＝ａｘ^２＋ｂｙ^２＋ｃｘｙ＋ｄｘ＋ｅｙ＋ｆ …（１）
この場合、最小二乗法により得られる次式（２）を解けば良い。

ただし、

ステップＳ１１５において、近似面算出部１６は、カウンタｉが算出回数Ｎに至ったか否かを判定する。カウンタｉが算出回数Ｎに至っていない場合（ステップＳ１１５：Ｎｏ）、カウンタｉをインクリメントし（ステップＳ１１６）、動作はステップＳ１１３に戻る。

一方、カウンタｉが算出回数Ｎに至った場合（ステップＳ１１５：Ｙｅｓ）、近似面算出部１６は、Ｎ回の処理によって算出されたＮ個の近似関数に、検査対象領域内の全ての座標（ｘ，ｙ）を代入することにより、各座標（ｘ，ｙ）に対応する近似値ｚ’を算出する。これにより、Ｎ個の近似面Ｓ_１、Ｓ_２、…、Ｓ_Ｎが算出される（ステップＳ１１７）。

次に、近似面の選択処理（ステップＳ１０３）について、詳細に説明する。図１１は、近似面選択部１７の動作を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１２１において、近似面近接領域検出部１７１は、検査対象領域内の画素の画素値ｚと、各画素の座標における近似値ｚ’との差分値Δｚを、近似面毎に算出する。

ステップＳ１２２において、近似面近接領域検出部１７１は、差分値Δｚの絶対値が所定の閾値以下である領域を、各近似面Ｓ_１〜Ｓ_Ｎについて検出する。これによって検出された領域が、近似面近接領域である。

ステップＳ１２３において、近似評価値算出部１７２は、近似面の近似度合いを評価する評価値として、近似面近接領域の面積を近似面毎に算出する。
ステップＳ１２４において、近似面選択部１７は、近似面近接領域の面積が最大となる少なくとも１つの近似面を選択する。

次に、近似領域の決定処理（ステップＳ１０４）について、詳細に説明する。図１２は、近似領域決定部１８の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１３１において、候補領域検出部１８１は、検査対象領域内の画素の画素値と、各画素の座標における近似値との差分値Δｚを、近似面選択部１７によって選択された近似面毎に算出する。
ステップＳ１３２において、候補領域検出部１８１は、差分値Δｚの絶対値が所定の閾値以下である領域を、近似候補領域として検出する。

なお、候補領域検出部１８１は、ステップＳ１３１及びＳ１３２を行う代わりに、近似面近接領域の検出時（ステップＳ１２２）に検出された近似面近接領域の内から、選択された近似面に対応する近似面近接領域を抽出しても良い。この場合、近似面近接領域検出部１７１によって検出された近似面近接領域に関する情報を記憶部１４に格納し、候補領域検出部１８１が、記憶部１４からこの情報を取得することとすれば良い。これにより、演算部１５における演算量を低減することができる。

ステップＳ１３３において、候補領域変形部１８２は、モルフォロジ（モフォロジ）のクロージング（closing）処理により、近似候補領域を変形する。モルフォロジのクロージング処理とは、構造要素と呼ばれる基本図形を近似候補領域に外接させて移動させた際に構造要素の外周が通過する軌跡を得る処理である（小畑秀文著、「モルフォロジ」、コロナ社）。

ここで、近似面選択部１７によって選択された近似面は、検査対象領域内の部分領域の画素値変化を近似する面であり、該部分領域の大半は近似候補領域に含まれる。しかし、部分領域の内部や隣接部に位置する異常部は、部分領域の画素値変化と異なる画素値変化を示すため、本来含まれるべき近似候補領域に含まれない可能性が高い。そのため、周囲の画素値変化との違いをもとに、異常部の画素値変化を検出するためには、異常部の画素位置において、周囲の画素値変化を近似する面を得る必要がある。

そこで、候補領域変形部１８２は、近似候補領域にクロージング処理を施すことにより、近似候補領域内部の孔（非近似候補領域）や、近似候補領域境界の局所的な切れ目を塞ぐように近似候補領域を変形する。

ステップＳ１３４において、近似領域決定部１８は、変形された近似候補領域を近似領域として決定する。これにより、近似候補領域の内部や隣接部に異常部が存在する場合に、これらの領域を、周囲の画素値変化と同様の傾向で画素値変化する面、つまり、近似候補領域を算出する際に用いた近似面の近似領域に含めることができ、結果として、近似領域内の画素の画素値と、各画素の座標における近似値との差に基づいて、異常部を検出できるようになる。

以上説明したように、実施の形態１によれば、検査対象領域内の画素の画素値を近似する近似面と、この近似面によって近似される近似領域とを求め、近似領域内の画素の画素値と、対応する座標における近似面上の値との差分値を算出することにより、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出することが可能となる。

なお、以上においては、１種類の波長成分（例えば、Ｇ成分）に対する処理を説明したが、複数の波長成分に対しても、実施の形態１を適用することができる。具体的には、まず、Ｒ成分に基づいて、近似面の算出（ステップＳ１０２）、選択（ステップＳ１０３）、及び近似領域の決定（ステップＳ１０４）処理を行う。続いて、Ｒ成分に基づいて決定された近似領域内において、Ｇ成分及びＢ成分にそれぞれ基づいて、近似面を算出（同上）及び選択（同上）する処理を行う。さらに、波長成分毎に各画素の画素値と近似値との差分を算出し、この差分値に基づいて波長成分毎に異常部を検出する（ステップＳ１０７）。

ここで、Ｒ成分は、血液の吸収帯域から離れる波長成分であり、また長波長の成分でもあるため、生体における吸収、散乱の影響を受け難く、撮像対象である生体組織の構造（粘膜形状等）を最も反映した画素値を示す。そのため、Ｒ成分に基づく近似面は、粘膜形状等を反映しているといえる。一方、Ｇ成分やＢ成分は、出血部位等の異常部において照明光に対する血液の吸光の影響を受け易い。そこで、上記のように、Ｒ成分に基づいて決定された近似領域内において、Ｇ成分やＢ成分に基づく近似面を算出することにより、粘膜形状等を反映した領域において、生体内における吸光の多い色変化のある病変部（出血部位等）を良好に検出することができる。

（変形例１−１）
次に、実施の形態１の変形例１−１について、図１３を参照しながら説明する。
変形例１−１に係る画像処理装置は、図１に示す近似面選択部１７の代わりに、近似面近接領域検出部１７１及び近似評価値算出部１７２−２を有する近似面選択部１７−２を備える。近似評価値算出部１７２−２は、検査対象領域内の画素の画素値ｚと各画素の座標における近似値ｚ’との差分値Δｚの分散を算出する分散値算出部１７２ｂを含み、近似面の近似度合いを評価する評価値として分散を算出する。

図１４は、変形例１−１における近似面選択部１７−２の動作を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１２１及びＳ１２２における動作は、実施の形態１において説明したものと同様である。

ステップＳ１２２に続くステップＳ１４１において、近似評価値算出部１７２−２は、近似面近接領域内における差分値Δｚの分散を、近似面毎に算出する。
ステップＳ１４２において、近似面選択部１７−２は、差分値Δｚの分散が最小となる少なくとも１つの近似面を選択する。

変形例１−１によれば、複数の近似面Ｓ_１〜Ｓ_Ｎの内から、検査対象領域内の部分的な画素値変化により適合する近似面を選択することが可能となる。従って、後の異常部検出処理において、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出することが可能となる。

（変形例１−２）
次に、実施の形態１の変形例１−２について、図１５を参照しながら説明する。
変形例１−２に係る画像処理装置は、図１に示す近似面選択部１７の代わりに、近似面選択部１７−３を備える。近似面選択部１７−３は、近似面近接領域検出部１７１と、連結する近似面近接領域における近似面の近似度合いを評価するための評価値を算出する近似評価値算出部１７２−３とを有し、この評価値に基づいて複数の近似面の内から少なくとも１つの近似面を選択する。

近似評価値算出部１７２−３は、ラベリング処理（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会、ディジタル画像処理、第１８１〜１８２頁）により、近似面近接領域内の互いに隣接する画素同士を連結して１つの連結領域とする領域連結部１７２ｃと、各連結領域の面積を算出する面積算出部１７２ｄとを有する。

図１６は、近似面選択部１７−３の動作を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１２１及びＳ１２２における動作は、実施の形態１において説明したものと同様である。

ステップＳ１２２に続くステップＳ１５１において、領域連結部１７２ｃは、画像１００にラベリング処理を施すことにより、近似面近接領域内の互いに隣接する画素同士を連結して１つの連結領域とする。
ステップＳ１５２において、面積算出部１７２ｄは、各連結領域の面積を算出する。

ステップＳ１５３において、近似面選択部１７−３は、連結領域の面積が最大となる少なくとも１つの近似面を選択する。

変形例１−２によれば、近似面を選択する際に、検査対象領域内の画素の画素値とその画素の座標における近似値とが局所的に一致することによって発生するノイズ領域の影響を抑制しながら、近似面を選択することができる。従って、後の異常部検出処理において、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出することが可能となる。

（変形例１−３）
次に、実施の形態１の変形例１−３について、図１７を参照しながら説明する。
変形例１−３に係る画像処理装置は、図１に示す近似領域決定部１８の代わりに、近似領域決定部１８−２を備える。近似領域決定部１８−２は、近似候補領域を検出する候補領域検出部１８１−２と、検出された近似候補領域を変形する候補領域変形部１８２とを有し、変形された近似候補領域を近似領域として決定する。

候補領域決定部１８１−２は、差分値算出部１８１ａに加えて、ラベリング処理により、近似候補領域内の互いに隣接する画素同士を連結して１つの連結領域とする領域連結部１８１ｂと、各連結領域の面積を算出する面積算出部１８１ｃとを有し、連結領域の面積に基づいて近似領域の候補を決定する。

図１８は、近似領域決定部１８−２の動作を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１３１、Ｓ１３２、Ｓ１３３、Ｓ１３４における動作は、実施の形態１において説明したものと同様である。

ステップＳ１３２に続くステップＳ１６１において、領域連結部１８１ｂは、ラベリング処理により、近似候補領域内の互いに隣接する画素同士を連結して１つの連結領域とする。
ステップＳ１６２において、面積算出部１８１ｃは、各連結領域の面積を算出する。
ステップＳ１６３において、候補領域検出部１８１−２は、面積が最大となる連結領域を、最終的な近似候補領域とする。

変形例１−３によれば、近似領域を決定する際に、検査対象領域内の画素の画素値とその画素の座標における近似値とが局所的に一致することによって発生するノイズ領域の影響を抑制しながら、近似領域を決定することができる。従って、後の異常部検出処理において、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出することが可能となる。

（変形例１−４）
次に、実施の形態１の変形例１−４について、図１９を参照しながら説明する。
変形例１−４に係る画像処理装置は、図１に示す近似領域決定部１８の代わりに、近似領域決定部１８−３を備える。近似領域決定部１８−３は、近似候補領域を検出する候補領域検出部１８１と、検出された近似候補領域に内包される内包領域を当該近似候補領域に統合することにより近似候補領域を変形する候補領域変形部１８２−３とを有し、変形された候補領域を近似領域として決定する。

候補領域変形部１８２−３は、候補領域に内包される内包領域を当該候補領域に統合する内包領域統合部１８２ｂを有する。内包領域統合部１８２ｂは、近似候補領域以外の画素からなる領域であって、画像１００の端部に接することのない領域を内包領域として検出する内包領域検出部１８２ｂ−１と、内包領域に関する情報（例えば面積）を算出する領域情報算出部１８２ｂ−２とを含み、面積が所定の閾値以下である内包領域を近似候補領域に統合する。

図２０は、近似領域決定部１８−３の動作を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１３１及びＳ１３２における動作は、実施の形態１と同様である。
ステップＳ１３２に続くステップＳ１７１において、内包領域検出部１８２ｂ−１は、抽出された近似候補領域及びそれ以外の領域に対してラベリング処理を施し、近似候補領域以外の画素からなる領域であって、画像１００の端部に接することのない領域を内包領域として検出する。

ステップＳ１７２において、領域情報算出部１８２ｂ−２は、内包領域に関する情報として、内包領域の面積を算出する。
ステップＳ１７３において、候補領域変形部１８２−３は、面積が所定の閾値以下である内包領域を近似候補領域に統合することにより、近似候補領域の変形を行う。
この後のステップＳ１３４における動作は、実施の形態１と同様である。

変形例１−４によれば、面積が所定の閾値以下の内包領域が異常部であった場合に、その異常部の画素位置において、周囲の画素値変化に適合する近似面を取得することができる。従って、後の異常部検出処理において、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出することが可能となる。

（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。図２１は、実施の形態２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図２１に示す画像処理装置２は、図１に示す近似面算出部１６の代わりに、近似面算出部３１を有する演算部３０を備える。その他の構成については、実施の形態１において説明したものと同様である。

近似面算出部３１は、近似面の算出回数を設定する算出回数設定部３１１と、検査対象領域から近似関数の算出に用いる複数の画素を抽出する画素抽出部３１２と、近似関数算出部１６３とを有する。なお、近似関数算出部１６３の動作については、実施の形態１において説明したものと同様である。

算出回数設定部３１１は、近似面の算出回数の設定に用いられる情報（領域情報）を算出する領域情報算出部３１１ａを有する。領域情報算出部３１１ａは、検査対象領域の面積を算出する面積算出部３１１ａ−１を含む。

ここで、検査対象領域の面積が大きいということは、面積が小さい場合と比較して、検査対象領域内における画素値変化が起伏に富んでいる可能性が高い。そのため、検査対象領域の面積が大きい場合には、より多くの近似面を算出する方が、検査対象領域内の部分的な画素値変化に適合する近似面を算出できる可能性が高くなる。そこで、実施の形態２においては、検査対象領域の面積に応じて、近似面の算出回数を設定する。

画素抽出部３１２は、近似面の算出に用いる画素の抽出範囲を設定する抽出範囲設定部３１２ａを有し、設定された抽出範囲内から画素を抽出する。抽出範囲設定部３１２ａは、局所領域設定部３１２ａ−１を含み、該局所領域設定部３１２ａ−１によって設定された局所領域を画素の抽出範囲として設定する。

ここで、検査対象領域内において画素値変化が起伏に富んでいる場合、ある程度限られた領域内から近似面算出用の画素を抽出する方が、検査対象領域内の部分的な画素値変化に適合する近似面を算出できる可能性が高くなる。そこで、実施の形態２においては、限定された局所領域から画素を抽出するために、検査対象領域内に所定の大きさの複数の領域を設定する。

次に、画像処理装置２の動作について説明する。画像処理装置２全体の動作は、図２に示すものと同様であり、検査対象領域に対する複数の近似面の算出処理（ステップＳ１０２）における詳細な動作が、実施の形態１とは異なっている。
図２２は、近似面算出部３１の動作を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ２０１において、領域情報算出部３１１ａは、検査対象領域の情報として、面積Ｓを算出する。
続くステップＳ２０２において、算出回数設定部３１１は、ｋＳ（ｋは正の定数）を算出し、このｋＳを四捨五入等することにより整数化する。それによって得られた値が、当該検査対象領域に対する近似面の算出回数Ｎとして設定される。
続くステップＳ２０３において、近似面算出部３１は、カウンタｉを１に設定する。

ステップＳ２０４において、抽出範囲設定部３１２ａは、検査対象領域内に、所定の半径を有する複数の局所領域を設定する。
ステップＳ２０５において、画素抽出部３１２は、１つの局所領域内から複数の画素を抽出する。
その後のステップＳ１１４〜Ｓ１１７における動作は、実施の形態１と同様である。

以上説明したように、実施の形態２によれば、検査対象領域の面積が大きくなる程、近似面の算出回数を多く設定するので、検査対象領域内の部分的な画素値変化に適合する近似面を算出し易くなる。また、実施の形態２によれば、検査対象領域内の限定された局所領域内から抽出された画素に基づいて近似面を算出するので、やはり、検査対象領域内の部分的な画素値変化に適合する近似面を算出し易くなる。従って、後の異常部検出処理において、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出することが可能となる。

（変形例２−１）
次に、実施の形態２の変形例２−１について、図２３を参照しながら説明する。
変形例２−１に係る画像処理装置は、図２１に示す算出回数設定部３１１の代わりに、領域情報算出部３１１ｂを有する算出回数設定部３１１−２を備える。領域情報算出部３１１ｂはエッジ量算出部３１１ｂ−１を含み、近似面の算出回数を設定する際に用いる領域情報としてエッジ量を算出する。

ここで、検査対象領域内にエッジが多いということは、検査対象領域内における画素値変化が起伏に富んでいる可能性が高い。そのため、エッジが多い場合、より多くの近似面を算出する方が、検査対象領域内の部分的な画素値変化に適合する近似面を算出できる可能性が高くなる。そこで、変形例２−１においては、検査対象領域のエッジ量に応じて、近似面の算出回数を設定する。

具体的には、算出回数設定部３１１−２は次のような演算を行う。まず、領域情報算出部３１１ｂにおいて、公知の微分フィルタ（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会、ディジタル画像処理、第１１４頁）を用いて、画像１００におけるエッジ強度を取得し、検査対象領域内におけるエッジ強度の平均値Ｖを算出する。次いで、このエッジ強度の平均値Ｖを用いてｋ’Ｖ（ｋ’は正の定数）を算出し、さらにこのｋ’Ｖを四捨五入等することにより整数化する。それによって得られた値が、当該検査対象領域に対する近似面の算出回数Ｎとして設定される。

変形例２−１によれば、検査対象領域におけるエッジ強度の平均値に比例するように近似面の算出回数を設定するので、検査対象領域内の部分的な画素値変化に適合する近似面を算出し易くなる。従って、後の異常部検出処理において、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出することが可能となる。

（変形例２−２）
次に、実施の形態２の変形例２−２について、図２４を参照しながら説明する。
変形例２−２に係る画像処理装置は、図２１に示す画素抽出部３１２の代わりに、抽出範囲設定部３１２ｂを有する画素抽出部３１２−２を備える。抽出範囲設定部３１２ｂは、領域連結部３１２ｂ−１を含み、領域連結部３１２ｂ−１によって連結領域とされた領域を画素の抽出範囲に設定する。

ここで、例えば図８に示すように、近似面や近似領域の決定処理が進んでくると、細かく分割された検査対象領域が増加する。そこで、変形例２−２においては、画像１００に対してラベリング処理を施し、検査対象領域内の互いに隣接する画素同士を連結した連結領域を、近似面の算出に用いる複数の画素の抽出範囲に設定する。

具体的には、画素抽出部３１２−２は次のような演算を行う。まず、抽出範囲設定部３１２ｂは、画像１００に対するラベリング処理により、検査対象領域内の互いに隣接する画素同士を連結した連結領域を判定する。画素抽出部３１２−２は、同一の連結領域内から複数の画素を抽出する。

変形例２−２によれば、連結する検査対象領域内から、近似面の算出に用いる複数の画素を抽出するので、検査対象領域内の部分的な画素値変化に対して、より適合する近似面を算出し易くなる。従って、後の異常部検出処理において、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出することが可能となる。

（実施の形態３）
次に、実施の形態３について説明する。図２５は、実施の形態３に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図２５に示す画像処理装置３は、図１に示す近似面算出部１６〜異常部検出部２０に加えて、近似面再算出部４１を有する演算部４０を備える。近似面再算出部４１は、ある近似面について決定された近似領域に対し、さらに近似度が高い近似面を再算出する。

ここで、図２６（ａ）に示すように、ある近似領域Ｒ_２０が決定された近似面Ｓ_２０は、検査対象領域から抽出された任意の複数の画素（例えば、画素Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３）に基づいて算出されたものである。従って、その近似面は、近似領域Ｒ_２０に対して最も適合する近似面であるとは限らない。そのため、実施の形態３においては、図２６（ｂ）に示すように、近似面Ｓ_２０の算出時に比べて近似領域Ｒ_２０内のより多くの画素（例えば、Ｐ_４〜Ｐ_８）の画素値に基づき、近似領域Ｒ_２０に対してより近似度の高い近似面Ｓ_２１を算出する。或いは、近似領域Ｒ_２０内の全画素を用いて近似面を算出しても良い。

近似面再算出部４１は、近似領域内の画素に対して重みを設定する重み設定部４１１と、重みを設定された画素の画素値に基づいて近似関数を算出する近似関数算出部４１２とを備える。

重み設定部４１１は、近似領域内の画素の画素値ｚと、当該画素の座標における算出済みの近似面上の近似値ｚ’との差分値Δｚを算出する差分値算出部４１１ａと、近似領域内の輪郭画素を検出する輪郭画素検出部４１１ｂとを有し、近似領域内の各画素に与えられる重みを設定する。

図２７は、画像処理装置３の動作を示すフローチャートである。画像処理装置３においては、ステップＳ１０４において、選択された近似面に対する近似領域が決定された後、近似面再算出部４１が、その近似領域内の画素の画素値に基づいて、近似面を再度算出する（ステップＳ３００）。なお、ステップＳ１０１〜Ｓ１０４、及びステップＳ１０５〜Ｓ１０９の動作については、実施の形態１において説明したものと同様である。

図２８は、近似面再算出部４１の動作を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３０１において、差分値算出部４１１ａは、近似領域内の画素の画素値ｚと、各画素の座標における算出済みの近似面（例えば図２６（ａ）の近似面Ｓ_２０）上の近似値ｚ’との差分値Δｚを算出する。

ステップＳ３０２において、重み設定部４１１は、差分値Δｚの絶対値に応じて近似領域内の各画素に対する重みを設定する。具体的には、差分値Δｚの絶対値が大きい画素ほど、重みの値を小さく設定する。これは、近似領域内に存在する可能性がある異常部やノイズ等（即ち、外れ値）の画素値を用いると、再算出される近似面の近似度が向上しないので、これらの外れ値の重みを低くするためである。このとき、差分値Δｚの絶対値が所定の閾値よりも大きい画素については、重みを例えばゼロにしても良い。

ステップＳ３０３において、輪郭画素検出部４１１ｂは、例えば輪郭追跡（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会、ディジタル画像処理、第１７８頁）等の公知の手法により、近似領域における輪郭画素を検出する。

ステップＳ３０４において、重み設定部４１１は、輪郭画素に対する重みが、輪郭画素以外の画素に対する重みよりも高くなるように、重みを再設定する。ここで、輪郭画素に対する重みを大きくするのは、互いに隣接する近似領域に対する近似面をより連続的にするためである。

ステップＳ３０５において、近似関数算出部４１２は、近似領域内の画素の座標及び画素値（ｘ_１，ｙ_１、ｚ_１）、（ｘ_２，ｙ_２，ｚ_２）、…と、画素（ｘ_１，ｙ_１）、（ｘ_２，ｙ_２）、…にそれぞれ設定された重みｗ_１、ｗ_２、…とに基づいて近似関数を算出する。近似関数の具体的な算出方法は、実施の形態１において説明したものと同様である。ただし、式（２）における行列Ａの代わりに、画素の重みを考慮した次の行列ｗＢが代入される。

ステップＳ３０６において、近似面再算出部４１は、算出された近似関数に近似領域内の全ての画素の座標を代入することにより、各座標に対応する近似値を算出する。それにより、新たな近似面（例えば図２６（ｂ）の近似面Ｓ_２１）が算出される。

以上説明したように、実施の形態３によれば、決定された近似領域に対して、より近似度の高い近似面を算出することが可能となる。従って、後の異常部検出処理において、周囲とは異なる画素値変化を示す異常部を精度良く検出することが可能となる。

以上説明した実施の形態１〜３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って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１〜３に係る画像処理装置は、これらのネットワークを介して生体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１〜３及びそれら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。

１、２、３ 画像処理装置
１０ 制御部
１１ 画像取得部
１２ 入力部
１３ 表示部
１４ 記憶部
１４１ 画像処理プログラム
１５、３０、４０ 演算部
１６ 近似面算出部
１６１ 算出回数設定部
１６２ 画素抽出部
１６３ 近似関数算出部
１７、１７−２、１７−３ 近似面選択部
１７１ 近似面近接領域検出部
１７１ａ 差分値算出部
１７２、１７２−２、１７２−３ 近似評価値算出部
１７２ａ、１７２ｄ 面積算出部
１７２ｂ 分散値算出部
１７２ｃ 領域連結部
１８、１８−２、１８−３ 近似領域決定部
１８１、１８１−２ 候補領域検出部
１８１ａ 差分値算出部
１８１ｂ 領域連結部
１８１ｃ 面積算出部
１８２、１８２−３ 候補領域変形部
１８２ａ モルフォロジ処理部
１８２ｂ 内包領域統合部
１８２ｂ−１ 内包領域検出部
１８２ｂ−２ 領域情報算出部
１９ 対象領域再設定部
２０ 異常部検出部
２０１ 差分値算出部
３１ 近似面算出部
３１１、３１１−２ 算出回数設定部
３１１ａ、３１１ｂ 領域情報算出部
３１１ａ−１ 面積算出部
３１１ｂ−１ エッジ量算出部
３１２、３１２−２ 画素抽出部
３１２ａ、３１２ｂ 抽出範囲設定部
３１２ａ−１ 局所領域設定部
３１２ｂ−１ 領域連結部
４１ 近似面再算出部
４１１ 重み設定部
４１１ａ 差分値算出部
４１１ｂ 輪郭画素検出部
４１２ 近似関数算出部
１００ 画像

Claims (27)

1. 画像内の検査対象領域から抽出された画素の画素値を用いて、前記検査対象領域内の画素の画素値を近似する近似面を複数算出する近似面算出手段と、
   前記検査対象領域内の画素の画素値と前記近似面算出手段により算出された複数の近似面との関係に基づいて、前記複数の近似面の内から少なくとも１つの近似面を選択する近似面選択手段と、
   前記近似面選択手段により選択された前記少なくとも１つの近似面によって前記検査対象領域内の画素の画素値が近似される近似領域を決定する近似領域決定手段と、
   前記近似領域内の画素の画素値と、該画素の座標における前記少なくとも１つの近似面上の値とに基づいて異常部を検出する異常部検出手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記近似面選択手段は、
   前記検査対象領域内の画素の画素値と該画素の座標における前記少なくとも１つの近似面上の値とが近接する近似面近接領域を、近似面毎に検出する近似面近接領域検出手段と、
   前記近似面近接領域における近似面の近似度合いを示す評価値を算出する近似評価値算出手段と、
   を備え、
   前記評価値に基づいて、前記複数の近似面の内から少なくとも１つの近似面を選択することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記近似面近接領域検出手段は、
   前記検査対象領域内の画素の画素値と、該画素の座標における前記少なくとも１つの近似面上の値との差分値を近似面毎に算出する差分値算出手段を備え、
   前記差分値を所定の閾値と比較することによって前記近似面近接領域を検出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記近似評価値算出手段は、前記評価値として前記近似面近接領域の面積を算出する面積算出手段を備え、
   前記近似面選択手段は、前記近似面近接領域の面積が最も大きい近似面を選択することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記近似評価値算出手段は、前記評価値として、前記近似面近接領域内の画素の画素値と、該画素の座標における前記少なくとも１つの近似面上の値との差分値の分散を算出する分散値算出手段を備え、
   前記近似面選択手段は、前記分散が最も小さい近似面を選択することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
6. 前記近似評価値算出手段は、
   前記近似面近接領域内の互いに隣接する画素同士を連結して１つの連結領域とする領域連結手段を備え、
   同一の連結領域について前記評価値を算出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
7. 前記近似面算出手段は、
   前記複数の近似面の各々の算出に用いる複数の画素を前記検査対象領域から抽出する画素抽出手段と、
   抽出された画素の座標を変数とし、該座標における画素値を近似する近似関数を算出する近似関数算出手段と、
   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。
8. 前記近似面算出手段は、前記検査対象領域に関する情報に基づいて近似面の算出回数を設定する算出回数設定手段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。
9. 前記算出回数設定手段は、
   前記検査対象領域の面積を算出する面積算出手段を備え、
   前記面積を前記検査対象領域に関する情報として、前記近似面の算出回数を設定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記算出回数設定手段は、
    前記検査対象領域に含まれるエッジ量を算出するエッジ量算出手段を備え、
    前記エッジ量を前記検査対象領域に関する情報として、前記近似面の算出回数を設定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
11. 前記画素抽出手段は、
    前記複数の近似面の各々の算出に用いる複数の画素を抽出する範囲を前記検査対象領域内に設定する抽出範囲設定手段を備え、
    前記範囲内から前記複数の画素を抽出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
12. 前記抽出範囲設定手段は、
    前記範囲として局所領域を設定する局所領域設定手段を備え、
    前記画素抽出手段は、前記範囲内から前記複数の画素を抽出することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 前記抽出範囲設定手段は、
    前記検査対象領域内の互いに隣接する画素同士を連結して１つの連結領域とする領域連結手段を備え、
    前記画素抽出手段は、同一の連結領域内から前記複数の画素を抽出することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
14. 前記近似領域決定手段は、
    前記近似領域の候補領域を検出する候補領域検出手段と、
    前記候補領域を変形する候補領域変形手段と、
    を備え、
    前記候補領域変形手段によって変形された候補領域を前記近似領域として決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
15. 前記候補領域検出手段は、
    前記検査対象領域内の画素の画素値と、該画素の座標における前記少なくとも１つの近似面上の値との差分値を近似面毎に算出する差分値算出手段を備え、
    前記差分値を所定の閾値と比較することにより、候補領域を検出することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 前記候補領域検出手段は、
    前記候補領域内の互いに隣接する画素同士を連結して１つの連結領域とする領域連結手段と、
    前記連結領域の面積を算出する面積算出手段と、
    をさらに備え、
    前記面積が最大となる前記連結領域を最終的な候補領域として選択することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
17. 前記候補領域変形手段は、
    前記候補領域に対してモルフォロジ処理を行うモルフォロジ処理手段を備え、
    前記近似領域決定手段は、モルフォロジ処理によって変形した前記候補領域を前記近似領域とすることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
18. 前記候補領域変形手段は、
    前記候補領域に内包される内包領域を当該候補領域に統合する内包領域統合手段を備え、
    前記近似領域決定手段は、前記内包領域を統合することにより変形した前記候補領域を前記近似領域とすることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
19. 内包領域統合手段は、
    前記候補領域に内包される内包領域を検出する内包領域検出手段と、
    前記内包領域に関する情報を算出する内包領域情報算出手段と、
    を備え、
    前記内包領域に関する情報が所定の条件を満たす場合に、前記内包領域を前記候補領域に統合することを特徴とする請求項１８に記載の画像処理装置。
20. 前記近似領域内の複数の画素の画素値に基づいて、該近似領域内の画素の画素値を近似する近似面を再算出する近似面再算出手段を更に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。
21. 前記近似面再算出手段は、
    前記近似領域内の画素に対して重みを設定する重み設定手段と、
    前記重みを用いて、前記近似領域内の画素の座標を変数とし、該座標における画素値を近似する近似関数を算出する近似関数算出手段と、
    を備えることを特徴とする請求項２０に記載の画像処理装置。
22. 前記重み設定手段は、
    前記近似領域内の画素の画素値と、各画素の座標における算出済みの前記近似面上の近似値との差分値を算出する差分値算出手段を備え、
    前記差分値に応じて、各画素に対して重みを設定することを特徴とする請求項２１に記載の画像処理装置。
23. 前記重み設定手段は、
    前記近似領域における輪郭画素を検出する輪郭画素検出手段を備え、
    前記輪郭画素に対する重みを、輪郭画素以外の画素に対する重みよりも高く設定することを特徴とする請求項２１に記載の画像処理装置。
24. 前記異常部検出手段は、
    前記近似領域内の画素の画素値と、該画素の座標における前記近似面選択手段により選択された少なくとも１つの近似面上の値との差分値を算出する差分値算出手段を備え、
    前記差分値を所定の閾値と比較することにより、異常部を検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。
25. 前記画像内で、前記近似領域決定手段によって決定された近似領域以外の領域を新たな検査対象領域として設定して、前記近似面算出手段と、前記近似面選択手段と、前記近似領域決定手段とにおける処理の繰返しを制御する対象領域再設定手段をさらに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。
26. 画像処理装置の作動方法であって、
    近似面算出部手段が、画像内の検査対象領域から抽出された画素の画素値を用いて、前記検査対象領域内の画素の画素値を近似する近似面を複数算出する近似面算出ステップと、
    近似面選択手段が、前記検査対象領域内の画素の画素値と前記近似面算出ステップにおいて算出された複数の近似面との関係に基づいて、前記複数の近似面の内から少なくとも１つの近似面を選択する近似面選択ステップと、
    近似領域決定手段が、前記近似面選択ステップにおいて選択された前記少なくとも１つの近似面によって前記検査対象領域内の画素の画素値が近似される近似領域を決定する近似領域決定ステップと、
    異常部検出手段が、前記近似領域内の画素の画素値と、該画素の座標における前記少なくとも１つの近似面上の値とに基づいて異常部を検出する異常部検出ステップと、
    を含むことを特徴とする画像処理装置の作動方法。
27. 画像内の検査対象領域から抽出された画素の画素値を用いて、前記検査対象領域内の画素の画素値を近似する近似面を複数算出する近似面算出ステップと、
    前記検査対象領域内の画素の画素値と前記近似面算出ステップにおいて算出された複数の近似面との関係に基づいて、前記複数の近似面の内から少なくとも１つの近似面を選択する近似面選択ステップと、
    前記近似面選択ステップにおいて選択された前記少なくとも１つの近似面によって前記検査対象領域内の画素の画素値が近似される近似領域を決定する近似領域決定ステップと、
    前記近似領域内の画素の画素値と、該画素の座標における前記少なくとも１つの近似面上の値とに基づいて異常部を検出する異常部検出ステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

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