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公開番号2024154974
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-31
出願番号2023069254
出願日2023-04-20
発明の名称画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
出願人株式会社中京メディカル,国立大学法人信州大学
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 1/00 20060101AFI20241024BHJP(計算;計数)
要約【課題】年齢に応じた色補正を行うとともに、色補正後の画像中の白飛びの割合を小さくできる画像処理装置、画像処理方法、又はプログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置としての演算装置5は、撮影部2が撮影した画像中の注目領域を検出し、検出した注目領域に対して年齢に応じた色補正を行い、色補正後の注目領域とそれ以外の領域とを含む局所補正画像を出力する。画像は例えば眼科手術画像である。注目領域は例えば眼球中央の円領域である。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
画像を取得する画像取得部と、
前記画像中の注目領域を検出する検出部と、
前記検出部が検出した前記注目領域に対して、前記画像を見る対象者の年齢に応じた色補正を行う補正部と、
前記色補正後の前記注目領域とそれ以外の領域とを含む局所補正画像を出力する出力部と、
を備える画像処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記画像は手術画像である請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像は眼の画像である請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記検出部は、前記注目領域として前記画像中の円領域を検出する請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像は動画であり、
前記補正部は、前記動画の各時点の画像に対して前記色補正を行う請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記検出部は、前記画像に２値化処理を行う２値化処理部を備え、前記２値化処理がされた前記画像である２値化画像に基づいて前記注目領域を検出する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記検出部は、
前記２値化画像中の前記注目領域に対応する形状を検出する形状検出部と、
前記形状検出部が検出した前記形状以外の領域を隠したマスクを生成する生成部と、
前記２値化処理を行う前の前記画像に前記マスクを適用するマスク処理部と、
を備える請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記検出部は、前記２値化画像中のノイズ領域を除去するノイズ除去部を備え、
前記形状検出部は、前記ノイズ領域を除去した後の前記２値化画像に基づいて前記注目領域に対応する形状を検出する請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像中の注目領域を検出する検出ステップと、
前記検出ステップで検出した前記注目領域に対して、前記画像を見る対象者の年齢に応じた色補正を行う補正ステップと、
前記色補正後の前記注目領域とそれ以外の領域とを含む局所補正画像を出力する出力ステップと、
を備える画像処理方法。
【請求項１０】
画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像中の注目領域を検出する検出ステップと、
前記検出ステップで検出した前記注目領域に対して、前記画像を見る対象者の年齢に応じた色補正を行う補正ステップと、
前記色補正後の前記注目領域とそれ以外の領域とを含む局所補正画像を出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像を見る対象者の年齢に応じた色補正を該画像に対して行う画像処理装置、画像処理方法又はプログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
人間の視覚特性は加齢に伴い変化する。具体的には、高齢になるほど色が暗く、又は黄色っぽく見えるようになると考えられている。加齢に伴う視覚特性の変化に関し、下記特許文献１には、人間の年齢に伴って変化する視覚特性の劣化を補償するように該画像を補正することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第３５５２４１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、特許文献１の方法では、高齢ほど、画像の補正量が大きくなり、その結果、補正後の画像に白飛びが発生しやすくなる。
【０００５】
本開示は上記事情に鑑みてなされ、年齢に応じた色補正を行うとともに、色補正後の画像中の白飛びの割合を小さくできる画像処理装置、画像処理方法、又はプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の画像処理装置は、
画像を取得する画像取得部と、
前記画像中の注目領域を検出する検出部と、
前記検出部が検出した前記注目領域に対して、前記画像を見る対象者の年齢に応じた色補正を行う補正部と、
前記色補正後の前記注目領域とそれ以外の領域とを含む局所補正画像を出力する出力部と、
を備える。
【０００７】
本開示の画像処理方法は、
画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像中の注目領域を検出する検出ステップと、
前記検出ステップで検出した前記注目領域に対して、前記画像を見る対象者の年齢に応じた色補正を行う補正ステップと、
前記色補正後の前記注目領域とそれ以外の領域とを含む局所補正画像を出力する出力ステップと、
を備える。
【０００８】
本開示のプログラムは、
画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像中の注目領域を検出する検出ステップと、
前記検出ステップで検出した前記注目領域に対して、前記画像を見る対象者の年齢に応じた色補正を行う補正ステップと、
前記色補正後の前記注目領域とそれ以外の領域とを含む局所補正画像を出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させる。
【０００９】
本開示の画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムによれば、画像の全体に対しては色補正を行わずに、画像の注目領域に対して色補正を行うので、補正後の画像中の白飛びの割合を小さくできる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
表示システムの構成図である。
演算装置が実行する画像補正処理の一例を示すフローチャートである。
図２のステップＳ１１の詳細のフローチャートである。
図２のステップＳ１で取得する原画像の一例である。
図２のステップＳ２で得られるマスク処理後の画像の一例である。
図２のステップＳ３で得られる画素値変換後の画像の一例である。
図２のステップＳ４で得られるグレースケール画像の一例である。
図２のステップＳ５で得られる２値化画像の一例である。
図２のステップＳ６で得られる第１のノイズ除去処理後の２値化画像の一例である。
図２のステップＳ７で得られる第２のノイズ除去処理後の２値化画像の一例である。
図２のステップＳ９で得られるマスクの一例である。
図２のステップＳ１０で得られる注目領域の抽出画像の一例である。
図２のステップＳ１１で得られる色補正後の注目領域画像の一例である
図２のステップＳ１２で得られる、色補正後の注目領域とそれ以外の領域とを含む局所補正画像の一例である。
大律２値化法を説明するために、画像の濃度ヒストグラム（輝度分布）を例示した図である。
図２のステップＳ１で取得する原画像の輝度分布を例示した図である。
図１６の輝度分布を示す画像に対して、注目領域のみを色補正した場合の輝度分布を例示した図である。
図１６の輝度分布を示す画像に対して、画像全体を色補正した場合の輝度分布を例示した図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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