圖像處理裝置、程序和圖像處理方法

2023-05-29 07:43:51 4

圖像處理裝置、程序和圖像處理方法
【專利摘要】圖像處理裝置包含：圖像列取得部(200)，其取得具有多個圖像的圖像列；以及處理部(100)，其進行刪除圖像列取得部(200)所取得的圖像列的多個圖像的一部分而取得精簡圖像列的圖像精簡處理，處理部(100)從多個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像，根據使用了基準圖像與判定對象圖像之間的變形信息的處理和使用了與關注區域對應的構造要素的處理的結果，判定可否刪除判定對象圖像。
【專利說明】圖像處理裝置、程序和圖像處理方法

【技術領域】
[0001] 本發明涉及圖像處理裝置、程序和圖像處理方法等。

【背景技術】
[0002] 在根據給定的時間間隔以時間序列的方式持續靜態圖像拍攝的情況下、在通過多 個圖像網羅具有空間範圍的被攝體的情況下、或者在拍攝動態圖像後取得構成該動態圖像 的各圖像作為靜態圖像的情況下等，取得時間或空間上連續的非常大量的圖像（以下也記 載為圖像列）。在這種情況下，圖像列中靠近（即時間或空間上靠近）的圖像彼此是相似圖 像的可能性較高，在掌握所拍攝的內容時，檢查大量的全部圖像的必要性不高。圖像張數為 幾萬張以上的情況本來就不稀奇，用戶手動檢查全部圖像本身的負擔很大。
[0003] 因此，需要通過從圖像列中刪除一部分圖像，精簡為張數比原來的圖像列的張數 少的圖像列（以下將該處理記載為圖像精簡處理）。例如在專利文獻1中公開了如下的圖 像精簡處理方法：通過提取圖像列中的場景變化的邊界的圖像或代表圖像列的圖像，保留 容易掌握圖像列的內容的圖像。
[0004] 現有技術文獻
[0005] 專利文獻
[0006] 專利文獻1 :日本特開2009-5020號公報
[0007] 專利文獻2 :日本特開2011-24763號公報
[0008] 專利文獻3 :日本特開2007-257287號公報


【發明內容】

[0009] 發明所要解決的課題
[0010] 例如在醫學領域中應用圖像精簡技術的情況下，從避免疾患的漏看的觀點來看， 需要抑制由於刪除圖像而無法觀察的區域的產生。特別是必須使病變區域或異常區域這樣 的重要區域不包含在無法觀察的區域中。
[0011] 但是，如專利文獻1的方法那樣，當僅保留場景變化的邊界的圖像、或以是否容易 直觀地觀察精簡後的圖像列的觀點進行圖像精簡時，可能產生由於刪除圖像而無法觀察的 區域，並不理想。並且，由於無法觀察的區域的產生程度取決於圖像的內容，所以，在現有的 圖像精簡處理的方法中，難以控制疾患的漏看等的程度。
[0012] 根據本發明的若干個方式，能夠提供如下的圖像處理裝置、程序和圖像處理方法 等：在通過刪除一部分圖像進行了圖像精簡處理的情況下，抑制由於圖像刪除而無法觀察 的區域的產生。
[0013] 用於解決課題的手段
[0014] 本發明的一個方式涉及一種圖像處理裝置，該圖像處理裝置包含：圖像列取得部， 其取得具有多個圖像的圖像列；以及處理部，其進行刪除所述圖像列取得部所取得的所述 圖像列的所述多個圖像的一部分而取得精簡圖像列的圖像精簡處理，所述處理部從所述多 個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像，根據使用了所述基準圖像與所述判定對象圖像之 間的變形信息的處理和使用了與關注區域對應的構造要素的處理的結果，判定可否刪除所 述判定對象圖像。
[0015] 在本發明的一個方式中，根據使用了變形信息的處理和使用了構造要素的處理， 判定可否刪除判定對象圖像。因此，通過將構造要素與關注區域對應起來，能夠進行與基準 圖像和判定對象圖像中的關注區域的拍攝狀態對應的圖像精簡處理等，其中，所述關注區 域是應當抑制漏看可能性的區域。
[0016] 此外，本發明的另一方式涉及一種圖像處理裝置，該圖像處理裝置包含：圖像列取 得部，其取得具有多個圖像的圖像列；以及處理部，其進行刪除所述圖像列取得部所取得的 所述圖像列的所述多個圖像的一部分而取得精簡圖像列的圖像精簡處理，所述處理部從所 述多個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像，根據所述基準圖像與所述判定對象圖像之間 的變形信息，求出作為所述判定對象圖像被所述基準圖像覆蓋的區域的覆蓋區域，並根據 所述覆蓋區域，判定作為應當關注的區域的關注區域的漏看可能性，由此判定可否刪除所 述判定對象圖像。
[0017] 本發明的另一方式涉及一種圖像處理裝置，該圖像處理裝置包含：圖像列取得部， 其取得具有多個圖像的圖像列；以及處理部，其進行刪除所述圖像列取得部所取得的所述 圖像列的所述多個圖像的一部分而取得精簡圖像列的圖像精簡處理，所述處理部從所述圖 像列中檢測場景變換，根據檢測到的所述場景變換設定由所述圖像列的一部分構成的部分 圖像列，從所設定的所述部分圖像列中選擇基準圖像和判定對象圖像，根據所述基準圖像 與所述判定對象圖像之間的變形信息判定可否刪除所述判定對象圖像。
[0018] 在本發明的另一方式中，根據從圖像列檢測到的場景變換來設定部分圖像列，並 對該部分圖像列進行使用了變形信息的可否刪除判定處理。因此，可以不需要圖像列的多 個圖像中的包含在給定的部分圖像列中的圖像與不包含在該部分圖像列中的圖像之間的 處理，因此能夠進行高效的圖像精簡處理等。
[0019] 此外，本發明的另一方式涉及使計算機作為上述各部件發揮功能的程序。
[0020] 並且，本發明的另一方式涉及一種圖像處理方法，其中，取得具有多個圖像的圖像 列，從所述圖像列的所述多個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像，根據使用了所述基準 圖像與所述判定對象圖像之間的變形信息的處理以及使用了與關注區域對應的構造要素 的處理的結果，判定可否刪除所述判定對象圖像，根據所述可否刪除的判定結果，進行刪除 所述圖像列的所述多個圖像的一部分而取得精簡圖像列的圖像精簡處理。
[0021] 並且，本發明的另一方式涉及一種圖像處理方法，其中，取得具有多個圖像的圖像 列，從所述圖像列的所述多個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像，根據所述基準圖像與 所述判定對象圖像之間的變形信息，求出作為所述判定對象圖像被所述基準圖像覆蓋的區 域的覆蓋區域，根據所述覆蓋區域，判定作為應當關注的區域的關注區域的漏看可能性，由 此判定可否刪除所述判定對象圖像，根據所述可否刪除的判定結果，進行刪除所述圖像列 的所述多個圖像的一部分而取得精簡圖像列的圖像精簡處理。
[0022] 本發明的另一方式涉及一種圖像處理方法，其中，取得具有多個圖像的圖像列，從 所取得的所述圖像列中檢測場景變換，根據檢測到的所述場景變換設定由所述圖像列的一 部分構成的部分圖像列，從所設定的所述部分圖像列中選擇基準圖像和判定對象圖像，根 據所述基準圖像與所述判定對象圖像之間的變形信息，判定可否刪除所述判定對象圖像， 由此進行刪除所述圖像列的所述多個圖像的一部分而取得精簡圖像列的圖像精簡處理。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0023] 圖1是基於變形信息的覆蓋區域的計算例。
[0024] 圖2(A)?圖2(C)是說明非覆蓋區域的形狀與關注區域的漏看可能性之間的關係 的圖。
[0025] 圖3是本實施方式的圖像處理裝置的系統結構例。
[0026] 圖4是第1實施方式的圖像處理裝置的系統結構例。
[0027] 圖5是用於說明第1實施方式的處理的流程圖。
[0028] 圖6(A)?圖6(E)是說明基於構造要素對非覆蓋區域的收縮處理的圖。
[0029] 圖7(A)?圖7(D)是說明第1實施方式的基準圖像和判定對象圖像的選擇處理的 圖。
[0030] 圖8是第2實施方式的圖像處理裝置的系統結構例。
[0031] 圖9是用於說明第2實施方式的處理的流程圖。
[0032] 圖10是說明根據多個基準圖像求出覆蓋區域的處理的圖。
[0033] 圖11 (A)、圖11⑶是說明第2實施方式的基準圖像和判定對象圖像的選擇處理的 圖。
[0034] 圖12(A)?圖12(D)是說明第2實施方式中的最初的基準圖像的選擇方法的一例 的圖。
[0035] 圖13(A)?圖13(G)是說明第2實施方式的變形例的圖。
[0036] 圖14是用於說明第2實施方式的變形例的處理的流程圖。
[0037] 圖15是第3實施方式的圖像處理裝置的系統結構例。
[0038] 圖16(A)?圖16(C)是說明基於構造要素對判定對象圖像的收縮處理的圖。
[0039] 圖17(A)、圖17(B)是基準圖像和要覆蓋區域的包含判定的例子。
[0040] 圖18是用於說明第3實施方式的處理的流程圖。
[0041] 圖19(A)?圖19(C)是說明第4實施方式的使用了構造要素的處理的圖。
[0042] 圖20是第5實施方式的圖像處理裝置的系統結構例。
[0043] 圖21是求出覆蓋率的方法的另一例。
[0044] 圖22是第6實施方式的圖像處理裝置的結構例。
[0045] 圖23是說明第6實施方式的圖像精簡處理的流程圖。
[0046] 圖24是說明觀察區域和對應區域的設定方法的圖。
[0047] 圖25是使用明度信息作為特徵量的例子。
[0048] 圖26是使用尺寸信息作為特徵量的例子。
[0049] 圖27是使用與給定的形狀的相似度作為特徵量的例子。
[0050] 圖28是第7實施方式的圖像處理裝置的結構例。
[0051] 圖29是說明第7實施方式的圖像精簡處理的流程圖。
[0052] 圖30是說明精簡候選圖像列生成處理的圖。
[0053] 圖31是第8實施方式的圖像處理裝置的結構例。
[0054] 圖32(A)、圖32(B)是說明場景變換與部分圖像列之間的關係的圖。
[0055] 圖33是可否刪除判定部的另一結構例。
[0056] 圖34是說明第8實施方式的圖像精簡處理的流程圖。
[0057] 圖35(A)、圖35(B)是說明圖像列中的選擇圖像的位置與檢測到的場景變換的位 置之間的關係的圖。
[0058] 圖36是作為紋理信息的計算對象的區域的設定例。
[0059] 圖37(A)、圖37(B)是說明由於變形信息的精度差異而導致的覆蓋區域的形狀差 異的圖。
[0060] 圖38是精度信息的計算方法的例子。
[0061] 圖39是說明圖像列中的第1、第2圖像的位置與檢測到的場景變換的位置之間的 關係的圖。

【具體實施方式】
[0062] 下面，對實施方式進行說明。另外，以下說明的本實施方式並不是不當地限定權利 要求範圍所記載的本發明的內容。並且，本實施方式中說明的全部結構不一定是本發明的 必需結構要件。
[0063] 1?本實施方式的方法
[0064] 首先，對本實施方式的方法進行說明。在取得由時間或空間上連續的大量圖像構 成的圖像列的情況下，在用戶使用該圖像列進行某些處理（例如如果是內窺鏡圖像列，則 進行診斷等醫療行為）時，希望進行圖像精簡處理。之所以這樣，是因為：圖像列所包含的 圖像張數非常多，用戶在觀看全部圖像後進行判斷很費力。並且，在圖像列所包含的圖像中 存在彼此相似的圖像的可能性很高，即使檢查全部這種相似的圖像，可取得的信息量也有 限，與勞動量不相稱。
[0065] 作為具體例，考慮使用膠囊內窺鏡拍攝而得到的圖像列。膠囊內窺鏡是內置有小 型照相機的膠囊形狀的內窺鏡，按給定的時間間隔（例如1秒兩次等）拍攝圖像。膠囊內 窺鏡從內服到排出需要幾小時（根據情況而需要十幾小時），所以，在1個用戶的1次檢查 中取得幾萬張拍攝圖像。並且，膠囊內窺鏡在活體內移動時，由於受到該活體的運動影響等 而停留在相同場所或向相反方向返回。因此，在大量圖像中，也存在多個拍攝了與其他圖像 相同的被攝體而在病變發現等中有用性不高的圖像。
[0066] 在現有的圖像精簡處理中，提取出場景變化的邊界的圖像、代表圖像列的圖像。但 是，在這種方法中，在刪除圖像時，沒有特別考慮作為該刪除對象的圖像中所拍攝的被攝體 和保留圖像中所拍攝的被攝體之間的關係。因此，可能產生如下情況：在精簡後的圖像列所 包含的哪個圖像上都未拍攝到在精簡前的圖像列所包含的圖像上所拍攝的被攝體。
[0067] 該情況特別是在醫療領域的圖像精簡處理中並不理想。在醫療領域中，從其目的 來看，必須儘量抑制應關注的區域即關注區域（例如病變部）的漏看。因此，優選拍攝活體 內的儘可能寬的範圍，在圖像精簡處理中，應該抑制產生由於刪除給定的圖像而變得無法 觀察的被攝體範圍。
[0068] 針對該情況，使用圖像間的變形信息的方法有效。作為使用了變形信息的方法，考 慮如下方法：從圖像列中選擇基準圖像（保留圖像、根據基準圖像的設定方法而成為保留 候選的圖像）和判定對象圖像（判定是否刪除的對象圖像），並根據基準圖像對判定對象圖 像的覆蓋率來進行圖像精簡處理。具體而言，如圖1所示，通過對基準圖像進行變形，在判 定對象圖像上計算覆蓋區域。在基準圖像中所拍攝的被攝體與在判定對象圖像的覆蓋區域 上所拍攝的被攝體相對應。即，判定對象圖像中的覆蓋區域外的範圍（以下記述為非覆蓋 區域）是在刪除了該判定對象圖像的情況下即使保留基準圖像也無法覆蓋的區域。
[0069] 由此，計算覆蓋區域在判定對象圖像中所佔的比例等作為覆蓋率，根據計算出的 覆蓋率判定是否刪除判定對象圖像，由此，對無法觀察的被攝體範圍的產生程度進行控制。 例如，在覆蓋率為閾值以上時刪除判定對象圖像、在覆蓋率小於閾值時不刪除判定對象圖 像即可，能夠根據閾值的設定，對無法覆蓋的區域的產生程度進行控制。
[0070] 但是，由覆蓋區域在判定對象圖像中所佔的比例等表示的覆蓋率未考慮覆蓋區域 (或非覆蓋區域）的形狀。例如，圖2(A)和圖2(B)表示判定對象圖像，覆蓋區域的面積相 對於判定對象圖像整體面積的比例均為75% (即覆蓋率為0.75或75這樣的值）。但是， 即使覆蓋率相同，在關注區域的尺寸和形狀為圖2(C)的情況下，圖2(A)和圖2(B)的意義 也大不相同。之所以這樣，是因為圖2(A)的非覆蓋區域由於其形狀，而不包含圖2(C)的關 注區域整體。因此，不論在圖2(A)的判定對象圖像上的哪個位置存在關注區域（其中關注 區域整體被拍攝到判定對象圖像上），在基準圖像上也會拍攝有該關注區域的至少一部分。 另一方面，圖2 (B)的非覆蓋區域由於其形狀，可能包含圖2 (C)的關注區域整體。因此，在圖 2 (B)的判定對象圖像的用虛線表示的位置處存在關注區域的情況下，該關注區域完全未被 拍攝到基準圖像上。
[0071] 即，如果從不論關注區域在判定對象圖像上的位置如何、該關注區域的至少一部 分都必須被拍攝到基準圖像上這一觀點考慮，則圖2(A)的判定對象圖像是可刪除的，與此 相對，圖2(B)的判定對象圖像是不可刪除的。但是，如上所述，覆蓋率沒有差異，因此在基 於覆蓋率的判定中，無法區別圖2(A)和圖2(B)。
[0072] 因此，本 申請人:提出了如下方法：選擇基準圖像和判定對象圖像，根據使用了與關 注區域對應的構造要素的處理結果，判定可否刪除判定對象圖像。具體而言，如之後使用圖 6(A)?圖6(E)敘述那樣，對非覆蓋區域進行使用了構造要素的收縮處理，判定是否存在殘 留區域即可。當不存在殘留區域時，非覆蓋區域中未包含與關注區域對應尺寸的區域整體 (例如圖2 (A)那樣），因此判定對象圖像是可刪除的。反之，當存在殘留區域時，如圖2 (B) 所示，非覆蓋區域中可能包含與關注區域對應尺寸的區域整體，因此判定對象圖像是不可 刪除的。
[0073] 這樣，能夠進行如下的圖像精簡處理：即使在刪除了判定對象圖像的情況下，也保 證在基準圖像上拍攝有關注區域的至少一部分（在部分實施例中不保證100%，而限於其 可能較高的情況）。另外，在本實施方式的方法中需要設定構造要素的形狀和尺寸，但使用 與關注區域對應的形狀等即可。關注區域的形狀等根據圖像的拍攝對象和狀況而改變，例 如如果是利用膠囊內窺鏡的以醫療為目的的拍攝，則設定不應漏看的病變尺寸的最小值即 可。該情況下，即使在刪除了判定對象圖像的情況下，設定為關注區域的病變尺寸以上大小 的病變的至少一部分也被拍攝到基準圖像上，能夠抑制尺寸較大（即被假設為嚴重性高） 的病變的漏看。
[0074] 另外，如上所述，本實施方式中的構造要素假設為表示用於收縮處理的圖像區域 的信息，但不限於此。如後述的第4實施方式中的構造要素那樣，廣泛包含根據關注區域進 行設定、且用於判定對象圖像的可否刪除判定的信息。如第1實施方式和第4實施方式那 樣，還考慮關注區域與構造要素是相同的形狀和尺寸的情況，但在那樣的情況下，考慮以設 定與關注區域相同形狀、尺寸的區域的形式，進行構造要素的設定處理。
[0075] 作為這裡的圖像處理裝置的1個實施方式，如圖3所示，考慮包含處理部100、和圖 像列取得部200的圖像處理裝置。圖像列取得部200取得具有多個圖像的圖像列。而且， 處理部100進行刪除圖像列取得部200取得的圖像列所具有的多個圖像的一部分而取得精 簡圖像列的圖像精簡處理。具體而言，處理部100從多個圖像中選擇基準圖像和判定對象 圖像，根據使用了基準圖像與判定對象圖像之間的變形信息的處理、和使用了與關注區域 對應的構造要素的處理的結果，判定可否刪除判定對象圖像。
[0076] 以下，首先在第1實施方式中，對基本的方法進行說明。其中，在本實施方式的方 法中進行基準圖像和判定對象圖像的選擇處理、以及根據所選擇的基準圖像和判定對象圖 像來判定可否刪除判定對象圖像的處理這兩個處理，但這些處理可考慮各種變形例。因此， 在第2實施方式中，對選擇基準圖像和判定對象圖像的其他方法及其變形例進行說明。同 樣，關於可否刪除判定處理，也可考慮與第1實施方式不同的方法，因此在第3?第5實施 方式中說明詳細情況。
[0077] 另外，基準圖像和判定對象圖像的選擇處理可以使用第1實施方式和第2實施方 式（及其變形例）中的任意一個方法，關於可否刪除判定處理，也可以使用第1實施方式和 第3?第5實施方式中的任意一個方法。此外，由於兩個處理的組合沒有限制，因此能夠實 施組合第2實施方式的選擇方法和第3實施方式的可否刪除判定方法等基於各種組合的變 形。
[0078] 但是，即使通過進行上述可否刪除判定，在保留圖像中拍攝有被刪除圖像中所拍 攝的被攝體區域，也無法考慮保留圖像上的該被攝體區域的觀察難易度。例如，如圖26所 示，考慮在基準圖像上的非常狹小的區域中拍攝有判定對象圖像上的給定的區域中所拍攝 的被攝體的情況。在圖26的例子中，如果從覆蓋率這樣的觀點進行考慮，則由於在基準圖 像上拍攝有該被攝體，所以，判定為即使刪除判定對象圖像也不會漏看該被攝體，能夠刪除 判定對象圖像。但是，根據圖26可知，在基準圖像上，被攝體的尺寸非常小，所以，雖然也依 據基準圖像的像素數（解析度），但基本上不適於觀察。這是因為，考慮到如果被攝體的尺 寸較小則存在漏看該被攝體自身的危險性，且即使沒有漏看，在需要被攝體的詳細觀察的 情況下（例如如果被攝體為病變部則診斷該被攝體是否真的是病變部，或者在是病變部的 情況下診斷髮展情況是何種程度的情況等），也無法進行充分的觀察。
[0079] 因此，作為使用了變形信息的其他方法，本 申請人:提出了如下方法：選擇基準圖像 和判定對象圖像，根據判定對象圖像上的觀察區域的特徵量和基準圖像上的與觀察區域對 應的區域即對應區域的特徵量，判定可否刪除判定對象圖像。此時，根據基準圖像與判定對 象圖像之間的變形信息，對觀察區域進行變形，從而求出對應區域。即，觀察區域中所拍攝 的被攝體區域和對應區域中所拍攝的被攝體區域相對應（狹義地講為一致）。
[0080] 因此，例如，如果使用該區域的尺寸信息（面積等）作為特徵量，則如圖26所示， 能夠檢測到對應區域的尺寸小於觀察區域，所以，能夠應對上述課題。具體而言，在基準圖 像上，被攝體壓縮在狹小範圍（與對應區域對應的範圍）中而不適於觀察，所以，判定為不 能刪除判定對象圖像而將其保留在精簡圖像列中，上述被攝體在被拍攝到判定對象圖像上 的寬範圍（與觀察區域對應的範圍）內的狀態下進行觀察即可。
[0081] 下面，在第6實施方式中，對根據觀察區域和對應區域的特徵量來判定可否刪除 的圖像精簡處理的基本方法進行說明。但是這裡，不是單獨進行使用了觀察區域的處理，而 是假定通過與上述使用了構造要素等的處理組合來進行圖像精簡處理。該組合的具體方法 在第7實施方式中進行說明。
[0082] 並且，還能夠進行考慮了使用變形信息的處理的高速化和精度提高的變形實施。 例如，可以從作為處理對象的圖像列全體中選擇基準圖像和判定對象圖像，但是，這樣有時 並不高效。具體而言，在作為處理對象的圖像列中，拍攝對象在該圖像列的前半部分和後半 部分中差異較大的情況下（例如，在來自膠囊內窺鏡的圖像列中，前半部分對胃進行拍攝、 後半部分對小腸進行拍攝的情況等），很難利用前半部分的圖像覆蓋後半部分的圖像。因 此，跨越前半部分和後半部分的比較處理的必要性較低，通過分成僅將前半部分作為對象 的圖像精簡處理和僅將後半部分作為對象的圖像精簡處理來進行處理，實現高效化。
[0083] 因此，本 申請人:提出了如下方法：從圖像列中檢測場景變換，根據檢測到的場景變 換將圖像列分割為多個部分圖像列。然後，針對各部分圖像列獨立地進行上述使用了變形 信息的圖像精簡處理即可。這樣，能夠高效地進行圖像精簡處理。並且，由於能夠針對多個 部分圖像列並行地進行圖像精簡處理，所以，能夠實現處理的高速化。該變形例在第8實施 方式中進行說明。
[0084] 2.第1實施方式
[0085] 對本實施方式的基本方法進行說明。具體而言，說明圖像處理裝置的系統結構例， 並使用流程圖說明處理流程。
[0086] 圖4示出本實施方式中的圖像處理裝置的系統結構例。圖像處理裝置包含處理部 100、圖像列取得部200、存儲部300。
[0087] 處理部100通過對圖像列取得部200取得的圖像列刪除該圖像列所包含的多個 圖像的一部分，進行圖像精簡處理。該處理部100的功能能夠通過各種處理器（CPU等）、 ASIC(門陣列等）等硬體、或者程序等實現。
[0088] 圖像列取得部200取得作為圖像精簡處理對象的圖像列。存儲部300除了存儲圖 像列取得部200取得的圖像列以外，還作為處理部100等的工作區域，其功能能夠通過RAM 等存儲器或HDD (硬碟驅動器）等實現。
[0089] 並且，如圖1所示，處理部100還可以包含基準圖像選擇部1001、判定對象圖像選 擇部1002、覆蓋區域計算部1003、可否刪除判定部1005、部分圖像列設定部1008、精簡圖像 列決定部1009、關注區域漏看可能性判定部1013、構造要素生成部1014和變形信息取得部 1015。另外，處理部100不限於圖4的結構，可以實施省略其中一部分結構要素或追加其他 結構要素等各種變形。並且上述各部件是在將由處理部100執行的圖像精簡處理分割為了 多個子例程時，為了說明各子例程而設定的，處理部100未必具有上述各部件作為結構要 件。
[0090] 基準圖像選擇部1001從圖像列的多個圖像中選擇基準圖像。判定對象圖像選擇 部1002取得圖像列的多個圖像中的與基準圖像不同的圖像，作為判定對象圖像。
[0091] 覆蓋區域計算部1003利用基準圖像與判定對象圖像之間的變形信息（變形參 數），向判定對象圖像映射基準圖像，求出覆蓋區域。此外，在判定對象圖像中，可以將不是 覆蓋區域的區域設定為非覆蓋區域。
[0092] 可否刪除判定部1005根據後述的關注區域漏看可能性判定部1013中的判定結 果，判定是否能夠刪除判定對象圖像。
[0093] 在由可否刪除判定部1005判定為不能刪除判定對象圖像的情況下，部分圖像列 設定部1008根據該時刻的判定對象圖像在圖像列中的位置，設定由圖像列的一部分、即1 張以上的圖像構成的圖像列，作為部分圖像列（下面，第1?第7實施方式中的"部分圖像 列"是指規定反覆處理的單位的圖像列，與第8實施方式中的作為並列處理對象的部分圖像 列不同）。
[0094] 精簡圖像列決定部1009決定精簡處理後的圖像列即精簡圖像列。在本實施方式 中，將由基準圖像選擇部1001選擇出的基準圖像包含在精簡圖像列中。並且，刪除判定對 象圖像中的被判定為能夠刪除的圖像，不將其包含在精簡圖像列中。
[0095] 關注區域漏看可能性判定部1013對以下可能性進行判定處理：在刪除了判定對 象圖像的情況下，判定對象圖像上所拍攝的關注區域成為在基準圖像中未被拍攝的狀況 (即成為漏看關注區域的狀況）。詳細情況將在後面敘述。
[0096] 構造要素生成部1014根據關注區域，生成關注區域漏看可能性判定部1013中的 處理所使用的構造要素。這裡，設定與關注區域相同形狀、相同尺寸的區域，但是不限於此。 [0097] 變形信息取得部1015取得兩個圖像間的變形信息。這裡，變形信息是表示在一個 圖像中所拍攝的範圍在另一個圖像中被拍攝為了怎樣的形狀（範圍）的信息，例如可以是 專利文獻2所公開的變形參數等。變形信息取得部1015取得由基準圖像選擇部1001選擇 的基準圖像與由判定對象圖像選擇部1002選擇的判定對象圖像之間的變形信息。
[0098] 圖5示出對本實施方式的圖像精簡處理進行說明的流程圖。該處理開始後，首先， 取得作為圖像精簡處理對象的圖像列（SlOl)。認為圖像列是由圖像列取得部200取得的 按照時間序列排列的RGB三通道圖像。或者，也可以是通過排列成橫向一列的攝像設備拍 攝的、如空間上排列的圖像列那樣在空間上連續的圖像列。另外，構成圖像列的圖像不限於 RGB三通道圖像，也可以使用灰色（Gray)單通道圖像等其他顏色空間。
[0099] 此外，根據關注區域，生成圖像精簡處理（具體而言為判定對象圖像的可否刪除 判定）所使用的構造要素（S102)。在本實施方式中，將與關注區域相同形狀、尺寸的區域設 為構造要素即可，但也可以使用其他方法。例如，針對圓形的關注區域，可以將與該關注區 域外切的四邊形區域設為構造要素。特別是在關注區域的形狀複雜的情況下，能夠通過將 簡化後的形狀設定為構造要素來削減計算量等。
[0100] 基準圖像選擇部1001選擇輸入圖像列（在最初的處理中為SlOl中取得的圖像 列、此後為後述S109中設定的部分圖像列）的起始圖像作為基準圖像（S103)。這裡選擇出 的基準圖像被保留在精簡圖像列中。另外，在由於錯誤等理由而無法從輸入圖像列中選擇 基準圖像的情況下（例如圖像列中不存在圖像的情況下等），結束處理。
[0101] 然後，判定對象圖像選擇部1002從輸入圖像列所包含的圖像中選擇判定對象圖 像（S104)。在未設定判定對象圖像的情況下，選擇基準圖像的下一個圖像（輸入圖像列的 第2個圖像）作為判定對象圖像。並且，在已經選擇了輸入圖像列的第k個圖像作為判定對 象圖像的情況下，錯開一個選擇位置，選擇輸入圖像列的第k+1個圖像作為新的判定對象 圖像。在無法選擇判定對象圖像的情況下（輸入圖像列所包含的圖像的張數少於2或k+1 的情況下等），結束處理。
[0102] 在選擇出基準圖像和判定對象圖像後，變形信息取得部1015取得基準圖像與判 定對象圖像之間的變形信息（S105)。覆蓋區域計算部1003利用所取得的變形信息，將基準 圖像映射到判定對象圖像上，求出覆蓋區域（S106)。這裡，變形信息可以是通過專利文獻2 所記載的方法估計出的非剛體變形參數等。圖1示出覆蓋區域的例子。這裡的變形參數表 示基準圖像中所拍攝的被攝體在判定對象圖像上如何變形。換言之，基準圖像中所拍攝的 被攝體和判定對象圖像上的覆蓋區域中所拍攝的被攝體相對應（狹義地講為相同）。
[0103] 在計算出覆蓋區域後，關注區域漏看可能性判定部1013判定關注區域的漏看可 能性（S107)。具體而言，對判定對象圖像中的覆蓋區域以外的區域即非覆蓋區域，進行使用 了構造要素的收縮處理，進行是否存在殘留區域的判定。
[0104] 使用圖6(A)?圖6(E)說明收縮處理的具體例。如圖6(A)所示，非覆蓋區域必定 是封閉的區域，能夠設定其邊界。例如，在圖6(A)中，設定作為外側邊界的BOl和作為內側 邊界的B02。
[0105] 此時，基於構造要素的收縮處理是指如下處理：在非覆蓋區域的邊界上設定了該 構造要素的基準點的情況下，刪除非覆蓋區域與構造要素的重複區域。例如，如圖2(c)所 示，在設定了圓形區域作為構造要素、並將其基準點設為了圓的中心的情況下，進行如下處 理：描繪在非覆蓋區域的邊界上具有中心的圓，從非覆蓋區域中排除該圓與非覆蓋區域重 疊的部分。具體而言，如圖6(A)所示，描繪以非覆蓋區域的外側邊界BOl上的點為中心的 圓，排除與非覆蓋區域的重複區域（這裡，是用斜線示出的半圓形的區域）。
[0106] 外側邊界BOl如果考慮被離散地處理，則由多個點構成，因此對該多個點中的各 點進行上述處理即可。作為一例，如圖6(A)所示，以邊界上的一點為起點，在給定的方向上 依次描繪以邊界BOl上的點為中心的圓，從非覆蓋區域中排除與非覆蓋區域的重複區域即 可。
[0107] 如圖2(B)所示，根據非覆蓋區域的形狀，還考慮其邊界是1個的情況，此時對該1 個邊界進行上述處理即可。此外，如圖6 (A)所示，在考慮BOl和B02這兩個作為非覆蓋區域 的邊界的情況下，對各個邊界進行上述處理。具體而言，如圖6 (B)所示，對於內側邊界B02， 也進行描繪在B02上具有中心的圓、並排除與非覆蓋區域的重複區域的處理，對構成B02的 各點反覆進行該處理即可。
[0108] 通過進行這樣的收縮處理，非覆蓋區域的面積減小。例如，在著眼於圖6(A)的非 覆蓋區域的左部的情況下，通過圖6(A)所示的BOl上的收縮處理和圖6(B)所示的B02上 的收縮處理，完全刪除非覆蓋區域，從而不存在要保留的區域。另一方面，在著眼於非覆蓋 區域的右下部分的情況下，如圖6 (C)所示，產生在BOl上的收縮處理和在B02上的收縮處 理中都未成為排除對象而殘留的殘留區域RE。因此，此處的對非覆蓋區域整體進行基於構 造要素的收縮處理後的結果如圖6(D)所示，產生殘留區域RE。
[0109] 這裡，考慮將半徑1的圓設為構造要素的情況下的收縮處理所具有的意義。可以 將作為封閉區域的非覆蓋區域認作處於邊界（可以如BOl和B02那樣是不同的邊界，也可 以如圖2(B)那樣是1個邊界）的內側的區域。通過對該邊界進行上述收縮處理，非覆蓋區 域所包含的點中的與上述邊界上的點的距離為r以內的點成為刪除的對象。即，在考慮到 不作為刪除對象的殘留區域所包含的點的情況下，從該點到邊界上的任意點為止的距離大 於r。因此，在描繪了以殘留區域上的任意點為中心的半徑r的圓的情況下，該圓的圓周與 任何邊界都不交叉。換言之，表示如下狀況：由半徑R( = r)的圓表示的關注區域通過將 殘留區域中的點設為其中心，完全收斂在非覆蓋區域中。另外，即使在使用了圓以外的形狀 (四邊形等）作為構造要素的情況下，基本思路也相同。
[0110] 即，如圖6(E)的右下所示，存在殘留區域的情況是與構造要素對應的區域包含在 非覆蓋區域中的情況，在這樣的位置處存在病變部等關注區域的情況下，如果刪除判定對 象圖像，則即使保留基準圖像，也有可能無法觀察關注區域。反之，如圖6(E)的左上所示， 不存在殘留區域的情況是指關注區域的至少一部分包含在覆蓋區域中，即使刪除了判定對 象圖像，也能夠將關注區域的至少一部分保留在基準圖像中。如上所述，在關注區域漏看可 能性判定部1013中，對非覆蓋區域進行基於構造要素的收縮處理，並將是否存在殘留區域 作為結果輸出，由此能夠進行之後的判定對象圖像的可否刪除判定。
[0111] 然後，可否刪除判定部1005根據收縮處理的結果是否為存在殘留區域，判定可否 刪除判定對象圖像（S108)。當存在殘留區域時，非覆蓋區域中可能包含關注區域整體，即可 能漏看關注區域，因此判定為判定對象圖像不可刪除，並轉移到部分圖像列的設定處理。並 且如果沒有殘留區域，則非覆蓋區域中不會包含關注區域整體，且在覆蓋區域中包含關注 區域的至少一部分。因此，該情況下漏看關注區域的可能性低，因此判定為可刪除判定對象 圖像，返回S104,再次選擇判定對象圖像。
[0112] 在S108中判定為不能刪除判定對象圖像的情況下，部分圖像列設定部1008設定 部分圖像列（S109)。具體而言，設定由被判定為不可刪除的判定對象圖像及其以後的圖像 構成的圖像列作為部分圖像列即可。設定部分圖像列後，返回S103,將該部分圖像列作為輸 入圖像列執行上述處理。
[0113] 圖7(A)?圖7(D)圖示了以上的圖像精簡處理。如圖7(A)所示，在由圖像列取得 部200取得了具有N張圖像的圖像列的情況下，首先，選擇第1個圖像作為基準圖像，並選 擇第2個圖像作為判定對象圖像。然後，在基準圖像與判定對象圖像之間判定關注區域的 漏看可能性，判定可否刪除判定對象圖像。
[0114] 在將判定對象圖像判定為可刪除的情況下，重新選擇判定對象圖像。具體而言，成 為使判定對象圖像的位置錯後的處理，如圖7 (B)所示，選擇第3個圖像作為判定對象圖像。 然後，在基準圖像與新的判定對象圖像之間對判定對象圖像的可否刪除進行判定，在發現 被判定為不可刪除的判定對象圖像之前，對作為判定對象圖像而選擇的圖像進行更新。
[0115] 如圖7 (C)所示，在將第2?第k 一 1個圖像判定為可刪除、第k個圖像判定為不可 刪除的情況下，第2?第k 一 1個圖像被基準圖像覆蓋至不漏看關注區域的程度，因此進行 刪除處理，而不將這些圖像包含到精簡圖像列中。與此相對，第k個圖像無法被基準圖像充 分覆蓋，因此需要保留在精簡圖像列中。因此，這裡將第k個圖像和其之後的圖像（第k? N個圖像）設定為部分圖像列。
[0116] 然後，對該部分圖像列再次反覆進行圖7(A)?圖7(C)的處理即可。具體而言，如 圖7(D)所示，將由N - x+1張圖像構成的部分圖像列作為輸入圖像列，將起始（圖7(C)等 中為第k個）圖像作為基準圖像，將第2個（圖7(C)等中為第k+1個）圖像作為判定對象 圖像，進行處理。之後的處理相同，如果將判定對象圖像判定為可刪除，則選擇下一圖像作 為新的判定對象圖像。此外，如果將判定對象圖像判定為不可刪除，則將基準圖像保留在精 簡圖像列中，刪除被判定為可刪除的圖像，將該時刻的判定對象圖像之後的圖像設定為新 的部分圖像列。最終，在到輸入圖像列的最後圖像為止全部被判定為可刪除的情況、或者輸 入圖像列所包含的圖像僅為1張而無法設定判定對象圖像的情況下，結束處理。
[0117] 在以上的本實施方式中，如圖4所示，圖像處理裝置包含：圖像列取得部200,其取 得具有多個圖像的圖像列；以及處理部1〇〇,其進行刪除圖像列取得部200所取得的圖像列 的多個圖像的一部分而取得精簡圖像列的圖像精簡處理。而且，處理部100從多個圖像中 選擇基準圖像和判定對象圖像，根據使用了基準圖像與判定對象圖像之間的變形信息的處 理和使用了與關注區域對應的構造要素的處理的結果，判定可否刪除判定對象圖像。
[0118] 這裡，使用了變形信息的處理可以是使用變形信息對基準圖像和判定對象圖像的 一方的至少一部分進行變形的處理。此外，使用了與關注區域對應的構造要素的處理可以 是基於構造要素的收縮處理、或者判定在判定對象圖像未被基準圖像覆蓋的區域即非覆蓋 區域中是否包含構造要素的處理。
[0119] 此外，關注區域是指對於用戶而言觀察的優先順序比其他區域相對較高的區域， 例如在用戶是醫生且希望治療的情況下，是指拍攝有黏膜部和病變部的區域。另外，作為其 他例，如果醫生希望觀察的對象是泡或便，則關注區域是拍攝有該泡部分或便部分的區域。 艮P，用戶要關注的對象根據其觀察目的而不同，但無論怎樣，在其觀察時，對於用戶而言觀 察的優先順序比其他區域相對較高的區域成為關注區域。
[0120] 由此，能夠進行使用了變形信息的處理，因此能夠進行考慮到基準圖像中所拍攝 的被攝體與判定對象圖像中所拍攝的被攝體之間的對應關係的圖像精簡處理。此時，能夠 通過進行使用了與關注區域對應的構造要素的處理，進行與關注區域的拍攝狀態對應的處 理。具體而言，能夠通過進行基於構造要素的收縮處理等，來判定判定對象圖像上所拍攝的 關注區域的至少一部分是否被拍攝到基準圖像上，因此即使刪除了判定對象圖像，在精簡 圖像列中也必定能夠保留拍攝了關注區域的至少一部分的圖像。由此，能夠抑制用戶漏看 關注區域的可能性等。
[0121] 此外，處理部100可以進行如下處理作為使用了變形信息的處理：使用變形信息 對基準圖像進行變形，求出判定對象圖像被基準圖像覆蓋的區域即覆蓋區域，並求出判定 對象圖像中的覆蓋區域以外的區域作為非覆蓋區域。此外，作為使用了構造要素的處理，可 以對非覆蓋區域進行基於構造要素的收縮處理。並且，處理部100在收縮處理的結果是存 在殘留區域的情況下，可以判定為判定對象圖像是不可刪除的。
[0122] 由此，能夠高精度地判定構造要素（這裡是與關注區域同等的尺寸）是否完全收 斂在非覆蓋區域中。非覆蓋區域是指判定對象圖像中的未被基準圖像覆蓋的區域，因此如 以上使用圖6(A)?圖6(E)敘述那樣，殘留區域的有無與構造要素是否完全收斂在非覆蓋 區域中相對應。這裡的判定為嚴格的判定，因此與後述的第3、第4實施方式的方法等相比， 能夠提1?可否刪除判定的精度。
[0123] 此外，處理部100可以針對基準圖像、判定對象圖像、以及多個圖像中的在圖像列 中位於基準圖像與判定對象圖像之間的圖像，求出相鄰的圖像間的變形信息，並根據所求 出的相鄰的圖像間的變形信息，求出基準圖像與判定對象圖像間的變形信息。
[0124] 由此，在基準圖像和判定對象圖像不相鄰的情況下，不是在這兩個圖像間直接求 出變形信息，而是能夠通過對相鄰圖像間求出的變形信息進行累積來計算變形信息。變形 信息可以通過專利文獻2等所示的方法來計算，但是，與通常從一個變形信息起計算變形 信息的處理相比，對多個變形信息進行合成的處理非常簡單。例如，如果變形信息為矩陣 等，則根據兩個圖像信息求出該矩陣的處理的負荷較大，但是，對已經求出的多個矩陣進行 合成（例如僅取矩陣的積即可）則非常容易。
[0125] 例如如後述第2實施方式那樣，在使用變形信息的次數較多的處理等中，該方法 特別有效。例如，在第2實施方式中，不僅在判定對象圖像的前方，在後方也設定基準圖像 (第2基準圖像），根據條件對第2基準圖像進行更新。具體而言，在設第1圖像為第1基 準圖像、第k圖像為第2基準圖像的情況下，在第2?第k-1圖像與各基準圖像之間進行可 否刪除的判定，根據條件，保持第1基準圖像不變，將第2基準圖像更新為第k+1圖像。該 情況下，需要第2?第k圖像的各圖像與作為第2基準圖像的第k+1圖像之間的變形信息， 需要求出k-1次變形信息。並且，由於和之前處理中使用的第2?第k-1圖像與第k圖像 (之前的第2基準圖像）之間的變形信息不同，所以，必須重新求出變形信息。例如，如果圖 像列取得部200取得N張圖像作為圖像列，並且假設第1基準圖像不變、第2基準圖像依次 被更新到第3?第N圖像的極端情況，則需要求出1+2+3+ ? ? ? +(N-2) = (N-2) (N-l)/2 次變形信息。即，進行負荷較大的變形信息的計算處理的次數較多，是沒有效率的。
[0126] 關於這點，如果使用相鄰的變形信息，則當圖像列取得部200取得N張圖像作為圖 像列時，在相鄰圖像間求出N-I次變形信息就足夠了。該情況下，在從N張圖像中選擇基 準圖像和判定對象圖像時，需要進行對N-I個變形信息中的必要的變形信息進行合成的處 理，但是，如上所述，與變形信息的計算處理相比，該合成處理的負荷較輕。
[0127] 此外，處理部100可以設定與關注區域的尺寸成比例的尺寸的構造要素。
[0128] 由此，能夠將關注區域的尺寸與構造要素的尺寸對應起來。另外，在本實施方式 中，關注區域的尺寸與構造要素的尺寸使用同等（狹義地講為相同）的尺寸即可，但在後述 的第3實施方式中，將構造要素的尺寸設定為關注區域的尺寸的2倍等。這裡，根據與關注 區域相同尺寸的區域是否完全收斂在非覆蓋區域（或與其對應的區域）中，判定可否刪除 判定對象圖像，因此關注區域的尺寸與構造要素的尺寸比率根據處理內容來決定。
[0129] 並且，在輸入了第1?第N(N為2以上的整數）圖像作為輸入圖像列的情況下，處 理部100也可以選擇第1圖像作為基準圖像，並且選擇第k(k為滿足2 f k f N-I的整數） 圖像作為判定對象圖像。然後，根據使用了基準圖像與判定對象圖像之間的變形信息、以及 與關注區域對應的構造要素的處理，判定可否刪除判定對象圖像。進而，在判定為可刪除第 k圖像的情況下，選擇第k+1圖像作為判定對象圖像。
[0130] 這裡，輸入圖像列是作為該處理（基準圖像/判定對象圖像的選擇、可否刪除的判 定、以及可刪除的情況下的判定對象圖像的更新）對象的圖像列，可以是圖像列取得部200 取得的圖像列，也可以是由該圖像列的一部分圖像構成的圖像列。
[0131] 由此，在輸入了輸入圖像列的情況下，能夠進行圖7(A)?圖7(B)等所示的處理。 這裡，從基準圖像的後方（例如最初為與基準圖像相鄰的圖像）選擇判定對象圖像，在可刪 除選擇出的判定對象圖像的情況下，將判定對象圖像更新為靠後方的圖像。即，從接近基準 圖像的位置起依次判定是否能夠刪除判定對象圖像（是否能夠被基準圖像充分覆蓋），搜 索不能刪除的位置。另外，這裡被判定為可刪除的判定對象圖像基本上被刪除而不包含在 精簡圖像列中，但是不限於此，也可以將被判定為可刪除的判定對象圖像的一部分包含在 精簡圖像列中。
[0132] 並且，處理部100也可以進行將作為基準圖像而選擇出的圖像包含在精簡圖像列 中的處理。並且，在判定為不可刪除作為判定對象圖像而選擇出的第k圖像的情況下，也可 以設定由第k?第N圖像構成的部分圖像列作為新的輸入圖像列，再次對所設定的輸入圖 像列進行處理。
[0133] 由此，能夠進行圖7(C)所示的處理。如上所述，根據基於構造要素的收縮處理來 進行可否刪除判定處理，所以，即使刪除了被判定為可刪除的判定對象圖像，也能夠通過保 留基準圖像，觀察關注區域的至少一部分。即，在本實施方式中，將基準圖像包含在精簡圖 像列中。並且，在不可刪除第k圖像的情況下，第k圖像無法被基準圖像充分覆蓋，所以，第 k圖像應該保留在精簡圖像列中。即，只要將第k圖像設定為下一個基準圖像即可，具體而 言，例如將由第k?第N圖像構成的部分圖像列設定為新的輸入圖像列即可。這樣，如圖 7⑶所示，選擇輸入圖像列的起始的圖像、即圖像列取得部200取得的圖像列中的第k圖像 作為基準圖像，依次選擇第k+1圖像以後的圖像作為判定對象圖像。另外，也可以新設定由 圖7(D)的圖像列的一部分圖像構成的部分圖像列作為輸入圖像列，反覆（或循環）進行該 處理。
[0134] 此外，本實施方式的圖像處理裝置可以包含：圖像列取得部200,其取得具有多個 圖像的圖像列；以及處理部1〇〇,其進行刪除圖像列取得部取得的所述圖像列的多個圖像 的一部分而取得精簡圖像列的圖像精簡處理。處理部100從多個圖像中選擇基準圖像和判 定對象圖像，根據基準圖像與判定對象圖像之間的變形信息，求出判定對象圖像被基準圖 像覆蓋的區域即覆蓋區域，並根據覆蓋區域，判定應關注的區域即關注區域的漏看可能性， 並根據漏看可能性的判定結果，判定可否刪除判定對象圖像。
[0135] 這裡，關注區域的漏看可能性是指關注區域未被用戶觀察到的可能性。例如，在圖 像精簡處理前的圖像列所包含的給定的圖像上所拍攝的關注區域未被拍攝到圖像精簡處 理後的圖像列所包含的任何圖像上的狀況下，僅看到精簡圖像列的用戶不能觀察到該關注 區域，從而漏看可能性為100%。反之，在關注區域被拍攝到精簡圖像列所包含的圖像上的 情況下，將漏看可能性設為0%即可。即，這裡的漏看可能性未考慮儘管關注區域被拍攝到 了精簡圖像列所包含的圖像上但由於用戶不注意而漏看的狀況，而單純地將是否拍攝到精 簡圖像上作為問題。但是，漏看可能性不限於0%和100%這兩個值，可以取兩者之間的值。 例如，可以使用精簡圖像上的關注區域面積相對於關注區域整體面積的比率等，作為漏看 可能性。
[0136] 由此，能夠進行考慮到關注區域的漏看可能性的圖像精簡處理。如上所述，關注區 域是指醫療領域中的病變部等，因此抑制關注區域的漏看是非常有用的。
[0137] 另外，本實施方式的圖像處理裝置等可以通過程序實現其處理的一部分或大部 分。該情況下，通過由CPU等處理器執行程序，實現本實施方式的圖像處理裝置等。具體而 言，讀出信息存儲介質所存儲的程序，並由CPU等處理器執行所讀出的程序。這裡，信息存 儲介質（計算機可讀取的介質）是存儲程序和數據等的介質，其功能能夠通過光碟（DVD、 ⑶等）、HDD(硬碟驅動器）、或存儲器（卡型存儲器、ROM等）等實現。並且，CPU等處理器 根據信息存儲介質所存儲的程序（數據）進行本實施方式的各種處理。即，在信息存儲介 質中，存儲有用於使計算機（具有操作部、處理部、存儲部、輸出部的裝置）作為本實施方式 的各部件發揮功能的程序（用於使計算機執行各部件的處理的程序）。
[0138] 3.第2實施方式
[0139] 這裡，對選擇基準圖像和判定對象圖像的其他方法進行說明。在本實施方式中，選 擇第1基準圖像和第2基準圖像這兩張圖像作為基準圖像。首先，說明基本的方法，然後說 明兩個變形例。另外，本實施方式與其他實施方式的不同在於基準圖像和判定對象圖像的 選擇方法，對於選擇出的基準圖像和判定對象圖像的可否刪除判定處理，使用在其他實施 方式中說明的方法，因此省略詳細的說明。
[0140] 3. 1第2實施方式的基本方法
[0141] 圖8示出本實施方式中的圖像處理裝置的系統結構例。構成為對圖4的處理部 100追加了第2基準圖像選擇部1007。
[0142] 基準圖像選擇部1001選擇第1基準圖像。第2基準圖像選擇部1007選擇比第1 基準圖像靠後方2個以上的圖像作為第2基準圖像。並且，判定對象圖像選擇部1002選擇 在基準圖像後方、且在第2基準圖像前方的圖像作為判定對象圖像。另外，在圖8中，區分 了基準圖像選擇部1001和第2基準圖像選擇部1007,但是不限於此，也可以由基準圖像選 擇部1001選擇第1基準圖像和第2基準圖像雙方。
[0143] 圖9示出對本實施方式的圖像精簡處理進行說明的流程圖。S201?S203與 SlOl?S103相同。在S203之後，選擇比S203中選擇出的第1基準圖像靠後方2個以上的 圖像作為第2基準圖像（S210)。然後，設定判定對象圖像（S204)。在未設定判定對象圖像 的情況下，選擇第1基準圖像的下一個圖像（輸入圖像列的第2個圖像）作為判定對象圖 像。並且，在已經選擇了輸入圖像列的第k個圖像作為判定對象圖像的情況下，錯開一個選 擇位置，選擇輸入圖像列的第k+1個圖像作為新的判定對象圖像。但是，判定對象圖像的選 擇範圍並不是到輸入圖像列的最後圖像為止，而是到與第2基準圖像一致為止。
[0144] 在判定對象圖像不與第2基準圖像一致的情況下，取得變形信息（S205)，並根據 所取得的變形信息計算覆蓋區域（S206)。這裡，根據第1基準圖像與判定對象圖像之間的 變形參數計算第1候選區域，並且根據第2基準圖像與判定對象圖像之間的變形參數計算 第2候選區域。然後，如圖10所示，將與第1候選區域和第2候選區域的併集對應的區域 作為覆蓋區域即可。之所以這樣，是因為本實施方式的方法在保留了第1基準圖像和第2 基準圖像的雙方的情況下，對判定對象圖像是否被充分覆蓋進行了判定，因此能夠將被第1 候選區域和第2候選區域的至少一方覆蓋的區域設為覆蓋區域。即，本實施方式中的非覆 蓋區域被設定為未包含在第1候選區域和第2候選區域的任何一個區域中的區域（與第1 實施方式同樣，是判定對象圖像中的不是覆蓋區域的區域）。
[0145] S207?S209與S107?S109相同。在S208中判定為可刪除的情況下，返回S204， 將判定對象圖像更新為後方1個圖像。在更新的結果為判定對象圖像與第2基準圖像一致 的情況下，返回S210,將第2基準圖像更新為後方1個圖像。並且，在對第2基準圖像進行 了更新的情況下，對判定對象圖像的選擇狀態進行復位。在判定對象圖像不與第2基準圖 像一致的情況下，進行S205以後的處理。
[0146] 並且，在S208中判定為不可刪除判定對象圖像的情況下，在基準圖像與當前時刻 的第2基準圖像這兩張圖像中，由於無法覆蓋其間夾著的全部圖像，所以，需要將當前時刻 的第2基準圖像的前一個圖像保留在精簡圖像列中。因此，設定包含當前的第2基準圖像 的前一個圖像及其以後的圖像在內的圖像列作為部分圖像列（S209)，返回S203。
[0147] 圖11(A)、圖11⑶圖示了以上的圖像精簡處理。選擇整個圖像列的第k個圖像作 為第1基準圖像（另外，相當於針對第1?k-1個圖像的處理結束、設定第k?N個圖像作 為部分圖像列的情況）。然後，選擇第k+2個圖像作為第2基準圖像。
[0148] 進而，從第1基準圖像與第2基準圖像之間的圖像的前方選擇判定對象圖像，判定 可否刪除判定對象圖像。
[0149] 如圖Il(A)所示，在判定為第1基準圖像與第2基準圖像之間的圖像全部可刪除 的情況下，有可能可以選擇與第1基準圖像隔開更遠的圖像作為第2基準圖像，所以，如圖 11 (B)所示，再次選擇第2基準圖像。具體而言，將第2基準圖像從第k+2個更新為第k+3 個即可。
[0150] 然後，再次判定可否刪除第1基準圖像與第2基準圖像之間的圖像。如圖Il(B) 所示，在存在判定為不可刪除的判定對象圖像的情況下，在第1基準圖像與當前的第2基準 圖像這兩張圖像中，無法覆蓋其間包含的全部圖像（具體而言，無法覆蓋被判定為不可刪 除的判定對象圖像），所以，認為第2基準圖像的更新（選擇位置的遞增）是不適當的。
[0151] 因此，設定包含當前時刻的第2基準圖像的前一個圖像（相當於圖Il(A)中的第2 基準圖像）及其以後的圖像在內的圖像列作為部分圖像列。由此，選擇圖Il(A)的時刻的 第2基準圖像作為下一個處理中的基準圖像，保證刪除的圖像被保留在精簡圖像列中的圖 像覆蓋。
[0152] 另外，在以上的說明中，在S203中選擇了輸入圖像列的起始的圖像作為基準圖 像，但是，初次進行S203的處理的情況不限於此。在本實施方式中，該判定對象圖像只要被 位於判定對象圖像後方的第2基準圖像覆蓋，則能夠進行刪除。即，如圖12(A)所示，例如 如果第1個和第2個圖像被第3個圖像覆蓋，則第1?2個圖像不需要保留在精簡處理後 的圖像中。因此，不是必須保留起始的圖像，在將起始的圖像作為基準圖像的方法中，可能 導致精簡圖像列所包含的圖像的張數不必要地增加。
[0153] 因此，在本實施方式中，最初的基準圖像不需要是圖像列取得部200所取得的圖 像列的起始圖像。示出具體方法的一例。如圖12(B)所示，選擇實際不存在的第0個圖像 作為第1基準圖像（這裡的選擇處理是為了便於說明，實際上不需要準備第〇個圖像等處 理）。這樣，通過S210中的第2基準圖像選擇處理選擇第2個圖像，對於判定對象圖像，依 次選擇其間的圖像（這裡僅為第1個圖像）。既然實際上不存在第1基準圖像，那麼在判定 對象圖像與第2基準圖像之間進行S206?S208的處理。如果第1個圖像被第2個圖像覆 蓋，則根據圖9的處理，如圖12 (C)所示，更新第2基準圖像，並轉移到第3個圖像，判定第 1?2個圖像是否能夠被該第3個圖像覆蓋。下面，如果反覆進行處理，則能夠發現如下的 k :如圖12 (D)所示，如果將第k-1個圖像作為第2基準圖像，則能夠覆蓋全部的第1?k-2 個圖像，但是，即使將第k個圖像作為第2基準圖像，也無法覆蓋全部的第1?k-1個圖像。 該情況下，在S208中判定為不可刪除，在S209中將由第k-1?N個圖像構成的圖像列設定 為部分圖像列，並返回S203。在第2次以後的S302的處理中，如上所述，由於選擇輸入圖像 列的起始的圖像作為基準圖像，所以，第k-1個圖像作為基準圖像而被保留在精簡圖像列 中。如上所述，由於第1?k-2個圖像能夠被第k-1個圖像覆蓋，所以，能夠刪除該第1? k-2個圖像，能夠削減精簡圖像列中包含的圖像的張數。
[0154] 在以上的本實施方式中，在輸入了第1?第N(N為2以上的整數）圖像作為 輸入圖像列的情況下，處理部1〇〇選擇第P圖像作為第1基準圖像，選擇第q(q為滿足 p+2蘭q蘭N-I的整數）圖像作為第2基準圖像，並且，選擇第r(r為滿足p+1蘭r蘭q-1 的整數）圖像作為判定對象圖像。並且，根據基於第1基準圖像與判定對象圖像之間的變 形信息和第2基準圖像與所述判定對象圖像之間的所述變形信息的處理結果、以及使用了 與關注區域對應的所述構造要素的處理結果，判定可否刪除判定對象圖像。進而，在判定為 可刪除第P+1?第q_l圖像的情況下，重新選擇第q+1圖像作為第2基準圖像。
[0155] 由此，如圖11(A)、圖Il(B)所示，能夠在判定對象圖像的前方和後方設定了基準 圖像後進行基於覆蓋率的圖像精簡處理。該情況下，由於使用兩個基準圖像，所以，能夠判 定為可刪除判定對象圖像的可能性提高，能夠減少精簡處理後的圖像張數。並且，在判定為 可刪除第1基準圖像與第2基準圖像之間所設定的判定對象圖像的情況下（狹義地講為可 刪除全部判定對象圖像的情況，但不需要限定於此），即使進一步擴大第1基準圖像與第2 基準圖像之間，也存在能夠覆蓋其間的圖像的可能性，所以，將第2基準圖像更新為比當前 的第2基準圖像靠後方的圖像。
[0156] 另外，如上所述，在本實施方式中，由於可以在判定對象圖像的後方設定基準圖 像，所以，在最初的處理中，不需要將第1基準圖像設為起始的圖像。這是因為，如果能夠 通過第2個以後的給定的圖像覆蓋其之前的全部圖像，則通過將該給定的圖像設為基準圖 像，能夠刪除其之前的圖像。
[0157] 並且，處理部100也可以進行將作為第1基準圖像而選擇出的圖像包含在精簡圖 像列中的處理。並且，在判定為不可刪除第P+1?第q_l圖像中的至少1個圖像的情況下， 設定由第q_l?第N圖像構成的部分圖像列作為輸入圖像列，針對所設定的輸入圖像列，將 P的值設定為1後，再次進行處理。
[0158] 由此，與第1實施方式中將基準圖像包含在精簡圖像列中的情況同樣，在本實施 方式中也能夠將第1基準圖像包含在精簡圖像列中。並且，第1基準圖像與第2基準圖像 之間的判定對象圖像中的至少1個圖像不可刪除的情況相當於第1基準圖像與第2基準圖 像之間過寬的情況，所以，位於此時的第2基準圖像的前方（狹義地講位於前方且最近）的 圖像應該保留在精簡圖像列中。因此，設定由第q_l?第N圖像構成的部分圖像列作為輸 入圖像列，針對所設定的輸入圖像列，再次進行第1、第2基準圖像和判定對象圖像的選擇 處理、可否刪除判定處理，並且根據條件再次進行第2圖像的更新處理等。另外，關於所設 定的部分圖像列，由於應該將其起始圖像保留在精簡圖像列中，所以，上述參數P優選為1。
[0159] 3. 2變形例（第2基準圖像的其他更新方法）
[0160] 接著，敘述第2實施方式的變形例。另外，在該變形例中，在敘述第2基準圖像的 選擇方法的關係上，關於可否刪除的判定反覆進行相同的記述。由此，為了簡化文章，將選 擇第q圖像作為第2基準圖像並進行了可否刪除的判定的結果為判定為可刪除第1基準圖 像與第2基準圖像之間的全部圖像的狀況記述為"第q圖像可以"，將不可刪除第1基準圖 像與第2基準圖像之間的至少1張圖像的狀況記述為"第q圖像不可以"。
[0161] 在上述方法中，在第q圖像可以的情況下，再次選擇第2基準圖像，但是，要選擇的 新的第2基準圖像限於第q+1圖像。
[0162] 在輸入第1?第N圖像作為輸入圖像列並選擇第1圖像作為第1基準圖像的情況 下，當選擇第q圖像作為第2基準圖像時，作為判定對象圖像的候選，考慮q_2張圖像（第 2?第q-1圖像），進行q_2次的判定處理。假設一次也沒有判定為不可刪除判定對象圖像 而結束了圖像精簡處理，則選擇3?N(如果考慮假想圖像，則也可以包含N+1)作為q，所 以，至少需要進行1+2+3+…+ (N-2) = (N-2)(N-l)/2次處理，計算量的級別為N2。S卩，在上 述方法中，當N非常大時，計算量劇增，並不理想。
[0163] 因此，這裡，在再次選擇第2基準圖像的情況下，其對象不限於相鄰圖像，通過擴 大選擇寬度來削減計算量。具體而言，在第q圖像可以的情況下，新的第2基準圖像不限於 第q+1圖像，允許從第q+2圖像及其後方的圖像中進行選擇。該情況下，即使第q圖像不可 以，也不清楚第q_l圖像是否可以（這是因為，存在未選擇第q_l圖像作為第2基準圖像的 可能性）。因此，不像第2實施方式的基本方法那樣，僅因為第q圖像不可以就立即進行保 留第q_l圖像作為精簡圖像的處理，而是通過選擇基本上比第q圖像靠前方的圖像作為新 的第2基準圖像，對前方的圖像進行判定。
[0164] 即，在該變形例中，在滿足結束條件之前，在可以的情況下在後方更新第2基準圖 像，在不可以的情況下在前方更新第2基準圖像，由此，搜索第1基準圖像的下一個精簡圖 像。通過適當設定新的第2基準圖像的位置，能夠減少在發現下一個精簡圖像之前作為第 2基準圖像而選擇的圖像的張數，也能夠削減計算量。另外，這裡的計算量削減停留在計算 量的期待值的削減上，根據第1基準圖像的下一個精簡圖像的位置，不能否定上述方法成 為較少計算量的可能性。下面，對變形例的方法進行詳細說明。
[0165] 圖像處理裝置的系統結構例與圖8相同，第2基準圖像選擇部1007中的第2基準 圖像的選擇處理（更新處理）不同。因此省略相同部分的詳細說明，對不同之處進行說明。
[0166] 在輸入了輸入圖像列後，基準圖像選擇部1001選擇第1基準圖像。這裡，如上所 述，選擇輸入圖像列的起始的圖像（第1圖像）。另外，在輸入圖像列是圖像列取得部200 所取得的圖像列的情況下（進行最初的第1基準圖像選擇處理的情況下），可以選擇起始以 外的圖像（例如假想的第〇個圖像）作為第1基準圖像，這點相同，但是，下面，只要沒有特 別說明，則設第1基準圖像為起始的圖像進行說明。
[0167] 然後，選擇第2基準圖像。這裡，設定與作為第2基準圖像的選擇對象的圖像對應 的第2基準圖像選擇區間（實際上相當於搜索第1基準圖像的下一個精簡圖像的範圍）。 設與第i圖像?第j圖像對應的半開區間[i、j)為第2基準圖像選擇區間，使i對應於第 1基準圖像的下一個圖像（狹義地講為i = 2)，設j = N+2。另外，設j = N+2是因為，如可 以設定假想的第0圖像作為第1基準圖像那樣，也可以設定假想的第N+1圖像作為第2基 準圖像。第2基準圖像為第N+1圖像的情況相當於判定是否僅通過第1基準圖像就能夠覆 蓋其後方的全部圖像而不需要第2基準圖像的情況。
[0168] 然後，從所設定的第2基準圖像選擇區間中選擇第2基準圖像。這裡，為了高效進 行處理，根據給定的條件決定第2基準圖像。首先，在第1基準圖像設定後、初次選擇第2 基準圖像的情況下，選擇第i+1圖像（狹義地講為第3圖像）作為第2基準圖像。這點與 第2實施方式的基本方法相同。
[0169] 圖13(A)圖示了此前的處理。這裡，考慮N =12的圖像列，第1基準圖像為第1 個圖像，第2基準圖像選擇區間為第2個圖像?第14個圖像（i = 2、j = 14)，第2基準圖 像為第3個圖像。
[0170] 選擇出第2基準圖像後的判定對象圖像選擇處理、覆蓋區域（非覆蓋區域）計算 處理、關注區域漏看可能性判定處理、可否刪除判定處理、以及這些處理的重複與上述方法 相同，所以省略詳細說明。
[0171] 在選擇了給定的圖像（最初為第3圖像）作為第2基準圖像的情況下，如果該圖 像可以，則第2基準圖像的位置可以進一步遠離第1基準圖像，所以，作為新的第2基準圖 像，選擇比當前圖像靠後方的圖像。這思路本身與第2實施方式的基本方法相同。但是，在 上述方法中，使第2基準圖像一個一個地向後方移動，但是，這裡可以轉移到後方2個以上 的圖像。
[0172] 作為一例，在當前的第2基準圖像為從第1基準圖像開始數第a個圖像的情況下， 可以將從第1基準圖像開始數第2Xa個圖像作為新的第2基準圖像。具體而言，如圖13 (B) 所示，在選擇第3個圖像（從第1基準圖像開始數第2個）作為第2基準圖像的情況下，如 果該第3個圖像可以，則對於下一個第2基準圖像，選擇第5個（從第1基準圖像開始數第 4個）圖像。
[0173] 但是，如果第q個圖像可以，則不需要選擇第q_l個以前的圖像作為保留在精簡圖 像列中的精簡圖像。因此，選擇比當前位置（第q個）靠前方的圖像作為第2基準圖像並 沒有優點，所以，對第2基準圖像選擇區間進行更新即可。具體而言，設選擇區間的起點i 為i = q即可。在該變形例中，由於從第2基準圖像選擇區間中選擇第2基準圖像，所以， 這樣不會選擇比當前位置靠前方的圖像。例如，如圖13(B)所示，在第3個圖像可以的情況 下，第2個圖像不是精簡圖像，所以從選擇區間中排除即可，將選擇區間的起點更新為第3 個圖像。
[0174] 同樣，如果第5個圖像可以，則如圖13(C)所示，選擇第9個圖像作為新的第2基 準圖像，並且將第2基準圖像選擇區間的起點更新為第5個圖像。
[0175] 但是，如在圖13(C)中考慮假設第9個圖像可以的情況而可知的那樣，將第q個圖 像作為第2基準圖像，在該第q圖像可以的情況下，當q的值增大時，新的第2基準圖像可 能位於極後方。例如，比第N+1靠後方的圖像成為候選，無法選擇第2基準圖像，或者，即使 不這樣，更新前後的第2基準圖像的間隔過寬，下一個精簡圖像的搜索也沒有效率。
[0176] 因此，在選擇比當前位置靠後方的圖像作為新的第2基準圖像的情況下，也可以 一併使用其他方法。作為一例，根據（q+j)/2的值決定新的第2基準圖像。例如在第9個圖 像可以的情況下，第2基準圖像選擇區間的起點被更新為第9個圖像，所以，成為[9、14)的 半開區間。即，通過將其中央附近的圖像作為新的第2基準圖像，將搜索範圍的中央作為處 理對象。通過對搜索範圍的中央進行判定而使搜索範圍減小一半的方法無外乎廣泛公知的 二分搜索，並且，二分搜索在計算量方面具有優點也是廣泛公知的。本實施方式的第2基準 圖像選擇區間具有如下性質：如果給定的圖像可以，則可以認為該給定的圖像的前方的圖 像全部可以，如果給定的圖像不可以，則可以認為該給定的圖像的後方的圖像全部不可以， 能夠應用二分搜索的方法。即，通過從更新前的第2基準圖像與第2基準圖像選擇區間的 終點的中間附近選擇新的第2基準圖像，能夠期待高效的處理。
[0177] 這裡，一併使用使第1基準圖像起點的距離成為2倍的方法和與二分搜索對應的 方法。例如，在第q圖像為更新前的第2基準圖像的情況下，設滿足下式（1)的第k圖像為 下一個第2基準圖像即可。這裡，min(a，b)表示a和b中的較小的一方。
[0178]【數學式1】

【權利要求】
1. 一種圖像處理裝置，其特徵在於，該圖像處理裝置包含： 圖像列取得部，其取得具有多個圖像的圖像列；以及 處理部，其進行刪除所述圖像列取得部所取得的所述圖像列的所述多個圖像的一部分 而取得精簡圖像列的圖像精簡處理， 所述處理部從所述多個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像，根據使用了所述基準圖 像與所述判定對象圖像之間的變形信息的處理和使用了與關注區域對應的構造要素的處 理的結果，判定可否刪除所述判定對象圖像。
2. 根據權利要求1所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 使用了所述變形信息的處理是使用所述變形信息對所述基準圖像和所述判定對象圖 像的一方的至少一部分進行變形的處理， 使用了所述構造要素的處理是基於所述構造要素的收縮處理、或者是判定在非覆蓋區 域中是否包含所述構造要素的處理，其中，所述非覆蓋區域是所述判定對象圖像未被所述 基準圖像覆蓋的區域。
3. 根據權利要求1所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部進行如下處理作為使用了所述變形信息的處理：使用所述變形信息對所述 基準圖像進行變形，求出作為所述判定對象圖像被所述基準圖像覆蓋的區域的覆蓋區域， 並求出所述判定對象圖像中的所述覆蓋區域以外的區域作為非覆蓋區域， 所述處理部對所述非覆蓋區域進行基於所述構造要素的收縮處理，作為使用了所述構 造要素的處理。
4. 根據權利要求3所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部在所述收縮處理的結果是存在殘留區域的情況下，判定為所述判定對象圖 像是不可刪除的。
5. 根據權利要求1所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部進行如下處理作為使用了所述構造要素的處理：對所述判定對象圖像進行 基於所述構造要素的收縮處理，求出要覆蓋區域。
6. 根據權利要求5所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部進行如下處理作為使用了所述變形信息的處理：根據所述基準圖像與所述 判定對象圖像之間的所述變形信息，對所述要覆蓋區域進行變形， 所述處理部在變形後的所述要覆蓋區域包含在所述基準圖像中的情況下，判定為所述 判定對象圖像是可刪除的。
7. 根據權利要求5所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部進行如下處理作為使用了所述變形信息的處理：根據所述基準圖像與所述 判定對象圖像之間的所述變形信息，對所述基準圖像進行變形， 所述處理部在所述要覆蓋區域包含在變形後的所述基準圖像中的情況下，判定為所述 判定對象圖像是可刪除的。
8. 根據權利要求1所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部進行如下處理作為使用了所述變形信息的處理：使用所述變形信息對所述 基準圖像進行變形，求出作為所述判定對象圖像被所述基準圖像覆蓋的區域的覆蓋區域， 並且在設定於所求出的所述覆蓋區域的邊界上的多個點中的各點處，求出到所述判定對象 圖像的外周的最短距離，求出在所述多個點中的各點處求出的所述最短距離中的最大值， 所述處理部進行如下處理作為使用了所述構造要素的處理：取得所述構造要素的最小 直徑，並根據所取得的所述最小直徑與所述最短距離中的所述最大值的比較處理，判定所 述構造要素是否包含在所述判定對象圖像中的作為所述覆蓋區域以外的區域的非覆蓋區 域中。
9. 根據權利要求1所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部進行如下處理作為使用了所述變形信息的處理：使用所述變形信息對所述 基準圖像進行變形，求出作為所述判定對象圖像被所述基準圖像覆蓋的區域的覆蓋區域， 並且在設定於所述判定對象圖像的外周上的多個點中的各點處，求出到所述覆蓋區域的邊 界的最短距離，求出在所述多個點中的各點處求出的所述最短距離中的最大值， 所述處理部進行如下處理作為使用了所述構造要素的處理：取得所述構造要素的最小 直徑，並根據所取得的所述最小直徑與所述最短距離中的所述最大值的比較處理，判定所 述構造要素是否包含在所述判定對象圖像中的作為所述覆蓋區域以外的區域的非覆蓋區 域中。
10. 根據權利要求1?9中的任意一項所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部進行如下處理： 第1可否刪除判定處理，根據所述基準圖像與所述判定對象圖像之間的所述變形信 息，計算所述基準圖像對所述判定對象圖像的覆蓋率，並根據計算出的所述覆蓋率，判定可 否刪除所述判定對象圖像；以及 第2可否刪除判定處理，根據使用了所述變形信息的處理和使用了所述構造要素的處 理的結果，判定可否刪除所述判定對象圖像。
11. 根據權利要求1?10中的任意一項所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部針對所述基準圖像、所述判定對象圖像以及所述多個圖像中的在所述圖像 列中位於所述基準圖像與所述判定對象圖像之間的所述圖像，求出相鄰的所述圖像之間的 所述變形信息，根據所求出的相鄰的所述圖像之間的所述變形信息，求出所述基準圖像與 所述判定對象圖像之間的所述變形信息。
12. 根據權利要求1?11中的任意一項所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部設定與所述關注區域的尺寸成比例的尺寸的所述構造要素。
13. 根據權利要求1?12中的任意一項所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在輸入了第1?第N(N為2以上的整數）圖像作為輸入圖像列的情況下， 所述處理部選擇第P (P為滿足1 = P = N的整數）圖像作為第1基準圖像，選擇第q (q 為P+2以上的整數）圖像作為第2基準圖像，並且選擇第r(r為滿足ρ+l蘭r蘭q - 1的 整數）圖像作為所述判定對象圖像，並根據使用了所述第1基準圖像與所述判定對象圖像 之間的所述變形信息的處理、使用了所述第2基準圖像與所述判定對象圖像之間的所述變 形信息的處理、以及使用了所述構造要素的處理的結果，判定可否刪除所述判定對象圖像。
14. 根據權利要求13所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部從設定了與第P+2?第N圖像對應的起點和終點的第2基準圖像選擇區間 中選擇所述第2基準圖像，根據所述第1基準圖像和所述第2基準圖像判定可否刪除所述 判定對象圖像，在判定為可刪除第P+1?第q-Ι圖像的情況下，選擇所述第2基準圖像選擇 區間中包含的第X(X為滿足χ > q的整數）圖像作為新的所述第2基準圖像，並且將所述 第2基準圖像選擇區間的所述起點更新為所述第q圖像。
15. 根據權利要求14所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在判定為不可刪除所述第P+1?第q_l圖像中的至少1個圖像的情況下，所述處理部 選擇所述第2基準圖像選擇區間中包含的第y (y為滿足y < q的整數）圖像作為新的所述 第2基準圖像，並且將所述第2基準圖像選擇區間的所述終點更新為所述第q圖像。
16. 根據權利要求14或15所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在對所述第2基準圖像選擇區間的所述起點或所述終點進行更新後的結果為所述起 點和所述終點相鄰的情況下，所述處理部進行將所述多個圖像中的作為所述第1基準圖像 而選擇出的1個圖像包含在所述精簡圖像列中的處理，並且，設定由與所述起點對應的所 述多個圖像中的1個圖像、以及所述多個圖像中的在所述輸入圖像列中比與所述起點對應 的所述多個圖像中的1個圖像靠後方的圖像構成的圖像列作為所述輸入圖像列，針對所設 定的所述輸入圖像列，將所述P的值設定為1，再次進行處理。
17. 根據權利要求13所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在判定為可刪除第P+1?第q_l圖像的情況下，所述處理部選擇第q+Ι圖像作為所述 第2基準圖像。
18. 根據權利要求17所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在判定為不可刪除所述第P+1?第q_l圖像中的至少1個圖像的情況下，所述處理部 進行將所述多個圖像中的作為所述第1基準圖像而選擇出的1個圖像包含在所述精簡圖像 列中的處理，並且，設定由所述第q-Ι?第N圖像構成的圖像列作為所述輸入圖像列，針對 所設定的所述輸入圖像列，將所述P的值設定為1，再次進行處理。
19. 根據權利要求1?18中的任意一項所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部在所述圖像列取得部所取得的所述圖像列的所述多個圖像中，根據使用了 所述變形信息的處理和使用了與所述關注區域對應的所述構造要素的處理的結果，設定由 判定為不可刪除的精簡圖像構成的精簡候選圖像列，並且根據使用了所述變形信息的處理 和使用了與所述關注區域對應的所述構造要素的處理的結果，設定由判定為可刪除的刪除 候選圖像構成的刪除候選圖像列， 所述處理部從所述精簡候選圖像列中選擇第1圖像，從所述刪除候選圖像列中選擇第 2圖像，在所述第2圖像上設定觀察區域，並且，根據所述第1圖像與所述第2圖像之間的所 述變形信息求出作為所述第1圖像上的與所述觀察區域對應的區域的所述對應區域，基於 根據所述對應區域求出的第1特徵量和根據所述觀察區域求出的所述第2特徵量中的至少 一方，判定可否刪除所述第2圖像。
20. 根據權利要求19所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述第1特徵量是所述對應區域的明度信息、尺寸信息和與特定形狀的相似度信息中 的至少一方， 所述第2特徵量是所述觀察區域的所述明度信息、所述尺寸信息和與所述特定形狀的 所述相似度信息中的至少一方。
21. 根據權利要求20所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部根據所述第1特徵量與第1閾值的第1比較處理、所述第2特徵量與第2閾 值的第2比較處理、以及所述第1特徵量和所述第2特徵量的差異度與第3閾值的第3比 較處理中的至少一個比較處理，判定可否刪除所述第2圖像。
22. 根據權利要求19所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部根據所述對應區域的像素的像素值求出所述對應區域的明度信息作為所 述第1特徵量，並且根據所述觀察區域的所述像素的所述像素值求出所述觀察區域的所述 明度信息作為所述第2特徵量。
23. 根據權利要求22所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在作為所述明度信息的所述第1特徵量大於給定的上限閾值的情況下、或所述第1特 徵量小於給定的下限閾值的情況下，所述處理部判定為不可刪除所述第2圖像。
24. 根據權利要求19所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部求出由所述對應區域的尺寸信息表示的值作為所述第1特徵量，並且求出 由所述觀察區域的所述尺寸信息表示的值作為所述第2特徵量。
25. 根據權利要求19所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部求出表示所述對應區域與給定的形狀的相似度的值作為所述第1特徵量， 並且求出表示所述觀察區域與所述給定的形狀的所述相似度的值作為所述第2特徵量。
26. 根據權利要求22?25中的任意一項所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在所述第1特徵量與所述第2特徵量的差異度大於給定的閾值的情況下，所述處理部 判定為不可刪除所述第2圖像。
27. 根據權利要求1?18中的任意一項所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部從所述圖像列中檢測場景變換，根據檢測到的所述場景變換設定由所述圖 像列的一部分構成的部分圖像列，從所設定的所述部分圖像列中選擇所述基準圖像和所述 判定對象圖像，根據所述基準圖像與所述判定對象圖像之間的變形信息判定可否刪除所述 判定對象圖像。
28. 根據權利要求27所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部根據表示判定可否刪除所述判定對象圖像時使用的所述變形信息的精度 的精度信息，檢測所述場景變換。
29. 根據權利要求28所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部進行如下處理：針對所述多個圖像中的選擇圖像的各像素，判定是否適於 計算所述變形信息，根據判定為適於計算所述變形信息的像素的數量求出所述精度信息， 根據所求出的所述精度信息，檢測所述圖像列中的與所述選擇圖像對應的位置處的所述場 景變換。
30. 根據權利要求29所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部在所述選擇圖像上設定包含處理對象像素的給定尺寸的區域，根據所設定 的所述區域中的紋理信息，判定所述處理對象像素是否適於計算所述變形信息，其中，所述 處理對象像素是判定是否適於計算所述變形信息的對象。
31. 根據權利要求28所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部進行如下處理：求出所述多個圖像中的第1圖像與所述第1圖像之後的第 2圖像之間的相似度信息作為所述精度信息，根據所求出的所述精度信息，檢測所述圖像列 中的所述第1圖像與所述第2圖像之間的位置處的所述場景變換。
32. 根據權利要求28?31中的任意一項所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在由所述精度信息表示的值小於給定的精度閾值的情況下，所述處理部判定為檢測到 所述場景變換。
33. 根據權利要求27所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理部基於根據所述多個圖像求出的運動信息、特定被攝體的攝像信息和明度信 息中的至少一方，檢測所述場景變換。
34. 根據權利要求27?33中的任意一項所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在從所述圖像列中檢測到第i (i為整數）場景變換和所述第i場景變換之後的第i+1 場景變換的情況下，所述處理部設定所述圖像列的所述多個圖像中的在所述第i場景變換 的後方且在所述第i+Ι場景變換的前方的所述圖像作為所述部分圖像列。
35. 根據權利要求27?34中的任意一項所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在設定了多個所述部分圖像列的情況下，針對多個所述部分圖像列，所述處理部並行 選擇所述基準圖像和所述判定對象圖像，根據所述基準圖像與所述判定對象圖像之間的所 述變形信息判定可否刪除所述判定對象圖像。
36. 根據權利要求35所述的圖像處理裝置，其特徵在於， 在從所述圖像列中檢測到第j(j為整數）場景變換的情況下，所述處理部設定所述圖 像列的所述多個圖像中的包含所述第j場景變換的前方的所述圖像的第k(k為整數）部分 圖像列和包含所述第j場景變換的後方的所述圖像的第k+Ι部分圖像列， 所述處理部並行執行如下處理： 從所述第k部分圖像列中選擇所述基準圖像和所述判定對象圖像，根據所述基準圖像 與所述判定對象圖像之間的所述變形信息判定可否刪除所述判定對象圖像；以及 從所述第k+Ι部分圖像列中選擇所述基準圖像和所述判定對象圖像，根據所述基準圖 像與所述判定對象圖像之間的所述變形信息判定可否刪除所述判定對象圖像。
37. -種圖像處理裝置，其特徵在於，該圖像處理裝置包含： 圖像列取得部，其取得具有多個圖像的圖像列；以及 處理部，其進行刪除所述圖像列取得部所取得的所述圖像列的所述多個圖像的一部分 而取得精簡圖像列的圖像精簡處理， 所述處理部從所述多個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像，根據所述基準圖像與所 述判定對象圖像之間的變形信息，求出作為所述判定對象圖像被所述基準圖像覆蓋的區域 的覆蓋區域，並根據所述覆蓋區域，判定作為應當關注的區域的關注區域的漏看可能性，由 此判定可否刪除所述判定對象圖像。
38. -種圖像處理裝置，其特徵在於，該圖像處理裝置包含： 圖像列取得部，其取得具有多個圖像的圖像列；以及 處理部，其進行刪除所述圖像列取得部所取得的所述圖像列的所述多個圖像的一部分 而取得精簡圖像列的圖像精簡處理， 所述處理部從所述圖像列中檢測場景變換，根據檢測到的所述場景變換設定由所述圖 像列的一部分構成的部分圖像列，從所設定的所述部分圖像列中選擇基準圖像和判定對象 圖像，根據所述基準圖像與所述判定對象圖像之間的變形信息判定可否刪除所述判定對象 圖像。
39. -種程序，其特徵在於，該程序使計算機作為以下部件發揮功能： 圖像列取得部，其取得具有多個圖像的圖像列；以及 處理部，其進行刪除所述圖像列取得部所取得的所述圖像列的所述多個圖像的一部分 而取得精簡圖像列的圖像精簡處理， 所述處理部從所述多個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像，根據使用了所述基準圖 像與所述判定對象圖像之間的變形信息的處理和使用了與關注區域對應的構造要素的處 理的結果，判定可否刪除所述判定對象圖像。
40. -種程序，其特徵在於，該程序使計算機作為以下部件發揮功能： 圖像列取得部，其取得具有多個圖像的圖像列；以及 處理部，其進行刪除所述圖像列取得部所取得的所述圖像列的所述多個圖像的一部分 而取得精簡圖像列的圖像精簡處理， 所述處理部從所述多個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像，根據所述基準圖像與所 述判定對象圖像之間的變形信息，求出作為所述判定對象圖像被所述基準圖像覆蓋的區域 的覆蓋區域，並根據所述覆蓋區域，判定作為應當關注的區域的關注區域的漏看可能性，由 此判定可否刪除所述判定對象圖像。
41. 一種程序，其特徵在於，該程序使計算機作為以下部件發揮功能： 圖像列取得部，其取得具有多個圖像的圖像列；以及 處理部，其進行刪除所述圖像列取得部所取得的所述圖像列的所述多個圖像的一部分 而取得精簡圖像列的圖像精簡處理， 所述處理部從所述圖像列中檢測場景變換，根據檢測到的所述場景變換設定由所述圖 像列的一部分構成的部分圖像列，從所設定的所述部分圖像列中選擇基準圖像和判定對象 圖像，根據所述基準圖像與所述判定對象圖像之間的變形信息判定可否刪除所述判定對象 圖像。
42. -種圖像處理方法，其特徵在於， 取得具有多個圖像的圖像列， 從所述圖像列的所述多個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像， 根據使用了所述基準圖像與所述判定對象圖像之間的變形信息的處理以及使用了與 關注區域對應的構造要素的處理的結果，判定可否刪除所述判定對象圖像， 根據所述可否刪除的判定結果，進行刪除所述圖像列的所述多個圖像的一部分而取得 精簡圖像列的圖像精簡處理。
43. -種圖像處理方法，其特徵在於， 取得具有多個圖像的圖像列， 從所述圖像列的所述多個圖像中選擇基準圖像和判定對象圖像， 根據所述基準圖像與所述判定對象圖像之間的變形信息，求出作為所述判定對象圖像 被所述基準圖像覆蓋的區域的覆蓋區域， 根據所述覆蓋區域，判定作為應當關注的區域的關注區域的漏看可能性，由此判定可 否刪除所述判定對象圖像， 根據所述可否刪除的判定結果，進行刪除所述圖像列的所述多個圖像的一部分而取得 精簡圖像列的圖像精簡處理。
44. 一種圖像處理方法，其特徵在於， 取得具有多個圖像的圖像列， 從所取得的所述圖像列中檢測場景變換， 根據檢測到的所述場景變換設定由所述圖像列的一部分構成的部分圖像列， 從所設定的所述部分圖像列中選擇基準圖像和判定對象圖像， 根據所述基準圖像與所述判定對象圖像之間的變形信息，判定可否刪除所述判定對象 圖像，由此進行刪除所述圖像列的所述多個圖像的一部分而取得精簡圖像列的圖像精簡處 理。
【文檔編號】A61B1/00GK104244801SQ201380020663
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2013年3月25日 優先權日:2012年4月18日
【發明者】矢口陽一 申請人:奧林巴斯株式會社