【課題】管腔内画像において、異常部と血管とを区別し、異常部を適正に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。
【解決手段】画像処理装置１は、被検体の管腔内を撮像して得られた管腔内画像から異常部の候補となる領域である異常候補領域を検出する異常候補領域検出部１１０と、管腔内画像から管状領域を検出する管状領域検出部１２０と、異常候補領域と管状領域とが、管状領域と類似した色の領域で連結されているか否かを判定する連結性判定部１３０と、連結性判定部１３０の判定結果に基づいて、異常候補領域が異常部であるか否かを判定する異常判定部１４０とを備える。 （もっと読む）

【課題】暗部と明部とが同時に写り込んだ画像について視認性の優れた画像処理を施すことができる放射線撮影装置および画像処理方法を提供する。
【解決手段】本発明によれば、元画像Ｐ０のコントラストを調整することができるようになっている。元画像Ｐ０全体に一様のコントラスト調整を行うのでは、元画像Ｐ０の一部においてノイズ成分を増強させてしまう。そこで、元画像Ｐ０の低線量部分についてより弱くコントラスト調整を行うようする。この様にすれば、元画像Ｐ０のコントラストを調整した際に、低線量部分でノイズ成分が強調されないので、画像の視認性が悪化することがない。 （もっと読む）

【課題】被写体と被写体の比較対象とを含む画像を安定して撮像することができる撮像装置、測色装置および画像形成装置を提供する。
【解決手段】撮像部は、測色対象の被写体であるパッチ画像と対向する第一の面に開口部が設けられた筐体と、筐体の内部に保持され、筐体の外部のパッチ画像を開口部を介して撮像するセンサユニットと、筐体の第一の面に配置され、パッチ画像の比較対象としてセンサユニットによりパッチ画像とともに撮像される基準チャートが形成されたチャート板と、パッチ画像および基準チャートを照明する照明光源と、を備える。照明光源は、高照度領域Ｒｘがセンサユニットの撮像範囲Ｒに含まれる被写体撮像領域Ｒ１および基準チャート撮像領域Ｒ２と重ならないように配置されている。 （もっと読む）

【課題】染色標本画像に対する画像処理において、組織線維化を検出するための指標となる膠原線維および弾性線維の組織内占有率に基づいて、有効な病理診断支援情報を提供する。
【解決手段】本発明による病理診断支援装置100は、染色標本画像から、組織線維化の診断を支援する診断支援情報を提供する病理診断支援装置であり、染色標本画像を読み込む画像読み込み部107と、染色標本画像を処理する画像処理部101と、を備え、該画像処理部101は、画素値に基づいて標本画像中の膠原線維および弾性線維を分類する画像分類部102と、標本画像に含まれる組織領域を抽出する組織領域抽出部103と、画像分類の結果に基づいて、膠原線維および弾性線維について、組織領域内の占有率を算出する占有率算出部104と、算出した膠原線維の占有率および弾性線維の占有率に基づいて、診断支援情報を提供する診断支援情報提供部105と、を備える。 （もっと読む）

【課題】生体組織標本の切片標本を撮像して得られた一連の標本画像に対し、もとの生体組織標本をスライスした順序に対応した並び順を付与することができる画像処理装置等を提供する。
【解決手段】生体組織標本をスライスし染色を施した複数の切片標本に対応する複数の画像に対し、該画像内の各画素の色特徴量に基づいて少なくとも１種類の組織構成要素を抽出し、該種類ごとの画像である要素画像を作成する要素画像作成部４５２と、複数の画像間で、同じ種類の要素画像の連続性を評価する連続性評価アルゴリズム４５３ａ、４５３ｂ、…を有し、連続性の評価結果に基づいて、複数の画像の並び順を判定する連続性評価部４５３とを備える。 （もっと読む）

【課題】非蛍光色素によって染色された標本において、非蛍光色素が発する自家蛍光波長帯域を特定することができる画像処理装置等を提供する。
【解決手段】画像処理装置３０は、非蛍光染色が施された標本を互いに異なる複数の波長帯域で撮像することにより取得された複数の画像を入力する画像入力部３２と、入力された複数の画像に基づいて、標本が発する自家蛍光を表す特徴量としての蛍光強度を算出する蛍光強度算出部３５１とを備える。 （もっと読む）

【課題】
シンプルな構成で空間分解能を向上させることができ、低コストで汎用性を備えたイメージング手法を提供する。
【解決手段】
対象の位置を固定して、対象の 画像をベース画像として取得するステップと、対象あるいは／および画像取得装置の測定系を移動させることで、前記ベース画像に対して結像面内で所定量シフトしたＮ枚のシフト画像（Ｎ≧１）を取得するステップと、前記ベース画像と各シフト画像の同じ座標の画素同士の差分からＮ枚の差分画像（Ｎ≧１）を取得するステップと、前記Ｎ枚の差分画像を加算して対象の差分積算画像を取得するステップと、からなる。 （もっと読む）