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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-02-05
(45)【発行日】2025-02-14
(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G01N 21/17 20060101AFI20250206BHJP
【ＦＩ】
G01N21/17 625
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2021556159
(86)(22)【出願日】2020-11-13
(86)【国際出願番号】 JP2020042352
(87)【国際公開番号】W WO2021095826
(87)【国際公開日】2021-05-20
【審査請求日】2023-08-10
(31)【優先権主張番号】P 2019206436
(32)【優先日】2019-11-14
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和１年度、国立研究開発法人科学技術振興機構、「未来社会創造事業」 「仮想開口顕微鏡ハードウェア・信号画像処理ソフトウェア開発」 委託研究開発、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
(73)【特許権者】
【識別番号】504171134
【氏名又は名称】国立大学法人 筑波大学
(74)【代理人】
【識別番号】100106909
【弁理士】
【氏名又は名称】棚井 澄雄
(74)【代理人】
【識別番号】100188558
【弁理士】
【氏名又は名称】飯田 雅人
(74)【代理人】
【識別番号】100169764
【弁理士】
【氏名又は名称】清水 雄一郎
(72)【発明者】
【氏名】安野 嘉晃
(72)【発明者】
【氏名】笈田 大輔
【審査官】小野寺 麻美子
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１７－０８０３４４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－０６６７６２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－２２８４７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－１７５６９８（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１９／０１１７１０９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】WARTAK, A. et al.，Multi-directional optical coherence tomography for retinal imaging，BIOMEDICAL OPTICS EXPRESS，2017年11月13日，Vol. 8, No. 12，https://doi.org/10.1364/BOE.8.005560
【文献】LY, A. et al.，An evidence-based approach to the routine use of optical coherence tomography，Clinical and Experimental Optometry，2019年05月03日，Vol. 102，pp. 242-259，https://doi.org/10.1111/cxo.12847
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｎ ２１／１７
Ａ６１Ｂ ３／００ － Ａ６１Ｂ ３／１８
Ｇ０６Ｔ ７／１１
ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
試料の状態を表す光干渉断層信号を空間周波数領域に変換して前記試料の逆空間に対応する瞳面における電場を示す電場データを生成する電場推定部と、前記瞳面における電場の通過特性分布を示すマスクを前記電場データに作用して、マスク電場データを生成するマスク部と、
前記マスク電場データを空間領域に変換してマスク光干渉断層信号を生成する変換部と、
Ｍ個（Ｍは、２以上の整数）の前記マスク光干渉断層信号のそれぞれに基づくマスク画像を異なる表示態様をもって合成して合成画像を生成する合成部と、を備え、
前記マスク部は、前記電場データに前記通過特性分布が異なるＭ個のマスクをそれぞれ作用してＭ個のマスク電場データを取得し、
前記変換部は、前記Ｍ個のマスク電場データをそれぞれ空間領域に変換して前記Ｍ個のマスク光干渉断層信号を生成する
画像処理装置。
【請求項2】
前記通過特性分布は、前記瞳面において前記電場を通過する方位角の空間周波数帯域を示す請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項3】
前記通過特性分布は、前記瞳面において前記電場を通過する動径の空間周波数帯域を示す請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項4】
前記マスクは、空間周波数に対応するサンプル点ごとに前記電場の通過の有無を示す請求項２または請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項5】
前記マスクは、前記電場を通過する通過領域と前記電場を通過しない遮断領域との境界から所定の範囲内においてサンプル点間で単調に変化するマスク値を有する請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項6】
前記マスク光干渉断層信号に基づく前記試料の構造を示すマスク画像を生成する合成部を備える請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項7】
前記表示態様として前記Ｍ個のマスク画像をそれぞれ表す色の色相が異なる請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項8】
前記表示態様として前記Ｍ個のマスク画像をそれぞれ表す色を前記Ｍ個間で合成した色は、無彩色である請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項9】
画像処理装置における方法であって、試料の状態を表す光干渉断層信号を空間周波数領域に変換して前記試料の逆空間に対応する瞳面における電場を示す電場データを生成する電場推定過程と、
前記瞳面における電場の通過特性分布を示すマスクを前記電場データに作用して、マスク電場データを生成するマスク過程と、
前記マスク電場データを空間領域に変換してマスク光干渉断層信号を生成する変換過程と、
Ｍ個（Ｍは、２以上の整数）の前記マスク光干渉断層信号のそれぞれに基づくマスク画像を異なる表示態様をもって合成して合成画像を生成する合成過程と、を有し、
前記マスク過程において、前記電場データに前記通過特性分布が異なるＭ個のマスクをそれぞれ作用してＭ個のマスク電場データを取得し、
前記変換過程において、前記Ｍ個のマスク電場データをそれぞれ空間領域に変換して前記Ｍ個のマスク光干渉断層信号を生成する
画像処理方法。
【請求項10】
画像処理装置のコンピュータに、試料の状態を表す光干渉断層信号を空間周波数領域に変換して前記試料の逆空間に対応する瞳面における電場を示す電場データを生成する電場推定手順と、
前記瞳面における電場の通過特性分布を示すマスクを前記電場データに作用して、マスク電場データを生成するマスク手順と、
前記マスク電場データを空間領域に変換してマスク光干渉断層信号を生成する変換手順と、
Ｍ個（Ｍは、２以上の整数）の前記マスク光干渉断層信号のそれぞれに基づくマスク画像を異なる表示態様をもって合成して合成画像を生成する合成過程と、
を実行させるためのプログラムであって、
前記マスク手順において、前記電場データに前記通過特性分布が異なるＭ個のマスクをそれぞれ作用してＭ個のマスク電場データを取得し、
前記変換手順において、前記Ｍ個のマスク電場データをそれぞれ空間領域に変換して前記Ｍ個のマスク光干渉断層信号を生成する
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。
本願は、２０１９年１１月１４日に日本に出願された特願２０１９－２０６４３６号について優先権を主張し、それらの内容をここに援用する。
本願は、２０１９年１１月１４日に日本に出願された特願２０１９－２０６４３６号について優先権を主張し、それらの内容をここに援用する。
【背景技術】
【0002】
光干渉断層撮影（ＯＣＴ：Optical Coherence Tomography）は、光の干渉性（コヒーレンス）を利用して試料（主に生体）の断層画像を取得する技術である。ＯＣＴによれば、試料の表面に限らず、その内部の構造を高い空間分解能で表す画像を取得することができる。従来から、ＯＣＴは眼科の網膜診断への実用化が行われている。その他、培養組織、ｅｘ ｖｉｖｏ（生体外）サンプルなどの被観察組織を試料とする光学分解能以下の組織構造、微小繊維構造の特性（例えば、方向性、大きさの統計的性質）の可視化、定量化に用いられる。
【0003】
ＯＣＴを用いて試料を複数の方向から撮影すると、撮影方向ごとに異なる信号強度パターンを有する画像が得られる。信号強度パターンの変化は、試料を構成する組織の微細構造によると考えられている。そこで、非特許文献１に示すように、多方向（Multi-directional）ＯＣＴ計測を行うことで、組織の微細構造の特性を間接的に可視化する手法が試みられている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0004】
【文献】Wartak et al., “Multi-directional optical coherence tomography for retinal imaging,” Biomedical Optics Express Vol.8, No.12, p.5560-5578, December 1, 2017.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、非特許文献１に記載の手法は、ハードウェアを用いて多方向の観察を実現されるため、装置の構成が複雑となり、経済的な実現が困難であった。また、計測を複数回行うために計測時間が長くなりがちである。そのため、生きた試料に適用することは必ずしも現実的ではない。また、計測回数が制限されるので、多くの計測回数を要する定量的観察には不向きであるなど、計測対象の制約が生じる。
【0006】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の課題は、例えば、観察方向、計測時間、計測回数、計測対象などの観察に係る制約を解消または緩和して、より簡便に試料の観察に係る空間的条件を調整することができる画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0007】
（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、試料の状態を表す光干渉断層信号を空間周波数領域に変換して前記試料の逆空間に対応する瞳面における電場を示す電場データを生成する電場推定部と、前記瞳面における電場の通過特性分布を示すマスクを前記電場データに作用して、マスク電場データを生成するマスク部と、前記マスク電場データを空間領域に変換してマスク光干渉断層信号を生成する変換部と、Ｍ個（Ｍは、２以上の整数）の前記マスク光干渉断層信号のそれぞれに基づくマスク画像を異なる表示態様をもって合成して合成画像を生成する合成部と、を備え、前記マスク部は、前記電場データに前記通過特性分布が異なるＭ個のマスクをそれぞれ作用してＭ個のマスク電場データを取得し、前記変換部は、前記Ｍ個のマスク電場データをそれぞれ空間領域に変換して前記Ｍ個のマスク光干渉断層信号を生成する画像処理装置である。
【0008】
（２）本発明の他の態様は、（１）の画像処理装置であって、前記通過特性分布は、前記瞳面において前記電場を通過する方位角の空間周波数帯域を示してもよい。
【0009】
（３）本発明の他の態様は、（１）または（２）の画像処理装置であって、前記通過特性分布は、前記瞳面において前記電場を通過する動径の空間周波数帯域を示してもよい。
【0010】
（４）本発明の他の態様は、（１）または（２）の画像処理装置であって、前記マスクは、空間周波数に対応するサンプル点ごとに前記電場の通過の有無を示してもよい。
【0011】
（５）本発明の他の態様は、（４）の画像処理装置であって、前記マスクは、前記電場を通過する通過領域と前記電場を通過しない遮断領域との境界から所定の範囲内においてサンプル点間で単調に変化するマスク値を有してもよい。
【0012】
（６）本発明の他の態様は、（１）から（５）のいずれかの画像処理装置であって、前記マスク光干渉断層信号に基づく前記試料の構造を示すマスク画像を生成する合成部を備えてもよい。
【0014】
（７）本発明の他の態様は、（１）の画像処理装置であって、前記表示態様として前記Ｍ個のマスク画像をそれぞれ表す色の色相が異なってもよい。
【0015】
（８）本発明の他の態様は、（７）の画像処理装置であって、前記表示態様として前記Ｍ個のマスク画像をそれぞれ表す色を前記Ｍ個間で合成した色は、無彩色であってもよい。
【0016】
（９）本発明の他の態様は、画像処理装置における方法であって、試料の状態を表す光干渉断層信号を空間周波数領域に変換して前記試料の逆空間に対応する瞳面における電場を示す電場データを生成する電場推定過程と、前記瞳面における電場の通過特性分布を示すマスクを前記電場データに作用して、マスク電場データを生成するマスク過程と、前記マスク電場データを空間領域に変換してマスク光干渉断層信号を生成する変換過程と、Ｍ個（Ｍは、２以上の整数）の前記マスク光干渉断層信号のそれぞれに基づくマスク画像を異なる表示態様をもって合成して合成画像を生成する合成過程と、を有し、前記マスク過程において、前記電場データに前記通過特性分布が異なるＭ個のマスクをそれぞれ作用してＭ個のマスク電場データを取得し、前記変換過程において、前記Ｍ個のマスク電場データをそれぞれ空間領域に変換して前記Ｍ個のマスク光干渉断層信号を生成する画像処理方法である。
【0017】
（１０）本発明の他の態様は、画像処理装置のコンピュータに、試料の状態を表す光干渉断層信号を空間周波数領域に変換して前記試料の逆空間に対応する瞳面における電場を示す電場データを生成する電場推定手順と、前記瞳面における電場の通過特性分布を示すマスクを前記電場データに作用して、マスク電場データを生成するマスク手順と、前記マスク電場データを空間領域に変換してマスク光干渉断層信号を生成する変換手順と、Ｍ個（Ｍは、２以上の整数）の前記マスク光干渉断層信号のそれぞれに基づくマスク画像を異なる表示態様をもって合成して合成画像を生成する合成過程と、を実行させるためのプログラムであって、前記マスク手順において、前記電場データに前記通過特性分布が異なるＭ個のマスクをそれぞれ作用してＭ個のマスク電場データを取得し、前記変換手順において、前記Ｍ個のマスク電場データをそれぞれ空間領域に変換して前記Ｍ個のマスク光干渉断層信号を生成するプログラムである。
【発明の効果】
【0018】
本発明によれば、より簡便に試料の観察に係る空間的条件を調整することができる。例えば、各方向からの反射光を取得するための光学部品の具備または調整を伴わなくても観察方向の調整や多方向観察を仮想的に実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0019】
【図1】本実施形態に係る光干渉断層計の一例を示す構成図である。
【図2】本実施形態に係る信号処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図3】本実施形態に係る画像処理の一例を示す説明図である。
【図4】本実施形態に係る画像処理の他の例を示す説明図である。
【図5】本実施形態に係る合成処理の例を示す説明図である。
【図6A】本実施形態に係る合成画像の第１例を示す図である。
【図6B】本実施形態に係る合成画像の第２例を示す図である。
【図6C】本実施形態に係る合成画像の第３例を示す図である。
【図6D】本実施形態に係る合成画像の第４例を示す図である。
【図6E】本実施形態に係る合成画像の第５例を示す図である。
【図6F】本実施形態に係る合成画像の第６例を示す図である。
【図7A】本実施形態に係る断面ＯＣＴ画像の例を示す図である。
【図7B】本実施形態に係る断面ＯＣＴ画像に対する合成画像の第１例を示す図である。
【図7C】本実施形態に係る断面ＯＣＴ画像に対する合成画像の第２例を示す図である。
【図8】本実施形態に係る指向性マスクの他の例を示す図である。
【図9】信号強度の主方向依存性の第１例を示す図である。
【図10】信号強度の主方向依存性の第２例を示す図である。
【図11】試料モデルの一例を示す図である。
【図12A】本実施形態に係る合成画像の第７例を示す図である。
【図12B】本実施形態に係る合成画像の第８例を示す図である。
【図12C】本実施形態に係る合成画像の第９例を示す図である。
【図12D】本実施形態に係る合成画像の第１０例を示す図である。
【図13】組織構造の推定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0020】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る光干渉断層計１の一例を示す構成図である。
光干渉断層計１は、ＯＣＴを用いて試料の状態を観測するための観測システムを構成する。
光干渉断層計１は、試料Ｓｍに光を照射し、試料Ｓｍから反射した反射光と、参照鏡４０（後述）で反射された参照光とを干渉させて生じた干渉光を取得し、取得した干渉光から試料Ｓｍの表面とその内部の状態を示す画像を生成する装置である。
試料Ｓｍとする観測対象の物体は、例えば、人間もしくは動物の生体、非生物のいずれでもよい。生体は、眼底、血管、歯牙、皮下組織などであってもよい。非生物は、電子部品、機械部品など人工的な構造体、石材、鉱物などの天然の構造体、特定の形状を有しない物質のいずれでもよい。
図１は、本実施形態に係る光干渉断層計１の一例を示す構成図である。
光干渉断層計１は、ＯＣＴを用いて試料の状態を観測するための観測システムを構成する。
光干渉断層計１は、試料Ｓｍに光を照射し、試料Ｓｍから反射した反射光と、参照鏡４０（後述）で反射された参照光とを干渉させて生じた干渉光を取得し、取得した干渉光から試料Ｓｍの表面とその内部の状態を示す画像を生成する装置である。
試料Ｓｍとする観測対象の物体は、例えば、人間もしくは動物の生体、非生物のいずれでもよい。生体は、眼底、血管、歯牙、皮下組織などであってもよい。非生物は、電子部品、機械部品など人工的な構造体、石材、鉱物などの天然の構造体、特定の形状を有しない物質のいずれでもよい。
【0021】
光干渉断層計１は、光源１０、ビームスプリッタ２０、コリメータ３０ａ、３０ｂ、５０ａ、５０ｂ、参照鏡４０、ガルバノミラー６０ａ、６０ｂ、分光器７０、および画像処理装置１００を含んで構成される。これらの構成部品のうち、ビームスプリッタ２０、コリメータ３０ａ、３０ｂ、５０ａ、５０ｂ、参照鏡４０、ガルバノミラー６０ａ、６０ｂ、および分光器７０は、干渉計と呼ばれる光学系を構成する。図１に例示される干渉計は、光ファイバＦを備えるマイケルソン干渉計である。より具体的には、光源１０と分光器７０、コリメータ３０ａとコリメータ５０ａは、それぞれ光ファイバＦを用いてビームスプリッタに接続されている。光ファイバＦは、光源１０から照射される光の波長帯を含む伝送帯域を有する。
【0022】
光干渉断層計１では、フーリエドメインＯＣＴ（ＦＤ－ＯＣＴ：Fourier-Domain ＯＣＴ）である。光干渉断層計１では、ＦＤ－ＯＣＴとして分類される方式であるスペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ－ＯＣＴ：Spectral-DomainＯＣＴ）、波長掃引ＯＣＴ（ＳＳ－ＯＣＴ：Swept-Source ＯＣＴ）等、のいずれが採用されてもよい。
【0023】
光源１０は、超短波パルスレーザ、ＳＬＤ（スーパールミネセントダイオード；Superluminescent Diode）などの波長掃引光源である。光源１０は、例えば、近赤外の波長（例えば、８００～１０００ｎｍ）を有し、コヒーレンスが低いプローブ光を照射する。光源１０から照射された光は、光ファイバＦ内部で導光され、ビームスプリッタ２０に入射する。
【0024】
ビームスプリッタ２０は、入射した光をコリメータ３０ａに向けて導光される光（以下、参照光）と、コリメータ５０ａに向けて導光される光（以下、測定光）に分離する。ビームスプリッタ２０は、例えば、キューブビームスプリッタなどである。
【0025】
コリメータ３０ａは、ビームスプリッタ２０から導光される参照光を平行光に変化させ、平行光をコリメータ３０ｂに向けて出射する。
コリメータ３０ｂは、コリメータ３０ａから入射される平行光を集光し、集光した参照光を参照鏡４０に向けて出射する。なお、コリメータ３０ｂは、参照鏡４０で反射した参照光を入射し、平行光に変換し、変換した平行光をコリメータ３０ａに向けて出射する。
コリメータ３０ａは、コリメータ３０ｂから入射した平行光を集光し、ビームスプリッタ２０に向けて導光する。
コリメータ３０ｂは、コリメータ３０ａから入射される平行光を集光し、集光した参照光を参照鏡４０に向けて出射する。なお、コリメータ３０ｂは、参照鏡４０で反射した参照光を入射し、平行光に変換し、変換した平行光をコリメータ３０ａに向けて出射する。
コリメータ３０ａは、コリメータ３０ｂから入射した平行光を集光し、ビームスプリッタ２０に向けて導光する。
【0026】
他方、コリメータ５０ａは、ビームスプリッタ２０から導光される測定光を平行光に変換し、変換した平行光をガルバノミラー６０ａに向けて出射する。ガルバノミラー６０ａ、６０ｂの表面において、コリメータ５０ａから入射される平行光は、それぞれ反射され、コリメータ５０ｂに向けて出射される。コリメータ５０ｂは、コリメータ５０ａからガルバノミラー６０ａ、６０ｂを経由して入射された平行光を集光し、集光した測定光を試料Ｓｍに照射する。試料Ｓｍに照射される測定光は、試料Ｓｍの反射面において反射されコリメータ５０ｂに入射される。反射面は、例えば、試料Ｓｍと試料Ｓｍの周囲環境（例えば、大気）との境界面に限られず、試料Ｓｍ内部における屈折率が異なる材質間もしくは組織間を区分する境界面となりうる。以下、試料Ｓｍの反射面において反射され、コリメータ５０ｂに入射される光を反射光と呼ぶ。
【0027】
コリメータ５０ｂは、入射された反射光をガルバノミラー６０ｂに向けて出射する。ガルバノミラー６０ｂ、６０ａそれぞれの表面において、それぞれ反射され、コリメータ５０ａに向けて出射される。コリメータ５０ａは、コリメータ５０ａからガルバノミラー６０ａ、６０ｂを経由して入射された平行光を集光し、集光した反射光をビームスプリッタ２０に向けて導光する。
ビームスプリッタ２０は、参照鏡４０で反射された参照光と試料Ｓｍで反射された反射光とを、光ファイバＦを経由して分光器７０に導光する。
ビームスプリッタ２０は、参照鏡４０で反射された参照光と試料Ｓｍで反射された反射光とを、光ファイバＦを経由して分光器７０に導光する。
【0028】
分光器７０は、その内部に回折格子と受光素子を備える。回折格子は、ビームスプリッタ２０から導光された参照光と反射光を分光する。分光した参照光と反射光は、互いに干渉し、干渉した干渉光となる。受光素子は、干渉光が照射される撮像面に配置される。受光素子は、照射される干渉光を検出し、検出した干渉光に基づく信号（以下、検出信号）を生成する。受光素子は、生成した検出信号を画像処理装置１００に出力する。
【0029】
画像処理装置１００は、分光器７０から入力した検出信号から試料Ｓｍの状態を表すＯＣＴ信号を取得する。画像処理装置１００は、観測点を所定の順序に従って順次変更し、個々の観測点において、または所定の単位をなす複数の観測点ごとに一括して取得された検出信号を順次累積して所定の観測領域内のＯＣＴ信号を生成する。
画像処理装置１００は、生成したＯＣＴ信号を空間周波数領域に変換して試料Ｓｍの逆空間に対応する瞳面における反射光の電場を瞳面電場として推定する。画像処理装置１００は、瞳面における電場の通過特性分布を示すマスクを推定した電場を示す電場データに作用して、マスク電場データを取得する。画像処理装置１００は、取得したマスク電場データを空間領域に変換してマスクＯＣＴ信号を生成する。画像処理装置１００は、生成したマスクＯＣＴ信号に基づくマスクＯＣＴ画像を生成する。
画像処理装置１００は、生成したＯＣＴ信号を空間周波数領域に変換して試料Ｓｍの逆空間に対応する瞳面における反射光の電場を瞳面電場として推定する。画像処理装置１００は、瞳面における電場の通過特性分布を示すマスクを推定した電場を示す電場データに作用して、マスク電場データを取得する。画像処理装置１００は、取得したマスク電場データを空間領域に変換してマスクＯＣＴ信号を生成する。画像処理装置１００は、生成したマスクＯＣＴ信号に基づくマスクＯＣＴ画像を生成する。
【0030】
画像処理装置１００は、通過特性分布が異なるＭ個（Ｍは、２以上の整数）のマスクを電場データにそれぞれ作用してＭ個のマスク電場データを生成し、生成したＭ個のマスク電場データをそれぞれ空間領域に変換してＭ個のマスク画像を生成してもよい。画像処理装置１００は、生成したＭ個のマスク画像にそれぞれ異なる表示態様（例えば、色）をもって合成して合成画像を生成してもよい。
【0031】
次に、本実施形態に係る画像処理装置１００の機能構成例について説明する。
図２は、本実施形態に係る画像処理装置１００の機能構成例を示すブロック図である。
画像処理装置１００は、制御部１１０と記憶部１９０を含んで構成される。制御部１１０の一部または全部の機能は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサを含んで構成されるコンピュータとして実現される。プロセッサは、予め記憶部１９０に記憶させておいたプログラムを読み出し、読み出したプログラムに記述された指令で指示される処理を行って、その機能を奏する。本願では、プログラムに記述された指令で指示される処理を行うことを、プログラムを実行する、プログラムの実行、などと呼ぶことがある。制御部１１０の一部または全部は、プロセッサなどの汎用のハードウェアに限られず、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の専用のハードウェアを含んで構成されてもよい。
図２は、本実施形態に係る画像処理装置１００の機能構成例を示すブロック図である。
画像処理装置１００は、制御部１１０と記憶部１９０を含んで構成される。制御部１１０の一部または全部の機能は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサを含んで構成されるコンピュータとして実現される。プロセッサは、予め記憶部１９０に記憶させておいたプログラムを読み出し、読み出したプログラムに記述された指令で指示される処理を行って、その機能を奏する。本願では、プログラムに記述された指令で指示される処理を行うことを、プログラムを実行する、プログラムの実行、などと呼ぶことがある。制御部１１０の一部または全部は、プロセッサなどの汎用のハードウェアに限られず、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の専用のハードウェアを含んで構成されてもよい。
【0032】
制御部１１０は、光学系制御部１２０、検出信号取得部１３０、電場推定部１４０、マスク部１５０、変換部１６０、画像合成部１７０、および出力処理部１８０を含んで構成される。
【0033】
光学系制御部１２０は、ガルバノミラー６０ａ、６０ｂの位置を可変にする駆動機構を駆動させ、試料Ｓｍの観測点であるサンプル点を走査する。試料Ｓｍのサンプル点は、試料Ｓｍの深さ方向と、その方向に交差する方向（例えば、試料Ｓｍの正面に平行な方向）のそれぞれについて走査される。以下の説明では、試料の深さ方向を、三次元直交座標系におけるｚ方向と呼び、ｚ方向と相互に直交する第１方向、第２方向をそれぞれｘ方向、ｙ方向と呼ぶことがある。試料の深さ方向への信号取得は、Ａ－スキャン（A-scan）と呼ばれ、その方向に交差する方向（例えば、ｘ方向またはｙ方向）への信号取得は、Ｂ－スキャン（B-scan）と呼ばれることがある。
【0034】
検出信号取得部１３０は、分光器７０から検出信号を逐次に取得する。検出信号取得部１３０は、取得した検出信号に基づいて試料Ｓｍの深さ方向の反射光の強度分布を示す信号値を試料Ｓｍが存在する三次元空間において所定の間隔で配列されたサンプル点ごとに取得する。試料Ｓｍの深さ方向は、測定光の入射方向（ｚ方向）に相当する。検出信号取得部１３０は、ｚ方向に交差する面（例えば、ｘ－ｙ平面）に沿った信号取得により変更される観測点ごとに反射光の強度分布を取得する処理を繰り返す。取得される反射光の強度分布は、試料Ｓｍの屈折率の深さ方向の分布に基づく。これにより、検出信号取得部１３０は、観測可能とする三次元領域（以下、観測可能領域）内の試料Ｓｍの状態を表すデータを三次元ＯＣＴ信号（ＯＣＴボリューム(OCT volume)とも呼ばれる）として取得することができる。検出信号取得部１３０は、三次元ＯＣＴ信号を記憶部１９０に記憶する。なお、ｚ方向に交差する面は、必ずしもｚ方向に直交していなくてもよく、ｚ方向と平行でなければよい。また、ｚ方向に交差する二次元の面において、個々のサンプル点は、必ずしも、直交格子の各格子点上に配置されていなくてもよい。個々のサンプル点は、例えば、斜め格子の各格子点上に配置されてもよいし、非周期的に配置されてもよい。
上記の説明では、対象とするサンプル点の変更を伴う信号取得もしくは複数のサンプル点に対する一括した信号取得に対して「スキャン」と呼称しているが、必ずしも光学系を構成する部材（例えば、コリメータ５０ｂ、試料Ｓｍの支持台）または検出器の駆動による走査を伴わない場合も含まれうる。その場合には、信号取得に係る機能を検出信号取得部１３０が担い、光学系制御部１２０において省略される。例えば、ＯＣＴの方式としてＦＤ－ＯＣＴを用いてｘ－ｙ平面上のある１点においてＡ－スキャンを行う際、検出信号取得部１３０は、試料Ｓｍの深さにより異なる周波数成分を有する反射光に基づく干渉光を検出信号として検出する。検出信号取得部１３０は、検出信号をフーリエ変換して周波数ごとの変換係数を算出し、周波数に対応付けられた深さの変換係数をその深さにおける信号値として定めることができる。さらに、ｘ方向またはｙ方向への駆動による走査を要しない場合には、光学系制御部１２０が省略されうる。
上記の説明では、対象とするサンプル点の変更を伴う信号取得もしくは複数のサンプル点に対する一括した信号取得に対して「スキャン」と呼称しているが、必ずしも光学系を構成する部材（例えば、コリメータ５０ｂ、試料Ｓｍの支持台）または検出器の駆動による走査を伴わない場合も含まれうる。その場合には、信号取得に係る機能を検出信号取得部１３０が担い、光学系制御部１２０において省略される。例えば、ＯＣＴの方式としてＦＤ－ＯＣＴを用いてｘ－ｙ平面上のある１点においてＡ－スキャンを行う際、検出信号取得部１３０は、試料Ｓｍの深さにより異なる周波数成分を有する反射光に基づく干渉光を検出信号として検出する。検出信号取得部１３０は、検出信号をフーリエ変換して周波数ごとの変換係数を算出し、周波数に対応付けられた深さの変換係数をその深さにおける信号値として定めることができる。さらに、ｘ方向またはｙ方向への駆動による走査を要しない場合には、光学系制御部１２０が省略されうる。
【0035】
検出信号取得部１３０は、取得した三次元ＯＣＴ信号のうち観測対象とする二次元平面（以下、観測対象平面）における反射光の強度分布を表す部分を二次元ＯＣＴ信号（以下、単にＯＣＴ信号と呼ぶことがある）として抽出する。観測対象平面は、例えば、試料Ｓｍの正面である。正面は、試料Ｓｍの深さ方向に直交する平面（つまり、ｘ－ｙ平面）であり、en face面とも呼ばれる。検出信号取得部１３０は、抽出したＯＣＴ信号を記憶部１９０に記憶する。
検出信号取得部１３０は、例えば、出力処理部１８０から入力される制御信号が示す深度（つまり、ｚ座標）の二次元平面（例えば、ｘ－ｙ平面）を観測対象平面として選択してもよい。
なお、本実施形態では、観測可能領域における隣接するサンプル点の間隔は、光学系の空間分解能以下とすることが望ましい。
検出信号取得部１３０は、例えば、出力処理部１８０から入力される制御信号が示す深度（つまり、ｚ座標）の二次元平面（例えば、ｘ－ｙ平面）を観測対象平面として選択してもよい。
なお、本実施形態では、観測可能領域における隣接するサンプル点の間隔は、光学系の空間分解能以下とすることが望ましい。
【0036】
電場推定部１４０は、記憶部１９０に記憶されたＯＣＴ信号を読み出し、読み出した空間領域のＯＣＴ信号に対して二次元フーリエ変換を行い、空間周波数領域のデータを生成する。フーリエ変換により得られた空間周波数領域のデータは瞳面（pupil plane）における電場（以下、瞳面電場）を示すデータ（以下、電場データ）に相当する。即ち、観測対象平面に係るＯＣＴ信号に対して二次元フーリエ変換を行うことで瞳面に投影された反射光の電場が推定される。また、一般に空間周波数領域に変換された周波数サンプル点（周波数ビン）ごとの変換係数は複素数となり、その絶対値と偏角をもって表される。従って、電場データは、個々の変換係数の絶対値、偏角により振幅強度、位相が表される。電場推定部１４０は、生成した空間周波数領域のデータを電場データとして記憶部１９０に記憶する。
【0037】
図３に例示されるように、瞳面Ｐｐは、試料Ｓｍの逆空間に対応する後焦点面（back-focal plane）に相当する。つまり、瞳面Ｐｐは、試料Ｓｍを挟んで対物レンズＯｌとは反対側に配置される面であって、試料Ｓｍから拡散し、対物レンズＯｌにより平行化された反射光が仮想的に投影される面である。空間周波数領域に変換される空間周波数の全帯域が、瞳面において電場の観測対象とする観測領域に対応する。対物レンズＯｌの光学軸と瞳面が交わる交点が空間周波数の原点に対応する。空間周波数領域における空間周波数は、観測領域内のサンプル点に対応する。試料Ｓｍは、対物レンズＯｌの光学軸と交わる位置に設置される。
【0038】
図２に戻り、マスク部１５０は、記憶部１９０に記憶された電場データを読み出し、読み出した電場データに対してマスク（mask）を作用してマスク電場（masked electric field）を示すマスク電場データを生成する。マスクは、空間周波数領域における反射光の電場の通過特性分布を示す数値データである。マスクは、個々の空間周波数に相当する周波数サンプル点ごとに電場の通過特性を示す数値をマスク値として示す。例えば、周波数サンプル点ごとのマスク値は、１または０の２通りのうち一方の値をとり、１、０は、それぞれ電場の通過の有無を示す。従って、マスク値を１とする周波数サンプル点の分布は、試料Ｓｍの逆空間において電場を通過する空間周波数領域の通過帯域を示す。他の観点では、通過帯域は反射光を通過する瞳面上の仮想的な開口部（aperture）を示す。他方、マスク値を０とする周波数サンプル点の分布は、試料Ｓｍの逆空間において電場を通過しない空間周波数領域の遮断帯域を示す。他の観点では、遮断帯域は反射光を通過しない瞳面上の仮想的な遮蔽部（shield）を示す。
【0039】
マスクを作用する際、マスク部１５０は、電場データが示す周波数サンプル点ごとの電場値に当該周波数サンプルのマスク値を乗算する。マスク部１５０は、乗算により得られる乗算値をマスク電場値として周波数サンプル点ごとに有するデータをマスク電場データとして生成する。マスク電場データは、後述するように通過特性分布に対応する空間特性（例えば、指向性）を反映したＯＣＴ画像の生成に用いられる。マスク部１５０は、生成したマスク電場データを記憶部１９０に記憶する。マスクの具体例については、後述する。
【0040】
変換部１６０は、記憶部１９０に記憶されたマスク電場データを読み出し、読み出した空間周波数領域のマスク電場データに対して二次元逆フーリエ変換を行い、空間領域のマスクＯＣＴ信号を生成する。変換部１６０は、生成した空間領域のマスクＯＣＴ信号を記憶部１９０に記憶する。
なお、空間周波数領域における電場の通過特性分布がそれぞれ異なるＭ個のマスクが設定される場合には、マスク部１５０は、読み出した電場データに対してＭ個のマスクのそれぞれを作用して、Ｍ個のマスク電場データを生成してもよい。その場合、変換部１６０は、空間周波数領域のＭ個のマスク電場データのそれぞれに対して空間領域のマスクＯＣＴ信号に変換する。
なお、空間周波数領域における電場の通過特性分布がそれぞれ異なるＭ個のマスクが設定される場合には、マスク部１５０は、読み出した電場データに対してＭ個のマスクのそれぞれを作用して、Ｍ個のマスク電場データを生成してもよい。その場合、変換部１６０は、空間周波数領域のＭ個のマスク電場データのそれぞれに対して空間領域のマスクＯＣＴ信号に変換する。
【0041】
画像合成部１７０は、記憶部１９０に記憶されたマスクＯＣＴ信号を読み出し、読み出したマスクＯＣＴ信号が示す観測対象平面におけるサンプル点ごとの信号値に対して所定の変換関数を用いて画素ごとの輝度値に変換する。変換される輝度値は、画素ごとのビット深度で表現可能な値域内の値をとる。画像合成部１７０は、サンプル点ごとに変換した輝度値を有するマスク画像データを生成する。生成されるマスク画像データは、通過特性分布に対応する空間特性が反映されたマスク画像を示す。
瞳面電場のマスクに用いられるマスクの数が１個である場合には、画像合成部１７０は、生成したマスク画像データを、出力処理部１８０から入力される制御信号に応じて出力画像データとして表示部（図示せず）に出力する。
瞳面電場のマスクに用いられるマスクの数が１個である場合には、画像合成部１７０は、生成したマスク画像データを、出力処理部１８０から入力される制御信号に応じて出力画像データとして表示部（図示せず）に出力する。
【0042】
Ｍ個のマスクにそれぞれ対応するマスクＯＣＴ信号が取得される場合には、画像合成部１７０は、Ｍ個のマスクＯＣＴ画像信号のそれぞれについて異なる表示態様（例えば、色）を有するマスク画像を生成する。
画像合成部１７０は、生成したＭ個のマスク画像を合成して、１個の合成画像を示す合成画像データを生成する。例えば、ＲＧＢ表色系を用いたカラーの合成画像を生成する場合には、画像合成部１７０は、Ｍ個のマスク画像間で画素ごとの画素値の平均値を、合成画像の画素値として定める。ＲＧＢ表色系では、濃淡が設定される画素ブロックごとに原色である赤、緑、青を表す画素それぞれの画素値の比率で色合い（色度）が定まる。画像合成部１７０は、生成した合成画像データを、出力処理部１８０から入力される制御信号に応じて出力画像データとして表示部に出力する。
画像合成部１７０は、出力処理部１８０から入力される制御信号に応じて出力画像データを記憶部１９０に記憶してもよい。
画像合成部１７０は、生成したＭ個のマスク画像を合成して、１個の合成画像を示す合成画像データを生成する。例えば、ＲＧＢ表色系を用いたカラーの合成画像を生成する場合には、画像合成部１７０は、Ｍ個のマスク画像間で画素ごとの画素値の平均値を、合成画像の画素値として定める。ＲＧＢ表色系では、濃淡が設定される画素ブロックごとに原色である赤、緑、青を表す画素それぞれの画素値の比率で色合い（色度）が定まる。画像合成部１７０は、生成した合成画像データを、出力処理部１８０から入力される制御信号に応じて出力画像データとして表示部に出力する。
画像合成部１７０は、出力処理部１８０から入力される制御信号に応じて出力画像データを記憶部１９０に記憶してもよい。
【0043】
出力処理部１８０は、操作入力部（図示せず）から入力される操作信号に基づいてＯＣＴ画像を示す出力画像データの生成または出力を制御する。
操作入力部は、例えば、ボタン、つまみ、ダイヤル、マウス、ジョイスティックなど、ユーザの操作を受け付け、受け付けた操作に応じた操作信号を生成する部材を含んで構成されてもよい。操作入力部は、他の機器（例えば、リモートコントローラ等の携帯機器）から操作信号を無線または有線で受信する入力インタフェースであってもよい。
操作入力部は、例えば、ボタン、つまみ、ダイヤル、マウス、ジョイスティックなど、ユーザの操作を受け付け、受け付けた操作に応じた操作信号を生成する部材を含んで構成されてもよい。操作入力部は、他の機器（例えば、リモートコントローラ等の携帯機器）から操作信号を無線または有線で受信する入力インタフェースであってもよい。
【0044】
操作信号により、例えば、ＯＣＴ画像の表示または記憶の要否、観測対象領域とする観測対象平面、マスクの空間周波数特性などがパラメータとして指示される。出力処理部１８０は、操作により設定可能とするパラメータ、パラメータの設定、設定可能とするパラメータを案内するための設定画面を表示部に表示させ、ＯＣＴ画像の表示に係るユーザインタフェースを構成してもよい。
例えば、ＯＣＴ画像の表示の要否を示す操作信号が入力されるとき、出力処理部１８０は、その表示の要否を示す制御信号を画像合成部１７０に出力する。画像合成部１７０は、出力処理部１８０から表示要を示す制御信号が入力されるとき出力画像データを表示部に出力し、出力処理部１８０から表示否を示す制御信号が入力されるとき出力画像データを表示部に出力しない。
例えば、ＯＣＴ画像の表示の要否を示す操作信号が入力されるとき、出力処理部１８０は、その表示の要否を示す制御信号を画像合成部１７０に出力する。画像合成部１７０は、出力処理部１８０から表示要を示す制御信号が入力されるとき出力画像データを表示部に出力し、出力処理部１８０から表示否を示す制御信号が入力されるとき出力画像データを表示部に出力しない。
【0045】
観測対象平面を示す操作信号が入力されるとき、出力処理部１８０は、その観測対象平面を示す制御信号を検出信号取得部１３０に出力する。検出信号取得部１３０は、三次元ＯＣＴ信号のうち出力処理部１８０から入力される制御信号で示される観測対象平面に係る部分をＯＣＴ信号として出力する。観測対象平面は、例えば、試料Ｓｍの表面からの深さ、観察方向、観察領域の面積、などをパラメータとして定義される。
マスクの空間周波数特性を示す操作信号が入力されるとき、出力処理部１８０は、その空間周波数特性を示す制御信号をマスク部１５０に出力する。出力処理部１８０は、入力される操作信号に基づいて複数のマスクのそれぞれの空間周波数特性を設定し、設定した空間周波数特性を示す制御信号をマスク部１５０に出力してもよい。マスク部１５０は、出力処理部１８０から入力される制御信号で示される空間周波数特性を有するマスクを設定する。
マスクの空間周波数特性を示す操作信号が入力されるとき、出力処理部１８０は、その空間周波数特性を示す制御信号をマスク部１５０に出力する。出力処理部１８０は、入力される操作信号に基づいて複数のマスクのそれぞれの空間周波数特性を設定し、設定した空間周波数特性を示す制御信号をマスク部１５０に出力してもよい。マスク部１５０は、出力処理部１８０から入力される制御信号で示される空間周波数特性を有するマスクを設定する。
【0046】
記憶部１９０は、上記のプログラムの他、制御部１１０が実行する処理に用いられる各種のデータ、制御部１１０が取得した各種のデータを記憶する。
記憶部１９０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性の（非一時的）記憶媒体を含んで構成される。記憶部１９０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタなどの揮発性の記憶媒体を含んで構成される。
記憶部１９０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性の（非一時的）記憶媒体を含んで構成される。記憶部１９０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタなどの揮発性の記憶媒体を含んで構成される。
【0047】
（画像処理）
次に、本実施形態に係る画像処理の例について説明する。図３は、本実施形態に係る画像処理の一例を示す説明図である。図３に例示される画像処理は、ＯＣＴ画像の指向性イメージング（directional imaging）への一応用例である。指向性イメージングでは、空間周波数領域における指向性（directionality）を有するマスク（以下、指向性マスク）が用いられる。指向性マスクは、二次元の空間周波数領域において原点からの方位角（azimuth）に対応する空間周波数（以下、方位角空間周波数）に対する依存性を伴うマスク値を有する。
次に、本実施形態に係る画像処理の例について説明する。図３は、本実施形態に係る画像処理の一例を示す説明図である。図３に例示される画像処理は、ＯＣＴ画像の指向性イメージング（directional imaging）への一応用例である。指向性イメージングでは、空間周波数領域における指向性（directionality）を有するマスク（以下、指向性マスク）が用いられる。指向性マスクは、二次元の空間周波数領域において原点からの方位角（azimuth）に対応する空間周波数（以下、方位角空間周波数）に対する依存性を伴うマスク値を有する。
【0048】
（ステップＳ０１）電場推定部１４０は、検出信号取得部１３０が取得した空間領域の正面ＯＣＴ画像Ｏｉ０１を示すＯＣＴ信号に対して二次元フーリエ変換を行い、瞳面電場Ｐｅ０１を示す空間周波数領域の瞳面電場データを生成する。正面ＯＣＴ画像Ｏｉ０１は、観測対象平面を正面とするＯＣＴ画像である。
（ステップＳ０２）マスク部１５０は、電場推定部１４０が生成した瞳面電場データに対して、仮想マスクの例として指向性マスクＤｍ０１を作用してマスク電場Ｉｅ０１を示すマスク電場データを生成する。
指向性マスクＤｍ０１は、原点からの距離（動径）に対応する空間周波数（以下、動径空間周波数）が所定の帯域内であって、かつ、方位角空間周波数として－π／２から０を経てπ／２までの半周の帯域を通過帯域とし、それ以外の帯域を遮断帯域とする。
（ステップＳ０２）マスク部１５０は、電場推定部１４０が生成した瞳面電場データに対して、仮想マスクの例として指向性マスクＤｍ０１を作用してマスク電場Ｉｅ０１を示すマスク電場データを生成する。
指向性マスクＤｍ０１は、原点からの距離（動径）に対応する空間周波数（以下、動径空間周波数）が所定の帯域内であって、かつ、方位角空間周波数として－π／２から０を経てπ／２までの半周の帯域を通過帯域とし、それ以外の帯域を遮断帯域とする。
【0049】
（ステップＳ０３）変換部１６０は、マスク部１５０が生成したマスク電場データに対して二次元逆フーリエ変換を行い、空間領域のマスクＯＣＴ信号を生成する。
画像合成部１７０は、マスクＯＣＴ信号が示すサンプル点ごとの信号値に対し、画素ごとの画素値に変換し、変換により得られた画素値を有するマスク画像データを生成する。
画像合成部１７０は、生成したマスク画像データを出力画像データとして表示部（図示せず）に出力する。
画像合成部１７０は、マスクＯＣＴ信号が示すサンプル点ごとの信号値に対し、画素ごとの画素値に変換し、変換により得られた画素値を有するマスク画像データを生成する。
画像合成部１７０は、生成したマスク画像データを出力画像データとして表示部（図示せず）に出力する。
【0050】
上記のように、指向性マスクＤｍ０１を瞳面電場Ｐｅ０１に作用することで、方位角空間周波数が０（rad）を中心（主方向）とする帯域幅πの範囲内の空間周波数帯域における瞳面電場が通過され、それ以外の帯域における瞳面電場が遮断される。これにより、得られたマスク電場Ｉｅ０１により方位角空間周波数０（rad）を主方向とする指向性を有するＯＣＴ画像が得られる。
【0051】
また、マスクの空間周波数特性を操作に応じて可変とすることで、光学系の駆動または調整を伴わずに取得済のＯＣＴ信号を用いて、ユーザは任意にＯＣＴ画像の指向性を調整することができる。例えば、出力処理部１８０は、操作入力部（図示せず）から入力される操作信号に基づいて電場を通過させる通過帯域として方位角空間周波数帯域と動径空間周波数帯域の一方または両方を設定可能とする。マスク部１５０は、出力処理部１８０が設定した通過帯域内の周波数サンプル点におけるマスク値を１とし、その他の周波数サンプル点に係るマスク値を０と設定し、設定したマスク値を示す指向性マスクを生成すればよい。
【0052】
図４は、本実施形態に係る画像処理の他の例を示す説明例である。図４を用いて、仮想多方向イメージング（virtual multi-directional imaging）への応用例について説明する。
多方向イメージングでは、ステップＳ０２（図３）において、マスク部１５０は、共通の瞳面電場に対して空間周波数領域における指向性がそれぞれ異なるＭ個の指向性マスクを用いて、マスク電場データを生成する。図４に示す例では、３個の指向性マスクＤｍ０１－Ｄｍ０３が用いられる。指向性マスクＤｍ０１－Ｄｍ０３のそれぞれの通過帯域は、２π／３周期で設定され、空間周波数領域において互いに重ならない。
多方向イメージングでは、ステップＳ０２（図３）において、マスク部１５０は、共通の瞳面電場に対して空間周波数領域における指向性がそれぞれ異なるＭ個の指向性マスクを用いて、マスク電場データを生成する。図４に示す例では、３個の指向性マスクＤｍ０１－Ｄｍ０３が用いられる。指向性マスクＤｍ０１－Ｄｍ０３のそれぞれの通過帯域は、２π／３周期で設定され、空間周波数領域において互いに重ならない。
【0053】
ステップＳ０３（図３）において、変換部１６０は、生成されたＭ個のマスク電場データに対してそれぞれ二次元逆フーリエ変換を行い、空間領域のマスクＯＣＴ信号を生成する。画像合成部１７０は、生成したＭ個の空間領域のマスクＯＣＴ信号のそれぞれをマスクＯＣＴ画像に変換する。
画像合成部１７０は、変換されたＭ個のマスクＯＣＴ画像に対してそれぞれ異なる色で表示される合成画像を示す出力画像データを生成し、生成した出力画像データを表示部に出力する。よって、指向性がそれぞれ異なるＯＣＴ画像を異なる色で多重化した合成画像が表示される。
ここで、出力処理部１８０は、操作入力部（図示せず）から入力される操作信号に基づいてＭ個（Ｍは、２以上の整数）のマスクのそれぞれについて、電場を通過させる通過帯域として方位角空間周波数帯域と動径空間周波数帯域の一方または両方を設定可能としてもよい。その場合、マスク部１５０は、個々のマスクについて、出力処理部１８０が設定した通過帯域内の周波数サンプル点のマスク値を１とし、その他の周波数サンプル点のマスク値０と設定する。
画像合成部１７０は、変換されたＭ個のマスクＯＣＴ画像に対してそれぞれ異なる色で表示される合成画像を示す出力画像データを生成し、生成した出力画像データを表示部に出力する。よって、指向性がそれぞれ異なるＯＣＴ画像を異なる色で多重化した合成画像が表示される。
ここで、出力処理部１８０は、操作入力部（図示せず）から入力される操作信号に基づいてＭ個（Ｍは、２以上の整数）のマスクのそれぞれについて、電場を通過させる通過帯域として方位角空間周波数帯域と動径空間周波数帯域の一方または両方を設定可能としてもよい。その場合、マスク部１５０は、個々のマスクについて、出力処理部１８０が設定した通過帯域内の周波数サンプル点のマスク値を１とし、その他の周波数サンプル点のマスク値０と設定する。
【0054】
次に、Ｍ個のそれぞれ異なる指向性を付与したマスクＯＣＴ画像（以下、指向性画像）に対する合成処理の例について説明する。
図５は、本実施形態に係る合成処理の例を示す説明図である。
（ステップＳ１１）画像合成部１７０は、Ｍ個の指向性画像に対してそれぞれ異なる色で着色し、着色画像を示す着色画像データを生成する。図５に示す例では、画像合成部１７０は、２つの指向性画像Ｄｉ１１、Ｄｉ１２に対して、それぞれ異なる色（例えば、赤、緑）で着色して着色画像Ｃｉ１１、Ｃｉ１２を生成する。図５では、それぞれの色は、右上がりの斜線と右下がりの斜線を用いて表されている。指向性画像Ｄｉ１１、Ｄｉ１２は、それぞれ指向性１、２を有する指向性マスクを用いて生成されたＯＣＴ画像である。指向性１は、方位角７／６πを主方向とし、帯域幅をπとする通過帯域を示す。指向性２は、方位角－５／６πを主方向とし、帯域幅をπとする通過帯域を示す。
図５は、本実施形態に係る合成処理の例を示す説明図である。
（ステップＳ１１）画像合成部１７０は、Ｍ個の指向性画像に対してそれぞれ異なる色で着色し、着色画像を示す着色画像データを生成する。図５に示す例では、画像合成部１７０は、２つの指向性画像Ｄｉ１１、Ｄｉ１２に対して、それぞれ異なる色（例えば、赤、緑）で着色して着色画像Ｃｉ１１、Ｃｉ１２を生成する。図５では、それぞれの色は、右上がりの斜線と右下がりの斜線を用いて表されている。指向性画像Ｄｉ１１、Ｄｉ１２は、それぞれ指向性１、２を有する指向性マスクを用いて生成されたＯＣＴ画像である。指向性１は、方位角７／６πを主方向とし、帯域幅をπとする通過帯域を示す。指向性２は、方位角－５／６πを主方向とし、帯域幅をπとする通過帯域を示す。
【0055】
（ステップＳ１２）画像合成部１７０は、Ｍ個の着色画像データがそれぞれ示す着色画像を合成して合成画像を示す合成画像データを生成する。図５に示す例では、着色画像Ｃｉ１１、Ｃｉ１２のそれぞれに着色された色が部位ごとに混合される。合成画像Ｓｉ１１は、部位ごとに混合して得られる混合色を表す。斜めの網掛けの部位は、着色画像Ｃｉ１１、Ｃｉ１２にそれぞれ着色された色を混合して得られた混合色を示す。右上がりの斜線の部位、右下がりの斜線の部位は、それぞれ着色画像Ｃｉ１１、Ｃｉ１２において着色されているが、着色画像Ｃｉ１２、Ｃｉ１１において着色されていない部位を示す。
【0056】
従って、表示された合成画像に接したユーザは、色合いにより試料の観察領域における指向性に対応する試料の状態の分布を直感的に把握することができる。表示態様として色相を用いることで、その他の種別の表示態様、例えば、網掛けなどの模様などで区別する場合よりも微細な指向性の分布の差異が表現できる。色相とは、一般に画像光のうち特定の顕著な波長の成分で表される色合いを意味し、色の三属性のうちの１つである。着色される色の色相は、Ｍ個のマスクＯＣＴ画像間で色空間において極力異なっていることが望ましい。Ｍが２である場合には、一方のマスクＯＣＴ画像の色が他方のマスクＯＣＴ画像の色に対する補色であればよい。例えば、一方のマスクＯＣＴ画像の色が赤であるとき、他方のマスクＯＣＴ画像の色は緑であればよい。Ｍが３である場合には、例えば、３個のマスクＯＣＴ画像それぞれの色が、赤、緑、青の三原色であればよい。
【0057】
また、Ｍ個のマスクＯＣＴ画像の色をＭ個間で単純に混合して得られる色が、無彩色となるように設定されてもよい。無彩色とは、彩度を有しない色、つまり、白、黒、または各種の濃度の灰色である。Ｍが２である場合、一方のマスクＯＣＴ画像の色が他方のマスクＯＣＴ画像の色に対する補色であれば、それぞれの色を混合すると無彩色となる。Ｍが３である場合には、３個のマスクＯＣＴ画像それぞれの色が、赤、緑、青の三原色であるとき、それぞれの色を混合すると無彩色となる。
これにより、合成画像の色により異なる指向性間での明るさの違いが表現される。そのため、合成画像に接したユーザは、特定の色が顕著に表される部位が、その色に関連付けられた指向性に対応する組織構造を有することを容易に認識することができる。
これにより、合成画像の色により異なる指向性間での明るさの違いが表現される。そのため、合成画像に接したユーザは、特定の色が顕著に表される部位が、その色に関連付けられた指向性に対応する組織構造を有することを容易に認識することができる。
【0058】
なお、画像合成部１７０は、Ｍ個のマスクＯＣＴ画像データがそれぞれ示す画素値を平均して得られる平均値を画素値として有する平均画像データを生成してもよい。そして、画像合成部１７０は、平均画像データに対して、Ｍ個の着色画像のいずれとも異なる色で着色した新たな着色画像（以下、平均着色画像）を示す平均着色画像データを生成する。
画像合成部１７０は、Ｍ個の着色画像データが示す着色画像と平均着色画像データが示す平均着色画像を合成して、合成画像を示す合成画像データを生成する。例えば、Ｍが２である場合、画像合成部１７０は、２つの着色画像のそれぞれの色を赤、緑とし、平均着色画像の色を青とする。
これにより、合成画像に顕著に表された色により、それぞれの指向性に対応する状態が顕著な部位が、それらの平均値を比較対象として表される。
画像合成部１７０は、Ｍ個の着色画像データが示す着色画像と平均着色画像データが示す平均着色画像を合成して、合成画像を示す合成画像データを生成する。例えば、Ｍが２である場合、画像合成部１７０は、２つの着色画像のそれぞれの色を赤、緑とし、平均着色画像の色を青とする。
これにより、合成画像に顕著に表された色により、それぞれの指向性に対応する状態が顕著な部位が、それらの平均値を比較対象として表される。
【0059】
合成画像の生成に係る合成モードは、これには限られない。合成モードとは、合成画像の生成に用いられるマスクＯＣＴ画像（例えば、指向性画像）のそれぞれに生成に用いられるマスクの空間周波数特性の組み合わせを指す。
図６Ａ－図６Ｆは、本実施形態に係る合成モードごとの合成画像の例を示す図である。合成画像の生成にあたり図６Ａ－図６Ｆ間で共通のＯＣＴ画像として正面ＯＣＴ画像Ｏｉ０１が用いられる場合を例にする。
図６Ａ－図６Ｆは、本実施形態に係る合成モードごとの合成画像の例を示す図である。合成画像の生成にあたり図６Ａ－図６Ｆ間で共通のＯＣＴ画像として正面ＯＣＴ画像Ｏｉ０１が用いられる場合を例にする。
【0060】
図６Ａに示す低域画像Ｌｉ１１は、合成モード１１を用いて生成される合成画像である。合成モード１１は、方位角７／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を示す第１の空間周波数特性、方位角－５／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を有する第２の空間周波数特性とからなる。但し、第１の空間周波数特性と第２の空間周波数特性は、それぞれ動径空間周波数が周波数１から周波数２までの低域を通過帯域とし、それ以外の動径空間周波数を遮断帯域とする。周波数１は、０または０に十分に近似した所定の動径空間周波数である。周波数２は、周波数１より高く動径空間周波数の上限よりも低い所定の動径空間周波数である。動径空間周波数の上限は、サンプリング定理によりＯＣＴ信号のサンプル点間隔に基づいて定まる。低域画像Ｌｉ１１は、瞳面電場のうち低域成分を用いて生成されるため、より粗く、輪郭が不明瞭な模様を含んで構成される。
【0061】
図６Ｂに示す高域画像Ｈｉ１１は、合成モード１２を用いて生成される合成画像である。合成モード１２は、方位角７／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を示す第１の空間周波数特性、方位角－５／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を有する第２の空間周波数特性とからなる。但し、第１の空間周波数特性と第２の空間周波数特性は、それぞれ動径空間周波数が周波数２から周波数３までの高域を通過帯域とし、それ以外の動径空間周波数を遮断帯域とする。周波数３は、周波数２より高く、動径空間周波数の上限以下となる低い所定の動径空間周波数である。高域画像Ｈｉ１１は、瞳面電場のうち高域成分を用いて生成されるため、比較的微細な模様を含んで構成される。
【0062】
図６Ｃに示す合成画像Ｓｉ１１は、合成モード１３を用いて生成される合成画像である。合成モード１３は、方位角７／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を示す第１の空間周波数特性、方位角－５／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を有する第２の空間周波数特性とからなる。但し、第１の空間周波数特性と第２の空間周波数特性は、動径空間周波数領域において帯域制限が設けられていない。即ち、合成モード１３は、図５に例示される指向性１、２からなる合成モードと同様であり、合成モード１１の通過帯域と合成モード１２の通過帯域を併せ持つ。
【0063】
図６Ｄに示す低域画像Ｌｉ１２は、合成モード１４を用いて生成される合成画像である。合成モード１４は、方位角５／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を示す第１の空間周波数特性、方位角－７／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を有する第２の空間周波数特性とからなる。但し、第１の空間周波数特性と第２の空間周波数特性は、それぞれ動径空間周波数が周波数１から周波数２までの低域を通過帯域とし、それ以外の動径空間周波数を遮断帯域とする。
低域画像Ｌｉ１２は、低域画像Ｌｉ１１とは通過帯域の主方向が異なるマスクを用いて生成されているため、低域画像Ｌｉ１１とは異なる模様を表す。低域画像Ｌｉ１２には、比較的粗く、輪郭が不明瞭な模様が表される。
低域画像Ｌｉ１２は、低域画像Ｌｉ１１とは通過帯域の主方向が異なるマスクを用いて生成されているため、低域画像Ｌｉ１１とは異なる模様を表す。低域画像Ｌｉ１２には、比較的粗く、輪郭が不明瞭な模様が表される。
【0064】
図６Ｅに示す高域画像Ｈｉ１２は、合成モード１５を用いて生成される合成画像である。合成モード１５は、方位角５／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を示す第１の空間周波数特性、方位角－７／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を有する第２の空間周波数特性とからなる。但し、第１の空間周波数特性と第２の空間周波数特性は、それぞれ動径空間周波数が周波数２から周波数３までの高域を通過帯域とし、それ以外の動径空間周波数を遮断帯域とする。高域画像Ｈｉ１２は、生成に用いられたマスクの通過帯域の動径空間周波数が共通の高域画像Ｈｉ１１よりも、通過帯域の方位角空間周波数が共通の低域画像Ｌｉ１２に類似した模様を表す。高域画像Ｈｉ１２には、低域画像Ｌｉ１２よりも微細な模様が表される。
【0065】
図６Ｆに示す合成画像Ｓｉ１２は、合成モード１６を用いて生成される合成画像である。合成モード１６は、方位角７／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を示す第１の空間周波数特性、方位角－５／６πを主方向とし、帯域幅がπとなる通過帯域を示す指向性を有する第２の空間周波数特性とからなる。但し、第１の空間周波数特性と第２の空間周波数特性は、動径空間周波数領域において帯域制限が設けられていない。即ち、合成モード１６は、合成モード１４の通過帯域と合成モード１５の通過帯域を併せ持つ。
【0066】
なお、図５、図６Ａ－図６Ｆに示す指向性パターンでは、複数のマスクのそれぞれに係る通過帯域の一部または全部が重なり合わない場合を例にしたが、これには限られない。複数のマスクのうち、少なくとも２つのマスクの間で通過帯域の一部が重なり合ってもよい。また、複数のマスクのそれぞれの通過帯域の全体が、必ずしも空間周波数帯域の全体を網羅しなくでもよい。
【0067】
なお、図３－図６Ｆは、観測対象平面が試料Ｓｍの深さ方向に垂直な正面である場合を例示したが、観測対象領域の一部または全部を横断する面であれば、これには限られない。
そこで、出力処理部１８０は、観測対象平面の方向をユーザの操作により設定可能としてもよい。より具体的には、操作入力部（図示せず）から観察対象平面の方向を示す操作信号が入力され、操作信号が示す観察対象平面の方向を示す制御信号を検出信号取得部１３０に出力する。検出信号取得部１３０は、出力処理部１８０から入力される制御信号が示す方向に観察対象平面を定める。
そこで、出力処理部１８０は、観測対象平面の方向をユーザの操作により設定可能としてもよい。より具体的には、操作入力部（図示せず）から観察対象平面の方向を示す操作信号が入力され、操作信号が示す観察対象平面の方向を示す制御信号を検出信号取得部１３０に出力する。検出信号取得部１３０は、出力処理部１８０から入力される制御信号が示す方向に観察対象平面を定める。
【0068】
図７Ａ－図７Ｃは、観測対象平面が試料Ｓｍの深さ方向に平行な断面である場合の表示例を示す。
図７Ａに例示される断面ＯＣＴ画像Ｃｓ２１は、深さ方向に平行な断面における試料Ｓｍの状態を示すＯＣＴ画像である。断面ＯＣＴ画像Ｃｓ２１は、正面ＯＣＴ画像Ｏｉ０１とは異なる模様を表す。
図７Ｂに例示される合成画像Ｓｉ２１は、断面ＯＣＴ画像Ｃｓ２１に係るＯＣＴ信号に対して、合成モード１３を用いて生成される合成画像である。斜めの斜線の部位は、合成モード１３を構成する第１の指向性、第２の指向性を有するマスクを用いて共通して抽出される部位を示す。右上がりの斜線の部位、右下がりの斜線の部位は、それぞれ第１の指向性、第２の指向性を有するマスクにより抽出されるが、第２の指向性、第１の指向性を有するマスクでは抽出されない部位を示す。着色されていない部位は、第１の指向性、第２の指向性を有するマスクのいずれによっても抽出されない部位を示す。
図７Ｃに例示される合成画像Ｓｉ２２は、断面ＯＣＴ画像Ｃｓ２１に係るＯＣＴ信号に対して、合成モード１６を用いて生成される合成画像である。合成画像Ｓｉ２２は、合成画像Ｓｉ２１とは異なる模様を表す。
図７Ａに例示される断面ＯＣＴ画像Ｃｓ２１は、深さ方向に平行な断面における試料Ｓｍの状態を示すＯＣＴ画像である。断面ＯＣＴ画像Ｃｓ２１は、正面ＯＣＴ画像Ｏｉ０１とは異なる模様を表す。
図７Ｂに例示される合成画像Ｓｉ２１は、断面ＯＣＴ画像Ｃｓ２１に係るＯＣＴ信号に対して、合成モード１３を用いて生成される合成画像である。斜めの斜線の部位は、合成モード１３を構成する第１の指向性、第２の指向性を有するマスクを用いて共通して抽出される部位を示す。右上がりの斜線の部位、右下がりの斜線の部位は、それぞれ第１の指向性、第２の指向性を有するマスクにより抽出されるが、第２の指向性、第１の指向性を有するマスクでは抽出されない部位を示す。着色されていない部位は、第１の指向性、第２の指向性を有するマスクのいずれによっても抽出されない部位を示す。
図７Ｃに例示される合成画像Ｓｉ２２は、断面ＯＣＴ画像Ｃｓ２１に係るＯＣＴ信号に対して、合成モード１６を用いて生成される合成画像である。合成画像Ｓｉ２２は、合成画像Ｓｉ２１とは異なる模様を表す。
【0069】
次に、指向性マスクの他の例について説明する。指向性マスクは、方位角空間周波数がより狭い帯域幅を有していてもよい。図８に例示される指向性マスクＤｍ３１の合成モードは、２個の通過帯域を有する。２個の通過帯域の帯域幅は、それぞれπ／９となる。但し、それぞれの通過帯域の主方向は、それぞれ方位角π／２、－π／２となり、互いに逆方向に向けられている。帯域幅が狭い指向性マスクを用いることで、主方向を目標方向（target direction）として、主方向まわりの方位角空間周波数の成分を抽出することができる。かかる指向性マスクは、試料の構造の分析に応用することができる。
【0070】
マスク部１５０は、例えば、微小な角度（例えば、１°～５°）間隔で通過帯域の主方向を方位角の方向に回転させ、回転させた主方向ごとに、瞳面電場データに指向性マスクを作用して、マスク電場データを生成する。変換部１６０は、生成された個々のマスク電場データに対して二次元逆フーリエ変換を行って空間領域のマスクＯＣＴ信号を生成する。制御部１１０は、回転させた主方向ごとのマスクＯＣＴ信号、もしくは、マスクＯＣＴ信号に基づくマスク画像データの一部または全部の強度の変化特性を解析する解析部（図示せず）を備えてもよい。
【0071】
図９、図１０は、それぞれウシのアキレス腱（bovine Achilles tendon）、ニワトリの胸筋（chicken breast muscle）を試料として取得された信号強度の主方向依存性を例示する。縦軸、横軸は、それぞれ信号強度、主方向を示す。信号強度として、マスク画像データの総画素強度を用いた。画素強度は、画素ごとの信号値の合計値に相当する。図９、図１０は、それぞれ信号強度が主方向に依存し、信号強度が有意な最大値を有することを示す。図９、図１０に示す例では、最大値をとる主方向は、それぞれ１５２°、１１６°となった。また、信号強度の最大値は、平均値の４倍程度となる。このことは、試料とする組織構造が、信号強度が最大値をとる主方向に対して高い周期性を有することを示唆する。
【0072】
このことは、次のシミュレーションによっても裏付けられる。シミュレーションでは、図１１に示す試料モデルＳｐにｚ方向からの光線が入射される場合を仮定した。試料モデルＳｐの表面は、そのｚ方向の高さが、ｙ方向に依存せず、ｘ方向に一定の周期を有する三角波となる。そして、試料モデルＳｐのｚ座標が基準点（光学系の焦点、図１のコリメータ５０ｂの焦点に相当）よりも遠い場合（Δｚ＞０）、近い場合（Δｚ＜０）のそれぞれについてＯＣＴボリュームを合成した。各ＯＣＴボリュームから得られる正面画像、断面画像のＯＣＴ画像信号に基づく瞳面電場データに対して、指向性マスクを作用して通過帯域ごとにマスク電場データを生成した。但し、指向性マスクとして、主方向がπであり帯域幅がπとなる通過領域と、主方向が０であり帯域幅がπとなる通過領域を有する合成モード３２（図１２Ａ）を用いた。そして、通過帯域ごとに生成したマスク電場データに対して二次元逆フーリエ変換を行って空間領域のマスクＯＣＴ信号を用いて、各１個の合成画像を示すＯＣＴ画像データを生成した。
【0073】
図１２Ａ、図１２Ｂは、Δｚ＞０となる場合を仮定して生成された正面画像に対する合成画像、断面画像に対する合成画像をそれぞれ示す。図１２Ａ、図１２Ｂともに、ｘ方向への高さの周期に応じた模様を示す。但し、図１２Ａは、ｙ方向に対して輝度が一定であり、ｘ方向に対しては、各周期の中心よりも負方向、正方向に周囲よりも輝度が高い部分が存在する。各周期の中心よりも負方向、正方向は、それぞれπ、０を主方向とする通過帯域に対応する。図１２Ｂは、試料モデルＳｐの表面のｚ方向の高さに比例する部位に周囲よりも輝度が高い部分が存在する。図１２Ｃ、図１２Ｄは、Δｚ＜０となる場合を仮定して生成された正面画像に対する合成画像、断面画像に対する合成画像をそれぞれ示す。図１２Ｃ、図１２Ｄが示す合成画像の模様は、それぞれ図１２Ａ、図１２Ｂに示す合成画像の模様とは左右対称となる。
【0074】
従って、図９、図１０の例において試料としたウシのアキレス腱、ニワトリの胸筋は、それぞれ、その界面の高さが、高さ方向（ｚ方向）と交差する一方向（ｘ方向）に高い周期性を有し、他の方向（ｙ方向）への依存性が低い構造を有することが裏付けられる（図１３参照）。そして、ｚ方向よりも、その周期の負方向に傾いた面の像と、正方向に傾いた面の像が、個々の通過帯域の主方向に対応付けられ、それぞれ異なるパターンで合成画像に表示される。
【0075】
上記の例では、主に１個の指向性マスクの個数Ｍが１個または２個である場合について説明したが、これには限られない。マスクの数Ｍは３個以上、例えば、６０個、１２０個、３６０個、などであってもよい。マスクの数Ｍの増加に応じて、個々のマスクに係る通過帯域の帯域幅は、より微細なものとなりうる。帯域幅は、方位角空間周波数に限らず、動径空間周波数、または、方位角空間周波数と動径空間周波数の組に対しても固定または可変のいずれでもよく、より細分化されてもよい。マスクの数は、個々の通過帯域が空間的に連続しているとみなせる程度に十分に多い数になってもよい。Ｍ個のマスクそれぞれの通過帯域は、空間周波数領域において必ずしも周期的、規則的または網羅的に分布していなくてもよく、乱雑または間欠的に分布していてもよい。
【0076】
なお、上記の例では、マスクを構成する個々の周波数サンプル点に対応する空間周波数ごとのマスク値が０または１のいずれか一方である場合を主としたが、これには限られない。マスク値は、任意の実数であってもよい。これにより、空間周波数ごとの瞳面電場の通過の度合いがより詳細に設定可能となる。例えば、通過帯域におけるマスク値は、遮断帯域におけるマスク値よりも大きい値であれば、それぞれ１、０に限定されるよりも、マスクＯＣＴ信号のマスクによる依存性を強調または緩和することができる。また、通過帯域と遮断帯域との境界から所定の範囲内において空間周波数に対応するサンプル点間で単調に変化するようにマスク値を設定することで、その境界の周辺における空間周波数に応じたマスク値の変化がより緩やかにすることができる。そのため、マスクＯＣＴ信号に生じうる折り返し雑音（エリアシング（aliasing））による、マスクＯＣＴ画像の異常な輝度の異常な空間変化を緩和することができる。
【0077】
空間周波数ごとのマスク値は、実数に限らず複素数であってもよい。マスク値は、例えば、上記のマスク値に対して光学系および被計測試料で生ずる収差を表す空間周波数ごとの位相と振幅を示す係数（複素数）でさらに除算された値であってもよい。かかるマスク値を用いることで、光学系および被計測試料で生ずる収差が補償される。
上記に説明したマスクを用いたマスク電場データひいてはマスクＯＣＴ信号の生成は、空間周波数領域において複素数の演算により実現することができることである。言い換えれば、既存の光学部品などのハードウェアや、実数である輝度値もしくは色信号値を扱う画像処理では到底なしえない。
上記に説明したマスクを用いたマスク電場データひいてはマスクＯＣＴ信号の生成は、空間周波数領域において複素数の演算により実現することができることである。言い換えれば、既存の光学部品などのハードウェアや、実数である輝度値もしくは色信号値を扱う画像処理では到底なしえない。
【0078】
制御部１１０は、ＯＣＴ信号の空間周波数特性を解析する解析部（図示せず）をさらに備えてもよい。解析部は、例えば、所定の帯域幅の方位角空間周波数帯域を通過帯域とするマスクを用いて、ステップＳ０１－Ｓ０３の処理を行わせ、生成されたマスクＯＣＴ信号のパワーを算出し、処理対象とする通過帯域の主方向を変更する処理を繰り返してもよい。これにより、解析部は、パワーの方位角空間周波数依存性を取得し、パワーが最大、極大、最小または極小となる方位角空間周波数を特定することができる。図８に例示した指向性マスクを用いた、図９、図１０に例示される信号強度の解析が、この方位角空間周波数の解析例に相当する。
解析部は、方位角空間周波数帯域に代えて、もしくは、方位角空間周波数とともに動径空間周波数帯域で定まる通過帯域ごとに、マスクＯＣＴ信号のパワーを算出してもよい。これにより、解析部は、パワーの空間周波数依存性を取得し、パワーが最大、極大、最小または極小となる空間周波数を特定することができる。
解析部は、上記のパワーを算出する処理を、ＯＣＴ信号が示す観察対象平面の全体ではなく、その一部となる部位ごとに実行してもよい。解析部は、パワーの空間周波数依存性を部位ごとに取得し、部位ごとにパワーが最大、極大、最小または極小となる空間周波数を特定することができる。また、解析部は、部位ごとにとりうる空間周波数ごとのパワーの範囲を定め、空間周波数依存性が所定の範囲よりも著しい部位を特定することができる。
出力処理部１８０は、操作入力部から入力される操作信号に応じて、解析部が算出したパワーの少なくともいずれか、特定した空間周波数、または部位を示す情報を表示部、またはその他の機器に出力してもよい。
解析部は、方位角空間周波数帯域に代えて、もしくは、方位角空間周波数とともに動径空間周波数帯域で定まる通過帯域ごとに、マスクＯＣＴ信号のパワーを算出してもよい。これにより、解析部は、パワーの空間周波数依存性を取得し、パワーが最大、極大、最小または極小となる空間周波数を特定することができる。
解析部は、上記のパワーを算出する処理を、ＯＣＴ信号が示す観察対象平面の全体ではなく、その一部となる部位ごとに実行してもよい。解析部は、パワーの空間周波数依存性を部位ごとに取得し、部位ごとにパワーが最大、極大、最小または極小となる空間周波数を特定することができる。また、解析部は、部位ごとにとりうる空間周波数ごとのパワーの範囲を定め、空間周波数依存性が所定の範囲よりも著しい部位を特定することができる。
出力処理部１８０は、操作入力部から入力される操作信号に応じて、解析部が算出したパワーの少なくともいずれか、特定した空間周波数、または部位を示す情報を表示部、またはその他の機器に出力してもよい。
【0079】
以上に説明したように、上述した実施形態に係る画像処理装置１００は、試料の状態を表す光干渉断層信号を空間周波数領域に変換して試料の逆空間に対応する瞳面における電場を示す電場データを生成する電場推定部１４０を備える。また、画像処理装置１００は、瞳面における電場の通過特性分布を示すマスクを電場データに作用して、マスク電場データを生成するマスク部１５０と、マスク電場データを空間領域に変換してマスク光干渉断層信号を生成する変換部１６０と、を備える。
この構成により、瞳面における電場にマスクを作用することで、マスクが示す通過特性分布を反映したマスク光断層信号を取得することができる。また、画像合成部１７０は、取得されたマスク光断層信号の信号値を輝度値に変換することでマスク光断層画像を取得することができる。そのため、光学系に現実に各種の光学部品を備えなくても、試料の観察に係る空間的条件に応じた電場の通過特性分布をマスクの作用により仮想的に調整することができる。
この構成により、瞳面における電場にマスクを作用することで、マスクが示す通過特性分布を反映したマスク光断層信号を取得することができる。また、画像合成部１７０は、取得されたマスク光断層信号の信号値を輝度値に変換することでマスク光断層画像を取得することができる。そのため、光学系に現実に各種の光学部品を備えなくても、試料の観察に係る空間的条件に応じた電場の通過特性分布をマスクの作用により仮想的に調整することができる。
【0080】
また、マスクの通過特性分布は、瞳面において電場を通過する方位角の空間周波数帯域を示してもよい。
この構成により、電場の通過帯域とする方位角の空間周波数帯域がマスクの通過特性分布として指示されるので、通過帯域に応じた観察方向の指向性をもった試料の観察が実現する。また、当該マスクに基づいて試料の構造を示すマスク画像を取得することで、観察方向に係る制約を解消または緩和して、試料を構成する組織の微細構造の異方性を可視化することができる。
この構成により、電場の通過帯域とする方位角の空間周波数帯域がマスクの通過特性分布として指示されるので、通過帯域に応じた観察方向の指向性をもった試料の観察が実現する。また、当該マスクに基づいて試料の構造を示すマスク画像を取得することで、観察方向に係る制約を解消または緩和して、試料を構成する組織の微細構造の異方性を可視化することができる。
【0081】
また、マスクの通過特性分布は、瞳面において電場を通過する動径の空間周波数帯域を示してもよい。
この構成により、電場の通過帯域とする動径の空間周波数帯域がマスクの通過特性分布として指示されるので、通過帯域に応じた空間分解能をもった試料の観察が実現する。
この構成により、電場の通過帯域とする動径の空間周波数帯域がマスクの通過特性分布として指示されるので、通過帯域に応じた空間分解能をもった試料の観察が実現する。
【0082】
また、マスクは、空間周波数に対応するサンプル点ごとに電場の通過の有無を示してもよい。
この構成により、瞳面電場を通過させる空間周波数帯域がディジタルデータとして定義されるため、マスクの作用に係る演算を簡素に行うことができる。
この構成により、瞳面電場を通過させる空間周波数帯域がディジタルデータとして定義されるため、マスクの作用に係る演算を簡素に行うことができる。
【0083】
また、本実施形態に係る画像処理装置１００は、Ｍ個のマスク光干渉断層信号のそれぞれに基づくマスク画像を個々に異なる表示態様をもって合成して合成画像を生成する画像合成部１７０を備えてもよい。但し、マスク部１５０は、電場データに通過特性分布が異なるＭ個のマスクをそれぞれ作用してＭ個のマスク電場データを取得する。変換部１６０は、Ｍ個のマスク電場データをそれぞれ空間領域に変換してＭ個のマスク光干渉断層信号を生成する。
この構成により、合成画像に接したユーザは、合成画像に表れる表示態様に基づいて、個々のマスク画像を直感的に識別することができる。個々のマスク画像を比較することで、ユーザは通過特性分布（例えば、指向性）による試料の状態の依存性を直感的に把握することができる。
この構成により、合成画像に接したユーザは、合成画像に表れる表示態様に基づいて、個々のマスク画像を直感的に識別することができる。個々のマスク画像を比較することで、ユーザは通過特性分布（例えば、指向性）による試料の状態の依存性を直感的に把握することができる。
【0084】
また、表示態様としてＭ個のマスク画像をそれぞれ表す色の色相が異なっていてもよい。
この構成により、ユーザは、合成画像に表れる色に基づいて個々のマスク画像を直感的に識別できるとともに、通過特性分布（例えば、指向性）に対応した試料の状態が表れる部位を容易に把握することができる。
この構成により、ユーザは、合成画像に表れる色に基づいて個々のマスク画像を直感的に識別できるとともに、通過特性分布（例えば、指向性）に対応した試料の状態が表れる部位を容易に把握することができる。
【0085】
また、Ｍ個のマスク画像をそれぞれ表す色をＭ個のマスク画像間で合成した色は無彩色である。
この構成により、ユーザは合成画像に表れる色に対応する通過特性分布（例えば、指向性）に応じた試料の状態が他の透過特性分布よりも顕著に表れる部位を特定できるとともに、その濃淡により通過特性分布によらない試料の状態を認識することができる。
この構成により、ユーザは合成画像に表れる色に対応する通過特性分布（例えば、指向性）に応じた試料の状態が他の透過特性分布よりも顕著に表れる部位を特定できるとともに、その濃淡により通過特性分布によらない試料の状態を認識することができる。
【0086】
以上、図面を参照してこの発明の実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【0087】
例えば、上記の説明では、画像処理装置１００が光干渉断層計１の一部である場合を例にしたが、これには限られない。画像処理装置１００は、光干渉断層計１から独立し、光学系を備えない単一の機器であってもよい。その場合、画像処理装置１００の制御部１１０において光学系制御部１２０が省略されてもよい。検出信号取得部１３０は、光学系に限られず、データ蓄積装置、ＰＣなど、他の機器から有線または無線で、例えば、ネットワークを経由して検出信号またはＯＣＴ信号を取得してもよい。
【0088】
また、画像処理装置１００は、上記の操作入力部と表示部を備えてもよいし、それらの一方または両方が省略されてもよい。
画像処理装置１００の制御部１１０において画像合成部１７０と出力処理部１８０の一方または両方が省略されてもよい。画像合成部１７０が省略される場合、変換部１６０は、生成したマスクＯＣＴ信号を、データ蓄積装置、ＰＣ、他の画像処理装置など、他の機器に出力してもよい。出力先とする機器は、画像合成部１７０と同様の機能、つまり、画像処理装置１００から入力されるマスクＯＣＴ信号に基づいて出力画像データを生成し、生成した出力画像データに基づく画像を表示する機能を有してもよい。
画像合成部１７０が採用する表色系は、必ずしもＲＧＢ表色系に限られず、その他の表色系、例えば、ＹＣｂＣｒ表色系であってもよい。
Ｍ個のマスク画像それぞれの表示態様として、色相や階調に限らず、網点、格子、斜線などの模様、点滅などの輝度や色相の時間変化など、その他の手法が用いられてもよい。
画像処理装置１００の制御部１１０において画像合成部１７０と出力処理部１８０の一方または両方が省略されてもよい。画像合成部１７０が省略される場合、変換部１６０は、生成したマスクＯＣＴ信号を、データ蓄積装置、ＰＣ、他の画像処理装置など、他の機器に出力してもよい。出力先とする機器は、画像合成部１７０と同様の機能、つまり、画像処理装置１００から入力されるマスクＯＣＴ信号に基づいて出力画像データを生成し、生成した出力画像データに基づく画像を表示する機能を有してもよい。
画像合成部１７０が採用する表色系は、必ずしもＲＧＢ表色系に限られず、その他の表色系、例えば、ＹＣｂＣｒ表色系であってもよい。
Ｍ個のマスク画像それぞれの表示態様として、色相や階調に限らず、網点、格子、斜線などの模様、点滅などの輝度や色相の時間変化など、その他の手法が用いられてもよい。
【0089】
なお、上述した実施形態における画像処理装置１００の一部、例えば、制御部１１０の全部または一部をコンピュータで実現する場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、画像処理装置１００に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【0090】
また、上述した実施形態における画像処理装置１００の一部、または全部を、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路として実現してもよい。画像処理装置１００の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【0091】
１…光干渉断層計、１０…光源、２０…ビームスプリッタ、３０ａ、３０ｂ、５０ａ、５０ｂ…コリメータ、４０…参照鏡、６０ａ、６０ｂ…ガルバノミラー、７０…分光器、１００…画像処理装置、１１０…制御部、１２０…光学系制御部、１３０…検出信号取得部、１４０…電場推定部、１５０…マスク部、１６０…変換部、１７０…画像合成部、１８０…出力処理部、１９０…記憶部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図6D】
【図6E】
【図6F】
【図7A】
【図7B】
【図7C】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12A】
【図12B】
【図12C】
【図12D】
【図13】