JP2011024763A - 画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】第一の画像と第二の画像を非剛体的に変形させる位置合せにおいて、対象部位や画像診断装置の種類にも制限されない、高精度な位置合せを実現する。
【解決手段】第一の画像と前記第二の画像の全体に対して、一致度に関する予め定められた指標を最適化する大局的な位置合せ（１０００２）を行った後、第一の画像と第二の画像を予め定められた方法で複数の領域に分割し（１０００５）、夫々対応する分割された領域で一致度に関する指標を最適化する位置合せ（１０００６）を行い、分割された領域での位置合せの結果をもとに第二の画像を予め定められた方法で非剛体的に変形させて（１０００７）位置合せを行う。また、分割した領域をさらに複数の領域に分割し（１００１０）、夫々対応する領域で一致度に関する指標を最適化する位置合せを行う処理を、一致度が予め定められた条件を満たすまで繰り返して行う（１０００９）。
【選択図】図１

Description

本発明は、医療分野における画像処理技術、特に、第一の画像と第二の画像を位置合せする画像処理技術に関する。

医療分野において、Ｘ線コンピュータ断層撮影（Computer Tomography：ＣＴ）装置や、核磁気共鳴撮影（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置、陽電子放射断層撮影(Positron emission tomography：ＰＥＴ）装置や、単一光子放射断層撮影(Single photon emission computed tomography：ＳＰＥＣＴ）装置など、様々な種類の画像診断装置による三次元画像が診断や経過観察に活用されている。Ｘ線ＣＴ装置は一般に歪みが少なく、空間分解能の高い画像を得ることができるが、軟部組織の組織学的変化があまり反映されない。一方、ＭＲＩ装置は軟部組織を高いコントラストで描出できる。また、ＰＥＴ装置やＳＰＥＣＴ装置は代謝レベルなどの生理的な情報を画像化することができるため機能画像と呼ばれるが、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などと比較して臓器形態を明瞭に描出できない。このように、各種の画像診断装置は夫々が長所と短所を併せ持つ。

従って、複数種類の画像を位置合せすることは、夫々の短所を補い合うと共に、夫々の長所を活用することができるため、診断や経過観察に有用である。例えば、Ｘ線ＣＴ装置の画像とＰＥＴ装置の画像を位置合せすることによって、腫瘍の位置がどの臓器のどの部分であるかを正確に判定することが可能になる。

また、同一種類の画像であっても、異なる時点で撮影した画像を位置合せすることは診断や経過観察に有用である。例えば、造影剤の注入前後の画像を位置合せすることによって血管や病変を特異的に判定できるし、治療前後の画像を位置合せすることによって治療効果を判定できる。

以上に述べたような画像の位置合せを診断や経過観察に有効に活用するためには、画像が正確に位置合せされる必要がある。しかし、体積と形状が変化しない剛体の平行移動と回転移動で位置合せを行っても、画像の歪みや臓器の変形などの影響により、正確な位置合せを実現することは困難である。そこで、一方の画像を歪ませたり変形させたりする非剛体変形を行うことによって、細部まで正確な位置合せを行うことが可能になる。

特許文献１には、操作者が画像変形ツールを利用して、手動で画像を変形させる方法が記載されている。

また、特許文献２には、各画像で対応する複数の点の組を手動または自動で抽出して、それら対応する点がすべて一致するように一方の画像を変形させる方法が記載されている。特許文献２には、対応点の抽出方法は具体的に記載されていないが、特許文献３には、対応点を自動で抽出する方法として、血管や気管の分岐点を特徴点として抽出し、構造を解析して対応付けを行う方法が提案されている。

さらに、特許文献４には、呼吸運動や心臓運動などの生理学的臓器モデルを作成し、臓器モデルと画像の対応付けを行うことによって、画像同士の位置合せを行う方法が記載されている。

特表２００８−５２０２６７号公報 特表２００７−５１６７４４号公報 特開２００６−３１４６４３号公報 特表２００５−５２８９７４号公報

しかし、特許文献１に記載の方法は、手間と時間がかかる上に、位置合せの精度が操作者の主観に影響されるという課題を有する。

また、特許文献２に記載の方法は、対応点の抽出方法は明記されていないが、対応点を手動で抽出する場合は特許文献１と同様に、作業に手間と時間がかかる上に、位置合せの精度が操作者の主観に影響されるという課題を有する。特許文献３では対応点を自動で抽出する方法が記載されているが、対象部位や画像診断装置の種類が制限される。

さらに、特許文献４に記載の方法も、すべての臓器のモデルを正確に作成することが困難であるだけでなく、画像と臓器モデルの位置合せをする場合にも特許文献２や特許文献３に記載されているような特徴点の対応付けが必要となるため、同様の課題を有する。

本発明は、上述した従来の課題を解消し、第一の画像と第二の画像を非剛体的に変形させる位置合せにおいて、対象部位や画像診断装置の種類にも制限されない、高精度、高速な位置合せを実現する画像処理方法および装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明においては、第一の画像と第二の画像の全体に対して、一致度に関する予め定められた指標を最適化する大局的な位置合せを行った後、第一の画像と第二の画像を予め定められた方法で複数の領域に分割し、夫々対応する分割された領域で一致度に関する指標を最適化する位置合せを行うステップを有し、分割された領域での位置合せの結果をもとに第二の画像を予め定められた方法で非剛体的に変形させて位置合せを行う画像処理方法を提供する。

また、分割した領域での位置合せの結果をもとに第二の画像を非剛体的に変形させて位置合せを行った後、分割した領域を予め定められた方法でさらに複数の領域に細分割し、夫々対応する細分割した領域で一致度に関する指標を最適化する位置合せを行うステップを有しており、一致度が予め定められた条件を満たすまで、分割と位置合せのステップを繰り返して位置合せを行う画像処理方法を提供する。

さらに、第一の画像と第二の画像を複数の領域に分割する際に、予め定められた方法で画像の特徴的な部分が領域に含まれるように分割する画像処理方法を提供する。

またさらに、分割した領域での位置合せの結果をもとに、領域内の各画素における変位ベクトルを算出し、周辺領域における変位ベクトルの影響を加味した予め定められた方法で各画素における変位ベクトルの再計算を行い、この再計算した結果の変位ベクトルに従って第二の画像の非剛体変形を行う画像処理方法を提供する。

さらにまた、上記の目的を達成するため、本発明は、第一の画像と第二の画像の位置合せを行う演算処理部を有する画像処理装置であって、この演算処理部は、二つの画像の一致度に関する予め定められた指標を最適化する位置合せを行う剛体位置合せ機能と、第一の画像と第二の画像を予め定められた方法で複数の領域に分割する領域分割機能と、分割された領域での位置合せの結果をもとに第一の画像と第二の画像の一方を非剛体的に変形させて位置合せを行う非剛体変形機能を実行可能であり、第一の画像と第二の画像の全体に対して剛体位置合せ機能による位置合せを実行した後に、夫々対応する分割された領域で剛体位置合せ機能を実行し、分割された領域での位置合せ結果をもとに、非剛体変形機能を実行して、第一の画像と第二の画像の一方を非剛体的に変形させて位置合せを行う構成の画像処理装置を提供する。

また、本発明の演算処理部が、非剛体変形機能による位置合せを実行後、領域分割機能により、分割した領域をさらに複数の領域に細分割し、細分割した領域各々で剛体位置合せ機能による位置合せを実行し、一致度が予め定められた条件を満たすまでこの細分割と位置合せを繰り返し実行する構成の画像処理装置を提供する。

さらに、本発明は、上記の演算処理部が、全体に対する剛体位置合せ機能の実行後、一致度が予め定められた条件を満たす場合、処理をそのまま終了する構成の画像処理装置を提供する。

なお、本明細書において、剛体とは、その周囲及び内部の点の相互の位置が変わらない物体又は平面のことを示すものとし、非剛体とは、剛体ではない物体又は平面のことを示すものとする。また、非剛体変形とは、物体又は平面を、その表面及び内部の点の相互の位置が変わるような変形を示すものとする。

本発明によれば、第一の画像と第二の画像を非剛体的に変形させる位置合せにおいて、対象部位や画像診断装置の種類にも制限されない高精度の位置合せを実現することが可能となる。

また、対応点を自動または手動で抽出する処理が不要であるため高速化が可能となり、さらに手動で対応付ける手間や、自動で対応点を抽出した際に誤って抽出したり対応づけたりするリスクがない。

さらに、臓器モデルの作成が不要であるため、様々な部位に対する位置合せが容易に可能となる。また、分割した各領域における位置合せの処理を並列化できるため、複数の計算機や複数の演算処理装置、複数演算を並列に実行できる処理ユニットを使用して並列演算を行うことによって、さらに高速な位置合せを実現することが可能となる。

第１の実施例に係わる、画像の位置合せ処理の流れ図である。 第１の実施例に係わる、画像処理装置の構成図である。 第１の実施例に係わる、画像処理装置のハードウェア構成図である。 第１の実施例に係わる、画像の模式図を使った画像の位置合せ処理の流れの説明図である。 第２の実施例に係わる、非剛体変形処理を説明する図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施例を説明する。なお、以下の説明において画像処理装置を構成する各機能要素ブロックを、「手段」、「部」、「機能」と称する。例えば、「剛体位置合せ手段」「剛体位置合せ部」、「剛体位置合せ機能」などである。

また、上述した通り、以下説明において、剛体とは、その周囲及び内部の点の相互の位置が変わらない物体又は平面のことを示すものとし、非剛体とは、剛体ではない物体又は平面のことを示すものとする。また、非剛体変形とは、物体又は平面を、その表面及び内部の点の相互の位置が変わるように変形するものを言う。

第１の実施例における画像処理装置の構成を、図２に示す。図２に示された画像処理装置１は、中央処理部（Central Processing Unit：ＣＰＵ）などの処理部である演算処理部１１、記憶部１２、表示部１３、入力部１４、通信部１５を有する。演算処理部１１は、二つの画像の一致度に関する予め定められた指標を最適化する剛体位置合せを行う剛体位置合せ手段１１１と、前記第一の画像と前記第二の画像を予め定められた方法で複数の領域に分割する領域分割手段１１２と、前記分割された領域での位置合せの結果をもとに前記第一の画像と前記第二の画像の一方を非剛体的に変形させて位置合せを行う非剛体変形手段１１３とを備える。

本実施例における画像処理装置のハードウェア構成を、図３に示す。画像処理装置１は、中央処理部（ＣＰＵ）１０１、メモリ１０２、ハードディスク１０３、液晶ディスプレイ１０４、キーボード１０５、マウス１０６、通信装置１０７を有する。演算処理部１１は、ＣＰＵ１０１とメモリ１０２において、所定のプログラムが展開及び起動することで各種の処理を実現することができる。記憶部１２は、メモリ１０２とハードディスク１０３などで実現することができる。表示部１３は、液晶ディスプレイ１０４などで実現することができる。入力部１４は、キーボード１０５とマウス１０６で実現することができるが、ペンタブレットなどを使用してもよい。通信部１５を実現する通信装置１０７は、図示を省略したローカルエリアネットワーク等の病院内ネットワークを介して、医療画像を蓄積する画像サーバや各種画像診断装置と接続する。

なお、演算処理部１１は、複数の演算ユニットが並列して各種演算を実行できるＣＰＵ１０１を使用して実現してもよいし、複数のＣＰＵ１０１が連携して各種演算を並列に実行する構成にして実現してもよいし、通信装置１０７で接続された複数の画像処理装置が連携して各種演算を並列に実行する構成にして実現してもよい。

本実施例におけるＣＰＵ１０１による画像の位置合せ処理を、図１に示す処理手順を用いて説明する。また、例として二次元画像の模式図を使った説明を図４に示す。

処理手順のプログラムである剛体位置合せ手段１１１、領域分割手段１１２、非剛体変形手段１１３と処理対象となる画像とは記憶部１２に記憶されている。演算処理部１１は位置合せ処理を行うとき、記憶部１２から記憶された処理手順と画像を読み出して演算処理を実行する。

まず、演算処理部１１は、記憶部１２から第一の画像（画像Ａとする）と第二の画像（画像Ｂとする）を読み出す（ステップ１０００１）。画像Ａ及び画像Ｂは二次元画像同士でも、三次元画像同士でもよい。以下の位置合せ処理で、演算処理部１１は画像Ｂを画像Ａへ位置合せする処理を行うものとする。

次に、演算処理部１１で実行されるプログラムで実現される剛体位置合せ手段１１１は、画像全体に関して画像Ｂを画像Ａに合わせる剛体位置合せを行う（ステップ１０００２）。本ステップでは、予め定められた画像の一致度に関する指標を、一致度が最大になるように画像Ｂを平行移動および回転移動することによって位置合せを行う。画像の一致度に関する指標は、相互相関関数や相互情報量を用いる。相互相関関数を用いて一致度を算出する方法は、例えば、特開２００４−３２６２４５号公報に記載されている。また、相互情報量を用いて一致度を算出する方法は、例えば、特開２００７−１５９９３３号公報に記載されている。さらに、一致度が最大になるように画像Ｂを平行移動及び回転移動する方法は、種々の公知の最適化アルゴリズムを用いて実現することができる。例えば、シンプレックス法やパウエル法に代表される直接探索法、最急降下法（最大勾配法）や共役勾配法に代表される勾配法（山登り法）を用いて行うことができる。

次に、演算処理部１１は、画像Ａと画像Ｂの全体としての一致度を算出する（ステップ１０００３）。本ステップでは、ステップ１０００２で使用した一致度の指標と同じものを使用することが好ましい。

次に、演算処理部１１は、ステップ１０００３で算出した画像Ａと画像Ｂの一致度が十分大きいかどうかを判定する（ステップ１０００４）。本ステップでは、予め定めておいた閾値を前記一致度が上回るかどうかで判定してもよい。

次に、演算処理部１１における領域分割手段１１２は、予め定められた方法で画像Ａ及び画像Ｂを複数の領域に分割する（ステップ１０００５）。例えば、二次元画像の場合には上下対称に２分割すると共に左右対称に２分割し、結果として均等に４分割する方法を使うことができる。また、三次元画像の場合にはさらに奥行方向にも２分割し、結果として均等に８分割する方法を使うことができる。なお、画素数の都合で完全に均等な分割ができない場合には、各次元で１画素程度の画素数の変動があってもよい。

次に、演算処理部１１における剛体位置合せ手段１１１は、夫々対応する前記分割された領域に対して剛体位置合せを行う（ステップ１０００６）。すなわち、画像Ａにおける分割された領域Ａｉに対応する画像Ｂｉに関して、画像Ａｉと画像Ｂｉとの画像の一致度が最大になるように画像Ｂｉを平行移動及び回転移動する。本ステップにおける剛体位置合せの方法は、ステップ１０００２と全く同じ方式を使うことが好ましい。

次に、演算処理部１１における非剛体変形手段１１３は、画像Ｂにおける各分割領域における剛体位置合せの結果に基づいて、画像Ｂ全体を非剛体変形させる（ステップ１０００７）。具体的には、各分割領域における剛体位置合せの結果、領域内の各画素がどの位置に移動するかを示す変位ベクトルを夫々算出し、周辺領域における変位ベクトルに応じて予め定められた方法で各画素における変位ベクトルの再計算を行い、前記再計算した結果の変位ベクトルに従って第二の画像の非剛体変形を行う。

次に、演算処理部１１は、画像Ａと画像Ｂの全体としての一致度を算出する（ステップ１０００８）。本ステップでは、ステップ１０００２及びステップ１０００６で使用した一致度の指標と同じものを使用することが好ましい。

次に、演算処理部１１は、ステップ１０００８で算出した画像Ａと画像Ｂの一致度が十分大きいかどうかを判定する（ステップ１０００９）。本ステップでは、予め定めておいた閾値を前記一致度が上回るかどうかで判定してもよいし、予め定めておいた閾値を前記一致度の増加率が下回るかどうかで判定してもよい。

ステップ１０００９で、画像Ａと画像Ｂが十分一致していると判定された場合には、位置合せの処理は終了する。

ステップ１０００９で、画像Ａと画像Ｂが十分一致していると判定されなかった場合には、演算処理部１１における領域分割手段１１２が、予め定められた方法により画像Ａと画像Ｂをさらに細かく分割する（ステップ１００１０）。なお、図１の処理フローでステップ１０００９、１００１０から１０００６〜ステップ１０００７を分割位置合せステップを呼ぶ場合がある。

二次元画像の例で説明すると、ステップ１０００５で実施した均等な４分割を破棄して、左右方向に三等分、上下方向に三等分する均等な９分割を実施してもよい。或いは、ステップ１０００５で均等に４分割した領域の夫々をさらに均等に４分割する１６分割を実施してもよい。さらに、均等に細分割するのではなく、ステップ１０００５で均等に４分割した領域の中で、領域内での画像の一致度が十分大きくない領域のみを細分割してもよい。三次元画像の場合の処理も、二次元処理と類似した方法で実施される。ここでも、画素数の都合で完全に均等な分割ができない場合には、各次元で１画素程度の画素数の変動があってもよい。

上記のように画像を細分割した後、演算処理部１１はステップ１０００６以降を再度実施する。すなわち、ステップ１００１０及びステップ１０００６乃至ステップ１０００９が、画像Ａと画像Ｂが十分一致していると判定されるまで繰り返される。前記繰り返しの回数が予め定められた値を超えても画像Ａと画像Ｂが十分一致しているという判定に至らない場合には、演算処理部１１はその旨を表示手段１３に表示し、位置合せの処理を終了する。

以上に示した実施例１によれば、第一の画像と第二の画像を非剛体的に変形させる位置合せにおいて、高速かつ高精度で、対象部位や画像診断装置の種類にも制限されない位置合せを実現することが可能となる。また、対応点を自動または手動で抽出する処理が不要であるため、手動で対応付ける手間や、自動で対応点を抽出した際に誤って抽出したり対応づけたりするリスクがない。さらに、臓器モデルの作成が不要であるため、様々な部位に対する位置合せが容易に可能となる。また、分割した各領域における位置合せの処理を並列化できるため、複数の計算機や複数の演算処理装置、複数演算を並列に実行できる処理ユニットを使用して並列演算を行うことによって、さらに高速な位置合せを実現することが可能となる。

次に、ステップ１０００７において、画像Ｂにおける各分割領域における剛体位置合せの結果に基づいて、画像Ｂ全体を非剛体変形させる方法の一例を説明する。本実施例では、画像Ａ及び画像Ｂは共に二次元画像とする。ステップ１０００６において各分割領域における剛体位置合せをした結果、領域内の各画素がそれぞれどの位置に移動するかは、各画素におけるｘ軸横方向の移動量ｘとｙ軸方向の移動量ｙで示される変位ベクトルのベクトル場として表現することができる。各分割領域では独立して剛体位置合せを行うため、変位ベクトル場の通りに各画素を移動させると、隣接領域の境界付近では移動後の画像が重なる領域や、画像のない空白の領域などが発生してしまう。したがって、隣接領域間で各画素が滑らかにつながるように、以下に例示する方法で変位ベクトルの再計算を行う。図５に描かれているのは、注目領域２０とその領域の中心点２００、注目画素２０００である。注目画素２０００における変位ベクトルは（ｘｏ、ｙｏ）である。中心点２００から見て注目画素２０００と同じ側に隣接する隣接領域２１、隣接領域２２に関して、隣接領域２１において注目画素とｘ軸上の位置が等しい隣接境界上の画素２００１における変位ベクトルを（ｘｐ、ｙｐ）、隣接領域２２において注目画素とｙ軸上の位置が等しい隣接境界上の画素２００２における変位ベクトルを（ｘｑ、ｙｑ）、隣接領域２１及び２２の両方に隣接し、注目領域２０とは頂点同士で接触している周辺領域２３の前記頂点に接している画素２００３における変位ベクトルを（ｘｒ、ｙｒ）とする。本実施形態では、注目画素２０００における変位ベクトルを、隣接領域２１及び２２、周辺領域２３における画素２００１、２００２、２００３における変位ベクトルの影響を考慮して、再計算した結果（ｘ１、ｙ１）をもとに画像Ｂの非剛体変換を行う。注目領域２０の中心点２００から境界までのｘ軸方向の距離をｒｘ、ｙ軸方向の距離をｒｙとし、注目画素２０００から隣接領域における画素２００１、２００２までの対応する辺同士の距離を夫々ｄｘ、ｄｙとすると、（ｘ１、ｙ１）は、

に示す算出式によって算出される。

また、注目領域２０が画像の外周に位置しており、隣接領域２１、２２および周辺領域２３のいずれか或いはすべてに相当する領域が存在しない場合には、画素２００１、２００２、２００３のうち存在しない領域に該当するものの変位ベクトルを（０、０）として上記と同様に計算する。

上記のように算出した各画素の変位ベクトルに基づいて、夫々の画素を移動することによって、画像Ｂの非剛体変換を実施する。

なお、変位ベクトルの値は整数値とは限らず、移動後の位置が必ずしも格子点にならないことが多い。その結果を用いて格子点である画素の値を求めるには、種々の公知のリサンプリングアルゴリズムを用いて実現することができる。例えば、最も近い画素の値を割り当てる最近傍法や、２×２の周辺４画素の値を使用して共一次関数によって出力値を計算するバイリニア法、画素と画素の間を三次の多項式で表したスプライン曲面で補完するバイキュービック法などを使用することができる。

以上に示した実施例２によれば、各分割領域における剛体位置合せの結果、画像の重なりや空白が生じたとしても、上記の再計算により滑らかな非剛体変形を行うことが可能になる。

また、ステップ１００５において、画像Ａ及び画像Ｂを複数の領域に分割する際に、均等分割ではなく、予め定められた方法で画像の特徴的な部分が前記領域に含まれるように分割してもよい。例えば、体表や臓器の周辺部、主要血管など画面上で識別できる特徴点が分割後の領域に必ず含まれるよう、手動または自動で画像を分割する。手動の場合は操作者が表示手段１３に表示された画像を見ながら入力手段１４、例えばマウス等で分割線を指定するものとする。また、自動の場合は画像処理を用いて、濃度が局所的に変化している部分を輪郭として抽出し、その輪郭部分がすべての領域に含まれるように画像を分割する処理等を実施する。さらに、撮影部位の情報を用いて、部位毎に予め定めておいた、その部位の臓器の知識に基づいた領域分割の方法を記憶部１２から読み出して使用してもよい。

以上に示した実施例３によれば、分割後のすべての領域に画像の特徴的な部分が含まれるようになるため、より正確な位置合せが可能になる。

本発明は、医療分野における画像処理技術に係る。特に、第一の画像と第二の画像を位置合せする画像処理方法、および画像処理装置として有用である。

１…画像処理装置
１１…演算処理部
１１１…剛体位置合せ手段
１１２…領域分割手段
１１３…非剛体変形手段
１２…記憶部
１３…表示部
１４…入力部
１５…通信部
１０１…中央処理部（ＣＰＵ）
１０２…メモリ
１０３…ハードディスク
１０４…液晶ディスプレイ
１０５…キーボード
１０６…マウス
１０７…通信装置
１０００１…画像Ａと画像Ｂを読み込むステップ
１０００２…画像Ａに画像Ｂを剛体位置合せするステップ
１０００３…画像Ａと画像Ｂの一致度を算出するステップ
１０００４…画像Ａと画像Ｂが十分一致しているかを判定するステップ
１０００５…画像Ａと画像Ｂを領域分割するステップ
１０００６…分割領域Ａｉに分割領域Ｂｉを剛体位置合せするステップ
１０００７…１０００６の結果をもとに画像Ｂを非剛体変形させるステップ
１０００８…画像Ａと画像Ｂの一致度を算出するステップ
１０００９…画像Ａと画像Ｂが十分一致しているかを判定するステップ
１００１０…画像Ａと画像Ｂをさらに細かく分割するステップ
２０…画像Ｂにおける注目領域
２００…注目領域２０の中心点
２０００…注目領域２０における注目画素
２１…画像Ｂの隣接領域の一つ
２１００…隣接領域２１における画素の一つ
２２…画像Ｂの隣接領域の一つ
２２００…隣接領域２２における画素の一つ
２３…画像Ｂの周辺領域の一つ
２３００…周辺領域２３における画素の一つ。

Claims (15)

1. 画像処理装置における、第一の画像に第二の画像を位置合せする画像処理方法であって、
   前記第一の画像と前記第二の画像の全体に対して、一致度に関する予め定められた指標を最適化する位置合せを行い、
   前記第一の画像と前記第二の画像を予め定められた方法で複数の領域に分割し、夫々対応する前記分割した領域で前記一致度に関する指標を最適化する位置合せを行い、
   前記分割した領域での位置合せの結果をもとに前記第二の画像を予め定められた方法で非剛体的に変形させて位置合せを行う、
   ことを特徴とする画像処理方法。
2. 請求項１に記載の画像処理方法であって、
   前記分割した領域での位置合せの結果をもとに前記第二の画像を非剛体的に変形させて位置合せを行った後、
   前記分割した領域を予め定められた方法でさらに複数の領域に分割し、夫々対応する領域で前記一致度に関する指標を最適化する位置合せを行う分割位置合せステップを有しており、前記一致度が予め定められた条件を満たすまで、前記分割位置合せステップを繰り返して位置合せを行う、
   ことを特徴とする画像処理方法。
3. 請求項１に記載の画像処理方法であって、
   前記第一の画像と第二の画像を複数の領域に分割する際に、予め定められた方法で画像の特徴的な部分が前記分割した領域に含まれるように分割する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
4. 請求項１に記載の画像処理方法であって、
   前記分割した領域での位置合せの結果をもとに、前記分割した領域内の各画素における変位ベクトルを算出し、周辺領域における前記変位ベクトルの影響を加味した予め定められた方法で各画素における変位ベクトルの再計算を行い、再計算した結果の前記変位ベクトルに従って前記第二の画像の非剛体変形を行う、
   ことを特徴とする画像処理方法。
5. 請求項２に記載の画像処理方法であって、
   前記第一の画像と第二の画像を複数の領域に分割する際に、予め定められた方法で画像の特徴的な部分が前記分割した領域に含まれるように分割する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
6. 請求項２に記載の画像処理方法であって、
   前記分割した領域での位置合せの結果をもとに、前記分割した領域内の各画素における変位ベクトルを算出し、周辺領域における前記変位ベクトルの影響を加味した予め定められた方法で各画素における変位ベクトルの再計算を行い、再計算した結果の前記変位ベクトルに従って前記第二の画像の非剛体変形を行う、
   ことを特徴とする画像処理方法。
7. 第一の画像と第二の画像を保存するための記憶部と、前記第一の画像と前記第二の画像の位置合せを行う処理部とを有する画像処理装置であって、
   前記処理部は、二つの画像の一致度に関する予め定められた指標を最適化する位置合せを行う剛体位置合せ部と、前記第一の画像と前記第二の画像を予め定められた方法で複数の領域に分割する領域分割部と、前記分割した領域での位置合せの結果をもとに前記第一の画像と前記第二の画像の一方を非剛体的に変形させて位置合せを行う非剛体変形部を備え、
   前記処理部は、前記第一の画像と前記第二の画像の全体に対して初期位置合せを行った後に、夫々対応する前記分割した領域で前記一致度に関する指標を最適化する位置合せを行い、前記分割した領域での位置合せ結果をもとに前記第一の画像と前記第二の画像の一方を非剛体的に変形させて位置合せを行う、
   ことを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項７に記載の画像処理装置であって、
   前記演算処理部は、前記分割した領域での位置合せの結果をもとに前記第二の画像を非剛体的に変形させて位置合せを行った後、前記領域分割部が前記分割した領域を予め定められた方法でさらに複数の領域に分割し、前記剛体位置合せ部が夫々対応する領域で位置合せを行い、前記一致度が予め定められた条件を満たすまで分割と位置合せを繰り返す、
   ことを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項７に記載の画像処理装置であって、
   前記処理部の前記領域分割部は、前記第一の画像と第二の画像を複数の領域に分割する際に、予め定められた方法で画像の特徴的な部分が前記分割した領域に含まれるように分割する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
10. 請求項７に記載の画像処理装置であって、
    前記処理部の前記非剛体変形部は、前記分割した領域での位置合せの結果をもとに、領域内の各画素における変位ベクトルを算出し、周辺領域における変位ベクトルの影響を加味した予め定められた方法で各画素における変位ベクトルの再計算を行い、前記再計算した結果の変位ベクトルに従って第二の画像の非剛体変形を行う、
    ことを特徴とする画像処理装置。
11. 請求項８に記載の画像処理装置であって、
    前記処理部の前記領域分割部は、前記第一の画像と第二の画像を複数の領域に分割する際に、予め定められた方法で画像の特徴的な部分が前記領域に含まれるように分割する、
    ことを特徴とする画像処理装置。
12. 請求項８に記載の画像処理装置であって、
    前記処理部の前記非剛体変形部は、前記分割した領域での位置合せの結果をもとに、領域内の各画素における変位ベクトルを算出し、周辺領域における変位ベクトルの影響を加味した予め定められた方法で各画素における変位ベクトルの再計算を行い、前記再計算した結果の変位ベクトルに従って第二の画像の非剛体変形を行う、
    ことを特徴とする画像処理装置。
13. 第一の画像と第二の画像の位置合せを行う画像処理装置であって、
    前記第一の画像と前記第二の画像を保存するための記憶部と、
    前記第一の画像と前記第二の画像の位置合せを行う処理部とを備え、
    前記処理部は、前記第一の画像と前記第二の画像の一致度に関する指標により位置合せを行う剛体位置合せ機能と、
    前記第一の画像と前記第二の画像を複数の領域に分割する領域分割機能と、
    前記領域分割機能により分割した領域での前記剛体位置合せ機能による位置合せの結果に基づき、前記第一の画像と前記第二の画像の一方を非剛体的に変形させて位置合せを行う非剛体変形機能とを実行可能であり、
    前記処理部は、前記剛体位置合せ機能により、前記第一の画像と前記第二の画像に対して位置合せを実行後に、前記領域分割機能により分割した領域各々で前記剛体位置合せ機能を実行し、前記分割した領域での位置合せ結果をもとに前記非剛体変形機能により、前記第一の画像と前記第二の画像の一方を非剛体的に変形させて位置合せを実行する、
    ことを特徴とする画像処理装置。
14. 請求項１３に記載の画像処理装置であって、
    前記処理部は、前記非剛体変形機能による位置合せを実行後、前記領域分割機能により、前記分割した領域をさらに複数の領域に細分割し、前記剛体位置合せ機能により細分割した領域各々で前記剛体位置合せ機能を実行し、前記一致度が予め定められた条件を満たすまで細分割と位置合せを繰り返す、
    ことを特徴とする画像処理装置。
15. 請求項１３に記載の画像処理装置であって、
    前記処理部は、前記剛体位置合せ機能の実行後、前記一致度が予め定められた条件を満たす場合、処理を終了する、
    ことを特徴とする画像処理装置。

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