PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processor capable of identifying a lesion and comparing the lesion with another image with high accuracy regardless of a distribution shape of feature quantities.SOLUTION: An image processor 3 has a hard disk 27 for holding a feature quantity distribution information group being a set of feature quantity distribution information in a predetermined biological mucous membrane state as a feature quantity distribution information group for reference, an image input part 21 for inputting a medical image 41, a feature quantity distribution calculation part 31 for calculating at least one feature quantity from the medical image 41 inputted by the image input part 21, and deriving distribution information of the calculated feature quantity, an inter-distribution distance calculation part 32 for calculating a plurality of inter-distribution distances being a scale representing a distribution similarity between the feature quantity distribution information group for reference held by the hard disk 27 and the feature quantity distribution information calculated by the feature quantity distribution calculation part 31, a representative value calculation part 33 for calculating a representative value of the plurality of inter-distribution distances from the plurality of inter-distribution distances, and a discrimination part 34 for discriminating a biological mucous membrane state of a mucous membrane on the basis of the representative value.COPYRIGHT: (C)2014,JPO&INPIT【課題】特徴量の分布形状によらずに精度よく病変の識別や他の画像との比較を行うことができる画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置3は、所定の生体粘膜状態における特徴量分布情報の集合である特徴量分布情報群を参照用特徴量分布情報群として保持するハードディスク27と、医用画像41を入力する画像入力部21と、画像入力部21に入力された医用画像41から少なくとも1つの特徴量を算出し、算出した特徴量の分布情報を導出する特徴量分布算出部31と、ハードディスク27によって保持された参照用特徴量分布情報群と、特徴量分布算出部31によって算出された特徴量分布情報との分布の類似性を表す尺度である分布間距離を複数算出する分布間距離算出部32と、複数の分布間距離から複数の分布間距離の代表値を算出する代表値算出部33と、代表値に基づいて生体粘膜の生体粘膜状態を判別する判別部34と、を有する。【選択図】図1
