Problem to be solved: to provide a fundus image processing apparatus capable of automatically identifying a target region with high accuracy by automatically extracting a predetermined object area in the range including the optic nerve head and modifying it in the interactive form.Solution: a Gree scale image conversion means 10 for converting to a Gree scale image in which a pixel value corresponding to a probability of an object region including a optic nerve head is set for a color fundus image, and a closing processing hand for creating a smoothing Gree scale image based on a circular structural element An extraction range defining means 30 for defining a lower limit value of a pixel value including a stage 20 and all pixels included in an object region and a pixel having a pixel value greater than a lower limit value for each pixel of a smoothing Gree scale imageAn object region identification image generating means 40 for generating an object region identification image which can be visually discriminated between an object region and a non target region, and an object region identification image correcting means 50 for correcting a value of a pixel identified as an object region in the designated region to a value to be identified as an unintended region are provided.Diagram【課題】 視神経乳頭部を含む範囲における所定の対象領域を自動的に抽出し、対話形式に修正を加えることにより、対象領域を高精度で特定することが可能な眼底画像処理装置を提供する。【解決手段】 カラー眼底画像に対して、視神経乳頭部を含む対象領域の確率に応じた画素値が設定されたグレースケール画像に変換するグレースケール画像変換手段10と、円形構造要素に基づいて平滑化グレースケール画像を作成するクロージング処理手段20と、対象領域に含まれる全ての画素を含む画素値の下限値を定義する抽出範囲定義手段30と、平滑化グレースケール画像の各画素に対して、下限値以上の画素値の画素に対して対象領域、非対象領域が視覚的に識別可能な対象領域識別画像を生成する対象領域識別画像生成手段40と、指示された領域内の対象領域として識別される画素の値を、非対象領域として識別される値に修正する対象領域識別画像修正手段50を有する。【選択図】 図2
