(57)【要約】【課題】重要なフレーム間における変化をノイズとして認識することなく、リアルタイムに近い時間でノイズ低減処理を行うことができる顕微鏡を提供する。【解決手段】レーザ光を射出するレーザ光源１０と、レーザ光を走査する２次元走査機構１２と、レーザ光を試料Ａに照射する一方、試料Ａからの光を集光する対物レンズ１４と、集光された光を検出する光検出器２０と、検出された光の輝度情報を複数ライン分の画像として記憶する３ラインバッファメモリと、記憶された複数ライン分のライン画像において、注目画素の輝度情報と注目画素に隣接する複数の隣接画素の輝度情報とを比較して、注目画素にノイズが含まれているか否かを判別する比較演算器と、ノイズが含まれていると判別された注目画素からノイズを低減するノイズ除去演算器とを備える顕微鏡１を採用する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ光を射出するレーザ光源と、
該レーザ光源からのレーザ光を走査する走査手段と、
該走査手段により走査されたレーザ光を標本に照射する一方、標本からの光を集光する対物レンズと、
該対物レンズにより集光された光を検出する光検出器と、
該光検出器により検出された光の輝度情報を複数ライン分の画像として記憶する記憶部と、
該記憶部によって記憶された複数ライン分のライン画像において、注目画素の輝度情報と該注目画素に隣接する複数の隣接画素の輝度情報とを比較して、前記注目画素にノイズが含まれているか否かを判別する判別部と、
該判別部によりノイズが含まれていると判別された注目画素からノイズを低減するノイズ低減部とを備える顕微鏡。
【請求項２】
前記判別部が、前記注目画素の輝度情報が、前記複数の隣接画素のうち最大の輝度情報を有する隣接画素の輝度情報よりも所定の倍率以上に大きい場合に、前記注目画素にノイズが含まれていると判別する請求項１に記載の顕微鏡。
【請求項３】
前記判別部が、前記複数の隣接画素の輝度情報の平均値および標準偏差を算出し、前記注目画素の輝度情報が、前記平均値よりも所定の偏差以上に大きい場合に、前記注目画素にノイズが含まれていると判別する請求項１に記載の顕微鏡。
【請求項４】
前記ノイズ低減部は、前記判定部によりノイズが含まれていると判別された注目画素の輝度情報を、前記平均値に置き換えることによって、前記注目画素からノイズを低減する請求項３に記載の顕微鏡。
【請求項５】
前記ノイズ低減部は、前記判定部によりノイズが含まれていると判別された注目画素の輝度情報を、前記複数の隣接画素のうち最大の輝度情報を有する隣接画素の輝度情報に置き換えることによって、前記注目画素からノイズを低減する請求項１に記載の顕微鏡。
【請求項６】
前記ノイズ低減部は、前記判定部によりノイズが含まれていると判別された注目画素の輝度情報を、前記複数の隣接画素のうち少なくとも２つの隣接画素の輝度情報の中間値に置き換えることによって、前記注目画素からノイズを低減する請求項１に記載の顕微鏡。
【請求項７】
前記光検出器により検出された光の輝度情報に基づいて画像を生成する画像生成部を備え、
前記ノイズ低減部が、前記画像生成部により生成された画像の状態に応じて、前記注目画素からノイズを低減するか否かを切り替える請求項１から請求項６のいずれかに記載の顕微鏡。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顕微鏡に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理装置において、ＣＣＤカメラにより複数フレームの画像を取得し、フレーム間の差分でノイズを判別して、変化が大きい領域をノイズとして除去するノイズ除去方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。このノイズ除去方法では、画像を取得する手段がＣＣＤカメラのため、フレームレートが十分に早く、フレーム間の変化は微小とみなして、フレーム間の差分がノイズ成分であるという前提で処理を行っている。
【０００３】
また、Ｋａｌｍａｎフィルタを用いて、フレーム毎あるいはライン毎にデータを積算することで、ランダムノイズの影響を少なくするノイズ除去方法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２６６６２６号公報
【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、特許文献１のノイズ除去方法では、フレームレートが遅い、あるいはフレームレートよりも画像の変化が早い標本を観察している場合、重要なフレーム間における変化（例えば、生体反応の変化や標本の移動など）をノイズと認識してしまうという不都合がある。また、フレーム毎にＺ方向に観察面を移動して標本の３次元画像をとる場合にも、フレーム間の差分は発生してしまうため、この差分をノイズと認識してしまうという不都合がある。
【０００６】
また、Ｋａｌｍａｎフィルタを用いたノイズ除去方法では、検出回路で発生するホワイトノイズのように、ランダム性を持って＋／−両方の極性を持って現れるノイズ分は、積算の過程で＋／−が打ち消しあう。しかしながら、例えばレーザ走査型顕微鏡（ＬＳＭ）の画像のスポットノイズは、熱電子や宇宙線の混入によって生じる＋極性のみを持ったノイズであるため、ノイズ同士が打ち消すことはない。すなわち、信号分が増加することによってＳ／Ｎは上がるものの、ノイズ分が０になることはない。
【０００７】
また、Ｋａｌｍａｎフィルタを用いるためには、少なくとも２枚以上の画像が必要なため、リアルタイムに近い時間で処理を行うことはできない。さらに、ノイズ分が無視できるほどにＳ／Ｎを上げるには、少なくとも１０枚以上は画像を重ね合わせる必要があるため、さらにフィルタ処理された画像が得られるまでに時間を要する。そして、このＫａｌｍａｎフィルタもフレーム間で画像を重ね合わせていくため、特許文献１の方法と同様に、重要なフレーム間における変化（例えば、生体反応の変化や標本の移動など）を信号の中に埋もれさせてしまうという不都合がある。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、重要なフレーム間における変化をノイズとして認識することなく、リアルタイムに近い時間でノイズ低減処理を行うことができる顕微鏡を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、レーザ光を射出するレーザ光源と、該レーザ光源からのレーザ光を走査する走査手段と、該走査手段により走査されたレーザ光を標本に照射する一方、標本からの光を集光する対物レンズと、該対物レンズにより集光された光を検出する光検出器と、該光検出器により検出された光の輝度情報を複数ライン分の画像として記憶する記憶部と、該記憶部によって記憶された複数ライン分のライン画像において、注目画素の輝度情報と該注目画素に隣接する複数の隣接画素の輝度情報とを比較して、前記注目画素にノイズが含まれているか否かを判別する判別部と、該判別部によりノイズが含まれていると判別された注目画素からノイズを低減するノイズ低減部とを備える顕微鏡を採用する。
【００１０】
本発明によれば、レーザ光源から射出され、走査手段により走査されたレーザ光が、標本に照射されることで、標本から蛍光が発生する。この蛍光は、対物レンズにより集光されて光検出器により検出され、その輝度情報が複数ライン分のライン画像として記憶部に記憶される。
【００１１】
この記憶部に記憶された複数ライン分のライン画像において、判別部によって、注目画素の輝度情報と該注目画素に隣接する複数の隣接画素の輝度情報とが比較されて、注目画素にノイズが含まれているか否かが判別される。そして、注目画素にノイズが含まれていると判別された場合には、ノイズ低減部によって注目画素からノイズが低減される。これにより、記憶部に記憶されたライン画像からノイズが低減されるので、このノイズ低減後のライン画像を用いて、高画質な標本の画像を生成することができ、標本を精度良く観察することができる。
【００１２】
また、このように単一のフレームにおいてノイズを低減することで、重要なフレーム間における変化（例えば、生体反応の変化や標本の移動など）をノイズとして認識せずに、その変化を観察することができる。また、全体のフレーム画像ではなく、複数ライン分のライン画像を用いてノイズを低減することで、リアルタイムに近い時間でノイズの低減処理を行うことができる。
【００１３】
上記発明において、前記判別部が、前記注目画素の輝度情報が、前記複数の隣接画素のうち最大の輝度情報を有する隣接画素の輝度情報よりも所定の倍率以上に大きい場合に、前記注目画素にノイズが含まれていると判別することとしてもよい。
【００１４】
このようにすることで、注目画素の輝度情報が、最大の輝度情報を有する隣接画素の輝度情報よりも、所定の倍率（例えば１〜√２倍）以上に大きい場合に、注目画素にノイズが含まれていると判別することができる。そして、ノイズ低減部によって注目画素からノイズが低減され、高画質な標本の画像を生成して、標本を精度良く観察することができる。
【００１５】
上記発明において、前記判別部が、前記複数の隣接画素の輝度情報の平均値および標準偏差を算出し、前記注目画素の輝度情報が、前記平均値よりも所定の偏差以上に大きい場合に、前記注目画素にノイズが含まれていると判別することとしてもよい。
【００１６】
このようにすることで、注目画素の輝度情報が、複数の隣接画素の輝度情報の平均値よりも所定の偏差以上に大きい場合に、注目画素にノイズが含まれていると判別することができる。そして、ノイズ低減部によって注目画素からノイズが低減され、高画質な標本の画像を生成して、標本を精度良く観察することができる。
【００１７】
上記発明において、前記ノイズ低減部は、前記判定部によりノイズが含まれていると判別された注目画素の輝度情報を、前記平均値に置き換えることによって、前記注目画素からノイズを低減することとしてもよい。
【００１８】
ノイズが含まれていると判別された注目画素の輝度情報を、複数の隣接画素の輝度情報の平均値に置き換えることで、１画素だけ突出した輝度情報を有するスポットノイズを、隣接画素の輝度情報に応じて補正することができる。
【００１９】
上記発明において、前記ノイズ低減部は、前記判定部によりノイズが含まれていると判別された注目画素の輝度情報を、前記複数の隣接画素のうち最大の輝度情報を有する隣接画素の輝度情報に置き換えることによって、前記注目画素からノイズを低減することとしてもよい。
【００２０】
ノイズが含まれていると判別された注目画素の輝度情報を、最大の輝度情報を有する隣接画素の輝度情報に置き換えることで、１画素だけ突出した輝度情報を有するスポットノイズを、隣接画素の輝度情報に応じて補正することができる。
【００２１】
上記発明において、前記ノイズ低減部は、前記判定部によりノイズが含まれていると判別された注目画素の輝度情報を、前記複数の隣接画素のうち少なくとも２つの隣接画素の輝度情報の中間値に置き換えることによって、前記注目画素からノイズを低減することとしてもよい。
【００２２】
ノイズが含まれていると判別された注目画素の輝度情報を、複数の隣接画素のうち少なくとも２つの隣接画素の輝度情報の中間値に置き換えることで、１画素だけ突出した輝度情報を有するスポットノイズを、複数の隣接画素の輝度情報に応じて補正することができる。
【００２３】
上記発明において、前記光検出器により検出された光の輝度情報に基づいて画像を生成する画像生成部を備え、前記ノイズ低減部が、前記画像生成部により生成された画像の状態に応じて、前記注目画素からノイズを低減するか否かを切り替えることとしてもよい。
【００２４】
このようにすることで、ノイズ低減処理が不要な画像、または、ノイズ低減処理により画質が低下してしまう画像については、注目画素からノイズを低減せずに、そのまま画像生成部により画像を生成することで、画質の低下を防止して標本を精度良く観察することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、重要なフレーム間における変化をノイズとして認識することなく、リアルタイムに近い時間でノイズ低減処理を行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の各実施形態に係る顕微鏡の概略構成図である。
【図２】第１の実施形態における演算回路の機能ブロック図である。
【図３】図２の演算回路により実行される処理を示すフローチャートである。
【図４】３×３の画素ブロックの状態を説明する図であり、（ａ）は中心画素のみ輝度値が高い場合、（ｂ）は複数画素の輝度値が高い場合、（ｃ）は少なくとも１つの隣接画素の輝度値が他の隣接画素の輝度値よりも大きく且つ中心画素の輝度値よりも小さい場合を示している。
【図５】端部の画素に対する鏡像処理を説明する図である。
【図６】鏡像処理を行った場合の３×３の画素ブロックの状態を説明する図である。
【図７】第２の実施形態における演算回路の機能ブロック図である。
【図８】図７の演算回路により実行される処理を示すフローチャートである。
【図９】第３の実施形態における演算回路の機能ブロック図である。
【図１０】図９の演算回路により実行される処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態に係る顕微鏡について、図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態の顕微鏡１の構成図である。図１に示すように、本実施形態の顕微鏡１は、レーザ光源１０と、顕微鏡本体１００と、制御部２００と、モニタ２２とを主な構成要素として備えている。
【００２８】
レーザ光源１０は、試料（標本）４の表面を走査するスポット光（集束光）としてのレーザ光を射出するようになっている。このレーザ光は、試料Ａ内の蛍光指示薬を励起させ、蛍光を発生させる。
【００２９】
顕微鏡本体１００は、２次元走査機構（走査手段）１２と、２次元走査駆動制御回路１３と、対物レンズ１４と、レボルバ１５と、ステージ１６と、ダイクロイックミラー１７と、レンズ１８と、ピンホール板１９と、バリアフィルタ２３と、光検出器２０とを備えている。
【００３０】
２次元走査機構１２は、例えばアルミコートされた一対のガルバノミラーを有しており、これら一対のガルバノミラーの角度を変化させ、ラスタスキャン方式で駆動されるようになっている。このような構成を有することで、２次元走査機構１２は、２次元走査駆動制御回路１３による制御に基づいて、レーザ光源１０からのレーザ光を、試料Ａ上においてＸＹ方向に２次元走査するようになっている。
【００３１】
対物レンズ１４は、２次元走査機構１２により走査されたレーザ光をステージ１６上に載置された試料Ａ上に照射する一方、試料Ａから発生した蛍光を集光するようになっている。
【００３２】
レボルバ１５は、倍率の異なる対物レンズ１４を複数保持しており、複数の対物レンズ１４のうち、所望の倍率を有する対物レンズ１４を顕微鏡１の観察光路に配置することができるようなっている。
【００３３】
ダイクロイックミラー１７は、レーザ光源１０と２次元走査機構１２との間におけるレーザ光の光路上に設けられており、２次元走査機構１２を介して得られる試料Ａからの蛍光を選択して検出系に導く波長選択ミラーである。具体的には、ダイクロイックミラー１７は、レーザ光源１０からのレーザ光を透過させる一方、試料Ａにおいて発生して対物レンズ１４により集光され、２次元走査機構１２を通過してきた蛍光を、光検出器２０に向けて反射するようになっている。このような構成を有することで、ダイクロイックミラー１７は、レーザ光の光路と試料Ａからの蛍光の光路とを分岐するようになっている。
【００３４】
ピンホール板１９は、試料Ａ上におけるレーザ光の焦点位置から発生した蛍光のみを通過させるピンホールを有している。すなわち、対物レンズ１４により集光されてダイクロイックミラー１７を透過した蛍光は、ピンホール板１９を通過することによりレーザ光の焦点位置から光軸方向にずれた位置からの光がカットされる。これにより、光軸方向に焦点位置と同一な面からの蛍光だけがバリアフィルタ２３に入射する。また、ダイクロイックミラー１７とピンホール板１９との間には、試料Ａからの蛍光をピンホールに集光させるレンズ１８が設けられている。
【００３５】
バリアフィルタ２３は、試料Ａからの蛍光を透過させる一方、レーザ光を遮断するフィルタ特性を有しており、ピンホール板１９を通過してきた蛍光からレーザ光の成分を除去するようになっている。
【００３６】
光検出器２０は、バリアフィルタ２３を透過してきた蛍光を検出し、検出した蛍光をその光量に応じた電気信号に変換する光電変換素子である。
【００３７】
制御部２００は、ＡＤ変換器２４と、演算回路２５と、コンピュータ（画像生成部）２１とから構成されている。
ＡＤ変換器２４は、光検出器２０により変換された電気信号（アナログデータ）をディジタルデータに変換し、演算回路２５に出力するようになっている。
【００３８】
演算回路２５は、ＡＤ変換器２４によりディジタル化された電気信号に対して、後述するように、ゲイン演算やオフセット演算やフィルタ処理等を行うようになっている。演算回路２５は、試料Ａを走査した時系列の輝度データに対して逐次フィルタ処理を行い、処理後の輝度データをリアルタイムにコンピュータ２１に出力するようになっている。
【００３９】
コンピュータ２１には、演算回路２５から時系列の輝度データが送られるとともに、２次元走査駆動制御回路１３から２次元走査機構１２による走査のタイミング信号が送られるようになっている。
コンピュータ２１は、これらの信号に基づいて、時系列の輝度データを２次元的に並べ替えて試料Ａの画像を生成し、モニタ２２に生成した画像を表示させるようになっている。
【００４０】
ここで、演算回路２５が有する機能について以下に説明する。
演算回路２５は、図２に示すように、３ラインバッファメモリ（記憶部）３１と、比較演算器（判別部）３２と、ノイズ除去演算器（ノイズ低減部）３３とを備えている。
３ラインバッファメモリ３１は、光検出器２０により検出され、ＡＤ変換器２４によりディジタル化された輝度データを、３ライン分のライン画像として記憶するようになっている。
【００４１】
比較演算器３２は、３ラインバッファメモリ３１から、演算対象となる対象画素（注目画素）と、該対象画素に隣接する隣接画素８つとから構成される３×３の画素ブロックを取り出し、対象画素の輝度データと隣接画素８つ分の輝度データとを受け取るようになっている。比較演算器３２の内部では、対象画素の輝度値と隣接画素の輝度値の大きさとが比較され、隣接画素の輝度値の方が大きければ、対象画素にノイズ分が含まれていないと判断される。
【００４２】
このような処理は８つの隣接画素全てに対して行われる。比較の結果、対象画素の輝度値が全ての隣接画素の輝度値に対して大きい場合、ノイズ除去演算器３３によって対象画素に対してノイズ除去演算が行われる。
【００４３】
ノイズ除去演算器３３は、隣接画素との差分の最小値を引いた値に、対象画素の輝度値を変更する。すなわち、ノイズ除去演算器３３は、比較演算器３２によりノイズが含まれていると判別された対象画素の輝度値を、８つの隣接画素のうち最大の輝度値を有する隣接画素の輝度情報に置き換える。
【００４４】
ここで、除去したいノイズは、熱電子が増幅された信号分である。このノイズは、正方向のみに発生し、そのピーク値は熱電子がどの電極に入ったかによるため、ランダムな大きさを有している。また、このノイズは、ちらつきやざらつきのように、目視が可能であるため、対象画素から隣接画素に、連続して同程度のノイズが混入する確率は低いと考えることができる。
【００４５】
そのため、生成される画像が、繊維状の構造や生体膜等の境界や輪郭を持つ標本の画像であれば、ノイズ低減処理の対象画素と同程度の輝度値を有する隣接画素が存在するはずである。対象画素が何らかの構造物の一部かどうかを判別するには、近傍の画素を切り取ってパターンマッチングなどの処理を行うことも考えられるが、これに代えて、中央の対象画素と同程度の輝度を有する隣接画素があれば、何らかの構造物の一部として判断することができる。この場合において、特に３×３画素の領域で隣接画素との比較を行うことで、高速な処理を実現することができる。
【００４６】
したがって、対象画素の輝度値と全ての隣接画素の輝度値とを比較し、対象画素の輝度値が、隣接画素のうち最も高い輝度値と同程度であれば、繊維状の標本あるいは輪郭部分と判断する。一方、対象画素の輝度値が、隣接画素のうち最も高い輝度値よりも大きければ、標本の画像にノイズが重畳されていると考えられるので、対象画素の輝度値をカットすることでノイズが低減される。
【００４７】
上記構成を有する顕微鏡１の作用について以下に説明する。
レーザ光源１０から出射されたレーザ光は、顕微鏡本体１００内にあるダイクロイックミラー１７を透過して、２次元走査機構１２に入射し、２次元走査機構１２の動作によって偏向され、試料Ａ上において２次元的に走査される。
【００４８】
走査されたレーザ光は、レボルバ１５を介して対物レンズ１４に入射し、ステージ１６上に置かれた試料Ａ上に集光されて照射される。試料Ａの焦点面においては、レーザ光により試料Ａ内の蛍光物質が励起されて蛍光が発生する。
【００４９】
試料Ａから発せられた蛍光は、対物レンズ１４により集光され、２次元走査機構１２を介して、ダイクロイックミラー１７により反射される。ダイクロイックミラー１７により反射された蛍光は、レンズ１８により集光され、ピンホール板１９のピンホールへ導光される。
【００５０】
ピンホール板１９では、試料Ａの焦点面において発生した蛍光のみが通過され、レーザ光の焦点位置（測定点）に対して光軸方向にずれた位置からの光がカットされる。これにより、光軸方向に測定点と同一な面からの蛍光だけがバリアフィルタ２３に入射される。
【００５１】
バリアフィルタ２３では、ピンホール板１９を通過してきた蛍光からレーザ光の成分が除去される。バリアフィルタ２３を透過した蛍光は、光検出器２０に入射し、その光量に応じた電気信号に変換される。この電気信号は、Ａ／Ｄ変換器２４によりアナログ信号からディジタル信号に変換され、演算回路２５に送られる。
【００５２】
演算回路２５では、ＡＤ変換器２４によりディジタル化された電気信号に対して、ノイズの有無が判定されるとともに、ノイズの低減処理が行われる。そして、ノイズ低減後の電気信号に基づいてコンピュータ２１により画像が生成され、モニタ２２に試料Ａの画像が表示される。
【００５３】
以下に、演算回路２５により実行される処理について、図３のフローチャートに従って説明する。
まず、対象画素を中心とする３×３の画素ブロックの９画素の輝度データが、３ラインバッファメモリ３１から取り出される（ステップＳ１）。
次に、対象画素の輝度値と隣接画素の輝度値との比較が行われる（ステップＳ２）。具体的には、対象画素の輝度値から隣接画素の輝度値を減算した値ＤＥＦが、０よりも大きいか否かが判断される。
【００５４】
ステップＳ２において、対象画素の輝度値が隣接画素の輝度値以下である場合には、コンピュータ２１への出力データとして、対象画素の輝度値がそのまま出力される（ステップＳ３）。
【００５５】
一方、ステップＳ２において、対象画素の輝度値が隣接画素の輝度値よりも大きい場合には、その際のＤＥＦ（対象画素の輝度値から隣接画素の輝度値を減算した値）が、他の隣接画素におけるＤＥＦのうち、最小の値ＤＥＦ（ＭＩＮ）よりも小さいか否かが判断される（ステップＳ４）。
【００５６】
ステップＳ４において、ＤＥＦがＤＥＦ（ＭＩＮ）よりも小さい場合には、そのＤＥＦがＤＥＦ（ＭＩＮ）として新たに設定される（ステップＳ５）。
そして、対象画素の輝度値が８つ全ての隣接画素の輝度値との比較が完了するまで、ステップＳ２からＳ５までの処理が繰り返される（ステップＳ６）。
そして、比較が完了した場合には、コンピュータ２１への出力データとして、対象画素の輝度値からＤＥＦ（ＭＩＮ）を減算した値が出力される（ステップＳ７）。
【００５７】
上記の演算回路２５により実行される処理について、図４に示す具体例を用いて以下に説明する。
対象画素の輝度値が隣接画素の輝度値よりも大きい場合として、図４（ａ）、図４（ｂ）、図４（ｃ）に示す場合が考えられる。
【００５８】
図４（ａ）は、３ラインバッファメモリ３１から取り出された３×３の画素ブロックにおいて、８つの隣接画素Ｂの輝度値が等しく、且つ、中央の対象画素Ａの輝度値が８つの隣接画素Ｂの輝度値よりも大きい場合を示している。この場合には、対象画素Ａのみが周囲と比較して突出した輝度値を有しているため、対象画素Ａにノイズが含まれていると判断される。したがって、対象画素Ａの輝度値を、隣接画素Ｂの輝度値に置き換えることで、対象画素Ａからノイズが低減処理される。
【００５９】
図４（ｂ）は、３ラインバッファメモリ３１から取り出された３×３の画素ブロックにおいて、中央の対象画素Ａの輝度値が、８つの隣接画素Ｂのうち２つの隣接画素Ｂ１，Ｂ２の輝度値と等しく、他の隣接画素の輝度値よりも大きい場合を示している。この場合には、試料Ａが例えば微細な繊維構造を有しており、試料Ａが３×３の画素ブロックの複数画素に渡っていると考えられる。したがって、対象画素Ａにはノイズが含まれていないと判断され、コンピュータ２１への出力データとして、対象画素Ａの輝度値がそのまま出力される。
【００６０】
図４（ｃ）は、３ラインバッファメモリ３１から取り出された３×３の画素ブロックにおいて、８つの隣接画素Ｂのうち２つの隣接画素Ｂ１，Ｂ２の輝度値が他の隣接画素の輝度値よりも大きく、且つ、中央の対象画素Ａの輝度値が２つの隣接画素Ｂ１，Ｂ２よりも大きい場合を示している。この場合には、試料Ａが例えば微細な繊維構造を有しており、試料Ａが３×３の画素ブロックの複数画素に渡っているとともに、対象画素Ａにノイズが重畳されていると考えられる。したがって、対象画素Ａの輝度値を、２つの隣接画素Ｂ１，Ｂ２の大きい方の輝度値に置き換えることで、対象画素Ａからノイズが低減処理される。
【００６１】
以上のように、本実施形態に係る顕微鏡１によれば、３ラインバッファメモリ３１に記憶された３ライン分のライン画像において、比較演算器３２によって、対象画素Ａの輝度値と該注目画素Ａに隣接する複数の隣接画素Ｂの輝度値とが比較されて、対象画素Ａにノイズが含まれているか否かが判別される。そして、ノイズ除去演算器３３によって、ノイズが含まれていると判別された対象画素Ａからノイズが除去される。これにより、３ラインバッファメモリ３１に記憶されたライン画像からノイズが低減されるので、このノイズ低減後のライン画像を用いて、高画質な試料Ａの画像を生成することができ、試料Ａを精度良く観察することができる。
【００６２】
また、このように単一のフレームにおいてノイズを低減することで、重要なフレーム間における変化（例えば、生体反応の変化や標本の移動など）をノイズとして認識せずに、その変化を観察することができる。また、全体のフレーム画像ではなく、複数ライン分のライン画像を用いて簡単な演算でノイズを低減することで、動画のような高速な画像についてもリアルタイムに近い時間でノイズの低減処理を行うことができる。
【００６３】
また、ノイズが含まれていると判別された対象画素Ａの輝度値を、最大の輝度値を有する隣接画素Ｂの輝度値に置き換えることで、１画素だけ突出した輝度値を有するスポットノイズを、隣接画素Ｂの輝度値に応じて補正することができる。
【００６４】
なお、ノイズが含まれていると判別された対象画素Ａの輝度値を、複数の隣接画素Ｂのうち少なくとも２つの隣接画素の輝度値の中間値に置き換えることとしてもよい。このようにすることで、１画素だけ突出した輝度値を有するスポットノイズを、少なくとも２つの隣接画素Ｂの輝度値に応じて補正することができる。
【００６５】
また、対象画素を中心とする３×３の画素ブロック切り取ってノイズの低減処理を行うと、画像の四方、１ライン目、および最終ラインでは、画像の外に隣接画素がないので、正常な処理を行うことができない。これを回避するために、ノイズの低減処理用にそれぞれの方向に１ライン分余計に画像データを取っておき（例えば、５１２×５１２画素の画像の場合、５１４×５１４画素のデータを取る）、ノイズの低減処理後のデータでは端側の１ライン分のデータを削除することとしてもよい。
【００６６】
また、図５に示すように、画像の四方、１ライン目、および最終ラインにおいては、画像の外に鏡像させ、鏡像させた画素を隣接画素として用いてもよい。この場合には、図６に示すように隣接画素を鏡像させた３×３の画素ブロックを切り出し、これら隣接画素を用いて対象画素（１，１）に対するノイズの判定および低減処理を行うこととしてもよい。
【００６７】
また、ノイズを低減した状態でＫａｌｍａｎフィルタなどを行うことで、上記処理では対応しきれない、回路系で発生するホワイトノイズなどのランダムノイズ分の除去も行えるので、Ｓ／Ｎをより向上させることができる。
また、演算回路２５における処理は、ＡＤ変換器２４からのデータをコンピュータ２１に取り込んだあと、コンピュータ２１内のメモリと演算機能で処理してもよい。
また、上記の処理はリアルタイムに処理することも可能だが、オフラインですでに取得済みのデータを使用してノイズ低減処理を行ってもかまわない。
【００６８】
〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態について以下に説明する。
本実施形態に係る顕微鏡が第１の実施形態と異なる点は、取り出した複数画素の輝度値を大きさ順に並び替えて、対象画素にノイズが含まれているか否かを判断する点である。以下、本実施形態の顕微鏡２について、第１の実施形態と共通する点については説明を省略し、異なる点について主に説明する。
【００６９】
本実施形態に係る顕微鏡２において、演算回路２５は、図７に示すように、ラインバッファメモリ３１と比較演算器３２との間に、ソート回路３５が設けられている。
ソート回路３５は、３ラインバッファメモリ３１から、演算対象となる対象画素と、該対象画素に隣接する隣接画素８つとから構成される３×３の画素ブロックを取り出し、対象画素の輝度データと８つの隣接画素の輝度データを受け取る。ソート回路３５では、これらの輝度データの並び替えが行われ、最大値と２番目に大きい値が抽出される。
【００７０】
比較演算器３３では、最大値が対象画素の輝度値かどうかを判別し、最大値が対象画素の輝度値でない場合、出力データはそのままの値とする。一方、最大値が対象画素の輝度値の場合、２番目の値との差分または比率をとり、一定値以上の差がある場合にノイズの低減処理が行われる。
【００７１】
上記の演算回路２５により実行される処理について、図８のフローチャートに従って説明する。
まず、対象画素を中心とする３×３の画素ブロックの９画素の輝度データが、３ラインバッファメモリ３１から取り出される（ステップＳ１１）。
【００７２】
次に、ソート回路３５によって、３×３の画素ブロックの９画素の輝度値の並び替えが行われ（ステップＳ１２）、９画素の輝度値における最大値が抽出される（ステップＳ１３）。そして、対象画素の輝度値と９画素の輝度値における最大値との比較が行われる（ステップＳ１４）。
【００７３】
ステップＳ１４において、対象画素の輝度値と９画素の輝度値における最大値とが等しくない場合、すなわち、対象画素の輝度値よりも大きな輝度値を有する隣接画素が存在する場合には、コンピュータ２１への出力データとして、対象画素の輝度値がそのまま出力される。
【００７４】
一方、ステップＳ１４において、対象画素の輝度値と９画素の輝度値における最大値とが等しい場合、すなわち、対象画素の輝度値がいずれの隣接画素の輝度値よりも大きい場合には、９画素のうち２番目に大きな輝度値を有する画素の輝度値が抽出される（ステップＳ１５）。
【００７５】
次に、２番目に大きな輝度値に係数ｋを乗じた値と、９画素の輝度値における最大値（すなわち、対象画素の輝度値）との比較が行われる（ステップＳ１６）。ここで、ｋは、例えば１〜√２の間において予め設定された係数である。
【００７６】
ステップＳ１６において、９画素の輝度値における最大値（すなわち、対象画素の輝度値）が、２番目に大きな輝度値に係数ｋを乗じた値以下である場合には、コンピュータ２１への出力データとして、対象画素の輝度値がそのまま出力される。
【００７７】
一方、ステップＳ１６において、９画素の輝度値における最大値（すなわち、対象画素の輝度値）が、２番目に大きな輝度値に係数ｋを乗じた値よりも大きな場合には、対象画素の輝度値として、２番目に大きな輝度値に係数ｋを乗じた値が、コンピュータ２１に出力される（ステップＳ１７）。
【００７８】
以上のように、本実施形態に係る顕微鏡２によれば、対象画素の輝度値が、２番目に大きな輝度値（すなわち、８つの隣接画素のうち最大の輝度値）よりも、所定の倍率（例えば１〜√２倍）以上に大きい場合に、対象画素Ａにノイズが含まれていると判断することができる。
【００７９】
そして、対象画素の輝度値を、２番目に大きな輝度値に係数ｋを乗じた値とすることで、１画素だけ突出した輝度値を有するスポットノイズを、隣接画素の輝度値に応じて補正することができる。
また、係数ｋの値を変化させることで、ノイズの低減レベルを可変とすることができ、画像状態に応じてノイズを低減して、標本を精度良く観察することができる。
【００８０】
また、２番目に大きな輝度値との比較だけでなく、３番目に大きな輝度値とも比較することで、ノイズ判別の条件を絞ってもよい
また、隣接画素として３×３画素の領域で比較を行っているが、ノイズ判別の条件を詳しくするために、例えば対象画素を中心とする５×５画素における２５個のデータで比較を行ってもよい。
【００８１】
〔第３の実施形態〕
次に、本発明の第３の実施形態について以下に説明する。
本実施形態に係る顕微鏡が前述の各実施形態と異なる点は、複数の隣接画素の輝度値の平均値および標準偏差を算出し、対象画素の輝度値が、前記平均値よりも所定の偏差以上に大きい場合に、対象画素にノイズが含まれていると判断する点である。以下、本実施形態の顕微鏡３について、前述の各実施形態と共通する点については説明を省略し、異なる点について主に説明する。
【００８２】
本実施形態に係る顕微鏡３において、演算回路２５は、図９に示すように、ラインバッファメモリ３１と比較演算器３２との間にソート回路３５が設けられているとともに、ソート回路３５と比較演算器３２との間に偏差平均値演算回路３６が設けられている。
【００８３】
ソート回路３５は、ラインバッファメモリ３１から演算対象となる対象画素の輝度データと、この対象画素に隣接する８つの隣接画素の輝度データを受け取る。ソート回路３５では、輝度データの並び替えが行われ、９つの画素の輝度値のうち最大値が抽出される。
【００８４】
偏差平均値演算回路３６は、ソート回路３５による処理と平行して、複数の隣接画素の輝度値の平均値ＡＶおよび偏差ρを算出するようになっている。
比較演算器３２では、ソート回路３５により抽出された最大値が対象画素の輝度値であるか否かを判別し、最大値が対象画素の輝度値でない場合、コンピュータ２１への出力データはそのままの値とされる。
【００８５】
一方、最大値が対象画素の輝度値の場合、例えば以下の（１）式に示すように、平均値ＡＶからの乖離が一定値以上である場合にはノイズの低減処理が行われる。
最大値＞ｋ×ρ＋ＡＶ・・・（１）
ここで、ｋは、例えば１以上の予め設定された係数である。
ノイズ除去演算部３３では、コンピュータ２１への出力データとして、（１）式の右辺ｋ×ρ＋ＡＶを出力する。
【００８６】
上記の演算回路２５により実行される処理について、図１０のフローチャートに従って説明する。
まず、対象画素を中心とする３×３の画素ブロックの９画素の輝度データが、３ラインバッファメモリ３１から取り出される（ステップＳ２１）。
【００８７】
次に、ソート回路３５によって、３×３の画素ブロックの９画素の輝度値の並び替えが行われ（ステップＳ２２）、９画素の輝度値における最大値が抽出される（ステップＳ２３）。また、ステップＳ２３と平行して、偏差平均値演算回路３６によって、８つの隣接画素の平均値ＡＶおよび偏差ρが算出される（ステップＳ２４，Ｓ２５）。
【００８８】
次に、対象画素の輝度値と９画素の輝度値における最大値との比較が行われる（ステップＳ２６）。
ステップＳ２６において、対象画素の輝度値と９画素の輝度値における最大値とが等しくない場合、すなわち、対象画素の輝度値よりも大きな輝度値を有する隣接画素が存在する場合には、コンピュータ２１への出力データとして、対象画素の輝度値がそのまま出力される。
【００８９】
一方、ステップＳ２６において、対象画素の輝度値と９画素の輝度値における最大値とが等しい場合、すなわち、対象画素の輝度値がいずれの隣接画素の輝度値よりも大きい場合には、対象画素の輝度値（最大値）が（１）式の右辺（ｋ×ρ＋ＡＶ）よりも大きいか否かが判定される（ステップＳ２７）。
【００９０】
ステップＳ２７において、対象画素の輝度値が（ｋ×ρ＋ＡＶ）以下の場合には、コンピュータ２１への出力データとして、対象画素の輝度値がそのまま出力される。
一方、ステップＳ２７において、対象画素の輝度値が（ｋ×ρ＋ＡＶ）よりも大きい場合には、対象画素の輝度値として、（１）式の右辺（ｋ×ρ＋ＡＶ）が、コンピュータ２１に出力される（ステップＳ２８）。
【００９１】
以上のように、本実施形態に係る顕微鏡３によれば、対象画素の輝度値が、複数の隣接画素の輝度値の平均値ＡＶよりも所定の偏差（ｋ×ρ）以上に大きい場合に、対象画素にノイズが含まれていると判断することができる。
【００９２】
そして、ノイズ除去演算部３３によって、ノイズが含まれていると判別された対象画素の輝度値を、（１）式の右辺（ｋ×ρ＋ＡＶ）に置き換えることで、１画素だけ突出した輝度値を有するスポットノイズを、隣接画素の輝度値に応じて補正することができる。
【００９３】
なお、ステップＳ２８において、係数Ｋを０として、ノイズが含まれていると判別された対象画素の輝度値を、複数の隣接画素の輝度値の平均値ＡＶに置き換えることとしてもよい。
また、隣接画素として３×３画素の領域で比較を行っているが、ノイズ判別の条件を詳しくするために、例えば対象画素を中心とする５×５画素における２５個のデータで比較を行ってもよい。
【００９４】
〔第４の実施形態〕
次に、本発明の第４の実施形態について以下に説明する。
本実施形態に係る顕微鏡４は、前述の各実施形態における演算回路２５において、コンピュータ２１により生成された画像の状態に応じて、対象画素からノイズを低減するか否かを切り替えることができるようになっている。
【００９５】
標本の形状が不明な状態で標本の位置だしを行う場合、または微小な粒上の標本（１画素程度の大きさ）を観察するときには、ノイズの低減処理は邪魔となることがあるので、このような場合には演算回路２５によるノイズの低減機能をＯＦＦにする。
【００９６】
このようにすることで、ノイズ低減処理が不要な画像、または、ノイズ低減処理により画質が低下してしまう画像については、対象画素からノイズを低減せずに、そのままコンピュータ２１により画像を生成することで、画質の低下を防止して標本を精度良く観察することができる。
【００９７】
以上、本発明の各実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、各実施形態において、ノイズの判定および低減処理を１画素ずつ行うものとして説明したが、対象画素を２画素以上のブロックとして、該ブロックでノイズの判定および低減処理を行うこととしてもよい。
【００９８】
また、３×３の画素ブロックを取り出して対象画素のノイズの判定および低減処理を行うこととして説明したが、５×５以上の画素ブロックを用いて対象画素のノイズの判定および低減処理を行うこととしてもよい。
【符号の説明】
【００９９】
Ａ  試料（標本）
１，２，３，４  顕微鏡
１０  レーザ光源
１２  ２次元走査機構（走査手段）
１３  ２次元走査駆動制御回路
１４  対物レンズ
２０  光検出器
２１  コンピュータ（画像生成部）
２２  モニタ
２５  演算回路
３１  ３ラインバッファメモリ（記憶部）
３２  比較演算器（判別部）
３３  ノイズ除去演算器（ノイズ低減部）
３５  ソート回路
３６  偏差平均値演算回路
１００  顕微鏡本体
２００  制御部
【図１】
2010276796.tif 000003
【図２】
2010276796.tif 000004
【図３】
2010276796.tif 000005
【図４】
2010276796.tif 000006
【図５】
2010276796.tif 000007
【図６】
2010276796.tif 000008
【図７】
2010276796.tif 000009
【図８】
2010276796.tif 000010
【図９】
2010276796.tif 000011
【図１０】
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