(57)【要約】【課題】部分コヒーレント結像によって形成された光学像を光電変換することによって得た観察像から結像光学系に起因のぼけを除去すること【解決手段】部分コヒーレント結像によって形成された光学像を光電変換することによって得た観察像１０５ｆから原画像を復元する画像復元方法は、ノイズとぼけがないと仮定したモデル画像から生成された基底｛ｂ｝の要素に対して近似部分コヒーレント結像演算を行うことによって基底｛ｂ’｝を生成するステップ（Ｓ４０２）と、ノイズが除去された前記観察像の各画素値をその平方根で置き換えた中間画像を生成するステップ（Ｓ４０３）と、前記中間画像全体を覆うように設定された複数の小領域の各々を前記第２の基底の線形結合で近似したときに得られる線形結合係数と、前記第１の基底と、の線形結合により各小領域を近似することによって復元画像を得るステップ（Ｓ４０５〜Ｓ４０８）と、を有する。【選択図】図２
2014044504.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
部分コヒーレント結像によって形成された光学像を光電変換することによって得た観察像から原画像を復元する画像復元方法であって、
ノイズとぼけがないと仮定したモデル画像から生成された第１の基底の要素に対して、カーネル行列の最大固有値に対応する固有関数と前記第１の基底の各々の要素との畳み込み積分で表される近似部分コヒーレント結像演算を行うことによって、前記第１の基底からぼけた第２の基底を生成するステップと、
ノイズが除去された前記観察像の各画素値をその平方根で置き換えた中間画像を生成するステップと、
前記中間画像の全体を覆うように設定された複数の小領域の各々を前記第２の基底の線形結合で近似したときに得られる線形結合係数と、前記第１の基底と、の線形結合により各小領域を近似することによって復元画像を得るステップと、
を有することを特徴とする画像復元方法。
【請求項２】
前記モデル画像に部分コヒーレント結像演算を行うことによって、ぼけたモデル画像を生成するステップと、
前記ぼけたモデル画像から第３の基底を生成するステップと、
前記観察像の全体に設定された複数の小領域の各々を前記第３の基底の線形結合で近似することによって得られた近似画像と、前記観察像と、の加重平均をとることによって前記ノイズが除去された前記観察像を生成するステップと、
を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像復元方法。
【請求項３】
人工的な複数の乱数ノイズを生成するステップと、
前記観察像から前記乱数ノイズを減算することによって前記ノイズが除去された前記観察像を生成するステップと、
を更に有し、
前記線形結合係数は、複数の種類の乱数ノイズに対応して得られた複数の種類の線形結合係数を平均化したものであることを特徴とする請求項１に記載の画像復元方法。
【請求項４】
前記人工的に生成した乱数ノイズとして正規乱数を用いることを特徴とする請求項３に記載の画像復元方法。
【請求項５】
部分コヒーレント結像によって形成された光学像を光電変換することによって得た観察像から原画像を復元する画像復元装置であって、
ノイズとぼけがないと仮定したモデル画像から生成された第１の基底の要素に対して、カーネル行列の最大固有値に対応する固有関数と前記第１の基底の各々の要素との畳み込み積分で表される近似部分コヒーレント結像演算を行うことによって、前記第１の基底からぼけた第２の基底を生成する手段と、
ノイズが除去された前記観察像の各画素値をその平方根で置き換えた中間画像を生成する手段と、
前記中間画像の全体を覆うように設定された複数の小領域の各々を前記第２の基底の線形結合で近似したときに得られる線形結合係数と、前記第１の基底と、の線形結合により各小領域を近似することによって復元画像を得る手段と、
を有することを特徴とする画像復元装置。
【請求項６】
部分コヒーレント結像によって形成された光学像を光電変換することによって得た観察像から原画像を復元する画像復元方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記コンピュータに、
ノイズとぼけがないと仮定したモデル画像から生成された第１の基底の要素に対して、カーネル行列の最大固有値に対応する固有関数と前記第１の基底の各々の要素との畳み込み積分で表される近似部分コヒーレント結像演算を行うことによって、前記第１の基底からぼけた第２の基底を生成する手順と、
ノイズが除去された前記観察像の各画素値をその平方根で置き換えた中間画像を生成する手順と、
前記中間画像の全体を覆うように設定された複数の小領域の各々を前記第２の基底の線形結合で近似したときに得られる線形結合係数と、前記第１の基底と、の線形結合により各小領域を近似することによって復元画像を得る手順と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項７】
部分コヒーレント結像によって物体の光学像を形成する結像光学系と、
前記結像光学系が形成した前記光学像を光電変換するイメージセンサと、
前記イメージセンサの出力から得られた観察像から前記物体としての原画像を復元するコンピュータと、
を有する撮像装置であって、
前記コンピュータは、
ノイズとぼけがないと仮定したモデル画像から生成された第１の基底の要素に対して、カーネル行列の最大固有値に対応する固有関数と前記第１の基底の各々の要素との畳み込み積分で表される近似部分コヒーレント結像演算を行うことによって、前記第１の基底からぼけた第２の基底を生成し、
ノイズが除去された前記観察像の各画素値をその平方根で置き換えた中間画像を生成し、
前記中間画像の全体を覆うように設定された複数の小領域の各々を前記第２の基底の線形結合で近似したときに得られる線形結合係数と、前記第１の基底と、の線形結合により各小領域を近似することによって復元画像を得る、
ことを特徴とする撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の復元（回復）に関する。
【背景技術】
【０００２】
部分コヒーレント結像によって形成された光学像を光電変換することによって得られた観察像としては、イメージセンサを備えた明視野顕微鏡やバーチャルスライド等（以下、「デジタル顕微鏡」という）で取得した観察像が知られている。従来、この観察像からイメージセンサに起因するノイズ（以下、単に「ノイズ」という場合がある）や光学系に起因するぼけ（以下、単に「ぼけ」という場合がある）を除去する方法は提案されていない。従来提案されているのはインコヒーレント結像によって形成された光学像を光電変換して得られた劣化画像からノイズやぼけを除去して原画像を復元する方法である。
【０００３】
例えば、非特許文献１は、モデル画像から抽出した画像の小片の集合と、光学系の点像強度分布の畳み込み積分により各小片をぼけさせた集合を用いて劣化画像からノイズとぼけを除去する方法を提案している。非特許文献２は、モデル画像から機械学習により生成した画像の小片の集合を用いることによって劣化画像からイメージセンサ起因のノイズを除去する方法を提案している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】イーフェイ・ルー（Ｙｉｆｅｉ  Ｌｏｕ）、アンドレア・エル・バートッツィ（Ａｎｄｒｅａ  Ｌ．  Ｂｅｒｔｏｚｚｉ）、ステファノ・ソアット（Ｓｔｅｆａｎｏ  Ｓｏａｔｔｏ）著、「ダイレクト・スパース・デブラーリング（Ｄｉｒｅｃｔ  Ｓｐａｒｓｅ  Ｄｅｂｌｕｒｒｉｎｇ）」、ジャーナル・オブ・マスマティカル・イメージング・アンド・ビジョン（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｖｉｓｉｏｎ）、第３９（１）号、ｐ．１−１２、２０１１年
【非特許文献２】マイケル・エラッド（Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｅｌａｄ）、マイケル・アーロン（Ｍｉｃｈａｅｌ  Ａｈａｒｏｎ）著、「イメージ・デノイジング・ビア・スパースアンド・リダンダント・リプレゼンテーションズ・オーバー・ラーント・ディレクショナリーズ（Ｉｍａｇｅ  Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ  Ｖｉａ  Ｓｐａｒｓｅ  ａｎｄ  Ｒｅｄｕｎｄａｎｔ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ  Ｏｖｅｒ  Ｌｅａｒｎｅｄ  Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｉｅｓ）」、アイイーイーイー・トランザクションズ・オブ・イメージ・プロセッシング（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  Ｏｆ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）、２００６年、第１５号、ｐ．３７３６−３７４５
【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、インコヒーレント結像を対象とした非特許文献１、２の画像復元方法は、部分コヒーレント結像によって形成された光学像から得られた観察像からぼけを十分に除去できない。
【０００６】
本発明は、部分コヒーレント結像によって形成された光学像を光電変換することによって得られた観察像から光学系に起因するぼけを除去することが可能な画像復元方法、画像復元装置、撮像装置およびプログラムを提供することを例示的な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の画像復元方法は、部分コヒーレント結像によって形成された光学像を光電変換することによって得た観察像から原画像を復元する画像復元方法であって、ノイズとぼけがないと仮定したモデル画像から生成された第１の基底の要素に対して、カーネル行列の最大固有値に対応する固有関数と前記第１の基底の各々の要素との畳み込み積分で表される近似部分コヒーレント結像演算を行うことによって、前記第１の基底がぼけた第２の基底を生成するステップと、ノイズが除去された前記観察像の各画素値をその平方根で置き換えた中間画像を生成するステップと、前記中間画像の全体を覆うように設定された複数の小領域の各々を前記第２の基底の線形結合で近似したときに得られる線形結合係数と、前記第１の基底と、の線形結合により各小領域を近似することによって復元画像を得るステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、部分コヒーレント結像によって形成された光学像を光電変換することによって得られた観察像から光学系に起因するぼけを除去することが可能な画像復元方法、画像復元装置、撮像装置およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態のデジタル顕微鏡の構成例を示したブロック図である。
【図２】図１に示すコンピュータの構成例を示したブロック図である。
【図３】図２に示すＳ２０６を説明するための図である。
【図４】本実施形態の画像処理を説明するためのフローチャートである。（実施例１、２）
【図５】観察像からイメージセンサ起因のノイズを除去したぼけ画像を生成する画像処理方法を説明するためのフローチャートである。（実施例１）
【図６】ぼけ画像からぼけを除去する処理を説明するためのフローチャートである。（実施例１）
【図７】本実施形態の画像処理方法の効果を説明するための図である。（実施例１）
【図８】観察像からイメージセンサ起因のノイズを除去したぼけ画像を生成する画像処理方法を説明するためのフローチャートである。（実施例２）
【図９】ぼけ画像からぼけを除去する処理を説明するためのフローチャートである。（実施例２）
【図１０】本実施形態の画像処理方法の効果を説明するための図である。（実施例２）
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、本実施形態のデジタル顕微鏡（撮像装置）の構成例を示すブロック図である。デジタル顕微鏡は、デジタル顕微鏡本体１００１、Ａ／Ｄ変換部１００８およびコンピュータ１０１を有する。
【００１１】
デジタル顕微鏡本体１００１は、照明光源１００２、照明光学系１００３、標本ステージ１００４、結像光学系１００５、イメージセンサ１００７を有する。
【００１２】
照明光源１００２は光を発し、照明光源１００２は複数の点光源の集合となっている。照明光学系１００３は照明光源１００２からの光でプレパラートなどの標本（試料）ＳＰを照明する（部分コヒーレント照明）。標本ＳＰは物体であり、復元すべき原画像である。標本ステージ１００４は標本ＳＰを搭載して標本ＳＰを３軸方向に移動させる。結像光学系１００５は、標本ＳＰの像をイメージセンサ１００７の像面に結像する。
【００１３】
このように、本実施形態では、部分コヒーレント結像によって物体の光学像を形成し、部分コヒーレント結像における光学系（以下、「部分コヒーレント結像光学系」と称する場合もある）に起因するぼけが光学像には加わっている。なお、部分コヒーレント結像光学系は照明光学系１００３と結像光学系１００５の両方から構成されている。
【００１４】
イメージセンサ１００７は、結像光学系１００５が形成した物体の光学像をアナログ電気信号に光電変換する撮像素子（光電変換素子）である。なお、イメージセンサ１００７は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等を用いることができる。イメージセンサ１００７に起因するノイズが光学像には加わっている。
【００１５】
Ａ／Ｄ変換部１００８はイメージセンサ１００７からのアナログ電気信号をデジタル信号に変換する。
【００１６】
コンピュータ１０１はＡ／Ｄ変換部１００８からのデジタル信号に各種の画像処理を施すと共に、情報の記憶、表示、通信なども行うが、本実施形態では、特に、画像復元方法を実行する。
【００１７】
画像復元方法では、コンピュータ１０１は、物体の観察像を表すデジタル信号からイメージセンサに起因するノイズや部分コヒーレント結像光学系に起因するぼけを除去する画像処理を施して原画像を復元する。即ち、コンピュータ１０１は入力されたデジタル電気信号に画像処理を施して原画像を復元する画像復元装置として機能する。但し、画像復元装置は撮像装置の一部ではなく、独立した装置（ＰＣなど）として構成されてもよい。
【００１８】
照明光源１００２から発せられた照明光は照明光学系１００３を通り、標本ステージ１００４上の標本ＳＰを照明し、標本ＳＰを透過した光は結像光学系１００５を通り、イメージセンサ１００７の撮像面に結像する。なお、照明方式として標本ＳＰを上方から照明し、その反射光を結像する落射型照明方式を使用してもよい。イメージセンサ１００７から出力されたアナログ電気信号はＡ／Ｄ変換部１００８によりデジタル電気信号に変換され、コンピュータ１０１に入力される。
【００１９】
図２は、コンピュータ１０１の構成例を示すブロック図である。コンピュータ１０１は、バス配線１０２、制御部１０３、表示部１０４、記憶部１０５、入力部１０６及び媒体インターフェース１０７を備える。
【００２０】
バス配線１０２は、制御部１０３、表示部１０４、記憶部１０５、入力部１０６及び媒体インターフェース１０７は相互に接続する。制御部１０３は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ（プロセッサ）又はマイクロコンピュータなどであり、一時記憶のための不図示のキャッシュメモリをさらに含む。
【００２１】
表示部１０４は、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイなどの表示デバイスである。記憶部１０５は、例えば、メモリやハードディスクなどであり、様々な情報を格納している。
【００２２】
入力部１０６は、例えば、キーボードやポインティングデバイス（マウスなど）である。媒体インターフェース１０７は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭドライブやＵＳＢインターフェースなどであり、記録媒体１０８をバス配線１０２に接続するように構成されている。記録媒体１０８は、ＣＤ−ＲＯＭやＵＳＢメモリなどである。
【００２３】
記憶部１０５が記憶する情報は、有効光源情報１０５ａ、ＮＡ情報１０５ｂ、λ情報１０５ｃ、モデル画像１０５ｄ、基底１０５ｅ、観察像１０５ｆ、ぼけ画像１０５ｇ、中間画像１０５ｈ、小領域１０５ｉ、線形結合係数１０５ｊ、近似画像１０５ｋを含む。また、復元画像１０５ｌ、乱数ノイズ１０５ｍ、画像処理プログラム１０５ｎも含む。
【００２４】
有効光源情報１０５ａは、標本がないときに、結像光学系１００５の瞳面１００６に形成される光の強度分布に関する情報である。
【００２５】
ＮＡ情報１０５ｂは、結像光学系１００５の像側開口数（ＮＡ）に関する情報である。
【００２６】
λ情報１０５ｃは、照明光源１００２の波長（λ）に関する情報である。
【００２７】
モデル画像１０５ｄは、基底１０５ｅを生成する元になる画像であり、ノイズとぼけがないと仮定した鮮鋭な画像である。モデル画像１０５ｄとしては、例えば、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）により取得した画像を用いることができる。
【００２８】
なお、記憶部１０５は、モデル画像１０５ｄから部分コヒーレント結像演算によって生成された、ぼけたモデル画像をモデル画像１０５ｄの一部に記憶することができる。
【００２９】
基底１０５ｅは、画像（例えば、モデル画像１０５ｄ）からランダムサンプリングまたは機械学習（辞書学習）を経て生成されたＮ画素×Ｎ画素の画像の小片を要素とする集合である。ランダムサンプリングとは、画像中のランダムな場所からＮ画素×Ｎ画素の画像の小片をユーザが指定した数だけ取り出す処理をいう。機械学習とは、画像から機械学習アルゴリズムＫ−ＳＶＤ法等を用いてＮ画素×Ｎ画素の画像の小片をユーザが指定した数だけ生成する処理をいう。例えば、基底１０５ｅとして８画素×８画素の要素を２５６個有する集合を用いてもよい。
【００３０】
モデル画像１０５ｄから生成された基底｛ｂ｝（第１の基底）はモデル画像１０５ｄと同様にノイズもぼけもない基底であり、モデル画像の特徴を反映している。基底｛ｂ｝に後述の近似部分コヒーレント結像演算を行って生成された基底｛ｂ’｝（第２の基底）は、ノイズはないがぼけがある基底である。基底｛ｂ｝の要素ｂ１、ｂ２…ｂｎと基底｛ｂ’｝の要素ｂ’１、ｂ’２…ｂ’ｎは対応している。また、ぼけたモデル画像から基底｛ｂ”｝（第３の基底）を生成することもある。
【００３１】
観察像１０５ｆは、デジタル顕微鏡本体１００１からＡ／Ｄ変換部１００８を介して取得した画像である。
【００３２】
ぼけ画像１０５ｇは、観察像１０５ｆに含まれるイメージセンサ１００７に起因するノイズを除去した画像である。
【００３３】
中間画像１０５ｈは、観察像１０５ｆもしくはぼけ画像１０５ｇの画素値を画像処理に適した値に変換した画像である。この変換として、例えば、ぼけ画像１０５ｇの各画素値をその平方根で置き換える変換がある。
【００３４】
小領域１０５ｉは、中間画像１０５ｈを覆うように設定された複数の小領域であり、各小領域はＮ画素×Ｎ画素のサイズを有する画像の小片である。
【００３５】
線形結合係数１０５ｊは、小領域１０５ｉを基底１０５ｅの線形結合で近似した際に得られる係数である。なお、線形結合係数１０５ｊは基底１０５ｅの要素数と同じ次元をもつベクトルである。
【００３６】
近似画像１０５ｋは、小領域１０５ｉを基底の線形結合で近似した近似小領域から生成した画像である。なお、近似画像１０５ｋのサイズは観察像と同じであり、近似画像１０５ｋの画素の初期値は全てゼロであるとする。小領域１０５ｉをノイズはないがぼけがある第２の基底の線形結合で近似した近似画像１０５ｋの、全ての小領域に関する集合はぼけ画像１０５ｇである。また、小領域１０５ｉをノイズもぼけもない第１の基底の線形結合で近似した近似画像１０５ｋの、全ての小領域に関する集合は復元画像１０５ｌである。
【００３７】
復元画像１０５ｌは、近似画像１０５ｋから生成した画像である。
【００３８】
乱数ノイズ１０５ｍは、ユーザが指定した条件に従い、人工的に発生させたノイズである。人工的に発生させたノイズはイメージセンサ起因のノイズと完全には一致しないので、乱数ノイズ１０５ｍが複数の種類のノイズを発生させた場合に得られた複数の種類の線形結合係数１０５ｊは平均化される。なお、記憶部１０５は乱数ノイズ１０５ｍが複数の種類のノイズを発生させる場合のその種類の数（即ち、発生回数または反復回数）を規定する終了条件も併せて記憶する。
【００３９】
画像処理プログラム１０５ｎは、観察像１０５ｆまたはぼけ画像１０５ｇからイメージセンサ１００７に起因するノイズや部分コヒーレント結像光学系に起因するぼけを除去するための画像処理を制御部１０３に実行させるプログラムである。
【００４０】
図３は、観察像１０５ｆもしくはぼけ画像１０５ｇに対する画像処理を説明するためのフローチャートである。なお、「Ｓ」はステップ（工程）の略であり、これは他のフローチャートでも同様である。図３に示すフローチャートは、コンピュータ１０１の制御部１０３に各ステップ（手順）を実行させるための画像処理プログラム１０５ｎとして具現化可能であり、これは他のフローチャートでも同様である。図３に示すフローチャートは後述する実施例のフローチャートの基礎になるものである。
【００４１】
まず、画像処理プログラム１０５ｎが記録された記録媒体１０８が、媒体インターフェース１０７に接続され、制御部１０３を介して画像処理プログラム１０５ｎが記憶部１０５にインストールされる。入力部１０６には、ユーザにより、画像処理プログラム１０５ｎの起動命令が入力され、制御部１０３は、これに応答して記憶部１０５を参照し、画像処理プログラム１０５ｎを起動する（Ｓ２０１）。
【００４２】
また、ユーザから入力部１０６に入力された画像処理用パラメータは、制御部１０３により、記憶部１０５に記憶される（Ｓ２０１）。「画像処理用パラメータ」は、有効光源情報１０５ａ、ＮＡ情報１０５ｂ、λ情報１０５ｃ、モデル画像１０５ｄ、基底１０５ｅ、観察像１０５ｆを含む。
【００４３】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、モデル画像１０５ｄからランダムサンプリングもしくは機械学習により第１の基底を生成し（Ｓ２０２）、記憶部１０５へ記憶させる。また、画像処理の目的によって、第１の基底に部分コヒーレント結像演算を行って第２の基底を生成したり、モデル画像１０５ｄに部分コヒーレント結像演算を行ってぼけたモデル画像を生成し、ぼけたモデル画像から第３の基底を生成したりする場合もある。
【００４４】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、観察像１０５ｆもしくはぼけ画像１０５ｇから中間画像１０５ｈを生成し（Ｓ２０３）、記憶部１０５へ記憶させる。例えば、ぼけ画像１０５ｇから部分コヒーレント結像光学系起因のぼけを除去する処理において、中間画像１０５ｈはぼけ画像１０５ｇの各画素値を平方根で置き換えることで生成される。
【００４５】
Ｓ２０４〜Ｓ２０７は、制御部１０３が中間画像１０５ｈから近似画像１０５ｋを生成する処理であり、以下、これらの処理を「コア処理」と呼ぶ。
【００４６】
まず、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、中間画像１０５ｈから小領域１０５ｉを抽出し（Ｓ２０４）、記憶部１０５へ記憶する。また、抽出された小領域は重複した部分を有してもよいし、有さなくてもよいが、中間画像全体を網羅する（即ち、隙間なく覆っている）必要がある。また、小領域１０５ｉを抽出する方法は中間画像全体で一貫している必要があり、抽出途中で変更してはならない。例えば、中間画像１０５ｈからはみ出さない限り、小領域１０５ｉは隣接する小領域１０５ｉと端が１画素重複するように抽出されてもよい。
【００４７】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、小領域１０５ｉの１つを第２の基底の線形結合で近似し、線形結合係数１０５ｊを求め（Ｓ２０５）、記憶部１０５へ線形結合係数１０５ｊを記憶させる。線形結合係数１０５ｊは次式を満たすように決定される。
【００４８】
【数１】
2014044504.tif 000003
【００４９】
ここで、
2014044504.tif 000004
【００５０】
と
2014044504.tif 000005
【００５１】
は基底１０５ｅの線形結合係数１０５ｊ、
2014044504.tif 000006
【００５２】
は線形結合係数
2014044504.tif 000007
【００５３】
のうち非ゼロ要素数を表している。ｘは小領域１０５ｉの１つの輝度値分布、ｘ’は基底１０５ｅと線形結合係数
2014044504.tif 000008
【００５４】
の線形結合で近似した小領域ｘの輝度値分布を表している。
2014044504.tif 000009
【００５５】
は小領域ｘの輝度値分布と基底１０５ｅによるその線形近似との差分の二乗和、εはユーザが指定する線形結合の近似精度を表している。つまり、ユーザが指定した近似精度の下で最小の非ゼロ要素を持つ線形結合係数１０５ｊを求める。
【００５６】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、線形結合係数１０５ｊと基底の線形結合により、中間画像１０５ｈから抽出した小領域１０５ｉの１つを近似することによって近似画像１０５ｋを再構成する（Ｓ２０６）。その後、制御部１０３は、近似した小領域１０５ｉを元の場所に戻して記憶する。Ｓ２０６で使用する基底は第２の基底のままであればぼけ画像が最終的には生成され、第２の基底を第１の基底に置換すれば復元画像が最終的には生成される。
【００５７】
図４は、小領域１０５ｉを抽出した元の場所に戻す処理を説明する図である。中間画像１０５ｈのある場所（ｉ，ｊ）から抽出した小領域１０５ｉを線形結合係数１０５ｊと基底の線形結合により近似した小領域１０５ｉの画素値を、近似画像の場所（ｉ，ｊ）に加算する。ただし、隣接する小領域間で重複する場所が生じた場合も、その場所の画素値は足し合わせで表現する。なお、近似画像１０５ｋを再構成するとは最終的な近似画像１０５ｋを生成する過程にある画像を生成する処理を指す。
【００５８】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、Ｓ２０５からＳ２０６を小領域１０５ｉの全てに対して行うことで最終的な近似画像１０５ｋを生成する（Ｓ２０７）。
【００５９】
以上がコア処理である。
【００６０】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、観察像１０５ｆと近似画像１０５ｋの画素毎の加重平均をとり、イメージセンサ１００７に起因するノイズを除去したぼけ画像１０５ｇもしくは復元画像１０５ｌを生成する（Ｓ２０８）。Ｓ２０３の中間画像が観察像であればぼけ画像が生成され、中間画像がぼけ画像であれば復元画像が生成され、ぼけ画像１０５ｇもしくは復元画像１０５ｌは、記憶部１０５へ記憶される。なお、加重平均は、小領域の重複をとる効果（除算の効果）とノイズをとる効果の両方を有する。復元画像であればノイズはないので加重平均の代わりに除算のみが行われる。制御部１０３は復元画像１０５ｌを表示部１０４に表示させてもよい。
【００６１】
以上、本実施形態の画像処理によれば、デジタル顕微鏡本体１００１より取得した観察像１０５ｆからイメージセンサ１００７に起因するノイズを除去、もしくはぼけ画像１０５ｇから部分コヒーレント結像光学系に起因するぼけを除去することができる。
【００６２】
以下の実施例で、本実施形態の画像処理方法について更に詳細に説明する。
【実施例１】
【００６３】
本実施例では、イメージセンサ起因のノイズと部分コヒーレント結像光学系起因のぼけを除去する画像処理を観察像１０５ｆに施してノイズとぼけのない復元画像を得る。
【００６４】
図５は、観察像１０５ｆからイメージセンサ起因のノイズを除去したぼけ画像１０５ｇを生成する方法を説明するためのフローチャートである。
【００６５】
まず、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、モデル画像１０５ｄに部分コヒーレント結像演算を行い、ぼけたモデル画像を生成し（Ｓ３０１）、記憶部１０５へぼけたモデル画像を記憶させる。もしくは、ユーザが、対象とするデジタル顕微鏡と同じ光学的条件で撮像した画像をぼけたモデル画像として記憶部１０５に記憶させてもよい。
【００６６】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、Ｓ２０２の処理と同様に、ぼけたモデル画像からぼけた基底｛ｂ”｝（第３の基底）を生成し（Ｓ３０２）、記憶部１０５へぼけた基底｛ｂ”｝を記憶させる。また、ぼけた基底｛ｂ”｝の各要素は自身のＬ２ノルムで除算を行うことで正規化する。Ｌ２ノルムとは次式で表されるスカラー量をいう。
【００６７】
【数２】
2014044504.tif 000010
【００６８】
ここで、
2014044504.tif 000011
【００６９】
はぼけた基底｛ｂ”｝のｉ番目の要素、
2014044504.tif 000012
【００７０】
は
2014044504.tif 000013
【００７１】
のＬ２ノルム、
2014044504.tif 000014
【００７２】
は
2014044504.tif 000015
【００７３】
のｊ番目の画素値を表している。
【００７４】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、観察像１０５ｆからＳ２０４の処理と同様にして小領域１０５ｉを抽出し、記憶部１０５へ記憶させる（Ｓ３０３）。
【００７５】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、小領域の１つをぼけた基底｛ｂ”｝の線形結合で近似し、Ｓ２０５と同様にして線形結合係数αを求め（Ｓ３０４）、記憶部１０５へ記憶させる。
【００７６】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、線形結合係数αとぼけた基底｛ｂ”｝からＳ２０６の処理と同様にして近似画像１０５ｋを再構成し（Ｓ３０５）、記憶部１０５へ記憶させる。
【００７７】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、Ｓ３０４からＳ３０５を小領域１０５ｉの全てに対して行うことで最終的な近似画像１０５ｋを生成し（Ｓ３０６）、記憶部１０５へ最終的な近似画像１０５ｋの画素値を記憶させる。
【００７８】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、次式のように、観察像１０５ｆと近似画像１０５ｋの画素毎の加重平均をとり、観察像１０５ｆからイメージセンサ起因のノイズを除去したぼけ画像１０５ｇを生成し（Ｓ３０７）、記憶部１０５に記憶させる。
【００７９】
【数３】
2014044504.tif 000016
【００８０】
ここで、Ｘはぼけ画像１０５ｇのある一画素の画素値である。Ｙは観察像１０５ｆの対応する一画素の画素値である。Ｘ’は近似画像１０５ｋの対応する一画素の画素値である。ｐはイメージセンサ起因のノイズの大きさに応じてユーザが指定する重みパラメータである。ｃｎｔは近似画像１０５ｋの対応する一画素における小領域１０５ｉの重複数である。
【００８１】
なお、Ｓ３０４の処理を複数の演算装置に分担させることで、処理の高速化を図ることも可能である。以上が、観察像１０５ｆからイメージセンサ起因のノイズを除去したぼけ画像１０５ｇを生成する方法の説明である。
【００８２】
図６は、Ｓ３０７で得られたぼけ画像１０５ｇから部分コヒーレント結像光学系起因のぼけを除去した復元画像１０５ｌを生成する方法を説明するためのフローチャートである。
【００８３】
まず、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、モデル画像１０５ｄからＳ２０２の処理と同様にして基底｛ｂ｝を生成し（Ｓ４０１）、記憶部１０５に記憶させる。基底｛ｂ｝の各要素は自身のＬ２ノルムで除算を行うことで正規化する。
【００８４】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、基底｛ｂ｝の各要素の近似部分コヒーレント結像演算を行い、ぼけた基底｛ｂ’｝を生成し（Ｓ４０２）、記憶部１０５へ記憶させる。この近似部分コヒーレント結像演算では、制御部１０３は、シフトさせた瞳関数のフーリエ変換を要素として持つ次式で示すカーネル行列の最大固有値に対応する固有関数と基底｛ｂ｝の各要素の畳み込み積分で表現した結像演算を行う。
【００８５】
【数４】
2014044504.tif 000017
【００８６】
ここで、Ｋはカーネル行列、Ｓｉは有効光源のｉ番目の点の強度、（ｘｉ，ｙｉ）は像面のｉ番目の座標を表している。
2014044504.tif 000018
【００８７】
は次式で与えられる。
【００８８】
【数５】
2014044504.tif 000019
【００８９】
ここで、ＦＴはフーリエ変換、Ｐは瞳関数、（ｆｉ，ｇｉ）は有効光源のｉ番目の点の瞳面における座標、（ｆ，ｇ）は瞳面の座標を表している。
【００９０】
また、カーネル行列の固有値とそれに対応する固有関数は以下のように与えられる。
【００９１】
【数６】
2014044504.tif 000020
【００９２】
ここで、
2014044504.tif 000021
【００９３】
はカーネル行列を特異値分解して得られる行列、
2014044504.tif 000022
【００９４】
はｉ番目の固有値で正の実数、
2014044504.tif 000023
【００９５】
はｉ番目の固有値に対応するベクトル量である固有関数、ｄｉａｇは固有値
2014044504.tif 000024
【００９６】
を対角成分とする対角行列を表している。このとき、部分コヒーレント結像演算により基底｛ｂ｝の要素から基底｛ｂ’｝の要素は以下のように求められる。
【００９７】
【数７】
2014044504.tif 000025
【００９８】
ここで、
2014044504.tif 000026
【００９９】
2014044504.tif 000027
【０１００】
はそれぞれ基底｛ｂ｝と基底｛ｂ’｝の要素、その他の記号は数式６と同じである。
【０１０１】
部分コヒーレント結像演算において、最大固有値に対応する固有関数のみを用いて以下のように数式７が精度よく近似表現できることが知られている。ここで、用いている記号は数式７と同じである。
【０１０２】
【数８】
2014044504.tif 000028
【０１０３】
次に、数式８の両辺の平方根をとり、基底｛ｂ’｝を改めて以下のように定める。
【０１０４】
【数９】
2014044504.tif 000029
【０１０５】
ここで、用いている記号は数式７と同じである。これにより、基底｛ｂ｝の要素と対応する基底｛ｂ’｝の要素は、線形な関係で近似される。また、数式９のように、部分コヒーレント結像演算をカーネル行列の最大固有値に対応する固有関数の畳み込み積分で表現した結像演算をここでは近似部分コヒーレント結像演算と呼ぶ。このように、近似部分コヒーレント結像演算により基底｛ｂ｝から基底｛ｂ’｝を生成することは従来提案されていない。
【０１０６】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、ぼけ画像１０５ｇの各画素値をその平方根で置き換えた中間画像１０５ｈを生成し（Ｓ４０３）、記憶部１０５へ記憶させる。
【０１０７】
【数１０】
2014044504.tif 000030
【０１０８】
ここで、Ｉｉｊは中間画像１０５ｈのｉｊ番目の画素値、Ｊｉｊはぼけ画像１０５ｇのｉｊ番目の画素値である。この操作は、数式９で説明したように、近似部分コヒーレント結像演算によれば、ぼけ画像１０５ｇの平方根をとったものと、ぼけていない画像が線形な関係で近似できる性質を利用するために行う。Ｓ４０３も従来は提案されていない。
【０１０９】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、中間画像全体からＳ２０４の処理と同様にして小領域１０５ｉを抽出し（Ｓ４０４）、記憶部１０５へ記憶させる。
【０１１０】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、小領域１０５ｉの１つをＳ２０５の処理と同様にして基底｛ｂ’｝の線形結合で近似し、線形結合係数βを求め（Ｓ４０５）、記憶部１０５へ線形結合係数βを記憶させる。
【０１１１】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、線形結合係数βと基底｛ｂ｝の線形結合によりぼけを除去した小領域１０５ｉを求め、Ｓ２０６の処理と同様にして小領域１０５ｉを元の場所に戻すことによって近似画像１０５ｋを再構成する（Ｓ４０６）。制御部１０３は、記憶部１０５へ近似画像１０５ｋを記憶させる。
【０１１２】
Ｓ４０６では、基底｛ｂ’｝（要素ｂ’１、ｂ’２…ｂ’ｎの集合）から基底｛ｂ｝（要素ｂ１、ｂ２…ｂｎの集合）への置換が行われる。即ち、線形結合係数βがβ＝ａ１，ａ２，…ａｎで表された場合、Ｓ４０５では小領域１０５ｉはａ１・ｂ’１＋ａ２・ｂ’２＋…ａｎ・ｂ’ｎで表されるが、これを、Ｓ４０６ではａ１・ｂ１＋ａ２・ｂ２＋…ａｎ・ｂｎで表す。
【０１１３】
次に、制御部１０３はＳ４０５からＳ４０６までの処理を小領域１０５ｉの全てに対して行い（Ｓ４０７）、最終的に得られた近似画像１０５ｋの画素値を記憶部１０５へ記憶させる。
【０１１４】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、近似画像１０５ｋにおいて小領域１０５ｉが重複した場所の画素値を重複した小領域の数で除算することで最終的な復元画像の画素値を生成する（Ｓ４０８）。制御部１０３は、生成した復元画像を表示部１０４に表示させたり、記憶部１０５へ記憶させたりする。
【０１１５】
なお、Ｓ４０５の処理を複数の演算装置に分担させることで、処理の高速化を図ることも可能である。以上が、ぼけ画像１０５ｇから部分コヒーレント結像光学系起因のぼけを除去した復元画像１０５ｌを生成する方法である。
【０１１６】
このように、本実施例では、中間画像全体を覆うように設定された複数の小領域の各々を第２の基底の線形結合で近似したときに得られる線形結合係数βと、基底｛ｂ｝と、の線形結合により各小領域を近似することによって復元画像１０５ｌを得る。
【０１１７】
図７は、実施例１の画像復元方法の効果を説明するための図である。部分コヒーレント結像シミュレータにより観察像１０５ｆからノイズを除去したぼけ画像１０５ｇを生成した後、ぼけ画像１０５ｇからぼけを除去した復元画像１０５ｌを生成した結果の一例を示している。また、本実施例と従来技術を比較するために、非特許文献１に記載された方法により、観察像１０５ｆからノイズとぼけを除去した復元画像１０５ｌを生成した結果も併せて示す。
【０１１８】
シミュレーション条件として、物体上のサンプリングピッチを０．２μｍ、結像光学系１００５の物体側ＮＡは０．７、照明光学系１００３の外側σを０．７、内側σを０．３の輪帯照明、照明光源１００２の波長を単波長０．５５μｍに設定した。基底は８画素×８画素の要素を２５６個含むものを機械学習アルゴリズムにより生成し、画像のサイズは全て１００画素×１００画素とした。線形結合係数αのうち非ゼロ要素数は１０〜１５個程度、線形結合係数βも同様である。
【０１１９】
図７（ａ）は、物体に相当する原画像を示している。
【０１２０】
図７（ｂ）は、原画像に部分コヒーレント結像光学系起因のぼけに相当する劣化を部分コヒーレント結像シミュレータにより加え、さらにイメージセンサ起因のノイズに相当する標準偏差５％の白色ガウスノイズを加えた仮想的な観察像を示している。
【０１２１】
図７（ｃ）は、図５に示した手順により観察像からノイズを除去したぼけ画像を示している。
【０１２２】
図７（ｄ）は、図６に示した手順によりぼけ画像からぼけを除去した復元画像を示している。
【０１２３】
図７（ｅ）は、非特許文献１に記載の方法により観察像からノイズとぼけを除去した復元画像を示している。
【０１２４】
表１に画質の定量評価結果をまとめた。また、実施例１と従来技術とを比較するため、非特許文献１に記載の方法による画像復元の結果も併記した。なお、評価指標としてＰＳＮＲを用いた。これは原画像と比較画像の画素値の差分から求められ、大きいほど比較画像が原画像に近いことを示している。
【０１２５】
【表１】
2014044504.tif 000031
【０１２６】
図７及び表１から、本実施例は非特許文献１よりも高画質な復元画像が生成できていることが分かる。
【実施例２】
【０１２７】
本実施例でも、イメージセンサ起因のノイズと部分コヒーレント結像光学系起因のぼけを除去する画像処理を観察像１０５ｆに施してノイズとぼけのない復元画像を得る。
【０１２８】
図８は、観察像１０５ｆからイメージセンサ起因のノイズを除去したぼけ画像１０５ｇを生成する方法を説明するためのフローチャートである。
【０１２９】
まず、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、モデル画像１０５ｄからＳ２０２の処理と同様にして基底｛ｂ｝を生成し（Ｓ５０１）、記憶部１０５へ記憶させる。基底｛ｂ｝の各要素は自身のＬ２ノルムで除算を行うことで正規化する。
【０１３０】
次に、制御部１０３は、基底｛ｂ｝からＳ４０２の処理と同様にして基底｛ｂ’｝を生成し（Ｓ５０２）、記憶部１０５へ記憶させる。
【０１３１】
次に、制御部１０３は、人工的な乱数ノイズηとして画素毎に生成した画素値を記憶部１０５の乱数ノイズ１０５ｍに記憶させる（Ｓ５０３）。乱数ノイズηとして、例えば、次式に従う正規乱数を用いてもよい。
【０１３２】
【数１１】
2014044504.tif 000032
【０１３３】
ここで、
2014044504.tif 000033
【０１３４】
はユーザが指定する平均値
2014044504.tif 000034
【０１３５】
と標準偏差
2014044504.tif 000035
【０１３６】
を有する正規乱数を表す。
【０１３７】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、観察像１０５ｆから乱数ノイズηを画素毎に減算することで中間画像Ａを生成し（Ｓ５０４）、記憶部１０５へ記憶させる。
【０１３８】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、中間画像Ａの各画素値をその平方根で置き換えた中間画像Ｂを生成し（Ｓ５０５）、記憶部１０５へ記憶させる。
【０１３９】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、中間画像Ｂ全体からＳ２０４の処理と同様にして小領域１０５ｉを抽出し（Ｓ５０６）、記憶部１０５へ記憶させる。
【０１４０】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、中間画像Ｂ全体から抽出した小領域１０５ｉの１つと基底｛ｂ’｝からＳ２０５の処理と同様にして線形結合係数γを求め（Ｓ５０７）、記憶部１０５に記憶させる。
【０１４１】
次に、制御部１０３は、Ｓ５０７を小領域１０５ｉの全てに対して行う（Ｓ５０８）。
【０１４２】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、前回の反復までに得られた線形結合係数γと今回の反復で得られた線形結合係数γを小領域１０５ｉごとに足し合わせ（Ｓ５０９）、記憶部１０５に記憶させる。
【０１４３】
次に、制御部１０３は、ユーザの指定した終了条件に達していれば反復を終了し、達していなければＳ５０３に戻る（Ｓ５１０）。ユーザが指定した終了条件とは、例えば、反復回数の上限であってもよい。即ち、本実施例では、乱数ノイズを生成するステップ（Ｓ５０３）は、複数の種類の人工的な乱数ノイズを生成する。
【０１４４】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、反復ごとに足し合わされた線形結合係数γを小領域１０５ｉごとに反復回数で平均化し（Ｓ５１１）、記憶部１０５に記憶させる。即ち、本実施例では、線形結合係数は、複数の種類の乱数ノイズに対応して得られた複数の種類の線形結合係数を平均化したものである。
【０１４５】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、線形結合係数γと基底｛ｂ’｝の線形結合によりノイズを除去した小領域を求め、Ｓ２０６に処理と同様にして小領域を抽出した元の場所に戻すことで近似画像を再構成し（Ｓ５１２）、記憶部１０５へ記憶させる。
【０１４６】
次に、制御部１０３は、小領域１０５ｉ全てに対してＳ５１２を行い、ぼけ画像を生成し（Ｓ５１３）、記憶部１０５へ記憶させる。
【０１４７】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、観察像と近似画像との加重平均によって最終的なぼけ画像１０５ｇを生成し（Ｓ５１４）、ぼけ画像１０５ｇの画素値を記憶部１０５へ記憶させる。
【０１４８】
なお、Ｓ５０７の処理を複数の演算装置に分担させることで、処理の高速化を図ることも可能である。以上が、観察像１０５ｆからイメージセンサ起因のノイズを除去したぼけ画像１０５ｇを生成する方法である。
【０１４９】
図９は、Ｓ５１４で得られたぼけ画像１０５ｇから部分コヒーレント結像光学系起因のぼけを除去した復元画像１０５ｌを生成する方法を説明するためのフローチャートである。
【０１５０】
制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、基底｛ｂ｝と平均化された線形結合係数の線形結合により、ぼけを除去した小領域１０５ｉを求め、小領域１０５ｉを元の場所に戻すことでぼけを除去した近似画像１０５ｋを再構成する（Ｓ６０１）。
【０１５１】
本実施例でも、基底｛ｂ’｝（要素ｂ’１、ｂ’２…ｂ’ｎの集合）から基底｛ｂ｝（要素ｂ１、ｂ２…ｂｎの集合）への置換が行われる。即ち、平均化された線形結合係数がａ１，ａ２，…ａｎで表された場合、Ｓ５１２では小領域１０５ｉはａ１・ｂ’１＋ａ２・ｂ’２＋…ａｎ・ｂ’ｎで表されるが、これを、Ｓ６０１ではａ１・ｂ１＋ａ２・ｂ２＋…ａｎ・ｂｎで表す。制御部１０３は、近似画像１０５ｋを記憶部１０５へ記憶させる。
【０１５２】
次に、制御部１０３は、Ｓ６０４を小領域１０５ｉの全てに対して行い、最終的な近似画像を生成し（Ｓ６０２）、記憶部１０５へ記憶させる。
【０１５３】
次に、制御部１０３は、記憶部１０５を参照し、小領域１０５ｉが重複した場所の画素値を重複した小領域１０５ｉの数で除算することで最終的な復元画像１０５ｌの画素値を生成する（Ｓ６０３）。制御部１０３は、復元画像１０５ｌを表示部１０４に表示させたり、記憶部１０５へ記憶させたりする。
【０１５４】
以上が、ぼけ画像１０５ｇから部分コヒーレント結像光学系起因のぼけを除去した復元画像１０５ｌを生成する方法である。
【０１５５】
図１０は、実施例２の画像復元方法の効果を説明するための図である。部分コヒーレント結像シミュレータにより観察像１０５ｆからノイズを除去したぼけ画像１０５ｇを生成した後、ぼけ画像１０５ｇからぼけを除去し復元画像１０５ｌを生成した結果の一例を示している。また、本実施例と従来技術を比較するために、非特許文献１に記載された方法により、観察像１０５ｆからノイズとぼけを除去した復元画像１０５ｌを生成した結果も併せて示す。シミュレーション条件は実施例１と同じである。また、線形結合係数γのうち非ゼロ要素数は１０〜１５個程度である。
【０１５６】
図１０（ａ）は、実施例１の原画像と同様に、物体に相当する原画像を示している。
【０１５７】
図１０（ｂ）は、実施例１の観察像と同様に、仮想的な観察像を示している。即ち、原画像に部分コヒーレント結像光学系起因のぼけに相当する劣化を部分コヒーレント結像シミュレータにより加え、さらにイメージセンサ起因のノイズに相当する標準偏差５％の白色ガウスノイズを加えた仮想的な観察像を示している。
【０１５８】
図１０（ｃ）は、図８に示した手順により観察像からノイズを除去したぼけ画像を示している。
【０１５９】
図１０（ｄ）は、図９に示した手順によりぼけ画像からぼけを除去した復元画像を示している。
【０１６０】
図１０（ｅ）は、実施例１の復元画像と同様に、非特許文献１に記載の方法により観察画像からノイズとぼけを除去した復元画像を示している。
【０１６１】
表２に画質の定量評価結果をまとめた。また、実施例２と従来技術とを比較するため、非特許文献１に記載の方法による画像復元の結果も併記した。評価指標は実施例１と同様に、ＰＳＮＲを用いた。
【０１６２】
【表２】
2014044504.tif 000036
【０１６３】
図１０及び表２から、本実施例は非特許文献１よりも高画質な復元画像が生成できていることが分かる。
【０１６４】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１６５】
本発明は、デジタル顕微鏡により取得された画像を復元する用途に適用することができる。例えば、バーチャルスライドにより取得された画像に好適である。
【符号の説明】
【０１６６】
１００１…デジタル顕微鏡本体、１００５…結像光学系、１００７…イメージセンサ、１０１…コンピュータ、１０３…制御部
【図１】
2014044504.tif 000037
【図２】
2014044504.tif 000038
【図３】
2014044504.tif 000039
【図４】
2014044504.tif 000040
【図５】
2014044504.tif 000041
【図６】
2014044504.tif 000042
【図８】
2014044504.tif 000043
【図９】
2014044504.tif 000044
【図７】
2014044504.tif 000045
【図１０】
2014044504.tif 000046