(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
観察対象の細胞群を撮像して細胞画像を取得する細胞画像取得手段と、
前記細胞画像から低周波成分により成る低域画像と高周波成分により成る高域画像とを含む複数の帯域画像を作成する帯域画像作成手段と、
前記高域画像から、前記高域画像における画素値分布のランダム性に基づく特徴量及び前記画素値分布の複雑度に基づく特徴量のうちの少なくともひとつに基づく局所的なテクスチャ特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記低域画像の画素値と前記テクスチャ特徴量とに基づいて前記高域画像に対して補正処理を行う補正手段と、
前記補正処理後の前記高域画像に基づいて前記細胞群に含まれる細胞の輪郭線を形成する輪郭線形成手段と、
を具備することを特徴とする細胞輪郭線形成装置。
【請求項２】
前記テクスチャ特徴量は、前記高域画像における画素の同時生起行列に基づく特徴量であることを特徴とする請求項１に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項３】
前記テクスチャ特徴量は、前記高域画像における画素値のヒストグラムに基づく特徴量であることを特徴とする請求項１に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項４】
前記補正手段は、前記低域画像の画素値と前記テクスチャ特徴量とに基づいて前記高域画像に対してフィルタ処理を行うフィルタ手段を有することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項５】
前記フィルタ手段は、前記低域画像の画素値と前記テクスチャ特徴量とに基づいてフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定手段と、
前記フィルタ係数設定手段により設定された前記フィルタ係数に基づいて前記フィルタ処理を行うフィルタ処理部と、
を有することを特徴とする請求項４に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項６】
前記フィルタ処理は、非線形フィルタ処理であることを特徴とする請求項４又は５に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項７】
前記補正手段は、前記低域画像の画素値と前記テクスチャ特徴量とに基づいて前記高域画像に対する判別分析に基づく補正処理を行う判別分析手段を有することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項８】
前記判別分析手段は、前記高域画像に対して線形判別による補正を行って不要な高周波の除去を行うことを特徴とする請求項７に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項９】
前記輪郭線形成手段は、前記補正処理後の前記高域画像に対して閾値処理を行うことで前記細胞の輪郭線を形成することを特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか１項に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項１０】
前記輪郭線形成手段は、前記高域画像を前記閾値処理することにより細胞領域と非細胞領域との間の前記輪郭線を表す細胞概形を抽出する概形形成手段と、
前記概形形成手段により抽出された前記細胞概形と前記細胞の輪郭線とを合成する合成手段と、
を有することを特徴とする請求項９に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項１１】
前記帯域画像作成手段は、前記細胞画像に対して平滑化処理を行って前記低域画像を生成する低域画像生成手段と、
前記細胞画像から前記低域画像を減算して前記高域画像を生成する高域画像生成手段と、
を有することを特徴とする請求項１乃至１０のうちいずれか１項に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項１２】
前記細胞画像は、明視野顕微鏡により取得された画像であることを特徴とする請求項１乃至１１のうちいずれか１項に記載の細胞輪郭線形成装置。
【請求項１３】
観察対象の細胞群を撮像して細胞画像を取得し、
前記細胞画像から低周波成分により成る低域画像と高周波成分により成る高域画像とを含む複数の帯域画像を作成し、
前記高域画像から、前記高域画像における画素値分布のランダム性に基づく特徴量及び前記画素値分布の複雑度に基づく特徴量のうちの少なくともひとつに基づく局所的なテクスチャ特徴量を算出し、
前記低域画像の画素値と前記テクスチャ特徴量とに基づいて前記高域画像に対して補正処理を行い、
前記補正処理された前記高域画像に基づいて前記細胞群に含まれる細胞の輪郭線を形成する、
ことを特徴とする細胞輪郭線形成方法。
【請求項１４】
コンピュータに、
観察対象の細胞群を撮像して細胞画像を取得する細胞画像取得機能と、
前記細胞画像から低周波成分により成る低域画像と高周波成分により成る高域画像とを含む複数の帯域画像を作成する帯域画像作成機能と、
前記高域画像から、前記高域画像における画素値分布のランダム性に基づく特徴量及び前記画素値分布の複雑度に基づく特徴量のうちの少なくともひとつに基づく局所的なテクスチャ特徴量を算出する特徴量算出機能と、
前記低域画像の画素値と前記テクスチャ特徴量とに基づいて前記高域画像に対して補正処理を行う補正機能と、
前記補正処理された前記高域画像に基づいて前記細胞群に含まれる細胞の輪郭線を形成する輪郭線形成機能と、
を実現させる細胞輪郭線形成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば明視野顕微鏡等を用いた撮像により取得された細胞画像から個々の細胞の形状を表す輪郭線を抽出する細胞輪郭線形成装置及びその方法、細胞輪郭線形成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から医療・ライフサイエンス分野では、顕微鏡を通して撮影された細胞画像を用いた様々な細胞解析が行われている。例えば、ＥＳ細胞、ｉＰＳ細胞等、幹細胞の研究においては、細胞分化メカニズムの解明や、創薬開発等を目的として、時系列で撮影された複数の細胞画像から細胞の分化過程や形態的特徴変化を観察し、細胞毎の性質の違いを調べるといった作業が一般的に行われている。又、細胞画像の解析に関しては、従来目視で行われていた個々の細胞のスクリーニング等の煩雑な作業が画像認識等の画像処理技術を応用することで自動化することが可能になりつつある。かかる画像処理技術を応用すれば、細胞画像に含まれる個々の細胞輪郭線を算出し、細胞の形態情報や個体数等を把握することができる。
【０００３】
特許文献１は、ＤＮＡの機能解析を目的として細胞の形態変換を解析するために、細胞輪郭抽出に関する技術として、位相差顕微鏡により撮影した位相差画像及び蛍光顕微鏡により撮影した蛍光画像から細胞輪郭線を形成する技術を開示している。具体的に特許文献１は、先ず、位相差画像及びこの位相差画像に対してclose-openingフィルタを適用した画像の差分を取ることでエッジ情報を作成し、この作成したエッジ情報に基づいてgradient vector flow（ＧＶＦ）を作成し、次に、蛍光画像を２値化することで初期輪郭を作成し、最後に、ＧＶＦの制約の元、初期輪郭に対しSnakes（動的輪郭）法を適用することで細胞輪郭線を形成することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−５４３４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１は、位相差画像から大まかなエッジ情報を得て、その制約の元で蛍光画像から最終的な輪郭を得るので、初めに位相差画像と蛍光画像との両画像を撮影し処理する必要があり、手間がかかる上、処理量が多く冗長であるという問題がある。  
又、特許文献１は、位相差画像に対してclose-openingフィルタをかけた画像と原画像との差分を取ることで、ＧＶＦの元となる細胞輪郭上のエッジ成分だけを抽出できることが前提となっている。
【０００６】
しかしながら、複数の細胞が凝集し隣接している場合等において、細胞内部の微細構造（テクスチャ）やノイズによるエッジ（高周波）成分の抽出を避けながら細胞輪郭線上のエッジだけを得ることは非常に困難である。例えば輪郭線における高周波成分と、細胞内に存在する微細構造（テクスチャ）による高周波成分の帯域とが類似している場合、輪郭線上のエッジだけ抽出できるようにclosing-openingフィルタを調整しても、途切れ途切れの微小な線分の集まりになり易く、Snakes法適用において十分なＧＶＦを作成できるとは限らない。さらに、close-openingフィルタの特性により局所的輝度値の最大値・最小値の影響を強く受けるためバンディングが起きやすく、滑らかな輪郭線が形成され難い。  
本発明は、上記問題を鑑みてなされたものであり、細胞輪郭線を高精度に算出することが可能な細胞輪郭線形成装置及びその方法、細胞輪郭線形成プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の主要な局面に係る細胞輪郭線形成装置は、観察対象の細胞群を撮像して細胞画像を取得する細胞画像取得手段と、前記細胞画像から低周波成分により成る低域画像と高周波成分により成る高域画像とを含む複数の帯域画像を作成する帯域画像作成手段と、前記高域画像から、前記高域画像における画素値分布のランダム性に基づく特徴量及び前記画素値分布の複雑度に基づく特徴量のうちの少なくともひとつに基づく局所的なテクスチャ特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記低域画像の画素値と前記テクスチャ特徴量とに基づいて前記高域画像に対して補正処理を行う補正手段と、前記補正処理後の前記高域画像に基づいて前記細胞群に含まれる細胞の輪郭線を形成する輪郭線形成手段とを具備する。
【０００８】
本発明の主要な局面に係る細胞輪郭線形成方法は、観察対象の細胞群を撮像して細胞画像を取得し、前記細胞画像から低周波成分により成る低域画像と高周波成分により成る高域画像とを含む複数の帯域画像を作成し、前記高域画像から、前記高域画像における画素値分布のランダム性に基づく特徴量及び前記画素値分布の複雑度に基づく特徴量のうちの少なくともひとつに基づく局所的なテクスチャ特徴量を算出し、前記低域画像の画素値と前記テクスチャ特徴量とに基づいて前記高域画像に対して補正処理を行い、前記補正処理された前記高域画像に基づいて前記細胞群に含まれる細胞の輪郭線を形成する。
【０００９】
本発明の主要な局面に係る細胞輪郭線形成プログラムは、コンピュータに、観察対象の細胞群を撮像して細胞画像を取得する細胞画像取得機能と、前記細胞画像から低周波成分により成る低域画像と高周波成分により成る高域画像とを含む複数の帯域画像を作成する帯域画像作成機能と、前記高域画像から、前記高域画像における画素値分布のランダム性に基づく特徴量及び前記画素値分布の複雑度に基づく特徴量のうちの少なくともひとつに基づく局所的なテクスチャ特徴量を算出する特徴量算出機能と、前記低域画像の画素値と前記テクスチャ特徴量とに基づいて前記高域画像に対して補正処理を行う補正機能と、前記補正処理された前記高域画像に基づいて前記細胞群に含まれる細胞の輪郭線を形成する輪郭線形成機能とを実現させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、細胞輪郭線を高精度に算出することが可能な細胞輪郭線形成装置及びその方法、細胞輪郭線形成プログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る細胞輪郭線形成装置の第１の実施形態を示す構成図。
【図２】同装置における帯域分割部を示す具体的な構成図。
【図３】同装置における撮像部により取得される細胞画像及び帯域分割部により生成される低域画像及び高域画像の輝度値分布を一次元的に表した一例を示す図。
【図４Ａ】同装置に適用する注目領域内の画素値の一例を示す図。
【図４Ｂ】同装置により記録される隣接した画素対に関して出現頻度をカウントして算出される同時生起行列の一例を示す図。
【図５】同装置における境界線形成部により得られる細胞内部の微細構造（テクスチャ）を含む高域画像を示す模式図。
【図６】同装置の細胞輪郭線形成フローチャート。
【図７】本発明に係る細胞輪郭線形成装置の第２の実施形態を示す構成図。
【図８】同装置における境界線形成部を示す具体的な構成図。
【図９】同装置における境界線合成部による境界線合成方法として２つの細胞が密着して存在する際の合成処理を示す模式図。
【図１０】同装置の細胞輪郭線形成フローチャート。
【図１１】本発明に係る細胞輪郭線形成装置の第３の実施形態を示す構成図。
【図１２】同装置における補正処理部により用いられる線形判別関数を示す図。
【図１３】同装置の細胞輪郭線形成フローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
[第１の実施の形態]
以下、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して説明する。  
図１は細胞輪郭線形成装置の構成図を示す。本装置は、細胞画像取得手段としての撮像部１００と、帯域画像作成手段としての帯域分割部１０１と、特徴量算出手段としてのテクスチャ特徴量算出部１０２と、補正手段としてのフィルタ係数設定部１０３及びフィルタ処理部１０４と、輪郭線形成手段としての境界線形成部１０５と、出力部１０６とを有する。  
撮像部１００は、帯域分割部１０１に接続されている。この帯域分割部１０１は、テクスチャ特徴量算出部１０２と、フィルタ係数設定部１０３と、フィルタ処理部１０４とに接続されている。テクスチャ特徴量算出部１０２は、フィルタ係数設定部１０３に接続されている。フィルタ係数設定部１０３は、フィルタ処理部１０４に接続されている。フィルタ処理部１０４は、境界線形成部１０５に接続されている。境界線形成部１０５は、出力部１０６に接続されている。これら各部１００〜１０６は、例えばシステムコントローラ１０７に接続されて動作制御される。  
これら各部１００〜１０６は、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）と演算プログラムを格納するＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶装置などから構成してもよい。この場合、ＲＯＭには、演算プログラムとしての細胞輪郭線形成プログラムが格納されている。  
この細胞輪郭線形成プログラムは、コンピュータとしてのＣＰＵに、観察対象の細胞群を撮像して細胞画像を取得する細胞画像取得機能と、細胞画像から低周波成分により成る低域画像と高周波成分により成る高域画像とを含む複数の帯域画像を作成する帯域画像作成機能と、高域画像から局所的なテクスチャ特徴量を算出する特徴量算出機能と、低域画像の画素値とテクスチャ特徴量とに基づいて高域画像に対して補正処理を行う補正機能と、補正処理された高域画像に基づいて細胞群に含まれる細胞の輪郭線を形成する輪郭線形成機能とを実現させる。  
【００１３】
撮像部１００は、観察対象の細胞群を撮像して細胞画像を取得する。この撮像部１００は、例えばＣＣＤ等の撮像素子と、Ａ／Ｄ変換器とを有する。この撮像部１００は、例えば位相差顕微鏡（Phase contrast microscope）にカメラを取り付けて細胞群を撮像することを想定しているが、これに限定されることはなく、例えば微分干渉顕微鏡（Differential interference contrast microscope; DIC）等、他の明視野顕微鏡に対して適用することも可能である。
【００１４】
撮像部１００は、位相差顕微鏡により撮影された細胞の位相差像をＣＣＤ等の撮像素子とＡ／Ｄ変換器等とを介してデジタル信号に変換し、例えば８ビット（２５６階調）のモノクロ原画像信号Ｆとして出力する。このモノクロ原画像信号Ｆは、帯域分割部１０１に転送される。
【００１５】
位相差顕微鏡は、光の回折現象を利用した顕微鏡で、異なる屈折率を持つ物質間を透過する光の位相差（光路差）をコントラストとして得ることができるので、透明な細胞や微生物等の対象物を観察するのに適している。位相差顕微鏡を通して撮影した画像は、背景領域と試料との境界線上においてハロ（アーティファクト）と呼ばれる強いコントラストが発生するという特徴がある。このハロは、位相差顕微鏡により取得される細胞画像において、背景と個々の細胞との境界部分にオーラ状の光として表れる。このハロを所定のエッジ抽出手段により抽出することで、細胞輪郭線を得ることができる。ところが、同時に細胞内部の微細構造やノイズに基づくエッジ成分も抽出してしまいやすく、綺麗な輪郭線を得ることは困難である。
【００１６】
本装置では、細胞のテクスチャ特徴量及び明るさを考慮することで細胞の輪郭線のみ抽出する。なお、本実施の形態において位相差顕微鏡による位相差像は、見かけ上、背景領域が明るく、細胞領域が相対的に暗く撮影されるポジティブコントラスト像を前提としているが、これに限定されるものではなく、ネガティブコントラスト像の場合においても、階調を反転させポジティブコントラスト像のように扱うことで処理することが可能である。  
帯域分割部１０１は、細胞画像から低周波成分により成る低域画像と、高周波成分により成る高域画像とを含む複数の帯域画像を作成する。具体的に、帯域分割部１０１は、所定の多重解像度分解処理により、モノクロ原画像信号Ｆを異なる周波数帯域成分を含む複数の帯域画像に分解する。ここでは、帯域分割部１０１は、モノクロ原画像信号Ｆの中の低周波成分を含む低域画像Ｌと、モノクロ原画像信号Ｆの中の高周波成分を多く含む高域画像Ｈとの２つの成分画像に分解する。
【００１７】
低域画像Ｌは、細胞画像の中の背景領域上や細胞領域内部に存在する微細構造・ディテール、及びノイズが取り除かれ、かつ背景領域と細胞領域との輝度変化に差が現れやすい周波数帯域を多く含むことが好ましい。  
高域画像Ｈは、細胞画像の中で細胞輪郭上のエッジ・ハロによる高周波成分をできるだけ多く含むことが好ましい。
【００１８】
図２は帯域分割部１０１の具体的な構成図を示す。この帯域分割部１０１は、例えば低域画像生成手段としての低域生成部１１０と、高域画像生成手段としての高域生成部１１１とを有する。これら低域生成部１１０と高域生成部１１１との各入力側は、それぞれ撮像部１００に接続されている。低域生成部１１０は、高域生成部１１１と、フィルタ係数設定部１０３とに接続されている。高域生成部１１１は、テクスチャ特徴量算出部１０２と、フィルタ処理部１０４とに接続されている。
【００１９】
低域生成部１１０は、細胞画像に対して平滑化処理を行って低域画像Ｌを生成する。すなわち、低域生成部１１０は、撮像部１００から転送されたモノクロ原画像信号Ｆに対して所定の平滑化フィルタを適用し、このフィルタ出力を低域画像Ｌとしてフィルタ係数設定部１０３と、高域生成部１１１とに転送する。なお、本実施の形態において低域生成部１１０はガウシアンフィルタを用いて平滑化しているが、これに限らず低周波成分を抽出する手段であれば如何なるものでも適用可能である。  
図３（ａ）は撮像部１００により取得された細胞画像の輝度値分布を一次元に簡略化して示した例である。低域生成部１１０は、同図（ａ）に示す元の細胞画像に対して平滑化処理を行って同図（ｂ）に示すような低域画像Ｌを生成する。
【００２０】
高域生成部１１１は、細胞画像から低域画像Ｌを減算して高域画像Ｈを生成する。すなわち、高域生成部１１１は、撮像部１００から転送されたモノクロ原画像信号Ｆと、低域生成部１１０から転送された低域画像Ｌとの間の対応する画素値間で各差分値を求め、これら差分値を高域画像Ｈとしてテクスチャ特徴量算出部１０２と、フィルタ処理部１０４とに転送する。これにより、モノクロ原画像信号Ｆから低域画像Ｌと高域画像Ｈとが生成される。  
図３（ｃ）は細胞画像から低域画像Ｌを減算して生成された高域画像Ｈの輝度値の分布の一例を示す。
【００２１】
なお、本実施の形態では、モノクロ原画像信号Ｆを低域画像Ｌと高域画像Ｈとの２つの帯域に分けているが、更なる多重解像度分解により帯域をより細かく分解することでモノクロ原画像信号Ｆを３つ以上の帯域画像に分割し、これら帯域画像の中から背景と細胞領域の輝度変化が顕著に表れやすい帯域画像、及び細胞輪郭上のエッジ・ハロを多く含む帯域画像を所定の条件（例えば画素値のコントラスト・分散に基づく閾値処理等）により選択し、それぞれ低域画像Ｌと高域画像Ｈとして適用することも可能である。
【００２２】
テクスチャ特徴量算出部１０２は、高域画像Ｈ上の各画素について、局所的なテクスチャ特徴量を算出する。このテクスチャ特徴量は、高域画像Ｈにおける画素値分布のランダム性に基づく特徴量である。または上記高域画像Ｈにおける画素値分布の複雑度に基づく特徴量である。または上記高域画像Ｈにおける画素の同時生起行列に基づく特徴量である。このテクスチャ特徴量は、高域画像Ｈ上の細胞輪郭線における高域成分を含む画素と、細胞内部の微細構造（テクスチャ）による高域成分を含む画素とに対して差の出易い特徴量を選択する必要がある。
【００２３】
本実施の形態では、テクスチャ解析手法として広く知られる同時生起行列に基づくテクスチャ特徴量の一つであるエントロピーを適用した。以下、高域画像Ｈ中の所定の注目画素に関して同時生起行列を作成し、テクスチャ特徴量エントロピーを算出する方法について説明する。  
同時生起行列は、画像中のテクスチャの統計的特徴量算出手段として広く知られている方法の一つであり、画像内に含まれる一定の位置関係にある画素対の出現頻度・確率を行列（同時生起行列）の形で表す。この同時生起行列からは、様々なテクスチャ特徴量を算出することができる。
【００２４】
先ず、同時生起行列のサイズを抑えて計算量を小さくするために、高域画像Ｈから階調数を所定の数に圧縮した階調圧縮画像を作成する。同時生起行列の大きさは、階調数×階調数の正方行列となる。本実施の形態では、例えば４階調（画素値＝０〜３）に圧縮する。  
次に、注目画素を中心とした所定の大きさの注目領域を設定する。本実施の形態では、注目領域のサイズを例えば５×５画素領域とする。  
次に、注目領域から抽出する画素対の位置関係δを設定する。本実施の形態では、横方向に隣接する（画素間の距離ｄ＝１、角度θ＝０°）画素対を設定し、この画素対を成す左側の画素をｉ、右側の画素をｊとし、それぞれの画素値をＬｉ、Ｌｊとする。なお、ｉ＝０，１，２，３，…，ｎであり、ｊ＝０，１，２，３，…，ｍである。
【００２５】
次に、注目領域に含まれる全ての隣接した画素対に関して、その出現頻度をカウントし、同時生起行列Ｐδ（Ｌｉ、Ｌｊ）に記録する。すなわち、注目領域内で、画素対Ｌｉ、Ｌｊが存在する頻度を同時生起行列ＰδのＬｉ行Ｌｊ列要素に記録する。  
図４Ａは具体的な注目領域内の画素値の一例を示し、図４Ｂはその際に算出される同時生起行列の一例を示す。図４Ａに示す注目領域内ではＬｉ＝３、Ｌｊ＝２の画素対が２対存在しているので、図４Ｂに示す同時生起行列の要素Ｐδ（３，２）＝２となっている。又、図４Ａに示す注目領域内ではＬｉ＝０、Ｌｊ＝０の画素対が５対存在しているので、図４Ｂに示す同時生起行列の要素Pδ（０，０）＝５となっている。
【００２６】
画素対Ｌｉ、Ｌｊが存在する全ての頻度を記録した後、出現頻度の総数でＰδ（Ｌｉ、Ｌｊ）を正規化する。そして、算出した同時生起行列Ｃからテクスチャ特徴量を算出する。  
本実施の形態では、テクスチャ特徴量として式（１）により定義されるテクスチャ特徴量であるエントロピー（Ｅntropy）を適用する。ここで、Ｌは、行列の大きさ（階調数）を表す。このテクスチャ特徴量エントロピーは、画素値分布のでたらめさ、ランダム性を計る指標であり、注目領域内に画素値がランダムに含まれるほど値が小さくなる。
【００２７】
【数１】
0005941674.tif 000002
高域画像Ｈの画素毎に算出したテクスチャ特徴量エントロピーは、フィルタ係数設定部１０３に転送される。
本実施の形態では、テクスチャ特徴量としてエントロピーを適用したが、高域画像Ｈに含まれる細胞輪郭線における高域成分と、細胞内部の微細構造（テクスチャ）による高域成分とを含む画素間において差が出るものであれば、どのような特徴量でも適用可能である。  
同時生起行列Ｃから算出できるテクスチャ特徴量は、様々に定義されており、例えば以下に示す角二次モーメント（Angular second moment）や、分散（Variance）の逆数もテクスチャ特徴量として適用可能である。  
角二次モーメントは、式（２）に示すように定義される。この角二次モーメントは、特定の画素対が多く存在し、一様性が大きいほど値が大きくなる。
【００２８】
【数２】
0005941674.tif 000003
分散は、式（３）に示すように定義される。この分散は、注目領域に含まれる画素値差が大きく、要素のばらつき・複雑さが大きいほど値が大きくなる。分散の逆数は、逆に小さくなる。
【００２９】
【数３】
0005941674.tif 000004
補正手段としてのフィルタ係数設定部１０３及びフィルタ処理部１０４は、低域画像Ｌの画素値とテクスチャ特徴量とに基づいて高域画像Ｈに対して補正処理を行う。これらフィルタ係数設定部１０３及びフィルタ処理部１０４における補正処理は、低域画像Ｌの画素値とテクスチャ特徴量とに基づいて高域画像Ｈに対してフィルタ処理を行うフィルタ手段として構成される。このうちフィルタ係数設定部１０３は、低域画像Ｌの画素値とテクスチャ特徴量とに基づいてフィルタ係数を設定する。フィルタ処理部１０４は、フィルタ係数設定部１０３により設定されたフィルタ係数に基づいてフィルタ処理を行う。本実施の形態では、非線形フィルタによりフィルタ処理を構成している。
【００３０】
具体的に、フィルタ係数設定部１０３は、フィルタ処理部１０４における高域画像Ｈに対するフィルタ処理の際のフィルタ係数を、テクスチャ特徴量及び低域画像Ｈの画素値に基づき設定する。このフィルタ係数設定部１０３は、例えばテクスチャ特徴量の値が大きく画素値分布のランダム性が高い、又はテクスチャ特徴量の値の一様性が低く偏りが少ない場合、かつ低域画像Ｌの画素値が低い場合すなわち背景領域の画素値と比べ相対的に低い場合に、フィルタ処理部１０４のフィルタ処理による平滑化効果が高くなるようにフィルタ係数を設定する。
【００３１】
本実施の形態では、フィルタ処理として例えばバイラテラルフィルタのフィルタ係数をベースとし、テクスチャ特徴量エントロピー、低域画素値による重み付けを行うことで、フィルタ平滑化効果の制御を行う。  
バイラテラルフィルタは、非線形フィルタとして一般的に広く知られるフィルタであり、画像の大域的なエッジ構造を維持しながら微細な輝度変化を除去できるフィルタとして、ノイズ低減処理等の用途で用いられている。このフィルタ係数Ｃoef（ｋ＋ｍ，ｌ＋ｎ）は、式（４）により表される。
【００３２】
【数４】
0005941674.tif 000005
ここで、ｋ，ｌは、フィルタリングの際の注目画素のＸ，Ｙ座標値であり、ｋ＋ｍ，ｌ＋ｎは、注目画素を中心とした所定サイズの注目領域内に含まれる近傍画素のＸ，Ｙ座標値である。又、Ｈ（ｋ，ｌ）は、座標ｋ，ｌにおける高域画像Ｈの画素値を表す。  
バイラテラルフィルタは、注目画素とその近傍画素との間の距離の差に応じてガウス分布に従う重み付け行い、かつ注目画素値とその近傍画素値との差に応じて同様にガウス分布に従う重み付けを行う。σ１は前者のガウス分布の標準偏差を表し、σ２は後者のガウス分布の標準偏差を表す。
【００３３】
本実施の形態では、標準偏差σ１をテクスチャ特徴量Ｆ（ｋ，ｌ）、標準偏差σ２を低域画像Ｌの画素値（明るさ）Ｂ（ｋ，ｌ）で制御することにより、テクスチャ特徴量が大きく画素値分布のランダム性が高く、低域画像Ｌの明るさが低い場合にフィルタ平滑化効果が大きくなるよう調整する。  
標準偏差σ１を式（５）、標準偏差σ２を式（６）により定義する。  
σ１＝σ１’／Ｆ（ｋ，ｌ）        …（５）  
σ２＝σ２’／Ｂ（ｋ，ｌ）        …（６）  
σ１’、σ２’は所定の定数である。
【００３４】
フィルタ処理部１０４は、帯域分割部１０１からの高域画像Ｈに対し、フィルタ係数設定部１０３で設定されたフィルタ係数に従ってフィルタ処理（畳み込み処理）を行う。このフィルタ処理部１０４は、フィルタ係数によるフィルタ処理を行った後、画像の平均的な明るさが変わらない様に、注目領域内のフィルタ係数の合計値で除算することで正規化し、最終的なフィルタ出力を得る。このフィルタ処理により細胞輪郭線に基づく高周波成分を残しながら細胞内部の微細構造（テクスチャ）に基づく高域成分を抑制することができる。このフィルタ処理部１０４によるフィルタ処理後の高域画像Ｈ’は、境界線形成部１０５に転送される。
【００３５】
境界線形成部１０５は、補正手段としてのフィルタ係数設定部１０３及びフィルタ処理部１０４による補正処理後の高域画像Ｈ’に対して閾値処理を行うことで細胞の輪郭線を形成する。
【００３６】
すなわち、この境界線形成部１０５は、フィルタ処理部１０４によるフィルタ処理後の高域画像Ｈ’に対する閾値処理により２値化を行い、所定の閾値以上の高域成分を含む画素を細胞輪郭線として細胞輪郭線画像Ｈ’’を形成する。  
図５は細胞内部の微細構造（テクスチャ）を含む高域画像Ｈ’の模式図を示す。この高域画像Ｈ’は、細胞Ｈの内部の微細構造（テクスチャ）ｔを含む。この高域画像Ｈ’に対して閾値処理により２値化すると、細胞輪郭線として細胞輪郭線画像Ｈ’’が形成される。  
境界線形成部１０５は、細胞輪郭線画像Ｈ’’を出力部１０６に転送する。  
出力部１０６は、細胞輪郭線画像Ｈ’’を例えばＴＩＦＦ式等の所定の画像形式に変換した後、フラッシュメモリ等の記録媒体に保存する。
【００３７】
次に、上記の如く構成された装置の動作について図６に示す細胞輪郭線形成フローチャートに従って説明する。  
撮像部１００は、例えば位相差顕微鏡を通して撮影された細胞群の位相差像をＣＣＤ等の撮像素子とＡ／Ｄ変換器等とを介してデジタル信号に変換し、例えば８ビット（２５６階調）のモノクロ原画像信号Ｆとして出力する。このモノクロ原画像信号Ｆは、帯域分割部１０１に転送される。
【００３８】
帯域分割部１０１は、ステップＳ１０において、撮像部１００からのモノクロ原画像信号Ｆを入力し、ステップＳ２０において、所定の多重解像度分解処理により、入力したモノクロ原画像信号Ｆを異なる周波数帯域成分を含む複数の帯域画像、例えばモノクロ原画像信号Ｆの中の低周波成分を含む低域画像Ｌと、モノクロ原画像信号Ｆの中の高周波成分を多く含む高域画像Ｈとの２つの成分画像に分解する。
【００３９】
ここで、低域画像Ｌは、細胞画像の中の背景領域上や細胞領域内部に存在する微細構造・ディテール、及びノイズが取り除かれ、かつ背景領域と細胞領域との輝度変化に差が現れやすい周波数帯域を多く含むことが好ましい。高域画像Ｈは、細胞画像の中で細胞輪郭上のエッジ・ハロによる高周波成分をできるだけ多く含むことが好ましい。
【００４０】
テクスチャ特徴量算出部１０２は、ステップＳ３０において、先ず、同時生起行列のサイズを抑えて計算量を小さくするために、高域画像Ｈから階調数を所定の数に圧縮した階調圧縮画像を作成した後、注目画素、及び注目画素を中心とした所定の大きさの注目領域を設定する。本実施の形態では、注目領域のサイズを例えば５×５画素領域とする。  
テクスチャ特徴量算出部１０２は、ステップＳ４０において、テクスチャ特徴量を算出する。まず、テクスチャ特徴量算出部１０２は、注目領域から抽出する画素対の位置関係δを設定する。
【００４１】
次に、テクスチャ特徴量算出部１０２は、注目領域に含まれる全ての隣接した画素対に関して、その出現頻度をカウントし、図３Ｂに示すような同時生起行列Ｐδ（Ｌｉ、Ｌｊ）に記録する。  
次に、テクスチャ特徴量算出部１０２は、画素対Ｌｉ、Ｌｊが存在する全ての頻度を記録した後、出現頻度の総数でＰδ（Ｌｉ、Ｌｊ）を正規化する。そして、算出した同時生起行列Ｃからテクスチャ特徴量を算出する。例えば、テクスチャ特徴量として上記式（１）により定義されるテクスチャ特徴量エントロピー（Ｅntropy）を適用する。この高域画像Ｈの画素毎に算出したテクスチャ特徴量エントロピーは、フィルタ係数設定部１０３に転送される。
【００４２】
フィルタ係数設定部１０３は、ステップＳ５０において、フィルタ処理部１０４における高域画像Ｈに対するフィルタ処理の際のフィルタ係数を、テクスチャ特徴量及び低域画像Ｌの画素値に基づき設定する。本実施の形態では、フィルタ処理として例えばバイラテラルフィルタのフィルタ係数をベースとし、テクスチャ特徴量エントロピー、低域画素値による重み付けを行うことで、フィルタ平滑化効果の制御を行う。  
【００４３】
本実施の形態では、標準偏差σ１をテクスチャ特徴量Ｆ（ｋ，ｌ）、標準偏差σ２を低域画像Ｌの画素値（明るさ）Ｂ（ｋ，ｌ）で制御することにより、テクスチャ特徴量が大きく画素値分布のランダム性が高く、低域画像Ｌの明るさが低い場合にフィルタ平滑化効果が大きくなるよう調整する。標準偏差σ１を上記式（５）、標準偏差σ２を上記式（６）により定義する。
【００４４】
フィルタ処理部１０４は、ステップＳ６０において、帯域分割部１０１からの高域画像Ｈに対し、フィルタ係数設定部１０３で設定されたフィルタ係数に従ってフィルタ処理（畳み込み処理）を行う。  
このフィルタ処理部１０４は、フィルタ係数によるフィルタ処理を行った後、画像の平均的な明るさが変わらない様に、注目領域内のフィルタ係数の合計値で除算することで正規化し、最終的なフィルタ出力を得る。このフィルタ処理により高域成分に含まれる細胞輪郭線を残しながら細胞内部の微細構造（テクスチャ）に基づく高域成分を抑制することができる。このフィルタ処理部１０４によるフィルタ処理後の高域画像Ｈ’は、境界線形成部１０５に転送される。
【００４５】
フィルタ処理部１０４は、ステップＳ７０において、高域画像Ｈの全画素についてフィルタ処理を実施したか否かをチェックし、未処理の画素がある場合上記ステップＳ３０に戻る。全ての画素について処理が実施された場合、フィルタ処理部１０４は、ステップＳ８０に進む。
【００４６】
境界線形成部１０５は、ステップＳ８０において、フィルタ係数設定部１０３及びフィルタ処理部１０４による補正処理後の高域画像Ｈ’に対して閾値処理を行うことで細胞の輪郭線を形成する。  
【００４７】
すなわち、境界線形成部１０５は、フィルタ処理部１０４によるフィルタ処理後の高域画像Ｈ’に対する閾値処理により２値化を行い、所定の閾値以上の高域成分を含む画素を細胞輪郭線として細胞輪郭線画像Ｈ’’を形成する。この境界線形成部１０５は、細胞輪郭線画像Ｈ’’を出力部１０６に転送する。  
出力部１０６は、細胞輪郭線画像Ｈ’’を例えばＴＩＦＦ式等の所定の画像形式に変換した後、フラッシュメモリ等の記録媒体に保存する。
【００４８】
このように上記第１の実施の形態によれば、観察対象の細胞群を撮像して細胞画像を取得し、この細胞画像から低域画像Ｌと高域画像Ｈとを作成し、高域画像Ｈから局所的なテクスチャ特徴量を算出し、低域画像Ｌの画素値とテクスチャ特徴量とに基づいて高域画像Ｈに対して補正処理を行い、この補正処理された高域画像Ｈ’に基づいて細胞群に含まれる細胞の輪郭線を形成する。すなわち、モノクロ原画像信号Ｆから分離した高域成分に基づき輪郭線を形成し、低域成分の影響が除外されることにより、明るさムラ等の影響を抑制した安定した輪郭線形成を行うことができる。又、高域画像Ｈから不要な高周波成分を、高域画像Ｈから算出したテクスチャ特徴量及び低域画像Ｌから抽出した輝度値に基づくフィルタ処理により抑制することで高精度な輪郭線を得ることができる。さらに、細胞内部領域は、背景領域と比べ相対的に輝度が低いため低域画像Ｌから求めた平均的な輝度値に基づき、細胞内部の微細構造による高周波成分を抑制するので、高精度な輪郭線を得ることができる。
【００４９】
帯域分割部１０１は、細胞画像に対して平滑化処理を行って低域画像Ｌを生成する低域生成部１１０と、細胞画像から低域画像Ｌを減算して高域画像Ｈを生成する高域生成部１１１とを有するので、モノクロ原画像信号Ｆに基づく低域画像Ｌと高域画像Ｈへの分離処理を単純な処理により高速に行うことができる。
【００５０】
テクスチャ特徴量は、画素値分布のランダム性に基づく特徴量であるので、細胞輪郭線と、それ以外における高周波成分を画素値分布のランダム性に基づき精度良く区別することができる。  
テクスチャ特徴量は、画素値分布の複雑度に基づく特徴量であるので、細胞輪郭線と、それ以外における高周波成分を画素値分布の複雑度に基づき精度良く区別することができる。  
テクスチャ特徴量は、同時生起行列に基づく特徴量であるので、細胞輪郭線と、それ以外における高周波成分を同時生起行列に基づく特徴量により精度良く区別することができる。
【００５１】
フィルタ係数設定部１０３及びフィルタ処理部１０４から成る補正手段では、低域画像Ｌの画素値及びテクスチャ特徴量に基づいて高域画像Ｈに対してフィルタ処理を行うので、低域画像Ｌの画素値及びテクスチャ特徴量に基づく高域画像Ｈに対する補正処理を効率的に行うことができる。  
フィルタ処理部１０４は、低域画像Ｌの画素値、テクスチャ特徴量に基づいてフィルタ係数を設定するので、細胞輪郭線抽出に不要な高周波成分を効果的に抑制するようフィルタ度合いを制御することができる。  
このフィルタ処理は、非線形フィルタ処理であるので、線形フィルタでは実現不可能な複雑なフィルタ制御を行うことができる。  
境界線形成部１０５は、フィルタ処理後の高域画像Ｈに対して閾値処理を行うことで細胞輪郭線を形成するので、細胞輪郭線を単純な閾値処理により、簡単かつ高速に形成することができる。  
細胞画像は、明視野顕微鏡により取得される画像を対象としており、位相差顕微鏡・ＤＩＣ等の明視野顕微鏡画像全般に対して、細胞輪郭線抽出を行うことができる。  
【００５２】
[第２の実施の形態]  
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、図１及び図２と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。  
図７は細胞輪郭線形成装置の構成図を示す。本装置は、上記図１に示す装置と対比してテクスチャ特徴量算出部２００と、境界線形成部２０１とが相違する。  
なお、テクスチャ特徴量算出部２００と境界線形成部２０１とは、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）と演算プログラムを格納するＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶装置などから構成してもよく、この場合、ＲＯＭには、演算プログラムとしての細胞輪郭線形成プログラムが格納されている。この細胞輪郭線形成プログラムは、コンピュータとしてのＣＰＵに、帯域分割部１０１により生成された高域画像Ｈから高域画像Ｈにおける輝度（画素値）のヒストグラムに基づく局所的なテクスチャ特徴量を算出させる機能と、帯域分割部１０１からの高域画像Ｈに対して細胞−非細胞領域の境界を示す概形領域輪郭線を抽出し、かつフィルタ処理部１０４からの高域画像Ｈ’に対する閾値処理により２値化を行わさせ、所定の閾値以上の高域成分を含む画素を細胞輪郭線とした細胞輪郭線画像Ｈ’’を形成させ、上記概形領域輪郭線と細胞輪郭線画像Ｈ’’とを合成することにより更に精度の高い輪郭線を抽出させる機能とを実現する。
【００５３】
帯域分割部１０１は、テクスチャ特徴量算出部２００と、フィルタ係数設定部１０３と、フィルタ処理部１０４と、境界線形成部２０１とに接続されている。テクスチャ特徴量算出部２００は、フィルタ係数設定部１０３に接続されている。フィルタ処理部１０４は境界線形成部２０１に接続されている。境界線形成部２０１は出力部１０６に接続されている。
【００５４】
テクスチャ特徴量算出部２００は、帯域分割部１０１により生成された高域画像Ｈから局所的なテクスチャ特徴量を算出する。このテクスチャ特徴量は、高域画像Ｈにおける輝度（画素値）のヒストグラムに基づく特徴量である。すなわち、テクスチャ特徴量算出部２００では、上記第１の実施の形態におけるテクスチャ特徴量と相違し、高域画像Ｈの輝度ヒストグラムに基づくテクスチャ特徴量を算出する。  
ここでは、テクスチャ特徴量算出部２００は、テクスチャの複雑さを示す尺度として、輝度ヒストグラムの分散を算出する。テクスチャ特徴量算出部２００は、初めに、高域画像Ｈ上の注目画素を中心とした所定の大きさの注目領域を設定し、次に注目領域に対して輝度ヒストグラムＨist［Ｌｖ］を算出する。Ｌｖは、輝度値（高域画像の画素値）を表し「０−２５５」の範囲で値をとる。  
続いて、テクスチャ特徴量算出部２００は、注目領域内の画素値平均Ａｖｅを算出し、式（７）に従って輝度ヒストグラムの分散（Complexity）を算出する。  
【００５５】
【数５】
0005941674.tif 000006
ＰＣallは注目領域内の画素数を表す。輝度ヒストグラムの分散（Complexity）が大きい程、注目領域内に含まれるテクスチャの複雑度が高いので、テクスチャ特徴量算出部２００は、輝度ヒストグラムの分散（Complexity）の逆数（＝１／輝度ヒストグラムの分散（Complexity））を算出してフィルタ係数設定部１０３へ転送する。
【００５６】
境界線形成部２０１は、帯域分割部１０１からの高域画像Ｈに対して細胞−非細胞領域の境界を示す概形領域輪郭線を抽出し、かつ上記第１の実施の形態と同様の手法によりフィルタ処理部１０４からの高域画像Ｈ’に対する閾値処理により２値化を行い、所定の閾値以上の高域成分を含む画素を細胞輪郭線とした細胞輪郭線画像Ｈ’’を形成し、上記概形領域輪郭線と細胞輪郭線画像Ｈ’’とを合成することにより、更に精度の高い輪郭線を抽出する。
【００５７】
図８は境界線形成部２０１の具体的な構成図を示す。この境界線形成部２０１は、閾値処理部２０２と、概形形成部２０３と、境界線合成部２０４とを有する。帯域分割部１０１は、概形形成部２０３に接続されている。閾値処理部２０２には、フィルタ処理部１０４が接続されている。閾値処理部２０２と概形形成部２０３とは、共に境界線合成部２０４に接続されている。この境界線合成部２０４は、出力部１０６に接続されている。
【００５８】
閾値処理部２０２は、フィルタ処理部１０４から転送されたフィルタ処理後の高域画像Ｈ’に対する閾値処理により２値化を行い、所定の閾値以上の高域成分を含む画素を細胞輪郭線とした細胞輪郭線画像Ｈ’’を形成する。この細胞輪郭線画像Ｈ’’は、境界線合成部２０４に転送される。  
概形形成部２０３は、高域画像Ｈに対して、式（８）に示すように隣接画素間で定義される勾配Ｇを算出し、所定の閾値による２値化を行う。  
Ｇ（ｋ，ｌ）＝（Ｌｋ，ｌ−Ｌｋ＋ｌ，ｌ）２＋（Ｌｋ，ｌ−Ｌｋ，ｌ＋１）２    …（８）  
ここで、ｋ、ｌは、Ｘ，Ｙ座標値であり、Ｌｋ，ｌは、座標ｋ，ｌにおける画素値を表わす。
【００５９】
勾配Ｇに対する所定の閾値処理により大きい画素を細胞領域、小さい画素を非細胞領域（背景領域）に含まれる画素として比較的精度良く分離することができる。  
概形形成部２０３は、２値化後の画像に対して収縮・膨張・穴埋め等の簡単なモフォロジー処理を行い領域の形を整えた後、細胞領域と非細胞領域を分ける境界線（以降、概形線Ａと称する）を、２値が隣接する画素を抽出することにより形成する。概形線Ａは、細胞領域と非細胞領域を分ける境界を精度良く表すが、隣接し密着する細胞間に存在する境界線（細胞輪郭線）は含まれない。この概形線Ａは、境界線合成部２０４に転送される。
【００６０】
境界線合成部２０４は、細胞輪郭線画像Ｈ’’と概形線Ａとを合成した後、膨張・収縮などの所定のモフォロジー処理を行い形を整えることで、細胞輪郭線Ｈ’’’を得る。この細胞輪郭線Ｈ’’’は、出力部１０６に転送される。  
図９（ａ）〜（ｃ）は２つの細胞が密着して存在する際の合成処理の模式図を示す。同図（ａ）は概形線Ａを示し、同図（ｂ）は細胞輪郭線Ｈ’’を示す。概形線Ａは、隣接細胞間の輪郭線を含まないが、非細胞領域との境界線を精度良く形成することができる。同図（ｃ）は合成後、モフォロジー処理を行い形を整えた結果得られる細胞輪郭線Ｈ’’’を示す。
【００６１】
次に、上記の如く構成された装置の動作について図１０に示す細胞輪郭線形成フローチャートに従って説明する。なお、図６と同一のステップには同一のステップの符号を付してその詳しい説明は省略する。  
帯域分割部１０１は、ステップＳ１０において、上記の通り、撮像部１００からのモノクロ原画像信号Ｆを入力し、ステップＳ２０において、所定の多重解像度分解処理により、入力したモノクロ原画像信号Ｆを異なる周波数帯域成分を含む複数の帯域画像、例えば低域画像Ｌと高域画像Ｈとの２つの成分画像に分解する。
【００６２】
テクスチャ特徴量算出部２００は、ステップＳ３０において、注目画素、及び注目画素を中心とした所定の大きさの注目領域を設定すると、ステップＳ９０において、注目領域に対して輝度ヒストグラムＨist［Ｌｖ］を算出する。上記の通りＬｖは、輝度値（高域画像の画素値）を表し「０−２５５」の範囲で値をとる。続いて、テクスチャ特徴量算出部２００は、注目領域内の画素値平均Ａｖｅを算出し、上記式（７）に従って輝度ヒストグラムの分散（Complexity）を算出する。この輝度ヒストグラムの分散（Complexity）が大きい程、注目領域内に含まれるテクスチャの複雑度が高いので、テクスチャ特徴量算出部２００は、輝度ヒストグラムの分散（Complexity）の逆数（＝１／輝度ヒストグラムの分散（Complexity））を算出してフィルタ係数設定部１０３へ転送する。
【００６３】
フィルタ係数設定部１０３は、ステップＳ５０において、上記の通り、フィルタ処理部１０４における高域画像Ｈに対するフィルタ処理の際のフィルタ係数を、テクスチャ特徴量及び低域画像Ｌの画素値に基づき設定する。  
フィルタ処理部１０４は、ステップＳ６０において、上記の通り、帯域分割部１０１からの高域画像Ｈに対し、フィルタ係数設定部１０３で設定されたフィルタ係数に従ってフィルタ処理を行う。
【００６４】
フィルタ処理部１０４は、ステップＳ７０において、上記の通り、高域画像Ｈの全画素についてフィルタ処理を実施したか否かをチェックし、未処理の画素がある場合上記ステップＳ３０に戻る。全ての画素について処理が実施された場合、フィルタ処理部１０４は、ステップＳ８０に進む。
【００６５】
閾値処理部２０２は、ステップＳ８０において、フィルタ処理部１０４から転送されたフィルタ処理後の高域画像Ｈ’に対する閾値処理により２値化を行い、所定の閾値以上の高域成分を含む画素を細胞輪郭線とした細胞輪郭線画像Ｈ’’を形成する。この細胞輪郭線画像Ｈ’’は、境界線合成部２０４に転送される。
【００６６】
概形形成部２０３は、ステップＳ１００において、高域画像Ｈに対して、上記式（８）に示すように隣接画素間で定義される勾配Ｇを算出し、所定の閾値による２値化を行う。この２値化を行うことにより、当該閾値より大きい画素を細胞領域、小さい画素を非細胞領域（背景領域）に含まれる画素として比較的精度良く分離することができる。  
概形形成部２０３は、２値化後の画像に対して収縮・膨張・穴埋め等の簡単なモフォロジー処理を行い領域の形を整えた後、細胞領域と非細胞領域を分ける境界線（以降、概形線Ａと称する）を、２値が隣接する画素を抽出することにより形成する。概形線Ａは、例えば図９（ａ）に示すように細胞領域と非細胞領域を分ける境界を精度良く表すが、隣接し密着する細胞間に存在する境界線（細胞輪郭線）は含まれない。この概形線Ａは、境界線合成部２０４に転送される。
【００６７】
境界線合成部２０４は、ステップＳ１１０において、図９（ｂ）に示すような細胞輪郭線画像Ｈ’’と概形線Ａとを合成した後、膨張・収縮などの所定のモフォロジー処理を行い形を整えることで、図９（ｃ）に示すような細胞輪郭線Ｈ’’’を得る。この細胞輪郭線Ｈ’’’は、出力部１０６に転送される。
【００６８】
このように上記第２の実施の形態によれば、帯域分割部１０１により生成された高域画像Ｈから輝度（画素値）のヒストグラムに基づく局所的なテクスチャ特徴量を算出することで、細胞輪郭線に基づく高周波成分と、それ以外の要因による高周波成分とを画素値ヒストグラムに基づく特徴量により精度良く区別することができる。また境界線形成部２０１は、上記第１の実施の形態の効果に加えて、帯域分割部１０１からの高域画像Ｈに対して細胞−非細胞領域の境界を示す概形領域輪郭線を抽出し、かつフィルタ処理部１０４からの高域画像Ｈ’に対する閾値処理により２値化を行い、所定の閾値以上の高域成分を含む画素を細胞輪郭線とした細胞輪郭線画像Ｈ’’を形成し、上記概形領域輪郭線と細胞輪郭線画像Ｈ’’とを合成することで、更に精度の高い輪郭線を抽出することができる。  
【００６９】
[第３の実施の形態]  
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、図１と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。  
図１１は細胞輪郭線形成装置の構成図を示す。本装置は、上記図７に示す装置と対比してフィルタ係数設定部１０３と、フィルタ処理部１０４と、境界線形成部２０１とを無くし、補正処理部３００と、境界線形成部１０５とを追加している。  
帯域分割部１０１とテクスチャ特徴量算出部２００とは、共に補正処理部３００に接続されている。この補正処理部３００は、境界線形成部１０５に接続されている。
【００７０】
なお、補正処理部３００は、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）と演算プログラムを格納するＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶装置などから構成してもよく、この場合、ＲＯＭには、演算プログラムとしての細胞輪郭線形成プログラムが格納されている。この細胞輪郭線形成プログラムは、コンピュータとしてのＣＰＵに、低域画像の画素値とテクスチャ特徴量とに基づいて高域画像に対する判別分析に基づく補正処理を行わせる機能を実現する。
【００７１】
補正処理部３００は、低域画像の画素値とテクスチャ特徴量とに基づいて高域画像に対する判別分析に基づく補正処理を行う判別分析部３０１を有する。  
この判別分析部３０１は、高域画像Ｈに対して線形判別による補正を行って不要な高周波の除去を行う。
【００７２】
補正処理部３００は、テクスチャ特徴量と、低域画像画素値とに基づいて帯域分割部１０１からの高域画像Ｈに対して、判別分析に基づく判別関数である線形判別関数による不要な高周波の除去を行う。この不要な高周波の除去は、フィルタ処理よりも簡潔かつ高速に処理を行うことができる。  
この補正処理部３００には、帯域分割部１０１により生成された低域画像Ｌと高域画像Ｈとが転送される。  
この補正処理部３００は、上記第１及び第２の実施の形態と相違し、フィルタ処理ではなく、線形判別の処理に基づく高域画像Ｈの補正、すなわち不要な高周波成分の除去を行う。
【００７３】
補正処理部３００は、線形判別の処理により、細胞内部の微細構造、又はノイズによる不要な高周波成分を有すると思われる画素の特定を行う。線形判別は、高域画像Ｈから求めたテクスチャ特徴量Ｆ（ｋ，ｌ）、及び低域画像Ｌの画素値Ｂ（ｋ，ｌ）をパラメータとした式（９）の演算、図１２に示す線形判別関数の値Ｄ（ｋ，ｌ）に基づいて行う。  
Ｄ（ｋ，ｌ）＝ａ１×Ｆ（ｋ，ｌ）+ａ２×Ｂ（ｋ，ｌ）+ａ３    …（９）  
ｋ、ｌは、判別対象画素のＸ，Ｙ座標を表す。ａ１、ａ２、ａ３は、所定の定数であり予め実験により求めた固定値を設定する。本実施例では（ａ１、ａ２、ａ３）＝（−１．２５、−０．１５、＋１．１５）と定めている。
【００７４】
補正処理部３００は、線形判別関数の値Ｄ（ｋ，ｌ）が０以上の場合、テクスチャ特徴量Ｆが小さく、低域画素値Ｂが小さいことから輪郭線上に無い画素と推測されるので、判別対象画素の座標に対応する高域画像Ｈ上の画素値を０に置き換える。  
補正処理部３００は、以上の処理を全画素に対して行う。
【００７５】
次に、上記の如く構成された装置の動作について図１３に示す細胞輪郭線形成フローチャートに従って説明する。なお、図６及び図１０と同一のステップには同一のステップの符号を付してその詳しい説明は省略する。  
帯域分割部１０１は、ステップＳ１０において、上記の通り、撮像部１００からのモノクロ原画像信号Ｆを入力し、ステップＳ２０において、所定の多重解像度分解処理により、入力したモノクロ原画像信号Ｆを異なる周波数帯域成分を含む複数の帯域画像、例えば低域画像Ｌと高域画像Ｈとの２つの成分画像に分解する。
【００７６】
テクスチャ特徴量算出部２００は、ステップＳ３０において、上記の通り、高域画像Ｈから階調数を所定の数に圧縮した階調圧縮画像を作成し、注目画素を中心とした所定の大きさの注目領域を設定すると、ステップＳ９０において、注目領域に対して輝度ヒストグラムＨist［Ｌｖ］を算出する。続いて、テクスチャ特徴量算出部２００は、注目領域内の画素値平均Ａｖｅを算出し、上記式（７）に従って輝度ヒストグラムの分散（Complexity）を算出する。この輝度ヒストグラムの分散（Complexity）が大きい程、注目領域内に含まれるテクスチャの複雑度が高いので、テクスチャ特徴量算出部２００は、輝度ヒストグラムの分散（Complexity）の逆数（＝１／輝度ヒストグラムの分散（Complexity））を算出してフィルタ係数設定部１０３へ転送する。
【００７７】
補正処理部３００は、ステップＳ１２０において、低域画像の画素値とテクスチャ特徴量とに基づいて高域画像に対する判別分析に基づく補正処理を行う判別分析部３０１を有する。この判別分析部３０１は、高域画像Ｈに対して線形判別による補正を行って不要な高周波の除去を行う。  
この補正処理部３００は、線形判別の処理により、細胞内部の微細構造、又はノイズによる不要な高周波成分を有すると思われる画素の特定を行う。線形判別は、高域画像Ｈから求めたテクスチャ特徴量Ｆ（ｋ，ｌ）、及び低域画像Ｌの画素値Ｂ（ｋ，ｌ）をパラメータとした上記式（９）の演算、図１２に示す線形判別関数の値Ｄ（ｋ，ｌ）に基づいて行う。  
補正処理部３００は、線形判別関数の値Ｄ（ｋ，ｌ）が０以上の場合、テクスチャ特徴量Ｆが小さく、低域画素値Ｂが小さいことから輪郭線上に無い画素と推測されるので、判別対象画素の座標に対応する高域画像Ｈ上の画素値を０に置き換える。補正処理部３００は、以上の処理を全画素に対して行う。
【００７８】
補正処理部３００は、ステップＳ７０において、上記の通り、高域画像Ｈの全画素について処理を実施したか否かをチェックし、未処理の画素がある場合上記ステップＳ３０に戻る。全ての画素について処理が実施された場合、補正処理部３００は、ステップＳ８０に進む。
【００７９】
閾値処理部２０２は、ステップＳ８０において、補正処理部３００から転送された補正処理後の高域画像Ｈ’に対する閾値処理により２値化を行い、所定の閾値以上の高域成分を含む画素を細胞輪郭線として細胞輪郭線画像Ｈ’’を形成する。この細胞輪郭線画像Ｈ’’は、境界線合成部２０４に転送される。
【００８０】
このように上記第３の実施の形態によれば、低域画像Ｌの画素値とテクスチャ特徴量とに基づいて高域画像Ｈに対する判別分析、例えば高域画像Ｈに対して線形判別による補正を行って不要な高周波の除去を行うので、フィルタ処理等による補正処理と比べ、簡潔かつ高速な処理により補正することができる。
【符号の説明】
【００８１】
１００：撮像部、１０１：帯域分割部、１０２：テクスチャ特徴量算出部、１０３：フィルタ係数設定部、１０４：フィルタ処理部、１０５：境界線形成部、１０６：出力部、１０７：システムコントローラ、１１０：低域生成部、１１１：高域生成部、１２０：概形形成部、１２１：合成部、２００：テクスチャ特徴量算出部、２０１：境界線形成部、２０２：閾値処理部、２０３：概形形成部、２０４：境界線合成部、３００：補正処理部、３０１：境界線判別分析部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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