(57)【要約】【課題】尿中有形成分分析においてそのような画像を処理する場合に、さらなる解析処理速度の向上、装置の単純化、価格低下などを目的とする。【解決手段】以下の（１）〜（８）の工程を含む尿検体分析方法。（１）被検液の攪拌（２）分注（３）染色液の添加（４）被検液と染色液の混合液を透光板に分注（５）透光板を撮像ステージに載置（６）被検液中の有形成分の標本像を拡大（７）自動焦点での撮像（８）有形成分の境界決定方法をその一工程として含む、撮像画像の処理、識別【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
尿検体に由来する有形成分の形態を直接光学的に撮像した画像の処理において、前記有形成分の境界を決定する方法であって、
試料中の有形成分を撮像した画像の各画素の濃度情報が２値信号に変換された２値画像に基づいて、その２値画像における有形成分領域に位置する各画素について、周囲を取り囲む近傍画素の２値信号の値を示す近傍画素状態値を取得するとともに、有形成分領域の頂点に位置する第１画素の座標を求め、その座標に位置する第１画素を始点とし、第１画素の近傍画素状態値を参照して次に連接すべき第２画素を決定し、第１画素から第２画素に連接する方向を示す第１絶対連接方向値に基づいて第２画素の近傍画素状態値を正規化し、正規化された近傍画素状態値を参照して次に連接すべき方向を示す相対連接方向値を求め、第１絶対連接方向値と前記相対連接方向値とから次に連接すべき方向を示す第２絶対連接方向値を算出することにより、次に連接すべき第３画素を決定し、これを有形成分の境界に位置する各画素について繰り返すことにより有形成分の境界を追跡する
有形成分の境界決定方法。
【請求項２】
以下の（１）〜（８）に記載の工程を少なくとも含む尿検体分析方法であって、前記尿検体分析方法の工程（８）において、さらに請求項１に記載の有形成分の境界決定方法をその一工程として含む尿検体分析方法。
（１）サンプル容器中の尿被検液を攪拌する工程
（２）攪拌した尿被検液を分注する工程
（３）尿被検液と混合するための染色液を添加する工程
（４）尿被検液と染色液の混合液を被覆透光板一体型透光板の間隙部分に分注する工程
（５）被覆透光板一体型透光板を撮像ステージに載置する工程
（６）尿被検液中の有形成分の標本像を拡大する工程
（７）有形成分の標本像の焦点を自動で合せ、有形成分の標本像を撮像する工程
（８）撮像された画像を処理して、各種成分に識別する工程
【請求項３】
尿検体に由来する有形成分の形態を直接光学的に撮像した画像の処理において、前記有形成分の境界を決定するための装置であって、
試料中の有形成分を撮像した画像の各画素の濃度情報を２値信号に変換する２値化部と、
２値化部により得られた２値画像に基づいて、その２値画像における有形成分領域に位置する各画素について、周囲を取り囲む近傍画素の２値信号の値を示す近傍画素状態値を取得する画素抽出部と、
有形成分領域の頂点に位置する第１画素の座標を求める座標抽出部と、
座標抽出部で得られた座標に位置にする第１画素を始点とし、画素抽出部によって取得された第１画素の近傍画素状態値を参照して次に連接すべき第２画素を決定し、第１画素から第２画素に連接する方向を示す第１絶対連接方向値に基づいて第２画素の近傍画素状態値を正規化し、正規化された近傍画素状態値を参照して次に連接すべき方向を示す相対連接方向値を求め、第１絶対連接方向値と前記相対連接方向値とから次に連接すべき方向を示す第２絶対連接方向値を算出することにより、次に連接すべき第３画素を決定し、これを粒子の境界に位置する各画素について繰り返すことにより有形成分の境界を追跡するエッジトレース部と
を備えてなる有形成分の境界決定装置。
【請求項４】
以下の（１）〜（８）に記載の構成を少なくとも含む尿検体分析装置であって、前記尿検体分析装置において、さらに請求項３に記載の有形成分の境界決定装置を含む尿検体分析装置。
（１）サンプル容器中の尿被検液を攪拌する手段
（２）攪拌した尿被検液を分注する手段
（３）尿被検液と混合するための染色液を添加する手段
（４）尿被検液と染色液の混合液を被覆透光板一体型透光板の間隙部分に分注する手段
（５）透光板上の尿被検液を撮像するための撮像ステージ
（６）尿被検液中の有形成分の標本像を拡大する手段
（７）有形成分の標本像の焦点を自動で合わせる機能を有し、当該像を撮像する手段
（８）撮像された画像を処理して各種成分に識別する手段
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば尿中に含まれる血球類などの有形成分を、画像解析技術を用いて自動分析するための装置及び方法に関する。さらに詳しくは、有形成分の形態を直接光学的に撮像した画像を処理する方法において、画像中の有形成分の輪郭をトレースする、有形成分の境界決定方法および装置に関する。例えば血球や細胞などの粒子を、顕微鏡を介してビデオカメラ等で撮像して画像メモリに取り込み、この取り込んだ画像中の有形成分領域の境界を画像処理によって決定する有形成分の境界決定方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
尿中に含まれる血球類などの有形成分を、画像解析技術を用いて自動分析するための装置及び方法が知られている。例えば、特許文献１に記載の装置は、サンプル容器中の原尿被検液を攪拌する手段と、攪拌した原尿被検液を分注する手段と、原尿被検液と混合するための染色液を添加する手段と、原尿被検液と染色液の混合液を被覆透光板一体型透光板の間隙部分に分注する手段と、透光板上の原尿被検液を撮像するための撮像ステージと、原尿被検液中の有形成分の標本像を拡大する手段と、有形成分の標本像の焦点を自動で合わせる機能を有し、当該像を顕微鏡などで撮像する手段と、撮像された画像を処理して各種成分に識別する手段とを有し、尿中の有形成分分析（尿沈渣分析など）にかかわる作業の全て又は一部を自動化している。
【０００３】
画像解析においては、物体の形状を知ることにより、その物体の特徴や傾向を知ることができる。例えば、画像中の物体領域の境界に着目し、粒子などの物体の輪郭をトレース（追跡）することにより、粒子の周囲長や面積などの特徴量を算出し、どのような形状をしているかを数値的に把握する方法が挙げられる。例えば特許文献２には、試料中の粒子を撮像した画像の各画素の濃度情報が２値信号に変換された２値画像に基づいて、その２値画像における粒子領域に位置する各画素について、周囲を取り囲む近傍画素の２値信号の値を示す近傍画素状態値を取得するとともに、粒子領域の頂点に位置する第１画素の座標を求め、その座標に位置する第１画素を始点とし、第１画素の近傍画素状態値を参照して次に連接すべき第２画素を決定し、第１画素から第２画素に連接する方向を示す第１絶対連接方向値に基づいて第２画素の近傍画素状態値を正規化し、正規化された近傍画素状態値を参照して次に連接すべき方向を示す相対連接方向値を求め、第１絶対連接方向値と前記相対連接方向値とから次に連接すべき方向を示す第２絶対連接方向値を算出することにより、次に連接すべき第３画素を決定し、これを粒子の境界に位置する各画素について繰り返すことにより粒子の境界を追跡する粒子の境界決定方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３９２４８７０号
【特許文献２】特許第４２９９９０８号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献２に記載の方法は、イメージングフローサイトメータ等を流れる粒子を対象としたものであって、物体の形態を直接光学的に撮像した画像を処理する方法については全く言及されていない。本発明は、尿中有形成分分析においてそのような画像を処理する場合に、さらなる解析処理速度の向上、装置の単純化、価格低下などを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の有形成分の境界決定方法は、有形成分の形態を直接光学的に撮像した画像を処理する方法において、試料中の有形成分を撮像した画像の各画素の濃度情報が２値信号に変換された２値画像に基づいて、その２値画像における有形成分領域に位置する各画素について、周囲を取り囲む近傍画素の２値信号の値を示す近傍画素状態値を取得するとともに、有形成分領域の頂点に位置する第１画素の座標を求め、その座標に位置する第１画素を始点とし、第１画素の近傍画素状態値を参照して次に連接すべき第２画素を決定し、第１画素から第２画素に連接する方向を示す第１絶対連接方向値に基づいて第２画素の近傍画素状態値を正規化し、正規化された近傍画素状態値を参照して次に連接すべき方向を示す相対連接方向値を求め、第１絶対連接方向値と前記相対連接方向値とから次に連接すべき方向を示す第２絶対連接方向値を算出することにより、次に連接すべき第３画素を決定し、これを有形成分の境界に位置する各画素について繰り返すことにより有形成分の境界を追跡することを特徴とする。
【０００７】
典型的な本発明は以下に示すとおりのものである。
［項１］
尿検体に由来する有形成分の形態を直接光学的に撮像した画像の処理において、前記有形成分の境界を決定する方法であって、
試料中の有形成分を撮像した画像の各画素の濃度情報が２値信号に変換された２値画像に基づいて、その２値画像における有形成分領域に位置する各画素について、周囲を取り囲む近傍画素の２値信号の値を示す近傍画素状態値を取得するとともに、有形成分領域の頂点に位置する第１画素の座標を求め、その座標に位置する第１画素を始点とし、第１画素の近傍画素状態値を参照して次に連接すべき第２画素を決定し、第１画素から第２画素に連接する方向を示す第１絶対連接方向値に基づいて第２画素の近傍画素状態値を正規化し、正規化された近傍画素状態値を参照して次に連接すべき方向を示す相対連接方向値を求め、第１絶対連接方向値と前記相対連接方向値とから次に連接すべき方向を示す第２絶対連接方向値を算出することにより、次に連接すべき第３画素を決定し、これを有形成分の境界に位置する各画素について繰り返すことにより有形成分の境界を追跡する
有形成分の境界決定方法。
［項２］
以下の（１）〜（８）に記載の工程を少なくとも含む尿検体分析方法であって、前記尿検体分析方法の工程（８）において、さらに項１に記載の有形成分の境界決定方法をその一工程として含む尿検体分析方法。
（１）サンプル容器中の尿被検液を攪拌する工程
（２）攪拌した尿被検液を分注する工程
（３）尿被検液と混合するための染色液を添加する工程
（４）尿被検液と染色液の混合液を被覆透光板一体型透光板の間隙部分に分注する工程
（５）被覆透光板一体型透光板を撮像ステージに載置する工程
（６）尿被検液中の有形成分の標本像を拡大する工程
（７）有形成分の標本像の焦点を自動で合せ、有形成分の標本像を撮像する工程
（８）撮像された画像を処理して、各種成分に識別する工程
［項３］
尿検体に由来する有形成分の形態を直接光学的に撮像した画像の処理において、前記有形成分の境界を決定するための装置であって、
試料中の有形成分を撮像した画像の各画素の濃度情報を２値信号に変換する２値化部と、
２値化部により得られた２値画像に基づいて、その２値画像における有形成分領域に位置する各画素について、周囲を取り囲む近傍画素の２値信号の値を示す近傍画素状態値を取得する画素抽出部と、
有形成分領域の頂点に位置する第１画素の座標を求める座標抽出部と、
座標抽出部で得られた座標に位置にする第１画素を始点とし、画素抽出部によって取得された第１画素の近傍画素状態値を参照して次に連接すべき第２画素を決定し、第１画素から第２画素に連接する方向を示す第１絶対連接方向値に基づいて第２画素の近傍画素状態値を正規化し、正規化された近傍画素状態値を参照して次に連接すべき方向を示す相対連接方向値を求め、第１絶対連接方向値と前記相対連接方向値とから次に連接すべき方向を示す第２絶対連接方向値を算出することにより、次に連接すべき第３画素を決定し、これを粒子の境界に位置する各画素について繰り返すことにより有形成分の境界を追跡するエッジトレース部と
を備えてなる有形成分の境界決定装置。
［項４］
以下の（１）〜（８）に記載の構成を少なくとも含む尿検体分析装置であって、前記尿検体分析装置において、さらに項３に記載の有形成分の境界決定装置を含む尿検体分析装置。
（１）サンプル容器中の尿被検液を攪拌する手段
（２）攪拌した尿被検液を分注する手段
（３）尿被検液と混合するための染色液を添加する手段
（４）尿被検液と染色液の混合液を被覆透光板一体型透光板の間隙部分に分注する手段
（５）透光板上の尿被検液を撮像するための撮像ステージ
（６）尿被検液中の有形成分の標本像を拡大する手段
（７）有形成分の標本像の焦点を自動で合わせる機能を有し、当該像を撮像する手段
（８）撮像された画像を処理して各種成分に識別する手段
【発明の効果】
【０００８】
本発明の有形成分分析装置及び有形成分分析方法によれば、被検液中の有形成分の分析にかかわる作業が簡素化され、検査技師の負担を低減させることができる。また、測定対象が流体でないため標本像の焦点を容易に合わせることができ、更にフローセルを使用せずに透光板を用いるので、一回使い切り（ディスポーザル）のものを使用することができ、前検体のキャリーオーバや染色液による汚染の可能性がゼロである。即ち、本発明により、精密性、正確性の高い分析結果を提供することができる。
また、本発明によれば、尿検体に由来する有形成分の境界の追跡に際しては、有形成分領域の頂点に位置する画素を始点とし、有形成分の境界に位置する画素の連接してきた方向を基準とする相対連接方向値を求めることにより次に連接する方向の絶対連接方向値を算出するようにしているので、有形成分の画像の境界の追跡を、高速かつ少ない回路規模（高集積化）で行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】カバーガラス一体型スライドガラス１の斜視図である。
【図２】本発明の有形成分分析装置の一例を示す図である。
【図３】本発明の有形成分分析装置の他の例を示す図である。
【図４】本発明の有形成分分析方法の一例を示す工程ブロック図である。
【図５】本発明の有形成分分析方法の他の例を示す工程ブロック図である。
【図６】尿中ＡＴＰ濃度と菌数との相関図である。
【図７】この発明の物体の境界決定装置の構成を示すブロック図である。
【図８】着目画素に対する８近傍画素の定義を示す説明図である。
【図９】着目画素を合む８近傍画素の２値状態の一例を示す説明図である。
【図１０】エッジトレース部の詳細構成を示すブロック図である。
【図１１】連接方向を示す説明図である。
【図１２】連接方向とＸ，Ｙアドレスカウンタの増減値との関係を示す説明図である。
【図１３】着目画素に対する８近傍画素の対称性を示す説明図である。
【図１４】８近傍画素状態値のビット配置を示す説明図である。
【図１５】８近傍画素状態値をシフトさせた状態を示す説明図である。
【図１６】正規化前の８近傍画素状態値の一例を示す説明図である。
【図１７】正規化前の８近傍画素状態値の一例を示す説明図である。
【図１８】正規化前の８近傍画素状態値の一例を示す説明図である。
【図１９】正規化前の８近傍画素状態値の一例を示す説明図である。
【図２０】第１論理演算器いおける論理演算の真理値を示す説明図である。
【図２１】境界の前連接方向に対して２２５°転進する例を示す説明図である。
【図２２】境界の前連接方向に対して２２５°転進する例を示す説明図である。
【図２３】境界の前連接方向に対して１３５°転進する例を示す説明図である。
【図２４】エッジトレース時の処理動作を示すフローチャートである。
【図２５】グレースケール画像の一例を示す説明図である。
【図２６】２値画像保持メモリの記憶内容の一例を示す説明図である。
【図２７】８近傍画素メモリの記憶内容の一例を示す説明図である。
【図２８】８近傍画素メモリのラスタースキャンの様子を示す説明図である。
【図２９】着目画素が（Ｅ０）Ｈの８近傍画素状態値を示す説明図である。
【図３０】着目画素が（Ｅ０）Ｈの８近傍画素状態値を並べ替えた場合のビット配置を示す説明図である。
【図３１】８近傍画素メモリにおける境界の追跡状態を示す説明図である。
【図３２】粒子の境界を一周してエッジトレースを終了する状態を示す説明図である。
【図３３】従来の物体の境界追跡方法を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の実施形態の一つは、尿検体に由来する有形成分の形態を直接光学的に撮像した画像の処理において、前記有形成分の境界を決定する方法である。
【００１１】
本発明の有形成分の境界決定方法において、境界決定の対象となる尿検体に由来する有形成分は、被検液中に分散ないし懸濁しているものであれば特に限定されるものではない。例えば、赤血球（変形赤血球、各種由来赤血球）、白血球、上皮細胞類（扁平上皮細胞、移行上皮細胞、尿細管上皮細胞、円形上皮細胞、尿道円柱上皮細胞、前立腺上皮細胞、精嚢腺上皮細胞、子宮内膜上皮細胞、卵円形脂肪体、細胞質内封入体細胞、多辺形細胞など）、円柱類（硝子円柱、上皮円柱、顆粒円柱、蝋様円柱、脂肪円柱、赤血球円柱、白血球円柱、細胞円柱、硝子白血球円柱、ヘモグロビン円柱、ヘモジリデン円柱、ミオグロビン円柱、アミロイド円柱、蛋白円柱、空胞変形円柱、血小板円柱、細菌円柱、ビリルビン円柱、塩類円柱など）、微生物類（真菌、細菌、脂肪球、原虫、トリコモナス、精子など）、結晶・塩類（尿酸塩、リン酸塩、シュウ酸カルシウム、ビリルビン、シスチン、コレステロール、２，８−ジヒドロキシアデニン結晶など）、その他（核内封入体細胞、脂肪顆粒細胞、大食細胞、異型細胞）等が分析対象となる有形成分として挙げられる。
【００１２】
本発明の有形成分の境界決定方法において、有形成分の形態を直接光学的に撮像する手段としては、撮像した物体の画像を電気信号に変換して出力することが可能なものであればよく、デジタルカメラ、ＣＣＤカラービデオカメラ等が挙げられる。また、撮像手段には、有形成分の標本像の焦点を自動で合わせる機能（オートフォーカス機能）を付加しておくのが好ましい。拡大手段は、撮像前の標本像を光学的に拡大するものであっても良いし、撮像された標本像の画像をデジタル処理等して拡大するものであっても良い。具体的には、前記カメラに取り付けられるズームレンズや対物レンズ等が挙げられる。
【００１３】
本発明の有形成分の境界決定方法においては、まず、試料中の有形成分を撮像した画像の各画素の濃度情報を２値信号に変換し、その２値画像に基づいて、その２値画像における有形成分領域に位置する各画素について、周囲を取り囲む近傍画素の２値信号の値を示す近傍画素状態値を取得する。次に、有形成分領域の頂点に位置する第１画素の座標を求め、その座標に位置する第１画素を始点とし、第１画素の近傍画素状態値を参照して次に連接すべき第２画素を決定する。次に、第１画素から第２画素に連接する方向を示す第１絶対連接方向値に基づいて第２画素の近傍画素状態値を正規化し、正規化された近傍画素状態値を参照して次に連接すべき方向を示す相対連接方向値を求める。上記構成においては、次に連接する方向の絶対連接方向値を、前に連接してきた方向の絶対連接方向値に相対連接方向値を加えることにより算出することができる。具体的には、第１絶対連接方向値と前記相対連接方向値とから次に連接すべき方向を示す第２絶対連接方向値を算出することができる。これにより、次に連接すべき第３画素を決定し、これを有形成分の境界に位置する各画素について繰り返すことにより有形成分の境界を追跡することができる。
【００１４】
複数の画素をスキャンして得られたアナログ映像信号のグレースケール（多値画像）で表したディジタル信号への変換、ディジタル信号の２値信号への変換、２値信号の近傍画素状態値への変換および連接方向値の算出等は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏポートからなるマイクロコンピュータを備えた画像処理装置（イメージプロセッサ）で行うことができる。
【００１５】
以下、この発明を詳述する。なお、これによって本発明が限定されるものではない。
【００１６】
（１）尿検体に由来する有形成分の形態の直接光学的撮像手段、および、前記手段で撮像した画像を用いて尿検体の有形成分を分析する方法
尿検体に由来する有形成分の形態を直接光学的に撮像する手段は、特に限定されないが、例えば、有形成分が含まれる被検液を透光板上に載置し、これを顕微鏡などで撮像すればよい。
また、前記手段で撮像した画像を用いて尿検体の有形成分を分析する方法は、特に限定されないが、例えば、（１）透光板上に被検液を載置する工程と、（２）必要であれば被検液中の有形成分の標本像を拡大する工程と、（３）有形成分の標本像の焦点を自動で合せ、有形成分の標本像を撮像する工程と、（４）撮像された画像を処理して、各種成分に識別する工程とを少なくとも有する方法が挙げられる。
前記方法を実施する手段は、特に限定されないが、例えば、透光板上の被検液を撮像するための撮像ステージと、必要であれば被検液中の有形成分の標本像を拡大する手段（以下、「拡大手段」という。）と、標本像を撮像する手段（以下、「撮像手段」という。）と、撮像された画像を処理して各種成分に識別する手段（以下、「識別手段」という。）とを有する有形成分分析装置が挙げられる。
【００１７】
（１−１）透光板
前記透光板は透光性を有し、被検液を載置可能なものであれば良く、例えば、スライドガラス等が挙げられる。スライドガラスは一回使い切り（ディスポーザブル）であるため、前検体のキャリーオーバや染色剤による汚染の可能性がゼロであり、信頼性の高い測定結果を提供することができる。透光板の材料は、プラスチック（合成樹脂）、ガラスなど透光性を有するものであれば、特に限定されるものではない。なお、プラスチックの場合は、必要に応じて親水性を向上させるための化学的処理を施すのが良い。
【００１８】
前記透光板に載置された被検液は、被覆透光板で被覆されていても良い。被覆透光板としては、例えばカバーガラスが挙げられる。被覆透光板の材料としては、上記した透光板と同様のものが挙げられるが、特に限定されるものではない。
図１は、被覆透光板となるカバーガラスと、透光板となるスライドガラスとが一体的に形成された、カバーガラス一体型スライドガラス１の斜視図である。図１（ａ）ではスライドガラス部２上に載置されたカバーガラス部３の対向する二辺が接着剤４などで封止され、残りの対向する二辺が開放状態になっている。図１（ｂ）はスライドガラス部２上に載置されたカバーガラス部３の三辺が接着剤４などで封止され、残りの一辺が開放状態になっている。被検液を開放された一辺から分注すると、毛細管現象によりスライドガラス部２とカバーガラス部３との間隙に被検液が注入される。即ち、透光板であるスライドガラス部２に被検液が載置される。このようにカバーガラス一体型スライドガラス１を用いれば、簡単に所定量を正確に注入させることができ、カバーガラスをセットする煩雑な標本作製工程を省力化することができる。
【００１９】
（１−２）撮像ステージ
前記透光板上の被検液を撮像するための撮像ステージは、透光板を載置し得るものであれば良く、特に限定されないが、撮像位置を変更できるように移動可能なものであるのが好ましい。移動は手動で行っても良いが、例えばサーボモータ、ステッピングモータやリニアモータ等を使用して機械的に行うのが好ましい。
【００２０】
（１−３）撮像手段
撮像手段としては、撮像した物体の画像を電気信号に変換して出力することが可能なものであればよく、デジタルカメラ、ＣＣＤカラービデオカメラ等が挙げられる。また、撮像手段には、有形成分の標本像の焦点を自動で合わせる機能（オートフォーカス機能）を付加しておくのが好ましい。拡大手段は、撮像前の標本像を光学的に拡大するものであっても良いし、撮像された標本像の画像をデジタル処理等して拡大するものであっても良い。具体的には、前記カメラに取り付けられるズームレンズや対物レンズ等が挙げられる。
【００２１】
被検液中の有形成分としては、血球類や細菌などの数μｍの大きさのものから、円柱などの数百μｍの大きさのものまでがある。従って、拡大手段の有する拡大倍率は、一種類のみとするよりも、二種類以上とするのが好ましい。この場合、小型の有形成分から大型の有形成分までをより精度よく解析することができる。また、拡大倍率は連続的に変化するものであっても良い。拡大倍率は有形成分に合わせて適宜決定すれば良い。
【００２２】
（１−４）識別手段
識別手段は、撮像された画像中の有形成分をその形態等に基づいて分類し、識別するものである。識別手段には、予め設定された視野分の全識別結果から分析結果を算出する機能と、分析結果を出力器から出力する機能とを付加するのが好ましい。なお、ここでいう予め設定された視野分とは、撮像する視野（画像）数のことをいう。また、識別手段には撮像された画像を一旦記憶しておくためのメモリ等を備えておくのが好ましい。
【００２３】
識別手段としては、例えば、上記の識別を行うようにプログラミングされたコンピュータ、論理回路で構成された識別装置等が挙げられる。このうち、識別手段としてコンピュータを用いれば、各工程の動作、画像処理、記憶、計算、出力等すべての制御がソフト上で行えるようになり好ましい。
【００２４】
識別手段は学習機能を有しているのが好ましい。学習認識機能を有することによって、正確性、精密性の高い測定結果が提供される。識別手段は、（１）赤、緑、青を明度と色度とに分離する色抽出の範囲指定、（２）穴埋め、線分の書き込み、画像の切り離しからなる二値画像処理の範囲指定、（３）画像の特徴量（面積、円形度係数、円相当径、周囲長、絶対最大長、フェレ径Ｘ／Ｙ比、最大弦長Ｘ／Ｙ比、短軸長さ／長軸長さ比など）の範囲指定を学習し、識別を行うことができる。
【００２５】
（１−４−１）染色剤などの利用
また、識別手段による上記画像処理は、ソフトウェアにより、有形成分の形態に基づいて有形成分を分類分析するため、明らかに形状の違う円柱や扁平上皮などの分類に関しては精度が高いが、小型な腎上皮細胞や赤血球、白血球、細菌などの形態が似かよった場合には、分析能はどうしても低下してしまう。
【００２６】
そこで、本発明の装置においては、被検液に成分識別を助力するための染色剤などの試薬を添加する手段を本発明の装置に更に付加することによって、本発明の方法においては、被検液に成分識別を助力するための染色剤などの試薬を添加する工程を加えることによって、上記の形態の似かよった成分を分類し、分析能を向上させることができる。
【００２７】
試薬は特に限定されないが、一般的に知られているものとしてＳｔｅｒｎｈｅｉｍｅｒ−Ｍａｌｂｉｎ染色法（ＳＭ染色法）、Ｓｔｅｒｎｈｅｉｍｅｒ  染色法（Ｓ染色法、ＮＳ染色法またはＳｔｅｒｎｈｅｉｍｅｒ  染色法の変法）、Ｐｒｅｓｃｏｔｔ−Ｂｒｏｄｉｅ  染色法、Ｂｅｈｒｅ−Ｍｕｈｌｂｅｒｇ染色法（ＢＭ染色法）、ＳｕｄａｎＩＩＩ染色法、Ｌｕｇｏｌ  染色法、ｈｅｍｏｓｉｄｅｒｉｎ  染色法、Ｐａｐａｎｉｃｏｌａｏｕ染色法、４−ｃｈｌｏｒｏ−１−ｎａｐｈｔｈｏｌ  法、Ｆｉｅｌｄ  染色法、Ｑｕａｇｌｉｎｏ−Ｆｌｅｍａｎｓ法、Ｋａｐｌｏｗ法、佐藤・関谷法、ベルリン青法、ギムザ染色法、ライト染色法、パッペンハイム染色法、コンゴー赤染色法、メチル緑・ピロニン染色法、アルシアン青染色法、ショール染色法、フォイルゲン染色法、オイル赤Ｏ染色法、Ｂｒｅｃｋｅｒ  法、ハインツ小体染色法、中性赤・ヤーヌス緑超生体染色法、ブリリアントクレシル青染色法（「臨床検査アトラス１  尿沈渣」、「臨床検査技術全書３  血液検査」、「臨床検査法提要」、「染色法のすべて  ＭＥＤＩＣＡＬ  ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ別冊」）等のうち少なくとも一法に用いられている成分の一種類または二種類以上を含有するものが挙げられる。例えば、ある一つの染色法で用いられる複種類の染色剤及び添加剤の中から幾つかの染色剤及び添加剤を選択し、これらを組み合わせて試薬としても良いし、それぞれ別の染色法で用いられている複種類の染色剤を組み合わせて試薬としても良い。
【００２８】
なお、上記染色剤には、染色剤の保存安定性や防腐性能を高めるために、一般的に知られている防腐（抗菌）剤（各種抗生物質、ＥＤＴＡ塩類、ホウ酸、クエン酸、ＮａＮ３  、プロクリン、ベンツイソチアゾロン、ピリチオン、Ｎ−メチルイソチアゾール等）を添加しても良い。また、染色液を至適ｐＨに保つ為に各種緩衝液を添加したり、有形成分の形態を保持するために各種塩類（ＥＤＴＡ塩類、石炭酸塩、シュウ酸塩、クエン酸塩、ＮａＣｌ、ＫＣｌ、ＣａＣｌ２、ＡｌＣｌ３  等）、各種糖類（グルコース、フラクトース、ガラクトース、マルトース、キシリトール、ソルビトール）、シクロデキストリン類、グルタルアルデヒドを添加しても良い。更に、測定の妨げとなる不溶性物質を除くために各種界面活性剤や酵素類を添加しても良い。
【００２９】
（１−４−２）有形成分に起因する光学的特徴量の利用
さらに、形態による分類分析では十分な結果が期待できない場合には、本発明の装置においては、識別手段に、有形成分に起因する光学的特徴量に基づいて有形成分の量を算出する機能を付加するのが、又本発明の方法においては、有形成分に起因する光学的特徴量に基づいて、有形成分の量を算出することが好ましい。
【００３０】
例えば、被検液中の細菌類などの微生物の量を測定する際、分析精度をより向上させることを目的として発光試薬を被検液中に添加することができる。しかし、細菌類はその状態（死菌、生菌）によって染色度合いが異なるため、分析能が低下してしまう。そこで、さらに分析能を向上させるため、微生物がＡＴＰ（アデノシン三リン酸）を産出することを利用し、被検液中のＡＴＰを測定する工程を加えることによって細菌類の量を正確に測定することができる。ＡＴＰの測定は、ルシフェラーゼ、ルシフェリンなどを含むＡＴＰ試薬を利用し、ＡＴＰ量に応じた発光量（光学的特徴量）を検知することによって行うことができる（下記式参照）。
【００３１】
ルシフェラーゼ
ルシフェリン＋ＡＴＰ＋Ｏ２→→→→→→オキシルシフェリン＋ＡＭＰ＋ＣＯ２＋（光）
【００３２】
（１−５）画像記憶手段
また、本発明の装置には、撮像された画像を処理して各種成分に識別した結果を記憶しておく手段（画像記憶装置）が備えられているのが好ましい。記憶しておく手段としては、記憶容量の大きい光磁気ディスク、固定ディスク、デジタルビデオディスク、ＣＤ−Ｒ等の補助記憶装置が挙げられる。
【００３３】
（１−６）インターフェイス
本発明の装置に用いられる出力器としては、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、プリンタ等の出力装置や上記補助記憶装置が挙げられる。なお、出力装置としてディスプレイを用いる場合には、メニュー選択によって、測定結果や画像データの他、時刻、現在の装置の状況（各検体の測定状況、各検体又は選択した検体の測定終了予定時刻又は必要残時間、廃液タンクの廃液量、純水タンクの残量、各試薬の残量、洗剤の残量、スライドガラスの残数）等を表示する機能や、選択指定した情報のみを離れた場所から読み取れるように拡大表示する機能を付加しても良い。
【００３４】
（１−７）その他の機能
本発明の装置においては、識別手段に、分類不可能な有形成分について「その他成分」なる項目に分類する機能、又はその画像を後に呼び出して、技師が直接目視により判断し、その判断結果をデータに付け加えたり修正したりできる機能を付加しても良い。
【００３５】
本発明の装置には、ディスプレイの表示メニューの選択や当該装置の操作をリモコン装置を用いて遠隔操作できる機能を付加しても良い。更に、本発明の装置には、何らかのアクシデントが発生した場合、廃液タンクが満杯になった場合、純水、各試薬、洗剤、スライドガラス等の残りが少なくなった場合等には、画面表示、音又は信号によって警告を発する機能を付加しても良い。
【００３６】
本発明の装置には、緊急の分析に対応するため、分析中の検体の次に緊急検体（緊急の分析を要する検体）を優先して割り込ませる機能、又は分析を一時停止して直ちに緊急検体を分析する機能を付加しても良い。なお、緊急の分析は迅速に行う必要があるため、例えば緊急分析用ボタンを設置し、該ボタンの操作のみで装置に緊急の分析を行わせるようにするのが好ましい。
【００３７】
上記で説明した方法は、容易に全自動で行うことができる。即ち、自動で透光板上に被検液を載置する工程が行われ、拡大手段により被検液中の有形成分の標本像を拡大する工程が行われ、撮像手段により有形成分の標本像の焦点を自動で合せ、有形成分の標本像を撮像する工程が行われ、識別手段により撮像された画像を処理して、各種成分に識別する工程が行われる。
【００３８】
（１−８）図に基づく説明
以下、上記の装置及び方法の例を図に基づいて説明するが、上記の装置及び方法はこれらの例に限定されるものではない。
（例１）
図２は、本発明の有形成分分析装置の一例を示す図であり、尿沈渣成分の分析装置を示す。
図２の例では、透光板としてはスライドガラス５が用いられている。スライドガラス５は、図１（ａ）に示したようにカバーガラスと一体的に形成されて、カバーガラス一体型スライドガラスとなっている。スライドガラス５は撮像ステージとなるＸＹテーブル６上に載置されている。ＸＹテーブル６には駆動源としてステップモータが組み込まれている。ＸＹテーブル６は駆動回路１１からの信号を受けて駆動され、スライドガラス５をＸ座標軸方向及びＹ座標軸方向に自在に移動、停止させて撮像位置を変更する。
【００３９】
撮像手段としては自動焦点機能付きのＣＣＤカメラ１０が用いられている。ＣＣＤカメラ１０には拡大手段として、対物レンズが取り付けられている。
識別手段は、画像処理制御回路１２、画像メモリ１４、特徴抽出回路１５、識別演算回路１６、中央制御部１７および演算回路２２で構成されており、同図では点線で囲まれている。２３は、出力装置として用いられているディスプレイである。１８は各種成分に識別した結果を記憶するための画像記憶装置である。次に、本発明の装置で行われる処理を時系列に説明する。
【００４０】
最初に、被検液となる尿検体をサンプル容器からプローブによって、三本の反応管１９ａ、１９ｂ、１９ｃに必要量分注する。なお、より均一に分注するため、尿検体は分注前に攪拌している。サンプル容器として予めバーコードが貼り付けられた容器を用いるのであれば、バーコード読み取り装置にて、予めバーコードを読み取る。バーコードを使用することによってサンプルの有無、種類、検体番号を読み取れば、以後の処理データおよびサンプルの識別を容易に行える。
次に、染色液を反応管１９ａに必要量注入し、有形成分の染色を行う。約２分後、反応管１９ａから被検液と染色液との反応液を分取し、カバーガラス一体型スライドガラス（スライドガラス５）に注入する。なお、染色反応時間や反応温度は任意に設定している。
【００４１】
次に、被検液を撮像するため、光源となるランプ７から光を照射する。ランプ７から照射された光（点線部）は光軸上を進み、コンデンサレンズ８を通ってスライドガラス５上の被検液上に集光される。被検液中の有形成分の標本像は対物レンズ９により結像位置に形成され、この結像位置の標本像は、ＣＣＤカメラ１０の撮像面上に画像として投影され、光電変換される。
【００４２】
画像処理制御回路１２は、駆動回路１１を制御してＸＹテーブル６の移動又は停止を制御するとともに、ＸＹテーブル６が停止した際に、ＣＣＤカメラ１０に撮像を行わせる。ＣＣＤカメラ１０で得られた画像は、Ａ／Ｄ変換器１３によりデジタル化される。画像処理制御回路１２は、このデジタル化された画像データを画像メモリ１４に格納する。
【００４３】
画像処理制御回路１２は、画像メモリ１４への格納の終了後、さらにＸＹテーブル６を移動させて撮像位置（視野）を変え、上記と同様に撮像、Ａ／Ｄ変換、メモリへの格納を行う。画像処理制御回路１２は、この一連の動作を予め設定された視野数になるまで繰り返し行う。なお、撮像位置を変更するためのＸＹテーブル６の移動は、一視野分の画像解析が終了してから行うように制御しても良い。
【００４４】
次に、画像処理制御回路１２は、画像メモリ１４に格納された画像データを、特徴抽出回路１５へ入力する。特徴抽出回路１５は、画像の特徴量（例えば、有形成分の面積、円形度係数、円相当径、周囲長、絶対最大長、フェレ径Ｘ／Ｙ比、最大弦長Ｘ／Ｙ比、短軸長さ／長軸長さ比など）を一次パラメータとして抽出する。画像処理制御回路１２は、これら一次パラメータ及びこれらの組合せ演算で生じる二次パラメータを識別演算回路１６に入力する。
【００４５】
識別演算回路１６は、ニューラルネットワークを用いて有形成分の分類を行う。ニューラルネットワークは、予め専門家の判断にもとづいて大量のデータを用いて学習を実行し、各ニューロン間の結合係数を最適化するものである。従って、識別演算回路１６は、入力された一次および二次パラメータを用いてニューラルネットワーク演算を行い、対象となる有形成分の自動分類を実施する。なお、ニューラルネットワーク演算の代わりに、識別演算回路１６には統計的学習認識方法を用いた有形成分の自動分類を行わせても良い。
【００４６】
中央制御部１７は、分類結果及び画像データを画像記憶装置１８に記憶させる。本実施例では、画像記憶装置１８として、記憶容量が大きい光磁気ディスクが用いられている。
【００４７】
一方、尿検体中の細菌などの微生物量を測定するために、反応管１９ｂ中にトリクロロ酢酸を添加し、その一部の検体試料を分取してＡＴＰ測定試薬を添加し、発光させる。反応管１９ｃ中にはトリクロロ酢酸を添加せずに、その一部の検体試料をブランクとして分取し、上記と同様にＡＴＰ測定試薬を添加して発光させる。発光はルミノメータ２０により検知する。積算回路２１は、所定時間内にルミノメータ２０にて検知された発光をカウントし、積算する。次に、演算回路２２は、積算回路２１により積算された発光の数（フォトン数）の情報を、予めＡＴＰの標準品によって算出された計算式に基づいてＡＴＰ量に変換して微生物の数を算出し、算出結果を中央制御部１７に入力する。
【００４８】
中央制御部１７は、撮像された画像の各視野ごとの分類結果を全視野分積算し、演算回路２２から入力される微生物の数と共に、予め入力された境界値（有形成分の標準値）に基づいて定性データ（例えば−、±、＋、＋＋、＋＋＋など）に変換し、得られた定性データや画像データをディスプレイやプリンタ等の出力装置２３に出力する。
【００４９】
図４は、本発明の有形成分分析方法の一例を示す工程ブロック図であり、図１に示す装置を使用して分析が行われている。以下、図４を各工程ごとに説明する。
【００５０】
〔尿検体採取工程〕
本工程においては、尿原液２００検体を遠心分離せずに攪拌後、各検体０．７５ｍｌをそれぞれ三本の所定の反応管に分注する。
【００５１】
〔染色工程〕
本工程においては、尿検体を採取した反応管のうちの一本に、Ｓ（Ｓｔｅｒｎｈｅｉｍｅｒ  ）染色液を０．２５ｍｌ添加し攪拌する。
【００５２】
〔標本作製工程〕
本工程は、透光板上に被検液を載置する工程である。なお、本工程においては、被検液となる染色液を添加した液から０．０１５ｍｌを分取し、カバーガラス一体型スライドガラスの間隙部分に分注し標本を作製している。
【００５３】
〔標本移動工程〕
本工程においては、作製した標本を撮像ステージにセットしている。撮像ステージはセットされた標本を撮像位置まで移動させる。
【００５４】
〔撮像工程〕
本工程は、被検液中の有形成分の標本像を拡大する工程と、拡大された有形成分の標本像の焦点を自動で合せ、有形成分の標本像を撮像する工程とである。本工程においては、最初に、ＣＣＤカメラに取り付けられた対物レンズ（拡大手段）によって標本像を拡大している。次に、撮像ステージにセットされたＣＣＤカメラによって、自動で焦点を合せ、拡大画像を撮像している。
【００５５】
〔画像処理・記憶工程〕
本工程は撮像された画像を処理して各種成分に識別する工程である。本工程においては、最初に、撮像した画像を光磁気ディスクに記憶する。次に、過去のデータを学習認識する機能を有した演算回路等を用いて、この記憶された画像データから尿中有形成分を各種成分に分類し、各種成分ごとに計数する。分類結果及び係数結果は制御計算工程へ伝達される。
なお、上記した撮像工程、画像処理・記憶工程は、撮像ステージを移動させて撮像位置を変更しながら視野数が１００になるまで繰り返し行われる。
【００５６】
〔微生物量分析工程〕
本工程は、有形成分に起因する光学的特徴量に基づいて、有形成分の量を算出する工程である。本工程においては、最初に尿検体採取工程で尿検体を分注した反応管三本のうち一本に、０．４％トリクロロ酢酸を０．７５ｍｌ添加する。残りの一本にはなにも添加せずブランクとする。各反応管から尿検体０．０１ｍｌを分取し、これにＡＴＰ測定試薬〔３０ｍＭグリシルグリシンバッファ（ｐＨ７．８）、５ｍＭ硫酸マグネシウム、０．１ｍＭ硫酸ルシフェリン、１０Ｕ／ｍｌルシフェラーゼを含有する。〕を０．５ｍｌ添加して発光を生じさせる。この発光をルミノメータを用いて検知し、積算回路等を用いて発光をカウントし、積算する。
【００５７】
次に、予めＡＴＰの標準品によって算出した計算式によって、各検体中のＡＴＰ量を求める。その後、トリクロロ酢酸を添加した検体中のＡＴＰ量と、ブランクとした検体中のＡＴＰ量との差を求め、検体中の微生物起源のＡＴＰ量を算出する。その結果を制御計算工程へ伝達する。図６に尿中ＡＴＰ濃度と菌数との相関図を示す。
【００５８】
〔制御計算工程〕
本工程においては、画像処理・記憶工程および微生物量分析工程の各工程から得られた結果を統合し、ディスプレイやプリンタ等に出力する。表１は、その出力（印字）例を示している。
【００５９】
【表１】
2015055481.tif 000002
【００６０】
この例における画像処理による検査結果の一致率を表２にまとめた。即ち、撮像された各画像を目視して、画像処理により分類分析された成分名（白血球、赤血球など）と一致しているか否かを判断した。
【００６１】
【表２】
2015055481.tif 000003
【００６２】
（例２）
図３は、本発明の有形成分分析装置の他の例を示す図である。図３の例では、図２の例と異なり、ＡＴＰ測定試薬の添加はなく、よって図１の例で用いられているルミノメータ、積算回路、演算回路は備えられていない。従って、図３の例に示すように、尿検体は反応管１９にのみ必要量が分取されている。それ以外の構成については図２に示した装置と同様である。
【００６３】
図５は、本発明の有形成分分析方法の他の例を示す工程ブロック図であり、図３に示す装置を使用して分析が行われている。以下、図５を各工程ごとに説明する。
【００６４】
〔尿検体採取工程〕
本工程においては、尿原液検体を遠心分離せずに攪拌した後、この検体０．７５ｍｌを反応管に分取する。
【００６５】
〔染色工程〕
本工程においては、尿検体を分注した反応管に、Ｓ（Ｓｔｅｒｎｈｅｉｍｅｒ  ）染色液を０．２５ｍｌ添加し攪拌する。
【００６６】
〔標本作製工程〕
本工程においては図４の例と同様に、染色液を添加した液から０．０１５ｍｌを分取し、カバーガラス一体型スライドガラスの間隙部分に分注し標本を作製する。
【００６７】
〔標本移動工程〕
本工程においては図４の例と同様に、作製した標本を撮像ステージにセットし、撮像位置まで移動させる。
【００６８】
〔撮像工程〕
本工程においては図４の例と同様に、拡大された有形成分の標本像の焦点を自動で合せ、撮像ステージにセットされたＣＣＤカメラによって拡大画像を撮像している。
【００６９】
〔画像処理・記憶工程〕
本工程においては図４の例と同様に、撮像した画像を記憶し、画像データから尿中有形成分を各種成分に分類し、各種成分ごとに計数している。分類結果及び係数結果は制御計算工程へ伝達される。なお、撮像工程、画像処理・記憶工程は、撮像ステージを移動させて撮像位置を変更しながら視野数が１００になるまで繰り返し行われる。
【００７０】
〔制御計算工程〕
本工程においては画像処理・記憶工程から得られた結果を統合し、ディスプレイやプリンタ等に出力する。表３は、その出力（印字）例を示しており、強拡大視野（ＨＰＦ）における結果が記号で示されている。
【００７１】
【表３】
2015055481.tif 000004
【００７２】
（２）有形成分の境界決定方法
以下に説明する有形成分の境界決定方法は、上記で説明した、尿検体に由来する有形成分の形態の直接光学的撮像手段、および、前記手段で撮像した画像を用いて尿検体の有形成分を分析する方法に適用することができる。特に上記の（１−４）などで説明した識別手段に適用することが好ましい。
【００７３】
本発明の有形成分の境界決定方法においては、まず、試料中の有形成分を撮像した画像の各画素の濃度情報を２値信号に変換し、その２値画像に基づいて、その２値画像における有形成分領域に位置する各画素について、周囲を取り囲む近傍画素の２値信号の値を示す近傍画素状態値を取得する。次に、有形成分領域の頂点に位置する第１画素の座標を求め、その座標に位置する第１画素を始点とし、第１画素の近傍画素状態値を参照して次に連接すべき第２画素を決定する。次に、第１画素から第２画素に連接する方向を示す第１絶対連接方向値に基づいて第２画素の近傍画素状態値を正規化し、正規化された近傍画素状態値を参照して次に連接すべき方向を示す相対連接方向値を求める。上記構成においては、次に連接する方向の絶対連接方向値を、前に連接してきた方向の絶対連接方向値に相対連接方向値を加えることにより算出することができる。具体的には、第１絶対連接方向値と前記相対連接方向値とから次に連接すべき方向を示す第２絶対連接方向値を算出することができる。これにより、次に連接すべき第３画素を決定し、これを有形成分の境界に位置する各画素について繰り返すことにより有形成分の境界を追跡することができる。
【００７４】
この方法によれば、物体の境界の追跡に際しては、物体領域の頂点に位置する画素を始点とし、物体の境界に位置する画素の連接してきた方向を基準とする相対連接方向値を求めることにより次に連接する方向の絶対連接方向値を算出するようにしているので、従来のルックアップテーブルを用いる方法と比較して、物体の画像の境界の追跡を、高速かつ少ない回路規模（高集積化）で行うことが可能となる。
【００７５】
本発明の有形成分の境界決定方法は、例えば、図７に示す構成の境界決定装置により実施することができる。該境界決定装置は、測定する対象物を撮像するビデオカメラと、イメージプロセッサ（画像処理装置）と、マイクロコンピュータと、ＣＲＴディスプレイ装置と、外部記憶装置から構成される。イメージプロセッサは、デジタイザと、コンパレータ８、２値画像保持メモリと、画素抽出部（たとえば８近傍画素抽出フィルタと８近傍画素メモリ）と、エッジトレース部と、特徴量抽出部とから構成される。
【００７６】
（２−１）撮像手段
撮像手段は、既に（１−３）で述べたように、撮像した有形成分（図７では、対象物）の画像を電気信号に変換して出力することが可能なものであればよく、ビデオカメラには、ＣＣＤ（電荷結合素子）を用いた通常のビデオカメラ等を適用できる。前記撮像手段により撮像した画像は複数の画素をスキャンしたアナログ映像信号として得られる。したがって、アナログ映像信号をグレースケール（多値画像）で表したデジタル信号への変換、デジタル信号の２値信号への変換、２値信号の８近傍画素状態値への変換、および連接方向値の算出は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏポートからなるマイクロコンピュータを備えた画像処理装置（イメージプロセッサ）で行うことができる。図７において、デジタイザは、ビデオカメラからのアナログ映像信号をＡ／Ｄ変換する。すなわち、アナログ映像信号を、各画素の輝度（光強度）を例えば０〜２５５までの２５６段階のデジタルの８ビット信号で表した多値画像（グレースケール）に変換し、これをラスタースキャン（線順次走査）の様式で順次出力する。このようにしてデジタイザから出力される情報は、対象画像の各画素の濃度情報といえるものであり、この情報が、以下に述べる２値化部、画像抽出部、座標抽出部、エッジトレース部で処理されることにより、物体の境界が追跡される。
【００７７】
（２−２）２値化
２値化部は、例えばコンパレータと２値画像保持メモリとから構成される。コンパレータは、グレースケールのデジタル信号を、名画素毎に、粒子を“ｌ”、背景を“０”とする２値のレベルに振り分け、この２値信号をラスタースキャンの様式で順次出力する。すなわち、グレースケールに変換された粒子などの対象画像の輝度ヒストグラムをあらかじめ解析しておき、背景と粒子とが好適に分離されるしきい値を求めておく。そして、コンパレータ８にこのしきい値をセットし、粒子を“ｌ”、背景を“０”とする２値に振り分ける。この振り分けは、粒子を“０”、背景を“１”とするものであってもよい。２値画像保持メモリは、粒子と背景とに２値化された画像を保持するメモリであり、着目画素およびその着目画素の周囲８画素の２値化情報（１か０かの情報）をラスタースキャンの様式で順次出力する。２値画像保持メモリの記憶内容については後ほど詳述する。
【００７８】
（２−３）近傍画素状態値の取得
画素抽出部は、例えば８近傍画素抽出フィルタと８近傍画素メモリとから構成される。８近傍画素抽出フィルタは、２値画像の全画素を順次着目画素とし、その着目画素の周囲の８近傍画素の２値について論理演算を行い、粒子の内部と外部の画素については“０”の値を持ち、粒子の境界にある画素については非“０”の値を持つような８ビットデータ（１バイトすなわち１ワードのデータ）を、ラスタースキャンの様式で順次出力する。８近傍画素メモリは、画像入力時における動作と、エッジトレース時における動作との２状態の動作モードを有しており、画像入力時には、８近傍画素状態値（上述した“０”または“８ビットデータ”の値）がラスタースキャンの様式で順次入力される。すなわち、前ステージの８近傍画素抽出フィルタから８近傍画素状態値がラスタースキャンの様式で順次出力されるので、これを受けてこの８近傍画素状態値を保持する。また、エッジトレース時には、次ステージのエッジトレース部が粒子の境界に沿って指示するアドレスに保持されている８近傍画素状態値を出力する。
【００７９】
（２−３−１）近傍画素抽出フィルタの処理（１）
８近傍画素抽出フィルタの処理では、１ラスタースキャンの走査時間の間に以下のような論理演算を行う。図８に示すように、中心の着目画素ｎ８に対し、３時の方向から反時計周りに８近傍画素ｎ０，ｎ１，ｎ２，ｎ３，ｎ４，ｎ５，ｎ６，ｎ７を定義し、８近傍画素メモリ１１の着目画素ｎ８に対応する位置に以下の論理式の演算結果ａを８ビットデータとして記憶する。
ａ＝ｎ８＆（ｎ０♯ｎ１♯ｎ２＃ｎ３＃ｎ４＃ｎ５＃ｎ６＃ｎ７）＆ｎｊ
（ただし、＃は論理和、＆は論理積、！は否定、ｎｊは“ｎ７ｎ６ｎ５ｎ４ｎ３ｎ２ｎ１ｎ０”のバイナリー表示を表す）
【００８０】
具体的には、ｎ８と、（ｎ０♯ｎ１＃ｎ２＃ｎ３＃ｎ４♯ｎ５♯ｎ６＃ｎ７）と、ｎｊのアンド（論理積）をとっており、以下の意味を持っている。右辺の第１項は着目画素が粒子領域、すなわち粒子の境界または内部にあるか否かを表し、第２項は着目画素の周囲に“１”となる画素があるか否かを表し、第３項は着目画素の周囲８画素の状態を表している。つまり、着日画素が“０”であれば、これは背景とみなして８近傍画素の値に関係なくａを“０”とする。着目画素が“１”であっても、８近傍画素が全て“０”であれば、これは粒子ではなく塵等とみなしてａを“０”とする。結局、上記のような論理条件下で“０”にならない画素が、粒子の境界および内部に位置する画素とみなされる。したがって、背景の画素だけが“０”の値を持ち、粒子の境界および内部に位置する画素はａ＝ｎｊの値、つまり非“０”の値を持つことになる。このように、着目画素が粒子の境界および内部に位置する場合には、その着日画素の周囲の８近傍画素状態値（１か０かの２値）が８近傍画素メモリの着目画素に対応する位置に８ビットデータで保持される。
【００８１】
例えば、着目画素ｎ８を合む８近傍画素ｎｊ（ｊ＝０〜７）図９に示すような２値状態であれば、ｎｊは“ｎ７ｎ６ｎ５ｎ４ｎ３ｎ２ｎ１ｎ０”すなわち“１１１１１０００”となり、８近傍画素メモリ１１の着目画素ｎ８に対応する位置には、（１１１１１０００）Ｂの値、つまり０ｘ“Ｆ８”の値が記憶される。ただし“（  ）Ｂ”は２進数（バイナリーコード）であることを示す記号であり、“０ｘ”または“（  ）Ｈ”は１６進数（ヘキサコード）であることを示す記号である。このようにして、２値化後の画像に対して上記のような手法で画像に合まれる粒子を抽出し、粒子の境界および内部に位置する画素の周囲の状況を８近傍画素状態値として保持しておくことにより、後述するようなより少ない回路規模でエッジトレースを実現する。
【００８２】
（２−３−２）近傍画素抽出フィルタの処理（２）
なお、上記の論理式において、右辺に！（ｎ０＆ｎ２＆ｎ４＆ｎ６）の項を加えて、粒子の境界に位置する画素だけを抽出するようにしてもよい。すなわち、論理式を
ａ＝ｎ８＆（ｎ０♯ｎ１♯ｎ２＃ｎ３＃ｎ４♯ｎ５♯ｎ６♯ｎ７）＆！（ｎ０＆ｎ２＆ｎ４＆ｎ６）＆ｎｊとし、ｎ８と、（ｎ０♯ｎ１＃ｎ２♯ｎ３♯ｎ４＃ｎ５＃ｎ６♯ｎ７）と、！（ｎ０＆ｎ２＆ｎ４＆ｎ６）と、ｎｊのアンド（論理積）をとるようにしてもよい。このようにした場合には、！（ｎ０＆ｎ２＆ｎ４＆ｎ６）の条件を加えることができる。つまり、着目画素が“１”で、８近傍画素のいずれか１つが“ｌ”であっても、８近傍画素の内の時計方向に３時と１２時と９時と６時の方向の近傍画素が“１”であれば、これは粒子の内部とみなしてａを“０”とすることができる。したがって、この場合には、粒子の境界でない画素、つまり粒子の外部と内部の画素は“０”の値を持ち、粒子の境界画素だけがａ＝ｎｊの値、つまり非“０”の値を持つことになる。これにより、着目画素が粒子の境界に位置する場合にだけ、その着目画素の周囲の８近傍画素状態値（ｌか０かの２値）が８近傍画素メモリ１１の着目画素に対応する位置に８ビットデータで保持されることになる。
【００８３】
次ステージのエッジトレース部では、粒子の境界に位置する画素だけをトレースしてゆくので、粒子の内部の画素が８近傍画素状態値を持っていても“０”であっても影響はないが、粒子の内部を“０”にして、粒子の境界に位置する画素だけに８近傍画素状態値を与えるようにすることにより、エッジトレース時に、連接する方向の誤りを防止することができる。
【００８４】
（２−４）有形成分の境界追跡
エッジトレース部は、８近傍画素メモリの内容を参照しながら粒子のエッジ（境界または輪郭ともいう）を画素単位でトレース（追跡）し、粒子の境界が表す連接コード（チェーンコード）を出力する。
【００８５】
図１０はエッジトレース部の詳細構成を示すブロック図である。
この図に示すように、エッジトレース部は、Ｘアドレスカウンタと、Ｙアドレスカウンタと、８近傍画素正規化器と、第１論理演算器と、加算器と、絶対方向レジスタと、第２論理演算器から構成されており、絶対方向レジスタからチェーンコードを出力する。
【００８６】
（２−４−１）アドレスカウンタ
ＸアドレスカウンタとＹアドレスカウンタは、８近傍画素メモリのデータを読み出す擦に、どの位置のデータを読み出すのかを指定するアップダウンカウンタであり、読み出す画素の座標値を指定するものである。Ｘアドレスカウンタは横方向に相当するＸ方向の値を指定し、Ｙアドレスカウンタは縦方向に相当するＹ方向の値を指定する。粒子の境界をトレースする場合には、このＸアドレスカウンタとＹアドレスカウンタから指示を与えて、次に連接する境界画素のアドレスにある８近傍画素状態値を８近傍画素メモリから読み出す。８近傍画素メモリは、上述したように、画像入力時に、ラスタースキャンの様式で前ステージにあたる８近傍画素抽出フィルタの出力結果を２次元型画像データとして保持している。その後、エッジトレース時に、ＸアドレスカウンタとＹアドレスカウンタで指示されたアドレスの８近傍画素状態値を出力する。
【００８７】
（２−４−２）近傍画素正規化器
８近傍画素正規化器は、８近傍画素メモリに記憶された８近傍画素状態値のビット配置“ｎ７ｎ６ｎ５ｎ４ｎ３ｎ２ｎ１ｎ０”を、絶対方向レジスタの値を基準として並べ替え、正規化近傍画素値として出力する。
【００８８】
次に、上記８近傍画素正規化器の処理について詳述する。すなわち、８近傍画素メモリに記憶された８近傍画素状態値のビット配置を、前に連接する方向を起点として並び替え、正規化し、次の連接ゴードに変換する過程について具体的に説明する。図１３の（ａ）〜（ｈ）に一例を示すように、着目画素に対して周囲８方向に隣接する８個の近傍画素の関係は、多くは４回対称、場合によって８回対称となる。例えば、図１３（ａ）の８近傍画素状態値のビット配置を反時計方向に１つシフトさせると図１３（ｂ）のビット配置となる。同様に、図１３（ｂ）を１つシフトさせると図１３（ｃ）に、図１３（ｃ）をｌつシフトさせると図１３（ｄ）に、図１３（ｄ）を１つシフトさせると図１３（ｅ）に、図１３（ｅ）を１つシフトさせると図１３（ｆ）に、図１３（ｆ）を１つシフトさせると図１３（ｇ）に、図１３（ｇ）を１つシフトさせると図１３（ｈ）になる。このように、図１３の（ａ）〜（ｈ）の例では、着目画素に対して隣接する８個の近傍画素の関係は８回対称となり、この対称性に着目して論理圧縮を施すと、エッジトレースを行う際の次の連接方向の算出に必要な論理回路の規模をｌ／４〜１／８に削減する事が可能である（４〜８倍の集積化が可能である）。
【００８９】
このような論理回路の規模の削減のため、８近傍画素正規化器では、以下のようにして８近傍画素状態値のビット配置をシフトさせる。
例えば、８近傍画素状態値のビット配置が図１４に示す配置であるとすれば、中央の空白部分の着目画素に対して連接してきた方向が“０”の方向、つまり前連接コードが“０”であれば、図１５（ａ）に示すように、８近傍画素状態値のビット配置をシフトさせずそのままとする。また、前連接コードが“１”であれば、着目画素に対して“ｌ”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ７のビット値を取り出す（図１５（ｂ）参照）。同様に、前連接コードが“２”であれば、着日画素に対して“２”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ７のビット値を取り出し（図１５（ｃ）参照）、前連接コードが“３”であれば、着目画素に対して“３”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ７のビット値を取り出し（図１５（ｄ）参照）、前連接コードが“４”であれば、着目画素に対して“４”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ７のビット値を取り出し（図１５（ｅ）参照）、前連接コードが“５”であれば、着目画素に対して“５”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ７のビット値を取り出し（図１５（ｆ）参照）、前連接コードが“６”であれば、着目画素に対して“６”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ７のビット値を取り出し（図１５（ｇ）参照）、前連接コードが“７”であれば、着目画素に対して“７”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ７のビット値を取り出す（図１５（ｈ）参照）。
【００９０】
例えば、着自画素の８近傍画素が図１６に示すような２値である場合、正規化する前の着目画素の８近傍画素状態値は以下のような値である。すなわち、３時の方向から反時計回りにｎ０，ｎ１，・・・，ｎ７と順番に２値を当てはめるため、
（ｎ７，ｎ６，ｎ５，ｎ４，ｎ３，ｎ２，ｎ１，ｎ０）＝（１，１，１，０，０，０，０，０）
の値である。
この８近傍画素状態値において、着目画素に連接してきた方向、つまり前連接方向が“３”の方向（図中、矢印Ｒで示す）であったとすると、方向３で正規札した正規化近傍画素値は、図１７に示すように、着目画素から見て“３”の方向を基準にし、そこから反時計回りにｎ０，ｎ１，・・・，ｎ７と２値を取り出してゆくため、
（ｎ７，ｎ６，ｎ５，ｎ４，ｎ３，ｎ２，ｎ１，ｎ０）＝（０，０，０，１，１，１，０，０）
となる。
【００９１】
同様に、着目画素の８近傍画素が図１８に示すような２値である場合、正規化する前の着目画素の８近傍画素状態値は以下のような値である。
（ｎ７，ｎ６，ｎ５，ｎ４，ｎ３，ｎ２，ｎ１，ｎ０）＝（１，１，０，０，０，０，０，１）
この８近傍画素状態値において、前連接方向が“４”の方向（図中、矢印Ｒで示す）であったとすると、方向４で正規札した正規化近傍画素値は、図１９に示すように、
（ｎ７，ｎ６，ｎ５，ｎ４，ｎ３，ｎ２，ｎ１，ｎ０）＝（０，０，０，１，１，１，０，０）
となる。
【００９２】
このように、連接してきた方向に関して正規化を施せば、図１６で示した８近傍画素状態値と、図１８で示した８近傍画素状態値とは、着目画素に隣接する８画素の２値状態は異なっているにもかかわらず、同じ値となり、これは実は相対的にみれば、８近傍画素が同じ並び方であることを示している。したがって、このように相対的な連接方向を採用することにより、連接方向のパターンを大幅に減らすことができ、これにより、次ステージの第１論理演算器の論理回路の規模を大幅に圧縮することができる。
【００９３】
（２−４−３）第１論理演算器
第１論理演算器は、８近傍画素正規化器から出力される正規化近傍画素値をｎ０，ｎ１，ｎ２，ｎ３，ｎ６，ｎ７とすれば、以下の演算を行う。
ｄ２＝（！ｎ０＆！ｎ１＆！ｎ２＆！ｎ３）＃ｎ６＃ｎ７；
ｄ１＝（！ｎ０＆！ｎ１＆ｎ２）＃（！ｎ０＆！ｎ１＆ｎ３）＃ｎ６＃ｎ７；
ｄ０＝（！ｎ０＆ｎ１＆！ｎ６）＃（！ｎ０＆！ｎ２＆ｎ３＆！ｎ６）♯（！ｎ６＆ｎ７）；
（ただし＃は論理和、＆は論理積、！は否定を表す。）
【００９４】
この演算によって得られたｄ２，ｄ１，ｄ０の値（ｄ２ｄ１ｄ０）Ｂが次の境界の相対連接方向を示すものとなり、第１論理演算器は、このｄ２，ｄ１，ｄ０の値を相対連接方向値として出力する。ここで、ｄ２，ｄ１，ｄ０の右辺にはｎ４とｎ５が合まれていないが、これはｎ４とｎ５が相対連接方向値の算出には不要なデータであることを示している。連接方向を説明するため、図１１に（ｄ２ｄ１ｄ０）Ｂの２進数で示す方向とこれを１０進数に変換した方向とを示す。着目画素から連接する方向は８方向であるため、方向は、時計の３時の方向を“０”とし、反時計回りに０〜７の数値で示している。このような方向を示す数値を連接コードという。例えば、（ｄ２ｄ１ｄ０）Ｂが（０１１）Ｂであれば連接方向は“３”の方向であり、（ｄ２ｄ１ｄ０）Ｂが（０１０）Ｂであれば連接方向は“２”の方向である。ただし、この第１論理演算器から出力される値は、絶対方向レジスタの値を基準とした相対連接方向値である。
【００９５】
次に、８近傍画素正規化器からデータを受け取った場合の第１論理演算器における処理について詳述する。図２０は第１論理演算器における論理演算の真理値を示す説明図であり、８近傍画素正規化器から出力される正規化近傍画素値と、第１論理演算器２４から出力される相対連接方向値との関係を示している。例えば、第１論理演算器から出力される正規化近傍画素値が前述のような（ｎ７，ｎ６，ｎ５，ｎ４，ｎ３，ｎ２，ｎ１，ｎ０）＝（０，０，０，１，１，１，０，０）であれば、これ０ｘｌＣであるので、相対連接方向値は“２”（０，ｌ，０）となり、境界の連接方向が、着自画素から反時計方向に９０°の方向に転進することを意味している。
【００９６】
このように、第１論理演算器は、８近傍画素正規化器から出力される正規化近傍画素値ｎ０，ｎ１，ｎ２，ｎ３，ｎ６，ｎ７から、上述した論理演算によって相対連接方向値ｄ２，ｄ１，ｄ０を得るのであるが、８近傍画素を正規化しているために、図２０に示すように、正規化近傍画素値は１９種類のパターンに集約され、これによる相対連接方向値は０，１，２，３，４，６，７の７方向となり、極めて簡単な論理横算処理となる。この相対連接方向値の０〜７の意味は、境界の連接する方向を意味する。すなわち、方向０は前連接方向と同じ方向に転進することを意味し、方向１は前連接方向に対して反峙計回りで４５°の方向に転進することを意味し、方向２は前連接方向に対して反時計回りで９０°の方向に転進することを意味し、方向３は前連接方向に対して反時計回りで１３５°の方向に転進することを意味し、方向４は前連接方向に対して反時計回りで１８０。の方向に転進することを意味し、方向６は前連接方向に対して反時計回りで２７０°の方向に転進することを意味し、方向７は前連接方向に対して反時計回りで３１５°の方向に転進することを意味する。
【００９７】
参考のために説明すれば、相対連接方向値ｄ２，ｄ１，ｄ０の出力には、“５”の値がない。これは、図２１（ａ）および図２２（ａ）に示すように、境界の前連接方向に対して２２５°転進することを意味するが、物体の境界を左回りにトレースする場合、図２１（ｂ）および図２２（ｂ）に示すように、２２５°転進することはできず、このため、相対連接方向値の出力には、“５”という値は存在しない。
【００９８】
なお、この“５”の方向と対称な“３”の方向ついては、図２３の（ａ）および（ｂ）に示すように、境界のトレース方向に対して１３５°転進することを意味し、この転進は可能である。“４”の方向への転進については、１８０°の方向であるため、もとの方向へ戻ることとなるが、線状あるいは棒状の粒子であればこの方向への転進はあり得る。
【００９９】
以上述べたような論理演算により、エッジトレース部は、次に運接すべき画素を探索し、探索した画素の８近傍画素状態値が有効（非ゼロ）である限りその画素を追跡し、開始座標と一致するまで境界の追跡を続ける。すなわち、エッジトレース部では、このように、着目画素の直前の連接方向を起点として、８近傍画素状態値を並び替えて正規化し、次に連接する方向を絶対角度ではなく前の運接方向に対する相対角度として出力するようにしているので、従来のルックアップテーブルによる方法よりも大帽に少ない論理規模で境界を追跡することができ、したがって、そのための論理回路もゲートアレイ等で容易に集積することができる。
【０１００】
（２−４−４）加算器と絶対方向レジスタ
加算器は、第１論理演算器から出力された相対連接方向値と、絶対方向レジスタに記憶されている絶対連接方向値とを加算し、これを次の境界の絶対連接方向値として出力する。この加算器は３ビット加算器であり、０００〜１１１までの８通りの値しかとらない。例えば、絶対方向レジスタ２６に（０１１）Ｂ＝３が記憶されており、上記の論理式で求めた（ｄ２ｄ１ｄ０）Ｂが（０１０）Ｂ＝２であれば、加算器の出力は（０１１）Ｂ＋（０１０）Ｂ＝（１０１）Ｂとなり、次の境界の絶対連接方向値は“５”の方向となる。
【０１０１】
また、例えば、絶対方向レジスタに（１０１）Ｂ＝５が記憶されており、上記の論理式で求めた（ｄ２ｄ１ｄ０）Ｂが（１１１）Ｂ＝７であれば、加算器の出力は、３ビットだけであるため、（ｌ０１）Ｂ＋（１１１）Ｂ＝（１００）Ｂとなり、次の境界の絶対連接方向値は“４”の方向となる。絶対方向レジスタは、この加算器２５から出力された次の境界の絶対連接方向値を保持する。チェーンコードは、絶対方向レジスタの出力するデータ系列であり、このような境界の絶対連接方向値のデータ系列を粒子の境界のチェーンコードとして用い、次ステージで粒子の特徴量を算出する。
【０１０２】
（２−４−５）第２論理演算器
第２論理演算器は、次の境界の絶対連接方向値よりＸアドレスカウンタとＹアドレスカウンタに、図１２に示すような増減値を指示する。すなわち、絶対連接方向値が“０”であれば、座標値として（Ｘ，Ｙ）＝（＋１，０）を、“１”であれば（＋１，＋１）を、“２”であれば（０，＋１）を、“３”であれば（−１，＋１）を、“４”であれば（−１，０）を、“５”であれば（−１，−１）を、“６”であれば（０，−ｌ）を、“７”であれば（＋ｌ，−１）を、それぞれ増減値として指示する。
【０１０３】
（２−５）その他の構成
特徴量抽出部は、前ステージのエッジトレース部が出力する粒子の境界が表すチェーンコードから、粒子の周囲長や面積等の特徴量を求めて出力する。マイクロコンピュータは、イメージプロセッサの各要素を適切に制御する。また周囲長や面積のような特徴量を粒子ごとに一時記憶し、統計処理を施し、ＣＲＴディスプレイ装置に出力する。ＣＲＴディスプレイ装置は、この統計処理の結果を表示する。物体の境界決定等の制御プログラムは、マイクロコンピュータの主メモリ上で実行される。
【０１０４】
本発明において外部記憶装置が設けられていてよい。外部記憶装置は、マイクロコンピュータを制御するためのプログラム、すなわち本発明の物体の境界決定装置をマイクロコンピュータによって制御するためのプログラムを記憶することができる。また、イメージブロセッサで得られた粒子の特徴量や統計処理の結果を記憶することができる。この外部記憶装置は、ハードディスクにデータの書き込みや読み出しを行うハードディスク装置や、フレキシブルディスクにデータの書き込みや読み出しを行うフレキシブルディスク装置であってもよいし、回線を通じて接続されたファイルサーバのような他の装置と共用の記憶装置であってもよい。物体の境界決定の制御プログラムが、この外部記憶装置からローディングされた後、マイクロコンピュータ４の主メモリ上で実行されてよい。
【０１０５】
（２−６）フローチャートに基づく説明
このような構成における物体の境界決定装置の勤作を、図２４に示すフローチャートを交えて説明する。
まず、マイクロコンピュータは、対象物である、血液中に合まれる血球や尿中に合まれる細胞のような粒子をビデオカメラで撮像する。撮像した粒子のアナログ映像信号はイメージプロセッサに入力される。イメージプロセッサでは、デジタイザにより、アナログ映像信号をＡ／Ｄ変換する。図２５はグレースケール画像の一例を示す説明図であり、Ａ／Ｄ変換した０〜６４までの６５段階のグレースケール画像を示したものである。デジタイサは、これをラスタースキャンの様式で順次出力する。
【０１０６】
次に、コンパレータにより、グレースケール画像を２値のレベルに振り分け、２値画像保持メモリに記憶する。図２６は２値画像保持メモリの記憶内容の一例を示す説明図であり、グレースケール画像を“２５”のしきい値で２値化したものである。
【０１０７】
次に、８近傍画素抽出フィルタにより、着目画素の周囲の８近傍画素の２値について論理演算を行って８近傍画素状態値を算出し、これを８近傍画素メモリに記億する。図２７は８近傍画素メモリの記憶内容の一例を示す説明図であり、背景を“０”とし、粒子の境界と内部を非“０”とした場合を示すものである。ここまでは、画像入力時の動作であり、以後はエッジトレース時の動作となる。
【０１０８】
エッジトレース時には、エッジトレース部により、８近傍画素メモリの内容を参照しながら粒子のエッジを画素単位でトレースし、連接コードを出力する。次に、特徴量抽出部により、連接コードから粒子の周囲長や面積等の特徴量を求める。
【０１０９】
（２−６−１）エッジトレース時の処理動作
ここで、エッジトレース時の処理動作について、図２４のフローチャートに従い詳述する。
まず、エッジトレースの始点を決める必要がある。そのためマイクロコンピュータは、まず、２次元型データを持つ８近傍画素メモリを、図２８の矢印Ｔで示すように、左上から右下の方向ヘラスタースキャンの様式で順次アクセスし、非“０”の点（画素）を探索する（ステップＳｌ）。図２８では、（Ｅ０）Ｈの値を持つ点Ａが探索される。
【０１１０】
次に、ラスタースキャンで最初に見つけた（Ｅ０）Ｈの値を持つ点Ａの座標、すなわちＸ，Ｙアドレスをスタートアドレス（Ｓｘ、Ｓｙ）とし、その値をスタートアドレスレジスタと、Ｘ，Ｙアドレスカウンタ２１，２２にセットする（ステップＳ２）。なお、スタートアドレスレジスタはＸ，Ｙアドレスカウンタ２１，２２内にあらかじめ設けておく。
【０１１１】
次に、Ｘアドレスカウンタ，Ｙアドレスカウンタの示すアドレスに従って、８近傍画素メモリから着目画素の８近傍画素の状態を読み出し、この８近傍画素の状態から、着目画素の前の連接コードを予測し、絶対方向レジスタにセットする（ステップＳ３）。なお、この最初の着目画素への前の連接コードの予測は、従来の方法にて行う。この従来の方法では、例えば、連接方向と連接コードを図１１に示したように定義し、８近傍画素メモリから得た着目画素の８近傍画素の状態が（Ｅ０）Ｈ＝（１，１，１，０，０，０，０，０）Ｂであれば、着目画素の近傍画素の状態は、図２９に示したものとなるので、これから、図中の矢印で示すように、前の連接方向を“３”の方向と予測し、この値“３”を絶対方向レジスタにセットする。
【０１１２】
次に、８近傍画素正規化器により、絶対方向レジスタの値を基準にして、８近傍画素メモリから読み出した着目画素の８近傍画素を並べ替え、正規化する（ステップＳ４）。例えば、図３０に示すように、８近傍画素の状態が（Ｅ０）Ｈ＝（１，１，１，０，０，０，０，０）Ｂであるものを、絶対方向レジスタの値“３”の方向を起点として並ベ替えると、（０，０，０，１，１，１，０，０）Ｂとなる。なお、この並べ替え処理は、従来公知のマルチプレクサを設けておくことにより容易に実現できる。
【０１１３】
次に、この８近傍画素正規化器から出力された正規化近傍画素値を第１論理演算器に入力し、図２０に示したような相対連接方向値を得る（ステップＳ５）。例えば（ｎ７，ｎ６，ｎ５，ｎ４．ｎ３，ｎ２，ｎ１，ｎ０）として（０，０，０，１，１，１，０，０）Ｂすなわち０ｘ１Ｃを入力すると、出力（ｄ２，ｄ１，ｄ０）は（０，１，０）となる。つまり次に連接する境界の相対連接方向値は“２”（ｌ０進数）の方向となる。
【０１１４】
次に、絶対方向レシスタの値と第１論理演算器の出力である相対連接方向値とを加算器で加算し、その値を次の境界の絶対連接方向値として、絶対方向レジスタに記憶する（ステップＳ６）。加算器は３ビット加算器であるので、連接コードが１０進数で“８”以上になる場合は、８の剰余が絶対連接方向値となる。例えば、絶対方向レジスタの値が“３”であり、加算器から出力された相対連接方向値が“２”であれば、３＋２＝５で、次の境界の絶対連接方向値は“５”となる。次のクロックでこの値が絶対方向レジスタにセットされる。このように、次の境界の絶対連接コードは、前の境界の絶対連接コードに、前の境界の絶対連接コードと次の境界の絶対連接コードとの差分（相対値）を加算した結果となる。
【０１１５】
次に、絶対方向レジスタに記憶した絶対連接方向値を、第２論理回路で、図１２に示したような増減値に変換し、この増減値をＸアドレスカウンタ，Ｙアドレスカウンタに指示する（ステップＳ７）。例えば、絶対方向レジスタの値が、上述したように“５”であれば、Ｘ，Ｙの増減値は（−１，−１）となり、この値をＸアドレスカウンタ，Ｙアドレスカウンタに指示する。これにより、境界の追跡は、図３１の矢印で示すように、相対連接方向値“２”の方向へ転進するため、次の境界画素は、（Ｅ３）Ｈの値を持つ点Ｂとなる。
【０１１６】
次に、スタートアドレスレジスタに保存しておいた、粒子の境界の追跡を始めたスタートアドレス（Ｓｘ、Ｓｙ）と、Ｘアドレスカウンタ．Ｙアドレスカウンタの示すアドレスとを比較する（ステップＳ８）。ここで、Ｘアドレスカウンタ，Ｙアドレスカウンタの示すアドレスがスタートアドレス（Ｓｘ、Ｓｙ）と異なっていれば、ステップＳ４に戻り、境界の画素の数だけステップＳ４からステッブＳ８までを繰り返す。ここでもし、Ｘアドレスカウンタ，Ｙアドレスカウンタの示すアドレスがスタートアドレス（Ｓｘ、Ｓｙ）と一致していれば、図３２に示すように、粒子の境界を一周したことになるので、エッジトレースを中止する。エッジトレースを開始してから終了するまでの絶対方向レジスタの値のデータ系列が、その粒子の境界を表すチェーンコードを示している。
【０１１７】
このようにして、８近傍画素状態値における境界追跡の方向を基準とした対称性に着目し、直前のチェーンコードを基準として８近傍画素状態値を並べ替えているので、最小限のパラメータ（６ビット）で次のチェーン方向を算出することができ、結果的に簡単な論理演算と加算器のみでチェーンコードを生成することが可能となる。そして、このように簡単な論理演算とランダム論理のみで境界の追跡が実現できるので、従来のマイクロプログラム論理方式と比較して、イメージプロセッサの高度な集積化（４倍以上の集積化）や、イメージ処理の大幅な高速化（５００万画素／秒以上の境界追跡能力）が可能となる。そして、これらのことが比較的小容量（数１０００ゲート）のＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレー）で実現することができた。
【０１１８】
（２−６−２）エッジトレースの始点検出
ところで、本発明においては、図８に示すように座標抽出部（ここでは頂点座標検出部と頂点座標保持メモリで表わす）を備え、それによってエッジトレースの始点を検出するようにすることが好ましい。以下説明する。
座標抽出部において、例えば、粒子の境界上のある一つの画素について“１”の値を持ち、他の画素については“０”の値を持つ１ビットデータを得ることができれば、その値が“１”となる場合の画素の座標を知ることができる。この座標情報はエッジトレース部によるエッジトレースの際に参照されることにより、エッジトレースの始点として有効利用され、さらなる処理の高速化や回路の集積化に貢献する。
【０１１９】
頂点座標検出部は、８近傍画素抽出フィルタが各着目画素の周囲の８近傍画素について論理演算する際に、その着目画素について別の論理演算を行う。すなわち、各着目画素ｎ８に対して次のような粒子端検出フラグＴＩＰを計算する。ｎ０，ｎ１，ｎ２，ｎ３，ｎ４，ｎ５，ｎ６，ｎ７，ｎ８は図８に従うとする。ｎ８は着目画素である。
ＴＩＰ＝ｎ８＆！ｎ１＆！ｎ２＆！ｎ３＆！ｎ４＆（ｎ０♯ｎ５♯ｎ６＃ｎ７）
このフラグＴＩＰの値は、ｎ８が“１”であって、ｎ１，ｎ２，ｎ３，ｎ４が全て“０”であって、ｎ０，ｎ５，ｎ６，ｎ７のいずれかが“１”である場合に“１”となり、このときその着目画素ｎ８は２値画像において右上、上、左上、左のいずれの側の画素にも連接せず、左下、下、右下、右のいずれかの側の画素には連接する画素となっている。すなわち粒子領域の左上端に位置する画素となっている。図２６の２値画像の場合には、上から３段目、左から７番目の画素（これは図２８における点Ａである）についてフラグＴＩＰが“１”となり、他の画素については“０”となる。このようにして、頂点座標検出部において、フラグＴＩＰが“１”となるときの着目画素の座標（Ｓｘ，Ｓｙ）を検出する。この座標は頂点座標保持メモリに記憶される。
【０１２０】
エッジトレース時の処理動作について、図２４を参照して説明する。
先の実施例では、８近傍画素メモリをラスタースキャンの様式でアクセスし非ゼロの値を持つ点を探索することによりその点の座標を見つけていたが（ステップＳ１）、本実施例ではラスタースキャン処理を行うことなく、頂点座標保持メモリから出力された頂点座標（Ｓｘ，Ｓｙ）をスタートアドレスレジスタと、Ｘアドレスカウンタ，Ｙアドレスカウンタにセットするようにしており、このことによりエッジトレース時におけるさらなる処理の簡略化、高速化を図っている。以降行われる処理、すなわち、８近傍画素メモリの内容を参照しながら粒子のエッジ（境界または輪郭ともいう）を画素単位でトレース（追跡）し、粒子の境界が表す連接コード（チェーンコード）を出力する処理については同じである。
【産業上の利用可能性】
【０１２１】
本発明は、尿中有形成分分析における解析処理速度の向上、装置の単純化、価格低下などを可能とするものであり、産業上寄与するところ大である。
【符号の説明】
【０１２２】
１  カバーガラス一体型スライドガラス
２  スライドガラス部
３  カバーガラス部
４  接着剤
５  スライドガラス
６  ＸＹテーブル
７  ランプ
８  コンデンサレンズ
９  対物レンズ
１０  ＣＣＤカメラ
１１  駆動回路
１２  画像処理制御回路
１３  Ａ／Ｄ変換器
１４  画像メモリ
１５  特徴抽出回路
１６  識別演算回路
１７  中央制御部
１８  画像記憶装置
１９  反応管
２０  ルミノメータ
２１  積算回路
２２  演算回路
２３  出力装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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