(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の方向に対応するフィルタを用いて、前記複数の方向の各々について、対象物が含まれる対象物画像に対して、前記方向に対応する前記フィルタを畳み込み処理した画像を取得し、前記複数の方向の各々について前記取得された画像を足し合わせることにより、前記対象物画像に対して輪郭強調を行う輪郭強調手段と、
輪郭が強調された前記対象物画像から、前記対象物を表す領域を画定する第１対象物検出手段と、
画定された前記対象物を表す領域の各々について、前記対象物を表す領域の重心から背景領域までにおける輝度値変化において輝度値が極大値又は極小値となる画素に沿って、前記対象物を表す領域の輪郭を抽出する第２対象物検出手段と、
を含む対象物検出装置。
【請求項２】
前記フィルタは、前記対象物画像から抽出したい前記対象物の大きさに応じた特定の波長及び複数の方向に対応するガボールフィルタである請求項１記載の対象物検出装置。
【請求項３】
前記対象物は、円状の輪郭を有し、
前記第１対象物検出手段は、前記輪郭強調手段によって輪郭が強調された前記対象物画像から、円のハフ変換を用いて、前記対象物を表す領域を画定する請求項１又は２記載の対象物検出装置。
【請求項４】
前記第２対象物検出手段は、前記第１対象物検出手段によって画定された前記対象物を表す領域の各々について、マーカー制御型ｗａｔｅｒｓｈｅｄ変換を行って、前記対象物を表す領域の輪郭を抽出することにより、前記対象物を表す領域を画定する請求項１〜請求項３の何れか１項記載の対象物検出装置。
【請求項５】
前記第２対象物検出手段によって画定された前記対象物を表す領域に基づいて、前記対象物の数を計数する計数手段を更に含む請求項１〜請求項４の何れか１項記載の対象物検出装置。
【請求項６】
前記第２対象物検出手段によって画定された前記対象物を表す領域の各々について、各方向の輝度値変化の周波数特性を表す画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出部と、
前記第２対象物検出手段によって画定された前記対象物を表す領域の各々について、前記画像特徴量抽出部によって抽出された前記対象物を表す領域の前記画像特徴量に基づいて、前記対象物を分類する分類手段と、
を更に含む請求項１〜請求項５の何れか１項記載の対象物検出装置。
【請求項７】
前記画像特徴量抽出部は、前記第２対象物検出手段によって画定された前記対象物を表す領域の各々について、複数の方向及び特定の波長に対応するガボールフィルタを用いて、前記画像特徴量を抽出する請求項６記載の対象物検出装置。
【請求項８】
前記対象物を、細胞とした請求項１〜請求項７の何れか１項記載の対象物検出装置。
【請求項９】
前記対象物を、血液細胞とした請求項１〜請求項８の何れか１項記載の対象物検出装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
複数の方向に対応するフィルタを用いて、前記複数の方向の各々について、対象物が含まれる対象物画像に対して、前記方向に対応する前記フィルタを畳み込み処理した画像を取得し、前記複数の方向の各々について前記取得された画像を足し合わせることにより、前記対象物画像に対して輪郭強調を行う輪郭強調手段、
輪郭が強調された前記対象物画像から、前記対象物を表す領域を画定する第１対象物検出手段、及び
画定された前記対象物を表す領域の各々について、前記対象物を表す領域の重心から背景領域までにおける輝度値変化において輝度値が極大値又は極小値となる画素に沿って、前記対象物を表す領域の輪郭を抽出する第２対象物検出手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物検出装置及びプログラムに係り、特に、対象物を表す対象物画像から、対象物を表す領域を画定する対象物検出装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、細胞を含む検体から、細胞を含む塗抹標本を作製する塗抹標本作製部と、前記塗抹標本作製部により作製された塗抹標本を撮像し、前記塗抹標本に含まれる細胞に関する細胞画像を取得する撮像部と、前記細胞画像に基づいて、前記細胞の分類を行う細胞分類手段とを含む検体処理システムが知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１６９４８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された技術は、画像上で細胞と背景との境界が画定しにくいとき、細胞を検出できない場合があった。
本発明では、対象物を表す領域を精度よく画定することができる対象物検出装置及びプログラム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】
【０００５】
上記の目的を達成するために本発明に係る対象物検出装置は、対象物が含まれる対象物画像であって、前記対象物とみなされる対象物領域の重心から背景領域までにおける輝度値変化において該対象物領域と背景領域との境界の輝度値が極大値又は極小値を有する前記対象物画像に対して輪郭強調を行う輪郭強調手段と、輪郭が強調された前記対象物画像から、前記対象物を表す領域を画定する第１対象物検出手段と、画定された前記対象物を表す領域の各々について、前記極大値又は前記極小値となる画素に沿って、前記対象物を表す領域の輪郭を抽出する第２対象物検出手段と、を含んで構成されている。
【０００６】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、対象物が含まれる対象物画像であって、前記対象物とみなされる対象物領域の重心から背景領域までにおける輝度値変化において該対象物領域と背景領域との境界の輝度値が極大値又は極小値を有する前記対象物画像に対して輪郭強調を行う輪郭強調手段、輪郭が強調された前記対象物画像から、前記対象物を表す領域を画定する第１対象物検出手段、及び画定された前記対象物を表す領域の各々について、前記極大値又は前記極小値となる画素に沿って、前記対象物を表す領域の輪郭を抽出する第２対象物検出手段として機能させるためのプログラムである。
【０００７】
本発明によれば、輪郭強調手段によって、対象物を表す対象物画像であって、前記対象物とみなされる対象物領域の重心から背景領域までにおける輝度値変化において該対象物領域と背景領域との境界の輝度値が極大値又は極小値を有する前記対象物画像に対して輪郭強調を行う。そして、第１対象物検出手段によって、前記輪郭強調手段によって輪郭が強調された前記対象物画像から、前記対象物を表す領域を画定する。また、第２対象物検出手段によって、画定された前記対象物を表す領域の各々について、前記極大値又は前記極小値となる画素に沿って、前記対象物を表す領域の輪郭を抽出することにより、前記対象物を表す領域を画定する。
【０００８】
このように、輪郭が強調された対象物画像から、対象物を表す領域を画定し、画定された対象物を表す領域の各々について、極大値又は極小値となる画素に沿って、対象物を表す領域の輪郭を抽出することにより、対象物を表す領域を精度よく画定することができる。
【０００９】
本発明の前記対象物は、円状の輪郭を有し、前記第１対象物検出手段は、前記輪郭強調手段によって輪郭が強調された前記対象物画像から、円のハフ変換を用いて、前記対象物を表す領域を画定するようにすることができる。
【００１０】
本発明の前記第２対象物検出手段は、前記第１対象物検出手段によって画定された前記対象物を表す領域の各々について、マーカー制御型ｗａｔｅｒｓｈｅｄ変換を行って、前記対象物を表す領域の輪郭を抽出することにより、前記対象物を表す領域を画定するようにすることができる。
【００１１】
また、本発明の前記輪郭強調手段は、複数の方向及び特定の波長に対応するガボールフィルタを用いて、前記対象物画像に対して、輪郭強調を行うようにすることができる。
【００１２】
本発明の対象物検出装置は、前記第２対象物検出手段によって画定された前記対象物を表す領域に基づいて、前記対象物の数を計数する計数手段を更に含むようにすることができる。
【００１３】
本発明の対象物検出装置は、前記第２対象物検出手段によって画定された前記対象物を表す領域の各々について、各方向の輝度値変化の周波数特性を表す画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出部と、前記第２対象物検出手段によって画定された前記対象物を表す領域の各々について、前記画像特徴量抽出部によって抽出された前記対象物を表す領域の前記画像特徴量に基づいて、前記対象物を分類する分類手段と、を更に含むようにすることができる。
【００１４】
上記の画像特徴量抽出部は、前記第２対象物検出手段によって画定された前記対象物を表す領域の各々について、複数の方向及び特定の波長に対応するガボールフィルタを用いて、前記画像特徴量を抽出するようにすることができる。
【００１５】
上記の対象物を、細胞とすることができる。また、上記の対象物を、血液細胞とすることができる。
【００１６】
本発明のプログラムは、記録媒体に格納して提供することができる。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように、本発明の対象物検出装置及びプログラムによれば、撮像条件や対象物形状に対してロバストに対象物の輪郭を強調することができる。そして、輪郭が強調された対象物画像から、対象物を表す領域を画定し、画定された対象物を表す領域の各々について、極大値又は極小値となる画素に沿って、対象物を表す領域の輪郭を抽出することにより、対象物を表す領域を精度よく画定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の形態に係る細胞検出装置の構成を示す概略図である。
【図２】血中循環がん細胞をろ過するフィルタを示すイメージ図である。
【図３】血液標本画像の例を示す図である。
【図４】ガボールフィルタを説明するための図である。
【図５】各方向のガボールフィルタを畳み込んだ画像を示す図である。
【図６】各方向のガボールフィルタを畳み込んだ画像を足し合わせた画像を示す図である。
【図７】細胞領域の輝度値変化を説明するための図である。
【図８】輝度値を反転させたときの細胞領域の輝度値変化を説明するための図である。
【図９】円のハフ変換とｗａｔｅｒｓｈｅｄ変換の特徴を説明するための図である。
【図１０】各細胞領域の分類方法を説明するための図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係るコンピュータの細胞分類処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１２】（Ａ）血液標本画像の例を示す図、及び（Ｂ）円のハフ変換による細胞領域の検出結果を示す図である。
【図１３】（Ａ）マーカー制御型ｗａｔｅｒｓｈｅｄ変換による細胞領域の検出結果を示す図、及び（Ｂ）円のハフ変換による細胞領域の重心と、マーカー制御型ｗａｔｅｒｓｈｅｄ変換による細胞領域の重心との比較結果を示す図である。
【図１４】過分割領域を結合した結果を示す図である。
【図１５】実験結果を示す図である。
【図１６】実験結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、血液標本画像から、血液細胞をカウントし、分類する細胞検出装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。
【００２０】
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る細胞検出装置１０は、血液標本画像を入力として、血液細胞の数を計数すると共に、血液細胞を分類処理するコンピュータ１２と、その結果を表示させる出力部１４とを備えている。
【００２１】
コンピュータ１２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを備え、ＨＤＤには、後述する細胞分類処理ルーチンに対するプログラムが記憶されている。
【００２２】
コンピュータ１２は、機能的には次に示すように構成されている。図１に示すように、コンピュータ１２は、画像取得部２０、輪郭強調部２２、細胞検出部２４、細胞領域分割部２６、重心比較部２８、領域結合部３０、細胞計数部３２、特徴量計算部３４、及び細胞分類部３６を備えている。なお、細胞検出部２４は、第１対象物検出手段の一例であり、細胞領域分割部２６、重心比較部２８、及び領域結合部３０は、第２対象物検出手段の一例である。
【００２３】
図２に示すように、血中循環がん細胞をろ過するフィルタを用いて、血液をろ過し、撮像装置によって当該血液を撮像した、図３に示す血液標本画像が、オペレータによってコンピュータ１２に入力され、画像取得部２０は、血液標本画像を取得して、メモリに一時的に保存する。上記図３に示すように、血液標本画像では、血液細胞の外郭に沿って輝度値が低くなっている。血液細胞の基本形状は中心に凹み、凹型となっており、輝度値の変化はこの凹みの状況を表現するものである。
【００２４】
輪郭強調部２２は、血液標本画像に対して、検出したい血液細胞（例えば、がん細胞）の大きさに応じた特定の波長、及び各方向に対応するガボールフィルタを用いて、輪郭強調を行う。
【００２５】
ここで、ガボールフィルタの式を以下に示す。
【００２６】
【数１】
0006544763.tif 000002
【００２７】
ただし、x,yは、2次元画像上の座標を示し、θは、平面波の方向を示し、λは、平面波の波長を示し、σx,σyは、ガウス曲面のx,y方向の標準偏差を示す。
【００２８】
ガボールフィルタは、ガウス関数によって形成されるガウス曲面と平面波で構成され、θを変数として方位性を変化させ、対象の方向性を算出することができる。また、平面波長によりバンドパスフィルタとしての機能を持つ。
【００２９】
輪郭強調部２２は、例えば、図４に示すように、血液標本画像に対して、検出したい血液細胞（例えば、がん細胞）の大きさに応じた特定の波長、及び各方向に対応するガボールフィルタを用いて、図５に示すような、方向成分を持ったガボールフィルタを畳み込み処理した画像を、各方向について取得し、各方向の画像を足し合わせることにより、図６に示すような画像を取得する。また、輪郭強調部２２は、各方向の画像を足し合わせた画像に対して、ノイズ除去を行うことで、ガボールフィルタによる特徴量空間の背景部からノイズを除去し、細胞輪郭を強調した輪郭強調画像を生成する。
【００３０】
細胞検出部２４は、輪郭強調部２２によって生成された輪郭強調画像に対して、円のハフ変換を用いて、細胞領域を画定する。
【００３１】
ここで、円のハフ変換を用いて細胞領域を画定する方法について説明する。
【００３２】
直交座標上の点(x,y)を通る全ての円は、円の中心点(x_center,y_center)と半径(radius)の３つのパラメータで表すことができる。ガボールフィルタで強調された輪郭強調画像の各エッジ点(xi,yi)に対して、その点を通る円の中心点と半径をパラメータとした3次元ハフ空間を求める。この3次元ハフ空間において最も多く円が通過するパラメータを求める。このパラメータを用いて、円形の細胞領域を画定する。
【００３３】
細胞領域分割部２６は、細胞検出部２４による画定結果に基づいて、輪郭強調部２２によって生成された輪郭強調画像に対して、マーカー制御型watershed変換を用いて、領域分割を行って、細胞領域を画定する。
【００３４】
このとき、図７に示すように、細胞の輪郭部分は、輝度値が低いため、輪郭強調画像に対して、輝度値を反転させる処理を行って、図８に示すように、細胞領域の重心から背景領域までにおける輝度値変化において、輪郭部分の輝度値が極大値となる反転画像を生成する。
【００３５】
そして、マーカー制御型watershed変換による画像の領域分割では、画素の輝度値を山の標高に見立て、極大値を尾根、極小値を谷として、谷に水を注入しダムになる箇所を見つけながら領域分割をする。このとき、細胞検出部２４によって検出された細胞領域の重心及び背景領域をマーカーとして選び、マーカー間で極大値となる画素に沿って領域分割を行う。
【００３６】
一般に、watershed変換による領域分割は過分割を生じる問題がある。そこで、輝度値の極小値をマーカーとして選び、極小値間の凹となっているところをマスキングし、watershed変換をすることで過分割を防ぐ。この変換により分割された領域から、細胞領域を検出し、また、検出された細胞領域の重心座標を求める。
【００３７】
重心比較部２８は、細胞検出部２４によって画定された細胞領域の重心と、細胞領域分割部２６によって画定された細胞領域の重心とを比較する。
【００３８】
ここで、マーカー制御型watershed変換を用いて分割された領域の重心座標と、円のハフ変換で求めた重心座標とが異なる場合がある。また、マーカー制御型watershed変換を用いても過分割が生じるため、円のハフ変換で抽出された領域中に複数の重心座標が存在する場合がある。
【００３９】
そこで、本実施の形態では、領域結合部３０は、重心座標が異なる場合に、円のハフ変換の重心座標を採用し、watershed変換の重心座標を削除する。また、領域結合部３０は、円のハフ変換で抽出された領域中に複数の重心座標が存在する場合に、円のハフ変換で抽出された領域内に含まれるwatershedで領域分割された領域の重心座標を削除し、円のハフ変換の中心座標を採用する。これにより、watershed変換による過分割領域を結合する。一方、円のハフ変換は円形の細胞しか抽出することができないため、円のハフ変換で抽出された領域内に含まれないwatershed変換により得られた重心座標を残すと同時にその抽出された細胞領域も残す。
【００４０】
細胞計数部３２は、領域結合部３０によって得られた細胞領域に基づいて、血液細胞の数を計数する。
【００４１】
本実施の形態では、図９に示すように、円のハフ変換と、watershed変換とを組み合わせることで、各々欠点を補う。また、円のハフ変換とwatershed変換の両手法ともコントラストの変化に弱いため、ガボールフィルタによる輪郭強調により、欠点を補うことができる。
【００４２】
特徴量計算部３４は、領域結合部３０によって得られた細胞領域の各々について、画像特徴量を計算する。
【００４３】
例えば、輪郭強調部２２で用いたガボールフィルタのある閾値で2値化したものを用いて、以下の式に従って、細胞領域について、ある座標（ｘ、ｙ）における全方位の濃淡差の分散を表す画像特徴量Ｇv（ｘ、ｙ）を計算する。
【００４４】
【数２】
0006544763.tif 000003
【００４５】
ただし、x,yは、2次元画像上の座標を示し、iは、ガボールフィルタの方位選択成分を示し、Ｇは、ガボールフィルタを示し、Ｇ’は、ガボールフィルタをある閾値で2値化したものを示し、Iは、入力画像を示す。また、Ｇh、Ｇwは、ガボールフィルタの窓幅を示す。また、ｄは方位分割数を示す。￣Ｃ’l（ｘ、ｙ）は、注目画素（ｘ、ｙ）のＣ’i（ｘ、ｙ）の平均値を示す。
【００４６】
また、輪郭強調部２２で用いたガボールフィルタを用いて、以下の式に従って、細胞領域について、方向ｉ毎に、方向ｉの方位選択成分を表す画像特徴量Ｃi（ｘ、ｙ）を計算すると共に、全ての方位成分を加算した画像特徴量Ｃｄ（ｘ、ｙ）を計算する
【００４７】
【数３】
0006544763.tif 000004
【００４８】
細胞分類部３６は、領域結合部３０によって得られた細胞領域の各々について、特徴量計算部３４によって計算された画像特徴量に基づいて、分類を行う。
【００４９】
例えば、図１０に示すように、細胞領域ｌの各々について、画像特徴量Ｇd（ｘ、ｙ）から抽出される特徴量をＣ1（ｌ）としたとき、以下の式を満たす細胞の個体を、変形血液細胞として分類する。
【数４】
0006544763.tif 000005
ただし、σ1は、全細胞のＣ1の標準偏差である。
また、細胞領域ｌの各々について、画像特徴量Ｇv（ｘ、ｙ）から抽出される特徴量をＣ2（ｌ）としたとき、以下の式を満たす細胞の個体を、変形血液細胞又はがん細胞として分類する。
【数５】
0006544763.tif 000006
ただし、σ2は、全細胞のＣ2の標準偏差であり、Ｓ（ｌ）は、ｌ番目の細胞の面積であり、￣Ｓは、全細胞の面積の平均である。
そして、上記の分類結果の差分から、がん細胞を分類する。
【００５０】
出力部１４は、細胞の計数結果及び分類結果を出力する。
【００５１】
次に、本実施の形態に係る細胞検出装置１０の作用について説明する。
【００５２】
まず、オペレータが、血液標本画像を撮像し、撮像された血液標本画像を、コンピュータ１２に入力する。
【００５３】
コンピュータ１２は、オペレータから、血液細胞を計数し分類するように指示が入力されると、図１１に示す細胞分類処理ルーチンが実行される。
【００５４】
まず、ステップ１００で、入力された血液標本画像（図１２（Ａ）参照）を取得して、メモリに一時的に格納する。そして、ステップ１０２において、血液標本画像に対して、ガボールフィルタを用いたフィルタ処理を行うと共に、ノイズ除去を行って、輪郭強調画像を生成する。
【００５５】
次のステップ１０４では、上記ステップ１０２で得られた輪郭強調画像を反転させた画像に対して、円のハフ変換を用いて、細胞領域を各々画定すると共に（図１２（Ｂ）参照）、細胞領域の各々の重心を算出する。
【００５６】
そして、ステップ１０６では、上記ステップ１０４で画定された細胞領域の各々の重心と背景領域をマーカーとし、マーカー制御型ｗａｔｅｒｓｈｅｄ変換を用いて、輪郭強調画像を反転させた画像に対して、領域分割を行い、細胞領域を各々画定する（図１３（Ａ）参照）。
【００５７】
次のステップ１０８では、上記ステップ１０４で画定された細胞領域の各々の重心と、上記ステップ１０６で画定された細胞領域の各々の重心とを比較する（図１３（Ｂ）参照）。ステップ１１０では、上記ステップ１０８の比較結果に基づいて、上記ステップ１０６における過分割領域を結合する（図１４（Ａ）、（Ｂ）参照）。
【００５８】
そして、ステップ１１２において、上記ステップ１０８で得られた細胞領域に基づいて、血液細胞の数を計数する。ステップ１１４では、上記ステップ１０８で得られた細胞領域の各々について、ガボールフィルタによる画像特徴量を計算する。
【００５９】
次のステップ１１６では、上記ステップ１０８で得られた細胞領域の各々について、上記ステップ１１４で計算された画像特徴量に基づいて、異常細胞であるか否かを分類する。そして、ステップ１１８において、上記ステップ１１２の計数結果、及び上記ステップ１１６の分類結果を出力部１４により出力して、細胞分類処理ルーチンを終了する。
【００６０】
次に、上記の実施の形態で説明した手法を評価するための実験結果について説明する。
【００６１】
まず、血液中に人為的にがん細胞を加えた画像に対して、細胞分類処理を行った結果を図１５に示す。
【００６２】
上記の実施の形態で説明した手法による検出数は、混合比に着目すると、線形的に増加していることから、細胞の分割領域形状や検出精度が正確であることがわかる。
【００６３】
また、細胞数の計数、異常細胞の分類結果について、図１６に示す。
【００６４】
上記の実施の形態で説明した手法は、図１６からわかるように細胞数の計数、異常細胞の検出において優れていることがわかる。
【００６５】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る細胞検出装置によれば、輪郭が強調された血液標本画像から、円のハフ変換を用いて、大まかに細胞領域を画定し、画定された細胞領域の各々について、マーカー制御型ｗａｔｅｒｓｈｅｄ変換を用いて、細胞領域の重心から背景領域までにおける輝度値変化において極大値となる画素に沿って、細胞領域の輪郭を抽出することにより、細胞領域を精度よく画定することができる。
【００６６】
また、マーカー制御型ｗａｔｅｒｓｈｅｄ変換を用いた領域分割では、大まかな細胞の重心と、背景領域と、細胞の輪郭が最も暗いという輝度構造とを特徴として用いているため、細胞領域を精度よく画定することができる。
【００６７】
また、円のハフ変換を用いているため、滑らか細胞外郭を得ることができる。また、細胞領域に含まれたノイズ除去が行われるため、検出された細胞形状の精度が向上する。これによって、細胞の特徴量抽出精度が向上し、細胞の正確な分類が可能となる。
【００６８】
また、フィルタ後の血液細胞の細胞数を自動的にカウントすることができる。
【００６９】
なお、上記の実施の形態では、細胞検出部が、円のハフ変換を用いて、細胞領域を画定している場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、細胞検出部が、距離変換による細胞分割法を用いて、細胞領域を画定するようにしてもよい。
【００７０】
また、血液細胞の輪郭で輝度値が極小値となる血液標本画像が入力される場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、血液細胞の輪郭で輝度値が極大値となる血液標本画像が入力されてもよい。この場合には、輪郭強調画像の輝度値を反転させずに、マーカー制御型ｗａｔｅｒｓｈｅｄ変換をかければよい。
【００７１】
また、血液細胞の領域を画定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、血液細胞以外の細胞の領域を画定する技術に、本発明を適用してもよい。また、細胞以外の対象物の領域を画定する技術に、本発明を適用してもよい。例えば、円状の輪郭を有する対象物の領域を画定するようにしてもよい。この場合には、対象物を表す領域の重心から背景領域までにおける輝度値変化において極大値又は極小値となる対象物画像を入力とすればよい。
【符号の説明】
【００７２】
１０   細胞検出装置
１２   コンピュータ
１４   出力部
２０   画像取得部
２２   輪郭強調部
２４   細胞検出部
２６   細胞領域分割部
２８   重心比較部
３０   領域結合部
３２   細胞計数部
３４   特徴量計算部
３６   細胞分類部
【図１】
0006544763.tif 000007
【図２】
0006544763.tif 000008
【図３】
0006544763.tif 000009
【図４】
0006544763.tif 000010
【図５】
0006544763.tif 000011
【図６】
0006544763.tif 000012
【図７】
0006544763.tif 000013
【図８】
0006544763.tif 000014
【図９】
0006544763.tif 000015
【図１０】
0006544763.tif 000016
【図１１】
0006544763.tif 000017
【図１２】
0006544763.tif 000018
【図１３】
0006544763.tif 000019
【図１４】
0006544763.tif 000020
【図１５】
0006544763.tif 000021
【図１６】
0006544763.tif 000022