(57)【要約】【課題】  画像情報に含まれる画像構成要素を確実に抽出することができるように入力信号を処理する、画像処理装置における入力信号処理方法及び画像処理装置を提供する。【解決手段】  入力信号に含まれるバックグラウンド領域における信号の値であるバックグラウンドレベルに基づいて定められる第１オフセット補正値を用いて、前記入力信号を補正する第１オフセット補正部１０１と、第１オフセット補正部１０１による補正の結果生成された第１補正入力信号の勾配を絶対値として算出する微分演算処理部１０２と、微分演算処理部１０２によって生成された微分入力信号のピーク値に基づいて定められる第２オフセット補正値を用いて、前記微分入力信号を補正する第２オフセット補正部１０３と、前記第１補正入力信号と、前記第２オフセット補正部１０３による補正の結果生成された第２補正入力信号との積を算出する乗算器１０４とを備える。【選択図】    図２
2008191804.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元的な分布を示す量子化された入力信号の値を各画素の画素値に対応させることによって得られる画像情報に対して画像処理を実行する画像処理装置における入力信号処理方法において、
前記入力信号に含まれるバックグラウンド領域における信号の値であるバックグラウンドレベルに基づいて定められる第１オフセット補正値を用いて、前記入力信号を補正する第１オフセット補正を行うことによって、第１補正入力信号を生成するステップと、
生成された第１補正入力信号の勾配を絶対値として算出する微分演算を行うことによって、微分入力信号を生成するステップと、
生成された前記微分入力信号のピーク値に基づいて定められる第２オフセット補正値を用いて、前記微分入力信号を補正する第２オフセット補正を行うことによって、第２補正入力信号を生成するステップと、
生成された前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するステップと
を有することを特徴とする、画像処理装置における入力信号処理方法。
【請求項２】
２次元的な分布を示す量子化された入力信号の値を各画素の画素値に対応させることによって得られる画像情報に対して画像処理を実行する画像処理装置における入力信号処理方法において、
前記入力信号に含まれるバックグラウンド領域における信号の値であるバックグラウンドレベルに基づいて定められる第１オフセット補正値を用いて、前記入力信号を補正する第１オフセット補正が施された第１補正入力信号を受け取るステップと、
受け取った第１補正入力信号の勾配を絶対値として算出する微分演算を行うことによって、微分入力信号を生成するステップと、
生成された前記微分入力信号のピーク値に基づいて定められる第２オフセット補正値を用いて、前記微分入力信号を補正する第２オフセット補正を行うことによって、第２補正入力信号を生成するステップと、
受け取った前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するステップと
を有することを特徴とする、画像処理装置における入力信号処理方法。
【請求項３】
２次元的な分布を示す量子化された入力信号の値を各画素の画素値に対応させることによって得られる画像情報に対して画像処理を実行する画像処理装置において、
前記入力信号に含まれるバックグラウンド領域における信号の値であるバックグラウンドレベルに基づいて定められる第１オフセット補正値を用いて、前記入力信号を補正する第１オフセット補正部と、
前記第１オフセット補正部による補正の結果生成された第１補正入力信号の勾配を絶対値として算出する微分演算処理部と、
前記微分演算処理部によって生成された微分入力信号のピーク値に基づいて定められる第２オフセット補正値を用いて、前記微分入力信号を補正する第２オフセット補正部と、
前記第１補正入力信号と、前記第２オフセット補正部による補正の結果生成された第２補正入力信号との積を算出する乗算器と
を備えることを特徴とする、画像処理装置。
【請求項４】
前記第１オフセット補正手段は、前記バックグラウンドレベルを検出するバックグラウンドレベル検出手段を具備し、前記入力信号から、前記バックグラウンドレベル検出手段によって検出された前記バックグラウンドレベルを減ずることによって、前記第１オフセット補正を実行するように構成されている、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
２次元的な分布を示す量子化された入力信号の値を各画素の画素値に対応させることによって得られる画像情報に対して画像処理を実行する画像処理装置において、
前記入力信号に含まれるバックグラウンド領域における信号の値であるバックグラウンドレベルに基づいて定められる第１オフセット補正値を用いて、前記入力信号を補正する第１オフセット補正が施された第１補正入力信号を受け取る第１補正入力信号受信部と、
前記第１補正入力信号受信部によって受け取った第１補正入力信号の勾配を絶対値として算出する微分演算処理部と、
前記微分演算処理部によって生成された微分入力信号のピーク値に基づいて定められる第２オフセット補正値を用いて、前記微分入力信号を補正する第２オフセット補正部と、
前記第１補正入力信号と、前記第２オフセット補正部による補正の結果生成された第２補正入力信号との積を算出する乗算器と
を備えることを特徴とする、画像処理装置。
【請求項６】
前記第２補正入力信号生成手段は、前記微分入力信号のピーク値を持つ画素の付近で信号の値が０又は正となり、前記画素の付近以外で信号の値が負となるように前記第２オフセット補正を実行するように構成されている、請求項３又は請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第２補正入力信号に対して、信号の値が正の場合に当該値をゼロに変換する論理演算を行う論理演算処理部を更に備え、
前記乗算器は、前記論理演算後の前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するように構成されている、請求項３又は請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１補正入力信号に対して、信号の値が負の場合に当該値をゼロに変換する論理演算を行う論理演算処理部を更に備え、
前記乗算器は、前記論理演算後の前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するように構成されている、請求項３又は請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第１補正入力信号に対して、信号の値が負の場合に当該値をゼロに変換する論理演算を行う第１論理演算処理部を更に備え、
前記乗算器は、前記第１論理演算部による前記論理演算後の前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するように構成されている、請求項３又は請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記第１補正入力信号の値の符号を反転する第１補正入力信号符号反転器と、
前記第１補正入力信号符号反転器によって符号が反転された第１補正入力信号に対して、信号の値が負の場合に当該値をゼロに変換する論理演算を行う第２論理演算処理部とを更に備え、
前記乗算器は、第２論理演算処理部による論理演算後の前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するように構成されている、請求項３又は請求項５に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理を実行する画像処理装置に対して入力信号が与えられた場合の画像処理装置における入力信号処理方法、及びその方法を実施するための画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
入力信号が２次元的な分布を持つ場合、その入力信号を離散化した上で、信号の値を各画素における輝度（画素値）に対応させてマッピングすることにより、入力信号を画像情報として認識することができる。このようにして得られた画像情報において、観察者にとって必要となる情報が画像上に映し出されるようにするために、入力信号の上限値及び下限値を設定し、それらを輝度の最大値（白）および最小値（黒）のそれぞれに対応させることが行われる。これらの処理は、コントラスト及びブライトネスの調整と称されることが多い。
【０００３】
得られた画像情報について、観察者は、画像中のある規則性を持ったパターンを抽出すること（セグメンテーション）により、画像抽出を行うことが可能である（例えば、非特許文献１を参照。）。ここで、画像抽出の方法としては、K-means法によるクラスタリングを行う方法、誘導場法、及び閾値を与えることによる２値化法などが挙げられる。これらの方法のうち、任意の形状または任意の個数の画像の抽出を行う方法としては、閾値による２値化法が適している。
【０００４】
この２値化法は、入力信号に対して、ある閾値を設定し、画像を２つ以上の領域に分離する方法である。図２６は、その２値化法を実行する従来の画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。なお、以下の説明において、Ｘ，Ｙは画像の平面方向の座標を示し、Ｓは入力信号の値を示しているものとする。
【０００５】
図２６に示すとおり、この従来の画像処理装置は、画像情報（Ｘ，Ｙ，Ｓ）の入力を行うための画像情報入力部６０１と、閾値を入力するための閾値入力部６０２と、画像情報入力部６０１によって入力された入力信号及び閾値入力部６０２によって入力された閾値を用いて２値化処理を実行する２値化処理部６０３と、画像の抽出処理を実行する画像抽出処理部６０４と、画像抽出処理部６０４によって抽出された画像の形成処理を実行する画像形成処理部６０５と、画像形成処理部６０５によって形成された画像の解析処理を実行する画像解析処理部６０６とを備えている。
【０００６】
２値化処理部６０３は、入力信号に対して閾値Ｓｔｈを与えることによって２値化処理を実行する。そして、画像抽出処理部６０４が、Ｓ＞Ｓｔｈとなるように、画素（Ｘ，Ｙ）のマッピングを行う。より詳細には、隣り合う画素がともに真（Ｓ＞Ｓｔｈ）である場合はそれらの画素は連続体であるとみなし、それらの連続する画素（Ｘ，Ｙ）の集団をひとつの画像構成要素とすることによって、画像抽出処理部６０４は、画像情報から複数の画像構成要素の形状を抽出する。また、画像解析処理部６０６は、画像抽出処理部６０４によって抽出された画素（Ｘ，Ｙ）に対する入力信号の値Ｓを参照し、画像構成要素ごとの入力信号の解析を行う。
【０００７】
なお、閾値の決定方法としては、ヒストグラムの情報を元に決定する方法が広く知られている（例えば、非特許文献２を参照。）。
【０００８】
画像構成要素の輪郭形状を明確にする手法としては、入力信号の微分演算を行う手法が知られている。入力信号の微分値Ｓ’を平面的にマッピングする場合、画像上のエッジ部の画素で出力が最大となる。それゆえ、画像構成要素の輪郭形状を明確にする必要がある場合において、入力信号の微分演算を行う手法は、非常に有効な手段となる。なお、エッジを検出する微分オペレータとしては、Roberts法、Sobel法、及びPrewitt法などがよく知られている。
【０００９】
これらの微分値Ｓ’の画像情報を用いて、画像認識を自動的に行うこともできる。図２７は、微分値Ｓ’を用いた場合に画像認識を実行する従来の画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。この画像処理装置において、入力信号の微分演算処理を実行する微分演算処理部７０１及び種々の画像構成要素の輪郭形状パターンを蓄積した輪郭形状パターンライブラリ７０２以外の構成は、図２６を参照して上述した画像処理装置の場合と同様であるため、同一符号を付している。
【００１０】
この画像処理装置において、２値化処理部６０３は、微分演算処理部７０１の微分演算処理により得られた入力信号の微分値Ｓ’に対して、閾値入力部６０２によって入力された閾値Ｓ’ｔｈを与えることによって、２値化処理を行う。その結果得られた微分値Ｓ’により表される画像情報からは、任意の形状の画像を抽出することができない。そのため、画像抽出処理部６０４が、Ｓ’＞Ｓ’ｔｈとなるような画素（Ｘ，Ｙ）のマッピングを行い、輪郭形状パターンライブラリ１０８に登録されている輪郭の形状パターンと整合性のとれた画像についてのみ、抽出を行う（例えば、特許文献１を参照。）。そして、画像解析処理部６０６は、画像抽出処理部６０４によって抽出された画素（Ｘ，Ｙ）に対する入力信号を参照し、画像構成要素ごとの入力信号の解析を行うことになる。
【非特許文献１】E. B. Gamble, et al., “Integration of Vision Modules and Labeling of Surface Discontinuities”, IEEE Trans. On Sys., Man, and Cybern., Vol. 19, No.6, pp.1576 (1989).
【非特許文献２】N. Otsu, “A threshold selection method from gray-level  histograms”, IEEE Trans. On Sys., Man, and Cybern., SMC-9, 1, pp.62 (1979).
【特許文献１】特許第３５７２５０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上記で説明したように、観察者が画像認識するためには、輝度の濃淡、及び、濃淡の輪郭が鮮明に映し出されるように、入力信号の範囲を設定する、すなわち、コントラスト及びブライトネスを調整する必要がある。しかしながら、画像構成要素の内部及び外部の入力信号の範囲の幅が大きい場合、画像中に存在するすべての画像構成要素が明確に区別できるようにコントラスト及びブライトネスを調整することが困難となる。
【００１２】
このことは、２値化処理によって自動的に実行可能な画像認識においても同様である。図２８Ａ乃至２８Ｃは、画像情報に係る入力信号のラインプロファイルの例を示す図である。なお、これらの図２８Ａ乃至２８Ｃにおいて、縦軸は入力信号の値Ｓを、横軸は画像のＸ座標値を、それぞれ示している。
【００１３】
図２８Ａに示すように、それぞれの画像構成要素が互いに隔てて存在している場合、閾値Ｓｔｈを、バックグラウンド領域（画像構成要素を含まない領域）における入力信号の値よりやや大きい値に設定することで、各々の画像構成要素を抽出することができる。しかしながら、図２８Ｂに示すように、それぞれの画像構成要素が隣接している場合には、画像抽出は困難なものとなる。隣接する２つの画像構成要素を分離するためには、境界部における入力信号の値よりも高い値に閾値を設定する必要がある。しかしながら、そのように閾値を設定した場合において、境界部の入力信号の値よりも小さい値をピーク値として持つ画像構成要素が存在するときは、当該画像構成要素を抽出することができなくなる。すなわち、閾値を、図２８Ｂ中のＳｔｈ１のようにバックグラウンド領域における入力信号の値Ｓｂよりやや大きい値に設定した場合、画像構成要素の画素がすべて認識されることになるが、隣接している画像構成要素はそれぞれ独立した画像構成要素として認識されるのではなく、複数の画像構成要素を含む画像構成要素群が一つの画像構成要素として認識されることになる。
【００１４】
他方、閾値を、図２８ＢのＳｔｈ２のように、境界部における入力信号の値Ｓの最大値より僅かに大きくするとするとき、各画像構成要素はそれぞれ別々に認識されるが、入力信号の値ＳがＳｔｈ２以下となる画素については認識されず、また、Ｓｔｈ２以上で認識される画像構成要素についても、その画像構成要素の上部の画素しか認識されないため、認識される画素面積は、実際の画像構成要素に係る面積よりも小さくなる。
【００１５】
また、図２８Ｃに示すように、ひとつの画像構成要素の内側に、別の画像構成要素が内在している場合においても、画像抽出は困難なものとなる。図中のＳｔｈ１のようにバックグラウンドにおける入力信号の値Ｓｂよりやや大きい値に閾値を設定した場合では、図２８Ｂの閾値Ｓｔｈ１の場合と同様、画像構成要素の画素はすべて認識されるが、内在している画像構成要素は独立した画像構成要素として認識されるのではなく、その画像構成要素を含む画像構成要素群が一つの画像構成要素として認識されることになる。また、Ｓｔｈ２のように閾値を境界部における入力信号の最大値より僅かに大きな値とした場合では、入力信号の値ＳがＳｔｈ２以下の画素については認識されず、また、Ｓｔｈ２以上で認識される画像構成要素についても、画像構成要素の上部の画素しか認識されないことになる。
【００１６】
一方、入力信号の値Ｓとは異なり、その微分値Ｓ’の場合では、入力信号の局所的な変化量を示すため、画像中の特定の場所における入力信号の相対的な大きさには無関係である。したがって、たとえ、画像の全域で入力信号の値Ｓの分布が一様でない場合であったとしても、画像構成要素を含む画像情報中のエッジ部の位置を特定することができる。しかしながら、そうであるが故に、微分値Ｓ’のマッピングより得られる画像情報は、入力信号の値Ｓが描くような、画像構成要素の凹凸形状を描写しておらず、微分値Ｓ’により表される画像情報より画像構成要素の凹凸形状を導くことは容易ではない。すなわち、エッジ位置がわかったとしても、どの部分が画像構成要素なのかを判断することが困難となる。観察者が、画像構成要素を抽出して、画像認識を行うためには、元の入力信号の画像情報と、その微分値Ｓ’の画像情報との両方を照らし合わす作業を強いられることになる。
【００１７】
この課題は、画像認識を自動的に実行する場合においても同様のことが言える。微分演算による方法を用いた場合、対象物標が図２８Ｂ又は図２８Ｃに示すようなパターンであったとしても、画像構成要素の輪郭部を含むエッジ部の位置を特定することは可能である。しかしながら、微分値Ｓ’の画像情報から、エッジ部の位置を導くことはできるものの、入力信号で描かれるような凹凸形状を導くことはできない。凹凸形状がどのようなものであるかを判断するためには、微分値Ｓ’の２次元１次積分という逆の操作を行わなければならない。この計算を正確に行うためには、多くの計算量が必要になるという問題が生じる。
【００１８】
また、微分演算によりエッジ部の位置を特定した上で、容易に画像構成要素を抽出する手段のひとつとして、予め登録しておいた形状パターンを参照し、それとの整合性がとれた画像を特定することによって、画像構成要素の抽出を行うという方法がある。しかしながら、このように所定の形状パターンを用いる場合では、任意の形状をもつ画像構成要素には対応することができないという課題がある。
【００１９】
以上から、画像構成要素の凹凸形状及び画像構成要素のエッジ形状の両者を導くことが可能な画像情報を取得することが、画像認識を行う上で必要となることがわかる。
【００２０】
原画像についてエッジ部を強調させる方法のひとつとして、アンシャープマスキング法がある。この方法を用いる場合、画像構成要素のエッジが強調され輪郭がより鮮明になるという効果がある。しかしながら、画像認識を自動的に実行する場合において、対象物標が、図２８Ｂ又は図２８Ｃに示す形状をしているとき、入力信号に対してアンシャープマスクを作用させた後に、図２６に示す従来の画像処理装置によって画像認識を行うと、エッジ部が強調され、閾値Ｓｔｈによる２値化が比較的容易となるが、それでもなお、画像構成要素のエッジ部における入力信号のレベルは一様ではないため、すべての画像構成要素を分離することはできない。
【００２１】
上記の画像認識を自動的に実行する場合の課題について、画像データを用いて具体的に一例を紹介する。図２９は、試料の表面形状を描画する画像装置のひとつであるＡＦＭ（Atomic Force Microscope；原子間力顕微鏡）により得られた画像データの一例を示す図である。図２９に示すとおり、この画像データでは、基板上に配された３つの画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３からなる試料の表面形状が描画されている。これらの画像構成要素を、図６に示すように、それぞれ、画像構成要素Ｅ１、画像構成要素Ｅ２、画像構成要素Ｅ３と呼ぶことにする。
【００２２】
図３０Ｂは、図３０Ａにおける点ＡとＢとを結ぶ線Ａ−Ｂのラインプロファイルを示すグラフである。このグラフにおいて、縦軸は信号の値を、横軸は線Ａ−Ｂにおける位置をそれぞれ示している。ＡＦＭ画像の場合、入力信号の値は高さ情報を与えるものであり、長さを物理量とし、ｎｍ（ナノメートル）を単位として表記されている。図３０Ｂに示すように、画像構成要素Ｅ１とＥ２との間の画素における入力信号の値は、画像構成要素Ｅ１及びＥ２の周りの基板位置の画素における入力信号の値（バックグラウンド領域における入力信号の値）と等しく、したがって、画像構成要素Ｅ１とＥ２とは隣接していないことになる。
【００２３】
他方、図３１Ｂは、図３１Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。図３１Ｂに示すように、画像構成要素Ｅ２とＥ３との間の画素における入力信号の値は、画像構成要素Ｅ２及びＥ３の周りの基板位置の画素における入力信号の値（バックグラウンド領域における入力信号の値）と等しく、したがって、画像構成要素Ｅ２とＥ３とは隣接していないことになる。
【００２４】
なお、図３０Ａ及び図３１Ａは同一の画像を示している。
【００２５】
図３０Ａ及び図３１Ａに示す画像において、入力信号Ｓに対して、閾値Ｓｔｈを設定し、２値化を試みた結果を図３２Ａ乃至図３２Ｃ及び図３３Ａ乃至図３３Ｃに示す。なお、この結果は、図２６を参照して上述した画像処理装置が備える画像抽出処理部１０４の出力結果である。
【００２６】
図３２Ａ乃至図３２Ｃは、バックグラウンド領域（基板）における入力信号よりも大きい１７０ｎｍを閾値Ｓｔｈとした場合の解析結果を示す図であって、図３２Ａは２値化処理後の画像を示す図、図３２Ｂは図３２Ａにおける点ＡとＢとを結ぶ線Ａ−Ｂのラインプロファイルを示すグラフ、図３２Ｃは図３２Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。閾値Ｓｔｈを、画像構成要素Ｅ２とＥ３との境界部における入力信号よりも低い値に設定したため、画像構成要素Ｅ１とＥ２とは分離されているものの、画像構成要素Ｅ２とＥ３とは連続体として認識されている。
【００２７】
他方、図３３Ａ乃至図３３Ｃは、閾値Ｓｔｈを、画像構成要素Ｅ２とＥ３との境界部における入力信号よりも僅かだけ大きく設定した場合（Ｓｔｈ＝１９０ｎｍ）の解析結果を示す図であって、図３３Ａは２値化処理後の画像を示す図、図３３Ｂは図３３Ａにおける点ＡとＢとを結ぶ線Ａ−Ｂのラインプロファイルを示すグラフ、図３３Ｃは図３３Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。図３３Ａ乃至図３３Ｃから明らかなように、２値化処理後、画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の領域は、不連続となり、それぞれが別々に認識されている。
【００２８】
このように、従来の方法では、境界部の画素の入力信号よりも大きな閾値を与える必要があり、したがって、閾値の設定は、注意して行わなければならない。そして、境界部の画素における入力信号の値が大きくなればなるほど、閾値は大きな値に設定されなければならず、それに伴い、画像構成要素を示す画素の面積が実面積と比べて小さくなることになる。
【００２９】
本発明は、上記に示した課題を解決するためになされたものであり、その目的は、画像構成要素を正確に抽出することができるように、入力信号を処理する、画像処理装置における入力信号処理方法、及びその方法を実施するための画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００３０】
上述した課題を解決するために、本発明の画像処理装置における入力信号処理方法は、２次元的な分布を示す量子化された入力信号の値を各画素の画素値に対応させることによって得られる画像情報に対して画像処理を実行する画像処理装置における入力信号処理方法において、前記入力信号に含まれるバックグラウンド領域における信号の値であるバックグラウンドレベルに基づいて定められる第１オフセット補正値を用いて、前記入力信号を補正する第１オフセット補正を行うことによって、第１補正入力信号を生成するステップと、生成された第１補正入力信号の勾配を絶対値として算出する微分演算を行うことによって、微分入力信号を生成するステップと、生成された前記微分入力信号のピーク値に基づいて定められる第２オフセット補正値を用いて、前記微分入力信号を補正する第２オフセット補正を行うことによって、第２補正入力信号を生成するステップと、生成された前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するステップとを有する。
【００３１】
また、本発明の画像処理装置における入力信号処理方法は、２次元的な分布を示す量子化された入力信号の値を各画素の画素値に対応させることによって得られる画像情報に対して画像処理を実行する画像処理装置における入力信号処理方法において、前記入力信号に含まれるバックグラウンド領域における信号の値であるバックグラウンドレベルに基づいて定められる第１オフセット補正値を用いて、前記入力信号を補正する第１オフセット補正が施された第１補正入力信号を受け取るステップと、受け取った第１補正入力信号の勾配を絶対値として算出する微分演算を行うことによって、微分入力信号を生成するステップと、生成された前記微分入力信号のピーク値に基づいて定められる第２オフセット補正値を用いて、前記微分入力信号を補正する第２オフセット補正を行うことによって、第２補正入力信号を生成するステップと、受け取った前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するステップとを有する。
【００３２】
このようにして入力信号が処理された結果生成される信号には、画像情報中の画像構成要素のエッジ部の情報と、画像構成要素の凹凸形状の情報との双方が含まれていることになるため、当該信号に対して２値化処理を行うことによって、画像構成要素を正確に抽出することが可能となる。
【００３３】
本発明の画像処理装置は、２次元的な分布を示す量子化された入力信号の値を各画素の画素値に対応させることによって得られる画像情報に対して画像処理を実行する画像処理装置において、前記入力信号に含まれるバックグラウンド領域における信号の値であるバックグラウンドレベルに基づいて定められる第１オフセット補正値を用いて、前記入力信号を補正する第１オフセット補正部と、前記第１オフセット補正部による補正の結果生成された第１補正入力信号の勾配を絶対値として算出する微分演算処理部と、前記微分演算処理部によって生成された微分入力信号のピーク値に基づいて定められる第２オフセット補正値を用いて、前記微分入力信号を補正する第２オフセット補正部と、前記第１補正入力信号と、前記第２オフセット補正部による補正の結果生成された第２補正入力信号との積を算出する乗算器とを備える。
【００３４】
上記発明に係る画像処理装置において、前記第１オフセット補正手段は、前記バックグラウンドレベルを検出するバックグラウンドレベル検出手段を具備し、前記入力信号から、前記バックグラウンドレベル検出手段によって検出された前記バックグラウンドレベルを減ずることによって、前記第１オフセット補正を実行するように構成されていてもよい。
【００３５】
また、本発明の画像処理装置は、２次元的な分布を示す量子化された入力信号の値を各画素の画素値に対応させることによって得られる画像情報に対して画像処理を実行する画像処理装置において、前記入力信号に含まれるバックグラウンド領域における信号の値であるバックグラウンドレベルに基づいて定められる第１オフセット補正値を用いて、前記入力信号を補正する第１オフセット補正が施された第１補正入力信号を受け取る第１補正入力信号受信部と、前記第１補正入力信号受信部によって受け取った第１補正入力信号の勾配を絶対値として算出する微分演算処理部と、前記微分演算処理部によって生成された微分入力信号のピーク値に基づいて定められる第２オフセット補正値を用いて、前記微分入力信号を補正する第２オフセット補正部と、前記第１補正入力信号と、前記第２オフセット補正部による補正の結果生成された第２補正入力信号との積を算出する乗算器とを備える。
【００３６】
上記発明に係る画像処理装置において、前記第２補正入力信号生成手段は、前記微分入力信号のピーク値を持つ画素付近で信号の値が０又は正となり、前記画素の付近以外で信号の値が負となるように前記第２オフセット補正を実行するように構成されていてもよい。
【００３７】
また、上記発明に係る画像処理装置が、前記第２補正入力信号に対して、信号の値が正の場合に当該値をゼロに変換する論理演算を行う論理演算処理部を更に備え、前記乗算器が、前記論理演算後の前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するように構成されていてもよい。
【００３８】
また、上記発明に係る画像処理装置が、前記第１補正入力信号に対して、信号の値が正の場合に当該値をゼロに変換する論理演算を行う論理演算処理部を更に備え、前記乗算器が、前記論理演算後の前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するように構成されていてもよい。
【００３９】
また、上記発明に係る画像処理装置が、前記第１補正入力信号に対して、信号の値が負の場合に当該値をゼロに変換する論理演算を行う第１論理演算処理部を更に備え、前記乗算器が、前記第１論理演算部による前記論理演算後の前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するように構成されていてもよい。
【００４０】
また、上記発明に係る画像処理装置が、前記第１補正入力信号の値の符号を反転する第１補正入力信号符号反転器と、前記第１補正入力信号符号反転器によって符号が反転された第１補正入力信号に対して、信号の値が負の場合に当該値をゼロに変換する論理演算を行う第２論理演算処理部とを更に備え、前記乗算器が、第２論理演算処理部による論理演算後の前記第１補正入力信号と前記第２補正入力信号との積を算出するように構成されていてもよい。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、画像中に含まれる画像構成要素を正確に抽出することが可能なように、２次元的な分布を示す量子化された入力信号を処理することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。
【００４３】
（本発明における入力信号、バックグラウンド領域、及び第１オフセット補正の概念）
本発明において取り扱う入力信号は、２次元的な分布を示す量子化された信号である。量子化された信号の場合、その信号の値を各画素の画素値と１対１に対応させることによって、画像情報として認識し得る。このように量子化された信号の値と画素値とを１対１に対応させることができるため、画像処理での計算において、量子化された信号を取り扱うことと画素値を取り扱うこととは等価であると言える。
【００４４】
以下では、本発明の画像処理装置に入力される信号（入力信号）Ｉの値をＳと表記する。また、Ｓ（Ｘ，Ｙ）と表記した場合、それはＸ，Ｙで示される位置（画素）における入力信号Ｉの値を表すものとする。
【００４５】
また、本発明において、バックグラウンド領域とは、画像構成要素を含まない領域を意味する。さらに、バックグラウンドレベルとは、バックグラウンド領域における信号の値を意味する。
【００４６】
後述するように、本発明においては、入力信号Ｉについて、バックグラウンドレベルを基準とするオフセット補正（第１オフセット補正）を実行する。この第１オフセット補正の概念について、説明する。
【００４７】
上述したように、バックグラウンド領域が画像構成要素を含まない領域であるとした場合、画像構成要素内部に位置する画素（Ｘ，Ｙ）に関し、その画素における入力信号Ｉの値をＳ（Ｘ，Ｙ）とし、画像構成要素そのものが特徴的に有する信号の値をＳｅ（Ｘ，Ｙ）とし、バックグラウンドレベルをＳｂ（Ｘ，Ｙ）とすると、Ｓ（Ｘ，Ｙ）＝Ｓｅ（Ｘ，Ｙ）＋Ｓｂ（Ｘ，Ｙ）となる。したがって、Ｓ（Ｘ，Ｙ）−Ｓｂ（Ｘ，Ｙ）＝Ｓｅ（Ｘ，Ｙ）と表すことができる。この式から分かるように、入力信号Ｉについて、バックグラウンドレベルを基準とするオフセット補正を行うことによって得られる補正入力信号は、画像構成要素そのものに特徴的な信号の値Ｓｅを表すものとなる。このことから、本発明における第１オフセット補正は、画像構成要素そのものに特徴的な信号の値Ｓｅを求める処理であると言える。
【００４８】
次に、本発明の画像処理装置の具体的な実施の形態について、順に説明する。
【００４９】
（実施の形態１）
［画像処理装置の構成例］
図１は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、画像処理装置１は、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）１０と、ＣＰＵ１０にて処理されるデータなどを記憶するメモリ１１と、ＣＰＵ１０にて生成されるデータなどを出力するディスプレイ１２と、２次元的な分布を示す量子化された信号（入力信号Ｉ）を外部の装置から受け取る信号入力部１３と、ユーザからの入力を受け付ける入力部１４とがバス接続されて構成されている。
【００５０】
信号入力部１３は、入力信号ＩをＣＰＵ１０に対して出力する入力信号出力部１３Ａ、画像の平面方向の座標であるＸ座標値をＣＰＵ１０に対して出力するＸ座標値出力部１３Ｂ、及び同じくＹ座標値をＣＰＵ１０に対して出力するＹ座標値出力部１３Ｃを備えている。ＣＰＵ１０では、信号入力部１３から出力された入力信号Ｉの信号の値を、同じく出力されたＸ座標値及びＹ座標値で表される画素の画素値として扱う。これにより、ＣＰＵ１０は、入力信号Ｉを画像情報として認識することが可能となる。
【００５１】
図２は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、ＣＰＵ１０は、信号入力部１３の入力信号出力部１３Ａから出力される入力信号Ｉに対してオフセット補正を行う第１オフセット補正部１０１と、第１オフセット補正部１０１によってオフセット補正が施された入力信号（第１補正入力信号Ｃ１）に対して微分演算処理を実行する微分演算処理部１０２と、微分演算処理部１０２によって微分演算が施された入力信号（微分入力信号）に対してオフセット補正を行う第２オフセット補正部１０３とを具備している。第１オフセット補正部１０１には、入力信号に含まれるバックグラウンド領域における信号の値であるバックグラウンドレベルを検出するバックグラウンドレベル検出部１０１ａが設けられている。
【００５２】
また、ＣＰＵ１０は、第１オフセット補正部１０１から出力される第１補正入力信号Ｃ１と、第２オフセット補正部１０３によってオフセット補正が施された入力信号（第２補正入力信号Ｃ２）との積を算出する乗算器１０４と、乗算器１０４からの出力信号に対して符号反転処理を実行する符号反転器１０５と、符号反転器１０５からの出力信号及び入力部１４によって入力された閾値を用いて２値化処理を実行する２値化処理部１０６とを具備している。
【００５３】
さらに、ＣＰＵ１０は、２値化処理部１０６によって２値化処理が施された信号から画像構成要素を抽出する画像抽出処理部１０７と、画像抽出処理部１０７によって抽出された画像構成要素及び第１補正入力信号を用いて画像の形成処理を実行する画像形成処理部１０８と、画像形成処理部１０８によって形成された画像の解析処理を実行する画像解析処理部１０９とを具備している。
【００５４】
なお、上述したＣＰＵ１０が有する各構成要素は、コンピュータプログラムによって実現されてもよく、専用の電子回路によって実現されてもよい。この点は、以下に示す他の実施の形態においても同様である。
【００５５】
［画像処理装置の動作例］
次に、以上のように構成された本実施の形態の画像処理装置の動作例について、フローチャートなどを参照しながら説明する。
【００５６】
図３は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの動作の流れを示すフローチャートである。なお、以下では、試料の表面形状を描画する外部に設けられたＡＦＭから、画像処理装置１に対して、２次元的な分布を示す量子化された信号が出力されたものとして説明する。ここで、この量子化された信号の値を画素値と１対１に対応させることによって得られる画像は、図２９で示した画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３が存在する画像と同一のものとする。
【００５７】
〔第１オフセット補正処理〕
画像処理装置１は、ＡＦＭから出力された信号（入力信号Ｉ）の入力を信号入力部１３にて受け付ける。この場合、信号入力部１３の入力信号出力部１３Ａは、ＣＰＵ１０に対して入力信号Ｉを出力する。入力信号出力部１３Ａから入力信号Ｉを受けたＣＰＵ１０は、第１オフセット補正部１０１にて、入力信号Ｉに対するオフセット補正である第１オフセット補正処理を実行する（Ｓ１０１）。この第１オフセット補正処理の詳細について、図４のフローチャートを参照して説明する。
【００５８】
図４は、第１オフセット補正処理における、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの動作の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
第１オフセット補正処理において、ＣＰＵ１０１は、第１オフセット補正部１０１のバックグラウンドレベル検出部１０１ａにて、Ｓ（Ｘ，Ｙ）のヒストグラム、すなわち全画素における入力信号Ｉの値のヒストグラムを生成する（Ｓ２０１）。次に、ＣＰＵ１０１は、バックグラウンドレベル検出部１０１ａにて、生成したヒストグラムにおける最大のピーク値を検出する（Ｓ２０２）。このようにしてバックグラウンドレベル検出部１０１ａで検出された値が、入力信号Ｉにおけるバックグラウンドレベルとなる。
【００６０】
次に、ＣＰＵ１０１は、第１オフセット補正部１０１にて、バックグラウンドレベル１０１ａによって検出されたバックグラウンドレベルをオフセット補正値ａとして設定する（Ｓ２０３）。そして、入力信号Ｉからオフセット補正値ａを減ずることによって、第１補正入力信号Ｃ１が生成される（Ｓ２０４）。なお、以下では、第１補正入力信号Ｃ１の値をＳ−ａと表記する。
【００６１】
図５は、バックグラウンドレベル検出部１０１ａにて生成されるヒストグラムの一例を示すグラフである。このグラフは、本実施の形態で用いられる入力信号、すなわち図２９で示した画像に対応する入力信号におけるＳ（Ｘ，Ｙ）のヒストグラムが示されている。なお、このグラフにおいて、縦軸は頻度（frequency）を、横軸は入力信号の値Ｓをそれぞれ示している。ここで、横軸の信号の値は、ＡＦＭにより描画された試料の表面の高さを示している。
【００６２】
図５に示すグラフから分かるように、入力信号Ｉの値Ｓが１６０ｎｍの場合に一つのピーク値が認められる。したがって、バックグラウンドレベル検出部１０１ａは、ステップＳ２０２において、このピーク値を検出し、そのピーク値に係る信号の値Ｓ（１６０ｎｍ）を入力信号Ｉにおけるバックグラウンドレベルとする。
【００６３】
上述したようにしてバックグラウンドレベルを検出することができるのは、次の理由による。バックグラウンド領域は、画像構成要素を含まない領域であり、したがって、特徴的な事象を表さない領域である。そのため、バックグラウンド領域における入力信号Ｉの値（画素値）Ｓは、信号ノイズなどの影響を受けない限り、本来、画像中のどの画素においても一定である。これに対し、画像構成要素を含む領域では、画素によって入力信号Ｉの値Ｓが異なる場合が通常である。以上より、Ｓ（Ｘ，Ｙ）のヒストグラムにおける最大のピーク値がバックグラウンドレベルになるのが通常であり、したがって、ステップＳ２０１及びＳ２０２の処理により、バックグラウンドを検出することが可能となる。
【００６４】
なお、以上のようにしてバックグラウンドレベルを自動的に検出するのではなく、ユーザが、入力信号Ｉに対応する画像をディスプレイ上で確認し、その結果画像構成要素を含まない領域であると認められる画素の画素値をバックグラウンドレベルとするようにしてもよい。このようにして人手によりバックグラウンドレベルが設定される場合、そのバックグラウンドレベルは、入力部１４を介して第１オフセット補正部１０１へ与えられることになる。
【００６５】
次に、ステップＳ２０４の結果生成された第１補正入力信号Ｃ１について、説明する。図６Ａは、入力信号Ｉによって表される画像を示す図であり、図６Ｂは、図６Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。また、図６Ｃは、第１補正入力信号Ｃ１における線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。図６Ｂ及び図６Ｃに示すグラフにおいて、縦軸は信号の値を、横軸は線Ｃ−Ｄにおける位置をそれぞれ示している。
【００６６】
図６Ａに示すように、線Ｃ−Ｄは、画像構成要素Ｅ２及びＥ３を横断しており、したがって、画像構成要素Ｅ２及びＥ３のエッジ部を含んでいる。なお、図６Ａにおいて、画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３を含まない領域、すなわちバックグラウンド領域は、基板表面を表していることになる。
【００６７】
上述したように、本実施の形態では、入力信号Ｉにおけるバックグラウンドレベルとして１６０ｎｍが検出される。このようにバックグラウンドレベルが１６０ｎｍであることは、図６Ａと図６Ｂとを照らし合わせることにより確認することができる。
【００６８】
このようにして検出されるバックグラウンドレベルをオフセット補正値ａとし、入力信号Ｉの値Ｓからそのオフセット補正値ａを減ずることによって生成される第１補正入力信号Ｃ１の値Ｓ−ａは、バックグラウンド領域においては０となり、それ以外の領域、すなわち画像構成要素Ｅ２及びＥ３を含む領域では、その画像構成要素Ｅ２及びＥ３そのものに特徴的な信号の値を表すことになる（図６Ｃを参照）。
【００６９】
なお、図６Ｂと図６Ｃとを比較すれば明らかなように、本実施の形態における第１オフセット補正処理は、オフセット補正値ａにより、入力信号の原点（値がゼロ）位置を調整し、その結果第１補正入力信号Ｃ１を生成する処理であると言える。
【００７０】
なお、入力信号Ｉによって表される画像中のバックグラウンド領域の画素数が、画像構成要素の画素数と比べて、著しく少ない場合、入力信号ＩのＳ（Ｘ，Ｙ）のヒストグラムにおける最大のピーク値がバックグラウンドレベルとならないことがある。このような場合、画像構成要素そのものが特徴的に有する信号の値Ｓｅが常に正であることが既知であるならば、Ｓ（Ｘ，Ｙ）のヒストグラムでピーク値を持つ頻度のうち、Ｓが最小であるものをバックグラウンドレベルとすればよい。他方、Ｓｅが常に負であることが既知である場合では、Ｓ（Ｘ，Ｙ）のヒストグラムでピーク値を持つ頻度のうち、Ｓが最大であるものをバックグラウンドレベルとすればよい。
【００７１】
また、ノイズ等の影響により、画像中のバックグラウンドレベルが不均一になることがある。画像構成要素そのものが特徴的に有する信号の値Ｓｅは、バックグランドレベルＳｂを基準としているため、このようにバックグラウンドレベルＳｂが不均一である場合には不都合が生じる。このような場合は、バックグラウンドレベルＳｂが画像全体で一定になるような補正処理を予め行っておくことが望ましい。この補正処理は、バックグラウンドレベルＳｂが（Ｘ，Ｙ）平面でどのように歪んでいるかを求め、その歪みを補正するものである。その一例として、次のような処理を挙げることができる。画像中のバックグラウンド領域の画素数が、画像構成要素の画素数に比べ、十分に大きいものとして説明を進める。
【００７２】
まず、入力信号Ｉの値Ｓを、ＸとＹとの多項式関数からなるＳｐ（Ｘ，Ｙ）面でフィッティングする。そして、最小二乗和エラーが最小になるような多項式関数の係数を求める。これにより、Ｓ（Ｘ，Ｙ）の近似曲面Ｓｐ（Ｘ，Ｙ）が得られる。このＳｐ（Ｘ，Ｙ）は、Ｓ（Ｘ，Ｙ）の近似曲面、すなわち、Ｓｂ（Ｘ，Ｙ）の近似曲面に等しい。そこで、Ｓ（Ｘ，Ｙ）−ＳＰ（Ｘ，Ｙ）を計算することにより、バックグラウンドの揺らぎに影響されないＳｅ（Ｘ，Ｙ）を得ることができる。
【００７３】
〔微分演算処理〕
図３に戻り、Ｓ１０１にて第１オフセット補正処理を実行したＣＰＵ１０１は、微分演算処理部１０２にて、第１補正入力信号Ｃ１の勾配を絶対値として算出する微分演算処理を実行する（Ｓ１０２）。その結果、微分入力信号が生成される。
【００７４】
この微分演算処理における微分演算とは、第１補正入力信号Ｃ１の２次元１次微分を意味している。この微分演算によって生成される微分入力信号の値（微分値）Ｓ’は、点（Ｘ，Ｙ，Ｓ−ａ）における接平面のＸＹ平面に対する傾きの大きさを計算することにより求められるものであり、負とはならない値である。
【００７５】
なお、微分演算処理部１０３からの出力として、微分値Ｓ’の代わりに、微分値Ｓ’の関数であって、且つ、単調増加又は単調減少の関係を持つ関数Ｆ（Ｓ’）を採用することも可能である。ここで、単調増加又は単調減少の関係を持つ関数Ｆとは、常に、ｄＦ（Ｓ’）／ｄＳ’＞０又はｄＦ（Ｓ’）／ｄＳ’＜０が成立する関数を意味する。また、例えば、接平面のＸＹ平面に対する傾斜角（＝ａｔａｎ（Ｓ’））の大きさを採用することも可能である。
【００７６】
〔第２オフセット補正処理〕
Ｓ１０２にて微分演算処理を実行することによって微分入力信号を生成したＣＰＵ１０１は、第２オフセット補正部１０３にて、その微分入力信号に対するオフセット補正である第２オフセット補正処理を実行する（Ｓ１０３）。
【００７７】
この第２オフセット補正処理では、微分入力信号のピーク値を持つ画素付近で信号の値が０又は正となり、その画素の付近以外で信号の値が負となるように、微分入力信号に対してオフセット補正値ｂが与えられる。ここで、微分入力信号のピーク値は、画像構成要素のエッジ部に相当する。したがって、画像構成要素のエッジ部付近で信号の値が０又は正となり、エッジ部付近以外で信号の値が負となるように、微分入力信号に対してオフセット補正値ｂを与えるのが第２オフセット補正処理であると言える。
【００７８】
このようにして第２オフセット補正処理の結果、第２補正入力信号Ｃ２が生成される。以下、この第２補正入力信号Ｃ２及び微分入力信号について、説明する。
【００７９】
図７Ａは、微分入力信号によって表される画像を示す図であり、図７Ｂは、図７Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。また、図７Ｃは、その微分入力信号に対して第２オフセット処理を施した結果生成された第２補正入力信号Ｃ２における線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。図７Ｂ及び図７Ｃに示すグラフにおいて、縦軸は信号の値を、横軸は線Ｃ−Ｄにおける位置をそれぞれ示している。なお、図７Ｂでは微分入力信号の値をＳ’と表し、図７Ｃでは第２補正入力信号Ｃ２の値をＳ’−ｂと表す。
【００８０】
図７Ｂと図７Ｃとを比較すれば明らかなように、オフセット補正値ｂにより、微分入力信号の原点（値がゼロ）位置が調整され、その調整後の信号が第２補正入力信号Ｃ２となる。ここでの調整は、上述したように、ピーク値付近での信号の値を０又は正とし、ピーク値付近以外での信号の値を負とする処理である。
【００８１】
上記のオフセット補正値ｂは、人手により設定してもよく、また、自動的に設定するようにしてもよい。人手により設定する場合は、ユーザが、入力部１４を用いてオフセット補正値ｂを入力し、その入力されたオフセット補正値ｂが第２オフセット補正部１０３へ与えられる。
【００８２】
他方、オフセット補正値ｂを自動的に設定する場合は、次のようにして行うことができる。まず、ＣＰＵ１０は、入力信号Ｓの二回微分Ｓ’’が０（又は０付近）であって、且つ、微分値Ｓ’が正に大きな値を持つ画素を求めることによって、微分値Ｓ’のピーク値を持つ画素Ｐを抽出する。そして、ＣＰＵ１０は、任意のｂを与えることによりＳ’−ｂ＞０となる画素を抽出した場合に、それらの画素が画素Ｐの大部分を含み、且つ、それらの画素の大部分が画素Ｐとなるようなｂを求める。ここで、Ｓ’−ｂ＞０となる画素が、すべての画素Ｐを含む必要はない。なぜなら、２値化処理において閾値を与える対象は、後述する微分乗算値であって、第２補正入力信号Ｃ２の値Ｓ’−ｂではないからである。なお、ここでの数値の大小及び画素の占有率は、信号の値のヒストグラムに基づいて定められる。
【００８３】
〔乗算処理〕
図３に戻り、ＣＰＵ１０は、乗算器１０４にて、ステップＳ１０１における第１オフセット補正処理の結果生成された第１補正入力信号Ｃ１と、ステップＳ１０３における第２オフセット補正処理の結果生成された第２補正入力信号Ｃ２との積を算出する（Ｓ１０４）。
【００８４】
このようにして算出された乗算値（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）を用いて、各種の画像解析を実行することが可能となる。
【００８５】
〔符号反転処理〕
次に、ＣＰＵ１０は、符号反転器１０５にて、上述したようにして算出された微分乗算値に−１を乗ずることにより、符号反転処理を実行する（Ｓ１０５）。以下、この符号反転処理の結果得られた値を微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝と表す。
【００８６】
図８Ａは、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝によって表される画像を示す図であり、図８Ｂは、図８Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。
【００８７】
図８Ａ及び図８Ｂから、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝によって表される画像は、元の画像（入力信号Ｉによって表される画像）に対して、エッジ部が強調されたものとなっていることが確認できる。ここで特に注目すべき点は、画像構成要素Ｅ２とＥ３との境界部の画素において、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝が負となっていることである。その結果、後述するように、これらの画像構成要素Ｅ２及びＥ３を別々の画像構成要素として抽出することが可能になる。
【００８８】
〔２値化処理〕
次に、ＣＰＵ１０は、２値化処理部１０６にて、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝に対して所定の閾値を与えて、閾値を超える場合を真とし、閾値以下の場合を偽とすることによって、２値化処理を実行する（Ｓ１０６）。その結果、真又は偽で表される２値化された信号（以下、「２値化信号」という）が生成される。なお、この２値化処理で用いられる閾値は、入力部１４を介してユーザにより予め入力された値である。
【００８９】
本実施の形態では、上述したとおり、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝＞閾値の場合に真とする２値化処理をおこなっているが、これに限定されるわけではなく、（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）＜閾値の場合に真とするような２値化処理を行ってもよい。
【００９０】
〔画像抽出処理〕
次に、ＣＰＵ１０は、画像抽出部１０７にて、画像構成要素を抽出する画像抽出処理を実行する（Ｓ１０７）。より詳細には、ステップＳ１０６の２値化処理により生成された２値化信号において、その値が真である画素（Ｘ，Ｙ）のみを抽出することによって、画像構成要素の抽出が行われる。
【００９１】
図９は、画像抽出部１０７による画像抽出処理の結果得られる画像を示す図である。図９に示されるように、この画像では、画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３がすべて分離されている。
【００９２】
微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝によって表される画像においては、画像構成要素のエッジ付近の画素で値を最も小さくすることができる。第２オフセット補正部１０３による第２オフセット補正処理により、画像構成要素のエッジ部の画素における画素値（微分値Ｓ’−ｂ）を負とした場合、当該エッジ部の画素における微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝は負となり、バックグラウンドレベルよりも小さくなる。そこで、２値化処理に用いられる閾値を、バックグラウンド領域における微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝よりもやや大きくすることによって、画像構成要素ごとに画素を完全に分離することが可能となる。
【００９３】
〔画像形成処理〕
次に、ＣＰＵ１０は、画像形成処理部１０８にて、画像抽出部１０７により抽出された画素（Ｘ，Ｙ）及びその画素における画素値であるＳ−ａを用いることにより、画像形成処理を実行する（Ｓ１０８）。その結果、画像構成要素ごとに画素が分離された後の画像を形成することができる。
【００９４】
図１０Ａは、画像形成処理部１０８による画像形成処理の結果得られる画像を示す図であり、図１０Ｂは、図１０Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。
【００９５】
図１０Ａを参照すれば分かるように、画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３はすべて分離されており、別々の画像構成要素として表示されている。また、図１０Ｂからも、画像構成要素Ｅ２とＥ３とが別々の画像構成要素とされていることを確認することができる。
【００９６】
〔画像解析処理〕
以上のようにして画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３が別々の画像構成要素として抽出され、そのように抽出された画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３を含む画像が形成された後、ＣＰＵ１０は、画像解析処理部１０９にて、以下に示すような種々の画像解析処理を実行する（Ｓ１０９）。
【００９７】
（１）位置情報
各画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３を形成する画素の集合に基づいて、各画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の重心を算出することによって、画像中の各画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の位置情報を求めることができる。
【００９８】
（２）スケール
１画素当たりの大きさを参照することによって、画像における平面的なスケールを算出することができる。
【００９９】
（３）輪郭線
各画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の輪郭を構成する画素を抽出し、それらの画素により形成される曲線の長さを求めることによって、各画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の輪郭線の長さＰを求めることができる。
【０１００】
（４）面積
各画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３を形成する画素の画素数を求めることによって、各画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の面積Ｓａを算出することができる。
【０１０１】
（５）直径
画像構成要素の形状を円形と近似し、２√（面積Ｓａ／π）を計算することによって、その画像構成要素の直径Ｄを求めることもできる。
【０１０２】
（６）直線
また、画像構成要素の形状を直線と近似し、各画素（Ｘ，Ｙ）について、Ｙ＝ＡＸ＋Ｂ（Ａ，Ｂ；係数）とする最小二乗近似法を適用することによって、直線の式を算出することができる。ここで、直線の傾きＡを参照することによりその直線の配向性を、重決定係数（R-Square）を求めることによりその直線性を、それぞれ求めることができる。
【０１０３】
（７）長辺及び短辺
画像構成要素を、長辺の長さＬａ、短辺の長さＬｂとする長方形が湾曲した形状のものと定義した場合、面積Ｓａ及び輪郭線の長さＰを用いて、Ｐ／２＝Ｌａ＋Ｌｂ，Ｓ＝Ｌａ＊Ｌｂの２つの方程式を解くことによって、長辺の長さＬａ＝Ｐ／４＋√（Ｐ２／１６−Ｓａ）及び短辺の長さＬｂ＝Ｐ／４−√（Ｐ２／１６−Ｓａ）を求めることができる。
【０１０４】
（８）入力信号の最大値及び平均値
各画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３を形成する画素について、入力信号の値Ｓのヒストグラムを参照することによって、その画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３における入力信号の最大値Ｓｍａｘ及び平均値Ｓａｖｅを求めることができる。
【０１０５】
（９）体積
入力信号ＳがＡＦＭ像のように長さを表している場合、Σ（Ｓ−ａ）を求めることによって、画像構成要素の体積を算出することができる。
【０１０６】
上述した画像解析の例のうち、上記（３）、（４）、（８）及び（９）について、図１１Ａ乃至１１Ｄに示す。図１１Ａは、画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の輪郭線の長さを示すグラフであり、図１１Ｂは、画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の面積を示すグラフである。また、図１１Ｃは、画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３における入力信号の平均値Ｓａｖｅを示すグラフであり、図１１Ｄは、画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の体積を示すグラフである。
【０１０７】
以上のように、微分乗算値に基づいて、種々の画像解析を行うことが可能になる。
【０１０８】
（実施の形態２）
実施の形態１において説明した微分乗算値の２値化による画像処理では、エッジ部、特に画像構成要素のエッジ部を構成する画素の画素値を負、または、十分小さい値にすることによって、２値化を容易にすることができる。しかしながら、Ｓ−ａが負となった場合、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝が正の値をとり、その結果エッジ部が正確に抽出できない事態が起こり得る。以下に示す実施の形態２及び３に係る画像処理装置は、このように微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝が正の値をとることを回避するためように構成されたものである。
【０１０９】
なお、実施の形態２に係る画像処理装置の構成は、後述するようにＣＰＵが論理演算処理部を具備する点を除いて、実施の形態１の場合と同様である。したがって、この論理演算処理部以外の構成については、実施の形態１と同一の符号を適宜付しながら説明を省略する。
【０１１０】
図１２は、本発明の実施の形態２に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの構成を示す機能ブロック図である。実施の形態２に係る画像処理装置が備えるＣＰＵ２０は、後述する論理演算を実行する論理演算処理部２０１を具備している。この論理演算処理部２０１は、第２オフセット補正部１０３による第２オフセット補正処理の結果生成された第２補正入力信号Ｃ２を受け取り、その第２補正入力信号Ｃ２に対して、その信号の値Ｓ’−ｂが正のときにその値Ｓ’−ｂをゼロとする論理演算を実行する。そして、論理演算処理部２０１は、その論理演算後の信号を、乗算器１０４に対して出力する。
【０１１１】
図１３Ａは、論理演算処理部２０１による論理演算処理の結果得られる第２補正入力信号によって表される画像を示す図であり、図１３Ｂは、図１３Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。図１３Ｂと図７Ｃとを比較することによって、Ｓ’−ｂが正のときにＳ’−ｂがゼロとなる論理演算が施されていることを確認することができる。
【０１１２】
ＣＰＵ２０が具備する乗算器１０４では、論理演算処理部２０１により論理演算処理が施された第２補正入力信号Ｃ２と、第１オフセット補正部１０１から出力された第１補正入力信号Ｃ１との積が算出され、その後、実施の形態１の場合と同様に、符号反転器１０５によってその積の符号が反転された結果、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝が得られる。
【０１１３】
図１４Ａは、このようにして得られた微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝によって表される画像を示す図であり、図１４Ｂは、図１４Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。
【０１１４】
図１４Ａ及び図１４Ｂから明らかなように、画像構成要素Ｅ２及びＥ３のエッジ部において微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝がゼロとなっており、これらの画像構成要素Ｅ２及びＥ３を別々の画像構成要素として認識することができる。
【０１１５】
上述したように論理演算処理部２０１による論理演算処理を行うことによって、Ｓ−ａが負となったことにより微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝が正の値をとるという不都合を回避することができる。
【０１１６】
（実施の形態３）
実施の形態２においては、第２オフセット補正処理の結果生成された第２補正入力信号Ｃ２に対して論理演算が施されるように構成されていた。これに対し、実施の形態３に係る画像処理装置は、第１オフセット補正処理の結果生成された第１補正入力信号Ｃ１に対して同様の論理演算が施されるように構成される。
【０１１７】
なお、実施の形態３に係る画像処理装置の構成は、後述するようにＣＰＵが論理演算処理部を具備する点を除いて、実施の形態１の場合と同様である。したがって、この論理演算処理部以外の構成については、実施の形態１と同一の符号を適宜付しながら説明を省略する。
【０１１８】
図１５は、本発明の実施の形態３に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの構成を示す機能ブロック図である。実施の形態３に係る画像処理装置が備えるＣＰＵ３０は、後述する論理演算を実行する論理演算処理部３０１を具備している。この論理演算処理部３０１は、第１オフセット補正部１０１による第１オフセット補正処理の結果生成された第１補正入力信号Ｃ１を受け取り、その第１補正入力信号Ｃ１に対して、その信号の値Ｓ−ａが負のときにその値Ｓ−ａをゼロとする論理演算を実行する。そして、論理演算処理部３０１は、その論理演算後の信号を、微分演算処理部１０２に対して出力する。
【０１１９】
図１６Ａは、論理演算処理部３０１による論理演算処理の結果得られる第１補正入力信号によって表される画像を示す図であり、図１６Ｂは、図１６Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。図１６Ｂと図６Ｃとを比較することによって、Ｓ−ａが負のときにＳ−ａがゼロとなる論理演算が施されていることを確認することができる。
【０１２０】
ＣＰＵ３０が具備する微分演算処理部１０２では、論理演算処理部３０１により論理演算処理が施された第１補正入力信号Ｃ１に対して微分演算処理を行って微分入力信号を生成する。そして、実施の形態１の場合と同様に、第２オフセット補正部１０３によって第２補正入力信号Ｃ２が生成され、その第２補正入力信号Ｃ２と第１オフセット補正部１０１から出力された第１補正入力信号Ｃ１との積が乗算器１０４にて算出される。その後、実施の形態１の場合と同様に、符号反転器１０５によってその積の符号が反転された結果、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝が得られる。
【０１２１】
図１７Ａは、このようにして得られた微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝によって表される画像を示す図であり、図１７Ｂは、図１７Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。
【０１２２】
上述したように論理演算処理部３０１による論理演算処理を行うことによって、Ｓ−ａが負となったことにより微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝が正の値をとるという不都合を回避することができる。また、この論理演算処理によって、バックグラウンドの揺らぎが低減されるため、観察者が画像を観察しながら画像構成要素とバックグラウンド領域とを識別する作業が容易となり得る。
【０１２３】
（実施の形態４）
［画像処理装置の構成例］
実施の形態１乃至３に係る画像処理装置は、何れも、バックグラウンドに対して画像構成要素の値が正である場合において、本発明の入力信号処理を実行するものであった。これらの画像処理装置では、バックグラウンドレベルに対して値が正となる画像構成要素と負となる画像構成要素とが混在する場合に、値が正となる画像構成要素の抽出はできるものの、負となる画像構成要素を抽出することはできない。これに対し、実施の形態４に係る画像処理装置は、バックグラウンドレベルに対して値が正となる画像構成要素のみではなく、負となる画像構成要素をも抽出することもできるように構成されたものである。
【０１２４】
なお、実施の形態４に係る画像処理装置は、実施の形態１の場合と同様に、ＣＰＵと、当該ＣＰＵとバス接続されたメモリ、ディスプレイ、信号入力部、及び入力部とを備えている。ここで、実施の形態４に係る画像処理装置の構成において、実施の形態１の場合との差異は、ＣＰＵが有する機能のみである。以下では、実施の形態１と同一の構成については同一の符号を付しながら説明を省略する。
【０１２５】
図１８は、本発明の実施の形態４に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの構成を示す機能ブロック図である。実施の形態４に係る画像処理装置が備えるＣＰＵ４０は、バックグラウンドレベルに対して値が正となる画像構成要素を抽出する第１画像構成要素抽出部４１と、その値が負となる画像構成要素を抽出する第２画像構成要素抽出部４２とを具備している。
【０１２６】
また、ＣＰＵ４０は、第１画像構成要素抽出部４１による第１オフセット処理の結果生成される第１補正入力信号の符号を反転させる符号反転器４０３と、第１画像構成要素抽出部４１により画像構成要素が抽出された画像及び第２画像構成要素抽出部４２により画像構成要素が抽出された画像を統合する画像統合処理部４０４と、画像統合処理部１０７によって生成された画像及び第１補正入力信号を用いて画像の形成処理を実行する画像形成処理部１０８と、画像形成処理部１０８によって形成された画像の解析処理を実行する画像解析処理部１０９とを具備している。
【０１２７】
図１８に示すように、第１画像構成要素抽出部４１は、実施の形態１に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの場合と同様に、第１オフセット補正部１０１、微分演算処理部１０２、第２オフセット補正部１０３、乗算器１０４、符号反転器１０５、２値化処理部１０６、及び画像抽出処理部１０７を具備している。ただし、実施の形態１の場合と異なり、第１画像構成要素抽出部４１は更に、論理演算処理部４０１を具備している。この論理演算処理部４０１は、第１オフセット補正部１０１による第１オフセット補正処理の結果生成された第１補正入力信号Ｃ１を受け取り、その第１補正入力信号Ｃ１に対して、その信号の値Ｓ−ａが負のときにその値Ｓ−ａをゼロとする論理演算を実行する。そして、論理演算処理部４０１は、その論理演算後の信号を、微分演算処理部１０２に対して出力する。
【０１２８】
また、第２画像構成要素抽出部４２は、実施の形態１に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの場合と同様の微分演算処理部１０２、第２オフセット補正部１０３、乗算器１０４、符号反転器１０５、２値化処理部１０６、及び画像抽出処理部１０７を具備している。更に、第２画像構成要素抽出部４２は、論理演算処理部４０２を具備している。この論理演算処理部４０２は、符号反転器４０３により符号が反転された第１補正入力信号Ｃ１を受け取り、その第１補正入力信号Ｃ１に対して、その信号の値Ｓ−ａが負のときにその値Ｓ−ａをゼロとする論理演算を実行する。そして、論理演算処理部４０２は、その論理演算後の第１補正入力信号Ｃ１を、微分演算処理部１０２に対して出力する。
【０１２９】
［画像処理装置の動作例］
上述したように構成された本実施の形態に係る画像処理装置においては、バックグラウンドレベルに対して値が正となる画像構成要素と負となる画像構成要素とが混在する入力信号を適切に処理することができる。
【０１３０】
図１９Ａは、バックグラウンドレベルに対して値が正となる画像構成要素と負となる画像構成要素とが混在する入力信号を示すグラフである。図１９Ａ並びに後述する図１９Ｂ及び図１９Ｃに示すグラフにおいて、縦軸は信号の値を、横軸はＸ座標値をそれぞれ示している。
【０１３１】
図１９Ａに示すグラフから分かるように、この入力信号には、バックグラウンドレベルに対して値が正となる５個の画像構成要素と、負となる３個の画像構成要素とが含まれている。なお、図１９Ａにおいては、オフセット補正値ａによってバックグラウンドレベルが示されている。
【０１３２】
〔第１画像構成要素抽出部における処理〕
このような入力信号に対して、第１画像構成要素抽出部４１の第１オフセット補正部１０１にて、実施の形態１の場合と同様にして第１オフセット補正処理を施す。その結果生成された第１補正入力信号Ｃ１に対して、論理演算処理部４０１は、その信号の値Ｓ−ａが負のときにＳ−ａをゼロとする論理演算を実行し、その論理演算後の第１補正入力信号Ｃ１を、微分演算処理部１０２に対して出力する。
【０１３３】
図１９Ｂは、第１画像構成要素抽出部４１の論理演算処理部４０１による論理演算が施された第１補正入力信号Ｃ１を示すグラフである。上述したように、信号の値Ｓ−ａが負のときにその値Ｓ−ａをゼロとする論理演算が施されているため、バックグラウンドレベルに対して値が負となる３個の画像構成要素はバックグラウンド領域となる。したがって、図１９Ｂに示すように、この第１補正入力信号Ｃ１には、バックグラウンドレベルに対して値が正となる５個の画像構成要素のみが含まれることになる。
【０１３４】
その後は、実施の形態１の場合と同様にして、微分演算処理、第２オフセット補正処理、第１補正入力信号Ｃ１と第２補正入力信号Ｃ２との積の算出、符号反転処理、２値化処理及び画像抽出処理が実行される。その結果、第１画像構成要素抽出部４１の画像抽出処理部１０７において、バックグラウンドレベルに対して値が正となる画像構成要素のみが抽出される。
【０１３５】
〔第２画像構成要素抽出部における処理〕
他方、第２画像構成要素抽出部４２の論理演算処理部４０２は、符号反転器４０３により符号が反転された第１補正入力信号Ｃ１に対して、その信号の値Ｓ−ａが負のときにその値Ｓ−ａをゼロとする論理演算を実行し、その論理演算後の第１補正入力信号Ｃ１を、微分演算処理部１０２に対して出力する。
【０１３６】
図１９Ｃは、第２画像構成要素抽出部４２の論理演算処理部４０１による論理演算が施された第１補正入力信号Ｃ１を示すグラフである。上述したように、符号反転器４０３により符号が反転されているため、バックグラウンドレベルに対して値が正であった画像構成要素の値が負となり、負であった画像構成要素の値は正となる。そのような第１補正入力信号Ｃ１に対して、信号の値Ｓ−ａが負のときにその値Ｓ−ａをゼロとする論理演算が施されているため、当初バックグラウンドレベルに対して値が正となっていた５個の画像構成要素はバックグラウンド領域となる。したがって、図１９Ｃに示すように、この第１補正入力信号Ｃ１には、当初バックグラウンドレベルに対して値が負となっていた３個の画像構成要素のみが含まれることになる。
【０１３７】
その後は、実施の形態１の場合と同様にして、微分演算処理、第２オフセット補正処理、第１補正入力信号Ｃ１と第２補正入力信号Ｃ２との積の算出、符号反転処理、２値化処理及び画像抽出処理が実行される。その結果、第１画像構成要素抽出部４１の画像抽出処理部１０７において、当初バックグラウンドレベルに対して値が負となっていた画像構成要素のみが抽出される。
【０１３８】
以上のようにして第１画像構成要素抽出部４１により画像構成要素が抽出された画像及び第２画像構成要素抽出部４２により画像構成要素が抽出された画像は、画像統合処理部４０４にて統合される。その後、実施の形態１の場合と同様に、画像形成処理部１０８にて画像形成処理が実行され、画像解析処理部１０９にて画像解析処理が実行される。
【０１３９】
本実施の形態において、バックグラウンドレベルにノイズが多く含まれている場合又はバックグラウンドレベルが一定の値となっていない場合には、画像構成要素の値がバックグラウンドレベルに対して正のときと負のときとで、入力信号に対する第１オフセット補正処理を別々に実行することによって、画像構成要素の抽出をより安定して行うことができる。
【０１４０】
上述したように、本実施の形態に係る画像処理装置は、バックグラウンドレベルに対して値が正の画像構成要素及び負の画像構成要素の双方を抽出することができる。しかしながら、ＣＰＵが第１画像構成要素抽出部４１のみを具備することによって、バックグラウンドレベルに対して値が正の画像構成要素のみを抽出可能な画像処理装置と、ＣＰＵが第２画像構成要素抽出部４２のみを具備することによって、バックグラウンドレベルに対して値が負の画像構成要素のみを抽出可能な画像処理装置とを別々に実現するようにしてもよい。この場合、後者の画像処理装置における第２画像構成要素抽出部４２は、第１オフセット補正部１０１及び符号反転器４０３を有するようにすればよい。
【０１４１】
（実施の形態５）
実施の形態１に係る画像処理装置の場合、外部の装置から入力信号Ｉの入力を受け、その入力信号Ｉに対して第１オフセット補正処理を施すことによって、第１補正入力信号Ｃ１を生成している。しかしながら、入力信号Ｉではなく、第１補正入力信号Ｃ１を外部の装置から受ける場合もあり得る。実施の形態５に係る画像処理装置は、このように、外部の装置から第１補正入力信号Ｃ１の入力を受ける場合に、本発明の入力信号処理を実行するように構成されたものである。
【０１４２】
図２０は、本発明の実施の形態５に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの構成を示す機能ブロック図である。図２０に示すように、本実施の形態の画像処理装置が備えるＣＰＵ５０は、図２に示す実施の形態１の画像処理装置が備えるＣＰＵ１０と比べて、第１オフセット補正部を具備していない点のみが異なり、それ以外の構成は同一である。また、ＣＰＵ以外の構成についても、実施の形態１の場合と同様であるので、説明を省略する。
【０１４３】
このように構成された本実施の形態に係る画像処理装置の信号入力部１３には、実施の形態１の場合と異なり、外部の装置から第１補正入力信号Ｃ１が入力される。そして、その第１補正入力信号Ｃ１は、信号入力部１３の入力信号出力部１３Ａを介して、ＣＰＵ１０の微分演算処理部１０２、乗算器１０４及び画像形成処理部１０８へ与えられる。その後の動作は、実施の形態１の場合と同様である。
【０１４４】
（実施の形態６）
本発明による微分乗算値を用いた画像処理方法は、局所的な変化量、すなわち微分値を乗算しているため、ノイズに影響されやすい。そのため、入力信号について、予めローパスフィルタなどのノイズ除去フィルタを適用するようにしてもよい。それでも、なお、スパイクノイズ等に起因して、２値化処理により画像構成要素ではない領域が抽出されるような場合は、抽出された画像の面積の最小値を予め設定しておき、その設定された値よりも小さい面積の画像を抽出しないようにすることによって、ノイズ等により形成される微少面積の画素を除去するような処理を行えばよい。
【０１４５】
（比較例）
上述したように、本発明の画像処理装置は、入力信号Ｉに対する第１オフセット補正処理、第１補正入力信号Ｃ１に対する微分演算処理、微分入力信号に対する第２オフセット補正処理、第１補正入力信号Ｃ１と第２補正入力信号Ｃ２との積を算出する乗算処理、及びその積の符号を反転させる符号反転処理を実行するように構成されている。これらの処理の何れかが欠けた場合、画像構成要素を正確に抽出することが困難になる。以下では、これらの処理の何れかが欠けた場合を比較例として説明する。なお、これらの比較例においては、上述した本発明の各実施の形態と同様に、図２９で示した画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３が存在する画像を用いている。
【０１４６】
図２１Ａは、第１オフセット補正処理、第２オフセット補正処理、及び符号反転処理を省いた場合に生成される信号によって表される画像を示す図であり、図２１Ｂは、図２１Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。この場合、図２１Ａには、入力信号Ｉの値Ｓと微分入力信号の値Ｓ’との積Ｓ＊Ｓ’によって表される画像が示されていることになり、また、図２１Ｂの縦軸には、その積Ｓ＊Ｓ’が表されていることになる。
【０１４７】
また、図２２Ａは、第１オフセット補正処理及び第２オフセット補正処理を省いた場合に生成される信号によって表される画像を示す図であり、図２２Ｂは、図２２Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。この場合、図２２Ａには、入力信号Ｉの値Ｓと微分入力信号の値Ｓ’との積であって符号反転がなされた−Ｓ＊Ｓ’によって表される画像が示されていることになり、また、図２１Ｂの縦軸には、その積−Ｓ＊Ｓ’が表されていることになる。
【０１４８】
また、図２３Ａは、第１オフセット補正処理を省いた場合に生成される信号によって表される画像を示す図であり、図２３Ｂは、図２３Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。この場合、図２２Ａには、入力信号Ｉの値Ｓと第２補正入力信号Ｃ２の値Ｓ’−ｂとの積であって符号反転がなされた−Ｓ＊（Ｓ’−ｂ）によって表される画像が示されていることになり、また、図２１Ｂの縦軸には、その積−Ｓ＊（Ｓ’−ｂ）が表されていることになる。
【０１４９】
さらに、図２４Ａは、第２オフセット補正処理を省いた場合に生成される信号によって表される画像を示す図であり、図２４Ｂは、図２４Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。この場合、図２２Ａには、第１補正入力信号Ｃ１の値Ｓ−ａと微分入力信号の値Ｓ’との積であって符号反転がなされた−（Ｓ−ａ）＊Ｓ’によって表される画像が示されていることになり、また、図２１Ｂの縦軸には、その積−（Ｓ−ａ）＊Ｓ’が表されていることになる。
【０１５０】
これらの図２１Ａ乃至図２４Ｂから、何れの場合においても、画像構成要素Ｅ２及びＥ３を正確に抽出できていないことを確認することができる。
【０１５１】
入力信号Ｉの値、すなわち、画像構成要素の凹凸形状を反映させた上でそれらの画像構成要素を抽出するためには、入力信号Ｉに対して、バックグラウンドレベルを基準として第１オフセット補正処理を行う必要がある。図２３Ａ及び図２３Ｂを参照すれば分かるように、この第１オフセット補正処理を省いた場合、画像構成要素の凹凸形状は表れているものの、バックグラウンドレベルが適切な値となっていないために、２値化処理によってそれらの画像構成要素を抽出することはできない。
【０１５２】
また、画像構成要素のエッジ部を明確にするためには、エッジ部における画素の値をバックグラウンドレベルまで低減させることが必要となる。そのためには、適切なオフセット補正値ｂを用いた第２オフセット補正処理を実行することによって、画像構成要素の内部における画素値と比べて、そのエッジ部付近における値−（Ｓ’−ｂ）が小さくなるようにすればよい。その結果、本発明における微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝が、画像構成要素のエッジ部付近において低減することになる。図２４Ａ及び図２４Ｂを参照すると、この第２オフセット補正処理を省いた場合、画像構成要素のエッジ部が明確となっていないことが分かる。
【０１５３】
なお、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝は、画像構成要素において、局所的な凹凸の変化量（Ｓ’−ｂ）を反映した凹凸形状（Ｓ−ａ）を表している。そして、局所的な凹凸の変化量（Ｓ’−ｂ）が大きい画素においては、−（Ｓ’−ｂ）が小さくなるため、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝も小さくなる。以上より、第１補正入力信号Ｃ１の値Ｓ−ａに−（Ｓ’−ｂ）を乗ずることは、画像構成要素中の凹凸形状（Ｓ−ａ）に溝を掘るような効果があると言える。画像構成要素のエッジ部おいては、局所的な凹凸の変化量（Ｓ’−ｂ）が最も大きくなるため、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝が最も小さくなり、その結果、本発明においては、画像構成要素を確実に抽出することができる。
【０１５４】
図２５Ａは、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝から−Ｓ＊Ｓ’を除去した｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝＋Ｓ＊Ｓ’で表される画像を示す図であり、図２５Ｂは、図２５Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフである。図２５Ａ及び図２５Ｂと図６Ａ及び図６Ｂとを比較すれば分かるように、｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝＋Ｓ＊Ｓ’で表される画像では、入力信号Ｉにおいて正にピークとなるべき部分が陥没したような形状となっており、入力信号Ｉにおける凹凸形状が反映されていない。また、画像構成要素Ｅ２及びＥ３の境界部における画素の値が、バックグラウンドレベルに到達していないことも確認できる。このように、｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝＋Ｓ＊Ｓ’では、画像構成要素を正確に抽出することはできない。このことは、本発明の微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝による画像抽出においては、（Ｓ−ａ）と（Ｓ’−ｂ）とが独立して機能しているのではなく、この微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝が一つの信号として機能していることを示していると言える。
【０１５５】
以上より、本発明の画像処理装置において実行される２値化処理に用いられる閾値は、（Ｓ−ａ）及び（Ｓ’−ｂ）の何れかに対して作用するのではなく、微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝に対して作用するものである。
【０１５６】
２値化処理により画像構成要素を正確に抽出するためには、画像構成要素のエッジ部の情報と、画像構成要素の凹凸形状の情報との双方の情報が必要となる。本発明における微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝は、これら双方の情報を含んでおり、したがって、２値化処理によって画像構成要素を正確に抽出することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１５７】
本発明の画像処理装置における入力信号処理方法および画像処理装置は、画像構成要素を正確に抽出することが可能な信号を生成することができ、ＡＦＭ（原子間力顕微鏡）、ＳＴＭ（走査型トンネル顕微鏡）、ＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）、及びＴＥＭ（透過型電子顕微鏡）等の顕微鏡、ＭＲＩ（磁器共鳴画像診断装置）、Ｘ線診断装置、ＣＴスキャン、ＰＥＴ（ポジトロン断層法）、及び超音波診断装置などの医療に利用される画像診断装置、並びに、ＡＳＶ（先進安全自動車）及び無人監視カメラなどの視覚センサの形状検査装置等に有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１５８】
【図１】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの構成を示す機能ブロック図
【図３】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの動作の流れを示すフローチャート
【図４】第１オフセット補正処理における、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの動作の流れを示すフローチャート
【図５】バックグラウンドレベル検出部にて生成されるヒストグラムの一例を示すグラフ
【図６Ａ】入力信号によって表される画像を示す図
【図６Ｂ】図６Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図６Ｃ】第１補正入力信号における線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図７Ａ】微分入力信号によって表される画像を示す図
【図７Ｂ】図７Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図７Ｃ】第２補正入力信号における線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図８Ａ】微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝によって表される画像を示す図
【図８Ｂ】図８Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図９】画像抽出部による画像抽出処理の結果得られる画像を示す図
【図１０Ａ】画像形成処理部による画像形成処理の結果得られる画像を示す図
【図１０Ｂ】図１０Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図１１Ａ】画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の輪郭線の長さを示すグラフ
【図１１Ｂ】画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の面積を示すグラフ
【図１１Ｃ】画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３における入力信号の平均値Ｓａｖｅを示すグラフ
【図１１Ｄ】画像構成要素Ｅ１乃至Ｅ３の体積を示すグラフ
【図１２】本発明の実施の形態２に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの構成を示す機能ブロック図
【図１３Ａ】論理演算処理部による論理演算処理の結果得られる第２補正入力信号によって表される画像を示す図
【図１３Ｂ】図１３Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図１４Ａ】微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝によって表される画像を示す図
【図１４Ｂ】図１４Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図１５】本発明の実施の形態３に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの構成を示す機能ブロック図
【図１６Ａ】論理演算処理部による論理演算処理の結果得られる第１補正入力信号によって表される画像を示す図
【図１６Ｂ】図１６Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図１７Ａ】微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝によって表される画像を示す図
【図１７Ｂ】図１７Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図１８】本発明の実施の形態４に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの構成を示す機能ブロック図
【図１９Ａ】バックグラウンドレベルに対して値が正となる画像構成要素と負となる画像構成要素とが混在する入力信号を示すグラフ
【図１９Ｂ】第１画像構成要素抽出部の論理演算処理部による論理演算が施された第１補正入力信号を示すグラフ
【図１９Ｃ】第２画像構成要素抽出部の論理演算処理部による論理演算が施された第１補正入力信号を示すグラフ
【図２０】本発明の実施の形態５に係る画像処理装置が備えるＣＰＵの構成を示す機能ブロック図
【図２１Ａ】第１オフセット補正処理、第２オフセット補正処理、及び符号反転処理を省いた場合に生成される信号によって表される画像を示す図
【図２１Ｂ】図２１Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図２２Ａ】第１オフセット補正処理及び第２オフセット補正処理を省いた場合に生成される信号によって表される画像を示す図
【図２２Ｂ】図２２Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図２３Ａ】第１オフセット補正処理を省いた場合に生成される信号によって表される画像を示す図
【図２３Ｂ】図２３Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図２４Ａ】第２オフセット補正処理を省いた場合に生成される信号によって表される画像を示す図
【図２４Ｂ】図２４Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図２５Ａ】微分乗算値｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝から−Ｓ＊Ｓ’を除去した｛−（Ｓ−ａ）＊（Ｓ’−ｂ）｝＋Ｓ＊Ｓ’で表される画像を示す
【図２５Ｂ】図２５Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図２６】２値化法を実行する従来の画像処理装置の構成を示す機能ブロック図
【図２７】微分値Ｓ’を用いた場合に画像認識を実行する従来の画像処理装置の構成を示す機能ブロック図
【図２８Ａ】画像情報に係る入力信号のラインプロファイルの例を示す図
【図２８Ｂ】画像情報に係る入力信号のラインプロファイルの例を示す図
【図２８Ｃ】画像情報に係る入力信号のラインプロファイルの例を示す図
【図２９】試料の表面形状を描画する画像装置のひとつであるＡＦＭにより得られた画像データの一例を示す図
【図３０Ａ】ＡＦＭにより得られた画像データの一例を示す図
【図３０Ｂ】図３０Ａにおける点ＡとＢとを結ぶ線Ａ−Ｂのラインプロファイルを示すグラフ
【図３１Ａ】ＡＦＭにより得られた画像データの一例を示す図
【図３１Ｂ】図３１Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図３２Ａ】２値化処理後の画像を示す図
【図３２Ｂ】図３２Ａにおける点ＡとＢとを結ぶ線Ａ−Ｂのラインプロファイルを示すグラフ
【図３２Ｃ】図３２Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【図３３Ａ】２値化処理後の画像を示す図
【図３３Ｂ】図３３Ａにおける点ＡとＢとを結ぶ線Ａ−Ｂのラインプロファイルを示すグラフ
【図３３Ｃ】図３３Ａにおける点ＣとＤとを結ぶ線Ｃ−Ｄのラインプロファイルを示すグラフ
【符号の説明】
【０１５９】
１      画像処理装置
１０、２０，３０，４０，５０  ＣＰＵ
１１    メモリ
１２    ディスプレイ
１３    信号入力部
１３Ａ  入力信号出力部
１３Ｂ  Ｘ座標値出力部
１３Ｃ  Ｙ座標値出力部
１４    入力部
１０１  第１オフセット補正部
１０１ａ  バックグラウンドレベル検出部
１０２  微分演算処理部
１０３  第２オフセット補正部
１０４  乗算器
１０５  符号反転器
１０６  ２値化処理部
１０７  画像抽出処理部
１０８  画像形成処理部
１０９  画像解析処理部
２０１，３０１，４０１，４０２  論理演算処理部
４０３  符号反転器
【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６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８Ｂ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１２】
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【図１３Ｂ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５】
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【図１６Ｂ】
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【図１７Ｂ】
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【図１８】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図１９Ｃ】
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【図２０】
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【図２１Ｂ】
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【図２２Ｂ】
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【図２３Ｂ】
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【図２４Ｂ】
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【図２５Ｂ】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８Ａ】
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【図２８Ｂ】
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【図２８Ｃ】
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【図３０Ｂ】
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【図３１Ｂ】
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【図３２Ｂ】
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【図３２Ｃ】
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【図３３Ｂ】
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【図３３Ｃ】
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【図６Ａ】
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【図７Ａ】
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【図８Ａ】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１３Ａ】
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【図１４Ａ】
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【図１６Ａ】
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【図１７Ａ】
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【図２１Ａ】
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【図２２Ａ】
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【図２３Ａ】
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【図２４Ａ】
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【図２５Ａ】
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【図２９】
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【図３０Ａ】
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【図３１Ａ】
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【図３２Ａ】
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【図３３Ａ】
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