(57)【要約】【課題】  標本のカラー画像（実画像）における僅かな色差を明確化できる画像処理装置および画像処理プログラムを提供する。【解決手段】  カラー画像の各画素の色相を求める処理手段（Ｓ２）と、色相の最頻値を検出する検出手段（Ｓ３）と、予め定めた２つの色相の境界値と最頻値との差に応じて、カラー画像の各画素の色相を変更する変更手段（Ｓ４）とを備える。【選択図】      図２
2008020949.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像の各画素の色相を求める処理手段と、
前記色相の最頻値を検出する検出手段と、
予め定めた２つの色相の境界値と前記最頻値との差に応じて、前記カラー画像の各画素の色相を変更する変更手段とを備えた
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記処理手段は、前記色相に加えて各画素の彩度と輝度とを求め、
前記変更手段は、前記色相の変更に加えて前記彩度および前記輝度の変更も行い、色相軸と彩度軸と輝度軸とによる色空間で、前記彩度の異なる複数の注目画素が互いに最も離れるように、前記カラー画像の各画素の彩度および輝度を変更する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記変更手段による変更後の色相と彩度と輝度とに基づいて、前記カラー画像の各画素の赤緑青の各色成分を求め、前記色空間で前記複数の注目画素が互いに最も離れるように、前記各色成分の階調を変換する変換手段を備えた
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記処理手段は、前記色相に加えて各画素の彩度と輝度とを求め、
前記変更手段による変更後の色相と前記処理手段が求めた彩度および輝度とに基づいて、前記カラー画像の各画素の赤緑青の各色成分を求め、色相軸と彩度軸と輝度軸とによる色空間で、前記彩度の異なる複数の注目画素が互いに最も離れるように、前記各色成分の階調を変換する変換手段を備えた
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の画像処理装置において、
前記変換手段は、テーブルを使って前記各色成分の階調を変換する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項２から請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置において、
前記複数の注目画素をユーザ指示に基づいて抽出する抽出手段を備えた
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６の何れか１項に記載の画像処理装置において、
前記処理手段は、ネガポジ反転後の前記カラー画像を用いて、各画素の少なくとも前記色相を求める
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７の何れか１項に記載の画像処理装置において、
前記カラー画像のうち予め定めた色彩値の注目領域を選択する選択手段を備えた
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理装置において、
前記選択手段は、前記注目領域をユーザ指示に基づいて選択する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項８または請求項９に記載の画像処理装置において、
前記カラー画像における前記注目領域の数または面積比を測定する測定手段を備えた
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０の何れか１項に記載の画像処理装置において、
前記カラー画像は、好酸球を撮影した画像である
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
カラー画像の各画素の色相を求める処理手順と、
前記色相の最頻値を検出する検出手順と、
予め定めた２つの色相の境界値と前記最頻値との差に応じて、前記カラー画像の各画素の色相を変更する変更手順と
をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像を処理する画像処理装置および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒトを含む動物における様々な疾患を正確に診断するためには病理組織・細胞診断が欠かせない。その中でも血液・骨髄を構成する細胞の種類・数・形態に関する情報は多くの疾患の診断において必須なため、血液や骨髄から細胞を採取し、標本を作製し、顕微鏡を用いて専門技術者が細胞の形態や色調の差異を観察し、個々の細胞の種類や異常を判定している。このような作業（顕微鏡を直接覗いて専門技術者が自らの経験に則って手作業で判定すること）は世界中の病院の検査室においてルーチンに行われている。
【０００３】
例えば、血液中の好酸球数の測定はアレルギー疾患の診断に重要な情報を与える。花粉症や喘息の患者では血中の好酸球数が増加している。その診断のため、患者から血液を採取し、スライドグラス上に塗末し、固定し、ギムザ染色した標本を、専門技術者が顕微鏡の倍率を1000倍（液浸）にして観察する。そして好酸球顆粒の存在を手がかりに診断する（参考文献：検査と技術,増刊号,28巻,7号,2000年,医学書院,スタンダード検査血液学,日本検査血液学会編,医歯薬出版株式会社,2003年第１版）。
【０００４】
一方、最近のデジタル技術の発展により、顕微鏡画像の各要素がデジタル化され、画像をスクリーンなどへ直接投影するばかりではなく、ソフトウェアを用いて様々に加工することが可能になっている。これまでの専門技術者の経験による判定作業が、誰にでも識別できる方法により一般化されると、その作業に掛かっていた時間・費用を大幅に削減することが可能になる。
【０００５】
そこで、染色された標本のカラー画像を取り込み、この画像に基づいて標本の病理診断が行われている。画像に現れた標本像の形態の差異によって、個々の細胞種を同定することが一般的である（例えば非特許文献１を参照）。また、標本像の形態の差異による診断ではなく、標本のカラー画像の各画素の値を所定の色空間にプロットし、この色空間の中で各画素の値が占める領域（サブボリューム）に基づいて細胞種ごとの色差を区別し、個々の細胞種を同定することも提案されている（例えば特許文献１を参照）。
【非特許文献１】Clim.Lab.Heam 2003,25,139-147,「Differential counting of blood leukocytes using automated microscopy and a decision support system based on artificial neural networks - evaluation of DiffMaster Octavia」
【特許文献１】特表２００３−５０６７９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、色空間におけるサブボリュームに基づいて細胞種ごとの色差を区別する方法は間接的な方法である。近年では、標本のカラー画像（実画像）において細胞種ごとの色差を直接的に区別し、色差による診断を行うことが望まれるようになってきた。ところが、実画像における細胞種ごとの色差は極僅かであり、その色差を実画像上で明確に区別することはできない。
【０００７】
本発明の目的は、標本のカラー画像（実画像）における僅かな色差を明確化できる画像処理装置および画像処理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】
【０００８】
本発明の画像処理装置は、カラー画像の各画素の色相を求める処理手段と、前記色相の最頻値を検出する検出手段と、予め定めた２つの色相の境界値と前記最頻値との差に応じて、前記カラー画像の各画素の色相を変更する変更手段とを備えたものである。
また、前記処理手段は、前記色相に加えて各画素の彩度と輝度とを求め、前記変更手段は、前記色相の変更に加えて前記彩度および前記輝度の変更も行い、色相軸と彩度軸と輝度軸とによる色空間で、前記彩度の異なる複数の注目画素が互いに最も離れるように、前記カラー画像の各画素の彩度および輝度を変更することが好ましい。
【０００９】
また、前記変更手段による変更後の色相と彩度と輝度とに基づいて、前記カラー画像の各画素の赤緑青の各色成分を求め、前記色空間で前記複数の注目画素が互いに最も離れるように、前記各色成分の階調を変換する変換手段を備えることが好ましい。
また、前記処理手段は、前記色相に加えて各画素の彩度と輝度とを求め、前記変更手段による変更後の色相と前記処理手段が求めた彩度および輝度とに基づいて、前記カラー画像の各画素の赤緑青の各色成分を求め、色相軸と彩度軸と輝度軸とによる色空間で、前記彩度の異なる複数の注目画素が互いに最も離れるように、前記各色成分の階調を変換する変換手段を備えることが好ましい。
【００１０】
また、前記変換手段は、テーブルを使って前記各色成分の階調を変換することが好ましい。
また、前記複数の注目画素をユーザ指示に基づいて抽出する抽出手段を備えることが好ましい。
また、前記処理手段は、ネガポジ反転後の前記カラー画像を用いて、各画素の少なくとも前記色相を求めることが好ましい。
【００１１】
また、前記カラー画像のうち予め定めた色彩値の注目領域を選択する選択手段を備えることが好ましい。
また、前記選択手段は、前記注目領域をユーザ指示に基づいて選択することが好ましい。
また、前記カラー画像における前記注目領域の数または面積比を測定する測定手段を備えることが好ましい。
【００１２】
また、前記カラー画像は、好酸球を撮影した画像であることが好ましい。
本発明の画像処理プログラムは、カラー画像の各画素の色相を求める処理手順と、前記色相の最頻値を検出する検出手順と、予め定めた２つの色相の境界値と前記最頻値との差に応じて、前記カラー画像の各画素の色相を変更する変更手順と、をコンピュータに実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の画像処理装置および画像処理プログラムによれば、標本のカラー画像（実画像）における僅かな色差を明確化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。
（第１実施形態）
ここでは、図１(ａ)に示す検査装置１０を例に説明する。検査装置１０は、標本１０Ａの病理診断に用いられる。標本１０Ａは、例えばギムザ染色された血球標本であり、図１(ｂ)に示すような複数の細胞１５〜１８を含む。
【００１５】
検査装置１０には、デジタルカメラなどの撮像装置１１と、画像処理装置１２と、入力装置１３と、表示装置１４とが設けられる。この検査装置１０において、撮像装置１１は、標本１０Ａの撮影を行い、画像処理装置１２に標本１０Ａのカラー画像（ＲＧＢ画像）を出力する。
画像処理装置１２は、標本１０Ａのカラー画像を取り込み、図２に示すフローチャートの手順にしたがってカラー画像を処理する。処理の際には、必要に応じて、入力装置１３からのユーザ指示を参照する。また、必要に応じて、処理中または処理後のカラー画像を表示装置１４に出力する。
【００１６】
画像処理装置１２は、画像処理プログラム（図２）がインストールされたコンピュータである。画像処理プログラムのインストールには、画像処理プログラムが記録された記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭなど）を用いれば良い。または、インターネットを介してダウンロード可能な搬送波（画像処理プログラムを含む）を用いても良い。
次に、本実施形態の画像処理装置１２における具体的な処理の内容（図２）を説明する。処理の対象は、標本１０Ａのカラー画像（ＲＧＢ画像）である。カラー画像を処理する際のデータ経路の一例を図３（ブロック２１〜２５）に示す。
【００１７】
画像処理装置１２は、標本１０Ａのカラー画像を取り込むと、これをネガポジ反転する（ステップＳ１,ブロック２１）。反転前のカラー画像では白色の背景に紫色の細胞１５〜１８が分布し、反転後のカラー画像では黒色の背景に緑色の細胞１５〜１８が分布する。何れの場合も実画像であるため、細胞種ごとの色差は極僅かである。
このため、細胞種ごとの色差を実画像上で明確に区別することは難しい。ネガポジ反転後のカラー画像の模式図を図４に示す。図４では、細胞種ごとの色差が極僅かであることを示すため、細胞１５〜１８に同じハッチングを付した。本実施形態の画像処理装置１２は、実画像における僅かな色差を明確化するために以下の処理を行う。
【００１８】
ステップＳ２（ブロック２２）では、ネガポジ反転後のカラー画像をＨＳＩ変換する。つまり、そのカラー画像の各画素の赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分に基づいて、各画素の色相(Ｈ：Hue)と彩度(Ｓ：Saturation)と輝度(Ｉ：Intensity)とを求める。
ここで、ＨＳＩ変換後の各画素の値（色相/彩度/輝度）を所定の色空間にプロットすると、例えば図５の“・”のようになる。図５の色空間は、紙面内の周方向を色相軸(Ｈ)、径方向を彩度軸(Ｓ)とし、紙面に垂直な方向を輝度軸(Ｉ)としている。各画素の値（色相/彩度/輝度）のプロット位置は、緑色の領域において、色相軸(Ｈ)方向の中心付近に分布していることが分かる。
【００１９】
次のステップＳ３,Ｓ４（ブロック２３）では、各画素の色相の変更を行う。つまり、各画素の色相の最頻値（図６の色相Ｈ30）を検出した後、この色相Ｈ30が色空間上での１つの色境界（例えば色境界ＨRY,ＨYG,ＨGC,ＨCB,ＨBM,ＨMRのうち何れか１つ）と重なるように、色相Ｈ30を回転させ（図７参照）、画像全体の各画素の色相を変更する。色境界とは予め定めた２つの色相の境界値である。
【００２０】
図７には、赤色の領域と黄色の領域との境界値（つまり色境界ＨRY）と重なるように色相Ｈ30を回転させ、各画素の色相を変更する場合を例示した。この場合、各画素の色相の変更は、色相Ｈ30と色境界ＨRYとの差（色相軸(Ｈ)方向の角度差）に応じて行われる。
上記のような色相変更を行うことで、色空間における各画素の値（色相/彩度/輝度）のプロット位置は、赤色と黄色との境界値（色境界ＨRY）付近に分布することになる。このため、色相変更後の各画素の値（色相/彩度/輝度）に基づいて、各画素の赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分を求めると、細胞種ごとの色差の明確なカラー画像（実画像）を生成することができる。
【００２１】
色相変更後のカラー画像の模式図を図８に例示する。図８では、細胞種ごとの色差が明確になったことを示すため、細胞１５〜１８に異なるハッチングを付した。
本実施形態の画像処理装置１２は、カラー画像（実画像）における色差をさらに明確化するため、ステップＳ５の処理に続けて、ステップＳ６〜Ｓ９（ブロック２４）の処理と、ステップＳ１０〜Ｓ１５（ブロック２５）の処理とを行う。
【００２２】
まず、ステップＳ５では、色空間（図７）にプロットされている各画素の値（色相/彩度/輝度）のうち、色相軸(Ｈ)において色相Ｈ30またはその近傍の値を示し、かつ、彩度軸(Ｓ)において互いに異なる値を示す複数の注目画素３１〜３４（図９参照）を、サンプルとして抽出する。
サンプル（彩度の異なる複数の注目画素３１〜３４）の抽出は、入力装置１３（図１）からのユーザ指示に基づいて行ってもよいし、画像処理装置１２の内部で自動的に行ってもよい。入力装置１３からのユーザ指示に基づいてサンプル抽出を行う場合は、表示装置１４に色空間（図７）の画像を表示することが好ましい。
【００２３】
次のステップＳ６〜Ｓ９（ブロック２４）では、ステップＳ５で抽出した注目画素３１〜３４の値（色相/彩度/輝度）を利用し、３次元的な色空間（例えば図１０に示す双六角錐モデルの色空間）において、注目画素３１〜３４が互いに最も離れるように、各画素の彩度/輝度の変更を行う。
具体的には、色空間（図１０）における複数の注目画素３１〜３４どうしの距離（サンプル距離）を算出し、各画素の色相のパラメータを一定に保って彩度/輝度のパラメータを変更しながら同様の計算を繰り返す。そして、サンプル距離が最大になる彩度/輝度のパラメータを見つけると、このパラメータを使って画像全体の各画素の彩度および輝度を変更し、ステップＳ６〜Ｓ９（ブロック２４）の処理を終了する。
【００２４】
この時点での注目画素３１〜３４のプロット位置を図１１に示す。彩度/輝度を変更する前のプロット位置（図９）と比較すれば分かるように、変更後のプロット位置（図１１）は、赤色と黄色との境界値（色境界ＨRY）を挟んで両側の比較的広い範囲で分布することになる。図示省略した他の画素のプロット位置も同様の範囲で分布する。
色空間における距離が遠いほど実画像における色差が大きいため、彩度/輝度を変更した後の各画素の値（色相/彩度/輝度）に基づいて、各画素の赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分を求めると、色相変更後のカラー画像（図８）よりも細胞種ごとの色差が明確化されたカラー画像（実画像）を生成することができる。
【００２５】
次のステップＳ１０〜Ｓ１５（ブロック２５）は、上記ステップＳ６〜Ｓ９（ブロック２４）と同様のサンプル距離の計算を繰り返しながら、その途中で、ステップＳ１２〜Ｓ１４の処理を行うものである。
ステップＳ１２では、ステップＳ１３の前処理としてＲＧＢ変換を行う。つまり、色相/彩度/輝度を変更した後の注目画素３１〜３４の値に基づいて、注目画素３１〜３４それぞれの赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分を求める。
【００２６】
ステップＳ１３では、注目画素３１〜３４それぞれの赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分に対してガンマテーブル変換を行う。つまり、予め定めたガンマ値の階調変換カーブ（例えば図１２のカーブγ1〜γ3の何れか）に対応する階調変換テーブルのデータを読み出し、このテーブルを使って赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分の階調を変換する。このとき各色成分ごとに異なるテーブルを用いることが好ましい。
【００２７】
ステップＳ１４では、ステップＳ１３の後処理としてＨＳＩ変換を行う。つまり、階調変換後の注目画素３１〜３４の赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分に基づいて、注目画素３１〜３４それぞれの色相/彩度/輝度を求める。注目画素３１〜３４それぞれの色相/彩度/輝度は、ステップＳ１０におけるサンプル距離の計算に用いられる。
また、このようなステップＳ１２〜Ｓ１４の処理は、色空間（例えば図１０）において注目画素３１〜３４が互いに最も離れるように、階調変換カーブ（図１２）のガンマ値を変更しながら繰り返し行われる。そして、サンプル距離が最大になるガンマ値を見つけると、次のステップＳ１５の処理に進む。
【００２８】
ステップＳ１５では、まず、画像全体のＲＧＢ変換を行い、画像全体の各画素の赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分を求める。次いで、画像全体の各画素の赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分に対するガンマテーブル変換を行う。つまり、上記のサンプル距離が最大になるガンマ値の階調変換テーブルを使って、赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分の階調を変換する。以上でステップＳ１０〜Ｓ１５（ブロック２５）の処理は終了となる。
【００２９】
本実施形態の画像処理装置１２は、ステップＳ１５の処理が終わると、階調変換後の各画素の赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分に基づいて、標本１０Ａのカラー画像（実画像）を生成し、最終結果として例えば表示装置１４（図１）出力する。
ここで、上記ステップＳ１０〜Ｓ１５（ブロック２５）の処理においてサンプル距離が最大になったときの注目画素３１〜３４のプロット位置を図１３に示す。以前のプロット位置（図９,図１１）との比較から分かるように、図１３のプロット位置は、赤色と黄色との境界値（色境界ＨRY）を挟んで両側の非常に広い範囲で分布することになる。図示省略した他の画素のプロット位置も同様の範囲で分布する。
【００３０】
既に述べたように、色空間における距離が遠いほど実画像における色差が大きいため、図１３のようなプロット位置の各画素の値（色相/彩度/輝度）に基づいてステップＳ１５でカラー画像（実画像）を生成すると、色相変更後のカラー画像（図８）や、彩度/輝度を変更した後のカラー画像よりも、細胞種ごとの色差が明確化されたカラー画像（実画像）を得ることができる。
【００３１】
本実施形態の画像処理装置１２では、標本１０Ａのカラー画像を取り込み、これをネガポジ反転した後（図４）、各画素の色相の最頻値（図６の色相Ｈ30）が色空間上での１つの色境界（例えば色境界ＨRY）と重なるように色相Ｈ30を回転させ（図７）、画像全体の各画素の色相を変更するため、標本１０Ａのカラー画像（実画像）における僅かな色差を明確化することができる。
【００３２】
したがって、入力時には略同色だった血球細胞が種類ごとに色分けされ、標本１０Ａのカラー画像（実画像）において細胞種ごとの色差を直接的に区別できるようになり、色差による標本１０Ａの診断（個々の細胞種の同定）が可能となる。
色差による診断は、細胞の形態の差異による診断と比較して判断基準が分かりやすい。このため、細胞の形態に関する特別な知識のない人でも簡単に、その診断を行うことができる。さらに、細胞の形態の差異による診断と比較して、診断に掛かる時間を短縮でき、診断する人の技量や経験の差による結果のバラツキを低減することもできる。また、コンピュータによる自動判断への応用も簡単に行える。
【００３３】
さらに、細胞の形態の差異による診断では標本像の拡大倍率を例えば1000倍（接眼10倍×対物100倍）程度にするため、対物レンズ(不図示)と標本１０Ａとの間を液浸状態にする必要があり、標本１０Ａのカラー画像の取り込みに手間と時間が掛かっていた。しかし、本実施形態では色差による診断を行うため、細胞の形態に関する細かな情報は必要ない。したがって、標本像の拡大倍率を低くすることができ（例えば400倍程度）、対物レンズと標本１０Ａとの間を液浸状態にする必要がなくなる。このため、手軽に素早く標本１０Ａのカラー画像を取り込むことができる。
【００３４】
また、本実施形態の画像処理装置１２では、画像全体の各画素の色相の変更に加えて、色空間（図１０）における注目画素３１〜３４のサンプル距離が最大となるように、画像全体の各画素の彩度および輝度の変更も行う（図９→図１１）。したがって、標本１０Ａのカラー画像（実画像）における僅かな色差をより明確化することができる。
さらに、本実施形態の画像処理装置１２では、上記した画像全体の各画素の色相/彩度/輝度の変更に加え、色空間（図１０）における注目画素３１〜３４のサンプル距離が最大となるように、画像全体の各画素の赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分の階調を変換する（図１１→図１３）。したがって、標本１０Ａのカラー画像（実画像）における僅かな色差をより明確化することができる。
【００３５】
また、本実施形態の画像処理装置１２では、各画素の赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分の階調を変換する際に、階調変換カーブ（例えば図１２のカーブγ1〜γ3の何れか）に対応する階調変換テーブルを使うため、階調変換の処理を素早く行える。ただし、テーブルを用いずに演算処理によって階調変換を行っても構わない。
さらに、本実施形態の画像処理装置１２では、ネガポジ反転後のカラー画像（図４）を用いて色相変更などの処理を行うため、標本１０Ａの暗視野観察時と同様の見慣れた色彩の視野を得ることができる。ただし、ネガポジ反転前のカラー画像を用いて同様の色相変更などの処理を行っても構わない。
【００３６】
（第２実施形態）
ここでは、標本１０Ａが、ギムザ染色された好酸球を含む骨髄標本である例を説明する。撮像装置１１から画像処理装置１２に出力されるカラー画像（実画像）は、好酸球を撮影した画像である。そして、このカラー画像に対して第１実施形態と同様の処理（図２）が施される。
【００３７】
ネガポジ反転後のカラー画像（図１４(ａ)）では、背景が黒色であり、その中に緑色の細胞が多数分布する。多数の細胞の中には好酸球も存在しているが、好酸球も他の細胞も同じような緑色を示し、細胞種ごとの色差は極僅かである。このため、細胞種ごとの色差をカラー画像（図１４(ａ)）上で明確に区別することは難しい。
一方、図２の処理が施された後のカラー画像（図１４(ｂ)）では、黒色の背景の中に、様々な色彩の細胞が分布することになる。例えば、細胞４１はピンク色を示し、細胞４２,４３は緑色を示し、細胞４４は赤色を示す。このうち、色彩が緑色のまま変化しなかった細胞４２,４３は好酸球に対応し、色彩が緑色から他の色に変化した細胞４１,４４は他の白血球に対応することが分かっている。このため、処理後のカラー画像（図１４(ｂ)）において細胞質が緑色の部分を好酸球と同定できる。
【００３８】
第２実施形態によれば、ギムザ染色された好酸球を含む骨髄標本が病理診断の対象である場合に、図２の処理が施された後のカラー画像（図１４(ｂ)）において、好酸球と他の白血球とを色差によって直接的に区別することができる。このため、細胞種ごとの色差という分かりやすい判断基準で診断を行える。
診断の際には、図２の処理が施された後のカラー画像（図１４(ｂ)）のうち、予め定めた色彩値の注目領域（例えば好酸球に対応する緑色の領域）を選択し、病理判定に用いることが好ましい。色彩値とは、各画素の赤緑青(ＲＧＢ)の各色成分の値または色相/彩度/輝度の値などである。同じ色彩値の注目領域を選択することで、病理判定が容易になる。
【００３９】
注目領域の選択は、画像処理装置１２の内部で自動的に行ってもよいし、入力装置１３（図１）からのユーザ指示に基づいて行ってもよい。ユーザ指示に基づく選択は、例えばユーザが表示装置１４の画面上でクリックした箇所の色彩値に基づいて行えばよい。選択した注目領域を他の部分と区別できるように表示することが好ましい。
さらに、診断の際には、図２の処理が施された後のカラー画像（図１４(ｂ)）における注目領域の数または面積比を測定することが好ましい。注目領域の数を測定する際には、その前処理として周知のエッジ検出（輪郭線の検出）などを行い、個々の注目領域として所定の色彩値を示す閉じたエリアを検出することが好ましい。
【００４０】
注目領域の数は、カラー画像（図１４(ｂ)）の全体における数、または部分領域における数である。注目領域の面積比は、カラー画像（図１４(ｂ)）の全体の画素数に対する注目領域の画素数の比、または画像中の細胞領域の画素数に対する注目領域の画素数の比などである。このような測定を行うことで、病理判定が容易になる。
（変形例）
なお、上記した実施形態では、色相変更（Ｓ３,Ｓ４）の後に、彩度/輝度の変更（Ｓ６〜Ｓ９）と、階調変換（Ｓ１０〜Ｓ１５）とを行ったが、本発明はこれに限定されない。彩度/輝度の変更（Ｓ６〜Ｓ９）と階調変換（Ｓ１０〜Ｓ１５）との何れか一方を省略してもよい。階調変換（Ｓ１０〜Ｓ１５）を省略する場合には、ステップＳ９の後でＲＧＢ変換の処理を行うことが必要になる。彩度/輝度の変更（Ｓ６〜Ｓ９）と階調変換（Ｓ１０〜Ｓ１５）との双方を省略する場合は、ステップＳ５の処理も不要となり、ステップＳ４の処理の後でＲＧＢ変換の処理を行うことが必要になる。彩度/輝度の変更（Ｓ６〜Ｓ９）を省略する場合は、双六角錐モデルの色空間（図１０）の他、片六角錐モデルや円柱モデルなどの色空間を適用できる。
【００４１】
また、上記した実施形態では、画像処理装置１２に入力されるカラー画像がＲＧＢ画像である例を説明したが、本発明はこれに限定されない。そのカラー画像がＹＣｂＣｒ画像である場合にも本発明を適用できる。この場合、ＹＣｂＣｒ画像をＲＧＢ画像に変換した後、図２の処理を開始することになる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】検査装置１０の構成を説明するブロック図(ａ)と標本１０Ａの一例を示す図(ｂ)である。
【図２】本実施形態の画像処理装置１２におけるカラー画像の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】カラー画像を処理する際のデータ経路の一例を示す図である。
【図４】ネガポジ反転後のカラー画像の模式図である。
【図５】ＨＳＩ変換後の各画素の値（色相/彩度/輝度）を所定の色空間にプロットして説明する図である。
【図６】各画素の色相の最頻値（色相Ｈ30）を説明する図である。
【図７】色相Ｈ30の回転について説明する図である。
【図８】色相変更後のカラー画像の模式図である。
【図９】注目画素３１〜３４の抽出を説明する図である。
【図１０】双六角錐モデルの色空間を説明する図である。
【図１１】彩度/輝度を変更した後の注目画素３１〜３４のプロット位置を説明する図である。
【図１２】階調変換カーブ（γ1〜γ3）の一例を説明する図である。
【図１３】階調変換によってサンプル距離が最大になったときの注目画素３１〜３４のプロット位置を説明する図である。
【図１４】ギムザ染色された好酸球を含む骨髄標本のネガポジ反転後のカラー画像を示す図(ａ)、図２の処理が施された後のカラー画像を示す図(ｂ)である。
【符号の説明】
【００４３】
１０検査装置 ; １０Ａ標本 ; １１撮像装置 ; １２画像処理装置 ; １３入力装置 ; １４表示装置 ; １５〜１８,４１〜４４細胞 ; ３１〜３４注目画素
【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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