(57)【要約】【課題】解析対象となる解析物を強調補正した後に輪郭を検出し、さらに解析物の面積などの解析物情報の取得が可能なイメージ解析システムを提供することを課題とする。【解決手段】イメージ解析システム１は、岩石を撮像するデジタルカメラ７と、撮像イメージ３に基づいて解析処理を行う解析装置２とから構成されている。解析装置２は、撮像イメージ３を入力する入力手段１２、撮像情報９を取得する撮像情報取得手段１３、補正パターン１４を生成するパターン生成手段１５、補正パターン１４を適用して岩石の強調補正を行うパターン適用手段１７、輪郭を検出する輪郭検出手段１８、輪郭イメージ４から解析物情報１１を取得する解析手段１９、重合イメージ５を作成する重合手段２０、及び撮像イメージ３等を信号制御して出力表示する出力表示手段２２を備えている。【選択図】　　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析対象となる解析物を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された前記解析物の撮像イメージに対し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の少なくともいずれか一つの補正を行う強調補正手段と、
強調補正された前記撮像イメージの中から前記解析物の輪郭を検出する輪郭検出手段と、
検出された前記輪郭に関する輪郭情報に基づいて、解析対象となる前記解析物の解析物情報を取得する解析手段と
を具備することを特徴とするイメージ解析システム。
【請求項２】
前記撮像イメージ及び前記輪郭を示す輪郭イメージを重合わせる重合手段と、
重合わせによって作成された重合イメージを出力する重合イメージ出力手段とをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載のイメージ解析システム。
【請求項３】
前記強調補正手段は、
前記コントラスト補正、前記ブライトネス補正、前記シャープネス補正、及び前記ネガ化補正の順序に従って前記撮像イメージの強調補正を行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のイメージ解析システム。
【請求項４】
前記強調補正手段は、
前記解析物の撮像された前記撮像イメージの撮像条件を含む撮像情報を取得する撮像情報取得手段と、
取得した前記撮像情報に応じた補正パターンを生成し、記憶するパターン生成手段と、
生成した前記補正パターンを適用して、前記撮像イメージの強調補正を行うパターン適用手段と
をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一つに記載のイメージ解析システム。
【請求項５】
前記強調補正手段及び前記輪郭検出手段の少なくともいずれか一方は、学習可能なニューラルネットワークが適用されることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一つに記載のイメージ解析システム。
【請求項６】
撮像手段によって撮像された前記解析物の撮像イメージに対し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の少なくともいずれか一つの補正を行う強調補正手段、強調補正された前記撮像イメージの中から前記解析物の輪郭を検出する輪郭検出手段、及び検出された前記輪郭に関する輪郭情報に基づいて、解析対象となる前記解析物の解析物情報を取得する解析手段として、コンピュータを機能させることを特徴とするイメージ解析プログラム。
【請求項７】
前記撮像イメージ及び前記輪郭を示す輪郭イメージを重合わせる重合手段、重合わせによって作成された重合イメージを出力する重合イメージ出力手段として、前記コンピュータをさらに機能させることを特徴とする請求項６に記載のイメージ解析プログラム。
【請求項８】
前記解析物の撮像された前記撮像イメージの撮像条件を含む撮像情報を取得する撮像情報取得手段、取得した前記撮像情報に応じた補正パターンを生成し、記憶するパターン生成手段、及び生成した前記補正パターンを適用して、前記撮像イメージの強調補正を行うパターン適用手段として、前記コンピュータをさらに機能させることを特徴とする請求項６または請求項７に記載のイメージ解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、イメージ解析システム及びイメージ解析プログラムに関するものであり、特に解析対象となる鉱物や遺跡などの解析物を撮像した撮像イメージから輪郭を検出し、さらに輪郭イメージに基づいて解析結果となる解析物情報を得ることが可能なイメージ解析システム及びイメージ解析プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、写真やビデオカメラなどによって入力された画像を解析し、解析対象の詳細な情報やデータを収集することが多く利用されている。例えば、地質学、鉱物学、及び冶金学などの研究者は、調査・研究対象となる地層、鉱物資源、及び金属原石などの解析対象物を撮影し、得られた写真などから地層の年代を特定したり、鉱物資源に含まれる金属組成の分布状態から組成比や鉱物種を求めることがある。さらに、地球の静止衛星軌道上を周回する人工衛星から赤外線などの電磁波を利用して地表面の状態、例えば、森林分布、海面温度、或いはオゾンホールの分布などを画像解析によって行うことがある。
【０００３】
これらの画像解析による研究活動は、実際に遺跡や壁画を研究室に持ち帰って調査等をすることが難しい、遺跡学者などに特に有効な手法として利用されている。近年に入り、従来の銀塩フィルムによる写真撮影に代わり、デジタルカメラやビデオカメラなどの画像入力機器を利用して、対象となる解析物を電子データとして取得し、コンピュータを利用して画像解析が行われている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の画像解析に係る手法及びシステムは、撮影した写真や入力された画像（イメージ）から種々の解析結果となる情報を得るために、コンピュータが利用されており、精度の良い解析結果を得るために複雑な処理を行わせる必要があった。さらに、コンピュータによる解析結果に基づいて、最終的には研究者自身が画像を、視覚を通じて確認する必要があった。
【０００５】
例えば、岩石や鉱物などの撮像されたイメージについて解析を行う場合、イメージから構成する岩石の種類を特定したり、さらに特定された岩石毎の個数や分布率を算出することがあった。しかしながら、種々の複雑な形状やほぼ同系色の色で表示された岩石をコンピュータが精確に判別することが難しく、誤認識を起こしやすい場合があった。そのため、画像の解析処理も多くの時間を要していた。さらに、解析の結果に基づいて各成分の成分比や、さらに成分比に基づいて岩石の面積や密度などを予め定めた計算式に当てはめて計算する処理も、自動化されていることが少なく、特に解析物が多数の場合は多くの時間が必要であった。加えて、遺跡や壁画などを研究する遺跡学者は、遺跡の表面に描かれた文字や図柄を判別する作業を行うことがあるが、これらは一般に広範囲にわたって存在するため、上述した地道な作業を何年も継続して行わなければならなかった。そのため、画像の解析処理を効率的にかつ、精度よく行うことの可能なシステムが望まれていた。
【０００６】
そこで、本発明は、上記実情に鑑み、特に研究活動などに利用可能であって、撮像したイメージを強調補正した後に輪郭を検出し、さらに輪郭イメージに基づいて成分比や構成数などの解析物に係る解析物情報を得ることが可能なイメージ解析システム、及びイメージ解析プログラムの提供を課題とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため、請求項１の発明にかかるイメージ解析システムは、解析対象となる解析物を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された前記解析物の撮像イメージに対し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の少なくともいずれか一つの補正を行う強調補正手段と、強調補正された前記撮像イメージの中から前記解析物の輪郭を検出する輪郭検出手段と、検出された前記輪郭に関する輪郭情報に基づいて、解析対象となる前記解析物の解析物情報を取得する解析手段とを具備するものである。
【０００８】
ここで、撮像手段とは、ビデオカメラやデジタルカメラなどの固定撮像デバイス（例えば、ＣＣＤなど）を搭載した画像入力機器のことであり、解析対象となる岩や遺跡などの解析物を電子化した撮像イメージとして取込むものである。このとき、撮像された撮像イメージは、撮像時の光の反射や、解析物と周囲との色が同系色の場合などの要因によって解析物が明確に撮像されていないことがある。そのため、以後に実施される輪郭の検出の処理に影響を及ぼすことが想定される。
【０００９】
そこで、強調補正手段において、撮像イメージに対し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の少なくともいずれか一つの補正（画像処理）を行い、撮像イメージに含まれる解析物の強調が行われる。
【００１０】
ここで、各補正についてさらに具体的に説明すると、コントラスト補正とは、撮像イメージの明暗等の際立ちを調整するものであり、解析物とその周囲との色彩や明暗を際立たせ、周囲との違いを明確にするものである。また、ブライトネス補正とは、撮像イメージの輝度（明るさ）を調整するものであり、撮像イメージ全体の明暗を調整し、解析物を明確に表示するものである。一方、シャープネス補正とは、撮像イメージの鮮明度を調整するものであり、解析物の境界部分（輪郭に相当）などの差を鮮明にするものである。また、ネガ化補正とは、撮像イメージの階調を反転させる、すなわちポジからネガへ反転させる処理であり、これにより撮像イメージ中の解析物の部分が際立つようになる。
【００１１】
一方、輪郭検出手段は、強調補正後の撮像イメージに対して行われるものであり、解析対象となる解析物の輪郭が抽出される。そして、検出した輪郭を示す輪郭情報に基づいて解析物情報が得られる。ここで、輪郭情報とは、検出された輪郭の位置、大きさ、輪郭によって閉塞された領域の数などを含むものであり、これに基づいて輪郭の部分のみを表示した輪郭イメージなどを表示することも可能である。一方、解析物情報とは、撮像イメージの中に撮像された解析物の各構成要素の個数、面積、特定形状の数や、面積などから求められた体積や密度などの情報を、輪郭及び輪郭情報から算出して得られるものである。
【００１２】
したがって、請求項１の発明のイメージ解析システムによれば、解析対象の解析物が撮像手段によって撮像され、コントラスト補正等の強調補正が行われる。これにより、撮像イメージの中に含まれる解析物が強調され、明確となる。そして、輪郭検出手段によって強調された後の解析物の輪郭が検出され、検出された輪郭に基づいて解析物情報の取得が行われる。解析物に対する強調補正によって輪郭部分が強調されているため、互いの解析物の境界が明確となり、その後に得られる解析物情報を精度よく、かつ容易に取得可能となる。
【００１３】
請求項２の発明にかかるイメージ解析システムは、請求項１に記載のイメージ解析システムにおいて、前記撮像イメージ及び前記輪郭を示す輪郭イメージを重合わせる重合手段と、重合わせによって作成された重合イメージを出力する重合イメージ出力手段とをさらに具備するものである。
【００１４】
したがって、請求項２の発明のイメージ解析システムによれば、請求項１の発明のイメージ解析システムの作用に加え、撮像イメージと、輪郭を示す輪郭イメージとを重合わせることにより、撮像イメージの輪郭部分が強調された重合イメージを視覚的に認識可能となり、実際の撮像イメージの輪郭が強調された状態で見ることが可能となる。
【００１５】
請求項３の発明にかかるイメージ解析システムは、請求項１または請求項２に記載のイメージ解析システムにおいて、前記強調補正手段は、前記コントラスト補正、前記ブライトネス補正、前記シャープネス補正、及び前記ネガ化補正の順序に従って前記撮像イメージの強調補正を行うものである。
【００１６】
したがって、請求項３の発明のイメージ解析システムによれば、請求項１または請求項２のいずれか一つの発明のイメージ解析システムの作用に加え、撮像イメージの強調補正がコントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の順で行われる。ここで、各補正の順序は、補正後の撮像イメージに対する影響の大きさに基づいて決定されている。
【００１７】
すなわち、コントラスト補正は、補正の強度が強すぎると、撮像イメージ全体が黒くなりすぎたり、逆に白っぽくなりすぎたりする傾向がある。つまり、撮像イメージに大きな影響が与えられる。そのため、仮にシャープネス補正を先に行った後に、コントラスト補正を行った場合、コントラスト補正の影響により既に行ったシャープネス補正の作用が打ち消される可能性が高い。さらに、ネガ化補正は、撮像イメージの階調をポジからネガに反転する処理であるため、階調反転後にブライトネスやシャープネスの補正を行っても、解析物を強調する作用はほとんどない。そのため、撮像イメージに対する補正の順序を、予め補正による影響の大きさに応じて決定し、その順序に従って補正を実施することにより適切な撮像イメージの補正が行える。
【００１８】
請求項４の発明にかかるイメージ解析システムは、請求項１乃至請求項３のいずれか一つに記載のイメージ解析システムにおいて、前記強調補正手段は、前記解析物の撮像された前記撮像イメージの撮像条件を含む撮像情報を取得する撮像情報取得手段と、取得した前記撮像情報に応じた補正パターンを生成し、記憶するパターン生成手段と、生成した前記補正パターンを適用して、前記撮像イメージの強調補正を行うパターン適用手段とをさらに具備するものである。
【００１９】
ここで、撮像イメージは撮像条件及び撮像した対象物によって色調や彩度などが個々に異なっている。そのため、一定の条件で強調補正を行っても、解析物が強調補正される場合と、ほとんど強調されない場合がある。そこで、撮像イメージの状態、さらに詳細に説明すると、撮像時の条件の光や影の投射具合、或いは解析物とそれ以外の部分の色調や色の種類（同系色や異系色の違い）など、さらには撮像された解析物の材質、表面の反射具合などの種々の情報を撮像情報として得て、これに基づいた補正パターンを適用することにより、個々の撮像イメージに適した強調補正を行うようにする。
【００２０】
したがって、請求項４の発明のイメージ解析システムによれば、請求項１乃至請求項３のいずれか一つの発明のイメージ解析システムの作用に加え、強調補正する対象となる撮像イメージから撮像情報が取得され、それに基づいた補正パターンが適用される。例えば、撮像イメージが全体的に暗い色調である場合、コントラスト及びブライトネスを強めに調整し、明るさを増したイメージにすることが行われる。逆に全体が明るい色調で表現されている撮像イメージの場合には明るさを若干抑えた補正をすることが行われる。この場合、個々の撮像イメージの明度によって、コントラスト補正及びブライトネス補正の強度がそれぞれ決定される。
【００２１】
請求項５の発明にかかるイメージ解析システムは、請求項１乃至請求項４のいずれか一つに記載のイメージ解析システムにおいて、前記強調補正手段及び前記輪郭検出手段の少なくともいずれか一方は、学習可能なニューラルネットワークが適用されるものである。
【００２２】
したがって、請求項５の発明のイメージ解析システムは、請求項１乃至請求項４のいずれか一つの発明のイメージ解析システムの作用に加え、強調補正にニューラルネットワークが適用される。すなわち、学習可能なニューラルネットワークを適用することにより、予め学習され、或いは以前に生成した補正パターンの学習内容に基づいて撮像イメージの強調補正が最適化される。これにより、処理時間の短縮、及び輪郭の検出精度の向上が図られる。
【００２３】
請求項６の発明にかかるイメージ解析プログラムは、撮像手段によって撮像された前記解析物の撮像イメージに対し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の少なくともいずれか一つの補正を行う強調補正手段、強調補正された前記撮像イメージの中から前記解析物の輪郭を検出する輪郭検出手段、及び検出された前記輪郭に関する輪郭情報に基づいて、解析対象となる前記解析物の解析物情報を取得する解析手段として、コンピュータを機能させるものである。
【００２４】
したがって、請求項６の発明のイメージ解析プログラムは、プログラムを実行させることにより、コンピュータは請求項１と同様の作用を奏する。
【００２５】
請求項７の発明にかかるイメージ解析プログラムは、請求項６に記載のイメージ解析プログラムにおいて、前記撮像イメージ及び前記輪郭を示す輪郭イメージを重合わせる重合手段、重合わせによって作成された重合イメージを出力する重合イメージ出力手段として、前記コンピュータをさらに機能させるものである。
【００２６】
したがって、請求項７の発明のイメージ解析プログラムは、請求項６の発明のイメージ解析プログラムの作用に加え、プログラムを実行させることにより、コンピュータは請求項２と同様の作用を奏する。
【００２７】
請求項８の発明にかかるイメージ解析プログラムは、請求項６または請求項７に記載のイメージ解析プログラムにおいて、前記解析物の撮像された前記撮像イメージの撮像条件を含む撮像情報を取得する撮像情報取得手段、取得した前記撮像情報に応じた補正パターンを生成し、記憶するパターン生成手段、及び生成した前記補正パターンを適用して、前記撮像イメージの強調補正を行うパターン適用手段として、前記コンピュータをさらに機能させるものである。
【００２８】
したがって、請求項８の発明のイメージ解析プログラムは、請求項６または請求項７の発明のイメージ解析プログラムの作用に加え、プログラムを実行させることにより、コンピュータは請求項４と同様の作用を奏する。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態であるイメージ解析システム１について、図１乃至図５に基づいて説明する。図１は本発明の一実施形態であるイメージ解析システム１の構成を示す説明図であり、図２はイメージ解析システム１における解析装置２の機能的構成を示すブロック図であり、図３及び図４は解析装置２の処理の流れを示すフローチャートであり、図５は撮像イメージ３、輪郭イメージ４、重合イメージ５、及び解析物情報１１を表示する画面表示の一例を示す説明図である。
【００３０】
本実施形態のイメージ解析システム１は、図１に示すように、解析対象となる岩石６（本発明における解析物に相当）を撮像するデジタルカメラ７と、デジタルカメラ７とケーブル８を介して接続し、デジタルカメラ７によって撮像された撮像イメージ３を強調補正し、輪郭の検出に適した状態に処理した後、検出した輪郭イメージ４を撮像イメージ３と重合わせた重合イメージ５を出力表示し、さらに輪郭イメージ４に基づいて解析物情報１１を取得する解析装置２とから構成されている。ここで、デジタルカメラ７が本発明における撮像手段に相当する。なお、岩石６は、一つの塊からなるものではなく、本実施形態においては、図１に示したように、複数の小石が集まった状態にあるものとして定義する。
【００３１】
さらに、解析装置２は、その機能的構成として、図２に示すように、デジタルカメラ７により撮像された撮像イメージ３の入力を受付ける入力手段１２と、入力された撮像イメージ３の中から、学習可能なニューラルネットワーク（図示しない）を適用して撮像情報９を取得する撮像情報取得手段１３と、撮像情報９に基づいて撮像イメージ３に対する補正パターン１４を生成するパターン生成手段１５と、生成した補正パターン１４を含む種々の情報及びデータを記憶する記憶手段１６とを有している。
【００３２】
また、解析装置２は、生成した補正パターン１４を適用し、撮像イメージ３に対してコントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の強調補正を順次行い、岩石６を強調するパターン適用手段１７と、補正された撮像イメージ３から岩石６の輪郭を検出する輪郭検出手段１８と、検出された輪郭を示す輪郭イメージ４に応じて撮像イメージ３の解析物情報１１を取得する解析手段１９と、撮像イメージ３及び輪郭イメージ４を重合わせた重合イメージ５を作成する重合手段２０と、撮像または作成した撮像イメージ３、輪郭イメージ４、及び重合イメージ５を信号制御して出力表示する出力表示制御手段２１及び出力表示手段２２とを備えている。ここで、撮像情報取得手段１３、パターン生成手段１５、及びパターン適用手段１７が本発明における強調補正手段に相当し、出力表示手段２２が本発明における重合イメージ出力手段に相当し、輪郭イメージ４が本発明における輪郭情報に相当する。
【００３３】
ここで、解析装置２は、図２に示すように、市販のパーソナルコンピュータを利用することが可能であり、本実施形態における各構成のうち、入力手段１２としてＵＳＢ（ユニバーサル・シリアル・バス）、記憶手段１６としてハードディスクドライブ、出力表示手段２２としてモニタディスプレイ、出力表示制御手段２１としてグラフィックボード（図示しない）がそれぞれハードウェアとして利用されている。また、撮像イメージ３に対して強調補正、輪郭検出、及び解析などの各処理を行う手段は、それぞれ解析装置２に搭載されたＣＰＵ２３、ＲＯＭ２４、及びＲＡＭ２５などのハードウェアによって制御されている。ここで、ＲＯＭ２４には、撮像イメージ３の強調補正及び解析などを行うイメージ解析プログラム２６が格納されており、ＣＰＵ２３に対して解析などに係る処理及び制御を実行するための命令が発せられる。さらに、解析装置２及びデジタルカメラ７の操作などを行うためのキーボード２７及びマウス２８が取付けられている。加えて、図１に示すように、出力表示手段２２に相当するモニタディスプレイの画面は、デジタルカメラ７によって撮像された撮像イメージ３と、輪郭を検出した輪郭イメージ４と、撮像イメージ３及び輪郭イメージ３を重合わせた重合イメージ５と、解析結果となる解析物情報１１をそれぞれ表示するために、各イメージ３，４，５及び解析物情報１１のそれぞれに画面が分割されている。
【００３４】
次に、本実施形態のイメージ解析システム１における解析装置２の処理の流れについて、図３及び図４に基づいて説明する。ここで、図３及び図４におけるステップＳ１からステップＳ１７は、ＲＯＭ２４に格納されたイメージ解析プログラム２６に基づいて実行されている。さらに、デジタルカメラ７及び解析装置２によって撮像及び作成された撮像イメージ３、輪郭イメージ４、重合イメージ５、及び解析物情報１１の表示例が図５に示されている。なお、図５において示した重合イメージ５は、撮像イメージ３及び輪郭イメージ４の重なりを表現するため、輪郭イメージ４を若干小さくして表示してあるが、実際は撮像イメージ３の岩石６の輪郭が輪郭イメージ４によって縁取られた状態で表示されている。
【００３５】
始めに、解析装置２は、ケーブル８を介して接続されたデジタルカメラ７によって、解析対象となる岩石６を含む撮像イメージ３が撮像され、入力手段１２を介して入力されているか否かを検出する（ステップＳ１）。デジタルカメラ７によって岩石６を含む撮像イメージ３が撮像され、入力が検出される場合（ステップＳ１においてＹＥＳ）、解析装置２は撮像イメージ３を入力手段１２によって受付ける（ステップＳ２）。一方、撮像イメージ３の入力が検出されない場合（ステップＳ１においてＮＯ）、以後の処理をキャンセルし、ステップＳ１３の処理に移る。
【００３６】
撮像イメージ３の入力を受付けた解析装置２は、該撮像イメージ３から撮像条件などを含む撮像情報９を取得する（ステップＳ３）。ここで、撮像情報９は、以降のステップで撮像イメージ３に対して行う強調補正をするための補正パターン１４を生成するためのものである。具体的に示すと、岩石６を含む撮像イメージ３の撮像時の光や影の状態、岩石６とその周囲部分との間の色調や濃淡差、及び撮像イメージ３に使用されている色の数や種類などの情報が含まれる。これにより、強調補正に適用する補正パターン１４の抽出の判断が行われる（ステップＳ４）。
【００３７】
これまでに同様の撮像条件、或いは解析対象となる解析物（本実施形態では岩石）に対して撮像が行われ、撮像情報９の取得がされるなど強調補正を行った経験がある場合、ニューラルネットワークの学習機能により撮像情報９に対応する補正パターン１４が既に生成されている。
【００３８】
そこで、取得された撮像情報９に対応する補正パターン１４の生成が過去になされ、記憶手段１６に記憶されている場合（ステップＳ４においてＹＥＳ）、記憶されている補正パターン１４を抽出し（ステップＳ５）、抽出した補正パターン１４を適用して撮像イメージ３に対して強調補正を行う（ステップＳ６）。
【００３９】
一方、過去に同様の撮像情報９に対応する補正パターン１４を適用した強調補正の経験がなく、記憶手段１６に求める補正パターン１４の記憶がされていない場合（ステップＳ４においてＮＯ）、新たに取得した撮像情報９に対応する補正パターン１４を生成し（ステップＳ７）、記憶手段１６に記憶する（ステップＳ８）。その後、ステップＳ６の処理に戻り、新たに生成した補正パターン１４を適用して撮像イメージ３に対して強調補正を行う。
【００４０】
ここで、補正パターン１４の生成について具体的に説明すると、取得した撮像情報９に応じて、以降のステップＳ６で順次行われるコントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の強度がそれぞれ決定されるものである。
【００４１】
例えば、本実施形態で例示したように、解析対象となる解析物が岩石６である場合、複数の小石が重なりあった状態で岩石６として撮像された撮像イメージ３は、全体が灰色系の比較的同系統の色で表示されている。また、各々の岩石６同士の重なりあった部分では、岩石６の輪郭が容易に判別しにくい場合がある。
【００４２】
そこで、コントラスト補正及びブライトネス補正をあまり強く行わない補正をし、さらに岩石６の重なり合った輪郭の部分が強調されるようにシャープネス補正を強く行う補正をする。すなわち、ほとんど同系色の岩石６が撮像された撮像イメージ３は、前述したコントラスト補正やブライトネス補正を強く補正し過ぎると、岩石６の輪郭があいまいとなり、不鮮明になるおそれがある。そこで、各補正の強度を撮像情報９に基づいて最適なものとするための補正パターン１４が設定される。
【００４３】
なお、ネガ化補正は、撮像イメージ３の階調を反転させるもの、すなわち、ポジからネガへの転換であるため、コントラスト補正などのように、強度を設定することができない。したがって、撮像イメージ３に対してネガ化補正を実施する指示の有無が補正パターン１４に指定されている。なお、撮像情報９に対応する補正パターン１４の生成は、ニューラルネットワークが適用されるため、学習効果によって、これ以後に類似した撮像情報９を有する撮像イメージ３の強調補正を行う場合、新たに補正パターン１４を生成する処理を省略または簡略化することができるようになる。これにより、解析装置２の処理負担が軽減される。
【００４４】
抽出（ステップＳ５）或いは新たに生成（ステップＳ７）した補正パターン１４を適用し、撮像イメージ３の強調補正が行われる（ステップＳ６）。このとき、適用される補正パターン１４は、上述したようにコントラスト補正等の各補正の強度が予め撮像イメージ３に対して最適となるように設定されている。そして、強度が設定された補正パターン１４に基づいて、撮像イメージ３の中の明暗などの際立ち度合いが調整され（コントラスト補正：ステップＳ６ａ）、明るさ・輝度を調整する（ブライトネス補正：ステップＳ６ｂ）、鮮明度を調整する（シャープネス補正：ステップＳ６ｃ）、及び撮像イメージ３の階調をポジからネガへの反転（ネガ化補正：ステップＳ６ｄ）が順次行われる。
【００４５】
ここで、各補正の順序は、撮像イメージ３に対する影響の大きさに基づいて決定されている。すなわち、コントラスト補正Ｓ６ａは撮像イメージ３に対する影響が大きいため、それ以前に行われた補正（例えば、シャープネス補正など）の効果を失わせてしまうことがある。そのため、撮像イメージ３に対する影響の大きさを考慮し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の順序で行うことにより、前段階で行った強調補正の効果を活かしつつ、さらに適する補正を行うことができるようになる。その結果、最終的に強調補正された補正済みの撮像イメージ３は、岩石６が補正前の撮像イメージ３と比べて明確に強調されたものとなる。
【００４６】
そして、補正済みの撮像イメージ３から、岩石６の輪郭を輪郭検出手段によって検出し（ステップＳ９）、輪郭の部分のみが抽出された輪郭イメージ４が出力される（ステップＳ１０）。ここで、輪郭検出の具体的な手法は、従来から周知の技術として知られており、種々の画像処理ソフトなどを適用し、輪郭検出のために利用されている。そのため、詳細な説明は、省略するが、例えば、上述した強調補正によって、岩石６の中で周囲との色の濃淡差が際立ち、境界線として認識される場合、解析装置２はこれを岩石６の輪郭として判断する。なお、係る輪郭としての判断は、本実施形態のイメージ解析システム１におけるニューラルネットワーク（図示しない）が適用されて判断される。ここで、過去に同じような条件の撮像イメージ３から境界（＝輪郭）の検出を行った経験がある場合、学習効果によってそれらの検出及び判断の結果がデータとして蓄積されているため、輪郭の検出が精度よく行うことができる。
【００４７】
その後、解析装置２は、検出された輪郭の輪郭イメージ４に基づいて解析対象の岩石６に係る解析物情報１１が求められる。すなわち、輪郭イメージ４の中から、輪郭によって閉塞された領域（例えば、Ａ領域１０ａ、Ｂ領域１０ｂ、Ｃ領域・・・）を認識する（ステップＳ１１）。このとき、認識された領域には、例えば、図５に示すように各領域を表示する記号（ここでは、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ・・等）を輪郭イメージ４に重ねて表示してもよい。そして、認識された領域の数を計測し（ステップＳ１２ａ）、さらに、各領域毎の面積（ステップＳ１２ｂ）、密度（ステップＳ１２ｃ）、及び重量（ステップＳ１２ｄ）の計算を行う。そして、計測及び算出した結果を解析物情報１１として、出力表示手段２２に表示する（ステップＳ１３：図５参照）。なお、解析物情報１１として表示する内容は、上述の面積等に限定するものではなく、撮像イメージ３の中に占める岩石６の各構成成分毎の成分比など、より高度な解析処理を行うことや、種々の統計処理によってグラフを表示することや、三次元解析などの処理を組合わせることもできる。
【００４８】
これにより、従来のシステムに比べ、研究者などが肉眼で確認しながら行っていた解析作業を簡略化することができる。解析対象となる解析物として岩石６以外のものにも適用することができるため、特に研究・調査対象範囲が広範に及び古代遺跡や壁画などを行う遺跡学者や考古学者にとって、本システムは特に有益なものになるとして期待される。
【００４９】
さらに、解析装置２は、撮像イメージ３と輪郭イメージ４とを重合わせ重合イメージ５を作成し（ステップＳ１４）、そして作成した重合イメージ５を出力表示手段２２に併せて表示する（ステップＳ１５）。これにより、解析装置２を操作する操作員は、実際に撮像された撮像イメージ３の中の岩石６と、輪郭イメージ４の輪郭の部分が一致していることを確認することができる。なお、重合イメージ５の中で、実際の岩石６の輪郭（撮像イメージ３によって撮像されたもの）と輪郭イメージ４（輪郭検出手段１８によって検出されたもの）とが一致していない場合は、マニュアルで輪郭の位置及び範囲を調整することもできる。そして、図１または図５に示されるように、撮像イメージ３、輪郭イメージ４、重合イメージ５、及び解析物情報１１が同時に出力表示手段２２に分割して表示されている。なお、各イメージ３，４，５及び解析物情報１１を拡大して表示することも、所望の二つのイメージ３，４，５及び解析物情報１１を選択し、縦または横に二分割して並べて表示することもできる。
【００５０】
その後、システム終了の指示の有無を検出し（ステップＳ１６）、終了の指示がある場合（ステップＳ１６においてＹＥＳ）、システムを終了する（ステップＳ１７）。一方、終了の指示がない場合（ステップＳ１６においてＮＯ）、ステップＳ１の処理に戻り、新たな撮像イメージ３の入力がされる処理を継続する。
【００５１】
以上述べたように、本実施形態のイメージ解析システム１は、解析対象の岩石６が撮像された撮像イメージ３をコントラストやブライトネスなどを調整し、岩石６が強調されるように補正をした後に輪郭の部分を検出し、さらに検出された輪郭の輪郭イメージ４に基づいて岩石６に係る解析物情報１１を取得することができる。
【００５２】
そのため、強調補正後に輪郭が検出されるため、撮像イメージ３に示された解析物となる岩石６の輪郭と、検出され輪郭イメージ４として出力された輪郭との間に大きなずれを生じることが少なくなる。さらに、輪郭イメージ４と撮像イメージ３とを重合わせた重合イメージ５を作成し、表示することができるため、ずれの確認をすることができる。加えて、重合イメージ５によって岩石６の輪郭が縁取られ、強調された状態になるため、輪郭部分の認識がより鮮明となる。
【００５３】
加えて、検出された輪郭に基づいて種々の解析物情報１１を取得することができるため、従来の研究者などが肉眼で確認及び判断して行っていた解析作業を短時間で効率的に済ますことができる。
【００５４】
さらに、強調補正を予め定めたコントラスト補正Ｓ６ａ→ブライトネス補正Ｓ６ｂ→シャープネス補正Ｓ６ｃ→ネガ化補正Ｓ６ｄの順序で行うことにより、撮像イメージ３に対する影響の大きさを考慮して、換言すれば前段階の補正の効果を活かしながら、さらに輪郭の検出に適した補正を行うことができる。これにより、輪郭の検出がさらに容易に行える。
【００５５】
以上、本発明について好適な実施形態を挙げて説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、以下に示すように、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良及び設計の変更が可能である。
【００５６】
すなわち、本実施形態のイメージ解析システム１において、岩石６を解析対象となる解析物として撮像するものを例示し、鉱物学の分野におけるイメージ解析について示したがこれに限定されるものではなく、その他の学術分野や研究開発分野での利用も当然可能である。例えば、遺跡の調査活動に利用することや、火薬工業における火薬成分の分布などの解析に用いることも可能である。さらに、撮像手段としてデジタルカメラ７を利用するものを示したが、ビデオカメラなどその他の画像入力機器を用いるものであっても構わない。
【００５７】
さらに、本実施形態のイメージ解析システム１における解析装置２の処理の流れについて、図３及び図４のフローチャートに基づいて示したが、これに限定されるものではない。例えば、輪郭イメージ４及び重合イメージ５を表示するものを示したが、これらのイメージ４，５の表示を省略し、撮像イメージ３と解析物情報１１とを表示するものであってもよい。また、重合イメージの作成及び出力の処理を、解析物情報１１の算出及び表示の処理より先に行うものであっても構わない。
【００５８】
【発明の効果】
以上のように、請求項１の発明のイメージ解析システムは、解析対象となる解析物を撮像した撮像イメージに対してコントラスト等の補正を行い、解析物を強調することができる。そして、解析物が強調された撮像イメージに対して輪郭を検出することができる。これにより、強調補正によって撮像イメージに含まれる解析物が強調されているため、輪郭の検出が精度良く行える。さらに、検出された輪郭に基づいて解析物情報を取得することができる。その結果、従来の画像解析のシステムと比較して、研究者などが肉眼及び手作業で行った処理を省力化することができ、少ない労力で解析物に係る解析物情報を取得することができる。そのため、研究や調査活動に必要な時間を短縮することができる。
【００５９】
請求項２の発明のイメージ解析システムは、請求項１の発明のイメージ解析システムの効果に加え、撮像イメージと検出した輪郭を示す輪郭イメージとを重合わせた重合イメージを作成し、出力することができる。これにより、実際の解析物と検出された輪郭とを照らし合わせて輪郭の確認をすることができる。
【００６０】
請求項３の発明のイメージ解析システムは、請求項１または請求項２の発明のイメージ解析システムの効果に加え、撮像イメージをコントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の順で強調補正を行うことにより、前段階で実施した補正の効果を活かしながら、さらに解析物を強調することができる。これにより、補正済みの撮像イメージに含まれる解析物がより明確となり、輪郭の検出精度の向上を図ることができる。
【００６１】
請求項４の発明のイメージ解析システムは、請求項１乃至請求項３のいずれか一つの発明のイメージ解析システムの効果に加え、撮像イメージの撮像情報に基づいて補正パターンが生成される。これにより、個々の撮像イメージにとって最適化された強調補正が補正パターンに基づいて行われる。これにより、撮像イメージの中の解析物が明確に示され、輪郭の検出がさらに容易に行われる。
【００６２】
請求項５の発明のイメージ解析システムは、請求項１乃至請求項４のいずれか一つの発明のイメージ解析システムの効果に加え、学習可能なニューラルネットワークが適用されることにより、予め学習された或いは輪郭検出の過程で取得し、記憶された補正パターンに基づいて撮像イメージの強調補正を最適化することができる。これにより、輪郭検出の精度が向上し、処理時間の短縮化が図られる。
【００６３】
請求項６の発明のイメージ解析プログラムは、プログラムを実行することにより、コンピュータは請求項１と同様の効果を奏することができる。
【００６４】
請求項７の発明のイメージ解析プログラムは、請求項６の発明のイメージ解析プログラムの効果に加え、プログラムを実行することにより、コンピュータは請求項２と同様の効果を奏することができる。
【００６５】
請求項８の発明のイメージ解析プログラムは、請求項６または請求項７の発明のイメージ解析プログラムの効果に加え、プログラムを実行することにより、コンピュータは請求項４と同様の効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態であるイメージ解析システムの構成を示す説明図である。
【図２】イメージ解析システムにおける解析装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】解析装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】解析装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】撮像イメージ、輪郭イメージ、重合イメージ、及び解析物情報を表示する画面表示の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１　イメージ解析システム
２　解析装置
３　撮像イメージ
４　輪郭イメージ（輪郭情報）
５　重合イメージ
６　岩石（解析物）
７　デジタルカメラ（撮像手段）
９　撮像情報
１１　解析物情報
１３　撮像情報取得手段（強調補正手段）
１４　補正パターン
１５　パターン生成手段（強調補正手段）
１７　パターン適用手段（強調補正手段）
１８　輪郭検出手段
１９　解析手段
２０　重合手段
２２　出力表示手段（重合イメージ出力手段）
２６　イメージ解析プログラム
Ｓ６ａ　コントラスト補正
Ｓ６ｂ　ブライトネス補正
Ｓ６ｃ　シャープネス補正
Ｓ６ｄ　ネガ化補正
【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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