(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してしてその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかを統計的手法により検定して、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定め、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかをポアソン分布の一様性の検定により検定して、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定め、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
前記検定範囲を前記求めようとする点から次第に周囲へ拡大したときに、当該検定範囲に属する各画素の輝度信号についての観測値の平均値が、所定の信頼限界を超えた場合には、その検定範囲の大きさを棄却して、直前の検定範囲を前記近傍領域として設定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかを統計的手法により検定する手段と、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定める手段と、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定する手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかをポアソン分布の一様性の検定により検定する手段と、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定める手段と、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定する手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
前記検定範囲を前記求めようとする点から次第に周囲へ拡大したときに、当該検定範囲に属する各画素の輝度信号についての観測値の平均値が、所定の信頼限界を超えた場合には、その検定範囲の大きさを棄却して、直前の検定範囲を前記近傍領域として設定する手段を備えたことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかを統計的手法により検定して、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定め、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定することを特徴とする画像処理プログラムを記録したコンピュータによる読み取り可能な記録媒体。
【請求項８】
画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかをポアソン分布の一様性の検定により検定して、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定め、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定することを特徴とする画像処理プログラムを記録したコンピュータによる読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
前記検定範囲を前記求めようとする点から次第に周囲へ拡大したときに、当該検定範囲に属する各画素の輝度信号についての観測値の平均値が、所定の信頼限界を超えた場合には、その検定範囲の大きさを棄却して、直前の検定範囲を前記近傍領域として設定することを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の画像処理プログラムを記録したコンピュータによる読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法に関し、特に、微弱な信号からなる画像からノイズを処理した鮮明な画像を得るための画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
微弱な信号からなる画像として、例えば、染色体にあるＤＮＡを蛍光色素で染色して、近接場光学／原子間力顕微鏡で観察する場合に、蛍光色素に励起光を照射して発光する光を検出するとき、画像の分解能を高めると、画素当りのフォトン数が数個から数十個と少ないために、S／N比が小さくなって、画面全体にゴマ塩状のノイズが見られる。
【０００３】
一般に、ノイズを除去する方法としては、各画素に対して、その近傍の信号を平滑化する方法がある。従来の平滑化方法としては、一般的には、移動平均、ガウシャンフィルタ、メディアンフィルタなどの方法がある。
【０００４】
移動平均では、平均に関る近傍の画素数の取り方によって平滑化の質が変化し、近傍の数を大きく取ると目的とする信号の境界が不鮮明になる。また、少ない場合には、ノイズが残ってしまう。
【０００５】
ガウシャンフィルタでも、目的とする画素の近傍を含めてガウス分布による重み付けにより加重平均を行うので、近傍の数を大きく取ると目的とする信号の境界が不鮮明になる。また、少ない場合には、ノイズ信号が残る。
【０００６】
メディアンフィルタの場合も同様であり、目的とする画素の近傍の画素における信号の中心値を、目的とする画素の信号とするので、近傍の画素数の取り方によって平滑化の質が変化し、近傍の数を大きく取ると、目的とする信号の境界が不鮮明になり、少ない場合には、ノイズ信号が残る。
【０００７】
上記のような平滑化方法では、目的とする画素の近傍の画素数の取り方を予め決めておく必要があり、対象とする画像によってノイズの除去効果が変動するため、適切な画素数を決めることが困難である。
【０００８】
その他の方法として、ノイズレベルの標準偏差を予め想定しておき、目的とする画素の信号とその近傍の画素の信号との差の絶対値が、想定したノイズレベルの標準偏差の２倍を目処とした定数より小さい領域までを、目的とする画素の信号として置き換える方法が開示されている。（特許文献１を参照）この方法は、目的とする画素の近傍の画素数の取り方を予め決めておく必要はないが、ノイズレベルの標準偏差を想定しておく必要があり、標準偏差を大きくとれば画像の鮮明さが失われ、小さくすれば、ノイズの除去効果がなくなるという欠点をもっている。
【０００９】
また、画面上の画素信号を全てバイナリーデータに変換し、ビット毎の各画像データからエッジを抽出して、エッジが予め定めた数以下になるときのビットより下位ビットの画像データはノイズであると判断して削除するか、または一定値に置き換える処理を行う方法が提案されている。（特許文献２を参照）この方法は、ノイズが低いレベルで、画面全体でほぼ一定であるという場合に有効である。
【００１０】
また、画面全体に細かく散らばっているようなノイズには、空間周波数の高い成分を削除するようなローパスフィルタ処理を行うことも一般に知られている。この場合には、空間周波数の高い真のデータも削除してしまうおそれがある。また、遮断周波数の決め方に依存して、得られた画像が不鮮明になったり、ノイズが十分に除去されない場合が生じる。
【特許文献１】特開２００１−１４３０６８号公報
【特許文献２】特開２００３−９１７２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の目的は、上記のような、近傍の大きさの設定、ノイズレベルの想定、遮断周波数の設定などのパラメータの設定を予めする必要がなく、ノイズを処理して鮮明な画像を得ることができる方法と装置並びにその処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
請求項１の発明は、画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してしてその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかを統計的手法により検定して、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定め、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定する画像処理方法である。
【００１３】
本発明では、ある定数の閾値でノイズを判断するのではなく、画素の輝度信号は確率的に揺らぎをもつために、統計的に同一の確率分布に従うかどうかを検定して、同一の確率分布に従うと見做すことができれば、揺らぎの範囲として、その領域を定めて、逐次拡張してゆくことで、分布の一様性の範囲を決定する方法を提供している。そのため、予め近傍領域の大きさを設定する必要がなく、ノイズを処理した鮮明な画像を得ることができる効果がある。
【００１４】
請求項２の発明は、画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかをポアソン分布の一様性の検定により検定して、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定め、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定する画像処理方法である。
【００１５】
画素信号およびノイズ信号は極めて微弱であり、数個から数十個のフォトンを検知するレベルである場合、輝度信号の強度は離散的になっている。このような場合には、輝度信号の強度はポアソン分布に従っていると考えられる。したがって、求めようとする点と同一の確率分布に従っている近傍の範囲を尤度比検定することにより推定できる。微弱な信号の画像であっても、この処理を行うことでノイズが処理された鮮明な画像を得ることができる。
【００１６】
請求項３の発明は、請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法において、前記検定範囲を前記求めようとする点から次第に周囲へ拡大したときに、当該検定範囲に属する各画素の輝度信号についての観測値の平均値が、所定の信頼限界を超えた場合には、その検定範囲の大きさを棄却して、直前の検定範囲を前記近傍領域として設定する画像処理方法である。
【００１７】
求めようとする点の画素と周囲の画素の真の輝度の差が小さいときには、第二種の過誤が起こり得るが、検定範囲を拡大したときに、その観測値の平均値が所定の信頼限界を超えた場合には、その検定範囲の大きさを棄却して直前の検定範囲を近傍領域として設定することにより、この第二種の過誤を抑制することができる。
【００１８】
請求項４の発明は、画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかを統計的手法により検定する手段と、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定める手段と、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定する手段とを備えた画像処理装置である。
【００１９】
請求項５の発明は、画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかをポアソン分布の一様性の検定により検定する手段と、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定める手段と、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定する手段とを備えた画像処理装置である。
【００２０】
請求項６の発明は、請求項４又は請求項５に記載の画像処理装置において、前記検定範囲を前記求めようとする点から次第に周囲へ拡大したときに、当該検定範囲に属する各画素の輝度信号についての観測値の平均値が、所定の信頼限界を超えた場合には、その検定範囲の大きさを棄却して、直前の検定範囲を前記近傍領域として設定する手段を備えた画像処理装置である。
【００２１】
請求項７の発明は、画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかを統計的手法により検定して、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定め、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定する画像処理プログラムを記録したコンピュータによる読み取り可能な記録媒体である。
【００２２】
請求項１の発明による画像処理方法を一般的なコンピュータで実施するために、その画像処理プログラムをコンピュータによる読み取り可能な記録媒体としたもので、ノイズを処理した鮮明な画像をオンラインでもオフラインの何れでも得られる使い勝手のよいものである。
【００２３】
請求項８の発明は、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に所定の信頼限界内で従うかどうかをポアソン分布の一様性の検定により検定して、前記周囲の輝度信号が前記同一の確率分布に前記所定の信頼限界内で従っている検定範囲を近傍領域として定め、その近傍領域に属する各画素の輝度データから目的の点の真の輝度を推定する画像処理プログラムを記録したコンピュータによる読み取り可能な記録媒体である。
【００２４】
輝度信号の強度がポアソン分布に従っていると考えられるような微弱な画像信号のときに、ポアソン分布の一様性の検定により、信号の従う確率分布とノイズの従う確率分布とを、それぞれの平滑処理をすることが効果的であり、ノイズを処理した鮮明な画像が得られる効果が大きい。
【００２５】
請求項９の発明は、請求項４又は請求項５に記載の画像処理プログラムにおいて、前記検定範囲を前記求めようとする点から次第に周囲へ拡大したときに、当該検定範囲に属する各画素の輝度信号についての観測値の平均値が、所定の信頼限界を超えた場合には、その検定範囲の大きさを棄却して、直前の検定範囲を前記近傍領域として設定する画像処理プログラムを記録したコンピュータによる読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、画像を構成する各画素の輝度信号について、求めようとする点に対してその周囲の輝度信号が同一の確率分布に従うかどうかを統計的手法により検定して、同一の確率分布に従うと見做すことができる範囲を定め、そのデータを平滑化するので、予め近傍の大きさなどのパラメータを設定する必要がなく、ノイズを処理した鮮明な画像を得ることができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
微弱な信号からなる画像では、画像全体にゴマ塩状のノイズが現れて、画像が見難いことがあった。このような場合、一般には、移動平均などの平滑化や適当なフィルタリングを行ってノイズを低減しているが、画像が不鮮明になることが多かった。
【００２８】
本発明による方法について、以下に、図を参照して詳細に説明する。
【００２９】
図1は、本発明による画像処理方法の概要を説明するフローチャートである。図１において、ステップＳＴ１で画像処理の対象となる全ての画素の処理が終了したか否かを判断し、終了していなければステップＳＴ２で新たな注目画素を設定する。初期状態では、画素の処理が全く行われていないため、ステップＳＴ１からステップＳＴ２に進み、注目画素としては例えば画像左隅に位置する画素などが設定される。
【００３０】
ステップＳＴ３では、まず初めの注目画素Pi,jの信号強度Ii,jと図２（ａ）に示すような周囲4方の画素（Pi-1,j、Pi+1,j、Pi,j-1、Pi,j+1）の画素信号であるIi-1,j、Ii+1,j、Ii,j-1、Ii,j+1の信号が、ある確率分布、例えばポアソン分布であるとして、そのパラメータλを上記の5つの信号の平均値として分布関数を設定する。
【００３１】
ステップＳＴ４では、上記の5つの信号強度が適当な有意水準、例えば99％の信頼度で、設定した分布関数に従っているかどうかを検定する。すなわち、本実施例では、図２（ａ）に示された画素範囲を検定範囲の初期範囲として検定を行う。ここでの検定はいわゆるポアソン分布の一様性の検定であり、尤度比を用いて行われる。各画素で観測される光子数は、真の輝度λに依存して、ポアソン分布に従いながら、確率的に変動している（ポアソンノイズ）と仮定する。この場合、観測値ｘが見出される確率は数式１で表され、λの値のみによってその確率分布が定まる。
【００３２】
【数１】
0004613316.tif 000002
【００３３】
図２（ａ）に示す画素領域において、注目する画素Pi,jとその近傍の画素で、光子数ｘ1，ｘ2，…，ｘnが観測されたとする。ｎは画素数である。同図ではｎ＝５であり、Pi,jではｘ1、Pi-1,jではｘ2、Pi,j-1ではｘ3、Pi,j+1ではｘ4、Pi+1,jではｘ5がそれぞれ対応する。これらの「ｎ個の画素の真の輝度λが同一」だと仮定すると（これを仮説１とする）、λの最尤推定値は数式２で表される。
【００３４】
【数２】
0004613316.tif 000003
【００３５】
逆に、「個々の画素が異なる真の輝度λiを持っている」と仮定すると（仮説２）、それぞれの画素の真の輝度の推定値は（観測値以外に情報がないので）、λi＝ｘi、ｉ＝１，
２，…，ｎとなる。それぞれの仮説の尤度比を数式３で計算する。
【００３６】
【数３】
0004613316.tif 000004
【００３７】
ただしｔは観測値の和
【００３８】
【数４】
0004613316.tif 000005
【００３９】
である。
【００４０】
一般に、数式５で表される尤度比の対数の−２倍は、ｔ／ｎ（平均値）が大きいとき（例えばｔ／ｎ＞５）、近似的に自由度（ｎ−１）のχ2分布に従うことが知られている。
【００４１】
【数５】
0004613316.tif 000006
【００４２】
従って、数式５の統計量の値を計算し、χ2分布の有意水準の値と比較することにより、「ｎ個の画素の真の輝度（λ）が同一」という仮説の検定ができる。一方、ｔ／ｎが小さい場合（例えばｔ／ｎ≦５）には、ｎとｔの値について、可能なｘ1，ｘ2，…，ｘn（０以上の整数）の組み合わせをすべて生成して、Fisherの方法によりそれぞれの確率を計算して検定を行う。その際には、前述の統計量の棄却点の表（参照テーブル）を例えばメモリ上などに作成して、当該検定に用いればよい。上記検定の結果、分布の一様性が棄却されなければ、次のステップＳＴ５に進む。
【００４３】
ステップＳＴ５では、予め設定した最大の検定範囲に達したかどうかを判断し、達していなければステップＳＴ６に進む。一方で、最大の検定範囲に達していればステップＳＴ７に進む。
【００４４】
ステップＳＴ６では、図２（ｂ）に示すように、図２（ａ）の画素領域から４方に検定範囲を拡大して、９個の信号で分布関数を設定し、ステップＳＴ４に戻り、先に行ったと同様な検定を行う。ステップＳＴ４における検定の結果、分布の一様性が棄却されなければ、ステップＳＴ５，６でさらに検定範囲を拡大する。すなわち、ステップＳＴ４からステップＳＴ６では、近傍領域の最適化を行うために、検定範囲の初期範囲を、注目する画素に最も近い（上下左右の）画素までとし、検定が棄却されるまで、その検定範囲を拡大しながら検定を繰り返す。このような操作を繰り返し、図２（ｃ）に示すように、検定範囲がある大きさになったとき、分布の一様性が棄却されれば、ステップＳＴ７に進んで、検定が棄却される直前の検定範囲を、そのときの分布関数に従う画素の集合である、注目する画素の最適な（最大の）近傍の範囲とみなし、後述する平均化処理の対象となる近傍領域に設定する。なお、この場合の近傍領域拡大の方法については、この実施例の方法に限られず、１または２方向へ拡大したり、渦巻状に拡大するなど自由な方法で行うことができる。「Poisson分布の一様性の検定」が棄却されないということは、これらの点の真の輝度が大きくは違わないということを意味するから、その観測値を用いて、平均または重みつき平均により、注目する画素の真の輝度を推定できる。一般に、平均に用いる観測値の数ｎが大きいほど推定精度が高まるから、逐次検定を用いることにより、各画素について最大の近傍領域の大きさを推定している。
【００４５】
ステップＳＴ８では、現在の検定範囲を注目画素の近傍領域に設定する。
【００４６】
ステップＳＴ９では、近傍領域の画素のデータを用いて、注目画素の真の輝度を推定し、そのときの分布関数のパラメータ（注目点の真の輝度の推定値）を画像メモリに記録する。注目画素の真の輝度を推定するには、近傍領域の画素データについて平滑化処理を行えばよく、当該平均化処理としては例えば移動平均フィルタや加重平均フィルタなど周知のあらゆる平滑化処理を採用することが可能である。
【００４７】
ステップＳＴ９が終了すると、再びステップＳＴ１に戻り、画像処理の対象となる全ての画素の処理が終了したか否かを判断し、終了していなければステップＳＴ２で隣の点に新たな注目画素を設定する。
【００４８】
以上のように、ステップＳＴ２からステップＳＴ９を全ての画素の処理が終了するまで繰り返す。
【００４９】
なお、本発明の変形例として、確定した近傍領域とその近傍領域に対応する分布関数のパラメータとを逐一画像メモリに記憶し、近傍領域を拡大してゆく時に、既に分布関数が確定した領域（別の近傍領域）へかかる場合には、その領域を避けるように近傍領域設定を行い、全ての画素に対して、幾つかのパラメータが異なる分布関数をもつ近傍領域とそのパラメータを得て、それぞれの近傍領域ごとに平滑化処理を行って、画像メモリに格納するよう構成してもよい。当該平滑化処理では、それぞれの近傍領域ごとに異なった重み関数で重み付けをすることもできる。
【００５０】
データ数ｎが少なく、注目する画素と周囲の画素の真の輝度の差が小さいとき、第二種の過誤（真の輝度が異なっているのに、検定が棄却されない）が起こり得る。このため、最近傍画素の観測値から計算した信頼限界を用いて、この第二種の過誤を抑制する。ここで信頼限界は、信号値の和をｔ、点の数をｎ（図２（ａ）に示す画素領域の場合はｎ＝５）とするとき、
【００５１】
【数６】
0004613316.tif 000007
【００５２】
と計算される。具体的な方法としては、ステップＳＴ４において検定範囲を拡大したときに、その観測値の平均値がこの信頼限界を超えたとき、その検定範囲の大きさを棄却して直前の検定範囲を近傍領域として設定すればよい。
【００５３】
以上のような画像処理方法が、画像処理アルゴリズムとして画像処理プログラムに実装され、当該画像処理プログラムが記録媒体やインターネットなどの通信回線を介してコンピュータにインストールされることにより、当該画像処理プログラムがコンピュータを画像処理方法の各手順を実行する各手段として機能させた画像処理装置が提供される。または、例えば汎用マイクロコンピュータや専用ＬＳＩなどの各種処理装置に、画像処理アルゴリズムを実現する回路が直接実装されることによっても、同様に画像処理装置が提供される。一方で、インターネットを通じてＡＳＰサーバ内の画像処理プログラムの処理結果のみがクライアントコンピュータへ提供される場合もある。
【００５４】
この画像情報は、表示装置で表示したり、プリンタで印刷することができる。また、この画像情報を、通信ネットワークを通して送信し、他の用途にも利用できる。
【実施例１】
【００５５】
第1の実施例として、本発明によるシミュレーションの例を、図３を参照しながら説明する。図３は、真の画像信号にゴマ塩状のノイズが点在するような画像に、本発明の画像処理方法を適用したときの画像と、従来一般に行われている平滑化処理を行ったときの画像とを比較して示したものである。
【００５６】
図３（ａ）は真の画像信号で、図３（ｂ）は、図３（ａ）のような真の画像信号から確率的に生成された画像で、ゴマ塩状のノイズが観測される。この図３（ｂ）の画像を処理するべき試料画像とした。
【００５７】
図３（ｃ）は、ガウシャンフィルタによる平滑化処理を行ったものである。背景のノイズが残っているにもかかわらず真の画像信号の境界がぼやけて不鮮明になっている。
【００５８】
図３（ｄ）は、メディアンフィルタによる平滑化処理を行ったものである。ノイズレベルが大きい部分が残り、真の画像信号も消滅した部分が認められる。
【００５９】
図３（ｅ）は、ローパスフィルタによる平滑化処理を行ったものである。空間周波数において、真の画像信号もノイズ信号も高周波部分が等しく除去されているので、全体に画像が不鮮明になっている。特に、この例のように、真の画像信号が小さな点や線の場合には、信号のレベルが低下して画質の低下が著しい。
【００６０】
図３（ｆ）は、本発明による画像処理を行ったものである。背景のノイズレベルが一様になり、真の画像信号が鮮明に得られている。これは、真の画像信号の領域とノイズの領域とが異なった確率分布に従うことを、検定により判別しているので、真の画像信号の領域とノイズの領域とで異なったパラメータでの平滑化処理ができるからである。この場合、ノイズ領域の確率分布がパラメータλnのポアソン分布に従っているとすると、その領域の信号はλnのポアソン分布に基づく揺らぎであると考えられるので、例えば、その領域の全ての信号をλnに置き換えることができる。また、同様に、真の画像信号の領域の画像信号がパラメータλsのポアソン分布に従っているとすると、その領域の全ての信号をλsに置き換えることができ、画像の鮮明度を維持できる。
【実施例２】
【００６１】
第２の実施例として、本発明による画像処理方法を近接場光学／原子間力顕微鏡（SNOM/AFM=Scanning Near-field Optical Microscopy / Atomic Force Microscopy ）によるＦＩＳＨ(Fluorescence In Situ Hybridization)画像に適用した例を示す。
【００６２】
図４に、近接場光学／原子間力顕微鏡（以後ＳＮＯＭ／ＡＦＭと呼ぶ）の概略構成図を示す。この顕微鏡は近接場光学顕微鏡と原子間力顕微鏡とを統合したものである。図４において、試料１が試料台２の上に置かれ、試料台２は、ピエゾ効果によるスキャナ３によってＸ方向およびＹ方向にスキャンすることができる。カンチレバー４の先端は試料１との間で原子間力が働く程度に極近接して配置され、Ａｒイオンレーザ５からの光が試料１に当るようにカンチレバー４の内部を通してレーザ光を導くようになっている。カンチレバー４の背面をレーザ６で照射し、その反射光を検出器７で検出することにより、試料１の表面の凹凸を検出することができる。以上の部分が原子間力顕微鏡の機能に相当する。
【００６３】
カンチレバー４を通してＡｒイオンレーザ５からの光が試料１の極近傍から照射されると、試料１から近接場光が発光する。この光を対物レンズ８で集光してＡＰＤ（アバランシェフォトダイオード）やＰＭＴ（光電子増倍管）などの光検出器９で検出する。検出器７で検出した信号と光検出器９で検出した信号はコンピュータ10に入力される。この部分の機能が近接場光学顕微鏡に相当する。
【００６４】
この実施例では、試料として、染色体のＤＮＡに蛍光色素を付着させた特定の塩基配列を持つＤＮＡ断片をハイブリダイズ（インサイチュー・ハイブリダイゼーション）させたものを使う。したがって、試料からの近接場光を検出するのではなくて、Arイオンレーザ５からの光が蛍光色素を励起して発光する光を検出する。このようにして検出された光信号は、スキャナ３の制御信号（図示しない）とともに、コンピュータ10で処理されて２次元の画像を生成する。また、この画像は表示装置11に表示される。この実施例は、このような画像の画像処理に関する。
【００６５】
ＳＮＯＭ／ＡＦＭでは、電子顕微鏡と違って試料を真空中に入れる必要がなく、大気圧の空気中で観察できるので、生体の細胞や染色体のような生物試料や、乾燥すると状態が変化してしまうようなものを観察するのに適している。
【００６６】
試料として、染色体に、蛍光色素を付着させたＤＮＡ断片をハイブリダイズ（インサイチュー・ハイブリダイゼーション）させ、蛍光色素を励起して発光することにより得られた画像をＦＩＳＨ画像という。染色体のＤＮＡに蛍光色素を付着させるとき、特定の塩基配列のＤＮＡに蛍光色素が付着するが、その周囲にも若干の蛍光色素が残存してしまう。このような残存した蛍光色素からの発光がノイズとなる。また、Ａｒイオンレーザ５による励起領域が極微小な領域なので、蛍光色素からの発光量は数個から数十個のフォトンである。したがって、Ｓ／Ｎが小さく微弱な信号による画像となっている。
【００６７】
図５に、ＳＮＯＭ／ＡＦＭによるＦＩＳＨ画像の画像処理例を、一般的な平滑化処理をしたものと、本発明による画像処理をしたものと比較して示す。図５（ａ）は、ＦＩＳＨ画像の原画像である。
【００６８】
図５（ｂ）は、ガウシャンフィルタによる平滑化処理を行ったものである。この処理において、ガウス分布による重み付けのための近傍画素領域の半径は１０である。画像全体が不鮮明になっているのと、ノイズが除去されているかどうか区別がつかない画像になっている。
【００６９】
図５（ｃ）は、メディアンフィルタによる平滑化処理を行ったものである。この処理において、メディアン処理を行うための近傍画素領域の半径は１０である。ノイズレベルが低い部分は除去されているようであるが、真の信号部分の輝度が低下し、境界が不鮮明に
【００７０】
図５（ｄ）は、ローパスフィルタによる平滑化処理を行ったものである。この処理において、遮断周波数は１０Ｈｚとした。この場合も画像が不鮮明になっている。
【００７１】
図５（ｅ）は、本発明による画像処理を行ったものである。全体に微小なノイズが処理されて、真の信号部分の輝度も低下がなく、境界も鮮明に得られている。これは、真の画像信号の領域とノイズに相当する領域とが異なった確率分布に従うことを、検定により判別しているので、真の画像信号の領域とノイズに相当する領域とで異なったパラメータでの平滑化処理ができるからである。
【００７２】
以上の実施例では、画像信号の確率分布をポアソン分布としたが、この分布関数は正規分布、ガウス分布、二項分布、その他の分布関数を、対象とする画像によって使い分けることができる。
【００７３】
本発明は以上のような実施例に限定されるものではなく、当業者により容易に実施出来る一部の変更や置き換えも本発明の請求範囲に属するものである。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明による画像処理方法の概要を説明するフローチャートである。
【図２】本発明における検定範囲の拡大方法を説明する図である。
【図３】本発明による第1の実施例を説明する図である。
【図４】近接場光学／原子間力顕微鏡の概略構成図である。
【図５】本発明による第２の実施例を説明する図である。
【符号の説明】
【００７５】
１ 試料
２ 試料台
３ スキャナ
４ カンチレバー
５ Arイオンレーザ
６ レーザ
７ 検出器
８ 対物レンズ
９ 光検出器
10 コンピュータ
11 表示装置
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図３】
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【図５】
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