(57)【要約】【課題】  顕微鏡画像における細菌数カウントの自動化等、画像を用いた計測において、パターンマッチングの処理負荷を大幅に低減すること。【解決手段】  認識対象形状の内部に設定した第１のパターン領域１０４と、外部に設定した第２のパターン領域１０６をマスクパターンとして、最小値検出回路１０７によって検出された第２のパターン領域１０６に含まれる対象画像の最小輝度値から、最大値検出回路１０５によって検出された第１のパターン領域１０４に含まれる対象画像の最大輝度値を差分回路１０８において減じた差が、比較回路１１０において一定のオフセット量以上、大きいと判断された場合には、所定のパターンが存在するというマッチング判定を行い、これを対象画像全体に対してスキャンしながら認識判定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識すべき画像パターンの特徴を示すマスクパターンを有し、該マスクパターンを用いてデジタル化された２値以上の階調を持つ対象画像データから前記画像パターンを認識する画像認識方法であって、
前記マスクパターンは、第１のパターン領域と第２のパターン領域とを持ち、
前記第１のパターン領域から、前記対象画像データの輝度である第１の代表値を得る工程と、
前記第２のパターン領域から、前記対象画像データの輝度である第２の代表値を得る工程と、
前記第１と第２の代表値の比較した結果が所定の条件を満足したときに、前記対象画像の内部に認識すべき画像が存在すると判定する工程と、
を含むことを特徴とする画像認識方法。
【請求項２】
請求項１記載の画像認識方法において、
前記マスクパターンとして、前記マスクパターン中の前記第１のパターン領域は、前記第２のパターン領域の内部に位置するものであり、前記第１と第２のパターン領域は、複数の画素で構成されたものを用いる、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項３】
請求項１記載の画像認識方法において、
前記第１の代表値は、前記第１のパターン領域から得られる対象画像データの輝度の最大値であり、前記第２の代表値は、前記第２のパターン領域に含まれる対象画像データの輝度の最小値である、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項４】
請求項３記載の画像認識方法において、
前記所定の条件として、前記第２の代表値と前記第１の代表値との差分が所定の閾値以上であるとき、前記対象画像の内部に認識すべき画像が存在すると判定する、
ことを特徴とする請求項画像認識方法。
【請求項５】
請求項１記載の画像認識方法において、
前記第１の代表値は、前記第１のパターン領域から得られる対象画像データの輝度の平均値であり、前記第２の代表値は、前記第２のパターン領域から得られる対象画像データの輝度の平均値である、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項６】
請求項５記載の画像認識方法において、
前記所定の条件として、前記第２の代表値と前記第１の代表値との差分が所定の閾値以上であるとき、前記対象画像の内部に認識すべき画像が存在すると判定する、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項７】
請求項１記載の画像認識方法において、
前記第１の代表値は、前記第１のパターン領域から得られる対象画像データの輝度の第１の最大値と第１の平均値であり、前記第２の代表値は、前記第２のパターン領域から得られる対象画像データの輝度の第２の最大値と第２の平均値である、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項８】
請求項７記載の画像認識方法において、
前記所定の条件として、前記第２の最大値と前記第１の最大値との差分が第１の所定の閾値以上であり、且つ、前記第２の平均値と前記第１の平均値との差分が第２の所定閾値以上の値であるとき、前記対象画像の内部に認識すべき画像が存在すると判定する、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項９】
請求項１記載の画像認識方法において、
前記第１のパターン領域、および第２のパターン領域を同じ比率で拡大または縮小する工程と、
複数の大きさのマスクパターンを用いて、対象画像データと相対的に位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行う工程と、
を含むことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１０】
請求項１記載の画像認識方法において、
前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を同じ角度で回転する工程と、
前記回転を複数行ったマスクパターンを用いて、対象画像データと相対的に位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行う工程と、
を含むことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１１】
請求項１記載の画像認識方法において、
対象画像データを拡大または縮小する工程と、
複数の大きさとなった対象画像データとマスクパターンとを用いて、対象画像データと相対的に位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行う工程を含む、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１２】
請求項１記載の画像認識方法において、
前記マスクパターンを回転する工程と、
上記マスクパターンを回転することで得られた複数の回転角を有するマスクパターンを用いて、該マスクパターンと対象画像データとの相対的な位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行う工程と、
を含むことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１３】
請求項１記載の画像認識方法において、
前記第１のパターン領域および第２のパターン領域の組み合わせを複数有し、
前記複数のマスクパターンを用いて、前記対象画像データと相対的に位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行う工程を、
含むことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１４】
請求項１ないし１３のいずれかに記載の画像認識方法を用いて、対象画像データ中の特定の画像パターンの存在位置を判定し、当該位置近傍において、対象画像データを２値化する工程を、
含むことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１５】
請求項１４記載の画像認識方法において、
第１のパターン領域および第２のパターン領域と相対的に固定された位置関係を持つ２値化領域を有し、画像パターンが存在すると判定した際に、２値化領域内の対象画像データを２値化する、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の画像認識方法において、
第１のパターン領域における前記対象画像データの輝度の代表値と、第２のパターン領域における前記対象画像データの輝度の代表値とから閾値を求める工程と、
前記閾値を用いて、２値化領域内の対象画像データを２値化する工程と、
を含むことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１７】
請求項１６記載の画像認識方法において、
第１のパターン領域における前記対象画像データの輝度の代表値と、第２のパターン領域における前記対象画像データの輝度の代表値との、中間値を閾値とする、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１８】
請求項１６記載の画像認識方法において、
第１のパターン領域に含まれる対象画像データの輝度の最大値と、第２のパターン領域に含まれる対象画像データの輝度の最小値との、中間値を閾値とする、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１９】
請求項１４記載の画像認識方法において、
第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域と相対的に固定された位置関係を持つ固定値領域を有し、
画像パターンが存在すると判定した際に、前記固定値領域内の対象画像データを、２値のうち予め定めた片一方の値として２値化する、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項２０】
請求項１４ないし１９のいずれかに記載の画像認識方法において、
２値化されない部分については、２値のうち、予め定めた片一方の値とし、画像全体の２値化結果を得る、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項２１】
請求項１ないし２０のいずれかに記載の画像認識方法を用いて画像を処理する画像認識装置において、
前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を画面上に表示する手段と、により、前記画面上において第１のパターン領域および第２のパターン領域の各画素の位置を決定するための位置指定手段と、
を備えたことを特徴とする画像認識装置。
【請求項２２】
請求項２１記載の画像認識装置において、
前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を決定する際に、表示した対象画像データの画像に第１のパターン領域および第２のパターン領域をオーバレイ表示して、前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を編集する手段を、
備えたことを特徴とする画像認識装置。
【請求項２３】
請求項２２記載の画像認識装置において、
対象画像データを輝度成分とし、前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を別々の色差成分として、表示する、
ことを特徴とする画像認識装置。
【請求項２４】
請求項２１記載の画像認識装置において、
前記第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域を決定する際に、表示した対象画像データの画像に第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域をオーバレイ表示して、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域を編集する手段を、
備えたことを特徴とする画像認識装置。
【請求項２５】
請求項２４記載の画像認識装置において、
対象画像データを輝度成分とし、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域を別々の色差成分として、表示する、
ことを特徴とする画像認識装置。
【請求項２６】
請求項２１記載の画像認識装置において、
前記第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域および固定値領域を決定する際に、表示した対象画像データの画像に第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域および固定値領域をオーバレイ表示して、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域および固定値領域を編集する手段を、
備えたことを特徴とする画像認識装置。
【請求項２７】
請求項２６記載の画像認識装置において、
対象画像データを輝度成分とし、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域および固定値領域を別々の色差成分として、表示する、
ことを特徴とする画像認識装置。
【請求項２８】
請求項２１記載の画像認識装置において、
前記第１のパターン領域および第２のパターン領域は、注目画素からの相対位置で記憶する、
ことを特徴とする画像認識装置。
【請求項２９】
請求項２１記載の画像認識装置において、
前記第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域は、注目画素からの相対位置で記憶する、
ことを特徴とする画像認識装置。
【請求項３０】
請求項２１記載の画像認識装置において、
前記第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域および固定値領域は、注目画素からの相対位置で記憶する、
ことを特徴とする画像認識装置。
【請求項３１】
請求項４、６，８のいずれかに記載の画像認識装置において、
前記所定の閾値の値を、対象画像の輝度分布を利用して求める手段を備えた、
ことを特徴とする画像認識装置。
【請求項３２】
請求項３１記載の画像認識装置において、
前記所定の閾値の値を、対象画像の輝度分布において、最大頻度となる輝度値を利用して求める手段を備えた、
ことを特徴とする画像認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学的手段により特徴づけを行い画像を処理して認識する方法及び装置において、撮影対象を複数階調の画像データとして撮影し、この画像から注目対象を抽出し２値化処理する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像認識のためには種々の方法が提案されている。それらは、画像から特定のパターンを見つけ出すことを目的としたものや、画像で検出した対象が正常な形状をしているか検査することを目的としたもの、など、様々な目的で行われている。しかし、目的は違っても、手法としては一般的に、基準となる特定のテンプレート画像と対象画像とを何らかの方法で比較し、その結果を数値的に評価することにより、テンプレート画像と対象画像の適合度を求める、という方法がとられている。
【０００３】
以下、図９および図１０を用いて、非常に広く用いられる一般的な画像認識方法を示す。図９は、画像認識方法における一般的なテンプレートマッチングの手順の例を示すものである。図９において、２０１はテンプレート画像であり、対象画像２０２の中からこのテンプレート画像２０１に示された丸い画像パターンを探索するものとする。対象画像２０２中には、２０３、２０４に示されるように多くの丸いパターンが存在している。
【０００４】
上記テンプレート画像２０１は縦５０画素、横５０画素とし、対象画像２０２は縦４８０画素、横６４０画素であり、１画素当たりの階調は２５６階調とする。
対象画像２０２を順に探索することにより、このテンプレート画像に示された丸い画像パターンを対象画像２０２から抽出する。まず、対象画像２０２の左上の枠内２０５の位置に、テンプレート画像２０１と同じ大きさの枠を仮定し、対象画像２０２を縦５０画素、横５０画素で切り出す。
【０００５】
次に、図９に示した一般的なテンプレートマッチングの処理の流れについて説明する。処理ステップ３０１において、これらテンプレート画像２０１，対象画像の一部２０５を重ね合わせ、対応する位置の画素を１画素毎に差分演算する。
【０００６】
次いで、処理ステップＳ３０２において、それら５０×５０画素の差分結果を全て個別に２乗した後、加算する。この値は、両画像の相関関係を意味し、両者が同一の画像であるときは小さな値となり、両者が異なったときは大きな値となる。
【０００７】
この値３０２を相関閾値３０３と比較器３０４において比較し、求めた値が相関閾値３０３より小さい場合は特定のパターンを検出したものと判定し、求めた値が相関閾値３０３より大きい場合は特定のパターンが存在しないと判定する。
【０００８】
図９において、部分画像２０５の位置で判定を行った次には、枠を１画素分紙面右にずらして同様の判定を行い、これをくりかえして、矢印２０６の順で対象画像２０２全体に対して順次判定処理を行う。枠が２０７の位置のとき、テンプレート２０１とパターン２０３は一致し、差分演算３０１の結果の２乗和３０２は、非常に小さな値となることから、丸いパターンの存在を判別することができる。
【０００９】
ところが、本方式は、大きな問題点を持つ。すなわち、第１は、演算量の問題である。本例では、一回の判定で、５０画素単位で行なうため、減算が２５００回、２乗演算が２５００回および加算が２４９９回必要であり、それが画像全体では５９０×４３０回必要となる。従って、演算量が非常に大きくなり、判定時間が長くなる。
【００１０】
第２に、光ムラにより生じる問題点がある。例えば、図９において、対象画像２０２の照明にムラがあり、紙面右の方は多少明るくなっているものとする。このとき、パターン２０４については、パターンもその近傍の背景も明るくなっており、テンプレートとの差分を求めた場合には、全ての画素に明るさのズレ分の差分が残ってしまい、判定を誤る可能性がある。
【００１１】
これらの問題点を解決するために、例えば特開平１１−１３２９５９号公報のような提案がなされている。これはテンプレートとして近傍の実画像を用いているものであるが、明るさの補正手段を持ち、輝度を補正した上で、テンプレートと対象画像を比較することで、明るさによる影響を除去するようにしたものである。
【特許文献１】特開平１１−１３２９５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
従来の画像認識方法及び画像認識装置は以上のように構成されており、光ムラによる影響を除去するような処理が可能であるが、演算量を縮小することはできず、加えて明るさ補正のための演算が必要であることから、さらに処理負荷が膨大なものとなるという問題点があった。また、テンプレートとして実画像を用いていることから、ノイズなどの影響により、差分の積算が大きくなり、誤判定を引き起こす可能性があるという問題があった。
【００１３】
本発明は以上のような問題点を解消するためになされたもので、極めて少ない演算量により、画像中から所望のパターンを確実に抽出することのできる画像認識方法及び画像認識装置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】
【００１４】
本発明の請求項１にかかる画像認識方法は、認識すべき画像パターンの特徴を示すマスクパターンを有し、該マスクパターンを用いてデジタル化された２値以上の階調を持つ対象画像データから前記画像パターンを認識する画像認識方法であって、前記マスクパターンは、第１のパターン領域と第２のパターン領域とを持ち、前記第１のパターン領域から、前記対象画像データの輝度である第１の代表値を得る工程と、前記第２のパターン領域から、前記対象画像データの輝度である第２の代表値を得る工程と、前記第１と第２の代表値の比較した結果が所定の条件を満足したときに、前記対象画像の内部に認識すべき画像が存在すると判定する工程と、を含むことを特徴とするものである。
【００１５】
本発明の請求項２にかかる画像認識方法は、請求項１記載の画像認識方法において、前記マスクパターンとして、前記マスクパターン中の前記第１のパターン領域は、前記第２のパターン領域の内部に位置するものであり、前記第１と第２のパターン領域は、複数の画素で構成されたものを用いる、ことを特徴とするものである。
【００１６】
本発明の請求項３にかかる画像認識方法は、請求項１記載の画像認識方法において、前記第１の代表値は、前記第１のパターン領域から得られる対象画像データの輝度の最大値であり、前記第２の代表値は、前記第２のパターン領域に含まれる対象画像データの輝度の最小値である、ことを特徴とするものである。
【００１７】
本発明の請求項４にかかる画像認識方法は、請求項３記載の画像認識方法において、前記所定の条件として、前記第２の代表値と前記第１の代表値との差分が所定の閾値以上であるとき、前記対象画像の内部に認識すべき画像が存在すると判定する、ことを特徴とするものである。
【００１８】
本発明の請求項５にかかる画像認識方法は、請求項１記載の画像認識方法において、前記第１の代表値は、前記第１のパターン領域から得られる対象画像データの輝度の平均値であり、前記第２の代表値は、前記第２のパターン領域から得られる対象画像データの輝度の平均値である、ことを特徴とするものである。
【００１９】
本発明の請求項６にかかる画像認識方法は、請求項５記載の画像認識方法において、前記所定の条件として、前記第２の代表値と前記第１の代表値との差分が所定の閾値以上であるとき、前記対象画像の内部に認識すべき画像が存在すると判定する、ことを特徴とするものである。
【００２０】
本発明の請求項７にかかる画像認識方法は、請求項１記載の画像認識方法において、前記第１の代表値は、前記第１のパターン領域から得られる対象画像データの輝度の第１の最大値と第１の平均値であり、前記第２の代表値は、前記第２のパターン領域から得られる対象画像データの輝度の第２の最大値と第２の平均値である、ことを特徴とするものである。
【００２１】
本発明の請求項８にかかる画像認識方法は、請求項７記載の画像認識方法において、前記所定の条件として、前記第２の最大値と前記第１の最大値との差分が第１の所定の閾値以上であり、且つ、前記第２の平均値と前記第１の平均値との差分が第２の所定閾値以上の値であるとき、前記対象画像の内部に認識すべき画像が存在すると判定する、ことを特徴とするものである。
【００２２】
本発明の請求項９にかかる画像認識方法は、請求項１記載の画像認識方法において、前記第１のパターン領域、および第２のパターン領域を同じ比率で拡大または縮小する工程と、複数の大きさのマスクパターンを用いて、対象画像データと相対的に位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行う工程と、を含むことを特徴とするものである。
【００２３】
本発明の請求項１０にかかる画像認識方法は、請求項１記載の画像認識方法において、前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を同じ角度で回転する工程と、前記回転を複数行ったマスクパターンを用いて、対象画像データと相対的に位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行う工程と、を含むことを特徴とするものである。
【００２４】
本発明の請求項１１にかかる画像認識方法は、請求項１記載の画像認識方法において、対象画像データを拡大または縮小する工程と、複数の大きさとなった対象画像データとマスクパターンとを用いて、対象画像データと相対的に位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行う工程を含む、ことを特徴とするものである。
【００２５】
本発明の請求項１２にかかる画像認識方法は、請求項１記載の画像認識方法において、前記マスクパターンを回転する工程と、上記マスクパターンを回転することで得られた複数の回転角を有するマスクパターンを用いて、該マスクパターンと対象画像データとの相対的な位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行う工程と、を含むことを特徴とするものである。
【００２６】
本発明の請求項１３にかかる画像認識方法は、請求項１記載の画像認識方法において、前記第１のパターン領域および第２のパターン領域の組み合わせを複数有し、前記複数のマスクパターンを用いて、前記対象画像データと相対的に位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行う工程を、含むことを特徴とするものである。
【００２７】
本発明の請求項１４にかかる画像認識方法は、請求項１ないし１３のいずれかに記載の画像認識方法を用いて、対象画像データ中の特定の画像パターンの存在位置を判定し、当該位置近傍において、対象画像データを２値化する工程を、含むことを特徴とするものである。
【００２８】
本発明の請求項１５にかかる画像認識方法は、請求項１４記載の画像認識方法において、第１のパターン領域および第２のパターン領域と相対的に固定された位置関係を持つ２値化領域を有し、画像パターンが存在すると判定した際に、２値化領域内の対象画像データを２値化する、ことを特徴とするものである。
【００２９】
本発明の請求項１６にかかる画像認識方法は、請求項１５記載の画像認識方法において、第１のパターン領域における前記対象画像データの輝度の代表値と、第２のパターン領域における前記対象画像データの輝度の代表値とから閾値を求める工程と、前記閾値を用いて、２値化領域内の対象画像データを２値化する工程と、を含むものである。
【００３０】
本発明の請求項１７にかかる画像認識方法は、請求項１６記載の画像認識方法において、第１のパターン領域における前記対象画像データの輝度の代表値と、第２のパターン領域における前記対象画像データの輝度の代表値との、中間値を閾値とする、ことを特徴とするものである。
【００３１】
本発明の請求項１８にかかる画像認識方法は、請求項１６記載の画像認識方法において、第１のパターン領域に含まれる対象画像データの輝度の最大値と、第２のパターン領域に含まれる対象画像データの輝度の最小値との、中間値を閾値とする、ことを特徴とするものである。
【００３２】
本発明の請求項１９にかかる画像認識方法は、請求項１４記載の画像認識方法において、第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域と相対的に固定された位置関係を持つ固定値領域を有し、画像パターンが存在すると判定した際に、前記固定値領域内の対象画像データを、２値のうち予め定めた片一方の値として２値化する、ことを特徴とするものである。
【００３３】
本発明の請求項２０にかかる画像認識方法は、請求項１４〜ないし１９のいずれかに記載の画像認識方法において、２値化されない部分については、２値のうち、予め定めた片一方の値とし、画像全体の２値化結果を得る、ことを特徴とするものである。
【００３４】
本発明の請求項２１にかかる画像認識装置は、請求項１ないし２０のいずれかに記載の画像認識方法を用いて画像を処理する画像認識装置において、前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を画面上に表示する手段と、により、前記画面上において第１のパターン領域および第２のパターン領域の各画素の位置を決定するための位置指定手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００３５】
本発明の請求項２２にかかる画像認識装置は、請求項２１記載の画像認識装置において、前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を決定する際に、表示した対象画像データの画像に第１のパターン領域および第２のパターン領域をオーバレイ表示して、前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を編集する手段を、備えたをことを特徴とする画像認識装置。
【００３６】
本発明の請求項２３にかかる画像認識装置は、請求項２２記載の画像認識装置において、対象画像データを輝度成分とし、前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を別々の色差成分として、表示する、ことを特徴とするものである。
【００３７】
本発明の請求項２４にかかる画像認識装置は、請求項２１記載の画像認識装置において、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域を決定する際に、表示した対象画像データの画像に第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域をオーバレイ表示して、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域を編集する手段を、備えたことを特徴とするものである。
【００３８】
本発明の請求項２５にかかる画像認識装置は、請求項２４記載の画像認識装置において、対象画像データを輝度成分とし、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域を別々の色差成分として、表示する、ことを特徴とするものである。
【００３９】
本発明の請求項２６にかかる画像認識装置は、請求項２１記載の画像認識装置において、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域および固定値領域を決定する際に、表示した対象画像データの画像に第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域および固定値領域をオーバレイ表示して、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域および固定値領域を編集する手段を、備えたことを特徴とするものである。
【００４０】
本発明の請求項２７にかかる画像認識装置は、請求項２６記載の画像認識装置において、対象画像データを輝度成分とし、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域および固定値領域を別々の色差成分として、表示する、ことを特徴とするものである。
【００４１】
本発明の請求項２８にかかる画像認識装置は、請求項２１記載の画像認識装置において、前記第１のパターン領域および第２のパターン領域は、注目画素からの相対位置で記憶する、ことを特徴とするものである。
【００４２】
本発明の請求項２９にかかる画像認識装置は、請求項２１記載の画像認識装置において、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域および２値化領域は、注目画素からの相対位置で記憶する、ことを特徴とするものである。
【００４３】
本発明の請求項３０にかかる画像認識装置は、請求項２１記載の画像認識装置において、前記第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域および固定値領域は、注目画素からの相対位置で記憶する、ことを特徴とするものである。
【００４４】
本発明の請求項３１にかかる画像認識装置は、請求項４、６，８のいずれかに記載の画像認識方法において、前記所定の閾値の値を、対象画像の輝度分布を利用して求める手段を備えた、ことを特徴とするものである。
【００４５】
本発明の請求項３２にかかる画像認識装置は、請求項３１記載の画像認識装置において、前記所定の閾値の値を、対象画像の輝度分布において、最大頻度となる輝度値を利用して求める手段を備えた、ことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００４６】
以上のように、本発明にかかる画像認識方法及び画像認識装置によれば、認識すべき画像パターンの特徴を示すマスクパターンを有し、該マスクパターンを用いてデジタル化された２値以上の階調を持つ対象画像データから前記画像パターンを認識する画像認識方法及び装置であって、前記マスクパターンは、第１のパターン領域と第２のパターン領域とを有し、前記第１のパターン領域から、前記対象画像データの輝度である第１の代表値を得て、前記第２のパターン領域から、前記対象画像データの輝度である第２の代表値を得て、前記第１と第２の代表値の比較した結果が所定の条件を満足したときに、前記対象画像の内部に認識すべき画像が存在すると判定するようにしたので、少ない演算量で確実に所望のパターンを抽出することができる効果がある。
【００４７】
また、前記第１のパターン領域、および第２のパターン領域を同じ比率で拡大または縮小して得られた複数の大きさのマスクパターンを用いて、対象画像データと相対的に位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行うことにより、パターン存在判定を行う対象物の大きさが複数ある場合においても正確にパターンの存在を判定することができる効果がある。
【００４８】
また、前記第１のパターン領域および第２のパターン領域を同じ角度で回転して得られた複数のマスクパターンを用いて、対象画像データと相対的に位置をずらしながら、各位置における適合度の評価を逐次行うようにしたので、認識対象物が所定の角度で位置しない場合においても、これを精度良く認識することができる効果がある。
【００４９】
また、前記第１及び第２の代表値を求める際に、平均値を用いることにより、対象画像にノイズが含まれている場合にも、精度良くパターンを認識す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】
【００５０】
以下に、本発明の画像処理装置の実施の形態を図面とともに詳細に説明する。
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１にかかる画像認識方法及び画像認識装置の例として、顕微鏡画像により、直径１０μｍのマイクロビーズ（以下ビーズとする。）を検出する例を用いて、手順の説明を行う。
【００５１】
対象画像は図９の２０２に示すものとし、横１０２４×縦７６８画素で１画素当たり輝度は２５６階調を持つデジタル画像とする。輝度値は、高輝度になるにつれ、大きな数字で表現されるものとする。対象画像２０２には、ビーズが多数写っており、これらビーズの領域を抽出することを目的とする。
【００５２】
図２は、本実施の形態における画像認識方法での、パターン領域の設定例である。図２において、４０１は対象画像であるビーズの近傍を拡大したものであり、ビーズ４０２が暗く写っている。この画像は、紙面の裏側から光を照射した際に撮像した画像であり、ビーズ４０２はその影を撮影した状態となっている。このとき、照射むら等の影響により、背景部分とビーズ部分の輝度の絶対値は一定しておらず、場所によって異なるが、局所領域においては、背景部分に対してビーズ部分は暗く写っている。
【００５３】
一方、４０３はマスクパターンを示す。４０４〜４０７は第１のパターン領域であり、４０８〜４１１は第２のパターン領域である。また、４１２は２値化領域である。また、図中、丸印４１３は１つのビーズの大きさを示した枠である。
【００５４】
上記第１のパターン領域４０４〜４０７は、ビーズ４０２の内部に含まれる画素を選ぶための領域であり、上記第２のパターン領域４０８〜４１１はビーズ４０２の外部の画素を選ぶための領域である。また、２値化領域４１２は、ビーズ４０２の近傍において、該ビーズ４０２よりもひとまわり大きな領域を設定するためのものである。これら、第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域４１２を合わせて、以下マスクパターンと呼ぶ。
【００５５】
マスクパターンは、位置を表わす情報であり、これを対象画像のある位置に重ね合わせたとき、第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域４１２のそれぞれが、対象画像中の特定の領域を指し示すものである。従って、第１のパターン領域、第２のパターン領域、２値化領域４１２の位置関係は相対的に固定したものであり、それぞれは共通の基準位置からの相対位置で記録されるものとする。
【００５６】
図２において、紙面横をｘ座標、縦をｙ座標とし、第２のパターン領域４１０に位置する画素を共通の基準位置とした場合、第１のパターン領域４０７に位置する画素を（３，１），第１のパターン領域４０５に位置する画素を（１，３），第１のパターン領域４０６に位置する画素を（５，３），第１のパターン領域４０４に位置する画素を（３，５）として記憶し、第２のパターン領域は、第２のパターン領域４１０に位置する画素を（０，０），第２のパターン領域４１１に位置する画素を（６，０），第２のパターン領域４０８に位置する画素を（０，６），第２のパターン領域４０９に位置する画素を（６，６）として記憶し、２値化領域は（２，−１），（３，−１），（４，−１），（１，０），（２，０）・・・として記憶される。以下、このマスクパターンを用いて、対象画像２０２上を走査しながら基準位置をずらして逐次パターンマッチングを行い、ビーズの画像を抽出する。
【００５７】
以下本発明のパターンマッチングの原理を説明する。本発明では、ビーズの輝度と背景部分の輝度との関係は、必ずビーズの輝度の方が背景部分に比べて所定の閾値Ａよりも小さく（暗く）なる。本例では、この閾値Ａを１００としたが、ビーズの種類や照明条件などによって値を適宜選択すればよい。ここで、マスクパターン４０３中の４１３の位置にビーズが存在した場合には（マッチングした場合）、必ず第１のパターン領域は全てビーズの内側に位置する。そのため、第１のパターン領域４０４〜４０７に位置する画素の最大値はビーズ内部の画素の輝度のいずれかを示す。一方、第２のパターン領域４０８〜４１１は背景部分に位置するため、その位置する画素の最小値は、背景の画素の輝度のいずれかを示す。従って、第１のパターン領域４０４〜４０７に位置する画素の最大値をＭＡＸ（４０４〜４０７）、第２のパターン領域４０８〜４１１に位置する画素の最小値をＭＩＮ（４０８〜４１１）とすると、ＭＩＮ（４０８〜４１１）−ＭＡＸ（４０４〜４０７）≧Ａになる。この数式の関係が成立するときにはマッチッングしていると判断する。
【００５８】
現実的には、ビーズの輝度と背景部分の輝度との差にはばらつきがあるため、両者の差がほぼ１００であった場合には、閾値Ａにはその半分の５０という値を用いれば、ＭＩＮ（４０８〜４１１）−ＭＡＸ（４０４〜４０７）≧Ａの式は必ず成立することになる。
【００５９】
また、マスクパターン４０３中の４１３の位置にビーズが存在しない場合や、位置がずれている場合は（マッチングしていない場合）、第１のパターン領域中に背景部分が含まれるか、あるいは第２のパターン領域中にビーズ部分が含まれるため、ＭＡＸ（４０４〜４０７）が背景の輝度を示すかあるいはＭＩＮ（４０８〜４１１）がビーズの輝度を表すこととなり、ＭＩＮ（４０８〜４１１）−ＭＡＸ（４０４〜４０７）＜Ａとなる。従って、この場合にはマッチングしていないと判断する。
【００６０】
以下、パターンマッチングを行う手順について示す。マスクパターン４０３を対象画像２０２のある位置に重ね合わせたものと仮定し、その位置において、ＭＡＸ（４０４〜４０７）とＭＩＮ（４０８〜４１１）を求める。
【００６１】
次に、ＭＩＮ（４０８〜４１１）−ＭＡＸ（４０４〜４０７）を計算し、その結果を閾値Ａと比較する。ＭＩＮ（４０８〜４１１）−ＭＡＸ（４０４〜４０７）≧Ａの場合は、マッチングしていると判断し、ＭＩＮ（４０８〜４１１）−ＭＡＸ（４０４〜４０７）＜Ａの場合は、マッチングしていないと判断する。
【００６２】
以上のマッチング処理を、対象画像２０２に対してマスクパターン４０３の位置をずらして繰り返し、対象画像２０２全体において走査することにより、対象画像２０２に含まれるビーズの位置を抽出することができる。
【００６３】
次に図１を用いて、本発明の実施の形態１における画像処理装置の構成について示す。図１において、１０１はマッチング処理を行うべき対象画像である。この対象画像１０１に対してマスクパターンを用いたマッチングを行う際に、対象画像に対してマスクパターンは小さいため、マスクパターンを重ねる位置を、対象画像中において走査しながら（マスクパターンの基準位置を対象画像中においてずらしながら）、マスクパターンを重ねた小領域毎に個別にマッチングを行う必要がある。このため、走査回路１０２により、対象画像中１０１の評価位置を指定し、部分画像切り出し回路１０３により、その指定位置における小領域を切り出す。小領域において、第１のパターン領域１０４を重ね合わせ、第１のパターン領域１０４に含まれる対象画像の画素のうち最大のものを、最大値検出回路１０５により求める。同様に、小領域に第２のパターン領域１０６を重ね合わせ、第２のパターン領域１０６に含まれる対象画像の画素のうち最小のものを、最小値検出回路１０７により求める。
【００６４】
差分回路１０８では、この最小値から最大値を引くことで差分を求め、この値と判定閾値１０９とを比較回路１１０により比較する。比較の結果、差分のほうが小さい場合は、パターンが存在しないものと判断し、これ以上の処理は行わない。一方、比較の結果、差分のほうが大きい場合は、パターンが存在するものと判断し、２値化の処理を行う。２値化のための閾値は、最大値検出回路１０５の出力と、最小値検出回路１０７の出力とを、平均化回路１１１により平均化したものである。
【００６５】
２値化領域１１２に定義された範囲の画素は、２値化回路１１３において、閾値と比較し、閾値よりも小さな輝度を持つ画素が、目的とする検出対象の部分となるため、この画素を０とし、それ以外の画素は２５５とする。これらの流れを、走査回路１０２により認識判定の位置をずらしながら、対象画像１０１全体に対して行うことで、目的とする検出対象のみが０となり、その他の部分は２５５となった２値化結果を得ることができる。
【００６６】
図２の認識対象４０２においては、従来では２値化領域４１２の全領域が、例えば、６１画素であるとすると、６１回の減算、６１回の乗算、１回の加算からなる演算が必要であるが、本実施の形態では、第１パターン領域が４画素分、第２のパターン領域が４画素分であるため、各領域での最大、または最小を求めるための比較の演算が４−１＝３回、すなわち減算が３×２回＝６回であり、これの大小関係を求める減算が１回と、合計７回の減算からなる演算により達成することができ、１２３−７＝１１６回（約９３パーセント）の演算を削減することができることになる。
【００６７】
このように本実施の形態１にかかる画像認識方法及び画像認識装置によれば、低輝度領域、高輝度領域、２値化領域のマスクを用い、低輝度領域における最も明るい画素が、高輝度領域における最も暗い画素よりもさらに暗い場合には、対象物が検出されたものとして認識するようにしたので、ｘ×ｙ画素からなる画像を検査する際に、（ｘ×ｙ＋１）回の演算で処理を終了することができ、演算回数を大幅に削減することができるとともに、画像中から所望のパターンを確実に抽出することができる。
【００６８】
（実施の形態２）
次に本発明の実施の形態２にかかる画像認識方法及び画像認識装置について説明する。上記実施の形態１により、本発明の概念的な構成及び動作について説明したが、次に、より具体的な実施の形態について示す。
【００６９】
図３は対象画像を示したものである。図３上部は顕微鏡により撮影した対象画像５０１であり、内部に複数のビーズが写っている。この対象画像５０１は、紙面横６４０画素、縦４８０画素で、０〜２５５の２５６階調をもつものとする。画像の座標系は、紙面左上隅を（０，０）とし、右方向がｘ軸のプラス方向、下方向がｙ軸のプラス方向とする。このため、紙面右下の画素を座標で表わすと、（６３９，４７９）となる。
【００７０】
現実の対象画像においては数百のビーズが写っているが、この例の対象画像５０１においては説明を簡単にするために、５０２〜５０７の６個のビーズが写っているものとする。図３の紙面下部に１つのビーズを拡大したものを示しているが、ビーズは中央部に非常に明るい領域を持っている。これは、ビーズが半透明なアクリルでてきているため、背景から光を当てた場合には、レンズの働きを示し、中央部分に集光して中央が非常に明るくなるからである。また、ビーズ周縁部分は光が曲げられて届かないため、非常に暗いものとなる。
【００７１】
この対象画像５０１に対して、画像処理により行うべき内容は、ビーズの全数をカウントすることと、独立したビーズのビーズ内領域を求めることの２つである。独立ビーズとは、他のビーズから一定距離以上離れているビーズを意味し、図５においては、５０２、５０７のビーズを指す。ビーズ５０３と５０４は接しているため、独立ビーズとはならず、ビーズ５０６と５０７は互いの距離が近いため、やはり独立ビーズとはならない。
【００７２】
この例では、全てのほかのビーズから２画素以上離れているものを独立ビーズと呼ぶこととする。
【００７３】
まず、ビーズの全数をカウントする場合には、ビーズ中央の高輝度領域がビーズ周縁部分よりも明るいことを利用する。図４はビーズをカウントするためのマスクパターンを示すものである。図４において、６０１は、ビーズが本マスクパターンの位置に一致した時の外形状を示している。６０２〜６０９は第１のパターン領域であり、ビーズの周縁部分の位置に設定している。また、６１０〜６１３は第２のパターン領域であり、ビーズの中央部の位置に設定している。処理を行う上での基準として、第２のパターン領域６１０に位置する画素をマスクパターンの基準位置とし、第１のパターン領域６０２〜６０９を上記第２のパターン領域６１０に位置する画素からの相対位置として記憶し、第２のパターン領域６１０〜６１３を上記第２のパターン領域６１０に位置する画素６１０からの相対位置として記憶する。すなわち、第１のパターン領域６０２は（−２，０）、第１のパターン領域６０３は（０，−２）、第１のパターン領域６０４は（１，−２）、第１のパターン領域６０５は（３，０）、第１のパターン領域６０６は（３，１）、第１のパターン領域６０７は（１，３）、第１のパターン領域６０８は（０，３）、第１のパターン領域６０９は（−２，１）で表現し、第２のパターン領域の６１０は（０，０）、６１１は（１，０）、６１２は（１，１）、６１３は（０，１）で表現する。
【００７４】
対象画像におけるマッチング処理を行う際には、対象画像に本マスクパターン領域を重ねて、第１のパターン領域および第２のパターン領域の輝度値を基に判定し、これを対象画像に対してマスクパターンの基準位置を１画素ずらしながら順次判定を行って行く。このときの手順を、順を追って説明する。
【００７５】
まず、マスクパターン領域を対象画像５０１内において紙面左上隅に配置する。マスクパターン領域が対象画像５０１からはみ出さないように配置するためには、マスクパターン領域の基準位置である領域６１０が対象画像５０１の座標（２，２）と重なるように配置する。本位置におけるマッチング処理が終了した後には、マスクパターン領域を対象画像５０１に対して１画素紙面右に移動する。すなわち、マスクパターン領域の基準位置である６１０が対象画像５０１の座標（３，２）と重なるように配置する。この状態で同様にマッチング処理を行い、以下同様に、順次マスクパターン領域を対象画像５０１に対して１画素右に移動してマッチング処理を行う。これを繰り返して、マスクパターン領域の基準位置である６１０が対象画像５０１の座標（６３６，２）と重なるように配置してマッチング処理を行った後は、ここからさらに右に配置した場合にはマスクパターン領域が対象画像５０１からはみ出すことにななるため、マスクパターン領域を紙面左に戻し、且つ１画素下にずらして、対象画像５０１の座標（２，３）に配置する。以下、同様の処理を行い、マスクパターン領域の基準位置である６１０が対象画像５０１の座標（６３６，４７６）と重なるように配置してマッチング処理を行うまで、走査しつつマッチング処理を繰り返す。
【００７６】
次に、各位置におけるマッチング方法の手順を説明する。マスクパターン領域の基準位置である６１０を対象画像５０１の（ｘ，ｙ）位置に重ねてマッチングする場合、この位置において、第１のパターン領域である６０２の、対象画像５０１における座標は、基準位置６１０の対象画像における座標（ｘ，ｙ）と、基準位置からの６０２の座標（−２，０）を座標成分ごとに加算することにより、（ｘ−２，ｙ）として求めることができる。この座標における対象画像５０１の輝度値を６０２ｘｙとする。同様の手順により、第１のパターン領域である６０３〜６０９の位置における対象画像５０１の画素の輝度値を６０３ｘｙ〜６０９ｘｙとする。輝度値６０２ｘｙ〜６０９ｘｙの中の最大のものをＭＡＸ（６０２ｘｙ〜６０９ｘｙ）とする。
【００７７】
次に、第２のパターン領域についても同様に、６１０の対象画像５０１における座標は、基準位置６１０の対象画像における座標（ｘ，ｙ）と、基準位置からの６０２の座標（０，０）を座標成分ごとに加算することにより、（ｘ，ｙ）として求めることができる。この座標における対象画像５０１の輝度値を６１０ｘｙとする。同様の手順により、第２のパターン領域である６１０〜６１３位置における対象画像５０１の画素の輝度値をそれぞれ６１０ｘｙ〜６１３ｘｙとして求める。輝度値６１０ｘｙ〜６１３ｘｙの中の最小のものをＭＩＮ（６１０ｘｙ〜６１３ｘｙ）とする。以上により求めた値を用いて、ＭＩＮ（６１０ｘｙ〜６１３ｘｙ）−ＭＡＸ（６０２ｘｙ〜６０９ｘｙ）により求めた差分値が、特定のオフセット量（＝Ａ）以上である場合には、ビーズが存在するものと判定する。このときの判定基準となるオフセット量Ａは、次のように求めるものとする。
【００７８】
図５は対象画像の輝度分布を示したものである。紙面横軸が輝度値を表わし、左が低輝度、右が高輝度を表わす。紙面縦軸は各輝度における画素の総数を示している。図５において、７０１はビーズの中心部の画素が分布している領域であり、一般的には非常に明るいことから輝度的に飽和しており、最高輝度の部分に分布している。７０２は背景となっている部分の画素が分布している領域であり、この部分の画素が最も多くなっている。７０３はビーズの周縁部分となっている部分の画素が分布している領域である。本来、ビーズの周縁部分とビーズの中心部のオフセット量は領域７０１と領域７０３の輝度値の差分を元に求めることが望ましい。しかし、実際の対象画像では、図５のように３つの山ができる場合だけではなく、連続的な変化により谷の部分が判別できない場合もあり得ることから、７０３の位置を求めることが困難な場合が存在する。一方、位置７０２および位置７０３の関係は、光の強さに応じて変化するものの、その比率は一定であり、７０２の位置を求めることで間接的に７０３の位置を求めるものとする。すなわち、７０２の位置は、ヒストグラムが最大となる位置であるため、対象画像全体のヒストグラムを作った後、その最大頻度の位置を７０２の位置として求める。求めた７０２の位置における輝度値をＢとする。７０３の位置は経験的に７０２の位置の２／５の位置であることがわかっているため、７０３の輝度値は、２／５＊Ｂとなる。また、７０１の位置は、多くの場合は飽和しており、最大輝度であるが、そうでない場合もありえるため、高輝度部からヒストグラムの頻度を加算していき、全体の０．５％となる輝度を７０１の輝度Ｃとする。
【００７９】
別の表現をすると、ヒストグラムの下部分の面積において、高輝度側の面積が全体面積の０．５％となる点を輝度Ｃとする。ビーズ内部の高輝度部と低輝度部の差は、Ｃ−２／５＊Ｂで求められ、オフセット量Ａとしてはマージンを見て、Ａ＝１／２＊（Ｃ−２／５＊Ｂ）を用いるものとする。
【００８０】
上記手法を用いて、マスクパターンを１画素ずつずらして判定を行い、ビーズの有無の判定を行って行く。このとき、ある位置でビーズが存在するものと判定しても、１画素ずらした状態でもう一度判定を行った場合は、マスクパターンの位置が先程と非常に近いため、判定条件が成立して、再びビーズが存在するものと判定することがある。これは同一ビーズで判定条件が成立したものであり、これを別のビーズとしてカウントした場合には、ビーズの総数を間違えることとなる。このため、これら重複カウントを防ぐために、ビーズが存在するものと判定した位置から、縦４画素、横４画素の範囲内においては、判定を行わないようにする。すなわち、ビーズが存在するものと判定したマスクパターンの基準位置から、縦４画素、横４画素の正方領域にマーキングし、マスクパターンの基準位置をずらした際に、マスクパターンの基準位置に対応する画素にマーキングがなされていた場合には判定を行わないものとする。以上の手順を取り、対象画像の全領域において判定を行い、ビーズが存在するものと判定する毎にカウンタを１つずつ増やすことにより、対象画像内に含まれる全ビーズの数を得ることができる。
【００８１】
次に、対象画像５０１に対して、画像処理により行うべきもう１つの内容であるところの、独立したビーズの領域を求める方法について、図６を用いて説明を行う。図６は独立したビーズを検出するためのマスクパターンを示したものであり、ここではビーズ間が１画素以上離れたビーズのみを検出できるようにしたものである。図６において、８０１は仮想的に示したビーズの外形状である。８０２は第１のパターン領域である。図において８０２の引出し線で指した部分と同じハッチングで示した領域は、全て第１のパターン領域である。同様に、８０３は第２のパターン領域である。また、８０４は２値化領域であり、８０５は後述する固定値領域である。対象画像は２５６階調であるが、これから、独立ビーズの領域が１、それ以外の領域が０で表わされる２値の結果画像を作ることを目的としている。結果画像には、最初全て０を代入しておくものとする。また、８０２の引出し線で指した画素をマスクパターン基準位置とし、全てのマスクパターンの画素についてはマスクパターン基準位置からの相対位置で記憶するものとする。２値化においては、対象画像に本パターン領域を重ねて、第１のパターン領域および第２のパターン領域の輝度値を元にマッチング処理を行い、独立ビーズが存在しないと判定したときは結果画像には何も行わず、独立ビーズが存在したと判定した場合には結果画像に２値化結果を書き込む。以上のような処理を対象画像に対して、マスクパターンの基準位置を１画素ずらしながら順次行って行く。判定方法としては、第２のパターン領域に含まれる輝度のうち最小のものから、第１のパターン領域に含まれる輝度のうち最大のものを減じた差分値が、特定のオフセット量以上となる場合には、独立ビーズが存在するものと判定する。オフセット量は、背景とビーズ周縁部の輝度差を判別できる大きさに設定する。ここでは、図５において、ヒストグラムの最大値７０２が背景部の輝度値であり、この輝度値をＡとする。ビーズ周縁部の輝度値７０３の位置は経験的に２／５＊Ａとなることから、両者の差はＡ−２／５＊Ａ＝３／５＊Ａであり、マージンを見て３／１０＊Ａを、ここでのオフセット量とする。
【００８２】
本方法によれば、例えば、ビーズの位置が８０１にあるときは、第１のパターン領域８０２は全てビーズの周縁部となり、この中の最も明るい画素でも全体でみると非常に暗いものとなる。一方、第２のパターン領域８０３は、周囲に他のビーズが存在しない場合は、背景部分であり、この中の最も暗い画素でも、全体で見ると比較的明るいものとなる。このため、独立ビーズ存在のための判定条件が成り立つ。また、例えば、８０６の位置に他のビーズが存在した場合には、画素８０７がビーズ周縁部分となる。このため、第２のパターン領域８０３に含まれる輝度のうち最小のものは画素８０７の輝度となり、第１のパターン領域８０２の輝度とほぼ同じ輝度となることから、両者にオフセット量の違いは現われず、独立ビーズが存在しない、という判定を行なうこととなる。
【００８３】
独立ビーズが存在すると判定された場合は、２値化の処理を行う。先ず、固定値領域８０５および第１のパターン領域８０２に対応する位置の結果画像の画素には、無条件に１を書き込む。次に、第１のパターン領域８０２に含まれる輝度のうち最大のものと、第２のパターン領域８０３に含まれる輝度のうち最小のものとの、中央値を２値化の閾値として求める。２値化領域８０４では、各画素において、その輝度値と２値化の閾値とを比較し、２値化の閾値よりも小さな輝度値をもつ画素に対応する位置の結果画像の画素には、１を書き込む。以上により、内部は全て１で表現され、境界部分は閾値判定により２値化された結果画像を得ることができる。また、独立ビーズ存在のマッチング処理を行う前に、マスクパターンの基準位置における結果画像の値が１であるとき、判定を行わずに、次の位置に移動するようにすることで、同じビーズでの２度判定を防止することができ、処理速度を向上させることができる。
【００８４】
本手法においては、マスクパターンの形状の設定が認識の精度に大きな影響を与えるため、これらの形状を適切に設定することが重要となる。このため、マスクパターン各要素であるところの、第１のパターン領域８０２、第２のパターン領域８０３、２値化領域８０４、固定値領域８０５の設定を容易にするマンマシンインタフェースについて以下に説明する。
【００８５】
本システムは、パソコンのモニタ画面上に各種画像を表示して、これをマウスでクリックしながらマスクパターンの形状を設定して行くものである。図８はマスクパターン作成画面のイメージ図を示す。図８において、モニタ画面１００１に操作画面が表示されている。操作画面は、編集領域１００２、第１パターン領域設定ボタン１００３、第２パターン領域設定ボタン１００４、２値化領域設定ボタン１００５、固定値領域設定ボタン１００６および終了ボタン１００８よりなる。
【００８６】
第１のパターン領域を設定したい場合は、第１パターン領域設定ボタン１００３をマウスでクリックすると、第１のパターン領域設定モードとなり、この状態において編集領域１００２の１つの格子枠１００７をクリックすると、格子枠１００７は、例えば赤で塗りつぶされる。同様に、第１のパターン領域を設定したい格子枠をマウスでクリックすることで、次々に第１のパターン領域を設定することができる。次に、第２のパターン領域を設定したい場合は、第２パターン領域設定ボタン１００４をマウスでクリックすると、第２のパターン領域設定モードとなり、この状態において編集領域１００２の１つの格子枠をクリックすると、その格子枠は、例えば青で塗りつぶされる。同様に、２値化領域、固定値領域についても、マウスにより位置を指定することにより、異なる色で表示し、マスクパターンを視覚的に確認することができるようにしている。全てのマスクパターンの編集が終了したら、終了ボタン１００８を押すことにより、編集された各マスクパターンの位置情報を記憶する。
【００８７】
本編集を行う上において、マスクパターンを設定する際に、対象画像を参照しながら行なうと容易に行うことができる。すなわち、図６において、対象画像上のビーズ８０１に重ねて、マスクパターン各要素８０２〜８０５を指定していくことができれば、各マスクパターンの位置関係を確実に設定することができる。このため、まず、ユーザーが対象画像のうち、参照したい領域をマウスで指定すると、その部分の対象画像を拡大し、図８の編集領域１００２の部分にオーバレイし、参照画像１００９として表示する。ここでは、参照画像１００９は白黒２５６階調により表示するものとする。先述したように、ユーザが第１のパターン領域を設定したいときは、マウスで第１のパターン領域設定ボタン１００３を選択し、第１のパターン領域設定モードとなったときは、以降でクリックされた格子枠は、例えば赤色として表示しても良いが、赤で塗りつぶした場合には、クリックされた格子枠が増えるに従って、参照画像が隠されることとなる。このため、ここでは、完全に赤色に置き換えるのではなく、輝度を参照画像のままに保ったまま、色差のみを赤くする。すなわち、輝度成分（明るさ）を参照画像のままに保ち、色差（色合い）のみをマスクパターンの要素に応じたものとして表示する。
【００８８】
この変換のための演算手順を以下に示す。参照画像の画素は白黒であることから、元の階調がＲ（赤成分）＝Ｇ（緑成分）＝Ｂ（青成分）＝Ｘであるものとする。人間の目に感じる輝度は、０．３Ｒ＋０．６Ｇ＋０．１Ｂであることから、変換後のＲ、Ｇ、Ｂは、０．３Ｒ＋０．６Ｇ＋０．１Ｂ＝Ｘの関係を保つ必要がある。また、できるだけ、赤に近い色成分を持たせるために、Ｒ−Ｘをできるだけ大きくするように設定する。
【００８９】
また、ＧとＢは同じ値となるようにする。この関係から、Ｘが７６以下である場合には、Ｒ＝Ｘ／０．３、Ｇ＝Ｂ＝０であり、Ｘが７７以上である場合には、Ｒ＝２５５、Ｇ＝Ｂ＝（Ｘ−７６．５）／０．７で求めることができる。以上により、第１のパターン領域として設定された格子枠には、ここで示した方法により求めたＲ、Ｇ、Ｂを用いることで、輝度成分を参照画像に保ったまま、色差成分のみを変えて表示することが可能となる。
【００９０】
同様に、他のマスクパターンを設定する際に、マウスでクリックされた位置を表示するために、パターン領域２は、Ｒ−Ｘをできるだけ小さく、２値化領域はＢ−Ｘをできるだけ大きく、固定値領域はＢ−Ｘをできるだけ小さくするようにＲＧＢを求め、これを表示することで、参照画像を確認しつつ、各マスクパターンを設定することが可能となる。
【００９１】
このように本実施の形態２にかかる画像認識方法及び画像認識装置によれば、全てビーズの周縁部となる第１のパターン領域８０２と、周囲に他のビーズが存在しない場合に背景部分となる第２のパターン領域８０３と、第１のパターン領域８０２と第２のパターン領域８０３との間に位置する２値化領域８０４と、ビーズの中心部となる固定領域８０５とからなるマスクパターンを用いて、ビーズの有無の判定を行なうようにしたので、ビーズが隣接して存在する場合においても、複数のビーズが隣接して存在するのを正確に判断してビーズの総数を正確に数えることができる。
【００９２】
（実施の形態３）
次に本発明の実施の形態３にかかる画像認識方法及び画像認識装置について説明する。
上記各実施の形態では、判別対象となるものの形状が丸い形状のものについてのパターン存在判定方法について示したが、その他の形状に対する存在判定方法について、以下図を用いて説明する。図７は判別対象となるものが正方形のものを検出するために用いるマスクパターンを示したものである。９０１は判別対象となる正方形の概形であり、９０２の引出し線で指した部分と同じハッチングで示した領域は、全て第１のパターン領域である。同様に、９０３は第２のパターン領域である。
【００９３】
判別対象に特定のパターンが存在するかいなかの判定においては、上記実施の形態と同様に、第１のパターン領域９０２に含まれる輝度のうち最大のものよりも、第２のパターン領域９０３に含まれる輝度のうち最小のものが、特定のオフセット量以上の差をつけて大きい場合には、パターンが存在するものと判定する。ただし、正方形のパターンの場合、対象画像中の正方形が、マスクパターンのパターン領域の角度に対して回転している場合には、マスクパターンでは正確な判定が行えない。このため、同じ位置に置いて、本マスクパターンを回転させ、各種角度で存在判定を繰り返し行う必要がある。
【００９４】
実際の処理では、第１のパターン領域９０２と第２のパターン領域９０３とは概形状９０１から余裕を持って設定しているため、１５度刻みに６回繰り返せばよい。また、処理速度向上のためには、あらかじめ１５度ずつ回転した６個のマスクパターンを準備しておき、１個所につき６個のマスクパターンにおいてパターン存在判定を行い、１つでも存在判定の条件を満たした場合には、その位置にパターンが存在すると判定することができる。
【００９５】
このように本実施の形態３にかかる画像認識方法及び画像認識装置によれば、円形以外の認識対象物に対して、矩形の認識対象物にはその形状に合わせた複数の領域パターンよりなるマスクパターンを用いて、認識を行なうようにしたので、円形以外の認識対象物についても、これを高い精度で高速に検出することができる。
【００９６】
また、矩形の場合にはマスクパターンを所定の角度回転させて認識を行なうことで、認識対象物が所定の角度で位置しない場合においても、これを精度良く認識することができる。
【００９７】
なお、上記各実施の形態において、パターン存在判定を行う対象物の大きさが複数ある場合においても、マスクパターンを拡大／縮小しながら判定したり、予め種々の大きさで作成した複数のマスクパターンを順次用いて判定を行うことにより、パターン存在判定を行うことができる。
【００９８】
さらに、対象画像に多くのノイズが含まれている場合には、上記各実施の形態による方法ではノイズの影響によりパターンが存在している場合にも、パターンが存在しないという判定となるおそれがある。このような場合には、第１のパターン領域９０２に含まれる対象画像データの輝度の平均値よりも、第２のパターン領域９０３に含まれる対象画像データの輝度の平均値の方が、特定のオフセット量以上の差をつけて大きな値となるときに、対象画像データ中の当該位置に特定の画像パターンが存在するものと判定するようにすることで、検出漏れを防止することが可能となる。
【００９９】
また、上記各実施の形態において、第１のパターン領域に含まれる対象画像データの輝度の最大値よりも、第２のパターン領域に含まれる対象画像データの輝度の最小値の方が、所定の閾値よりも大きな値となり、且つ、第１のパターン領域に含まれる対象画像データの輝度の平均値よりも、第２のパターン領域に含まれる対象画像データの輝度の平均値の方が、所定の閾値よりも大きな値となるときに、対象画像データ中の当該位置に特定の画像パターンが存在するものと判定することで、より確実な判定が可能となる。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明にかかる画像処理方法及び画像認識装置は、パターン認識を必要とする各種処理装置に有用であり、特に、顕微鏡画像中の測定対象のカウント、対象領域の抽出を容易に行えることから、これらバイオ解析装置に有効である。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明の実施の形態１における画像認識装置のブロック構成図
【図２】上記実施の形態１における画像認識装置において用いるマスクパターンの構成図
【図３】本発明の実施の形態２における画像認識装置による処理対象画像のイメージ図
【図４】上記実施の形態２における画像認識装置によるビーズカウント用マスクパターンの構成図
【図５】上記実施の形態２における画像認識装置の対象画像の輝度ヒストグラムを示す図
【図６】上記実施の形態２における画像認識装置で用いる独立ビーズ領域検出用マスクパターンの構成図
【図７】本発明の実施の形態３における画像認識装置で用いるマスクパターンの構成図
【図８】上記実施の形態２における画像認識装置で用いるマスクパターン作成画面のイメージ図
【図９】一般的なテンプレートマッチングの手順を示す図
【図１０】一般的なテンプレートマッチングのブロック構成図
【符号の説明】
【０１０２】
１０５  最大値検出回路
１０６  第２パターン領域
１０７  最小値検出回路
１０８  差分回路
１０９  判定閾値
１１０  比較回路
１１１  平均化回路
１１２  ２値化領域
１１３  ２値化回路
１１４  ２値化結果
２０１  テンプレートマッチング用テンプレート画像
２０２  対象画像
２０３〜２０４  検出対象
２０５  最初のパターンマッチング位置
２０６  パターンマッチングの走査経路
２０７  パターンを検出した位置
３０１  差分演算
３０２  ２乗加算
３０３  相関閾値
３０４  比較器
３０５  判定結果
４０１  デジタル化された対象画像
４０２  認識対象
４０３  マスクパターン
４０４〜４０７  第１パターン領域
４０８〜４１１  第２パターン領域
４１２  ２値化領域
４１３  認識対象の概形状
５０１  対象画像
５０２〜５０７  検出すべきビーズ
６０１  ビーズの概形状
６０２〜６０９  第１パターン領域
６１０〜６１３  第２パターン領域
７０１  ビーズ中央部の輝度
７０２  背景部の輝度
７０３  ビーズ周縁部の輝度
８０１  ビーズの概形状
８０２  第１パターン領域
８０３  第２パターン領域
８０４  ２値化領域
８０５  固定値領域
８０６  隣接したビーズの概形状
８０７  隣接したビーズに含まれる画素
９０１  検出対象の概形状９０２  第１パターン領域
９０３  第２パターン領域
１００１  モニタ画面
１００２  編集領域
１００３  第１パターン指定ボタン
１００４  第２パターン指定ボタン
１００５  ２値化領域指定ボタン
１００６  固定値領域指定ボタン
１００７  クリックされた格子枠
１００８  終了ボタン
１００９  オーバレイされた参照画像
【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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