(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の座標系上に配置される複数の画素の画素値に基づいて表現されるグレースケール画像に対して前記画素が属する領域を特定する処理を行う画像処理装置であって、
前記画素間における画素値の変化の傾向を示す勾配情報を算出する勾配情報算出手段と、
前記複数の画素から選択した画素を注目画素として設定し、該注目画素から前記勾配情報に従って前記画素の走査を行い、走査した画素の画素値が極値を示す位置の座標を前記注目画素に対応する極値画素の座標として取得する極値座標取得手段と、
前記画素が属する領域を特定するための領域識別標識を前記注目画素に対して付与する領域特定手段と、
を備え、
前記極値座標取得手段は、前記複数の画素の各画素を前記注目画素として順次設定し、前記複数の画素の各画素に対応する前記極値画素の座標を取得し、
前記領域特定手段は、異なる画素に対応する前記極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接しているときに、該異なる画素それぞれに対して該画素が属する領域の同一性を示す領域識別標識を付与することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記複数の画素それぞれに対応する前記極値画素間の距離が所定の範囲内にあるときに、該複数の極値画素の座標を統合した新たな極値画素の座標を算出して、該新たな極値画素の座標を統合前の極値画素に対応する座標として取得する極値座標統合手段を備え、
前記領域特定手段は、前記極値座標統合手段で取得した前記新たな極値画素の座標に基づいて、前記領域識別標識を前記注目画素に対して付与することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記所定の範囲を定めるための極値座標統合パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、
前記極値座標統合手段は、前記入力手段で受け付けた前記極値座標統合パラメータに基づいて前記新たな極値画素の座標を算出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
異なる領域識別標識で特定される隣り合う領域に属し該領域同士の境界近傍に位置する画素の画素値が所定の条件を充たしているか否かを判定し、該所定の条件を充たしている場合に該隣り合う領域に対して同一性を示す領域識別標識を付与する領域統合手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記所定の条件を充たしているか否かを判定するための領域統合パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、
前記領域統合手段は、前記入力手段で受け付けた前記領域統合パラメータに基づいて前記所定の条件を充たしているか否かを判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記極値座標取得手段は、前記注目画素に対して前記勾配情報に従った方向で隣接する画素に対応する極値画素の座標を参照することで、前記注目画素に対応する前記極値画素の座標を取得することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
領域を特定するまでの処理に用いるパラメータ、及び領域を特定するまでの処理過程の画像のうち少なくとも一方を表示する表示手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項８】
領域を特定するまでの処理の過程を表示する表示手段をさらに備え、該表示手段は、少なくとも、前記領域識別標識で特定される領域を区別する画像を表示することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記領域識別標識で特定される領域の性質を示す領域パラメータを求める領域パラメータ算出手段と、
該領域パラメータを表示する領域パラメータ表示手段と、
をさらに備えていることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記勾配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処理の対象となる画素を選択する処理範囲選択手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記勾配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処理の対象となる画素が位置する範囲を定めるための処理範囲指定パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、
前記処理範囲選択手段は、前記入力手段で受け付けた前記処理範囲指定パラメータに基づいて、前記勾配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処理の対象となる画素が位置する範囲を選択することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
領域を特定するまでの処理の過程を表示する表示手段をさらに備え、該表示手段は、少なくとも、前記処理範囲選択手段により選択した画素の範囲を区別する画像を表示することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記勾配情報算出手段は、隣接する画素の画素値の差に該隣接する画素間の距離に応じた係数を乗ずることで前記勾配情報を算出することを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記注目画素の画素値、及び前記注目画素に対応する極値画素の画素値の少なくとも一方に基づいて、前記領域特定手段による領域識別標識の付与を制御する識別付与制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記領域特定手段による領域識別標識の付与を制御する識別付与パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、
前記識別付与制御手段は、前記入力手段で受け付けた識別付与パラメータに基づいて前記領域特定手段による領域識別標識の付与を制御することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調する輪郭強調手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調するためのエッジ強調パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、
前記輪郭強調手段は、前記入力手段で受け付けた前記エッジ強調パラメータに基づいて前記グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記グレースケール画像のシェーディングを補正するためのシェーディング補正手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１〜１７のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記グレースケール画像のシェーディングを補正するためのシェーディング補正パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、
前記シェーディング補正手段は、前記入力手段で受け付けた前記シェーディング補正パラメータに基づいて前記グレースケール画像のシェーディングを補正することを特徴とする請求項１８に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記グレースケール画像上で濃淡を滑らかにするための平滑化処理を行う平滑化手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１〜１９のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記平滑化処理を行うための平滑化パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、
前記平滑化手段は、前記入力手段で受け付けた前記平滑化パラメータに応じて前記平滑化処理を行うことを特徴とする請求項２０に記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記グレースケール画像は、細胞又は組織を撮像した画像であることを特徴とする請求項１〜２１のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項２３】
前記グレースケール画像の画像データを取得する撮像手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１〜２２のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項２４】
請求項２３に記載の画像処理装置を備えた顕微鏡システムであって、
対象を拡大投影する結像光学系を備え、
前記画像処理装置における前記撮像手段は、前記結像光学系の結像面に拡大投影された前記対象を撮影して画像データを取得することを特徴とする顕微鏡システム。
【請求項２５】
所定の座標系上に配置される複数の画素の画素値に基づいて表現されるグレースケール画像に対して前記画素が属する領域を特定する処理を画像処理装置に実行させる領域特定プログラムであって、
前記画像処理装置に、
前記画素間における画素値の変化の傾向を示す勾配情報を算出する勾配情報算出手順と、
前記複数の画素から選択した画素を注目画素として設定し、該注目画素から前記勾配情報に従って前記複数の画素の走査を行い、走査した画素の画素値が極値を示す位置の座標を前記注目画素に対応する極値画素の座標として取得する極値座標取得手順と、
前記画素が属する領域を特定するための領域識別標識を前記注目画素に対して付与する領域特定手順と、
を実行させ、
前記極値座標取得手順は、前記複数の画素の各画素を前記注目画素として順次設定し、前記複数の画素の各画素に対応する前記極値画素の座標を取得する手順であり、
前記領域特定手順は、異なる画素に対応する前記極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接しているときに、該異なる画素それぞれに対して該画素が属する領域の同一性を示す領域識別標識を付与する手順であることを特徴とする領域特定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、グレースケール画像における領域分割処理、特に、細胞を撮像した画像を基に各細胞の領域を認識する処理を行うための画像処理装置、当該画像処理装置を備える顕微鏡システム、及び前記処理を行うための領域特定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、細胞認識処理としては、特許文献１に、細胞を撮像した画像に対し細胞形状を当てはめて細胞中心位置を抽出し、その細胞中心位置の周囲における各画素での輝度勾配方向と、前記各画素から細胞中心位置へ向かう方向との一致度により細胞輪郭を形成する画素候補を選択し、選択した画素候補位置での輝度勾配の大きさ情報を利用した動的輪郭抽出を行い、細胞の詳細な輪郭を求める方法が示されている。
【０００３】
ここで、注目する処理についてさらに言及する。まず、細胞中心を検出するための細胞形状のモデルとして円形状を用いた方法が示されている。実際には、画像内の注目画素での輝度勾配方向を算出し、前記注目画素から前記勾配方向に向かって予め設定した半径だけ離れた位置に存在する画素位置に対して得点を与えるという処理を、画像内の全ての画素に対して行っている。この処理の結果、設定した半径だけ離れた周囲位置からの輝度勾配が集中する位置は高得点となり、細胞中心である可能性が高いと判断される。次に、輪郭画素候補の選択では、細胞輪郭部での輝度勾配が細胞中心に向くことに着目し、細胞中心の周囲に存在する注目画素での輝度勾配ベクトルと、注目画素から細胞中心位置に向かう変位ベクトルとの内積の符号を基に輪郭画素候補を選択している。そして、動的輪郭抽出処理では、細胞中心位置を中心とする指定半径の円形状の閉曲線を設定し、この閉曲線が輪郭候補画素と重なる場合に、その画素位置での輝度勾配の大きさを減算するという処理を閉曲線一周に渡って行うことで評価値を求めている。この評価値は、閉曲線が輪郭候補画素と最も重なる場合に最小となることから、閉曲線の形状を局所的に変化させながら、繰り返し同様の方法で評価値を求め、得られた評価値が最も小さい時の閉曲線を、最終的な細胞輪郭としている。
【０００４】
一方、画像内の対象領域を抽出するために利用される領域分割の方法として、分水嶺（Watershed）アルゴリズムがある（非特許文献１参照）。該分水嶺アルゴリズムは、画像のグレースケール情報（例えば、輝度）を高度とみなした地形において水を満たしていく際に、異なるくぼみに溜まる水の間で境界ができるように画像を分割していく方法である。
【０００５】
図３３−１〜図３３−４は該分水嶺アルゴリズムの処理手順を順に示す原理説明図である。なお、図３３−１〜図３３−４は、簡略化のために１次元での様子を示している。まず、図３３−１に示すように、画像内の輝度データ中から極小値の画素を検出する。ここで、極小値の画素とは、隣接画素内で自身が最も小さい輝度値である画素を意味する。そして、図３３−２に示すように、注水の際、輝度値のくぼみに水が溜まるように、極小値から領域を拡張する。この拡張処理において、図３３−３に示すように、異なる極小値から拡張された領域がぶつかる位置に境界線（分水嶺）を作成する。そして、最終的に、図３３−４に示すように、最大輝度値以上に水を溜めた際の境界線により画像を分割する。図３３−４に示す例では、以上の処理により、画像は領域Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに分割される。
【０００６】
なお、２次元正方格子の画像に関して、隣接画素の考え方には、中央の注目画素に対して上下左右方向にそれぞれ隣接する４画素を考慮する隣接４近傍（図３４−１参照）と、中央の注目画素に対して上下左右斜め方向にそれぞれ隣接する８画素を考慮する隣接８近傍（図３４−２参照）とがあり、極小値の検出や領域の拡張において、いずれかの考え方に沿って処理するようにしている。
【０００７】
【特許文献１】特許第３３１４７５９号公報
【非特許文献１】Luc Vincent and Pierre Soille. Watersheds in digital spaces:Anefficient algorithm based on immersion simulations. Transactionson PatternAnalysis and Machine Intelligence, Vol.13, No.6, pp.583-598,June 1991.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところが、特許文献１の各処理は、細胞形状をモデル化して処理することを前提としている。このため、細胞形状がモデル形状から外れる場合に良好な結果が得られないという根本的な課題がある。例えば、規定半径の円形状のモデルを用いて細胞中心を抽出する場合、図３５−１に示す認識対象画像の中央の対象に関しては、図３５−２に示すように離れた複数の中心が得られる。このような中心抽出結果のまま以後の処理を行うと、図３５−３に示すような輪郭抽出結果となり、本来１個の対象が３個の対象として誤認識されてしまう。また、図３６−１に示すように対象の中心が１個だけ得られた場合であっても、複数の対象が密集する部分では、図３６−２に白線で示すように中央に位置する対象の輪郭部だけでなく周囲の対象の輪郭部も、輝度勾配ベクトルが該中心に向いているため輪郭画素候補として選択されてしまう。そして、この輪郭候補画素の選択結果の情報を基に円形の閉曲線（図３６−３に示す破線参照）から動的輪郭抽出を行うと、図３６−３に白線で示すような抽出結果となり、認識対象の形状とは異なる形状を認識してしまう。
【０００９】
このように形状モデルを利用する特許文献１による認識処理は、円形等の形状とは限らない種々の形状を採り得る認識対象画像、例えば細胞画像などの領域認識には不向きである。この点、非特許文献１に示されるような分水嶺アルゴリズム方式は細胞画像などの領域認識には好適といえる。ここで、分水嶺アルゴリズムを細胞画像の認識に適用する場合、蛍光画像のように細胞内部に向かって輝度値が大きくなる画像では、輝度情報を反転させたり、エッジ抽出を行ったりすることで、細胞部分を輝度値のくぼみとしてから適用する方法が考えられる。
【００１０】
ここで、図３５−１に示した認識対象画像の輝度値を反転した画像を図３７−１に示す。この画像に分水嶺アルゴリズムを適用した結果を図３７−２、図３７−３に示す。図３７−２は、隣接４近傍で処理した結果を示し、図３７−３は、隣接８近傍で処理した結果を示す。これら２つの結果は若干異なっており、破線で示すＡ部では図３７−２に示す隣接４近傍の方が自然な領域分割結果であるのに対し、破線で示すＢ部では図３７−３に示す隣接８近傍の方が自然な領域分割結果となっている。よって、該分水嶺アルゴリズムは、両方の部位Ａ，Ｂで共に良好な領域分割結果を得ることが難しいという課題がある。つまり、隣接４近傍、隣接８近傍のいずれを用いても領域分割に関するベストの解が得られず、グレースケール画像の微妙な輝度変化を反映した領域分割を良好に行えないという課題が生ずる。
【００１１】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、グレースケール画像に対して所定の領域を良好に特定することができる画像処理装置、顕微鏡システム、及び領域特定プログラム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】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、所定の座標系上に配置される複数の画素の画素値に基づいて表現されるグレースケール画像に対して前記画素が属する領域を特定する処理を行う画像処理装置であって、前記画素間における画素値の変化の傾向を示す勾配情報を算出する勾配情報算出手段と、前記複数の画素から選択した画素を注目画素として設定し、該注目画素から前記勾配情報に従って前記画素の走査を行い、走査した画素の画素値が極値を示す位置の座標を前記注目画素に対応する極値画素の座標として取得する極値座標取得手段と、前記画素が属する領域を特定するための領域識別標識を前記注目画素に対して付与する領域特定手段と、を備え、前記極値座標取得手段は、前記複数の画素の各画素を前記注目画素として順次設定し、前記複数の画素の各画素に対応する前記極値画素の座標を取得し、前記領域特定手段は、異なる画素に対応する前記極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接しているときに、該異なる画素それぞれに対して該画素が属する領域の同一性を示す領域識別標識を付与することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記複数の画素それぞれに対応する前記極値画素間の距離が所定の範囲内にあるときに、該複数の極値画素の座標を統合した新たな極値画素の座標を算出して、該新たな極値画素の座標を統合前の極値画素に対応する座標として取得する極値座標統合手段を備え、前記領域特定手段は、前記極値座標統合手段で取得した前記新たな極値画素の座標に基づいて、前記領域識別標識を前記注目画素に対して付与することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記所定の範囲を定めるための極値座標統合パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記極値座標統合手段は、前記入力手段で受け付けた前記極値座標統合パラメータに基づいて前記新たな極値画素の座標を算出することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、異なる領域識別標識で特定される隣り合う領域に属し該領域同士の境界近傍に位置する画素の画素値が所定の条件を充たしているか否かを判定し、該所定の条件を充たしている場合に該隣り合う領域に対して同一性を示す領域識別標識を付与する領域統合手段をさらに備えていることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記所定の条件を充たしているか否かを判定するための領域統合パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記領域統合手段は、前記入力手段で受け付けた前記領域統合パラメータに基づいて前記所定の条件を充たしているか否かを判定することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記極値座標取得手段は、前記注目画素に対して前記勾配情報に従った方向で隣接する画素に対応する極値画素の座標を参照することで、前記注目画素に対応する前記極値画素の座標を取得することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、領域を特定するまでの処理に用いるパラメータ、及び領域を特定するまでの処理過程の画像のうち少なくとも一方を表示する表示手段をさらに備えていることを特徴とする。
【００１９】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、領域を特定するまでの処理の過程を表示する表示手段をさらに備え、該表示手段は、少なくとも、前記領域識別標識で特定される領域を区別する画像を表示することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記領域識別標識で特定される領域の性質を示す領域パラメータを求める領域パラメータ算出手段と、該領域パラメータを表示する領域パラメータ表示手段と、をさらに備えていることを特徴とする。
【００２１】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記勾配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処理の対象となる画素を選択する処理範囲選択手段をさらに備えていることを特徴とする。
【００２２】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記勾配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処理の対象となる画素が位置する範囲を定めるための処理範囲指定パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記処理範囲選択手段は、前記入力手段で受け付けた前記処理範囲指定パラメータに基づいて、前記勾配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処理の対象となる画素が位置する範囲を選択することを特徴とする。
【００２３】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、領域を特定するまでの処理の過程を表示する表示手段をさらに備え、該表示手段は、少なくとも、前記処理範囲選択手段により選択した画素の範囲を区別する画像を表示することを特徴とする。
【００２４】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記勾配情報算出手段は、隣接する画素の画素値の差に該隣接する画素間の距離に応じた係数を乗ずることで前記勾配情報を算出することを特徴とする。
【００２５】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記注目画素の画素値、及び前記注目画素に対応する極値画素の画素値の少なくとも一方に基づいて、前記領域特定手段による領域識別標識の付与を制御する識別付与制御手段をさらに備えることを特徴とする。
【００２６】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記領域特定手段による領域識別標識の付与を制御する識別付与パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記識別付与制御手段は、前記入力手段で受け付けた識別付与パラメータに基づいて前記領域特定手段による領域識別標識の付与を制御することを特徴とする。
【００２７】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調する輪郭強調手段をさらに備えていることを特徴とする。
【００２８】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調するためのエッジ強調パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記輪郭強調手段は、前記入力手段で受け付けた前記エッジ強調パラメータに基づいて前記グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調することを特徴とする。
【００２９】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記グレースケール画像のシェーディングを補正するためのシェーディング補正手段をさらに備えていることを特徴とする。
【００３０】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記グレースケール画像のシェーディングを補正するためのシェーディング補正パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記シェーディング補正手段は、前記入力手段で受け付けた前記シェーディング補正パラメータに基づいて前記グレースケール画像のシェーディングを補正することを特徴とする。
【００３１】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記グレースケール画像上で濃淡を滑らかにするための平滑化処理を行う平滑化手段をさらに備えていることを特徴とする。
【００３２】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記平滑化処理を行うための平滑化パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記平滑化手段は、前記入力手段で受け付けた前記平滑化パラメータに応じて前記平滑化処理を行うことを特徴とする。
【００３３】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記グレースケール画像は、細胞又は組織を撮像した画像であることを特徴とする。
【００３４】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記グレースケール画像の画像データを取得する撮像手段をさらに備えていることを特徴とする。
【００３５】
また、本発明に係る顕微鏡システムは、請求項２３に記載の画像処理装置を備えた顕微鏡システムであって、対象を拡大投影する結像光学系を備え、前記画像処理装置における前記撮像手段は、前記結像光学系の結像面に拡大投影された前記対象を撮影して画像データを取得することを特徴とする。
【００３６】
また、本発明に係る領域特定プログラムは、所定の座標系上に配置される複数の画素の画素値に基づいて表現されるグレースケール画像に対して前記画素が属する領域を特定する処理を画像処理装置に実行させる領域特定プログラムであって、前記画像処理装置に、前記画素間における画素値の変化の傾向を示す勾配情報を算出する勾配情報算出手順と、前記複数の画素から選択した画素を注目画素として設定し、該注目画素から前記勾配情報に従って前記複数の画素の走査を行い、走査した画素の画素値が極値を示す位置の座標を前記注目画素に対応する極値画素の座標として取得する極値座標取得手順と、前記画素が属する領域を特定するための領域識別標識を前記注目画素に対して付与する領域特定手順と、を実行させ、前記極値座標取得手順は、前記複数の画素の各画素を前記注目画素として順次設定し、前記複数の画素の各画素に対応する前記極値画素の座標を取得する手順であり、前記領域特定手順は、異なる画素に対応する前記極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接しているときに、該異なる画素それぞれに対して該画素が属する領域の同一性を示す領域識別標識を付与する手順であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３７】
本発明に係る画像処理装置は、画素間における画素値の変化の傾向を示す勾配情報に従って注目画素から画素の走査を行い、走査した画素の画素値が極値を示す位置の座標を該注目画素に対応する極値画素の座標として取得する一方、個々の画素が属する領域を特定するための領域識別標識をそれぞれの注目画素に付与するものとし、異なる画素毎に取得された極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接している場合には、これらの画素に対して該画素が属する領域の同一性を示す領域識別標識を付与するので、付与された領域識別標識に従いそれぞれの画素が属する領域を特定すればよく、所定の領域を良好に特定することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
以下に説明する実施の形態では、本発明の画素値として輝度値を扱うが、本発明における画素値は輝度値に限らず、その性質に応じて濃淡値、階調値、強度値とよばれるようなものも含むものである。
【００３９】
（実施の形態１）
本実施の形態１は、所定の座標系を実現するＸＹ２次元座標系上に配置される複数の画素の画素値としての輝度値に基づいて表現されるグレースケール画像、例えば、細胞画像に対して画素が属する各細胞領域を特定する処理を行う画像処理装置への適用例を示す。なお、本実施の形態１では、細胞画像として、図３５−１に示したように、細胞内部に向かって輝度値が大きくなるグレースケール画像を想定するが、後述の勾配方向や極値を逆転することにより微小な輝度エッジによる領域分割処理にも適用できることを示す。
【００４０】
図１は、本実施の形態１の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。本実施の形態１の画像処理装置１００は、画素間における輝度値の変化の傾向を示す勾配情報としての輝度勾配方向を算出する勾配情報算出部１０１と、複数の画素から選択した画素を注目画素として設定し、該注目画素から輝度勾配方向に従って画素の走査を行い、走査した画素の輝度値が極値を示す位置の座標を注目画素に対応する極値画素の座標として取得する極値座標取得部１０２と、画素が属する領域を特定するための領域識別標識としてのラベルを注目画素に対して付与する領域特定部１０３とを備えるマイクロコンピュータ構成の制御部１０４と、入力された画像及び各部で利用するデータを保持しておくメモリ１０５とから構成されている。
【００４１】
ここで、極値座標取得部１０２は、複数の画素の各画素を注目画素として順次設定し、複数の画素の各画素に対応する極値画素の座標を取得する。領域特定部１０３は、異なる画素に対応する極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接しているときに、異なる画素それぞれに対して画素が属する領域の同一性を示す領域識別標識として例えば同一のラベルを付与する。なお、処理対象である細胞画像の入力構成や、出力後のラベル画像の処理構成に関しては、本実施の形態１では特に限定しない。
【００４２】
図２は、本実施の形態１の画像処理装置１００の制御部１０４により実行される処理の流れを示す概略フローチャートである。まず、画像処理装置１００に入力された細胞画像を取得してメモリ１０５に蓄える処理を実行する（ステップＳ１１）。次に、勾配情報算出部１０１は、この細胞画像内の各画素間の輝度勾配方向を算出し、算出された輝度勾配方向のデータをメモリ１０５に記憶する処理を実行する（ステップＳ１２）。
【００４３】
図３は、勾配情報算出部１０１により実行されるこのステップＳ１２のサブルーチンの処理例を示す概略フローチャートである。勾配情報算出部１０１は、まず、細胞画像内の注目画素において、その上下左右斜め方向に隣接する隣接８近傍（図３４−２参照）にあるそれぞれの隣接画素との輝度差を算出する（ステップＳ１２１）。隣接画素の輝度値が、この注目画素の輝度値より大きい場合には、輝度差は正の値となり、逆の場合には負の値となる。ここで、斜め方向に隣接する画素の中心とこの注目画素の中心との間の距離は、上下方向又は左右方向に隣接する画素と注目画素の中心との間の距離に対して√２倍となる。そこで、斜め方向の隣接画素との輝度差に対しては、この距離差を考慮した係数として１／√２を乗算することで、輝度差を補正する（ステップＳ１２２）。
【００４４】
輝度差の補正後は、各輝度差を比較して最大値を求める（ステップＳ１２３）。この最大値が０より大きな場合には（ステップＳ１２４，Ｙｅｓ）、その輝度差が算出された隣接画素の方向を、この注目画素における輝度勾配方向としてメモリ１０５に記憶する（ステップＳ１２５）。一方、最大値が０以下の場合には（ステップＳ１２４，Ｎｏ）、この注目画素が極値画素であることをメモリ１０５に記憶する（ステップＳ１２６）。以上の処理で、或る１つの注目画素に対する処理を終了する。
【００４５】
或る１つの注目画素での処理終了後は、細胞画像内の全画素に対して処理が実行されたかの否かの判定を行い（ステップＳ１２７）、未処理画素がある場合にはステップＳ１２１〜Ｓ１２６の処理を繰り返し、未処理画素がない場合には、勾配情報算出部１０１での全処理を終了する。このような処理の結果、細胞画像内の各画素毎に図４に示す８方向のいずれかを示す符号、あるいは極値画素であることを示す符号がメモリ１０５に記憶され、これが画素間における輝度値の変化の傾向を示す輝度勾配方向のデータとなる。
【００４６】
次に、極値座標取得部１０２は、各画素を順次注目画素とした場合に走査により到達する極値画素の座標を取得し、メモリ１０５に記憶する処理を実行する（ステップＳ１３）。図５は、極値座標取得部１０２により実行されるこのステップＳ１３のサブルーチンの処理例を示す概略フローチャートである。極値座標取得部１０２は、まず、順次設定される注目画素が到達する極値画素の座標を記憶するための到達極値座標メモリ（メモリ１０５内に存在する）に、注目画素自身の座標を書き込む（ステップＳ１３１）。そして、勾配情報算出部１０１で得た輝度勾配方向のデータを基に、到達極値座標メモリ内の座標位置が極値画素であるか判定する（ステップＳ１３２）。判定の結果、極値画素でない場合には、到達極値座標メモリ内の座標位置での輝度勾配方向を輝度勾配方向のデータより求め、この勾配方向に隣接する画素の座標で到達極値座標メモリ内の座標を上書きする（ステップＳ１３３）。上書き後は、再度ステップＳ１３２の判定を行う。ステップＳ１３２の判定の結果、到達極値座標メモリ内の座標位置が極値画素である場合には、この注目画素での処理を終了する。
【００４７】
図６は、座標(ｘ１，ｙ１)で示される或る注目画素Ｔから座標(ｘ４，ｙ４)で示される極値画素Ｍまでの走査経路例を示す模式図であり、図７は、或る注目画素Ｔに対してこのような処理を繰り返す際の到達極値座標メモリ内の座標データの変化の様子を示す模式図である。１回目の判定の場合は、到達極値座標メモリ内には初期値としての注目画素Ｔ自身の座標（ｘ１，ｙ１）が記憶されており、その後、輝度勾配方向のデータに従って複数の画素を順次走査することで、その走査途中の画素の座標で到達極値座標メモリが順次上書きされ、最終的に、６回目の判定で極値画素Ｍの座標（ｘ４，ｙ４）を取得することが確認できる。
【００４８】
或る１つの注目画素での処理終了後は、細胞画像内の全画素が注目画素として処理されたか否かの判定を行い（ステップＳ１３４）、未処理画素がある場合には順次注目画素を設定してステップＳ１３１〜Ｓ１３３の処理を繰り返し、未処理画素がない場合には、極値画素取得部１０２での全処理を終了する。このような処理の結果、細胞画像内の各画素毎に、到達する極値画素の座標がメモリ１０５内に記憶される。
【００４９】
次に、領域特定部１０３は、それぞれの画素が到達する極値画素の座標のデータを基に、極値画素の座標が同一の画素に対して、その属する細胞領域の同一性を示す領域識別標識として同一のラベルを付与し、ラベル画像を作成する処理を実行する（ステップＳ１４）。すなわち、領域特定部１０３は、それぞれの画素が属する領域を特定するための領域識別標識としてのラベルを各画素毎に付与する。ここでは、極値画素の座標が全く同一の画素を対象として、全く同一のラベルを付与するようにしているが、必ずしも極値画素の座標が全く同一の画素のみを対象として全く同一のラベルを付与する必要はなく、要は、極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接している場合にその属する細胞領域の同一性を示し得るラベルを付与するようにすればよい。例えば、輝度分布の頂上が１つの画素のみで極値を示さないような平坦をなし、隣接する複数の画素が同一輝度値でそれぞれ極値画素となるような場合には、到達する極値画素の座標が異なってしまうが、これらの同一輝度値の複数の極値画素の座標に到達した画素については同一性を示すラベルを付与すればよい。
【００５０】
最後に、作成されたラベル画像の出力処理を実行し（ステップＳ１５）、この画像処理装置１００での領域を特定する処理は終了する。図８−１は、本実施の形態１の画像処理装置に対して入力される画像例を示し、図３５−１に示した画像と同じ画像例を示している。図８−２は、このような入力画像例が本実施の形態１の画像処理装置により処理されて出力されるラベル画像例を示している。この図より、円形でない対象物の形状が良好に認識されていることがわかる。
【００５１】
なお、本実施の形態１では、輝度差の最大値方向を輝度勾配方向とし、輝度極大値を極値として処理しているが、これを逆転し、輝度差の最小値方向を輝度勾配方向とし、輝度極小値を極値として処理してもよい。この場合には、グレースケール画像の輝度エッジによる領域分割が行われる。このように変更し、図３５−１の輝度値が反転した画像である図３７−１の画像を入力した結果の出力は図８−２の場合と同様になる。ここで、図３７−２、図３７−３、図８−２に示されるＡ部、Ｂ部の認識形状を確認すると、図８−２ではＡ部、Ｂ部の両方の部位で良好な分割結果となっていることが確認できる。これは、注目画素と隣接画素との間の距離差を考慮した補正を行い、輝度勾配方向の情報を算出しているためである。
【００５２】
また、極値座標取得部１０２での画素の走査により到達する極値画素の座標の取得は、以下に示すような走査方法でもよい。まず、輝度勾配方向のデータを基に、極値画素Ｍに隣接する画素Ｔ、及びこの画素Ｔでの勾配方向を求める。この画素Ｔでの勾配方向が極値画素Ｍに向いている場合には、この画素Ｔが到達する極値画素の座標を記憶するメモリ内に極値画素Ｍの座標を記憶する。この極値画素Ｍの座標を取得した画素Ｔに隣接する隣接画素Ｔ´に対し、極値画素Ｍから離れる方向に隣接する画素Ｔ´´、及びこの画素Ｔ´´での勾配方向を求める。この画素Ｔ´´での勾配方向が画素Ｔ´に向いている場合には、この画素Ｔ´´が到達する極値画素の座標を記憶するメモリ内に極値画素Ｍの座標を記憶する。このような処理を、極値画素Ｍの座標を取得した隣接画素Ｔ´がなくなるまで繰り返す。対象画像上の全ての極値画素に対して、これらの処理を行うことで、各画素が到達する極値画素の座標を得ることができる。
【００５３】
このように本実施の形態１の画像処理装置は、細胞画像において個々の細胞領域を認識することができる。また、グレースケール画像の微小な輝度エッジにより、各領域を良好に分割することができる。
【００５４】
（実施の形態２）
本実施の形態２も、所定の座標系を実現するＸＹ２次元座標系上に配置される複数の画素の画素値としての輝度値に基づいて表現されるグレースケール画像、例えば、細胞画像に対して画素が属する各細胞領域を特定する処理を行う画像処理装置への適用例を示す。本実施の形態２でも、細胞画像として、図３５−１に示したように、細胞内部に向かって輝度値が大きくなるグレースケール画像を想定する。ただし、実施の形態１で示したように、勾配方向や極値を逆転することにより微小な輝度エッジによる領域分割処理にも適用できる。
【００５５】
図９は、本実施の形態２の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。本実施の形態２の画像処理装置２００は、各部での処理の対象となる画素（以下、適宜「有効画素」という）を選択する処理範囲選択部２０１と、有効画素間における輝度値の変化の傾向を示す勾配情報としての輝度勾配方向を算出する勾配情報算出部２０２と、有効画素中の複数の画素から選択した画素を注目画素として設定し、この注目画素から輝度勾配方向に従って画素の走査を行い、走査した画素の輝度値が極値を示す位置の座標を注目画素に対応する極値画素の座標として取得する極値座標取得部２０３と、有効画素が属する領域を特定するための領域識別標識としてのラベルを注目画素に対して付与する領域特定部２０４と、注目画素の輝度値、及び注目画素に対応する極値画素の輝度値の少なくとも一方に基づいて、領域特定部２０４によるラベルの付与を制御する識別付与制御部２０５とを備えるマイクロコンピュータ構成の制御部２０６と、入力された画像及び各部で利用するデータを保持しておくメモリ２０７とから構成されている。
【００５６】
ここで、極値座標取得部２０３は、複数の有効画素中の各画素を注目画素として順次設定し、複数の有効画素中の各画素に対応する極値画素の座標を取得する。領域特定部２０４は、異なる有効画素に対応する極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接しているときに、この異なる有効画素それぞれに対してこの有効画素が属する領域の同一性を示す領域識別標識を付与する。なお、処理対象である細胞画像の入力構成や、出力後のラベル画像の処理構成に関しては本実施の形態２では特に限定しない。
【００５７】
図１０は、本実施の形態２の画像処理装置２００により実行される処理の流れを示す概略フローチャートである。まず、画像処理装置２００に入力された細胞画像を取得しメモリ２０７に蓄える処理を実行する（ステップＳ２１）。次に、処理範囲選択部２０１は、この細胞画像中から処理すべき対象となる有効画素を選択する処理を実行する（ステップＳ２２）。細胞画像においては、輝度値が十分に小さい背景領域は不要な領域であり、この部分を省いて認識対象である細胞領域のみに以後の各部での処理を行うことで処理の高速化が図れる。このため、背景領域と細胞領域とを分けるための閾値を設定し、この閾値と各画素の輝度値とを比較することによって、細胞領域の画素のみを有効画素として選択する。
【００５８】
なお、この閾値は画像内の位置に応じて変化させてもよいし、画像内で共通であってもよい。また、事前に静的に設定してもよいし、画像を基に動的に算出してもよい（（参考）：東京大学出版会：画像解析ハンドブック：高木幹夫、下田陽久、監修：502P、２値化）。また、外部より与えて処理する構成としてもよい。このためには、例えば、勾配情報算出部２０２、極値座標取得部２０３及び領域特定部２０４による処理の対象となる画素が位置する範囲を定めるための処理範囲指定パラメータの入力を外部から受け付ける入力部２０８を備え、処理範囲選択部２０１では、入力部２０８で受け付けた処理範囲指定パラメータに基づいて、勾配情報算出部２０２、極値座標取得部２０３及び領域特定部２０４による処理の対象となる画素が位置する範囲を選択するように構成すればよい。
【００５９】
有効画素が選択された後、勾配情報算出部２０２は、この細胞画像内の各有効画素間の輝度勾配方向を算出し、算出された輝度勾配方向のデータをメモリ２０７に記憶する処理を実行する（ステップＳ２３）。この場合の勾配情報算出部２０２での処理の流れは、実施の形態１で示した図３の場合と基本的に同様である。ただし、ステップＳ１２７では、画像内の全画素ではなく、有効画素の全画素が処理されたか否かを判定する。
【００６０】
次に、極値座標取得部２０３は、各有効画素を順次注目画素とした場合に、走査により到達する極値画素の座標を取得し、メモリ２０７に記憶する処理を実行する（ステップＳ２４）。図１１は、極値座標取得部２０３により実行されるこのステップＳ２４のサブルーチンの処理例を示す概略フローチャートである。最初に、説明の簡略化のために、Ｘ座標系のみの１次元に配置される画素列を対象として説明する。極値座標取得部２０３は、まず、各有効画素中で順次設定される注目画素到達する極値画素の座標を記憶するための到達極値座標メモリ（メモリ２０７内に存在する）に、各有効画素自身の座標を書き込む（ステップＳ２４１）。そして、処理対象となる注目画素Ｔとして、有効画素中で最もＸ座標が小さい画素を設定する（ステップＳ２４２）。
【００６１】
次に、勾配情報算出部２０２で得た輝度勾配方向のデータを基に、注目画素Ｔの到達極値座標メモリ内の座標位置が極値画素であるか判定する（ステップＳ２４３）。判定の結果、極値画素でない場合には、注目画素Ｔの到達極値座標メモリ内の座標位置での輝度勾配方向を輝度勾配方向のデータより求め、この勾配方向に隣接する画素の到達極値座標メモリ内の座標を参照し、この参照した座標で、注目画素Ｔの到達極値座標メモリ内の座標を上書きする（ステップＳ２４４）。上書き後、及びステップＳ２４３での判定の結果が極値画素であった場合は、注目画素Ｔが有効画素中で最もＸ座標が大きい画素であるか判定する（ステップＳ２４５）。ステップＳ２４５の結果が、Ｎｏである場合は、処理対象となる注目画素Ｔを有効画素中でＸ座標の順方向に１つずらして設定し(ステップＳ２４６)、ステップＳ２４３以降を繰り返す。
【００６２】
ステップＳ２４５の結果が、Ｙｅｓである場合、つまり、注目画素Ｔが有効画素中で最もＸ座標が大きい画素である場合、勾配情報算出部２０２で得た輝度勾配方向のデータを基に、注目画素Ｔの到達極値座標メモリ内の座標位置が極値画素であるか判定する（ステップＳ２４７）。判定の結果、極値画素でない場合には、注目画素Ｔの到達極値座標メモリ内の座標位置での輝度勾配方向を輝度勾配方向のデータより求め、この勾配方向に隣接する画素の到達極値座標メモリ内の座標を参照し、この参照した座標で、注目画素Ｔの到達極値座標メモリ内の座標を上書きする（ステップＳ２４８）。
【００６３】
上書き後、及びステップＳ２４７での判定の結果が極値画素であった場合は、注目画素Ｔが有効画素中で最もＸ座標が小さい画素であるか判定する（ステップＳ２４９）。ステップＳ２４９の結果が、Ｎｏである場合は、処理対象となる注目画素Ｔを有効画素中でＸ座標の負方向に１つずらして設定し（ステップＳ２５０）、ステップＳ２４７以降を繰り返す。そして、ステップＳ２４９の結果が、Ｙｅｓである場合、つまり、注目画素Ｔが有効画素中で最もＸ座標が小さい画素である場合、極値画素取得部２０３での処理を終了する。
【００６４】
この処理では、実施の形態１の図５で示した極値画素の座標の取得処理を、有効画素に対して行ったのと同様の結果を得るが、本実施の形態２では、特に、隣接画素が到達する極値画素の座標データを参照しているので、より一層の処理の高速化を図れる。図１２は、この効果を説明するための模式図である。ここでは、上述の説明と同様に１次元での例として説明する。図１２上欄に示す輝度データ例では、その各座標１〜１５の画素における輝度勾配方向のデータは図に示す通りとなり、座標５，１２の画素が極値画素を示す。ここで、実施の形態１で説明した処理ステップにより到達する極値画素の座標を取得すると、座標１の画素では、輝度勾配方向に沿って極値座標メモリ内の値が２，３，４と変化し、４回目で到達する極値画素の座標５を取得する。他の画素に関しても極値画素からの距離に相当する回数だけ処理することで到達する極値画素の座標を取得する。このような処理の結果、全体としては３０回のメモリの上書きが必要である。
【００６５】
一方、本実施の形態２で説明した処理ステップにより到達する極値画素の座標を取得する場合、図中の矢印Ａ方向（座標正方向）に処理対象となる注目画素を順次変えながら処理すると（ステップＳ２４２〜Ｓ２４６）、座標１〜６，１０〜１３の画素に関しては、実施の形態１の処理ステップでの各画素の１回目の走査結果と同じであるが、他の座標７〜９，１４〜１５の画素に関しては、先に到達する極値画素の座標を得た隣接画素の結果を順次参照しているため、１回目の処理にもかかわらず到達する極値画素の座標を即座に取得できる。続いて、２回目の走査は、図中の矢印Ｂ方向（座標負方向）に処理対象となる注目画素を順次変えながら処理すると（ステップＳ２４７〜Ｓ２５０）、全ての画素に対して到達する極値画素の座標が得られる。このような処理によれば、１回の往復処理で済むこととなり、全体としては１７回のメモリの上書きで済み、実施の形態１の方法よりも、より一層高速な処理が可能となる。
【００６６】
ここで、図１１及び図１２は、簡略化のため、Ｘ座標系のみの１次元の処理例を示したが、本実施の形態２で実際に扱う細胞画像は例えばＸＹ２次元座標系上の画像である。そこで、図１３に、極値座標取得部２０３により実行される２次元座標系上の画像に対する処理例の概略フローチャートを示す。ここで、ステップＳ２４１、Ｓ２４３、Ｓ２４４、Ｓ２４７、Ｓ２４８は、図１１に示す同一番号の各ステップと同様の処理である。図１３のステップＳ２４２ａ、Ｓ２４５ａ、Ｓ２４６ａ、Ｓ２４９ａ、Ｓ２５０ａは、図１１に示すステップＳ２４２、Ｓ２４５、Ｓ２４６、Ｓ２４９、Ｓ２５０に相当する処理であり、図１１の処理でＸ座標に対して行った処理と同様の処理を、ラスター走査順序に対して行う。すなわち、ステップＳ２４２ａでは、有効画素中で最もラスター走査順序が早い画素を注目画素Ｔとして設定し、ステップＳ２４５ａでは、注目画素Ｔが、最もラスター走査順序が遅い画素であるかを判定し、ステップＳ２４６ａでは、注目画素Ｔを有効画素中でラスター走査順序の順方向に１つずらして設定し、ステップＳ２４９では、注目画素Ｔが、最もラスター走査順序が早い画素であるか判定し、ステップＳ２５０ａでは、注目画素Ｔを有効画素中でラスター走査順序の逆方向に１つずらして設定する。
【００６７】
なお、ステップＳ２４２、Ｓ２４５、Ｓ２４６、Ｓ２４９、Ｓ２５０の各ステップ中に示すラスター走査順序とは、走査起点画素と同一のＹ座標である画素列をＸ座標の値が大きくなるように順次走査し、同一Ｙ座標の画素列内で最もＸ座標が大きい画素まで走査した後は、Ｙ座標を正方向に１つずらし、当該Ｙ座標と同一のＹ座標の画素列内で、最もＸ座標が小さい画素から最もＸ座標が大きい画素まで順次走査していくという走査順序である。また、画像においては、左上端を座標原点とし、画像右方向をＸ座標の正方向、画像下方向をＹ座標の正方向とする。
【００６８】
１次元の処理原理に基づき、ステップＳ２４２ａ〜Ｓ２４６ａにおいて、有効画素を順方向に処理した後、今度はステップＳ２４７〜Ｓ２５０ａにおいて、有効画素を逆方向に処理する。
【００６９】
その後、ステップＳ２５１において、全有効画素分に対して到達する極値画素の座標が取得されたか否かを判定し、取得された場合には、極値座標取得部２０３での処理を終了する。一方、全有効画素に対して到達する極値画素の座標が取得されていない場合には（ステップＳ２５１，Ｎｏ）、ステップＳ２４２ａの処理に戻る。
【００７０】
つまり、対象となる画像が図１４に示すようなＸＹ２次元座標系の場合は、上述したように、ステップＳ２４２ａ〜Ｓ２４６ａに従い図１５（ａ）に模式的に示すような走査を行い、引き続き、ステップＳ２４７〜Ｓ２５０ａに従い図１５（ｂ）に模式的に示すような走査を行い、その後、全有効画素に対して到達する極値画素の座標が得られるまで、同様に、ステップＳ２４２ａ〜Ｓ２４６ａに従い図１５（ｃ）に模式的に示すような走査を行い、引き続き、ステップＳ２４７〜Ｓ２５０ａに従い図１５（ｄ）に模式的に示すような走査を繰り返して行えばよい。
【００７１】
ここで、２次元の場合、上下方向や斜め方向の勾配方向を含むため、１次元の場合のように１往復走査のみでは必ずしも収束しない、すなわち、全ての注目画素に対して到達する極値画素の座標は得られないが、本発明者らの実験によれば、図１３に示すステップＳ２４２ａ〜Ｓ２５０ａの処理を２回繰り返すことにより、収束することが経験的に見出されている。これは、図１５（ａ）〜（ｄ）に示す２往復処理を１回だけ行うことに相当する。
【００７２】
このようにして、各有効画素が到達する極値画素の座標のデータを得た後、識別付与制御部２０５は、有効画素の輝度値Ｖ１、及びその有効画素が到達する極値画素の輝度値Ｖ２を基に、その画素に領域識別標識となるラベルを付与するか否かを決定する処理を実行する（ステップＳ２５）。具体的な方法としては以下の方法がある。
【００７３】
ａ．輝度値Ｖ２と閾値Ｔ１とを比較し、輝度値Ｖ２が閾値Ｔ１以上の場合には、ラベルを付与することにする。これにより、輝度値の大きい極値画素の座標に到達する画素群がラベル付与対象となり、画像内の明るい細胞領域のみが認識される。ここで、閾値Ｔ１は静的に与えてもよいし、極値画素のみの輝度値分布を基に判別分析法等により動的に算出してもよい。また、逆に、閾値Ｔ１以下の場合にラベルを付与することにすれば、薄暗い細胞領域が認識される。
【００７４】
ｂ．輝度値Ｖ２を基に閾値Ｔ２＝αＶ２＋β（α、βは係数）を算出し、輝度値Ｖ１がこの閾値Ｔ２以上の場合には、ラベルを付与することにする。これにより、明るい細胞と、暗い細胞とで領域の端を決定する閾値Ｔ２を適応的に変更することができる。
【００７５】
なお、処理法や閾値などラベルの付与を制御するパラメータは外部より与えて処理する構成としてもよい。このためには、例えば、領域特定部２０４によるラベルの付与を制御する識別付与パラメータの入力を外部から受け付ける入力部２０８を備え、識別付与制御部２０５は、この入力部２０８で受け付けた識別付与パラメータに基づいて領域特定部２０４によるラベルの付与を制御するように構成すればよい。
【００７６】
次に、領域特定部２０４は、それぞれの有効画素が到達する極値画素の座標のデータを基に、極値画素の座標が同一の有効画素に対して、その属する細胞領域の同一性を示す領域識別標識として同一のラベルを付与し、ラベル画像を作成する処理を実行する（ステップＳ２６）。すなわち、領域特定部２０４は、それぞれの有効画素が属する領域を特定するための領域識別標識としてのラベルを各有効画素毎に付与する。ここでは、極値画素の座標が全く同一の画素を対象として、全く同一のラベルを付与するようにしているが、必ずしも極値画素の座標が全く同一の有効画素のみを対象として全く同一のラベルを付与する必要はなく、要は、実施の形態１の場合と同様に、極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接している場合にその属する細胞領域の同一性を示し得るラベルを付与するようにすればよい。
【００７７】
最後に、作成されたラベル画像を出力する処理を実行し（ステップＳ２７）、この画像処理装置２００での処理は終了する。図１６−１は、本実施の形態２の画像処理装置２００に対して入力される画像例を示し、図３５−１に示した画像と同じ画像例を示している。図１６−２は、このような入力画像例が本実施の形態２の画像処理装置２００により処理されて出力されるラベル画像例を示している。ここでは、極値が最も明るい認識対象のみにラベルを付与している。
【００７８】
このように、本実施の形態２の画像処理装置は、細胞画像において高速に個々の細胞領域を認識することができる。また、グレースケール画像において各領域を高速に分割することができる。
【００７９】
（実施の形態３）
本実施の形態３も、所定の座標系を実現するＸＹ２次元座標系上に配置される複数の画素の画素値としての輝度値に基づいて表現されるグレースケール画像、例えば、細胞画像に対して、画素が属する各細胞領域を特定する処理を行う画像処理装置への適用例を示す。本実施の形態３でも、細胞画像として、図３５−１に示したように、細胞内部に向かって輝度値が大きくなるグレースケール画像を想定する。ただし、実施の形態１で示したように、勾配方向や極値を逆転することにより微小な輝度エッジによる領域分割処理にも適用できる。
【００８０】
図１７は、本実施の形態３の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。本実施の形態３の画像処理装置３００は、実施の形態２の処理範囲選択部２０１、勾配情報算出部２０２、極値座標取得部２０３、識別付与制御部２０５、領域特定部２０４とそれぞれ同機能を果たす処理範囲選択部３０１、勾配情報算出部３０２、極値座標取得部３０３、識別付与制御部３０５、領域特定部３０６と、極値画素の座標を統合する極値座標統合部３０４と、ラベル領域境界付近における細胞画像情報を基にラベル領域の統合を行う領域統合部３０７とを備えるマイクロコンピュータ構成の制御部３０８と、入力された画像及び各部で利用するデータを保持しておくメモリ３０９とから構成されている。
【００８１】
ここで、極値座標統合部３０４は、複数の画素それぞれに対応する極値画素の座標が所定の範囲内にあるときに、これらの複数の極値画素の座標を統合した新たな極値画素の座標を算出して、この新たな極値画素の座標を統合前の極値画素に対応する座標として取得する。領域特定部３０６は、極値座標統合部３０４で取得した極値画素の座標に基づいて、ラベルを注目画素に対して付与する。領域統合部３０７は、異なるラベルで特定される隣り合う領域に属しこの領域同士の境界近傍に位置する画素の輝度値が所定の条件を充たしているか否かを判定し、この所定の条件を充たしている場合にこの隣り合う領域に対して共通のラベルを付与する。なお、処理対象である細胞画像の入力構成や、出力後のラベル画像の処理構成に関しては本実施の形態３では特に限定しない。
【００８２】
図１８は、本実施の形態３の画像処理装置３００により実行される処理の流れを示す概略フローチャートである。ここで、ステップＳ３１〜Ｓ３４，Ｓ３６，Ｓ３９の処理は、図１０に示したステップＳ２１〜Ｓ２４，Ｓ２５，Ｓ２７の処理と同様であり、ステップＳ３５，Ｓ３７，Ｓ３８に関して以下に説明する。
【００８３】
極値座標取得部３０３によって各有効画素が到達する極値画素の座標データが得られた後、極値座標統合部３０４は、各極値画素の座標間の距離を基にこれらの極値画素の座標を統合する処理を実行する（ステップＳ３５）。これは一種のクラスタリング処理であり、既に公知の様々なクラスタリング手法を用いることで実現できる。例えば、任意の２つの極値画素の座標間の距離を算出し、この距離が所定の閾値より小さい場合に、これらの２つの極値画素の座標を統合し、その後、どちらかの画素（例えば、輝度値の大きい方の画素）、又は２つの画素の中点位置の画素を、次の距離算出時の代表極値画素の座標として用いて、他の極値画素の座標との距離を算出し、これを閾値と比較して再度統合するというように順次処理していく方法などがある。本処理の目的は、１つの認識対象領域内に複数の極値が存在する場合に生じる過分割認識を防ぐことにある。いずれのクラスタリング手法を用いる場合でも、極値画素間の距離定義が、統合における重要な要素となる。以下に、統合において有効と考えられる距離定義を幾つか示す。
【００８４】
ａ．画像内の任意の２つの極値画素間の２次元距離。この距離は、例えば図１９に示す距離Ａが相当する。
ｂ．輝度値を高度とみなした場合の任意の２つの極値画素間の３次元距離。この距離は、例えば図１９に示す距離Ｂが相当する。
ｃ．輝度値を高度とみなした場合の任意の２つの極値画素間の道のり距離。この距離は、例えば図１９に示す距離Ｃが相当する。
【００８５】
なお、２つの極値画素間においてこれらの２つの極値画素以外に到達する画素が存在する場合には、これらの２つの極値画素の座標を統合しない等の処理を加えてもよい。また、処理法や閾値など極値画素の座標の統合を制御するパラメータは事前に静的に設定してもよいし、画像等を基に動的に設定してもよい。また、外部より与えて処理する構成としてもよい。このためには、例えば、所定の座標範囲を定めるための極値座標統合パラメータの入力を外部から受け付ける入力部３１０を備え、極値座標統合部３０４は、入力部３１０で受け付けた極値座標統合パラメータに基づいて新たな極値画素の座標を算出するように構成すればよい。
【００８６】
極値画素の座標の統合の後、識別付与制御部３０５での処理ステップＳ３６を終えると、領域特定部３０６は、統合後の到達極値画素の座標が同一のラベル付与対象画素を同一ラベルとするラベル画像を作成する処理を実行する（ステップＳ３７）。
【００８７】
図２０は、極値画素の座標統合前の結果に基づくラベル付与による領域認識結果と、極値画素の座標統合後の結果に基づくラベル付与による領域認識結果とを併せて示す図である。図２０に示すような輝度データに対する所望の認識結果は、極値３，４の間の輝度値の谷を境に２つの領域を認識することである。ここで、極値画素の座標統合前の結果に基づく領域認識結果では、領域１〜領域５で示す５つの領域を認識しており、過分割認識の状態である。一方、極値座標統合後の結果に基づく領域認識結果では、座標間の距離が近い極値１，２，３と、極値４，５がそれぞれ統合され、これにより領域１，２，３は新たな領域１´に、領域４，５は新たな領域２´になり、所望の認識結果となっている。
【００８８】
このようなラベル画像作成後、領域統合部３０７は、各ラベル領域境界付近における細胞画像情報を基にラベル領域を統合し、ラベル画像を更新する処理を実行する（ステップＳ３８）。本処理の目的は、緩やかな輝度値の谷により過分割されたラベル領域を統合することにある。例えば、図２１−１の中央に示す認識対象のように認識対象内部に緩やかな輝度値の谷がある場合、対象内に複数の極値が存在することになるが、極値画素の座標間の距離によっては前述の極値座標統合部３０４の処理だけでは良好に統合できない。このため、図２１−２の領域１，２のように分割して認識される。なお、ラベル境界Ａ，Ｂにそれぞれ垂直な方向の細胞画像での輝度変化は、それぞれ図２１−３、図２１−４に示すようにＶ字の程度の異なる変化となる。そこで、領域統合部３０７は、以下に示す方法等によりラベル領域を統合する。
【００８９】
ａ．任意のラベル境界部の細胞画像においてエッジ抽出を行い、この出力の総和をラベル境界の長さで正規化した値と閾値とを比較し、閾値以下の場合にはラベル境界で分けられるラベル領域を統合する。ここで、エッジ抽出は、輝度値の１次微分や２次微分を利用する一般的なエッジ抽出フィルタを用いる方法でよい。
【００９０】
ｂ．任意のラベル境界上の画素ｂの輝度値Ｖｂと、この画素ｂに対してラベル境界に垂直で相反する方向に距離ｘだけ離れた２つの画素ｎ１，ｎ２の輝度値Ｖｎ１，Ｖｎ２を用いて、
Ｅ１＝Ｖｎ１＋Ｖｎ２−２×Ｖｂ
なる式により算出される指標値Ｅ１を、境界全域に渡って算出し、この平均値と閾値とを比較し、閾値以下の場合にはラベル境界で分けられるラベル領域を統合する。図２２−１は、このような指標値算出に用いる画素ｂ，ｎ１，ｎ２の例を示す説明図である。
指標値Ｅ１の代わりに、指標値Ｅdiffを用いることもできる。すなわち、
Ｅdiff＝｜Ｖｎ１−Ｖｎ２｜
なる式により算出される指標値Ｅdiffを、境界全域に渡って算出し、この平均値と閾値とを比較し、閾値以下の場合にはラベル境界で分けられるラベル領域を統合する。
【００９１】
ｃ．前述の画素ｂ，ｎ１，ｎ２の輝度値を考慮した方向ベクトルＶｎ１_ｂとＶｎ２_ｂとがなす角θを、境界全域に渡って算出し、この平均値と閾値とを比較し、閾値以上の場合にはラベル境界で分けられるラベル領域を統合する。図２２−２は、このような統合指標値に関する説明図である。
【００９２】
ｄ．隣接したラベル領域の境界部（ラベル境界）において、ラベル境界の両端部におけるラベル領域１とラベル領域２の輪郭線の交角α及びβを算出し、これらの平均値を類似度とする。類似度が閾値以上の場合には前記隣接したラベル領域を統合する。図２３は、このようなラベル領域統合時の類似度例に関する説明図である。
この場合、輪郭線交角αや輪郭線交角βの算出方法としては、種々の方法が考えられる。例えば、ラベル境界の端点であるような画素Ａ（又は画素Ｂ）と、画素Ａ（又は画素Ｂ）から所定の距離Ｌ（例えば数画素分の距離）離れた輪郭１及び輪郭２上の各画素とを結んだ線分によって形成される角度を輪郭線交角α（又は輪郭線交角β）として算出することができる。
さらには、所定の距離Ｌを種々変化させて複数種類の輪郭線交角αｉ（又は輪郭線交角βｉ）を算出して、これらの複数の輪郭線交角αｉ（又は輪郭線交角βｉ）の平均値を輪郭線交角α（又は輪郭線交角β）として算出することもできる。
また、平均値の代わりに最小値、最大値、中間値を求め、これを輪郭線交角α（又は輪郭線交角β）として採用しても良い。
処理対象とする物体の輪郭が概略外向きに凸であると仮定すると、輪郭線交角α（又は輪郭線交角β）が１８０度より小さい場合、それは単独の物体の輪郭によるものではなく、２つの物体が接触して存在し、前記ラベル境界が物体境界に一致している状態と考えられる。逆に、輪郭線交角α（又は輪郭線交角β）が１８０度より大きい場合、それは単独の物体に対し、誤って２つのラベル領域を割り当ててしまった状態と考えられる。前者、すなわち類似度の小さい場合は２つをそのまま残し、後者、すなわち類似度が大きい場合は２つのラベル領域を統合すると良い。
実際には輪郭線交角αと輪郭線交角βの平均値を閾値と比較し、閾値以上であった場合にラベル領域を統合する。αとβの平均値の代わりに、最小値あるいは最大値を閾値との比較に用いても良い。
【００９３】
なお、処理法や閾値などラベル領域の統合を制御するパラメータは事前に静的に設定してもよいし、画像等を基に動的に設定してもよい。また、外部より与えて処理する構成としてもよい。このためには、例えば、所定の条件を充たしているか否かを判定するための領域統合パラメータの入力を外部から受け付ける入力部３１０を備え、領域統合部３０７は、入力部３１０で受け付けた領域統合パラメータに基づいて所定の条件を充たしているか否かを判定するように構成すればよい。
【００９４】
以上の処理により、統合されたラベル領域には同じラベルを付与することで、ラベル画像を更新する。なお、全く同一ラベルでなくてもよく、同一性を示すラベルを付与すればよい。最後に、更新後のラベル画像を出力する処理を実行し（ステップＳ３９）、この画像処理装置３００での処理は終了する。図２４−１は、本実施の形態３の画像処理装置３００に対して入力される画像例を示し、図２４−２は、このような入力画像例が本実施の形態３の画像処理装置３００により処理されて出力されるラベル画像例を示す図である。ここでは緩やかな輝度値の谷で分割されたラベル領域を統合している。
【００９５】
前記ａ〜ｄのラベル領域統合手順をそれぞれ単独で用いても良いが、複数の手順を組み合わせて用いれば、さらに精度よくラベル領域を統合することができる。例えば、ａ〜ｄの手順において閾値との比較対象となる数値をそれぞれの指標値とすると、指標値の重み付き総和、最小値、最大値、平均値、中間値のいずれかを総合指標値として求め、総合指標値を閾値と比較して、ラベル領域を統合するか否かを決定するようにしても良い。
【００９６】
このように本実施の形態３の画像処理装置３００は、細胞画像において過分割認識を抑え、個々の細胞領域を認識することができる。また、グレースケール画像において過分割を抑え、各領域を分割することができる。
【００９７】
（実施の形態４）
本実施の形態４も、所定の座標系を実現するＸＹ２次元座標系上に配置される複数の画素の画素値としての輝度値に基づいて表現されるグレースケール画像、例えば、細胞画像に対して、画素が属する各細胞領域を特定する処理を行う画像処理装置への適用例を示す。本実施の形態４でも、細胞画像として、図３５−１に示したように、細胞内部に向かって輝度値が大きくなるグレースケール画像を想定する。ただし、実施の形態１に示したように、勾配方向や極値を逆転することにより微小な輝度エッジによる領域分割処理にも適用できる。
【００９８】
図２５は、本実施の形態４の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。本実施の形態４の画像処理装置４００は、実施の形態３に示した各部３０１〜３０７に相当する各部４０４〜４１０に加えて、グレースケール画像のシェーディングを補正するためのシェーディング補正部４０１、グレースケール画像上での輪郭を強調するための輪郭強調部４０２、グレースケール画像上での濃淡を滑らかにするための平滑化処理を行う平滑化部４０３を備えるマイクロコンピュータ構成の制御部４１１を有する。４１２は入力された画像及び各部で利用するデータを保持しておくメモリである。
【００９９】
図２６は、本実施の形態４の画像処理装置４００により実行される処理の流れを示す概略フローチャートである。ここで、ステップＳ４１，Ｓ４５〜Ｓ５２の処理に関しては、実施の形態３中で説明したステップＳ３１，Ｓ３２〜Ｓ３９の処理と同様であり、ステップＳ４２〜Ｓ４４について以下に説明する。
【０１００】
まず、シェーディング補正部４０１は、入力された細胞画像のシェーディングの補正処理を実行する（ステップＳ４２）。背景輝度のばらつきを補正するこのシェーディング補正には様々な方法があるが、ここでは、モルフォロジー処理の一つであるトップハット処理（（参考）：コロナ社：モルフォロジー：小畑秀文著）を用いてシェーディング補正を行う例を示す。手順としては、まず、細胞画像に対して濃淡opening処理を施す。濃淡Opening処理とは、輝度値を高度とみなした３次元空間において、構造要素と呼ばれる基準図形を対象画像の輝度値の小さい方から外接させて移動した際に構造要素の外周の最大値が通過する軌跡を得る処理に相当する（図２７（ａ）（ｂ）参照）。適切な構造要素を設定することにより、背景の輝度の低周波ばらつきのみを抽出することができる（図２７（ｃ）参照）。次に、この濃淡Opening処理画像を、元の細胞画像より差し引く。結果として背景輝度のばらつきが補正され、細胞領域を示す輝度変化のみが残る画像が得られる（図２７（ｄ）参照）。
【０１０１】
なお、構造要素などシェーディング補正を制御するパラメータは事前に静的に設定してもよいし、画像等を基に動的に設定してもよい。また、外部より与えて処理する構成としてもよい。このためには、例えば、グレースケール画像のシェーディングを補正するためのシェーディングパラ補正メータの入力を外部から受け付ける入力部４１３を備え、シェーディング補正部４０１は、入力部４１３で受け付けたシェーディング補正パラメータに基づいてグレースケール画像のシェーディングを補正するように構成すればよい。
【０１０２】
次に、輪郭強調部４０２は、シェーディング補正後の画像内の輪郭部を強調する処理を実行する（ステップＳ４３）。細胞が重なり合う場所では、その重なり方によっては図２８（ａ）に示すように境界部分に輝度値の谷ができない場合がある。そこで、このような部分に明確な輝度値の谷を作成するために、本処理を行う。手順としては、まず、シェーディング補正後の画像に対して図２８（ｂ）に示すようにエッジ抽出を行う。この時のエッジ抽出は輝度値の１次微分や２次微分を利用する一般的なエッジ抽出フィルタを用いる方法でよい。次に、このエッジ抽出画像に係数αを乗じて、図２８（ｃ）に示すように、元のシェーディング補正後の画像より差し引く。結果として、急激な輝度値変化が生じていた輪郭部分には、細胞境界となる輝度値の谷が作成される。
【０１０３】
なお、エッジ抽出法や係数など輪郭強調を制御するパラメータは事前に静的に設定してもよいし、画像等を基に動的に設定してもよい。また、外部より与えて処理する構成としてもよい。このためには、例えば、グレースケール画像上で領域の輪郭を強調するためのエッジ強調パラメータの入力を外部から受け付ける入力部４１３をさらに備え、輪郭強調部４０２は、入力部４１３で受け付けたエッジ強調パラメータに基づいてグレースケール画像上で領域の輪郭を強調するように構成すればよい。
【０１０４】
次に、平滑化部４０３は、輪郭強調後の画像を平滑化する処理を実行する（ステップＳ４４）。平滑化の目的は、図２８（ｄ）に示すように、入力細胞画像に元々存在したノイズや、以後の各処理により生じたノイズを除去することにある。この平滑化処理は、既に公知の様々な平滑化フィルタを用いることで実現できる。
【０１０５】
なお、平滑化を制御するパラメータは事前に静的に設定してもよいし、画像等を基に動的に設定してもよい。また、外部より与えて処理する構成としてもよい。このためには、例えば、平滑化処理を行うための平滑化パラメータの入力を外部から受け付ける入力部４１３を備え、平滑化部４０３は、入力部４１３で受け付けた平滑化パラメータに応じて平滑化処理を行うように構成すればよい。
【０１０６】
上述の処理ステップＳ４２〜Ｓ４４を経た画像に対して、実施の形態３と同様の処理ステップＳ４５〜Ｓ５２を実行することによりラベル画像を作成して出力する。
【０１０７】
このように、本実施の形態４の画像処理装置４００は、背景輝度のばらつきが存在したり、細胞重なりが存在したりする細胞画像に対しても、個々の細胞領域を認識することができる。また、背景輝度のばらつきが存在するグレースケール画像においても、各領域を分割することができる。
【０１０８】
（実施の形態５）
図２９は、本発明の実施の形態５を示す概略構成図である。本実施の形態５は、例えば実施の形態４に示した構成に加えてグレースケール画像の画像データを取得する撮像部５０２を備える画像処理装置５００を具備する顕微鏡システムに適用したものである。具体的には、照明５０４及び結像光学系５０５を用いて、標本５０６に対する所望の拡大光学像を得る顕微鏡５０１、顕微鏡５０１により得た光学像を光電変換して電子画像を得る撮像部５０２、電子画像を処理して標本５０６内の認識対象を認識する制御部５０３、ラベル付与までの処理過程の画像やラベル付与までの処理に用いるパラメータを表示する表示部５０７、各種パラメータ等の入力、その他の入力を受け付ける入力部５０８、及び入力された画像及び各部で利用するデータを保持しておくメモリ５０９から構成されている。
【０１０９】
ここで、顕微鏡５０１及び撮像部５０２は、既に公知の技術により実現できる。また、電子画像とは、実施の形態４におけるグレースケール画像に相当し、制御部５０３の機能は、実施の形態４で説明した制御部４１１と同様であり、実施の形態４に示した各部４０１〜４１０に相当する各部５１０〜５１９を有する他、さらに、領域特定部５１８で付与したラベルで特定される領域の性質を示す領域パラメータを求める領域パラメータ算出部５２０を備える。表示部５０７は、画像処理装置５００におけるラベル付与までの各処理過程の画像やラベル付与までの処理に用いるパラメータを必要に応じて表示する。また、本実施の形態５では、表示部５０７は、領域パラメータ算出部５２０で求めた領域パラメータを表示する領域パラメータ表示部としても機能する。入力部５０８はオペレータによる各種入力操作を受け付ける。
【０１１０】
図３０〜図３２は、表示部５０７に表示される処理過程の画像例を示す。図３０は、顕微鏡５０１及び撮像部５０２により得られる細胞画像の例であり、画像処理装置５００への入力画像である。図３１は、図３０の画像を処理する過程において、画像処理装置５００内の処理範囲選択部５１３により選択された細胞領域を明部として示した画像である。すなわち、表示部５０７は、少なくとも、処理範囲選択部５１３により選択した画素の範囲を区別する画像を表示する。また、図３２は、図３０の画像を処理し、最終的に各細胞の領域をラベリングした結果を示した画像である。すなわち、表示部５０７は、少なくとも、領域特定部５１８で付与したラベルで特定される領域を区別する画像を表示する。
【０１１１】
なお、ラベル画像の作成後、領域パラメータ算出部５２０は、領域特定部５１８で付与したラベルで特定される領域の性質を示す領域パラメータを求め、表示部５０７では、求めた領域パラメータを表示する処理を実行する。
【０１１２】
ここで、領域の性質を示す領域パラメータとは、対象領域の大きさに関する数値、形状に関する数値、位置に関する数値、輝度や色に関する数値、領域間の比率に関する数値、個数に関する数値、領域の集合に関する数値、などを意味する。対象領域の大きさに関する数値とは、面積、長さ、幅、最大・最小・平均直径、最大・最小・平均半径、周囲長、包絡周囲長、楕円周囲長、長軸・短軸長、最大・最小・平均フェレ径、外接四角形面積比、凸周囲長、などを意味する。領域の形状に関する数値とは、縦横比、半径比、円形度、オイラー数、扁平度、フラクタル次元、枝数、端点数、ラフネス数、などを意味する。領域の位置に関する数値とは、位置重心、濃度重心、外接四角形位置、傾き、などを意味する。領域の輝度や色に関する数値とは、最大・最小・平均濃度、濃度総和、分散、標準偏差、積分光学濃度、塊状度、不均質性、辺縁度、などを意味する。領域の個数に関する数値とは、領域数、穴の数、などを意味する。領域の集合に関する数値とは、領域クラス、最大・最小・平均領域間距離、相対距離、分散、走行性、などを意味する。これらのパラメータを参照することにより、個々の細胞の集まりや広がり、接触状態、細胞のコロニーなどを認識することができる。パラメータは、これらの２次元的な数値に限定される必要はなく、上記以外の領域から算出される数値や、ラインプロファイルなどの１次元的な数値、濃度分布などの３次元的な数値であってもよい。
【０１１３】
領域パラメータ算出部５２０において算出されたパラメータは、領域パラメータ表示部４１２へ転送され、この求められた領域に関するパラメータに基づいて、領域の抽出結果を表示する。この表示は、抽出されたそれぞれの領域を、異なる明るさや色で表示する、領域の輪郭を線で表示する、重心の位置に印を表示する、など画像データとして表示する。ただし、それぞれの領域が識別できるような方法であれば、これらの例示に限らない。また、それぞれの領域の位置や面積など、領域に関する数値データをパラメータとして表示しても構わない。さらには、画像データと数値データとの一方のみを表示するだけでなく、両方を同時に表示したり、それぞれ切り替えて片方を表示したりしてもよい。また、パラメータの内容に応じて表示形式を変更する、などしても構わない。
【０１１４】
以上、本実施の形態５によれば、顕微鏡標本を所望の条件で撮像した画像内より、個々の細胞領域を認識することが可能である。また、処理過程の画像及びパラメータを表示することにより、認識結果を速やかに確認することが可能である。
【０１１５】
以上、本発明の画像処理装置について数例挙げて説明したが、本発明の画像処理装置と従来の細胞認識装置を組み合わせて使用してもよい。また、処理対象の細胞画像、組織画像は、蛍光画像を用いてもよいし、蛍光画像、位相差画像、微分干渉画像等を用いて作成してもよい。さらに、本発明の画像処理装置を、ＡＦＭ（原子間力顕微鏡）のdepth画像における微小管の認識や、標識された微小管分布領域の認識などの用途に用いてもよい。また、多重標識された対象では、波長の異なる複数のグレースケール画像を取得して処理してもよい。
【０１１６】
また、前述の勾配情報算出部１０１等の各部による処理手順は、あらかじめ用意された領域特定プログラムをパーソナルコンピュータなどのコンピュータで実行することにより実現するようにしてもよい。この領域特定プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することもできる。また、この領域特定プログラムは、ハードディスク、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることにより実行することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１１７】
以上のように、本発明にかかる画像処理装置、顕微鏡システム、及び領域特定プログラムは、グレースケール画像における領域分割処理に有用であり、特に、細胞を撮像した画像を基に各細胞の領域を認識する処理に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態１の画像処理装置により実行される処理の流れを示す概略フローチャートである。
【図３】図３は、ステップＳ１２の処理例を示す概略フローチャートである。
【図４】図４は、注目画素に対する輝度勾配方向例を示す図である。
【図５】図５は、ステップＳ１３の処理例を示す概略フローチャートである。
【図６】図６は、或る注目画素から極値画素までの走査経路例を示す模式図である。
【図７】図７は、或る注目画素Ｔに対して走査処理を繰り返す際のメモリ内の座標データの変化の様子を示す模式図である。
【図８−１】図８−１は、実施の形態１の画像処理装置に対して入力される画像例を示す図である。
【図８−２】図８−２は、実施の形態１の画像処理装置により処理されて出力されるラベル画像例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態２の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。
【図１０】図１０は、実施の形態２の画像処理装置により実行される処理の流れを示す概略フローチャートである。
【図１１】図１１は、ステップＳ２４の処理例を示す概略フローチャートである。
【図１２】図１２は、１次元の配列例における処理例を示す模式図である。
【図１３】図１３は、２次元の配列例におけるステップＳ２４の処理例を示す概略フローチャートである。
【図１４】図１４は、ＸＹ２次元座標系を示す図である。
【図１５】図１５は、２次元の画素配列における処理例を示す模式図である。
【図１６−１】図１６−１は、実施の形態２の画像処理装置に対して入力される画像例を示す図である。
【図１６−２】図１６−２は、実施の形態２の画像処理装置により処理されて出力されるラベル画像例を示す図である。
【図１７】図１７は、本発明の実施の形態３の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。
【図１８】図１８は、実施の形態３の画像処理装置により実行される処理の流れを示す概略フローチャートである。
【図１９】図１９は、極値画素間の距離定義に関する説明図である。
【図２０】図２０は、極値画素統合前・後の結果に基づくラベル付与による領域認識結果例を示す図である。
【図２１−１】図２１−１は、領域統合処理の対象例となる画像例を示す図である。
【図２１−２】図２１−２は、領域統合処理を行う前の領域分割例のラベル画像を示す図である。
【図２１−３】図２１−３は、図２１−２における境界Ａに垂直な方向の輝度変化例を示す特性図である。
【図２１−４】図２１−４は、図２１−２における境界Ｂに垂直な方向の輝度変化例を示す特性図である。
【図２２−１】図２２−１は、ラベル領域統合時の指標値算出に用いる画素例に関する説明図である。
【図２２−２】図２２−２は、ラベル領域統合時の統合指標値例に関する説明図である。
【図２３】図２３は、ラベル領域統合時の類似度例に関する説明図である。
【図２４−１】図２４−１は、実施の形態３の画像処理装置に対して入力される画像例を示す図である。
【図２４−２】図２４−２は、実施の形態３の画像処理装置により処理されて出力されるラベル画像例を示す図である。
【図２５】図２５は、本発明の実施の形態４の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。
【図２６】図２６は、実施の形態４の画像処理装置により実行される処理の流れを示す概略フローチャートである。
【図２７】図２７は、トップハット処理によるシェーディング補正例を示す図である。
【図２８】図２８は、輪郭強調処理と平滑化処理による細胞領域の明確化例を示す図である。
【図２９】図２９は、本発明の実施の形態５の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。
【図３０】図３０は、顕微鏡を通じて撮像された細胞の画像例を示す図である。
【図３１】図３１は、図３０の画像を基に細胞領域と背景領域とを分けた結果の画像例を示す図である。
【図３２】図３２は、図３０の画像を基に細胞領域を認識した結果の画像例を示す図である。
【図３３−１】図３３−１は、分水嶺アルゴリズム中の極小値の検出例を説明する図である。
【図３３−２】図３３−２は、分水嶺アルゴリズム中の極小値からの拡張例を説明する図である。
【図３３−３】図３３−３は、分水嶺アルゴリズム中の境界線の作成例を説明する図である。
【図３３−４】図３３−４は、分水嶺アルゴリズムによる分割処理終了例を説明する図である。
【図３４−１】図３４−１は、隣接画素の考え方として隣接４近傍の例を示す図である。
【図３４−２】図３４−２は、隣接画素の考え方として隣接８近傍の例を示す図である。
【図３５−１】図３５−１は、円形モデル当てはめ方式を適用する認識対象画像例を示す図である。
【図３５−２】図３５−２は、円形モデル当てはめによる中心抽出結果例を示す図である。
【図３５−３】図３５−３は、円形モデル当てはめ方式による輪郭抽出の失敗例を示す図である。
【図３６−１】図３６−１は、円形モデル当てはめ方式に適用する認識対象画像例を示す図である。
【図３６−２】図３６−２は、円形モデル当てはめによる輪郭候補画素の選択結果例を示す図である。
【図３６−３】図３６−３は、円形モデル当てはめ方式による輪郭抽出の失敗例を示す図である。
【図３７−１】図３７−１は、分水嶺アルゴリズム方式を適用するために輝度を反転した図３５−１の認識対象画像例を示す図である。
【図３７−２】図３７−２は、隣接４近傍による分水嶺アルゴリズム処理の結果例を示す図である。
【図３７−３】図３７−３は、隣接８近傍による分水嶺アルゴリズム処理の結果例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１０１    勾配情報算出部
１０２    極値座標取得部
１０３    領域特定部
２０１    処理範囲選択部
２０２    勾配情報算出部
２０３    極値座標取得部
２０４    領域特定部
２０５    識別付与制御部
２０８    入力部
３０１    処理範囲選択部
３０２    勾配情報算出部
３０３    極値座標取得部
３０４    極値座標統合部
３０５    識別付与制御部
３０６    領域特定部
３０７    領域統合部
３１０    入力部
４０１    シェーディング補正部
４０２    輪郭強調部
４０３    平滑化部
４０４    処理範囲選択部
４０５    勾配情報算出部
４０６    極値座標取得部
４０７    極値座標統合部
４０８    識別付与制御部
４０９    領域特定部
４１０    領域統合部
４１３    入力部
５０１    顕微鏡
５０２    撮像部
５０７    表示部
５０８    入力部
５１０    シェーディング補正部
５１１    輪郭強調部
５１２    平滑化部
５１３    処理範囲選択部
５１４    勾配情報算出部
５１５    極値座標取得部
５１６    極値座標統合部
５１７    識別付与制御部
５１８    領域特定部
５１９    領域統合部
５２０    領域パラメータ算出部
【図１】
0004504417.tif 000002
【図２】
0004504417.tif 000003
【図３】
0004504417.tif 000004
【図４】
0004504417.tif 000005
【図５】
0004504417.tif 000006
【図６】
0004504417.tif 000007
【図７】
0004504417.tif 000008
【図８−２】
0004504417.tif 000009
【図９】
0004504417.tif 000010
【図１０】
0004504417.tif 000011
【図１１】
0004504417.tif 000012
【図１２】
0004504417.tif 000013
【図１３】
0004504417.tif 000014
【図１４】
0004504417.tif 000015
【図１６−２】
0004504417.tif 000016
【図１７】
0004504417.tif 000017
【図１８】
0004504417.tif 000018
【図１９】
0004504417.tif 000019
【図２１−２】
0004504417.tif 000020
【図２１−３】
0004504417.tif 000021
【図２１−４】
0004504417.tif 000022
【図２２−１】
0004504417.tif 000023
【図２２−２】
0004504417.tif 000024
【図２４−２】
0004504417.tif 000025
【図２５】
0004504417.tif 000026
【図２６】
0004504417.tif 000027
【図２７】
0004504417.tif 000028
【図２８】
0004504417.tif 000029
【図３２】
0004504417.tif 000030
【図３３−１】
0004504417.tif 000031
【図３３−２】
0004504417.tif 000032
【図３３−３】
0004504417.tif 000033
【図８−１】
0004504417.tif 000034
【図１５】
0004504417.tif 000035
【図１６−１】
0004504417.tif 000036
【図２０】
0004504417.tif 000037
【図２１−１】
0004504417.tif 000038
【図２３】
0004504417.tif 000039
【図２４−１】
0004504417.tif 000040
【図２９】
0004504417.tif 000041
【図３０】
0004504417.tif 000042
【図３１】
0004504417.tif 000043
【図３３−４】
0004504417.tif 000044
【図３４−１】
0004504417.tif 000045
【図３４−２】
0004504417.tif 000046
【図３５−１】
0004504417.tif 000047
【図３５−２】
0004504417.tif 000048
【図３５−３】
0004504417.tif 000049
【図３６−１】
0004504417.tif 000050
【図３６−２】
0004504417.tif 000051
【図３６−３】
0004504417.tif 000052
【図３７−１】
0004504417.tif 000053
【図３７−２】
0004504417.tif 000054
【図３７−３】
0004504417.tif 000055