(57)【要約】【課題】撮像対象に対応する対象領域を安定して高精度に抽出できること。【解決手段】領域抽出装置１は、入力された画像を平滑化した平滑化画像を生成する平滑部７と、平滑化画像内の各画素が有する平滑化画素値に基づいて、平滑化画像の中から少なくとも撮像対象の一部を含む初期領域を検出する初期領域検出部８と、初期領域の輪郭近傍画素が有する平滑化画素値に基づいて、輪郭近傍画素が対象領域を構成する対象領域画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて初期領域の大きさおよび形状の少なくとも一方を変形して変形領域を成形する領域変形部９と、各変形領域の中から、隣接する変形領域によって形成された隣接領域群を検出し、隣接領域群内の隣接した変形領域間の特徴を示す特徴量に基づいて、この隣接した変形領域同士を統合して対象領域を成形する領域統合部１０と、を備える。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像の中から撮像対象に対応する画像領域である対象領域を抽出する領域抽出装置において、
前記画像を平滑化した平滑化画像を生成する平滑化手段と、
前記平滑化画像内の各画素が有する平滑化画素値に基づいて、前記平滑化画像の中から少なくとも前記撮像対象の一部を含む画像領域である初期領域を検出する初期領域検出手段と、
前記初期領域の輪郭近傍画素が有する前記平滑化画素値に基づいて、前記輪郭近傍画素が前記対象領域を構成する対象領域画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて前記初期領域の大きさおよび形状の少なくとも一方を変形して前記対象領域を成形する領域変形手段と、
を備えたことを特徴とする領域抽出装置。
【請求項２】
入力された画像の中から撮像対象に対応する画像領域である対象領域を抽出する領域抽出装置において、
前記画像を平滑化した平滑化画像を生成する平滑化手段と、
前記平滑化画像内の各画素が有する平滑化画素値に基づいて、前記平滑化画像の中から少なくとも前記撮像対象の一部を含む画像領域である初期領域を検出する初期領域検出手段と、
前記平滑化画像に含まれるエッジを検出したエッジ画像を生成するエッジ検出手段と、
前記初期領域の輪郭近傍画素に対応する前記エッジ画像内の画素が有するエッジ画素値に基づいて、前記輪郭近傍画素が前記対象領域を構成する対象領域画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて前記初期領域の大きさおよび形状の少なくとも一方を変形して前記対象領域を成形する領域変形手段と、
を備えたことを特徴とする領域抽出装置。
【請求項３】
前記初期領域検出手段は、所定値より大きい前記平滑化画素値を有する各画素を、前記初期領域として検出することを特徴とする請求項１または２に記載の領域抽出装置。
【請求項４】
前記初期領域検出手段は、前記平滑化画像内の画素位置に対する前記平滑化画素値の分布形状が所定の条件を満たす画素群を、前記初期領域として検出することを特徴とする請求項１または２に記載の領域抽出装置。
【請求項５】
前記初期領域検出手段は、前記分布形状が凸状である画素群を、前記初期領域として検出することを特徴とする請求項４に記載の領域抽出装置。
【請求項６】
前記領域変形手段は、前記初期領域の外側に隣接する一連の隣接画素のうち、前記初期領域内にあって該初期領域の輪郭を構成する輪郭画素との間で、前記平滑化画素値が所定条件を満たす画素を前記対象領域画素であると判別し、該判別した隣接画素を取り込むように前記初期領域を変形することを特徴とする請求項１に記載の領域抽出装置。
【請求項７】
前記領域変形手段は、前記隣接画素と前記輪郭画素との間で前記平滑化画素値の画素値差が所定範囲内である前記隣接画素を前記対象領域画素であると判別することを特徴とする請求項６に記載の領域抽出装置。
【請求項８】
前記領域変形手段は、前記初期領域の外側に隣接する一連の隣接画素のうち、前記初期領域内にあって該初期領域の輪郭を構成する輪郭画素との間で、前記エッジ画素値が所定条件を満たす画素を前記対象領域画素であると判別し、該判別した隣接画素を取り込むように前記初期領域を変形することを特徴とする請求項２に記載の領域抽出装置。
【請求項９】
前記領域変形手段は、前記隣接画素と前記輪郭画素との間で前記エッジ画素値の画素値差が所定範囲内である前記隣接画素を前記対象領域画素であると判別することを特徴とする請求項８に記載の領域抽出装置。
【請求項１０】
前記領域変形手段は、前記初期領域内にあって該初期領域の輪郭を構成する一連の輪郭画素のうち、前記初期領域の外側に隣接する隣接画素との間で、前記平滑化画素値が所定条件を満たす画素を前記対象領域外の画素であると判別し、該判別した輪郭画素を取り除くように前記初期領域を変形することを特徴とする請求項１に記載の領域抽出装置。
【請求項１１】
前記領域変形手段は、前記隣接画素と前記輪郭画素との間で前記平滑化画素値の画素値差が所定範囲内である前記輪郭画素を前記対象領域外の画素であると判別することを特徴とする請求項１０に記載の領域抽出装置。
【請求項１２】
前記領域変形手段は、前記初期領域内にあって該初期領域の輪郭を構成する一連の輪郭画素のうち、前記初期領域の外側に隣接する隣接画素との間で、前記エッジ画素値が所定条件を満たす画素を前記対象領域外の画素であると判別し、該判別した輪郭画素を取り除くように前記初期領域を変形することを特徴とする請求項２に記載の領域抽出装置。
【請求項１３】
前記領域変形手段は、前記隣接画素と前記輪郭画素との間で前記エッジ画素値の画素値差が所定範囲内である前記輪郭画素を前記対象領域外の画素であると判別することを特徴とする請求項１２に記載の領域抽出装置。
【請求項１４】
前記領域変形手段は、前記画素値差が前記所定範囲を超えるまで、前記対象領域画素であるか否かの判別および前記初期領域の変形を繰り返すことを特徴とする請求項７，９，１１または１３のいずれか一つに記載の領域抽出装置。
【請求項１５】
前記領域変形手段は、１つの前記初期領域の外側に隣接し、他の前記初期領域の外側に隣接していない画素であって前記所定条件を満たす隣接画素を、前記対象領域画素であると判別することを特徴とする請求項６〜９のいずれか一つに記載の領域抽出装置。
【請求項１６】
前記領域変形手段は、前記初期領域の外側に隣接する一連のすべての隣接画素、または前記初期領域の外側に隣接する一連の隣接画素のうち所定割合以上の各隣接画素に対して、前記対象領域画素であるか否かの判別を行うことを特徴とする請求項６〜９および１５のいずれか一つに記載の領域抽出装置。
【請求項１７】
前記領域変形手段が変形した結果の画像領域である各変形領域の中から、隣接する該変形領域によって形成された隣接領域群を検出し、該検出した隣接領域群内の隣接した変形領域間の特徴を示す特徴量に基づいて、該隣接した変形領域同士を統合して前記対象領域を成形する領域統合手段を更に備えたことを特徴とする請求項１〜１６のいずれか一つに記載の領域抽出装置。
【請求項１８】
前記領域統合手段は、前記特徴量を算出し、該算出した特徴量をもとに前記変形領域同士を統合することを特徴とする請求項１７に記載の領域抽出装置。
【請求項１９】
前記領域統合手段は、前記各変形領域の輪郭近傍画素の中から処理対象の変形領域と異なる変形領域に含まれる画素を検出することによって前記隣接領域群を検出することを特徴とする請求項１７または１８に記載の領域抽出装置。
【請求項２０】
前記領域変形手段が変形した結果の画像領域である各変形領域の中から、隣接する該変形領域によって形成された隣接領域群を検出し、該検出した隣接領域群内の変形領域間の境界線を示す境界画素および該境界線近傍の境界近傍画素が有する前記平滑化画素値に基づいて該変形領域間の特徴を示す特徴量を算出し、該算出した特徴量をもとに、該隣接領域群内の変形領域同士を統合して前記対象領域を成形する領域統合手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の領域抽出装置。
【請求項２１】
前記領域統合手段は、前記境界線上の各境界画素と、該各境界画素近傍の境界近傍画素との前記平滑化画素値の差の平均値を前記特徴量として算出することを特徴とする請求項２０に記載の領域抽出装置。
【請求項２２】
前記領域変形手段が変形した結果の画像領域である各変形領域の中から、隣接する該変形領域によって形成された隣接領域群を検出し、該検出した隣接領域群内の変形領域間の境界線を示す境界画素および該境界線近傍の境界近傍画素が有する前記エッジ画素値に基づいて該変形領域間の特徴を示す特徴量を算出し、該算出した特徴量をもとに、該隣接領域群内の変形領域同士を統合して前記対象領域を成形する領域統合手段を更に備えたことを特徴とする請求項２に記載の領域抽出装置。
【請求項２３】
前記領域統合手段は、前記境界線上の各境界画素と、該各境界画素近傍の境界近傍画素との前記エッジ画素値の差の平均値を前記特徴量として算出することを特徴とする請求項２２に記載の領域抽出装置。
【請求項２４】
前記領域統合手段は、前記検出した隣接領域群内の各変形領域の外側に隣接する一連の隣接画素を走査し、処理対象の変形領域と異なる変形領域の外側に隣接する隣接画素を前記境界画素として検出することを特徴とする請求項２０〜２３のいずれか一つに記載の領域抽出装置。
【請求項２５】
入力された画像の中から撮像対象に対応する画像領域である対象領域を抽出する領域抽出装置に、前記画像の中から前記対象領域を抽出させるための領域抽出プログラムにおいて、
前記領域抽出装置に、
前記画像を平滑化した平滑化画像を生成する平滑化手順と、
前記平滑化画像内の各画素が有する平滑化画素値に基づいて、前記平滑化画像の中から少なくとも前記撮像対象の一部を含む画像領域である初期領域を検出する初期領域検出手順と、
前記初期領域の各輪郭近傍画素が有する前記平滑化画素値に基づいて、前記各輪郭近傍画素が前記対象領域を構成する対象領域画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて前記初期領域の大きさおよび形状の少なくとも一方を変形して前記対象領域を成形する領域変形手順と、
を実行させることを特徴とする領域抽出プログラム。
【請求項２６】
入力された画像の中から撮像対象に対応する画像領域である対象領域を抽出する領域抽出装置に、前記画像の中から前記対象領域を抽出させるための領域抽出プログラムにおいて、
前記領域抽出装置に、
前記画像を平滑化した平滑化画像を生成する平滑化手順と、
前記平滑化画像内の各画素が有する平滑化画素値に基づいて、前記平滑化画像の中から少なくとも前記撮像対象の一部を含む画像領域である初期領域を検出する初期領域検出手順と、
前記平滑化画像に含まれるエッジを検出したエッジ画像を生成するエッジ検出手順と、
前記初期領域の各輪郭近傍画素に対応する前記エッジ画像内の各画素が有するエッジ画素値に基づいて、前記各輪郭近傍画素が前記対象領域を構成する対象領域画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて前記初期領域の大きさおよび形状の少なくとも一方を変形して前記対象領域を成形する領域変形手順と、
を実行させることを特徴とする領域抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像の中から撮像対象に対応する画像領域を抽出する領域抽出装置および領域抽出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタルカメラや、顕微鏡に備えた撮像装置などによって撮像することで取得した画像から、特定の撮像対象に対応する画像領域を抽出する画像処理技術が、様々な分野で利用され、重要な技術となっている（例えば、特許文献１および２参照）。
【０００３】
特許文献１に開示されている領域の抽出方法では、画像の中から撮像対象である人物の輪郭を抽出する際に、エッジ検出フィルタを用いて複数のエッジ点を求め、隣接するエッジ点を連結することによってエッジ線を形成し、楕円形状を示すエッジ線を人物の輪郭と判断して検出するようにしている。
【０００４】
特許文献２に開示されている輪郭抽出装置では、エネルギー最小化原理を利用した「スネークス」の理論に基づいて所望の対象物の輪郭を抽出するようにしている。すなわち、連続線で形成される輪郭モデルを初期設定するとともに、輪郭モデルの曲率や変化の状態、画像上のエッジや勾配のズレなどを定量的に表現したエネルギー評価関数を定義し、このエネルギー評価関数を最小化するように輪郭モデルの変形を繰り返すことによって対象物の輪郭を抽出するようにしている。
【０００５】
このようなスネークスによる手法では、従来、抽出対象とする対象物の輪郭モデルをオペレータがあらかじめ想定し、この対象物を取り囲むように輪郭モデルを初期設定する必要がある。このため、複数の対象物を抽出する場合や複数の画像から対象物を抽出する場合などには、対象物毎あるいは画像毎に輪郭モデルの初期設定を行わなければならず、かかる作業に多大な時間および負荷がかかるという問題があった。
【０００６】
これに対して特許文献２に開示されている輪郭抽出装置では、画像内のすべての抽出対象を取り囲む輪郭モデルを初期設定し、この輪郭モデルが変形過程で接触または交差した場合に、輪郭モデルを複数に分裂させることによって、対象物毎に輪郭モデルを初期設定することを必要とせずに複数の対象物の輪郭を抽出するようにしている。
【０００７】
【特許文献１】特開平９−１３８４７１号公報
【特許文献２】特開平８−３２９２５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した領域の抽出方法では、画像中のノイズ等をエッジ点として誤検出する、あるいはエッジ点の強度が弱い場合にエッジ線が途切れてしまうなどの影響により、所望の輪郭を安定して検出することが困難であるという問題があった。
【０００９】
また、上述した輪郭抽出装置では、対象物の形状が変化する、あるいは種々の対象物が複数存在するなどの場合に、対象物に忠実な輪郭を抽出できない場合があるという問題があった。さらに、この輪郭抽出装置では、輪郭候補点を結ぶ複数の線分の接触または交差を検出した場合に輪郭モデルを分裂させるようにしているため、複数の対象物が隣接し、輪郭候補点が検出できない場合には、隣接した各対象物の輪郭を抽出することができず、したがって、隣接した各対象物を識別することができないという問題があった。
【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、取得した画像中のノイズ等に影響されることなく、また変形、隣接等の撮像対象の状態によらず、個々の撮像対象に対応する画像領域を安定して高精度に抽出することができる領域抽出装置および領域抽出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】
【００１１】
上記の目的を達成するために、請求項１にかかる領域抽出装置は、入力された画像の中から撮像対象に対応する画像領域である対象領域を抽出する領域抽出装置において、前記画像を平滑化した平滑化画像を生成する平滑化手段と、前記平滑化画像内の各画素が有する平滑化画素値に基づいて、前記平滑化画像の中から少なくとも前記撮像対象の一部を含む画像領域である初期領域を検出する初期領域検出手段と、前記初期領域の輪郭近傍画素が有する前記平滑化画素値に基づいて、前記輪郭近傍画素が前記対象領域を構成する対象領域画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて前記初期領域の大きさおよび形状の少なくとも一方を変形して前記対象領域を成形する領域変形手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項２にかかる領域抽出装置は、入力された画像の中から撮像対象に対応する画像領域である対象領域を抽出する領域抽出装置において、前記画像を平滑化した平滑化画像を生成する平滑化手段と、前記平滑化画像内の各画素が有する平滑化画素値に基づいて、前記平滑化画像の中から少なくとも前記撮像対象の一部を含む画像領域である初期領域を検出する初期領域検出手段と、前記平滑化画像に含まれるエッジを検出したエッジ画像を生成するエッジ検出手段と、前記初期領域の輪郭近傍画素に対応する前記エッジ画像内の各画素が有するエッジ画素値に基づいて、前記輪郭近傍画素が前記対象領域を構成する対象領域画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて前記初期領域の大きさおよび形状の少なくとも一方を変形して前記対象領域を成形する領域変形手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項３にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記初期領域検出手段は、所定値より大きい前記平滑化画素値を有する各画素を、前記初期領域として検出することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項４にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記初期領域検出手段は、前記平滑化画像内の画素位置に対する前記平滑化画素値の分布形状が所定の条件を満たす画素群を、前記初期領域として検出することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項５にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記初期領域検出手段は、前記分布形状が凸状である画素群を、前記初期領域として検出することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、前記初期領域の外側に隣接する一連の隣接画素のうち、前記初期領域内にあって該初期領域の輪郭を構成する輪郭画素との間で、前記平滑化画素値が所定条件を満たす画素を前記対象領域画素であると判別し、該判別した隣接画素を取り込むように前記初期領域を変形することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項７にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、前記隣接画素と前記輪郭画素との間で前記平滑化画素値の画素値差が所定範囲内である前記隣接画素を前記対象領域画素であると判別することを特徴とする。
【００１８】
また、請求項８にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、前記初期領域の外側に隣接する一連の隣接画素のうち、前記初期領域内にあって該初期領域の輪郭を構成する輪郭画素との間で、前記エッジ画素値が所定条件を満たす画素を前記対象領域画素であると判別し、該判別した隣接画素を取り込むように前記初期領域を変形することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項９にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、前記隣接画素と前記輪郭画素との間で前記エッジ画素値の画素値差が所定範囲内である前記隣接画素を前記対象領域画素であると判別することを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１０にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、前記初期領域内にあって該初期領域の輪郭を構成する一連の輪郭画素のうち、前記初期領域の外側に隣接する隣接画素との間で、前記平滑化画素値が所定条件を満たす画素を前記対象領域外の画素であると判別し、該判別した輪郭画素を取り除くように前記初期領域を変形することを特徴とする。
【００２１】
また、請求項１１にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、前記隣接画素と前記輪郭画素との間で前記平滑化画素値の画素値差が所定範囲内である前記輪郭画素を前記対象領域外の画素であると判別することを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１２にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、前記初期領域内にあって該初期領域の輪郭を構成する一連の輪郭画素のうち、前記初期領域の外側に隣接する隣接画素との間で、前記エッジ画素値が所定条件を満たす画素を前記対象領域外の画素であると判別し、該判別した輪郭画素を取り除くように前記初期領域を変形することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１３にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、前記隣接画素と前記輪郭画素との間で前記エッジ画素値の画素値差が所定範囲内である前記輪郭画素を前記対象領域外の画素であると判別することを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１４にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、前記画素値差が前記所定範囲を超えるまで、前記対象領域画素であるか否かの判別および前記初期領域の変形を繰り返すことを特徴とする。
【００２５】
また、請求項１５にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、１つの前記初期領域の外側に隣接し、他の前記初期領域の外側に隣接していない画素であって前記所定条件を満たす隣接画素を、前記対象領域画素であると判別することを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１６にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段は、前記初期領域の外側に隣接する一連のすべての隣接画素、または前記初期領域の外側に隣接する一連の隣接画素のうち所定割合以上の各隣接画素に対して、前記対象領域画素であるか否かの判別を行うことを特徴とする。
【００２７】
また、請求項１７にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段が変形した結果の画像領域である各変形領域の中から、隣接する該変形領域によって形成された隣接領域群を検出し、該検出した隣接領域群内の隣接した変形領域間の特徴を示す特徴量に基づいて、該隣接した変形領域同士を統合して前記対象領域を成形する領域統合手段を更に備えたことを特徴とする。
【００２８】
また、請求項１８にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域統合手段は、前記特徴量を算出し、該算出した特徴量をもとに前記変形領域同士を統合することを特徴とする。
【００２９】
また、請求項１９にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域統合手段は、前記各変形領域の輪郭近傍画素の中から処理対象の変形領域と異なる変形領域に含まれる画素を検出することによって前記隣接領域群を検出することを特徴とする。
【００３０】
また、請求項２０にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段が変形した結果の画像領域である各変形領域の中から、隣接する該変形領域によって形成された隣接領域群を検出し、該検出した隣接領域群内の変形領域間の境界線を示す境界画素および該境界線近傍の境界近傍画素が有する前記平滑化画素値に基づいて該変形領域間の特徴を示す特徴量を算出し、該算出した特徴量をもとに、該隣接領域群内の変形領域同士を統合して前記対象領域を成形する領域統合手段を更に備えたことを特徴とする。
【００３１】
また、請求項２１にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域統合手段は、前記境界線上の各境界画素と、該各境界画素近傍の境界近傍画素との前記平滑化画素値の差の平均値を前記特徴量として算出することを特徴とする。
【００３２】
また、請求項２２にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域変形手段が変形した結果の画像領域である各変形領域の中から、隣接する該変形領域によって形成された隣接領域群を検出し、該検出した隣接領域群内の変形領域間の境界線を示す境界画素および該境界線近傍の境界近傍画素が有する前記エッジ画素値に基づいて該変形領域間の特徴を示す特徴量を算出し、該算出した特徴量をもとに、該隣接領域群内の変形領域同士を統合して前記対象領域を成形する領域統合手段を更に備えたことを特徴とする。
【００３３】
また、請求項２３にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域統合手段は、前記境界線上の各境界画素と、該各境界画素近傍の境界近傍画素との前記エッジ画素値の差の平均値を前記特徴量として算出することを特徴とする。
【００３４】
また、請求項２４にかかる領域抽出装置は、上記の発明において、前記領域統合手段は、前記検出した隣接領域群内の各変形領域の外側に隣接する一連の隣接画素を走査し、処理対象の変形領域と異なる変形領域の外側に隣接する隣接画素を前記境界画素として検出することを特徴とする。
【００３５】
また、請求項２５にかかる領域抽出プログラムは、入力された画像の中から撮像対象に対応する画像領域である対象領域を抽出する領域抽出装置に、前記画像の中から前記対象領域を抽出させるための領域抽出プログラムにおいて、前記領域抽出装置に、前記画像を平滑化した平滑化画像を生成する平滑化手順と、前記平滑化画像内の各画素が有する平滑化画素値に基づいて、前記平滑化画像の中から少なくとも前記撮像対象の一部を含む画像領域である初期領域を検出する初期領域検出手順と、前記初期領域の各輪郭近傍画素が有する前記平滑化画素値に基づいて、前記各輪郭近傍画素が前記対象領域を構成する対象領域画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて前記初期領域の大きさおよび形状の少なくとも一方を変形して前記対象領域を成形する領域変形手順と、を実行させることを特徴とする。
【００３６】
また、請求項２６にかかる領域抽出プログラムは、入力された画像の中から撮像対象に対応する画像領域である対象領域を抽出する領域抽出装置に、前記画像の中から前記対象領域を抽出させるための領域抽出プログラムにおいて、前記領域抽出装置に、前記画像を平滑化した平滑化画像を生成する平滑化手順と、前記平滑化画像内の各画素が有する平滑化画素値に基づいて、前記平滑化画像の中から少なくとも前記撮像対象の一部を含む画像領域である初期領域を検出する初期領域検出手順と、前記平滑化画像に含まれるエッジを検出したエッジ画像を生成するエッジ検出手順と、前記初期領域の各輪郭近傍画素に対応する前記エッジ画像内の各画素が有するエッジ画素値に基づいて、前記各輪郭近傍画素が前記対象領域を構成する対象領域画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて前記初期領域の大きさおよび形状の少なくとも一方を変形して前記対象領域を成形する領域変形手順と、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３７】
本発明にかかる領域抽出装置および領域抽出プログラムによれば、取得した画像中のノイズ等に影響されることなく、また変形、隣接等の撮像対象の状態によらず、個々の撮像対象に対応する画像領域を安定して高精度に抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、添付図面を参照して、本発明にかかる領域抽出装置および領域抽出プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付している。
【００３９】
（実施の形態１）
まず、本発明の実施の形態１にかかる領域抽出装置および領域抽出プログラムについて説明する。図１は、この実施の形態１にかかる領域抽出装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、領域抽出装置１は、画像等の各種情報の入力を受け付ける入力部２と、入力された画像を処理する画像処理部３と、画像の表示等、各種情報の出力を行う出力部４と、画像等の各種情報を記憶する記憶部５と、領域抽出装置１の各部の処理および動作を制御する制御部６と、を備える。入力部２、画像処理部３、出力部４および記憶部５は、制御部６に電気的に接続されている。
【００４０】
入力部２は、撮像レンズ、ＣＣＤ等の撮像素子およびＡ／Ｄ変換器を用いて実現される撮像装置を備え、この撮像装置が撮像して生成した観測画像を取得する。また、入力部２は、入力キー、マウス、タッチパネル、スイッチ等を備え、領域抽出装置１で処理する各種処理情報等の入力を受け付ける。
【００４１】
なお、入力部２が備える撮像装置には、デジタルカメラ、顕微鏡、視覚センサ等、デジタル画像を生成可能な各種形態の撮像装置が適用できる。また、入力部２は、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の通信用インターフェース、あるいはフラッシュメモリ、ＣＤ、ＤＶＤ、ハードディスク等の携帯型記憶媒体に対応するインターフェースを備え、これらのインターフェースを介して外部装置から観測画像を取得するようにしてもよい。
【００４２】
ここで、入力部２から入力される観測画像は、一例として、生体組織中のあらかじめ蛍光色素によって染色された細胞を撮像した画像であるとする。かかる細胞を撮像した観測画像では、色素の作用した細胞の該当部位が明るく観測される。なお、細胞の染色は、細胞全体を染色するものであってもよく、あるいは細胞核、アクチン、細胞膜等の特定部位のみを染色するものであってもよい。また、染色に用いる色素は、蛍光色素に限定されるものではなく、細胞のコントラストを一層鮮明にするものであって、コントラストの他に細胞の特性を変質させないものであれば任意の色素でよい。
【００４３】
なお、入力部２から入力される観測画像は、モノクロ画像、カラー画像、色差画像等、撮像対象としての細胞が識別できる画像であれば任意形態の画像でよい。また、観測画像に撮像される撮像対象は、細胞に限定して解釈する必要はなく、車両等の物体、人物、動物など任意の物体でよい。例えば人物を撮像対象とする場合には、温度分布を示す画像のように、画像上で撮像対象の存在する箇所が高コントラストで撮像されるような画像データを用いることができる。
【００４４】
画像処理部３は、平滑部７、初期領域検出部８、領域変形部９および領域統合部１０を備え、入力部２から出力される観測画像を取得して処理する。なお、入力部２から出力される観測画像を記憶部５が取得して記憶することも可能であり、画像処理部３は、記憶部５に記憶された観測画像を取得して処理することもできる。
【００４５】
平滑部７は、入力部２から出力される観測画像を取得し、画像中のエッジ等、大きな画素値変化を示す画素値分布の構造を保存しながら観測画像を平滑化する。この平滑化によって、観測画像中のランダムノイズ等が除去される。また、平滑部７は、観測画像を平滑化した結果としての平滑化画像を生成し、初期領域検出部８、領域変形部９および領域統合部１０に出力する。なお、平滑部７は、平滑化画像を、制御部６を介して記憶部５に出力して記憶させることもできる。
【００４６】
初期領域検出部８は、平滑部７から取得した平滑化画像内の各画素が有する画素値である平滑化画素値に基づいて、平滑化画像の中から撮像対象に対応する大まかな画像領域である初期領域を検出する。検出する初期領域は、少なくとも対応する撮像対象の一部を含む領域であればよく、撮像対象の一部のみを含む領域であっても、撮像対象の全体を含む領域であってもよい。ただし、検出する初期領域の輪郭は、撮像対象の輪郭と交差しないものとする。初期領域検出部８は、かかる初期領域を抽出対象としての撮像対象毎に検出する。また、初期領域検出部８は、検出した各初期領域の位置、形状、面積等の各種特徴量を対応付けた初期領域データを生成し、領域変形部９に出力する。なお、初期領域検出部８は、生成した初期領域データを、制御部６を介して記憶部５に出力して記憶させることもできる。
【００４７】
領域変形部９は、平滑部７からの平滑化画像と、初期領域検出部８からの初期領域データとを取得し、各初期領域を、それぞれ対応する撮像対象の輪郭形状に整合させるように変形する。具体的には、領域変形部９は、初期領域の輪郭近傍に位置する輪郭近傍画素の平滑化画素値に基づいて、この輪郭近傍画素が対象領域を構成する画素であるか否かを判別する。そして、この判別結果に応じて初期領域の大きさおよび形状の少なくとも一方を変形し、撮像対象の輪郭形状に整合した画像領域としての対象領域を成形する。
【００４８】
図２は、領域変形部９の詳細構成を示すブロック図である。図２に示すように、領域変形部９は、標識部９ａ、輪郭検出部９ｂ、変形判定部９ｃおよび終了判定部９ｄを備える。標識部９ａは、平滑化画像内の各初期領域に固有の領域標識を付与する。輪郭検出部９ｂは、標識部９ａによって付与された領域標識を参照し、輪郭近傍画素として各初期領域の外側に隣接する隣接画素を検出する。変形判定部９ｃは、平滑化画素値に基づいて各隣接画素が対象領域を構成する対象領域画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて初期領域を変形する。この変形判定部９ｃが変形した結果の画像領域である変形領域は、暫定的に対象領域とみなされる。
【００４９】
終了判定部９ｄは、変形判定部９ｃの処理状況に応じて、領域変形部９における処理を終了するか否かを判定する。また、終了判定部９ｄは、処理終了の判定を行った場合、各変形領域の位置、形状、面積等の各種特徴量を対応付けた変形領域データを生成し、領域統合部１０に出力する。なお、終了判定部９ｄは、変形領域データを、制御部６を介して記憶部５に出力して記憶させることもできる。
【００５０】
領域統合部１０は、平滑部７からの平滑化画像と、領域変形部９からの変形領域データとを取得し、隣接する変形領域によって形成された隣接領域群を検出する。そして、検出した隣接領域群内の隣接した変形領域間の特徴を示す特徴量に基づいて、この隣接した変形領域同士を統合して最終的な対象領域を成形する。
【００５１】
図３は、領域統合部１０の詳細構成を示すブロック図である。図３に示すように、領域統合部１０は、境界検出部１０ａ、特徴量算出部１０ｂおよび統合判定部１０ｃを備える。境界検出部１０ａは、変形領域の領域標識を参照して、隣接した変形領域間の境界線を示す境界画素を検出する。特徴量算出部１０ｂは、境界画素と境界線近傍の境界近傍画素とが有する平滑化画素値に基づいて、この境界線に対応する隣接した変形領域間の特徴量を算出する。
【００５２】
統合判定部１０ｃは、特徴量算出部１０ｂによって算出された特徴量に基づいて、隣接した変形領域同士を統合するか否かを判定し、判定結果に応じて変形領域を統合して対象領域を成形する。また、統合判定部１０ｃは、変形領域の統合を完了し、領域統合部１０における処理を終了する際、処理結果としての各対象領域の位置、形状、面積等の各種特徴量を対応付けた対象領域データを生成し、出力部４に出力する。このとき、統合判定部１０ｃは、統合しなかった独立した変形領域をそのまま最終的な対象領域とみなし、かかる変形領域に対応する変形領域データを対象領域データとして出力する。なお、統合判定部１０ｃは、対象領域データを、制御部６を介して記憶部５に出力して記憶させることもできる。
【００５３】
出力部４は、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ等を有する表示装置を備え、画像処理部３から出力される対象領域データを取得し、画像情報および数値情報として表示する。この表示では、出力部４は、画像情報および数値情報のいずれか一方のみを表示することができる。また、両方を同時もしくは切り換えて表示することができる。なお、画像処理部３から出力される対象領域データを記憶部５が取得して記憶することとして、出力部４は、記憶部５に記憶された対象領域データを取得して表示するようにしてもよい。また、出力部４は、対象領域データ以外にも観測画像、平滑化画像、初期領域データ、変形領域データ等を、画像処理部３もしくは記憶部５から取得して表示することができる。
【００５４】
記憶部５は、各種処理プログラム等があらかじめ記憶されたＲＯＭと、各種処理の処理パラメータ、処理データ等を記憶するＲＡＭとを用いて実現される。記憶部５は、特に、画像処理部３に処理を実行させるためのプログラム、すなわち領域抽出装置１に観測画像の中から対象領域を抽出させるための領域抽出プログラムを記憶する。なお、記憶部５は、フラッシュメモリ、ＣＤ、ＤＶＤ、ハードディスク等の携帯型記憶媒体を着脱可能な記憶部として備えるようにしてもよい。
【００５５】
制御部６は、記憶部５に記憶された各種処理プログラムを実行するＣＰＵ等を用いて実現される。制御部６は、特に、記憶部５に記憶された領域抽出プログラムを実行し、この領域抽出プログラムにしたがって画像処理部３が備える各構成部位の処理および動作を制御する。また、制御部６は、画像処理部３から出力される対象領域データを画像情報および数値情報として出力部４に表示させる制御を行う。なお、制御部６は、観測画像、平滑化画像、初期領域データ、変形領域データ、対象領域データ等を記憶部５から取得して出力部４に表示させる制御を行うこともできる。
【００５６】
ここで、領域抽出装置１が行う処理手順について説明する。図５は、制御部６が領域抽出プログラムを実行することによって、領域抽出装置１が観測画像を処理して表示する領域抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。また、図４−１〜４−４は、図５に示す各処理ステップの処理結果を示す図であって、順に、観測画像、初期領域検出画像、領域変形画像および領域統合画像を示す模式図である。ただし、図４−１は、平滑化処理結果としての平滑化画像の説明にも用いる。また、図４−４に示す領域統合画像は、領域統合処理結果として最終的に確定された対象領域を示す画像であって、領域抽出処理結果としての対象領域画像でもある。
【００５７】
なお、図４−２〜４−４に示す各画像は、それぞれ初期領域データ、変形領域データおよび対象領域データに基づいて制御部６によって画像化されるものであり、領域抽出処理中に必ずしも生成される画像ではないが、ここでは、領域抽出処理の処理経過を説明する図として示している。
【００５８】
図５に示すように、まず、入力部２は、撮像対象としての細胞を撮像して観測画像を取得する（ステップＳ１０１）。このステップＳ１０１では、入力部２は、例えば図４−１に示すように、複数の細胞を撮像した画像を観測画像として取得する。入力部２は、取得した観測画像を平滑部７に出力する。
【００５９】
つぎに、平滑部７は、入力部２から取得した観測画像を平滑化して平滑化画像を生成する平滑化処理を行う（ステップＳ１０３）。このステップＳ１０３では、平滑部７は、図４−１に示すように、観測画像中の細胞領域の構造を保存したまま平滑化を行い、観測画像中のノイズ等を除去した平滑化画像を生成する。平滑部７は、生成した平滑化画像を初期領域検出部８、領域変形部９および領域統合部１０に出力する。
【００６０】
つづいて、初期領域検出部８は、平滑部７から取得した平滑化画像の中から各細胞に対応する初期領域を検出し、検出した各初期領域の初期領域データを生成する初期領域検出処理を行う（ステップＳ１０５）。このステップＳ１０５では、初期領域検出部８は、例えば図４−２に示すように、各細胞領域の少なくとも一部を含む初期領域を検出する。初期領域検出部８は、生成した初期領域データを領域変形部９に出力する。
【００６１】
つぎに、領域変形部９は、平滑部７から取得した平滑化画像の平滑化画素値に基づいて、初期領域検出部８から取得した初期領域データで示される各初期領域を、撮像対象の輪郭形状に整合させるように変形し、変形結果としての各変形領域の変形領域データを生成する領域変形処理を行う（ステップＳ１０７）。このステップＳ１０７では、領域変形部９は、図４−３に示すように、各初期領域を段階的に膨張変形させた結果として、観測画像中の各細胞の輪郭形状に整合する変形領域を形成する。領域変形部９は、生成した変形領域データを領域統合部１０に出力する。
【００６２】
つづいて、領域統合部１０は、平滑部７から取得した平滑化画像の平滑化画素値に基づいて、隣接領域群を検出するとともに隣接領域群内の隣接した変形領域間の特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、隣接した変形領域同士を統合し、統合結果としての対象領域データを生成する領域統合処理を行う（ステップＳ１０９）。このステップＳ１０９では、領域統合部１０は、例えば図４−３に示す領域変形画像中で隣接した変形領域ＴＡ５，ＴＡ６を統合し、図４−４に示すように、対象領域ＯＡ５として成形する。また、領域統合部１０は、統合しなかった独立した変形領域ＴＡ１〜ＴＡ４を、それぞれ最終的な対象領域ＯＡ１〜ＯＡ４とみなし、各対象領域の対象領域データを生成する。領域統合部１０は、生成した対象領域データを出力部４に出力する。
【００６３】
つぎに、出力部４は、領域統合部１０から出力された対象領域データに基づく画像情報および数値情報の少なくとも一方を、領域抽出処理の抽出結果として表示する（ステップＳ１１１）。このステップＳ１１１では、出力部４は、抽出結果を画像情報として表示する場合に、図４−４に示すような対象領域画像を表示する。このとき、出力部４は、対象領域に対応付けられた領域標識毎に、例えば対象領域内の各画素値を同一値とする、各画素を同一色とする、あるいは対象領域内を統一した模様とする等によって表示する。
【００６４】
ステップＳ１１１の後、制御部６は、一連の領域抽出処理を終了する。ただし、制御部６は、例えば所定の処理終了の指示情報等を受け付けるまでステップＳ１０１〜Ｓ１１１の処理を繰り返して行うこともできる。また、ステップＳ１０１において入力部２から観測画像を取得する代わりに、記憶部５に記憶された観測画像を取得してステップＳ１０３以降の処理を実行することもできる。さらに、ステップＳ１０１〜Ｓ１０９を処理する代わりに、記憶部５に記憶された対象領域データに基づいてステップＳ１１１を実行することもできる。また、対象領域データ以外にも、観測画像、平滑化画像、初期領域データ、領域変形データ等に基づいて、ステップＳ１１１を実行することもできる。
【００６５】
つぎに、図５に示したステップＳ１０３〜Ｓ１０９について、より具体的に各処理内容を説明する。まず、ステップＳ１０３では、平滑部７は、図６−１に示すように、観測画像中の処理対象の画素である注目画素ＯＰを中心とする近傍の５×５画素パターンＰＡを参照し、この５×５画素パターンＰＡ内の所定の３×３画素パターン毎に算出される画素値の分散値および平均値に基づいて、注目画素ＯＰの平滑化画素値を設定する。
【００６６】
すなわち、平滑部７は、５×５画素パターンＰＡを、例えば図６−２に示すように９種の３×３画素パターンＰＡ１〜ＰＡ９に分割し、分割した３×３画素パターンＰＡ１〜ＰＡ９毎に、斜線で示す複数の選択画素が有する画素値の分散値を算出する。そして、平滑部７は、最も小さい分散値を示す３×３画素パターンを抽出し、抽出した３×３画素パターン内の選択画素が有する画素値の平均値を算出し、この算出した平均値を注目画素ＯＰの平滑化画素値として設定する。
【００６７】
平滑部７は、かかる平滑化画素値の設定を、観測画像を構成する各画素に対して行うことによって、観測画像を平滑化する。なお、注目画素ＯＰに対応して参照する画素パターンを５×５画素に限定する必要はなく、参照する画素数を増減して構わない。また、参照する画素パターン内で分割する各画素パターンを３×３画素に限定する必要はなく、各画素パターン内の画素数を増減してもよい。
【００６８】
さらに、平滑部７による平滑化方法は、上述した方法に限定して解釈する必要はない。例えば、注目画素に対して所定範囲内の各近傍画素の画素値を参照し、中心部に重み付けした平均値を算出して、注目画素の平滑化画素値としてもよい。あるいは、ｋ−最近傍法を利用して平滑化画素値を設定してもよい。すなわち、注目画素に対する所定範囲内の近傍画素の中から、注目画素の画素値に最も近い画素値を有するｋ個の画素を抽出し、抽出した画素の画素値の平均値を算出して、注目画素の平滑化画素値としてもよい。
【００６９】
また、選択平均法を利用して平滑化画素値を設定してもよい。すなわち、注目画素に対して所定範囲内にあるエッジを検出し、検出したエッジ方向に沿った近傍画素が有する画素値の平均値を算出して、注目画素の平滑化画素値としてもよい。さらに、メディアンフィルタ、バイラテラルフィルタ等の公知のフィルタを用いて平滑化してもよい。
【００７０】
つぎに、ステップＳ１０５の初期領域検出処理について説明する。ステップＳ１０５では、初期領域検出部８は、平滑化画像を構成する各画素の中から、所定値よりも大きい平滑化画素値を有する各画素を初期領域として検出する。このとき、初期領域検出部８は、画素毎に平滑化画素値が所定値よりも大きいか否かを判定し、大きいと判定した画素に「１」の値、大きくないと判定した画素に「０」の値を設定する。そして、「１」が設定された画素の集合を初期領域として検出する。
【００７１】
なお、判定結果に応じて各画素に設定する値は、「１」、「０」に限定する必要はなく、判定結果が判別できるものであれば、他の数値、アルファベット、記号等を用いてもよい。また、平滑化画素値の判定基準とする所定値は、平滑化画像内のすべての画素に対して固定値としてもよいが、判定対象とする画素の平滑化画像内での位置、平滑化画素値等に応じた変動値としてもよい。あるいは、この所定値は、所定の大きさの画素ブロックにおける平均画素値としてもよく、判別分析法等の公知の方法を利用して求められる値としてもよい。
【００７２】
また、初期領域検出部８による初期領域の検出方法は、上述した方法に限定して解釈する必要はない。例えば図７に示すように、平滑化画素値の分布形状が所定の条件を満たす画素群を初期領域として検出するようにしてもよく、より具体的には、この分布形状が凸状である画素群を初期領域として検出してもよい。ここで、図７は、平滑化画素値の分布形状を示しており、横軸が平滑化画像内の画素位置を示し、縦軸が平滑化画素値を示している。
【００７３】
初期領域検出部８は、例えば図７に示すように、注目画素Ｐ１に対して対称に所定間隔Ｄだけ離隔した画素Ｐ２，Ｐ３を参照する。そして、画素Ｐ２，Ｐ３が有する画素値ｖ２，ｖ３の平均画素値ｖ２３と比較し、注目画素Ｐ１の画素値ｖ１が大きい場合に、注目画素Ｐ１を初期領域を構成する画素として検出する。この検出処理を平滑化画像全体に渡って繰り返すことによって、初期領域検出部８は、平滑化画素値の分布形状が凸状である画素群としての初期領域を検出することができる。
【００７４】
また、初期領域検出部８は、平滑化画素値の分布形状が凸状である場合に限らず、例えば分布形状が局所的に極大値を示す画素群を初期領域として検出してもよい。なお、初期領域検出部８による初期領域の検出方法には、上述した方法に限定されず様々な方法が適用可能である。
【００７５】
つぎに、ステップＳ１０７の領域変形処理について説明する。図８は、領域変形処理の処理手順を示すフローチャートである。図８に示すように、まず、標識部９ａは、初期領域検出部８によって検出された各初期領域に固有の領域標識を付与するラベリング処理を行う（ステップＳ１２１）。ここで、標識９ａによって付与される領域標識は、固有のものであれば番号、アルファベット、記号等を用いた任意の表記でよい。
【００７６】
つづいて、輪郭検出部９ｂは、各初期領域の輪郭を示す輪郭画素を検出し、さらに輪郭画素に隣接する画素である隣接画素の検出を行う（ステップＳ１２３）。変形判定部９ｃは、検出された隣接画素毎に、対象領域を構成する画素であるか否かを判別し、判別結果に応じて初期領域を変形する（ステップＳ１２５）。その後、終了判定部９ｄは、ステップＳ１２５において初期領域を変形させたか否かを判断する（ステップＳ１２７）。
【００７７】
初期領域を変形させた場合（ステップＳ１２７：Ｙｅｓ）、制御部６は、ステップＳ１２３からの処理を繰り返す。一方、初期領域を変形していない場合（ステップＳ１２７：Ｎｏ）、制御部６は、すべての初期領域を処理したか否かを判断し（ステップＳ１２９）、すべてを処理していない場合（ステップＳ１２９：Ｎｏ）、処理していない初期領域に対してステップＳ１２３からの処理を繰り返す。すべてを処理している場合（ステップＳ１２９：Ｙｅｓ）、制御部６は、終了判定部９ｄから変形領域データを出力させた後、ステップＳ１０７にリターンする。
【００７８】
ステップＳ１２３では、輪郭検出部９ｂは、標識９ａによって付与された領域標識を参照し、各初期領域の外側に隣接する一連の画素を隣接画素として検出する。すなわち、輪郭検出部９ｂは、領域標識が付与されていない各画素について、縦横および斜め方向に隣接する画素に領域標識が付与されているか否かを検索し、領域標識が付与されている場合、この処理対象の画素を隣接画素と判定して検出する。このようにして、輪郭検出部９ｂは、例えば図９に示すように、初期領域ＩＡ１の外側に隣接する斜線で示された一連の画素を隣接画素として検出する。
【００７９】
ここで、図９は、初期領域検出画像を例示する模式図であり、初期領域の一部を拡大表示した図である。図中、個々の矩形領域は画素を示し、太線で囲まれた領域ＩＡ１，ＩＡ２は、それぞれ異なる初期領域の一部を示している。
【００８０】
ステップＳ１２５では、変形判定部９ｃは、一連の隣接画素のうち、初期領域内にあって該初期領域の輪郭を構成する輪郭画素との間で、平滑化画素値が所定条件を満たす画素を対象領域画素であると判別し、この判別した隣接画素を取り込むように初期領域を膨張変形する。より具体的には、変形判定部９ｃは、隣接画素と輪郭画素との間で平滑化画素値の画素値差を算出し、算出した画素値差が所定範囲内である場合に、この隣接画素を対象領域画素であると判別する。そして、この対象領域画素であると判別した隣接画素を初期領域に取り込むように変形を行う。なお、初期領域に取り込まれた隣接画素には、この初期領域と同じ領域標識が新たに付与される。
【００８１】
また、変形判定部９ｃは、隣接画素と輪郭画素との間で平滑化画素値の画素値差を算出し、算出した画素値差が所定範囲を超えている場合には、この隣接画素を初期領域に取り込む画素としない。さらに、変形判定部９ｃは、隣接画素が異なる複数の初期領域と隣接している場合には、この隣接画素を初期領域に取り込む画素としない。換言すると、変形判定部９ｃは、１つの初期領域のみに隣接する画素であって、算出した画素値差が所定範囲内にある隣接画素を対象領域画素であると判別し、初期領域に取り込む画素とする。
【００８２】
このようなステップＳ１２５における処理を、変形判定部９ｃは、輪郭検出部９ｂによって検出された一連のすべての隣接画素に対して実行する。ただし、変形判定部９ｃは、一連の隣接画素のうち所定割合以上の隣接画素に対してのみ実行することも可能であり、例えば所定間隔ずつ離隔した各隣接画素に対してのみ実行することが可能である。
【００８３】
例えば図９に示す初期領域ＩＡ１に対して、変形判定部９ｃは、隣接画素としての画素Ｐｘ０と、輪郭画素としての画素Ｐｘ１〜Ｐｘ３との間で画素値差を算出し、算出した画素値差が所定範囲内である場合に、画素Ｐｘ０を対象領域画素であると判別する。より具体的には、変形判定部９ｃは、画素Ｐｘ０と画素Ｐｘ１、画素Ｐｘ０と画素Ｐｘ２、画素Ｐｘ０と画素Ｐｘ３のそれぞれの画素間での画素値差がすべて所定範囲内である場合に、画素Ｐｘ０を対象領域画素であると判別する。
【００８４】
そして、変形判定部９ｃは、同様の判別処理を斜線で示されるすべての隣接画素に対して行った後、対象領域画素であると判別した各隣接画素を初期領域ＩＡ１内に取り込むように、初期領域ＩＡ１を膨張変形する。なお、変形判定部９ｃは、２つの初期領域ＩＡ１，ＩＡ２に隣接する画素Ｐｘ４〜Ｐｘ６を、いずれの初期領域にも取り込む画素としない。
【００８５】
ここで、変形判定部９ｃは、初期領域ＩＡ１の斜線で示される隣接画素のうち、例えば○印を付して示される１画素ずつ離隔した隣接画素に対してのみ判別処理を行うこともできる。この場合、○印を付していない処理対象外の隣接画素が対象領域画素であるか否かの判別は、例えば近傍の○印を付した隣接画素に対する判別結果から推定して行うとよい。このように処理対象とする隣接画素を削減することによって、領域変形処理における処理負荷および処理時間を軽減することができる。
【００８６】
なお、対象領域であるか否かの判別処理では、変形判定部９ｃは、処理対象の隣接画素に対して算出した複数の画素値差におけるすべての画素値差が所定範囲内である場合以外にも、例えば所定数以上もしくは所定割合以上の画素値差が所定範囲内である場合に、この処理対象の画素を対象領域画素であると判別するようにしてもよい。
【００８７】
ステップＳ１２７では、終了判定部９ｄは、直前のステップＳ１２５によって初期領域の変形が行われたか否かによって、処理対象の初期領域に対する領域変形処理の終了または継続を判定する。ここで、直前に初期領域の変形が行われた場合には、さらに初期領域を変形する必要性が高いものとして、領域変形処理の継続を判定する。一方、初期領域の変形が行われなかった場合には、さらに初期領域を変形する必要性が低いものとして、領域変形処理の終了を判定する。
【００８８】
このようにして、領域変形部９では、変形判定部９ｃによって算出された画素値差が所定範囲を超えるまで、各隣接画素が対象領域画素であるか否かの判別、およびこの判別結果に基づいた初期領域の変形を繰り返すこととしている。
【００８９】
なお、ここでは、領域変形処理を、初期領域の変形が行われなくなるまで、すなわち初期領域に取り込まれる隣接画素がなくなるまで繰り返すこととしたが、これに限定して解釈する必要はなく、例えば、初期領域に取り込まれる隣接画素数が所定数以下となった場合、あるいは領域変形処理を所定回数だけ繰り返した場合などに、領域変形処理を終了することもできる。
【００９０】
また、上述した領域変形処理では、変形判定部９ｃは、隣接画素を新たに取り込むことによって初期領域を膨張変形することとしたが、これとは逆に、輪郭画素を初期領域から取り除くことによって初期領域を収縮変形させることもできる。この場合、隣接画素と輪郭画素との画素値差が所定範囲内である場合に、この輪郭画素を対象領域外の画素であると判別する。なお、このように初期領域を収縮変形させる場合には、初期領域検出部８は、各撮像対象に対応する領域を個別に包含するように初期領域を検出する。
【００９１】
さらに、上述した領域変形処理では、隣接画素が対象領域を構成する画素であるか否かを判別して初期領域を膨張変形するようにしていたが、隣接画素の替わりに、初期領域の輪郭から所定間隔外側に離隔した画素を検出し、この検出した画素が対象領域を構成する画素であるか否かを判別して初期領域を膨張変形することもできる。また、初期領域を収縮変形させる場合には、輪郭画素の替わりに、初期領域の輪郭から所定間隔内側に離隔した画素を用い、この画素と輪郭画素とを初期領域から取り除くようにして初期領域を収縮変形することもできる。
【００９２】
つぎに、ステップＳ１０９の領域統合処理について説明する。図１０は、領域統合処理の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、まず、境界検出部１０ａは、変形領域データをもとに、隣接領域群を検出し（ステップＳ１４１）、隣接領域群内の境界画素を検出する（ステップＳ１４３）。つづいて、特徴量算出部１０ｂは、隣接領域群内の隣接した変形領域間の特徴量を算出する（ステップＳ１４５）。その後、統合判定部１０ｃは、算出された特徴量が所定値より小さいか否かを判断し（ステップＳ１４７）、所定値より小さい場合（ステップＳ１４７：Ｙｅｓ）、隣接した変形領域を統合する（ステップＳ１４９）。
【００９３】
そして、制御部６は、すべての変形領域を処理したか否かを判断し（ステップＳ１５１）、すべてを処理していない場合（ステップＳ１５１：Ｎｏ）、処理していない変形領域に対してステップＳ１４１からの処理を繰り返す。すべてを処理している場合（ステップＳ１５１：Ｙｅｓ）、制御部６は、統合判定部１０ｃから対象領域データを出力させた後、ステップＳ１０９にリターンする。なお、ステップＳ１４７によって特徴量が所定値より小さくないと判断された場合には（ステップＳ１４７：Ｎｏ）、統合判定部１０ｃは、変形領域の統合を行わず、制御部６は、ステップＳ１５１の判断を行う。
【００９４】
ステップＳ１４１では、境界検出部１０ａは、変形領域の輪郭近傍画素を参照し、輪郭近傍画素の中から、この変形領域と異なる変形領域に隣接する画素を検出することによって隣接領域群を検出する。より具体的には、境界検出部１０ａは、変形領域の外側に隣接する一連の隣接画素を走査し、隣接画素の周囲に、この変形領域と異なる変形領域の領域標識を有する画素を検出した場合、この変形領域が他の変形領域と隣接しているものと判定し、これら変形領域の組を隣接領域群として検出する。
【００９５】
ステップＳ１４３では、境界検出部１０ａは、変形領域の外側に隣接する一連の隣接画素を走査し、走査した隣接画素の中から、この変形領域と異なる変形領域に含まれる画素に隣接する隣接画素を、隣接した変形領域間の境界画素として検出する。より具体的には、境界検出部１０ａは、隣接画素を走査する際、隣接画素毎に縦横および斜め方向に隣接する８つの画素が有する領域標識を参照し、互いに異なる領域標識を有する画素を検出した場合、処理対象の隣接画素を境界画素と判定して検出する。
【００９６】
ステップＳ１４５では、特徴量算出部１０ｂは、ステップＳ１４３によって検出された各境界線に対して、境界画素と境界近傍画素とが有する平滑化画素値に基づいて、この境界画素を挟んで隣接した変形領域間の特徴量を算出する。より具体的には、特徴量算出部１０ｂは、境界画素と、この境界画素近傍に位置する境界近傍画素との平滑化画素値の差の平均値を、隣接した変形領域間の特徴量として算出する。ここで、境界近傍画素としては、例えば処理対象の境界画素から、境界線の法線方向に所定画素数離れた画素を選択するとよい。
【００９７】
特徴量算出部１０ｂは、例えば図１１に示すように、隣接した変形領域ＡＲ１，ＡＲ２の境界線Ａ−Ｂの法線方向に、境界線Ａ−Ｂから互いに反対側に所定画素数離れた曲線Ａ’−Ｂ’，Ａ”−Ｂ”を設定する。そして、境界線Ａ−Ｂ上の境界画素毎に、法線方向に対応する曲線Ａ’−Ｂ’上の画素および曲線Ａ”−Ｂ”上の画素との間で、平滑化画素値の画素値差をそれぞれ算出する。特徴量算出部１０ｂは、かかる画素値差を、境界線Ａ−Ｂ上のすべての境界画素に対して算出し、算出したすべての画素値差の平均値を変形領域ＡＲ１，ＡＲ２間の特徴量として算出する。
【００９８】
なお、特徴量算出部１０ｂは、平均値に限らず、画素値差の最大値、最小値、標準偏差等の統計量を特徴量として算出することもできる。また、特徴量算出部１０ｂは、平滑化画素値の画素値差に基づいて特徴量を算出するばかりでなく、例えば隣接した各変形領域の輪郭線の交差角等に基づいて特徴量を算出することもできる。
【００９９】
ステップＳ１４９では、統合判定部１０ｃは、ステップＳ１４７によって特徴量が所定値よりも小さいと判断された場合に、隣接領域群内の隣接した変形領域同士を統合する。このとき、統合判定部１０ｃは、隣接した各変形領域の領域標識のうち、いずれか一方の領域標識によって他方の領域標識を書き換える。なお、ステップＳ１４７における判断は、特徴量が小さい場合、隣接した変形領域間の変化が小さく同一の変形領域であるとみなせることに基づいている。
【０１００】
以上説明したように、本実施の形態１にかかる領域抽出装置１および領域抽出プログラムでは、入力された観測画像に対して、まず平滑化処理を行い、平滑化画像に基づいて対象領域を抽出するようにしているため、観測画像中に含まれるノイズ等の影響を受けることなく安定して高精度に対象領域を抽出することができる。
【０１０１】
また、本実施の形態１にかかる領域抽出装置１および領域抽出プログラムでは、平滑化画素値の大きさ、分布形状等が所定の条件を満足する画素群を初期領域として検出するようにしているため、例えば複数の対象領域が隣接する場合にも、各対象領域に対応する個別の初期領域を確実に検出することができる。
【０１０２】
さらに、本実施の形態１にかかる領域抽出装置１および領域抽出プログラムでは、かかる初期領域の外側に隣接する一連のすべての隣接画素、または一連の隣接画素のうち所定割合以上の各隣接画素に基づいて初期領域を変形し、対象領域を成形するようにしているため、撮像対象の形状が変化する場合でも、撮像対象の状態によらず、撮像対象の輪郭形状に高精度に整合した対象領域を抽出することができる。
【０１０３】
また、本実施の形態１にかかる領域抽出装置１および領域抽出プログラムでは、初期領域検出部８によって各撮像対象に対応する初期領域を検出し、領域変形部９によって各初期領域を変形して変形領域を成形し、領域統合部１０によって隣接した変形領域を統合して対象領域を成形するようにしているため、撮像対象の数、位置等をあらかじめ指定するなどの初期設定を必要とすることなく、全自動的に対象領域を抽出することができる。
【０１０４】
なお、本実施の形態１にかかる領域抽出装置１では、隣接した変形領域を統合する領域統合部１０を備えるものとして説明したが、隣接した変形領域を統合する必要がない、隣接した撮像対象を扱わない等の場合には、必ずしも備えなくてもよい。また、領域統合部１０を備える場合にも、例えば所定の指示情報に応じて領域統合処理を省略可能としてもよい。このように領域統合処理を行わない場合には、領域変形処理後の各変形領域を対象領域とみなし、変形領域データを対象領域データとして領域抽出結果とすればよい。
【０１０５】
また、本実施の形態１にかかる領域抽出装置１および領域抽出プログラムでは、領域統合処理を領域変形処理後に実行するものとして説明したが、領域統合処理を領域変形処理に組み込んで実行するようにしてもよい。この場合、領域変形部９は、各初期領域を順次変形する過程で、隣接する初期領域の検出を随時行い、検出された段階で領域統合処理を行うとよい。
【０１０６】
（実施の形態２）
つぎに、本発明の実施の形態２について説明する。上述した実施の形態１では、平滑化画像に基づいて、領域変形処理と領域統合処理とを行うようにしていたが、この実施の形態２では、平滑化画像に含まれるエッジを検出したエッジ検出画像に基づいて、領域変形処理と領域統合処理とを行うようにしている。
【０１０７】
図１２は、本発明の実施の形態２にかかる領域抽出装置２１の構成を示すブロック図である。図１２に示すように、領域抽出装置２１は、領域抽出装置１の構成をもとに、画像処理部３および制御部６に替えて画像処理部２３および制御部２６を備える。また、画像処理部２３は、画像処理部３の構成をもとに、領域変形部９および領域統合部１０に替えて領域変形部２９および領域統合部３０を備え、新たにエッジ検出部３１を備える。
【０１０８】
また、図１３および図１４は、それぞれ領域変形部２９および領域統合部３０の詳細構成を示すブロック図である。領域変形部２９は、図１３に示すように、領域変形部９の構成をもとに、変形判定部９ｃに替えて変形判定部２９ｃを備える。領域統合部３０は、図１４に示すように、領域統合部１０の構成をもとに、特徴量算出部１０ｂに替えて特徴量算出部３０ｂを備える。領域抽出装置２１のその他の構成は、実施の形態１と同じであり、同一構成部分には同一符号を付している。
【０１０９】
エッジ検出部３１は、平滑部７から出力される平滑化画像を取得し、取得した平滑化画像に含まれるエッジをフィルタ処理によって検出し、検出したエッジを示すエッジ画像を生成する。エッジ検出部３１は、例えばソーベルフィルタ、ラプラシアンフィルタ、プレウィットフィルタを用いてエッジを検出する。また、エッジ検出部３１は、生成したエッジ画像を領域変形部２９および領域統合部３０に出力する。なお、エッジ検出部３１は、エッジ画像を、制御部２６を介して記憶部５に出力して記憶させることもできる。
【０１１０】
領域変形部２９は、領域変形部９と同様の処理を実行する。ただし、領域変形部２９は、領域変形部９が変形判定部９ｃによって平滑部７から平滑化画像を取得していた替わりに、領域変形部２９ｃによってエッジ検出部３１からエッジ画像を取得する。また、領域変形部９が変形判定部９ｃによって、平滑化画素値に基づいて対象領域画像であるか否かの判別処理を行っていた替わりに、領域変形部２９は、変形判定部２９ｃによって、エッジ画像内の各画素が有するエッジ画素値に基づいて、対象領域画素であるか否かの判別処理を行う。
【０１１１】
領域統合部３０は、領域統合部１０と同様の処理を実行する。ただし、領域統合部３０は、領域統合部１０が特徴量算出部１０ｂによって平滑部７から平滑化画像を取得していた替わりに、特徴量算出部３０ｂによってエッジ検出部３１からエッジ画像を取得する。また、領域統合部１０が特徴量算出部１０ｂによって、平滑化画素値に基づいて、隣接した変形領域間の特徴量を算出していた替わりに、領域統合部３０は、特徴量算出部３０ｂによって、エッジ画素値に基づいて特徴量を算出する。
【０１１２】
ここで、領域抽出装置２１が行う処理手順について説明する。図１５は、制御部２６が領域抽出プログラムを実行することによって、領域抽出装置２１が観測画像を処理して表示する領域抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。また、図１６は、図１５に示すエッジ検出処理の処理結果として、エッジ検出部３１が生成するエッジ画像を示す模式図である。なお、図１６は、図４−１に示した平滑化画像から生成されるエッジ画像を例示している。
【０１１３】
図１５に示すように、まず、入力部２、平滑部７および初期領域検出部８は、それぞれ順に、図５に示したステップＳ１０１〜Ｓ１０５と同様に、観測画像の取得（ステップＳ１６１）、平滑化処理（ステップＳ１６３）および初期領域検出処理（ステップＳ１６５）を行う。
【０１１４】
つぎに、エッジ検出部３１は、平滑部７から取得した平滑化画像の中からエッジを検出してエッジ画像を生成するエッジ検出処理を行う（ステップＳ１６７）。このステップＳ１６７では、エッジ検出部３１は、例えば図１６に示すように、図４−１に示した平滑化画像内の各細胞領域のエッジを検出して画像化する。エッジ検出部３１は、生成したエッジ画像を領域変形部２９および領域統合部３０に出力する。なお、ステップＳ１６７とステップＳ１６５との処理順序は、交換してもよい。
【０１１５】
つづいて、領域変形部２９、領域統合部３０および出力部４は、それぞれ順に、図５に示したステップＳ１０７〜Ｓ１１１と同様に、領域変形処理（ステップＳ１６９）、領域統合処理（ステップＳ１７１）および抽出結果の表示（ステップＳ１７３）を行い、その後、制御部２６は、一連の領域抽出処理を終了する。
【０１１６】
ただし、ステップＳ１６９では、領域変形部２９は、ステップ１０７において平滑化画素値に基づいて対象領域画素であるか否かの判断処理を行った替わりに、エッジ画素値に基づいてこの判断処理を行うようにしている。すなわち、変形判定部２９ｃは、初期領域の外側に隣接する一連の隣接画素のうち、輪郭画素との間でエッジ画素値が所定条件を満たす画素を対象領域画素であると判別し、この判別した隣接画素を取り込むように初期領域を膨張変形する。より具体的には、変形判定部２９ｃは、隣接画素と輪郭画素との間でエッジ画素値の画素値差を算出し、算出した画素値差が所定範囲内である場合に、この隣接画素を対象領域画素であると判別する。
【０１１７】
また、変形判定部２９ｃは、隣接画素と輪郭画素との間でエッジ画素値の画素値差を算出し、算出した画素値差が所定範囲を超えている場合には、初期領域に取り込む画素としない。さらに、変形判定部２９ｃは、隣接画素が異なる複数の初期領域と隣接している場合には、この隣接画素を初期領域に取り込む画素としない。換言すると、変形判定部２９ｃは、１つの初期領域のみに隣接する画素であって、算出した画素値差が所定範囲内にある隣接画素を対象領域画素であると判別し、初期領域に取り込む画素とする。
【０１１８】
なお、変形判定部２９ｃは、変形判定部９ｃと同様に、輪郭画素を取り除くことによって初期領域を収縮変形させることもできる。
【０１１９】
一方、ステップＳ１７１では、領域統合部３０は、ステップＳ１０９において平滑化画素値に基づいて、隣接した変形領域間の特徴量を算出した替わりに、エッジ画素値に基づいてこの特徴量を算出するようにしている。すなわち、特徴量算出部３０ｂは、境界画素と境界近傍画素とが有するエッジ画素値に基づいて、この境界画素を挟んで隣接した変形領域間の特徴量を算出する。より具体的には、特徴量算出部３０ｂは、境界画素と、この境界画素近傍に位置する境界近傍画素とのエッジ画素値の差の平均値を、隣接した変形領域間の特徴量として算出する。
【０１２０】
なお、領域抽出装置２１でも、領域抽出装置１と同様に、隣接した変形領域を統合する必要がない場合、隣接した撮像対象を扱わない場合等には、必ずしも領域統合部３０を備えなくてもよい。また、領域統合部３０を備える場合にも、例えば所定の指示情報に応じて領域統合処理を省略可能としてもよい。
【０１２１】
以上説明したように、本実施の形態２にかかる領域抽出装置２１および領域抽出プログラムでは、エッジ画素値に基づいて初期領域の変形および変形領域の統合を行うようにしているため、一層厳密に撮像対象の輪郭形状に整合した対象領域を整形して抽出することができる。
【０１２２】
なお、上述した実施の形態１および２にかかる領域抽出装置で用いた平滑化画素値、エッジ画素値等の画素値には、輝度値、濃淡値、諧調値、強度値等が含まれる。特に、エッジ画素値には、検出したエッジの強度を示すエッジ強度値が含まれる。実施の形態１および２にかかる領域抽出装置は、入力される観測画像の形態に応じて、画素値としての値をかかる各種の値の中から適宜選択して処理することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２３】
【図１】本発明の実施の形態１にかかる領域抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した領域変形部の詳細構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示した領域統合部の詳細構成を示すブロック図である。
【図４−１】図１に示した領域抽出装置に入力される観測画像の一例を示す図である。
【図４−２】図４−１に示した観測画像をもとに生成される初期領域検出画像を示す図である。
【図４−３】図４−１に示した観測画像をもとに生成される領域変形画像を示す図である。
【図４−４】図４−１に示した観測画像をもとに生成される領域統合画像を示す図である。
【図５】図１に示した領域抽出装置が行う処理手順を示すフローチャートである。
【図６−１】図５に示した平滑処理の処理方法を説明する図である。
【図６−２】図５に示した平滑処理の処理方法を説明する図である。
【図７】図５に示した初期領域検出処理の処理方法を説明する図である。
【図８】図５に示した領域変形処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図５に示した領域変形処理の処理方法を説明する図である。
【図１０】図５に示した領域統合処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図５に示した領域統合処理の処理方法を説明する図である。
【図１２】本発明の実施の形態２にかかる領域抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】図１２に示した領域変形部の詳細構成を示すブロック図である。
【図１４】図１２に示した領域統合部の詳細構成を示すブロック図である。
【図１５】図１２に示した領域抽出装置が行う処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１５に示したエッジ検出処理によって生成されるエッジ画像を示す図である。
【符号の説明】
【０１２４】
１，２１    領域抽出装置
２    入力部
３，２３    画像処理部
４    出力部
５    記憶部
６，２６    制御部
７    平滑部
８    初期領域検出部
９，２９    領域変形部
９ａ    標識部
９ｂ    輪郭検出部
９ｃ，２９ｃ    変形判定部
９ｄ    終了判定部
１０，３０    領域統合部
１０ａ    境界検出部
１０ｂ，３０ｂ    特徴量算出部
１０ｃ    統合判定部
３１    エッジ検出部
【図１】
2007041664.tif 000003
【図２】
2007041664.tif 000004
【図３】
2007041664.tif 000005
【図４−１】
2007041664.tif 000006
【図４−２】
2007041664.tif 000007
【図４−３】
2007041664.tif 000008
【図４−４】
2007041664.tif 000009
【図５】
2007041664.tif 000010
【図６−１】
2007041664.tif 000011
【図６−２】
2007041664.tif 000012
【図７】
2007041664.tif 000013
【図８】
2007041664.tif 000014
【図９】
2007041664.tif 000015
【図１０】
2007041664.tif 000016
【図１１】
2007041664.tif 000017
【図１２】
2007041664.tif 000018
【図１３】
2007041664.tif 000019
【図１４】
2007041664.tif 000020
【図１５】
2007041664.tif 000021
【図１６】
2007041664.tif 000022