(57)【要約】【課題】精度の高い画像解析を実施可能な画像処理装置、及び画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理装置１は、被撮像物１０を撮像した撮像画像における被撮像物１０の形状を判定する画像処理装置であって、撮像画像における対象画素の輝度値と、対象画素に隣接する比較画素の輝度値と、に基づいて、対象画素の画素判定値を算出する画素判定値算出手段６１２と、画素判定値に基づいて対象画素に対応した被撮像物１０の形状を判定するエッジ検出手段６１８と、を備えた。【選択図】図１
2016206769.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被撮像物を撮像した撮像画像に基づいて前記被撮像物の形状を判定する画像処理装置であって、
前記撮像画像における第一画素の輝度値と、前記第一画素の周囲の複数の比較画素の輝度値とに基づいて、前記第一画素における輝度変化を示す画素判定値を算出する画素判定値算出手段と、
前記画素判定値に基づいて、前記第一画素に対応した前記被撮像物の形状を判定する画素判定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記画素判定値算出手段は、前記第一画素及び前記比較画素のうち、前記第一画素の輝度値が前記比較画素の輝度値以下である場合に、前記画素判定値として、前記比較画素における輝度値の最小値から前記第一画素の輝度値を減算した前記画素判定値を算出し、前記第一画素の輝度値が前記比較画素における輝度値の最小値より大きい場合に、前記画素判定値として、前記第一画素が前記被撮像物のエッジではない旨を示すフラグ値を設定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記画素判定値算出手段は、前記第一画素の輝度値が前記比較画素における輝度値の最小値よりも大きい場合に、前記フラグ値として、前記比較画素における輝度値の最小値から前記第一画素の輝度値を減算した値に所定のオフセット値を加算した値を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記画素判定値算出手段は、前記第一画素及び前記比較画素のうち、前記第一画素の輝度値が前記比較画素の輝度値以上である場合に、前記画素判定値として、前記第一画素の輝度値から前記比較画素における輝度値の最大値を減算した前記画素判定値を算出し、前記第一画素の輝度値が前記比較画素における輝度値の最大値よりも小さい場合に、前記画素判定値として、前記第一画素が前記被撮像物のエッジではない旨を示すフラグ値を設定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記画素判定値算出手段は、前記第一画素の輝度値が前記比較画素における輝度値の最大値よりも小さい場合に、前記フラグ値として、前記第一画素の輝度値から前記比較画素における輝度値の最大値を減算した値に所定のオフセット値を加算した値を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の画僧処理装置において、
前記比較画素は、前記第一画素に隣接する画素である
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記画素判定値算出手段は、
所定の第一方向に沿って配置される前記第一画素及び第一比較画素に基づいて第一画素判定値を算出し、
前記第一方向と交差する第二方向に沿って配置される前記第一画素及び第二比較画素に基づいて第二画素判定値を算出し、
前記第一画素判定値及び前記第二画素判定値のうち値が小さい一方を前記第一画素に対する前記画素判定値とする
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
被撮像物を撮像した撮像画像に基づいて前記被撮像物の形状を判定する画像処理方法であって、
前記撮像画像における第一画素の輝度値と、前記第一画素の周囲の複数の比較画素の輝度値とに基づいて、前記第一画素における輝度変化を示す画素判定値を算出する画素判定値算出工程と、
前記画素判定値に基づいて、前記第一画素に対応した前記被撮像物の形状を判定する画素判定工程と、を実施する
ことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、エリアカメラ等の撮像手段を用いて被撮像物を撮像し、撮像画像に基づいて、被撮像物の形状を計測する方法及び装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に記載の画像認識方法は、複数の錠剤に対する撮像画像を取得し、その撮像画像をスレッショルドレベルで二値化した後、ノイズ除去、ラベリング処理を実施する。そしてラベリング処理により得られた各ラベルに対してチェインコード化処理を実施することで、各錠剤の外輪郭、錠剤間の隙間の内輪郭を求める。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０７−２００８２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、複数の粒子を撮像した撮像画像において、各粒子の形状や面積を計測する場合、粒子の外輪郭（粒子が存在する位置と存在しない位置との境界；以降エッジと称する場合がある）を正確に判定する必要がある。
しかしながら、撮像画像によっては、第１の粒子の中央部から当該第１の粒子に隣り合う第２の粒子の中央部に向かって輝度変化を観察すると、第１の粒子の中央部から外周部に向かうにしたがって輝度値がなだらかに低下し、輝度値が低い領域（粒子が存在しない領域、又は粒子同士の接点）を挟んで、第２の粒子の中央部に向かって輝度値がなだらかに上昇する場合がある。このように、エッジ近傍の輝度変化がなだらかとなる（コントラストが低い）場合、上記特許文献１の技術では、正確にエッジを判定できない。つまり、各画素の輝度値に基づいて二値化処理を実施すると、コントラストが低い領域に対して閾値を設定することが困難であり、閾値を大きく設定するとエッジを検出できず、閾値を小さく設定するとノイズが増大することで、正確なエッジの位置を検出できない。また、エッジ以外の輝度値が小さい部分が検出されるので、ノイズが増加し、検出精度が低下するとの課題もある。
【０００５】
本発明は、精度の高い画像解析を実施可能な画像処理装置、及び画像処理方法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】
【０００６】
本発明の一適用例に係る画像処理装置は、被撮像物を撮像した撮像画像に基づいて前記被撮像物の形状を判定する画像処理装置であって、前記撮像画像における第一画素の輝度値と、前記第一画素の周囲の複数の比較画素の輝度値とに基づいて、前記第一画素における輝度変化を示す画素判定値を算出する画素判定値算出手段と、前記画素判定値に基づいて、前記第一画素に対応した前記被撮像物の形状を判定する画素判定手段と、を備えることを特徴とする。
ここで、比較画素としては、第一画素と隣接する画素であってもよく、所定距離離れた画素であってもよい。
【０００７】
本適用例では、画素判定値算出手段は、撮像画像における第一画素の輝度値と、第一画素の周囲の複数の比較画素の輝度値とに基づいて、第一画素における画素判定値を算出する。そして、画素判定手段は、算出された画素判定値に基づいて、第一画素に対応する被撮像物の形状を判定する。
このような構成では、撮像画像における各画素の輝度値に基づいて、被撮像物の形状を判定する場合に比べて精度よく形状判定を実施できる。つまり、本適用例では、画素判定値算出手段は、対象となる第一画素の輝度値と、その第一画素の周囲の比較画素とに基づいて、第一画素の輝度変化、つまり、第一画素の輝度値が比較画素の輝度値に対して低く、輝度変化が谷型に変化しているか（輝度値が落ち込んでいるか）を示す画素判定値を算出する。このような画素判定値を用いることで、輝度値がなだらかに変化する画素領域のうちの最も輝度値が落ち込んだ画素を判別することができる。或いは、画素判定値算出手段は、第一画素の輝度値が比較画素の輝度値に対して高く、輝度変化が山型に変化しているかを示す画素判定値を算出する。このような画素判定値を用いることで、輝度値がなだらかに変化する画素領域のうちの最も輝度値が上がりきった画素を判別することができる。このため、例えば被撮像物の形状測定等を行う場合に、各画素の輝度値のみに基づいて被撮像物の形状判定を行う場合等に比べて、精度よく被撮像物の形状を判定でき、また、ノイズの検出も少なくなるので、高精度な画像解析を実現できる。
【０００８】
本適用例の画像処理装置において、前記画素判定値算出手段は、前記第一画素及び前記比較画素のうち、前記第一画素の輝度値が前記比較画素の輝度値以下である場合に、前記画素判定値として、前記比較画素における輝度値の最小値から前記第一画素の輝度値を減算した前記画素判定値を算出し、前記第一画素の輝度値が前記比較画素における輝度値の最小値より大きい場合に、前記画素判定値として、前記第一画素が前記被撮像物のエッジではない旨を示すフラグ値を設定することが好ましい。
【０００９】
本適用例では、比較対象となる第一画素と、その第一画素の周囲の比較画素とにおいて、第一画素の輝度値が比較画素の輝度値以下である場合に、比較画素における輝度値の最小値から第一画素の輝度値を減算した値を画素判定値とする。
一方、第一画素よりも比較画素の輝度値の方が低い場合、第一画素がエッジではない旨を示すフラグ値を設定する。フラグ値としては、例えば、撮像画像（画像データ）における最大階調値（例えば「２５５」）等に設定してもよく、比較画素における最小輝度値から第一画素の輝度値を差し引いた値に最大階調値等のオフセット値を加算した値であってもよい。
これにより、周囲画素と比べて輝度値が落ち込む画素を検出することができ、かつ、ノイズが検出される不都合をも抑制できるため、被撮像物の形状を精度よく検出できる。例えば、粒子等を撮像した画像では、粒子の外輪郭近傍において、輝度値がなだらかに低下し、粒子間等の粒子が存在しない領域で最も輝度値が低下する。したがって、上記のように、輝度値がなだらかに変化する領域において、輝度値が落ち込んでいる画素を検出することで、粒子が存在する領域と粒子が存在しない領域とを精度よく判別できる。
【００１０】
この際、本適用例では、前記画素判定値算出手段は、前記第一画素の輝度値が前記比較画素における輝度値の最小値よりも大きい場合に、前記フラグ値として、前記比較画素における輝度値の最小値から前記第一画素の輝度値を減算した値に所定のオフセット値を加算した値を算出することが好ましい。
本適用例では、上記フラグ値として、比較画素の最小輝度値から第一画素の輝度値を減算した値に対してオフセット値（例えば、最大階調値等）を加算する。すなわち、撮像画像における各画素に対して、比較画素の最小輝度値から第一画素の輝度値を減算する演算処理を実施し、かつ、比較画素の輝度値が第一画素の輝度値よりも小さい画素に対してのみ（算出された値が負である場合のみ）、オフセット値を加算する。このような処理では、例えば、第一画素と比較画素との輝度値を比較する比較処理を省略でき、処理の高速化を図れる。
【００１１】
本適用例の画像処理装置において、前記画素判定値算出手段は、前記第一画素及び前記比較画素のうち、前記第一画素の輝度値が前記比較画素の輝度値以上である場合に、前記画素判定値として、前記第一画素の輝度値から前記比較画素における輝度値の最大値を減算した前記画素判定値を算出し、前記第一画素の輝度値が前記比較画素における輝度値の最大値よりも小さい場合に、前記画素判定値として、前記第一画素が前記被撮像物のエッジではない旨を示すフラグ値を設定することが好ましい。
【００１２】
本適用例では、比較対象となる第一画素と、その第一画素の周囲の比較画素とにおいて、第一画素の輝度値が比較画素の輝度値以上である場合に、第一画素の輝度値から比較画素における輝度値の最大値を減算した値を画素判定値とする。
一方、第一画素よりも比較画素における輝度値の最大値の方が高い場合、第一画素がエッジではない旨を示すフラグ値を設定する。フラグ値としては、例えば、撮像画像（画像データ）における最大階調値（例えば「２５５」）等に設定してもよく、第一画素の輝度値から比較画素における輝度値の最大値を減算した値に最大階調値等のオフセット値を加算した値であってもよい。
本適用例では、対象となる第一画素の輝度値と、比較画素の輝度値とに基づいた画素判定値を算出することで、輝度値がなだらかに変化する画素領域のうちの最も輝度値が上がり込んだ画素を判別する。すなわち、本適用例では、被撮像物における凸状部のエッジで、かつ、当該凸状部近傍でコントラストが低い（輝度変化がなだらかな）撮像画像に対して、精度よく、エッジを検出することが可能となる。本適用例でも、上記適用例と同様、例えば各画素の輝度値のみに基づいて被撮像物の形状判定を行う場合等に比べて、精度よく被撮像物の形状を判定でき、また、ノイズの検出も少なくなるので、高精度な画像解析を実現できる。
【００１３】
本適用例において、前記画素判定値算出手段は、前記第一画素の輝度値が前記比較画素における輝度値の最大値よりも小さい場合に、前記フラグ値として、前記第一画素の輝度値から前記比較画素における輝度値の最大値を減算した値に所定のオフセット値を加算した値を算出することが好ましい。
本適用例においても、上記適用例と同様に、上記フラグ値として、第一画素と比較画素の輝度差に対してオフセット値（例えば、最大階調値等）を加算する。これにより、例えば、第一画素と比較画素との輝度値を比較する比較処理を省略でき、処理の高速化を図れる。
【００１４】
本適用例の画像処理装置において、前記比較画素は、前記第一画素に隣接する画素であることが好ましい。
本適用例では、比較画素として第一画素に隣接する画素を設定する。これにより、隣接する画素間で、輝度変化が谷型又は山型に変化する画素をエッジ候補として検出できる。
【００１５】
本適用例の画像処理装置において、前記画素判定値算出手段は、所定の第一方向に沿って配置される前記第一画素及び第一比較画素に基づいて第一画素判定値を算出し、前記第一方向と交差する第二方向に沿って配置される前記第一画素及び第二比較画素に基づいて第二画素判定値を算出し、前記第一画素判定値及び前記第二画素判定値のうち値が小さい一方を前記第一画素に対する前記画素判定値とすることが好ましい。
エッジの方向と、第一画素及び比較画素の並び方向が同一である場合、エッジ部分であるにも関わらず、第一画素の輝度値が比較画素の輝度値より大きくなる場合もあり、この場合、エッジとして検出できず、検出精度が低下する。また、第一画素とその周囲４方向（例えば上下左右方向）に配置された比較画素とを比較する場合も同様に、エッジ部分であるにもかかわらず、エッジとして検出できない場合がある。
これに対して、本適用例では、第一方向に沿って第一画素判定値を算出し、第二方向に沿って第二画素判定値を算出して、第一画素判定値及び第二画素判定値のうちの最小値を画素判定値とする。つまり、第一画素判定値及び第二画素判定値のうちいずれか一方がエッジに対応した値でない場合でも、他方がエッジに対応した値である場合は、第一画素をエッジとして判定でき、エッジ検出の精度を向上させることができる。
【００１６】
本発明に係る一適用例に係る画像処理方法は、被撮像物を撮像した撮像画像に基づいて前記被撮像物の形状を判定する画像処理方法であって、前記撮像画像における第一画素の輝度値と、前記第一画素の周囲の複数の比較画素の輝度値とに基づいて、前記第一画素における輝度変化を示す画素判定値を算出する画素判定値算出工程と、前記画素判定値に基づいて、前記第一画素に対応した前記被撮像物の形状を判定する画素判定工程と、を実施することを特徴とする。
これらの適用例では、上記適用例と同様に、第一画素の輝度値と、第一画素と隣接する比較画素の輝度値とに基づいて、第一画素における画素判定値を算出し、その画素判定値に基づいて、第一画素に対応する被撮像物の形状を判定する。よって、輝度値がなだらかに変化する場合でも、被撮像物の形状を精度よく判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図２】実施形態の画像処理方法を示すフローチャート。
【図３】本実施形態の撮像工程において撮像された撮像画像の一例を示す図。
【図４】撮像画像における輝度変化を示す図。
【図５】本実施形態の第一画素判定値及び第二画素判定値の算出方法を説明するための図。
【図６】本実施形態において、撮像画像に対して縦方向フィルターを適用した際の第一画素判定値画像の一例を示す図。
【図７】本実施形態において、撮像画像に対して横方向フィルターを適用した際の第二画素判定値画像の一例を示す図。
【図８】本実施形態において、最小値合成を実施した際の最小値合成画像の一例を示す図。
【図９】本実施形態において、二値化処理により得られた二値化画像の一例を示す図。
【図１０】本実施形態のラベリング処理を説明するための図。
【図１１】本実施形態において、ノイズ除去処理により得られるノイズ処理画像の一例を示す図。
【図１２】本実施形態において、細線化処理により得られる細線化処理画像の一例を示す図。
【図１３】本実施形態において、孤立点除去処理により得られる孤立点除去後画像の一例を示す図。
【図１４】本実施形態において、膨張処理後に得られる膨張処理画像の一例を示す図。
【図１５】本実施形態において、撮像画像と膨張画像とを重ね合せたエッジ検出画像の一例を示す図。
【図１６】本実施形態において、粒子領域をラベリングした処理画像の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は本発明に係る一実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
本実施形態の画像処理装置１は、被撮像物１０を撮像し、撮像画像に基づいて被撮像物１０の外輪郭を検出する装置であり、特に、撮像画像において被撮像物１０の外輪郭近傍における輝度がなだらかに変化する場合に有効となる。なお、本実施形態では、粒子を被撮像物１０として粒子に対応した画素と粒子が存在しない位置に対応した画素とを判別し、各粒子の外輪郭をエッジとして検出する例について説明する。
【００１９】
［画像処理装置の構成］
本実施形態の画像処理装置１では、被撮像物１０は、ＸＹステージ２上に載置され、平面的に移動可能に構成されている。画像処理装置１は、顕微鏡４、撮像部５、コンピューター６、表示装置７を備えている。
顕微鏡４は、被撮像物１０を拡大して撮像部５で撮影するために設けられており、被撮像物１０の形状測定に十分な倍率を有するものが用いられている。なお、本実施形態では、微小な粒子を被撮像物１０とするため、顕微鏡４が設けられるが、これに限定されず、被撮像物１０のサイズによっては顕微鏡４が設けられない構成などとしてもよい。
【００２０】
撮像部５は、顕微鏡４を介して被撮像物１０を撮影するＣＣＤカメラ等の撮像手段であり、撮像画像をコンピューター６に出力する。
コンピューター６は、撮像部５を制御し、撮像画像に基づいて被撮像物１０である粒子の外輪郭（エッジ）を検出する。表示装置７は、コンピューター６に接続された液晶ディスプレイなどの表示装置である。
【００２１】
コンピューター６は、例えばＣＰＵ（Central Proccessing Unit）等の演算部６１と、ハードディスクやメモリー等の記憶部６２とを備えている。記憶部６２は、画像処理装置を制御するための各種プログラムや各種データが記憶する。演算部６１は、記憶部６２に記憶されたプログラムを読み出し実行することで、図１に示すように、画像取得手段６１１と、画素判定値算出手段６１２と、二値化手段６１３と、ラベリング手段６１４と、ノイズ除去手段６１５と、細線化手段６１６と、孤立点除去手段６１７と、エッジ検出手段６１８（画素判定手段）として機能する。
【００２２】
画像取得手段６１１は、撮像部５を制御して被撮像物１０の撮像画像を取得する。
画素判定値算出手段６１２は、取得した各画素の輝度値に基づいて、各画素に対する画素判定値を算出する。ここで、画素判定値は、撮像画像における１つの画素を対象画素とし、対象画素（第一画素）の輝度値と、対象画素に隣接する画素（比較画素）の輝度値により算出される値である。
より具体的には、画素判定値算出手段６１２は、縦方向フィルター６１２Ａと、横方向フィルター６１２Ｂと、最小値合成手段６１２Ｃと、を備えている。
縦方向フィルター６１２Ａは、取得した撮像画像の縦方向（Ｙ方向）に沿って隣接する画素に基づいて対象画素の第一画素判定値を算出する。
横方向フィルター６１２Ｂは、取得した撮像画像において、上記Ｙ方向と交差する横方向に沿って隣接する複数画素に基づいて対象画素の第二画素判定値を算出する。なお、本実施形態では、横方向はＹ方向に直交するＸ方向とする。
最小値合成手段６１２Ｃは、各画素に対して算出された第一画素判定値と第二画素判定値とのうち小さい一方を選択して、当該画素の画素判定値とする。
【００２３】
二値化手段６１３は、画素判定値算出手段６１２により算出された各画素の画素判定値を、所定の閾値に基づいて二値化処理する。つまり、各画素の画素判定値を画素値（階調）とした処理画像に対して、二値化処理する。
ラベリング手段６１４は、隣接する画素の画素値が同じであるか否かを判定し、同じである場合に同一グループとしてラベリングする（ラベリング処理）。
ノイズ除去手段６１５は、ラベリングされた処理画像から、エッジ以外の領域をノイズとして除去する。
【００２４】
細線化手段６１６は、ノイズ除去された処理画像のエッジ候補領域に対して、細線化処理を実施する。
孤立点除去手段６１７は、エッジ候補領域から連続し、かつ端点が途切れている（他のエッジ候補領域に接続されない）孤立点を検出して、当該孤立点を除去する。
エッジ検出手段６１８は、細線化処理された処理画像の細線化部分を、エッジに対応した幅寸法で膨張処理し、エッジを検出する。また、エッジ以外をラベリングすることで、粒子に対応する画素領域を検出する。
なお、各種機能の具体的な処理については後述する。
【００２５】
［画像処理方法］
次に、本実施形態の画像処理装置１による画像処理方法について説明する。
図２は、本実施形態の画像処理方法を示すフローチャートである。
まず、被撮像物１０がＸＹステージ２にセットされると、コンピューター６の画像取得手段６１１は、被撮像物１０の画像を撮像部５で撮影し、その撮像画像１００を取得する（取り込む）撮像工程を実施する（ステップＳ１）。図３は、ステップＳ１において取得された撮像画像１００の一例である。この撮像画像１００は、図示しないＡ／Ｄ変換器により、例えば２５６階調（８ビット）のデジタルデータとして、コンピューター６に取り込まれる。取得された撮像画像１００は、記憶部６２に記憶される。
【００２６】
図４は、撮像画像の一部の画素領域に対する輝度変化を示す図である。具体的には、図３におけるIV-IV線に沿った画素の輝度値の変化を示している。
図４に示すように、本実施形態では、撮像画像１００におけるエッジ部近傍（粒子の外周縁近傍）において、輝度値がなだらかに変化する。このように、輝度値がなだらかに変化する場合、各画素の輝度値を単純に二値化してエッジを検出すると、二値化時の閾値によって、エッジの検出精度が低下する。例えば、閾値が大きい場合では、エッジ候補となる画素が多すぎてエッジの誤検出を招き、閾値が小さい場合では、エッジ部分を検出できない場合がある。また、エッジ以外の領域でも輝度値が小さいことで、エッジとして検出される可能性があり、ノイズが増大して検出精度が低下する。
そこで、本実施形態では、隣接する画素同士において、最も輝度値が落ち込む画素を検出することで、上記のエッジの検出精度を向上させる。
【００２７】
すなわち、本実施形態では、ステップＳ１の後、画素判定値算出手段６１２は、取得された撮像画像１００の各画素に対して、以下のように、画素判定値を算出する（画素判定値算出工程）。
まず、画素判定値算出手段６１２は、撮像画像に対して縦方向フィルター６１２Ａを適用して第一画素判定値を算出する第一フィルタリング処理（ステップＳ２）、及び、撮像画像に対して横方向フィルター６１２Ｂを適用して第二画素判定値を算出する第二フィルタリング処理（ステップＳ３）を実施する。なお、図２では、ステップＳ２の後にステップＳ３を実施しているが、ステップＳ３の後にステップＳ２を実施してもよく、同時に実施してもよい。
【００２８】
図５は、第一画素判定値及び第二画素判定値の算出方法を説明するための図である。この図５は、撮像画像１００の一部の画素領域を示しており、（Ａ）は、第一画素判定値の算出に用いられる画素Ａ，Ｂ，Ｐの位置関係を示し、（Ｂ）は、第二画素判定値の算出に用いられる画素Ｃ，Ｄ，Ｐの位置関係を示す。
ステップＳ２では、縦方向フィルター６１２Ａは、撮像画像１００の各画素１１０のうちの１画素を対象画素Ｐとし、対象画素Ｐ（本発明における第一画素）の縦方向（Ｙ方向）に隣接する２画素をそれぞれ比較画素Ａ，Ｂ（本発明における第一比較画素）とし、これらの対象画素Ｐの輝度値ｐ、及び比較画素Ａの輝度値ａ、比較画素Ｂの輝度値ｂに基づいて、下記式（１）（２）により、対象画素Ｐに対する第一画素判定値ｑ１を算出する。なお、ｍｉｎ（ｌ，ｍ）は、ｌ，ｍのうちの最小値を示す。
【００２９】
［数１］
（ｍｉｎ（ａ，ｂ）≧ｐの場合）
ｑ１＝ｍｉｎ（ａ，ｂ）−ｐ  …（１）
（ｍｉｎ（ａ，ｂ）＜ｐの場合） 
ｑ１＝ｍｉｎ（ａ，ｂ）−ｐ＋２５６…（２）
【００３０】
つまり、縦方向フィルター６１２Ａは、輝度値ｐが、輝度値ａ，ｂのうちの最小値以下である場合（輝度値ａ，ｂ，ｐにおいて輝度値ｐが最小値である場合）は、輝度値ａ，ｂのうちの最小値から輝度値ｐを引いた値を第一画素判定値ｑ１として算出する。
また、縦方向フィルター６１２Ａは、輝度値ｐが、輝度値ａ，ｂのうちの最小値よりも大きい場合（輝度値ａ，ｂ，ｐにおいて輝度値ｐが最小値ではない場合）は、輝度値ａ，ｂのうちの最小値から輝度値ｐを引いた値に、オフセット値として最大階調である２５６を加算した値を第一画素判定値ｑ１として算出する。
そして、縦方向フィルター６１２Ａは、上記の処理を撮像画像１００の各画素１１０に対して適用し、各画素１１０に対する第一画素判定値ｑ１を算出する。
【００３１】
図６は、撮像画像１００に対して縦方向フィルター６１２Ａを適用した際の処理画像（第一画素判定値画像１０１）である。この第一画素判定値画像１０１は、各画素の第一画素判定値ｑ１を階調値とした画像である。
撮像画像１００に対して縦方向フィルター６１２Ａを適用することで、図６に示すように、縦方向の輝度変化に対してエッジ候補領域を精度よく検出することができる。すなわち、縦方向フィルター６１２Ａは、エッジが横方向に存在する場合に、精度よくエッジ候補領域を検出することが可能となる。
【００３２】
ステップＳ３では、横方向フィルター６１２Ｂは、対象画素Ｐの横方向（Ｘ方向）に隣接する２画素をそれぞれ比較画素Ｃ，Ｄ（本発明における第二比較画素）とし、輝度値ｐ、及び比較画素Ｃの輝度値ｃ、比較画素Ｄの輝度値ｄに基づいて、下記式（３）（４）により、対象画素Ｐに対する第二画素判定値ｑ２を算出する。
【００３３】
［数２］
（ｍｉｎ（ｃ，ｄ）≧ｐの場合）
ｑ２＝ｍｉｎ（ｃ，ｄ）−ｐ  …（３）
（ｍｉｎ（ｃ，ｄ）＜ｐの場合） 
ｑ２＝ｍｉｎ（ｃ，ｄ）−ｐ＋２５６…（４）
【００３４】
つまり、横方向フィルター６１２Ｂは、輝度値ｐが、輝度値ｃ，ｄのうちの最小値以下である場合（輝度値ｃ，ｄ，ｐにおいて輝度値ｐが最小値である場合）は、輝度値ｃ，ｄのうちの最小値から輝度値ｐを引いた値を第二画素判定値ｑ２として算出する。
また、横方向フィルター６１２Ｂは、輝度値ｐが、輝度値ｃ，ｄのうちの最小値よりも大きい場合（輝度値ｃ，ｄ，ｐにおいて輝度値ｐが最小値ではない場合）は、輝度値ｃ，ｄのうちの最小値から輝度値ｐを引いた値に、オフセット値として最大階調である２５６を加算した値を第二画素判定値ｑ２として算出する。
そして、横方向フィルター６１２Ｂは、上記の処理を撮像画像１００の各画素１１０に対して適用し、各画素１１０に対する第二画素判定値ｑ２を算出する。
【００３５】
図７は、撮像画像１００に対して横方向フィルター６１２Ｂを適用した際の処理画像（第二画素判定値画像１０２）の一例である。この第二画素判定値画像１０２は、各画素の第二画素判定値ｑ２を階調値とした画像である。
撮像画像１００に対して横方向フィルター６１２Ｂを適用することで、図７に示すように、横方向の輝度変化に対してエッジ候補領域を精度よく検出することができる。すなわち、横方向フィルター６１２Ｂは、縦方向フィルター６１２Ａにより検出されない縦方向のエッジを精度よくエッジ候補領域を検出することが可能となる。
【００３６】
上記ステップＳ２，Ｓ３の後、最小値合成手段６１２Ｃは、各画素に対して算出された第一画素判定値ｑ１及び第二画素判定値ｑ２のうちの小さい一方を画素判定値ｑとして選択する（ステップＳ４）。
図８は、最小値合成を実施した際の最小値合成画像１０３の一例を示す図である。この最小値合成画像１０３は、各画素の画素判定値ｑを階調値として示した画像である。
本実施形態では、ステップＳ２及びステップＳ３により得られた第一画素判定値ｑ１及び第二画素判定値ｑ２のうちの小さい一方を画素判定値とすることで、図８に示すように、エッジ候補領域を精度よく検出できる。
つまり、例えば対象画素Ｐの周囲４画素と対象画素Ｐとに基づいて画素判定値を算出する場合、対象画素がエッジ候補領域として認識されない可能性がある。例えば、対象画素Ｐの位置に横方向に沿うエッジが存在する場合、横方向に沿った比較画素Ｃ，Ｄの輝度値ｃ，ｄのいずれかが輝度値ｐよりも小さい場合、オフセット値が加算されてしまうため、画素判定値としては大きい値（エッジ候補領域と判定されない値）が算出される。
これに対して、撮像画像１００に対して、縦方向フィルター６１２Ａ及び横方向フィルター６１２Ｂをそれぞれ個別に適用して最小値合成処理を実施する場合、いずれか一方のフィルターによりエッジ候補領域が検出されていれば、エッジ候補領域として検出することができるので、上記のような周囲４画素に基づいた画素判定値の算出に比べて検出精度が向上する。
【００３７】
ステップＳ４の後、二値化手段６１３は、二値化処理を実施する（ステップＳ５）。
図９は、二値化処理により得られた二値化画像１０４の一例を示す図である。
すなわち、二値化手段６１３は、図８に示すような最小値合成画像１０３の各画素を、所定の閾値を用いて二値化し、図９に示すような二値化画像１０４を得る。
【００３８】
ステップＳ５の後、ラベリング手段６１４は、二値化画像１０４の各画素の値に基づいて、ラベリング処理を実施する（ステップＳ６）。
図１０は、ラベリング処理を説明するための図である。
二値化画像１０４は、図１０（Ａ）に示すように、エッジ候補領域の画素１１０の画素値を例えば「１」とし、エッジ候補領域外の画素１１０の画素値を例えば「０」とした画像となる。ステップＳ６では、ラベリング手段６１４は、隣接する画素において、画素値が同じである場合に同一のグループとしてまとめ、各グループに個別のＩＤを割り振る。これにより、図１０（Ｂ）に示すように、各エッジ候補領域（二値化画像１０４において、画素値が例えば「１」となる画素領域）をそれぞれ個別に識別することが可能となる。
【００３９】
この後、ノイズ除去手段６１５は、ラベリング処理が適用された二値化画像１０４に対してノイズ除去処理を実施する（ステップＳ７）。図１１は、ノイズ除去処理により得られるノイズ処理画像１０５の一例を示す図である。
本実施形態では、粒子を被撮像物１０とし、粒子が存在する位置と、粒子が存在しない位置との境界に対応する画素をエッジ候補領域１１１として検出し、それ以外の領域をエッジ候補領域１１１から除外する。したがって、エッジ候補領域１１１は、二値化画像１０４の外周の４辺に接続される領域となる。
よって、このステップＳ７では、ノイズ除去手段６１５は、ステップＳ６によりラベリングされた各エッジ候補領域のグループのうち、二値化画像１０４の４辺全てと接続されていないグループをエッジ候補領域から除外する。これにより、図１１に示すように、画像の４辺に接続されたエッジ候補領域１１１を検出できる。
【００４０】
次に、細線化手段６１６は、細線化処理を実施する（ステップＳ８）。
図１２（Ａ）（Ｂ）は、細線化処理により得られる細線化処理画像１０６の一例を示す図である。
本実施形態では、粒子の外周縁をエッジとして検出するが、ステップＳ７により検出されたエッジ候補領域１１１は、粒子の外周縁より内側の輝度値が落ち込んだ部位領域も含まれる。従って、ステップＳ８では、当該粒子の外周縁より内側を除外するために、エッジ候補領域１１１に対して細線化処理を実施し、図１２（Ａ）に示すように、エッジ候補領域１１１の線幅方向における中心点を結ぶ中心線１１２を検出する。なお、細線化処理としては、公知の細線化アルゴリズム（細線化フィルター）を適用できる。
【００４１】
この後、孤立点除去手段６１７は、孤立点除去処理を実施する（ステップＳ９）。
図１３は、孤立点除去処理により得られる孤立点除去後画像１０７の一例を示す図である。
細線化処理画像１０６には、図１２（Ｂ）に示すように、中心線１１２の他に粒子内部に向かう孤立点１１３が含まれる。このような孤立点１１３は、中心線１１２に接続され、かつ中心線１１２と接続される側とは反対側の端点が途切れており、他の中心線１１２に接続されていない。すなわち、孤立点除去手段６１７は、ステップＳ８により検出された中心線１１２のうち、画像の４辺に接続された部位以外で、他の線に接続されていない中心線１１２の端点を検出し、当該中心線１１２の端点から、基端点（中心線１１２の分岐点）までを孤立点１１３として検出し、当該検出された孤立点１１３を除去する。これにより、図１３に示すような孤立点除去後画像１０７が得られる。
【００４２】
次に、エッジ検出手段６１８は、例えば膨張フィルターを適用して中心線１１２を膨張させる（ステップＳ１０）。
図１４は、膨張処理により得られる膨張処理画像１０８の一例を示す図である。また、図１５は、撮像画像１００と膨張処理画像１０８とを重ね合せたエッジ検出画像１０９の一例を示す図である。
ステップＳ１０では、エッジ検出手段６１８は、所定の線幅となるように、中心線１１２の線幅を膨張させる。これにより、図１４に示すようなエッジ領域１１４が得られる。
なお、膨張させる線幅としては、例えば観察対象の粒子の種類や状態、又はユーザーの設定入力により適宜変更することが可能となる。
また、エッジ検出手段６１８は、中心線１１２を膨張処理した際のエッジ領域１１４を粒子が存在しない領域として検出する。すなわち、エッジ領域１１４とそれ以外の領域との境界線が、粒子のエッジ（外周縁）として検出される。また、撮像画像１００と膨張処理画像１０８を重ね合せることで、図１５に示すように、撮像画像１００に対して、各粒子の外周縁であるエッジと、粒子が存在しない領域とを精度よく判別することができる。
【００４３】
この後、ラベリング手段６１４により、ラベリング処理を実施する（ステップＳ１１）。
図１６は、粒子に対応した領域をラベリング処理した処理画像１２０の一例を示す図である。ステップＳ１１により、膨張処理画像１０８（又はエッジ検出画像１０９）におけるエッジ領域１１４以外の粒子領域１１５をラベリング処理することで、図１６に示すように、粒子が存在しない領域（エッジ領域１１４）と、粒子が存在する領域（粒子領域１１５）とを高精度に識別することが可能となり、かつ、各粒子領域１１５に対してそれぞれ個別にＩＤを割り振ることで、各粒子領域１１５を個別に識別することが可能となる。
【００４４】
［本実施形態の作用効果］
本実施形態では、撮像画像における対象画素Ｐと、その対象画素Ｐに隣接する比較画素Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとの輝度値に基づいて、対象画素Ｐに対する画素判定値ｑを算出し、当該画素判定値ｑに基づいて撮像画像における対象画素Ｐに対応した粒子の形状を検出する。
このため、輝度値がなだらかに変化する撮像画像において、その輝度値の変化に基づいた画素判定値ｑを算出することができ、例えば対象画素Ｐの輝度値のみでは検出できなかったエッジを、精度よく検出することができる。これにより、各粒子の外輪郭を高精度に検出でき、粒子サイズや粒子形状を精度よく測定することができる。
【００４５】
本実施形態では、画素判定値算出手段６１２は、縦方向フィルター６１２Ａにより第一画素判定値ｑ１を算出し、横方向フィルター６１２Ｂにより第二画素判定値ｑ２を算出し、最小値合成手段６１２Ｃにより、第一画素判定値ｑ１及び第二画素判定値ｑ２のうちの小さい一方を対象画素Ｐの画素判定値ｑとして選択する。
このため、対象画素Ｐがエッジに対応する画素であり、当該エッジが横方向に沿って存在する場合では、縦方向フィルター６１２Ａにより精度よく当該エッジをエッジ候補領域１１１として検出できる。また、エッジが横方向に沿って存在する場合では、横方向フィルター６１２Ｂにより精度よく当該エッジをエッジ候補領域１１１として検出できる。そして、これらの第一画素判定値ｑ１及び第二画素判定値ｑ２のうち、値が小さい方を画素判定値ｑとして選択することで、縦方向フィルター６１２Ａ及び横方向フィルター６１２Ｂのうちのいずれか一方がエッジ候補領域１１１として検出できなかった場合でも、対象画素Ｐをエッジ候補領域１１１として検出することができ、エッジ候補領域１１１の検出漏れを抑制できる。すなわち、エッジ候補領域１１１を高精度に検出することができる。これにより、エッジ検出手段６１８によるエッジ検出時において、エッジの検出漏れを抑制でき、精度よく粒子のエッジを検出できる。
【００４６】
本実施形態では、縦方向フィルター６１２Ａは、式（１）（２）に基づいて、第一画素判定値ｑ１を算出し、横方向フィルター６１２Ｂは、式（３）（４）に基づいて、第二画素判定値ｑ２を算出する。
すなわち、本実施形態では、対象画素Ｐの輝度値ｐと、比較画素Ａ，Ｂの輝度値ａ，ｂ（又は比較画素Ｃ，Ｄの輝度値ｃ，ｄ）とにおいて、輝度値ｐが輝度値ａ，ｂ（又は輝度値ｃ，ｄ）以下であり、輝度変化がなだらかである場合、画素判定値ｑは小さくなる。一方、輝度値ｐよりも輝度値ａ，ｂ（又は輝度値ｃ，ｄ）が低い場合、式（２）（４）に示すように、最大階調値「２５６」が加算されることで、画素判定値ｑが比較的大きい値になり、この場合、二値化処理を実施することで、エッジ候補領域１１１として検出されないことになる。これにより、輝度値が周囲画素と比べて最も落ち込んでいる場合に、対象画素Ｐをエッジ候補領域１１１として判定することができ、輝度変化がなだらかである場合でも、高精度にエッジを検出することができる。
また、輝度値ｐが、輝度値ａ，ｂ（又は輝度値ｃ，ｄ）より小さくても、その輝度差が大きい場合では、画素判定値ｑは比較的大きな値となる。すなわち、対象画素Ｐの輝度値ｐがノイズ等の影響により大きくなった場合では、対象画素Ｐがエッジ候補領域１１１として検出されない。これにより、ノイズの影響を抑制したエッジ検出を実施できる。
【００４７】
さらに、本実施形態では、輝度値ｐよりも輝度値ａ，ｂ（又は輝度値ｃ，ｄ）が低い場合に、式（２）（４）に示すように、輝度値ａ，ｂ（又は輝度値ｃ，ｄ）のうちの小さい方の値から輝度値ｐを減算し、さらに、最大階調値「２５６」を加算する。つまり、本実施形態では、全画素に対して、輝度値ａ，ｂ（又は輝度値ｃ，ｄ）のうちの小さい方の値から輝度値ｐを減算し、輝度値ｐよりも輝度値ａ，ｂ（又は輝度値ｃ，ｄ）が低い場合（値が負値になった場合）のみ、「２５６」を加算する。
これにより、例えば、画素判定値算出手段６１２の各フィルター６１２Ａ，６１２Ｂにおいて、輝度値ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｐの大小関係を比較することなく、容易に画素判定値ｑを算出することができ、処理の高速化を図ることができる。
【００４８】
本実施形態では、ステップＳ６において、各エッジ候補領域１１１に対してラベリング処理を実施してグループ分けし、ステップＳ７において、二値化画像１０４の４辺に接続されたグループのエッジ候補領域１１１を検出する。
これにより、粒子の内部に位置するエッジ候補領域１１１（ノイズ）を除外することができ、エッジ検出精度を向上させることができる。
【００４９】
本実施形態では、ステップＳ８の細線化処理により、エッジ候補領域１１１の幅方向の中心点を結んだ中心線１１２を検出する。これにより、粒子内の外周縁近傍の輝度値の落ち込んだ領域をエッジ候補領域１１１から外すことができる。また、その後、ステップＳ１０の膨張処理により、粒子の種類は形状、状態等に応じた線幅に中心線１１２の線幅を膨張させることで、図１５に示すように、各粒子のエッジを高精度に検出することができる。
【００５０】
本実施形態では、ステップＳ９の孤立点除去処理により、中心線１１２のうち、他の中心線１１２に接続されていない端点を含む孤立点１１３を検出して除去する。これにより、粒子の外周縁より内側がエッジとして検出される不都合を抑制でき、より精度よく粒子の外周縁（エッジ）を検出することができる。
【００５１】
［変形例］
なお、本発明は上述の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良、及び各実施形態を適宜組み合わせる等によって得られる構成は本発明に含まれるものである。
【００５２】
上記実施形態では、対象画素Ｐに隣接する画素を比較画素Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとしたが、これに限定されない。
例えば、対象画素Ｐから所定距離（例えば１０画素）離れた画素を比較画素として設定してもよい。具体的には、例えば対象画素Ｐから＋Ｙ側に１０画素離れた比較画素Ａ，−Ｙ側に１０画素離れた比較画素Ｂ、＋Ｙ側に１０画素離れた比較画素Ｃ，−Ｙ側に１０画素離れた比較画素Ｄを設定してもよい。
【００５３】
この場合、エッジの誤検出をより効果的に抑制でき、より精度の高いエッジ検出を実施できる。つまり、対象画素Ｐに隣接する画素を比較画素Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとして設定する場合、対象画素Ｐ及び比較画素Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが同一輝度値である場合でもエッジとして検出される。例えば、輝度値が高い画素領域や、輝度値がなだらかに変化している途中の領域等では、輝度値が落ち込んだ領域ではなくても、隣接する画素において輝度値が同一となる場合がある。このような場合に、対象画素をエッジとして判定すると、誤検出となってしまう。上記実施形態では、ステップＳ７〜Ｓ９のノイズ除去工程、細線化工程、及び孤立点除去工程によりノイズ成分を除去しているので、エッジ誤検出が抑制されているが、ステップＳ２〜Ｓ４によるフィルタリング処理により検出されるエッジ候補画素の数が増大することで、ステップＳ７〜Ｓ９の処理負荷が増大してしまう。これに対して、上記のように、対象画素Ｐから所定距離離れた画素を比較画素とすることで、対象画素に隣接する画素が同一輝度値である場合に、当該対象画素をエッジとして検出する不都合を抑制でき、誤検出による精度低下を抑制できる。また、ステップＳ２〜Ｓ４によるフィルタリング処理により検出されたエッジ候補の画素数も減少するので、その後工程における各種処理の処理負荷も軽減され、迅速かつ精度の高いエッジ検出を実施できる。
【００５４】
上記実施形態では、粒子を被撮像物１０として、粒子の外形やサイズを測定するために、各粒子の外周縁をエッジとして検出する例を示したが、これに限定されない。例えば、基板等の被測定物に存在する凹部等の欠陥を検出することもできる。すなわち、欠陥周辺において、輝度値がなだらかに変化する場合では、各画素の輝度値のみに基づいて欠陥を検出する場合では、検出精度が低下する。これに対して、本発明のように、対象画素と、対象画素に隣接する比較画素に基づいた画素判定値を算出することで、輝度値がなだらかに変化する場合でも、欠陥部分を高精度に検出することができる。
また、その他、基板の形状検査等にも用いることができる。例えば、表面に凹溝や凸状の壁部等の凹凸部が設けられた基板において、凹凸部の高さがベース面に対してなだらかに変化する場合、撮像画像においても、輝度値がなだらかに変化する。このような場合でも、本発明を適用することで、基板の凹凸部の形状を高精度に解析することができる。
【００５５】
上記実施形態では、粒子の外周縁をエッジとして測定するために、輝度値が落ち込んでいる領域をエッジ候補領域１１１として検出した。
これに対して、例えば、基板に対して形成された凸部の形状を計測する場合等では、輝度値が高い領域をエッジ候補領域として検出してもよい。
この場合、縦方向フィルターは、下記式（５）〜（８）に基づいて、第一画素判定値を算出する。
【００５６】
［数３］
（ｍａｘ（ａ，ｂ）≦ｐの場合）
ｑ１＝ｐ−ｍａｘ（ａ，ｂ）  …（５）
（ｍａｘ（ａ，ｂ）＞ｐの場合） 
ｑ１＝ｐ−ｍａｘ（ａ，ｂ）＋２５６…（６）
（ｍａｘ（ｃ，ｄ）≦ｐの場合）
ｑ２＝ｐ−ｍａｘ（ｃ，ｄ）  …（７）
（ｍａｘ（ｃ，ｄ）＞ｐの場合） 
ｑ２＝ｐ−ｍａｘ（ｃ，ｄ）＋２５６…（８）
【００５７】
つまり、縦方向フィルターは、対象画素Ｐ及び比較画素Ａ，Ｂにおいて、輝度値ｐが最大値である場合に、輝度値ｐから輝度値ａ，ｂの最大値を引いた値を第一画素判定値ｑ１とし、輝度値ａ，ｂのいずれかが最大値である場合に、輝度値ｐから輝度値ａ，ｂの最大値を引いた値にオフセット値を加算した第一画素判定値ｑ１を算出する。
また、横方向フィルターにおいても同様に、対象画素Ｐ及び比較画素Ｃ，Ｄにおいて、輝度値ｐが最大値である場合に、輝度値ｐから輝度値ｃ，ｄの最大値を引いた値を第二画素判定値ｑ２とし、輝度値ｃ，ｄのいずれかが最大値である場合に、輝度値ｐから輝度値ｃ，ｄの最大値を引いた値にオフセット値を加算した第二画素判定値ｑ２を算出する。
この後、最小値合成手段により、第一画素判定値及び第二画素判定値のうちの値が小さい方を選択して、対象画素Ｐに対する画素判定値とすればよい。
【００５８】
また、式（１）〜（８）による画素判定値の算出に限られない。例えば、縦方向フィルターは、画素Ｐ，Ａ，Ｂにおいて、輝度値ｐが最小値である場合に、輝度値ｐの値を第一画素判定値ｑ１とし、輝度値ａ，ｂのいずれかが最小値である場合に、対象画素Ｐがエッジでない旨を示すフラグ値（例えば、式（２））を算出してもよい。横方向フィルターにおいても同様である。この場合では、輝度が落ち込んでいる画素に対する画素判定値として、撮像画像における画素の輝度値（生データ）が採用されることになる。よって、二値化処理において、適切な閾値を設定することで、例えば粒子内部の凹み等を除外することができる。
【００５９】
さらに、被撮像物における凸状部の頂点等、輝度値が高いエッジを検出する場合では、縦方向フィルターは、画素Ｐ，Ａ，Ｂにおいて、輝度値ｐが最大値である場合に、輝度値ｐの値を第一画素判定値とし、輝度値ａ，ｂのいずれかが最大値である場合に、輝度値ａ，ｂの最大値から輝度値ｐを引いた値（フラグ値）を第一画素判定値として算出してもよい。横方向フィルターにおいても同様である。この場合では、第一画素判定値及び第二画素判定値のうちの大きい一方を選択して、対象画素Ｐの画素判定値とすることができる。
【００６０】
上記実施形態では、式（２）（４）に示すように、輝度値ｐよりも輝度値ａ，ｂ（輝度値ｃ，ｄ）が小さい場合、輝度値ａ，ｂ（輝度値ｃ，ｄ）の最小値から輝度値ｐを減算し、オフセット量として最大階調値「２５６」を加算する例を示したが、これに限定されない。例えば、オフセット量として、最大階調値に近い「２５０」等の値を用いてもよい。
さらに、上記実施形態では、オフセット量を加算して、対象画素Ｐがエッジ候補領域１１１ではない旨のフラグ値を設定したが、これに限定されない。例えば、画素判定値算出手段６１２の各フィルター６１２Ａ，６１２Ｂは、輝度値ｐよりも輝度値ａ，ｂ（輝度値ｃ，ｄ）が小さい場合に、対象画素Ｐの第一画素判定値ｑ１及び第二画素判定値ｑ２として所定値（例えば２５５）を設定してもよい。
【００６１】
上記実施形態では、画素判定値算出手段６１２は、Ｙ方向に沿って隣接する対象画素Ｐ及び比較画素Ａ，Ｂにより第一画素判定値ｑ１を算出する縦方向フィルター６１２Ａ、及び、Ｙ方向に隣接するＸ方向に沿って隣接する対象画素Ｐ及び比較画素Ｃ，Ｄにより第二画素判定値ｑ２を算出する横方向フィルター６１２Ｂを例示したがこれに限定されない。
例えば、画素判定値算出手段６１２は、Ｙ方向に沿って隣接する対象画素Ｐ及び比較画素Ａ，Ｂにより第一画素判定値ｑ１を算出し、Ｙ方向に対して例えば４５°で交差する方向に隣接する対象画素Ｐ及び比較画素により第二画素判定値ｑ２を算出してもよい。
また、画素判定値算出手段６１２は、より多くのフィルターを設けてもよい。例えば、上記縦方向フィルター６１２Ａ及び横方向フィルター６１２Ｂに加え、Ｙ方向に対して４５°の方向に対して隣接する対象画素Ｐ及び比較画素に基づいて第三画素判定値を算出する４５°フィルター、Ｙ方向に対して１３５°の方向に対して隣接する対象画素Ｐ及び比較画素に基づいて第四画素判定値を算出する１３５°フィルター等を用いてもよい。この場合、画素判定値算出手段は、第一画素判定値、第二画素判定値、第三画素判定値、及び第四画素判定値のうち最小値を選択して画素判定値とする。
【００６２】
また、画素判定値算出手段は、対象画素Ｐに対してＹ方向に隣接する比較画素Ａ，Ｂ、Ｘ方向に隣接する比較画素Ｃ，Ｄと、対象画素Ｐと、に基づいて、画素判定値を算出してもよい。例えば、画素判定値算出手段は、輝度値ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｐのうち、輝度値ｐが最小値である場合に、輝度値ａ，ｂ，ｃ，ｄのうちの最小値から輝度値ｐを減算した画素判定値を算出する。また、輝度値ａ，ｂ，ｃ，ｄのいずれかが最小値である場合に、輝度値ａ，ｂ，ｃ，ｄのうちの最小値から輝度値ｐを減算した値に、オフセット値を加算した画素判定値を算出する。この場合、上記実施形態に比べて、エッジ検出精度が低下するものの、処理の高速化を図れる。
【００６３】
その他、本発明の実施の際の具体的な構造は、本発明の目的を達成できる範囲で上記各実施形態及び変形例を適宜組み合わせることで構成してもよく、また他の構造などに適宜変更してもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１…画像処理装置、５…撮像部、６…コンピューター、１０…被撮像物、６１…演算部、６２…記憶部、１００…撮像画像、１０１…第一画素判定値画像、１０２…第二画素判定値画像、１０３…最小値合成画像、１０４…二値化画像、１０５…ノイズ処理画像、１０６…細線化処理画像、１０７…孤立点除去後画像、１０８…膨張処理画像、１０９…エッジ検出画像、１１０…画素、１１１…エッジ候補領域、１１２…中心線、１１３…孤立点、１１４…エッジ領域、１１５…粒子領域、６１１…画像取得手段、６１２…画素判定値算出手段、６１２Ａ…縦方向フィルター、６１２Ｂ…横方向フィルター、６１２Ｃ…最小値合成手段、６１３…二値化手段、６１４…ラベリング手段、６１５…ノイズ除去手段、６１６…細線化手段、６１７…孤立点除去手段、６１８…エッジ検出手段、Ａ…比較画素、Ｂ…比較画素、Ｃ…比較画素、Ｄ…比較画素、Ｐ…対象画素（第一画素）。
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１６】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１５】
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