(57)【要約】【課題】特徴量の値に基づき画像を複数の領域に分割する技術において、欠陥の種類によって処理方法を変えることなく、欠陥が領域分割の結果に与える影響を抑える。【解決手段】画像を複数に分割してなるブロックごとに特徴量を求める第１工程（Ｓ１０５〜Ｓ１０６）と、ブロックごとの特徴量を、当該ブロックの周辺にある複数の周辺ブロックの特徴量の値に基づき補正する第２工程（Ｓ１０７）と、画像を、補正後のブロックごとの特徴量の値に応じて複数の領域に領域分割する第３工程（Ｓ１０８）とを備える。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を複数に分割してなるブロックごとに特徴量を求める第１工程と、
前記ブロックごとの特徴量を、当該ブロックの周辺にある複数の周辺ブロックの特徴量の値に基づき補正する第２工程と、
前記画像を、補正後の前記ブロックごとの特徴量の値に応じて複数の領域に領域分割する第３工程と
を備える画像処理方法。
【請求項２】
前記第２工程では、前記ブロックごとの特徴量の値を、当該ブロックの前記周辺ブロック各々の特徴量の平均値である第１平均値、または当該ブロックと当該ブロックの前記周辺ブロックとの各々の特徴量の平均値である第２平均値に基づき補正する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記第２工程では、補正後の前記ブロックの特徴量の値を、当該ブロックの特徴量の値と前記第１平均値または前記第２平均値との差に応じた値とする請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第２工程では、前記ブロックの特徴量の値と前記第１平均値または前記第２平均値との差の値を変数とする一次関数により表される値を、補正後の前記ブロックの特徴量の値とする請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記複数のブロックが互いに同一のサイズを有する請求項１ないし４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記第２工程では、複数の前記ブロックを含み当該ブロックを中心とする所定サイズの矩形内にある、当該ブロック以外の前記ブロックを前記周辺ブロックとする請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記矩形のサイズを変更可能である請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記矩形のサイズを決定するための情報の設定入力を受け付けて前記第２工程を実行する請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記特徴量は、前記画像を構成する各画素の画素値を変数とする連続関数で表される請求項１ないし８のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記ブロックの各々は、前記画像を構成する画素の１つである請求項１ないし９のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１１】
請求項１ないし１０のいずれかに記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させる制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、特徴量の値に基づき画像を複数の領域に分割する画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像から特徴量を求め、その値に応じて当該画像を複数の領域に分割する領域分割処理の技術分野では、画像に混入したノイズ、汚れ、歪み等の部分的な欠陥が処理結果に影響を及ぼすことがある。このため、画像からこのような欠陥を除去する必要がある。画像からノイズ等の欠陥を除去することを目的とした技術としては、例えば特許文献１に記載されたものがある。この技術においては、注目画素の輝度値にその周辺の画素の輝度値の平均値との差分に応じた係数を乗じる補正処理を行うことにより、ハイライトにより生じた階調段差が解消されている。このように、画像を構成する画素の画素値（輝度値）を補正することで欠陥を解消しようとすることが一般に行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−０２２６５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記従来技術はハイライトによる階調段差の解消に特化したものであるが、このように画像そのものに対する補正を行う場合には、欠陥の種類に応じた補正方法を用意する必要がある。というのは、欠陥の種類によって特徴量の値に及ぼす影響が異なるからである。このため、例えば複数種類の欠陥が含まれる画像においては欠陥の種類ごとに個別の補正処理が必要となり、処理のために必要な時間が長くなったり、過剰な補正で特徴量の算出に必要な画像情報が失われたりするなどの問題が生じる。また、そもそも画像にどのような欠陥が現れるかを事前に予測することが困難である。
【０００５】
この発明は上記課題に鑑みなされたものであり、特徴量の値に基づき画像を複数の領域に分割する技術において、欠陥の種類によって処理方法を変えることなく、欠陥が領域分割の結果に与える影響を抑えることのできる技術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】
この発明にかかる画像処理方法の一の態様は、上記目的を達成するため、画像を複数に分割してなるブロックごとに特徴量を求める第１工程と、前記ブロックごとの特徴量を、当該ブロックの周辺にある複数の周辺ブロックの特徴量の値に基づき補正する第２工程と、前記画像を、補正後の前記ブロックごとの特徴量の値に応じて複数の領域に領域分割する第３工程とを備えている。
【０００７】
このように構成された発明では、特徴量の値に基づく領域分割を良好に行うという観点から、画像の輝度値を補正することで画像自体に補正を施すのではなく、画像から求められた特徴量に対して補正が行われる。具体的には、画像を複数に分割してなるブロックごとの特徴量の値が、当該ブロックの周辺にあるブロックの特徴量の値に基づいて補正される。
【０００８】
各ブロックについて求められる特徴量の値に、当該ブロックの画像に含まれる欠陥による寄与分が含まれる場合、そのような寄与は同じ欠陥が含まれる周辺のブロックにも同様に現れると考えられる。したがって、補正したい注目ブロックの特徴量の値に対し、周辺ブロックの特徴量の値に基づく補正を行うことで、欠陥の影響を小さくすることが可能となる。欠陥の種類によって特徴量の値への影響が異なる場合でも、その影響が含まれた特徴量の値同士を用いて補正が行われるので、欠陥の種類に応じて補正方法を変える必要はない。
【０００９】
また、この発明の他の態様は、上記した画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させる制御プログラムである。上記した一連の処理は、一般的な構成のコンピュータ装置が備えるハードウェア資源を用いて実行可能なものであり、このようなコンピュータにより実行可能な制御プログラムとして提供されることで、当該コンピュータに本発明の処理を実行させることが可能になる。
【発明の効果】
【００１０】
上記のように、本発明では、画像の輝度値ではなく、画像を複数に分割してなるブロックごとに求めた特徴量の値に対し、周辺ブロックの特徴量に基づく補正を施すので、欠陥の種類によらず、特徴量の値に及んだ欠陥の影響を低減することができる。そのため、画像に含まれる欠陥が領域分割の結果に与える影響を抑えることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明にかかる画像処理方法を適用可能な撮像装置の概略構成を示す図である。
【図２】この撮像装置により撮像される画像の例を模式的に示す図である。
【図３】この実施形態における補正処理の原理を説明する図である。
【図４】補正処理の具体的内容を説明するための図である。
【図５】この撮像装置により実行される画像処理内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１は本発明にかかる画像処理方法を適用可能な撮像装置の概略構成を示す図である。この撮像装置１は、ウェルプレートＷＰの上面に形成されたウェルＷと称される窪部に注入された液体中で培養される細胞、細胞コロニー、細菌等（以下、「細胞等」と称する）の生試料を撮像する装置である。
【００１３】
ウェルプレートＷＰは、創薬や生物科学の分野において一般的に使用されているものであり、平板状のプレートの上面に、断面が略円形の筒状に形成され底面が透明で平坦なウェルＷが複数設けられている。１つのウェルプレートＷＰにおけるウェルＷの数は任意であるが、例えば９６個（１２×８のマトリクス配列）のものを用いることができる。各ウェルＷの直径および深さは代表的には数ｍｍ程度である。なお、この撮像装置１が対象とするウェルプレートのサイズやウェルの数はこれらに限定されるものではなく任意であり、例えば１２ないし３８４穴のものが一般的に使用されている。また、複数ウェルを有するウェルプレートに限らず、例えばディッシュと呼ばれる平型の容器で培養された細胞等の撮像にも、この撮像装置１を使用することが可能である。
【００１４】
ウェルプレートＷＰの各ウェルＷには、培地としての液体が所定量注入され、この液体中において所定の培養条件で培養された細胞等が、この撮像装置１の撮像対象となる。培地は適宜の試薬が添加されたものでもよく、また液状でウェルＷに投入された後ゲル化するものであってもよい。後述するように、この撮像装置１では、例えばウェルＷの内底面で培養された細胞等を撮像対象とすることができる。常用される一般的な液量は、５０ないし２００マイクロリットル程度である。
【００１５】
撮像装置１は、試料を液体とともに各ウェルＷに担持するウェルプレートＷＰの下面周縁部に当接してウェルプレートＷＰを略水平姿勢に保持するホルダ１１と、ホルダ１１の上方に配置される照明部１２と、ホルダ１１の下方に配置される撮像部１３と、これら各部の動作を制御するＣＰＵ１４１を有する制御部１４とを備えている。
【００１６】
照明部１２は、ホルダ１１により保持されたウェルプレートＷＰに向けて適宜の拡散光（例えば白色光）を出射する。より具体的には、例えば光源としての白色ＬＥＤ（Light Emitting Diode）光源と拡散板とを組み合わせたものを、照明部１２として用いることができる。照明部１２により、ウェルプレートＷＰに設けられたウェルＷ内の細胞等が上方から照明される。
【００１７】
ホルダ１１により保持されたウェルプレートＷＰの下方に、撮像部１３が設けられる。撮像部１３には、ウェルプレートＷＰの直下位置に図示を省略する撮像光学系が配置されており、撮像光学系の光軸は鉛直方向に向けられている。図１は側面図であり、図の上下方向が鉛直方向を表す。
【００１８】
撮像部１３により、ウェルＷ内の細胞等が撮像される。具体的には、照明部１２から出射されウェルＷの上方から液体に入射した光が撮像対象物を照明し、ウェルＷ底面から下方へ透過した光が、撮像光学系を介して図示しない撮像素子の受光面に入射する。撮像光学系により撮像素子の受光面に結像する撮像対象物の像が、撮像素子により撮像される。撮像素子としては例えばＣＣＤセンサまたはＣＭＯＳセンサを用いることができ、二次元イメージセンサおよび一次元イメージセンサのいずれであってもよい。
【００１９】
撮像部１３は、制御部１４に設けられたメカ制御部１４６により水平方向および鉛直方向に移動可能となっている。具体的には、メカ制御部１４６が、ＣＰＵ１４１からの制御指令に基づき、撮像部１３を水平方向に移動させることにより、撮像部１３がウェルＷに対し水平方向に移動する。また鉛直方向への移動によりフォーカス調整がなされる。１つのウェルＷ内の撮像対象物が撮像されるときには、メカ制御部１４６は、光軸が当該ウェルＷの中心と一致するように、撮像部１３を水平方向に位置決めする。撮像部１３の撮像素子が一次元イメージセンサである場合には、イメージセンサの長手方向と直交する方向に撮像部１３を走査させることにより二次元画像を撮像することができる。このような撮像方法では、撮像対象である細胞等に対し非接触、非破壊かつ非侵襲で撮像を行うことができ、撮像による細胞等へのダメージを抑えることができる。
【００２０】
また、メカ制御部１４６は、撮像部１３を水平方向に移動させる際、図において点線矢印で示すように照明部１２を撮像部１３と一体的に移動させる。すなわち、照明部１２は、その光中心が撮像部１３の光軸と略一致するように配置されており、撮像部１３が水平方向に移動するとき、これと連動して移動する。これにより、どのウェルＷが撮像される場合でも、当該ウェルＷの中心および照明部１２の光中心が常に撮像部１３の光軸上に位置することとなり、各ウェルＷに対する照明条件を一定にして、撮像条件を良好に維持することができる。
【００２１】
撮像部１３の撮像素子から出力される画像信号は、制御部１４に送られる。すなわち、画像信号は制御部１４に設けられたＡＤコンバータ（Ａ／Ｄ）１４３に入力されてデジタル画像データに変換される。ＣＰＵ１４１は、受信した画像データに基づき適宜画像処理を実行する。制御部１４はさらに、画像データを記憶保存するための画像メモリ１４４と、ＣＰＵ１４１が実行すべきプログラムやＣＰＵ１４１により生成されるデータを記憶保存するためのメモリ１４５とを有しているが、これらは一体のものであってもよい。ＣＰＵ１４１は、メモリ１４５に記憶された制御プログラムを実行することにより、後述する各種の演算処理を行う。
【００２２】
その他に、制御部１４には、インターフェース（ＩＦ）部１４２が設けられている。インターフェース部１４２は、ユーザからの操作入力の受け付けや、ユーザへの処理結果等の情報提示を行うユーザインターフェース機能のほか、通信回線を介して接続された外部装置との間でのデータ交換を行う機能を有する。ユーザインターフェース機能を実現するために、インターフェース部１４２には、ユーザからの操作入力を受け付ける入力受付部１４７と、ユーザへのメッセージや処理結果などを表示出力する表示部１４８とが接続されている。
【００２３】
なお、制御部１４は、上記したハードウェアを備えた専用装置であってもよく、またパーソナルコンピュータやワークステーション等の汎用処理装置に、後述する処理機能を実現するための制御プログラムを組み込んだものであってもよい。すなわち、この撮像装置１の制御部１４として、汎用のコンピュータ装置を利用することが可能である。汎用処理装置を用いる場合、撮像装置１には、撮像部１３等の各部を動作させるために必要最小限の制御機能が備わっていれば足りる。
【００２４】
図２はこの撮像装置により撮像される画像の例を模式的に示す図である。具体的には、図２（ａ）は撮像装置１により撮像される理想的な画像の例を示し、図２（ｂ）は欠陥を含んだ画像の例を示す。以下では、撮像部１３により撮像される画像のうち横方向を「Ｘ方向」、縦方向を「Ｙ方向」と称する。図２（ａ）に示すように、画像Ｉａは、撮像部１３の撮像視野に相当する矩形領域にウェルＷの全体が収まるように撮像される。画像ＩａのうちウェルＷの内部に相当する略円形の領域Ｒｗ内では、一様に分布する培地Ｍの中に細胞等Ｃが点在している。
【００２５】
後述するように、この撮像装置１では、画像を構成する画素ごとに算出した特徴量の値を用いた適宜の領域分割処理により、ウェル領域Ｒｗが培地Ｍの領域と細胞等Ｃの領域とに分割される。しかしながら、図２（ｂ）に示すように、実際に撮像される画像Ｉｂは何らかの画像欠陥Ｄを含む場合がある。画像欠陥は、例えばノイズ、汚れ、歪み等、種々の原因に起因して生じ得る。
【００２６】
このような欠陥が、特徴量の算出およびその結果に基づく領域分割処理の結果に影響を与えることがある。そこで、画像に現れた欠陥が領域分割処理に及ぼす影響を低減するための補正処理が必要となる。以下、この実施形態における補正処理について説明する。
【００２７】
図３はこの実施形態における補正処理の原理を説明する図である。図３上段は図２（ｂ）に示す画像Ｉｂのように欠陥Ｄを含む画像の一部を模式的に示している。この画像Ｉｃから、例えばエッジ強度に関する特徴量Ｆを求める場合を考える。図３下段は画像Ｉｃ中の線分Ａ−Ａ上に位置する画素ごとに求められる特徴量Ｆの変化を模式的に示している。同図に示すように、細胞等Ｃの輪郭に相当する部分の画素で特徴量Ｆの値が顕著に大きくなるほか、欠陥Ｄに対応する部分で他の部分と異なる値が現れる。
【００２８】
なお、ここでは欠陥Ｄの部分で特徴量Ｆの値が他の部分より小さくなるものとしているが、欠陥Ｄの種類および特徴量Ｆの種類によっては、他の部分より値が大きくなる場合やほとんど差異が現れない場合もあり得る。
【００２９】
欠陥Ｄによる特徴量への影響は、欠陥Ｄに対応する画素間でほぼ同様に現れると考えられるので、図に示す値Ｆ１，Ｆ２のように、注目画素の特徴量の値を例えばその周辺の（より具体的には、注目画素との距離が近いものから順に選出された適宜の個数の）画素の特徴量の値を基準とした相対値として表すことにより、欠陥Ｄの有無に影響されない特徴量とすることができる。これは、注目画素の特徴量の値を、当該画素の周辺にある他の画素の特徴量の値に基づいて補正することに相当する。実際の画像は二次元的な広がりを有しているので、補正処理の具体的内容は次のようなものとなる。
【００３０】
図４は補正処理の具体的内容を説明するための図である。より具体的には、図４（ａ）は注目画素と補正に使用される周辺画素との関係を示す図であり、図４（ｂ）は補正に使用される特徴量Ｆの値を示す図である。図４（ａ）に示すように、Ｘ座標値がｘ、Ｙ座標値がｙである注目画素Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として、Ｘ方向、Ｙ方向にそれぞれＮ画素（Ｎは３以上の整数）分のサイズを有する矩形領域Ｒｒを考え、この領域Ｒｒ内の画素の特徴量の値を用いて注目画素Ｐ（ｘ，ｙ）の特徴量を補正する。以下では、領域Ｒｒ内の画素のうち注目画素Ｐ（ｘ，ｙ）を除く各画素を当該画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対する「周辺画素」と称することとする。
【００３１】
矩形領域Ｒｒの左上隅の画素は符号Ｐ（ｘ１，ｙ１）、右上隅の画素は符号Ｐ（ｘ２，ｙ１）、左下隅の画素は符号Ｐ（ｘ１，ｙ２）、右下隅の画素は符号Ｐ（ｘ２，ｙ２）により表される。ここで、
ｘ１＝ｘ−（Ｎ−１）／２
ｘ２＝ｘ＋（Ｎ−１）／２
ｙ１＝ｙ−（Ｎ−１）／２
ｙ２＝ｙ＋（Ｎ−１）／２
である。
【００３２】
図４（ｂ）に示すように、画素Ｐ（ｘ，ｙ）の補正前の特徴量の値を符号Ｆｒ（ｘ，ｙ）により表すとき、当該画素Ｐ（ｘ，ｙ）の補正後の特徴量Ｆｃ（ｘ，ｙ）は次式：
Ｆｃ（ｘ，ｙ）＝Ｆｒ（ｘ，ｙ）−Ｆａ（ｘ，ｙ）
により定義される。ここで、Ｆａ（ｘ，ｙ）は矩形領域Ｒｒ内の各画素Ｐ（ｉ，ｊ）それぞれの特徴量Ｆｒ（ｉ，ｊ）の平均値であり、以下の式（１）または式（２）のいずれかで表される。
【数１】
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【００３３】
式（１）は、矩形領域Ｒｒ内の画素のうち、注目画素Ｐ（ｘ，ｙ）以外の周辺画素の特徴量の平均値を表す。また、式（２）は注目画素Ｐ（ｘ，ｙ）とそれに対する周辺画素との双方を含む矩形領域Ｒｒ内の全画素の特徴量の平均値を表す。注目画素Ｐ（ｘ，ｙ）の特徴量Ｆｒ（ｘ，ｙ）を補正する際の基準となる周辺画素の特徴量の平均値Ｆａ（ｘ，ｙ）としては、上記式（１）、（２）のいずれが用いられてもよい。
【００３４】
なお、上記では、注目画素Ｐ（ｘ，ｙ）の特徴量Ｆｒ（ｘ，ｙ）と、周辺画素（および当該注目画素）の特徴量の平均値Ｆａ（ｘ，ｙ）との差を補正後の特徴量Ｆｃ（ｘ，ｙ）としているが、上記差の値に適宜のオフセット値を加算あるいは係数を乗じてスケーリングした値を補正後の特徴量としてもよい。一般には、補正後の特徴量Ｆｃ（ｘ，ｙ）は定数ａ，ｂ，ｃ（ただし、ａ≠０）を用いて次式：
Ｆｃ（ｘ，ｙ）＝ａ・｛Ｆｒ（ｘ，ｙ）−Ｆａ（ｘ，ｙ）＋ｂ｝＋ｃ
により表すことができる。すなわち、補正後の特徴量Ｆｃ（ｘ，ｙ）は一般に、補正前の特徴量Ｆｒ（ｘ，ｙ）と周辺画素（および当該注目画素）との差を変数とする一次関数として定義することができる。
【００３５】
例えば、補正後の特徴量の値をＸＹ座標平面にマッピングすることで特徴量の値を可視化することが必要な場合には、このように補正後の特徴量の値を適宜にスケーリングすることで、可視化の効果を高めることが可能となる。
【００３６】
このような補正が有効に機能する特徴量としては種々のものが考えられるが、本願発明者の実験では、画素値（輝度値）をＸ座標およびＹ座標と直交する第３の座標軸とした三次元座標空間に各画素の画素値をプロットすることで得られる画素値プロファイルが描く曲面の各画素位置における法線ベクトルの方向の標準偏差として求められる「NormalStDev」と呼ばれる特徴量において、良好な補正結果を得られることが確認されている。
【００３７】
より一般には、特徴量の値を各画素の画素値を変数とする連続関数で表すことができるとき、周辺画素の特徴量の平均値に基づく上記補正方法が有効に機能する。特に、特徴量が画素値を変数とする凸関数あるいは線形関数として表されるとき、良好な補正結果を得ることができる。
【００３８】
図５はこの撮像装置により実行される画像処理内容を示すフローチャートである。この処理は、細胞等が担持されたウェルＷを撮像した画像から細胞等の領域と培地の領域とを区別するための処理であり、予め作成されメモリ１４５に記憶されている制御プログラムをＣＰＵ１４１が実行して装置各部に所定の動作を行わせることにより実現される。制御プログラムはメモリ１４５に予め組み込まれていてもよく、また必要に応じて適宜の記憶媒体から読み出されてインターフェース部１４２を介してメモリ１４５に書き込まれる態様であってもよい。
【００３９】
最初に、撮像部１３によりウェルＷの撮像が行われ（ステップＳ１０１）、得られた原画像からウェル領域Ｒｗ（図２）が切り出される（ステップＳ１０２）。ウェル領域Ｒｗを表すウェル画像は表示部１４８に表示される（ステップＳ１０３）。このとき表示される画像の内容は撮像された原画像のものと同じであり、原画像が欠陥を含む場合、その欠陥を含んだ状態で表示される。ユーザは表示された画像から欠陥の有無やその程度を把握することができる。
【００４０】
続いて、補正サイズ情報に関するユーザからの操作入力が入力受付部１４７により受け付けられる（ステップＳ１０４）。上記した補正アルゴリズム自体は欠陥の種類や程度によらず適用可能であるが、補正に用いる周辺画素の範囲を決める矩形領域Ｒｒのサイズは欠陥の現れ方に応じて適切に選ばれる必要がある。具体的には、画像内の有用なテクスチャ（例えば細胞等の輪郭線）の情報が失われないようにするために、このようなテクスチャのサイズよりも矩形領域Ｒｒのサイズが大きくなければならない。一方、特徴量の平均値を差し引くことで欠陥の影響を除去するという作用を有効なものとするためには、欠陥が当該領域内で一様に現れていると見なせることが好ましく、画像において欠陥が現れている領域のサイズよりも矩形領域Ｒｒのサイズが小さくなければならない。
【００４１】
種々の欠陥に対応するためには矩形領域Ｒｒのサイズが可変であることが好ましく、このサイズを決定するための情報を補正サイズ情報としてユーザから受け付けるようにすることで、より効果的な補正を行うことが可能となる。例えば、矩形領域Ｒｒの１辺の長さを決める画素数Ｎの値を補正サイズ情報として受け付けるようにすることができる。
【００４２】
続いて、ウェル画像が複数の小ブロックに分割されて（ステップＳ１０５）、各ブロックの特徴量が算出される（ステップＳ１０６）。上記の例では特徴量を画素単位で求めており、これは１つの画素を１つのブロックとした場合に対応する。これに代えて、１つのブロックがいくつかの画素を含むものとなるようにしてもよい。例えば画像中で着目するテクスチャのサイズに応じたサイズのブロックに画像を分割することができる。ブロック単位で求められた特徴量を用いて補正を行う場合、各ブロックは同一サイズであることが望ましい。
【００４３】
こうして求められた各ブロックの特徴量については、上記した方法を用いて、当該ブロックの特徴量の値をその周辺ブロックの特徴量の値に基づいて補正する（ステップＳ１０７）。補正後の各ブロックの特徴量の値に基づき適宜の領域分割処理を行うことで（ステップＳ１０８）、ウェル画像が細胞等Ｃに対応する領域と培地Ｍに対応する領域とに分割される。補正後の特徴量では画像欠陥の影響が低減されているので、画像欠陥が領域分割処理の結果に影響を及ぼすことが抑制されている。細胞等Ｃに対応する領域については、細胞等Ｃの種類や形状等（例えば、通常細胞と未分化細胞など）に応じて複数種に区分されてもよい。
【００４４】
領域分割の手法としては、特徴量の値を用いた公知の機械学習法、例えばランダムフォレスト法を用いることができる。また例えば、補正後の特徴量の値に何段階かの閾値を設定し、該閾値との大小関係に応じて領域分割を行う方法でもよい。
【００４５】
以上説明したように、上記実施形態においては、図５のステップＳ１０５〜Ｓ１０６が本発明の「第１工程」に相当する一方、ステップＳ１０７、Ｓ１０８がそれぞれ本発明の「第２工程」、「第３工程」に相当している。また、上記実施形態では画像を構成する画素の各々が本発明の「ブロック」に相当している。そして、矩形領域Ｒｒ内の各画素のうち注目画素Ｐ（ｘ，ｙ）以外の画素が本発明の「周辺ブロック」に対応している。
【００４６】
また、特徴量の平均値Ｆａ（ｘ，ｙ）のうち式（１）で表されるものが本発明の「第１平均値」に相当する一方、式（２）で表されるものが本発明の「第２平均値」に相当している。
【００４７】
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能である。例えば、上記実施形態は本発明にかかる画像処理方法を実行可能な撮像装置であるが、本発明の画像処理方法を実行する装置は撮像機能を有していなくてもよい。先にも述べたように、本発明にかかる画像処理方法は一般的な構成を有するパーソナルコンピュータやワークステーションのハードウェア資源を用いて実行することが可能であり、このような装置に本発明にかかる画像処理方法の各処理工程を記述した制御プログラムを実装することにより、本発明が実現されてもよい。この場合、外部の撮像装置で撮像された画像や予めデータベースや記憶媒体に記憶保存された画像等が本発明の処理対象となる。
【００４８】
また、上記実施形態では補正サイズ情報の設定入力をユーザから受け付けて補正が実行されるが、これに限定されない。例えば、適宜の画像処理によって欠陥の程度を見積もり、その結果に応じて矩形領域Ｒｒのサイズが自動的に決定される構成でもよい。また例えば、矩形領域Ｒｒのサイズが予めいくつか用意され、それらを用いた補正結果がユーザに提示される態様であってもよい。
【００４９】
また、上記実施形態では画像を構成する画素の各々が本発明の「ブロック」とされており、これは「ブロック」として原理的に最も小さいものである。この場合、画像に含まれる画素単位で表されるような細かいテクスチャの画像情報を維持しつつ補正を行うことができる。しかしながら、用途に応じてブロックのサイズはより大きいものであってもよい。例えば、ウェル内に点在するほぼ同サイズの細胞等を計数する目的においては、そのような細胞等のサイズに応じた複数画素からなるブロックが設定されてもよい。
【００５０】
また、上記実施形態は細胞等を担持するウェルを撮像した画像に対し領域分割処理を施すものであるが、本発明において処理対象となる画像はこのような生試料を撮像対象物としたものに限定されず、種々の画像を用いることが可能である。
【００５１】
以上、具体的な実施形態を例示して説明してきたように、本発明の画像処理方法において、例えば第２工程では、ブロックごとの特徴量の値を、当該ブロックの周辺ブロック各々の特徴量の平均値である第１平均値、または当該ブロックと当該ブロックの周辺ブロックとの各々の特徴量の平均値である第２平均値に基づき補正するようにしてもよい。このような構成によれば、当該ブロックおよび周辺ブロックの特徴量に対して同程度の影響を及ぼす欠陥による寄与分をキャンセルすることができる。
【００５２】
また例えば、第２工程では、補正後のブロックの特徴量の値を、当該ブロックの特徴量の値と第１平均値または第２平均値との差に応じた値としてもよい。このような構成によれば、当該ブロックの特徴量の値から欠陥の影響による値を差し引いた値を補正後の特徴量とすることができる。
【００５３】
この場合、第２工程では、ブロックの特徴量の値と第１平均値または第２平均値との差の値を変数とする一次関数により表される値を、補正後のブロックの特徴量の値としてもよい。このようにすることで、補正後の特徴量の値を適宜にスケーリングされたものとすることが可能となり、欠陥の影響が低減された特徴量を目的に応じた態様で出力することができる。
【００５４】
また例えば、複数のブロックが互いに同一のサイズを有していてもよい。このような構成によれば、各ブロックの特徴量の値が互いに同程度の重みを持つことになり、補正時の演算において特別な重み付けを与える必要がないので、処理を簡単にすることができる。
【００５５】
また例えば、第２工程では、複数のブロックを含み当該ブロックを中心とする所定サイズの矩形内にある、当該ブロック以外のブロックを周辺ブロックとしてもよい。このような構成では、補正処理は当該ブロックを中心として設定されたウィンドウ内のブロックの特徴量を対象としたものとなり、画像中の任意のブロックについて同様の処理を行うことができる。これにより、補正処理を簡単にすることができる。
【００５６】
この場合、矩形のサイズを変更可能であることがより好ましい。より具体的には、例えば、矩形のサイズを決定するための情報の設定入力を受け付けて第２工程を実行するようにしてもよい。補正処理に用いられる周辺ブロックの範囲を欠陥の現れ方に応じて変更できるようにすることで、補正の効果をより高めることが可能である。
【００５７】
また、特徴量は、画像を構成する各画素の画素値を変数とする連続関数で表されるものであってもよい。このような条件が満たされる特徴量では、周辺ブロックの特徴量の値に基づく補正が特に有効に機能する。
【００５８】
また例えば、ブロックの各々は、画像を構成する画素の１つであってもよい。このような構成によれば、画素単位で表される細かいテクスチャを含む画像に対して補正を有効に機能させることができる。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
この発明は、画像を特徴量の値に応じて複数の領域に分割する技術に適用可能であり、処理対象となる画像における撮像対象物は任意である。
【符号の説明】
【００６０】
１  撮像装置
１３  撮像部
１４  制御部
１４１  ＣＰＵ
１４７  入力受付部
１４８  表示部
Ｃ  細胞等
Ｍ  培地
Ｓ１０５〜Ｓ１０６  第１工程
Ｓ１０７  第２工程
Ｓ１０８  第３工程
Ｗ  ウェル
【図１】
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【図４】
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【図５】
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【図２】
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【図３】
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