(57)【要約】  本発明は、Ｎ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む原画像の外観を変更するための方法に関連し、前記方法は、前記変換前および変換後画像の各画素および少なくとも１つのサブセットに対して、Ｎ個の確率値を算出するステップであって、各確率値は、前記画素が前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する、ステップと、前記Ｎ個の画像要素クラスの各特定の画像要素クラスに対して、前記変換前画像および前記変換後画像との間における色変換式を特定するステップと、を備える。
2017518694.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む原画像の外観を変更するための方法であって、
前記方法は、
前記原画像の各画素および少なくとも１つのサブセットに対して、
Ｎ個の確率値を算出するステップ（Ｓ１０６）であって、各確率値は、前記画素が前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する、ステップと、
前記Ｎ個の画像要素クラスのそれぞれに対する所定の色変換式と、前記画素に対する前記Ｎ個の確率値と、を用いることにより、前記画素の色を変換するステップ（Ｓ１０８）と、
色変換された結果画像を編集済み画像として保存するステップと、
を備え、
前記画素の色を変換する前記ステップは、
前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの各画像要素クラスに対して、前記画素が前記画像要素クラスに属する前記確率値と、前記画像要素クラスに対して与えられた前記色変換式との乗算を行い、Ｎ個の前記乗算によるＮ個の結果の加算を行うことにより、前記画素に対して用いられるべき特定の色変換式を算出するステップと、
前記画素の原色と、前記画素に対する前記特定の色変換式と、を乗算することにより、前記画素の色を変換するステップと、
を備える方法。
【請求項２】
前記各確率値が０から１の範囲内であり、ある画素に対する前記Ｎ個の確率値の合計が１に等しい
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記原画像が血液サンプルを示す
請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記Ｎ個の画像要素クラスが、白血球の細胞質に関するクラスと、白血球の核に関するクラスと、を含み、
前記方法が
前記原画像のコピーをＨＳＬ色空間におけるＨＳＬ画像へ変換するステップと、
前記ＨＳＬ画像の高域通過フィルタリングされたＬチャンネルの画素値を、Ｌ画像として保存し、前記Ｌ画像内の各画素値と、前記細胞質に関するクラスまたは前記核に関するクラスに属する確率と、を対応付けるステップと、
前記色変換された原画像を編集済み画像として保存する前記ステップの後で、
前記保存された編集済み画像を前記ＨＳＬ色空間に変換し、前記保存された編集済み画像の前記Ｌチャンネルの前記画素の前記画素値に、前記Ｌ画像の、前記細胞質に関するクラスまたは前記核に関するクラスに属する確率に基づき重み付けられた対応画素値を加算するステップと、
前記編集済み画像を保存するステップと、
をさらに備える請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記Ｎ個の画像要素クラスが、白血球の核に関するクラスを含み、
前記方法が、所定の色変換式を用いて前記画素の色を変換する前記ステップ（Ｓ１０８）の後で、
前記色変換された結果画像内の特定の画素に対する、前記核に関するクラスに属する確率と前記画素の輝度とに基づくコントラスト向上機能を用いることにより、前記色変換された結果画像のコントラストを増加させるステップ（Ｓ２０５）と、
前記編集済み画像を保存するステップと、
を備える請求項１ないし４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記Ｎ個の画像要素クラスが、赤血球に関するクラスと、画像の背景に関するクラスと、を含み、
前記方法が、
前記赤血球に関するクラスまたは血液サンプルの背景に関するクラスに属する確率が閾値より上である保存された編集済み画像の前記画素から、平滑化フィルタを用いてノイズを減らすステップ（Ｓ２０６）と、
前記編集済み画像を保存するステップと、
をさらに備える請求項１ないし５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記平滑化フィルタが、双方向フィルタである
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記保存された編集済み画像をＨＳＬ色空間へ変換し、前記編集済み画像のＳチャンネル内の各画素と１よりも大きい値とを乗算することにより、前記保存された編集済み画像の彩度を増加させるステップ（Ｓ２０８）
をさらに備える請求項１ないし７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれか一項に記載の方法を実行するための命令を有するコンピュータ可読媒体
を備えるコンピュータプログラム製品。
【請求項１０】
Ｎ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む原画像の外観を変更するためのデバイス（３００）であって、
前記デバイスは、
前記原画像の各画素および少なくとも１つのサブセットに対して、
Ｎ個の確率値の算出（Ｓ１０６）であって、各確率値は、前記画素が前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する、算出と、
前記Ｎ個の画像要素クラスのそれぞれに対する所定の色変換式と、前記画素に対する前記Ｎ個の確率値と、を用いることによる、前記画素の色の変換（Ｓ１０８）と、
を行うように構成されたプロセッサ（３０２）と、
色変換された結果画像を編集済み画像として保存することに適合したメモリ（３０４）と、
を備え、
前記変換は、前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの各画像要素クラスに対して、前記画素が前記画像要素クラスに属する前記確率値と、前記画像要素クラスに対して与えられた前記色変換式との乗算を行い、Ｎ個の前記乗算によるＮ個の結果の加算を行うことにより、前記画素に対して用いられるべき特定の色変換式を算出することと、前記画素の原色と、前記画素に対する前記特定の色変換式と、を乗算することにより、前記画素の色を変換することと、により実行される
デバイス。
【請求項１１】
Ｎ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む変換前画像および変換後画像の間における色変換式を決定するための方法であって、
前記方法は、
前記変換前および変換後画像の各画素および少なくとも１つのサブセットに対して、
Ｎ個の確率値を算出するステップであって、各確率値は、前記画素が前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する、ステップ（Ｓ４０６）と、
前記変換前画像内の少なくともいくつかの画素に対する、該画素に対して算出された前記Ｎ個の確率値、該画素の色値、および該画素が特定の画像要素クラスに属する確率、
ならびに、前記変換後画像内の少なくともいくつかの画素に対する、該画素に対して算出された前記Ｎ個の確率値、該画素の色値、および該画素が特定の画像要素クラスに属する確率、を用いることにより、
前記Ｎ個の画像要素クラスの各特定の画像要素クラスに対して、前記変換前画像および前記変換後画像との間における色変換式を特定するステップ（Ｓ４０８）と、
を備える方法。
【請求項１２】
前記変換前画像および前記変換後画像が、異なる照明状態下で撮られている、異なるイメージセンサ、異なる光学レンズもしくは異なる両方を用いて撮られている、または両方である
請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記変換前画像および前記変換後画像が血液サンプルを示し、前記Ｎ個の画像要素クラスが、白血球の細胞質に関するクラス、白血球の核に関するクラス、赤血球に関するクラス、および画像の背景に関するクラスのうち、少なくとも２つを含む
請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１１ないし１３のいずれか一項に記載の方法を実行するための命令を有するコンピュータ可読媒体
を備えるコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
Ｎ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む変換前画像および変換後画像の間における色変換式を決定するためのデバイスであって、
前記デバイスは、
前記変換前および変換後画像の各画素および少なくとも１つのサブセットに対して、
Ｎ個の確率値の算出（Ｓ４０６）であって、各確率値は、前記画素が前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する、算出と、
前記変換前画像内の少なくともいくつかの画素に対する、該画素に対して算出された前記Ｎ個の確率値、該画素の色値、および該画素が特定の画像要素クラスに属する確率、ならびに、
前記変換後画像内の少なくともいくつかの画素に対する、該画素に対して算出された前記Ｎ個の確率値、該画素の色値、および該画素が特定の画像要素クラスに属する確率、を用いることによる、
前記Ｎ個の画像要素クラスの各特定の画像要素クラスに対する、前記変換前画像および前記変換後画像との間における色変換式の特定（Ｓ４０８）と、
を行うように構成されたプロセッサ
を備えるデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像、特に複数の画像要素クラスを含む画像、の外観を変更するための方法、装置およびコンピュータプログラム製品に関する。本発明は、さらに、複数の画像要素クラスを含む変換前画像および変換後画像の間における色変換式を決定するための方法、装置およびコンピュータプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
あるシーンのデジタル写真を撮影する場合、そのシーンを表す画素の色は、状況のバリエーション、例えば、その写真が撮影された照明状態がどのようであるか、および、その写真を撮影するのにどの種類のイメージセンサもしくは光学レンズ、またはこれらの両方を用いたか、に依存する。また、その写真の色は、そのシーンの物体のスペクトルパワー分布にさらに依存する。物体のスペクトルパワー分布は、各可視波長において、その物体により放出され、その物体により伝達され、またはその物体により反射された光全体に対する割合を表す。
【０００３】
このことは、２つの画像は同じシーンに対して撮影されたが、異なる照明状態下であったまたは異なる種類のイメージセンサ、光学レンズもしくは両方が用いられた場合であって、第１の画像が他方の画像のように見えるように、第１の画像の外観を変更することが望まれる場合に、問題を起こす可能性がある。
【０００４】
米国特許出願公開第２０１２／２０１４５１  Ａ１（Ａｐｐｌｅ  Ｉｎｃ）は、第１の画像の色を第２の画像の色に合わせるためのコンピュータプログラムを提供する。そのコンピュータプログラムは、第１の画像をデバイス非依存の色空間へ移行するための変換式のセットを特定する。そのコンピュータプログラムは、変換式が第１の画像の色を区分けされた色のセットへ分けるように、その変換式のセットを修正する。そのコンピュータプログラムは、第１の画像の画素をその区分けされた色のセットへ分けるために、その修正された変換式のセットを第１の画像の画素値に適用する。その米国特許出願公開第２０１２／２０１４５１  Ａ１の出願では、画像はこのようにその画像の色に基づき分けられ、色を第２の画像に合わせるために第１の画像に適用される変換式は、この区分に基づく。
【０００５】
しかしながら、そのシーンが異なるスペクトルパワー分布を有する複数の物体を含む場合、画素の色に基づく各画素の変換は、正しくない結果を与える可能性がある。この問題もまたメタメリズムとして知られている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の観点から、本発明の目的は、上記にて述べた１つまたは複数の欠点を解くこと、または少なくとも減らすことである。概して、上記目的は付随の独立請求項により達成される。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、区分に基づくアルゴリズムを用いて、複数の画像要素クラスを含む画像の外観を変更することが有益となり得るとの認識に基づく。また、本発明は、そのような画像内の各画素を複数の画像クラスのうちの特定の１つに、１００％確実に割り当てることが困難となり得るとの認識に基づく。ゆえに、確率に基づくアプローチが有益になり得る。
【０００８】
第１の態様によれば、本発明は、Ｎ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む原画像の外観を変更するための方法により実現され、前記方法は、前記原画像の各画素および少なくとも１つのサブセットに対して、Ｎ個の確率値を算出するステップであって、各確率値は、前記画素が前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する、ステップと、前記Ｎ個の画像要素クラスのそれぞれに対する所定の色変換式と、前記画素に対する前記Ｎ個の確率値と、を用いることにより、前記画素の色を変換するステップと、色変換された結果画像を編集済み画像として保存するステップと、を備える。
【０００９】
原画像の外観を変更するための、確率に基づくアルゴリズムは、各画素に対してＮ個の確率値を算出することと、画素の色を変換するときにこれらの値を用いることと、により実現される。これは、複数の画像クラスのうちの特定の１つに関するものと１００％の確実性をもって決めることができない画素の外観を変更するときに有利に働く。例えば、２つの画像要素の境界近傍にある画素が、そのような画素となり得る。また、原画像をＮ個の画像クラスへ分割する、この確率に基づくアプローチを用いることにより、２つの隣接する画像要素間により滑らかな遷移が成し遂げられて、変換された結果画像を見る者にとって、より良い見た目と感じられる可能性がある。
【００１０】
「画素の色を変換する」という語句によって、本明細書の文脈においては、例えば、画素のＲＧＢ値が、第１の値のセットから、第２の値のセットへ変更されると理解されるべきである。
【００１１】
「色変換された結果画像を編集済み画像として保存する」という語句によって、本明細書の文脈においては、色変換された結果画像が、あらゆる種類のコンピュータメモリ、例えば、ＲＡＭといった１次メモリ、またはテープ、磁気ディスク、光ディスクといった２次メモリに保存されると理解されるべきである。また、デジタル画像の外観を変更するときに、外観を変えた画像、すなわち編集済み画像は、外観を変更する処理の間と終了後の両方で、必然的にいくつかのメモリに保存されることに留意されるべきである。
【００１２】
いくつかの実施形態によれば、各確率値は０から１の範囲内であり、ある画素に対する前記Ｎ個の確率値の合計は１に等しい。言い換えれば、その確率値は各画素ごとに正規化されている。
【００１３】
いくつかの実施形態によれば、前記画素の色を変換する前記ステップは、前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの各画像要素クラスに対して、前記画素が前記画像要素クラスに属する前記確率値と、前記画像要素クラスに対して与えられた前記色変換式との乗算を行い、Ｎ個の前記乗算によるＮ個の結果の加算を行うことにより、前記画素に対して用いられるべき特定の色変換式を算出するステップと、前記画素の原色と、前記画素に対する前記特定の色変換式と、を乗算することにより、前記画素の色を変換するステップと、を備える。
【００１４】
これは、画素の色を変換する場合に、例えば、画像要素クラスに対して与えられた色変換式が３２ビット値により表されている一方で画素の色値が６４ビット値により表されているときは、計算の複雑さを減らす可能性がある。
【００１５】
いくつかの実施形態によれば、前記原画像は血液サンプルを示す。血液サンプルの構造により、Ｎ個の画像要素クラス、すなわち、その血液サンプル内の異なる物質に対する色変換式は、かなり異なっていてもよい。ゆえに、血液サンプルの画像の外観を変更するための、区分に基づくアプローチは有利に働き得る。また、そのような画像内の各画素を、１００％の確実性をもってＮ個の画像クラスのうちの１つにラベル付けすることは困難となり得る。このことにより、確率に基づくアプローチは、非常に有益となり得る。
【００１６】
いくつかの実施形態によれば、前記Ｎ個の画像要素クラスは、白血球の細胞質に関するクラスと、白血球の核に関するクラスと、を含む。この場合、前記方法は、前記原画像のコピーをＨＳＬ色空間におけるＨＳＬ画像へ変換するステップと、前記ＨＳＬ画像の高域通過フィルタリングされたＬチャンネルの画素値を、Ｌ画像として保存し、前記Ｌ画像内の各画素値と、前記細胞質に関するクラスまたは前記核に関するクラスに属する確率と、を対応付けるステップと、前記色変換された原画像を編集済み画像として保存する前記ステップの後で、前記保存された編集済み画像を前記ＨＳＬ色空間に変換し、前記保存された編集済み画像の前記Ｌチャンネルの前記画素の前記画素値に、前記Ｌ画像の、自身の対応付けられた前記細胞質に関するクラスまたは前記核に関するクラスに属する確率に基づき重み付けられた対応画素値を加算するステップと、前記編集済み画像を保存するステップとをさらに備える。
【００１７】
原画像が撮影される照明状態は、上述の色変換された結果画像と比較すると、原画像のある特定の画像要素に対する焦点または鮮鋭度を改善させる可能性がある。これらの場合、編集済み画像内のこれらの鮮鋭かつ焦点が合っている要素を維持することは有益となり得る。例えば、画素が細胞質に関するクラスまたは核に関するクラスに属する場合に、原画像は、鮮鋭度を維持することが特に有益である画像要素を含み得る。そのため、原画像のコピーが、ＨＳＬ色空間におけるＨＳＬ画像へ変換されてもよい。ＨＳＬ画像の輝度チャンネル（Ｌチャンネル）は、そのような画像要素の上述の鮮鋭度を多数含み得る。高域通過フィルタリングされたＬチャンネルのバージョンと、１よりも大きい数と、を乗算することにより、鮮鋭度がより一層改善され得る。各画素に対応付けられた、細胞質クラスまたは核クラスに属する確率、に基づき、高域通過フィルタリングされ保存されたＬチャンネルの画素値を重み付けし、その重み付けられた値を編集済み画像に追加することにより、その編集済み画像内の細胞質クラスまたは核クラスに属する画素の鮮鋭度が改善されてもよい。例えば、細胞質クラスと核クラスに属する確率の合計が用いられてもよい。また、その計算の複雑さを減らすために、対応付けられた細胞質クラスまたは核クラスに属する確率がある閾値を超えた画素だけが重み付けされて、編集済み画像に追加されてもよい。そのような閾値の例としては、１％、５％、１０％または５０％がある。好ましい閾値は恐らく１％である。
【００１８】
いくつかの実施形態によれば、前記Ｎ個の画像要素クラスは、白血球の核に関するクラスを含む。この実施形態によれば、前記方法は、所定の色変換式を用いて前記画素の色を変換する前記ステップの後で、コントラスト向上機能を用いることにより、前記色変換された結果画像のコントラストを増加させるステップをさらに備える。前記色変換された結果画像内の特定の画素に対する前記コントラスト向上機能は、前記核に関するクラスに属する確率と、前記画素の輝度とに基づいてもよい。そのコントラスト向上の後に、編集済み画像が保存されてもよい。
【００１９】
白血球の核は往々にして暗いので、核内の細部を判別することは困難な場合がある。本実施形態は、より暗い領域、例えば画像の核のダイナミックレンジを増加させてもよい。ゆえに、そのコントラスト向上の前に少なくとも視認可能であった細部は、この上なく向上される。
【００２０】
いくつかの実施形態によれば、前記Ｎ個の画像要素クラスが、赤血球に関するクラスと、画像の背景に関するクラスと、を含み、前記方法は、前記赤血球に関するクラスまたは血液サンプルの背景に関するクラスに属する確率が閾値より上である保存された編集済み画像の前記画素から、平滑化フィルタを用いてノイズを減らすステップと、前記編集済み画像を保存するステップと、をさらに備える。
【００２１】
上述の色変換を行う場合、いくつかの場合では、特定の画像要素に対するノイズが増加する。例えば、画像が赤血球と背景を含む場合に、色変換が行われると、そのような領域内のノイズが増加し得る。そのため、そのような画像要素に対してノイズ削減処理を行うことが有益となり得る。その処理の計算の複雑さを減らすために、また、赤血球に関するクラスまたは血液サンプルの背景に関するクラスに属する確率が低いまたは非常に低い画素を平滑化しないために、赤血球に関するクラスまたは血液サンプルの背景に関するクラスに属する確率が閾値よりも上の画素だけが、平滑化フィルタを用いて平滑化される。そのような閾値の例としては、１％、５％、１０％または５０％がある。好ましい閾値は恐らく５％である。その平滑化フィルタは、エッジ保存およびノイズ削減を行うがゆえに有益である、双方向フィルタでもよい。しかしながら、ガイデッドフィルタ、非等方拡散フィルタといったその他の種類の平滑化フィルタが用いられてもよい。
【００２２】
実施形態によれば、前記方法は、前記保存された編集済み画像をＨＳＬ色空間へ変換し、前記編集済み画像のＳチャンネル内の各画素と１よりも大きい値とを乗算することにより、前記保存された編集済み画像の彩度を増加させるステップ、をさらに備える。その値は、例えば、１．１、１．２もしくは１．３または１よりも大きい他の値でもよい。
【００２３】
第２の態様では、本発明は、発明の第１の態様に係る方法を実行するための命令を有するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品を提供する。
【００２４】
第３の態様では、本発明は、Ｎ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む原画像の外観を変更するためのデバイスであって、前記原画像の各画素および少なくとも１つのサブセットに対して、Ｎ個の確率値の算出であって、各確率値は、前記画素が前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する、算出と、前記Ｎ個の画像要素クラスのそれぞれに対する所定の色変換式と、前記画素に対する前記Ｎ個の確率値と、を用いることによる、前記画素の色の変換と、を行うように構成されたプロセッサと、色変換された結果画像を編集済み画像として保存するように適合されたメモリと、を備えるデバイスを提供する。
【００２５】
第２および第３の態様は、概して、第１の態様と同じ特徴と利点を有すると思われる。
【００２６】
第４の態様では、本発明は、Ｎ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む変換前画像および変換後画像の間における色変換式を決定するための方法であって、前記方法は、前記変換前および変換後画像の各画素および少なくとも１つのサブセットに対して、Ｎ個の確率値を算出するステップであって、各確率値は、前記画素が前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する、ステップと、前記変換前画像内の少なくともいくつかの画素に対する、該画素に対して算出された前記Ｎ個の確率値、該画素の色値、および該画素が特定の画像要素クラスに属する確率、ならびに、前記変換後画像内の少なくともいくつかの画素に対する、該画素に対して算出された前記Ｎ個の確率値、該画素の色値、および該画素が特定の画像要素クラスに属する確率、を用いることにより、前記Ｎ個の画像要素クラスの各特定の画像要素クラスに対して、前記変換前画像および前記変換後画像との間における色変換式を特定するステップと、を備える方法を提供する。
【００２７】
そのような色変換式を特定するための確率に基づくアルゴリズムは、変換前および変換後画像の各画素および少なくとも１つのサブセットに対するＮ個の確率値を算出することと、変換前画像と変換後画像との間における色変換式を特定するときに、これらの値を用いること、により提供される。いずれかの画像内のある画素が複数の画像クラスのうちの特定の１つに属しているかどうかを、１００％の確実性をもって決定することは困難となり得るため、変換前画像および変換後画像を分割する、確率に基づくアプローチを用いることは有益になり得る。
【００２８】
特定の画像要素それぞれに対する色変換式が決定されるので、そのアルゴリズムは、上述のように、異なるスペクトルパワー分布を有する複数の物体を含むシーンを示す画像に対して、より優れた結果を提供し得る。
【００２９】
いくつかの実施形態によれば、変換前画像と変換後画像との間における色変換式を決定する方法は、その色変換式を決定するときに、複数の変換前画像と複数の変換後画像とを用いることを含む。変換前画像または変換後画像にある外れ値の影響が削減され得るため、より優れた色変換式を決定するためのアルゴリズムは、このように実現されてもよい。
【００３０】
いくつかの実施形態によれば、前記変換前画像および前記変換後画像は、異なる照明状態下で撮られている、異なるイメージセンサ、異なる光学レンズもしくは異なる両方を用いて撮られている、または両方である。上述のように、変換後画像内の画素の色により近づけるために、異なる照明状態下で撮られている、異なるイメージセンサ、異なる光学レンズもしくは異なる両方を用いて撮られている、または両方であるかもしれない変換前画像内の画素の色を変換するための１つだけの色変換式を決定することは、そのメタメリズムの問題により、不満足な結果を生み出し得る。
【００３１】
いくつかの実施形態によれば、前記変換前画像および前記変換後画像が血液サンプルを示し、前記Ｎ個の画像要素クラスが、白血球の細胞質に関するクラス、白血球の核に関するクラス、赤血球に関するクラス、および画像の背景に関するクラスのうち、少なくとも２つを含む。
【００３２】
血液サンプルの構造により、変換前画像と変換後画像との間におけるＮ個の画像要素クラス、つまり血液サンプル内の異なる物質、に対する色変換式は大きく異なり得る。ゆえに、血液サンプルを示す変換前画像および変換後画像の間における色変換式を決定するための区分に基づくアプローチは、有益となり得る。また、そのような画像内の各画素を、１００％の確実性をもってＮ個の画像クラスの１つにラベル付けすることは困難となり得る。このことにより、確率に基づくアプローチは、色変換式を決定するときに特に有益となり得る。
【００３３】
第５の態様では、本発明は、第４の態様に係る方法を実行するための命令を有するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品を提供する。
【００３４】
第６の態様では、本発明は、Ｎ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む変換前画像および変換後画像の間における色変換式を決定するためのデバイスであって、前記デバイスは、前記変換前および変換後画像の各画素および少なくとも１つのサブセットに対して、Ｎ個の確率値の算出であって、各確率値は、前記画素が前記Ｎ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する、算出と、前記変換前画像内の少なくともいくつかの画素に対する、該画素に対して算出された前記Ｎ個の確率値、該画素の色値、および該画素が特定の画像要素クラスに属する確率、ならびに、前記変換後画像内の少なくともいくつかの画素に対する、該画素に対して算出された前記Ｎ個の確率値、該画素の色値、および該画素が特定の画像要素クラスに属する確率、を用いることによる、前記Ｎ個の画像要素クラスの各特定の画像要素クラスに対する、前記変換前画像および前記変換後画像との間における色変換式の特定と、を行うように構成されたプロセッサを備える。
【００３５】
第５および第６の態様は、概して、第４の態様と同じ特徴と利点を有すると思われる。
【００３６】
一般的に、特許請求の範囲に用いられた全ての用語は、明示的に本明細書中にて定義されていなければ、その技術分野における通常の意味にしたがって解釈されるべきである。要素、デバイス、成分（コンポーネント）、手段、ステップなどに対する参照全ては、明示的に記述されていなければ、要素、デバイス、成分（コンポーネント）、手段、ステップなどの少なくとも１つのインスタンスへの参照として、公然と解釈されるべきである。
【００３７】
本発明の上述の特徴および利点ならびに追加の目的は、類似要素には同じ参照番号が用いられる添付図面を参照しつつ、本発明の実施形態に対する、以下の例示的かつ非限定な詳細な説明を通じて、よりよく理解される。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】原画像の画素の色を変換することにより、原画像の外観を変更するための方法を示す図。
【図２】実施形態に係る、原画像の外観を変更するためのフローダイアグラムを示す図。
【図３】実施形態に係る、原画像の外観を変更するためのデバイスを概略的に示す図。
【図４】変換前画像と変換後画像との間における色変換式を決定するための方法を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
本発明は、これより、実際に好ましい本発明の実施形態を示す添付図面を参照しながら、十分に説明される。しかしながら、本発明は、多くの異なる形態にて具体化されてもよく、本明細書にて定められた実施形態に限定されると解釈されるべきではない。逆に、これらの実施形態は徹底および完全性のために与えられており、当業者に発明の範囲を十分に伝える。
【００４０】
後述の方法は、血液サンプルの画像を用いて例示される。メタメリズムの問題により、原画像の色が、原画像とは異なる照明状態下で撮られている、異なるイメージセンサ、異なる光学レンズもしくは異なる両方を用いて撮られている、または両方である画像の色と一致するように原画像の色を変換するためには、複雑な色変換式が要求され得る。後述の発明の方法は、原画像の色空間を変換するという大規模かつ複雑な問題を、小規模かつ解決可能な問題へ分解する。別の画像の外観と一致させるために、画像の外観を変更するこの方法は、血液サンプルの画像だけでなく、ポートレイト、風景の画像、インテリアの画像などといった他の種類の画像に当然用いられてもよい。
【００４１】
図１は、原画像の外観を変更するための方法を示す。該方法は、そのデバイスが変換のために画像、例えば原画像を受け取る（Ｓ１０２）ことにより、開始されてもよい。その原画像はＮ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む。その画像から、少なくとも１つのサブセットが選択される（Ｓ１０４）。その少なくとも１つのサブセット内の各画素に対して、Ｎ個の確率値が算出される（Ｓ１０６）。各確率値は、その画素がそのＮ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する。各確率値は０から１の範囲であってもよく、その場合、１つの画素に対するそのＮ個の確率値の合計は１に等しくてもよい。
【００４２】
つまり、（ｘ、ｙ）が画素の位置である場合、ｉ（ｉ∈｛１、．．．、Ｎ｝）番目の画像クラスの確率は関数ｐｉ（ｘ、ｙ）と表され、０≦ｐｉ（ｘ、ｙ）≦１かつ
【数１】
2017518694.tif 000003
となる。図１に示される該方法の最後のステップは、Ｎ個の画像要素クラスのそれぞれに対する所定の色変換式と、選択された各画素に対するＮ個の確率値と、を用いることにより、選択された各画素の色を変換するステップ（Ｓ１０８）である。このステップは、各画素に対して用いられる特定の色変換式を算出するステップを含んでもよい。特定の画素に対する特定の色変換式は、Ｎ個の画像要素クラスの各画像要素クラスに対して、その画素がその画像要素クラスに属する確率値と、その画像要素クラスに対して定められた色変換式との乗算を行い、そのＮ個の乗算によるＮ個の結果の加算を行うことにより、算出されてもよい。そして、その画素に対する色変換は、その画素の原色と、その画素に対する特定の色変換式とを乗算することにより、実行される。
【００４３】
画像内の位置（ｘ、ｙ）上のある画素の色を変更する関数は、
【数２】
2017518694.tif 000004
と表される。
【数３】
2017518694.tif 000005
は、その画素の原色を表し、ｖ′（ｘ、ｙ）は、その画素の変換された色を表す。ｆｉは、画像クラスｉに対する所定の色変換式を表す。θｉは、ｆｉに対する所定のパラメータベクトルを表す。
【００４４】
色変換式の一例としては、個々の色成分に対する単純アフィン変換がある。
【数４】
2017518694.tif 000006
θｉ１、θｉ２、．．．、θｉ６は実数である。より複雑な色変換式の一例は、
【数５】
2017518694.tif 000007
である。
【００４５】
すなわち、ここでは、θｉは９個の実数から成るベクトルであり、３×３行列であるＡｉを編成することができる。さらに複雑な色変換式の一例は、ｆｉがそのパラメータに対する非線形関数である場合である。
【００４６】
例えば、その画像クラスの数が４つであってもよく、白血球の細胞質に関するクラス、白血球の核に関するクラス、赤血球に関するクラス、および画像の背景に関するクラスを含んでいてもよい。上述の通り、それらのクラスのスペクトルパワー分布は大きく異なっていてもよく、結果、その所定の色変換式Ａｉ（ｉ∈｛１、．．．、Ｎ｝）もまた大きく異なっていてもよいということになる。ゆえに、原画像の色を変換するための１つだけの色変換式は、不満足な色変換された結果画像を生成する。
【００４７】
以下では、原画像をＮ個の画像クラスに分割する、確率に基づくアプローチが簡単に概説される。これは、そのような分割がどのように行われるかについてのほんの一例である。各確率値が、画素がＮ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率と定義される場合に、当業者が実装するための、画像内の各画素に対するＮ個の確率値を算出する別の方法もある。次の例は、血液サンプルの画像を４つの画像クラス、つまり、白血球の細胞質に関するクラス、白血球の核に関するクラス、赤血球に関するクラス、および画像の背景に関するクラスへ分割することに関する。その例では、画素が白血球の細胞質に関するクラスに属する確率を定義する確率値が算出される。しかし、該方法は、同様にして残りの画像クラスに対する確率値を算出することに当然用いることができる。
【００４８】
方法例の大まかな考え方は、次の通りである。まず、原画像内にある白血球の核を検出するため、閾値法が用いられる。核と定義される領域が拡大されると、検出された核の周囲の細胞質もまた、大概、その領域に含まれる。そして、これらの領域は反転され、背景および赤血球だけが含まれる領域が定義される。これらの領域は、原画像内の背景および赤血球の色分布を推定するために用いられる。これらの分布は、その白血球の大まかな区分である、初期的細胞マスクを見つけるために用いられる。その初期的細胞マスクは、閾値法を用いて、核と細胞質に分離される。これは、核の区分を提供し、細胞質および核の色分布を推定することを可能にする。画像内の４つ全ての領域に対する推定が確定したため、画素が白血球に属する確率が算出されることができる。
【００４９】
原画像内に白血球の核があると検出されるときは、その方法例の第１ステップである、原画像の色ヒストグラムが算出される。血液サンプルの画像内にて核がはっきりと示されて視認可能であるため、原画像内にある核の色は、そのヒストグラムにて見られる。例えば、核が原画像内のその他の画像クラスよりもはるかに青く示される。
【００５０】
背景および赤血球の色分布を推定するとき、まず、その２つの画像クラスの間の閾値が、原画像内の緑成分のヒストグラムを算出することにより、算出される。背景から赤血球を分離するための、得られた閾値を用いて、背景の平均値および共分散行列であるμｂおよびＣｂと、赤血球の平均値および共分散行列であるμｒおよびＣｒと、に対する推定値が算出される。その推定された平均値と共分散行列は、確率密度関数ｈｂ（ｖ）およびｈｒ（ｖ）にて用いられる。ｈｂ（ｖ）およびｈｒ（ｖ）はそれぞれ、その背景および赤血球の画素の色ｖに対するその色相関を示す。
【００５１】
ＲＧＢベクトルにより定義される、背景の画素の色ｖに関する確率密度関数は次のように算出される。
【数６】
2017518694.tif 000008
【００５２】
赤血球に関する確率密度関数は、同様に算出される。
【００５３】
次のステップは、白血球の核を白血球の細胞質から分離することを含む。まず、背景にも赤血球にも類似していない画素の組み合わせＷが、原画像から算出される。組み合わせＷにおける画素と接続された８つの領域それぞれにおける面積が算出される。面積が閾値よりも大きい各領域は、白血球であるのに十分大きいと考えられ、そのような各領域は、初期的細胞マスクを構成する。その閾値は、原画像の拡大レベルに依存する。
【００５４】
そして、画像の核は、白血球の核を細胞質から分けるための任意の適切な方法、例えば閾値、を用いて分けられる。方法例の第１ステップにおいて算出された面積が用いられてもよい。このようにして算出された核マスクは、面積が一定画素数よりも小さい部分を取り除くことと、面積が先程とは別の画素数よりも小さい穴を埋めることにより、きれいにされてもよい。
【００５５】
核の平均値μｎおよび共分散行列Ｃｎは、核マスクに属する画素にわたって推定される。細胞質に対するμｃおよびＣｃは、背景および赤血球と類似しておらず、まだ核であると定められていない、原画像内の画素に対するものである。推定された平均値および共分散行列は、細胞質の色分布および核の色分布を表す確率密度関数ｈｃ（ｖ）およびｈｎ（ｖ）にて用いられる。
【００５６】
細胞質に対する確率密度関数および核に対する確率密度関数は、式（２）により算出される。
【００５７】
色ｖを有する画素が白血球の細胞質に属するその確率ｐｃ（ｖ）は、
【数７】
2017518694.tif 000009
により与えられる。
【００５８】
なお、確率値を算出するこの方法は、後述する、変換前画像と変換後画像との間における色変換式を決定するときに用いられてもよい。
【００５９】
図２は、実施形態に係る、原画像の外観を変更するためのフローダイアグラムを示す。
【００６０】
そのフローダイアグラムの第１ステップＳ２０２は、図１で述べられたステップＳ１０２からＳ１０８を集約する。しかし、図１とともに述べたように、色変換された画像を生成する他に、原画像の外観を変更する方法は、その色変換された画像を改善するために、追加の画像編集ステップを含んでもよい。図２および下記に示されたその追加のステップは任意の適切な順序で行われてもよいし、その追加ステップのいずれかが除外されてもよい。
【００６１】
上述のように、原画像は、色変換された画像を生成する（Ｓ２０２）ときに消えてしまうかもしれない細部を豊富に含んでいる可能性がある。そのため、本方法は、原画像から特定の画像要素に関する豊富な細部がなくなることを防ぐためのステップを含んでもよい。実施形態によれば、そのＮ個の画像要素クラスは、白血球の細胞質に関するクラスと白血球の核に関するクラスとを含む。その場合、ステップＳ２０４は、編集済み画像内のこれらの画像要素のために、原画像から注目の細部がなくなることを防ぐために行われてもよい。まず、原画像のコピーはＨＳＬ色空間によるＨＳＬ画像へ変換される。そのＨＳＬ画像の輝度チャンネルは、編集済み画像内に都合よく含まれた細部を含む。したがって、そのＨＳＬ画像の高域通過フィルタリングされたＬチャンネルの画素値はＬ画像として保存され、そのＬ画像内の各画素値は、細胞質に関するクラスまたは核に関するクラスに属する確率と、関連付けられる。実施形態によれば、Ｌ画像は、そのＬ画像内の豊富な細部を増加させるために、高域通過フィルタリングされてもよい。最後に、その保存された編集済み画像、例えばステップＳ２０２により生成された色変換された画像は、ＨＳＬ色空間に変換され、その保存された編集済み画像のＬチャンネルの画素の画素値に、そのＬ画像内の対応画素値が一緒に追加される。その対応画素値は、自身の対応付けられた、その細胞質クラスまたはその核クラスに属する確率に基づき、重み付けられる。
【００６２】
色変換された画像が生成された（Ｓ２０２）後、編集済み画像のいくつかの部分は暗いかもしれず、したがって、そのような領域内の細部は失われてしまう可能性がある。これは、原則、白血球の核に対してだけ起きる。したがって、実施形態によれば、本方法は追加コントラスト向上ステップＳ２０５を含む。この実施形態によれば、所定の色変換式を用いることによって画素の色を変換するステップの後で、該方法は、コントラスト向上機能を用いることにより、色変換された結果画像内のコントラストを増加させるステップをさらに含む。いくつかの実施形態によれば、増幅されるべき細部は編集済み画像の緑チャンネル内で検出される可能性があり、これにより、少ないノイズを含むチャンネルとなり得る。これは、ノイズ増幅のリスクが減るという点で有利である。しかしながら、検出された細部の増幅は、編集済み画像をＨＳＬ色空間へ変換した後に、その編集済み画像の輝度チャンネルにて行われてもよい。編集済み画像内の特定の画素、例えば検出された細部、に対するコントラスト向上機能は、核クラスおよび画素の輝度に属する確率に基づいてもよい。これは、画素の輝度により増幅量が決められ、画素が輝度を有するほど、その画素が増幅されることを意味する。核クラスに属する確率は、さらに重み付け要因として用いられる。
【００６３】
実施形態によれば、Ｎ個の画像要素クラスは、赤血球に関するクラスと、画像の背景に関するクラスと、を含む。これらの画像要素の種類によっては、ノイズレベルは、上記に係る色変換式が実行されると増加し得る。また、画像要素のこれらの種類内の各細部を知覚する重要性は、解析対象種類である他の画像要素の種類内の細部を知覚する重要性と同程度ではないだろう。ゆえに、編集済み画像の知覚された品質を改善するために、これらの画像要素に属する画素に対するノイズ削減を行うことは有効となり得る。このように、実施形態によれば、原画像の外観を変更する方法は、保存された編集済み画像の画素からノイズを削減するステップＳ２０６をさらに含む。いくつかの実施形態によれば、ノイズ削減は、赤血球に関するクラスまたは血液サンプルの背景に関するクラスに属する確率が閾値より上の画素に対してだけ実行されてもよい。ノイズ削減は、平滑化フィルタ、例えば双方向フィルタを用いることにより、実行されてもよい。いくつかの実施形態によれば、赤血球に関するクラスまたは血液サンプルの背景に関するクラスに属する、閾値より上の確率を画素が有する場合、当該画素に対するノイズ削減を実行するために、隣接画素もまたこれらのクラスに属する、閾値より上の確率を有する必要がある。当該画素に対する閾値は、隣接画素に対する閾値と異なっていてもよいし、それらの閾値が同じであってもよい。
【００６４】
実施形態によれば、原画像の外観を変更する方法は、保存された編集済み画像の彩度を増加するステップＳ２０８をさらに含む。これは、保存された編集済み画像をＨＳＬ色空間へ変換することと、その編集済み画像（今はそのＨＬＳ色空間にある）のＳチャンネル内の各画素に１よりも大きい値を乗算することと、により行われてもよい。
【００６５】
図１および２とともに上述した方法は、処理能力３０２を有するデバイス３００におけるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせ内で実装されもよい。そのデバイス３００は、Ｎ（Ｎ＞１）個の画像要素クラスを含む原画像の外観を変更するように構成される。
【００６６】
ハードウェアの実装において、下記で参照される機能ユニット同士間でのタスクの分割は、物理ユニットに対する分割と対応していなくともよい。逆に、１つの物理コンポーネントが多数の機能を有していてもよく、１つのタスクが、連携するいくつかの物理コンポーネント（例えば、プロセッサ）により、実行されてもよい。ある特定のコンポーネントまたは全てのコンポーネントは、デジタル信号プロセッサもしくはマイクロプロセッサによりソフトウェアとして実行されることにより実装されてもよいし、またはハードウェアとしてもしくは特定用途向け集積回路として実装されてもよい。そのようなソフトウェアはコンピュータ可読媒体で配布されてもよいし、コンピュータ可読媒体はコンピュータ記憶媒体（すなわち非一時的媒体）と通信媒体（すなわち一時的媒体）とを含んでもよい。
【００６７】
デバイス３００のプロセッサ３０２は、原画像の各画素およびその少なくとも１つのサブセットに関するＮ個の確率値を算出するように構成されてもよい。各確率値は、画素がＮ個の画像要素クラスのうちの対応する１つに属する確率を定義する。プロセッサ３０２は、そのＮ個の画像要素クラスそれぞれに対する所定の色変換式と、画素それぞれに対するＮ個の確率値と、を用いることにより、各画素の色空間を変換するように、さらに構成されていてもよい。そのＮ個の所定の色変換式は、任意の適切な方法で、プロセッサ３０２がアクセス可能であればよい。例えば、そのＮ個の所定の色変換式は、デバイス３００のメモリ３０４内に保存されてもよい。
【００６８】
当業者によく知られているように、メモリという用語は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールもしくはその他データといった情報を保存する任意の方法または技術で実装された、揮発性のおよび不揮発性の、ならびに、リムーバブルのおよび非リムーバブルの、メモリを含む。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくはその他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）もしくはその他の光学ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージもしくはその他の磁気記憶デバイス、または、所望の情報を保存するために用いられ、コンピュータによりアクセスすることができるその他媒体を含むが、これらに限定されない。
【００６９】
メモリ３０４は、編集済み画像として色変換された結果画像を保存するように、さらに適合させてもよい。原画像の外観を変更する処理の間、図１から２とともに上述したように、その画像、すなわち画像内の画素は、いくつかの種類のメモリ、好適には、プロセッサ３０２から容易かつ速くアクセスするＲＡＭに、連続的に保存される。このように、色変換された結果画像は、デバイス３００のいくつかの種類のメモリ内に必然的に保存される。
【００７０】
以下に、Ｎ個の所定の色変換式を与える実施形態を、図４とともに説明する。図４にて説明される方法は、１つの変換前画像と１つの変換後画像、すなわち、その同じシーンを描写するが、異なる照明状態下で撮られている、異なるイメージセンサ、異なる光学レンズもしくは異なる両方を用いて撮られている、または両方である１つの画像ペアだけを用いる。同じ方法ではあるが複数のそのような画像ペアに対する方法は、さらに後に述べる。
【００７１】
本方法は、変換後画像および変換前画像を受け取って（Ｓ４０２）開始する。両画像のために、各画像の少なくとも１つのサブセットが選択される（Ｓ４０４）。好ましくは、それらの画像は、同じシーンが両画像内に描写されるように同じように切り取られる。
【００７２】
変換前画像および変換後画像の少なくとも１つの選択されたサブセット内の各画素に対して、Ｎ個の確率値が算出される（Ｓ４０６）。各確率値は、画素がＮ個の画像要素クラスのうちの対応するクラスに属する確率を定義する。その方法は、Ｎ個の画像要素クラスの各特定の画像要素クラスに対して、変換前画像と変換後画像との間における色変換式を特定することにより継続する。特定の画像要素に対する色変換式は、Ｎ個の確率値が算出された、変換前画像内の少なくともいくつかの画素であって、当該画素の色値および当該画素がその特定の画像要素クラスに属するその確率、ならびに、Ｎ個の確率値が算出された、変換後画像内の少なくともいくつかの画素であって、当該画素の色値および当該画素がその特定の画像要素クラスに属するその確率、を用いて特定される（Ｓ４０８）。実施形態によれば、特定の画像要素クラスに関する、変換前画像と変換後画像との間における色変換式を特定するときは、Ｎ個の確率値が算出された、変換前画像および変換後画像の全ての画素が用いられる。
【００７３】
実施形態によれば、Ｎ個の画像要素クラスに対する色変換式を識別するときは、複数の画像ペアが用いられる。上述のように、各画像ペアは同じシーンを描写しているが、その２つの画像、すなわち、変更前画像および変更後画像は、異なる照明状態下で撮られている、異なるイメージセンサ、異なる光学レンズもしくは異なる両方を用いて撮られている、または両方である。
【００７４】
その複数の画像ペアにおける変換前画像全ては、同じ（またはほとんど同じ）照明状態にて、同じイメージセンサと同じ光学レンズとを用いて、撮られている。同じことは、複数の変換後画像に対して当てはまる。そして、特定された色変換式は、変換前画像と同じ状態（またはほとんど同じ状態）で撮影された画像の色を変換するために用いられてもよく、結果、変換後画像と同じ状態にて撮影されたように見える。Ｚ＋が全ての正の数を示す場合、Ｍｊ⊂Ｚ＋×Ｚ＋は画像ｊ内の全ての画素座標（または、上述の少なくとも１つのサブセット内の全ての画素座標）のセットである。ｉ（∈｛１、…、Ｎ｝）が異なる画像クラスを示す場合、ｐｉｊ（ｘ、ｙ）は、画像クラスｉと画像ｊにおける、ある画素座標（ｘ、ｙ）に対する確率値である。その確率値は０から１までに及んでもよいし、この場合、画素に対するＮ個の確率値の合計が１に等しくてもよい。ｒｊ（ｘ、ｙ）、ｇｊ（ｘ、ｙ）、ｂｊ（ｘ、ｙ）は、変換前画像ｊ内の位置（ｘ、ｙ）における赤、緑および青に関する値である。その値は、０から２５５までにおよぶ実数でもよい。画像ｊに対する画像クラスｉの赤の平均値は
【数８】
2017518694.tif 000010
で示される。緑と青も同じで、
【数９】
2017518694.tif 000011
である。
【００７５】
画素がクラスｉに属する変換前画像ｊにおける赤に関する重み付き平均値は、
【数１０】
2017518694.tif 000012
により算出される。変換前画像ｊにおける、緑および青に関する重み付き平均値
【数１１】
2017518694.tif 000013
は同様に算出される。
【００７６】
変換後画像ｊに対応する平均値は同様に算出され、
【数１２】
2017518694.tif 000014
と示される。
【００７７】
１つの画像ペアだけを用いる場合、１色につき１つのパラメータだけを有する色変換式が算出される。例えば、
【数１３】
2017518694.tif 000015
である。
【００７８】
少なくとも３つの画像ペアが用いられれば、画像クラスｉに関する色変換行列式Ａｉは、最小二乗推定を用いて、次のように算出することができる。
【００７９】
画像ペアの数がｎである。そして、変換前画像に対する画像クラスｉの全ての色の平均値を有する行列は、
【数１４】
2017518694.tif 000016
であり、変換後画像に対する画像クラスｉの全ての色の平均値を有する行列は、
【数１５】
2017518694.tif 000017
である。
【００８０】
そして、画像クラスｉに関する色変換行列式ＡであるＡｉ（ｉ∈｛１、．．．、Ｎ｝）は、上の式（１）にて用いられたが、最小二乗法を用いて算出されることができる。理論的には、これは
【数１６】
2017518694.tif 000018
のように算出される。しかし実際には、利用可能な、よりよい数値アルゴリズムがある。
【００８１】
上述のように、実施形態によれば、変換前画像および変換後画像は、血液サンプルと、白血球の細胞質に関するクラス、白血球の核に関するクラス、赤血球に関するクラスおよびその画像の背景に関するクラスのうち少なくとも２つを含むＮ個の画像要素クラスと、を示す。
【００８２】
当業者は、本発明が上述した好適な実施形態に決して限られないことを理解する。逆に、付随の請求項の範囲内で、多くの修正および変形が可能である。例えば、画像要素クラス内の物体が類似のスペクトルパワー分布を有していれば、画像要素クラスは、１より多い物体の種類を含んでもよい。
【図１】
2017518694.tif 000019
【図２】
2017518694.tif 000020
【図３】
2017518694.tif 000021
【図４】
2017518694.tif 000022
【国際調査報告】
2017518694.tif 000023
2017518694.tif 000024
2017518694.tif 000025