(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
注目画素（ｘ，ｙ）を含む小区画のエントロピーを計算し、得られたエントロピー値を該注目画素（ｘ，ｙ）の新しい値とすることを特徴とするエントロピーフィルタであって、該エントロピー値は式（１）に基づいて算出されることを特徴とするエントロピーフィルタ。
0003860540.tif 000003
ここで、P（ｌ）は、各濃度レベルの頻度を頻度の総数で割ることで正規化された濃度ヒストグラムである。
【請求項２】
請求項１において、該小区画は、元画像中に始点（ｘ，ｙ）を決定し、該始点から幅Ａ、高さＢの大きさのウィンドウで元画像を区画することで設定し、区画されたウィンドウのエントロピーを計算し、得られたエントロピー値を処理画像の座標（ｘ，ｙ）の画素値とし、該始点（ｘ，ｙ）は以下の範囲を取ることを特徴とするエントロピーフィルタ。
ｘ：０〜元画像の幅−Ａ
ｙ：０〜元画像の高さ−Ｂ。
【請求項３】
エントロピーフィルタを用いて元画像を処理することで、元画像から画質が平坦な部分あるいは画質が粗い部分を抽出することを特徴とする領域抽出法であって、該エントロピーフィルタは、注目画素（ｘ，ｙ）を含む小区画のエントロピーを計算し、得られたエントロピー値を該注目画素（ｘ，ｙ）の新しい値とするフィルタであって、該エントロピー値は式（１）に基づいて算出されることを特徴とする領域抽出法。
0003860540.tif 000004
ここで、P（ｌ）は、各濃度レベルの頻度を頻度の総数で割ることで正規化された濃度ヒストグラムである。
【請求項４】
請求項３において、元画像はノマルスキー型透過型微分干渉顕微鏡で撮影されたものであることを特徴とする領域抽出法。
【請求項５】
請求項３，４いずれかにおいて、該元画像は細胞画像であると共に、該平坦な部分は核であり、細胞画像から核を抽出することを特徴とする領域抽出法。
【請求項６】
請求項３乃至５いずれかにおいて、処理画像を閾値を用いて二値化する工程を含むことを特徴とする領域抽出法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は画像から画質が平坦な部分あるいは画質が粗い部分を抽出することができるフィルタ、および、画像から画質が平坦な部分あるいは画質が粗い部分を効率的に抽出する領域抽出法に関するものである。本明細書では、一つの好ましい例として、ノマルスキー型透過型微分干渉顕微鏡（以下「ノマルスキー顕微鏡」という）により撮影された細胞画像からの核の抽出に基づいて本発明を説明する。本発明に係る手法は、ノマルスキー顕微鏡により取得された画像、また、細胞画像からの核の抽出に限定されるものでははく、画像からの特徴抽出、画像認識全般に広く適用されるものである。
背景技術
細胞画像から核領域を抽出したい場合がある。例えば、線虫の細胞系譜を作成する場合には、得られた画像から、いかに効率良く核領域を認識するかが重要となる。細胞画像の取得には、いわゆるノマルスキー顕微鏡が用いられる。ノマルスキー顕微鏡によれば、透明な観察対象の内容物の分布や外形状を明暗像で捉えることができる。生物学で言うと、通常の光学顕微鏡では透明に見える細胞の内容物（細胞核）や、外形（細胞膜）を明暗像で捕らえることができる。
従来、ノマルスキー顕微鏡で取得した画像から核領域を抽出するために、幾つかの画像処理アルゴリズムを用いている。これらの画像処理アルゴリズムは、画像の明暗の細かい変化が少ない領域を核として検出したり、あるいは、光の角度に沿って広い範囲で明暗の変化の大きい部分を核として抽出したりしている。前者の例としては、Ｋｉｒｓｃｈテンプレート型エッジ検出オペレータと移動平均法を組み合わせたフィルタや、Ｐｒｅｗｉｔｔテンプレート型エッジ検出オペレータの出力を２値化し、さらに距離変換を適用するフィルタが挙げられる。後者の例としては、見た目の光の角度に沿って上下所定ピクセル分の輝度値の合計の差分を取るフィルタが採用される。しかしながら、これらの画像処理アルゴリズムによる核の認識は完全なものではなく、これら３種類のアルゴリズムのいずれかが核であると認識した領域を、画像処理システム全体の結論として核領域であると判断しており、核領域の抽出作業が煩雑になっていた。
ノマルスキー顕微鏡で撮影した細胞画像において、細胞質の画質がザラザラしている（粗い）のに対して、核領城の画質は比較的平坦である。この画質の差異を利用して、画像から平坦な部分を核として抽出する手法について研究を行った。
本発明の目的は、画像から画質が平坦な部分あるいは画質が粗い部分を効率的に抽出することにある。
本発明の他の目的は、画像から画質が平坦な部分あるいは画質が粗い部分を抽出することができるフィルタを提供することにある。
発明の開示
本発明に係るフィルタは、注目画素を含む小区画のエントロピーを計算し、得られたエントロピー値を該注目画素の新しい値とすることを特徴とするものである。
好ましくは、該フィルタは、元画像中に始点（ｘ，ｙ）を決定し、該始点から幅Ａ、高さＢの大きさのウィンドウで元画像を区画し、区画されたウィンドウのエントロピーを計算し、得られたエントロピー値を処理画像の座標（ｘ，ｙ）に保存するものである。そして、一つの望ましい例では、始点（ｘ，ｙ）において、ｘ：０〜元画像の幅−Ａ，ｙ：０〜元画像の高さ−Ｂ，である。
そして、本発明が採用した領域抽出手段は、前記エントロピーフィルタを用いるものであり、画像を小ウィンドウで区切り、該ウィンドウのエントロピーを計算しながら画像を走査することで画像から平坦な部分を抽出することを特徴とするものである。エントロピーフィルタによるフィルタリング画像を閾値を用いて二値化処理することで、画像から平坦な部分を良好に抽出することができる。本明細書において、「平坦」とは、画素値の差が比較的小さい、すなわち、画素の濃度値（輝度値）が比較的均一であることを意味する。これに対して、「平坦でない」とは、画素値の差が比較的大きい、すなわち、画素の濃度値（輝度値）が不均一であることを意味する。グレースケール画像では、濃度値は、白黒の濃淡を示す値である。カラー画像では、濃度値は、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれの濃度（輝度）を示す値である。カラー画像について、「画素値の差が小さい、大きい」とは、Ｒ，Ｇ，Ｂの組み合わせがより近ければ小さい、組み合わせが異なるほど大きい、と言うことができる。
本発明によれば、画像の中で、画質が平坦な部分とそうでない部分（画質が粗い部分）とに分けることが容易となる。本発明は、画像の明暗に左右されない。したがって、自動露出型の自動撮影機器によって撮影された画像に対して有効に機能する。一般に広く用いられているノマルスキー型微分干渉顕微鏡の自動撮影システムでは、自動露出カメラで撮影されるため、画像によって明暗が大きく変化する場合があるが、本発明は、このような場合であっても影響を受けることがない。また、本発明に係る抽出法の対象となる画像は、白黒／カラーを問わない。
本発明は、ウィンドウサイズを変化させることで、いわゆるエントロピーフィルタの感受性を任意に変化させることができる。これは、非常に細かい部分を対象にする場合や、反対に画像全体を対象とする場合など、状況に応じて操作することができる。これによって、顕微鏡の倍率が変化した場合にも良好に対応できる。また、対象生物が変化した場合にも有効に働く。例えば、画像対象が生物の場合には、対象生物が変化すると、細胞質のザラつき度合いや、核領域の平坦さ等に変化が生じると考えられるが、ウィンドウサイズを好適に選択することで、これらの変化に良好に対応することができる。
本発明に係るエントロピーフィルタの用途は、画像から画質が平坦な部分を抽出することに限定されるものではない。焦点がずれると画像がぼやけることを利用することで、エントロピーフィルタをオートフォーカスに応用することも可能である。
発明を実施するための最良の形態
本発明に係る領域抽出法を、好適な例として、ノマルスキー型透過型微分干渉顕微鏡で撮影した線虫の初期胚からの核領域の抽出に基づいて説明する。図２は、線虫初期胚の顕微鏡画像であって、濃淡差の大きい細胞質の部分（画質がザラザラしている部分）と、比較的濃淡差の小さい核の部分（画質が比較的平坦な部分）が観察される。
本発明が採用したエントロピーフィルタは、画像から平坦な部分を効率的に抽出するフィルタである。これは、細胞質の画質がザラザラしているのに対して、核領域の画質が比較的平坦であることを利用したものである。
図１の左図は、大きさＭ×Ｎ画素のディジタル画像データを示し、左上が（０，０）、右下が（Ｍ−１，Ｎ−１）となっている。Ｍ×Ｎ画素の元画像の中に始点（ｘ，ｙ）を決定する。ｘ：０〜（画像幅−ウィンドウ幅）；ｙ：０〜（画像の高さ−ウィンドウの高さ）である。
次いで、始点として選択した注目画素から（幅、高さ）＝（Ａ，Ｂ）の大きさのウィンドウで画像を区画する。区画されたウィンドウのエントロピーを計算し、得られたエントロピー値を、新しい画素値として、処理画像の座標（ｘ，ｙ）に保存する。図示のものでは、ｘ：０〜（Ｍ−１−Ａ）、ｙ：０〜（Ｎ−１−Ｂ）である。
エントロピー計算は式（１）に基づいて行なわれる。
0003860540.tif 000002
式（１）において、Ｐ（ｌ）は、特徴を計測したい画像領域に対して、濃度ヒストグラムＨ（ｌ）（濃度レベル数がＬであれば、１＝０，１，２，・・・，Ｌ−１である）を求め、頻度の総数（画像領域の画素数）で各濃度レベルの頻度を割って、総画素数が１．０になるように正規化した濃度ヒストグラムである。式（１）によって求められるエントロピーの値を基準にして核領域、細胞質領域の区別を行う。
実施例のものでは、始点として選択した注目画素から（幅、高さ）＝（Ａ，Ｂ）の大きさのウィンドウで画像を区画して、区画されたウィンドウのエントロピーを計算しているが、ウィンドウの左上角部にはない注目画素（ｘ，ｙ）を含む（幅、高さ）＝（Ａ，Ｂ）の大きさのウィンドウで画像を区画して、区画されたウィンドウのエントロピーを計算してもよい。この場合は、注目画素（ｘ，ｙ）のｘ，ｙの範囲は図示のものとは異なる。例えば、注目画素（ｘ，ｙ）は（１，１）から順次に（Ｍ−Ａ，Ｎ−Ｂ）までの座標を取る。
小区画のエントロピー計算を行いながら元画像を走査することで、効率良く核の位置を抽出することができる。エントロピーウィンドウサイズについては、顕微鏡の種類や倍率等に依存するものであるが、６［ｐｉｘｅｌ］×６［ｐｉｘｅｌ］〜２０［ｐｉｘｅｌ］×２０［ｐｉｘｅｌ］（好ましくは、１０［ｐｉｘｅｌ］×１０［ｐｉｘｅｌ］、または、１２［ｐｉｘｅｌ］×１２［ｐｉｘｅｌ］）の画像領域ウィンドウを用いることで良好な結果を得た。この場合、核領域のピクセルは、細胞分裂等の要因によって幅があるが、だいたい１０００ピクセルから１００００ピクセルである。もちろん、前述したウィンドウサイズや核領域のピクセル数は単なる例に過ぎない。
このようなエントロピーフィルタを用いて図２の細胞画像を処理したものを図３に示す。図４は、図３におけるエントロピーフィルタによる処理後の画像を閾値処理したものを、図２に示す顕微鏡画像に重ね合わせたものである。細胞画像から画質が平坦な部分が核候補として抽出される。
本発明に係る好ましい実施形態についてノマルスキー型透過型微分干渉顕微鏡で撮影した線虫の初期胚から核領域を抽出することに関連して説明したが、本発明は、細胞画像から核を抽出することに限定されるものではない。また、対象となる画像もノマルスキー型透過型微分干渉顕微鏡で撮影した画像のみならず、他の顕微鏡によって撮影された画像、さらにはコンピュータで扱う画像全般に適用可能である。
エントロピーフィルタを用いたオートフォーカスについて説明する。オートフォーカスに関して、従来はコントラストを利用することで行っていた。しかしながら、ノマルスキー顕微鏡で撮影された画像では、このコントラストを用いた方法がうまく機能しなかった。焦点がずれると画像がぼやけることを利用することで、エントロピーフィルタをオートフォーカスに応用することができる。ピントがあっていると画像がくっきりする（エントロピー増大）、ピントがぼやけていると画像がなめらかになる（エントロピー減少）という特性を利用する。対象画像（例えば、細胞画像）がいつも同じ場合には、ピントが合っているかいないかの判断をエントロピー値の振れ幅で予想できる。オートフォーカスのやり方は、以下のようになる。まず、ピントを少しずつずらしながら、得られた画像のエントロピーを計算する。この時、ウィンドウサイズは固定である。次いで、計算された一枚の画像の各エントロピーの値をチェックする。そして、相対的に大きな値のエントロピーが含まれるピントの位置は、そのピントが合っていると判断する。
産業上の利用可能性
エントロピーフィルタは、画像の明暗や白黒／カラーに影響されることなく、画像から平坦な部分を効率的に抽出することを可能とする。好適には細胞から核領域を抽出することに用いることができ、線虫の細胞系譜自動構築システムの画像処理部に適用することができる。また、エントロピーフィルタを写真のオートフォーカスに応用することができる。
【図面の簡単な説明】
図１は、エントロピーフィルタの説明図であり、図２は、顕微鏡画像であり、図３は、図２に示す画像のエントロピーフィルタによる処理後のフィルタリング画像であり、図４は、エントロピーフィルタによる処理後の画像を閾値処理したものを、図２の顕微鏡画像に重ね合わせたものである。
【図１】
0003860540.tif 000005
【図２】
0003860540.tif 000006
【図３】
0003860540.tif 000007
【図４】
0003860540.tif 000008