"出現場所が予測不可能なランダムなノイズの画素値分布に基づき、前記ノイズを除去するためのフィルタ処理演算を制御することを特徴とする画像処理方法。信号成分が存在しない状態でバックグラウンドデータを取得するデータ取込部と、前記データ取込部で取得したバックグラウンドデータからノイズの画素値の分布度を求めるノイズ分布度演算部と、前記ノイズ分布度演算部で求めたノイズの画素値の分布度に基づき該当する画素に対するノイズを除去するためのフィルタ処理演算を行うフィルタ処理演算部、を備えたことを特徴とする画像処理装置。さらに前記ノイズの評価をスコアで算出するノイズスコア演算部を設け、ノイズスコアが高い順に前記ノイズ分布度演算部で求めた一定の割合の画素に対して前記フィルタ処理演算部によるフィルタ処理演算を行うことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。蛍光染色された生きている細胞に薬の候補となる化合物を投与するとともに光源からの光を照射して細胞内の変化などの画像をカメラで撮影し、得られた細胞の画像を処理して化合物の投与により細胞が受ける影響や化合物の投与に対する細胞の反応を確認する創薬支援装置において、前記画像を処理する画像処理方法として、前記請求項1記載の画像処理方法を用いることを特徴とする創薬支援装置。蛍光染色された生きている細胞に薬の候補となる化合物を投与するとともに光源からの光を照射して細胞内の変化などの画像をカメラで撮影し、得られた細胞の画像を処理して化合物の投与により細胞が受ける影響や化合物の投与に対する細胞の反応を確認する創薬支援装置において、前記画像を処理する画像処理装置として、前記請求項2または請求項3記載の画像処理装置を用いることを特徴とする創薬支援装置。しかし、特許文献1に記載されている技術は、筆記された文字や数字の認識を主目的とするものであって、多値画像グレースケール画像を2値化する際に利用する技術であり、入力と出力がともに多値画像の場合の画像処理にそのまま適用することは困難と思われる。本発明は、このような課題を解決するものであり、その目的は、固定パターンではないランダムなノイズのうち、特に規則性がないごま塩状のノイズに対して、信号成分への影響は極力小さくしながら、ノイズのみを選択的に除去できる画像処理方法、画像処理装置およびこれらを用いた創薬支援装置を実現することにある。このような課題を解決するために、請求項1の発明は、出現場所が予測不可能なランダムなノイズの画素値分布に基づき、前記ノイズを除去するためのフィルタ処理演算を制御することを特徴とする画像処理方法である。請求項2の発明は、信号成分が存在しない状態でバックグラウンドデータを取得するデータ取込部と、前記データ取込部で取得したバックグラウンドデータからノイズの画素値の分布度を求めるノイズ分布度演算部と、前記ノイズ分布度演算部で求めたノイズの画素値の分布度に基づき該当する画素に対するノイズを除去するためのフィルタ処理演算を行うフィルタ処理演算部、を備えたことを特徴とする画像処理装置である。請求項3の発明は、請求項2に記載の画像処理装置において、さらに前記ノイズの評価をスコアで算出するノイズスコア演算部を設け、ノイズスコアが高い順に前記ノイズ分布度演算部で求めた一定の割合の画素に対して前記フィルタ処理演算部によるフィルタ処理演算を行うことを特徴とする。請求項4の発明は、蛍光染色された生きている細胞に薬の候補となる化合物を投与するとともに光源からの光を照射して細胞内の変化などの画像をカメラで撮影し、得られた細胞の画像を処理して化合物の投与により細胞が受ける影響や化合物の投与に対する細胞の反応を確認する創薬支援装置において、前記画像を処理する画像処理方法として、前記請求項1記載の画像処理方法を用いることを特徴とする。請求項5の発明は、蛍光染色された生きている細胞に薬の候補となる化合物を投与するとともに光源からの光を照射して細胞内の変化などの画像をカメラで撮影し、得られた細胞の画像を処理して化合物の投与により細胞が受ける影響や化合物の投与に対する細胞の反応を確認する支援装置において、前記画像を処理する画像処理装置として、前記請求項2または請求項3記載の画像処理装置を用いることを特徴とする。これらの構成により、特に規則性がないごま塩状のノイズに対して、信号成分への影響は極力小さくしながら、ノイズのみを選択的に除去できる。そしてこのような画像処理方法や画像処理装置を、蛍光染色された細胞の反応を観察確認する創薬支援装置の画像処理に適用することにより、蛍光の光量を正確に測定できるようになるため、より正確な薬効の判定が行える。以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。図1は本発明の一実施例を示すブロック図である。図1において、データ取込部1は、バックグラウンドデータや画像データを取り込み、データ格納部2に格納する。ヒストグラム演算部3は、データ取込部1で取り込まれたバックグラウンドデータにおけるノイズ分布のヒストグラムを演算し、その演算結果をヒストグラム格納部4に格納する。バックグラウンドとノイズ成分の識別にあたっては、正規分布の標準偏差などを用いてもよいが、着目画素が周辺画素からどれだけ突出して画素値が高いかまたは低いかをたとえば次式に基づいて演算できるノイズスコアを用いてもよい。着目画素のノイズスコア=着目画素の画素値-周辺画素の画素値の代表値ここで、代表値としては、4近傍、8近傍、または周辺領域内のメジアン、平均、その他の統計データを用いる。ノイズスコア演算部5は、データ取込部1で取り込まれたバックグラウンドデータに基づき、全画素の正負のノイズスコアを演算し、その演算結果をノイズスコア格納部6に格納する。ノイズ分布度演算部7は、ヒストグラム演算部3で演算されたノイズ分布のヒストグラムまたはノイズスコア演算部5で演算された全画素の正負のノイズスコアに基づき、全画素の正負のノイズの分布度を演算し、その演算結果をノイズ分布度格納部8に格納する。フィルタ選択部9は、フィルタ処理演算部11がフィルタ処理演算に用いる適切なフィルタをフィルタ格納部10から選択する。フィルタ処理演算部11は、データ格納部2に格納されている画像データに対し、フィルタ選択部9で選択されたフィルタを用いて、ノイズ分布度演算部5で演算されたノイズ分布度に基づき、該当する画素の出力データに含まれているノイズ成分を除去するためのフィルタ処理演算を行い、その演算結果をフィルタ処理演算結果格納部12に格納する。なお、バックグラウンドデータを取得することが困難な場合には、実データの中で観察対象が写っていない領域を用いてノイズの分布を推定するようにしてもよい。図2は図1の構成における動作の流れを説明するフローチャートであり、対象とする画像データの取得や読込みに先立って、事前に対象とする検出器CCDやCMOSなどの受光素子、またはX線画像取得装置などのノイズの分布を調査して情報を取得する動作の流れを示している。ステップS1において、データ取込部1は、入力信号がない状態で、検出器単体のバックグラウンド出力データを取り込む。この状態におけるバックグラウンド出力データの画素値は、入力信号がないことからノイズ成分のみになり、事前情報としてノイズ成分情報を取得できる。このバックグラウンドデータから、別途作成した基準となるバックグラウンドデータバックグラウンドのバックグラウンドデータ、またはバイアスデータを減算してもよい。ステップS2において、ヒストグラム演算部3は、取り込まれたカメラのバックグラウンド出力データの画素値のヒストグラムを演算する。バックグラウンド出力データの画素値のヒストグラムは、理想的にはアンプのノイズや熱雑音などに起因する素性が良い小さなノイズのみが存在するので、その場合のヒストグラムは図3に示すような単一の正規分布で表される。図3において、横軸は画素値、縦軸はその画素値を持つ画素数のヒストグラムを示す。バックグラウンドデータでは大多数の画素は背景領域であり、ほぼ単一の正規分布で表現できるが、それより左側には画素値が著しく低いノイズ、右側には画素値が著しく高いノイズが存在する場合がある。なお、図3の例では、背景領域のみのヒストグラムを表示していて、ノイズ成分のヒストグラムは表示していない。もし、バックグラウンド出力データにごま塩ノイズ成分が存在すれば、それは図3の正規分布から外れた正負の分布となって現れるので容易に検出できる。図2のステップS3では、ノイズ分布度演算部7は、ステップS2で演算されたヒストグラムに基づいてそれらごま塩ノイズ成分を検出し、その画素値と出現頻度全画素のうち正のノイズと負のノイズの割合はどれだけがの分布度を演算する。この分布度を演算するためには、バックグラウンドデータは複数枚分取得することが望ましい。図4も図1の構成における動作の流れを説明するフローチャートであり、対象とする画像データの取得や読込みに先立って、事前に対象とする検出器のノイズの分布を調査して情報を取得する他の動作の流れを示している。ステップS1において、データ取込部1は、図2と同様に、入力信号がない状態で、検出器単体のバックグラウンド出力データを取り込む。ステップS2において、ノイズスコア演算部5は、前述のように、取り込まれたカメラのバックグラウンド出力データの各画素と周辺画素の画素値の分布に基づき正負白黒のノイズスコアを各々演算する。ステップS3において、ノイズ分布度演算部7は、全画素の正負のノイズスコアに基づき、全画素の正白負黒のノイズの分布度を演算する。図5も図1の構成における動作の流れを説明するフローチャートであり、図2や図4のフローチャートの動作により対象とする画像データの取得や読込みに先立って事前に取得した対象とする検出器のノイズ分布情報に基づき所定のフィルタ処理演算を行うことにより画像データのノイズ成分を除去する動作の流れを示している。信号が存在しても、センサの温度、露光時間、アンプのゲインが同等であれば、ごま塩ノイズは同等の頻度、同等の画素値電荷量で分布すると仮定できる。そこで、単純には、ある着目画素の画素値が、その周辺画素の代表画素値平均や中央値に対してどれだけ正または負の側に突出しているかをノイズスコアとして記録する。ごま塩ノイズのように正と負の両方のノイズに着目する場合は、ノイズスコアは正のノイズ用と負のノイズ用に個別に演算してもよい。すべての画素についてノイズスコアを演算した後、ノイズスコアが高い順から、前述の事前情報として取得した一定の割合が本当のノイズであると考えてそれらの画素にはフィルタを適用する。ステップS1において、データ取込部1は、ノイズ除去の対象とする画像データを取得または取り込む。ステップS2において、フィルタ選択部9は、図2や図4のフローチャートの動作により求めた対象とする検出器のノイズ分布度に基づき、フィルタ処理演算に適したフィルタを選択する。そして、ステップS3において、フィルタ処理演算11は、フィルタ選択部9で選択されたフィルタを用いて、ステップS1で取得または取り込まれた画像データに対する所定のフィルタ処理演算を行う。具体的には、たとえば前述の正側のノイズが1万画素1である100万画素のカメラの場合には、これら1万画素1の画素について、選択的にフィルタ処理演算を行う。フィルタとしては、単純にはメジアンフィルタや平均値フィルタでもよいし、より複雑なフィルタを適用してもよい。これらフィルタは、該当する着目画素の周辺画素を利用して該当着目画素を補間することにより、実質的にノイズ成分を選択的に低減するように機能する。なお、上記実施例では、着目画素とその周辺画素という画素単位でノイズ成分を低減する例について説明したが、以下のようにPSFPointSpreadFunction:点広がり関数、光学系で決まる点像応答関数のパターンに着目してノイズ成分を低減するようにしてもよい。すなわち、画像を形成する光学系のサンプリングが適切であって極端なアンダーサンプリング状態でなければ、画像のパターンは少なくともPSFの広がりを持つ。逆に、PSFより細かい構造があるなら、それはノイズ成分と考えられる。そこで、PSFのパターンを画像のx,y座標で偏微分した∂PSF/∂x,∂PSF/∂yなどの媒介変数に着目し、この媒介変数の絶対値の最大値=理論的に現れ得る最も鋭い構造で規格化したスコアを演算、利用してもよい。本発明の実施にあたっては、一旦取得してハードディスクなどに保存した画像データを読み出し、オフラインで解析する段階で適用することを想定しているが、上記フローチャートのアルゴリズムをDSPなどに実装してリアルタイムに演算を行うことも考えられる。特に、周辺画素に対する画素値の突出度演算減算、ノイズスコアが高い画素の選択、補間などは比較的単純な処理であり、DSPやFPGAFieldProgrammableGateArrayへの実装も容易である。なお、図1の実施例では、ヒストグラム演算部3、ヒストグラム格納部4、ノイズスコア演算部5、ノイズスコア格納部6、ノイズ分布度演算部7およびノイズ分布度格納部8を個別に設ける例を示しているが、ヒストグラム演算部3とノイズスコア演算部5とを組み合わせることでノイズ分布度演算部7と同等の機能を得ることができ、ヒストグラム格納部4とノイズスコア格納部6とを組み合わせることでノイズ分布度格納部8と同等の機能を得ることができるものの、ノイズ分布度演算部7やノイズ分布度格納部8を個別に設けることで、ノイズ分布度の結果に基づいて測定データの要否判断を迅速に行える。また、上記実施例では、ノイズのスコアを、周辺画素に対する画素値の突出度として演算し、1つのスカラー量として表したが、着目画素値や周辺画素値に応じてスコアの演算方法を変更することも考えられる。たとえば、あるカメラのノイズは必ず周辺画素に対して一定範囲たとえば2000から3000ADUの突出度を持つという既存知識があれば、その範囲に対してノイズスコアの重みを高くすればよい。図6は正負のノイズと信号と背景が画素値としてどの領域になるかを概念的に2次元で表示した領域説明図であり、横軸は周辺画素の代表画素値、縦軸は着目画素の画素値を示している。背景領域では着目画素の画素値が低く、周辺の画素値も低い。信号領域では着目画素も周辺画素も画素値は高い。一方、着目画素が周辺と比較して著しく高いかまたは著しく低い画素を持つ場合は、ノイズである可能性が高い。この2次元内を曲線や直線で4分割し、フィルタによる補正を適用するかしないかを決定してもよいが、スコアの与え方を単に着目画素と周辺領域の画素値との差という線形演算ではなく、PSFの形状や画素値の突出度に応じた非線形関数にすることで、より高精度にノイズであると推定できるもっともらしさを推定することが可能になる。たとえば、ノイズ成分の画素値の分布ヒストグラムを知っていれば、ノイズの疑いがある画素の画素値にその分布関数を積算すれば、ヒストグラム空間でパターンマッチ相関演算を行ったことに相当するので、最も高感度にスコアを演算できる。XY空間についても同様で、カメラの視野内の位置に応じてノイズの発生頻度が異なれば、その分布関数を積算することで最高感度の検出が可能になる。本発明に基づく画像処理方法や画像処理装置は、蛍光染色された細胞の反応を観察確認する創薬支援装置における画像処理に好適である。すなわち、前述のように、特に規則性がないごま塩状のノイズに対して、信号成分への影響は極力小さくしながらノイズのみを選択的に除去できることから、蛍光染色された細胞の反応を観察確認するのにあたり、蛍光の光量を正確に測定できて、より正確な薬効の判定が行える。以上説明したように、本発明によれば、全画素に対して一様にフィルタメジアン、平均値、その他を適用する場合と比較すると、信号が存在する領域への影響を抑制しながら、雑音成分のみを効率よく除去することができる。そして、雑音成分のみを効率的に除去できることにより、画像の見た目が美しくなる効果に加え、蛍光染色された細胞の反応を観察確認する創薬支援装置の画像処理に適用することにより蛍光の光量を正確に測定できるようになるため、より正確な薬効の判定が行える。"