JP2003506796A - 光学顕微鏡使用における色彩閾値を与える方法およびその装置 - Google Patents
光学顕微鏡使用における色彩閾値を与える方法およびその装置Info
- Publication number
- JP2003506796A JP2003506796A JP2001516126A JP2001516126A JP2003506796A JP 2003506796 A JP2003506796 A JP 2003506796A JP 2001516126 A JP2001516126 A JP 2001516126A JP 2001516126 A JP2001516126 A JP 2001516126A JP 2003506796 A JP2003506796 A JP 2003506796A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- color
- range
- hue
- values
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 28
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 title description 2
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 13
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 13
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000000879 optical micrograph Methods 0.000 description 1
- 238000000399 optical microscopy Methods 0.000 description 1
- 239000006187 pill Substances 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 239000004753 textile Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/28—Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10056—Microscopic image
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Microscoopes, Condenser (AREA)
- Image Input (AREA)
Abstract
(57)【要約】
カラー・スレシホールド・アナライザは、例えば、赤（Ｒ）、（２０２）、緑（Ｇ），（２０２）および青（Ｂ），（２０２）信号のような画素色彩値を表す信号を、色相（Ｈ），彩度（Ｓ）および明度（Ｉ）値に変換するコンバータ（２１０）を備えている。コンパレータは、色相値を上限色相参照値および下限色相参照値と比較し、彩度値を下限彩度参照値と比較し、明度値を上限明度参照値および下限明度参照値と比較する。さらに、色彩識別装置は、範囲内にあるＨ，ＳおよびＩの各々の値に応じて、所望の色彩範囲に対応する画素色彩値を表す出力信号を出力する。
Description
【０００１】
本願は、１９９９年８月４日付けで出願された、米国仮特許願第６０／１４７
，３７４号の優先権を主張するものである。
，３７４号の優先権を主張するものである。
【０００２】
本発明は、光学顕微鏡使用における、閾値の適用に関するものである。
【０００３】
光学顕微鏡画像は、色彩を含む独特の特性によって、他の部類(classes)の物
体と区別できる、ある部類の物体の存在を検出するため、自動的に走査される。
ある特定の部類に属する物体の存在に対する画像の自動走査は、その部類に属す
る物体の、特徴的色彩におけるわずかな変動も考慮しなければならない。その部
類に属する実際の物体は、１つの均一な特徴的色彩よりも、むしろ、ある色彩の
幅を持っているため、それらは１つの点というよりも、むしろ３次元色彩空間に
おけるボリュームを占めている。それゆえ、３次元色彩空間における色彩範囲が
定められ、画像の自動走査が、その範囲内の色彩を検出すると、その部類に属す
る物体の検出が登録される。
体と区別できる、ある部類の物体の存在を検出するため、自動的に走査される。
ある特定の部類に属する物体の存在に対する画像の自動走査は、その部類に属す
る物体の、特徴的色彩におけるわずかな変動も考慮しなければならない。その部
類に属する実際の物体は、１つの均一な特徴的色彩よりも、むしろ、ある色彩の
幅を持っているため、それらは１つの点というよりも、むしろ３次元色彩空間に
おけるボリュームを占めている。それゆえ、３次元色彩空間における色彩範囲が
定められ、画像の自動走査が、その範囲内の色彩を検出すると、その部類に属す
る物体の検出が登録される。
【０００４】
その色彩によって、物体の真の部類を検出するには、その特徴的色彩ボリュー
ムを他の物体の色彩ボリュームと区別することが必要である。物体のある部類の
特徴的色彩ボリュームは、色彩空間中において３次元色彩ボリュームをデジタル
化することによって定められる。物体の部類に属するある物体は、その物体の色
彩を３次元色彩ボリュームのデジタル値を記憶した参照テーブルと比較すること
によって検出可能となる。しかしながら、３次元色彩空間を定める３つの色彩の
各々を、ｎビットのデジタル値にデジタル化すると、物体が前もって定めた物体
の部類に属するか否かを決定するために、ｎの３乗ビットの大きさの参照テーブ
ルを必要とし、参照テーブルの大型化によって、可能な画像走査速度を低下させ
る。
ムを他の物体の色彩ボリュームと区別することが必要である。物体のある部類の
特徴的色彩ボリュームは、色彩空間中において３次元色彩ボリュームをデジタル
化することによって定められる。物体の部類に属するある物体は、その物体の色
彩を３次元色彩ボリュームのデジタル値を記憶した参照テーブルと比較すること
によって検出可能となる。しかしながら、３次元色彩空間を定める３つの色彩の
各々を、ｎビットのデジタル値にデジタル化すると、物体が前もって定めた物体
の部類に属するか否かを決定するために、ｎの３乗ビットの大きさの参照テーブ
ルを必要とし、参照テーブルの大型化によって、可能な画像走査速度を低下させ
る。
【０００５】
それに代えて、ある部類の物体の色彩ボリュームは、３次元色彩空間の３つの
色彩座標軸の各々に対する、最小色彩閾値および最大色彩閾値によって定められ
得る。すなわち、より小さい任意の形状をした物体部類の色彩ボリューム特性を
含んだ、直線によってできた色彩ボリュームによって定められるのである。それ
によって、その部類に属する物体は、その色彩を、直線によってできた色彩ボリ
ュームを定める最小色彩閾値および最大色彩閾値と比較することにより、検出さ
れる。最小色彩閾値および最大色彩閾値を使用することは、色彩ボリュームを定
めるために、たった６つのパラメータ値を記憶するのみでよく、画像のより高速
の走査を可能とする。しかしながら、直線によってできた色彩ボリュームは、そ
の部類の物体の実際の特徴的色彩ボリュームより大きいため、その物体の部類に
属さないが、その色彩がその部類の特徴的色彩に類似した物体が、その部類の要
素として誤って検出されるおそれがある。
色彩座標軸の各々に対する、最小色彩閾値および最大色彩閾値によって定められ
得る。すなわち、より小さい任意の形状をした物体部類の色彩ボリューム特性を
含んだ、直線によってできた色彩ボリュームによって定められるのである。それ
によって、その部類に属する物体は、その色彩を、直線によってできた色彩ボリ
ュームを定める最小色彩閾値および最大色彩閾値と比較することにより、検出さ
れる。最小色彩閾値および最大色彩閾値を使用することは、色彩ボリュームを定
めるために、たった６つのパラメータ値を記憶するのみでよく、画像のより高速
の走査を可能とする。しかしながら、直線によってできた色彩ボリュームは、そ
の部類の物体の実際の特徴的色彩ボリュームより大きいため、その物体の部類に
属さないが、その色彩がその部類の特徴的色彩に類似した物体が、その部類の要
素として誤って検出されるおそれがある。
【０００６】
本願の色彩閾値アナライザは、画素色彩値(pixel color value)を表した信号
、例えば、赤(R)、緑(G)および青(B)信号を、色相(hue)(H)、彩度(saturation)(
S)および明度（輝度）(intensity)(I)の値を表す信号に変換するコンバータを備
えている。コンパレータは、色相値(Hue value)を下限色相参照値(lower Hue re
ference value)および上限色相参照値(upper Hue reference value)と比較し、
彩度値(Saturation value)を下限彩度参照値(lower Saturation reference valu
e)および上限彩度参照値(upper Saturation reference value)と比較し、明度値
(Intensity value)を下限明度参照値(lower Intensity reference value)および
上限明度参照値(upper Intensity reference value)と比較する。上限色相参照
値と下限色相参照値との間に値を定めるために、色相極スケール(polar hue sca
le)上に所望の方向（すなわち、時計回りあるいは反時計回り）を選択するスイ
ッチを備えてもよい。
、例えば、赤(R)、緑(G)および青(B)信号を、色相(hue)(H)、彩度(saturation)(
S)および明度（輝度）(intensity)(I)の値を表す信号に変換するコンバータを備
えている。コンパレータは、色相値(Hue value)を下限色相参照値(lower Hue re
ference value)および上限色相参照値(upper Hue reference value)と比較し、
彩度値(Saturation value)を下限彩度参照値(lower Saturation reference valu
e)および上限彩度参照値(upper Saturation reference value)と比較し、明度値
(Intensity value)を下限明度参照値(lower Intensity reference value)および
上限明度参照値(upper Intensity reference value)と比較する。上限色相参照
値と下限色相参照値との間に値を定めるために、色相極スケール(polar hue sca
le)上に所望の方向（すなわち、時計回りあるいは反時計回り）を選択するスイ
ッチを備えてもよい。
【０００７】
色彩識別装置は、画素色彩値が関連する範囲に属するＨ，Ｓ，およびＩの値の各
々に応じて、所望の色彩範囲に相当する画素色彩値を表す信号を出力する。
々に応じて、所望の色彩範囲に相当する画素色彩値を表す信号を出力する。
【０００８】
参照値はアナログ信号であっても、デジタル信号であってもよい。デジタル参
照信号は、コンパレータと連想したレジスタ内に記憶されてもよい。アナログ参
照信号は、ホストコンピュータのバスから発信されたデジタル・アナログ変換信
号によってコンパレータに供給されてもよい。
照信号は、コンパレータと連想したレジスタ内に記憶されてもよい。アナログ参
照信号は、ホストコンピュータのバスから発信されたデジタル・アナログ変換信
号によってコンパレータに供給されてもよい。
【０００９】
色彩閾値アナライザ(color threshold analyzer)は、ハードウェアによっても
、ソフトウェアによっても、あるいは双方の組合せによって実現されてもよい。
、ソフトウェアによっても、あるいは双方の組合せによって実現されてもよい。
【００１０】
図において、同一符号は同一の構成を表す。
【００１１】
図１において、顕微鏡１１０は異なった種類の多数の物体を含むサンプル１０
０を映し、物体の画像１２０を作成する。サンプル１００は、異なった種類の多
数の細胞(cells)で形成されたスライド(slide)でもよく、サンプル１００の中の
異なった種類の細胞間の色彩上のコントラストを強調するために、色素によって
細胞を着色してもよい。画像１２０は、デジタイザ１３０によって、デジタル信
号化される。デジタイザ１３０は、顕微鏡１１０がデジタル顕微鏡であれば、顕
微鏡１１０内に備えられ、顕微鏡１１０がサンプル１００のアナログ画像を作成
するのであれば、顕微鏡１１０の外部に設置されてもよい。デジタイザ１３０は
、サンプル１００のデジタルカラー画像１４０を作成する。
０を映し、物体の画像１２０を作成する。サンプル１００は、異なった種類の多
数の細胞(cells)で形成されたスライド(slide)でもよく、サンプル１００の中の
異なった種類の細胞間の色彩上のコントラストを強調するために、色素によって
細胞を着色してもよい。画像１２０は、デジタイザ１３０によって、デジタル信
号化される。デジタイザ１３０は、顕微鏡１１０がデジタル顕微鏡であれば、顕
微鏡１１０内に備えられ、顕微鏡１１０がサンプル１００のアナログ画像を作成
するのであれば、顕微鏡１１０の外部に設置されてもよい。デジタイザ１３０は
、サンプル１００のデジタルカラー画像１４０を作成する。
【００１２】
デジタルカラー画像１４０は、多数の画素から構成され、各々の画像は、それ
と関連した色彩を有する。デジタルカラー画像１４０の各々の画素は、カラーア
ナライザ１５０によって分析される。カラーアナライザ１５０は、異なった三色
について、画素のカラー含有量を測定する。互いに区別可能であれば、いかなる
三色を使用してもよいが、赤、緑、および青が、カラーアナライザ１５０におい
て、標本として最も多用される色彩である。カラーアナライザ１５０は、区別可
能な三色の各々について、デジタルカラー画像１４０の画素中に存在する色彩の
量に応じた信号を作成する。カラーアナライザ１５０によって、一旦、デジタル
カラー画像１４０の画素の色彩が分析されると、色彩信号を特定の種類の物体の
特徴的な三次元色彩ボリュームと比較することによって、異なった種類の物体の
検出が実行される。
と関連した色彩を有する。デジタルカラー画像１４０の各々の画素は、カラーア
ナライザ１５０によって分析される。カラーアナライザ１５０は、異なった三色
について、画素のカラー含有量を測定する。互いに区別可能であれば、いかなる
三色を使用してもよいが、赤、緑、および青が、カラーアナライザ１５０におい
て、標本として最も多用される色彩である。カラーアナライザ１５０は、区別可
能な三色の各々について、デジタルカラー画像１４０の画素中に存在する色彩の
量に応じた信号を作成する。カラーアナライザ１５０によって、一旦、デジタル
カラー画像１４０の画素の色彩が分析されると、色彩信号を特定の種類の物体の
特徴的な三次元色彩ボリュームと比較することによって、異なった種類の物体の
検出が実行される。
【００１３】
図２において、三次元（３Ｄ）カラー座標空間１０が定義されており、この座
標空間においては、黒は原点１２に割り当てられ、赤軸１３、青軸１４、および
緑軸１５が空間の座標に定められている。共通な部類の物体の特徴的な色彩は、
カラー空間１０中において、カラーサブボリューム(color subvolume)３０によ
って表される。ある種類の物体が特徴的な色彩を持っているとき、サブボリュー
ム３０の輪郭(profile)は、その種類の多数の物体の色彩を検査することによっ
て形成される。例えば、癌細胞、正常な細胞、および背景部位を備えた顕微鏡ス
ライドサンプル１００が準備され、作像される。癌細胞、健康な細胞、および背
景の特色である三色サブボリュームを明らかにするために、サンプル１００のデ
ジタルカラー画像１４０の画素はカラー分析され、三次元カラー座標空間内にプ
ロットされる。
標空間においては、黒は原点１２に割り当てられ、赤軸１３、青軸１４、および
緑軸１５が空間の座標に定められている。共通な部類の物体の特徴的な色彩は、
カラー空間１０中において、カラーサブボリューム(color subvolume)３０によ
って表される。ある種類の物体が特徴的な色彩を持っているとき、サブボリュー
ム３０の輪郭(profile)は、その種類の多数の物体の色彩を検査することによっ
て形成される。例えば、癌細胞、正常な細胞、および背景部位を備えた顕微鏡ス
ライドサンプル１００が準備され、作像される。癌細胞、健康な細胞、および背
景の特色である三色サブボリュームを明らかにするために、サンプル１００のデ
ジタルカラー画像１４０の画素はカラー分析され、三次元カラー座標空間内にプ
ロットされる。
【００１４】
図３において、特徴的なサブボリューム３０は、サブボリューム３０の赤、緑
、および青色座標値の最小値および最大値を表す６つのパラメータによって定め
られる、より大きな直線的なボリューム(rectilinear volume)３３に接している
。直線的なボリューム３３は、任意の形状をした特徴的なカラーサブボリューム
３０を定めるのに必要とされるよりもはるかに少ないパラメータで定義可能であ
る。
、および青色座標値の最小値および最大値を表す６つのパラメータによって定め
られる、より大きな直線的なボリューム(rectilinear volume)３３に接している
。直線的なボリューム３３は、任意の形状をした特徴的なカラーサブボリューム
３０を定めるのに必要とされるよりもはるかに少ないパラメータで定義可能であ
る。
【００１５】
図４において、三次元サブボリューム３０の二次元（２Ｄ）投影２０が、二次
元カラー座標空間２１内に示されている。特徴的なカラーサブボリューム３０の
投影２０は、しばしば光学顕微鏡法において、白と濃い色彩(saturated color)
との間の軸に沿って延びている。投影２０の伸びは、物体のサンプル、例えば細
胞、が厚みにおいて変化したり、色素の取込みによって変化するときに発生する
。軽い、あるいは薄い部位は、白光と混じったように現れ、濃密、あるいは厚い
部位は色彩においてより濃く現れる。
元カラー座標空間２１内に示されている。特徴的なカラーサブボリューム３０の
投影２０は、しばしば光学顕微鏡法において、白と濃い色彩(saturated color)
との間の軸に沿って延びている。投影２０の伸びは、物体のサンプル、例えば細
胞、が厚みにおいて変化したり、色素の取込みによって変化するときに発生する
。軽い、あるいは薄い部位は、白光と混じったように現れ、濃密、あるいは厚い
部位は色彩においてより濃く現れる。
【００１６】
区別可能な三次元（３Ｄ）サブボリューム３０の二次元（２Ｄ）投影２０は、
異なるタイプの物体を区別するために使用してもよい。例えば、癌細胞の特徴的
なサブボリュームの卵型の投影２２は、健康な細胞の特徴的なサブボリュームの
卵型の投影２６と区別でき、すなわち、卵型の投影２２、２６は、二次元カラー
空間２１内において重なっていない。しかしながら、もし、癌細胞および健康な
細胞の特徴的なカラーボリューム３０が、最小および最大色彩値によってパラメ
ータ化され、その結果、直線によってできたサブボリューム３３が二次元カラー
空間に投影されたなら、その結果できた長方形の投影２３，２７は重なるかもし
れない。もし、長方形の投影２３，２７が、異なるタイプの物体の検出のために
使用されるならば、癌細胞の特徴であることを明らかにする領域２４内の点が、
領域２３内だけでなく、領域２７内にもあるため、健康な細胞と混同され誤った
検出がされるおそれがある。同様に、健康な細胞の特徴であることを明らかにす
る領域２８内の点が、領域２７内だけでなく、領域２３内にもあるため、癌細胞
と混同されるおそれがある。これは、癌細胞と健康な細胞との色彩が似ているこ
とと、三次元サブボリューム３０の二次元投影２０の伸びとの双方に起因する。
異なるタイプの物体を区別するために使用してもよい。例えば、癌細胞の特徴的
なサブボリュームの卵型の投影２２は、健康な細胞の特徴的なサブボリュームの
卵型の投影２６と区別でき、すなわち、卵型の投影２２、２６は、二次元カラー
空間２１内において重なっていない。しかしながら、もし、癌細胞および健康な
細胞の特徴的なカラーボリューム３０が、最小および最大色彩値によってパラメ
ータ化され、その結果、直線によってできたサブボリューム３３が二次元カラー
空間に投影されたなら、その結果できた長方形の投影２３，２７は重なるかもし
れない。もし、長方形の投影２３，２７が、異なるタイプの物体の検出のために
使用されるならば、癌細胞の特徴であることを明らかにする領域２４内の点が、
領域２３内だけでなく、領域２７内にもあるため、健康な細胞と混同され誤った
検出がされるおそれがある。同様に、健康な細胞の特徴であることを明らかにす
る領域２８内の点が、領域２７内だけでなく、領域２３内にもあるため、癌細胞
と混同されるおそれがある。これは、癌細胞と健康な細胞との色彩が似ているこ
とと、三次元サブボリューム３０の二次元投影２０の伸びとの双方に起因する。
【００１７】
しかしながら、もし三次元色彩座標空間１０と、その中のすべての特徴的なサ
ブボリューム３０の座標変換が最初に行われたならば、特徴的な３次元サブボリ
ューム３０は、直線によって形成された領域を定義するための最小および最大色
彩値を使用して区別できる。図５において、回路２００には、デジタルカラー画
像１４０の各々の画素に対して、赤、緑、および青の３つの色彩信号入力２０２
が入力される。カラー信号入力２０２は、コンバータ２１０に入力され、画素の
色彩の表現を、赤、緑、および青（ＲＧＢ）信号２０２から、色相(Hue)、彩度(
Saturation)、および明度(Intensity)信号（ＨＳＩ）２２０に変換する。ＲＧＢ
信号２０２からＨＳＩ信号２２０への変換は、カラー空間１０内で使用される直
線によって形成されたＲＧＢ座標系から、色相が極座標(polar coordinate)、彩
度が径座標(radial coordinate)、明度が軸座標(axial coordinate)であって、
その軸が座標空間１０において黒と白との間の線に存在するような円筒座標系(c
ylindrical coordinate system)への変換と等価である。この変換を達成する数
々のアルゴリズムが知られており、コンピュータチップは、そのアルゴリズムを
遂行するために利用され得る。
ブボリューム３０の座標変換が最初に行われたならば、特徴的な３次元サブボリ
ューム３０は、直線によって形成された領域を定義するための最小および最大色
彩値を使用して区別できる。図５において、回路２００には、デジタルカラー画
像１４０の各々の画素に対して、赤、緑、および青の３つの色彩信号入力２０２
が入力される。カラー信号入力２０２は、コンバータ２１０に入力され、画素の
色彩の表現を、赤、緑、および青（ＲＧＢ）信号２０２から、色相(Hue)、彩度(
Saturation)、および明度(Intensity)信号（ＨＳＩ）２２０に変換する。ＲＧＢ
信号２０２からＨＳＩ信号２２０への変換は、カラー空間１０内で使用される直
線によって形成されたＲＧＢ座標系から、色相が極座標(polar coordinate)、彩
度が径座標(radial coordinate)、明度が軸座標(axial coordinate)であって、
その軸が座標空間１０において黒と白との間の線に存在するような円筒座標系(c
ylindrical coordinate system)への変換と等価である。この変換を達成する数
々のアルゴリズムが知られており、コンピュータチップは、そのアルゴリズムを
遂行するために利用され得る。
【００１８】
コンバータ２１０は、色相信号２２１、彩度信号２２２、および明度信号２２
３を含んだＨＳＩ信号２２０を発生する。ＨＳＩ信号２２０は、ＨＳＩ座標空間
内において、サンプル１００中の、あるタイプの物体の特徴的な色彩を表すこと
に使用される。図６において、数個のタイプの物体の、特徴的な三次元カラーボ
リュームの二次元投影２３０は、色相が極座標で彩度が径座標である、二次元色
相−彩度（ＨＳ）座標空間２２５に示される。例えば、サンプル１００における
、癌細胞２３１の特徴的な色彩の二次元投影は、黄色い色相を備えており、健康
な細胞２３２の特徴的な色彩の二次元投影は、緑色の色相を備えており、背景領
域２３３の特徴的な色彩の二次元投影は、青緑色の色相を備えている。３つの異
なったタイプの物体の特徴的な色彩は、それがＲＧ空間２１にあるように、ＨＳ
空間２２５内において区別可能である。しかしながら、ＨＳ空間２２５内におい
ては、ＲＧ空間２１内とは異なり、最小および最大座標値は、あるタイプの物体
の特徴的なカラーサブボリュームと接するように定められ、また、ＨＳ空間２２
５内において区別可能な領域を定めることができる。したがって、このような最
小および最大座標値は、物体の所属を誤ることなく、あるタイプの物体の存在を
検出することに使用される。例えば、癌細胞２３１の特徴的なサブボリュームと
接した領域２４１は、最小彩度値、最小色相角(hue angle)、および最大色相角
で定められる。領域２４１は、健康な細胞２３２の特徴的なサブボリュームに完
全に接し、異なる最小彩度値、最小及び最大色相角によって定められる領域２５
２と区別される。図６において、明度軸は明確性の目的のために表していないが
、癌細胞および健康な細胞のサブボリュームを特徴付ける、最小および最大色相
、最小および最大彩度、および最小および最大明度値によって定められた三次元
領域は、三次元ＨＳＩ空間内でも重なることはない。
３を含んだＨＳＩ信号２２０を発生する。ＨＳＩ信号２２０は、ＨＳＩ座標空間
内において、サンプル１００中の、あるタイプの物体の特徴的な色彩を表すこと
に使用される。図６において、数個のタイプの物体の、特徴的な三次元カラーボ
リュームの二次元投影２３０は、色相が極座標で彩度が径座標である、二次元色
相−彩度（ＨＳ）座標空間２２５に示される。例えば、サンプル１００における
、癌細胞２３１の特徴的な色彩の二次元投影は、黄色い色相を備えており、健康
な細胞２３２の特徴的な色彩の二次元投影は、緑色の色相を備えており、背景領
域２３３の特徴的な色彩の二次元投影は、青緑色の色相を備えている。３つの異
なったタイプの物体の特徴的な色彩は、それがＲＧ空間２１にあるように、ＨＳ
空間２２５内において区別可能である。しかしながら、ＨＳ空間２２５内におい
ては、ＲＧ空間２１内とは異なり、最小および最大座標値は、あるタイプの物体
の特徴的なカラーサブボリュームと接するように定められ、また、ＨＳ空間２２
５内において区別可能な領域を定めることができる。したがって、このような最
小および最大座標値は、物体の所属を誤ることなく、あるタイプの物体の存在を
検出することに使用される。例えば、癌細胞２３１の特徴的なサブボリュームと
接した領域２４１は、最小彩度値、最小色相角(hue angle)、および最大色相角
で定められる。領域２４１は、健康な細胞２３２の特徴的なサブボリュームに完
全に接し、異なる最小彩度値、最小及び最大色相角によって定められる領域２５
２と区別される。図６において、明度軸は明確性の目的のために表していないが
、癌細胞および健康な細胞のサブボリュームを特徴付ける、最小および最大色相
、最小および最大彩度、および最小および最大明度値によって定められた三次元
領域は、三次元ＨＳＩ空間内でも重なることはない。
【００１９】
さらに、図５において、画素の色彩を表すＨＳＩ信号２２０は、その画素が、
物体のある特定の部類に属する物体の画像の一部であることを検知し、それゆえ
、サンプル１００にそのようなタイプの物体が存在することを検出することに使
用されてもよい。同様の状況において、特定のタイプの多くの物体を映した後、
ＨＳＩ空間における特徴的なカラーサブボリュームが構成され、色相、彩度、お
よび明度についての最小および最大閾値が、特徴的なカラーサブボリュームに接
するように定められる。閾値は、画素が閾値によって定められた物体の特定の部
類に入る物体に属するかを決定するために、回路２００において使用される。回
路２００において、最大色相参照値２６０、最小色相参照値２６１、最小彩度参
照値２６２、最大明度参照値２６３、および最小明度参照値２６４が参照信号と
して定められ、かつ記憶される。画素の色彩を特徴付ける色相信号２２１、彩度
信号２２２、および明度信号２２３は、コンパレータ２７０〜２７４で使用され
る各々の参照信号と比較される。コンパレータ２７０〜２７４は、入力Ａと入力
Ｂとを備え、入力Ａの値が入力Ｂの値より大きいとき、ＴＲＵＥ出力を発生する
。色相は極座標であり、予め定められた色相レンジは、０を通過して色相の高い
数字から低い数字に延びうるため、設定が可能である色相入／出ビット２８０と
ＸＯＲ（エクスクルーシブオワ）ゲート２８２が必要とされる。色相入／出ビッ
ト２８０がＨＩＧＨにセットされると、画素の色相が最小色相参照値２６１より
大きく、最大色相参照値２６２未満であれば、ＸＯＲゲート２８２の出力はＴＲ
ＵＥとなる。色相入／出ビット２８０がＬＯＷにセットされると、画素の色相が
最小色相参照値２６１未満、かつ最大色相参照値２６２より大きければ、ＸＯＲ
ゲート２８２の出力はＴＲＵＥとなる。ＡＮＤゲート２８４は、画素の色彩に対
応するＨＳＩ信号２２１〜２２３が、参照信号２６０〜２６４によって定められ
た範囲内にあるとき、ＴＲＵＥ信号を発生する。ＡＮＤゲート２８４からのＴＲ
ＵＥ信号は、画素の色彩が検出されるべきタイプの物体の特徴的なサブボリュー
ム内にあることを示す。ＨＳＩ信号２２１〜２２３および参照値信号２６０〜２
６４は、デジタル信号でもアナログ信号でもよい。参照値信号２６０〜２６４は
、数々の方法によって設定される、例えば、デジタルラッチをセットすることや
、コンピュータのバスからセットされるデジタル・アナログ変換信号によっても
よい。
物体のある特定の部類に属する物体の画像の一部であることを検知し、それゆえ
、サンプル１００にそのようなタイプの物体が存在することを検出することに使
用されてもよい。同様の状況において、特定のタイプの多くの物体を映した後、
ＨＳＩ空間における特徴的なカラーサブボリュームが構成され、色相、彩度、お
よび明度についての最小および最大閾値が、特徴的なカラーサブボリュームに接
するように定められる。閾値は、画素が閾値によって定められた物体の特定の部
類に入る物体に属するかを決定するために、回路２００において使用される。回
路２００において、最大色相参照値２６０、最小色相参照値２６１、最小彩度参
照値２６２、最大明度参照値２６３、および最小明度参照値２６４が参照信号と
して定められ、かつ記憶される。画素の色彩を特徴付ける色相信号２２１、彩度
信号２２２、および明度信号２２３は、コンパレータ２７０〜２７４で使用され
る各々の参照信号と比較される。コンパレータ２７０〜２７４は、入力Ａと入力
Ｂとを備え、入力Ａの値が入力Ｂの値より大きいとき、ＴＲＵＥ出力を発生する
。色相は極座標であり、予め定められた色相レンジは、０を通過して色相の高い
数字から低い数字に延びうるため、設定が可能である色相入／出ビット２８０と
ＸＯＲ（エクスクルーシブオワ）ゲート２８２が必要とされる。色相入／出ビッ
ト２８０がＨＩＧＨにセットされると、画素の色相が最小色相参照値２６１より
大きく、最大色相参照値２６２未満であれば、ＸＯＲゲート２８２の出力はＴＲ
ＵＥとなる。色相入／出ビット２８０がＬＯＷにセットされると、画素の色相が
最小色相参照値２６１未満、かつ最大色相参照値２６２より大きければ、ＸＯＲ
ゲート２８２の出力はＴＲＵＥとなる。ＡＮＤゲート２８４は、画素の色彩に対
応するＨＳＩ信号２２１〜２２３が、参照信号２６０〜２６４によって定められ
た範囲内にあるとき、ＴＲＵＥ信号を発生する。ＡＮＤゲート２８４からのＴＲ
ＵＥ信号は、画素の色彩が検出されるべきタイプの物体の特徴的なサブボリュー
ム内にあることを示す。ＨＳＩ信号２２１〜２２３および参照値信号２６０〜２
６４は、デジタル信号でもアナログ信号でもよい。参照値信号２６０〜２６４は
、数々の方法によって設定される、例えば、デジタルラッチをセットすることや
、コンピュータのバスからセットされるデジタル・アナログ変換信号によっても
よい。
【００２０】
図７は、図５に示した回路２００を含んだ実施形態によるマシン・ビジョン・
システム(machine vision system)７００を表す。マシン・ビション・システム
は、産業に応用し、色彩に基づいて物体を検査することに使用される。カメラ（
あるいは電子顕微鏡）７０２、これはアナログ信号を生成するものでも、デジタ
ル信号を生成するものでもよいのだが、背景７０６上の物体７０４の画像を走査
する。カメラの出力は（もしアナログ信号であれば）、アナログ・デジタル変換
器（ＡＤＣ）７０８によってデジタル化される。物体はカメラ７０２の下で、コ
ンベアシステムによって、静止されたり動かされたりする。参照信号２６０〜２
６４はホストコンピュータ７１２によって設定される。回路２００は、ドット・
クロック１１４に接続されてもよい。物体のリアルタイムの分析のために、ドッ
ト・クロック・レートの割合で、回路２００が画素を分析してもよい。
システム(machine vision system)７００を表す。マシン・ビション・システム
は、産業に応用し、色彩に基づいて物体を検査することに使用される。カメラ（
あるいは電子顕微鏡）７０２、これはアナログ信号を生成するものでも、デジタ
ル信号を生成するものでもよいのだが、背景７０６上の物体７０４の画像を走査
する。カメラの出力は（もしアナログ信号であれば）、アナログ・デジタル変換
器（ＡＤＣ）７０８によってデジタル化される。物体はカメラ７０２の下で、コ
ンベアシステムによって、静止されたり動かされたりする。参照信号２６０〜２
６４はホストコンピュータ７１２によって設定される。回路２００は、ドット・
クロック１１４に接続されてもよい。物体のリアルタイムの分析のために、ドッ
ト・クロック・レートの割合で、回路２００が画素を分析してもよい。
【００２１】
実施の形態では、ＲＧＢおよびＨＩＳ色彩値は８ビットワードである。変形実
施例においては、８ビットより多い、あるいは少ない色彩値によって、システム
が機能するものでもよい。これらの実施の形態においては、コンパレータ、レジ
スタ、およびロジックユニットは、色彩値のデータに充分に適応し得る程度のデ
プス(depth)を有している。
施例においては、８ビットより多い、あるいは少ない色彩値によって、システム
が機能するものでもよい。これらの実施の形態においては、コンパレータ、レジ
スタ、およびロジックユニットは、色彩値のデータに充分に適応し得る程度のデ
プス(depth)を有している。
【００２２】
実施の形態にあるマシン・ビジョン・システムは、例えば、製造部品内の着色
されたコンポーネント、生産物、カラーコード化された丸薬、織物、および着色
された細胞の検査を含む、産業上、医学上のさまざまなものに適用される。
されたコンポーネント、生産物、カラーコード化された丸薬、織物、および着色
された細胞の検査を含む、産業上、医学上のさまざまなものに適用される。
【００２３】
本願で述べた技術は、ハードウェア、ソフトウェア、あるいは双方の組合せに
よって実現され得る。本願の技術は、１つあるいは複数のプログラマブルコンピ
ュータであって、各々がプロセッサ、プロセッサによって読み取り可能な記憶媒
体（揮発性、および不揮発性メモリ、および／または記憶エレメントを含む）、
および適切な入出力装置を備えたものによって実行されるコンピュータプログラ
ムによって実現され得る。プログラマブルコンピュータは、一般用途のものでも
、システムに格納された特別用途のものでもよい。
よって実現され得る。本願の技術は、１つあるいは複数のプログラマブルコンピ
ュータであって、各々がプロセッサ、プロセッサによって読み取り可能な記憶媒
体（揮発性、および不揮発性メモリ、および／または記憶エレメントを含む）、
および適切な入出力装置を備えたものによって実行されるコンピュータプログラ
ムによって実現され得る。プログラマブルコンピュータは、一般用途のものでも
、システムに格納された特別用途のものでもよい。
【００２４】
本発明の数々の実施の形態について説明したが、本発明の精神および領域から
出ない範囲でさまざまな変更が可能であり、その他の実施の形態においても、本
願の特許請求の範囲内にあることは言うまでもない。
出ない範囲でさまざまな変更が可能であり、その他の実施の形態においても、本
願の特許請求の範囲内にあることは言うまでもない。
【００２５】
【図１】 顕微鏡によるサンプルの作像の概略図である。
【図２】 三次元ＲＧＢカラー座標システムを表す図である。
【図３】 ＲＧＢカラー空間におけるカラーサブボリュームに接する閾値領域を
表す図である。
表す図である。
【図４】 ＲＧＢカラー空間における三次元カラーサブボリュームの二次元投影
を表す図である。
を表す図である。
【図５】 回路の概略図である。
【図６】 ＨＳＩカラー空間における三次元カラーサブボリュームの二次元投影
を表す図である。
を表す図である。
【図７】 本発明の一実施の形態におけるマシン・ビジョン・システムの概略図
である。
である。
【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書
【提出日】平成１３年１２月２１日（２００１．１２．２１）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１５】
前記画素色彩範囲が前記色彩範囲にあることを示す信号は、ドット・クロック
・レートで出力される請求項１３の装置。
・レートで出力される請求項１３の装置。
【手続補正書】
【提出日】平成１４年２月２７日（２００２．２．２７）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
コンバータ２１０は、色相信号２２１、彩度信号２２２および明度信号２２３
を含んだＨＳＩ信号２２０を発生する。ＨＳＩ信号２２０は、ＨＳＩ座標空間内
において、サンプル１００中の、あるタイプの物体の特徴的な色彩を表すことに
使用される。図６において、数個のタイプの物体の、特徴的な三次元カラーボリ
ュームの二次元投影２３０は、色相が極座標で彩度が径座標である、二次元色相
−彩度（ＨＳ）座標空間２２５に示される。例えば、サンプル１００における、
癌細胞２３１の特徴的な色彩の二次元投影は、黄色い色相を備えており、健康な
細胞２３２の特徴的な色彩の二次元投影は、緑色の色相を備えており、背景領域
２３３の特徴的な色彩の二次元投影は、青緑色の色相を備えている。３つの異な
ったタイプの物体の特徴的な色彩は、それがＲＧ空間２１にあるように、ＨＳ空
間２２５内において区別可能である。しかしながら、ＨＳ空間２２５内において
は、ＲＧ空間２１内とは異なり、最小および最大座標値は、あるタイプの物体の
特徴的なカラーサブボリュームと接するように定められ、また、ＨＳ空間２２５
内において区別可能な領域を定めることができる。したがって、このような最小
および最大座標値は、物体の所属を誤ることなく、あるタイプの物体の存在を検
出することに使用される。例えば、癌細胞２３１の特徴的なサブボリュームと接
した領域２４１は、最小彩度値、最小色相角(hue angle)、および最大色相角で
定められる。領域２４１は、健康な細胞２３２の特徴的なサブボリュームに完全
に接し、異なる最小彩度値、最小及び最大色相角によって定められる領域２５０ と区別される。図６において、明度軸は明確性の目的のために表していないが、
癌細胞および健康な細胞のサブボリュームを特徴付ける、最小および最大色相、
最小および最大彩度、および最小および最大明度値によって定められた三次元領
域は、三次元ＨＳＩ空間内でも重なることはない。
を含んだＨＳＩ信号２２０を発生する。ＨＳＩ信号２２０は、ＨＳＩ座標空間内
において、サンプル１００中の、あるタイプの物体の特徴的な色彩を表すことに
使用される。図６において、数個のタイプの物体の、特徴的な三次元カラーボリ
ュームの二次元投影２３０は、色相が極座標で彩度が径座標である、二次元色相
−彩度（ＨＳ）座標空間２２５に示される。例えば、サンプル１００における、
癌細胞２３１の特徴的な色彩の二次元投影は、黄色い色相を備えており、健康な
細胞２３２の特徴的な色彩の二次元投影は、緑色の色相を備えており、背景領域
２３３の特徴的な色彩の二次元投影は、青緑色の色相を備えている。３つの異な
ったタイプの物体の特徴的な色彩は、それがＲＧ空間２１にあるように、ＨＳ空
間２２５内において区別可能である。しかしながら、ＨＳ空間２２５内において
は、ＲＧ空間２１内とは異なり、最小および最大座標値は、あるタイプの物体の
特徴的なカラーサブボリュームと接するように定められ、また、ＨＳ空間２２５
内において区別可能な領域を定めることができる。したがって、このような最小
および最大座標値は、物体の所属を誤ることなく、あるタイプの物体の存在を検
出することに使用される。例えば、癌細胞２３１の特徴的なサブボリュームと接
した領域２４１は、最小彩度値、最小色相角(hue angle)、および最大色相角で
定められる。領域２４１は、健康な細胞２３２の特徴的なサブボリュームに完全
に接し、異なる最小彩度値、最小及び最大色相角によって定められる領域２５０ と区別される。図６において、明度軸は明確性の目的のために表していないが、
癌細胞および健康な細胞のサブボリュームを特徴付ける、最小および最大色相、
最小および最大彩度、および最小および最大明度値によって定められた三次元領
域は、三次元ＨＳＩ空間内でも重なることはない。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
さらに、図５において、画素の色彩を表すＨＳＩ信号２２０は、その画素が、
物体のある特定の部類に属する物体の画像の一部であることを検知し、それゆえ
、サンプル１００にそのようなタイプの物体が存在することを検出することに使
用されてもよい。同様の状況において、特定のタイプの多くの物体を映した後、
ＨＳＩ空間における特徴的なカラーサブボリュームが構成され、色相、彩度およ
び明度についての最小および最大閾値が、特徴的なカラーサブボリュームに接す
るように定められる。閾値は、画素が閾値によって定められた物体の特定の部類
に入る物体に属するかを決定するために、回路２００において使用される。回路
２００において、最大色相参照値２６０、最小色相参照値２６１、最小彩度参照
値２６２、最小明度参照値２６３、および最大明度参照値２６４が参照信号とし
て定められ、かつ記憶される。画素の色彩を特徴付ける色相信号２２１、彩度信
号２２２、および明度信号２２３は、コンパレータ２７０〜２７４で使用される
各々の参照信号と比較される。コンパレータ２７０〜２７４は、入力Ａと入力Ｂ
とを備え、入力Ａの値が入力Ｂの値より大きいとき、ＴＲＵＥ出力を発生する。
色相は極座標であり、予め定められた色相レンジは、０を通過して色相の高い数
字から低い数字に延びうるため、設定が可能である色相入／出ビット２８０とＸ
ＯＲ（エクスクルーシブオワ）ゲート２８２が必要とされる。色相入／出ビット
２８０がＬＯＷにセットされると、画素の色相が最小色相参照値２６１より大き
く、最大色相参照値２６０未満であれば、ＸＯＲゲート２８２の出力はＴＲＵＥ
となる。色相入／出ビット２８０がＨＩＧＨにセットされると、画素の色相が最
小色相参照値２６１未満、あるいは最大色相参照値２６０より大きければ、ＸＯ
Ｒゲート２８２の出力はＴＲＵＥとなる。ＡＮＤゲート２８４は、画素の色彩に
対応するＨＳＩ信号２２１〜２２３が、参照信号２６０〜２６４によって定めら
れた範囲内にあるとき、ＴＲＵＥ信号を発生する。ＡＮＤゲート２８４からのＴ
ＲＵＥ信号は、画素の色彩が検出されるべきタイプの物体の特徴的なサブボリュ
ーム内にあることを示す。ＨＳＩ信号２２１〜２２３および参照値信号２６０〜
２６４は、デジタル信号でもアナログ信号でもよい。参照値信号２６０〜２６４
は、数々の方法によって設定される、例えば、デジタルラッチをセットすること
や、コンピュータのバスからセットされるデジタル・アナログ変換信号によって
もよい。
物体のある特定の部類に属する物体の画像の一部であることを検知し、それゆえ
、サンプル１００にそのようなタイプの物体が存在することを検出することに使
用されてもよい。同様の状況において、特定のタイプの多くの物体を映した後、
ＨＳＩ空間における特徴的なカラーサブボリュームが構成され、色相、彩度およ
び明度についての最小および最大閾値が、特徴的なカラーサブボリュームに接す
るように定められる。閾値は、画素が閾値によって定められた物体の特定の部類
に入る物体に属するかを決定するために、回路２００において使用される。回路
２００において、最大色相参照値２６０、最小色相参照値２６１、最小彩度参照
値２６２、最小明度参照値２６３、および最大明度参照値２６４が参照信号とし
て定められ、かつ記憶される。画素の色彩を特徴付ける色相信号２２１、彩度信
号２２２、および明度信号２２３は、コンパレータ２７０〜２７４で使用される
各々の参照信号と比較される。コンパレータ２７０〜２７４は、入力Ａと入力Ｂ
とを備え、入力Ａの値が入力Ｂの値より大きいとき、ＴＲＵＥ出力を発生する。
色相は極座標であり、予め定められた色相レンジは、０を通過して色相の高い数
字から低い数字に延びうるため、設定が可能である色相入／出ビット２８０とＸ
ＯＲ（エクスクルーシブオワ）ゲート２８２が必要とされる。色相入／出ビット
２８０がＬＯＷにセットされると、画素の色相が最小色相参照値２６１より大き
く、最大色相参照値２６０未満であれば、ＸＯＲゲート２８２の出力はＴＲＵＥ
となる。色相入／出ビット２８０がＨＩＧＨにセットされると、画素の色相が最
小色相参照値２６１未満、あるいは最大色相参照値２６０より大きければ、ＸＯ
Ｒゲート２８２の出力はＴＲＵＥとなる。ＡＮＤゲート２８４は、画素の色彩に
対応するＨＳＩ信号２２１〜２２３が、参照信号２６０〜２６４によって定めら
れた範囲内にあるとき、ＴＲＵＥ信号を発生する。ＡＮＤゲート２８４からのＴ
ＲＵＥ信号は、画素の色彩が検出されるべきタイプの物体の特徴的なサブボリュ
ーム内にあることを示す。ＨＳＩ信号２２１〜２２３および参照値信号２６０〜
２６４は、デジタル信号でもアナログ信号でもよい。参照値信号２６０〜２６４
は、数々の方法によって設定される、例えば、デジタルラッチをセットすること
や、コンピュータのバスからセットされるデジタル・アナログ変換信号によって
もよい。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
図７は、図５に示した回路２００を含んだ実施形態によるマシン・ビジョン・
システム(machine vision system)７００を表す。マシン・ビション・システム
は、産業に応用し、色彩に基づいて物体を検査することに使用される。カメラ（
あるいは電子顕微鏡）７０２、これはアナログ信号を生成するものでも、デジタ
ル信号を生成するものでもよいのだが、背景７０６上の物体７０４の画像を走査
する。カメラの出力は（もしアナログ信号であれば）、アナログ・デジタル変換
器（ＡＤＣ）７０８によってデジタル化される。物体はカメラ７０２の下で、コ
ンベアシステムによって、静止されたり動かされたりする。参照信号２６０〜２
６４はホストコンピュータ７１２によって設定される。回路２００は、ドット・
クロック７１４に接続されてもよい。物体のリアルタイムの分析のために、ドッ
ト・クロック・レートの割合で、回路２００が画素を分析してもよい。
システム(machine vision system)７００を表す。マシン・ビション・システム
は、産業に応用し、色彩に基づいて物体を検査することに使用される。カメラ（
あるいは電子顕微鏡）７０２、これはアナログ信号を生成するものでも、デジタ
ル信号を生成するものでもよいのだが、背景７０６上の物体７０４の画像を走査
する。カメラの出力は（もしアナログ信号であれば）、アナログ・デジタル変換
器（ＡＤＣ）７０８によってデジタル化される。物体はカメラ７０２の下で、コ
ンベアシステムによって、静止されたり動かされたりする。参照信号２６０〜２
６４はホストコンピュータ７１２によって設定される。回路２００は、ドット・
クロック７１４に接続されてもよい。物体のリアルタイムの分析のために、ドッ
ト・クロック・レートの割合で、回路２００が画素を分析してもよい。
【手続補正７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
【手続補正８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
【手続補正９】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図６】
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，
ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ
Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ
，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ，
ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ
Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ
，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，
ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，
ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＢＺ，Ｃ
Ａ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ
，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，
ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，Ｋ
Ｅ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ
，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，
ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，Ｒ
Ｕ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ
，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，
ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ
Claims (18)
- 【請求項１】 画素色彩値を表す信号を、色相値、彩度値および明度値を含む成分色彩値を表
す複数の信号に変換するコンバータと、 前記色相値が第１値範囲にあるかどうかを検出する色相コンパレータと、 前記彩度値が第２値範囲にあるかどうかを検出する彩度コンパレータと、 前記明度値が第３値範囲にあるかどうかを検出する明度コンパレータと、 前記色相コンパレータ、彩度コンパレータおよび明度コンパレータの各々に接続
され、前記第１値範囲にある色相値、前記第２値範囲にある彩度値および前記第
３値範囲にある明度値に応答して、選択された色彩範囲を表す信号を出力する色
彩識別器とを備えた装置。 - 【請求項２】 前記画素色彩値を表す信号は、赤色値、緑色値および青色値を含む成分色彩値
を表す複数の信号からなる請求項１の装置。 - 【請求項３】 前記第１値範囲は、低色相参照値と高色相参照値との間の複数の値からなり、
前記第２値範囲は、低彩度参照値より大きな複数の値からなり、かつ 前記第３値範囲は、低明度参照値と高明度参照値との間の複数の値からなる請求
項１の装置。 - 【請求項４】 前記第２値範囲は、前記低彩度参照値と高彩度参照値との間の値範囲からなる
請求項３の装置。 - 【請求項５】 前記各々の参照値は、前記複数のコンパレータのうちの１つに接続された連想
記憶装置に記憶されるデジタル値からなる請求項１の装置。 - 【請求項６】 前記各々の参照値は、前記複数のコンパレータのうちの１つに接続された連想
電圧源から供給されるアナログ値からなる請求項１の装置。 - 【請求項７】 前記色彩識別器は、ＡＮＤロジックユニットからなる請求項１の装置。
- 【請求項８】 前記色相コンパレータと前記色彩識別器との間に接続されて、第１スケール方
向における第１値レンジ、または第２スケール方向における第２値レンジのうち
のいずれかを、前記第１値範囲とするように採用された色相スケール方向スイッ
チをさらに備えた請求項１の装置。 - 【請求項９】 前記色相スケール方向スイッチを、 色相入／出スイッチと、 前記色相入／出スイッチに接続された第１入力、前記色相コンパレータに接続さ
れた第２入力および前記色彩識別器に接続された出力を有するエクスクルーシブ
オワロジックユニットとで構成した請求項８の装置。 - 【請求項１０】 前記色彩識別器に接続されたドット・クロックをさらに備え、前記色彩識別器
は、ドット・クロック・レートで動作する請求項１の装置。 - 【請求項１１】 画素色彩値を表す信号を、その各々が色相値、彩度値および明度値を含む成分
色彩値を表す複数の信号に変換し、 各々の成分色彩値に対して、関連値範囲を設定し、 前記各々の成分色彩値が前記関連値範囲内にあるかを検出し、かつ 前記関連値範囲内にある前記各々の成分色彩値に応答して、前記画素色彩値が前
記色彩範囲にあることを示す信号を出力するようにした方法。 - 【請求項１２】 前記色相値の関連値範囲は、高色相値と低色相値との間の値の範囲からなり、
前記彩度値の関連値範囲は、低彩度値より高い値の範囲からなり、 前記明度値の関連値範囲は、高明度値と低明度値との間の値の範囲からなる請求
項１１の方法。 - 【請求項１３】 前記画素色彩値を表す信号は、赤色値、緑色値および青色値を含む成分色彩値
を表す複数の信号からなる請求項１１の方法。 - 【請求項１４】 前記画素色彩範囲が前記色彩範囲にあることを示す信号は、ドット・クロック
・レートで出力される請求項１１の方法。 - 【請求項１５】 色彩範囲内にある色彩画素を識別するビジョン・システムに使用するための機
械読取可能な媒体にある命令を含む装置において、前記命令は前記機械に対し、
画素色彩値を表す信号を、その各々が色相値、彩度値、および明度値を含む成分
色彩値を表す複数の信号に変換させ、 各々の成分色彩値に対して、関連値範囲を設定させ、 前記各々の成分色彩値が前記関連値範囲内にあるか検出させ、かつ 前記関連値範囲内にある前記各々の成分色彩値に応答して、前記画素色彩値が前
記色彩範囲にあることを示す信号を出力させる装置。 - 【請求項１６】 前記色相値の関連値範囲は、高色相値と低色相値との間の値の範囲からなり、
前記彩度値の関連値範囲は、低彩度値より高い値の範囲からなり、かつ 前記明度値の関連値範囲は、高明度値と低明度値との間の値の範囲からなる請求
項１５の装置。 - 【請求項１７】 前記画素色彩値を表す信号は、赤色値、緑色値および青色値を含む複数の成分
値からなる請求項１５の装置。 - 【請求項１８】 前記画素色彩範囲が前記色彩範囲にあることを示す信号は、ドット・クロック
・レートで出力される請求項１５の装置。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US14737499P | 1999-08-04 | 1999-08-04 | |
| US60/147,374 | 1999-08-04 | ||
| PCT/US2000/021401 WO2001011547A1 (en) | 1999-08-04 | 2000-08-04 | Method and apparatus for applying color thresholds in light microscopy |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003506796A true JP2003506796A (ja) | 2003-02-18 |
| JP3766803B2 JP3766803B2 (ja) | 2006-04-19 |
Family
ID=22521328
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001516126A Expired - Lifetime JP3766803B2 (ja) | 1999-08-04 | 2000-08-04 | 光学顕微鏡使用における色彩閾値を与える方法およびその装置 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6404916B1 (ja) |
| EP (1) | EP1200929A1 (ja) |
| JP (1) | JP3766803B2 (ja) |
| AU (1) | AU6521700A (ja) |
| CA (1) | CA2380182A1 (ja) |
| WO (1) | WO2001011547A1 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2008007461A1 (fr) | 2006-07-10 | 2008-01-17 | Nikon Corporation | Dispositif de traitement d'images et programme de traitement d'images |
| EP2075757A2 (en) | 2007-12-20 | 2009-07-01 | Nikon Corporation | Image processing device and image processing program |
| US8849024B2 (en) | 2008-09-25 | 2014-09-30 | Nikon Corporation | Image processing device and medium storing image processing program |
Families Citing this family (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050084175A1 (en) * | 2003-10-16 | 2005-04-21 | Olszak Artur G. | Large-area imaging by stitching with array microscope |
| US20030165263A1 (en) * | 2002-02-19 | 2003-09-04 | Hamer Michael J. | Histological assessment |
| US7272252B2 (en) * | 2002-06-12 | 2007-09-18 | Clarient, Inc. | Automated system for combining bright field and fluorescent microscopy |
| US20050037406A1 (en) * | 2002-06-12 | 2005-02-17 | De La Torre-Bueno Jose | Methods and apparatus for analysis of a biological specimen |
| DE10311700A1 (de) | 2003-03-17 | 2004-10-07 | Océ Document Technologies GmbH | Verfahren und Einrichtung zum Verarbeiten der Farbinformation einer mit Störzeichen und Nutzzeichen versehenen Vorlage |
| US20040202357A1 (en) * | 2003-04-11 | 2004-10-14 | Perz Cynthia B. | Silhouette image acquisition |
| US8068988B2 (en) | 2003-09-08 | 2011-11-29 | Ventana Medical Systems, Inc. | Method for automated processing of digital images of tissue micro-arrays (TMA) |
| US20050136509A1 (en) * | 2003-09-10 | 2005-06-23 | Bioimagene, Inc. | Method and system for quantitatively analyzing biological samples |
| US7113625B2 (en) * | 2004-10-01 | 2006-09-26 | U.S. Pathology Labs, Inc. | System and method for image analysis of slides |
| US20060178833A1 (en) * | 2005-02-04 | 2006-08-10 | Bauer Kenneth D | System for and method of providing diagnostic information through microscopic imaging |
| US20070031043A1 (en) * | 2005-08-02 | 2007-02-08 | Perz Cynthia B | System for and method of intelligently directed segmentation analysis for automated microscope systems |
| US20070091109A1 (en) * | 2005-09-13 | 2007-04-26 | Roscoe Atkinson | Image quality |
| JP4915071B2 (ja) * | 2005-09-22 | 2012-04-11 | 株式会社ニコン | 顕微鏡、およびバーチャルスライド作成システム |
| US8067245B2 (en) * | 2006-07-24 | 2011-11-29 | Medica Corporation | Automated microscope for blood cell analysis |
| WO2008143849A2 (en) * | 2007-05-14 | 2008-11-27 | Historx, Inc. | Compartment segregation by pixel characterization using image data clustering |
| WO2008156669A1 (en) * | 2007-06-15 | 2008-12-24 | Historx, Inc. | Method and system for standardizing microscope instruments |
| CA2604317C (en) | 2007-08-06 | 2017-02-28 | Historx, Inc. | Methods and system for validating sample images for quantitative immunoassays |
| CA2596204C (en) * | 2007-08-07 | 2019-02-26 | Historx, Inc. | Method and system for determining an optimal dilution of a reagent |
| WO2009029810A1 (en) * | 2007-08-31 | 2009-03-05 | Historx, Inc. | Automatic exposure time selection for imaging tissue |
| EP2335221B8 (en) | 2008-09-16 | 2016-05-25 | Novartis AG | Reproducible quantification of biomarker expression |
| US20120188406A1 (en) * | 2011-01-20 | 2012-07-26 | Apple Inc. | Reduced power consumption filter |
| WO2013126568A1 (en) | 2012-02-21 | 2013-08-29 | Massachusetts Eye & Ear Infirmary | Calculating conjunctival redness |
| KR101509568B1 (ko) * | 2013-06-28 | 2015-04-08 | (주)실리콘화일 | 알지비 데이터를 이용한 색보정 방법 |
| JP2017514658A (ja) | 2014-05-02 | 2017-06-08 | マサチューセッツ アイ アンド イヤー インファーマリー | 角膜蛍光染色の等級付け |
| CN104298970B (zh) * | 2014-09-26 | 2017-10-27 | 博奥生物集团有限公司 | 一种基于颜色特征的摄像头识别和检测方法 |
| CN104266673B (zh) | 2014-09-26 | 2016-06-08 | 博奥生物集团有限公司 | 一种利用摄像头识别反应单元种类的方法 |
| AU2016251447A1 (en) | 2015-04-22 | 2017-09-07 | Société des Produits Nestlé S.A. | Biomarkers for predicting degree of weight loss in female subjects |
| US20180136229A1 (en) | 2015-04-22 | 2018-05-17 | Nestec S.A. | Biomarkers for predicting degree of weight loss in male subjects |
| EP3792825B1 (en) * | 2015-12-18 | 2022-05-11 | Abbott Laboratories | Methods and systems for assessing histological stains |
| CN108780101A (zh) | 2016-04-06 | 2018-11-09 | 雀巢产品技术援助有限公司 | 用于预测体重减轻程度的生物标志物 |
| EP3475704A1 (en) | 2016-06-28 | 2019-05-01 | Nestec S.A. | Biomarkers of blood-brain barrier dysfunction |
| WO2018228875A1 (en) | 2017-06-15 | 2018-12-20 | Nestec S.A. | Micro-rna biomarkers of blood-brain barrier dysfunction |
| US20220215533A1 (en) * | 2018-11-29 | 2022-07-07 | La Trobe University | Method of identifying a structure |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4991223A (en) * | 1988-06-30 | 1991-02-05 | American Innovision, Inc. | Apparatus and method for recognizing image features using color elements |
| US5087965A (en) | 1989-06-28 | 1992-02-11 | American Innovision, Inc. | Recognition of image colors using arbitrary shapes in color space |
| US5533628A (en) * | 1992-03-06 | 1996-07-09 | Agri Tech Incorporated | Method and apparatus for sorting objects by color including stable color transformation |
| US5515172A (en) * | 1993-07-19 | 1996-05-07 | Xerox Corporation | Apparatus and method for enhanced color to color conversion |
| US5409007A (en) * | 1993-11-26 | 1995-04-25 | General Electric Company | Filter to reduce speckle artifact in ultrasound imaging |
| US5911327A (en) | 1996-10-02 | 1999-06-15 | Nippon Steel Corporation | Method of automatically discriminating and separating scraps containing copper from iron scraps |
| US6011595A (en) * | 1997-09-19 | 2000-01-04 | Eastman Kodak Company | Method for segmenting a digital image into a foreground region and a key color region |
| US6122400A (en) * | 1997-09-26 | 2000-09-19 | Sarnoff Corporation | Compression encoder bit allocation utilizing colormetric-adaptive weighting as in flesh-tone weighting |
-
2000
- 2000-08-04 WO PCT/US2000/021401 patent/WO2001011547A1/en not_active Application Discontinuation
- 2000-08-04 AU AU65217/00A patent/AU6521700A/en not_active Abandoned
- 2000-08-04 US US09/631,611 patent/US6404916B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-08-04 EP EP00952542A patent/EP1200929A1/en not_active Withdrawn
- 2000-08-04 JP JP2001516126A patent/JP3766803B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 2000-08-04 CA CA002380182A patent/CA2380182A1/en not_active Abandoned
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2008007461A1 (fr) | 2006-07-10 | 2008-01-17 | Nikon Corporation | Dispositif de traitement d'images et programme de traitement d'images |
| EP2075757A2 (en) | 2007-12-20 | 2009-07-01 | Nikon Corporation | Image processing device and image processing program |
| US8849024B2 (en) | 2008-09-25 | 2014-09-30 | Nikon Corporation | Image processing device and medium storing image processing program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| AU6521700A (en) | 2001-03-05 |
| CA2380182A1 (en) | 2001-02-15 |
| JP3766803B2 (ja) | 2006-04-19 |
| EP1200929A1 (en) | 2002-05-02 |
| WO2001011547A1 (en) | 2001-02-15 |
| US6404916B1 (en) | 2002-06-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2003506796A (ja) | 光学顕微鏡使用における色彩閾値を与える方法およびその装置 | |
| CA2689950C (en) | Color space transformations for use in identifying objects of interest in biological specimens | |
| JP2000500872A (ja) | 色差を測定するための方法並びにシステム | |
| US8055065B2 (en) | Vectorisation of colour gradients | |
| JP4323097B2 (ja) | サンプルイメージ中のエラーを検出する方法およびシステム | |
| Aligholi et al. | Automatic mineral identification using color tracking | |
| JPH0774933A (ja) | 色変換システム及び色変換方法 | |
| US6226399B1 (en) | Method and system for identifying an image feature and method and system for determining an optimal color space for use therein | |
| US11354186B2 (en) | Circuit device, electronic apparatus, and error detection method using at least an index indicating similarity between foreground image and reference image | |
| US6674896B1 (en) | Device for applying accurate color thresholds in real time | |
| US5446543A (en) | Method and apparatus for extracting a pattern of color from an object using a neural network | |
| JP2003242505A (ja) | デジタル・カラー画像の発光体を決定するための自動方法 | |
| US20220067900A1 (en) | Circuit Apparatus, Electronic Instrument, And Error Detection Method | |
| US7403636B2 (en) | Method and apparatus for processing an image | |
| Huang et al. | Outline detection for the HEp-2 cell in indirect immunofluorescence images using watershed segmentation | |
| Hall | Optimally small operator supports for fully parallel thinning algorithms | |
| Andreadis et al. | Image pixel classification by chromaticity analysis | |
| CN106462964B (zh) | 用于对彩色图像进行分割的方法以及数字显微镜 | |
| JP4406978B2 (ja) | テンプレートマッチング方法 | |
| Yang et al. | A novel binarization approach for license plate | |
| KR20020059531A (ko) | 텍스트와 이미지가 혼재된 문서의 프린팅화질 개선방법 및장치 | |
| US6731793B1 (en) | Method for determining the edge position in color images, particularly for color and intensity transitions | |
| JP3461143B2 (ja) | カラー画像目標位置検出装置 | |
| JP2008139101A (ja) | タンパク質溶液の電子画像から結晶化状態判定の対象となる領域を抽出する方法及び装置 | |
| KR100230446B1 (ko) | 칼라 화상으로부터 조명의 칼라를 결정하는 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050817 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050823 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20051124 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060110 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060130 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 3766803 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100203 Year of fee payment: 4 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100203 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110203 Year of fee payment: 5 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120203 Year of fee payment: 6 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130203 Year of fee payment: 7 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140203 Year of fee payment: 8 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |