JP2004528639A

JP2004528639A - 画像内の特徴的な領域を検出及びセグメント化する方法及びこの方法の使用

Info

Publication number: JP2004528639A
Application number: JP2002574589A
Authority: JP
Inventors: ロフト，ペーター; ミケルセン，ペーター; トムセン，クヌート
Original assignee: ヴィジブル・ダイアグノスティクス・アクティーゼルスカブ
Priority date: 2001-02-26
Filing date: 2002-02-25
Publication date: 2004-09-16
Also published as: CA2436405A1; EP1364340A2; WO2002075655A3; US20040071342A1; NO20033577L; NO20033577D0; AU2002233178A1; WO2002075655A2

Abstract

例えば、グレートーンにより表される複数の画素値である特徴的領域を有するカラー画像などの画像内の特徴的領域を検出及びセグメント化する方法において、半径ｒの円が、複数の画素位置について定められ、近似された半径は、特徴的領域の半径として見做される。半径ｒの最適値は、多数の可能なｒの値に対して、半径範囲ｒ₁〜ｑｒ₁（＝ｒ₂）（ただし１は定数）を有する外側ゾーンの特徴的グレートーン値と、半径範囲０〜ｒ₁を有する内側範囲との間の差を計算することにより求められる。次いで、最大の差が得られる半径ｒ₁が、対象物の半径として選択される。さらに、特徴的領域の半径は、調整要素により調整され、最後に、特徴的領域は複数のセクタに分割され、各セクタは、再び、前述のようにグレートーン分析にかけられ、次いで、特徴的領域は、円形から非円形に変わる。本発明により、例えば、非常に小さい寸法で細胞核を示す画像などに関する非常に高度な詳細情報が得られる。

Description

【技術分野】
【０００１】
本発明は、位置（ｘ，ｙ）を有する複数の画素により表される画像内の特徴的暗色領域を検出及びセグメント化する方法に関する。
【０００２】
更に、本発明は使用に関する。
【背景技術】
【０００３】
各画素が１つの明度（a colour value）を有する複数の画素の値により表される画像は、例えばデンマーク特許出願公告明細書第174419 B1号に記載の色分析システムに関連して知られているように、画像の分析のための色分析にかけられることもある。
【０００４】
このシステムは、例えばヒト或は動物の組織細胞のビデオカメラからの画像の表示の分析に適する。ビデオカメラからの画像は、しばしば、非常に複雑な組成(composition)
を有し、自動的に解釈するのは困難であることもある。
【０００５】
前記デンマーク特許による画像分析システムを使用する場合、複雑な画像が、多数の色を含む画像から、例えば４つの記号色（symbolic colour）を含む画像に変換され、これにより、更に非常に複雑な画像の情報が、元の画像から導出される。
【０００６】
実際上、細胞核を有する組織の画像は、デンマーク特許による色分析により変換され、これにより、細胞核であろうと思われるものを有する領域は、例えば黄色等の特定の色として示され、画像内のその他の領域はその他の色により示される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の１つの目的は、例えば画像処理システムで変換された画像として形成されている画像の特別の領域を分析することにある。換言すれば、画像の黄色領域として現れる細胞核を含むかもしれない前述の領域であることもある、画像内の１つの変換された領域内のいくつかの特別の領域を分析することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の前記目的は、
ａ）それぞれｒ₁及びｒ₂と、それぞれ周縁（perimeter）Ｐ₁及びＰ₂とを有する各円形領域として所与の画素位置（ｘ，ｙ）を定義するステップ（ただし、ｒ₁及びｒ₂は多数の値をとり、ｒ₂＞ｒ₁＞０である）と、
ｂ）０〜ｒ₁の範囲内のすべての円の周縁Ｐ₁におけるグレートーン番号の平均値としてｒ₁の各値におけるＶ₁を計算するステップと、
ｃ）ｒ₁〜ｒ₂の範囲内のすべての円の周縁Ｐ₂におけるグレートーン番号の平均値としてＶ₂を計算するステップと、
ｄ）対象物の半径としてＶ₂−Ｖ₁の最大値が得られるｒ₁の値を選択するステップと、
ｅ）前記画像内の画素位置に対してステップａ）〜ｄ）を繰返すステップと、
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の上位概念に記載のタイプの方法により達成される。
【０００９】
この場合、画像内の特定の暗色領域は、画像の特徴的領域内に存在するグレートーン値分布に基づいて円形領域として定められ、個々の円形領域のサイズは、例えば色分析にかけられたが、色分析のみから導出することは可能でない画像内の領域に関する情報を与える。
【００１０】
請求項２に記載のように、ｒ₂とｒ₁と間の関係ｒ₂＝ｑｒ₁（ただし、ｑは０より大きい数である）を使用すると計算上便宜が良い。
【００１１】
しかしながら、所与の画素位置が、分析すべき関心のある（interesting）円形領域の中心として引き続き許容される場合は、請求項３に記載のようである。即ち、円形領域の中心として所与の画素位置を許容するのは、前記円形領域内のすべての位置における前記Ｖ₂−Ｖ₁の値が請求項１に記載のステップａ）〜ｅ）に従って計算された場合に、この位置におけるＶ₂−Ｖ₁の値が、前記各Ｖ₂−Ｖ₁の値を越える場合のみであり、そうでない場合には、この方法が新位置（another position）で実行される。
【００１２】
所与の円形周縁におけるグレートーン値の単一の表現を提供するには、請求項４に記載のように、所与の円の周縁Ｐ₁、Ｐ₂のグレートーン番号を、前記周縁内のすべてのグレートーン値の特定の百分位数として定める。これに関連して、百分位数は、周縁のすべての画素のグレートーン値のＰ％より大きいグレートーン値を意味するものとする。
【００１３】
計算の数を減じるために、請求項５に記載のように、周縁の長さに対して個々の円の周縁の百分位数値を重み付けすることが好ましい。この重み付けは、例えば、それぞれの周縁上に存在する画素の数に対して行うことも可能である。
【００１４】
請求項６に記載のように、特徴的領域の中心として、予め選択された値以上のＶ₂−Ｖ₁の値のみを使用し、請求項７に記載のように、所定の閾値以上のＶ₂値を有する円形領域を選択しない場合、計算の数が減少する。
【００１５】
画像内の特徴的領域の分解能をさらに高めるために、請求項８に記載のように、ステップａ）〜ｅ）により決められた画素位置を、円のグレートーン重心の重心へ変え、これにより、各円内のグレートーン値が完全には均一でない場合、円形領域の１番目に計算された中心が円のグレートーン重心へ移動されることを保証する。
【００１６】
さらに、請求項９に記載のように、各特徴的領域の外側境界を複数のセクタに分割するとともに、各セクタの画素値に対してステップａ）〜ｄ）を実行し、次いで、これらの特徴的領域の外側部分を決めるために個々のセクタの最大値を使用することが好ましい。この場合、円は、それぞれの半径を有するセクタに分割され、個々のセクタ内の結果として得られる最大値は、個々のセクタの範囲（extent）、即ち有効径（pitch diameter）を決める。
【００１７】
前述のように、本発明は使用にも関する。この使用は請求項１０に記載されている。
【００１８】
次に本発明を、図面に示されている実施形態を参照してより詳細に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
図１は、画像内のいくつかの画素位置を概略的に示す。図中、それらのうち４つの画素がＲ（ｘ，ｙ）により示され、１つがＣ（ｘ，ｙ）により示されている。半径ｒ₁、ｒ₂及び周縁（perimeter）Ｐ₁及びＰ₂を有する２つの円の中心は、ｘ，ｙにより示されている。
【００２０】
本発明では、グレートーン番号Ｖ１は、ｒ₁より小さい半径を有する円上に位置し、それぞれの円の周縁上に位置するすべての画素の平均値として定められている。同様に、グレートーン番号Ｖ２は、ｒ₁より大きいがｒ₂より小さい半径上に位置するすべての画素において定められている。
【００２１】
換言すれば、Ｖ１及びＶ２は、グレートーン番号Ｇ₁及びＧ₂がそれぞれ各円の周縁に対して定められるように計算された後、
【数１】

（ただし、ｎは複数の周縁）により定められる。
【００２２】
グレートーン番号Ｇ₁及びＧ₂は、例えば、周縁におけるすべてのグレートーン値の百分位数として定めることが可能である。ここで、グレートーン値は０と２５５と間にあり、０は完全に黒の値を表し、２５５は完全に白の値を表す。
【００２３】
便宜上、ｒ₂はｒ₁ｑに設定されている。ただし、ｑは例えば値１．２をとることもある。
【００２４】
本発明では、差Ｖ₂−Ｖ₁が求められ、最大値が得られると、中心Ｘ，Ｙを有する特徴的領域である半径ｒ₁が使用される。
【００２５】
前述の手順は、画像内の複数の画素に対して繰返される。この手順が、画像内の複数の画素に対して完了すると、画像は、図２に示すように、異なる半径を有する複数の円に分割される。この場合、参照番号１、２及び３は、前述の方法により得られたいくつかの円を示す。
【００２６】
２つの領域が互いに密接していることに起因して、図２で円を求める際に重畳する円が生じた場合、重畳する円のうち、最大のＶ₂−Ｖ₁を有すると識別された一方の円が選択され、他方の円は削除される。
【００２７】
図２から分かるように、本発明の方法では、画像は、異なる半径を有する重畳しない円形領域に分割される。
【００２８】
各円内のグレートーン値が完全には均一でない場合にも処理することが可能なように、円形領域の元の中心は、円のグレートーン重心へ移動される。図３に示すように、これにより半径は全く変化しないが、中心の調整が行われることがある。
【００２９】
補正方法の効果が、図３に拡大図として示されている。この図では、破線Ｐ_pkorにより示されている新位置にＰ_pcが移動されたのが分かる。
【００３０】
前述の補正の後に生じた個々の円の半径を制御及び調整するために、図４に示すように、各円は、（図では、分かりやすいように若干大きい値で示されている）例えば値３６０／３２＝１１．２５を有することもある角度ｑの円セクタ（circular sector）に分割される。
【００３１】
次いで、各円セクタは、前記ステップａ〜ｄで完全な円について前述したように同一の方法により互いに無関係に処理され、これにより、各円セクタは、図１に関連して前述したのと極めて類似の仕方で得られる、当該セクタにおけるＶ₂−Ｖ₁の最大値をもたらす半径が与えられる。
【００３２】
このようにして、この方法により、元の円は、異なる半径を有する円セクタに分割される。これは、図５に拡大図で示されている。
【００３３】
図５において、Ｐ_pkorは、前述の画像処理ステップにより得られた円を示す。円セクタはＣ_xnであり、この円の半径ｒ_xnは、その周縁としてＰ_pkorを有する円セクタの半径内の各画素値が、図１及び図２に関連して説明したように計算にかけられることにより得られる。この場合、円Ｐ_pkorの外側境界は、本発明により検出された特徴的原点に適応される。
【００３４】
図６Ａは、４、５、６、７及び８により示されているいくつかの暗色領域を含む組織の通常の画像を示す。これらの暗色領域は、これらの領域がいくつかの共通の特徴的性質を有するかどうかを見つけるために分析するに足る興味深いものであることもある。
【００３５】
この分析で使用するために、図６Ｂの画像は、デンマーク特許出願公告明細書174419B1号に記載の色処理システムにより画像分析にかけられる。図６Ｂから分かるように、この時点で、暗色領域４、５、６、７及び８は、図６Ｂにおいて４Ａ、５Ｂ、６Ｂ、７Ｂ及び８Ｂにより示されている明色領域に変換された（色分析において、これらの領域は黄色であるが、彩色されていない図６Ｂでは分からない）。この場合、色分析は、元の画像から導出されることもある情報以外の情報は提供しなかった。特に、領域６Ａが、その他の領域と同一の性質を有するかは疑わしい。
【００３６】
従って図６Ｂの画像は、本発明による方法により分析された。これによる結果は、図６Ｃに示され、この図から、この時点で領域４Ｂ、５Ｂ、７Ｂ及び８Ｂは非常に暗色の外観を有し、領域６Ｂは、本発明による方法により特徴的領域として検出されなかったことが分かる。
【００３７】
このようにして、本発明の方法により、画像内の、ある特定の特徴的暗色領域を有し円形に良好に近似している特徴的領域の検出及びセグメント化が可能となる。
【００３８】
図６Ｂに示す分析結果のみが利用可能である場合、領域６Ａは、不確かな領域である。何故ならばこの領域内に小さい円形領域が存在する可能性を除外できないからである。一方、この領域内に小さい円形領域が存在する可能性は、本発明による分析により否定された。
【００３９】
本発明は、特に、明色領域から暗色領域を検出することに関連して説明されたが、クレームにより定義される範囲内で、暗色領域から明色領域を分析して分離することも勿論可能であり、これは、暗色領域が明色領域により正確に置換される及びその逆が行われる、画像の陰画を分析する場合に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明による画像分析に取込まれているパラメータを象徴的に示す拡大図である。
【図２】本発明による分析の第１の部分の後の画像を概略的に示す。
【図３】本発明による分析における第１の補正ステップを概略的に示す。
【図４】本発明による第２の補正ステップを概略的に示す。
【図５】第３の補正ステップを概略的に示す。
【図６Ａ】顕微鏡内のディジタルカメラにより記録されることも可能である組織細胞の画像を示す。
【図６Ｂ】色処理分析後の図６Ａの画像を示す。
【図６Ｃ】図６Ｂの画像を示すが、本発明による画像分析にかけられた後のものである。

Claims

位置（ｘ，ｙ）を有する複数の画素により表される画像内の特徴的な暗色領域を検出及びセグメント化する方法であって、
ａ）それぞれｒ₁及びｒ₂と、それぞれ周縁Ｐ₁及びＰ₂とを有する各円形領域として所与の画素位置（ｘ，ｙ）を定義するステップ（ただし、ｒ₁及びｒ₂は多数の値をとり、ｒ₂＞ｒ₁＞０である）と、
ｂ）０〜ｒ₁の範囲内のすべての円の周縁Ｐ₁におけるグレートーン番号の平均値として、ｒ₁の各値に対してＶ₁を計算するステップと、
ｃ）ｒ₁〜ｒ₂の範囲内のすべての円の周縁Ｐ₂におけるグレートーン番号の平均値としてＶ₂を計算するステップと、
ｄ）対象物の半径としてＶ₂−Ｖ₁の最大値が得られるｒ₁の値を選択するステップと、
ｅ）前記画像内の画素位置に対してステップａ）〜ｄ）を繰返すステップと、
を含むことを特徴とする方法。
ｒ₂とｒ₁と間の関係ｒ₂＝ｑｒ₁(ただし、ｑは０より大きい数である)を使用することを特徴とする請求項１に記載の方法。
円形領域の中心として所与の画素位置を許容するのは、前記円形領域内のすべての位置における前記Ｖ₂−Ｖ₁の値が請求項１に記載のステップａ）〜ｅ）に従って計算された場合に、この位置におけるＶ₂−Ｖ₁の値が、前記各Ｖ₂−Ｖ₁の値を越える場合のみであり、そうでない場合には、この方法が新位置で実行されることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
所与の円の周縁Ｐ₁、Ｐ₂のグレートーン番号を、該周縁内のすべてのグレートーン値の百分位数として定めることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
前記周縁の長さに対して、前記個々の円の周縁の百分位数を重み付けすることを特徴とする請求項１から４のうちのいずれか１項に記載の方法。
特徴的領域の中心として、予め選択された値以上のＶ₂−Ｖ₁の値のみを使用することを特徴とする請求項１から４のうちのいずれか１項に記載の方法。
所定の閾値以上のＶ₂値を有する円形領域を選択しないことを特徴とする請求項１から６のうちのいずれか１項に記載の方法。
ステップａ）〜ｅ）により決められた画素位置を、円のグレートーン重心の重心へ変えることを特徴とする請求項１から６のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記各特徴的領域の外側境界を複数のセクタに分割するとともに、各セクタの画素値に対してステップａ）〜ｄ）を実行し、次いで、これらの特徴的領域の外側部分を決めるために前記個々のセクタの最大値を使用することを特徴とする請求項１から８のうちのいずれか１項に記載の方法。
特徴的彩色領域を有するカラー画像内の詳細を分析するために請求項１から９のうちのいずれか１項に記載の方法を使用する。