JP2006163682A

JP2006163682A - 画像処理装置

Info

Publication number: JP2006163682A
Application number: JP2004352440A
Authority: JP
Inventors: Natsuki Sawada; 夏樹澤田
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2004-12-06
Filing date: 2004-12-06
Publication date: 2006-06-22

Abstract

【課題】視野に存在する孤立した被検体の分散性を定量化し、孤立した被検体が多く存在する視野を選択することができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】光源１０２と、被検体群１０１の画像を取得する画像データ取得手段１０３と、画像を２値化する２値化回路１０５と、２値化画像の輝度値を加算する第１の加算回路１０６と、２値化画像をフィルタリングするフィルタ回路１０７と、フィルタリング画像の輝度値を加算する第２の加算回路１０８と、被検体の分散性を出力する演算回路１０９と、被検体群１０１を固定するプレート１１３と、プレート１１３を移動させるプレート移動手段１１４と、プレート移動手段１１４を制御する視野選択回路１１５とを備え、視野選択回路１１５がプレート１１３を水平に移動させ、演算回路１０９の出力値が最大となる視野を求めることで、孤立した被検体が多く存在する視野を選択することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置に関し、より詳細には、撮影対象となる被検体の分散性を判断して撮影視野を選択する技術に関する。

複数の被検体で構成される被検体群を測定する手段として、画像処理技術が用いられる。
画像処理技術を用いて、被検体群に存在する各被検体を解析する際、被検体がお互いに干渉しない様、被検体が孤立して存在していなければならない。また、孤立して存在する被検体数を多くとることにより、解析の為のサンプル数が多くなり、解析の精度が上がる。被検体の孤立度合いとは、つまり、被検体の分散性であり、画像取得において、被検体群中に複数の視野を取ることができる場合、この分散性の高い視野を選択することが望まれる。そこで、各視野の分散性を定量化することが必要となる。

従来の分散性を定量的に評価する方法として、複数の物質から構成される被評価試料について、所定の物質の分布状態を画像化し、得られた全体画像を複数の領域に均等分割し、各領域における検出強度の平均値に有意差が認められない最小の領域を求め、求められた最小の領域の大きさを特定する絶対値により分散性を評価する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
特開２０００−１５５０８９号公報

しかしながら、前記従来の方法では、分割した領域の検出強度の平均値に有意差が認められない最小の領域を求めることにより分散性を求める為、孤立した被検体の数を定量化することが出来ないという課題を有していた。

本発明は、前記従来の課題を解決するもので、孤立した被検体の数に注目して被検体群中における被検体の分散性を定量化することにより、孤立した被検体の数が最も多い視野を選択する画像処理装置を提供することを目的とする。

前記従来の課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、幾何学的に特徴を持った被検体が複数個（以下、被検体群と称す）注入されたプレートの一部を撮影した画像を解析して被検体の特徴量を求める画像処理装置において、前記プレートに光を照射して得られる透過像の一部を撮影して多値の輝度値からなる画像データとして出力する画像データ取得手段と、前記画像データの各画素値を前記被検体の中心の輝度値と背景の輝度値の間に設定された閾値により高輝度を１に低輝度を０に２値化する２値化回路と、前記２値化回路で２値化された画像データの全画素の輝度値を加算して第１の加算値として出力する第１の加算回路と、前記２値化回路で２値化された画像データを輝度が１となる画素を中心に円形の領域の画素の輝度を１にするフィルタ回路と、前記フィルタ回路でフィルタリングされた画像データの全画素の輝度値を加算して第２の加算値として出力する第２の加算回路と、前記第１の加算値に対する前記第２の加算値の割合を演算する演算回路と、前記プレートを前記画像データ取得手段に対して水平に移動させるプレート移動手段と、前記プレート移動手段を制御して前記透過像の撮影範囲を切り替える視野選択回路とを備え、前記視野選択回路は前記演算回路の出力に基づき、前記第１の加算値に対する前記第２の加算値の割合が最大となる撮影範囲を選択することを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記画像処理装置において、前記被検体が集光性を持ち、前記画像データ取得手段が、前記被検体群のシルエット画像を取得し、前記被検体の集光性により高輝度となった前記被検体の中心輝度と背景の輝度値の間の閾値を用いて前記２値化回路が２値化を行い、前記第１の加算回路の出力が前記被検体の数量を定量化することを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記被検体の形状が球状であり、前記光源からの光を前記被検体の中心に集光することにより、前記２値化回路の出力が前記被検体の中心を示すことを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記演算回路が前記第２の加算値に前記第１の加算値を乗算した値を出力することを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記演算回路が前記第２の加算値を出力することを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記演算回路が前記第２の加算値を前記第１の加算値で除算した値を出力することを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記画像処理装置において、メモリを備え、前記視野選択回路が前記演算回路からの入力と前記メモリの値を比較し、視野の検索を制御することを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記メモリが視野検索終了値を記憶し、前記視野選択回路が前記演算回路からの入力値と前記視野選択終了値を比較し、前記演算回路からの入力値が前記視野選択終了値より大きい場合、前記視野選択回路が視野の選択を終了することを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記メモリが最低演算値を記憶し、前記視野選択回路が前記演算回路からの入力値と前記最低演算値を比較し、全視野における前記演算回路からの入力値が前記最低検索値より小さい場合、前記視野選択回路がエラー信号を外部に出力することを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記メモリが最低第１の加算値を記憶し、前記視野選択回路が前記第１の加算回路からの入力値と前記最低第１の加算値を比較し、前記第１の加算回路からの入力値が前記最低第１の加算値より小さい場合、現在の視野を前記視野選択回路が視野の候補から除くことを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記メモリが最低第２の加算値を記憶し、前記視野選択回路が前記第２の加算回路からの入力値と前記最低第２の加算値を比較し、前記第２の加算回路からの入力値が前記最低第２の加算値より小さい場合、現在の視野を前記視野選択回路が視野の候補から除くことを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記視野選択回路が前記プレートの中心から外側に向かって螺旋状に視野を検索することを特徴とするものである。

さらに画像処理装置において、前記画像処理装置において、前記画像データ取得手段が視野を変更する機能を有し、前記画像データ取得手段が大きな視野で画像データを取得し、取得した画像データを用いて前記視野選択回路が前記被検体群の分散性の最適な領域を検索した後、前記画像データ取得手段が視野を小さな視野に変更すると共に、最適な領域が前記画像データ取得手段の視野に入るようにプレート移動手段がプレートを移動させることを特徴とするものである。

本発明の画像処理装置によれば、被検体群を撮影して取得される複数の視野の中から、孤立した被検体の数が多い視野を選択することができる。これにより、解析に有効な被検体の数を多くとることができ、精度の高い解析結果を得ることができる。

以下に、本発明の画像処理装置の実施の形態を図面とともに詳細に説明する。

以下に、本発明の請求項１から請求項１２に記載された発明の実施例について、図１から図１０を用いて説明する。

図１は、本発明の第１の実施例における画像処理装置のシステム構成図を示す。
図１において、１０１は複数の被検体が集合した被検体群である。１０２は光源である。１０３は被検体群１０１を画像として取得する画像データ取得手段である。１０４は画像データ取得手段１０３で取得した画像データである。１０５は画像データの各画素の輝度値を閾値で１と０に２値化する２値化回路である。１０６は２値化回路１０５で２値化した画像データの全画素の輝度値を加算する第１の加算回路である。１１０は第１の加算回路１０６で加算し出力された第１の加算値である。１０７は２値化回路１０５で２値化したデータにおいて輝度が１となる画素を中心に円形の領域の画素の輝度を１にするフィルタ回路である。１０８はフィルタ回路１０７からの画像データの全画素の輝度値を加算する第２の加算回路である。１１１は第２の加算回路１０８で加算し出力された第２の加算値である。１１６は選択した視野の情報及び視野選択を行う演算に使用する情報を記憶するメモリである。１０９は第１の加算値１１０と第２の加算値１１１から分散性を特徴付けるデータを出力し、また、その分散性を特徴付けるデータがメモリ１１６に記憶した情報による条件を満たした場合、データが有効であることを示す信号を出力する演算回路である。１１２は演算回路１０９で演算し出力された分散性を特徴付けるデータとなる演算値である。１１７は演算値１１２が有効であるかどうかを示すデータ有効情報である。１１３は被検体群１０１を固定するプレートである。１１４はプレート１１３を水平方向に移動させるプレートＸＹ移動手段である。１１５は演算回路１０９からのデータが最大となる視野を撮影するようにプレートＸＹ移動手段を制御し、また、最適な視野がない場合に外部に対してエラーを出力する視野選択回路である。１１８は視野選択回路１１５から出力されるエラー信号である。

図２は、図１の被検体群１０１の形状の例を示す。図２において、２０１は球形で透明な被検体である。２０２は複数の被検体２０１から成る被検体群である。

図３は被検体２０１を透過した光源１０２からの光が画像データ取得手段１０３で取得される様子と、取得された被検体２０１のシルエット画像において、被検体２０１の中心を通る直線上の輝度値を示したものである。図３において、３０１は被検体２０１の中心を通る直線上の輝度値である。３０２は被検体２０１の中心領域である。３０３は被検体２０１の外周領域である。３０４は被検体２０１の背景領域である。

図４は被検体群２０２のシルエット画像を画像データ取得手段１０３で取得した画像の例である。図４において、４０１は各被検体２０１のシルエット画像における中心領域である。４０２は各被検体２０１のシルエット画像における外周領域である。４０３はシルエット画像における背景領域である。図４における４０４及び４０５は図２に示す被検体群２０２の一部を撮影したものであり、画像データ取得手段１０３の解像度に依存するが、図４に示すように一つの被検体群２０２に対して視野の異なる複数の画像データを取得可能であるとする。ここで、４０４を視野Ａとし、４０５を視野Ｂとする。

図７は２つの被検体２０１間の位置関係を示したものであり、外周領域３０３の幅をＤ１とし、外周領域３０３からの距離をＤ２とする。

まず、画像データ取得手段１０３にて取得した画像データ１０４から演算値１１２を出力するまでを説明する。

図１において、被検体群１０１を構成する物質として球形の被検体２０１を用いる。光源１０２から光を被検体群１０１に照射し、画像データ取得手段１０３は被検体群２０２のシルエット画像を取得し、画像データ１０４を出力する。被検体２０１は球形の透明な被検体であり、光源１０２からの光は被検体２０１で集光される。その為、画像データ１０４に取得された画像における、被検体２０１の中心を通る直線上の輝度値は図３に示す通り、中心領域３０２の輝度値は外周領域３０３及び背景領域３０４の輝度値に比べ大きくなる。また、被検体群２０２のシルエット画像は図４中の視野Ａ４０４や視野Ｂ４０５のように取得される。

２値化回路１０５は図３における中心領域３０２の輝度値と背景領域３０４の輝度値との間に設けられた閾値を用いて画像データ１０４の各画素を２値化する。２値化回路１０５は輝度値が閾値以上となる画素の輝度値を１にし、輝度値が閾値未満となる画素の輝度値を０にする。ここで、閾値は背景領域３０４の輝度と中心領域３０２の輝度の間であればユーザーの設定により任意に決定してよい。２値化回路１０５で２値化することにより、図４に示したシルエット画像は図５に示すように被検体２０１の中心領域３０２の輝度値が１（明るくする）で、その他の領域の輝度値が０（暗くする）となる。

第１の加算回路１０６は２値化回路１０５からの２値化された画像データの全画素の輝度値を加算した値、つまり、輝度値が１となる画素の総和を第１の加算値１１０として出力する。ここで、事前に１つの被検体２０１のみの画像を取得し、２値化回路１０５で２値化を行い、第１の加算回路１０６で輝度値が１となる画素の総和を求めた第１の加算値１１０を求めておけば、数１によって被検体群２０２に存在する被検体２０１の数量を定量化することができる。

また、図６はフィルタ回路１０７の特性を現したもので、半径Ｒ以内が１であり、半径Ｒより遠い領域は０である。図６のフィルタの特性は画像データのある画素の輝度値が１の場合、周辺半径Ｒ画素以内にある画素を輝度値１にすることを示す。フィルタ回路１０７は図６のフィルタの特性に従い、２値化回路１０５で２値化された画像データにおける輝度値１の画素の周辺半径Ｒ画素以内にある画素を輝度値１にする。

ここで、２つの被検体２０１が隣接したものまでを孤立したものとして許容する場合には、フィルタ回路１０７の半径ＲをＤ１にする。また、２つの被検体が距離Ｄ２以上離れたものを孤立したものとして許容する場合には、フィルタ回路１０７の半径ＲをＤ１にＤ２／２を加算したものにする。

本実施例では、２つの被検体が距離Ｄ２以上離れたものを孤立したものとして許容するとし、画像データにおいて、フィルタ回路１０７は輝度値が１の画素を中心とする周辺半径Ｄ１＋Ｄ２／２以内の画素を輝度値１にする。ここで、輝度値が１である画素は白色であり、輝度値が０である画素は黒色とする。

フィルタ回路１０７でフィルタリングした画像データは図８に示す通りである。図８において、フィルタ回路１０７によるフィルタリングによって被検体２０１の中心領域が拡大した画像となっている。また、重なりあった場合、重なりあわない場合と比べ、輝度値が１になる画素の総数が減少する。

第２の加算回路１０８はフィルタ回路１０７からの画像データの各画素の輝度値を加算した値、つまり、輝度値が１となる画素の総和を第２の加算値１１１として出力する。第２の加算値１１１は被検体２０１の数が同じ場合、孤立して存在する被検体２０１が多い程大きい値をとる。

ここで演算回路１０９において、数２を用いて被検体群２０２に近接した被検体２０１と重なり合わず孤立している度合いを定量化することができる。

図９は第１の加算値１１０を横軸に、第２の加算値１１１を縦軸にとったグラフである。図９において、第２の加算値１１１の値が同じ場合、第１の加算値１１０の値が大きい程、被検体２０１の数量が多いことを示す。また、第１の加算値１１０の値が同じ場合、第２の加算値１１１の値が大きい程、被検体２０１同士が重なり合う割合が低い、つまり、被検体２０１が孤立して存在する割合が高いことを示している。

図９における９０１はフィルタ回路１０７によって拡大された被検体２０１同士が重なり合わないときの特性を示している。また、９０２は本実施例１で取得した画像データ１０４における、第１の加算値１１０と第２の加算値１１１をプロットした点である。演算回路１０９は第１の加算値１１０と第２の加算値１１１を用いて被検体群２０２に存在する被検体２０１の分散性を特徴づける値を演算値１１２として算出する。

本実施例では、演算回路１０９は数２の値を演算値１１２として出力する。この演算値１１２を用いた場合、視野にある被検体２０１の総数における孤立した被検体２０１の割合の大きい視野を選択することができる。

また、例えば、孤立した被検体の数量が多い視野を選択する為に、演算回路１０９は演算値１１２として数２の被検体２０１の孤立の度合いに第１の加算値１１０を乗じた値、つまり第２の加算値１１１を出力する。また、例えば、孤立した被検体の数量が多い視野を選択する為に、演算回路１０９は演算値１１２として第１の加算値１１０に第２の加算値１１１を乗じた値を出力する。
その他、演算値１１２は図９の特性を利用して別の算術演算を行ってもよい。

以上が画像データ取得手段１０３にて取得した画像データ１０４から演算値１１２を出力するまでの説明である。次に、演算値１１２を用いて、視野を選択する手順を説明する。

図１０はメモリ１１６のメモリマップ図を示す。１００１は視野選択回路１１５が最適と判断した視野の情報を記憶する最適な視野情報（以下、最適視野情報と称す）である。１００６は最適視野情報１００１の１情報として記憶する最適な位置情報（以下、最適位置情報と称す）である。１００７は最適視野情報１００１の１情報として記憶する最適な演算値（以下、最適演算値と称す）である。１００２は視野選択回路１１５が演算回路１０９からの入力値と比較し、視野の選択を終了する閾値となる値（以下、視野検索終了値と称す）である。１００３は演算回路１０９が演算値１１２と比較しデータ有効情報１１７の値を決定する最低の演算値（以下、最低演算値と称す）である。１００４は演算回路１０９が第１の加算値１１０からの入力値と比較しデータ有効情報１１７の値を決定する最低の第１の加算値（以下、最低第１の加算値と称す）である。１００５は演算回路１０９が第２の加算値１１１からの入力値と比較しデータ有効情報１１７の値を決定する最低の第２の加算値（以下、最低第２の加算値と称す）である。１００８は演算回路１０９が被検体２０１の孤立の度合いと比較し、データ有効情報１１７の値を決定する最低の孤立度（以下、最低孤立度と称す）である。

図１において、ユーザーは外部からメモリ１１６内部の視野検索終了値１００２及び最低演算値１００３及び最低第１の加算値１００４及び最低第２の加算値１００５及び最低孤立度１００８を設定する。次に、視野選択回路１１５で使用する最適視野情報１００１の初期化を行う。視野選択回路１１５はプレートＸＹ移動手段１１４を通してプレート１１３の中心を画像データ取得手段１０３の視野に移動させる。演算回路１０９は演算値１１２を視野選択回路１１５に出力する。また、演算回路１０９は次の４つの比較結果が全て有効である場合、データ有効情報１１７を有効とし、無効である場合、データ有効情報１１７を無効とする。第１の比較において、演算値１１２が最低演算値１００３より大きい場合に比較結果を有効とする。第２の比較において、第１の加算値１１０が最低第１の加算値１００４より大きい場合に比較結果を有効とする。第３の比較において、第２の加算値１１１が最低第２の加算値１００５より大きい場合に比較結果を有効とする。第４の比較において、数２で求めた被検体２０１の孤立の度合いが最低孤立度１００８より大きい場合に比較結果を有効とする。

次に、データ有効情報１１７が有効である場合、視野選択回路１１５は現在のプレートのＸＹ軸の位置情報を最適位置情報１００６に記憶し、現在の演算値１１２を最適演算値１００７に記憶する。また、データ有効情報１１７が無効である場合、視野選択回路１１５はプレートＸＹ移動手段１１４を通してプレート１１３の別の場所を画像データ取得手段１０３の視野に移動させ、データ有効情報１１７が有効となる場所を検索する。ここで、プレート１１３で取り得る全ての視野においてデータ有効情報１１７が無効であった場合、視野選択回路１１５は外部にエラー信号１１８を出力し、視野検索を終了する。

次に、視野選択回路１１５は演算値１１２と視野検索終了値１００２を比較し、演算値１１２が視野検索終了値１００２以上である場合、現在の視野を最適な視野と決定し終了する。
以上が、最適視野情報１００１の初期化である。

次に、プレート１１３で取り得る視野から最適な視野を検索する為に以下の処理を行う。但し、初期化において、エラー信号１１８を出力して終了した、もしくは、現在の視野を最適な視野と決定し終了した場合は、次に示す最適な視野の検索を行わない。

視野選択回路１１５はプレートＸＹ移動手段１１４を通してプレート１１３の別の場所を画像データ取得手段１０３の視野に移動させる。初期化と同処理により、視野選択回路１１５には現在の視野における演算値１１２及びデータ有効情報１１７が入力される。データ有効情報１１７が有効である場合、視野選択回路１１５は現在の視野における演算値１１２と最適演算値１００７を比較する。現在の視野における演算値１１２の方が大きい場合、視野選択回路１１５は現在のプレートのＸＹ軸の位置情報で最適位置情報１００６を更新し、演算値１１２で最適演算値１００７を更新する。また、データ無効情報１１７が無効である場合、視野選択回路１１５はメモリ１１６の最適視野情報１００１を更新しない。

次に、視野選択回路１１５は最適演算値１００７と視野検索終了値１００２を比較し、最適演算値１００７が視野検索終了値１００２以上である場合、現在の視野を最適と決定し終了する。現在の視野を最適としなかった場合、視野選択回路１１５はプレートＸＹ移動手段１１４を通してプレート１１３の別の部分を画像データ取得手段１０３の視野に移動させ、以上の最適な視野の検索を同様に行う。初期化及び最適な視野の検索において現在の視野を最適と決定した場合、もしくは、プレート１１３で取り得る全ての視野において最適な視野の検索を行った場合、視野選択回路１１５は最適位置情報１００６を読み出す。視野選択回路１１５はプレートＸＹ移動手段１１４を通して、最適位置情報１００６に記憶した場所にプレート１１３を移動させる。ここで、プレート１１３の移動方法は任意であるが、視野間の移動時間を短くする為には、隣合う視野間で移動させるのが有効である。そこで、プレート１１３の中心から外側に向かい螺旋状に移動させるのが移動時間の短縮に有効である。

以上のように、本発明の実施例１においては、演算値１１２が最大となるプレート１１３の部分を求める、もしくは、演算値１１２が視野検索終了値１００２以上となるプレート１１３の部分を求めることにより、孤立した被検体の数が多くなる視野を選択することができる。

以下に、本発明の請求項１３に記載された発明の実施の形態について、図１１から図１３を用いて説明する。

図１１は、本発明の第２の実施例における画像処理装置のシステム構成図を示す。
図１１において、１１０１は実施例１における画像データ取得手段１０３に視野の広さを変更する機能を加えた画像データ取得手段である。画像データ取得手段１１０１は視野を変更する機能により、実施例１と同じ大きさの視野を１つと、実施例１より大きな視野を１つ以上選択できるものである。実施例２の説明では２つの視野の場合について説明を行い、実施例１と同じ大きさの視野を視野Ａ、実施例１より大きな視野を視野Ｂとする。１１０２は視野選択回路１１５から最適位置情報１００６を処理する機能を削減し、視野番号１１０３を処理する機能を付加した視野選択回路である。１１０４は画像データ１０４を複数の視野に分割し、分割した視野の画像データと視野の番号を出力する視野分割回路である。１１０３は視野分割回路１１０４から出力される視野の通し番号を示す視野番号である。

図１２は、図１１における、視野分割回路１１０４が画像データ１０４を分割する様子を示した図である。
図１２において、１２０１は画像データ１０４を格子状に分割して生成された分割視野データである。ここで、分割視野データ１２０１は１からＮ番（Ｎは１より大きい整数）までの視野番号１１０３が振られている。視野番号１１０３の振り方は任意であり、図１２においては中心から外側に向かって螺旋状に視野番号１１０３を振っている。

図１３は、本実施例２におけるメモリ１１６のメモリマップ図を示したものである。図１３において、１３０１は最適な視野番号１１０３を記憶する最適の視野番号（以下、最適視野番号と称す）である。

図１１において、ユーザーは外部から視野検索終了値１００２及び最低検索値１００３及び最低第１の加算値１００４及び最低第２の加算値１００５及び最低孤立度１００８を設定する。

次に、画像データ取得手段１１０１は視野を視野Ｂに設定し、実施例１で示した視野よりも大きい範囲の画像データ１０４を取得する。ここで、画像データ取得手段１１０１は視野Ａ及び視野Ｂを切り替える機能を実現する為に、倍率の異なる二つのレンズとそれを切り替える手段、もしくはズーム機能を備えたレンズを備える。同様に、三つ以上の視野を切り替える場合には、画像データ取得手段１１０１が三つ以上のレンズとそれを切り替える手段、もしくはズーム機能を備えたレンズを備えることで実現する。

視野分割回路１１０４は図１２に示す通り、画像データ１０４をＮ個の分割視野データ１２０１に分割する。ここで、分割する視野の大きさは画像データ取得手段１１０１が視野Ａで取得する視野の大きさとする。

次に、視野選択回路１１０２で使用する最適視野情報１００１の初期化を行う。視野分割回路１１０４は視野番号１１０３として１を出力すると同時に視野番号１１０３が１に対応する分割視野データ１２０１を出力する。分割視野データ１２０１に対して、実施例１と同様の処理を行い、演算回路１０９は演算値１１２及びデータ有効情報１１７を出力する。但し、取得される画像上の被検体の画素数は、実施例１とくらべ、少なくなる為、フィルタ回路１０７のフィルタの半径は図７の算出方法に従って小さくなる。

次に、視野選択回路１１０２は入力された視野番号１１０３及び演算値１１２及びデータ有効情報１１７を確認する。データ有効情報１１７が有効である場合、視野選択回路１１０２は視野番号１１０３を最適視野番号１３０１に記憶し、演算値１１２を最適演算値１００７に記憶する。また、データ有効情報１１７が無効である場合、視野選択回路１１０２は最適視野情報１００１への記憶は行わない。そして、データ有効情報１１７が有効となるまで、視野分割回路１１０４は視野番号１１０３を１ずつ増加させ、対応した分割視野データ１２０１を出力し、同様の処理を行う。ここで、視野番号１１０３をＮまで増加させ、データ有効情報１１７が有効とならない場合、視野選択回路１１０２は外部にエラー信号１１８を出力し、視野検索を終了する。

次に、視野選択回路１１０２は演算値１１２と視野検索終了値１００２を比較し、演算値１１２が視野検索終了値１００２以上である場合、現在の最適視野情報１００１が最適と決定し終了する。
以上が、最適視野情報１００１の初期化である。

次に、分割視野データ１２０１から最適な視野を検索する為に以下の処理を行う。但し、初期化において、エラー信号１１８を出力して終了した、もしくは、現在の視野最適情報１００１が最適と決定し終了した場合は、次に示す最適な視野の検索を行わない。視野分割回路１１０４は視野番号１１０３を１増加させ、対応した分割視野データ１２０１を出力し、初期化と同処理により、視野選択回路１１０２には視野番号１１０３及び演算値１１２及びデータ有効情報１１７が入力される。データ有効情報１１７が有効である場合、視野選択回路１１０２は演算値１１２と最適演算値１００７を比較する。演算値１１２が最適演算値１００７より大きい場合、視野選択回路１１０２は視野番号１１０３で最適視野番号１３０１を更新する。また、演算値１１２で最適演算値１００７を更新する。データ有効情報１１７が無効である場合、視野選択回路１１５は最適視野情報１００１を更新しない。

次に、視野選択回路１１０２は最適演算値１００７と視野選択終了値１００２を比較し、最適演算値１００７が視野検索終了値１００２以上である場合、現在の最適視野情報１００１が最適と決定し終了する。現在の最適視野情報１００１を最適と決定しなかった場合、視野分割回路１１０４は視野番号１１０３を１増加させ、対応した分割視野データ１２０１を出力し、同様の処理を行う。初期化及び最適な視野の検索において最適な視野を決定した場合、もしくは、最適な視野の検索において視野番号１１０３がＮとなるまで分割視野データ１２０１の処理を行った場合、視野選択回路１１０２は最適視野番号１３０１を読み出す。そして、画像データ取得手段１１０１が視野を視野Ａに変更し、プレートＸＹ移動手段１１４は最適視野番号１３０１に対応するプレートの領域を画像データ取得手段１１０１の視野に入るように移動させる。

以上のように、本発明の実施例２においてはプレート１１３を遠距離で撮影した画像データ１０４から最適な視野を検索することにより、画像データ１０４の取得回数を減らすこととなり、孤立した被検体の数が多い視野を高速に選択することができる。

本発明にかかる画像処理装置は、孤立した被検体の数が多い視野を選択する機能を有し、孤立した被検体を解析する蛍光顕微鏡等の用途に有用である。

本発明の実施例１における画像処理装置のシステム構成図被検体及び被検体群を示す図被検体と画像データ取得手段が出力する輝度値の関係を示す図画像データ取得手段が出力する画像データの一例を示す図本発明の実施例１における２値化後のシルエット画像の図本発明の実施例１におけるフィルタ回路の特性図本発明の実施例１における被検体間の距離関係の図本発明の実施例１におけるフィルタ回路出力後のシルエット画像の図本発明の実施例１における分散性の特性図本発明の実施例１におけるメモリマップ図本発明の実施例２における画像処理装置のシステム構成図本発明の実施例２における画像データを分割した図本発明の実施例２におけるメモリマップ図

符号の説明

１０１被検体群
１０２光源
１０３画像データ取得手段
１０４画像データ
１０５２値化回路
１０６第１の加算回路
１０７フィルタ回路
１０８第２の加算回路
１０９演算回路
１１０第１の加算値
１１１第２の加算値
１１２演算値
１１３プレート
１１４プレートＸＹ移動手段
１１５視野選択回路
１１６メモリ
１１７データ有効情報
１１８エラー信号
２０１被検体
２０２被検体群
３０１輝度値
３０２中心領域
３０３外周領域
３０４背景領域
４０１中心領域
４０２外周領域
４０３背景領域
４０４視野Ａ
４０５視野Ｂ
９０１被検体２０１同士が重なり合わないときの特性
９０２実施例１で取得した画像データ１０４のプロット
１００１最適視野情報
１００２視野検索終了値
１００３最低演算値
１００４最低第１の加算値
１００５最低第２の加算値
１００６最適位置情報
１００７最適演算値
１００８最低孤立度
１１０１画像データ取得手段
１１０２視野選択回路
１１０３視野番号
１１０４視野分割回路
１２０１分割視野データ
１３０１最適視野番号

Claims

幾何学的に特徴を持った被検体が複数個（以下、被検体群と称す）注入されたプレートの一部を撮影した画像を解析して被検体の特徴量を求める画像処理装置において、
前記プレートに光を照射して得られる透過像の一部を撮影して多値の輝度値からなる画像データとして出力する画像データ取得手段と、
前記画像データの各画素値を前記被検体の中心の輝度値と背景の輝度値の間に設定された閾値により高輝度を１に低輝度を０に２値化する２値化回路と、
前記２値化回路で２値化された画像データの全画素の輝度値を加算して第１の加算値として出力する第１の加算回路と、
前記２値化回路で２値化された画像データを輝度が１となる画素を中心に円形の領域の画素の輝度を１にするフィルタ回路と、
前記フィルタ回路でフィルタリングされた画像データの全画素の輝度値を加算して第２の加算値として出力する第２の加算回路と、
前記第１の加算値に対する前記第２の加算値の割合を演算する演算回路と、
前記プレートを前記画像データ取得手段に対して水平に移動させるプレート移動手段と、
前記プレート移動手段を制御して前記透過像の撮影範囲を切り替える視野選択回路とを備え、
前記視野選択回路は前記演算回路の出力に基づき、前記第１の加算値に対する前記第２の加算値の割合が最大となる撮影範囲を選択することを特徴とする画像処理装置。
前記画像処理装置において、前記被検体が集光性を持ち、前記画像データ取得手段が、前記被検体群のシルエット画像を取得し、前記被検体の集光性により高輝度となった前記被検体の中心輝度と背景の輝度値の間の閾値を用いて前記２値化回路が２値化を行い、前記第１の加算回路の出力が前記被検体の数量を定量化することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記被検体の形状が球状であり、前記光源からの光を前記被検体の中心に集光することにより、前記２値化回路の出力が前記被検体の中心を示すことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記演算回路が前記第２の加算値に前記第１の加算値を乗算した値を出力することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記演算回路が前記第２の加算値を出力することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記演算回路が前記第２の加算値を前記第１の加算値で除算した値を出力することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記画像処理装置において、メモリを備え、前記視野選択回路が前記演算回路からの入力と前記メモリの値を比較し、視野の検索を制御することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記メモリが視野検索終了値を記憶し、前記視野選択回路が前記演算回路からの入力値と前記視野選択終了値を比較し、前記演算回路からの入力値が前記視野選択終了値より大きい場合、前記視野選択回路が視野の選択を終了することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
前記メモリが最低演算値を記憶し、前記視野選択回路が前記演算回路からの入力値と前記最低演算値を比較し、全視野における前記演算回路からの入力値が前記最低検索値より小さい場合、前記視野選択回路がエラー信号を外部に出力することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
前記メモリが最低第１の加算値を記憶し、前記視野選択回路が前記第１の加算回路からの入力値と前記最低第１の加算値を比較し、前記第１の加算回路からの入力値が前記最低第１の加算値より小さい場合、現在の視野を前記視野選択回路が視野の候補から除くことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
前記メモリが最低第２の加算値を記憶し、前記視野選択回路が前記第２の加算回路からの入力値と前記最低第２の加算値を比較し、前記第２の加算回路からの入力値が前記最低第２の加算値より小さい場合、現在の視野を前記視野選択回路が視野の候補から除くことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
前記視野選択回路が前記プレートの中心から外側に向かって螺旋状に視野を検索することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記画像処理装置において、前記画像データ取得手段が視野を変更する機能を有し、前記画像データ取得手段が大きな視野で画像データを取得し、取得した画像データを用いて前記視野選択回路が前記被検体群の分散性の最適な領域を検索した後、前記画像データ取得手段が視野を小さな視野に変更すると共に、最適な領域が前記画像データ取得手段の視野に入るようにプレート移動手段がプレートを移動させることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。