JP2006510006A - 自動流動顕微鏡のための粒子抽出 - Google Patents
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Abstract
Description
発明の分野
本発明は、希釈流体サンプル中の粒子を分析する方法及びシステムに関し、特に、視野中の物体の境界の所在を自動的に突き止める方法及び装置に関する。
希釈流体サンプル中の粒子を分析する方法及びシステムは、米国特許第4,338,024号明細書及び第4,393,466号明細書に開示されているように周知である。既存の流動顕微鏡型粒子分析器が、粒子を背景とのこれらの明るさの違いに基づいて検出する画像収集装置及びソフトウェアを用いている。米国特許第4,538,299号明細書及び第5,625,709号明細書は、かかる分析器の例を記載している。残念なことに、現在用いられているシステム及び方法は、低コントラスト粒子を効率的に検出することができない場合が多く、しかも、同一物体の互いに異なる部分を異なる物体として識別する場合が多く、その結果、分類及び報告された要素の量が不正確になる。
本発明は、粒子画像を正確に識別し、各々が単一の粒子の画像を含む画像セグメントを生じさせる方法である。
本発明は、視野中の関心のある物体の境界の所在を自動的に突き止める方法であって、物体を含む視野の電子画像を形成する段階を有し、電子画像は、複数の画素で形成され、物体のエッジセグメントを表す画素の群を識別する段階を有し、パッチを画素群の周りに形成する段階を有し、各パッチは、これが画素群のうちの一つを完全に含むよう寸法決めされると共に位置決めされ、互いに対する所定の近接閾値を満足させるパッチのうちの任意の2つを互いにマージして2つのマージしたパッチを完全に含むよう寸法決めされると共に位置決めされたマージ済みパッチを形成するパッチマージプロセスを実施する段階を有する方法である。マージプロセスは、所定の近接閾値を満足させるパッチ及びマージ済みパッチが存在しないようになるまで所定の近接閾値を満足させるパッチ及びマージ済みパッチの任意のものについて続行する。
本発明の方法は、低コントラスト粒子検出と物体部分の組み合わせを可能にするよう粒子の検出性を高める。この方法は、5つの基本的段階を有し、図1に概略的に示すように画像化システム2及びプロセッサ4を有する従来型粒子分析器を用いてこの方法を実施することができる。
画像化システム2は、関心のある粒子を含むサンプルの視野の画像を作成するために用いられる。画像化システム2は好ましくは、米国特許第4,338,024号明細書、第4、393,466号明細書、第4,538,299号明細書及び第4,612,614号明細書に記載されているような周知の流動顕微鏡であり、これら米国特許明細書の記載内容全体をここに参照により引用する。かかるシステムは、図1に示すように、フローセル10、顕微鏡12及びカメラ14を有している。関心のある流体を含む試料流体をフローセル10の検査領域に通し、それにより粒子の画像が流動顕微鏡12を介して見えるようにする。カメラ14(これは好ましくはCCDカメラである)は、粒子がフローセル10を通って流れているときに顕微鏡12を介して粒子の連続した視野の画像を捕捉し、これら画像をディジタル粒子画像に変換する。カメラ14によって撮られたディジタル粒子画像の各々は、数千の、それどころか数百万の個々の画素から成る。光源16(例えば、ストローブ)が好ましくは、フローセル10の検査領域を(正面照明及び背面照明により)照明するために用いられる。注目されるべきこととして、本発明は非流動性試料流体(例えば検査スライダ上に置かれた試料流体)を分析する画像化システムにも適用できる。
図2に示すように本発明の粒子検出法には5つの基本的段階があり、これらは、1)背景レベルの設定、2)2値画像の作成、3)粒子エッジの検出、4)パッチの形成、及び5)パッチのマージングである。
図3は、背景レベルを設定する4つの段階を示している。このプロセスは、各画素の位置についてのメジアン(中央値)背景レベルを作成するだけでなく画像ごとの背景照明の変動(例えば、システムの結果としての精度に悪影響を及ぼす場合のあるストローブ16とは異なる強度)を補償するような仕方でかかる作成を行なう。
図4は、2値画像を作成する段階を示している。第1に(段階2−1)、関心のある粒子を含む試料流体をフローセル中に送り(又は、検査スライダ上に配置し)、ここで試料流体(及びその中の粒子)の画像をカメラ14で撮り、これらをディジタル化してディジタル試料画像を形成する。必ずしも必要ではないが、好ましくは、上述の照明補償(段階1−1及び1−3)を試料画像の各々について実施する(試料画像ごとの照明の差を補償するため)。具体的には、画素値のヒストグラムを試料画像の各々について作り、ここで、各ヒストグラムのピーク値は、その試料画像に関する平均画素値に一致する(段階2−2)。所定の標準化画素値を選択し(好ましくは、画素の飽和を回避しながら可能な限り最も高い値を用いて)、その画素値を各画像の全ての画素値に加算し又はこれらから減算することにより各画像をその画素値に標準化してN個の画像の全てが所定の標準化画素値のところにヒストグラムのピークを有するようにする(段階2−3)。好ましくは、試料画像に関する所定の標準化画素値は、背景画像を標準化するために用いられた画素値と同一である。最後に、2値画像を画素別に各試料画像について作成し(段階2−4)、それによりメジアン背景レベル画像値と試料画像値の差が所定の閾値Xを超える画素だけを強調する。
試料画像の各々に関し、段階3で作成された対応の2値画像を用いて試料画像中の種々の粒子のエッジを突き止める。画像化システムにおける粒子エッジ検出は周知であり、かかる検出には、試料画像中の粒子のエッジに対応した試料画像の画素を識別するプロセスが含まれる。例えば、粒子エッジに対応した画素を、一方の側に画像の背景に対応した隣接の画素を有すると共に他方の側に粒子内部に対応した隣接の画素を有するものとして識別する場合が多い。典型的なエッジ検出法は、1以上のエッジ画素を識別することによって始まり、次いで、既にそのようにして識別された画素に隣接したかかる数よりも多くのエッジ画素があるかどうかについてサーチする。例示の粒子エッジ追跡法は、米国特許第5,626,709号明細書及び第4,538,299号明細書に開示されており、これら米国特許明細書の記載内容をここに参照により引用する。エッジ画素をいったん識別すると、かかるエッジ画素を画像の残部(これは、画像の背景及び粒子内部に相当している)から識別する。例えば、図6に示すように、図2の2値画像をエッジ検出法により処理してエッジ画素として識別された画素が「1」として割り当てられたままの状態にするのがよく、残りの画素には全て、「0」が割り当てられる。その結果、複数の画素が粒子エッジ又はエッジセグメントを定める(エッジセグメントは、粒子エッジの少なくとも一部を連続的に定める一群のエッジ画素によって形成される)。
各試料画像の場合、矩形のパッチを検出された各粒子エッジ又はエッジセグメントの周りに作成し、この場合、各パッチは、検出された粒子エッジ又はエッジセグメントの全体を依然として含んだ状態でできる限り小さく寸法決めされる。図6の2値画像についての矩形パッチの単純な例示の作成法が、図7に示されており、この場合、一粒子についての4つの別々のエッジセグメントの結果、4つの矩形パッチ(P1,P2,P3,P4)が得られる。
最終段階は、互いにオーバーラップしているパッチを連続的にマージして同一粒子に属するパッチ(及びその中のエッジセグメント)を識別することである。マージプロセスは、段階4から得られ(場合によっては、拡大され)画素の所定の数Yよりも多い数を共有することにより互いにオーバーラップしているパッチのうちのどれかを互いにマージすることにより開始する。かくして、その基準を満たす2つのパッチの場合、これら2つのパッチを単一のパッチにマージし、この場合、単一パッチは、互いにオーバーラップしたパッチの両方に完全に含むのがよい最も小さな矩形を表す。このマージングプロセスは、段階4からの元々のパッチ、現段階のマージ済みパッチ及び(又は)これら2つの任意の組み合わせを用いて続行し、遂には、上述の基準を用いてはそれ以上マージできるパッチがないようになる。
Claims (38)
- 視野中の関心のある物体の境界の所在を自動的に突き止める方法であって、
物体を含む視野の電子画像を形成する段階を有し、電子画像は、複数の画素で形成され、
物体のエッジセグメントを表す画素の群を識別する段階を有し、
パッチを画素群の周りに形成する段階を有し、各パッチは、これが画素群のうちの一つを完全に含むよう寸法決めされると共に位置決めされ、
互いに対する所定の近接閾値を満足させるパッチのうちの任意の2つを互いにマージして2つのマージしたパッチを完全に含むよう寸法決めされると共に位置決めされたマージ済みパッチを形成するパッチマージプロセスを実施する段階を有し、マージプロセスは、所定の近接閾値を満足させるパッチ及びマージ済みパッチが存在しないようになるまで所定の近接閾値を満足させるパッチ及びマージ済みパッチの任意のものについて続行することを特徴とする方法。 - マージ済みパッチのうちの一つの中に含まれたエッジセグメントを全て、物体の境界を表すものとして相互に関連付ける段階を更に有することを特徴とする請求項1記載の方法。
- 所定の近接閾値は、互いにオーバーラップしたパッチ及びマージ済みパッチのうちの任意のものにより共有される所定数の画素であることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 所定の近接閾値は、パッチ及マージ済みパッチのうちの任意のもの相互間の所定の距離であることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 所定の距離は、パッチ及びマージ済みパッチの境界から測定されていることを特徴とする請求項4記載の方法。
- 所定の距離は、パッチ及びマージ済みパッチの中央部分から測定されていることを特徴とする請求項4記載の方法。
- 所定の近接閾値は、パッチ及びマージ済みパッチの寸法及び離隔距離から計算されることを特徴とする請求項1記載の方法。
- パッチの形成段階は、画素群のうちの1つを依然として完全に含む状態でパッチの各々をできる限り小さく寸法決めする段階を更に含むことを特徴とする請求項1記載の方法。
- パッチをできる限り小さく寸法決めした後、パッチの形成段階は、パッチの壁部分を所定距離パッチの中心から遠ざけることによりパッチの各々を拡張させる段階を更に含むことを特徴とする請求項8記載の方法。
- パッチの各々の形状は、矩形であることを特徴とする請求項9記載の方法。
- 物体のエッジセグメントを表す画素の群の識別段階は、
視野の背景レベル画像を形成する段階を含み、背景レベル画像は、各々が位置に関して画素のうちの1つに相当し、各々が画素値を備えた複数の背景レベル画素で構成され、
物体画素として、対応関係にある背景レベル画素の画素値から少なくとも所定の量だけ変化する画素値を備えた画素の各々を分類する段階を含み、
物体画素のうちのどれが物体のエッジに相当するかを識別する段階を含むことを特徴とする請求項1記載の方法。 - 視野の背景レベル画像の形成段階は、
関心のある物体を含まない視野のN個の背景電子画像を形成する段階を更に含み、背景電子画像の各々は、各々の位置が背景レベル画像のうちの1つに対応し、各々が画素値を備えた複数の背景画素で形成され、Nは、正の整数であり、
1つの背景レベル画素に対応した背景画素についての画素値のメジアンを計算することにより背景レベル画素をそれぞれ1つずつ発生させる段階を更に含むことを特徴とする請求項11記載の方法。 - 視野のN個の背景電子画像を形成する段階は、透明な流体を視野中へ流す段階を含むことを特徴とする請求項12記載の方法。
- 視野の背景レベル画素を形成する段階は、背景レベル画素の発生前にN個の背景電子画像の各々について背景画素値の平均値を標準化する段階を更に含むことを特徴とする請求項12記載の方法。
- 背景画素値の平均値を標準化する段階は、
N個の背景電子画像のそれぞれ1つずつについてのヒストグラムを作成する段階を更に含み、ヒストグラムの各々は、N個の背景電子画像の1つについての背景画素値の平均値に対応したピーク値を有し、
所定の平均画素値を選択する段階を更に含み、
N個の背景電子画像についての背景画素値を調整してそのヒストグラムが全て、全体として所定の平均画素値に等しいピーク値を有するようにする段階を更に含むことを特徴とする請求項14記載の方法。 - 所定の平均画素値は、調整された背景画素値がその最大画素値を超えないように選択されることを特徴とする請求項15記載の方法。
- 物体画素として分類する段階は、物体を含む視野の電子画像の2値画像を作成する段階を更に含み、2値画像は、各々が位置に関して画素の各々のそれぞれに対応した複数の2値画素で構成され、2値画素の各々は、対応の画素が少なくとも所定量だけ対応の背景レベル画素の画素値から変化すると第1の値に割り当てられ、対応の画素値が少なくとも所定の量だけ対応の背景レベル画素の画素値から変化しない場合、第2の値に割り当てられることを特徴とする請求項11記載の方法。
- 物体画素のうちどれが物体のエッジに対応するかを識別する段階は、
第1の値が割り当てられた2値画素のうちで、元々全て第1の値が割り当てられた2値画素の他のものによって囲まれた任意の2値画素を第2の値に割り当て直す段階を含むことを特徴とする請求項17記載の方法。 - 画素は各々、値を備え、物体を含む視野の電子画像を形成する段階は、
物体を含む電子画像に関するヒストグラムを作成する段階を更に含み、ヒストグラムは、画素値の平均値に対応したピーク値を有し、
所定の平均画素値を選択する段階を更に含み、
画素値を調整してヒストグラムが全体として所定の平均画素値に等しいピーク値を有するようにする段階を更に含むことを特徴とする請求項1記載の方法。 - 視野内の関心のある物体の境界の所在を自動的に突き止める装置であって、物体を含む視野の電子画像を形成する画像化システムを有し、電子画像は、複数の画素で形成され、前記装置は、少なくとも1つのプロセッサを有し、該プロセッサは、
物体のエッジセグメントを表す画素の群を識別し、
パッチを画素群の周りに形成し、各パッチは、これが画素群のうちの一つを完全に含むよう寸法決めされると共に位置決めされ、
互いに対する所定の近接閾値を満足させるパッチのうちの任意の2つを互いにマージして2つのマージしたパッチを完全に含むよう寸法決めされると共に位置決めされたマージ済みパッチを形成するパッチマージプロセスを実施し、マージプロセスは、所定の近接閾値を満足させるパッチ及びマージ済みパッチが存在しないようになるまで所定の近接閾値を満足させるパッチ及びマージ済みパッチの任意のものについて続行することを特徴とする装置。 - 少なくとも1つのプロセッサは、マージ済みパッチのうちの1つの中に含まれたエッジセグメントを全て物体の境界を表すものとして関連付けることを特徴とする請求項20記載の装置。
- 所定の近接閾値は、互いにオーバーラップしたパッチ及びマージ済みパッチのうちの任意のものにより共有される所定数の画素であることを特徴とする請求項20記載の装置。
- 所定の近接閾値は、パッチ及マージ済みパッチのうちの任意のもの相互間の所定の距離であることを特徴とする請求項20記載の装置。
- 所定の距離は、パッチ及びマージ済みパッチの境界から測定されていることを特徴とする請求項23記載の装置。
- 所定の距離は、パッチ及びマージ済みパッチの中央部分から測定されていることを特徴とする請求項24記載の装置。
- 所定の近接閾値は、パッチ及びマージ済みパッチの寸法及び離隔距離から計算されることを特徴とする請求項20記載の装置。
- パッチの形成段階は、画素群のうちの1つを依然として完全に含む状態でパッチの各々をできる限り小さく寸法決めする段階を更に含むことを特徴とする請求項20記載の装置。
- パッチをできる限り小さく寸法決めした後、少なくとも1つのプロセッサにより実施されるパッチの形成段階は、パッチの壁部分を所定距離パッチの中心から遠ざけることによりパッチの各々を拡張させる段階を更に含むことを特徴とする請求項27記載の装置。
- パッチの各々の形状は、矩形であることを特徴とする請求項28記載の装置。
- 物体のエッジセグメントを表す画素の群は、少なくとも1つのプロセッサにより識別され、少なくとも1つのプロセッサは、
視野の背景レベル画像を形成し、背景レベル画像は、各々が位置に関して画素のうちの1つに相当し、各々が画素値を備えた複数の背景レベル画素で構成され、
物体画素として、対応関係にある背景レベル画素の画素値から少なくとも所定の量だけ変化する画素値を備えた画素の各々を分類し、
物体画素のうちのどれが物体のエッジに相当するかを識別することを特徴とする請求項20記載の装置。 - 前記システムは、
関心のある物体を含まない視野のN個の背景電子画像を形成し、背景電子画像の各々は、各々の位置が背景レベル画像のうちの1つに対応し、各々が画素値を備えた複数の背景画素で形成され、Nは、正の整数であり、
1つの背景レベル画素に対応した背景画素についての画素値のメジアンを計算することにより背景レベル画素をそれぞれ1つずつ発生させることにより、
視野の背景レベル画像を形成することを特徴とする請求項30記載の装置。 - 前記システムは、透明な流体を視野中へ流して視野のN個の背景電子画像を形成することを特徴とする請求項31記載の装置。
- 少なくとも1つのプロセッサは、
背景レベル画素の発生前にN個の背景電子画像の各々について背景画素値の平均値を標準化することにより、
視野の背景レベル画素を形成することを特徴とする請求項31記載の装置。 - 少なくとも1つのプロセッサは、
N個の背景電子画像のそれぞれ1つずつについてのヒストグラムを作成し、ヒストグラムの各々は、N個の背景電子画像の1つについての背景画素値の平均値に対応したピーク値を有し、
所定の平均画素値を選択し、
N個の背景電子画像についての背景画素値を調整してそのヒストグラムが全て、全体として所定の平均画素値に等しいピーク値を有するようにすることにより、
背景画素値の平均値を標準化することを特徴とする請求項33記載の装置。 - 少なくとも1つのプロセッサは、調整された背景画素値がその最大画素値を超えないように所定の平均画素値を選択することを特徴とする請求項34記載の装置。
- 少なくとも1つのプロセッサは、
物体を含む視野の電子画像の2値画像を作成し、2値画像は、各々が位置に関して画素の各々のそれぞれに対応した複数の2値画素で構成され、2値画素の各々は、対応の画素が少なくとも所定量だけ対応の背景レベル画素の画素値から変化すると第1の値に割り当てられ、対応の画素値が少なくとも所定の量だけ対応の背景レベル画素の画素値から変化しない場合、第2の値に割り当てられるようにすることにより、
物体画素として分類することを特徴とする請求項30記載の装置。 - 少なくとも1つのプロセッサは、
第1の値が割り当てられた2値画素のうちで、元々全て第1の値が割り当てられた2値画素の他のものによって囲まれた任意の2値画素を第2の値に割り当て直すことにより、
物体画素のうちどれが物体のエッジに対応するかを識別することを特徴とする請求項36記載の装置。 - 画素は各々、値を備え、少なくとも1つのプロセッサは、更に、
物体を含む電子画像に関するヒストグラムを作成し、ヒストグラムは、画素値の平均値に対応したピーク値を有し、
所定の平均画素値を選択し、
画素値を調整してヒストグラムが全体として所定の平均画素値に等しいピーク値を有するようにすることにより、
物体を含む視野の電子画像を形成することを特徴とする請求項20記載の装置。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2009509270A (ja) * | 2005-09-21 | 2009-03-05 | ルミネックス・コーポレーション | 画像データ処理の方法及びシステム |
WO2023176081A1 (ja) * | 2022-03-18 | 2023-09-21 | 株式会社Screenホールディングス | 画像標準化方法および観察装置 |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7822276B2 (en) | 2005-02-17 | 2010-10-26 | Iris International, Inc. | Method and apparatus for analyzing body fluids |
US8014590B2 (en) * | 2005-12-07 | 2011-09-06 | Drvision Technologies Llc | Method of directed pattern enhancement for flexible recognition |
US9594239B1 (en) | 2009-06-16 | 2017-03-14 | Lester F. Ludwig | Optical tomography for microscopy, cell cytometry, microplate array instrumentation, crystallography, and other applications |
US8885035B2 (en) * | 2009-06-16 | 2014-11-11 | Lester F. Ludwig | Electronic imaging flow-microscope for environmental remote sensing, bioreactor process monitoring, and optical microscopic tomography |
US10502666B2 (en) * | 2013-02-06 | 2019-12-10 | Alentic Microscience Inc. | Sample processing improvements for quantitative microscopy |
US9518920B2 (en) | 2013-06-26 | 2016-12-13 | Alentic Microscience Inc. | Sample processing improvements for microscopy |
US11800056B2 (en) | 2021-02-11 | 2023-10-24 | Logitech Europe S.A. | Smart webcam system |
US11800048B2 (en) | 2021-02-24 | 2023-10-24 | Logitech Europe S.A. | Image generating system with background replacement or modification capabilities |
Family Cites Families (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4338024A (en) * | 1980-05-02 | 1982-07-06 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Flow analyzer and system for analysis of fluids with particles |
US4393466A (en) * | 1980-09-12 | 1983-07-12 | International Remote Imaging Systems | Method of analyzing particles in a dilute fluid sample |
US4612614A (en) | 1980-09-12 | 1986-09-16 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Method of analyzing particles in a fluid sample |
US4538299A (en) * | 1981-12-04 | 1985-08-27 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Method and apparatus for locating the boundary of an object |
JP2686274B2 (ja) * | 1988-03-24 | 1997-12-08 | 東亜医用電子株式会社 | 細胞画像処理方法および装置 |
US5313948A (en) * | 1991-11-28 | 1994-05-24 | Aloka Co., Ltd. | Ultrasonic diagnostic apparatus |
US5450531A (en) | 1992-11-30 | 1995-09-12 | Eastman Kodak Company | Resolution enhancement system for combined binary and gray scale halftone images |
JP3445394B2 (ja) * | 1993-12-17 | 2003-09-08 | ゼロックス・コーポレーション | 少なくとも二つのイメージセクションの比較方法 |
US5640468A (en) * | 1994-04-28 | 1997-06-17 | Hsu; Shin-Yi | Method for identifying objects and features in an image |
US5594807A (en) * | 1994-12-22 | 1997-01-14 | Siemens Medical Systems, Inc. | System and method for adaptive filtering of images based on similarity between histograms |
US5625709A (en) * | 1994-12-23 | 1997-04-29 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Method and apparatus for identifying characteristics of an object in a field of view |
US5642433A (en) * | 1995-07-31 | 1997-06-24 | Neopath, Inc. | Method and apparatus for image contrast quality evaluation |
US6272253B1 (en) | 1995-10-27 | 2001-08-07 | Texas Instruments Incorporated | Content-based video compression |
US6175227B1 (en) * | 1997-07-03 | 2001-01-16 | Coulter International Corp. | Potential-sensing method and apparatus for sensing and characterizing particles by the Coulter principle |
JP3853034B2 (ja) * | 1997-08-13 | 2006-12-06 | シスメックス株式会社 | 物体の境界決定方法および装置並びに物体の境界決定プログラムを記録した記録媒体 |
US6061476A (en) * | 1997-11-24 | 2000-05-09 | Cognex Corporation | Method and apparatus using image subtraction and dynamic thresholding |
US6606402B2 (en) * | 1998-12-18 | 2003-08-12 | Cognex Corporation | System and method for in-line inspection of stencil aperture blockage |
US6400846B1 (en) * | 1999-06-04 | 2002-06-04 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for ordering image spaces to search for object surfaces |
US6516097B1 (en) * | 1999-07-16 | 2003-02-04 | Lockheed Martin Corporation | Image segmentation system |
US6947586B2 (en) * | 2000-04-24 | 2005-09-20 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Multi-neural net imaging apparatus and method |
US7236623B2 (en) * | 2000-04-24 | 2007-06-26 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Analyte recognition for urinalysis diagnostic system |
US7020335B1 (en) * | 2000-11-21 | 2006-03-28 | General Dynamics Decision Systems, Inc. | Methods and apparatus for object recognition and compression |
US7031525B2 (en) * | 2002-07-30 | 2006-04-18 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Edge detection based on background change |
US7110602B2 (en) * | 2002-08-21 | 2006-09-19 | Raytheon Company | System and method for detection of image edges using a polar algorithm process |
US7095786B1 (en) * | 2003-01-11 | 2006-08-22 | Neo Magic Corp. | Object tracking using adaptive block-size matching along object boundary and frame-skipping when object motion is low |
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009509270A (ja) * | 2005-09-21 | 2009-03-05 | ルミネックス・コーポレーション | 画像データ処理の方法及びシステム |
JP2012127969A (ja) * | 2005-09-21 | 2012-07-05 | Luminex Corp | 画像データ処理の方法及びシステム |
WO2023176081A1 (ja) * | 2022-03-18 | 2023-09-21 | 株式会社Screenホールディングス | 画像標準化方法および観察装置 |
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