JP2016123407A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 コロニーを検出することができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供する。【解決手段】 画像処理装置は、画像センサが取得した画像において弧状領域を抽出する抽出部と、前記弧状領域において弧状からはみ出した部分が形状に関する第１基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定した場合に当該部分をコロニーの候補として検出する検出部と、を備える。【選択図】 図４

Description

本件は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

菌は小さくて直接見ることが困難であるため、菌を培養することによってコロニーを生成することが行われている。例えば、培地上の菌のコロニーの数を、画像から自動的にカウントする技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１４−３９５１９号公報

しかしながら、上記技術では、シャーレの影などの影響により、コロニーを検出できないおそれがある。

本件は上記課題に鑑みなされたものであり、コロニーを検出することができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

１つの態様では、画像処理装置は、画像センサが取得した画像において弧状領域を抽出する抽出部と、前記弧状領域において弧状からはみ出した部分が形状に関する第１基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定した場合に当該部分をコロニーの候補として検出する検出部と、を備える。

コロニーを検出することができる。

（ａ）および（ｂ）はコロニーを説明するための図である。 （ａ）はグレースケール化した画像の例であり、（ｂ）は二値化画像であり、（ｃ）はシャーレ内を切り出した二値化画像の例である。 （ａ）は撮影装置を例示する図であり、（ｂ）はシャーレを上から見た図である。 （ａ）は実施例１に係る画像処理装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、（ｂ）は画像処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。 画像処理装置によって実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。 （ａ）はステップＳ１およびステップＳ２の詳細を例示するフローチャートであり、（ｂ）は各画素の輝度値の例を表す図であり、（ｃ）は二値化後の輝度値を表す図であり、（ｄ）はラベリングの結果である。 解析領域抽出部がシャーレ縁の反射領域を抽出する際に実行するフローチャートの一例である。 （ａ）はシャーレ縁の反射領域を例示する図であり、（ｂ）は変換後の反射領域を例示する図である。 （ａ）はシャーレの形にゆがみが無い場合の反射を例示する図であり、（ｂ）はシャーレの形にゆがみが有る場合の反射を例示する図であり、（ｃ）は培地にムラが無い場合の反射を例示する図であり、（ｄ）は培地にムラが有る場合の反射を例示する図である。 （ａ）はシャーレ縁の反射領域として抽出された連結成分を例示する図であり、（ｂ）は分離されたはみ出し部分であり、（ｃ）は検出されたコロニー候補である。 （ａ）はコロニー候補が重畳したシャーレ縁の反射領域を例示する図であり、（ｂ）は両側へのはみ出し部分の検出を例示する図であり、（ｃ）ははみ出し部分が円状をなすか否かを判定する図である。 実施例２において候補検出部が実行するフローチャートの一例である。 （ａ）〜（ｇ）はピークの傾きを求める例である。 はみ出しの基準線を例示する図である。 （ａ）〜（ｃ）は円形を判定する図である。 （ａ）はコロニー候補検出前の二値化画像であり、（ｂ）はコロニー検出後の二値化画像である。 （ａ）および（ｂ）はコロニーが２つの反射領域にまたがる場合を例示する図である。 シャーレの内側に複数の反射領域が現れた場合の二値化画像の例である。 解析領域抽出部がステップＳ２１〜Ｓ２３の代わりに実行するフローチャートの一例である。 ステップＳ５２の詳細を表すフローチャートである。 （ａ）および（ｂ）は角度θ＝２０度における開始半径および終了半径を例示する図である。 ステップＳ５３の詳細を表すフローチャートである。 （ａ）はステップＳ７２〜ステップＳ７５の繰り返しにより得られた領域を例示し、（ｂ）は（ａ）の結果について求めたアスペクト比である。 ステップＳ５６の詳細を表すフローチャートである。

実施例の説明に先立って、菌の検査の概略について説明する。飲食店や食料品メーカーでは、菌数の検査が行われている。菌は小さくて直接見ることができないため、図１（ａ）で例示するように、例えば、検査対象の食品を希釈したうえで培地上に塗り、数日間培養を行う。その結果、図１（ｂ）で例示するように、菌が増殖して目に見える大きさのコロニーが生成される。このコロニーをカウントすることによって、菌数の検査を行うことができる。しかしながら、コロニーを目視でカウントする方法は非効率である。そこで、より簡易にコロニーをカウントする技術が望まれる。

例えば、装置を用いてコロニーを自動で検出する方法が挙げられる。培養後の菌の画像を取得し、コロニーの個数を求めるという手法である。例えば、コロニーの輝度の範囲を人手で指定し、当該輝度の画素が占める領域を菌として自動的に抽出技術が挙げられる。

図２（ａ）は、グレースケール化した画像の例である。この画像に対し、あらかじめ人手で指定したしきい値よりも明るい領域を二値化によって抽出すると、図２（ｂ）のような二値化画像が得られる。図２（ｂ）で例示するように、コロニー部分は白で表される。しかしながら、単純な二値化では、シャーレの部分も白で表されることになる。そこで、シャーレの位置を人手で指定し、その内側を解析範囲とすればよい。例えば、カメラと撮影対象のシャーレとの相対位置を固定して撮影することで、画像中のシャーレの位置が決まるため、当該位置を解析に使用することが考えられる。

図２（ｃ）は、シャーレ内を切り出すことで得られた二値化画像の例である。この図２（ｃ）で、例えばラベリング手法により白い画素がつながっている領域を求め、当該領域をカウントすれば、コロニーの数が得られる。ただし、得られる画像のコントラストが十分でないと、コロニーの未検出や誤検出が発生する場合がある。そこで、コントラストを向上させるため、光源の光強度を大きくすることが考えられる。

図３（ａ）は、撮影装置を例示する図である。図３（ａ）で例示するように、撮影装置は、光源２０１でシャーレ２０２に光を当てつつ、シャーレ２０２をカメラ２０３で撮影する。しかしながら、シャーレ２０２に対して斜めに入射する光は、シャーレ２０２の縁で反射する。したがって、光源２０１の光強度が大きいと、カメラ２０３の撮影画像に、シャーレ２０２の縁で反射した光に起因する反射領域２０４が写り込む場合がある。例えば、図３（ａ）で例示するように、シャーレ２０２の実際の縁の内側に、同心円状に反射領域２０４が写り込む場合がある。図３（ｂ）は、シャーレ２０２を上から見た図である。

このように、シャーレ２０２の縁の反射がコロニーと重畳するなどして、コロニーが検出できないおそれがある。以下の実施例では、コロニーを検出することができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムについて説明する。

図４（ａ）は、実施例１に係る画像処理装置１００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図４（ａ）で例示するように、画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４、画像センサ１０５、光源１０６等を備える。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置１０３は、画像処理プログラムなどを記憶している。

表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネルなどであり、画像センサ１０５が取得した画像、コロニーのカウントの結果などを表示する。画像センサ１０５は、培養された菌の画像を取得できるものであれば特に限定されるものではなく、一例としてＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどである。光源１０６は、培養された菌に対して光を照射する装置である。光源１０６と画像センサ１０５とシャーレとの配置関係は、図３（ａ）と同様である。

なお、画像センサ１０５は、一例として、シャーレ上で卵黄加マンニット食塩寒天培地等の培地で培養処理を行った後の画像を取得する。シャーレの位置は、予め決められているものとする。例えば、撮影中の画像に解析範囲の円形を重畳表示して、人がおおざっぱな位置合わせを行う方法等がある。また、画像を解析して、ハフ変換などの既存手法を用いてシャーレの円形を抽出する方法等も考えられる。

記憶装置１０３に記憶されている画像処理プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された画像処理プログラムを実行する。それにより、画像処理装置１００による画像処理が実行される。図４（ｂ）は、画像処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。画像処理プログラムの実行によって、画像処理装置１００には、二値化部１０、解析領域抽出部２０、候補検出部３０、およびカウント部４０が実現される。

二値化部１０は、画像センサ１０５が取得した画像において輝度に応じて領域を分類する。本実施例においては、二値化部１０は、画像を二値化することで、二値化画像を取得する。解析領域抽出部２０は、二値化部１０によって分類された各領域において、弧状領域を抽出する抽出部の一例として機能する。本実施例においては、解析領域抽出部２０は、円形（弧状）として現れるシャーレ縁の反射領域を弧状領域として抽出する。候補検出部３０は、解析領域抽出部２０が抽出した弧状領域において弧状からはみ出した部分が形状に関する第１基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定した場合に当該部分をコロニーの候補として検出する検出部の一例として機能する。カウント部４０は、候補検出部３０が検出する候補がコロニーであるか判定し、コロニーをカウントする。

続いて、画像処理装置１００の動作の詳細について説明する。図５は、画像処理装置１００によって実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。図５で例示するように、二値化部１０は、画像センサ１０５が取得した画像に対して二値化を行うことで、二値化画像を取得する（ステップＳ１）。次に、二値化部１０は、二値化画像において、連結成分を抽出する（ステップＳ２）。連結成分については後述する。

次に、解析領域抽出部２０は、未処理の連結成分の１つを選択する（ステップＳ３）。次に、解析領域抽出部２０は、ステップＳ３で選択した連結成分がシャーレ縁の反射領域であるか否かを判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４で「Ｎｏ」と判定された場合、候補検出部３０は、当該連結成分をコロニー候補として検出する（ステップＳ５）。ステップＳ４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、解析領域抽出部２０は、当該連結成分をシャーレ縁の反射領域として抽出し、候補検出部３０は当該反射領域からコロニー候補を検出する（ステップＳ６）。

ステップＳ５またはステップＳ６の実行後、候補検出部３０は、全ての連結成分についてステップＳ５またはステップＳ６の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ７）。ステップＳ７で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ３から再度実行される。ステップＳ７で「Ｙｅｓ」と判定された場合、カウント部４０は、コロニー候補のうちコロニーと判定される候補をカウントし、カウント結果を出力する（ステップＳ８）。例えば、カウント部４０は、候補検出部３０が検出した候補の全てをカウントしてもよい。または、カウント部４０は、所定条件を満たすものだけをカウントしてもよい。例えば、カウント部４０は、コロニーが円形になることを前提として、円形度（＝面積／周囲長）がしきい値以上となるコロニー候補をカウントしてもよい。以上の処理の実行によって、コロニーをカウントすることができる。

図６（ａ）は、ステップＳ１およびステップＳ２の詳細を例示するフローチャートである。正確にシャーレを画像センサ１０５の中心に置けば、画像センサ１０５が取得する画像においてシャーレの位置が固定される。それにより、シャーレの位置を予め決めておくことができる。そこで、図６（ａ）で例示するように、二値化部１０は、画像センサ１０５が取得した画像において、予め決められているシャーレの位置からシャーレの外周を特定し、縁を除去する（ステップＳ１１）。例えば、二値化部１０は、シャーレの外周よりも外側全てを除去してもよい。

なお、シャーレを置く位置が微妙にずれる場合があるため、シャーレの縁の位置を検出する手法を用いてもよい。例えば、ハフ変換などを用いてシャーレの円形を抽出する方法も考えられる。また、シャーレの周りにエッジとなるようなものがないことが前提として、シャーレ枠抽出部がエッジ抽出を行い、すべてのピクセルを包含する円を求めることで、シャーレの外周の位置とその中心を推定する方法が考えられる。エッジ抽出手法としては、ＣａｎｎｙエッジやＳｏｂｅｌフィルタ、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタなどの既存の画像処理手法を用いることができる。

次に、二値化部１０は、シャーレが除去された画像に対して二値化を行う（ステップＳ１２）。図６（ｂ）は、各画素の輝度値の例を表す図である。座標位置（ｘ，ｙ）の画素の輝度をｐ（ｘ，ｙ）とする。二値化部１０は、あらかじめ指定したしきい値（たとえば１００）を指定して、ｐ（ｘ，ｙ）がしきい値以上の場合はｐ（ｘ，ｙ）を２５５に書き換え、しきい値未満の場合はｐ（ｘ，ｙ）を０に書き換える。ここでは便宜的に２５５と０を使用しているが、この値はそれぞれ異なる値であればどの値でも問題ない。図６（ｃ）は、二値化後の輝度値を表す図である。

次に、二値化部１０は、二値化画像において、ラベリング処理を行う（ステップＳ１３）。ラベリング処理とは、図６（ｄ）で例示するように、輝度値が２５５の画素について、互いに隣接する画素に同じ番号を付して連結し、隣接しない画素には異なる番号を付す処理である。同じラベル番号が割り振れられたひとまとまりの領域を、連結成分と称する。ラベル番号は各画素に割り振られるため、ラベル番号Ｌ（ｘ，ｙ）は以下のようになる。ここではラベル番号が０より大きく、連結成分以外を０にしているが、この値は別の値でも問題ない。
ｐ（ｘ，ｙ）＝２５５の場合、Ｌ（ｘ，ｙ）＝ラベル番号＞０
ｐ（ｘ，ｙ）＝０の場合、Ｌ（ｘ，ｙ）＝０

図７〜図８（ｂ）は、ステップＳ４の詳細を例示する図である。図７は、解析領域抽出部２０がシャーレ縁の反射領域を抽出する際に実行するフローチャートの一例である。図７で例示するように、解析領域抽出部２０は、各連結成分に対して、極座標変換を行う（ステップＳ２１）。極座標変換とは、それぞれの画素を、中心からの距離の座標軸ｒおよび角度の座標軸θに投影する手法である。中心として、シャーレの中心を用いてもよい。

例えば、直交座標（ｘ，ｙ）から極座標（r,θ）への変換は、下記式（１）および下記式（２）で行うことができる。ここで、シャーレの中心の座標を（Ｃ_ｘ，Ｃ_ｙ）とする。角度θについては、ｔａｎ^−１の値の範囲が−π〜＋πであることを前提に、０〜３６０になるように正規化している。後述する角度の間隔を１度以外にする場合は式中の１８０の値を変更しても問題ない。

なお、シャーレの範囲が、左上座標（Ｓ_ｘ１，Ｓ_ｙ１）と右上座標（Ｓ_ｘ２，Ｓ_ｙ２）とで表される場合、上記中心座標のＣ_ｘは、Ｃ_ｘ＝（Ｓ_ｘ１＋Ｓ_ｘ２）／２で表され、Ｃ_ｙは、Ｃ_ｙ＝（Ｓ_ｙ１＋Ｓ_ｙ２）／２で表される。

この手法により、各連結成分を直線成分に変換することができる。なお、図８（ａ）のシャーレ縁の反射領域は、図８（ｂ）で例示するような細長い直線成分に変換される。円形のシャーレを用いれば、シャーレ縁の反射領域は円形状を有している。なお、シャーレ縁の反射領域が現れる確率が高い領域が予め把握できている場合には、その付近の領域のみの連結成分に対して極座標変換を行ってもよい。

次に、解析領域抽出部２０は、各連結成分における半径ｒおよび角度θの最大値および最小値を求めることで、幅および長さを抽出する（ステップＳ２２）。例えば、解析領域抽出部２０は、極座標変換時にその座標について、ラベル番号Ｌ（ｘ，ｙ）を参照し、この値が０より大きい場合、その画素のｒ，θについて、最小値および最大値を求める。

角度θについては、単純に最大値と最小値を求めると、循環している場合に問題が発生する。たとえば、角度が３５０度〜５度に広がっている場合、最小値５、最大値３５０にしてしまうと意味が異なってしまう。そのため、解析領域抽出部２０は、角度毎の画素の有無を求め、その表を基に、角度の最大値および最小値を求める。

解析領域抽出部２０は、画素の有無について単純にフラグのみ保持してもよいが、本実施例では、後の処理のために角度毎の画素の半径の最小値および最大値を求める。具体的には、解析領域抽出部２０は、あらかじめ作成された角度の表を用いて、初期値（ここでは−１）で初期化しておく。表１では１度間隔で表が作成されているが、間隔は１度でなくても問題ない。次に、解析領域抽出部２０は、極座標変換で画素の座標を変換した際に、その角度を求める。初期値のままとなる場合は、解析領域抽出部２０は、最小半径および最大半径を変換した画素の半径の値に書き換える。初期値から変更される場合は、解析領域抽出部２０は、画素の半径の値が範囲を外れていたら、最小半径および最大半径を書き換える。解析領域抽出部２０は、これを連結成分内のすべての画素について行う。

解析領域抽出部２０は、表１において、初期値から初期値以外の値に変わった角度（表１では３度）と初期値以外から初期値に変わる直前の角度（表１では５度）を求める。解析領域抽出部２０は、これらをもとに長さを求める。たとえば、解析領域抽出部２０は、開始角度ｓと終了角度ｅとを用いて以下のように長さを求める。なお、ｍａｘは、１度間隔で表を作成した場合、３６０／１で３６０となる。
ｅ＞ｓの場合、長さＬ＝ｅ−ｓ＋１
それ以外の場合、長さＬ＝ｓ＋１＋ｍａｘ−ｅ

次に、解析領域抽出部２０は、シャーレ縁の反射領域を抽出する（ステップＳ２３）。具体的には、解析領域抽出部２０は、各連結成分のアスペクト比を算出する。アスペクト比とは、長手方向の長さが当該方向に直行する方向の幅に対してなす比（長さ／幅）のことである。本実施例においては、解析領域抽出部２０は、アスペクト比がしきい値を上回る成分をシャーレ縁の反射領域として抽出する。

次に、ステップＳ６の詳細について説明する。候補検出部３０は、シャーレ縁の反射領域からコロニーの候補を検出する。まず、シャーレ縁の反射領域からはみ出した領域をコロニーの候補として検出する手法が考えられる。しかしながら、シャーレ縁の反射領域自体が揺らぎによりはみ出す場合がある。すなわち、シャーレ縁の反射領域の幅が部分的に広くなる場合がある。

光源１０６からの照射光にばらつきが有る場合、反射に濃淡が生じる場合がある。光源１０６としてＬＥＤなどの発光素子を所定間隔で並べたものを使用すると、発光素子に近い部分は明るく、発光素子から遠い部分は暗くなる。反射領域が濃くなると、幅が広がる。反射領域が薄くなると、幅が狭くなる。このように、反射領域の濃淡に応じて反射領域の幅にばらつきが生じる。

または、シャーレの形のゆがみなどに起因して、シャーレ縁の反射領域の幅にばらつきが生じる場合がある。図９（ａ）は、シャーレの形にゆがみが無い場合の反射を例示する図である。図９（ｂ）は、シャーレの形（例えば側壁）にゆがみが有る場合の反射を例示する図である。図９（ａ）および図９（ｂ）で例示するように、シャーレの形にゆがみが有ると、反射が見える位置や形にズレが生じ、幅にバラツキが生じることになる。

または、培地のムラ（傾斜など）などに起因して、シャーレ縁の反射領域の幅にばらつきが生じる場合がある。図９（ｃ）は、培地にムラが無い場合の反射を例示する図である。図９（ｄ）は、培地にムラが有る場合の反射を例示する図である。図９（ｃ）および図９（ｄ）で例示するように、培地にムラが有ると、反射が見える位置や形にズレが生じ、幅にバラツキが生じることになる。

シャーレ縁の反射領域の幅にバラツキが生じたとしても、シャーレ縁の反射領域は、元々はシャーレとほぼ同じ大きさであるため、はみ出す場合の弧長が大きくなる。一方、コロニーはシャーレと比較して小さい円形であるため、弧長に対するはみ出しの量の比が大きくなる。そこで、本実施例においては、シャーレ縁の反射領域自体の揺らぎとコロニー候補とを区別するための第１基準を用いることによってシャーレ縁の反射領域の揺らぎとコロニー候補とを区別する。

図１０（ａ）は、シャーレ縁の反射領域として抽出された連結成分を例示する。図１０（ａ）において、円形の外側の太線は、外側の輪郭を表す。候補検出部３０は、あらかじめ設定された関数（円関数や楕円関数など）を用いて、当該外側の輪郭形状を表す近似式を求める。図１０（ｂ）において、太線は、近似式の軌跡を表す。候補検出部３０は、近似式が表す図形（円や楕円などの弧状部分）より外側にはみ出した画素の集合（はみ出し部分）を分離する。候補検出部３０は、このはみ出し部分において、シャーレ縁の反射領域が延びる方向（長手方向）におけるはみ出し部分の長さ（弧長）に対するはみ出し量（ピクセル数）の比がしきい値を上回った場合に、当該領域をコロニー候補として検出する。図１０（ｃ）は、検出されたコロニー候補である。なお、弧長が大きいと、シャーレ縁の反射領域の揺らぎとして除外される。また、候補検出部３０は、内側の輪郭形状を表す近似式を求め、当該近似式が表す図形よりも内側にはみ出した画素の集合を分離し、同様の判定を行ってもよい。

本実施例によれば、長手方向の長さが幅に対してなす比がしきい値を超える連結成分を弧状領域として抽出することで、シャーレ縁の反射領域などの細長い領域を抽出することができる。また、当該弧状領域において、長手方向におけるはみ出し部分の長さに対するはみ出し部分のはみ出し量の比がしきい値を超える場合に、当該はみ出し部分がコロニーの候補として検出される。したがって、シャーレ縁の反射領域がコロニーに重畳しても、精度良くコロニーを検出することができる。

実施例２では、ステップＳ６の他の例について説明する。画像処理装置１００が備える機器は、実施例１と同様である。実施例２では、解析領域抽出部２０が抽出したシャーレ縁の反射領域のはみ出し部分が長手方向を挟んで両側にはみ出しかつ当該はみ出し部分が形状に関する第２基準を満たす場合に、当該はみ出し部分をコロニー候補として検出する。本実施例では、解析領域抽出部２０が抽出したシャーレ縁の反射領域のはみ出し部分が長手方向を挟んで両側にはみ出しかつ当該はみ出し部分の形状が第２基準を満たすことが第１基準を満たすことに相当する。

まず、実施例２の概略について説明する。図１１（ａ）は、コロニー候補が重畳したシャーレ縁の反射領域を例示する図である。候補検出部３０は、長手方向の各位置において、幅を取得する。次に、候補検出部３０は、周囲と比較して幅が大きい領域を抽出する。それにより、図１１（ｂ）で例示するように、シャーレ縁の反射領域の内外にはみ出すはみ出し部分が検出される。次に、候補検出部３０は、図１１（ｃ）で例示するように、はみ出し部分が円状をなすか否かを判定する。円状をなすと判定された場合、候補検出部３０は、当該はみ出し部分を１つの円としてシャーレ縁の反射領域から分離する。実施例２によれば、シャーレ縁の反射領域からのはみ出し量が実施例１で設定されたしきい値よりも小さい場合などであっても、コロニー候補として検出することができる。

続いて、実施例２の詳細について説明する。図１２は、実施例２において候補検出部３０が実行するフローチャートの一例である。図１２で例示するように、候補検出部３０は、コロニー候補の幅のグラフを作成する（ステップＳ３１）。まず、候補検出部３０は、図１３（ａ）で例示するシャーレ縁の反射領域に対して極座標変換を行うことによって、図１３（ｂ）の結果を得る。次に、候補検出部３０は、角度軸１度ごとの幅のグラフを作成する。図１３（ｃ）は、作成された幅のグラフを例示する。候補検出部３０は、各幅の角度毎の最大半径および最小半径を求め、最大半径から最小半径を引くことで容易に幅のグラフを作成することができる。表２では、はみ出し部分が無い領域について、幅が０となっている。

次に、候補検出部３０は、図１３（ｄ）で例示するように、ステップＳ３１で作成されたグラフからピークを抽出する（ステップＳ３２）。なお、候補検出部３０は、角度軸におけるピークの角度値を併せて記録する。表３は、その結果の例を表す。候補検出部３０は、特定の角度ａにおける幅をＬ（ａ）とした場合、Ｌ（ａ）＞Ｌ（ａ−１）かつＬ（ａ）＞Ｌ（ａ＋１）の条件を満たす場合をピークとする。なお、Ｌ（ａ）については０未満と３６０以上は循環しているものとする。たとえば、Ｌ（−１）＝Ｌ（３５９）、Ｌ（３６０）＝Ｌ（０）、Ｌ（−５）＝Ｌ（３５５）となる。間隔が１度単位でない場合は、上の式はそれに応じて置き換わる。ピークにはコロニー候補以外にもシャーレ縁の反射領域の揺らぎなども含まれるが、これらのピークは以降のステップで除外する。

次に、候補検出部３０は、ステップＳ３２で抽出されたピークのうち未選択のピークを１つ選択する（ステップＳ３３）。次に、候補検出部３０は、選択したピークの根元を取得し、ピークの情報と関連付けて記録する（ステップＳ３４）。例えば、特定の角度ａにおける幅をＬ（ａ）とし、ピークの根元を求める対象のピークの角度をｐとし、探索を行う角度の幅をｗとする。ｗはあらかじめ指定した固定値でもよく、幅Ｌ（ｐ）に固定値の倍数をかけたものでもよい。候補検出部３０は、図１３（ｅ）で例示するように、ピーク近傍のグラフ上の点とピークとのなす角度を求め、最大値のグラフ上の点をピークの根元として取得する。具体的には、候補検出部３０は、下記式（３）および下記式（４）を用いてピークの傾きを求める。また、候補検出部３０は、これらのピークの傾きが発生した地点（はみ出しの開始点）のｘの値をピークの根元とする。「ｌｏｗ」はピークの低角度側の根元を意味し、「ｈｉｇｈ」はピークの高角度側の根元を意味する。ｐ_ｌｏｗはＡｐ_ｌｏｗの場合のｘであり、ｐ_ｈｉｇｈはＡｐ_ｈｉｇｈの場合のｘである。また、表４は、候補検出部３０によって記録されるテーブル例である。

次に、候補検出部３０は、ピークの根元とピークとのなす角度がしきい値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３５）。例えば、候補検出部３０は、Ａｐ_ｌｏｗおよびＡｐ_ｈｉｇｈについて、いずれか一方または両方についてしきい値以下である場合に、当該ピークはコロニー候補ではないと判断してもよい。図１３（ｆ）で例示するように、コロニー以外の場合は、幅の変化が小さいため、いずれかの傾きがしきい値より小さくなる。ステップＳ３５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、候補検出部３０は、当該ピークを削除する（ステップＳ３６）。図１３（ｇ）は、コロニー候補以外のピークが削除されたグラフを例示する。

ステップＳ３５で「Ｎｏ」と判定された場合、候補検出部３０は、当該ピークの根元同士をつなぐはみ出しの基準線を取得する（ステップＳ３７）。まず、図１４で例示するように、候補検出部３０は、反射領域の内外の両側において、根元同士を結ぶ。具体的には、（ｐ_ｌｏｗ，Ｒ_ｍｉn（ｐ_ｌｏｗ））と（ｐ_ｈｉｇｈ，Ｒ_ｍａｘ（ｐ_ｈｉｇｈ））とを結んだ線と、（ｐ_ｌｏｗ，Ｒ_ｍａｘ（ｐ_ｌｏｗ））と（ｐ_ｈｉｇｈ，Ｒ_ｍａｘ（ｐ_ｈｉｇｈ））とを結んだ線の２本となる。ただし、ピークをｐとし、ピークの根元をｐ_ｌｏｗ，ｐ_ｈｉｇｈ、角度ａにおける最小半径および最大半径をＲ_ｍｉｎ（ａ），Ｒ_ｍａｘ（ａ）とする。

次に、候補検出部３０は、基準線からコロニーがはみ出しているか否かを判定する（ステップＳ３８）。最小半径側のはみ出し量ｄ_ｍｉｎ（ａ）および最大半径側のはみ出し量ｄ_ｍａｘ（ａ）は、下記式（５）および下記式（６）で表される。さらに、これらの値の総和を算出することで、下記式（７）および下記式（８）のように、はみ出し量の平均ｄ_ｍｉｎ，ｄ_ｍａｘを算出することができる。表５は、はみ出し量の平均の算出例である。

上記式（７）および上記式（８）では、負の値も反映される。しかしながら、非負の値だけを反映させてもよい。また、コロニー候補の中心とシャーレ縁のエッジの中心が重ならない場合は、はみ出しが大きい側のピークの根元は正しく抽出できるが、はみ出しが小さい側のピークの根元が外側にずれることがある。この場合、上記式（５）および上記式（６）のｄ_ｍｉｎ（ａ）やｄ_ｍａｘ（ａ）が正の範囲（ただし、ｐ_ｌｏｗ＜ａ＜ｐ_ｈｉｇｈ）を抽出し、それを新しいピークの根元としてもよい。

候補検出部３０は、これらの値があらかじめ定められたしきい値を上回る場合にはみ出しがあると判定する。はみ出しの判定に２種類のしきい値を用意し、それぞれを用いて判定を行ってもよい。例えば、しきい値ｔ_ａ，ｔ_ｂを用意し、ｔ_ａ＜ｔ_ｂとする。ｄ_ｍｉｎかｄ_ｍａｘのどちらか一方がｔ_ｂより大きい場合は単独でコロニー候補であると判定を行う。ｄ_ｍｉｎおよびｄ_ｍａｘの両方がｔ_ａより大きい場合は、以降の処理を行い、ｄ_ｍｉｎとｄ_ｍａｘのどちらか一方のみがｔ_ａより大きい場合は、コロニー候補としての抽出を行わない。

次に、候補検出部３０は、はみ出し部分が左右両方ではみ出していると判定されたか否かを判定する（ステップＳ３９）。ステップＳ３９で「Ｙｅｓ」と判定された場合、候補検出部３０は、図１５（ａ）で例示するように、ピーク同士を結んだ線の中点をはみ出し部分の中心とする（ステップＳ４０）。

次に、候補検出部３０は、はみ出し部分が円形であるか否かを判定する（ステップＳ４１）。ピークをｐとした場合、ピークの中心位置ｃは、ｃ＝（（Ｒ_ｍｉｎ（ｐ）＋Ｒ_ｍａｘ（ｐ））／２，ｐ）となる。二つのピークが円の直径を構成する場合の半径ｒはｒ＝（Ｒ_ｍａｘ（ｐ）−Ｒ_ｍｉｎ（ｐ））／２となる。ここで、はみ出し部分が円形を構成する場合は、ピークの根元の座標ｐ_ｌｎ＝（ｄ_ｍｉｎ（ｐ_ｌｏｗ），ｐ_ｌｏｗ），ｐ_ｈｎ＝（ｄ_ｍｉｎ（ｐ_ｈｉｇｈ），ｐ_ｈｉｇｈ），ｐ_ｌｘ＝（ｄ_ｍａｘ（ｐ_ｌｏｗ），ｐ_ｌｏｗ），ｐ_ｈｘ＝（ｄ_ｍａｘ（ｐ_ｈｉｇｈ），ｐ_ｈｉｇｈ）が円形を構成する場合、中心位置ｃからの距離が一定になる。したがって、ｄ_ｌｎ＝｜ｐ_ｌｎ−ｃ｜，ｄ_ｈｎ＝｜ｐ_ｈｎ−ｃ｜，ｄ_ｌｘ＝｜ｐ_ｌｘ−ｃ｜，ｄ_ｈｘ＝｜ｐ_ｈｘ−ｃ｜がｒに近い値となる。そこで、差の二乗を求め、ばらつきを表すσ＝（（ｄ_ｌｎ−ｒ）^２＋（ｄ_ｈｎ−ｒ）^２＋（ｄ_ｌｘ−ｒ）^２＋（ｄ_ｈｘ−ｒ）^２）／４がしきい値より小さい場合には、これらの４点が円を構成すると判定してもよい。

ステップＳ４１で「Ｙｅｓ」と判定された場合、候補検出部３０は、コロニー候補として検出する（ステップＳ４２）。図１５（ｂ）は、検出されたコロニー候補を例示する図である。候補検出部３０は、円形と判定された領域を、ピークの上下２本のピークの根元の角度で切り出す。図１５（ｂ）のように直線で切り出してもよいが、円形として切り出してもよい。さらに、候補検出部３０は、切り出し結果に対して極座標の逆変換を行うことで、図１５（ｃ）で例示するように、元の画像での位置を求めることができる。

次に、候補検出部３０は、全てのピークが選択されたか否かを判定する（ステップＳ４３）。ステップＳ４３で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ３３から再度実行される。ステップＳ４３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、カウント部４０は、ステップＳ４２で検出されたコロニー候補をカウントし、結果を出力する（ステップＳ４４）。なお、ステップＳ３６の実行後には、ステップＳ４０が実行される。ステップＳ３９またはステップＳ４１で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ４３が実行される。表６は、カウント部４０によってカウントされたデータ例である。

なお、ステップＳ４４において、カウント部４０は、コロニー候補の座標（四角形の座標等）を出力してもよい。例えば、カウント部４０は、シャーレ縁の反射領域の場合は、抽出された円の位置と半径からその円に内接する四角形の座標を求め抽出する。カウント部４０は、それ以外の場合は、ラベリング結果Ｌ（ｘ，ｙ）で指定したＩＤがある位置の最大値と最小値を求め、それを基に位置を指定する。これらの情報はラベリング実行の際に同時に計算してもかまわない。

また、カウント部４０は、領域を画像として出力する場合は、円形と判定されたコロニーの領域は、ピークの上下２本のピーク根元の角度で切り出す。直線で切り出してもよいが、円形として切り出してもよい。さらに、切り出し結果を極座標の逆変換を行うことで、元の画像での位置を求める。切り出しについては、極座標の逆変換を行ってから切り出しを行ってもかまわない。これらは、細長い領域（反射領域）として判定されなかった領域についての菌の検出結果と合わせて出力することでも構わない。画像として出力する場合、前述のラベリング結果について、シャーレ縁の反射で菌以外の部分のラベリング結果Ｌ（ｘ，ｙ）を０に書き換えることで行うことができる。

図１６（ａ）は、候補検出部３０によるコロニー候補検出前の二値化画像である。シャーレ縁の反射領域からコロニー候補が検出されれば、図１６（ｂ）で例示するように、シャーレ縁の反射領域除去後にもコロニー候補がカウント対象として残ることになる。

本実施例によれば、シャーレ縁の反射領域において、はみ出し部分が長手方向を挟んで両側にはみ出していることと、はみ出し部分が形状に関する第２基準を満たす場合に、当該はみ出し部分がコロニー候補として検出される。それにより、精度良くコロニー候補を検出することができる。第２基準が、シャーレ縁の反射領域において、はみ出し部分における開始点（ピーク根元）とピークとを結ぶ線が長手方向となす角度がしきい値を上回ることを含むことで、コロニー候補の検出精度が向上する。ただし、ピーク根元とピークとを結ぶ線に限らず、はみ出し部分においてピークとピーク以外の点とを結ぶ線が長手方向となす角度がしきい値を上回ることを判定基準としてもよい。

また、長手方向を挟む両側において、はみ出し部分の長手方向における長さに対するはみ出し量の比がそれぞれしきい値を上回る場合に両側にはみ出していると判定することで、コロニー候補の検出精度が向上する。また、はみ出し部分のピーク同士を結ぶ線分の中点から各ピーク根元までの距離のばらつきが所定値以下である場合に当該はみ出し部分が円形であると判定することで、コロニー候補の検出精度が向上する。ただし、中点から各ピーク根元までの距離に限らず、中点からはみ出し部分のピーク以外の点への距離のばらつきが所定値以下であることを判定基準としてもよい。また、はみ出し部分の形状の円形度がしきい値以上となる場合に円形であると判定してもよい。

実施例３では、図７のステップＳ２１〜Ｓ２３の他の例について説明する。画像処理装置１００が備える機器は、実施例１と同様である。図３（ａ）および図３（ｂ）において、シャーレ２０２の縁で反射した光に起因する１つの反射領域２０４が現れる場合について説明したが、反射の態様によっては２つ以上の反射領域２０４が同心円状に現れることがある。同心円状の反射領域２０４の間隔は狭くなることが多い。コロニーが同心円状の２つの反射領域２０４の間に位置する場合、図１７（ａ）で例示するように、当該コロニーは２つの反射領域２０４にまたがることになる。その結果、２つの反射領域２０４がコロニーを介してつながることになる。

この場合、コロニーが反射領域２０４から外側にはみ出さない場合がある。また、つながった領域の幅が変化しないと、つながった領域が１つの弧状領域として抽出されるおそれがある。また、図１７（ｂ）で例示するように、２つの反射領域２０４の間において、コロニーがいずれか一方に接する場合もあり得る。この場合においても、つながっている領域全体が１つの弧状領域として抽出されるおそれがある。そこで、本実施例においては、同心円状の複数の反射領域を分離し、当該複数の反射領域の間に位置するコロニーを検出する構成について説明する。

まず、概略について説明する。図１８は、シャーレ２０２の内側に複数の反射領域２０４が現れた場合の画像の例である。各反射領域２０４は、同じ半径位置で円形状に存在する。そのため、コロニーに繋がっていない部分の反射領域２０４は、同一の円周上に存在する。反射領域２０４は、コロニーに繋がっていなければ、円周方向に細く広がり、かつシャーレ２０２の中心から見て全方向に現れる。一方、コロニーは、丸いため、円周方向に細長く広がらず、シャーレ２０２の中心から見て１方向に現れる。この差異を利用すれば、反射領域２０４の位置を抽出することができる。

まず、コロニーに繋がっていない反射領域２０４の候補として、各領域の半径方向の幅を抽出し、それらが円周方向に繋がっている長さを抽出する。それにより、半径方向に対して円周方向が長い領域を抽出することができる。次に、反射領域２０４は全方向に現れるため、同じ半径範囲でかつあらかじめ指定した閾値（例えば９０度）以上離れた角度に別の長い領域がある場合、その半径を反射領域２０４の位置として抽出する。

このようにすることで、反射領域２０４が多重の同心円として現れた場合に、それらの同心円の両方につながるコロニーが存在する場合でも、反射領域２０４を個別に抽出することができる。これらの反射領域２０４を個別に弧状領域として抽出することで、反射領域２０４に繋がったコロニーを検出することができる。その結果、より精度良くコロニーをカウントすることができる。以下、詳細について説明する。

図１９は、解析領域抽出部２０が図７のステップＳ２１〜Ｓ２３の代わりに実行するフローチャートの一例である。図１９で例示するように、解析領域抽出部２０は、ステップＳ２１と同様の処理により、各連結成分に対して極座標変換を行う（ステップＳ５１）。この極座標変換は、直交座標系ｐ（ｘ，ｙ）を半径と角度の座標系ｐ´（ｒ，θ）に変換する処理である。

次に、解析領域抽出部２０は、各連結成分の幅を抽出する（ステップＳ５２）。具体的には、ある角度θ（未調査の角度）において、中心からシャーレの各外周位置に向かう直線において、ｐ´（ｒ−１，θ）＝０かつｐ´（ｒ，θ）＝２５５となる場合のｒを、輝度値２５５の領域の開始半径とする、また、ｐ´（ｒ−１，θ）＝２５５かつｐ´（ｒ，θ）＝０となる場合のｒを、輝度値２５５の領域の終了半径とする。

次に、解析領域抽出部２０は、ステップＳ５２の結果を用いて、細長い領域を抽出する（ステップＳ５３）。具体的には、解析領域抽出部２０は、ステップＳ５２で抽出された幅が閾値以下であり、かつその幅での長さが閾値以上となる領域を細長い領域として抽出する。

次に、解析領域抽出部２０は、全ての角度について調査を行ったか否かを判定する（ステップＳ５４）。ステップＳ５４で「Ｎｏ」と判定された場合、解析領域抽出部２０は、調査対象を、隣接する角度に設定する（ステップＳ５５）。隣接する角度とは、例えば０．１度異なる角度である。その後、ステップＳ５２から再度実行される。

ステップＳ５４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、解析領域抽出部２０は、同じ半径の細長い領域を抽出し、反射領域２０４を抽出する（ステップＳ５６）。具体的には、解析領域抽出部２０は、ステップＳ５３で抽出した細長い領域について、一定角度以上離れた位置に、中心位置からの同範囲に輝度値２５５の領域がある場合に、当該細長い領域を反射領域として抽出する。なお、１つの細長い領域が一定角度以上の角度で広がっている場合も含む。これらは、中心から各外周位置へ向かう所定数以上の直線において、中心位置からの同範囲に輝度値２５５の領域が現れる場合と同義である。

以上の処理により、解析領域抽出部２０は、シャーレ縁の反射領域を抽出することができる。その後、図５のステップＳ３以降の処理を行うことにより、シャーレ縁の反射領域がコロニーに重畳しても、精度良くコロニーを検出することができる。

図２０は、ステップＳ５２の詳細を表すフローチャートである。図２０のフローチャートは、０．１度間隔などで、各角度に対して実行される。まず、解析領域抽出部２０は、シャーレの縁が除去された二値化画像において、最大半径を設定する（ステップＳ６１）。最大半径は、シャーレの縁が除去された円形の二値化画像において、中心（Ｃｘ，Ｃｙ）からシャーレの外周までの距離である。言い換えれば、最大半径は、シャーレ縁の内径である。

次に、解析領域抽出部２０は、ある角度θにおいて、シャーレの中心から外周に向かう直線上において１つ外側の画素を取得する（ステップＳ６２）。初期値は中心（Ｃｘ，Ｃｙ）であるため、ステップＳ６２が繰り返し実行されることにより、中心（Ｃｘ，Ｃｙ）から外周に向かって順に画素が取得されることになる。次に、解析領域抽出部２０は、ステップＳ６２で取得した画素が輝度値２５５の領域が開始するか否か判定する（ステップＳ６３）。ステップＳ６３では、ｐ´（ｒ−１，θ）＝０かつｐ´（ｒ，θ）＝２５５であれば、「Ｙｅｓ」であると判定される。すなわち、二値化画像において輝度値が０から２５５に変わる画素が開始半径である。

ステップＳ６３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、解析領域抽出部２０は、当該画素を、輝度値２５５の領域の開始半径として記録する（ステップＳ６４）。ステップＳ６４の実行後、解析領域抽出部２０は、次の画素があるか否かを判定する（ステップＳ６５）。ステップＳ６５では、１つ外側の画素が、ステップＳ６１で設定された最大半径以下であるか否かが判定される。ステップＳ６５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、ステップＳ６２が再度実行される。

ステップＳ６３で「Ｎｏ」と判定された場合、１つ外側の画素で輝度値２５５の領域が終了するか否か判定する（ステップＳ６６）。ステップＳ６６では、ｐ´（ｒ−１，θ）＝２５５かつｐ´（ｒ，θ）＝０であれば、「Ｙｅｓ」と判定される。すなわち、二値化画像において輝度値が２５５から０に変わる場合に、輝度値２５５の領域が終了すると判定される。

ステップＳ６６で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ６５が実行される。ステップＳ６６で「Ｙｅｓ」と判定された場合、解析領域抽出部２０は、開始半径が記録されているか否か判定する（ステップＳ６７）。ステップＳ６７で「Ｙｅｓ」と判定された場合、開始半径および終了半径のペアとして幅を記録する（ステップＳ６８）。終了半径は、現時点の注目している画素位置の半径である。ステップＳ６８の実行後、解析領域抽出部２０は、記録された開始半径を削除する（ステップＳ６９）。その後、ステップＳ６５が実行される。ステップＳ６７で「Ｎｏ」と判定された場合にも、ステップＳ６５が実行される。

図２１（ａ）および図２１（ｂ）は、角度θ＝２０度における開始半径および終了半径を例示する図である。なお、シャーレ縁やシャーレ縁の反射は、シャーレの外側の領域に近い範囲でのみ現れるため、開始半径および終了半径については、あらかじめシャーレ縁が出現する可能性がある半径位置の範囲を指定し、開始半径と終了半径が両方ともその範囲内に含まれている場合に処理を行ってもよい。

図２２は、ステップＳ５３の詳細を表すフローチャートである。図２２のフローチャートは、ステップＳ５２で抽出した全ての幅について実行される。図２２で例示するように、解析領域抽出部２０は、調査済のマークが付されていない幅が閾値Ｔ_{ｗｉｄｔｈ}以下であるか否かを判定する（ステップＳ７１）。

ステップＳ７１で「Ｙｅｓ」と判定された場合、解析領域抽出部２０は、隣接した角度における領域が繋がっているか否かを判定する（ステップＳ７２）。具体的には、隣接した角度で、幅同士が下記式（９）を満たす場合に、繋がっていると判定してもよい。
２つの幅が一定割合（閾値＝Ｔ_{ｏｖｅｒｌａｐ}）以上重なっている。

なお、上記式（９）において、ａは角度を表し、ｓ（ａ）は角度ａでの開始半径を表し、ｅ（ａ）は角度ａでの終了半径を表す。また、ｓ（ａ＋１）のａ＋１は、ｓ（ａ）に対して隣接する角度を意味する。したがって、図２０のフローチャートが０．１度間隔で実行されている場合には、ａ＋１は、（ａ＋０．１）度を表す。

ステップＳ７２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、解析領域抽出部２０は、ステップＳ７２で対象とした領域に調査済マークを付す（ステップＳ７３）。次に、解析領域抽出部２０は、下記式（１０）を用いて、隣接した角度で結合した幅（ｗ´）が閾値Ｔ_{ｗｉｄｔｈ}以下であるか否か判定する（ステップＳ７４）。ステップＳ７４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、解析領域抽出部２０は、隣接する角度に着目し（ステップＳ７５）、ステップＳ７２から再度実行する。図２３（ａ）は、ステップＳ７２〜ステップＳ７５の繰り返しにより得られた領域を例示する。

ステップＳ７４で「Ｎｏ」と判定された場合またはステップＳ７２で「Ｎｏ」と判定された場合、解析領域抽出部２０は、つなげた領域の幅と長さとのアスペクト比を算出する（ステップＳ７６）。次に、解析領域抽出部２０は、つなげた領域が細長い領域であるか否か判定する（ステップＳ７７）。ステップ７７では、下記式（１１）を用いることができる。図２３（ｂ）は、図２３（ａ）の結果について求めたアスペクト比である。閾値Ｔ_{ａｓｐｅｃｔ}として３．０を用いた場合、１番目と２番目の領域は細長い領域であると判定され（Ｓ７７のＹｅｓ）、３番目の領域は細長い領域ではないと判定される（Ｓ７７のＮｏ）。次に、解析領域抽出部２０は、細長い領域の情報を記録する（ステップＳ７８）。

図２４は、ステップＳ５６の詳細を表すフローチャートである。図２４で例示するように、解析領域抽出部２０は、ステップＳ５３で抽出した細長い領域の１つを取得する（ステップＳ８１）。次に、解析領域抽出部２０は、当該細長い領域のうち同じ半径範囲の領域を抽出する（ステップＳ８２）。２つの領域が同じ半径範囲にあるかどうかの判断については、上記式（９）と同様の下記式（１２）を利用することができる。この場合の閾値は、上記式（９）のＴ_{ｏｖｅｒｌａｐ}と同じであってもよく、異なっていてもよい。また、下記式（１２）では、ｓ（ａ）は細長い領域ａの開始半径であり、ｅ（ａ）は細長い領域ａの終了半径であり、ｓ（ｂ）は細長い領域ｂの開始半径であり、ｅ（ｂ）は細長い領域ｂの終了半径である。

次に、解析領域抽出部２０は、これらの領域で求めた範囲がなす角度が閾値以上離れているかどうかを判定する（ステップＳ８３）。例えば、ある細長領域ａの角度がｓ（ａ）からｅ（ａ）である場合、下記式（１３）に従って、二つの細長領域ａ、ｂがあらかじめ指定した角度（Ｔ_{ａｎｇｌｅ}）以上離れているか否かを判定することができる。
ｍａｘ（Ｅ（ａ），Ｅ（ｂ））−ｍｉｎ（Ｓ（ａ），Ｓ（ｂ））≧Ｔ_{ａｎｇｌｅ} （１３）

ステップＳ８３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、解析領域抽出部２０は、当該領域を反射領域として抽出し、記録する（ステップＳ８４）。次に、解析領域抽出部２０は、全ての細長い領域について調査したか否かを判定する（ステップＳ８５）。ステップＳ８３で「Ｎｏ」と判定された場合も、ステップＳ８５が実行される。ステップＳ８５で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ８１から再度実行される。ステップＳ８５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

なお、図２４のフローチャートでは、２つの領域が一定角度以上離れていることを条件としたが、下記式（１４）に従って、１つの領域が一定間隔以上繋がっている場合も、反射領域として抽出してもよい。また、１つしかない場合でも、細長い領域として抽出された領域のアスペクト比が一定値以上（例えばＴ_{ａｓｐｅｃｔ}＝５）の場合に、当該細長い領域を反射領域として抽出してもよい。
Ｅ（ａ）−Ｓ（ａ）≧Ｔ_{ａｎｇｌｅ} （１４）
また、一つしかない場合でも、細長領域抽出部で求めたアスペクト比が一定値以上（たとえばＴ_{ａｓｐｅｃｔ}＝５）の場合に、シャーレ縁の反射として抽出してもよい。

本実施例によれば、同心円状に複数の反射領域が現れる場合に、各反射領域を分離して抽出することができる。それにより、反射領域と反射領域とを接続するようにコロニーが現れる場合に、当該コロニーがカウントできなくなることを回避することができる。その結果、精度良くコロニーを検出することができる。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

以上の実施例１〜３を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記）
（付記１）
画像センサが取得した画像において弧状領域を抽出する抽出部と、
前記弧状領域において弧状からはみ出した部分が形状に関する第１基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定した場合に当該部分をコロニーの候補として検出する検出部と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
（付記２）
前記第１基準は、前記弧状領域の長手方向における前記はみ出した部分の長さに対する当該部分のはみ出し量の比がしきい値を上回ることを含むことを特徴とする付記１記載の画像処理装置。
（付記３）
前記第１基準は、前記はみ出した部分が前記弧状領域の長手方向を挟んで両側にはみ出していることと、前記両側にはみ出した部分が形状に関する第２基準を満たすことを含むことを特徴とする付記１記載の画像処理装置。
（付記４）
前記第２基準は、前記両側にはみ出した部分において、ピークとピーク以外の点を結ぶ線が所定の条件を満たすことを含むことを特徴とする付記３記載の画像処理装置。
（付記５）
前記第２基準は、前記両側にはみ出した部分が円形状を有することを判定するための基準を含むことを特徴とする付記３または４記載の画像処理装置。
（付記６）
前記抽出部は、長手方向の長さが幅に対してなす比がしきい値を超える領域を弧状領域として抽出することを特徴とする付記１〜５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
（付記７）
前記抽出部は、前記画像センサが取得した画像中のシャーレの中心位置と外周とを特定し、前記中心位置から各外周位置に向かう直線上の画素値を直線ごとに取得し、所定数以上の前記直線上において、前記中心位置からの同範囲に所定画素値または所定画素値範囲が現れる場合に、前記同範囲を結ぶ円弧を前記弧状領域として抽出することを特徴とする付記１〜６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
（付記８）
抽出部が、画像センサが取得した画像において弧状領域を抽出し、
検出部が、前記弧状領域において弧状からはみ出した部分が形状に関する第１基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定した場合に当該部分をコロニーの候補として検出する、ことを特徴とする画像処理方法。
（付記９）
前記第１基準は、前記弧状領域の長手方向における前記はみ出した部分の長さに対する当該部分のはみ出し量の比がしきい値を上回ることを含むことを特徴とする付記８記載の画像処理方法。
（付記１０）
前記第１基準は、前記はみ出した部分が前記弧状領域の長手方向を挟んで両側にはみ出していることと、前記両側にはみ出した部分が形状に関する第２基準を満たすことを含むことを特徴とする付記８記載の画像処理方法。
（付記１１）
前記第２基準は、前記両側にはみ出した部分において、ピークとピーク以外の点を結ぶ線が所定の条件を満たすことを含むことを特徴とする付記１０記載の画像処理方法。
（付記１２）
前記第２基準は、前記両側にはみ出した部分が円形状を有することを判定するための基準を含むことを特徴とする付記１０または１１記載の画像処理方法。
（付記１３）
前記抽出部は、長手方向の長さが幅に対してなす比がしきい値を超える領域を弧状領域として抽出することを特徴とする付記８〜１２のいずれか一項に記載の画像処理方法。
（付記１４）
前記抽出部は、前記画像センサが取得した画像中のシャーレの中心位置と外周とを特定し、前記中心位置から各外周位置に向かう直線上の画素値を直線ごとに取得し、所定数以上の前記直線上において、前記中心位置からの同範囲に所定画素値または所定画素値範囲が現れる場合に、前記同範囲を結ぶ円弧を前記弧状領域として抽出することを特徴とする付記８〜１３のいずれか一項載の画像処理方法。
（付記１５）
コンピュータに、
画像センサが取得した画像において弧状領域を抽出する処理と、
前記弧状領域において弧状からはみ出した部分が形状に関する第１基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定した場合に当該部分をコロニーの候補として検出する処理と、を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
（付記１６）
前記第１基準は、前記弧状領域の長手方向における前記はみ出した部分の長さに対する当該部分のはみ出し量の比がしきい値を上回ることを含むことを特徴とする付記１５記載の画像処理プログラム。
（付記１７）
前記第１基準は、前記はみ出した部分が前記弧状領域の長手方向を挟んで両側にはみ出していることと、前記両側にはみ出した部分が形状に関する第２基準を満たすことを含むことを特徴とする付記１５記載の画像処理プログラム。
（付記１８）
前記第２基準は、前記両側にはみ出した部分において、ピークとピーク以外の点を結ぶ線が所定の条件を満たすことを含むことを特徴とする付記１７記載の画像処理プログラム。
（付記１９）
前記第２基準は、前記両側にはみ出した部分が円形状を有することを判定するための基準を含むことを特徴とする付記１７または１８記載の画像処理プログラム。
（付記２０）
前記抽出する処理において、長手方向の長さが幅に対してなす比がしきい値を超える領域を弧状領域として抽出することを特徴とする付記１５〜１９のいずれか一項に記載の画像処理プログラム。
（付記２１）
前記抽出する処理において、前記画像センサが取得した画像中のシャーレの中心位置と外周とを特定し、前記中心位置から各外周位置に向かう直線上の画素値を直線ごとに取得し、所定数以上の前記直線上において、前記中心位置からの同範囲に所定画素値または所定画素値範囲が現れる場合に、前記同範囲を結ぶ円弧を前記弧状領域として抽出することを特徴とする付記１５〜２０のいずれか一項載の画像処理プログラム。

１０ 二値化部
２０ 解析領域抽出部
３０ 候補検出部
４０ カウント部
１００ 画像処理装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＡＭ
１０３ 記憶装置
１０４ 表示装置
１０５ 画像センサ
１０６ 光源

Claims (8)

1. 画像センサが取得した画像において弧状領域を抽出する抽出部と、
   前記弧状領域において弧状からはみ出した部分が形状に関する第１基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定した場合に当該部分をコロニーの候補として検出する検出部と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１基準は、前記弧状領域の長手方向における前記はみ出した部分の長さに対する当該部分のはみ出し量の比がしきい値を上回ることを含むことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記第１基準は、前記はみ出した部分が前記弧状領域の長手方向を挟んで両側にはみ出していることと、前記両側にはみ出した部分が形状に関する第２基準を満たすことを含むことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記第２基準は、前記両側にはみ出した部分において、ピークとピーク以外の点を結ぶ線が所定の条件を満たすことを含むことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記第２基準は、前記両側にはみ出した部分が円形状を有することを判定するための基準を含むことを特徴とする請求項３または４記載の画像処理装置。
6. 前記抽出部は、長手方向の長さが幅に対してなす比がしきい値を超える領域を弧状領域として抽出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 抽出部が、画像センサが取得した画像において弧状領域を抽出し、
   検出部が、前記弧状領域において弧状からはみ出した部分が形状に関する第１基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定した場合に当該部分をコロニーの候補として検出する、ことを特徴とする画像処理方法。
8. コンピュータに、
   画像センサが取得した画像において弧状領域を抽出する処理と、
   前記弧状領域において弧状からはみ出した部分が形状に関する第１基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定した場合に当該部分をコロニーの候補として検出する処理と、を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

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