JP3979811B2 - 画像合成装置、画像合成方法、画像合成処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
この発明は、たとえば、複数の顕微鏡画像から、各画像を自動的に接合し、高解像度かつ広視野の合成画像を獲得するための、画像合成装置、画像合成方法、画像合成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
〔1〕従来のオプティカルフローの算出方法についての説明
【0003】
2枚の画像からオプティカルフローを計算し、得られたオプティカルフローに基づいて、2枚の画像間での位置合わせを行う技術が知られている。従来のオプテカルフローの算出方法について説明する。
【0004】
(1)Lucas-Kanade法
従来から、動画像における運動物体の見かけの速度場(オプティカルフロー)を計算する手法が数多く提案されている。中でも局所勾配法であるLucas-Kanade法は、最も良い手法の一つである。その理由は、処理が高速、実装が容易、結果が信頼度を持つことである。
【0005】
Lucas-Kanade法の詳細については、文献: B.Lucas and T.Kanade,"An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision,"In Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI-81), pp. 674-979, 1981を参照のこと。
【0006】
以下に、Lucas-Kanade法の概要を述べる。
ある時刻tの画像座標p=(x,y)の濃淡パターンI(x,y,t)が、ある微小時間後(δt)に座標(x+δx,y+δy)に、その濃淡分布を一定に保ったまま移動した時、次のオプティカルフロー拘束式1が成り立つ。
【0007】
【数1】
【0008】
2次元画像でオプティカルフロー{v=(δx/δt,δy/δt)=(u,v)}を計算するには、未知パラメータ数が2個であるので、もう一個拘束式が必要である。Lucas とKanade( 金出) は、同一物体の局所領域では、同一のオプティカルフローを持つと仮定した。
【0009】
例えば、画像上の局所領域ω内で、オプティカルフローが一定であるとすると、最小化したい濃淡パターンの二乗誤差Eは、
I0 (p)=I(x,y,t),
I1 (p+v)=I(x+u,y+v,t+δt)
と書き改めると、次式2で定義できる。
【0010】
【数2】
【0011】
ここで、vが微少な場合には、テーラー展開の2次以上の項を無視できるので、次式3の関係が成り立つ。
【0012】
【数3】
【0013】
ここで、g(p)は、I1 (p)の一次微分である。
【0014】
誤差Eが最小になるのは、Eのvに対する微分値が0の時であるので、次式4の関係が成り立つ。
【0015】
【数4】
【0016】
故にオプティカルフローvは次式5で求められる。
【0017】
【数5】
【0018】
更に、次式6に示すように、ニュートン・ラフソン的な反復演算によって精度良く求めることができる。
【0019】
【数6】
【0020】
(2)階層的推定法
Lucas-Kanade法を含む勾配法の最も大きな問題点は、良好な初期値が必要なために、大きな動きに対しては適用できないことである。そこで、従来からピラミッド階層構造型に数段回の解像度の異なる画像を作成して解決する方法が提案されている。
【0021】
これは、まず、2枚の連続した画像から、予めそれぞれの画像の数段階の解像度の異なる画像を作成する。次に、最も解像度の低い画像間において、おおまかなオプティカルフローを計算する。そして、この結果を参考にして、一段解像度の高い画像間においてより精密なオプティカルフローを計算する。この処理を最も解像度の高い画像間まで順次繰り返す。
【0022】
図4は原画像を、図3は図4の原画像より解像度の低い画像を、図2は図3の低解像度画像より解像度の低い画像を、図1は図2の低解像度画像より解像度の低い画像を、それぞれ示している。図1〜図4において、Sは、1つのパッチを示している。
【0023】
図1の画像(階層1の画像)、図2の画像(階層2の画像)、図3の画像(階層3の画像)および図4の画像(階層4の画像)の順番で段階的にオプティカルフローが求められる。図1〜図4において矢印は、パッチ毎に求められたオプティカルフローベクトルを示している。
【0024】
しかしながら、ここでの問題点は、実画像では、十分な模様(テクスチャ)を含む領域が少なく、信頼性のあるオプティカルフローが得られないことにある。
【0025】
〔2〕本出願人が開発したオプティカルフロー算出方法についての説明。
【0026】
本出願人が開発したオプティカルフロー算出方法は、ピラミッド階層型に数段回の解像度の異なる画像を作成して、オプティカルフローを段階的に計算する階層的推定を前提としている。オプティカルフローの計算方法は、Lucas-Kanade法等の勾配法に従う。つまり、階層構造化した勾配法によるオプティカルフロー推定法を前提としている。ここでは、勾配法としてLucas-Kanade法が用いられている。
【0027】
本出願人が開発したオプティカルフロー推定方法の特徴は、階層構造化したLucas-Kanade法によるオプティカルフロー推定法の各段階において得られたオプティカルフローを、膨張処理によって補完することにある。以下、これについて詳しく説明する。
【0028】
Lucas-Kanade法の長所の一つは、追跡結果が信頼性を持つことである。Tomasiと Kanade とは、ある領域の追跡可能性が、以下のように微分画像から算出できることを示した(C.Tomasi and T.Kanade,"Shape and Motion from Image Streams: a Factorization method-Part 3 Detection and Tracking of Point Features ,"CMU-CS-91-132, Carnegie Mellon University, 1991.) 。
【0029】
ある領域画像ωの垂直・水平方向の微分の2乗を要素に持つ次式7の2×2の係数行列Gから、その固有値を計算することで、その領域の追跡可能性を決定することができる。
【0030】
【数7】
【0031】
この行列Gの固有値が両方とも大きい場合には、その領域は直交方向に変化を持ち、一意の位置決めが可能である。従って、小さい方の固有値λmin と、追跡後の領域間の濃淡残差Eから、追跡結果の信頼度γを次式8によって得ることができる。
【0032】
【数8】
【0033】
本発明者らは、オプティカルフローの同一階層内で信頼度の高い結果を用いて、信頼度の低い領域を補間する方法を開発した。これは、一段階粗い階層での結果を、追跡の初期値だけに用いて、着目している現段階の階層の結果には何も利用しない。代わりに、テクスチャの少ない領域のオプティカルフローはその周囲のオプティカルフローに近い値を持つと仮定し、モルフォロジー処理によりフロー場を補完するものである。
【0034】
図5にフローベクトルの膨張処理の様子を示す。
【0035】
左図は、フローベクトルの信頼度のマップを濃淡で表したものである。ここで、黒ければ黒い程信頼度が高いとする。
【0036】
まず、得られたフローをしきい値処理する。白い部分は、結果の信頼度が低いために、しきい値処理されたものである。
【0037】
次に、2値画像でのモルフォロジー演算による穴埋め処理を模して、フロー場において結果の膨張処理を次のように行う。ある領域i,jのフローベクトルu(i,j)は、その4近傍のフローベクトルから信頼度γに応じて重み付けを行って次式9のように計算できる。
【0038】
【数9】
【0039】
この処理を、しきい値処理されたすべての信頼度の低い領域が埋まるまで、繰り返す。この補完処理を、各階層において行う。なお、ある領域i,jのフローベクトルu(i,j)を、その8近傍のフローベクトルから信頼度γに応じて重み付けを行って算出するようにしてもよい。
【0040】
図6(a)は、ある階層の画像に対してしきい値処理されたオプティカルフローを示し、図6(b)は補完後のオプティカルフローを示している。図6(a)において、矢印はしきい値処理によって信頼度が高いと判定されたオプティカルフローベクトルであり、×印は信頼度が低いとされた部分を示している。
【0041】
〔3〕画像の合成技術についての説明
【0042】
本出願人は、複数枚の撮像画像を、画像間の幾何変換係数を算出し、算出した幾何変換係数に基づいて合成する技術(画像合成ソフト)を開発している。
【0043】
ところで、本出願人が開発した画像合成ソフトでは、2次元配列状に撮像した複数の画像を連結して1枚の合成画像を生成する場合、まず、複数枚の撮影画像をそれらの配置位置が実際の相対位置関係と合致するように、モニタ画面上に2次元配置させる。この配置位置情報(画像間の相対位置関係)を利用して、画像の重なり部を抽出すべき隣接画像ペアを決定し、各隣接画像毎に画像の重なり部を抽出する。各隣接画像毎に抽出した画像の重なり部を利用して、各隣接画像毎に、特徴点の対応付けを行なう。各隣接画像毎に対応付けられた特徴点を利用して、各隣接画像毎に幾何変換係数を算出し、各隣接画像毎に算出された幾何変換係数を利用して全画像を合成する。
【0044】
画像の重なり部の抽出を行なうモードとしては、自動的に行なうモードと手動で行なうモードとが用意されている。画像の重なり部を手動で抽出する場合には、隣接画像ペアを構成する2つの画像をモニタ画面上に半透明で表示し、モニタ画面上に表示された2つの画像の重なり部が重なるように、一方の画像をユーザによって移動させるようにしている。つまり、両画像を重なり部が重なるように、ユーザに手動で位置合わせさせている。
【0045】
しかしながら、モニタ画面上に表示された隣接画像ペアの相対位置関係は、上下方向、左右方向、斜め方向というように様々であるが、ユーザは隣接画像ペアの相対位置関係を把握しにくいため、位置合わせの作業効率が悪いという問題がある。
【0046】
また、特徴点の対応付けを行なうモードとしても、自動的に行なうモードと手動で行なうモードとが用意されている。特徴点の対応付けを手動で行なう場合には、隣接画像ペアを構成する2つの画像をモニタ画面上に表示し、モニタ画面上に表示された2つの画像上において両画像間で対応する特徴点をユーザによって設定させるようにしている。
【0047】
この場合にも、ユーザは隣接画像ペアの相対位置関係を把握しにくいため、特徴点を対応付けるための作業効率が悪いという問題がある。
【0048】
ところで、モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像から、画像の重なり部を抽出すべき隣接画像ペアを決定する際には、2次元配置された複数枚の画像を、隣接画像間で重なりがあるように1次元配列する必要がある。
【0049】
2次元配置された複数枚の画像を1次元配列するための方法としては、2次元配列パターン毎に、2次元配置された複数枚の画像を1次元配列するための順番を予め決めておくことが考えられるが、モニタ画面上に画像を2次元配置した結果、中央部に画像が存在しないような場合には、この方法では隣接画像間で重なりがあるように1次元配列することができないという問題がある。
【0052】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は、モニタ画面上に画像を2次元配置した結果、中央部に画像が存在しないような場合にも、2次元配列した複数枚の画像を、隣接画像間で重なりがあるように、1次元配列することができる画像合成装置、画像合成方法および画像合成処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【0062】
【課題を解決するための手段】
この発明による画像合成生装置は、合成すべき複数枚の画像を、それらの配置位置関係が実際の相対位置関係と合致するように、モニタ画面上にマトリクス配列状に2次元配置させ、モニタ画面上での各画像の配置位置を示す配置位置情報を利用して、全画像を合成する画像合成装置において、モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像を、1次元配列後の隣接画像間で重なりがあるように1次元配列する第1手段、および1次元配列された画像の各隣接画像ペア毎に重なり部を抽出し、各隣接画像ペア毎に抽出した重なり部に基づいて、全画像を合成する第2手段を備えており、第1手段は、モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像から1次元配列の先頭画像として選択された画像を注目画像とし、各画像がモニタ画面上での2次元配置位置関係を保持したまま隙間なく2次元配置されていると仮定した場合において、未だ選択されていない画像のうち注目画像との中心点間距離が最も短い画像を注目画像の次に配列すべき画像として選択し、選択した画像を注目画像として同様な処理を繰り返すことにより、全画像を1次元配列させるものであることを特徴とする。
【0063】
この発明による画像合成生方法は、合成すべき複数枚の画像を、それらの配置位置関係が実際の相対位置関係と合致するように、モニタ画面上にマトリクス配列状に2次元配置させ、モニタ画面上での各画像の配置位置を示す配置位置情報を利用して、全画像を合成する画像合成方法において、モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像を、1次元配列後の隣接画像間で重なりがあるように1次元配列する第1ステップ、および1次元配列された画像の各隣接画像ペア毎に重なり部を抽出し、各隣接画像ペア毎に抽出した重なり部に基づいて、全画像を合成する第2ステップを備えており、第1ステップは、モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像から1次元配列の先頭画像として選択された画像を注目画像とし、各画像がモニタ画面上での2次元配置位置関係を保持したまま隙間なく2次元配置されていると仮定した場合において、未だ選択されていない画像のうち注目画像との中心点間距離が最も短い画像を注目画像の次に配列すべき画像として選択し、選択した画像を注目画像として同様な処理を繰り返すことにより、全画像を1次元配列させるものであることを特徴とする。
【0064】
この発明によるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、合成すべき複数枚の画像を、それらの配置位置関係が実際の相対位置関係と合致するように、モニタ画面上にマトリクス配列状に2次元配置させ、モニタ画面上での各画像の配置位置を示す配置位置情報を利用して、全画像を合成する画像合成処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像を、1次元配列後の隣接画像間で重なりがあるように1次元配列する第1ステップ、および1次元配列された画像の各隣接画像ペア毎に重なり部を抽出し、各隣接画像ペア毎に抽出した重なり部に基づいて、全画像を合成する第2ステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録しており、第1ステップは、モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像から1次元配列の先頭画像として選択された画像を注目画像とし、各画像がモニタ画面上での2次元配置位置関係を保持したまま隙間なく2次元配置されていると仮定した場合において、未だ選択されていない画像のうち注目画像との中心点間距離が最も短い画像を注目画像の次に配列すべき画像として選択し、選択した画像を注目画像として同様な処理を繰り返すことにより、全画像を1次元配列させるものであることを特徴とする。
【0065】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を顕微鏡画像合成装置に適用した場合の実施の形態について説明する。
【0066】
〔1〕 顕微鏡画像合成装置の全体構成の説明
【0067】
図7は、顕微鏡画像合成装置の全体構成を示している。
【0068】
顕微鏡画像合成装置は、パーソナルコンピュータによって実現される。パーソナルコンピュータ10には、ディスプレイ(モニタ)21、マウス22およびキーボード23が接続されている。パーソナルコンピュータ10は、CPU11、メモリ12、ハードディスク13、CD−ROMのようなリムーバブルディスクのドライブ(ディスクドライブ)14を備えている。
【0069】
ハードディスク13には、OS(オペレーティングシステム)等の他、顕微鏡画像合成処理プログラムが格納されている。顕微鏡画像合成処理プログラムは、それが格納されたCD−ROM20を用いて、ハードディスク13にインストールされる。また、ハードディスク13には、合成されるべき複数の顕微鏡画像が予め格納されているものとする。
【0070】
〔2〕 顕微鏡画像合成処理プログラムが起動された場合にCPU11によって行われる顕微鏡画像合成処理手順の説明。
【0071】
ユーザは、顕微鏡用レンズを装着したカメラで、台を移動させたり、試料を移動させながら、各画像間で重なりを持った複数の顕微鏡画像を撮像する。そして、得られた複数の顕微鏡画像をハードディスク13に格納しておく。
【0072】
図8は、CPU11によって行われる全体的な処理手順を示している。
【0073】
まず、合成すべき複数の顕微鏡画像(以下、画像という)を入力する(ステップ1)。つまり、合成すべき複数の画像を選択し、選択した複数枚の画像をそれらの配置位置が実際の相対位置関係と合致するように、モニタ画面上に配置する。
【0074】
次に、各入力画像に対して前処理を行なう(ステップ2)。つまり、入力画像のうちから合成処理の基準面となる画像を選択したり、入力画像に対してレンズ歪み補正処理を行なったり、シェーディング補正処理を行なったりする。
【0075】
次に、レンズ歪み補正およびシェーディング補正が行なわれた複数の画像を接合するための処理を行なう。この画像合成モードとしては、3つのモードがある。
【0076】
まず、第1は、すべて自動で行なう第1モード、画像間の位置合わせ(画像間の重なり部の抽出)を手動で設定する第2モード、画像間の特徴点の対応付けを手動で行なう第3モードがある。
【0077】
まず、第1モードでは、前処理の後、自動位置合わせを行う(ステップ3)。つまり、全入力画像のおおまかな位置合わせ(平行移動のみ)を自動で行ない、位置合わせの結果を表示する。
【0078】
次に、合成パラーメータをユーザに選択させる(ステップ4)。たとえば、平行移動のみによる合成(並進)か、平行移動に加えて光軸まわりの回転を考慮して合成(並進+回転)するかの選択をユーザに行なわせる。
【0079】
この後、特徴点抽出処理(ステップ5)および特徴点追跡処理(ステップ6)を行なった後、幾何変換行列を算出する(ステップ7)。そして、画素値調合の重みを算出し(ステップ8)、最後に画像合成を行う(ステップ9)。
【0080】
第2モードは、第1モードでの自動位置合わせが失敗するような場合に備えて、用意されている。第2モードでは、前処理の後、手動位置合わせを行なう(ステップ10)。つまり、全入力画像から選択された各隣接画像ペア毎に、両画像の間の位置合わせ(平行移動のみ)を手動で行う。この後、上記ステップ4〜9の処理を行なう。
【0081】
第3モードは、第1モードまたは第2モードによる合成が失敗するような場合に備えて用意されている。第3モードでは、前処理の後、ユーザに特徴点を設定させる(ステップ11)。つまり、全入力画像から選択された各隣接画像ペア毎に、両画像間で一致させたい部分(特徴点)を手動で設定する。次に、合成パラメータをユーザに選択させる(ステップ12)。この後、上記ステップ7〜9の処理を行なう。
【0082】
以下、各ステップについて説明する。
【0083】
〔2〕画像入力(ステップ1)についての説明
【0084】
図9は、画像入力画面を示している。
【0085】
画像入力画面は、合成すべき画像が格納されている画像フォルダを選択するためのフォルダツリー表示部101、選択された画像フォルダに格納されている画像ファイルを表示するための画像ファイル表示部102、作業スペース103、行列数の設定部104、基準画像選択ボタン105、レンズ歪み補正ボタン106、シェーディング補正ボタン107、選択画像入力ボタン108、全画像入力ボタン109、選択画像入力解除ボタン110、全画像入力解除ボタン111、自動位置合わせボタン112、手動位置合わせボタン113、特徴点設定ボタン114等を備えている。
【0086】
図10は、画像入力の手順を示している。
【0087】
まず、合成すべき画像を選択する(ステップ21)。フォルダツリー表示部101内に表示されているフォルダツリーから、合成すべき画像が格納されている画像フォルダを指定すると、指定された画像フォルダに格納されている画像が画像ファイル表示ウインドウ102に縦方向に表示される。ここでは、指定された画像フォルダには9枚の画像が格納されており、画像ファイル表示ウインドウ102にそれらの9枚の画像がフォルダ名順に表示されたものとする。なお、これらの画像を、撮像した日時順に表示するようにしてもよい。
【0088】
次に、選択した画像の枚数等に応じて、作業スペース103内に表示される画像入力枠の行列数を設定する(ステップ22)。なお、行列数の初期値は3×3であり、作業スペース103内には3×3の画像入力枠が表示されている。
【0089】
行列数の設定は、たとえば、行列数の設定部104に行数および列数を入力した後にEnter キーを押すか、全画像入力枠を囲む全画像入力領域Sの右下の調整つまみ115をドラッグすることによって行なわれる。ここでは、行数および列数とも、初期値”3”が維持されたとする。したがって、作業スペース103内には、3×3の画像入力枠が表示されたままとなる。
【0090】
次に、全画像入力ボタン109をクリックすると(ステップ23)、図11に示すような画像配置パターン選択画面が画像入力画面上に表示される(ステップ24)。
【0091】
画像配置パターン選択画面には、画像ファイル表示部102に縦方向に表示された画像を2次元配置された画像入力枠にどのような配置で入力するかを示す複数種類の画像配置パターンA〜Dと、画像配置パターンを選択するためのラジオボタンと、OKボタンと、キャンセルボタンとが表示される。
【0092】
複数のラジオボタンのうち、1つのラジオボタンが選択された状態となっている。画像合成プログラムがインストールされた直後においては、予め定められたデフォルトの画像配置パターンに対するラジオボタンが選択された状態として表示されるが、ユーザによって画像配置パターンが1度でも選択された後においては、最新にユーザによって選択された画像配置パターンに対するラジオボタンが選択された状態として表示される。
【0093】
ユーザは、画像ファイル表示部102に縦方向に表示された複数枚の画像が実際の相対位置関係を保持した状態で2次元配置されるように、画像配置パターンを選択した後、OKボタンをクリックする(ステップ25)。この結果、画像ファイル表示部102に縦方向に表示された各画像が、2次元配置された画像入力枠内に自動的に入力(表示)される(ステップ26)。つまり、各画像が、それらの実際の相対位置関係を保持した状態で2次元配置される。
【0094】
9枚の画像をファイル名の順番にA1〜A9で表すと、各画像配置パターンA〜Dと、画像A1〜A9の2次元配列位置との関係は、図12に示すようになる。
【0095】
このようにして、合成すべき複数枚の画像が2次元配置されると、各画像のファイル名と、各画像の2次元配置位置(画像が入力された画像入力枠の位置)(x,y)とが記憶される(ステップ27)。各画像の2次元配置位置(x,y)は、全画像入力領域Sの左上を原点として、右方向にx方向を、下方向にy方向をとったXY座標系で表される。
【0096】
なお、ユーザは、ドラッグ&ドロップまたは選択画像入力ボタン108によって、各画像入力枠内に、1つずつ画像を入力させていくことも可能である。
【0097】
また、ユーザは、画像入力枠内に入力された画像を解除することもできる。全画像入力解除ボタン111を押すと、全ての入力画像が解除され、入力画像を選択した後に選択画像入力解除ボタン110を押すと選択した入力画像が解除される。また、入力画像を全画像入力領域S外へドラッグ&ドロップすることによっても入力画像を解除することができる。
【0098】
画像配置パターンとしては、図13の(a)〜(c)に示す”改行復帰・改列復帰パターン、図13の(d)〜(f)に示す”折り返しパターン、図13の(g)〜(i)に示す渦巻きパターン等を用いることができる。
【0099】
〔3〕前処理(ステップ2)についての説明
【0100】
〔3−1〕基準画像の設定
基準画像を選択するには、基準にしたい入力画像を選択した後に、基準画像選択ボタン105を押せばよい。
【0101】
〔3−2〕レンズ歪み補正
画像入力画面(図9)上で、ユーザがレンズ歪み補正ボタン106を押すと、入力画像に対してレンズ歪み補正処理が行なわれる。
【0102】
顕微鏡用レンズには、周辺部に歪みがある。この歪みを取り除くための補正ベクトル(du,dv)を、次式10を用いて計算する。
【0103】
【数10】
【0104】
ただし、u,vは、画像の中心を原点とし、直交座標軸をU,Vとした時の座標である。また、kはレンズ歪み補正係数である。
【0105】
この補正ベクトル(du,dv)を用いて、入力画像の座標(u,v)を、次式11によって、座標(u’,v’)に変換することでレンズ歪みを補正する。
【0106】
【数11】
【0107】
画像入力画面(図9)上でユーザがレンズ歪み補正ボタン106を押すと、図14に示すようなレンズ歪み係数設定画面が表示される。ユーザは、レンズ歪み補正係数kを、レンズ歪み係数設定画面上のスライダーバー31を操作することによって設定する。
【0108】
レンズ歪み係数設定画面には、レンズ歪み補正前の画像が表示される領域32と、レンズ歪み補正後の画像が表示される領域33とが設けられている。このため、ユーザは、レンズ歪み補正前の画像とレンズ歪み補正後の画像とを同時に見ることができる。また、ユーザは、スライダーバー31で係数kを設定するとリアルタイムで変換画像(レンズ歪み補正後の画像)が表示されるため、簡単な操作でかつ、直感的に係数を設定することができる。
【0109】
〔3−3〕シェーディング補正
画像入力画面(図9)上で、ユーザがシェーディング補正ボタン107を押すと、入力画像に対してシェーディング補正処理が行なわれる。
【0110】
顕微鏡撮像系では、光学系の設定よって、画像の周辺部が暗くなるシェーディングが発生する。これを補正するために、各画素毎に、画像中心からの距離に応じた補正画素値e(u,v)を次式12で計算する。
【0111】
【数12】
【0112】
ただし、u,vは、画像の中心を原点とし、直交座標軸をU,Vとした時の座標である。また、sはシェーディング補正係数、Rは画像中心からもっとも離れた画素の中心からの距離である。
【0113】
この補正画素値e(u,v)を用いて、入力画像の画素値I(u,v)を、次式13によって、画素値I’(u,v)へ変換することでシェーディングを補正する。
【0114】
【数13】
【0115】
画像入力画面(図9)上でユーザがシェーディング補正ボタン107を押すと、図15に示すようなシェーディング補正係数設定画面がディスプレイ21に表示される。ユーザは、シェーディング補正係数sを、シェーディング補正係数設定画面上のスライダーバー41を操作することによって設定する。
【0116】
シェーディング補正係数設定画面には、シェーディング補正前の画像が表示される領域42と、シェーディング補正後の画像が表示される領域43とが設けられている。このため、ユーザは、シェーディング補正前の画像とシェーディング補正後の画像とを同時に見ることができる。また、ユーザは、スライダーバー41で係数sを設定するとリアルタイムで変換画像(シェーディング補正後の画像)が表示されるため、簡単な操作でかつ、直感的に係数を設定することができる。
【0117】
〔4〕自動位置合わせ(ステップ3)についての説明
【0118】
画像入力画面(図9)上でユーザが自動位置合わせボタン112を押すと、自動位置合わせ処理が行なわれ、図16に示すように、位置合わせ結果を含む自動位置合わせ結果表示画面が表示される。自動位置合わせ結果表示画面には、位置合わせ結果の他、自動合成ボタン121、キャンセルボタン122等も表示される。
【0119】
自動位置合わせ処理では、まず、重なり部を抽出すべき隣接画像ペアが決定された後、各隣接画像ペア毎に重なり部が抽出される。この後、各隣接画像ペア毎に抽出された重なり部に基づいて、平行移動のみを用いて、全画像を位置合わせする。そして、位置合わせ結果が表示される。
【0120】
重なり部を抽出する隣接画像ペアの決定方法については、手動位置合わせ(ステップ10)において説明する。重なり部の抽出処理は、次のようにして行なわれる。説明の便宜上、ここでは、1組の隣接画像ペア(第1画像A1及び第2画像A2)の重なり部を抽出する場合について説明する。
【0121】
重なり部の抽出処理は、たとえば、SSD法(Sum of Squared Difference)または正規化相互相関法に基づいて行われる。
【0122】
(a)SSD法の説明
SSD法では、まず、重なり部を抽出すべき2枚の画像A1、A2それぞれについて、原画像より解像度の低い画像I1 ,I2 が生成される。2枚の低解像度画像I1 ,I2 の重なり部分ω(サイズ:M×N)が、次式14に示すように画素あたりの2乗誤差Eを用いて求められる。画像間の移動量(d)が可能な範囲で変化せしめられ、Eが最も小さい移動量(d)から、重なり部が抽出される。
【0123】
【数14】
【0124】
(b)正規化相互相関法の説明
正規化相互相関法では、まず、重なり部を抽出すべき2枚の画像A1、A2それぞれについて、原画像より解像度の低い画像I1 ,I2 が生成される。2枚の低解像度画像I1 ,I2 の重なり部分ω(サイズ:M×N)が、次式15に示すように正規化相互相関係数Cを用いて求められる。画像間の移動量(d)が可能な範囲で変化せしめられ、Cが最も大きな移動量(d)から、重なり部が抽出される。
【0125】
【数15】
【0126】
式15において、I1  ̄、I2  ̄は、第1画像を固定させ、第2画像をdだけ移動させたときの、両画像の重なり部における各画像それぞれの濃淡値の平均である。また、σ1 、σ2 は、第1画像I1 を固定させ、第2画像I2 をdだけ移動させたときの、両画像の重なり部における各画像それぞれの濃淡値の分散である。
【0127】
自動位置合わせ結果表示画面(図16)上で、ユーザが自動合成ボタン121を押すと、図17に示すような合成パラメータ選択画面が表示されるので、ユーザは合成パラメータを選択する(図8のステップ4の処理)。合成パラメータ選択画面には、”並進”ボタン131、”並進+回転”ボタン132、キャンセルボタン133等が表示される。ユーザが”並進”ボタン131または”並進+回転”ボタン132の何れかを押すと、ステップ5〜9(図8参照)の処理が行なわれて、全画像が合成される。
【0128】
〔5〕手動位置合わせ(ステップ10)についての説明
【0129】
図18は、画像入力画面(図9)上でユーザが手動位置合わせボタン113を押した場合に行なわれる手動位置合わせ処理手順を示している。
【0130】
画像入力画面(図9)上でユーザが手動位置合わせボタン113を押すと、重なり部を抽出すべき隣接画像ペアが決定される(ステップ31)。
【0131】
図19は、隣接画像ペアの決定処理手順を示している。
【0132】
隣接画像ペアは、2次元配列された画像を、隣接画像間で重なりがあるように1次元配列することによって決定される。
【0133】
1次元配列の画像番号をiで表すことにする。まず、i=1とし(ステップ41)、2次元配列された画像から、1次元配列の先頭(最初)の画像Bi を選択する(ステップ42)。たとえば、位置(0,0)の画像が1次元配列の先頭の画像Bi として選択される。
【0134】
次に、2次元配置されている画像が隙間なく配置されていると仮定して、未だ選択されていない画像のうち、画像Bi との中心点間距離が最も短い画像を、次に配列すべき画像Bi+1 として選択する(ステップ43)。
【0135】
そして、未だ選択されてない画像が残っているか否かを判定する(ステップ44)。未だ選択されてない画像が残っている場合には、i=i+1とし(ステップ45)、ステップ43に戻る。
【0136】
このようにして、全ての画像が選択されるまで、ステップ43、44、45の処理を繰り返して行うことにより、2次元配列された画像が隣接画像間で重なりがあるように1次元配列される。1次元配列された各画像の隣合うものどうしが重なり部を抽出する隣接画像ペアとなる。
【0137】
この例では、2次元配置された各画像は、縦より横の長さが長いので、横方向に並んだ2つの画像の中心点間距離より、縦方向に並んだ2つの画像の中心点間距離の方が短いので、たとえば、画像Bi に対して縦方向に隣接する未選択画像が存在する場合には、画像Bi に対して縦方向に隣接する未選択画像が画像Bi+1 として選択される。また、たとえば、画像Bi に対して縦方向に隣接する未選択画像が存在せずに横方向に隣接する未選択画像が存在する場合には、画像Bi に対して横方向に隣接する未選択画像が画像Bi+1 として選択される。
【0138】
したがって、図20に示すように、たとえば、20枚の画像が5行4列に配置されている場合には、図20に矢印で示す順番でこれらの画像が1次元配列される。
【0139】
ただし、図21に示すように、5行4列に配置された画像入力枠のうち、中央の2つの画像入力枠(位置(2,3)および位置(3,3)の画像入力枠)に画像が存在しないような場合には、図21に矢印で示す順番でこれらの画像が1次元配列される。
【0140】
2次元配列された画像が隣接画像間で重なりがあるように1次元配列されると、図22に示すような手動位置合わせ画面が表示される(ステップ32,図18)。
【0141】
手動位置合わせ画面は、1次元配列画像表示部141と、作業スペース142の他、自動位置合わせボタン143、自動合成ボタン144、キャンセルボタン145等を備えている。
【0142】
1次元配列画像表示部141は下段に設けられ、作業スペース142は1次元配列画像表示部141の上側に設けられている。1次元配列画像表示部141と作業スペース142との間には、位置合わせを行なう隣接画像ペアを選択するための2つのペア選択用キー146、147が表示されるとともに、選択された隣接画像ペアの相対位置関係(合成方向)を示す合成方向指示マーク148が表示される。
【0143】
1次元配列画像表示部141には、1次元配列された各画像が表示される。作業スペース142には、1次元配列画像表示部141に1次元配列表示されている画像のうちから隣接画像ペアとして選択されている2つの画像が半透明で表示される。
【0144】
1次元配列画像表示部141には、現在選択されている隣接画像ペアを明示するために、現在選択されている隣接画像ペアを囲む矩形枠149が表示される。ペア選択用キー146がクリックされると、隣接画像ペアが左側に1画像分シフトせしめられる。ペア選択用キー147がクリックされると、隣接画像ペアが右側に1画像分シフトせしめられる。
【0145】
合成方向マーク148としては、図23に示すように、上下方向(a)、左右方向(b)、左下と右上を結ぶ斜め方向(c)および左上と右下を結ぶ斜め方向(d)の4種類がある。
【0146】
選択された隣接画像ペアの合成方向は、その2つの画像の2次元配置位置に基づいて決定される。隣接画像ペアの一方の画像の2次元配置位置を(x1,y1)とし、他方の画像の2次元配置位置を(x2,y2)とする。
【0147】
x1=x2であれば、合成方向は上下方向となる。y1=y2であれば、合成方向は左右方向となる。x1≠x2でかつy1≠y2である場合において、(x1−x2)×(y1−y2)<0であれば、合成方向は左下と右上を結ぶ斜め方向となる。x1≠x2でかつy1≠y2である場合において、(x1−x2)×(y1−y2)>0であれば、合成方向は左上と右下を結ぶ斜め方向となる。
【0148】
手動位置合わせ画面(図22)が表示されると、ユーザは隣接画像ペアを選択した後、作業スペース142内に半透明表示された2つの画像の重なり部分を目視によって手動で合わせる(ステップ33,図18)。この操作は、たとえば、作業スペース142内に半透明表示された2つの画像のうちの、一方の画像をマウスでドラッグすることによって行なわれる。なお、この操作をキーボードのキーを操作することによって行なうことも可能である。ステップ33の作業を全ての隣接画像ペアに対して行なうことにより、手動位置合わせは終了する。
【0149】
なお、作業スペース142内に2つの画像が半透明表示されている状態で、自動位置合わせボタン143を押すと、作業スペース142内に半透明表示されている2つの画像が、上述した重なり部の自動抽出処理と同様な処理によって自動的に位置合わせされる。
【0150】
全隣接画像ペアに対して位置合わせを行なった後に、ユーザが自動合成ボタン144を押すと、図17に示すような合成パラメータ選択画面が表示されるので、ユーザは合成パラメータを選択する(図8のステップ4の処理)。合成パラメータ選択画面上で、ユーザが”並進”ボタン131または”並進+回転”ボタン132の何れかを押すと、ステップ5〜9(図8参照)の処理が行なわれて、全画像が合成される。
【0151】
〔6〕特徴点の設定(ステップ11)についての説明
【0152】
画像入力画面(図9)上でユーザが特徴点設定ボタン114を押すと、重なり部を抽出すべき隣接画像ペアが決定された後、図24に示すような特徴点設定画面が表示される。
【0153】
各隣接画像ペアは、手動位置合わせ処理(図18)のステップ31の処理と同様な処理によって決定される。
【0154】
特徴点設定画面は、隣接画像ペアを構成する2つの画像をそれぞれ拡大表示するための2つの画像表示部161、162、隣接画像ペアを選択するための2つのペア選択用キー163、164、特徴点削除ボタン165、自動合成ボタン166、キャンセルボタン167等を備えている。また、特徴点設定画面の右下部分には、選択された隣接画像ペアの相対位置関係(合成方向)を示す合成方向指示マーク168が表示される。
【0155】
ペア選択用キー163、164および合成方向指示マーク168は、手動位置合わせ画面(図22)のペア選択用キー146、147および合成方向指示マーク148と同じ機能を有している。
【0156】
ユーザは、2つの画像表示部161、162に表示された2つの画像に基づいて、手動で特徴点を対応づける。具体的には、右側の画像上の任意の特徴点位置をダブルクリックすると、特徴点設定枠(矩形枠)169が両方の画像上に表示される。左側の画像上に表示された特徴点設定枠169をマウスでドラッグすることにより、右画像上の特徴点に対応する位置まで移動させる。なお、特徴点削除ボタン165を押すと、選択中の特徴点設定枠が削除される。
【0157】
合成手法として”並進”を選択する場合には、2画像間の特徴点は1箇所以上設定し、合成手法として”並進+回転”を選択する場合には、2画像間の特徴点は2箇所以上設定する。特徴点の設定数が多いほど、合成精度は向上する。
【0158】
全隣接画像ペアに対して特徴点を設定した後、ユーザが自動合成ボタン166を押すと、図17に示すような合成パラメータ選択画面が表示されるので、ユーザは合成パラメータを選択する(図8のステップ12の処理)。合成パラメータ選択画面上で、ユーザが”並進”ボタン131または”並進+回転”ボタン132の何れかを押すと、ステップ7〜9(図8参照)の処理が行なわれて、全画像が合成される。
【0159】
〔7〕特徴点抽出処理(ステップ5)についての説明
【0160】
上記ステップ4の処理が終了すると、つまり、ステップ4において表示される合成パラメータ選択画面(図17参照)上でユーザが”並進”ボタン131または”並進+回転”ボタン132の何れかを押すと、特徴点抽出処理が行われる。
【0161】
説明の便宜上、1組の隣接画像ペアA1、A2に対する処理についてのみ説明する。第1画像A1における第2画像A2との重なり部分から、追跡に有効な複数の部分画像(矩形領域)が特徴点として抽出される。ただし、各特徴点は互いに重ならないように抽出される。具体的には、上述した固有値λmin (式8参照)の高い部分が特徴点として抽出される。
【0162】
〔8〕特徴点追跡処理(ステップ6)についての説明
【0163】
各隣接画像ペアに対する特徴点抽出処理が終了すると、特徴点追跡処理が行われる。つまり、抽出された第1画像A1上の特徴点に対する第2画像A2上の位置が追跡される。
【0164】
具体的には、まず、本出願人が開発したオプティカルフロー推定方法(従来技術の説明の欄の〔2〕参照)によって、適当なサイズ(例えば、13×13)のパッチ毎のオプティカルフローベクトルが求められる。第1画像A1上の特徴点に対応する第2画像A2上の位置は、第1画像A1上の特徴点の4近傍のパッチのフローベクトルから線形補間により画素単位以下で求められる。これにより、第1画像A1と第2画像A2との重なり部において、両画像の対応点の座標が得られる。
【0165】
〔9〕幾何変換行列の算出処理(ステップ7)についての説明
【0166】
第1画像A1に第2画像A2を接合する場合について説明する。第1モード時または第2モード時には、上記ステップ6によって自動的に求められた第1画像A1と第2画像A2との対応点の座標に基づいて、第3モード時には、上記ステップ11によって手動で求められた第1画像A1と第2画像A2との対応点の座標に基づいて、第2画像A2内の各画素の座標を第1画像A1上の座標に変換するための幾何変換行列(幾何変換係数)を算出する。
【0167】
なお、第2画像A2に第1画像A1を接合する場合には、第1画像A1内の各画素の座標を第2画像A2上の座標に変換するための幾何変換行列(幾何変換係数)を算出すればよい。
【0168】
合成パラメータの選択処理(ステップ4またはステップ12)によって”並進”が選択されている場合には、幾何変換行列としては2次元平行移動のための行列が用いられ、”並進+回転”が選択されている場合には、幾何変換行列としては2次元剛体変換行列が用いられる。
【0169】
この段階では、第2画像A2内の各画素の座標を第1画像A1上の座標に変換しないが、第2画像A2内の各画素の座標(x,y,1)を第1画像A1の座標(x’,y’,1)に変換する式は、次式16または次式17で表される。なお、ここでいう、座標(x,y),(x’,y’)は画像内の画素の座標であって、図8のステップ1の説明において用いた画像の2次元配置位置を示す座標(x,y)とは異なる。
【0170】
【数16】
【0171】
【数17】
【0172】
上記式16は、幾何変換行列として2次元平行移動のための行列を用いた場合の変換式を示し、上記式17は、幾何変換行列として2次元剛体変換行列を用いた場合の変換式を示している。
【0173】
上記式16において、(tx ,ty )は平行移動量を示し、kは零でない任意の定数を示している。また、上記式17において、(tx ,ty )は平行移動量を示し、θは回転角を示し、kは零でない任意の定数を示している。
【0174】
〔10〕画素値調合の重み(画素値調合係数)の算出処理(ステップ8)についての説明
【0175】
顕微鏡用レンズを装着したカメラで、試料台を移動させたり、試料台上の試料を移動させながら、複数の画像を撮像した場合には、自動露出調整機能が動作することにより、画像間の明るさが異なってしまうことがある。
【0176】
そこで、接合されるべき第1画像と第2画像とが重なる領域では、各画像の画素値を調合する処理を後処理として行なう。画素値調合処理は、両画像の重なり領域の画素値を画像間で滑らかに変化させることにより、明るさの差異を目立たなくさせる処理である。また、この処理は、同時に、幾何変換による合成誤差も目立たなくさせることができる。
【0177】
この実施の形態では、各画像の重心からの距離に基づいて両画像の重なり領域の画素値を調合する。
【0178】
まず、第1画像の重心位置G1 を求める。また、第2画像を第1画像に接合した合成画像上で、第2画像の重心位置G2 を、接合のために使用される変換式(上記式16式または上記式17式)に基づいて求める。
【0179】
次に、第1画像の4頂点(4隅)の位置をそれぞれ求める。また、第2画像を第1画像に接合した合成画像上で、第2画像の4頂点の位置を、接合に使用される変換式(上記式16式または上記式17式)に基づいて求める。これにより、合成画像上における第1画像の4頂点の位置および第2画像の4頂点の位置が分かるので、合成画像上において第1画像と第2画像との重なり領域を抽出する。
【0180】
合成画像上での第1画像と第2画像との重なり領域内の各画素(画素値調合対象画素)から第1画像と第2画像のそれぞれの画像の重心位置G1 、G2 までの距離に応じて、当該画素値調合対象画素の画素値の重みを決定する。この重みは、画素値調合対象画素から重心までの距離が近い方の画像の画素値を大きくするように決定する。
【0181】
つまり、合成画像上での第1画像と第2画像との重なり領域内の画素値調合対象画素の座標から、合成画像上での第1画像の重心位置G1 までのユークリッド距離をd1 、合成画像上での第2画像の重心位置G2 までのユークリッド距離をd2 とすると、画素値調合対象画素における第1画像の画素値に対する重みw1 および第2画像の画素値に対する重みw2 は、次式18で表される。
【0182】
【数18】
【0183】
各画素値調合対象画素に対して式21に基づいて重みw1 およびw2 を算出し、画素値調合対象画素に対する重みw1 およびw2 のテーブル(重みテーブル)を作成する。
【0184】
〔12〕画素合成処理(ステップ9)の説明
【0185】
画素合成処理では、上記式16または上記式17を用いて第2画像を第1画像の座標系に描画する。
【0186】
この際、ステップ8で得られた重みテーブルに基づいて、第1画像と第2画像の重なり領域の画素値P1 、P2 を画素調合する。すなわち、次式19により、各画素値調合対象画素の画素値Pi を算出する。
【0187】
【数19】
【0188】
このようにして、全隣接画像ペアに対する合成処理が終了すると、合成結果である合成画像を含む合成画像表示画面が表示される。
【0191】
【発明の効果】
この発明によれば、モニタ画面上に画像を2次元配置した結果、中央部に画像が存在しないような場合にも、2次元配列した複数枚の画像を、隣接画像間で重なりがあるように、1次元配列することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図1】図1は、階層的推定法を説明するための図であって、階層1の画像を示す模式図である。
【図2】図2は、階層的推定法を説明するための図であって、階層2の画像を示す模式図である。
【図3】図3は、階層的推定法を説明するための図であって、階層3の画像を示す模式図である。
【図4】図4は、階層的推定法を説明するための図であって、階層4の画像を示す模式図である。
【図5】図5は、実施例で採用されたオプティカルフロー推定方法において行われる膨張処理を説明するための模式図である。
【図6】図6(a)は、ある階層の画像に対してしきい値処理されたオプティカルフローの例を示す模式図であり、図6(b)は、補完後のオプティカルフローを示す模式図である。
【図7】図7は、顕微鏡画像合成装置の構成を示すブロック図である。
【図8】図8は、顕微鏡画像合成処理プログラムが起動された場合にCPU11によって行われる顕微鏡画像合成処理手順を示すフローチャートである。
【図9】図9は、画像入力画面を示す模式図である。
【図10】図10は、画像入力の手順を示すフローチャートである。
【図11】図11は、画像配置パターン選択画面の一例を示す模式図である。
【図12】図12は、各画像配置パターンA〜Dと、画像A1〜A9の2次元配列位置との関係を示す模式図である。
【図13】図13は、画像配置パターンの例を示す模式図である。
【図14】図14は、レンズ歪み補正係数設定画面の一例を示す模式図である。
【図15】図15は、シェーディング補正係数設定画面の一例を示す模式図である。
【図16】図16は、自動位置合わせ結果表示画面の一例を示す模式図である。
【図17】図17は、合成パラメータ選択画面の一例を示す模式図である。
【図18】図18は、手動位置合わせ処理手順を示すフローチャートである。
【図19】図19は、隣接画像ペアの決定処理手順を示すフローチャートである。
【図20】図20は、隣接画像ペアの決定処理によって決定された1次元配列の順番を示す模式図である。
【図21】図21は、隣接画像ペアの決定処理によって決定された1次元配列の順番を示す模式図である。
【図22】図22は、手動位置合わせ画面の一例を示す模式図である。
【図23】図23は、合成方向マークの種類を示す模式図である。
【図24】図24は、特徴点設定画面の一例を示す模式図である。
【符号の説明】
10 パーソナルコンピュータ
11 CPU
12 メモリ
13 ハードディスク
14 ディスクドライブ
Claims (3)
- 合成すべき複数枚の画像を、それらの配置位置関係が実際の相対位置関係と合致するように、モニタ画面上にマトリクス配列状に2次元配置させ、モニタ画面上での各画像の配置位置を示す配置位置情報を利用して、全画像を合成する画像合成装置において、
モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像を、1次元配列後の隣接画像間で重なりがあるように1次元配列する第1手段、および1次元配列された画像の各隣接画像ペア毎に重なり部を抽出し、各隣接画像ペア毎に抽出した重なり部に基づいて、全画像を合成する第2手段を備えており、
第1手段は、モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像から1次元配列の先頭画像として選択された画像を注目画像とし、各画像がモニタ画面上での2次元配置位置関係を保持したまま隙間なく2次元配置されていると仮定した場合において、未だ選択されていない画像のうち注目画像との中心点間距離が最も短い画像を注目画像の次に配列すべき画像として選択し、選択した画像を注目画像として同様な処理を繰り返すことにより、全画像を1次元配列させるものであることを特徴とする画像合成装置。 - 合成すべき複数枚の画像を、それらの配置位置関係が実際の相対位置関係と合致するように、モニタ画面上にマトリクス配列状に2次元配置させ、モニタ画面上での各画像の配置位置を示す配置位置情報を利用して、全画像を合成する画像合成方法において、
モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像を、1次元配列後の隣接画像間で重なりがあるように1次元配列する第1ステップ、および1次元配列された画像の各隣接画像ペア毎に重なり部を抽出し、各隣接画像ペア毎に抽出した重なり部に基づいて、全画像を合成する第2ステップを備えており、
第1ステップは、モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像から1次元配列の先頭画像として選択された画像を注目画像とし、各画像がモニタ画面上での2次元配置位置関係を保持したまま隙間なく2次元配置されていると仮定した場合において、未だ選択されていない画像のうち注目画像との中心点間距離が最も短い画像を注目画像の次に配列すべき画像として選択し、選択した画像を注目画像として同様な処理を繰り返すことにより、全画像を1次元配列させるものであることを特徴とする画像合成方法。 - 合成すべき複数枚の画像を、それらの配置位置関係が実際の相対位置関係と合致するように、モニタ画面上にマトリクス配列状に2次元配置させ、モニタ画面上での各画像の配置位置を示す配置位置情報を利用して、全画像を合成する画像合成処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像を、1次元配列後の隣接画像間で重なりがあるように1次元配列する第1ステップ、および1次元配列された画像の各隣接画像ペア毎に重なり部を抽出し、各隣接画像ペア毎に抽出した重なり部に基づいて、全画像を合成する第2ステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録しており、
第1ステップは、モニタ画面上に2次元配置された複数枚の画像から1次元配列の先頭画像として選択された画像を注目画像とし、各画像がモニタ画面上での2次元配置位置関係を保持したまま隙間なく2次元配置されていると仮定した場合において、未だ選択されていない画像のうち注目画像との中心点間距離が最も短い画像を注目画像の次に配列すべき画像として選択し、選択した画像を注目画像として同様な処理を繰り返すことにより、全画像を1次元配列させるものであることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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