JP5137481B2 - 画像処理装置、画像処理プログラム、および画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置、画像処理プログラム、および画像処理方法 Download PDFInfo
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G(x)=FSET(x)+N ・・・(2)
ここで、波長方向のサンプル点数をD、バンド数をBとすれば(ここではB=16)、G(x)は、位置xにおける画素値g(x,b)に対応するB行1列の行列である。同様に、T(x)は、t(x,λ)に対応するD行1列の行列、Fは、f(b,λ)に対応するB行D列の行列である。一方、Sは、D行D列の対角行列であり、対角要素がs(λ)に対応している。同様に、Eは、D行D列の対角行列であり、対角要素がe(λ)に対応している。Nは、n(b)に対応するB行1列の行列である。なお、式(2)では、行列を用いて複数のバンドに関する式を集約しているため、バンドを表す変数bが陽に記述されていない。また、波長λに関する積分は行列の積に置き換えられている。
GRGB(x)=FSET**(x) ・・・(19)
ここで行列Sは、RGBカメラ111の分光感度特性に対応している。なお、この分光感度特性は、RGBカメラ111のものを用いるのが簡便であるが、他のRGBカメラのものであっても構わない。対象染色標本画像の全ての画像位置xについての第2の分光透過率データT**(x)が算出されているので、画像位置xについてT**(x)をRGB値に変換する処理を画像全体に渡って反復すれば、撮像したマルチバンド画像と同じ幅と高さを有するRGB画像が得られる。合成された表示用のRGB画像に係るデータは、記憶部140に格納される。
110 画像取得部
120 操作部
130 表示部
140 記憶部
141 標準標本クラス情報
143 画像処理プログラム
150 画像処理部
151 スペクトル推定部
152 色素量推定部
153 クラス分類部
154 分布形状特徴算出部
155 クラス特定部
156 色素量補正部
157 スペクトル算出部
158 RGB画像合成部
160 制御部
161 標本画像取得制御部
163 RGB画像表示制御部
Claims (13)
- 複数種類の色素によって染色された染色標本を撮像した染色標本画像を処理する画像処理装置において、
前記複数種類の色素によって標準的に染色された標準染色標本を撮像した標準標本画像の各画像位置における色素量分布空間の色素量分布に基づいて分類した標準標本クラスの色素量分布を取得する標準データ取得手段と、
前記染色標本画像の各画像位置における色素量を推定する色素量推定手段と、
前記色素量推定手段によって推定された各画像位置における色素量に基づいて、前記染色標本画像での前記各画像位置の色素量分布を算出し、算出した色素量分布に基づいて、前記染色標本画像での前記各画像位置を染色標本クラスに分類するクラス分類手段と、
前記クラス分類手段によって分類された前記染色標本クラスの色素量分布の分布形状特徴と、前記標準標本クラスの色素量分布の分布形状特徴と、の対応関係に基づいて、前記染色標本クラスに属する各画像位置における色素量を補正する色素量補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記色素量補正手段は、前記染色標本クラスを前記標準標本クラスと対応付ける対応関係設定手段を有し、前記対応関係設定手段によって設定された対応付けに従って、前記染色標本クラスの色素量分布の分布形状特徴と、対応する前記標準標本クラスの色素量分布の分布形状特徴とを比較した比較結果をもとに、前記染色標本クラスに属する各画像位置における色素量を補正することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記対応関係設定手段は、前記染色標本クラスの色素量分布の重心位置と、前記標準標本クラスの色素量分布の重心位置それぞれとを比較し、重心位置間の距離が最小となる前記染色標本クラスと前記標準標本クラスとの組み合わせを特定することによって、前記染色標本クラスを前記標準標本クラスと対応付けることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記標準データ記憶手段は、前記標準標本画像の各画像位置を、所定のカテゴリーの数で分類して前記標準標本クラスの色素量分布を記憶し、
前記クラス分類手段は、前記染色標本画像の各画像位置を、前記所定のカテゴリーの数で分類し、
前記対応関係設定手段は、各染色標本クラスの色素量分布の重心位置を、前記染色標本画像の各画像位置の色素量分布の原点からの距離に従って順序付けるとともに、各標準標本クラスの色素量分布の重心位置を、前記標準標本画像の各画像位置の色素量分布の原点からの距離に従って順序付け、各順序付けに従って前記各染色標本クラスを前記各標準標本クラスと対応付けることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記標準データ記憶手段は、前記標準標本画像の各画像位置を、所定のカテゴリーの数で分類して前記標準標本クラスの色素量分布を記憶し、
前記クラス分類手段は、前記染色標本画像の各画像位置を、前記所定のカテゴリーの数で分類し、
前記対応関係設定手段は、各染色標本クラスの色素量分布の重心位置を、該重心位置における所定の色素の色素量に従って順序付けるとともに、各標準標本クラスの色素量分布の重心位置を、該重心位置における前記所定の色素の色素量に従って順序付け、各順序付けに従って前記各染色標本クラスを前記各標準標本クラスと対応付けることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記色素量補正手段は、前記対応関係設定手段によって設定された対応付けに従って、前記染色標本クラスの色素量分布を、対応する前記標準標本クラスの色素量分布の分布形状特徴に基づいて分布形状変換することで、前記染色標本クラスに属する各画像位置における色素量を変換することを特徴とする請求項2〜5のいずれか一つに記載の画像処理装置。
- 前記色素量分布の分布形状特徴は、少なくともその重心位置と分散共分散行列とによって定義されることを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の画像処理装置。
- 前記標準染色標本は、予め定められた複数の主要要素を含み、
前記標準データ記憶手段は、前記標準標本画像の各画像位置を、前記複数の主要要素の数で分類して前記標準標本クラスの色素量分布を記憶し、
前記クラス分類手段は、前記染色標本画像の各画像位置を、前記染色標本に含まれる前記主要要素の数の染色標本クラスに分類することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記色素量補正手段によって補正された色素量に基づいて、表示用画像を生成する表示画像生成手段を備えることを特徴とする請求項1〜8のいずれか一つに記載の画像処理装置。
- 前記色素量補正手段によって補正された色素量をもとに分光特性値を算出する分光特性値算出手段を備え、
前記表示画像生成手段は、前記分光特性値算出手段によって算出された分光特性値から前記表示用画像を生成することを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。 - 前記クラス分類手段によって分類された前記染色標本クラスの色素量分布の分布形状特徴を算出する分布形状特徴算出手段をさらに備えることを特徴とする請求項1〜10に記載の画像処理装置。
- 複数種類の色素によって染色された染色標本を撮像した染色標本画像を処理するコンピュータに、
前記複数種類の色素によって標準的に染色された標準染色標本を撮像した標準標本画像の各画像位置における色素量分布空間の色素量分布に基づいて分類した標準標本クラスの色素量分布を取得する標準データ取得ステップと、
前記染色標本画像の各画像位置における色素量を推定する色素量推定ステップと、
前記色素量推定ステップにおいて推定された各画像位置における色素量に基づいて、前記染色標本画像での前記各画像位置の色素量分布を算出し、算出した色素量分布に基づいて、前記染色標本画像での前記各画像位置を染色標本クラスに分類するクラス分類ステップと、
前記クラス分類ステップにおいて分類された前記染色標本クラスの色素量分布の分布形状特徴と、前記標準標本クラスの色素量分布の分布形状特徴と、の対応関係に基づいて、前記染色標本クラスに属する各画像位置における色素量を補正する色素量補正ステップと、
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 複数種類の色素によって染色された染色標本を撮像した染色標本画像を処理する画像処理方法であって、
前記複数種類の色素によって標準的に染色された標準染色標本を撮像した標準標本画像の各画像位置における色素量分布空間の色素量分布に基づいて分類した標準標本クラスの色素量分布を取得する標準データ取得ステップと、
前記染色標本画像の各画像位置における色素量を推定する色素量推定ステップと、
前記色素量推定ステップにおいて推定された各画像位置における色素量に基づいて、前記染色標本画像での前記各画像位置の色素量分布を算出し、算出した色素量分布に基づいて、前記染色標本画像での前記各画像位置を染色標本クラスに分類するクラス分類ステップと、
前記クラス分類ステップにおいて分類された前記染色標本クラスの色素量分布の分布形状特徴と、前記標準標本クラスの色素量分布の分布形状特徴と、の対応関係に基づいて、前記染色標本クラスに属する各画像位置における色素量を補正する色素量補正ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
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