JP6885507B2 - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理技術に関する。

事例に基づく方法を使用することによる顕微鏡粒子位置推定では、顕微鏡画像上の重なり合う粒子の位置が推定される。光源の波長より短い距離の範囲内で重なり合う粒子の位置の観測は、アッべ回折限界のため困難である。事例に基づく方法は、この光学的問題を解決する方法の１つである。

事例に基づく方法では、入力された顕微鏡画像上の粒子位置推定のために情報を提供するために、顕微鏡粒子画像及びそれらの既知の粒子位置を含む辞書（すなわちデータベース）がシステムに含まれる。

顕微鏡画像がシステムに入力される際、画像は重なり合う粒子のクラスタの画像に分割されてもよい。各クラスタは、辞書の中の画像と照合される。各クラスタ上の粒子の位置は、辞書からの最も類似する画像上の、既知の粒子位置を用いて推定される。

特許文献１には、画像の中の２つの粒子の間の距離を推定する技術が開示されている。

国際公開第２０１７／０５６１３０号

辞書が適切な密度（入力画像と同程度の密度）を含むと仮定すると、特許文献１の技術は画像上の粒子位置を推定するために用いることが可能であるが、特許文献１には入力画像における粒子密度の推定は開示されていない。

粒子密度は、入力された顕微鏡画像の全体にわたってさまざまである。粒子位置が推定される前に、入力された顕微鏡画像は、重なり合う粒子のクラスタに分割される。クラスタにおける粒子位置を正しく推定するためには、調査中のそのクラスタと同じ／同程度の粒子密度を含む辞書が必要である。

しかし、すべての粒子密度における辞書を準備することは、計算負荷が高く非実用的である。したがって、すべての粒子密度における辞書が、さまざまな密度を有する入力顕微鏡画像と照合するために利用できるというわけではない。すべての密度で辞書を記憶し処理することも、計算負荷が高い。

本発明の一態様に係る画像処理装置は、粒子のクラスタを含むクラスタ画像を粒子画像から抽出する分割手段と、前記クラスタ画像の粒子密度を推定する推定手段と、前記粒子密度に基づく数を決定し、前記数と等しい密度をそれぞれ有する第１の辞書画像であって、位置が得られている粒子の画像である前記第１の辞書画像から、第２の辞書画像を合成する合成手段と、前記第２の辞書画像を前記部分画像と照合し、前記照合の結果と前記第１の辞書画像の粒子の前記位置とに基づいて、前記クラスタ画像の粒子の位置を決定する照合手段と、前記決定された粒子の位置を出力する出力手段と、を備える。

本発明の一態様に係る画像処理方法は、粒子のクラスタを含むクラスタ画像を粒子画像から抽出し、前記クラスタ画像の粒子密度を推定し、前記粒子密度に基づく数を決定し、前記数と等しい密度をそれぞれ有する第１の辞書画像であって、位置が得られている粒子の画像である前記第１の辞書画像から、第２の辞書画像を合成し、前記第２の辞書画像を前記部分画像と照合し、前記照合の結果と前記第１の辞書画像の粒子の前記位置とに基づいて、前記クラスタ画像の粒子の位置を決定し、前記決定された粒子の位置を出力する。

本発明の一態様に係る記憶媒体は、粒子のクラスタを含むクラスタ画像を粒子画像から抽出する分割処理と、前記クラスタ画像の粒子密度を推定する推定処理と、前記粒子密度に基づく数を決定し、前記数と等しい密度をそれぞれ有する第１の辞書画像であって、位置が得られている粒子の画像である前記第１の辞書画像から、第２の辞書画像を合成する合成処理と、前記第２の辞書画像を前記部分画像と照合し、前記照合の結果と前記第１の辞書画像の粒子の前記位置とに基づいて、前記クラスタ画像の粒子の位置を決定する照合処理と、前記決定された粒子の位置を出力する出力処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを記憶するコンピュータ読み取り可能な。本発明の一態様は、上述の記憶媒体に格納されたプログラムによっても実現される。

本発明の例示的な態様は、画像の粒子位置を推定するために必要なコンピュータ資源を減らすことができる。

図１は、本発明の第１の実施形態及び第２の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の辞書生成段階における動作例を表わすフローチャートである。 図３は、本発明の第１の実施形態及び第２の実施形態に係る画像処理装置の粒子位置推定段階における動作例を表わすフローチャートである。 図４は、本発明の第１の実施形態及び第２の実施形態に係る画像処理装置の推定処理の動作例である。 図５は、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の辞書生成段階における動作の例を表わすフローチャートである。 図６は、本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置の構成例を表わすブロック図である。 図７は、本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置の動作例を表わすフローチャートである。 図８は、本発明の実施形態に係る情報処理装置を実現するために用いることが可能であるコンピュータの、ハードウェア構成の例を表わすブロック図である。

＜第１の実施形態＞
本発明の第１の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成例を示すブロック図である。

画像処理装置１００は、画像受信部１０１、分割部１０２、推定部１０３、合成部１０４、シミュレーション部１０５、辞書記憶部１０６、照合部１０７、及び出力部１０８を含む。

画像受信部１０１は、粒子画像、たとえば粒子の顕微鏡観測画像を受信する。粒子画像の粒子は、他の粒子と重なり合う。より詳しくは、粒子画像の１つの粒子の領域は、粒子画像の他の粒子の領域と重なり合うことがある。粒子間の距離は、光源により放射される光の波長の半分より短いことがある。そのような場合、アッベ回折限界のために、粒子間の距離は、このような光源を使用して得られた顕微鏡観測画像に基づいて決定することはできない。受信した粒子画像は、入力粒子画像とも呼ばれる。

分割部１０２は、受信した粒子画像（例えば顕微鏡観測画像）を、クラスタ画像に分割する。クラスタ画像は、それぞれ、粒子のクラスタの画像である。粒子のクラスタは、粒子のグループであり、その粒子のグループに含まれる粒子の各々は、その粒子のグループに含まれる少なくとも１つの粒子と重なり合う。粒子のクラスタは、１つの粒子であってもよい。クラスタ画像の各々は、粒子のクラスタの領域を１つ含む画像であってよい。粒子のクラスタの領域は、「クラスタ領域」と呼ばれることがある。分割部１０２は、受信した粒子画像のクラスタ領域を、それぞれ異なるクラスタ画像に含まれる、２つ以上のクラスタ領域に分割してもよい。分割部１０２は、受信した粒子画像から１つ以上のクラスタ画像を抽出してよい。クラスタ画像を、部分画像と表記する。クラスタ画像のサイズは、あらかじめ定められたサイズ、例えば顕微鏡により観測される粒子が存在する場における、１ミクロン四方の領域に対応するサイズであってもよい。

推定部１０３は、粒子のクラスタを含むクラスタ画像における粒子の密度である、粒子密度を推定する。粒子の密度は、「粒子密度」とも表記される。特定の粒子密度の画像は、粒子の密度が特定の粒子密度である画像を指す。特定の粒子密度を有する画像も、粒子の密度が特定の粒子密度である画像を指す。クラスタ画像の粒子密度は、クラスタ画像に含まれる粒子の数であってもよい。推定部１０３は、クラスタ画像又はクラスタ画像から抽出した特徴から粒子密度を推定するための機械学習の結果に基づいて、粒子密度を推定してもよい。機械学習の方法は、機械学習のさまざまな既存の方法から選択されてよい。推定された粒子密度は、整数によって表されてよい。推定された粒子密度は、整数によって表されていなくてもよい。推定された粒子密度が整数によって表されていない場合、推定部１０３は、推定された粒子密度を、整数に丸めてよい。本実施形態において、推定される粒子密度は整数である。

任意の正整数は、数１のフィボナッチ表現に示すような、非連続のフィボナッチ数の合計によって表すことができることが知られている。このようなフィボナッチ表現によって任意の正整数を表すためには、最も少ない個数のフィボナッチ数の合計が必要であることも知られている。したがって、正整数に丸められた粒子密度の粒子画像を、他の粒子密度の粒子画像から合成する場合、フィボナッチ数の値により表される密度の粒子画像によって、正整数の密度の粒子画像を合成するために使われる粒子画像の数を減らすことができ、そして、最小化できる。

ここで、ε_ｋは０又は１、ε_ｋε_ｋ＋１＝０であり、
ｎは正整数であり、
Ｌは用いられるフィボナッチ数の数であり、そして
Ｆ_ｋはｋ番目のフィボナッチ数である。

シミュレーション部１０５は、フィボナッチ数の値の粒子密度（１、２、３、５、８、１３…粒子／ミクロン^２）を有する粒子画像を生成する。本実施形態のフィボナッチ数は、フィボナッチ数列の部分数列に含まれる。本実施形態の説明において、例えば、第１のフィボナッチ数は１であり、第２のフィボナッチ数は２であり、第３のフィボナッチ数は３であり、そして第４のフィボナッチ数は５である。シミュレーション部１０５は、あらかじめ定められた粒子密度の粒子画像を生成するあらかじめ定められた方法に従って、粒子画像を生成してもよい。シミュレーション部１０５は、生成される粒子画像において、粒子の位置をランダムに決定してもよい。シミュレーション部１０５は、以下のように粒子の位置を決定してもよい。シミュレーション部１０５は、決定された粒子位置に粒子領域を含む粒子画像を生成してもよい。

シミュレーション部１０５は、フィボナッチ数１に対して、１ミクロン^２の領域に対応する粒子画像であり、中央に配置された１つの粒子を有する粒子画像を生成してよい。粒子の位置は、粒子画像の中央に限られない。

シミュレーション部１０５は、フィボナッチ数２に対して、２つの粒子を有する後述の粒子画像を生成してよい。

シミュレーション部１０５は、水平方向及び垂直方向においてあらかじめ定められている間隔の、粒子の複数の候補位置を決定してもよい。あらかじめ定められている間隔は、粒子画像の粒子の領域の半径よりも小さくてよい。シミュレーション部１０５は、候補位置の中で、２つの粒子のうち第１の粒子の位置を決定してよい。シミュレーション部１０５は、候補位置の中で、２つの粒子のうち第２の粒子の位置を決定してよい。シミュレーション部１０５は、第１の粒子の位置の粒子の領域と、第２の粒子の位置の粒子の領域と、を含む粒子画像を生成してよい。シミュレーション部１０５は、第１の粒子の位置としての候補位置の各々において、第２の粒子の位置としての候補位置の各々における、粒子画像の生成を繰り返してよい。

フィボナッチ数２の粒子画像では、２つの粒子のうちの第１の粒子の位置が固定されていてよい。第１の粒子の位置は、粒子画像の中央であってよい。第１の粒子の位置は、粒子画像の左上であってもよい。第１の粒子の位置は、上述の例に限られない。フィボナッチ数２の各粒子画像において、２つの粒子のうちの第２の粒子の位置は、第１の粒子の位置を通るあらかじめ定められた直線上にあってもよい。シミュレーション部１０５は、粒子画像の第１の粒子からの第２の粒子の距離が、あらかじめ定められている複数の間隔の各々になるように決定してもよい。直線は、粒子画像における水平線でもよい。直線は、水平線に限られない。あらかじめ定められている間隔は、粒子画像の粒子の領域の半径より小さくてよい。シミュレーション部１０５は、第１の粒子の位置にある粒子の領域と、第２の粒子の位置のうちの１つにある粒子の領域と、をそれぞれ含む粒子画像を生成してよい。

シミュレーション部１０５は、フィボナッチ数３に対する、３つの粒子を有する粒子画像を、フィボナッチ数２の粒子画像を用いて生成してよい。シミュレーション部１０５は、フィボナッチ数２の粒子画像から粒子画像を選択してよい。

シミュレーション部１０５は、粒子画像の第３の粒子の位置を、水平方向及び垂直方向においてあらかじめ定められている間隔の、複数の位置のうちの１つに決定してもよい。水平方向においてあらかじめ定められている間隔は、垂直方向においてあらかじめ定められている間隔と異なっていてもよい。シミュレーション部１０５は、決定された位置に粒子の領域が加えられた選択された画像である画像を、フィボナッチ数３の粒子画像として生成してもよい。

シミュレーション部１０５は、水平方向及び垂直方向においてあらかじめ定められている間隔の、粒子の複数の候補位置を決定してもよい。シミュレーション部１０５は、候補位置とフィボナッチ数２の粒子画像とに基づいて、以下のようにフィボナッチ数３の粒子画像を生成してもよい。

シミュレーション部１０５は、フィボナッチ数２の複数の粒子画像から１つの粒子画像を選択し、決定された複数の候補位置から１つの候補位置を選択してよい。シミュレーション部１０５は、選択された粒子画像の、選択された候補位置に、第３の粒子の粒子領域を生成してよい。シミュレーション部１０５は、粒子領域が生成された選択された粒子画像を、フィボナッチ数３の粒子画像として設定し、それにより、フィボナッチ数３の粒子画像を生成してよい。シミュレーション部１０５は、フィボナッチ数２の粒子画像の各々と候補位置の各々とについての粒子画像の生成を繰り返してもよい。

シミュレーション部１０５は、粒子の複数の候補位置と、（ｋ−１）番目のフィボナッチ数（すなわちＦ_ｋ−１）の複数の粒子画像と、に基づいて、ｋ番目のフィボナッチ数（すなわちＦ_ｋ）の粒子画像を生成してよい。シミュレーション部１０５は、（ｋ−１）番目のフィボナッチ数の粒子画像の各々と、候補位置から選択されたＦ_ｋ−Ｆ_ｋ−１個の候補位置の組み合わせの各々と、についての粒子画像の生成を繰り返してもよい。

この場合、シミュレーション部１０５は、定められている複数の候補位置から、Ｆ_ｋ−Ｆ_ｋ−１個の候補位置の組み合わせを選択してよい。シミュレーション部１０５は、ｋ番目のフィボナッチ数の粒子画像から選択された粒子画像の、Ｆ_ｋ−Ｆ_ｋ−１個の候補位置の組み合わせに含まれる位置において、Ｆｋ−Ｆ_ｋ−１個の粒子領域を生成してよい。シミュレーション部１０５は、Ｆ_ｋ−Ｆ_ｋ−１個の粒子領域が生成された粒子画像を、（ｋ−１）番目のフィボナッチ数の粒子画像に設定してもよい。

シミュレーション部１０５は、粒子の密度の辞書画像を生成し、その密度は、あらかじめ定められている数の組み合わせに含まれる数によって表される、ということができる。本実施形態において、あらかじめ定められている数の組み合わせは、１番目からＬ番目までのフィボナッチ数である。粒子画像を生成する方法は、上述の例に限られない。

シミュレーション部１０５は、生成された粒子画像と粒子の位置のデータとを、辞書画像として辞書記憶部１０６に格納する。位置のデータを格納することは、位置を格納すること、と表記されうる。辞書画像における粒子の位置の各々は、辞書画像に割り当てられた座標系（例えば二次元の座標系）における座標によって表される。座標系の原点は、辞書画像に固定される。辞書画像に割り当てられた座標系の原点は、辞書画像の左上の点であってもよい。辞書画像に指定される座標系、及び、その座標系の原点は、上述の例に限られない。

辞書記憶部１０６は、シミュレーション部１０５により生成された辞書画像を記憶し、記憶された辞書画像を合成部１０４に提供する。辞書記憶部１０６は、更に、辞書画像の各々の、粒子の位置のデータを記憶する。辞書画像と、粒子の位置のデータとを含むデータは、辞書データと呼ばれる。辞書データは、辞書画像の粒子密度を含んでもよい。辞書記憶部１０６は、辞書画像の各々の、辞書データを記憶する。

合成部１０４は、推定された粒子密度に基づいて、複数の数を決定する。すなわち、合成部１０４は、推定された粒子密度に基づく整数と同等の複数の数を決定する。合成部１０４は、決定された複数の数によってそれぞれ表される粒子密度の複数の辞書画像から、１つの辞書画像を合成してよい。後述するように、本実施形態において、複数の数はフィボナッチ数である。

より具体的には、合成部１０４は、推定された粒子密度と同等の粒子密度の辞書画像が辞書記憶部１０６に格納されていない場合、推定された粒子密度と同等の粒子密度の辞書画像を合成する。合成部１０４は、合成された辞書画像を照合部１０７に送信する。推定された粒子密度と同等の粒子密度の辞書画像が辞書記憶部１０６に格納されている場合、合成部１０４は、推定された粒子密度と同等の粒子密度の辞書画像を辞書記憶部１０６から読み出してよい。合成部１０４は、読み出された辞書画像を照合部１０７に送信してもよい。合成部１０４の詳細な説明は、以下の通りである。

クラスタ画像の推定された粒子密度がフィボナッチ数のどの１つとも等しくない場合、合成部１０４は、入力粒子画像から抽出されたクラスタ画像の推定された粒子密度と同等の密度の辞書画像を合成するために用いられる辞書画像の、粒子の密度（すなわち決定された密度）を決定する。さらに具体的には、合成部は、例えば貪欲法などの既存の計算方法に従って、クラスタ画像の推定された粒子密度を表す整数と和が等しい複数のフィボナッチ数を、推定された粒子密度である密度を持つ辞書画像を合成するために用いられる辞書画像の粒子密度を表す複数の整数であるように決定する。

以下の説明では、推定された粒子密度と和が等しい密度を、要素密度と表記する。本実施形態の合成部１０４は、推定された密度のための要素密度の値を、フィボナッチ数の中から決定する、と言うことができる。

合成部１０４は、推定された粒子密度の辞書画像を合成するために用いられる粒子画像（すなわち辞書画像）を決定する。さらに具体的には、合成部１０４は、フィボナッチ数と等しい粒子密度の辞書画像の中から、辞書画像を選定してもよい。合成部１０４は、決定されたフィボナッチ数の各々について、辞書画像の選定を繰り返してもよい。

合成部１０４は、決定された粒子密度の決定された粒子画像を、辞書記憶部１０６から読み出す。合成部１０４は、読み出された粒子画像から、推定された粒子密度の粒子画像を、辞書画像として合成する。上述の通り、推定された粒子密度は、クラスタ画像における粒子の密度であると推定された粒子密度である。具体的には、合成部１０４は、辞書画像として、その画像を合成するために用いられる辞書画像に含まれる粒子の全ての領域を含む画像を生成してよい。合成部１０４は、生成された辞書画像のクラスタ数（すなわち粒子のクラスタの数）を決定してもよい。合成部１０４は、合成された辞書画像から、一つ以上の粒子の領域を含む連結領域を、既存の画像処理技術を用いて抽出してもよい。合成部１０４は、合成された辞書画像の合成に使用された辞書画像の粒子位置と、辞書画像の粒子の領域の標準のサイズと、を用いて、連結領域を決定してもよい。合成部１０４は、連結領域の数を、クラスタ数として数えてもよい。合成された辞書画像の、決定されたクラスタ数が１よりも多い場合、合成部１０４は、合成された辞書画像を廃棄してもよい。

合成部１０４は、合成された辞書画像を照合部１０７に送信する。合成された辞書画像は、オンザフライ辞書及びオンザフライ辞書画像とも表記される。

合成部１０４は、辞書画像を合成し、合成された辞書画像を照合部１０７に送信することを、決定された粒子密度の辞書画像のあり得る組み合わせごとに繰り返してもよい。

合成部１０４は、同様粒子密度の辞書画像が辞書記憶部１０６に格納されていない場合、同様粒子密度、すなわち推定された粒子密度と同様の粒子密度、の辞書画像を合成してよい。同様粒子密度の辞書画像が辞書記憶部１０６に格納されている場合、合成部は、辞書記憶部１０６から同様粒子密度の辞書画像を読み出し、読み出された辞書画像を照合部１０７に送信してよい。同様密度とは、推定された粒子密度との差が閾値以内である密度であってよい。推定された粒子密度と、その推定された粒子密度と同様の密度と、の差は、単位面積当たり少数の粒子（例えば、１個、２個又は３個の粒子）であってよい。推定された粒子密度と同様の密度は、上述の例に限られない。推定された粒子密度と同様の密度の範囲は、あらかじめ定義されてもよい。

詳細には、同様粒子密度がフィボナッチ数のどの１つとも等しくない場合、合成部１０４は、同様粒子密度と同じ密度の辞書画像を合成するために用いられる辞書画像の、粒子の密度を決定する。さらに具体的には、合成部１０４は、同様粒子密度と和が等しい複数のフィボナッチ数を、推定された粒子密度である密度を持つ辞書画像を合成するために用いられる辞書画像の、複数の粒子密度であるように決定する。

合成部１０４は、決定された粒子密度の粒子画像を、辞書記憶部１０６から読み出してよい。合成部１０４は、読み出された辞書画像から、同様粒子密度の粒子画像を合成してよい。合成部１０４は、更に、粒子画像の合成を、決定された粒子密度の粒子画像の組み合わせごとに繰り返してもよい。

合成部１０４は、合成された辞書画像を照合部１０７に送信する。その合成された辞書画像も、オンザフライ辞書と表記される。

粒子の推定された粒子密度を表す値がフィボナッチ数のいずれか１つと等しい場合、合成部１０４は、推定された粒子密度の辞書画像を合成しなくてよい。この場合、合成部１０４は、推定された粒子密度の辞書画像を辞書記憶部１０６から読み出し、辞書記憶部１０６から読み出された辞書画像を、合成された辞書画像として照合部１０７に送信してよい。推定された粒子密度と同様の密度を表す値がフィボナッチ数のいずれか１つに等しい場合、合成部１０４は推定された粒子密度の辞書画像を合成しなくてよい。この場合も、合成部１０４は、推定された粒子密度と同様の密度の辞書画像を辞書記憶部１０６から読み出し、辞書記憶部１０６から読み出された辞書画像を、合成された辞書画像として照合部１０７に送信してもよい。合成部１０４が、合成された辞書のクラスタ数を決定するのと同様の方法によって、合成部１０４は、読み出された辞書画像のクラスタ数を決定してよい。読み出された辞書画像の、決定されたクラスタ数が１を超える場合、合成部１０４は、読み出された辞書画像を照合部１０７に送信しなくてよい。

合成部１０４は、辞書画像の粒子位置の要求を受信してもよい。

粒子位置がその要求により要求された辞書画像が、合成された辞書画像である場合、合成部１０４は、合成された辞書画像の合成に使用された辞書画像の粒子位置を用いて、合成された辞書画像の粒子位置を決定する。より具体的には、合成部１０４は、合成された辞書画像の合成に使用された辞書画像の粒子位置を、辞書記憶部１０６から読み出してよい。合成部１０４は、合成された辞書画像の合成に使用された辞書画像の粒子位置のデータを、合成された辞書画像の粒子位置のデータとして統合してよい。合成部１０４は、合成された辞書画像の合成に使用された辞書画像の粒子位置のデータを、合成された辞書画像の粒子位置のデータであるとみなしてよい。

粒子位置が要求により要求された辞書画像が、辞書記憶部１０６に格納されている辞書画像である場合、合成部１０４は、粒子位置が要求により要求された辞書画像の粒子位置のデータを読み出す。

合成部１０４は、要求により要求された粒子位置のデータを照合部１０７に送信してよい。

合成部１０４は、合成された辞書画像の各々について、合成された辞書画像の合成に使用された辞書画像の粒子位置を用いて、合成された辞書画像の粒子位置を決定してよい。

合成部１０４は、推定された粒子密度の辞書画像の粒子位置を辞書記憶部１０６から読み出してよい。

上述のように、合成部１０４は、照合部１０７から辞書画像の粒子位置の要求を受信した場合、辞書画像の粒子位置のデータを送信してよい。合成部１０４は、辞書画像を送信する場合に、粒子位置の要求を受信しなくても、合成された辞書画像の粒子位置のデータを送信してよい。合成部１０４は、辞書画像とともに、辞書画像の粒子位置のデータを送信してよい。合成部１０４は、辞書画像とは別に、辞書画像の粒子位置のデータを送信してもよい。

照合部１０７は、粒子のクラスタの領域を含むクラスタ画像を、分割部１０２から受信する。照合部１０７は、辞書画像を合成部１０４から受信する。受信した辞書画像は、合成された辞書画像を含んでもよい。照合部１０７は、更に、辞書画像の粒子位置のデータを、合成部１０４から受信する。照合部１０７は、クラスタ画像に最も適切にマッチする辞書画像の粒子位置の要求を送信してよく、クラスタ画像に最も適切にマッチする辞書画像の粒子位置のデータを受信してよい。

照合部１０７は、クラスタ画像を、受信した辞書画像の各々と照合する（すなわち、照合を実行する）。照合部１０７は、テンプレートマッチングを用いて、クラスタ画像の合成に使用された辞書画像のいずれかに最も適切にマッチする位置を探して、クラスタ画像と受信した辞書画像の各々との間の相対位置の範囲を探索してもよい。照合部１０７は、クラスタを含むクラスタ画像に最も適切にマッチする辞書画像と、その辞書画像がクラスタ画像に最も適切にマッチする相対位置とを決定する。照合部１０７は、その辞書画像の相対位置とクラスタ画像に最も適切にマッチするその辞書画像の粒子の位置とに基づいて、クラスタ画像のクラスタに含まれる粒子の位置を決定してよい。

上述のように、辞書画像の粒子位置（すなわち粒子の位置）は、辞書画像に割り当てられている座標系の座標によって表される。相対位置は、クラスタ画像に割り当てられている座標系の原点から、クラスタ画像に割り当てられている座標系における点であって、その相対位置において、辞書画像に割り当てられている座標系の原点に対応する点への平行移動により表されてもよい。照合部１０７は、辞書画像がクラスタ画像に最も適切にマッチする相対位置における辞書画像の粒子の位置の、クラスタ画像に割り当てられている座標系における座標を、最初に算出してよい。照合部１０７は、クラスタ画像に割り当てられている座標系における算出された座標から、クラスタ画像に割り当てられている座標系と入力粒子画像に割り当てられている座標系との関係に基づいて、入力粒子画像に割り当てられている座標系における粒子の位置の座標を算出してもよい。

クラスタ画像に割り当てられている座標系と入力粒子画像に割り当てられている座標系との関係は、入力粒子画像に割り当てられている座標系の原点からクラスタ画像に割り当てられている座標系の原点に対応する位置への平行移動により表されてもよい。平行移動は、クラスタ画像に割り当てられている座標系における原点に対応する位置の、入力粒子画像に割り当てられている座標系における座標により表される。照合部１０７は、入力粒子画像においてクラスタ画像が抽出された位置と、クラスタ画像に割り当てられている座標系の原点の、クラスタ画像における位置と、に基づいて、クラスタ画像に割り当てられている座標系の原点に対応する位置の、入力粒子画像に割り当てられている座標系における座標を、平行移動として算出してもよい。

照合部１０７は、複数のクラスタ画像にそれぞれ最も適切にマッチする辞書画像の粒子の位置と、それらのクラスタ画像に対する辞書画像の相対位置と、に基づいて、入力粒子画像の粒子の位置を推定する。

より具体的には、照合部１０７は、クラスタ画像に割り当てられている座標系と入力クラスタ画像に割り当てられている座標系との関係に基づいて、クラスタ画像に割り当てられている座標系における粒子の位置の座標から、入力粒子画像に割り当てられている座標系における粒子の位置の座標を算出する。上述の場合において、照合部１０７は、クラスタ画像に割り当てられている座標系における粒子の位置の座標を表すベクトルに対して、平行移動を示すベクトルを加えてよく、それにより、入力粒子画像に割り当てられている座標系における粒子の位置の座標を算出してよい。

照合部１０７は、最も適切な相対位置を探索する際、辞書画像を回転させてもよい。この場合、照合部１０７は、クラスタを含むクラスタ画像に最も適切にマッチする辞書画像と、辞書画像がクラスタを含むクラスタ画像に最も適切にマッチする、回転及び相対位置と、を決定してよい。

この場合、照合部１０７は、クラスタ画像にそれぞれ最も適切にマッチする辞書画像の粒子の位置と、それらのクラスタ画像に対する辞書画像の、回転及び相対位置と、に基づいて、入力粒子画像における粒子の位置を推定する。さらに具体的には、照合部１０７は、相対位置及び回転に基づいて、辞書画像に割り当てられている座標系における粒子の位置の座標から、クラスタ画像に割り当てられている座標系における粒子の位置の座標を算出してよい。さらに具体的には、照合部１０７は、決定された回転を粒子の位置の座標に適用してよく、次に、決定された相対位置を表わす平行移動を、回転が適用された座標に適用してよい。照合部１０７は、上で述べたのと同じように、クラスタ画像に割り当てられている座標系における粒子の座標から、入力粒子画像に割り当てられている座標系における粒子の座標を算出してよい。

出力部１０８は、入力粒子画像すなわち顕微鏡観測画像の、推定された粒子位置、すなわち、粒子の、推定された位置を出力する。

図２は、本発明の本実施形態に係る画像処理装置１００の、辞書生成段階における動作例を表わすフローチャートである。

次に、本実施形態に係る画像処理装置１００の動作を、図面を参照しながら詳細に説明する。

図２を参照すると、シミュレーション部１０５は、フィボナッチ数の値の密度（例えば１、２、３、５、８、13…粒子／ミクロン^２）の、粒子の辞書画像を生成する（ステップＳ１０１）。シミュレーション部１０５は、第１のフィボナッチ数から第Ｌのフィボナッチ数までの各々の値の密度で、粒子の辞書画像を生成してよい。自然数Ｌは、あらかじめ決定されてよい。

シミュレーション部１０５は、生成された辞書画像と、生成された辞書画像における粒子の位置（すなわち粒子位置）と、を辞書記憶部１０６に格納する（ステップＳ１０２）。シミュレーション部１０５は、生成された辞書画像の各々について、辞書画像をその辞書画像の粒子位置と関連付け、辞書画像と粒子位置とを辞書記憶部１０６に格納してよい。粒子位置は、辞書画像に割り当てられている座標系における座標によって表されている。

図３は、本発明の本実施形態に係る画像処理装置１００の、粒子位置推定段階における動作例を表わすフローチャートである。

図３を参照すると、画像受信部１０１は、粒子画像を受信する（ステップＳ２０１）。粒子画像は、粒子の顕微鏡画像であってよい。２つの粒子の間の距離は、光源の波長より短くてよい。そのような２つの粒子の間の距離は、アッベ回折限界のため決定することができない。

分割部１０２は、粒子のクラスタを含むクラスタ画像を、受信した粒子画像、すなわち上述の入力粒子画像から抽出する（ステップＳ２０２）。

画像処理装置１００は、クラスタ画像に含まれる粒子の位置を推定する（ステップＳ２０３）。上述の通り、粒子の位置は、粒子位置と表記される。ステップＳ２０３の処理については、後に詳しく説明する。

分割部１０２は、複数の粒子画像を、ステップＳ２０２の受信した粒子画像から抽出してよい。この場合、画像処理装置１００は、複数の粒子画像それぞれに対して、ステップＳ２０３の処理を繰り返してよい。

出力部１０８は、推定された粒子位置を出力する（ステップＳ２０４）。出力部１０８は、粒子の推定された位置の座標を表示装置に表示することによって、推定された粒子位置を出力してよい。出力部１０８は、推定された位置の座標を、端末装置などの装置に送信してもよい。出力部１０８は、粒子の推定された位置を示すマークを、受信した粒子画像上に重畳し、マークが重畳された粒子画像を表示装置に表示してもよい。出力部１０８は、マークが重畳された粒子画像を、端末装置などの装置に送信してもよい。

図４は、本発明の本実施形態に係る画像処理装置１００のステップＳ２０３の推定処理の動作例である。

図４を参照すると、推定部１０３は、クラスタ画像における粒子の密度を推定する（ステップＳ２１１）。

推定された粒子密度の辞書画像が辞書記憶部１０６の中に存在しない場合（ステップＳ２１２のＮＯ）、合成部１０４は、辞書記憶部１０６に格納されている辞書画像を用いて、推定された粒子密度の辞書画像（すなわち、オンザフライ辞書画像）を生成する（ステップＳ２１３）。ステップＳ２１３において、合成部１０４は、推定された粒子密度に合計が等しいフィボナッチ数を決定し、決定されたフィボナッチ数の各々が密度である辞書画像から、推定された粒子密度の辞書画像を合成する。合成部１０４は、生成された辞書画像（すなわち、オンザフライ辞書画像）を照合部１０７に送信する。

推定された粒子密度の辞書画像が辞書記憶部１０６に存在する場合（ステップＳ２１２のＹＥＳ）、合成部１０４は、推定された粒子密度の辞書画像を辞書記憶部１０６から読み出し、辞書記憶部１０６から読み出された辞書画像を照合部１０７に送信してよい。そして、画像処理装置１００は、ステップＳ２１４の処理を実行する。

照合部１０７は、クラスタ画像を、合成部１０４から受信した辞書画像と照合する（ステップＳ２１４）。すなわち、照合部１０７は、テンプレートマッチングを用いて、最も適切にクラスタ画像と最も適切にマッチする辞書画像を探して、辞書画像を探索し、最も適切にクラスタ画像に最も適切にマッチする辞書画像と、その辞書画像がクラスタ画像に最も適切にマッチする相対位置と、を決定する。照合部１０７は、更に、辞書画像がクラスタ画像に最も適切にマッチする回転を決定してもよい。決定された辞書画像と相対位置とを、「照合結果」と表記する。決定された辞書画像、相対位置及び回転が、「照合結果」と表記されてもよい。

照合部１０７は、クラスタ画像に最も適切にマッチすると決定された辞書画像と、決定された相対位置及び辞書画像の粒子位置と、に基づいて、粒子位置を推定する（ステップＳ２１５）。すなわち、照合部１０７は、照合結果と、クラスタ画像に最も適切にマッチすると決定された辞書画像の粒子位置と、に基づいて、クラスタ画像の粒子位置を決定する。照合部１０７は、決定された回転に更に基づいて、粒子位置を決定してもよい。

本実施形態の画像処理装置１００は、辞書画像と粒子位置とを含む辞書データのために必要なコンピュータ資源を減らすことができる。その理由は、合成部が、粒子位置が得られている第１の辞書画像から、推定された粒子密度のオンザフライ辞書画像を合成するからである。したがって、あり得るすべての粒子密度の辞書データが、あらかじめ生成され記憶されている必要はない。そのため、辞書データを記憶するために必要な記憶領域が減少する。

本実施形態の画像処理装置１００は、辞書画像と粒子位置とを含む辞書データのために必要なコンピュータ資源を更に減らすことができる。その理由は、合成部１０４が、推定された粒子密度に基づく整数に和が等しいフィボナッチ数を決定するからである。どのような整数も、フィボナッチ数により表すことができること、そして、和が整数を表すフィボナッチ数の個数が、例えば２の冪のような他の数列に含まれる数の和と比較して少ないことが知られている。したがって、決定された数に対応する密度の辞書画像の組合せの数を減らすことができ、合成される辞書画像の数を減らすことができる。そのため、辞書画像を合成するために必要なコンピュータ資源を減らすことができる。

＜第２の実施形態＞
本発明の第２の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置１００の構成例を示すブロック図である。本実施形態の画像処理装置１００の構成は、以下の差異を除いて第１の実施形態の画像処理装置１００の構成と同じである。本実施形態の要素は、以下の、異なる動作を除いて、第１の実施形態の、同じ名称及び記号が割り当てられている要素と同様に作動する。

まとめると、シミュレーション部１０５及び合成部１０４は、フィボナッチ数の代わりに２の冪を用いる。上述のあらかじめ定められた数の組み合わせは、本実施形態においては２の羃の組み合わせである。本実施形態のシミュレーション部１０５は、他の点においては第１の実施形態のシミュレーション部１０５と同じである。本実施形態の合成部１０４は、他の点においては第１の実施形態の合成部１０４と同じである。

シミュレーション部１０５は、２の冪の値の密度（すなわち、２^０、２^１、２^２、…及び２^Ｌ粒子／ミクロン^２）の、粒子の辞書画像を生成する。シミュレーション部１０５は、ある密度の辞書画像を、第１の実施形態のシミュレーション部１０５が、その密度の辞書画像を生成するのと同様に、生成する。

数２において表されるように、任意の正整数は、２の羃の線形結合として記述できる。したがって、正整数に丸められた任意の粒子密度は、２の羃の線形結合によって表すことができる。したがって、任意の粒子密度のクラスタ画像は、粒子密度が２の羃の値である辞書画像から合成できる。

ここで、ε_ｋは０又は１であり、
ｋは０以上でＬ以下の整数であり、
Ｌは、用いられる２の羃の最も大きい指数であり、そして
ｎは任意の正整数である。

推定された粒子密度が２の冪のどの１つとも等しくない場合、合成部１０４は、既存の方法に従って、クラスタ画像の推定された粒子密度と和が等しい、複数の２の冪を決定する。推定された粒子密度を示す整数を表わすバイナリコードは、推定された粒子密度と和が等しい複数の２の羃を表す。本実施形態の合成部１０４は、推定された密度のための要素密度の値を、２の羃の中から決定する、と記述することができる。

合成部１０４は、決定された要素密度である粒子密度を持つ辞書画像を用いて、第１の実施形態の合成部１０４と同様に、辞書画像（すなわちオンザフライ辞書画像）を合成する。合成部１０４は、合成された辞書画像を照合部１０７に送信する。

推定された粒子密度が２の羃のいずれか１つと等しい場合、合成部１０４は、推定された粒子密度の辞書画像を辞書記憶部１０６から読み出し、辞書記憶部１０６から読み出された辞書画像を照合部１０７に送信する。

合成部１０４は、クラスタ画像の推定された粒子密度と同様の粒子密度を持つ辞書画像を合成してよい。すなわち、合成部１０４は、上述の同様粒子密度の辞書画像を合成してよい。この場合、同様粒子密度が２の羃のどの１つとも等しくない場合、合成部１０４は、同様粒子密度と和が等しい複数の２の羃を決定する。合成部１０４は、決定された粒子密度すなわち要素密度の辞書画像から、同様密度の辞書画像を合成してもよい。

同様粒子密度が２の羃のいずれか１つと等しい場合、合成部１０４は、同様粒子密度の辞書画像を辞書記憶部１０６から読み出し、辞書記憶部１０６から読み出された辞書画像を、照合部１０７に送信する。

本実施形態に係る画像処理装置１００の動作を、図面を参照しながら詳細に説明する。

図５は、本実施形態に係る画像処理装置１００の、辞書生成段階における動作の例を表わすフローチャートである。

シミュレーション部１０５は、２の羃の密度の粒子の辞書画像を生成する（ステップＳ３０１）。シミュレーション部１０５は、２の０乗から２のＬ乗までの２の羃の密度（すなわち２^０、２^１、２^２、…、２^Ｌ粒子／ミクロン２）ごとに、辞書画像を生成する。

シミュレーション部１０５は、生成された辞書画像を辞書記憶部１０６に格納する（ステップＳ１０２）。シミュレーション部１０５は、辞書画像とその辞書画像の粒子の位置とを含む上述の辞書データを、辞書記憶部１０６に格納してもよい。

図３は、本発明の本実施形態に係る画像処理装置１００の、粒子位置推定段階における動作例を表わすフローチャートである。

粒子位置推定段階において、本実施形態の画像処理装置１００は、ステップＳ２０３の処理以外において、画像処理装置と同様に動作する。ステップＳ２０３において、本実施形態の画像処理装置１００は、フィボナッチ数の代わりに２の羃を用いる。

図４は、本発明の本実施形態に係る画像処理装置１００のステップＳ２０３の推定処理の動作例である。

本実施形態の画像処理装置１００は、ステップＳ２１１、ステップＳ２１２、ステップＳ２１４及びステップＳ２１５において、第１の実施形態の画像処理装置１００と同様に動作する。

ステップＳ２１３において、合成部１０４は、推定された粒子密度の辞書画像（すなわちオンザフライ辞書画像）を合成する。より具体的には、合成部１０４は、推定された粒子密度と合計が等しい複数の２の羃を決定し、それぞれ決定された複数の２の冪である密度の辞書画像から、推定された粒子密度の辞書画像を合成する。

本実施形態の画像処理装置１００は、辞書画像と粒子位置とを含む辞書データのために必要なコンピュータ資源を減らすことができる。その理由は、合成部１０４が、粒子位置が得られている第１の辞書画像から、推定された粒子密度のオンザフライ辞書画像を合成するからである。したがって、あり得るすべての粒子密度の辞書データが、あらかじめ生成され格納されている必要はない。したがって、辞書データを格納するために必要な記憶領域は減少する。

＜第３の実施形態＞
本開示の第３の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。

図６は、本実施形態に係る画像処理装置の構成例を表わすブロック図である。

本実施形態の画像処理装置２００は、分割部１０２、推定部１０３、合成部１０４、照合部１０７及び出力部１０８を含む。

分割部１０２は、粒子のクラスタを含むクラスタ画像を粒子画像から抽出する。粒子画像は、粒子の顕微鏡画像であってもよい。

推定部１０３は、クラスタ画像の粒子密度（すなわち粒子の密度）を推定する。

合成部１０４は、推定された粒子密度に基づいて数を決定する。すなわち、合成部１０４は、推定された粒子密度に基づく整数と同等の数を決定する。より具体的には、合成部１０４は、推定された粒子密度が丸められた整数と和が等しい、フィボナッチ数を決定してよい。合成部１０４は、その整数と、決定されたフィボナッチ数の和との差が、あらかじめ定められた閾値内であるように、フィボナッチ数を決定してよい。合成部１０４は、推定された粒子密度が丸められた整数と和が等しい、２の羃を決定してもよい。合成部１０４は、その整数と、決定された２の冪の和との差が、あらかじめ定められた閾値内であるように、２の冪を決定してもよい。

合成部１０４は、決定された数とそれぞれ等しい密度を有する第１の辞書画像から、第２の辞書画像を合成する。第１の辞書画像は、密度が得られている粒子の画像である。第１の辞書画像の粒子の位置も、あらかじめ得られている。第１の辞書画像は、第１又は第２の実施形態の辞書記憶部１０６に記憶される辞書画像に対応していてよい。第１の辞書画像は、粒子の顕微鏡画像から抽出されてもよい。この場合、第１の辞書画像の粒子の位置は、あらかじめ手で決定されていてよい。第２の画像は、第１又は第２の実施形態の合成された辞書画像に対応する。

照合部１０７は、クラスタ画像を第２の辞書画像と照合する（すなわち、照合を実行する）。照合部１０７は、照合結果と、第２の辞書画像の合成に使用された第１の辞書画像の粒子の位置と、に基づいて、クラスタ画像の粒子の位置を決定する。

出力部１０８は、決定された粒子の位置（すなわち粒子位置）を出力する。出力部１０８は、決定された粒子位置をテキスト形式で出力してもよい。出力部１０８は、粒子位置をそれぞれ示すマークが重畳されたクラスタ画像である出力画像を生成してよく、その出力画像を出力してよい。出力部１０８は、粒子位置をそれぞれ示すマークが重畳された粒子画像である出力画像を生成してよく、その出力画像を出力してよい。

図７は、本実施形態に係る画像処理装置２００の動作例を表わすフローチャートである。

図７を参照すると、分割部１０２は、粒子画像からクラスタ画像を抽出する（ステップＳ３０１）。推定部１０３は、クラスタ画像の粒子の密度を推定する（ステップＳ３０２）。合成部１０４は、推定された粒子密度に基づいて数を決定する（ステップＳ３０３）。合成部１０４は、それぞれ決定された数である密度の第１の辞書画像から、推定された粒子密度の第２の辞書画像を合成する（ステップＳ３０４）。照合部１０７は、クラスタ画像を第２の辞書画像と照合する（ステップＳ３０５）。照合部１０７は、照合結果と、第２の辞書画像の合成に使用された第１の辞書画像の位置と、に基づいて、クラスタ画像の粒子位置を推定する（ステップＳ３０６）。出力部１０８は、推定された粒子位置を出力する（ステップＳ３０７）。

本実施形態の画像処理装置２００は、辞書画像と粒子位置とを含む辞書データのために必要なコンピュータ資源を減らすことができる。その理由は、合成部が、粒子位置が得られている第１の辞書画像から、推定された粒子密度の第２の辞書画像を合成するからである。したがって、あり得るすべての粒子密度の辞書データが、あらかじめ生成され格納されている必要はない。したがって、辞書データを格納するために必要な記憶領域は減少する。

＜その他の実施形態＞
第１及び第２の実施形態の各情報処理装置１００、及び第３の実施形態の情報処理装置２００は、専用ハードウェア、メモリ及びメモリにロードされたプログラムを実行するプロセッサを含むコンピュータ、又は、専用ハードウェア並びにメモリ及びメモリにロードされたプログラムを実行するプロセッサを含むコンピュータの組合せを用いて実現できる。

図８は、本発明の実施形態に係る情報処理装置を実現するために用いることが可能であるコンピュータ１００００のハードウェア構成の例を表わすブロック図である。図８に示すように、コンピュータ１００００は、プロセッサ１０００１、メモリ１０００２、記憶装置１０００３及びＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インタフェース１０００４を含む。コンピュータ１００００は、記憶媒体１０００５にアクセスできる。メモリ１０００２及び記憶装置１０００３の各々は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスク装置などの記憶装置であってもよい。記憶媒体１０００５は、ＲＡＭやハードディスク装置等のような記憶装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）又は可搬記憶媒体であってもよい。記憶装置１０００３が、記憶媒体１０００５として動作してもよい。プロセッサ１０００１は、メモリ１０００２及び記憶装置１０００３からデータ及びプログラムを読み出すことができ、メモリ１０００２及び記憶装置１０００３にデータ及びプログラムを書き込むことができる。プロセッサ１０００１は、Ｉ／Ｏインタフェース１０００４を通じて端末装置（例示されない）などと通信できる。プロセッサ１０００１は、記憶媒体１０００５にアクセスすることができる。記憶媒体１０００５は、コンピュータ１００００を情報処理装置１００及び情報処理装置２００のうちの１つとして動作させるプログラムを記憶する。

プロセッサ１０００１は、記憶媒体１０００５に格納され、コンピュータ１００００を情報処理装置１００及び情報処理装置２００のうちの１つとして動作させるプログラムを、メモリ１０００２へロードする。コンピュータ１００００は、メモリ１０００２にロードされたプログラムを実行するプロセッサ１０００１によって、情報処理装置１００のうちの１つとして動作する。

画像受信部１０１、分割部１０２、推定部１０３、合成部１０４、シミュレーション部１０５、照合部１０７及び出力部１０８は、メモリ１０００２及びメモリ１０００２にロードされたプログラムを実行するプロセッサ１０００１を含むコンピュータ１００００を用いて実現できる。

辞書記憶部１０６は、記憶装置１０００３を用いて実現できる。

画像受信部１０１、分割部１０２、推定部１０３、合成部１０４、シミュレーション部１０５、辞書記憶部１０６、照合部１０７及び出力部１０８は、例えば１つ以上の専用の回路などの専用ハードウェアを用いて実現できる。

上記に開示された実施形態の全部又は一部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

＜付記＞
＜付記１＞
粒子のクラスタを含むクラスタ画像を粒子画像から抽出する分割手段と、
前記クラスタ画像の粒子密度を推定する推定手段と、
前記粒子密度に基づく数を決定し、前記数と等しい密度をそれぞれ有する第１の辞書画像であって、位置が得られている粒子の画像である前記第１の辞書画像から、第２の辞書画像を合成する合成手段と、
前記第２の辞書画像を前記部分画像と照合し、前記照合の結果と前記第１の辞書画像の粒子の前記位置とに基づいて、前記クラスタ画像の粒子の位置を決定する照合手段と、
前記決定された粒子の位置を出力する出力手段と、
を備える画像処理装置。
＜付記２＞
前記合成手段は、前記数の和と推定された前記粒子密度を表す整数との差が閾値以内となるように、あらかじめ定められた数の組み合わせの中から前記数を決定する、
付記１に記載の画像処理装置。
＜付記３＞
あらかじめ定められた前記組み合わせに含まれる数によって表される密度の粒子の辞書画像を生成するシミュレーション手段
をさらに備える、付記１又は２に記載の画像処理装置。
＜付記４＞
あらかじめ定められた前記組み合わせは、フィボナッチ数の組み合わせである、
付記１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
＜付記５＞
あらかじめ定められた前記組み合わせは、２の羃の組み合わせである、
付記１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
＜付記６＞
粒子のクラスタを含むクラスタ画像を粒子画像から抽出し、
前記クラスタ画像の粒子密度を推定し、
前記粒子密度に基づく数を決定し、前記数と等しい密度をそれぞれ有する第１の辞書画像であって、位置が得られている粒子の画像である前記第１の辞書画像から、第２の辞書画像を合成し、
前記第２の辞書画像を前記部分画像と照合し、前記照合の結果と前記第１の辞書画像の粒子の前記位置とに基づいて、前記クラスタ画像の粒子の位置を決定し、
前記決定された粒子の位置を出力する、
画像処理方法。
＜付記７＞
前記数の和と推定された前記粒子密度を表す整数との差が閾値以内となるように、あらかじめ定められた数の組み合わせの中から前記数を決定する、
付記１に記載の画像処理方法。
＜付記８＞
あらかじめ定められた前記組み合わせに含まれる数によって表される密度の粒子の辞書画像を生成する
付記１又は２に記載の画像処理方法。
＜付記９＞
あらかじめ定められた前記組み合わせは、フィボナッチ数の組み合わせである、
付記１から３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
＜付記１０＞
あらかじめ定められた前記組み合わせは、２の羃の組み合わせである、
付記１から３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
＜付記１１＞
粒子のクラスタを含むクラスタ画像を粒子画像から抽出する分割処理と、
前記クラスタ画像の粒子密度を推定する推定処理と、
前記粒子密度に基づく数を決定し、前記数と等しい密度をそれぞれ有する第１の辞書画像であって、位置が得られている粒子の画像である前記第１の辞書画像から、第２の辞書画像を合成する合成処理と、
前記第２の辞書画像を前記部分画像と照合し、前記照合の結果と前記第１の辞書画像の粒子の前記位置とに基づいて、前記クラスタ画像の粒子の位置を決定する照合処理と、
前記決定された粒子の位置を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記憶するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
＜付記１２＞
前記合成処理は、前記数の和と推定された前記粒子密度を表す整数との差が閾値以内となるように、あらかじめ定められた数の組み合わせの中から前記数を決定する、
付記１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
＜付記１３＞
あらかじめ定められた前記組み合わせに含まれる数によって表される密度の粒子の辞書画像を生成するシミュレーション処理
をコンピュータにさらに実行させる、付記１１又は１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
＜付記１４＞
あらかじめ定められた前記組み合わせは、フィボナッチ数の組み合わせである、
付記１１から１３のいずれか１項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
＜付記１５＞
あらかじめ定められた前記組み合わせは、２の羃の組み合わせである、
付記１１から１３のいずれか１項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

本発明は、その実施形態を参照して特に示され記載されたが、本発明はこれらの実施形態に限定されない。願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる

本発明は、事例に基づく方法を用いる顕微鏡粒子位置評価におけるオンザフライ辞書の生成に適用できる。

顕微鏡粒子位置評価のための事例に基づく方法において、入力された顕微鏡画像において粒子位置評価のための情報を提供するため、顕微鏡粒子画像と既知の粒子位置とを含む辞書がシステムに含まれる。

粒子密度は、入力された顕微鏡画像全体で均一ではないので、対応する粒子密度を有する辞書が必要である。異なる粒子密度を有するオンザフライ辞書の生成は、調査中の領域の粒子密度に従った、異なる辞書をもたらしうる。調査中の領域と同じ／同様の粒子密度を有する辞書が用いられるので、入力された顕微鏡画像上の粒子位置をより正確に推定できる。

１００ 画像処理装置
１０１ 画像受信部
１０２ 分割部
１０３ 推定部
１０４ 合成部
１０５ シミュレーション部
１０６ 辞書記憶部
１０７ 照合部
１０８ 出力部
２００ 画像処理装置

Claims (10)

1. 粒子のクラスタを含むクラスタ画像を粒子画像から抽出する分割手段と、
   前記クラスタ画像の粒子密度を推定する推定手段と、
   前記粒子密度に基づく数を決定し、前記数と等しい粒子密度をそれぞれ有する第１の辞書画像であって、位置が得られている粒子の画像である前記第１の辞書画像から、第２の辞書画像を合成する合成手段と、
   前記第２の辞書画像を前記クラスタ画像と照合し、前記照合の結果と前記第１の辞書画像の粒子の前記位置とに基づいて、前記クラスタ画像の粒子の位置を決定する照合手段と、
   前記決定された粒子の位置を出力する出力手段と、
   を備える画像処理装置。
2. 前記合成手段は、前記数の和と推定された前記粒子密度を表す整数との差が閾値以内となるように、あらかじめ定められた数の組み合わせの中から前記数を決定する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. あらかじめ定められた前記組み合わせに含まれる数によって表される粒子密度の粒子の辞書画像を生成するシミュレーション手段
   をさらに備える、請求項２に記載の画像処理装置。
4. あらかじめ定められた前記組み合わせは、フィボナッチ数の組み合わせである、
   請求項２または３に記載の画像処理装置。
5. あらかじめ定められた前記組み合わせは、２の羃の組み合わせである、
   請求項２または３に記載の画像処理装置。
6. 粒子のクラスタを含むクラスタ画像を粒子画像から抽出し、
   前記クラスタ画像の粒子密度を推定し、
   前記粒子密度に基づく数を決定し、前記数と等しい粒子密度をそれぞれ有する第１の辞書画像であって、位置が得られている粒子の画像である前記第１の辞書画像から、第２の辞書画像を合成し、
   前記第２の辞書画像を前記クラスタ画像と照合し、前記照合の結果と前記第１の辞書画像の粒子の前記位置とに基づいて、前記クラスタ画像の粒子の位置を決定し、
   前記決定された粒子の位置を出力する、
   画像処理方法。
7. 前記数の和と推定された前記粒子密度を表す整数との差が閾値以内となるように、あらかじめ定められた数の組み合わせの中から前記数を決定する、
   請求項６に記載の画像処理方法。
8. あらかじめ定められた前記組み合わせに含まれる数によって表される粒子密度の粒子の辞書画像を生成する
   請求項７に記載の画像処理方法。
9. あらかじめ定められた前記組み合わせは、フィボナッチ数の組み合わせである、
   請求項７又は８に記載の画像処理方法。
10. 粒子のクラスタを含むクラスタ画像を粒子画像から抽出する分割処理と、
    前記クラスタ画像の粒子密度を推定する推定処理と、
    前記粒子密度に基づく数を決定し、前記数と等しい粒子密度をそれぞれ有する第１の辞書画像であって、位置が得られている粒子の画像である前記第１の辞書画像から、第２の辞書画像を合成する合成処理と、
    前記第２の辞書画像を前記クラスタ画像と照合し、前記照合の結果と前記第１の辞書画像の粒子の前記位置とに基づいて、前記クラスタ画像の粒子の位置を決定する照合処理と、
    前記決定された粒子の位置を出力する出力処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラム。

Images