JPH02267675A - 領域分割方法 - Google Patents
領域分割方法Info
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- JPH02267675A JPH02267675A JP1087905A JP8790589A JPH02267675A JP H02267675 A JPH02267675 A JP H02267675A JP 1087905 A JP1087905 A JP 1087905A JP 8790589 A JP8790589 A JP 8790589A JP H02267675 A JPH02267675 A JP H02267675A
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- blood cells
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- 210000000805 cytoplasm Anatomy 0.000 claims abstract description 30
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 claims abstract description 24
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 4
- 210000004940 nucleus Anatomy 0.000 claims description 15
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 claims description 14
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 claims description 12
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 7
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 abstract description 9
- 239000008280 blood Substances 0.000 abstract description 9
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Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は色彩情報を用いた画像の領域分割方法に係り、
特に血液像を白血球の核、細胞質、赤血球および背景の
領域に分割するのに好適な領域分割方法に関する。
特に血液像を白血球の核、細胞質、赤血球および背景の
領域に分割するのに好適な領域分割方法に関する。
従来のマスク・パターン抽出による血液像の領域分割は
、特開昭５８−８７６５１号公報に記載のように濃度ヒ
ストグラムにより求めたしきい値を用いて色彩空間で分
類していた。この時、赤血球と白血球の分類にはｇ−５
画像の濃度ヒストグラムを用いていた。また、特開昭５
９−１１４６６７号公報においてはｒ−５画像の濃度ヒ
ストグラムを用いていた、このように赤血球と白血球の
分類は一つの差ｖｉ像の濃度ヒストグラムから行うよう
になっていた。
、特開昭５８−８７６５１号公報に記載のように濃度ヒ
ストグラムにより求めたしきい値を用いて色彩空間で分
類していた。この時、赤血球と白血球の分類にはｇ−５
画像の濃度ヒストグラムを用いていた。また、特開昭５
９−１１４６６７号公報においてはｒ−５画像の濃度ヒ
ストグラムを用いていた、このように赤血球と白血球の
分類は一つの差ｖｉ像の濃度ヒストグラムから行うよう
になっていた。
〔発明が解決しようとする７１１３Ｍ）しかしながら、
この方法では色フィルタの透過波長幅が広くなった場合
、必ずしも適確な領域分割が行えないという欠点があっ
た。すなわち、色フィルタの透過波長幅が広くなった場
合、白血球の細胞質Ｃは血球の種類によって濃度的２面
積的に変動が大きく、一つの差画像だけでは細胞質Ｃと
赤血球Ｒの濃度に差がなくなり、必ずしも適確な領域が
抽出できない。
この方法では色フィルタの透過波長幅が広くなった場合
、必ずしも適確な領域分割が行えないという欠点があっ
た。すなわち、色フィルタの透過波長幅が広くなった場
合、白血球の細胞質Ｃは血球の種類によって濃度的２面
積的に変動が大きく、一つの差画像だけでは細胞質Ｃと
赤血球Ｒの濃度に差がなくなり、必ずしも適確な領域が
抽出できない。
本発明の目的は、色フィルタの透過波長幅が広くなった
場合でも、細胞質の１＆動を考慮に入れ、血液像をその
構成要素、白血球の核Ｎ、細胞質Ｃ９赤血球Ｒ９背景Ｂ
の領域に安定に分割する領域分割方法を提供することに
ある。ここで、血球像とは血液標本を光電変換手段を用
いて電気信号とした像を示し、ｒ画像とは赤色フィルタ
を通した血球像１ｇ画像とは緑色フィルタを通した血球
像。
場合でも、細胞質の１＆動を考慮に入れ、血液像をその
構成要素、白血球の核Ｎ、細胞質Ｃ９赤血球Ｒ９背景Ｂ
の領域に安定に分割する領域分割方法を提供することに
ある。ここで、血球像とは血液標本を光電変換手段を用
いて電気信号とした像を示し、ｒ画像とは赤色フィルタ
を通した血球像１ｇ画像とは緑色フィルタを通した血球
像。
５画像とは青色フィルタを通した血球像＊ｇ ５画像
とはｇ画像と５画像の差をとった血球像、ｒ−５画像と
はｒｌｌｉｌｌ像とｂｌｌ！ｉ像の差をとった血球像を
示す。
とはｇ画像と５画像の差をとった血球像、ｒ−５画像と
はｒｌｌｉｌｌ像とｂｌｌ！ｉ像の差をとった血球像を
示す。
上記目的は、まず血液像の中で比較的安定な背景Ｂを分
割し、ついで赤血球Ｒ２白血球の核Ｎ。
割し、ついで赤血球Ｒ２白血球の核Ｎ。
細胞質Ｃが混在する領域を設定し、混在する領域の各画
像の濃度ヒストグラムを求め、しきい値処理によって、
赤血球Ｒ９細胞質Ｃ９核Ｎとを分割することによって達
成される。
像の濃度ヒストグラムを求め、しきい値処理によって、
赤血球Ｒ９細胞質Ｃ９核Ｎとを分割することによって達
成される。
このとき、赤血球Ｒと細胞質Ｃの分割が最大の１１１題
であるが、これはｇ画像とｇ−５画像、 ｒ −５画
像の′ａ度ヒストグラムより得たしきい値による３つの
画像の論理的条件を設定することにより適確な領域分割
が達成される。
であるが、これはｇ画像とｇ−５画像、 ｒ −５画
像の′ａ度ヒストグラムより得たしきい値による３つの
画像の論理的条件を設定することにより適確な領域分割
が達成される。
すなわち、血球像から背景Ｂを分割し、ついで白血球の
核Ｎ、細胞質Ｃおよび赤血球Ｒのｇ−ｂ画像＃度ヒスト
グラムから核Ｎと細胞質Ｃ９細胞質Ｃと赤血球Ｒを分割
する。この時、核Ｎの色調は比較的安定しているが、細
胞質Ｃの色調（ｆｉ橙、淡橙、Ｓ青、淡青）は各々第１
ＩｙＡＣａ＞〜（ｄ）に示すようになる。したがって、
この濃度ヒストグラムから、赤血球Ｒと細胞質Ｃ２細胞
質Ｃと核Ｎを分割するしきい値を設定し、赤１ｌＩＬ球
Ｒと細胞質Ｃの分割は２つの差画像のしきい値を各各設
定し、２つの条件を満足する部分を赤血球の領域とする
。このようにすれば、いずれかの差画像の濃度ヒストグ
ラム上で分離できれば赤［Ｉ′ＩＬ球Ｒと細胞質Ｃは分
割できることになる。
核Ｎ、細胞質Ｃおよび赤血球Ｒのｇ−ｂ画像＃度ヒスト
グラムから核Ｎと細胞質Ｃ９細胞質Ｃと赤血球Ｒを分割
する。この時、核Ｎの色調は比較的安定しているが、細
胞質Ｃの色調（ｆｉ橙、淡橙、Ｓ青、淡青）は各々第１
ＩｙＡＣａ＞〜（ｄ）に示すようになる。したがって、
この濃度ヒストグラムから、赤血球Ｒと細胞質Ｃ２細胞
質Ｃと核Ｎを分割するしきい値を設定し、赤１ｌＩＬ球
Ｒと細胞質Ｃの分割は２つの差画像のしきい値を各各設
定し、２つの条件を満足する部分を赤血球の領域とする
。このようにすれば、いずれかの差画像の濃度ヒストグ
ラム上で分離できれば赤［Ｉ′ＩＬ球Ｒと細胞質Ｃは分
割できることになる。
ここで、細胞質Ｃの色調が淡橙の場合は、細胞質の一部
が欠疼することがあるが、欠落する部分は小さいので画
像の空間的な処理によって回復できる。このように、血
球の細胞質の色調が変化しても−様な処理で分割できる
ので、血球像の領域分割が正確かつ効率的に行える。
が欠疼することがあるが、欠落する部分は小さいので画
像の空間的な処理によって回復できる。このように、血
球の細胞質の色調が変化しても−様な処理で分割できる
ので、血球像の領域分割が正確かつ効率的に行える。
以下２本発明を実施例によって詳細に説明する。
第２図は５本発明を実施するための機能構成をボす、ま
ず、塗抹・染色した標本を色フィルタを介して光重変換
装置（図示せず）により蛮換した濃度信号を画像メモリ
１に記憶する１画像メモリ１は複数フレームで構成され
ており、各色フィルタに対応する画像と演算画像（ｇ−
５画像、 ｒ −５画像）などを記憶する０画像メモ
リ１の出力は最小値検出回路２としきい値回路４に供給
される。
ず、塗抹・染色した標本を色フィルタを介して光重変換
装置（図示せず）により蛮換した濃度信号を画像メモリ
１に記憶する１画像メモリ１は複数フレームで構成され
ており、各色フィルタに対応する画像と演算画像（ｇ−
５画像、 ｒ −５画像）などを記憶する０画像メモ
リ１の出力は最小値検出回路２としきい値回路４に供給
される。
最小値検出回路２は人力画像の最小値を検出し、計算機
５の人力とする。一方、画像メモリ１の出力はしきい値
回路４に人力され、計算機５から相承されたしきい値処
理を行った後、濃度ヒストグラム作成回路３に出力する
。濃度ヒストグラム作成回路３はしきい値処理された画
像データの濃度ヒストグラムを作成し、計算機５の入力
とする。
５の人力とする。一方、画像メモリ１の出力はしきい値
回路４に人力され、計算機５から相承されたしきい値処
理を行った後、濃度ヒストグラム作成回路３に出力する
。濃度ヒストグラム作成回路３はしきい値処理された画
像データの濃度ヒストグラムを作成し、計算機５の入力
とする。
また、画像処理回路６は、人力された画像データから画
像の平均濃度を求め、計算機５の人力としたり、内部の
画像メモリに人力した画像データを一時記憶し、画像の
太め、細め処理などのフィルタリング処理を行い５再び
しきい値回路４に出力する仏）のとき、しきい値回路４
は計算機５からの指示により１画像メモリ１の出力と画
像処理回路６の出力からしきい値処理により領域分割し
た結果を画像メモリ１に出力する。
像の平均濃度を求め、計算機５の人力としたり、内部の
画像メモリに人力した画像データを一時記憶し、画像の
太め、細め処理などのフィルタリング処理を行い５再び
しきい値回路４に出力する仏）のとき、しきい値回路４
は計算機５からの指示により１画像メモリ１の出力と画
像処理回路６の出力からしきい値処理により領域分割し
た結果を画像メモリ１に出力する。
以下、計算機５で行う処理手順について、第３図から第
５図を用いて説明する。なお、第３図は計算機５の処理
手順を示すフローチャート、第４図（ａ）〜（ｄ）は領
域分割方法の手順を示す説明図である。
５図を用いて説明する。なお、第３図は計算機５の処理
手順を示すフローチャート、第４図（ａ）〜（ｄ）は領
域分割方法の手順を示す説明図である。
まず、計算機５は最小値検出回路２により６画像の最小
値ｗｉｎ（ｇ）を得る（ステップ８１）。また。
値ｗｉｎ（ｇ）を得る（ステップ８１）。また。
画像の最小値を得るには濃度ヒストグラムＨｇより直接
最小値を求めることも可能である。
最小値を求めることも可能である。
次に、検出した最低濃度ｍｉｎ（ｇ）とあらかじめ定め
られた６画像の最高濃度ＵＬを用いて、’ｌ’ｇ：（Ｕ
Ｌ−ｗｉｎ（ｇ））・ｗ ＋ｍｉｎ（ｇ）の演算をし
て第４図（ａ）に示す背景Ｂとその他を分けるしきい値
′１゛キを求める（ステップＳ２）、但し、Ｗは定数で
あり１例えば０．１６である。
られた６画像の最高濃度ＵＬを用いて、’ｌ’ｇ：（Ｕ
Ｌ−ｗｉｎ（ｇ））・ｗ ＋ｍｉｎ（ｇ）の演算をし
て第４図（ａ）に示す背景Ｂとその他を分けるしきい値
′１゛キを求める（ステップＳ２）、但し、Ｗは定数で
あり１例えば０．１６である。
次に、計算機５はしきい値゛ｌ″ｇをしきい値回路４に
設定して、６画像が′１゛ｇ１°のｇ−ｂ画像の濃度ヒ
ストグラムＨ覧を濃度ヒストグラム作成回路３より求め
る（ステップ８３）。
設定して、６画像が′１゛ｇ１°のｇ−ｂ画像の濃度ヒ
ストグラムＨ覧を濃度ヒストグラム作成回路３より求め
る（ステップ８３）。
次に、計算機５はしきい値工゛、をしきい値回路４に設
定して、６画像が’ｌ’ を以上のｒ −ｂ画像の濃度
ヒストグラムＨ：ｂを濃度ヒストグラム作成回路３より
求める（ステップ８４）。
定して、６画像が’ｌ’ を以上のｒ −ｂ画像の濃度
ヒストグラムＨ：ｂを濃度ヒストグラム作成回路３より
求める（ステップ８４）。
次に、第４図（ｂ）に示すように、ヒストグラムＨ口す
から赤血球とその他を分けるしきい値’ｌ”ｒｂを求め
る（ステップＳ５）。
から赤血球とその他を分けるしきい値’ｌ”ｒｂを求め
る（ステップＳ５）。
次に、第４図（ｃ）に示すように、ヒストグラムＨ口す
から赤血球とその他を分けるしきい値’ｉ’ｇｂと核Ｎ
を分けるしきい値’ｌ’ｇｂを求める（ステップ８６）
。
から赤血球とその他を分けるしきい値’ｉ’ｇｂと核Ｎ
を分けるしきい値’ｌ’ｇｂを求める（ステップ８６）
。
次に、しきい値’１’ ｇ 、 ’ｌ’ ｔ ｂ 、
’１°ｒｂをしきい値回路４に設定し、６画像が１３以
上かつｇ−ｂ画像が１°「５以上かつ、ｒ −ｂ ｍ像
が′ｌ′１以上を泡体パターン（白血球の細胞質Ｃと核
Ｎのパターン）として画像処理回路６に記憶し、太め、
細め処理を繰り返してノイズ成分の除去を行う（ステッ
プ５７）０例えば、太め、細め処理の回路は、まず太め
処理を１回行った後、細め処理を２回続けて行い、最後
に太め処理を１回行う。
’１°ｒｂをしきい値回路４に設定し、６画像が１３以
上かつｇ−ｂ画像が１°「５以上かつ、ｒ −ｂ ｍ像
が′ｌ′１以上を泡体パターン（白血球の細胞質Ｃと核
Ｎのパターン）として画像処理回路６に記憶し、太め、
細め処理を繰り返してノイズ成分の除去を行う（ステッ
プ５７）０例えば、太め、細め処理の回路は、まず太め
処理を１回行った後、細め処理を２回続けて行い、最後
に太め処理を１回行う。
すなわち、背景Ｂは６画像が′ｌ′ｇ以ドの領域。
核Ｎはｇ−ｂ画像がｒ客す以上の領域、細胞質Ｃは泡体
パターンから核Ｎを除いた領域、赤血球Ｒはｒ−ｂ画像
がＴｒｂ以ドかつｇ−ｂ画像が゛Ｌ’ｔｂ以下かつ６画
像が１°ｇ以上の領域として分割される。
パターンから核Ｎを除いた領域、赤血球Ｒはｒ−ｂ画像
がＴｒｂ以ドかつｇ−ｂ画像が゛Ｌ’ｔｂ以下かつ６画
像が１°ｇ以上の領域として分割される。
ここで、ｌＡ度ヒストグラムからそれぞれのしきい値７
１’ ｇ ｂ ｐ ’Ｌ°ぎｂｅ’Ｌ’ｒｂの求め方に
ついては特開昭５８−２１１２７２号に詳しい、また、
背景Ｂを分けるしきい値′１゛ｇはに画像の濃度ヒスト
グラムＨｇの低濃度側のピークを検出し、そのピークの
半値幅から直接求めることもｑＪ能である。さらに背ｊ
＋１３を分けるしきい値は６画像のほか、ｂ画像からも
同様に求めることも可能である。
１’ ｇ ｂ ｐ ’Ｌ°ぎｂｅ’Ｌ’ｒｂの求め方に
ついては特開昭５８−２１１２７２号に詳しい、また、
背景Ｂを分けるしきい値′１゛ｇはに画像の濃度ヒスト
グラムＨｇの低濃度側のピークを検出し、そのピークの
半値幅から直接求めることもｑＪ能である。さらに背ｊ
＋１３を分けるしきい値は６画像のほか、ｂ画像からも
同様に求めることも可能である。
本発明によれば、血液像の構成要素、白血球の核Ｎ、細
胞質Ｃ９赤血球Ｒ９背景Ｂ、を分けるし直い値がすべて
の血球について一様処理でできるので領域分割処理が単
純化され、各構成要素の領域分割を正確にかつ効率的に
行うことができる。
胞質Ｃ９赤血球Ｒ９背景Ｂ、を分けるし直い値がすべて
の血球について一様処理でできるので領域分割処理が単
純化され、各構成要素の領域分割を正確にかつ効率的に
行うことができる。
第１図（ａ）〜（ｄ）は本発明による血球像の領域分割
の原理を説明するための図、第２図は本発明による領域
分割を行うための機能構成を示すブロック図、第３図は
第２図における計算機５の処理手順を示すフローチャー
ト、第４図（ａ）〜（ｄ）は本発明による実施例の領域
分割方法の手順を示す説明図である。 １・・・画像メモリ、２・・・最小値検出回路、；３・
・・ｆｉ度ヒストグラム作成回路、４・・・しきい値回
路、５・・・計算機、６・・・画像処理回路。 璃 ！ 国 （化） （ｂ） （Ｏン （ｄ） 璃 凹 境 記 り 第 （ａ） 邑
の原理を説明するための図、第２図は本発明による領域
分割を行うための機能構成を示すブロック図、第３図は
第２図における計算機５の処理手順を示すフローチャー
ト、第４図（ａ）〜（ｄ）は本発明による実施例の領域
分割方法の手順を示す説明図である。 １・・・画像メモリ、２・・・最小値検出回路、；３・
・・ｆｉ度ヒストグラム作成回路、４・・・しきい値回
路、５・・・計算機、６・・・画像処理回路。 璃 ！ 国 （化） （ｂ） （Ｏン （ｄ） 璃 凹 境 記 り 第 （ａ） 邑
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、光電変換手段により波長別に入力された赤成分、緑
成分、青成分の血球像（以下各々、ｒ画像、ｇ画像、ｂ
画像と略す。）を用いて、血球を白血球の核、細胞質、
赤血球、背景の領域に分割する領域分割方法において、
上記ｇ画像の濃度ヒストグラムから背景とその他とを分
ける第１のしきい値を求め、上記背景を除いたｇ画像と
ｂ画像の差画像（以下ｇ−ｂ画像と略す）の濃度ヒスト
グラムから白血球の細胞質と赤血球を分ける第２のしき
い値および核と細胞質を分ける第３のしきい値を求め、
上記背景を除いたｒ画像とｂ画像の差画像（以下ｒ−ｂ
画像と略す）の濃度ヒストグラムから白血球の細胞質と
赤血球を分ける第４のしきい値を求め、上記第１、第２
、第３、および第４のしきい値を用いて上記４つの領域
に分割することを特徴とする領域分割方法。 ２、上記ｇ画像が第１のしきい値以上かつｇ−ｂ画像が
上記第２のしきい値以下かつ上記ｒ−ｂ画像が第４のし
きい値以下の領域を赤血球の領域とすることを特徴とす
る特許請求範囲第１項記載の領域分割方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1087905A JPH02267675A (ja) | 1989-04-10 | 1989-04-10 | 領域分割方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1087905A JPH02267675A (ja) | 1989-04-10 | 1989-04-10 | 領域分割方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02267675A true JPH02267675A (ja) | 1990-11-01 |
Family
ID=13927923
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1087905A Pending JPH02267675A (ja) | 1989-04-10 | 1989-04-10 | 領域分割方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH02267675A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AT501944A1 (de) * | 2005-06-15 | 2006-12-15 | Tissuegnostics Gmbh | Verfahren zum segmentieren von leukozyten |
-
1989
- 1989-04-10 JP JP1087905A patent/JPH02267675A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AT501944A1 (de) * | 2005-06-15 | 2006-12-15 | Tissuegnostics Gmbh | Verfahren zum segmentieren von leukozyten |
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