JPH06314338A

JPH06314338A - 領域分割方法

Info

Publication number: JPH06314338A
Application number: JP5105225A
Authority: JP
Inventors: Jun Motoike; 順本池; Akihide Hashizume; 明英橋詰
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1993-05-06
Filing date: 1993-05-06
Publication date: 1994-11-08

Abstract

(57)【要約】【目的】流体中の粒子像を静止画像として捕え、この
画像中から目的とする対象物を抽出するに際し、濃度差
のある粒子像や色調差のある粒子像でも安定に分割する
ことが可能な領域分割方法を提供すること。【構成】光電変換手段により波長別に入力された赤成
分,緑成分,青成分の画像(ｒ画像,ｇ画像,ｂ画像)を用い
て、分析対象を、色調差によって複数の空間的な領域に
分割する領域分割方法において、前記分析対象を、ｇ画
像，ｒ画像平面で、大まかに、背景，青系の色調を呈す
る領域，赤系の色調を呈する領域，その他の色調を呈す
る領域の４領域に分割することを特徴とする領域分割方
法。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、色彩情報を用いた画像
の領域分割方法に関し、特に血液や尿中の粒子像を分割
するのに好適な領域分割方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】尿中の粒子を形態学的に検査するには、
従来、目視で行う方法では、尿試料を遠心分離し、沈渣
物を染色してスライドガラス上に標本を作り、顕微鏡観
察することで行っていた。その際、遠心分離の濃縮の度
合いを常に一定にし、観察する試料の量も一定にするこ
とで、元の尿試料中にどういう沈渣物がどれだけの濃度
で含まれているかを知ることができる。沈渣物の中に
は、血球細胞や細菌などのように大きさが数マイクロメ
−トルの粒子から、円柱等の数百マイクロメートルの粒
子まであり、顕微鏡の倍率を高倍率と低倍率に切り替え
て観察する。従来、この種の領域分割方法としては、例
えば、血球像等においては特開平1-119765号公報に開示
されている技術が知られている。この技術は、画像の濃
度ヒストグラムから求めた閾値を用いて、色彩空間で分
割するというものである。この場合、濃度ヒストグラム
から閾値を求めるのには、例えば、特開昭58-211272号
公報に開示されているように、濃度ヒストグラムをピ
ーク数によって分類し、分類した型に応じて閾値を決定
していた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
の従来方法では、必ずしも適確な領域分割が行えないと
いう問題があった。特に、分割対象が濃度の薄いところ
から濃いところまで広範囲に分布しており、分布のピー
ク形状から求めた閾値では、必ずしも分割処理が安定で
なく、また、分析対象の濃度分布特性が色調によって異
なるために領域分割後の２値化パターンを同一画像処理
で行うと必ずしも適確な領域にならないという問題があ
った。本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その
目的とするところは、従来の技術における上述の如き問
題を解消し、流体中の粒子像を静止画像として捕え、こ
の画像中から目的とする対象物を抽出するに際し、濃度
差のある粒子像や色調差のある粒子像でも安定に分割す
ることが可能な領域分割方法を提供することにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明の上述の目的は、
光電変換手段により波長別に入力された赤成分，緑成
分，青成分の画像(ｒ画像，ｇ画像，ｂ画像)を用いて、
分析対象を、色調差によって複数の空間的な領域に分割
する領域分割方法において、前記分析対象を、ｇ画像，
ｒ画像平面で、大まかに、背景，青系の色調を呈する領
域，赤系の色調を呈する領域，その他の色調を呈する領
域の４領域に分割することを特徴とする領域分割方法に
よって達成される。

【０００５】

【作用】本発明に係る領域分割方法においては、まず、
画像の中で比較的多く存在する背景部分(粒子像でない
明るい部分)を抽出し、背景部分を基準に濃度，色調毎
に閾値を設定し、次いで、この閾値を基に色彩空間で領
域分割を行い、領域に応じたフィルタリング処理を施す
ことを特徴としている。対象画像の色彩空間での分布
は、図１に例示するようになる。ｘ軸をｇ画像の濃度、
ｙ軸をｒ画像の濃度とすれば、背景はＢＧ、青系の対象
物はＢ、赤系の対象物はＲで示されるように分布する。
ここで、ｇ画像，ｒ画像の濃度ヒストグラムは、ｇｒ空
間で、それぞれ、ｘ軸，ｙ軸への射影分布と考えること
ができる。更に、ｇ−ｒ画像，ｇ＋ｒ画像は、ｘ軸，ｙ
軸を４５度回転した、それぞれの軸への射影分布と考え
ることができる。そこで、各々の画像から画像の濃度ヒ
ストグラムを求め、濃度ヒストグラムの最大のピーク値
を持つ濃度値を求める。次いで、この濃度値から基準に
なる背景１を取り出し、基準値を求める。この基準値を
基に、青系の対象物Ｂ，赤系の対象物Ｒを分割する各閾
値を算出する。ここで、対象物が硝子状のような対象物
の場合は、光の散乱の影響で、図２に示す如く、背景Ｂ
Ｇより更に明るい部分Ｃｌと暗い部分Ｃｄに分布する
が、本発明に係る領域分割方法においては、背景ＢＧを
中心に算出しているので上記基準値を安定に得ることが
できる。上で算出した閾値で領域分割を行った後、更
に、画像のフィルタリング処理により、画像の空間的な
パターンの整形処理を施す。このとき、フィルタリング
処理は色調差による特性を利用し、領域分割空間に適応
して処理を施すので、粒子像の領域分割を、正確かつ安
定に行うことができる。

【０００６】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細
に説明する。図３は、本発明を実施するための装置構成
を示す。まず、流体中の粒子はパルスランプによって照
射され、光学的拡大手段によって拡大され、色フィルタ
を介して光電変換装置１０１によりアナログ電気信号に
変換される。光電変換装置１０１の出力は画像入力部１
０２に導かれ、ディジタル信号に変換される。画像入力
部１０２の出力は、画像データバス１０８を経由して画
像メモリ１０３に記憶される。ここでは、画像メモリ１
０３は複数のフレームで構成されおり各色フィルタに対
応する画像と演算画像(ｇ−ｒ画像，ｇ＋ｒ画像)などを
記憶する。また、このとき、ｇ−ｒ画像については、演
算後の値が負数になることを防止するためのオフセット
値を加算し、ｇ＋ｒ画像については、スケールオーバを
防止するための値で除算する。

【０００７】また、一方、画像入力部１０２の出力は、
画像データバス１０８経由して濃度ヒストグラム作成回
路１０６に導かれ、各色フィルタに対応する画像と演算
画像(ｇ−ｒ画像，ｇ＋ｒ画像)の濃度ヒストグラムを作
成する。濃度ヒストグラム作成回路１０６で作成された
濃度ヒストグラムデータは、ＣＰＵバス１０９を経由し
て計算機１１０の入力とする。計算機１１０は閾値を算
出し、ＣＰＵバス１０９を経由して閾値回路１０５に閾
値を設定する。閾値回路１０５は、画像メモリ１０３の
出力を計算機１１０から指示された閾値処理を行った
後、画像メモリ１０４に出力し記憶する。画像メモリ１
０４は、主に処理された後の画像を記憶する。画像メモ
リ１０４に記憶された画像は、画像処理回路１０７に導
かれ、画像の太め処理，細め処理などのフィルタリング
処理を行い、再び、画像メモリ１０４に記憶される。こ
のとき、画像メモリ１０４には、領域分割された画像が
記憶されている。なお、この他にも、画像処理回路１０
７では画像メモリ間の演算機能を有し、２画像間の各画
素毎の論理演算を行うことも可能である。

【０００８】上述の処理の制御，データの転送は、すべ
て計算機１１０がＣＰＵバス１０９を経由して制御す
る。以下、計算機１１０で行う処理手順について、図４
〜図７を用いて説明する。なお、図４は、計算機１１０
の処理手順を示すフローチャート、図５〜図７は、領域
分割方法の手順を示す図である。まず、計算機１１０
は、濃度ヒストグラム作成回路１０６から各画像の濃度
ヒストグラムを入力し、各濃度ヒストグラムで最大ピー
ク値Ｐｍａｘを持つピーク値濃度Ｄｍを求める(ステッ
プＳ１)。次に、図５に示す如く、ステップＳ１で求め
た最大ピーク値Ｐｍａｘを持つピークの半値幅(Ｐｍａ
ｘ／２)に対応する濃度値Ｄｌ，Ｄｈを求める(ステップ
Ｓ２)。

【０００９】次に、ステップＳ２で求めたｒ画像とｇ画
像の濃度ヒストグラムの各濃度値から閾値Ｔ１，Ｔ２，
Ｔ１１，Ｔ１２を、Ｔ１＝Ｄｍ(ｒ)−Ｋ１・{Ｄｍ(ｒ)−Ｄｌ(ｒ)} ・・・・(１) Ｔ２＝Ｄｍ(ｒ)−Ｋ２・{Ｄｍ(ｒ)−Ｄｈ(ｒ)} ・・・・(２) Ｔ１１＝Ｄｍ(ｇ)−Ｋ３・{Ｄｍ(ｇ)−Ｄｌ(ｇ)} ・・・・(３) Ｔ１２＝Ｄｍ(ｇ)−Ｋ４・{Ｄｍ(ｇ)−Ｄｈ(ｇ)} ・・・・(４) 但し、Ｄｍ(ｒ)はｒ画像におけるピーク値濃度、Ｄｌ
(ｒ)，Ｄｈ(ｒ)はｒ画像における半値幅濃度値、Ｄｍ
(ｇ)はｇ画像におけるピーク値濃度、Ｄｌ(ｇ)，Ｄｈ
(ｇ)はｒ画像における半値幅濃度値で求める(ステップ
Ｓ３)。ここで、Ｋ１〜Ｋ４は定数であり、例えば、そ
れぞれ「３」である。

【００１０】次に、ｇ＋ｒ画像における基準値Ｄｓから
閾値Ｔ２１を求める。基準値ＤｓはステップＳ２で求め
た濃度値Ｄｍ，Ｄｌから、Ｄｓ＝Ｄｍ(ｇ＋ｒ)−Ｋ５・{Ｄｍ(ｇ＋ｒ)−Ｄｌ(ｇ＋ｒ)} ・・・・(５) 但し、Ｄｍ(ｇ＋ｒ)はｇ＋ｒ画像におけるピーク値濃
度、Ｄｌ(ｇ＋ｒ)はｒ画像における半値幅濃度値で求め
る。ここで、Ｋ５は定数であり、例えば、「３」である
(ステップＳ４)。次に、閾値Ｔ２１を、Ｔ２１＝Ｋ６・(Ｋ７−Ｄｓ)＋Ｄｓ・・・・(６) で算出する。ここで、Ｋ６は定数であり実験的に求め例
えば、０.８５である。Ｋ７は主に濃度値の最大値であ
り、通常２５５を設定する(ステップＳ５)。

【００１１】次に、ｇ−ｒ画像から閾値Ｔ３１を求め
る。ここで、閾値Ｔ３１はｇ−ｒ画像の濃度ヒストグラ
ムでのピーク値濃度を設定する(ステップＳ６)。また、
背景濃度が一定の場合は、定数を設定することも可能で
ある。次に、閾値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ１１，Ｔ１２，Ｔ２
１，Ｔ３１を閾値回路１０５に設定し、ｒ画像が閾値Ｔ
２以上かつｇ−ｒ画像が閾値Ｔ３１未満かつｇ＋ｒ画像
が閾値Ｔ２１未満であれば、青系Ｂの画像パターンとし
て画像処理回路１０７に記憶し、細め処理，太め処理の
順に処理し、ノイズ除去を行う。画像処理回路１０７で
処理する細め処理，太め処理などのフィルタリング処理
は、画像の収縮・膨張処理(参考文献：田村秀行監修”
コンピュータ画像処理入門”,pp.76-77、総研出版、198
5年刊)を用いる。

【００１２】また、ｇ画像が閾値Ｔ１２以上かつｇ−ｒ
画像が閾値Ｔ３１以上かつｇ＋ｒ像が閾値Ｔ２１未満で
あれば、赤系Ｒの画像パターンとして画像処理回路１０
７に記憶し、まず、太め処理を１回を行い、次に、細め
処理を２回続けて行い、最後に、太め処理１回を行う。
更に、ｒ画像が閾値Ｔ２未満かつｇ画像が閾値Ｔ１２未
満の領域であってｒ画像が閾値Ｔ１未満かｇ画像が閾値
Ｔ１１未満の領域と、ｇ＋ｒ画像が閾値Ｔ２１以上であ
れば、その他の領域Ｃｌ，Ｃｄの画像パターンとして画
像処理回路１０７に記憶し、まず、太め処理を１回を行
い、次に、細め処理を２回続けて行い、最後に太め処理
１回を行う(ステップＳ７)。更に、例えば、図７に示す
如く、濃度的に青系の領域ＢをＢａ，Ｂｂ，Ｂｃ、赤系
の領域ＲをＲａ，Ｒｂに細分割する場合には、ｇ＋ｒ画
像の濃度ヒストグラムから閾値Ｔ２２，Ｔ２３，Ｔ２４
を求める。閾値Ｔ２２，Ｔ２３，Ｔ２４は、式(５)，
(６)を用いて算出できる。このとき、式(６)の係数Ｋ６
は、閾値ごとに実験的に求めるものであり、例えば、そ
れぞれ０.４８，０.７４，０.５８を設定する。

【００１３】また、色調により細分割する場合には、例
えば、図７に示す如く、ｇ−ｒ画像の濃度ヒストグラム
から閾値Ｔ３１，Ｔ３２を用いて分割する。閾値Ｔ３２
は閾値Ｔ３１を基準に、固定値を加算あるいは減算する
ことによって求めることができる。また、背景ＢＧの抽
出法としては、ｒ画像，ｇ画像のみでなく、ｇ−ｒ画
像，ｇ＋ｒ画像も利用して、多角形領域で規定する方
法、また、２次元の楕円空間等で規定する方法など種々
の変形が考えられる。更に、フィルタリングの回数は、
閾値設定法と関係があり、必ずしも上記回数で固定され
るものではない。また、画像中の対象物の濃度が低い場
合には、領域分割の閾値の微妙な値によって対象物が完
全な形で分割されないことがある。例えば、図８に示す
如く、図６の青系領域Ｂで分割された画像パターン２１
０，赤系領域で分割された画像パターン２２０におい
て、青系パターン２１１の中が抜け、赤系パターン２２
１として混入したり、逆に、赤系パターン２２２の一部
が青系パターン２１２として混入することがある。この
ような場合、青系画像パターン２１０と赤系画像パター
ン２２０の論理和処理２４０によって、画像パターン間
の各画素毎の論理和をとった画像パターン２３０を合成
する。

【００１４】これは、それぞれ、空間的に補完されたパ
ターン２３１，２３２となる。これにより、領域分割さ
れた画像パターンの質を高めることができる。また、論
理処理２４０は、論理和処理に限定されることはなく、
対象に応じて設定される。上記各実施例によれば、画像
の中で比較的多く存在する背景部分(粒子像でない明る
い部分)を抽出し、背景部分を基準に濃度，色調毎に閾
値を設定し、次いで、この閾値を基に色彩空間で領域分
割を行い、領域に応じたフィルタリング処理を施すこと
により、粒子自身の濃度が幅広く分布していたり、粒子
間に色調の差があれば、接触していても、各々の領域分
割を正確かつ安定に行うことが可能になるという効果が
得られる。なお、上記実施例は本発明の一例を示したも
のであり、本発明はこれに限定されるべきものではない
ことは言うまでもないことである。

【００１５】

【発明の効果】以上、詳細に説明した如く、本発明によ
れば、粒子像を濃度情報と色調情報から背景濃度を基準
とした、閾値と分割領域毎のフィルタリング処理が設定
できるので、粒子自身の濃度が幅広く分布していたり、
粒子間に色調の差があれば接触していても各構成要素の
領域分割を正確かつ安定に行うことができるという顕著
な効果を奏するものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理を説明する図(その１)である。

【図２】本発明の原理を説明する図(その２)である。

【図３】本発明の一実施例に係る領域分割方法を実行す
るための装置の構成を示す図である。

【図４】実施例における閾値処理を示すフローチャート
である。

【図５】閾値算出基準値を説明する図である。

【図６】領域分割用閾値を説明する図(その１)である。

【図７】領域分割用閾値を説明する図(その２)である。

【図８】領域分割後の画像処理の例を示す模式図であ
る。

【符号の説明】１０１：光電変換器、１０２：画像入力部、１０３，１
０４：画像メモリ、１０５：閾値回路、１０６：濃度ヒ
ストグラム作成回路、１０７：画像処理回路、１０８：
画像データバス、１０９：ＣＰＵバス、１１０：計算
機、２１０：青系領域での画像パターン、２１１，２１
２：赤系領域で抽出された画像パターン、２２０：赤系
領域での画像パターン、２２１，２２２：赤系領域で抽
出された画像パターン、２３０：論理演算処理後の画像
パターン、２３１，２３２：論理演算処理後の合成され
た画像パターン、２４０：論理演算処理。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所 // Ｇ０６Ｆ 15/62 ３９５ 9287−5Ｌ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項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，青成分の画像(ｒ画像，ｇ画像，ｂ画
像)を用いて、分析対象を、色調差によって複数の空間
的な領域に分割する領域分割方法において、前記ｒ画像
の濃度ヒストグラムから背景を分割するための第１，第
２の閾値を、前記ｇ画像の濃度ヒストグラムから背景を
分割するための第３，第４の閾値を求め、また、前記ｇ
画像とｒ画像の差画像(ｇ−ｒ画像)の濃度ヒストグラム
から青系の色調を呈する領域と赤系の色調を呈する領域
を分割するための第５の閾値を求め、ｇ画像とｒ画像の
和画像(ｇ＋ｒ画像)の濃度ヒストグラムからその他の色
調を呈する領域に分割するための第６の閾値を求めて、
前記第１，第２，第３，第４，第５，第６の閾値を用い
て、前記分析対象を、ｇ画像，ｒ画像平面で、大まか
に、背景，青系の色調を呈する領域，赤系の色調を呈す
る領域，その他の色調を呈する領域の４領域に分割し、
することを特徴とする領域分割方法。
【請求項２】前記ｇ画像とｒ画像の差画像(ｇ−ｒ画
像)の各画素の値が負数になることを防止するために、
オフセット値を加算することを特徴とする請求項１記載
の領域分割方法。
【請求項３】前記ｇ画像とｒ画像の和画像(ｇ＋ｒ画
像)の各画素の値が規定数以上になることを防止するた
めの除数を設定し、前記和画像の各画素を該設定値で除
算することを特徴とする請求項１記載の領域分割方法。
【請求項４】前記第１，第２，第３，第４，第５，第
６の閾値を、それぞれ、ｇ画像，ｒ画像，ｇ−ｒ画像，
ｇ＋ｒ画像の濃度ヒストグラムにおいて、濃度ヒストグ
ラムの最大値を持つ濃度値から算出することを特徴とす
る請求項１記載の領域分割方法。
【請求項５】前記閾値の算出基準を、濃度ヒストグラ
ムの最大値と該最大値の半値幅から得られる濃度値とか
ら算出することを特徴とする請求項４記載の領域分割方
法。
【請求項６】前記分割された領域を、更に、色調の違
いで複数領域に細分割するための閾値を、ｇ−ｒ画像か
ら求めることを特徴とする請求項１記載の領域分割方
法。
【請求項７】前記分割された領域を、更に、濃度差の
違いで複数領域に細分割するための閾値を、ｇ＋ｒ画像
の濃度ヒストグラムから求めることを特徴とする請求項
１記載の領域分割方法。
【請求項８】請求項１〜７のいずれかの方法により、
前記分析対象を、ｇ画像，ｒ画像平面で、大まかに、背
景，青系の色調を呈する領域，赤系の色調を呈する領
域，その他の色調を呈する領域の４領域に分割した後、
更に、異なる領域間の画像の論理演算を行うことを特徴
とする領域分割方法。