JPH0696192A - 核抽出方法 - Google Patents
核抽出方法Info
- Publication number
- JPH0696192A JPH0696192A JP4269374A JP26937492A JPH0696192A JP H0696192 A JPH0696192 A JP H0696192A JP 4269374 A JP4269374 A JP 4269374A JP 26937492 A JP26937492 A JP 26937492A JP H0696192 A JPH0696192 A JP H0696192A
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- Japan
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- nucleus
- value
- circle
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 多数のノイズが含まれている細胞画像に対し
ても、そこに存在する核を正確に短時間にて自動抽出す
る。 【構成】 細胞画像について１画素ずつ、ある閾値より
大きい濃度値を有する画素を検索する。検索した画素の
座標とこれと近傍の複数の座標とを中心にして半径が等
しい複数個の円を設定し、円内に含まれて前記閾値より
大きい濃度値を有する画素の数を各円毎に計数する。こ
れらの計数値の最大値が所定値より大きい場合に、最大
値となる円内に含まれ前記閾値より大きい濃度値を有す
る画素は核を構成する画素であると認識してこれらの画
素を抽出する。
ても、そこに存在する核を正確に短時間にて自動抽出す
る。 【構成】 細胞画像について１画素ずつ、ある閾値より
大きい濃度値を有する画素を検索する。検索した画素の
座標とこれと近傍の複数の座標とを中心にして半径が等
しい複数個の円を設定し、円内に含まれて前記閾値より
大きい濃度値を有する画素の数を各円毎に計数する。こ
れらの計数値の最大値が所定値より大きい場合に、最大
値となる円内に含まれ前記閾値より大きい濃度値を有す
る画素は核を構成する画素であると認識してこれらの画
素を抽出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば、病理診断時の
資料となる核の特徴量を提供する際に利用され、染色さ
れた標本細胞の階調画像からノイズを除去して核の領域
のみを自動抽出する核抽出方法に関するものである。
資料となる核の特徴量を提供する際に利用され、染色さ
れた標本細胞の階調画像からノイズを除去して核の領域
のみを自動抽出する核抽出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】病理診断の際の重要な情報の１つとし
て、組織における核の大きさ，核の異型度，核の密度等
を含む核の特徴量がある。このような核についての特徴
量を得るためには、染色標本の細胞画像から正確に核の
領域を抽出することが必須である。ところが、階調画像
として画像処理装置に入力される細胞画像には、核以外
のノイズが多く含まれている。このような細胞画像に汎
用的な画像処理を行って核の領域を自動抽出した場合、
ノイズが含まれたり、核にノイズが接合されて抽出され
ることが一般的である。従って、核の領域を正確に抽出
する方法としては、画像処理装置を用いて、核の領域を
１点ずつ手動抽出する手法が採用されている。
て、組織における核の大きさ，核の異型度，核の密度等
を含む核の特徴量がある。このような核についての特徴
量を得るためには、染色標本の細胞画像から正確に核の
領域を抽出することが必須である。ところが、階調画像
として画像処理装置に入力される細胞画像には、核以外
のノイズが多く含まれている。このような細胞画像に汎
用的な画像処理を行って核の領域を自動抽出した場合、
ノイズが含まれたり、核にノイズが接合されて抽出され
ることが一般的である。従って、核の領域を正確に抽出
する方法としては、画像処理装置を用いて、核の領域を
１点ずつ手動抽出する手法が採用されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来で
は、手動抽出という効率が悪い手法にて核の領域を抽出
しているので、１枚の標本（プレパラート）における細
胞画像からすべての核を抽出するには、多くの手間と時
間とを要するという問題点がある。
は、手動抽出という効率が悪い手法にて核の領域を抽出
しているので、１枚の標本（プレパラート）における細
胞画像からすべての核を抽出するには、多くの手間と時
間とを要するという問題点がある。
【０００４】本発明は斯かる事情に鑑みてなされたもの
であり、多数のノイズが含まれている細胞画像に対して
も、そこに存在する核を正確に短時間にて自動抽出でき
る核抽出方法を提供することを目的とする。
であり、多数のノイズが含まれている細胞画像に対して
も、そこに存在する核を正確に短時間にて自動抽出でき
る核抽出方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明に係る核抽出方法
は、階調画像である染色標本の細胞画像から核を自動的
に抽出する方法であって、前記細胞画像において所定の
閾値より大きい濃度値を有する画素を検出し、検出した
画素の座標から一定距離の複数の座標を設定し、検出し
た画素の座標及び設定した複数の座標をそれぞれ中心と
する所定半径の円を描き、これらの各円内に含まれ前記
所定の閾値より大きい濃度値を有する画素の数を計数
し、各円におけるこれらの計数値の最大値が所定値より
大きい場合に、最大値となる円内に含まれ前記所定の閾
値より大きい濃度値を有する画素は核を構成する画素で
あると認識して前記細胞画像から核を抽出することを特
徴とする。
は、階調画像である染色標本の細胞画像から核を自動的
に抽出する方法であって、前記細胞画像において所定の
閾値より大きい濃度値を有する画素を検出し、検出した
画素の座標から一定距離の複数の座標を設定し、検出し
た画素の座標及び設定した複数の座標をそれぞれ中心と
する所定半径の円を描き、これらの各円内に含まれ前記
所定の閾値より大きい濃度値を有する画素の数を計数
し、各円におけるこれらの計数値の最大値が所定値より
大きい場合に、最大値となる円内に含まれ前記所定の閾
値より大きい濃度値を有する画素は核を構成する画素で
あると認識して前記細胞画像から核を抽出することを特
徴とする。
【０００６】
【作用】本発明の核抽出方法における画像処理の基本原
理について説明する。図３は、階調画像として入力され
る細胞画像の模式図である。この細胞画像１はＸ×Ｙ個
の画素Ｐから構成されており、細胞画像１内には、円に
近い形状をなす核ＫとノイズＮとが含まれている。な
お、図３には各１個ずつの核Ｋ，ノイズＮのみを図示し
ているが、実際には多数の核ＫとノイズＮとが含まれて
いる。これらの核Ｋ，ノイズＮはほぼ同程度の濃度値域
にあるので、ある濃度閾値にて単純にこの細胞画像１
（階調画像）を２値化処理した場合には、ノイズＮを含
んで核Ｋが抽出されてしまう。そこで、本発明では以下
に述べる手順にて核Ｋのみを抽出する。
理について説明する。図３は、階調画像として入力され
る細胞画像の模式図である。この細胞画像１はＸ×Ｙ個
の画素Ｐから構成されており、細胞画像１内には、円に
近い形状をなす核ＫとノイズＮとが含まれている。な
お、図３には各１個ずつの核Ｋ，ノイズＮのみを図示し
ているが、実際には多数の核ＫとノイズＮとが含まれて
いる。これらの核Ｋ，ノイズＮはほぼ同程度の濃度値域
にあるので、ある濃度閾値にて単純にこの細胞画像１
（階調画像）を２値化処理した場合には、ノイズＮを含
んで核Ｋが抽出されてしまう。そこで、本発明では以下
に述べる手順にて核Ｋのみを抽出する。
【０００７】まず、細胞画像１について１画素ずつ、あ
る閾値より大きい濃度値を有する画素Ｐを検索する。検
索した画素の座標（ｘ，ｙ）を中心にして核の平均径と
同程度の半径Ｒの円Ｃ1 を描き、この円Ｃ1 内に含まれ
前記閾値より大きい濃度値を有する画素の数を計数す
る。同様に、ある長さをＬとして、座標（ｘ＋Ｌ，
ｙ），（ｘ，ｙ＋Ｌ），（ｘ−Ｌ，ｙ），（ｘ，ｙ−
Ｌ）をそれぞれ中心とした半径Ｒの４個の円Ｃ2,Ｃ3,Ｃ
4,Ｃ5 を描き、これらの各円についても、各円内に含ま
れ前記閾値より大きい濃度値を有する画素の数を計数す
る。図４にこれらの５個の円の関係を模式的に示す。そ
して、各円における画素の計数値の最大値が所定値より
大きい場合に、最大値となる円は核Ｋの領域を含むと認
識し、この円内に含まれ前記閾値より大きい濃度値を有
する画素は核を構成する画素であると認識して、これら
の画素を抽出する。以上のような過程を細胞画像１上の
すべての画素について行えば、ノイズＮを含むことな
く、核Ｋの領域のみが正確に抽出される。
る閾値より大きい濃度値を有する画素Ｐを検索する。検
索した画素の座標（ｘ，ｙ）を中心にして核の平均径と
同程度の半径Ｒの円Ｃ1 を描き、この円Ｃ1 内に含まれ
前記閾値より大きい濃度値を有する画素の数を計数す
る。同様に、ある長さをＬとして、座標（ｘ＋Ｌ，
ｙ），（ｘ，ｙ＋Ｌ），（ｘ−Ｌ，ｙ），（ｘ，ｙ−
Ｌ）をそれぞれ中心とした半径Ｒの４個の円Ｃ2,Ｃ3,Ｃ
4,Ｃ5 を描き、これらの各円についても、各円内に含ま
れ前記閾値より大きい濃度値を有する画素の数を計数す
る。図４にこれらの５個の円の関係を模式的に示す。そ
して、各円における画素の計数値の最大値が所定値より
大きい場合に、最大値となる円は核Ｋの領域を含むと認
識し、この円内に含まれ前記閾値より大きい濃度値を有
する画素は核を構成する画素であると認識して、これら
の画素を抽出する。以上のような過程を細胞画像１上の
すべての画素について行えば、ノイズＮを含むことな
く、核Ｋの領域のみが正確に抽出される。
【０００８】
【実施例】以下、本発明をその実施例を示す図面に基づ
いて具体的に説明する。
いて具体的に説明する。
【０００９】図１は、本発明に係る核抽出方法を実施す
るための装置の構成を示すブロック図である。図中11
は、光学顕微鏡にて得られて入力される階調画像（８ビ
ットの場合, 256 階調）からなる細胞画像を収納する画
像メモリである。画像メモリ11からは図３に示すような
細胞画像１の左上隅部から右下隅部にかけて順次各画素
の濃度値が閾値比較器12に読み出され、閾値比較器12
は、読み出した濃度値が所定の閾値より大きいか否かを
判別する。円ブロック読み出し制御器13は、複数の座標
を中心とする等径の複数の円画像を画像メモリ11から読
み出し、読み出した円画像データを核候補選別器14へ出
力する。核候補選別器14は、入力された円画像データに
基づいて、核と認識できる画素を選別して記録制御器15
へ出力する。記録制御器15は、核を構成する選別した画
素を画像メモリ16に書き込むと共に、画像メモリ11から
これらの選別した画素を消去する。制御器17は、これら
の画像メモリ11, 閾値比較器12, 円ブロック読み出し制
御器13, 核候補選別器14, 記録制御器15及び画像メモリ
16の動作を制御する。
るための装置の構成を示すブロック図である。図中11
は、光学顕微鏡にて得られて入力される階調画像（８ビ
ットの場合, 256 階調）からなる細胞画像を収納する画
像メモリである。画像メモリ11からは図３に示すような
細胞画像１の左上隅部から右下隅部にかけて順次各画素
の濃度値が閾値比較器12に読み出され、閾値比較器12
は、読み出した濃度値が所定の閾値より大きいか否かを
判別する。円ブロック読み出し制御器13は、複数の座標
を中心とする等径の複数の円画像を画像メモリ11から読
み出し、読み出した円画像データを核候補選別器14へ出
力する。核候補選別器14は、入力された円画像データに
基づいて、核と認識できる画素を選別して記録制御器15
へ出力する。記録制御器15は、核を構成する選別した画
素を画像メモリ16に書き込むと共に、画像メモリ11から
これらの選別した画素を消去する。制御器17は、これら
の画像メモリ11, 閾値比較器12, 円ブロック読み出し制
御器13, 核候補選別器14, 記録制御器15及び画像メモリ
16の動作を制御する。
【００１０】次に、本発明に係る核抽出方法の動作につ
いてその手順を示す図２のフローチャートを参照して説
明する。まず、図３に示すような細胞画像１に対する水
平，垂直カウンタｘ，ｙの値をそれぞれ初期値Ｌ0 −１
に設定する（ステップS1）。ここで、Ｌ0 は後述する円
の半径をＲ（＝18），所定長さをＬ（＝Ｒ／８）とした
場合に、以下に示す関係がある。 Ｌ0 ＝Ｒ＋Ｌ 垂直カウンタｙ，水平カウンタｘのカウント値をそれぞ
れ１ずつ増加させる（ステップS2，S3）。このステップ
S2，S3の処理は、細胞画像１におけるすべての画素につ
いて以下の動作（核領域抽出処理）を行うためのもので
ある。また、これらのステップS1，S2，S3の処理は図１
の制御器17により制御される。
いてその手順を示す図２のフローチャートを参照して説
明する。まず、図３に示すような細胞画像１に対する水
平，垂直カウンタｘ，ｙの値をそれぞれ初期値Ｌ0 −１
に設定する（ステップS1）。ここで、Ｌ0 は後述する円
の半径をＲ（＝18），所定長さをＬ（＝Ｒ／８）とした
場合に、以下に示す関係がある。 Ｌ0 ＝Ｒ＋Ｌ 垂直カウンタｙ，水平カウンタｘのカウント値をそれぞ
れ１ずつ増加させる（ステップS2，S3）。このステップ
S2，S3の処理は、細胞画像１におけるすべての画素につ
いて以下の動作（核領域抽出処理）を行うためのもので
ある。また、これらのステップS1，S2，S3の処理は図１
の制御器17により制御される。
【００１１】画像メモリ11から座標（ｘ，ｙ）の画素Ｐ
xyが読み出され、その濃度値が所定の閾値Ｔより大きい
か否かが判別される（ステップS4）。このステップS4の
処理は閾値比較器12により行われる。その濃度値が閾値
Ｔ以下の場合にはステップS3に戻り、大きい場合にはス
テップS5へ進む。５個の中心座標（ｘ，ｙ），（ｘ＋
Ｌ，ｙ），（ｘ，ｙ＋Ｌ），（ｘ−Ｌ，ｙ），（ｘ，ｙ
−Ｌ）を中心として半径Ｒの５個の円Ｃi （ｉ＝１，
２，３，４，５）内の画素を画像メモリ11から読み出す
（ステップS5）。このステップS5の処理は円ブロック読
み出し制御器13により行われる。
xyが読み出され、その濃度値が所定の閾値Ｔより大きい
か否かが判別される（ステップS4）。このステップS4の
処理は閾値比較器12により行われる。その濃度値が閾値
Ｔ以下の場合にはステップS3に戻り、大きい場合にはス
テップS5へ進む。５個の中心座標（ｘ，ｙ），（ｘ＋
Ｌ，ｙ），（ｘ，ｙ＋Ｌ），（ｘ−Ｌ，ｙ），（ｘ，ｙ
−Ｌ）を中心として半径Ｒの５個の円Ｃi （ｉ＝１，
２，３，４，５）内の画素を画像メモリ11から読み出す
（ステップS5）。このステップS5の処理は円ブロック読
み出し制御器13により行われる。
【００１２】次いで、５個の各円Ｃi 内でその濃度値が
前記閾値Ｔより大きい画素の個数を計数し、それぞれの
個数をＮi とする（ステップS6）。計数された５個のＮ
i の中での最大値をＮM として検出し（ステップS7）、
この最大値ＮM が所定の閾値Ｍより大きいか否かを判別
する（ステップS8）。ＮM が閾値Ｍ以下である場合には
ステップS3に戻り、大きい場合にはステップS9へ進む。
最大値ＮM に対応する円をＣM と特定し、その中心座標
を記録する（ステップS9）。これらのステップS6，S7，
S8，S9の処理は、核候補選別器14により行われる。
前記閾値Ｔより大きい画素の個数を計数し、それぞれの
個数をＮi とする（ステップS6）。計数された５個のＮ
i の中での最大値をＮM として検出し（ステップS7）、
この最大値ＮM が所定の閾値Ｍより大きいか否かを判別
する（ステップS8）。ＮM が閾値Ｍ以下である場合には
ステップS3に戻り、大きい場合にはステップS9へ進む。
最大値ＮM に対応する円をＣM と特定し、その中心座標
を記録する（ステップS9）。これらのステップS6，S7，
S8，S9の処理は、核候補選別器14により行われる。
【００１３】次に、この円ＣM 内で濃度値が前記閾値Ｔ
より大きい画素を画像メモリ16へ記録すると共に、細胞
画像１が収納されている画像メモリ11からこれらの画素
を消去する（ステップS10)。このステップS10 の処理
は、記録制御器15により行われる。
より大きい画素を画像メモリ16へ記録すると共に、細胞
画像１が収納されている画像メモリ11からこれらの画素
を消去する（ステップS10)。このステップS10 の処理
は、記録制御器15により行われる。
【００１４】水平カウンタｘがＸ−Ｌ0 より大きいか否
かを判別し（ステップS11)、大きければステップS12 へ
進み、大きくなければステップS3に戻る。このステップ
S11は、検索対象の画素が細胞画像１の右端であるか否
かを判別する処理であり、右端であればステップS12 へ
進み、右端でなければステップS3に戻る。検索対象の画
素が細胞画像１の右端であれば、水平カウンタｘを水平
方向に検索開始位置Ｌ0 −１に初期設定する（ステップ
S12)。垂直カウンタｙがＹ−Ｌ0 より大きいか否かを判
別し（ステップS13)、大きければすべての処理を終了
し、大きくなければステップS2に戻る。このステップS1
3 は、検索対象の画素が細胞画像１の最下端であるか否
かを判別する処理であり、最下端であれば処理を終了
し、最下端でなければステップS2に戻る。細胞画像１の
垂直方向検索位置が最下端に位置している場合には、細
胞画像１のすべての画素について検索したことになるの
で、すべての動作を終了する。
かを判別し（ステップS11)、大きければステップS12 へ
進み、大きくなければステップS3に戻る。このステップ
S11は、検索対象の画素が細胞画像１の右端であるか否
かを判別する処理であり、右端であればステップS12 へ
進み、右端でなければステップS3に戻る。検索対象の画
素が細胞画像１の右端であれば、水平カウンタｘを水平
方向に検索開始位置Ｌ0 −１に初期設定する（ステップ
S12)。垂直カウンタｙがＹ−Ｌ0 より大きいか否かを判
別し（ステップS13)、大きければすべての処理を終了
し、大きくなければステップS2に戻る。このステップS1
3 は、検索対象の画素が細胞画像１の最下端であるか否
かを判別する処理であり、最下端であれば処理を終了
し、最下端でなければステップS2に戻る。細胞画像１の
垂直方向検索位置が最下端に位置している場合には、細
胞画像１のすべての画素について検索したことになるの
で、すべての動作を終了する。
【００１５】以上のような画像処理を施すことにより、
得られた細胞画像からノイズを含むことなく核のみが自
動的に抽出されて画像メモリ16に収納される。
得られた細胞画像からノイズを含むことなく核のみが自
動的に抽出されて画像メモリ16に収納される。
【００１６】
【発明の効果】以上のように、本発明の核抽出方法で
は、多数のノイズが含まれている細胞画像についても、
そこに存在する核を正確に短時間にてノイズを含むこと
なく自動抽出することが可能であり、病理診断の高能率
化を図ることができる等、本発明は優れた効果を奏す
る。
は、多数のノイズが含まれている細胞画像についても、
そこに存在する核を正確に短時間にてノイズを含むこと
なく自動抽出することが可能であり、病理診断の高能率
化を図ることができる等、本発明は優れた効果を奏す
る。
【図１】本発明の核抽出方法を実施するための装置構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】本発明の核抽出方法の処理手順を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図３】細胞画像の模式図である。
【図４】本発明の核抽出方法の処理手順を説明するため
の模式図である。
の模式図である。
１ 細胞画像 11 画像メモリ 12 閾値比較器 13 円ブロック読み出し制御器 14 核候補選別器 15 記録制御器 16 画像メモリ 17 制御器 Ｐ 画素 Ｋ 核 Ｎ ノイズ
Claims (1)
- 【請求項１】 階調画像である染色標本の細胞画像から
核を自動的に抽出する方法であって、前記細胞画像にお
いて所定の閾値より大きい濃度値を有する画素を検出
し、検出した画素の座標から一定距離の複数の座標を設
定し、検出した画素の座標及び設定した複数の座標をそ
れぞれ中心とする所定半径の円を描き、これらの各円内
に含まれ前記所定の閾値より大きい濃度値を有する画素
の数を計数し、各円におけるこれらの計数値の最大値が
所定値より大きい場合に、最大値となる円内に含まれ前
記所定の閾値より大きい濃度値を有する画素は核を構成
する画素であると認識して前記細胞画像から核を抽出す
ることを特徴とする核抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4269374A JP2903137B2 (ja) | 1992-09-10 | 1992-09-10 | 核抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4269374A JP2903137B2 (ja) | 1992-09-10 | 1992-09-10 | 核抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0696192A true JPH0696192A (ja) | 1994-04-08 |
| JP2903137B2 JP2903137B2 (ja) | 1999-06-07 |
Family
ID=17471515
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4269374A Expired - Lifetime JP2903137B2 (ja) | 1992-09-10 | 1992-09-10 | 核抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2903137B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001258599A (ja) * | 2000-03-23 | 2001-09-25 | Japan Science & Technology Corp | 細胞系譜抽出方法 |
| WO2001071663A1 (fr) * | 2000-03-23 | 2001-09-27 | Japan Science And Technology Corporation | Methode d'extraction de lignee cellulaire |
| JP2001311730A (ja) * | 2000-04-27 | 2001-11-09 | Japan Science & Technology Corp | 細胞系譜抽出方法 |
| JPWO2002045018A1 (ja) * | 2000-12-01 | 2004-04-02 | 科学技術振興事業団 | 核領域認識法および細胞系譜作成法 |
| JPWO2005057496A1 (ja) * | 2003-12-09 | 2007-12-13 | 独立行政法人科学技術振興機構 | 画像からの対象物検出方法及び対象物検出装置 |
| JP2012254042A (ja) * | 2011-06-09 | 2012-12-27 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、プログラム及び画像処理システム |
| JP2013518680A (ja) * | 2010-02-05 | 2013-05-23 | アルコン レンゼックス， インコーポレーテッド | レーザ式手術システムにおいて局所的画像化と統合された勾配探索法 |
| JP2014000081A (ja) * | 2013-08-05 | 2014-01-09 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、プログラム及び画像処理システム |
-
1992
- 1992-09-10 JP JP4269374A patent/JP2903137B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001258599A (ja) * | 2000-03-23 | 2001-09-25 | Japan Science & Technology Corp | 細胞系譜抽出方法 |
| WO2001071663A1 (fr) * | 2000-03-23 | 2001-09-27 | Japan Science And Technology Corporation | Methode d'extraction de lignee cellulaire |
| US7110584B2 (en) | 2000-03-23 | 2006-09-19 | Japan Science And Technology Corporation | Cell lineage extracting method |
| JP2001311730A (ja) * | 2000-04-27 | 2001-11-09 | Japan Science & Technology Corp | 細胞系譜抽出方法 |
| JPWO2002045018A1 (ja) * | 2000-12-01 | 2004-04-02 | 科学技術振興事業団 | 核領域認識法および細胞系譜作成法 |
| JPWO2005057496A1 (ja) * | 2003-12-09 | 2007-12-13 | 独立行政法人科学技術振興機構 | 画像からの対象物検出方法及び対象物検出装置 |
| JP4623516B2 (ja) * | 2003-12-09 | 2011-02-02 | 独立行政法人科学技術振興機構 | 画像からの対象物検出方法及び対象物検出装置 |
| JP2013518680A (ja) * | 2010-02-05 | 2013-05-23 | アルコン レンゼックス， インコーポレーテッド | レーザ式手術システムにおいて局所的画像化と統合された勾配探索法 |
| JP2012254042A (ja) * | 2011-06-09 | 2012-12-27 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、プログラム及び画像処理システム |
| US9363486B2 (en) | 2011-06-09 | 2016-06-07 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing device, image processing method, and image processing system |
| JP2014000081A (ja) * | 2013-08-05 | 2014-01-09 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、プログラム及び画像処理システム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2903137B2 (ja) | 1999-06-07 |
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