JPH07234942A - Threshold value deciding method for area by image analysis - Google Patents
Threshold value deciding method for area by image analysisInfo
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- JPH07234942A JPH07234942A JP6024993A JP2499394A JPH07234942A JP H07234942 A JPH07234942 A JP H07234942A JP 6024993 A JP6024993 A JP 6024993A JP 2499394 A JP2499394 A JP 2499394A JP H07234942 A JPH07234942 A JP H07234942A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、複数の領域を表す画像
の各領域に対応する濃度範囲の閾値を定める画像解析に
よる領域の閾値決定方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of determining a threshold value of an area by image analysis for determining a threshold value of a density range corresponding to each area of an image representing a plurality of areas.
【０００２】[0002]
【従来の技術】複数の組織を有する合成物質の断面の画
像を組織分別のため２値化し、所望の組織に関する２値
画像を抽出し、その面積を求める解析が行われている。
特開昭６０−１０００３２号公報および特開平２−２３
２５５０号公報には画像を組織分別のため２値画像又は
数段の濃度段階の領域とする場合、画像を予め設定した
濃淡段階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成
し、基準となる画像についてこのヒストグラムに対して
各対象組織に対する濃度範囲を定める閾値を検査者が入
力すると、基準となる画像に類似する類似画像について
ヒストグラムを作成し、基準となる画像の閾値にならっ
て類似画像のヒストグラムの閾値を自動的に決定する方
法が開示されている。2. Description of the Related Art An image of a cross section of a synthetic material having a plurality of tissues is binarized for tissue classification, a binary image concerning a desired tissue is extracted, and an analysis for obtaining the area thereof is performed.
JP-A-60-100032 and JP-A-2-23
In Japanese Patent No. 2550, when an image is a binary image or a region of several density steps for tissue classification, a histogram of a density distribution area is created according to a preset gradation level, and a reference image is used. When the inspector inputs a threshold value defining the density range for each target tissue to this histogram, a histogram is created for a similar image similar to the reference image, and the histogram of the similar image is set according to the threshold value of the reference image. A method for automatically determining a threshold is disclosed.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかし、上述の閾値は
ヒストグラムのボトム位置（極小値の表れる位置）に設
定されるようになっており、明確なボトムが表れないヒ
ストグラムの場合、閾値を自動的に決定することが困難
であった。However, the above-mentioned threshold is set at the bottom position of the histogram (the position where the minimum value appears), and in the case of a histogram where no clear bottom appears, the threshold is automatically set. Was difficult to determine.
【０００４】本発明は上述の問題点に鑑みてなされたも
ので、基準画像の濃淡階調と基準画像に類似する類似画
像の濃淡階調を整合させるか、または基準画像のヒスト
グラムの特徴位置と類似画像の特徴位置の差に基づき、
類似画像の閾値を基準画像の閾値から定めるようにする
ことにより明確なボトムを有しないヒストグラムでも閾
値を決定できるようにすることを目的とする。また、基
準画像のヒストグラムの特徴位置と類似画像のヒストグ
ラムの特徴位置を、照明を調整することにより一致さ
せ、基準画像の閾値から類似画像の閾値をハードウェア
を用いて決定できるようにすることを目的とする。The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and the grayscale of the reference image and the grayscale of a similar image similar to the reference image are matched, or the characteristic position of the histogram of the reference image is matched. Based on the difference in feature position of similar images,
An object of the present invention is to make it possible to determine the threshold even in a histogram having no clear bottom by determining the threshold of the similar image from the threshold of the reference image. Further, the characteristic position of the histogram of the reference image and the characteristic position of the histogram of the similar image are made to match by adjusting the illumination, and the threshold value of the similar image can be determined from the threshold value of the reference image by using hardware. To aim.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、複数の領域を表す画像を予め設定した濃淡段階に応
じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒストグ
ラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾値
を定める画像解析による領域の閾値決定方法において、
基準画像のヒストグラムの特徴を表す特徴位置を定め、
該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す
閾値を定め、基準画像に類似する類似画像についてその
ヒストグラムの特徴位置を求め、基準画像のヒストグラ
ムの特徴位置と類似画像のヒストグラムの特徴位置とが
一致するように類似画像の濃度割付けを移動して基準画
像の閾値を類似画像の閾値とする。To achieve the above object, an image representing a plurality of regions is created with a histogram of a grayscale distribution area according to a preset grayscale level, and the histogram is associated with each target region. In the method of determining the threshold value of the area by image analysis that determines the threshold value that represents the density range to be
Define the feature position that represents the feature of the histogram of the reference image,
A threshold value representing a density range corresponding to each target region is set in the histogram, a characteristic position of the histogram is obtained for a similar image similar to the reference image, and the characteristic position of the histogram of the reference image and the characteristic position of the histogram of the similar image are determined. The density allocation of the similar images is moved so that they coincide with each other, and the threshold value of the reference image is set as the threshold value of the similar image.
【０００６】また、複数の領域を表す画像を予め設定し
た濃淡段階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成
し、該ヒストグラムに対して各対象領域に対応する濃度
範囲を表す閾値を定める画像解析による領域の閾値決定
方法において、基準画像のヒストグラムの特徴を表す特
徴位置を定め、該ヒストグラムに各対象領域に対応する
濃度範囲を表す閾値を定め、基準画像に類似する類似画
像についてそのヒストグラムの特徴位置を求め、基準画
像のヒストグラムの特徴位置と類似画像のヒストグラム
の特徴位置との差分を基準画像のヒストグラムの閾値に
加算した位置を類似画像のヒストグラムの閾値とする。Further, an image representing a plurality of areas is created by creating a histogram of a density distribution area according to a preset gradation level, and image analysis is performed to determine a threshold value representing a density range corresponding to each target area with respect to the histogram. In the area threshold determination method, a characteristic position representing a characteristic of a histogram of a reference image is defined, a threshold representing a density range corresponding to each target area is defined in the histogram, and a characteristic position of the histogram of a similar image similar to the reference image is defined. Is calculated and the difference between the characteristic position of the histogram of the reference image and the characteristic position of the histogram of the similar image is added to the threshold value of the histogram of the reference image to be the threshold value of the histogram of the similar image.
【０００７】また、試料に照明を当ててテレビカメラで
撮像した複数の領域を表す画像より予め設定した濃淡段
階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒ
ストグラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表
す閾値を定める画像解析による領域の閾値決定方法にお
いて、基準画像のヒストグラムとその特徴位置を求め、
該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す
閾値を定め、基準画像に類似する類似画像についてヒス
トグラムとその特徴位置を求め、類似画像のヒストグラ
ムの特徴位置が基準画像のヒストグラムの特徴位置と一
致するよう照明を調整し、基準画像のヒストグラムの閾
値を類似画像のヒストグラム閾値とする。Further, a histogram of the light and shade distribution area is created in accordance with a preset light and shade step from an image showing a plurality of areas imaged by a television camera by illuminating a sample, and the histogram is associated with each target area. In the method of determining the threshold value of the area by image analysis that determines the threshold value that represents the density range to be obtained, the histogram of the reference image and its characteristic position
A threshold value representing a density range corresponding to each target area is set in the histogram, a histogram and its characteristic position are obtained for a similar image similar to the reference image, and the characteristic position of the histogram of the similar image matches the characteristic position of the histogram of the reference image. The illumination is adjusted so that the threshold value of the histogram of the reference image becomes the histogram threshold of the similar image.
【０００８】また、前記特徴位置をヒストグラムの面積
重心の濃度の値とする。Further, the characteristic position is defined as the density value of the area centroid of the histogram.
【０００９】また、前記特徴位置をヒストグラムの濃度
の上限値と下限値との中央値とする。Further, the characteristic position is the median value between the upper limit value and the lower limit value of the density of the histogram.
【００１０】また、前記特徴位置をヒストグラムの濃度
の下限値とする。Further, the characteristic position is set as the lower limit value of the density of the histogram.
【００１１】[0011]
【作用】基準画像の濃淡分布面積のヒストグラムと基準
画像に類似する類似画像のヒストグラムは画像が類似し
ているため、形状も類似するが、試料を照射する照明の
明るさの相違などにより平均の濃度などが異なる場合が
多い。このためヒストグラムの特徴を表す特徴位置を求
め、基準画像のヒストグラムの特徴位置に類似画像のヒ
ストグラムの特徴位置を合致させれば、両ヒストグラム
の形状はかなりよく重なるようになり閾値も同じ位置と
なる。そこで基準画像のヒストグラムの特徴位置と類似
画像のヒストグラムの特徴位置が一致するように類似画
像の濃度割付けを移動する。つまり両特徴位置の差分を
類似画像の各画素に加算し、類似画像の濃度を差分だけ
移動する。この移動により両ヒストグラムは重なるよう
になるので、類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値
とすることができる。また、基準画像のヒストグラムで
定めた閾値に、両ヒストグラムの特徴位置の差分を加算
して基準画像に類似する画像のヒストグラムの閾値を決
定することができる。また、基準画像のヒストグラム
と、基準画像に類似する画像のヒストグラムを重ねる方
法として、類似画像が得られる試料への照明を調整する
ことにより、両ヒストグラムの特徴位置を合わせて重ね
ることができる。特徴位置を合わせた後、基準画像のヒ
ストグラムの閾値を類似画像のヒストグラムの閾値とし
て使うことができる。特徴位置としては、ヒストグラム
の面積重心の濃度の値、ヒストグラムの濃度の下限値と
上限値の中央値、ヒストグラムの濃度の下限値がヒスト
グラムの特徴を表しているので用いられる。このように
定めたヒストグラムの閾値は基準画像、類似画像の領域
に対応する濃度範囲を表す閾値である。[Function] Since the histogram of the density distribution area of the reference image and the histogram of the similar image similar to the reference image have similar images, the shapes are also similar, but the average due to differences in the brightness of the illumination that illuminates the sample. In many cases, the concentration is different. Therefore, if the characteristic position representing the characteristic of the histogram is obtained, and the characteristic position of the histogram of the reference image is matched with the characteristic position of the histogram of the similar image, the shapes of both histograms will overlap fairly well and the threshold value will be the same position. . Therefore, the density allocation of the similar image is moved so that the characteristic position of the histogram of the reference image matches the characteristic position of the histogram of the similar image. That is, the difference between the two characteristic positions is added to each pixel of the similar image, and the density of the similar image is moved by the difference. This movement causes both histograms to overlap, so that the threshold value of the similar image can be the same value as the threshold value of the reference image. Moreover, the threshold value of the histogram of the image similar to the reference image can be determined by adding the difference between the characteristic positions of the two histograms to the threshold value determined by the histogram of the reference image. Further, as a method of superimposing the histogram of the reference image and the histogram of the image similar to the reference image, the characteristic positions of both histograms can be superposed by adjusting the illumination of the sample from which the similar image is obtained. After matching the feature positions, the threshold of the histogram of the reference image can be used as the threshold of the histogram of the similar image. As the characteristic position, the density value of the area centroid of the histogram, the median value of the lower limit value and the upper limit value of the histogram density, and the lower limit value of the histogram density represent the characteristic of the histogram and are used. The threshold value of the histogram thus determined is a threshold value representing the density range corresponding to the areas of the reference image and the similar image.
【００１２】[0012]
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。図１は本実施例を実現する装置の構成を示
すブロック図である。顕微鏡１には接眼レンズ部に撮像
用レンズを取り付け、この撮像レンズを通して撮像する
撮像装置２０が取り付けられている。測定試料を載せる
ステージ２１はＹ，Ｘ方向に移動し、測定試料の測定位
置領域の設定を行う。制御は後述するオートステージ装
置１５により行われる。なお、オートステージ装置は本
出願人による特公平１−２８９９２号、特公平５−７０
１２６号で詳細説明がなされている。またスタンドに設
けたパルスモータで上下方向に移動させる移動機構２２
により位置調整が行われ、位置信号を後述するオートフ
ォーカス装置１６に送信し、移動制御信号を受信してス
テージ２１の上下方向の移動を行う。照明装置２３は測
定試料の照明を行い、後述する照明自動調節装置１７に
より照明の強度を調整する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the arrangement of an apparatus for realizing this embodiment. The microscope 1 has an imaging lens attached to the eyepiece section and an imaging device 20 for taking an image through the imaging lens. The stage 21 on which the measurement sample is placed moves in the Y and X directions to set the measurement position area of the measurement sample. The control is performed by an auto stage device 15 described later. The auto stage device is disclosed in Japanese Patent Publication No. 1-28992 and Japanese Patent Publication No. 5-70.
No. 126 gives a detailed explanation. In addition, a moving mechanism 22 that moves vertically by a pulse motor provided on the stand
The position adjustment is performed by, and the position signal is transmitted to the autofocus device 16 described later, and the movement control signal is received to move the stage 21 in the vertical direction. The illumination device 23 illuminates the measurement sample, and the illumination intensity is adjusted by the illumination automatic adjustment device 17 described later.
【００１３】Ａ／Ｄ変換器２は撮像装置２０からの入力
データをアナログからディジタルに変換し、入力バッフ
ァ３はこのディジタルデータを一時的に格納する。バス
４は信号の伝達を行い、プログラムメモリ５は本装置の
動作を規定するプログラムを格納し、ＣＰＵ６はこのプ
ログラムに従い装置全体の制御を行う。The A / D converter 2 converts the input data from the image pickup device 20 from analog to digital, and the input buffer 3 temporarily stores the digital data. The bus 4 transmits signals, the program memory 5 stores a program that defines the operation of the apparatus, and the CPU 6 controls the entire apparatus according to this program.
【００１４】画像処理プロセッサ７は入力した画像デー
タの濃淡処理、２値化処理、画像解析などを行い、濃淡
画像メモリ８は濃淡画像データを格納し、２値化メモリ
９は２値画像データを格納する。出力バッファ１０は出
力するデータを一旦格納し、Ｄ／Ａ変換器１１はこの出
力データをディジタルよりアナログに変換し、ＣＲＴ１
２はこの出力データを画面に表示する。バス４にはイン
タフェース１３を介して制御管理用コンピュータ１４が
接続され、オートステージ装置１５、オートフォーカス
装置１６、照明自動調節装置１７、プリンタ１８、モニ
タ１９を制御する。オートステージ装置１５は制御管理
用コンピュータ１４により決められた測定試料の測定位
置、領域が撮像装置２０の視野が所定の測定点になるよ
うステージ２１をＸ，Ｙ方向に移動させる。オートフォ
ーカス装置１６は撮像装置２０に鮮明な画像が得られる
ように移動機構２２を制御してステージ２１を上下方向
に移動し焦点の自動合わせをする。照明自動調節装置１
７は画像処理プロセッサ７の画像解析により照明装置２
３の照明強度を制御して画像濃度の調節を行う。The image processor 7 performs grayscale processing, binarization processing, image analysis, etc. of the input image data, the grayscale image memory 8 stores the grayscale image data, and the binarization memory 9 stores the binary image data. Store. The output buffer 10 temporarily stores the data to be output, the D / A converter 11 converts this output data from digital to analog, and the CRT1
2 displays this output data on the screen. A control management computer 14 is connected to the bus 4 via an interface 13, and controls an auto stage device 15, an auto focus device 16, an automatic illumination adjustment device 17, a printer 18, and a monitor 19. The auto stage device 15 moves the stage 21 in the X and Y directions so that the measurement position and area of the measurement sample determined by the control management computer 14 make the visual field of the imaging device 20 a predetermined measurement point. The autofocus device 16 controls the moving mechanism 22 so as to obtain a clear image on the image pickup device 20, moves the stage 21 in the vertical direction, and adjusts the focus automatically. Lighting automatic adjustment device 1
Reference numeral 7 denotes the lighting device 2 according to the image analysis of the image processor 7.
The image intensity is adjusted by controlling the illumination intensity of No. 3.
【００１５】図２は金属表面組織または生体組織の濃淡
画像（多値画像）を示す。濃淡画像は撮像装置１５から
入力された画像データを予め定めた濃淡レベル（グレー
レベル）例えば２５６レベルで表現したもので、画像処
理プロセッサ７により処理され濃淡画像メモリ８に格納
された後、ＣＲＴ１２に表示される。この濃淡画像によ
って表された組織を検査するため、各組織または所望の
組織を抽出し、その面積を計算する方法があるが、その
場合、各組織を区分するため閾値を設定し、この閾値に
より２値化して所望の組織の２値画像を抽出し、その面
積を計算する。FIG. 2 shows a grayscale image (multivalued image) of a metal surface tissue or a living tissue. The grayscale image is a representation of image data input from the image pickup device 15 at a predetermined grayscale level (gray level), for example, 256 levels. After being processed by the image processing processor 7 and stored in the grayscale image memory 8, it is stored in the CRT 12. Is displayed. In order to examine the tissue represented by this grayscale image, there is a method of extracting each tissue or desired tissue and calculating the area, but in that case, a threshold is set to distinguish each tissue, and this threshold is used. Binarization is performed to extract a binary image of a desired tissue, and the area thereof is calculated.
【００１６】金属表面組織や生体組織の組成を測定する
場合、同一試料または同一系列の試料から多数のサンプ
ルを取り出すことが多く、類似した組織を多数検査する
場合が多いので、基準となる画像について検査員が画面
を見ながら閾値を設定し、以降は基準画像と対象の画像
との相違を適切なパラメータで表示し、そのパラメータ
を用いて基準画像で設定した閾値に基づいて対象画像の
閾値を自動的に設定する。When measuring the composition of metal surface tissues or living tissues, many samples are often taken from the same sample or samples of the same series, and many similar tissues are often inspected. The inspector sets a threshold value while looking at the screen, and thereafter, the difference between the reference image and the target image is displayed with an appropriate parameter, and the threshold value of the target image is set based on the threshold value set in the reference image using the parameter. Set automatically.
【００１７】図３は濃淡画像の濃度分布を表すヒストグ
ラムで横軸に濃度レベルを表し、縦軸に頻度を表す。頻
度としては検査対象として切り出した画面の全面積に占
める該当する濃度を有する面積の比で表す。図２で示し
た濃淡画像はａ，ｂ，ｃ，ｄの４つの領域より成ってお
り、ａが最も暗く、ｄが最も明るい濃度を表す。図３は
図２の濃淡画像のヒストグラムであり、領域ａの面積が
最も小さく、領域ｄの面積が最も大きく表示されてい
る。ヒストグラム曲線は図２に示した濃淡画像から予め
プログラムメモリ５に記憶されたプログラムに従って、
画像処理プロセッサ７により作成され、ＣＰＵ６により
ＣＲＴ１２に画面表示される。FIG. 3 is a histogram showing the density distribution of a grayscale image, where the horizontal axis represents the density level and the vertical axis represents the frequency. The frequency is represented by the ratio of the area having the corresponding density to the entire area of the screen cut out as the inspection object. The grayscale image shown in FIG. 2 is composed of four regions a, b, c, and d, where a is the darkest and d is the brightest. FIG. 3 is a histogram of the grayscale image of FIG. 2, in which the area of the region a is the smallest and the area of the region d is the largest. The histogram curve is calculated from the grayscale image shown in FIG. 2 according to a program stored in the program memory 5 in advance.
It is created by the image processor 7, and is displayed on the screen of the CRT 12 by the CPU 6.
【００１８】図２の濃淡画像を基準画像とし、検査員は
図２と図３のヒストグラムを見ながら組織の境界（即ち
閾値）を設定する。この場合４つの領域から構成されて
いるので３つの閾値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を設定する。この
基準画像のヒストグラムの閾値Ｔ１〜Ｔ３に基づき、基
準画像に類似する画像のヒストグラムの閾値を画像処理
プロセッサ７により自動的に設定する方法を以下に説明
する。なお、ヒストグラムの閾値により画像を２値化す
るので、ヒストグラムの閾値は画像の閾値と同じ意味で
ある。The grayscale image of FIG. 2 is used as a reference image, and the inspector sets the boundary (ie, threshold value) of the tissue while looking at the histograms of FIGS. 2 and 3. In this case, three thresholds T1, T2 and T3 are set because the area is composed of four areas. A method of automatically setting the threshold value of the histogram of the image similar to the reference image by the image processor 7 based on the threshold values T1 to T3 of the histogram of the reference image will be described below. Since the image is binarized by the threshold value of the histogram, the threshold value of the histogram has the same meaning as the threshold value of the image.
【００１９】次に図１に示した装置により測定試料の画
像を２値化するまでの動作を図４，図５のフロー図を用
いて説明する。光学顕微鏡により目的とする画像を得る
場合、まず、試料の測定対象位置を決定し（ＳＴ１）、
次にその位置の中から測定領域を抽出して（ＳＴ２）、
撮像する。測定対象の位置決め、領域決定はオートステ
ージ装置１５により行われる。対象領域の画像を入力し
た後（ＳＴ３）、照明不均一などによる画像の濃淡のむ
らを補正するシェーディング補正を行い（ＳＴ４）、画
像を構成する各画素の濃度を求めて、濃度の分布頻度を
表す濃度ヒストグラムを作成する（ＳＴ５）。次に濃度
の分布範囲を求める（ＳＴ６）。濃度ヒストグラムは図
３に示すように横軸を濃度としているので分布する濃度
範囲は容易に求められる。この濃度範囲から画像の濃度
レベルを正規化する（ＳＴ７）。例えば濃度を０〜２５
５の範囲で表すようにした場合、上限、下限の余裕を持
たせて、ヒストグラムの濃度範囲を５０〜２００の範囲
に割付ける。なお、濃度分布範囲を求める（ＳＴ６）
と、正規化する（ＳＴ７）の段階は後述するＳＴ１２に
のみ必要でＳＴ１１，ＳＴ１３の閾値決定法を用いる場
合には不要である。次に一つの画像を基準画像として取
り出し、基準画像の閾値を検査員がヒストグラムを参照
して決定する（ＳＴ８）。図３はこのように決定された
閾値を示す。次に濃度ヒストグラムの特徴位置を求める
（ＳＴ９）。特徴位置としてはヒストグラムの重心の濃
度値、ヒストグラムの上限と下限の中央値の濃度、下限
の濃度を用いる。Next, the operation until the image of the measurement sample is binarized by the apparatus shown in FIG. 1 will be described with reference to the flow charts of FIGS. 4 and 5. When obtaining a desired image with an optical microscope, first, the measurement target position of the sample is determined (ST1),
Next, the measurement area is extracted from that position (ST2),
Take an image. The positioning of the measurement target and the area determination are performed by the auto stage device 15. After inputting the image of the target area (ST3), shading correction for correcting unevenness of image density due to uneven illumination etc. is performed (ST4), and the density of each pixel forming the image is calculated to express the density distribution frequency. A density histogram is created (ST5). Next, the concentration distribution range is obtained (ST6). Since the density histogram has the density on the horizontal axis as shown in FIG. 3, the density range to be distributed can be easily obtained. The density level of the image is normalized from this density range (ST7). For example, the concentration is 0-25
In the case of representing the range of 5, the density range of the histogram is assigned to the range of 50 to 200 with an upper limit and a lower limit. The concentration distribution range is obtained (ST6)
Then, the step of normalizing (ST7) is necessary only for ST12, which will be described later, and is unnecessary when using the threshold value determination method of ST11 and ST13. Next, one image is taken out as a reference image, and the inspector determines the threshold value of the reference image by referring to the histogram (ST8). FIG. 3 shows the threshold value thus determined. Next, the characteristic position of the density histogram is obtained (ST9). As the characteristic position, the density value of the center of gravity of the histogram, the density of the median value of the upper and lower limits of the histogram, and the density of the lower limit are used.
【００２０】次に類似画像の閾値を決定する方法を選択
する（ＳＴ１０）。類似画像の閾値は基準画像の閾値に
基づいて決定するが、その決定方法はいくつかあり、測
定対象を考慮して検査員が方法を指定すると、それに応
じた方法で類似画像の閾値を装置が自動的に決定する。
第１の方法は類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値
とし、基準画像と類似画像の特徴位置の濃度レベルが一
致するように類似画像の濃度の割付けを移動するもの
で、第１実施例で示す方法である（ＳＴ１１）。第２の
方法は基準画像と類似画像の閾値と特徴位置の差が共に
同じになるように類似画像の閾値を決める方法で第２〜
第４実施例で示す方法である（ＳＴ１２）。第３の方法
は類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値とし、特徴
位置の濃度が基準画像と類似画像で同じとなるように試
料への照明を調整する方法で第５実施例で示す方法であ
る（ＳＴ１３）。このようにして定めた閾値によって基
準画像、類似画像の２値化を行う（ＳＴ１４）。Next, a method for determining the threshold value of the similar image is selected (ST10). The threshold of the similar image is determined based on the threshold of the reference image, but there are several determination methods, and when the inspector specifies the method in consideration of the measurement target, the apparatus sets the threshold of the similar image according to the method. Determined automatically.
In the first method, the threshold value of the similar image is set to the same value as the threshold value of the reference image, and the assignment of the density of the similar image is moved so that the density levels of the characteristic positions of the reference image and the similar image match. This is an example method (ST11). The second method is a method of deciding the threshold value of the similar image so that the difference between the threshold value and the feature position of the reference image and the similar image are the same.
This is the method shown in the fourth embodiment (ST12). The third method is a method in which the threshold value of the similar image is set to the same value as the threshold value of the reference image, and the illumination of the sample is adjusted so that the density of the characteristic position is the same between the reference image and the similar image. Method (ST13). The reference image and the similar image are binarized by the threshold thus determined (ST14).
【００２１】第１実施例を図６を用いて説明する。本実
施例は類似画像の閾値を基準画像の閾値と同じ値とし、
基準画像と類似画像の特徴位置の濃度が一致するように
類似画像の濃度レベルを移動させるものであり、特徴位
置としてはヒストグラムの重心を用いた場合について説
明する。重心の代わりに濃度の中央値、下限値を用いた
場合も同様にして閾値を決めることができる。The first embodiment will be described with reference to FIG. In this embodiment, the threshold of the similar image is set to the same value as the threshold of the reference image,
The density level of the similar image is moved so that the densities of the characteristic positions of the reference image and the similar image match, and a case where the centroid of the histogram is used as the characteristic position will be described. The threshold value can be determined in the same manner when the median value and the lower limit value of the density are used instead of the center of gravity.
【００２２】図６（Ａ）は基準画像のヒストグラムを示
し、（Ｂ）の実線は類似画像のヒストグラムを示す。基
準画像のヒストグラムの面積重心をＧ１とし、その横座
標（濃度）をＸ１とする。また類似画像のヒストグラム
の面積重心をＧ２とし、その横座標をＸ２とする。両重
心の差ΔＸ＝Ｘ２−Ｘ１を求め、この値を類似画像の各
画素の濃度より減算する。なおΔＸが正の場合は減算
し、負の値のときはΔＸの絶対値を加算する。これによ
り類似画像の濃度を差ΔＸだけ移動して両ヒストグラム
の重心Ｇ１とＧ２を一致させることができる。（Ｂ）の
破線は類似画像の各画素の濃度を差ΔＸ移動してＧ１と
Ｇ２を一致させた状態を示す。FIG. 6A shows the histogram of the reference image, and the solid line in FIG. 6B shows the histogram of the similar image. The area centroid of the histogram of the reference image is G1, and its abscissa (density) is X1. Further, the area centroid of the histogram of the similar image is set to G2 and its abscissa is set to X2. The difference ΔX = X2-X1 between the centers of gravity of the two is calculated, and this value is subtracted from the density of each pixel of the similar image. When ΔX is positive, it is subtracted, and when it is negative, the absolute value of ΔX is added. As a result, the densities of the similar images can be moved by the difference ΔX so that the centroids G1 and G2 of both histograms can be matched. The broken line in (B) indicates a state in which the densities of the pixels of the similar image are moved by the difference ΔX to match G1 and G2.
【００２３】第２実施例を図７を用いて説明する。本実
施例はヒストグラムの特徴位置としてその重心の値を用
いたもので、まず基準画像についてヒストグラムを作成
し、このヒストグラムに閾値を検査員が設定した後、ヒ
ストグラムの重心を求め、重心と閾値との横座標の距離
が、基準画像とこの類似画像のヒストグラム上で同じと
なるように設定する。図７（Ａ）は基準画像のヒストグ
ラムを示し、（Ｂ）は類似画像のヒストグラムを示す。
基準画像のヒストグラムの面積重心をＧ１とし、その横
座標（濃度）をＸ１とする。また、類似画像のヒストグ
ラムの面積重心をＧ２とし、その横座標をＸ２とする。
両重心の差ΔＸ＝Ｘ２−Ｘ１を求め、これを基準画像の
ヒストグラムに設定された各閾値Ｔ１〜Ｔ３の横座標に
加算することにより類似画像のヒストグラム上に閾値Ｔ
１〜Ｔ３を設定することができる。以上の演算はＣＰＵ
６，画像処理プロセッサ７等により行われる。The second embodiment will be described with reference to FIG. In the present embodiment, the value of the center of gravity is used as the characteristic position of the histogram.First, a histogram is created for the reference image, the threshold value is set by the inspector on this histogram, and then the center of gravity of the histogram is obtained, and the center of gravity and the threshold value are set. The abscissa distance is set to be the same on the histogram of the reference image and this similar image. FIG. 7A shows the histogram of the reference image, and FIG. 7B shows the histogram of the similar image.
The area centroid of the histogram of the reference image is G1, and its abscissa (density) is X1. Further, the area centroid of the histogram of the similar image is set to G2, and its abscissa is set to X2.
The difference ΔX = X2-X1 between the two centroids is calculated and added to the abscissa of each of the threshold values T1 to T3 set in the histogram of the reference image to obtain the threshold value T on the histogram of the similar image.
1 to T3 can be set. The above calculation is CPU
6, the image processing processor 7 and the like.
【００２４】次に第３実施例を図８を用いて説明する。
本実施例はヒストグラムの特徴位置を表すものとして、
ヒストグラム下限値（暗い方）と上限値（明るい方）の
中央値を求め、この中央値と閾値との横座標の距離が基
準画像と類似画像のヒストグラム上で同じとなるように
類似画像の閾値を設定する。図８（Ａ）は基準画像のヒ
ストグラムを示し、（Ｂ）は類似画像のヒストグラムを
示す。基準画像のヒストグラムの上限値と上限値とから
中央値（Ｘ１）を求め、同様にして求めた類似画像のヒ
ストグラムの中央値（Ｘ２）を求め、これらの差ΔＸ＝
Ｘ２−Ｘ１を基準画像のヒストグラムに設定された閾値
Ｔ１〜Ｔ３の横座標に加算することにより、類似画像の
ヒストグラム上に閾値Ｔ１〜Ｔ３を設定することができ
る。この設定もＣＰＵ６，画像処理プロセッサ７等によ
り行われる。Next, a third embodiment will be described with reference to FIG.
In this embodiment, the characteristic position of the histogram is represented as
The median of the histogram lower limit (darker one) and the upper limit (brighter one) is calculated, and the threshold of the similar image is set so that the distance between the median and the threshold on the abscissa is the same on the histograms of the reference image and the similar image. To set. FIG. 8A shows the histogram of the reference image, and FIG. 8B shows the histogram of the similar image. The median value (X1) is calculated from the upper limit value and the upper limit value of the histogram of the reference image, and the median value (X2) of the histogram of the similar image obtained in the same manner is calculated, and the difference ΔX =
By adding X2-X1 to the abscissas of the thresholds T1 to T3 set in the histogram of the reference image, the thresholds T1 to T3 can be set on the histogram of the similar image. This setting is also performed by the CPU 6, the image processor 7, and the like.
【００２５】次に第４実施例を図９を用いて説明する。
本実施例はヒストグラムの特徴位置を表すものとしてヒ
ストグラムの下限値（暗い方）を求め、この下限値と閾
値との横座標の距離が基準画像と類似画像のヒストグラ
ム上で同じになるよう類似画像の閾値を設定する。図９
（Ａ）は基準画像のヒストグラムを示し、（Ｂ）は類似
画像のヒストグラムを示す。基準画像のヒストグラムの
下限値（Ｘ１）と類似画像のヒストグラムの下限値（Ｘ
２）との差ΔＸ＝Ｘ２−Ｘ１を基準画像のヒストグラム
に設定された閾値Ｔ１〜Ｔ３の横座標に加算することに
より、類似画像のヒストグラム上に閾値Ｔ１〜Ｔ３を設
定することができる。この設定もＣＰＵ６，画像処理プ
ロセッサ７等により行われる。Next, a fourth embodiment will be described with reference to FIG.
In this embodiment, the lower limit value (darker one) of the histogram is obtained as a characteristic position of the histogram, and the distance between the lower limit value and the threshold value on the abscissa is the same on the histograms of the reference image and the similar image. Set the threshold of. Figure 9
(A) shows the histogram of the reference image, and (B) shows the histogram of the similar image. The lower limit value (X1) of the histogram of the reference image and the lower limit value (X1 of the histogram of the similar image
By adding the difference ΔX = X2-X1 from 2) to the abscissa of the thresholds T1 to T3 set in the histogram of the reference image, the thresholds T1 to T3 can be set on the histogram of the similar image. This setting is also performed by the CPU 6, the image processor 7, and the like.
【００２６】次に第５実施例を説明する。本実施例は基
準画像のヒストグラムの特徴位置として重心を用い、重
心と類似画像のヒストグラムの重心位置とを測定対象物
への照明強度を調整することにより一致させ、基準画像
のヒストグラムの閾値を類似画像のヒストグラムの閾値
として用いるものであり、第１実施例と原理は同じなの
で、図６を用いて説明する。まず、基準画像のヒストグ
ラムの重心Ｘ１と類似画像のヒストグラムの重心Ｘ２を
求め、図１に示す照明自動調節装置１７により照明装置
２３の照明電流を制御して重心Ｘ２が重心Ｘ１に一致す
る（Ｘ２＝Ｘ１）ように照明強度を調節する。両重心を
一致させた後、基準画像のヒストグラム上に設定された
閾値Ｔ１〜Ｔ３の位置を類似画像のヒストグラムに設定
する。重心Ｘ１，Ｘ２の算出および一致の判定は画像処
理プロセッサ７により行い、照明自動調節装置１７の制
御は制御管理用コンピュータ１４が行う。特徴位置とし
て重心を用いたが、重心の代わりに濃度の中央値、下限
値を用いた場合も同様にして閾値を決定することができ
る。Next, a fifth embodiment will be described. In the present embodiment, the center of gravity is used as the characteristic position of the histogram of the reference image, the center of gravity and the position of the center of gravity of the histogram of the similar image are matched by adjusting the illumination intensity to the measurement object, and the threshold value of the histogram of the reference image is similar. It is used as a threshold value of an image histogram, and the principle is the same as that of the first embodiment, so that it will be described with reference to FIG. First, the centroid X1 of the histogram of the reference image and the centroid X2 of the histogram of the similar image are obtained, and the illumination current of the illuminating device 23 is controlled by the automatic illumination adjusting device 17 shown in FIG. 1 so that the centroid X2 coincides with the centroid X1 (X2 = X1), the illumination intensity is adjusted. After matching both centroids, the positions of the threshold values T1 to T3 set on the histogram of the reference image are set in the histogram of the similar image. The image processing processor 7 calculates the centers of gravity X1 and X2 and determines whether they match, and the control management computer 14 controls the automatic illumination adjustment device 17. Although the center of gravity is used as the characteristic position, the threshold can be determined in the same manner when the center value and the lower limit value of the density are used instead of the center of gravity.
【００２７】以上５通りの閾値決定方法を説明したが、
何れの方法を採用するかは、測定対象によって決定す
る。しかし、何れにするか決め兼ねることもあり、この
ような場合、トライアンドエラーで適した方法を決定す
るのがよい。以上のようにして各画像の閾値を決定した
後、各領域の面積を演算し、各組織の定量測定が行われ
る。The five threshold value determination methods have been described above.
Which method is adopted is determined by the measurement target. However, it may also be decided which one to use. In such a case, it is preferable to decide a suitable method by trial and error. After determining the threshold value of each image as described above, the area of each region is calculated and the quantitative measurement of each tissue is performed.
【００２８】上記の実施例では顕微鏡で組織を観察して
同定する例について述べたが、金属組織、生物組織の同
定だけでなく、印刷結果の検査、温度分布画像の温度領
域の識別、さらに衛星写真や航空写真による地上の領域
分布計測にも活用できる。In the above-mentioned embodiment, an example of observing and identifying a tissue with a microscope is described. However, not only the identification of metal tissue and biological tissue but also the inspection of the printed result, the identification of the temperature region of the temperature distribution image, and the satellite It can also be used to measure area distribution on the ground using photographs and aerial photographs.
【００２９】[0029]
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
は、基準画像のヒストグラム上で閾値を設定すれば、基
準画像と類似画像のヒストグラムの特徴に基づき、基準
画像の閾値から類似画像の閾値を自動的に設定できる。
これにより類似画像のヒストグラムに明確なボトムが表
れていない場合でも閾値を設定することができる。As is apparent from the above description, according to the present invention, if a threshold is set on the histogram of the reference image, the threshold of the reference image and the similarity of the similar images are calculated based on the features of the histograms of the reference image and the similar image. The threshold can be set automatically.
As a result, the threshold value can be set even when a clear bottom does not appear in the histogram of the similar image.
【図１】本発明の実施例を実現する構成の一例を示す図
である。FIG. 1 is a diagram showing an example of a configuration for realizing an exemplary embodiment of the present invention.
【図２】金属表面組織の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a metal surface structure.
【図３】図２に示す組織の濃度ヒストグラムを示す図で
ある。FIG. 3 is a diagram showing a density histogram of the tissue shown in FIG.
【図４】本発明の実施例の動作フロー図である。FIG. 4 is an operation flow chart of the embodiment of the present invention.
【図５】図４に続く動作フロー図である。5 is an operation flowchart following FIG. 4. FIG.
【図６】第１実施例の閾値を設定する説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram for setting a threshold value according to the first embodiment.
【図７】第２実施例の重心を合わせることにより閾値を
設定する方法を説明する図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a method of setting a threshold value by matching the centers of gravity of the second embodiment.
【図８】第３実施例の中央値を合わせることにより閾値
を設定する方法を説明する図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a method of setting a threshold value by matching the median values according to the third embodiment.
【図９】第４実施例の下限値を合わせることにより閾値
を設定する方法を説明する図である。FIG. 9 is a diagram illustrating a method of setting a threshold value by matching the lower limit values of the fourth embodiment.
【符号の説明】 １ 顕微鏡 ６ ＣＰＵ ７ 画像処理プロセッサ ８ 濃淡画像メモリ ９ ２値化メモリ １５ オートステージ装置 １６ オートフォーカス装置 １７ 照明自動調節装置 ２０ 撮像装置 ２３ 照明装置[Explanation of Codes] 1 Microscope 6 CPU 7 Image Processor 8 Gray Image Memory 9 Binary Memory 15 Auto Stage Device 16 Auto Focus Device 17 Automatic Lighting Adjustment Device 20 Imaging Device 23 Illumination Device
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｔ 7/00 7459−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/70 ３２５ 9061−5Ｌ ４６０ Ｄ ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Office reference number FI Technical display location G06T 7/00 7459-5L G06F 15/70 325 9061-5L 460 D
Claims (6)
淡段階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲
を表す閾値を定める画像解析による領域の閾値決定方法
において、基準画像のヒストグラムの特徴を表す特徴位
置を定め、該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度
範囲を表す閾値を定め、基準画像に類似する類似画像に
ついてそのヒストグラムの特徴位置を求め、基準画像の
ヒストグラムの特徴位置と類似画像のヒストグラムの特
徴位置とが一致するように類似画像の濃度割付けを移動
して基準画像の閾値を類似画像の閾値とすることを特徴
とする画像解析による領域の閾値決定方法。1. A histogram of grayscale distribution areas is created according to preset grayscale levels of images representing a plurality of regions,
In a threshold value determination method of an area by image analysis that defines a threshold value representing a density range corresponding to each target area with respect to the histogram, a feature position representing the feature of the histogram of the reference image is defined, and the histogram corresponds to each target area. A threshold representing the density range is set, the characteristic position of the histogram of a similar image similar to the reference image is obtained, and the density allocation of the similar image is performed so that the characteristic position of the histogram of the reference image and the characteristic position of the histogram of the similar image match. Is moved to set the threshold value of the reference image as the threshold value of the similar image.
淡段階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲
を表す閾値を定める画像解析による領域の閾値決定方法
において、基準画像のヒストグラムの特徴を表す特徴位
置を定め、該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度
範囲を表す閾値を定め、基準画像に類似する類似画像に
ついてそのヒストグラムの特徴位置を求め、基準画像の
ヒストグラムの特徴位置と類似画像のヒストグラムの特
徴位置との差分を基準画像のヒストグラムの閾値に加算
した位置を類似画像のヒストグラムの閾値とすることを
特徴とする画像解析による領域の閾値決定方法。2. A histogram of grayscale distribution areas is created according to preset grayscale levels of images representing a plurality of regions,
In a threshold value determination method of an area by image analysis that defines a threshold value representing a density range corresponding to each target area with respect to the histogram, a feature position representing the feature of the histogram of the reference image is defined, and the histogram corresponds to each target area. The threshold representing the density range is set, the characteristic position of the histogram of the similar image similar to the reference image is obtained, and the difference between the characteristic position of the histogram of the reference image and the characteristic position of the histogram of the similar image is used as the threshold of the histogram of the reference image. A method of determining a threshold value of a region by image analysis, wherein the added position is used as a threshold value of a histogram of a similar image.
した複数の領域を表す画像より予め設定した濃淡段階に
応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒスト
グラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾
値を定める画像解析による領域の閾値決定方法におい
て、基準画像のヒストグラムとその特徴位置を求め、該
ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾
値を定め、基準画像に類似する類似画像についてヒスト
グラムとその特徴位置を求め、類似画像のヒストグラム
の特徴位置が基準画像のヒストグラムの特徴位置と一致
するよう照明を調整し、基準画像のヒストグラムの閾値
を類似画像のヒストグラム閾値としたことを特徴とする
画像解析による領域の閾値決定方法。3. A histogram of a grayscale distribution area is created according to a preset grayscale level from an image showing a plurality of regions captured by a television camera by illuminating a sample, and each histogram is associated with each target region. In a method of determining a threshold value of an area by image analysis for determining a threshold value representing a density range to be obtained, a histogram of a reference image and its characteristic position are obtained, and a threshold value representing a density range corresponding to each target area is determined in the histogram, and the histogram is similar to the reference image. Obtain the histogram and its characteristic position for the similar image, adjust the illumination so that the characteristic position of the histogram of the similar image matches the characteristic position of the histogram of the reference image, and set the threshold of the histogram of the reference image as the histogram threshold of the similar image. A method for determining a threshold value of an area by image analysis, which is characterized by the above.
の濃度の値であることを特徴とする請求項１ないし３の
いずれかに記載の画像解析による領域の閾値決定方法。4. The method for determining a threshold value of a region by image analysis according to claim 1, wherein the characteristic position is a density value of an area centroid of a histogram.
限値と下限値との中央値であることを特徴とする請求項
１ないし３のいずれかに記載の画像解析による領域の閾
値決定方法。5. The method for determining a threshold value of an area by image analysis according to claim 1, wherein the characteristic position is a median value between an upper limit value and a lower limit value of the density of the histogram.
限値であることを特徴とする請求項１ないし３のいずれ
かに記載の画像解析による領域の閾値決定方法。6. The threshold value determination method for an area by image analysis according to claim 1, wherein the characteristic position is a lower limit value of the density of the histogram.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6024993A JP2976796B2 (en) | 1994-02-23 | 1994-02-23 | A method of determining the threshold of an area by image analysis |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07234942A true JPH07234942A (en) | 1995-09-05 |
| JP2976796B2 JP2976796B2 (en) | 1999-11-10 |
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| JP (1) | JP2976796B2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100356018B1 (en) * | 1999-12-06 | 2002-10-18 | 한국전자통신연구원 | Method for Image Indexing and Retrieval By Using Color Information |
| KR100609178B1 (en) * | 2000-03-13 | 2006-08-02 | 엘지전자 주식회사 | Content-based multimedia searching method using color distortion data |
| JP2007242366A (en) * | 2006-03-07 | 2007-09-20 | Hitachi High-Technologies Corp | Transmission electron microscope |
-
1994
- 1994-02-23 JP JP6024993A patent/JP2976796B2/en not_active Expired - Fee Related
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|---|---|---|---|---|
| KR100356018B1 (en) * | 1999-12-06 | 2002-10-18 | 한국전자통신연구원 | Method for Image Indexing and Retrieval By Using Color Information |
| KR100609178B1 (en) * | 2000-03-13 | 2006-08-02 | 엘지전자 주식회사 | Content-based multimedia searching method using color distortion data |
| JP2007242366A (en) * | 2006-03-07 | 2007-09-20 | Hitachi High-Technologies Corp | Transmission electron microscope |
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