JPH0992195A - Image analysis method - Google Patents

Image analysis method

Info

Publication number
JPH0992195A
JPH0992195A JP7246081A JP24608195A JPH0992195A JP H0992195 A JPH0992195 A JP H0992195A JP 7246081 A JP7246081 A JP 7246081A JP 24608195 A JP24608195 A JP 24608195A JP H0992195 A JPH0992195 A JP H0992195A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
image data
data
analysis
image analysis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP7246081A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Masato Yamamoto
眞人 山本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
FUYO VIDEO AGENCY KK
Original Assignee
FUYO VIDEO AGENCY KK
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by FUYO VIDEO AGENCY KK filed Critical FUYO VIDEO AGENCY KK
Priority to JP7246081A priority Critical patent/JPH0992195A/en
Publication of JPH0992195A publication Critical patent/JPH0992195A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Image Input (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain an image analysis method capable of analyzing a image without flatly processing an object face even if a recess or protrusion exists with an observation object and capturing an necessary image for analysis only by moving an object lens in a specified range only once. SOLUTION: Plural pieces of image data V1 to Vn are obtained while changing a distance from a static object to a camera, image data including image data from the protrusion to the recess of the static object is synthesized to make a piece of image data V from among these plural pieces of image data, this one piece of image data is subject to image processing, and image analysis is performed. Change of plural pieces of image data is serially detected, only image data of the changed part is left, the remaining image data is synthesized to be one piece of image data, this one piece of image data is subject to image processing, and image analysis may be performed.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば電子顕微鏡
などで静止物体の画像を取り込んで分析する場合などに
便利な画像分析方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image analysis method which is convenient when, for example, an image of a stationary object is captured and analyzed by an electron microscope or the like.

【0002】[0002]

【従来の技術】電子顕微鏡などで静止物体の画像をとら
えてこれを分析する方法として、電子顕微鏡に装着され
たカメラで静止物体をスキャンしながら画像データを
得、この画像データを総合デジタル画像処理装置(ID
IP)で分析する方法がある。電子顕微鏡で静止物体の
画像をとらえる場合、電子顕微鏡の対物レンズを、試料
としての静止物体に最接近させた状態から徐々に遠ざけ
ながらフォーカス位置まで移動させ、電子顕微鏡が静止
物体にフォーカスされた状態で画像を取り込み、この画
像データを画像分析に供している。
2. Description of the Related Art As a method of capturing an image of a stationary object with an electron microscope and analyzing the image, a camera mounted on the electron microscope scans the stationary object to obtain image data, and the image data is subjected to comprehensive digital image processing. Device (ID
There is a method of analysis by IP). When capturing an image of a stationary object with an electron microscope, the objective lens of the electron microscope is moved from the state in which it is closest to the stationary object as the sample to the focus position while gradually moving away from it, and the state in which the electron microscope is focused on the stationary object The image is taken in and this image data is used for image analysis.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】上記従来の画像分析方
法によれば、静止物体の観察対象面が平面でなければ画
面全体にわたり鮮鋭な画像を得ることができないため、
凹凸のある対象物は画像分析に供することはできず、凹
凸のある対象物を強いて観察しようとすれば、対象面を
平坦に加工して観察に供する必要があるため、前準備が
面倒であり、生物の観察には適さないという難点があ
る。また、上記のように、対物レンズを静止物体に最接
近させた状態から徐々に遠ざけながらフォーカス位置ま
で移動させることによってピント位置を探し出している
が、上記のようなレンズの移動を繰り返して行うことに
よって初めてピント位置を探し出すことが可能であり、
ピント位置を探し出すのが難しいという難点がある。さ
らに、レンズを繰り返し移動させているうちにレンズが
対象物に接触して対象物を破壊する恐れもある。
According to the above-mentioned conventional image analysis method, a sharp image cannot be obtained over the entire screen unless the observation target surface of the stationary object is flat.
An object with irregularities cannot be subjected to image analysis, and if an object with irregularities is forcibly observed, it is necessary to process the object surface flat for observation, and the preparation is troublesome. However, it has a drawback that it is not suitable for observing living things. In addition, as described above, the objective position is searched for by moving the objective lens from the state of being closest to the stationary object to the focus position while gradually moving away from it, but it is necessary to repeat the movement of the lens as described above. It is possible to find the focus position for the first time by
The difficulty is in finding the focus position. Further, there is a possibility that the lens may come into contact with the target object and destroy the target object while the lens is repeatedly moved.

【0004】本発明は、このような従来技術の問題点を
解消するためになされたもので、観察対象に凹凸があっ
ても観察対象面を平坦に加工することなくその画像を分
析することを可能にし、また、対物レンズを所定の範囲
で1回だけ移動させることにより分析に必要な画像を取
り込むことを可能にして、画像取り込みの迅速化と操作
性の向上を図った画像分析方法を提供することを目的と
する。
The present invention has been made in order to solve the above problems of the prior art, and it is possible to analyze an image of an observation object without processing the observation object surface flat even if the observation object has irregularities. Provide an image analysis method that makes it possible to capture an image required for analysis by moving the objective lens only once within a predetermined range, thereby speeding up image capture and improving operability. The purpose is to do.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、請求項1記載の画像分析方法は、静止物体からカ
メラまでの距離を変えながら複数枚の画像データを得、
この複数枚の画像データの中から、静止物体の凸から凹
までの画像データを含む画像データを合成して1枚の画
像データとし、この1枚の画像データを画像処理に供し
て画像分析を行うことを特徴とする。複数枚の画像デー
タには、静止物体の凸面にピントが合った画像データ
も、静止物体の凹面にピントが合った画像データも含ま
れ、これら凸面にピントが合った画像データと凹面にピ
ントが合った画像データを含む画像データが合成されて
1枚の画像データとなる。この1枚の画像データを処理
することにより、静止物体を分析することができる。
In order to achieve the above object, the image analysis method according to claim 1 obtains a plurality of image data while changing the distance from the stationary object to the camera.
Image data including image data from a convex to a concave of a static object is combined from the plurality of pieces of image data to form one piece of image data, and this one piece of image data is subjected to image processing for image analysis. It is characterized by performing. The image data of multiple sheets includes image data in which the convex surface of a stationary object is in focus and image data in which the concave surface of a stationary object is in focus.Image data in which the convex surface is in focus and concave surface are in focus The image data including the matched image data is combined into one image data. A static object can be analyzed by processing this one piece of image data.

【0006】請求項2記載の画像分析方法は、静止物体
からカメラまでの距離を変えながら複数枚の画像データ
を得、この複数枚の画像データの変化を逐次検知して変
化部分の画像データのみを残し、残った画像データを合
成して1枚の画像データとし、この1枚の画像データを
画像処理に供して画像分析を行うことを特徴とする。変
化部分の画像データは対象物の凹から凸までの画像デー
タであり、この凹から凸までの画像データが残されて1
枚の画像データとして合成され、静止物体の分析に供さ
れる。
According to a second aspect of the image analysis method, a plurality of pieces of image data are obtained while changing the distance from the stationary object to the camera, changes in the plurality of pieces of image data are sequentially detected, and only the image data of the changed portion is acquired. And the remaining image data is combined to form one image data, and the image data is subjected to image processing for image analysis. The image data of the changed portion is the image data from the concave to the convex of the object, and the image data from the concave to the convex is left.
It is combined as one piece of image data and used for analysis of stationary objects.

【0007】[0007]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
にかかる画像分析方法の各種実施形態について説明す
る。本発明は、広範囲かつ多目的の画像処理を行うこと
ができる総合デジタル画像処理装置(IDIP)を用い
て実施することができる。そこでまず、総合デジタル画
像処理装置の概略を説明しておく。総合デジタル画像処
理装置に入力する画像の素材としては、主としてカメラ
あるいはビデオテープレコーダ(VTR)入力画像があ
り、デジタル画像に限らず、アナログ画像を入力するこ
ともできる。また、CD−ROM(コンパクトディスク
を用いた読み出し専用メモリー)、HDD(ハードディ
スク)、MO(光磁気ディスク)、DVD(デジタル・
ビデオ・ディスク)等の記憶媒体を利用して、記録、又
は編集機能をもたせることも可能であり、動画等の処理
を行うことも可能である。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Various embodiments of an image analysis method according to the present invention will be described below with reference to the drawings. The present invention can be implemented using an integrated digital image processing device (IDIP) capable of performing wide-range and multi-purpose image processing. Therefore, first, an outline of the integrated digital image processing apparatus will be described. The material of the image input to the integrated digital image processing apparatus is mainly a camera or video tape recorder (VTR) input image, and not only a digital image but also an analog image can be input. In addition, CD-ROM (read-only memory using compact disc), HDD (hard disk), MO (magneto-optical disc), DVD (digital
It is also possible to have a recording or editing function by using a storage medium such as a video disk), and it is also possible to perform processing such as moving images.

【0008】総合デジタル画像処理装置の構成として
は、メイン処理又はサブ処理を行うためにワークステー
ション又はパーソナル・コンピュータを用い、ハード的
なサブ処理部を本体に置く。本体は、素材画像の入出力
部、数十Mバイトの半導体メモリー部、DSP(デジタ
ル・シグナル・プロセッサ)やASIC(特定用途向け
IC)などからなる画像処理部、その他コントロール部
などからなる。
As a structure of the integrated digital image processing apparatus, a workstation or a personal computer is used for performing main processing or sub processing, and a hardware sub processing unit is placed in the main body. The main body includes an input / output unit for material images, a semiconductor memory unit of several tens of Mbytes, an image processing unit including a DSP (digital signal processor) and ASIC (IC for a specific application), and a control unit.

【0009】図8は、総合デジタル画像処理装置の構成
例を概略的に示すもので、メイン処理部としてワークス
テーション4を置き、サブ処理部として本体1を置き、
CCDカメラ2やVTR3から素材画像を入力するよう
にしたもので、広範囲の画像処理を可能にしたものであ
る。本体1に、HDD、MO、DVD等のインターフェ
ースを置いてもよい。
FIG. 8 schematically shows an example of the configuration of the integrated digital image processing apparatus, in which the workstation 4 is placed as the main processing unit and the main body 1 is placed as the sub processing unit.
A material image is input from the CCD camera 2 or the VTR 3 and is capable of performing wide range image processing. The main body 1 may be provided with an interface such as HDD, MO, DVD.

【0010】上記のような総合デジタル画像処理装置を
用いた画像分析は、図7の左半部に示すような手順で行
われる。図7において、まず、フレーム単位で画像を取
り込み、これを画像メモリーに記憶する。画像メモリー
に記憶された画像サンプルは、取込指示によって適宜付
加され合成される。こうして画像取込が終了すると、次
に、合成された複数の画像データが画像解析及び画像変
換に供され、続いて画像補正、さらに最終画像補正され
て1枚の画像として出力される。
Image analysis using the above-described integrated digital image processing apparatus is performed by the procedure shown in the left half of FIG. In FIG. 7, first, an image is captured in frame units and stored in the image memory. The image samples stored in the image memory are appropriately added and combined according to a capture instruction. When the image capturing is completed in this way, a plurality of combined image data are then subjected to image analysis and image conversion, followed by image correction and final image correction, and output as one image.

【0011】図7の右半部は、上記画像分析の各段階に
適用される処理手法を示す。まず、取り込まれた画像デ
ータあるいは画像メモリーに記憶された画像データは、
ラプラシアンおよび周波数変換、その他の手法により画
像解析が行われ、解析データを得る。この解析データに
より上記取込指示が出され、画像サンプルが付加され合
成される。画像合成後の画像解析及び画像変換では、解
析データによって得られたデータを補助データとして、
ラプラシアン等の手法によるエッジ検出によって画像解
析が行われる。また、必要に応じて、ハフ変換、フーリ
エ変換等の手法を用いる。また、画像補正は、フォーカ
ス画像間の境目に生じる不連続データを連続データに補
正するものである。最終画像補正は、統計解析によるヒ
ストグラムの補正によって行われる。エッジ検出、ハフ
変換、フーリエ変換、統計解析によるヒストグラムの補
正ではそれぞれ係数がセットされ、重み付けが適宜行わ
れる。
The right half of FIG. 7 shows the processing method applied to each stage of the image analysis. First, the captured image data or the image data stored in the image memory is
Image analysis is performed by Laplacian and frequency conversion, and other methods to obtain analysis data. Based on this analysis data, the above-mentioned acquisition instruction is issued, and image samples are added and combined. In image analysis and image conversion after image composition, the data obtained by the analysis data is used as auxiliary data,
Image analysis is performed by edge detection using a method such as Laplacian. In addition, methods such as Hough transform and Fourier transform are used as necessary. The image correction is to correct discontinuous data generated at the boundary between focused images into continuous data. The final image correction is performed by histogram correction by statistical analysis. In the edge detection, Hough transform, Fourier transform, and histogram correction by statistical analysis, coefficients are set and weighting is appropriately performed.

【0012】さて、本発明にかかる画像分析方法は、以
上説明したような総合デジタル画像処理装置を用いて実
施することができる。図1は本発明にかかる画像分析方
法を概念的に示すもので、例えば、電子顕微鏡に装着さ
れたカメラで静止物体をスキャンしながら画像データを
得るとともに、静止物体からカメラまでの距離を変えな
がら、具体的には電子顕微鏡であればその対物レンズを
最接近位置から順次遠ざけながら一定間隔ごとに画像を
取り込み、複数枚の画像データV1〜Vnを得る。この
V1〜Vnの画像データを適宜合成して1枚の合成画像
データVとし、この合成画像データVを利用して画像分
析又は画像処理を行う。
The image analysis method according to the present invention can be carried out by using the integrated digital image processing apparatus as described above. FIG. 1 conceptually shows an image analysis method according to the present invention. For example, while obtaining image data while scanning a stationary object with a camera mounted on an electron microscope, while changing the distance from the stationary object to the camera. Specifically, in the case of an electron microscope, images are taken at regular intervals while sequentially moving away the objective lens from the closest position, and a plurality of image data V1 to Vn are obtained. The image data of V1 to Vn are appropriately combined to form one piece of combined image data V, and the combined image data V is used for image analysis or image processing.

【0013】図3は上記画像取り込みから画像を合成す
るまでの動作を示すもので、まず、対象物の凹部から凸
部まで合焦する範囲を包含するようにレンズを駆動し、
その間一定時間間隔ごとに画像を取り込む(サンプリン
グ)。サンプリングした各画像は前記IDIP装置に取
り込んでメモリーに記憶させ、記憶された画像の中から
対象物の凹部から凸部までの画像データを含む画像デー
タを合成して1枚の画像データとする。ちなみに、1秒
間に例えば30フレーム分の画像データを取り込むこと
ができる。合成された1枚の画像データは、サンプリン
グされた全ての画像データを合成したものであってもよ
いし、画像分析に必要な部分、すなわち対象物の凹部か
ら凸部までを包含する部分の画像データを合成したもの
であってもよい。
FIG. 3 shows the operation from the image capturing to the image composition. First, the lens is driven so as to cover the in-focus range from the concave portion to the convex portion of the object,
During that time, images are captured (sampling) at regular time intervals. Each sampled image is taken into the IDIP device and stored in the memory, and image data including image data from the concave portion to the convex portion of the object is combined from the stored images to form one image data. Incidentally, image data of, for example, 30 frames can be captured per second. The single combined image data may be a combination of all sampled image data, or an image of a portion necessary for image analysis, that is, a portion including a concave portion to a convex portion of an object. It may be a combination of data.

【0014】以上説明した画像処理の場合、一旦全ての
画像データをIDIP装置内のメモリーに記憶させ、記
憶させた画像データを画像処理していかなければならな
い。そのため、対象物の凹部の画像から凸部までの画像
に至るまで、どの程度の容量を必要とするか予測がつか
ず、メモリーの容量が足りないこともあり得る。
In the case of the image processing described above, it is necessary to temporarily store all the image data in the memory in the IDIP device and perform the image processing on the stored image data. Therefore, it is not possible to predict how much capacity is required from the image of the concave portion of the object to the image of the convex portion, and the memory capacity may be insufficient.

【0015】そこで、例えばメモリーの容量が60フレ
ームとした場合、1秒間に取り込むことができる画像デ
ータが30フレームで、対象物に対してカメラを所定の
範囲で移動させるのに3秒かかるものとすれば、メモリ
ーが30フレーム分不足することになるので、フレーム
を一定間隔ごとに間引きして60フレームにする、とい
うような手法が考えられる。この手法を採り入れると、
図2に示す円内の破線Bで示すような計算上でのデータ
しか取り出すことができず、上記円内の実線Aで示すよ
うな、画像分析に必要な部分のデータを忠実に取り出す
ことができない。従って、完全な処理結果を得ることは
できないが、一つのサンプリングデータと次のサンプリ
ングデータとの間の値は、前後の近似値をとったとして
も、連続的なデータとさほど差がないことから、大きな
不具合はない。
Therefore, assuming that the memory has a capacity of 60 frames, for example, 30 frames of image data can be captured per second, and it takes 3 seconds to move the camera relative to the object within a predetermined range. If this happens, the memory will be insufficient for 30 frames, so a method of thinning out the frames at regular intervals to 60 frames can be considered. If this method is adopted,
Only the data on the calculation shown by the broken line B in the circle shown in FIG. 2 can be taken out, and the data of the portion necessary for image analysis as shown by the solid line A inside the circle can be taken out faithfully. Can not. Therefore, although it is not possible to obtain a complete processing result, the value between one sampling data and the next sampling data is not so different from continuous data even if an approximate value before and after is taken. , There are no major defects.

【0016】しかしながら、上記の手法によれば、正確
なデータで処理されていないことになるので、上記計算
上のデータを補って正確なデータで処理されるように工
夫することが望ましい。そのための工夫を施した実施形
態を図4、図5、図6に示す。これは、逐次画像データ
の変化を検知し、変化している部分のデータをサンプリ
ングして必要な画像データのみを取り込むようにしたも
のである。図6に示すように、まず、対象物の凹部から
凸部まで合焦する範囲を包含するようにレンズを駆動
し、その間画像をサンプリングし、サンプリングした各
画像は前記IDIP装置に取り込んでメモリーに記憶さ
せる。サンプリングした一つの画像データと次にサンプ
リングした画像データから画像データの変化を検出し、
画像データの変化に基づいて微分濃度のピーク値が最高
レベルであるか否か判断する。最高レベルであれば、最
高レベルのピークを中心とした数フレーム分の画像デー
タを残して他の画像データを画像メモリーから消去し、
残した数フレーム分の画像を合成して1枚の画像データ
とし、これを画像分析に供する。
However, according to the above method, since it is not processed with accurate data, it is desirable to devise so that it is processed with accurate data by supplementing the above calculated data. Embodiments devised for this purpose are shown in FIGS. 4, 5 and 6. This is one in which changes in image data are sequentially detected, data in a changing portion is sampled, and only necessary image data is fetched. As shown in FIG. 6, first, the lens is driven so as to cover the in-focus range from the concave portion to the convex portion of the object, the images are sampled during that time, and each sampled image is taken into the IDIP device and stored in the memory. Remember. Detect changes in image data from one sampled image data and the next sampled image data,
It is determined whether or not the peak value of the differential density is the highest level based on the change in the image data. If it is the highest level, image data for several frames centering on the peak of the highest level is left and other image data is erased from the image memory,
The remaining images of several frames are combined to form one piece of image data, which is used for image analysis.

【0017】このようなサンプリングは、リアルタイム
・サンプリング方式あるいはランダム・サンプリング方
式などと呼ぶことができるものであって、この方式によ
れば、古いデータや必要のないデータを捨てることがで
きるため、メモリーを無駄に使うことがなく、メモリー
が不足することを回避できる利点がある。
Such sampling can be called a real-time sampling method or a random sampling method. According to this method, old data and unnecessary data can be discarded, so that memory can be used. There is an advantage that you can avoid running out of memory without wasting your memory.

【0018】図4は、通常のサンプリングと上記のラン
ダム・サンプリング方式でサンプリングした画像データ
の例を比較して示すもので、(a)が通常のサンプリン
グ、(b)がランダム・サンプリングの場合である。
(a)(b)の何れも、サンプリング時間に対する微分
濃度の変化(周波数成分の変化)を示したもので、時間
軸tに沿って付された数字はサンプル点において記憶さ
れるメモリ番号を示しており、縦軸は微分濃度を示して
いる。図4(a)の通常のサンプリングでは、点線と実
線が実際のサンプリング点となる。
FIG. 4 shows an example of image data sampled by the normal sampling and the random sampling method described above, in which (a) is normal sampling and (b) is random sampling. is there.
Both (a) and (b) show changes in the differential density (changes in frequency components) with respect to the sampling time, and the numbers attached along the time axis t indicate the memory numbers stored at the sampling points. And the vertical axis represents the differential concentration. In the normal sampling of FIG. 4A, the dotted line and the solid line are the actual sampling points.

【0019】図4(a)に点線と実線で示す実際のサン
プリング点を順番に!、”、#、$というように番号を
付け、サンプリング点!から順番にデータの変化を検出
してこれを各メモリに記憶させた場合のメモリ割り付け
の例を図5に示す。図5の例では、19番目のサンプリ
ング点でピーク値が最高レベルとなっている。そこで、
ランダム・サンプリングでは、既に説明したように、微
分濃度の最高レベルのピークを中心とした数フレーム分
の画像データのみを残す。図4(b)は、このようなラ
ンダム・サンプリングによって残された画像データを示
す。ランダム・サンプリングによって残した数フレーム
分の画像は合成して1枚の画像データとし、これを画像
分析に供する。サンプリング方式でサンプリングされた
画像データを画像分析に供すれば、前述の実施形態のも
のに比べて濃度の変化部分のデータを精度よく取り込む
ことができ、リアルな画像を用いて精度の良い画像分析
を行うことができる。
The actual sampling points shown by the dotted line and the solid line in FIG. , ", #, $ Are numbered, a change in data is detected in order from the sampling point! And stored in each memory, an example of memory allocation is shown in FIG. So, the peak value is the highest level at the 19th sampling point.
In the random sampling, as described above, only the image data for several frames centering on the peak of the highest level of the differential density is left. FIG. 4B shows the image data left by such random sampling. Images of several frames left by random sampling are combined into one piece of image data, which is used for image analysis. If the image data sampled by the sampling method is subjected to image analysis, the data of the density change portion can be captured more accurately than in the above-described embodiment, and accurate image analysis using a realistic image can be performed. It can be performed.

【0020】以上説明した本発明の実施の形態によれ
ば、対象物の凹部から凸部を包含する複数の画像データ
が1枚の画像データとして合成されるため、合成によっ
て得られる画像データは、立体感あるいは遠近感のない
平板的な画像データとなる。しかし、IDIP装置を用
いた画像分析には、平板的な画像データであっても支障
はない。
According to the embodiment of the present invention described above, a plurality of image data including concave portions and convex portions of an object are combined as one piece of image data. It becomes flat image data without stereoscopic effect or perspective. However, flat image data can be used for image analysis using the IDIP device.

【0021】本発明にかかる画像分析方法は、既に説明
したような電子顕微鏡によって取り込まれた画像データ
の分析に限らず、一般的な光学顕微鏡によって取り込ま
れた画像データの分析に適用できるし、他の分野にも適
用できる。例えば、多数のメータが配置された監視盤な
どをテレビカメラを通じて遠隔的に監視しようとして
も、一つ一つのメータとカメラとの距離がそれぞれ異な
るため、全てのメータにカメラのピントを合わせること
は不可能であり、従来は実現不可能であった。しかし、
本発明を適用すれば、全てのメータにピントが合う点が
存在する範囲で定期的(時間間隔は任意に設定する)に
カメラを移動させ、その間に取り込んだ画像データの中
から必要な画像データのみをサンプリングして合成する
ことにより、全てのメータにピントが合った画像データ
を得ることができるため、多数のメータが配置された監
視盤などをテレビカメラを通じた遠隔的な監視に供する
ことが可能になる。
The image analysis method according to the present invention can be applied not only to the analysis of image data captured by an electron microscope as described above, but also to the analysis of image data captured by a general optical microscope. It can also be applied to the field of. For example, even if you try to remotely monitor a monitor panel with many meters arranged through a TV camera, the distance between each meter and the camera is different, so it is not possible to focus the camera on all meters. Impossible, and previously impossible. But,
If the present invention is applied, the camera is moved periodically (the time interval is arbitrarily set) within a range in which all the meters are in focus, and the necessary image data is acquired from among the image data captured during that time. By sampling and synthesizing only the image data, it is possible to obtain image data that is in focus on all the meters, so it is possible to use a monitoring panel with many meters arranged for remote monitoring through a TV camera. It will be possible.

【0022】[0022]

【発明の効果】請求項1記載の発明によれば、静止物体
からカメラまでの距離を変えながら複数枚の画像情報を
得、この複数枚の画像データの中から、静止物体の凸か
ら凹までの画像データを含む画像データを合成して1枚
の画像データとし、この1枚の画像データを画像処理に
供して画像分析を行うようにしたため、凹凸のある対象
物であっても、対象面を平坦に加工することなく凹部か
ら凸部までを鮮鋭な画像として取り込んで画像分析に供
することができ、面倒な前準備が不要であるとともに、
生物であっても観察に供することができる。また、カメ
ラまたは対物レンズを静止物体に対して所定の距離範囲
で一度移動させれば画像分析に必要な画像を取り込むこ
とができるため、カメラまたは対物レンズの移動を繰り
返すことによってピント位置を探すという面倒な操作は
不要で操作性が向上し、電子顕微鏡の場合のように、レ
ンズを繰り返し移動させているうちにレンズが対象物に
接触して対象物を破壊するというような恐れも少なくな
る。
According to the first aspect of the present invention, a plurality of pieces of image information are obtained while changing the distance from the stationary object to the camera, and from the plurality of pieces of image data, from the convex to the concave of the stationary object. The image data including the image data is combined into one image data, and this one image data is subjected to image processing for image analysis. It is possible to capture a sharp image from the concave portion to the convex portion as a sharp image without subjecting it to flattening, and to use it for image analysis.
Even organisms can be used for observation. Also, since the image required for image analysis can be captured by moving the camera or objective lens once within a predetermined distance range with respect to a stationary object, it is said that the focus position is searched by repeatedly moving the camera or objective lens. Troublesome operation is unnecessary and the operability is improved. As in the case of the electron microscope, there is less fear that the lens may contact the object and destroy the object while repeatedly moving the lens.

【0023】請求項2記載の発明によれば、静止物体か
らカメラまでの距離を変えながら複数枚の画像データを
得、この複数枚の画像データの変化を逐次検知して変化
部分の画像データのみを残し、残った画像データを合成
して1枚の画像データとし、この1枚の画像データを画
像処理に供して画像分析を行うようにしたため、請求項
1記載の発明と同様の効果を奏するほか、古いデータや
必要のないデータを捨てることができるため、メモリー
を無駄に使うことがなく、メモリーが不足することを回
避できる利点がある。また、変化部分のデータを精度よ
く取り込むことができるため、リアルな画像を用いて精
度の良い画像分析を行うことができる。
According to the second aspect of the invention, a plurality of pieces of image data are obtained while changing the distance from the stationary object to the camera, and changes in the plurality of pieces of image data are sequentially detected so that only the image data of the changed portion is obtained. And the remaining image data are combined to form one image data, and this one image data is subjected to image processing for image analysis, and therefore, the same effect as the invention according to claim 1 is obtained. In addition, since old data and unnecessary data can be discarded, it is possible to avoid wasting memory and avoid running out of memory. Moreover, since the data of the changed portion can be captured with high accuracy, it is possible to perform accurate image analysis using a realistic image.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明にかかる画像分析方法を感覚的に示す模
式図。
FIG. 1 is a schematic diagram sensuously showing an image analysis method according to the present invention.

【図2】本発明にかかる画像分析方法の一実施形態に基
づく画像データサンプリングの例を示す線図。
FIG. 2 is a diagram showing an example of image data sampling based on an embodiment of an image analysis method according to the present invention.

【図3】同上実施形態にかかる画像分析方法を示すフロ
ーチャート。
FIG. 3 is a flowchart showing an image analysis method according to the embodiment.

【図4】通常の画像データサンプリングと本発明にかか
る画像分析方法の別の実施形態に基づく画像データサン
プリングの例を示す線図。
FIG. 4 is a diagram showing an example of normal image data sampling and image data sampling based on another embodiment of the image analysis method according to the present invention.

【図5】通常のデータサンプリングによるメモリ割り付
けの例を示す概念図。
FIG. 5 is a conceptual diagram showing an example of memory allocation by normal data sampling.

【図6】上記別の実施形態にかかる画像分析方法を示す
フローチャート。
FIG. 6 is a flowchart showing an image analysis method according to another embodiment.

【図7】本発明を実施するのに用いることができる総合
デジタル画像処理装置の画像処理動作およびそれに用い
られる処理手法の例を示すフローチャート。
FIG. 7 is a flowchart showing an example of an image processing operation of the integrated digital image processing apparatus that can be used for implementing the present invention and a processing method used for the image processing operation.

【図8】上記総合デジタル画像処理装置の例を示す正面
図。
FIG. 8 is a front view showing an example of the integrated digital image processing apparatus.

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 静止物体からカメラまでの距離を変えな
がら複数枚の画像データを得、この複数枚の画像データ
の中から、静止物体の凸から凹までの画像データを含む
画像データを合成して1枚の画像データとし、この1枚
の画像データを画像処理に供して画像分析を行うことを
特徴とする画像分析方法。
1. A plurality of image data is obtained while changing a distance from a stationary object to a camera, and image data including image data from a convex to a concave of a stationary object is synthesized from the plurality of image data. The image analysis method is characterized in that the image data is converted into one image data, and the image data is subjected to image processing for image analysis.
【請求項2】 静止物体からカメラまでの距離を変えな
がら複数枚の画像データを得、この複数枚の画像データ
の変化を逐次検知して変化部分の画像データのみを残
し、残った画像データを合成して1枚の画像データと
し、この1枚の画像データを画像処理に供して画像分析
を行うことを特徴とする画像分析方法。
2. A plurality of pieces of image data are obtained while changing the distance from a stationary object to the camera, changes in the plurality of pieces of image data are sequentially detected, and only the changed image data is left, and the remaining image data is An image analysis method comprising synthesizing one image data and subjecting this one image data to image processing to perform image analysis.
JP7246081A 1995-09-25 1995-09-25 Image analysis method Pending JPH0992195A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP7246081A JPH0992195A (en) 1995-09-25 1995-09-25 Image analysis method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP7246081A JPH0992195A (en) 1995-09-25 1995-09-25 Image analysis method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH0992195A true JPH0992195A (en) 1997-04-04

Family

ID=17143206

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP7246081A Pending JPH0992195A (en) 1995-09-25 1995-09-25 Image analysis method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH0992195A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6538249B1 (en) 1999-07-09 2003-03-25 Hitachi, Ltd. Image-formation apparatus using charged particle beams under various focus conditions

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6538249B1 (en) 1999-07-09 2003-03-25 Hitachi, Ltd. Image-formation apparatus using charged particle beams under various focus conditions
US6653633B2 (en) 1999-07-09 2003-11-25 Hitachi, Ltd. Charged particle beam apparatus
US6936818B2 (en) 1999-07-09 2005-08-30 Hitachi, Ltd. Charged particle beam apparatus
US7109485B2 (en) 1999-07-09 2006-09-19 Hitachi, Ltd. Charged particle beam apparatus
US7329868B2 (en) 1999-07-09 2008-02-12 Hitachi, Ltd. Charged particle beam apparatus
US7642514B2 (en) 1999-07-09 2010-01-05 Hitachi, Ltd. Charged particle beam apparatus

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2696044B2 (en) Focus detection method, non-contact displacement measuring method and apparatus using the same
JP4731608B2 (en) Biological information detection using sweep-type imaging device
JPH10506206A (en) Automatic focusing device for medical and biological specimens
US20030048957A1 (en) System and method for correlated noise removal in complex imaging systems
KR101519576B1 (en) Method and apparatus for correcting rotation of video frames
JOHNSON et al. Metaphase spread detection and focus using closed circuit television
KR20010014602A (en) Method and apparatus for detecting in-focus state of microscope
JPH0992195A (en) Image analysis method
JP2507659B2 (en) Radiation image reader
JP2009041953A (en) Quantitative analyzer, quantitative analyzing method and quantitative analyzing program
JP4344862B2 (en) Method and apparatus for automatic detection of observation object
JP3043034B2 (en) Image input / output device
JPH04194905A (en) Microscopic image mapping device and method
JPH0824350B2 (en) Background image extraction method
GB2595873A (en) A method for analysing scanning efficacy
JPH10146319A (en) Eye movement analyzer
JP2569543B2 (en) Hardness tester
JPS6010048Y2 (en) Sample positioning device for electron beam probe equipment
JPH0125104B2 (en)
JP2939323B2 (en) Nonmetallic inclusion inspection method and nonmetallic inclusion inspection apparatus
JP2006226916A (en) Quantitative analyzer, analytical method, and analytical program
JPH06178188A (en) Focusing point searching method for automatic focusing device
JP2003207720A (en) Apparatus for observing sample for analysis
Ledley et al. SPIDAC: specimen input to digital automatic computer
JP2869580B2 (en) Decarburization inspection method and decarburization inspection device