JPH1166325A - 物体の境界決定方法および装置並びに物体の境界決定プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

物体の境界決定方法および装置並びに物体の境界決定プログラムを記録した記録媒体

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JPH1166325A
JPH1166325A JP9218731A JP21873197A JPH1166325A JP H1166325 A JPH1166325 A JP H1166325A JP 9218731 A JP9218731 A JP 9218731A JP 21873197 A JP21873197 A JP 21873197A JP H1166325 A JPH1166325 A JP H1166325A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 ビデオカメラで撮像した物体の画像の輪郭の
追跡を、高速かつ少ない回路規模で行う。 【解決手段】 物体を撮像した画像の各画素の濃度情報
を２値信号に変換し、その２値信号を、物体の境界およ
び内部に位置する画素についてのみ各画素がその周囲の
２値信号に応じた値を持つような近傍画素状態値に変換
し、その近傍画素状態値を参照して、物体の境界に位置
する画素の連接してきた方向を基準とする相対連接方向
値を求めることにより次に連接する方向の絶対連接方向
値を算出し、これを境界に位置する各画素について繰り
返すことにより物体の境界を追跡する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、物体の境界決定
方法および装置並びに物体の境界決定プログラムを記録
した記録媒体に関し、さらに詳しくは、例えば血球や細
胞などの粒子を、顕微鏡を介してビデオカメラ等で撮像
して画像メモリに取り込み、この取り込んだ粒子の境界
を画像処理によって決定する物体の境界決定方法および
装置並びに物体の境界決定プログラムを記録した記録媒
体に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、物体の形状を知ることにより、
その物体の特徴や傾向を知ることができる。例えば、血
液や尿中に含まれる血球や細胞の形状により、体の状態
を知ることが可能である。このため、血球や細胞（通常
「粒子」と呼ぶ）をビデオカメラ等で撮像し、画像処理
によって血球や細胞の形状を解析することが行われてい
る。この解析では、粒子の輪郭（エッジまたは境界とも
いう）を追跡（トレース）することにより、粒子の周囲
長や面積（特徴量）を算出し、どのような形状をしてい
るのかを数値的に把握するようにしている。
【０００３】従来の画像中のある領域の境界に注目し、
解析する手法としては、例えば特公平５−７１９９１号
公報に記載の「物体の境界の決定方法及び装置」や、特
開昭６０−３０１３７２号公報に記載の「画像処理装
置」などが知られている。
【０００４】特公平５−７１９９１号公報に記載の方法
では、図２７に示すように、以下の方法で画像処理を行
い、物体の境界を追跡するようにしている。 ステップ１：血球や細胞などの物体を撮像し、撮像した
画像をＡ／Ｄ変換し、各画素の輝度を多値画像（グレー
スケール）としてフレーム（画像）メモリに取り込み記
憶する。これを第１表示とする。
【０００５】ステップ２：物体と背景とを区別するため
のしきい値を設定し、そのしきい値により、多値画像を
２値画像に変換し、別のフレームメモリに記憶する。こ
れを第２表示とする。
【０００６】ステップ３：２値画像において、着目する
画素とその周囲８方向に隣接する８画素の値を取り出
し、ルックアップテーブルで変換し、これを別に用意し
たフレームメモリに蓄える。これを第３表示とする。こ
れにより、物体の輪郭部分の画素のみに非“０”の値を
持たせ、物体の内部および外部の画素には“０”の値を
持たせる。
【０００７】ステップ４：第３表示画像をラスタースキ
ャンし、非ゼロ値の画素を探索する。いったん非ゼロ値
の画素を見つければ、その値とその画素に到達するため
に進行してきた方向をパラメータとしてルックアップテ
ーブルを参照し、次に進むべき画素の方向を決定する。
境界部分の画素を追跡する度にその画素に対応する第３
表示のメモリの内容をゼロクリアする。第３表示のメモ
リで次に連接（チェーン）する画素の内容が非ゼロであ
る間、境界部分の画素を追跡し、次に連接する画素の内
容がゼロであれば、全ての境界部分の画素を追跡し終わ
ったものとみなし、境界の追跡を終了する。このように
して物体の境界を追跡し、最終的にチェーンコードを得
る。
【０００８】また、特開昭６０−３０１３７２号公報に
記載の方法では、以下の方法で画像処理を行い、物体の
境界を追跡するようにしている。上記ステップ１〜３ま
では特公平５−７１９９１号公報に記載の方法とほぼ同
じで、ステップ３から得た第３表示の画素値に対し、前
の画素の方向をｋとした場合、ｋ＋２番目の桁（ｋが奇
数）、あるいはｋ＋３番目の桁（ｋが偶数）からｋが増
加する方向にチェーン方向を探索し、最初に見つかる
「１」となった桁をチェーンコードとして、境界を追跡
するようにしている。
【０００９】従来においては、このような方法で画像処
理を行って境界の追跡を行うようにしていた。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
公平５−７１９９１号公報に記載のエッジトレースの方
法は、ルックアップテーブルを多用しており、論理回路
の規模としては比較的大きく、またテーブルルックアッ
プに用いるＰＲＯＭは論理素子としては比較的低速であ
るため、境界点追跡回路の大幅な高速化、低価格化が計
りにくいという問題があった。
【００１１】また、特開昭６０−３０１３７２号公報に
記載のエッジトレースの方法は、トレース方向の探索の
ために数ステップを必要とし、大幅な処理の高速化が困
難であるという問題があった。
【００１２】この発明は、このような事情を考慮してな
されたもので、顕微鏡などを経てビデオカメラで撮像し
た物体の画像の輪郭の追跡を、高速かつ少ない回路規模
で行うことができるようにした物体の境界決定方法およ
び装置並びに物体の境界決定プログラムを記録した記録
媒体を提供するものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】この発明は、物体を撮像
した画像の各画素の濃度情報を２値信号に変換し、その
２値信号を、物体の境界および内部に位置する画素につ
いてのみ各画素がその周囲の２値信号に応じた値を持つ
ような近傍画素状態値に変換し、その近傍画素状態値を
参照して、物体の境界に位置する画素の連接してきた方
向を基準とする相対連接方向値を求めることにより次に
連接する方向の絶対連接方向値を算出し、これを境界に
位置する各画素について繰り返すことにより物体の境界
を追跡する物体の境界決定方法である。
【００１４】この発明によれば、物体の境界の追跡に際
しては、物体の境界に位置する画素の連接してきた方向
を基準とする相対連接方向値を求めることにより次に連
接する方向の絶対連接方向値を算出するようにしている
ので、従来のルックアップテーブルを用いる方法と比較
して、物体の画像の境界の追跡を、高速かつ少ない回路
規模で行うことが可能となる。
【００１５】
【発明の実施の形態】この発明の物体の境界決定方法に
おいて、処理対象である画像はカメラなどで物体を撮像
することにより得られる。このカメラとしては、撮像し
た物体の画像を電気信号に変換して出力することが可能
なものであればよく、ＣＣＤ（電荷結合素子）を用いた
通常のビデオカメラを適用することができる。
【００１６】このように、カメラとして通常のビデオカ
メラを適用すれば、撮像した画像は複数の画素をスキャ
ンしたアナログ映像信号として得られる。したがって、
アナログ映像信号をグレースケール（多値画像）で表し
たディジタル信号への変換、ディジタル信号の２値信号
への変換、２値信号の近傍画素状態値への変換、および
連接方向値の算出は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ
ポートからなるマイクロコンピュータを備えた画像処理
装置（イメージプロセッサ）で行うことができる。
【００１７】上記構成においては、次に連接する方向の
絶対連接方向値を、前に連接してきた方向の絶対連接方
向値に相対連接方向値を加えることにより算出すること
ができる。
【００１８】この発明は、また、物体を撮像した画像の
各画素の濃度情報を２値信号に変換する２値化部と、２
値化部によって振り分けられた２値信号を、物体の境界
および内部に位置する画素についてのみ各画素がその周
囲の２値信号に応じた値を持つような近傍画素状態値に
変換する画素抽出部と、画素抽出部によって変換された
近傍画素状態値を参照して、物体の境界に位置する画素
の連接してきた方向を基準とする相対連接方向値を求め
ることにより次に連接する方向の絶対連接方向値を算出
し、これを境界に位置する各画素について繰り返すこと
により物体の境界を追跡するエッジトレース部を備えて
なる物体の境界決定装置である。
【００１９】この発明は、さらに、上記物体の境界決定
装置の処理手順をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
である。
【００２０】以下、図面に示す実施例に基づいてこの発
明を詳述する。なお、これによってこの発明が限定され
るものではない。図１はこの発明の物体の境界決定方法
の実施に直接使用する物体の境界決定装置の構成を示す
ブロック図である。
【００２１】この物体の境界決定装置は、測定する対象
物１を撮像するビデオカメラ２と、イメージプロセッサ
（画像処理装置）３と、マイクロコンピュータ４と、Ｃ
ＲＴディスプレイ装置５と、外部記憶装置６から構成さ
れている。
【００２２】イメージプロセッサ３は、デジタイザ７
と、コンパレータ８と、２値画像保持メモリ９と、８近
傍画素抽出フィルタ１０と、８近傍画素メモリ１１と、
エッジトレース部１２と、特徴量抽出部１３とから構成
されている。
【００２３】測定する対象物１は、例えばイメージング
フローサイトメータ等を流れる血球や尿に含まれる細胞
などの粒子である。イメージングフローサイトメータと
は、血液や尿などを希釈した試料液（サンプル液ともい
う）をフローセルと呼ばれる透明な管中に導いて試料流
（サンプル流ともいう）を形成し、この試料流に対しス
トロボ光やパルスレーザ光のようなパルス光を照射し
て、血液中に含まれる血球や尿中に含まれる細胞のよう
な粒子（被検粒子と称すこともある）をビデオカメラで
撮像する装置であり、本実施例では図示していないが、
対象物１をビデオカメラ２で撮像する場合、このような
方法で撮像することが可能である。
【００２４】ビデオカメラ２は、市販のビデオカメラで
あり、イメージングフローサイトメータを流れる血球や
細胞等の対象物１を、顕微鏡を介して撮像する。このよ
うなビデオカメラ２には、画素数に対応する多数のＣＣ
Ｄが光電変換素子として用いられており、ビデオカメラ
２は、このＣＣＤにより対象物１の画像を光電変換し
て、ＥＩＡ準拠のアナログ映像信号を出力する。
【００２５】デジタイザ７は、ビデオカメラ２からのア
ナログ映像信号をＡ／Ｄ変換する。すなわち、アナログ
映像信号を、各画素の輝度（光強度）を例えば０〜２５
５までの２５６段階のデジタルの８ビット信号で表した
多値画像（グレースケール）に変換し、これをラスター
スキャン（線順次走査）の様式で順次出力する。多値画
像の値については後ほど詳述する。
【００２６】このようにしてデジタイザ７から出力され
る情報は、対象画像の各画素の濃度情報といえるもので
あり、この情報が、以下に述べる２値化部、画像抽出
部、エッジトレース部で処理されることにより、物体の
境界が追跡される。
【００２７】２値化部は、例えばコンパレータ８と２値
画像保持メモリ９とから構成される。コンパレータ８
は、グレースケールのディジタル信号を、各画素毎に、
粒子を“１”、背景を“０”とする２値のレベルに振り
分け、この２値信号をラスタースキャンの様式で順次出
力する。すなわち、グレースケールに変換された粒子な
どの対象画像の輝度ヒストグラムをあらかじめ解析して
おき、背景と粒子が分離しやすいしきい値を求めてお
く。そして、コンパレータ８にこのしきい値をセット
し、粒子を“１”、背景を“０”とする２値のレベルに
振り分ける。この振り分けは、粒子を“０”、背景を
“１”とするものであってもよい。
【００２８】２値画像保持メモリ９は、粒子と背景とに
２値化された画像を保持するメモリであり、着目画素お
よびその着目画素の周囲８画素の２値化情報（１か０か
の情報）をラスタースキャンの様式で順次出力する。２
値画像保持メモリ９の記憶内容については後ほど詳述す
る。
【００２９】画素抽出部は、例えば８近傍画素抽出フィ
ルタ１０と８近傍画素メモリ１１とから構成される。８
近傍画素抽出フィルタ１０は、全画素を順次着目画素と
し、その着目画素の周囲の８近傍画素の２値について論
理演算を行い、粒子の内部と外部の画素については
“０”の値を持ち、粒子の境界にある画素については非
“０”の値を持つような８ビットデータ（１バイトすな
わち１ワードのデータ）を、ラスタースキャンの様式で
順次出力する。
【００３０】８近傍画素メモリ１１は、画像入力時にお
ける動作と、エッジトレース時における動作との２状態
の動作モードを有しており、画像入力時には、８近傍画
素状態値（上述した“０”または“８ビットデータ”の
値）がラスタースキャンの様式で順次入力される。すな
わち、前ステージの８近傍画素抽出フィルタ１０から８
近傍画素状態値がラスタースキャンの様式で順次出力さ
れるので、これを受けてこの８近傍画素状態値を保持す
る。また、エッジトレース時には、次ステージのエッジ
トレース部１２が粒子の境界に沿って指示するアドレス
に保持されている８近傍画素状態値を出力する。
【００３１】エッジトレース部１２は、８近傍画素メモ
リ１１の内容を参照しながら粒子のエッジ（境界または
輪郭ともいう）を画素単位でトレース（追跡）し、粒子
の境界が表す連接コード（チェーンコード）を出力す
る。このトレースの方法については後ほど詳述する。
【００３２】特徴量抽出部１３は、前ステージのエッジ
トレース部１２が出力する粒子の境界が表すチェーンコ
ードから、粒子の周囲長や面積等の特徴量を求めて出力
する。
【００３３】マイクロコンピュータ４は、イメージプロ
セッサ３の各要素を適切に制御する。また周囲長や面積
のような特徴量を粒子ごとに一時記憶し、統計処理を施
し、ＣＲＴディスプレイ装置５に出力する。ＣＲＴディ
スプレイ装置５は、この統計処理の結果を表示する。
【００３４】外部記憶装置６は、マイクロコンピュータ
４を制御するためのプログラム、すなわち本発明の物体
の境界決定装置をマイクロコンピュータ４によって制御
するためのプログラムを記憶している。また、イメージ
プロセッサ３で得られた粒子の特徴量や統計処理の結果
を記憶する。
【００３５】この外部記憶装置６は、ハードディスクに
データの書き込みや読み出しを行うハードディスク装置
や、フロッピーディスクにデータの書き込みや読み出し
を行うフロッピーディスク装置であってもよいし、回線
を通じて接続されたファイルサーバのような他の装置と
共用の記憶装置であってもよい。物体の境界決定の制御
プログラムは、この外部記憶装置６からローディングさ
れた後、マイクロコンピュータ４の主メモリ上で実行さ
れる。
【００３６】次に、上記８近傍画素抽出フィルタ１０の
処理について詳述する。８近傍画素抽出フィルタ１０の
処理では、１ラスタースキャンの走査時間の間に以下の
ような論理演算を行う。
【００３７】図２に示すように、中心の着目画素ｎ８に
対し、３時の方向から反時計周りに８近傍画素ｎ０，ｎ
１，ｎ２，ｎ３，ｎ４，ｎ５，ｎ６，ｎ７を定義し、８
近傍画素メモリ１１の着目画素ｎ８に対応する位置に以
下の論理式の演算結果ａを８ビットデータとして記憶す
る。
【００３８】 ａ＝n8 ＆ (n0#n1#n2#n3#n4#n5#n6#n7) ＆ nj （ただし、＃は論理和、＆は論理積、！は否定、ｎｊは
“n7n6n5n4n3n2n1n0”のバイナリー表示を表す）
【００３９】具体的には、n8と、(n0#n1#n2#n3#n4#n5#n
6#n7) と、njのアンド（論理積）をとっており、以下の
意味を持っている。右辺の第１項は着目画素が物体の境
界または内部にあることを表し、第２項は着目画素のみ
１で周囲に１となる画素がなくこの画素がどこにも連接
しないことを表し、第３項は着目画素の周囲８画素の状
態をそのまま保存することを表している。
【００４０】つまり、着目画素が“０”であれば、これ
は背景とみなして８近傍画素の値に関係なくａを“０”
とする。着目画素が“１”であっても、８近傍画素が全
て“０”であれば、これは粒子ではなく塵等とみなして
ａを“０”とする。
【００４１】結局、上記のような論理条件下で“０”に
ならない画素が、粒子の境界および内部に位置する画素
とみなされる。したがって、背景の画素だけが“０”の
値を持ち、粒子の境界および内部に位置する画素はａ＝
ｎｊの値、つまり非“０”の値を持つことになる。この
ように、着目画素が粒子の境界および内部に位置する場
合には、その着目画素の周囲の８近傍画素状態値（１か
０かの２値）が８近傍画素メモリ１１の着目画素に対応
する位置に８ビットデータで保持される。
【００４２】例えば、着目画素ｎ８を含む８近傍画素ｎ
ｊ（ｊ＝０〜７）が図３に示すような２値状態であれ
ば、ｎｊは“n7n6n5n4n3n2n1n0”すなわち“１１１１１
０００”となり、８近傍画素メモリ１１の着目画素ｎ８
に対応する位置には、（１１１１１０００）B の値、つ
まり０ｘ“Ｆ８”の値が記憶される。ただし
“（ ）B”は２進数（バイナリーコード）であること
を示す記号であり、“０ｘ”または“（ ）H ”は１６
進数（ヘキサコード）であることを示す記号である。
【００４３】このようにして、２値化後の画像に対して
上記のような手法で画像に含まれる粒子を抽出し、粒子
の境界および内部に位置する画素の周囲の状況を８近傍
画素状態値として保持しておくことにより、後述するよ
うなより少ない回路規模でエッジトレースを実現する。
【００４４】なお、上記の論理式において、右辺に!(n0
&n2&n4&n6)の項を加えて、粒子の境界に位置する画素だ
けを抽出するようにしてもよい。すなわち、論理式を ａ＝n8 ＆ (n0#n1#n2#n3#n4#n5#n6#n7) ＆ !(n0&n
2&n4&n6) ＆ nj とし、n8と、(n0#n1#n2#n3#n4#n5#n6#n7) と、!(n0&n2&
n4&n6)と、njのアンド（論理積）をとるようにしてもよ
い。
【００４５】このようにした場合には、!(n0&n2&n4&n6)
の条件を加えることができる。つまり、着目画素が
“１”で、８近傍画素のいずれか１つが“１”であって
も、８近傍画素の内の時計方向に３時と１２時と９時と
６時の方向の近傍画素が“１”であれば、これは粒子の
内部とみなしてａを“０”とすることができる。
【００４６】したがって、この場合には、粒子の境界で
ない画素、つまり粒子の外部と内部の画素は“０”の値
を持ち、粒子の境界画素だけがａ＝ｎｊの値、つまり非
“０”の値を持つことになる。これにより、着目画素が
粒子の境界に位置する場合にだけ、その着目画素の周囲
の８近傍画素状態値（１か０かの２値）が８近傍画素メ
モリ１１の着目画素に対応する位置に８ビットデータで
保持されることになる。
【００４７】次ステージのエッジトレース部１２では、
粒子の境界に位置する画素だけをトレースしてゆくの
で、粒子の内部の画素が８近傍画素状態値を持っていて
も“０”であっても影響はないが、粒子の内部を“０”
にして、粒子の境界に位置する画素だけに８近傍画素状
態値を与えるようにすることにより、エッジトレース時
に、連接する方向の誤りを防止することができる。
【００４８】図４はエッジトレース部１２の詳細構成を
示すブロック図である。この図に示すように、エッジト
レース部１２は、Ｘアドレスカウンタ２１と、Ｙアドレ
スカウンタ２２と、８近傍画素正規化器２３と、第１論
理演算器２４と、加算器２５と、絶対方向レジスタ２６
と、第２論理演算器２７から構成されており、絶対方向
レジスタ２６からチェーンコード２８を出力する。
【００４９】Ｘアドレスカウンタ２１とＹアドレスカウ
ンタ２２は、８近傍画素メモリ１１のデータを読み出す
際に、どの位置のデータを読み出すのかを指定するアッ
プダウンカウンタであり、読み出す画素の座標値を指定
するものである。Ｘアドレスカウンタ２１は横方向に相
当するＸ方向の値を指定し、Ｙアドレスカウンタ２２は
縦方向に相当するＹ方向の値を指定する。粒子の境界を
トレースする場合には、このＸアドレスカウンタ２１と
Ｙアドレスカウンタ２２から指示を与えて、次に連接す
る境界画素のアドレスにある８近傍画素状態値を８近傍
画素メモリ１１から読み出す。
【００５０】８近傍画素メモリ１１は、上述したよう
に、画像入力時に、ラスタースキャンの様式で前ステー
ジにあたる８近傍画素抽出フィルタ１０の出力結果を２
次元型画像データとして保持している。その後、エッジ
トレース時に、Ｘアドレスカウンタ２１とＹアドレスカ
ウンタ２２で指示されたアドレスの８近傍画素状態値を
出力する。
【００５１】８近傍画素正規化器２３は、８近傍画素メ
モリ１１に記憶された８近傍画素状態値のビット配置
“n7n6n5n4n3n2n1n0”を、絶対方向レジスタ２６の値を
基準として並べ替え、正規化近傍画素値として出力す
る。この並び替え（正規化）方法については後述する。
【００５２】第１論理演算器２４は、８近傍画素正規化
器２３から出力される正規化近傍画素値をn0, n1, n2,
n3, n6, n7とすれば、以下の演算を行う。
【００５３】 d2＝(!n0 & !n1 & !n2 & !n3) # n6 # n7; d1＝(!n0 & !n1 & n2) # (!n0 & !n1 & n3) # n6
# n7; d0＝(!n0 & n1 & !n6) # (!n0 & !n2 & n3 & !n6) #
(!n6 & n7); （ただし＃は論理和、＆は論理積、！は否定を表す。）
【００５４】この演算によって得られたｄ２，ｄ１，ｄ
０の値（d2d1d0）B が次の境界の相対連接方向を示すも
のとなり、第１論理演算器２４は、このｄ２，ｄ１，ｄ
０の値を相対連接方向値として出力する。ここで、ｄ
２，ｄ１，ｄ０の右辺にはｎ４とｎ５が含まれていない
が、これはｎ４とｎ５が相対連接方向値の算出には不要
なデータであることを示している。
【００５５】連接方向を説明するため、図５に（d2d1d
0）B の２進数で示す方向とこれを１０進数に変換した
方向とを示す。着目画素から連接する方向は８方向であ
るため、方向は、時計の３時の方向を“０”とし、反時
計回りに０〜７の数値で示している。このような方向を
示す数値を連接コードという。
【００５６】例えば、（d2d1d0）B が（０１１）B であ
れば連接方向は“３”の方向であり、（d2d1d0）B が
（０１０）B であれば連接方向は“２”の方向である。
ただし、この第１論理演算器２４から出力される値は、
絶対方向レジスタ２６の値を基準とした相対連接方向値
である。
【００５７】加算器２５は、第１論理演算器２４から出
力された相対連接方向値と、絶対方向レジスタ２６に記
憶されている絶対連接方向値とを加算し、これを次の境
界の絶対連接方向値として出力する。この加算器２５は
３ビット加算器であり、０００〜１１１までの８通りの
値しかとらない。
【００５８】例えば、絶対方向レジスタ２６に（０１
１）B ＝３が記憶されており、上記の論理式で求めた
（d2d1d0）B が（０１０）B ＝２であれば、加算器２５
の出力は（０１１）B ＋（０１０）B ＝（１０１）B と
なり、次の境界の絶対連接方向値は“５”の方向とな
る。
【００５９】また、例えば、絶対方向レジスタ２６に
（１０１）B ＝５が記憶されており、上記の論理式で求
めた（d2d1d0）B が（１１１）B ＝７であれば、加算器
２５の出力は、３ビットだけであるため、（１０１）B
＋（１１１）B ＝（１００）Bとなり、次の境界の絶対
連接方向値は“４”の方向となる。絶対方向レジスタ２
６は、この加算器２５から出力された次の境界の絶対連
接方向値を保持する。
【００６０】チェーンコード２８は、絶対方向レジスタ
２６の出力するデータ系列であり、このような境界の絶
対連接方向値のデータ系列を粒子の境界のチェーンコー
ドとして用い、次ステージで粒子の特徴量を算出する。
【００６１】第２論理演算器２７は、次の境界の絶対連
接方向値よりＸアドレスカウンタ２１とＹアドレスカウ
ンタ２２に、図６に示すような増減値を指示する。すな
わち、絶対連接方向値が“０”であれば、座標値として
（Ｘ，Ｙ）＝（＋１，０）を、“１”であれば（＋１，
＋１）を、“２”であれば（０，＋１）を、“３”であ
れば（−１，＋１）を、“４”であれば（−１，０）
を、“５”であれば（−１，−１）を、“６”であれば
（０，−１）を、“７”であれば（＋１，−１）を、そ
れぞれ増減値として指示する。
【００６２】次に、上記８近傍画素正規化器２３の処理
について詳述する。すなわち、８近傍画素メモリ１１に
記憶された８近傍画素状態値のビット配置を、前に連接
する方向を起点として並び替え、正規化し、次の連接コ
ードに変換する過程について具体的に説明する。
【００６３】図７の（ａ）〜（ｈ）に一例を示すよう
に、着目画素に対して周囲８方向に隣接する８個の近傍
画素の関係は、多くは４回対称、場合によって８回対称
となる。例えば、図７（ａ）の８近傍画素状態値のビッ
ト配置を反時計方向に１つシフトさせると図７（ｂ）の
ビット配置となる。同様に、図７（ｂ）を１つシフトさ
せると図７（ｃ）に、図７（ｃ）を１つシフトさせると
図７（ｄ）に、図７（ｄ）を１つシフトさせると図７
（ｅ）に、図７（ｅ）を１つシフトさせると図７（ｆ）
に、図７（ｆ）を１つシフトさせると図７（ｇ）に、図
７（ｇ）を１つシフトさせると図７（ｈ）になる。
【００６４】このように、図７の（ａ）〜（ｈ）の例で
は、着目画素に対して隣接する８個の近傍画素の関係は
８回対称となり、この対称性に着目して論理圧縮を施す
と、エッジトレースを行う際の次の連接方向の算出に必
要な論理回路の規模を１／４〜１／８に削減する事が可
能である。
【００６５】このような論理回路の規模の削減のため、
８近傍画素正規化器２３では、以下のようにして８近傍
画素状態値のビット配置をシフトさせる。例えば、８近
傍画素状態値のビット配置が図８に示す配置であるとす
れば、中央の空白部分の着目画素に対して連接してきた
方向が“０”の方向、つまり前連接コードが“０”であ
れば、図９（ａ）に示すように、８近傍画素状態値のビ
ット配置をシフトさせずそのままとする。
【００６６】また、前連接コードが“１”であれば、着
目画素に対して“１”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ
７のビット値を取り出す（図９（ｂ）参照）。同様に、
前連接コードが“２”であれば、着目画素に対して
“２”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ７のビット値を
取り出し（図９（ｃ）参照）、前連接コードが“３”で
あれば、着目画素に対して“３”の方向から反時計回り
にｎ０〜ｎ７のビット値を取り出し（図９（ｄ）参
照）、前連接コードが“４”であれば、着目画素に対し
て“４”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ７のビット値
を取り出し（図９（ｅ）参照）、前連接コードが“５”
であれば、着目画素に対して“５”の方向から反時計回
りにｎ０〜ｎ７のビット値を取り出し（図９（ｆ）参
照）、前連接コードが“６”であれば、着目画素に対し
て“６”の方向から反時計回りにｎ０〜ｎ７のビット値
を取り出し（図９（ｇ）参照）、前連接コードが“７”
であれば、着目画素に対して“７”の方向から反時計回
りにｎ０〜ｎ７のビット値を取り出す（図９（ｈ）参
照）。
【００６７】例えば、着目画素の８近傍画素が図１０に
示すような２値である場合、正規化する前の着目画素の
８近傍画素状態値は以下のような値である。すなわち、
３時の方向から反時計回りにｎ０，ｎ１，……，ｎ７と
順番に２値を当てはめるため、 （n7, n6, n5, n4, n3, n2, n1, n0）＝（1,1,1,0,0,0,
0,0 ） の値である。
【００６８】この８近傍画素状態値において、着目画素
に連接してきた方向、つまり前連接方向が“３”の方向
（図中、矢印Ｒで示す）であったとすると、方向３で正
規化した正規化近傍画素値は、図１１に示すように、着
目画素から見て“３”の方向を基準にし、そこから反時
計回りにｎ０，ｎ１，……，ｎ７と２値を取り出してゆ
くため、 （n7, n6, n5, n4, n3, n2, n1, n0）＝（0,0,0,1,1,1,
0,0 ） となる。
【００６９】同様に、着目画素の８近傍画素が図１２に
示すような２値である場合、正規化する前の着目画素の
８近傍画素状態値は以下のような値である。
【００７０】（n7, n6, n5, n4, n3, n2, n1, n0）＝
（1,1,0,0,0,0,0,1 ） この８近傍画素状態値において、前連接方向が“４”の
方向（図中、矢印Ｒで示す）であったとすると、方向４
で正規化した正規化近傍画素値は、図１３に示すよう
に、 （n7, n6, n5, n4, n3, n2, n1, n0）＝（0,0,0,1,1,1,
0,0 ） となる。
【００７１】このように、連接してきた方向に関して正
規化を施せば、図１０で示した８近傍画素状態値と、図
１２で示した８近傍画素状態値とは、着目画素に隣接す
る８画素の２値状態は異なっているにもかかわらず、同
じ値となり、これは実は相対的にみれば、８近傍画素が
同じ並び方であることを示している。したがって、この
ように相対的な連接方向を採用することにより、連接方
向のパターンを大幅に減らすことができ、これにより、
次ステージの第１論理演算器２４の論理回路の規模を大
幅に圧縮することができる。
【００７２】次に、８近傍画素正規化器２３からデータ
を受け取った場合の第１論理演算器２４における処理に
ついて詳述する。
【００７３】図１４は第１論理演算器２４における論理
演算の真理値を示す説明図であり、８近傍画素正規化器
２３から出力される正規化近傍画素値と、第１論理演算
器２４から出力される相対連接方向値との関係を示して
いる。
【００７４】例えば、第１論理演算器２４から出力され
る正規化近傍画素値が前述のような（n7, n6, n5, n4,
n3, n2, n1, n0）＝（0,0,0,1,1,1,0,0 ）であれば、こ
れは０ｘ１Ｃであるので、相対連接方向値は“２”
（０，１，０）となり、境界の連接方向が、着目画素か
ら反時計方向に９０°の方向に転進することを意味して
いる。
【００７５】このように、第１論理演算器２４は、８近
傍画素正規化器２３から出力される正規化近傍画素値ｎ
０，ｎ１，ｎ２，ｎ３，ｎ６，ｎ７から、上述した論理
演算によって相対連接方向値ｄ２，ｄ１，ｄ０を得るの
であるが、８近傍画素を正規化しているために、図１４
に示すように、正規化近傍画素値は１９種類のパターン
に集約され、これによる相対連接方向値は０，１，２，
３，４，６，７の７方向となり、極めて簡単な論理演算
処理となる。
【００７６】この相対連接方向値の０〜７の意味は、境
界の連接する方向を意味する。すなわち、方向０は前連
接方向と同じ方向に転進することを意味し、方向１は前
連接方向に対して反時計回りで４５°の方向に転進する
ことを意味し、方向２は前連接方向に対して反時計回り
で９０°の方向に転進することを意味し、方向３は前連
接方向に対して反時計回りで１３５°の方向に転進する
ことを意味し、方向４は前連接方向に対して反時計回り
で１８０°の方向に転進することを意味し、方向６は前
連接方向に対して反時計回りで２７０°の方向に転進す
ることを意味し、方向７は前連接方向に対して反時計回
りで３１５°の方向に転進することを意味する。
【００７７】参考のために説明すれば、相対連接方向値
ｄ２，ｄ１，ｄ０の出力には、“５”の値がない。これ
は、図１５（ａ）および図１６（ａ）に示すように、境
界の前連接方向に対して２２５°転進することを意味す
るが、物体の境界を左回りにトレースする場合、図１５
（ｂ）および図１６（ｂ）に示すように、２２５°転進
することはできず、このため、相対連接方向値の出力に
は、“５”という値は存在しない。
【００７８】なお、この“５”の方向と対称な“３”の
方向ついては、図１７の（ａ）および（ｂ）に示すよう
に、境界のトレース方向に対して１３５°転進すること
を意味し、この転進は可能である。
【００７９】“４”の方向への転進については、１８０
°の方向であるため、もとの方向へ戻ることとなるが、
線状あるいは棒状の粒子であればこの方向への転進はあ
り得る。
【００８０】以上述べたような論理演算により、エッジ
トレース部１２は、次に連接すべき画素を探索し、探索
した画素の８近傍画素状態値が有効（非ゼロ）である限
りその画素を追跡し、開始座標と一致するまで境界の追
跡を続ける。
【００８１】すなわち、エッジトレース部１２では、こ
のように、着目画素の直前の連接方向を起点として、８
近傍画素状態値を並び替えて正規化し、次に連接する方
向を絶対角度ではなく前の連接方向に対する相対角度と
して出力するようにしているので、従来のルックアップ
テーブルによる方法よりも大幅に少ない論理規模で境界
を追跡することができ、したがって、そのための論理回
路もゲートアレイ等で容易に集積することができる。
【００８２】このような構成における物体の境界決定装
置の動作を、図１８に示すフローチャートを交えて説明
する。まず、マイクロコンピュータ４は、対象物であ
る、血液中に含まれる血球や尿中に含まれる細胞のよう
な粒子をビデオカメラ２で撮像する。撮像した粒子のア
ナログ映像信号はイメージプロセッサ３に入力される。
【００８３】イメージプロセッサ３では、デジタイザ７
により、アナログ映像信号をＡ／Ｄ変換する。図１９は
グレースケール画像の一例を示す説明図であり、Ａ／Ｄ
変換した０〜６４までの６５段階のグレースケール画像
を示したものである。デジタイザ７は、これをラスター
スキャンの様式で順次出力する。
【００８４】次に、コンパレータ８により、グレースケ
ール画像を２値のレベルに振り分け、２値画像保持メモ
リ９に記憶する。図２０は２値画像保持メモリ９の記憶
内容の一例を示す説明図であり、グレースケール画像を
“２５”のしきい値で２値化したものである。
【００８５】次に、８近傍画素抽出フィルタ１０によ
り、着目画素の周囲の８近傍画素の２値について論理演
算を行って８近傍画素状態値を算出し、これを８近傍画
素メモリ１１に記憶する。
【００８６】図２１は８近傍画素メモリ１１の記憶内容
の一例を示す説明図であり、背景を“０”とし、粒子の
境界と内部を非“０”とした場合を示すものである。こ
こまでは、画像入力時の動作であり、以後はエッジトレ
ース時の動作となる。
【００８７】エッジトレース時には、エッジトレース部
１２により、８近傍画素メモリ１１の内容を参照しなが
ら粒子のエッジを画素単位でトレースし、連接コードを
出力する。次に、特徴量抽出部１３により、連接コード
から粒子の周囲長や面積等の特徴量を求める。
【００８８】ここで、エッジトレース時の処理動作につ
いて、図１８のフローチャートに従い詳述する。マイク
ロコンピュータ４は、まず、２次元型データを持つ８近
傍画素メモリ１１を、図２２の矢印Ｔで示すように、左
上から右下の方向へラスタースキャンの様式で順次アク
セスし、非“０”の点（画素）を探索する（ステップＳ
１）。図２２では、（Ｅ０）H の値を持つ点Ａが探索さ
れる。
【００８９】次に、ラスタースキャンで最初に見つけた
（Ｅ０）H の値を持つ点ＡのＸ，Ｙアドレスをスタート
アドレス（Ｓｘ、Ｓｙ）とし、その値をスタートアドレ
スレジスタと、Ｘ，Ｙアドレスカウンタ２１，２２にセ
ットする（ステップＳ２）。なお、スタートアドレスレ
ジスタはＸ，Ｙアドレスカウンタ２１，２２内にあらか
じめ設けておく。
【００９０】次に、Ｘ，Ｙアドレスカウンタ２１，２２
の示すアドレスに従って、８近傍画素メモリ１１から着
目画素の８近傍画素の状態を読み出し、この８近傍画素
の状態から、着目画素の前の連接コードを予測し、絶対
方向レジスタ２６にセットする（ステップＳ３）。な
お、この最初の着目画素への前の連接コードの予測は、
従来の方法にて行う。
【００９１】この従来の方法では、例えば、連接方向と
連接コードを図５に示したように定義し、８近傍画素メ
モリ１１から得た着目画素の８近傍画素の状態が（Ｅ
０）H＝（1,1,1,0,0,0,0,0 ）B であれば、着目画素の
近傍画素の状態は、図２３に示したものとなるので、こ
れから、図中の矢印で示すように、前の連接方向を
“３”の方向と予測し、この値“３”を絶対方向レジス
タ２６にセットする。
【００９２】次に、８近傍画素正規化器２３により、絶
対方向レジスタ２６の値を基準にして、８近傍画素メモ
リ１１から読み出した着目画素の８近傍画素を並べ替
え、正規化する（ステップＳ４）。
【００９３】例えば、図２４に示すように、８近傍画素
の状態が（Ｅ０）H ＝（1,1,1,0,0,0,0,0 ）B であるも
のを、絶対方向レジスタ２６の値“３”の方向を起点と
して並べ替えると、（0,0,0,1,1,1,0,0 ）B となる。な
お、この並べ替え処理は、従来公知のマルチプレクサを
設けておくことにより容易に実現できる。
【００９４】次に、この８近傍画素正規化器２３から出
力された正規化近傍画素値を第１論理演算器２４に入力
し、図１４に示したような相対連接方向値を得る（ステ
ップＳ５）。
【００９５】例えば（n7, n6, n5, n4, n3, n2n, n1, n
0）として（0,0,0,1,1,1,0,0 ）Bすなわち０ｘ１Ｃを入
力すると、出力（d2, d1, d0）は（0, 1, 0 ）となる。
つまり次に連接する境界の相対連接方向値は“２”（１
０進数）の方向となる。
【００９６】次に、絶対方向レジスタ２６の値と第１論
理演算器２４の出力である相対連接方向値とを加算器２
５で加算し、その値を次の境界の絶対連接方向値とし
て、絶対方向レジスタ２６に記憶する（ステップＳ
６）。加算器２５は３ビット加算器であるので、連接コ
ードが１０進数で“８”以上になる場合は、８の剰余が
絶対連接方向値となる。
【００９７】例えば、絶対方向レジスタ２６の値が
“３”であり、加算器２５から出力された相対連接方向
値が“２”であれば、３＋２＝５で、次の境界の絶対連
接方向値は“５”となる。次のクロックでこの値が絶対
方向レジスタ２６にセットされる。
【００９８】このように、次の境界の絶対連接コード
は、前の境界の絶対連接コードに、前の境界の絶対連接
コードと次の境界の絶対連接コードとの差分（相対値）
を加算した結果となる。
【００９９】次に、絶対方向レジスタ２６に記憶した絶
対連接方向値を、第２論理回路２７で、図６に示したよ
うな増減値に変換し、この増減値をＸ，Ｙアドレスカウ
ンタ２１，２２に指示する（ステップＳ７）。
【０１００】例えば、絶対方向レジスタ２６の値が、上
述したように“５”であれば、Ｘ，Ｙの増減値は（−
１，−１）となり、この値をＸ，Ｙアドレスカウンタ２
１，２２に指示する。これにより、境界の追跡は、図２
５の矢印で示すように、相対連接方値“２”の方向へ転
進するため、次の境界画素は、（Ｅ３）H の値を持つ点
Ｂとなる。
【０１０１】次に、スタートアドレスレジスタに保存し
ておいた、粒子の境界の追跡を始めたスタートアドレス
（Ｓｘ、Ｓｙ）と、Ｘ，Ｙアドレスカウンタ２１，２２
の示すアドレスとを比較する（ステップＳ８）。
【０１０２】ここで、Ｘ，Ｙアドレスカウンタ２１，２
２の示すアドレスがスタートアドレス（Ｓｘ、Ｓｙ）と
異なっていれば、ステップＳ４に戻り、境界の画素の数
だけステップＳ４からステップＳ８までを繰り返す。
【０１０３】ここでもし、Ｘ，Ｙアドレスカウンタ２
１，２２の示すアドレスがスタートアドレス（Ｓｘ、Ｓ
ｙ）と一致していれば、図２６に示すように、粒子の境
界を一周したことになるので、エッジトレースを中止す
る。エッジトレースを開始してから終了するまでの絶対
方向レジスタ２６の値のデータ系列が、その粒子の境界
を表すチェーンコードを示している。
【０１０４】このようにして、８近傍画素状態値におけ
る境界追跡の方向を基準とした対称性に着目し、直前の
チェーンコードを基準として８近傍画素状態値を並べ替
えているので、最小限のパラメータ（６ビット）で次の
チェーン方向を算出することができ、結果的に簡単な論
理演算と加算器のみでチェーンコードを生成することが
可能となる。そして、このように簡単な論理演算とラン
ダム論理のみで境界の追跡が実現できるので、従来のマ
イクロプログラム論理方式と比較して、イメージプロセ
ッサの高度な集積化や、イメージ処理の大幅な高速化が
可能となる。
【０１０５】
【発明の効果】この発明によれば、ビデオカメラなどで
撮像した物体の境界の追跡に際し、物体の境界に位置す
る画素の連接してきた方向を基準とする相対連接方向値
を求めることにより次に連接する方向の絶対連接方向値
を算出するようにしたので、従来よりも論理回路の規模
を小さくすることができ、容易にゲートアレイなどに集
積することが可能となる。また、これにより迅速な境界
の追跡が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の物体の境界決定装置の構成を示すブ
ロック図である。
【図２】着目画素に対する８近傍画素の定義を示す説明
図である。
【図３】着目画素を含む８近傍画素の２値状態の一例を
示す説明図である。
【図４】エッジトレース部の詳細構成を示すブロック図
である。
【図５】連接方向を示す説明図である。
【図６】連接方向とＸ，Ｙアドレスカウンタの増減値と
の関係を示す説明図である。
【図７】着目画素に対する８近傍画素の対称性を示す説
明図である。
【図８】８近傍画素状態値のビット配置を示す説明図で
ある。
【図９】８近傍画素状態値をシフトさせた状態を示す説
明図である。
【図１０】正規化前の８近傍画素状態値の一例を示す説
明図である。
【図１１】正規化後の８近傍画素状態値の一例を示す説
明図である。
【図１２】正規化前の８近傍画素状態値の一例を示す説
明図である。
【図１３】正規化後の８近傍画素状態値の一例を示す説
明図である。
【図１４】第１論理演算器における論理演算の真理値を
示す説明図である。
【図１５】境界の前連接方向に対して２２５°転進する
例を示す説明図である。
【図１６】境界の前連接方向に対して２２５°転進する
例を示す説明図である。
【図１７】境界の前連接方向に対して１３５°転進する
例を示す説明図である。
【図１８】エッジトレース時の処理動作を示すフローチ
ャートである。
【図１９】グレースケール画像の一例を示す説明図であ
る。
【図２０】２値画像保持メモリの記憶内容の一例を示す
説明図である。
【図２１】８近傍画素メモリの記憶内容の一例を示す説
明図である。
【図２２】８近傍画素メモリのラスタースキャンの様子
を示す説明図である。
【図２３】着目画素が（Ｅ０）H の８近傍画素状態値を
示す説明図である。
【図２４】着目画素が（Ｅ０）H の８近傍画素状態値を
並べ替えた場合のビット配置を示す説明図である。
【図２５】８近傍画素メモリにおける境界の追跡状態を
示す説明図である。
【図２６】粒子の境界を一周してエッジトレースを終了
する状態を示す説明図である。
【図２７】従来の物体の境界追跡方法を示すブロック図
である。
【符号の説明】
１ 対象物 ２ ビデオカメラ ３ イメージプロセッサ ４ マイクロコンピュータ ５ ＣＲＴディスプレイ装置 ６ 外部記憶装置 ７ デジタイザ ８ コンパレータ ９ ２値画像保持メモリ １０ ８近傍画素抽出フィルタ １１ ８近傍画素メモリ １２ エッジトレース部 １３ 特徴量抽出部 ２１ Ｘアドレスカウンタ ２２ Ｙアドレスカウンタ ２３ ８近傍画素正規化器 ２４ 第１論理演算器 ２５ 加算器 ２６ 絶対方向レジスタ ２７ 第２論理演算器 ２８ チェーンコード

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 物体を撮像した画像の各画素の濃度情報
    を２値信号に変換し、その２値信号を、物体の境界およ
    び内部に位置する画素についてのみ各画素がその周囲の
    ２値信号に応じた値を持つような近傍画素状態値に変換
    し、その近傍画素状態値を参照して、物体の境界に位置
    する画素の連接してきた方向を基準とする相対連接方向
    値を求めることにより次に連接する方向の絶対連接方向
    値を算出し、これを境界に位置する各画素について繰り
    返すことにより物体の境界を追跡する物体の境界決定方
    法。
  2. 【請求項２】 次に連接する方向の絶対連接方向値が、
    前に連接してきた方向の絶対連接方向値に相対連接方向
    値を加えることにより算出される請求項１記載の物体の
    境界決定方法。
  3. 【請求項３】 物体を撮像した画像の各画素の濃度情報
    を２値信号に変換する２値化部と、２値化部によって振
    り分けられた２値信号を、物体の境界および内部に位置
    する画素についてのみ各画素がその周囲の２値信号に応
    じた値を持つような近傍画素状態値に変換する画素抽出
    部と、画素抽出部によって変換された近傍画素状態値を
    参照して、物体の境界に位置する画素の連接してきた方
    向を基準とする相対連接方向値を求めることにより次に
    連接する方向の絶対連接方向値を算出し、これを境界に
    位置する各画素について繰り返すことにより物体の境界
    を追跡するエッジトレース部を備えてなる物体の境界決
    定装置。
  4. 【請求項４】 コンピュータに、物体を撮像した画像の
    各画素の濃度情報を２値信号に変換させ、その２値信号
    を、物体の境界および内部に位置する画素についてのみ
    各画素がその周囲の２値信号に応じた値を持つような近
    傍画素状態値に変換させ、その近傍画素状態値を参照し
    て、物体の境界に位置する画素の連接してきた方向を基
    準とする相対連接方向値を求めることにより次に連接す
    る方向の絶対連接方向値を算出させ、これを境界に位置
    する各画素について繰り返すことにより物体の境界を追
    跡させる物体の境界決定プログラムを記録したコンピュ
    ータ読み取り可能な記録媒体。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012081200A1 (ja) * 2010-12-13 2012-06-21 株式会社サタケ 物体のサイズ検査方法
KR101365404B1 (ko) * 2012-07-10 2014-02-20 한밭대학교 산학협력단 이미지 인식 방법 및 이를 이용한 인식 장치
JP2015099472A (ja) * 2013-11-19 2015-05-28 アルプス電気株式会社 入力装置およびその情報入力方法

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6697497B1 (en) * 1998-12-22 2004-02-24 Novell, Inc. Boundary identification and characterization through density differencing
US7337389B1 (en) 1999-12-07 2008-02-26 Microsoft Corporation System and method for annotating an electronic document independently of its content
US7028267B1 (en) 1999-12-07 2006-04-11 Microsoft Corporation Method and apparatus for capturing and rendering text annotations for non-modifiable electronic content
US9424240B2 (en) 1999-12-07 2016-08-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Annotations for electronic content
US6992687B1 (en) * 1999-12-07 2006-01-31 Microsoft Corporation Bookmarking and placemarking a displayed document in a computer system
US6714214B1 (en) * 1999-12-07 2004-03-30 Microsoft Corporation System method and user interface for active reading of electronic content
US7243299B1 (en) * 2000-04-21 2007-07-10 Microsoft Corporation Methods and apparatus for displaying multiple contexts in electronic documents
US7234108B1 (en) * 2000-06-29 2007-06-19 Microsoft Corporation Ink thickness rendering for electronic annotations
US20020099552A1 (en) * 2001-01-25 2002-07-25 Darryl Rubin Annotating electronic information with audio clips
US6542087B2 (en) * 2001-01-31 2003-04-01 Hewlett-Packard Company System and method for extracting a point of interest of an object in front of a computer controllable display captured by an imaging device
US7203342B2 (en) * 2001-03-07 2007-04-10 Schlumberger Technology Corporation Image feature extraction
US6987875B1 (en) * 2001-05-22 2006-01-17 Cognex Technology And Investment Corporation Probe mark inspection method and apparatus
US6879708B2 (en) * 2001-05-24 2005-04-12 Case Western Reserve University Planar particle/droplet size measurement technique using digital particle image velocimetry image data
CN1213592C (zh) * 2001-07-31 2005-08-03 佳能株式会社 采用自适应二值化的图象处理方法和设备
JP4038210B2 (ja) * 2002-11-18 2008-01-23 インターナショナル リモート イメイジング システムズ インコーポレイテッド 自動流動顕微鏡のための粒子抽出
SG120966A1 (en) * 2003-12-08 2006-04-26 Nanyang Polytechnic Method and system for automatic vision inspection and classification of microarray slides
DE102005045394B4 (de) * 2005-04-27 2008-01-31 Forschungszentrum Jülich GmbH Verfahren und eine Vorrichtung zur Ermittlung von Grenzkonturen von Regionen
KR20070099170A (ko) * 2006-04-03 2007-10-09 엘지.필립스 엘시디 주식회사 데이터 변환장치 및 변환방법과 이를 이용한 영상표시장치의 구동장치 및 구동방법
JP2007304044A (ja) * 2006-05-15 2007-11-22 Sysmex Corp 粒子画像分析装置
JP5478501B2 (ja) * 2007-12-04 2014-04-23 パーティクル・メージャーリング・システムズ・インコーポレーテッド 粒子検出用の２次元光学画像化方法及びシステム
KR101191532B1 (ko) * 2009-12-22 2012-10-15 삼성전자주식회사 데이터 디스플레이 방법 및 장치
CN103218808A (zh) * 2013-03-26 2013-07-24 中山大学 一种二值图轮廓跟踪方法及其装置
GB2528028B (en) * 2014-05-13 2017-08-09 String Labs Ltd Border tracing
WO2018063914A1 (en) 2016-09-29 2018-04-05 Animantis, Llc Methods and apparatus for assessing immune system activity and therapeutic efficacy

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4060713A (en) * 1971-06-23 1977-11-29 The Perkin-Elmer Corporation Analysis of images
GB1401008A (en) * 1971-08-17 1975-07-16 Mullared Ltd Character recognition apparatus
US4538299A (en) * 1981-12-04 1985-08-27 International Remote Imaging Systems, Inc. Method and apparatus for locating the boundary of an object
JP2639412B2 (ja) 1987-06-01 1997-08-13 株式会社鷹山 画像処理方法
JPH0571991A (ja) 1991-09-10 1993-03-23 Rohm Co Ltd メータ駆動装置
US5719958A (en) * 1993-11-30 1998-02-17 Polaroid Corporation System and method for image edge detection using discrete cosine transforms
KR0171147B1 (ko) * 1995-03-20 1999-03-20 배순훈 그레디언트 변화를 이용한 특징점 선정장치

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012081200A1 (ja) * 2010-12-13 2012-06-21 株式会社サタケ 物体のサイズ検査方法
KR101365404B1 (ko) * 2012-07-10 2014-02-20 한밭대학교 산학협력단 이미지 인식 방법 및 이를 이용한 인식 장치
JP2015099472A (ja) * 2013-11-19 2015-05-28 アルプス電気株式会社 入力装置およびその情報入力方法

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