JPS58125167A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、画像ＩＩＩ！！理方法に関し、特に画像処理
装置で読み取ったパターンの形状の複雑さｔｍ定するた
めの画像処理方法に関する。

従来、画像処理装置で、被写体のパターン形状のｖＩ雑
さｔｍ定する場合、次の項目略【形状の複雑さの尺度と
して用いている。

げ）規格化′ｒｋｊ積−（局長）＋（面積）（ロ）面積
率−（外接する長方影の面積）÷（面積）上記ヒ）の場
合には、パターンの面積が同一ても、周囲の長さが大で
あるけど複雑であるという考えに基づいており、上記−
）の場合には、パターンの面積が同一でも、そのパター
ンに外管する長方ＩＳの面積が大であるほどＩ［Ｊｌｌ
であるという考えに基づいている。

しかし、これら従来の複雑さの測定方法で韓、パターン
の画像データが多い場合には複雑さを正確に測定できる
が、プシグラム処理のため処理時間がきわめて長くなる
。そこで、処理の高速化を割るため、画像データ１少な
くすると、バラツキが多くなる。また、従来の方法では
、同時処理に必要な画像データが多いため、データを保
持するメモリの容量が大きくなる。したがって、上記ピ
）←）の項目ｔ−複雑さの尺度として用いるには、問題
がある。

本発明者等は、先に、医用画像処理方式として、細胞等
の各稗パラメータを測定する方法（特願昭５４−６３５
５２号明細書参照）およびリンパ球幼弱化検査全自動化
する装置（特願昭５４−１１４５８６号明細書参照）′
ｆｒ提案した。これらは、細胞の個数、大きさ、濃度等
のパラメータを自動測定するもので、定査ｌｌＡ２本分
のデータを保持して、遂次処理すればよいため、高速処
理が可能で、かつメモリ容量が小さくてよい。

本発明の目的は、従来の欠点を除去するため、上ｒの技
術を応用して、被写体中のパターン数が比較的少ない場
合でも、パターンの複雑さｔｆｓ定でき、かつ高速に処
理できる画？＃蛤理方決ｔ−提供することにある。

にＦ目的を達成するため、本発明の画像処理方法では、
一定速度で移動する披写体全、その被写体の移動方向と
垂直に素子配列されたラインスキャン型固体撮像素子で
読み取り、その撮像素子からの走査線２本分の映像情報
より上記被写体に含まれる複数個のパターン位置全判定
する処理管順次繰り返し行い、（！１−１）木目の映像
情報の１番目の測定対象位ｒＩｔをａ　　、ｎ木目の映
像情報のｊｌＩ目測定対象位置をｂ　としたとき、（＊
　ｔ　”　ｂ　ｓとｊＬｔ−ｂｊ＋１　）の条件成立と
（＊１−ｂ：、　ｒ　＆ｉｔ　””１）Ｊ）条件成立の
回数をカウントすることにより、バタ〜ンの形状のｖｉ
雑さを求める。

以下、本発明の実施例を、図面により説明する。

第１図は、本発明の方法を用いた画像処理方法の実施例
図であ０゜ 被ず体ｌは自動送り機構７により移動され、光学系２を
通してラインスキャン型固体撮像索子♂により読み取ら
れる。ラインスキャン型固体撮像索子３の素子配列方向
は、被写体ｌの移動方向と垂直に配列されており、被写
体１を定＊移動さ曽ることにより、連続的にその明るさ
に応じた映像情報全出力し、画像処理部４に送出する。

画像処理部４では、撮像素子３から出力されたアナログ
情報全ディジタル化し、さらに次段の論理演算回路５で
パターンのＩＩＩＩＩＡさとともに、個数、大きさ等を
測定し、その結果を表示部６に出力する。

制碑部８では、自動送り機構７、ラインスキャン型固体
撮像素子３、および論理演算回路６に対してタイミング
信号を供給し、処理速廣を一致させる。

第２図（ａ）　（ｂ）は、第１図における被写体を光学
系【通して観察した映像情報、および画像処理部で処理
した画像情報を示す図であり、第３図（荀伽）は第１図
における論理演算回路での測定方法を示す図である。

光学系２’ｔ−通して観察した被写体１の映像が第２図
（１）に示すように、白の部分を背景とし、黒の部分を
測定すべきパターンとするような映像であるとする。こ
こで、９は単純な形状のパターン、ｌＯは複雑な形状の
パターンである。

ラインスキャン型固体撮像素子３で読み取った映像は、
画像処理部４で素子間のバラツキ等が補正され、６ない
し８ビツトでディジタル化される。

画像４１Ｌ理部４の出力データをあらかじめ設定された
閾値で分け、測定対象を黒の部分として示すと、第２図
伽）のようになる。

本発明では、ラインス午ヤンｉｎｓ体操像葉子３で読み
取った２行分のデータを連続的に処理することにより、
パターンの彼雑さを測定する。

第３図（ＩＬ）でラインスキャンｍ固体撮像素子で読み
取った２行分のデータから各測定対象の結合を認識する
方法を説明する。ここには結合、非結合のすべての組合
せを示している。同図において、Ｈと＆１は各＾（ｎ−
１）木目の映像情報の左から１番目の測定対象（＆１）
のスターＦ位置とエンド位置、ｂｌ　　とｂ＠ｌ　は各
々１木目の鋏像惰−の左から５番目の測定対象（ｂ、）
のスタート位置とエンド位置である。

ここで、ｓ、　〜ａ％　）ａ、と記載すれば、１１と１
１（１−１〜４）はお互いに結合されている例であす、
ａ　ｍ　トｂ　ｉ　＊　ａ　＠と１．は結合されていな
い場合の例である。

ｓ＜ｓ＜ａ＠＜　　・ ｊＬｌとｂｌは　ｂｌ　　＆　ｌ−ｌ　”　ｌでありｍ
　＜ｂ“〈　・〈　・ ＆、とす、は　’ａ　−ｓ　−’ｍ　−ｂｓ　でありａ
、とす、は　ｂ％≦＆ｔ≦ｂ１≦ａ％であり１４とす、
は　＆ｔ≦ｂ１≦ｂ１≦ａ％　でありａａとす、は　１
１≦ａ％　＜　ｂ％≦　晴である。

１．とす、およびａ、とす、の闘係式から明らかなよう
に一方のスタート位置が他方のエンド位置より大きい場
合、すなわちｂｌｅｌ＜　、Ｓあるいはａ”、＜’ｂ％
の条件に一致する場合が結合されていないケースであり
それ以外の場合が結合されていることになる。

従って本発明においては５Ｌ１−ｂｊの場合島、とｂｊ
が結合されているこに１すなわち、上記のサフィックス
１−１〜４のケースであることを意味する。

干して＆１＞ｂｊとは１Ｄ＠ｌ＜１１であり、＆ｔ　＜
　ｂａとはａ”、（ｂ’、であること全意味し、結合さ
れていないこと【示す。

次に第３図伽）により発生、消滅、連続、分散、収束、
混合を説明する。

０）発　生 ＠３図伽）において、ｎ＊目の測定対象ｂ□　は、（ｎ
−１）＊目の測定対象のいずれにも結合されていないで
、ｎ＊目に始めて現われたもので、このような状態を「
発生」とする。測定対象す、は、ｎ＊目からｉＢ宕を開
始することになる。

←）消　滅 第３図ｃｂ）において、（ｎ−１）＊目の測定対象１□
は、−＊目の測定対象のいずれにも結合してない。この
ような状ｓｔ　ｒ消滅」とする。これは、（ｎ−１）＊
目で測定対象１１　のデータが終了したことを示してお
り、ここでそれまでにＷ定されてきた１１黛対象の複雑
さ等のデータが確定する。

（ハ）連　続 第３図伽）において、（ｎ−１）＊目の測定対象亀、は
、ｎ＊目の測定対象す、に納金しており、（ａ、　ｗ−
ｂ、　）、ａ、とす、が１つのパターンのデータである
ことを示している。このように測定対象１つずつが結合
している状態を「連続」とする。

に）分　散 第３ｇ１〜）において、（！１−１）＊目の測定対象ａ
、は、１１のＩＩ数個の測定対象す、、ｂ、　　と結合
されており（＆５−ｂｓ　ｅ　ａｓ　＝ｂ４）、測定対
象１゜トｂ、　、　ｂ、　が１つのパターン・データで
あることを示している。このような杖ｓを「分散」とす
る。

この状態の発生する回数が、パターンの複雑さの尺度に
なる。

（ホ）収　束 第３図（ｂ）において、（ｔ−１）＊目の複数の測定対
象ａ４．　ａ、け、ｎ＊目の測定対象′ｂ、と結合され
ており　（亀。−ｂｈ　Ｔ　Ｌｘ　−ｂｓ　）、これは
測定対象＊４　＊　ａｓ　トｂ、　　が１つのパターン
のデータであること金星している。このような状ｌ！を
［収束Ｊとする。前述の←）と同じように、この状態の
発生回数がパターンの複雑さの尺度となる。収束と判断
された場合、それまで別のパターンと判断されていたｌ
Ｎ１１走対象のデータはその後のステップで１つのパタ
ーンと判断されるように修正される。

（へ）混　合 ｔ＃３図（ａ）において、（ｎ−１）＊目の複数個の測
定対象＆ａ　＋　ｌＬｔ　＋　ｔＬ＠　　は、！＊目の
ｖｉ数個の測定対象ｂ６．ｂ、　　と結合されており、
これは測定対象＆＠　＋　＆？　ｔ　Ｎ８とｂｓ＊ｂｖ
が１つのパターンのデータであることを示している。こ
のような状Ｍを「混合」とする。この場合には、このパ
ターンに［分散−１と「収束」が混在するとして分散と
収束の処理全交互に行う。

次に、各種測定方決について説明する。

パラメータとしては、パターンの被雑さの他に、パター
ンの個数、大きさく水平長、垂直長、面積、面積とライ
ンスキャンＩＩＩＩ！！体操像素子３の出方値との積算
量）があり、これらの測定方法を述べる。

ピ）パターンの複雑さ 前記「分散」と「収束Ｊ（７）回数を測定する。

（ロ）個　数 前記「消滅」の＠数を測定する。

（ハ）水平長 前記「発生」から「消滅」までの（、ｅ、　−ａ％＋１
）の最大値′ｔ１１１定する。

←）垂直長 前記「発生」から「消滅」までの本ｔｔ−測定する。

−）面　積 前記「発生」から「消滅」までの（＆”ｔ−ａ”ｌ＋１
　）の合計値を測定する。

（へ）面積とラインスキャン型固体撮像素子３の出ヵ値
との積算量 前記１発生」から「消滅」までのａ１〜ａＸの出力値の
合側値を測定する。

第４図は、第１図の論理演算回路におけるパラメータ測
定の７０−チャートである。

第４図により、前記６種の岨み合わせを判別するための
論理清算回路６の機能を説明する。

ここで、ａ□は（ｎ−１）行目の左から１番目の測定対
象の位置、ｂｊ　はｎ行目の左から１番目の測定対象の
位置を示す。

処理が開始されると、ステップ２１で１−Ｏｌｊ−１が
初期設定される。ステップ２３で１□が最終位１Ｉｌ（
ＩＮＤ）であれば処理をストップさせ、１行分の処理が
経ったことになる（ステップ２４）。

ステップ２５では、スタート直後はｊ−０となっている
ため、ｉｌ！ｌ宇対象す、、のデータはＯに膜室さねて
いる。

ステップ２δで１□−ｂｊであれに、「収束」と判定し
、ステップ２６でｊを＋１した後、ステップ２８で息　
と１３ヲ比較して、１１　””　ｂｊであればｊ ［連ＭＪと判定し、＆１）ｂｓであれば「発生」、＆１
＜Ｊであれば「消滅」とそれぞれ判定する。

ステップ２９で「連続」と判定されたとき、ｊｔ＋１し
てステップ３３でａ　とｂｊ　管比較し、＆１−ｂｊ　
　であれげ「分散」と判定する。この場合、もう１つ分
散しているか否かｔＭべるために、（５）でステップ３
２に戻り、再びｊを＋１して＆　１””　ｂ　Ｊ【判断
する。

第４図に示す方法で、２行分のデータをＩＪＩＳ！理し
、終了後、次のデータを読み取って同−処理管繰り返す
。このようにして、被写体１に含まれる複数個のパター
ンを連続的に測定することができる。

第４図の処理から明らかなように、「発生」は’１−１
　＜　ｂＪ＋１　ｅ　　ａｌ＞　’ｋｌｊ＋ｘ　ｓ　　
「消滅」は＆　ｔ　Ｓ　ｂ　Ｊ（ｊＬｌ　＞　ｂｊ）＋
　＆１　＜　ｂＪ＋１、　「連続」は＆ｔ　（ｂ、　＄
１分散」は’ｉ　”　ｂｊ　”　１　＝　ｂｊ＋１　ｅ
　’ｉ　＝　ｂｊ＋１、または＆１　””　ｂｊｅ　＆
１−’ｂｊ＋ｔの各条件全溝たしたとき判別される。

論理演算回路δは、上記「分散」と「収束」の条件が満
足するごとに、カウント・アップしていけば、パターン
の複雑さを測定することができ、その他の個数、水平長
、垂直長、面積および積算量等も簡単に測定することが
できる。

以ト説明したように、本発明によれば、撮像素子からの
走査線２本分の映像情報１取り出し、被写体に含まわる
複数個のパターン位置を判定して、特定条件ｆ満足する
回数をカウントすることにより、比較的少ない画像デー
タをもとにパターンの祷錐さを測定することができ、か
つ処理の高速化を計ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の方法音用いた画像処理装置の実施例図
、第２図は第１図の被写体を光学系および画像処理部の
出力画像情報を示す図、第３図は第１図の論理演算回路
の測定方法を示す図、第４図は第１図の論理演算回路に
おけるパラメータ測定動作のフローチャートである。 ｌｚ鼓ｆｆ；体、２Ｘ光学系、３ニラインスキャン型面
体ｍ像素子、４１画像処理部、５を論理演算回路、６：
表示部、７＋自動送り機構、８１制御部０ 特許出願人　三菱レイヨン株式会社６２，７代　　理　
　人　　弁理士　磯　　村　　雅　　倹−１１て・・ 第２図 （ａ）　　　　　　　　（ｂ） 第３図 ｂ７　　ｂ；’ｂ；ｂ：ｂ：　　ｂ：　　ｂ；’ｂ：’
　　ｂ；’ｂ：　　　　　ｂ；ｉｂ：ｂ、　　ｂ２ｂ、
ｌｂ、　　ｂ５ｂ。 ｂ、　　　ｂ２ｂ８ｂ、　　ｂ５ｂ、　　ｂ７第牛凶 ０

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 一定沖麿で移動する被写体を、該被写体の移動方向と垂
   直に素子配列されたラインスキャン型［体撮像素子で読
   み取り、該撮像素子からの走査線２本分の映像情報より
   上記被写体に含まれる複数個のパターン位置を判定する
   処理金繰り返し行い、（ｎ−１）木目の映像情報の１番
   目の測定対象位置をａ　　、ｎ木目の映像情報のｊ番目
   の測定対象位ｆｉｔをｂｊ　　としたとき、ｃ＆□−ｂ
   ｊ、ａ□−ｂｊ＋□）および（＊１−ｂｊ＋　ａ□〜□
   −す、　）の各条件が成立する回数をカウントして、パ
   ターンの形状の候雑さ全測定することを特徴とする画像
   処理方決。