JPS6011966A - 画像処理装置 - Google Patents

画像処理装置

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JPS6011966A
JPS6011966A JP58118168A JP11816883A JPS6011966A JP S6011966 A JPS6011966 A JP S6011966A JP 58118168 A JP58118168 A JP 58118168A JP 11816883 A JP11816883 A JP 11816883A JP S6011966 A JPS6011966 A JP S6011966A
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JP
Japan
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particles
particle
image
picture
memory
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Pending
Application number
JP58118168A
Other languages
English (en)
Inventor
Yuzo Okamoto
岡本 勇三
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.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
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Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
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Publication of JPS6011966A publication Critical patent/JPS6011966A/ja
Pending legal-status Critical Current

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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

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】 〔発明の技術分切゛〕 本発明は、画像処理装置に係り、特に複数の粒子が存在
する試料において、重なったり接触したシしている粒子
を分離する殴能を備えた画像処理装置に閃する。
〔ヴ6明の技術的kV鑓とその間、I’ji点〕複数の
粒子が47在する試料の例とL7て、病II: l岐3
′!f項目である血液イ象がある。この血叡1’7:険
査は、血液を希釈し、こノ’iffニスライドカラス上
Q′こ塗抹し、染色した佐に顕1敢鋭で7虎察すること
l+(よって白面球の(14成比(1りりえば、リンパ
dζ 、ri’i球、 91n¥球÷Ijとの比率)奮
求め、患者の診11J(υこ員゛\1てる1−1的で行
なわれるものである。
ところで、/Itなったり接触し2/と、すしている複
数のf1子を分離する方法とL −C&、l、b’j月
’l ’A: 、J’;!を用いる手法、輸郭脚を抽出
1.、 fill率二・i含′1更つ−7−”+”r 
、T−イ子に゛分離する手法、及び、蝿・t< 17の
十θミヶ利用したものがある(文献:板上、高木巾なり
合ったI::t、−(−像の計測゛第11回両f紮コン
ファレンス* I+li Jil :)5年12月、9
−7にii? t、 < v4.が!L −Cイi−,
)。
しかしながら、これらの手法Cよ、いずtノもl−j 
(H4F間を安するという欠点がある。斗た、イlE米
り画1′句処理装置、血液像自動分類装置+’j−、、
,1帽1j9.諦11ji装面7.;(のいわゆる検査
装置は、里なったり1を触したりしていない粒子のみを
処理対象と1〜でおり、重なっlζ、0接触したりして
いる粒子を処理することができなかった。これは、従来
の検査装置が、重なったり接触したりしている粒子を分
子elIする機能を’Aiiえていなかったからである
。。
〔発明の目的〕
本発明は、ni+記量情にr・4みてなされたもので、
複数の粒子が存在する試料において、重なったり接触し
たシしている粒子ケも処理することができる画像処理装
置を提供することを目的とする。
〔発明の概安〕 前記目的を達成するだめの本発明のれ奴は、光電変換さ
れた試料の++、!ii像デ タを基に一定以上の面積
を有する粒子を検出する粒子検出手段と、前記手段によ
って検出された粒子が重なったり接触したりしている粒
子であるか否かの判定を少なくとも行ない、この判定結
果をA(に前記検出手段によって検出された粒子を分離
する手段と、これらの各手段を制御する制御手段とを具
備し、検出された粒子の画1寮に複数本の射影軸を設定
し、各射影軸の射影画を基に粒子を分離することを%徴
とするものである。
〔発明の実施例〕
以ト″、本発明の一実施例6′こついて図聞ン・僚1!
it L。
なから説明する。
第1図は、本発明に係るILl111′イ;パノルj・
lr、 44壬1i7iを、71(ずフロック図である
。同図11・よ、処理8毘である試事1、t;IJえば
血球、 at胞等である。っ°に IIi、変浪+段2
6、〔、例えばテレビカメラ等であって、試料1のfi
’4i f: iljl俗気に変換するものである、Δ
/■)(アナログ・ディジクル)変俟手段6は、rj’
f #L )’(:、 ’tjF、変jつ手段2の出力
であるアナログ41号をディジタル1.−1号に変換す
るものであって、その出力&;I:、i?−、段に配置
層これる端子検出手段4及び画1!4:ノモIJ 58
10人力さ)]。
る。粒子検出手段4は、t>!lえは一定以上の面伯を
有する粒子を検出するもので必っ−c1その4jib出
イtj号は、画1架メモリ5に人力さノする。1rj+
i l!>、″メモリ5は、前記検出信号に一基にA/
1〕り1.1刀手段6から出力される画1象データ会・
メモリ内にフリースさせるものであって、そのメモリp
・t y +よ、区J・之に配IR,される画像演算手
段6及び粒子分itf手段8に入力される。画像演算手
段6は、例えばヒストグラム作成、リージョンラベリン
グ機能9輪郭線作成機能等を備え、制御手段たるCPU
7の側脚によって、粒子を含む画像の2値化、リージョ
ンラベリング。
雑音除去2輪郭線の長さの計測、 1.<z子面積等の
言1算を行なうものである。粒子分離手段8は、例えば
ハードウェアで構成さi’しており、前記画像演算手段
6の演n、結果を基に、重なったり接触したりしている
粒子の分離を行なうものである1、次に、このように構
成される画像処理装置にの作用について説明する。光7
1f変侯十段2によって上気信号に変戻された試料1の
像は、A/IJ変換手段ろにおいて、ディジタル信号に
変換された後、粒子検出手段4及び画像メモリ5に入力
される。
011記粒子検出+段4において、ある一定以上の面積
を4にする粒子が検出され、その検出信号が画像メモリ
5に人力されると、画像メモリ5は、前記一定以上の面
積を有する粒子のデータをメモリ内(tCフリーズさせ
るとともに、CPU7に対しスタンバイ信号を出力する
。CI) U 7は、前記スタンバイ信号を基にIi!
111家演習4手段6を制御・動作δせる。画像演2−
1手段6は、CPU7の制御111によって、粒子を含
む画像の211)ζ化、リージョンラベリング。
雑音除去2輪郭線の長さの1濤・)41粒子面4’+f
の7(1q等を行ない、ぞの演#、 4.ソ果治・1.
.11(:、前記粒−j′t9!出手段4によって検出
されたlet、十が1個の心へ子でメ〉るか、あるbは
、車なったりir:、: It:lしlこりしCいる粒
子でるるかの判定を11なり。このi4J定は、例えは
、(1)式eil’J’4L(コノIiH;巨ti”J
”t’4 πトナ2−+ )、この値と、粒子の形状に
より予、ζ・)>T二めらノI、たL”J 11r+と
を比軟することによって行なゎノ1/3゜(輪郭線の長
さ)2/ ()R□lイ°面、1査月・・・・(りここ
で、粒子が」〕皮+1ffll 胞の場付L 6’J、
+、U ;<−6−,1,’ l+’AJ Irjを2
Uと>dめることによって、Mi+ tり式の帥かン(
1以上であれば、重なったり4);: +刃口2.たり
1.7でいる私ν子と11」定さ;fLl+ (2[1
未ij4 ’7:’ 、;−、ス1. tJ: 1 i
+、’、1)、It7 アト十lJ屋される)、、そし
て、中−なっに、す(、、−1’l・ij したすして
いる粒子と刊′)Jl−4れると、CI)U:#よ、粒
子分H(ト手IJi81/C対して分離指令信+″i盆
出方する。A’::t、子分を批手段8は、前BLa分
nIF指令4ffi号によりr・1子の分離を開始する
。以下、粒子分1碓手段8の作用について詳述する。
第2図tま、粒子分離手段8における粒子分離アルゴス
をvg明するためのフローチャート、a↓4図囚図囚(
B)は、粒子分離全説明するだめの説明図である。先ず
、C1) U 7から分離指令信号を受けた粒子分ト4
t:+段8は、閾値処理をしながら第6図(5)に示す
ように、粒子画像9(2個の粒子が接触している)上の
1点を通る複数本の射影軸、例えばa、b、c、dの4
本の軸について月影画を作成する(ステップS1)。次
に、各軸の射影画についで最大値と極小値の最小値とを
それぞれ検出し、これを基に(最大匝)/(極小値の最
小値)を計算する(ステップ82)。そして、ステップ
S2の計Jt値が最大となる+n++を1゛14択する
(ステップS3)。
次に、ステップ乙において4択された軸に直交し、かつ
その軸での極小値をとる点(a軸の躬影画(J3)では
、10で示す点)を辿る直線により、重なったり接触し
たりしている粒子を分離する(ステップ4)。第41囚
は、粒子分離のための直線が引かれる前の射影画(原画
)であり、同図(11) i、L 、 、:iセ子分馳
のための同用11が引かノ1−ンり二(わ/、−J−が
9内I11された)射影画を示しでい、イ、。
とのよりKS粒子分1”1t′+段8によっで、中なっ
たり接触したりしている粒子を:短時曲で分1゛、11
することができる。ここで、+1’J記:l+Q子分N
i1flのための直線を、実際には、濃匪値0でイiそ
わすのが“マ1捷しい。
その理由は、射影画がf・蓮淡1直で?(示されるから
である。
このように、粒子分(弓jf−J一段ト3において、屯
沿ったり接触したシしている粒子が分ドア11さ、f’
l−7λ後の4)ン子データは、曲白象演昇手段6 、
 Ck’ U 7に人力される。そして、従来の装置が
実biii L、 10手111tと同様の手順によっ
て、1個1個の杓子としてのi図囮が行なわiLる。
尚、本発明は前記¥姐例によって限定3−h、るもので
はなく、本発明の安上の範囲内に51.・いて神々の変
形実施が可能であるのはいうえでもない。例えば、前記
実癩例では、粒子分+’tl+: ’−1・段B針ハー
ドウェアで措成したが、これに限定されず、CPUを核
と1−るファームウェアであっても艮い。
また、掘出された粒子が、A【なったり接触した2りし
ている粒子であるか否かの判定を、前記実施例では、l
I!I11象演&f処理手段6において行つ/ζが、こ
れtこ限定さitず、粒子分1’>fL手段8にルいて
前記判定を行なう4古成にしてもよい。
本発明eま、画像処理装置1%のみならず、例えば、血
液像自動分傾装随、細胞診断装置々Iへ適用することも
irJ能である。
〔づi(明の効果〕
以上説明した本発明によれば、垂なったり接触したりし
ている粒子を短時間で分離することができる。したかつ
て、従来の装置ijtのように、重なったり接触したり
していない粒子のみを処理対象と一ノーるものでtよな
り、屯なったシ接触したりしている粒子をも処理するこ
とができる画像処理装置i−Jを提供することができる
【図面の簡単な説明】
N(i図は本発明に係る画像処理装置の構成を示すブロ
ック図、第2図は粒子分離アルゴリズムを説明するだめ
のフローチャート、45図(5)及び巾)並びに81!
4図(A)及び(H) IJ:#::i子労trait
をi兄明するための説明図である。 1 ・ E 料、 2 − j’に Ilj、’ 21
 :1.l? −J’ I−; 、 、’) ・・・ 
A / l)変換手段、4・・・、l:、I、千帖出」
・1′・号、5・・・画1叱・メ1−リ、6・・・画筒
曹1’<41手段、/・・・c p (1、と3・・粒
子分U、1(手段。 代理人 弁JJ!士 1川 、I、lL ・1丁 r右
 (l・]、力・1 名)1O −406− (A) (B)

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 光電変換された試料の画像データを基に一定以上の面積
    を有する粒子を検出する粒子検出手段と、前記検出手段
    によって検出さノ1.た粒子が重なったり接触したりし
    ている粒子でおるか否かの判定を少なくとも行ない、こ
    の同定結果を基に前記検出手段によって検出爆れた粒子
    を分離する手段と、CiLらの各手段を制御するflj
    制御手段とを具備し、検出された粒子の画像九複数本の
    射影軸を設定し、各射影軸の射影画を基に粒子を分離す
    ることを特徴とする画1す:処理装置。
JP58118168A 1983-07-01 1983-07-01 画像処理装置 Pending JPS6011966A (ja)

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JP58118168A JPS6011966A (ja) 1983-07-01 1983-07-01 画像処理装置

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JPS6011966A true JPS6011966A (ja) 1985-01-22

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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5649753A (en) * 1979-09-29 1981-05-06 Sumitomo Chem Co Ltd Resin composition
JPS63500803A (ja) * 1985-07-24 1988-03-24 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 官能化されたポリフェニレンエ−テルならびに製造方法および用途
US4929675A (en) * 1987-06-12 1990-05-29 Sumitomo Chemical Company, Ltd. Thermoplastic resin composition
US4957966A (en) * 1987-06-10 1990-09-18 Sumitomo Chemical Company, Ltd. Thermoplastic resin composition
US5112907A (en) * 1986-10-31 1992-05-12 Sumitomo Chemical Co., Ltd. Thermoplastic resin composition
EP0533177A2 (en) * 1991-09-19 1993-03-24 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method of noise detection and noise erasing
US5212256A (en) * 1988-05-24 1993-05-18 Sumitomo Chemical Co., Ltd. Thermoplastic resin composition
US5237002A (en) * 1986-10-31 1993-08-17 Sumitomo Chemical Company, Limited Thermoplastic resin composition
US5248720A (en) * 1988-09-06 1993-09-28 Ube Industries, Ltd. Process for preparing a polyamide composite material

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5060143A (ja) * 1973-09-27 1975-05-23
JPS575181A (en) * 1980-06-10 1982-01-11 Toshiba Corp Character detection and segmentation system

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5060143A (ja) * 1973-09-27 1975-05-23
JPS575181A (en) * 1980-06-10 1982-01-11 Toshiba Corp Character detection and segmentation system

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5649753A (en) * 1979-09-29 1981-05-06 Sumitomo Chem Co Ltd Resin composition
JPH0122305B2 (ja) * 1979-09-29 1989-04-26 Sumitomo Chemical Co
JPS63500803A (ja) * 1985-07-24 1988-03-24 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 官能化されたポリフェニレンエ−テルならびに製造方法および用途
US5112907A (en) * 1986-10-31 1992-05-12 Sumitomo Chemical Co., Ltd. Thermoplastic resin composition
US5237002A (en) * 1986-10-31 1993-08-17 Sumitomo Chemical Company, Limited Thermoplastic resin composition
US4957966A (en) * 1987-06-10 1990-09-18 Sumitomo Chemical Company, Ltd. Thermoplastic resin composition
US4929675A (en) * 1987-06-12 1990-05-29 Sumitomo Chemical Company, Ltd. Thermoplastic resin composition
US5212256A (en) * 1988-05-24 1993-05-18 Sumitomo Chemical Co., Ltd. Thermoplastic resin composition
US5248720A (en) * 1988-09-06 1993-09-28 Ube Industries, Ltd. Process for preparing a polyamide composite material
EP0533177A2 (en) * 1991-09-19 1993-03-24 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method of noise detection and noise erasing
EP0533177A3 (en) * 1991-09-19 1994-12-14 Fuji Photo Film Co Ltd Method of noise detection and noise erasing

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