JPS62211783A - Picture processor - Google Patents
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- JPS62211783A JPS62211783A JP61054098A JP5409886A JPS62211783A JP S62211783 A JPS62211783 A JP S62211783A JP 61054098 A JP61054098 A JP 61054098A JP 5409886 A JP5409886 A JP 5409886A JP S62211783 A JPS62211783 A JP S62211783A
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Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
[発明の技術分野]
この発明は、重なり合った粒子像を分離するのに好適な
画像処理装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Technical Field of the Invention] The present invention relates to an image processing device suitable for separating overlapping particle images.
[発明の技術的背景]
光学または電子顕微鏡等から得られるディジタル粒子像
の面積や周囲長等の計測を行なう場合、本来複数の独立
した粒子であるべきものが第8図に示すように重なり合
っていれば、それらを切離す処理が必要となる。[Technical Background of the Invention] When measuring the area, circumference, etc. of digital particle images obtained from optical or electron microscopes, it is often found that what should be a plurality of independent particles overlap as shown in Figure 8. If so, it will be necessary to separate them.
重なり合った粒子を切離す方式としては、第9図に示す
ように粒子の原画像に収縮を施し、しかる後この収縮画
像に膨張を施す第1の方式(オープニング方式)と、図
形境界の座標列から粒子の中心と半径を数値計算で算出
することにより行なう第2の方式とが一般的であった。As shown in Fig. 9, methods for separating overlapping particles include the first method (opening method) in which the original image of the particles is contracted and then this contracted image is dilated, and the first method is to separate the coordinate string of the figure boundary. The second method, which is performed by numerically calculating the center and radius of the particle from , has been common.
[背景技術の問題点]
しかし、上記第1の方式では、第10図に示すように、
分離(切断)すべきでない部分(例えば小突起部分)ま
で消失して原画と異なる図形になったり、切断長が長い
場合には分離が良好に行なわれない問題があった。また
上記第2の方式では、処理が複雑なために多大な処理時
間を要し、しかも切断線を形成することが困難であると
いう問題があった。[Problems with Background Art] However, in the first method, as shown in FIG.
There are problems in that parts that should not be separated (cut) (for example, small protrusions) may disappear, resulting in a figure different from the original image, or that separation cannot be performed well if the cutting length is long. Further, the second method has problems in that the processing is complicated and requires a large amount of processing time, and furthermore, it is difficult to form cutting lines.
[発明の目的]
この発明は上記事情に鑑みてなされたものでその目的は
、重なり合った図形の分離が、この種図形のくびれ部分
に切断部を形成することにより、図形の原形を破壊する
ことなく高速に行なえる画像処理装置を提供することに
ある。[Object of the Invention] This invention was made in view of the above circumstances, and its purpose is to separate overlapping figures by forming a cut at the constriction of such a figure, thereby destroying the original shape of the figure. An object of the present invention is to provide an image processing device that can perform image processing at high speed without any problems.
[発明の概要]
この発明では、例えば第1図に示すように、重なり図形
を含む第1の2値画像を距離変換することにより距離変
換画像を得る距離変換手段11と、閾値kが設定される
tall設定手段12とが設けられる。この閾値設定手
段12の設定値には、距離変換画像を2値化することに
より重なり図形のくびれ部分を分裂させるための閾値と
して用いられるもので、初期値としてはmが用いられる
。[Summary of the Invention] In the present invention, as shown in FIG. 1, for example, a distance conversion means 11 for obtaining a distance-converted image by distance-converting a first binary image including overlapping figures, and a threshold value k are set. Tall setting means 12 is provided. The setting value of the threshold value setting means 12 is used as a threshold value for dividing the constriction part of the overlapping figure by binarizing the distance conversion image, and m is used as the initial value.
また、この発明では、第2の2値画像に対し同画像内の
分離図形同士の融合を回避して該当箇所に切断部を形成
する排他的膨脹を施して第3の2値画像を得る排他的膨
脹手段13と、合成手段14と、閾値更新手段15とが
設けられる。合成手段14は、排他的膨脹手段13によ
り第3の21画像が得られる毎に、同画像と、閾値設定
手段12に設定されている閾値により1小さな値に−1
を閾1直として上記距離変換画像を21直化することに
より得られる第4の2値画像とを合成して、上記の切断
部を含み且つ図形の原形が保たれた第5の2fa画像を
得る。この合成手段14は、その一実施態様として、分
類手段16、論理積手段17および論理和手段18を備
えている。分類手段16は、閾値設定手段12に設定さ
れている閾(llkがmの場合には上記第6の2値画像
を、m−1以下の場合には前回求められた上記第5の2
fi1画像をそれぞれ基準画像とすることにより、上
記第4の2値画像を新画像、切断可能画像および切断不
能画像に分類する。論理積手段17は、上記切断可能画
像と上記第3の2値画像との論理積をとり、論理和手段
18は論理積手段17の論理積結果と上記新画像と上記
切断不能画像との論理和をとり最新の上記第5の2値画
像を得る。Further, in the present invention, a third binary image is obtained by applying exclusive expansion to the second binary image to avoid fusion of separated figures in the same image and forming a cut portion at the corresponding location. Target expansion means 13, synthesis means 14, and threshold value updating means 15 are provided. Every time a third 21 image is obtained by the exclusive expansion means 13, the synthesis means 14 divides the third 21 images into a smaller value by 1 based on the same image and the threshold set in the threshold value setting means 12.
A fifth 2fa image that includes the above-mentioned cutting part and maintains the original shape of the figure is obtained by combining the fourth binary image obtained by converting the distance transformed image into 21-square with 1-square as the threshold. obtain. The synthesis means 14, in one embodiment, includes a classification means 16, a logical product means 17, and a logical sum means 18. The classification means 16 uses the sixth binary image when the threshold (llk) set in the threshold setting means 12 is m, and uses the previously obtained fifth binary image when it is less than m-1.
By using each fi1 image as a reference image, the fourth binary image is classified into a new image, a cuttable image, and an uncuttable image. The logical product means 17 logically ANDs the cuttable image and the third binary image, and the logical sum means 18 logically combines the logical product result of the logical product means 17, the new image, and the uncuttable image. The sum is taken to obtain the latest fifth binary image.
一方、閾値更新手段15は、合成手段14により第5の
2値画像が得られる毎に処理終了の可否を判定し、終了
不可の場合には閾値設定手段12に設定されている閾値
にを1つ減らす。このにを1つ減らす処理が行なわれる
毎に、排他的膨脹手段13は上記第5の2値画像を上記
第2の2+III画像として排他的膨脹を行なう。また
排他的膨脹手段13は、距離変換手段11の距離変換が
終了した場合にも排他的膨脹を行なう。但し、この場合
には、その時点における閾値設定手段12の設定値であ
る初期値mを閾値として距離変換画像を2@化すること
により得られる第6の2値画像が、上記第2の2値画像
として用いられる。この排他的膨脹手段13の処理によ
り、重なり図形の分離が図形の大きさに合わせて行なえ
、しかも合成手段14の合成処理により図形の原形が保
たれる。On the other hand, the threshold updating means 15 determines whether or not the processing can be terminated each time the fifth binary image is obtained by the synthesizing means 14, and if the processing cannot be terminated, the threshold value set in the threshold setting means 12 is changed to 1. Reduce by one. Every time this process of reducing 1 by one is performed, the exclusive expansion means 13 performs exclusive expansion on the fifth binary image as the second 2+III image. The exclusive expansion means 13 also performs exclusive expansion when the distance conversion by the distance conversion means 11 is completed. However, in this case, the sixth binary image obtained by converting the distance-converted image into 2@ using the initial value m, which is the setting value of the threshold value setting means 12 at that time, as a threshold, is the same as the second binary image. Used as a value image. Through the processing of the exclusive expansion means 13, overlapping figures can be separated according to the size of the figure, and furthermore, the original shape of the figure is maintained by the compositing process of the compositing means 14.
[発明の実施例]
第2図はこの発明の一実施例に係る画像処理装置のブロ
ック構成図である。同図において、21は装置全体を制
御するCPU、22は主メモリである。[Embodiment of the Invention] FIG. 2 is a block diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the invention. In the figure, 21 is a CPU that controls the entire device, and 22 is a main memory.
主メモリ22の所定領域には、後述する距離変換画像り
を2値化するための閾値(2値続出し閾値)k(初期1
1[m>が設定される。23は重なり図形を含む2値化
入力画像(例えば細胞組織面[gl>を格納する入力画
像メモリである。この入力画像は、例えば濃淡(多(直
)画像を2値化して得られる画像である。24は入力画
像の距離変換画像りを格納する距離変換画像メモリ、2
5は入力画像に含まれる重なり図形が分離された画像、
即ち切断部(切断線)を有する画像(結果−@O2)を
格納する結果画像メモリある。26は結果画像0.の縮
退点画像を格納する縮退点画像メモリ、27〜29はワ
ークメモリである。A predetermined area of the main memory 22 stores a threshold k (initial 1
1 [m> is set. 23 is an input image memory that stores a binarized input image (for example, a cell tissue plane [gl>) containing overlapping figures. This input image is, for example, an image obtained by binarizing a grayscale (multiple (straight) image). 24 is a distance conversion image memory for storing a distance conversion image of the input image;
5 is an image in which overlapping figures included in the input image are separated;
That is, there is a result image memory that stores an image (result-@O2) having a cut portion (cut line). 26 is the result image 0. Degenerate point image memories 27 to 29 are work memories that store degenerate point images.
31は入力画像を距離変換して距離変換画像りを求める
距離変換プロセッサ、32は結果画像Ok に対して
排他的膨脹を施して排他的膨脹画像Eを求める排他的膨
脹プロセッサである。この排他的膨脹とは、分離してい
る図形は膨張しても融合しない処理をいい、例えば1サ
イクル−4方向の8連結排他的膨脹フイルタで行なわれ
る。33は画[11Eと2値画像(2値読出し画像’)
Dk−1とを合成し結果−m o、、を得る合成プロ
セッサである。上記画像り、−1は、その時点の閾11
により1小さな値に−1を閾値として距離変換画@Dを
2値化することにより得られる。31 is a distance transformation processor that performs distance transformation on an input image to obtain a distance transformed image, and 32 is an exclusive expansion processor that performs exclusive expansion on the resultant image Ok to obtain an exclusively expanded image E. This exclusive expansion refers to a process in which separate figures are expanded but not fused, and is performed, for example, by a 1 cycle/4-direction 8-connected exclusive expansion filter. 33 is the image [11E and binary image (binary readout image')
Dk-1 and obtains the result -m o, . In the above image, -1 is the threshold 11 at that time
It is obtained by binarizing the distance-converted image @D using -1 as a threshold value to a smaller value by 1.
CP U 21、メモリ23〜29およびプロセッサ3
1〜33は、111111バス(マルチパス)41によ
り相互接続されている。またメモリ23〜29およびプ
ロセッサ31〜33は、画像バス42により相互接続さ
れている。CPU 21, memories 23 to 29 and processor 3
1 to 33 are interconnected by an 111111 bus (multipath) 41. Further, the memories 23 to 29 and the processors 31 to 33 are interconnected by an image bus 42.
次にこの発明の一実施例の動作を、第3図のフローチャ
ート、第4図の距離変換説明図、第5図(a)〜(f)
の各種画像例を参照して説明する。Next, the operation of an embodiment of the present invention will be described with reference to a flowchart in FIG. 3, a distance conversion explanatory diagram in FIG. 4, and FIGS. 5(a) to (f).
This will be explained with reference to various image examples.
まずCP U21は、距離変換プロセッサ31に対して
制御バス411!由で距離変換動作を指示する。この際
CP U 21は、変換最終距離(ji終濃度値)も指
示する。距離変換プロセッサ31は、CPU21からの
指示により起動され、入力画像メモリ23から画像バス
42経出で2値化入力画像を読込んで距離変換を施し、
距離変換画像りを求める(ステップ31)。この距離変
換画像りは、画像バス42経出で距離変換画像メモリ2
4に格納される。First, the CPU 21 sends the distance conversion processor 31 to the control bus 411! Instruct the distance conversion operation using At this time, the CPU 21 also instructs the final distance of conversion (ji final concentration value). The distance conversion processor 31 is activated by an instruction from the CPU 21, reads the binarized input image from the input image memory 23 via the image bus 42, performs distance conversion,
A distance transformed image is obtained (step 31). This distance-converted image is sent to the distance-converted image memory 2 via the image bus 42.
It is stored in 4.
さて、ステップS1での距離変換は、第4図に示すよう
に、図形の輪郭線追跡の結果に(即ち図形の境界から〉
濃度(距11tla)を1.2・・・と順に付加する方
法であり、8近傍、4近傍、混合型(8近傍と4近傍の
混合による8角形距離変換)等により可能である。第4
図は、半径12.8の円(図では1/4円)の重合に対
する8角形距離変換像を示しており、この像(重合図形
)は成る距離(ここでは5)を境界として分裂する。こ
の場合、その図形は後述する手順で切断されなければな
らず、第4図の○印はその切断線を示す。Now, as shown in FIG. 4, the distance conversion in step S1 is performed on the result of contour tracing of the figure (i.e., from the boundary of the figure).
This is a method of sequentially adding the density (distance 11tla) as 1.2, etc., and is possible using 8-neighborhood, 4-neighborhood, mixed type (octagonal distance conversion by mixing 8-neighborhood and 4-neighborhood), etc. Fourth
The figure shows an octagonal distance transformation image for overlapping circles with a radius of 12.8 (1/4 circle in the figure), and this image (overlapping figure) is divided at a distance (5 in this case) as a boundary. In this case, the figure must be cut according to the procedure described below, and the circle in FIG. 4 indicates the cutting line.
距離変換プロセッサ31は、上記の距離変換においては
、画素単位で付加する距11um <m度)がCP U
21により指示された変換R終距離に達したか否かをチ
ェックしている。もし達したならば、距離変換プロセッ
サ31は距離変換を終了する。距離変換プロセッサ31
は、距離変換を終了すると、その旨を距離変換画像り全
体の最大距wi(真の最大距離に必ずしも一致しない)
と共に(制御1<スル1経由で)CPU21に通知する
。この最大距離(濃度)は、第4図の例では12であり
、もしCP U 21により314%距離として5が指
定されてし\れば5となる。In the distance conversion described above, the distance conversion processor 31 calculates the distance added per pixel (11um<m degrees) from the CPU.
It is checked whether the conversion R final distance specified by 21 has been reached. If reached, distance transform processor 31 ends the distance transform. Distance conversion processor 31
When the distance conversion is finished, the maximum distance wi of the entire distance conversion image (does not necessarily match the true maximum distance)
This is also notified to the CPU 21 (via control 1 < control 1). This maximum distance (density) is 12 in the example of FIG. 4, and becomes 5 if 5 is designated by the CPU 21 as the 314% distance.
さて、この実施例において上記の距離変換を適用した理
由は以下の通りである。第1は図形分裂に至るまでの距
離像が正しい切断位置像を含んでいることである。第2
は不必要な切断を回避するための最大切断長指定が上記
の距離変換操作における最終距離指定で代替できること
であり、これにより第3図のフローチャートに示す繰返
し処理の回数を減らすことも可能となる。Now, the reason for applying the above distance transformation in this example is as follows. The first is that the distance image up to the figure division includes the correct cutting position image. Second
This means that the maximum cutting length specification to avoid unnecessary cutting can be replaced by the final distance specification in the distance conversion operation described above, and this also makes it possible to reduce the number of iterative processes shown in the flowchart in Figure 3. .
CP U 21は、距離変換プロセッサ31からの終了
通知を受取ると、同プロセッサ31から通知された最大
距離を閾1i11にの初期値mとして主メモリ22の所
定@域に設定する(ステップS2)。次にc p U
21は、合成プロセッサ33に対し、距離変換画@Dの
閾1!Ik (k−m)による2値画像り、の平滑化を
指示する。これにより合成プロセッサ33は、距離変換
画像メモリ24から距離変換画像りを読出して同画像り
を閾値k (−m)で2値化して2fii画像D (
−D )を求め、同画像り、に平k m
清化論理フィルタを施すことにより、第5図(a)に示
すように不必要な局所ピークが補正された結果画10k
(−0m)を求める(ステップS3)。Upon receiving the completion notification from the distance conversion processor 31, the CPU 21 sets the maximum distance notified from the processor 31 as the initial value m of the threshold 1i11 in a predetermined @ area of the main memory 22 (step S2). Next c p U
21 is the threshold 1! of the distance transformed image @D for the synthesis processor 33. Instructs smoothing of the binary image by Ik (k-m). As a result, the synthesis processor 33 reads the distance transformed image from the distance transformed image memory 24, binarizes the same image with the threshold value k (-m), and binarizes the same image D (
-D), and by applying a normal km cleaning logic filter to the same image, unnecessary local peaks are corrected, resulting in an image 10k, as shown in FIG. 5(a).
(-0m) is obtained (step S3).
この結果画像Okは、画像バス42経出で結果画像メモ
リ25に格納される。このとき、結果画像okの縮退点
画像が縮退点画像メモリ26に格納される。This result image Ok is stored in the result image memory 25 via the image bus 42. At this time, the degenerate point image of the result image OK is stored in the degenerate point image memory 26.
なお、21i!画識Dk は、距離変換画(!ilDの
各画素のうち、閾値に以上の11度を持つ画素を1°′
、それ以外の画素を0”とすることで求められる。In addition, 21i! The image sensitivity Dk is defined as 1°' among each pixel of the distance converted image (!ilD), which has 11 degrees greater than the threshold value.
, by setting the other pixels to 0''.
合成プロセッサ33は、上記したステップ$3の処理を
終了すると、その旨をCP U 21に通知する。When the synthesis processor 33 finishes the process of step $3 described above, it notifies the CPU 21 of this fact.
CP LJ 21は、合成プロセッサ33からのステッ
プS3終了通知に応じ、排他的膨脹プロセッサ32を制
御バス41経出で起動する。これにより排他的膨脹プロ
セッサ32は、結果画像メモリ25から結果画像Ok(
ここではO)を読出して排他的膨脹を施し、第5図(b
)に示すように排他的膨脹画像Eを求める(ステップ3
4)。この排他的膨脹では、通常の膨張操作と異なって
、第5図(C)に示すように膨張に伴う融合の発生が回
避され、該当箇所に切断線が形成される。ステップS4
で求められた排他的膨脹画像Eは、ワークメモリ27に
格納される。なお、ステップS4での膨張回数eは、1
.2回程度で十分である。The CP LJ 21 activates the exclusive expansion processor 32 via the control bus 41 in response to the notification of completion of step S3 from the synthesis processor 33. This causes the exclusive expansion processor 32 to extract the result image Ok(
Here, O) is read out and subjected to exclusive expansion, and FIG.
), obtain the exclusive dilated image E (step 3
4). In this exclusive expansion, unlike a normal expansion operation, the occurrence of fusion accompanying expansion is avoided and a cutting line is formed at the relevant location, as shown in FIG. 5(C). Step S4
The exclusive expanded image E obtained in step 1 is stored in the work memory 27. Note that the number of expansions e in step S4 is 1
.. About two times is enough.
排他的膨脹プロセッサ32は、上記したステップS4の
終了すると、その旨をc p U 21に通知する。When the above-described step S4 is completed, the exclusive expansion processor 32 notifies the c p U 21 to that effect.
CPU21は、排他的膨脹プロセッサ32からの終了通
知に応じ、合成プロセッサ33に対して画@Dト、を用
いた合成処理を指示する。これにより合成プロセッサ3
3は、まず画像Dk−1(即ち、その時点の閾値 kよ
り1だけ小さな値を閾値として距離変換画像メモリ24
内の距離変換面flilDを2値化することにより得ら
れる画1gりを、縮退点画像メモリ26に格納されてい
る(結果画像Ok の)縮退点画像を基準として、第5
1J(d)に示すように、新面(ilN、切断可能画像
Cおよび切断不能画像■に分類する(ステップS5)。In response to the completion notification from the exclusive expansion processor 32, the CPU 21 instructs the composition processor 33 to perform composition processing using the image @D. This allows the synthesis processor 3
3 is first converted into the distance conversion image memory 24 using the image Dk-1 (i.e., a value 1 smaller than the current threshold k as the threshold).
The image 1g obtained by binarizing the distance conversion surface flilD in
As shown in 1J(d), the images are classified into a new surface (ilN), a cuttable image C, and an uncuttable image ■ (step S5).
この分類は、2値画像Dk−1をラベリングした侵、縮
退点画像内の各縮退点(1画素)がどのラベルに属する
かを調べて各ラベルに含まれる縮退点の数をラベル毎に
求める(即ちヒストグラムを求める)ことにより行なわ
れる。具体的には、ラベリングされた2値画像0に−。This classification involves labeling the binary image Dk-1, checking which label each degenerate point (1 pixel) in the degenerate point image belongs to, and calculating the number of degenerate points included in each label for each label. (that is, obtaining a histogram). Specifically, − to the labeled binary image 0.
内の成るラベルの図形に対応する領域に、結果画像ok
の縮退点画像の縮退点が1つも存在しなければ、その
図形は新画像Nと判定され、1つだけ存在すれば切断不
能画@Iと判定され、そして2つ以上存在すれば切断可
能面@Cと判定される。The result image is OK in the area corresponding to the shape of the label inside.
If there is no degeneracy point in the image, the figure is determined to be a new image N, if only one exists, it is determined to be an uncuttable image @I, and if two or more exist, it is determined to be a cuttable surface. It is determined as @C.
新画像N、切断可能面[11C1切断不能画@Iは、ワ
ークメモリ28に格納される。The new image N, the cuttable surface [11C1, the uncuttable image @I, is stored in the work memory 28.
合成プロセッサ33は、ステップS5を終了すると、ワ
ークメモリ28内の新画像Nに平滑化論理フィルタを施
すことにより、第5図(e)に示すように不必要な局所
ピークが補正された画像N′を求める(ステップS6
)。この画像N′はワークメモリ29に格納される。次
に合成プロセッサ33は、ワークメモリ28内の切断可
能面IICとワークメモリ27内の排他的膨脹画像Eと
の論理積をとり、原形を保ち且つ切断線を持つ画像Aを
得る(ステップ87)。この画mAはワークメモリ29
に格納される。次に合成プロセッサ33は、ワークメモ
リ29内の画像Aと同メモリ29内の画像N−とワーク
メモリ28内の画像Iとの論理和をとり、第5図(f)
に示す結果画像0に一、を得る(ステップS8)。この
結果画@O,−1は結果画像メモリ25に格納される。After completing step S5, the synthesis processor 33 applies a smoothing logic filter to the new image N in the work memory 28 to create an image N in which unnecessary local peaks have been corrected, as shown in FIG. 5(e). ′ (step S6
). This image N' is stored in the work memory 29. Next, the synthesis processor 33 performs a logical product of the cuttable surface IIC in the work memory 28 and the exclusive expanded image E in the work memory 27 to obtain an image A that maintains its original shape and has a cutting line (step 87). . This picture mA is the work memory 29
is stored in Next, the synthesis processor 33 calculates the logical sum of the image A in the work memory 29, the image N- in the same memory 29, and the image I in the work memory 28, as shown in FIG. 5(f).
The result images 0 to 1 shown in (step S8) are obtained. This result image @O,-1 is stored in the result image memory 25.
即ち、前回の結果画像へ か最新の結果画i1 ok。In other words, go to the previous result image or go to the latest result image i1.
に書換えられる。can be rewritten as
合成プロセッサ33は、上記したステップS8の処理を
終了すると、その旨をCP tJ 21に通知する。When the synthesis processor 33 finishes the process of step S8 described above, it notifies the CP tJ 21 to that effect.
CP U 21は、この終了通知を受取ると、主メモリ
22の所定領域に設定されている閾値kが2に達してい
るか否かを判定する(ステップS9)。もしステップS
9の判定結果がNoであれば、即ちkが3以上であれば
、CP U 21はに−1を新たなkとしくステップ5
IO) 、L、かる後排他的膨脹プロセッサ32を起動
して前記したステップS4の処理を行なわせる。そして
、以上の処理が繰返されてkが2になると、CP U2
1は一連の処理の終了を判断する。このとき結果画像メ
モリ25には、入力画像メモリ23内の重なり図形を含
む2値画像の原形を保ちながら、重なり図形同士が分離
された(即ち切断線を持つ)結果画像01が格納されて
いる。Upon receiving this termination notification, the CPU 21 determines whether the threshold value k set in a predetermined area of the main memory 22 has reached 2 (step S9). If step S
If the determination result in step 9 is No, that is, if k is 3 or more, the CPU 21 sets −1 to new k and executes step 5.
IO), L. After that, the exclusive expansion processor 32 is activated to perform the process of step S4 described above. Then, when the above processing is repeated and k becomes 2, CPU2
1 determines the end of a series of processes. At this time, the result image memory 25 stores a result image 01 in which the overlapping figures are separated from each other (that is, with cutting lines) while maintaining the original form of the binary image including the overlapping figures in the input image memory 23. .
上記したように、第2図の装置によれば、細胞組織や金
属組織の粒子m(図形)の解析に必要な重なり粒子(図
形)の分離が行なえる。また上記の処理において入力2
値画像の1”と“0′°とを反転すれば、第2図の装置
は、第6図に示すように細線化画像の欠落部分(点線内
)の自動連結、更には第7図に示すように点在した粒子
群の自動連結に適用できる。As described above, according to the apparatus shown in FIG. 2, overlapping particles (figures) necessary for analysis of particles m (figures) of cellular tissues and metal tissues can be separated. Also, in the above process, input 2
By reversing 1'' and 0'° of the value image, the device shown in Figure 2 can automatically connect the missing parts (inside the dotted lines) of the thinned image as shown in Figure 6, and furthermore, the device shown in Figure 7 can As shown in the figure, it can be applied to automatic connection of scattered particle groups.
なお、第2図の画像バス42を複数の画像データバスで
構成し、距離変換プロセッサ31、排他的膨脹プロセッ
サ32および合成プロセッサ33を並列動作させること
により、図形〈ここでは粒子)個数に依存しない処理速
度で処理が行なえる。また、2値化入力画像に代えて、
濃淡画*<多値画像)を用いることも可能である。この
場合、濃淡画像を距離変換面tilDに代えて用いるこ
とにより、距離変換プロセッサ31を不要とすることも
できる。Note that by configuring the image bus 42 in FIG. 2 with a plurality of image data buses and operating the distance conversion processor 31, exclusive expansion processor 32, and synthesis processor 33 in parallel, the image bus 42 shown in FIG. Processing can be performed at high processing speed. Also, instead of the binarized input image,
It is also possible to use a grayscale image *<multivalued image). In this case, the distance conversion processor 31 can be made unnecessary by using a grayscale image instead of the distance conversion plane tilD.
[発明の効果]
以上詳述したようにこの発明によれば、重なり合った図
形の分離が、この種図形のくびれ部分に切断部を形成す
ることにより一1図形の原形を破壊することなく高速に
行なえる。また切断部決定に際し、その最大切断長が距
11t(If!度)指定により間接的に指定可能である
。[Effects of the Invention] As detailed above, according to the present invention, overlapping figures can be separated at high speed without destroying the original shape of the 11 figures by forming a cutting part at the constriction of this type of figure. I can do it. Further, when determining the cutting portion, the maximum cutting length can be indirectly specified by specifying the distance 11t (If! degrees).
第1図はこの発明を説明するためのブロック構成図、第
2図はこの発明の一実施例に係る画像処理装置のブロッ
ク構成図、第3図は動作を説明するためのフローチャー
ト、第4図は距離変換を説明する図、第5図(a)〜(
f)は第3図のフローチャートに従って生成されるの各
種画像例を示す図、第6図はこの発明を細線化画像の欠
落部分の自動連結に適用した場合を示す図、第7図はこ
の発明を点在した粒子群の自動連結に適用した場合を示
す図、第8図乃至第10図は従来の問題点を説明する図
である。
21・・・CPU、23・・・入力画像メモリ、24・
・・距離変換画像メモリ、25・・・結果画像メモリ、
26・・・縮退点画像メモリ、27〜29・・・ワーク
メモリ、31・・・距離変換プロセッサ、32・・・排
他的膨脹プロセッサ、33・・・合成プロセッサ。
出願人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦第4図
第 5 rM (その1)
(CI)
(e) (f)
第 5 図 (その2)
第6図
第7図
第8図 第9図 第10図FIG. 1 is a block configuration diagram for explaining the present invention, FIG. 2 is a block configuration diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention, FIG. 3 is a flowchart for explaining the operation, and FIG. 4 Figures 5(a) to 5(a) are diagrams explaining distance conversion.
f) is a diagram showing examples of various images generated according to the flowchart in FIG. 3, FIG. 6 is a diagram showing a case where the present invention is applied to automatic connection of missing parts of thinned images, and FIG. 7 is a diagram showing examples of images generated according to the flowchart of FIG. FIGS. 8 to 10 are diagrams illustrating the case in which the method is applied to automatic connection of scattered particle groups, and are diagrams explaining problems in the conventional method. 21...CPU, 23...Input image memory, 24.
...Distance conversion image memory, 25...Result image memory,
26... Degenerate point image memory, 27-29... Work memory, 31... Distance conversion processor, 32... Exclusive expansion processor, 33... Synthesis processor. Applicant's representative Patent attorney Takehiko Suzue Figure 4 Figure 5 rM (Part 1) (CI) (e) (f) Figure 5 (Part 2) Figure 6 Figure 7 Figure 8 Figure 9 Figure 10 figure
Claims (8)
ないその距離変換画像を得る距離変換手段と、上記距離
変換画像を2値化するための閾値にとして初期値mが初
期設定される閾値設定手段と、第2の2値画像に対し同
画像内の分離図形同士の融合を回避して該当箇所に切断
部を形成する排他的膨脹を施して第3の2値画像を得る
排他的膨脹手段と、この排他的膨脹手段により上記第3
の2値画像が得られる毎に同画像と上記閾値設定手段に
設定されている閾値kより1小さな値k−1を閾値とし
て上記距離変換画像を2値化することにより得られる第
4の2値画像とを合成し上記切断部を含む第5の2値画
像を得る合成手段と、この合成手段により上記第5の2
値画像が得られる毎に処理終了の可否を判定し終了不可
の場合には上記閾値設定手段に設定されている閾値kを
1つ減らす閾値更新手段とを具備し、上記排他的膨脹手
段は、上記距離変換手段の距離変換が終了した場合には
上記閾値設定手段に設定されている初期値mを閾値とし
て上記距離変換画像を2値化することにより得られる第
6の2値画像を上記第2の2値画像として排他的膨脹を
行なう一方、上記閾値更新手段により閾値設定手段の設
定値が更新される毎に上記第5の2値画像を上記第2の
2値画像として排他的膨脹を行なうことを特徴とする画
像処理装置。(1) A distance conversion means that performs distance conversion on a first binary image including overlapping figures to obtain a distance converted image, and an initial value m is initially set as a threshold value for binarizing the distance converted image. a threshold value setting means for obtaining a third binary image by applying exclusive expansion to the second binary image to avoid fusion of separated figures in the same image and forming a cut portion at a corresponding location; by means of exclusive expansion means and the third expansion means mentioned above.
Each time a binary image of compositing means for composing the fifth binary image including the cut portion with the value image;
and threshold updating means that determines whether or not the processing can be completed each time a value image is obtained, and if the processing cannot be completed, reduces the threshold value k set in the threshold value setting means by one, and the exclusive expansion means includes: When the distance conversion by the distance conversion means is completed, the sixth binary image obtained by binarizing the distance conversion image using the initial value m set in the threshold value setting means as a threshold is The fifth binary image is subjected to exclusive expansion as the second binary image, and the fifth binary image is subjected to exclusive expansion as the second binary image each time the threshold setting means is updated by the threshold value updating means. An image processing device characterized by:
いる閾値kがmの場合には上記第6の2値画像を、上記
閾値設定手段に設定されている閾値kがm−1以下の場
合には前回求められた上記第5の2値画像をそれぞれ基
準画像とすることにより、上記第4の2値画像を新画像
、切断可能画像および切断不能画像に分類する分類手段
と、上記切断可能画像と上記第3の2値画像との論理積
をとる論理積手段と、この論理積手段の論理積結果と上
記新画像と上記切断不能画像との論理和をとり最新の上
記第5の2値画像を得る論理和手段とを備えていること
を特徴とする特許請求の範囲第1項記載の画像処理装置
。(2) When the threshold k set in the threshold setting means is m, the synthesizing means converts the sixth binary image into the sixth binary image when the threshold k set in the threshold setting means is m-1 or less. In the case of , the classification means classifies the fourth binary image into a new image, a cuttable image, and an uncuttable image by using the previously obtained fifth binary image as a reference image, respectively; a logical product means for logically multiplying the cuttable image and the third binary image, and logically ORing the logical product result of the logical product means, the new image, and the uncuttable image to obtain the latest fifth binary image. 2. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a logical sum means for obtaining a binary image.
施されていることを特徴とする特許請求の範囲第2項記
載の画像処理装置。(3) The image processing device according to claim 2, wherein the sixth binary image and the new image are smoothed.
ている閾値kが2であることを検出すると処理終了を判
定することを特徴とする特許請求の範囲第1項記載の画
像処理装置。(4) The image processing apparatus according to claim 1, wherein the threshold value updating means determines the end of the processing when detecting that the threshold value k set in the threshold value setting means is 2.
値にとして初期値mが初期設定される閾値設定手段と、
第1の2値画像に対し同画像内の分離図形同士の融合を
回避して該当箇所に切断部を形成する排他的膨脹を施し
て第2の2値画像を得る排他的膨脹手段と、この排他的
膨脹手段により上記第2の2値画像が得られる毎に同画
像と上記閾値設定手段に設定されている閾値kより1小
さな値k−1を閾値として上記多値画像を2値化するこ
とにより得られる第3の2値画像とを合成し上記切断部
を含む第4の2値画像を得る合成手段と、この合成手段
により上記第4の2値画像が得られる毎に処理終了の可
否を判定し終了不可の場合には上記閾値設定手段に設定
されている閾値にを1つ減らす閾値更新手段とを具備し
、上記排他的膨脹手段は、初期状態においては上記閾値
設定手段に設定されている初期値mを閾値として上記多
値画像を2値化することにより得られる第5の2値画像
を上記第1の2値画像として排他的膨脹を行なう一方、
上記閾値更新手段により閾値設定手段の設定値が更新さ
れる毎に上記第4の2値画像を上記第1の2値画像とし
て排他的膨脹を行なうことを特徴とする画像処理装置。(5) a threshold value setting means in which an initial value m is initially set as a threshold value for binarizing a multivalued image including overlapping figures;
Exclusive expansion means for obtaining a second binary image by performing exclusive expansion on the first binary image to avoid fusion of separated figures in the same image and form a cut section at a corresponding location; Every time the second binary image is obtained by the exclusive expansion means, the same image and the multivalued image are binarized using a value k-1 which is one smaller than the threshold value k set in the threshold value setting means as a threshold. a synthesizing means for synthesizing the third binary image obtained by the above to obtain a fourth binary image including the cut portion; and threshold updating means that determines whether or not the process is possible and decreases the threshold value set in the threshold setting means by one if the termination is not possible, and the exclusive expansion means sets the threshold value set in the threshold setting means in an initial state. Exclusive expansion is performed using a fifth binary image obtained by binarizing the multivalued image using the initial value m as a threshold as the first binary image,
An image processing device characterized in that the fourth binary image is subjected to exclusive expansion as the first binary image each time the threshold value updating unit updates the set value of the threshold value setting unit.
いる閾値kがmの場合には上記第5の2値画像を、上記
閾値設定手段に設定されている閾値kがm−1以下の場
合には前回求められた上記第4の2値画像をそれぞれ基
準画像とすることにより、上記第3の2値画像を新画像
、切断可能画像および切断不能画像に分類する分類手段
と、上記切断可能画像と上記第2の2値画像との論理積
をとる論理積手段と、この論理積手段の論理積結果と上
記新画像と上記切断不能画像との論理和をとり最新の上
記第4の2値画像を得る論理和手段とを備えていること
を特徴とする特許請求の範囲第5項記載の画像処理装置
。(6) When the threshold k set in the threshold setting means is m, the synthesizing means converts the fifth binary image into the fifth binary image when the threshold k set in the threshold setting means is m-1 or less. a classification means for classifying the third binary image into a new image, a cuttable image, and an uncuttable image by using the fourth previously obtained binary image as a reference image; a logical product means for logically multiplying the cuttable image and the second binary image, and logically ORing the logical product of the logical product means, the new image, and the uncuttable image to obtain the latest fourth binary image. 6. The image processing apparatus according to claim 5, further comprising a logical sum means for obtaining a binary image.
施されていることを特徴とする特許請求の範囲第6項記
載の画像処理装置。(7) The image processing device according to claim 6, wherein the fifth binary image and the new image are smoothed.
ている閾値kが2であることを検出すると処理終了を判
定することを特徴とする特許請求の範囲第5項記載の画
像処理装置。(8) The image processing apparatus according to claim 5, wherein the threshold value updating means determines the end of the processing when detecting that the threshold value k set in the threshold value setting means is 2.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP61054098A JPS62211783A (en) | 1986-03-12 | 1986-03-12 | Picture processor |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP61054098A JPS62211783A (en) | 1986-03-12 | 1986-03-12 | Picture processor |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS62211783A true JPS62211783A (en) | 1987-09-17 |
JPH0464115B2 JPH0464115B2 (en) | 1992-10-13 |
Family
ID=12961143
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP61054098A Granted JPS62211783A (en) | 1986-03-12 | 1986-03-12 | Picture processor |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS62211783A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2000033251A1 (en) * | 1998-11-30 | 2000-06-08 | Yamatake Corporation | Particle recognition device |
-
1986
- 1986-03-12 JP JP61054098A patent/JPS62211783A/en active Granted
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2000033251A1 (en) * | 1998-11-30 | 2000-06-08 | Yamatake Corporation | Particle recognition device |
US6728405B1 (en) | 1998-11-30 | 2004-04-27 | Yamatake Corporation | Particle recognition device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0464115B2 (en) | 1992-10-13 |
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