KR20230034988A - 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 화상 처리 프로그램 및 기록 매체 - Google Patents

화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 화상 처리 프로그램 및 기록 매체 Download PDF

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오사무 야스히코
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하마마츠 포토닉스 가부시키가이샤
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Abstract

노이즈 추정 스텝 S2에서는, 제1 방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상에 포함되는 노이즈 화상을 추정한다. 이때, 대상 화상에 대해서 제2 방향의 미분 처리 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과와, 노이즈 화상에 대해서 제2 방향의 미분 처리 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과의 차를 나타내는 제1항을 포함하는 평가 함수를 이용하여, 평가 함수의 값이 최소가 되는 노이즈 화상을 구한다. 노이즈 저감 스텝 S3에서는, 대상 화상 및 노이즈 화상에 기초하여, 대상 화상으로부터 노이즈가 저감된 화상을 생성한다. 이것에 의해, 일방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 유지한 노이즈 저감 처리 후의 화상을 생성할 수 있는 화상 처리 방법 등이 실현된다.

Description

화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 화상 처리 프로그램 및 기록 매체
본 개시는 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 화상 처리 프로그램 및 기록 매체에 관한 것이다.
미분 간섭 현미경을 응용한 장치에 의해 취득한 하나 또는 복수의 간섭 화상에 기초하여 위상 미분 화상을 작성하고, 또한 해당 위상 미분 화상에 기초하여 위상 화상을 취득하는 기술이, 몇 가지 알려져 있다. 이들 기술에서는, 위상 미분 화상에 대해서 적분 처리 또는 디콘볼루션 처리를 함으로써 위상 화상을 작성할 수 있다. 이들 기술은, 예를 들면 세포의 위상 화상을 취득할 때에 적합하게 이용된다.
이와 같이 하여 작성된 위상 화상은, 일방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈(선 모양의 아티팩트)를 포함하는 경우가 있고, 그 경우에, 서로 평행한 복수 개의 선 모양의 노이즈를 포함하는 경우가 많다. 일방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 화상으로서는, 미분 간섭 현미경을 응용한 장치를 이용하여 취득되는 위상 화상뿐만 아니라, 다른 종류의 화상도 있다.
비특허문헌 1에는, 일방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여, 노이즈가 저감된 화상을 생성할 수 있는 기술이 기재되어 있다.
M. R. ARNISON et al., "Using the Hilbert transform for 3D visualization of differential interference contrast microscope images", Journal of Microscopy, Vol.199 Pt1, pp.79-84 (2000)
그렇지만, 비특허문헌 1에 기재된 기술에서는, 대상 화상으로부터 노이즈가 저감된 화상을 생성할 수 있지만, 대상 화상이 정량성을 가지고 있었다고 해도, 노이즈 저감 처리 후의 화상에서는 정량성이 상실되어 버린다.
실시 형태는 일방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 유지한 노이즈 저감 처리 후의 화상을 생성할 수 있는 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 화상 처리 프로그램 및 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
실시 형태는 화상 처리 장치이다. 화상 처리 장치는, 제1 방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 장치로서, 대상 화상에 포함되는 노이즈 화상을 추정하는 노이즈 추정부와, 대상 화상 및 노이즈 화상에 기초하여 대상 화상으로부터 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 노이즈 저감부를 구비하고, 노이즈 추정부는, 대상 화상에 대해서 제1 방향과 직교하는 제2 방향의 미분 처리 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과와, 노이즈 화상에 대해서 제2 방향의 미분 처리 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과의 차를 나타내는 제1항을 포함하는 평가 함수를 이용하여, 평가 함수의 값이 최소가 되는 노이즈 화상을 구한다.
실시 형태는 화상 처리 방법이다. 화상 처리 방법은, 제1 방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 방법으로서, 대상 화상에 포함되는 노이즈 화상을 추정하는 노이즈 추정 스텝과, 대상 화상 및 노이즈 화상에 기초하여 대상 화상으로부터 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 노이즈 저감 스텝을 구비하고, 노이즈 추정 스텝에 있어서, 대상 화상에 대해서 제1 방향과 직교하는 제2 방향의 미분 처리 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과와, 노이즈 화상에 대해서 제2 방향의 미분 처리 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과의 차를 나타내는 제1항을 포함하는 평가 함수를 이용하여, 평가 함수의 값이 최소가 되는 노이즈 화상을 구한다.
실시 형태는 화상 처리 프로그램이다. 화상 처리 프로그램은 상기의 화상 처리 방법의 각 스텝을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이다.
실시 형태는 기록 매체이다. 기록 매체는 상기의 화상 처리 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체이다.
실시 형태의 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 화상 처리 프로그램 및 기록 매체에 의하면, 일방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 유지한 노이즈 저감 처리 후의 화상을 생성할 수 있다.
도 1은 일 실시 형태의 화상 처리 장치(1)의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시 형태의 화상 처리 방법을 설명하는 플로차트이다.
도 3은 (a) 위상 미분 화상을 나타내는 도면, 및 (b) 위상 화상을 나타내는 도면이다.
도 4는 (a) 노이즈 화상을 나타내는 도면, 및 (b) 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다.
도 5는 (a) 대상 화상(x)을 나타내는 도면, (b) (a)의 대상 화상(x)에 대해서 제2 방향의 미분 처리(D)를 한 결과의 화상(Dx)을 나타내는 도면, 및 (c) (b)의 화상(Dx)에 대해서 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리(L1)를 한 결과의 화상(L1Dx)을 나타내는 도면이다.
도 6은 (a) 추정 처리 도중의 노이즈 화상(y)을 나타내는 도면, (b) (a)의 노이즈 화상(y)에 대해서 제2 방향의 미분 처리(D)를 한 결과의 화상(Dy)을 나타내는 도면, 및 (c) (b)의 화상(Dy)에 대해서 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리(L1)를 한 결과의 화상(L1Dy)을 나타내는 도면이다.
도 7은 도 6의 (a)의 추정 처리 도중의 노이즈 화상(y)에 대해서 제1 방향의 고주파 성분 추출 처리(L2)를 한 결과의 화상(L2y)을 나타내는 도면이다.
도 8은 (a) (4)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우에 얻어지는 노이즈 화상을 나타내는 도면, 및 (b) (4)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우에 얻어지는 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다.
도 9는 (a) (5)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우에 얻어지는 노이즈 화상을 나타내는 도면, 및 (b) (5)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우에 얻어지는 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다.
도 10은 (a) (6)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우에 얻어지는 노이즈 화상을 나타내는 도면, 및 (b) (6)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우에 얻어지는 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다.
도 11은 (a) (7)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우에 얻어지는 노이즈 화상을 나타내는 도면, 및 (b) (7)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우에 얻어지는 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다.
도 12는 (a) 용액의 굴절률을 약 1.335로 했을 때에 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면, 및 (b) 용액의 굴절률을 약 1.342로 했을 때에 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다.
도 13은 (a) 용액의 굴절률을 약 1.349로 했을 때에 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면, 및 (b) 용액의 굴절률을 약 1.362로 했을 때에 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여, 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 화상 처리 프로그램 및 기록 매체의 실시 형태를 상세하게 설명한다. 또한, 도면의 설명에 있어서 동일한 요소에는 동일한 부호를 부여하고, 중복되는 설명을 생략한다. 본 발명은 이들 예시로 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 실시 형태의 화상 처리 장치(1)의 구성을 나타내는 도면이다. 화상 처리 장치(1)는 제어부(10), 대상 화상 작성부(11), 노이즈 추정부(12), 노이즈 저감부(13), 입력부(14), 기억부(15), 및 표시부(16)를 구비한다. 화상 처리 장치(1)는 컴퓨터여도 된다. 제어부(10)는 대상 화상 작성부(11), 노이즈 추정부(12), 노이즈 저감부(13), 입력부(14), 기억부(15), 및 표시부(16) 각각의 동작을 제어하는 것으로, CPU를 포함한다.
대상 화상 작성부(11), 노이즈 추정부(12), 및 노이즈 저감부(13)는, 화상 처리를 행하는 것으로, CPU, DSP, 또는 FPGA 등의 처리 장치를 포함한다. 입력부(14)는 처리해야 할 화상의 데이터를 입력하고, 키보드나 마우스에 의해 화상 처리 조건을 입력한다.
기억부(15)는, 각종의 화상의 데이터를 기억하는 것으로, 하드 디스크 드라이브, 플래시 메모리, RAM, 및 ROM 등을 포함한다. 또한, 대상 화상 작성부(11), 노이즈 추정부(12), 노이즈 저감부(13), 및 기억부(15)는, 클라우드 컴퓨팅에 의해서 구성되어도 된다. 표시부(16)는, 처리해야 할 화상, 처리 도중의 화상 및 처리 후의 화상 등을 표시하는 것으로, 예를 들면 액정 디스플레이를 포함한다.
기억부(15)는 대상 화상 작성부(11), 노이즈 추정부(12), 및 노이즈 저감부(13)에 화상 처리의 각 스텝을 실행시키기 위한 프로그램도 기억한다. 이 화상 처리 프로그램은 화상 처리 장치(1)의 제조시 또는 출하시에 기억부(15)에 기억되어 있어도 되고, 출하 후에 통신 회선을 경유하여 취득된 것이 기억부(15)에 기억되어도 되며, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체(2)에 기록되어 있던 것이 기억부(15)에 기억되어도 된다. 기록 매체(2)는 플렉서블 디스크, CD-ROM, DVD-ROM, BD-ROM, USB 메모리 등 임의이다.
도 2는 본 실시 형태의 화상 처리 방법을 설명하는 플로차트이다. 본 실시 형태의 화상 처리 방법은, 대상 화상 작성 스텝 S1, 노이즈 추정 스텝 S2, 및 노이즈 저감 스텝 S3를 구비한다.
대상 화상 작성 스텝 S1은, 대상 화상 작성부(11)가 행하는 처리이다. 노이즈 추정 스텝 S2는, 노이즈 추정부(12)가 행하는 처리이다. 노이즈 저감 스텝 S3는, 노이즈 저감부(13)가 행하는 처리이다. 일례로서, 대상 화상 작성 스텝 S1에 있어서 위상 미분 화상으로부터 위상 화상을 작성하는 경우에 대해 설명한다.
대상 화상 작성 스텝 S1에서는, 대상 화상 작성부(11)는, 위상 미분 화상에 대해서 적분 처리 또는 디콘볼루션 처리를 함으로써 위상 화상을 작성한다. 여기서 작성되는 위상 화상이, 노이즈 저감 처리의 대상이 되는 대상 화상이다.
노이즈 추정 스텝 S2에서는, 노이즈 추정부(12)는, 대상 화상(위상 화상)에 포함되는 노이즈 화상을 추정한다. 노이즈 저감 스텝 S3에서는, 노이즈 저감부(13)는, 대상 화상 및 노이즈 화상에 기초하여, 대상 화상으로부터 노이즈가 저감된 화상(노이즈 저감 처리 후 화상)을 생성한다. 구체적으로는, 대상 화상으로부터 노이즈 화상을 뺌으로써 노이즈 저감 처리 후 화상을 생성할 수 있다. 이하에서는, 구체적인 화상예를 나타내어 각 스텝에 대해 상세하게 설명한다.
도 3의 (a)는, 위상 미분 화상을 나타내는 도면이다. 이 위상 미분 화상은 미분 간섭 현미경을 응용한 장치에 의해 취득된 간섭 화상으로부터 작성된 것이다. 미분 간섭 현미경에 있어서의 시어(shear) 방향은, 이 도면에 있어서 좌우 방향이다. 이 위상 미분 화상은, 관찰 대상인 수 개의 세포 외에, 그 주위에 위상이 대략 똑같은(즉, 위상 미분이 대략 0인) 배경 영역을 나타내고 있다.
도 3의 (b)는, 위상 화상을 나타내는 도면이다. 이 위상 화상은 대상 화상 작성 스텝 S1에 있어서 대상 화상 작성부(11)에 의해, 도 3의 (a)의 위상 미분 화상에 대해서 적분 처리함으로써 작성된 것이다. 구체적으로는, 구해야 할 위상 화상을 x로 하고, 위상 화상(x)에 대한 제1 방향(도면에 있어서 좌우 방향, 시어 방향)의 미분 처리를 A로 하고, 위상 미분 화상을 b로 하며, 양의 상수를 λ로 하여, 하기 (1)식으로 나타내지는 최적화 문제를 푸는 것에 의해, 위상 화상(x)을 구할 수 있다.
[수 1]
Figure pct00001
상기에 있어서, λ는 예를 들면 10-5~10-2의 범위의 값으로 설정된다. 위상 화상(x)은, 위상값이 0 이상이라고 하는 제약 조건하에서, 위상 화상(x)에 대해 제1 방향의 미분 처리(A)를 한 결과(Ax)와 위상 미분 화상(b)의 차가 최소가 되는 것으로 하여 구할 수 있다. 이 도면에 나타내지는 바와 같이, 위상 화상(x)은 제1 방향(도면에 있어서 좌우 방향)을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈(선 모양의 아티팩트)를 포함하고 있다.
도 4의 (a)는, 노이즈 화상을 나타내는 도면이다. 이 노이즈 화상은 노이즈 추정 스텝 S2에 있어서 노이즈 추정부(12)에 의해, 도 3의 (b)의 위상 화상(노이즈 저감 처리의 대상이 되는 대상 화상)에 포함되는 것으로 하여 추정된 것이다. 노이즈 추정 스텝 S2에 있어서의 노이즈 화상의 추정 처리의 상세에 대해서는 후술한다.
도 4의 (b)는, 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다. 이 노이즈 저감 처리 후 화상은, 노이즈 저감 스텝 S3에 있어서 노이즈 저감부(13)에 의해, 도 3의 (b)의 대상 화상(위상 화상)으로부터 도 4의 (a)의 노이즈 화상을 뺌으로써 생성된 것이다. 이 도면에 나타내지는 바와 같이, 노이즈 저감 처리 후 화상은 대상 화상에 포함되어 있던 노이즈가 저감되어 있고, 또한, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 유지하고 있다.
다음으로, 노이즈 추정 스텝 S2에 있어서 대상 화상에 포함되는 노이즈 화상을 추정하는 처리에 대해 상세하게 설명한다. 대상 화상을 x로 하고, 대상 화상(x)에 포함되는 노이즈 화상을 y로 한다.
화상에 대한 제1 방향(도면에 있어서 좌우 방향)의 저주파 성분 추출 처리를 L1으로 하고, 화상에 대한 제1 방향의 고주파 성분 추출 처리를 L2로 한다. 화상에 대한 제2 방향(도면에 있어서 제1 방향과 직교하는 상하 방향)의 미분 처리를 D로 하고, 화상 중의 배경 영역을 추출하는 처리를 M으로 한다. 또한, 양의 상수를 λ, μ로 한다.
상기에 있어서, 예를 들면, λ는 10-3~10-1의 범위의 값으로 설정되고, μ는 10-2~1의 범위의 값으로 설정된다. 하기 (3)식으로 나타내지는 평가 함수 E(x, y)에 대해서, 하기 (2)식으로 나타내지는 최적화 문제를 푸는 것에 의해, 노이즈 화상(y)을 추정한다.
[수 2]
Figure pct00002
[수 3]
Figure pct00003
상기 (3)식으로 나타내지는 평가 함수 E(x, y)의 제1항은, 대상 화상(x)에 대해서 제2 방향의 미분 처리(D) 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리(L1)를 행한 결과(L1Dx)와, 노이즈 화상(y)에 대해서 제2 방향의 미분 처리(D) 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리(L1)를 행한 결과(L1Dy)의 차를 나타내고 있다. 각 화상에 대한 미분 처리(D) 및 저주파 성분 추출 처리(L1)의 순서는 임의이다. 또한, 대상 화상(x)과 노이즈 화상(y)의 차에 대해서 미분 처리(D) 및 저주파 성분 추출 처리(L1)를 해도 된다.
대상 화상에 포함되는 선 모양의 노이즈(선 모양의 아티팩트)는, 대상 화상의 제1 방향(좌우 방향)을 따라서 연장되어 있기 때문에, 제2 방향을 따라서는 노이즈의 변화가 크고, 제1 방향을 따라서는 노이즈의 공간 주파수가 낮다. 따라서, 노이즈 화상(y)은 평가 함수 E(x, y)의 제1항이 최소가 되는 것으로 하여 구할 수 있다.
도 5 및 도 6은, 평가 함수 E(x, y)의 제1항을 설명하기 위한 화상예를 나타내는 도면이다. 도 5의 (a)는, 대상 화상(x)을 나타내는 도면이다. 도 5의 (b)는, 도 5의 (a)의 대상 화상(x)에 대해서 제2 방향의 미분 처리(D)를 한 결과의 화상(Dx)을 나타내는 도면이다. 이 화상(Dx)에서는, 노이즈가 명확하게 되어 있지만, 관찰 대상의 정보(고주파 성분)도 존재하고 있다.
도 5의 (c)는, 도 5의 (b)의 화상(Dx)에 대해서 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리(L1)를 한 결과의 화상(L1Dx)을 나타내는 도면이다. 이 화상(L1Dx)에서는, 저주파 성분이 추출되어 있다.
도 6의 (a)는, 추정 처리 도중의 노이즈 화상(y)을 나타내는 도면이다. 도 6의 (b)는, 도 6의 (a)의 노이즈 화상(y)에 대해서 제2 방향의 미분 처리(D)를 한 결과의 화상(Dy)을 나타내는 도면이다. 추정 처리 종료시의 노이즈 화상에는 이상적으로는 관찰 대상의 정보(고주파 성분)가 존재하지 않지만, 추정 처리 도중의 화상(Dy)에서는 관찰 대상의 정보(고주파 성분)가 존재하고 있다.
도 6의 (c)는, 도 6의 (b)의 화상(Dy)에 대해서 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리(L1)를 한 결과의 화상(L1Dy)을 나타내는 도면이다. 추정 처리 종료시의 노이즈 화상에는 이상적으로는 관찰 대상의 정보(고주파 성분)가 존재하지 않기 때문에, 이 화상(L1Dy)은 화상(Dy)과 대략 동일하다.
평가 함수 E(x, y)의 제1항은, 도 5의 (c)의 화상(L1Dx)과 도 6의 (c)의 화상(L1Dy)의 차를 나타내고 있다. 이 차가 최소가 되도록 하는 노이즈 화상(y)을 구한다.
상기 (3)식으로 나타내지는 평가 함수 E(x, y)의 제2항은, 대상 화상(x)에 대해 배경 영역 추출 처리(M)를 한 결과(Mx)와, 노이즈 화상(y)에 대해 배경 영역 추출 처리(M)를 한 결과(My)의 차를 나타내고 있다. 대상 화상(x)과 노이즈 화상(y)의 차에 대해서 배경 영역 추출 처리(M)를 해도 된다. 대상 화상(x) 및 노이즈 화상(y) 중 어느 것에 있어서도, 배경 영역에서는, 관찰 대상의 정보는 존재하지 않고, 노이즈만이 존재한다. 따라서, 노이즈 화상(y)은 평가 함수 E(x, y)의 제2항이 최소가 되는 것으로 하여 구할 수 있다.
상기 (3)식으로 나타내지는 평가 함수 E(x, y)의 제3항은, 노이즈 화상(y)에 대해서 제1 방향의 고주파 성분 추출 처리(L2)를 한 결과(L2y)를 나타내고 있다. 제1 방향을 따라서는, 노이즈의 공간 주파수는, 관찰 대상의 정보의 공간 주파수보다 낮고, 높은 성분을 가지고 있지 않다. 따라서, 노이즈 화상(y)은 평가 함수 E(x, y)의 제3항이 최소가 되는 것으로 하여 구할 수 있다. 도 7은 도 6의 (a)의 추정 처리 도중의 노이즈 화상(y)에 대해서 제1 방향의 고주파 성분 추출 처리(L2)를 한 결과의 화상(L2y)을 나타내는 도면이다.
일반적으로, 상기 (3)식으로 나타내지는 평가 함수 E(x, y)의 제1항, 제2항, 및 제3항 모두를, 동시에 최소로 할 수 있도록 하는 노이즈 화상(y)을 구할 수는 없다. 그래서, 상기 (3)식과 같이 상수 λ, μ를 이용하여 제1항, 제2항, 및 제3항의 선형합으로 나타낸 평가 함수 E(x, y)가 최소가 되도록, 상기 (2)식으로 나타내지는 최적화 문제를 푸는 것에 의해, 노이즈 화상(y)을 추정한다.
또한, 평가 함수 E(x, y)는, 상기 (3)식 중의 제1항을 포함하는 것이 필요하지만, 상기 (3)식 중의 제2항 및 제3항 양방 또는 어느 일방을 포함하지 않아도 된다.
즉, 평가 함수 E(x, y)는, 상기 (3)식에 있어서 상수 λ 또는 μ의 값을 0으로 하여, 하기 (4), (5), (6)식 중 어느 것으로 나타내지는 것이어도 된다.
[수 4]
Figure pct00004
[수 5]
Figure pct00005
[수 6]
Figure pct00006
다음으로, 상기 (3)~(6)식 각각의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우에 얻어지는 노이즈 화상 및 노이즈 저감 처리 후 화상에 대해 설명한다. 어느 경우도, 도 3의 (b)에 나타내진 위상 화상을, 노이즈 저감 처리의 대상이 되는 대상 화상(x)으로 한다.
상기 (3)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우, 노이즈 추정 스텝 S2에 있어서, 도 4의 (a)에 나타내진 노이즈 화상(y)이 얻어지고, 노이즈 저감 스텝 S3에 있어서, 도 4의 (b)에 나타내진 노이즈 저감 처리 후 화상이 얻어진다. 여기서, λ=1×10-2이며, μ=1×10-1이다. 노이즈 저감 처리 후 화상은, 대상 화상에 포함되어 있던 노이즈가 충분히 저감되어 있고, 또한, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 충분히 유지하고 있다.
상기 (4)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우, 노이즈 추정 스텝 S2에 있어서, 도 8의 (a)에 나타내지는 노이즈 화상(y)이 얻어지고, 노이즈 저감 스텝 S3에 있어서, 도 8의 (b)에 나타내지는 노이즈 저감 처리 후 화상이 얻어진다. 여기서, μ=1×10-1이다. 이 경우에 얻어지는 노이즈 화상(y)은, 관찰 대상의 정보를 포함하고 있다. 그러므로, 노이즈 저감 처리 후 화상은, 노이즈가 저감되고, 관찰 대상의 정보도 다소 상실되어 있지만, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 비교적 좋게 유지하고 있다.
상기 (5)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우, 노이즈 추정 스텝 S2에 있어서, 도 9의 (a)에 나타내지는 노이즈 화상(y)이 얻어지고, 노이즈 저감 스텝 S3에 있어서, 도 9의 (b)에 나타내지는 노이즈 저감 처리 후 화상이 얻어진다. 여기서, λ=1×10-2이다. 이 경우에 얻어지는 노이즈 화상(y)은, 도면 중에 있어서 화살표로 지시하는 부분에서 계산 오차가 발생하고 있다. 그러므로, 노이즈 저감 처리 후 화상은, 노이즈의 저감이 불완전하지만, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 비교적 좋게 유지하고 있다.
상기 (6)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우, 노이즈 추정 스텝 S2에 있어서, 도 10의 (a)에 나타내지는 노이즈 화상(y)이 얻어지고, 노이즈 저감 스텝 S3에 있어서, 도 10의 (b)에 나타내지는 노이즈 저감 처리 후 화상이 얻어진다. 이 경우에 얻어지는 노이즈 화상(y)은, 관찰 대상의 정보를 포함하고 있다. 그러므로, 노이즈 저감 처리 후 화상은, 노이즈가 저감되고, 관찰 대상의 정보도 다소 상실되어 있지만, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 비교적 좋게 유지하고 있다.
비교예로서, 상기 (3)식 중의 제1항을 포함하지 않는 하기 (7)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했을 경우, 노이즈 추정 스텝 S2에 있어서, 도 11의 (a)에 나타내지는 노이즈 화상(y)이 얻어지고, 노이즈 저감 스텝 S3에 있어서, 도 11의 (b)에 나타내지는 노이즈 저감 처리 후 화상이 얻어진다. 여기서, λ=1×10-1이며, μ=1이다. 이 경우에 얻어지는 노이즈 화상(y)은, 관찰 대상이 존재하고 있는 영역에 있어서 노이즈를 추정하는 것이 되고 있지 않다. 그러므로, 노이즈 저감 처리 후 화상은, 관찰 대상이 존재하고 있는 영역에 있어서 노이즈가 저감되어 있지 않다.
[수 7]
Figure pct00007
이와 같이, 상기 (3)~(6)식 중 어느 평가 함수 E(x, y)가 최소가 되도록, 상기 (2)식으로 나타내지는 최적화 문제를 푸는 것에 의해, 노이즈 화상(y)을 고정밀도로 추정할 수 있다. 그리고, 대상 화상(x) 및 노이즈 화상(y)에 기초하여 얻어지는 노이즈 저감 처리 후 화상은, 대상 화상에 포함되어 있던 노이즈가 저감되어 있고, 또한, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 유지하고 있다. 또한, 가장 바람직한 것은, 상기 (3)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용하는 경우이다.
도 12 및 도 13은, 관찰 대상인 세포를 담근 용액의 굴절률을 각 값으로 했을 때에 본 실시 형태의 화상 처리 방법에 의해 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다. 용액에 포함되는 BSA(bovine serum albumin)의 농도를 조정 함으로써, 용액의 굴절률을 조정했다. ATAGO사의 아베(Abbe) 굴절계를 이용하여 용액의 굴절률을 측정했다. 상기 (3)식의 평가 함수 E(x, y)를 이용했다. 여기서, λ=1×10-2이며, μ=1×10-1이다.
도 12의 (a)는, 용액의 굴절률을 약 1.335로 했을 때에 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다. 도 12의 (b)는, 용액의 굴절률을 약 1.342로 했을 때에 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다. 도 13의 (a)는, 용액의 굴절률을 약 1.349로 했을 때에 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다. 도 13의 (b)는, 용액의 굴절률을 약 1.362로 했을 때에 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상을 나타내는 도면이다.
이들 도면에 나타내지는 바와 같이, 용액의 굴절률이 어느 값이어도, 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상은, 대상 화상에 포함되어 있던 노이즈가 저감되어 있고, 또한, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 유지하고 있다. 용액의 굴절률이 높아짐에 따라, 세포와 용액의 사이의 위상차가 작아져 간다.
도 13의 (b)에 나타내지는 바와 같이, 세포와 용액의 사이의 위상차가 작은 경우라도, 얻어진 노이즈 저감 처리 후 화상은, 대상 화상에 포함되어 있던 노이즈가 충분히 저감되어 있다. 세포와 용액의 사이의 위상차가 0이 되었을 때의 용액의 굴절률을, 세포의 굴절률로서 고정밀도로 결정할 수 있다.
화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 화상 처리 프로그램 및 기록 매체는, 상술한 실시 형태 및 구성예로 한정되는 것은 아니며, 그 밖에 다양한 변형이 가능하다.
상기 실시 형태에 따른 화상 처리 장치는, 제1 방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 장치로서, 대상 화상에 포함되는 노이즈 화상을 추정하는 노이즈 추정부와, 대상 화상 및 노이즈 화상에 기초하여 대상 화상으로부터 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 노이즈 저감부를 구비하고, 노이즈 추정부는, 대상 화상에 대해서 제1 방향과 직교하는 제2 방향의 미분 처리 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과와, 노이즈 화상에 대해서 제2 방향의 미분 처리 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과의 차를 나타내는 제1항을 포함하는 평가 함수를 이용하여, 평가 함수의 값이 최소가 되는 노이즈 화상을 구한다.
상기의 화상 처리 장치에 있어서, 노이즈 추정부는, 대상 화상 중의 배경 영역과 노이즈 화상 중의 배경 영역의 차를 나타내는 제2항을 더 포함하는 평가 함수를 이용하여, 평가 함수의 값이 최소가 되는 노이즈 화상을 구하는 구성으로 해도 된다.
상기의 화상 처리 장치에 있어서, 노이즈 추정부는, 노이즈 화상에 대해서 제1 방향의 고주파 성분 추출 처리를 한 결과를 나타내는 제3항을 더 포함하는 평가 함수를 이용하여, 평가 함수의 값이 최소가 되는 노이즈 화상을 구하는 구성으로 해도 된다.
상기의 화상 처리 장치는, 미분 화상에 대해서 제1 방향의 적분 처리 또는 디콘볼루션 처리를 하여 대상 화상을 작성하는 대상 화상 작성부를 더 구비하는 구성으로 해도 된다.
상기의 화상 처리 장치는, 위상 미분 화상에 대해서 제1 방향의 적분 처리 또는 디콘볼루션 처리를 하여 작성된 위상 화상을 대상 화상으로 하는 구성으로 해도 된다.
상기 실시 형태에 따른 화상 처리 방법은, 제1 방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 방법으로서, 대상 화상에 포함되는 노이즈 화상을 추정하는 노이즈 추정 스텝과, 대상 화상 및 노이즈 화상에 기초하여 대상 화상으로부터 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 노이즈 저감 스텝을 구비하고, 노이즈 추정 스텝에 있어서, 대상 화상에 대해서 제1 방향과 직교하는 제2 방향의 미분 처리 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과와, 노이즈 화상에 대해서 제2 방향의 미분 처리 및 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과의 차를 나타내는 제1항을 포함하는 평가 함수를 이용하여, 평가 함수의 값이 최소가 되는 노이즈 화상을 구한다.
상기의 화상 처리 방법은, 노이즈 추정 스텝에 있어서, 대상 화상 중의 배경 영역과 노이즈 화상 중의 배경 영역의 차를 나타내는 제2항을 더 포함하는 평가 함수를 이용하여, 평가 함수의 값이 최소가 되는 노이즈 화상을 구하는 구성으로 해도 된다.
상기의 화상 처리 방법은, 노이즈 추정 스텝에 있어서, 노이즈 화상에 대해서 제1 방향의 고주파 성분 추출 처리를 한 결과를 나타내는 제3항을 더 포함하는 평가 함수를 이용하여, 평가 함수의 값이 최소가 되는 노이즈 화상을 구하는 구성으로 해도 된다.
상기의 화상 처리 방법은, 미분 화상에 대해서 제1 방향의 적분 처리 또는 디콘볼루션 처리를 하여 대상 화상을 작성하는 대상 화상 작성 스텝을 더 구비하는 구성으로 해도 된다.
상기의 화상 처리 방법은, 위상 미분 화상에 대해서 제1 방향의 적분 처리 또는 디콘볼루션 처리를 하여 작성된 위상 화상을 대상 화상으로 하는 구성으로 해도 된다.
상기 실시 형태에 따른 화상 처리 프로그램은, 상기의 화상 처리 방법의 각 스텝을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이다.
상기 실시 형태에 따른 기록 매체는, 상기의 화상 처리 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체이다.
산업상의 이용 가능성
실시 형태는 일방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여, 대상 화상이 가지고 있던 정량성을 유지한 노이즈 저감 처리 후의 화상을 생성할 수 있는 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 화상 처리 프로그램 및 기록 매체로서 이용 가능하다.
1…화상 처리 장치 2…기록 매체
10…제어부 11…대상 화상 작성부
12…노이즈 추정부 13…노이즈 저감부
14…입력부 15…기억부
16…표시부

Claims (12)

  1. 제1 방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여 상기 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 장치로서,
    상기 대상 화상에 포함되는 노이즈 화상을 추정하는 노이즈 추정부와,
    상기 대상 화상 및 상기 노이즈 화상에 기초하여 상기 대상 화상으로부터 상기 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 노이즈 저감부를 구비하고,
    상기 노이즈 추정부는, 상기 대상 화상에 대해서 상기 제1 방향과 직교하는 제2 방향의 미분 처리 및 상기 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과와, 상기 노이즈 화상에 대해서 상기 제2 방향의 미분 처리 및 상기 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과의 차를 나타내는 제1항을 포함하는 평가 함수를 이용하여, 상기 평가 함수의 값이 최소가 되는 상기 노이즈 화상을 구하는 화상 처리 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 노이즈 추정부는, 상기 대상 화상 중의 배경 영역과 상기 노이즈 화상 중의 배경 영역의 차를 나타내는 제2항을 더 포함하는 상기 평가 함수를 이용하여, 상기 평가 함수의 값이 최소가 되는 상기 노이즈 화상을 구하는 화상 처리 장치.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 노이즈 추정부는, 상기 노이즈 화상에 대해서 상기 제1 방향의 고주파 성분 추출 처리를 한 결과를 나타내는 제3항을 더 포함하는 상기 평가 함수를 이용하여, 상기 평가 함수의 값이 최소가 되는 상기 노이즈 화상을 구하는 화상 처리 장치.
  4. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
    미분 화상에 대해서 상기 제1 방향의 적분 처리 또는 디콘볼루션 처리를 하여 상기 대상 화상을 작성하는 대상 화상 작성부를 더 구비하는 화상 처리 장치.
  5. 청구항 1 내지 청구항 4 중 어느 한 항에 있어서,
    위상 미분 화상에 대해서 상기 제1 방향의 적분 처리 또는 디콘볼루션 처리를 하여 작성된 위상 화상을 상기 대상 화상으로 하는 화상 처리 장치.
  6. 제1 방향을 따라서 연장되는 선 모양의 노이즈를 포함하는 대상 화상을 처리하여 상기 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 방법으로서,
    상기 대상 화상에 포함되는 노이즈 화상을 추정하는 노이즈 추정 스텝과,
    상기 대상 화상 및 상기 노이즈 화상에 기초하여 상기 대상 화상으로부터 상기 노이즈가 저감된 화상을 생성하는 노이즈 저감 스텝을 구비하고,
    상기 노이즈 추정 스텝에 있어서, 상기 대상 화상에 대해서 상기 제1 방향과 직교하는 제2 방향의 미분 처리 및 상기 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과와, 상기 노이즈 화상에 대해서 상기 제2 방향의 미분 처리 및 상기 제1 방향의 저주파 성분 추출 처리를 한 결과의 차를 나타내는 제1항을 포함하는 평가 함수를 이용하여, 상기 평가 함수의 값이 최소가 되는 상기 노이즈 화상을 구하는 화상 처리 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 노이즈 추정 스텝에 있어서, 상기 대상 화상 중의 배경 영역과 상기 노이즈 화상 중의 배경 영역의 차를 나타내는 제2항을 더 포함하는 상기 평가 함수를 이용하여, 상기 평가 함수의 값이 최소가 되는 상기 노이즈 화상을 구하는 화상 처리 방법.
  8. 청구항 6 또는 청구항 7에 있어서,
    상기 노이즈 추정 스텝에 있어서, 상기 노이즈 화상에 대해서 상기 제1 방향의 고주파 성분 추출 처리를 한 결과를 나타내는 제3항을 더 포함하는 상기 평가 함수를 이용하여, 상기 평가 함수의 값이 최소가 되는 상기 노이즈 화상을 구하는 화상 처리 방법.
  9. 청구항 6 내지 청구항 8 중 어느 한 항에 있어서,
    미분 화상에 대해서 상기 제1 방향의 적분 처리 또는 디콘볼루션 처리를 하여 상기 대상 화상을 작성하는 대상 화상 작성 스텝을 더 구비하는 화상 처리 방법.
  10. 청구항 6 내지 청구항 9 중 어느 한 항에 있어서,
    위상 미분 화상에 대해서 상기 제1 방향의 적분 처리 또는 디콘볼루션 처리를 하여 작성된 위상 화상을 상기 대상 화상으로 하는 화상 처리 방법.
  11. 청구항 6 내지 청구항 10 중 어느 한 항에 기재된 화상 처리 방법의 각 스텝을 컴퓨터에 실행시키기 위한 화상 처리 프로그램.
  12. 청구항 11에 기재된 화상 처리 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP5424580B2 (ja) * 2008-05-30 2014-02-26 富士フイルム株式会社 画像処理装置および画像処理装置の作動方法ならびにプログラム
JP6629649B2 (ja) * 2016-03-14 2020-01-15 浜松ホトニクス株式会社 観察装置および観察方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
M. R. ARNISON et al., "Using the Hilbert transform for 3D visualization of differential interference contrast microscope images", Journal of Microscopy, Vol.199 Pt1, pp.79-84 (2000)

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