WO2006080239A1 - 画像処理装置、顕微鏡システム、及び領域特定プログラム - Google Patents

Abstract

　グレースケール画像に対して所定の領域を良好に特定できる画像処理装置を提供する。画素値の変化の傾向を示す勾配情報に従って極値座標取得部１０２で注目画素から画素の走査を行い、走査した画素の画素値が極値を示す位置の座標を注目画素に対応する極値画素の座標として取得する一方、領域特定部１０３で個々の画素が属する領域を特定するための領域識別標識をそれぞれの注目画素に付与するものとし、異なる画素毎に取得された極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接している場合には、これらの画素に対して該画素が属する領域の同一性を示す領域識別標識を付与することで、付与された領域識別標識に従いそれぞれの画素が属する領域を特定できるようにした。

Description

明 細 書

画像処理装置、顕微鏡システム、及び領域特定プログラム

技術分野

[0001] 本発明は、グレースケール画像における領域分割処理、特に、細胞を撮像した画 像を基に各細胞の領域を認識する処理を行うための画像処理装置、当該画像処理 装置を備える顕微鏡システム、及び前記処理を行うための領域特定プログラムに関 するものである。

背景技術

[0002] 従来、細胞認識処理としては、特許文献 1に、細胞を撮像した画像に対し細胞形状 を当てはめて細胞中心位置を抽出し、その細胞中心位置の周囲における各画素で の輝度勾配方向と、前記各画素から細胞中心位置へ向力う方向との一致度により細 胞輪郭を形成する画素候補を選択し、選択した画素候補位置での輝度勾配の大き さ情報を利用した動的輪郭抽出を行い、細胞の詳細な輪郭を求める方法が示されて いる。

[0003] ここで、注目する処理についてさらに言及する。まず、細胞中心を検出するための 細胞形状のモデルとして円形状を用いた方法が示されている。実際には、画像内の 注目画素での輝度勾配方向を算出し、前記注目画素から前記勾配方向に向かって 予め設定した半径だけ離れた位置に存在する画素位置に対して得点を与えるという 処理を、画像内の全ての画素に対して行っている。この処理の結果、設定した半径 だけ離れた周囲位置からの輝度勾配が集中する位置は高得点となり、細胞中心であ る可能性が高いと判断される。次に、輪郭画素候補の選択では、細胞輪郭部での輝 度勾配が細胞中心に向くことに着目し、細胞中心の周囲に存在する注目画素での 輝度勾配ベクトルと、注目画素から細胞中心位置に向力 変位ベクトルとの内積の符 号を基に輪郭画素候補を選択している。そして、動的輪郭抽出処理では、細胞中心 位置を中心とする指定半径の円形状の閉曲線を設定し、この閉曲線が輪郭候補画 素と重なる場合に、その画素位置での輝度勾配の大きさを減算するとレ、う処理を閉 曲線一周に渡って行うことで評価値を求めている。この評価値は、閉曲線が輪郭候 補画素と最も重なる場合に最小となることから、閉曲線の形状を局所的に変化させな がら、繰り返し同様の方法で評価値を求め、得られた評価値が最も小さい時の閉曲 線を、最終的な細胞輪郭としている。

[0004] 一方、画像内の対象領域を抽出するために利用される領域分割の方法として、分 水嶺 (Watershed)アルゴリズムがある（非特許文献 1参照）。該分水嶺アルゴリズムは 、画像のグレースケール情報 (例えば、輝度）を高度とみなした地形において水を満 たしていく際に、異なるくぼみに溜まる水の間で境界ができるように画像を分割してい く方法である。

[0005] 図 33— 1〜図 33— 4は該分水嶺アルゴリズムの処理手順を順に示す原理説明図 である。なお、図 33— 1〜図 33— 4は、簡略化のために 1次元での様子を示している 。まず、図 33 _ 1に示すように、画像内の輝度データ中から極小値の画素を検出す る。ここで、極小値の画素とは、 P 接画素内で自身が最も小さい輝度値である画素を 意味する。そして、図 33— 2に示すように、注水の際、輝度値のくぼみに水が溜まる ように、極小値から領域を拡張する。この拡張処理において、図 33— 3に示すように 、異なる極小値から拡張された領域がぶっかる位置に境界線 (分水嶺)を作成する。 そして、最終的に、図 33— 4に示すように、最大輝度値以上に水を溜めた際の境界 線により画像を分割する。図 33— 4に示す例では、以上の処理により、画像は領域 A , B, C, Dに分割される。

[0006] なお、 2次元正方格子の画像に関して、隣接画素の考え方には、中央の注目画素 に対して上下左右方向にそれぞれ隣接する 4画素を考慮する隣接 4近傍（図 34— 1 参照）と、中央の注目画素に対して上下左右斜め方向にそれぞれ隣接する 8画素を 考慮する隣接 8近傍（図 34— 2参照）とがあり、極小値の検出や領域の拡張において 、レ、ずれかの考え方に沿って処理するようにしてレ、る。

[0007] 特許文献 1 :特許第 3314759号公報

非特許乂 ffl^l : Luc vmcent and Pierre Soille. Watersheds m digital spaces :Anefticien t algorithm based on immersion simulations. Transactionson PatternAnalysis and Ma chine Intelligence, Vol.13, No.6, pp.583-598June 1991.

発明の開示 発明が解決しょうとする課題

[0008] ところ力 特許文献 1の各処理は、細胞形状をモデル化して処理することを前提とし ている。このため、細胞形状がモデル形状から外れる場合に良好な結果が得られな いという根本的な課題がある。例えば、規定半径の円形状のモデルを用いて細胞中 心を抽出する場合、図 35— 1に示す認識対象画像の中央の対象に関しては、図 35 _ 2に示すように離れた複数の中心が得られる。このような中心抽出結果のまま以後 の処理を行うと、図 35— 3に示すような輪郭抽出結果となり、本来 1個の対象が 3個の 対象として誤認識されてしまう。また、図 36— 1に示すように対象の中心が 1個だけ得 られた場合であっても、複数の対象が密集する部分では、図 36— 2に白線で示すよ うに中央に位置する対象の輪郭部だけでなく周囲の対象の輪郭部も、輝度勾配べク トルが該中心に向いているため輪郭画素候補として選択されてしまう。そして、この輪 郭候補画素の選択結果の情報を基に円形の閉曲線（図 36— 3に示す破線参照）か ら動的輪郭抽出を行うと、図 36— 3に白線で示すような抽出結果となり、認識対象の 形状とは異なる形状を認識してしまう。

[0009] このように形状モデルを利用する特許文献 1による認識処理は、円形等の形状とは 限らない種々の形状を採り得る認識対象画像、例えば細胞画像などの領域認識に は不向きである。この点、非特許文献 1に示されるような分水嶺アルゴリズム方式は細 胞画像などの領域認識には好適といえる。ここで、分水嶺アルゴリズムを細胞画像の 認識に適用する場合、蛍光画像のように細胞内部に向かって輝度値が大きくなる画 像では、輝度情報を反転させたり、エッジ抽出を行ったりすることで、細胞部分を輝度 値のくぼみとしてから適用する方法が考えられる。

[0010] ここで、図 35— 1に示した認識対象画像の輝度値を反転した画像を図 37— 1に示 す。この画像に分水嶺アルゴリズムを適用した結果を図 37— 2、図 37— 3に示す。図 37_ 2は、 P 接 4近傍で処理した結果を示し、図 37_ 3は、 P 接 8近傍で処理した結 果を示す。これら 2つの結果は若干異なっており、破線で示す A部では図 37— 2に 示す隣接 4近傍の方が自然な領域分割結果であるのに対し、破線で示す B部では図 37— 3に示す隣接 8近傍の方が自然な領域分割結果となっている。よって、該分水 嶺アルゴリズムは、両方の部位 A， Bで共に良好な領域分割結果を得ることが難しい という課題がある。つまり、隣接 4近傍、隣接 8近傍のいずれを用いても領域分割に関 するベストの解が得られず、グレースケール画像の微妙な輝度変化を反映した領域 分割を良好に行えなレ、とレ、う課題が生ずる。

[0011] 本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、グレースケール画像に対して所定 の領域を良好に特定することができる画像処理装置、顕微鏡システム、及び領域特 定プログラムを提供することを目的とする。 課題を解決するための手段

[0012] 上述した課題を解決し、 目的を達成するために、請求項 1に係る画像処理装置は、 所定の座標系上に配置される複数の画素の画素値に基づいて表現されるグレース ケール画像に対して前記画素が属する領域を特定する処理を行う画像処理装置で あって、前記画素間における画素値の変化の傾向を示す勾配情報を算出する勾配 情報算出手段と、前記複数の画素から選択した画素を注目画素として設定し、該注 目画素から前記勾配情報に従って前記画素の走査を行い、走査した画素の画素値 が極値を示す位置の座標を前記注目画素に対応する極値画素の座標として取得す る極値座標取得手段と、前記画素が属する領域を特定するための領域識別標識を 前記注目画素に対して付与する領域特定手段と、を備え、前記極値座標取得手段 は、前記複数の画素の各画素を前記注目画素として順次設定し、前記複数の画素 の各画素に対応する前記極値画素の座標を取得し、前記領域特定手段は、異なる 画素に対応する前記極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接してレ、るときに、 該異なる画素それぞれに対して該画素が属する領域の同一性を示す領域識別標識 を付与することを特徴とする。

[0013] 請求項 2に係る画像処理装置は、請求項 1に係る画像処理装置において、前記勾 配情報算出手段は、隣接する画素の画素値の差に該隣接する画素間の距離に応じ た係数を乗ずることで前記勾配情報を算出することを特徴とする。

[0014] 請求項 3に係る画像処理装置は、請求項 1又は 2に係る画像処理装置において、 前記勾配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処 理の対象となる画素を選択する処理範囲選択手段をさらに備えていることを特徴とす る。 [0015] 請求項 4に係る画像処理装置は、請求項 3に係る画像処理装置において、前記勾 配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処理の対 象となる画素が位置する範囲を定めるための処理範囲指定パラメータの入力を外部 力 受け付ける入力手段をさらに備え、前記処理範囲選択手段は、前記入力手段で 受け付けた前記処理範囲指定パラメータに基づいて、前記勾配情報算出手段、前 記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処理の対象となる画素が位置す る範囲を選択することを特徴とする。

[0016] 請求項 5に係る画像処理装置は、請求項:!〜 4のいずれか 1つに係る画像処理装 置において、前記極値座標取得手段は、前記注目画素に対して前記勾配情報に従 つた方向で隣接する画素に対応する極値画素の座標を参照することで、前記注目画 素に対応する極値画素の座標を取得することを特徴とする。

[0017] 請求項 6に係る画像処理装置は、請求項:!〜 5のいずれか 1つに係る画像処理装 置において、前記注目画素の画素値、及び前記注目画素に対応する極値画素の画 素値の少なくとも一方に基づいて、前記領域特定手段による領域識別標識の付与を 制御する識別付与制御手段をさらに備えることを特徴とする。

[0018] 請求項 7に係る画像処理装置は、請求項 6に係る画像処理装置におレ、て、前記領 域特定手段による領域識別標識の付与を制御する識別付与パラメータの入力を外 部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記識別付与制御手段は、前記入力手段 で受け付けた識別付与パラメータに基づいて前記領域特定手段による領域識別標 識の付与を制御することを特徴とする。

[0019] 請求項 8に係る画像処理装置は、請求項：!〜 7のいずれか 1つに係る画像処理装 置にぉレ、て、前記複数の画素それぞれに対応する前記極値画素の座標が所定の座 標範囲内にあるときに、該複数の極値画素の座標を統合した新たな極値画素の座標 を算出して、該新たな極値画素の座標を統合前の極値画素に対応する座標として取 得する極値座標統合手段を備え、前記領域特定手段は、前記極値座標統合手段で 取得した前記新たな極値画素の座標に基づレ、て、前記領域識別標識を前記注目画 素に対して付与することを特徴とする。

[0020] 請求項 9に係る画像処理装置は、請求項 8に係る画像処理装置におレ、て、前記所 定の座標範囲を定めるための極値座標統合パラメータの入力を外部から受け付ける 入力手段をさらに備え、前記極値座標統合手段は、前記入力手段で受け付けた前 記極値座標統合パラメータに基づいて前記新たな極値画素の座標を算出することを 特徴とする。

[0021] 請求項 10に係る画像処理装置は、請求項:!〜 9のいずれか 1つに係る画像処理装 置において、異なる領域識別標識で特定される隣り合う領域に属し該領域同士の境 界近傍に位置する画素の画素値が所定の条件を充たしてレ、るか否かを判定し、該所 定の条件を充たしている場合に該隣り合う領域に対して同一性を示す領域識別標識 を付与する領域統合手段をさらに備えていることを特徴とする。

[0022] 請求項 11に係る画像処理装置は、請求項 10に係る画像処理装置において、前記 所定の条件を充たしているか否力、を判定するための領域統合パラメータの入力を外 部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記領域統合手段は、前記入力手段で受 け付けた前記領域統合パラメータに基づいて前記所定の条件を充たしているか否か を判定することを特徴とする。

[0023] 請求項 12に係る画像処理装置は、請求項:!〜 11のいずれか 1つに係る画像処理 装置にぉレ、て、前記グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調する輪郭強調 手段をさらに備えていることを特徴とする。

[0024] 請求項 13に係る画像処理装置は、請求項 12に係る画像処理装置において、前記 グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調するためのエッジ強調パラメータの 入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記輪郭強調手段は、前記入力 手段で受け付けた前記エッジ強調パラメータに基づいて前記グレースケール画像上 で前記領域の輪郭を強調することを特徴とする。

[0025] 請求項 14に係る画像処理装置は、請求項:!〜 13のいずれか 1つに係る画像処理 装置にぉレ、て、前記グレースケール画像のシェーディングを補正するためのシエー デイング補正手段をさらに備えていることを特徴とする。

[0026] 請求項 15に係る画像処理装置は、請求項 14に記載の画像処理装置において、前 記グレースケール画像のシェーディングを補正するためのシェーディング補正パラメ ータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、前記シェーディング補正手 段は、前記入力手段で受け付けた前記シェーディング補正パラメータに基づレ、て前 記グレースケール画像のシェーディングを補正することを特徴とする。

[0027] 請求項 16に係る画像処理装置は、請求項:!〜 15のいずれか 1つに記載の画像処 理装置において、前記グレースケール画像上で濃淡を滑らかにするための平滑化処 理を行う平滑化手段をさらに備えていることを特徴とする。

[0028] 請求項 17に係る画像処理装置は、請求項 16に係る画像処理装置において、前記 平滑化処理を行うための平滑化パラメータの入力を外部から受け付ける入力手段を さらに備え、前記平滑化手段は、前記入力手段で受け付けた前記平滑化パラメータ に応じて前記平滑化処理を行うことを特徴とする。

[0029] 請求項 18に係る画像処理装置は、請求項:!〜 17のいずれか 1つに係る画像処理 装置において、前記グレースケール画像は、細胞又は組織を撮像した画像であるこ とを特徴とする。

[0030] 請求項 19に係る画像処理装置は、請求項:!〜 18のいずれか 1つに係る画像処理 装置において、前記領域を特定するまでの処理に用いるパラメータ、及び前記領域 するまでの処理過程の画像のうち少なくとも一方を表示する表示手段をさらに備えて レ、ることを特徴とする。

[0031] 請求項 20に係る画像処理装置は、請求項:!〜 18のいずれか 1つに係る画像処理 装置において、領域を特定するまでの処理の過程を表示する表示手段をさらに備え 、該表示手段は、少なくとも、前記領域識別標識で特定される領域を区別する画像を 表示することを特徴とする。

[0032] 請求項 21に係る画像処理装置は、請求項 3又は 4に係る画像処理装置において、 領域を特定するまでの処理の過程を表示する表示手段をさらに備え、該表示手段は 、少なくとも、前記処理範囲選択手段により選択した画素の範囲を区別する画像を表 示することを特徴とする。

[0033] 請求項 22に係る画像処理装置は、請求項:!〜 18のいずれか 1つに係る画像処理 装置にぉレ、て、前記領域識別標識で特定される領域の性質を示す領域パラメータを 求める領域パラメータ算出手段と、該領域パラメータを表示する領域パラメータ表示 手段と、をさらに備えていることを特徴とする。 [0034] 請求項 23に係る画像処理装置は、請求項:!〜 22のいずれか 1つに係る画像処理 装置において、前記グレースケール画像の画像データを取得する撮像手段をさらに 備えていることを特徴とする。

[0035] 請求項 24に係る顕微鏡システムは、請求項 23に記載の画像処理装置を備えた顕 微鏡システムであって、対象を拡大投影する結像光学系を備え、前記画像処理装置 における前記撮像手段は、前記結像光学系の結像面に拡大投影された前記対象を 撮影して画像データを取得することを特徴とする。

[0036] 請求項 25に係る領域特定プログラムは、所定の座標系上に配置される複数の画素 の画素値に基づいて表現されるグレースケール画像に対して前記画素が属する領 域を特定する処理を画像処理装置に実行させる領域特定プログラムであって、前記 画像処理装置に、前記画素間における画素値の変化の傾向を示す勾配情報を算出 する勾配情報算出手順と、前記複数の画素から選択した画素を注目画素として設定 し、該注目画素から前記勾配情報に従って前記複数の画素の走査を行い、走査した 画素の画素値が極値を示す位置の座標を前記注目画素に対応する極値画素の座 標として取得する極値座標取得手順と、前記画素が属する領域を特定するための領 域識別標識を前記注目画素に対して付与する領域特定手順と、を実行させ、前記極 値座標取得手順は、前記複数の画素の各画素を前記注目画素として順次設定し、 前記複数の画素の各画素に対応する前記極値画素の座標を取得する手順であり、 前記領域特定手順は、異なる画素に対応する前記極値画素の座標同士が所定の範 囲内で近接しているときに、該異なる画素それぞれに対して該画素が属する領域の 同一性を示す領域識別標識を付与する手順であることを特徴とする。

発明の効果

[0037] 本発明に係る画像処理装置は、画素間における画素値の変化の傾向を示す勾配 情報に従って注目画素から画素の走查を行い、走査した画素の画素値が極値を示 す位置の座標を該注目画素に対応する極値画素の座標として取得する一方、個々 の画素が属する領域を特定するための領域識別標識をそれぞれの注目画素に付与 するものとし、異なる画素毎に取得された極値画素の座標同士が所定の範囲内で近 接している場合には、これらの画素に対して該画素が属する領域の同一性を示す領 域識別標識を付与するので、付与された領域識別標識に従いそれぞれの画素が属 する領域を特定すればよぐ所定の領域を良好に特定することができるという効果を 奏する。

図面の簡単な説明

[図 1]図 1は、本発明の実施の形態 1の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図 である。

[図 2]図 2は、実施の形態 1の画像処理装置により実行される処理の流れを示す概略 フローチャートである。

[図 3]図 3は、ステップ S12の処理例を示す概略フローチャートである。

[図 4]図 4は、注目画素に対する輝度勾配方向例を示す図である。

[図 5]図 5は、ステップ S13の処理例を示す概略フローチャートである。

[図 6]図 6は、或る注目画素から極値画素までの走査経路例を示す模式図である。

[図 7]図 7は、或る注目画素 Tに対して走査処理を繰り返す際のメモリ内の座標データ の変化の様子を示す模式図である。

[図 8-1]図 8— 1は、実施の形態 1の画像処理装置に対して入力される画像例を示す 図である。

[図 8-2]図 8— 2は、実施の形態 1の画像処理装置により処理されて出力されるラベル 画像例を示す図である。

[図 9]図 9は、本発明の実施の形態 2の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図 である。

[図 10]図 10は、実施の形態 2の画像処理装置により実行される処理の流れを示す概 略フローチャートである。

[図 11]図 11は、ステップ S24の処理例を示す概略フローチャートである。

[図 12]図 12は、 1次元の配列例における処理例を示す模式図である。

[図 13]図 13は、 2次元の配列例におけるステップ S24の処理例を示す概略フローチ ヤートである。

[図 14]図 14は、 XY2次元座標系を示す図である。

[図 15]図 15は、 2次元の画素配列における処理例を示す模式図である。 園 16-1]図 16— 1は、実施の形態 2の画像処理装置に対して入力される画像例を示 す図である。

[図 16-2]図 16— 2は、実施の形態 2の画像処理装置により処理されて出力されるラ ベル画像例を示す図である。

[図 17]図 17は、本発明の実施の形態 3の画像処理装置の構成例を示す概略ブロッ ク図である。

[図 18]図 18は、実施の形態 3の画像処理装置により実行される処理の流れを示す概 略フローチャートである。

園 19]図 19は、極値画素間の距離定義に関する説明図である。

[図 20]図 20は、極値画素統合前'後の結果に基づくラベル付与による領域認識結果 例を示す図である。

園 21-1]図 21 _ 1は、領域統合処理の対象例となる画像例を示す図である。

園 21-2]図 21— 2は、領域統合処理を行う前の領域分割例のラベル画像を示す図 である。

[図 21-3]図 21— 3は、図 21— 2における境界 Aに垂直な方向の輝度変化例を示す 特性図である。

[図 21-4]図 21— 4は、図 21— 2における境界 Bに垂直な方向の輝度変化例を示す 特性図である。

園 22-1]図 22— 1は、ラベル領域統合時の指標値算出に用いる画素例に関する説 明図である。

[図 22-2]図 22— 2は、ラベル領域統合時の統合指標値例に関する説明図である。 園 23]図 23は、ラベル領域統合時の類似度例に関する説明図である。

園 24-1]図 24—1は、実施の形態 3の画像処理装置に対して入力される画像例を示 す図である。

園 24-2]図 24— 2は、実施の形態 3の画像処理装置により処理されて出力されるラ ベル画像例を示す図である。

[図 25]図 25は、本発明の実施の形態 4の画像処理装置の構成例を示す概略ブロッ ク図である。 [図 26]図 26は、実施の形態 4の画像処理装置により実行される処理の流れを示す概 略フローチャートである。

[図 27]図 27は、トップハット処理によるシェーディング補正例を示す図である。

園 28]図 28は、輪郭強調処理と平滑化処理による細胞領域の明確化例を示す図で ある。

[図 29]図 29は、本発明の実施の形態 5の画像処理装置の構成例を示す概略ブロッ ク図である。

[図 30]図 30は、顕微鏡を通じて撮像された細胞の画像例を示す図である。

園 31]図 31は、図 30の画像を基に細胞領域と背景領域とを分けた結果の画像例を 示す図である。

[図 32]図 32は、図 30の画像を基に細胞領域を認識した結果の画像例を示す図であ る。

[図 33-1]図 33— 1は、分水嶺アルゴリズム中の極小値の検出例を説明する図である

[図 33-2]図 33— 2は、分水嶺アルゴリズム中の極小値からの拡張例を説明する図で ある。

[図 33-3]図 33— 3は、分水嶺アルゴリズム中の境界線の作成例を説明する図である 園 33-4]図 33— 4は、分水嶺アルゴリズムによる分割処理終了例を説明する図であ る。

園 34-1]図 34— 1は、隣接画素の考え方として隣接 4近傍の例を示す図である。 園 34-2]図 34— 2は、隣接画素の考え方として隣接 8近傍の例を示す図である。

[図 35-1]図 35— 1は、円形モデル当てはめ方式を適用する認識対象画像例を示す 図である。

園 35-2]図 35— 2は、円形モデル当てはめによる中心抽出結果例を示す図である。 園 35-3]図 35— 3は、円形モデル当てはめ方式による輪郭抽出の失敗例を示す図 である。

園 36-1]図 36— 1は、円形モデル当てはめ方式に適用する認識対象画像例を示す 図である。

園 36-2]図 36— 2は、円形モデル当てはめによる輪郭候補画素の選択結果例を示 す図である。

園 36-3]図 36— 3は、円形モデル当てはめ方式による輪郭抽出の失敗例を示す図 である。

園 37-1]図 37— 1は、分水嶺アルゴリズム方式を適用するために輝度を反転した図 3 5 - 1の認識対象画像例を示す図である。

園 37-2]図 37— 2は、隣接 4近傍による分水嶺アルゴリズム処理の結果例を示す図 である。

園 37-3]図 37— 3は、隣接 8近傍による分水嶺アルゴリズム処理の結果例を示す図 である。

符号の説明

101 勾配情報算出部

102 極値座標取得部

103 領域特定部

201 処理範囲選択部

202 勾配情報算出部

203 極値座標取得部

204 領域特定部

205 識別付与制御部

208 入力部

301 処理範囲選択部

302 勾配情報算出部

303 極値座標取得部

304 極値座標統合部

305 識別付与制御部

306 領域特定部

307 領域統合部 310 入力部

401 シェーディング補正部

402 輪郭強調部

403 平滑化部

404 処理範囲選択部

405 勾配情報算出部

406 極値座標取得部

407 極値座標統合部

408 識別付与制御部

409 領域特定部

410 領域統合部

413 入力部

501 顕微鏡

502 撮像部

507 表示部

508 入力部

510 シェーディング補正部

511 輪郭強調部

512 平滑化部

513 処理範囲選択部

514 勾配情報算出部

515 極値座標取得部

516 極値座標統合部

517 識別付与制御部

518 領域特定部

519 領域統合部

520 領域パラメータ算出部 発明を実施するための最良の形態 [0040] 本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。

以下に説明する実施の形態では、本発明の画素値として輝度値を扱うが、本発明 における画素値は輝度値に限らず、その性質に応じて濃淡値、階調値、強度値とよ ばれるようなものも含むものである。

[0041] (実施の形態 1)

本実施の形態 1は、所定の座標系を実現する XY2次元座標系上に配置される複 数の画素の画素値としての輝度値に基づレ、て表現されるグレースケール画像、例え ば、細胞画像に対して画素が属する各細胞領域を特定する処理を行う画像処理装 置への適用例を示す。なお、本実施の形態 1では、細胞画像として、図 35— 1に示し たように、細胞内部に向かって輝度値が大きくなるグレースケール画像を想定するが 、後述の勾配方向や極値を逆転することにより微小な輝度エッジによる領域分割処 理にも適用できることを示す。

[0042] 図 1は、本実施の形態 1の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。本 実施の形態 1の画像処理装置 100は、画素間における輝度値の変化の傾向を示す 勾配情報としての輝度勾配方向を算出する勾配情報算出部 101と、複数の画素から 選択した画素を注目画素として設定し、該注目画素から輝度勾配方向に従って画素 の走査を行い、走査した画素の輝度値が極値を示す位置の座標を注目画素に対応 する極値画素の座標として取得する極値座標取得部 102と、画素が属する領域を特 定するための領域識別標識としてのラベルを注目画素に対して付与する領域特定部 103とを備えるマイクロコンピュータ構成の制御部 104と、入力された画像及び各部 で利用するデータを保持しておくメモリ 105とから構成されている。

[0043] ここで、極値座標取得部 102は、複数の画素の各画素を注目画素として順次設定 し、複数の画素の各画素に対応する極値画素の座標を取得する。領域特定部 103 は、異なる画素に対応する極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接しているとき に、異なる画素それぞれに対して画素が属する領域の同一性を示す領域識別標識 として例えば同一のラベルを付与する。なお、処理対象である細胞画像の入力構成 や、出力後のラベル画像の処理構成に関しては、本実施の形態 1では特に限定しな レ、。 [0044] 図 2は、本実施の形態 1の画像処理装置 100の制御部 104により実行される処理 の流れを示す概略フローチャートである。まず、画像処理装置 100に入力された細 胞画像を取得してメモリ 105に蓄える処理を実行する (ステップ Sl l)。次に、勾配情 報算出部 101は、この細胞画像内の各画素間の輝度勾配方向を算出し、算出され た輝度勾配方向のデータをメモリ 105に記憶する処理を実行する（ステップ S12)。

[0045] 図 3は、勾配情報算出部 101により実行されるこのステップ S12のサブルーチンの 処理例を示す概略フローチャートである。勾配情報算出部 101は、まず、細胞画像 内の注目画素において、その上下左右斜め方向に隣接する隣接 8近傍（図 34— 2 参照）にあるそれぞれの隣接画素との輝度差を算出する (ステップ S121)。 P 接画素 の輝度値が、この注目画素の輝度値より大きい場合には、輝度差は正の値となり、逆 の場合には負の値となる。ここで、斜め方向に隣接する画素の中心とこの注目画素 の中心との間の距離は、上下方向又は左右方向に隣接する画素と注目画素の中心 との間の距離に対して 2倍となる。そこで、斜め方向の隣接画素との輝度差に対し ては、この距離差を考慮した係数として 2を乗算することで、輝度差を補正する (ステップ S 122)。

[0046] 輝度差の補正後は、各輝度差を比較して最大値を求める（ステップ S123)。この最 大値が 0より大きな場合には (ステップ S124, Yes)、その輝度差が算出された隣接 画素の方向を、この注目画素における輝度勾配方向としてメモリ 105に記憶する（ス テツプ S 125)。一方、最大値が 0以下の場合には（ステップ S 124, No)、この注目画 素が極値画素であることをメモリ 105に記憶する（ステップ S126)。以上の処理で、或 る 1つの注目画素に対する処理を終了する。

[0047] 或る 1つの注目画素での処理終了後は、細胞画像内の全画素に対して処理が実 行されたかの否かの判定を行い（ステップ S127)、未処理画素がある場合にはステツ プ S121〜S126の処理を繰り返し、未処理画素がない場合には、勾配情報算出部 1 01での全処理を終了する。このような処理の結果、細胞画像内の各画素毎に図 4に 示す 8方向のいずれかを示す符号、あるいは極値画素であることを示す符号がメモリ 105に記憶され、これが画素間における輝度値の変化の傾向を示す輝度勾配方向 のデータとなる。 [0048] 次に、極値座標取得部 102は、各画素を順次注目画素とした場合に走査により到 達する極値画素の座標を取得し、メモリ 105に記憶する処理を実行する（ステップ S1

3)。図 5は、極値座標取得部 102により実行されるこのステップ S13のサブルーチン の処理例を示す概略フローチャートである。極値座標取得部 102は、まず、順次設 定される注目画素が到達する極値画素の座標を記憶するための到達極値座標メモリ (メモリ 105内に存在する）に、注目画素自身の座標を書き込む (ステップ S 131 )。そ して、勾配情報算出部 101で得た輝度勾配方向のデータを基に、到達極値座標メモ リ内の座標位置が極値画素であるか判定する（ステップ S132)。判定の結果、極値 画素でない場合には、到達極値座標メモリ内の座標位置での輝度勾配方向を輝度 勾配方向のデータより求め、この勾配方向に隣接する画素の座標で到達極値座標メ モリ内の座標を上書きする（ステップ S133)。上書き後は、再度ステップ S132の判定 を行う。ステップ S132の判定の結果、到達極値座標メモリ内の座標位置が極値画素 である場合には、この注目画素での処理を終了する。

[0049] 図 6は、座標 (xl, yl)で示される或る注目画素 Tから座標 (x4, y4)で示される極値 画素 Mまでの走査経路例を示す模式図であり、図 7は、或る注目画素 Tに対してこの ような処理を繰り返す際の到達極値座標メモリ内の座標データの変化の様子を示す 模式図である。 1回目の判定の場合は、到達極値座標メモリ内には初期値としての注 目画素 T自身の座標 (xl , yl)が記憶されており、その後、輝度勾配方向のデータに 従って複数の画素を順次走査することで、その走査途中の画素の座標で到達極値 座標メモリが順次上書きされ、最終的に、 6回目の判定で極値画素 Mの座標（x4, y

4)を取得することが確認できる。

[0050] 或る 1つの注目画素での処理終了後は、細胞画像内の全画素が注目画素として処 理されたか否かの判定を行い（ステップ S 134)、未処理画素がある場合には順次注 目画素を設定してステップ S131〜S133の処理を繰り返し、未処理画素がない場合 には、極値画素取得部 102での全処理を終了する。このような処理の結果、細胞画 像内の各画素毎に、到達する極値画素の座標がメモリ 105内に記憶される。

[0051] 次に、領域特定部 103は、それぞれの画素が到達する極値画素の座標のデータを 基に、極値画素の座標が同一の画素に対して、その属する細胞領域の同一性を示 す領域識別標識として同一のラベルを付与し、ラベル画像を作成する処理を実行す る（ステップ S14)。すなわち、領域特定部 103は、それぞれの画素が属する領域を 特定するための領域識別標識としてのラベルを各画素毎に付与する。ここでは、極 値画素の座標が全く同一の画素を対象として、全く同一のラベルを付与するようにし ているが、必ずしも極値画素の座標が全く同一の画素のみを対象として全く同一のラ ベルを付与する必要はなぐ要は、極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接して レ、る場合にその属する細胞領域の同一性を示し得るラベルを付与するようにすれば よい。例えば、輝度分布の頂上が 1つの画素のみで極値を示さないような平坦をなし 、隣接する複数の画素が同一輝度値でそれぞれ極値画素となるような場合には、到 達する極値画素の座標が異なってしまうが、これらの同一輝度値の複数の極値画素 の座標に到達した画素については同一性を示すラベルを付与すればよい。

[0052] 最後に、作成されたラベル画像の出力処理を実行し (ステップ S 15)、この画像処理 装置 100での領域を特定する処理は終了する。図 8— 1は、本実施の形態 1の画像 処理装置に対して入力される画像例を示し、図 35— 1に示した画像と同じ画像例を 示している。図 8— 2は、このような入力画像例が本実施の形態 1の画像処理装置に より処理されて出力されるラベル画像例を示している。この図より、円形でない対象物 の形状が良好に認識されていることがわかる。

[0053] なお、本実施の形態 1では、輝度差の最大値方向を輝度勾配方向とし、輝度極大 値を極値として処理しているが、これを逆転し、輝度差の最小値方向を輝度勾配方 向とし、輝度極小値を極値として処理してもよレ、。この場合には、グレースケール画像 の輝度エッジによる領域分割が行われる。このように変更し、図 35— 1の輝度値が反 転した画像である図 37_ 1の画像を入力した結果の出力は図 8_ 2の場合と同様に なる。ここで、図 37— 2、図 37— 3、図 8— 2に示される A部、 B部の認識形状を確認 すると、図 8_ 2では A部、 B部の両方の部位で良好な分割結果となっていることが確 認できる。これは、注目画素と隣接画素との間の距離差を考慮した補正を行い、輝度 勾配方向の情報を算出しているためである。

[0054] また、極値座標取得部 102での画素の走查により到達する極値画素の座標の取得 は、以下に示すような走查方法でもよい。まず、輝度勾配方向のデータを基に、極値 画素 Mに隣接する画素 T、及びこの画素 Τでの勾配方向を求める。この画素丁での 勾配方向が極値画素 Μに向いている場合には、この画素 Τが到達する極値画素の 座標を記憶するメモリ内に極値画素 Μの座標を記憶する。この極値画素 Μの座標を 取得した画素 Τに隣接する隣接画素 T'に対し、極値画素 Μ力 離れる方向に隣接 する画素 Τ''、及びこの画素 Τ での勾配方向を求める。この画素 Τ での勾配方 向が画素 T'に向いてレ、る場合には、この画素 T' 'が到達する極値画素の座標を記 憶するメモリ内に極値画素 Μの座標を記憶する。このような処理を、極値画素 Μの座 標を取得した隣接画素 T'がなくなるまで繰り返す。対象画像上の全ての極値画素に 対して、これらの処理を行うことで、各画素が到達する極値画素の座標を得ることが できる。

[0055] このように本実施の形態 1の画像処理装置は、細胞画像において個々の細胞領域 を認識することができる。また、グレースケール画像の微小な輝度エッジにより、各領 域を良好に分割することができる。

[0056] (実施の形態 2)

本実施の形態 2も、所定の座標系を実現する ΧΥ2次元座標系上に配置される複数 の画素の画素値としての輝度値に基づレ、て表現されるグレースケール画像、例えば 、細胞画像に対して画素が属する各細胞領域を特定する処理を行う画像処理装置 への適用例を示す。本実施の形態 2でも、細胞画像として、図 35— 1に示したように、 細胞内部に向かって輝度値が大きくなるグレースケール画像を想定する。ただし、実 施の形態 1で示したように、勾配方向や極値を逆転することにより微小な輝度エッジ による領域分割処理にも適用できる。

[0057] 図 9は、本実施の形態 2の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。本 実施の形態 2の画像処理装置 200は、各部での処理の対象となる画素（以下、適宜「 有効画素」という）を選択する処理範囲選択部 201と、有効画素間における輝度値の 変化の傾向を示す勾配情報としての輝度勾配方向を算出する勾配情報算出部 202 と、有効画素中の複数の画素から選択した画素を注目画素として設定し、この注目 画素から輝度勾配方向に従って画素の走查を行レ、、走査した画素の輝度値が極値 を示す位置の座標を注目画素に対応する極値画素の座標として取得する極値座標 取得部 203と、有効画素が属する領域を特定するための領域識別標識としてのラベ ルを注目画素に対して付与する領域特定部 204と、注目画素の輝度値、及び注目 画素に対応する極値画素の輝度値の少なくとも一方に基づいて、領域特定部 204に よるラベルの付与を制御する識別付与制御部 205とを備えるマイクロコンピュータ構 成の制御部 206と、入力された画像及び各部で利用するデータを保持しておくメモリ 207とから構成されている。

[0058] ここで、極値座標取得部 203は、複数の有効画素中の各画素を注目画素として順 次設定し、複数の有効画素中の各画素に対応する極値画素の座標を取得する。領 域特定部 204は、異なる有効画素に対応する極値画素の座標同士が所定の範囲内 で近接しているときに、この異なる有効画素それぞれに対してこの有効画素が属する 領域の同一性を示す領域識別標識を付与する。なお、処理対象である細胞画像の 入力構成や、出力後のラベル画像の処理構成に関しては本実施の形態 2では特に 限定しない。

[0059] 図 10は、本実施の形態 2の画像処理装置 200により実行される処理の流れを示す 概略フローチャートである。まず、画像処理装置 200に入力された細胞画像を取得し メモリ 207に蓄える処理を実行する（ステップ S21)。次に、処理範囲選択部 201は、 この細胞画像中から処理すべき対象となる有効画素を選択する処理を実行する（ス テツプ S22)。細胞画像においては、輝度値が十分に小さい背景領域は不要な領域 であり、この部分を省いて認識対象である細胞領域のみに以後の各部での処理を行 うことで処理の高速化が図れる。このため、背景領域と細胞領域とを分けるための閾 値を設定し、この閾値と各画素の輝度値とを比較することによって、細胞領域の画素 のみを有効画素として選択する。

[0060] なお、この閾値は画像内の位置に応じて変化させてもよいし、画像内で共通であつ てもよレ、。また、事前に静的に設定してもよいし、画像を基に動的に算出してもよい（（ 参考）：東京大学出版会:画像解析ハンドブック：高木幹夫、下田陽久、監修: 502P、 2値化）。また、外部より与えて処理する構成としてもよレ、。このためには、例えば、勾 配情報算出部 202、極値座標取得部 203及び領域特定部 204による処理の対象と なる画素が位置する範囲を定めるための処理範囲指定パラメータの入力を外部から 受け付ける入力部 208を備え、処理範囲選択部 201では、入力部 208で受け付けた 処理範囲指定パラメータに基づいて、勾配情報算出部 202、極値座標取得部 203 及び領域特定部 204による処理の対象となる画素が位置する範囲を選択するように 構成すればよい。

[0061] 有効画素が選択された後、勾配情報算出部 202は、この細胞画像内の各有効画 素間の輝度勾配方向を算出し、算出された輝度勾配方向のデータをメモリ 207に記 憶する処理を実行する（ステップ S23)。この場合の勾配情報算出部 202での処理の 流れは、実施の形態 1で示した図 3の場合と基本的に同様である。ただし、ステップ S 127では、画像内の全画素ではなぐ有効画素の全画素が処理されたか否かを判定 する。

[0062] 次に、極値座標取得部 203は、各有効画素を順次注目画素とした場合に、走査に より到達する極値画素の座標を取得し、メモリ 207に記憶する処理を実行する（ステツ プ S24)。図 11は、極値座標取得部 203により実行されるこのステップ S24のサブル 一チンの処理例を示す概略フローチャートである。最初に、説明の簡略化のために、 X座標系のみの 1次元に配置される画素列を対象として説明する。極値座標取得部 203は、まず、各有効画素中で順次設定される注目画素到達する極値画素の座標 を記憶するための到達極値座標メモリ（メモリ 207内に存在する）に、各有効画素自 身の座標を書き込む (ステップ S241)。そして、処理対象となる注目画素 Tとして、有 効画素中で最も X座標が小さい画素を設定する（ステップ S242)。

[0063] 次に、勾配情報算出部 202で得た輝度勾配方向のデータを基に、注目画素 Tの到 達極値座標メモリ内の座標位置が極値画素であるか判定する（ステップ S243)。半 IJ 定の結果、極値画素でない場合には、注目画素 Tの到達極値座標メモリ内の座標位 置での輝度勾配方向を輝度勾配方向のデータより求め、この勾配方向に隣接する 画素の到達極値座標メモリ内の座標を参照し、この参照した座標で、注目画素丁の 到達極値座標メモリ内の座標を上書きする（ステップ S244)。上書き後、及びステツ プ S243での判定の結果が極値画素であった場合は、注目画素 Tが有効画素中で 最も X座標が大きい画素であるか判定する（ステップ S245)。ステップ S245の結果 力 Noである場合は、処理対象となる注目画素 Tを有効画素中で X座標の順方向に 1つずらして設定し (ステップ S246)、ステップ S243以降を繰り返す。

[0064] ステップ S245の結果力 Yesである場合、つまり、注目画素 Tが有効画素中で最も X座標が大きい画素である場合、勾配情報算出部 202で得た輝度勾配方向のデー タを基に、注目画素 Tの到達極値座標メモリ内の座標位置が極値画素であるか判定 する（ステップ S247)。判定の結果、極値画素でない場合には、注目画素 Tの到達 極値座標メモリ内の座標位置での輝度勾配方向を輝度勾配方向のデータより求め、 この勾配方向に P 接する画素の到達極値座標メモリ内の座標を参照し、この参照し た座標で、注目画素 Tの到達極値座標メモリ内の座標を上書きする（ステップ S248)

[0065] 上書き後、及びステップ S247での判定の結果が極値画素であった場合は、注目 画素 Tが有効画素中で最も X座標が小さい画素であるか判定する（ステップ S249)。 ステップ S249の結果力 Noである場合は、処理対象となる注目画素 Tを有効画素 中で X座標の負方向に 1つずらして設定し (ステップ S250)、ステップ S247以降を繰 り返す。そして、ステップ S249の結果力 Y_esである場合、つまり、注目画素 Tが有効 画素中で最も X座標が小さい画素である場合、極値画素取得部 203での処理を終 了する。

[0066] この処理では、実施の形態 1の図 5で示した極値画素の座標の取得処理を、有効 画素に対して行ったのと同様の結果を得るが、本実施の形態 2では、特に、隣接画 素が到達する極値画素の座標データを参照しているので、より一層の処理の高速化 を図れる。図 12は、この効果を説明するための模式図である。ここでは、上述の説明 と同様に 1次元での例として説明する。図 12上欄に示す輝度データ例では、その各 座標:!〜 15の画素における輝度勾配方向のデータは図に示す通りとなり、座標 5, 1 2の画素が極値画素を示す。ここで、実施の形態 1で説明した処理ステップにより到 達する極値画素の座標を取得すると、座標 1の画素では、輝度勾配方向に沿って極 値座標メモリ内の値が 2, 3， 4と変化し、 4回目で到達する極値画素の座標 5を取得 する。他の画素に関しても極値画素からの距離に相当する回数だけ処理することで 到達する極値画素の座標を取得する。このような処理の結果、全体としては 30回のメ モリの上書きが必要である。 [0067] 一方、本実施の形態 2で説明した処理ステップにより到達する極値画素の座標を取 得する場合、図中の矢印 A方向（座標正方向）に処理対象となる注目画素を順次変 えながら処理すると（ステップ S242〜S246)、座標 1〜6, 10〜： 13の画素に関して は、実施の形態 1の処理ステップでの各画素の 1回目の走查結果と同じであるが、他 の座標 7〜9， 14〜： 15の画素に関しては、先に到達する極値画素の座標を得た隣 接画素の結果を順次参照しているため、 1回目の処理にもかかわらず到達する極値 画素の座標を即座に取得できる。続いて、 2回目の走查は、図中の矢印 B方向（座標 負方向）に処理対象となる注目画素を順次変えながら処理すると（ステップ S247〜S 250)、全ての画素に対して到達する極値画素の座標が得られる。このような処理に よれば、 1回の往復処理で済むこととなり、全体としては 17回のメモリの上書きで済み 、実施の形態 1の方法よりも、より一層高速な処理が可能となる。

[0068] ここで、図 11及び図 12は、簡略化のため、 X座標系のみの 1次元の処理例を示し たが、本実施の形態 2で実際に扱う細胞画像は例えば XY2次元座標系上の画像で ある。そこで、図 13に、極値座標取得部 203により実行される 2次元座標系上の画像 に対する処理例の概略フローチャートを示す。ここで、ステップ S241、 S243、 S244 、 S247、 S248は、図 11に示す同一番号の各ステップと同様の処理である。図 13の ステップ S242a、 S245a、 S246a、 S249a、 S250aiま、図 11に示すステップ S242、 S245、 S246、 S249、 S250【こネ目当する処理であり、図 11の処理で X座標 ίこ対して 行った処理と同様の処理を、ラスター走査順序に対して行う。すなわち、ステップ S2 42aでは、有効画素中で最もラスター走査順序が早い画素を注目画素 Tとして設定 し、ステップ S245aでは、注目画素 Tが、最もラスター走査順序が遅い画素であるか を判定し、ステップ S246aでは、注目画素 Tを有効画素中でラスター走查順序の順 方向に 1つずらして設定し、ステップ S249では、注目画素 Tが、最もラスター走查順 序が早い画素であるか判定し、ステップ S250aでは、注目画素 Tを有効画素中でラ スター走查順序の逆方向に 1つずらして設定する。

[0069] なお、ステップ S242、 S245、 S246、 S249、 S250の各ステップ中に示すラスター 走查順序とは、走查起点画素と同一の Y座標である画素列を X座標の値が大きくな るように順次走査し、同一 Y座標の画素列内で最も X座標が大きい画素まで走査した 後は、 Y座標を正方向に 1つずらし、当該 Υ座標と同一の Υ座標の画素列内で、最も X座標が小さレ、画素から最も X座標が大きレ、画素まで順次走査してレ、くとレ、う走査順 序である。また、画像においては、左上端を座標原点とし、画像右方向を X座標の正 方向、画像下方向を Υ座標の正方向とする。

[0070] 1次元の処理原理に基づき、ステップ S242a〜S246aにおレ、て、有効画素を順方 向に処理した後、今度はステップ S247〜S250aにおいて、有効画素を逆方向に処 理する。

[0071] その後、ステップ S251において、全有効画素分に対して到達する極値画素の座 標が取得されたか否かを判定し、取得された場合には、極値座標取得部 203での処 理を終了する。一方、全有効画素に対して到達する極値画素の座標が取得されてい ない場合には（ステップ S251 , No)、ステップ S242aの処理に戻る。

[0072] つまり、対象となる画像が図 14に示すような XY2次元座標系の場合は、上述したよ うに、ステップ S242a〜S246aに従レ、図 15 (a)に模式的に示すような走査を行レ、、 引き続き、ステップ S247〜S250aに従い図 15 (b)に模式的に示すような走査を行 レ、、その後、全有効画素に対して到達する極値画素の座標が得られるまで、同様に 、ステップ S242a〜S246aに従い図 15 (c)に模式的に示すような走査を行い、引き 続き、ステップ S247〜S250aに従い図 15 (d)に模式的に示すような走査を繰り返し て行えばよい。

[0073] ここで、 2次元の場合、上下方向や斜め方向の勾配方向を含むため、 1次元の場合 のように 1往復走査のみでは必ずしも収束しない、すなわち、全ての注目画素に対し て到達する極値画素の座標は得られないが、本発明者らの実験によれば、図 13に 示すステップ S242a〜S250aの処理を 2回繰り返すことにより、収束することが経験 的に見出されている。これは、図 15 (a)〜（d)に示す 2往復処理を 1回だけ行うことに 相当する。

[0074] このようにして、各有効画素が到達する極値画素の座標のデータを得た後、識別付 与制御部 205は、有効画素の輝度値 VI、及びその有効画素が到達する極値画素 の輝度値 V2を基に、その画素に領域識別標識となるラベルを付与するか否力、を決 定する処理を実行する（ステップ S25)。具体的な方法としては以下の方法がある。 [0075] a.輝度値 V2と閾値 Tlとを比較し、輝度値 V2が閾値 T1以上の場合には、ラベル を付与することにする。これにより、輝度値の大きい極値画素の座標に到達する画素 群がラベル付与対象となり、画像内の明るい細胞領域のみが認識される。ここで、閾 値 T1は静的に与えてもよいし、極値画素のみの輝度値分布を基に判別分析法等に より動的に算出してもよい。また、逆に、閾値 T1以下の場合にラベルを付与すること にすれば、薄暗い細胞領域が認識される。

[0076] b.輝度値 V2を基に閾値 T2= ひ V2 + /3 (ひ、 βは係数）を算出し、輝度値 VIがこ の閾値 Τ2以上の場合には、ラベルを付与することにする。これにより、明るい細胞と、 暗い細胞とで領域の端を決定する閾値 Τ2を適応的に変更することができる。

[0077] なお、処理法や閾値などラベルの付与を制御するパラメータは外部より与えて処理 する構成としてもよい。このためには、例えば、領域特定部 204によるラベルの付与 を制御する識別付与パラメータの入力を外部から受け付ける入力部 208を備え、識 別付与制御部 205は、この入力部 208で受け付けた識別付与パラメータに基づいて 領域特定部 204によるラベルの付与を制御するように構成すればよい。

[0078] 次に、領域特定部 204は、それぞれの有効画素が到達する極値画素の座標のデ ータを基に、極値画素の座標が同一の有効画素に対して、その属する細胞領域の 同一性を示す領域識別標識として同一のラベルを付与し、ラベル画像を作成する処 理を実行する (ステップ S26)。すなわち、領域特定部 204は、それぞれの有効画素 が属する領域を特定するための領域識別標識としてのラベルを各有効画素毎に付 与する。ここでは、極値画素の座標が全く同一の画素を対象として、全く同一のラベ ルを付与するようにしている力 必ずしも極値画素の座標が全く同一の有効画素の みを対象として全く同一のラベルを付与する必要はなぐ要は、実施の形態 1の場合 と同様に、極値画素の座標同士が所定の範囲内で近接している場合にその属する 細胞領域の同一性を示し得るラベルを付与するようにすればょレ、。

[0079] 最後に、作成されたラベル画像を出力する処理を実行し (ステップ S27)、この画像 処理装置 200での処理は終了する。図 16— 1は、本実施の形態 2の画像処理装置 2 00に対して入力される画像例を示し、図 35 _ 1に示した画像と同じ画像例を示して いる。図 16— 2は、このような入力画像例が本実施の形態 2の画像処理装置 200に より処理されて出力されるラベル画像例を示している。ここでは、極値が最も明るい認 識対象のみにラベルを付与している。

[0080] このように、本実施の形態 2の画像処理装置は、細胞画像において高速に個々の 細胞領域を認識することができる。また、グレースケール画像において各領域を高速 に分割することができる。

[0081] (実施の形態 3)

本実施の形態 3も、所定の座標系を実現する XY2次元座標系上に配置される複数 の画素の画素値としての輝度値に基づレ、て表現されるグレースケール画像、例えば 、細胞画像に対して、画素が属する各細胞領域を特定する処理を行う画像処理装置 への適用例を示す。本実施の形態 3でも、細胞画像として、図 35— 1に示したように、 細胞内部に向かって輝度値が大きくなるグレースケール画像を想定する。ただし、実 施の形態 1で示したように、勾配方向や極値を逆転することにより微小な輝度エッジ による領域分割処理にも適用できる。

[0082] 図 17は、本実施の形態 3の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。

本実施の形態 3の画像処理装置 300は、実施の形態 2の処理範囲選択部 201、勾 配情報算出部 202、極値座標取得部 203、識別付与制御部 205、領域特定部 204 とそれぞれ同機能を果たす処理範囲選択部 301、勾配情報算出部 302、極値座標 取得部 303、識別付与制御部 305、領域特定部 306と、極値画素の座標を統合する 極値座標統合部 304と、ラベル領域境界付近における細胞画像情報を基にラベル 領域の統合を行う領域統合部 307とを備えるマイクロコンピュータ構成の制御部 308 と、入力された画像及び各部で利用するデータを保持しておくメモリ 309とから構成さ れている。

[0083] ここで、極値座標統合部 304は、複数の画素それぞれに対応する極値画素の座標 が所定の範囲内にあるときに、これらの複数の極値画素の座標を統合した新たな極 値画素の座標を算出して、この新たな極値画素の座標を統合前の極値画素に対応 する座標として取得する。領域特定部 306は、極値座標統合部 304で取得した極値 画素の座標に基づいて、ラベルを注目画素に対して付与する。領域統合部 307は、 異なるラベルで特定される隣り合う領域に属しこの領域同士の境界近傍に位置する 画素の輝度値が所定の条件を充たしてレ、るか否かを判定し、この所定の条件を充た している場合にこの隣り合う領域に対して共通のラベルを付与する。なお、処理対象 である細胞画像の入力構成や、出力後のラベル画像の処理構成に関しては本実施 の形態 3では特に限定しない。

[0084] 図 18は、本実施の形態 3の画像処理装置 300により実行される処理の流れを示す 概略フローチャートである。ここで、ステップ S31〜S34, S36, S39の処理は、図 10 に示したステップ S21〜S24， S25, S27の処理と同様であり、ステップ S35, S37, S38に関して以下に説明する。

[0085] 極値座標取得部 303によって各有効画素が到達する極値画素の座標データが得 られた後、極値座標統合部 304は、各極値画素の座標間の距離を基にこれらの極 値画素の座標を統合する処理を実行する（ステップ S35)。これは一種のクラスタリン グ処理であり、既に公知の様々なクラスタリング手法を用いることで実現できる。例え ば、任意の 2つの極値画素の座標間の距離を算出し、この距離が所定の閾値より小 さい場合に、これらの 2つの極値画素の座標を統合し、その後、どちらかの画素（例え ば、輝度値の大きい方の画素）、又は 2つの画素の中点位置の画素を、次の距離算 出時の代表極値画素の座標として用いて、他の極値画素の座標との距離を算出し、 これを閾値と比較して再度統合するというように順次処理していく方法などがある。本 処理の目的は、 1つの認識対象領域内に複数の極値が存在する場合に生じる過分 割認識を防ぐことにある。いずれのクラスタリング手法を用いる場合でも、極値画素間 の距離定義が、統合における重要な要素となる。以下に、統合において有効と考え られる距離定義を幾つか示す。

[0086] a.画像内の任意の 2つの極値画素間の 2次元距離。この距離は、例えば図 19に 示す距離 Aが相当する。

b.輝度値を高度とみなした場合の任意の 2つの極値画素間の 3次元距離。この距 離は、例えば図 19に示す距離 Bが相当する。

c輝度値を高度とみなした場合の任意の 2つの極値画素間の道のり距離。この距 離は、例えば図 19に示す距離 Cが相当する。

[0087] なお、 2つの極値画素間においてこれらの 2つの極値画素以外に到達する画素が 存在する場合には、これらの 2つの極値画素の座標を統合しない等の処理を加えて もよレ、。また、処理法や閾値など極値画素の座標の統合を制御するパラメータは事 前に静的に設定してもよいし、画像等を基に動的に設定してもよい。また、外部より与 えて処理する構成としてもよい。このためには、例えば、所定の座標範囲を定めるた めの極値座標統合パラメータの入力を外部から受け付ける入力部 310を備え、極値 座標統合部 304は、入力部 310で受け付けた極値座標統合パラメータに基づいて 新たな極値画素の座標を算出するように構成すればよい。

[0088] 極値画素の座標の統合の後、識別付与制御部 305での処理ステップ S36を終える と、領域特定部 306は、統合後の到達極値画素の座標が同一のラベル付与対象画 素を同一ラベルとするラベル画像を作成する処理を実行する（ステップ S37)。

[0089] 図 20は、極値画素の座標統合前の結果に基づくラベル付与による領域認識結果 と、極値画素の座標統合後の結果に基づくラベル付与による領域認識結果とを併せ て示す図である。図 20に示すような輝度データに対する所望の認識結果は、極値 3 , 4の間の輝度値の谷を境に 2つの領域を認識することである。ここで、極値画素の座 標統合前の結果に基づく領域認識結果では、領域 1〜領域 5で示す 5つの領域を認 識しており、過分割認識の状態である。一方、極値座標統合後の結果に基づく領域 認識結果では、座標間の距離が近い極値 1 , 2, 3と、極値 4, 5がそれぞれ統合され 、これにより領域 1， 2, 3は新たな領域 Γに、領域 4， 5は新たな領域 2Ίこなり、所望 の認、識結果となっている。

[0090] このようなラベル画像作成後、領域統合部 307は、各ラベル領域境界付近におけ る細胞画像情報を基にラベル領域を統合し、ラベル画像を更新する処理を実行する (ステップ S38)。本処理の目的は、緩やかな輝度値の谷により過分割されたラベル 領域を統合することにある。例えば、図 21— 1の中央に示す認識対象のように認識 対象内部に緩やかな輝度値の谷がある場合、対象内に複数の極値が存在すること になる力 極値画素の座標間の距離によっては前述の極値座標統合部 304の処理 だけでは良好に統合できなレ、。このため、図 21— 2の領域 1， 2のように分割して認識 される。なお、ラベル境界 A, Bにそれぞれ垂直な方向の細胞画像での輝度変化は、 それぞれ図 21— 3、図 21—4に示すように V字の程度の異なる変化となる。そこで、 領域統合部 307は、以下に示す方法等によりラベル領域を統合する。

[0091] a.任意のラベル境界部の細胞画像においてエッジ抽出を行い、この出力の総和を ラベル境界の長さで正規化した値と閾値とを比較し、閾値以下の場合にはラベル境 界で分けられるラベル領域を統合する。ここで、エッジ抽出は、輝度値の 1次微分や 2次微分を利用する一般的なエッジ抽出フィルタを用いる方法でよい。

[0092] b.任意のラベル境界上の画素 bの輝度値 Vbと、この画素 bに対してラベル境界に 垂直で相反する方向に距離 Xだけ離れた 2つの画素 nl， n2の輝度値 Vnl , Vn2を 用いて、

El =Vnl +Vn2- 2 X Vb

なる式により算出される指標値 Elを、境界全域に渡って算出し、この平均値と閾値と を比較し、閾値以下の場合にはラベル境界で分けられるラベル領域を統合する。図 22— 1は、このような指標値算出に用いる画素 b， nl , n2の例を示す説明図である。 指標値 E1の代わりに、指標値 Ediff¾r用いることもできる。すなわち、

Ediff= I Vnl -Vn2 |

なる式により算出される指標値 Ediff¾r、境界全域に渡って算出し、この平均値と閾値 とを比較し、閾値以下の場合にはラベル境界で分けられるラベル領域を統合する。

[0093] c前述の画素 b, nl , n2の輝度値を考慮した方向ベクトル Vnl_bと Vn2_bとがな す角 Θを、境界全域に渡って算出し、この平均値と閾値とを比較し、閾値以上の場 合にはラベル境界で分けられるラベル領域を統合する。図 22— 2は、このような統合 指標値に関する説明図である。

[0094] d.隣接したラベル領域の境界部（ラベル境界）におレ、て、ラベル境界の両端部に おけるラベル領域 1とラベル領域 2の輪郭線の交角ひ及び /3を算出し、これらの平均 値を類似度とする。類似度が閾値以上の場合には前記隣接したラベル領域を統合 する。図 23は、このようなラベル領域統合時の類似度例に関する説明図である。 この場合、輪郭線交角ひや輪郭線交角 βの算出方法としては、種々の方法が考え られる。例えば、ラベル境界の端点であるような画素 Α (又は画素 Β)と、画素 A (又は 画素 から所定の距離 L (例えば数画素分の距離)離れた輪郭 1及び輪郭 2上の各 画素とを結んだ線分によって形成される角度を輪郭線交角ひ（又は輪郭線交角 β ) として算出すること力 Sできる。

さらには、所定の距離 Lを種々変化させて複数種類の輪郭線交角 a i (又は輪郭線 交角 i)を算出して、これらの複数の輪郭線交角 ct i (又は輪郭線交角 j3 i)の平均値 を輪郭線交角ひ（又は輪郭線交角 β )として算出することもできる。

また、平均値の代わりに最小値、最大値、中間値を求め、これを輪郭線交角 a (又 は輪郭線交角 β )として採用しても良い。

処理対象とする物体の輪郭が概略外向きに凸であると仮定すると、輪郭線交角ひ ( 又は輪郭線交角 ）が 180度より小さい場合、それは単独の物体の輪郭によるもの ではなぐ 2つの物体が接触して存在し、前記ラベル境界が物体境界に一致している 状態と考えられる。逆に、輪郭線交角ひ（又は輪郭線交角 /3 )が 180度より大きい場 合、それは単独の物体に対し、誤って 2つのラベル領域を割り当ててしまった状態と 考えられる。前者、すなわち類似度の小さい場合は 2つをそのまま残し、後者、すな わち類似度が大きい場合は 2つのラベル領域を統合すると良い。

実際には輪郭線交角 αと輪郭線交角 βの平均値を閾値と比較し、閾値以上であつ た場合にラベル領域を統合する。 aと βの平均値の代わりに、最小値あるいは最大 値を閾値との比較に用いても良レ、。

[0095] なお、処理法や閾値などラベル領域の統合を制御するパラメータは事前に静的に 設定してもよいし、画像等を基に動的に設定してもよい。また、外部より与えて処理す る構成としてもよい。このためには、例えば、所定の条件を充たしているか否かを判定 するための領域統合パラメータの入力を外部から受け付ける入力部 310を備え、領 域統合部 307は、入力部 310で受け付けた領域統合パラメータに基づいて所定の 条件を充たしてレ、るか否力 ^判定するように構成すればょレ、。

[0096] 以上の処理により、統合されたラベル領域には同じラベルを付与することで、ラベル 画像を更新する。なお、全く同一ラベルでなくてもよぐ同一性を示すラベルを付与す ればよい。最後に、更新後のラベル画像を出力する処理を実行し (ステップ S 39)、こ の画像処理装置 300での処理は終了する。図 24— 1は、本実施の形態 3の画像処 理装置 300に対して入力される画像例を示し、図 24— 2は、このような入力画像例が 本実施の形態 3の画像処理装置 300により処理されて出力されるラベル画像例を示 す図である。ここでは緩やかな輝度値の谷で分割されたラベル領域を統合してレ、る。

[0097] 前記 a〜dのラベル領域統合手順をそれぞれ単独で用いても良いが、複数の手順 を組み合わせて用いれば、さらに精度よくラベル領域を統合することができる。例え ば、 _a〜dの手順において閾値との比較対象となる数値をそれぞれの指標値とすると 、指標値の重み付き総和、最小値、最大値、平均値、中間値のいずれかを総合指標 値として求め、総合指標値を閾値と比較して、ラベル領域を統合するか否かを決定 するようにしても良い。

[0098] このように本実施の形態 3の画像処理装置 300は、細胞画像において過分割認識 を抑え、個々の細胞領域を認識することができる。また、グレースケール画像におい て過分割を抑え、各領域を分割することができる。

[0099] (実施の形態 4)

本実施の形態 4も、所定の座標系を実現する XY2次元座標系上に配置される複数 の画素の画素値としての輝度値に基づレ、て表現されるグレースケール画像、例えば 、細胞画像に対して、画素が属する各細胞領域を特定する処理を行う画像処理装置 への適用例を示す。本実施の形態 4でも、細胞画像として、図 35— 1に示したように、 細胞内部に向かって輝度値が大きくなるグレースケール画像を想定する。ただし、実 施の形態 1に示したように、勾配方向や極値を逆転することにより微小な輝度エッジ による領域分割処理にも適用できる。

[0100] 図 25は、本実施の形態 4の画像処理装置の構成例を示す概略ブロック図である。

本実施の形態 4の画像処理装置 400は、実施の形態 3に示した各部 301〜307に相 当する各部 404〜410にカロえて、グレースケール画像のシェーディングを補正するた めのシェーディング補正部 401、グレースケール画像上での輪郭を強調するための 輪郭強調部 402、グレースケール画像上での濃淡を滑らかにするための平滑化処理 を行う平滑化部 403を備えるマイクロコンピュータ構成の制御部 411を有する。 412 は入力された画像及び各部で利用するデータを保持しておくメモリである。

[0101] 図 26は、本実施の形態 4の画像処理装置 400により実行される処理の流れを示す 概略フローチャートである。ここで、ステップ S41， S45〜S52の処理に関しては、実 施の形態 3中で説明したステップ S31 , S32〜S39の処理と同様であり、ステップ S4 2〜S44について以下に説明する。

[0102] まず、シェーディング補正部 401は、入力された細胞画像のシェーディングの補正 処理を実行する (ステップ S42)。背景輝度のばらつきを補正するこのシェーディング 補正には様々な方法がある力 ここでは、モルフォロジ一処理の一つであるトップハツ ト処理（（参考）：コロナ社：モルフォロジ一：小畑秀文著）を用いてシェーディング補正 を行う例を示す。手順としては、まず、細胞画像に対して濃淡 opening処理を施す。濃 淡 Opening処理とは、輝度値を高度とみなした 3次元空間において、構造要素と呼ば れる基準図形を対象画像の輝度値の小さい方から外接させて移動した際に構造要 素の外周の最大値が通過する軌跡を得る処理に相当する（図 27 (a) (b)参照）。適 切な構造要素を設定することにより、背景の輝度の低周波ばらつきのみを抽出するこ とができる（図 27 (c)参照）。次に、この濃淡 Opening処理画像を、元の細胞画像より 差し引く。結果として背景輝度のばらつきが補正され、細胞領域を示す輝度変化の みが残る画像が得られる（図 27 (d)参照）。

[0103] なお、構造要素などシェーディング補正を制御するパラメータは事前に静的に設定 してもょレ、し、画像等を基に動的に設定してもよい。また、外部より与えて処理する構 成としてもよレ、。このためには、例えば、グレースケール画像のシェーディングを補正 するためのシェーディングパラ補正メータの入力を外部から受け付ける入力部 413を 備え、シェーディング補正部 401は、入力部 413で受け付けたシェーディング補正パ ラメータに基づいてグレースケール画像のシェーディングを補正するように構成すれ ばよい。

[0104] 次に、輪郭強調部 402は、シェーディング補正後の画像内の輪郭部を強調する処 理を実行する (ステップ S43)。細胞が重なり合う場所では、その重なり方によっては 図 28 (a)に示すように境界部分に輝度値の谷ができない場合がある。そこで、このよ うな部分に明確な輝度値の谷を作成するために、本処理を行う。手順としては、まず 、シェーディング補正後の画像に対して図 28 (b)に示すようにエッジ抽出を行う。この 時のエッジ抽出は輝度値の 1次微分や 2次微分を利用する一般的なエッジ抽出フィ ルタを用いる方法でよい。次に、このエッジ抽出画像に係数ひを乗じて、図 28 ( に 示すように、元のシェーディング補正後の画像より差し引く。結果として、急激な輝度 値変化が生じてレ、た輪郭部分には、細胞境界となる輝度値の谷が作成される。

[0105] なお、エッジ抽出法や係数など輪郭強調を制御するパラメータは事前に静的に設 定してもよいし、画像等を基に動的に設定してもよい。また、外部より与えて処理する 構成としてもよレ、。このためには、例えば、グレースケール画像上で領域の輪郭を強 調するためのエッジ強調パラメータの入力を外部から受け付ける入力部 413をさらに 備え、輪郭強調部 402は、入力部 413で受け付けたエッジ強調パラメータに基づい てグレースケール画像上で領域の輪郭を強調するように構成すればょレ、。

[0106] 次に、平滑化部 403は、輪郭強調後の画像を平滑化する処理を実行する（ステップ S44)。平滑化の目的は、図 28 (d)に示すように、入力細胞画像に元々存在したノィ ズゃ、以後の各処理により生じたノイズを除去することにある。この平滑化処理は、既 に公知の様々な平滑化フィルタを用いることで実現できる。

[0107] なお、平滑化を制御するパラメータは事前に静的に設定してもよいし、画像等を基 に動的に設定してもよい。また、外部より与えて処理する構成としてもよい。このため には、例えば、平滑化処理を行うための平滑化パラメータの入力を外部から受け付 ける入力部 413を備え、平滑化部 403は、入力部 413で受け付けた平滑化パラメ一 タに応じて平滑化処理を行うように構成すればよい。

[0108] 上述の処理ステップ S42〜S44を経た画像に対して、実施の形態 3と同様の処理 ステップ S45〜S52を実行することによりラベル画像を作成して出力する。

[0109] このように、本実施の形態 4の画像処理装置 400は、背景輝度のばらつきが存在し たり、細胞重なりが存在したりする細胞画像に対しても、個々の細胞領域を認識する こと力 Sできる。また、背景輝度のばらつきが存在するグレースケール画像においても、 各領域を分割することができる。

[0110] (実施の形態 5)

図 29は、本発明の実施の形態 5を示す概略構成図である。本実施の形態 5は、例 えば実施の形態 4に示した構成に加えてグレースケール画像の画像データを取得す る撮像部 502を備える画像処理装置 500を具備する顕微鏡システムに適用したもの である。具体的には、照明 504及び結像光学系 505を用いて、標本 506に対する所 望の拡大光学像を得る顕微鏡 501、顕微鏡 501により得た光学像を光電変換して電 子画像を得る撮像部 502、電子画像を処理して標本 506内の認識対象を認識する 制御部 503、ラベル付与までの処理過程の画像やラベル付与までの処理に用いる パラメータを表示する表示部 507、各種パラメータ等の入力、その他の入力を受け付 ける入力部 508、及び入力された画像及び各部で利用するデータを保持しておくメ モリ 509から構成されている。

[0111] ここで、顕微鏡 501及び撮像部 502は、既に公知の技術により実現できる。また、 電子画像とは、実施の形態 4におけるグレースケール画像に相当し、制御部 503の 機能は、実施の形態 4で説明した制御部 411と同様であり、実施の形態 4に示した各 部 40：!〜 410に相当する各部 510〜519を有する他、さらに、領域特定部 518で付 与したラベルで特定される領域の性質を示す領域パラメータを求める領域パラメータ 算出部 520を備える。表示部 507は、画像処理装置 500におけるラベル付与までの 各処理過程の画像やラベル付与までの処理に用いるパラメータを必要に応じて表示 する。また、本実施の形態 5では、表示部 507は、領域パラメータ算出部 520で求め た領域パラメータを表示する領域パラメータ表示部としても機能する。入力部 508は オペレータによる各種入力操作を受け付ける。

[0112] 図 30〜図 32は、表示部 507に表示される処理過程の画像例を示す。図 30は、顕 微鏡 501及び撮像部 502により得られる細胞画像の例であり、画像処理装置 500へ の入力画像である。図 31は、図 30の画像を処理する過程において、画像処理装置 500内の処理範囲選択部 513により選択された細胞領域を明部として示した画像で ある。すなわち、表示部 507は、少なくとも、処理範囲選択部 513により選択した画素 の範囲を区別する画像を表示する。また、図 32は、図 30の画像を処理し、最終的に 各細胞の領域をラベリングした結果を示した画像である。すなわち、表示部 507は、 少なくとも、領域特定部 518で付与したラベルで特定される領域を区別する画像を表 示する。

[0113] なお、ラベル画像の作成後、領域パラメータ算出部 520は、領域特定部 518で付 与したラベルで特定される領域の性質を示す領域パラメータを求め、表示部 507で は、求めた領域パラメータを表示する処理を実行する。

[0114] ここで、領域の性質を示す領域パラメータとは、対象領域の大きさに関する数値、 形状に関する数値、位置に関する数値、輝度や色に関する数値、領域間の比率に 関する数値、個数に関する数値、領域の集合に関する数値、などを意味する。対象 領域の大きさに関する数値とは、面積、長さ、幅、最大 ·最小 '平均直径、最大 '最小 •平均半径、周囲長、包絡周囲長、楕円周囲長、長軸 ·短軸長、最大 ·最小 ·平均フ エレ径、外接四角形面積比、凸周囲長、などを意味する。領域の形状に関する数値 とは、縦横比、半径比、円形度、オイラー数、扁平度、フラクタル次元、枝数、端点数 、ラフネス数、などを意味する。領域の位置に関する数値とは、位置重心、濃度重心 、外接四角形位置、傾き、などを意味する。領域の輝度や色に関する数値とは、最大 •最小 ·平均濃度、濃度総和、分散、標準偏差、積分光学濃度、塊状度、不均質性、 辺縁度、などを意味する。領域の個数に関する数値とは、領域数、穴の数、などを意 味する。領域の集合に関する数値とは、領域クラス、最大 '最小'平均領域間距離、 相対距離、分散、走行性、などを意味する。これらのパラメータを参照することにより、 個々の細胞の集まりや広がり、接触状態、細胞のコロニーなどを認識することができ る。ノ メータは、これらの 2次元的な数値に限定される必要はなぐ上記以外の領域 力 算出される数値や、ラインプロファイルなどの 1次元的な数値、濃度分布などの 3 次元的な数値であってもよい。

[0115] 領域パラメータ算出部 520において算出されたパラメータは、領域パラメータ表示 部 412へ転送され、この求められた領域に関するパラメータに基づいて、領域の抽出 結果を表示する。この表示は、抽出されたそれぞれの領域を、異なる明るさや色で表 示する、領域の輪郭を線で表示する、重心の位置に印を表示する、など画像データ として表示する。ただし、それぞれの領域が識別できるような方法であれば、これらの 例示に限らない。また、それぞれの領域の位置や面積など、領域に関する数値デー タをパラメータとして表示しても構わなレ、。さらには、画像データと数値データとの一 方のみを表示するだけでなぐ両方を同時に表示したり、それぞれ切り替えて片方を 表示したりしてもよい。また、パラメータの内容に応じて表示形式を変更する、などし ても構わない。

[0116] 以上、本実施の形態 5によれば、顕微鏡標本を所望の条件で撮像した画像内より、 個々の細胞領域を認識することが可能である。また、処理過程の画像及びパラメータ を表示することにより、認識結果を速やかに確認することが可能である。

[0117] 以上、本発明の画像処理装置について数例挙げて説明したが、本発明の画像処 理装置と従来の細胞認識装置を組み合わせて使用してもよい。また、処理対象の細 胞画像、組織画像は、蛍光画像を用いてもよいし、蛍光画像、位相差画像、微分干 渉画像等を用いて作成してもよい。さらに、本発明の画像処理装置を、 AFM (原子 間力顕微鏡）の d印 th画像における微小管の認識や、標識された微小管分布領域の 認識などの用途に用いてもよい。また、多重標識された対象では、波長の異なる複数 のグレースケール画像を取得して処理してもよい。

[0118] また、前述の勾配情報算出部 101等の各部による処理手順は、あらかじめ用意さ れた領域特定プログラムをパーソナルコンピュータなどのコンピュータで実行すること により実現するようにしてもよい。この領域特定プログラムは、インターネットなどのネッ トワークを介して配布することもできる。また、この領域特定プログラムは、ハードディ スク、 FD、 CD-ROM, M〇、 DVDなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体 に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることにより実行すること あでさる。

産業上の利用可能性

[0119] 以上のように、本発明にかかる画像処理装置、顕微鏡システム、及び領域特定プロ グラムは、グレースケール画像における領域分割処理に有用であり、特に、細胞を撮 像した画像を基に各細胞の領域を認識する処理に適している。

Claims

請求の範囲

[1] 所定の座標系上に配置される複数の画素の画素値に基づレ、て表現されるグレース ケール画像に対して前記画素が属する領域を特定する処理を行う画像処理装置で あって、

前記画素間における画素値の変化の傾向を示す勾配情報を算出する勾配情報算 出手段と、

前記複数の画素から選択した画素を注目画素として設定し、該注目画素から前記 勾配情報に従って前記画素の走査を行い、走査した画素の画素値が極値を示す位 置の座標を前記注目画素に対応する極値画素の座標として取得する極値座標取得 手段と、

前記画素が属する領域を特定するための領域識別標識を前記注目画素に対して 付与する領域特定手段と、

を備え、

前記極値座標取得手段は、前記複数の画素の各画素を前記注目画素として順次 設定し、前記複数の画素の各画素に対応する前記極値画素の座標を取得し、 前記領域特定手段は、異なる画素に対応する前記極値画素の座標同士が所定の 範囲内で近接しているときに、該異なる画素それぞれに対して該画素が属する領域 の同一性を示す領域識別標識を付与することを特徴とする画像処理装置。

[2] 前記勾配情報算出手段は、 P 接する画素の画素値の差に該隣接する画素間の距 離に応じた係数を乗ずることで前記勾配情報を算出することを特徴とする請求項 1に 記載の画像処理装置。

[3] 前記勾配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処 理の対象となる画素を選択する処理範囲選択手段をさらに備えていることを特徴とす る請求項 1又は 2に記載の画像処理装置。

[4] 前記勾配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特定手段による処 理の対象となる画素が位置する範囲を定めるための処理範囲指定パラメータの入力 を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、

前記処理範囲選択手段は、前記入力手段で受け付けた前記処理範囲指定パラメ ータに基づいて、前記勾配情報算出手段、前記極値座標取得手段及び前記領域特 定手段による処理の対象となる画素が位置する範囲を選択することを特徴とする請 求項 3に記載の画像処理装置。

[5] 前記極値座標取得手段は、前記注目画素に対して前記勾配情報に従った方向で 隣接する画素に対応する極値画素の座標を参照することで、前記注目画素に対応 する前記極値画素の座標を取得することを特徴とする請求項:!〜 4のいずれか 1つに 記載の画像処理装置。

[6] 前記注目画素の画素値、及び前記注目画素に対応する極値画素の画素値の少な くとも一方に基づいて、前記領域特定手段による領域識別標識の付与を制御する識 別付与制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項 1〜5のいずれ力、 1つに記載 の画像処理装置。

[7] 前記領域特定手段による領域識別標識の付与を制御する識別付与パラメータの入 力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、

前記識別付与制御手段は、前記入力手段で受け付けた識別付与パラメータに基 づいて前記領域特定手段による領域識別標識の付与を制御することを特徴とする請 求項 6に記載の画像処理装置。

[8] 前記複数の画素それぞれに対応する前記極値画素の座標が所定の座標範囲内 にあるときに、該複数の極値画素の座標を統合した新たな極値画素の座標を算出し て、該新たな極値画素の座標を統合前の極値画素に対応する座標として取得する 極値座標統合手段を備え、

前記領域特定手段は、前記極値座標統合手段で取得した前記新たな極値画素の 座標に基づいて、前記領域識別標識を前記注目画素に対して付与することを特徴と する請求項:!〜 7のいずれか 1つに記載の画像処理装置。

[9] 前記所定の座標範囲を定めるための極値座標統合パラメータの入力を外部から受 け付ける入力手段をさらに備え、

前記極値座標統合手段は、前記入力手段で受け付けた前記極値座標統合パラメ ータに基づいて前記新たな極値画素の座標を算出することを特徴とする請求項 8に 記載の画像処理装置。

[10] 異なる領域識別標識で特定される隣り合う領域に属し該領域同士の境界近傍に位 置する画素の画素値が所定の条件を充たしてレ、るか否かを判定し、該所定の条件を 充たしている場合に該隣り合う領域に対して同一性を示す領域識別標識を付与する 領域統合手段をさらに備えていることを特徴とする請求項 1〜9のいずれ力、 1つに記 載の画像処理装置。

[11] 前記所定の条件を充たしているか否力、を判定するための領域統合パラメータの入 力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、

前記領域統合手段は、前記入力手段で受け付けた前記領域統合パラメータに基 づいて前記所定の条件を充たしているか否かを判定することを特徴とする請求項 10 に記載の画像処理装置。

[12] 前記グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調する輪郭強調手段をさらに備 えてレ、ることを特徴とする請求項:!〜 11のレ、ずれか 1つに記載の画像処理装置。

[13] 前記グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調するためのエッジ強調パラメ ータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、

前記輪郭強調手段は、前記入力手段で受け付けた前記エッジ強調パラメータに基 づいて前記グレースケール画像上で前記領域の輪郭を強調することを特徴とする請 求項 12に記載の画像処理装置。

[14] 前記グレースケール画像のシェーディングを補正するためのシェーディング補正手 段をさらに備えていることを特徴とする請求項 1〜： 13のいずれ力 1つに記載の画像処 理装置。

[15] 前記グレースケール画像のシェーディングを補正するためのシェーディング補正パ ラメータの入力を外部から受け付ける入力手段をさらに備え、

前記シェーディング補正手段は、前記入力手段で受け付けた前記シェーディング 補正パラメータに基づいて前記グレースケール画像のシェーディングを補正すること を特徴とする請求項 14に記載の画像処理装置。

[16] 前記グレースケール画像上で濃淡を滑らかにするための平滑化処理を行う平滑化 手段をさらに備えていることを特徴とする請求項 1〜： 15のいずれ力、 1つに記載の画像 処理装置。

[17] 前記平滑化処理を行うための平滑化パラメータの入力を外部から受け付ける入力 手段をさらに備え、

前記平滑化手段は、前記入力手段で受け付けた前記平滑化パラメータに応じて前 記平滑化処理を行うことを特徴とする請求項 16に記載の画像処理装置。

[18] 前記グレースケール画像は、細胞又は組織を撮像した画像であることを特徴とする 請求項:!〜 17のいずれか 1つに記載の画像処理装置。

[19] 領域を特定するまでの処理に用いるパラメータ、及び領域を特定するまでの処理過 程の画像のうち少なくとも一方を表示する表示手段をさらに備えていることを特徴とす る請求項:!〜 18のいずれか 1つに記載の画像処理装置。

[20] 領域を特定するまでの処理の過程を表示する表示手段をさらに備え、該表示手段 は、少なくとも、前記領域識別標識で特定される領域を区別する画像を表示すること を特徴とする請求項:!〜 18のいずれか 1つに記載の画像処理装置。

[21] 領域を特定するまでの処理の過程を表示する表示手段をさらに備え、該表示手段 は、少なくとも、前記処理範囲選択手段により選択した画素の範囲を区別する画像を 表示することを特徴とする請求項 3又は 4に記載の画像処理装置。

[22] 前記領域識別標識で特定される領域の性質を示す領域パラメータを求める領域パ ラメータ算出手段と、

該領域パラメータを表示する領域パラメータ表示手段と、

をさらに備えていることを特徴とする請求項 1〜： 18のいずれ力 1つに記載の画像処理 装置。

[23] 前記グレースケール画像の画像データを取得する撮像手段をさらに備えていること を特徴とする請求項:!〜 22のいずれか 1つに記載の画像処理装置。

[24] 請求項 23に記載の画像処理装置を備えた顕微鏡システムであって、

対象を拡大投影する結像光学系を備え、

前記画像処理装置における前記撮像手段は、前記結像光学系の結像面に拡大投 影された前記対象を撮影して画像データを取得することを特徴とする顕微鏡システム

[25] 所定の座標系上に配置される複数の画素の画素値に基づレ、て表現されるグレース ケール画像に対して前記画素が属する領域を特定する処理を画像処理装置に実行 させる領域特定プログラムであって、

前記画像処理装置に、

前記画素間における画素値の変化の傾向を示す勾配情報を算出する勾配情報算 出手順と、

前記複数の画素から選択した画素を注目画素として設定し、該注目画素から前記 勾配情報に従って前記複数の画素の走查を行レ、、走査した画素の画素値が極値を 示す位置の座標を前記注目画素に対応する極値画素の座標として取得する極値座 標取得手順と、

前記画素が属する領域を特定するための領域識別標識を前記注目画素に対して 付与する領域特定手順と、

を実行させ、

前記極値座標取得手順は、前記複数の画素の各画素を前記注目画素として順次 設定し、前記複数の画素の各画素に対応する前記極値画素の座標を取得する手順 であり、

前記領域特定手順は、異なる画素に対応する前記極値画素の座標同士が所定の 範囲内で近接しているときに、該異なる画素それぞれに対して該画素が属する領域 の同一性を示す領域識別標識を付与する手順であることを特徴とする領域特定プロ グラム。