JP2000206027A

JP2000206027A - 粒子画像領域分割方法

Info

Publication number: JP2000206027A
Application number: JP11007302A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Mitsuyama; 訓光山; Hitoshi Matsuo; 仁司松尾
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1999-01-14
Filing date: 1999-01-14
Publication date: 2000-07-28
Anticipated expiration: 2019-01-14
Also published as: JP4061760B2

Abstract

(57)【要約】【課題】背景に濃度むらや色むらがある粒子画像や、
背景と対象粒子との色調差が小さい粒子画像でも正確に
背景と対象領域とを分離する。【解決手段】濃度座標の一軸が、粒子画像中の背景の
濃度分布１０１が最も広がる方向と平行になるように濃
度座標を回転し、回転後の座標値に閾値を設け、背景濃
度分布１０１と対象領域濃度分布１０２を分離する。ま
た、更に画像を背景と対象領域と中間領域の３種類の領
域に分割した後、中間領域を背景か対象領域かどちらか
一方に統合する。【効果】粒子画像の正確な領域分割を行うことができ
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は計算機を用いた画像
処理に関し、特に粒子画像を背景と対象領域（粒子の存
在する領域）とに分離する領域分割方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の領域分割方法としては、
例えば白血球画像の領域分割方法として、「白血球分類
の自動化」（Medical Imaging Technology、 Vol.14、
No.1、January、 1996、 P.14-22)に記載されている技
術が知られている。この技術は、白血球が撮影された静
止画像の、赤成分の濃度（Ｒ濃度）と、緑成分の濃度
（Ｇ濃度）と青成分の濃度（Ｂ濃度）に閾値を設け、背
景と対象領域を分離している。この技術を応用すると、
例えばＲ濃度、Ｇ濃度をそれぞれ縦軸、横軸とする座標
面上において、図２に示すように背景濃度が１０３、対
象領域の濃度が１０４のように分布した場合、Ｒ濃度に
閾値Ｔ１、Ｔ２を設定し、Ｇ濃度に閾値Ｔ１１、Ｔ１２
を設定し、Ｒ濃度がＴ１以上Ｔ２以下であり、かつＧ濃
度がＴ１１以上Ｔ１２以下である濃度を有する画素を背
景、それ以外の画素を対象領域とすることにより、背景
と対象領域とを分離することができる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、尿沈渣
画像に上述の従来技術を応用した場合、必ずしも全ての
尿沈渣画像の領域分割が正確に行えない、という問題が
あった。背景領域に色むら、濃度むら（明暗のむら）が
存在する場合、背景領域の濃度分布は特定の方向に広が
る場合がある。例えばＲＧ平面上において、明るさ方向
は原点から放射上に広がる方向であり、背景に濃度むら
がある場合には図３の１０１に示すように背景濃度分布
は原点と背景濃度分布の中心を結ぶ直線方向に広がった
形状となる。この時、対象領域の濃度が１０２のように
分布したとすると、Ｒ、Ｇ濃度に閾値を設けるだけで背
景と対象とを正確に分離することはできない。例えば背
景濃度分布１０１を囲むようにＲ濃度に閾値Ｔ２１、Ｔ
２２を設定し、Ｇ濃度に閾値Ｔ３１、Ｔ３２を設定し、
Ｒ濃度がＴ２１以上Ｔ２２以下であり、かつＧ濃度が
Ｔ３１以上Ｔ３２以下である濃度を有する画素を背景、
それ以外の画素を対象領域とすると、対象領域の濃度分
布１０２は背景濃度とみなされ、対象領域が正確に抽出
されない。また、対象領域が抽出されるように閾値を設
定すると、背景濃度の一部が対象領域の濃度とみなさ
れ、背景の一部が対象として抽出され、正確な領域分割
を行うことができない。特に背景と対象粒子との色調差
が小さい画像の領域分割において、上記の問題が顕著に
現われる。

【０００４】本発明は上記事情に鑑みてなされたもので
あり、その目的とするところは、従来の技術における上
述の如き問題を解消し、背景に色むらや濃度むらがある
粒子画像や、背景と対象粒子との色調差が小さい粒子画
像でも正確に背景と対象領域とを分離することができる
領域分割方法を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の上述の目的は、
色濃度座標中で、粒子画像の背景の濃度分布が最も広が
る方向と、色濃度座標の一軸が平行になるように色濃度
座標を回転し、粒子画像の濃度値を回転後の座標の座標
値に変換し、該座標値に閾値を設け、背景と対象領域と
に分割することにより達成される。

【０００６】また、特に背景の色が一様で、濃度むらの
みがある場合には、ＲＧＢ濃度座標における背景の分布
の中心（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）を求め、濃度座標の黒色を
示す点（座標原点）と（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）を通る直線
が、色濃度座標の一軸に平行になるように色濃度座標を
回転し、Ｒ濃度、Ｇ濃度、Ｂ濃度を回転後の座標系（Ｕ
ＶＷ座標系とする）の座標値（Ｕ値、Ｖ値、Ｗ値）に変
換し、Ｕ、Ｖ、Ｗ値に閾値を設け、背景と対象領域を分
離することができる。図２に示すように背景濃度と対象
領域濃度が分布した場合、原点と背景濃度分布の中心を
通る軸を有する座標系は例えば図１に示すＵ軸、Ｖ軸に
より表現することができる。背景濃度、対象領域濃度を
Ｕ値、Ｖ値により表現し、例えばＵ値に閾値Ｕａ、Ｕｃ
を設け、Ｖ値に閾値Ｖａ、Ｖｃを設け、Ｕ値がＵａ以上
Ｕｃ以下であり、かつＶ値がＶａ以上Ｖｃ以下である画
素を背景、それ以外の画素を対象領域とすることによ
り、背景と対象領域を正確に分離することができる。

【０００７】背景の面積が大きい粒子画像の場合には、
粒子画像のＲ濃度、Ｇ濃度、Ｂ濃度の最頻値が背景濃度
分布の中心に一致する。そのため、粒子画像のＲ、Ｇ、
Ｂ濃度の最頻値を上記（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）として用い
ることができる。

【０００８】また、濃度座標の変換を行った後、更に画
像を背景と対象領域と、背景濃度と対象領域濃度の中間
的な濃度を持つ領域（中間領域）の３種類の領域に分割
し、中間領域の周囲長Ｌと、背景と接する周囲長Ｌｂを
求め、Ｌｂ／Ｌに閾値を設定し、Ｌｂ／Ｌが閾値より小
さい中間領域を対象領域に統合し、Ｌｂ／Ｌが閾値より
大きい中間領域を背景に統合することにより、背景と対
象の色調差が小さい画像に対しても正確な領域分割を行
うことができる。

【０００９】また、濃度座標を回転する際の、回転角に
関する情報を表示する工程により、操作者が回転角を確
認し、背景の色調を知ることができ、背景の色調がおか
しい、領域分割が正常に行われていない可能性がある、
等の異常を検出することができる。

【００１０】また、濃度座標の回転角に基準となる範囲
を設け、回転角が基準となる範囲から外れた場合には警
告を発する工程により、上記のような異常を自動検出す
ることができる。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明を尿沈渣検査装置に
応用した実施例を、図面を参照して詳細に説明する。

【００１２】図４は本発明を応用した尿沈渣検査装置の
構成の概要を示す図である。測定装置本体２００では染
色液添加装置２１０により尿試料に染色液を添加し、一
定時間後、画像入力装置２２０により尿中の固形成分の
拡大静止画像を撮影する。撮影された画像はパターン認
識装置２３０に転送され、画像パターン認識を行い、撮
影された固形成分の分類が行われ、１つの検体中にどの
ような固形成分がどのくらいの頻度で出現したかがカウ
ントされる。カウントされた結果は出力装置２４０を通
じて操作者に報告される。出力装置２４０としては例え
ばプリンタ、液晶ディスプレイ等を用いる。画像入力装
置２２０により撮影された画像、測定装置本体２００に
よる分類結果、及び測定装置本体２００による画像パタ
ーン認識の途中で得られた画像特徴量、等のデータは通
信手段２０を通じレビュー装置３０に転送される。レビ
ュー装置３０は、操作者が任意の画像を表示させ、自動
分類の修正や、目視による細分類を行うことができる。
レビュー装置３０としてはディスプレイ３１、キーボー
ド３２、記憶装置３３を備えた汎用のパーソナルコンピ
ュータを用いる。

【００１３】図５は測定装置本体２００を構成する画像
入力装置２２０の構成例を示す図である。この装置で
は、フローセル２２１を用い、対物レンズ２２３とパル
スランプ２２２との間に幅広で厚さの薄い、扁平な尿試
料の流れを作る。フローセル２２１により形成される尿
試料の流れには、パルスランプ２２２が瞬間的に照射さ
れ、対物レンズ２２３により拡大される尿中の固形成分
像がＣＣＤカラーテレビカメラ２２４により静止画像と
して撮影される。得られた画像はパターン認識装置２３
０に転送される。

【００１４】次に画像処理装置２３０の、より詳細な構
成例を図６を用いて説明する。ＣＣＤカラーテレビカメ
ラ２２４より入力されるアナログ画像信号はＡ／Ｄ変換
器２３１によりＲ濃度、Ｇ濃度、Ｂ濃度のデジタルデー
タに変換され、領域分割部２３２に送られる。領域分割
部２３２は画像を背景領域と対象領域とに分割する。特
徴量計算部２３３では領域分割部２３２で対象領域とし
て分割された領域の画像特徴量を計算する。画像中に複
数の対象が存在する時には、それぞれの対象領域につい
て特徴量を計算する。特徴量としては例えば対象領域の
面積、周囲長、平均色濃度、等を用いる。

【００１５】パターン認識部２３４には特徴量計算部２
３３で求められた各対象領域の画像特徴量が入力され、
その対象がどのような成分であるか分類を行う。パター
ン認識としては例えばニューラルネットワークを用いる
ことができる。分類項目としては例えば赤血球、白血
球、上皮細胞、円柱、結晶等を用いる。

【００１６】カウント部２３５は分類すべきクラスと同
数のカウンタを持ち、パターン認識部２３４により各分
類クラスに分類された対象の数をカウントする。一つの
検体について測定が終了すると、カウンタの内容が単位
体積中の個数に換算され、出力装置２４０に転送され、
出力される。各カウンタの値は一検体の測定が終了する
ごとに０にリセットされる。

【００１７】次に図６における領域分割部２３２の処理
内容をより詳細に説明する。図７は本発明による領域分
割部２３２の処理フローの第一の実施例を説明する図で
ある。まず、ステップＳ１００において領域分割部に入
力された粒子画像のＲ濃度、Ｇ濃度、Ｂ濃度のヒストグ
ラムを作成する。次にステップＳ１１０においてＲ濃
度、Ｇ濃度、Ｂ濃度の各ヒストグラムの最頻値を求め、
Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍとする。本装置で撮影された尿沈渣画
像は背景領域が最も大きな面積を占めるため、濃度ヒス
トグラム中、最も大きなピークが背景濃度分布の中心を
表す。次に、ステップＳ１２０で濃度座標の変換式を決
定する。背景色が一様で、濃度むらのみが存在する場合
には、背景濃度分布は黒色を示す点（原点）から放射状
の方向へ広がる。そこで、変換式は、変換後の座標系の
うちの一軸が、ＲＧＢ座標における原点（０、０、０）
と背景濃度分布の中心を示す点（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）を
結ぶ方向と平行になるように決定する。変換後の座標軸
をＵ、Ｖ、Ｗとすると、例えば図８に示すようにＵ軸を
ＲＧＢ座標の原点と（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）を結ぶ方向に
一致させるとする。また、Ｕ、Ｖ、Ｗ軸は例えばそれぞ
れ直交する座標系とする。この時の変換式はＶ、Ｗ軸の
向きにより無数に存在し、一意には定まらない

【００１８】が、例えば

【数１】に示す式により変換を行うことができる。ただ
し、ｒ、ｇ、ｂはそれぞれＲ濃度値、Ｇ濃度値、Ｂ濃度
値を表し、ｕ、ｖ、ｗは変換後のＵ値、Ｖ値、Ｗ値を表
す。

【００１９】

【数１】

【００２０】ここで、θ、ωは図８に示す角度であり、
ｓｉｎθ、ｃｏｓθ、ｓｉｎω、ｃ

【００２１】ｏｓωはそれぞれ

【数２】、

【数３】、

【数４】、

【数５】により求めることができる。

【００２２】

【数２】

【００２３】

【数３】

【００２４】

【数４】

【００２５】

【数５】

【００２６】なお、前述のように座標変換は一意には定
まらず、ここで述べた変換方法は一例に過ぎない。他に
も様々な変換式を用いることが可能である。また、各座
標軸は必ずしも直交している必要はなく、極座標等も用
いることができる。極座標（ｒ、θ、φ）を用いる場合
にはｒ軸を背景濃度分布の広がり方向に設定する。

【００２７】ステップＳ１２３ではステップＳ１２０で
求めた濃度変換式により座標が回転する回転角度を記録
する。回転角度は数１による変換式を用いる場合には
θ、ωに相当する。回転角度は通信手段２０（図４）を
介してレビュー装置３０に送られ、記憶装置３３に記録
される。操作者はディスプレイ３１とキーボード３２を
用いて記録装置３３に記録された回転角度を参照するこ
とができる。これらの回転角度は画像の背景色の異常の
検出等、メンテナンス時の情報として用いることができ
る。また、ステップＳ１２６では回転角度を予め設定し
た基準範囲と比較し、回転角度が基準範囲から外れた場
合には、異常を示す警告のメッセージを出力する。例え
ば上記θに閾値θ１、θ２（θ１＜θ２）を設定し、ω
に閾値ω１、ω２（ω１＜ω２）を設定し、θ＜θ１ま
たはθ＞θ２またはω＜ω１またはω＞ω２の時に警告
のメッセージを出力する。警告のメッセージは図４の出
力装置２４０に表示するか、または通信手段２０、レビ
ュー装置３０を介し、ディスプレイ３１に表示する。ま
た、警告は音により出力しても良い。

【００２８】次にステップＳ１３０において、画像上の
各画素のＲＧＢ値よりＵＶＷ値を求め、Ｕ値、Ｖ値、Ｗ
値のヒストグラムを作成し、ステップＳ１４０において
Ｕ値、Ｖ値、Ｗ値に設ける閾値を定める。閾値はヒスト
グラムを用いて例えば次のように定めることができる。
まず、図９に示す最頻値Ｕｍを求め、Ｕｍにおける頻度
Ｆｐｕを記憶し、次に頻度がＦｐｕの半分であるＵ値
（Ｕｌ、Ｕｈ）を求める

【００２９】。その後、求まったＵｍ、Ｕｌ、Ｕｈを元
に、

【数６】、

【数７】、

【数８】、

【００３０】

【数９】により閾値Ｕａ、Ｕｂ、Ｕｃ、Ｕｄを求める。
ただし、Ｋｕ１、Ｋｕ２（Ｋｕ１＜Ｋｕ２）、Ｋｕ３、
Ｋｕ４（Ｋｕ３＜Ｋｕ４）は実験的に求められる定数で
ある。Ｖ値、Ｗ値に関しても全く同様にしてＶ値に設け
る閾値Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃ、Ｖｄ、及びＷ値に設ける閾値
Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄを求める。

【００３１】

【数６】

【００３２】

【数７】

【００３３】

【数８】

【００３４】

【数９】

【００３５】ステップＳ１５０では、ステップＳ１４０
で定めた閾値を用い、粒子画像の対象領域を抽出する。
ステップＳ１５０における対象領域抽出処理フローの詳
細を図１１に示す。まずステップＳ３００において、画
像を背景、対象領域、中間領域の３種類の領域に分割す
る。中間領域とは背景と対象領域との中間的な濃度値を
もつ領域であり、ステップＳ１４０で定めた閾値を用い
て例えば下記のように３種類の領域を定める。但し、以
下では注目する画素のＵ値、Ｖ値、Ｗ値をそれぞれｕ、
ｖ、ｗとする（背景）Ｕａ＜ｕ＜ＵｃかつＶａ＜ｖ＜ＶｃかつＷａ＜
ｗ＜Ｗｃを満たす画素（対象領域）ｕ＜Ｕｂまたはｕ＞Ｕｄまたはｖ＜Ｖｂま
たはｖ＞Ｖｄまたはｗ＜Ｗｂまたはｗ＞Ｗｄを満たす画
素（中間領域）背景、対象領域以外の画素これはＵＶＷ座標系において、濃度値がＵ＝Ｕａ、Ｕ＝
Ｕｃ、Ｖ＝Ｖａ、Ｖ＝Ｖｃ、Ｗ＝Ｗａ、Ｗ＝Ｗｃという
６個の平面に囲まれた直方体（直方体Ａとする）内にあ
る画素を背景とし、Ｕ＝Ｕｂ、Ｕ＝Ｕｄ、Ｖ＝Ｖｂ、Ｖ
＝Ｖｄ、Ｗ＝Ｗｂ、Ｗ＝Ｗｄという６個の平面に囲まれ
た直方体（直方体Ｂとする）の外にある画素を対象領域
としている。直方体Ｂは直方体Ａを内部に含み、直方体
Ｂに含まれ、直方体Ａの外にある画素が中間領域とな
る。わかり易くするため、ＵＶ平面でこの関係を図示し
たのが図１０である。図１０において外側の長方形が上
述の直方体Ｂに相当し、内側の長方形が直方体Ａに相当
する。内側の長方形の内部に存在する画素は背景、外側
の長方形の外側に存在する画素は対象領域、２つの長方
形に挟まれた領域に存在する画素が中間領域として分割
される。

【００３６】画像が３種類の領域に分割された後、ステ
ップＳ３１０において、中間領域にラベリングを行う。
ラベリングとは、抽出された領域が１個の連結領域でな
く、複数であった場合、それぞれの領域に個別の番号を
与える処理である。ここでは、中間領域として抽出され
た領域が複数であった場合に、それぞれの領域に１から
始まる個別の番号を与える。

【００３７】ラベリングが終了した後、ステップＳ３２
０でｎに１を代入し、ステップＳ３３０で中間領域ｎ
（ステップＳ３１０のラベリング処理においてｎという
番号が与えられた中間領域）の周囲長Ｌを求める。さら
にステップＳ３４０で中間領域ｎの周囲長のうち、背景
領域に接する長さＬｂを求める。次にステップＳ３５０
においてＬｂ／Ｌを予め定めた閾値Ｒｌと比較し、Ｌｂ
／ＬがＲｌより大きい時にはステップＳ３６０で中間領
域ｎを背景に統合し、Ｌｂ／ＬがＲｌより小さい時には
ステップＳ３７０で中間領域ｎを対象領域に統合する。
さらにステップＳ３８０でｎの値を１つ増加し、ステッ
プＳ３９０で中間領域ｎの有無を調べ、中間領域ｎが存
在すればステップＳ３３０以降の処理を繰り返す。中間
領域ｎが存在しない場合には対象領域抽出処理を終了す
る。更に、必要に応じ、対象領域の穴埋め、背景領域の
孤立点除去等の修正処理を施す。

【００３８】ここで述べた、粒子画像を背景、対象領
域、中間領域に分割した後、中間領域の周囲長Ｌ、対象
領域と接する周囲長Ｌｂを用いて中間領域を背景、対象
領域のどちらかに統合する、という対象領域抽出方法
は、特に対象粒子と背景が似た色調の場合に有効な方法
である。対象粒子が背景と似た色調の場合、背景、対象
領域、中間領域の３種類の領域は例えば図１２に示すよ
うに分割される。図１２では、中間領域３２０は対象領
域３１０の内部にあり、本来対象領域として抽出される
べき領域である。逆に中間領域３３０は対象領域３１０
の外側にあり、本来背景として分割されるべき領域であ
る。各中間領域の周囲長Ｌと背景と接する周囲長Ｌｂの
比Ｌｂ／Ｌに着目すると、中間領域３２０のように対象
領域の内部にある場合、背景に接している部分が無いか
または非常に少ないので、Ｌｂ／Ｌは小さな値となる。
一方、中間領域３３０のように対象領域の外側にある場
合は、背景と接している部分が多いため、Ｌｂ／Ｌは大
きな値となる。そのため、上述のようにＬｂ／Ｌが大き
い中間領域を背景に統合し、Ｌｂ／Ｌの小さい領域を対
象領域に統合することにより、対象領域の内部を誤って
背景と分割したり、背景の一部を誤って対象領域として
抽出することを防ぐことができる。

【００３９】以上で述べたステップＳ１４０における閾
値の設定方法、ステップＳ１５０における対象領域の抽
出方法は一例であり、本発明に用いる閾値設定方法、対
象領域抽出方法はこれに限定されるものではない。閾値
設定方法、対象領域抽出方法は撮影される粒子の性質に
応じ、適切な方法を選択すれば良い。

【００４０】次に図１３を用いて本発明による領域分割
部２３２（図６）の処理フローの第２の実施例を説明す
る。第１の実施例では、粒子が撮影された画像の濃度ヒ
ストグラムから背景の平均濃度（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）を
決定したが、第２の実施例では、粒子画像の撮影に先立
ち、まず、ステップＳ２１０において粒子の存在しない
背景のみの画像を撮影する。ステップＳ２２０でこの画
像の濃度分布の広がりの方向を求める。濃度分布の広が
りの方向を求めるためには、例えば多変量解析技術を用
いることができる。多変量解析と呼ばれる技術のうち、
主成分分析を行うことにより、分布が最も広がる方向を
第１主成分として求めることができる。また、ステップ
Ｓ２３０において第２主成分、第３主成分を求めること
により、座標変換式を行列式として求めることができ
る。また、背景濃度の色が一定で、濃度のみが変化して
いることが予め分かっている場合には、ステップＳ２２
０においてＲ濃度、Ｇ濃度、Ｂ濃度の平均値（または最
頻値）を求め、それぞれＲｍ、Ｇｍ、Ｂｍとする。（Ｒ
ｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）は第１の実施例と同様、背景濃度分布
の中心を表す。次にステップＳ２３０において、（Ｒ
ｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）を用いてＲ、Ｇ、Ｂ濃度値をＵ、Ｖ、
Ｗ値に変換する変換式を決定する。変換式の決定方法は
第１の実施例のステップＳ１２０と同じ方法を用いるこ
とができる。ステップＳ２３３ではステップＳ２３０で
求めた変換式による座標が回転する回転角度を記録し、
ステップＳ２３６で回転角度が異常でないかを判定す
る。ステップＳ２３３及びステップＳ２３６の処理はそ
れぞれ第１の実施例におけるステップＳ１２３、Ｓ１２
６の処理と同じ処理を用いることができる。

【００４１】変換式が決定した後、粒子画像の入力を開
始し（ステップＳ２４０）、粒子画像のＵ、Ｖ、Ｗ値の
ヒストグラムを作成し（ステップＳ２５０）、閾値を決
定し（ステップＳ２６０）、対象領域を抽出する（ステ
ップＳ２７０）。ステップＳ２５０、Ｓ２６０、Ｓ２７
０における処理は第１の実施例で述べたステップＳ１３
０、Ｓ１４０、Ｓ１５０と同じ処理を用いることができ
る。ステップＳ２８０では領域分割結果を出力し、ステ
ップＳ２９０で次の画像が入力されるかどうかを判断す
る。次の画像が入力される場合にはステップＳ２４０以
下の処理を繰り返し、画像が入力されない場合には処理
を終了する。

【００４２】第１の実施例では粒子画像１枚毎に背景濃
度を求め、最適な変換式を求めているのに対し、第２の
実施例では最初に撮影した背景画像を用いて決定した変
換式をその後の全ての粒子画像の領域分割に使用するた
め、第２の実施例の方が高速な処理が可能である。粒子
画像１枚毎に背景の濃度が変動するような場合には第１
の実施例が有効である。一方、背景の濃度が全ての画像
において殆ど変化しない場合には、第２の実施例が有効
である。また、第２の実施例において、主成分分析を行
い背景の濃度分布の方向を求める場合には、処理時間は
増えるが、背景に濃度むらだけでなく色むらがある場合
にも望ましい領域分割結果を得る事が可能である。

【００４３】以上、本発明を尿沈渣検査装置に応用した
実施例について述べたが、本発明は尿沈渣検査装置への
応用に限定されるものではない。例えば血球画像、微生
物画像等、様々な粒子画像の領域分割に応用が可能であ
る。

【００４４】

【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば粒子
画像の背景濃度の広がりの方向に軸を有する濃度座標を
定め、領域分割を行うことにより、背景に濃度むらや色
むらがある画像についても正確な領域分割が可能であ
る。背景濃度分布の広がりの方向は予め粒子の存在しな
い画像を撮影することにより、求めることができ、この
方法は画像毎に背景濃度が変化しない場合や、背景に濃
度むらだけでなく色むらがある場合に有効である。ま
た、粒子が撮影された画像の濃度の最頻値から背景濃度
の広がりの方向を求めることも可能であり、この場合、
画像一枚毎に背景濃度分布の広がりの方向を求めること
ができるので、画像一枚毎に背景濃度や背景色が変化す
る場合に有効である。

【００４５】更に、画像を背景と対象領域と、背景濃度
と対象領域濃度との中間的な濃度を持つ領域（中間領
域）の３種類に分割し、中間領域の周囲長Ｌと、背景と
接する周囲長Ｌｂを求め、Ｌｂ／Ｌに閾値を設定し、Ｌ
ｂ／Ｌが閾値より大きい中間領域を背景、閾値より小さ
い中間領域を対象領域に統合することにより、背景と対
象との色調差が小さい画像に対しても正確な領域分割を
行うことができる。

【００４６】また、濃度座標を回転する際の回転角度を
記録し、後から参照することにより、装置の異常を検出
することが可能となる。予め回転角度に基準範囲を設定
し、回転角度が基準範囲を外れた時に警告を発すること
により、装置の異常を自動検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による領域分割の原理を示す図である。

【図２】従来技術による領域分割の原理を示す図であ
る。

【図３】従来技術による領域分割の問題点を示す図であ
る。

【図４】本発明を用いた尿沈渣検査装置の構成例を示す
図である。

【図５】本発明を用いた尿沈渣検査装置の画像入力装置
の構成例を示す図である。

【図６】本発明を用いた尿沈渣検査装置のパターン認識
装置の構成例を示す図である。

【図７】本発明を用いた尿沈渣検査装置の領域分割部に
おける処理フローの第１の実施例を示す図である。

【図８】変換前後の座標軸の関係を示す図である。

【図９】閾値設定基準を説明する図である。

【図１０】背景濃度と、対象領域濃度と、中間領域濃度
の関係を説明する図である。

【図１１】本発明を用いた尿沈渣検査装置の領域分割部
における領域抽出処理フローを示す図である。

【図１２】粒子画像上における、背景と対象領域と中間
領域の関係を説明する図である。

【図１３】本発明を用いた尿沈渣検査装置の領域分割部
における処理フローの第２の実施例を示す図である。

【符号の説明】

２０：通信手段３０：レビュー装置３１：ディスプレイ３２：キーボード３３：記憶装置１０１：ＲＧ濃度平面上における背景の濃度分布１０２：ＲＧ濃度平面上における対象の濃度分布１０３：ＲＧ濃度平面上における背景の濃度分布１０４：ＲＧ濃度平面上における対象の濃度分布２００：測定装置本体２１０：染色液添加装置２２０：画像入力装置２２１：フローセル２２２：パルスランプ２２３：対物レンズ２２４：ＣＣＤカラーテレビカメラ２３０：パターン認識装置２３１：Ａ／Ｄ変換器２３２：領域分割部２３３：特徴量計算部２３４：パターン認識部２３５：カウント部２４０：出力装置３００：粒子画像３１０：対象領域３２０：中間領域３３０：中間領域。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】粒子が撮影された静止画像を、前記粒子の
存在する領域と背景に分割する領域分割方法において、
多次元色濃度座標を持つ空間上に前記静止画像の色濃度
分布を表したとき、背景の濃度分布が最も広がる方向と
新たな色濃度座標軸の一軸が平行になるように前記多次
元色濃度座標系を回転し、前記粒子が撮影された静止画
像の色濃度を回転後の座標の座標値に変換し、該座標値
に閾値を設け、前記静止画像を前記背景と前記粒子の存
在する領域とに分割することを特徴とする粒子画像領域
分割方法。
【請求項２】粒子が撮影された静止画像の、赤成分の濃
度（Ｒ濃度）、緑成分の濃度（Ｇ濃度）、青成分の濃度
（Ｂ濃度）を用い、前記静止画像を、前記粒子の存在す
る領域と背景に分割する領域分割方法において、前記Ｒ
濃度、Ｇ濃度、Ｂ濃度を座標軸とする色濃度座標空間上
で前記静止画像の色濃度分布を表したとき、背景濃度の
分布の中心と黒色を示す点とを結ぶ直線と、新たな色濃
度座標の一軸が平行になるように前記色濃度座標系を回
転し、前記Ｒ濃度、Ｇ濃度、Ｂ濃度を回転後の座標系の
座標値に変換し、前記回転後の座標系の少なくとも一軸
上に設けた閾値により前記静止画像を前記背景と前記粒
子の存在する領域とに分割することを特徴とする粒子画
像領域分割方法。
【請求項３】粒子が撮影された静止画像の、赤成分の濃
度（Ｒ濃度）、緑成分の濃度（Ｇ濃度）、青成分の濃度
（Ｂ濃度）を用い、前記静止画像を、前記粒子の存在す
る領域と背景に分割する領域分割方法において、前記Ｒ
濃度、Ｇ濃度、Ｂ濃度を座標軸とする色濃度座標空間上
に前記静止画像を表したときの色濃度の最頻値を求め、
前記濃度座標中で前記最頻値を示す点と、黒色を示す点
とを結ぶ直線と、新たな色濃度座標の一軸が平行になる
ように前記色濃度座標を回転し、前記Ｒ濃度、Ｇ濃度、
Ｂ濃度を回転後の座標系の座標値に変換し、該回転後の
座標系の少なくとも一軸上に設けた閾値により前記静止
画像を前記背景と前記粒子の存在する領域とに分割する
ことを特徴とする粒子画像領域分割方法。
【請求項４】請求項１〜３記載の粒子画像領域分割方法
のおいて、前記静止画像を前記背景と、前記粒子の存在
する領域と、前記背景と前記粒子の存在する領域との中
間的な濃度値を有する領域とに分割し、前記中間的な濃
度値を有する領域の周囲長と、背景に接する周囲長を求
め、該背景に接する周囲長と、前記周囲長との比に閾値
を設け、前記背景に接する周囲長と前記周囲長との比が
前記閾値より大きい時には前記中間的な濃度値を有する
領域を背景とし、前記背景に接する周囲長と前記周囲長
との比が前記閾値より小さい時には、前記中間的な濃度
値を有する領域を対象領域として分割することを特徴と
する粒子画像領域分割方法。
【請求項５】請求項１〜４記載の粒子画像領域分割方法
において、前記濃度座標を回転する角度を示す情報を表
示する工程を有することを特徴とする粒子画像領域分割
方法。
【請求項６】請求項１〜４記載の粒子画像領域分割方法
において、前記濃度座標を回転させる角度に基準となる
範囲を設け、前記角度が前記基準となる範囲から外れた
時に、警告を発する工程を有することを特徴とする粒子
画像領域分割方法。