JPH0378886A - 多目的画像データの応用デジタル解析装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、デジタル画像処理技術に関するもので、特に
デジタル画像処理を用いた試料片の定量分析方法及びそ
の装置に関するものである。特に、本発明はテレビ、カ
メラ、ビデオカメラ等の撮像装置を用いて撮影された入
力画像における分析対象または分析するパターンを、画
像のインハンスメント技術、連続性分析、形態学的分析
を行う分析アルゴリズムに基づく、花粉学、堆積学等に
関する試料の次同文席方法及びその装置に関するもので
ある。

［従来の技術］ 従来、大きさと形状による有機物質の粒子構造の表現は
、顕微鏡のような観察装置を通して視認された各粒子を
直接計測し定量化したり、ヴイジュアルチャートと比較
して定量化していた。

孔径の測定や、岩石中無機質の解析などは成分の単位面
積当たりの数を計測する機械装置を用いまたは、投影さ
れた画像を手動面積計を用いて測定することが通例であ
った。

これらの計測法は、測定者の主観により結果が左右され
、また、非効率的である。

埋蔵物の構成物質の定量による特徴付けにおける初期の
技術は、Ｍ、Ａ、　ロリート（Ｍ、Ａ、１ｏｒｅｔｅ）
による論文パリノロジー　アンド　パリノファシーズ　
オブ　ザ　アバ−ターシャリ−インヴエネズエラ（“Ｐ
ＡＬＹＮＯＬＯＧＹ　ＡＮＤ　ＰＡＬＹＮＯＦＡＣＩＥ
ＳＯＦ　Ｔ）ＩＥ　ＵＰＰＥＲＴＥＲＴＩＡＬＹ　ＩＮ
　ＶＥＮＥＺＵＥＬＡ−）中に見いだされる。この論文
はクオンティメット（ＱＵＡＮＴＩＮＥＴ）装置により
得られた有機体粒子群を観察した生データを加工して地
質学的に有為な情報を取り出す方法について論じられて
いる。

この特許文献は、粒子解析におけるいくつかの特許によ
り特徴付けられている。

米国特許番号４，２２９，７９７では、粒子の構成と色
の電気的な装置による自動的な計測を画像解析により行
う手段と装置に関して示している。その手段は、初期画
像を平滑化、つまり局所的に平均化された二次画像を電
気的処理により減じ局所的な極値を含んだ結果をある種
のパラメータとして用いるもので、−次、二次および三
次まで解析した画像をパラメータとして用いることで、
表や、予め計測された分類済みの医学的試料における構
成の標準パターン比較することができる。

英国特許番号２，０２９，５７０−Ａでは画像を解析し
対象とする物質の占める部分を自動的に分類する装置の
構成と手法に関して記されている。その装置では、オペ
レータが画像における輝度の閾値レベルを対話方式で入
力することにより、オペレータが対象とする物質に含ま
れると判断した部分を視野の中で他の物質から抽出する
。

閾値レベルや、コンピュータ操作に必要な他のパラメー
タを自動的に計測し記録することで、対象とする画像を
、他の既に分類された画像と比較し分類することがその
装置により可能となる。この公認された特許の申請書で
は特に全体の空孔率の算出、形や粒形分布の定量、有な
の接続度、沈澱物や土壊中での砂粒の形状の定量に関す
るクオンティメット（ＱＵＡＮＴＩＭＥＴ）画像解析装
置を用いた手法について言及している。この発明では非
常に複雑で装置が必要とされる点が問題となる。

その装置は内容が変更できず、柔軟性に乏しい。

また分類装置の構成は、オペレータの判断に依存し、再
現性に難が有る。

さらに欠点として挙げられるのは、その装置の複雑さ故
の高価さおよび相対的な可搬性の悪さが挙げられる、こ
れは地質学における遠隔地での操作に対して不利である
。米国特許番号４，７００，２９８ではフラスコ内に培
養されている組織の生きた細胞の認識や測定、位置決め
を行う顕微鏡を用いた画像処理装置に関して述べられて
いる。

内容は、二次元の視野内における細胞のそ゛の場の位置
決めのみに限られていて、画像の濃淡を計測することで
、細胞の破片やその他の意味不明なものの中から細胞を
認識する。形や形状に関する要素はなんら抽出されない
。

一般にこれらのシステムは、有機体や、油田から採取さ
れた試料岩石片を磨いた岩石分類学上の薄片の、密度の
定量による特徴付けという用途には適していない。

従って本発明においては、有機体や、油田から採取され
た試料岩石を磨いた岩石分類学上の薄片の、密度の定ｍ
による特徴付けという用途にも用いられる装置と手法を
提唱している。

さらに本発明においては、デジタル解析の手法により形
態学的データを含んだ試料にも用いられる装置と手法を
提唱している。

［発明が解決しようとする課題］ 従来技術では、測定結果がオペレータの主観により点が
問題であり、非常に高価、かつ複雑で柔軟性に乏しい装
置を用いることで初めて実現された。従って本発明の目
的は、オペレータの主観に左右されず、かつ測定対象、
及び測定場所を選ばない装置とプロセスを提供すること
にある。

［課題を解決するための手段および作用］上記目的を達
成するために所定の試料の画像を捕捉する手段と画像を
二次元平面を表すデジタル行列に変換する手段と前記デ
ジタル行列を改善する手段と、前記改善されたデジタル
行列を処理する手段と、二次元デジタル化されたデータ
を所定試料の構成を表す統計的区分に変換する手段と、
前記統計的区分を含む出力を画像表示する手段を含むこ
とを特徴とする画像構成物の形態学的特徴づけを行うデ
ジタル解析装置が提供される。

また前記画像捕捉手段は、ビデオカメラを含みかつ前記
デジタル化手段は、電子的デジタイザを含む装置も提供
できる。

また前記デジタル化された画像を改善する手段は、所定
のソフトウェアを有するマイクロプロセッサとマウスデ
バイスを含む装置も提供できる。

前記マイクロプロセッサは、少なくとも前記改善された
画像を処する手段を含む、また前記マイクロプロセッサ
は、改善された画像を数学的論理的に操作し所定の試料
の形態学的特徴付けを決定するための画像構成物のより
深い測定を実行する装置も提供できる。

前記マイクロプロセッサは、前記数学的論理的操作を行
うようプロセッサされ、また前記操作手段は、さらに手
動入力指示をマイクロプロセッサに入力する手段を含む
ことを特徴とする装置も提供できる。

前記捕捉改善された画像を画面表示する第１ビデオを含
むことを特徴とする装置も提供できる。

また前記画像を編集することにより各画像を修正する手
段を含むことを特徴とする装置も提供できる。

また前記修正手段は、前記画像に構成物の消去入力を行
うマスウ式指示機を含むことを特徴とする装置も提供で
きる。

また前記改善修正及び変換手段は、マイクロプロセッサ
と前記マイクロプロセッサへの手動対話式操作入力手段
とを含むことを特徴とする装置も提供できる。

また前記捕捉画像は、少なくとも顕微鏡や一連の写真の
うちの一つの写真の画像であることを特徴とする装置も
提供できる。

さらに、少なくとも顕微鏡や写真の一つから原画像を捕
捉し電子的に前記原画像を二次元平面を表すデジタル行
列化し、前記デジタル化された画像をビデオモニタに転
送し、前記デジタル化された画像を修正し、前記デジタ
ル化された画像の二次元データを統計的区分に処理し、
前記デジタル化された画像を解析し、前記統計的区分の
画像の出力を生成することを特徴とする画像構成物の携
帯学的特徴付けを行う画像デジタル解析プロセスが提供
できる。

前記画像捕捉手段は、常に前記顕微鏡またはビデオカメ
ラからの画像を見られることを特徴とするプロセスも提
供できる。

前記修正手段は、前記デジタル化画像に誤認された構成
物の消去や捕捉できなかった構成物の入力を加えること
により改善を図る手段を含むことを特徴とするプロセス
も提供できる。

前記改善手法は、更に前記画像の人出力の濃淡レベルを
ハードウェアの入出力濃淡レベル対応表により修正する
ことを含むことを特徴とするプロセスも提供できる。

前記修正手法は、濃淡レベルにより、比較の限定、選択
を行いかつ前記の選択された濃淡レベルにより画像を操
作し前記濃淡レベルを抽出する手法を含むことを特徴と
するプロセスも提供できる。

前記処理手法は、少なくとも数学的論理的操作により前
記画像の前記構成物の境界を定めることにより、更にデ
ジタル化することを含むことを特徴とするプロセスも提
供できる。

前記解析手法は、少なくとも各画像構成物のある領域周
辺部や相対的伸び率、不規制さ、傾きを目的物質の濃淡
から割り出し形態学的パラメータを決定することを含む
ことを特徴とするプロセスも提供できる。

前記処理手法は、更に前記画像構成物の前記境界の決定
を８接続法により決定することを含むことを特徴とする
プロセスも提供できる。

８接続法とは二次元の画素の行列においては、二つの画
素は、辺と頂点による接続を考えると、８つの接続法が
あるというものである。

ディスプレイモニタと、デジタル化された画像を記憶す
るメモリとを備え前記モニタに望ましい改善されたデジ
タル化画像を表示する手法を含むことを特徴とするプロ
セスも提供できる。

前記解析手法は、前記処理データを前記統計的区分に変
換し前記画像構成物の大きさを直径の区分により分類し
前記画像構成物の相対的伸び率を試料として抽出した各
構成物の統計的区分により特徴付は前記各構成物の不規
制さをその周長と、前記構成物と同面積の円における円
周と比較して特徴付け、前記構成物の傾きを構成物の半
円投影法で決定することを特徴とするプロセスも提供で
きる。

画像構成部の類似部の総面積を蓄積し残りの部分の面積
と百分率を算出するプロセスを含むことを特徴とするプ
ロセスも提供できる。

常に各デジタル化された画像を処理し、また、各デジタ
ル化された画像を処理したデータを蓄積することを特徴
とするプロセスも提供できる。

試料画像の形態学的特徴において統計的区分による前記
画像出力を直接使用することを特徴とするプロセスも提
供できる。

有機体の形態学的特徴において統計的区分による前記画
像出力を直接使用することを特徴とするプロセスも提供
できる。

岩石分類学における一部の形態学的特徴において統計的
区分による前記画像出力を直接使用することを特徴とす
るプロセスも提供できる。

試料画像の抽出部以外の定量と形態学的特徴付けの解釈
において統計的区分による前記画像出力を直接使用する
ことを特徴とするプロセスも提供できる。

鉱物の比率により自動的に岩石を分類する手法を含むこ
とを特徴とするプロセスも提供できる。

［実施例］ 本発明は、画像のデジタル解析を用いた、画像の構成に
おける形態学的特徴を抽出する装置と手法に関するもの
である。

この装置と手法は、形態学的特性や画像中粒子の分散の
度合を統計的な計測における、特徴を二次元の濃淡画像
において定量的に解析するものである。

この装置と手法は、テレビカメラにより得られた画像の
デジタイジングと記録に関する手法も広義に含んでいる
。この広報における画像解析装置は、解像度５１２Ｘ４
８０画素、１２８階調であり、また本装置は、取り込ん
だ画像を高解像度で濃淡レベルを表示するデイスプレィ
を含んでいる。

本装置は更に、デジタル化された画像を利用する手法、
その画像に手を加える手法、二次元の元画像を試料の構
成を特徴付けられる様、統計的に処理する手法、統計的
処理を受けた結果を含んだ表示画像を出力する手法を含
んでいる。

出力は、統計的な曲線や要素を含んでおり、試料画像の
特徴付が行える。画像の処理とは、画像において不必要
な部分を除去し編集する手法を含んでいる。

画像の処理や、元画像の加工に必要な本出願における装
置は、予め目的の処理に必要なプロセスダラムとオペレ
ータとのインターフェースが完備された汎用マイクロプ
ロセッサによる。

取り込んだ現在の画像中の強調したい部分を濃淡のレベ
ルを操作することで得られる処理手法に関しても本発明
は含んでいる。

画像中の必要な部分をユーザは選択することができる。

データに空間処理をする以前に定めた画像の二値化によ
る定量を行うことができる。８接続法に基づいたアルゴ
リズムにより輪郭抽出を、画像の必要な部分の対象に適
応することが出来ｉｊ番目の要素を各々の対象に°対し
て計算することができる。

本発明は、二次元濃淡画像の構成物質の定量解析、更に
予め生成した濃淡の情報と比較することによる、取り込
んだ画像中の対象粒子の統計的散らばりゃ形態学的特性
を計測する装置と手法に関するものである。

概括的に、本発明における手法と集積された装置を図１
．２に示す。これは図中ＩＯのテレビカメラによる一連
の画像取り込み部を含んでいる。画像は、一連の試料写
真１２や顕微鏡１４のレンズを通した物である。カメラ
ＩＯはカラーの物より高い解像度を持つという理由から
Ｒ５−１７０のようなモノクロのビデオカメラを用いる
。この様なカメラを用いることで、５１２Ｘ４８０画素
、１２８階調のデジタル画像情報を得ることが可能とな
る。

カメラＩＯは、図中には示していないがレンズシステム
や絞りを用い焦点や光量を調節してもよい。

レンズシステムや絞りの最適化に関しては、芸術の領域
のことであり言及するところではない。

電子的デジタイザ１６、つまり取り込んだ画像を５１２
Ｘ４８０画素、１２８階調のデジタル画像情報とする装
置は、テレビカメラ１０により得られたビデオ信号を装
置の取り込める情報に変換する。

デジタイザ１６は、カメラにより捕らえられた部分的な
相対輝度の値を含んだ二次元仮想座標に示されるデジタ
ル行列に変換する回路技術の分野でよく知られた装置で
ある。

デジタイズされた画像は、マイクロプロセッサ２０中の
メモリ１８中に転送される。第一番目の高解像度ビデオ
ディスプレイモニタ２２は、デジタイザ１６に接続され
たＣＲＴの様に、ＴＶカメラ１０から得られたデジタイ
ザ中に記憶された画像や、または、マイクロプロセッサ
２０に記憶された画像を表示する。

マイクロプロセッサ２０は、様々な制御や機能に関する
プログラムが装備されているカードやモジュール、更に
本業界で用いられている好適なコンピュータを用いる。

例えば、マイクロプロセッサには、５１２ＫＢ　ＲＡＭ
、　２０ＭＢハードディスク、カラーモニタ２６を備え
たＩＢＭ−ＰＣ／ＡＴの様なデスクトップコンピュータ
を用いる。マイクロプロセッサ２０には処理画像編集の
簡略化のために、マウス２４やライトペインターフエー
スを装備しても良い。マイクロプロセッサ２０は発生し
た画像に数字をつけることができる。

またそれら各々取り込んだ画像に関して、変換された暗
さや光の輝度に関して、転送、比較、加算、減算、相関
、乗算などの算術的、或は論理的演算処理をすることが
可能である。

本装置は、画像の定量解析を行う前に、実際の情報と測
定された画素との対応の決定のために装置を構成する必
要がある。まず最初に、長さに於て高い輝度をもつ参照
となるものと水平、垂直方向に関して構成されなければ
ならない。

測定は、参照となるものを完全に測定視野がカバーする
まで寸法を変更することによって行っても良い。また、
構成は顕微鏡１４の各々の倍率に於てなされるのが望ま
しい。

マイクロプロセラ・す２０に上記の構成手法を適当なプ
ログラムとして用意しても良い。−度構成されたら、実
際の二点間の長さと、実際の画像の仮想座標中およびデ
ジタイズされた画像の対応する二点間の長さにリニアな
相関が依存することになる。これらに関する情報は、マ
イクロプロセッサ２０に取り込まれ、記憶として残した
り、装置の立ち上げや、画像相互の定量解析における一
般化に用いることができる。

装置の構成はコンピュータによる解析を容易にし、また
、カメラの位置決めやサイズ、形状、視野などの予想さ
れる変更や、異なったカメラやレンズシステムをもちい
ることを可能とする。

初期設定と構成が済んだら、目的試料を試験することが
できる。例えば試料を顕微鏡１４の下に設置する。顕微
鏡やカメラ高解像度モニタ２２上で試料の鮮明な画像が
得られるまで焦点を合わせる。

試料のアナログ画像は、連続的にカメラで視野中の試料
が生成される。ビデオカメラによる画像データの生成頻
度は、一般に毎秒３０回である。　カメラｌＯにより取
り込まれた画像は、デジタイザ１６によりデジタイズさ
れマイクロプロセッサのメモリ１８とビデオモニタ２２
に取り込まれる。オペレータは、いくつかの有用な画像
処理手順を粒子の定量解析や粒子の画像中における差分
化のために選択する。選択できる処理手法は、 （１）ａ淡画像における輝度とコントラストの調整。

（２）閾値の設定。

（３）画像の選択。

（４）閾値により操作された画像の編集。

（５）定量解析処理。

上記処理手法の様々な手順を実現するためのプログラム
インターフェースから取り出したメニューを以下に示す
。

ＡＤＩＥメインメニュー ｌ環境メニュー Ａ、装置の初期化 Ｂ、装置の構成 Ｃ０作業領域 １■処理メニユー Ａ、新しい仕事 Ｂ、ファイル読みだし Ｃ０花粉等に関する考察に関するメニューｌ１画像編集
に関するメニュー 閾値出力 濃淡スケール調整 粒子除去 粒子分離 新しい画像の取り込み ２、画像処理に関するメニュー 画像編集に関するメニュー 閾値出力 濃淡スケール 粒子除去 粒子分離 新しい画像の取り込み 画像の加工 フアイル読みだし ファイル書き込み 新しい処理 グラフィック化のメニュー 粒子分布 エリアのヒストグラム化 相対的な伸び率 相対的な不規制さ ３、花粉等に関する考察における 計測メニュー マセラル選択 閾値出力 濃淡スケール調整 粒子除去 粒子分離 新しい画像の取り込み 画像の加工 フアイル読みだし ファイル書き込み 新しい処理 グラフィック化のメニュー 粒子分布 エリアのヒストグラム化 相対的な伸び率 相対的な不規制さ り、沈澱物に関する画像処理メニュー １、画像編集に関するメニュー 閾値出力 濃淡スケール調整 粒子除去 画像編集に関するメニュー 粒子分離 新しい画像の取り込み ２．特徴付けに関するメニュー 穴に関する加工のメニュー 画像処理 画像編集に関するメニュー 閾値出力 濃淡スケール 粒子除去 粒子分離 新しい画像の取り込み 画像の加工 フアイル読みだし ファイル書き込み 新しい処理 グラフィック化のメニュー 粒子分布 エリアのヒストグラム化 相対的な伸び率 相対的な不規制さ 単位 粒子に関する加工のメニュー 画像編集に関するメニュー 閾値出力 濃淡スケール調整 粒子除去 粒子分離 新しい画像の取り込み ファイル読みだし ファイル書き込み 新しい処理 グラフィック化のメニュー 粒子分布 エリアのヒストグラム化 相対的な伸び率 相対的な不規制さ 単位 ３、沈殿物計測に関するメニュー 鉱物計測に関するメニュー 鉱物の選択 画像編集に関するメニュー 閾値出力 濃淡スケール調整 粒子除去 粒子分離 新しい画像の取り込み 画像の加工 フアイル読みだし ファイル書き込み 新しい処理 鉱物の選択 処理手順の選択は、オペレータにより行われる、マイク
ロプロセッサ２０は選択された処理手順を遂行するのに
必要な算術的論理的操作を行う、例えば、得られた一つ
の画像に於て、“点から点への変換”をデジタイザによ
る入力に於て行う場合、中心となる濃淡レベルと取り込
む帯域、または捨てる帯域の濃淡レベル幅を選択する。

又、オペレータが編集する場合、必要な処理をオペレー
タに従い実行する。操作はオペレータが入力し、結果は
直接モニタ２２または２６に表示される。入力装置は、
既存のマウスタイプポインター２４または、ライトペン
２８により行われ、これにより有用な処理手順が手動に
より設定可能となる。

このモードでは、キーボード３０を用いである操作を実
行するための指示を入力する。

デジタイザ１６により取り込まれた画像データにおける
、輝度レベルや、コントラストの調整は、“点から点へ
の変換”により行う。負の傾きを持つ直線変換を行った
場合、インノ＼ンスメントを行った画像を得ることがで
きる。

この手法を用いて、空間や、空孔率、の定量測定を、粒
子の測定と同じ手法を用いて行うことができる。本発明
の特徴の一つは、処理間の結果をみながらオペレータが
連続的に操作できる点である。

画像中の対象物の抽出や特徴付けを容易にするために、
ある閾値レベルを設定しなければならない 閾値レベルの選択は、オペレータにより手動で設定され
る、また閾値レベルにより目的物をデジクイズされた画
像試料中からより分けられるので、クイズの影響をでき
るだけ含まず、かつ目的物をより明確に区分けする値が
必要とされる。定量解析は、閾値により操作された画像
に対して初めて行える。

もし必要ならば、閾値レベルは、オペレータによって更
新することができる。さらに入出力濃淡レベルは、入出
力濃淡レベルの対応表を作成することによって補正する
ことができる。

画像の編集により、不必要な軌跡、スポット、対象物を
デジタイズされた画像の観測視野から除外することがで
き、それらが定量解析結果に含まれたり、含まれないよ
うにしたりすることができる。編集は、範囲と線モード
があり、それぞれ、荒い編集、細かい編集に用いられる
。

編集は消去と同様、画像を特徴付けることができる。当
然のことではあるが、画像の編集は、マウス２４やライ
トペン２８を用いて行う。

ある場合においては、光学的フィルタ２３とその支持体
２１を用いる方が都合の良い場合がある。

フィルタを用いるのは、対象とする物質の濃淡レベルが
、非常に特殊な場合にのみ用いると良い。

例えばオペレータが、マウスポインタ２４により必要と
される濃淡レベルの中心を設定する。マイクロプロセッ
サ２０の操作キーを用いてオペレータはフィルタ操作の
有無、フィルタの特性、および取り込む帯域もしくは捨
てる帯域を選択する。

画像試料における全ての補正が終了した後オペレータは
、画像試料の定量解析、統計的特徴付けなどに根ざした
形態学的特性を得るための処理ルーチンに進む。画像処
理は、必要な画像領域内に対して行われる。処理中は、
必要とされる領域内は細かくｌライン毎に観察され、オ
ペレータにより設定された閾値レベルにより抽出された
群に対して位置決めされる。

この群は測定試料と相関を持ち、その形態学的特徴は、
デジタル処理のアルゴリズムにより後に抽出される。こ
の測定試料は、“目的物質”と言える。

いったん目的物質が位置決めされたら、８接続法による
タードルアルゴリズムとして知られる手法により、その
輪郭の画素をなぞることができる。

８接続法とは二次元の画素の行列においては、二つの画
素は、辺と頂点による接続を考えると、８つの接続法が
あるというものである。

図３にそのアルゴリズムの処理手順を示す。第一段階、
目的物質が水平に入力される。

テーブルＩに示されるようにタイプ３の様な分類される
。第二段階、目的物質は残され、タイプ５に分類される
ように垂直方向に関して出口となる。

これは、タイプ４の様に水平方向からの入力に引き継が
れる。ステップ１〜８により目的物質における内側の面
と外側の面をジクザグに進む、これが、輪郭を追い、目
的物質の境界をなぞるアルゴリズムである。

目的物質の境界は、デジタイザによる画像の濃淡レベル
の範囲ではなく、−意に設定された二進数コードにより
“マーク”される。境界をこの様にマークすることで、
既に処理した領域を再処理することなく画像操作をする
ことができる。

この境界をなぞるアルゴリズムは、目的物質の“弱い”
接続を飛ばして処理するようデザインされている。８接
続法において、二つの画素が対角的に接続されているよ
うな場合を弱い接続と呼ぶことができる。より一般的な
環境において、侵食操作においては、画像における粒子
の周長は徐々に減少し、強い接続を破壊することもある
つまり、一つ、またはそれ以上の画素に対する８接続法
ということである。

各々の画素は、デジタイズされた座標中の中心または、
コーナーの参照となる点と相対関係を持つ仮想座標によ
りむしろ認識される。具体化された場合、デジタイズさ
れたイメージは二次元における長方形の配列により示さ
れる。

即ち、各々の画素は、水平側に二つ、垂直側に二つの４
つの面を持つ。各々の目的物質は内側の領域と境界画素
によって表される。境界画素は、内側と外側の面を持つ
ことにより特徴付けられる。

内側の面は、同じ対象物に属する二つの画素どうしを同
じ面で結んだ物に相当する。外側の面は、対象とする物
質の境界画素とその周囲との接続面に相当する。

内側と外側の面は、目的物質の境界を輪郭をなぞるアル
ゴリズムによって抽出した物である。目的物質の領域要
素としての累積処理には、外側の面を用いる。

前述のように、外側の面の交差は、移動が起こった場合
、位置や、動きの認知により特徴付けられる。加えて、
外側の面の交差は、目的物質をその周囲に残したり、目
的物質をその周囲の物質に還元しなければならないこと
を意味する。同様に外側の面の交差の仕方には８種類あ
り、各々表に示す。

表：外側の面の交差様式 タイプ　方向　センス　目的物質との相関界を区分けす
る仮想的な画素を生成する。その情報と外側の面の交差
様式に関する知識を元に以下に示す量が累積することに
より計算される。

ＳＵＭＸ　　：相対Ｘ座標の総和 ＳＵＭＹ　　：相対Ｙ座標の総和 ＳＵＭＸＹ　：相対ＸＹ座標相関の総和（相対Ｘ座標×
相対Ｙ座標） ３０ＭＸ２　：相対Ｘ座標の平方根 ＳＵＭＹ２　：相対Ｙ座標の平方根 目的物質を含む全ての画素に関してオペレータは上記の
計算を行える。

Ｎｐｘｓを目的物質中に含まれる画素数とし、目的物質
に関して配列変数の要素Ｍ　［ｉ、ｊ］を以下の様に定
義する。

Ｍ［０，１コ　：　　ＳＵＭＹ／Ｎｐｘｓ　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　（１）Ｍ［１，Ｏ
］　：　ＳＵＭＸ／Ｎｐｘｓ　　　　　　　　　　　　
（２）Ｍ［０，２］　：　ＳＵＭＹ２−（ＳＵＭＹ）”
／Ｎｐｘｓ　　　　　　　　（３）Ｍ［２，０］　：　
３０ＭＸ２−（ＳＵＭＸ）”／Ｎｐｘｓ　　　　　　　
　（４）Ｍ［１，１］　：　ＳＵＭＹ−（ＳＵＭＸ　Ｘ
　ＳＵＭＹ）／Ｎｐｘｓ　　　　　（５）この手法によ
りなぞられた輪郭の境界長さは、単純な累積計算により
知ることができる。目的物質に関するその他の形態学的
特長も前述の配列変数の要素から、以下のように導かれ
る。

傾き（ｓｌｏｐｅ）＝　０．５Ａｒｃｔａｎｇｅｎｔ（
２ｘＭ［１，ｔ］／（Ｍ［２，０］−Ｍ［０，２］））
　　　’　　　（６）伸び率（ｅｌｏｎｇａｔ　１ｏｎ
）　＝（Ｍｐ［２，０コ／Ｍｐ［０，２］）””　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　（７）但し、 Ｍｐ［２，０］＝Ｍ［０，２］ｘ（ｓｉｎｅ（ｓｌｏｐ
ｅ）戸＋　Ｍ［２，０］ｘ（ｃｏｓｉｎｅ（ｓｌｏｐｅ
））＋２ｘ（ｓｉｎｅ（ｓｌｏｐｅ））ｘ（ｃｏｓｉｎ
ｅ（（ｓｌｏｐｅ））Ｍｐ［０，２］　＝　Ｍ［２，０
］ｘ（ｓｉｎｅ（ｓｌｏｐｅ））鵞＋　Ｍ［０，２］ｘ
（ｃｏｓｉｎｅ（ｓｌｏｉｐｅ））”十２ｘ（ｓｉｎｅ
（ｓｌｏｐｅ））ｘ（ｃｏｓｉｎｅ（ｓｌｏｐｅ））面
積（ａｒｅａ）　＝Ｎｐｘｓ　　　　　　　　　　　（
８）不規則さ（ｉｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ）　＝周長／
等面積円換算した周長　　　　　（９）但し等面積円換
算した周長とは、目的物質の面積と同じ面積を持つ円の
周長のことである。

画像構成要素は、ｐｈｉ径の分布により分類される。

ｐｈｉとはｌｏｇ”　（粒子の直径）で示される数であ
る。

デジタイズされた画像の視野における目的物質の形態学
的要素は、ファイルシステムで扱うことができる。異種
画像を解析した結果は、結合して扱うことができ、この
ことにより試料群から有意な統計的結果を引き出すこと
ができる。具体的には、統計的解析結果を、その分布や
累積などとしてグラフ化し表示させることができる。

加えて統計的要素の解析法は、新たに付は加えることが
出来、デイスプレィ上に計算結果を表示させることがで
きる。第４図から第７図は統計的処理を施したいくつか
の結果の図である。第７図は構成要素の方向性を半円グ
ラフ上に描いた物である。

図表の出力は、画像の出力と同様モニタ２６や図中には
ないがプリンタすることかできる。本システムにより生
成された統計的分布の結果の図表は、直接以下のような
用途に用いられる。

（１）試料中の生体の形態学的特徴付け、（２）鉱物分
類学的試料薄片中の鉱物試料の形態学的特徴付け、 （３）画像輝度反転による試料画像中の空間（空孔）の
形態学的特徴付け、および定量、（４）鉱物の分類と同
じ手法による試料中の鉱物の分類とその百分率による岩
石の自動分類。

さらに面積計算処理により、同じ対象物群の総面積を計
算したり、対象物群面積の占める、残りの部分に対する
パーセンテージも計算できる。それらの手法は、前述の
ロレント（Ｌｏｒｅｎｔｅ）による論文に記されている
。

本発明の包括するものが、ここに記載された装置や記述
のみに留まらないことが理解される。ここに示された装
置図は、本発明を表現するのに最も表現し易い形を取っ
たのに過ぎず、その形状、サイズ、構成する部品、操作
の詳細は、容易に修正することができる。本発明は、請
求項に詳細に示された範囲に含まれる、全ての本装置を
修飾した物や、本装置の変形を含むものである。

［効果］ 本発明の装置及び方法により、与えられた画像や試料の
、客観的かつ正確な測定、分析が行われるようになり、
また、測定対象の範囲も広がり、更に測定場所に関して
柔軟な対応がなされる効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図、第２図は本発明における装置の構成図であり、
第３図はタードルアルゴリズムとして知られる輪郭抽出
法の処理手順を示したものである。 第４図、第５図、第６図、第７図は本発明における装置
と手法を用いて生成された結果の一部である。 １０、、、、カメラ １２、、、、試料写真 １４、、、、顕微鏡 １６゜ １８゜ ２０゜ ２２゜ ２４゜ ２６゜ ２８゜ ３０゜ 、デジタイザ 、メモリ 、マイクロプロセッサ 、ビデオディスプレイモニタ 、マウス 、カラーモニター 、ライトペン 、キーボード ５１ ＲＥＬＡＴＩＶＥ　ＩＲＲＥＧＬＩＬＡＲＩＴＹＮＬＩ
ＭＢＥＲＯＦ　ＰＡＲＴＩ（ＬＥＳ　＝　＋ｏｏ９ＲＥ
ＬＡＴＩＶＥ　　ＩＲＲＥＧＬＩＬＡＲＩＴＹＶＡＬＬ
ＩＥ　（ＶＩｏ　５ＣＡＬＥ）ＪＦＺＧ　−４１ Ｊ’７Ｇ−５

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１）所定の試料の画像を捕捉する手段と、画像を二次
   元平面を表すデジタル行列に変換する手段と、 前記デジタル行列を改善する手段と、 前記改善されたデジタル行列を処理する手段と二次元デ
   ジタル化されたデータを所定試料の構成を表す統計的区
   分に変換する手段と、 前記統計的区分を含む出力を画像表示する手段とを含む
   ことを特徴とする画像構成物の形態的特徴付けを行うデ
   ジタル解析装置。 （２）前記画像捕捉手段はビデオカメラを含み、かつ前
   記デジタル化手段は電子的デジタイザを含むことを特徴
   とする、請求項第１項記載の装置。 （３）前記デジタル化された画像を改善する手段は、所
   定のソフトウェアを有するマイクロプロセッサとマウス
   デバイスを含むことを特徴とする請求項第２項記載の装
   置。 （４）前記マイクロプロセッサは、少なくとも前記改善
   された画像を処理する手段を含み、また前記マイクロプ
   ロセッサは、改善された画像を数学的理論的に操作し所
   定の試料の形態学的特徴付けを決定するための画像構成
   物のような深い測定を実行する請求項第３項記載の装置
   。 （５）前記マイクロプロセッサは、前記数学的理論的操
   作を行うようにプログラムされ、また前記操作手段は、
   さらに手動入力指示をマイクロプロセッサに入力する手
   段を含むことを特徴とする請求項第４項記載の装置。 （６）前記捕捉改善された画像を画面表示する第１ビデ
   オモニタを含むことを特徴とする請求項第２項く記載の
   装置。 （７）前記画像を編集することにより各画像を修正する
   手段を含むことを特徴とする請求項第１項記載の装置。 （８）前記修正手段は、前記画像に構成物の消去入力を
   行うマウス式指示機を含むことを特徴とする請求項第７
   項記載の装置。 （９）前記改善修正及び変換手段は、マイクロプロセッ
   サと前記マイクロプロセッサへの手動対話式操作入力手
   段とを含むことを特徴とする請求項第８項記載の装置。 （１０）前記捕捉画像は、少なくとも顕微鏡や一連の写
   真のうちの一つの写真の画像であることを特徴とする請
   求項第１項記載の装置。 （１１）少なくとも顕微鏡や写真の一つから原画像を捕
   捉し電子的に前記原画像を二次元平面を表すデジタル行
   列化し、前記デジタル化された画像をビデオモニタに転
   送し、前記デジタル化された画像を修正し、前記デジタ
   ル化された画像の二次元データを統計的区分に処理し、
   前記デジタル化された画像を解釈し、前記統計的区分の
   画像の出力を生成することとを特徴とする画像構成物の
   形態学的特徴図家を行う画像デジタル解析方法。 （１２）前記画像捕捉手法では、常に前記顕微鏡または
   ビデオカメラの画像を見られることを特徴とする請求項
   第１１項記載の方法。 （１３）前記修正手法は、前記デジタル化画像に誤認さ
   れた構成物の消去や捕捉できなかった構成物の入力を加
   えることにより改善を図る手法を特徴とする請求項第１
   ２項記載の方法。 （１４）前記改善手法は、更に前記画像の入出力の濃淡
   レベルをハードウェアの入出力濃淡レベル対応表により
   修正することを含むことを特徴とする請求項第１３項記
   載の方法。（１５）前記修正方法は、濃淡レベルにより
   比較の限定、選択を行い、かつ前記の選択された濃淡レ
   ベルにより画像を操作し前記濃淡レベルを抽出する手法
   を含むことを特徴とする請求項第１３項記載の方法。 （１６）前記処理手法は、少なくとも数学的論理的操作
   により前記画像の前記構成物の境界を定めることにより
   、更にデジタル化することを含むことを特徴とする請求
   項第１１項記載の方法。 （１７）前記解釈手法は、少なくとも各画像構成物のあ
   る領域周辺部や相対的伸び率、不規則さ、傾きを目的物
   質の濃淡から割り出し形態学的パラメータを決定するこ
   とを含むことを特徴とする請求項第１６項記載の方法。 （１８）前記処理手法は、更に前記画像構成物の前記境
   界の決定を８接続法により決定することを含むことを特
   徴とする請求項第１６項記載の方法。 （１９）ディスプレイモニタと、デジタル化された画像
   を記憶するメモリとを備え前記モニタに望ましい改善さ
   れたデジタル化画像を表示する手法を含むことを特徴と
   する請求項第１２項記載の方法。 （２０）前記解釈手法は、前記処理データを前記統計的
   区分に変換し前記画像構成物の大きさを直径の区分によ
   り分類し前記画像構成物の相対的伸び率を試料として抽
   出した各構成物の統計的区分により特徴付け前記各構成
   物の不規則さをその周長と、前記構成物と同面積の円に
   おける円周と比較して特徴付け、前記構成物の傾きを構
   成物の半円投影で決定することを特徴とする請求項第１
   １項記載の方法。 （２１）画像構成部の類似部の総面積を蓄積し残りの部
   分の面積との百分率を算出する方法を含むことを特徴と
   する請求項第１１項記載の方法。 （２２）常に各デジタル化された画像を処理し、また、
   各デジタル化された画像を処理したデータを蓄積するこ
   とを特徴とする請求項第２０項記載の方法。 （２３）試料画像の形態学的特徴において統計的区分に
   よる前記画像出力を直接使用することを特徴とする請求
   項第１１項記載の方法。 （２４）有機体の形態学的特徴において統計的区分によ
   る前記画像出力を直接使用することを特徴とする請求項
   第１１項記載の方法。 （２５）岩石分類学における一部の形態学的特徴におい
   て統計的区分による前記画像出力を直接使用することを
   特徴とする請求項第１１項記載の方法。 （２６）試料画像の抽出部以外の定量と形態学的特徴付
   けの解釈において統計的区分による前記がびう出力を直
   接使用することを特徴とする請求項第１１項記載の方法
   。 （２７）鉱物の比率により自動的に岩石を分類する手法
   を含むことを特徴とする請求項第２１項記載の方法。