JPH07502353A - 対象物を自動的に認識する方法および装置 - 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】 対象物を自動的に認識する方法および装置本発明は、請求項１の前文でより詳細 に述べているような対象物の自動認識のための方法、およびその方法を実施する ための装置に関する。

従来技術として、対象物の自動認識のための方法が種々知られており、これらの 方法では、検査される対象物かビデオカメラを用いて画像化され、提供された画 像データか、既知の、あるいは、標準化された対象物についての画像メモリに記 憶されている画像データと比較される。得られた画像データとメモリに記憶され ている画像データとの比較のために、もし適切ならば、得られた画像データは回 転され、あるいは置換されるという変換も横方向に行うことができ、それにより 、メモリに記憶されている例証データの１つによって最も広範な可能性のあるレ ジストレーションか達成される。

既知の方法においては、対象物の認識は、画像の比較に基づくものであるから、 これらの方法は、既知の画像に対応した対象物を認識する場合にのみ適している 。したがって、これらの方法は、たとえば生物学的な対象物の場合のように、不 規則に、および／または、不連続的に形成されている対象物の認識には用いるこ とができない。

医学−生物学の分野においては、たとえば、免疫性生物の反応の結果が特別な方 法で着色されるので、種々の診断方法は細胞培養中の細胞クラスタの計数に基づ いている。細胞クラスタは、独立した複数の細胞からなり、これらの細胞は、直 接に互いに連続的に存在し、あるいは、規定された間隔以上に互いに離れておら ず、特定の寸法（表面の広がり）を越えている。そのような細胞クラスタが沢山 あることは、従来の画像認識方法では、決定することができない。なぜなら、こ れらの細胞クラスタは、完全に不規則に形成されており、また、部分的に不連続 だからである。

したがって、本発明の目的は、ビデオ光学手段を用いて、任意に形成されている 対象物を認識でき、寸法ごとにこれらを分類できるようにすることにあり、対象 物が連続的である必要はなく、ある特定の色の範囲の要素、あるいはグレー値の 範囲の要素から構成され、またそれらの範囲内において空の部分を有していても よく、換言すれば、異なる表色の小さな範囲を有し得る。同時に、そのような対 象物は、これらの幾何学的空間が特定量を越えると、不連続なものとして、つま り、異なる対象物として、認識されるべきである。

この目的は、請求項１の前文に基づく方法によって達成されるものであって、本 発明によれば、この請求項１は、請求項の特徴部分に示された方法により構成さ れている。さらに、本発明の構成、および本発明による方法を実施する装置は、 従属請求項に示されている。

以下に、本発明の原理、および個々の例示的な実施態様が図面に関連づけて、さ らに詳細に説明される。

図１は、関連する強度の数字表記によって、一つのカラー画像を３つの単色走査 平面に分解したものを示している。

図２は、それ以上の寸法の対象物が認識され得る寸法を図解している。

図３は、特定の色範囲の選択のための第１の回路を示している。

図４は、２つの色範囲を同時選択するための回路を示している。

図５は、削減された画像の生成原理を図解している図６は、削減された画像の生 成のための本発明による回路の例示的な実施例を示している。

図７ａは、本発明による方法の第１の部分のデータフロー図を示している。

図７ｂは、図７ａによるデータフロー図のＮａ５ｓ　ｉ−３ｃ１−３ｃｈｎｅｉ ｄｅｒ構造図を示している。

図８ａは、本発明による方法の第２の部分のデータフロー図を示している。

図８ｂは、図８ａによるデータフロー図のＮａ５ｓｉ−３ｃｈｎｅ　ｉｄｅｒｍ ａｎｎ構造図を示している。

図９〜図１８は、削減された画像の評価のための方法を図解している。

図１９は、本発明による方法が適用される細胞クラスタを計数するシステムを概 略的に示している。

本発明は、以下に示す考察に基づいている。

対象物の認識および計数のための基礎は、技術的手段によって評価可能な形で調 査すべき試料の描写にある。

これはビデオカメラによって達成される。以下に、カラービデオカメラを装備す るシステムの原理が説明される。本発明による方法は、しかしながら、モノクロ カメラが用いられているシステムにおいても類似の方法で実施できる。

関連している画像要素のグレー値は、その色調に置き代えられるものであって、 このグレー値の調査が行われ、そして、画像評価が遂行される。

ここてまず考慮に入れられることは、カラーカメラは、光学系によって撮像され た情報を、複数の連続するアナログ信号に変換することである。この処理のため に最も適切なことは、３つの画像信号成分の形態で表示することであって、これ ら３つの画像信号成分は、振幅変調され、赤色、緑色、青色（ＲＧＢ）の色強度 に対応している。加えて、カメラは同期信号を提供し、この同期信号は、これら の信号の一時的な配置を試料上の幾何学的な位置にすることを可能にする。ここ では、“ライン信号”　（水平同期信号）と“フレーム信号“　（垂直同期信号 ）が通常である。一般に、１秒につき、完全な２５フレームが提供される捜索し た対象物の同定のために、シーケンスがこれらのアナログ信号において見出され なければならず、それらのシーケンスは、−の特定の色領域、あるいは、複数の 特定の色領域に存在し、独自の形状についての上述した要求を満足する、試料上 の対象物と対応する。このため、本発明による方法によれば、画像は、以下に説 明するような方法で第１にラスタか行われる。

単一の完全なフレームは、３つの矩形のマトリクスを重ね合わせたものと理解で き、このマトリクスの要素は、３つの画像信号の色強度に対応する数値からなる （図１）。この表記は、３−チップＣＣＤカメラにおいて有効化された技術的な 実現形態（ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　ｒｅａｌｉｓａｔｉｏｎ　）と一致するもので あって、３−チップＣＣＤカメラにおいて、光信号はプリズムによってスペクト ル状に分離された３つのビーム束に分解される。ビーム束は、それから、ＣＣＤ チップ（固体撮像デバイス）上で“ラスタ（ｒａｓｔｅｒｉｚｅｄ）”され、そ の理由は、チップのこれらセンサは、矩形のマトリクス形状として存在するから である。マドリスクの要素は順々に読み出され、その電荷量は、関連する光学的 色信号の検出された強度に対応する。図１では、青画像の区分について、異なる 強度値が個々の画像点に関連づけられていることが、概念的に図解されている。

画像の読み出しは、通常、１秒につき２５回行われ、その結果、上述した３つの アナログ信号が得られる。

数字で表された色強度を含む矩形状マトリクスの形態にある画像情報の初期の概 略的な表記は、それらの処理に関係している。このように画像における色付けさ れた対象物の認識および計数については、２つの基準か考えられる。

第１は、色の認識である。各色調は、赤−緑一青の３組の数値として抽出するこ とができる。−の色調のみ探し出された場合、必要な一定の３組の数値のみが見 つけ出される。−または複数の色範囲が捜し出された場合、複数の“有効”な３ 組の数値から生成される色結合のマトリクス要素が見つけ出されなければならな い。したがって、この目的のため、３つのすべてのラスタ画像は、各々の場合に ついて、すでに確立されている複数の方法により調査されなければならず、これ らの方法は、特別のケースについての調査を容易にしている。これらの方法の一 つは、いわゆる色空間のＨ３Ｉ空間への変換である。３つのマトリクスの数値は 、一般的に既知の変換が行なわれ、その結果、３つの新しいマトリクスが発生さ れ、これらのマトリクスは数値を含んでいるが、これらの数値は他の情報を符号 化している。赤、緑および青の値の代わりに、これらのマトリクスは、数学的に 色相（色調）彩度（色彩度）および強度と等価な値を含む。本発明による方法は 、マトリクスにおける情報の表記の形態にはよらないが、情報の第２　（ＨＳｌ ）の表記に関連した修正した実施態様の長所について提案している。

対象物認識および計数の第２の基準は、ラスタによる解析による表記である。“ ラスクライゼーション”の感度が、ＣＣＤカメラのりアリティに基づく場合、個 々の対象物は、すべて見つけ出されるには、少なくともマトリクス要素の表面の ５０％を覆っていなければならず、その理由は、より小さい範囲においては、信 号強度が、色値を決定するには不十分な強度だからである。対象物は工・νヂ（ 最悪のケースは、４つのラスタ要素の交差点）に位置することができるが、対象 物は、確実に認識されるためには、おおよそ２つのマトリクスフィールドと同等 の大きさでなければならない（図２）。加えて、対象物の寸法についての情報が 、マトリクスから引き出された場合、２次元の量子化エラーを考慮して重要なよ り大きな領域がカッく−されなければならない。計算結果は、２５％の許容可能 な領域を決定するエラーについて、対象物は、おおよそ１００個のマトリクス要 素をカバーしなければならないことを示している。より高い正確さは、より大き な範囲を意味する。

さらに、幾何学的離散として２つの対象物を認識するためには、これらの間に最 小限１つのマトリクス要素の空間がなければならない。

このような目標を考慮すると、有効な調査および分類は、高解像度の画像につい てのみ可能であることは明らかである。ＣＣＤカメラについて、代表的な実現形 態である（カラーブレーンにつき）５１２Ｘ５１２マドリスク要素のラスタサイ ズを用いた場合、−画像につき、総計７８６．４３２要素のデータ量となる。１ ／＜イトの情報量（可能な数値は２５６）が、実際のカラー系統のための極めて 代表的であるマトリクス要素ごとに提供されるものとすると、−画像につき、お およそ７５０に／＜イトのデータ量となる。しかしながら、最終的に調査に適し た情報量は、極めて少ない。上述した例では、２５％のかなりの領域エラーで、 最大２２１６クラスタの対象物をそのような画像力１ら見つけ出すことができ、 さらに簡単に説明すれば、すなわち、探し出された情報量は、おおよそクラスタ 表示情報か“クラスタが存在する”のみのとき、あるいは“クラスタが存在しな い”ときのみに予想される量の３０００倍ｔどけ少ない。クラスタ対象物は、実 際には、画像上ｉこ公平番二分配されず、さらに可能な限り最小の空間を常（こ 持だな０ことから、引き出された情報量は、より少なＪ、ｚままである。実際に 実施された本発明の実施例では、実例（こよって選択された条件は、正当で（た とえば、ＨＩＶを感染させる細胞の認識）、画像あたり３０を越えなし）対象物 力）認識されるべき平均的なものである。

本発明による方法においては、有効なデータ量は、一方では、各々の場合につい て必要な場合にのみ肖ＩＩ減され、他方、情報評価は削減されたデータにより行 われる。

本発明による方法については、画像データカくアナログ信号として、あるいはデ ィジタル化された形式で有効であるか否かは、重要な原則ではない。しだ力（つ て、以下では、アナログあるいはディジタル化されたか（こつし１て（ま、画像 データの流れについてのみ参照される。図３（こよれ（ｆ、３つの画像データの 流れ（ＲＧＢあるいはＨ３Ｉ）であって、図中に示す各アナログ信号Ｕ＋（ｔ） は、機能ユニツト１７てあって、それぞれが色成分のための処理を行う機能を有 するウィンドウ比較回路（ウィンドウコンブくレータ）１７ａ、１７ｂ、１７ｃ を通して送られる。そのウィンドウの大きさは、関連する色成分の特定の色強度 に対応しているので、これらの区分は、一つの色値あるいは色値範囲に関連した データの流れによって選択される。ウィンドウコンパレータの出力は、“０”か １”のみであることから、ディジタル信号Ｕ　２（ｔ）のみが、ウィンドウコン ブ（レータユニットの出力に提供される。ウィンドウコンパレータ１７ａ−ｃの 出力信号は、アンドゲート１９を通して結合され、ＲＧＢ　（あるいはＨ３Ｉ） 出力画像における対応点について、すべての３つの色成分がウィンドウコンブく レータによって決定された範囲に存在する場合のみに、アンドゲート１９の出力 に“ｌ”信号が現れることができる。

データ源がＨ３Ｉタイプで、十分に単純な情景であれば、２つの信号（たとえば 、色相と彩度）のみの結合で十分である。例外として、色相信号は単独で処理さ れることができる。その理由は、一つのコンノ（レータユニツトによって完全な 選択が遂行されるからである。

単色カメラによって動くシステムにおし）ては、カラ−カメラの場合に比べ、選 択がグレー値に応じてのみ行われ、その結果、この場合には、上述した機能ユニ ットは、３つの代わりに１つのウィンドウコンパレータのみを含む。この場合、 アントゲ−）１９は不要である。

図４によれば、分岐、分割されて−または複数の画像データの流れが複数の画像 データの流れとなることにより、離数的な色範囲が同時に正当であると明瞭に示 されることができる。したがって、たとえば暗い赤から明るい赤に拡張された色 範囲と、さらに特別の色調を“正当”な色範囲として、同時に認識することが可 能である。この場合、−の色成分信号（あるいは、いくつかの色成分信号）は、 さらに１つのウィンドウコンパレータ（あるいは、さらに並列の複数のウィンド ウコンパレータ）に導かれ、これらのウィンドウコンパレータの出力は、もし適 切であれば、さらにアンドゲートによって互いに結合される。図４に示された例 では、３つの色信号がそれぞれの場合においてコンパレータ１７ａ−ｃとは異な る色調に、たとえば青緑色に設定された第２のウィンドウコンパレータユニット １８ａ、１８ｂ、１８ｃに供給される。この青緑色調の選択の間、第２のコンパ レータの出力信号はもう一つの第２のアンドゲート２０において、互いに結合さ れ、アンドゲート１９．２０の出力信号は、オア回路に供給される。画像点信号 がウィンドウコンパレータ１７ａ−ｃによる第１の色範囲、あるいは、ウィンド ウコンパレータ１８ａ−ｃによる第２の色範囲と一致したとき、オアゲートの出 力に“ｌ”が現れる。

単色画像カメラの場合においてもグレー値について、同様に提供できる。

本発明の一実施例においては、画像データの評価は、マイクロプロセッサの助け によって実施され、アンド回路１９の出力に現れる信号、あるいは−２つの色範 囲の同時選択の場合−オアゲート２１の出力に現れる信号は、まず中間画像メモ リ２２に格納される（図５参照）。この中間画像メモリは、画像点を有するカメ ラの出力画像と同様の数の要素を有する。格納された値は、しかしながら、ウィ ンドウコンパレータによって設定される色調と一致する出力画像と関連する画像 点であるか否かによって“０”あるいは“１”のみである。

ビデオカメラによって提供される同期信号の助けにより、データの流れ情報を画 像上の関連した幾何学的位置に割り当てることが可能である。アンドゲートの出 力における有効な単チャネル２値データは、特定の画像領域のために合成（ある いは蓄積）され、その和の結果は、本方法の第２ステージにおける処理のために 、ディジタルメモリ２３に格納される。これにより、“ラスタライズされた（ｒ ａｓｔｅｒｉｚｅｄ）”出力画像のマトリクスと、ここでは明快なマトリクスと して表記されるディジタルメモリ２３との一致度が問題となる。以下に、このデ ィジタルメモリ２３が“削減された画像のためのメモリマトリクス”で、あるい はさらに簡単には“削減された画像”であるとして言及される。２値データの流 れからの“ｌ”と“０”信号の総計か行われ、そのような合計は初期画像のラス ク上におけるサイズａ−ｂの矩形部分マトリクスの“１”信号から構成されてお り、ここで、ａは水平方向における要素数であり、ｂは垂直方向における要素数 である。たとえば、図５に示された例示においては、部分マトリクスのサイズは ３×３である。部分マトリクスのエッヂ長ａとｂは、所望するデータ削減の程度 に関連する。上述した例において、エッヂ長ａとｂをそれぞれ８とすると、削減 された画像のためのメモリマトリクスの要素における数的な入力は、各々初期画 像の８×８部分マトリクスにおける値の合計を表し、この合計値は、探し出され た色調を有する部分マトリクスにおける要素数である。削減された画像の寸法は 、この場合５１２／８Ｘ５１２／８、すなわち６４Ｘ６４ユニツトである。

この削減は、矩形部分マトリクスに基づく削減は必ずしも必要としない。角形状 で満たされた、いかなる領域にも用いることができる。削減された画像のデータ 構造は、単に相応して変更される。本方法の第１段階は、削減された画像の合計 結果の入力で完了する。

そこで、保持されている削減された画像の情報は評価される。マイクロプロセッ サがこの評価に用いることができるが、その評価に必要な機能は、ディジタルハ ードウェアによって実現される。メモリ２３、すなわち削減された画像をマトリ クス（Ｒ１）として表記した場合、このマドリスク要素はこれらの座標ｉ、ｊに よりアドレスされる。

マトリクス要素は、Ｒ１１によって指定される。同サイズの第２のデータプレー ンは削減された画像と関連しており、この第２のデータプレーンは、同様にマト リクス（Ｎｌ、）で指定され、ラインおよびカラム数は、マトリクス（Ｒ１゜） のそれらと同様で、要素はＮ、、によって指定される。評価の開始時において、 この第２のブレーンのすべての要素Ｎ、が数字“０”により初期化される。削減 された画像（Ｒ，、）の各画素Ｒ１の内容は連続してテストされる。−の要素Ｒ １１の内容（合計結果）が調査基準によって設定されたしきい値ＳＷより大きく 、“０”と異なるインデックスか位置的に対応する第２のデータプレーン（Ｎ、 、ｌの要素Ｎ１１にまだ設定されていなければ、ランニングインデックスｔ＋　 （ｔｔ　＞ｏ）がこの第２のプレーン（Ｎ、、）の要素Ｎ　Ｉ　＋に入力され、 さらに、両ブレーン（Ｒ１，）　と（Ｎ、、）のだめの要素であって、要素Ｒ０ あるいは要素Ｎ、の近傍に配置され、あるいはマスキングフィールド内に位置し ている要素も、調査される。好適には、サイズＵ、Ｖの小さな部分マトリクスは 、マスクとして用いられ、この場合も、マスクは必ずしも矩形である必要はなく 、幾何学的に満足される全ての領域が可能である。この例示的な実施例に適用さ れた部分マトリクス（Ｕ、　Ｖ　）のサイズは、たとえば、３　ｘ　３　（ｕ＝ ｖ・３）あるいは５　ｘ　５　（ｕ＝ｖ・５）である。削減された画像において 以前に見い出された画素“ｉｊ”であって、その内容かしきい値ＳＷより大きか った要素が部分マトリクスの中央に存在するように、部分マトリクスが位置付け される。部分マトリクス内に存在するデータブレーン（Ｒ１，）の全ての要素は 、まさに説明した本方法によって処理される。たとえば、サイズＵ、Ｖの部分マ トリクスは、近傍要素Ｒ６゜１．、の周囲に再び位置付けされ、部分マトリクス 内の要素の値は調査され、これらの値がまだしきい値ｓｗより大きい場合、これ ら要素には、第２のデータブレーン（Ｎ、、ｌにおける同じインデックス■１が 提供される。実際、データフィールド（Ｒ１）は、サイズＵ、Ｖのマトリクスと 共に走査される。そのようなしきい値ｓｗより大きな値の部分マトリクスには要 素Ｒ０か存在しないならば、調査は通常調査されるフィールド“ｉｊ”の後のフ ィールド、たとえばフィールド“ｉ、　ｊ＋１”に対して続けられる。

この走査処理によって、削減された画像の要素であって、走査マトリクス（部分 マトリクス）の単一幅Ｕあるいは単−長Ｖよりも互いの距離を越えない要素は、 第２のデータブレーン（Ｎ、）における同インデックスが提供され、同属するも のとして認識される。同属するものとして考慮された対象物の領域の大きさの良 効な記述は、マトリクス（Ｎ、、）　と類似の番号付けがされたデータブレーン （Ｒ，、）のすべての要素の合計に基づいて得ることができる。しきい値を設定 することによって、画像ノイズを抑制できる。その理由は、統合領域内の画像の 初期マトリクスについての個々の“正当”なマトリクス要素は、総計に対して単 に小さな寄与をするに過ぎないからである。

本発明による装置の第１の実施例においては、図６に示すように、ＲＧＢビデオ 信号の色空間変換が、アナログ回路により随意に、特に、演算増幅器（図６には 図示せず）により行われる。“正当”なマトリクス要素の選択は、前述したアナ ログウィンドウコンパレータ１７ａ−ｃの助けによって実施され、適切ならば、 サンプルおよびホールドメンバが提供され、これらのウィンドウコンパレータは 、画像信号成分−各々がアナログ信号として存在する−であってＲＧＢあるいは ＨＳＩの場合“ｌ”出力信号である画像信号のみを重く見、単色カメラの場合に は、各場合に特定の範囲に位置するグレースケール値を重く見る。画像信号成分 と関係するウィンドウコンパレータの出力信号は、アントゲ−Ｎ９に導かれる。

画素同期信号（ＰＳＳ）は、画素同期ジェネレータ２４によりビデオカメラの同 期信号から得られ、画素同期信号は、以降の処理のクロック信号として用いられ る。アンドゲート１９の出力における信号は、ＰＳＳの助けにより、画素、すな わち画像要素に分解される。これはディジタル化の形態である。その理由は、画 素はアンドゲート１９の出力に応じた値“０”　（非“正当”で、その色質はコ ンパレータに設定されていない）または、値“１”　（“正当”）をとり得るか らであるこれらの数値は、カメラ出力画像の幾何学的出所に依存して削減された 画像（Ｒ，、ｌのマトリクス要素Ｒ１の値に変換される。図６に示す代表的な本 実施例において、図５に示す中間画像メモリは不要である。その理由は、これら 信号はクロックドアダー（ｃｌｏｃｋｅｄ　ａｄｄｅｒ）に直接提供され、合計 値は、削減された画像のためのメモリに送られるからである。各々の場合におい て、カメラにより伝達された初期画像の広さａ−ｂのフィールドは、削減された 画像の一画素と対応するので、削減された画像を得るためａ画素間期信号の期間 、アンドゲートにより伝達されるディジタル値は、第１のアダー２５で合計され 、その合計の結果は、削減された画像のためのメモリ２３の対応する要素に入力 される。画像カメラ３はｌラインにつき５１２画像点を伝達したときに、ａ＝８ カラムの水平方向における削減が行われ、５１２／８＝６４の合計値はメモリ２ ３の６４個に対応する要素Ｒ１１に搬送されて入力される。垂直方向における出 力画像の削減は、ｂラインの各々について複数の区分において行われるから、第 １のアダー２５により伝達された削減された画像の関連するラインの要素に入力 されている値の合計は、初期画像のｂ番目のラインの走査までに共に加えられな ければならず、そして含められる。

この加算は、第１のアダー２５に続いている、第２のアダー２７で行われ、第２ のアダーの一出力は第１のアダー２５に接続され、他の出力は削減された画像の ためのメモリ２３のデータ出力に接続されている。メモリ２３のアドレッシング において、そのカラムアドレスは、各ケース毎に、画素同期信号のａクロック信 号の後１だけ加算され、ａ・ｂクロック信号の後、削減された画像のメモリ２３ のためのカラムアドレスは０（＝ライン開始）にリセットされ、同時に、ライン アドレスが１だけ加算される。ラインアドレスは画素同期信号ＰＳＳのａ−ｂク ロック信号毎に加算され、カメラ画像の処理が完了したとき０にリセットされる 。削減された画像のためのメモリ２３のアドレッシングは、アドレスデコーダ３ ０．３１をコントロールする“周波数分周カウンタ”２８．２９により同様に行 われる。

特に、アンドゲート１９からの出力信号は、第１のアダー２５におけるＰＳＳに 同期して合計される。このアダー２５は初めにＰＳＳによって計時し、（ｂ−１ ）　“画素“を合計する。ｂ番目の画素において、アドレッシングユニットによ り現在選択されている削減された画像のメモリセルＲ１の内容をさらに加え、そ の後、その結果が同一セルＲ１１に対して再び書きかえられる。このようにして 、削減された画像を表記するメモリ２３は、上述した方法によるデータで満たさ れる。

本発明の第２の例示的な実施例においても、装置により実現され、ビデオ信号は 初めに削減された画像を得るためのいわゆるフレームグラツバ（ｇｒａｂｂｅｒ ）によりディジタル化される。フレームグラツバは、ハイブリッドディジタル／ アナログ回路であって、ビデオ信号をディジタルメモリマトリクスに直接格納す る。この場合、各々の５１２×５１２メモリ要素を有する３つのメモリプレーン （赤、緑、および青のための）により満たされている。メモリの奥行きは、たと えばメモリセルにつき１バイトである。フレームグラツバは、格納の前にデータ をＨ３Ｉ空間に変換することができ、その結果、メモリプレーンは、Ｈ３Ｉ情報 を随時含むことができる。したがって、画像はディジタル的に有効である。ディ ジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）および対応するプログラムの助力によって “２サイドリミツタ”機能が実現され、この機能は、ウィンドウコンパレータと 同様の結果を生じる。３つの分割メモリプレーンは、この“２サイドリミツータ ”により処理され、ＤＳＰ上に同様にプログラムされた“アンド”機能のために 画素（ｐｉｘｅｌ−ｗｉｓｅ）が供給される。この“アンド”機能の結果は、上 述した例示的な実施例におけるディジタル“アンド”ゲートに続く２値データの 流れに対応する。“アンド”機能からの値（“０“と“１”）はさらに続＜５１ ２Ｘ５１２の要素のサイズを有するメモリに格納され、さらにメモリから、ある いは合計されてＤＳＰのアドレス空間に同様に存在する削減された画像に直接処 理される。

本発明による方法の次の部分であって、削減された画像（Ｒｏ）のデータの評価 を含む部分につき、ここでアルゴリズムに関連させて説明される。図７ａ、７ｂ はデータフロー図であって、図７ｂ、８ｂによるＮａ５ｓ　１−８ｃｈｎｅ　ｉ ｄｅｒｍａｎｎ構造に関連しており、以下に、本目的を達成するためのプログラ ミング言語“Ｃ”における処理について説明する。データ構成として供給するＲ ［ｉｌ［ｊｌは削減された画像の表現として２次元データフィールドであり、Ｎ ［ｉｌ［ｊｌはクラスタを番号付けするためのデータフィールドであり、Ｒｅ５ ｌｉｓｔ［ｉｌはクラスタを見つけ出すためのリストであり、これらによって、 インデックスが序数としてリスト上に表れ、その入力が画素中のクラスタ対象物 の領域を与える。ＳＷは、画像ノイズを抑制するためのしきい値を表す。

繰り返し走査の個々の段階は図９〜図１８に表されている。これらの図において 、ラインはマトリクス（Ｒ１）と（Ｎ、）のインデックスｉに対応し、カラムは マトリクス（Ｒｏ）と（Ｎ、）のインデックスｊに対応する。各ケースにおいて 、マトリクス（Ｒ１１）は図の左部分に示され、マトリクス（Ｎ、、ｌは図の右 部分に示されている。

ここで実行選択の繰り返し形式は処理の本質的な部分ではないが、主として簡単 で立派な図（イラスト）を供給している。画像のエッヂにおいて現れる問題の解 決、アルゴリズムの最適条件、および基本データ構造は、明快であることを理由 に、ここで与えられている図から省略されている。

プログラム部分“５ｅａｒｃｈ″： ｖｏｉｄ　５ｅａｒｃｈ　（ｖｏｉｄ）７本　５ｅａｒｃｈｅｓ　ｔｈｅ　ｒｅ ｄｕｃｅｄ　ｉｍａｇｅ　ｌｉｎｅ−ｗｉｓｅｉｎｔ　ｉ、ｊ；　７本　Ｃｏｕ ｎｔｅｒ　＊／ｉｎｔ　Ｎｏ　＝　０；　／零　ｒｕｎｎｉｎｇ　ｏｂｊｅｃｔ 　ｎｕｍｂｅｒ　本／ｆｏｒ　（ｊ＝ｏ；　ｊ＜ｙｗｉｄｔｈ；　ｊ＋十）　／ ＊　ｙ　Ｃｏｕｎｔｅｒ　＊／ｆｏｒ　（ｉ＝０；　ｉ＜ｘｗｉｄｔｈ；　ｉ十 ＋）　７本　ｘ　Ｃｏｕｎｔｅｒ　本／ｉｆ　（Ｎ［ｉｌ　［ｊｌ　！＝０） ／零　汀　ａｌｒｅａｄｙ　ｂｅｌｏｎｇｓ　ｔｏ　＊／／本　ａｎ　ｏｂｊｅ ｃｔ、ｃｏｎｔｉｎｕｅ　本／ｃｏｎｔｉｎｕｅ； ｉｆ　（Ｒ［ｉｌ　［ｊｌ　＜＝　ＳＷ）／＊　ｉｆ　ｅｍｐｔｙ　ｏｒ　ｓｍ ａｌｌｅｒ　ｔｈａｒｒ本／／＊　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ｖａｌｕｅ、ｃｏｎｔ ｉｎｕｅｄ／ｃｏｎｔｉｎｕｅ； ｅｌｓｅ ／＊　ｅｌｓｅ　：零／ Ｎｏ＋＋　； ／零　１ｎｃｒｅａｓｅ　ｒｕｎｎｉｎｇ　ｎｕｍｂｅｒ　＊／Ｒｅ５Ｌｉｓｔ ［Ｎｏｌ　＋＝　Ｒ［ｉｌ　［ｊｌ；／＊　ａｄｄ　ｐｉｘｅｌ　ｔｏ　ｒｅｓ ｕｌｔ　本／／＊　Ｌｉ５ｔ　本／ Ｎ［ｉｌ　［ｊｌ　＝　Ｎｏ； ／零　ａｌｌｏｃａｔｅ　ｎｕｍｂｅｒ　ｔｏ　本／／ネ　ｔｈｅ　ｏｂｊｅｃ ｔ　ネ／ Ｒｅ５Ｌｉｓｔ［Ｎｏ］　＋＝　ｃｈｅｃｋ（ｉ、ｊ、Ｎｏ）；７本　ａｄｄ　 ａｌｌ　ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　零／／本　Ｒ［ｉｌ　［ｊｌ　ネ／ ／ネ　ｅｌｅｍｅｎｔｓ　本／ 図７ａはこのプログラムのデータフロー図を示し、図７ｂは対応するＮａｓｓｉ −３ｃｈｎｉｅｄｅｒｍａｎｎ構造図である。

プログラム部分　“ｃｈｅｃｋ”： ｉｎｔ　ｃｈｅｃｋ　（ｉｎｔ　ｉ、　ｉｎｔ　ｊ、　ｉｎｔ　Ｎｏ）／＊　ｒ ｅｃｕｒｓｉｖｅ　５ｅａｒｃｈ　ｒｏｕｔｉｎｅ　ネ／／＊　ｆｏｒ　３ｘ３ 　ｋｅｒｎｅｌｓ　＊／ｉｎｔ　ｐｌｓｕｍ　＝　０；　／ｌ　Ｐｉｘｅｌ　ｓ ｕｍ　本／ｉｎｔ　ｕ、　ｖ；　／ネ　Ｃｏｕｎｔｅｒ　零／ｆｏｒ　（ｖ＝ｊ −１；　ｖ　＜＝　ｊ＋１；　ｖ十＋）／＊　ｙ　Ｃｏｕｎｔｅｒネ／ ｆｏｒ　（ｕ＝ｉ−１；　ｕ　＜＝　ｉｆ１；　ｕ＋十）／ネ　ｘ　Ｃｏｕｎｔ ｅｒ　＊／ ｉｔ　（Ｎ［ｕｌ　［ｖｌ　Ｉ＝Ｏ） ／＊　ｉｆ　ａｌｒｅａｄｙ　ｂｅｌｏｎｇｓ　ｔｏ　本／／＊　ａｎ　ｏｂｊ ｅｃｔ、ｃｏｎｔｉｎｕｅ　本／ｃｏｎｔ　１ｎｕｅ　； ｉｆ　（Ｒ［ｕｌ　［ｖ　＜＝　ＳＷ）／＊　ｉｆ　ｅｍｐｔｙ　ｏｒ　ｓｍａ ｌｌｅｒ　ｔｈａｎ　本／／＊　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ｖａｌｕｅ、　ｃｏｎｔ ｉｎｕｅ　本／ｃｏｎｔｉｎｕｅ； ｅｌｓｅ ／零　ｅｌｓｅ　：　＊／ ｐｌｓｕｍ　＋＝　Ｒ［ｕｌ　［Ｖ］；／＊　ａｄｄ　ｐｉｘｅｌ　ｓｕｍ　本 ／Ｎ［ｕｌ　［ｖｌ　＝　Ｎｏ； ／＊　ａｌｌｏｃａｔｅ　ｎｕｍｂｅｒ　零／ｐｌｓｕｍ　＋＝　ｃｈｅｃｋ（ ｕ、ｖ、Ｎｏ）；／＊　ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ　ｃａｌｌ　本／ｒｅｔｕｒｅｎ　 （ｐｌｓｕｍ）； ／＊　ｒｅｔｕｒｎ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｃａｌｌｉｎｇ　 ｆｕｎｃｔｉｏｎ　＊／図８ａは、このプログラムフロー図を示し、図８ｂは対 応するＮａ５ｓ　１−３ｃｈｎｅ　ｉｄｅｒｍａｎｎ構造図を示す。

計数範囲を通じての機能をランが完了した後、リストインデックスによって番号 付けられている結果は、Ｒｅ５ｌｉｓｔ配置から見つけ出される。また、当然に 、ＬＪを基礎として“ｆｉｎｄｓ”の幾何学的位置が格納される可能性がある結 果配置における入力は、同属（連続的）として評価された各対象物の領域（画素 中の）を表す。見つけ出された対象物の総数は、空所が満たされたリスト長から 、あるいは第２のブレーン（Ｎ、、）上に配給されるインデックスの数から得る ことができる。

さらに、この調査処理の再修正は、簡単に実行できる。さらなるパラメータによ って、ノイズ除去がそれゆえ実行され、その際、数ｎより大きい計数結果によっ てのみ、対象物の数（第２のブレーン（Ｎｚ）上のインデックス）か発行される 。このことは、小さな対象物の否認に相当する。換言すれば、より大きな対象物 は、カウンタ結果があらかじめ設定された数ｎより小さいという条件によっては 否認され得る。ディジタル化の実現により、削減された画像におけるある要素に 対応している矩形のフィールドは矩形から外れ、同様に、走査マトリクスは矩形 ではない他のものとされる。このアルゴリズムは、それ相応にさらに複雑になる 。

以下に、走査マトリクスを伴う削減された画像の評価についての例示的な実施例 について説明される。

ステップｌ メモリマトリクス（Ｒ１１）は、より大きく、連続的な対象物と単一の対象物で 埋められる。これらは、零ではないメモリ位置ＲＩＩにおける画素合計によって 表される。

空のメモリセルは、零によって特に示されない。

第２のメモリブレーン（Ｎ、）。

このアルゴリズムは、２重ループを伴う、この最初の点て開始する。

ｆｏｒ　（ｊ＝ｏ；　ｊ＜ｙｗｉｄｔｈ；　Ｊ＋十）ｆｏｒ　（ｉ＝０；　ｉ＜ ｘｗｉｄｔｈ；　ｉ＋十）ここで、ｙｗｉｄｔｈおよびｘｗｉｄｔｈは削減され た画像の横方向の大きさを表している。これは削減された画像のすべてのフィー ルドが左から右へ（ライン：ｌｉｎｅ−ｗｉｓｅ）および上から下へ調査処理が 行われることを意味している。

（図９） ステップ２ 初めに、ｔｈｅ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ 汀（Ｎ［ｊ］　［ｊ］　ｆ・０） ｃｏｎｔｉｎｕｅ； ならば、テスト（すべてのｉおよびｊのための）が行われる。すなわち、削減さ れた画像（Ｎ、、）の第２のメモリブレーンにおいて、テストすべきフィールド がすでに番号が付けられたか否かが検査される。この場合ならば、調査は他の実 行を伴うことなく次のフィールドに移行する。

しかしながら、次のフィールドが零に等しいならば、以下の判断基準が検討され る。

（図１０） ステップ３ ここで、第２の判断基準が検査、すなわち、要素Ｒ１１に格納されている合計値 がしきい値ＳＷを越えているか否かが検査される。

ｉｆ　（Ｒ［ｉｌ　［ｊｌ　＜：　５Ｗ）ｃｏｎｔｉｎｕｅ； 現フィールドに合計結果がなく、このとき提供されたならば、調査はこのフィー ルドのため処理ステップで中止されず、調査は次のフィールドに移行する。図１ ０〜図１６に図示された例においては、メモリフィールド［ｉ＝４．　ｊ・４１ に（図１１） ステップ４ インデックス組み合わせ［ｉ＝４．　ｊ＝２］という全提供されている条件で、 その条件のテストが行われる。

ｉｆ　（Ｒ［４］　［２］　＜・ＳＷ）その結果が否定であるならば、アルゴリ ズムはこの命令を続行する。

１ｓｅ Ｎｏ＋＋　； Ｎ［４］　［２］　□　Ｎｏ； Ｒｅ５Ｌｉｓｔ［Ｎｏｌ　＋＝　Ｒ［４］　［２］；この時点で（部分的な）対 象物が初めて見つけ出される。“Ｎｏ”はカウンタであって、このカウンタはこ の命令セグメントの各ラントラフ（ｔｒｏｕｇｈ）　ｌこついて（Ｎｏ＋十）だ け加算される。初めに、ランニング対象物番号はＮｏによって（削減された画像 Ｎ　［４］　［２１＝　Ｎｏ　；の対応部分におけるＮｏの入力によって）割り 当てられる。この番号は、対象物にとって唯一のものであり、また、後で見られ るように、同じ対象物に属する近接するメモリセルに割り当てられる。

その後で、削減された画像の合計部分は、結果リストに加えられる。

（ＲｅｓＬｉｓｔ　［Ｎｏｌ　＋＝　Ｒ［４］　［２］　）。

図１２ ＲｅｓＬｉｓｔ： Ｉｎｄｅｘ　Ｖａｌｕｅ この時点においては、ｃｈｅｃｋ（ｉ、　ｊ、　Ｎｏ）ルーチンか呼び戻される 。現位置［ｉ＝４．　ｊ・２１の周囲におけるフィールドの３×３マトリクスが 調査される。（原則として、ここでは簡単化のため、調査されることによって必 要性の低い三角形マトリクスのみ、全ての３×３の核心が調査される。） （図１３） ステップ６ ｃｈｅｃｋ（ｉ、　ｊ、　Ｎｏ）において、現フィールド［ｉ・４．　ｊ＝２］ の３×３の周辺が調査される。この処理は前の処理と極めて類似している。２重 ループにおいて、ｆｏｒ　（Ｖ＝ｊ−１；　ｖ　＜＝　ｊ＋１；　ｖ＋＋）ｆｏ ｒ　（ｕ＝ｉ−１；　ｕ　＜＝　ｉ＋ｌ；　ｕ＋十）フィールドがすでに番号付 けされているか否かの最初の調査が行われる。

’ｉｆ　（Ｎ［ｕｌ　［ｖｌ　Ｉ＝Ｏ）　ｃｏｎｔｉｎｕｅ；’この場合ならば 、何の実行を伴うことなくさらに続行される。その理由は、このフィールドは、 すでに見つけ出され、登録されたフィールドだからである。

その他に、削減された画像の合計部分に０より太きいカウンタ結果があるか否か が検査され、°　汀　（Ｒ［Ｕ］　［Ｖ］　＜＝　ＳＷ）　ｃｏｎｔｉｎｕｅ； ’。

この場合でなければ、同様に実行を伴うことなく、さらに続行される。本例にお いては、両条件で［ｕ＝５．　ｖ・２］まで遂行される。

（図１４） ステップ７ ［ｕ＝５．　ｖ＝２］の条件において、°汀（Ｒ［ｕｌ　［ｖｌ　＝　＝　０） °は実行されない。このルーチンは、次の命令セグメントと共に続行される。

ｌｓｅ ｐｌｓｕｍ　＋＝　Ｒ［ｕｌ　［ｖｌ；Ｎ［ｕｌ　［ｖｌ　＝　Ｎｏ； ｐｌｓｕｍ　＋＝　ｃｈｅｃｋ　（ｕ、ｖ、　Ｎｏ）；すなわち、削減された画 像から見いだされた値は、局部累積カウンダｐｌｓｕｍ’　（ｐｌｓｕｍ　＋＝ 　Ｒ［ｕｌ　［Ｖ］）　、その後、現ランニング番号Ｎｏが見つけ出されたフィ ールド（＝部分対象物）に対して割当られ（Ｎ［ｕｌ　［ｖｌ　＝　Ｎｏ；）、 最後に、初期パラメータとして現座標と共にルーチンｃｈｅｃｋ（ｉ、　ｊ＋Ｎ ｏ）が呼び戻される。

したがって、この場合、ｃｈｅｃｋ　（ｕ＝５．　ｖ＝２．　Ｎｏ＝１）；ｐｌ ｓｕｍ＝５ （図１５） ステップ８ 再度、３Ｘ３マトリクスが現フイールド上に適用されて、その内容が、調査され る。すでに番号が付されている（　Ｒ［４］　［２］／Ｎ　［４］　［２］とＲ ［５１［２］／Ｎ　［５］　［２］は無視される。しかし、Ｒ［６］　［３］／ Ｎ　［６］［３］においてｃｈｅｃｋ（ｉ＝６．　ｊ＝３、　Ｎｏ＝１）フィー ルドが呼び戻される。これは、３×３テストマトリクスの更新されたアプリケー ションに導く。

ｐｌｓｕｍ　＝　１１ （図１６） ステップ９ カウンタが、すでに登録されている座標［ｕ＝６．　ｖ＝４１の結果を生じた後 は、繰り返しは停止される。その理由は、フィールド［ｕ＝６．　ｖ＝４］の３ Ｘ３周辺の新しい入力は見つけ出されないからである。ｃｈｅｃｋ（ｕ、　ｖ、 　Ｎｏ）の成功した呼び出しからの画素合計’　ｐｌｓｕｍ’　は、順々に加算 され、（ｒｅｔｕｒｎ　（ｐｌｓｕｍ））と呼ばれるルーチンに帰還される。最 後に、見つけ出されたすべての画素の合計は、番号Ｎｏ　（ＲｅｓＬｉｓｔ［Ｎ ｏｌ　＋＝　ｃｈｅｃｋ　（ｉ、　ｊ＊　Ｎｏ）；）を伴うフィールドの結果リ ストに入力される。

ｐｌｓｕｍ　＝　１９ ＲｅｓＬｉｓｔ　： Ｉｎｄｅｘ　Ｖａｌｕｅ （図１７） ステップ１０ 繰り返しが停止された後、調査はルーチンｃｈｅｃｋ（ｉ。

ｊ、　Ｎｏ）が最初に呼び戻された、すなわち［ｉ＝４．　ｊ＝２］の位置で続 行される。最初の内は、すべての次に続くフィールドは、空あるいはすでに番号 が付されており、その結果、これらはさらに調査されない。座標［ｉ＝４．　ｊ ＝５］においてのみ、新しい対象物が認識され、ランニング番号Ｎ０＝２が割り 当てられる。

（図１８） 図１９を参照することによって、ＨＩＶに感染した細胞のクラスタの検出のため に適用される本発明による方法を実施するための全体装置の例示的な実施例につ いて説明される。

たとえば、９６−ホールの微小滴定プレートであるサンプルｌは、Ｘ−Ｙテーブ ル２上に載置されており、このＸ−Ｙテーブルは、サンプルをコントロール４に 従ったＸ−Ｙ方向に位置させる。ビデオカメラ３は、テーブル２の下に位置し、 コントロール４によって、サンプル平面に対して直行するＺ一方向に移動可能で ある。上方から照明されたサンプルｌの画像は、顕微鏡の対物レンズに装着され ているカメラ３によって得られ、その画像は、カラーフレームグラツバ６、共有 プロセッサ７および中央処理装置８からなる画像処理装置に供給される。カメラ によって得られた画像は、ビデオディスプレイ５により見ることができ、画像評 価の結果はプリンタ９によってプリントアウトされる。

カメラの視野は、ｃａ、１．１ｍｍ　ｘ　０．８ｍｍである。微小滴定プレート におけるーの凹所は、６．６ｍｍの直径を有する。この円状領域全体を含むため に、この円は、蛇行状に進行処理によって５４　（６Ｘ９）矩形画像で走査され る。

この適用において、実験結果は、画像選択が２つの情報ブレーン上で有効化され ることのみ必要があることを示している。Ｈ３Ｉ変換の適用は、ここでは判り易 い。色調（ＨＵＥ）情報、および色の彩度情報は、使用のために送られる。

カメラからのアナログビデオ信号は、フレームグラツバでディジタル化され、１ バイトメモリ奥行きで５１２×５１２“画素”サイズの３つのディジタルメモリ に格納される。Ｈ３Ｉ変換は、特定用途向（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−３ｐｅｃ ｉｆｉｃ）−ＩＣの助けによるディジタル化のときに行われる。

データの評価は、上述したように行われる。ウィンドウコンパレータと“アンド ”ゲートは、ディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）によって実現され、ＤＳ Ｐは先に処理されたデータを、５１２Ｘ５１２ユニツトのサイズの“２値画像” 　（マトリクス要素において“０”または“１”のみ見い出される）に格納する 。この２値画像は、前述した命令に応じて削減された画像に描かれる。部分画像 の合計はＤＳＰにより行われる。クラスタの調査は、上述したプログラムを用い ＤＳＰにより、削減された画像上で行われる。

ウィンドウコンパレータのしきい値の設定は、コンピュータモニタ上の記号上の 支持で起こる。この目的のために、ユーザーが自由に選択することができる画像 部分について、色値（ＨＵＥ）の配分および色の飽和（彩度）の配分のヒストグ ラムが作成される。ウィンドウコンパレータの“通過帯域”は、可動マーカーに よって両ヒストグラムにおいて選択することができる。直接コントロールの実現 性は、ビデオディスプレイデバイス上の、このフィルタリングの結果の次のディ スプレイにより提供される。

Ｆ工ｇｕｒａ　１ Ｆｉｇｕｒｅ　２　ラスタ上の対象物の画像Ｆｉｇｕｒｅ　３’）イア　Ｆウ コンパレータ アナログ信号　ディジタル信号　ディジタル信号ｔ　ｔ　ｔ Ｆｉｇｕｒｅ　Ｓ Ｆ基ｐａｒｅ　６ ｒｉｇｕｒｅ　７ａ　”ｓ　ｅ　ａ　ｒ　ｃ　ｈ”プログラム部分のデータフロ ー図Ｆｉｇｕｒｅ　７ｂ　プログラム“５ｅａｒｃｈ”の構造図Ｆｉｇｕｒｅ　 ８ａ　ｃ　ｈ　ｅ　ｃ　ｋ”プログラム部分ノテー？　７０−図Ｆｉｇｕｒｅ　 ８ｂ　プログラム”ｃｈｅｃｋ”の構造図「Ｉ９・９　削減された画像 データプレーンＲ［１ｌ（ｊｌ　データプレーンＮ［ｉコ［ｊ３「；９・１０　 削減された画像 データブレーンＲ１］［ｊｌ　データブレーンＮ（ｉｌ（ｊ３０１２３４５６７ ８　０１２：３４５６７８「：９．１１　削減された画像 データブレーン　Ｒ（ｉｌ（、ｊｌ　データブレーン　Ｎ［ｉｌ［ｊ１０１２３ 国５６７８　０１２３４５６７８ｎｇ−１２削減された画像 データブレーン　Ｒ［１）Ｃｊ〕　データブレーンＮ［１ｌＣｊ１０１２３国５ ６７８　０１２３国５６７日「ｌ９１３　削減された画像 データブレーンＲ［ｉｌ［ｊ〕　データブレーンＮ１）（）〕ｒａｇ、　１４　 削減された画像 データブレーン　Ｒ［１ｌ（ｊｌ　データブレーン　Ｎ〔”〕［」コｒ３ｇ、　 １５　削減された画像 データブレーンＲ１）に］　デー２ブい−、ＮにＩ［Ｊ］０１２３４０６７８　 ０１２３＜５６７８ｒ；ｇ、　１６　削減された画像 データブレーンＲ［ｉｌ［ｊｌ　データブレーン　Ｎ［１ｌｒｊ１０１２３４５ 凹７８　０１２：］４５６７８ｒ：ｇ、　１７　削減された画像 データブレーンＲ［、）Ｃｊｌ　データブレーン　Ｎ［ｉｌ［ｊ）０１２：１４ ５６７８　０１２３４５６７８ｒ；ｇ　１日　削減された画像 補正書の翻訳文の提出書（特許法第１８４条の８）平成６年６月１７日

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. １．対象物を自動的に認識する方法であって、特に、たとえば、細胞クラスタな どの不規則に形成された対象物、および／または、不連続に形成された対象物を 自動的に認識する方法であって、ｎ．ｍ個の画像点を有する初期画像がビデオカ メラによって調査すべき対象物の領域について得られている、対象物を自動的に 認識する方法において、 下記のさらなる諸段階、すなわち、 （ａ）前記ビデオカメラ（３）によって提供された画像点信号が、ウインドウ比 較回路（１７；１７ａ，１７ｂ，１７ｃ）における上側しきい値および下側しき い値と比較され、 （ｂ）前記ウインドウ比較回路の出力信号に対応して、前記しきい値相互の間に ある画像点要素の数が前記初期画像の領域（ａ．ｂ）のために決定され、この数 が削減された画像のためのメモリマトリクスのある要素に記憶され、前記メモリ マトリクス（２３）内の各々の個別マトリクス要素の位置が前記ビデオカメラ（ ３）の出力画像における関連する領域（ａ．ｂ）の位置に対応しているもの、（ ｃ）前記メモリマトリクス内に保持されている削減された画像を用いてマスクで 走査され、該マスクの中心の要素が前記削減された画像のある要素にわたって存 在しており、該削減された画像の内容が所定の値ＳＷを越えており、それから、 またそのマスクの内容が前記所定の値ＳＷを越えている前記マスク内のそれらの マトリクス要素が検出され、前記初期画像要素と共に従属しているものとして考 慮され、同じインデックスＩに配置され、この手順がその内容が前記所定の値を 越えており、先行する走査におけるあるインデックスにはまだ配置されていない 、前記削減された画像のメモリマトリクス（２３）の各マトリクス要素のために 反復される ことによって特徴づけられる、対象物を自動的に認識する方法。
2. ２．前記ウインドウ比較回路（１７）の出力信号に対応して、ｎ．ｍ個数のメモ リ要素を有する第１のメモリマトリクス（２２）のメモリ要素に、前記初期画像 の各画像点についての値が記憶され、前記メモリ要素のそれぞれの位置が前記初 期画像における関連する画像点の位置に対応している ことを特徴とする、請求項１記載の方法。
3. ３．ＲＧＢカメラが用いられ、 各々の画像点について、前記画像信号のカラー構成要素（Ｒ，Ｇ，Ｂ）がウイン ドウ比較回路（１７ａ−ｃ）に供給され、該ウインドウ比較回路の出力信号が乗 算器（１９）に供給され、 該乗算器の出力信号が前記第１のメモリ（２２）のあるメモリ要素に記憶される ことを特徴とする、請求項１または２記載の方法。
4. ４．前記ビデオカメラの前記ＲＧＢ信号がカラー空間変換処理され、 その結果としてのＨＳＩ信号の成分が前記ウインドウ比較回路（１７ａ−ｃ）に 供給されることを特徴とする請求項３記載の方法。
5. ５．前記画像信号がディジタル化され、該ディジタル化された信号が前記ウイン ドウ比較回路（１７ａ−ｃ）に供給されることを特徴とする、請求項１〜４いず れか記載の方法。
6. ６．前記ウインドウ比較回路の出力信号がＡＮＤゲート（１９）に供給され、該 ＡＮＤゲートの出力信号が前記第１のメモリ（２２）に供給されていることを特 徴とする、請求項３または５記載の方法。
7. ７．ビデオカメラを用いて請求項１〜６いずれか記載の方法を行う装置であって 、 １または複数のウインドウ比較回路（１７ａ，１７ｂ，１７ｃ）であって、該ウ インドウ比較回路に対して前記ビデオ信号の構成要素が供給されるもの、第１の 画像メモリ（２２）であって、そのメモリロケーションの数が前記ビデオカメラ のフォーマットに対応しているもの、 第１の加算回路であって、前記第１のメモリ（２２）に記憶されている前記画像 信号から加算信号を生成するもの、 該加算信号を記憶する第２のメモリ（２３）、前記走査マトリクスのデータを入 手する手段、マイクロプロセッサであって、該マイクロプロセッサに対して前記 第２のメモリ（２３）に記憶されたデータおよび前記走査マトリクスのデータが 供給され、該マイクロプロセッサは前記走査マトリクスおよびインデックスの配 置を用いて走査を行うもの、および、第３のメモリ（２６）であって、前記第２ のメモリの構造に対応しており、前記走査マトリクスを用いて走査を行っている 前記マイクロプロセッサによって前記第２のメモリ（２３）の要素に配置されて いるインデックスを入手するもの によって特徴づけられる装置。
8. ８．前記ビデオ信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器、および、 前記ウインドウ比較回路の出力信号が供給されるＡＮＤゲート によって特徴づけられる、請求項７記載の装置。
9. ９．請求項１〜６いずれか記載の方法を行う装置であって、 カラーカメラ（３）であって、その３つの出力信号成分（ＲＧＢまたはＨＳＩ） がウインドウ比較回路に供給されているもの、 ピクセル同期信号発生回路（２４）であって、該ピクセル同期信号発生回路に前 記カラーカメラの水平同期信号が供給されるもの、 ＡＮＤゲート（１９）であって、該ＡＮＤゲートに前記ウインドウ比較回路（１ ７ａ−１７ｃ）の出力信号が供給されているもの、 第１の加算回路（２５）であって、該加算回路に前記ＡＮＤゲート（１９）の出 力信号が供給され、前記ピクセル同期信号のａクロックサイクルの１周期にわた って前記ＡＮＤゲートの出力信号を加算するもの、第２の加算回路（２７）であ って、その一方の入力に累積カウンタ（２５）の和出力信号が供給され、その他 方の入力に前記削減された画像のための前記メモリマトリクス（２３）のメモリ セルの内容が供給され、そのメモリアドレスが前記ａクロックサイクルの期間に 走査された前記カラーカメラの前記画像点に対応しており、それにより、前記和 の生成の後、その結果が前記メモリマトリクス（２３）の同じ要素に記憶される もの によって特徴づけられる装置。
10. １０．前記第１の加算回路（２５）が累積カウンタとして構成され、そのクロッ ク入力が前記ピクセル同期信号発生回路（２４）の出力に接続されていることを 特徴とする、請求項９記載の装置。
11. １１．前記ビデオカメラのカラー信号がそれぞれ、その出力端子が第２のＡＮＤ ゲート（２０）に接続されている第２のウインドウ比較回路（１８ａ，１８ｂ， １８ｃ）に供給されており、 前記第１のＡＮＤゲート（１９）および前記第２のＡＮＤゲート（２０）の出力 信号が、ＯＲゲート（２１）において相互に組み合わされ、該ＯＲゲート（２１ ）のこれらの出力信号が前記第１の加算回路、中間的な画像メモリまたは前記累 積カウンタ（２５）を形成する前記第１の加算回路に供給されている ことを特徴とする、請求項７〜１０いずれか記載の装置。
12. １２．マイクロプロセッサが設けられ、該マイクロプロセッサが、プログラム制 御のもとで、前記走査マトリクスを用いて前記削減された画像の走査を行い、前 記削減された画像の要素の走査を行った期間に配置されているインデックスを前 記第３のメモリ（２６）に印加する、請求項９〜１１いずれか記載の装置。