JPS63254577A - 大きさをビデオ実時間内に選択する方法 - Google Patents

大きさをビデオ実時間内に選択する方法

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JPS63254577A
JPS63254577A JP63063779A JP6377988A JPS63254577A JP S63254577 A JPS63254577 A JP S63254577A JP 63063779 A JP63063779 A JP 63063779A JP 6377988 A JP6377988 A JP 6377988A JP S63254577 A JPS63254577 A JP S63254577A
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JP
Japan
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pixel
video
mask
value
size
Prior art date
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Pending
Application number
JP63063779A
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English (en)
Inventor
カール−ハインツ・シユミツト
ヴイルヘルム・ヴアイデリツヒ
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GES STRAHLEN und UMWELTFORSCH MBH
STRAHLEN und UMWELTFORSCH MBH
Original Assignee
GES STRAHLEN und UMWELTFORSCH MBH
STRAHLEN und UMWELTFORSCH MBH
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Publication date
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/69Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts

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  • Health & Medical Sciences (AREA)
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  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
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  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

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、例えば細胞学的プレパラートを自動的+c 
2べるためであり、テレビジョン画1象トして表示され
形状クラスに選別して分類すべき対象の大きさをビデオ
実時間内に選択する方法に関する。
従来技術 自動検量の際にプレパラートは例えば走査テーブルによ
りミアンダ状に走査される。その都度の部分画像の画像
情報から固有のフィルタ(Cより疑がわしい細胞が選出
されそれらの座標位置が記憶され、後での視覚的判断に
使用される。
フィルタ手段としては一般に、純粋に光学的な装置また
は、計算機葦たけハードウェアを備えた電子装置が使用
される。
これらの方法のそれぞれはそれ自身だけでは実際におい
て、適切な時間内に正しい診断結果を得るのに使用する
ことはできない。西独特許出願公開第3524505号
公報に記載の画像検出方法もコストが高く帰線期間の間
に付加的計算を必要としその際にパターンの位置は保持
されない。
発明が解決しようとする問題点 本発明の課題は、テレビジョン画面かう所定の形状クラ
スの対象を選別して分類しその際にそれぞれの形状をプ
ログラミングし、パターンの位置を保持し例えば細胞学
的プレパラートにおける癌細胞を検出することができる
ように上記方法と改善することICある。
問題を解決するための手段 上記問題は、請求項1記載の特徴部分に記載の構成によ
シ解決される。
有利な実施例は他の請求項に記載さnている。
本発明の電子マスクフィルタリング手段ておいてはプレ
パラートのテレビジョン画像を閾値選別して例えば細胞
のうちの核のみを検出するようにする。これは閾値フィ
ルタリングによ9行なわれる。引続いて画像をディジタ
ル化し引続いてパイクセル毎に所定のマスクと比較する
コノマスクはテレビジョンモニタの中の記録と同期され
て画面上を移動され、部分画像がマスクと合致する度合
が所定の値に達している場合には対象が検出される。マ
スクとしては、疑がわしい細胞の直径にほぼ相応する半
径を有する円形面を選定する。このシステムの利点は、
評価速度(ビデオ実時間)が高く融通性に富むことにあ
る。マスクの解像能の範囲内においてテレビジョン画像
から任意の形状(例えば自動テキスト検出のだめの文字
)1−選別することができる。更にこのシステムは障害
に対して不感であるすなわちこのシステムは、ノイズ画
像も処理できる。検出されたアラームの位置は保持され
公知の手段で引続いて処理、される。回路構成は簡単で
あシ安価である。
マスクはプログラミングすることができANDマスクも
可能であるすなわち所定のパイクセルは所定の値を有し
なければならないかまたは1つのパイクセルパケットの
パイクセル形態は、全画像が有効であるためには所定の
条件を満足し名ければならない。更に前に1つのパイク
セルパケットを解析した回路が保持される。走査線間々
隙も評価することができるためには走査線シフトレジス
タからそれぞれ第七番目の走査線だけではなく各走査M
Aヲ導出しルックアンプテーブルの入力側に供給しなけ
ればならない。
このテーブルの出力側から、このパイクセル群が有効か
どうかを表わす信号が取出される。アラームは、僅かな
一定のシフトラ除いては、検出されたパターンと同一の
画面座標を有する。
このようにして1つの画像の中に多くの対象を同時に検
出し引続いてアラームの座標を公知の方法によシビデオ
実時間内に記憶することかでき る、。
発明の効果 本発明は、評価速度(ビデオ実時間)が高く融通性に富
み、障害を受けた画像も処理できる利点を有する。
実施例 次に本発明を実施例に基いて図を用いて説明する。
電子マスクフィルタリングは実質的に第1図の回路装置
から成る。この装置において、閾値選別された直列ビデ
オ信号は、大きさは8×8b↓tのパイクセル群22に
変換されその際に各パイクセルに対して1本の固有の線
8 (=8本線〕が導出される。これらの64本の11
i!i!8はマルチプレクサ4t−介して比較素子5に
接続され、比較素子5の出力側3(それぞれ3本の線に
相応する)は、合致するパイ、クセルの鋏ヲ表示する。
個々の比較素子5■値6は加算され(加算器6)、閾値
7と比較される(比較器9)。合致値が、プログラマグ
ル・な閾値7を上回る場合において比較素子5の出力、
全AND回路10に供給し、その出力側−1を介して零
信号を送出しない場合には対象が検出される。AND回
路10は、決められているパイクセルが1つの所定の値
を有する場合にのみ検出を許容する。
この場合に比較素子5として論が使用される。入力側と
してアドレス入力側8が使用され出力側としてデータ線
1および6が用いられる。
メモリ5はルックアップ(1ook−up )チーグル
としてプログラムされその結果各パイクセル形態に対し
て出力値6が、所定のマスクと合致する場合に出力側か
ら取出される。出力側における付加的な出力線1は、A
NDマスキングのためのビットを供給する。これらの融
1,3はAND結合され、引続いて再び、閾値弁別され
た信号13とAND結合される。したがってこの回路の
出力側14からは、合致、するパイクセルの数が閾値7
を上回、9AND請合の値が零ではない場合゛にのみ信
号が取出される。
ビデオ入力側11は走査線シフトレジスタ15に接続さ
れ、その結果それらの出力側から、テレビジョン画のそ
れぞれ前の走査線が取出される。列シフトレジスタ16
は1列走査線を8つの列パイクセルに変換し、これらの
パイクセルは入力値88.とじてマルチプレクサ4を介
して比較素子5に供給されるー。コンピュータ17は比
較素子5を、マルチプレクサ4と、比較素子5の出力側
1および3と接続されているドライバ素子18とを介し
てプログラミングする。
いくつかのフィルタマスクに基いて電子マスクフィルタ
リングの選択特性につ、いて考察する。
6つの異なるフ、イルタマスク(AND、結合を備える
ものおよび備えないもの)を調べる。第2図なりし第4
図においてはフィルタマスク100〜301が示されて
いる。1つの点は1つの零七示し1、中央にある1つの
黒色の方形は1つの1t−1示し、また1つの白色、の
円を有する1つの黒色の方形は、値か1でなければなら
ない1つのパイクセルに対応し、その他の場合にはフィ
ルタ素子(第1図の回路)の出力信号714は零である
。対象として、種々の直径を有する円形面が蒸着された
測定プレパラートを使用する。
これらの対象は顕微鏡を介してテレビジョンカメンによ
り受像される。ビデオ入力側11からビデオ信号は閾値
弁別されマスクフィルタリング電子装置に供給される。
閾値7はその都度に常に、対象物を検出することができ
る高さに選択される。このようにして見つけられた閾値
が、対象物直径(μm)に対して示されている。すべて
のフィルタ曲線40口〜301において多少顕著な最大
閾値が認められる。閾値をこの最大値より僅かに小さく
とると、フィルタ[直がこの閾値7よシ大きい対象物の
みが検出される。
個々のフィルタ曲線400〜301について説明する。
第2図には、4つのパイクセルのみが1であるマスク1
01が示されている。対応する閾値401は、AND結
合なしのフィルタリングに対して微小な最大値しか示さ
ない。マスク100および閾値400の場合に、AND
結合のため直径5μmを下回る円形面のための出力値は
零である、何故ならば、直径が5μmi下回る円形面に
おいては4つのパイクセルは決して同時に1になること
はできないからである。直径が5μmを上回る場合には
この条件は満足され出力信号は、55個の合致するパイ
クセルに上昇する。64個の合致するパイクセルの値に
達するのは困難である、何故ならばフィルタマスク40
0は、その解像能が比較的に小さいために理想の円形か
らはまだかなシ離れているからである。直径がよシ大き
い場合には出力信号は再び62に低減する。
第3図は、細胞検出の際に使用されるフィルタマスク2
00を示す。その最大値は約12μmの所に位置する。
したがって、対応する閾値50口によQ1直径が10μ
mと15勤との間に位置する細胞核を選別して検出する
ことができる。M■パイクセルとしてこの場合に、最も
内部に位置する4つのパイクセルのみをセットして、変
形され場合によっては不均一に着色されている細胞核を
検出することができるようにする。この場合にもAND
結合によシ選択方法が合には、直径が25μmi上回る
円形面を検出することはもはやできない(閾値501)
第4図は再び、拡大されたフィルムマスク600または
301を示している。この場合にもAND結合によシ選
択方法が大幅に改善されるのがわかる(閾値的m6aa
または301)。
基礎原理は、テレビジョン画面がディジタル化され引続
いてパイクセル毎に、所定のマスク100ないし301
と比較さnることにある。
このマスクはテレビジョンモニタの中の記録ビームと同
期してテレビジョン画面上を移動され、部分画面がマス
クと合致する度合が所定の値に達すると対象が検出され
る。
比較素子としてはRAM5が使用され、RAM5はルッ
クアップテーブルとしてプログラミングされる。アドレ
ス入力側18の数が制限されているので例えば、所定の
数のパイクセルのみを果 メモリ5で処理し、引続いて比較績1覆ヲ統合すると好
適である(9−10)。
それぞれt個のパイクセルを有するに個のパケットがそ
れぞれ比較されこの場合にk×lは、比較するパイクセ
ルの全数である。このようにして得られた、目標値から
の実際値のずれに、引続いて各パイクセルパケットに対
して、票5における値6が割当てられる。これらの値3
は互いに加算され(6)、閾値7と比較される。
このよう1(シて得た数が閾値7を上回る場合には対象
が検出される。別の基準としてパイクセルパケットの有
効性が導入されている。パイクセルパケットは、実際値
が所定の条件(例えば、所定のパイクセルが1つの所定
の値を有しなければならない〕を満足する場合にのみ有
効である。画像全体は、すべてのパイクセルパケットが
有効な場合にのみ有効である。したがって対象は、すべ
ての走査線が有効であり合致度が閾値7を上回る場合に
のみ検出することができる。
所定の時点において、目標値と比較すべきすべてのパイ
クセルはRAM 5の中に同時に存在していなければな
らない。走食臓は足金線シ7トレゾスタに緩衝記憶され
並列に出力される。このようにして、走査線シフトレジ
スタ15に接続されている列シフトレジスタ1乙の並列
出力側22から、処理すべき、パイクセルのすべての値
が取出される。
このよう知して得たパイクセル値は比較素子5によシ目
標値と比較しなければならない。この比較は、パイクセ
ルクロック周期より長く持続してはならない、何故なら
ば次のクロックにおいて新しいパイクセル値パターンを
目標値と比較しなければならないからである。比較素子
5の出力側はこのようにして合致に対してnbit2進
値と、場合に応じて更に走査線の有効性のためのi b
itとを供給する。引続いて合致値は加算器乙によシ加
算され引続いて2進比較器9によQ閾値7と比較される
。合致値が目標値7よシ大きい場合には出力ビット=1
にセットされる。有効性ビット1は出力ビット16とA
ND結合される(10)。すべての走査線が有効であり
合致値が閾値7t−上回る場合には対象は検出される。
対象の位置は保持されるすなわち、テレビジョン画面に
はアラームが、検査すべきパターンのよう【同一の個所
における小フィルタマスク分水す図またはフィルタを特
性曲線を示す線図である。
1.3・・・出力側、5・・・比較素子、6・・・加算
器、7・・・閾値、4・・・マルチプレクサ、8・・・
線、9・・・比較器、10・・・AND回路、14・・
・出力側、15・・・走査線シフトレジスタ、16・・
・列シフトレジスタ、11・・・ビデオ信号入力側、8
8・・入力側、22・・・パイクセル群、18・・・ド
ライバ素子、17・・・コンピュータ。
第2図 桔3図 第4図 JJm

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1、テレビジョン画像として表示され形状クラスに選別
    して分類すべき対象物の大きさをビデオ実時間内に選択
    する方法において、 ビデオ画像をデイジタル化しパイクセル毎に、所定のマ
    スク(100〜301)と比較し 前記マスク(100〜301)を前記ビデオ画像におけ
    る記録ビームと同期してテレビ画面上を移動し 選定された部分画像がマスク(100〜301)と合致
    する度合が所定の値に達すると前記対象物をそれとして
    検出することを特徴とする大きさをビデオ実時間内に選
    択する方法。 2、比較素子として、ルックアップテーブルとしてプロ
    グラミングしたRAM(5)を使用することを特徴とす
    る請求項1記載の大きさをビデオ実時間内に選択する方
    法。 3、l個のパイクセルから成るそれぞれにk個のパケッ
    トを比較し、 積k×lは、比較すべきパイクセルの全数であり このようにして得られた、目標値からの実際値のずれに
    1つの値(3)を割当てこれらの値(3)を加算して(
    6)、目標値と比較し各パイクセルパケットの有効性を
    検査し すべてのパイクセルパケットが有効であり閾値(7)を
    上回る場合に対象をそれとして検出するようにしたこと
    を特徴とする 請求項1または2記載の大きさをビデオ実時間内に選択
    する方法。 4、すべてのパイクセル値を比較回路(5)で目標値と
    比較し 前記比較は1つのパイクセル周期より長くは持続しない
    ようにしたことを特徴とする 請求項1ないし3のいずれかの項に記載の大きさをビデ
    オ時間内に選択する方法。
JP63063779A 1987-03-18 1988-03-18 大きさをビデオ実時間内に選択する方法 Pending JPS63254577A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

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DE3708795A DE3708795C2 (de) 1987-03-18 1987-03-18 Verfahren zur Größenselektion in Videoechtzeit
DE3708795.9 1987-03-18

Publications (1)

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JPS63254577A true JPS63254577A (ja) 1988-10-21

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ID=6323373

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JP63063779A Pending JPS63254577A (ja) 1987-03-18 1988-03-18 大きさをビデオ実時間内に選択する方法

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DE (1) DE3708795C2 (ja)
FR (1) FR2612666B1 (ja)
GB (1) GB2204170B (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05274433A (ja) * 1992-03-26 1993-10-22 Yamaguchi Pref Gov 動物体位置認識方式およびその装置

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3917760C1 (en) * 1989-05-31 1990-12-06 Maximilian 8000 Muenchen De Wimmer Microscope with video scanning camera - for automatic examination of preparations e.g. slides with an object recognition system
US8352400B2 (en) 1991-12-23 2013-01-08 Hoffberg Steven M Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US5903454A (en) 1991-12-23 1999-05-11 Hoffberg; Linda Irene Human-factored interface corporating adaptive pattern recognition based controller apparatus
US10361802B1 (en) 1999-02-01 2019-07-23 Blanding Hovenweep, Llc Adaptive pattern recognition based control system and method
US6400996B1 (en) 1999-02-01 2002-06-04 Steven M. Hoffberg Adaptive pattern recognition based control system and method
US6850252B1 (en) 1999-10-05 2005-02-01 Steven M. Hoffberg Intelligent electronic appliance system and method
US6418424B1 (en) 1991-12-23 2002-07-09 Steven M. Hoffberg Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system
US7242988B1 (en) 1991-12-23 2007-07-10 Linda Irene Hoffberg Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US5594813A (en) * 1992-02-19 1997-01-14 Integrated Information Technology, Inc. Programmable architecture and methods for motion estimation
US7966078B2 (en) 1999-02-01 2011-06-21 Steven Hoffberg Network media appliance system and method
US7483420B1 (en) * 2004-03-08 2009-01-27 Altera Corporation DSP circuitry for supporting multi-channel applications by selectively shifting data through registers
CN105354987B (zh) * 2015-11-26 2018-06-08 南京工程学院 车载型疲劳驾驶检测与身份认证装置及其检测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS50103941A (ja) * 1974-01-16 1975-08-16
JPS61282975A (ja) * 1985-06-04 1986-12-13 フエアチアイルド カメラ アンド インストルメント コ−ポレ−シヨン ビデオ列処理方式
JPS6250608A (ja) * 1985-08-30 1987-03-05 Hitachi Ltd 糸状性微生物の画像処理装置

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1143585A (ja) * 1965-03-30 1900-01-01
FR1548486A (ja) * 1967-10-17 1968-12-06
USB618016I5 (ja) * 1968-11-29
GB1590871A (en) * 1978-05-31 1981-06-10 Xerox Corp Data comparison apparatus
US4200861A (en) * 1978-09-01 1980-04-29 View Engineering, Inc. Pattern recognition apparatus and method
JPS5661650A (en) * 1979-10-24 1981-05-27 Omron Tateisi Electronics Co Analyzing device of cell
US4318886A (en) * 1979-11-19 1982-03-09 Nippon Kogaku K.K. Automatic HLA typing apparatus
US4510616A (en) * 1982-01-19 1985-04-09 The Environmental Research Institute Of Michigan Design rule checking using serial neighborhood processors
US4499597A (en) * 1982-03-29 1985-02-12 Hughes Aircraft Company Small-object location utilizing centroid accumulation
DE3379611D1 (en) * 1982-04-15 1989-05-18 Toshiba Kk Pattern features extracting apparatus and method and pattern recognition system
US4623923A (en) * 1983-03-14 1986-11-18 Honeywell Inc. Real-time video image enhancement system
DE3520405A1 (de) * 1984-06-09 1985-12-12 Fuji Photo Film Co., Ltd., Minami-Ashigara, Kanagawa Verfahren zur bearbeitung von bildsignalen
JPH0644292B2 (ja) * 1984-07-09 1994-06-08 オムロン株式会社 二次元視覚認識装置
JPS6136876A (ja) * 1984-07-30 1986-02-21 Ricoh Co Ltd 画像情報のマスク処理回路
US4648119A (en) * 1985-03-18 1987-03-03 Tektronix, Inc. Method and apparatus for forming 3×3 pixel arrays and for performing programmable pattern contingent modifications of those arrays
GB2173026B (en) * 1985-03-25 1988-07-13 Mcdonald Richard Albert Real time video pattern recognition
IL79098A0 (en) * 1985-07-15 1986-09-30 Visionetics Corp Fine flaw detector for printed circuit boards
US4658428A (en) * 1985-07-17 1987-04-14 Honeywell Inc. Image recognition template generation
US4720871A (en) * 1986-06-13 1988-01-19 Hughes Aircraft Company Digital image convolution processor method and apparatus
JPS6362242A (ja) * 1986-09-02 1988-03-18 Toshiba Corp ワイヤボンディング装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS50103941A (ja) * 1974-01-16 1975-08-16
JPS61282975A (ja) * 1985-06-04 1986-12-13 フエアチアイルド カメラ アンド インストルメント コ−ポレ−シヨン ビデオ列処理方式
JPS6250608A (ja) * 1985-08-30 1987-03-05 Hitachi Ltd 糸状性微生物の画像処理装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05274433A (ja) * 1992-03-26 1993-10-22 Yamaguchi Pref Gov 動物体位置認識方式およびその装置

Also Published As

Publication number Publication date
US5058183A (en) 1991-10-15
DE3708795C2 (de) 1995-08-03
GB8806003D0 (en) 1988-04-13
FR2612666B1 (fr) 1994-09-23
GB2204170B (en) 1991-09-04
FR2612666A1 (fr) 1988-09-23
GB2204170A (en) 1988-11-02
DE3708795A1 (de) 1988-09-29

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