JPS6370384A

JPS6370384A - 複数物体個数縮退抽出方法

Info

Publication number: JPS6370384A
Application number: JP21519286A
Authority: JP
Inventors: Kunio Tanaka; 田中　邦男; Yoshiteru Imada; 今田　義照; Toshihide Aramaki; 荒巻　俊秀
Original assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Control Systems Inc
Current assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Information and Control Systems Inc
Priority date: 1986-09-12
Filing date: 1986-09-12
Publication date: 1988-03-30

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〕本発明は画像処理装置の複数物体個数抽出方法に係り、
特に多数の物体を一度にカウントする場合に好適な複数
物体個数縮退抽出方法に関する。

（従来の技術〕従来のこの種の複数物体個数抽出方式は。

「コロナ社発行、長尾真著、′画像認ｆｆｉ論ｐｐ　Ｊ
に記載されているようにラベルを各物体に割付けること
により複数物体をカウントする方式が主流である。以下
、上記方式について第１４図及び第１５図を参照しなが
ら説明する。方式では、複数の物体画像１０を表現した
２値画像１１に対して、左上から右下に向って下記（１
）式の点集合を有するテンプレート１２（第１４図（４
）参照）をもってラスタ走査を行ない、テンプレート１
２の点（ＩＰｊ）が最初に値“１″を発見するとその点
に対してラベル番号■を与え、あらかじめ用意しておい
た第１４図（ｍ）に示すような濃淡画像メモリ１３に書
き込む、以後連続して値“１″が続く限りテンプレート
１２の点（ｘ　　１ｔｊ）が前のラベル番号■を認識す
るので、同じラベル番号のを与え続は同一ラスタ内で値
“１″が途切れて再び値“ＩＭを発見すると、テンプレ
ート１２の点集合Ｓに該当するラベル番号がないとき次
のラベル番号■を与え前記と同様に濃淡画像メモリ１３
に書き込む、さらに、第２ラスタ以降は、値“１”の点
Ｃｘｅ　ｊ）の距離１の近傍内の点集合、５＝（Ｃｘ　
　Ｌｊ）ｐ（１−ＬＪ−１）ｐ（１＋　ｊ−ＩＬｂ＋Ｌ
ｊ　１））・・・・・・（１）に既にラベル付けされたものがあれば、点（ｘｔｊ）に
そのラベル番号を与えて濃淡画像メモリに書き込む、ま
た前記点集合Ｓの値がすべて“０”で、＜１１５）のみ
が２値“１ｎを検知したならば、新しいラベル番号を与
え、前記点の中に異なるラベル番号があれば優位順位を
、点（ｉ−１ｔｊＬ点Ｄ−Ｌｊ−ＩＬ点（ｉｔ　ｊ−ＩＬ点（ｉ＋１．ｊ−１）の順とし当該
点のラベル番号を与えてから、第１４図（ＩＶ）に示す
ように、同一物体に対して複数のラベル割付があること
をスタックメモリ１０に記憶する。第１４図（ＩＶ）に
示すスタックメモリ１４の左側ラベル番号は、右側ラベ
ル番号と関連することを示している。こうして最下ラス
タまでくり返し実行して仮ラベルを実現した第１４図（
ｍ）に示す如くの濃淡画像１３を得る。次に、同一物体
に対して複数のラベルが与えられている物体があるので
ラベル番号を１個にするようラベルの振替えを、前記の
記憶したスタックメモリ１０の情報を用いて行なう必要
がある。この動作を説明するために示したものが第１５
図である。

第５図では、スタックメモリ１４の情報を加工し、仮ラ
ベルにて割付けて仮ラベル物体画像１５を表現した濃淡
画像１３から順序よくラベル番号を再配置してラベル付
は物体画像１６を表現した濃淡画像１３を得る。

このようにして最終的に得られた濃淡画像２に対して与
えた最大ラベル番号が物体個数となる。

ここでは８連結性を維持して物体をカウントしたが、前
記点集合Ｓ′をｓ’　＝Ｈｉ−１１ｊＬ　（ｉｔ　ｊ−１））　　・・
・（２）として処理することにより４連結による物体を
カウントすることが可能である。

〔発明が解決しようとする問題点〕

前記従来技術は、ラベルを各画素毎に割付けるが故に個
数の抽出対象となる物体が膨大な数になればなる程、仮
ラベル付時点でのラベル番号の発生数は、その物体の形
状に応じて割当てられることになる。このため、複雑な
形状をした物体が数多くある場合は、物体個数の抽出が
できない可能性がある。前記従来技術において、物体個
数の抽出をするためには、１画素単位に与えるラベル付
は情報の重みを大きくした濃淡画像メモリ、およびこれ
に対応するラベル変換を行なうスタックメモリを確保し
なければならない、このように大多数の物体に対して個
数抽出するときは、記憶する情報量が飛■的に増加する
点について配慮がされておらず大規模なハードウェア物
量の増加を伴なうところに問題があった。

本発明の目的は、個数の抽出対象となる物体が膨大な数
となっても記憶する情報量を最小として複数物体の個数
抽出をする複数物体個数縮退抽出方法を提供することに
ある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記目的を達成した本発明は、濃淡画像入力手段と、濃
淡画像中の物体画像を２値化する手段と。

前記物体２値画像から物体の個数を抽出する手段とを少
なくとも有する画像処理装置により複数物体の個数を抽
出する方法において、前記２値画像に対して所定の連結
性を保ちつつ当該画像の周囲から一定面積の集約画像に
集約し、この集約した集約画像に対して２値頻度分布を
抽出し、所定の集約画像となるまで上記処理を実行する
。

〔作用〕

各物体の２値画像に対して縮退させる処理は、各物体を
構成する画素を周囲から１画素づつ連結性を保ちつつ削
除する。これをくり返し実行すれば、各物体は最終的に
当該物体を形成する最小構成要素である１画素に集約さ
れることとなる。さらに、縮退させる処理ののち２値頻
度分布を抽出すれば、２個画像中の値“１”の数を抽出
可能なので各物体全てが１画素に集約されたかどうかの
判定が可能であり、２値頻度が変化しなくなった時点の
値“１”の頻度が物体の数となる。これによって値ｕ　
１７１の頻度を格納するだけのメモリの増加で膨大な物
体の数であっても個数抽出可能となる。

〔実施例〕

以下１本発明を図示の実施例に基づいて説明する。

まず、本発明を実現する装置の説明から始める。

第１３図は本発明に係る複数物体個数抽出方式の実施例
を実現する装置を示すブロック図である１図において、
３１は映像入力装置、４１は主メモリ装置、４２は中央
演算処理装置、４３はコンソール入出力装置、４４はマ
ルチパス、５０は画像処理プロセッサ、５１は２値画像
メモリ、５２は濃淡画像メモリ、５３はアドレスプロセ
ッサ、５４は積和演算プロセッサ、５５は特徴抽出プロ
セッサ、５６はヒストグラムプロセッサである。

このような構成の装置の基本的動作を説明する。

主メモリ装置４１には画像処理プロセッサ５０を制御し
たり細胞増殖数情報がら正常、異常の区別を行なう個数
監視論理などの装置の核となるプログラムや、前記細胞
増殖数情報等のプログラムデータを格納し、これに基づ
き中央演算処理装置４２によってマルチパス４４を経由
して画像処理プロセッサ５０に対して制御を行なう、命
令を受けた画像処理プロセッサ５ｏの内部動作はアドレ
スプロセッサ５３下で統一管理される。まず、映１　　
像入力装置から画像を入力し濃淡画像メモリ５２へ格納
する。この濃淡画像に対して積和演算プロ、　　セッサ
５４により２値化を行なう、２値化して得ら九た細胞核
の２値画像は２値画像メモリ５１に格納される。この２
値画像データは特徴抽出プロセッサ５５にて縮退処理を
実施し、パイプラインでヒストグラムプロセッサ５６に
データが渡り２値頻度分布を取得して再び２値画像メモ
リ５１に書込まれる。ここで得られた２値頻度はマルチ
パス４７を介して主メモリ装置４１に転送できるので縮
退処理を継続指令するが否かの決定は自由にできる。

上記第１３図の装置を細胞増殖検査装置に適用した場合
の機能ブロック図を第１４図に示す。

′ｙ５１４図において、第１３図と同一構成要素には同
一の符号を付して説明をすると、２１は細胞、２２は細
胞核、３１は映像入力装置、３２は２値化論理、３３は
個数抽出論理、３４は個数監視論理、３５はアラーム出
力装置、３９は細胞個数格納メモリ、５１は２値画像メ
モリである。

本装置の機能は検査対象となる細胞２１の単位時間あた
りの増殖数から、正常細胞か異常細胞かを個数監視論理
３４によって判断し、異常細胞ならばアラーム出力装置
３５によりアラームを出力し、当該細胞が異常細胞であ
ることをメモリに記憶する。これにより細胞検査の省力
化を図るものである８次に、本装置における細胞２１の
単位時間あたりの増殖数抽出動作を説明する。検査対象
となる細胞２１の数は当該細胞核２２の数と同値である
ことに着目し細胞核２２を染色液により浮き立たせ、本
画像を映像入力装置３１から入力する。入力した濃淡画
像データは細胞核２２を抽出する閾値で２値化論理３２
により２値化し、この２値画像を２値画像メモリ５１へ
格納する６次に。

この細胞核２２の数を２値画像メモリ５１のデータから
個数抽出論理３３によって抽出し細胞個数格納メモリ３
９へ格納する０以上の処理を定期的に実施することによ
り、単位時間あたりの細胞核２２の増殖数が得られる。

それでは以降に、２値画像メモリ５１の内容を加工する
だけで細胞核２２の個数を得る個数抽出論理３３の動作
について第１５図、第１図〜第５図を参照しながら説明
する。

第１５図は、後述する２値画像メモリ５１の内容の一部
を表わした２値画像２５を示す説明図である０本図は値
“１”で表わした例えば細胞核画像２６の個数抽出概念
を示したものである。すなわち、個々の細胞核画像２６
をそれぞれ矢印の如く周囲からの連結性を保ちつつ面積
ｎの集約画像２７に集約すれば、求める細胞核画ａ２６
の個数（ＣＯＵ　Ｎ　Ｔ）は、ｎと表わすことができるのである。以下、ｎ＝１の集約画
像２７を特別に集約画素と称し、第（３）式をＣ０ＵＮＴ＝Σ（集約画素の面積）として置換し説明してゆくことにする。

次に細胞核画像の連結性を変えることなく集約画素２２
に集約する動作について説明する。

第２図〜第４図は、２値画像のマスクパターンを示して
いる。以下、このマスクパターンを縮退マスクパターン
と呼ぶ。

第２図〜第４図に示す縮退マスクパターンの見方は、注
目画素Ｘが値゛１”を持つとき、当該縮退マスクパター
ンに一致すれば出力を値Ｏと決定し、注目画素を削除す
ることができる。また、縮退マスクパターンのうち空白
となっている部分の値は“１”、′０”どちらでも良い
ことを表わし、縮退マスクパターンに条件式があるとき
は、その条件を満たしたときのみ注目画素を削除すると
とができるものとする。これらの縮退マスクパターンを
用いて次の様に集約する。

第１５図による２値画像２５を左上がら右下に向ってラ
スタ走値を行ない、当該注目画素が値“０”を持っとき
は出力を値″０”とし、値１′Ｉ　１１を持った時点で
第３図〜第５図の縮退マスクパターンとそれぞれ比較す
る。ここで、いずれの縮退マスクパターンにも一致しな
い場合は、値“１″をそのまま出力し、いずれかの縮退
マスクパターンと一致したときのみ値ｉｔ　ＯＩＦを出
力して集約処理を実施する。以降前記処理をくり返し実
行して１回の画面走査を終了する（ステップ１００）。

ここで２値画像２５中の細胞核画像２６は、一般にそれ
ぞれ外側から１画素分縮退した画像となっている。この
１回の画面走査による処理を以降縮退処理と呼ぶ。

次に２値頻度分布を抽出し、２値頻度を求めておく　（
ステップ１０２）、次に、再度縮退処理を実行しくステ
ップ１０３）、２値頻度分布抽出を行い（ステップ１０
４）、これにより、前回の２値頻度と今回求めた２値頻
度とを比較して（ステップ１０．４）、変化の無いとき
はステップ１０５を介してステップ１０２へ移り、変化
が無くなるまで縮退処理をくり返す（ステップ１０２〜
１０５）。２値頻度の変化が無くなった時点で複数の細
胞核画像１５がすべて集約画素へ集約され、このとき求
めた２値頻度のうち１の頻度が求める細胞核個数となっ
ている。ここで示した細胞核画像２６を集約画素へ集約
する一例を第２図により説明する。

第２図（Ａ）に示す値“１″にて表わされた細胞核画像
２６に対して、１回目の縮退処理を行なうと（ステップ
１００）、１画素分集約した縮退物体画像２６′が得ら
れる。ここで採用する第３図〜第５図の縮退マスクパタ
ーンは、第３図（Ｉ）。

第３図（Ｖ）、第３図（Ｘ）、第３図（ＸＩ）に示すパ
ターン３０１，３０５，３１０，３１１である。さらに
続いて縮退処理を行なうことにより（ステップ１０２）
、第２図（Ｃ）に示すような値１１１　ｊｌを持つ集約
画素２７が得られる。

ここで、採用する第３図〜第５図の縮退マスクパターン
は、第３図、第４図、第５図に示すパターン３０２，４
０４，５０４である。同様に本手法では、個数抽出対象
とする物体の径は自由であり、大きさが大小の種類があ
っても正確に個数抽出できる。

尚、第３図（ＶＩ）ニおけるｃ〜工は、Ｃ＋Ｄ十Ｅ＋Ｆ
＋Ｇ＋Ｈ十Ｉ：１の関係があり、第３図（■）における
Ａ、Ｂは、Ａ＋Ｂ＝１の関係がある。また、第５図（Ｖ
）　、　　（ＶＩ）に示すＡ−Ｅは、Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋
Ｅ＝１の関係があり、第５図（■）、（■）に示すＡ−
Ｃは、Ａ＋Ｂ＋Ｃ＝４の関係がある。

第３図〜第５図にて示した縮退マスクパターンは８連結
パターンであり、前記は８連結による細胞核個数の抽出
を表わした。

また、４連結による細胞核個数の抽出は、第６図〜第７
図に示す４連結の縮退マスクパターンを用いて、８連結
による細胞核個数の抽出と同様に実施できる。

二二で８連結性と４連結性の個数抽出の違いは第８図に
示す細胞核画像２７．２７をそれぞれ１個とするか、２
個とするかである。すなわち、ななめ方向に接した物体
を別物とみなすか否かの選択が可能であり、従来例同様
連結性を維持して物体個数抽出が可能である５以上によ
り、２個画像メモリ内容だけの加工手段によって連結性
を考慮した個数抽出が可能となった。

本実施例によれば、特別に用意すべき濃淡画像メモリや
スタックメモリを不要とし、複数物体を表わした２個画
像データの加工だけにより、複数物体個数の抽出ができ
るために装置を小型化、安価に製作できる。さらに、２
値頻度を格納するメモリを単精度整数型で設けておけば
、第５図に示した形状の物体個数が６５５３５個存在す
るときであっても縮退処理を２回実行するのみですべて
の物体が集約されるため、この種の小物体においてはよ
り高速に個数抽出することができることになる。

また、本実施例では、複数物体画像をそれぞれ集約画素
に集約する方法として縮退処理を用いたが、他の方法を
適用して集約動作を実施もさしつかえない。

前記実施例において、第９図に示す如く重なり合う複数
物体の連結性を維持しながら個々の物体に分離し、さら
に、それぞれの物体を集約画素に集約して個数抽出する
例を第１０図に示すフローチャートを基に説明する。

第１０図に示す処理フローが第１図と異なるところは、
第１図の個数抽出論理に対してステップ１５０の公知の
収縮処理を加え、重なり合う物体を分離する機構を設け
た点にある。

本応用例によれば、３次元での重なり合う物体個数抽出
できる効果がある。

〔発明の効果〕

以上述べたように本発明によれば、特別に用意すべき濃
淡画像やラベル変換用のスタックメモリなどの領域を必
要とすることなく、値″１”の頻度を格納する領域のみ
設けておくことにより複数物体の個数抽出が可能である
ので、膨大な数の物体の抽出が記憶容量が少なくても可
能となる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示すフローチャート、第２図
は縮退処理説明するために示す説明図、第３図乃至第５
図は８連性を保ちなから縮退処理に適応する縮退マスク
パターンを示す説明図、第６図及び第７図は４連結性を
保ちなから縮退処理に適用する縮退マスクパターンを説
明するために示す説明図、第８図は連結性に関する説明
図、第９図及び第１０図は本発明の応用例を示す説明図
及びフローチャート、第１１図及び第１２図は従来技術
の動作を説明するために示す図、第１３図は本発明の実
施例を実現する装置を示すブロック図、第１４図は本発
明のモデルを示す機能ブロック図、第１５図は本発明の
概念を示す図である。２１・・・細胞、２２・・・細胞核、３１・・・映像入
力装置、３２・・・２値化論理、３３・・・個数抽出論
理、３４・・・個数監視論理、３５・・・アラーム出力
装置、３９・・・細胞個数格納メモリ、４１・・・主メ
モリ装置、４２・・・中央演算処理装置、４３・・・コ
ンソール入出力装置、４４・・・マルチパス、５０・・
・画像処理プロセッサ、５１・・・２個画像メモリ、５
２・・・濃淡画像メモリ、５３・・・アドレスプロセッ
サ、５４・・・積和演算プロセッサ、５５・・・特徴抽
出プロセッサ、５６・・・ヒストグラムプロセッサ。

Claims

【特許請求の範囲】１、濃淡画像入力手段と、濃淡画像中の物体画像を２値
化する手段と、前記物体２値画像から物体の個数を抽出
する手段とを少なくとも有する画像処理装置により複数
物体の個数を抽出する方法において、前記２値画像に対
して所定の連結性を保ちつつ当該画像の周囲から一定面
積の集約画像に集約し、この集約した集約画像に対して
２値頻度分布を抽出し、所定の集約画像となるまで上記
処理を実行することを特徴とする複数物体個数縮退抽出
方法。２、個々の物体２値画像が互いに隣接するとき個個の物
体２値画像を分離して物体個数抽出を行なうことを特徴
とする特許請求の範囲第１項記載の複数物体個数縮退抽
出方法。