[发明专利]图像处理设备、图像处理方法和图像处理程序

说明书

技术领域

本发明涉及用于从部分地包括对象物体的图像的图像中检测对象物体的图像处理设备、图像处理方法和图像处理程序。

背景技术

近年来，正在研究用于从包括背景和对象物体的图像(例如，通过拍摄在制备的载玻片上的样本获得的图像)检测包括对象物体的区域的技术。如果可以从图像没有疏漏地检测包括对象物体的区域，可以仅在检测的图像区域上进行图像处理，这在减少操作量、处理时间等方面是有利的。

例如，日本专利申请公开第2008-93172号(第[0066]段，图3；在下文中，被称为专利文件1)公开了使用在区域检测中的相邻像素中的像素值的改变量的“图像处理设备”。在专利文件1中公开的图像处理设备计算在同一图像内的特定像素和周围像素的像素值改变量并且计算在该周围像素中是否存在偏差。然后，该图像处理设备根据考虑周围像素的偏差的周围像素的像素值改变量，检测相比于周围的像素存在像素值改变的区域。

发明内容

然而，通过如专利文件1中所公开的检测方法，在对象物体的亮度与背景的亮度接近，即，对象物体的图像是模糊的情形中，设备通过提取对象物体的亮度与背景的亮度之间的差检测对象物体可能是困难的。在这种情形中，可能需要用户微细地调节检测参数。此外，在整个图像的亮度均匀的情形中，能够有利于检测对象物体的参数可能集中在很小的范围内，使得用户难以调节该参数。

对于上述情况，需要能够准确地从背景中检测出对象物体的图像处理设备、图像处理方法和图像处理程序。

根据本发明的实施方式，提供了一种图像处理设备，其包括边缘检测处理部、细分区域设定部、指标值计算部和对象物体判定部。

该边缘检测处理部被配置成对检测对象图像进行边缘检测处理来生成边缘图像，其中要从该检测对象图像中检测对象物体。

该细分区域设定部被配置成将边缘图像分割成多个细分区域。

该指标值计算部被配置成为所述多个细分区域中的每个计算表示包括在每个细分区域中的边缘成分的量的边缘成分指标值。

该对象物体判定部被配置成根据边缘成分指标值判定在每个细分区域中是否存在对象物体的图像。

通过边缘检测处理部对检测对象图像进行边缘检测处理，包括在检测对象图像中的像素之间的亮度梯度被强调，并且像素被二值化为边缘像素和非边缘像素。因此，即使在细分区域中存在微小的亮度梯度，该亮度也被反应在由指标值计算部计算的边缘成分指标值上，因此对象物体判定部可将细分区域判定为对象物体存在的细分区域。因此，即使在对象物体和背景之间具有小亮度差的图像的情况下，包括对象物体的细分区域也可被精确地检测。

该边缘检测处理部可以在边缘检测处理中使用检测对象图像的亮度梯度。

在标准图像处理中的边缘检测处理中，不检测作为边缘的微小亮度梯度的检测参数被用于调节。然而，在本发明中，由于边缘检测处理部检测微小亮度梯度作为边缘，所以即使具有与背景相比小的亮度差的对象物体影响边缘成分指标值，使得对象物体可通过对象物体检测部检测。

该边缘检测处理部可根据定义被检测为边缘的亮度梯度水平的检测参数进行边缘检测处理，该检测参数由用户指示。

根据本发明，通过用户指示边缘检测处理部使用将即使微小的亮度梯度检测为边缘的检测参数，对象物体检测部检测可检测与背景相比具有较小亮度差的对象物体。

该边缘检测处理部可使用坎尼算法(Canny algorithm)作为边缘检测处理的算法。

该坎尼算法是根据相邻像素上的信息将难以确定的像素确定为边缘像素和非边缘像素中的一个的算法，并且使用该算法比使用其他算法可更明确地提取边缘像素。换言之，通过边缘检测处理部在边缘检测处理中使用坎尼算法，对象可被精确地检测。

根据本发明的另一实施方式，提供了一种图像处理方法，包括由边缘检测处理部对检测对象图像进行边缘检测处理来生成边缘图像，其中要从该检测图像中检测对象物体。

该细分区域设定部将边缘图像分割成多个细分区域。

该指标值计算部为该多个细分区域中的每个计算表示包括在每个细分区域中的边缘成分的量的边缘成分指标值。

该对象物体判定部根据边缘成分指标值判定在每个细分区域中是否存在对象物体的图像。

根据本发明的另一个实施方式，提供一种图像处理程序，该图像处理程序使得计算机具有边缘检测处理部、细分区域设定部、指标值计算部和对象物体判定部的功能。