图像处理方法、计算机程序以及记录介质技术

根据图像的特征将包含细胞的图像适当地分割为多种区域。为了达到该目的，本发明专利技术的图像处理方法包括如下工序：获取包含有培养的细胞的原始图像(步骤S101)；将原始图像分割为由规定数量的像素构成的块，求出各块内的图像所具有的空间频率分量(步骤S104～S106)；将每个块分类为多维特征量空间中的多个集群，该多维特征量空间是将空间频率分量中的直流分量的强度和空间频率彼此不同的多个交流分量的各自的强度作为特征量(步骤S107、S108)；以及基于分类结果将原始图像分割为多个区域(步骤S109)。

Image processing method, computer program and recording medium

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、计算机程序以及记录介质
本专利技术涉及一种图像处理技术，用于从以包括培养的细胞及其背景的方式拍摄的图像中分割细胞区域和除该区域之外的区域。
技术介绍
在以包括培养的细胞的方式拍摄的图像中，有时在图像内将作为本来的拍摄对象物的细胞的区域与作为其背景的区域进行区别处理。例如为了求出细胞的大小，需要划定细胞与背景的边界。以往，例如通过使用规定的药剂对细胞进行染色或者投入荧光试剂来进行细胞区域的确定。然而，例如以当观察细胞随时间的变化等为目的时，有时需要不使用像改变作为拍摄对象的细胞这样的处理而可以确定细胞区域。培养基中的细胞接近透明，折射率也与水几乎没有差别。因此，在拍摄的图像中，细胞与背景的边界不清楚的情况也很多。为了解决该问题，本申请的专利技术人目前为止提出了一种在明亮视野下拍摄的技术，尤其是能够获取清晰地呈现细胞轮廓的图像(例如，参考日本特开2016-071588号公报)。为了区分图像中的细胞与背景，能够可以使用例如使用了细胞与背景之间的亮度差的二值化处理、用于提取细胞轮廓的边缘检测等图像处理。
技术实现思路
在随着时间变化观察培养环境下的细胞的情况下，在培养的初始阶段，在拍摄的图像中包含的是细胞和作为大致相同背景的培养基。因此，对细胞与背景之间的识别比较容易。然而，随着培养的行进，从细胞排出的废物或死亡的细胞残骸等(碎片；debris)出现在作为拍摄对象的细胞的周围，并包含在图像中。因此，在二值化或轮廓提取等简单的处理中，难以适当地识别细胞与碎片。另外，例如在使用了ES细胞、IPS细胞等干细胞的培养中，有时干细胞与饲养细胞(feedercell)一起培养。另外，在伴随着培养干细胞分化为体细胞的过程中，出现具有与干细胞不同形态特征的细胞。因此，在拍摄的图像中混合存在多个种类的细胞，并且需要在图像内识别他们。由此，需要一种能够根据例如在图像中出现的纹理(texture)等图像特征的差异，从而将图像分割成多种、尤其是三种以上的区域的技术。本专利技术是鉴于上述问题而提出的，其目的在于提供一种能够根据图像的特征将包含细胞的图像适当地分割为多种区域的技术。在本专利技术的图像处理方法的一个方面，为了达到上述的目的，具有如下的工序：获取包含有培养的细胞的原始图像；将所述原始图像分割为由规定数量的像素构成的块，求出各块内的图像所具有的空间频率分量；将所述各块分类为多维特征量空间中的多个集群(cluster)，所述多维特征量空间是将所述空间频率分量中的直流分量的强度和空间频率彼此不同的多个交流分量中的每一个的强度作为特征量；以及基于所述分类的结果将所述原始图像分割为多个区域。在这种结构的专利技术中，基于图像内的局部空间频率分量的分布分割图像。即，将图像分割为块，求出每块的空间频率分量。空间频率分量中的直流分量表示该块中的平均亮度。另一方面，交流分量表示块内的亮度的变化，比较低的频率分量表示缓慢的亮度变化，较高的频率分量表示更细微的亮度变化的状态。因此，在这样根据空间频率分量的强度来表现块的情况下，分别由直流分量反映该块的亮度，或者由交流分量反映块内的纹理。尤其是，频率越高，表示越精细的构造纹理。如果将这些各频率分量的强度认为是该块的特征量，则能够通过这些特征量以定量的方式表现块内的图像内容的亮度或纹理的复杂度。在图像中，例如即使在包含多种细胞的情况下，其亮度或纹理的差异也由特征量的差异表现。利用上述情况，能够根据图像内容将原始图像分割为多个区域。具体来说，认为在将各块所具有的直流分量以及多个交流分量的强度作为特征量的多维特征量空间中，各块占据的位置。这样，在符合细胞的块与除其以外的其他的块之间、或者对应于彼此不同种类的细胞的块之间，其分布出现显著的差别。因此，如果基于该特征量对作为原始图像的一部分的各块进行分类，则具有相同的纹理的块在特征量空间中形成一个集群。认为在特征量空间接近的多个块彼此包含相同种类的细胞。另一方面，当两个块在特征量空间中位于较远的位置时，认为这些块包含不同种类的细胞。这样，利用基于特征量的分类结果，能够根据该图像内容将原始图像分割为多个区域。本专利技术的图像处理方法能够将计算机作为其执行主体。在该意义上来说，本专利技术能够作为用于使计算机执行上述处理的计算机程序来实现。另外，也能够作为非临时性地存储该计算机程序的存储介质来实现。如上所述，根据本专利技术的图像处理方法，针对将原始图像进行分割而得到的每个块，基于该块内的图像所具有的空间频率分量的特征，能将原始图像分类为多个区域。通过分别将直流分量的强度和频率不同的多个交流分量中的每一个的强度作为特征量，从而能够根据块整体的亮度或纹理的差异进行适当的分类。附图说明图1是示出本实施方式的区域分割处理的流程图。图2是执行该实施方式的区域分割处理的计算机装置的结构例。图3A至图3C是示出原始图像的例子的图。图4是示出DCT运算的概念的图。图5A至图5C是示出DCT系数的分组的例子的图。图6是示出用于制定判定基准的处理的流程图。图7A以及图7B是例示处理过程中的指示输入方式的图。图8A以及图8B是示意性地示出特征量空间中的集群分布的例子的图。附图标记说明1计算机装置2存储光盘(存储介质)B背景BL块C1～C5细胞Ia原始图像具体实施方式下面，对本专利技术的图像处理方法的一实施方式进行说明。该实施方式中的图像处理是区域分割处理，该区域分割处理用于对在培养基中培养的细胞或者细胞的集合体进行拍摄而得到图像。具体来说，将细胞的区域与其他的区域进行分割，另外，在包含多种细胞的情况下将与这些对应的区域彼此分割。该图像处理可用于处理由拍摄装置拍摄的未加工的原始图像，该拍摄装置具有对包含细胞的试料进行拍摄的拍摄功能。拍摄装置可以执行该图像处理作为对拍摄后的图像数据的后续处理之一。另外，从拍摄装置或者适当的存储单元接收到图像数据的计算机装置也可以执行该图像处理。其中，以通用计算机装置对已经执行拍摄生成的原始图像数据执行本实施方式的图像处理的方式为例进行说明。拍摄装置的结构并没有特别的限定，只要具有对将包含培养的细胞的试料与培养基一起进行拍摄，并输出为数字图像数据的功能即可。另外，优选的是，图像是在明亮视野下拍摄的图像。另外，对于计算机装置，例如能够使用具有产品化为个人计算机的通常的硬件结构的计算机。以下，省略对这些硬件的详细说明。图1是示出本实施方式的区域分割处理的流程图。首先，参考图1对本实施方式中的区域分割处理的概要进行说明。然后，对处理的具体的内容进行详细地说明。计算机装置首先获取原始图像(步骤S101)。原始图像是通过用适当的拍摄装置以及拍摄条件在明亮视野下对包含培养基中培养的细胞的试料进行拍摄而获得。原始图像是包含至少一个细胞整体的图像。因此，原始图像可以包含细胞和细胞以外的碎片、背景等。细胞可以包含形态特征不同的多个种类。例如在干细胞的培养中共同培养干细胞本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其中，所述图像处理方法包括如下工序：/n获取包含有培养的细胞的原始图像；/n将所述原始图像分割为由规定数量的像素构成的块，求出各块内的图像所具有的空间频率分量；/n将所述各块分类为多维特征量空间中的多个集群，所述多维特征量空间将所述空间频率分量中的直流分量的强度和空间频率彼此不同的多个交流分量的每一个交流分量的强度作为特征量；以及/n基于所述分类的结果将所述原始图像分割为多个区域。/n

【技术特征摘要】
20180627 JP 2018-1221231.一种图像处理方法，其中，所述图像处理方法包括如下工序：
获取包含有培养的细胞的原始图像；
将所述原始图像分割为由规定数量的像素构成的块，求出各块内的图像所具有的空间频率分量；
将所述各块分类为多维特征量空间中的多个集群，所述多维特征量空间将所述空间频率分量中的直流分量的强度和空间频率彼此不同的多个交流分量的每一个交流分量的强度作为特征量；以及
基于所述分类的结果将所述原始图像分割为多个区域。


2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，
针对每个所述块，执行基于该块中包含的所述像素的像素值的二维离散余弦变换，并基于各频率分量的离散余弦变换系数来求出所述特征量。


3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，
将根据空间频率的高度对由所述二维离散余弦变换求出的多个所述离散余弦变换系数进行分组而得到的多个组中的每一组的离散余弦变换系数的合计、以及根据合计的所述离散余弦变换系数的数量将所述合计进行归一化而得到的值中的任意一个作为特征量。


4.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，
基于从所述像素的各个的像素值减去所述原始图像整体的平均像素值而得到的值来执行所述二维离散余弦变换。


5.根据权利要求3所述的图像处理方法，其中，
基...

【专利技术属性】
技术研发人员：藤本博己，
申请(专利权)人：株式会社斯库林集团，
类型：发明
国别省市：日本;JP