反復演算による重なり合った粒子像の分離
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概要
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多数個の粒子状物体の画像はしばしばディジタル画像処理の研究対象となっている. この場合, 各粒子の中心座標値や半径を自動測定することが必要となるが, これまでの手法では複雑に重なり合った粒子像に対する測定は不可能であった. 本論文では反復演算を利用して重なり合った粒子像を分離する手法を提案する. まず, 原画像から抽出した粒子の輪郭点にいくつかのパラメータ(輪郭点のX, Y座標値, 各輪郭点の帰属が想定される円周の中心座標値およびこの想定の確率)を割り当て, その初期値を計算しておく. 次に反復演算によってこのパラメータの値を逐次更新し, 収束した時点で中心座標値によりクラスタリングして粒子を分離する手法をとる. 入力データに内在する誤差により発生する初期値の不適切さは, 反復が進むにつれてしだいに取り除かれる. よって雑音に強く, また, いろいろなタイプの粒子像に対して柔軟に対応できる. 粒子像の例として, 膵細胞顆粒像, 炭素微細粒子像, 細胞集塊像を取り上げ, 本手法を応用し良好な分離結果を得ることができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1983-09-15
著者
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