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技術 画像処理によるプロトプラストの識別のための前処理方法

出願人 三菱重工業株式会社
発明者 木下逹之竹内直和佐々木恭助福田敏男新井史人塩谷成敏
出願日 1991年5月1日 (29年9ヶ月経過) 出願番号 1991-100127
公開日 1994年7月15日 (26年7ヶ月経過) 公開番号 1994-195442
状態 未査定
技術分野 医療・福祉事務 酵素、微生物を含む測定、試験 画像処理 イメージ分析 粒子の特徴の調査
主要キーワード 最適操作条件 クラス内分散 変化度 クラス間分散 画像処理法 自動計測 自動識別 画像処理手法
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この項目の情報は公開日時点(1994年7月15日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

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目的

細胞の形状を基にして画像処理によりプロトプラストを自動的に識別するための前処理方法に関する。

構成

予め背景色を設定し、背景画像RGB値原画像のRGB値との変化度を原画像上で求め、その分散から閾値を決定することを特徴とするプロトプラストの自動識別のための前処理方法。

概要

背景

植物細胞プロトプラストは、細胞融合遺伝子導入等の新しい育種法に用いられるとともに、ウィルス感染細胞小器官の分離、植物病原菌毒素等の研究などの多方面に利用される重要な素材である。プロトプラストは、通常ペクチナーゼ及びセルラーゼによる酵素処理、ろ過や遠心分離等による他の組織傷害を受けた細胞の除去、単離プロトプラストの原液希釈する濃度調整などの工程を経て得られるものであり、従来は、それぞれの工程において顕微鏡による観察を行って、形状、個数等を確認しながら最適操作条件を決定するという人手に頼った経験的な手法が採用されていた。

概要

細胞の形状を基にして画像処理によりプロトプラストを自動的に識別するための前処理方法に関する。

予め背景色を設定し、背景画像RGB値原画像のRGB値との変化度を原画像上で求め、その分散から閾値を決定することを特徴とするプロトプラストの自動識別のための前処理方法。

目的

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
1件

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請求項1

細胞の形状を基にして画像処理によりプロトプラストを自動的に識別するための前処理方法において、予め背景色を設定し、背景画像RGB値原画像のRGB値との変化度を原画像上で求め、その分散から閾値を決定することを特徴とするプロトプラストの自動識別のための前処理方法。

技術分野

0001

本発明は、画像処理によりにプロトプラスト自動識別のための前処理方法に関する。

背景技術

0002

植物細胞のプロトプラストは、細胞融合遺伝子導入等の新しい育種法に用いられるとともに、ウィルス感染細胞小器官の分離、植物病原菌毒素等の研究などの多方面に利用される重要な素材である。プロトプラストは、通常ペクチナーゼ及びセルラーゼによる酵素処理、ろ過や遠心分離等による他の組織傷害を受けた細胞の除去、単離プロトプラストの原液希釈する濃度調整などの工程を経て得られるものであり、従来は、それぞれの工程において顕微鏡による観察を行って、形状、個数等を確認しながら最適操作条件を決定するという人手に頼った経験的な手法が採用されていた。

発明が解決しようとする課題

0003

従来の方法では、観察者熟練度により測定誤差が生ずるとともに、最適条件見出すために、多くの試料を観察する必要があるため、観察者の労力は多大なものであった。一方、プロトプラストを画像処理法自動計測するためには、原画像二値化してプロトプラストのみ抽出する必要がある。二値化の方法としては、輝度微分処理を用いる方法があるが、ノイズを拾うことが多く、また、細胞の一部が欠けて抽出される等の問題がある。本発明は、上記の問題点を解消するために、画像処理手法を用いてプロトプラストを自動的に識別するための前処理方法を提供しようとするものである。

課題を解決するための手段

0004

本発明は、細胞の形状を基にして画像処理によりプロトプラストを自動的に識別するための前処理方法において、予め背景色を設定し、背景画像RGB値と原画像のRGB値との変化度を原画像上で求め、その分散から閾値を決定することを特徴とするプロトプラストの自動識別のための前処理方法である。

0005

従来の画像処理法は、画像の濃淡で閾値を決め、これを境にして二値画像白黒画像)とするものであるが、培養液中のプロトプラストを画像の濃淡で分離することができない場合がある。そこで、本発明では、葉緑素などの色素を内包するプロトプラストを抽出するために、プロトプラストを含まない背景画像のRGB値とプロトプラストを含む原画像のRGB値との変化度を原画像上に求めて、その分散から閾値を決定するようにしたものである。閾値の決定は、全画像の平均と分散をとり、kを閾値として2つのクラスC1とC2 に分けて各クラス毎の平均と分散をとり、クラス間分散を最大にし、クラス内分散を最小にするkを閾値として二値化画像を作成する。以下、二値化手順を詳述する。

0006

プロトプラストを含まない培養液aとプロトプラストを含む培養液bを用意した。そして、RGB256階調(0〜255)を有し、512×512画素カラー画像処理装置CCDカメラ)を顕微鏡に取り付けて、画像を取り込み画像処理を行った。培養液aの三原色成分(Ra,Ga,Ba) の成分比を(Ra,Ga,Ba)/(Ra+Ga+Ba)、輝度を(Ra+Ga+Ba)で表し、培養液bの画像上の点(x,y) における三原色成分(Ra,Ga,Ba) を測定して下記式において変化度Dを求めた。

発明の効果

0007

本発明は、上記の構成を採用することにより、画像処理によるプロトプラストの識別の際に、細胞の形状を正確に抽出することができるため、プロトプラストの計測の自動化を可能とし、従来法に比べて労力を大幅に減少させることができると共に、経験に頼っていた手法を工学的に整理することができるようになった。

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