画像計測装置、画像計測方法および画像計測プログラム

【課題】課題ごとに免疫機構や進化の仕組みを設計することなく、精度の高い画像計測を実行する画像計測装置等を提供する。
【解決手段】画像計測装置１は、免疫記憶データベース２５を参照し、処理対象の画像の現在の状態に対して動作条件を満たす抗体を実行する（ステップ１２）。免疫記憶データベース２５は、各種の画像処理を実行する動作条件、各種の画像処理を実行することによって得られる効果の期待値、各種の画像処理に対応する抗体プログラムの所在を含む免疫記憶情報を保持する。次に、画像計測装置１は、抗体プログラム２７の実行結果に基づいて、計測対象の状態を更新し（ステップ１３）、計測対象が現在の状態で終了条件を満たすかどうか等の評価を行う（ステップ１４）。終了条件を満たす場合（ステップ１４のＹｅｓ）、計測対象の現在の状態の中から最適な解を決定し（ステップ１５）、目的とする画像計測を実行する（ステップ１６）。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、免疫を模擬して画像に含まれる計測対象を計測する画像計測装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像に含まれる計測対象をコンピュータによって計測するための画像計測ソフトウエアが開発され、実用化されている。ここで、画像とは、２次元空間又は３次元空間に投影可能な形状を持つもの全般を指す。従って、カメラによって撮影された写真などの他、音や光なども、波形データに変換することで２次元又はそれ以上の次元のデータとして表すことができ、画像計測の対象に含まれる。その他、色、明るさ、材質など様々な物理量の計測データも、適切なデータに変換することで、画像計測の対象に含まれる。
【０００３】
画像計測ソフトウエアの一つとして、未知の抗原に感染することにより後天的に得られる獲得免疫の仕組みを模倣した最適化問題の解法である免疫アルゴリズム（ＩｍｍｕｎｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）などを導入したものがある（非特許文献１参照）。一般に、免疫アルゴリズムでは、最適化問題における目的関数や前提条件を抗原、問題に対する解候補を抗体として捉え、抗原と抗体の親和性、つまり目的関数に対する解候補の評価値である親和度を算出して評価することで、解を導出する。また、免疫アルゴリズムは、解を導出した後、抗原の排除に有効な抗体を記憶し再感染に備えるシステム（免疫記憶）を有する。
【０００４】
非特許文献１では、対象画像内から複数種類のテンプレート画像と一致性の高い部分画像領域を効率的に探索するため、テンプレート画像を識別するためのＩＤを遺伝子として組込んだ整数型免疫アルゴリズムが提案されている。提案手法では、抗体の遺伝子として、部分画像を囲む矩形の位置（ｔｘ、ｔｙ）、縮尺（ｓｘ、ｓｙ）、傾きθに加えて、テンプレート画像を識別するためのｉｄ遺伝子を組込む。多様なｉｄを持つ抗体を生成し探索を行うことで、一度の試行で複数種類のテンプレート画像を同時に探索することができる。また、生殖ステップでの交叉、突然変異を適用する際、ｉｄ遺伝子を積極的に変化させることで、進化が進むにつれて各抗体の近傍に存在する解に適したｉｄが選択されると考えられるため探索効率の向上が期待できる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】森山賀文著「最適化問題における免疫アルゴリズムの研究」鹿児島大学理工学研究科博士論文２００８年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１が提案する整数型免疫アルゴリズムを含め、従来の免疫アルゴリズムでは、課題ごとに免疫機構や進化の仕組みを注意深く設計しなければ、精度の高い画像計測を行うことができない。免疫機構や進化の仕組みの設計は高度な専門知識を必要とする為、課題ごとに免疫機構や進化の仕組みを設計することなく、様々な課題に対して汎用的に適用できる画像計測装置が望まれる。
【０００７】
本発明は前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、課題ごとに免疫機構や進化の仕組みを設計することなく、精度の高い画像計測を実行する画像計測装置等を提供することである。特に、本発明は、フラクタル的類似性を有する工業的または科学的な画像、たとえば、生体組織、細胞などの電子顕微鏡写真、鉱物組織、織布・不織布繊維のミクロ構造解析、樹脂のミクロ相分離、金属組織解析などに幅広く用いることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前述した目的を達成するために第１の発明は、画像に含まれる計測対象を計測する画像計測装置であって、各種処理の条件を定義する為の指標の意味を示す指標情報を保持する意味データベースと、所定の画像処理を実行する動作条件、所定の画像処理を実行することによって得られる効果の期待値、および所定の画像処理が記述された抗体プログラムの所在を含む免疫記憶情報を保持する免疫記憶データベースと、計測対象を含む元画像を取得する取得手段と、元画像の状態または所定の画像処理が施された中間画像の現在の状態を保持する状態情報を保持する保持手段と、前記状態情報に対して動作条件を満たす免疫記憶情報を検索し、検索された免疫記憶情報に係る抗体プログラムを呼び出し、検索された免疫記憶情報に係る期待値に基づく実行条件に従って所定の画像処理を実行する抗体実行手段と、前記状態情報を更新する状態更新手段と、予め定められた終了条件を満たすまで前記抗体実行手段および前記状態更新手段による処理を繰り返し、画像計測が可能な計測画像を生成する計測画像生成手段と、計測画像に対して所定の画像計測を行う画像計測手段と、を具備することを特徴とする画像計測装置である。
第１の発明によって、課題ごとに免疫機構や進化の仕組みを設計する必要がない画像計測装置を提供することができる。これによって、新たな課題に対するプログラミング作業を大幅に減らすことができる。
【０００９】
また、第１の発明における前記抗体実行手段は、抗体プログラムの実行結果を評価し、期待値に基づく実行条件を更新することが望ましい。
これによって、１つの計測対象を処理する中で抗体をダイナミックに進化させることができる。従って、解が存在しないという事態を回避することができる。
【００１０】
また、第１の発明は、前記計測画像生成手段による実行結果を評価し、免疫記憶情報に係る動作条件と期待値を更新する免疫記憶更新手段、を更に具備することが望ましい。
これによって、効果のあった抗体の動作条件と期待値を記憶することができる。従って、既に実行済の計測対象と類似する計測対象に対する画像計測を短時間で行うことができる。
【００１１】
また、第１の発明における前記抗体実行手段は、期待値の大きい順に複数の抗体プログラムを呼び出すことが望ましい。
これによって、複数の抗体プログラムを実行することで、広大な解空間を効率よく探索することができる。従って、袋小路に入り込み、処理が終わらないという事態を回避することができる。また、期待値の大きい順に抗体プログラムを呼び出すことで、同時に実行する抗体の数を制限する場合であっても、高い効果が望まれる抗体から実行することができる。
【００１２】
また、第１の発明における前記計測画像生成手段は、中間画像を計測画像として良いかどうかを判定する為の画像であるテンプレート画像を保持し、前記終了条件は、テンプレート画像と中間画像との親和度を用いて定義されることが望ましい。
これによって、課題ごとに適切なテンプレート画像を準備すれば、様々な課題に対して精度の高い画像計測を実行することができる。本発明は、フラクタル的類似性を有する工業的、科学的な画像処理を主目的としているので、特に適切なテンプレート画像を用意することが処理を効率的に行う上で重要である。
【００１３】
また、第１の発明は、前記免疫記憶データベースに既に登録されている第１の計測対象に係る免疫記憶情報を複製し、第２の計測対象に係る免疫記憶情報として登録する免疫記憶登録手段、を更に具備することが望ましい。
これによって、ある計測対象に対して効果のあった抗体を他の計測対象に対しても実行させることができる。
【００１４】
また、前記意味データベースは、更に、計測対象同士の関係を保持するものであり、前記免疫記憶登録手段は、前記第１の計測対象と前記第２の計測対象との間の関係に応じて前記第１の計測対象に係る免疫記憶情報の期待値を変更して、前記第２の計測対象に係る免疫記憶情報の期待値として登録することが望ましい。
これによって、免疫記憶情報を適切に複製することができ、より効率的な処理が実行できる。
【００１５】
第２の発明は、画像に含まれる計測対象を計測する画像計測方法であって、各種処理の条件を定義する為の指標の意味を示す指標情報を保持する意味データベースと、所定の画像処理を実行する動作条件、所定の画像処理を実行することによって得られる効果の期待値、および所定の画像処理が記述された抗体プログラムの所在を含む免疫記憶情報を保持する免疫記憶データベースと、を記憶するステップと、計測対象を含む元画像を取得する取得ステップと、前記免疫記憶データベースから元画像の状態または元画像に対して所定の画像処理が施された中間画像の状態を保持する状態情報に対して動作条件を満たす免疫記憶情報を検索し、検索された免疫記憶情報に係る抗体プログラムを呼び出し、検索された免疫記憶情報に係る期待値に基づく実行条件に従って所定の画像処理を実行する抗体実行ステップと、前記状態情報を更新する状態更新ステップと、予め定められた終了条件を満たすまで前記抗体実行ステップおよび前記状態更新ステップによる処理を繰り返し、画像計測が可能な計測画像を生成する計測画像生成ステップと、計測画像に対して所定の画像計測を行う画像計測ステップと、を含むことを特徴とする画像計測方法である。
【００１６】
第３の発明は、コンピュータを第１の発明の画像計測装置として機能させるための画像計測プログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により、課題ごとに免疫機構や進化の仕組みを設計することなく、精度の高い画像計測を実行する画像計測装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】画像計測装置１のハードウエア構成図
【図２】画像計測装置１のソフトウエア構成図
【図３】画像計測処理の流れを示すフローチャート
【図４】画像計測処理の第１の例を説明する図
【図５】第１の例における抗体作用順序を示す図
【図６】第１の例における状態情報の変化を示す図
【図７】第１の例における免疫記憶情報の更新を示す図
【図８】画像計測処理の第２の例を説明する図
【図９】画像計測処理の第２の例を説明する図
【図１０】第２の例における１回目の抗体実行を示す図
【図１１】第２の例における２回目の抗体実行を示す図
【図１２】第２の例における３回目の抗体実行を示す図
【図１３】第２の例における４回目の抗体実行を示す図
【図１４】第３の例における計測対象の関係の一例を示す図
【図１５】第３の例における免疫記憶情報の更新を説明する図
【図１６】面積による親和度の算出の一例を示す図
【図１７】微分による親和度の算出の一例を示す図
【図１８】フーリエ変換による親和度の算出を説明する図
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
本発明の実施形態における画像計測装置は、元画像から所定の画像処理を施して中間画像を作成し、中間画像に対して所定の画像処理を施して計測対象を抽出し、計測対象を含む計測画像を生成し、抽出した計測対象に対して目的とする計測を行う。これらの一連の画像処理が、免疫を模擬したアルゴリズムによって実行される。
計測対象は、フラクタル的類似性を有する工業的または科学的な画像、たとえば、生体組織、細胞などの電子顕微鏡写真、鉱物組織、織布・不織布繊維のミクロ構造解析画像、樹脂のミクロ相分離画像、金属組織画像などである。また、フラクタル的類似性を有さない画像であっても同様に本発明を適用できる。
目的とする計測とは、単位面積におけるパターン数、計測対象内部に含まれる要素（点、線分、閉空間など）の数など様々である。
以下では、計測対象と目的とする画像計測の組み合わせを「課題」と称する。
【００２０】
最初に、図１、図２を参照しながら、画像計測装置１の概略構成について説明する。
図１は、画像計測装置１のハードウエア構成図である。尚、図１のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
【００２１】
画像計測装置１は、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１８を介して接続される。
【００２２】
制御部１１は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）等で構成される。
【００２３】
ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、画像計測装置１が行う後述する処理を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２４】
記憶部１２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００２５】
メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）等のメディア入出力装置を有する。
通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
【００２６】
入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部１５を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
表示部１６は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
【００２７】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２８】
図２は、画像計測装置１のソフトウエア構成図である。
画像計測装置１は、免疫型画像計測プログラム２１、意味データベース２３、免疫記憶データベース２５、抗体プログラム２７を有する。また、画像計測装置１は、ネットワーク５を介して、外部コンピュータ３ａ、３ｂ等と接続されている。
【００２９】
免疫型画像計測プログラム２１は、免疫を模擬し、画像計測を行うためのプログラムである。免疫型画像計測プログラム２１は、免疫記憶データベース２５に格納される情報に基づいて抗体プログラム２７を呼び出し、目的に応じた画像処理を実行させる。
【００３０】
抗体プログラム２７は、比較的小規模な画像処理を実行するプログラムであって、図３の説明にて後述する画像計測処理の中で抗体として扱われる。抗体プログラム２７は、画像計測装置１に記憶されていても良いし、外部コンピュータ３ａ、３ｂに記憶されていても良い。
【００３１】
意味データベース２３は、各種処理の条件を定義する為の指標の意味を示す指標情報、計測対象同士の関係などを保持する。
【００３２】
免疫記憶データベース２５は、各種の画像処理を小さな処理単位に分割し、免疫記憶として管理する。免疫記憶データベース２５は、後述する免疫記憶情報を保持する。免疫記憶情報は、各種の画像処理を実行する動作条件、各種の画像処理を実行することによって得られる効果の期待値、各種の画像処理に対応する抗体プログラムの所在を示す情報である。
【００３３】
以下では、図３を参照しながら、画像計測装置１が実行する画像計測処理の概要を説明する。
図３は、画像計測処理の流れを示すフローチャートである。
【００３４】
画像計測装置１の制御部１１は、計測対象の画像を取得する（ステップ１１）。ここでは、必要に応じて、ユーザが入力部１５を介して計測対象の属性（計測対象の材質など）を入力する。
【００３５】
次に、制御部１１は、免疫記憶データベース２５を参照し、処理対象の画像の現在の状態に対して動作条件を満たす抗体を実行する（ステップ１２）。動作条件を満たす抗体が複数存在すれば複数実行される。抗体を複数実行させることで、広大な解空間を効率良く探索することが可能となる。但し、無制限に抗体を実行させてしまうと処理速度が遅くなってしまう。そこで、例えば、同時に実行させる抗体数について上限を設けるようにしても良い。また、例えば、同時に実行させる抗体の期待値の合計について上限を設けるようにしても良い。ここで、期待値の合計に上限を設けることについて、簡単な例を挙げて説明する。例えば、抗体の期待値の合計の上限を０．９とする。最初に実行した抗体の期待値が０．５であれば、次の抗体を実行する。次に実行した抗体の期待値が０．４であれば、合計が上限に達しているので、次の抗体は実行しない。
【００３６】
また、制御部１１は、動作条件を満たす抗体の中で、期待値が現在処理対象の画像の状態を上回る抗体のみを実行するようにしても良い。
また、制御部１１は、動作条件を満たす抗体の中で、期待値の大きい抗体を優先して実行するようにしても良い。これによって、同時に実行させる抗体に上限を設けた場合であっても、高い効果が望まれる抗体から優先して実行させることができる。
【００３７】
実行された複数の抗体は、並列的に処理を行う。従って、計測対象は、並列的に複数の状態へと変化していく。このような動作は、例えば、マルチスレッド処理によって実現可能である。マルチスレッド処理とは、スレッドと呼ばれる処理単位を複数起動し、並行して複数の処理を行うことである。ここでは、１つの抗体プログラム２７を実行することが１つのスレッドを起動することに相当する。
【００３８】
次に、制御部１１は、抗体プログラム２７の実行結果に基づいて、計測対象の状態を更新する（ステップ１３）。計測対象の状態は、ＲＡＭ等に記憶する。
【００３９】
次に、制御部１１は、計測対象が現在の状態で終了条件を満たすかどうか等の評価を行う（ステップ１４）。終了条件は予め定義されている。終了条件の評価等は、実行された複数の抗体が処理を終了するごとに個別に行われる。従って、ある抗体の実行結果を評価しても終了条件を満たしていないが、他の抗体の実行結果を評価すると終了条件を満たしている場合がある。このような場合、制御部１１は、いずれかの抗体の実行結果が終了条件を満たしていれば、最適解を算出したと判断し、繰り返し処理（ステップ１２からステップ１４）を終了する。
【００４０】
終了条件を満たさない場合（ステップ１４のＮｏ）、制御部１１は、ステップ１２から繰り返す。
終了条件を満たす場合（ステップ１４のＹｅｓ）、制御部１１は、計測対象の現在の状態の中から最適な解を決定し（ステップ１５）、目的とする画像計測を実行する（ステップ１６）。例えば、制御部１１は、単位面積におけるパターン数、計測対象内部に含まれる要素（点、線分、閉空間など）の数などの画像計測を行う。
【００４１】
次に、制御部１１は、免疫記憶データベース２５を更新することによって処理結果を保存し（ステップ１７）、処理を終了する。免疫記憶データベース２５の更新は、効果のあった抗体を免疫として記憶することを意味する。
【００４２】
以上説明した通り、画像計測装置１は、抗体プログラム２７の所在を記憶させた免疫記憶データベース２５を保持する。そして、画像計測装置１は、免疫記憶データベース２５を参照し、動作条件を満たす抗体プログラム２７を呼び出して実行するようにしたので、課題ごとに免疫記憶や進化の仕組みを設計する必要がない。従って、新たな課題に対して画像計測を行うプログラムを作成する場合であっても、プログラミングの対象は抗体プログラム２７のみとなるので、プログラミング作業を大幅に減らすことができる。特に、免疫機構や進化の仕組みの設計は高度な専門知識を必要とする為、量だけではなく質の面でも大幅に負荷を軽減することができる。
尚、前述した説明では、ステップ１６において実行される画像計測処理がどのように選択されるかについて言及していないが、最適な画像計測処理の選択を行うプログラムを抗体プログラム２７として免疫記憶データベース２５に登録することもできる。
【００４３】
次に、図４から図７を参照しながら、画像計測処理の第１の例について説明する。
図４は、画像計測処理の第１の例を説明する図である。図４に示すように、第１の例では、３段階の画像処理を行う。第１段階は、ラスター画像をベクター化し、ベクター画像を生成する。第２段階は、ベクター画像から要素抽出を行い、要素画像を生成する。第３段階は、要素画像に対してパターン認識を行い、パターン画像を生成する。
【００４４】
ラスター画像は、画像処理を何も施していない状態の画像であって、計測対象を含む元画像である。
ベクター画像は、ラスター画像（元画像）に対して、輪郭抽出、細線化などの画像処理を施した画像（第１の中間画像）である。ベクター画像は、複数のベクトルの集合体として表現される。ベクター化の画像処理は、抗体Ａが行う。
要素画像は、ベクター画像（第１の中間画像）に対して、線分や領域の抽出、線分列の曲線へのフィッティングなどの画像処理を施した画像（第２の中間画像）である。要素画像は、複数の基本的な図形（＝要素）の集合体として表現される。要素抽出の画像処理は、抗体Ｂが行う。
パターン画像は、要素画像（第２の中間画像）に対して、画像計測の対象外の要素（例えば、背景領域など）の削除、欠損箇所の補正などの画像処理を施した画像（計測画像）である。パターン画像は、画像計測を行う際、画像計測の対象となる要素のみが含まれているものとして扱われる。従って、画像計測の対象とならない要素を削除したり、欠損箇所を補正したりすることで、画像計測を正確に行うことができる。パターン認識の画像処理は、抗体Ｃが行う。
【００４５】
図４に示す指標情報３１ａは、意味データベース２３に保持されている。指標情報３１ａは、画像処理に用いる指標の内容を示すものである。
指標ａは、ラスター画像が存在するか否かを示すフラグ（ラスター画像が存在する場合は１、存在しない場合は０を取る。）である。
指標ｂは、ベクター画像におけるベクトルの測度である。ここでの測度とは、所定の単位面積当たりのベクトルの数である。
指標ｃは、要素画像における要素数である。要素とは、前述した通り、線分、開曲線、閉曲線、多角形、楕円などの基本的な図形を意味する。
指標ｄは、パターン画像とテンプレート画像の親和度である。ここで、テンプレート画像は、中間画像が画像計測可能な程度まで画像処理が進行したかどうかを判定する画像である。すなわちテンプレート画像は、中間画像を計測画像として良いかを判定する為の画像である。従って、テンプレート画像は、課題ごとに異なる画像である。特に、フラクタル的類似性を有する工業的、科学的な画像では、適切なテンプレート画像を用意することで効率的な処理となる。
【００４６】
図４に示す終了条件４０ａは、図３のステップ１４において繰り返し処理を終了するかどうかの条件である。第１の例では、指標ｄ、すなわち親和度が０．９以上になれば最適解が見つかったと判断し、繰り返し処理を終了する。
【００４７】
図４に示す免疫記憶情報４１ａは、免疫記憶データベース２５に保持されている。免疫記憶情報４１ａは、免疫記憶を一意に識別する免疫記憶ＩＤ４２、各種の画像処理に対応する抗体プログラムの所在４３、各種の画像処理を実行する動作条件４４、各種の画像処理を実行することによって得られる効果の期待値４５を含む。抗体プログラムの所在４３は、例えば、ＵＲＬ（ＵｎｉｆｏｒｍＲｅｓｏｕｒｃｅＬｏｃａｔｏｒ）等で定義される。従って、抗体プログラムは簡単に追加することができる。免疫記憶情報４１には、同じ抗体プログラムであっても、動作条件４４、期待値４５が異なる毎に別の免疫記憶として登録される。これによって、ある計測対象に対して効果のあった抗体が、他の計測対象に対しても実行可能な仕組みとなっている。
【００４８】
免疫記憶情報４１ａは、図３のステップ１２において参照される。制御部１１は、ステップ１２において、処理対象の画像の現在の状態が動作条件４４を満たす免疫記憶を検索し、検索された免疫記憶の抗体プログラムを呼び出して実行する。
例えば、抗体Ａは、処理対象の画像の現在の状態が、指標ａ＝１、かつ指標ｂ＜１０、かつ指標ｄ＜０．９を満たす場合に実行される。
【００４９】
図５は、第１の例における抗体作用順序を示す図である。図５では、図４に示した免疫記憶情報４１ａに基づいて画像計測処理を実行したときの抗体実行順序６１ａと抗体実行結果６２ａを示している。
図５に示す（１）〜（９）の番号は、抗体の実行順序を示している。以下、（１）〜（９）の番号を「抗体実行Ｎｏ」と呼ぶこととする。
各抗体は、期待値に基づく実行条件に従って各種の画像処理を実行する。例えば、抗体実行Ｎｏ（１）の抗体Ａは、図４の免疫記憶情報４１ａに示すように、期待値４５が「指標ｂ＝１０」であるから、生成するベクター画像の測度が１０以上となるように画像処理を実行する。
【００５０】
抗体の実行結果が期待値通りにならず、終了条件を満たさなかった場合、制御部１１は、前の段階まで遡って処理を繰り返す。このとき、各抗体は、期待値に基づく実行条件を変更して各種の画像処理を実行する。
例えば、図５の抗体実行結果６２ａに示すように、抗体実行Ｎｏ（２）の抗体Ｂの実行結果は「要素数＝３」であり、期待値通りではない。そこで、抗体実行Ｎｏ（３）の抗体Ａは、実行条件を「測度≧１０」から「測度≧３０」に変更し、画像処理を実行する。その他、抗体実行Ｎｏ（６）、（７）において実行条件が変更されている。
図５に示す例では、最終的に、抗体Ａの実行条件が「測度≧５０」（抗体実行Ｎｏ（７））、抗体Ｂの実行条件が「要素数≧１０」（抗体実行Ｎｏ（８））、抗体Ｃの実行条件が「親和度≧０．９」（抗体実行Ｎｏ（９））によって各抗体を実行したときに、終了条件を満たしている。
【００５１】
このように、抗体を実行するごとに抗体の効果を評価し、必要があれば実行条件を変更していくことで、１つの計測対象を処理する中でも抗体をダイナミックに進化させることができる。これによって、最適解が存在しないという事態を回避することができる。
【００５２】
図６は、第１の例における状態情報の変化を示す図である。図６では、画像処理中の状態を保持する状態情報の変化を示している。図６に示す状態情報５１ａ、５１ｂ、５１ｃはＲＡＭ等に記憶され、抗体を実行するごとに更新する。状態情報は、状態を一意に識別する状態ＩＤ５２、直前の状態を示す直前の状態ＩＤ５３、実行した抗体を示す実行抗体５４、画像処理を開始する時の指標値を示す開始時の指標値５５、画像処理を終了した時の指標値を示す終了時の指標値５６を含む。
【００５３】
状態情報５１ａは、抗体実行Ｎｏ（２）が終了した時点の状態情報を示している。状態情報５１ａの状態３は、期待値通りの結果が得られていないので、制御部１１は、前の段階まで遡って処理を繰り返す。
また、状態情報５１ｂは、抗体実行Ｎｏ（５）が終了した時点の状態情報を示している。状態情報５１ｂの状態４は、終了条件４０ａを満たしていないことから、制御部１１は、前の段階まで遡って処理を繰り返す。
また、状態情報５１ｃは、抗体実行Ｎｏ（９）が終了した時点の状態情報を示している。状態情報５１ｃの状態４は、終了条件４０ａを満たしていることから、制御部１１は、最適な解を算出したと判断し、処理を終了する。
【００５４】
図７は、第１の例における免疫記憶情報の更新を示す図である。図７では、処理結果に基づいて更新された免疫記憶情報４１ｂを示している。前述したように、制御部１１は、図３のステップ１７において処理結果を保存する。このとき、制御部１１は、処理結果に基づいて、免疫記憶情報の動作条件と期待値を更新する。図７では、更新された箇所を下線で示している。
免疫記憶情報４１ｂにおける免疫記憶１では、動作条件４４の指標ｂの条件と期待値４５の指標ｂの値が更新されている。また、免疫記憶２では、動作条件４４の指標ｂ、ｃの条件と期待値４５の指標ｃの値が更新されている。また、免疫記憶３では、動作条件４４の指標ｃの条件が更新されている。
【００５５】
また、図７では、更新された免疫記憶情報４１ｂに基づいて、類似画像に対する画像計測処理を実行した場合の抗体実行順序６１ｂと抗体実行結果６２ｂを示している。図７に示すように、免疫記憶情報４１ｂに基づいて画像計測処理を実行すると、抗体Ａ〜Ｃを１回ずつ実行するだけで終了条件４０ａを満たす。
このように、画像計測装置１は、効果のあった抗体の動作条件と期待値を記憶することができるので、類似画像に対する画像計測処理の実行時間を短縮することができる。
【００５６】
尚、前述した例では、既に存在する免疫記憶情報の動作条件や期待値を変更したが、免疫記憶情報を新たに登録したり、既存の免疫記憶情報を削除したりしても良い。これによって、抗原の排除に有効な抗体を新たに記憶し、無効な抗体を統廃合する免疫記憶の機構を実現することができる。
【００５７】
次に、図８から図１３を参照しながら、画像計測処理の第２の例について説明する。第２の例は、並列的に複数の抗体が実行される例である。
図８、図９は、画像計測処理の第２の例を説明する図である。
図８では、テンプレート画像７１ａ、パターン画像７３ａ〜７３ｅ、抗体Ｄ〜Ｇを示している。テンプレート画像７１ａは、形状、回転角、横スケール、縦スケールのパラメータによって特定される。同様に、パターン画像７３ａ〜７３ｅも、形状、回転角、横スケール、縦スケールのパラメータによって特定される。
【００５８】
抗体Ｄは、１次判定プログラムであって、パターン画像７３ａ〜７３ｅとテンプレート画像７１ａとの親和度を算出する。第２の例では、形状の相似性に加えて、回転角、横スケール、縦スケールのパラメータを比較することで、親和度を算出する。
抗体Ｅは、拡大縮小プログラムであって、テンプレート画像７１ａの横スケールと縦スケールに合わせて、解候補（パターン画像）の横スケールと縦スケールを変更する。
抗体Ｆは、回転プログラムであって、テンプレート画像７１ａの回転角に合わせて、解候補の回転角を変更する。
抗体Ｇは、辺増加プログラムであって、テンプレート画像７１ａの辺の数に合わせて、解候補の辺の数を増やす。
【００５９】
図９では、第２の例における指標情報３１ｃと免疫記憶情報４１ｃを示している。第２の例では、解候補に対して繰り返し画像処理を施すことで親和度の高い解候補を得る。図９に示すように、指標ｅは、パターン画像とテンプレート画像の親和度である。終了条件４０ｃは、指標ｅ≧０．９５である。また、第２の例では、淘汰条件６０ｃも与える。淘汰条件６０ｃを満たす解候補は淘汰され、その後の画像処理の対象としない。また、免疫記憶情報４１ｃには、抗体Ｄ〜Ｇに関する免疫記憶が登録されている。
【００６０】
図１０は、第２の例における１回目の抗体実行を示す図である。
制御部１１は、図３のステップ１２を実行する。すなわち、制御部１１は、免疫記憶情報４１ｃを参照し、動作条件を満たす抗体を実行する。
初期状態では親和度の値を０とする。従って、免疫記憶情報４１ｃを参照すると、免疫記憶１１が動作条件を満たすので、抗体Ｄが実行される。
抗体Ｄは、パターン画像７３ａ〜７３ｅとテンプレート画像７１ａとの親和度を算出する。
【００６１】
次に、制御部１１は、図３のステップ１４を実行する。すなわち、制御部１１は、終了条件４０ｃ、淘汰条件６０ｃを評価する。終了条件４０ｃを満たす抗体は存在しないので、制御部１１は処理を続行する。また、パターン画像７３ａ、７３ｂ、７３ｄ、７３ｅは淘汰条件６０ｃを満たす。従って、パターン画像７３ａ、７３ｂ、７３ｄ、７３ｅは淘汰され、その後の画像処理の対象とはならない。一方、パターン画像７３ｃは、淘汰条件６０ｃを満たさないので、解候補７３ｆとして次の処理の対象とする。
【００６２】
図１１は、第２の例における２回目の抗体実行を示す図である。図１０に示したように、解候補７３ｆは親和度が「０．５」である。従って、免疫記憶情報４１ｃを参照すると、免疫記憶１２〜１４が動作条件を満たすので、抗体Ｅ〜Ｇが実行される。
抗体Ｅは、解候補７３ｆに対して拡大縮小の画像処理を行い、解候補７３ｇを生成する。また、抗体Ｆは、解候補７３ｆに対して回転の画像処理を行い、解候補７３ｈを生成する。また、抗体Ｇは、解候補７３ｆに対して辺増加の画像処理を行い、解候補７３ｉを生成する。
そして、各解候補の親和度を算出すると、解候補７３ｇ〜解候補７３ｉは、全て終了条件４０ｃを満たさない。また、淘汰条件６０ｃも満たさない。従って、制御部１１は、処理を続行し、解候補７３ｇ〜解候補７３ｉを次の処理の対象とする。
【００６３】
図１２は、第２の例における３回目の抗体実行を示す図である。図１１に示したように、解候補７３ｇ〜解候補７３ｉの親和度は全て０．５以上である。従って、免疫記憶情報４１ｃを参照すると、各解候補に対して免疫記憶１２〜１４が動作条件を満たす。但し、抗体Ｅ〜Ｇは、テンプレート画像７１ａに合わせて各パラメータを変更するので、同じ画像処理を２回実行しても意味がない。例えば、解候補７３ｇに対しては、２回目の抗体実行によって拡大縮小の画像処理を実行しているので、横スケールと縦スケールの値がテンプレート画像７１ａと一致している。そこで、解候補７３ｇに対しては、拡大縮小の画像処理を実行せず、回転と辺増加の画像処理を実行する。解候補７３ｈ、７３ｉに対しても同様である。
そして、各解候補の親和度を算出すると、生成された解候補７３ｊ〜７３ｏは、全て終了条件４０ｃを満たさない。また、淘汰条件６０ｃも満たさない。従って、制御部１１は、処理を続行し、解候補７３ｊ〜７３ｏを次の処理の対象とする。
【００６４】
図１３は、第２の例における４回目の抗体実行を示す図である。図１２に示したように、解候補７３ｊ〜解候補７３ｏの親和度は全て０．５以上である。従って、免疫記憶情報４１ｃを参照すると、各解候補に対して免疫記憶１２〜１４が動作条件を満たす。但し、同じ画像処理は２回実行しないので、例えば、解候補７３ｊに対しては、拡大縮小と回転の画像処理を実行せず、辺増加の画像処理を実行する。解候補７３ｋ〜７３ｏに対しても同様である。
そして、各解候補の親和度を算出すると、生成された解候補７３ｐ〜７３ｕは、全て終了条件４０ｃを満たす。従って、制御部１１は、処理を終了し、解候補７３ｐ〜７３ｕのいずれか一つを最適解７３ｖとして決定する。尚、この例では解候補７３ｐ〜７３ｕの全てが終了条件４０ｃを満たしているが、前述したように、いずれか一つが終了条件４０ｃを満たせば、制御部１１は処理を終了する。
【００６５】
このように、画像計測装置１は、複数の抗体を並列的に実行するので、広大な解空間を効率良く探索することができる。従って、同じような画像処理を繰り返し、解空間の中から最適解を探すことができないという事態を回避することができる。
尚、前述した第２の例では抗体Ｅ〜Ｇの期待値が同じ値であったが、一般にはそれぞれ異なる期待値を有するので、前述したように、画像計測装置１は、期待値が大きい順に抗体を実行させる。
【００６６】
次に、図１４、図１５を参照しながら、画像計測処理の第３の例について説明する。第３の例は、計測対象の関係が定義されている場合の例である。
図１４は、第３の例における計測対象の関係の一例を示す図である。図１４では、例えば、「樹脂」が「熱可塑性樹脂」と「熱硬化性樹脂」の上位概念であることを示している。また、例えば、「熱可塑性樹脂」が「一般汎用樹脂」と「汎用エンプラ」と「スーパーエンプラ」の上位概念であることを示している。
図１４に示す計測対象の関係は、意味データベース２３に保持される。
【００６７】
図１５は、第３の例における免疫記憶情報の更新を説明する図である。図１５では、指標情報３１ｄ、免疫記憶情報４１ｄ、４１ｅを示している。
指標情報３１ｄによれば、指標ｆが「計測対象の材質」、指標ｇが「パターン画像とテンプレート画像の親和度」である。また、免疫記憶情報４１ｄによれば、「樹脂」に対して抗体Ｈを実行させる免疫記憶２１、「スーパーエンプラ」に対して抗体Ｉを実行させる免疫記憶２２が登録されている。
【００６８】
免疫記憶情報４１ｅは、免疫記憶情報４１ｄを基に所定のルールに従って新たに登録された免疫記憶を含む。
例えば、第１のルールは、上下関係のある計測対象同士において、上位概念の計測対象に関する免疫記憶を複製し、下位概念の計測対象に関する免疫記憶を登録するというものである。第１のルールでは、新たに登録する期待値は、上位概念の値をそのまま適用する。
第１のルールに従った例として、免疫記憶情報４１ｅには、上位概念の「樹脂」に関する免疫記憶２１を複製し、下位概念の「一般汎用樹脂」に関する免疫記憶２３が登録されている。
【００６９】
また、例えば、第２のルールは、上下関係のない計測対象同士において、一方の計測対象に関する免疫記憶を複製し、他方の計測対象に関する免疫記憶を登録するというものである。第２のルールでは、新たに登録する期待値は、複製元の免疫記憶の値を距離で除した値を適用する。
ここで、距離とは、図１４に示す関係図において、一方の計測対象から他方の計測対象に到達するまでに通る枝の数とする。例えば、「スーパーエンプラ」から「汎用エンプラ」までの距離は「２」となる。また、例えば、「スーパーエンプラ」から「熱硬化性樹脂」までの距離は「３」となる。
第２のルールに従った例として、免疫記憶情報４１ｅには、「スーパーエンプラ」に関する免疫記憶２２を複製し、「汎用エンプラ」に関する免疫記憶２４が登録されている。免疫記憶２４の期待値４５は、免疫記憶２２の期待値４５である「指標ｇ＝０．８」を距離「２」で除した値の「指標ｇ＝０．４」となる。
また、同様に第２のルールに従った例として、免疫記憶情報４１ｅには、「スーパーエンプラ」に関する免疫記憶２２を複製し、「熱硬化性樹脂」に関する免疫記憶２５が登録されている。免疫記憶２５の期待値４５は、免疫記憶２２の期待値４５である「指標ｇ＝０．８」を距離「３」で除して、小数第３位で四捨五入した値の「指標ｇ＝０．２７」となる。
尚、距離の算出は、階層に応じて重みを付けるようにしても良い。
【００７０】
このように、ある計測対象の免疫記憶情報を複製し、他の免疫記憶情報として登録することで、未知の計測対象に対しても既知の計測対象に関する抗体を実行し、最適解を効率良く算出することができる。
新たな免疫記憶の登録は、図３のステップ１３またはステップ１７において行う。ステップ１３において行うことで、１つの計測対象を処理する中でも抗体をダイナミックに増やすことができる。また、ステップ１７において行うことで、効果のあった抗体を免疫記憶として新たに登録することができる。
【００７１】
最後に、親和度の算出について説明する。親和度の算出は、対象とする画像によって様々である。対象が単純な形状である場合には、例えば面積を用いる。また、対象の境界形状が複雑である場合には、例えば境界線の微分値やフーリエ変換などを用いる。また、対象が繰り返し要素の集合体である場合には、単位面積当たりの繰り返し要素数などを用いる。また、これらを複数用いても良い。
【００７２】
図１６は、面積による親和度の算出の一例を示す図である。図１６では、矩形の形状を有するパターン画像７３ｗ、円形の形状を有するテンプレート画像７１ｗが示されている。パターン画像７３ｗの面積とテンプレート画像７１ｗの面積は同じであるが、形状は異なる。このような場合を考慮し、単なる面積の比較ではなく、過剰領域７５と不足領域７７の面積の総和に基づいて親和度を算出する。例えば、親和度＝１−（過剰領域７５と不足領域７７の面積の総和）／（テンプレート画像７１ｗの面積）である。過剰領域７５と不足領域７７の面積は、パターン画像７３ｗとテンプレート画像７１ｗの重心の位置を合わせることによって算出する。
【００７３】
図１７は、微分による親和度の算出の一例を示す図である。
図１７に示す例では、パターン画像７３ｘが１２個の角を有する形状を有している。微分による親和度の算出では、パターン画像７３ｘに対して、境界線上の各位置における微分値を算出し、グラフを作成する。また、テンプレート画像（不図示）に対しても同様に、境界線の各位置における微分値を算出し、グラフを作成する。そして、パターン画像７３ｘのグラフとテンプレート画像のグラフをパターンマッチングすることで親和度を算出する。
尚、グラフの開始位置に依存して親和度が異なる値とならないように、例えば、微分値を境界線の２周分程度算出する。このように算出すると、パターン画像のグラフの横方向の大きさは、テンプレート画像のグラフの横方向の大きさの２倍程度となる。そして、テンプレート画像のグラフの特徴部分をパターン画像のグラフの特徴部分に重ねて位置合わせすることで、グラフの開始位置に依存して親和度が変化することはない。
【００７４】
図１８は、フーリエ変換による親和度の算出を説明する図である。
図１８には、２つのパターン画像７３ｙ、７３ｚと、対応するパワースペクトル７９ｙ、７９ｚが示されている。パワースペクトル７９ｙ、７９ｚは、パターン画像７３ｙ、７３ｚの外形線を一種の波と考えて、フーリエ変換を施した結果である。
【００７５】
図１８に示すように、細かい変動が多いパターン画像７３ｙに対応するパワースペクトル７９ｙは、高周波数成分の値が高くなる。一方、細かい変動が少ないパターン画像７３ｚに対応するパワースペクトル７９ｚは、高周波数成分がない、または高周波数成分の値が低くなる。従って、パワースペクトルの高周波成分の値が大きいときは、細かい変動が多く、パターン画像の外形線が複雑であると評価できる。
そこで、フーリエ変換によって算出された高周波成分の値に基づいて、親和度を算出するようにしても良い。
【００７６】
フーリエ変換による親和度の算出を行う抗体は、（１）テンプレート画像（またはテンプレート画像のフーリエ解析結果）が存在する、かつ（２）他の方法では親和度が所定の閾値に達していない場合に実行される。（１）の条件が必要な理由は、比較対象が存在しなければ親和度の算出ができないためである。（２）の条件が必要な理由は、色や境界線の微分値など他の方法によって算出された親和度が所定の閾値に達している場合には、計測対象のパターン画像が十分に認識されていることになり、フーリエ変換による方法は不要となるためである。
【００７７】
尚、フーリエ変換は、親和度の算出だけではなく、パターン画像（計測画像）を生成するための画像処理にも用いることができる。例えば、フーリエ変換によって算出された高周波領域を削除した後にフーリエ逆変換を行うことで、計測対象のラフな形状を算出することができる。
【００７８】
以上説明した通り、本実施の形態では、様々な課題に対して適用可能な免疫機構や進化の仕組みを提供する。本実施の形態の仕組みでは、免疫型画像計測プログラム２１によって免疫機構や進化の仕組みが提供され、課題ごとに特有な処理は免疫型画像計測プログラム２１が抗体プログラム２７として呼び出すので、課題ごとに免疫機構や進化の仕組みを設計する必要がない。
【００７９】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像計測装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００８０】
１………画像計測装置
２１………免疫型画像計測プログラム
２３………意味データベース
２５………免疫記憶データベース
２７………抗体プログラム

【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる計測対象を計測する画像計測装置であって、
各種処理の条件を定義する為の指標の意味を示す指標情報を保持する意味データベースと、
所定の画像処理を実行する動作条件、所定の画像処理を実行することによって得られる効果の期待値、および所定の画像処理が記述された抗体プログラムの所在を含む免疫記憶情報を保持する免疫記憶データベースと、
計測対象を含む元画像を取得する取得手段と、
元画像の状態または所定の画像処理が施された中間画像の現在の状態を保持する状態情報を保持する保持手段と、
前記状態情報に対して動作条件を満たす免疫記憶情報を検索し、検索された免疫記憶情報に係る抗体プログラムを呼び出し、検索された免疫記憶情報に係る期待値に基づく実行条件に従って所定の画像処理を実行する抗体実行手段と、
前記状態情報を更新する状態更新手段と、
予め定められた終了条件を満たすまで前記抗体実行手段および前記状態更新手段による処理を繰り返し、画像計測が可能な計測画像を生成する計測画像生成手段と、
計測画像に対して所定の画像計測を行う画像計測手段と、
を具備することを特徴とする画像計測装置。
【請求項２】
前記抗体実行手段は、抗体プログラムの実行結果を評価し、期待値に基づく実行条件を更新することを特徴とする請求項１に記載の画像計測装置。
【請求項３】
前記計測画像生成手段による実行結果を評価し、免疫記憶情報に係る動作条件と期待値を更新する免疫記憶更新手段、
を更に具備することを特徴とする請求項１に記載の画像計測装置。
【請求項４】
前記抗体実行手段は、期待値の大きい順に複数の抗体プログラムを呼び出すことを特徴とする請求項１に記載の画像計測装置。
【請求項５】
前記計測画像生成手段は、中間画像を計測画像として良いかどうかを判定する為の画像であるテンプレート画像を保持し、
前記終了条件は、テンプレート画像と中間画像との親和度を用いて定義されることを特徴とする請求項１に記載の画像計測装置。
【請求項６】
前記免疫記憶データベースに既に登録されている第１の計測対象に係る免疫記憶情報を複製し、第２の計測対象に係る免疫記憶情報として登録する免疫記憶登録手段、
を更に具備することを特徴とする請求項１に記載の画像計測装置。
【請求項７】
前記意味データベースは、更に、計測対象同士の関係を保持するものであり、
前記免疫記憶登録手段は、前記第１の計測対象と前記第２の計測対象との間の関係に応じて前記第１の計測対象に係る免疫記憶情報の期待値を変更して、前記第２の計測対象に係る免疫記憶情報の期待値として登録することを特徴とする請求項６に記載の画像計測装置。
【請求項８】
画像に含まれる計測対象を計測する画像計測方法であって、
各種処理の条件を定義する為の指標の意味を示す指標情報を保持する意味データベースと、所定の画像処理を実行する動作条件、所定の画像処理を実行することによって得られる効果の期待値、および所定の画像処理が記述された抗体プログラムの所在を含む免疫記憶情報を保持する免疫記憶データベースと、を記憶するステップと、
計測対象を含む元画像を取得する取得ステップと、
前記免疫記憶データベースから元画像の状態または元画像に対して所定の画像処理が施された中間画像の状態を保持する状態情報に対して動作条件を満たす免疫記憶情報を検索し、検索された免疫記憶情報に係る抗体プログラムを呼び出し、検索された免疫記憶情報に係る期待値に基づく実行条件に従って所定の画像処理を実行する抗体実行ステップと、
前記状態情報を更新する状態更新ステップと、
予め定められた終了条件を満たすまで前記抗体実行ステップおよび前記状態更新ステップによる処理を繰り返し、画像計測が可能な計測画像を生成する計測画像生成ステップと、
計測画像に対して所定の画像計測を行う画像計測ステップと、
を含むことを特徴とする画像計測方法。
【請求項９】
コンピュータを請求項１に記載の画像計測装置として機能させるための画像計測プログラム。

【図１】