【0104】分割判定手段25は、符号判定及び特異点判定として、画面上の各画素にラベル値(関数φm,nの値)が割り当てられ、輪郭Cの内側における各画素のラベル値が正であり、輪郭Cの外側における各画素のラベル値が負であることを前提として(前述の式2参照)、輪郭C内において、ラベル値を更新するとそのラベル値が変わる画素を検出し、当該画素のラベル値を更新すると観察対象物2の輪郭Cが複数に分かれるか否か判定する。【0105】図8(A)において、破線は現在(lastの段階)のフレームで計算した輪郭Cm,lastを示し、黒丸は輪郭Cm,lastの内側の画素を、白丸は輪郭Cm,lastの外側の画素を示す。黒丸における関数φm,nの符号は正であり、白丸における関数φm,nの符号は負である(式2参照)。ここで、図8(B)に示すように、輪郭Cm,lastの内側にあった一つの画素における関数φm,nの符号を反転させる。具体的には、図8(B)における点αの画素の符号を変化させると、点αは関数φm,nの値が負になることから、輪郭の外側に属することになる。このとき、輪郭の形状が変化するが、輪郭自体の個数は変化しない。したがって、この点は特異点ではない。【0106】図8(C)に示すように、図8(A)において輪郭Cm,lastの内側にあった点βの画素の符号を正から負へ変化させると、点βの関数φm,nの値、即ちラベル値が変化し、輪郭自体の個数が一つから二つへ変化する。したがって、この点βが特異点である。【0107】このような特異点を抽出するために、本実施形態の分割判定手段では次のような処理を行う。分割判定手段25は、符号判定として、式16により関数φm,n(x,y)の符号が変化するか否かを判定する。関数φm,nの値、即ちラベル値を更新する。画像上の全てのピクセル、即ち全ての画素(x,y)について行う。【0108】次に、関数φm,n(x,y)の符号が変化した点について、次の処理を行う。符号が変わった画素が特異点であるか判定(特異点判定)する。【0109】なお、関数φm,n(x,y)の符号を変化させない他の点(xi,yj)においては、式16に従った関数φm,n(x,y)の値の更新を行う。分割判定手段25は、特異点判定として、画像上のあるピクセルの点、即ち座標(xi,yj)における関数φm,n(x,y)の符号変化が輪郭Cm,lastのトポロジー変化を起こすか否かを判断する。ここで、判断の説明のために、座標(xi,yj)におけるピクセル間の8近傍関係を表す座標系Zkを導入する。【0110】画像はM行N列の要素に区切られてなることを前提とすると、いま、特異点か否かの判定の対象であるピクセルを中心の要素をZ0とすると、その近傍の要素Z1~Z8は図9のように表わされる。要素Zk(k:1~8)の値もZkで表す。正数の集合{1,2,3,4,5,6,7,8}をS、集合{1,3,5,7}をS1で表す。各要素は0又は1の値をとるものとし、要素Z0が特異点となる必要十分条件は、Z0の連結数がNc(8)≠1を満たすことである(非特許文献7)。【0111】連結数は下記の式18,19として定義される。kが8以上の場合、kを(1-k)と読み替える。このように、画像上の各画素に対して式16を計算し、関数φm,n(x,y)の符号が変化した各画素に対して輪郭Cm,lastのトポロジー変化を起こす特異点であるか否かを判断する。式18の計算結果がNc(8)≠1と判断されれば、図8(C)の点βのように、輪郭自体の数が変化し、トポロジー変化を起こす結果、点βは特異点と判断される。分割規制手段26では、関数φm,n(x,y)の符号を変化させる座標(xi,yj)が特異点でない場合には式16に従って関数φm,n(xi,yj)の更新を行うが、座標(xi,yj)が特異点である場合には、式16に従った関数φm,n(xi,yj)の更新は行わない。22による輪郭Cの更新に代えて一つの輪郭数を成すように、分割規制手段26が、φm,n(xi,yj)=ε・sign[φm-1,n(xi,yj)]と更新する。当該判断対象の画素における、1フレーム前の関数φm-1,n(xi,yj)の値の符号を取り、その値に正の微少量であるεを積算したものに訂正する。【0114】なお、座標(xi,yj)が特異点である場合には、式16に従った関数φm,n(xi,yj)の変更を行わなくても良く、又はラベル値の符号が変わらない程度に当該ラベル値を変更する程度を変えても良い。【0115】このように式16による計算の結果、関数φm,n(xi,yj)の符号が変わる場合であって、その座標(xi,yj)が特異点であるときに、その関数φm,n(xi,yj)の符号を変更してしまうと、上記図8(C)に示すように輪郭Cが二つ生成されてしまう。そこで、本発明の実施形態に係る輪郭識別手段22によれば、分割判定手段25と分割規制手段26とを備えることで、同じ観察対象物2の輪郭Cは常に一つ、即ちトポロジカル的には一つの輪郭Cで画成されることから、当該特異点の更新を行わなず、本来であれば、一つの輪郭Cの内側の点とみなすように、特異点における関数φm,n(xi,yj)を例えば1フレーム前の関数φm-1,n(xi,yj)に訂正する。【0116】このように画像上の特異点を成すある座標(xi,yj)における関数φm,nの更新処理について、例外的に別の処理を行うことで、観測した時点で輪郭Cが二つ形成され得る場合であっても、当初一つの輪郭C中のある点、即ち特異点によって輪郭Cが二つになってしまうような事態の発生を防止し、観察対象物2である細胞の境界Bを単一に識別することができる。【0117】よって、観察対象の細胞の輪郭数を一つに維持することができる。これにより、一つの観察対象の細胞が他の細胞と衝突して、その後に他の細胞と分かれたとしても、当初の観察対象の細胞に追随するよう顕微鏡視野をトラッキングできる。【0118】以上の制御部はコンピュータから構成される。このコンピュータは、前もってインストールされたソフトウェアとしての輪郭識別プログラムを実行することで、上記の手法4及び手法5を実現する。動作を複数のパーソナルコンピュータによって分散処理させてもよい。コンピュータは、従来公知の構成のものを使用することができ、RAM,ROM,ハードディスクなどの記憶装置と、キーボード,ポインティング・デバイスなどの操作装置と、操作装置等からの指示により記憶装置に格納されたデータやソフトウェアを処理する中央処理装置(CPU)と、処理結果等を表示するディスプレイなどを備えている。このコンピュータは汎用の装置であっても、専用の装置として構成されたものであってもよい。以上のように、本発明の実施形態に係る制御部20は構成されており、以下の図10に示すように、観察対象物2である細胞が非観察対象物2*に接していない状態では、前述の手法3によって細胞固体の輪郭Cを識別するが、観察対象物2の細胞が、非観察対象物2*に接した場合には、手法3の例外処理として手法4,5を行う。【0120】制御部20は、処理開始後に画像情報検出部16から取得した画像が第一画像であるか否か判定する(ステップS1)。画像情報検出部16からの画像が第一画像であるときにはパラメータを初期化(ステップS2)し、そうでないときにはパラメータを更新する(ステップS3)。【0121】制御部20の輪郭識別手段22が観察対象物2、即ち細胞の輪郭Cを計算する(ステップS4)。輪郭識別手段22は、前述の手法3に従って細胞の輪郭Cを計算する。【0122】細胞の輪郭Cを計算したら、分割判定手段25が特異点判定を行う(ステップS5)。具体的には、分割判定手段25は、当該輪郭C内の画素における関数φm,n(xi,yj)を更新し、符号が変わるか否かの符号判定を行い、符号が変わった座標(xi,yj)が特異点であるか否かを判定する。そこで、分割判定手段25は、当該座標(xi,yj)が特異点であると判断したときには、分割規制手段26が特異点の補正を行う(ステップS6)。具体的には、特異点における関数φm,n(xi,yj)の値を例えば変更を行わなくても良く、又はラベル値の符号が変わらない程度に当該ラベル値を変更する程度を変えるようにしても良い。【0123】輪郭識別手段22は式16の計算の値が収束したか否か判断する(ステップS7)。値が収束しない場合には、値が収束するまで前述のステップ4~7を繰り返す。【0124】次に、衝突判定手段23が、観察対象物2が非観察対象物と衝突したか否か判定する(ステップS8)。観察対象物2が非観察対象物と衝突していると衝突判定手段23によって判定された場合には、訂正手段24が、変位補正、即ち観察対象物2の輪郭Cを訂正する。【0125】そして、制御部20は観察対象物2である細胞の位置を計算し、当該細胞の重心が顕微鏡視野の中心に位置するように、ステージ3の位置を調整する(ステップS11)。【0126】制御部20は画像情報検出部16から取得した画像が最終画像か否か判断し(ステップS12)、最終画像になるまで、上記のステップS1~S11を繰り返す。【0127】このようにして、本発明によれば、画像情報検出部からの画像上の観察対象物2の輪郭Cを識別することができる。本発明の顕微鏡装置1を用いた蛍光観察方法について説明する。【0128】観察対象物2には、蛍光試薬を担持または注入する。観察対象物2が細胞の場合には、Indo-1(AM体)のような蛍光試薬を使用し、適度な濃度で所定時間負荷すればよい。Indo-1(AM体)は蛍光Fを発しないが、微生物の細胞膜を通過する。【0129】細胞膜を通過したIndo-1(AM体)は、細胞内の酵素エステラーゼによって脱AM体に変化する。Indo-1(AM体)は、細胞膜を通過すると、蛍光Fを発するが細胞膜を通過できないIndo-1に変化する。Indo-1はCa2+イオンと結合した場合と解離した場合で異なる波長の蛍光Fを発する。【0130】結合と解離のそれぞれの状態にあるIndo-1の量は、Ca2+濃度によって変化する。Ca2+濃度の上昇に伴い、結合状態のIndo-1による蛍光Fは増え、逆に、解離状態のIndo-1による蛍光Fは減少する。この特性により、それぞれの波長における蛍光Fの強度を比較することで、Ca2+濃度を求めることができる。具体的には、顕微鏡装置1を用いた場合には、2波長蛍光観察像を波長ごとに分割し、各画素ごとに計算した蛍光強度比を、予め作成しておいた検量線に代入することで、Ca2+濃度を求めることができる。【0131】Ca2+イオンのみならず、顕微鏡装置1におけるフィルタ,ダイクロイックミラー,レンズ,ランプ等を交換することで、他のイオンや分子を対象とした蛍光色素を利用することも可能である。【0132】このように、本発明の実施形態に係る顕微鏡装置1によれば、制御部20の輪郭識別手段22が、観察対象物2である細胞の輪郭Cをトポロジカル的に捉えて常に一つに周縁として認識することができ、特に他の細胞や泡などの非観察対象物に衝突した場合でも観察対象物2の輪郭Cを明確に識別することができる。【0133】これにより、観察対象物2の細胞の輪郭を正確に認識することができる。よって、観察対象物である細胞の重心位置を正確に計算により求めることができる。したがって、観察対象物である細胞の重心が顕微鏡視野の中心に来るように、ステージの位置を調整することができる。【0134】このように、観察対象物である細胞を顕微鏡視野の中央に位置させることができるので、細胞が顕微鏡視野から外れることなく、蛍光観察を長時間に亘って行うことができる。図11は、本発明の実施形態に係る顕微鏡装置1における回路構成を示すブロック図であり、顕微鏡装置1は、画像情報検出部16と、演算部30と、コントローラ40と、を含む。【0135】画像情報検出部16は、各画素に対応した受光素子(PD:photo-detector)を備えている。このPDは128×128個設けられている。circuit)32を備えている。PEは128×128個設けられている。実装部30に本実施形態の手法4,5に係るプログラムは実装されている。【0137】コントローラ40は、画像情報検出部16と演算部30とに命令を送る。GHz)とつながっており、プログラムのダウンロード、プログラムのスタート、プログラムのストップ、画像の表示を行うことができる。PE、PD、SC、のビット数は全て8である。integerで表現される。【0138】本実施形態の顕微鏡装置1として利用できるCPV(非特許文献1)は、最大フレームレートが1[kHz]であり、最大命令速度は12.5[MHz]である。【0139】PDアレイにある画像データは、PEアレイに、128本のA-D変換器35を通じて並列に転送される。PEアレイは画像の各画素において並列処理を行える。一つのPEは一つのPD及び4つの隣り合うPEと結合しており、ラプラス演算子∇2のような局所画像処理を行うことができる。stream)型のプログラムが全てのPEに実装できる。SCは全てのPEと結合しており、IinとIoutのような画像全体に渡る画像処理を行うことができる。【0140】よって、式16における輪郭更新に関し、各画素についてはPEアレイで計算を行いつつ、IinとIoutのような画像全体に渡る計算についてはSCで行うことができる。【0141】よって、本実施形態では、計算量が少なく単純であるが効果的なプログラムと並列計算機の組み合わせによって、衝突問題を実時間で解決し、衝突問題に対する細胞追跡の頑健性(ロバスト性)を向上させることができる。前述の手法3~5をCPV(非特許文献1)に実装した。CPVへの手法3~5の実装法は以下の通りである。手順1:CPVのカメラ部にある画像情報Iを、CPVの演算部に移動する。S0=0、ε=1.01と初期化する。第一フレーム以外においては、φm,1を前フレームで収束したφm-1,lastで初期化する。signをかけてもよい。第二フレームでは、S1を第1フレームで得られた総面積で、初期化する。手順4:符号判定と特異点判定と特異点補正を行う。手順5:収束判定を行う。収束していれば、手順6に移る。1と更新し、手順3に戻る。手順6:衝突判定と変位補正を行う。認識領域の重心位置を計算する。手順8:認識領域の重心位置を視野の中心に移動させるために、電動XYZステージをPD制御する。手順9:終了判定を行う。最終フレームであれば、終了する。最終フレームでなければ、手順1に戻る。以下、本発明の実施例をより詳細に説明する。【0143】光学系10としては、正立顕微鏡(オリンパス株式会社製、BX51)を使用した(図6B)。透過用光源となる透過用光源4は、ハロゲンランプを使用した。OLYMPUS)を用いた。透過光検知部16には、CPVのカメラ部を用いた。CPVカメラ部での露光時間、つまり、サンプリング周期は1msとした。【0145】制御部20は、リアルタイム基本ソフトウェア(以下、適宜にリアルタイムOSと呼ぶ)として、RT-Linuxを搭載したパーソナルコンピュータ21を用いた。【0146】CPVで撮像した画像を用いて境界認識を行った。得られた輪郭から、画像特徴量を得た。この画像特徴量を、制御部20のパーソナルコンピュータで読み出し、観察対象物2の重心を求めた。重心が視野中心に移動するようにXYZステージ3のモーター回転角の目標値を定め、XYZステージ3をPD制御した。観察対象物2の軌跡を再構成するためにXYZステージ3の変位情報をパーソナルコンピュータに記録した。multimicronucleotum)とした。ゾウリムシの平均体長は約0.1[mm]、厚さ0.05[mm]、平均移動速度は1[mm/s]である。相対速度が10[体長/s]と非常に速いので、細胞追跡技術のベンチマークとなっている。ゾウリムシは、23°Cで3日間培養したものを使用した。培養液は黄な粉を溶かしたミネラルウォーターを用いた。【0148】図12はゾウリムシが泳ぐ水槽50の模式図である。ゾウリムシが泳ぐ水槽50は、スライドガラス51の上に厚さ0.05mmのシリコンゴムシート52で15mm四方の枠を作り、カバーガラス53を被せてXYZステージ3に固定した(図12)。【0149】実験の開始時には、ゾウリムシも、泡も、枠も、ごみもないところで、ゾウリムシが視野に入ってくるのを待った。一匹のゾウリムシが視野に入ってきたと実験者が眼で確認した時点で、そのゾウリムシを追跡する細胞として決め、手動でトラッキングを開始した。衝突問題に対して手法3よりも、手法4がロバストかをゾウリムシの追跡実験で検証した。図13(A),(C),(E)は手法4をCPVに実装し、オンライントラッキングした実験結果を示す。図13(B),(D),(F)は、図13(A),(C),(E)の結果に対して、手法3を適用したらどうなるかを、MATLABを用いてオフラインでシミュレーションした結果を示す。追跡細胞が、図13(A),(B)では非追跡細胞と、図13(C),(D)では測定液中の泡と、図13(E),(F)では容器の枠と接触している。図13(A),(C),(E)では、同一の細胞のみを認識し続け、追跡が成功している。図13(B),(D),(F)では、非追跡物を追跡対象だと誤認識している。手法3を用いていたら、追跡が失敗していたことを示唆する。白線は、計算した輪郭Cを示す。【0150】分裂問題に対して手法4よりも、手法5がロバストかをゾウリムシの追跡実験で検証した。図14(A)は手法4をCPVに実装し、オンライントラッキングした実験結果を示す。図14(B)は図14(A)の結果に対して、手法5を適用したらどうなるかを、MATLABを用いてオフラインでシミュレーションした結果を示す。図14(A)では、非追跡物を追跡対象だと誤認識し、追跡が失敗している。図14(B)では、同一の細胞のみを認識し続けている。手法5を用いていたら、追跡が成功していたことを示唆する。白線は、計算した輪郭Cを示す。手法4をCPVに実装しオンライントラッキングした結果において、各フレームで画像取得から境界認識までにかかった平均計算時間を調べた。第一フレームの平均計算時間は2.41msであった(n=14)。第二フレーム以降の平均計算時間は1.16msであった(n=10000)。収束までにかかったイタレーション数も調べた。第一フレームの平均イタレーション数は1.98回であった(n=14)。第二フレーム以降の平均イタレーション数は1.05回であった(n=10000)。第一フレームと比べて、第二フレーム以降の平均計算時間が少なくなった理由は、平均イタレーション数の減少である。前フレームで収束したφm-1,lastで初期化した工夫であると予想される。1フレーム間でゾウリムシが動く距離が短い場合、収束までに必要な平均イタレーション数は、上記の工夫により減少する。【0151】一方、同じ手法4を、MATLABを用いてオフラインでシミュレーションした場合、第一フレームでの平均計算時間は665msであった(n=20)。第一フレーム以外の平均計算時間は56.7msであった(n=100)。第一フレームでの平均イタレーション数は13.2.回であった(n=20)。第一フレーム以外での平均イタレーション数は4.37回であった(n=100)。【0152】本実施例によって第一フレームの平均計算時間は1/276倍に減少した。第二フレーム以降の平均計算時間は1/48.9倍に減少した。第一フレームの平均イタレーション数は6.67倍に増えた。第二フレーム以降の平均イタレーション数は4.16倍に増えた。平均計算時間の減少幅よりも、平均イタレーション数の増加幅よりも小さいので、CPVへ実装することにより、一回のイタレーションにかかる計算時間の期待値は減少したと言える。【0153】本実施例により、画像取得から境界認識までの平均計算時間を、第一フレームでは276倍、第二フレーム以降では48.9倍早くすることができた。境界認識を約1ms以内に終えることができた。1msの平均計算時間は、カメラの最大撮影速度1kHzを十分に生かす実時間処理であり、この数値の達成を持って1kHzの制御ループを回すことが初めて可能になった。【0154】本発明は発明の趣旨を逸脱することなく様々な形態で実施をすることができる。以下のように本発明の顕微鏡装置並びにその輪郭識別プログラムは構成されてもよい。前記衝突した時の観察対象物の第2の形状情報を用いて訂正してもよい。第2の形状を数ピクセル小さくしたり、楕円に近付けたり、事前知識を基づいた形状に近付けたりしてよい。上記第1の形状情報と上記第2の形状情報との組み合わせを用いて訂正してもよい。上記第1の形状と上記第2の形状の重み付き平均をとってもよい。衝突した時の観察対象物の第2の位置情報を用いて訂正したが、衝突前の観察対象物の輪郭の第1の位置情報を用いて訂正してもよい。第1の位置に事前知識を基づいた運動モデルから予測される移動量を足した位置に、観察対象物の輪郭を置いてもよい。上記第1の位置情報と上記第2の位置情報との組み合わせを用いて訂正してもよい。第1の位置と第2の位置の重み付き平均をとってもよい。手法5で、最近傍の要素を8つにしたが、周囲を取り囲む要素を4つとしてもよい。トポロジー変化の判定は連結数ではなく、オイラー数等を用いてもよい。トポロジー変化の判定を輪郭更新の前に行ったが、輪郭更新の後に行い、更新前後の画像を比較することでトポロジー変化の判定を行い、トポロジーが変化していた場合には、再計算する方法でもよい。輪郭識別は、手法3以外のプログラムを用いても良い。Contours)、その他のレベルセット法等、コンピュータビジョン(テキスチャ解析、テンプレートマッチング等)、パターン認識(クラスタリング)等の手法で輪郭識別を行っても良い。カメラは1台だけではなく、複数台用いても良い。Diffraction,輝度値微分,輝度値の周波数解析等の処理を追加し、細胞のZ方向の情報を得て、3次元で制御を行っても良い。衝突判定は面積情報のみならず、輝度情報を用いてもよい。輪郭情報に基づいた任意の画像モーメント情報、及び画像モーメント情報の重み付き組み合わせを用いてもよい。これらの情報を用いて衝突判定と同時に、もしくは前後に、観察対象物2が非観察対象物に隠れてしまう隠れ(オクルージョン)の判定を行い、オクルージョンに対する対応を追加してもよい。変位補正における輪郭とレベルセット関数の移動は、2次元の平行移動だけでなく、任意の次元の移動、及び任意の軸に対する回転を追加してもよい。アフィン変換のみならず非アフィン変換を行ってもよい。その移動と輪郭更新の順序のスケジューリングを行っても良い。カルマンフィルターやパーティクルフィルタなどの枠組みで、細胞の運動モデルを用いた予測結果を利用してもよい。これらはとくに、オクルージョン時に有効である。計算の高速化を、並列計算機の変わりに、並列計算機と非並列計算機の組み合わせで行っても良い。計算機は、シングルプロセッサ,マルチプロセッサ,シングルコア,マルチコアのどれでもよい。(GPU)やビジョンチップ等の専用計算部と並列計算機もしくは非並列計算機の組み合わせで行っても良い。package等を用いても良い。本発明プログラムは、これらの計算機,専用計算部において、各画素毎もしくは、複数の画素毎計算することで、計算の高速性が保てることは勿論である。本発明では、提案プログラムを並列計算機付き・高速カメラと組み合わせたが、並列計算機と高速カメラは分離していてもよい。前記の手法1において、単一細胞の境界認識プログラムでは、面積を基調として単一の細胞の境界を認識したが、式13の計算において、面積の変わりに輝度値を利用してもよい。【0157】例えば、式13において、Q=|∫IH(φ)dxdy-S0|とする。【0158】ここでは、単一細胞の総光量は、顕微鏡視野中の位置と姿勢に拘わらず、一定と仮定する。それらのパラメータの自動制御を行っても良い。この場合、制御部20によって、蛍光観察の制御や蛍光画像の記録を行うことができる。観察対象物2の透過光Tによる画像データに基づいて、励起光5Aにおける点滅や点灯時間を制御する機能を有している。励起光5Aの波長及び強度を選択して照射する機能を備えていてもよい。17からの検知出力が制御部20に入力される。【0160】さらに、顕微鏡装置1によれば、透過光画像から得られる観察対象物2の情報は、観察対象物2からの蛍光Fに比較して光量が多く、かつ、高速に記録されている。したがって、蛍光Fと同時に取得した透過光画像を、蛍光画像の解析処理に用いることで解析結果の時空間精度が向上する。17の蛍光画像を記録することができる。蛍光Fが照射されている時間だけ蛍光画像を記録すればよい。したがって、観察対象物2が顕微鏡装置1の視野に入っていない時間の蛍光画像記録が不要となる。このため、蛍光画像記録のための演算時間や記憶装置の容量を減らすことができ、パーソナルコンピュータ21を有効利用することができる。無駄な蛍光画像記録をする必要がなくなるので、蛍光画像の解析時間も大幅に短縮することができる。準最適制御等の現代制御、H∞制御,サンプル値制御,有限時間整定制御,適応制御等のポスト現代制御論、ニューラルネットワーク制御,ファジィ制御,遺伝的アルゴリズム制御等の知的制御に従って決定してもよい。【0161】カルマンフィルターやパーティクルフィルタなどの枠組みで、細胞の運動モデルを用いた予測結果を制御に併用してもよい。このことによって、観察対象物2が非観察対象物に隠れてしまう隠れ問題に対しても、観察対象物2の追跡がロバストになる。上記の説明では、本発明の顕微鏡装置が透過光観察及び蛍光観察を行うことができることを例示したが、本発明の輪郭識別プログラムは用途が顕微鏡に限られるものではない。おいて、観察対象物を追尾するあらゆるシステムにおいて利用可能であることは勿論である。上記の説明において、図1の顕微鏡装置の構成は例示である。上記の説明において、ゾウリムシ,細胞は観察対象物の例示である。走行する車や車のナンバープレート等の人工走行物などを取り扱うことができる。本発明の輪郭識別プログラムで処理する画像は顕微鏡視野に限定されるものではない。本発明はビジュアルフィードバック制御を用いる装置と幅広く組みわせることが可能であり、顕微鏡制御装置はその一例である。本発明の輪郭識別プログラムが処理する画像は、輪郭識別プログラムが搭載される装置に備え付けのCCD等の画像情報検出部で取得されたものに限定されるものではなく、輪郭識別プログラムが搭載される装置とは別の、例えば別の場所に設置されたCCD等の画像情報検出部で取得された画像であってもよい。画像の解像度の低さに対処するために、統計的な形状知識を利用してもよい。本発明のプログラムは、オフラインの画像処理時にも有用である。ポストプロダクション、ビデオコーディング、ビデオインデクシングの分野において、画像内の対象物を輪郭識別及び追跡する場合にも有用である。本発明プログラムは、空間的な位置に限らず、行列表現される数値データに対して一般的に有用である。対象物に関連する物理量のみならず、非物理量に対しても有用である。被観察物が持つ物理学的特性あるいは化学的特性の内、特定の次元、あるいは特定の次元の組み合わせ、あるいは特定の次元の重み付き組み合わせで構築される次元上における被観察物の位置に対しても有用である。被観察物の空間的位置,速度,分布,種類,形状,イオン濃度,分子濃度,DNA発現量、mRNA発現量等の何れか又はこれらの組み合わせの時空間変化を表す計測結果もしくは数理モデルのシミュレーション結果において、それらの組み合わせ次元上における被観察物の内部状態の決定論的及び確率論的な時空間変化及び分布に対しても有用である。HSV(色相、彩度、明度),HLS(色相、彩度、輝度)等の色空間、色空間とその他の次元との重み付き組み合わせで構築される次元上でも有用である。