An image segmentation embodiment comprises applying a second derivative operator to the pixels of an image, growing a set of contours using seeding grid points as potential contour starting points, determining a contour strength vector for each of the contour pixels, generating a partial ellipse representing an estimated location of an object in the image, dividing the partial ellipse into a plurality of support sectors with control points, determining a contour strength and position for each contour, adjusting a position of each sector control point based on the contour positions weighted by the contour strengths of the contours centered in the respective sector, fitting the partial ellipse to the adjusted positions of the control points, and generating a segmentation mask of the object based on the partial fitted ellipse.【解決手段】 画像解析の実施例は、第１の異形サイズスケールに関するサブサンプルファクターによってデジタル画像をサブサンプリングし、これにより、サブサンプルされた画像を生じさせ、サブサンプルされた画像を平滑化し、平滑化された画像を発生させ、平滑化された画像の各画素について最小の負の二次導関数を決定し、各画素についての負の最小の負の二次導関数の値に基づき、下向きの凸状の曲率を有する各画素を決定し、下向きの凸状の曲率を有する８つの近隣が接続された画素を結合し、それぞれの初期の異形領域を識別し、初期の異形領域の各々についてのそれぞれ最大の負の二次導関数に基づき、最も大きな下向きの凸状の曲率を有する初期の異形領域を選択し、各選択された異形領域についての１つもしくはそれ以上の特徴を抽出し、抽出された１つもしくはそれ以上の分類特徴に基づき選択された異形領域を分類する。【選択図】 図１
