JPH0218680A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） エツジ検出、領域演出９行や文字の分解、欠陥検出処理
を同一種類の計算法だけで実現する画像処理方式に関す
る。

（従来の技術） 従来、エツジ検出であればラプラシアンフィルタや各種
微分オペレータなどにより行なうことが可能であり１行
の検出であれば文書画１象での縦、横のヒストグラムを
計算するなどの検出可能であるが各機能の実現には各機
能別にアルゴリズムが異なりており、同一種類の計算法
だけで各機能を実現することは困難である。また、処理
すべき両像にノイズが冴まれてたり、擬似中間調表示（
デイザなど）されている場合には、ノイズや画点に影響
さ？１本来の機能を実現することは困難であった。

（発明が解決しようとする課題） この様（こ、従来の画像処理方式では同一種類の計算法
だけで各機能を実現することが不可能であり、又処理す
べき画像がノイズをよんだ画像であったり、デイザ等の
擬似中間調１面像の揚台（こは、本来の機能を実現する
ことは困難）こ回器であるという問題があった。従って
、この発明は同一１類の計算法だけで各種機能を実現し
、かつノイズを沈んだ画像や擬似中間調１Ｉｆｉｉ象で
も本来の機能を実現１できる１面房処理方式を祈洪する
ことを目的とする。

〔発明の、構成〕

（課題を解決するための手段） 入力ｋｋから入力した第１のｔ＋ｉ＋ｉ　ＩＩ　ｆこウ
ィンドウをかけローパスフィルタを施こした第２の１面
１象に於て第１の交流信号相当分と直流信号相当分とを
分離する操作を行ない、さら（こ、第１の交流信号イ↑
Ｉ当分にバンドパス型の特性変換フィルタを施こした第
２の交流信号相当分と直流信号相当分とから計画関数は
を計算し、この評１’＋ｔｆｉ関数値が極太匝となる様
（こウィンドウとローパスフィルタの最適な特性を求め
ることを特徴とした１面像処理方式であり、評（ｉｌｌ
ｉ関係の極太騰及びウィンドウとローパスフィルタの最
適特性直を用いてエツジ検出などの機能ヲ実現する。但
しウィンドウとローパスフィルタ特性は独立ではなく１
対１ｆこ対【もして変化する。

（作用） 入力１面像（こウィンドウとローパスフィルタを施こし
た１曲（象から評師関数値を計算し、この評価関数頁が
極太（こなる様（こウィンドウとローパスフィルタの特
性を求める手段は入力＋ｆＥ　ｉｌｌとしての本来の画
像信号の特徴を最大限をこ抽出するの（こ必要なウィン
ドウとローパスフィルタの特性を決定することを意味す
る。従りて計画関数の極大直やウィンドウとローパスフ
ィルタの最適な特性１ｉ［には画像信号の特徴が反映さ
れたものとなり同一種類の計算だけで、エツジ検出や行
、文字の検出などの機能を実現することができ、かつノ
イズや擬似中間調画像のｉ画点（こ影響されない。

（実施例） 第１図はこの発明を実現する為の手順を示したブロック
図であり、これらの処理の実現には図形艙徂］理論を応
用している。まず入力（面峰ｆ（Ｉｒ）のある−点ａｔ
（以下、視点とする）を中心（こしてウィンドウ処理部
１でウィンドウをかける。ウィンτ０はウィンドウの特
性を示すパラメータであり、τ。が大きい程ウィンドウ
は広くなるウ　ｌｒ　ｔｄ画隊内の位嗜を示「ベクトル
である。ウィンドウをかけた１面隊をｆｓ（ｌｒ）とす
ると次式となる。

次にｆｓ（ｌｒ）ζこローパスフィルタ２をかける。ロ
ーパスフィルタのインパルス応答を次のがウス関数とす
るとτ１が大きい程ボケがひどくなる特性となる。

（τ１はローパスフィルタの特性を示ｔパラメータ）本
発明で（・オローバスフィルタをかけた画像ｆｓ（ｌＲ
Ｐτトく。）は次の様（こなる。

但し ・ｄ　ｌｒ’ でありｂ　　ａｌは視点の位置を示すベクトルである。

このローパスフィルタの特性（即ちｆｓ（Ｉｒ）の帷（
象をτＳ−τ。だけでボヵすこと）は後の評価関数計算
のときの必要性から決められたものである。以上のウィ
ンドウとローパスフィルタの特性は入方画橡の特徴によ
り変化し又両者の特性は独立して変化するのではなく１
本発明では１対ｌの対応関係があるものとし次式で衣わ
す。

Ｃｔｈ６ｉｏ以上１以下の定数である。拘束式はウィン
ドウを広くするとローパスフィルタのカットオフ周波数
が低く即ちボケがひどくなりウィンドウを狭くするとボ
ケが少なくなる関係を示している。

この関係式はワイントウとローパスフィルタの特性かが
ウス関数のときの関係式であり、ガウス関数形以外を用
いれば当然、式の形は変化する。但しウィンドウを広く
するとボケが太きぐなりウィンドウを狭くするとボケが
小さくなる関係は同じである。

次に６画［＃！　ｆ　Ｓ　（ＩＲ・τＳ−τ０）の交流
と直流の５＋離部３Ｃ分離する。交流信号相当分をｇｓ
（ＩＲ・τＳ−τ。）とすると ｇ　８　（ｌ［−ｒｓ−ｔ。）　−ｆ８（ＩＲ・ｒｓ−
ｔｏ）　−ＫＧ　（ＩＲ−ａｌ、　Ｔ８）によって表わ
される。この関係式は図形観測理論では正準ｆヒ操作と
ぎわれ、−撞の交流分離法であＬ　０７ＬＪす で表わされるが、実際にはτ。を無限大でなく有限（直
で十分である。

次に交流信号相当分、ｇｓ（ＩＲ・τＢ−丁。〕にバン
ドパス型の特性変換フィルタ４を施す。このフィルタは
特定の周波数領域の感度を高めるものであり人間のコン
トラスト弁別感度特性を用いれば本発明の処理が人間の
視覚と同じ様な特性を示すことになる。なお、このフィ
ルタは無くてもこの発明の目的を疎外するものとはなら
ない。このフィルタのインパルス応答をｈ（ＩＲ）とす
るとフィルタされた後の交流信号相当分ｇｔ（ＩＲ・τ
Ｓ−τ。）は次式となｄ＠’　　　　　　　　　　　　
　＋８１次に評価関数計算部５で交流信号相当分ｇｔ（
ＩＲ。

τＢ−τ０）と直流信号相当分Ｂとから次の式により評
両関数工を計算する。

この式は１図形観測理論で定義されているノルムの２乗
をＢｔで割りたものである。

このＪ−は座標変換により ｌ　　１ｒ と表規できこの式による計算でも良い。ｇ　（ｌｒ、Ｔ
Ｉ）はローパスフィルタをかけた入力画１象ｆ（ｌｒ、
τ１）の交流慣号戎分特性変換フィルタ８施こしたもの
である。

そして最俊に評（１１ｆｉ関数極大化処理部６で評価関
数を極大化するウィンドウとローパスフィルタの特性τ
０．τ、の匝の探索を行なう、このときτ。とτ１の１
は前記した拘束式（５）を膚たｒことが条件となる。こ
の様ｌこしてｉｔｓ：ｂだウィンドウとローパスフィル
タ特性の最適１と評価関数の絶大（直は。

視点ａ１を中心にした入力画隊の％徴を最も効果的に衣
わしでおり視点ｉｆｆを変えてそれぞれの最適匝の変化
を調べることによりエツジ検出、領域検出１行や文字の
検出・分離、ボケ画家の検出及び自動焦点調節、欠陥検
出１位置検出、位置合わせラクスチャの分離などの機能
が以上の同一種類の処理をこより実現できる。また入力
画像にノイズが富まれている場合や入力画（象が擬似中
間調表現されている場合にも本発明の処理に依れば本来
の両像信号の特徴をとられることが可能なので、ノイズ
やデイザなどによる画点に影響されずに目的の機能を実
現できることになる。さらに以上の機能を総会させれば
監視装置、視覚ロボット、！ｉ！］ｉ滓理解の為の前処
理部としても可能となる。

具体例を以下に示す。今第２図の様な６＠ｆ（ｌｒ）（
わかりやすくする為に２［画像とする）が提示されたと
きを考える。まず視点の位置（×で表示）を固定し、こ
の点を中心として（１）弐ガウス型のウィンドウをかけ
る。このときのウィンドウの特性τｏ（＝−σ。′、σ
。：標準偏差〕の１直は初期直として、適当な直を設定
しておく。次にウィンドウをかけられた後の式（２）の
画＠ｆｓ（ｌｒ月こガウス型のローパスフィルタを施こ
す。ローパスフィルタの特性τ電（＝−σ−２．σ１ニ
インパルス応答式（３）の標準偏差）の笹はτ。の初期
設定値を式（５）の拘束柔性に代入し、τ、について解
いた（直となり、τ０が決まれば自動的に決定される。

夫で評価関数を計算する竹皮から、ローパスフィルタを
かけた後の画数はｆｓ（ｂ）の画像をτ１だけポカした
ものでなぐ式（４）の様に座標変換をともなった形とし
ている。次に１’ａ（ＩＲ，τＳ−τｏ）を交流信号相
当分ｇｓ　（ＩＲ。

τＳ−τ。）（式（６）と一定１直の直流信号相当分Ｂ
（式ｔ７］　）に分け、交流外だけについて式（８）の
様ｌこバンドパス型の特性変換フィルタを施こした後代
（９）の計画関数のｉ［を計算する。式（９）の評（凸
関数の変数はτ０とτ１　（視点ａは固定されている）
だけであり、τ。とτ１も式（５）の関係式によって結
ばれているので、結局−変数τ０の関数になっている。

ウィンドウとローパスフィルタの最適匝　τ。＊τ１：
＋＜はこの式（９）の評１ｄ！ｉ関数がτ。ζこついて
極大になったときの（良τ。ｍａｘが求める迫であり、
τ。＊＝τＱ　ＩＴｌａＸであり、τ。ｍａｘの皿を代
入して解けばτＩ　ｉＪ５傅りれる。計画関数を極太に
するτ。を求める方法はいろいろあるが、最も簡勢な方
法は。

（ｌり τ。の初期喧から△τ。きざみでて。の籠を変化させ各
々のτ。の匝のときの計画関数を計算して行きｉ麦で■
の嵐大を探索し、このときのτ。０′）直をτ。′トと
月−〇は良い。この様にして求めたウィンドウとローパ
スフィルタの最適匝τ。＊、τ電＊とこのときの計画関
数の極大匝Ｉ　ｍａｘはこの視点立置（×の位置）を中
心にして第２図の軛（象を見たときの％倣を表現してい
る。従うて視点位１電を変えてこｔＬらの持倣量を計算
して行くことにより提示画（８）の構造がわかる。例え
ば第２図の破線上に沿りて視点を動かしたときの計画関
数の極大値Ｉ　ｍａｘを計算した結果は第３図の様（こ
なり提示両１象のエツジ部分（Ａ、、、Ａ、）では極太
匝を示し、中央部Ｂでは極小値を示す。即ちＩｍａｘと
視点位置との関係を調べるとその極太となる視点位置は
提示画一のエツジ部に相当し、極小となる視点位置は提
示画敗ではある領域の中心部に、ｉＵ当することがわか
る。しかも％極小になるときのウィンドウの直τ。＊か
ら大まかな領域の広さもわかることになる。

別の応用としては、行や文字の検出がある。第４図の様
な文書画像（ノイズに１文字が入っていると仮定する）
に於て、Ａ、Ｂの２方向の破線に沿って第３区と同じ計
算を行ない評価関数の極大（Ｔｆｉ　：Ｉ　ｍａｘを求
めて行ったのが第５図である。Ａの破線（行と同じ方向
）に沿りた場合（第５図］ａ））の極小１直を求めて行
くと、２種類の極小値α、βがあるのがわかる。翫小匝
は領域の中心部に相当するから、α、βのうちどちらか
は文字部の中心であり、他方は文字間隔の中心部と判断
でき、しかも領域のせまい方が極小値の匝が太き（なる
ので、極小値の小さいαが文字の中心部になっているこ
とがわかり文字の切り出しができる。又Ｂの破線（行と
直交する方向）ζこ沿りた場合（第５図（ｂｌ　）も同
様にして考えると、２種類の極小値のうち、大きい方（
γ）が行の中心部となり、小さい方（δ）が行間隔の中
心部となる。また以上では行の方向がわかっている場合
でありたが、行の方向が未知の場合にも第５図（ａ）　
（ｂｌの様に角度を変えながら直交する方向の２つのパ
ターンを調べて行くことで、行の方向も決定できる。

又、第６図の周期的パターンのうち一部の同期が乱れて
いる場合（欠陥検出）もｌ　ｍａｘの１直を求めて行く
と（第７図）％欠陥部に於てＩ　ｍａｘの直が他の部分
と比べて異常な血となり欠陥の検出ができる。

又、第８図（ａ）〜ｄ）のように２本の直線を重ね合わ
る場合（位置合わせ）、２本の直線β１　、！雪が近づ
くにつれてエツジ部を表わす■ｍａｘの極太が第９１叡
）〜０）のように近寄つてきて７．とノ。

が重なつたとき２つの極大匝は一致する特性により位置
合わせが可能となる。

又ラクスチャの分離に関しても、ラタスチャーの境界部
に於て工ｍａｘは極太となり、この性質は細かいラクス
チャーに影響されないので、安定してラクスチャーの分
離ができる。この特徴はノイズを宵む画像や擬似中間調
１面１象に対してもそのまま成立し、ノイズや画点に影
響されず本来の画像のエツジ部などの検出が可能である
。

一方、評価関数の匝は提示画作のボケの量に依存して変
化する性質がある。即ち、ボケだ画像での評価関数［直
はボケでない両１象の評両関数値より小さくなる。そし
て焦点調節が完全な画像に対して評価関数（直は極大と
なる（但し、同一視点位置）のでボケの検出や自動焦点
調節もできる様になる。

〔発明の効果〕

以上説明したように１本発明の処理手順に依れば、同一
種類の計算だけでエツジ検出、領域検出、行や文字の検
出、分１誰、ボケ両［象の検出及び自動焦点調節、欠陥
噴出５位置検出、位置会わせ、ラクスチャの分離などの
機能が実現でき、ノイズ画法や擬似中間調表示画１象に
対しても有効に動作する。また監視装置、視覚ロボット
、画像理解の為の前処理部としても有効である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の処理手順を説明したブロック図、第２
図及び第３図は本発明の応用としてエツジ検出、領域検
出を説明した図、第４図及び第５図は行１文字の供出法
を説明した図、第６図及び第７図は欠陥検出法を説明し
た図、第８図及び第９図は位置合わせの例を説明した図
である。 ｌ・・・ウィンドウ処理部、２・・・ローパスフィルタ
。 ３・・・分離部、４・・・特性変換フィルタ、５・・・
評（ｉｌＩｉ酬数計算部、評価関数極大化処理部。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力装置から入力した第１の画像にウィンドウと
   ローパスフィルタを施こして得た第２の画像に於ける第
   １の画像の第１の交流信号相当分と直流信号相当分とを
   分離する操作を行ない、さらに前記第１の交流信号相当
   分に特性変換フィルタを施こした第２の交流信号相当分
   と前記直流信号相当分とから評価関数値を求める手段と
   前記評価関数値が極大値になる様にウィンドウとローパ
   スフィルタの特性を変化させる最適化の手段とを備えた
   ことを特徴とする画像処理方式。
2. （２）ウィンドウとローパスフィルタの特性が１対１の
   対応関係を持つて変化することを特徴とする請求項１記
   載の画像処理方式。
3. （３）ウィンドウがガウス関数値でありローパスフィル
   タがガウス関数型であり両者の関係が ▲数式、化学式、表等があります▼ （τ＿０、τ＿１は各々ウィンドウ、ローパスフィルタ
   の特性を表わすパラメータ、０≦Ｃ＿ｔ＿ｈ≦１）とな
   ることを特徴とする請求項１及び２記載の画像処理方式
   。
4. （４）評価関数として交流信号相当分のノルムの２乗と
   直流信号相当分の２乗の比により表わされ、ノルムの２
   乗‖ｆ‖＾２（ｆは第２の交流信号相当分）として ▲数式、化学式、表等があります▼ （ｓ∞は２次元全空間、｜Ｒは２次元空間上の位置ベク
   トルａ｜は視点位置、τｓ＝τ＿０＾２／τ＿０−τ＿
   １）を用いることを特徴とする請求項１記載の画像処理
   方式。
5. （５）特性変換フィルタとして視覚の空間周波数特性（
   バンドパスフィルタ）を用いることを特徴とする請求項
   １記載の画像処理方式。