JPH032983A - 画像処理方法 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像処理方法に係り、特に画像の境界が不明確
な場合に好適な画像処理方法に関する。

〔従来の技術〕

近年、コンピュータの高度化に伴い、形状測定に画像処
理装置が用いられることが多くなってきている。例えば
、金属材料の結晶粒度や粉体の粒度測定等に画像処理装
置が用いられている。また、特開昭６３−２２８０６２
号公報は金属材粒の結晶粒形状を測定し、その形状変化
量からクリープ寿命を予測する技術を開示しているが、
この場合も多くの結晶粒の形状を測定し、統計的処理を
するため画像処理装置が用いられている。

一般に画像処理ではカメラを介して対象物のアナログ信
号が入力され、該アナログ信号がＡ／Ｄ変換器でディジ
タル信号に変換される。すなわち、画像が数百Ｘ数百の
画素に分けられ、各画素の座標とアナログ信号に対する
色の情報がディジタル信号として取り込まれる。このデ
ィジタル信号がコンピュータで処理され、形状測定や形
態分類等が行われる。形状測定では測定対象物が色の濃
度に応じた値のディジタル信号で表現され、このディジ
タル信号がある色の濃度をしきい値として２つに分類さ
れて、対象物の画像が特定される。これが２値化と呼ば
れているが、この２値化が行われれば画像の座標データ
から、長さ、面積等種々の形状量がコンピュータで計算
される。

このように２値化さえできれば簡単に形状測定されるが
、実際には結晶粒や粉体等のカメラ久方画像では境界線
が不鮮明であったり、途切れ（欠落し）でいたりするこ
とが多い。また、雑音的なデータの混入のため、不必要
な画像が生成されることがある。従って、単純に２値化
すると隣接する対象物が接続され、２つの対象物が１つ
のものと判断される場合がある。このため画像を修正す
る必要があるが、その方法としてはライトペンやディジ
タイザ等で欠落した境界を書き込む方法や、または発明
者の発明にががる「画像処理による自動境界弁ｎｊｉ法
Ｊがある。後者の方法は２値化された時に接続された対
象物の輪郭座標の曲率がら候補点が選定され、２候補点
間の距離と位置関係から接続の是非が判定される方法で
ある。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術の内、ライトペンやディジタイザ等で書き
込む方法では操作者に専門的知識が必要であり、操作者
の負担が大きい。

自動境界分離方法では処理が自動化されているため、操
作者の負担はほとんど解消されるが、数値計算で機械的
に自動化されていて、専門的知識が十分に反映されてお
らず、精度が充分ではなかった・ 本発明の課題は、２値化画像中の画像の欠落部分や雑音
的な画像の不必要な部分を専門的な知識をもつ人手を要
することなく、自動的に専門家の知識に基づいて修復、
消去を行うにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記の課題は、２値化して作成された画像から不必要な
部分の消去及びまたは欠落した画像の修復を行なう画像
処理方法に、前記部分の面積と、前記部分の周囲長と面
積の比と、を算出し、前記面積と前記比に対応して予め
定められた関数に基づいて前記部分が、不必要な部分か
どうかを判定する手順を備えることにより達成される。

上記の課題は、また、２値化して作成された画像から不
必要な部分の消去及びまたは欠落した画像の修復を行な
う画像処理方法に、前記欠落部分の両端間の距離と、前
記両端を結ぶ線と前記欠落部分の一端の進行方向とがな
す角と、前記両端が接続されて形成される閉曲線内の面
積と、前記両端が接続されていない状態で形成されてい
る閉曲線内の前記欠落部分を含む区域の長径と短径の比
と、が算出され、前記欠落部分の両端間の距離と、前記
両端を結ぶ線と前記欠落部分の一端の進行方向とがなす
角と、前記両端が接続されて形成される閉曲線内の面積
と、前記両端が接続されていない状態で形成されている
閉曲線内の前記欠落部分を含む区域の長径と短径の比と
、に夫々対応して予め定められている関数に基づいて、
前記欠落部分の修復の要否が判定される手順を備えるこ
とによっても達成される。

上記の課題はさらに、欠落部分の両端間の２値化のしき
い値が変えられて２値化演算が行われ、該両端間の画素
数と画像部分となる画素数の比が算出され、該比に対応
してあらかじめ定められた関数が、欠落部分の修復の要
否の判定に加味されることを特徴とする請求項２に記載
の画像処理方法によっても達成される。

また、予め定められる関数のなかの少なくとも二つが、
メンバシップ関数であることを特徴とする請求項１，２
もしくは３に記載の画像処理方法によっても上記の課題
は達成される。

〔作用〕

対象物の画像の形状には、対象によって特有の共通性が
みられる。画像部分の面積と、該画像部分の周囲長／面
積に基づき、前記共通性の有無が専門家の知見を表現す
る関数により判定され、不必要な部分として消去するか
どうかが自動的に決定され処理される。

２値化画像の中間部分が欠落しているかどうかは、その
部分の長さの大小、その部分が接続されたときに出来る
閉曲線内の部分の面積の大小と前記形状の共通性との関
係、前記中間部分の両端が接続されたとき、該接続部分
の形状が不自然でないかどうか、前記中間部分が接続さ
れなかった場合の形状に不自然さはないか、などの項目
についての専門家の知見が表現されたあらかじめ定めら
れた関数によって判定されるので、画像処理実施各個々
の知識によって行われることはなく、自動的に処理され
る。

〔実施例〕

第８図は、本発明が適用された、境界判別殴能を有する
全屈結晶粒形状測定のための画像処理のフローを、第９
図はそのフローを実施するための画像処理装置のハード
ウェア構成を、それぞれ示している。図に示す画像処理
装置は、対象物の光学像を生成する顕微鏡１０１と、該
顕微鏡１０１に袋層され、前記光学像を、アナログ信号
に変換するカメラ１０２と、該カメラ１０２に接続され
。

前記アナログ信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄコ
ンバータ１０３と、該Ａ／Ｄコンバータ１０３に接続さ
れた共通回線１１６と、該共通回線１１６に、Ｇ　Ｐ　
−Ｉ　Ｂ　（Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｐｕｒｐｏｓｅ　Ｉ　ｎ
ｔ。

−ｅｒｆａｃｅ　Ｂｕｓ）　１１２を介して接続された
ホストコンピュータ１１３と、該ホストコンピュータ１
１３に、それぞれ接続されたファジーコントローラ１１
４およびディジタイザ１１５と、前記共通回線１１６に
接続されたコントロールプロセッサ１０４、ＣＰＵメモ
リ１０５、イメージコントローラ１０６および計測用ロ
ム１０７と、前記イメージコントローラ１０６に接続さ
れたイメージプロセッサ１０８、イメージメモリＡ１０
９Ａ、イメージメモリ８１０９Ｂ、イメージメモリＣｌ
０９ＣおよびイメージメモリＤ１０９Ｄと、前記共通回
線１１６を介して、前記イメージメモリＡ〜Ｄに接続さ
れたＤ／Ａコンバータ１１０Ａ〜１１０Ｄと、該Ｄ／Ａ
コンバータ１１０Ａ〜１１ｏＤに接続された５１２Ｘ４
８０画素のカラーデイスプレー１１１と、を値えている
。前記共通回線１１６は、前記イメージプロセッサ１０
８にも接続されている。カラーデイスプレー１１１の各
画素はＲＧＢ　（赤、緑、青）の３色をそれぞれ２５６
段階に分けた階調表示が可能としてあり、カラー情報は
、これらＲＧＢの組み合せにより決定されるとともに、
そのデータはディジタル値として、イメージメモリＡ−
Ｄに格納される。

上記構成の画体処理装置では、画像処理の対象は、顕微
ｍ　１０１により例えば、第１０図に模式図として示さ
れているような入力画像（光学像）としてカメラ１０２
に入力され、該光学像がカメラ１０２により電気的なア
ナログ信号に変換される。カメラ１０２からアナログ信
号として出力される画像信号は、Ａ／Ｄコンバータ１０
３でＲＧＢ３色それぞれ２５６階調のディジタル信号に
変換され、イメージメモリＡ−Ｄに格納されたのちホス
トコンピュータ１１３で処理される。

まず、２値化処理について述べる。ＲＧＢａ色の内のい
ずれか一色が選定され、２５６階調のうちのある範囲が
１１１１１、その他の範囲がＩｔ　ＯＩｔに定められる
。ここでは、第１０図に示される金属組織のフェライト
粒（線で囲まれた部分）の形状測定をする場合を例にと
って説明し、第１０図の、結晶粒界に相当する黒い部分
をパ１′″とする。前述のように、ＲＧＢのうちの一色
、ここではＲが選定され、２５６階調のうちの暗い部分
である階調Ｏ〜１３０の範囲をパ１′″とした。この操
作は、イメージメモリの中でＲの情報が取り出され、ホ
ストコンピュータ１１３から、Ｒの１３０以上に相当す
る画素を識別する命令がＣＰＵに送られ、Ｒの１３０以
下の画素のデータは、Ｒ：１２８、Ｇ＝Ｏ１Ｂ＝Ｏに、
その他の画素のデータは、Ｒ＝０、Ｇ＝Ｏ１Ｂ＝Ｏに置
きかえられる６Ｒ＝０、Ｇ＝Ｏ１Ｂ＝Ｏはデータがオフ
であることを示し、これらデータは２値化されたとき′
″ＯＩＩとなる。

次いで置きかえられたデータが、Ｄ／Ａコンバータｌｌ
０Ａ〜１１０Ｄを介してカラーデイスプレー１１１に表
示される。そのあとは、Ｒのイメージメモリだけが使用
され、Ｒ：１２８の部分とＲ＝０の部分の情報だけで処
理される。第１１図は第１０図の画像が上記の方法で２
値化された例であるが、粒界（黒い線の部分）が途中で
とぎれた部分や、また、結晶粒内で独立した黒い部分（
粒内炭化物やよごれ）が含まれている。

これらの粒界のとぎれた部分（欠落部分、以下同じ）の
接続や、不要な部分である前記独立した黒い部分の消去
が、専門的知識をメンバシップ関数化し、ファジー推論
によって行われる。第１２図は、ファジー推論により、
第１１図に示された画像から、不要部分が消去されると
ともに、欠落していた粒界が接続された図である。第１
２図のように粒界が明確化されれば、そのあと、ＩＩ　
Ｉ　ＩＩの部分（図の黒い部分）が′０″に、“０″の
部分（図の白い部分）が１１１１７に反転されて第１３
図に示されるように結晶粒が表示される。結晶粒が第１
３図にように表示されると、その画素の座標データがホ
ストコンピュータで処理され、対象物（結晶粒）の面積
、水平、垂直軸投影径、最大径、！大径の方向角、周囲
長等の形状測定が可能となる。

次に本発明が適用された粒界の接続（欠落部分）判定方
法の一実施例について説明する。この方法は、イメージ
メモリ上の情報に基づくホストコンピュータの演算と、
ホストコンピュータに組みこまれたファジーコントロー
ラでの推論とを含んでおり、第１図は本方法の手順を示
すフローチャートである。まず２値画像から粒内炭化物
やよごれによる孤立点が不必要な部分として消去される
。

この消去は、二値画像のうちの、値が１１１　ＩＩであ
る部分（第１１図で黒く表現されている部分）の面積と
その周囲長に基づいて行われる。孤立点の場合には、面
積が比較的小さく、粒界の一部分である場合に比べ、周
囲長／面積の比が、小さい。

従って、第２図に示されるように、確信度（孤立点であ
ると確信される度合）を縦軸にとり、横軸に面積および
周囲長／面積（実際には無次元化するため（周囲長）２
／（面積・４π）とされており１円の場合に最少値の１
となる）をとって、メンバシップ関数が設定される。こ
のメンバシップ関数は、孤立点は面積がある程度小さく
、（周囲長）２／（面積・４？ｃ）が小さい（当該領域
が細長くない）という専門家の知識に基づいている。

このメンバシップ関数が前件部（第２図の左半部）と呼
ばれる。上記前件部に加えて、孤立点である確率を横軸
にとり、前記確信度を縦軸にとったメンバシップ関数が
後件部として設定される（第２図の右半部）。面積（第
１１図で黒く表現されている部分）の測定値（ホス１−
コンピュータによる算出値）がＳｌ、（周囲長）２／（
面積・４π）の算出値がＲ１とすると、前件部で、Ｓ、
、Ｒ，に対する確信度に、ｍがそれぞれ求まる。前件部
で求まった確信度に、ｍ、が後件部の確信度を示す線ａ
、ｂにそれぞれ乗算され、線ａ、ｂが線ａｂ′に変更さ
れる。つまり、後件部の確信度の値が全体にに、ｍ、が
乗算された値に低下し、第３図右手部上、中に示す斜線
部の形状（台形）が求まる。次いで前記２つの台形が、
第３図右下図のように確信度０を示す辺と、孤立点であ
る確率が・１である辺とをそれぞれ一致させて重ねられ
、両図形の重心を合成した重心Ｇが求められる。求めら
れた重心Ｇの位置に基づき、該重心Ｇの位置に対応する
確信度および孤立点である確率が第３ｃ図上で求められ
る。本実施例においては、ある領域に対し孤立点である
確率が０．５以上で、確信度が０．２以上の場合を当該
領域が孤立点であると判定すれば妥当であった。

次に２値画像上で黒く表現されている粒界がとぎれてい
る個所を探索し、その部分を接続する。

前述のように、画像は５１２Ｘ４８０の画素で構成され
ており、その一部が第４図に示されている形状であると
する。図の四角の枠がそれぞれひとつの画素を示し、か
つ黒枠で囲まれ、数字が記入されている画素が、第１１
図で黒く表現されている領域である。この領域内の任意
の画素１（ここでは、数字１が記入されている画素）を
起点としてその周囲の前記領域内の画素が探索される。

画素１に隣接する画素は最大８個であるが、第４図にお
いては画素１の左下は領域に含まれないので、画素１に
隣接する画素２は７個である０次に画素２の集団に隣接
する、画素１、画素２でない画素が探索され、これが画
素３の集団となる。この探索作業が繰返えされ、ある画
素に隣接する次の画素がみつからない場合、該ある画素
（第４図では画素１２）がとぎれた点（欠落部分の一端
）になる。なお、この方法では、１回で１つのとぎれた
点しか探索できないので、１回目の画素を除いて数回繰
返えされる。

とぎれた点が探索された後に接続の判定が、ファジー推
論を用いて行われる。接続の判定に用い。

られる情報は、先に探索されたとぎれた点のなかの欠落
部分の両端をなす任意の２点間の画素数で表された距離
、前記任意の２点のそれぞれが進んでいる方向がなす角
度、該２点が接続されたときにできる閉曲線で囲まれる
部分の面積及び接続されなかったときの閉曲線（２値化
された状態ですでに形成されている閉曲線）に囲まれる
部分の縦横比である。とぎれた点の進んでいる方向は、
種々検討の結果、当該とされた点が探索されたときの最
終番号（例えば第４図の１２）から５つ手前の番号の画
素集団の内、とぎれた点に最も近い画素（第４図の■）
ととぎれた点の画素（第４図の１２）とを結ぶ線の方向
として定義するのが、妥当であり、そのように定義され
た。

前記４つの情報を横軸に、確信度（前記２点が接続され
るのが正しいという確信の度合）を縦軸にとって第５Ａ
図〜第５Ｄ図左半部に示される４個のメンバシップ関数
が設定され、これらが前件部を形成する。さらに前記４
個のメンバシップ関数に対応して、縦軸に確信度を、横
軸に前記２点間の接続の確率をとった計４個のメンバシ
ップ関数が設定され、これらが後件部を形成する。

以下、前件部の４個のメンバシップ関数につき説明する
。

とぎれた２点間の接続を認めるには、該２点間の距離が
ある程度、小さいことが必要であり、この長さの条件が
一方の変数を画素数で表わされた２点間の長さとした第
１のメンバシップ関数として設定されている。第５Ａ図
左半部のグラフでは長さ１００以上は、確信度０としで
ある。また、とぎれた点における２点それぞれが進んで
いる方向がほぼ一致している必要があり、この方向と前
記２点を結ぶ直線とがなす角度（第６図における角度θ
）が小さいことという条件が第２のメンバシップ関数と
して設定されている。尚、第５Ｂ図では、角度θが４５
度以上の場合は、確信度０である。次に２点が接続され
たときにできる閉曲線で囲まれた部分の面積が極端に小
さい場合には、結晶粒とは見なせない、そこで、対象の
２点が接続された場合の閉曲線で囲まれる部分の面積が
算出され、その面積が極端に小さくないという条件を示
す第３のメンバシップ関数が設定されている。

ここでいう面積は、第１１図で、白く表現されている部
分の面積であり、１”　（Ｒ：１２８．Ｇ：０、Ｂ：Ｏ
）の画素で囲まれた“０”　（Ｒ：Ｏ。

Ｇ：Ｏ，Ｂ：Ｏ）の画素の数で表現される。最後に対象
の２点が接続されなかった場合の閉曲線の形の妥当性で
あるが、結晶粒は極端に細長いものはないという、専門
家の知見に基づき、接続されなかったときの閉曲線の形
が極端に細長い場合には、前記２点間が接続される確率
が高い。そこで、接続しなかった場合の閉曲線に囲まれ
る部分の最大長さ（以下、′長径という）と、該最大長
さの方向に垂直な方向の前記閉曲線に囲まれた部分の最
大長さ（以下、短径という）の比（縦横比）が算出され
、該比に対して接続した方が妥当かどうかを示す第４の
メンバシップ関数が設定されている。

第５Ａ図〜第５Ｄ図の各左半部のグラフは上記４個の前
件部メンバシップ関数を表わし、まず、第１１図に示さ
れる２値画像に基づいて、上記グラフの横軸の数値が算
定される０次いで、それぞれのメンバシップ関数に従っ
て前件部の確信度が。

算定され、算定されたそれぞれの確信度に基づいて、対
応する後件部の確信度を示すグラフの形が変化させられ
る０例えば、第５Ａ図の場合、前件部で算定された確信
度がｐであれば、後件部の確信度を示すグラフｅの値に
前記Ｐが乗算され、グラフｅ′となる。他のメンバシッ
プ関数についても同様の演算が行われ、得られたグラフ
ｅ′ｆ／　、　ｇｌ　、ｈｌの図形が、第５Ｅ図に示さ
れるように、重ね合せられる。重ね合せられたそれぞれ
の図形の重心が合成されて重ね合された図形全体の重心
Ｇが算出され、該重心Ｇの位置から、合成された確信度
Ｑａおよび接続の確率Ｐａが算出される０発明者の試算
及び専門家の知見に基づくと、合成された接続の確率が
０．６以上、確信度０゜２以上の場合、対象の２点間は
接続されるのが正しい。第１２図は、第１１図に示され
る２値画像に対し、上述の手順により、結晶粒内の孤立
点の消去及び結晶粒界のとぎれた個所の接続が行われた
結果を模式的に示している。

第１２図に示される画像に対して形状の計Ｊｌｌが行わ
れるが、形状の計測（本実施例の場合、結晶粒の形状の
計測）は、図の黒い部分に囲まれた白い部分（画素の値
ｆ＃　ＯＩＩの部分）が対象であり、データの取扱い上
、Ｒ：Ｏの部分が１１１　ＩＩに、Ｒ１２８の部分がＩ
Ｉ　ＯＩＩにされ、画像が反転された第１３図に示され
る画像状態で行われる。

上記実施例においては、画像の２値化が、階調データＲ
：　１３０以下の画素を“１″として行われたが、２値
化の画像（第１１図）ではとぎれている部分が２値化さ
れる前の画像では、イメージデータの値がＲ：１３０を
こえる画素でつながっている場合があり得る。このこと
を考慮に入れ、接続判定時に、二値化前の画像において
、接続判定対象の２点間に線が薄く見えるという条件の
メンバシップ関数を追加してもよい、これは、２値化後
の画像のとぎれた２点間の画素に対して、２値化すると
きのしきい値を階調区分で２０だけ、階調が薄くなる側
へ移したとき、１１１１１となる画素の割合が算出され
、該割合が多いほど、確信度が１に近ずくメンバシップ
関数である。第７図はこのメンバシップ関数の前件部お
よび後件部を示し、第５Ａ図〜第５Ｄ図に示されたメン
バシップ関数に加えて、同様に算出され、第５Ｅ図の重
心算出に加算される。この第５のメンバシップ関数を加
えて接続判定されることにより、接続判定の精度がさら
に向上する。

〔発明の効果〕

本発明によれば、２値化画像からの専門的知識を反映し
た不必要部分の消去や、欠落部分の自動修復が可能とな
るため１機械的な数値計算による場合よりも、消去、修
復の精度が向上し、かつ、所要工数も低減される。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る画像処理方法の実施例を示すフロ
ーチャート、第２Ａ図および第２Ｂ図は、本発明に係る
２値化画像の不必要部分の消去に用いられるメンバシッ
プ関数の実施例を示すグラフ、第３Ａ図〜第３Ｃ図は、
第２Ａ図、第２Ｂ図に示されるメンバシップ関数の使用
例を示すグラフ、第４図は本発明に係る２値化画像の欠
落部分の探索方法の説明図、第５Ａ図〜第５Ｅ図は本発
明に係る欠落部分の修復に用いられるメンバシップ関数
とその使用例を示すグラフ、第６図は２点（欠落部分の
両端）を結ぶ線と一端の進行方向とのなす角の説明図、
第７図は他のメンバシップ関数の例を示すグラフ、第８
図は画像処理による金属結晶粒の形状測定のためのフロ
ーチャート、第９図は画像処理による形状測定のための
ハードウェア構成例を示すブロック図、第１０図は金属
組織の入力画像の例を示す模式図、第１１図は第１０図
の入力画像の単純２値化画像の模式図、第１２図は第１
１図に示す２値化画像に本発明に係る不必要部分の消去
と欠落部分の修復処理が行オ〕れた結果を示す模式図で
、 第１３図は第１ ２図が形状側 定のために反転された画像を示す模式図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、２値化して作成された画像から不必要な部分の消去
   及びまたは欠落した画像の修復を行なう画像処理方法に
   おいて、前記部分の面積と、前記部分の周囲長と面積の
   比と、を算出し、前記面積と前記比に対応して予め定め
   られた関数に基づいて前記部分が、不必要な部分かどう
   かを判定することを特徴とする画像処理方法。 ２、２値化して作成された画像から不必要な部分の消去
   及びまたは欠落した画像の修復を行なう画像処理方法に
   おいて、前記欠落部分の両端間の距離と、前記両端を結
   ぶ線と前記欠落部分の一端の進行方向とがなす角と、前
   記両端が接続されて形成される閉曲線内の面積と、前記
   両端が接続されていない状態で形成されている閉曲線内
   の前記欠落部分を含む区域の長径と短径の比と、が算出
   され、前記欠落部分の両端間の距離と、前記両端を結ぶ
   線と前記欠落部分の一端の進行方向とがなす角と、前記
   両端が接続されて形成される閉曲線内の面積と、前記両
   端が接続されていない状態で形成されている閉曲線内の
   前記欠落部分を含む区域の長径と短径の比と、に夫々対
   応して予め定められている関数に基づいて、前記欠落部
   分の修復の要否が判定されることを特徴とする画像処理
   方法。 ３、欠落部分の両端間の２値化のしきい値が変えられて
   ２値化演算が行われ、該両端間の画素数と画像部分とな
   る画素数の比が算出され、該比に対応してあらかじめ定
   められた関数が、欠落部分の修復の要否の判定に加味さ
   れることを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。 ４、予め定められる関数のなかの少なくとも二つが、メ
   ンバシップ関数であることを特徴とする請求項１、２も
   しくは３に記載の画像処理方法。